Система розпізнавання рукописних символів

В бакалаврській дипломній роботі розроблена система on-line розпізнавання рукописних символів, що дозволяє легко додавати символи будь-якого вигляду до списку тих, що розпізнаються, не потребуючі при цьому повторного тренування, перезавантаження чи оновлення. Дана робота реалізувала on-line алгоритм розпізнавання рукописних символів, в основі якого лежить жадібний алгоритм співставлення точок. Простота реалізованого алгоритму дозволяє на його основі швидко створити власну систему розпізнавання символів, що має свої переваги і є конкурентоспроможною на невеликій множині відомих системі символів.In this work for a Bachelor's Degree, we have developed the on-line handwriting recognition system, which allows you to easily add characters of any kind to the list of those that can be recognized without requiring retraining, rebooting, or updating. This work has implemented the online handwriting recognition algorithm, which is based on the greedy point matching algorithm. The simplicity of the implemented algorithm allows you to quickly create based on it your own handwriting recognition system, which has its own advantages and is competitive on a small set of known symbols.В бакалаврской дипломной работе разработана система on-line распознавания рукописных символов, что позволяет легко добавлять символы любого вида в список распознаваемых, не требующая при этом повторной тренировки перезагрузки или обновления. Данная работа реализовала on-line алгоритм распознавания рукописных символов, в основе которого лежит жадный алгоритм сопоставления точек. Простота реализованного алгоритма позволяет на его основе быстро создать собственную систему распознавания символов, которая имеет свои преимущества и является конкурентоспособной на небольшом множестве известных системе символов

Predicting and Reducing the Impact of Errors in Character-Based Text Entry

This dissertation focuses on the effect of errors in character-based text entry techniques. The effect of errors is targeted from theoretical, behavioral, and practical standpoints. This document starts with a review of the existing literature. It then presents results of a user study that investigated the effect of different error correction conditions on popular text entry performance metrics. Results showed that the way errors are handled has a significant effect on all frequently used error metrics. The outcomes also provided an understanding of how users notice and correct errors. Building on this, the dissertation then presents a new high-level and method-agnostic model for predicting the cost of error correction with a given text entry technique. Unlike the existing models, it accounts for both human and system factors and is general enough to be used with most character-based techniques. A user study verified the model through measuring the effects of a faulty keyboard on text entry performance. Subsequently, the work then explores the potential user adaptation to a gesture recognizer’s misrecognitions in two user studies. Results revealed that users gradually adapt to misrecognition errors by replacing the erroneous gestures with alternative ones, if available. Also, users adapt to a frequently misrecognized gesture faster if it occurs more frequently than the other error-prone gestures. Finally, this work presents a new hybrid approach to simulate pressure detection on standard touchscreens. The new approach combines the existing touch-point- and time-based methods. Results of two user studies showed that it can simulate pressure detection more reliably for at least two pressure levels: regular (~1 N) and extra (~3 N). Then, a new pressure-based text entry technique is presented that does not require tapping outside the virtual keyboard to reject an incorrect or unwanted prediction. Instead, the technique requires users to apply extra pressure for the tap on the next target key. The performance of the new technique was compared with the conventional technique in a user study. Results showed that for inputting short English phrases with 10% non-dictionary words, the new technique increases entry speed by 9% and decreases error rates by 25%. Also, most users (83%) favor the new technique over the conventional one. Together, the research presented in this dissertation gives more insight into on how errors affect text entry and also presents improved text entry methods

Formalisierung gestischer Eingabe für Multitouch-Systeme

Die Mensch-Computer-Interaktion wird dank neuer Eingabemöglichkeiten jenseits von Tastatur und Maus reicher, vielseitiger und intuitiver. Durch den Verzicht auf zusätzliche Geräte beim Umgang mit Computern geht seitens der Eingabeverarbeitung jedoch eine erhöhte Komplexität einher: Die Programmierung gestischer Eingabe für Multitouch-Systeme ist in derzeitigen Frameworks abgesehen von den verfügbaren Standard-Gesten mit hohem Aufwand verbunden. Die entwickelte Gestenformalisierung für Multitouch (GeForMT) definiert eine domänenspezifische Sprache zur Beschreibung von Multitouch-Gesten. Statt wie verwandte Formalisierungsansätze detaillierte Filter für die Rohdaten zu definieren, bedient sich GeForMT eines bildhaften Ansatzes, um Gesten zu beschreiben. Die Konzeption von Gesten wird unterstützt, indem beispielsweise in einem frühen Stadium der Entwicklung Konflikte zwischen ähnlichen Gesten aufgedeckt werden. Die formalisierten Gesten lassen sich direkt in den Code einbetten und vereinfachen damit die Programmierung. Das zugrundeliegende Framework sorgt für die Verbindung zu den Algorithmen der Gestenerkennung. Die Übertragung des semiotischen Ansatzes zur Formalisierung auf andere Formen gestischer Eingabe wird abschließend diskutiert.:1 Einleitung 1.1 Motivation 1.2 Zielstellung und Abgrenzung 1.3 Aufbau der Arbeit 2 Interdisziplinäre Grundlagenbetrachtung 2.1 Semiotik 2.1.1 Begriffe und Zeichenklassen 2.1.2 Linguistik 2.1.3 Graphische Semiologie 2.1.4 Formgestaltung und Produktsprache 2.1.5 Interfacegestaltung 2.2 Gestenforschung 2.2.1 Kendons Kontinuum für Gesten 2.2.2 Taxonomien 2.2.3 Einordnung 2.3 Gestische Eingabe in der Mensch-Computer-Interaktion 2.3.1 Historische Entwicklung von Ein- und Ausgabetechnologien 2.3.2 Begreifbare Interaktion 2.3.3 Domänenspezifische Modellierung 2.4 Zusammenfassung 3 Verwandte Formalisierungsansätze 3.1 Räumliche Gesten 3.1.1 XML-Beschreibung mit der Behaviour Markup Language 3.1.2 Detektornetze in multimodalen Umgebungen 3.1.3 Gestenvektoren zur Annotation von Videos 3.1.4 Vergleich 3.2 Gesten im Sketching 3.2.1 Gestenfunktionen für Korrekturzeichen 3.2.2 Sketch Language zur Beschreibung von Skizzen 3.2.3 Domänenspezifische Skizzen mit LADDER 3.2.4 Vergleich 3.3 Flächige Gesten 3.3.1 Regelbasierte Definition mit Midas 3.3.2 Gesture Definition Language als Beschreibungssprache 3.3.3 Reguläre Ausdrücke von Proton 3.3.4 Gesture Interface Specification Language 3.3.5 Logische Formeln mit Framous 3.3.6 Gesture Definition Markup Language 3.3.7 Vergleich 3.4 Zusammenfassung 4 Semiotisches Modell zur Formalisierung 4.1 Phasen gestischer Eingabe 4.2 Syntax gestischer Eingabe 4.3 Semantik gestischer Eingabe 4.4 Pragmatik gestischer Eingabe 4.5 Zusammenfassung 5 Gestenformalisierung für Multitouch 5.1 Ausgangslage für die Konzeption 5.1.1 Ikonographische Einordnung flächiger Gesten 5.1.2 Voruntersuchung zur Programmierung flächiger Gesten 5.1.3 Anforderungskatalog für die Formalisierung 5.2 Semiotische Analyse flächiger Gesten 5.2.1 Syntax flächiger Gesten 5.2.2 Semantik flächiger Gesten 5.2.3 Pragmatik flächiger Gesten 5.3 Präzedenzfälle für die Formalisierung 5.3.1 Geschicklichkeit bei der Multitouch-Interaktion 5.3.2 Präzision bei flächigen Gesten 5.3.3 Kooperation in Multitouch-Anwendungen 5.4 Evaluation und Diskussion 5.4.1 Vergleich der Zeichenanzahl 5.4.2 Evaluation der Beschreibungsfähigkeit 5.4.3 Limitierungen und Erweiterungen 6 Referenzarchitektur 6.1 Analyse existierender Multitouch-Frameworks 6.2 Grundlegende Architekturkomponenten 6.2.1 Parser 6.2.2 Datenmodell 6.2.3 Gestenerkennung und Matching 6.2.4 Programmierschnittstelle 6.3 Referenzimplementierung für JavaScript 6.3.1 Komponenten der Bibliothek 6.3.2 Praktischer Einsatz 6.3.3 Gesteneditor zur bildhaften Programmierung 7 Praxisbeispiele 7.1 Analyse prototypischer Anwendungen 7.1.1 Workshop zur schöpferischen Zerstörung 7.1.2 Workshop zu semantischen Dimensionen 7.1.3 Vergleich 7.2 Abbildung von Maus-Interaktion auf flächige Gesten in DelViz 7.2.1 Datengrundlage und Suchkonzept 7.2.2 Silverlight-Implementierung von GeForMT 7.3 Flächige Gesten im 3D-Framework Bildsprache LiveLab 7.3.1 Komponentenarchitektur 7.3.2 Implementierung von GeForMT mit C++ 7.4 Statistik und Zusammenfassung 8 Weiterentwicklung der Formalisierung 8.1 Räumliche Gesten 8.1.1 Verwandte Arbeiten 8.1.2 Prototypischer Aufbau 8.1.3 Formalisierungsansatz 8.2 Substanzen des Alltags 8.2.1 Verwandte Arbeiten 8.2.2 Experimente mit dem Explore Table 8.2.3 Formalisierungsansatz 8.3 Elastische Oberflächen 8.3.1 Verwandte Arbeiten 8.3.2 Der Prototyp DepthTouch 8.3.3 Formalisierungsansatz 9 Zusammenfassung 9.1 Kapitelzusammenfassungen und Beiträge der Arbeit 9.2 Diskussion und Bewertung 9.3 Ausblick und zukünftige Arbeiten Anhang Vergleichsmaterial Formalisierungsansätze Fragebogen Nachbefragung Ablaufplan studentischer Workshops Grammatikdefinitionen Statistische Auswertung Gestensets Literatur Webreferenzen Eigene Veröffentlichungen Betreute studentische Arbeiten Abbildungsverzeichnis Tabellen Verzeichnis der Code-Beispiel