3、在线手写识别的预处理技术

在线手写识别的预处理技术

1. 引言

在当今数字化时代，手写识别技术变得越来越重要。无论是签名验证、手写笔记转录还是在线教育平台，准确的手写识别都能极大地提升用户体验。然而，手写数据往往包含噪声、重复点和钩子，这些问题直接影响了识别的准确性。因此，有效的预处理技术对于提高在线手写识别的性能至关重要。

在线手写识别的预处理步骤包括去除笔画中的钩子、过滤噪声和规范化书写。这些步骤不仅能显著改善识别性能，还能减少后续处理的时间和计算成本。本篇文章将详细介绍一种新的预处理方法，探讨其在实际应用中的效果，并通过实验数据进行验证。

2. 预处理方法

2.1 移除重复点和钩子

2.1.1 移除重复点

手写数据中的重复点通常是由于设备采样频率过高或书写时的停顿造成的。这些重复点不仅增加了数据的复杂性，还可能导致识别算法的误判。为了移除这些重复点，我们可以通过检查任意两点的坐标是否相同来进行处理。如果它们在同一位置，则保留其中一个点，其他点则被移除。

2.1.2 移除钩子

钩子通常出现在笔画的开始和结束处，是由于快速落笔/提笔检测不准确和手部运动不规则造成的。这些钩子可以通过检测角度变化和长度来识别并移除。具体步骤如下：

1. 插值 ：当两个连续点之间缺失许多点时，需要重新生成并在它们之间添加一些点。给定一个长度 (d)，该过程会迭代地在从点 (p_i) 到点 (p_{i+1}) 的曲线上每隔长度 (d) 插入一个新点。(d) 通常是通过公式 ((2.2)) 计算出的平均长度的一半。

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