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手書き認識についてジニアにアドバイスしますか？私はいくつかの図書館を検索して見つけましたが、それらのいくつかはすべての異なる人の手書きのための訓練を必要とします。百日草は、すべての異なる手書きのトレーニングを必要としますか？私はそのサイトを読みましたが、見つけることができませんでした。

また、C ++のライブラリが必要ですが、CまたはJavaを使用してアクセスできるライブラリもあります。

もう1つの質問ですが、ドキュメントには答えがありません。

  character->add(0, 51, 29);

行の上に定義されているもの、51と29は何ですか。

そして、英語のようなラテンアルファベットにジニアを使用できますか？グーグルで日本語の使用例だけを見ました。zinniaのサイトにあるサンプルコードは次のとおりです。

#include <iostream>
#include "zinnia.h"

int main(int argc, char **argv) {
  zinnia::Recognizer *recognizer = zinnia::Recognizer::create();
  if (!recognizer->open("/usr/local/lib/zinnia/model/tomoe/handwriting-ja.model")) {
    std::cerr << recognizer->what() << std::endl;
    return -1;
  }

  zinnia::Character *character = zinnia::Character::create();
  character->clear();
  character->set_width(300);
  character->set_height(300);
  character->add(0, 51, 29);
  character->add(0, 117, 41);
  character->add(1, 99, 65);
  character->add(1, 219, 77);
  character->add(2, 27, 131);
  character->add(2, 261, 131);
  character->add(3, 129, 17);
  character->add(3, 57, 203);
  character->add(4, 111, 71);
  character->add(4, 219, 173);
  character->add(5, 81, 161);
  character->add(5, 93, 281);
  character->add(6, 99, 167);
  character->add(6, 207, 167);
  character->add(6, 189, 245);
  character->add(7, 99, 227);
  character->add(7, 189, 227);
  character->add(8, 111, 257);
  character->add(8, 189, 245);

  zinnia::Result *result = recognizer->classify(*character, 10);
  if (!result) {
     std::cerr << recognizer->what() << std::endl;
     return -1;
  }
  for (size_t i = 0; i < result->size(); ++i) {
    std::cout << result->value(i) << "\t" << result->score(i) << std::endl;
  }
  delete result;

  delete character;
  delete recognizer;

  return 0;
}

ありがとう。

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百日草は一般的に個別の訓練を必要としません。ただし、ストロークが多い文字の方がパフォーマンスが優れているため、ラテン語ベースのアルファベットに使用すると、最良の結果が得られない場合があります。また、正しい書き順に依存するため、ある方法で「A」を書くように訓練し、それを使用する人が別の方法で書くと、認識されない場合があります。

のパラメータadd()はポイント番号x、yです。Perl、Ruby、Pythonのほか、ネイティブC /C++インターフェースのバインディングがあります。JNIラッパーを作成するのは簡単なので、Javaからも使用できます。

サンプルのトレーニングセットにはラテン文字と数字が含まれているので、すべての日本語の文字を削除して、テストを実行するようにトレーニングすることができます。（モデルファイルが小さいほど高速になります）。

于 2011-08-25T04:48:23.167 に答える