手写识别中的数据增强涉及修改现有训练数据以创建模仿现实世界手写差异的变体。这有助于模型更好地泛化到未见过的样式、失真或噪声。常用技术包括几何变换（旋转、缩放、倾斜）、噪声注入和样式变化。例如，将手写数字旋转 ±10 度可以模拟人们书写时可能倾斜纸张的情况。同样，添加轻微模糊或椒盐噪声可以模拟低质量扫描或墨迹污迹造成的缺陷。这些变换无需手动收集新样本即可扩大数据集的多样性。
高级方法侧重于模拟自然的手写变体。弹性形变（通过局部移动像素扭曲字符）模仿了徒手书写中的不规则曲线。另一种方法是使用形态学操作（例如膨胀或腐蚀）改变笔画粗细，以模拟不同的书写压力。对于文本级增强，合成手写生成器（如 GANs (生成对抗网络)）可以创建风格各异的全新样本。像 TensorFlow 的 tf.image 或 OpenCV 这样的工具简化了这些技术的实现——例如，以编程方式应用随机仿射变换或调整对比度。这些方法确保模型学习不变特征，例如无论“7”是用直线还是曲线笔画书写都能识别。
开发者必须平衡增强，避免生成不切实际的数据。过度旋转可能将字符翻转到不合理的朝向，而极端失真可能破坏字母结构。一个实用的工作流程包括定义参数范围（例如，将旋转限制在 ±15 度）并使用像 Albumentations 这样的库在训练期间应用随机增强。对于多语言手写，增强可能包括混合从右到左和从左到右的文本，或模拟连接的连笔草书。通过目视检查增强后的样本，可以确保它们保持可读性。将增强流水线与 PyTorch 或 Keras 等框架集成（例如，使用 ImageDataGenerator）可以简化流程。通过系统地引入受控的变体，模型对固有不可预测的手写文本变得更加鲁棒。