如果我想用手指画出“二号”字样，Google键盘可以在中文键盘版本上准确识别为二。我已经在多个网站和应用程序中看到了这项工作，我一直想知道他们如何很好地检测到它。
有一种理论可以想到，从绘制的输入的起点和终点检索像素，然后比较像素，看看原始字符与用户的绘图相互重叠多少？如果重叠率匹配超过70％的像素，那么它将输出正确的所需字符。
答案 0 :(得分：1)
像素重叠将是一种非常不准确的方法。想象一下，如果你把你的第一条线画得有点太低，那么你的第二条线就完美了;三人将获得67％的认可，覆盖率为50％。想象一下，如果你的两条线都有点偏;你会得到一个空间。
这样做的一种方法是根据笔划中的方向和弯曲来识别和分类signal(7)（不是来自图像，而是来自用户绘制笔划时收集的鼠标数据），然后查找字符数据库中的笔画序列。你需要一个带字符笔划的数据库。我几乎可以肯定，我在评论中链接的individual strokes以及许多其他类似网站都使用此方法。
另一个好方法是使用jisho.org来识别输入图像的位图;这需要所有角色的许多训练样例。与之前的方法不同，只要训练足够详尽，这种方法甚至可以识别草书式输入（即笔画流入彼此） -
通过neural networks寻找“手写汉字识别”或“手写汉字识别”（以及日本/中国等同物，如手书き汉字认识或手写汉字识别），可以找到更多具体技巧。< / p>