Hva er anerkjennelse av håndskrift?
Håndskriftgjenkjenning brukes oftest for å beskrive datamaskinens evne til å oversette menneskelig skrift til tekst. Dette kan skje på en av to måter, enten ved skanning av skrevet tekst eller ved å skrive direkte til en periferiinngangsenhet.
Den første av disse håndskriftgjenkjenningsteknikkene, kjent som optisk karaktergjenkjenning (OCR), er den mest vellykkede i mainstream. De fleste skannepakker tilbyr en form for OCR, slik at brukere kan skanne i håndskrevne dokumenter og få dem oversatt til grunnleggende tekstdokumenter. OCR brukes også av noen arkivister som en metode for å konvertere enorme mengder håndskrevne historiske dokumenter til søkbare, lett tilgjengelige digitale former.
Den andre gruppen av håndskriftgjenkjenningsteknikker, ofte referert til som online anerkjennelse, har opplevd en ebbe og flyt i popularitet. På 1990-tallet ga Apple Computers ut en håndholdt enhet kalt Newton som benyttet seg av det første allment tilgjengelige grensesnittet for håndskriftgjenkjenning. Ved å bruke en liten pekepenn kunne brukeren skrive direkte på Newtons skjerm og (i teorien) få bokstavene sine til å bli gjenkjent og konvertert til tekst. I praksis var programvaren Newton brukte til å prøve å lære brukerhåndskriftmønstre mindre enn ideell, og som et resultat var populariteten aldri stor.
Senere prøvde Palm-selskapet et nytt system for anerkjennelse av håndskrift, som de kalte Graffiti. I stedet for å stole på en intuitiv bruk av det tradisjonelle romerske alfabetet, definerte Graffiti-systemet sitt eget system med mye enklere linjeslag som stand-ins for hver bokstav. Dette tillot det en høyere suksessrate i å identifisere bokstaver og lære brukerens variasjoner, men sørget for en bratt læringskurve som holdt de fleste mainstream-brukere i sjakk.
Microsoft Corporation sine tavle-PC-er benytter seg også av et system for anerkjennelse av håndskrift. I stedet for å prøve å lære brukerens nyanser, bruker Tablet PC-er imidlertid en omfattende database med karaktervariasjon. Dette systemet ser ut til å ha en høyere suksessrate for de fleste brukere enn adaptive systemer, men ser også ut til å ha en terskel for påliteligheten.
Forskning på programvare for håndskriftgjenkjenning har begynt å øke hastigheten igjen, med mainstreaming av PDA-er og mobiltelefoner med pekepinn-innganger. Det som en gang var området for frynteknologer, blir raskt et marked med flere milliarder dollar, noe som får mange selskaper til å starte undersøkelsene sine om anerkjennelse av håndskrift igjen.
Mens problemene som hindrer etableringen av et sterkt, pålitelig system for anerkjennelse av håndskrift er store, indikerer nyere gjennombrudd at det bare er et spørsmål om tid før nesten perfekt anerkjennelse blir en realitet for mainstream.