光学文字認識
手書き文字認識システムは近年、商用で成功している分野である。この技術はPalm OSなどが動作する携帯情報端末で入力手段として採用された。Apple Newtonがこの技術の先駆者である。これらの機器では筆順や速度や線の方向が入力時に分かるので比較的認識が容易である。また、ユーザー側も徐々に認識されやすい文字を書くようにトレーニングされるという面もある。一方、紙に書かれた手書き文字を認識するソフトウェアには上記の利点が無いため、識字率はいまだ十分とは言えない。きれいに書かれた手書き文字でも識字率は80%から90%であり、1ページにつき数十個の認識不能文字が出現することになる。これは非常に限られた分野でしか実用化できないレベルである。
筆記体文書の認識は研究が盛んであるが、識字率はさらに低い。筆記体の文字認識の識字率を高めるには、文脈や文法の情報を使わなければならない。例えば、辞書の単語を認識するのは、手書き原稿の個々の文字を認識するよりも簡単である。小切手に書かれた数字の列は小さな辞書を使えばよいので識字率を上げることができる。スキャンしている文書の言語の文法に関する知識があれば、単語が名詞なのか動詞なのかを判別することが可能となり識字率を上げることができる。手書き文字の形だけでは正確な認識(一般に98%以上)は不可能といってよい。
スキャン時にドキュメントが正しく整列していない場合、テキストの行を完全に水平または垂直にするために、文書を時計回りまたは反時計回りに数度傾ける。
活字テキストを対象とする。一度に 1 つのグリフまたは文字を入力する。
文字毎に認識するOCR の場合、ひとつに繋がった複数の文字を分離し、切り離されているが複数で一つの文字になる要素は結合する必要がある。