手寫輸入演算法

㈠ 如何寫一個簡單的手寫識別演算法

對於這個問題

我原來看過一個演算法，她說覺得gesture recognizer 是比較好的解法。
他也有一個類似的演算法，借鑒了原始手寫ocr的思路來實現的。

不過ocr問題的重點是怎麼選擇特徵，比如知名的uci 數據集就有以下這些特徵量:

㈡ 手寫輸入的兩種技術

jHWR手寫識別系統以先進的大容量字典技術為基礎，是一種能夠在任何時間、任何地點，向任何人實時、准確的提供手寫識別服務的高效便捷手段，非常符合信息時代動態更新和個性化查詢的需求。 1.中文識別范圍
2. 多個識別字典可供選擇
3. 多語種識別
4. 更高的識別效果
5. 出色的識別引擎性能
6. 完善的識別功能庫
7. 多樣化的輸出結果 （一）eJHWR技術，運用句法結構自學習演算法和基於特徵統計演算法的多核心融和技術。具有如下特點：
1.識別率高。
2.識別速度快。
3.無筆順限制。
4.數據字典大小可縮擴。
（二）eJHWR支持環境
OS： WinCE , Nucleus, Embedded Linux , Symbian, Palm Os, HOPEN, pSOS, UCOS等
CPU： DragonBall(Motorola 68000) EZ(16M) 和VZ(33M)，MIPS, SH3, SH4, ARM7, StrongARM, ARM9, Xscale等
（三）eJHWR可以帶來如下主要功能：
1.文本輸入— 取代鍵盤輸入的頻繁按鍵，文字元號夾雜時免去頻繁的輸入方式切換，遇到不確定讀音的文字也可照常書寫。
2.快速定位— 用手寫筆擔當滑鼠，快速定位，比鍵盤操作自如得多。
3.快速查詢— 當菜單層級太深或者不知道該查詢信息的准確分類時，調用手寫輸入，免除頻繁而茫然的鍵盤操作實現快速查詢。

㈢ 鐧懼害杈撳叆娉旳I閫犲瓧

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