- Вам не нужны никакие нейронные сети, особенно сверточные. Бери Tesseract, тренируйся на почерке и пользуйся. Сам Tesseract использует NS, но не сверточный. Совсем недавно я сделал проект-Tesseract используется для обнаружения charboxes, затем Tesseract пытается распознать то, что он обнаружил, параллельно те же charboxes пытается распознать алгоритм, основанный на OpenCV kNN. Для того, что не распознается, есть GUI, в котором можно выбрать charbox и вручную указать, какой это символ. В результате формируются данные для обучения tesseract (то, что он не смог распознать сам и было введено вручную), и данные для обучения kNN (что tesseract распознал, а что было введено вручную). После >10 тренировок на символ он начинает довольно стабильно распознаваться обеими системами.
Во фразе "Take Tesseract, train on handwriting and use it." Tesseract есть ссылка на GitHub.
============================
2.Когда речь заходит о распознавании изображений, сразу возникает ответ — сверточная нейронная сеть. Ваш случай не исключение. Надо сказать, что есть много готовых решений с готовой NS-архитектурой, так что самому писать ничего не нужно. Если C++ или Python, я рекомендую Tensorflow. Чтобы понять, как работает Convolutional NS, прочитайте мой ответ на аналогичный вопрос.
Во фразе "Convolutional NS works, read my answer to a similar question" answer есть ссылка