Некоторые методы автоматического распознавания текста:

• Шаблонные методы. 3 Отсканированное изображение переводится в растровое (поточечное), затем производится его сравнение с эталонными шаблонами, которые были сформированы в базе данных. 3 Преимуществом шаблонных методов является высокая точность распознавания дефектных символов. 3 Основным недостатком является зависимость от шрифта, который встречается в изображении. 3
• Структурные методы. 3 Данная группа методов использует информацию не о поточечном написании символа, а о его топологии: взаимном расположении отдельных составных частей символа. 3 К преимуществам структурных методов распознавания можно отнести инвариантность относительно типов и размеров шрифтов. 3
• Признаковые методы. 3 Методы базируются на том, что изображению ставится в соответствие N-мерный вектор признаков. 3 Распознавание заключается в сравнении его с набором эталонных векторов той же размерности. 3 Основными преимуществами данной группы являются простота реализации, хорошая обобщающая способность, устойчивость к изменениям формы символов, высокое быстродействие. 3
• Альтернативные методы. 3 К ним относятся иерархические скрытые модели Маркова и свёрточные нейронные сети. 3 Основным преимуществом использования нейросетевых технологий является хорошая обобщающая способность, возможность использовать контекстный анализ и распознавать символ, основываясь на окружающие его символы. 3

Также для преобразования текста, написанного с капсом, можно использовать онлайн-конвертеры инверсии, например, на сайте allcalc.ru. 1