2021.03.29
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卷積神經網絡 (CNN)、遞歸神經網路 (RNN)用在手寫辨識與分析
手寫文字辨識是電腦辨識與轉換人類筆跡的能力。除了辨識之外，手寫文字分析通常用於識別筆跡、比較兩個手寫樣本、進行其他分析以提取個人特徵或甚至識別可能的疾病。
手寫文字辨識隨著1980年代古典影像處理的發展而開始出現，由於缺乏技術和計算能力，因此比光學字元辨識 (OCR) 更具挑戰性。只有使用AI技術，手寫辨識才能以合適的準確性來完成。
Wolfram軟體開發團隊示範如何使用卷積神經網絡 (CNN)、遞歸神經網路 (RNN)等解決方案訓練手寫資料集，並應用於多個領域中現實生活的案例，例如：筆跡鑒定、簽名驗證、作者識別。
來源：Handwritten Recognition and Analysis
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