Некоторые современные методы, которые используются для автоматического распознавания текстовых элементов в изображениях:

• Шаблонные алгоритмы. 3 Текст сравнивается с шаблонами из базы. 3 Наиболее подходящим считается тот, у которого будет наименьшее количество точек, отличных от исследуемого изображения. 3
• Признаковые алгоритмы. 3 Изображение представляется как К-мерный вектор признаков, а распознавание заключается в сравнении его с набором эталонных векторов той же размерности. 3
• Нейросетевые алгоритмы. 3 С развитием машинного обучения и нейронных сетей для распознавания символов всё чаще используют алгоритмы, построенные с помощью нейронных сетей глубокого обучения. 3 Например, сверточные нейронные сети (CNN) применяют для идентификации и сегментации текстовых областей в изображениях, а рекуррентные нейронные сети (RNN) обрабатывают текст как последовательность символов или токенов, их можно комбинировать с языковыми моделями для повышения точности распознавания за счёт включения лингвистических знаний и контекста. 1