Основной принцип работы алгоритмов распознавания рукописного почерка заключается в матричном сопоставлении. 4 Каждая буква в исходном изображении разбивается на пиксельные матрицы, а затем сопоставляется с матрицами, имеющимися у компьютера. 4 При совпадении матриц буква считается распознанной. 4

Также существует модель на основе искусственной нейронной сети, которая работает следующим образом: 3

1. Изображение с текстом подаётся на сверточный слой нейронной сети для извлечения особенностей изображения. 3
2. К результатам свёртки применяется рекуррентная нейронная сеть с архитектурой «Долгая краткосрочная память» (LSTM) с последующим применением специального алгоритма декодирования. 3
3. В результате получается строка из символов — одна наиболее вероятная буква на каждом временном шаге. 3
4. Затем все последовательные повторяющиеся символы объединяются в один символ. 3
5. Специальный пробел позволяет разделить символы, которые повторяются в оригинальной маркировке. 3
6. В алфавите также содержится пустой символ, чтобы научить нейронную сеть предсказывать пустой символ между такими символами. 3
7. Затем все пустые символы удаляются и получается окончательный вариант слова. 3

Работа подобных алгоритмов требует большого количества размеченных данных. 4