답변
한 번만 japanese (중국어 문자 세트 포함)했습니다.
스트로크 순서 결정 (각 행정의 순서를 중요)
총 스트로크의 수를 계산
결정 : I는 각 스트로크 반복, 4 단계의 동작을 분할 한 스트로크 시작 및 끝 라디안 (도면 공간이 라디안으로 나뉘어 있음을 알 수 있음)
위의 결과에 따라 데이터베이스가 일치합니다.
많은 중국인들은 많은 문자의 '올바른'획 순서를 모릅니다. 따라서 '엄격한'(올바른 획 순서가 필요함)과 '엄격하지 않은'(올바른 획 순서는 필요하지 않으며, 정확성을 희생시키면서) 모드 – Cocowalla
스트로크 수, 시작 및 종료 각도, 각 획에서의 교차 수 등 다양한 정보를 사용하여 좁은 항목을 줄일 수 있습니다 (예제 앱은 결과를 좁히는 것 같습니다.) 물론 데이터베이스가 있어야합니다. 그러나 필기 인식은 쉬운 일이 아닙니다.
필기/제스처 인식에는 몇 가지 다른 해결책이 있습니다. 내가 배운 것은 인공 신경 네트워크, 특히 다중 레이어 퍼셉트론 네트워크입니다. 간단히 말해서 일부 테스트 샘플을 올바르게 입력하면이 네트워크를 교육 한 다음이를 사용하여 새로운 입력을 테스트합니다. 플래시에서도 이와 비슷한 네트워크를 사용하는 20 가지 질문 게임이 있습니다.
몇 가지 다른 방법이 있지만 일부는 더 간단하고 일부는 좀 더 복잡하지만 내 지식은 좋지 않습니다.
다음은 Javascript의 오픈 소스 라이브러리입니다. 이 알고리즘은 매우 간단하며 실제로 sthg의 대답이 제시하는 것과 매우 유사합니다. 그것은 두 개의 문자 데이터 세트와 함께 제공됩니다. https://github.com/gugray/HanziLookupJS
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나는 이것이 어떻게 진행되는지보고 싶다. – bgw