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离线手写体的笔顺提取中用到的相邻笔段间最小曲率的假设,对于中文书法文字的笔顺提取并不完全适用,为此提出基于书法统计结构混合模型,通过该模型获得笔顺的新方法,其步骤是:(1)按照书法文字模型提取样本的相关特征,(2)按照输入样本使用粗糙选择获得候选样本集,(3)使用条件密度传播算法从已知笔顺的候选样本集中搜索出和输入样本最佳匹配的样本.对100个书法文字中的15个常用部首进行笔顺提取,基于最小曲率的Kalman滤波和新方法的准确率分别为42%和91%.

手写汉字识别是模式识别中重要的研究内容之一,也有该方面的研究工作报道[1-2].手写体汉字识别可以分为2类:联机识别和脱机识别.通过对脱机手写体汉字识别提取笔顺后,可以将其转换为联机手写体识别,从而有效地解决了脱机手写体汉字识别难度大的问题.历代中文书法作品的识别是

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