手写识别最常用于描述计算机将人类文字翻译成文本的能力。这可以通过以下两种方式之一实现:扫描写入的文本或直接写入外围输入设备。
这些手写识别技术中的第一种被称为光学字符识别(OCR),是主流中最成功的。大多数扫描套件提供某种形式的OCR,允许用户扫描手写文档并将其翻译成基本文本文档。OCR还被一些档案工作者用作将大量手写历史文件转换为可搜索、易于访问的数字形式的方法。
第二组手写识别技术,通常被称为在线识别,经历了流行的起起落落。上世纪90年代,苹果电脑公司发布了一款名为牛顿的手持设备,它利用了第一个广泛使用的手写识别界面。通过使用一个小的手写笔,用户可以直接在牛顿的屏幕上书写,并且(理论上)可以识别他们的字母并将其转换为文本。在实践中,牛顿用来尝试学习用户书写模式的软件并不理想,因此其受欢迎程度也从未如此之高。
后来,Palm公司尝试了一种新的手写识别系统,他们称之为涂鸦。涂鸦系统不依赖于传统罗马字母的直观使用,而是将自己的简单线条系统定义为每个字母的替代品。这使得它在识别字母和学习用户变体方面有了更高的成功率,但却形成了一条陡峭的学习曲线,让大多数主流用户望而却步。
微软公司的平板电脑也使用手写识别系统。然而,平板电脑并没有试图了解用户的细微差别,而是利用了广泛的字符变化数据库。对于大多数用户来说,该系统的成功率似乎高于自适应系统,但其可靠性似乎也有一个阈值。
随着PDA和带有手写笔输入的手机的主流化,手写识别软件的研究再次开始加速。曾经是边缘技术专家的领域正在迅速成为一个数十亿美元的市场,促使许多公司重新开始对手写识别的调查。
尽管阻碍建立强大、可靠的手写识别系统的问题很多,但最近的突破表明,近乎完美的识别成为主流的现实只是时间问题。
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