我有一个汉字笔画动画数据库。每个条目基本上都是一组点，这些点显示了应如何绘制字符以及以什么顺序绘制字符。
为了简化查找，我想允许用户用鼠标手动绘制一个字符，然后我的软件会提出一些可能的匹配项（例如在iPhone上完成）。
我在Google上进行了搜索，但没有找到任何相关内容。我想知道我需要看什么算法或研究论文。我想这与形状识别有关，除了形状（汉字）的绘制顺序也很重要。有什么建议吗？
Answers:
您正在寻找学术文章，很惊讶您没有找到任何东西。以下是通过带有关键字的Google Scholar快速搜索path stroke recognition并handwriting stroke recognition获得的信息：
拉蒙德河（Plamondon）：在线和离线手写识别：全面调查：看起来像是一个不错的起点。数字笔迹表示法和笔迹识别技术的说明（有或没有笔触的轨迹数据）
没有专门处理汉字，但我认为它可能适用。
小川秀夫，谷口敬司：手写汉字识别的细化和笔划分割：它看起来很老，但是正在处理笔划分割，或者引用 “将字符分解为一组连续的部分笔画的方式”。
这与您想要的相反（您说过您已经获得了有关笔画的信息），但是也许了解笔画表示可能会帮助您以正确的方式前进。
Koschinski，M .：手写数学表达式中符号的分割和识别：再次，不是汉字，而是数学（与常规文本相比，“异国情调”更为明显）。不错，因为它提出了一种基于概率的技术。
刘成林，金仁正，金仁金：基于模型的笔划提取和匹配，用于手写汉字识别：我认为标题说明了一切。看起来正是您想要的，并有望带来令人鼓舞的结果。
要补充的另一件事是：上面的最新参考文献的历史可以追溯到2000年。这表明您想要做的事可能是经过充分研究的领域，并且已经尝试了最先进的技术。寻找参考资料应该不难。
只是为了澄清，我实际上没有阅读任何这些文章。我只是做了我通常的初步研究步骤：转至文章数据库（谷歌学者，mendeley，ieeexplore ...），输入几个关键字。用有希望的标题打开那些，用完全没意思的摘要关闭一个。仔细阅读其余摘要，然后选择看起来相关的摘要。话虽如此，并不是我提出的所有文章可能都是相关的，但是从经验来看，它们很可能是相关的。
我希望这有帮助。另外，如果您在此期间进行了任何研究，请在问题中对其进行编辑并与社区分享。它看起来像一个有趣的话题。
您应该使用神经网络，即用于光学字符识别的神经网络。我敢肯定，您可以在Google上找到很多有关它的资源。要考虑线条的顺序，您不仅可以使用最终图像，还可以使用每个笔划后的中间图像。