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一种OID手写识别方法 

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申请/专利权人:松翰科技(深圳)有限公司

摘要:本发明公开了一种OID手写识别方法,涉及OID技术领域,该OID手写识别方法包括以下步骤:步骤1,在印刷品上铺设用于定位的OID手写码;步骤2,手写笔书写过程中连续不断拍照,并解析照片中的码点阵列,从而不断地输出坐标数据,形成坐标数据列,以记录手写轨迹;本发明的有益效果是:本发明坐标信息由铺设在印刷品上的OID手写码记录,坐标信息由X轴坐标和Y轴坐标构成,每个轴的坐标数据由无符号整数部分和有符号小数部分组成,其中无符号整数部分高达23Bit,而有符号小数部分也有8Bit,由OID笔头来从印刷品上获取坐标数据,速度与精确度更高;由神经网络识别算法模型来将轨迹数据识别为字符,准确度更高。

主权项:1.一种OID手写识别方法,其特征在于,该OID手写识别方法包括以下步骤:步骤1,在印刷品上铺设用于定位的OID手写码;步骤2,带OID笔头、压感传感器的手写笔书写过程中以120fps的帧率连续不断拍照,并解析照片中的码点阵列,从而不断地输出坐标数据,形成坐标数据列,以记录手写轨迹;步骤3,在坐标数据列输入飞点滤除算法,处理后输出一个平滑的轨迹数据;步骤4,对平滑后的轨迹数据进行预处理,从而使轨迹落在一个合适大小的矩形内;步骤5,将预处理后的轨迹数据,输入到训练好的神经网络识别算法模型中,获得识别结果,得到对应的字符;采用定制化的5层架构18KB内存占用的ConvolutionalNeuralNetwork模型,使用的损失函数为:Sigmoid激活函数+交叉熵损失函数+MSE均方误差+MAE平均绝对误差;步骤6,对识别结果进行纠正处理,获得纠正后的字符;步骤7,将识别到的字符匹配程度与当前程序设定的可信度阈值相比较,确定识别结果是否可信。

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