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[發(fā)明專利]空中手寫識(shí)別方法及裝置有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201611154296.8 申請日: 2016-12-14
公開(公告)號(hào): CN106599842B 公開(公告)日: 2019-01-11
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 周建設(shè);王偉強(qiáng);呂科;史金生;劉杰 申請(專利權(quán))人: 首都師范大學(xué)
主分類號(hào): G06K9/00 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62
代理公司: 北京超凡志成知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11371 代理人: 徐彥圣
地址: 100000 北*** 國省代碼: 北京;11
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 空中 手寫 識(shí)別 方法 裝置
【說明書】:

發(fā)明提供一種空中手寫識(shí)別方法及裝置,應(yīng)用于用戶終端。所述方法包括:采集待識(shí)別的手勢軌跡;獲取待識(shí)別的手勢軌跡的坐標(biāo)序列,提取坐標(biāo)序列的多個(gè)方向的特征集;對坐標(biāo)序列的多個(gè)方向的特征集進(jìn)行降維,得到降維后的預(yù)設(shè)維度的特征集;將預(yù)設(shè)維度的特征集輸入至分類器,其中,分類器包括有多個(gè)子分類器;分類器計(jì)算預(yù)設(shè)維度的特征集在分類器中的各個(gè)子分類器的稀疏編碼系數(shù);根據(jù)稀疏編碼系數(shù)和與稀疏編碼系數(shù)對應(yīng)的子分類器,得到預(yù)設(shè)維度的特征集與各個(gè)子分類器之間的重構(gòu)誤差;對重構(gòu)誤差進(jìn)行排序,輸出識(shí)別結(jié)果。本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)在線的空中手寫識(shí)別,計(jì)算簡單,識(shí)別效率高。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及智能人機(jī)交互領(lǐng)域,具體而言,涉及一種空中手寫識(shí)別方法及裝置。

背景技術(shù)

隨著三維體感交互技術(shù)的發(fā)展,空中手寫漢字識(shí)別正在變?yōu)橹悄苋藱C(jī)交互研究領(lǐng)域的一個(gè)新熱點(diǎn)。相比于傳統(tǒng)的在線手寫,通過使用動(dòng)作傳感設(shè)備,空中手寫顯得更加自然和方便。然而,空中手寫漢字的結(jié)構(gòu)變化比傳統(tǒng)手寫更加豐富,這也使得對空中手寫的在線識(shí)別更具挑戰(zhàn)性。

現(xiàn)有技術(shù)中,由于在線漢字識(shí)別的類別數(shù)太多,造成對空中手寫的在線識(shí)別過程中的計(jì)算量非常大,使得識(shí)別效率很低,從而很難實(shí)現(xiàn)在線的空中手寫識(shí)別。

發(fā)明內(nèi)容

為了克服現(xiàn)有技術(shù)中的上述不足,本發(fā)明的目的在于提供一種空中手寫識(shí)別方法及裝置,其能夠?qū)崿F(xiàn)在線的空中手寫識(shí)別。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的,本發(fā)明較佳實(shí)施例所采用的技術(shù)方如下所示:

本發(fā)明較佳實(shí)施例提供一種空中手寫識(shí)別方法,應(yīng)用于用戶終端,所述方法包括:

采集待識(shí)別的手勢軌跡;

獲取所述待識(shí)別的手勢軌跡的坐標(biāo)序列,提取所述坐標(biāo)序列的多個(gè)方向的特征集;

對所述坐標(biāo)序列的多個(gè)方向的特征集進(jìn)行降維,得到降維后的預(yù)設(shè)維度的特征集;

將所述預(yù)設(shè)維度的特征集輸入至分類器,其中,所述分類器包括有多個(gè)子分類器;

所述分類器計(jì)算所述預(yù)設(shè)維度的特征集在所述分類器中的各個(gè)子分類器的稀疏編碼系數(shù);

根據(jù)所述稀疏編碼系數(shù)和與所述稀疏編碼系數(shù)對應(yīng)的子分類器,得到所述預(yù)設(shè)維度的特征集與各個(gè)子分類器之間的重構(gòu)誤差;

對所述重構(gòu)誤差進(jìn)行排序,輸出識(shí)別結(jié)果。

在本發(fā)明較佳實(shí)施例中,上述方法還包括訓(xùn)練分類器的步驟,所述步驟包括:

獲取訓(xùn)練手勢軌跡的坐標(biāo)序列,提取所述訓(xùn)練手勢軌跡的坐標(biāo)序列的多個(gè)方向的特征集;

對所述訓(xùn)練手勢軌跡的坐標(biāo)序列的多個(gè)方向的特征集進(jìn)行降維,得到預(yù)設(shè)維度的特征集;

根據(jù)得到的預(yù)設(shè)維度的特征集計(jì)算得到所述訓(xùn)練手勢軌跡的特征向量;

將處于預(yù)設(shè)特征值范圍內(nèi)的特征向量作為分類器中的子分類器。

在本發(fā)明較佳實(shí)施例中,上述根據(jù)得到的預(yù)設(shè)維度的特征集計(jì)算得到所述訓(xùn)練手勢軌跡的特征向量的步驟包括:

采用主成分分析方法對所述特征集進(jìn)行計(jì)算,得到所述特征集的協(xié)方差矩陣;

利用奇異值分解方法對所述協(xié)方差矩陣進(jìn)行計(jì)算,得到所述訓(xùn)練手勢軌跡的特征向量。

在本發(fā)明較佳實(shí)施例中,上述分類器計(jì)算所述預(yù)設(shè)維度的特征集在所述分類器中的各個(gè)子分類器的稀疏編碼系數(shù)的步驟包括:

將所述預(yù)設(shè)維度的特征集與所述分類器中的各個(gè)子分類器的均值向量相減得到向量差值;

根據(jù)所述向量差值計(jì)算得到所述預(yù)設(shè)維度的特征集在所述分類器中的各個(gè)子分類器的稀疏編碼系數(shù)。

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