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基于帶搖桿設備的文本輸入系統及方法.pdf

摘要
申請專利號:

CN201510305823.X

申請日:

2015.06.05

公開號:

CN104898855A

公開日:

2015.09.09

當前法律狀態:

授權

有效性:

有權

法律詳情: 授權|||實質審查的生效IPC(主分類):G06F 3/02申請日:20150605|||公開
IPC分類號: G06F3/02; G06F3/023 主分類號: G06F3/02
申請人: 上海交通大學
發明人: 顧振宇; 徐興亞; 儲程
地址: 200240上海市閔行區東川路800號
優先權:
專利代理機構: 上海交達專利事務所31201 代理人: 王毓理; 王錫麟
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201510305823.X

授權公告號:

||||||

法律狀態公告日:

2017.12.19|||2015.10.07|||2015.09.09

法律狀態類型:

授權|||實質審查的生效|||公開

摘要

一種基于帶搖桿設備的文本輸入系統及方法,包括:輸入設備、筆跡特征提取模塊、筆跡SVG模型、筆跡模型訓練模塊、詞庫聯想算法模塊、界面信息控制模塊、顯示設備,其中:輸入設備與筆跡特征提取模塊相連并傳遞用戶輸入的筆跡的一系列平面坐標,筆跡特征提取模塊和筆跡模型訓練模塊均與筆跡SVG模型相連并分別輸入筆跡特征信息和輸入結果反饋信息,筆跡SVG模型分別與詞庫聯想算法模塊和界面信息控制模塊相連并輸出筆跡識別的結果,詞庫聯想算法模塊與界面信息控制模塊相連并在聯想模式下輸出篩選出的最有可能的單詞,界面信息控制模塊與顯示設備相連并輸出動畫信息,用戶根據輸入結果正確與否將反饋信息傳入筆跡模型訓練模塊,用于訓練新的筆跡SVG模型,從而不斷提高識別的準確率,本發明能夠顯著提高輸入效率。

權利要求書

權利要求書
1.  一種基于帶搖桿設備的文本輸入系統,其特征在于,包括:輸入設備、筆跡特征提取模塊、筆跡SVG模型、筆跡模型訓練模塊、詞庫聯想算法模塊、界面信息控制模塊、顯示設備,其中:輸入設備與筆跡特征提取模塊相連并傳遞用戶輸入的筆跡的一系列平面坐標,筆跡特征提取模塊和筆跡模型訓練模塊均與筆跡SVG模型相連并分別輸入筆跡特征信息和輸入結果反饋信息,筆跡SVG模型分別與詞庫聯想算法模塊和界面信息控制模塊相連并輸出筆跡識別的結果,詞庫聯想算法模塊與界面信息控制模塊相連并在聯想模式下輸出篩選出的最有可能的單詞,界面信息控制模塊與顯示設備相連并輸出動畫信息,用戶根據輸入結果正確與否將反饋信息傳入筆跡模型訓練模塊,用于訓練新的筆跡SVG模型,從而不斷提高識別的準確率。

2.  根據權利要求1所述的系統,其特征是,在聯想輸入模式下,筆跡SVG模型與詞庫聯想算法模塊相連并傳遞筆跡識別的結果,即可能的字母及其概率;在非聯想模式下,筆跡SVG模型直接與界面信息控制模塊相連,并傳遞筆跡識別的結果供用戶選擇,根據概率大小可選結果的數量不超過3個。

3.  根據權利要求1所述的系統,其特征是,所述的筆跡SVG模型,通過在線學習機制對用戶的書寫軌跡和正確的識別結果進行學習分類,以對SVG模型進行優化,從而進一步提高字符分類的準確率。

4.  一種根據上述任一權利要求所述系統的文本輸入方法,其特征在于,包括以下步驟:首先通過采用搖桿運動中的搖桿觸碰或離開邊界、搖桿回到中心和在邊界上反向三種狀態來分割軌跡并根據曲率閾值分割特征向量提取軌跡特征,并訓練成用于實時識別用戶的書寫軌跡的SVG模型,再采用SVG模型對同樣進行特征提取的搖桿輸入軌跡進行字符分類判斷,并輸出一系列可能的字母及其概率。

5.  根據權利要求4所述的方法,其特征是,在聯想輸入模式(整詞輸入)和非聯想輸入模式(逐字母輸入)間切換,在聯想輸入模式下,已經輸入的所有軌跡的字符分類判斷結果將與詞庫中的單詞計算聯合概率給出概率最高的單詞,并隨著繼續輸入不斷更新。在非聯想輸入模式下,概率高于閾值且數量不超過三個的字符判斷結果將提供給用戶進行選擇。

6.  根據權利要求4或5所述的方法,其特征是,所述的方法,具體包括以下步驟:
步驟1、采集初始用戶字母軌跡樣本特征并訓練SVG學習模型,具體包括:

1.  1讀取字母書寫軌跡的平面坐標;

1.  2根據搖桿運動中的搖桿觸碰或離開邊界、搖桿回到中心和在邊界上反向三種狀態判斷是否添加新筆劃,每個筆劃都由一系列坐標點構成;

1.  3根據采樣點數量對筆劃進行篩選,去除噪音;

1.  4軌跡中的每個筆劃再根據一定的曲率閾值被切分為近似于直線段的特征向量;

1.  5從每個特征向量提取多項特征,包括距離、角度、絕對位置、絕對角度、絕對距離和偏移;

1.  6根據軌跡特征集合訓練SVG模型;
步驟2、對一次搖桿輸入軌跡進行識別,具體包括:

2.  1采集一次搖桿輸入軌跡坐標數據;

2.  2提取軌跡特征;

2.  3導入SVG學習模型;

2.  4輸出識別結果,包含多個字母及其概率,當當前模式為聯想輸入模式時,進入步驟3,否則進入步驟4;
步驟3、根據軌跡識別結果對詞庫進行篩選,具體包括:

3.  1根據此次識別結果去除詞庫中失去可能性的單詞;

3.  2判斷此時詞庫是否為空;

3.  3如果詞庫為空給出提示,如果不為空去除輸入欄中疊加字母組中不可能的字母;
步驟4、選擇候選表中字母進行輸入,具體包括:

4.  1根據概率閥值對識別結果進行篩選,只保留概率大于閥值的字母;

4.  2將概率最高的字母作為默認顯示,除此之外概率前三識別結果作為候選表;

4.  3如果默認或候選表中沒有目標字母,刪除當前結果重新輸入,否則繼續下一步;

4.  4用戶選定字母;

4.  5輸入欄顯示輸入選定字母;

4.  6成功輸入字母后根據字母和相應輸入軌跡更新SVG模型;
步驟5、選擇單詞或繼續輸入字母,具體包括:

5.  1使用HMM算法根據單詞中每個字母可能的結果及概率和單詞的詞頻計算聯合概率;

5.  2將詞庫中單詞按概率從大到小排列作為候選表,并對畫面默認單詞和單詞候選表進行更新;

5.  4如果從候選表中選定單詞,則輸入該單詞;如果不做選擇,繼續輸入字母軌跡,重復 步驟1~4,直至選定單詞;

5.  4單詞輸入成功后根據字母和相應輸入軌跡更新SVG模型。

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