文献综述
一、研究背景1.1. 非规范文字的产生非规范文字，大多数是由于手写的字体字迹不规范，导致难以辨认出现阅读障碍的文字。
在信息高度发展的今天，越来越多人依赖于电子信息交流，在大部分场合都常使用手机或者电脑进行书写文字，从而导致很多人提笔忘字或者字体不规范出现非规范字体，使得文字阅读产生极大的障碍和难度。
汉字是历史悠久的中华名族文化的重要结晶，闪烁着中国人民智慧的光芒。
汉字是一个非字符化的文字，其多体化、多形态化的特性，尤其是手写体的因人而异的形态特性，使得非规范汉字的识别成为计算机文字处理的障碍之一。
非规范汉字识别是解决非规范汉字输入识别的问题。
1.2. 文字骨架抽取非规范汉字的识别首要目标是识别出笔划及其汉字的大概形态特征，即汉字骨架。
汉字骨架提取是数字图像预处理中的重要一环，有关汉字图像的骨架提取算法研究一直受到汉字识别和图像处理领域的广泛关注。
1.3. 深度学习深度学习是一种强大的多层架构，可以用于模式识别、信号检测以及分类或预测等多个领域。
深度学习是机器学习的一个分支，其中的深度（多层）架构用于映射输入或观测特征与输出之间的联系。
这种深度架构使得深度学习特别适合处理含有大量变量的问题，同时可以把深度学习生成的特征当作学习算法整体的一部分，而不是把特征生成当作一个单独步骤。
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