問題タブ [handwriting-recognition]

手書き文書内の重なり合う行と接触する行を分離するためのアプローチまたは方法を提案できる人はいますか?

テキスト行を分割できます。ここで、接続された線を分離したいと思います。

これが私のイメージです：

ありがとう

私はアンドロイドで最終年度のプロジェクトを行っています。ユーザーはアルファベットを書くことができ、アプリケーションはそれが正しく書かれているかどうかをチェックします。

ニューラルネットワークを使おうと思っています。問題は、「A」という文字の場合、以下に示す添付画像は、「A」でなくてもアルファベット「A」と見なされることです。文字「A」を正しい画像でトレーニングしましたが、すべての画像が「A」と見なされます。すべてのニューラル ネットワーク メソッドが画像内のどこに出現するかをチェックすると思います。

私のアプリケーションは手書き認識ツールではなく、教師のための評価ツールなので、どのアルゴリズムが私の要件を満たすでしょうか?

必要なのは、ニューラル ネットワーク アルゴリズムの前に実行して、文字の歪み、伸び、または上書きをチェックするアルゴリズムです。

フリーマンチェーンコード方式は使えますか? Android プラットフォームのニューラル ネットワークよりも高速ですか?

手書き/署名の偽造を検出するために使用されるすべてのアプローチを調べていました。SIFT、SURF などの自動特徴照合アルゴリズムを使用して、手書き文字の偽造を検出することは可能ですか?

また、スキャンした画像から特徴を抽出する方法は何ですか?

製品として使用されるAndroidアプリに手書き認識を使用する必要があります。手書きオプションは「代替キーボード」にする必要があります

MyScript Stylus Mobile は開発用の SDK を提供していますか?

実装する最良の方法はどれですか？ありがとう。

これまで OpenCV を使用したことはありませんが、テキストを認識するニューラル ネットワーク システムを作成しようとしており、テキストの抽出/セグメンテーション用のツールが必要です。

Java OpenCV を使用して、テキストを含む画像を前処理してセグメント化するにはどうすればよいですか。
テキストを認識する必要はありません。各文字を個別の画像で取得する必要があるだけです。
このようなもの ：

私はいくつかの言語学習ソフトウェアに取り組んでおり、ユーザーが作成するデータベース (コマンドのリスト) を呼び出すために、Windows と Samsung の既存の手書き認識をプログラムで使用したいと考えています。どこから始めればよいか、またはこれがどのように機能するかについても、少し考えがあります。本当に助かります。前もって感謝します。

隠れマルコフ モデル (HMM) を使用した文字認識システムを実装しています。画像の特徴を抽出するためにスケルトンを使用しました。そして、トレーニング画像にHMMを使用することを考えました。

私の質問は、これらの機能を HMM に与えるにはどうすればよいですか? これらの機能をファイルに保存する必要があり、そのファイルを HMM にフィードする必要があることを知りました。

誰か助けてくれませんか？私はここで2か月立ち往生しています。それでも、私はこれに対する解決策を見つけることができませんでした。

あなたの助けに感謝します。