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使用机器学习的法医手写分析
我们的Graphomatch项目旨在通过卷积神经网络（CNN）和机器学习彻底改变法医手写分析。确定谁撰写写作或签名是否真实，更简单，更值得信赖。我们可以使用CNN密切检查手写样品，这有助于我们超越该行业经常使用的任意猜测。在取证机器学习的世界中，模式识别是更大的研究领域的一部分。该领域一直在新的年龄框架和机器学习技术的帮助下发展。普通的人写作是可以预见的，其中90％以上可以使用机器学习预测。我们的项目旨在通过更多的数据和图像培训来改善这种差异，以使我们的模型接近完美进行分类。
原创研究论文基于线性判别分析的深度学习算法用于数字字符手写识别
自主获取输入的层次表示。该研究开发了分类算法，用于识别数字字符（0-9）中的手写数字，分析分类器组合方法并确定其准确性。该研究旨在优化同时处理多个脚本时的识别结果。它提出了一种简单的分析技术、线性判别分析 (LDA) 实现和用于数字字符分类的 NN 结构。然而，测试显示 LDA 分类器的结果不一致。该方法将基于配置文件的特征提取 (FE) 与高级分类算法相结合，可以显著改善 HWR 数字字符领域，这从它产生的不同结果可以看出。该模型在 MNIST 数据集上的表现为 98.98%。在 CPAR 数据库中，我们完成了跨数据集评估，准确率为 98.19%。关键词：手写识别；深度学习；神经网络；特征提取；线性判别分析；准确性
基于GAN的手写数字合成-IJRPR
总而言之，这项研究介绍了一种专门设计的生成对抗网络（GAN），该网络专门为使用Kannada MNIST数据集综合现实手写数字而设计。涉及生成器和歧视器的GAN的对抗训练过程会产生真实的数字。利用密集连接的层和卷积神经网络的结构证明了将随机噪声转换为有意义的数字表示方面的功效。本文强调了GAN在数据增强和机器学习任务的合成数据生成中的潜在应用。在确认提出的基础，通过高参数调整，建筑修改和扩展培训时间的进一步优化时，建议提高数字生成能力。强调采用适当评估指标的重要性，将这项研究定位为该领域未来进步的垫脚石。
使用机器的手写数字识别...
手写数字识别系统是一个流行的研究主题，多年来已经进行了许多研究。该系统的实施将对当今世界上的许多部门有益。各种类型的算法可用于为该系统开发解决方案。但是，结果的准确性在确定手写数字识别系统的最佳解决方案方面起着重要作用。在该项目中，使用了精选的机器学习和深度学习算法来构建模型，以找到具有最佳准确性的最合适模型。根据结果，与所有其他模型相比，CNN模型的性能优于其他模型，其精度为99.25％和0.99。关键字：数字识别，手写，识别模型；机器学习；深度学习
白盒假阳性对抗攻击方法基于对比损失的离线手写签名验证模型
在本文中，我们应对基于离线手写的对比损失 - 十个签名验证模型的白盒假阳性对抗性攻击的挑战。我们采用了一种新颖的攻击方法，该方法将攻击视为紧密复制但独特的写作风格之间的样式转移。为了指导欺骗性图像的产生，我们引入了两个新的损失函数，通过扰动原始样品和合成样品的嵌入向量之间的欧几里得距离来提高抗差成功率，同时通过降低生成图像和原始图像之间的差异来确保最小的扰动。我们的实验证明了我们的方法在白框攻击基于对比度损失的白框攻击中的最新性能，这是我们的实验所证明的。与其他白色盒子攻击方法相比，本文的主要内容包括一种新颖的假积极攻击方法，两种新的损失功能，手写样式的有效风格转移以及在白盒子假阳性攻击中的出色性能。
www.migrationletters.com机器学习算法要检测手写字符识别
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。
机器学习和深度学习模型对手写数字和字母识别（HDALR）的影响
摘要 - 在众多实际应用中，例如数据表格输入，邮政编码排序和银行检查帐户处理，手写数字识别是至关重要且困难的任务之一。因为每个人都以不同的大小，宽度和斜率不同的方式写作，因此识别数字可能会具有挑战性。过去已经使用了各种基于人工神经网络的模型进行模式匹配。在进行实验时，使用MNIST（改良的国家标准技术数据库数据库）数据集观察到了各种作者在字体上使用的显着差异。在这项研究中，我们评估了MNIST数据集上的机器学习算法，包括幼稚的贝叶斯，K-Nearest邻居，支持向量机，决策树，随机森林，人工神经网络，卷积神经网络和长期短期记忆。这项研究的目的是评估和对比深度学习和机器学习模型的有效性，而不是手写字母和数字数据集。注意到，CNN的表现优于MNIST数据集的精度为99.9％，而EMNIST数据集则为88％。每种识别方法都面临着提取关键特征的关键挑战，并且深度学习已被用来通过评估的结果来解决此问题。
手写而非打字可以促进广泛的大脑连通性：一项对课堂有影响的高密度脑电图研究
随着传统手写逐渐被数字设备取代，研究其对人脑的影响至关重要。研究人员记录了 36 名大学生的脑电活动，当时他们正在使用数字笔手写视觉呈现的单词，并在键盘上打字。研究人员对使用 256 通道传感器阵列记录的 EEG 数据进行了连接分析。手写时，大脑连接模式比键盘打字时复杂得多，如顶叶和中脑区域的网络枢纽和节点之间广泛的 θ/α 连接一致性模式所示。现有文献表明，这些大脑区域和此类频率的连接模式对于记忆形成和编码新信息至关重要，因此对学习有益。我们的研究结果表明，通过使用笔时精确控制的手部运动获得的视觉和本体感受信息的时空模式对促进学习的大脑连接模式有很大贡献。我们敦促孩子们从小就必须在学校接触手写活动，以建立为大脑提供最佳学习条件的神经元连接模式。虽然在学校保持书写练习至关重要，但跟上不断发展的技术进步也很重要。因此，教师和学生都应该知道在什么情况下，哪种练习能产生最好的学习效果，例如在记课堂笔记时或写论文时。
手写签名识别的 LBP、HOG 和 SIFT 技术的比较分析
摘要——手写签名识别是生物特征认证的关键组成部分，需要稳健高效的特征提取技术才能获得最佳性能。本研究对三种主要的特征提取方法进行了比较分析：局部二值模式 (LBP)、方向梯度直方图 (HOG) 和尺度不变特征变换 (SIFT)。我们使用一个包含 2,000 个签名的精选数据集（包括真实实例和熟练的伪造签名），评估了每种技术在准确性、计算效率和稳健性方面的有效性。我们的研究结果表明，虽然 HOG 表现出卓越的准确性，但 LBP 在计算速度方面表现出色，而 SIFT 则展示了处理各种捕获场景的潜力。这项研究为开发先进的签名识别系统提供了宝贵的见解，强调了定制特征提取对增强生物特征认证的重要性。
利用神经信号进行语音和手写检测的机器学习方法：综述
摘要：近年来，脑机接口 (BCI) 因其在医疗领域（运动和/或沟通障碍人士）、认知训练、游戏、增强现实/虚拟现实 (AR/VR) 等领域的潜在应用而越来越受欢迎。BCI 可以解码和识别语音和手写中的神经信号，有可能极大地帮助有严重运动障碍的人满足他们的沟通和互动需求。该领域的创新和前沿进步有可能为这些人开发一个高度可访问和交互的通信平台。这篇综述论文的目的是分析现有的从神经信号进行手写和语音识别的研究。这样对这个领域感兴趣的新研究人员就可以在这个研究领域获得全面的知识。目前基于神经信号的手写和语音识别研究主要分为两类：侵入性研究和非侵入性研究。我们研究了关于将基于语音活动的神经信号和基于手写活动的神经信号转换为文本数据的最新论文。本综述还讨论了从大脑中提取数据的方法。此外，本综述还简要总结了这些研究中使用的数据集、预处理技术和方法，这些研究发表于 2014 年至 2022 年之间。本综述旨在全面总结当前文献中基于神经信号的手写和语音识别方法。本质上，本文旨在为希望在工作中研究基于神经信号的机器学习方法的未来研究人员提供宝贵的资源。