Există destul de multe opțiuni de programe care recunosc scrisul de mână, dar nu toate sunt la fel. Nu doar din punct de vedere al tehnologiei folosite dar și al tipului de date pe care îl pot gestiona.
Recunoașterea scrisului de mână este o sarcină dificilă pentru un program, cum de altfel poate fi și pentru oameni (uneori, ni se întâmplă să avem îndoieli chiar asupra propriului nostru scris). Tehnologiile pentru recunoașterea scrisului de mână se dezvoltă încă de acum 20 de ani, fără fi ajuns la un stadiu final în prezent.
Unul dintre motivele principale pentru care dezvoltarea unui astfel de sistem este un proces de lungă durată îl reprezintă perioada de învățare. Dar înainte ca programul să poată transforma scrisul de mână în text digital, are nevoie să determine ce caracteristici specifice ale literelor (sau alte simboluri) trebuie să identifice pentru recunoașterea lor. Această acțiune e realizată de niște clasificatori, fiecare dintre ei căutând și analizând anumite secvențe ale caracterelor (de exemplu, bucla rotunjită spre stânga a literei „d”). Apoi, sistemul trebuie să „învețe” să recunoască variațiile multiple care pot apărea în scrisul de mână, ce poate distorsiona înfățișarea literelor, unghiul lor, spațiile dintre ele etc. De cele mai multe ori, învățarea reprezintă procesul de adăugare în baza de date a unor noi template-uri despre cum pot arăta anumite litere decât o învățare propriu-zisă.
Există destul de multe opțiuni de programe care recunosc scrisul de mână, dar nu toate sunt la fel. Nu doar din punct de vedere al tehnologiei folosite dar și al tipului de date pe care îl pot gestiona. Există diferențe semnificative între scrisul de mână constrâns (fiecare caracter apare într-un chenar separate, cum ar fi de exemplu 13 chenare pentru CNP), scrisul de mână cu caractere de tipar sau scris cursiv. De aceea, pe cât privește recunoașterea scrisului de mână, e mai greu de specificat un anumit procent de acuratețe, cum se obișnuiește în cazul programelor care recunosc scrisul de tipar. Acuratețea depinde de mulți factori, printre care lizibilitatea scrisului, cât de mult deviază de la normă, dacă sunt caractere care au trăsături neobișnuite, chiar și calitatea hârtiei. Dacă în cazul scrisului de tipar există un număr finit- chiar dacă mare- de fonturi posibile, în acest caz fontul poate fi ușor diferit de la persoană la persoană.
Cu toate acestea, unele programe de recunoaștere a scrisului de mână au o performanță destul de bună pentru a fi incluse în gadgeturile pe care le folosim zi de zi. Unele tablete au încorporate sisteme de digitalizare a scrisului de mână, altele, precum e E-Diary, pot fi achiziționate separat. Acest soft recunoaște notițele sau textele mai elaborate scrise pe hârtie sau cele scrise direct pe o tabletă. În general însă, mulți oameni preferă pentru uzul cotidian să scrie direct digital, din cauză că e mai rapid decât scrisul de mână. În alte contexte însă, aceste tehnologii pot fi deosebit de utile. De exemplu, un cercetător de la MIT a creat un soft care recunoaște scrisul de mână din lucrările de matematică și științe ale elevilor, pe baza căruia elevii pot primi feedback aproape instantaneu asupra performanței lor. În acest mod, profesorii nu mai alocă timp corectării lucrărilor și se concentrează pe oferirea feedbackului și a instruirii ghidate în cazul greșelilor cele mai frecvent identificate de program.
O altă aplicație pe care o pot avea astfel de programe este extragerea automată a scrisului de mână din documente structurate sau semi-structurate. Se estimează că peste 80% din totalul documentelor utilizate în industrie, afaceri, comerț, tranzacții financiare și administrație sunt semi-structurate. Majoritatea se completează de mână, ceea ce presupune extragerea manuală a informațiilor de către operatori de introducere a datelor. Prin utilizarea programelor care recunosc scrisul de mână, procesul de extragere a datelor este eficientizat, Aceste programe vor necesita în continuare munca operatorilor pentru verificare, însă cu costuri mult reduse comparativ cu varianta tradițională.