Какие существуют методы оптического распознавания символов в текстовых файлах?

Некоторые методы оптического распознавания символов в текстовых файлах:

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