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近年來人工智能與模式識別技術(shù)飛速發(fā)展，成為當(dāng)前的熱門技術(shù)。手寫字符的識別是模式識別領(lǐng)域的重要分支。國內(nèi)外對手寫輸入文字的識別技術(shù)歷經(jīng)了多年的研究并取得了很好的應(yīng)用性成果。手寫輸入字符由于輸入時的隨意與筆I田-的不規(guī)則，使得同一字符的輸入有著多樣性，給識別增添J-難度。經(jīng)過多年的研究，針對手寫字符的識別提出了多種解決方案，每種方法采用不同的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行手寫字符的特征提取，常用的模式識別方法大致有兩類：第一類通過現(xiàn)成的模板、矩陣、集成特征直接比照識別，第二類通過字符的關(guān)鍵節(jié)點、端點或者粗糙處等結(jié)構(gòu)特征直接識別。大致的方法包括模板匹配、統(tǒng)計決策與句法構(gòu)造等方法。簡單容易的事情。本文基于機器學(xué)習(xí)的思想進(jìn)行手寫字符的識別，力求把人工智能的新技術(shù)應(yīng)用到手寫字符識別領(lǐng)域進(jìn)行寧符的預(yù)處理和特征提取，最終達(dá)到提高識別精度與準(zhǔn)確率的目的。本文選取的機器學(xué)習(xí)算法是k-鄰近算法，基于該算法設(shè)計了手寫識別系統(tǒng)。系統(tǒng)包括學(xué)習(xí)與識別兩大模塊，采用Python語言編寫完成。
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