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申请/专利权人：北京搜狗科技发展有限公司
摘要：本发明公开了一种手写轨迹的识别方法，对手写轨迹数据进行聚类，获取多个字符簇；对所述多个字符簇中的每个字符簇进行特征提取，提取到每个字符簇的特征向量；将每个字符簇的特征向量和所述手写轨迹数据的轨迹公式输入到预训练的字符识别模型中，获取到所述手写轨迹数据对应的目标候选词语。本发明公开的手写轨迹的识别方法、装置及电子设备，能够有效降低形近字误识别的概率，进而提高手写识别的准确度。
主权项：1.一种手写轨迹的识别方法，其特征在于，所述方法包括：对手写轨迹数据进行聚类，获取多个字符簇；对所述多个字符簇中的每个字符簇进行特征提取，提取到每个字符簇的特征向量；将每个字符簇的特征向量和所述手写轨迹数据的轨迹公式输入到预训练的字符识别模型中，获取到所述手写轨迹数据对应的目标候选词语；所述对手写轨迹数据进行聚类，获取多个字符簇，包括：获取手写轨迹数据，再获取手写轨迹数据对应的笔划集合，将笔划集合输入到简单的神经网络中进行分类，得到N个分类作为多个字符簇；获取所述N个分类结果对应的N组笔划组合；将所述N组笔划组合进行结构字符剔除处理，得到处理后M组笔划组合，并将所述处理后M组笔划组合作为所述多个字符簇，其中，M为大于1且不大于N的整数；在将每个字符簇的特征向量和所述手写轨迹数据的轨迹公式输入到预训练的字符识别模型中之前，所述方法还包括：获取所述手写轨迹数据的轨迹坐标向量集；通过双门控循环单元对所述轨迹坐标向量集进行编解码处理，得到所述轨迹公式。
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权利要求：
百度查询： 北京搜狗科技发展有限公司 手写轨迹的识别方法、装置、电子设备及存储介质
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