0

ニューラル ネットワークを使用したオフライン手書き認識用のアプリケーションの開発を考えています。ユーザーからパターンを取り込み、特定のアルファベットに一致させることで、最初にシステムをトレーニングするのに役立つアプリケーションを開発したいと考えています。そして、この訓練されたシステムを手書き認識に使用します。画像を保存する方法と、それらを文字にマッピングする方法を知りたいですか? それらを個別の画像として保存し、データベースを維持して対応するアルファベットに一致させると、アプリケーションが非常に重くなります。パターンを保存し、後で一致させるための他のアイデアはありますか? Android のストレージとバックエンドのアクティビティについてあまり詳しくありません :(

4

2 に答える 2

2

"Dr. Dobb's Journal" が開催する手形認識コンテストの構造と結果を調べるとよいでしょう。

http://drdobbs.com/security/184408923?pgno=2

于 2011-12-19T15:09:36.830 に答える
1

これを実装するにはさまざまな方法がありますが、通常の考え方は、ユーザー入力をある種のベクトル形式で保存することです。簡単な方法は、ユーザーが画面上で触れたポイントの座標だけを保存し、物理的な画面サイズに依存しないように正規化することです（たとえば、仮想400x400画面に再マップするなど）。

于 2011-12-13T15:41:48.913 に答える