基于手写辨识芯片的汉字手写输入技术

许多的掌上装置与移动设备采用小型嵌入式系统,而这些装置很多都需要具有输入汉字的功能。计算机系统中实现汉字输入的方法有多种,但根据实现的技术路线区分,不外乎足编码输入(如拼音、五笔字型输入等)、语音输入(如语音识别)、字型辨识输入(如扫描输入、手写体输入)等几种。由于语音输入技术尚未成熟,手写汉字输入方法颇受人们青睐。然而由于受微控制器本身处理能力及系统内存空间的限制,要在其中嵌入手写体汉字识别软内核难度非常大,且软内核必须针对不同的嵌入式应用系统进行移植才能使用。这无疑增加了这类产品开发的成本与风险。ePHl200是义隆电子公司将手写体辨识软内核硬化的一款专用芯片,它通过与电阻式触摸屏、微控制器相连,有效地实现汉字的手写输入。这为掌上装置以及各种移动设备等嵌入应用系统实现汉字的手写输入功能提供了一个很好的解决方案。

2ePH1200硬件接口电路的设计图2为实现手写输入的硬件接口电路。ePHl20O通过XP、XN、YP、YN四个引脚端与四线电阻式触摸屏直接相连,通过串口与系统微控制器MSP430交换信息。当ePHl200处在待机模式时,可通过WKI端输入外部中断唤醒信号(如微控制器通过检测触摸屏工作状态所产生的输出信号),使其恢复到正常工作模式。

触摸屏上的笔划或点击信息,经过ePHl200的采集与处理,由串行接口送给微控制器MSP430;微控制器MSP430在收到这些数据后进行分析处理,将笔划点阵信息映射显示在LCD屏上,并将点触软键盘功能键的信息交由键盘处理程序处理。

3应用程序设计3.1ePHl2D0的编程方法由于ePHl200只能通过串行接口与系统的微控制器通信,因此各种数据信息的传送都是通过串行协议来实现的。系统的微控制器由串口发送命令包,可以将cPHl200设置为不同的工作状态。当ePHl200工作在辨识状态时,可以对触摸屏上设定范嗣内手写的一级、二级汉字以及一些ASCII码字符进行辨识,并输出其代码(如GB2312码)和手写笔迹的坐标值;当工作在图形状态时,不对手写的字符进行辨识,而只是将触摸屏上设定范围内手写笔迹的坐标值输出。ePH1200上电工作后处在默认工作模式,系统的微控制器必须根据应用要求通过串口对其进行初始化设置。串行通信的命令包格式如下;

例如,要设置ePHl200工作在图形工作状态,系统的微控制器应通过串行接口向ePHl200发送以下8字节的命令包:

3.4字符辨识结果的处理在触摸屏上书写完一个字符后,ePHl200会将辨识结果以数据包的形式输出,数据包的内容为若干个备选字符的Unicode/GB2312编码。根据这些编码,通过索引显示字模库,可将各备选字符在显示屏上依次显示出来;随后就可以根据需要.利用触摸屏或按键选取相应的字符。这样就完成了汉字的手写输入。

结语汉字的手写输入解决方案多种多样,ePHl200作为一款手写体的辨{bn,g片,为小型嵌人式系统应用增加手写汉字输入功能带来了方便。本文介绍的只是制对特定微控制器MSP430的一种典型硬件接r=l和软件设计方法,但由于ePHl2。0接u简单,因此采用其他微控制器的应用,设计方法大同小异。

作者:fengfeng

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13.机器学习手写汉字识别手写文字识别原理分类识别:最常用的模型包括改进的二次判决函数(MQDF)、支持向量机(SVM)、隐马尔科夫模型(HMM)、鉴别学习二次判决函数(DLQDF) 和 学习矢量量化(LVQ)等。 注:对手写字符而言, 目前最好的特征基本上都是统计特征 2. 脱机手写汉字识别 2.1 脱机手写识别——方法比较 https://blog.51cto.com/u_16213617/10355698
14.手写汉字数据集(部分)Mnist中文手写数字数据集Python 上传者:xdpcxq时间:2023-12-05 CNN卷积神经网络识别手写汉字MNIST数据集.zip 这是我修改的别人的代码,别人的代码有点问题,我修改了一下,代码的正确率很高,可达90%以上,这是一个5层卷积神经网络的代码,误差传递和梯度更新代码里都有,可自学。 https://www.iteye.com/resource/qq_27280237-10648261
15.ModelBoxOCR实战营手写汉字识别手写汉字识别 MNIST手写数字识别教程中,我们学习了最简单的OCR应用:10个手写数字的识别;本文我们提高难度,增加待识别的字符数,构造一个分类器,识别3755个常用汉字,也是手写体,而且图片中不只包含一个汉字,汉字在图片中的位置也不是固定的,需要先进行文字定位。 https://developer.huaweicloud.com/develop/aigallery/article/detail?id=ee6a4be0-f127-47f3-86c2-b4b5d10d61b2
16.新型的端到端弱监督篇幅级手写中文文本识别方法PageNet该工作针对篇幅级手写中文文本识别问题,提出了端到端弱监督的方法PageNet。该方法的主要优势在于:(1)为了验证弱监督学习方法的泛化性,合成数据采用将字体文件生成的汉字贴到简单背景上的方法,因此与真实这些字符间根据阅读顺序模块得到的搜索路径中的网格可以以较高置信度判定为不存在单字,如此一来即可优化https://www.elecfans.com/d/1979470.html
17.handwrittenchinese目前国内有很多优秀的中文手写识别数据集。例如:北京邮电大学模式识别实验室发布的数据(HCL2000),它是目前最大的脱机手写汉字库,共有1,000个人书写,除了汉字样本库外,还有一个对应的书写者信息库,记录了书写者的年龄、职业、文化程度等信息,用于研究相关影响因素。目前此数据库免费向研究者公开。本文使用的是中科院自https://github.com/taosir/cnn_handwritten_chinese_recognition
18.手写汉字ocr识别的方法是什么?ocr识别的好处有哪些?ocr识别是什么意思 ocr识别是指电子设备检查纸上打印的字符,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程;即,对文本资料进行扫描,然后对图像文件进行分析处理,获取文字及版面信息的过程。 如何除错或利用辅助信息提高识别正确率,是OCR最重要的课题。衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有:拒识率、误识率、识别速度、https://www.foxitsoftware.cn/scanner/jiaocheng/469.html
19.支持简体以及手写体识别和竖排繁体中文小巧免费的图片文字识别OCR软件 支持简体以及手写体识别和竖排繁体中文,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。https://www.pianshen.com/article/27031879961/
20.AI神经网络和手写识别AI 手写的未来 手写识别技术方兴未艾。 我们已经在努力扩展 AI 的能力,目的是让它能够解决包括自动语言识别和交互式手写表格在内的问题。 我们相信,深度学习模型提供了巨大的发展潜力,并且能帮助我们在自然语言处理和布局分析等以前不相关的研究领域中也统一使用该方法。 结合日益普遍的触屏数字设备,我们相信 AI 将助力https://www.myscript.com/zh-hans/handwriting-recognition
21.手写文字识别recognize_granularity string 选填 是否定位单字符位置,big:不定位单字符位置,默认值;small:定位单字符位置 words_type string 选填 words_type=number:手写数字识别;无此参数或传其它值 默认手写通用识别(目前支持汉字和英文) 返回参数说明: 名称类型说明 log_id uint64 唯一的log id,用于问题定位 words_resulthttp://www.free-api.com/doc/15
22.害怕字体侵权?来看这份超详细的字体版权避坑指南!优设网目前,文泉驿已经开发并发布了第一个完整覆盖 GB18030 汉字(包含 27000 多个汉字)的多规格点阵汉字字库,第一个覆盖 GBK 字符集的开源矢量字库(文泉驿正黑),并提供了目前包含字符数目最多的开源字体──GNU Unifont。 濑户字体 字体为濑户制作的免费字体,字体包含中文繁体常用字及多国语言。https://www.uisdc.com/avoiding-pits-in-font-copyright
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