JP2000200323A - オンライン手書き漢字認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 大量のテンプレートを要することなく漢字の
認識が行えるようにする。 【解決手段】 本発明では、入力された手書き漢字は構
成部首に分解される。その後、入力方法のコード検索規
則を参照し、手書き漢字の文字構成方法に基づいて、比
較のための部首が検索される。次いで、入力方法の圧縮
式を使用して基本部首のコードが圧縮され、圧縮された
コードが入力方法参照ファイルの内容と比較され、候補
漢字の順序コードが取得される。最後に、最終的に認識
された順序コードが、後処理の間に行われるさらなる比
較を経て決定される。文字フォントファイルに於ける順
序コードに対応する漢字が認識結果であり、これが出力
される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、文字の形に基づく
手書き漢字のオンライン判読に関し、さらに特定的に
は、ある入力方法の文字圧縮コード−順列コード参照フ
ァイルを参照し、構築された部首を使用して文字の形を
比較することによって認識を行うオンライン手書き漢字
認識装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】現行の文字認識方法は、一般にテンプレ
ート整合法を採用しており、この場合は入力された未知
の文字の輪郭が１つずつ、予め格納されている文字ペン
インクテンプレートと比較される。認識の結果が比較さ
れたテンプレートであり、最大の類似性と最小の差異を
有している。この技術では、より良い認識効果を確立す
るために膨大な数の文字ペンインクテンプレートを格納
しなければならない。大部分の文字認識方法は、膨大な
数の文字ペンインクテンプレートとの比較に費やされる
時間を短縮する目的で、分類方法またはその他の比較方
法をテンプレート技術と組み合わせて使用している。し
かしながら、それでもまだ多くの文字ペンインクテンプ
レートを格納しなければならない。

【０００３】Ｒ．Ｏ．Ｃ．（中華民国）特公第３１１２
０１号公報に開示された「前側及び後側部首に基づく手
書き漢字認識システム」と題する発明の特徴は、前側部
首と後側部首を使用して漢字を３つの主要クラス、即ち
前側部首プラス後側漢字残余部分、後側部首プラス前側
漢字残余部分、単形式文字、に分類することにある。従
って、漢字認識システムはこの分類方法を使用して確立
される。図１３はこうしたシステムの部分を確立するモ
デルボードのブロック図を示しており、各グループが異
なる人々によって手書きされた５４０１漢字を有する８
０グループの漢字ペンインクデータを格納するための漢
字インクデータベース１０と、漢字が前側部首漢字、後
側部首漢字、単形式漢字の何れであるかを決定する分類
方法に基づいて漢字をグループ分けするための漢字イン
ク分類辞１１と、前側部首漢字を前側の部首部分と後側
の残余漢字部分とに分離するため、或いは後側部首漢字
を後側の部首部分と前側の残余漢字部分とに分離するた
めの部首分離器１２と、単形式漢字の特徴点を抽出し、
こうした特徴を単形式漢字の画数に従って単形式漢字モ
デルボード１６内に順次格納するための単形式漢字モデ
ルボード生成器１３と、前側部首と後側部首の特徴を抽
出し、こうした特徴を部首の画数に従って前側部首モデ
ルボード１７内と後側部首モデルボード１８内とに順次
格納するための部首モデルボード生成器１４と、前側漢
字残余部分と後側漢字残余部分の特徴を抽出し、こうし
た特徴を漢字残余部分の画数に従って前側残余漢字モデ
ルボード１９内と後側残余漢字モデルボード２０内とに
順次格納するための残余漢字モデルボード生成器１５
と、を備えている。

【０００４】図１４は、従来型認識システムのブロック
図を示している。この認識システムは、原初のペンイン
クのノイズ信号の除去、平滑化、シフト修正、循環翻訳
修正、サイズ標準化及び希望する特徴の抽出処理のため
の前処理器２１と、入力されたペンインクの部分的特徴
を使用して可能なモデルボードを選択的に濾過するため
のフィルタ２２と、入力されたペンインクから可能な前
側部首部分を分離し、シフトされた前側部首モデルボー
ドと詳細に比較し、両者間の類似度を計算し、類似度が
最も高い１０の前側部首を記録するための前側部首比較
器２３と、入力されたペンインクから可能な後側部首部
分を分離し、シフトされた後側部首モデルボードと詳細
に比較し、両者間の類似度を計算し、類似度が最も高い
１０の後側部首を記録するための後側部首比較器２４
と、入力された現行字画を、前側部首に対応するものが
前側部首比較器２３の結果の最初の１０リストに存在す
る後側残余漢字モデルボード内の字画と比較し、次いで
前側部首比較器２３のオペレーションで獲得された類似
度と現ステップに於ける類似度とを結合して入力された
現行文字の類似度を取得する後側残余漢字比較器２５
と、入力された現行字画を、後側部首に対応するものが
後側部首比較器２４の結果の最初の１０リストに存在す
る前側残余漢字モデルボード内の字画と比較し、次いで
後側部首比較器２４のオペレーションで獲得された類似
度と現ステップに於ける類似度とを結合して入力された
現行文字の類似度を取得する前側残余漢字比較器２６
と、シフトされた単形式漢字モデルボードと入力された
ペンインクとの間の類似度を計算するための単形式漢字
比較器２７と、比較の後に類似度を配列し、類似度が最
大であるトップ１０の漢字を認識結果として保持するた
めのウィナー判定器２８と、を備えている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】Ｒ．Ｏ．Ｃ．特公第３
１１２０１号公報に開示された「前側及び後側部首に基
づく手書き漢字認識システム」と題する発明の欠点は、
１．モデルボードの確立ステップ及び漢字の認識ステッ
プに於いて、多大の漢字ペンインクデータセットを必要
とする（各セットが認識パーティとして機能する５４０
１漢字を含んでいる）、２．予め大量のモデルボード
（テンプレート）を準備しなければならないため、膨大
な時間が掛かる、等である。

【０００６】

【課題を解決するための手段】先述のテンプレート整合
では多数の漢字ペンインクテンプレートを格納する必要
があり、その結果、格納スペースやテンプレートの整合
時間が浪費されるという事実を考慮して、本発明は、漢
字の形を基礎としたオンライン手書き認識装置を提供し
て、漢字インクテンプレートの格納スペースと整合時間
を低減することを目的としている。

【０００７】前述の欠点を克服するため、本発明は、デ
ータを一時的に格納するためのバッファ領域と出力部と
を有し、文字の形状による分解を基礎とする入力方法に
よって定義された基本的部首（即ち、基本部首）または
関連部首（即ち、派生部首）の形状的特徴を含む部首テ
ンプレート特徴記憶部と、文字の形状による分解に基づ
く従来の入力方法を基礎とし、文字圧縮コード及び順序
コード探索情報のための入力方法システムデータファイ
ルを含む入力方法参照部と、除外漢字の特徴を記録し
て、候補漢字の中から最終の認識結果を決定する際に後
処理部を補助するための除外文字記述部と、従来型のオ
ンライン文字手書き装置のデジタル化タブレットとペン
とを含む入力部と、入力された手書き文字に対して標準
化及びライン希薄化処理を行ない、バッファ領域への格
納のために文字認識に必要な特徴を抽出するための前処
理部と、前処理部によって抽出された手書き文字の特徴
をもとに部首テンプレート特徴記憶部を参照して文字を
分解し、手書き文字を形成している可能性のある部首を
発見するための文字形状分解部と、文字形状分解部によ
って発見された構成部首と入力方法参照部の内容とを比
較し、限界値より下の差分値を有する候補文字を取得す
るための比較器部と、候補文字の中から、手書き文字の
他の特徴をもとに除外文字記述部分の内容を参照して最
終的な認識結果を決定し、最終認識結果を出力部に転送
して出力するための後処理部と、を備えることを特徴と
するオンライン手書き漢字認識装置を提供している。

【０００８】上述の構造から、本発明によるオンライン
手書き漢字認識装置は、手書き文字を文字形状分解手段
を通じて構成部首に分解するため、文字形状による分解
を基礎とする従来の入力方法による文字圧縮コード及び
順序コード参照用テーブルを使用して、認識結果を直接
取得することができる。オンライン手書き漢字認識シス
テムでは、整合に必要なテンプレートの数を低減し、整
合のための時間を短縮することができる。

【０００９】

【発明の実施の形態】好適な実施例の文字認識は、文字
形状による文字分解を基礎とするＴｓａｎｇＣｈｉ入力
方法を土台としている。Ｔｓａｎｇ Ｃｈｉ入力方法に
於いて定義されている基本部首、派生部首及び複合部首
は、図１２が示すような好適な実施例に於いて表示され
た部首テンプレートセットである。Ｔｓａｎｇ Ｃｈｉ
入力方法では、漢字の構造及び文字構成原理に従って、
漢字が２４のＴｓａｎｇ Ｃｈｉ基本部首と７４の派生
部首へと帰属させられる。その後、漢字はＴｓａｎｇＣ
ｈｉコード派生規則に基づいて最大５つのＴｓａｎｇ
Ｃｈｉコードに分解され、これによって適正なＴｓａｎ
ｇ Ｃｈｉコードが入力されて適正文字が取得される。

【００１０】図１は、本発明によるオンライン手書き漢
字認識装置の好適な実施例のブロック図である。デジタ
ル化タブレット等の入力部１００は、ユーザによるオン
ライン文字の書込みの実行を可能にするために装備され
ている。前処理部２００は、ユーザによって入力された
手書き文字の標準化及びライン希薄化処理を実行し、文
字分離技術を使用して各文字を５つのグループ、即ち外
側−内側、上−下、左−右、複数欄または単形式（図１
１参照）、に分割するために装備されている。次いでバ
ッファ領域７００で、文字の特徴が抽出され、格納され
る。抽出される特徴は、字画、字画の位置、字画の始点
及び終点方向、各字画が属するレベル他の間の交差する
関係性を含んでいる。各字画が属するレベルは、漢字の
書き順とそれが帰属する単形式とによって決定される。
バッファ領域７００は、入力された字画の関連データ及
び特徴を格納するために使用される。

【００１１】文字形式分解部３００は、文字の特徴を部
首テンプレート特徴記憶部３５０の内容と比較して、各
字画から構築される可能性のある部首セットを取得す
る。その後、コード検索規則に基づいて、文字を形成可
能な部首セットが帰属する基本部首のためのコードが摘
出される。部首テンプレート特徴記憶部３５０は、全て
の部首テンプレートの特徴を格納するために使用され
る。図６は、当該部首テンプレート特徴記憶部の詳細な
構造について示したものである。各部首テンプレートの
ためのデータは、画数、方向及び長さ等の字画の特徴、
字画間の交差する関係性及び類似した部首テンプレート
のコードを含んでいる。

【００１２】比較器部４００は、文字分解後に取得され
た部首セットが帰属する基本部首のコードに対応する圧
縮コードと、入力方法参照部４５０の内容とを比較し
て、候補文字の順序コードを発見する働きをする。入力
方法参照部４５０は、文字圧縮コード及び順序コード探
索データのための入力方法システムデータファイルを含
み、候補文字の順序コード取得に際して、比較器部４０
０を補助するために使用される。図７は、本発明に於い
て使用される内容の一部を示したものである。

【００１３】後処理部５００は、除外文字記述部５５０
を参照して、多数の候補文字の中から最終的な認識結果
を発見する。除外文字記述部５５０は、多数の候補文字
の中から最終的な認識結果を発見する際に、後処理部５
００を補助するための参照部である。図８は、除外文字
記述部５５０の構造を示したものである。各順序コード
（１文字を表す）は、総画数、及び１３を基本とし除外
文字を形成する文字コードの画数が圧縮されている圧縮
データを含んでいる。

【００１４】前述の装置の構造に関連して、図２は、前
処理部２００によって実行される、入力された手書き文
字の前処理及び特徴抽出の工程フローチャートを示して
いる。図３は、文字形式分解部３００によって実行され
る、入力文字の分解及び基本部首コードの選択の工程フ
ローチャートを示している。図４は、比較器部４００に
よって実行される、入力文字に帰属する基本部首コード
に対応する圧縮コードと入力方法参照部４５０の内容と
の比較によって候補文字が発見される方法を示した工程
フローチャートである。図５は、後処理部５００によっ
て実行される、候補文字の間から出力文字が決定される
方法を示した工程フローチャートである。

【００１５】図２が示すように、前処理部２００は、ス
テップＳ２０１に於いて、手書き文字の点座標を読み取
る。その後、ステップＳ２０２で、文字の標準化及びラ
イン希薄化処理が実行される。ステップＳ２０３では、
文字分離技術の使用により、文字が外側−内側、上−
下、左−右、複数欄または単形式に分離される。ステッ
プＳ２０４では、文字の各字画の方向及び長さの特徴、
及び字画間の交差する関係性に於ける特徴が抽出され
る。最後に、ステップＳ２０５で、抽出された特徴が一
時的格納のためにバッファ領域７００へと出力される。

【００１６】図３が示すように、ステップＳ３０１で
は、書き順に従って、前処理部２００から抽出された字
画の各特徴がバッファ領域７００から読み取られる。ス
テップＳ３０２では、部首テンプレート特徴記憶部３５
０が参照され、入力された字画の特徴と部首テンプレー
ト特徴記憶部３５０に格納された各部首テンプレートの
特徴とが比較されて、入力された字画との高い類似度を
有する部首セットが発見される。ステップＳ３０３で
は、発見された部首のコードが、バッファ領域７００に
於ける当該字画の場所に格納される。その後、ステップ
Ｓ３０４で、入力された字画が当該字画と交差する先行
字画と結合され、ステップＳ３０５で、部首テンプレー
ト特徴記憶部３５０を参照し、結合された形状が部首テ
ンプレート特徴記憶部３５０に格納された各部首テンプ
レートの特徴と比較され、結合された字画から一般に形
成可能な部首が発見される。ステップＳ３０６では、発
見された部首のコードが、バッファ領域７００の現行字
画及び付随する交差字画の関連情報が格納される場所に
格納される。ステップＳ３０７では、入力された字画が
同一レベルの先行字画と結合され、ステップＳ３０８で
は、部首テンプレート特徴記憶部３５０が参照され、結
合された形状と部首テンプレート特徴記憶部３５０に格
納された部首テンプレートの特徴とが比較され、結合さ
れた字画から一般に形成可能な部首が発見される。ステ
ップＳ３０９では、発見された部首のコードが、バッフ
ァ領域７００内の入力された字画及び同一レベルの先行
字画の場所に格納される。部首テンプレートのための字
画数は最大１３である（「鬼」）ため、１２画までしか
検査が行われていない時点で先行字画との組合せステッ
プが実行される。ステップＳ３１０で全字画の検査が終
了すると、ステップＳ３１１で、バッファ領域７００に
於ける各字画から形成可能な部首セットに関する情報の
中から、各字画について、大部分の字画数から形成可能
な部首セットが発見される。ステップＳ３１２では、全
字画について大部分の字画数から形成可能な部首が発見
された後、コード検索規則に従って、大部分の字画数か
ら形成されるこうした部首セットについて、比較のため
の部首セット及びこれに帰属する基本部首のコードが発
見される。ステップＳ３１３では、発見された部首が帰
属する基本部首のコードが、バッファ領域７００に格納
される。

【００１７】比較器部４００の比較技術等、先行技術に
比べた場合の本発明による顕著な進歩は、整合速度の高
速化、及びデータ格納用スペースの低減を可能にするも
のであり、以下、これについて詳述する。本発明は、同
一の中国語システムに於いて異なる入力方法の使用が可
能であったことから始まっている。異なる格納形式も使
用可能であった。しかしながら、最終的結果は、同一の
文字フォントファイルが読み取られるというものであ
る。漢字フォントファイルによるこうした環境への適合
を可能にするため、順序コードとして知られる値が生成
されている。入力方法では、圧縮式を使用して文字コー
ドが圧縮される。次いで、圧縮コード及び順序コードの
探索用データを含む入力方法システム参照ファイルが参
照され、圧縮コードに対応する順序コードを発見するた
めの計算（順序コード初期値の加算）が実行される。こ
れらの順序コードは、各文字フォントファイルに格納さ
れた文字の順序を示している。順序コードが取得される
と、図１０が示すように、文字を検索するための文字フ
ォントファイルの読み取りが可能になる。さらに、文字
の形状による分解を基礎とする入力方法の中には、幾つ
かの文字について構成されたコードセットが独自的でな
いものがある。このため、異なる文字が同一のコードグ
ループを有する場合がある。従って、本発明によるオン
ライン手書き漢字認識装置は、こうした事情を考慮して
後処理を実行する。

【００１８】図４は、比較器部４００による比較オペレ
ーションのフローチャートを記述している。比較器部４
００は、ステップＳ４０１で、比較のためにバッファ領
域７００から文字形式分解部３００によって出力された
基本部首コードを検索する。ステップＳ４０２では、Ｔ
ｓａｎｇ Ｃｈｉ入力方法で使用される圧縮式に従っ
て、基本部首コードの圧縮が実行される。その後、ステ
ップＳ４０３で入力方法参照部４５０が参照され、圧縮
コードとの差が限界値Ｔ以下である文字順序コードが発
見される。ステップＳ４０４では、２つ以上の順序コー
ドを発見できるかどうかが決定される。イエスであれ
ば、ステップＳ４０５で、順序コードに対応する文字が
認識結果として文字フォントファイルから出力される。
２つ以上の文字の順序コードが発見された場合は、後処
理部５００による後続の後処理オペレーションのため
に、候補文字の順序コードがバッファ領域７００に格納
される。

【００１９】図５を参照すると、ステップＳ５０１で、
候補文字を形成する部首セットの画数の特徴がバッファ
領域７００から入力される。その後、ステップＳ５０２
で、後処理部５００がまず、手書き文字の各部首を構成
する画数を圧縮するための基数として数字５を使用す
る。ステップＳ５０３では、候補文字の合計画数及び圧
縮後の画数値が除外文字記述部５５０の内容と比較さ
れ、最も差異が小さい候補文字が発見される。ステップ
Ｓ５０４では、文字の順序コードに対応する文字フォン
トファイル内の文字が、認識結果として出力部６００に
出力される。

【００２０】次の例では、漢字「抓」をオンラインで手
書きし、図３の文字形状分解工程フローチャート、図４
の文字比較工程フローチャート及び図５の文字後処理フ
ローチャートを参照して、本発明のオンライン手書き漢
字認識装置の基本的オペレーション処理について説明す
る。従来のＴｓａｎｇ Ｃｈｉ入力方法に於ける基本部
首、派生部首、コード検索規則、コード圧縮方法及びそ
の他の関連原則が、本実施例の背景として機能してい
る。

【００２１】入力部１００を使用して手書き漢字「抓」
が入力されると、ステップＳ２０２で、前処理部２００
による標準化及びライン希薄化が実施される。ステップ
Ｓ２０３では、漢字分離技術を使用して、漢字が左右の
２単体、「才」及び「爪」、に分離される。ステップＳ
２０４では、文字の各字画の方向及び長さの特徴、及び
字画間の交差関係の特徴が抽出される。こうした特徴
は、ステップ２０５でバッファ領域７００に格納され
る。

【００２２】続いて図３を参照すると、ステップＳ３０
１で第１画「ー」の特徴がバッファ領域７００から検索
される。ステップＳ３０２では、部首テンプレート特徴
記憶部３５０（図６参照）が参照されて、画数が１であ
る部首テンプレートの特徴と比較され、最も類似度の高
い部首「ー」が取得される。ステップＳ３０３では、部
首「ー」のコード（例えば１３）が、バッファ領域７０
０の第１画「ー」のデータ記録位置に格納される。これ
は第１画であって先に他の字画が検分されていないた
め、ステップＳ３０４乃至３０９を実施する必要はな
い。工程フローは再度ステップＳ３０１に進み、バッフ
ァ領域７００から第２画「｜」の特徴が検索される。ス
テップＳ３０２では、部首テンプレート特徴記憶部３５
０が参照され、字画数が１である部首テンプレートの特
徴と比較され、最も類似度の高い部首「｜」が取得され
る。ステップＳ３０３では、当該部首が派生部首である
ため、部首「｜」の部首コード及びその基本部首コード
（例えば２７、１２）が、バッファ領域７００の第２画
「｜」のデータ記録位置に格納される。次にステップＳ
３０４で、第２画がこれと交差する第１画（「ー」）と
結合される。ステップＳ３０５では、部首テンプレート
特徴記憶部３５０が再度参照されて、結合された文字形
状「十」と字画数が２である部首テンプレートの特徴と
が比較され、最高の類似度を有する部首「十」が取得さ
れる。ステップＳ３０６では、「十」のコード（例えば
１０）が、バッファ領域７００の第２画「｜」及び第１
画「ー」のデータ記録位置に格納される。ステップＳ３
０７乃至Ｓ３０９では、結合された字画及び事前に検査
されたその他の字画から形成可能な部首が発見され、バ
ッファ領域７００に記録される。図９は、全字画につい
て実行した上述のステップによって発見された部首セッ
トのリストを示したものである。

【００２３】全ての字画が検査されると、ステップＳ３
１１に於いて、図９が示すバッファ７００に記録されて
いる各字画の部首セットのリストから、各字画について
大部分の字画数から形成される部首が、以下のように字
画入力順序に従って発見される：「才」（基本部首は
手、合計字画数は３）、「才」（手、３）、「才」
（手、３）、「厂」（竹、２）、「厂」（竹、２）、
「｜」（中、１）、「＼」（人、１）。ステップＳ３１
２では、「抓」が左右の単体に分離可能であることか
ら、Ｔｓａｎｇ Ｃｈｉコード検索規則に基づいて、
「才」が文字の左側部分として最初に検索される。これ
は基本部首「手」に属しており、その基本部首コードは
１７である。文字の右側の３つのコード、「´」、
「／」、「＼」、が検索される。これらはそれぞれ基本
部首「竹」、「中」、「人」に属しており、基本部首コ
ードはそれぞれ８、１２、１５である。最後に、ステッ
プＳ３１３で、基本部首コード１７、８、１２、１５が
バッファ領域７００に格納される。

【００２４】ステップＳ４０１では、比較器部４００
が、文字形状分解部３００からコードを検索して比較す
る。ステップＳ４０２では、Ｔｓａｎｇ Ｃｈｉ方法で
採用されている圧縮式を使用して基本部首コードが圧縮
される。圧縮コード＝１７×２７⁴＋１２×２７³＋１５
×２７²＋８×２７＋０。ステップＳ４０３では、圧縮
コードを使用して入力方法参照部４５０を参照し、計算
（順序コード初期値の加算）を実行することによって、
圧縮コードが限界値Ｔより下の値だけ異なる２つの漢
字、「抓」及び「掀」、の順序コードが発見される。ス
テップＳ４０４では、複数の順序コードの発見が決定さ
れ、２つの順序コードが後処理オペレーションのために
後処理部５００に出力される。

【００２５】ステップＳ５０２では、後処理部５００
が、１３を基数として使用し、各部首を構成する画数を
圧縮する。画数はそれぞれ３（手．．．「才」）、２
（竹．．．「厂」）、１（中．．．「｜」）、１
（人．．．「＼」）である。圧縮後の値Ｆは３×１３⁴
＋２×１３³＋１×１３²＋１×１３＋０である。その後
ステップＳ５０３で、値Ｆ及び手書き漢字の合計字画数
（７）が除外文字記述部５５０の「抓」及び「掀」のそ
れと比較され、「抓」が最も平均差の少ないものである
ことが決定される。最後に、ステップＳ５０４で、文字
フォントファイルに於ける「抓」の順序コードに対応す
る文字が、認識結果として出力部６００で出力される。

【００２６】先述の実施例に使用されたＴｓａｎｇ Ｃ
ｈｉ入力方法は、本発明の環境の一形態に過ぎない。本
発明は、この先述の実施例に限定されるものではない。
入力方法は、漢字形状による分解に基づくものであれば
本発明の好適な環境として使用可能である。本発明で
は、入力方法に於ける部首が、漢字を分解する際の部首
テンプレートとして使用される。入力方法に於いて使用
されるコード検索規則及びコード圧縮式については、部
首による分解技術及び比較オペレーションが変わらない
限り、実行に際して改造が可能である。

【００２７】Ｔｓａｎｇ Ｃｈｉ入力方法に包含される
全ての文字を可能な認識パーティとした場合、Ｔｓａｎ
ｇ Ｃｈｉ部首に基礎を置く本発明のオンライン手書き
認識装置を使用すると、本技術を採用した手書き漢字の
判読は、９２％を越えるまでの認識効率を有することが
できる。本発明は、従来のＴｓａｎｇ Ｃｈｉコードを
使用して部首間の関係性を提示するため、データベース
空間を低減させる多数の漢字ペンインクテンプレートを
認識用として格納する必要がない。

【００２８】本発明を最も実用的で好適な実施例とされ
るものに関連して説明してきたが、本発明は、開示され
た実施例に限定されるものではなく、最も広義な解釈に
よる精神と範囲内にある様々な装置を包含し、こうした
全ての改造及び同等装置を含めるように意図されている
ことが理解される。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明による好適な実施例のシステムブロッ
ク図である。

【図２】 本発明による好適な実施例の前処理部の工程
フローチャートである。

【図３】 本発明による好適な実施例の文字形状分解部
の工程フローチャートである。

【図４】 本発明による好適な実施例の比較器部の工程
フローチャートである。

【図５】 本発明による好適な実施例の後処理部の工程
フローチャートである。

【図６】 本発明による好適な実施例の部首テンプレー
ト特徴記憶部の構造を示す略図である。

【図７】 本発明による好適な実施例の入力方法参照部
の構造を示す略図である。

【図８】 本発明による好適な実施例の除外文字記述部
の構造を示す略図である。

【図９】 文字「抓」が本発明による好適な実施例によ
って分解された後に取得された文字部首セットを示して
いる。

【図１０】 本発明の好適な実施例による、入力方法文
字コードと順序コードとの間の関係を示した略図であ
る。

【図１１】 本発明の好適な実施例による５グループの
文字分類を示している。

【図１２】 ２４のＴｓａｎｇ Ｃｈｉ基本部首と、７
４の派生部首と、１０の複合部首とを含む、本発明の好
適な実施例による部首テンプレートセットを示してい
る。

【図１３】 先行技術による実施例のモデルボード確立
部を示したブロック図である。

【図１４】 先行技術による実施例の認識システム部を
示したフローチャートである。

【符号の説明】

１００…入力部、 ２００…前処理部、 ３００…文字
形式分解部、３５０…部首テンプレート特徴記憶部、
４００…比較器部、４５０…入力方法参照部、 ５００
…後処理部、 ５５０…除外文字記述部、６００…出力
部、 ７００…バッファ領域。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 データを一時的に格納するためのバッフ
   ァ領域と出力部とを有するオンライン手書き漢字認識装
   置であって、 文字形状による分解を基礎とする入力方法によって定義
   された基本部首または派生部首の形状的特徴を含む部首
   テンプレート特徴記憶部と、 文字の形状による分解に基づく従来の入力方法を基礎と
   し、文字圧縮コード及び順序コード探索情報のための入
   力方法システムデータファイルを含む入力方法参照部
   と、 除外漢字の特徴を記録して、候補漢字の中から最終の認
   識結果を決定する際に後処理部を補助するための除外文
   字記述部と、 従来型のオンライン文字手書き装置のデジタル化タブレ
   ットとペンとを含む入力部と、 入力された手書き文字に対して標準化及びライン希薄化
   処理を行ない、バッファ領域への格納のために文字認識
   に必要な特徴を抽出するための前処理部と、 前処理部によって抽出された手書き文字の特徴をもとに
   部首テンプレート特徴記憶部を参照して文字を分解し、
   手書き文字を形成している可能性のある部首を発見する
   ための文字形状分解部と、 文字形状分解部によって発見された構成部首と入力方法
   参照部の内容とを比較し、限界値より下の差分値を有す
   る候補文字を取得するための比較器部と、 候補文字の中から、手書き文字の他の特徴をもとに除外
   文字記述部の内容を参照して最終的な認識結果を決定
   し、最終認識結果を出力部に転送して出力するための後
   処理部と、を備えたオンライン手書き漢字認識装置。