Handschrifterkennung ohne Schrift

Computer wertet Muskelsignale aus und wandelt sie in Schrift

Wissenschaftler in den USA haben ein System zur Handschrifterkennung entwickelt, das ohne Schrift auskommt. Der Computer wertet nämlich nicht das Ergebnis, sondern die Handlung aus.

Artikel veröffentlicht am 1. September 2009, 9:53 Uhr, Werner Pluta

Die Neurowissenschaftler um Michael Linderman haben eine Möglichkeit entwickelt, die elektrischen Impulse, die die Muskeln im Unterarm und in der Hand beim Schreiben aussenden, sogenannte elektromyographische Signale, auszuwerten und in Schrift zu übersetzen. "Obwohl mit der Hand zu schreiben eine der wichtigsten motorischen Tätigkeiten ist, haben die Entwickler von bioelektrischen Nutzeroberflächen dem wenig Aufmerksamkeit geschenkt, denn die technischen Möglichkeiten schienen ihnen zu begrenzt und es gab keine Vorbilder", erklären die Wissenschaftler ihre Motivation.

Handschuh statt Stift

Sie haben das System in einem Aufsatz in dem Fachmagazin PLoS ONE beschrieben. Ziel ist, einen fingerlosen Handschuh zu konstruieren, der mit Sensoren bestückt ist und der Schreibbewegungen in Text übersetzt. Nutzer könnten dann auf einer beliebigen Unterlage mit einem beliebigen Stift oder auch ganz ohne Stift in der Luft schreiben, sagte Linderman dem US-Magazin Wired.

Der Prototyp eines solchen Handschuhs kam am Anfang des Projektes zum Einsatz: Die Wissenschaftler stülpten ihn sechs Probanden über und ließen diese 50-mal die Ziffern von 0 bis 9 schreiben. Ein Computer zeichnete sowohl auf geschriebenen Ziffern als auch die elektrischen Ströme, die die Muskeln aussandten, auf.

Muster des Schreibens

Dann ließen sie eine Mustererkennungssoftware die Ergebnisse analysieren: Das System brachte die elektrischen Impulse der Muskeln mit den Bewegungen, die sie ausführten, zusammen. So entstand ein Muster, anhand dessen die Software erkennen kann, was ein Nutzer schreibt.

Anwendungen für das System gebe es viele, schreiben die Wissenschaftler. So könnte der Handschuh als Eingabegerät für mobile Geräte und andere Computer dienen. Allerdings kommen auch medizinische Anwendungen in Frage. So könnte das System für die Erforschung der Parkinsonkrankheit, von Demenz oder des Aufmerksamkeitsdefizitsyndroms mit Hyperaktivität (ADHS) oder deren Behandlung eingesetzt werden.