自动手写文字识别是一种利用计算机技术对手写文字进行自动识别的过程。

这种技术结合了图像处理、模式识别、人工智能等领域的知识，旨在将手写文字转化为机器可读的文本格式。其核心是通过算法对手写文字的形状、结构、笔画等特征进行分析和比对，从而实现识别。

在实际应用中，自动手写文字识别技术具有广泛的用途。例如，它可以应用于手写笔记的转换和整理，将纸质笔记转化为电子文档，方便存储和检索。此外，它还可以应用于手写签名的识别，用于电子文档的验证和认证。在数字化教育领域，自动手写文字识别也可以辅助学生作业的批改和评估。

随着深度学习技术的发展，自动手写文字识别的性能和准确性得到了显著提升。基于深度学习的模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），能够从大量手写文字样本中学习并提取有效的特征，进一步提高识别的准确率。

需要注意的是，尽管自动手写文字识别技术已经取得了很大的进展，但在实际应用中仍然可能受到一些因素的影响，如手写文字的清晰度、书写风格的多样性等。因此，在使用自动手写文字识别技术时，可能需要结合具体应用场景进行适当的优化和调整，以获得更好的识别效果。