[發明專利]一種實時識別連續手寫圖形的方法

有效

• 申請號: 202010189394.5
• 申請日: 2020-03-18
• 公開（公告）號: CN111460933B
• 公開（公告）日: 2022-08-09
• 發明（設計）人: 杜國銘;李文越;馮大志
• 申請（專利權）人: 哈爾濱拓博科技有限公司
• 主分類號: G06V30/32
• 分類號: G06V30/32
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明提出一種實時識別連續手寫圖形的方法，所述方法對采集后的圖像進行關鍵點手勢的識別，利用關鍵點坐標和數據隊列形成一個矩陣，并將矩陣輸入到兩個長短期記憶網絡中，從而根據不穩態圖形和概率分布輸出判斷出的圖形。所述方法速度快，實時性強，完整寫完第一個圖形后，即可輸出，無需像其他方法需要等待所有軌跡寫完才能識別，并且準確率高。

技術領域

本發明屬于手寫識別技術領域，特別是涉及一種實時識別連續手寫圖形的方法。

背景技術

圖形識別領域屬于手寫識別領域的范疇。在手寫識別的領域中，已經成熟的技術有單漢字手寫識別，字母識別，數字識別。手寫識別領域中從單一的多筆畫單字識別增強到連筆畫單字識別，并在手機上廣泛應用，手寫字母識別，但沒有較為優秀的手寫單詞識別。手寫數字識別則是學習機器學習的入門課程，可以用許多的方法解決。基于圖像的手寫圖形識別基本上可以解釋為從圖像中符合要求的手勢中找到關鍵點，根據連續圖像的關鍵點軌跡合成圖像后進行判斷，這和觸摸屏上的手寫圖形識別有類似的的原理。但實際應用當中，觸摸屏上的手寫識別是寫完一個圖形后有一個抬起筆的操作的判斷，從而確定一個字已經寫完，并進行識別。圖像上則不同，因為在手勢不切換的情況下，圖像關鍵點一般為連續的，單一圖形識別可以進行傳統的識別方法。

而連續圖形的識別，困難點有如下幾項：

若分割后逐一識別：采用內部分割出圖形，然后識別圖形組成結果進行輸出，因為在連續輸入的情況下，需要算法自己去判斷分割點，分割點過早或過晚都有可能造成識別偏差。

若整體識別，則會因為排列組合的問題導致狀態空間過于龐大，無法通過算法進行較好的模擬，算法實現難度非常大。

識別時機若是在整個手勢結束后進行，則有可能出現手勢持續時間過長導致的算法消耗過大，無法識別的問題，并且實時性差，需要在所有圖形寫完后才能出現結果。

發明內容

本發明目的是為了解決現有技術中的問題，提出了一種實時識別連續手寫圖形的方法。

本發明是通過以下技術方案實現的，本發明提出一種實時識別連續手寫圖形的方法，初始化準備：建立一個數據隊列，隊列內容為數據關鍵點的圖像坐標，初始化狀態為等待狀態；所述方法包括以下步驟：

步驟1、通過圖像采集工具采集圖像；

步驟2、通過圖像處理方法在圖像中識別出手勢為可識別關鍵點的手勢，此時設置當前狀態為識別狀態，執行步驟3；

步驟3、獲取手勢中關鍵點坐標，若當前所述關鍵點的圖像坐標與上一點的坐標的距離超過第一閾值，則將所述關鍵點存儲到數據隊列中，否則，舍棄識別結果并返回步驟1；

步驟4、將數據隊列中的所有關鍵點形成一條不規則的曲線，并將曲線平滑處理；

步驟5、判斷數據隊列中的關鍵點所形成的曲線長度是否超過第二閾值，若超過則執行步驟6，否則執行步驟1；

步驟6、將曲線等比例壓縮到一個固定大小的正方形區域內；

步驟7、將曲線進行等自定義長度的分割，并重新確定所有關鍵點坐標，組成新的數據隊列；

步驟8、若新生成的數據隊列關鍵點個數小于第三閾值，則在新生成的數據隊列中填充與最后一個有效關鍵點相同的點，直至填滿個數至第三閾值，截取整個數據隊列中的關鍵點數據，若新生成的數據隊列關鍵點個數大于等于第三閾值，則截取n個關鍵點數據，n等于第三閾值；