[发明专利]对书写输入的知晓风格的使用

权利要求书

1.一种手写风格分析工具，包括：

收集来自用户的手写的书写收集模块；以及

分析所收集的手写以确定所收集的手写的风格的风格分析模块，其中所述分析使用分层聚类算法，该算法产生嵌套的聚类[C₁，C₂，...，C_M]的分层结构，其中C_m-1是C_m的子集，并且每个C_m是通过应用不相似性函数来确定手写的墨水样本之间的差异而从先前的C_m-1获得的。

2.如权利要求1所述的手写风格分析工具，其特征在于，所述风格分析模块还标识与所收集的手写相关联的群体。

3.如权利要求2所述的手写风格分析工具，其特征在于，所述群体是按照地理区域、文化团体或宗教关系来定义的。

4.如权利要求1所述的手写风格分析工具，其特征在于，所述风格分析标识对于用户而言特有的风格。

5.一种手写识别工具，包括：

分析从用户收集的手写以确定所收集的手写的风格的手写分析模块，其中所述分析使用分层聚类算法，该算法产生嵌套的聚类[C₁，C₂， ...，C_M]的分层结构，其中C_m-1是C_m的子集，并且每个C_m是通过应用不相似性函数来确定手写的墨水样本之间的差异而从先前的C_m-1获得的；

包括揭示偏手性的书写风格的手写风格数据库；以及

将所收集的手写的风格与所述揭示偏手性的书写风格进行比较以确定用户的偏手性的偏手性确定模块。

6.如权利要求5所述的手写识别工具，其特征在于，所述手写分析模块还向用户提供提示所述用户确认所确定的偏手性的界面。 

7.如权利要求5所述的手写识别工具，其特征在于，所述手写分析模块将计算机配置成基于所确定的偏手性来操作。

8.一种用于训练手写识别应用程序的方法，包括：

从多个书写者收集手写；

确定所述多个书写者的书写风格，其中所述确定使用分层聚类算法，该算法产生嵌套的聚类[C₁，C₂，...，C_M]的分层结构，其中C_m-1是C_m的子集，并且每个C_m是通过应用不相似性函数来确定手写的墨水样本之间的差异而从先前的C_m-1获得的；以及

使用从所确定的书写风格中的至少一个中选择的训练样本来训练手写识别应用程序。

9.如权利要求8所述的训练手写识别应用程序的方法，其特征在于，还包括仅使用从所确定的书写风格中的至少一个中选择的训练样本来训练所述手写识别应用程序。

10.如权利要求8所述的训练手写识别应用程序的方法，其特征在于，还包括：

分析从用户收集的手写；

将所确定的风格中的至少一个与所述用户关联；以及

使用从所确定的书写风格中与所述用户相关联的至少一个书写风格中选择的训练样本来训练所述手写识别应用程序。

11.如权利要求10所述的训练手写识别应用程序的方法，其特征在于，所确定的风格中所述相关联的至少一个风格是对于一群体通用的风格。

12.如权利要求11所述的训练手写识别应用程序的方法，其特征在于，所述群体是按照地理区域、文化团体或宗教关系来定义的。

13.如权利要求10所述的训练手写识别应用程序的方法，其特征在于，所确定的风格中所述相关联的至少一个风格是对于所述用户特有的风格。 

14.如权利要求10所述的训练手写识别应用程序的方法，其特征在于，所确定的风格中所述相关联的至少一个是揭示偏手性的风格。