光学文字認識
主要な OCR エンジンメーカーは、特定の種類の入力をより効率的に処理できるように OCR システムを実装している。アプリケーション固有の語彙以外にも、ビジネス・ルール、標準表現、カラー画像に含まれる情報などを利用して、精度を向上させることができる。この戦略は「アプリケーション指向OCR」または「カスタマイズされたOCR」と呼ばれ、ナンバープレート、請求書、スクリーンショット、IDカード、運転免許証、自動車製造業のOCRに利用されている。
ニューヨークタイムズは、ドキュメントヘルパーと呼ばれる、ニュース部門がレビューする文書の処理を加速させるための独自のツールにOCR技術を採用した。これを利用することで、記者は1時間あたり5,400ページの確認が可能になったという。
しかし、コストがかかりすぎることが判明し、研究は挫折した。
1950年、AFSA(アメリカ国家安全保障局の前身)の暗号解読者デイヴィッド・H・シェパード(英語版)は、日本のパープル暗号を解読したことで知られるフランク・ロウレットの依頼により、ルイス・トーデラと共に局の手続きの自動化の勧告案作成に取り組んだ。その中には印刷された文書をコンピュータが処理できる形式に変換する問題も含まれていた。シェパードはそのようなことをする機械 "Gismo" を作成することを決め、友人のハーヴェイ・クックと共に自宅で夜や週末を利用して試作に取り組んだ。1953年、シェパードは特許(アメリカ合衆国特許第 2,663,758号)を取得。Gismoは英語のアルファベットのうち23文字を読み取ることができ、モールス符号を理解し、楽譜を読みとることができ、活字のページを読み上げることができ、タイプされたページを読みとってプリンターで複製することができた。シェパードはその後 Intelligent Machines Research Corporation(英語版) (IMR) を設立し、世界初のいくつかの商用OCRシステムを出荷した。Gismo も IMR のシステムも単純な文字マッチングではない画像解析をしていて、いくつかの書体を認識することができた。