⑴ C#窗体手写输入识别汉字
手写识别的算法是可能跟一般人想的不一样,它不是基于图像的OCR技术,是基于笔画顺序的,把你书写的笔画的角度方向等信息生成一组序列,再与数据库中存储的每个字的序列进行比对,大致是这样,如果从头做起,非常的麻烦,切要做大量的实验,微软提供了现成的手写识别开发包,直接调用就好
⑵ 手写输入识别是利用什么原理
主要用的是模式识别技术...
1)采样
2)去杂音(平滑处理, 杂音处理等等)
3)匹配
目前很多系统采用的是矢量算法...
⑶ 比较流行,简单的手写汉字识别算法，最好是c#实现的，要么讲几个算法也好~
可以考虑图型相似度算法,写出来的汉字是在一个框里面的,把这个框里的内容做为图片,然后和标准的汉字图片对比,相似度大于一定值就认为相似,然后输出这些字
⑷ 关于手写体文字识别的算法
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⑸ 手写数字识别的神经网络算法有哪些
看数字图片而定。如果图片较小并且质量还不错，那么通过2层的神经网络就能胜任。
对于MNIst数据集（28*28的手写数字），2层神经网络准确率可达99%，svm也有98%以上。
以上实现非常简单，matlab已经有现成工具箱。
卷积神经网络通常用于更加复杂的场合，闭合是被图像内容等。在MNIST数据集上cnn可达99.7%准确率，但是实现起来较为复杂，需要通过开源框架caffe，keras等进行编程。
如果对准确率要求没有达到小数点后两位的程度，用简单的svm，神经网络，softmax等调调参数就行了。
⑹ 如何写一个简单的手写识别算法
移动设备多用手势进行输入，用户通过手指在屏幕上画出一个特定符号，计算机识别出来后给予响应的反应，要比让用户点击繁琐的按钮为直接和有趣，而如果为每种手势编写一段识别代码的话是件得不偿失的事情。如何设计一种通用的手势识别算法来完成上面的事情呢？
我们可以模仿笔记识别方法，实现一个简单的笔画识别模块，流程如下：
第一步：手势归一化
手指按下时开始记录轨迹点，每划过一个新的点就记录到手势描述数组guesture中，直到手指离开屏幕。
2. 将gesture数组里每个点的x,y坐标最大值与最小值求出中上下左右的边缘，求出该手势路径点的覆盖面积。
3. 手势坐标归一化：以手势中心点为原点，将gesture里顶点归一化到-1<=x<=1, -1<=y<=1空间中。
4. 数组长度归一化：将手势路径按照长度均匀划分成32段，用共32个新顶点替换guestue里的老顶点。
第二步：手势相似度
1. 手势点乘：g1 * g2 = g1.x1*g2.x1 + g1.y1*g2.y1 + … + g1.x32*g2.x32 + g1.y32*g2.y32
2. 手势相似：相似度(g1, g2)=g1*g2/sqrt(g1*g1 + g2*g2)
由此我们可以根据两个手势的相似度算成一个分数score。用户输入了一个手势g，我们回合手势样本中的所有样本g1-gn打一次相似度分数，然后求出相似度最大的那个样本gm并且该分数大于某个特定阀值（比如0.8），即可以判断用户输入g相似于手势样本 gm !