[发明专利]空中手写识别方法及装置

说明书

本发明提供一种空中手写识别方法及装置，应用于用户终端。所述方法包括：采集待识别的手势轨迹；获取待识别的手势轨迹的坐标序列，提取坐标序列的多个方向的特征集；对坐标序列的多个方向的特征集进行降维，得到降维后的预设维度的特征集；将预设维度的特征集输入至分类器，其中，分类器包括有多个子分类器；分类器计算预设维度的特征集在分类器中的各个子分类器的稀疏编码系数；根据稀疏编码系数和与稀疏编码系数对应的子分类器，得到预设维度的特征集与各个子分类器之间的重构误差；对重构误差进行排序，输出识别结果。本发明能够实现在线的空中手写识别，计算简单，识别效率高。

技术领域

本发明涉及智能人机交互领域，具体而言，涉及一种空中手写识别方法及装置。

背景技术

随着三维体感交互技术的发展，空中手写汉字识别正在变为智能人机交互研究领域的一个新热点。相比于传统的在线手写，通过使用动作传感设备，空中手写显得更加自然和方便。然而，空中手写汉字的结构变化比传统手写更加丰富，这也使得对空中手写的在线识别更具挑战性。

现有技术中，由于在线汉字识别的类别数太多，造成对空中手写的在线识别过程中的计算量非常大，使得识别效率很低，从而很难实现在线的空中手写识别。

发明内容

为了克服现有技术中的上述不足，本发明的目的在于提供一种空中手写识别方法及装置，其能够实现在线的空中手写识别。

为了实现上述目的，本发明较佳实施例所采用的技术方如下所示：

本发明较佳实施例提供一种空中手写识别方法，应用于用户终端，所述方法包括：

采集待识别的手势轨迹；

获取所述待识别的手势轨迹的坐标序列，提取所述坐标序列的多个方向的特征集；

对所述坐标序列的多个方向的特征集进行降维，得到降维后的预设维度的特征集；

将所述预设维度的特征集输入至分类器，其中，所述分类器包括有多个子分类器；

所述分类器计算所述预设维度的特征集在所述分类器中的各个子分类器的稀疏编码系数；

根据所述稀疏编码系数和与所述稀疏编码系数对应的子分类器，得到所述预设维度的特征集与各个子分类器之间的重构误差；

对所述重构误差进行排序，输出识别结果。

在本发明较佳实施例中，上述方法还包括训练分类器的步骤，所述步骤包括：

获取训练手势轨迹的坐标序列，提取所述训练手势轨迹的坐标序列的多个方向的特征集；

对所述训练手势轨迹的坐标序列的多个方向的特征集进行降维，得到预设维度的特征集；

根据得到的预设维度的特征集计算得到所述训练手势轨迹的特征向量；

将处于预设特征值范围内的特征向量作为分类器中的子分类器。

在本发明较佳实施例中，上述根据得到的预设维度的特征集计算得到所述训练手势轨迹的特征向量的步骤包括：

采用主成分分析方法对所述特征集进行计算，得到所述特征集的协方差矩阵；

利用奇异值分解方法对所述协方差矩阵进行计算，得到所述训练手势轨迹的特征向量。

在本发明较佳实施例中，上述分类器计算所述预设维度的特征集在所述分类器中的各个子分类器的稀疏编码系数的步骤包括：

将所述预设维度的特征集与所述分类器中的各个子分类器的均值向量相减得到向量差值；

根据所述向量差值计算得到所述预设维度的特征集在所述分类器中的各个子分类器的稀疏编码系数。