光学字符识别（OCR）技术作为连接图像与文本信息的关键桥梁，其发展历经了从传统模式识别到现代深度学习的深刻变革。这一演进过程不仅推动了识别精度的飞跃，也重塑了OCR文字识别系统的整体架构与应用边界。

早期OCR系统主要依赖于手工设计的特征提取与分类器结合的范式。在这一阶段，研究者通过边缘检测、轮廓分析、骨架化等图像处理技术，提取字符的几何与拓扑特征，如笔画方向、端点分布和闭合区域。随后，利用支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）或隐马尔可夫模型（HMM）等分类器对特征向量进行识别。此类方法在印刷体、固定字体和清晰背景条件下表现良好，但面对字体多样、光照不均或复杂背景时，鲁棒性显著下降，且特征工程高度依赖专家经验，泛化能力有限。

随着机器学习的发展，特别是卷积神经网络（CNN）的兴起，OCR进入了自动化特征学习的新纪元。CNN能够通过多层卷积与池化操作，自动从原始像素中提取层次化的空间特征，有效捕捉字符的局部纹理与全局结构。结合循环神经网络（RNN）与连接时序分类（CTC）损失函数，系统得以实现端到端的不定长文本序列识别，大幅提升了对自然场景文本的处理能力。

近年来，基于注意力机制的Transformer模型进一步推动了OCR的性能突破。在场景文字识别（Scene Text Recognition, STR）任务中，视觉-语言融合模型（如TrOCR）展现出强大的上下文理解与纠错能力，能够在低质量图像中准确还原语义连贯的文本。

综上所述，OCR文字识别核心算法的演进，是从“人工特征+统计分类”向“数据驱动+深度学习”的范式转变。未来，多模态融合与小样本学习将成为OCR持续进化的重要方向。