Merhaba,
Yetkin'in dediği gibi sorunuz baya genel, örneğin ocr ile bir modeli eğiterek böyle bir sistem oluşturabilirsiniz. Biraz araştırmanızda fayda var. Neye göre anlayacağınız aslında çok zor bir soru. Feature extraction aşamasında sizin verilen bir karakteri tanımanız için elinizde olması gereken özellikleri çıkartırsınız. Örneğin iki harfin arasındaki boşluklardan eğitirsiniz v.b. Bir resmi grayscale yaparak elinizdeki özellik sayısını RGB uzayından 16 bitlik bir uzaya indirerek de önemli miktarda performans kazanabilirsiniz. Tabi ki burada yapmanız gereken şey, bir şekilde bir sistem kurup iteratif şekilde sistemin başarısını ve performansını arttırmanız. Best practise olarak izlenen yol genellikle bu şekilde. Demek istediğim, örneğin Neural Network ile grayscale resimler kullanarak sistemi eğittiniz, ardından başarı belli bir seviyede çıktı (60% diyelim), ardından kullandığınız modeli değiştirerek, veri setinizi güncelleyerek, özelliklerinizi değiştirerek, benzeri birkaç yöntemi daha deneyerek sistemin başarısını arttırmayı denemeniz.
Biraz teorik gelebilir söylediklerim fakat teorik taraf hakkında araştırarak bilgi sahibi olursanız sistemi daha kolay yönetebilirsiniz. scikit-learn ve scikit-image kütüphanelerine göz atmanızı öneririm.
Sevgiler,
/Said.