针对传统两级手写汉字识别系统中手写汉字识别的特征提取方法的限制问题，提出了一种采用卷积神经网对相似汉字自动学习有效特征进行识别的系统方法。该方法采用来自手写云平台上的大数据来训练模型，基于频度统计生成相似子集，进一步提高识别率。实验表明，相对于传统的基于梯度特征的支持向量机和最近邻分类器方法，该方法的识别率有一定的提高。

( 基于BP神经网络的脱机手写汉字识别研究.pdf

功能介绍： 1. 用户能够通过手指在手机屏幕上输入汉字 2. 程序能够智能识别汉字，检测汉字是否正确，从而辅助汉字学习 3. 本程序只为实现汉字识别，不包含其他辅助功能

使用python+flask搭建的一个网站，然后从网页的写字板上获取鼠标手写的汉字经过转码后传回后台，并经过图片裁剪处理之后传入CNN手写中文识别的模型中进行识别，最后通过PIL将识别结果生成图片，最后异步回传给web端进行识别结果展示。中文总共50,000多汉字，常用的有3,755个。这里主要对常见的3755个汉字进行识别。

pytorch实现基于卷积神经网络的手写汉字识别系统源码。包含数据集的训练和测试代码，同时包含系统可视化，UI界面的实现。pytorch实现基于卷积神经网络的手写汉字识别系统源码。包含数据集的训练和测试代码，同时包含系统可视化，UI界面的实现。pytorch实现基于卷积神经网络的手写汉字识别系统源码。包含数据集的训练和测试代码，同时包含系统可视化，UI界面的实现。pytorch实现基于卷积神经网络的手写汉字识别系统源码。包含数据集的训练和测试代码，同时包含系统可视化，UI界面的实现。pytorch实现基于卷积神经网络的手写汉字识别系统源码。包含数据集的训练和测试代码，同时包含系统可视化，UI界面的实现。pytorch实现基于卷积神经网络的手写汉字识别系统源码。包含数据集的训练和测试代码，同时包含系统可视化，UI界面的实现。pytorch实现基于卷积神经网络的手写汉字识别系统源码。包含数据集的训练和测试代码，同时包含系统可视化，UI界面的实现。

手写汉字识别完整代码可运行，使用深度学习cnn网络结构，训练模型，并使用qt界面实现交互，能在界面上写汉字识别。 内含完整代码可运行。 主要是python代码，pytorch框架，也可以改成tensorflow，内有说明文档，可以根据文档进行安装环境和运行代码。 代码结构逻辑简单，依次运行01、02、03顺序代码即可运行。 博客说明：https://blog.csdn.net/qq_34904125/article/details/124813220

基于嵌入式平台的手写汉字识别系统的设计.pdf

HCCR-HWDB-张量流 复印纸：

汉字识别 Pytorch实现中文手写汉字识别 环境 的Ubuntu的：16.04 的Python：3.5.2 PyTorch：1.0.1 gpu 数据集 将数据分为训练和测试文件夹。 在每个文件夹中，将相同类别的图像放在相同的子文件夹中，并用整数标记它们。 像这样： 在这个项目中，我们使用来自 ， 的数据集。 也可以使用以下方法下载它： wget http://www.nlpr.ia.ac.cn/databases/download/feature_data/HWDB1.1trn_gnt.zip wget http://www.nlpr.ia.ac.cn/databases/download/feature_data/HWDB1.1tst_gnt.zip 该数据集总共包含3755个类。 为了处理它，我们使用来自的python程序。 该博客还使用TensorFlow实现了该数据集

基于Opencv实现简易的手写汉字识别.zip