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申请/专利权人：北京搜狗科技发展有限公司
摘要：本发明实施例公开了一种手写识别方法，实时获取手写原始轨迹数据；对所述手写原始轨迹数据进行压缩，得到压缩手写轨迹数据；将所述压缩手写轨迹数据输入到压缩后的手写识别模型中进行识别，得到所述手写原始轨迹数据对应的文字识别结果，其中，所述手写识别模型是利用训练数据集中每个训练数据的手写轨迹数据训练得到的，压缩后的所述手写识别模型是对所述手写识别模型进行模型压缩得到的。本发明实施例提供的手写识别方法，能够解决现有技术中非正确切分导致手写识别准确率低的问题，能够有效提高致手写识别准确率。
主权项：1.一种手写识别方法，其特征在于，包括：实时获取手写原始轨迹数据，包括：对实时获取的手写输入数据进行数据预处理，其中，所述数据预处理包括重采样和轨迹旋转，所述重采样为基于角度的重采样或基于距离的重采样，或，所述重采样为基于角度与距离的重采样；根据预处理后的所述手写输入数据，实时获取所述手写原始轨迹数据；对所述手写原始轨迹数据进行压缩，得到压缩手写轨迹数据，其中包括，采用主成分分析方法查找代表所述手写原始轨迹数据的原始特征的主要特征保留，确保保留的每个维度的数据与手写识别模型的模型识别结果的相关性不低于设定阈值，根据保留的每个维度的数据，获取到压缩手写轨迹数据，所述设定阈值为选取对模型识别结果的相关性最高的K个特征进行保留，根据K个特征中相关性最低的一个特征来设定，其中，K为不小于2的整数；将所述压缩手写轨迹数据输入到压缩后的手写识别模型中进行识别，得到所述手写原始轨迹数据对应的文字识别结果，其中，所述手写识别模型是利用训练数据集中每个训练数据的手写轨迹数据训练得到的，压缩后的所述手写识别模型是对所述手写识别模型进行模型压缩得到的，以手写原始轨迹数据进行压缩后的压缩手写轨迹数据作为压缩后的手写识别模型的输入，使用手写序列特征进行识别；每获取一笔的所述手写原始轨迹数据，得到一次所述文字识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京搜狗科技发展有限公司 一种手写识别方法、装置、电子设备及介质
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