StreamShot basiert auf fein abgestimmten Bildverarbeitungsalgorithmen, die einen maximalen Durchsatz und niedrigste Latenzzeiten bieten. Eine leistungsstarke Dynamic-Window-Binarisierung wird eingesetzt, um hochwertige bitonale Bilder zu erzeugen und stabile Textsegmente auf schwierigen Bildhintergründen zu extrahieren. Anwendungsspezifische Merkmale können manuell konfiguriert werden, um die Bedeutung der Eingangsdaten für generische Klassifikatoren zu erhöhen.

Erkennungsfehler von OCR-Engines sollten auf ein Minimum reduziert werden, lassen sich aber auf Zeichenebene nicht vollständig vermeiden. Daher ist es unerlässlich, Redundanz auf Wort- oder Dokumentenebene zu nutzen. StreamShot verwendet einen superschnellen In-Memory-Datenbankabgleich, der Fehler auf zwei Ebenen korrigieren kann. Er kann einzelne Wörter oder fehlerhafte Phrasen erkennen, indem er die beste Übereinstimmung mit Wörterbüchern findet. Basierend auf sehr vielen Wörtern kann die beste Übereinstimmungen von Datenstrukturen gefunden und komplexe Identitäten wie Adressen und Kunden-IDs aufgelöst werden. Der kompakte Speicherbedarf ermöglicht es, diese Technik auch auf mobilen Geräten einzusetzen.