Bir cihazın veya yazılım programının, dokunmatik ekranda çizilen el yazısının veya basılı yazının şeklini analiz etme ve ardından bunu harflere, kelimelere, sayılara ve noktalama işaretlerine dönüştürme yeteneği.
Dokunmatik ekranlı çoğu cihazda dahili el yazısı tanıma özelliği bulunur. Giriş işlemi en iyi şekilde kalem (stylus) kullanılarak yapılır. Şunu belirtmek gerekir ki, yalnızca dirençli tipte dokunmatik ekran kullanan cihazlar çeşitli nesnelerle giriş yapılmasına olanak tanır. Kapasitif dokunmatik ekranlı cihazlar yalnızca insan parmağı girişini kabul edebilir.
El yazısı tanıma ( HWR ), el yazısı metin tanıma ( HTR ) olarak da bilinir ve bir bilgisayarın kağıt belgeler, fotoğraflar, dokunmatik ekranlar ve diğer cihazlar gibi kaynaklardan anlaşılabilir el yazısı girdisini alıp yorumlama yeteneğidir. Yazılı metnin görüntüsü, optik tarama ( optik karakter tanıma ) veya akıllı kelime tanıma yoluyla bir kağıt parçasından “çevrimdışı” olarak algılanabilir. Alternatif olarak, kalem ucunun hareketleri, örneğin kalem tabanlı bir bilgisayar ekran yüzeyi tarafından “çevrimiçi” olarak algılanabilir; bu, daha fazla ipucu mevcut olduğu için genellikle daha kolay bir işlemdir. Bir el yazısı tanıma sistemi biçimlendirmeyi ele alır, karakterlere doğru bölümlendirme yapar ve mümkün olan en fazla kelimeyi bulur.
Çevrimdışı tanıma
Çevrimdışı el yazısı tanıma, bir görüntüdeki metnin bilgisayar ve metin işleme uygulamalarında kullanılabilir harf kodlarına otomatik olarak dönüştürülmesini içerir. Bu yöntemle elde edilen veriler, el yazısının statik bir temsili olarak kabul edilir. Farklı kişilerin farklı el yazısı stilleri olması nedeniyle, çevrimdışı el yazısı tanıma nispeten zordur. Ve günümüzde, OCR motorları öncelikle makineyle yazılmış metne, ICR ise elle yazılmış (büyük harflerle yazılmış) metne odaklanmıştır.
Geleneksel teknikler
Çevrimdışı karakter tanıma genellikle bir formun veya belgenin taranmasını içerir. Bu, taranan görüntüde bulunan tek tek karakterlerin çıkarılması gerektiği anlamına gelir. Bu adımı gerçekleştirebilen araçlar mevcuttur. Bununla birlikte, bu adımda birkaç yaygın kusur vardır. En yaygın olanı, birbirine bağlı karakterlerin her iki karakteri de içeren tek bir alt görüntü olarak döndürülmesidir. Bu, tanıma aşamasında büyük bir soruna neden olur. Yine de, bağlı karakter riskini azaltan birçok algoritma mevcuttur.
