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图元分解是笔交互的关键环节.提出一种将几何特征和隐马尔可夫模型HMM(hidden Markov model)结合的笔画图元分解方法.该方法采用4种关键几何特征来描述笔画的局部几何信息,并通过HMM结构对绘制上下文的建模来描述笔画的全局几何特性,进而利用全局搜索与最佳匹配实现在尽可能不丢失笔画几何信息的前提下对数据进行最大限度的压缩,可在保证系统计算效率的前提下同时完成分割点的查找与图元类型的判定.实验结果表明了该方法的有效性.