Hvad er anerkendelse af håndskrift?
Håndskriftsgenkendelse bruges oftest til at beskrive en computers evne til at oversætte menneskelig skrift til tekst. Dette kan ske på en af to måder, enten ved scanning af skrevet tekst eller ved at skrive direkte på en perifer indgangsenhed.
Den første af disse håndskriftgenkendelsesteknikker, kendt som optisk karaktergenkendelse (OCR), er den mest succesrige i mainstream. De fleste scanningsuiter tilbyder en form for OCR, så brugerne kan scanne i håndskrevne dokumenter og få dem oversat til grundlæggende tekstdokumenter. OCR bruges også af nogle arkivister som en metode til at konvertere massive mængder af håndskrevne historiske dokumenter til søgbare, let tilgængelige digitale former.
Den anden gruppe af håndskriftgenkendelsesteknikker, ofte benævnt online-anerkendelse, har oplevet en ebbe og strømning i popularitet. I 1990'erne frigav Apple Computers en håndholdt enhed kaldet Newton, som brugte den første bredt tilgængelige interface til genkendelse af håndskrift. Ved at bruge en lille pennen kunne brugeren skrive direkte på Newtons skærm og (i teorien) få deres bogstaver genkendt og konverteret til tekst. I praksis var den software, Newton brugte til at forsøge at lære brugerhåndskriftsmønstre, mindre end ideel, og som et resultat var populariteten aldrig stor.
Senere forsøgte Palm-firmaet et nyt system til genkendelse af håndskrift, som de kaldte Graffiti. I stedet for at stole på en intuitiv brug af det traditionelle romerske alfabet definerede Graffiti-systemet sit eget system af meget enklere linjeslag som stand-ins for hvert bogstav. Dette gjorde det muligt for en højere succesrate at identificere bogstaver og lære en brugers variationer, men skabte en stejl indlæringskurve, der holdt de fleste mainstream-brugere i skak.
Microsoft Corporation's tablet-pc'er bruger også et system til genkendelse af håndskrift. I stedet for at forsøge at lære en brugers nuancer, trækker tablet-pc'erne imidlertid på en omfattende database med karaktervariation. Dette system ser ud til at have en højere succesrate for de fleste brugere end adaptive systemer, men ser ud til at have en tærskel for dets pålidelighed.
Forskning inden for software til genkendelse af håndskrift er begyndt at opsætte hastigheden igen med mainstreaming af PDA'er og mobiltelefoner med stylusindgange. Det, der engang var randen for frontteknologer, er hurtigt ved at blive et marked på flere milliarder dollars, hvilket får mange virksomheder til at genstarte deres undersøgelser af anerkendelse af håndskrift.
Mens problemerne, der hindrer oprettelsen af et stærkt, pålideligt anerkendelsessystem for håndskrift, er store, tyder de seneste gennembrud på, at det kun er et spørgsmål om tid, før næsten perfekt anerkendelse bliver en realitet for mainstream.