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你可以使用神經網絡,因爲神經網絡在分類上很好,但答案取決於概率。 但是如果你能識別你的角色中的某個邏輯,你可以使用模糊邏輯,因爲那樣答案會更準確比神經網絡!
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的問題是,在步驟2:
「2.其次,識別手寫字符的圖像,然後輸出文本」。
這不是圖像處理中完全解決的問題。事實上,說「沒有完全解決」是一種表示問題非常困難的愉快方式。說「使用神經網絡」或「嘗試遺傳算法」是一回事,而另一個則是要實際執行一些有效的東西,這將超越當前的藝術狀態。
作爲一個開始,我會建議從蓋閱讀下面的書籍涵蓋:
字符識別系統通過Cheriet,卡爾瑪,劉和孫
這本書我通常建議,因爲它是合理地是最新的,它涵蓋了各種各樣的技術,並且它也很清楚地表明這不是一個解決的問題。 Bunke有一本更古老,更昂貴的書,這也是一個很好的資源。
還有部分手寫識別的解決方案。如果您可以選擇一個非常特定的應用程序,例如識別支票上寫下的數字,那麼您可以簡化問題。現在很多自動取款機都具有良好的OCR功能,可以識別支票的數量,但這又是一個高度受限的問題。
如果你研究神經網絡,那麼我希望你一旦訓練過就不用調試。
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