[发明专利]一种手写输入的优化方法及装置

说明书

本发明公开了一种手写输入的优化方法，包括：通过获取手写输入的笔迹数据，首先通过粗滤波过滤由于环境或书写震动引起的错误笔迹，然后通过细滤波实现笔迹数据的进一步优化，最后通过在字库中查找符合该输入笔迹的字体获得目标字。其中细滤波是先通过各类算法优化数据，然后通过线段包围矩对笔迹线段进行吸收合并，根据书写原则删除不符的笔迹线段，最后通过将笔迹线段划分为四类标准线型进而得到输入笔迹的可识别的线型。本发明还公开了一种手写输入的优化装置。所述手写输入的优化方法及装置不仅可以快速实现用户的手写输入，而且可以将由于各种原因导致的不清晰的笔迹优化为清晰可识别的笔迹，最后通过字库匹配获得备选目标字。

技术领域

本发明涉及手写输入的技术领域，特别是指一种手写输入的优化方法及装置。

背景技术

随着电脑以及触摸屏的普及，人们除了在纸张上书写文字，表达想法或完成工作外，亦可以在电脑上编写。而且通过在电脑上手写输入可将输入的信息翻译成不同的语言版本，让更多的人接收和理解。所以输入法随着电脑的普及也在不断发展，如英文输入法、拼音输入法、笔画输入法、手写输入法、语音输入法等，它们成为人们使用电脑表达想法和完成任务的不可缺少的基础工具。

输入法的使用，主要分为使用手指完成录入的输入法，以及语音识别相关的语音转文字输入法。因为即使是同一种语言，由于地域不同以及方言的复杂性，导致语音输入法至今还不能完全覆盖，局限性较大。而相反通过手指完成录入的输入法，由于其易于操作的特点占据了当今输入法的主导地位。

通过手指完成录入的输入法，主要分为键盘输入法和手写输入法两大类。对于所处周边环境允许且自行可以灵活控制手指的使用者而言，无论是键盘录入还是手写录入，均便捷可靠。但对于因所处环境不允许或因个人身体原因部分丧失手指控制能力的使用者，目前常用输入法无论从识别模式或是界面功能设计上，均无一能满足需求。

尤其对于原发性震颤患者而言，由于患者的手部会无规律的发生抖动，一方面，抖动的手部直接带动手指无法命中期望点击的按钮，所以键盘输入法完全不适用，手写输入法将成为这类人群在电脑上表达自我意愿的唯一出口。另一方面，手部的抖动使得患者自己很难通过手写写出清晰的笔迹，这样导致该类患者在使用手写输入时也会出现较大的困难。以汉字手写输入法为例，目前中高端手写输入法主要采用模式识别，再结合前后字间的语义关系进行纠正。例如：汉王手写输入法，将一个手写汉字笔迹分为9个区域，在每一个区域内识取笔迹特征值等方式。其中模式识别是整个手写笔迹识别的核心模块，它的准确率直接关系到最终识别命中率。

另外，对于身处某特定环境，禁止语音通讯，且存在无规律性颠簸的运动状态，若需要通过电子设备向外界表达几十或上百种复杂指令的情况下，通过单指手写特定符号将成为重要的语义表达方式。而特定的周遭环境，极有可能造成不规律的笔迹偏差，导致其对外表达了错误的意愿，造成严重后果。由于模式识别的特殊性，很难适应这种无规律且噪声可能较大的干扰，所以常规手写输入法的命中率同样堪忧。

如上所述，模式识别是目前手写笔迹识别算法的核心部分。对常人在相对静止状态下的手写，这种以模式识别为主体的手写输入法可以很好的适应个体笔迹的微小变化。但对处于相对运动状态下或个体本身丧失部分手指控制力的情况，因其可能随时产生不规律的大幅震颤或迂回笔迹，以模式识别为主体的手写输入法的误码率是极其高的。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提出一种手写输入的优化方法及装置，能够极大地优化由于各种原因造成的笔迹的不清晰，得到清晰可识别的输入笔迹。

基于上述目的本发明提供的手写输入的优化方法包括：

通过笔迹捕获获取手写输入的笔迹坐标数据；

采用快速特征点侦测法根据笔迹坐标数据获取笔划的特征点，并形成原始数据矩阵图形；

使用霍夫变换对所述原始数据矩阵图形进行初级线段检测，获得优化笔迹线段，将优化笔迹线段划分为横线、竖线、左斜线、右斜线四种不同的线型；