对比识别：这是可充分发挥数学运算理论的一个模块 ， 根据不同的特征特性 ， 选用不同的数学距离函数 ， 较有名的比对方法有 ， 欧式空间的比对方法、松弛比对法（Relaxation）、动态程序比对法（Dynamic Programming ， DP） ， 以及类神经网络的数据库建立及比对、HMM（Hidden Markov Model）…等著名的方法 ， 为了使识别的结果更稳定 ， 也有所谓的专家系统（Experts System）被提出 ， 利用各种特征比对方法的相异互补性 ， 使识别出的结果 ， 其信心度特别的高 。 字词后处理：由于OCR的识别率并无法达到百分之百 ， 或想加强比对的正确性及信心值 ， 一些除错或甚至帮忙更正的功能 ， 也成为OCR系统中必要的一个模块 。 字词后处理就是一例 ， 利用比对后的识别文字与其可能的相似候选字群中 ， 根据前后的识别文字找出最合乎逻辑的词 ， 做更正的功能 。
字词数据库：为字词后处理所建立的词库 。 人工校正：OCR最后的关卡 ， 在此之前 ， 使用者可能只是拿支鼠标 ， 跟着软件设计的节奏操作或仅是观看 ， 而在此有可能须特别花使用者的精神及时间 ， 去更正甚至找寻可能是OCR出错的地方 。 一个好的OCR软件 ， 除了有一个稳定的影像处理及识别核心 ， 以降低错误率外 ， 人工校正的操作流程及其功能 ， 亦影响OCR的处理效率 ， 因此 ， 文字影像与识别文字的对照 ， 及其屏幕信息摆放的位置、还有每一识别文字的候选字功能、拒认字的功能、及字词后处理后特意标示出可能有问题的字词 ， 都是为使用者设计尽量少使用键盘的一种功能 ， 当然 ， 不是说系统没显示出的文字就一定正确 ， 就像完全由键盘输入的工作人员也会有出错的时候 ， 这时要重新校正一次或能允许些许的错 ， 就完全看使用单位的需求了 。
结果输出：其实输出是件简单的事 ， 但却须看使用者用OCR到底为了什么？有人只要文本文件作部份文字的再使用之用 ， 所以只要一般的文字文件、有人要漂漂亮亮的和输入文件一模一样 ， 所以有原文重现的功能、有人注重表格内的文字 ， 所以要和Excel等软件结合 。 无论怎么变化 ， 都只是输出档案格式的变化而已 。
