1、人機(jī)交互研究領(lǐng)域已有悠久的研究歷史。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，人們追求越來越智能化的交互方式，如圖形交互、語音交互、手寫交互等。這些交互使得人與機(jī)器進(jìn)行類似于自然語言交流成為了可能。隨著觸屏移動(dòng)設(shè)備的興起，受環(huán)境影響較小的手寫識(shí)別交互方式成為最自然的交互方式之一。但目前比較流行的手寫輸入模式都還建立在字、詞書寫階段，用戶需要經(jīng)過構(gòu)思思維、書寫字符、點(diǎn)擊候選的重復(fù)循環(huán)過程。這使得用戶無法連續(xù)書寫，出現(xiàn)思維斷裂，書寫效率低的問題。隨著識(shí)別技術(shù)的

2、不斷發(fā)展，精度較高的識(shí)別引擎計(jì)算復(fù)雜度也相對(duì)較高，這使得手寫識(shí)別引擎在移動(dòng)終端設(shè)備的識(shí)別準(zhǔn)確率受到一定的限制。所以，如何提高識(shí)別精度，實(shí)現(xiàn)連續(xù)書寫是目前手寫識(shí)別領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向。
　　針對(duì)以上兩個(gè)問題，結(jié)合目前發(fā)展日漸成熟的云計(jì)算平臺(tái)，本文設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于云平臺(tái)的連續(xù)手寫識(shí)別系統(tǒng)。通過將計(jì)算較復(fù)雜的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別引擎和后處理模型搭建在云端服務(wù)器上，實(shí)現(xiàn)分布式并行計(jì)算，解決移動(dòng)平臺(tái)單機(jī)硬件資源不足的問題。為了實(shí)現(xiàn)用戶

3、在線順暢書寫，本文設(shè)計(jì)了一種基于云端的連續(xù)手寫交互模式。在Android移動(dòng)終端系統(tǒng)中，設(shè)計(jì)了識(shí)別結(jié)果的多級(jí)呈現(xiàn)和雙識(shí)別引擎，提高用戶的書寫速率和識(shí)別精度。在云端通過搭建粘性負(fù)載均衡節(jié)點(diǎn)來保持客戶端與云端的數(shù)據(jù)同步，并且實(shí)現(xiàn)并發(fā)用戶訪問處理。本文還搭建了用戶手寫數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，將手寫數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)（Network File System，簡稱NFS）存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫中，并將用戶手寫習(xí)慣寫入手寫日志，對(duì)未來進(jìn)行用戶數(shù)據(jù)挖掘和設(shè)計(jì)個(gè)性化識(shí)別

4、引擎具有重要的作用。
　　最后本文對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行測試。讓10個(gè)真實(shí)用戶采用三種識(shí)別引擎進(jìn)行書寫，對(duì)比不同識(shí)別引擎的識(shí)別準(zhǔn)確率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文搭建的基于云平臺(tái)的在線識(shí)別引擎具有較高的識(shí)別精度，平均首選準(zhǔn)確率達(dá)到了95.70％，識(shí)別延時(shí)為0.2s左右，不影響用戶順暢書寫。通過電腦開啟多線程模擬手機(jī)并發(fā)訪問云端，測試服務(wù)器的容載量和吞吐量。由實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析得到，本文云端系統(tǒng)具有較強(qiáng)的處理能力和較大的吞吐量。最后采用Testin云測（專業(yè)的