基于局部信息的手写汉字笔画提取
wf（2023）
Abstract
现有计算机在指导手写汉字练习与测试中,指导依据大都基于全局特征,缺少基于更细粒度特征.提出一种基于局部信息的手写汉字笔画提取方法,为手写汉字评价与指导等任务提供数据支持.首先提取出汉字骨架并对骨架中的毛刺与断裂等问题进行优化;然后使用 PBOD算法提取汉字交叉区域后,对交叉区域进行合并删除,消除笔画形变,通过局部信息计算笔画段的组合系数,根据组合系数提取笔画;最后根据获取到的笔画数与算法迭代次数,动态调整组合系数阈值,保证在正确连接笔画段的前提下提取到更可能多的笔画.将该方法在手写汉字数据集上进行实验,其准确率、召回率与 F1 值分别达到了 95.91％、95.71％与 95.81％,可用于后续的手写汉字评判与指导等任务.
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