[发明专利]一种手写字符输入方法及系统在审
申请号: | 200810219865.1 | 申请日: | 2008-12-11 |
公开(公告)号: | CN101452357A | 公开(公告)日: | 2009-06-10 |
发明(设计)人: | 高精鍊;黄新春;陈炳辉;蔡沐宇;胡安进;陆华兴 | 申请(专利权)人: | 广东国笔科技股份有限公司 |
主分类号: | G06F3/041 | 分类号: | G06F3/041;G06K9/68 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 510620广东省广州市天河区*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 手写 字符 输入 方法 系统 | ||
1.一种手写字符输入方法,其包括以下步骤:
A、从预存储字符类的样本的特征矢量中选取部分特征值,计算 各个字符类的样本中心,得到由全体字符类的样本中心构成的粗分类 模版;
B、对预存储字符类的样本的特征矢量进行特征变换,重新计算 各个字符类的样本中心,得到由全体字符类的样本中心构成的细分类 模版;
C、接收手写字符输入的信号并采集手写字符轨迹点的离散坐标 序列,利用一个平滑连续函数x′=xa和y′=yb,将采集到的手写字符轨迹 点的离散坐标序列变换成为另一个离散坐标序列,以调整手写字符的 大小和形状以及重心的坐标值,得到该字符的规整坐标序列;
D、根据手写字符的规整坐标序列,进行特征提取得到该手写字 符的多维特征矢量;
E、从所述手写字符的多维特征矢量中选取部分特征值,将所述手 写字符分别与所述粗分类模版进行匹配,从预存储字符类中选取相似 度最大的若干个候选字符类;
F、对所述手写字符的多维特征矢量进行特征变换,将特征变换后 的手写字符与从所述细分类模板中选取的候选字符类的样本中心进行 匹配,从中确定最相似的字符类,以供用户选择。
2.根据权利要求1所述的一种手写字符输入方法,其特征在于, 所述步骤C具体还包括步骤:
判断一个手写字符输入是否结束,当未接收到手写字符输入信号 的时间超过设定的阈值,则结束该字符离散坐标序列的采集。
3.根据权利要求1或2所述的一种手写字符输入方法,其特征在 于,所述步骤C还包括步骤:
检查采集到的手写字符的轨迹点是否只有一个,如果是则删除该 轨迹点重新采集;
检测采集到的手写字符的轨迹点中相邻点之间的坐标距离,如果 该距离小于设定的阈值,则删除其中的一点,使得相邻点之间保持一 定距离。
4.根据权利要求1所述的一种手写字符输入方法,其特征在于, 所述步骤C具体包括以下步骤:
将所有轨迹点的横坐标值和纵坐标值变换到介于0到100之间;
分别计算所有轨迹点横坐标和纵坐标的重心坐标值;
将所有轨迹点坐标值和重心坐标值除以100,使所有轨迹点坐标 值和重心坐标值变为0到1之间,利用使重心坐标值的横坐标和纵坐 标变为0.5的一个平滑连续函数,将采集到的手写字符轨迹点的离散 坐标序列变换成为另一个离散坐标序列;
再将所有轨迹点坐标值乘以64,得到手写字符的规整坐标序列。
5.根据权利要求1或4所述的一种手写字符输入方法,其特征在 于,所述步骤D具体包括以下步骤:
根据手写字符的规整坐标序列,将所有相邻轨迹点形成的矢量线 段分解到8个标准方向,每个标准方向上得到矢量线段长度值;
对所述得到的矢量线段长度值进行处理,得到大尺度特征值和小 尺度特征值构成的多维特征矢量。
6.根据权利要求1所述的一种手写字符输入方法,其特征在于, 所述步骤A具体包括以下步骤:
根据Fisher准则,从预存的每一个字符类的样本中,选取使得 Fisher比最大的若干个特征值;
根据由选取特征值构成的样本的特征矢量,计算该字符类的样本 中心的特征矢量,得到由全体字符类的样本中心构成的粗分类模版。
7.根据权利要求6所述的一种手写字符输入方法,其特征在于, 所述步骤E具体包括以下步骤:
根据Fisher准则,从所述手写字符的多维特征矢量中选取部分特 征值,所述手写字符具有与字符类的样本相同维数的由选取特征值构 成的特征矢量;
将所述手写字符分别与所述粗分类模版进行匹配,从预存储字符 类中选取相似度最大的若干个候选字符类。
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