我有一个新项目，涉及在线字符识别(识别书写的字符)。我的想法是，每个字符都是由符合数学模型的笔划数来定义的。例如，“A”可以由三个线性笔画来定义； “O”可以定义为单个圆形笔画。 使用线性回归的原因是因为并非每个笔划每次都是完美的直线或曲线。线性回归可用于形成笔划的“可接受范围”。
我的问题是:
有更好/更简单的方法吗？
Java 是否有一些内置函数或模块来执行线性回归？
有没有比 Java 更容易做到这一点的语言？
最佳答案
实现这一点的方法之一是构建人工神经网络并使用相关算法来训练它。该方法的本质是构建一个由 1 和 0 组成的二维矩阵(输入矩阵)。每个元素都是神经网络的输入节点。当我们绘制一个角色时，我们将绘制的元素设置为 1，然后将输入提供给 ANN 并获得实际的角色作为输出。一旦您构建了足够数量的输入变化并在输入集上运行训练算法，您应该能够比应用上面概述的“线性笔画”方法获得更好的准确性。
我认为您应该能够找到合适的库，它可以帮助您构建 ANN 并选择合适的训练算法。我脑子里什么都不记得了。但你可以用谷歌搜索一下，看看会发生什么。干杯!
关于java - Java中的字符识别，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/1034537/