一种用于基于手写文本生成反馈的计算机实施的方法(100)包括以下步骤：初始化(110)要在包括手写文本的书写操作中使用的书写工具(10)；以及捕获和处理(120)所述手写文本以生成数字文本数据。所述方法进一步包括以下步骤：识别(130)与所述数字文本数据相关联的至少一个手写文本属性；将所述至少一个手写文本属性与预定义文本特征属性进行比较(140)；以及基于所比较的至少一个手写文本属性和预定义文本特征属性生成(150)文本特征。另外，所述方法包括以下步骤：使用所述文本特征修改(160)所述数字文本数据；以及基于经修改的数字文本数据生成(170)对用户(U)的反馈。字文本数据生成(170)对用户(U)的反馈。字文本数据生成(170)对用户(U)的反馈。
【技术实现步骤摘要】
手写反馈
[0001]本申请要求于2021年3月9日提交的欧洲专利申请第21305281.4号的优先权，所述欧洲专利申请的内容通过引用整体特此并入本文。
[0002]本公开涉及书写操作领域，更具体地涉及一种用于基于手写文本生成反馈的计算机实施的方法，以及一种被配置成运行所述计算机实施的方法的系统。
技术介绍
[0003]近年来出现了用于基于各种输入参数获得对文本的理解或以输出文本的形式创建视觉反馈的算法。例如，商业字体产品通常由特定属性要求设计，例如草书、宽度或棱角性，并且由设计者手工创建。新算法能够执行类似的任务：通过编辑现有字体并在不同字体之间进行插值，以新字体风格创建字形图像。更具体地，可以基于一组输入属性和对应的权重值来合成此类新字体或字体风格。类似的实例是图像生成算法，所述图像生成算法可以被配置成基于用户偏好和/或输入文本的语言或语义特征来生成图像或默认图像的图像风格变化。此类算法可以是基于网络的，并且可以近乎实时地运行。
[0004]在其它研究领域中，已经开发出能够分析用户的笔迹并提取数据以实时推断未经训练的眼睛可能无法察觉的关于用户的信息的算法。此类数据可以用于确定用户的情绪状态，例如正面、中性或负面情绪。
[0005]然而，在用户的手写操作期间，目前没有选项可以通知用户其手写的某些特征或变化，这可能是改进手写的重要指标，或者通知用户其当前的情绪状态以进行自我反思。此外，未经训练的用户通常无法识别用户笔迹特征的评估，并且可能需要专家分析。另外，针对情绪状态和整洁度的笔迹评估可能是一个漫长的过程，不允许实时改进或自我反省。
[0006]因此，本公开的目的是提供一种计算机实施的方法和/或一种被配置成实现用户笔迹的实时和/或修改的数字反馈的系统。本公开的另一个目的是提供一种计算机实施的方法和/或一种能够分析用户的笔迹并告知用户与其笔迹相关联的生理和/或心理特性的系统。
技术实现思路
[0007]本公开涉及根据权利要求1所述的用于基于手写文本生成反馈的计算机实施的方法，以及根据权利要求10所述的用于基于手写文本生成反馈的系统。从属权利要求描绘了本公开的优选实施例。
[0008]根据本公开的第一方面，提供了一种用于基于手写文本生成反馈的计算机实施的方法，所述方法包括以下步骤：初始化书要在包括手写文本的书写操作中使用的书写工具；以及捕获和处理所述手写文本以生成数字文本数据。所述方法进一步包括以下步骤：识别与所述数字文本数据相关联的至少一个手写文本属性；将所述至少一个手写文本属性与预定义文本特征属性进行比较；以及基于所比较的至少一个手写文本属性和预定义文本特征
属性生成文本特征。另外，所述方法包括以下步骤：使用所述文本特征修改所述数字文本数据；以及基于经修改的数字文本数据生成对用户的反馈。用户可以收到关于其笔迹细微变化的实时反馈，更具体地，是在使用书写工具执行手写文本时。因此，可以改进用于自我反思的关于用户心理状态(例如，中性、正面或负面情绪、焦虑)的手写易读性和/或信息反馈。详细地，实现对涉及用户执行的手写文本和相关联的细微变化的连续反馈可以使加速学习和改进手写。反馈可以为用户提供关于从手写文本得出的用户情绪和情绪状态的自我反思。
[0009]在实施例中，文本特征可以是字体。反馈可以是视觉反馈，更具体地，其中视觉反馈可以包含输出文本。在实施例中，输出文本可以包括字体。
[0010]所述手写文本可以由用户使用所述书写工具在书写介质上书写的文本提供。更具体地，手写文本可以相对于至少一种通信语言在语义上和/或语言上是可解释的。
[0011]在实施例中，书写介质可以是一张纸或数字纸张。书写工具可以是圆珠笔、钢笔、毡尖笔、毛笔、铅笔或数字笔。
[0012]所述反馈可以是通过包括显示单元的用户接口子系统向用户显示的视觉反馈。
[0013]初始化所述书写工具可以包括捕获输入数据，更具体地通过用户接口子系统。此外，捕获输入数据可以包括应用输入算法。输入算法可以被配置成通过用户接口子系统提示至少一种用户交互，引导用户识别至少一种要被评估的偏好。更详细地，所识别的偏好可以包括与手写文本相关联的至少一种身体偏好和/或至少一种心理偏好。此外，输入算法可以被配置成通过用户交互接收至少一种所识别的偏好。所识别的偏好可以产生基于例如用户的需要(例如，改进手写和/或获得关于情绪心理状态的信息)向用户提供的更定制的反馈。
[0014]在实施例中，输入算法可以被配置成通过用户接口子系统提示至少一种用户交互，引导用户开始书写操作和/或选择书写介质。
[0015]捕获和处理所述手写文本可以包括从捕获子系统中捕获跟踪数据，其中所述捕获子系统可以被配置成生成所述书写工具在书写操作期间的跟踪数据。
[0016]所述跟踪数据可以包括以下中的一个或多个：所述书写工具的运动跟踪数据、书写介质和/或所述书写工具的视觉数据以及容量敏感表面的容量敏感表面数据。
[0017]所述捕获子系统可以包括一个或多个传感器，所述一个或多个传感器包含容量敏感表面、加速度计、陀螺仪、磁力计、力传感器和/或光学传感器。
[0018]所述运动跟踪数据可以包括以下中的一个或多个：所述书写工具的位置、所述书写工具的运动方向、所述书写工具的运动速度、所述书写工具的运动加速度、作用在所述书写工具上的力、所述书写工具的处置模式以及所述书写工具的使用模式。
[0019]在实施例中，捕获跟踪数据可以包括通过捕获子系统连续监测跟踪数据，更具体地，其中所述跟踪数据可以包括时间戳。
[0020]在实施例中，捕获子系统可以集成在书写工具和/或外部装置中。在实施例中，外部装置可以是用户接口子系统的一部分。
[0021]在实施例中，捕获子系统可以包括数字纸张，更具体地，触摸板、触摸屏或图形输入板。
[0022]捕获和处理手写文本可以包括应用被配置成将跟踪数据转换为数字文本数据的
书写数字化算法。更详细地，书写数字化算法可以被配置成将跟踪数据转换为一组手写特征向量，并且通过向量到字符的映射将所述一组手写特征向量转换为数字文本数据。
[0023]在实施例中，所述一组手写特征向量可以包括以下中的一种或多种：线宽特征向量、字母高度特征向量、执行时间特征向量、字母间距特征向量、草书特征向量、棱角性特征向量和/或流动性特征向量。
[0024]在实施例中，数字文本数据可以包括至少一个索引字符、单词和/或句子。
[0025]识别与所述数字文本数据相关联的至少一个手写文本属性可以包括应用手写属性识别算法。
[0026]手写属性识别算法可以被配置成通过处理数字文本数据，更具体地通过处理所述一组手写特征向量来确定至少一个手写文本属性。在实施例中，手写属性识别算法可以被配置成基于相应手写特征向量的优势确定所述一组手写特征向量中的至少一个相关手写特征向量。手写属性识别算法可以被配置成选择至少一个相关手写特征向量。
[0027]手写属性识别算法可以被配置成本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于基于手写文本生成反馈的计算机实施的方法(100)，所述方法包括以下步骤：初始化(110)要在包括手写文本的书写操作中使用的书写工具(10)；捕获和处理(120)所述手写文本以生成数字文本数据；识别(130)与所述数字文本数据相关联的至少一个手写文本属性；将所述至少一个手写文本属性与预定义文本特征属性进行比较(140)；基于所比较的至少一个手写文本属性和预定义文本特征属性生成(150)文本特征；使用所述文本特征修改(160)所述数字文本数据；以及基于经修改的数字文本数据生成(170)对用户(U)的反馈。2.根据权利要求1所述的方法(100)，其中所述手写文本是由用户(U)使用所述书写工具(10)在书写介质上书写的文本提供的。3.根据权利要求1或权利要求2所述的方法(100)，其中所述反馈是通过包括显示单元的用户接口子系统(40)向用户(U)显示的视觉反馈。4.根据前述权利要求中任一项所述的方法(100)，其中初始化(110)所述书写工具(10)包括捕获输入数据。5.根据权利要求4所述的方法(100)，其中捕获输入数据包括应用输入算法(111)。6.根据前述权利要求中任一项所述的方法(100)，其中捕获和处理(120)所述手写文本包括从捕获子系统(20)中捕获跟踪数据，其中所述捕获子系统(20)被配置成生成所述书写工具(10)在书写操作期间的跟踪数据。7.根据权利要求6所述的方法(100)，其中所述捕获子系统(20)包括一个或多个传感器，所述一个或多个传感器包含容量敏感表面、加速度计、陀螺仪、磁力计、力传感器和/或光学传感器。8.根据权利要求6或权利要求7所述的方法(100)，其中所述跟踪数据包括所述书写工具(10)的运动跟踪数据，并且其中所述运动跟踪数据包括以下中的一个或多个：所述书写工具(10)的位置、所述书写工具(10)的运动方向、所述书写工具(10)的运动速度、所述书写工具(10)的运动加速度、作用在所述书写工具(10)上的力、所述书写工具(10)的处置模式、所述书写工具(10)的使用模式。9.根据前述权利要求中任一项所述的方法(100)，其中识别(130)与所述数字文本数据相关联的至少一个手写文本属性包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：D，
申请(专利权)人：法国比克公司，
类型：发明
国别省市：
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