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由于数字技术在各个领域的使用增加以及几乎全天的日常活动以存储和传递信息，手写角色识别已成为研究的流行主题。手写仍然相关，但是人们仍然希望将笔迹副本转换为可以通过电子方式传达和存储的电子副本。手写字符识别是指计算机从手写来源（例如触摸屏，照片，纸质文档和其他来源）检测和解释可理解的手写输入的能力。手写字符仍然很复杂，因为不同的个人具有不同的手写样式。本文旨在报告开发手写字符识别系统，该系统将用于阅读学生和讲座笔记。该发展基于人工神经网络，该网络是人工智能研究领域。不同的技术和方法用于开发手写字符识别系统。但是，很少有人专注于神经网络。与其他计算技术相比，使用神经网络识别手写字符更有效，更健壮。本文还概述了手写字符识别系统以及系统开发的测试和结果的方法，设计和架构。目的是证明神经网络对手写性格识别的有效性。
使用人工智能神经网络和图像处理的手写识别
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