本项目是一个仿有道云笔记的原笔迹手写功能的app应用源码，有四种默认的笔直径，和四种默认的笔类型，以及30种色彩，可以随意涂鸦撤销清除并且可以保存图片到设备中，代码老外写的有部分英文注释。

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考研高数学姐笔记

笔迹鉴别是通过分析手写笔迹信息来判断书写者身份的特征分析技术，为提高笔迹鉴别的科学性和准确性，设计了基于ARM嵌入式系统的文本独立（Text-independent）笔迹鉴别系统。系统包括笔迹采集端、数据传输部分和上位机处理端3个部分。首先给出了总体设计和详细的工作流程，并对笔迹信息采集模块和数据传输部分进行分析，最后结合笔迹图像预处理技术和纹理特征分析方法，采用基于多维度Gabor变换和支持向量机（Support Vector Machines，SVM）方法进行实时笔迹鉴别。实验表明，系统鉴别率高，达到了良好的预期效果。

提取有效的特征一直是笔迹鉴别的关键问题，针对传统Gabor滤波器特征提取方法存在的不足，充分利用Gabor滤波系数间的相关关系，提出一种融合全局特征和局部特征的特征提取方法。该方法先通过字符笔画的方向梯度直方图（HOG）来优化Gabor滤波器的角度参数，再利用高斯马尔科夫随机场（GMRF）模型对Gabor滤波图像中的不同局部结构信息进行描述，最终得到笔迹图像的整体特征。以楷书四大家的真迹样本和收集的英文手稿作为实验数据，采用最小加权欧式距离分类器对笔迹样本进行分类，通过五重交叉验证法分别得到97.6%和88.3%的正确分类率，表明该方法提取的特征具有较强的笔迹表征能力，是一种有效的笔迹特征提取方法。

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