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      手寫識別專利技術(shù)綜述

      2018-10-25 01:21:18王佩文
      現(xiàn)代計算機 2018年27期
      關(guān)鍵詞:申請量手寫本發(fā)明

      王佩文

      (國家知識產(chǎn)權(quán)局專利局專利審查協(xié)作四川中心,成都 610213)

      0 引言

      計算機領(lǐng)域的手寫識別技術(shù),最早源于上個世紀(jì)的中期。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展,手寫識別技術(shù)也隨著手寫板硬件技術(shù)的不斷革新、計算機技術(shù)的不斷自動化、智能化發(fā)展以及計算機的識別模式、識別領(lǐng)域理論和方法的不斷深入和完善,這項技術(shù)也出現(xiàn)了飛躍。本文選擇手寫識別技術(shù)作為主要研究內(nèi)容,結(jié)合手寫識別技術(shù)的演進路線與專利申請情況,對手寫識別技術(shù)的重點技術(shù)分支、重要專利申請人以及重要技術(shù)方案進行分析,并結(jié)合專利審查實踐探討針對具體專利審查工作的思路與方法。

      1 手寫識別技術(shù)概覽

      手寫識別,簡單地說就是用計算機對符號進行自動識別,將其對應(yīng)成字母、數(shù)字、漢字或其他語言中字符的過程。

      根據(jù)識別對象不同,手寫識別可以分為英文識別、漢字識別和數(shù)字識別等。根據(jù)采用的輸入設(shè)備不同,手寫識別還可以分為在線識別和離線識別。另外,根據(jù)對手寫輸入者的要求來分,手寫識別又可分為限制性和非限制性(自由手寫體)的手寫體文字識別。

      本文主要研究按照識別對象劃分的技術(shù)分支,如圖1所示。

      圖1 手寫識別技術(shù)分支

      (1)漢字識別:漢字識別的方法基本上分為統(tǒng)計識別[1]、結(jié)構(gòu)識別[2]以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別方法等幾大類。大量的聯(lián)機手寫識別系統(tǒng)采用的都是結(jié)構(gòu)識別方法。

      漢字識別的典型結(jié)構(gòu)框圖如圖2所示。

      圖2 漢字手寫識別的典型結(jié)構(gòu)框圖

      (2)英文識別:如果從識別的內(nèi)容來看,手寫識別技術(shù)可以分為兩種類型:單字識別與字符串識別[3]。在英文手寫識別當(dāng)中,單字指的就是一個獨立的字母,而字符串指是一個單詞甚至是一整句話。

      (3)數(shù)字識別:手寫數(shù)字識別是光學(xué)字符識別技術(shù)的一個分支,它研究的對象是:如何利用電子計算機自動辨認人手寫在紙上的阿拉伯?dāng)?shù)字。

      2 手寫識別技術(shù)發(fā)展分析

      2.1 專利技術(shù)發(fā)展演進

      手寫識別,作為計算機模擬人類智能的一種形式,其發(fā)展歷史可以分為五個階段:

      (1)早期發(fā)展從上世紀(jì)50年代至1980年;

      (2)發(fā)展中期從1980年至1992年;

      (3)高速發(fā)展階段始于1992年;

      (4)平穩(wěn)發(fā)展階段始于1998年,從這時開始,手寫識別進入了逐漸成熟并廣泛應(yīng)用的階段,有很多完善性的創(chuàng)新,也有某些重大突破,例如多點觸控技術(shù)的出現(xiàn);

      (5)第二次高速發(fā)展階段始于2010年,隨著觸控技術(shù)的高速發(fā)展以及中國對漢字識別的大力研究,手寫識別進入了第二次高速發(fā)展期,這一階段對漢字識別有很多創(chuàng)新性研究,例如多字符連續(xù)輸入以及非完整性識別技術(shù)等。

      多年來,手寫識別技術(shù)經(jīng)過不斷的發(fā)展,各技術(shù)分支都有了長足的發(fā)展和進步。通過對各技術(shù)分支下的專利文獻進行統(tǒng)計、分析及梳理,可以得到如下圖3所示的技術(shù)發(fā)展演進路線圖。

      圖3 手寫識別技術(shù)演進路線

      2.2 手寫識別技術(shù)功效分析

      手寫識別技術(shù)各功效的專利申請量如圖4所示。

      圖4 手寫識別技術(shù)各功效的專利申請量

      3 手寫識別技術(shù)專利分析

      3.1 全球?qū)@暾堏厔莘治?/h3>

      圖5是手寫識別技術(shù)全球?qū)@暾埩侩S年份變化的趨勢圖,從圖中可以看出,手寫識別技術(shù)的專利申請量,在1992年之前較少,處于起步階段;在1992年開始進入了高速發(fā)展期,一直持續(xù)到1997年,這主要是因為在此期間,日本在手寫識別方面取得了突破性進展,美國也產(chǎn)生了很多核心專利;之后專利申請量有所下降,但繼續(xù)保持了平穩(wěn)發(fā)展;而2010年之后,手寫識別技術(shù)迎來了第二次高速發(fā)展期,這其中有觸摸技術(shù)高速發(fā)展的原因,更重要的是中國在漢字識別方面所取得的進展。

      圖5手寫識別技術(shù)全球?qū)@暾埩侩S年份變化趨勢

      3.2 技術(shù)原創(chuàng)國分析

      圖6 是手寫識別技術(shù)原創(chuàng)國申請量對比,從圖中可以看出主要的技術(shù)原創(chuàng)國依次為日本、中國、美國、韓國、臺灣、歐洲等,其中日本、中國、美國是申請量最大的幾個國家,分別超過了900件、700件、500件。

      圖6手寫識別技術(shù)原創(chuàng)國申請量對比

      3.3 主要技術(shù)原創(chuàng)國專利申請趨勢分析

      圖7 是手寫識別主要技術(shù)原創(chuàng)國申請趨勢圖,從圖中可以看出從1992-1997年,日本在手寫識別技術(shù)領(lǐng)域有著飛速發(fā)展,而從1992年開始,美國在手寫識別技術(shù)領(lǐng)域也進入了穩(wěn)步發(fā)展期。相比之下,我國手寫識別技術(shù)發(fā)展較晚,主要從2010年開始進入了高速發(fā)展期。

      圖7手寫識別主要技術(shù)原創(chuàng)國申請趨勢

      3.4 技術(shù)目標(biāo)國分析

      圖8 是手寫識別技術(shù)目標(biāo)國申請量對比,從圖中可以看出手寫識別技術(shù)主要布局在日本、中國、美國、歐洲、韓國、德國、臺灣等國家和地區(qū),這也與這些國家的經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r以及科研能力相符,其中日本、中國、美國是作為目標(biāo)國申請量最大的幾個國家,分別達到了 1000、900、800 件。

      圖8手寫識別技術(shù)目標(biāo)國申請量對比

      3.5 全球重要申請人分布

      圖9 展示了手寫識別技術(shù)全球重要申請人及申請量,從圖中可以看出,日本的多家大型企業(yè)占據(jù)了大量的申請份額,這于日本在手寫識別技術(shù)領(lǐng)域處于世界一流水平相符。同時,美國的微軟公司和IBM公司申請量均居全球前三,這也與其在業(yè)界的龍頭地位相符合。此外,手寫識別技術(shù)領(lǐng)域的重要申請人均為大型企業(yè),這體現(xiàn)了這些企業(yè)雄厚的研發(fā)實力。而在全球前十的申請人中并未出現(xiàn)中國的企業(yè),這也與中國在手寫識別技術(shù)領(lǐng)域起步相對較晚、缺乏龍頭企業(yè)、技術(shù)分布較為松散不夠集中有關(guān)。

      圖9手寫識別技術(shù)全球重要申請人及申請量

      3.6 國內(nèi)重要申請人分布

      圖10 展示了手寫識別技術(shù)國內(nèi)重要申請人及申請量,從圖中可以看出,上海華精、宇龍科技、漢王科技是國內(nèi)手寫識別技術(shù)領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè),并且與全球主要申請人的差距在逐步縮小,這與近幾年來我國在漢字手寫識別方面高速發(fā)展相符。排在之后的還有華南理工大學(xué)、蘇州大學(xué),并且申請量也較為可觀,這說明了我國的手寫識別技術(shù)在產(chǎn)學(xué)研并重發(fā)展路線的指導(dǎo)下,已經(jīng)逐步走出了實驗室研究階段,開始進入產(chǎn)業(yè)鏈下游的企業(yè)研發(fā)階段,為本領(lǐng)域下一步的技術(shù)成果轉(zhuǎn)化打下了堅實的基礎(chǔ)。

      圖10 手寫識別技術(shù)國內(nèi)重要申請人及申請量

      4 典型技術(shù)方案分析

      4.1 漢字手寫識別典型技術(shù)方案

      CN102314616是國內(nèi)重要申請人漢王科技股份有限公司的一篇專利申請,公開于2012年1月11日。目前的手寫識別方法按照先對字符進行過切分,然后根據(jù)幾何、識別和語義的信息進行合并,查找最優(yōu)的合并路徑進行識別,這樣用于分析判斷的幾何模型相對固化,體現(xiàn)不出用戶的書寫習(xí)慣,降低了識別效果。

      本發(fā)明是為了解決這一問題所提出的。技術(shù)方案提供了一種自適應(yīng)脫機手寫識別方法,包括如下步驟:

      步驟1:識別并過切分文本中的樣本文字,得到過切分塊,計算過切分塊中的最優(yōu)合并路徑,并得到各文本行中最優(yōu)合并路徑上字塊的字塊評價。字塊評價包括:字塊對應(yīng)的幾何評價、語義評價和識別評價。從整篇文檔中選取一行或者多行文字作為樣本文字進行識別,對樣本文字進行過切分,對得到的過切分塊中前k條最優(yōu)合并路徑,并且記錄各路徑上每個字塊對應(yīng)的幾何評價、語義評價和識別評價。字塊的幾何評價表示某個字塊符合幾何模型的程度,通過對字塊的各種幾何特征加權(quán)得到。幾何模型表示將字塊判斷為字符在幾何上應(yīng)該具備的特點,由一組脫機手寫文字的幾何特征組成,通常包括過切分塊中字塊的寬、字塊的寬高比、字塊的內(nèi)間距、字塊的外間距,等等,每組幾何特征包含一個閾值Thr和幾何特征對應(yīng)的權(quán)重W。

      步驟2:根據(jù)樣本文字中各文本行中字塊的字塊評價分別評估文本行對應(yīng)的幾何-識別語義背離度和幾何模型的離散程度,進而對文本行對應(yīng)的幾何模型進行調(diào)整,根據(jù)調(diào)整后的幾何模型對步驟1識別出的字符進行調(diào)整。

      本發(fā)明自適應(yīng)脫機手寫識別方法和裝置的優(yōu)點在于:根據(jù)樣本文字的字塊評價,逐步調(diào)整文字對應(yīng)幾何模型,使對應(yīng)的幾何特征得到不斷地改善,達到充分表達書寫人的書寫習(xí)慣,經(jīng)過調(diào)整后的幾何模型降低了幾何特征的影響,保證了幾何模型能夠?qū)崟r的調(diào)整,符合圖像中字符的書寫特點,從而達到提高識別效果的目的。

      4.2 英文手寫識別典型技術(shù)方案

      US005600735是摩托羅拉公司的專利申請,公開于1997年2月4日,是一篇核心專利。

      技術(shù)方案提供了一種識別手寫輸入的方法,圖11是本發(fā)明的優(yōu)選實施例的顯示器的示例圖,圖12是本發(fā)明的優(yōu)選實施例的操作流程圖。

      圖11 本發(fā)明的優(yōu)選實施例的顯示器的示例圖

      4.3 數(shù)字識別典型技術(shù)方案

      CN106502390是國內(nèi)重要申請人華南理工大學(xué)的一篇專利申請,公開于2017年3月15日。隨著社會的不斷發(fā)展和電子設(shè)備的不斷普及,人機之間的交互變得越來越頻繁。人們也一直在不斷努力創(chuàng)造一種更加自然、人性化的交互系統(tǒng)。在對機器的輸入方面,傳統(tǒng)的交互設(shè)備如:鼠標(biāo)、鍵盤、手柄等,又或者是比較新型的交互設(shè)備如:數(shù)據(jù)手套、全身運動捕捉系統(tǒng)等穿戴設(shè)備,都會給人的行為附加上一些物理條件的限制,一定程度上束縛了人的自由,增加人的負擔(dān),而且這些交互方式均不是人們?nèi)粘;顒又幸哉Z言、動作為主的交互方式。在機器對人的反饋方面,比較傳統(tǒng)的方式如:在軟件交互界面彈出一些圖片、對話框,播放一段音樂或人聲,也就僅能通過視覺、聽覺與人進行交互,類人型機器人和智能語音助理,它們與人的交互也只是通過識別一些比較僵硬的靜態(tài)肢體動作或簡單的語言來進行,由此可見,目前智能體的外形及交互方式比較呆板單一,還沒有達到能像人與人交互同時具有動作和語音的程度。

      圖12 本發(fā)明的優(yōu)選實施例的操作流程圖

      本發(fā)明的目的是針對上述現(xiàn)有技術(shù)的不足,提供了一種基于動態(tài)3D手寫數(shù)字識別的虛擬人交互系統(tǒng),包括手勢與數(shù)字識別模塊、中央服務(wù)器模塊與虛擬人控制模塊,所述手勢與數(shù)字識別模塊用于提取手部區(qū)間,識別手勢及手寫軌跡;所述中央服務(wù)器模塊用于連接手勢與數(shù)字識別模塊和虛擬人控制模塊,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集,傳輸和命令發(fā)送;所述虛擬人控制模塊為在實際中與人進行互動的載體,展示出虛擬人,根據(jù)從中央服務(wù)器模塊接受來的命令,對虛擬人進行動作、語言、表情等操控,實現(xiàn)與人的交互。

      圖13為本發(fā)明的整體系統(tǒng)框圖,圖14為本發(fā)明的交互示意圖,本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比,具有如下優(yōu)點和有益效果:

      (1)現(xiàn)有技術(shù)大多數(shù)只將Kinect運用于人體靜態(tài)單一姿勢和動作的捕捉與識別中,本發(fā)明運用Kinect捕捉人體手部連續(xù)的手寫動作,可識別動態(tài)3D手寫的數(shù)字及手勢,達到生動靈活有趣的人機交互效果;

      (2)本發(fā)明提取手部區(qū)域圖像,采用的是人在空中書寫時手為身體與Kinect距離值最小部分的原理,相比于普遍的基于簡單膚色及分辨輪廓大小的提取方法,精度更高,魯棒性更好;

      (3)本發(fā)明采用手部外輪廓線距離手心峰值點數(shù)目原理,可實現(xiàn)實時的手部手勢檢測,達到迅速開始及結(jié)束手寫的效果;

      (4)本發(fā)明對手寫軌跡的處理,采用基于軌跡點集區(qū)域面積調(diào)整筆畫粗細的方法,實現(xiàn)手寫軌跡大小歸一化,提高手寫軌跡的識別率;

      (5)本發(fā)明采用DWKNN算法進行手寫軌跡的識別,相比傳統(tǒng)的KNN,識別準(zhǔn)確率有所提高;

      (6)本發(fā)明基于RPC-Thrift架構(gòu),搭建了中央服務(wù)器模塊,實現(xiàn)了不同程序模塊間的通信;

      (7)本發(fā)明以虛擬人智能體作為與人的交互媒介,通過對虛擬人的動作、語言、表情等操控,實現(xiàn)堪比人與人交互的人機交互過程。

      圖13 本發(fā)明的整體系統(tǒng)框圖

      圖14 本發(fā)明的交互示意圖

      5 結(jié)語

      本文通過對手寫識別領(lǐng)域的技術(shù)原理、技術(shù)演進、專利申請情況以及典型技術(shù)方案進行了介紹及分析,經(jīng)過幾十年的發(fā)展,手寫識別的技術(shù)已經(jīng)日趨成熟,日本、美國作為本領(lǐng)域起步較早的專利大國,擁有著大量關(guān)鍵的專利技術(shù),并已成功進行商用,而在經(jīng)濟飛速發(fā)展的背景下,我國在手寫識別領(lǐng)域也逐漸開始加大技術(shù)研發(fā)及專利布局技術(shù),從數(shù)量上看,我國在手寫識別領(lǐng)域的專利保有量已躍居世界第二,也產(chǎn)生了一定的經(jīng)濟效益,但距離手寫識別的技術(shù)強國還有一段路要走。

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