CN107391015A - 一种智能平板的控制方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

一种智能平板的控制方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN107391015A
CN107391015A CN201710592080.8A CN201710592080A CN107391015A CN 107391015 A CN107391015 A CN 107391015A CN 201710592080 A CN201710592080 A CN 201710592080A CN 107391015 A CN107391015 A CN 107391015A
Authority
CN
China
Prior art keywords
information
text message
hand
user
network model
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201710592080.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107391015B (zh
Inventor
徐华杰
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangzhou Shiyuan Electronics Thecnology Co Ltd
Original Assignee
Guangzhou Shiyuan Electronics Thecnology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Guangzhou Shiyuan Electronics Thecnology Co Ltd filed Critical Guangzhou Shiyuan Electronics Thecnology Co Ltd
Priority to CN201710592080.8A priority Critical patent/CN107391015B/zh
Publication of CN107391015A publication Critical patent/CN107391015A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107391015B publication Critical patent/CN107391015B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/048—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI]
    • G06F3/0487—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI] using specific features provided by the input device, e.g. functions controlled by the rotation of a mouse with dual sensing arrangements, or of the nature of the input device, e.g. tap gestures based on pressure sensed by a digitiser
    • G06F3/0488—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI] using specific features provided by the input device, e.g. functions controlled by the rotation of a mouse with dual sensing arrangements, or of the nature of the input device, e.g. tap gestures based on pressure sensed by a digitiser using a touch-screen or digitiser, e.g. input of commands through traced gestures
    • G06F3/04883—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI] using specific features provided by the input device, e.g. functions controlled by the rotation of a mouse with dual sensing arrangements, or of the nature of the input device, e.g. tap gestures based on pressure sensed by a digitiser using a touch-screen or digitiser, e.g. input of commands through traced gestures for inputting data by handwriting, e.g. gesture or text
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
    • G06F18/214—Generating training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/03—Arrangements for converting the position or the displacement of a member into a coded form
    • G06F3/041—Digitisers, e.g. for touch screens or touch pads, characterised by the transducing means
    • G06F3/0416—Control or interface arrangements specially adapted for digitisers
    • G06F3/0418—Control or interface arrangements specially adapted for digitisers for error correction or compensation, e.g. based on parallax, calibration or alignment
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10—Character recognition
    • G06V30/32—Digital ink

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Electrically Operated Instructional Devices (AREA)
  • User Interface Of Digital Computer (AREA)

Abstract

本发明公开了一种智能平板的控制方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取用户输入的手写信息和指令信息；根据指令信息将用户输入的手写信息转换为第一文本信息；根据手写信息对第一文本信息进行校正得到第二文本信息，通过本发明的技术方案，能够提供美观整洁的笔记，可以极大地改善用户查阅笔迹时显示内容带给用户的观看体验。

Description

一种智能平板的控制方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及一种智能终端技术，尤其涉及一种智能平板的控制方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着电子技术的不断发展，人们对电子设备，尤其是对生活中普遍存在的智能平板的要求越来越高。
对于一些大型智能平板，比如触摸式交互平板的产品，会议机，教育机等。智能平板经常会使用到一种功能，就是手写模式，将智能平板当作黑板来书写笔记等内容。
传统的书写模式下，用户手写的内容都是歪歪曲曲的，这样的笔记内容，用户的观看体验不佳。
发明内容
本发明实施例提供一种智能平板的控制方法、装置、设备及存储介质，能够提供美观整洁的笔记，可以极大地改善用户查阅笔迹时显示内容带给用户的观看体验。
第一方面，本发明实施例提供了一种智能平板的控制方法，包括：
获取用户输入的手写信息和指令信息；
根据所述指令信息将所述用户输入的手写信息转换为第一文本信息；
根据所述手写信息对所述第一文本信息进行校正得到第二文本信息。
进一步的，所述指令信息包括：转换指令信息；
相应的，根据所述转换指令信息将所述用户输入的手写信息转换为第一文本信息，包括：
预先建立初始神经网络模型；
根据输入手写信息和输出文本信息以及期望文本信息对所述初始神经网络模型进行优化训练，调节所述初始神经网络模型的权重，直至所述输出文本信息与所述期望文本信息之间的差值小于预设值，将所述初始神经网络模型替换为第一神经网络模型；
根据所述转换指令信息将所述用户输入的手写信息通过所述第一神经网络模型转换为第一文本信息。
进一步的，所述指令信息包括：工具指令信息；
相应的，所述控制方法，还包括：
预设工具数据库，其中，所述工具数据库包括：直线工具、图形工具、颜色工具和粗细工具；
获取用户输入的工具指令信息；
根据所述工具指令信息和所述工具数据库形成手写信息；
在所述智能平板的显示屏上显示所述手写信息。
进一步的，还包括：
对所述工具指令信息选中的图形工具进行放大、缩小、移动或旋转操作。
第二方面，本发明实施例还提供了一种智能平板的控制装置，该装置包括：
第一获取模块，用于获取用户输入的手写信息和指令信息；
转换模块，用于根据所述指令信息将所述用户输入的手写信息转换为第一文本信息；
校正模块，用于根据所述手写信息对所述第一文本信息进行校正得到第二文本信息。
进一步的，所述指令信息包括：转换指令信息；
相应的，所述转换模块具体用于：
预先建立初始神经网络模型；
根据输入手写信息和输出文本信息以及期望文本信息对所述初始神经网络模型进行优化训练，调节所述初始神经网络模型的权重，直至所述输出文本信息与所述期望文本信息之间的差值小于预设值，将所述初始神经网络模型替换为第一神经网络模型；
根据所述转换指令信息将所述用户输入的手写信息通过所述第一神经网络模型转换为第一文本信息。
进一步的，所述指令信息包括：工具指令信息；
相应的，所述控制装置，还包括：
预设模块，用于预设工具数据库，其中，所述工具数据库包括：直线工具、图形工具、颜色工具和粗细工具；
第二获取模块，用于获取用户输入的工具指令信息；
信息形成模块，用于根据所述工具指令信息和所述工具数据库形成手写信息；
显示模块，用于在所述智能平板的显示屏上显示所述手写信息。
进一步的，还包括：
操作模块，用于对所述工具指令信息选中的图形工具进行放大、缩小、移动或旋转操作。
第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明实施例中任一所述的智能平板的控制方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例中任一所述的智能平板的控制方法。
本发明实施例通过获取用户输入的手写信息和指令信息，根据指令信息将用户输入的手写信息转换为第一文本信息，根据手写信息对第一文本信息进行校正得到第二文本信息，能够提供美观整洁的笔记，可以极大地改善用户查阅笔迹时显示内容带给用户的观看体验。
附图说明
图1是本发明实施例一中的一种智能平板的控制方法的流程图；
图2是本发明实施例二中的一种智能平板的控制方法的流程图；
图3是本发明实施例三中的一种智能平板的控制方法的流程图；
图4是本发明实施例四中的一种智能平板的控制装置的结构示意图；
图5是本发明实施例五中的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种智能平板的控制方法的流程图，本实施例可适用于智能平板的控制的情况，该方法可以由本发明实施例中的智能平板的控制装置来执行，该装置可采用软件和/或硬件的方式实现，如图1所示，该方法具体包括如下步骤：
S110，获取用户输入的手写信息和指令信息。
其中，所述手写信息为用户以手写的形式在智能平板的显示屏上输入的信息，具体的，所述手写信息可以为用户以手写的形式在智能平板的显示屏上输入的文字信息，也可以为用户以手写的形式在智能平板的显示屏上输入的图形信息，本实施例对此不进行限制。
其中，所述指令信息为用户根据实际需要输入的用于控制智能平板实现某些功能的指令，例如可以是，若用户需要输入直线，则通过三击屏幕换出工具栏，用户三击屏幕就是向智能平板输入的指令信息；也可以是，若用户需要将手写输入的文字信息转换为文本信息，则用户通过开启文字转换模式的方式开启文字转换，用户开启文字转换形式就是向智能平板输入的指令信息。具体的，开启文字转换模式的方式可以为通过按压智能平板上用于文字转换的按钮的方式，也可以为通过设定的手势的方式，还可以为通过语音的方式，本实施例对此不进行限制。
S120，根据所述指令信息将所述用户输入的手写信息转换为第一文本信息。
其中，将用户输入的手写信息转换为第一文本信息的方式可以为通过将输入的全部手写信息转换为图片，再将图片转换为第一文本信息，其中，图片中的文字信息和图形信息按照在图片中出现的顺序依次转换。具体的，为了实现更准确的将手写信息转换为第一文本信息，因此可以在图像识别的基础上还涉及模式识别、神经网络模型、人工智能等处理，本实施例对具体的优化算法不进行限制。
S130，根据所述手写信息对所述第一文本信息进行校正得到第二文本信息。
具体的，当用户输入手写信息的时候，智能平板获取用户输入的手写信息的起始点、终点以及一些笔画信息，根据用户输入的手写信息的起始点、终点以及一些笔画信息对第一文本信息进行校正，能够获得更加准确的文本信息，极大的改善用户体验，使得用户在使用智能平板进行观看笔记时拥有愉悦的观看体验。
本实施例的技术方案，通过获取用户输入的手写信息和指令信息，根据指令信息将用户输入的手写信息转换为第一文本信息，根据手写信息对第一文本信息进行校正得到第二文本信息，能够提供美观整洁的笔记，可以极大地改善用户查阅笔迹时显示内容带给用户的观看体验。
实施例二
图2为本发明实施例二中的一种智能平板的控制方法的流程图，本实施例以上述实施例为基础进行优化，在本实施例中，所述指令信息包括：转换指令信息；相应的，根据所述转换指令信息将所述用户输入的手写信息转换为第一文本信息，包括：预先建立初始神经网络模型；根据输入手写信息和输出文本信息以及期望文本信息对所述初始神经网络模型进行优化训练，调节所述初始神经网络模型的权重，直至所述输出文本信息与所述期望文本信息之间的差值小于预设值，将所述初始神经网络模型替换为第一神经网络模型；根据所述转换指令信息将所述用户输入的手写信息通过所述第一神经网络模型转换为第一文本信息。
如图2所示，本实施例的方法具体包括如下步骤：
S210，获取用户输入的手写信息和转换指令信息。
其中，所述用户输入的手写信息为用户通过手写的形式在智能平板上输入的信息，手写信息可以为文字信息或者图形信息，具体的，用户可以在显示屏任意位置输入手写信息。
其中，所述转换指令信息为将用户输入的手写信息转换为文本信息的指令信息，所述转换指令信息可以为键控信息，也可以为文字信息，还可以为语音信息，本实施例对此不进行限制。
S220，预先建立初始神经网络模型。
其中，所述初始神经网络模型的输入为用户输入的手写信息，输出为与用户输入的手写信息对应的文本信息。
具体的，初始神经网络模型由于没有经过大量的训练，则可能出现输出的文本信息与用户输入的手写信息不对应的情况。因此需要对初始神经网络模型进行训练。
S230，根据输入手写信息和输出文本信息以及期望文本信息对所述初始神经网络模型进行优化训练，调节所述初始神经网络模型的权重，直至所述输出文本信息与所述期望文本信息之间的差值小于预设值，将所述初始神经网络模型替换为第一神经网络模型。
其中，所述输出文本信息为将用户输入的手写信息输入初始神经网络模型后，输出的文本信息，由于初始神经网络模型可能出现输出的文本信息与用户输入的手写信息不对应的情况，因此输出的文本信息不一定是与用户输入的手写信息对应的文本信息。
其中，所述期望文本信息为与用户输入的手写信息对应的文本信息。
其中，所述第一神经网络模型为初始神经网络模型经过优化训练后的神经网络模型，第一神经网络模型的输入为用户输入的手写信息，输出为与用户输入的手写信息对应的文本信息。
其中，输出文本信息与期望文本信息之间的差值小于预设值为输出文本信息与期望文本信息相同或者接近相同。
具体的，将用户输入的手写信息输入初始神经网络模型，初始神经网络模型输出文本信息，将初始神经网络模型输出的文本信息与期望文本信息进行比对，根据比对结果调节初始神经网络模型的权重，直至输出文本信息与期望文本信息之间的差值小于预设值，将初始神经网络模型替换为第一神经网络模型。
S240，根据所述转换指令信息将所述用户输入的手写信息通过所述第一神经网络模型转换为第一文本信息。
其中，所述第一文本信息为将用户输入的手写信息输入第一神经网络模型后，第一神经网络模型输出的文本信息。第一文本信息为与用户输入的手写信息相对应的文本信息。
S250，根据所述手写信息对所述第一文本信息进行校正得到第二文本信息。
具体的，用户通过手写的形式在智能平板上输入信息，智能平板能够获取用户输入的手写信息的起始点、终点以及用户输入手写信息的笔画信息。进而可以根据用户输入的手写信息的起始点、终点以及用户输入手写信息的笔画信息对第一文本信息进行校正，获得更加准确的文本信息。
在一个具体的例子中，识别文字并自动优化转化为对应字体的文字。一键转换：在智能平板上手写一些信息后，可以一键自动识别手写信息的文字内容，将手写信息转换为对应的文本信息。(转换的字体：字体、颜色、字号都可自定义)与电脑上的手写输入的不同点在于：电脑手写输入一般只支持单个输入，而且必须由人去选择输入的结果。而一键转换则支持屏幕手写转换(可以依靠上下文提高识别精度)，例如可以是，在用户在智能平板上书写了一整篇板书之后，通过本发明实施例可以将用户书写的一整篇板书转换成文本形式，便于其他人浏览，在教学过程中，作用尤其明显，若用户为教师，需要通过智能平板进行教学，书写板书，但是由于教师本人书写习惯等问题可能导致直接保存用户书写的板书很多学生不方便浏览，因此，通过将手写信息转换为文本信息，则能够使得板书更加清晰，解决学生阅读困难的问题，相应的，本发明实施例也可应用于企业开会的情况，本实施例对此不重复论述。
本实施例的技术方案，通过获取用户输入的手写信息和指令信息，根据指令信息将用户输入的手写信息转换为第一文本信息，根据手写信息对第一文本信息进行校正得到第二文本信息，能够提供美观整洁的笔记，可以极大地改善用户查阅笔迹时显示内容带给用户的观看体验。
实施例三
图3为本发明实施例三中的一种智能平板的控制方法的流程图，本实施例以上述实施例为基础进行优化，在本实施例中，所述指令信息包括：工具指令信息；相应的，所述控制方法，还包括：预设工具数据库，其中，所述工具数据库包括：直线工具、图形工具、颜色工具和粗细工具；获取用户输入的工具指令信息；根据所述工具指令信息和所述工具数据库形成手写信息；在所述智能平板的显示屏上显示所述手写信息。
如图3所示，本实施例的方法具体包括如下步骤：
S310，预设工具数据库，其中，所述工具数据库包括：直线工具、图形工具、颜色工具和粗细工具。
其中，所述工具数据库包含用户绘图需要使用的所有工具，以便于用户使用，使用户在平板上输入的信息更加美观，提升用户体验。
具体的，直线工具的使用方法可以为在屏幕划线，根据起点，终点绘制直线；也可以为双击设置起点和终点。图形工具的使用方法为选择，点击，拉动，就出现一个图形。文字输入的使用方法为设置输入框的位置，手写转换为对应的字体，文字输入需要API接口。色彩工具和粗细工具的使用方法为点击图标，例如可以是：图标的左下为粗细，右上为色彩，选择对应的粗细或颜色。
S320，获取用户输入的工具指令信息。
其中，用户输入的工具指令信息可以为键控信息，也可以为文字信息，还可以为语音信息，本实施例对用户输入的工具指令信息的具体形式不进行限制。
S330，根据所述工具指令信息和所述工具数据库形成手写信息。
其中，所述手写信息为用户使用工具绘制的信息，例如可以是，用户使用工具栏中的直线工具，绘画一条直线，则手写信息为一条直线；也可以是用户使用图形工具，绘画一个圆形，则手写信息为一个圆形。
S340，在所述智能平板的显示屏上显示所述手写信息。
具体的，用户可以通过拖拽的形式将数据库中的图形显示在显示屏上，也可以通过点击插入的形式将数据库中的显示显示在显示屏上，还可以通过选择的形式对颜色和粗细进行修改，或者可以通过预设方式对图形工具进行放大、缩小、移动或旋转操作，本实施例对具体的使用方式不进行限制。
可选的，还包括：对所述工具指令信息选中的图形工具进行放大、缩小、移动或旋转操作。
具体的，用户从工具数据库中选择的图形工具，用户可以通过拖拽、双击图形等形式将图形工具进行放大、缩小、移动或旋转操作。
优选的，当用户首先触摸智能平板上的位置以打开工具窗口时，智能平板首先在根据用户触摸的位置处显示工具栏。具体地，工具栏在预定的垂直位置处和在靠近用户触摸位置、但是不是靠近到使它覆盖用户触摸位置的水平位置处被显示，工具栏总是直接地出现在触摸位置的上面。随着用户在智能平板上输入手写信息，智能平板确定用户的活动的位置。在用户的活动和当前的工具栏位置之间的距离(在水平方向上)然后被与预定的最大工具栏距离比较。如果用户的活动的位置保持与预定距离相比更靠近当前的工具栏位置，则工具栏不移动。仅当用户的活动的位置变得距当前的工具栏位置大于预定的距离时，计算机系统才将工具栏移动到更靠近用户的最近的活动的新的工具栏位置。
优选地，在用户对选中的图像工具进行操作期间，智能平板不移动工具栏，而是等待直到用户不再触摸智能平板。智能平板等待更多几秒钟的用户没有触摸智能平板的时间，以便确保用户是真正地完成操作。如果此时的距离超过预定的距离，则工具栏被移动。具体的，对预定的最大工具栏距离测量的距离是欧几里得距离，而不是单独的水平距离。
在一个具体的例子中，开启工具栏的形式为：在手写模式下，三击屏幕唤出工具栏。关闭工具栏的形式为：在工具栏出现下，三击屏幕隐藏工具栏，恢复为手写。
本实施例的技术方案，通过获取用户输入的手写信息和指令信息，根据指令信息将用户输入的手写信息转换为第一文本信息，根据手写信息对第一文本信息进行校正得到第二文本信息，能够提供美观整洁的笔记，可以极大地改善用户查阅笔迹时显示内容带给用户的观看体验。
实施例四
图4为本发明实施例四提供的一种智能平板的控制装置的结构示意图。本实施例可适用于智能平板的控制的情况，该装置可采用软件和/或硬件的方式实现，该装置可集成在任何提供智能平板的控制功能的设备中，如图4所示，所述智能平板的控制装置具体包括：第一获取模块410、转换模块420和校正模块430。
其中，第一获取模块410，用于获取用户输入的手写信息和指令信息；
转换模块420，用于根据所述指令信息将所述用户输入的手写信息转换为第一文本信息；
校正模块430，用于根据所述手写信息对所述第一文本信息进行校正得到第二文本信息。
可选的，所述指令信息包括：转换指令信息；
相应的，所述转换模块具体用于：
预先建立初始神经网络模型；
根据输入手写信息和输出文本信息以及期望文本信息对所述初始神经网络模型进行优化训练，调节所述初始神经网络模型的权重，直至所述输出文本信息与所述期望文本信息之间的差值小于预设值，将所述初始神经网络模型替换为第一神经网络模型；
根据所述转换指令信息将所述用户输入的手写信息通过所述第一神经网络模型转换为第一文本信息。
可选的，所述指令信息包括：工具指令信息；
相应的，所述控制装置，还包括：
预设模块，用于预设工具数据库，其中，所述工具数据库包括：直线工具、图形工具、颜色工具和粗细工具；
第二获取模块，用于获取用户输入的工具指令信息；
信息形成模块，用于根据所述工具指令信息和所述工具数据库形成手写信息；
显示模块，用于在所述智能平板的显示屏上显示所述手写信息。
可选的，还包括：
操作模块，用于对所述工具指令信息选中的图形工具进行放大、缩小、移动或旋转操作。
本实施例的技术方案，通过获取用户输入的手写信息和指令信息，根据指令信息将用户输入的手写信息转换为第一文本信息，根据手写信息对第一文本信息进行校正得到第二文本信息，能够提供美观整洁的笔记，可以极大地改善用户查阅笔迹时显示内容带给用户的观看体验。
实施例五
图5为本发明实施例五提供的一种计算机设备的结构示意图。图5示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性计算机设备12的框图。图5显示的计算机设备12仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示，计算机设备12以通用计算设备的形式表现。计算机设备12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储器28，连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。
总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。
计算机设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机设备12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)30和/或高速缓存存储器32。计算机设备12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图5未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图5中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储器28中，这样的程序模块42包括——但不限于——操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
计算机设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机设备12交互的设备通信，和/或与使得该计算机设备12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且，计算机设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与计算机设备12的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合计算机设备12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的智能平板的控制方法：获取用户输入的手写信息和指令信息；根据所述指令信息将所述用户输入的手写信息转换为第一文本信息；根据所述手写信息对所述第一文本信息进行校正得到第二文本信息。
实施例六
本发明实施例六提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本申请所有发明实施例提供的智能平板的控制方法：获取用户输入的手写信息和指令信息；根据所述指令信息将所述用户输入的手写信息转换为第一文本信息；根据所述手写信息对所述第一文本信息进行校正得到第二文本信息。
可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括——但不限于——电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于——无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如”C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种智能平板的控制方法，其特征在于，包括：
获取用户输入的手写信息和指令信息；
根据所述指令信息将所述用户输入的手写信息转换为第一文本信息；
根据所述手写信息对所述第一文本信息进行校正得到第二文本信息。
2.根据权利要求1所述的智能平板的控制方法，其特征在于，所述指令信息包括：转换指令信息；
相应的，根据所述转换指令信息将所述用户输入的手写信息转换为第一文本信息，包括：
预先建立初始神经网络模型；
根据输入手写信息和输出文本信息以及期望文本信息对所述初始神经网络模型进行优化训练，调节所述初始神经网络模型的权重，直至所述输出文本信息与所述期望文本信息之间的差值小于预设值，将所述初始神经网络模型替换为第一神经网络模型；
根据所述转换指令信息将所述用户输入的手写信息通过所述第一神经网络模型转换为第一文本信息。
3.根据权利要求1所述的智能平板的控制方法，其特征在于，所述指令信息包括：工具指令信息；
相应的，所述控制方法，还包括：
预设工具数据库，其中，所述工具数据库包括：直线工具、图形工具、颜色工具和粗细工具；
获取用户输入的工具指令信息；
根据所述工具指令信息和所述工具数据库形成手写信息；
在所述智能平板的显示屏上显示所述手写信息。
4.根据权利要求3所述的智能平板的控制方法，其特征在于，还包括：
对所述工具指令信息选中的图形工具进行放大、缩小、移动或旋转操作。
5.一种智能平板的控制装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取用户输入的手写信息和指令信息；
转换模块，用于根据所述指令信息将所述用户输入的手写信息转换为第一文本信息；
校正模块，用于根据所述手写信息对所述第一文本信息进行校正得到第二文本信息。
6.根据权利要求5所述的智能平板的控制装置，其特征在于，所述指令信息包括：转换指令信息；
相应的，所述转换模块具体用于：
预先建立初始神经网络模型；
根据输入手写信息和输出文本信息以及期望文本信息对所述初始神经网络模型进行优化训练，调节所述初始神经网络模型的权重，直至所述输出文本信息与所述期望文本信息之间的差值小于预设值，将所述初始神经网络模型替换为第一神经网络模型；
根据所述转换指令信息将所述用户输入的手写信息通过所述第一神经网络模型转换为第一文本信息。
7.根据权利要求5所述的智能平板的控制装置，其特征在于，所述指令信息包括：工具指令信息；
相应的，所述控制装置，还包括：
预设模块，用于预设工具数据库，其中，所述工具数据库包括：直线工具、图形工具、颜色工具和粗细工具；
第二获取模块，用于获取用户输入的工具指令信息；
信息形成模块，用于根据所述工具指令信息和所述工具数据库形成手写信息；
显示模块，用于在所述智能平板的显示屏上显示所述手写信息。
8.根据权利要求7所述的智能平板的控制装置，其特征在于，还包括：
操作模块，用于对所述工具指令信息选中的图形工具进行放大、缩小、移动或旋转操作。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-4中任一所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一所述的方法。
CN201710592080.8A 2017-07-19 2017-07-19 一种智能平板的控制方法、装置、设备及存储介质 Active CN107391015B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710592080.8A CN107391015B (zh) 2017-07-19 2017-07-19 一种智能平板的控制方法、装置、设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710592080.8A CN107391015B (zh) 2017-07-19 2017-07-19 一种智能平板的控制方法、装置、设备及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107391015A true CN107391015A (zh) 2017-11-24
CN107391015B CN107391015B (zh) 2021-03-16

Family

ID=60337072

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710592080.8A Active CN107391015B (zh) 2017-07-19 2017-07-19 一种智能平板的控制方法、装置、设备及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107391015B (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110969154A (zh) * 2019-11-29 2020-04-07 上海眼控科技股份有限公司 文本识别方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111414108A (zh) * 2020-03-18 2020-07-14 深圳市鸿合创新信息技术有限责任公司 显示菜单栏的方法、装置、系统、存储介质和电子设备
CN112115678A (zh) * 2020-09-21 2020-12-22 京东方科技集团股份有限公司 信息展示方法及装置、存储介质及电子设备

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101082836A (zh) * 2007-06-29 2007-12-05 华中科技大学 一种整合语音输入和手写输入功能的汉字输入系统
CN103186235A (zh) * 2011-12-31 2013-07-03 北大方正集团有限公司 一种手写输入的处理方法及装置
CN104915627A (zh) * 2014-03-11 2015-09-16 重庆邮电大学 一种文字识别方法及装置
US20150364127A1 (en) * 2014-06-13 2015-12-17 Microsoft Corporation Advanced recurrent neural network based letter-to-sound
CN105988567A (zh) * 2015-02-12 2016-10-05 北京三星通信技术研究有限公司 手写信息的识别方法和装置
CN105989376A (zh) * 2015-02-06 2016-10-05 展讯通信（上海）有限公司 一种基于神经网络的手写识别系统、装置和移动终端
CN106384094A (zh) * 2016-09-18 2017-02-08 北京大学 一种基于书写风格建模的中文字库自动生成方法
CN106648418A (zh) * 2016-11-14 2017-05-10 北京爱知之星科技股份有限公司 手写笔迹校正方法和装置

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101082836A (zh) * 2007-06-29 2007-12-05 华中科技大学 一种整合语音输入和手写输入功能的汉字输入系统
CN103186235A (zh) * 2011-12-31 2013-07-03 北大方正集团有限公司 一种手写输入的处理方法及装置
CN104915627A (zh) * 2014-03-11 2015-09-16 重庆邮电大学 一种文字识别方法及装置
US20150364127A1 (en) * 2014-06-13 2015-12-17 Microsoft Corporation Advanced recurrent neural network based letter-to-sound
CN105989376A (zh) * 2015-02-06 2016-10-05 展讯通信（上海）有限公司 一种基于神经网络的手写识别系统、装置和移动终端
CN105988567A (zh) * 2015-02-12 2016-10-05 北京三星通信技术研究有限公司 手写信息的识别方法和装置
CN106384094A (zh) * 2016-09-18 2017-02-08 北京大学 一种基于书写风格建模的中文字库自动生成方法
CN106648418A (zh) * 2016-11-14 2017-05-10 北京爱知之星科技股份有限公司 手写笔迹校正方法和装置

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110969154A (zh) * 2019-11-29 2020-04-07 上海眼控科技股份有限公司 文本识别方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111414108A (zh) * 2020-03-18 2020-07-14 深圳市鸿合创新信息技术有限责任公司 显示菜单栏的方法、装置、系统、存储介质和电子设备
CN112115678A (zh) * 2020-09-21 2020-12-22 京东方科技集团股份有限公司 信息展示方法及装置、存储介质及电子设备
WO2022057535A1 (zh) * 2020-09-21 2022-03-24 京东方科技集团股份有限公司 信息展示方法及装置、存储介质及电子设备
US11928419B2 (en) 2020-09-21 2024-03-12 Boe Technology Group Co., Ltd. Information display method and apparatus, and storage medium and electronic device
CN112115678B (zh) * 2020-09-21 2024-04-12 京东方科技集团股份有限公司 信息展示方法及装置、存储介质及电子设备

Also Published As

Publication number Publication date
CN107391015B (zh) 2021-03-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20190220516A1 (en) Method and apparatus for mining general text content, server, and storage medium
US11928419B2 (en) Information display method and apparatus, and storage medium and electronic device
Roslan et al. The rise of AI-powered voice assistants: Analyzing their transformative impact on modern customer service paradigms and consumer expectations
EP4075430A2 (en) Method and apparatus for speech generation
US20240105159A1 (en) Speech processing method and related device
CN105630271B (zh) 用于电子表单数据输入的方法和装置
CN107734373A (zh) 弹幕发送方法及装置、存储介质、电子设备
US10489642B2 (en) Handwriting auto-complete function
CN107463331A (zh) 手势轨迹模拟方法、装置及电子设备
CN113793398A (zh) 基于语音交互的绘画方法与装置、存储介质和电子设备
US9235326B2 (en) Manipulation of user interface controls
CN104850542A (zh) 非可听语音输入校正
CN107391015A (zh) 一种智能平板的控制方法、装置、设备及存储介质
CN108694941A (zh) 用于交互式会话的方法、信息处理装置及产品
CN108037877A (zh) 函数曲线的处理方法、装置、设备和存储介质
US11645946B2 (en) Method of gesture selection of displayed content on a language learning system
CN110850982B (zh) 基于ar的人机交互学习方法、系统、设备及存储介质
CN113901186A (zh) 电话录音标注方法、装置、设备及存储介质
US20220093086A1 (en) Method and a system for capturing conversations
JP6287861B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラム記憶媒体
CN107239209A (zh) 一种拍照搜索方法、装置、终端及存储介质
US20210151046A1 (en) Function performance based on input intonation
US10133920B2 (en) OCR through voice recognition
US20220300717A1 (en) Method and apparatus for generating dialogue state
US10387721B2 (en) Information handling device handwriting clean-up

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant