MNIST handwritten digit database, Yann LeCun and Corinna Cortes
The MNIST database of handwritten digits, available from this page, has a training set of 60,000 examples, and a test set of 10,000 examples. It is a subset of a larger set available from NIST. The digits have been size-normalized and centered in a fixed-size image. It is a good database for people who want to try learning techniques and pattern recognition methods on real-world data while spendin
http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/letter-recognition/letter-recognition.names
)
UCI Machine Learning Repository
Data was captured using a setup that consisted of: - Two Fifth Dimension Technologies (5DT) gloves, one right and one left - Two Ascension Flock-of-Birds magnetic position trackers, one attached to each hand - A four-port serial card to cope with four data sources - A PC (128MB RAM, Intel Pentium II 266MHz) was used In terms of the quality of the data, the Flock system was far superior to the Nint
UCI Machine Learning Repository
We used preprocessing programs made available by NIST to extract normalized bitmaps of handwritten digits from a preprinted form. From a total of 43 people, 30 contributed to the training set and different 13 to the test set. 32x32 bitmaps are divided into nonoverlapping blocks of 4x4 and the number of on pixels are counted in each block. This generates an input matrix of 8x8 where each element is
手書き文字認識 - Wikipedia
手書き文字認識（てがきもじにんしき、英: handwriting recognition、handwritten text recognition）とは、認識可能な手書き入力を受け取るコンピュータの機能である。入力元としては、紙に手書きされた文書・写真・タッチパネルなどの機器がある。事前に「オフライン」で書かれた文書を光学スキャンして入力する「オフライン手書き文字認識」と、「オンライン」で手書き文字入力する「オンライン手書き文字認識」に区別される。 手書き文字認識は基本的に光学文字認識の技術の上に成り立っている。しかし、オンライン手書き文字認識の場合は筆順や線を描く方向なども考慮し、最もそれらしい文字または単語を探すという技術も必要になる。 オフライン手書き文字認識[編集] オフライン手書き文字認識は、紙の上に書かれた文書イメージを光学スキャンし、そのイメージを自動的にコンピュータで処理可
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