KR20050085897A - 3차원 핸드라이팅 인식용 방법 및 시스템 - Google Patents

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KR20050085897A
KR20050085897A KR1020057011992A KR20057011992A KR20050085897A KR 20050085897 A KR20050085897 A KR 20050085897A KR 1020057011992 A KR1020057011992 A KR 1020057011992A KR 20057011992 A KR20057011992 A KR 20057011992A KR 20050085897 A KR20050085897 A KR 20050085897A
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KR
South Korea
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tracks
motion
strokes
recognition
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KR1020057011992A
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지아오링 샤오
지아엔 투
레이 펭
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코닌클리케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이.
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Abstract

본 발명은 3차원(3D) 핸드라이팅 인식 방법들 및 시스템들에 관한 것이다. 본 발명은 대응하는 3D 모션을 추적함으로써 3D 모션 데이터를 생성하고, 대응하는 3D 좌표를 계산하고, 대응하는 3D 트랙들을 구성하고, 몇몇 스트로크에 기초하는 2D 투사 평면에 문자의 3D 트랙들을 유도하고, 2D 투사 평면에 3D 트랙들을 맵핑함으로써 핸드라이팅 인식을 위한 2D 이미지를 생성하도록 하는 3D 핸드라이팅 인식 방법 및 대응하는 시스템을 제공한다. 본 발명에 따른 3D 핸드라이팅 인식 방법은 시스템의 처리 전력을 보다 효과적으로 사용하고 시스템 성능을 크게 개선한다. 따라서, 시스템은 사용자가 2개의 문자들 입력 사이에서 기다리는 긴 시간 없이 사용자가 문자를 기입하는 것을 마친후 매우 짧은 시간내에 최종 입력 결과를 얻을 수 있고, 따라서 사용자는 보다 기쁘고 자연스러운 경험을 가진다.

Description

3차원 핸드라이팅 인식용 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR THREE-DIMENTIONAL HANDWRITING RECOGNITION}
본 발명은 일반적으로 핸드라이팅 인식 기술에 관한 것이다. 보다 구체적으로는, 3D 핸드라이팅 인식 방법 및 시스템들에 관한 것이다.
핸드라이팅 인식은, 지능 시스템들이 손으로 쓴 문자들과 심벌들을 식별할 수 있는 기술이다. 이러한 기술은 사람에 의한 키보드 동작을 필요로 하지 않고, 사용자가 더욱 자연스러운 방식으로 기록하고 그릴 수 있게 하므로, 폭넓게 사용되었다.
현재, 입력 장치에 대한 최소 요구는 마우스이다. 마우스에 의한 기입 동안, 사용자는 일반적으로 마우스 버튼을 누르고 유지할 필요가 있고, 따라서 전체 문자 또는 심볼을 완성할 때까지 문자 또는 심볼의 스트로크들(strokes)를 형성하기 위하여 마우스 포인터를 이동시킬 필요가 있다.
터치펜 및 테블릿(tablet) 같은 대중적인 핸드라이팅 입력 장치들은 종래 PDA 같은 핸드헬드 장치들에 사용되거나, USB 포트 또는 직렬 포트에 의해 컴퓨터에 접속된다. 핸드헬드 장치는 일반적으로 입력 기능을 완료하도록 사용자들을 돕는 터치펜 및 터치 패널을 사용한다. PDA 같은 대부분의 핸드헬드 장치들은 이런 종류의 입력 장치를 가진다.
또다른 종류의 핸드라이팅 입력 장치는, 사용자들이 자연스럽고 쉽게 일반적인 종이에 기재하거나 그릴 수 있는 펜이 될 수 있다. 입력 장치는, 셀 폰, PAD 또는 PC 같은 인식 기능을 가진 수신 장치에 데이터를 전송한다.
이 모든 종래 입력 장치들은 2D 입력 방법을 사용한다. 사용자들은 테블릿, 터치 스크린 또는 노트북 같은 물리적 인터미디어에 기입하여야 한다. 예를 들어, 만약 사람이 스피치 또는 퍼포먼스 동안 몇몇 평론을 기입하기를 원하면, 그는 테블릿 또는 노트북 같은 물리적 매체를 발견하여야 한다. 이것은 스피치를 계속하는 사용자에게 매우 불편하다. 동일하게, 차, 버스 또는 지하철 같은 이동 환경에서, 터치 펜에 의한 물리적 매체상에 기입은 너무 불편하다.
개선된 핸드라이팅 인식 방법은 발명의 명칭이 "3차원(3D) 핸드라이팅 인식 방법들 및 시스템들"인 특허출원 02144248.7에 제공된다. 상기 방법은 사용자들이 노트북들 또는 테블릿들 같은 임의의 물리적 중간매체 없이 3D 공간에 자유롭게 기입할 수 있게 한다. 이 방법은 사용자들에게 보다 융통적이고 편리함을 제공하고, 사용자들이 2D 핸드라이팅 인식에 요구되는 물리적 매체를 필요없게 한다.
3D 트랙들을 2D 평면에 맵핑함으로써, 상기 방법은 3D 트랙들에 기초한 핸드라이팅 인식을 위한 대응하는 2D 이미지를 유도한다. 3D 트랙들에 기초한 핸드라이팅 인식을 위한 대응하는 2D 이미지를 유도하기 위하여, 3D 트랙으로부터 몇몇 포인트들을 샘플하는 단계; 문자 또는 심볼을 완료한 후, 모든 샘플 포인트들로부터 2D 평면을 유도하는 단계; 및 핸드라이팅 인식을 위하여 대응하는 2D 이미지를 생성하기 위하여 상기 2D 평면에 3D 트랙들을 맵핑하는 단계를 포함한다.
상기 시스템은 사용자가전체 문자 또는 심볼 기입을 완료한 후 2D 평면에서 시작한다. 단지 2D 평면이 유도된 후에만, 3D 트랙 데이터는 2D 이미지로 변환할 수 있다. 이에 따라, 시스템은 사용자가 기입하는 시간을 계산할 수 없어, 결과를 얻기 위한 사용자 기입 마무리 시간은 너무 길어진다.
이에 따라, 개선된 3D 핸드라이팅 인식 방법 및 대응하는 시스템들이 상기 문제를 해결하는 것이 필요하다.
도 1은 본 발명에 기초하여 실시예의 3D 핸드라이팅 인식 과정을 도시하는 흐름도.
도 2는 본 발명에 기초하는 실시예에서 다른 스트로크들의 정의의 스케치 맵.
도 3은 본 발명에 기초하는 실시예에서 3D 핸드라이팅 인식 시스템을 나타내는 도면.
본 발명의 주요 목적은 시스템의 처리 능력이 보다 효율적으로 사용되고, 최종 결과들이 보다 짧은 시간에 얻어지는 3차원(3D) 핸드라이팅 인식 방법들 및 대응하는 시스템들을 제공하는 것이다.
본 발명에 따라, 대응하는 3D 모션을 추적함으로써 3D 모션 데이터를 생성하고, 대응하는 3D 좌표들을 계산하고, 대응하는 3D 트랙들을 구성하고, 문자의 몇몇 스트로크들의 3D 트랙들에 기초하여 2D 투사 평면을 유도하고, 상기 2D 투사 평면 상에 3D 트랙들을 맵핑함으로써 핸드라이팅 인식용 2D 이미지를 생성하는 3D 핸드라이팅 인식 방법 및 대응하는 시스템은 제공된다.
또한, 본 발명은 문자의 부분 3D 트랙들에 의한 스트로크를 정의하고, 만약 2개의 다른 스트로크들을 구별하기에 충분한 차이가 있는지를 판단한다. 따라서, 2개의 구별되는 스트로크들의 트랙들로부터 발생하는 샘플 포인트들의 3D 데이터에 의해 2D 투사 평면을 유도한다. 마지막으로, 상기 2D 투사 평면에 문자의 3D 트랙들을 맵핑함으로써 핸드라이팅 인식을 위한 대응하는 2D 이미지를 유도한다.
본 발명에 제공된 3D 핸드라이팅 인식 방법은 인식 시스템의 처리 능력을 보다 효율적으로 사용하여 보다 빠르게 결과를 얻고, 데이터를 입력하는 동안 보다 자유롭고 행복함을 사용자가 느끼게 한다.
본 발명의 보다 완전한 이해는 다음 청구항들 및 도면들을 참조하여 상세한 설명들에 따라 얻어진다.
본 발명은 첨부 도면들을 참조하여 실시예의 방식으로 보다 상세히 설명된다.
추가 설명은 첨부된 도면들을 참조하여 이하에 제공된다. 발명의 명칭이 "3차원(3D) 핸드라이팅 인식 방법들 및 시스템들"인 특허 출원 02144248.7에 도입된 방법은 본 발명의 완전함을 유지하기 위하여 여기에 인용된다.
도 1은 본 발명의 실시예에서 3D 핸드라이팅 인식 과정(100)을 도시하는 흐름도이다. 도시된 도 1과 같이, 수신된 데이터에 기초하여 3D 이동 데이터 및 샘플링 속도(단계 102)를 수신한후, 시스템은 오리진(origin)으로서 이동의 시작부를 중시하고, X,Y,Z 축들에서 매 샘플 포인트의 대응하는 3D 좌표들을 계산한다(단계 106). 매 샘플 포인트는 다음 포인트의 좌표의 기준 포인트로서 고려된다. 샘플링 속도는 예를 들어 이동 속도에 기초하여 동적으로 확인되고 조절될 수 있다.
다음 방식으로 상기 작용은 이루어진다. 예를 들어, 첫째 핸드라이팅과 관련된 초기 이동 속도를 확인한다. 그 다음, 인식 장치는 최종 샘플 포인트의 이동 속도에 기초하여 동적으로 샘플링 속도를 조절할 수 있다. 속도를 높힐수록, 샘플링 속도는 높아지고, 그 역도 또한 같다. 핸드라인팅 인식 정확도는 그 수가 너무 많거나 너무 적지 않은 샘플 포인트들만이 문자들 또는 심볼들을 형성하기 위하여 사용될 수 있기 때문에 샘플링 속도를 동적으로 조절함으로써 증가될 수 있다. 게다가, 시스템 소비를 감소시킬 수 있다.
시스템들은 3D 이동 데이터에 기초하여 연속으로 3D 좌표들을 계산하고, 수신된 3D 좌표들에 기초하여 대응하는 3D 트랙들을 구성하고(단계 116), 그 다음 그것을 2D 투사 평면 상에 맵핑한다(단계 122). 문자 또는 심볼이 완료된 것을 나타내는 제어 신호를 수신할때까지, 전체 문자의 2D 맵핑 트랙은 성공적으로 구성된다. 그 다음, 종래 2D 핸드라이팅 인식은 수행될 수 있다(단계 126).
상기 과정에서, 첫째, 적당한 2D 투사 평면이 발견되어(단계 118), 3D 트랙들을 2D 투사 평면에 맵핑한다. 본 발명의 가장 좋은 실시예중 하나에서, 적당한 2D 투사 평면은 제 1 및 제 2 구별가능한 스트로크(단계 119)에 의해 유도된다(단계 121).
제 1 및 제 2 구별 가능한 스트로크를 얻기 위하여, 수신된 3D 트랙들에 따른 서로 다른 스트로크들을 정의하여야 한다.
3D 트랙 데이터 어레이 Nmin = 3에 대하여, 만약 동일한 방향, 즉 ΔPx(i) = Px(i+1) - Px(i) 및 ΔPx(i-1)으로 이동하는 매 포인트가 양, 음 또는 제로이고, ΔPy(i) & ΔPz(i)와 동일하면, 우리는 그들이 하나의 동일한 스트로크에 속한다는 것을 고려한다. 그렇지 않으면, 그들은 다른 스트로크들에 속한다. 상기 Px(i), Py(i) 및 Pz(i)는 각각 방향 x,y 및 z의 포인트(P(i))의 좌표들을 나타낸다.
예를 들어, ΔPx(k)가 양인 동안 만약 모든 ΔPx(i)(0<i<k)가 음이면, 3D 트랙 데이터 어레이 P1, P2, ...,Pk-2,Pk-1,Pk가 하나의 스트로크에 속하고, 다른 스트로크는 포인트(Pk+1)에서 시작한다.
도 2는 중국 문자 "0"의 2D 이미지를 나타낸다. 2D 이미지는 해결 방법을 간략화하기 위하여 사용되고 그 아이디어는 3D 상황과 동일하다.
A에서 B 사이의 모든 포인트들은 모든 ΔPx(i) 및 ΔPy(i)(P(i)가 A 및 B 사이의 포인트임)가 음이기 때문에 하나의 스트로크(스트로크 AB)에 속하는 것으로 고려될 수 있다. B 내지 C의 ΔPy(i)가 여전히 음이더라도, 이들 포인트들은 이들 포인트들의 ΔPx(i)가 양이기 때문에 스트로크 AB에 속하지 않는다. 문자의 나머지 부분에 동일한 아이디어를 적용하면, 그 결과는 이 문자에서 4 스트로크인 것이 얻어질 수 있다.
사람들의 손들이 기계처럼 움질 수 없기 때문에, 실제 입력 3D 이동은 매우 정밀하지 않아서, 실제 입력 이동 및 이상적인 입력 이동의 이동 방향 사이의 차이가 발생할 것이다. 따라서, 다른 스트로크들을 식별하기 위하여 극값 Nmin(Nmin은 정수이고 Nmin>0)을 정의할 필요가 있다. 만약 다른 방향으로 이동하는 순차적 포인트들의 수가 Nmin 미만이면, 상기 수는 "노이즈"로서 고려되고, 효과적인 샘플 포인트들로서 계산되지 않는다.
본 실시예에서, 우리는 Nmin = 3을 형성한다. 매 포이느에 대하여, 우리는 이동 방향을 확인하기 전후 인접한 예인 포인트들을 고려할 필요가 있다. 이에 따라, 만약 ΔPx(i), ΔPy(i) 및 ΔPz(i)(0<i<k)가 모두 동일한 양이거나 음이거나 제로이면, 3D 트랙 데이터 어레이(P1,P2,...Pk-2,Pk-1,Pk는 하나의 스트로크에 속한다. 그러나, 포인트(Pk) 다음의 3개의 포인트들(Pk+1, Pk+2, Pk+3)은 다른 방향으로 이동하여, P1 내지 Pk의 포인트들은 제 1 스트로크에 속하고, Pk 다음의 포인트들은 제 1 스트로크에 속하지 않는다.
본 발명의 다른 실시예들에서, Nmin(Nmin은 정수이고 Nmin>0)은 적당한 수로 조절될 수 있다.
제 2 스트로크는 동일한 방식으로 발견될 수 있다.
이 후, 2개의 스트로크들이 구별되었는지 구별되지 않았는지를 판단할 필요가 있다.
명백히, 2개의 구별 가능한 스트로크들 사이의 거리는 매우 밀접해서는 않된다. 스트로크 A 및 B에 대하여, 우리는 스트로크 B 내지 스트로크 A에서 포인트 Bi(xi, yi, zi)의 거리가 포인트 Bi(xi, yi, zi) 사이의 거리이고 스트로크 A에서 가장 가까운 포인트이다. 스트로크 B 내지 스트로크 A상의 모든 Nb의 평균 거리, 즉 ∑di/Nb가 스케쥴된 데이터 dmin보다 긴 동안, 우리는 스트로크 A 및 스트로크 B가 구별 가능한 것을 결정할 수 있다.
본 발명의 몇몇 우수한 실시예들에서, dmin가 0.5cm로 설정된다. 다른 실시예들에서, 0 이상의 다른 값으로 설정될 수 있다.
만약 결과가 구별 가능하면, 우리는 2개의 구별 가능한 스트로크들을 가진다(단계 119). 그렇지 않으면, 새로운 입력 3D 스트로크를 계속 정의할 필요가 있고, 2개의 구별 가능한 스트로크들이 있는지 없는지를 판단한다.
2D 투사 평면을 구성하기 위하여(단계 121), 동일한 라인상에 없는 적어도 3 포인트들은 필요하다. 만약 스트로크 A상에 Na 포인트들이 있고 B상에 Nb들이 있다면, 우리는 A의 na 포인트들 및 B의 nb 포인트들을 추출하고, 0<na<Na, 0<nb<Nb, na+nb≥3인 조건에 부합하면, 이들 포인트들은 동일한 라인상에 없다.
본 실시예에서, 우리는 2개의 구별 가능한 스트로크들로부터 포인트들을 추출한다. 다른 실시예들에서, 상기 추출은 동일한 라인상에 없는 적어도 3 포인트들을 추출함으로써 달성될 수 있다.
본 실시예에서, n=na+nb 포인트들은 필요하다. 실제로, n=na+nb≥3 포인트들은 본 발명의 임무들을 완료하기에 충분하다.
기하구조에 따라, 적당한 2D 투사 평면은 하나의 평면이고, 상기 평면에 매 샘플 포인트들의 거리의 제곱합은 최소이다. n 포인트들의 좌표들이 (xi, yi, zi),(x2, y2, z2)...(xn, yn, zn)인 것을 가정하면, 평면의 방정식은 Ax+By+Cz=0이고, 그중 A2+B2+C2≠0이다. 지금 A,B,C,D의 값이 얻어진다. 포인트(xi,yi,zi)에서 평면으로의 거리는 다음 방정식 에 의해 제공된다. F(A,B,C,D)에 의해 표현된 합 은 다음과 같이 제공된다 :
A,B,C,D의 값은 다음 라그랑즈(LaGrange) 곱셈 방법에 의해 제공될 수 있다. A2+B2+C2 = 1에서,
F(A,B,C,D) = F'(A,B,C,D) = (Ax1+By1+Cz1+D)2 + (Ax2+By2+Cz2+D)2 + ... + (Axn+Byn+Czn+D)2.
라그랑즈(LaGrange) 곱셈에 따라, 우리는 다음 방정식을 구성할 수 있다:
G(A,B,C,D) = F'(A,B,C,D)+λ(A2+B2+C2-1)
이중, λ는 일정한 라그랑즈(LaGrange) 인수이다. A,B,C,D에 관한 G(A,B,C,D)의 차동 방정식은 다음과 같다:
상기 4개의 방정식들에 따라, 다음 방정식들이 유도될 수 있다:
이들중, 방정식(4)은 다음과 같이 다시 기입될 수 있다:
방정식(6)을 사용하여, 방정식(1), (2) 및 (3)은 다음과 같이 기입될 수 있다:
A,B,C,D의 값은 상기 방정식들에 의해 얻어질 수 있다.
상기 라그랑즈(LaGrange) 곱셈 방법에 의해 A,B,C,D의 값들을 얻는 것을 제외하고, 상기 값들은 선형 귀납 방법 같은 다른 방법들로 얻어질 수 있다.
A,B,C,D의 값들이 얻어진후, 투사 평면 방정식 Ax+By+Cz+D=0은 투사 평면 의 수직 라인의 방정식을 부가함으로써 확인될 수 있고(단계 121), 다음 방정식은 유도된다:
매 3D 샘플의 대응하는 2D 좌표들은 상기 방정식들(단계 122)에 의해 얻어질 수 있고, 상기 좌표는 입력된 3D 트랙 데이터에 속하지도 않거나 다음 사용자들에 의해 입력되는 문자의 나머지 부분들에 속하지도 않는다.
영문과 중국어들의 대부분의 문자들이 2개 이상의 구별 가능한 스트로크들을 포함하기 때문에, 2D 투사 평면은 제 1 두개의 구별 가능한 스트로크(단계 119)들을 발견함으로써 발견될 수 있다(단계 121). 그 다음, 시스템은 사용자가 3D 공간에 입력하는 문자의 모든 3D 트랙들의 2D 이미지를 산출할 수 있다.
도 3은 본 발명에 유도된 방법에 따라 3D 핸드라이팅 인식 시스템(10)의 실시예를 도시한다. 도시된 도면과 같이, 시스템(10)은 핸드라이팅 입력 장치(20)를, 인식 장치(30) 및 출력 장치(40)를 포함한다. 입력 장치(20)는 3D 이동 검출 센서(22), 제어 회로(26) 및 통신 포트(28)를 포함한다. 인식 장치(30)는 처리기(32), 메모리(34), 저장 장치(36) 및 통신 포트(38)를 포함한다. 도면에 도시된 시스템을 간략화함으로써, 다른 일반적인 구성요소들은 도 3에 도시되지 않는다. 다른 실시예들에서, 메모리(34)는 인식 장치(30)와 무관하고, 동작 가능하게 인식 장치(30)에 접속한다.
동작 처리 동안, 사용자는 3D 공간의 입력 장치(20)르 이동시켜 문자 및/또는 심볼을 자유롭게 기입한다. 3D 이동 검출 센서(22)는 3D 이동을 검출하고 3D 이동 데이터 및 샘플링 속도를 계산 포트(28)(불루투스, 지그비(Zigbee), IEEE802.11, 적외선 또는 USB 포트 같은) 및 대응하는 포트(38)에 의해 핸드라이팅 인식(단계 102)에 대한 인식 장치(30)에 전송한다. 샘플링 속도는 모든 종류의 인자에 기초하여 최종 사용자 또는 제조자에 의해 미리 설정될 수 있다(예를 들어 시스템의 처리 능력). 또는 샘플링 속도는 이동 속도에 기초하여 동적으로 설정되고 조절될 수 있다. 본 발명의 가장 좋은 실시에에서, 샘플링 속도는 이동 속도에 기초하여 동적으로 조절된다. 첫째, 핸드라이팅 입력에 관련된 초기 이동 속도를 확인하고, 인식 장치는 최종 샘플 포인트의 속도에 기초하여 동적으로 샘플링 속도를 조절한다. 속도가 높을수록, 샘플링 속도는 높아지고, 그 역도 또한 같다. 샘플링 속도를 동적으로 조절함으로써, 너무 많거나 너무 적은 수를 가진 포인트들만이 문자 또는 심볼을 구성하기 위하여 사용될 수 있기 때문에, 인식 정밀도는 증가된다.
입력 장치(20)에서 발생하는 수신된 이동 데이터 및 샘플링 속도에 기초하여, 처리기(32)는 메모리(34)를 점유하고, X,Y,및 Z 축들상 대응하는 3D 좌표를 계산하고(단계 106), 이들 좌표들을 저장 장치(36)에 저장한다. 그 다음, 처리기(32)는 계산된 좌표들에 의해 대응하는 3D 트랙들을 구성하기 위하여 메모리(34)를 점유하고(단계 116), 필요한 2D 투사 평면(단계 118)을 계산한다. 그 다음, 종래 핸드라이팅 인식에 사용될 수 있는 2D 이미지를 생성하기 위하여 2D 투사 평면에 3D 트랙들을 맵핑한다(단계 122). 최종 결과는 출력 장치(40)상에 도시된다.
3D 기입 과정이 연속적이기 때문에, 입력 장치(20)에서 제어 회로(26)는 입력 장치의 포트(28) 및 인식 장치의 포트(38)에 의해 제어 신호를 제공하여(단계 124), 입력 데이터를 수신하는 동안 다른 문자들 및 심볼들을 분리시킨다. 예를들어, 문자 또는 심볼을 입력한후, 사용자는 제어 버튼을 눌러서 제어 회로(26)가 제어 신호를 생성한다.
상기 시스템은 본 발명의 방법을 적용한 3D 핸드라이팅 인식 시스템의 실시예이다.
처리 시간은 문자의 몇몇 스트로크들의 3D 트랙 데이터에 기초하여 2D 투사 평면을 유도하고, 핸드라이팅 인식에 대한 대응하는 2D 이미지를 생성하기 위하여 2D 투사 평면상에 문자의 모든 트랙들 데이터를 맵핑하는 과정을 포함하는 2D 투사 평면상에 본 발명에 제공된 방법에 의해 감소될 것이다. 따라서, 본래 방법과 비교하여, 사용자는 문자 입력을 완료한후 보다 짧은 시간내에 최종 결과를 얻을 수 있다. 이에 따라, 사용자는 2개의 문자들 사이에 긴 시간을 기다릴 필요가 없고, 이것은 그에게 기쁘고 자연스러운 입력 경험을 제공할 수 있다. 게다가, 시스템의 처리 능력은 개선된다.
본 발명이 실시예를 참조하여 기술되었지만, 실시예는 본 발명의 내용 및 애플리케이션 범위를 제한하지 않는 본 발명의 일실시예이다. 명백히 청구항의 사상 및 범위를 포함하는 분야에 친밀한 기술들에 의해 첨부된 돔ㄴ들 및 상세한 서령에 따라 쉽게 얻어질 수 있는 투영물들, 변형들 및 변환구조들이 대체 가능하다.

Claims (24)

  1. 핸드라이팅 인식(handwriting recognition) 방법에 있어서,
    1) 3D 모션 데이터에 기초하여 대응하는 3D 좌표들을 계산하는 단계;
    2) 3D 좌표들에 기초하여 대응하는 3D 트랙들을 구성하는 단계;
    3) 입력된 3D 트랙들에 기초하여 2D 투사 평면을 유도하는 단계; 및
    4) 사용자가 3D 모션 데이터의 나머지를 입력할 때 상기 3D 트랙들을 상기 2D 투사 평면 상에 맵핑함으로써 핸드라이팅 인식을 위한 2D 이미지를 생성하는 단계를 포함하는, 핸드라이팅 인식 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 단계 1)전에 대응하는 3D 모션을 추적함으로써 3D 모션 데이터를 생성하는 단계를 더 포함하는, 핸드라이팅 인식 방법.
  3. 제 2 항에 있어서, 대응하는 3D 모션을 추적함으로써 3D 모션 데이터를 생성하는 단계와 3D 모션 데이터에 기초하여 대응하는 3D 좌표들을 계산하는 단계 사이의 모션 속도에 기초하여 동적으로 샘플링 속도를 조절하는 단계를 더 포함하는, 핸드라이팅 인식 방법.
  4. 제 1 항에 있어서, 단계 4)후에 상기 2D 이미지에 기초하여 2D 핸드라이팅 인식을 수행하는 단계를 더 포함하는, 핸드라이팅 인식 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    단계 4)는:
    A) 입력된 3D 트랙들에 기초하여 구별 가능한 스트로크들(strokes)을 발견하는 단계;
    B) 상기 구별 가능한 스트로크들이나 상기 스트로크의 일부에 기초하여 2D 투사 평면을 유도하는 단계를 더 포함하는, 핸드라이팅 인식 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    단계 A)는:
    a) 2개의 상이한 스트로크들을 발견하는 단계; 및
    b) 상기 2개의 스트로크들의 평균 거리가 구별 가능하게 한정되는지를 결정하는 단계를 더 포함하는, 핸드라이팅 인식 방법.
  7. 제 5 항에 있어서, 유도 단계 B)는, 매 샘플링 포인트들의 거리 제곱의 합이 최소인 평면으로서 2D 투사 평면을 유도하는 단계를 더 포함하는, 핸드라이팅 인식 방법.
  8. 제 5 항에 있어서, 단계 B)에서 상기 구별 가능한 스트로크들은 제 1 두개의 구별 가능한 스트로크들인, 핸드라이팅 인식 방법.
  9. 제 6 항에 있어서, 단계 a)에서 2개의 스트로크들을 발견하는 단계는, 3D 트랙들의 모션 방향이 변화되는지를 결정하는 단계에 기초하는, 핸드라이팅 인식 방법.
  10. 제 6 항에 있어서, 단계 b)에서 상기 2개의 구별 가능한 스트로크들의 평균 거리는 미리 결정된 양의 값보다 큰, 핸드라이팅 인식 방법.
  11. 제 7 항에 있어서, 매 샘플링 포인트들의 거리 제곱의 합이 최소인 평면으로서 2D 투사 평면을 유도하는 단계는, 라그랑즈(LaGrange) 곱셈 방법을 사용할 수 있는, 핸드라이팅 인식 방법.
  12. 제 9 항에 있어서, 상기 모션 방향이 변화되는지를 결정하는 단계는, 이전 포인트들로부터 상이한 방향으로 Nmin 연속 포인트들보다 작게 이동하게 하고, Nmin은 미리 결정된 자연 수인, 핸드라이팅 인식 방법.
  13. 핸드라이팅 인식 시스템에 있어서,
    3D 모션에 응답하여 3D 모션 데이터를 생성하기 위하여 3D 모션 검출 센서를 포함하는 입력 장치; 및
    상기 3D 모션을 수신하고, 3D 모션 데이터에 기초하여 핸드라이팅 인식을 위한 2D 이미지들을 유도하기 위하여 상기 입력 장치와 통신하는 인식 장치를 포함하는, 핸드라이팅 인식 시스템.
  14. 제 13 항에 있어서, 상기 인식 장치는 상기 2D 이미지들에 기초하여 2D 핸드라이팅 인식을 수행하는 수단을 포함하는, 핸드라이팅 인식 시스템.
  15. 제 13 항에 있어서,
    상기 인식 장치는:
    상기 3D 모션 데이터에 기초하여 대응하는 3D 좌표들을 계산하는 수단;
    상기 3D 좌표들에 기초하여 대응하는 3D 트랙들을 구성하는 수단; 및
    상기 3D 트랙들로부터 대응하는 2D 이미지들을 유도하는 수단을 포함하는, 핸드라이팅 인식 시스템.
  16. 제 15 항에 있어서, 상기 인식 장치는 모션 속도에 기초하여 동적으로 샘플링 속도를 조절하기 위한 수단을 더 포함하는, 핸드라이팅 인식 시스템.
  17. 제 15 항에 있어서, 상기 3D 트랙들로부터 상기 대응하는 2D 이미지들을 유도하는 수단은 핸드라이팅 인식을 위한 상기 2D 이미지들을 유도하기 위하여 상기 3D 트랙들을 2D 평면상에 맵핑하는 수단을 더 포함하는, 핸드라이팅 인식 시스템.
  18. 제 17 항에 있어서, 상기 유도 수단은 매 샘플링 포인트들의 거리 제곱의 합이 최소인 평면으로서 2D 투사 평면을 유도하는 수단을 더 포함하는, 핸드라이팅 인식 시스템.
  19. 제 13 항에 있어서, 상기 입력 장치는 워드 또는 문자의 기입 완료를 나타내는 상기 인식 장치에 전송된 제어 신호를 생성하기 위하여 사용자의 명령에 응답하는 제어 회로를 더 포함하는, 핸드라이팅 인식 시스템.
  20. 제 14 항에 있어서, 핸드라이팅 인식의 최종 결과를 디스플레이하는 출력 장치를 더 포함하는, 핸드라이팅 인식 시스템.
  21. 처리 시스템에 있어서,
    메모리;
    3D 모션에 응답하여 3D 모션 데이터를 생성하기 위하여 3D 모션 검출 센서를 포함하는 입력 장치; 및
    상기 입력 장치와 통신하고 상기 메모리에 결합되어 동작하는 인식 장치로서, 3D 모션 데이터를 수신하고, 상기 3D 모션 데이터에 기초하여 핸드라이팅 인식을 위한 대응하는 2D 이미지들을 유도하도록 구성되는, 상기 인식 장치를 포함하는, 처리 시스템.
  22. 제 21 항에 있어서, 상기 인식 장치는 상기 2D 이미지들에 기초하여 2D 핸드라이팅 인식을 수행하는 수단을 포함하는, 처리 시스템.
  23. 제 21 항에 있어서,
    상기 인식 장치는:
    상기 3D 모션 데이터에 기초하여 대응하는 3D 좌표들을 계산하는 수단;
    상기 3D 좌표들에 기초하여 대응하는 3D 트랙들을 구성하는 수단; 및
    상기 3D 트랙들로부터 상기 대응하는 2D 이미지들을 유도하는 수단을 포함하는, 처리 시스템.
  24. 제 23 항에 있어서, 상기 유도 수단은 핸드라이팅 인식을 위해 상기 2D 이미지를 유도하도록 상기 3D 트랙들을 2D 평면상에 맵핑하는 수단을 포함하는, 처리 시스템.
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