最好的方法来捕获手写并将其转化为输入文本

我想编写一个程序，它使用Kinect捕捉运动，然后保存运动路径，然后将创建的图像转换为文本。最好的方法来捕获手写并将其转化为输入文本

我不确定OCR是否是最好的方法，因为很可能图像的质量会很低。

是否有任何人可以建议的系统。还有关于如何实现它的任何提示。欢呼声

编辑：

Windows Journal几乎完全符合我的要求。

来源

2012-10-12 Ryan Durrant

你提议将部分OCR –

您需要像Kinect这样的传感器并使用其API来捕捉动作。这对传感器和动作捕捉技术非常具体。如果没有使用C＃的第三方API，我认为你不能编写动作捕捉技术。

来源

2012-10-12 00:29:43 iefpw

我不认为他在暗示自己不打算使用Kinect的API软件。他在寻找一种方法，通过分析像手写识别的议案，这给他的数据转换为文本。 –

是的，我打算通过API使用Kinect的，我已经拥有它运行作为替代输入设备，让我到我的笔记本电脑来控制到一定程度，它是愤怒的小鸟例如挺好玩的，但我现在正在试图移动它在。 –

我没有看到Kinect可以给你的优势。

你必须首先定义这个系统将具有什么样的输入：例如一个字符的RGB图像，还是像跟踪手位置一样复杂的事情？

如果您想将Kinect用于其深度图，那么您尝试执行的操作似乎更像手势识别（以及将每个手势映射到某个字符）而不是OCR。

编辑的手势识别方式：

我没有对任何实现自己，所以我真的不能给你明确的指示或建议。在主题(google scholar search)中存在一些关于利用可用深度信息而不是处理2D图像的文章。我猜测DIY的方法是尽可能多地为每个手势获取训练样本，训练分类器（wikipedia on supervised learning），然后测试新的样本。

如果你不觉得这样的冒险，你可以通过测试存在一些代码示例开始：

从OpenNI的手跟踪样本 - 你可以看到一个例子here，我认为它承认一些手势也。

Candescent NUI“用Kinect深度数据进行手和手指跟踪”，我不认为它包含任何识别，但也许它可以帮助您获得更好的数据。

Kinect for Windows Developer Kit可能包含一些有用的东西，但要告诉你事实我没有检查出它。

虽然我可以看到手势识别方法非常棘手。手势之间必须有显着的差异，否则，考虑到Kinect低分辨率和噪声问题，即使您获得了大量的训练样本，仍然可能会失败。想象一下，例如写'i'或'l'。或者'o'和'a'之间的差异（当然取决于你的笔迹）。规模如此之小，手的移动如此微不足道，以至于我不知道分类器（即使是强大分类器）是否能够捕捉到这种变化。

来源

2012-10-12 15:29:55 Sassa

我可能试图让手势识别，而不是OCR。我想这样做，如果你能提出任何建议。我想这样做左右逢源，但这样你可以写在纸上，并保持到相机。 –

最好的方法来捕获手写并将其转化为输入文本

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