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近年來人工智能與模式識別技術飛速發展，成為當前的熱門技術。手寫字符的識別是模式識別領域的重要分支。國內外對手寫輸入文字的識別技術歷經了多年的研究并取得了很好的應用性成果。手寫輸入字符由于輸入時的隨意與筆I田-的不規則，使得同一字符的輸入有著多樣性，給識別增添J-難度。經過多年的研究，針對手寫字符的識別提出了多種解決方案，每種方法采用不同的數學模型進行手寫字符的特征提取，常用的模式識別方法大致有兩類：第一類通過現成的模板、矩陣、集成特征直接比照識別，第二類通過字符的關鍵節點、端點或者粗糙處等結構特征直接識別。大致的方法包括模板匹配、統計決策與句法構造等方法。簡單容易的事情。本文基于機器學習的思想進行手寫字符的識別，力求把人工智能的新技術應用到手寫字符識別領域進行寧符的預處理和特征提取，最終達到提高識別精度與準確率的目的。本文選取的機器學習算法是k-鄰近算法，基于該算法設計了手寫識別系統。系統包括學習與識別兩大模塊，采用Python語言編寫完成。
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