[发明专利]用于手写体符号的识别的方法和设备

说明书

技术领域

本发明一般涉及数字系统领域。特别涉及用于手写体符号的识别的方法和设备。 

背景技术

基于手写体识别的文本输入允许用户使用书写工具(例如，笔、触针或手指)和电子输入装置(例如，写字板、数字转换器或触摸板)在线地输入符号。典型的手写体识别输入装置获取书写工具轨迹线的X、Y和时间坐标。然后，笔迹可以被自动地转换成数字文本。手写体识别软件使用输入笔划顺序来执行书写向文本的转换(例如，它识别预期的符号顺序)。 

典型地，用户可以通过按自然顺序的书写以限制方式(例如，封闭框模式或使用超时设定)或非限制方式(例如，连续打印或草写体)来输入符号。一般地，符号输入的限制越多，越容易解决符号识别。然而，限制的符号输入通常是不自然的，增加了符号识别系统的用户的学习时间，且使得文本输入过程变慢。相比之下，非限制符号输入通常计算强度高且容易出错。典型地，非限制符号输入识别系统需要在识别之前通过对这样记录的手写数据进行适当的分割、分组和重新排序来预处理手写的数据。 

作为技术进步的结果，诸如移动电话之类的很多小型电子设备都包括手写体符号输入功能。然而，这些小型设备所具有的输入装置的符号输入区域一般比较小。通常，这些输入装置仅具有足以供用户书写单个符号的空间。在这些输入装置上，对于很多种语言来说，不能按自然顺序(例如，并排地或从左到右地)来书写符号。这些输入装置要求符号被彼此重叠地书写。 

由于符号被彼此重叠地书写，使用小型输入装置输入的符号的分割增加了上述符号输入系统的额外的复杂度。目前确实存在用在小型输入装置上的手写体识别的解决方案。然而，为了解决复杂的符号分割问题，这些当前解决方案提供给用户的符号输入不自然或者精确度降低。 

例如，一些小型输入装置要求用户学习诸如统一笔划表之类的特定字母表。笔划表被设计成使得每个符号是单个笔划。因而，尽管符号分割被容易 地解决，但用户被迫学习不自然的被歪曲的字母表。其他小型输入装置使用超时机制或其他外部分割信号来解决符号分割问题。用户需要在输入符号之后停顿。一旦发生超时，就执行符号识别。该技术也是不自然的，因为它需要用户在输入每个符号之后等待超时。而且，该技术是容易出错的，因为用户可能并没有足够快地输入笔划，导致在用户完成符号输入之前就发生超时，导致错误识别的符号。而且，外部分割信号的使用，例如，按下按钮以指示符号的结束，也是容易出错的和不灵活的。 

发明内容

此处讨论的各个实施例提供了一种用于对至少部分彼此重叠地书写的手写体符号进行综合分割和识别的方法和设备。在一个实施例中，在电子设备的公共输入区域处接收多个笔划，其中该多个笔划的组合定义多个符号。在一个实施例中，该多个符号包括表意语言的语音表达。 

在一个实施例中，判断多个笔划中的笔划是否代表非符号光标指令(gesture)，使得在笔划被判定为代表非符号光标指令时，在多个符号识别引擎处忽略该笔划。 

使用多个符号识别引擎来分析多个笔划的顺序组合以确定该多个笔划所定义的多个符号之中的至少一个可能的符号，其中该多个符号识别引擎之中的至少一个被配置成识别包括特定数目笔划的符号。在一个实施例中，该多个符号识别引擎包括统计分类器。在一个实施例中，该多个符号识别引擎之中的至少一个被配置成识别包括特定数目笔划的符号。在一个实施例中，多个符号识别引擎包括单笔划符号识别引擎、两笔划符号识别引擎、三笔划符号识别引擎。在一个实施例中，多个符号识别引擎还包括四笔划符号识别引擎。 

应当理解，多个符号识别引擎不需要是独立的模块，而是可以是以排除来自重叠符号的笔划形成的是非符号的这种假设的方式，来执行分析笔划组合的相似功能的单个模块。 

在一个实施例中，该分析不需要使用外部机制来识别可能的符号。在一个实施例中，这种不需要的外部机制包括外部分割信号和笔划字典中的至少一个。 

在一个实施例中，根据二进制状态机来确定多个笔划的可能组合。在一个实施例中，根据预定的限制来限制可能的组合。从可能的组合中选择符号。

在另一实施例中，本发明提供一种用于手写体符号识别的设备。笔划接收器用于接收输入到公共输入区域中的多个笔划，其中该多个笔划的组合定义多个符号，且其中一个符号的至少一个笔划被部分地重叠在另一符号的至少一个笔划之上。在一个实施例中，该笔划接收器是手持式计算装置的笔划输入装置。在一个实施例中，该多个笔划中的每个笔划仅与该多个符号中的一个符号相关联。在一个实施例中，该多个符号包括表意语言的语音表达。