[发明专利]一种基于移动计算平台的笔式交互方法及系统在审
申请号: | 201210173787.2 | 申请日: | 2012-05-30 |
公开(公告)号: | CN103455262A | 公开(公告)日: | 2013-12-18 |
发明(设计)人: | 罗圣美;王高浩;耿卫东 | 申请(专利权)人: | 中兴通讯股份有限公司 |
主分类号: | G06F3/0488 | 分类号: | G06F3/0488;G06K9/68 |
代理公司: | 北京派特恩知识产权代理事务所(普通合伙) 11270 | 代理人: | 张颖玲;程立民 |
地址: | 518057 广东省深圳市南山*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 移动 计算 平台 交互 方法 系统 | ||
技术领域
本发明实施例涉及计算机技术领域,尤其涉及一种基于移动计算平台的笔式交互方法及系统。
背景技术
随着计算机技术的快速发展,传统的人机交互方式已经无法满足日趋复杂的交互需求,笔式交互等新型的人机交互方式逐渐成为了研究的热点。在移动互联网的时代,智能手机、家庭娱乐系统等新兴移动计算应用场景的普及,为笔式交互技术的应用提供了更广阔的发展空间。
笔式交互技术充分利用触摸屏和压力传感器等技术,能够准确获取用户交互动作的轨迹和力度,再通过识别算法实现对用户交互动作的识别和响应,从而保证用户在使用软件交互的过程中能够沿用日常的纸笔书写习惯,达到了自然简便的交互效果。因此,笔式交互技术作为新型的人机交互技术的重要类型,直接有效的交互方式使得笔式交互技术能够成为未来人机交互技术的重点发展方向。安卓(Android)平台中使用手势识别(Gesture Detector)技术来捕捉触摸屏上的触控轨迹,并给定了几种固定动作的笔式识别函数;而苹果公司作为拥有众多的多点触控技术专利的公司,为相关程序提供了体验良好的触控和识别函数接口。
但是,现有的笔式交互技术中,都限定了笔式识别所对应的种类,缺乏后续的扩展性,无法为用户提供自定义相关笔式动作的函数接口,因此在当前条件下,一般的笔式识别技术都还是针对普通的计算机平台设计的,完全针对移动计算平台优化的轻量级笔式识别技术和系统还相对较少,如果能够完整实现一套满足移动计算平台交互需求的笔式交互技术,将具有很明显的应用价值和发展潜力。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例的主要目的在于提供一种基于移动计算平台的笔式交互方法及系统,解决目前没有满足移动计算平台的笔式交互技术方案的问题,实现在移动计算平台上快速且准确的识别出笔式动作,完成笔式交互。
为达到上述目的,本发明实施例的技术方案是这样实现的:
本发明提供一种基于移动计算平台的笔式交互方法,包括:
定义笔式动作及对应的操作,得到笔式模版,并存储到笔式模版数据库中;
记录用户在移动计算平台的屏幕上输入的笔式轨迹,对所述笔式轨迹进行重采样、旋转、缩放和平移处理;
将处理后的笔式轨迹与所述笔式模版进行匹配,得到笔式识别结果。
上述方法中,该方法还包括:
根据所述笔式识别结果执行笔式动作对应的操作,触发应用行为。
上述方法中,所述定义笔式动作及对应的操作,得到笔式模版,并存储到笔式模版数据库中为:
定义不同的笔式动作,将不同的笔式动作进行分类,并为定义的笔式动作定义对应的操作,得到笔式模版;
得到的笔式模版存储在移动计算平台的笔式模版数据库中。
上述方法中,
所述将不同的笔式动作进行分类为:将不同的笔式动作分为十一类,包括点击、双击、长按、单手旋转、双手旋转、拖动、缩小、放大、画钩、画叉及问号;
该方法还包括:接收用户输入的自定义的笔式动作以及所述笔式动作对应的操作,将所述笔试动作与对应的操作保存到所述笔式模版数据库中。
上述方法中,该方法还包括:
对于单笔画的笔式动作,根据旋转的角度、范围、方向的不同,形成不同风格的笔式动作,所述不同风格的笔式动作对应相同的操作;
对于多笔画的笔式动作,根据笔画的输入顺序,对笔画进行组合,对每种输入顺序得到的组合后的笔式动作都定义对应的操作,得到笔式模版;n个笔画的笔式动作具有n!个笔式动作,所述n!个笔式动作对应相同的操作。
上述方法中,所述对所述笔式轨迹进行重采样、旋转、缩放和平移处理为:
计算笔式轨迹的路径的总体长度,并将笔式轨迹重采样成多个等距离的点;
在所述多个等距离的点中的第一个点与笔式轨迹的中心点之间做虚拟连接线,所述虚拟连接线与水平线之间存在象征角,利用旋转函数调整所述虚拟连接线,使所述象征角的度数为0度;
将旋转处理后的笔式轨迹缩放到预先设置的标准正方形中;
将缩放处理后的笔式轨迹平移到屏幕中间,使得笔式轨迹的中心点位于二维空间坐标的原点。
上述方法中,所述将处理后的笔式轨迹与笔式模版进行匹配,得到笔式识别结果为:
将处理后的笔式轨迹与所述笔式模版中的每个笔式动作进行匹配,分别计算笔式轨迹与每个笔试动作的对应点之间的平均距离;
将得到的笔式轨迹与每个笔试动作的对应点之间的平均距离转换到[0,1]区间的分数段,得到相应的匹配分数;
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