b'\n_START_ARTICLE_\nRiconoscimento ottico dei caratteri\n_START_SECTION_\nLettura ottica vs. riconoscimento digitale dei caratteri\n_START_PARAGRAPH_\nOriginalmente, le distinzioni fra lettura ottica dei caratteri (usando le tecniche ottiche quali gli specchi e gli obiettivi) e il riconoscimento digitale dei caratteri (usando gli algoritmi di separazione e analisi del testo) erano notevoli e infatti erano considerati campi separati. Poich\xc3\xa9 non \xc3\xa8 rimasta pi\xc3\xb9 quasi nessuna applicazione legata alle tecniche di lettura ottica si \xc3\xa8 esteso il termine OCR che ora indica il riconoscimento dei caratteri digitali indipendentemente dalla sorgente delle immagini.\n_START_SECTION_\nAddestramento\n_START_PARAGRAPH_\nI sistemi OCR per funzionare correttamente richiedono una fase di "addestramento". Durante questa fase al sistema vengono forniti degli esempi di immagini col corrispondente testo in formato ASCII o simile in modo che gli algoritmi si possano calibrare sul testo che usualmente andranno ad analizzare. Questo addestramento \xc3\xa8 fondamentale se si considera che gli elementi che analizzano il testo non sono altro che delle reti neurali e come tali richiedono un addestramento per funzionare. Gli ultimi software di OCR utilizzano algoritmi in grado di riconoscere i contorni e in grado di ricostruire oltre al testo anche la formattazione della pagina.\n_START_SECTION_\nOCR di caratteri stampati\n_START_PARAGRAPH_\nIl riconoscimento esatto di un testo scritto in alfabeto latino digitalmente (quale pu\xc3\xb2 essere un testo scritto a macchina e successivamente scansionato) oramai \xc3\xa8 considerato un problema risolto, con tassi di riconoscimento superiori al 99%. Il riconoscimento della scrittura a mano libera e il riconoscimento degli alfabeti non latini \xc3\xa8 un problema che ancora non ha trovato delle soluzioni realmente soddisfacenti ed \xc3\xa8 tuttora oggetto di studi e ricerche.\n_START_SECTION_\nOCR di scrittura a mano libera\n_START_PARAGRAPH_\nSistemi per riconoscere la scrittura a mano libera hanno avuto un discreto successo commerciale se integrati in prodotti come PDA o computer portatili. Il precursore di questi dispositivi \xc3\xa8 stato il dispositivo Newton prodotto dall\'Apple. Gli algoritmi di questi dispositivi funzionano adeguatamente perch\xc3\xa9 si impone all\'utente di imparare a scrivere le lettere seguendo un certo schema predefinito in modo da minimizzare i possibili casi di ambiguit\xc3\xa0. Queste strategie non si possono applicare nei documenti scritti su carta: infatti il riconoscimento a mano libera \xc3\xa8 un problema tutt\'altro che risolto. I tassi di accuratezza dell\'80%-90% sui caratteri scritti a mano in modo accurato e pulito possono essere raggiunti in modo relativamente semplice. Ma un tasso di accuratezza cos\xc3\xac basso produce diverse decine di errori per pagina rendendo le tecniche di scrittura a mano libera poco utili nella maggior parte dei casi.\n_START_SECTION_\nOCR del corsivo\n_START_PARAGRAPH_\nIl riconoscimento del testo scritto in corsivo \xc3\xa8 un campo di ricerca attivo, e attualmente l\'accuratezza del riconoscimento \xc3\xa8 persino inferiore a quella di un testo scritto a mano: livelli pi\xc3\xb9 elevati di accuratezza, di fatto, non saranno possibili fino a che non si useranno informazioni aggiuntive derivate da un\'analisi contestuale o grammaticale del testo._NEWLINE_Innanzitutto, riconoscere le parole intere da un dizionario \xc3\xa8 pi\xc3\xb9 facile che provando ad analizzare i diversi caratteri singolarmente: cos\xc3\xac sar\xc3\xa0 possibile escludere molte di quelle ambiguit\xc3\xa0 legate al riconoscimento. Conoscere il contesto dello scritto consente di eliminare altre ambiguit\xc3\xa0: un documento che parla di storia, ad esempio, conterr\xc3\xa0 verosimilmente molte date; quindi una linea verticale seguita da un simbolo 9 consentirebbe di ipotizzare che la linea sia un 1 anzich\xc3\xa9 una i minuscola o maiuscola._NEWLINE_Inoltre, la conoscenza della grammatica della lingua analizzata pu\xc3\xb2 contribuire a meglio determinare se una parola sia un verbo o un nome, consentendo un\'accuratezza maggiore. Tuttavia, i caratteri corsivi di molte lettere non contengono abbastanza informazioni per effettuare un\'analisi corretta (in realt\xc3\xa0 l\'accuratezza difficilmente pu\xc3\xb2 superare il 98%).\n_START_SECTION_\nAree di ricerca\n_START_PARAGRAPH_\nUn problema particolarmente difficile per i calcolatori e gli esseri umani \xc3\xa8 quello del riconoscimento di documenti danneggiati contenenti molti nomi o comunque informazioni non deducibili dal contesto. Le pagine possono essere danneggiate dall\'et\xc3\xa0, acqua o dal fuoco e dei nomi possono essere obsoleti o contenere errori d\'ortografia. Le tecniche di elaborazione delle immagini dei calcolatori possono aiutare gli esseri umani nella lettura dei testi estremamente antichi come i documenti lasciati da Archimede o i rotoli del mar Morto. L\'utilizzo del calcolatore come supporto all\'uomo e viceversa \xc3\xa8 un ambito di ricerca molto interessante e potenzialmente prolifico._NEWLINE_Il riconoscimento dei caratteri \xc3\xa8 stato un settore soggetto a un\'intensa ricerca fin dai tardi anni cinquanta. Inizialmente \xc3\xa8 stato percepito come problema semplice, ma col tempo \xc3\xa8 risultato essere un problema molto pi\xc3\xb9 complesso. Serviranno ancora decenni di studi prima che il calcolatore sia in grado di riconoscere un testo con la stessa accuratezza di un essere umano, sempre che ci\xc3\xb2 sia possibile.\n_START_SECTION_\nMICR\n_START_PARAGRAPH_\nUn\'applicazione dove l\'esattezza e la velocit\xc3\xa0 di riconoscimento dei sistemi OCR sui caratteri supera quella umana \xc3\xa8 quella dei MICR (Magnetic Ink Character Recognition), dove l\'accuratezza \xc3\xa8 molto elevata e gli errori variano intorno a un errore rilevato su 20.000 - 30.000 controlli. Questa precisione si ottiene grazie all\'utilizzo di inchiostri speciali contenenti materiale magnetico (ossido di ferro).'