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1、(10)申请公布号 CN 102184074 A (43)申请公布日 2011.09.14 CN 102184074 A *CN102184074A* (21)申请号 201110101171.X (22)申请日 2011.04.21 G06F 3/048(2006.01) (71)申请人 安徽科大讯飞信息科技股份有限公 司 地址 230088 安徽省合肥市高新开发区黄山 路 616 号 (72)发明人 何婷婷 胡郁 翟吉博 刘庆峰 胡国平 王智国 葛勇 (74)专利代理机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 代理人 逯长明 (54) 发明名称 键盘、 手写输入自动切换方法、 装置及。
2、移动终 端 (57) 摘要 本发明公开了一种键盘、 手写输入自动切换 方法、 装置及移动终端， 首先根据采样点与当前考 察采样点之间的距离判断用户的输入方式， 区别 出典型的手写输入笔迹， 启动手写输入 ； 当根据 上述方法无法确定用户的输入方式时， 即当用户 输入为具有较高混淆度的复杂输入如短小笔画输 入和带拖尾现象的键盘输入时， 再提取用户输入 轨迹特征， 计算用户输入轨迹特征相对于手写输 入和键盘输入的似然度， 根据用户输入轨迹特征 相对于手写输入和键盘输入的似然度确定用户的 输入方式。 (51)Int.Cl. (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 权利要求书 2 。
3、页 说明书 8 页 附图 5 页 CN 102184078 A1/2 页 2 1. 一种键盘、 手写输入自动切换方法， 其特征在于， 包括 ： 获取用户输入轨迹的采样点 ； 顺次将用户输入轨迹的采样点作为当前考察采样点， 并计算首个采样点和当前考察采 样点的距离， 当首个采样点和当前考察采样点的距离大于预设距离阈值时， 启动手写输入， 否则判断当前考察采样点时间是否大于预设时间阈值 ； 当判断所述当前考察采样点时间大于预设时间阈值时， 提取用户输入轨迹特征， 分别 计算用户输入轨迹特征相对于手写输入和键盘输入的似然度 ； 当所述用户输入轨迹特征相 对于键盘输入的似然度为 0 或用户输入轨迹特征。
4、相对于手写输入的似然度大于第一阈值 时， 启动手写输入 ； 当所述用户输入轨迹特征相对于手写输入的似然度小于第二阈值时， 启 动键盘输入 ； 当用户输入轨迹特征相对于手写输入的似然度不大于第一阈值或用户输入轨 迹特征相对于手写输入的似然度不小于第二阈值时， 将用户输入轨迹按照书写轨迹的模式 保存在笔迹缓存区内， 并同时将其映射到按键上并保存至按键缓存区 ； 当判断所述当前考察采样点时间不大于预设时间阈值时， 更换当前考察采样点， 并计 算此当前考察采样点和首个采样点的距离。 2. 根据权利要求 1 所述的方法， 其特征在于， 获取用户输入轨迹的采样点之前， 还包括 保存用户输入轨迹至数据缓存区。
5、。 3. 根据权利要求 1 所述的方法， 其特征在于， 所述预设距离阈值为 20 像素点的距离。 4. 根据权利要求 1 所述的方法， 其特征在于， 所述预设时间阈值为 250ms。 5. 根据权利要求 1 所述的方法， 其特征在于， 当获取用户输入轨迹为非用户首笔输入 轨迹时， 从用户新输入轨迹结合笔迹缓存区或按键缓存区中输入轨迹中提取用户输入轨迹 特征。 6. 根据权利要求 1 所述的方法， 其特征在于， 所述用户输入轨迹特征相对于手写输入 的似然度的计算方法包括 ： 将上一次完整手写输入字符的字框作为当前字框， 将其线性放大或缩小到预定大小 后， 划分为 N*N 的子框 ； 分别计算每个。
6、子框内用户输入轨迹在预设的八个书写方向上的投影矢量， 得到 N*N*8 维的原始特征表征， 所述用户输入轨迹为经过减少笔迹上的毛刺处理之后的输入轨迹 ； 采用线性判别分析算法对原始特征执行线性特征变换， 将 N*N*8 维的原始特征表降维 成 M 维特征， 其中 M N*N*8 ； 将得到的 M 维特征和多高斯的 GMM 笔画统计模型比较， 得到用户输入轨迹特征相对于 手写输入的似然度。 7. 根据权利要求 1 所述的方法， 其特征在于， 所述用户输入轨迹特征相对于键盘输入 的似然度的计算方法包括 ： 将所述用户输入轨迹映射为按键事件， 得到对应的字母序列 ； 将所述字母序列和预置词典做子串匹。
7、配， 确定字符候选字， 若不存在字符候选字， 则所 述用户输入轨迹特征相对于键盘输入的似然度为 0。 8. 一种键盘、 手写输入自动切换装置， 其特征在于， 包括 ： 采样点获取单元， 用于获取用户输入轨迹的采样点， 顺次将用户输入轨迹的采样点作 为当前考察采样点 ； 权 利 要 求 书 CN 102184074 A CN 102184078 A2/2 页 3 第一计算单元， 用于计算首个采样点和当前考察采样点的距离 ； 第二计算单元， 用于当首个采样点和当前考察采样点的距离不大于预设距离阈值时， 判断所述当前考察采样点时间是否大于预设时间阈值 ； 第三计算单元， 用于当所述当前考察采样点时间。
8、大于预设时间阈值时， 提取用户输入 轨迹特征， 分别计算用户输入轨迹特征相对于手写输入和键盘输入的似然度 ； 手写输入启动单元， 用于当首个采样点和当前考察采样点的距离大于预设距离阈值 时， 当所述用户输入轨迹特征相对于键盘输入的似然度为 0， 或者当用户输入轨迹特征相对 于手写输入的似然度大于第一阈值时， 启动手写输入 ； 键盘输入启动单元， 用于当所述用户输入轨迹特征相对于手写输入的似然度小于第二 阈值时， 启动键盘输入 ； 第一存储单元， 用于当用户输入轨迹特征相对于手写输入的似然度不大于第一阈值或 用户输入轨迹特征相对于手写输入的似然度不小于第二阈值时， 将用户输入轨迹按照书写 轨迹的。
9、模式保存在笔迹缓存区内， 并同时将其映射到按键上并保存至按键缓存区 ； 采样点变更单元， 用于当判断所述当前考察采样点时间不大于预设时间阈值时， 更换 当前考察采样点， 并将变更后的当前考察采样点送入所述第一计算单元。 9. 根据权利要求 8 所述的装置， 其特征在于， 还包括第二存储单元， 用于保存用户输入 轨迹至数据缓存区。 10.一种移动终端， 其特征在于， 包括如权利要求8或9中所述的键盘、 手写输入自动切 换装置。 权 利 要 求 书 CN 102184074 A CN 102184078 A1/8 页 4 键盘、 手写输入自动切换方法、 装置及移动终端 技术领域 0001 本发明涉。
10、及通信技术领域， 更具体地说， 涉及一种键盘、 手写输入自动切换方法、 装置及移动终端。 背景技术 0002 随着信息技术的迅猛的发展、 3C 产业的加速融合以及 3G 移动通信时代的到来， 新 的智能人机交互应用日新月异。手写输入和键盘输入作为常见的两种人机交互方式， 得到 了越来越多用户的认可 ； 其中， 所谓手写输入是指在终端触摸屏上以划动方式完成字符笔 迹输入， 并通过内部识别系统转化为 ASCII 码以标准字体形式显示 ； 键盘输入则是以笔触 点击系统预置的虚拟键盘来完成字符输入。 0003 当前的终端大多都可提供手写和键盘输入方式， 而不同输入模式间的切换则由用 户确定。 在输入前。
11、用户选定单一输入方式， 系统即按照选定的模式接收用户输入， 当需要切 换输入方式时， 则需进入模块切换界面进行切换完成。 在这种输入系统下， 用户需要不断调 整输入模式以适应不同的输入需求， 显然这样的方式不能人性智能， 特别是对混合语言的 输入效率将带来了输入效率的影响， 同时也会影响用户连续书写的流畅度。为了充分发挥 多种输入模式协同输入的便利性， 一种更为高效自然准确的支持多模式智能切换的输入系 统提上了日程。 0004 专利 CN100561414C 根据用户首笔输入笔迹特点判断用户输入模式。在用户落下 第一笔时， 系统即计算第一笔落笔到第 N 个采样点的距离和时间， 并据此计算第一落。
12、笔点 到该采样点之间的平均速度。若该平均速度超过系统设定的判断速度， 同时第一落笔到该 采样点的距离大于系统设定的判断距离， 则基本可以认定用户是以手写方式输入， 反之则 可能是键盘输入。此系统虽然能够支持键盘输入和手写输入的智能切换， 但是依然存在如 下系列问题 ： 0005 首先该系统仅仅通过首笔笔迹数据来分析书写特点， 数据量较少因而较易受到噪 音干扰 ； 其次， 仅根据第一落笔点到采样点之间的平均速度切换输入方式， 较为简单， 具有 较高混淆度的复杂输入如短小笔画输入和带拖尾现象的键盘输入较难区分。 发明内容 0006 有鉴于此， 本发明提供一种键盘、 手写输入自动切换方法、 装置及移。
13、动终端， 以解 决现有的键盘、 手写输入自动切换方法存在的问题。 0007 为解决上述问题， 现提出的方案如下 ： 0008 一种键盘、 手写输入自动切换方法， 包括 ： 0009 获取用户输入轨迹的采样点 ； 0010 顺次将用户输入轨迹的采样点作为当前考察采样点， 并计算首个采样点和当前考 察采样点的距离， 当首个采样点和当前考察采样点的距离大于预设距离阈值时， 启动手写 输入， 否则判断当前考察采样点时间是否大于预设时间阈值 ； 说 明 书 CN 102184074 A CN 102184078 A2/8 页 5 0011 当判断所述当前考察采样点时间大于预设时间阈值时， 提取用户输入轨。
14、迹特征， 分别计算用户输入轨迹特征相对于手写输入和键盘输入的似然度 ； 当所述用户输入轨迹特 征相对于键盘输入的似然度为 0 或用户输入轨迹特征相对于手写输入的似然度大于第一 阈值时， 启动手写输入 ； 当所述用户输入轨迹特征相对于手写输入的似然度小于第二阈值 时， 启动键盘输入 ； 当用户输入轨迹特征相对于手写输入的似然度不大于第一阈值或用户 输入轨迹特征相对于手写输入的似然度不小于第二阈值时， 将用户输入轨迹按照书写轨迹 的模式保存在笔迹缓存区内， 并同时将其映射到按键上并保存至按键缓存区 ； 0012 当判断所述当前考察采样点时间不大于预设时间阈值时， 更换当前考察采样点， 并计算此当前。
15、考察采样点和首个采样点的距离。 0013 优选地， 获取用户输入轨迹的采样点之前， 还包括保存用户输入轨迹至数据缓存 区。 0014 优选地， 所述预设距离阈值为 20 像素点的距离。 0015 优选地， 所述预设时间阈值为 250ms。 0016 优选地， 当获取用户输入轨迹为非用户首笔输入轨迹时， 从用户新输入轨迹结合 笔迹缓存区或按键缓存区中输入轨迹中提取用户输入轨迹特征。 0017 优选地， 所述用户输入轨迹特征相对于手写输入的似然度的计算方法包括 ： 0018 将上一次完整手写输入字符的字框作为当前字框， 将其线性放大或缩小到预定大 小后， 划分为 N*N 的子框 ； 0019 分别。
16、计算每个子框内用户输入轨迹在预设的八个书写方向上的投影矢量， 得到 N*N*8 维的原始特征表征， 所述用户输入轨迹为经过减少笔迹上的毛刺处理之后的输入轨 迹 ； 0020 采用线性判别分析算法对原始特征执行线性特征变换， 将 N*N*8 维的原始特征表 降维成 M 维特征， 其中 M N*N*8 ； 0021 将得到的 M 维特征和多高斯的 GMM 笔画统计模型比较， 得到用户输入轨迹特征相 对于手写输入的似然度。 0022 优选地， 所述用户输入轨迹特征相对于键盘输入的似然度的计算方法包括 ： 0023 将所述用户输入轨迹映射为按键事件， 得到对应的字母序列 ； 0024 将所述字母序列和。
17、预置词典做子串匹配， 确定字符候选字， 若不存在字符候选字， 则所述用户输入轨迹特征相对于键盘输入的似然度为 0。 0025 一种键盘、 手写输入自动切换装置， 包括 ： 0026 采样点获取单元， 用于获取用户输入轨迹的采样点， 顺次将用户输入轨迹的采样 点作为当前考察采样点 ； 0027 第一计算单元， 用于计算首个采样点和当前考察采样点的距离 ； 0028 第二计算单元， 用于当首个采样点和当前考察采样点的距离不大于预设距离阈值 时， 判断所述当前考察采样点时间是否大于预设时间阈值 ； 0029 第三计算单元， 用于当所述当前考察采样点时间大于预设时间阈值时， 提取用户 输入轨迹特征， 。
18、分别计算用户输入轨迹特征相对于手写输入和键盘输入的似然度 ； 0030 手写输入启动单元， 用于当首个采样点和当前考察采样点的距离大于预设距离阈 值时， 当所述用户输入轨迹特征相对于键盘输入的似然度为 0， 或者当用户输入轨迹特征相 说 明 书 CN 102184074 A CN 102184078 A3/8 页 6 对于手写输入的似然度大于第一阈值时， 启动手写输入 ； 0031 键盘输入启动单元， 用于当所述用户输入轨迹特征相对于手写输入的似然度小于 第二阈值时， 启动键盘输入 ； 0032 第一存储单元， 用于当用户输入轨迹特征相对于手写输入的似然度不大于第一阈 值或用户输入轨迹特征相对。
19、于手写输入的似然度不小于第二阈值时， 将用户输入轨迹按照 书写轨迹的模式保存在笔迹缓存区内， 并同时将其映射到按键上并保存至按键缓存区 ； 0033 采样点变更单元， 用于当判断所述当前考察采样点时间不大于预设时间阈值时， 更换当前考察采样点， 并将变更后的当前考察采样点送入所述第一计算单元。 0034 优选地， 还包括第二存储单元， 用于保存用户输入轨迹至数据缓存区。 0035 一种移动终端， 包括上述的键盘、 手写输入自动切换装置。 0036 从上述的技术方案可以看出， 本发明公开的键盘、 手写输入自动切换方法中， 首先 根据采样点与当前考察采样点之间的距离判断用户的输入方式， 区别出典型。
20、的手写输入笔 迹， 启动手写输入 ； 当根据上述方法无法确定用户的输入方式时， 即当用户输入为具有较 高混淆度的复杂输入如短小笔画输入和带拖尾现象的键盘输入时， 再提取用户输入轨迹特 征， 计算用户输入轨迹特征相对于手写输入和键盘输入的似然度， 根据用户输入轨迹特征 相对于手写输入和键盘输入的似然度确定用户的输入方式。 附图说明 0037 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案， 下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍， 显而易见地， 下面描述中的附图仅仅是本 发明的一些实施例， 对于本领域普通技术人员来讲， 在不付出创造性劳动的前提下， 还可以 根据这些附图。
21、获得其他的附图。 0038 图 1 为本发明实施例公开的一种键盘、 手写输入自动切换方法的流程图 ； 0039 图 2 为本发明实施例公开的采用手写输入方式时的执行流程图 ； 0040 图 3 为本发明实施例公开的采用键盘输入方式时的执行流程图 ； 0041 图 4 为本发明实施例公开的键盘、 手写输入自动切换方法执行条件的流程图 ； 0042 图 5 为本发明实施例公开的用户输入轨迹特征相对于手写输入的似然度的计算 方法的流程图 ； 0043 图 6 为本发明实施例公开的用户输入轨迹特征相对于键盘输入的似然度的计算 方法的流程图 ； 0044 图 7 为本发明实施例公开的一种键盘、 手写输入。
22、自动切换装置的结构示意图。 具体实施方式 0045 下面将结合本发明实施例中的附图， 对本发明实施例中的技术方案进行清楚、 完 整地描述， 显然， 所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例， 而不是全部的实施例。基于 本发明中的实施例， 本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他 实施例， 都属于本发明保护的范围。 0046 本发明实施例公开了一种键盘、 手写输入自动切换方法， 以解决现有的键盘、 手写 输入自动切换方法存在的问题。 说 明 书 CN 102184074 A CN 102184078 A4/8 页 7 0047 如图 1 所示， 本实施例公开的键盘、 手写输入自。
23、动切换方法， 包括 ： 0048 步骤 S11、 获取用户首笔输入轨迹的采样点 ； 0049 步骤 S12、 顺次将用户首笔输入轨迹的采样点作为当前考察采样点， 当前考察采样 点 i 1 ； 0050 步骤 S13、 计算首个采样点和当前考察采样点 i 的距离 ； 0051 步骤 S14、 判断首个采样点和当前考察采样点 i 的距离是否大于预设距离阈值 ； 0052 当首个采样点和当前考察采样点 i 的距离大于预设距离阈值时， 执行步骤 S15、 启 动手写输入， 否则执行步骤 S16、 判断当前考察采样点时间是否大于预设时间阈值 ； 0053 当判断所述当前考察采样点时间大于预设时间阈值时，。
24、 执行步骤 S17、 提取用户输 入轨迹特征， 分别计算用户输入轨迹特征相对于手写输入和键盘输入的似然度 ； 0054 步骤 S18、 当所述用户输入轨迹特征相对于键盘输入的似然度为 0 或用户输入轨 迹特征相对于手写输入的似然度大于第一阈值时， 执行步骤 S15、 启动手写输入 ； 步骤 S19、 当所述用户输入轨迹特征相对于手写输入的似然度小于第二阈值时， 执行步骤 S20、 启动键 盘输入 ； 步骤 S21、 当用户输入轨迹特征相对于手写输入的似然度不大于第一阈值或用户 输入轨迹特征相对于手写输入的似然度不小于第二阈值时， 执行步骤 S22、 将用户首笔输入 轨迹按照书写轨迹的模式保存在。
25、笔迹缓存区内， 并同时将其映射到按键上并保存至按键缓 存区 ； 此时， 不启动任何输入方式， 而是等待用户的后续输入。 0055 当判断所述当前考察采样点时间不大于预设时间阈值时， 执行步骤 S23、 更换当前 考察采样点， 即 i i+1， 重新执行步骤 S13。 0056 若根据用户的首笔输入轨迹不能判断用户当前的输入方式时， 即上述实施例中执 行步骤 S22 之后， 等待用户的第二笔输入之后， 继续执行上述实施例公开的键盘、 手写输入 自动切换方法， 只不过此时获取的用户输入轨迹的采样点为用户第二笔输入轨迹的采样 点， 且提取用户输入轨迹特征时， 从用户新输入轨迹结合笔迹缓存区或按键缓存。
26、区中输入 轨迹中提取用户输入轨迹特征。 同样， 当根据用户第二笔输入轨迹仍无法判断时， 则继续等 待用户的第三笔输入， 此后类似， 不再赘述。 0057 具体的， 在上述实施例中， 预设距离阈值的合理设置对系统性能有着重要作用， 若 距离阈值设置过大， 则容易将短小笔画输入误判为按键事件， 反之则将按键输入误认为手 写输入。 一般来说， 该参数的设定相关于显示屏采样率的大小， 硬件处理器的快慢以及系统 软件的架构等。在实际使用过程中， 可以将其设置为 20 像素点的距离。 0058 同样， 综合考虑系统运行效果和效率， 预设时间阈值可以设定为 250ms。 0059 并且， 在上述实施例中， 。
27、当启动手写输入方式时， 如图 2 所示， 执行流程为 ： 0060 步骤 S101、 将用户输入轨迹记录为一系列的二维坐标点序列 ； 0061 步骤 S102、 实时等比例显示用户输入轨迹 ； 0062 步骤S103、 判断是否满足识别启动条件， 如抬笔时间大于设置参数等。 若是则转入 步骤 S104， 启动识别引擎识别笔迹缓存区的轨迹 ； 否则步骤 S102 ； 0063 步骤 S105、 在指定的候选区内按照预先设置的排序方式展示多个识别结果。 0064 当启动键盘输入时， 如图 3 所示， 执行流程为 ： 0065 步骤 S201、 根据用户落笔位置， 将用户输入轨迹映射为按键存入按键缓。
28、存区内 ； 0066 步骤 S202、 响应按键触发事件， 将触发的按键以高亮或凸现等方式短时显示 说 明 书 CN 102184074 A CN 102184078 A5/8 页 8 0067 步骤 S203、 将按键缓存区内的按键序列和系统预置词典匹配， 根据子串匹配相似 度及词频等信息生成候选字序列 ； 0068 步骤 S204、 在预设的候选区内展示生成的候选字序列。 0069 为了保证用户输入轨迹不会因为误操作而更改或丢失， 在上述实施例中， 步骤 S11 获取用户首笔输入轨迹的采样点之前， 可以将用户输入轨迹保存至数据缓存区。 具体的， 保 存的为用户输入轨迹的采样点序列。 并且，。
29、 系统每次初始化后， 都需要将保存在数据缓存区 中的用户输入轨迹清空。 0070 当将用户输入轨迹保存到数据缓存区之后， 后续计算用户输入轨迹特征相对于手 写输入和键盘输入的似然度时， 可以直接从该数据缓存区提取用户输入轨迹特征。 0071 并且， 由于笔迹缓存区保存的也是采样点序列， 也可以将所述数据缓存区和笔迹 缓存区合并， 即将用户输入轨迹直接存储到笔迹缓存区内。 0072 具体的， 执行本发明实施例公开的键盘、 手写输入自动切换方法之前， 先进行以下 流程， 如图 4 所示 ： 0073 步骤 S301、 跟踪用户输入， 判断用户输入轨迹是否为候选字确认， 若是则执行步骤 S302 ；。
30、 否则执行步骤 S303 ； 0074 步骤 S302， 结束当前字符输入， 清空各缓存区内容 ； 0075 具体的， 清空笔迹轨迹缓存区、 拼音按键缓冲区、 候选字缓存区的内容。 0076 执行步骤 S303、 将用户输入轨迹保存在数据缓存区中 ； 0077 步骤 S304、 判断当前是否为确定的输入模式， 若是则执行步骤 S305 ； 否则执行本 发明实施例公开的键盘、 手写输入自动切换方法中的第一步骤、 获取数据缓存区的用户输 入轨迹的采样点 ； 0078 步骤 S305， 将新录入的用户输入轨迹根据当前确定的输入模式整理后加入相应输 入模式的操作对象， 并调用相应的输入模式处理。 00。
31、79 具体的， 若此时确定的输入模式为手写输入， 则将当前新录入笔画作为字符的后 续笔画添加到笔迹缓存区中 ； 若此时确定的输入模式为键盘输入， 则将该笔迹位置对应的 按键加入到按键缓存区。 0080 以下再通过两个实施例分别介绍用户输入轨迹特征相对于手写输入和键盘输入 的似然度的计算方法。 0081 如图 5 所示， 所述用户输入轨迹特征相对于手写输入的似然度的计算方法包括 ： 0082 步骤 S401、 将上一次完整手写输入字符的字框作为当前字框， 将其线性放大或缩 小到预定大小后， 划分为 N*N 的子框 ； 0083 由于本发明公开的键盘、 手写输入自动切换方法中， 采用比较用户输入轨。
32、迹特征 相对于手写输入和键盘输入的似然度来判断当前用户的输入方式时， 考察的以短小笔画开 头的部首， 如” 三点水” ，“两点水” ，“” 等， 只需对部分字符进行识别， 不需要字框定义为能 包括字符所有笔迹的最小矩形框， 因此， 本实施例中， 将上一完整手写输入字符的字框作为 当前字框。 0084 并且， 提前根据实际情况确定字框的标准大小， 一般情况下， 字框的标准大小为 64*64。 0085 再且， 将缩放后的当前字框划分为 N*N 的子框， N 的具体取值要考虑系统运行效率 说 明 书 CN 102184074 A CN 102184078 A6/8 页 9 的影响以及对原始数据描述。
33、的清晰程度， 一般情况下， 将其设定为 8。 0086 步骤 S402、 分别计算每个子框内用户输入轨迹在预设的八个书写方向上的投影矢 量， 得到 N*N*8 维的原始特征表征， 所述用户输入轨迹为经过减少笔迹上的毛刺处理之后 的输入轨迹 ； 0087 具体的， 这里所述的八个书写方向是最能表征汉字笔画的横， 竖， 撇， 捺等方向， 分 别指 0、 45、 90、 135、 180、 225、 270以及 315八个方向。 0088 并且， 对用户输入轨迹预处理， 通过野点清除， 平滑处理等方式尽可能减少笔迹上 的毛刺， 提高信噪比。所述野点清除就是将那些由于电子设备采样导致的远离主笔迹的采 。
34、样点删除 ； 所述平滑处理通常是对当前采样点加窗， 将窗内采样点坐标的平均值作为当前 采样点的平滑值。 0089 通过这样的处理， 笔迹上的毛刺可以大大减少， 为后续特征提取提供可靠原始数 据。 0090 步骤 S403、 采用线性判别分析算法对原始特征执行线性特征变换， 将 N*N*8 维的 原始特征表降维成 M 维特征， 其中 M N*N*8 ； 0091 具体的， 降低特征维数可以提高计算效率， M 值越小， 则运行效率越高， 然而性能将 有所下降， 所以 M 值的设定是权衡系统效率和性能的参量。一般来说在确定 M 值前， 设置多 个 M 值， 比较不同设定下的系统性能， 若系统性能在某。
35、点上急剧下降， 则说明该点是特征维 数的临界点， 即最优的 M 值。本案从实际经验出发， 设置该值 M 64。 0092 步骤S404、 将得到的M维特征和多高斯的GMM笔画统计模型比较， 得到用户输入轨 迹特征相对于手写输入的似然度。 0093 具体的， 所述用户输入轨迹特征相对于手写输入的似然度的计算公式如下 ： 0094 0095 其中 ： wi是第 i 个高斯的系统， 满足N(X ； i， i) 是 GMM 模型中的第 i 个高斯分量， 其模型参数表示为均值 i， 方差 i， 具体数学形式如下所示 ： 0096 0097 这样， 对给定的 M 维特征 X， 将其带入 GMM 模型的概率。
36、分布 P(X|H0) 可以得到似然 度 S1。 0098 如图 6 所示， 所述用户输入轨迹特征相对于键盘输入的似然度的计算方法包括 ： 0099 步骤 S501、 将用户输入轨迹映射为按键事件， 得到对应的字母序列 ； 0100 步骤 S502、 将所述字母序列和预置词典做子串匹配， 确定字符候选字， 若不存在字 符候选字， 则所述用户输入轨迹特征相对于键盘输入的似然度为 0。 0101 通过上述两个实施例公开的方案分别得到用户输入轨迹特征相对于手写输入和 键盘输入的似然度后， 分析两个似然度启动相应的输入方式。 0102 具体的， 采用综合评分的方式分析得到的两个似然度， 判定用户的输入方。
37、式。 0103 设用户输入轨迹特征相对于手写输入的似然度为 S1， 用户输入轨迹特征相对于键 说 明 书 CN 102184074 A CN 102184078 A7/8 页 10 盘输入的似然度为 S2， 综合得分为 S， 以下分别用上述三个代号来说明。 0104 (1) 当用户输入轨迹特征相对于键盘输入的似然度为 0， 即 S2 0， 说明找不到匹 配的按键词因而用户当前输入不可能为键盘输入， 本案设置综合得分 S 1 ； 0105 (2) 当用户输入轨迹特征相对于手写输入的似然度大于第一阈值 ； 设第一阈值为 Sh， 即 S1 Sh， 说明当前输入和手写输入匹配度较高， 同样设置综合得分。
38、 S 1。 0106 具体的， 这里 Sh是系统预置的经验值， 通过将所有易混淆的笔迹输入和笔迹模型 匹配后观测得分得到 ； 一般来说其值越高对用户输入笔迹规整度要求越高， 反之越随意。 本 案设置 Sh的值为 0.7。 0107 (3) 当用户输入轨迹特征相对于手写输入的似然度小于第二阈值 ； 设第二阈值为 S1， 即 S1 S1， 说明当前输入不大可能为手写输入， 设置综合得分 S 0。 0108 同样， S1是系统预置的经验值， 通过将所有易混淆的按键输入和笔迹模型匹配后 观察得分得到 ； 一般来说其值越低对用户输入按键规整度要求越高， 反之越随意。 本案设置 S1为 0.2。 0109。
39、 当综合得分 S 1 时， 判定用户输入为手写输入， 启动手写输入 ； 当综合得分 S 0 时， 判定用户输入为键盘输入， 启动键盘输入。 0110 当用户输入轨迹特征相对于手写输入的似然度不大于第一阈值或用户输入轨迹 特征相对于手写输入的似然度不小于第二阈值， 即S1Sh或S1S1时， 综合得分S0.5， 此时不能断定用户的输入方式， 需要只将用户输入轨迹按照书写轨迹的模式保存在笔迹缓 存区内， 并同时将其映射到按键上并保存至按键缓存区。 0111 本发明另一实施例还公开了一种键盘、 手写输入自动切换装置， 如图 7 所示， 包 括 ： 0112 采样点获取单元 101， 用于获取用户输入轨。
40、迹的采样点， 顺次将用户输入轨迹的采 样点作为当前考察采样点 ； 0113 第一计算单元 102， 用于计算首个采样点和当前考察采样点的距离 ； 0114 第二计算单元 103， 用于当首个采样点和当前考察采样点的距离不大于预设距离 阈值时， 判断所述当前考察采样点时间是否大于预设时间阈值 ； 0115 第三计算单元 104， 用于当所述当前考察采样点时间大于预设时间阈值时， 提取用 户输入轨迹特征， 分别计算用户输入轨迹特征相对于手写输入和键盘输入的似然度 ； 0116 手写输入启动单元 105， 用于当首个采样点和当前考察采样点的距离大于预设距 离阈值时， 当所述用户输入轨迹特征相对于键盘。
41、输入的似然度为 0， 或者当用户输入轨迹特 征相对于手写输入的似然度大于第一阈值时， 启动手写输入 ； 0117 键盘输入启动单元 106， 用于当所述用户输入轨迹特征相对于手写输入的似然度 小于第二阈值时， 启动键盘输入 ； 0118 第一存储单元 107， 用于当用户输入轨迹特征相对于手写输入的似然度不大于第 一阈值或用户输入轨迹特征相对于键盘输入的似然度不小于第二阈值时， 将用户输入轨迹 按照书写轨迹的模式保存在笔迹缓存区内， 并同时将其映射到按键上并保存至按键缓存 区 ； 0119 采样点变更单元 108， 用于当判断所述当前考察采样点时间不大于预设时间阈值 时， 更换当前考察采样点，。
42、 并将变更后的当前考察采样点送入所述第一计算单元 102， 由其 说 明 书 CN 102184074 A CN 102184078 A8/8 页 11 计算变更后的当前考察采样点与首个采样点的距离。 0120 当为了存储用户输入轨迹时， 上述实施例公开的键盘、 手写输入自动切换装置还 可以包括第二存储单元， 用于保存用户输入轨迹至数据缓存区。 0121 具体的， 本实施例公开的键盘、 手写输入自动切换装置的工作过程如上述键盘、 手 写输入自动切换方法实施例公开的内容， 请参见上述各个实施例公开的内容， 此处不再赘 述。 0122 本发明另一实施例还公开了一种移动终端， 该终端装载有上述实施例。
43、公开的键 盘、 手写输入自动切换装置。 具体的， 装载有键盘、 手写输入自动切换装置的移动终端， 可以 根据用户的输入轨迹实现手写输入、 键盘输入的自动切换， 不需要不断调整输入模式。 0123 实际使用过程中， 该移动终端为用户仅提供一个键盘输入界面， 该界面支持在虚 拟键盘上以点击触发方式完成输入， 也支持在虚拟键盘上以手写滑动的方式完成输入， 当 用户完成首笔输入时， 移动终端根据采样点与当前考察采样点之间的距离判断用户的输入 方式， 区别出典型的手写输入笔迹， 启动手写输入 ； 当根据上述方法无法确定用户的输入方 式时， 即当用户输入为具有较高混淆度的复杂输入如短小笔画输入和带拖尾现象。
44、的键盘输 入时， 再提取用户首笔输入轨迹特征， 计算用户首笔输入轨迹特征相对于手写输入和键盘 输入的似然度， 根据用户输入轨迹特征相对于手写输入和键盘输入的似然度确定用户的输 入方式， 若仍无法判断用户的输入方式， 则等待用户的第二笔输入， 再对用户的第二笔输入 执行上述方法实施例公开的键盘、 手写输入自动切换方法。 0124 这样， 移动终端通过分析用户输入笔迹的书写特点， 推测用户输入意图并推动系 统在不同输入模式间相互切换， 避免了人为设置模式带来的输入效率影响。在该系统支持 下， 用户可以实现在统一输入界面上以任意习惯方式如手写或键盘的自由书写， 而系统将 自动根据用户输入意图启动手写。
45、或键盘输入。 0125 本说明书中各个实施例采用递进的方式描述， 每个实施例重点说明的都是与其他 实施例的不同之处， 各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。 0126 对所公开的实施例的上述说明， 使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。 对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的， 本文中所定义的 一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下， 在其它实施例中实现。 因此， 本发明 将不会被限制于本文所示的这些实施例， 而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一 致的最宽的范围。 说 明 书 CN 102184074 A CN 102184078 A1/5 页 12 图 1 说 明 书 附 图 CN 102184074 A CN 102184078 A2/5 页 13 图 2 图 3 说 明 书 附 图 CN 102184074 A CN 102184078 A3/5 页 14 图 4 说 明 书 附 图 CN 102184074 A CN 102184078 A4/5 页 15 图 5 图 6 说 明 书 附 图 CN 102184074 A CN 102184078 A5/5 页 16 图 7 说 明 书 附 图 CN 102184074 A 。