چندین الگوریتم برای تشخیص دست خط استفاده می شود، از جمله:
1-شبکه‌های عصبی: این الگوریتم‌ها از تکنیک‌های یادگیری ماشین برای آموزش یک مدل بر روی مجموعه داده‌های بزرگی از نمونه‌های دست‌نویس استفاده می‌کنند. این مدل یاد می گیرد که الگوها را در دست خط تشخیص دهد و سپس می تواند برای طبقه بندی نمونه های جدید دست خط استفاده شود.
2-مدل‌های پنهان مارکوف (HMM): این الگوریتم‌ها توالی ضربه‌ها را در یک نمونه دست خط به عنوان یک فرآیند احتمالی مدل‌سازی می‌کنند. آنها از مجموعه ای از حالت ها برای نشان دادن سبک های مختلف دست خط و مجموعه ای از مشاهدات برای نشان دادن سکته های مختلف استفاده می کنند. از HMM می توان برای تشخیص دست خط چاپی و خط شکسته استفاده کرد.
3-تاب خوردگی زمان پویا (DTW): این الگوریتم برای تراز کردن نمونه های دست خط با طول های متغیر استفاده می شود. شباهت بین دو نمونه دست خط را با اندازه گیری فاصله بین نقاط متناظر در نمونه ها محاسبه می کند.
4-ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM): این الگوریتم‌ها برای طبقه‌بندی نمونه‌های دست خط با یافتن بهترین مرزی که کلاس‌های مختلف دست‌نویس را از هم جدا می‌کند، استفاده می‌شوند. می توان از آنها برای تشخیص دست خط چاپی و شکسته استفاده کرد.
5-K-Nearest Neighbors (KNN): این الگوریتم نمونه های دست خط را با مقایسه آنها با مجموعه ای از نمونه های دست خط شناخته شده طبقه بندی می کند. الگوریتم k نزدیکترین نمونه شناخته شده به نمونه جدید را پیدا می کند و نمونه جدید را بر اساس کلاس اکثریت k نزدیکترین نمونه طبقه بندی می کند.
این الگوریتم ها بر اساس اصول مختلفی هستند و از تکنیک های مختلفی برای تشخیص دست خط استفاده می کنند. همه آنها با تجزیه و تحلیل الگوها و ویژگی های موجود در دست خط، مانند اشکال و اتصالات ضربه ها، و مقایسه آنها با نمونه های شناخته شده کار می کنند.
به طور کلی، تشخیص دست خط یک مشکل پیچیده است که به ترکیبی از تکنیک های مختلف مانند پردازش تصویر، تشخیص الگو و یادگیری ماشین نیاز دارد. انتخاب الگوریتم به کاربرد خاص و نوع دست خطی که باید تشخیص داده شود بستگی دارد.