Принципы, лежащие в основе работы любого графического планшета однотипны: перо или мышь (указатель) передает сигнал, который принимает плоская антенна, находящаяся под поверхностью планшета. Эта идея реализуется в современных планшетах двумя способами.

В первом случае антенна излучает короткие электромагнитные импульсы пакетами продолжительностью около 20 микросекунд, этот сигнал питает резонансный контур, расположенный в указателе и настроенный на частоту антенны. Контур, в свою очередь, дает энергию для формирования ответного сигнала, содержащего информацию о местоположении и особенностях состояния указателя на данный момент, причем сигнал может быть аналоговым или цифровым (рисунок 3).

Во втором случае перо получает энергию для передачи сигнала от стороннего источника -- от батареек, находящихся в самом пере, или по проводу. Антенна здесь выполняет исключительно приемную функцию, и схема электропитания пера проще, -- стало быть, такой путь при чуть меньшем удобстве оказывается конструктивно проще и дешевле.

Желтым показаны пути поступления электропитания в различные блоки пера, красным -- информация о состоянии компонентов, голубым -- выходной сигнал, улавливаемый антенной планшета. В цифровом пере все данные поступают в микрочип, который, взаимодействуя с модулятором, формирует пакет исходящих данных, добавляя в него 64-битный код, содержащий идентификационную информацию о данном конкретном пере.

Приемопередающая (приемная) антенна представляет собой сетку -- проволочную или в виде печатной схемы -- с шагом от 3 до 6 мм. Приняв сигнал, она вычисляет местоположение указателя и считывает дополнительные данные. Чувствительность к изменениям поля, которые происходят от внесенного в него указателя, и определяет разрешающую способность планшета. Но в любом случае она больше, чем у механических устройств типа обычной мыши, и составляет 1000 dpi и более. Шаг считывания сетки планшета -- это физический предел разрешения. В этих границах может осуществляться программное изменение разрешения, причем не обязательно пропорциональное.

Однако у планшетов есть и погрешность определения местоположения указателя, связанная со множеством факторов. Это и отклонения (пусть и микронные) от идеальной формы сетки, и влияние условий среды (например, колебания температуры воздуха могут вызывать неоднородные термические деформации устройства), качество материала указателя, электромагнитная помехозащищенность, степень износа или загрязненности указателя и др. Погрешность существующих планшетов может достигать 0,1 мм, однако, как правило, она меньше.

Из изложенного следует, что, начиная с определенного размера, планшеты дают прирост качества изображения, который может быть востребован только в определенных профессиональных областях. Например, легко подсчитать, что при разрешении 1000 dpi планшет формата А6 имеет рабочее поле 5000х3500 точек, что значительно превышает разрешение любого монитора. Иными словами, если использовать планшет преимущественно для экранного рисования (а не для создания, скажем, крупноформатных полиграфических работ или произведений, в которых должна быть видна фактура длинного и свободного ручного штриха), то такого размера и разрешения более чем достаточно.

Определить положение мыши проще, чем положение пера, поскольку от нее передается меньше данных. Однако надо отметить следующее. В режиме относительных координат, установленном для мыши по умолчанию, курсор перемещается в зависимости от ее ускорения -- то есть эмулируется поведение обычной мышки. В момент значительной загрузки процессора это может приводить к непредсказуемым скачкам экранного курсора. Поэтому многие специалисты рекомендуют для компьютеров с медленным процессором и небольшим объемом оперативной памяти устанавливать для мыши абсолютную адресацию, отображая на экране лишь небольшую часть рабочей области планшета. При этом, даже если процессор будет загружен вычислениями во время перемещения мыши, курсор, пусть и с задержкой, будет точно поставлен на позицию, соответствующую положению мыши.

Таким образом, перо взаимодействует с планшетом, когда расположено близко от его поверхности. Резонируя, перо генерирует собственную частоту. Настроенный на нее планшет улавливает сигналы пера и фиксирует его текущие координаты с абсолютной точностью. Далее обработанная информация передается на компьютер, извлекающий данные из сигнала (включая характер -- перо или ластик) и формирующий изображение на мониторе.

Во время работы планшет использует принцип электромагнитного резонанса. Как видно из рисунка, в корпусе стилуса расположены собственно перо, контактирующее с планшетом, индуктивно-емкостной резонансный контур, модулятор, микрочип и программируемые кнопки-переключатели. В полном согласии с теорией, каждые 20 мкс особая координатная сетка, расположенная под экраном планшета, формирует электромагнитный импульс заданной частоты.

Технология распознавания, используемая в работе графического планшета. В реализации рукописного распознавания существует два направления:

1. Аналитическое распознавание (графический или структурно-лингвистический метод). Система пытается распознать вводимые символы, основываясь на тем или иным образом формализованных знаниях о рукописных глифах и их сочетаниях с применением различных форм словарной обработки.

2. Методы, основанные на нейросетевых технологиях. Используется соответствующим образом обученная нейросеть, как правило со специфическими доработками базовых алгоритмов. Впрочем, если подходить к вопросу строго, большинство доведенных до коммерческого уровня систем довольно сложно однозначно классифицировать, поскольку нейросетевая «распознавалка» вполне может использовать, скажем, словарную информацию для повышения качества распознавания и наоборот.

У аналитических систем есть преимущество -- они практически не требуют обучения. Сильная сторона нейросетевых алгоритмов -- в общем случае несколько меньшие требования к ресурсам, что позволяет адаптировать их для мобильных устройств. Аналитические системы (по определению) не так сильно зависят от базы росчерков для каждого конкретного языка и, в общем, позволяют корректно распознавать даже «незнакомые» системе языки (при условии сходства в начертании символов, разумеется).

Основной единицей «измерения» в системе распознавания выступает штрих, нарисованный пользователем без отрыва пера. При этом символ, соответствующий одной букве алфавита, может быть написан одним (е, с) или несколькими (х, ж) росчерками. Как известно, с распознаванием разных типов почерка человеческий глаз справляется без ощутимых затруднений, что, в общем, неудивительно, если вспомнить, что за работу одного только фоторецептора сетчатки отвечает около 700 нейронов. В программной системе, связанной естественными ограничениями, которые налагает аппаратная база, этап распознавания, очевидно, упрощен, но тем не менее все равно предполагает большой объем вычислительной работы и анализ огромного количества параметров (до 1000), таких, как количество росчерков, кривизна, направление движения, пересечения и др. В ходе процедуры распознавания анализируется траектория пера, причем в несколько этапов. Первый из них -- фильтрация, устранение неровностей (шумов) траектории, появление которых неизбежно при написании символов (дрожание руки и т. д.). По завершении процедуры фильтрации и первоначального анализа символ сопоставляется с эталоном. Эталон -- набор устойчивых признаков, характеризующих букву. За каждой буквой закреплено несколько эталонов, соответствующих наиболее распространенным способам ее написания. Сопоставление параметров, полученных в результате анализа траектории введенного символа, выполняется для каждой буквы алфавита, вероятность совпадения выражается в некоторой обобщенной оценке или процентах. Далее вполне закономерной выглядит гипотеза, что совпадение максимального числа параметров символа и эталона означает появление искомого символа. В ряде случае также имеется этап постобучения, когда пользователь из нескольких предлагаемых системой распознавания символов вручную выбирает правильный, таким образом «обучая» ее (впрочем, при достаточно большой БД почерков эта процедура обычно опускается).

При подключении подсистемы словарной обработки процесс усложняется, охватывая не только символы, но и более крупные лексические единицы. Вводимые пользователем слова в процессе обработки очередного символа сопоставляются со словоформами из словарной базы.

При совпадении слова, даже содержащего неточно распознанные символы или опечатки, с образцом из словаря в процедуру распознавания вносятся соответствующие коррективы. В данном случае может возникнуть проблема с вводом аббревиатур или транслитерации, но она обычно решается переключением соответствующих параметров в настройках системы распознавания. Зато средства орфографического контроля позволяют обеспечить достаточно устойчивое распознавание не только побуквенного, но и слитного ввода -- одну из наиболее сложных проблем для разработчиков. Природа трудностей очевидна: на этапе графического анализа сложность возрастает на порядок, поскольку к вариантам распознавания отдельных символов добавляются варианты разбиения на слова и на буквы.

Существует несколько подходов к решению указанной задачи. Их обычно делят на два вида: структурные и эталонные. Первый основан на выделении и анализе различных структурных элементов символа и их признаков, свойств. Второй предполагает сравнение распознаваемого символа с набором заданных эталонов. Эти методы не позволяют решить задачу в общем виде.

Задача рукописного ввода в режиме on-line полностью и успешно решена. Это решение основано, в любом случае, на создании алгоритмов написания символов, учитывающих траекторию движения пера. То есть, последовательность смены его координат. Были предложения свести задачу распознавания в off-line режиме к распознаванию в режиме on-line. Для этого достаточно правильно считать линии с графической копии текста. Но сделать это принципиально невозможно. Можно считать отрезки линий между пересечениями, но чтобы их правильно соединить, уже нужна интерпретация. Остаётся только одно решение -- восстанавливать символы в процессе интерпретации отрезков, полученных на этапе считывания с цифровой графической копии текста. Для этого нужны две составляющие: специальное представление алгоритма написания символа, позволяющее это делать, и алгоритм интерпретации отрезков, способный проанализировать все возможные варианты интерпретации.

Программа PenReader (рисунок 4) - первый в мире распознаватель рукописного русского текста -- выпустила компания Paragon. Она разработана специально для Wacom, поэтому полное название -- PenReader Wacom Edition.

PenReader -- многоязыковая система распознавания рукописного ввода для Windows, не требующая специального обучения и переводящая рукописный текст в электронный вид на лету: вы просто пишете от руки и сразу получаете электронную версию текста.

Стандартные средства операционной системы Microsoft Windows позволяют распознавать только английский рукописный текст. Система PenReader расширяет возможности ввода рукописного текста, позволяя вводить его на любом языке из списка поддерживаемых. PenReader распознает любой различимый на глаз почерк. Более того, это единственная в мире система, полноценно работающая с русским рукописным вводом.

Высокое разрешение и возможность регистрации ряда дополнительных параметров, прежде всего, силы нажатия и угла наклона пера позволяют весьма существенно повысить качество распознавания как побуквенного, так и слитного.

1.3 Технические характеристики графического планшета