tomron87/hebrew-wikipedia-sentences-corpus huggingface dataset:
עדותו של עו"ד יונס קסלר, סגנו של יגנדורף בראשות הוועד היהודי מתייחסת לביקורת על חזרתו המוקדמת של יגנדורף עם אשתו לרומניה לפני השחרור הסופי על ידי הצבא הרוסי שלווה בלחימה וחששות מהעלול לקרות בעת נסיגת הצבא הגרמני והרומני והתקדמות הצבא הסובייטי שאיימו לסכן את היהודים המגורשים.
בחורף של סוף 1943 ותחילת 1944, הבינו הרומנים שהלחימה תסתיים בתבוסה עקב התקדמות הצבא הסובייטי.
אנשי הממשל הרומני ניסו לצבור נקודות זכות ו"קבלות" על "מעשים טובים" שיאזנו במקצת את פשעי המלחמה שביצעו נגד היהודים על ידי החזרת חלק מהמגורשים.
כך הוחזרו מגורשי הרגאט (הטריטוריה המקורית של רומניה עד 1918 - ללא בוקובינה וטרנסילבניה) ובדצמבר 1943 גם המגורשים ממחוז דורוהוי ובודדים מווטרה דורניי וב-4 במרץ 1944 גם היתומים.
מפעל "שחרור" זה התבצע הודות לפעילותו הברוכה של ד"ר וילהלם פילדרמן מנהיג יהדות רומניה.
במסגרת זאת הוחזרו ב-7 במרץ 1944 גם כמה ממנהיגי גיטו מוגילב וביניהם יגנדורף ורעייתו.
ד"ר קסלר לעומת זאת סירב לחזור למרות שנכלל ברשימה.
לפי מכתבו לפילדרמן מ-30 בינואר 1944 ראה זאת כחובתו להישאר עם מי שסבל איתם שעה שעה ודקה דקה וצריכים אותו "דווקא עכשיו כאשר האינג' (יגנדורף) - בניגוד לרצונו - עוזב אותנו".
מוגילב שוחררה על ידי הסובייטים ב-19 במרץ 1944.
בעדותו של אינג'ינר מקס שמיד מנהל מערך המכונות ותחנת הכוח ב"טורנטוריה" הזכיר את החלטתו של קסלר להישאר בניגוד למי שהיה המנהיג אשר נטש את צאן מרעיתו.
קשה לדבריו לתפוס התנהגותו של מנהיג שהפקיר את אנשיו נוכח הסכנות הצפויות ושבתוך אותה המציאות שני אישים שונים קיבלו החלטות כה שונות זו מזו.
כן ציין כי השפעתו של ד"ר קסלר שהיה סוציאליסט בעל תפיסה אידיאליסטית בעל אישיות חמה וחביבה ואדם דואג ורחום היא שהביאה את יגנדורף לנקוט בצעדים של סיוע למוסדות הסעד היהודיים במוגילב והגשת עזרה לזקנים, לחולים ולילדים.
עזרה שבזכותה נודע שמו של יגנדורף כמי שעומד בראש מפעל העזרה.
לפי הרמן מטש כשכותבים על טרנסניסטריה, אי אפשר לשכוח את שמו של אדם שבזכות האנרגיה שלו, הדחף, היוזמה מכוונת המטרה ולא פחות מכך האומץ האזרחי שלו היה אישיות מרכזית במוגילב.
האיש הזה הוא המהנדס זיגפריד יגנדורף.
הרמן מטש יליד 1889 היה אחד מהמגורשים ששרד.
לפי עדותו, בספרו של הוגו גולד, נחקר מכל עבר בבוקרשט לאחר חזרתו ממוגילב.
האם זה נכון שהמהנדס Jägendorf עשה כך וכך?
לדבריו, לא היה קשה להבין במהרה שגורמים חסרי אחריות מפיצים קביעות ודברי ביקורת שמציגים מצג שווא ומשמיצים את דמותו של יגנדורף.
מי יכול לעשות צדק כאשר אנשים מתים מרעב וקופאים למוות ונמצאים בחשש תמידי לחייהם, אין ספק שיגנדורף לא היה יכול למלא את הצרכים המינימליים ביותר של אנשים אומללים אלה.
במוגילב לבדה היו 20,000 מגורשים.
ומי היה יגנדורף באותם ימים קשים.
הוא היה יהודי מגורש חסר הגנה כמו כל האחרים.
מי שהכיר את התנאים במוגילב והיה לו יכולת חשיבה ברורה חייב להכיר במהרה שההשמצות חסרות היסוד הללו הגיעו מאנשים אגואיסטים ובורים, שביססו את ביקורתם על פי מה שיגנדורף עשה או לא עשה עבורם.
בניגוד לטענות אלו, ביקש הרמן מטש לעשות צדק עם האיש הראוי הזה שאף אחד לא יכול לערער על הערך של הישגיו הבלתי ניתנים להכחשה.
בהגיע יגנדורף למוגילב, הוא לא נכנע ליאוש ודיכאון ולתלונות על אובדן רכושו.
מה שהניע אותו היה הרצון למצוא עבודה לעצמו ולרבים אחרים.
בסיור במוגילב שנפגעה קשות מהלחימה ומהשיטפונות הגיע למפעל יציקה נטוש למחצה שבחצרו מצא כמות גדולה של חומרי גלם נערמים.
אי אפשר לומר שהוא ראה זאת בעיניו של מומחה אבל, הוא ראה זאת בעיניו של אדם מכוון מטרה, את האפשרות ליצור משהו.
לשם כך הוא נזקק לאישורו של הנאמן.
הוא המתין בתור ימים שלמים ושילם מחיר של מכה על ראשו מאחד הזקיפים לפני שהצליח להתקבל לראות את "הכל יכול".
התנהגותו הנמרצת והבטוחה בעצמו הצליחה להרשים את המפקד הרומני.
כשיגנדורף עזב את המשרד, הוא היה האיש שאחראי על הפעלת בית היציקה מחדש.
מיד התבצע גיוס כל בעלי המקצוע (אנשי יציקה, מכונאים, שרברבים, רתכים, חשמלאים ועוד).
ליגנדורף היו תוכניות מרחיקות לכת להעסיק כמה שיותר עובדים.
רבים לא היו מרוצים ומאוכזבים שכן כל עובד כפיים רצה לקבל תנאים של בעל מקצוע ומומחה.
כדי שהמאמץ לא יהפוך לאבסורד, היה צריך להרחיק את אלו שאינם מסוגלים לתרום.
אנשים אלו הפכו לאחר מכן לאויבים בלתי ניתנים לפיוס של יגנדורף.
מטש מתאר אירוע מצער מאד שאירע כחודשיים לאחר תחילת הייצור בבית היציקה, אירוע שהמחיש מה היה מעמדו של יגנדורף מול השלטון הרומני.
גברים ונשים יהודים רוכזו מדי יום ברחוב כמו כלבים ונאלצו לעשות עבודה חסרת תועלת לחלוטין.
כאשר במקרה, המהנדס קאופמן נתפס בסיבוב כזה בדרכו לעבודה בבית היציקה.
הלך יגנדורף מיד לתחנת השמירה כדי לשחרר את קאופמן.
הוא עמד על כך שלחבריו לעבודה תהיה חסינות מפני התקפות כאלה.
לוטננט פופסקו שאליו דיבר לא נתן להזדמנות להתעלל ביהודי, במיוחד יהודי בעל מעמד כזה לחמוק ממנו.
הוא עשה זאת באכזריות עד כדי כך שיגנדורף נאלץ להישאר במיטה מספר ימים.
מעשה אכזרי זה עורר את זעמם של חוגים רשמיים.
הנציב ומפקד הז'נדרמריה הלכו באופן אישי למיטת החולה של היהודי כדי להתנצל.
הייתה זאת עובדה שבשגרה שמזון זה נגנב לעיתים קרובות ושהיהודים חסרי הזכויות קיבלו לעיתים קרובות מנות מוקטנות.
לעומת זאת, יגנדורף יצר שירות הזנה מתפקד ללא דופי.
הוא דאג להקמת מאפייה כך שכל העובדים יחד עם משפחותיהם קיבלו מנת לחם ופעמיים ביום מרק חם.
שירות רפואי ורופא שיניים שעשו מה שניתן כדי לשמור על היגיינה וניקיון מה שתרם להפחתה משמעותית בתמותה.
יגנדורף ניהל משטר המבוסס על משמעת קפדנית.
השלטונות נתנו לו סמכות משמעתית בלתי מוגבלת במפעל היציקה ואפילו בית משפט עצמאי.
אנשים קצרי רואי ראו בכך משטר דיקטטורי.
לעניים לא היה מושג אילו יתרונות הביאה להם סמכות השיפוט של יגנדורף.
עבור כל צופה חסר פניות, עובדה היא ונשארה שהרבה מאוד מגורשים חייבים את חייהם לאנרגיה ולכישרון הארגוני של המהנדס יגנדורף.
בספרו דווקא ציוני, מזכיר יצחק ארצי שהיה חבר ב"ועדת העזרה וההצלה" של ההסתדרות הציונית, את פגישתו עם יגנדורף במוגילב בינואר 1944 במאמץ לחלץ מטרנסניסטריה אלפי יתומים.
הוא שמע על יגנדורף קודם לכן כאיש שנוי במחלוקת שנחשב מלאך ומושיע שהציל חיי יהודים מצד אחד ומצד שני משתף פעולה.
ארצי מתאר את יגנדורף כמי שנטל יוזמה במוגילב שנועדה להקל על המגורשים כשפנה למפקד הרומני המקומי קולונל בליאנו והציע לשקם את מערכת החשמל ההרוסה ולהקים במוגילב מפעל תעשייתי שיספק לאוכלוסייה פריטים נחוצים.
לצורך זה דרש מכסה קבועה של עובדים מקרב המגורשים והצליח להעלות את כמות העובדים למאות שזכו לחסינות מפני גירוש למחנות עבודה אחרים.
לראייתו של ארצי היה מעין "אוסקר שינדלר" של טרנסניסטריה, אך בניגוד לשינדלר, היה יגנדורף יהודי.
לדברי ארצי, נפגש עם זיגפריד יגנדורף במשרדו.
שני סדרנים שמרו על הכניסה.
יגנדורף היה לבוש בקפידה, כיאה למנהל מפעל.
אדם סמכותי, שופע ביטחון עצמי, כאשר סיפר לו ארצי על התוכנית להציל חמשת אלפים ילדים, התרכך יגנדרוף.
"מי יודע אם תספיקו לבצע את התוכנית.
הצבא האדום כבר עומד בשער", אמר.
הוא קיווה שהמפקדים הרומנים לא יתנו יד לפגיעה ביהודים שנותרו בחיים.
בפגישה עם יגנדורף דן גם ארצי, בשליחות חבריו מוטרה דורניי שהקימו בגיטו מוגילב את מחתרת "הנוער הציוני": יצחק (טוטיו) ילון ומילו דרך (גם הם עובדי מפעל היציקה) בהתארגנות לקראת המצב העלול להיווצר במוגילב עם התקדמות הצבא הסובייטי.
קבוצה זו שפעלה במחתרת הייתה למעשה בלתי חוקית ותחת חשש מתמיד הן מהמשטרה היהודית והן מהז'נדרמרים הרומניים.
ארצי הסביר ליגנדורף עד כמה חשובים טוטיו ומילו לתנועה, בנוסף להיותם עובדים מסורים במפעלו.
יגנדורף הבטיח כי לא יאונה להם כל רע.
טוטיו ומילו ביקשו מארצי למסור את שמם ליגנדורף כעומדים בראש קבוצה מאורגנת שתעמוד לרשות הנהגת הגיטו אם יחליטו לארגן הגנה כלשהי, בסופו של דבר לא היה צורך בהתארגנות כזאת.
"האם פגשתי גיבור, או משתף פעולה שתרם למאמץ המלחמתי הנאצי?
מקץ חמישים שנה אני נוטה לדון את יגנדורף לכף זכות ולא לכף חוב".
זיגפריד יגנדורף: הנס של מוגילב.
הצלת עשרת אלפים יהודים מהשואה הרומנית.
עריכה והערות של אהרן הירט-מנהיימר.
זידאוסטשטיירמארק הוא מחוז בדרום-מזרח מדינת שטיריה שבאוסטריה.
זיגפריד קליין (31 בדצמבר 1882–1944) היה רב צבאי במלחמת העולם הראשונה ורב הקהילה היהודית בדיסלדורף בין השנים 1919 - 1941.
זיגפריד קליין נולד בעיר רייט (Rheydt) כבנם של יוליוס קליין ושל ג'ני לבית גרינוואלד.
הוא למד בבית הספר היסודי היהודי בעירו ובגימנסיה במֶנְשֶׁנְגְּלַדְבָּךְ.
את לימודיו המשיך באוניברסיטאות ברלין ופרייבורג, שם למד היסטוריה, עברית ופילוסופיה, וכן במכון למדעי היהדות בברלין.
את עבודת הדוקטורט בנושא "מוות וקבורה בפלסטין בתקופת התנאים" הגיש בשנת 1908.
במלחמת העולם הראשונה, בין השנים 1914 ל-1918, שירת בצבא הגרמני בחזית המערבית.
בשנת 1915, לאחר שהוסמך לרבנות, התחיל לכהן כרב צבאי.
בשל השתתפותו במלחמה הוענק לו האות צלב הברזל.
כמוכן הוענק לו בשנת 1918 "אות הפציעה" עבור הפציעות בשדה הקרב.
בשנת 1920 נישא ללילי מבית פלוטקה.
בשנת 1923 נולדה בתם, חנה, ובשנת 1925 נולד בנם יוליוס.
זיגפריד קליין ניספה במחנה ההשמדה אושוויץ בשנת 1944.
בתום מלחמת העולם הראשונה התחיל זיגפריד קליין לעבוד כמורה ללימודי דת בבתי ספר שונים.
בין היתר שימש בין השנים 1919 - 1935 כמורה ללימודי דת בבית הספר הפרוטסטנטי לבנות Luisenschule (גר') בדיסלדורף.
בין השנים 1930 – 1938 היה המוציא לאור של עיתון הקהילה היהודית בדיסלדורף עבורו כתב כתבות רבות.
בין השנים 1919- 1938 היה זיגפריד קליין רבה של הקהילה הרפורמית בדיסלדורף לצידו של הרב מקס אשלבאכר.
עם עזיבתו של הרב אשלבאכר היה הרב היחיד בדיסלדורף עד שנת 1941 כאשר נשלח למחנה הריכוז.
בשל פעילותו העיתונאית נחקר זגפריד קליין במרץ 1937 על ידי הגסטפו.
בשנת 1938 ניסה לסדר את הגירתו להולנד יחד עם משפחתו, אך דרכוני המשפחה נלקחו על ידי הגסטפו.
בליל הבדולח נכלאו הוא, אשתו ובנו בבית הסוהר של משטרת דיסלדורף, ממנו שוחררו ב-22 בדצמבר 1938. עם שחרורו, הצליח לשלוח את ילדיו לאנגליה עם הקינדר-טרנספורט במסגרתו הועברו כ-10,000 ילדים יהודים מגרמניה לאנגליה בין דצמבר 1938 ל-1 בספטמבר 1939.
זיגפריד קליין המשיך לכהן כרבה היחיד של הקהילה היהודית בדיסלדורף עד 27 באוקטובר 1941, עת גורש יחד עם יהודים רבים לגטו לודג'.
בשל תנאי המחיה הקשים, נפטרה אשתו לילי בגטו ב-3 באוגוסט 1942 בגיל 48. עם חיסול הגטו, נשלח זיגפריד קליין באוגוסט 1944 למחנה ההשמדה אושוויץ, שם נרצח.
מרכז הנוער קדימה בדיסלדורף נקרא על שמו של הרב זיגפריד קליין.
רחוב החוצה את קזרננשטראסה במקום בו עמד בית הכנסת הגדול נקרא על שמו של זיגפריד קליין (Siegfried-Klein-Straße).
זיד אבן חרת'ה אל־כלבי, או זיד אל־חִבּּ (האהוב) (ערבית:زيد بن حارثة الكلبي; לערך 629-581) היה עבד ולאחר מכן מַוְלָא (בן־חסות) בנו המאומץ של הנביא מוחמד ואחד מחברי הצחאבה.
הוא נחשב לאדם הרביעי שקיבל עליו את האיסלם לאחר אשת מוחמד – ח'דיג'ה, בן דודו עלי בן אבי טאלב ומקורבו אבו בכר.
זיד הוא אחד משלושת האישים המוזכרים בשמם בקוראן מלבד מוחמד עצמו ואבו להב.
פרטי הביוגרפיה המוקדמת שלו שנויים במחלוקת וקיימות גרסאות שונות על תולדות חייו עד לנישואיו.
לפי תיאורו של אל־ואקִדִי, אביו של זיד מת בעודו שוהה בקרב שבט אשתו, בני טַיִּא, והוריש לבנו מספר לא ידוע של גמלים.
בדואים מסוימים ששכרו את הגמלים מן הנער, מכרו אותו במרמה בשוק עֻכַּאז.
הקונה היה חכים בן חִזאם, שסחר בשם דודתו מצד אביו, ח'דיג'ה.
לפי גרסת אל־כלבי, זיד ואמו, בעת ביקור אצל בני שבטה, הותקפו בידי פרשי שבט אל־קַיְן בן ג'סר.
התוקפים מכרו את זיד בעֻכַּאז לחכים בן חזאם, אשר רכש אותו עבור ח'דיג'ה.
לאחר נישואיה של ח'דיג'ה למוחמד היא העניקה את זיד למוחמד.
בגרסה זו, אביו של זיד (שעדיין היה בחיים) נשבע לחפש את בנו.
לאחר שזיד התגלה במכה בידי בני שבטו, בחר זיד להישאר עבדו של מוחמד, ובהמשך נעשה לבנו המאומץ.
צאצאיו של זיד העבירו גרסה שונה.
זיד גדל במשפחת אמו, ולאחר מותה נשאר עם סבו.
אז נחטף בידי פרשי שבט פזארה, שמכרו אותו בעֻכַּאז לקרוב משפחתה מצד האב של ח'דיג'ה, וראקה בן נוופל.
זיד זוהה בידי בן שבטו, אך בחר להישאר עם מוחמד.
לפי גרסה זו, אביו של זיד (ובהמשך גם אחיו ג'באלה) קיבלו על עצמם את האסלאם.
המשפחה הצליחה להשיג לשניהם מעמד של חברי הנביא.
קשר הנישואין הראשון של זיד היה עם אום איימן (בַרַכַּה), מינקת הנביא ומַוְלָאת שלו, והתקיים במכה, כנראה זמן לא רב לאחר תחילת שליחותו של מוחמד.
היא ילדה את אֻסאמה שמונה או עשר שנים לפני ההג'רה.
נישואיו האחרים של זיד נערכו במדינה לאחר ההיג'רה.
הוא נשא את זינב בנת ג'חש, בת דודתו של מוחמד (שאמה הייתה דודתו מצד האב של מוחמד).
גרסאות שונות קיימות לגבי גירושיה מזיד, ונישואיה לאחר מכן למוחמד.
נישואיה של זינב למוחמד זמן קצר לאחר הגירושין עוררו טענות מצד מתנגדי מוחמד שמוחמד פעל בניגוד לפסיקתו שלו עצמו שאסרה לשאת את אשתו לשעבר של הבן.
בעקבות זאת נתגלה פסוק (קוראן, ל"ג, 5) שביטל את מוסד האימוץ והחזיר את זיד לשיוכו השבטי הכלבי.
בהקשר זה, זיי הוא החבר היחיד של מוחמד ששמו נזכר במפורש בקוראן (ל"ג, 37).
כמה שנים לאחר מכן נשא זיד בזה אחר זה שלוש נשים משבט קורייש, שאחת מהן הייתה בת דוד נוספת של מוחמד (בת דודו מצד האב, אבו להב).
בשלב כלשהו היה זיד נשוי גם לאישה משבט ח'זרג' המדינאי.
זיד שהיה קַשָּׁת מעולה, הוביל כמה מסעות צבאיים.
הוא נהרג בקרב מֻעְתַה בשנת 8/629, בהיותו בן חמישים או חמישים וחמש.
זיהוי כתב הוא טכנולוגיה המאפשרת למחשב לזהות תווים שנכתבו בכתב יד אנושי ולתרגמם לתווים דיגיטליים.
במחשבי כף היד של חברת פאלם תכונה זו ידועה בשם "גרפיטי".
ההמרה מתבצעת באמצעות מעקב אחר תנועה של מצביע מיוחד (בדרך כלל בצורת עט) על גבי המסך או משטח אחר, האלגוריתם המשמש להמרה דומה לזה המשמש ב-OCR (זיהוי תווים אופטי), אך משתמש גם בסדר הכתיבה של האות - מידע שלא קיים בביצוע OCR.
מצד שני זיהוי כתב יד (בניגוד לדפוס במקרה של OCR) מקשה את הזיהוי.
רוב התוכנות שמיישמות את זיהוי הכתב מצפות שהמשתמש יתאים עצמו לצורות המוגדרות מראש בתוכנה, ומיעוטן משתמשות במערכת לומדת על מנת ללמוד את המורפולוגיה של כל משתמש לגופו - ובכך מקלות על המשתמש והופכות את התהליך לשוטף יותר.
הטכנולוגיה קשה ליישום בשל העובדה שבני אדם כותבים בצורות שונות מאוד, והתוכנה לזיהוי כתב היד נדרשת למצוא מאפיינים משותפים לאותן אותיות הנכתבות בידי בני אדם שונים.
התאמת הקו הדו־ממדי לרצוי (נרמול) ומציאת הקרוב
זיהוי סמנטי של אותיות (עיגול, קו, גזרה ומיקומם)
גם בשנים האחרונות לאחר מהפכת המחשוב מידע רב מאוד נכתב בכל רחבי העולם בכתב יד.
רשימות, הערות, טפסים, מחברות, חוזים, דו"חות ומרשמים נכתבים לעיתים ביד ולא על גבי מחשב.
כתיבה ידנית נפוצה עדיין גם במוסדות, בחברות ובארגונים המתקדמים ביותר, עקב מספר סיבות: הנוחות שבכתיבה ראשונית של טיוטה ביד, רישום בצורה לא שגרתית, פרטיות בכתיבה, כתיבה שקטה יותר מאשר מקלדת, כתיבה בשפות שאינן מוכרות על ידי המחשב או שבלתי אפשרי להזין אותן באמצעות מקלדת ועוד.
כתיבה ידנית נפוצה גם במחשבי כף יד, בהם נוח יותר להשתמש בעט סימון ומסך מגע מאשר לחבר מקלדת או להשתמש במקלדת וירטואלית המוצגת על המסך.
בנוסף, חומר יקר ועתיק עדיין טמון בספרים עתיקים הכתובים בכתב יד ולא בדפוס.
המגמה בעולם היא להשתמש במידע בפורמט דיגיטלי על מנת לשתף לאפשר גישה לחומר כמעט מכל מקום בעולם, לשתף אותו בקלות עם אנשים אחרים ולאפשר גישה נוחה יותר אליו.
לצורך כך במקרים בהם עושים שימוש בכתב יד יש להמיר אותו תחילה לפורמט דיגיטלי.
ניתן אמנם לסרוק לקובץ תמונה כל כתב יד בצורה פשוטה, אך לא ניתן יהיה לערוך את הטקסט או לחפש בתוכן שבו.
לכן יש צורך בטכנולוגיה שתאפשר להמיר את הסימנים הכתובים לסימנים שמחשב ידע לזהות.
קיים תחום גדול ומתפתח של מחקר ליצירת תוכנות המזהות כתב יד.
בשונה מזיהוי אוטומטי של דפוס, הנחשב קל יחסית לביצוע ואכן הביא כבר לתוצאות טובות רבות בעולם, הרי שזיהוי אוטומטי של כתב יד מהווה עדיין אתגר גדול בפני המפתחים.
חברות גדולות עמלות שנים כדי לבנות אלגוריתם יעיל, ועד כה הן נחלו תוצאות חלקיות בלבד.
הבעיות הגדולות שמציב זיהוי של כתב יד בפני המפתחים הן השינוי של הכתב מאדם לאדם, יישור טקסט שנכתב תוך שינוי זווית הכתיבה בהתאם לעמדת הכותב, השוני הקל ולעיתים הרב בין אותן אותיות אצל הכותב האנושי ועוד.
זיהוי כתב יד מתחלק לשתי טכנולוגיות עיקריות:
זיהוי כתב יד מקוון החל במחשבי כף היד הראשונים.
תחילה הוציאה חברת אפל מחשב כף יד עם יכולת זיהוי כתב מקוונת, שיצרה רושם ראשוני רע, וגם הגרסה הבאה והמשופרת מאוד שלה, שכללה תיקון שגיאות כתיב, לא הצליחה לתקן את הרושם הראשוני.
מאוחר יותר במערכת ההפעלה PenPoint (שפעלה במחשבי לוח של IBM ושל NCR), נכללה צורת זיהוי שהועברה גם לחלונות של מיקרוסופט, אך גם תוכנות אלו לא הצליחו.
ההצלחה היחסית הראשונה הייתה של מחשבי פאלם, עם תוכנת ה- Graffiti שלהם, שאפיינה סדרת משיכות עט לכל תו בהתאם למשתמש, דבר שהקטין את השגיאות, אך הגדיל את עקומת הלמידה של המכשיר.
צורה זו, אינה דומה לגרסה המותקנת במחשבי כף היד המבוססים על חלונות.
למרות אלו, חוסר של רווחים שווים, כתיבה מחוץ לקו, כתיבה בכתב מחובר ואותיות בעלות גדלים לא שווים מבלבלים את התוכנה.
זיהוי מקוון מאפשר המרת טקסט בעזרת עט או לוח אלקטרוני מיוחד המזהים את תנועות הכלי בזמן הכתיבה עצמה.
התנועות מסומנות על ידי המחשב בעזרת וקטור התנועה שלהן בכיווני X ו-Y, ווקטורים אלו נרשמים על ידי התוכנה, שמזהה מקטעים נפרדים של מילים ואותיות, ומנסה לנתח אותן - כל אחת בנפרד.
את האותיות והמילים המתקבלות, התוכנה משווה בצורה סטטיסטית או ישירה למאגר נתונים שבו נרשמו המילים והאותיות של משתמש או משתמשים רבים שנדגמו, ולעיתים נעשה שימוש במילון המאפשר לגלות טעויות נפוצות.
זיהוי כתב יד מקוון אמנם מוכר כבר בציבור ואינו עוד תחום חדש, אך הוא עדיין לא תפס תאוצה, במיוחד במחשבים שניתן להשתמש בהם במקלדת, שהיא בטוחה ואמינה יותר.
שיטת קריאה נוספת היא כתיבה בעזרת עט הכותב בעזרת דיו רגיל, אולם מכיל בתוכו גם שבב המזהה את התנועות שהוא מבצע.
צורה זו עדיין בחיתוליה ואינה מסחרית עדיין.
פיתוח אלגוריתמים ושיטות שונות לזיהוי כתב יד הוא נושא מאוד מרכזי ומושקע בו מאמץ מחקרי ופיתוחי רב.
קיימים גם ארגונים שונים לקידום הנושא, המקיימים כנסים מסוגים שונים כמו ה-International Workshop on Frontiers in Handwriting Recognition הנערך מדי שנה.
זיהוי לא מקוון של תמונה שלמה המכילה בתוכה טקסט, מורכב מניתוח התמונה וזיהוי המקטעים המכילים בתוכם מילים, ואחר כך המרתם לאותיות הניתנות לעריכה.
הבעיה כאן, כזכור, היא שהטקסט נייח ולא ניתן להשתמש בצורת הכתיבה של המשתמש לטובת הזיהוי והסיווג.
עם זאת, בשל היכולת להשתמש בבלשנות ובסטטיסטיקות מתאימות, ניתן לפענח את הכתוב ביעילות גבוהה למדי.
השימוש בשיטה זו נעשה בעיקר על ידי חברות המשתמשות הרבה בכתיבה של לקוחות שונים (כמו בנקים, חברות ביטוח, דואר וכו').
זיהוי של כתב הוא למעשה סוג של זיהוי תבניות, ולכן אופיו דומה מאוד לזה של זיהוי תמונה בתוך תמונה אחרת.
עם זאת, בשל האופי המיוחד של כתב היד והצורות השונות שכל אות יכולה להיכתב בה, זיהוי האותיות נעשה באופן כללי, בכמה שלבים שאינם כה דומים לנהוג:
זיהוי מקטעים של כתב (פסקאות).
לעיתים מתבצע גם זיהוי פונקציונלי, כלומר זיהוי של סוג הפיסקה – כותרת, תקציר וכו'.
האלגוריתמים לביצוע המשימה משתמשים במיקום הכתב יחסית לרקע הלבן, ומיישמים קונבולוציית מסיכה, חתימה פרקטלית, התמרת wavelet ועוד.
זיהוי זה דומה יותר לזיהוי מרקם ופחות לזיהוי תמונה ממשית, כיוון שכל אות היא שונה והמרקם אינו חוזר על עצמו בצורה קבועה.
כך למשל שורה שנכתבה בצורה עקומה תיושר תחילה.
הדבר קורה פעמים רבות בכתב יד שנכתב על גבי דף ללא סימון שורות.
לשם כך משתמשים באלגוריתמי יישור.
(ייתכן ויש ליישר גם כל אות בנפרד, כיוון שישנם אנשים הכותבים לעיתים אותיות בצורה מוטה, בהתאם לתנוחת היד שלהם.
על נושא זה נרחיב בהמשך).
תחילה יש למצוא את הקו עליו הייתה אמורה להיכתב השורה עצמה.
זיהוי נכון של קו השורה העקום חיוני גם כדי להבחין בין סימנים זהים, למשל האות העברית ו והספרה 1, או האות הלועזית g והספרה 9 (שלא לדבר על ס' בכתב יד או האות o, הזהים בכתיבתם לספרה 0).
זיהוי כיוון השורה המדויק נעשה בעזרת אלגוריתמים שונים המשתמשים בשיטות של קורלציה, זיהוי אותיות שכנות, טרנספורמציות שונות ועוד.
קיימים מאמרים שלמים על כל שיטה לזיהוי ותיקון יישור של שורה.
הפרדת השורות למילים, על פי הרווחים ביניהן (הגדולים יחסית לאלו שבין האותיות במקרה שהכתב אינו כתב מחובר).
כאן קיימת בעיה בזיהוי הרווחים המתאימים – על התוכנה ללמוד את ההפרש בין הרווחים מהסוגים השונים.
הבעיה תחמיר אם הכותב רגיל לכתוב בלי הפרשים גדולים בין סוגי הרווחים.
הפרדת המילים לאותיות, לפי רווחים בין האותיות.
בדרך כלל הדבר נעשה על ידי העברת חלון בגודל משתנה ומציאת מיקום האות על התמונה, ולא על ידי חיפוש הרווחים עצמם.
אם הכתב מחובר, לא ניתן למצוא את האותיות לפי רווחים ביניהן, ולכן נדרשת חשיבה נוספת.
קיימים אלגוריתמים מורכבים שמנסים, לכן, להבין את המילה השלמה, או חלקי מילים נפוצים (עם למידה מתמשכת של המחשב והוספת חלקי מילים וצירופי אותיות בכתב מחובר כל הזמן).
אלגוריתמים אלו נדרשים ליכולת חישוב גבוהה.
שיטה אחרת היא למצוא את הקו העובר בין האותיות.
בדרך כלל מזהים אותו על ידי חישוב הקו האנכי או המשופע מעט החותך כמה שפחות את הקווים השחורים, ושהוא הקצר ביותר שאינו מכיל שינויי כיוון רבים מדי.
יש לשנות את גודלן של האותיות לגודל שניתן יהיה להשוות אותו לבסיס הנתונים, של צורת האותיות או חלוקתן למקטעים, הקיים בתוכנה.
נרמול של מילים שלמות נעשה בעיקר לגובה ולא לרוחב, כדי לשמור על הרווחים בין המילים.
חלק זה אינו הכרחי כשמשתמשים בסעיף 5 בהתמרה שאינה רגישה לגודל.
ביצוע החלקה משפר את צורת האות, מנקה את האות מרעשים ומגביר מאוד את הסיכוי לזיהוי נכון.
זה השלב המקביל ל"השלמת אזורים": שיפור צורת התמונה כדי להימנע ככל האפשר מטעויות הנובעות מרעשים (יש לנו מספיק בעיות גם עם תמונה חלקה, כפי שנראה בהמשך).
לעיתים מבוצע סוג של דחיסה, כדי לעבד את האותיות יותר בקלות.
דחיסה זו חייבת לשמור על צורת האותיות, ולכן היא לא כוללת יותר מהעברת מסנן סף, שיסנן רעשים וישאיר תמונה בת שני ביט בלבד לכל פיקסל.
לפעמים הסף נקבע, באלגוריתמים מתקדמים יותר, לכל מילה או אות בפני עצמן, בהתאם לרקע ולערכים הממוצעים באות.
בנוסף קיים אלגוריתם ל"הרזיה" של האות, או thinning, וכך אנו נפטרים ממידע עודף על עובי הקו – מידע שאינו קובע לגבי צורת האות (אלא בשפות ספורות בלבד).
לעיתים מבוצע גם ייצוג מחדש של האותיות.
האות מועברת התמרה כלשהי, אם כדי לדחוס כנ"ל ואם כדי לנצל תכונות מסוימות של ההתמרה.
למשל, ניתן לבצע התמרת פורייה על האותיות בדף, וכך למנוע בעיות של מיקום האות בתמונה – התמרת פורייה היא אינווריינטית למיקום התמונה, אם מבטלים את ייצוג הפאזה.
משתמשים גם בהתמרת wavelet ובמומנטים, שהם חסינים להזזות, הטיות והגדלות.
סוג נוסף של ייצוג מחדש הוא ייצוג סטטיסטי.
בשיטה זו מחשבים את ההיסטוגרמה של מיקום צמתים וקווים בצורות שונות באותיות, צורת הגבולות, פיצולים משולשים ועוד.
מחושבת גם השכיחות של מעבר קווים מחוץ לגבול מסוים שנקבע מראש או שיפועים מיוחדים של האות.
שכיחויות אלו נרשמות בווקטורים או מטריצות שעליהן ניתן לבצע פעולות הקשורות לניתוח האות.
הייצוג האחרון הוא ייצוג לפי טופולוגיה.
תחילה מפעילים אלגוריתם הדקה (Thinning) ואז סופרים את הצמתים, העיקולים, הפיצולים ומודדים את המיקום היחסי שלהם, דבר היוצר אפיון ייחודי לכל אות.
משתמשים גם ביחסי אורך – רוחב, שינוי בעיקול האות, יציאה מחוץ לשורה ועוד.
ייצוג טופולוגיה נעשה גם בשיטה הנפוצה של קידוד שרשרת – זוהי בעצם חלוקה של האות לשרשרת של וקטורים בסיסיים, באורכים קבועים ובכיוונים שונים, לפי שושנת הרוחות.
כך אות הופכת לשרשרת של מספרים, שכל אחד מציין וקטור אחר.
השיטות כיום עובדות ברובן על תמונות בינאריות, אך הכרה בחשיבות ההפרש בגווני האפור הנובע מלחצים שונים של היד בשעת הכתיבה מביאה לפיתוח מואץ של אלגוריתמים לניתוח של כתב היד בצורתו המקורית.
נעשה על ידי כמה שיטות, שרובן קשורות אחת בשנייה ומהוות למעשה תת-שיטה אחת של השנייה:
השוואה לבסיס נתונים מוכן של אותיות.
הבעיה היא שקשה מאוד להציג בסיס נתונים המכיל בתוכו את כל האפשרויות לכתיבה של כל אות.
כל נקודה מיותרת שאינה צפויה להופיע באות, עלולה לבלבל את התוכנה; ולהפך, נקודות שהן כן קריטיות (כמו הקו הקטן המהווה את ההבדל בין ה-ת' ל-ח' בכתב יד) עלולות להיזנח.
מלבד זאת, שיטה זו רגישה מאוד לרעשים, המשנים את התמונה שהמחשב אמור לקבל.
זיהוי בעזרת בסיס נתונים נקרא גם זיהוי פרמטרי.
קיימות גם שיטות המעוותות את צורת האות בכמה אפשרויות, כדי לנסות להתאים אותה לבסיס נתונים קיים.
יש להיזהר מעיוות יתר, שהרי עם מספיק עיוות נוכל להגיע לכל אות אחרת שהיא...
לכן מגדירים מראש את כללי העיוות בצורה שתצמצם את שאר האפשרויות, ולא תגרום לאות אחת להפוך לשנייה.
קיימות שיטות המנתחות את המילה השלמה.
שיטות אלו עוקפות את הבעיה של חלוקת המילה לאותיות, משימה קשה במיוחד ומבטיחה טעויות בכתב יד, אך הן תלויות בגודלו של אוצר המילים המוגבל בהכרח של בסיס הנתונים, ודורשות יכולת חישוב גבוהה, במיוחד במילים ארוכות.
לשיטות אלו יש בדרך כלל אחוזי הצלחה נמוכים מאחוזי ההצלחה של השיטות המנתחות אות אחר אות.
השוואת תבניות מול השוואה ישירה: השוואת תבניות היא סוג של השוואה לפי וקטורים ופיקסלים הקיימים באות.
השוואה מלאה היא השוואה שבה משווים כל פיקסל ופיקסל בתמונת המקור לפיקסלים המקבילים להם בתמונת היעד (או לחלק גדול מהם).
כאשר משתמשים בשיטות סטטיסטיות, מחפשים תכונות של האות או המילה המופיעים בהתפלגות אחידה, נורמלית או גאוסיאנית.
נדרשת תכונה שיש מספיק מופעים ממנה (אחרת קשה להסתמך עליה) וכן תכונות המייצגות את האות כמה שיותר.
ניתוח טופולוגי: ניתוח האורכים, הכיוונים והצמתים המחברים את הקווים מהם עשויות האותיות.
בשל העובדה שכתב יד מכיל בתוכו קווים מעוגלים רבים, נדרשת תשומת לב מיוחדת לניתוח של קווים כאלה, במיוחד בשל העובדה שגם קווים שאמורים להיות ישרים בכתב יד נכתבים לפעמים בצורה מעוגלת מעט או שהם מוטים באלכסון, הכל לפי נטיית ידו של הכותב.
טופולוגיות נוספות קשורות במיקום הקווים, כלומר אם הקווים נמצאים מעל או מתחת לשורה וכו'.
לעיתים משתמשים ב"עץ החלטות" הבוחן ומשווה כל וקטור ווקטור באות או פיקסלים נבחרים.
שיטה זו מנסה לדמות את הצורה בה קוראת העין האנושית.
העין שלנו מגובה בכמות עצומה של אינטליגנציה, ולכן מספיק לה לראות כמה צורות שונות של האות כדי לזהות אותה בצורות חדשות.
במוח שלנו התאים הקשורים לזיהוי האות בצורה אחת יקושרו בסינפסה נוספת (קשר עצבי נוסף) לתאים המזהים את האות בצורה השנייה.
תוכנה הפועלת על בסיס של רשתות עצביות פועלת בשיטה המזכירה את השיטה הזו.
למעשה, ברשת עצבית קיימים צמתים רבים, שבכל אחד מהם קיימת פונקציה מסוימת הבודקת את הנתון אותו היא קבלה, בתוספת מידע כלשהו מהצומת הקודמת.
הנתון עובר מצומת לצומת עד להגעה לצומת שתסיק מסקנה כלשהי.
את התוכנה "מלמדים" (מראש וגם תוך כדי פעולתה) איך נראית כל אות באלפי דרכים שונות, והיא תיצור קשרים הדומים לקשרים עצביים בין הצורות הדומות של אותה אות.
כאשר התוכנה תפגוש צורה חדשה של האות היא תשווה אותה לכל הצורות שיש בידה (כלומר, תעביר אותה דרך כל הצמתים לבדיקה של מה הם מכירים) ותקבע מה האותיות הדומות ביותר, ובנוסף, תוסיף את האות החדשה לאוסף של האותיות הקודמות בקשר חלש.
ככל שהתוכנה תראה יותר אותיות דומות לכך, הקשרים שלה לאותן אותיות יתחזקו, כמו שקורה ברשתות של הנוירונים במוח.
אגב, אם אות זוהתה בטעות, לא ניתן לגשת לקרבי התוכנה ולתקן זאת.
יש להראות לתוכנה אותיות דומות לה הכתובות בצורה שדומה מעט יותר לאות האמיתית, וכך לחזק את הקשר לאות האמיתית.
כלומר, הגישה החישובית היא מקבילית, מאחר שהאות תעבור דרך כל הצמתים, אך במשקלים שונים הניתנים לה על ידי כל צומת.
ניתן להשוות זאת לווקטור העובר דרך כל הצמתים והוא משתנה לאחר מעבר בכל "עמודה" של הצמתים.
מורכבות הרשת תלויה במספר הצמתים הנמצאים בה, היוצרים מספר רב של עמודות.
קיימים מחקרים המשתמשים גם ברשתות תלת־ממדיות, והם טוענים לעקומת למידה מהירה וכן לתוצאות טובות יותר.
מחקרים נוספים הראו כי למעשה, למרות השוני בגישה, רשתות עצביות פועלות כמו שיטות לזיהוי מרקמים (מבחינת פעולתו הסופית של המחשב).
למעשה זהו אלגוריתם הפועל בשיטת מכונת מצבים.
כל מצב במכונה מפעיל פונקציה אחרת על האות, המילה או המקטע, ובעזרת תוצאת הפונקציה מופנים למצב הבא, עד להגעה למצב המייצג אות באחוזי ביטחון מסוימים.
כל מודל בכל שפה מתבסס על תכונות שונות המתאימות לאופי הכתיבה בשפה.
הבעיה המרכזית בכתיבת אלגוריתם כזה היא החלטה על התכונות עליהן הוא יתבסס.
בדרך כלל השיטה משתמשת בכמה צורות של תווים, המפורקים לייצוג וקטורי או מטריציוני מסוים (הכולל לעיתים גם את גודלו ומיקומו של כל וקטור).
במחקרים מסוימים, שבהם נתגלה כי שיטת HMM לפעמים "קשוחה מדי" עם האותיות והיא אינה מזהה תווים שאינם דומים מאוד לדוגמאות שיש בידה, מחברים כמה מצבים ביחד ליצירת מצבים חדשים וכך מוסיפים גמישות מסוימת לשיטה.
ניתוחים שנערכו מגלים כי אכן משתפרים בהרבה סיכויי ההצלחה של זיהוי התו.
לא ניתן לחבר יותר מעשרים דוגמאות של תווים מבלי להגביר מאוד את כוח החישוב הנדרש, אך בדרך כלל לא צריך יותר מעשרה כדי לקבל תוצאות טובות מאוד (מעל 95%).
לימוד התוכנה לזהות תווים בצורה הטובה ביותר כולל בחירה של קבוצת דוגמאות מסוימת, המייצגת את התו בצורה הטובה ביותר.
דוגמאות אלו ישמשו ליצירת הפונקציות בהם נשתמש בכל מצב.
אלגוריתמים רבים משתמשים בשיטות לוגיקה מעורפלת, שבה נותנים לכל סימן הסתברות שהוא אות מסוימת.
תכונות מסוימות באותיות נבדקות בעזרת אינטגרלים מעורפלים (כמו Choquet Fuzzy Integral), במחקרים מסוגים שונים.
באלגוריתמים שאין להם שכבת זיהוי של מילה שלמה (כלומר, הם אינם בודקים את המילה הסופית), האות בעלת הציון הגבוה ביותר נשמרת.
באלגוריתמים שיש להם שכבה כזו, אזי לאחר שהוחלט על מספר קטן של אפשרויות לכל אות, האפשרויות נשמרות וממשיכים לאות הבאה.
באלגוריתמים בעלי שכבת מילים בלבד: הרכבה מחדש של המילים האפשריות מכל צירוף אותיות ובדיקת התכנות של כל מילה, לפי מילון.
אם אכן המילה מופיעה במילון כמילה אפשרית, אזי היא תקבל ציון גבוה, אחרת תקבל ציון נמוך.
המילה בעלת הציון הגבוה ביותר מבחינת התאמה היא זו שתבחר.
לעיתים משתמשים גם בניתוח סטטיסטי של צמדי אותיות במקום מילון – משתמשים בידע הנרחב של השכיחות למציאת צמדי אותיות בשפה ולפי זה מחליטים.
כך נמנעים מהאפשרות להבין לא נכון מילה שאינה מופיעה במילון.
ידע רב נוסף המבוסס על דקדוק ותחבירי משפט קיים בכל שפה, וגם בו אפשר להשתמש כדי לוודא זיהוי נכון; למשל, האות נ' לא תופיע בסוף מילה, והאות ף' לא תופיע בתחילתה או באמצעה.
השימוש נעשה בכל הרמות – תו, מילה, משפט ופסקה.
אלגוריתם טוב חייב לזהות גם סימנים שאינם אותיות, כמו סימנים מתמטיים, צורות גאומטריות, חיצים ומחברים כלליים וכו'.
עליו לדעת להפריד בין קו תחתון, הבא לציין השלמת מילה (כמו בטפסים) לבין מקף, שבה לציין סמיכות בין מילים, וזאת בהתחשב בעובדה שכל ההבדל ביניהם הוא המיקום בשורה: הקו התחתון נמצא בגובה של חצי אות מתחת למקף.
אם האלגוריתם אינו מזהה אותם, הוא עלול לפרש אותם בטעות כאותיות.
קיימים כיום אלגוריתמים בהם מזוהים גם התווים, ובצורה טובה יחסית.
האות תרשם בקובץ תוצאה או שתוצג כבר על המסך.
מאחר שאין אלגוריתמים שאחוז השגיאות שלהם הוא אפס אחוז, נדרשת עבודה של בן אדם כדי לתקן את התוצאה.
בסיסי נתונים עולמיים קיימים כבר משנות ה-90. הם מאגדים בתוכם דוגמאות רבות לשיטות כתיבה שונות של אותיות משפות רבות.
חוקרים, המבקשים לבדוק את האלגוריתמים שכתבו, יכולים להסתייע בבסיס הנתונים להשגת צורות רבות של אותיות כתובות בכתב יד.
כמו כן ניתן להוריד חלק ממנו כבסיס נתונים של אלגוריתם מסוים.
בסיסי הנתונים גדולים מאוד ולכן לא תמיד משתמשים בכולו כבסיס נתונים, אלא רק בחלק נבחר המייצג כמה שיותר צורות שונות.
מגבלה זו של גודל קיימת בעיקר במחשבים ידניים, שאין להם הרבה מקום לבזבז ואין להם גם עצמת חישוב גבוהה.
בסיסי הנתונים מתחלקים לחלקים שונים, הכוללים ספרות, תווים באותיות גדולות, תווים באותיות קטנות, סימנים, צירופים של כל הנ"ל ועוד.
כך ניתן לבדוק את התוכנה על סוגים שונים של תווים או על צירוף שלהם.
דוגמה אחת לבסיס נתונים הוא UNIPEN.
הוא מכיל שמונה סוגי מידע, ייחודי ומעורב, בשפה האנגלית.
הוא מכיל דוגמאות רבות והוא מקובץ בצורה ייחודית הנקראת inkML (אשר משתנה לצורה אחרת, UPX, נכון לזמן כתיבת מסמך זה).
נכון ל-2004, יש לו כ-15000 דוגמאות שונות לספרות בלבד.
לשפה העברית אין עדיין בסיס נתונים רציני משלה לכתב יד, אם כי הדבר בשלבי פיתוח בכמה מקומות (כמו תוכנת גרפיטי למשל).
לשון הקודש מציבה אתגר רציני למפתחים, ובהדגמות הראשונות של חלונות ויסטה למשל נתברר כי לקח לה כמעט עשר דקות לנתח וללמוד מילה אחת למשתמש חדש (אם כי המצב השתפר בינתיים).
ניתן גם להשתמש בתוכנות הלומדות את כתב היד וללמד אותן את התווים העבריים, אבל עדיין אין לתוכנה עצמה בקרה על התוצאות שלה, ומלבד זאת, התוכנה צריכה להיות אחת שיודעת לכתוב מימין לשמאל.
דרך לבחירת שיטה לזיהוי כתב יד
כחלק מעבודת הגמר לקורס כתבתי קריטריונים לא מחייבים לבחירת הדרך לזיהוי כתב יד.
מאחר שכפי שראינו, קיימות דרכים רבות למימוש אלגוריתם לזיהוי כתב יד, נדרשת דרך כלשהי לבחור ביניהן.
יש לקבוע קריטריונים גם למפתח, שרוצה לבחור אלגוריתם יעיל שיביא לתוצאות הטובות ביותר בזמן הקצר ביותר, בהתאם לכוח החישוב הנתון, וגם למשתמש, שרוצה לדעת איזו מערכת קיימת לקנות.
זיהוי כתב יד – בחירת שיטה למפתח
מפתח הרוצה לבחור שיטה בה הוא ישתמש לזיהוי כתב יד, חייב לקבוע קודם כל את תכונות הזיהוי הכלליות:
המשאבים הנתונים בידו: עוצמת מחשוב (מקום, מהירות וזיכרון).
אופי בסיס הנתונים: האם התוכנה תלמד את כתב היד של המשתמש או שתהייה כללית.
דרך ההפעלה: מקוונת או לא.
אופי ניתוח הטקסט: מלמטה למעלה (אותיות > מילים) או ההפך.
צורת השפה: כתב מחובר או לא, צורות האותיות.
זמן הפיתוח: כמה זמן מוכן המפתח להשקיע (בשנות אדם) כדי לפתח את האלגוריתם.
מספר השפות: כמה שפות מתוכננות לעבוד בעזרת אותו אלגוריתם.
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.
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).
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).
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.
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.
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).
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:
החמרה עליה תופעל התוכנה – מחשב כף יד או מחשב שולחני.
אופי השימוש בתוכנה – זיהוי מקוון או לאחר זמן.
מספר המשתמשים בתוכנה – לאדם אחד או לאנשים רבים ושונים.
המסמכים עליהם תעבוד התוכנה – רשימות אקראיות או מסות כבדות משקל.
נעבור על כל אחד מהנושאים:
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.
זיהוי מקוון, כמו בסעיף הקודם, דורש עבודה מהירה, ואילו זיהוי לא מקוון יאפשר לנו הסתייעות בתוכנה מתוחכמת בהרבה.
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.
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.
זיהוי פלילי (מז"פ – מחלקת זיהוי פלילי, באנגלית: Forensic science או Forensics) הוא מקצוע התמחות משטרתי וענף בין-תחומי בקרימינולוגיה, חקר הפשיעה.
מטרתו של הזיהוי הפלילי היא לסייע למערכת המשפט ולכוחות הביטחון בפתירת פשעים, תוך שימוש בשיטות מדעיות מתחומים רבים.
בכל כח משטרה מודרני קיימת מעבדה לזיהוי פלילי (מז"פ).
עובדי המעבדה מגיעים מרקעים ומתחומים שונים ומגוונים: מדעני נתונים, ביולוגים, פיזיקאים, כימאים מומחי אבטחת מידע ועוד.
מדענים אלה נצרכים בדרך כלל ללימודים מיוחדים וסיווג ביטחוני לשם הסמכה בזיהוי פלילי.
בנוסף נעזרת המעבדה רבות בשירותים חיצוניים, במיוחד בתחום הרפואה המשפטית.
בנוסף לעבודתם בזירת הפשע ובמעבדה, נצרכים אנשי הזיהוי הפלילי להעיד לעיתים תכופות בבתי משפט בנוגע לאופן ביצועם של פשעים.
במעבדה לזיהוי הפלילי עובדים בנוסף אנשי מקצוע רבים המסייעים במלאכה: צלמים, לבורנטים ואנשי מחשבים ותקשורת, למשל.
לעיתים נדרשת המעבדה לזיהוי פלילי לחקירת תאונות, אשר טרם ידוע אם נגרמו בשל עבירה כלשהי.
כמספרן הרב של שיטות הפשיעה, כך מספרם של תחומי העיסוק של הזיהוי הפלילי.
זיהוי אנומליות: ניתוח נתונים דיגיטליים, כגון זיהוי זיוף ועריכת בינה מלאכותית מה שמכונה זיוף עמוק.
רפואה משפטית: קביעת סיבת ואופן המוות (באמצעות נתיחה שלאחר המוות), קביעת האופן של חבלות ופציעות, זיהוי רקמות בזירת הפשע או במקרים של תקיפה מינית, למשל.
רופא משפטי הוא פתולוג שעבר התמחות גם במשפטים ורשאי לבצע את הנתיחות לשם זיהוי פלילי וכן נקרא להעיד בבית משפט אודות הממצאים וחוות הדעת.
ניתוח וידאו: ניתוח צילומי וידאו ממצלמות אבטחה וטמ"ס (טלוויזיה במעגל סגור - CCTV), במטרה לפענח את הלך ההתרחשויות בזירת הפשע.
ניתוח סאונד וזיהוי קולי: בדיקות אותנטיות של הקלטות שמע.
גנטיקה משפטית: זיהוי פושעים וקורבנות על סמך חומר גנטי, קביעת או שלילת קרבה ביולוגית בין אנשים.
הבדיקה המפורסמת בתחום היא בדיקת סמני DNA.
זיהוי עקבות בזירת הפשע: טביעות אצבעות, עקבות נעליים, אבקות (מפרחים, למשל.
תחום זיהוי האבקות נקרא פאלינולוגיה משפטית), סימני צמיגים וכדומה.
בליסטיקה: זיהוי כלי ירייה בהם השתמשו בפשעים, סוג התחמושת, זווית ומרחק הירי.
פסיכולוגיה: לצורך הערכות שונות כגון הערכת אמינות, ניתוח מצבים פסיכוסוציאלים בהקשר פשיעה
פסיכיאטריה משפטית: בדיקת כושרם של אנשים להעיד, זיהוי מחלות נפש כגורם לפשיעה, פיקוח פסיכיאטרי על אסירים וטיפול בהם.
רפואת שיניים בזיהוי פלילי (אודונטולוגיה משפטית): בדיקת סימני נשך על גוף הקורבן, על גוף הפושע או על חפצים, זיהוי קורבנות לפי שיניהם.
אנתרופולוגיה משפטית: זיהוי גופות שנרקבו ושלדים (וקביעה האם מדובר כלל בשיירי אדם), הערכת זמן המוות, מציאת מקום ההריגה (בניגוד למקום הקבורה), קביעת זמן ומקום המוות באמצעות אנטומולוגיה משפטית (חקר חרקים, תולעים וביציהם, אותם ניתן למצוא בגופות נרקבות).
התחום החוקר רקבון גופות קרוי גם טפונומיה.
זיהוי פלילי של מסמכים: גילוי זיופים (של חתימות, טפסים, כסף), זיהוי והתאמת כתבי יד, זיהוי מקורן של הדפסות.
תחום זה מכונה Questioned Document Examination, והמדור העוסק בכך מכונה בקיצור QD.
זיהוי עברות מחשב: הטרדות באינטרנט, הונאות, הפצת תכנים לא חוקיים.
כימיה וטוקסיקולוגיה משפטית: זיהוי רעלים, סמים וחומרים אחרים בזירת הפשע.
סרולוגיה משפטית: חקר כתמי דם בזירת הפשע.
זיהוי מקור הדם ואופן הגעתו אל המשטח, וניסיון להסיק מסקנות בנוגע לאופן ביצוע הפשע.
חשבונאות משפטית: חשיפת הונאות כלכליות ועסקיות, בחינת מסמכים עסקיים העשויים לתת רמזים בנוגע לפשעים.
בחינת רכב, דרכים ותנועה: זיהוי סיבתן של תאונות דרכים, זיהוי כלי רכב שסייעו בפשיעה, זיהוי שיירים (דלק, שמן, פיח, סימני צמיגים) של כלי רכב.
הנדסה משפטית: קריסת מבנים, למשל, בחקירות של תאונות או מעשי רשלנות.
מערכת זיהוי עמית או טורף (בראשי תיבות: זע"ט; באנגלית: IFF - Identification, Friend or Foe – "זיהוי ידיד או אויב") היא מערכת אלקטרונית משולבת דו־צדדית המאפשרת לזהות כלי טיס ידידותי.
בדרך כלל, המערכת מופעלת יחד עם מכ"ם גילוי.
לרוב, שתי המערכות משתמשות באמצעי תצוגה המשותף לשתיהן.
הצורך במערכת זיהוי עמית־טורף גובר ככל שמהירויות הפעולה וטווחי הפעולה של כלי הטיס גדלים, כך שלא ניתן להסתפק בזיהוי באמצעות עיניו של הטייס.
בנוסף, מערכת זע"ט היא אחד מהמרכיבים החשובים במערכות מכ"ם לזיהוי והתרעה ובמערכות נ"מ, הואיל ומתוך תצוגת המכ"ם לא ניתן להבחין בין עמיתים לאויבים.
המערכת משדרת בתדר רדיו (RF), בדרך כלל בתדר 1030 מגהרץ, מסר "חקירה" מקודד לעבר כלי הטיס החשוד.
בכלי הטיס יש מקלט הקולט את אותות ה"חקירה", ומפעיל אוטומטית משדר העונה לחקירה באותות תשובה, בדרך כלל בתדר 1090 מגהרץ (משדר/מקלט כזה נקרא טרנספונדר).
אם תדע מערכת זו בכלי הטיס לשדר בתגובה "תשובה" מקודדת נכונה המוסכמת מראש, אזי תזוהה כידידותית על ידי שולח אותות החקירה.
היסטורית, מערכת הזע"ט הייתה תוספת למכ"ם גילוי ראשוני קלאסי ושתי המערכות היו מסונכרנות אחת עם השנייה.
אותות החקירה של הזע"ט נשלחו דרך אנטנת המכ"ם, ותשובת המטוס הנחקר נקלטה דרך אותה אנטנה (לעיתים היו שתי אנטנות נפרדות שהסתובבו על ידי מנגנון סיבוב משותף).
התשובה שנקלטה במקלט הזע"ט הועברה למערכת של עיבוד האות ואימותו, במקרה של תשובה נכונה המוסכמת מראש, אישרה המערכת שהמטוס הוא ידיד.
אז נשלח למסך התצוגה של המכ"ם אות שסימן "בננה" קטנה ליד הסימון המציין את המטוס במסך הגילוי.
במטוסי קרב יינתן בדרך־כלל חיווי בתצוגה העילית, על־מנת להקל על הטייס בעת קרב אוויר לזהות במהירות את המטרה עליה נעל ולהימנע מירי על כלי טיס ידידותי.
למערכת הזע"ט יש כמה מצבי פעולה:
מצב 3 - מצב אזרחי - יציין בדרך כלל את משימת המטוס (כניסה או יציאה מהארץ וכולי)
מצב C - מדווח את גובה המטוס הנמדד באמצעות מערכת ברומטרית.
במטוס אזרחי מערכת הזע"ט היא מערכת בטיחותית ממדרגה ראשונה - תקלה במערכת משביתה את המטוס.
תקלה כזו עלולה להוות איום מצד מערכות נ"מ צבאיות שעלולות לזהות את המטוס כאויב.
בנוסף לכך, יש מערכות בקרה אווירית המשתמשות בתשובת המטוס לשם פיקוח אווירי וקבלת נתונים כמו זיהוי משימה או גובה נתיב הטיסה.
עקב הפוטנציאל שבניצול לרעה של מערכת הזע"ט במטוסים אזרחיים, שהודגם במלוא משקלו בפיגועי 11 בספטמבר, ננקטים כיום צעדים לשילוב מערכות אימות נוספות עם הזע"ט.
מכ"ם רגיל לבקרה אווירית שולח אות חזק ממשדר רב עוצמה ומחכה להד חלש מאוד החוזר מהמבנה המתכתי של המטוס (במקרה הטוב), יש היום מטוסים צבאיים הבנויים כך שההד המוחזר מהם יהיה מזערי.
אותות התשובה המשודרות חזרה ממטוס הנחקר בזע"ט חזקים במידה מרובה מאוד מן ההד המוחזר כתוצאה משידור של מכ"ם רגיל.
יתרון זה מנוצל על ידי מכ"מי זע"ט לבקרה אווירית המשדרים אותות חקירה של זע"ט וממתינים לתשובות המשודרות ממטוסים, יתרון נוסף הוא נתונים נוספים הנשלחים לבקרה יחד עם תשובת המטוס.
מקלט של מכ"ם גילוי רגיל בנוי כך שיש לו אפשרות לגלות הדים חלשים מאוד, המקלט עלול לקלוט הדים לא רצויים מהקרקע או מעננים קרובים היוצרים מיסוך שמונע גילוי מטוסים.
התופעה הזו היא קריטית וקיימת בייחוד בטווח הקרוב למכ"ם ולגבי מטוסים מנמיכי טוס, זה בדיוק הנפח והאזור החשוב ביותר לבקרה אווירית ליד שדות תעופה.
מכ"ם המבוסס זע"ט בלבד מתגבר בקלות על תופעת המיסוך מאחר שהוא קולט תשדורות חזקות יחסית להדים מהקרקע.
בנוסף לכך המשדר יכול להיות חלש יותר וכן האנטנה והמקלט יכולים להיות פשוטים ואמינים יותר בהשוואה למכ"ם רגיל.
קיימות גם מערכות זע"ט לזיהוי כוחות יבשתיים.
מערכות אלו מיועדות למנוע ירי דו-צדדי.
מערכות זע"ט לשימוש כוחות קרקעיים אינן מבוססות מכ"ם.
זיהוי מקום המקדש הוא ענף עיקרי בחקר בית המקדש, העוסק בזיהוי המקום המדויק שבו הוא עמד בתוך הר המוריה.
לנושא זה משמעות גדולה בנוגע למספר שאלות הלכתיות: לצורך חידוש עבודת הקורבנות, דרוש ידע מדויק על מיקומו של מזבח העולה.
לשם קיום מצוות בניין בית המקדש, יש למקמו במדויק.
בנוסף, יהודי המבקש כיום לעלות להר הבית נדרש למיקומו של המתחם המקודש, כדי שלא יכנס בטעות לשטח העזרה, אזור שטמא מת אסור להיכנס בו, עבירה שעונשה כרת, או אף לפנים מן החיל, אזור שטמא מת אסור להיכנס אליו מדברי חכמים.
מסורת מיקומו של הר הבית רציפה במהלך הדורות, ואיננה מוטלת בספק.
כך נקרא המתחם כיום, כך הוא נקרא בכתביהם של תיירים ועולי רגל יהודים, נוצרים ומוסלמים מאז ימי הביניים המוקדמים.
מיקומו היה ידוע אף בתקופה הביזנטית, כאשר הוסר מקדש יופיטר שנבנה בראש ההר, וכן על ידי הרומאים, שהחריבו את בית המקדש וחנכו מקדש זה.
אף אם יזוהה אזור המתחם המקודש, דבר זה אינו פותר לחלוטין את הבעיה, שהרי במקורות ישנה עמימות לגבי מיקומו של בית המקדש בתוך הר הבית.
אמנם, ניתן לעקוף בעיה זאת על ידי מציאת נקודת התייחסות על ההר המשתייכת לבית המקדש עצמו, כפי שאכן נעשה בחלק מהמחקרים.
בעיית המיקום מוחרפת עקב העובדה שקיימת מחלוקת על אורכה של יחידת האמה.
מספר שיטות לפתרון חידות אלו הוצעו על ידי העוסקים בנושא, בהסתמך על ניתוח דברי המקורות, מסורות, עדויות היסטוריות וארכאולוגיות ואף ניתוח המבנה הטופוגרפי של ההר עצמו.
עם זאת, המחקר בתחום זיהוי מקום המקדש לוקה בחסר, משום שמעולם לא נערכה חפירה ארכאולוגית של ממש במקום.
המחקר ההיסטורי אינו יודע להצביע על סיבה ספציפית לבחירתו של הר הבית.
ישנה סברה, שגרנו של ארונה היבוסי שימש מקום פולחן, או שאבן השתייה הייתה מקודשת על המקומיים, מסורת שעברה לעם ישראל.
על פי המקרא, בהר המוריה שעליו נבנה בית המקדש, עקד אברהם את יצחק בנו בבואו להקריבו על המזבח שבנה שם על פי הצו האלוהי שקיבל.
מאורע זה היה הרקע לקביעת הר המוריה כמקום הקרבת הקרבנות לפני האלוהים, היינו מקום בית המקדש.
ישנה השערה נוספת שהר הבית נבחר מפני סמיכותו לעיר דוד, שכן הקמת מרכזי פולחן בנקודות גבוהות הייתה עניין רגיל בעת העתיקה.
אמנם, הר הזיתים והגבעה הנקראת מאז ימי הביניים הר ציון (בניגוד להר ציון המקראי שהוא הר המוריה), נישאים מעל הר המוריה, אך המעבר אליהם כרוך בחציית נחל קדרון מחד, והגיא המרכזי מאידך.
יש לזכור שקרקע העמק הייתה נמוכה בכשנים-עשר מטרים מגובהה כיום.
המעבר להר המוריה, לעומת זאת, לא הצריך חציית נחל, אלא אוכף, עליה שנעשתה קלה אף יותר עם בניית המילוא על ידי שלמה המלך.
הסבר זה לא נותן תשובה לשאלת חשיבותה של ירושלים ומדוע נבחרה דווקא היא להיות בירת הממלכה.
המסורת היהודית גורסת כי מקומו של המקדש בירושלים אמנם לא הוזכר מפורשות בתורה, אך כבר היה קבוע מקדמת דנא.
בתלמוד הבבלי מובא הסברו של רבא מה היו התלבטויותיהם של דוד ושמואל, בבואם למצוא את המיקום הראוי לבנות בו את בית המקדש.
רבא, אינו טוען כי שמע במסורת איש מפי איש שכך אכן היה, אך ניתן לראות כאן את גישתו - מיקום הבית היה צריך להיחשף על ידי דרישת פסוקי התורה וספר יהושע.
לעומת זאת, בעת דיונה של הגמרא בבעיות שעמדו בפני בוני בית המקדש השני, לא הזדקקו לאמצעים דרשניים אלה, אלא לכלים שונים בתכלית - לגבי צורת הבית הכללית, מניחה הגמרא בפשטות כי ניתן היה לזהות את צורתו מתוך המצאי בשטח - מעין דוגמה עתיקה לניתוח ארכאולוגי, לאחר איתור יסודות החומות.
לדברי ר' שמואל בר נחמני גם לצורך זיהוי מקום המזבח, נעזרו העולים בממצא דומה: "מכל הבית כולו הריחו ריח קטרת, משם הריחו ריח איברים".
אמוראים אחרים טענו שבזיהוי מקום המזבח, הסתייעו העולים בדברי נבואה או בגילויים שמימיים אחרים.
את מזבח הנחושת לקח נבוזראדן לבבל ולא נשאר סימן במקומו.
אבל המזבח שבנה זרובבל נגנזו אבניו בתקופה הסלאוקית בלשכת בית המוקד, וחודש שוב בימי הורדוס, ולכן סביר להניח שיהיה קל לאתר את יסודותיו.
בבוא החוקרים לקבוע את מיקום המקדש, עליהם להתייחס לשלוש סוגיות:
הממצאים על מתחם הר הבית כיום.
עדויותיהם של היסטוריונים ותיירים לגבי מצבו הקודם של הר הבית.
מצבו של הר הבית בעת היות המקדש בנוי על גביו.
מתחם הר הבית הוא מתחם עצום שארבעת קירותיו, באורך של 275, 466, 310 ו-488 מטרים, מקיפים שטח גדול בהרבה מהמתחם ששטחו 500 אמה רבועות המתואר במסכת מידות ואף מהסטדיון המרובע שמתואר על ידי יוסף בן מתתיהו.
רחבת הר הבית כיום היא טרפז, הנראה במבט ראשון כמלבני, אך למעשה צלעותיו אינן מקבילות ואינן שוות ואף אינן תמיד מורכבות מקווים ישרים.
הן אינן מכוונות באופן מוחלט לאף אחת מרוחות השמיים.
ארכו של הכותל המערבי הוא כ-488 מטר.
בחלקו הדרומי, הוא נוטה מהצפון האמיתי בכ-10.3 מעלות לכיוון מערב.
בחלקו הצפוני, הנטייה מגיעה לכ-10.6 מעלות.
ארכו של הכותל המזרחי כ-465 מטר.
הכותל פונה בממוצע כ-6 מעלות מערבה לצפון האמיתי.
ארכו של הכותל הצפוני כ-317 מטר, ניצב בזווית של קרוב ל-90 מעלות לכותל המזרחי.
ארכו של הכותל הדרומי הוא כ-275 מטר, ניצב בזווית של קרוב ל-90 מעלות לכותל המערבי.
שטחו הכולל של מתחם הר הבית (כולל עובי הכתלים) כיום הוא כ-141,000 מטר רבוע.
חלקים מהכתלים נהרסו, נבנו, הורחבו ושופצו במהלך הדורות.
בעוד שעל רבים משינויים אלו ניתן ללמוד רק מתוך מקורות היסטוריים, ישנם מספר מאפיינים המאפשרים להבחין בשינויים על פני השטח.
המאפיין העיקרי, והבולט ביותר, הוא הימצאותן של אבנים בעלות סיתות הרודיאני.
סיתות זה, המתאפיין באבנים חלקות בעלות שוליים שקועות, ניתן להבחנה בעיקר בכותל המערבי, ובחלקיו התחתונים של הכותל הדרומי.
בכותל המזרחי קיימים שינויים רבים באופי הסיתות, ובחלקים ניכרים שלו הוא גס ובולט בהרבה, עובדה המביאה להנחה כי מדובר בקטעים קדומים יותר.
הר הבית בתקופת בתי המקדש
נתונים רבים ומפורטים ניתנו לגבי מבנה בית המקדש, על יד יוסף בן מתתיהו, על ידי חז"ל במסכת מידות ובשאר ספרות חז"ל, וכן על ידי תיאורים שונים בספרי התנ"ך.
אם כי מחלוקות רבות קיימות לגבי פרטי המבנה, בין על ידי חז"ל עצמם ובין על ידי פרשניהם, הרי שקווי המתאר הכלליים מוסכמים לרוב:
הר הבית הוא מתחם ריבועי, בעל צלעות בנות 500 אמה (מידת אורך).
מרבית השטח הפנוי בהר הוא בדרום החיל, שני לו מן המזרח, שלישי לו מן הצפון, ומיעוטו מן המערב.
להר הבית היו חמישה שערים: זוג שערי חולדה בדרום, שער שושן במזרח, שער טדי בצפון ושער קיפונוס במערב.
בתוך מתחם ההר היה מתחם מוגבה ומוקף סורג שכונה "חיל".
מטרתו לכאורה היא לפלס את גובה ההר.
מעל מתחם זה התנשא המקדש, שאורכו הכולל, עם חצרותיו, היה 322 אמות, ורוחבו 135 אמות.
מתחם המקדש נחלק לשלושה מתחמים עיקריים:
"עזרת נשים" - חצר לא מקורה בחזיתו המזרחית של המקדש, שגדלה 135 אמות על 135 אמות.
"העזרה" - החצר הגדולה סביב המקדש, שנחלקה ל"עזרת ישראל" (בחזיתה המזרחית), ו"עזרת כהנים" בה נעשתה עבודת המקדש.
ההיכל נחלק בתוכו לכמה מחלקות.
החשובות הן "האולם", "ההיכל", ו"הדביר" (קדש הקדשים).
הר הבית בתיאורו של יוסף בן מתתיהו
יוסף בן מתתיהו מרחיב את היריעה בנוגע לתיאור בית המקדש והר הבית בכמה מקומות - חלקם כרקע לתיאור הלוחמה והחורבן שהתנהלו בם ובסביבתם כחלק מהמרד הגדול, וחלקם בתור תיאור היסטורי של הבניין החשוב ביותר בתולדות היהודים.
בתיאורו של יוסף ישנה התייחסות לפרטים, ודבר זה חשוב בעיקר בתיאור המבנים החיצוניים של הר הבית, עניין בו חז"ל עסקו באופן מצומצם ביותר.
עם זאת, יוסף, למרות היכרותו עם הבית, והעובדה שהוא אף כנראה שימש בו בעצמו ככהן, אינו נבדל משאר ההיסטוריונים בני תקופתו, ואינו מדייק במספרים.
תיאורו הוא כללי ומלא התפעלות.
ניתן להוסיף לכך את העובדה שהתיאור נכתב לקהל רומאי, אחרי חורבן הבית.
כך שלא היה צריך לחשוש להשגות על פרטים שגויים שאולי חדרו לכתביו.