对于小语种的OCR识别，可以采用以下算法和技术：
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迁移学习（Transfer Learning）：使用在大语种上预训练好的OCR模型，并通过迁移学习的方式对小语种进行微调。这样可以利用大语种上已有的丰富数据和知识，加速小语种的OCR模型训练，并提高准确性。
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多语种训练数据：收集并使用包含小语种文字的多语种训练数据，以扩充小语种的训练样本。这样可以提高小语种文字的识别能力。
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字符级别的注意力机制（Character-level Attention）：在OCR模型中引入字符级别的注意力机制，使得模型更加关注每个字符的识别过程，从而提高对小语种文字的识别准确性。
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数据增强（Data Augmentation）：对小语种的训练数据进行数据增强操作，如旋转、缩放、加噪声等，以模拟更多的场景，提高模型的泛化能力。
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结合规则和语言模型：利用小语种的语言模型和规则来辅助OCR识别，例如利用语言的上下文信息来纠正识别错误或者辅助模型进行更准确的识别。
以上方法可以结合使用，针对小语种的OCR识别问题进行有效的解决。同时，随着深度学习和自然语言处理领域的不断发展，还可能会有更多针对小语种OCR识别的新算法和技术被提出和应用。