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1. 一种基于三维空间信息的字形匹配方法
刘颖滨, 孙燕南, 荀恩东
北京大学学报(自然科学版)    2016, 52 (1): 81-88.   DOI: 10.13209/j.0479-8023.2016.016
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提出一种基于三维空间信息的字形匹配方法。首先将字形轮廓Bézier 曲线的二维控制点集扩展至三维, 然后为三维点集建立高斯混合模型, 最后通过最小化高斯混合模型间的欧氏距离(L2)完成匹配。采用三维空间信息可以充分利用字形所蕴含的内在约束条件。采用高斯混合模型有利于在匹配过程中保持字形整体结构特征和局部书写特征。实验结果表明, 该方法提升了汉字单笔画以及整字字形匹配的准确度和美观度, 并且具有稳定性高、扩展性强的特点。

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