手書きの認識とは何ですか？

computerコンピューターが人間の文章をテキストに変換する能力を説明するために、手書きの認識が最も頻繁に使用されます。これは、書かれたテキストのスキャンまたは周辺入力デバイスに直接書き込むことにより、2つの方法のいずれかで行われます。主流で。ほとんどのスキャンスイートは何らかの形のOCRを提供するため、ユーザーは手書きのドキュメントをスキャンし、基本的なテキストドキュメントに翻訳することができます。OCRは、一部のアーキビストによっても、手書きの歴史的文書を大量に検索可能で簡単にアクセスできる形式に変換する方法として使用されています。そして人気があります。1990年代、Apple Computersは、最初に広く入手可能な手書き認識インターフェイスを使用したNewtonと呼ばれるハンドヘルドデバイスをリリースしました。小さなスタイラスを使用することにより、ユーザーはニュートン画面に直接書き込むことができ、（理論的に）レターを認識してテキストに変換することができました。実際には、ニュートンがユーザーの手書きパターンを学ぼうとしていたソフトウェアは理想的ではなく、その結果、その人気は決して大きくありませんでした。伝統的なローマのアルファベットの直感的な使用に依存するのではなく、グラフィティシステムは、各文字のスタンドインとして、はるかに単純なラインストロークの独自のシステムを定義しました。これにより、レターを特定し、ユーザーのバリエーションを学習する際の成功率が高くなりましたが、ほとんどの主流のユーザーを寄せ付けない急な学習曲線になりました。ただし、ユーザーのニュアンスを学習しようとするのではなく、タブレットPCは、文字バリエーションの広範なデータベースを利用しています。このシステムは、アダプティブシステムよりもほとんどのユーザーの成功率が高いように見えますが、その信頼性にもしきい値があるようです。スタイラス入力付き。かつてフリンジ技術者の領域だったものは、数十億ドルの市場に急速になり、多くの企業が手書きの認識の調査を再開するよう促しています。ほぼ完璧な認識が主流の現実になるのは時間の問題であることを示してください。