Cómo hacer coincidir un carácter chino dibujado con una base de datos de animaciones de trazo

Tengo una base de datos de animaciones de trazos de caracteres chinos. Cada entrada es básicamente un conjunto de puntos que muestra cómo y en qué orden se debe dibujar un personaje.

Para facilitar la búsqueda, me gustaría permitir que el usuario dibuje manualmente un personaje con el mouse, luego mi software propondría algunas coincidencias posibles (como se hace en el iPhone).

Busqué en Google pero no encontré nada relevante. Me gustaría saber qué algoritmos o trabajos de investigación debo analizar. Supongo que tiene algo que ver con el reconocimiento de formas, excepto que el orden en que se dibuja la forma (carácter chino) también es relevante. ¿Cualquier sugerencia?

Estabas buscando artículos académicos, me sorprende que no hayas encontrado nada. Esto es lo que una búsqueda rápida a través de Google Scholar con palabras clave path stroke recognitiony handwriting stroke recognitionme consiguió:

• Plamondon, R .: Reconocimiento de escritura en línea y fuera de línea: una encuesta exhaustiva : Parece un buen lugar para comenzar. Una explicación de la representación digital de la escritura a mano y las técnicas de reconocimiento de escritura a mano (con y sin los datos de trayectoria del trazo)

  No trata específicamente con caracteres chinos, pero creo que podría ser aplicable.

• Hideo Ogawa, Keiji Taniguchi: Adelgazamiento y segmentación de trazos para el reconocimiento de caracteres chinos escritos a mano : parece bastante antiguo, pero se trata de segmentación de trazos, o para citar "una forma de descomponer un carácter en un conjunto de trazos parciales consecutivos" .

  Es lo contrario de lo que quieres (dijiste que ya tienes información sobre los trazos), pero tal vez entender la representación del trazo podría ayudarte a seguir el camino correcto.

• Koschinski, M .: Segmentación y reconocimiento de símbolos dentro de expresiones matemáticas escritas a mano : Una vez más, no caracteres chinos, sino matemáticos (que es aún más "exótico" que el texto normal). Agradable porque propuso una técnica basada en probabilidades.

• Cheng-Lin Liu, In-Jung Kim, Jin H. Kim: extracción y coincidencia de trazos basados ​​en modelos para el reconocimiento de caracteres chinos escritos a mano : creo que el título lo dice todo. Parece exactamente lo que quieres y promete resultados prometedores.

Una cosa más para agregar: la referencia más reciente en el grupo anterior es tan antigua como 2000 . Eso indica que lo que quiere hacer es probablemente un área bien investigada, con técnicas de vanguardia probadas. No debería haber sido difícil buscar material de referencia.

Solo para aclarar, en realidad no leí ninguno de estos artículos. Acabo de hacer mi paso de investigación preliminar habitual: ir a las bases de datos de artículos (google scholar, mendeley, ieeexplore ...), escribir algunas palabras clave. Abra los que tengan títulos prometedores, cierre uno con resúmenes completamente interesantes. Lea los resúmenes restantes con más cuidado y seleccione los que parezcan relevantes. Dicho esto, no todos los artículos que propuse podrían ser relevantes, pero a juzgar por la experiencia, lo más probable es que lo sean.

Espero que esto ayude. Además, si ha realizado alguna investigación mientras tanto, edítela en su pregunta y compártala con la comunidad . Parece un tema interesante.

Debería usar una red neuronal, eso es lo que se usa para el reconocimiento óptico de caracteres, estoy seguro de que puede encontrar muchos recursos al respecto en Google. Para tener en cuenta el orden de las líneas, puede usar no solo la imagen final sino también las imágenes intermedias después de cada trazo.