Автоматическое распознавание текста в современных системах оптического распознавания символов (OCR) работает в несколько этапов: 1

1. Предварительная обработка. 1 Изображение проходит очистку от шумов, искажений и других артефактов, чтобы получить более чистое и чёткое изображение. 1
2. Сегментация символов. 1 Алгоритмы анализируют контуры символов и определяют их границы. 1
3. Извлечение признаков. 1 В этом этапе извлекаются характеристики каждого символа, такие как форма, размер, положение и т. д.. 1 Это позволяет создать их числовое представление, которое будет использоваться для сравнения с шаблонами в базе данных. 1
4. Сравнение и классификация. 1 Полученные признаки сравниваются с базой данных, содержащей шаблоны. 1 Система ищет наилучшее совпадение и определяет распознанный символ на основе наиболее похожего шаблона. 1 Этот шаг может включать применение алгоритмов машинного обучения, чтобы улучшить точность. 1
5. Постобработка и исправление ошибок. 1 Используя различные алгоритмы, система исправляет ошибки, связанные с неправильным распознаванием, и проводит дополнительную обработку для повышения точности и читабельности. 1

Современные OCR-задачи решаются быстрее и качественнее благодаря технологиям искусственного интеллекта: компьютерному зрению, машинному обучению (в частности, нейросетевому распознаванию и обработке естественного языка). 2