手写识别系统（手写识别系统怎么样）

一、手写识别系统简介

手写识别系统是一种新颖的识别技术，用来收集、识别和处理人类书面或手写文字，处理原始的手写文本信息，转换为机器可识别的文本或数据，简便快捷，受到人们越来越多的关注。

二、手写识别系统工作原理

1.采集：在采集阶段，将原始文本信息输入到系统中，它可以由用户自己输入，也可以是来自其他设备的图像，如摄像机或扫描仪等。

2.定位：在定位阶段，系统调用定位算法，对文本的位置、文字的大小等进行精确的定位，确定其文本的专属位置。

3.分析：在分析阶段，系统比较不同的字形，使用字库数据库进行比较，检测出每个文字的笔画，并搜索最佳结果。

4.解码：在这一阶段，系统根据比较结果，进行识别，从字库中搜索出最符合的字符，根据特定的编码，将其解析成文本、数字或符号等机器可识别的文本或数据。

三、手写识别系统的应用

1.手写输入：针对手写识别系统，可以对手写输入进行识别，使用户可以不用键盘，便捷的完成输入任务。

2.印刷体识别：利用手写识别系统，可以实现印刷体字的识别，比如可以实现地址的识别，如实现护照的识别、识别书籍的信息等。

3.图像选择：可以使用手写识别系统实现图像的分析，通过相关的算法，可以实现从一组图像中快速的选择出特征比较大的图像，以使用户可以极大的提高其工作效率。

4.机器人控制：也可以使用手写识别系统来控制机器人，如以比较简单的文字编码即可实现机器人的指令，从而实现更高级的机器人控制方式。

四、手写识别系统的发展

随着人工智能和大数据的高速发展，手写识别技术也进入了一个快速发展的阶段。新型的算法技术，如机器学习，计算机视觉等，加上大数据技术，以及深度神经网络算法，大大提高了手写识别系统的性能，使系统具有更加精准、快速的识别特性，并且可以在移动端应用。

未来，手写识别系统将继续发挥重要作用，不断完善其技术基础，增强其识别精度，为人类智能社会的诞生和发展做出贡献。

一、 基本原理

1、手写识别系统是一种特殊的信息处理系统，它的基本原理是通过分析手写字形、笔画和几何特征来识别书写字符。

2、 即可以正确识别给定图形，并将其转换为文本表示，从而使用文本处理系统对该文本进行处理获得结果。

二、 特征提取

1、特征提取是手写识别系统的第一步，目的是从图形中提取出描述书写字符特征的数字和几何参数，这些参数可以通过栅格扫描仪（raster scanner）等技术提取得到，包括空白面积、连续笔画的数量、点的斜率和数量、上下左右边界点等等。

2、由于每个人的书写字符样式都不一样，因此特征提取的关键在于确定适合识别系统的特征参数，以及评估其权重的方法。

三、数据库训练

1、数据库训练是指将特征参数和给定图形的结构一一对应，用于识别出每个字符，从而将图形转换为文本表示。

2、通常需要先设定一个包含各种字符的训练集，根据训练集中每个字符的特征和形状，利用机器学习方法去构建位于给定图形的几何表示。

3、当输入特征数据与训练集中数据相匹配时，手写识别系统就可以识别出输入图像中的字符，将其转换成文本表示，用于文本处理。

四、识别结果

1、当图像中所有字符都被识别出来后，手写识别系统将识别出的字符作为文本输出，从而完成最终的文本处理操作。

2、由于手写识别系统可以实现图像转换文本处理，因此它可以应用于诸如拼写检测、信件处理、地理信息系统（GIS）、文本输入中文系统（CIS）等多种领域。

五、优化方法

1、随着今后的应用需求的不断增加，提高手写识别系统的准确率也变得十分重要，因此需要不断优化该系统，以提高其准确率和可用性。

2、优化方法主要包括设计不同的处理模型，以及采用更多复杂的参数来提高特征提取准确度，使用深度学习等技术来提高识别结果准确率，以及构建训练集时增加给定图形的种类。