30秒了解手写识别技术的四大应用场景！

手写一直是一种出色的通信和文档编制方式，随着计算机电脑进入人们的生活，会发现通过计算机记录信息更为方便，但是总是有些场合不适合带笔记本电脑记录，还是需要手写记录信息并且需要转化成文档发送给其他人，那么如何提高手写文本输入的速度和识别率，则接入通用手写体识别API便能方便快速达到此目的。那么使用通用手写体识别API还可以应用在哪些场景分别有是什么作用?

手写体识别的应用场景

1、手写会议记录转化：

尤其在会议记录的时候，往往都是手写记录，等会议结束后在整理成文档再将其发送给需要人员，如果手写记录很多的情况下，在一个字一个字整理成文档就很耗时耗力，通过调用通用手写体识别API便能自动识别手写草稿上的文字内容，并且自动返回识别后的内容，能有效节省整理文档的时间，提高工作效率。

2、智能阅卷，手写考号识别等

在学校教学中常见，尤其是现在都提倡电脑阅卷，可以看到每个学生写的字体都有自己的风格，老师子在阅卷的时候难免遇到视觉疲劳的时候，在阅卷系统中调用这个通用手写体识别API能实现对学生日常作业、考试卷子的线上自动分析，还能检测是否存在错误，能大幅度的提升教师的工作效率和教学质量。

根据经验这个主要应用在随堂检测，随堂考等小考试的时候用。大的考试一般用二维码识别，选择题用涂点识别更精准。

3、课堂笔记，书摘笔记的自动转化

使用通用手写体识别API，能实现对手写书摘、读书笔记、课堂笔记等内容的识别，实现对手写文字内容的扫描及线上存储，便于用户对书摘及笔记内容进行快速编辑、查找及传输，大幅度提升内容管理效率，优化用户使用体验。

可见识别手写字体在日常生活中和教育行业的应用场景是非常多的

4、银行业务，相关资料协议等手写签字或数字的识别

很早在国外lenet5神经网络做的数字识别就在此处有所应用。

手写识别的研究意义:

手写识别一直是识别领域的一个难题。原因在于手写的不定性和模糊性，同时又要考虑实际复杂的应用场景和要求很高的准确率。

如何实现手写信息的精准识别是行业内面临的严峻挑战。随着技术的迭代升级，数据积累，各行各业智能化的需求也在增大。传统的印刷体或单个信息识别已经不能满足现有需求。在手写会议记录，智能阅卷，手写考号，课堂和读书笔记等方面均需要手写识别。不仅能自动分析还能检测是否存在错误，大幅度的提升工作效率和质量。