基于IMU的笔式在线手写识别器研究
机器学习
2021-05-27 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
大多数在线手写识别系统需要使用特定的书写表面来提取位置数据。在本文中，我们提出了一种基于惯性测量单元（IMUs）的用于词语识别的在线手写识别系统，可将书写在纸上的文本数字化。这是通过一支配备传感器的笔实现的，该笔提供加速度、角速度和磁力，并通过蓝牙传输。我们的模型结合了卷积网络和双向LSTM网络，并使用Connectionist Temporal Classification损失进行训练，该损失可将原始传感器数据解释为词语，而无需序列分割。我们使用由多个增强传感器笔采集的词语数据集，并在已见和未见词语的不同测试集上评估我们的模型，在无需字典或语言模型的情况下分别实现了17.97%和17.08%的字符错误率。
引用
@article{arxiv.2105.12434,
title = {Towards an IMU-based Pen Online Handwriting Recognizer},
author = {Mohamad Wehbi and Tim Hamann and Jens Barth and Peter Kaempf and Dario Zanca and Bjoern Eskofier},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.12434},
year = {2021}
}
备注
Accepted at ICDAR 2021