Đối với chữ viết tay của con ngƣời, nhận dạng chữ khá phức tạp do tính quá đa dạng, không đồng nhất, có tính tự nhiên của con ngƣời.
Một số phƣơng thức lập trình truyền thống đã ánh xạ ảnh ký tự vào trong ma trận, phân tích ảnh hoặc vector dữ liệu, kiểm tra đƣa 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 nhau. Lý thuyết này không hiện thực.
Mô phỏng sinh học và đặc biệt là mô phỏng nơron thần kinh là mong ƣớc từ lâu của nhân loại. Chính những khám phá của khoa học về bộ não con ngƣời, 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 ngƣời. Mặc dù đƣợc nghiên cứu cách đây khá lâu nhƣng những năm gần đây việc nghiên cứu nơron và mạng nơron mới có những thành công nhất định. Phƣơng pháp nhận dạng dùng mạng nơron mang nhiều triển vọng và hứa hẹn sẽ giải quyết đƣợc những vấn đề mà các phƣơng pháp truyền thống còn mắc phải, cho phép các chƣơng trình nhận dạng tiến gần đến khả năng nhận dạng của con ngƣời thông qua cơ chế học.
Sử dụng mạng nơron nhân tạo với những bƣớc làm việc đúng quy tắc, từ việc cập nhật lại các trọng số liên kết giữa các nút mạng. Mạng có ƣu 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 mẫu. Nói cách khác là mạng có khả năng thích nghi với môi trƣờng dữ liệu đầu vào sinh động.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn