手写输入算法

㈠ 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:

㈡ 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。

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