Рассматривается принципиально новый алгоритм распознавания символов, опирающийся на возможности цепей Маркова [1; 5] – марковских моделей с дискретными состояниями и дискретным временем. Отмечается, что используемый аппарат широко применяется при решении задач распознавания, но традиционно используется несколько иначе. Преимуществом метода является высокая скорость настройки (обучения), возможность задать произвольную, требуемую надежность результата и изменять ее в процессе работы программной системы. Алгоритм успешно реализован в системе распознавания и озвучивания плоскопечатных текстов El-Reader [2; 3; 4]. Обращается внимание, что его основным преимуществом является устойчивость к изменению гарнитуры шрифта. Описаны предпосылки создания, дано теоретическое обоснование, а также описание алгоритма, использованного в программной реализации. Дана точная статистическая оценка надежности распознавания при заданных параметрах. Подчеркивается, что алгоритм имеет ряд серьезных преимуществ перед традиционными подходами, в случае работы с искаженными изображениями.