基于Android系统的五维手写信息采集设备的设计

针对当前各类触摸屏不支持获取手写过程中所施加的三维力的问题,设计了一种五维手写信息采集设备。通过将多维力传感器集成于触摸屏下方,实现了手写过程中三维力和二维位置的准确获取,同时在设备搭载的Android系统中添加了自定义的系统服务模块,使设备从系统级别实现对五维手写信息获取的支持。对于设备在移动环境下使用所产生的干扰问题,它使用加速度传感器结合自适应滤波器技术进行抑制。结果表明该方案可行,设备具有一定的抗干扰能力,且可实现无触控笔操作,方便用户使用。

支持笔交互的手写设备设计与实现

针对目前常用手写设备存在的信息获取不全面问题,提出了一种支持笔交互的手写输入设备;该设备不仅可以获得笔交互过程静态轨迹的信息,而且还可以全面获取手写动态信息,特别是手写多维力信息;整个系统由传感器模块,数据测量模块、主控系统模块和显示模块组成;分析了各个模块的工作和设计原理,并给出具体的实现结构框图;讨论了系统的优化设计,以提高系统的性能;实验部分通过设计一个简单的笔迹显示程序验证了笔交互设备的性能,结果表明,设计的笔交互设备能够实现对笔交互过程手写全力信息的获取,并提供了一种自然的交互效果。

基于F-tablet的数字墨水信息存取的实现

数字墨水是一项创新性人机界面技术,可将手写的自然语言信息以墨水的形式保存.根据-Ftablet(force sensitive tablet)的特性,基于数字墨水标记语言InkML(int markup language),以其原始元素的形式对F-tablet的轨迹、通道、设备、用户等信息进行描述,从而完整准确地表达出F-tablet上的手写信息,成功实现了F-tablet上手写信息的存取.最后给出一个演示实例.

一种机器人仿人书写系统

设计了一种用于机器人重现人类书写笔迹的系统,该系统由手写运动信息采集器、手写样本数据处理器、控制命令组装器、机器人控制器和机器人本体组成.首先,利用数字平板采集人类手写运动信息,并记录为时间序列数据.然后系统对手写数据特征进行提取,并生成机器指令用于控制书写机器人.仿真表明:基于真实手写运动信息数据源,机器人能够实现汉字书写笔迹的重现;此外,不同于人类书写具有较大波动性,机器人通过重复调用执行书写指令可确保多次书写的一致性.

如果没有标准键盘

>虚拟手写比通过大脑移动光标更快。借助古老的手写艺术,由大脑直接控制计算机的无须动作且安静的通信有了更快的速度。斯坦福大学的研究人员开发出了一些算法,能够将有关手写信息的想法转化为键入计算机的句子。借助这种技术实现的人脑打字通信,其速度是先前试验的2倍多,先前的试验对象需要想象在数字键盘上移动光标的情形。