[发明专利]自适应手写识别系统和方法

权利要求书

1.一种自适应手写识别系统，包括：

手写字符输入单元，用于使用户输入字符，并生成包含有字符笔迹点坐标的手写笔迹数据；

至少一个通用字符特征模板库，用于存储通过预先样本训练得到的字符集及其对应的特征模板；

至少一个用户字符特征模板库，用于存储用户字符特征模板；

输入字符识别单元，接收来自手写输入单元的手写笔迹数据，从手写笔迹数据中提取输入的手写字符笔迹的特征向量，从通用字符特征模板库中调用通用字符特征模板，基于所述特征向量和通用字符特征模板，对输入字符进行识别，并根据识别结果，来更新用户字符特征模板库中的用户字符特征模板。

2.如权利要求1所述的自适应手写识别系统，还包括用户登录单元，用于使不同用户输入含有各自的标识信息的用户登录信息，输入字符识别单元根据用户信息来更新不同用户对应的用户字符特征模板。

3.如权利要求1所述的自适应手写识别系统，其中，所述输入字符识别单元包括：

特征向量提取单元，用于从所述手写笔迹数据中提取所述输入字符的特征向量；

至少一个共用分类器，比较所述字符的特征向量与所述通用字符特征模板库中的特征模板之间的近似度，根据近似度从高到低顺序给出多个候选字；

控制选择单元，用于使用户从多个候选字中选择自己所输入的正确的字符；

更新或创建单元，如果用户所选择的正确的字符不是多个候选字的首选字，则更新用户字符特征模板库中的特征模板或创建用户字符特征模板。

4.如权利要求3所述的自适应手写识别系统，其中，如果用户字符特征模板存储库中已经存储有用户字符特征模板，则共用分类器还从用户字符特征模板存储库中调用用户字符特征模板，在比较所述字符的特征向量与所述通用字符特征模板的近似度的同时，还比较与所述用户字符特征模板之间的近似度。

5.如权利要求3或4所述的自适应手写识别系统，其中，所述更新或创建单元根据所述字符的字符编码查找用户字符特征模板库中查找和所述字符编码对应的特征模板，如果查找到对应的模板，则将用户输入的字符的特征向量和所查找到的特征模板进行特征融合，生成新的模板，存储到用户字符特征模板库中，从而更新用户字符特征模板。

6.如权利要求5所述的自适应手写识别系统，其中，如果没有查找到与所述字符编码对应的特征模板，则所述更新或创建单元根据用户输入的字符的特征向量创建特征模板并将其添加到用户字符特征模板库中，从而创建用户字符特征模板。

7.如权利要求5所述的自适应手写识别系统，其中，所述更新或创建单元采用加权平均的方式进行融合。

8.如权利要求3所述的自适应手写识别系统，还包括显示单元，用于显示所述多个候选字，以使用户进行选择。

9.一种自适应手写识别方法，包括：

(a)根据用户手写输入的字符，生成包含手写字符笔迹的坐标信息的手写笔迹数据；

(b)从手写笔迹数据中提取所述字符的特征向量，将所述字符的特征向量与通用字符特征模板库中的特征模板进行匹配来对字符进行识别；

(c)根据匹配结果来判断识别结果；

(d)如果判断出的识别结果为不能正确识别，则更新用户字符特征模板库中的用户字符特征模板。

10.如权利要求9所述的自适应手写识别方法，还包括使不同用户输入含有各自的标识信息的用户登录信息的步骤，从而根据用户的标识信息来对输入字符进行识别，并根据识别结果更新用户字符特征模板库中的各个用户对应的特征模板。

11.如权利要求9所述的自适应手写识别方法，其中，所述步骤(b)包括：

(b1)调用通用字符特征模板，比较所述字符的特征向量与通用字符特征模板之间的近似度，根据近似度从高到低给出与特征模板对应的多个候选字；

(b2)使用户从多个候选字中选择其想要输入的正确的字符。

12.如权利要求11所述的自适应手写识别方法，其中，所述步骤(c)包括：判断用户所选择的字符是否是多个候选字中的首选字，如果不是首选字，则判断结果为不能正确识别。