私は、オンライン文字認識 (書かれている文字を認識する) を含む新しいプロジェクトを持っています。私の考えでは、各文字は数学モデルに適合するストローク数によって定義されます。たとえば、「A」は 3 つの直線ストロークで定義できます。「O」は、単一の円形ストロークとして定義できます。線形回帰を使用する理由は、すべてのストロークが常に完全な直線または曲線になるとは限らないためです。線形回帰を使用して、ストロークの「許容範囲」を形成できます。
私の質問は次のとおりです。
これを行うためのより良い/より簡単な方法はありますか?
Java には、線形回帰を実行する関数またはモジュールが組み込まれていますか?
Java よりも簡単にこれを行うことができる言語はありますか?
これを実装する方法の1つは、人工ニューラルネットワークを構築し、関連するアルゴリズムを使用してトレーニングすることです。この方法の本質は、1と0の2D行列（入力行列）を作成することです。各要素はニューラルネットワークの入力ノードです。文字を描画するときは、描画する要素を1に設定し、入力をANNにフィードして、実際の文字を出力として取得します。十分な数の入力バリエーションを作成し、入力セットに対してトレーニングアルゴリズムを実行すると、上記で概説した「線形ストローク」メソッドを適用するよりもはるかに高い精度を達成できるはずです。
I think you should be able to find appropriate libraries, which can help you build your ANN and choose appropriate training algorithm. I don't remember any from the top of my head. But you can google around to see what comes up. Cheers!
私はこのウェブサイトを見つけました。そこでは、誰かが手書きを認識するいくつかの異なるモデルのコードを書き、利用できるようにしました。どちらが簡単か難しいかはわかりませんが、これはあなたに役立つと思います。残念ながら、他の2つの質問にはお答えできません。