Некоторые методы оптического распознавания текста на изображениях:

1. Шаблонные алгоритмы. 2 Текст сравнивается с шаблонами из базы. 2 Наиболее подходящим считается тот, у которого будет наименьшее количество точек, отличных от исследуемого изображения. 2
2. Признаковые алгоритмы. 2 Изображение представляется как К-мерный вектор признаков. 2 Распознавание заключается в сравнении его с набором эталонных векторов той же размерности. 2
3. Нейросетевые алгоритмы. 2 Для распознавания символов используются алгоритмы, построенные с помощью нейронных сетей глубокого обучения. 2

Также к методам оптического распознавания текста на изображениях относят:

• Сегментацию изображения на текстовые регионы. 1 Для этого применяются алгоритмы, основанные на цветовых свойствах, текстуре или контексте окружающих объектов. 1
• Преобразование текстовых регионов в машинно-читаемый текст. 1 Это может быть достигнуто с использованием методов машинного обучения, таких как рекуррентные нейронные сети или скрытые марковские модели. 1
• Постобработку и исправление ошибок. 1 Используются алгоритмы коррекции опечаток, проверки синтаксиса и контекстуального анализа для улучшения качества. 1