Первые шаги в этой области были предприняты еще в конце 50-х годов. Принципы распознавания, заложенные тогда, и сегодня еще используются в большинстве систем OCR (Optical Character Recognition). Традиционный подход к проблеме распознавания заключается в сведении задачи распознавания к задаче классификации некоторого набора признаков. Идея проста: по изображению определяется некоторый набор признаков, который сравнивается с каждым из имеющихся образцов, так называемых эталонов. По результатам сравнения находится эталон, с которым этот набор признаков совпадает лучше всего, и изображение относится к соответствующему классу. То есть все решение заключается в сравнении предлагаемого изображения с образцами и выборе наиболее подходящего, иначе говоря, производится некий перебор возможных вариантов. Такой подход по сути своей не позволяет добиться по-настоящему высокого качества распознавания, как бы он не был усовершенствован. Главный его недостаток заключается в том, что в любом случае в наборе признаков содержится не вся информация об изображении, иными словами, эталонов заложить в программу можно много, но не бесконечное число, а вот вариантов изображения того или иного символа может быть бесчисленное количество. Поэтому, как только система сталкивается с нестандартным написанием буквы или цифры, она дает сбой: либо не может распознать вообще, либо распознает неправильно.
Альтернативой традиционному шаблонному методу распознавания стало распознавание на основе принципов Целостности, Целенаправленности и Адаптивности.
Согласно принципу целостности, распознаваемый объект рассматривается как целое, состоящее из частей, связанных между собой пространственными отношениями.
Изображение интерпретируется как определенный объект, только если на нем присутствуют все структурные части этого объекта, и эти части находятся в соответствующих отношениях. Сами части получают интерпретацию только в составе гипотезы о предполагаемом объекте.
По принципу целенаправленности распознавание строится как процесс выдвижения и целенаправленной проверки гипотез о целом объекте. Источниками гипотез являются признаковые классификаторы и контекстная информация. Части картинки анализируются не априорно, а только в рамках выдвинутой гипотезы о целом. Традиционный подход, состоящий в интерпретации того, что наблюдается на изображении, заменяется подходом, состоящим в целенаправленном поиске того, что ожидается на изображении.