智能文本输入方法技术

本发明专利技术公开了一种智能文本输入方法，包括：采集当前输入模式下手指敲击时的肌电信号与运动信号；对采集到的肌电信号与运动信号进行多维特征提取，获得特征矩阵；根据当前输入模式，利用特征矩阵构建相应的识别模型，从而计算敲击字母概率矩阵；根据敲击字母概率矩阵结合文本推理算法生成文本字符，再根据语法规则对文本字符进行上下文分析，根据分析结果进行文本修复，从而获得相应的文本数据。上述可以在任意平面或完全脱离平面载体的条件下通过捕获手指敲击时的肌肉电信号和手部动作信息实现自由文本输入，摆脱了传统输入键盘对于输入设备及输入平面的限制要求，更大程度上实现了键盘输入的自由化，极大的提高了便利性。

【技术实现步骤摘要】
智能文本输入方法
本专利技术涉及电生理(肌电控制)与人机交互领域，尤其涉及一种智能文本输入方法。
技术介绍
文本输入是人机交互的重要组成部分之一。键盘是文本输入最古老和主流的工具，广泛应用于传统电子设备中，例如台式机、笔记本电脑和数控机床等。随着智能移动设备的发展，人们对输入设备的便携性提出了更高的要求。原始机械键盘体积庞大、不易携带的缺点被暴露出来。近些年，新型文本输入方法逐渐出现在日常应用中，如触屏软键盘输入和语音输入。新型的文本输入方法逐渐在移动智能设备中取代传统机械键盘输入成为主流。触屏键盘是利用智能终端自身携带的可触摸显示屏提供一个虚拟的触摸屏键盘，实现触屏式文本输入；语音输入则是由麦克风接收语音信号转换成文本的一种输入方法。然而，这两种主流输入方法都有比较明显的局限性。触屏式文本输入仅能借助触屏载体进行输入；语音输入法受外界环境影响较大，在嘈杂的环境下无法使用。当手部同时进行其他活动不方便接触屏幕的时候，例如运动状态下，造成输入困难。不仅如此，在进行触屏文本输入时需要占用一定显示屏面积，造成显示或其他触屏功能的使用受到影响，例如游戏过程中；同时，大量的触屏点击也会降低屏幕的使用寿命。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种虚拟键盘智能文本输入方法，极大提高的文本输入的便利性。本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的：一种智能文本输入方法，包括：采集当前输入模式下手指敲击时的肌电信号与运动信号；对采集到的肌电信号与运动信号进行多维特征提取，获得特征矩阵；根据当前输入模式，利用特征矩阵构建相应的识别模型，从而计算敲击字母概率矩阵；根据敲击字母概率矩阵结合文本推理算法生成文本字符，再根据语法规则对文本字符进行上下文分析，根据分析结果进行文本修复，从而获得相应的文本数据。由上述本专利技术提供的技术方案可以看出，可以在任意平面或完全脱离平面载体的条件下通过捕获手指敲击时的肌肉电信号和手部动作信息实现自由文本输入，摆脱了传统输入键盘对于输入设备及输入平面的限制要求，更大程度上实现了键盘输入的自由化，特别值得一提的是，完全脱离平面载体的条件下悬空输入，实现了任意时间空间状态下的自由输入，极大的摆脱了环境及个体运动状态对人机交互的限制，提高了便利性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。图1为本专利技术实施例提供的一种智能文本输入方法的流程图；图2为本专利技术实施例提供的26字母全键盘输入模式的演示示意图；图3为本专利技术实施例提供的9宫格键盘输入模式的演示示意图；图4为本专利技术实施例提供的信号数据流动示意图；图5为本专利技术实施例提供的26字母全键盘输入模式下标准指法分区示意图；图6为本专利技术实施例提供的26字母全键盘输入模式下的智能文本输入方法的流程图；图7为本专利技术实施例提供的9宫格键盘输入模式下的智能文本输入方法的流程图。具体实施方式下面结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术的保护范围。本专利技术实施例提供一种智能文本输入方法，如图1所示，其主要包括如下步骤：步骤1、采集当前输入模式下手指敲击时的肌电信号与运动信号。本专利技术实施例中，智能文本输入基于肌电信号和运动信号来实现。目前依托于字母键盘的键盘模式主要包括两种，26键全字母键盘和9宫格键盘。前者主要用于英文或者拼音全拼输入，后者则更适用汉语拼音输入和数字键盘。因此，为了满足更多用户的需求，构建可以适应他们生活习惯的输入法，本专利技术实施例考虑了这两种键盘模式；当然，对于其它具有特殊键盘布局的语言，仍可使用本专利技术所述的方法进行类比。本专利技术实施例中，考虑26字母全键盘输入模式与9宫格键盘输入模式，为了支持这两种输入模式，设计了两种信号采集设备。1、腕带式信号采集设备。如图2所示，通过腕带式信号采集设备采集肌电信号与运动信号；所述腕带式信号采集设备采集包括：第一肌电信号采集传感器阵列及第一惯性测试单元；其中，所述第一肌电信号采集传感器阵列均匀环绕前臂，用于捕获指曲肌群活动的肌电信号；所述第一惯性测试单元位于手臂前臂背侧。2、拇指指套式信号采集设备。如图3所示，通过拇指指套式信号采集设备采集肌电信号与运动信号；所述拇指指套式信号采集设备采集包括：第二肌电信号采集传感器阵列及第二惯性测试单元；其中，一部分肌电信号采集传感器位于大鱼际肌区域，用于捕获大鱼际肌活动的肌电信号，另一部分肌电信号采集传感器位于第一骨间背侧肌区域，用于捕获第一骨间背侧肌的肌电信号；所述第二惯性测试单元位于大拇指背侧。如图2～图3所示，在进行26宫格全键盘输入时，所述腕带式信号采集设备采集与拇指指套式信号采集设备采集均为两套，分配佩戴在左右手上，腕带主体设置在腕带式信号采集设备采集内。在进行9宫格键盘输入时，只需要操作手佩戴一套设备即可。本专利技术实施例中，上述第一、第二肌电信号采集传感器阵列均为高密度肌电信号采集阵列；第一、第二惯性测试单元均为运动轨迹采集单元，利用加速计、陀螺仪与磁力计采集用户相应位置的运动轨迹。在26字母全键盘输入模式下，所采集的肌电信号与运动信号包括：通过腕带式信号采集设备采集的前臂区域的肌电信号与运动信号，以及通过拇指指套式信号采集设备采集的第一骨间背侧肌的肌电信号。在9宫格键盘输入模式，所采集的肌电信号与运动信号包括：通过拇指指套式信号采集设备采集的大鱼际肌的肌电信号，以及大拇指运动信号。步骤2、对采集到的肌电信号与运动信号进行多维特征提取，获得特征矩阵。从本步骤开始至步骤4，全部均由上位机完成，所述上位机包括但不限于：智能手机或电脑等。此外，在上位机进行一系列处理之前，还需要进行信号的预处理，预处理通过腕带主体来完成；所述腕带主体主要包括：模式选择器、核心处理器及周边电路、存储器、无线传输模块以及电源模块；所述模式选择器，用于控制当前模式状态，并将当前模式状态下对应的肌电信号与运动信号传输至核心处理器及周边电路；所述核心处理器及周边电路，用于对肌电信号与运动信号进行预处理；所述存储器，用于暂存肌电信号与运动信号；所述无线传输模块，用于将预处理后的肌电信号与运动信号上传至上位机；所述电源模块，用于为模式选择器、核心处理器及周边电路、存储器、以及通信模块供电。从步骤1中所提到的两种采集设备至腕带主体所涉及的信息流如图4所示。两种输入模式下预处理过程类似，步骤如下：首先，同步标定肌电信号与运动信号；然后，通过滤波算法去除同步标定后的肌电信号与运动信号中的噪声。预处理之后的肌电信号与运动信号都将送入上位机进行处理，在本步骤中，上位机进行多维特征的提取。本专利技术实施例中，进行时域和频域的多维特征提取时，对于运动信号，将x轴、y轴和z轴三轴加速度信号作为特征；对于肌电信号，提取时域特征、频域特征及其他特征中的一种或多种(即以下8种特征中的一种或多种)；其中，时域特征包括：斜率符号变化数(SSC)、波长(WL本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能文本输入方法，其特征在于，包括：采集当前输入模式下手指敲击时的肌电信号与运动信号；对采集到的肌电信号与运动信号进行多维特征提取，获得特征矩阵；根据当前输入模式，利用特征矩阵构建相应的识别模型，从而计算敲击字母概率矩阵；根据敲击字母概率矩阵结合文本推理算法生成文本字符，再根据语法规则对文本字符进行上下文分析，根据分析结果进行文本修复，从而获得相应的文本数据。

【技术特征摘要】
1.一种智能文本输入方法，其特征在于，包括：采集当前输入模式下手指敲击时的肌电信号与运动信号；对采集到的肌电信号与运动信号进行多维特征提取，获得特征矩阵；根据当前输入模式，利用特征矩阵构建相应的识别模型，从而计算敲击字母概率矩阵；根据敲击字母概率矩阵结合文本推理算法生成文本字符，再根据语法规则对文本字符进行上下文分析，根据分析结果进行文本修复，从而获得相应的文本数据。2.根据权利要求1所述的一种虚拟键盘智能文本输入方法，其特征在于，所述输入模式包括：26字母全键盘输入模式与9宫格键盘输入模式；其中：所述26字母全键盘输入模式下，所采集的肌电信号与运动信号包括：通过腕带式信号采集设备采集的前臂区域的肌电信号与运动信号，以及通过拇指指套式信号采集设备采集的第一骨间背侧肌的肌电信号；所述9宫格键盘输入模式下，所采集的肌电信号与运动信号包括：通过拇指指套式信号采集设备采集的大鱼际肌的肌电信号以及大拇指运动信号。3.根据权利要求2所述的一种虚拟键盘智能文本输入方法，其特征在于，所述腕带式信号采集设备采集包括：第一肌电信号采集传感器阵列及第一惯性测试单元；其中，所述第一肌电信号采集传感器阵列均匀环绕前臂，用于捕获指曲肌群活动的肌电信号；所述第一惯性测试单元位于手臂前臂背侧；所述拇指指套式信号采集设备采集包括：第二肌电信号采集传感器阵列及第二惯性测试单元；其中，一部分肌电信号采集传感器位于大鱼际肌区域，用于捕获大鱼际肌活动的肌电信号，另一部分肌电信号采集传感器位于第一骨间背侧肌区域，用于捕获第一骨间背侧肌的肌电信号；所述第二惯性测试单元位于大拇指背侧；其中，使用26字母全键盘输入模式时，所述腕带式信号采集设备采集与拇指指套式信号采集设备采集均为两套，分配佩戴在左右手上；使用9宫格键盘输入模式时，所述腕带式信号采集设备采集与拇指指套式信号采集设备采集均为一套，佩戴操作手上。4.根据权利要求1或2或3所述的一种虚拟键盘智能文本输入方法，其特征在于，从多维特征提取开始直至获得相应的文本数据这些步骤均由上位机完成，在进行多维特征提取之前还包括预处理的步骤，其通过腕带主体来完成，所述腕带主体包括：模式选择器、核心处理器及周边电路、存储器、无线传输模块以及电源模块；所述模式选择器，用于控制当前模式状态，并将当前模式状态下对应的肌电信号与运动信号传输至核心处理器及周边电路；所述核心处理器及周边电路，用于对肌电信号与运动信号进行预处理；所述存储器，用于暂存肌电信号与运动信号；所述无线传输模块，用于将预处理后的肌电信号与运动信号上传至上位机；所述电源模块，用于为模式选择器、核心处理器及周边电路、存储器、以及通信模块供电。5.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：张旭，汤纬地，丛松宇，陈香，陈勋，
申请(专利权)人：中国科学技术大学，
类型：发明
国别省市：安徽,34