除了mnist，手写字体数据库有哪些

　1 cifar10数据库

60000张32*32 彩色图片 共10类

50000张训练

10000张测试

下载cifar10数据库

这是binary格式的，所以我们要把它转换成leveldb格式。

2 在../caffe-windows/examples/cifar10文件夹中有一个 convert_cifar_data.cpp

将他include到MainCaller.cpp中。如下：

编译....我是一次就通过了 ，在bin文件夹里出现convert_cifar_data.exe。然后 就可以进行格式转换。binary→leveldb

可以在bin文件夹下新建一个input文件夹。将cifar10.binary文件放在input文件夹中，这样转换时就不用写路径了。

cmd进入bin文件夹

执行后，在output文件夹下有cifar_train_leveldb和cifar_test_leveldb两个文件夹。里面是转化好的leveldb格式数据。

当然，也可以写一个bat文件处理，方便以后再次使用。

3 下面我们要求数据图像的均值

编译../../tools/comput_image_mean.cpp

编译成功后。接下来求mean

cmd进入bin。

执行后，在bin文件夹下出现一个mean.binaryproto文件，这就是所需的均值文件。

4 训练cifar网络

在.../examples/cifar10文件夹里已经有网络的配置文件，我们只需要将cifar_train_leveldb和cifar_test_leveldb两个文件夹还有mean.binaryproto文件拷到cifar0文件夹下。

修改cifar10_quick_train.prototxt中的source: "cifar-train-leveldb" mean_file: "mean.binaryproto" 和cifar10_quick_test.prototxt中的source: "cifar-test-leveldb"

mean_file: "mean.binaryproto"就可以了，

后面再训练就类似于MNIST的训练。写一个train_quick.bat，内容如下：

[plain] view plaincopy

copy ..\\..\\bin\\MainCaller.exe ..\\..\\bin\\train_net.exe

SET GLOG_logtostderr=1

"../../bin/train_net.exe" cifar10_quick_solver.prototxt

pause

1，提取单字的特征，落笔顺序，笔画、形状、轮廓、偏旁等（软件早已完成）

2，建立手写模板库和单字特征数据库

3，对用户的字进行模板匹配，不能确定则给出类似字（后台进行）

4，用户选择后，利用单词库和语句库进行联想提示， 以增加用户输入速度

基于整形变换的手写汉字识别方法:在IEICE Transaction、电子学报等国内外学术杂志上发表10多篇相关论文。在对日本国家标准汉字数据库ETL9的测试中获最高识别率，在1995年和 1998年国家863举行的两次全国评测中分别获得识别率的第一名和第三名。

HCL2000：在国家863计划支持下研制完成的一个大规模脱机手写汉字数据库。HCL2000面向国标一级汉字，每个汉字有近2000个样本，并包含书写者信息。是目前世界上样本数最多信息最丰富的脱机手写汉字数据库，不仅可用于汉字识别系统的训练和测试，还可用于研究影响文字书写的各种因素。目前已在清华大学、北京大学、北京邮电大学、华南理工大学、国家信息工程中心、汉王公司等单位的研究开发工作中被实际采用。

书童码汉字输入法：获国家发明专利。 《人民日报》、《光明日报》、《科技日报》、《中国青年报》、《计算机世界》、《中华工商时报》、《金融时报》等多家报纸宣传报道，已在全国范围内推广应用。

《网络管理与控制技术》：人民邮电出版社，1999年1月，原邮电部重点教材

《智能信息技术》：北京邮电大学出版社，1999年10月

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