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手写识别系统研究
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2018-04-10
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近年来人工智能与模式识别技术飞速发展，成为当前的热门技术。手写字符的识别是模式识别领域的重要分支。国内外对手写输入文字的识别技术历经了多年的研究并取得了很好的应用性成果。手写输入字符由于输入时的随意与笔I田-的不规则，使得同一字符的输入有着多样性，给识别增添J-难度。经过多年的研究，针对手写字符的识别提出了多种解决方案，每种方法采用不同的数学模型进行手写字符的特征提取，常用的模式识别方法大致有两类：第一类通过现成的模板、矩阵、集成特征直接比照识别，第二类通过字符的关键节点、端点或者粗糙处等结构特征直接识别。大致的方法包括模板匹配、统计决策与句法构造等方法。简单容易的事情。本文基于机器学习的思想进行手写字符的识别，力求把人工智能的新技术应用到手写字符识别领域进行宁符的预处理和特征提取，最终达到提高识别精度与准确率的目的。本文选取的机器学习算法是k-邻近算法，基于该算法设计了手写识别系统。系统包括学习与识别两大模块，采用Python语言编写完成。
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