专利名称：一种基于手势识别的盲文输入法的制作方法
技术领域：
本发明公开了一种基于手势识别的盲 文输入法，具体来说是一种根据六点盲文的点位位置信息的图形特征，建立对应的手势对应表，通过感应和识别用户的手势输入，进行相应盲文信息输入的新型盲文输入法。
背景技术：
盲文信息的标准编码为六点点式盲文。六点盲文是定义了一个2*3的六点点阵信息，将不同的字母信息对应到不同的点阵信息。如，拼音b的盲文点位是1，2点，拼音I的盲文点位为1，2，3点。如果是中文信息，则中文的声母，韵母可以按照上述字母点位对应的原理，进行编码和输入。比如，“拉”字，LA，则对应于字母1，字母a的点位。现有技术实现都是将这些点位信息(或者是对点位信息进行某种编码，如半方盲文输入法，本质上还是点位信息的输入)对应到电脑键盘或者手机输入键盘的物理按键，从而通过对键盘的离散的点击动作实现对盲文信息的输入。现有技术问题或要改善的地方包括基本的点式盲文输入法，和改进的半方盲文输入法，现有的盲文输入法都是根据六点盲文的点阵信息位置，进行直接或者改进的编码，使其特点都是基于位置点位的离散信息编码。由于这种离散的编码，进而也导致了输入动作的离散性，比如通过物理键盘进行点击输入。基本的六点点式盲文由于点位位置分布较多，输入动作繁琐。比如，拼音L要输入3个点，进行3次点击。其他改进的点式盲文输入法，比如半方盲文输入法，其提供的改进的编码，虽然一定程度上减少了输入的点击次数，但其缺点也很明显。缺点一是盲文用户需要进行点式盲文与半方盲文之间的转换过程。比如，在输入某字母的时候，会有一个点位拆分的思维过程，该过程影响了输入的速度和体验。缺点二是由于只是一种点位信息的再加工和压缩，本质上还是离散信息编码，往往只能一定程序上减轻输入次数，在碰到不可避免的复杂编码的时候还是需要多次点击，没有从根本上解决输入动作繁琐的问题。除了上述输入动作繁琐的缺点外，现有盲文输入法还难以用于触摸屏，手写板，动作传感器等等这些新型的平面或者空间输入介质。
发明内容
为了克服上述现有技术的缺点，本发明提供了一种基于手势识别的盲文输入法。具体来说是利用六点盲文信息的点位位置信息对应的图形特征，建立对应的手势对应表，进而根据手势识别来输入相应盲文的新型盲文输入法。本发明提供的手势识别输入，极大的提高了盲人用户的信息输入速度，避免了用户对编码进行二次转换的思考过程，同时为盲人用户利用触摸屏，手写板，手写笔，触屏显示器，动作传感器等新型输入介质提供了便利。为了实现上述目的，本发明提出了一种基于手势识别的盲文输入法，它包括手势预定义，手势感应，手势识别，盲文信息还原与输入。其定义了手势与盲文(基本点阵)对应表，简化了传统的基于离散方式的盲文编码方式，同时手势图形避免了思考编码的间接过程，给予了用户快捷和直接的输入体验。所述手势预定义为根据六点盲文位置信息定义出一套手势盲文对应表。该手势-盲文对应表所给出的定义手势的特点在于根据盲文点位分布的图形特征而制定。该手势-盲文对应表所给出的手势定义还包括但不限于如下几个特点，一是手势图形与盲文点阵所构成的图形相似度高，二是手势之间的区分度高，不同的手势对应与不同的盲文，三是手势定义简练，一个手势只需要最多两个笔画构成。所述手势感应为利用触摸屏，手写板，动作传感器等感应用户手势输入。所述手势识别为根据手势感应采集的用户输入对比手势特征库，识别出用户的手势。所述盲文信息输入为根据识别出的手势，查找手势盲文信息对应表，识别出相应的盲文信息。 所述预定义手势根据其长短，笔画，方向角度等提取特征库，以作手势识别用。本发明还公开了一种实施上述盲文输入法的一种基于手势识别的盲文输入系统，包括
手势预定义单元，根据六点盲文位置的图形特征信息定义出手势图形与盲文信息的对应关系，建立手势盲文对应表；
手势感应单元，用来感应并获取用户的手势输入；
手势识别单元，根据手势感应单元采集的用户输入对比手势特征库，识别出用户的手
势；
盲文信息还原与输入单元，根据识别出的手势，查找手势盲文信息对应表，还原出相应的盲文信息。所述手势感应单元，介质可以为触摸屏，可以为手写板，可以为手写笔(用于触摸屏的手写笔，悬浮于触摸屏的手写笔，以及依据动作识别原理的手写笔)，或者为传感器，如动作或者体感传感器，用来感应并识别用户的手势输入。有益效果本发明的输入法有如下一些优点。优点一，由于手势图形是一种连续信息，极大的简化了用户的输入负担。用户再也不需要进行多次离散的点击，只需要划出手势即可输入。优点二，由于手势图形与原有六点盲文信息的点位位置形状上的相似性，这种象形的输入非常简单直接，省略了现有输入法所需要的编码转换的思维过程。极大提高了输入速度和输入体验。优点三，本发明的输入法可以与时下流行的手机触摸屏，手写板，触屏显示器，体感传感器等新型输入介质无缝结合，给盲人用户提供体验和利用新介质输入的便利。
图I为本发明的手势图形与盲文信息的对应表图。图2为本发明的手势预定义流程图。图3为本发明的手势识别流程图。
具体实施方式
下面结合附图，以输入一些字母信息为具体实施例，来说明本发明的手势识别输入的实施过程。本发明的基于手势识别的盲文输入法，包括以下步骤
步骤一、手势预定义，根据六点盲文位置的图形特征信息定义出手势图形与盲文信息的对应关系；
步骤二、手势感应，利用触摸屏、手写板、手写笔或动作传感器感应用户手势输入； 步骤三、手势识别，根据手势感应采集的用户输入对比手势特征库，识别出用户的手
势；
步骤四、盲文信息还原与输入，根据识别出的手势，查找手势盲文信息对应表，还原出相应的盲文信息。
以用户输入一些盲文为例。用户在触摸屏上输入各种手势，后台软件会监测分析输入笔划的坐标信息，过滤掉孤立点和重复点等无效输入，识别出有效手势，然后通过手势盲文对应表，进而识别出盲文信息。具体实施上，实际包括手势预定义阶段和盲文信息识别阶段，分别为
先是手势预定义阶段，这主要分成二部分。一是根据每个盲文6点点位的位置信息，预定义一套手势。比如，拼音b的盲文点位是1，2点，所以手势总结为一短竖，拼音I的盲文点位为1，2，3点，总结手势为一长竖。预定义手势时有二个原则第一原则是手势要与盲文点阵信息相似，这样设计出来的手势很容易记忆，或者可以讲完全不需要记忆，只要了解基本的原则，就可以举一反三，可以推出所有其它拼音的手势；另一个原则是二个手势间的区分度要高，一个手势对应于一个盲文，不同盲文的手势应该有明确的不同点。手势预定义的另一部分就是从第一部分中得到的手势中提取特征信息，把这些特征信息进行分类，比如上面提到的拼音b为一短竖，从中可以提取的特征信息有I )单笔手势，2 )竖，3 )短，这样就把这三个特征信息归为一类，并编码为拼音b，全部放在特征库中。盲文信息识别阶段。先从触摸屏上得到手势的各点坐标信息，然后进行预处理。此预处理主要是过滤掉孤立点和重复点。孤立点是指独立的，与主点群没有任何连接关系的点。重复点，当用户进行一个手势时如有停顿，则会产生很多的(x，y)坐标值相同的或者相近的点，这些点对于判断手势没有作用，也过滤掉。然后把预处理后的点一一分析，找出其中所有的特征信息，再把特征信息归类合并，最后得到所有解码所需的内容。比如，所述的拼音b，其有三个特征I )单笔手势，2)竖，3)短，如果解析手势时得到了这三个特征，再通过查找特征库，用可以找到是拼音b 了。图I为本发明的手势图形与盲文信息的对应表图。图中，标注(2)，代表该手势的笔划数为二，没有该标注说明该手势笔划数为一。标注“回”，代表该手势的最后一笔需要回笔。回笔动作是指在正常的笔划动作后，往笔划相反方向划一笔的动作，该往回划的动作简称回笔。回笔是用来解决两个手势形状相同，但位置不同的情况。根据图表，比如字母c跟韵母uen，它们的手势形状都是一短横，但字母c对应的短横在第一行，韵母uen对应的短横在第二行，通过在第二个短横加上回笔动作，就可以区分这两个形状了。如图I所不,“手势盲文信息对应表”是一张六点盲文与手势形状的对应表。
“手势特征库”，是手势形状本身的一些特征属性。特征属性有笔画数，基本形状，长短等，特征属性所形成的特征库是软件内部的实现依据，用以识别出手势。比如手势甲，乙，丙，丁等等，怎么区分，根据特征属性来，比如手势甲是一笔划，短，竖；手势乙是一笔划，短，横；手势丙是两笔划，长，竖；等等。如图2所示，手势预定义的流程图，所述手势预定义单元包括如下模块
M21:六点盲文信息模块；
M22:手势定义模块；
M23:盲文-手势对应表模块；
M24:手势特征提取模块；
M25:手势特征库模块。该过程流程如下
S201:该步骤根据六点盲文信息(M21)进行手势定义，比如，拼音b的盲文点位是1，2点，所以手势总结为一短竖。S202:根据手势定义(M22)，制定出对应于盲文英文，声母，韵母，数字等完整的盲文-手势对应表。S203:根据盲文-手势对应表(M23)中的手势的笔画数，笔画形状，长短提取手势特征。S204:经过手势特征提取(M24)功能模块提取的各种手势特征最终形成完整的手势特征库(M25)。如图3所示，为手势识别的流程图，所述手势识别单元包括如下模块
M31:手势感应输入模块；
M32:手势特征分析模块；
M33:手势识别模块；
M34:盲文-手势对应表查找模块；
M35:盲文信息还原模块。该过程流程如下
S301:该步骤根据手势感应输入(M31)得到的手势输入，进行输入手势的特征分析。S302:经过手势特征分析(M32)的特征分析过程，识别出预定义的手势，过滤掉未定义的手势或者重复无效的手势输入。S303:经过手势识别(M33)模块的处理，识别出的手势查找盲文-手势对应表。
S304:根据盲文-手势对应表查找(M34)的操作，还原出盲文信息，达到了根据用户手
势输入以及一系列过程最终得以获得盲文信息的目的，即盲文信息还原(M35)。以上实施例只是对于本发明的部分功能进行描述，但实施例和附图并不是用来限定本发明的。在不脱离本发明之精神和范围内，所做的任何等效变化或润饰，同样属于本发明之保护范围。因此本发明的保护范围应当以本申请的权利要求所界定的内容为标准。
权利要求
1.一种基于手势识别的盲文输入法，其特征在于，包括以下步骤 步骤一、手势预定义，根据六点盲文位置的图形特征信息定义出手势图形与盲文信息的对应关系；
2.根据权利要求I所述的盲文输入法，其特征在于所述手势预定义根据手势长短、笔画、方向角度提取特征库，以作手势识别用。
3.根据权利要求I或2所述的盲文输入法，其特征在于所述手势预定义包括如下子步骤， S201:根据六点盲文信息进行手势定义； S202:根据手势的特点，定义出对应于盲文英文，声母，韵母，数字的完整盲文-手势对应表； S203:盲文-手势对应表中的手势的笔画数、笔画形状、长短提取手势特征； S204:根据所提取的各种手势特征形成完整的手势特征库，手势特征库是手势形状本身的一些特征属性所形成的特征库。
4.根据权利要求I所述的盲文输入法，其特征在于所述手势识别先从触摸屏上得到手势的各点坐标信息，然后进行预处理，过滤掉孤立点和重复点；所述孤立点是指独立的、与主点群没有任何连接关系的点；所述重复点是指当用户进行一个手势时有停顿而产生很多的坐标值相同或相近点；预处理后把特征信息归类解码。
5.根据权利要求I或4所述的盲文输入法，其特征在于所述手势识别包括如下子步骤， S301:根据手势输入，进行输入手势的特征分析； S302:根据手势特征分析，识别出预定义的手势，过滤掉未定义的手势或者重复无效的手势输入； S303:根据识别出的手势查找盲文-手势对应表； S304:根据对应表查找，还原出盲文信息。
6.一种基于手势识别的盲文输入系统，其特征在于，包括以下单元 手势预定义单元，根据六点盲文位置的图形特征信息定义出手势图形与盲文信息的对应关系； 手势感应单元，用来感应并获取用户的手势输入； 手势识别单元，根据手势感应单元采集的用户输入对比手势特征库，识别出用户的手势； 盲文信息还原与输入单元，根据识别出的手势，查找手势盲文信息对应表，还原出相应的盲文信息。
7.根据权利要求6所述的盲文输入系统，其特征在于，所述手势预定义单元包括 M21:六点盲文信息模块； M22:手势定义模块； M23:盲文-手势对应表模块； M24:手势特征提取模块； M25:手势特征库模块。
8.根据权利要求6所述的盲文输入系统，其特征在于，所述手势感应单元，介质可以为触摸屏，可以为手写板，可以为手写笔(用于触摸屏的手写笔，悬浮于触摸屏的手写笔，以及依据动作识别原理的手写笔)，或者为传感器，如动作或者体感传感器，用来感应并获取用户的手势输入。
9.根据权利要求6所述的盲文输入系统，其特征在于，所述手势识别单元包括 M31:手势感应输入模块； M32:手势特征分析模块； M33:手势识别模块； M34:盲文-手势对应表查找模块； M35:盲文信息还原模块。
10.根据权利要求6所述的盲文输入系统,其特征在于,所述手势盲文信息对应表
全文摘要
本发明公开了一种基于手势识别的盲文输入法，它包括手势预定义，手势感应，手势识别，盲文信息还原与输入，所述手势预定义是指根据六点盲文位置的图形特征信息定义出一套手势盲文对应表；所述手势感应是指利用触摸屏、手写板、手写笔或动作传感器感应用户手势输入；所述手势识别是指根据手势感应采集的用户输入对比手势特征库，识别出用户的手势；所述盲文信息还原与输入是指根据识别出的手势，查找手势盲文信息对应表，还原出相应的盲文信息。本发明利用六点盲文信息的点位位置信息对应的图形特征，建立对应的手势对应表，根据手势识别来输入盲文，提高了盲人用户的信息输入速度，同时为盲人用户利用新型输入介质提供了便利。
文档编号G06F3/01GK102929394SQ201210502329
公开日2013年2月13日 申请日期2012年11月30日 优先权日2012年11月30日
发明者陈海丰, 徐森森, 汪建龙 申请人:南京点明软件科技有限公司