專利名稱：一種識別手寫輸入的方法及一種電子筆記本的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及信息處理技術(shù)，特別是涉及一種識別手寫輸入的方法及一種電 子筆記本。
背景技術(shù)：
目前市場上存在著種類繁多的電子閱讀器，電子閱讀器是指一種手持閱讀 設(shè)備，通過將電腦上的各種電子文檔轉(zhuǎn)換為指定的閱讀格式并存儲，提供電子 文檔的閱讀功能。支持閱讀顯示并支持格式轉(zhuǎn)換是絕大多數(shù)電子閱讀器的必備 功能，而其中部分型號還具有手寫識別和批注功能，可以通過手寫輸入在閱讀 文檔上標(biāo)注信息。
這些支持手寫識別的電子閱讀器(以下簡稱手寫設(shè)備)主要通過規(guī)則識別 法(基于字體組成結(jié)構(gòu)的識別算法)、統(tǒng)計(jì)識別法(基于用字頻率和字體特征 相結(jié)合的識別算法)、網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)法(基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取字體骨架特征的識別算
法)等識別技術(shù)對手寫輸入信息進(jìn)行識別處理，基本能達(dá)到95%以上的識別率， ^f旦廣泛存在如下缺點(diǎn)
其一，絕大多數(shù)手寫設(shè)備采用單字級識別和詞組級識別機(jī)制，這種識別機(jī) 制類似于電腦輸入法，用戶輸入一個(gè)字或一個(gè)詞組，系統(tǒng)會提示一組候選結(jié)果 供用戶選擇。因此，在識別過程中需要與用戶進(jìn)行大量的交互，而且，由于硬 件限制導(dǎo)致手寫識別處理速度較慢，用戶在輸入和識別過程中存在明顯的"停 頓"現(xiàn)象，使用流暢度不足，尤其是在需要快速記錄文字信息(如會場聽寫、 會議筆記、駕駛員聽寫)的場合，當(dāng)前的識別設(shè)備和識別方案難以令人滿意；
其二，目前的手寫設(shè)備難以一次性做到100°/0的識別正確率，當(dāng)出現(xiàn)識別 錯(cuò)誤時(shí)，必須人工干預(yù)進(jìn)行修改和確認(rèn)，而這種交互同樣會產(chǎn)生"停頓，，現(xiàn)象， 影響手寫記錄效率。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種識別手寫輸入的方法及一種電子 筆記本，以解決目前支持手寫識別的電子閱讀器在識別過程中存在"停頓"現(xiàn)象，影響手寫記錄效率的問題。
為解決上述技術(shù)問題，根據(jù)本發(fā)明提供的具體實(shí)施例，本發(fā)明公開了以下
技術(shù)方案
一種識別手寫輸入的方法，包括
將原始手寫輸入信息轉(zhuǎn)換為可識別處理的筆跡信息記錄，并保存； 同時(shí)，對所述筆跡信息記錄不^:識別處理，而即時(shí)將其還原得到原始手寫 輸入信息并顯示；
當(dāng)輸入批量信息后，利用識別算法對所述筆跡信息記錄進(jìn)行批量識別。 優(yōu)選的，所述方法還包括利用單字識別算法對所述批量識別結(jié)果進(jìn)行后 期修改。
優(yōu)選的，所述批量識別過程還結(jié)合詞組聯(lián)合識別、上下文識別、容差糾錯(cuò)、 異常輸入處理機(jī)制。
一種電子筆記本，包括
顯示處理模塊，用于將原始手寫輸入信息轉(zhuǎn)換為可識別處理的筆跡信息記
錄；同時(shí)，對所述筆跡信息記錄不^L識別處理，而即時(shí)將其還原得到原始手寫
輸入信息并輸出到顯示設(shè)備上；
批量識別模塊，用于利用識別算法對所述筆跡信息記錄進(jìn)行批量識別；
存儲器，用于存儲筆跡信息記錄、識別算法、批量識別結(jié)果。
優(yōu)選的，所述存儲器包括筆跡信息庫，用于存儲筆跡信息記錄；文檔庫，
用于存儲批量識別結(jié)果；識別支持庫，用于存儲識別算法。
優(yōu)選的，所述識別支持庫還存儲用于詞組聯(lián)合識別、上下文識別、容差糾
錯(cuò)、異常輸入處理的識別幫助信息，所述批量識別模塊結(jié)合各種幫助信息進(jìn)行
批量識別。
優(yōu)選的，所述電子筆記本還包括單字識別模塊，用于利用識別支持庫中 存儲的單字識別算法對文檔庫中的批量識別結(jié)果進(jìn)行后期修改。 根據(jù)本發(fā)明提供的具體實(shí)施例，本發(fā)明公開了以下技術(shù)效果 首先，針對目前的手寫設(shè)備農(nóng)然大規(guī)模釆用單字識別技術(shù)，本發(fā)明實(shí)施例 提供了一種新穎的手寫輸入識別方法，采用"即時(shí)記錄，后期識別"模式，先將 手寫輸入轉(zhuǎn)換為設(shè)備可識別處理的筆跡信息記錄并保存，作為后期識別處理的
依據(jù)，同時(shí)將采集到的原始輸入信息不做識別處理而直接反饋到顯示設(shè)備上，供用戶在手寫過程中閱讀，而保存的筆跡信息記錄在后期再進(jìn)行批量識別處 理。由于在手寫記錄過程中不需要進(jìn)行即時(shí)識別和確認(rèn)，減少了單字識別的獨(dú) 立處理，而用戶又完全能夠閱讀本人的手寫字體，所以在記錄過程中不需要同 設(shè)備頻繁交互，極大減少了記錄過程中的停滯時(shí)間，用戶的使用流暢感大大增 強(qiáng)。
而且，后期的批量識別過程也不需要與用戶交互，所以對用戶使用不造成 影響。批量識別后，用戶可對識別結(jié)果進(jìn)行確認(rèn)和調(diào)整修改，對于個(gè)別誤識結(jié) 果，用戶可以進(jìn)行刪除或再輸入操作，并通過單字識別技術(shù)予以確認(rèn)。用戶在 整個(gè)記錄識別過程中僅需要進(jìn)行極少量的交互確認(rèn)即可獲得較為滿意的識別 效果，真正實(shí)現(xiàn)了 "批量識別，個(gè)別糾錯(cuò)"。
其次，本方案在單字識別技術(shù)基礎(chǔ)上進(jìn)行多字批量識別，結(jié)合詞組聯(lián)合識 別、上下文識別、容差糾錯(cuò)等算法，并對連筆、相似字、不規(guī)范筆順、手寫干 擾等異常輸入進(jìn)行分析處理，整體文檔的識別準(zhǔn)確率能顯著提高，識別準(zhǔn)確率
(接近99% )較傳統(tǒng)的OCR ( Optical Character Recognition,光學(xué)字符識別) 批量識別技術(shù)(約95%)得到實(shí)質(zhì)性的提高。
再次，本方案在處理數(shù)據(jù)量和處理速度上比OCR識別技術(shù)具有更大的優(yōu) 勢。OCR技術(shù)是將原始輸入信息作為圖像通過掃描進(jìn)行識別處理，而圖像占 用存儲空間大，因此影響處理速度。而本方案是將原始輸入信息轉(zhuǎn)換為筆跡信 息記錄進(jìn)行存儲，并通過轉(zhuǎn)換的逆過程還原得到原始輸入來即時(shí)顯示。 一方面， 筆跡信息記錄比圖像數(shù)據(jù)節(jié)省存儲空間；另一方面，根據(jù)筆跡信息記錄還原得 到原始輸入的過程比掃描圖像得到原始輸入的速度快。


圖1是本發(fā)明實(shí)施例所述識別手寫輸入的方法流程圖2是本發(fā)明實(shí)施例所述一種電子筆記本的硬件框架示意圖3是圖2所示電子筆記本中顯示處理模塊21的轉(zhuǎn)換結(jié)果示意圖4是圖2所示電子筆記本中識別處理模塊22的識別結(jié)果示意圖。
具體實(shí)施例方式
為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更加明顯易懂，下面結(jié)合附圖和
具體實(shí)施方式
對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說明。
針對目前的手寫設(shè)備依然大規(guī)模釆用單字識別技術(shù)帶來使用"停頓"的現(xiàn) 象，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種新穎的手寫輸入識別方法，采用"即時(shí)記錄，后 期識別"模式，先將手寫輸入轉(zhuǎn)換為設(shè)備可識別處理的筆跡信息記錄并保存， 作為后期識別處理的依據(jù)，同時(shí)將采集到的原始輸入信息不做識別處理而直接 反饋到顯示設(shè)備上，供用戶在手寫過程中閱讀，而保存的筆跡信息記錄在后期 再進(jìn)行批量識別處理。批量識別后，用戶可對識別結(jié)果進(jìn)行確認(rèn)和調(diào)整修改， 對于個(gè)別誤識結(jié)果，用戶可以進(jìn)行再輸入，并通過單字識別技術(shù)予以確認(rèn)。
參照圖1,是本發(fā)明實(shí)施例所述識別手寫輸入的方法流程圖。
步驟IOI，手寫輸入。
用戶通過電子筆等輸入設(shè)備(或手觸方式)，在手寫設(shè)備的顯示屏上進(jìn)行 各種文字及圖形的手寫輸入。
步-驟102,信息轉(zhuǎn)換。
在信息轉(zhuǎn)換過程中，設(shè)備獲取手寫過程中的筆尖信息(或手指軌跡)，并 按時(shí)間釆樣后進(jìn)行轉(zhuǎn)換處理，轉(zhuǎn)換為設(shè)備可以識別并處理的筆跡信息記錄。所 述筆跡信息記錄主要包括筆尖在不同時(shí)間段的軌跡、長度，以及在特定時(shí)間點(diǎn) 的位置、方向等信息。經(jīng)過轉(zhuǎn)換處理后，每個(gè)獨(dú)立字得到一組對應(yīng)的轉(zhuǎn)換后筆 跡信息記錄，這些記錄可被識別算法處理，是后期批量識別的重要依據(jù)。
步驟103，信息存儲及顯示。
完成信息轉(zhuǎn)換后，設(shè)備將筆跡信息記錄進(jìn)行保存，用于后期批量識別。同 時(shí)，執(zhí)行上述轉(zhuǎn)換過程的逆過程，根據(jù)筆跡信息記錄得到原始輸入信息，即用 戶的手寫字體；此時(shí)對原始輸入不做識別處理而直接輸出到顯示設(shè)備上，供用
戶在手寫過程中閱讀。
識別的獨(dú)立處理，而用戶又完全能夠閱讀本人的手寫字體，所以在手寫輸入過 程中用戶不需要同設(shè)備頻繁交互，極大減少了記錄過程中的停滯時(shí)間，用戶的 使用流暢感大大增強(qiáng)。
而且，上述對用戶原始輸入信息的轉(zhuǎn)換處理是本實(shí)施例的優(yōu)選方案，在處
理數(shù)據(jù)量和處理速度上比OCR識別技術(shù)具有更大的優(yōu)勢。傳統(tǒng)對原始輸入的處理方法是采用OCR識別技術(shù)，OCR識別技術(shù)是利用攝像頭采用光學(xué)拍攝的 方式將文字資料轉(zhuǎn)變成圖像文件，然后通過OCR系統(tǒng)識別^:件將圖像文件轉(zhuǎn) 換成可隨意修改、編輯的文件資料的過程。由此可知，OCR技術(shù)是將原始輸 入信息作為圖像通過掃描進(jìn)行識別處理，而圖像占用存儲空間大，因此影響處 理速度。而本方案是將原始輸入信息轉(zhuǎn)換為筆跡信息記錄進(jìn)行存儲，并通過轉(zhuǎn) 換的逆過程還原得到原始輸入來即時(shí)顯示。 一方面，筆跡信息記錄比圖像數(shù)據(jù) 節(jié)省存儲空間，當(dāng)用戶輸入量比較大的情況下，這一點(diǎn)顯得更為重要；另一方 面，根據(jù)筆跡信息記錄還原得到原始輸入的過程，比通過掃描圖像得到原始輸 入的處理速度要快。
步驟104，后期批量識別。
當(dāng)用戶停止輸入后，可以對一段時(shí)間內(nèi)輸入的信息進(jìn)行批量識別。批量識 別基于單字識別技術(shù)，并結(jié)合其他識別機(jī)制，對已轉(zhuǎn)換存儲的筆跡信息記錄進(jìn) 行批量處理。在批量識別過程中，首先通過與上述轉(zhuǎn)換方法相匹配的識別方法， 根據(jù)筆跡信息記錄確定組成字符的筆畫；然后，利用規(guī)則識別法(基于字體組 成結(jié)構(gòu)的識別算法)、統(tǒng)計(jì)識別法(基于用字頻率和筆畫組合特征等因素的識 別算法)、網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)法(基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取字體骨架特征的識別算法)等單字 識別方法，進(jìn)行批處理識別。其中，具體的識別技術(shù)可以由生產(chǎn)手寫設(shè)備的廠 商選擇并封裝到設(shè)備中；優(yōu)選的，用戶還可以通過網(wǎng)絡(luò)下載等形式更新所述具 體識別方法。
優(yōu)選的，由于批量識別是針對整體文檔的辨認(rèn)識別，所以如果結(jié)合原文的 上下文支持、強(qiáng)大的詞組聯(lián)合識別、容差糾錯(cuò)等識別幫助機(jī)制，并對連筆、相 似字、不規(guī)范筆順、手寫干擾等異常輸入進(jìn)行分析處理，整體文檔的識別準(zhǔn)確 率能顯著提高，識別準(zhǔn)確率(接近99%)較傳統(tǒng)的OCR批量識別技術(shù)(約95%) 得到實(shí)質(zhì)性的提高。同時(shí)，由于批量識別過程也不需要用戶交互，所以對用戶 使用不造成任何影響。這種基于單字識別技術(shù)特點(diǎn)的整體批量識別機(jī)制能極大 提高文檔整體識別率，確保記錄成果的有效性和準(zhǔn)確性。
優(yōu)選步驟105，人工確認(rèn)。
經(jīng)批量識別處理后，用戶可對識別結(jié)果進(jìn)行確認(rèn)和調(diào)整修改。由于再強(qiáng)大 的識別技術(shù)也無法保證100%的識別率，所以后期批量識別結(jié)果難免存在錯(cuò)誤。
7對于個(gè)別誤識結(jié)果，用戶可以進(jìn)行刪除或再輸入操作，并通過單字識別技術(shù)予 以確認(rèn)。用戶在整個(gè)記錄爾別過程中僅需要進(jìn)行極少量的交互確認(rèn)即可獲得較 為滿意的識別效果，真正實(shí)現(xiàn)"批量識別，個(gè)別糾錯(cuò)"。
針對上述手寫識別方法，本發(fā)明實(shí)施例還提供了 一種用于批量識別處理的 電子筆記本。參照圖2，是所述電子筆記本的硬件框架示意圖。
器202和存儲器203。其中，中央處理器202的芯片植入顯示處理模塊21與 識別處理模塊22。優(yōu)選的，為便于管理，存儲器203按照信息內(nèi)容包含文檔 庫31、筆跡信息庫32與識別支持庫33?？紤]到文檔庫31、識別支持庫33對 設(shè)備容量的要求，筆記本的存儲體系應(yīng)有較大的設(shè)定量，并允許擴(kuò)充。
中央處理器202的顯示處理模塊21主要負(fù)責(zé)信息轉(zhuǎn)換處理，用于將用戶 通過顯示及輸入設(shè)備201輸入的手寫字體，轉(zhuǎn)換為識別處理模塊22可以識別 的筆跡信息記錄，并存入筆跡信息庫32,供后期批量識別時(shí)由識別處理模塊 22調(diào)用。同時(shí)，將用戶輸入的手寫字體輸出到顯示及輸入設(shè)備201上顯示， 供用戶在輸入過程中閱讀。所述筆跡信息記錄主要記錄了筆尖在不同時(shí)間段的 軌跡、長度，以及在特定時(shí)間點(diǎn)的位置、方向等信息，參照圖3，是所述顯示 處理才莫塊21的轉(zhuǎn)換結(jié)果示意圖。
中央處理器202的識別處理模塊22主要負(fù)責(zé)對筆跡信息記錄進(jìn)行批量識 別，并將用戶多次修改確認(rèn)后的最終識別文稿存入文檔庫31，供用戶查閱。 當(dāng)用戶完成記錄后發(fā)起后期識別處理，識別處理模塊22調(diào)用筆跡信息庫32 中相應(yīng)的筆跡信息記錄，并調(diào)用識別支持庫33中的相關(guān)識別算法進(jìn)行批量識 別，然后將用戶確認(rèn)的識別文稿存入文檔庫31中。參照圖4,是所述識別處 理模塊22的識別結(jié)果示意圖。
優(yōu)選的，所述識別支持庫33中還保存了上下文識別、詞組聯(lián)合識別、容 差糾錯(cuò)等識別幫助信息，以及對連筆、相似字、不規(guī)范筆順、手寫干擾等異常 輸入處理的幫助信息，用于識別處理模塊22調(diào)用。其中，所述詞組聯(lián)合識別 是指支持庫33中保存了常用詞組以及常用的聯(lián)合詞組，當(dāng)用戶只輸入部分詞 組時(shí)設(shè)備也能補(bǔ)充識別。所述上下文識別是指記錄整體文檔中已經(jīng)識別出的信 息，當(dāng)再次出現(xiàn)時(shí)根據(jù)上下文相關(guān)性進(jìn)行識別利用。識別處理模塊22在調(diào)用識別算法進(jìn)行批量識別處理時(shí)，如果結(jié)合上下文識別、詞組聯(lián)合識別、容差糾 錯(cuò)、異常輸入處理等識別幫助信息，將提高識別準(zhǔn)確率。
優(yōu)選的，在用戶確認(rèn)批量識別結(jié)果時(shí)，對于個(gè)別錯(cuò)誤結(jié)果，還可能調(diào)用單
字識別算法進(jìn)行處理，因此中央處理器202的識別處理才莫塊22將單字識別和 批量識別功能分開設(shè)置，即包括批量識別單元和單字識別單元。所述批量識別 單元負(fù)責(zé)上述批量識別處理，所述單字識別單元負(fù)責(zé)調(diào)用識別支持庫33中保 存的單字識別算法，對用戶重新輸入的信息進(jìn)行識別處理，并更新到文檔庫 33中。其中，所述識別支持庫33中保存的單字識別算法可以是規(guī)則識別法(基 于字體組成結(jié)構(gòu)的識別算法)、統(tǒng)計(jì)識別法(基于用字頻率和筆畫組合特征等 因素的識別算法)、網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)法(基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取字體骨架特征的識別算法) 等算法。
優(yōu)選的，所述電子筆記本還設(shè)有外設(shè)接口 204,負(fù)責(zé)與外部設(shè)備(如PC
機(jī)等)連接并交互。所述外設(shè)接口 204可以是USB接口，也可擴(kuò)展為紅外、
藍(lán)牙等無線通訊接口。通過所述外設(shè)接口 204,用戶可以/人互聯(lián)網(wǎng)上下載更新 識別支持庫33中保存的內(nèi)容。例如，為提高識別效率，可通過電腦從廠商網(wǎng)
站下載定期更新的識別算法補(bǔ)丁和識別支持庫補(bǔ)丁，并替換植入筆記本芯片。 以下舉例說明所述電子筆記本的應(yīng)用
假設(shè)一名記者在采訪現(xiàn)場用電子筆記本聽寫記錄了近兩千字信息，基于本 方案的筆記本通過信息轉(zhuǎn)換和信息存儲環(huán)節(jié)，將記錄內(nèi)容以筆跡信息數(shù)據(jù)形式 記錄在存儲介質(zhì)中供后期識別調(diào)用。由于用戶能識別自己的字跡特征，因此在 記錄過程中無需進(jìn)行識別判讀，筆記本同時(shí)將用戶筆跡直接顯示供用戶閱讀， 即"所見即所寫"。
會議結(jié)束后，用戶需要對采訪記錄內(nèi)容進(jìn)行處理。用戶在電子筆記本上調(diào) 出需要處理的記錄檔案(此時(shí)筆記本以用戶筆跡方式完整復(fù)現(xiàn)手寫信息)，啟 動"后期識別，，功能。識別算法在出產(chǎn)時(shí)已植入電子筆記本芯片(以統(tǒng)計(jì)識別 法為例)，電子筆記本調(diào)用識別處理模塊對記錄檔案進(jìn)行全文檔的批量識別處 理。所述統(tǒng)計(jì)識別法基于統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，依據(jù)用字頻率、筆畫組合特征等因素對 筆跡信息做出識別決策，識別算法將通過類似電腦輸入法詞庫的幫助庫對識別 處理提供決策和容差支持(如加入常用詞組庫等)。批處理識別后，筆記本把識別結(jié)果在顯示屏上對用戶進(jìn)行展示，由用戶進(jìn) 行個(gè)別識別錯(cuò)誤的校正和整體文稿的確認(rèn)。如某個(gè)字識別錯(cuò)誤，用戶可以通過 交互界面把該字刪除，或者重新輸入，并以單字識別的方式進(jìn)行輸入和糾正。
綜上所述，使用基于單字獨(dú)立識別的傳統(tǒng)電子筆記本批注功能，由于識別
效率太低，用戶無法進(jìn)行有效的大信息量記錄；而用戶使用基于本方案的電子 筆記本，能在閱讀批注、現(xiàn)場記錄上獲得較高的筆記效率，又能通過后期整體 識別，獲得擁有理想正確率的電子筆記內(nèi)容，而傳統(tǒng)筆記本既有的批注、單字 修改識別等功能，均能在本方案產(chǎn)品中得到繼承和兼容。
圖2所示裝置中未詳述的部分可以參見圖1所示方法的相關(guān)部分，為了篇 幅考慮，在此不再詳述。
以上對本發(fā)明所提供的一種識別手寫輸入的方法及一種電子筆記本，進(jìn)行
以上實(shí)施例的說明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想；同時(shí)，對于 本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員，依據(jù)本發(fā)明的思想，在具體實(shí)施方式
及應(yīng)用范圍上均 會有改變之處。綜上所述，本說明書內(nèi)容不應(yīng)理解為對本發(fā)明的限制。
10
權(quán)利要求
1、一種識別手寫輸入的方法，其特征在于，包括將原始手寫輸入信息轉(zhuǎn)換為可識別處理的筆跡信息記錄，并保存；同時(shí)，對所述筆跡信息記錄不做識別處理，而即時(shí)將其還原得到原始手寫輸入信息并顯示；當(dāng)輸入批量信息后，利用識別算法對所述筆跡信息記錄進(jìn)行批量識別。
2、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，還包括利用單字識別算 法對所述批量識別結(jié)果進(jìn)行后期修改。
3、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述批量識別過程還結(jié)合 詞組聯(lián)合識別、上下文識別、容差糾錯(cuò)、異常輸入處理機(jī)制。
4、 一種電子筆記本，其特征在于，包括顯示處理模塊，用于將原始手寫輸入信息轉(zhuǎn)換為可識別處理的筆跡信息記 錄；同時(shí)，對所述筆跡信息記錄不做識別處理，而即時(shí)將其還原得到原始手寫 輸入信息并輸出到顯示設(shè)備上；批量識別模塊，用于利用識別算法對所述筆跡信息記錄進(jìn)行批量識別； 存儲器，用于存儲筆跡信息記錄、識別算法、批量識別結(jié)果。
5、 根據(jù)權(quán)利要求4所述的電子筆記本，其特征在于所述存儲器包括筆 跡信息庫，用于存儲筆跡信息記錄；文檔庫，用于存儲批量識別結(jié)果；識別支 持庫，用于存儲識別算法。
6、 根據(jù)權(quán)利要求5所述的電子筆記本，其特征在于所述識別支持庫還 存儲用于詞組聯(lián)合識別、上下文識別、容差糾錯(cuò)、異常輸入處理的識別幫助信 息，所述批量識別模塊結(jié)合各種幫助信息進(jìn)行批量識別。
7、 根據(jù)權(quán)利要求5所述的電子筆記本，其特征在于，還包括單字識別 模塊，用于利用識別支持庫中存儲的單字識別算法對文檔庫中的批量識別結(jié)果 進(jìn)行后期修改。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種識別手寫輸入的方法及一種電子筆記本，解決目前支持手寫識別的電子閱讀器在識別過程中存在“停頓”現(xiàn)象，影響手寫記錄效率的問題。所述電子筆記本采用“即時(shí)記錄，后期識別”模式，先將手寫輸入轉(zhuǎn)換為設(shè)備可識別處理的筆跡信息記錄并保存，作為后期識別處理的依據(jù)，同時(shí)將采集到的原始輸入信息不做識別處理而直接反饋到顯示設(shè)備上，供用戶在手寫過程中閱讀，而保存的筆跡信息記錄在后期再進(jìn)行批量識別處理。由于在手寫記錄過程中不需要進(jìn)行即時(shí)識別和確認(rèn)，減少了單字識別的獨(dú)立處理，而用戶又完全能夠閱讀本人的手寫字體，所以在記錄過程中不需要同設(shè)備頻繁交互，極大減少了記錄過程中的停滯時(shí)間，用戶的使用流暢感大大增強(qiáng)。
文檔編號G06F3/041GK101458583SQ200710172378
公開日2009年6月17日 申請日期2007年12月11日 優(yōu)先權(quán)日2007年12月11日
發(fā)明者超 楊, 陳逢源 申請人:中國銀聯(lián)股份有限公司