Handschriftherkenning

Handschrifterkennung, auch Handschriftenerkennung, bezeichnet die automatische Umwandlung handschriftlicher Zeichen in maschinell lesbaren Text. Sie umfasst die Erkennung einzelner Zeichen ebenso wie ganzer Wörter, Zeilen oder ganzer Dokumente und wird in Bereichen wie Dokumentenmanagement, Archivrecherche, Postverarbeitung und digitaler Transformation eingesetzt. Die Technologie betrachtet oft sowohl Offline-HWR (aus gescannten Bildern) als auch Online-HWR (mit zeitlichen Stabbildern wie Stiftbewegungen, Druck und Geschwindigkeit).

Zwischen Online- und Offline-Verfahren besteht ein grundlegender Unterschied: Online-HWR nutzt unmittelbare Zeichen- und Bewegungsdaten aus einem Eingabegerät, während Offline-HWR lediglich statische Bilddaten verarbeitet. Beide Bereiche streben End-to-End-Transkriptionen an, unterscheiden sich aber in Datenerfassung, Vorverarbeitung und Modellarchitektur.

Techniken und Modelle haben sich von regelbasierten Ansätzen und dynamischer Zeitdehnung (DTW) zu modernen neuronalen Netzen entwickelt. Historisch kamen Hidden-Markov-Modelle (HMM) und klassische Feature-Extraktion zum Einsatz; heute dominieren tiefe Lernverfahren wie CNNs (Convolutional Neural Networks) in Kombination mit rekurrenten Netzen (CRNN) oder Transformer-Modellen. End-to-end-Ansätze ermöglichen direkte Transkription ganzer Abschnitte und verbessern Robustheit gegenüber Stilvariationen, Ligaturen und Schreibsystemen. Große Datensätze wie IAM Handwriting Dataset oder NIST-basierte Sammlungen dienen der Modellierung und Evaluation.

Anwendungen umfassen die Digitalisierung von Archivbeständen, automatische Formularverarbeitung, Post- und Paketlogistik sowie mobile Notizen-Apps. Typische Bewertungsmetriken sind Zeichen- und Wortfehlerquote (CER/WER) sowie Erkennungsgenauigkeit. Herausforderungen bleiben Variabilität des Handschreibens, unterschiedliche Sprachen und Schriftsysteme, Segmentierung bei kursiven oder verbundenen Schriften sowie Rauschen und Verzerrungen in Scans.