手書き認識とは何ですか？

手書き認識は、人間の文章をテキストに変換するコンピューターの能力を記述するために最もよく使用されます。 これは、書かれたテキストをスキャンするか、周辺入力デバイスに直接書き込むことの2つの方法のいずれかで行われます。

光学式文字認識（OCR）として知られるこれらの手書き認識技術の最初のものは、主流で最も成功しています。 ほとんどのスキャンスイートには何らかの形式のOCRが用意されており、ユーザーは手書きのドキュメントをスキャンして、基本的なテキストドキュメントに翻訳することができます。 一部のアーキビストは、OCRを使用して、大量の手書きの歴史的文書を検索可能でアクセスしやすいデジタル形式に変換する方法としても使用しています。

しばしばオンライン認識と呼ばれる手書き認識技術の2番目のグループは、人気の衰退を経験しました。 1990年代に、Apple ComputersはNewtonと呼ばれるハンドヘルドデバイスをリリースしました。これは、広く利用可能な最初の手書き認識インターフェイスを利用しました。 小さなスタイラスを使用することで、ユーザーはニュートンの画面に直接書き込み、（理論的には）文字を認識してテキストに変換することができました。 実際には、Newtonがユーザーの手書きパターンの学習に使用したソフトウェアは理想的とは言えず、その結果、その人気は決して高くありませんでした。

その後、Palm社はGraffitiと呼ばれる新しい手書き認識システムを試しました。 グラフィティシステムは、従来のローマ字アルファベットの直感的な使用に依存するのではなく、各文字の代用として非常に単純なラインストロークの独自のシステムを定義しました。 これにより、文字の識別とユーザーのバリエーションの学習の成功率が高くなりましたが、ほとんどの主流ユーザーを寄せ付けない急な学習曲線を作成しました。

Microsoft CorporationのタブレットPCも手書き認識システムを利用しています。 ただし、Tablet PCは、ユーザーのニュアンスを学習するのではなく、キャラクターバリエーションの広範なデータベースを利用します。 このシステムは、適応システムよりも多くのユーザーにとって成功率が高いように見えますが、その信頼性にも限界があるようです。

スタイラス入力を備えたPDAおよび携帯電話の主流化により、手書き認識ソフトウェアの研究が再び加速し始めています。 かつてフリンジテクノロジストの領域だったものが急速に数十億ドルの市場になり、多くの企業が手書き認識の調査を再開するようになりました。

強力で信頼性の高い手書き認識システムの作成を妨げる問題は大きなものですが、最近のブレークスルーは、ほぼ完全な認識が主流の現実になるのは時間の問題であることを示しています。