私たちは、フリーハンドの文字認識を含む Android アプリケーションに取り組んでいます。このアプリケーションは、学生にアンドロイド画面上にアルファベットのフリーハンド画像を描くことを要求し、アプリケーションは描かれた画像を処理し、書かれたアルファベットの精度を返します。
2 つのオプションを検討しています。テッセラクトを使用。b. まだ取り組んでいる独自のアルゴリズムを使用する
問題
を。Tesseract は、フリーハンド文字の認識にまったく役立っていません。同じように tesseract をトレーニングする方法についての指針は高く評価されます。
b. 私たちのアルゴリズムはどれも期待どおりに機能していません。
Tesseractは、画面に書き込まれた文字を認識するための実際には間違ったアプローチです。これは、画像が最初にどのように描画されたかという非常に貴重な情報を不必要に破棄するためです。ストロークにどのように分解されるか、各ストロークの順序/方向など-ソフトウェアがすでに認識している場合、Tesseractは各キャラクターの基本構造を理解するために膨大な時間を費やす必要があります。
必要なのは、TesseractのようなOCRライブラリだけでなく、実際の「手書き認識」ライブラリです。特に「オンライン」手書き認識ライブラリが必要です。「オンライン」とは、ユーザーが画面に描画した実際の一連のポイントをキャプチャできることを意味します。UnipenやLipiTkなど、これに利用できるオープンソースライブラリは多数あります。
ジェスチャー認識とトレーニング ツールの組み込みサポートを確認することをお勧めします。
http://developer.android.com/reference/android/gesture/package-summary.html
これらは、事前定義された形状の「辞書」を使用してジェスチャを検出および認識するためのプラグ可能なオーバーレイを提供します。OCR のように自動ではなく、トレーニングが必要ですが、現時点では (Android 1.6 以降で利用可能)、無料または商用の手書きジェスチャー辞書が利用できる可能性があります。