[发明专利]一种书写困难儿童笔迹识别的方法

权利要求书

1.一种书写困难儿童笔迹识别的方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1.书写困难儿童通过点阵笔在点阵本上相应位置进行书写；

步骤2.将点阵笔与软件系统相连接，软件系统将点阵笔传入的运动轨迹结合笔尖压力信息制成图像；

步骤3.软件系统对比图像与样本库模型中预存的图像相似度；

步骤4.软件系统判断相似度是否高于预设的相似度阈值；

若是，输出图像模型中最相似的图像和识别结果；

若相似度不高于预设的相似度阈值，则输出识别错误，并反馈给用户，提醒用户手写输入该输入的图像对应的文字，进入步骤2。

2.根据权利要求1所述的书写困难儿童笔迹识别的方法，其特征在于，所述步骤4具体为，预设相似度阈值，加载建立好的图像模型，当用户输入图像时，软件系统将输入的图像转换为与图像模型中的图像规格一致，对比输入的图像与样本库模型中预存的图像相似度，判断其相似度是否高于预设的相似度阈值，若相似度高于预设的相似度阈值，则输出图像模型中最相似的图像和所对应的识别结果，并反馈给用户，用户自动识别出输入的图像与最相似的图像内容一致。

3.根据权利要求1所述的书写困难儿童笔迹识别的方法，其特征在于，在执行步骤1之前，需建立书写困难儿童笔迹识别的样本库模型，其步骤如下：

步骤1.多种书写困难儿童通过点阵笔在点阵本上相应位置进行书写；

步骤2.将点阵笔与软件系统相连接，软件系统将每个文字制作成相应的图像，并将所有的图像转换为统一的图像规格；

步骤3.软件系统将步骤2中所有的统一规格的图像根据图像的内容进行一一分类；

步骤4.软件系统将步骤3中分类好的图像进行一一建立图像模型；

步骤5.软件系统循环调用图像模型内的图像进行迭代训练以减少图像模型存在的误差，最终优化各图像模型的精确度。

4.根据权利要求2所述的书写困难儿童笔迹识别的方法，其特征在于，步骤2中图像规格包括图像大小、图像色彩、图像亮度和图像格式。

5.根据权利要求2所述的书写困难儿童笔迹识别的方法，其特征在于，所述步骤4具体为，将分类好的图像转化为相应的数据，通过创建对应的浮点数和数据大小的占位符来描述数据的输入形式，并根据输入形式将所述数据输入到人工智能引擎中，使用机器学习的方法，并通过人工智能引擎对所述数据自动进行运算后，建立对应的图像模型，在每个图像模型中图像上随机抽取复数个关键点，同一个图像模型中的每一个图像的各个关键点一一对应，将每个图像上关键的位置存储于相应的图像模型中。

6.根据权利要求2所述的书写困难儿童笔迹识别的方法，其特征在于，所述步骤5具体为，预设精确度阈值为50％，将图像模型内随机抽取到的第1个图像默认为标准图像，调用图像模型内的图像进行迭代训练，将随机抽取到的第n个图像分别与第1个至第n-1个图像中识别成功的任意一个图像进行识别，读取第n个图像和与之进行识别的图像对应关键点的位置，将各个关键点的位置进行比对，判断其精确度是否高于预设的精确度阈值，若识别到的精确度高于预设的精确度阈值，则第n个图像识别成功，为标准图像，并保存于该图像模型中；

若识别到的精确度不高于预设的精确度阈值，则将第n个图像从图像模型中提取出来，使用人工智能引擎的自动分化方法，自动调整第n个图像相应的参数，并重新加入该图像模型内进行下一次的识别，直至图像模型内每一个图像的优化；其中，n为≥2的整数。