[發(fā)明專利]一種字符書寫規(guī)范度評(píng)測(cè)的方法和裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201210025583.4
• 申請(qǐng)日: 2012-02-06
• 公開（公告）號(hào): CN102609735A
• 公開（公告）日: 2012-07-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 何婷婷;胡郁;胡國(guó)平;劉慶峰
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 安徽科大訊飛信息科技股份有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/68
• 分類號(hào): G06K9/68
• 代理公司: 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 逯長(zhǎng)明;李麗

1.一種字符書寫規(guī)范度評(píng)測(cè)的方法，其特征在于，所述方法包括：

采集并記錄書寫字符的筆畫軌跡；

提取所述書寫字符的筆畫軌跡的筆跡動(dòng)態(tài)特征；

將提取的筆跡動(dòng)態(tài)特征與預(yù)置的與所述書寫字符對(duì)應(yīng)的字符模型進(jìn)行匹配，搜索最優(yōu)匹配路徑，獲取與所述最優(yōu)匹配路徑對(duì)應(yīng)的相似度得分；所述字符模型用于模擬至少一種常見書寫順序的字符動(dòng)態(tài)軌跡；

判斷所述相似度得分是否大于第一閾值，如果是，確定所述書寫字符符合規(guī)范。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述書寫字符的筆畫軌跡的筆跡動(dòng)態(tài)特征包括：

將所述書寫字符的筆畫軌跡進(jìn)行大小歸一化處理；

添加虛擬筆，連接筆畫軌跡中前后相鄰的兩個(gè)獨(dú)立筆畫；

進(jìn)行筆畫重采樣處理；

在重采樣處理獲取的時(shí)序采樣點(diǎn)列上逐點(diǎn)提取筆跡動(dòng)態(tài)特征，所述筆跡動(dòng)態(tài)特征用于描述書寫字符的書寫方向及方向變化特征。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述書寫字符的筆畫軌跡的筆跡動(dòng)態(tài)特征包括：

添加虛擬筆，連接筆畫軌跡中前后相鄰的兩個(gè)獨(dú)立筆畫；

進(jìn)行筆畫重采樣處理；

將所述書寫字符的筆畫進(jìn)行大小歸一化處理；

在重采樣處理獲取的時(shí)序采樣點(diǎn)列上逐點(diǎn)提取筆跡動(dòng)態(tài)特征，所述筆跡動(dòng)態(tài)特征用于描述書寫字符的書寫方向及方向變化特征。

4.根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述進(jìn)行筆畫重采樣處理包括：

提取筆畫關(guān)鍵點(diǎn)作為筆畫重采樣點(diǎn)；或者

按照預(yù)先設(shè)定的距離間隔對(duì)連續(xù)筆跡進(jìn)行等間距重新采樣。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述提取筆畫關(guān)鍵點(diǎn)作為筆畫重采樣點(diǎn)包括：

提取筆畫的起始點(diǎn)、結(jié)束點(diǎn)以及連續(xù)筆畫的拐點(diǎn)作為關(guān)鍵點(diǎn)；其中連續(xù)筆畫的拐點(diǎn)可以通過檢測(cè)樣本點(diǎn)的張角進(jìn)行確定。

6.根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述在重采樣處理獲取的時(shí)序采樣點(diǎn)列上逐點(diǎn)提取筆跡動(dòng)態(tài)特征包括：

獲取當(dāng)前采樣點(diǎn)P_i與前一個(gè)采樣點(diǎn)P_i-1的差值作為第一差值(Δx_i，Δy_i)；

獲取當(dāng)前采樣點(diǎn)P_i與前兩個(gè)采樣點(diǎn)P_i-2的差值作為第二差值(Δ²x_i，Δ²y_i)；

獲取當(dāng)前采樣點(diǎn)P_i與前一個(gè)采樣點(diǎn)P_i-1的距離l_i；

將所述第一差值、第二差值以及所述距離作為筆跡動(dòng)態(tài)特征向量。

7.根據(jù)權(quán)利要求要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

構(gòu)建字符模型，用于模擬至少一種常見書寫順序的字符動(dòng)態(tài)軌跡。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述構(gòu)建字符模型包括：

采集訓(xùn)練數(shù)據(jù)，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)為具有規(guī)范筆順、符合書寫規(guī)范要求的筆跡樣本數(shù)據(jù)；

根據(jù)字符的筆畫和筆順，建立標(biāo)準(zhǔn)書寫模型的隱馬爾科夫模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；

訓(xùn)練標(biāo)準(zhǔn)書寫模型參數(shù)；

對(duì)標(biāo)準(zhǔn)書寫模型進(jìn)行優(yōu)化處理，以模擬其他非標(biāo)準(zhǔn)的常用筆順的字符書寫動(dòng)態(tài)軌跡。

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括；

當(dāng)判斷所述相似度得分大于第一閾值時(shí)，獲取所述最優(yōu)匹配路徑的權(quán)重得分；

根據(jù)所述相似度得分以及最優(yōu)匹配路徑的權(quán)重得分獲取字符規(guī)范度得分。

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述相似度得分以及最優(yōu)匹配路徑的權(quán)重得分獲取字符規(guī)范度得分為：

將所述相似度得分與最優(yōu)匹配路徑的權(quán)重得分的加權(quán)平均值作為字符規(guī)范度得分；其中，加權(quán)的權(quán)值為預(yù)設(shè)的參數(shù)。