handwriting-recognition

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    연결되지 않은 글자로 tesseract를 훈련 시키려고했는데 잘 작동합니다. 하지만 연결된 글자로 필체를 인식 할 수 있는지 궁금합니다. 나는 오픈 소스 방식에 더 많이 개입되어있다. 아무쪼록 감사드립니다.

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    사용자가 캔버스에 로그인하여 로그인 할 수있는 안드로이드 응용 프로그램을 만들려고합니다. 신뢰할 수있는 방식으로이 기능을 구현하는 데 도움이되는 알고리즘을 찾을 수 없으며 많은 논문을 읽습니다. 및 푸리에 변환 방법과 같은 서명 인식에 관한 방법이지만 모든 서류는 매우 어려운 안드로이드 SDK를 사용하여 구현하는 매우 복잡한 수학적 연산을 필요로합니다. 그

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    문제는 전통적인 필기 인식과는 조금 다릅니다. 나는 다음과 같은 수천 개의 데이터 세트를 가지고있다. 그려진 문자 하나에 대해 필자는 펜을 눌렀을 때 좌표가 여러 개 연속적으로 나타납니다. 그래서 이것은 순차적 (일시적인) 문제입니다. 필자는이 데이터를 기반으로 손으로 쓴 문자를 분류하고 학습을 위해 HMM을 구현하고 싶습니다. 그러나 이것이 올바른 접근

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    안드로이드를 확인하는 방법이 있는지 궁금합니다. 두 개의 그림이 같은지 아닌지 똑같은지 확인할 수 있습니다. 나는 어린 아이들을 시험하고 싶다. 그들이 'A'편지를 그리고 그것이 맞는지 확인하고 싶다고합시다. 그래서 저는 아이의 추첨이 모델인지 여부를 확인할 수 있다고 생각합니다. 문자 'A'에 대한 정확한 묘화. 그럼 구현할 방법이 있습니까?

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    오프라인 필기 인식 프로그램의 일부로, 나는 약 100 명의 숫자 0에서 9로 작성된 수작업으로 작성된 큰 숫자 집합이 있습니다. 이미지, 좀 더 표준 형식으로 그들을 얻기 위해 약간의 사전 처리를하고 싶습니다. 모든 이미지는 현재 1과 0으로 구성된 64x64 눈금입니다 (흰색은 0, 흰색은 1). 그러나 필기 스타일의 차이로 인해 일부 숫자는 다른 숫자

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    필기 인식 솔루션을 찾고 있습니다. 플래시 응용 프로그램 인 here을 찾았습니다. 어떻게 작동하는지 원리는 무엇입니까? 문자를 찾기 위해 db에 대한 쿼리를 작성합니까?