אם עצמת המחשוב גבוהה מאוד (הכוונה למחשב שולחני ומעלה), ניתן יהיה להשתמש ברשתות עצביות המבוססות על צמתים רבים, כך שהן יכולות להיעזר בבסיס נתונים רחב מאוד ובעצמת חישוב מסובכת. אם עצמת החישוב נמוכה, אפשר יהיה להתפשר על בסיס נתונים קטן יותר ועל אלגוריתם המבוסס על ניתוח הצורה.
אופי בסיס הנתונים.
כדי להשיג אחוזי הצלחה גבוהים (במיוחד במכשירים בעלי משאבים מועטים) כדאי להשתמש בתוכנה שתלמד את כתב היד של המשתמש. אם בסיס הנתונים של התוכנה הוא מוכוון משתמש, גם אלגוריתם פשוט יחסית יוכל לפענח את הכתב בקלות יחסית. לעומת זאת, אם משתמשים בבסיס נתונים מוכן מראש, נוכל אמנם להגיע למשתמשים רבים במהירות, אך נדרש לבסיס נתונים גדול ולמשאבים גדולים כדי להגיע לאחוזי הצלחה גבוהים. ככל שהתוכנה תתאים ליותר אנשים, היא תצטרך אלגוריתם חזק יותר (למשל, להגדיל את מספר הצמתים באלגוריתם HMM, או, אם האלגוריתם שלנו הוא אלגוריתם השוואה פשוט, להגדיל את מספר האפשרויות להגמשת ההשוואה).
דרך ההפעלה.
כאן צריך להחליט אם דרך ההפעלה תהיה מקוונת או לא. אם ההפעלה מקוונת, בעצם צריך לפענח כל אות מיד עם כתיבתה. למעשה, זיהוי כתב יד מקוון שבו כל אות רשומה בנפרד אינו מסובך – הזמן שלוקח לנו לכתוב גדול מזה שלוקח לרוב האלגוריתמים לפענח אות אחת (0.3 שניות במחשב כף יד, נכון להיום). עם זאת, מפתחים רבים כיום רוצים לפענח מילה שלמה בבת אחת, כך שיוכלו להפעיל גם בדיקות דקדוקיות מסוימות (או אפילו תחביריות).
לזיהוי כתב יד בצורה מקוונת אפשרות להשתמש לא רק באות המוגמרת, אלא גם בצורת הכתיבה עצמה. כלומר, ניתן לדעת איך המשתמש כתב כל קו – מימין לשמאל, מלמטה למעלה, הפעיל לחץ חזק יותר על האזור הזה של האות וכו' (הפעלת לחץ חזק יותר על אזור מסוים בקו פירושה שהקו כאן יותר חשוב מהמשכו, שנכתב רק כדי לצאת ידי חובה. למשל, סוף הקו התחתון של "ך" (כ' סופית) לא חייבת להיגמר בנקודה מסוימת). יכולת זו יכולה לחולל פלאים באחוזי הזיהוי הנכון אם משתמשים בה בתבונה, ובלבד שמשתמשים בה בצורה נבונה. נראה שהצורה הטובה ביותר להשתמש ביכולת זו היא בתוכנות הלומדות את אופי הכתיבה של כל משתמש.
אין לשכוח כי תוכנה המשתמשת בקריאה כזו דורשת חומרה מיוחדת, המסוגלת לקלוט את הכתיבה בצורה מקוונת; חומרה כזו קיימת ונפוצה כבר, ולמפתח נותר אך ורק להשתמש בנתונים שבידו (ואיך משתמשים בחומרה, בהנחה שהוא לא רוצה לפתח אותה בעצמו על ידי תכנות מיקרו בקרים או אלטרות).
אופי ניתוח הטקסט.
אם מפענחים מילים שלמות, הרי שבסיס הנתונים צריך להיות עצום בגודלו ואמור להכיל את כל המילים בשפה על הטיותיהן, אלא אם כן זהו מנגנון זיהוי כתב יד ייעודי לתפקיד מסוים. בסיס נתונים בגודל כזה רצוי מאוד לרכוש ולא לפתח בעצמנו, אלא אם יש לנו צוות שלם של קלדנים. בנוסף, הוא ידרוש עצמת חישוב גדולה שתצליח לזהות מילה גם כאשר היא כתובה בכמה דרכים שונות. במילים אחרות, אלא אם כן יש לנו מחשב טוב מאוד והרבה זמן לפענוח המילה, כדאי לבנות אלגוריתם המבוסס על זיהוי אותיות ולא מילים.
צורת השפה.
שפה בעלת כתב מחובר תעדיף אולי לזהות את המילה השלמה (או חלקי מילים נפוצים) ואילו שפה שבה אין כתב מחובר תעדיף לזהות כל אות בנפרד. שפה, המורכבת מתווים מסובכים הדומים זה לזה, כמו השפות האסיאתיות, נדרשת לאלגוריתם המייצג את האות מחדש בצורה שבה מאפייני כל אות ואות יגיעו לכדי מיצוי מקסימלי של ההבדלים. מציאת האלגוריתם המתאים דורשת מחקר מעמיק של אופי השפה.
זמן הפיתוח.
פיתוח של אלגוריתם המבוסס על לימוד המשתמש, שבו העבודה כוללת השואה די פשוטה לבסיס הנתונים הנבנה, ייקח פחות זמן מאחד המבוסס על בסיס נתונים רחב. בנוסף, אלגוריתם מתמטי הכולל התמרה מתקדמת מסובך יותר לפיתוח מאשר אחד המכיל פירוק לווקטורים (אם כי ייתכן בהחלט שהעיבוד הנוסף יהיה מסובך אף יותר).
מספר השפות.
אם התוכנה תצטרך לעבוד עם יותר משפה אחת, כדאי מאוד למפתח לעבוד על אלגוריתם המפענח את האותיות ולא את המילים. הפענוח יהיה תואם לצורות שניתן יהיה להזין למחשב, כלומר, רצוי אלגוריתם בצורת רשת עצבית עם דחיסה לפי צורה ופירוק לווקטורים ולא דחיסה לפי דקדוק. כך יהיה קל יותר להוסיף שפות עתידיות.
זיהוי כתב יד – בחירת שיטה למשתמש.
בדרך כלל אין המשתמש מודע לשיטה שבה נכתבה תוכנת זיהוי הכתב, וגם החברה המוכרת את התוכנה אינה מספרת זאת, אלא בקווים כלליים. עם זאת, ניתן להצביע על מס' נקודות חשובות בבואנו לבחור תוכנה שכזו:
נעבור על כל אחד מהנושאים:
החומרה עליה תפעל התוכנה.
אם החומרה שברשותנו בעלת ביצועים בינוניים, לדוגמה מחשב כף יד, לא נשתמש בתוכנה המבטיחה לנו חישובים דקדוקיים רבים והדורשת משאבי חומרה גדולים מדי. תספיק לנו בהחלט תוכנה שהוכיחה את עצמה בעבודה על דגמים קודמים, ונשים לב למהירות החישוב יותר מאשר לכמות המילים בבסיס הנתונים. לעומת זאת, עבודה על מחשב שולחני תאפשר שימוש באלגוריתמים המתקדמים ביותר.
אופי השימוש בתוכנה.
זיהוי מקוון, כמו בסעיף הקודם, דורש עבודה מהירה, ואילו זיהוי לא מקוון יאפשר לנו הסתייעות בתוכנה מתוחכמת בהרבה.
מספר המשתמשים בתוכנה.
אם התוכנה מיועדת לאדם אחד בלבד, כמו במחשב כף יד אישי או במחשב נישא, כדאי לקנות תוכנה הלומדת את כתב היד שלנו. לתוכנה שמכירה את צורות האותיות האישיות שלנו יש יתרון רב על פני תוכנה שמנסה להשוות כל סימן לאלפי סימנים אחרים, ואחוז השגיאות בה קטן מאוד. בדרך כלל לא לוקח הרבה זמן ללמד תוכנה כזו (כעשר דקות על חצי שעה) וההשקעה משתלמת בחסכון בזמן תיקון השגיאות של התוכנה שיבוא אחר כך. עם זאת, תוכנה שאמורה לעבוד עם מספר כותבים רב, ייתכן שכדאי שתסתמך על בסיס נתונים משלה, במיוחד אם התוכנה אמורה לשמש כל אחד מספר זעום של פעמים ואם הכותב אינו נוכח, כמו במקרים של פענוח כתבי יד עתיקים.
המסמכים עליהם תעבוד התוכנה.
אם משתמשים בתוכנה לפענוח סיכומים בתורת הקוונטים, לדוגמה, כדאי מאוד שהתוכנה תהיה בעלת בסיס נתונים טוב מאוד, או לפחות יכולת לפענח גם ספרות ואותיות לועזיות, אחרת יהיה קשה למצוא ולתקן את הטעויות. לעומת זאת, אם רק מעתיקים למחשב סיכומי דיונים, אין סיבה להשקיע בתוכנה מתוחכמת מדי ואחוז שגיאות לא גדול בדרך כלל ניתן לספיגה ולתיקון במהירות.
עם זאת, עקב היות התחום מתפתח ובחיתוליו, חברות רבות כן מדגישות את הדרך לפתרון הבעיה בה בחרו, ולו כדי להרשים את הצרכנים האפשריים בידע ובתחכום שלהם. הראיה לכך היא אתרי הבית של חברות רבות המציגות בפירוט רב את תהליך הזיהוי אצלן בתוכנה, ומדגישות את זמן הפיתוח הרב שעברו, אחרת לא יאמינו להן שהן מגיעות לתוצאות טובות.
העין האנושית זקוקה ל-70-80% זיהוי בלבד של האותיות כדי להבין כתב, מכיוון שהעין מגובה בעוצמת חישוב גבוהה מאוד. כך בני אדם מסוגלים לקרוא גם כתבים שבהם חלק מהאותיות לא ניתנות לזיהוי כלל, אם יעמדו בפני עצמן, ולמעשה ניתן להבין משפט גם אם מילים שלמות חסרות בו. למחשבים עדיין קשה מאוד להשלים משפטים או מילים בעצמם. לשם כך הם צריכים להבין דקדוק, תחביר ואף להבין את ההקשר שבו נכתב אותו משפט. למשל, כמעט כל בני האדם יבינו כי המילה החסרה במשפט "_____ שלי אמרה לי ללכת לסדר את החדר", היא כנראה אמא, אך שום מחשב לא יבין זאת, כיוון שהמחשב לא היה ילד קטן שביקשו ממנו ללכת לסדר את החדר. מאותה סיבה, מחשב גם לא יבין בדיחות. כלומר, מחשב, נכון לזמן זה, לא יכול להתגבר על האדם באחוזי זיהוי נכונים.
עם זאת, המחשב בהחלט יכול לעקוף את האדם במהירות שבה הוא מזהה את הכתוב. כל שיידרש מהאדם אז הוא לא לכתוב את כל כתב היד, אלא רק לקרוא ולבדוק אותו, פעולה מהירה בהרבה, ולתקן שגיאות פה ושם.
מינוטאורוס
המִינוֹטַאוּרוס (וכן המינטאור; ביוונית: Μῑνώταυρος) הוא מפלצת מן המיתולוגיה היוונית המתוארת כיצור כלאיים שחציו אדם וחציו שור - גוף אנושי עם ראש וזנב של שור. הוא שכן בלבירינת - מבוך נרחב ומשוכלל שנבנה עבור מינוס, מלך כרתים על ידי הממציא דדלוס, במטרה לכלוא את המפלצת. מִנְחה של שבעה עלמים ועלמות תשלח למינוטאורוס כל תשע שנים (או לפי גרסה אחרת, כל שנה) בצו המלך מינוס. המינוטאורוס הומת, בסופו של דבר, על ידי הגיבור היווני תסאוס.
המיתוס.
לפני שמינוֹס היה למלך כרתים, הוא התפלל לאל פוסידון, וביקש סימן שיאשש שהוא זה שצריך לקבל את כס המלכות, ולא אחיו. בתמורה, הוא הבטיח להקריב לפוסידון את היצור שייצא מהים. פוסידון שלח לו פר לבן ויפהפה, אך מינוס, שרחמיו נכמרו על היצור המופלא, הקריב במקומו שור רגיל. פוסידון, נזעם מהפרת ההבטחה, גרם לפסיפאה אשתו של מינוס להזדווג עם הפר, וכתוצאה מכך נולד המינוטאורוס - יצור כלאיים של שור ואדם. זהו מקור המלה מינוטאורוס, שפירושה ביוונית: השור של מינוס.
המינוטאור היה יצור אכזר ופראי שהטיל את חיתתו על תושבי כרתים, ולכן מינוס, בעצתו של האורקל מדלפי, כלא אותו בלבירינת.
באותה תקופה הכריז מינוס מלחמה על אתונה, כיוון שרצה לנקום באתונאים שרצחו את בנו. אתונה נוצחה במלחמה, וכעונש, נדרשה לשלוח, מדי תקופה קבועה, שבעה נערים ושבע נערות אל תוך הלבירינת, כדי שיהיו טרף עבור המינוטאורוס. בהמשך, תסאוס, בנו של מלך אתונה, התנדב להישלח אל תוך המבוך, במטרה לשים קץ ליצור ולהורגו. למרבה מזלו של תסאוס, לפני שהוא נשלח ללבירינת, אריאדנה, בתו של המלך מינוס, התאהבה בו וגמרה אומר לסייע לו להשמיד את המינוטאורוס. היא העניקה לו פקעת חוטים, כדי שיוכל לשוב על עקבותיו ולצאת מן המבוך. תסאוס אכן הרג את המינוטאורוס, והוביל את שאר האתונאים החוצה מן הלבירינת.