光学文字認識
グリフが線分、閉じたループ、線の方向、線の交差などの “フィーチャ(特徴)” に分解される。検出機能は、表現の次元性を低下させ、認識プロセスを計算上効率的にする。これらのフィーチャは、文字の抽象的なベクトルのような表現と比較され、1つ以上のグリフプロトタイプに縮小される。コンピュータビジョンにおける特徴検出の一般的なテクニックは、一般的にインテリジェント手書き文字認識と実際に最も近代的なOCRソフトウェアで使われる。k近傍アルゴリズムなどの最も近い近隣分類子は、画像フィーチャと格納されているグリフフィーチャを比較し、最も近い一致を選択する。
CuneiformやTesseractなどのソフトウェアは、文字認識に2パス法を使用する。2番目のパスは「適応認識」と呼ばれ、最初のパスで高い信頼を得て認識された文字形状を使用して、2番目のパスの残りの文字をより良く認識する。
中核となる OCR アルゴリズムには以下の 2 つの基本的な種類があり、候補文字のランク付けされたリストを生成する。