필기 인식이란 무엇입니까?

필기 인식은 컴퓨터에서 사람의 글을 텍스트로 번역하는 기능을 설명하는 데 가장 많이 사용됩니다. 이는 텍스트를 스캔하거나 주변 장치 입력 장치에 직접 쓰는 두 가지 방법 중 하나로 발생할 수 있습니다.

광학 문자 인식 (OCR)으로 알려진 이러한 필기 인식 기술 중 첫 번째 기술이 주류에서 가장 성공적입니다. 대부분의 스캔 제품군은 OCR 형식을 제공하므로 사용자가 필기 문서를 스캔하여 기본 텍스트 문서로 번역 할 수 있습니다. OCR은 또한 일부 기록 보관소에서 대량의 필기 기록 문서를 검색 가능하고 쉽게 액세스 할 수있는 디지털 형식으로 변환하는 방법으로 사용됩니다.

온라인 인식이라고도 불리는 두 번째 필기 인식 기술 그룹은 인기와 흐름을 경험했습니다. 1990 년대에 Apple Computers는 널리 사용되는 최초의 필기 인식 인터페이스를 사용하는 Newton이라는 휴대용 장치를 출시했습니다. 작은 스타일러스를 사용하여 사용자는 뉴턴의 화면에 직접 쓸 수 있었고 이론적으로 글자를 인식하고 텍스트로 변환 할 수있었습니다. 실제로, Newton이 사용자 필기 패턴을 배우려고 시도하는 데 사용했던 소프트웨어는 이상적이지 않았으므로 그 인기는 그다지 높지 않았습니다.

나중에 Palm 회사는 새로운 필기 인식 시스템을 시도했는데이를 Graffiti라고했습니다. 그래피티 시스템은 전통적인 로마 알파벳의 직관적 인 사용에 의존하기보다는 훨씬 간단한 라인 스트로크 시스템을 각 문자의 독립형으로 정의했습니다. 이를 통해 문자를 식별하고 사용자의 변형을 학습하는 데 더 높은 성공률을 얻을 수 있었지만 대부분의 주류 사용자를 방해하는 가파른 학습 곡선을 만들었습니다.

Microsoft Corporation의 태블릿 PC도 필기 인식 시스템을 사용합니다. 그러나 태블릿 PC는 사용자의 뉘앙스를 배우기보다는 광범위한 문자 변형 데이터베이스를 사용합니다. 이 시스템은 적응 형 시스템보다 대부분의 사용자에게 성공률이 높지만 안정성에 대한 임계 값을 갖는 것으로 보입니다.

필기 인식 소프트웨어에 대한 연구는 스타일러스 입력 기능이있는 PDA 및 휴대폰의 주류화와 함께 다시 속도를 높이기 시작했습니다. 한때 프린지 기술자의 영역은 수십억 달러 시장으로 급속히 성장하여 많은 회사들이 필기 인식에 대한 조사를 다시 시작하도록 자극했습니다.

강력하고 신뢰할 수있는 필기 인식 시스템을 만드는 데 방해가되는 문제는 크지 만 최근의 돌파구는 거의 완벽한 인식이 주류의 현실이되기까지는 시간 문제 일 뿐이라고 지적합니다.