手写文字数据集是手写文本样本的集合，通常存储为图像并配有转录文本。这些数据集用于训练和评估机器学习模型，以执行诸如光学字符识别（OCR）或手写识别等任务。这些数据集包含来自不同个体的数千或数百万个手写文字样本，涵盖了手写风格、大小和清晰度的变化。例如，一个数据集可能包含手写笔记、表格或历史文档的扫描图像，以及将每张图像映射到其正确文本表示的文本文件。主要目标是提供一个标准化资源，用于开发能够泛化处理各种书写风格的算法。
创建手写文字数据集涉及几个步骤。首先，通过扫描物理文档、捕获数字笔输入（例如，来自平板电脑）或众包志愿者贡献等方法收集数据。预处理步骤通常包括裁剪单个文字、标准化图像大小和去除噪声（例如，污迹或背景伪影）。手动或通过半自动化工具添加注释，例如文字周围的边界框及其转录文本。例如，IAM Handwriting Database 包含超过 1,500 页扫描的英文文本，带有文字级注释，而 Bentham Papers 数据集则侧重于历史手稿。这些数据集通常将数据分割成训练集、验证集和测试集，以公平地评估模型性能。
开发者使用手写文字数据集来构建应用程序，例如自动化表格处理、签名验证或历史档案数字化。挑战包括处理书写风格的变化（例如，草书与印刷体）、字符重叠以及低分辨率扫描。例如，在 RIMES 数据集（法国邮政邮件）上训练的模型，可能会由于领域差异而难以处理手写医疗处方。TensorFlow 或 PyTorch 等工具利用这些数据集来训练卷积神经网络（CNN）或基于 Transformer 的模型。然而，仍然存在一些限制，例如非拉丁文字（例如阿拉伯文或天城文）数据集的稀缺性，或者处理高分辨率图像所需的巨大计算资源。MNIST（用于数字）或 EMNIST（扩展字母/数字）等开源数据集为实验提供了便捷的起点。