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神经心理评估的视觉和程序手写分析的调查
摘要到目前为止，用于手写和绘图分析的人工智能系统主要针对诸如作者识别和草图识别之类的域。相反，作为大脑健康的生物标志物的图形运动模式的自动表征是一个相对较少的研究领域。尽管其重要性，但在这个方向上所做的工作是有限且零星的。本文旨在提供相关工作的调查，以向新手研究人员提供指导，并强调相关的研究贡献。文献已分为“视觉分析技术”和“程序分析技术”。视觉分析技术在完成后评估图形运动反应的弹药样品。另一方面，程序分析技术集中于产生图形运动反应的动态过程。由于两种策略家族的主要目标是有效地代表领域知识，因此本文还概述了文献中提出的常用手写表示和估计方法，并讨论了它们的优势和劣势。它还突出了现有过程的局限性以及设计此类系统时通常面临的挑战。高级方向的进一步研究得出结论。
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。
解码 - vit：手写数字字符串识别的视觉变压器框架
在数字化时代，手写文档识别具有多种应用，例如历史信息保存，邮政地址识别等。对无价文化宝藏的保护和分析在很大程度上取决于历史文档中手写的数字字符串识别。认可的主要挑战是写作风格的变化，噪声，扭曲和有限的数据。本文提出了一种新的方法，可以克服包含数字字符串的复杂，褪色和旧手写文档的困难。目标是创建一个可靠有效的系统，该系统自动识别古代手稿的数字字符串，有助于数字化记录。因此，本文提出了一个强大的视觉变压器框架，以识别手写数字字符串，而不会从较小数据集的未清洗图像中分割数字。所提出的方法是一个四步过程，包括预处理，通过象征化提取特征提取，使用视觉变压器的注意机制识别以及使用光束搜索解码器进行结果解码。将提出方法的性能与由卷积神经网络和长期记忆（CNN-LSTM）组成的混合方法进行比较。所提出的方法达到了56％的单词准确性，损失在更少的时间内低于0.6。结果表明，所提出的模型是一个快速学习者，可以在预期更少的时间内的实时场景中使用。这项研究的结果会影响邮政服务的数字化。在本文中还借助局部可解释的模型 - 不合Snostic解释（LIME）技术讨论了所提出的深度学习模型绩效解释。通过为实时应用程序提供软件即服务（SAAS）来概括所提出的方法的概括，以作为未来的研究方向。
通过深度学习来推进手写签名验证：全面的研究和高精度方法
摘要 - 本文介绍了一项有关使用深度学习技术的手写签名验证的全面研究。本研究旨在应对离线签名验证的挑战，在此任务是自动区分真正的签名与伪造的挑战。所提出的方法利用了最新的深度学习模型，包括Mobilenet，Resnet50，InceptionV3和VGG19与Yolov5结合使用，以实现高精度分类和可靠的伪造检测。在多个基准数据集上评估了该系统，包括Kaggle签名，Cedar，ICDAR和SIGCOMP，在各种现实世界中展示了其有效性和鲁棒性。所提出的方法包括数据预处理技术，以增强输入手写签名图像的质量，从而使模型能够捕获基本功能和模式以进行准确的分类。结果表明，与现有的最新方法相比，提出的方法的优越性在识别真正的特征并准确检测伪造方面达到了出色的准确率（89.8％）。此外，该模型对变化数据集大小和配置的适应性进一步支持其在签名验证任务中实际部署的潜力。这项研究有助于脱机签名验证技术的发展，为确保各种应用程序中手写签名的安全性和真实性提供了可靠，有效的解决方案。
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。
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。
（IJACSA）国际先进计算机科学与应用杂志，2020 年第 11 卷第 7 期 使用人工智能神经网络和图像处理进行手写识别
摘要 —由于数字技术在所有领域和几乎所有日常活动中用于存储和传递信息的应用越来越多，手写字符识别已成为一个热门的研究课题。手写仍然很重要，但人们仍然希望将手写副本转换为可以进行电子通信和存储的电子副本。手写字符识别是指计算机检测和解释来自手写源（例如触摸屏、照片、纸质文档和其他来源）的可理解手写输入的能力。手写字符仍然很复杂，因为不同的人有不同的笔迹风格。本文旨在报告手写字符识别系统的开发，该系统将用于阅读学生和讲座的手写笔记。该开发基于人工神经网络，这是人工智能的一个研究领域。开发手写字符识别系统使用了不同的技术和方法。然而，很少有人关注神经网络。与其他计算技术相比，使用神经网络识别手写字符更高效、更稳健。本文还概述了手写字符识别系统的方法、设计和架构以及系统开发的测试和结果。目的是证明神经网络对手写字符识别的有效性。
Bibek Bikram Shahi
项目爆米花飞行员：电影推荐系统：开发了一个推荐系统为模型创建API。技术堆栈：react，nodejs，numpy，pandas，seaborn，matplotlib，scikit-learn，烧瓶，jupyter-notebook url：github手写数字识别：用于手写数字的项目识别项目，该项目通过在MNIST DataSet Tech stack上培训的CNN型号的手写数字识别。 Pandas，Opencv，Seaborn
草书手写对于课堂学习的重要性超过打字：一项针对 12 岁儿童和青少年的高密度脑电图研究
手写、打字还是绘画——哪种策略最能提高课堂学习效率？随着数字设备越来越多地取代传统的手写，研究这种做法的长期影响至关重要。研究人员对 12 名年轻人和 12 名 12 岁儿童进行了高密度脑电图 (HD EEG)，以研究他们在手写草书、打字或绘制难度各异的视觉呈现单词时的脑电活动。对使用 256 通道传感器阵列记录的 EEG 数据进行了时间频谱演变 (TSE，即随时间变化的幅度变化) 分析。对于年轻人，我们发现，当使用数字笔在触摸屏上手写时，顶叶和中部大脑区域在 θ 范围内显示出与事件相关的同步活动。现有文献表明，这些特定大脑区域的这种振荡神经元活动对于记忆和新信息的编码非常重要，因此为大脑提供了最佳的学习条件。在绘画时，我们发现顶叶区域存在类似的激活模式，此外，alpha/beta 范围内还存在与事件相关的去同步化，这表明绘画和手写时的激活模式既相似又略有不同。在键盘上打字时，我们发现顶叶和中脑区域的 theta 范围内存在与事件相关的去同步化活动，alpha 范围内存在与事件相关的去同步化活动，但程度较轻。然而，由于这种活动是不同步的，并且与手写和绘画时的活动不同，因此其与学习的关系仍不清楚。对于 12 岁的儿童，也发现了相同的激活模式，但程度较轻。我们认为，儿童从小就必须在学校接触手写和绘画活动，以建立有利于学习的神经元振荡模式。我们得出的结论是：由于感觉运动整合的益处，即由于手写和绘画时感官的广泛参与以及精细和精确控制的手部动作，在学习环境中保持这两种活动对于促进和优化学习至关重要。