Jelaskan Proses Pengenalan dari Pengenalan karakter optis

Saat pola-pola karakter telah terpetakan ke dalam nilai vektor, maka permasalahan berikutnya adalah bagaimana mengelompokkan karakter yang memiliki nilai vektor yang sama atau hampir sama. Permasalahan ini diselesaikan dengan cara klasifikasi. Rangkaian proses klasifikasi nilai vektor inilah yang dikenal sebagai proses pengenalan karakter. Dengan demikian proses pengenalan karakter berurusan dengan dan berada ditataran representasi karakter (nilai vektor tadi).

Singkatnya, proses ini menerima masukan (input) sebuah vektor dari karakter, sebagai contoh fitur karakter A, yang belum dikenalnya, maka modul pengenalan bertugas menghitung jarak atau nilai kemiripan antara vektor karakter A dengan nilai-nilai vektor karakter yang ada di basis data (A, a, B, b, …, z ). Nilai jarak terdekat atau kemiripan tertingi antara fitur karakter A dengan tiap nilai vektor karakter yang ada di data menjadi penentu luaran proses pengenalan ini. Andaikan setelah penghitungan jarak atau nilal kemiripan, nilai vektor A tadi lebih mirip dengan nilai vektor A, maka bisa dikatakan bahwa karakter A dikenali sebagai karakter A. Proses klasifikasi karakter otomatis ini mengadopsi cara kita mengenali benda-benda disekitar kita. Keduanya mensyaratkan bahwa kita memiliki basis pengetahuan tentang benda-benda tersebut. Sebagai contohnya, kita bisa membedakan tomat dari kentang karena tekstur, bentuk, dan warnanya. Jika diberi varian kentang baru dengan warna kemerahan mirip tomat, kita akan mencocokkan tekstur, warna, dan bentuk tersebut dengan apa yang pernah kita lihat dan ingat, baru kita memutuskan bahwa benda itu adalah kentang dan bukan tomat.

Secara teknis, tujuan akhir dari pengenalan ini tentunya adalah untuk memberikan label kelas pola-pola karakter yang telah direpresentasikan tadi. Perlu dicatat, bahwa tiap karakter dijadikan satu kelas jika mereka adalah karakter yang sama, sebagai contohnya semua cara penulisan karakter A dari berbagai font yang berbeda dengan ukuran yang berbeda masuk menjadi kelas karakter A. Metode yang sering digunakan untuk pengenalan karakter (baca: pencocokan fitur karakter masukan dengan fitur karakter yang tersimpan di data) adalah: