笔顺的日文

• 筆順違いや変形への対応策はまちまちであるが，文字データをトラジェクトリーとして計算に取り入れるようなアルゴリズムでは標準パターンと異なる筆順の文字は異なる文字と見なされることが多い．
  笔顺不同和在变形上的对应方法也是个不相同的，但是，将文字数据作为轨道，引入计算中的算法中，标准模式和不同的笔顺的文字被认为是不同的文字的情况很多。
• 本方式は，続け書きを分断したうえで，筆順によらないマッチングをすることで，図１や図２のような，画数が大幅に減少する続け書きや筆順違いの続け書きを１つの楷書書き辞書パターンにより認識できる．
  本方式在分断连写后，进行不依赖笔顺的匹配，由此如图１和图２所示，对于笔画数大幅减少的连写和笔顺不同的连写是通过一个楷书书写辞典模型进行识别的。
• 本方式は，続け書きを分断したうえで，筆順によらないマッチングをすることで，図１や図２のような，画数が大幅に減少する続け書きや筆順違いの続け書きを１つの楷書書き辞書パターンにより認識できる．
  本方式在分断连写后，进行不依赖笔顺的匹配，由此如图１和图２所示，对于笔画数大幅减少的连写和笔顺不同的连写是通过一个楷书书写辞典模型进行识别的。
• また，文献６）は，ペンの方向と方向変化を特徴量とし，前者が筆順，筆画数の変動に強いこと，一方，後者が字形変動に強いことに留意し，オフライン，オンライン両特徴融合型手法を提案している．
  并且，文献６）中，设定笔的方向和方向变化为特征量，前者在笔顺、笔画数的变动上很强，而另一方面，后者在字形变动上十分留意，由此提出脱机、联机两特征融合型的手法的方案。
• 第１ステップ（ＳＴＥＰ１）で入カパターンの続け書きを分断するように折れ線近似を行い，第２ステップ（ＳＴＥＰ２＞で分断後の部分的なストロークの筆順を入れ替わる対応も許しながら，入力パターンと辞書パターンとの筆順によらないマッチングを行う．
  第１步（ＳＴＥＰ１）为了对输入模型的连写进行分断，而进行折线近似，第２步（ＳＴＥＰ２）中允许边替换分断后的部分笔画的笔顺，边不依赖输入模型与辞典模型的笔顺进行匹配。
• 第１ステップ（ＳＴＥＰ１）で入カパターンの続け書きを分断するように折れ線近似を行い，第２ステップ（ＳＴＥＰ２＞で分断後の部分的なストロークの筆順を入れ替わる対応も許しながら，入力パターンと辞書パターンとの筆順によらないマッチングを行う．
  第１步（ＳＴＥＰ１）为了对输入模型的连写进行分断，而进行折线近似，第２步（ＳＴＥＰ２）中允许边替换分断后的部分笔画的笔顺，边不依赖输入模型与辞典模型的笔顺进行匹配。
• 本方式は，楷書書きの文字を１文字ずつ登録してあれば，続け書きも筆順違いの文字も認識できるが，いろいろな人が書く文字パターンに対応できるように，複数の字体の辞書パターンを登録してマルチテンプレート化を図ることで，より精度の良い認識ができる．
  本方式如果将楷体文字逐一登录的话，连写和笔顺不同的文字都能识别，但是为了能够对应各类人书写的文字模型，本方式通过登录复数个字体的辞典模型，以期实现多样版化，从而能够以更高的精度识别。