Il riconoscimento manoscrittura di Android è un sogno?

Gli ingegneri e i programmatori provano da decenni a insegnare ai computer e agli altri dispositivi elettronici a riconoscere i testi manoscritti. Solo negli ultimissimi anni, le aziende software più grandi al mondo hanno fatto significativi passi in avanti insegnando a smartphone e tablet come riconoscere adeguatamente la manoscrittura e tradurla in testo digitabile sullo schermo.

Questo agosto, Samsung ha lanciato il suo tablet Galaxy Note 10.1. Il costruttore ha citato il sistema di riconoscimento S Pen, creato in partnership con Wacom, come uno dei vantaggi chiave rispetto alla concorrenza. Una funzione simile esiste anche nel dispositivo Galaxy Note II, che Samsung ha recentemente presentato al Berlin Consumer Electronics Show IFA. La funzione di riconoscimento manoscrittura, inclusa nel dispositivo, semplifica il lavoro di digitazione come con il sistema S Pen elettronico. Nei dispositivi più recenti, la S Pen consente la trasmissione fino a 1.024 gradi di clic sullo schermo, garantendo essenzialmente la stessa precisione di riconoscimento su schermo della scrittura con carta e penna. Il Galaxy Note supporta anche le funzioni Shape Match e Formula Match, consentendo di tracciare o registrare grafici, figure, tabelle e formule matematiche utilizzando la funzione di riconoscimento e successiva conversione in testo o formato grafico del sistema S Pen.

Ma perché, in 20 anni di tecnologia mobile, l’innovativa funzione di riconoscimento manoscrittura è stata introdotta solo ora?  La risposta è, non è vero.

I primi tentativi di insegnare ai computer come comprendere il testo scritto iniziarono in Unione Sovietica negli anni sessanta, quando non si parlava ancora di computer e smartphone. A quei tempi, l’industria aerospaziale si stava occupando dello sviluppo del riconoscimento manoscrittura, spiega il capo della divisione mobile di Paragon Software, Alexander Zudin, come un modo per evitare l’invio di matite e carta nello spazio, consentendo così di abbatterne i costi. Ogni grammo extra inviato nello spazio comportava elevati costi aggiuntivi. A quei tempi, l’uso commerciale del riconoscimento manoscrittura non è stato identificato, ma a metà degli anni novanta, con l’arrivo dei primi computer portatili noti come PDA, i costruttori di vari dispositivi cominciarono a dimostrare un vivo interesse.

Alcune forme di riconoscimento manoscrittura furono installate su tutti i primi dispositivi Palm, Apple (che era entrato nel mercato con uno dei primi prototipi di smartphone moderno, Newton) e PDA che funzionavano con la prima versione di Windows Mobile. Il fatto interessante è che le applicazioni di manoscrittura non diventarono le “app killer” che i programmatori si aspettavano, semplicemente perché il loro sviluppo non soddisfece le aspettative dei consumatori.  In pratica, non funzionavano bene.

“Insegnare ai PDA tutte le lettere e i numeri scritti era troppo complicato,” afferma Zudin, “e la precisione di riconoscimento era troppo bassa.”

Il salto qualitativo nel mercato del riconoscimento manoscrittura avvenne non prima di 20 anni dopo, a causa della massiccia proliferazione di tablet e smartphone. L’inserimento manuale di informazioni era uno sviluppo naturale del nuovo mondo della tecnologia mobile, con sempre più opportunità per il riconoscimento manoscrittura sui touch screen sensibili, sempre a portata di mano in borse, tasche e portadocumenti.

Paragon Software ha iniziato a sviluppare il proprio software di riconoscimento manoscrittura PenReader nel 1997, dichiara Zudin, per i primi dispositivi PDA. Negli anni successivi, operazioni specializzate, come la correzione ortografica dei risultati di riconoscimento e il supporto di oltre 30 lingue mondiali, sono state aggiunte al motore PenReader, aumentando la complessità, l’esposizione e l’affidabilità della relativa identificazione manoscrittura.  Una versione completa di PenReader con riconoscimento del testo corsivo è stata lanciata nel in 2007.  Differentemente dagli altri metodi di inserimento, PenReader regola lo stile di manoscrittura naturale dell’utente invece di richiederne la modifica o l’utilizzo di simboli complessi come quelli utilizzati nei primi software di riconoscimento manoscrittura.

Grazie alla maggiore precisione della tecnologia, il riconoscimento manoscrittura ha guadagnato ancora di più.  Tutti i dispositivi e le piattaforme più popolari sono dotati di servizi di riconoscimento manoscrittura, specialmente come applicazioni mobili.  In App Store, è possibile trovare diversi programmi che consentono di tracciare informazioni grafiche sullo schermo e di salvarle come immagini – e alcuni di essi sono anche in grado di riconoscere la manoscrittura e sono dotati della famosa app di annotazione Evernote, che non solo supporta le note di testo manoscritto ma anche l’audio, la conversione da parlato a testo e la funzionalità di digitalizzazione documenti con capacità di archiviazione cloud. Il tablet iPad, per dimensione è forma, si presta naturalmente alla scrittura manuale ma la penna speciale costa circa $80.

Le app di manoscrittura non esistono per iOS. In Google Play sono disponibili diverse applicazioni basate sulla tecnologia di riconoscimento manoscrittura. Handwriting Dato e Handwrite Note Free, ad esempio, sono studiate per archiviare e catalogare note manoscritte. Le applicazioni più “avanzate”, come MyScript Calculator, sono progettate per scrivere manualmente calcoli matematici complessi.

Si prevede che una nuova funzione di riconoscimento manoscrittura sia supportata anche nel più recente Microsoft Windows 8. La funzione di riconoscimento manoscrittura era anche disponibile per gli utenti Windows 7, ma consentita solo con penne elettroniche costose e limitata esclusivamente a pochi tablet Windows 7. Microsoft ha fatto notevoli passi avanti con Windows 8, in base a uno dei beta tester del sistema, rendendo la scrittura sullo schermo semplice quasi come la scrittura con carta e penna.

Non solo i produttori di gadget e i relativi sviluppatori software hanno mostrato interesse nella tecnologia di riconoscimento manoscrittura, ma anche altri protagonisti del settore. La casa automobilistica tedesca Audi ha dotato i modelli A8 e A6 2011 di computer di bordo che supportano funzioni di manoscrittura che consentono l’inserimento di informazioni nell’Interfaccia multimediale, tra cui il sistema di navigazione e il lettore multimediale della vettura. La logica di Audi era quella di consentire agli utenti di inserire facilmente e manualmente le informazioni invece di premere i pulsanti.

Paragon Software ha notato questo aumentato interesse da parte dei costruttori nella pre-integrazione del riconoscimento manoscrittura nei dispositivi computerizzati personali e nell’elettronica di tutti i tipi.  PenReader, utilizzato al posto della tastiera predefinita in qualsiasi applicazione, può essere facilmente configurato per integrarsi completamente con qualsiasi sistema operativo; questo è il motivo per cui l’azienda ha lanciato di recente PenReader API come parte di un kit di sviluppo software, rivolto specificatamente ai produttori di dispositivi.  Zudin afferma che il successo della versione per consumatori ha suscitato l’interesse di diversi produttori di elettronica, impensabile 15 anni fa, quando l’azienda ha cominciato a progettare la tecnologia di riconoscimento manoscrittura.

Google, riconoscendo anche il fascino di metodi di inserimento alternativo, ha lanciato a luglio la sua funzione Google Handwrite per facilitare la ricerca manoscritta di siti Web in Google su smartphone e tablet touchscreen. Disponibile in 27 lingue per gli smartphone iOS5 e versioni successive e Android 2.3 e versioni successive (4.0 e versioni successive sui tablet), Google Handwrite sembra essere il nemico naturale delle app con inserimento tramite tastiera come Swype, Swiftkey o PenReader e anche del proprio metodo di riconoscimento vocale Google Voice Search.

 

Non proprio veloce.  Letteralmente.

Molti pensano che la scrittura manuale di caratteri inglesi sia più scomoda della digitazione.  Il percorso di adattamento sembra soddisfare la capacità di inserimento rapido delle informazioni, sia tramite digitazione con le dita sia tramite riconoscimento vocale. I progressi in queste aree sono stati notevoli, con un aumento significativo della richiesta di metodi di inserimento alternativi integrati. Tuttavia, qualunque sia la motivazione, il riconoscimento manoscrittura continua a rimanere una tecnologia di nicchia.

La gamma di applicazioni di riferimento valide e di qualità di Paragon Software Group arricchiscono l’apprendimento mobile degli utenti di 30 lingue complete con più di 350 dizionari elettronici, enciclopedie e frasari sviluppati in collaborazione con le più importanti case editrici al mondo come Duden, Berlitz, Langenscheidt, Merriam-Webster, Oxford, PONS, Le Robert, VOX e altre ancora.  Per informazioni aggiornate sugli eventi di Paragon Software Group, incluse le novità e le informazioni sui nuovi prodotti, connettersi con la divisione mobile su Facebook o Twitter @Paragon_Mobile.

 

Katia Shabanova è direttore delle pubbliche relazioni presso Paragon Software Group dove gestisce gli eventi editoriali delle divisioni mobility e disk utility. La Dottoressa Shabanova ha studiato linguistica presso la Moscow State Linguistic University e la University of Texas ad Austin, filologia inglese e tedesca presso la Santa Clara University ed ha conseguito un master in Filologia inglese e tedesca presso la Georg-August University di Göttingen, Germania.  È possibile contattarla su katia.shabanova@paragon-software.com o collegarsi con lei su LinkedIn http://tinyurl.com/8nxzeou

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