手写识别

手写识别技术是指基于计算机视觉和模式识别原理，将识别，记录和理解人类书写的字母，数字，标点符号和符号的技术。他可以被用来在文本文档识别上，从而有效地实现文本文档的数字化。

通常，手写识别技术分为两类: 光学字符识别和双边识别。光学字符识别是指使用扫描仪来识别文档中书写的文本。而双边识别是利用视觉技术对屏幕上书写的文字进行识别。

此外，手写识别技术也可以被应用在实业界，如自动输入手写文档信息，数据库中的查询和数据采集，以及医疗机构中的病历管理和化验管理等。在人机交互方面，手写识别可以应用在智能化手写输入手机等移动电子设备。在智能手写输入中，识别算法可以自动识别书写字符，并将识别成文本文档，以便进行文本文档处理，比如进行文本转换，检索，比较等操作。

另外，通过引入新的技术，如机器学习，深度学习和神经网络等，可以更进一步地提高手写识别算法的识别准确性。机器学习技术之所以有效，原因在于它的大数据训练支持，可以学习比空间特征更广泛和复杂的特征，从而更准确地识别书写字符。

总而言之，手写识别技术是一种有效的数字化文档处理技术，可以应用于实业界，人机交互，智能手写输入等方面，通过引入机器学习技术，可以更进一步地提高手写识别算法的识别准确性。