IAM 50个最常见的作家手写数据集
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*数据结构实际以真实数据为准
IAM手写数据集是几位作者的手写文章的集合。通常，他们使用该数据根据作家的写作风格对作家进行分类。解决此类问题的传统方法是提取特征（例如字母，曲率等之间的间距）并将其输入支持向量机。但是，我想通过使用Keras和Tensorflow进行深度学习来解决此问题。为此，我们不需要完整的IAM手写数据集，但可以使用一些可靠的子集来进行训练，例如对数据集贡献最大的前50名人员的图像子集。
内容
该数据集包含每个手写句子的图像，并使用短划线分隔的文件名格式。第一个字段代表测试代码，第二个字段代表作者ID，第三个字段ID，第四个字段代表句子ID。
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