本發(fā)明涉及利用計算機(jī)對漢字書寫進(jìn)行評價的技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于特征矩陣進(jìn)行相似度匹配的手寫漢字筆畫確認(rèn)方法。

背景技術(shù)：
漢字是記錄漢語言文字的符號系統(tǒng)，是所有使用漢語言的人交流思想感情的工具，它具有獨(dú)特魅力，充滿美感，是世界最悠久的文字之一。漢字凝聚著中華民族的聰明才智，承載著中華民族的文化和文明史，蘊(yùn)含著中華民族的美好追求和氣節(jié)，是中華民族最寶貴的文化遺產(chǎn)。而伴隨著計算機(jī)的普及，人們記錄漢字的方式發(fā)生了革命性的變化，傳統(tǒng)的紙筆書寫逐漸被電腦打字所代替，人們手寫漢字的機(jī)會則越來越少，書寫能力普遍下降。如何提升國人漢字書寫能力的已成為一個亟待解決的問題。目前手寫漢字書寫自動評價方法主要有以下幾種：1、《計算機(jī)工程與應(yīng)用》2010年第46期的《規(guī)定格式文字書寫練習(xí)質(zhì)量普適評價》中針對規(guī)定格式手寫字母，通過建立標(biāo)準(zhǔn)模板，利用距離比較法，檢測二者之間的相似度，而提出了一種普適質(zhì)量評價方法，取得了一定的實驗效果，然而這一方法針對手寫漢字效果并不理想，因為漢字類別眾多，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，手寫漢字具有更大的隨意性，從而導(dǎo)致其結(jié)構(gòu)產(chǎn)生較大的模糊性。2、通過對人工給定的漢字樣本進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，然后使用圖像處理與人工智能的方法對手寫漢字進(jìn)行相似度模糊判斷，如中國發(fā)明專利“一種漢字書寫美觀度的計算機(jī)評估方法”(公開號:CN101295371A)；3、通過記錄書寫筆跡、筆畫數(shù)、判斷筆畫相交關(guān)系來進(jìn)行評價，如中國發(fā)明專利“手寫漢字筆畫相交離的規(guī)范性判定方法和裝置”(公開號：CN101320422A)公開了一種通過判斷手寫漢字筆畫相交離關(guān)系判斷手寫漢字書寫是否規(guī)范的方法；上述方法雖然能在某些方面對于手寫漢字書寫質(zhì)量進(jìn)行評價，但這些方法都沒有實現(xiàn)筆畫關(guān)系的一一對應(yīng)，因而無法判斷出多寫或少些了哪些筆畫，無法對每一筆畫的正確性進(jìn)行判斷，無法實現(xiàn)筆順正確性判斷、結(jié)構(gòu)合理性判斷以及整體書寫質(zhì)量評價。

技術(shù)實現(xiàn)要素：
本發(fā)明的目的是克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于特征矩陣進(jìn)行相似度匹配的手寫漢字筆畫確認(rèn)方法。本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：基于特征矩陣進(jìn)行相似度匹配的手寫漢字筆畫確認(rèn)方法，具體包括如下步驟：(1)建立給定標(biāo)準(zhǔn)漢字筆畫的方位、拓?fù)潢P(guān)系和形狀的特征集；(2)利用數(shù)字手寫平臺記錄用戶漢字書寫的給定漢字的筆跡點集，并對點集進(jìn)行預(yù)處理得到用戶漢字各筆畫特征集；(3)建立與標(biāo)準(zhǔn)漢字筆畫特征相統(tǒng)一的用戶漢字筆畫特征匹配空間；(4)計算用戶漢字各個筆畫與對應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)漢字各筆畫的總相似度，計算方法有兩種：一種是計算漢字筆畫在方位、拓?fù)潢P(guān)系、形狀三個維度上的相似度，并對每個特征的相似度進(jìn)行加權(quán)平均得到總相似度矩陣；另一種是對單個筆畫在方位、拓?fù)潢P(guān)系、形狀三個維度上的相似度進(jìn)行加權(quán)平均得到該筆畫的總相似度，計算所有筆畫的總相似度并組合得到漢字筆畫的總相似度矩陣；(5)總相似度矩陣的每一行為用戶漢字的某個筆畫與對應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)漢字的各個筆畫的總相似度，在其中選擇最大者，若最大者的值大于某一閾值則該筆畫完成匹配關(guān)系，否則認(rèn)為匹配失敗，該筆畫書寫錯誤；若匹配過程中出現(xiàn)多個用戶筆畫都大于某一閾值而匹配到同一標(biāo)準(zhǔn)筆畫的情況，則選取其中相似度最高筆畫作為匹配的結(jié)果，其他筆畫循環(huán)上述過程，最終完成用戶漢字所有筆畫的匹配判斷。所述步驟(1)中，建立標(biāo)準(zhǔn)漢字特征集的方法如下：(1)以標(biāo)準(zhǔn)漢字點集中的xmin、xmax、ymin、ymax為頂點組成水平矩形，構(gòu)造以水平矩形的對角線交點為圓心，以構(gòu)成筆畫的點中距離圓心最遠(yuǎn)的點到圓心的距離為半徑的圓，四等分半徑形成4個同心圓。再從圓心出發(fā)，分別以0°、45°、90°、135°、180°、225°、270°，315°做射線，將同心圓區(qū)域分割為32個區(qū)域共8個方向，以此確定標(biāo)準(zhǔn)漢字筆畫徑跡點集方位坐標(biāo)，建立標(biāo)準(zhǔn)漢字筆畫方位特征集；(2)筆畫間的拓?fù)潢P(guān)系分為相交、相接、相鄰、相離四種，交、接、鄰、離特征以下述原則進(jìn)行區(qū)分：獲得給定標(biāo)準(zhǔn)漢字中任意兩筆畫的徑跡點之間最接近的兩個點pi和pj，在點pi的兩側(cè)各取一點，即點pi-1和pi+1，做過這兩點的直線y＝ax+b，取點pj兩側(cè)的點pj-1和pj+1，判斷點pj-1和點pj+1是否在直線兩側(cè)，若在兩側(cè)則兩筆畫相交；否則判斷最近點pi和pj的距離是否小于某一閾值，若小于則兩筆畫相接；否則判斷是否有其他筆畫穿過它們最接近的點，若沒有則兩筆畫相鄰，否則兩筆畫相離；根據(jù)上述規(guī)則得到標(biāo)準(zhǔn)漢字各筆畫間的拓?fù)潢P(guān)系，進(jìn)而建立標(biāo)準(zhǔn)漢字的筆畫拓?fù)潢P(guān)系特征集；(3)把筆段走向劃分為右、右上、上、左上、左、左下、下、右下八個不同的方向區(qū)域；計算標(biāo)準(zhǔn)漢字各筆段中相鄰兩點所在直線與水平線之間夾角的余弦值，確定筆段所在的方向區(qū)域，確定筆段的走向碼，筆畫中所有筆段走向碼的集合即為該筆畫的走向碼特征集；所述步驟(3)中，建立統(tǒng)一的手寫漢字匹配空間的方法如下：以標(biāo)準(zhǔn)漢字點集中xmin、xmax、ymin、ymax組成的水平矩形作為待匹配空間，對用戶漢字做矩形外包輪廓并進(jìn)行旋轉(zhuǎn)-比例-平移變換，得到與標(biāo)準(zhǔn)漢字相同的匹配空間。所述步驟(4)中，獲得手寫漢字筆畫方位、拓?fù)潢P(guān)系和形狀相似度的方法如下：(1)首先計算用戶手寫漢字的筆畫s'1與標(biāo)準(zhǔn)字中第k個筆畫sk的方向編碼的距離HMHD(s'1(i),sk(i))，方向編碼距離計算公式為：d(s1',sk)＝|s1'(i)-sk(i)|mod(M-m+1)；其次計算s'1與sk的相對位置編碼的距離HMHD(s'1(j),sk(j))，相對位置編碼距離計算公式為：l(s1',sk)＝|s1'(j)-sk(j)|；將計算結(jié)果帶入公式中，其中Lpos是經(jīng)驗值，得到用戶字筆畫s'1與標(biāo)準(zhǔn)字筆畫sk的筆畫方位相似度；(2)分別對筆畫拓?fù)潢P(guān)系中的相交、相接、相鄰、相離關(guān)系賦予不同的權(quán)值用于區(qū)分拓?fù)潢P(guān)系之間的相似性，設(shè)權(quán)重值分別為ω1、ω2、ω3、ω4，用戶字中某一筆畫s'1的四種拓?fù)潢P(guān)系的個數(shù)分別為N交、N接、N鄰、N離，則該筆畫拓?fù)潢P(guān)系總?cè)≈禐椋簍opology(s'h)＝N交ω1+N接ω2+N鄰ω3+N離ω4,以相同方法計算標(biāo)準(zhǔn)漢字中某一筆畫sk拓?fù)潢P(guān)系總?cè)≈祎opology(sk)；將計算結(jié)果代入公式中，其中Ltopology是經(jīng)驗值，得到用戶漢字筆畫s'1與標(biāo)準(zhǔn)字筆畫sk間拓?fù)潢P(guān)系的相似度；(3)計算用戶字中某一筆畫s'1與標(biāo)準(zhǔn)字中某一筆畫sk的方向鏈碼的距離HMHD[s'h(p1',p'2,...,p's),sk(p1,p2,...,pt)]，將獲得的結(jié)果代入公式中，其中Lshape是經(jīng)驗值，得到用戶漢字筆畫s'1與標(biāo)準(zhǔn)漢字筆畫sk間的形狀相似度。求解用戶漢字中各個筆畫與對應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)漢字中所有筆畫的總相似度矩陣的方法如下：方法一：利用上述方法，分別求解每個用戶漢字筆畫與對應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)漢字各個筆畫在方位、拓?fù)潢P(guān)系、形狀三個維度上的相似度，得到筆畫的方位相似度矩陣、拓?fù)潢P(guān)系相似度矩陣和形狀相似度矩陣；對漢字每個特征的相似度矩陣進(jìn)行加權(quán)平均得到總相似度矩陣，求解公式為：S＝ω1P+ω2U+ω3V，其中S為總相似度矩陣，P、U、V分別為方位相似度矩陣、拓?fù)潢P(guān)系相似度矩陣和形狀相似度矩陣，ω1、ω2、ω3分別對應(yīng)方位、拓?fù)潢P(guān)系、形狀三個矩陣的權(quán)值；方法二：對上述方法得到的手寫漢字筆畫方位相似度、拓?fù)潢P(guān)系相似度、形狀相似度進(jìn)行加權(quán)平均得到筆畫的總相似度，求解公式為：s＝ω1p+ω2u+ω3v，其中s為筆畫的總相似度，p、u、v分別為筆畫的方位相似度、拓?fù)潢P(guān)系相似度、形狀相似度，ω1、ω2、ω3分別對應(yīng)方位、拓?fù)潢P(guān)系、形狀三個相似度的權(quán)值。所述步驟(5)中，用戶字與標(biāo)準(zhǔn)字筆畫一一匹配的方法如下：總相似度矩陣的每一行對應(yīng)用戶漢字某個筆畫與對應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)漢字各個筆畫的總相似度，在其中選擇最大者，若最大者的值大于某一閾值則該筆畫完成匹配關(guān)系，否則認(rèn)為匹配失敗，該筆畫書寫錯誤。匹配過程中可能會出現(xiàn)多個用戶筆畫都大于某一閾值而匹配到同一標(biāo)準(zhǔn)筆畫的情況，該問題解決方法如下：假設(shè)用戶字筆畫s'1、s'2同時與標(biāo)準(zhǔn)字筆畫s1匹配，且匹配的最大總相似度分別為sim(s'1,s1)和sim(s'2,s1)；具體步驟為：(1)比較sim(s'1,s1)和sim(s'2,s1)的大小，選取其中最大者作為匹配的結(jié)果；(2)假如s'1與s1匹配，處理s'2匹配的情況為：在p'2中選取除sim(s'2,s1)之外的最大者，對應(yīng)筆畫為sk，若被選中者的值大于某一閾值且s'2≠s'i，i＝3,...,n，則認(rèn)為s'2與sk匹配，否則循環(huán)上述過程，一直到找到滿足條件的筆畫或全部備選筆畫都被過濾掉為止，若全部備選筆畫都被過濾掉，則認(rèn)為該用戶漢字筆畫是失配的筆畫。本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比的有益效果：(1)本方法通過特征矩陣相似度匹配的方式實現(xiàn)了手寫漢字筆畫的確認(rèn)，漢字書寫完成即可對手寫漢字的各筆畫進(jìn)行識別與判斷，具有高效、準(zhǔn)確、客觀的優(yōu)點。(2)本方法可以準(zhǔn)實時的識別手寫漢字各筆畫，從而可以及時對用戶的漢字書寫過程及書寫結(jié)果進(jìn)行監(jiān)督與糾正，提升漢字書寫能力，具有重要的應(yīng)用價值。附圖說明圖1是本發(fā)明的流程圖；圖2是本發(fā)明所描述的手寫漢字筆畫方位相似度的坐標(biāo)體系；圖3是本發(fā)明所描述的判斷手寫漢字筆畫相交的情況；圖4是本發(fā)明所描述的判斷手寫漢字筆畫相接的情況；圖5是本發(fā)明所描述的判斷手寫漢字筆畫相離的情況；圖6是本發(fā)明所描述的手寫漢字筆畫的方向鏈碼的編碼方式。具體實施方式下面結(jié)合附...