字符的識別方法及手寫筆的制作方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及字符識別技術領域，尤其涉及一種字符的識別方法及手寫筆。
【背景技術】
[0002]在日常生活或工作中，在考場或會議現場等很多場合，用戶一般依賴于手寫筆在紙質文檔上進行書寫記錄，但紙質文檔存儲有一定的期限，不利于長期存儲，且在后續查詢過程中存在很大的不便利。如果將所記錄的信息錄入計算機等智能終端中時，還需要將其以手動錄入的方式逐個錄入，錄入效率低，錄入工作量大。
[0003]上述內容僅用于輔助理解本發明的技術方案，并不代表承認上述內容是現有技術。

【發明內容】

[0004]本發明的主要目的在于提供一種字符的識別方法及手寫筆，旨在解決現有的手寫筆書寫功能單一化，不利于記錄內容的錄入及存儲的技術問題。
[0005]為實現上述目的，本發明提供一種字符的識別方法，所述字符的識別方法包括以下步驟:
[0006]獲取手寫筆在書寫時的書寫筆跡數據；
[0007]根據所述書寫筆跡數據提取每個字符的數字特征信息；
[0008]獲取預存的字符的標準特征信息，根據所述標準特征信息識別所提取的每個字符的數字特征信息對應的字符。
[0009]優選地，所述根據所述書寫筆跡數據提取每個字符的數字特征信息的步驟包括:
[0010]將所述書寫筆跡數據進行二值化處理，并對二值化處理后得到的圖像數據進行離散化，得到矩陣數據；
[0011]將所述矩陣數據進行軌跡分割處理；
[0012]提取分割處理后的矩陣數據中每個字符的數字特征信息。
[0013]優選地，所述獲取預存的字符的標準特征信息，根據所述標準特征信息識別所提取的每個字符的數字特征信息對應的字符的步驟包括:
[0014]獲取預存的字符的標準特征信息，計算所述每個字符的數字特征信息與所述標準特征信息的相似度；
[0015]獲取相似度達到預設閾值的標準特征信息對應的字符作為所述每個字符的數字特征信息對應的字符。
[0016]優選地，所述獲取預存的字符的標準特征信息，根據所述標準特征信息識別所提取的每個字符的數字特征信息對應的字符的步驟之后包括:
[0017]存儲識別得到的所述字符；
[0018]將所存儲的字符發送給終端。
[0019]優選地，所述獲取手寫筆在書寫時的書寫筆跡數據的步驟之前包括:
[0020]獲取所述手寫筆受到的壓力值；
[0021]當所述壓力值達到預設閾值時，感應所述手寫筆在三軸方向上運動時的加速度數據；
[0022]根據所述加速度數據生成所述手寫筆跡數據。
[0023]此外，為實現上述目的，本發明還提供一種手寫筆，所述手寫筆包括字符識別模塊，所述字符識別模塊包括:
[0024]獲取單元，用于獲取手寫筆在書寫時的書寫筆跡數據；
[0025]提取單元，用于根據所述書寫筆跡數據提取每個字符的數字特征信息；
[0026]識別單元，用于獲取預存的字符的標準特征信息，根據所述標準特征信息識別所提取的每個字符的數字特征信息對應的字符。
[0027]優選地，所述提取單元具體用于將所述書寫筆跡數據進行二值化處理，并對二值化處理后得到的圖像數據進行離散化，得到矩陣數據；將所述矩陣數據進行軌跡分割處理；提取分割處理后的矩陣數據中每個字符的數字特征信息。
[0028]優選地，所述識別單元具體用于獲取預存的字符的標準特征信息，計算所述每個字符的數字特征信息與所述標準特征信息的相似度；獲取相似度達到預設閾值的標準特征信息對應的字符作為所述每個字符的數字特征信息對應的字符。
[0029]優選地，所述手寫筆還包括:
[0030]存儲模塊，用于存儲識別得到的所述字符；
[0031]發送模塊，用于將所存儲的字符發送給終端。
[0032]優選地，所述手寫筆還包括:
[0033]壓力傳感模塊，用于獲取所述手寫筆受到的壓力值；
[0034]處理模塊，用于判斷所述壓力值是否達到預設閾值；
[0035]加速度傳感模塊，用于若是，感應所述手寫筆在三軸方向上運動時的加速度數據；
[0036]生成模塊，用于根據所述加速度數據生成所述手寫筆跡數據。
[0037]本發明一種字符的識別方法及手寫筆，在手寫筆中內置相關的感應器件，感應得到手寫筆在書寫時的書寫筆跡數據，通過書寫過程中手寫筆對書寫筆跡數據提取每個字符的數字特征信息，并進行字符識別，能夠實現將紙質文檔電子化，有利于書寫內容的長期保存，且方便于后續的查詢；不需要將書寫內容通過人工的方式錄入計算機等智能終端中，大大減少錄入工作量。
【附圖說明】
[0038]圖1為本發明字符的識別方法一實施例的流程示意圖；
[0039]圖2為圖1中步驟S102的細化流程示意圖；
[0040]圖3為圖1中步驟S103的細化流程示意圖；
[0041]圖4為本發明手寫筆第一實施例的功能模塊示意圖；
[0042]圖5為本發明手寫筆第二實施例的功能模塊示意圖；
[0043]圖6為本發明手寫筆第三實施例的功能模塊示意圖。
[0044]本發明目的的實現、功能特點及優點將結合實施例，參照附圖做進一步說明。
【具體實施方式】
[0045]應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發明，并不用于限定本發明。
[0046]本發明提供一種字符的識別方法，參照圖1，在一實施例中，該字符的識別方法包括:
[0047]步驟S101，獲取手寫筆在書寫時的書寫筆跡數據；
[0048]本實施例中，手寫筆內置加速度傳感器件，加速度傳感器件例如可以是三軸陀螺儀，手寫筆在書寫時，加速度傳感器件可以感應到其在三軸方向上的加速度，通過三軸方向上的加速度值，可以分析得到手寫筆在書寫時的筆尖的運動軌跡，記錄該筆尖的運動軌跡，以該筆尖的運動軌跡作為本實施例的書寫筆跡數據。
[0049]步驟S102，根據所述書寫筆跡數據提取每個字符的數字特征信息；
[0050]本實施例中，書寫筆跡數據不能較準確地反映用戶在書寫時的字符，因此，需要對書寫筆跡數據進行相應的圖像處理:對書寫筆跡數據進行二值化處理，得到只有黑和白兩種灰度的二值化圖像，然后將二值化圖像進行離散化，提取離散化處理后得到矩陣數據中每個字符的數字特征信息，通過這種方式，在獲取到用戶所書寫的字符的數字特征信息后，可以對數字特征信息進行識別，較為準確地得到用戶所書寫的字符。
[0051]本實施例中，在對書寫筆跡數據進行相應的圖像處理的過程中，可以做相應的一些額外處理，例如可以先對書寫筆跡數據進行去噪處理，去除明顯存在的干擾因素，以提高所提取的字符的數字特征信息的準確性。
[0052]另外，本實施例不限定于上述對書寫筆跡數據進行相應的圖像處理的方式，其他圖像處理方式能夠提取書寫筆跡數據中每個字符的數字特征信息的方式均在本實施例的保護范圍內。
[0053]步驟S103，獲取預存的字符的標準特征信息，根據所述標準特征信息識別所提取的每個字符的數字特征信息對應的字符。
[0054]本實施例中，獲取預存的字符的標準特征信息，對比標準特征信息與所提取的每個字符的數字特征信息，并計算兩者的相似度，取相似度最大的標準特征信息對應的字符作為本實施例最終識別得到的字符，即作為用戶書寫的字符，該最終識別得到的字符為電子檔的字符。
[0055]本實施例中，所識別出來的字符可以是漢字或者其他的字符，如英文字符或者法文字符等。
[0056]本實施例中，在最終識別得到字符后，還可以進一步根據上下文關系，采用自然語言進行連接處理，以識別得到更準確地字符。
[0057]本實施例基于手寫筆的字符的識別方法可以應用在很多場景