手写数学表达 所有代码都在linux上进行了测试！ 请使用python3和pytorch 0.3.1 数据库 我们正在使用CHROME 2016数据库，请从官方网站下载该数据库（需要一个帐户！）： 生成更多图像 我们开发了一种能够从先前的数据集中生成更多数据的算法。 要运行它，请使用以下命令， python3 -m AugmData --directory PATH_TO_DATABASE --index-txt PATH_TO_GT --num-im 8000 重要的是，数据库的路径必须链接到托管inkml文件的文件夹。/TC11_package/CROHME2016_data/Task-2-Symbols/trainingSymbols 我们只想为训练集创建更多图像！！ 您可以通过更改参数上的数字来更改每个类所需的图像数。 从inkml生成PNG 使用HaroldMouchè

MNIST手写数字识别 概括 该项目的目的是编写一个程序，该程序可以识别和分类手写数字，并且其准确性要高于先前实现的99.15％。 为此，将训练卷积神经网络（CNN）模型并将其用于此任务。 包含70,000张图像的MNIST数据集将用于训练机器学习模型。 数据集中的每个图像都是大小为28x28像素的灰度图像。 最初，将数据集加载并存储到变量中。 然后将其分为训练数据和测试数据。 训练样本用于训练机器学习分类模型，而测试样本用于验证。 此外，将通过计算CNN模型的准确性得分来评估机器学习模型的性能。 背景技术卷积神经网络是一种由几层组成的机器学习模型。 对于分类和识别任务（包括手写数字识别）非常有用。 参考： : 挑战 由于我不熟悉OpenCV库，而且我对机器学习领域的了解有限，因此要在有限的时间内学习完成项目所需的所有概念将是一个挑战。 通过完成这个项目，我希望扩展我在机器学习概

下载存储库后，请确保所有文件和文件夹都位于一个目录下 主要文件应为：emnist.model [文件夹]图像[文件夹] balance_dataset.zip [文件夹] emnist-balanced-mapping.txt [文本文件] emnist.ipynb [笔记本文件] gui.ipynb [笔记本文件] preprocess.ipynb [笔记本文件] emnist.model文件包含用于预测图像的模型。 mapping.txt文件包含用于分类的各个类别的ASCII值emnist.ipynb包含使用神经网络preprocess训练模型的过程。ipynb显示如何包含分析数据并从csv文件中原始查看数据emnist_model.pdf文件包含用于训练模型的Jupyter主笔记本的pdf版本，Images文件夹包含28x28像素绘制的图像，可用作参考。 0-46 == 0-9，A

Metrics-and-Models-for-Handwritten-Character-Recognition.pdf

文字识别 字库 HCL2000—A Large-scale Handwritten Chinese Character Database for Handwritten Character Recognition

使用OpenCV和Python的手写数字识别 使用的数据集 对于这个项目，我使用了MNIST数据集。 它可以在Internet上免费获得。 要求 的Python 3 斯克莱恩 OpenCV 3 麻木 Jupyter笔记本 训练SVM模型 SVM_Classifier.ipynb-这是一个ipython笔记本，因此您需要安装jupyter-notebook才能使用此文件。 如果要重新训练模型，请使用此文件。 digits_cls1.pkl-这是一个已保存的SVM模型文件。 使用OpenCV进行数字识别 dig_rec.ipynb-这是一个ipython笔记本，用于使用OpenCV识别图像中的手写数字。此文件使用受过训练的SVM模型digits_cls1.pkl 。 使用OpenCV进行实时数字识别 dig_rec_vid.ipynb-这是一个ipython笔记本，用于使用网络摄像头和O

Android 屏幕手写签名的原理就是把手机屏幕当作画板，把用户手指当作画笔，手指在屏幕上在屏幕上划来划去，屏幕就会显示手指的移动轨迹，就像画笔在画板上写字一样。

手写数字分类 一种对手写数字进行分类并与传统方法进行比较的新方法。 手写数字的 MNIST 数据集使用多层感知器神经网络、朴素贝叶斯分类器和一种新颖的混合模型 - 贝叶斯神经网络分类器进行分类。 ＃＃＃介绍 MNIST 手写数字数据集的分类器：实现、分析和比较了多层感知器神经网络、朴素贝叶斯分类器和朴素贝叶斯和 mlp-nn 的混合模型：“贝叶斯神经网络”。 模型 参数 准确性 多层感知器神经网络 1个隐藏层 96.45% 朴素贝叶斯分类器 伯努利房车特点 83.98% 混合贝叶斯神经网络 在隐藏层，Multinoulli RV 特征 89.02% 混合贝叶斯神经网络 在输出层； Multinoulli RV 特点 90.66% 混合贝叶斯神经网络 在隐藏层； 高斯房车特点 91.63% 混合贝叶斯神经网络 在输出层，Guassian RV 特征 93.27% ###多层感

《Backpropagation applied to Handwritten zip code recognition》，Yan LeCun于1989年所作