Innerhalb des OCR-D-Projektes beschäftigen sich zwei Projekte mit der automatischen, bzw. semi-automatischen Nachkorrektur von OCR-Texten. Das Hauptproblem dabei ist es, historische Schreibweisen und Druckfehler von OCR-Fehlern zu unterscheiden. Für moderne Texte würde eine reine Rechtschreiberkennung genügen, wie sie in jedem Textverarbeitungsprogramm verfügbar ist. Die Projekte kooperieren und haben verschiedene Verfahren entwickelt, basierend auf einem Fehler-Profiler, neuronalen Netzen oder endlichen Automaten. Als trainierbare Algorithmen werden sie, analog zur Struktur- und Texterkennung, mit mehr und besseren Trainingsdaten bessere Ergebnisse liefern. Was "besser" bedeutet ist noch Gegenstand der Forschung. OCR-D bringt sich in die Entwicklung ein und unterstützt tatkräftig Projekte wie dinglehopper<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="12" target="ftn12" /> (ein Werkzeug zur Fehlervisualisierung). Gerade im Bereich der Ground-Truth-freien Evaluation von Text und der Qualitätsanalyse von Strukturdaten gibt es noch große Lücken im Software-Portfolio, die zu schließen sich OCR-D auch weiterhin befleißigen wird.