計算機與信息工程學院圖像處理與模式識別團隊朱遠平教授在模式識別領域重要國際期刊Pattern Recognition上發表了題為“FINet: Handwriting trajectory reconstruction of Chinese characters based on the font imitate network”的學術論文, 提出了解決手寫中文字符筆跡重建不穩定問題的方法。
隨著數字化時代的到來，在線筆跡信息相較于離線字符信息的重要性日益凸顯。在線筆跡能夠捕捉書寫過程中的動態特征，尤其在處理中文字符時，由于其結構復雜性，這一優勢更為顯著。在線筆跡不僅為筆跡鑒別等領域提供了更為細致和豐富的數據支持，還為后續的離線字符識別打下了堅實的基礎。為此，項目組設計了一個基于字體臨摹網絡的手寫中文字符筆跡重建的解決方案FINet。該網絡集成空間編碼和時間解碼，空間編碼器使用HRNet對離線圖像每個位置的空間關聯信息進行編碼，時間解碼器由多層感知器和遞歸神經網絡組成，并以熱圖的形式關注筆畫路徑來幫助預測下一筆跡點。解碼階段通過引入筆勢特征，解決了重建筆跡中缺乏整體信息和不穩定的問題。實驗表明，FINet可穩定地重建手寫中文字符筆跡，并具備模型訓練中未見過字符的筆跡重建能力，與現有方法相比具有卓越的性能。論文還進一步驗證了重建的在線筆跡能夠顯著提高離線字符識別率。
論文由朱遠平教授、碩士研究生李勝楠等人合作撰寫，天津師范大學為第一署名單位，論文研究工作受到天津市自然科學基金項目（18JCYBJC85000）的資助。
論文鏈接：https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110949
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