该课题为基于Matlab的神经网络汉字识别系统。是用bp神经网络。带有一个人机交互界面，输入测试图片，进行预处理，读取隐含层等信息，进行信息识别的输出。

手写数学表达式识别器 基于CROHME竞赛的scikit-learn和数据集/工具（ ）。 由三个子系统组成：符号分类器，分段器和表达式解析器。 这些实现主要基于： 对于分类器：Davila，Luddi，Zanibbi（ ）使用离线功能和合成数据进行在线手写数学符号识别。 对于分段器：Hu和Zanibbi（ ）使用AdaBoost和多尺度形状上下文特征对手写数学符号进行分段。 对于解析器：Eto和Suzuki使用虚拟链接网络进行数学公式识别（ ）。 但是，尤其是对于分段器和解析器，实现的确在某些重要方面有所不同。 有关如何运行它的更多说明即将推出。

PDF手写签名源码使用了第三方PDF阅读器源码mupdf类库。打开以后先对手机文件目录的显示及操作选择PDF文件后会读取并显示pdf内容点击menu键可以显示一些选项、如签名、预览、撤销签名、完成签名等。   

以上帝的名义 LeNet-5 该存储库包含Tensorflow的 （手写字符识别）的实现，以及使用和进行测试的网络。 训练mnist数据集 要使用mnist数据集训练网络，请在命令提示符下键入以下命令： python3 ./train_mnist.py mnist数据集的样本图像： 结果 时代0 Train Accuracy = 0.121 Test Accuracy = 0.121 Validation Accuracy = 0.128 纪元1 Train Accuracy = 0.963 Test Accuracy = 0.966 Validation Accuracy = 0.964 纪元2 Train Accuracy = 0.976 Test Accuracy = 0.976 Validation Accuracy = 0.977 ... 纪元50 Trai

手写数字识别，采用C语言编写，可以识别数字，准确率较高。

Android手写识别控件，支持简体和繁体输入，能够识别的汉字请查看hw_recognize_result.txt文档。

可以模仿各种手写，大家可以试试

基于嵌入式平台的手写汉字识别系统的设计.pdf

Js百度手写输入法源代码类库及例子程序，http://www.linjon.cn

使用深度学习的多手写数字识别（TensorFlow-Keras） 要求 TensorFlow（Keras） 的Python 3.5 + Numpy（+ MKL适用于Windows） PIL（枕头） Opencv的 tkinter（python GUI） 关于项目 使用CNN（卷积神经网络）在MNIST数据集上训练模型 将模型另存为'mnist.h5'（train_digit_recognizer.py） 使用tkinter GUI制作画布并在其上写数字 使用PIL在画布上获取“手写数字”的副本，并以“ img_ {image_number} .png”的形式保存到“ / img”中 同样在OpenCV帮助下，通过识别轮廓，它可以处理多个数字 使用保存的模型'mnist.h5'从画布预测保存的手写数字图像 屏幕截图 绘图画布... 输出图像... 使用PIL-ImageGrab