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1)  handwritten numerals
手写数字
1.
An algorithm of cursive handwritten numerals segmentation based on multi mould is proposed.
提出了一种基于模具的手写数字串切分算法 ,该算法通过总结手写数字串中字符之间的连接特点 ,归纳出一套合理的切分曲线类型 ,并根据这些曲线类型设计出多种切分模具 ,从而将字符的切分过程变为各种模具的试用和优选过程 。
2.
A knowledge-based recognition system of unconstrained handwritten numerals is proposed.
研究一种基于知识的无约束手写数字识别系统。
2)  handwritten numeral
手写数字
1.
This paper mainly discusses the application in the handwritten numeral pattern-recognition of artificial neural network.
本文讨论了人工神经网络在手写数字识别中的应用,针对手写体数字的结构特点,采用改进的BP学习算法进行识别。
3)  handwritten digit
手写数字
1.
At the same time, the exist difficult in handwritten digit recognition are pointed, and the possibility of solving the problems using NN technique is proved.
介绍了光学字符识别的几种方法以及神经网络的特点 ,神经网络技术能够解决传统OCR方法所不能解决的问题 ,同时指出了手写数字识别存在的困难 ,论证了利用神经网络技术解决这种困难的可能性。
2.
Results of testing the same sample set show that a good correctness rate of handwritten digit recognition is obtained by integration models.
研究手写数字多种智能识别方法的逻辑组合和加权统计综合模型。
4)  numeric handprinting
数字手写
5)  handwritten numeral
手写体数字
1.
To counter the complexity and limitation of traditional digital recognition methods,a kind of handwritten numeral recognition method based on BP neural network is proposed.
手写体数字识别是多年来的研究热点,也是字符识别中的一个特别问题。
2.
In this paper, many preprocessing ways of handwritten numeral are used.
采用了一种全新的计算拐点特征的方法,即:最小二乘拟合一次多项式算法计算手写体数字的左右拐点。
6)  handwritten digit
手写体数字
1.
Artificial Neural Network model for handwritten digit recognition based on template matching;
基于模版对比的手写体数字识别神经网络模型
2.
Handwritten Digit Recognition Method Based on Combination Features;
基于组合特征的手写体数字识别方法
3.
This paper presents the theory to recognize handwritten digits by the BP neural network,and an improved algorithm to accelerate the running speed of the network based on the analysis of the traditional BP algorithm s running speed.
本文介绍了利用BP神经网络来识别手写体数字的原理,分析了传统BP算法收敛速度较慢的原因,提出了一种提高网络收敛速度的改进算法。
补充资料:手写输入
   

     手写输入指的是手机通过内置的触控笔在手机屏幕上手写,手机通过内部的识别系统把手写的各种字体转换为手机可识别的标准字体显示在手机屏幕上,这样就大大的提高了输入的速度。目前具有手写输入的手机大部分出现在高端手机上。

说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条