Jabarkan Pendekatan statistik: dari Pengenalan karakter optis

Inferensi Bayes: termasuk Naïve Bayes

Support Vector Machine (VSM) dengan kernel-kernelnya seperti:

Kernel Linear bagus untuk klasifikasi biner/linear

Kernel RBF (Radial Basis Function) untuk klasifikasi data non-linear

Setiap sistem OCR yang dibangun dengan algoritma tercanggihpun selalu membuat kesalahan, dalam arti tidak semua karakter yang dibaca dikonversikan ke karakter padanannya. Untuk itulah tahap paska-proses pencocokan karakter dilakukan untuk meningkatkan akurasi pengenalan karakter. Sistem paska-proses ini dikenal juga sebagai proses koreksi karena modul ini bertugas untuk mengoreksi kesalahan yang sering dilakukan di tataran kata.

Teknik yang digunakan dalam paska-koreksi adalah dengan menggunakan leksikon atau kamus. Alex dkk membangun leksikonya dari buku-buku proyek Gutenberg (cari link di bhs Inggris) karena banyak mengandung varian penggunaan kata serta cara penulisan huruf dari zaman awal modern sampai kini. Kemudian mereka mengunakan pendekatan statistik kemiripan kata (Word likelihood) untuk mengoreksi kata yang mengandung karakter yang salah dikenali. Untuk nama oranag dan tempat, mereka juga menambahkan koreksi nama entitas yang didasarkan dari hasil pengenalan nama entitas (Named Entity Recognition).

Menurut Fink dkk, sistem paska-koreksi OCR yang sepenuhnya dibangun secara otomatis akan menghasilkan tingkat akurasi yang sama rendahnya karena ada kemungkinan bahwa proses koreksi tersebut akan mengenerasikan kesalahan baru. Untuk itu, mereka membangun modul paska-koreksinya semi-otomatis dengan sebuah peranti profiling yang interaktif dan adaptif terhadap kesalahan di manuskrip bersejarah. Adaptivitas di sini merujuk pada kemampuan untuk menambahkan himpunan pola-pola di data secara otomatis serta pengunaan token atau kata yang tak-terinterpretasikan di masa kini.