手写识别算法

1. C#手写识别

算法就是。。。。计算的方法
简单点说就是程序运行的思路

识别是可以的。。不过不是你一个人做得出来的
首先要识别的数据库
其次要有好的模糊匹配算法
原理说起来简单，但是要做的识别率高，识别速度快不是那么容易的

2. 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

3. 如何写一个简单的手写识别算法

对于这个问题

我原来看过一个算法，她说觉得gesture recognizer 是比较好的解法。
他也有一个类似的算法，借鉴了原始手写ocr的思路来实现的。

不过ocr问题的重点是怎么选择特征，比如知名的uci 数据集就有以下这些特征量:

4. 手写输入的两种技术

jHWR手写识别系统以先进的大容量字典技术为基础，是一种能够在任何时间、任何地点，向任何人实时、准确的提供手写识别服务的高效便捷手段，非常符合信息时代动态更新和个性化查询的需求。 1.中文识别范围
2. 多个识别字典可供选择
3. 多语种识别
4. 更高的识别效果
5. 出色的识别引擎性能
6. 完善的识别功能库
7. 多样化的输出结果 （一）eJHWR技术，运用句法结构自学习算法和基于特征统计算法的多核心融和技术。具有如下特点：
1.识别率高。
2.识别速度快。
3.无笔顺限制。
4.数据字典大小可缩扩。
（二）eJHWR支持环境
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可以带来如下主要功能：
1.文本输入— 取代键盘输入的频繁按键，文字符号夹杂时免去频繁的输入方式切换，遇到不确定读音的文字也可照常书写。
2.快速定位— 用手写笔担当鼠标，快速定位，比键盘操作自如得多。
3.快速查询— 当菜单层级太深或者不知道该查询信息的准确分类时，调用手写输入，免除频繁而茫然的键盘操作实现快速查询。

5. 几种手写体汉字特征提取方法的比较研究

近年来,随着信息技术的高速发展,人们对资源的共享和信息传播提出了更高的要求,大量的中文信息都需要在计算机上进行处理。目前,计算机上的中文信息处理系统,可以让人轻松愉快地对输入的中文信息进行处理。然而汉字录入的困难制约着系统的效率,己经成为一个有待解决的“瓶颈”问题。汉字识别的研究与开发,无疑将满足人们对高速自动输入汉字的强烈要求,它在办公自动化、印刷业、信息传播等方面都有着广泛的应用前景。汉字识别是一门多学科综合的研究课题,尤其是手写体汉字的识别,一直是模式识别的热点和难点。它不仅与人工智能的研究有关,而且与数字信号处理、图像处理、信息论、计算机科学、几何学、统计学、语言学、生物学、模糊数学、决策论等都有着千丝万缕的联系。而手写体汉字的特征提取作为汉字识别的核心问题一直以来是人们关注的焦点。因而,手写体汉字特征提取算法的研究有着重要的理论意义。从数学上讲,特征提取相当于通过映射(或变换)的方法把一个处于高维空间的模式用低维空间来表示。

6. 关于手写体文字识别的算法

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