手写识别是什么(手写识别属于文字识别和模式识别范畴)

手写识别（handWriting Recognition）它是指从书写设备上产生的有序轨迹信息化转化为文本的过程。它实际上是将书写轨迹的座标序列到汉字内码的投影过程，是人机交互最自然、最方便的手段之一。

随着智能手机、手持电脑等移动信息工具的兴起，手写识别技术也进入了大规模应用期。

手写识别允许用户按照最当然、最方便的输入方式进行文本输入，易于学习和使用，可以取代键盘或鼠标。手写输入的机器有很多种，如电磁感应手写板、压力感应手写板、触摸屏、触摸板、超声波笔等。

手写识别属于文本识别和系统识别的范围。从识别过程来看，文本识别分为离线识别（off-line）和联网鉴别（on-line)从鉴定目标来看，分为手写识别和印刷识别两类。我们常说的手写识别是指网络手写识别。

离线手写识别

离线手写识别涉及到将图像中的文本自动转换为计算机可以使用的字符代码。离线手写识别更困难，因为不同的人有不同的写作风格。离线手写识别主要用于打印文本识别。

减少识别错误的技术

例如，邮编只包括邮编，邮编只包括 1~9 识别这些数字可以减少错误的可能性。

主要技术：

特定的字符类别；

运用字符的独特特征。

字符的获取

离线字符识别通常涉及扫描以前写的报告或文档。这意味着该设备或软件需要提取扫描图像中经常包含的单个字符。然而，在这一步中有几个常见的缺点。最常见的是将多个连接的字符提取为单个字符。这增加了识别的难度，但许多软件现在开始融入这些问题。

字符的识别

提取单个字符时，识别模块开始计算相应的计算机字符。有几个不同的识别系统。

特点的获取

除了神经网络算法，程序猿有时必须手动澄清它们感觉非常重要的特征。

这一特征可能是：

宽高比；

水平方向上的像素百分比；

像素在垂直方向的百分比；

笔画数；

字符与图像核心之间的平均间距；

这种方法可以提高识别的准确性，但需要投入更多的研发时间。

在线手写识别

一般过程

在线手写识别可以分解成几个通用的过程：

预处理；

获取特征；

分离字符。

预处理的目的是消除无关的输入数据，减少负面影响。这涉及到速度和准确性。一般由图像二值化、图像二值化、 正常化、 取样、 光滑、去噪预处理等组成。

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