La reconnaissance de l’écriture manuscrite (en anglais, handwritten text recognition ou HTR) est un traitement informatique qui a pour but de traduire un texte écrit en un texte codé numériquement. Il faut distinguer deux reconnaissances distinctes, avec des problématiques et des solutions différentes : la reconnaissance en-ligne ; la reconnaissance hors-ligne. La reconnaissance de l’écriture manuscrite fait appel à la reconnaissance de forme, mais également au traitement automatique du langage naturel. Cela veut dire que le système, tout comme le cerveau humain, reconnaît des mots et des phrases existant dans un langage connu plutôt qu’une succession de caractères. Ceci améliore grandement la robustesse. La reconnaissance hors-ligne travaille sur un instantané d’encre numérique (sur une image). C’est le cas notamment de la reconnaissance optique de caractères. Dans ce contexte, il est impossible de savoir comment ont été tracés les différents motifs. Il est seulement possible d’extraire des formes à partir de l’image, en s’appuyant sur les technologies de reconnaissance de forme. C’est le type de reconnaissance privilégié pour les , tels que la lecture de chèques bancaires ou le tri postal. Dans le cadre de la reconnaissance en-ligne, l’échantillon d’encre est constitué d’un ensemble de coordonnées ordonnées dans le temps. Il est ainsi possible de suivre le tracé, de connaître les posés et levés de stylo et éventuellement l’inclinaison et la vitesse. Il faut évidemment un matériel spécifique pour saisir un tel échantillon, c’est le cas notamment des stylos numériques ou des stylets sur agendas électroniques ou sur les tablettes tactiles. La reconnaissance en-ligne est généralement beaucoup plus efficace que la reconnaissance hors-ligne car les échantillons sont beaucoup plus informatifs. En revanche, elle nécessite un matériel beaucoup plus coûteux et impose de fortes contraintes au scripteur puisque la capture de l’encre doit se faire au moment de la saisie (capture synchrone) et non a posteriori (capture asynchrone).
Mahsa Shoaran, Uisub Shin, Gregor Rainer, Mohammad Ali Shaeri, Amitabh Yadav
Pierre Dillenbourg, Daniel Carnieto Tozadore, Chenyang Wang, Barbara Bruno
Frédéric Kaplan, Maud Ehrmann, Matteo Romanello, Sven-Nicolas Yoann Najem, Emanuela Boros