Ich habe eine Datenbank mit chinesischen Schriftzeichenanimationen. Jeder Eintrag besteht im Grunde aus einer Reihe von Punkten, die zeigen, wie und in welcher Reihenfolge ein Zeichen gezeichnet werden soll.
Um die Suche zu vereinfachen, möchte ich dem Benutzer das manuelle Zeichnen eines Zeichens mit der Maus ermöglichen. Anschließend schlägt meine Software einige mögliche Übereinstimmungen vor (wie dies auf dem iPhone der Fall ist).
Ich habe bei Google gesucht, aber nichts Relevantes gefunden. Ich würde gerne wissen, welche Algorithmen oder Forschungsarbeiten ich mir ansehen muss. Ich denke, es hat etwas mit der Formerkennung zu tun, außer dass die Reihenfolge, in der die Form (chinesisches Zeichen) gezeichnet wird, ebenfalls relevant ist. Irgendein Vorschlag?
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Antworten:
Sie haben nach wissenschaftlichen Artikeln gesucht, ich bin überrascht, dass Sie nichts gefunden haben. Hier ist, was für eine schnelle Suche durch Google Scholar mit Schlüsselwörtern
path stroke recognition
undhandwriting stroke recognition
hat mich:Plamondon, R .: Online- und Offline-Handschrifterkennung: eine umfassende Umfrage : Sieht nach einem guten Ausgangspunkt aus. Erklärung der digitalen Handschriftdarstellung und der Handschrifterkennungstechniken (mit und ohne die Bewegungsdaten des Strichs)
Befasst sich nicht speziell mit chinesischen Schriftzeichen, aber ich denke, es könnte anwendbar sein.
Hideo Ogawa, Keiji Taniguchi: Ausdünnung und Strichsegmentierung für die Erkennung handgeschriebener chinesischer Zeichen : Es sieht ziemlich alt aus, befasst sich jedoch mit Strichsegmentierung, oder um "eine Methode zum Zerlegen eines Zeichens in eine Reihe aufeinanderfolgender Teilstriche" zu zitieren.
Es ist das Gegenteil von dem, was Sie wollen (Sie sagten, Sie hätten bereits Informationen über Striche), aber vielleicht hilft Ihnen das Verständnis der Strichdarstellung, den richtigen Weg zu finden.
Koschinski, M .: Segmentierung und Erkennung von Symbolen in handschriftlichen mathematischen Ausdrücken : Auch hier keine chinesischen Zeichen, sondern mathematische (die immer noch "exotischer" sind als normaler Text). Schön, weil es eine Technik vorgeschlagen hat, die auf Wahrscheinlichkeiten basiert.
Cheng-Lin Liu, Kim In-Jung, Kim Jin H.: Modellbasierte Strichextraktion und Matching für die Erkennung handgeschriebener chinesischer Schriftzeichen : Ich denke, der Titel sagt schon alles. Sieht genau so aus, wie Sie es wollen, und verspricht vielversprechende Ergebnisse.
Noch etwas hinzuzufügen: Die jüngste Referenz in der obigen Reihe ist so alt wie 2000 . Das bedeutet, dass Sie wahrscheinlich ein gut recherchiertes Gebiet mit erprobten Spitzentechniken sind. Es hätte nicht schwer sein sollen, nach Referenzmaterial zu suchen.
Zur Verdeutlichung habe ich keinen dieser Artikel gelesen . Ich habe gerade meinen üblichen vorläufigen Rechercheschritt durchgeführt: Gehe zu Artikeldatenbanken (Google Scholar, Mendeley, ieeexplore ...), gib ein paar Schlüsselwörter ein. Öffnen Sie die mit vielversprechenden Titeln, schließen Sie die mit völlig uninteressanten Abstracts. Lesen Sie die verbleibenden Zusammenfassungen genauer durch und wählen Sie diejenigen aus, die Ihnen relevant erscheinen. Abgesehen davon sind möglicherweise nicht alle von mir vorgeschlagenen Artikel relevant, aber erfahrungsgemäß höchstwahrscheinlich.
Ich hoffe das hilft. Auch wenn Sie jede Forschung in der Zwischenzeit getan, bitte bearbeitet es in Ihrer Frage und mit der Gemeinschaft teilen . Es sieht nach einem interessanten Thema aus.
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Sie sollten ein neuronales Netzwerk verwenden, das wird für die optische Zeichenerkennung verwendet. Ich bin sicher, dass Sie bei Google viele Ressourcen dazu finden. Um die Reihenfolge der Linien zu berücksichtigen, können Sie nicht nur das endgültige Bild, sondern auch die Zwischenbilder nach jedem Strich verwenden.
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