目前美國手寫郵政編碼的識別用的誰家的演算法

1樓：篤煥支苑博

#include""intmain()printf("%d",i);return0;}你要的是種計算數字長度的嗎？如果不是，給我裡發訊息。

手寫數字識別的神經網路演算法有哪些

2樓：務桃雨

看數字**而定。如果**較小並且質量還不錯，那麼通過2層的神經網路就能勝任。

對於mnist資料集（28*28的手寫數字），2層神經網路準確率可達99%，svm也有98%以上。

以上實現非常簡單，matlab已經有現成工具箱。

卷積神經網路通常用於更加複雜的場合，閉合是被影象內容等。在mnist資料集上cnn可達準確率，但是實現起來較為複雜，需要通過開源框架caffe，keras等進行程式設計。

如果對準確率要求沒有達到小數點後兩位的程度，用簡單的svm，神經網路，softmax等調調引數就行了。

如何用python做基於k近鄰演算法的手寫數字識別系統

3樓：加q號

基於k近鄰演算法的手寫數字識別系統您好，我這有篇範文，

4樓：寂靜的天空

這東西太簡單了埃不過你要有些演算法基矗如果實在是沒有，就拿現成的手寫識別演算法。介面這東西，基本上剛剛入門的gui設計都會有畫圖這樣的例子，拿過來略略改一下就要可以用。沒有調查過。

如果我去設計會考慮1.筆畫，2.拐點， 3.

曲度 4.分段長度。

如何寫乙個簡單的手寫識別演算法

5樓：玄慕楣

流動裝置多用手勢進行輸入，使用者通過手指在螢幕上畫出乙個特定符號，計算機識別出來後給予響應的反應，要比讓使用者點選繁瑣的按鈕為直接和有趣，而如果為每種手勢編寫一段識別**的話是件得不償失的事情。如何設計一種通用的手勢識別演算法來完成上面的事情呢？

我們可以模仿筆記識別方法，實現乙個簡單的筆畫識別模組，流程如下：

第一步：手勢歸一化。

手指按下時開始記錄軌跡點，每劃過乙個新的點就記錄到手勢描述陣列guesture中，直到手指離開螢幕。

2. 將gesture陣列裡每個點的x,y座標最大值與最小值求出中上下左右的邊緣，求出該手勢路徑點的覆蓋面積。

3. 手勢座標歸一化：以手勢中心點為原點，將gesture裡頂點歸一化到-1<=x<=1, -1<=y<=1空間中。

4. 陣列長度歸一化：將手勢路徑按照長度均勻劃分成32段，用共32個新頂點替換guestue裡的老頂點。

第二步：手勢相似度。

1. 手勢點乘：g1 * g2 = +

2. 手勢相似：相似度(g1, g2)=g1*g2/sqrt(g1*g1 + g2*g2)

由此我們可以根據兩個手勢的相似度算成乙個分數score。使用者輸入了乙個手勢g，我們回合手勢樣本中的所有樣本g1-gn打一次相似度分數，然後求出相似度最大的那個樣本gm並且該分數大於某個特定閥值（比如，即可以判斷使用者輸入g相似於手勢樣本 gm !

用matlab完成基於神經網路的手寫體漢字識別演算法，跪求大神指教

6樓：英雄創業精神奇

下悶頃載螞激陸去吧鉛羨。

新手求教，用matlab實現手寫數字識別

7樓：心you優

神經網路、筆畫特徵、概率統計、傅利葉變換、模板匹配、fisher分類 matlab是美國mathworks公司出品的商業數學軟體，用於演算法開發、資料視覺化、資料分析以及數值計算的高階技術計算語言和互動式環境，主要包括matlab和simulink兩大部分。