David Shepard是該OCR方法的原始作者。這種方法基于邊界追蹤算法，用于識別印刷體文本中的字符。其原理如下：

1. 圖像預(yù)處理：首先，對輸入圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括二值化（將圖像轉(zhuǎn)換為黑白）、去噪和灰度處理。

2. 邊界追蹤：采用邊界追蹤算法，從圖像中提取字符的邊界。該算法會沿著字符邊界追蹤輪廓，并生成一個包圍字符的閉合邊界。

3. 特征提?。和ㄟ^分析字符的邊界形狀和特征，提取每個字符的區(qū)域特征。這些特征可能包括字符的寬度、高度、角度和曲線形狀等。

4. 字符識別：根據(jù)已知字符樣本庫，將提取的字符特征與樣本進(jìn)行比較和匹配，以確定識別的字符是什么。

David Shepard方法是早期OCR技術(shù)的一種簡單而基礎(chǔ)的實(shí)現(xiàn)方法。它適用于比較規(guī)整的印刷體字符，但對于復(fù)雜的字體或手寫文本的識別效果較差。隨著OCR技術(shù)的發(fā)展，更加先進(jìn)和復(fù)雜的方法被提出和使用，如基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的OCR模型（例如CNN、LSTM等）。

需要指出的是，OCR技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中不僅限于Shepard方法，還有很多其他方法和算法被廣泛使用，以提高字符識別的準(zhǔn)確性和魯棒性。