필기 인식이란 무엇입니까?

필기 인식은 컴퓨터가 인간의 글을 텍스트로 변환하는 능력을 설명하는 데 가장 자주 사용됩니다. 이것은 서면 텍스트를 스캔하거나 주변 입력 장치에 직접 글을 쓰면 두 가지 방법 중 하나에서 발생할 수 있습니다.

OCR (Optical Character Recognition)으로 알려진 이러한 필기 인식 기술 중 첫 번째는 주류에서 가장 성공적입니다. 대부분의 스캐닝 스위트는 어떤 형태의 OCR을 제공하므로 사용자가 필기 문서로 스캔하여 기본 텍스트 문서로 변환 할 수 있습니다. OCR은 또한 일부 기록 보관소에 의해 방대한 양의 필기 역사적 문서를 검색 가능하고 쉽게 접근 가능한 디지털 형식으로 변환하는 방법으로 사용됩니다.

두 번째 필기 인식 기술의 두 번째 그룹은 종종 온라인 인식이라고하는 EBB와 흐름을 경험했습니다. 1990 년대에 Apple Computers는 Newton이라는 핸드 헬드 장치를 출시하여 최초의 널리 사용 가능한 필기 Rec를 사용했습니다.Ognition 인터페이스. 작은 스타일러스를 사용함으로써 사용자는 Newton의 화면에 직접 쓸 수 있었고 (이론적으로) 문자를 인식하고 텍스트로 변환했습니다. 실제로, Newton이 사용자 필기 패턴을 배우기 위해 사용한 소프트웨어는 이상적이지 않았으며 그 결과 인기는 결코 크지 않았습니다.

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나중에 팜 회사는 새로운 필기 인식 시스템을 시도했는데, 그들은 낙서라고 불렀습니다. Graffiti 시스템은 전통적인 로마 알파벳의 직관적 인 사용에 의존하기보다는 각 문자에 대해 훨씬 간단한 라인 스트로크의 자체 시스템을 정의했습니다. 이를 통해 서신을 식별하고 사용자의 변형을 배우는 데 성공률이 높아졌지만 대부분의 주류 사용자를 막아주는 가파른 학습 곡선을 만들었습니다.

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Microsoft Corporation의 Tablet PC는 필기 인식 시스템을 사용합니다. 사용자를 배우려고 시도하는 대신그러나 뉘앙스는 태블릿 PC가 광범위한 문자 변동 데이터베이스를 그립니다. 이 시스템은 적응 시스템보다 대부분의 사용자에게 성공률이 높지만 신뢰성에 대한 임계 값을 가진 것으로 보입니다.

필기 인식 소프트웨어에 대한 연구는 스타일러스 입력이있는 PDA 및 휴대 전화의 주류화와 함께 속도를 다시 선택하기 시작했습니다. 한때 프린지 기술자의 영역은 빠르게 수십억 달러 규모의 시장이되어 많은 회사가 수십억 달러 규모의 시장이되고 있으며, 많은 기업들이 조사를 필기 인식으로 다시 시작하도록 촉구했습니다.

강력하고 신뢰할 수있는 필기 인식 시스템의 생성을 방해하는 문제는 훌륭하지만, 최근의 획기적인 것은 거의 완벽한 인식이 주류에 현실이되기 전에 시간 문제 일 뿐이라는 것을 나타냅니다.