手写识别(HWR)技术是人工智能研究的一个活跃领域。机器学习的新进展正在不断提高手写识别的准确性。在本文中，我们将了解什么是手写识别技术，手写识别的方法以及手写识别的好处和挑战。
什么是手写识别？
手写识别(HWR)是计算机和移动设备接收和解释手写输入的能力。输入可能是离线的，从纸质文档、图像等扫描；或在线的，例如通过特殊数字化仪上的笔的移动来感知。
手写识别系统还包括格式化、分割成单个字符，以及训练学习构建有意义的单词和句子的语言模型。
最流行的手写识别技术是光学字符识别(OCR)。它允许我们扫描手写文档，然后通过计算机视觉将它们转换成基本文本。
手写识别方法
在线手写识别
在线手写识别涉及文本的自动转换，因为它是在一个独特的数字化仪或数字板上书写的，带有一个传感器，可以接收笔尖的移动，并使用这些动态数据来评估正在书写的字符和单词。
离线手写识别
离线手写识别涉及将文本图像自动转换为可在计算机和文本处理应用程序中使用的字母代码。这种形式获得的数据是笔迹的静态快照。如果没有笔压、笔划方向等信息，离线手写识别的准确度不会很高。
手写识别的好处
手写识别的许多日常用例使其在多个行业都有用。让我们来看看采用这项技术的一些好处。
更好的数据存储
手写识别为优化数据存储铺平了道路。
许多文件、合同和个人记录都包含手写信息，例如原始签名或注释，这些信息可以通过手写文本识别技术转换为电子文本。
与存储物理文件相比，电子数据需要更少的物理空间和资源。它具有成本效益，并且无需手动对纸质文档中的信息进行分类、组织和查找。
更快的信息检索
由于手写识别和电子数据存储，我们可以更快地检索数据。通过使用文件搜索并指定我们要查找的内容，我们可以快速找到存储的电子信息。
改进可访问性
手写识别从图像和视频中识别文本并将其以文本形式存储的能力也有助于提高可访问性。光学字符识别技术用于将文本转换为语音，从而帮助盲人和视障人士。
更好的客户服务
手写识别有助于改进业务流程，并使其功能对客户而言更加方便和安全。企业可以轻松地将客户提供的手写表格数字化，以便更轻松地访问和更具成本效益的存储。
此外，处理个人数据的银行、医疗单位和保险公司可以将文档安全地保存在云存储中。扫描的数据需要适当的身份验证才能访问，与存储硬拷贝相比，这降低了安全漏洞的风险。
手写识别的挑战
与任何新兴技术一样，手写识别也伴随着挑战。让我们来看看几个最紧迫的问题。
多种语言模型
由于各地区语言文字种类繁多导致手写识别的范围有限，需要对转换后的文本进行完整的审核，并且保存电子格式的原稿。
差异性大
笔迹因人而异，笔划、不规则、字母和字符的间距以及方块或草书手写使得手写识别技术难以达到准确度。
图像质量差
转换文本的质量和准确性取决于图像质量和存在的噪声，这使得处理随时间退化的旧文档变得更加困难。
