한자 획 애니메이션 데이터베이스가 있습니다. 각 항목은 기본적으로 캐릭터를 그리는 방법과 순서를 나타내는 일련의 포인트입니다.
조회를 쉽게하기 위해 사용자가 마우스로 문자를 수동으로 그릴 수 있도록 허용 한 다음 소프트웨어에서 가능한 일치 항목을 제안합니다 (iPhone에서와 같이).
Google에서 검색했지만 관련성이 없습니다. 어떤 알고리즘이나 연구 논문을보아야하는지 알고 싶습니다. 모양 (중국 문자)이 그려지는 순서도 관련이 있다는 점을 제외하고는 모양 인식과 관련이 있다고 생각합니다. 어떠한 제안?
답변:
당신은 학술 기사를 찾고 있었는데, 당신이 아무것도 찾지 못해서 놀랐습니다. 여기에 빠른 키워드 Google 학술 검색을 통해 검색 무엇을 path stroke recognition하고 handwriting stroke recognition저를 얻었다 :
Plamondon, R .: 온라인 및 오프라인 필기 인식 : 포괄적 인 설문 조사 : 시작하기에 좋은 장소 인 것 같습니다. 디지털 필기 표현 및 필기 인식 기술에 대한 설명 (스트로크의 궤도 데이터 유무)
한자를 구체적으로 다루지는 않지만 적용 할 수 있다고 생각합니다.
타니구치 케이지 히데오 (Kingji Tanigauchi) : 한자 인식을위한 씬 및 획 분할 : 낡은 것처럼 보이지만 획 분할을 처리하거나 "문자를 일련의 연속적인 부분 획으로 분해하는 방법" 을 인용합니다.
그것은 당신이 원하는 것과 반대입니다 (당신은 이미 스트로크에 대한 정보를 가지고 있다고 말했지만) 스트로크 표현을 이해하면 올바른 길을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.
Koschinski, M .: 필기 수학 표현 내에서 기호의 세분화 및 인식 : 다시 한자가 아니라 수학 (일반 텍스트보다 여전히 "이국적"임). 확률을 기반으로 한 기술을 제안했기 때문에 좋습니다.
Cheng-Lin Liu, 김인정, Jin H. Kim : 필기체 한자 인식을위한 모델 기반 획 추출 및 일치 : 제목에 모든 것이 있다고 생각합니다. 정확히 원하는 것 같고 유망한 결과를 약속합니다.
추가해야 할 또 하나 : 위의 묶음에서 가장 최근의 참조는 2000 년 이전 입니다. 그것은 당신이하고 싶은 일이 아마도 최첨단 기술을 사용하여 잘 연구 된 영역임을 나타냅니다. 참조 자료를 찾는 것이 어렵지 않아야합니다.
명확히하기 위해 실제로이 기사를 읽지 않았습니다. 방금 예비 연구 단계를 수행했습니다. 기사 데이터베이스 (Google Scholar, Mendeley, ieeexplore ...)로 이동하여 몇 가지 키워드를 입력하십시오. 유망한 제목으로 제목을 열고 완전히 흥미롭지 않은 초록으로 제목을 닫습니다. 나머지 초록을보다주의 깊게 읽고 관련성이있는 초록을 선택하십시오. 내가 말한 것처럼, 내가 제안한 모든 기사가 관련이있을 수는 없지만 경험으로 판단하면 대부분 관련이 있습니다.
이게 도움이 되길 바란다. 또한 그 동안 조사를 한 경우 질문에서 편집 한 후 커뮤니티와 공유하십시오 . 흥미로운 주제처럼 보입니다.
신경 네트워크를 사용해야합니다. 광학 문자 인식에 사용되는 것이기 때문에 Google에서 관련 리소스를 많이 찾을 수 있습니다. 선의 순서를 고려하기 위해 각 스트로크 후 최종 이미지뿐만 아니라 중간 이미지도 사용할 수 있습니다.