⑴ C#窗體手寫輸入識別漢字
手寫識別的演算法是可能跟一般人想的不一樣,它不是基於圖像的OCR技術,是基於筆畫順序的,把你書寫的筆畫的角度方向等信息生成一組序列,再與資料庫中存儲的每個字的序列進行比對,大致是這樣,如果從頭做起,非常的麻煩,切要做大量的實驗,微軟提供了現成的手寫識別開發包,直接調用就好
⑵ 手寫輸入識別是利用什麼原理
主要用的是模式識別技術...
1)采樣
2)去雜音(平滑處理, 雜音處理等等)
3)匹配
目前很多系統採用的是矢量演算法...
⑶ 比較流行,簡單的手寫漢字識別演算法，最好是c#實現的，要麼講幾個演算法也好~
可以考慮圖型相似度演算法,寫出來的漢字是在一個框裡面的,把這個框里的內容做為圖片,然後和標準的漢字圖片對比,相似度大於一定值就認為相似,然後輸出這些字
⑷ 關於手寫體文字識別的演算法
二發紅包熱敷包熱泵人
⑸ 手寫數字識別的神經網路演算法有哪些
看數字圖片而定。如果圖片較小並且質量還不錯，那麼通過2層的神經網路就能勝任。
對於MNIst數據集（28*28的手寫數字），2層神經網路准確率可達99%，svm也有98%以上。
以上實現非常簡單，matlab已經有現成工具箱。
卷積神經網路通常用於更加復雜的場合，閉合是被圖像內容等。在MNIST數據集上cnn可達99.7%准確率，但是實現起來較為復雜，需要通過開源框架caffe，keras等進行編程。
如果對准確率要求沒有達到小數點後兩位的程度，用簡單的svm，神經網路，softmax等調調參數就行了。
⑹ 如何寫一個簡單的手寫識別演算法
移動設備多用手勢進行輸入，用戶通過手指在屏幕上畫出一個特定符號，計算機識別出來後給予響應的反應，要比讓用戶點擊繁瑣的按鈕為直接和有趣，而如果為每種手勢編寫一段識別代碼的話是件得不償失的事情。如何設計一種通用的手勢識別演算法來完成上面的事情呢？
我們可以模仿筆記識別方法，實現一個簡單的筆畫識別模塊，流程如下：
第一步：手勢歸一化
手指按下時開始記錄軌跡點，每劃過一個新的點就記錄到手勢描述數組guesture中，直到手指離開屏幕。
2. 將gesture數組里每個點的x,y坐標最大值與最小值求出中上下左右的邊緣，求出該手勢路徑點的覆蓋面積。
3. 手勢坐標歸一化：以手勢中心點為原點，將gesture里頂點歸一化到-1<=x<=1, -1<=y<=1空間中。
4. 數組長度歸一化：將手勢路徑按照長度均勻劃分成32段，用共32個新頂點替換guestue里的老頂點。
第二步：手勢相似度
1. 手勢點乘：g1 * g2 = g1.x1*g2.x1 + g1.y1*g2.y1 + … + g1.x32*g2.x32 + g1.y32*g2.y32
2. 手勢相似：相似度(g1, g2)=g1*g2/sqrt(g1*g1 + g2*g2)
由此我們可以根據兩個手勢的相似度算成一個分數score。用戶輸入了一個手勢g，我們回合手勢樣本中的所有樣本g1-gn打一次相似度分數，然後求出相似度最大的那個樣本gm並且該分數大於某個特定閥值（比如0.8），即可以判斷用戶輸入g相似於手勢樣本 gm !