印度手写数字识别笔迹数据集1963-2021
数据来源：互联网公开数据
标签：手写数字,笔迹识别,机器学习,特征提取,数据预处理,时间序列,空间采样
数据概述：
本数据集通过收集44位书写者的250个手写数字样本建立而成，旨在用于手写数字的识别与分析。其中30位书写者的样本用于训练、交叉验证和书写者依赖测试，而其余14位书写者的样本则用于书写者独立测试。数据集中的每个样本由WACOM PL-100V压感平板记录，该平板能够捕捉笔迹的$x$和$y$坐标及压力值，采样率为每100毫秒一次。
数据的预处理过程包括坐标归一化以消除平移和尺度变化的影响，并通过空间采样将手写路径转换为固定长度的特征向量。具体而言，采用线性插值方法将每个笔迹路径上的点数重采样为8个、12个或16个，实验结果表明采样点数为8时在准确性和复杂性之间达到了最佳平衡。
数据集中的每个输入属性均为0到100之间的整数，最后一个属性是类代码（0到9之间的整数），代表对应的数字。
数据用途概述：
该数据集适用于手写数字识别系统的开发与优化、笔迹识别算法的研究、机器学习模型的训练与评估等多种场景。研究人员可以通过此数据集改善手写数字识别的准确性和鲁棒性；软件开发者可以利用数据集中的特征向量提高手写输入系统的性能；教育机构和培训机构也可借助数据集开展笔迹识别技术的教学与培训。
举例：
数据集中每个笔迹样本都包含一系列$x$和$y$坐标点，这些点通过空间采样被均匀分布在一条虚拟路径上，从而形成固定长度的特征向量。例如，一个被重采样为8个点的手写数字“3”将由8对坐标值（例如，(10,20), (12,22), (15,23), (20,25), (25,27), (30,25), (35,23), (37,20)）表示，这些点共同描绘出手写数字“3”的大致形状和轮廓。
