手写体OCR技术的原理是通过图像处理和模式识别算法，将手写文字图像转化为计算机可识别和处理的文本信息。其基本过程包括以下几个步骤：

图像预处理：首先，对手写文字图像进行预处理，以去除噪声、平滑图像、增强文字与背景的对比度。这一步骤有助于提高后续识别的准确性。

文字分割：接下来，将预处理后的图像中的文字区域进行分割，将每个字符或单词分离出来，供后续识别使用。

特征提取：对于每个分割出来的字符或单词，通过特定的算法提取其特征。这些特征可能包括形状、边缘、笔画方向等，用于描述字符的独特性质。

模式识别与分类：基于提取的特征，使用模式识别算法将手写字符与预先训练的字符集进行比对和分类。这通常涉及到使用深度学习模型、支持向量机、决策树等算法来进行分类和识别。

后处理与校正：在识别完成后，可能会进行一些后处理和校正操作，例如基于语言模型的上下文校正，以提高识别的准确性。

手写体OCR技术面临着一些挑战，如手写文字的多样性、书写质量的差异以及字符之间的连写和重叠等。因此，为了提高手写体OCR的性能，可能需要结合多种技术，包括深度学习、图像处理、自然语言处理等，以实现更准确和可靠的手写文字识别。