手写文字识别为何这么难？怎么应对？

手写文字识别是一项极具挑战性的任务，它之所以比识别印刷体文字难，笔者认为，主要原因在于以下几个方面：

首先，手写文字样式的多样性是识别难度的主要来源。我们知道，签名具有法律效力，为什么呢？因为它具有唯一性，不同的人所写的字就不同，即使是模仿高手，仿写出来的字多少都会有点不同，这就造成了手写文字的形状、大小、风格会各不相同，样式繁多，这就给OCR软件识别增加了很大的难度。

其次，手写的字边缘很多不清晰、模糊、不规则。我们知道，印刷文字一般用的纸都是A4纸居多，这种纸一般较厚，基本上不会造成墨水扩散，文字清晰而工整，而手写文字呢？在以前，很多用的是信纸之类很薄的纸，更要命的是有些还是用钢笔写的，要知道钢笔出墨并不都是很均匀，很多时候会出来一大滴墨水，造成“化水”，这样写出来的字边缘就会很不清晰，再加上手写时的移动和晃动等因素都会使手写文字变得模糊、不规则，增加了识别的难度。

此外，手写文字的上下文关联性差，随意性较强。相比于印刷体文字，手写文字更容易出现断笔断词等情况，很多时候没那么规范，随意性较强，上下文的连续性和连贯性可能较差，OCR软件一般除了用光学原理进行识别外，当识别的文字不够清晰时，还会调用“猜测”算法，需要根据上下文的意思来“猜”目标文字，这时，如果目标文字的上下文关联性差的话就会“猜”不出来或者“猜”错。

还有，手写文字中存在一些字符之间形状相似的问题，如字母“O”和数字“0”，或者是字母“l”和“1”之间的混淆，这增加了识别的困难。

最后是手写文字的训练数据相对较少，很难收集到足够规模和多样性的手写文字数据集，数据稀缺也成为手写文字识别算法训练和性能提升的瓶颈。

综上所述，手写文字识别是一项具有挑战性的任务，需要综合运用图像处理、模式识别、机器学习等多种技术和算法来解决。只有通过不断的优化和改进，才能实现更加准确、高效的手写文字识别。#手写字体识别#