JP3155577B2 - 文字認識方法及び装置 - Google Patents

文字認識方法及び装置

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JP3155577B2 JP26737891A JP26737891A JP3155577B2 JP 3155577 B2 JP3155577 B2 JP 3155577B2 JP 26737891 A JP26737891 A JP 26737891A JP 26737891 A JP26737891 A JP 26737891A JP 3155577 B2 JP3155577 B2 JP 3155577B2
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Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、例えば入力された文字
の入力ストロークと辞書データとの比較により、入力さ
れた文字を認識する文字認識方法及び装置に関するもの
である。
【０００２】
【従来の技術】従来、文字認識方法は、例えば特公昭５
８−２７５５１号等に記載されているように、まず入力
された認識すべき文字の全てのストロークと照合される
辞書に記憶されている標準パターン（認識すべき文字と
同じストローク数を持つ標準パターン）との間で全ての
ストロークに対してストローク間での類似度を計算（ス
トロークの始点・終点の位置座標を正規化したものなど
で評価する）し、この類似度を要素とする類似度行列を
求める。次に、この類似度行列の全ての列について最大
となる行列要素を検出し、この類似度行列の全ての行に
ついて、先に検出された最大となる行列要素の検出個数
が唯一であるか否かを判定する。唯一であると判定され
たときはこれら最大行列要素をすべての行について加算
して得られる加算結果を第１の加算結果として記憶して
おく。一方、唯一でないと判定されると、それらの行を
抽出した小行列を作成し、この小行列のすべての行及び
列内から選択される行列要素が唯一となるように小行列
要素を選択する。更に、この小行列を除く類似度行列の
すべての行又は列から前記最大となる行列要素を選択
し、これら選択された行列要素および前述の選択された
小行列要素のすべてを加算して得られる加算結果を第２
の加算結果として記憶する。このような操作を標準パタ
ーンのすべてに対して反復実行し、最終的に、第１、第
２の加算結果のうち最大のものを抽出し、この最大加算
結果に該当する標準パターン情報を入力された文字の認
識結果として出力する。
【０００３】
【発明が解決しようとしている課題】しかしながら、上
記従来例では、認識すべき文字の全てのストロークと、
標準パターンの全てのストロークとを比較するので、ス
トローク間での類似度行列の要素を算出するための計算
量が膨大であった。
【０００４】又、認識すべき文字と同一ストローク数を
有する辞書の文字パターンのすべて（例えば、青が入力
された場合、青、昔、…８画の文字すべて）に対して各
ストローク間での類似度行列を求める為にその計算量が
膨大となり、認識に時間がかかる。更に辞書に含まれて
いる文字パターンの内、比較される文字パターンの数も
多くなり、誤って文字を認識するという誤認識も多かっ
た。
【０００５】本発明は上記従来例に鑑みてなされたもの
であり、文字認識時間を短くし、誤認識を少なくした文
字認識方法及び装置を提供する事にある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに本発明の文字認識装置は以下のような構成を備え
る。すなわち、手書き入力された文字ストロークを分類
する入力ストローク分類手段と、前記入力ストローク分
類手段により分類された入力ストロークと辞書に記憶さ
れたストローク情報であるところの辞書ストロークとの
間で類似度を計算する手段と、 この類似度を行列要素と
する類似度行列をつくり、この類似度行列の各列毎（又
は行毎）に最大類似要素を検出し、前記最大類似要素が
各行（又は列）について唯一であるかを判定し、唯一で
ない場合は、唯一でない部分を唯一であるようにして前
記最大類似要素から選択した要素を最大類似要素とする
検出手段と、 前記検出手段により検出された最大類似要
素を加算する加算手段と、前記加算手段による加算結果
が最大となる文字を認識結果として出力する出力手段と
を有する文字認識装置であって、 前記分類された入力ス
トロークを同一分類毎に抽出する抽出手段を備え、 前記
類似度を計算する手段は、入力ストロークと同一分類毎
のストローク数が一致する辞書ストロークとの間で同一
分類毎に類似度を計算する。
【０００７】また、上記目的を達成する本発明の文字認
識方法は以下のような工程を備える。
【０００８】すなわち、手書き入力された文字ストロー
クを分類する入力ストローク分類工程と、前記入力スト
ローク分類工程により分類された入力ストロークと辞書
に記憶されたストローク情報であるところの辞書ストロ
ークとの間で類似度を計算する工程と、 この類似度を行
列要素とする類似度行列をつくり、この類似度行列の各
列毎（又は行毎）に最大類似要素を検出し、前記最大類
似要素が各行（又は列）について唯一であるかを判定
し、唯一でない場合は、唯一でない部分を唯一であるよ
うにして前記最大類似要素から選択した要素を最大類似
要素とする検出工程と、 前記検出工程により検出された
最大類似要素を加算する加算工程と、前記加算工程によ
る加算結果が最大となる文字を認識結果として出力する
出力工程とを有する文字認識方法であって、 前記分類さ
れた入力ストロークを同一分類毎に抽出する抽出工程を
備え、 前記類似度を計算する工程は、入力ストロークと
同一分類毎のストローク数が一致する辞書ストロークと
の間で同一分類毎に類似度を計算することを特徴とす
る。
【０００９】
【作用】以上の構成によれば、入力ストロークを分類
し、入力ストロークと同一分類毎のストローク数が一致
する辞書ストロークとの間で同一分類毎に類似度を算出
し、この類似度を行列要素とする類似度行列をつくり、
この類似度行列の各列毎（又は行毎）に最大類似要素を
検出し、前記最大類似要素が各行（又は列）について唯
一であるかを判定し、唯一でない場合は、唯一でない部
分を唯一であるようにして前記最大類似要素から選択し
た要素を最大類似要素とし、得られた最大類似要素の類
似度を加算することにより文字認識が行なわれる。
【００１０】
【実施例】以下、添付図面を参照して本発明の好適な実
施例を詳細に説明する。
【００１１】＜実施例１＞図１は本実施例の文字認識装
置の機能構成を示す機能ブロック図である。１１はスト
ローク入力部であって、従来からあるデジタイザなど入
力ストロークを座標データで入力するものである。１２
は入力ストローク分類部であって、ストローク入力部１
１より入力された入力ストロークの始点終点を結んだ方
向ベクトルの長さ、方向によりこれらストロークを８個
のベクトル及び点の９種類に分類する。１３は入力スト
ローク並べ換え部で入力ストローク分類部で分類された
入力ストロークを同一分類毎に並べ換える処理を行うも
ので、入力ストローク分類部１２によって分類された分
類毎に分類１のストロークデータ、分類２のストローク
データというようにストローク入力部１１より入力され
た入力筆順に関係なくこれらストロークを分類毎に並べ
換えている。１４は最大類似要素検出部であり、入力ス
トロークと辞書に記憶されている標準ストロークとの間
で類似度を計算し、類似度行列をつくり、同一分類のス
トローク間の類似度行列の列の最大類似要素を検出す
る。１５は辞書で、文字単位に標準ストロークデータ
を、前述のストロークの分類に従って、同じストローク
の分類毎に配列している。１６は最大類似要素決定部
で、最大類似要素検出部１４で検出した最大類似要素が
行について唯一であるかを判定し、唯一でない場合は唯
一でない部分を辞書のデータ順に選択した要素を最大類
似要素としている。１７は認識結果出力部で、辞書１５
との比較により検出した一文字毎の最大行列要素を加算
し、その結果が最大となる辞書に記憶されている文字パ
ターンを認識結果として出力する。
【００１２】図２は本実施例の文字認識装置の概略構成
を示すブロック構成図である。３１は座標入力部であっ
て、従来からあるデジタイザなど入力ストロークを座標
データで入力するもので構成され、１文字の入力が終了
すると、１文字分の座標データを入力順に制御部３２に
送る。３２は制御部であって、処理を実行するＣＰＵ３
３、辞書１５（後述する図５の辞書データ構造を有す
る）、処理手順３４ａ（後述する図８のフローチャー
ト）等を記憶してあるＲＯＭ３４と、入力されたストロ
ークデータ等を記憶しておくＲＡＭ３５を備えている。
そして、ＣＰＵ３３はＲＯＭ３４に記憶されている処理
手順３４ａに従って入力された入力ストロークを処理
し、ＲＯＭ３４に記憶してある辞書１５の標準ストロー
クと比較して手書き入力された文字を認識し、その認識
結果である文字コードを出力するものである。
【００１３】図３は入力ストローク分類部にて分類され
るストロークベクトルの分類例であり、８方向のベクト
ルを表した図である。
【００１４】図４は入力されたストロークの始点と終点
を結んだ方向ベクトルを表した図である。Ａ点を始点と
し、Ｂ点を終点として実線で表されるストロークが入力
される時、ＡＢを結ぶ点線をそのストロークの方向ベク
トルとし、図３からそのストロークは方向ベクトル３の
ストロークとなる。もし、このＡＢのストロークが文字
の濁点の様に所定の長さ以下のときは方向が不安定であ
るので方向ベクトル９とする。
【００１５】図５は辞書１５に記憶されているストロー
クデータ構造図である。図５はＲＯＭ３４内に記憶され
ている辞書１５の１文字のデータ構造を表していて、ま
ずはじめにその文字の文字コード５１があり、次にその
文字の方向ベクトル１に分類されるストロークデータの
始点と終点の正規化された相対位置座標データ５２が記
憶されている。これら方向ベクトル１に分類されるスト
ロークデータの終りには方向ベクトルエンドコード５３
が記憶されている。そして、次のアドレスより方向ベク
トル２に分類されるストロークデータが記憶されてお
り、これらのベクトルデータが方向ベクトル９まで順次
記憶されている。そして、この文字のデータの終りは文
字データエンドコード５４で示されている。
【００１６】図６は例として、文字“青”が手書き入力
されたときの入力ストロークを表した図である。尚、各
ストロークの横に示された数字はストロークの入力の順
番（筆順）を表している。
【００１７】図７は図６の“青”が入力された時の方向
ベクトル２のストローク間類似度行列を表した図であ
る。縦が方向ベクトル２に分類された入力ストロークで
あり、各数値１、３、４、７、８は入力の筆順を表して
いる。横は辞書パターンのストロークであり、２１とは
方向ベクトル２の１番目のデータであることを表してい
る。○は列方向で検出した最大類似度要素を示し、×は
図１の最大類似要素決定部１６で選択した最大類似度要
素を示している。
【００１８】図８は入力ストロークと辞書の１文字スト
ロークとのマッチングの処理手順を表したフローチヤー
トである。以下、図８のフローチヤートに沿って本実施
例の処理手順を説明する。
【００１９】ステップＳ８１において、入力ストローク
分類処理を行う。図３、図４で表した様に入力されたス
トロークの始点終点を結んだ方向ベクトルの向きで８方
向に分類し、又入力ストロークが文字全体の大きさとく
らべて相対的にある値以下で小さい時、すなわち点など
の時は第９の方向ベクトルに分類する。次にステップＳ
８２に進む。
【００２０】ステップＳ８２において、入力ストローク
を同一分類毎に並べ換える処理を行う。入力ストローク
を方向ベクトル順に並べ換える。例えば、図６で表した
“青”というパターンはストロークの横に書かれた数字
の順に入力されたわけであるが、そのストロークをステ
ップＳ８１において分類すると、ストローク１は方向ベ
クトル２になり、ストローク２は方向ベクトル４にな
り、ストローク３は方向ベクトル２になり、ストローク
４は方向ベクトル２になり、ストローク５は方向ベクト
ル４になり、ストローク６は方向ベクトル３になり、ス
トローク７は方向ベクトル２になり、ストローク８は方
向ベクトル２になる。そして、方向ベクトル１のストロ
ークから順にならべていく。すると、図６の“青”とい
うパターンでは、方向ベクトル１に分類されるストロー
クは無く、方向ベクトル２に分類されるストローク１、
３、４、７、８となり、次に方向ベクトル３に分類され
るストローク６、方向ベクトル４に分類されるストロー
ク２、５となる。又、同一方向ベクトル内では、例えば
方向ベクトル２の時はＹ座標順に並べ、ストローク１、
３、４、７、８の順に配列される。また方向ベクトル４
の時はＸ座標順に並べ、ストローク２、５の順に配列さ
れる。尚、この様なストロークの配列は前述したよう
に、辞書１５内の文字パターンのストロークデータの配
列（図５）と同様である。
【００２１】ステップＳ８３において、入力ストローク
を分類した個数が同じである辞書データの標準パターン
を検索する。すなわち、図６の“青”というパターンで
は、方向ベクトル１に分類されたストロークが無く、方
向ベクトル２に分類されたストローク数が５、方向ベク
トル３に分類されたストローク数が１、方向ベクトル４
に分類されたストローク数が２、方向ベクトル５、６、
７、８、９に分類されるストローク数がゼロなので、辞
書１５に記憶されている同じストロークを有する文字を
検索する。即ち、方向ベクトル１のストローク数がゼ
ロ、方向ベクトル２のストローク数が５、方向ベクトル
３のストローク数が１、方向ベクトル４のストローク数
が２、方向ベクトル５、６、７、８、９のストローク数
がゼロである文字パターンを検索する。
【００２２】ステップＳ８４から以降で、ステップＳ８
３で検索した辞書文字パターン（標準パターン）とマッ
チング処理を行って、認識結果を出すわけである。ステ
ップＳ８４において、入力ストロークと辞書文字パター
ンのストロークの同一分類（同一方向ベクトル）毎にス
トローク間の類似度行列の列の最大類似要素を検出する
処理を行う。すなわち、図６の“青”というパターンの
方向ベクトル２のストローク間の類似度行列が図７に示
すように作成され、その行列でストロークどうしの類似
度（ストロークの始点・終点の位置座標を正規化したも
のなどで評価する）の最大の類似要素を列（縦方向に）
で検出していく。こうして図７の○で示されたように類
似度の高いストロークが検出されていく。この様な処理
を方向ベクトル３、４でも同様に行う。
【００２３】この上記処理をステップＳ８３において検
索した辞書文字データの全てに対して行いその結果に基
づいて認識を行う。
【００２４】即ち、ステップＳ８５において、ステップ
Ｓ８４において検出した列の最大類似要素が行について
唯一であるかを判断し、唯一であればステップＳ８７に
進み、最大類似要素を加算する処理を行う。一方ステッ
プ８４で唯一でなければステップＳ８６に進み、列の最
大類似要素が行について唯一になるような処理を行う。
すなわち、図７のように最大類似要素である“○”が各
列（縦方向）について検出されると、次に“○”が行
（横方向）に唯一であるかを調べていく。この例では入
力ベクトル１、３、４に対応するものは唯一であるが、
７には２つ存在し、８には一つも存在しないので、ステ
ップＳ８６に進む。
【００２５】ステップＳ８６において、最大類似要素が
行について唯一でない部分を辞書のデータ順に選択し、
それをその列の最大類似要素とする処理を行う。正しい
形で文字が入力された場合はこの様な事にはなりにくい
が、図６の様なパターンが入力されるとストローク７と
ストローク８がほぼ同じ位置である為に辞書の“青”の
下から２番目の横線である２つのストロークが一致して
しまう事が起きる。前述したように、文字を認識するた
めには各入力ストロークと辞書に記憶されたストローク
とを１対１に対応させなければならないため、その１対
１に対応していない部分（例えば図７の入力ストローク
７，８と辞書ストローク２４，２５）を取りだし１対１
に対応させる。ここで、分類された入力ストロークと辞
書１５に記憶されたストロークは同一方法で並べてある
ので、記憶されている順に対応させればよい。すなわ
ち、図７の場合は、ストローク７と２４を対応させ、ス
トローク８と２５を対応させる。その対応させた結果が
図７の×である。
【００２６】ステツプＳ８７において、最大類似要素を
加算する処理を行う。ステップＳ８４，Ｓ８５，Ｓ８６
で求めた入力ストローク全てと辞書ストロークとの最大
類似要素を加算してその加算結果を辞書の文字パターン
との一致度とする。このステップＳ８４からステップＳ
８７の処理を、ステップＳ８３で検索した文字パターン
の全てに対して行い、その中で上記一致度が一番高い
（加算結果が最大）文字パターンを認識結果とするもの
である。
【００２７】＜実施例２＞上記実施例１においては、入
力ストローク分類手段として始点終点の方向ベクトルで
分類を行ってきたが、同様にして始点、中点、終点の方
向ベクトルで分類を行う事もできる。図９（ａ）、図９
（ｂ）に示す様に、ＡＢ、ＣＤの実線のストロークが入
力された場合、上記実施例１では始点終点の方向ベクト
ルで分類していたため、同種類のストロークとして分類
されたが、始点，中点，終点の方向ベクトルで分類する
と図９（ａ）のＡＢはＡＢ′Ｂで３３となり、図９
（ｂ）のＣＤはＣＤ′Ｄで２４となり、別のストローク
として分類される。そして、分類されるストロークの種
類がふえるが、その分辞書データ検索（図８のステップ
Ｓ８３）で検索される辞書の文字パターン数が減少する
もので、より確かな認識結果を出力できる効果がある。
【００２８】以上説明した様に本実施例によれば、入力
ストロークを分類し、入力ストロークを同一種類毎に並
べ換え、入力ストロークと辞書ストロークの同一種類の
ストローク間の類似度行列の最大類似要素を検出するこ
とにより、ストローク間類似度行列の計算量を少なく
し、認識時間を短縮できる効果がある。またマッチング
する辞書の文字パターンも入力ストロークの分類により
数が限定される為、認識時間の短縮と、誤認識が少なく
なるという効果がある。更に、入力筆順とは無関係に処
理を行っている為、自由筆順で入力ができる。
【００２９】尚、本発明は、複数の機器から構成される
システムに適用しても、１つの機器から成る装置に適用
しても良い。また、本発明はシステム或は装置に本発明
によって規定された処理を実行させるプログラムを供給
することによって達成される場合にも適用できることは
言うまでもない。
【００３０】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
同一分類毎に入力ストロークと辞書ストロークとを比較
するので、従来のように入力ストロークと全ての辞書ス
トロークと比較する必要がなくなり、計算量を減少させ
ることが可能となり、認識時間が短くなるという効果が
ある。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施例における文字認識装置の機能構成を示す
機能ブロック図である。
【図２】実施例における文字認識装置の概略構成を示す
ブロック構成図である。
【図３】入力ストローク分類部にて分類されるストロー
クベクトルの分類例である８方向のベクトルを表した図
である。
【図４】入力されたストロークの始点と終点を結んだ方
向ベクトルを表した図である。
【図５】辞書１５に記憶されているストロークデータ構
造図である。
【図６】文字“青”が手書き入力されたときの入力スト
ロークを表した図である。
【図７】図６の“青”が入力された時の方向ベクトル２
のストローク間類似度行列を表した図である。
【図８】入力ストロークと辞書の１文字ストロークとの
マッチングの処理手順を表したフローチヤートである。
【図９】実施例２の入力ストローク例を表す図である。
【符号の説明】
１２ 入力ストローク分類部 １３ 入力ストローク並べ換え部 １４ 最大類似要素検出部 １５ 辞書 １６ 最大類似要素決定部 １７ 認識結果出力部 ３１ 座標入力部 ３２ 制御部 ３３ ＣＰＵ ３４ ＲＯＭ ３４ａ 処理手順 ３５ ＲＡＭ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 阪口 克彦 東京都大田区下丸子３丁目30番２号 キ ヤノン株式会社内 (56)参考文献 特開 昭55−154669（ＪＰ，Ａ) 特開 昭58−62770（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−86884（ＪＰ，Ａ) 特開 昭60−217478（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−295588（ＪＰ，Ａ) 特開 昭60−217477（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−210594（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06K 9/46 - 9/62 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)

Claims (16)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 手書き入力された文字ストロークを分類
    する入力ストローク分類手段と、前記入力ストローク分類手段により分類された入力スト
    ロークと辞書に記憶されたストローク情報であるところ
    の辞書ストロークとの間で類似度を計算する手段と、 この類似度を行列要素とする類似度行列をつくり、この
    類似度行列の各列毎（又は行毎）に最大類似要素を検出
    し、前記最大類似要素が各行（又は列）について唯一で
    あるかを判定し、唯一でない場合は、唯一でない部分を
    唯一であるようにして前記最大類似要素から選択した要
    素を最大類似要素とする検出手段と、 前記検出手段により検出された最大類似要素を 加算する
    加算手段と、 前記加算手段による加算結果が最大となる文字を認識結
    果として出力する出力手段とを有する文字認識装置であ
    って、 前記分類された入力ストロークを同一分類毎に抽出する
    抽出手段を備え、 前記類似度を計算する手段は、入力ストロークと同一分
    類毎のストローク数が一致する辞書ストロークとの間で
    同一分類毎に類似度を計算する ことを特徴とする文字認
    識装置。
  2. 【請求項２】 前記辞書は、各辞書文字パターンの辞書
    ストロークデータが同一分類毎に分類されて配列されて
    いるデータ構造を有することを特徴とする請求項１に記
    載の文字認識装置。
  3. 【請求項３】 前記抽出手段により同一分類毎に抽出さ
    れたストロークを相対的位置座標順に配列する手段を更
    に有することを特徴とする請求項１に記載の文字認識装
    置。
  4. 【請求項４】 前記入力ストローク分類手段は、前記入
    力されたストロークをストローク方向に基づいて分類す
    ることを特徴とする請求項１に記載の文字認識装置。
  5. 【請求項５】 前記入力ストローク分類手段は、前記入
    力されたストロークをストローク長に基づいて分類する
    ことを特徴とする請求項１に記載の文字認識装置。
  6. 【請求項６】 前記入力ストローク分類手段は、前記入
    力されたストロークを複数の方向ベクトルを用いて分類
    することを特徴とする請求項１に記載の文字認識装置。
  7. 【請求項７】 前記出力する認識結果は文字コードとす
    ることを特徴とする請求項１に記載の文字認識装置。
  8. 【請求項８】 前記入力ストロークを入力する座標入力
    手段を更に有することを特徴とする請求項１に記載の文
    字認識装置。
  9. 【請求項９】 手書き入力された文字ストロークを分類
    する入力ストローク分類工程と、前記入力ストローク分類工程により分類された入力スト
    ロークと辞書に記憶されたストローク情報であるところ
    の辞書ストロークとの間で類似度を計算する工程と、 この類似度を行列要素とする類似度行列をつくり、この
    類似度行列の各列毎（又は行毎）に最大類似要素を検出
    し、前記最大類似要素が各行（又は列）について唯一で
    あるかを判定し、唯一でない場合は、唯一でない部分を
    唯一であるようにして前記最大類似要素から選択した要
    素を最大類似要素とする検出工程と、 前記検出工程により検出された最大類似要素を 加算する
    加算工程と、 前記加算工程による加算結果が最大となる文字を認識結
    果として出力する出力工程とを有する文字認識方法であ
    って、 前記分類された入力ストロークを同一分類毎に抽出する
    抽出工程を備え、 前記類似度を計算する工程は、入力ストロークと同一分
    類毎のストローク数が一致する辞書ストロークとの間で
    同一分類毎に類似度を計算する ことを特徴とする文字認
    識方法。
  10. 【請求項１０】 前記辞書は、各辞書文字パターンの辞
    書ストロークデータが同一分類毎に分類されて配列され
    ているデータ構造を有することを特徴とする請求項９に
    記載の文字認識方法。
  11. 【請求項１１】 前記抽出工程で同一種類毎に抽出され
    たストロークを相対的位置座標順に配列する工程を更に
    有することを特徴とする請求項９に記載の文字認識方
    法。
  12. 【請求項１２】 前記入力ストローク分類工程では、前
    記入力されたストロークをストローク方向に基づいて分
    類することを特徴とする請求項９に記載の文字認識方
    法。
  13. 【請求項１３】 前記入力ストローク分類工程では、前
    記入力されたストロークをストローク長に基づいて分類
    することを特徴とする請求項９に記載の文字認識方法。
  14. 【請求項１４】 前記入力ストローク分類工程では、前
    記入力されたストロークを複数の方向ベクトルを用いて
    分類することを特徴とする請求項９に記載の文字認識方
    法。
  15. 【請求項１５】 前記出力する認識結果は文字コードと
    することを特徴とする請求項９に記載の文字認識方法。
  16. 【請求項１６】 前記入力ストロークを座標入力装置を
    用いて入力する工程を更に有することを特徴とする請求
    項９に記載の文字認識方法。
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Families Citing this family (134)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3437347B2 (ja) * 1995-09-08 2003-08-18 キヤノン株式会社 文字認識装置及びその方法及びコンピュータ
JPH09259219A (ja) * 1996-03-26 1997-10-03 Sharp Corp 文字認識方法
JPH09319829A (ja) * 1996-06-03 1997-12-12 Nec Corp オンライン文字認識装置
US6275611B1 (en) * 1996-10-17 2001-08-14 Motorola, Inc. Handwriting recognition device, method and alphabet, with strokes grouped into stroke sub-structures
US6370269B1 (en) * 1997-01-21 2002-04-09 International Business Machines Corporation Optical character recognition of handwritten or cursive text in multiple languages
US6215901B1 (en) * 1997-03-07 2001-04-10 Mark H. Schwartz Pen based computer handwriting instruction
US6144764A (en) * 1997-07-02 2000-11-07 Mitsui High-Tec, Inc. Method and apparatus for on-line handwritten input character recognition and recording medium for executing the method
JPH1196301A (ja) 1997-09-22 1999-04-09 Hitachi Ltd 文字認識装置
US6226403B1 (en) 1998-02-09 2001-05-01 Motorola, Inc. Handwritten character recognition using multi-resolution models
US6801659B1 (en) 1999-01-04 2004-10-05 Zi Technology Corporation Ltd. Text input system for ideographic and nonideographic languages
US7750891B2 (en) 2003-04-09 2010-07-06 Tegic Communications, Inc. Selective input system based on tracking of motion parameters of an input device
US7030863B2 (en) 2000-05-26 2006-04-18 America Online, Incorporated Virtual keyboard system with automatic correction
US6970599B2 (en) * 2002-07-25 2005-11-29 America Online, Inc. Chinese character handwriting recognition system
US7821503B2 (en) * 2003-04-09 2010-10-26 Tegic Communications, Inc. Touch screen and graphical user interface
DE60043008D1 (de) * 1999-05-27 2009-11-05 Tegic Comm Inc Tastatursystem mit automatischer korrektur
US7610194B2 (en) * 2002-07-18 2009-10-27 Tegic Communications, Inc. Dynamic database reordering system
US7286115B2 (en) * 2000-05-26 2007-10-23 Tegic Communications, Inc. Directional input system with automatic correction
US6694056B1 (en) * 1999-10-15 2004-02-17 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Character input apparatus/method and computer-readable storage medium
US6707942B1 (en) * 2000-03-01 2004-03-16 Palm Source, Inc. Method and apparatus for using pressure information for improved computer controlled handwriting recognition, data entry and user authentication
US8645137B2 (en) 2000-03-16 2014-02-04 Apple Inc. Fast, language-independent method for user authentication by voice
US7010166B2 (en) * 2000-11-22 2006-03-07 Lockheed Martin Corporation Character recognition system and method using spatial and structural feature extraction
JP4061094B2 (ja) * 2002-03-15 2008-03-12 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション 音声認識装置、その音声認識方法及びプログラム
US8677377B2 (en) 2005-09-08 2014-03-18 Apple Inc. Method and apparatus for building an intelligent automated assistant
US9318108B2 (en) 2010-01-18 2016-04-19 Apple Inc. Intelligent automated assistant
US8201087B2 (en) 2007-02-01 2012-06-12 Tegic Communications, Inc. Spell-check for a keyboard system with automatic correction
US8225203B2 (en) 2007-02-01 2012-07-17 Nuance Communications, Inc. Spell-check for a keyboard system with automatic correction
US8977255B2 (en) 2007-04-03 2015-03-10 Apple Inc. Method and system for operating a multi-function portable electronic device using voice-activation
US9330720B2 (en) 2008-01-03 2016-05-03 Apple Inc. Methods and apparatus for altering audio output signals
US8996376B2 (en) 2008-04-05 2015-03-31 Apple Inc. Intelligent text-to-speech conversion
US10496753B2 (en) 2010-01-18 2019-12-03 Apple Inc. Automatically adapting user interfaces for hands-free interaction
US20100030549A1 (en) 2008-07-31 2010-02-04 Lee Michael M Mobile device having human language translation capability with positional feedback
WO2010067118A1 (en) 2008-12-11 2010-06-17 Novauris Technologies Limited Speech recognition involving a mobile device
US9858925B2 (en) 2009-06-05 2018-01-02 Apple Inc. Using context information to facilitate processing of commands in a virtual assistant
US20120309363A1 (en) 2011-06-03 2012-12-06 Apple Inc. Triggering notifications associated with tasks items that represent tasks to perform
US10241752B2 (en) 2011-09-30 2019-03-26 Apple Inc. Interface for a virtual digital assistant
US10241644B2 (en) 2011-06-03 2019-03-26 Apple Inc. Actionable reminder entries
US9431006B2 (en) 2009-07-02 2016-08-30 Apple Inc. Methods and apparatuses for automatic speech recognition
US10705794B2 (en) 2010-01-18 2020-07-07 Apple Inc. Automatically adapting user interfaces for hands-free interaction
US10679605B2 (en) 2010-01-18 2020-06-09 Apple Inc. Hands-free list-reading by intelligent automated assistant
US10276170B2 (en) 2010-01-18 2019-04-30 Apple Inc. Intelligent automated assistant
US10553209B2 (en) 2010-01-18 2020-02-04 Apple Inc. Systems and methods for hands-free notification summaries
US8682667B2 (en) 2010-02-25 2014-03-25 Apple Inc. User profiling for selecting user specific voice input processing information
US10762293B2 (en) 2010-12-22 2020-09-01 Apple Inc. Using parts-of-speech tagging and named entity recognition for spelling correction
US9262612B2 (en) 2011-03-21 2016-02-16 Apple Inc. Device access using voice authentication
US8977059B2 (en) * 2011-06-03 2015-03-10 Apple Inc. Integrating feature extraction via local sequential embedding for automatic handwriting recognition
US10057736B2 (en) 2011-06-03 2018-08-21 Apple Inc. Active transport based notifications
US8994660B2 (en) 2011-08-29 2015-03-31 Apple Inc. Text correction processing
US10134385B2 (en) 2012-03-02 2018-11-20 Apple Inc. Systems and methods for name pronunciation
US9483461B2 (en) 2012-03-06 2016-11-01 Apple Inc. Handling speech synthesis of content for multiple languages
US9280610B2 (en) 2012-05-14 2016-03-08 Apple Inc. Crowd sourcing information to fulfill user requests
US9721563B2 (en) 2012-06-08 2017-08-01 Apple Inc. Name recognition system
US9495129B2 (en) 2012-06-29 2016-11-15 Apple Inc. Device, method, and user interface for voice-activated navigation and browsing of a document
US9576574B2 (en) 2012-09-10 2017-02-21 Apple Inc. Context-sensitive handling of interruptions by intelligent digital assistant
US9547647B2 (en) 2012-09-19 2017-01-17 Apple Inc. Voice-based media searching
EP3809407A1 (en) 2013-02-07 2021-04-21 Apple Inc. Voice trigger for a digital assistant
US10652394B2 (en) 2013-03-14 2020-05-12 Apple Inc. System and method for processing voicemail
US9368114B2 (en) 2013-03-14 2016-06-14 Apple Inc. Context-sensitive handling of interruptions
WO2014144579A1 (en) 2013-03-15 2014-09-18 Apple Inc. System and method for updating an adaptive speech recognition model
AU2014233517B2 (en) 2013-03-15 2017-05-25 Apple Inc. Training an at least partial voice command system
US9582608B2 (en) 2013-06-07 2017-02-28 Apple Inc. Unified ranking with entropy-weighted information for phrase-based semantic auto-completion
WO2014197334A2 (en) 2013-06-07 2014-12-11 Apple Inc. System and method for user-specified pronunciation of words for speech synthesis and recognition
WO2014197336A1 (en) 2013-06-07 2014-12-11 Apple Inc. System and method for detecting errors in interactions with a voice-based digital assistant
WO2014197335A1 (en) 2013-06-08 2014-12-11 Apple Inc. Interpreting and acting upon commands that involve sharing information with remote devices
KR101922663B1 (ko) 2013-06-09 2018-11-28 애플 인크. 디지털 어시스턴트의 둘 이상의 인스턴스들에 걸친 대화 지속성을 가능하게 하기 위한 디바이스, 방법 및 그래픽 사용자 인터페이스
US10176167B2 (en) 2013-06-09 2019-01-08 Apple Inc. System and method for inferring user intent from speech inputs
JP2016521948A (ja) 2013-06-13 2016-07-25 アップル インコーポレイテッド 音声コマンドによって開始される緊急電話のためのシステム及び方法
AU2014306221B2 (en) 2013-08-06 2017-04-06 Apple Inc. Auto-activating smart responses based on activities from remote devices
US10725650B2 (en) * 2014-03-17 2020-07-28 Kabushiki Kaisha Kawai Gakki Seisakusho Handwritten music sign recognition device and program
US9620105B2 (en) 2014-05-15 2017-04-11 Apple Inc. Analyzing audio input for efficient speech and music recognition
US10592095B2 (en) 2014-05-23 2020-03-17 Apple Inc. Instantaneous speaking of content on touch devices
US9502031B2 (en) 2014-05-27 2016-11-22 Apple Inc. Method for supporting dynamic grammars in WFST-based ASR
US9734193B2 (en) 2014-05-30 2017-08-15 Apple Inc. Determining domain salience ranking from ambiguous words in natural speech
US9430463B2 (en) 2014-05-30 2016-08-30 Apple Inc. Exemplar-based natural language processing
US9715875B2 (en) 2014-05-30 2017-07-25 Apple Inc. Reducing the need for manual start/end-pointing and trigger phrases
US9842101B2 (en) 2014-05-30 2017-12-12 Apple Inc. Predictive conversion of language input
US9760559B2 (en) 2014-05-30 2017-09-12 Apple Inc. Predictive text input
US9966065B2 (en) 2014-05-30 2018-05-08 Apple Inc. Multi-command single utterance input method
US9785630B2 (en) 2014-05-30 2017-10-10 Apple Inc. Text prediction using combined word N-gram and unigram language models
US10170123B2 (en) 2014-05-30 2019-01-01 Apple Inc. Intelligent assistant for home automation
US10289433B2 (en) 2014-05-30 2019-05-14 Apple Inc. Domain specific language for encoding assistant dialog
US9633004B2 (en) 2014-05-30 2017-04-25 Apple Inc. Better resolution when referencing to concepts
US10078631B2 (en) 2014-05-30 2018-09-18 Apple Inc. Entropy-guided text prediction using combined word and character n-gram language models
US10659851B2 (en) 2014-06-30 2020-05-19 Apple Inc. Real-time digital assistant knowledge updates
US9338493B2 (en) 2014-06-30 2016-05-10 Apple Inc. Intelligent automated assistant for TV user interactions
US10446141B2 (en) 2014-08-28 2019-10-15 Apple Inc. Automatic speech recognition based on user feedback
US9818400B2 (en) 2014-09-11 2017-11-14 Apple Inc. Method and apparatus for discovering trending terms in speech requests
US10789041B2 (en) 2014-09-12 2020-09-29 Apple Inc. Dynamic thresholds for always listening speech trigger
US9886432B2 (en) 2014-09-30 2018-02-06 Apple Inc. Parsimonious handling of word inflection via categorical stem + suffix N-gram language models
US9646609B2 (en) 2014-09-30 2017-05-09 Apple Inc. Caching apparatus for serving phonetic pronunciations
US9668121B2 (en) 2014-09-30 2017-05-30 Apple Inc. Social reminders
US10127911B2 (en) 2014-09-30 2018-11-13 Apple Inc. Speaker identification and unsupervised speaker adaptation techniques
US10074360B2 (en) 2014-09-30 2018-09-11 Apple Inc. Providing an indication of the suitability of speech recognition
US10552013B2 (en) 2014-12-02 2020-02-04 Apple Inc. Data detection
US9711141B2 (en) 2014-12-09 2017-07-18 Apple Inc. Disambiguating heteronyms in speech synthesis
US9865280B2 (en) 2015-03-06 2018-01-09 Apple Inc. Structured dictation using intelligent automated assistants
US9886953B2 (en) 2015-03-08 2018-02-06 Apple Inc. Virtual assistant activation
US9721566B2 (en) 2015-03-08 2017-08-01 Apple Inc. Competing devices responding to voice triggers
US10567477B2 (en) 2015-03-08 2020-02-18 Apple Inc. Virtual assistant continuity
US9899019B2 (en) 2015-03-18 2018-02-20 Apple Inc. Systems and methods for structured stem and suffix language models
US9842105B2 (en) 2015-04-16 2017-12-12 Apple Inc. Parsimonious continuous-space phrase representations for natural language processing
US10083688B2 (en) 2015-05-27 2018-09-25 Apple Inc. Device voice control for selecting a displayed affordance
US10127220B2 (en) 2015-06-04 2018-11-13 Apple Inc. Language identification from short strings
US10101822B2 (en) 2015-06-05 2018-10-16 Apple Inc. Language input correction
US10255907B2 (en) 2015-06-07 2019-04-09 Apple Inc. Automatic accent detection using acoustic models
US11025565B2 (en) 2015-06-07 2021-06-01 Apple Inc. Personalized prediction of responses for instant messaging
US10186254B2 (en) 2015-06-07 2019-01-22 Apple Inc. Context-based endpoint detection
US10671428B2 (en) 2015-09-08 2020-06-02 Apple Inc. Distributed personal assistant
US10747498B2 (en) 2015-09-08 2020-08-18 Apple Inc. Zero latency digital assistant
US9697820B2 (en) 2015-09-24 2017-07-04 Apple Inc. Unit-selection text-to-speech synthesis using concatenation-sensitive neural networks
US11010550B2 (en) 2015-09-29 2021-05-18 Apple Inc. Unified language modeling framework for word prediction, auto-completion and auto-correction
US10366158B2 (en) 2015-09-29 2019-07-30 Apple Inc. Efficient word encoding for recurrent neural network language models
US11587559B2 (en) 2015-09-30 2023-02-21 Apple Inc. Intelligent device identification
US10691473B2 (en) 2015-11-06 2020-06-23 Apple Inc. Intelligent automated assistant in a messaging environment
US10049668B2 (en) 2015-12-02 2018-08-14 Apple Inc. Applying neural network language models to weighted finite state transducers for automatic speech recognition
US10223066B2 (en) 2015-12-23 2019-03-05 Apple Inc. Proactive assistance based on dialog communication between devices
US10446143B2 (en) 2016-03-14 2019-10-15 Apple Inc. Identification of voice inputs providing credentials
US9934775B2 (en) 2016-05-26 2018-04-03 Apple Inc. Unit-selection text-to-speech synthesis based on predicted concatenation parameters
US9972304B2 (en) 2016-06-03 2018-05-15 Apple Inc. Privacy preserving distributed evaluation framework for embedded personalized systems
US10249300B2 (en) 2016-06-06 2019-04-02 Apple Inc. Intelligent list reading
US10049663B2 (en) 2016-06-08 2018-08-14 Apple, Inc. Intelligent automated assistant for media exploration
DK179309B1 (en) 2016-06-09 2018-04-23 Apple Inc Intelligent automated assistant in a home environment
US10509862B2 (en) 2016-06-10 2019-12-17 Apple Inc. Dynamic phrase expansion of language input
US10490187B2 (en) 2016-06-10 2019-11-26 Apple Inc. Digital assistant providing automated status report
US10067938B2 (en) 2016-06-10 2018-09-04 Apple Inc. Multilingual word prediction
US10586535B2 (en) 2016-06-10 2020-03-10 Apple Inc. Intelligent digital assistant in a multi-tasking environment
US10192552B2 (en) 2016-06-10 2019-01-29 Apple Inc. Digital assistant providing whispered speech
DK201670540A1 (en) 2016-06-11 2018-01-08 Apple Inc Application integration with a digital assistant
DK179049B1 (en) 2016-06-11 2017-09-18 Apple Inc Data driven natural language event detection and classification
DK179415B1 (en) 2016-06-11 2018-06-14 Apple Inc Intelligent device arbitration and control
DK179343B1 (en) 2016-06-11 2018-05-14 Apple Inc Intelligent task discovery
US10593346B2 (en) 2016-12-22 2020-03-17 Apple Inc. Rank-reduced token representation for automatic speech recognition
DK179745B1 (en) 2017-05-12 2019-05-01 Apple Inc. SYNCHRONIZATION AND TASK DELEGATION OF A DIGITAL ASSISTANT
DK201770431A1 (en) 2017-05-15 2018-12-20 Apple Inc. Optimizing dialogue policy decisions for digital assistants using implicit feedback
US10067669B1 (en) * 2017-07-13 2018-09-04 King Fahd University Of Petroleum And Minerals Online character recognition

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4173753A (en) * 1977-09-22 1979-11-06 Hsu Ching Chou Input system for sino-computer
JPS5827551B2 (ja) * 1979-05-18 1983-06-10 日本電信電話株式会社 オンライン手書き文字認識方式
JPS582984A (ja) * 1981-06-29 1983-01-08 Nec Corp 光学式文字認識装置
US4718102A (en) * 1983-01-19 1988-01-05 Communication Intelligence Corporation Process and apparatus involving pattern recognition
JPS60217477A (ja) * 1984-04-12 1985-10-31 Toshiba Corp 手書き文字認識装置
US5034989A (en) * 1987-12-11 1991-07-23 Loh Shiu Chang On-line handwritten character recognition apparatus with non-ambiguity algorithm
JP3017740B2 (ja) * 1988-08-23 2000-03-13 ソニー株式会社 オンライン文字認識装置およびオンライン文字認識方法
JPH03175591A (ja) * 1989-12-05 1991-07-30 Fuji Xerox Co Ltd 文字認識装置
US5303311A (en) * 1990-03-12 1994-04-12 International Business Machines Corporation Method and apparatus for recognizing characters
JP3105967B2 (ja) * 1991-11-14 2000-11-06 キヤノン株式会社 文字認識方法及び装置

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