section_heading: Prepoznavanje znakova
paragraph_text: Optičko prepoznavanje znakova, obično skraćeno na OCR (Optical Character Recognition), je mehaničko ili elektronsko pretvaranje skeniranih slika rukom, pisaćim strojem ili ispisanog teksta u strojno kodirani tekst. To se pretežno koristi kao oblik unosa podataka iz nekakvog izvornog papirnatog izvora podataka, bili to dokumenti, računi, pisma, ili bilo koji ispisani zapis. To je uobičajena metoda digitalizacije tiskanih tekstova, tako da oni mogu biti elektronski pretraživani, komprimirano pohranjeni, prikazani na mreži, te korišteni u procesima strojnog prevođenja, text-to-speech i u rudarenju podataka. OCR ujedinjuje raspoznavanje uzoraka, umjetnu inteligenciju i računalni vid. Ranije verzije su trebale biti programirane sa slikama svakog pojedinog znaka, te se trebalo raditi s istim fontom cijelo vrijeme. "Inteligentni sustavi" s visokim stupnjem točnosti raspoznavanja za većinu fontova danas su zajednički. Neki sustavi su sposobni reproducirati formatirani izlaz koji je usko približan s izvornim skeniranim stranicama uključujući slike, stupce i druge ne-tekstualne komponente. Postoje dvije osnovne vrste jezgre OCR algoritma koje mogu proizvesti rang liste kandidata mogućih znakova. Podudaranje matricama uključuje uspoređivanje slika s pohranjenim simbolima na pixel-by-pixel osnovi, što je također poznato kao " podudaranje uzoraka" ili "raspoznavanje". Ovo se oslanja na ulazne simbole koji su pravilno izolirani od ostatka slike, te na pohranjenim simbolima koji su sličnog fonta i veličine. Ova tehnika najbolje radi s tiskanim tekstom, a ne rade dobro s novim fontovima. Značajka ekstrakcije je ta da razdvaja simbole na dijelove kao što su linija, zatvorene petlje, linije smjera, i sjecišta linija. Onda su uspoređeni s vektorskom reprezentacijom znaka što bi ih moglo smanjiti na jedan ili više prototipa simbola. Opći tehnike prepoznavanja znakova u računalnom vidu se primjenjuju na ovu vrstu OCR-a, koja se najčešće javlja u "inteligentnim" metodama prepoznavanja rukopisa i u najmodernijom OCR softveru. Klasifikator najbližih susjeda, kao što je algoritam k-najbližih susjeda, se koristi za uspoređivanje značajki slike s pohranjenim mogućim simbolima te odabire najsličniji. Komercijalni softveri kao što Cuneiform i Tesseract koriste pristup prepoznavanja znakova u dvije razine. Druga razina je poznata kao "adaptivno prepoznavanje", a koristi oblike slova prepoznate s velikom sigurnošću na prvom prolazu kako bi se bolje prepoznali preostala slova na drugom prolazu. To je prednost nad neobičnim fontovima i niskim kvalitetama skeniranja gdje je font je iskrivljen (npr. mutan ili izblijeđen).