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手写字符识别(HCR)是一个广泛研究的领域,旨在开发能够识别手写文本的算法。准确的HCR对于各种应用很重要,包括文档数字化,签名验证和邮政自动化。尽管取得了重大进展,但当前的HCR系统仍然面临着几个挑战,例如写作风格,噪音和草书手写的存在。为了克服这些挑战,已经开发了机器学习算法,以提高手写文本的识别准确性。在本文中,我们将探讨用于HCR的不同类型的机器学习算法并评估其性能。我们还将讨论用于提高认识准确性及其实施挑战的预处理技术。此外,我们将研究用于衡量识别准确性的评估指标以及影响算法性能的因素以及如何优化它们。这项研究可以有助于开发更准确,更有效的手写角色识别系统,该系统可以在各个领域具有重要的应用。

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