Как сопоставить нарисованный китайский иероглиф с базой данных анимации обводки

У меня есть база данных анимации удара китайских иероглифов. Каждая запись представляет собой набор точек, которые показывают, как и в каком порядке должен быть нарисован символ.

Чтобы упростить поиск, я бы хотел, чтобы пользователь вручную рисовал символ с помощью мыши, а затем моя программа предложила бы несколько возможных совпадений (как это делается на iPhone).

Я искал в Google, но не нашел ничего релевантного. Я хотел бы знать, какие алгоритмы или исследовательскую работу мне нужно посмотреть. Я предполагаю, что это как-то связано с распознаванием формы, за исключением того, что порядок, в котором нарисована форма (иероглиф), также имеет значение. Любое предложение?

Вы искали научные статьи, я удивлен, что вы ничего не нашли. Вот что быстрый поиск через Google Scholar по ключевым словам path stroke recognitionи handwriting stroke recognitionполучил меня:

• Пламондон, Р .: Распознавание рукописного текста в режиме онлайн и в автономном режиме: всесторонний обзор : похоже, это хорошее место для начала. Объяснение цифрового представления рукописного ввода и методов распознавания рукописного ввода (с данными траектории обводки и без нее)

  Не касается конкретно китайских иероглифов, но я думаю, что это может быть применимо.

• Хидео Огава, Кейджи Танигучи: Разрежение и сегментация штрихов для распознавания рукописных китайских символов : выглядит довольно старым, но имеет дело с сегментацией штрихов или цитированием «способа разбиения символа на ряд последовательных частичных штрихов» .

  Это обратное тому, что вы хотите (вы сказали, что у вас уже есть информация о штрихах), но, возможно, понимание представления штрихов может помочь вам встать на правильный путь.

• Кощинский, М .: Сегментация и распознавание символов в рукописных математических выражениях : опять же, не китайские иероглифы, а математические (что все же более «экзотично», чем обычный текст). Хорошо, потому что он предложил технику, основанную на вероятностях.

• Ченг Лин Лю, Ин-Юнг Ким, Джин Х. Ким: Извлечение штрихов на основе модели и сопоставление для распознавания рукописных китайских символов : я думаю, что название говорит само за себя. Похоже, именно то, что вы хотите, и обещает многообещающие результаты.

Еще одна вещь, которую нужно добавить: самая последняя ссылка в вышеупомянутой группе - 2000 лет . Это говорит о том, что то, что вы хотите сделать, - это, вероятно, хорошо изученная область с испытанными современными методами. Это не должно быть трудно искать справочный материал.

Просто чтобы уточнить, я на самом деле не читал ни одной из этих статей. Я только что выполнил свой обычный предварительный исследовательский шаг: зайдите в базы данных статей (google scholar, mendeley, ieeexplore ...), введите несколько ключевых слов. Откройте с многообещающими заголовками, закройте с совершенно неинтересными рефератами. Внимательно прочитайте остальные тезисы и выберите те, которые кажутся актуальными. Сказав это, не все статьи, которые я предложил, могут быть актуальными, но, судя по опыту, они, скорее всего, так и есть.

Надеюсь, это поможет. Кроме того, если вы провели какое-то исследование, отредактируйте его в своем вопросе и поделитесь с сообществом . Похоже, интересная тема.

Вы должны использовать нейронную сеть, это то, что используется для оптического распознавания символов, я уверен, что вы можете найти много ресурсов об этом в Google. Чтобы учесть порядок линий, вы можете использовать не только конечное изображение, но и промежуточные изображения после каждого мазка.