¿Qué es el reconocimiento de escritura a mano?
El reconocimiento de escritura a mano se usa con mayor frecuencia para describir la capacidad de una computadora para traducir la escritura humana en texto. Esto puede tener lugar de una de dos maneras, ya sea escaneando el texto escrito o escribiendo directamente en un dispositivo de entrada periférica.
La primera de estas técnicas de reconocimiento de escritura a mano, conocidas como reconocimiento de caracteres ópticos (OCR), es el más exitoso en la corriente principal. La mayoría de los suites de escaneo ofrecen alguna forma de OCR, lo que permite a los usuarios escanear documentos escritos a mano y hacer que se traduzcan en documentos de texto básicos. OCR también es utilizado por algunos archiveros como un método para convertir cantidades masivas de documentos históricos escritos a mano en formas digitales de búsqueda y fácilmente accesibles.
El segundo grupo de técnicas de reconocimiento de escritura a mano, a menudo denominadas reconocimiento en línea, ha experimentado una popularidad y flujo de flujo. En la década de 1990, Apple Computers lanzó un dispositivo portátil llamado Newton que hizo uso de la primera red de escritura ampliamente disponibleInterfaz de ognición. Al usar un pequeño lápiz óptico, el usuario pudo escribir directamente en la pantalla de Newton y (en teoría) tener sus cartas reconocidas y convertidas en texto. En la práctica, el software que Newton usó para intentar aprender patrones de escritura a mano de los usuarios era menos que ideal, y como resultado su popularidad nunca fue genial.
Más tarde, la compañía Palm Company probó un nuevo sistema de reconocimiento de escritura a mano, que llamaron Graffiti. En lugar de confiar en un uso intuitivo del alfabeto romano tradicional, el sistema de graffiti definió su propio sistema de golpes de línea mucho más simples como soportes para cada letra. Esto le permitió una tasa de éxito más alta en la identificación de letras y el aprendizaje de las variaciones de un usuario, pero se hizo para una curva de aprendizaje empinada que mantuvo a la mayoría de los usuarios convencionales.
Las tabletas de Microsoft Corporation también utilizan un sistema de reconocimiento de escritura a mano. En lugar de intentar aprender un usuario 'Los matices, sin embargo, las PC de tabletas se basan en una extensa base de datos de variación de caracteres. Este sistema parece tener una mayor tasa de éxito para la mayoría de los usuarios que los sistemas adaptativos, pero también parece tener un umbral para su confiabilidad.
La investigación sobre el software de reconocimiento de escritura a mano ha comenzado a acelerar nuevamente, con la incorporación de PDA y teléfonos celulares con entradas de lápiz óptico. Lo que una vez fue el reino de los tecnólogos marginales se está convirtiendo rápidamente en un mercado multimillonario, lo que lleva a muchas compañías a reiniciar sus investigaciones sobre el reconocimiento de escritura a mano.
Si bien los problemas que impiden la creación de un sistema de reconocimiento de escritura a mano fuerte y confiable son excelentes, los avances recientes indican que es solo cuestión de tiempo antes de que el reconocimiento casi perfecto se convierta en una realidad para la corriente principal.