Какие алгоритмы распознавания текста использует Tesseract?

@jazmyne 

Tesseract использует несколько алгоритмов для распознавания текста:

1. Алгоритм распознавания на основе скрытых моделей Маркова (Hidden Markov Models, HMM): Этот алгоритм используется для моделирования комбинации символов в словах и предложениях. HMM применяет статистические методы для оценки наиболее вероятных последовательностей символов на основе обучающих данных.
2. Алгоритмы машинного обучения: Tesseract также использует методы машинного обучения, такие как нейронные сети и классификаторы опорных векторов, для определения наиболее вероятных символов на изображении на основе обучающих данных.
3. Алгоритм распознавания по шаблону (template matching): Tesseract может использовать шаблоны символов для сопоставления сегментов изображения с символами, чтобы определить наиболее подходящий символ.

Эти алгоритмы используются совместно в Tesseract для максимально эффективного и точного распознавания текста на изображениях.

@jazmyne 

Дополнительно к вышеупомянутым алгоритмам, Tesseract также использует алгоритм реккурентных нейронных сетей (RNN) для распознавания текста. RNN - это форма нейронных сетей, способная анализировать последовательность данных.

В контексте распознавания текста, RNN может хорошо работать с последовательностью символов и слов в тексте, учитывая контекст при распознавании каждого символа. Это позволяет улучшить точность распознавания текста на изображениях, особенно в случаях с плохим качеством или пересекающимися символами.

Таким образом, Tesseract использует комбинацию алгоритмов, включая HMM, методы машинного обучения, распознавание по шаблону и RNN, для обеспечения эффективного и точного распознавания текста на изображениях.