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申请/专利权人：北京鼎事兴教育咨询有限公司

摘要：本公开涉及一种手写文字识别方法、装置、存储介质及电子设备，包括：获取待识别手写文字；将所述待识别手写文字输入到文字识别模型，得到所述文字识别模型对所述待识别书写文字进行连笔书写预测的识别结果，其中，所述文字识别模型是根据样本文字的笔点特征以及所述样本文字中每两个笔画之间的连笔概率训练得到的；将所述识别结果进行展示。文字识别模型是根据样本文字的笔点特征以及样本文字中每两个笔画之间的连笔概率训练得到的，进而通过对待识别书写文字进行连笔书写预测可以提高手写文字识别的准确性。

主权项：1.一种手写文字识别方法，其特征在于，包括：获取待识别手写文字；将所述待识别手写文字输入到文字识别模型，得到所述文字识别模型对所述待识别手写文字进行连笔书写预测的识别结果，其中，所述文字识别模型是根据样本文字的笔点特征以及所述样本文字中每两个笔画之间的连笔概率训练得到的；将所述识别结果进行展示；其中，所述连笔概率是通过以下方式确定的：对降采样后的样本文字进行坐标归一化，得到备用样本文字；从所述备用样本文字的每一笔画的笔点中确定对应该笔画的目标笔点；根据各所述笔画的目标笔点的笔点特征确定所述备用样本文字中每两个笔画的连笔概率；其中，所述根据各所述笔画的目标笔点的笔点特征确定所述备用样本文字中每两个笔画的连笔概率，包括：根据每一笔点的采集时间戳确定所述备用样本文字中每两个笔画中的先写笔画以及后写笔画；根据所述先写笔画的收笔点的笔点坐标以及所述后写笔画的起笔点的笔点坐标，确定所述每两个笔画的起收笔点距离，所述目标笔点包括所述收笔点以及所述起笔点；基于最小二乘法，根据所述先写笔画的收笔点的笔点特征以及所述收笔点之前的多个行笔点的笔点特征拟合得到第一直线，并根据所述后写笔画的起笔点的笔点特征以及所述起笔点之后的多个行笔点的笔点特征拟合得到第二直线，所述目标笔点包括所述收笔点之前的多个行笔点以及所述起笔点之后的多个行笔点；根据所述第一直线以及所述第二直线得到所述每两个笔画的直线夹角；根据所述每两个笔画的起收笔点距离与距离阈值之间的大小关系，以及所述每两个笔画的直线夹角与预设角度阈值的大小关系，确定所述备用样本文字中所述每两个笔画的连笔概率；其中，所述距离阈值是根据所述样本文字的文字宽度确定的。

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