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[發明專利]一種手機用筆跡分析裝置及其方法無效

專利信息
申請號: 201010179130.8 申請日: 2010-05-19
公開(公告)號: CN101895626A 公開(公告)日: 2010-11-24
發明(設計)人: 劉守朋 申請(專利權)人: 濟南北秀信息技術有限公司
主分類號: H04M1/725 分類號: H04M1/725;H04M1/247;G06K9/00
代理公司: 北京市立方律師事務所 11330 代理人: 馬佑平
地址: 250013 山東省濟*** 國省代碼: 山東;37
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 手機 用筆 分析 裝置 及其 方法
【說明書】:

技術領域

發明涉及通訊網絡技術中的移動增值業務領域,尤其是涉及一種通過手機實現筆跡分析的裝置及其方法。

背景技術

筆跡分析是根據心理學和生理學原理,研究不同人的書寫習慣所表現出來的筆跡符號的特征,及其反映出來的書寫者的生理、心理狀態和行為個性特點的一門科學。通俗地講,筆跡心理學是以筆跡為窗口,來研究不同的人是如何把人性的屬性以與眾不同、獨一無二的方式表達出來的科學。

目前進行筆跡分析主要通過書寫者提供一份書寫的紙質媒體,由人工根據紙質媒體上的筆跡來進行分析,這種方式存在使用起來比較繁瑣和不便而且很難及時得到分析結果等問題從而限制了應用的廣泛性。同時這種方式存在難于全面獲取筆跡特征的問題,比如書寫速度,而書寫速度恰恰是筆跡分析中很重要的特征元素。

發明內容

針對目前筆跡分析使用繁瑣不便、不能及時分析、書寫特征數據難于獲取全面等上述問題,本發明提出了一種手機用筆跡分析裝置及其方法。采用手機書寫筆或類似書寫筆工具在手寫輸入和數據輸出裝置的屏幕上進行書寫,通過分析處理裝置獲取書寫者在屏幕上書寫內容的筆跡特征,并對筆跡特征進行分析,及時給出書寫者生理、心理狀態和行為個性特點等方面的分析結果。

本發明的裝置包括:手寫輸入和數據輸出裝置,用于書寫和顯示分析內容;安裝于手機內的筆跡分析處理裝置,包括:特征獲取模塊,用于獲取通過所述手寫輸入和數據輸出裝置進行書寫的內容的筆跡特征數據;特征分析模塊,用于根據所述特征獲取模塊獲取的筆跡特征數據進行心理分析。

該本發明的方法包括如下步驟:1)在手寫輸入和數據輸出裝置上書寫內容;2)根據書寫內容通過筆跡分析處理裝置中的特征獲取模塊獲取筆跡特征數據;3)根據獲取的筆跡特征數據通過筆跡分析處理裝置中的特征分析模塊進行筆跡分析,輸出分析結果;4)在手寫輸入和數據輸出裝置上顯示分析結果。

通過上述的技術方案,本發明具有:獲取筆跡特征更加全面,使用更加便利,及時得到分析結果,應用更加廣泛等特點,能極大的促進筆跡分析行業的發展和應用。

附圖說明

圖1是根據本發明的手機用筆跡分析裝置的構成圖;

圖2是根據本發明的手機用筆跡分析的方法流程圖;以及

圖3是根據本發明的手機用筆跡分析的方法中步驟3)的流程圖。

具體實施方式

下面將參照附圖更加詳細地描述根據本發明的通過手機實現筆跡分析的方法的具體實施例。

一種手機用筆跡分析裝置,如圖1所示,包括:手寫輸入和數據輸出裝置,用于書寫和顯示分析內容;安裝于手機內的筆跡分析處理裝置,其中,該筆跡分析處理裝置包括:特征獲取模塊,用于獲取通過所述手寫輸入和數據輸出裝置進行書寫的內容的筆跡特征數據;特征分析模塊,用于根據所述特征獲取模塊獲取的筆跡特征數據進行心理分析。特征分析模塊包括:數據庫單元,用于存儲標準筆跡特征數據;比較單元,用于將通過所述特征獲取模塊獲取的筆跡特征數據與所述數據庫單元中存儲的標準的筆跡特征數據進行比較。

一種手機用筆跡分析的方法,如圖2所示,包括如下步驟:

1)在手寫輸入和數據輸出裝置上書寫內容;

2)根據書寫內容通過筆跡分析處理裝置中的特征獲取模塊獲取筆跡特征數據;

3)根據筆跡特征數據通過筆跡分析處理裝置中的特征分析模塊進行筆跡分析,輸出分析結果;

4)在手寫輸入和數據輸出裝置上顯示分析結果。

其中,如圖3所示,步驟3)包括如下步驟:

31)將獲取的筆跡特征數據存儲于特征分析模塊中的數據庫單元;

32)通過特征分析模塊中的比較單元將獲取的筆跡特征數據與存儲于數據庫單元中的標準筆跡特征數據進行比較;

33)將比較后對應于數據庫單元中的標準筆跡特征數據所代表的分析結果輸出給手寫輸入和數據輸出裝置。

筆跡分析處理裝置的安裝主要通過兩種途徑:一、通過手機的生產廠商或手機的銷售發行渠道商事先把筆跡分析處理裝置內置到手機終端里面。二、用戶利用移動通訊網,通過短信點播(SMS)、彩信點播(MMS),手機終端上網(WAP)等方式下載筆跡分析處理相關軟件;或通過互聯網方式下載筆跡分析處理相關軟件,手機接收后安裝即可。

筆跡分析處理裝置主要是通過人的書寫習慣所表現出來的筆跡符號的形態特征,來分析其反映出來的書寫者的生理、心理狀態和行為個性特點,如圖2所示,該裝置主要分為兩個模塊:特征獲取模塊和特征分析模塊。

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