一步步来：手写数字识别的原理到底是怎样的？ 00000000000000000000000000000000000000000000011111000000000000000000000000011111111100000000000000…
如何模式识别简单的手写数字？ 如题，具体算法过程希望可以详细一点，谢谢！Punk Scholar 订阅号：陈园乔树 6 人赞同了该回答 用模式识别里最基础的pca降维和knn分类算法就可以做简单的识别。。
如何识别图片中手写的文字呢？求一个算法思路啊，或者相关的书籍……大四狗毕业设计急需，大牛来指点一下吧？ http：//www. nerdoholic.com/etc/free -ocr-service/ 最后还是想说，不建议用这个课题！楼主可以做偏应用方面的 例如： 人脸验证系统(人脸识别，这个资料很多) 车牌识别系统 。
如何模式识别简单的手写数字？ 识别手写数字是图像处理领域相对基础的问题，本文将从机器学习领域和深度学习领域两方面对这一问题进行阐述，以期更为全面的理解手写数字的识别问题。1.机器学习领域—KNN用于手写数字识别KNN是机器学习中较为基础的算法之一，应用KNN的思想识别手写字体的整体思路是根据训练数据集（预先采集好的手写数字库）和测试数据集（待识别的手写数字）间距离的大小来识别手写数字。具体过程如下：（1）将测试集和训练集全部如下图所示编程0-1矩阵（像素点位置为1，非像素点位置为0）。（2）将测试数据矩阵和训练数据矩阵求距离，距离最小的训练数据作为最终的识别结果。相关的代码可以参见：https：//github.com/Azure-Sky-L/Machine-learning/blob/master/KNN-%E6%89%8B%E5%86%99%E6%95%B0%E5%AD%97%E8%AF%86%E5%88%AB.py2.深度学习领域—神经网络用于手写数字识别深度学习理论和技术的发展使得手写数字识别的准确度有了进一步的提高。神经网络进行手写数字识别几乎已经成为了深度学习的入门级实践。深度学习领域已经建立好了手写数据集mnist，在训练数据的时候可以直接拿来使用。神经网络进行手写数字识别是通过搭建神经网络将训练数据输入搭建的网络中，通过优化损失函数对各层。
