Pentelligence：结合笔尖运动和书写声音进行手写数字识别

数字笔在纸上喷墨并数字化手写内容。该笔的范围通常限于一个特殊的书写表面，在该表面上可以跟踪笔尖的位置。我们提出了Pentelligence，这是一种用于手写数字识别的笔，可以在普通纸上操作，且不需要单独的跟踪设备。它感知笔尖在书写时的运动和声音发射。笔的运动和书写声音具有互补的特性。结合这两种传感器数据大大提高了识别率。将书写声音的希尔伯特包络和均值滤波后的运动数据输入神经网络进行多数投票。在从26个人那里收集的9408个手写数字的数据集上的结果显示，运动+声音的识别准确率达到了78.4%，超过了单一传感器方法，适用于10位测试用户。通过对单一书写者在2120个样本的数据集上重新训练网络，单个手写数字的精度达到了100%，整体准确率为98.3%。