[发明专利]手写输入识别方法和用户设备

权利要求书

1.一种手写输入识别方法，其特征在于，包括：

在用户设备处于手写输入模式时，接收用户通过用户设备输入的手势；

根据所述手势从第一机器学习算法和第二机器学习算法中选择一种机器学习算法；

根据选择的机器学习算法进行手写输入内容的识别。

2.根据权利要求1所述的手写输入识别方法，其特征在于，所述第一机器学习算法为K近邻KNN分类算法，所述第二机器学习算法为决策树分类算法。

3.根据权利要求2所述的手写输入识别方法，其特征在于，所述根据手势从第一机器学习算法和第二机器学习算法中选择一种机器学习算法，包括：

确定手写输入内容是否为容易出现书写不规范或书写异常的内容；

在确定所述手写输入内容为所述容易书写不规范或书写异常的内容时，选择KNN分类算法，否则选择决策树分类算法。

4.根据权利要求3所述的手写输入识别方法，其特征在于，所述容易出现书写不规范或书写异常的内容为数字或字母。

5.根据权利要求4所述的手写输入识别方法，其特征在于，还包括：

预先对用户手写输入内容的样本进行学习，得到所述容易出现书写不规范或书写异常的内容；

其中，所述确定手写输入内容是否为不规范或书写异常的内容，包括：

在所述手写输入内容与预先学习得到的所述容易出现书写不规范和书写异常的内容的匹配度大于预设的阈值时，确定所述手写输入内容为所述容易出现书写不规范或书写异常的内容。

6.根据权利要求4所述的手写输入识别方法，其特征在于，还包括：

接收用户预先设置的所述容易出现书写不规范或书写异常的内容；

其中，所述确定手写输入内容是否为不规范或书写异常的内容，包括：

在所述手写输入内容与所述预先设置的容易出现书写不规范和书写异常的内容的匹配度大于预设的阈值时，确定所述手写输入内容为所述容易出现书写不规范或书写异常的内容。

7.根据权利要求1至6中的任一项所述的手写输入识别方法，其特征在于，所述容易出现书写不规范或书写异常的内容为2、4、5、9、g、z和s之一。

8.一种用户设备，其特征在于，包括：

接收模块，用于在用户设备处于手写输入模式时，接收用户通过用户设备输入的手势；

选择模块，用于根据所述手势从第一机器学习算法和第二机器学习算法中选择一种机器学习算法；

识别模块，用于根据选择的机器学习算法进行手写输入内容的识别。

9.根据权利要求8所述的用户设备，其特征在于，所述第一机器学习算法为K近邻KNN分类算法，所述第二机器学习算法为决策树分类算法。

10.根据权利要求9所述的用户设备，其特征在于，所述选择模块确定手写输入内容是否为容易出现书写不规范或书写异常的内容，并在确定所述手写输入内容为所述容易书写不规范或书写异常的内容时，选择KNN分类算法，否则选择决策树分类算法。