CN104680196A - 手写字符识别方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种手写字符识别方法和系统，其可以在输入字符的一部分笔画之后就识别所要输入的字符。根据该手写字符识别方法，首先接收用户输入的手写轨迹，然后将手写轨迹与笔画模板进行匹配，确定匹配度。最后，按照匹配度来输出与匹配的笔画模板相对应的标准字符。其中，笔画模板包括字符的完整笔画模板和不完整笔画模板，不完整笔画模板所对应的不完整笔画字符不构成其他任何字符的部分或全部。该方法易于实现，并且具有很好的应用前景。其可以用于在各种电子设备中利用触摸板来输入复杂的手写字符的情况下，以节省工作量并提高输入效率。

Description

手写字符识别方法和系统

技术领域

本发明涉及人机交互技术，更具体地，涉及手写字符识别方法和系统。 

背景技术

随着计算机视觉应用的发展，人们对自然人机交互技术有了日益广泛的需求，也提出了更高的要求，手写字符识别技术也是自然人机交互的一部分。大多数手写字符识别系统在用户写完了字符的所有笔画之后进行识别，这种系统在输入有多个笔画的字符时输入速度很慢，此外，对于用户而言，输入复杂字符的所有笔画也有困难。为了解决该问题，提出了一些预测手写字符识别方法，它们可以在输入字符的一部分笔画之后就识别字符。这些方法中的一些方法基于预测字符数据库，系统根据包括给定笔画的数据库中存储的所有字符的使用频率，提供包括一个或多个给定笔画的字符候选。其他的一类方法是在用户输入字符部首之后给出预测结果。类似地，这类方法也根据使用频率来提供字符候选。 

题为“基于非完整识别的词语快速输入方法”的中国专利申请No.201210284415提出了一种手写字符识别方法，用于基于预测率来给出预测候选。该方法产生每个汉字字符的完整模板和一系列派生子模板。派生子模板可以是汉字字符的字符部首或任意其他不完整部分。每个子模板基于其相对于完整汉字字符的完整性等级而具有“完整性权重”。执行输入笔画与每个汉字字符的所有子模板之间的模板匹配，之后，将所获得的匹配率与对应子模板的完整性权重相乘；然后，将加权的匹配率的最大值当做完整汉字字符的预测率；最后，基于预测率来呈现预测候选。 

但是，对于现有的预测手写字符识别方法，基于使用频率来呈现 字符候选是不精确的。例如，在用户输入非常用字符时，由于非常用字符的使用频率很低，系统无法在预测候选中获得正确的识别结果。 

中国专利申请No.201210284415的问题在于，没有给出如何测量“完整性权重”的明确规则。“完整性权重”对于该方法中给出正确的预测候选而言非常重要。但是，在该专利申请中并未描述如何测量并确定该权重。定义测量该权重的合理规则是模糊且复杂的，而这将极大地影响预测效果。此外，该专利申请提到了可以将每个汉字字符的完整模板划分为多个一级派生模板；一级派生模板可以划分为更多个二级派生模板；一些一级派生模板和一些二级派生模板可组合以产生新的派生模板等。按照这种方式，所有汉字字符的模板的数目将非常大，从而需要很大的存储空间来存储大的字符集合的所有模板，并且模板匹配过程为了匹配所有模板将非常繁琐并且复杂。 

因此，需要一种能够精确地预测手写输入结果的方法。 

发明内容

本发明提出了一种部分笔画预测手写字符识别方法和系统，其可以精确地给出预测候选，可以在用户通过手写输入了字符的一部分笔画之后识别所要输入的字符。 

根据本发明的一个方面，提出了一种手写字符识别方法，该方法首先接收用户输入的手写轨迹，然后将手写轨迹与至少一个笔画模板进行匹配，以确定笔画模板的匹配度。最后，按照匹配度，输出与匹配的笔画模板相对应的标准字符。其中，所述笔画模板是标准字符的匹配模板，并且其中，至少一个标准字符的匹配模板包括所述至少一个标准字符的完整笔画模板和所述至少一个标准字符的不完整笔画标准字符的不完整笔画模板，其中所述至少一个标准字符的不完整笔画模板所对应的不完整笔画标准字符不构成任何其他标准字符的部分或全部。 

优选地，在每次接收到一个笔画输入之后，执行匹配和输出步骤。 

优选地，要与手写轨迹进行匹配的至少一个笔画模板是所有标准字符的所有匹配模板。 

优选地，将手写轨迹与至少一个笔画模板进行匹配，以确定笔画模板的匹配度的步骤还包括：根据已输入的笔画数目与对应于进行匹配的笔画模板的标准字符的笔画数目之差，对匹配度进行加权。 

优选地，还在手写轨迹的背景中显示与匹配度最高的笔画模板相对应的标准字符。 

优选地，所述不完整笔画模板是通过以下步骤产生的： 

定义基本笔画和部首； 

给基本笔画和部首中的每个笔画/部首分配一个索引号； 

用与标准字符的每个笔画/部首相对应的索引号、按照该标准字符的笔画顺序组合得到的索引号序列来表示每个标准字符； 

对标准字符的索引号序列进行排序； 

识别所述至少一个标准字符与其他标准字符不同的索引号； 

确定所述至少一个标准字符的独有索引号序列，所述独有索引号序列是所述至少一个标准字符的索引号序列中从起始索引号到所述不同索引号的部分索引号序列； 

产生与所述独有索引号序列相对应的不完整笔画标准字符，作为所述至少一个标准字符的不完整笔画标准字符； 

根据所述至少一个标准字符的不完整笔画标准字符，根据所述至少一个标准字符的完整笔画样本，得到与所述不完整笔画标准字符相对应的该标准字符的不完整笔画样本；以及 

根据所述至少一个标准字符的不完整笔画样本，得到所述至少一个标准字符的不完整笔画模板。 

优选地，所述独有索引号序列还包括：所述不同索引号之后的索引号。 

优选地，当与所述不同索引号相对应的笔画/部首包括至少两个笔画时，与所述独有索引号序列相对应的不完整笔画标准字符还包括：包括与从起始索引号到所述不同索引号之前一个索引号的部分索引号序列相对应的笔画/部首、加上与所述不同索引号相对应的笔画/部首的逐笔画部分的不完整笔画标准字符。 

优选地，在所得到的不完整笔画模板中丢弃与所述不同索引号相 对应的笔画/部首为特定笔画/部首之一的不完整笔画模板。 

优选地，特定笔画/部首可以是和“丶”之一。 

优选地，所述至少一个标准字符的不完整笔画模板还包括通过以下步骤产生的模板： 

确定至少两个标准字符的相同笔画部分，所述相同笔画部分是所述至少两个标准字符的不完整笔画部分； 

将该相同笔画部分当作中间标准字符，针对所述中间标准字符，产生其不完整笔画模板；以及 

将所产生的不完整笔画模板和与所述中间标准字符相对应的笔画模板作为所述至少两个标准字符中每个标准字符的不完整笔画模板。 

优选地，所述标准字符可以是中文、日文和韩文之一的字符。 

根据本发明的另一方面，还提出了一种手写字符识别系统，包括：手写输入单元，用于接收用户输入的手写轨迹；模板存储库，存储有标准字符的匹配模板；模板匹配单元，被配置为将手写轨迹与至少一个模板进行匹配，以确定模板的匹配度；以及输出单元，被配置为按照模板匹配单元确定的匹配度，输出与匹配的模板相对应的标准字符，其中，至少一个标准字符的匹配模板包括所述至少一个标准字符的完整笔画模板和所述至少一个标准字符的不完整笔画标准字符的不完整笔画模板，其中所述至少一个标准字符的不完整笔画模板所对应的不完整笔画标准字符不构成任何其他标准字符的部分或全部。 

根据本发明实施例，对于诸如中文、日文或韩文的字符，通过一系列“笔画/部首索引号”来表示每个字符，并且记录每个字符的“独有索引(笔画/部首)”，作为用于表示该字符的独有笔画或者部首。然后，根据所述“独有索引”来产生字符的不完整笔画模板。这样，当用户输入一个字符的一个或多个笔画时，执行所输入笔画与不完整笔画模板之间的模板匹配，就可以精确地获得识别结果。 

与现有技术不同，根据本发明的手写字符识别方法和系统基于字符的“独有索引”而给出预测候选，因此，每个字符的预测候选不会与其他字符混淆。而且，可以在用户输入了字符的一个或多个笔画之后就识别该字符。这样，节省了工作负担并改善了输入效率。 

附图说明

通过下面结合附图说明本发明的优选实施例，将使本发明的上述及其它目的、特征和优点更加清楚，其中： 

图1是示出了根据本发明实施例的手写字符识别系统的示意框图。 

图2示出了根据本发明实施例的不完整笔画模板产生方法的流程图。 

图3示出了根据本发明实施例的基本笔画和部首的示例。 

图4示出了根据本发明实施例的“笔画索引表”的一部分； 

图5示出了根据本发明实施例的字符笔画信息排序表的示例； 

图6示出了图5所示的字符笔画信息排序表中相同的索引号和独有索引号； 

图7示出了“鞭”的完整笔画字符的训练样本； 

图8示出了从图7所示的“鞭”的完整笔画模板中得到的“鞭”的不完整笔画模板的训练样本； 

图9示出了根据本发明实施例的手写字符识别方法的流程图； 

图10示出了根据本发明实施例的手写字符识别方法的运行结果的一个示例，图10(a)示出了用户输入的手写轨迹，图10(b)示出了与手写轨迹高度匹配的不完整笔画模板，图10(c)示出了在手写轨迹的背景中输出了所识别的字符； 

图11示出了根据本发明实施例的“恶”字的不完整笔画模板和完整笔画模板的示例；以及 

图12示出了根据本发明实施例的构造中间字符的示例；以及 

图13示出了一个示意的笔画样本。 

具体实施方式

以下参照附图，对本发明的示例实施例进行详细描述。在以下描述中，一些具体实施例仅用于描述目的，而不应该理解为对本发明有任何限制，而只是本发明的示例。在可能导致对本发明的理解造成混淆时，将省略常规结构或构造。 

图1是示出了根据本发明实施例的手写字符识别系统100的示意 框图。该系统100包括4个单元：手写输入单元110、模板存储库120、模板匹配单元130以及输出单元140。各个单元的功能描述如下。 

◆  手写输入单元110：该单元用于接收来自用户的手写输入数据。例如，当用户在触屏电子设备上进行手写输入时，该单元可以是识别用户手指与触摸板的接触的传感器。当用户利用诸如红外光等在电子设备上进行输入时，该单元可以是红外感应器。 

◆  模板存储库120：该单元用于存储每个标准字符的匹配模板。根据本发明的实施例，模板存储库中存储有标准字符的完整笔画模板和不完整笔画模板。首先定义每个标准字符的不完整笔画标准字符。一些复杂的标准字符可能具有多个不完整笔画标准字符。但是，一个标准字符的不完整笔画标准字符不会构成任何其他标准字符的部分或全部。然后，对每个标准字符的不完整笔画标准字符和完整笔画标准字符进行训练，得到每个标准字符的完整笔画模板和不完整笔画模板。稍后将结合图2对不完整笔画模板的产生方法进行详细描述。 

◆  模板匹配单元130：该单元通过将手写输入数据与不完整笔画模板和/或完整笔画单元进行匹配，以确定匹配模板的匹配度。 

◆  输出单元140：该单元向用户输出识别结果。根据一个实施例，该单元可输出与匹配度最高的模板相对应的标准字符。可选地，该单元还执行所有匹配结果的优化，并根据预定规则对候选进行排序。例如，对于诸如移动电话之类的显示屏幕大小受限的电子设备，输出单元140仅输出匹配度最高的前十个匹配结果。在一个实施例中，输出可以是例如按照匹配度排序的。 

图1还示出了该系统还可包括预处理单元150。 

◆  预处理单元150：该单元用于对手写输入数据进行平滑、线性归一化和/或非线性归一化等处理。该单元的目的是使得手写输入数据更加平滑，以利于在模板匹配单元130中进行匹配。 

本发明的关键技术在于不完整笔画模板的定义。对于诸如中文、日文和韩文等的字符(即，汉字、日文字等)，每个字符由笔画和/或部首组成。不同的字符可能包括相同的笔画和部首。但是，每个字符必然包含与其他字符不同的独有笔画或部首序列。根据本发明的实施 例，利用这独有笔画和部首来定义每个字符的不完整笔画模板。也即，构造字符的不完整笔画模板，该不完整笔画模板所对应的不完整笔画字符包括该独有笔画/部首序列，使得该不完整笔画字符不构成任何其他字符的部分或全部，即与其他字符相区分。 

以GB2312字符集中的汉字作为示例。图2示出了根据本发明实施例的不完整笔画模板产生方法200的流程图。 

首先，在步骤S210，定义基本笔画和部首，如图3所示。 

根据统一代码(Unicode)所定义，存在总共36个基本笔画。丢弃一些笔画，最终保留26个基本笔画，如图3中的部分A所示。图3B部分中的笔画/部首是由用户定义的，图3C部分中的笔画/部首是GB2312中的基本部首。图3总共示出了152个部首，这些部首在本发明实施例中示意为汉字GB2312所定义的基本笔画/部首。当然，可应用于本申请的部首并不局限于图3所示，而是可以根据需要使用其他部首的集合。例如，针对汉字和韩文或日文，所需的部首不同。 

为了进行索引，在步骤S220，针对定义的基本笔画和部首，定义“笔画索引表”，给基本笔画和部首中的每个笔画/部首分配一个索引号。图4示出了该“笔画索引表”的一部分。在针对每个基本笔画和部首进行索引之后，每个字符可以由与该字符的每个笔画/部首相对应的索引号按照笔画顺序组合得到的一系列索引号表示。 

然后，在步骤S230中，用与字符的每个笔画/部首相对应的索引号、按照该字符的笔画顺序组合得到的索引号序列来表示每个字符，并对每个字符的索引号进行排序，可以获得字符的笔画信息。因此，定义了对每个字符的笔画信息进行排序的表。图5示意地示出了该表的一部分。 

然后，在步骤S240中，找到每个字符的独有笔画/部首，获得“独有索引号序列”。也即，首先识别每个字符与其他字符不同的索引号。图6示出了与图5相同的字符笔画信息排序表，但是对其中的相同部分进行了示意。 

从图6的表中可以看出，左边的虚线框包含所示六个字符的共同笔画。中间的虚线框包含前五个字符的共同笔画。此外，右边的虚线 框表示“晋”和“戬”的共同部首。最后，第二、第三、第五和第六字符的最后笔画/部首(其索引号分别是211、226、233和201)表示对应字符的独有笔画/部首。因此，获得了“独有索引表”。即，对于“垩”，其索引号序列为“1-3-3-7-6-1-211”，其中“211”表示其独有笔画/部首。对于“晋”，其索引号序列为“1-3-3-7-6-1-236”，但是没有独有笔画/部首。对于“戬”，其索引号序列为“1-3-3-7-6-1-236-233”，其中“233”表示其独有笔画/部首。对于“严”，其索引号序列为“1-3-3-7-6-201”，其中“201”表示其独有笔画/部首。 

然后，确定字符的独有索引号序列，独有索引号序列是一个字符的索引号序列中从起始索引号到不同索引号的部分索引号序列。从图6可以看出，六个字符中仅“垩”、“恶”和“戬”和“严”具有与其他字符不同的独有索引号。 

作为另一示例，假设“鞭”的索引号序列例如为“302-104-1-3-10-1-1-5-8”，其中第三个索引号“1”表示其独有笔画/部首。“鞭”的独有索引号序列可以是“302-104-1”、“302-104-1-3”、“302-104-1-3-10”、“302-104-1-3-10-1”、“302-104-1-3-10-1-1”\“302-104-1-3-10-1-1-5”和“302-104-1-3-10-1-1-5-8”。换言之，除了“302-104-1”，独有索引号序列还包括独有索引号之后的索引号。 

在步骤S250中，根据获得的“独有索引号序列”来产生每个标准字符的不完整笔画字符。 

在一个实施例中，与所述独有索引号相对应的笔画/部首可能包括至少两个笔画。在该实施例中，与独有索引号序列相对应的不完整笔画字符包括：包括与从起始索引号到所述独有索引号之前一个索引号的部分索引号序列相对应的笔画/部首、加上与该独有索引号相对应的笔画/部首的逐笔画部分的不完整笔画字符。 

在步骤S260中，根据每个字符的不完整笔画字符，由标准字符的完整笔画样本得到其不完整笔画样本，从而得到该标准字符的不完整笔画模板。 

图7示出了“鞭”的完整笔画字符的训练样本。根据步骤S240，可以获得“鞭”的索引号序列例如为“302-104-1-3-10-1-1-5-8”，其中 第三个索引号“1”表示其独有笔画/部首。因此，根据步骤S250可以确定“鞭”的不完整字符的索引号序列为“302-104-1”、“302-104-1-3”、“302-104-1-3-10”、“302-104-1-3-10-1”、“302-104-1-3-10-1-1”和“302-104-1-3-10-1-1-5”。图8示出了从图7所示的“鞭”的完整笔画样本中得到的“鞭”的不完整笔画样本。 

图9示出了根据本发明实施例的手写字符识别方法900的流程图。 

如图9所示，在步骤S910处，接收用户输入的手写轨迹。在该步骤中，用户利用手写输入单元来输入手写轨迹。 

然后在步骤S920处，对手写轨迹进行预处理。预处理的目的是使得手写轨迹更加平滑，以利于后续操作。 

然后，在步骤S930处，输入的手写轨迹与笔画模板进行匹配，以确定笔画模板的匹配度。最后，在步骤S940处，输出与匹配的笔画模板相对应的标准字符，即，识别出了与手写轨迹相对应的标准字符。 

根据本发明的实施例，系统存储有不完整笔画模板。因此，可以在每次接收到一个笔画输入之后，执行步骤S920-S940，以调整识别结果。例如，当用户想要输入“恶”字时，在输入完“亚”之后，步骤S930确定匹配度从高到低的笔画模板相对应的字符依次为例如“亚”、“巫”、“恶”、“丑”、“正”，从而在步骤S940中依次输出“亚”、“巫”、“恶”、“丑”、“正”。但是在用户接下来输入了后两笔之后，此时步骤S930确定匹配度从高到低的笔画模板相对应的字符依次为例如“恶”、“悉”、“恐”、“恋”、“晋”，从而在步骤S940中依次输出“恶”、“悉”、“恐”、“恋”、“晋”。 

在一个实施例中，当用户输入笔画时，可以输出当前输入笔画的识别结果中的前十个候选，并且在输入笔画的背景中显示最可能的识别结果，即匹配度最高的字符。例如，用户输入汉字字符“鞭”的不完整笔画，如图10(a)所示。根据本发明实施例的手写字符识别系统将当前输入笔画与所有字符的所有不完整笔画模板进行匹配，发现不完整笔画模板“鞭”是最可能的候选，如图10(b)所示。最后，在手写轨迹的背景中显示第一个识别结果“鞭”，如图10(c)所示。 

在一些实施例中，为了避免不完整笔画字符与全笔画字符混淆，丢弃与全笔画字符类似的一些不完整笔画字符，即丢弃与全笔画字符的区别部分为特定笔画/部首的不完整笔画字符。例如，对于字符“恶”，其独有部首是226(心)，这意味着它具有三个不完整笔画字符，即“ ”。但是，第一个不完整笔画字符“”可能会与“亚”混淆。因为区别的笔画“ˊ”可能是在输入“亚”字时由于输入屏幕上的噪声或污迹而错误识别到的。因此，对于字符“恶”，丢弃第一个不完整笔画字符，仅保留其他两个不完整笔画字符。图11示出了从“恶”中提取的二个不完整笔画样本和完整笔画样本。根据本发明的实施例，所述特定笔画/步骤可以是“ˊ”和“丶”之一。 

根据本发明的一些实施例，为了有效地预测字符，构造一些中间字符，作为类似字符的公共部分。例如，对于“醒”、“醌”和“醍”，“”是这三个字符的公共部分。这意味着，可以将该公共部分当做这三个字符的中间字符，并对于该中间字符产生不完整笔画模板，例如由图13所示样本提取出的模板。将“当做“醒”、“醌”和“醍”的不完整笔画字符。这样，在用户输入手写字符时，一旦输入了如图13所示字符，就可以识别“醒”、“醌”和“醍”。图12示出了构造中间字符的一个示例。如图12所示，“醒”、“醌”和“醍”的索引号序列中的公共部分为“293-236”，对应于“”。针对该公共部分，产生不完整笔画模板，而将这样产生的不完整笔画模板和公共部分的笔画模板当做“醒”、“醌”和“醍”的不完整笔画模板。 

根据本发明的实施例，还定义用于识别每个标准字符的最大笔画数目的表。然后，在计算匹配度时，给出笔画数目的不同权重，以便可以根据输入笔画数目与匹配模板的笔画数目之间的差距来调整识别结果。 

根据本发明的实施例提出的手写字符识别方法和系统可以识别中文、日文和韩文等的字符。 

下面，使用识别率和输入笔画的数目来评估根据本发明的预测手写字符识别系统的性能。具有高识别率和仅需要输入较少笔画的系统是高性能系统。否则，具有低识别率或且需要输入大量笔画的系统是 低性能系统。 

为了计算预测性能，定义每个字符的预测比为： 

PR＝节省的笔画数/总笔画数      (1) 

其中，“节省的笔画数”是“总笔画数”和用户实际输入的笔画数之差，“总笔画数”是该标准字符的总笔画数。 

根据表1，可以看出对于具有大量笔画的字符，根据本发明的手写字符识别系统和方法可以节省大量输入笔画和输入时间。其中，“1选正确”表示第一个候选字符是正确的识别结果，“前2选正确”表示第一个或第二个候选字符是正确的识别结果，以此类推。 

表1 GB2312中复杂字符的预测比 

根据本发明实施例的手写字符识别方法和系统可以应用于诸如电子白板、平板PC、桌面PC、移动电话、PDA以及支持手写输入的其他电子设备中。对于这些设备，用户可以用手指、手写笔等在屏幕上输入，根据本发明实施例的手写字符识别方法和系统相应地在屏幕上输出识别结果。 

这里所公开的本发明实施例的其他设置包括执行在先概述的方法实施例的步骤和操作的软件程序。更具体地，计算机程序产品是如下的一种实施例：具有计算机可读介质，计算机可读介质上编码有计算机程序逻辑，当在计算设备上执行时，计算机程序逻辑提供相关的操作，从而提供上述技术方案。当在计算系统的至少一个处理器上执行时，计算机程序逻辑使得处理器执行本发明实施例所述的操作(方法)。本发明的这种设置典型地提供为设置或编码在例如光介质(例如CD-ROM)、软盘或硬盘等的计算机可读介质上的软件、代码和/或其他数据结构、或者诸如一个或多个ROM或RAM或PROM芯片上的 固件或微代码的其他介质、或专用集成电路(ASIC)、或一个或多个模块中的可下载的软件图像、共享数据库等。软件或固件或这种配置可安装在计算设备上，以使得计算设备中的一个或多个处理器执行本发明实施例所述的技术。结合诸如一组数据通信设备或其他实体中的计算设备进行操作的软件过程也可以提供根据本发明的设备。根据本发明的设备也可以分布在多个数据通信设备上的多个软件过程、或者在一组小型专用计算机上运行的所有软件过程、或者单个计算机上运行的所有软件过程之间。 

应该理解，严格地讲，本发明的实施例可以实现为计算机设备上的软件程序、软件和硬件、或者单独的软件和/或单独的电路。 

应当注意的是，在以上的描述中，仅以示例的方式，示出了本发明的技术方案，但并不意味着本发明局限于上述步骤和单元结构。在可能的情形下，可以根据需要对步骤和单元结构进行调整和取舍。因此，某些步骤和单元并非实施本发明的总体发明思想所必需的元素。因此，本发明所必需的技术特征仅受限于能够实现本发明的总体发明思想的最低要求，而不受以上具体实例的限制。 

至此已经结合优选实施例对本发明进行了描述。应该理解，本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以进行各种其它的改变、替换和添加。因此，本发明的范围不局限于上述特定实施例，而应由所附权利要求所限定。 

Claims (18)

1.一种手写字符识别方法，包括步骤： 

接收用户输入的手写轨迹； 

将手写轨迹与至少一个笔画模板进行匹配，以确定笔画模板的匹配度；以及 

按照匹配度，输出与匹配的笔画模板相对应的标准字符， 

其中，所述笔画模板是标准字符的匹配模板，并且 

其中，至少一个标准字符的匹配模板包括所述至少一个标准字符的完整笔画模板和所述至少一个标准字符的不完整笔画标准字符的不完整笔画模板，其中所述至少一个标准字符的不完整笔画模板所对应的不完整笔画标准字符不构成任何其他标准字符的部分或全部。 

2.根据权利要求1所述的方法，其中，在每次接收到一个笔画输入之后，执行所述匹配和输出步骤。 

3.根据权利要求1所述的方法，其中，要与所述手写轨迹进行匹配的至少一个笔画模板是所有标准字符的所有匹配模板。 

4.根据权利要求1所述的方法，其中，将手写轨迹与至少一个笔画模板进行匹配，以确定笔画模板的匹配度的步骤还包括： 

根据已输入的笔画数目与对应于进行匹配的笔画模板的标准字符的笔画数目之差，对匹配度进行加权。 

5.根据权利要求1所述的方法，还包括： 

在手写轨迹的背景中显示与匹配度最高的笔画模板相对应的标准字符。 

6.根据权利要求1-5之一所述的方法，其中，所述不完整笔画模板是通过以下步骤产生的： 

定义基本笔画和部首； 

给基本笔画和部首中的每个笔画/部首分配一个索引号； 

用与标准字符的每个笔画/部首相对应的索引号、按照该标准字符的笔画顺序组合得到的索引号序列来表示每个标准字符； 

对标准字符的索引号序列进行排序； 

识别所述至少一个标准字符与其他标准字符不同的索引号； 

确定所述至少一个标准字符的独有索引号序列，所述独有索引号序列是所述至少一个标准字符的索引号序列中从起始索引号到所述不同索引号的部分索引号序列； 

产生与所述独有索引号序列相对应的不完整笔画标准字符，作为所述至少一个标准字符的不完整笔画标准字符； 

根据所述至少一个标准字符的完整笔画样本，得到与所述不完整笔画标准字符相对应的该标准字符的不完整笔画样本；以及 

根据所述至少一个标准字符的不完整笔画样本，得到所述至少一个标准字符的不完整笔画模板。 

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述独有索引号序列还包括：所述不同索引号之后的索引号。 

8.根据权利要求7所述的方法，其中，当与所述不同索引号相对应的笔画/部首包括至少两个笔画时，与所述独有索引号序列相对应的不完整笔画标准字符还包括： 

包括与从起始索引号到所述不同索引号之前一个索引号的部分索引号序列相对应的笔画/部首、加上与所述不同索引号相对应的笔画/部首的逐笔画部分的不完整笔画标准字符。 

9.根据权利要求6所述的方法，其中，在所得到的不完整笔画模板中丢弃与所述不同索引号相对应的笔画/部首为特定笔画/部首之一的不完整笔画模板。 

10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述特定笔画/部首包括“ˊ”和“丶”。 

11.根据权利要求6所述的方法，其中，所述至少一个标准字符的不完整笔画模板还包括通过以下步骤产生的模板： 

确定至少两个标准字符的相同笔画部分，所述相同笔画部分是所述至少两个标准字符的不完整笔画部分； 

将该相同笔画部分当作中间标准字符，针对所述中间标准字符，产生其不完整笔画模板； 

以及将所产生的不完整笔画模板和与所述中间标准字符相对应的 笔画模板作为所述至少两个标准字符中每个标准字符的不完整笔画模板。 

12.根据权利要求1-11之一所述的方法，其中，所述标准字符是以下之一中的字符：中文、日文和韩文。 

13.一种手写字符识别系统，包括： 

手写输入单元，用于接收用户输入的手写轨迹； 

模板存储库，存储有标准字符的匹配模板； 

模板匹配单元，被配置为将手写轨迹与至少一个匹配模板进行匹配，以确定匹配度；以及 

输出单元，被配置为按照模板匹配单元确定的匹配度，输出与匹配的匹配模板相对应的标准字符， 

其中，至少一个标准字符的匹配模板包括所述至少一个标准字符的完整笔画模板和所述至少一个标准字符的不完整笔画标准字符的不完整笔画模板，其中所述至少一个标准字符的不完整笔画模板所对应的不完整笔画标准字符不构成任何其他标准字符的部分或全部。 

14.根据权利要求13所述的手写字符识别系统，其中，所述模板匹配单元被配置为：在所述手写输入单元每接收到一个笔画输入之后，执行操作。 

15.根据权利要求13所述的手写字符识别系统，其中，所述模板匹配单元被配置为将所述手写轨迹与所有标准字符的所有匹配模板进行匹配。 

所述输出单元被配置为：按照匹配度的高低，输出多于一个标准字符。 

16.根据权利要求13所述的手写字符识别系统，其中，所述模板匹配单元还被配置为：根据已输入的笔画数目与对应于匹配模板的标准字符的笔画数目之差对匹配度进行加权。 

17.根据权利要求13所述的手写字符识别系统，其中，所述输出单元还被配置为：在手写轨迹的背景中显示匹配度最高的标准字符。 

18.根据权利要求13所述的手写字符识别系统，还包括：预处理器，被配置为对手写输入单元接收到的手写轨迹进行预处理，以将预处理后的数据输出到所述模板匹配单元。