目前该手写体识别系统主要分为 预处理模块： 主要包括训练数据和识别数据的读取，归一化，二值化 特征提取模块：主要包括笔划方向特征和网格密度特征，还可以根据对识别率的要求继续增加其他特征 识别（分类器）模块：主要包括SVM方法和BP神经网络的方法，其中SVM方法的识别率较高，SVM＋网格密度特征， 在小字符集情况下，达到了识别率97％以上 采用OO思想编写，适合做二次开发-currently the handwriting recognition system consists of pretre

图形的绘制，如何使用自定义画笔（颜色，线宽，线形）。如何为程序中添加选项菜单和选项设置对话框，如何使用标准颜色对话框，如何使用字体对话框，在选项对话框中实现预览功能。实现选项对话框和窗口类中的数据交换。如何改变对话框和控件的背景色，如何改变控件的文本颜色，对按钮控件的特殊处理。如何在窗口中显示一幅位图。-graphics rendering, since the definition of how to use the brush (color, line width, alignment).

车辆牌照识别(LPR)系统是一个专用的计算机视觉系统，LPR系统的广泛应用将有助于加快我国交通管理 自动化的进程。本文对车牌识别系统中的图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等环节涉及到的技术、算法以 及系统整体设计作了全面的论述，并与已有方案进行了比较，对部分关键算法进行了设计和改进。用采集到的40多 幅汽车图片作为实验样本数据，用纯软件的方法实现了车牌字符的自动识别-As a speclal computer vision system，the License Plate Re

Matlab 平台对二维图像PCA处理，可作为图像数据的预处理。(PCA processing of two dimensional image on Matlab platform)