Was ist Handschrifterkennung?
Die Handschrifterkennung wird am häufigsten verwendet, um die Fähigkeit eines Computers zu beschreiben, menschliche Schriften in Text zu übersetzen. Dies kann auf zwei Arten geschehen, entweder durch Scannen von geschriebenem Text oder durch direktes Beschreiben eines peripheren Eingabegeräts.
Die erste dieser Handschrifterkennungstechniken, die als optische Zeichenerkennung (Optical Character Recognition, OCR) bekannt ist, ist die erfolgreichste im Mainstream. Die meisten Scan-Suites bieten eine Form von OCR, mit der Benutzer handschriftliche Dokumente scannen und in einfache Textdokumente übersetzen können. OCR wird auch von einigen Archivaren verwendet, um große Mengen handgeschriebener historischer Dokumente in durchsuchbare, leicht zugängliche digitale Formulare umzuwandeln.
Die zweite Gruppe von Handschrifterkennungstechniken, die oft als Online-Erkennung bezeichnet wird, erfreut sich immer größerer Beliebtheit. In den 1990er Jahren veröffentlichte Apple Computers ein Handheld-Gerät namens Newton, das die erste weit verbreitete Schnittstelle zur Handschrifterkennung verwendete. Mit einem kleinen Stift konnte der Benutzer direkt auf dem Newton-Bildschirm schreiben und (theoretisch) seine Buchstaben erkennen und in Text umwandeln lassen. In der Praxis war die Software, mit der der Newton versuchte, Benutzerhandschriftmuster zu lernen, weniger als ideal, und infolgedessen war ihre Beliebtheit nie groß.
Später versuchte die Firma Palm ein neues Handschrifterkennungssystem, das sie Graffiti nannten. Anstatt sich auf eine intuitive Verwendung des traditionellen römischen Alphabets zu verlassen, definierte das Graffiti-System ein eigenes System von viel einfacheren Zeilenumbrüchen als Ersatz für jeden Buchstaben. Dies ermöglichte eine höhere Erfolgsrate beim Identifizieren von Buchstaben und Lernen von Variationen eines Benutzers, sorgte jedoch für eine steile Lernkurve, die die meisten Mainstream-Benutzer in Schach hielt.
Die Tablet PCs der Microsoft Corporation verwenden auch ein Handschrifterkennungssystem. Anstatt jedoch zu versuchen, die Nuancen eines Benutzers zu erlernen, greifen die Tablet-PCs auf eine umfangreiche Datenbank mit Zeichenvariationen zurück. Dieses System scheint für die meisten Benutzer eine höhere Erfolgsquote zu haben als adaptive Systeme, scheint jedoch auch eine Schwelle für seine Zuverlässigkeit zu haben.
Mit dem Mainstreaming von PDAs und Mobiltelefonen mit Stifteingaben hat die Forschung an Handschrifterkennungssoftware wieder Fahrt aufgenommen. Was einst das Reich der Randtechnologen war, entwickelt sich rasch zu einem Milliardenmarkt, der viele Unternehmen dazu veranlasst, ihre Untersuchungen zur Handschrifterkennung neu zu starten.
Während die Probleme, die die Schaffung eines starken, zuverlässigen Handschrifterkennungssystems behindern, groß sind, zeigen die jüngsten Durchbrüche, dass es nur eine Frage der Zeit ist, bis eine nahezu perfekte Erkennung für den Mainstream Realität wird.