基于机器学习的手写汉字识别app的设计与实现文献综述

手写汉字识别作为人工智能领域的重要研究方向之一，近年来取得了显著进展。

随着移动互联网的普及和智能手机的广泛应用，基于机器学习的手写汉字识别App应运而生，为人们的生活、学习和工作提供了极大的便利。

本文首先介绍了手写汉字识别的相关概念和研究意义，然后对基于机器学习的手写汉字识别技术进行了综述，包括常用的数据集、特征提取方法、识别模型以及性能评价指标。

接着，本文重点阐述了基于机器学习的手写汉字识别App的设计与实现过程，包括需求分析、系统设计、模型训练、App开发和系统测试等环节。

最后，对全文进行了总结，并展望了手写汉字识别技术的发展趋势。

关键词：手写汉字识别；机器学习；App设计；特征提取；识别模型

随着信息技术的飞速发展，人机交互方式日益多样化，手写汉字识别作为一种重要的模式识别技术，近年来备受关注。

手写汉字识别是指利用计算机自动识别handwrittencharacters，将其转换为可编辑的文本信息。

这项技术在办公自动化、智能教育、模式识别、人机交互等领域有着广泛的应用前景。

传统的手写汉字识别方法主要基于统计模式识别，常用的方法包括隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)和支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)。