Некоторые методы оптического распознавания символов в текстовых файлах:

• Простые механизмы OCR. 1 Символ за символом сопоставляют текст с шаблонами, но ограничены узкой базой шрифтов. 1
• Интеллектуальное распознавание. 1 Инструменты предварительно проходят обучение и затем читают тексты практически как человек. 1 Они несколько раз обрабатывают изображения, выделяя различные атрибуты для более подробного анализа текста. 1 Такие программы чаще всего работают не с отдельными символами, а с целыми словами, что позволяет ускорить процесс преображения в удобный формат. 1
• Метод максимальных стабильных экстремальных регионов (MSER). 2 В ходе MSER-детекции текст в бинаризованном изображении скана предварительно «размазывается» в пятна. 2 На основе субпиксельных вычислений полученные пятна ограничиваются связными областями и обрамляются в прямоугольные рамки. 2 Таким образом происходит сжатие исходных данных — из скана с документом извлекаются изображения, ограничивающие слова и строки. 2
• Структурные методы. 3 Опираются на сопоставление входного графического изображения идеальному шаблону. 3 Первым этапом работы шаблонного метода является преобразование отсканированного изображения в растровое. 3 В процессе распознавания перебираются шаблоны, и вычисляется расстояние от образа до шаблона. 3 Класс, шаблоны которого находятся на минимальном расстоянии от входного образа, является результатом распознавания. 3