Однако, одной метрики недостаточно для распознавания символа, так как некоторые символы очень похожи между собой (например, “j” и “i”, “Z” и “2”) и это может привести к ошибке. Чтобы избежать этого, есть несколько способов:
* группировка <br><br>1) Группировка символов<br>Например, некоторые $\;$Некоторые символы (“O”, “H”, “I”) обладают суперсимметрией , (полностью совпадают со своими отражениями и , значимые пиксели распределены равномерно по всему изображению) и их можно выделить в отдельный класс. Это значительно сокращает перебор метрик в несколько раз.* контекстное <br><br>2) Контекстное распознавание<br>$\;$В качестве помощи алгоритмам распознавания в систему включают словари. Словари предоставляют справки во многих случаях, но быстро отказывают, когда, например, имеют дело с именами собственными, которые не находятся в словаре.
=== Распознавание с применением нейронных сетей ===
