Các tài liệu về cơ sở lý thuyết: xử lý ảnh số, lọc trích ảnh số, xác định biên, rút trích số, nhận dạng ký tự số. Nghiên cứu mạng Nơ ron nhận dạng chữ viết tay Phương pháp DeepLearming Phương pháp thực nghiệm: Xây dựng chương trình thử nghiệm Kiểm tra về tính hiệu quả của chương trình với các chữ số khác nhau Công cụ sử dụng Model: Jupiter NoteBook App nhận dạng: Android Studio Ý nghĩa đề tài Về mặt khoa học: Đề tài sẽ cung cấp về mặt lý thuyết để làm rõ về các phương pháp và kĩ thuật nhận dạng kí tự nói chung và chữ số viết tay nói riêng Về mặt thực tiễn: Góp phần hỗ trợ nhập văn bản, scan văn bản. Tiền xử lý trong các ứng dụng trên phần mềm như: game viết chữ của trẻ em, phần mềm hỗ trợ viết tay cho người khiếm thị, quét biển số xe, quét mã vạch… khi áp dụng với camera, detect được phản hồi khách hang qua bình luận, phần mềm sửa lỗi chính tả,…
https://123doc.net/document/2718808-ki-thuat-support-vector-machines-va-ung-dung.htm https://www.slideshare.net/ThmTrn9/support-vector-machines-75854390 https://vi.wikipedia.org/wiki/M%C3%A1y_vect%C6%A1_h%E1%BB%97_tr%E1%BB%A3