Sensorik macht's möglich Schrifterkennung im Handschuh

Airwriting: Aus Bewegungssignalen erkennt ein Computer in die Luft geschriebene Buchstaben.
Airwriting: Aus Bewegungssignalen erkennt ein Computer in die Luft geschriebene Buchstaben.

Informatiker des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) haben einen Handschuh entwickelt, der mühsames SMS-tippen über die Handytastatur bald überflüssig machen könnte: Sensoren zeichnen die Handbewegungen auf, ein Computersystem erfasst die wesentlichen Signale und übersetzt sie in Texte.

»Eingabegeräte wie  Smartphones erfordern bislang noch das manuelle Tippen auf virtuellen Mini-Tastaturen und konzentrierte Aufmerksamkeit auf kleine Bildschirme«,  erklärt Doktorand Christoph Amma, der das System am Cognitive Systems Lab (CSL) des KIT entwickelt hat. »Der Airwriting-Handschuh hingegen erlaubt es, in die Luft zu schreiben wie auf eine unsichtbare Tafel oder einen unsichtbaren Block.«

Möglich machen das Beschleunigungs- und Drehratensensoren (Gyroskope), die an einem dünnen Handschuh befestigt sind. Für diese Sensoren sprechen laut Amma vor allem die geringe Größe sowie ihre Mobilität und Robustheit – im Gegensatz zu Systemen, die mit Kameras arbeiten.

Die Sensoren erfassen die Bewegungen der Hand und übertragen sie über eine drahtlose Verbindung an ein Computersystem. Dieses prüft zunächst, ob der Nutzer überhaupt schreibt. »Alle nicht schriftähnlichen Bewegungen ignoriert es«, so Amma. »Das System kann auf diese Weise ständig im Hintergrund laufen, ohne jede Bewegung als Eingabe für den Computer zu interpretieren.«

Einen möglichen Einsatzbereich für sein System sieht der Informatiker in zukünftigen Mixed-Reality-Anwendungen, etwa in Brillen mit integrierten Miniaturbildschirmen, über die Nachrichten in das Sichtfeld des Nutzers eingeblendet werden: »Kombiniert man ein solches System mit der Möglichkeit, Kommandos und Texte durch Gesten einzugeben, ist es nicht mehr nötig, ein Gerät in der Hand zu halten.«

Schreibt der Nutzer, entschlüsselt das System die Schrift über Verfahren der Mustererkennung. Bisherige Forschungsansätze  konzentrierten sich vor allem auf das Erkennen einzelner, bestimmten Kommandos zugeordneter Gesten. Ammas Ansatz geht darüber weit hinaus: Für jeden Buchstaben des Alphabets ist in seinem System ein statistisches Modell des charakteristischen Signalverlaufs hinterlegt, das auch individuelle Unterschiede in der Schrift berücksichtigt. Derzeit kann das System in Großbuchstaben geschriebene ganze Sätze erkennen, die auf einem Vokabular von 8000 Wörtern basieren. »Dabei hat das System eine Fehlerrate von elf Prozent – passen wir das System an die individuelle Schreibweise seines Benutzers an, sinkt sie auf nur drei Prozent«, sagt Christoph Amma.

Zurzeit arbeiten die Wissenschaftler daran, die Methoden zum Herausfiltern der Schrift weiter zu verfeinern. Zudem wollen sie das Gesamtsystem verkleinern, um Tragekomfort und Nutzerakzeptanz zu steigern. »Das wird mit handelsüblichen Bauteilen möglich sein«, so Amma. »Denkbar wäre dann beispielsweise die Integration in ein unauffälliges Armband.« Geplant sei zudem eine Integration des Systems in Smartphones, dann wäre beispielsweise zum Schreiben einer SMS weder das Armband noch die virtuelle Tastatur  mehr notwendig.