尽管在测试环境下模型工作良好，但是实践是检验真理的唯一标准。在本节中，我们通过自己的模型，与京东的测试数据进行比较验证。
衡量OCR系统的好坏有两部分内容：(1)是否成功地圈出了文字；(2)对于圈出来的文字，有没有成功识别。我们采用评分的方法，对每一张图片的识别效果进行评分。
评分规则： 如果圈出的文字区域能够跟京东提供的检测样本的box文件中匹配，那么加1分，如果正确识别出文字来，另外加1分，最后每张图片的分数是前面总分除以文字总数。
按照这个规则，每张图片的评分最多是2分，最少是0分。如果评分超过1，说明识别效果比较好了。经过京东的测试数据比较，我们的模型平均评分大约是0.84，效果差强人意。
在本文中，我们的目标是建立一个完整的OCR系统，经过一系列的工作，我们也基本完成了这一目标。
在设计算法时，我们紧密地结合基本假设，从模拟人肉眼的识别思路出发，希望能够以最少的步骤来实现目标，这种想法在特征提取和文字定位这两部分得到充分体现。同样地，由于崇尚简洁和模拟人工，在光学字符识别方面，我们选择了卷积神经网络模型，得到了较高的正确率；最后结合语言模型，通过动态规划用较简单的思路提升了效果。
经过测试，我们的系统对印刷文字的识别有着不错的效果，可以作为电商、微信等平台的图片文字识别工具。其中明显的特点是，我们的系统可以将整张文字图片输入，并且在分辨率不高的情况下能够获得较好的效果。
在本文所涉及到的算法中，一个很大的不足之处就是有很多的“经验参数”，比如聚类时h参数的选择、低密度区定义中密度的阈值、卷积神经网络中的卷积核数据、隐藏层节点数目等。由于并没有足够多的标签样本进行研究，因此，这些参数都只能是凭借着经验和少量的样本推算得出。我们期待会有更多的标签数据来得到这些参数的最优值。
还有，在识别文字区域方面，还有很多值得改进的地方。虽然我们仅仅是经过几个步骤就去掉了大部分的文字区域，但是这些步骤还是欠直观，亟待简化。我们认为，一个良好的模型应该是基于简单的假设和步骤就能得到不错的效果，因此，值得努力的工作之一就是简化假设，缩减流程。
此外，在文本切割方面，事实上不存在一种能够应对任何情况的自动切割算法，因此这一步还有很大的提升空间。据相关文献，可以通过CNN+LSTM模型，直接对单行文本进行识别，但这需要大量的训练样本和高性能的训练机器，估计只有大型企业才能做到这一点。
显然，还有很多工作都需要更深入地研究。