手寫演算法
① 為什麼手寫識別不準
手寫識別不準有兩種可能:
一，你的字跡潦草，筆畫的書寫順序有誤，會造成識別不準；
二，手機輸入法設置中，有關於手寫識別速度的選項，將識別速度調小一點。
② 手寫識別的發展歷程
上世紀八十年代，顧小鳳先生進入文字識別研究領域，在北大率領課題組開展離線手寫體漢字識別技術的研究，1990年成果通過當時機電部組織的鑒定，技術水平居國內領先地位。同年顧小鳳先生率領課題組開展聯機手寫體漢字識別技術的研究，此後承擔了863項目「聯機手寫漢字識別技術」的研究，並在後來的評測中獲得好成績。1995年，「聯機手寫漢字識別技術」研製成功並向市場推出了聯機手寫漢字識別產品--方正如意筆，該產品的部分技術在當時居國內領先水平。遺憾的是，聯機手寫識別技術的研究和方正如意筆這款產品由於種種原因，隨著顧小鳳先生的離休而未能繼續，這也成為顧小鳳先生始終留存心底的一個遺憾 。
也是緣於對手寫識別技術的深深眷顧，自2001年應邀成為捷通華聲手寫識別技術的首席科學家以來，顧小鳳先生為捷通華聲手寫識別技術的發展傾注大量心血，「捷通華聲靈雲手寫識別、OCR等圖像識別技術的發展無一不浸透了顧先生的心血。」
2004年至今，顧小鳳先生的弟子李健帶領捷通華聲技術團隊一直引領並促進中國手寫識別技術的發展與普及。如今，靈雲手寫識別技術應用於各行各業、服務億萬大眾，並成為「漢字英雄」等文化綜藝節目的關鍵技術的提供者，為弘揚中華文化、推動中國信息產業智能化做出了巨大的貢獻。
當人們拿著手中的智能手機，一筆一劃地完成書寫時，離不開像顧小鳳先生這樣的老一輩手寫識別技術奠基人的傾心付出，這何嘗不是中國傳統文化的一種傳承?或者，我們能否感覺到一種嚴謹而執著的精神?
③ 手寫識別的原理
手寫識別 涉及到模式識別，神經元網路以及人工智慧的知識，基礎是數字圖象處理
④ 如何寫一個簡單的手寫識別演算法
移動設備多用手勢進行輸入，用戶通過手指在屏幕上畫出一個特定符號，計算機識別出來後給予響應的反應，要比讓用戶點擊繁瑣的按鈕為直接和有趣，而如果為每種手勢編寫一段識別代碼的話是件得不償失的事情。如何設計一種通用的手勢識別演算法來完成上面的事情呢？
我們可以模仿筆記識別方法，實現一個簡單的筆畫識別模塊，流程如下：
第一步：手勢歸一化
手指按下時開始記錄軌跡點，每劃過一個新的點就記錄到手勢描述數組guesture中，直到手指離開屏幕。
2. 將gesture數組里每個點的x,y坐標最大值與最小值求出中上下左右的邊緣，求出該手勢路徑點的覆蓋面積。
3. 手勢坐標歸一化：以手勢中心點為原點，將gesture里頂點歸一化到-1<=x<=1, -1<=y<=1空間中。
4. 數組長度歸一化：將手勢路徑按照長度均勻劃分成32段，用共32個新頂點替換guestue里的老頂點。
第二步：手勢相似度
1. 手勢點乘：g1 * g2 = g1.x1*g2.x1 + g1.y1*g2.y1 + … + g1.x32*g2.x32 + g1.y32*g2.y32
2. 手勢相似：相似度(g1, g2)=g1*g2/sqrt(g1*g1 + g2*g2)
由此我們可以根據兩個手勢的相似度算成一個分數score。用戶輸入了一個手勢g，我們回合手勢樣本中的所有樣本g1-gn打一次相似度分數，然後求出相似度最大的那個樣本gm並且該分數大於某個特定閥值（比如0.8），即可以判斷用戶輸入g相似於手勢樣本 gm !
⑤ 漢王與微軟的手寫數學公式區別在那裡
他們兩款都能手寫輸入數學公式，但是漢王的還可以手寫輸入物理、化學等公式，微軟的則不可以，而且漢王在手寫輸入公式的同時還能輸入漢字，英文數字等等！這款漢王手寫識別公式的產品叫做「漢王E粉筆」，在全國各地已經上市了！
⑥ 面試要求手寫快排演算法，不會寫正常嗎
正常，因為大部分不怎麼搞演算法的畢業生都不會。
如果曾經搞過ACM的話，應該沒什麼問題
但是，如果你會的話，你就是鳳毛麟角
⑦ C#winform如何實現手寫並且識別
手寫識別的演算法是可能跟一般人想的不一樣,它不是基於圖像的OCR技術,是基於筆畫順序的,把你書寫的筆畫的角度方向等信息生成一組序列,再與資料庫中存儲的每個字的序列進行比對,大致是這樣,如果從頭做起,非常的麻煩,切要做大量的實驗,微軟提供了現成的手寫識別開發包,直接調用就好
http://download.csdn.net/detail/coolstar1204/2008061
這是個delphi調用的例子,簡單改改就行了,加到C#中應該就是的[DllImport.....]巴拉巴拉的問題,相信這個你會的......親..加了個油......
⑧ 關於手寫體文字識別的演算法
二發紅包熱敷包熱泵人
⑨ 比較流行,簡單的手寫漢字識別演算法，最好是c#實現的，要麼講幾個演算法也好~
可以考慮圖型相似度演算法,寫出來的漢字是在一個框裡面的,把這個框里的內容做為圖片,然後和標準的漢字圖片對比,相似度大於一定值就認為相似,然後輸出這些字
⑩ 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:
1. lettr capital letter (26 values from A to Z) 2. x-box horizontal position of box (integer) 3. y-box vertical position of box (integer) 4. width width of box (integer) 5. high height of box (integer) 6. onpix total # on pixels (integer) 7. x-bar mean x of on pixels in box (integer)