怎样实现这样的考勤表手写数字识别
1.分析常用时间种类：（1）开始时间：从9:00到15:00共13种。（2）结束时间：从15:00到23:00共17种。2.时间写法特征：（1）以整点或半点的形式出现。（2）开始时间与结束时间是分开的。（3）同一格内的时间符号有交叉、出格。3.解决方案：（1）对开始时间和结束时间分开训练，分开识别。同一格内的时间整体识别，不分字符。（2）对超出上面分析的时间种类的其他特殊时间，在考勤表上注明填写要求，比如写在第三列和第四列，或者换张特殊时间考勤表，然后人工辅助处理。（3）扫描时间获取样本时，识别出格子线，截取时，上下增加范围，可兼容出格。（4）其他慢慢考虑。4.实现难度：（1）按表格线分割出开始和结束时间。难度在如何识别出表格线。算法应该有现成的，容易获得。（2）模型设计。可能需要多次尝试。但标签种类较少，计算量不大，训练时间不长，可以试验很多个模型。（3）识别率问题。如果识别率不高，人工核查将很困难。考虑到分类数少，时间整体写法也不乱（与单个字符无关），样本质量很高，识别率应该不错的，好的模型可能会上99+%。也可以把时间公布在联网机器上，让人自己在手机上核查。甚至，在识别时直接根据概率分布，把相对不可信的识别显示出来人工核查。
■网友
这个现有商业软件应该没有只能自己开发,做过支票的手写金额识别,关键是分割,不过这个手写数字是时间格式还是有点规律的,估计容易分割,单字符识别的可以用SVM或者现在热门的深度学习.
如果标记好的样本足够,或者可以端到端识别哦
■网友
lstm机器学习可能可以，不过是分辨出来是谁写的，应该可行
■网友
为啥一年半前的，还有邀请啊？
【怎样实现这样的考勤表手写数字识别】 凭借，我做相关的学习来看，如果有解决你这个问题的软件，当然前提是识别率95%（还不是100%）以上的话，那这个软件可以卖出天价！
所以说结论是：别想了，洗洗睡吧。
如果说对结果无所谓的情况下，那就不需要这个东西了。
什么BP神经网络，什么卷积神经网络，什么深度卷积神经网络，CNN，RNN变种。。。。。面对你这个需求，也只有脸红的份。
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