摘要 本文是手势识别输入事件处理的完整学习记录。内容包括输入事件InputEvent响应方式，触摸事件MotionEvent的概念和使用，触摸事件的动作分类、多点触摸。根据案例和API分析了触摸手势Touch

ener即可进行处理。不过，为了提高我们的APP的用户体验，有时候我们需要识别用户的手势，Android给我们提供的手势识别工具GestureDetector就可以帮上大忙了。 基础 Ge

Tomoe 是一个手写识别引擎，目前可以识别日语和汉字。Tomoe 提供有 GTK+ 界面，并包含 uim 和 SCIM 输入法模块。下图展示笔者在手写“东”后 Tomoe 的识别情况。

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本程序最初是想用于发票识别的，目前可以通过ocrengine和imageprocess动态库进行二次开发。 功能： 图片识别文字的软件。 支持截图。 支持选择识别的区域。 支持选择识别的语言。

google 提供的API中，有个类，大家都很熟悉，GestureDetector。使用它，我们可以识别用户通常会用的手势。但是，这个类不支持多点触摸（可能 google认为没有人会在几个手指都在屏幕上

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面部识别技术已经不是什么新的发明，很多拍照应用和图片应用里都已经用上了这项技术。经过多年的研发和学习，社交网站 Facebook 的面部识别的准确率已经达到了 97%。 但是，之前面部识别技术大多用来识别人脸。据

文的语言包大概是1.8M,中文简体的语言包是39.5M,中文繁体的语言包是53M，这样就知道为什么识别中文慢的原因了. package com.ocr; import java.awt.Graphics2D;

利用CIDetector来人脸识别 添加图片: UIImage* image = [UIImage imageNamed:@"face.jpg"]; UIImageView *testImage =

的手势识别器，具有不同的配置属性。比如UITapGest ureRecognizer，可以配置拍击次数。界面接收到手势之后，可以发送一个消息，用于处理响应手势动作后的任务。当然，不同的手势识别器，发送的消息方法也会

自己日常的网上生活。考虑到数十亿美元的生意未在旦夕，各大公司都在不断地求助于越来越复杂的技术，以便识别出潜在客户，定向投放广告。 许多互联网营销人员都要靠 cookies 来做到这一点。Cookies

百度余凯团队最新力作《 基于深度学习的图像识别进展百度的若干实践 》，作者：都大龙、余轶南、罗恒 ,其他作者：张健、黄畅、徐伟、余凯。《中国计算机学会通讯》，第11卷第4期，2015年4月。 本文

最近微软的 How-old.net 网站非常火热，用户在该站上传照片后，它可以测算出照片中人物的性别和年龄。 有国外网友在 Quora 上问了 How-old.net 的工作原理。下面是参与了该项目的微软项目经理 Eason Wang 的回复。

Libface库旨在使人脸识别技术应用于开源社区。这是用C++编写的，托管在 Sourceforge上。这个库使用 OpenCV 2.0 ，目标是成为一个中间件，在人脸识别和检测时，开发人员不必包括任何OpenCV的代码。

Audio-Fingerprinting 是一个音乐指纹识别系统，使用的语言为 JAVA，同时需要用到 MySQL 数据库(虽然不是必须的，但这个系统采用他保存指纹和音乐信息)。他包含了指纹生成，数据库存储，和简易的服务器和客户端。

提要： 对于Android中的手势识别可以从以下三个Listener入手——OnTouchListener、OnGestureListener、OnDoubleTapListener。这三个监听器

OpenALPR 是一个采用C++编写的开源车牌自动识别库，并绑定了 C#、Java、Node.js 和 Python支持。此库通过分析图像和视频流来识别车牌。输出的结果是车牌字符的文本类型。 user@linux:~/openalpr$

- (BOOL)checkImageHasFace { BOOL hasFace = NO; CIImage *begingImage = [[CIImage alloc] initWithImage:_postImage]; //创建CIDetector对象，options使用NSDictionary设置采用高品质还是低品质，这里使用低品质。 CIDetector *detector = [CI

MainActivity! 手势识别 手势不匹配