我正在考虑使用神经网络开发离线手写识别应用程序。我想开发一个应用程序，这将有助于我首先训练从用户模式的系统，并将它们匹配到某些字母。然后使用这个训练有素的系统进行手写识别。我想知道如何保存图像以及如何将它们映射到字符?将它们存储为单独的图像，并维护一个数据库以将它们与相应的字母相匹配，这会使应用程序非常繁重。还有其他关于存储模式和以后匹配模式的想法吗?不太熟悉android的存储和后端活动:(
你可能想看看由"Dr. Dobb's Journal"举办的手印识别比赛的结构和结果:
http://drdobbs.com/security/184408923?pgno=2有不同的实现方法，但通常的想法是将用户输入存储为某种矢量格式。一种简单的方法是只存储用户在屏幕上触摸的点的坐标，可能会将它们规范化，这样它们就不依赖于物理屏幕尺寸(例如，重新映射到虚拟的400x400屏幕，等等)