Аннотация: Данная статья посвящена проблемам транскрибирования рукописных материалов переписи населения Норвегии 1950 г. Они представляют собой 801 000 двусторонних опросных листов, каждый из которых был отсканирован. Программы оптического распознавания печатного текста совершенствуются на протяжении более чем четырех десятилетий. В настоящее время исследователи стремятся применить аналогичные методы для транскрибирования рукописного материала. В статье проанаизирован опыт работы Центра исторической документации Норвегии Университета Тромсо по распознаванию рукописного текста, рассматриваются проблемы использования различных методов распознавания текста и возможности их применения к номинативным источникам. Из-за трудностей с распознаванием и выделением самостоятельных рукописных символов, изображения целых слов математически группируются по соответствию подобным изображениям или же идет поиск этих слов-изображений в ранее транскрибированных источниках. После контроля качества распознавания программное обеспечение использует номера строк для размещения информации из транскрибируемых ячеек, после чего они становятся частью базы данных переписи. Кроме того, разрабатывается специальное программное обеспечение для обработки рукописных числовых кодов, данных о профессиях, образовании и т. д. Предложенные в статье методы дают возможность подняться на новый уровень и качество транскрибирования рукописного текста и могут быть применены для распознавания записей номинативных источников РОссии, в частности метрических книг и записей ЗАГС. Основными задачами по-прежнему остаются поиск методов и алгоритмов, которые оптимально подбирают связи между различными переменными и рационализация методов интерактивной корректуры.

Abstract: The article addresses the issue of transcribing handwritten materials of the 1950 Norwegian Population Census. These are 801 000 scanned double sided questionnaires. Optical character recognition programs have been improving for over four decades.  Now researchers aim to extend similar techniques to handle handwritten historical source material. The article analyzes studies carried by the Center of Historical Documents at the University of Tromsø which address handwritten text recognition as well as considers the use of various text recognition techniques as far as nominative sources are concerned. Since it is difficult to distinguish and separate individual handwritten characters, the words are mathematically clustered according to image similarity or searched for within sources that have been transcribed earlier. After the recognition quality control, the software uses the line numbers to place the information taken from the transcribed cells. After that the latter become a part of the census database. Moreover, special software has been developed to process handwritten numerical codes, data on occupations and education, etc. The methods offered in the article provide for handwritten texts transcribing quality improvement and can be used to recognize nominative source notes in Russia, for instance, parish registers and vital records. The main goals are still the search for methods and algorithms which optimally link different variables as well as the rationalization of interactive proofread methods.