Unser Vorgehen bei der OCR orientiert sich an der manuellen Texterfassung per <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Double Keying</hi>: Dabei werden Texte von zwei unabhängigen Erfassern transkribiert. Im Vergleich der beiden Textversionen werden die Unterschiede ermittelt und die korrekte Version ausgewählt. Um den Genauigkeitsgewinn durch die Mehrfacherfassung zu erhöhen, wurden zwei paradigmatisch verschiedene OCR-Verfahren, Tesseract und OCRopus, mit unterschiedlichen Stärken und Schwächen eingesetzt. Beide Open-Source-Programme erlauben ein Training auf die vorwendeten Typen und die Anwendung spezifischer OCR-Modelle. Dies ist wie Springmann et al. (2015) zeigen ein wesentlicher Vorteil gegenüber den meisten Closed-Source-Lösungen, da die mitgelieferten OCR-Modelle insbesondere für frühe Druckerzeugnisse bzw. gebrochene Schriften sehr schlechte Ergebnisse bzgl. der Textgenauigkeit liefern. Die automatische Vereinigung der beiden Textversionen findet im Wesentlichen auf Basis einer Textdifferenzberechnung mit Hilfe von <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">diff</hi> (Hunt / McIlroy 1976) statt, wobei im Falle von Unterschieden verschiedene Bewertungsheuristiken zur Bestimmung der <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">korrekten</hi> Textversion eingesetzt werden. Das skizzierte Vorgehen erlaubt auch die Kombination von mehr als zwei Textversionen sowie den anschließenden Einsatz von OCR-Nachkorrekturverfahren (vgl. z. B. Vobl et al. 2014).