Принцип работы алгоритма машинного обучения Tesseract OCR заключается в использовании нейронных сетей для поиска и распознавания текста на изображениях. 2

Процесс состоит из нескольких этапов: 3

1. Анализ связанных компонентов. 13 Изображение разбивается на отдельные части, которые составляют буквы и символы. 3
2. Группировка блоков и строк. 3 Части группируются в блоки (blobs), а blobs организуются в строки текста. 3
3. Сегментация слов. 3 Строки разделяются на отдельные слова на основе промежутков между символами. 3
4. Двухэтапное распознавание. 13 На первом этапе Tesseract пытается распознать каждое слово по очереди. 1 Успешно распознанные слова передаются адаптивному классификатору в качестве обучающих данных. 1
5. Второй этап распознавания. 13 На этом этапе Tesseract исправляет ошибки, которые допустил на первом этапе. 3
6. Окончательные корректировки. 3 Tesseract настраивает промежутки между словами и ищет маленькие заглавные буквы. 3

Tesseract использует двухэтапный подход, называемый адаптивным распознаванием. 2 Сначала программа делает один проход по данным для распознавания символов, затем — второй, чтобы заполнить любые буквы, в которых она не была уверена, буквами, которые, скорее всего, соответствуют данному слову или контексту предложения. 2