La digitalización y transcripción de documentos históricos ofrecen nuevas oportunidades de investigación para los humanistas y son los temas de muchos proyectos de edición. Sin embargo, todavía se requiere trabajo manual para las principales fases de reconocimiento de diseño y el posterior reconocimiento óptico de caracteres (OCR) de documentos impresos antiguos. Este artículo describe y evalúa cómo los enfoques de aprendizaje profundo reconocen líneas de texto y pueden ser extendidos al reconocimiento de diseño utilizando conocimientos previos. La evaluación se realizó en cinco corpus de impresiones antiguas de los siglos XV y XVI, que representan una variedad de características de diseño. Mientras que el texto principal con diseños estándar podría ser reconocido en el orden de lectura correcto con una precisión y recuperación de hasta el 99.9%, también se reconocieron diseños complejos a una tasa tan alta como el 90% utilizando conocimientos previos, cuyo potencial completo se reveló si se transcribían muchas páginas de la misma fuente.