申请/专利权人：哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

申请日：2024-02-23

公开（公告）日：2024-06-11

公开（公告）号：CN117784939B

主分类号：G06F3/01

分类号：G06F3/01;G06F18/24;G06F18/213;G06F18/214

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.11#授权;2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本申请公开了一种基于五笔输入法的汉字书写想象方法、装置及存储介质，包括：采集与书写汉字对应的脑电信号数据；利用五笔输入法规则，将与脑电信号数据对应的汉字拆解为多个第一汉字笔画，并生成与书写多个第一汉字笔画对应的第一输入信号数据；基于高阶张量分析模型，将第一输入信号数据扩展为第一高阶张量；利用预先训练得到的投影子空间和分类器，并利用与第一输入信号数据对应的第一高阶张量，生成汉字笔画预测结果；以及根据汉字笔画预测结果生成与脑电信号数据对应的汉字。从而达到了能够降低信号解码的难度，满足解码精度的需求，还能够减少训练时间的技术效果。

主权项：1.一种基于五笔输入法的汉字书写想象方法，其特征在于，包括：采集与书写汉字对应的脑电信号数据；利用五笔输入法规则，将与所述脑电信号数据对应的汉字拆解为多个第一汉字笔画，并生成与书写所述多个第一汉字笔画对应的第一输入信号数据；基于高阶张量分析模型，将所述第一输入信号数据扩展为第一高阶张量；利用预先训练得到的投影子空间和分类器，并利用与所述第一输入信号数据对应的第一高阶张量，生成汉字笔画预测结果；以及根据所述汉字笔画预测结果生成与所述脑电信号数据对应的汉字，其中还包括：基于Tucker分解模型，并将预先训练的特征提取模型应用于与所述第一输入信号数据对应的第一高阶张量；将所述第一输入信号数据对应的第一高阶张量，分解为对应于不同汉字笔画类别的模式滤波器下的多个第一核张量；分别将所述多个第一核张量展开为对应的多个第一向量，并将与所述不同汉字笔画类别对应的各个第一向量拼接，从而生成第一脑电信号特征；基于所述第一脑电信号特征和预先训练的分类器，生成与所述第一输入信号数据对应的汉字笔画类别标签；以及根据所述汉字笔画类别标签生成与所述脑电信号数据对应的汉字，并且其中还包括：采集与书写汉字对应的多个脑电信号样本；利用五笔输入法规则，将与所述多个脑电信号样本对应的汉字拆解为多个第二汉字笔画，并识别与所述多个第二汉字笔画对应的汉字笔画类别；生成与书写所述多个第二汉字笔画对应的第二输入信号数据；计算所述多个第二输入信号数据中，与所述不同汉字笔画类别对应的多个均值张量；计算与各个汉字笔画类别对应的Tucker分解，并保留与所述各个汉字笔画类别对应的模式滤波器，从而生成所述特征提取模型；计算与所述各个汉字笔画类别对应的模式滤波器下的多个第二核张量；将所述多个第二核张量展开为对应的多个第二向量，并将与所述不同汉字笔画类别对应的各个第二向量拼接，从而生成第二脑电信号特征；以及基于所述第二脑电信号特征和与各个第二输入信号数据对应的汉字笔画类别标签，训练所述分类器，其中利用预先训练得到的投影子空间和分类器，并利用与所述第一输入信号数据对应的第一高阶张量，生成汉字笔画预测结果的操作，包括：基于预先训练得到的投影子空间，将与所述第一输入信号数据对应的第一高阶张量，投影为第一核张量；将所述第一核张量展开为第一特征向量；以及将所述第一特征向量带入至所述分类器进行预测，从而生成汉字笔画预测结果，其中还包括：预先计算与不同汉字笔画类别对应的投影子空间；以及在计算得到与不同汉字笔画类别对应的投影子空间的情况下，训练所述分类器，并且其中预先计算与不同汉字笔画类别对应的投影子空间的操作，包括：采集与书写汉字对应的多个脑电信号样本；利用五笔输入法规则，将与所述多个脑电信号样本对应的汉字拆解为多个第二汉字笔画，并识别与所述多个第二汉字笔画对应的汉字笔画类别；生成与书写所述多个第二汉字笔画对应的第二输入信号数据；基于所述高阶张量分析模型，将所述第二输入信号数据扩展为多个第二高阶张量，并基于所述多个第二高阶张量，构建高阶张量训练集；以及基于Dater算法，并利用第一计算公式预先计算所述多个第二高阶张量下，与不同汉字笔画类别对应的投影子空间，其中所述第一计算公式如下： ；其中，表示不同汉字笔画类别的类内散列矩阵，表示不同汉字笔画类别的类间散列矩阵，Un表示第n个维度对应的子空间。

全文数据：

权利要求：

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