[发明专利]一种汉字手写识别的方法、系统

说明书

技术领域

本发明属于手写文字识别技术领域，尤其涉及一种汉字手写识别的方法、系统。

背景技术

汉字手写识别主要对汉字的整体、笔顺、笔画、倒笔、美观程度等方面做评判，可以方便地对应用程序APP端用户书写的汉字的笔迹进行评判。

然而，在实现本发明过程中，发明人发现现有技术提供的汉字手写识别的方法至少存在如下问题：

目前，汉字手写识别的方法采用离线识别方案，将实现汉字手写识别需要依赖的数据和算法集成到APP中随着APP一起更新，这样造成了如下问题：

1、识别需要依赖的数据或者算法需要更新时，必须同时更新APP；

2、识别需要依赖的数据需要和APP打包，造成了APP的体积较大，更新时消耗用户的流量；

3、APP端设备一般为嵌入式设备，而嵌入式设备的运算效率有限，造成了手写识别效率较低；

4、离线识别的准确率不能根据用户的使用频度自行优化和提升，造成了手写识别的准确率一直都较低。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种汉字手写识别的方法、系统，以解决现有技术提供的汉字手写识别的方法，将实现汉字手写识别需要依赖的数据和算法集成到APP端中随着APP一起更新，造成识别需要依赖的数据或者算法需要更新时，必须同时更新APP的问题。

第一方面，提供一种汉字手写识别的方法，所述方法包括：

应用程序APP端采集手写笔迹；

APP端通过网络发送所述手写笔迹至云端；

云端通过网络接收APP端发送的所述手写笔迹；

云端对接收到的所述手写笔迹进行识别，所述识别包括对所述手写轨迹的整体、笔顺、笔画、倒笔、美观程度进行评判。

进一步地，云端存储有手写识别模型，云端根据所述手写识别模型对接收到的所述手写笔迹进行识别。

进一步地，云端还存储有预置数据，所述方法还包括：

云端根据所述书写轨迹结合所述预置数据，不断训练所述手写识别模型。

进一步地，所述预置数据包括：每个汉字的正确书写笔迹、各种书写错误和不美观的书写轨迹。

进一步地，所述方法还包括：

云端根据研发进度实时更新所述手写识别模型。

第二方面，提供一种汉字手写识别的系统，所述系统包括：应用程序APP端和云端；

APP端包括：

笔迹采集单元，用于采集手写笔迹；

笔迹发送单元，用于通过网络发送所述手写笔迹至云端；

云端包括：

笔迹接收单元，用于通过网络接收APP端发送的所述手写笔迹；

笔迹识别单元，用于对接收到的所述手写笔迹进行识别，所述识别包括对所述手写轨迹的整体、笔顺、笔画、倒笔、美观程度进行评判。

进一步地，云端存储有手写识别模型，所述笔迹识别单元根据所述手写识别模型对接收到的所述手写笔迹进行识别。

进一步地，云端还存储有预置数据，所述云端还包括：

模型训练单元，用于根据所述书写轨迹结合所述预置数据，不断训练所述手写识别模型。

进一步地，所述预置数据包括：每个汉字的正确书写笔迹、各种书写错误和不美观的书写轨迹。

进一步地，所述云端还包括：

模型更新单元，用于根据研发进度实时更新所述手写识别模型。

在本发明实施例，APP端负责书写笔迹的采集，云端负责对采集的书写笔迹进行识别，实现了APP端本地书写，云端识别书写轨迹的功能，从而实现汉字手写识别需要依赖的数据和算法不需要集成到APP端中随着APP一起更新，使得识别需要依赖的数据或者算法需要更新时，不必同时更新APP。

附图说明

图1是本发明汉字手写识别的方法实施例的实现流程图；

图2是本发明汉字手写识别的系统实施例的结构框图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在本发明实施例中，APP端负责书写笔迹的采集，云端负责对采集的书写笔迹进行识别，实现了APP端本地书写，云端识别书写轨迹的功能。

以下结合具体实施例对本发明的实现进行详细描述：

实施例一

图1示出了本发明实施例一提供的汉字手写识别的方法的实现流程，详述如下：

在步骤S101中，应用程序APP端采集手写笔迹。