Das Projekt ist in zwei Phasen geteilt: In der ersten Phase hat das Koordinierungsgremium von OCR-D Bedarfe für die Weiterentwicklung von OCR-Technologien analysiert und sich intensiv mit den Möglichkeiten und Grenzen der Verfahren zur Text- und Strukturerkennung auseinandergesetzt. Zahlreiche Gespräche mit ExpertInnen aus Forschungseinrichtungen und Bibliotheken sowie Sichtung vorhandener Werkzeuge aber auch Betrachtung vorhandener Textsammlungen sowie aktueller und geplanter Digitalisierungsvorhaben mündeten in der Erkenntnis, dass der Lückenschluss zwischen Wissenschaft und Praxis das primäre Desiderat im Bereich der Textdigitalisierung darstellt. Zudem hat sich im Lauf der ersten Projektphase eine technologische Wende auf dem Gebiet der Zeichenerkennung vollzogen - an die Stelle traditioneller Verfahren der Mustererkennung, die auf einer Segmentierung von Textabschnitten in Zeilen, Wörter und schließlich einzelne Glyphen basieren, die anschließend aufgrund charakteristischer Merkmale (z.B. Steigung an Kanten) erkannt werden, ist eine zeilenorientierte Sequenzklassifizierung auf Basis statistischer Modelle, insbesondere verschiedener Arten neuronaler Netze (sog. <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Deep Learning</hi>), getreten. Grund für diesen Technologiewechsel ist die vielfach nachgewiesene Überlegenheit segmentierungsfreier Erkennungsverfahren bezüglich der resultierenden Textgenauigkeit. Diese Überlegenheit gilt insbesondere für schwierige, historische Vorlagen. Dieser Technologiewandel hat sich bisher nicht oder nur äußerst begrenzt auf die Digitalisierungspraxis ausgewirkt. Der Grund dafür liegt vor allem in den bisher bestehenden Hürden beim Einsatz verfügbarer OCR-Lösungen auf Basis neuronaler Netze. Ohne weitreichende projektspezifische Anpassungen ist ein produktiver Einsatz derzeit nicht möglich. Das betrifft unter anderem die Erstellung passender Erkennungsmodelle, die durch das Trainieren eines neuronalen Netzes auf Basis ausgewählter Ground-Truth-Daten generiert werden. Dafür sind zum einen hochqualitativer und umfangreicher Ground Truth aber auch Erfahrungen bzgl. freier Parameter wie z.B. Anzahl der Trainingsschritte, Lernrate, Modelltiefe unabdingbar. Aus OCR-D heraus ist daher ein Datenset mit Trainings- und Ground-Truth-Daten entstanden, welches für Trainings und Qualitätsanalysen im Vorhaben selber genutzt wird aber auch durch andere Forschungsprojekte nachgenutzt werden kann. Neben der Qualität der Zeichenerkennung sind es vor allem Umfang und Korrektheit der strukturellen Annotationen, die die Utilität eines Volltexts für wissenschaftliche Kontexte determinieren. Auch im Bereich der automatischen Layouterkennung (OLR) gab es innerhalb des bisherigen Projektzeitraums vielversprechende Forschungsergebnisse durch den Einsatz innovativer statistischer Verfahren. Der Übertrag in die Praxis in Form nachnutzbarer Software ist hier jedoch noch nicht gegeben. Kommerzielle OCR-Lösungen ignorieren diesen Bereich weitestgehend und bieten nur minimale Strukturinformationen auf Seitenebene (Text, Tabelle, Abbildung etc.) an. Tiefergehende strukturelle Auszeichnungen (Kapitelstruktur, Bildunterschriften, Inhaltsverzeichnisse) werden daher manuell erfasst und in METS/MODS repräsentiert. Eine Verknüpfung zwischen Struktur und Volltext findet, obwohl technisch möglich, in vielen Digitalisierungsvorhaben nicht statt. Für die philologische, editorische oder linguistische Wissenschaftspraxis bedeutet das eine massive Einschränkung die bspw. eine sinnvolle Transformation in hochstrukturierte Formate wie TEI verhindert.