[發明專利]一種獲得字符匹配模版的方法及系統

無效

• 申請號: 200810219953.1
• 申請日: 2008-12-15
• 公開（公告）號: CN101436249A
• 公開（公告）日: 2009-05-20
• 發明（設計）人: 高精鍊;黃新春;陳炳輝;胡安進;蔡沐宇;陸華興;劉志玭;王志愛;郭方;李景平;王紅輝;譚春桃;吳政維
• 申請（專利權）人: 廣東國筆科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及手寫字符識別領域，尤其涉及一種獲得字符匹配模版方法及系統。

背景技術

目前手寫輸入的識別技術被應用到各種通信終端及信息處理終端；這種類型的終端產品通常具有一個用于書寫的觸摸手寫熒光屏，用戶能在上面用筆或手指寫字，然后經過終端的識別處理，生成相應的字符顯示在終端上，并進行后續的相關操作，手寫輸入的識別技術提高了輸入的速度和靈活性，因此被普遍地應用。

現在的手寫輸入的識別過程大多分為信號采集、預處理、特征提取、特征匹配等步驟，即將手寫輸入的字符的特征矢量與預先存儲的匹配模版的特征矢量進行比較。

現有技術中預存儲的匹配模版獲得過程，因計算量大、處理時間長，而且獲得的匹配模版精度不高，影響手寫字符識別的準確性。

發明內容

基于現有技術的不足，本發明實施例要解決的技術問題在于提供一種獲得字符匹配模版方法及系統，使獲得的匹配模版的識別精度更準確。

本發明的目的通過以下技術方案實現：一種獲得字符匹配模版的方法，其包括以下步驟：

A、采集字符類的手寫字符樣本；

B、計算各個字符類的手寫字符樣本的軌跡點的離散坐標序列；

C、將手寫字符樣本的軌跡點的離散坐標序列進行變換，以調整手寫字符樣本的大小和形狀以及重心的坐標值，得到該手寫字符樣本的規整坐標序列；

D、根據所述的規整坐標序列，進行特征提取得到該手寫字符樣本的多維特征矢量；

E、從字符類的樣本的多維特征矢量中選取部分特征值，計算各個字符類的樣本中心，得到由各個字符類的樣本中心構成的粗分類模版；

F、根據Fisher準則計算特征變換矩陣，利用該變換矩陣對字符類的樣本的多維特征矢量進行特征變換，重新計算各個字符類的樣本中心，然后對特征變換矩陣和字符類的樣本中心進行迭代調整，得到由各個字符類的樣本中心構成的細分類模版。

本發明還提供一種獲得字符匹配模版的系統，其包括：

信號采集模塊，用于采集字符類的手寫字符樣本并計算各個手寫字符樣本的軌跡點的離散坐標序列；

歸一化模塊，用于將所述信號采集模塊采集到的手寫字符樣本軌跡點的離散坐標序列變換成為另一個離散坐標序列，以調整手寫字符樣本的大小和形狀以及重心的坐標值，得到該手寫字符樣本的規整坐標序列；

特征提取模塊，用于根據所述歸一化模塊得到的規整坐標序列，進行特征提取得到該手寫字符的多維特征矢量；

粗分類模版計算模塊，用于從所述特征提取模塊得出的字符類的樣本的多維特征矢量中，選取部分特征值，計算各個字符類的樣本中心，得到由各個字符類的樣本中心構成的粗分類模版；

細分類模版計算模塊，用于根據Fisher準則計算特征變換矩陣，利用該變換矩陣對字符類的樣本的多維特征矢量進行特征變換，重新計算各個字符類的樣本中心，然后對特征變換矩陣和字符類的樣本中心進行迭代調整，得到由各個字符類的樣本中心構成的細分類模版；

存儲模塊，用于存儲所述粗分類模版和細分類模版，以及細分類模版計算模塊中根據Fisher準則計算和迭代調整后得到的特征變換矩陣。

與現有技術相比較，本發明通過對手寫字符樣本進行預處理，使得預處理后的手寫字符樣本的大小和形狀更自然也更規范，特征提取的速度快、精度高，根據Fisher準則獲得的粗分類模版和粗分類模版使得手寫字符識別的準確度更高。

本發明一種獲得字符匹配模版的方法的一種優選實施方式是，所述步驟C具體包括以下步驟：

將所有軌跡點的橫坐標值和縱坐標值變換到介于0到100之間；

分別計算所有軌跡點橫坐標和縱坐標的重心坐標值；

將所有軌跡點坐標值和重心坐標值除以100，使所有軌跡點坐標值和重心坐標值變為0到1之間，利用使重心坐標值的橫坐標和縱坐標變為0.5的一個平滑連續函數，將采集到的手寫字符樣本軌跡點的離散坐標序列變換成為另一個離散坐標序列；

再將所有軌跡點坐標值乘以64，得到手寫字符樣本的規整坐標序列。

本發明一種獲得字符匹配模版的方法的另一種優選實施方式是，所述步驟D具體包括以下步驟：

根據所述規整坐標序列，將所有相鄰軌跡點形成的矢量線段分解到8個標準方向，每個標準方向上得到各矢量線段的長度值；

對所述得到的各矢量線段的長度值進行處理，分別計算大尺度特征值和小尺度特征值，從而得到由大尺度特征值和小尺度特征值構成的多維特征矢量。