Оптическое распознавание символов (OCR) в современных системах работает в несколько этапов: 3

1. Предварительная обработка изображений. 3 Прежде чем программное обеспечение OCR сможет распознавать текст, изображение должно быть очищено для повышения точности. 3 В этом процессе применяются такие методы, как устранение шумов, повышение контрастности, выравнивание и поворот изображения. 2
2. Сегментация изображения. 2 После предварительной обработки изображение сегментируется на отдельные элементы, такие как символы, слова или абзацы. 2 Сегментация позволяет выделить каждый элемент для последующего анализа. 2
3. Извлечение признаков из сегментированного изображения. 2 После сегментации изображения происходит извлечение признаков из каждого элемента. 2 Это включает анализ формы символов, текстурных особенностей и других характеристик. 2 Извлечение признаков позволяет представить каждый элемент текста в виде числового вектора, который затем будет использоваться. 2
4. Классификация и распознавание объектов. 2 На основе извлечённых признаков система применяет методы машинного обучения, такие как нейронные сети или статистические модели, для определения содержимого каждого элемента. 2 Классификация может быть двухуровневой, где система сначала определяет, является ли объект символом или не символом, а затем распознаёт конкретный символ или текст. 2
5. Постобработка. 3 После распознавания текста программное обеспечение OCR может выполнить дополнительные действия для обеспечения точности текста. 3 Это может включать проверку орфографии и исправление грамматики, исправление контекстных ошибок и форматирование текста в соответствии с макетом исходного документа. 3

Современные системы OCR основаны на комбинации различных технологий, включая обработку изображений, машинное обучение и нейронные сети. 2