El análisis automático de la escritura manuscrita es un reto muy importante. Hay que superar muchas dificultades (por ejemplo, diferentes estilos de escritura, alfabetos, idiomas, etc.) para abordar diversos problemas (reconocimiento de textos, verificación de firmas, identificación de escritores, localización de palabras, etc.). Este artículo revisa la creciente literatura sobre el análisis de documentos manuscritos offlie en los últimos treinta años. Utilizando técnicas bibliométricas se examina una muestra de 5389 artículos. Este trabajo identifica (i) los artículos más influyentes en el área, (ii) los autores más productivos y sus redes de colaboración, (iii) los países e instituciones que han liderado la investigación sobre el tema, (iv) las revistas y conferencias que han publicado más artículos, y (v) los temas de investigación más relevantes (y sus tareas y metodologías relacionadas) y su evolución a lo largo de los años. Publicado en Pattern Recognition .

GAVAB es un grupo multidisciplinar formado por profesores de la Universidad Rey Juan Carlos que recoge diferentes líneas de investigación encuadradas en el área de conocimiento de las Ciencias de la Computación y de la Inteligencia Artificial.