印度语的光学字符识别（OCR）已经取得稳步进展，但由于语言的多样性和技术限制，仍然具有挑战性。 大部分工作集中在主要的语言上，例如印地语、孟加拉语、泰米尔语、泰卢固语和古吉拉特语，它们使用梵文、孟加拉文、泰米尔文和其他文字。 Tesseract OCR 等开源工具已经增加了对某些印度文字的支持，但与基于拉丁语的语言相比，准确性差异很大。 谷歌的 Document AI 和亚马逊的 Textract 等商业解决方案在某些脚本上提供更好的性能，但缺乏全面的覆盖。 例如，印地语 OCR 对于印刷文本的效果相当好，但是具有复杂连字（例如，乌尔都语 Nastaliq）或数字资源较少（例如，曼尼普尔 Meitei）的语言则落后。 来自 IIT 等学术机构的项目已经开发了用于特定语言的定制模型，但这些模型通常尚未准备好用于生产。
主要挑战包括脚本的复杂性、有限的数据集和字体变化。 印度文字通常涉及连结字符（例如，梵文的“क्ष”或泰米尔语的“க் + ஷ”），这需要专门的分割和识别逻辑。 由于缺乏大型带注释的数据集，手写文本识别特别不发达。 字体多样性也使 OCR 变得复杂——许多区域语言使用未在训练数据中充分表示的非标准字体。 例如，马拉雅拉姆语或卡纳达语的旧印刷材料通常使用使现代 OCR 系统混淆的旧字体。 此外，脚本中的方言变体，例如印度和孟加拉国使用的孟加拉语之间的差异，创建了通用模型难以处理的极端情况。
未来的进展取决于改进的数据集和本地化的模型架构。 印度政府的 Bhashini 项目等举措旨在众包 NLP 和 OCR 任务的数据集。 研究人员正在尝试混合模型，将卷积神经网络 (CNN) 用于特征提取，将转换器用于上下文感知解码。 EasyOCR 等工具已开始通过在较小的领域特定数据集上微调现有模型来集成对印度语言的支持。 例如，数字化梵语历史手稿的工作使用自定义训练的模型来解释古代字形。 从事印度 OCR 工作的开发人员应优先考虑脚本特定的预处理（例如，重新排序 Gurmukhi 中的元音符号）并与语言学家合作以解决结构细微差别。 虽然差距仍然存在，但通过数据收集和模型优化方面的重点努力，可以在未来 3-5 年内缩小与拉丁字母 OCR 的准确性差距。