Automatisierte Handschriftenerkennung fokussierte in der Vergangenheit vorwiegend auf Training und Erkennung einzelner Handschriften, die individuell trainiert wurden. Typischerweise finden sich in den Geisteswissenschaften jedoch Datensätze, die von mehreren Händen und häufig auch über längere Zeiträume verschriftlicht wurden. Aussagen zu Erkennalgorithmen müssen entsprechende Voraussetzungen ernst nehmen und nicht nur die Fähigkeit nachweisen, einzelne Hände mit hoher Qualität zu erkennen, sondern auch mit ähnlichen jedoch nicht identischen Handschriften umzugehen.