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我正在尝试使用 MNIST DATABASE 来识别手写数字。到目前为止，我所拥有的是一个表示数字的二进制矩阵，该算法是用 matlab 编写的。在开始使用 MNIST DATABASE 识别二进制图像中的数字时，我希望得到一些帮助。谢谢。

我想创建一个识别屏幕上手写的应用程序。我不需要它来识别非常困难的单词；只是简单的东西，比如“A”“BC”“Z”（可能是一些形状，但可能没有这个）。人们通常如何处理这件事？我可以尝试任何著名的手写识别吗？

在课堂上我喜欢做手写笔记，然后我扫描它们然后输入它们（帮助我记住它们并且也使它们易于搜索）。主要问题是我使用了很多图纸和复杂的数学，将数学公式转换为乳胶（或单词）非常耗时，而且图纸要求我保留 PDF 和文本文档。我想要做的是获取我自己输入的基本文本（没有 OCR）并在 PDF 中添加一个文本层，这样 PDF 就可以搜索了，而且我可以通过不转换数学或绘图来节省大量时间.

我已经查看了 Preview、PDFpenPro、acrobat 和几个 linux 程序，但到目前为止我还没有真正找到任何可以做到这一点的东西。

关于我如何做到这一点或使用一个程序的任何想法？

我目前正在研究一个关于手写匹配算法的项目，在那里我得到了一些测试数据（带有英文手写文本的图像）。我必须通过匹配训练数据中的这些数据来确定对于每个测试数据，训练集中的哪个人最有可能具有相似的写作。我在互联网上搜索了与此相关的论文，但我只找到了基于文本提取的论文，我们必须确定写的是什么而不是确定谁写的。
如果我能获得一些关于它的见解以及一些参考资料或期刊或论文，我会非常有帮助，这样我就可以研究进化算法，而不是从头开始做所有事情。如果我还可以获得付费论文/期刊的链接，那将非常有用。

客户医生想要一个 android 平板电脑应用程序，在该应用程序中，他可以看到患者已注册，使用手写笔手写有关患者的医疗评论，并且该应用程序将手写评论保存到基于 Web 的患者文件中而不进行转换我们正在开发的诊所管理系统。我开始进行 android 开发，因此任何有关如何进行此操作的链接和建议将不胜感激。非常感谢。

我正在开发一些语言学习软件，我想在我的程序中使用 Windows 和三星现有的手写识别功能，让用户调用我将要创建的数据库（命令列表）。我对从哪里开始甚至如何工作都有一点想法。我非常感谢您的帮助。提前致谢。

我想实现这样
的目标：应用程序将放置一个带有字母的背景，用户将在其上绘制并用笔画跟踪指标。最主要的是要以某种方式验证笔画及其顺序和方向。

我已经尝试过使用 Gestures 库，但它并不精确，而且我还没有找到足够的有关 Canvas 的有用信息。我不是在寻找完整的回应，只是从某种线索或教程开始。

提前致谢。

如果用户使用的是中文手写输入法。在他输入任何内容并选择候选人后，我的应用程序崩溃了。这只发生在 iOS8.1 上，并且只发生在我的应用程序上的手写输入法上。其他应用程序不会崩溃。

崩溃日志提供以下信息：

2014-10-22 14:45:10.269 App[524:170755]-[UIKBBlurredKeyView CandidateList]：无法识别的选择器发送到实例 0x16ff44b0

我想创建一个普通字体的随机冲洗字母。假设我想要http://www.fontspace.com/category/washed%20out这些字体，但我使用的是在浏览器中被洗掉的常用字体。

这可能吗？我的意思是采用一种已经洗掉的字体，相同的字母总是以相同的方式显示。

我真的很想有相同的字母，但看起来有点不同。也许好像我会自己亲手写。

我正在尝试使用 Java 中的 MNIST 数据库，使用单层感知器进行手写识别。每个感知器被分配识别一个数字（所以 10 个感知器）。他们每个人都在 50,000 个样本中的每个样本上随机训练多个 epoch。测试时，选择率最高的感知器（即最有把握它是正确的感知器）。

使用这种方法，我始终获得 93.5% 的准确率。但是，我认为要改进，我需要添加隐藏层，并实施反向传播。当使用 Sigmoid（挤压）函数计算我的单层网络的前向传递时，它工作得非常好。但是，当我更改反向传递（学习）函数以匹配反向传播时，我得到了约 70% 的准确度。有人可以检查我的算法以确保这是正确的吗？

我从几个地方得到了算法，我认为它是一样的。例如这个：http ://www.webpages.ttu.edu/dleverin/neural_network/neural_networks.html

请注意，我将最后一个重量视为偏差。输入到学习函数中的“错误”只是期望结果减去实际结果。示例是与输入相同的数组 - 数字中每个像素的灰度。