绘图符号识别:如何实现识别
绘图符号识别:如何实现识别
提问于 2014-05-01 23:05:11
我尝试实现对鼠标绘制的汉字的识别。对于我想要识别的每个汉字，我都有一个样本文件，它提供了所有笔画的开始和结束位置，以及各自笔画的开始和结束位置(对于固定的图像分辨率)。
我想知道如何使用这些笔画信息来识别汉字。我在考虑使用笔画开始和结束之间的斜率，并将其用作机器学习的特征，但如果每个汉字只有一个样本，我将有大约2000个类(每个汉字一个)和数据稀疏问题(每个汉字只有一组笔画信息)。在这样的稀疏数据集上使用ML是可能的吗？
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2014-05-01 23:53:22
你的模型可能会受到数据集稀疏性的影响，但仍然有可能对其应用某些机器学习算法，特别是参数数量较少的较简单算法。(简而言之，试试看)。
然而，你所描述的情况在我看来并不像乍一看那么糟糕。根据一组有序的识别笔画(我猜)来确定哪个汉字是相当简单的。困难在于从一开始就识别笔画。
因此，真正需要数据的机器学习任务是笔画识别。然而，这个模型每个类都有远远不止一个样本，因为每个笔画可能会出现在多个汉字中。
Stack Overflow用户
发布于 2014-05-02 13:11:56
首先，您可能会从http://demos.shogun-toolbox.org/application/ocr/中获得一些灵感(其源代码位于幕府发行版中)。
然后将每个班级的单个汉字作为训练示例:当汉字非常相似时，这将不会很好地工作。然而，你可以做的是生成虚拟例子，你可以通过稍微扭曲你的汉字来生成虚拟例子，例如，平移，旋转，缩放等。这就是Yann和其他许多人在MNIST (http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)上所做的。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/23410426
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