Hva er gjenkjennelse av håndskrift?
Håndskriftgjenkjenning brukes oftest for å beskrive en datamaskins evne til å oversette menneskelig skriving til tekst. Dette kan finne sted på en av to måter, enten ved å skanne skriftlig tekst eller ved å skrive direkte til en perifer inngangsenhet.
Den første av disse håndskriftgjenkjenningsteknikkene, kjent som optisk karaktergjenkjenning (OCR), er den mest suksessrike i mainstream. De fleste skannende suiter tilbyr en form for OCR, slik at brukere kan skanne inn håndskrevne dokumenter og få dem oversatt til grunnleggende tekstdokumenter. OCR brukes også av noen arkivister som en metode for å konvertere massive mengder håndskrevne historiske dokumenter til søkbare, lett tilgjengelige digitale former.
Den andre gruppen av håndskriftgjenkjenningsteknikker, ofte referert til som online-gjenkjennelse, har opplevd en EBB og flyt i popularitet. På 1990 -tallet ga Apple -datamaskiner ut en håndholdt enhet kalt Newton som benyttet seg av den første allment tilgjengelige håndskriften RECOnisjonsgrensesnitt. Ved å bruke en liten pekepenn, kunne brukeren skrive direkte på Newtons skjerm og (i teorien) få bokstavene sine anerkjent og konvertert til tekst. I praksis var programvaren Newton pleide å prøve å lære brukerhåndskriftmønstre mindre enn ideell, og som et resultat var populariteten aldri stor.
Senere prøvde Palm Company et nytt gjenkjennelsessystem for håndskrift, som de kalte graffiti. I stedet for å stole på en intuitiv bruk av det tradisjonelle romerske alfabetet, definerte graffitisystemet 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 en brukers variasjoner, men sørget for en bratt læringskurve som holdt de fleste mainstream -brukere i sjakk.
Microsoft Corporations nettbrett PCer benytter seg også av et håndskriftsgjenkjenningssystem. I stedet for å prøve å lære en bruker 'S -nyanser trekker imidlertid nettbrett -PC -ene på 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 gjenkjenning av håndskrift har begynt å hente hastighet igjen, med mainstreaming av PDAer og mobiltelefoner med stilusinnganger. Det som en gang var riket til Fringe Technologists, blir raskt et marked for flere milliarder dollar, noe som får mange selskaper til å starte undersøkelsene sine på nytt til håndskriftsgjenkjenning.
Mens problemene som hindrer opprettelsen av et sterkt, pålitelig gjenkjennelsessystem for håndskrift er store, indikerer nylige gjennombrudd at det bare er et spørsmål om tid før nesten perfekt gjenkjennelse blir en realitet for mainstream.