手写汉字生成是机器学习中一个重要的研究方向。近二十年来,针对手写汉字生成的研究大体可分为两个阶段:早期主要利用汉字的显式特征如结构和笔画等实现对汉字的分解,再通过算法实现汉字的生成。该类方法对汉字的分解准确度及数据集的精度要求较高,限制了该类方法的广泛应用。现阶段的汉字生成研究主要借助于深度神经网络来实现对汉字隐式特征的提取,从而生成更高质量的汉字并克服早期研究阶段数据集不足等问题。主要目的是对已有汉字生成研究进行全面系统的综述。
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