Đối với chữ viết tay của con người, nhận dạng chữ khá phức tạp do tính quá
đa dạng, không đồng nhất, có tính tự nhiên của con ngườị
Một số phương thức lập trình truyền thống đã ánh xạ ảnh ký tự vào trong ma trận, phân tích ảnh hoặc vector dữ liệu, kiểm tra đưa ra quyết định phù hợp của kết quả. Trong lập trình truyền thống, việc thực thi này cần viết mã nguồn vô tận cho mỗi kiểu đầu vào khác nhaụ Lý thuyết này không hiện thực.
Dữ liệu Tiền xử lý Trích trọn đặc trưng Nhận dạng Hậu xử lý Kết quả
Phỏng sinh học và đặc biệt là phỏng nơron thần kinh là mong ước từ lâu của nhân loạị Chính những khám phá của khoa học về bộ não con người, về nơron thần kinh đó thúc đẩy các nhà tin học nghiên cứu xây dựng những hệ thống mô phỏng hoạt động bộ não của con ngườị Mặc dù được nghiên cứu cách đây khá lâu nhưng những năm gần đây việc nghiên cứu nơron và mạng nơron mới có những thành công nhất định. Phương pháp nhận dạng dùng mạng nơron mang nhiều triển vọng và hứa hẹn sẽ giải quyết được những vấn đề mà các phương pháp truyền thống còn mắc phải, cho phép các chương trình nhận dạng tiến gần đến khả năng nhận dạng của con người thông qua cơ chế học.
Sử dụng mạng nơron nhân tạo với những bước làm việc đúng quy tắc, từ việc cập nhật lại các trọng số liên kết giữa các nút mạng. Mạng có ưu điểm là có thể
nhận dữ liệu từ những phân tích sinh động của các ảnh đầu vào và việc huấn luyện cho các ký tự đầu ra cho mẫụ Nói cách khác là mạng có khả năng thích nghi với môi trường dữ liệu đầu vào sinh động.