中国語の文字ストロークアニメーションのデータベースがあります。各エントリは基本的に、文字を描画する方法と順序を示すポイントのセットです。
ルックアップを簡単にするために、ユーザーがマウスで文字を手動で描画できるようにしたいと思います。それから、私のソフトウェアは（iPhoneで行われたように）いくつかの可能な一致を提案します。
Googleで検索しましたが、関連するものは見つかりませんでした。どのアルゴリズムまたは研究論文を見る必要があるかを知りたい。形状（中国語の文字）が描画される順序も関連していることを除いて、形状認識と関係があると思います。なにか提案を？
回答:
あなたは学術論文を探していましたが、何も見つからなかったことに驚いています。キーワードpath stroke recognitionを使用してGoogle Scholarをすばやく検索すると、次のようにhandwriting stroke recognitionなります。
プラモンドン、R .:オンラインおよびオフラインの手書き認識：包括的な調査：始めるのに適した場所のように見えます。デジタル手書き表現の説明、および手書き認識技術（ストロークの軌跡データの有無）
特に漢字を扱っていませんが、私はそれが適用されるかもしれないと思います。
秀夫小川圭二谷口：手書き漢字認識のための間伐とストロークのセグメンテーション：それはかなり古いように見えますが、ストロークのセグメンテーションを扱っている、または引用する「連続した部分のストロークのセットに文字を分解する方法を」。
それはあなたが望むものの逆です（あなたはすでにストロークに関する情報を持っていると言いました）が、おそらくストローク表現を理解することはあなたが正しい道を歩むのに役立つかもしれません。
Koschinski、M .:手書き数式内の記号の分割と認識：繰り返しますが、漢字ではなく数学です（通常のテキストよりも「エキゾチック」です）。確率に基づいた手法を提案したのでいいですね。
Cheng-Lin Liu、In-Jung Kim、Jin H. Kim：手書き漢字認識のためのモデルベースのストローク抽出とマッチング：タイトルがすべてを物語っていると思います。まさにあなたが望むもののように見え、有望な結果を約束します。
もう1つ追加すること：上記の束の最新の参照は2000年と同じくらい古いです。それは、あなたがやりたいことはおそらく十分に研究された領域であり、試された最先端の技術であることを示しています。参考資料を探すのは難しくなかったはずです。
明確にするために、これらの記事は実際には読みませんでした。私はいつもの予備調査ステップをやっただけです。記事データベース（google scholar、mendeley、ieeexplore ...）にアクセスし、いくつかのキーワードを入力します。有望なタイトルを持つものを開き、完全に興味のない抄録を持つものを閉じます。残りの要約をより注意深く読み、関連があると思われるものを選択します。これを言って、私が提案したすべての記事が関連しているわけではありませんが、経験から判断すると、おそらくそうでしょう。
これがお役に立てば幸いです。また、その間に調査を行った場合は、質問で編集してコミュニティと共有してください。興味深いトピックのようです。
ニューラルネットワークを使用する必要があります。これは、光学式文字認識に使用されるものです。Googleで多くのリソースを見つけることができると確信しています。線の順序を考慮するために、最終画像だけでなく、各ストロークの後に中間画像も使用できます。