[發明專利]用于手寫字符識別的基于書寫變體的書寫者自適應

有效

• 申請號: 200680047187.4
• 申請日: 2006-12-18
• 公開（公告）號: CN101331476A
• 公開（公告）日: 2008-12-24
• 發明（設計）人: A·A·阿布杜勒卡德;K·H·切拉皮拉;P·Y·西瑪德
• 申請（專利權）人: 微軟公司
• 主分類號: G06F17/00
• 分類號: G06F17/00
• 代理公司: 上海專利商標事務所有限公司
• 代理人: 陳斌

1.一種幫助分析手寫的系統，包括：

接收至少一個手寫字符的接口組件；以及

基于與手寫風格相關的書寫變體數據來訓練一分類器以提供對所述至少 一個手寫字符的手寫識別的個性化組件；

所述系統還包括：

分類器組件，該分類器組件采用第一識別器，所述第一識別器是利用多項 式特征技術來提供其輸入的書寫變體神經網絡，并且所述分類器組件還采用第 二識別器，所述第二識別器是利用多項式特征技術來提供其輸入的基礎神經網 絡；

能夠組合所述第一識別器輸出和所述第二識別器輸出的組合組件。

2.如權利要求1所述的系統，其特征在于，還包括生成書寫變體數據的 書寫變體組件。

3.如權利要求2所述的系統，其特征在于，所述書寫變體組件利用群集 技術自動生成書寫變體數據。

4.如權利要求3所述的系統，其特征在于，所述群集技術的結果被可視 化為二叉樹和相異性樹圖中的至少一種。

5.如權利要求3所述的系統，其特征在于，所述群集技術是利用動態時 間扭曲作為距離度量的分層附聚群集方法。

6.如權利要求1所述的系統，其特征在于，所述書寫變體神經網絡是利 用書寫變體數據來訓練的。

7.如權利要求1所述的系統，其特征在于，所述第一識別器和所述書寫 變體神經網絡利用簡單折疊器、線性折疊器和書寫變體折疊器中的至少一個。

8.如權利要求1所述的系統，其特征在于，所述基礎神經網絡是利用非 書寫變體數據來訓練的。

9.如權利要求1所述的系統，其特征在于，所述組合組件采用線性組合 器和線性分類器中的至少一個。

10.如權利要求1所述的系統，其特征在于，所述組合組件采用能夠從數 據中學習的組合分類器。

11.如權利要求10所述的系統，其特征在于，所述組合分類器是支持矢 量機。

12.如權利要求11所述的系統，其特征在于，所述支持矢量機利用來自 用戶的手寫樣本進行學習以便最優地組合所述第一識別器輸出和所述第二識 別器輸出。

13.如權利要求1所述的系統，其特征在于，所述個性化組件考慮因邊緣 引起的質量劣化來推斷所述手寫字符。

14.如權利要求1所述的系統，其特征在于，所述書寫變體數據可以至少 部分地基于以下的至少一個：地理區域、學區、語言以及書寫風格。

15.一種幫助提供手寫識別的機器實現的方法，包括：接收手寫字符；

自動創建書寫變體數據并應用一特征矢量；

利用所述書寫變體數據來訓練第一分類器；

用非書寫變體數據來訓練第二分類器；

利用線性組合器、個性化器、支持矢量機、以及組合分類器中的至少一個 來組合所述第一和第二分類器的輸出；以及

提供對手寫字符的經優化的手寫識別。

16.一種幫助提供手寫識別的機器實現的系統，包括：

用于接收手寫字符的裝置；

用于自動創建書寫變體數據并應用一特征矢量的裝置；

利用所述書寫變體數據來訓練第一分類器的裝置；

用非書寫變體數據來訓練第二分類器的裝置；

利用線性組合器、個性化器、支持矢量機、以及組合分類器中的至少一個 來組合所述第一和第二分類器的輸出的裝置；以及

用于提供對手寫字符的經優化的手寫識別的裝置。