問題タブ [handwriting-recognition]

手書き数字のモデルをトレーニングしようとしています。私のデータは、それぞれのサイズが 80X80 の画像で構成されています。したがって、入力として 6400 個の機能を取得します。https://www.kaggle.com/kakauandme/digit-recognizer/tensorflow-deep-nnで使用されているコードに従ってモデルをトレーニングしようとすると、トレーニング精度 0.06 で 200 回の反復後にシステムがハングします。

なぜこうなった？エラーは発生しません。システムがフリーズします。また、プーリング層と畳み込み層のパラメーターを設定するにはどうすればよいですか? 問題はこれらのパラメータに関連していますか?

PS: 私は GPU を使用していません。

このようなデジタル ペンで書かれた、サーバー側のユーザー署名を認識しようとします。

私はこのようなデジタルパッドを扱った経験が全くなく、パッドは「買って見てみる」だけの値段ではありません。このようなパッドによって生成されたユーザー署名を保存して検証するには、どのような方法がよいでしょうか?

この質問をいくつか見つけましたが、提供された回答は、ユーザーの署名ではなく、手書きの文字の認識を扱っているようです。次に、OpenCVフォーラムとこの質問でこのスレッドを見つけましたが、答えはこれが難しい作業であることを示唆しているだけです。

それとも、これは私が達成しようとしている珍しいタスクであり、これらのようなパッドは、意味のある方法で署名をデータベースに格納するためのツールとしてのみ使用されますか? もしそうなら、データをビットマップとして保存するのは標準ですか、それとも署名はベクトルのシーケンスとして保存されますか?

このようなパッドを使用した経験がある場合は、助けていただければ幸いです。

hereに示すように、単一の文字の Android 文字認識用の手書きジェスチャを実装しました。

しかし、一度に複数の文字を読みたい.ie Android . 次の実装により、1文字を読み取ることができます。しかし、 Androidのような完全な単語を同時に認識するには助けが必要です。

これまでの私の実装を以下に示します。GestureLibrary mLibrary;

質問をする前に、この質問に関するstackoverflowのすべての質問と回答を確認して読んだことを全員に知ってもらいたい.

画面上でユーザーの手書きを取得し、それを Android の editText フィールドにテキストとして書き込む Android アプリを開発しています。以前にジェスチャ認識を使用したことがありますが、他の投稿で説明したように、それは行き過ぎではありません。しかし、その投稿はここでうまく答えられませんでした。

だから今、キーボードを手動でインストールせずに、手書き入力キーボードとして Google 手書き入力を使用したいと考えています。つまり、Googleの手書き入力キーボードをアプリに接続し、ユーザーがAndroidデバイスにアプリをインストールするときにそれを使用するだけです。問題の解決策はありますか？