個人認為，主要原因在於資料的收集較為困難，合成的方式不是很適合手寫字元的生成。第二，手寫字元存在過分和粘連等各種情況，但是現階段的技術而言，只要資料足夠，可以採用lstm+ctc的方式去解決，不單獨獲取單個字元，而是直接採用行識別。
手寫字元識別要想使用到產品中，關鍵還是要找好具體的業務點，比如，個人認識，小猿搜題裡面的英文作文批改的手寫識別還挺好的，不過離真正實用還是有一段距離。
最後，手寫字元識別我已經幹不下去了，推不動，效果差，回家種田了。
使用kNN實現手寫字元識別
首先，我們的資料集分為訓練集和測試集，訓練集中含有將近2000個資料文件 在這個文件中將乙個32 32的向量圖 故為了在計算機中進行處理，我們需要先開啟檔案，迴圈讀出檔案前32行，並將每行的頭32個字元值儲存在numpy陣列中，最後返回陣列，如下 def img2vector filename re...
基於K 近鄰演算法的手寫字元識別
收集資料集，包括trainingdigits和testdigits資料夾，資料夾下是字元影象的二進位制文字檔案，大小為32 32，如下圖所示 首先介紹listdir，它能返回資料夾路徑下的所有子檔案 import os from os import listdir listdir r c users...
開源標準資料集 mnist（手寫字元識別）
分享一下我老師大神的人工智慧教程！零基礎，通俗易懂！可以看出，mnist.pkl.gz 分為訓練集，校驗集和測試集 training data,valid data,test data load data training data,valid data,test data 均是二元 tuple t...