]
[0115] 表3旋转校正前后的尺寸变化
[0116]
[0117] 从表1至表3可见，本申请与现有技术相比减小了模型尺寸。此外，尽管文献1中 的粗分类器是相对较快的识别器，但是由于多次识别所以不能避免额外的耗时。因此，在不 旋转的输入的情况下，正常本发明的识别速度要比文献1快得多。最后即使在旋转相当大 的情况下本发明也能实现较高的准确率。
[0118] 根据本申请的手写轨迹识别设备可以有很多应用。例如可被应用于但不限于智能 手机和平板电脑等手写输入设备。图9是示出根据一个实施例的手写输入设备900的示例 性配置的框图。手写输入设备900可以包括：输入装置901，被配置为接收手写轨迹的输入， 例如触摸敏感屏；以及上述的手写轨迹识别设备800,被配置为识别输入的手写轨迹。
[0119] 图10是示出能够实施本申请的实施例的计算机系统的硬件配置的框图。
[0120] 如图10中所示，计算机系统包括经由系统总线1004连接的处理单元1001、只读存 储器1002、随机存取存储器1003、输入/输出接口 1005、输入单元1006、输出单元1007、存 储单元1008、通信单元1007和驱动器1010。程序可以预先记录在作为计算机中内置的记 录介质的ROM(只读存储器）1002或者存储单元1008中。或者，程序可以存储（记录）在 可移除介质1011中。在本文中，可移除介质1011包括例如软盘、⑶-ROM(压缩光盘只读存 储器）、MO (磁光）盘、DVD (数字多功能盘）、磁盘、半导体存储器等。
[0121] 输入单元1006配置有键盘、鼠标、麦克风等。另外，输出单元1007配置有IXD (液 晶显示器）、扬声器等。
[0122] 另外，除了通过驱动器1010从以上提到的可移除介质1011把程序安装到计算机 的配置之外，可以通过通信网络或广播网络把程序下载到计算机以安装在内置存储单元 1008中。换言之，可以例如以无线方式通过用于数字卫星广播的卫星从下载点向计算机或 者以有线方式通过诸如LAN(局域网）或互联网等的网络向计算机传输程序。
[0123] 如果经由输入/输出接口 1005通过输入单元1006的用户操控等输入命令，则 CPU1001根据命令来执行R0M1002中存储的程序。或者，CPU1001把存储单元1008中存储 的程序加载在RAM1003上以执行程序。
[0124] 因此，CPU1001可执行根据以上提到的流程图的某些处理或者通过以上提到的框 图的配置执行的处理。接下来，如果有必要，则CPU1001允许处理的结果例如通过输入/输 出接口 1005从输出单元1007输出、从通信单元1009传输、在存储单元1008中记录等。
[0125] 另外，程序可以由一个计算机（处理器）执行。另外，程序可以由多个计算机以分 布式的方式处理。另外，可以把程序传输给远程计算机执行。
[0126] 图10所示的计算机系统仅仅是说明性的并且决不意图对本申请、其应用或用途 进行任何限制。
[0127] 图10所示的计算机系统可以被实施于任何实施例，可作为独立计算机，或者也可 作为设备中的处理系统，可以移除一个或更多个不必要的组件，也可以向其添加一个或更 多个附加的组件。
[0128] 可以通过许多方式来实施本申请的方法和设备。例如，可以通过软件、硬件、固件、 或其任何组合来实施本申请的方法和设备。上述的方法步骤的次序仅是说明性的，本申请 的方法步骤不限于以上具体描述的次序，除非以其他方式明确说明。此外，在一些实施例 中，本申请还可以被实施为记录在记录介质中的程序，其包括用于实现根据本申请的方法 的机器可读指令。因而，本申请还覆盖存储用于实现根据本申请的方法的程序的记录介质。
[0129] 虽然已通过示例详细描述了本申请的一些【具体实施方式】，但是本领域技术人员应 当理解，上述示例仅是说明性的而不限制本申请的范围。本领域技术人员应该理解，上述实 施例可以被修改而不脱离本申请的范围和实质。本申请的范围是通过所附的权利要求限定 的。
【主权项】
1. 一种手写轨迹识别方法，包括： 第一获取步骤，获取要被输入的手写轨迹的前几笔的轨迹点； 旋转角度确定步骤，基于所述轨迹点使用能够检测所述前几笔的旋转角度的旋转角度 检测模型来确定所述手写轨迹的旋转角度； 第二获取步骤，获取所述手写轨迹的剩余笔划；以及 识别步骤，基于所确定的旋转角度来识别所述手写轨迹。2. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述前几笔是能够由字符集的字符共享的一部 分笔划或由单词集的单词共享的一部分笔划。3. 根据权利要求1所述的方法，其中，旋转角度确定步骤包括： 轨迹点获取步骤，获取当前轨迹点； 解码步骤，使用所述旋转角度检测模型对包括到当前轨迹点为止的部分轨迹进行解 码； 判断步骤，判断当前轨迹点是否达到所述前几笔的结束轨迹点；以及 确定步骤，在判断结果为肯定的情况下确定与解码结果相对应的旋转角度作为所述手 写轨迹的旋转角度。4. 根据权利要求3所述的方法，其中， 解码步骤包括用基于隐式马尔可夫模型来训练的旋转角度检测模型对包括到当前轨 迹点为止的部分轨迹进行解码以获得最佳状态转移路径； 判断步骤包括判断最佳状态转移路径是否达到结束状态；以及 确定步骤在判断结果为肯定的情况下确定与最佳状态转移路径相对应的旋转角度作 为所述手写轨迹的旋转角度。5. 根据权利要求3所述的方法，其中， 解码步骤包括用基于DTW模型来训练的旋转角度检测模型对包括到当前轨迹点为止 的部分轨迹进行解码以获最佳匹配路径； 判断步骤包括判断最佳匹配路径是否达到结束节点；以及 确定步骤包括在判断结果为肯定的情况下确定与最佳匹配路径相对应的旋转角度作 为所述手写轨迹的旋转角度。6. 根据权利要求1或2所述的方法，其中，旋转角度检测模型能够被集成到用于在线识 别整字的整字模型中或用于在线识别整个单词的整单词模型中。7. 根据权利要求6所述的方法，其中，从旋转角度确定步骤中获取的前几笔的置信度 能够被集成到识别剩余笔划的过程中。8. 根据权利要求1所述的方法，其中，识别步骤包括： 纠正步骤，基于所确定的旋转角度来纠正手写轨迹的至少一部分， 纠正后识别步骤，识别纠正后的手写轨迹的该至少一部分。9. 根据权利要求8所述的方法，其中，在手写识别器是在线识别器的情况下，要被纠正 并识别的该至少一部分是通过第二获取步骤获取的剩余笔划。10. 根据权利要求8所述的方法，其中，在手写识别器是离线识别器的情况下，要被纠 正并识别的部分是整个手写轨迹。11. 根据权利要求1所述的方法，其中，识别步骤包括： 模型选择步骤，选择与所确定的手写轨迹的旋转角度相对应的旋转识别模型， 选择后识别步骤，用所选的旋转识别模型来识别手写轨迹的至少一部分。12. 根据权利要求11所述的方法，其中，在手写识别器是离线识别器的情况下，要识别 的部分是整个手写轨迹。13. 根据权利要求11所述的方法，其中，在手写识别器是在线识别器的情况下，要识别 的部分是通过第二获取步骤获取的剩余笔划或者整个手写轨迹的笔划。14. 一种手写轨迹调整方法，包括： 第一获取步骤，获取要被输入的手写轨迹的前几笔的轨迹点； 旋转角度确定步骤，基于所述轨迹点使用用于检测所述前几笔的旋转角度的旋转角度 检测模型来确定所述手写轨迹的旋转角度； 第二获取步骤，获取所述手写轨迹的剩余笔划；以及 调整步骤，基于所确定的旋转角度来调整所述手写轨迹。15. 根据权利要求14所述的方法，其中，所述前几笔是能够由字符集的字符共享的一 部分笔划或由单词集的单词共享的一部分笔划。16. 根据权利要求14所述的方法，其中，旋转角度检测模型能够被集成到用于在线识 别整字的整字模型中或用于在线识别整个单词的整单词模型中。17. 根据权利要求16所述的方法，其中，在所述调整步骤中，能够调整所述剩余笔划或 者整个手写轨迹的所有笔划。18. 根据权利要求2所述的方法，在所述手写轨迹是东亚字符的情况下，所述手写轨迹 的前几笔是偏旁。19. 一种手写轨迹识别设备，包括： 第一获取装置，被配置为获取要被输入的手写轨迹的前几笔的轨迹点； 旋转角度确定装置，被配置为基于所述轨迹点使用能够检测所述前几笔的旋转角度的 旋转角度检测模型来确定所述手写轨迹的旋转角度； 第二获取装置，被配置为获取所述手写轨迹的剩余笔划；以及 识别装置，被配置为基于所确定的旋转角度来识别所述手写轨迹。20. -种手写输入设备，包括： 输入装置，被配置为接收手写轨迹的输入；以及 如权利要求19所述的手写轨迹识别设备。
【专利摘要】一种手写轨迹识别方法、手写轨迹识别设备及手写输入设备，该手写轨迹识别方法包括：第一获取步骤，获取要被输入的手写轨迹的前几笔的轨迹点；旋转角度确定步骤，基于所述轨迹点使用能够检测所述前几笔的旋转角度的旋转角度检测模型来确定手写轨迹的旋转角度；第二获取步骤，获取手写轨迹的剩余笔划；以及识别步骤，基于所确定的旋转角度来识别手写轨迹。
【IPC分类】G06K9/00, G06F3/041
【公开号】CN105095830
【申请号】CN201410182172
【发明人】王亮, 李建杰
【申请人】佳能株式会社
【公开日】2015年11月25日
【申请日】2014年4月28日