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本发明提供了一种基于字根的中文文字识别方法及系统，涉及文字识别技术领域，构建常用字字根集；获取包括有待识别汉字的待识别汉字图像；将待识别汉字图像输入到汉字识别模型中，识别待识别汉字图像中存在的字根，并根据待识别汉字图像中存在的字根与常用字字根集确定待识别汉字；本发明基于MAML算法以及ACE算法构建训练得到汉字识别模型，相较于传统的基于字根配合制定结构标签策略的方法，本发明所提出的方法可以减少一些复杂的处理步骤的同时，保证模型识别的准确率，使得模型具备了小样本学习以及不需要汉字结构标签便可准确识别的能力，并达到了高效识别且端化的目的。

本发明公开了一种汉字字体二值化切片图像的提取方法及系统，包括：对获取的RGB习字格书法图片进行处理得到灰度图片；从灰度图片提取最大的四边形轮廓，并对轮廓之外的噪声背景进行屏蔽处理；采用LSD直线检测算法在已屏蔽噪声背景的图片中提取水平和竖直方向上的习字格边框线条，剔除习字格虚线噪声的影响，得到水平习字格线条标记图和竖直习字格线条标记图；确定实际的习字格交叉关键点，得到各习字格的RGB切片图；对各切片图的灰度值进行聚类分析，得到二值化切片图像。本发明能够规避习字格辅助虚线、各种涂抹、拍照光线等因素的影响，对RGB习字格书法图片进行准确切片，同时对切片图进行二值化，准确地提取出手写汉字字体。