図面を検証する

Question

私の指で文字「二」を描きたいのであれば、Googleのキーボードはその中国語キーボードのバージョンを二と正確に認識することができます。私はこの作品を複数のウェブサイトやアプリで見たことがあります。このウェブサイトやアプリは、どうしてそんなにうまく検出できるか疑問に思っています。

描画された入力の開始点と終了点からピクセルを取得し、元の文字とユーザーの描画がどれくらい重なり合っているかをピクセルで比較するには、1つの理論がありますか？オーバーラップ率がピクセル単位で70％を超えて一致する場合、正しい文字が出力されます。

Answer 1

ピクセルオーバーラップは非常に不正確な方法です。あなたの最初の行を少し低くしても、あなたの2番目の行を完全に描くと想像してください。三は、二重に67％、50％のカバレッジで認識されます。あなたのラインの両方がちょっと離れていると想像してください。代わりにスペースが必要です。

ストロークの方向と曲がりに基づいてindividual strokesを認識して分類する（画像からではなく、ユーザーがストロークをペイントするときに収集されたマウスデータから）認識し、ストロークのシーケンスをルックアップします文字データベースに格納する。文字ストロークのデータベースが必要です。私は、コメントでリンクしたjisho.orgと、他の多くの同様のサイトがこの方法を採用していることはほぼ確実です。

もう1つの良い方法は、neural networksを使用して入力イメージのビットマップを認識することです。これには、すべての文字に対して多くのトレーニング例が必要です。以前の方法とは異なり、この方法は、訓練が十分に網羅的である限り、筆記体スタイルの入力（つまり、互いにストロークを流しながら）を認識することができる。

「手書き漢字認識」や「手書き漢字認識」や「手書き漢字認識」などの手書き漢字認識は、Google Scholarまであります。