OCR技術在CNN與DL出現之後就開始被嚴重低估，甚至摒棄不用了？這是絕對不必要也沒道理的！因為OCR始終是一個追求精準分析與解決影像辨識問題的好技術！相對的，CNN與DL卻是先天就不求精確理解問題的統計學基礎的技術！當OCR有缺點或限制時，我們可以繼續研究細節精進突破，CNN與DL則只能靠更多資料找機率更高一點點的解方，跟沒中獎就買更多彩券一樣愚蠢！

CNN與DL可以不問原因只依據資料的「正確答案」逆推出某種程度正確的辨識過程，但是因為不是真的面對問題去分析，根據科學去設計針對性的演算法，所以雖然可以不知而行的很快達到「大概」對的狀態，但是永遠無法真的達到精確的領與範圍，對於總是希望辨識率百分之百的影像辨識而言，他們是「理論上」就不該採用的，完全沒有希望達標的演算模式！

相對的，我善用的OCR方法，碰到字元嚴重沾連時，確實會產生一個很大的障礙！如上例就是6788四個數字在原圖中，因為解析度不夠還有高度的側視角度，所以四字是無法分割的一個相連目標！但是大家可以看到我的影像處理過程，可以運用很多相關的資訊，最終成功的將四胞胎連體嬰也正確切割，可以完全正確辨識了！這些進階的OCR技術已經能讓我辨識出人眼視覺邊緣的困難案例了！

過程細節太繁瑣我不便在此詳述，但是我已經在我的產品中證明我可以用OCR做到這麼困難複雜的辨識，也證明OCR絕對是可以繼續進步解決更多辨識問題的好技術！所以千萬不要在低估OCR了！反而應該嚴肅思考與檢驗CNN與DL的實用性！甚至理論上的可用性！真實市場上已經實用通用的影像辨識產品，OCR技術為基礎的仍是絕大多數！即使DL已經被推崇炒作那麼多年了！情況還是一樣的！