移动终端的空间输入法及其实现装置

1.一种移动终端的空间输入法，包括：
通过加速度传感器单元感测得到移动终端在3维空间的滑动轨迹的原始采样数据；
通过地磁传感器单元感测得到移动终端在3维空间中的倾角；
将加速度传感器单元感测的移动终端在空间中的滑动轨迹的原始采样数据表示为3维坐标数据，并将所述3维坐标数据处理成2维平面的坐标数据；
对2维平面的坐标数据应用手写识别算法进行文字的轨迹识别，识别出文字候选字组；
根据地磁传感器单元感测的移动终端在3维空间中的倾角，确定移动终端在3维空间中的倾角的相对变化值；
针对识别出的文字候选字组的编码，调用相应语言文字的字库，在移动终端上显示识别出的候选文字，并且根据移动终端在3维空间中的倾角的相对变化值，使移动终端上的候选文字的高亮显示位置相应地左右移动，以便用户进行选择，
其中，通过以下操作得到所述2维平面的坐标数据：
对3维空间的滑动轨迹的原始采样数据进行数学模型抽象：z＝f(x，y)，(x，y，z)点的集合为原始采样点集合；
建立二元回归模型：y＝β0+β1x1+β2x2+μ，其中μ表示误差项；
通过最小平方原理来估计参数β0、β1、β2的估计量 得到二元回归方
程：
其中，为二元回归后落在回归平面上的映射点的应变量，x1和x2为二元回归后落在回归平面上的映射点的自变量，
其中， 表示均值，
满足所述二元回归方程的点(x1，x2， 的集合位于回归后的2维平面上。
2.根据权利要求1所述的空间输入法，其中，在笔画开始滑动前，移动终端的定时器静止一段时间后，该状态被识别为滑动笔画开始，
通过加速度传感器单元感测得到移动终端在3维空间的滑动轨迹的原始采样数据，直到一笔滑动笔画结束，其中，如果移动终端静止等待一段时间，则确定所述一笔滑动笔画结束，
如果移动终端继续滑动，则通过加速度传感器单元感测得到下一笔画的原始采样数据。
3.根据权利要求2所述的空间输入法，其中，确定移动终端在3维空间中的倾角的相对变化值的步骤包括：
通过加速度传感器单元确定移动终端是否处于初始的基准读屏状态；
如果移动终端处于初始的基准读屏状态，则通过地磁传感器单元感测得到移动终端的初始倾角；
如果用户使移动终端左右倾斜，则通过地磁传感器单元感测得到移动终端在3维空间中的当前倾角；
将移动终端的当前倾角与初始倾角进行比较，由此获得移动终端在3维空间中倾角的相对变化值。
4.根据权利要求3所述的空间输入法，其中，当移动终端在3维空间中完成笔画滑动之后，如果通过加速度传感器单元感测到移动终端在一段时间内处于静止，则确定移动终端处于读屏状态。
5.根据权利要求3所述的空间输入法，其中，当在移动终端上显示识别出的候选文字之后，如果移动终端向左、向右或向下甩动，则通过加速度传感器单元感测移动终端的加速度的大小和方向，并根据移动终端的加速度的大小和方向确定移动终端是向左、向右还是向下甩动，
如果移动终端是向左甩动，则向前翻页显示候选文字，如果移动终端是向右甩动，则向后翻页显示候选文字，如果移动终端是向下甩动，则确定用户选定当前高亮显示的候选文字。
6.根据权利要求3所述的空间输入法，其中，如果用户使用移动终端在3维空间中输入中文字，则将3维空间中滑动开始前停顿的一段时间和一笔笔画结束时停顿的一段时间分别识别为一笔笔画开始和一笔笔画结束的标志，在通过加速度传感器单元感测移动终端在
3维空间的滑动轨迹的原始采样数据之后，将偶数位的滑动轨迹去除，由此提取构成中文字的笔画，然后将提取的滑动轨迹的原始采样数据处理成2维平面的坐标数据。
7.根据权利要求6所述的空间输入法，其中，仅将提取的滑动轨迹依次识别为横、竖、撇、捺、折五种中的一种，然后采用笔画输入算法；或者通过手写识别算法识别处理的2维平面的滑动轨迹所代表的中文字。
8.根据权利要求3所述的空间输入法，其中，如果用户使用移动终端在3维空间中输入英文小写字母，则将3维空间中滑动开始前停顿的一段时间和一笔笔画结束时停顿的一段时间分别识别为一笔笔画开始和一笔笔画结束的标志，通过加速度传感器单元感测移动终端在3维空间的滑动轨迹的原始采样数据，然后将滑动轨迹的原始采样数据处理成2维平面的坐标数据。
9.根据权利要求5所述的空间输入法，其中，如果移动终端在3维空间中滑动的同时在
3维空间的X-Z平面上处于直线运动状态，则所述空间输入法还包括：
在将3维坐标数据处理成2维平面的坐标数据之前，通过地磁传感器单元感测得到移动终端在X-Z平面上运动的方向角度数值；
通过加速度传感器单元感测得到移动终端的位移距离值；
根据移动终端在X-Z平面上运动的方向角度数值，在3维坐标数据中减去移动终端的位移距离值在X方向和Z方向上的投影分量数值，得到修正的3维坐标数据；
将修正的3维坐标数据处理成2维平面的坐标数据。
10.一种移动终端的空间输入法的实现装置，包括：
加速度传感器单元，感测得到移动终端在3维空间的滑动轨迹的原始采样数据；
地磁传感器单元，感测得到移动终端在3维空间中的倾角；
数据运算处理单元，将加速度传感器单元感测的移动终端在空间中的滑动轨迹的原始采样数据表示为3维坐标数据，并将所述3维坐标数据处理成2维平面的坐标数据；根据地磁传感器单元感测的移动终端在3维空间中的倾角，确定移动终端在3维空间中的倾角的相对变化值；
文字轨迹识别单元，对数据运算处理单元处理后的2维平面的坐标数据应用手写识别算法进行文字的轨迹识别，识别出文字候选字组；
候选字显示/确定输入单元，针对文字轨迹识别单元识别出的文字候选字组的编码，调用相应语言文字的字库，在移动终端上显示识别出的候选文字，并且根据移动终端在3维空间中的倾角的相对变化值，使移动终端上的候选文字的高亮显示位置相应地左右移动，以便用户进行选择，
其中，数据运算处理单元通过以下操作得到所述2维平面的坐标数据：
对3维空间的滑动轨迹的原始采样数据进行数学模型抽象：z＝f(x，y)，(x，y，z)点的集合为原始采样点集合；
建立二元回归模型：y＝β0+β1x1+β2x2+μ，其中μ表示误差项；
通过最小平方原理来估计参数β0、β1、β2的估计量 得到二元回归方
程：
其中，为二元回归后落在回归平面上的映射点的应变量，x1和x2为二元回归后落在回归平面上的映射点的自变量，
其中， 表示均值，
满足所述二元回归方程的点(x1，x2，y)的集合位于回归后的2维平面上。
11.根据权利要求10所述的空间输入法的实现装置，其中，在笔画开始滑动前，移动终端的定时器静止一段时间后，加速度传感器单元将该状态识别为滑动笔画开始，加速度传感器单元感测得到移动终端在3维空间的滑动轨迹的原始采样数据，直到一笔滑动笔画结束，其中，如果移动终端静止等待一段时间，则加速度传感器单元确定所述一笔滑动笔画结束，
如果移动终端继续滑动，则加速度传感器单元感测得到下一笔画的原始采样数据。
12.根据权利要求11所述的空间输入法的实现装置，其中，
加速度传感器单元确定移动终端是否处于初始的基准读屏状态，
如果移动终端处于初始的基准读屏状态，则地磁传感器单元感测得到移动终端的初始倾角，
如果用户使移动终端左右倾斜，则地磁传感器单元感测得到移动终端在3维空间中的当前倾角，
数据运算处理单元将移动终端的当前倾角与初始倾角进行比较，由此获得移动终端在
3维空间中倾角的相对变化值。
13.根据权利要求12所述的空间输入法的实现装置，其中，当移动终端在3维空间中完成笔画滑动之后，如果加速度传感器单元感测到移动终端在一段时间内处于静止，则确定移动终端处于读屏状态。
14.根据权利要求12所述的空间输入法的实现装置，其中，当在移动终端上显示识别出的候选文字之后，如果移动终端向左、向右或向下甩动，则加速度传感器单元感测移动终端的加速度的大小和方向，数据运算处理单元根据移动终端的加速度的大小和方向确定移动终端是向左、向右还是向下甩动，
如果移动终端是向左甩动，则候选字显示/确定输入单元向前翻页显示候选文字，如果移动终端是向右甩动，则候选字显示/确定输入单元向后翻页显示候选文字，如果移动终端是向下甩动，则候选字显示/确定输入单元确定用户选定当前高亮显示的候选文字。
15.根据权利要求12所述的空间输入法的实现装置，其中，如果用户使用移动终端在3维空间中输入中文字，则数据运算处理单元将3维空间中滑动开始前停顿的一段时间和一笔笔画结束时停顿的一段时间分别识别为一笔笔画开始和一笔笔画结束的标志，在加速度传感器单元感测移动终端在3维空间的滑动轨迹的原始采样数据之后，数据运算处理单元将偶数位的滑动轨迹去除，由此提取构成中文字的笔画，然后数据运算处理单元将提取的滑动轨迹的原始采样数据处理成2维平面的坐标数据。
16.根据权利要求15所述的空间输入法的实现装置，其中文字轨迹识别单元仅将提取的滑动轨迹依次识别为横、竖、撇、捺、折五种中的一种，然后采用笔画输入算法；或者文字轨迹识别单元通过手写识别算法识别处理的2维平面的滑动轨迹所代表的中文字。
17.根据权利要求12所述的空间输入法的实现装置，其中，如果用户使用移动终端在3维空间中输入英文小写字母，则数据运算处理单元将3维空间中滑动开始前停顿的一段时间和一笔笔画结束时停顿的一段时间分别识别为一笔笔画开始和一笔笔画结束的标志，加速度传感器单元感测移动终端在3维空间的滑动轨迹的原始采样数据，然后数据运算处理单元将滑动轨迹的原始采样数据处理成2维平面的坐标数据。
18.根据权利要求14所述的空间输入法的实现装置，其中，如果移动终端在3维空间中滑动的同时，在3维空间的X-Z平面上处于直线运动状态，则在数据运算处理单元将3维坐标数据处理成2维平面的坐标数据之前，地磁传感器单元感测得到移动终端在X-Z平面上运动的方向角度数值，加速度传感器单元感测得到移动终端的位移距离值，数据运算处理单元根据移动终端在X-Z平面上运动的方向角度数值在3维坐标数据中减去移动终端的位移距离值在X方向和Z方向上的投影分量数值，得到修正的3维坐标数据，然后数据运算处理单元将修正的3维坐标数据处理成2维平面的坐标数据。
19.根据权利要求10所述的空间输入法的实现装置，还包括：数据存储单元，存储加速度传感器单元和地磁传感器单元感测的原始数据，以由数据运算处理单元进行调用。

移动终端的空间输入法及其实现装置\n技术领域\n[0001] 本发明涉及一种输入法及其实现装置，更具体地讲，涉及一种移动终端的空间输入法以及该空间输入法的实现装置。\n背景技术\n[0002] 移动终端和人们的日常生活日益密切相关。移动终端应用技术的发展也非常迅速。随着传感器技术的发展，传感器也越来越可能地应用于移动终端。文字(包括中文、英文、数字、符号等)输入技术和方法，尤其是在移动终端上的输入方法也越来越多地被开发出来。\n[0003] 然而，目前的输入法都是通过按压键盘上相应的键或用手写笔/手指触压触摸屏来被执行的，输入法包括拼音、笔画、英文、数字、符号等多种输入方式。但是，在一些特定情况下(例如，用户处于移动状态)，用户不方便使用键盘或手写笔/手指。因此，尝试开发一种更方便的全新的输入法，可以不采用键盘或手写输入方式(即，不局限于接触移动终端的直接输入)，也可完成文字的输入。\n发明内容\n[0004] 本发明提供一种移动终端的空间输入法以及该空间输入法的实现装置。\n[0005] 根据本发明的一方面，提供一种移动终端的空间输入法，该空间输入法包括：通过加速度传感器单元感测得到移动终端在3维空间的滑动轨迹的原始采样数据；通过地磁传感器单元感测得到移动终端在3维空间中的倾角；将加速度传感器单元感测的移动终端在空间中的滑动轨迹的原始采样数据表示为3维坐标数据，并将所述3维坐标数据处理成2维平面的坐标数据；对2维平面的坐标数据应用手写识别算法进行文字的轨迹识别，识别出文字候选字组；根据地磁传感器单元感测的移动终端在3维空间中的倾角，确定移动终端在3维空间中的倾角的相对变化值；针对识别出的文字的编码，调用相应语言文字的字库，在移动终端上显示识别出的候选文字，并且根据移动终端在3维空间中的倾角的相对变化值，使移动终端上的候选文字的高亮显示位置相应地左右移动，以便用户进行选择。\n[0006] 根据本发明的另一方面，提供一种移动终端的空间输入法的实现装置，该空间输入法的实现装置包括：加速度传感器单元，感测得到移动终端在3维空间的滑动轨迹的原始采样数据；地磁传感器单元，感测得到移动终端在3维空间中的倾角；数据运算处理单元，将加速度传感器单元感测的移动终端在空间中的滑动轨迹的原始采样数据表示为3维坐标数据，并将所述3维坐标数据处理成2维平面的坐标数据；根据地磁传感器单元感测的移动终端在3维空间中的倾角，确定移动终端在3维空间中的倾角的相对变化值；文字轨迹识别单元，对数据运算处理单元处理后的2维平面的坐标数据应用手写识别算法进行文字的轨迹识别，识别出文字候选字组；候选字显示/确定输入单元，针对文字轨迹识别单元识别出的文字的编码，调用相应语言文字的字库，在移动终端上显示识别出的候选文字，并且根据移动终端在3维空间中的倾角的相对变化值，使移动终端上的候选文字的高亮显示位置相应地左右移动，以便用户进行选择。\n附图说明\n[0007] 通过结合附图，从下面的实施例的描述中，本发明这些和/或其它方面及优点将会变得清楚，并且更易于理解，其中：\n[0008] 图1是根据本发明实施例的空间输入法的实现装置的结构的框图；\n[0009] 图2是根据本发明实施例的3维空间划动轨迹到2维平面的处理算法的示意图；\n[0010] 图3是根据本发明实施例的实现空间输入法的步骤的流程图；\n[0011] 图4是根据本发明实施例的将2维轨迹识别为五种笔画的示意图；\n[0012] 图5是根据本发明实施例的候选字的选定输入过程的流程图；\n[0013] 图6是移动终端的默认高亮显示候选字(划动“员”字)的示意图；\n[0014] 图7是表示根据移动终端倾角的变化来相应高亮显示候选字的示意图；\n[0015] 图8是根据本发明实施例的候选字的选定的示意图；\n[0016] 图9是表示候选字确定后的编辑器的显示的示意图；\n[0017] 图10是根据本发明实施例的在直线运动情况下的空间输入的示意图；\n[0018] 图11是根据本发明实施例的在直线运动情况下的空间输入处理的流程图。\n具体实施方式\n[0019] 以下，参照附图来详细说明本发明的实施例。在下文中，以输入中文为例来进行描述，但是本发明不限于此，也可输入英文、数字、符号等。\n[0020] 用户使用移动终端在空间书写中文(或其它语言文字)，利用加速度传感器单元得到移动终端在3维空间的划动轨迹，并对3维的轨迹进行修正，得到标准2维平面的文字轨迹。再通过识别模块进行文字的识别。同时，为了便于用户在移动过程中进行空间划动，可以通过加速度传感器单元对直线运动情况下的位移分量进行修正，来整理得到准确的划动输入。最后，通过搜索算法模块得到文字。\n[0021] 特别针对中文，可以对中文字的横、竖、撇、捺、折5种笔画进行识别。然后，对识别的5种笔画的组合利用现有的T9或其它输入法检索得到汉字的UNICODE码，进而在移动终端上显示候选汉字。\n[0022] 移动终端进行左右位置相应角度的倾斜，由地磁传感器单元感测移动终端的倾角的变化，根据移动终端的倾角的变化来相应地改变移动终端的候选字的高亮选择。最后，在选定的位置上再通过加速度传感器单元感测用户的向下甩动动作来确认文字的输入。\n[0023] 这种移动终端的空间输入法是有别于键盘输入、手写输入的全新的文字输入方法。\n[0024] 移动终端空间输入法的实现包括利用加速度传感器单元在移动终端上实现这种新的输入法、3维空间到2维平面的回归识别算法以及该输入法的输入步骤。\n[0025] 图1是空间输入法的实现装置的结构框图。该空间输入法的实现装置可应用于移动终端，并且包括：加速度传感器单元110、地磁传感器单元120、数据存储单元130、数据运算处理单元140、文字轨迹识别单元150以及候选字显示/确定输入单元160。\n[0026] 在用户进行输入的情况下，加速度传感器单元110感测得到移动终端在3维空间的滑动轨迹的原始采样数据，并将感测的原始采样数据存储在数据运算处理单元130中。\n[0027] 在用户进行输入的情况下，地磁传感器单元120感测得到移动终端在3维空间的倾角，以及移动终端在直线运动状态时的相对于初始设定参照坐标系的运动方向角度，并且将这些感测的数值存储在数据存储单元130中。\n[0028] 数据存储单元130存储加速度传感器单元和地磁传感器单元感测得到的原始数据，以由数据运算处理单元140进行调用。\n[0029] 数据运算处理单元140可执行以下操作：(1)将加速度传感器单元110得到的移动终端在空中的滑动轨迹的原始采样数据表示为3维坐标数据，将所述3维坐标数据处理成2维平面的坐标数据，并将2维平面的坐标数据发送到文字轨迹识别单元150进行识别；\n(2)处理从地磁传感器单元120发送的原始数据，根据初始化参照坐标，确定用户在直线状态下的方向，并处理其对文字轨迹的影响；(3)根据从地磁传感器单元120发送的原始数据，确定移动终端在3维空间的倾角的相对变化值，并确定移动终端的向左、向右、向下甩动，以确定用户在读取移动终端候选字时对候选字的选择，将运算处理结果发送到候选字显示/确定输入单元160作为显示进程执行的参数依据；(4)针对不同的文字特点，采用相应的处理。下面将详细描述数据运算处理单元140的具体操作和算法。\n[0030] 文字轨迹识别单元150针对数据运算处理单元140经过运算处理后的2维平面的文字轨迹采样点坐标数组数据，应用各种语言文字的手写识别算法进行文字的轨迹识别，识别出可能的候选字组。如果特别针对中文汉字，文字轨迹识别单元150还可以只识别出在空间划动轨迹的笔画(即，横、竖、撇、捺、折共5种)。文字轨迹识别单元150对中文汉字进行识别，通过搜索算法得到候选字的编码(例如，UNICODE码)。\n[0031] 候选字显示/确定输入单元160针对文字轨迹识别单元150识别出的文字的编码(例如，UNICODE码)，调用相应语言文字的字库，通过显示功能模块在移动终端显示识别的文字及其它可能的候选文字，以被用户最终选定并输入移动终端的编辑器。具体地，候选字显示/确定输入单元160根据移动终端在3维空间中的倾角的相对变化值，使移动终端上的候选文字的高亮显示位置相应地左右移动，以便用户进行选择。\n[0032] 下面描述3维空间输入识别的算法。\n[0033] 任何一种语言文字都位于一个2维空间的平面上。但是在一个3维空间内划动书写文字时，由于书写人的个性等原因，实际得到的文字轨迹数值是3维空间的数值。因此，对此轨迹进行在2维平面的回归运算处理，得到修正后的2维平面轨迹数值。然后可以应用手写识别算法对修正后的2维平面轨迹进行文字的识别。\n[0034] 具体算法如下：\n[0035] 1、对3维空间上的轨迹进行数学模型抽象：z＝f(x，y)，其中，(x，y，z)点的集合为原始采样点集合。z为3维空间的Z坐标轴；x为3维空间的X坐标轴；y为3维空间的Y坐标轴。为了便于进行描述，由于人在多数情况下为垂直于地球水平面的方向，因此把垂直于水平面的参照系坐标轴定为Y轴；与人脸相对的方向，即水平面相平行的一个方向(如正南方向)为Z轴。与人脸相平行的方向，即于水平面相平行的另一个方向(如正东方向)为X轴。如未特别说明，本文中的其它地方的参照坐标系与此处相同。\n[0036] 2、从3维到2维空间的修正处理即为：统计二元回归算法。\n[0037] 二元回归模型为y＝β0+β1x1+β2x2+μ，其中μ表示误差项。通过最小平方原理将参数β0、β1、β2估计出来。为此，假设这些参数的相应估计量为 于是，可以得到如下的样本回归方程：\n[0038] (x1，x2， )为修正后的2维平面上的划动轨迹的坐标点集合。其中，为二元回归后落在回归平面上的映射点的值(应变量)；x1为二元回归后落在回归平面上的映射点的自变量；x2为二元回归后落在回归平面上的映射点的自变量； 为二元回归\n方程的系数值。\n[0039] 图2是3维空间划动轨迹到2维平面的处理算法的示意图。如图2所示，修正前的(x，y，z)点集合与修正后的(x1，x2， )相对应。\n[0040] 因为x1、x2是一笔划出的轨迹，所以x1和x2是不独立的关系。在x1和x2不独立的前提下，这样可以得到下面的结果。\n[0041] 3、根据统计学二元回归算法，可以得出：\n[0042] \n[0043] \n[0044] \n[0045] 其中： x1、x2、y表示均值。\n[0046] 根据上面的公式，可得到二元回归方程： (x1，\nx2， )点的集合为修正后的点的集合。这些修正后的点处于一个回归后的2维平面上。\n[0047] 在空间的划动轨迹会因人而异，应视各种复杂的情况而定。为进一步提高3维空间识别的精准性，还可以进一步提高或提供精准模拟实际工程中的各种条件假设。这就需要针对这些条件假设，更进一步地进行更加复杂及更多流程步骤的数学精准运算处理。更进一步的其它可以采用的数学处理方法包括统计学的主成分分析方法、计算数学等。这些有针对性的提高空间输入识别率的可更精准地运算处理的方法也应当理解为在本本发明的保护范围内。\n[0048] 4、根据上面得到的二元回归方程，可以得到将3维空间采样点回归到2维平面。然后，可以计算出在此二元平面上的修正后的采样点。满足上述二元回归方程的解为修正后的采样点坐标集。\n[0049] 采用这样的统计二元回归算法，得到的修正后的采样点坐标点的集合再通过目前技术上已经比较成熟的2维平面上的文字识别处理进行识别，这样可以大大提高3维空间输入文字的识别率。\n[0050] 下面描述实现空间输入法的详细过程。\n[0051] 图3是实现空间输入法的步骤的流程图。参见图3，在步骤301，用户打开空间输入法功能后，在笔画开始滑动前，移动终端的定时器静止t毫秒(ms)等待时间后，表示为滑动笔画开始的标志，开始采集一笔笔画。在步骤302至步骤304，加速度传感器单元110感测得到移动终端的空中滑动轨迹的采样点数据，将感测得到的原始3维采样点数据存储在数据存储单元130中，直到一笔笔画滑动结束。在步骤305，数据运算处理单元140对原始\n3维采样点数据处理并表示成数学上的3维坐标(x，y，z)数值。\n[0052] 在步骤306，数据运算处理单元140对得到的3维坐标数组运用统计学的二元回归算法进行处理，得到修正后的在一个2维平面上的采样点轨迹坐标数组(x1，x2， )。具体的算法参见上面的描述。另外，采用其它的数学算法(例如，计算数学处理算法等)来处理坐标点轨迹数值也可以实现3维空间到2维平面的变换修正，提高空间输入法的识别率。\n这些方法也应当理解成包括在本发明的范围内。\n[0053] 在步骤307，文字轨迹识别单元150对得到的2维轨迹坐标数组进行识别处理。可以有两种方法。第一，采用手写识别算法识别轨迹所代表的文字。第二，如果是中文字的输入，可以仅仅识别笔画。由于中文字的特点是，所有的汉字都可以分解成“横”(-)、“竖”(|)、“撇”(/)、“捺”(\)、“折”(>)五种笔画，所以只需要识别出所划动的笔画是这5种中的一种。\n采用的识别算法可以是现有技术的笔划输入算法，参见图4所示。采用第一种方法的特点是识别率高，可以用于各种语言文字。采用第二种方法的特点是实现的技术要求较低，可以主要针对中文字。\n[0054] 在步骤308，识别出的文字的编码(例如，UNICODE码)被存储在移动终端的缓冲存储器中。\n[0055] 在步骤309，如果需要，可进行下一笔画的输入及识别。判断原则可以为，一笔笔画划动完后，用户静止较短的一段定时器时间(毫秒级)。\n[0056] 在步骤310，针对文字轨迹识别单元150识别出的文字的编码(例如，UNICODE码)，调用相应语言文字的字库，通过显示功能模块在移动终端显示识别的文字及其它可能的候选文字。\n[0057] 在步骤311，用户选择确定所要输入的文字。\n[0058] 下面将详细描述侯选字的选定输入的步骤。可利用地磁传感器单元120得到移动终端的倾斜角。用户对移动终端读屏时，移动终端的输入候选字显示区域出现识别出的候选字组，在候选字显示区中，位于中间位置的候选字在初始状态时默认呈现高亮状态。用户通过左右地倾斜移动终端来使候选字组的高亮显示位置发生相应的左右变化。通过向左、向右、向下的甩动动作来分别表示候选字组的向前一页、向后一页、选中操作，如图7所示。\n[0059] 图5是根据本发明实施例的候选字的选定输入过程的流程图。参照图5，在步骤\n501至步骤503，地磁传感器单元120感测移动终端的当前倾角。并保存倾角数值。在步骤\n504，确定移动终端是否处于读屏状态。具体地讲，在移动终端在空中划动完一字后，如果加速度传感器单元110感测一段时间的静止状态，则表示移动终端处于读屏状态。读屏状态的时间间隔一般远大于笔画之间的时间间隔。\n[0060] 在步骤505，确定是否为初始的基准读屏状态(即，在移动终端在空中划动完一字后，移动终端没有发生左右倾斜)。如果确定是初始的基准读屏状态，则在步骤506，则进行读屏初始化的处理过程，得到移动终端的初始倾角值并将其保存，作为后面的用户对高亮候选字的选择操作的基准。此时，默认高亮候选字为中间一个字。例如，在图6中示出了在空中划动输入“员”字时的移动终端的显示。\n[0061] 在步骤507，如果用户左右倾斜晃动移动终端，地磁传感器单元120感测移动终端的倾角变化，得到当前的倾角值。\n[0062] 在步骤508，数据运算处理单元140将当前倾角值和初始倾角值进行比较，可得到由于用户左右倾斜移动终端而导致的倾角的相对变化值，并将该相对角度的大小变化映射成候选字高亮显示的左右变化。即，候选字的高亮位置根据倾角的相对变化而发生左右变化，如图7所示。\n[0063] 在步骤509，当启动移动终端中的候选字显示进程时，需要执行某候选字的高亮显示。在步骤510，根据在步骤508计算算得到的移动终端倾角的相对变化值，决定高亮显示左右哪一个候选字，如图7所示。\n[0064] 在步骤511和步骤512，当用户向下甩动移动终端时，表示用户选中当前的高亮候选字；当用户向左甩动移动终端时，表示候选字的向前翻页；当用户向右甩动移动终端时，表示候选字的向后翻页，参见图8。\n[0065] 更具体地讲，当在移动终端上显示识别出的候选文字之后，如果移动终端向左、向右或向下甩动，则加速度传感器单元110感测移动终端的加速度的大小和方向，数据运算处理单元140根据移动终端的加速度的大小和方向确定移动终端是向左、向右还是向下甩动，\n[0066] 如果移动终端是向左甩动，则候选字显示/确定输入单元160向前一页翻页显示候选文字，如果移动终端是向右甩动，则候选字显示/确定输入单元160向后一页翻页显示候选文字，如果移动终端是向下甩动，则候选字显示/确定输入单元160确定用户选定当前高亮显示的候选文字。\n[0067] 在步骤513，根据步骤511和步骤512的结果，相应的候选字被选定，并被输入到移动终端的编辑器，如图9所示。\n[0068] 下面描述在移动环境下的移动终端的空间输入。\n[0069] 针对移动终端的移动性特点和在空间输入的特点，在一些情况下，用户可能会在移动的环境下在进行空间输入。对此，只要进行相应的算法上的修正就可以达到提高正确识别率的目的。下面以用户沿着Z轴直线运动的情况为例(例如，用户在走路时或在车辆的移动过程中在空间进行划动输入的情况)。处理方法为，在相应的水平面上，将相应轨迹的(x，y，z)坐标分量中的z分量减去，可以得到在一个平面上字的轨迹的采样点的集合。\n这里所述的直线运动可包括匀速直线运动和非匀速直线运动。而且，应该理解，本发明不限于对移动终端的直线运动进行处理，对于移动终端的曲线运动，也可进行相应处理。只要进行相应的算法上的修正就可以达到提高正确识别率的目的。例如，对于3维空间中的运动可以建立3元的数学模型；曲线的运动可以建立高阶次的数学模型，不同的曲线运动可以通过确定高次方程的系数的方法处理得到。所以，针对其他运动方式的而采用的相应更复杂的数学修正处理方法也应当理解成在本发明的保护范围内。\n[0070] 图10是根据本发明实施例的在直线运动情况下的空间输入的示意图。\n[0071] 如图10所示，为了便于解释，假定用户在与Z轴平行的方向上前进。如果用户在Z和X组成的平面上进行直线运动，只要将对Z轴的处理改为同时对Z轴和X轴处理即可。\n即，将用户运动矢量的轨迹在Z轴和X轴上分解成两部分，对这两部分都进行处理。\n[0072] 现以移动终端在与Z轴相平行的方向上运动为例进行说明。加速度传感器单元\n110可感测得到用户的移动终端在Z轴方向上运动的加速度，并根据该加速度获得速度和位移距离值。在利用上文所说明的在静止状态下，由加速度传感器单元100得到3维空间轨迹并以回归算法将3维空间的数值运算处理为2维平面的数据之前，对加速度传感器单元110感测的3维空间轨迹的(X，Y，Z)数值进行预处理。即，将相应的Z轴的数值减去移动终端运动的位移距离值；再将所得差值(相当于用户静止时得到的坐标点)作为进行回归算法的Z轴分量参数。\n[0073] 图11是根据本发明实施例的在直线运动情况下的空间输入处理的流程图。\n[0074] 参照图11，步骤1101至步骤1105与图3中的步骤301至步骤305相同，步骤1106至步骤1107与图5中的步骤501至步骤502相同，这里不再进行重复描述。\n[0075] 步骤1108包括两个操作。第一操作与图5中的步骤503相同，即，地磁传感器单元120感测得到移动终端的当前倾角，并保存该倾角值。在第二操作，地磁传感器单元120感测得到移动终端在水平方向上的X-Z平面运动的方向角度值，加速度传感器单元110感测得到移动终端在X-Z平面上运动的加速度。\n[0076] 在步骤1109，数据运算处理单元140根据加速度传感器单元110感测的加速度计算移动终端运动的位移距离值。图10所示的示例是用户平行于Z轴运动而X轴分量为0的情况。\n[0077] 在步骤1110，数据运算处理单元140根据步骤1109中的运算结果，计算移动终端的位移距离值在X和Z轴上的投影分量数值。将此分量减去，所得的运算处理结果数值(X′，Y′，Z′)等效为用户在静止状态时的X、Y、Z数值。\n[0078] 然后，在步骤1111，数据运算处理单元140对得到的修正后的(X′，Y′，Z′)值进行处理。步骤1111至步骤1114与图3中的步骤306至步骤309相同，步骤1115至步骤\n1124与图5中的步骤504至步骤513相同，这里不再进行重复描述。\n[0079] 下面以英文小写字母和中文为例，说明上层模块的处理上的不同点。本发明可以扩展到其它有类似语言特点的文字，或其它特点的文字也会有相应的针对其特点的处理方法，可以提高识别率。应当理解，以上内容都包括在本发明的范围内。\n[0080] 对于英文小写字母，可以将其识别为单个一笔轨迹。处理步骤如下：将空中滑动开始前停顿的一段时间和一笔结束时停顿的一段时间分别作为一笔开始和结束的识别标志；\n[0081] 加速度传感器单元110识别出空中滑动轨迹的采样点坐标数据(3维空间的坐标数据)并保存；\n[0082] 数据运算处理单元140将3维空间的坐标数据运算处理成在一个2维平面上的轨迹数据；\n[0083] 文字轨迹识别单元150针对得到的回归处理后的数据，采用手写识别算法进行识别处理，从而得到候选字。\n[0084] 中文字的处理步骤如下：\n[0085] 将空中滑动开始前停顿的一定时间和一笔结束时停顿的一定时间分别作为一笔开始和结束的识别标志；\n[0086] 中文字的特点是两笔笔画间都是不连续的，即一笔结束后，会移动到另一个地方进行第二笔的开始；因此，在加速度传感器单元110采集到空间的滑动轨迹后，将偶数位的空中滑动轨迹去除，只取奇数位的空中滑动轨迹；这样就只将构成中文字的真正笔画提取出来，而略去两笔笔画间起始位置移动的干扰轨迹；\n[0087] 数据运算处理单元140将3维空间的坐标数据运算处理成在一个2维平面上的轨迹数据；\n[0088] 文字轨迹识别单元150针对得到的回归处理后的数据，采用手写识别算法进行识别处理，从而得到候选字。\n[0089] 因此，如上所述，本发明提供了一种有别于键盘输入、手写输入的全新的文字输入法以及实现该文字输入法的实现设备，用户不需要操作键盘或进行手写就可输入期望的文字。\n[0090] 虽然本发明是参照其示例性的实施例被具体描述和显示的，但是本领域的普通技术人员应该理解，在不脱离由权利要求限定的本发明的精神和范围的情况下，可以对其进行形式和细节的各种改变。