在人工智能与计算机视觉的快速发展下，OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术已经成为图像信息处理领域的重要工具之一。随着深度学习模型的不断演进，OCR识别能力显著提升，尤其在复杂场景下的文本识别表现尤为突出。目前主流的OCR识别模型中，CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）和Transformer两大架构被广泛研究与应用。本文将从结构设计、性能表现以及适用场景等方面对这两种模型进行深入比较。

首先，从模型结构来看，CRNN是传统CNN（卷积神经网络）与RNN（循环神经网络）结合的一种序列识别模型。其基本流程为：首先通过CNN提取图像的局部特征，将二维图像转化为一维特征序列；随后，使用双向LSTM（Long Short-Term Memory）等RNN结构捕捉文本序列之间的上下文关系；最后通过CTC（Connectionist Temporal Classification）损失函数实现端到端训练，完成字符级别的识别任务。这种结构非常适合处理连续书写或排列整齐的文本内容，在早期OCR系统中表现出色。

相比之下，Transformer模型则完全摒弃了传统的RNN结构，采用自注意力机制（Self-Attention）来建模长距离依赖关系。在OCR任务中，Transformer通常先通过CNN提取图像特征，然后将其展平为序列输入至Transformer编码器或解码器中。部分先进模型如SAR（Sequence Attention Relation）和SATRN（Structure-Aware Transformer for Recognition）还引入了位置编码、层归一化等机制，以增强模型对文本结构的理解能力。这种结构的优势在于可以并行计算，提高推理效率，同时具备更强的上下文建模能力。

其次，从识别性能方面来看，CRNN在处理规则排布的文本时具有较高的准确率，尤其是在英文印刷体识别任务中表现稳定。然而，当面对倾斜、弯曲、模糊或低分辨率的文本时，其识别效果会受到一定限制。这是由于RNN结构在处理长序列时存在梯度消失问题，难以有效捕捉远距离语义关联。

而Transformer模型凭借其全局注意力机制，在处理不规则文本、手写体、多语言混合文本等方面展现出明显优势。例如在ICDAR、COCO-Text等公开数据集上，基于Transformer的OCR模型普遍取得了更高的识别精度。此外，Transformer还可以更好地融合上下文信息，从而减少误识别情况的发生。

再者，就模型的训练与部署而言，CRNN模型结构相对简单，参数量较小，适合在资源受限的设备上部署。其训练过程较为稳定，收敛速度快，适用于大多数基础OCR应用场景。然而，由于RNN的串行计算特性，CRNN在处理长文本时速度较慢，且容易出现过拟合现象。

Transformer虽然在理论上具备更高的表达能力，但其训练难度较大，需要更多的数据和更精细的调参策略。此外，由于其参数量庞大，模型体积较大，对硬件资源的要求较高。因此，在实际部署过程中，往往需要进行模型压缩、量化或知识蒸馏等优化手段，才能满足移动端或嵌入式设备的需求。

最后，从适用场景的角度出发，CRNN更适合于标准文档、表格、票据等格式固定、文本规则的应用场景。例如银行单据识别、发票扫描等任务中，CRNN能够提供稳定可靠的识别结果。而对于街景文字、广告牌、自然场景中的复杂文本识别，尤其是存在透视变形、遮挡、光照变化等情况时，Transformer模型更具优势。它能够更灵活地适应各种复杂的文本布局，提升整体识别鲁棒性。

综上所述，CRNN与Transformer各有优劣，适用于不同的OCR识别任务。在实际应用中，应根据具体需求选择合适的模型架构。对于资源有限、对实时性要求较高的场景，可以选择CRNN；而对于追求高精度、处理复杂文本的任务，则推荐使用Transformer。未来，随着模型轻量化技术和混合架构的发展，我们有理由相信OCR识别技术将在保持高性能的同时，进一步降低部署门槛，拓展更多应用场景的可能性。