在笔迹鉴别中为了便于获取特征字符的细微特征，基于线性矩和小波变换提出了提取特征字符纹理特征的方法。小波变换能有效地提取字符的结构特征，而矩能够很好地对其进行描述。在该方法中，一幅特征字图像可以用一个含有52个元素的特征矢量表示，然后通过训练多个神经网络，并应用神经网络集成的方法将其结果合成，对特征空间进行正确分类。分别在特征字和候选人数变化的情况下进行实验，实验结果显示识别准确率较同类算法平均提高百分之五。

一键清除笔迹 智能识别,一键清除手写笔迹，还原空白试卷 特色功能【错题框选】- 错题生成错题本，支持录入答案，加深记忆巩固练习- 错题拼接为新试卷，生成属于你独有的复习卷，随时打印练习 【智能处理试卷】- 自动清除手写笔迹，高精度还原空白试卷- 自动识别试卷边缘，裁剪杂乱背景，还原试卷本来样貌 【保存和共享】- 生成高清版PDF，打印练习不伤眼- 可将试卷共享给好友，好试卷大家享 【试卷整理】- 生成电子版试卷PDF，随时打印练习- 分门别类整理试卷，查找试卷快人一步，学习成绩稳步提升 功能特点1、移动存储：所有试卷电子版储存在手机中，再也不怕丢失试卷2、拍试卷：自动清除笔迹，完美还原空白试卷3、快速导入：微信群中的文件快速导入4、框错题：框选错题分学科储存，支持录入答案、错题组卷，巩固练习加深记忆

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在源代码基础上调整代码结构，需运行代码均位于初始目录，可根据教程README.md轻松运行成功，无需代码基础。 课程作业+实验设计+小型毕设均可应对。

Android例子源码仿有道云笔记的原笔迹手写功能

检测帕金森病 帕金森氏病与运动障碍症状有关，例如震颤，僵硬，运动迟缓和姿势不稳。 运动迟缓和僵硬的表现通常在疾病的早期。 这些对患者的笔迹和素描能力有显着影响，显微照相术已被用于帕金森氏病的早期诊断。 虽然人的笔迹受许多因素（例如语言熟练程度和教育程度）的影响，但发现绘制形状（例如螺旋形）是一种非侵入性且独立的措施。 怎么跑 python detect_parkinsons.py --dataset dataset/spiral python detect_parkinsons.py --dataset dataset/wave

自己开发的一个笔迹鉴别系统，包括笔迹预处理，字分割，鉴别算法的实现等功能

本文实例讲述了Python实现基于KNN算法的笔迹识别功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 需要用到： Numpy库 Pandas库 手写识别数据 点击此处本站下载。 数据说明： 数据共有785列，第一列为label，剩下的784列数据存储的是灰度图像(0~255)的像素值 28*28=784 KNN(K近邻算法)： 从训练集中找到和新数据最接近的K条记录，根据他们的主要分类来决定新数据的类型。 这里的主要分类，可以有不同的判别依据，比如“最多”，“最近邻”，或者是“距离加权”。 整个程序的几个部分： 1.数据的归一化处理（normalization） 2.（重要）找出与test

handwriting_cnn 使用CNN的笔迹识别

Android手写签字源码，提取至github开源项目Brushs，适配android4.3以上版本。含有三种笔锋效果：白板笔、喷绘笔等，适合需要用户手写保存笔迹图片的项目。