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手写输入

发布日期:2019-10-01 13:30   来源:未知   阅读:

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  手写输入指的是手机通过内置的触控笔在手机屏幕上手写,手机通过内部的识别系统把手写的各种字体转换为手机可识别的标准字体显示在手机屏幕上,这样就大大的提高了输入的速度。从2011年开始具有手写输入的手机大部分出现在高端手机上。

  手写输入指的是手机通过内置的触控笔在手机屏幕上手写,手机通过内部的识别系统把手写的各种字体转换为手机可识别的标准字体显示在手机屏幕上,这样就大大的提高了输入的速度。时下具有手写输入的手机大部分出现在高端手机上。

  利用鼠标在电脑上写字,便可输入。当今的鼠标输入软件有:搜狗。鼠标手写输入方便、快捷,适合拼音不太好的中老年人使用。

  手写识别(Handwriting Recognize),是指将在手写设备上书写时产生的有序轨迹信息转化为汉字内码的过程,实际上是手写轨迹的坐标序列到汉字的内码的一个映射过程,是人机交互最自然、最方便的手段之一。随着智能手机、掌上电脑等移动信息工具的普及,手写识别技术也进入了规模应用时代。

  手写识别能够使用户按照最自然、最方便的输入方式进行文字输入,易学易用,可取代键盘或者鼠标。用于手写输入的设备有许多种,比如电磁感应手写板、压感式手写板、触摸屏、触控板、超声波笔等。手写识别属于文字识别和模式识别范畴,文字识别从识别过程来说分成脱机识别(off-line)和联机识别(on-line)两大类,从识别对象来说又分成手写体识别和印刷体识别两大类,我们常说的手写识别是指联机手写体识别。

  手写输入的速度直接影响到用户的使用体验,不同于虚拟键盘输入的确定性和机械键盘长时间的技术积累,手写输入还有非常大的研究空间,其中影响手写速度的几个方面主要有:输入连贯性、识别准确率和候选预测。

  传统的手写输入方法,用户一般一次只能在触摸屏上书写一个字符,用户每书写完一个字符时,通常要停顿一段时间(典型停留时间在200ms~1000ms),然后,等待移动设备对上一次书写的字符进行检测及识别之后,才能进行下一个字符的手写输入,这样使得利用手写输入文字时效率低下,无法按照人们自然书写的习惯进行连续的手写输入。多字符连续手写输入较好地解决了这一问题,使得用户不间断地输入手写轨迹,不必等待字符的处理和识别,提高了输入的流畅度和完整性。典型专利(CN2),通过触摸单元书写字符;在书写完第i个字符后,书写第i+1个字符重叠在第i个字符之上;用户在书写时,判断用户当前书写的笔画属于第i个字符还是属于第i+1个字符;在判断用户开始重叠书写第i+1个字符时,自动将第i个字符笔画的显示颜色变暗直至消失,按上述方式不停顿连续任意书写多个字符,提高了手写文字输入的效率。

  由于手写轨迹的不规则性,以及汉字普遍存在相似性,早期的手写输入中文汉字一般都采用整字识别技术,这要求使用者需一笔一划地写出接近完整的字体,才能在数据库中找到对应的汉字。这种输入方式造成书写量大,输入速度慢,在一定程度上阻碍了手写输入速度的提高以及给操作人员带来不便。提高手写识别速度的相关研究主要有采用更快速的识别算法、逐笔画识别、实时预测、拼音和笔画结合等。典型专利CN2可以实现单字非完整识别、词语非完整识别、拼音手写联合词语输入和词语智能联想识别。其中词语非完整识别和拼音手写联合词语输入是该方案的核心。用户不需要任何学习,就能大大减少输入强度,同时避免用户在有些字不会完整写的情况下而造成无法通过手写识别来输入的情况,相对于单字联机手写识别输入法,可以把输入效率提高几倍。

  在现有的移动终端,包括智能手机等设备中,用户在输入法界面输入字符时,都会根据输入法的联想功能,在输入法界面显示与所输入字符相匹配的字符。由于输入法界面只能显示有限的字符,这就导致用户通过多次翻找候选字区查找要输入的字符,操作费时。提高候选预测的准确性,改进预测方法和策略,有效地缩小候选预测范围,能够使用户快速选择候选字词,提高手写速度。典型专利(CN3):根据用户在输入法界面中输入的当前字符,得出下一个待输入字符对应的联想字符集;接收用户在所述输入法界面中手写输入的下一个待输入字符,得出所述手写输入的下一个待输入字符的手写识别字符集;当所述联想字符集与所述手写识别字符集存在交集字符时,更新所述交集字符的匹配度,并按照更新后的匹配度重新排列所述手写识别字符集中的所有字符;在所述输入法界面的候选字区中显示所述重新排列后的手写识别字符集。

  保证了手写输入的效率之后,手写识别的准确度必须能够达到一定的高度,否则,用户还需要重新输入一遍,浪费时间,且手写输入支持连续输入、叠加输入以及各种字体输入之后,更是加大了手写识别的难度。

  目前,移动终端的触摸屏手写输入法有全屏单字的手写输入,也有将同一触摸屏分为多个手写输入区域,可以分别在多个手写输入区域中手写输入文字,当手写速度加快时,字与字之间容易产生连笔或轨迹超出预设的区域,如何提取完整的字符输入轨迹是保证识别准确度的重要基础。可以通过用户书写轨迹的时间和空间联合判断轨迹的归属。典型专利(CN2):记录手写字符在手写区域的笔迹;当第一手写区域的手写字符跨跃到其他手写区域时,根据写该字符的时间仍停留在写完该字符时间内或者字符的主体在第一手写区域,则判断出该字符属于第一手写区域;将所述笔迹识别为第一手写区域的字符。

  目前联机手写单字手写识别率已经很高,但是由于自由手写体的切分难度大,使得手写输入的识别还有待提高,因此,解决自由手写体切分显得十分重要。汉字是方块字,因此,在切分的时候手写字符的外边框反应了重要的切分信息。对于不同的位置关系,可以根据其外边框进行合并,上下关系和包围关系可以合并在同一字内,而左右关系需要根据前后文字部件的分布情况进行合并。左右形汉字最多而且切分难度大,是影响识别率的最主要因素。典型专利(CN7):将手写文字切分成符合要求的基本单元;对基本单元或者基本单元组合进行识别,标记出可以作为切分依据的部件;根据部件的分类属性确定可信切分位置;根据统计语言模型对一句文字进行识别,选择切分路径和识别结果,并确定切分位置。可以在识别的基础上根据左右结构汉字的组字规律进行切分,并对于不确定的切分点采用语言模型进行分析,并给出最佳结果,提高手写文字的识别率。

  在现有的大多数手写输入法中,需要针对每种语言的输入分别提供一个对应的语言输入系统。当用户需要交叉输入多种语言时,需要频繁切换输入状态,给用户带来诸多不便。该类专利主要研究同时识别多种语言模式,实现多语言混输,显示多种语言的候选词供用户选择,减少语言切换的负担,准确选择到用户需要的结果。典型专利(CN1):采用至少两种语言识别指令对接收到的用户手写输入的字符笔迹进行识别,得到每种语言识别指令对应的所有候选识别结果;按照预设的顺序同时显示所述至少两种语言识别指令对应的候选识别结果;根据对显示的所述至少两种语言识别指令对应的候选识别结果的选择,输入并显示最终识别结果。

  由于受到触摸屏尺寸的限制,在进行手写输入时,人们需要在一个指定的区域内反复重叠地写下原本是从左到右相联的文字。不符合人们的日常书写习惯。如何能够使用户在有限的空间内得到更好的输入体验,是一个非常重要的问题,为了提高用户手写的舒适性,可以对输入空间进行一定的改进,例如,对已输入轨迹进行处理、移动输入区域等。典型专利(CN4):根据输入轨迹识别出相应的字符;在手写输入的过程中、驱动所述手写区域上显示的输入轨迹移动;使输入轨迹在移动的过程中逐渐变淡至消失,书写的笔画随着用户的书写向左边自动移动,在有限的书写区域内源源不断地为用户提供可以连笔书写的空间。

  在进行字形识别之后,弹出一个字词列表,用户在列表中选择所需字词,字词列表通常很小且不方便操作,很容易选择错误;在滑出字词后还要通过点触动作操作字词列表,无疑增加了用户的操作步骤。手写输入界面的显示排布布置方式关系到输入的体验,该类技术方案主要考虑用户选择手势的便捷性、显示区域的位置、显示内容的相关性。典型专利(CN9):根据用户的手写轨迹获取相关的字符;将获取的字符按照预先设置的排列规则在显示屏上进行排列,在该排列规则下,字符在以某一点为原点的周围分布,字符所在位置与原点之间的连线互不相交;接收用户的滑动动作,根据所述滑动动作在所述排列规则下匹配相关的字符;将匹配到的字符作为输入字符放入输入框内。

  由于触摸屏幕上输入的手感和纸上存在较大差别,当输入法存储的是手写轨迹本身时,通常在触摸屏幕上写出的字体都达不到用户期望的效果,为了实现更好的显示效果,需要对用户的输入笔迹进行处理,目前存在的手写美化方法有基于识别结果和模板融合、基于模型、基于笔迹变换和笔画渲染。此类方案重点关注的是用户能得到及时反馈和良好的用户体验。典型专利(CN1):采集用户输入的笔迹数据;对所述笔迹数据进行分析,得到笔迹信息,根据所述笔迹信息,确定相应的笔头模型,利用所述笔头模型对用户笔迹进行美化,将美化后的笔迹输出,能够迅速捕捉用户笔迹的变化,灵活、贴切复原用户的手写笔迹,使用户能够得到及时反馈和良好的用户体验。

  根据用户在触摸屏上的手写轨迹,来触发启动相应的应用程序,可以省去在众多应用图标中查找目标应用的繁琐,满足用户对于方便快捷的操控要求,在任意界面均可快速打开某个应用程序,提高用户的使用便捷性。典型专利(CN7):通过触摸式屏幕控制电子设备,获取用户输入的手写轨迹;根据上述手写轨迹,判断是否存在与之对应的功能应用程序,如果有,运行该功能应用程序。根据该手写轨迹,即可打开相应的应用程序,非常便捷。

  jHWR手写识别系统以先进的大容量字典技术为基础,是一种能够在任何时间、任何地点,向任何人实时、准确的提供手写识别服务的高效便捷手段,非常符合信息时代动态更新和个性化查询的需求。

  (一)eJHWR技术,运用句法结构自学习算法和基于特征统计算法的多核心融和技术。具有如下特点:

  OS: WinCE , Nucleus, Embedded Linux , Symbian, Palm Os, HOPEN, pSOS, UCOS等

  CPU: DragonBall(Motorola 68000) EZ(16M) 和VZ(33M),MIPS, SH3, SH4, ARM7, StrongARM, ARM9, Xscale等

  1.文本输入— 取代键盘输入的频繁按键,文字符号夹杂时免去频繁的输入方式切换,遇到不确定读音的文字也可照常书写。

  3.快速查询— 当菜单层级太深或者不知道该查询信息的准确分类时,调用手写输入,免除频繁而茫然的键盘操作实现快速查询。