叠覆手写的系统和方法技术方案

一种系统和方法，其能够识别用户的自然叠覆的手写，而字符之间无需任何明确分隔。该系统和方法能够处理单笔划字符和多笔划字符。它还可以处理草书手写。此外，所述系统和方法可以通过使用特定用户输入手势或通过基于语言特性和属性检测单词边界来确定输入单词的边界。所述系统和方法通过分割(116)、字符识别(118)和语言建模(120)的处理来分析手写输入。这些处理中的至少一部分通过使用动态编程来同时发生。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】叠覆手写的系统和方法相关申请的交叉引用本申请要求于2015年5月15日提交的欧洲申请No.15290129.4的优先权，其全部内容通过引用并入本文并构成其一部分。
本专利技术总体涉及能够识别各种字符的用户输入手写的计算设备接口的领域。
技术介绍
计算设备在日常生活中不断变得越来越普遍。它们表现为如下形式：台式计算机、膝上型计算机、平板PC、电子书阅读器、移动电话、智能电话、可穿戴计算机、全球定位系统(GPS)单元、企业数字助理(EDA)、个人数字助理(PDA)、游戏机等。此外，计算设备被包括到汽车、卡车、农场设备、制造设备、建筑环境控制(例如，照明、HVAC)以及家用和商用电器中。计算设备通常由至少一个处理元件(比如，中央处理单元(CPU)、某种形式的存储器以及输出和输出设备)组成。各种计算设备及它们的后续使用需要各种输入设备。一个这样的输入设备是触敏表面(比如，触摸屏或触摸板)，其中通过用户手指或工具(比如，笔或触写笔)和触敏表面之间的接触来接收用户输入。另一输入设备是感测用户在输入表面上做出的手势的输入表面。这些输入方法中的任一种通常可用于绘制或输入文本。当用户输入是文本时，计算设备必须使用在线手写识别系统或方法来解译用户的手写。通常，在线手写识别系统或方法监测笔划的开始(比如用户何时接触触敏表面(下笔))、笔划的结束(比如用户何时停止接触触敏表面(抬笔))、以及用户在笔划的开始和结束之间用他或她的手指或笔做出的任何移动(手势或笔划)。在线手写识别系统或方法通常由预处理阶段、分割阶段、识别阶段和解译阶段组成。通常，预处理阶段包括丢弃不相关的输入数据并且均衡化、采样化和移除相关数据中的噪声。分割阶段指定不同方式来将输入数据分解成个别字符和单词。识别通常包括表征不同输入分割的特征提取阶段和将分割与可能字符候选相关联的分类阶段。最后，解译阶段通常包括识别与字符候选相关联的字符和/或单词。实际上，在线手写识别系统或方法可以包括上述这些阶段和附加阶段。此外，在线手写识别系统或方法可能无法清楚地描述每个阶段。在线手写识别系统或方法可以是单笔划或多笔划。单笔划识别使用针对字母表的每个字符的单笔划简写(Palm公司的涂鸦)。这些系统或方法具有较少输入错误但却要求用户记住整个字母表的新的笔划图案。多笔划识别可以识别自然手写，并且当使用具有包括不容易被简化成单笔划字符(比如，日语或中文字符)的语言的在线手写识别系统时通常是必要的。计算设备的类型还可以确定所用的手写识别系统或方法的类型。例如，如果输入表面是足够大的(比如平板电脑)，则用户可以在输入表面上或上方的任何地方处输入文本或数据，就好像用户在一张纸上书写似的。随着设备变得更小，已经开发了不同的系统和方法(比如，多框或单框)。多框系统或方法将输入表面划分为多个区域(例如三个框)，其中用户逐个地在每个框中输入每个字符。因为字符分割变得最小或不必要的，这种方法是优势的。它们还允许多笔划字符，这些多笔划字符可以利用独立的字符(isolated-character)识别技术来分析。对于更小的设备，输入表面对于多框来说可能不是足够大的，所以表面本质上是单框书写界面。在这种情况下，一次仅可以书写一个字符。尽管单框界面自身适合于单笔划识别系统，但是某些语言(比如日语或中文)却具有不容易被简化成单笔划简写的多笔划字符。此外，大部分自然手写均包含多笔划字符，而不管是何种语言。使用多笔划系统或方法的单框界面产生包括确定字符的开始和结束以及清楚地显示输入字符的图像的其他问题。用于确定字符的开始和结束的一种方式要求用户在每个字符之间明确地停顿。然而，由于这种方式降低了用户输入数据的速度，因此它不是最优的。在单框系统或方法中，在用户能够连续不停顿地输入字符的情况下，输入字符将彼此交叠或叠覆。这被称为叠覆手写、交叠手写或“顶部书写(on-top-writing)”。本在线叠覆手写识别系统和方法通过同时地而不是相继地执行分片并然后分割、识别和解译来提供针对用户输入手写识别的改善结果。本系统和方法执行对片段的分片或分类以增强识别准确度和速度。本系统和方法在相同层面上执行分割、识别和解译，而不是对这些步骤应用分层结构。通过使分割、识别和解译协同发生，本系统基于用户输入向用户提供了最可能的字符、单词和句子候选。
技术实现思路
本文以下所描述的本专利技术的示例提供了用于在线叠覆手写识别的方法、系统和软件，其中所述方法、系统和软件能够解译用户的自然手写风格。这些方法、系统和软件允许用户使用他或她的自然手写来将字符输入到计算设备中，而字符之间无需任何明确间隔。本手写识别系统和方法包括与输入表面形式的输入设备相连的计算设备。用户能够通过使用他或她的手指或工具(比如，触写笔或笔)向输入表面施加压力或在输入表面上做手势来提供输入。本系统和方法监测输入笔划。所公开的系统和方法的一个方面提供了一种分片专家，用于检测片段的至少相继片段的输入笔划的相对位置；检测所述至少相继片段的输入笔划的几何图形；根据所检测到的相对位置来确定输入笔划的分割的叠覆，并且根据所检测到的几何图形确定叠覆的分割是否可能形成字符；基于所确定的可能的字符对片段进行分类；以及向识别引擎提供分类片段，以基于所述分类片段来评估字符猜想。所公开的系统和方法的另一方面提供了至少一个非暂时性计算机可读介质，其被配置为通过以下操作来确定可能的字符：确定所述至少相继片段的第一片段的至少一个输入笔划的至少一部分与所述至少相继片段的第二片段的至少一个输入笔划的至少一部分相组合是否可能形成至少一个字符。在所公开的系统和方法的另一方面中，每个分类片段被定义为包含由一个或多个输入片段的输入笔划形成的完整字符。所公开的系统和方法的另一方面提供了所述至少相继片段的输入笔划的相对位置是根据所述输入笔划的空间信息和时间信息两者来检测的。所公开的系统和方法的另一方面提供了识别引擎，其基于分类片段的笔划创建分割图，其中分割图包括与字符猜想相对应的节点；基于图案分类器向所述分割图的每个节点分配识别分数；基于所述识别分数和语言模型来生成所述输入笔划的语言学含义；以及基于对所述分割图、所述识别分数的同时分析来提供输出。在所公开的系统和方法的另一方面，所述分割图还包括与基于分类片段的字符猜想之间的空格猜想相对应节点。根据以下结合附图对本系统和方法的实施例的详细描述，将更全面地理解本系统和方法。附图说明图1示出了根据本系统的示例的计算设备的框图。图2示出了根据本系统的示例的用于在线手写识别的系统的框图。图3A示出了根据本系统的示例的可能的用户输入的图示说明。图3B示出了根据本系统的示例的分割图的示意图。图4示出了根据本系统的示例的草书用户输入的可能的用户输入的示意图。图5示出了根据本系统的示例的草书用户输入的分割的示意图说明。图6示出了根据本系统的示例的识别专家的示意图说明。图7示出了根据本系统的示例的语言自动机的示意图说明。图8示出了根据本系统的另一示例的用于在线手写识别的系统的框图。图9A示出了根据本系统的示例的可能的用户输入的图示说明。图9B示出了图9A的用户输入的时序的图示说明。图10A示出了根据本系统的示例的可能的用户输入的图示说明。图10B示出了图10A的用户输入的时序的图示说明本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于针对计算设备上的输入笔划的多个至少部分叠覆的片段提供手写识别的系统，所述计算设备包括处理器和受所述处理器控制的至少一个非暂时性计算机可读介质，所述至少一个非暂时性计算机可读介质被配置为：检测所述片段中的至少相继片段的输入笔划的几何图形；检测所述至少相继片段的输入笔划的相对位置；根据检测到的相对位置和几何图形来确定所述至少相继片段是否组合形成一个或多个可能的字符；基于所确定的可能的字符对所述片段进行分类；以及向识别引擎提供分类片段，以基于所述分类片段评估字符猜想。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2015.05.15 EP 15290129.41.一种用于针对计算设备上的输入笔划的多个至少部分叠覆的片段提供手写识别的系统，所述计算设备包括处理器和受所述处理器控制的至少一个非暂时性计算机可读介质，所述至少一个非暂时性计算机可读介质被配置为：检测所述片段中的至少相继片段的输入笔划的几何图形；检测所述至少相继片段的输入笔划的相对位置；根据检测到的相对位置和几何图形来确定所述至少相继片段是否组合形成一个或多个可能的字符；基于所确定的可能的字符对所述片段进行分类；以及向识别引擎提供分类片段，以基于所述分类片段评估字符猜想。2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述至少一个非暂时性计算机可读介质被配置为通过以下操作来确定可能的字符：确定所述至少相继片段的第一片段的至少一个输入笔划的至少一个分段与所述至少相继片段的第二片段的至少一个输入笔划的至少一个分段相组合是否可能形成至少一个字符。3.根据权利要求1或2所述的系统，其中，每个分类片段被定义为包含由一个或多个输入片段的输入笔划形成的完整字符。4.根据权利要求1至3中任一项所述的系统，其中，所述至少相继片段的输入笔划的相对位置是根据所述输入笔划的空间信息和时间信息两者来检测的。5.根据权利要求1至4中任一项所述的系统，其中，在所述识别引擎中，所述方法包括：基于所述分类片段的笔划来创建分割图，其中所述分割图包括与字符猜想相对应的节点；基于图案分类器向所述分割图的每个节点分配识别分数；基于所述识别分数和语言模型来生成所述输入笔划的语言学含义；以及基于对所述分割图、所述识别分数和所述语言模型的同时分析来提供输出。6.根据权利要求5所述的系统，其中，所述分割图还包括与基于分类片段的字符猜想之间的空格猜想相对应的节点。7.一种用于为计算设备上的输入笔划的多个至少部分叠覆的片段提供手写识别的方法，所述计算设备包括处理器和在所述处理器的控制下用于识别手写的至少一个非暂时性计算机可读介质，所述方法包括：检测所述片段中的至少相继片段的输入笔划的几何图形；检测所述至少相继片段的输入笔划的相对位置；根据检测到的相对位置和几何图形来确定所述至少相继片段是否组合形成一个或多个可能的字符；基于所确定的可能的字符对所述片段进行分类；以及向识别引擎提供分类片段，以基于所述分类片段评估字符猜想。8.根据权利要求7所述的方法，其中通过以下操作来确定可能的字符：确定所述至少相继片段的第一片段的至少一个输入笔划的至少一部分与所述至少相继片段的第二片段的至少一个输入笔划的至少一部分相组合是否可能形成至少一个字符。9.根据权利要求7或8所...

【专利技术属性】
技术研发人员：若尔特·维默尔，弗雷迪·佩罗，皮埃尔米凯尔·拉利康，吉列尔莫·阿拉迪拉，
申请(专利权)人：迈思慧公司，
类型：发明
国别省市：法国,FR