手写字符的识别是任何模式识别问题中最重要的任务。 在本文中，我们讨论了一种使用神经网络和欧几里德距离度量来识别手写字符的方法。 首先神经网络经过一个学习阶段，然后网络被用来识别未知的手写字符。 对于不匹配的手写字符，使用欧氏距离度量来提高识别率。

中文手写数字字符图片数据集，唯一的CSV文件chineseMNIST.csv，该文件包含15000个观察结果和4098列。列1到4096表示图像的每个像素(64x64)。最后两列为值标和汉字原文。 中文手写数字字符图片数据集，唯一的CSV文件chineseMNIST.csv，该文件包含15000个观察结果和4098列。列1到4096表示图像的每个像素(64x64)。最后两列为值标和汉字原文。

基于matlab的汉字数字字符识别。手写汉字，字符，字母，数字，带界面，方法可以是模板匹配，sift，hu不边矩，神经网络等等。

TensorFlow框架下利用用CNN进行MNIST手写字符识别。

K-NN（K近邻算法）实现手写字符的识别（C语言）实现，通过VS2010平台验证通过，代码详细易懂，是该算法上手的好资料.

手写字符识别 这是一个可识别手写字符的深度学习AI系统，在这里我使用chars74k数据集来训练模型 先决条件： Python 水蟒 点子 虚拟环境 从下载手写数据集 每个班级只有55个样本，因此我编写了脚本来创建具有不同背景色的重复图像。 克隆此存储库并使用以下命令创建virtualenv virtualenv venv source venv/bin/activate 导航到克隆目录 pip install -r requirements.txt 为数据集创建重复图像 python generate_dataset.py 打开笔记本 jupyter notebook

使用TensorFlow实现卷积神经网络的手写字符识别，可重新训练网络

联机手写汉字识别的输入法，全以常人的习惯，把要输入的汉字写在一块叫 书写板的设备上(实际上是一种数字化仪，现在有的与屏幕结合起来，可以显示笔 迹)，这种设备将笔尖走过的轨迹按时间采样后发送到计算机中，由计算机软件自 动完成识别，并用机器内部的方式保存、显示。不需要记忆编码方案,不需要键盘 操作，使用轻松方便，特别适合于普通人使用，同时手写识别系统还可以用于手 机、个人数字助理（PDA）等信息输入。因此，对手写汉字识别系统的研制具有 广阔的市场前景，同时对加快我国信息化建设进程具有重要的现实意义。 作为一个完整而实用的系统，联机手写字符识别系统，除识别 GB2312 中全 部汉字字符外，还包括数字、大小写英文字符、标点符号、手势这些非汉字字符 集的识别。

程序用于手写字符识别，采用模版匹配的算法，输出识别结果

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