JP2001256437A - 自由な字画筆順および連筆字画に対応したオンライン手書き漢字認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 自由な字画筆順および連筆字画に対応した手
書き漢字認識装置を提供する。 【解決手段】 手書き漢字認識装置は、セグメント構成
部と、セグメントフィルタリング部と、ソート部と、比
較認識部とを含む。認識装置は、座標点および入力され
た手書き漢字の各字画の各セグメントの方向を利用して
セグメント間の空間的相対関係を判定し、全てのセグメ
ントを再構成する。その後隣接するセグメントに対する
連筆方向および各セグメントの位置の適切さを鑑み、不
適切なセグメントを除去する。字画筆順自由に対する問
題の解決策の提供とは別に、連筆字画による干渉の問題
は、不適切なセグメントの除去を経ると克服できる。さ
らにセグメントは標準的な人間の字画の筆順で構成され
ているので、比較の際に採用される字形特徴データベー
スは比較的少数のテンプレートを格納すればすむ。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、自由な字画筆順お
よび連筆字画に対応した手書き漢字認識装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】オンライン漢字認識において常に存在す
る２つの主要な問題は、字画筆順および連筆字画を自由
にすることである。いわゆる「字画筆順の自由」とは、
文字の入力時に、特定の字画の筆順に制限されることな
くユーザが任意の筆順を用いる自由をいう。他方、書き
方の癖または速記に起因して、ユーザは連筆した字画で
文字を書くことがある。連筆する字画を自由に認めるこ
とにより、認識能力に影響を及ぼすことなく、連筆字画
で文字を書くことができる。一般的な規則として、字画
筆順の自由についての問題を解決する最も頻繁に採用さ
れる方法は、各字画のカテゴリーを判定し、そして字画
の筆順を再構成することである。しかし、仮に文字が連
筆した字画で書かれている場合には、正確に字画のカテ
ゴリーを判定することが困難であり、そのため正確に字
画の筆順を構成できない。したがって字画を連筆する自
由は、ある意味、字画の筆順を自由にすることについて
の問題に対する予防的解決策になる。

【０００３】「入力字画筆順が自由な漢字形状認識シス
テム」と題された、台湾特許公報第１８７７８６号に開
示された発明の主要な特徴は、入力された手書き文字の
字画のカテゴリーを認識した後、字画が再構成され、字
画の位置関係が計算される。字画の再構成の間、入力さ
れた文字の構造は、同一の字画数を持つ参照文字につい
ての分解手順に基づいて分解される。これはすなわち入
力された文字の形状を、参照文字の人間の字画筆順に再
構成することである。最後に、入力された文字の形状の
特徴および参照文字の形状の特徴の間で、字画列の比較
が行われる。最小累積誤差値を持つものが、認識結果と
して出力される。図１４は、従来の技術における漢字形
状認識システムのブロック図である。漢字形状認識シス
テムは、字画タイプ認識部２３と、字画筆順再構成部２
５と、字画間相対位置計算部２６と、字画特徴列比較部
２７と、基本字画データベース３２と、文字形状構造分
解手順データベース３３と、字形データベース３４と、
文字データベース３５と、類似文字形状データベース３
６を含む。字画タイプ認識部２３は、各字画の特徴点を
用いて字画特徴値を獲得する。字画特徴値は、字画デー
タベースに格納されている基本字画特徴値と比較され、
字画タイプ認識結果を獲得する。字画筆順再構成部２５
は、字形構造分解手順データベースに格納された同一字
画数の参照文字についての分解手順に基づいて字画の代
表点の空間的な関係を利用することによって、構造分解
を行い、参照文字の人間の字画筆順に再構成する。字画
間相対位置計算部２６は、手書き文字の隣接する字画間
の方向的関係を計算する。字画特徴列比較部２７は、入
力された文字形状の字画特徴および参照文字形状の字画
特徴の間で１対１対応の比較を行い、それにより詳細識
別部２８は認識結果を判定する。基本字画データベース
３２は、基本字画の特徴値を格納する。文字形状構造分
解手順データベース３３は、各文字形状の構造分解手順
データを表す階層構造を用いる。構造分解手順データ
は、ステップ数、字画代表点、検査法、抽出字画の数お
よび字形構造分解手順のインデックスとして作用する字
形コードを含む。字形データベース３４は、参照文字形
状の字形の字画特徴を格納する。字形データベース３４
は、字画数、人間の字画筆順、字画タイプおよび字画間
の相対位置関係を含む。文字データベース３５は、参照
文字の字画特徴を格納する。文字データベース３５は、
字画数、人間の字画筆順、字画タイプおよび字画間の相
対位置関係を含む。類似文字形状データベース３６は、
候補文字が、ある類似文字グループに属する場合、詳細
に識別するために類似文字形状の基本的特徴を格納す
る。

【０００４】データベースの表示方法の観点から、上述
の先行する漢字形状認識システムは階層表示を利用し
て、文字形状構造分解手順を表現する。入力された文字
形状は、固定された人間の字画筆順へ再構成するため
に、参照文字の構造分解手順に基づいて字画へ分解され
る。これは、先行する発明の主要な目的である。加え
て、先行する発明は、認識の対象として５４０１個の最
も頻繁に用いられる漢字を採用し、認識率は９６．９％
である。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】上述の、「入力字画筆
順が自由な漢字形状認識システム」と題された台湾特許
公報第１８７７８６号に開示された発明には、以下の欠
点がある。

【０００６】１．正確に連筆字画文字の字画カテゴリー
を認識することが困難であり、そのため、字画の再構成
後の認識結果は満足のいくものにはならない。

【０００７】２．同一の字画数の参照文字についての分
解手順を用いると、入力された文字に関してあらゆる種
類の構造分解を行い、字画の筆順を再構成するのに時間
を費やさなければならない。

【０００８】本発明の目的はオンライン手書き漢字認識
装置を提供することである。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上述した問題を解決する
ために、本発明は自由な字画筆順および連筆字画に対応
した手書き漢字認識装置を提供する。手書き文字のセグ
メントは再構成され、字画筆順を自由にするための問題
を解決し、また不適切なセグメントは削除され、連筆字
画を自由にするための問題を解決する。自由な字画筆順
および連筆字画に対応した手書き漢字認識装置は、ディ
ジタイジングボードおよびペンから形成された入力部
と、データを一時的に格納するバッファ領域と、出力部
を有する自由な字画筆順および連筆字画に対応した手書
き漢字認識装置であって、手書き漢字認識装置は、認識
可能な全ての漢字の字形の構造関係を記録する論理関係
記述部であって、前記漢字は上−下、左−右、上蓋、半
蓋、全蓋および繞関係を持つ論理関係記述部と、字画数
と、セグメント数と、漢字字画のペンダウンセグメント
間の中間ペンアップセグメント数と、前記字画それぞれ
のセグメント数と、セグメント方向シーケンスと、特別
に記述された特徴と、類似文字とを格納する字形特徴デ
ータベースであって、前記セグメント方向シーケンス
は、前記ペンダウンセグメント間の中間ペンアップセグ
メントの方向を含む字形特徴データベースと、前記入力
部により入力された手書き文字の正規化処理および細線
化処理を行い、過剰な座標点を削除した後、前記字画の
長さと前記字画の間の交差関係とを含む特徴を抽出し、
全ての字画の全てのセグメントと前記セグメントの方向
とを４５度ずつ角度が異なる８方向に応じて抽出して前
記バッファ領域に格納する前処理部と、前記前処理部に
より抽出された各セグメントの座標点と方向とに応じ
て、前記セグメント間の空間的相対関係を判定し、隣接
しかつ交差するセグメントに対して上−下、左−右、左
上−右下、および左下−右上、および水平−垂直の規則
にしたがって、全てのセグメントの筆順を再構成するセ
グメント構成部と、前記セグメント構成部により再構成
されたセグメントのシーケンスにしたがって前記セグメ
ント１つごとの適切さを検査するセグメントフィルタリ
ング部であって、あるセグメントが他のセグメントと連
筆関係にあると判断されると、前記連筆関係にあるセグ
メントの方向および位置の特徴に基づいて、前記セグメ
ントが連筆関係にあるセグメントに対し適切な連筆セグ
メントを構成するか否かを判定し、適切でなければ連筆
関係にあるセグメントを削除し、全てのセグメントを検
査すると、残存するセグメントを完全に結合し、セグメ
ントのペンダウン方向と、ペンダウンセグメント間のペ
ンアップ中間セグメントの方向とを再び抽出し、バッフ
ァ領域へ格納するセグメントの総数を計算するセグメン
トフィルタリング部と、前記字形特徴データベースにお
いて、前記字形のセグメントの総数が、入力された前記
文字のセグメントの総数と比較および認識のための基準
値として機能する適当な閾値とを加えた値よりも小さい
字形を探し、前記セグメントフィルタリング部により得
られた前記セグメント数を特徴として用いて分類を行う
ソート部と、動的比較法を用いて、および前記字形特徴
データベースを参照して、前記ソート部により得られた
字形と、セグメントフィルタリングにより得られた前記
文字の特徴を比較し、類似字形を見つけ出し、前記論理
関係記述部から前記類似字形を初期位置として有する文
字を調べ、前記文字の後ろ半分の字形を入力された文字
の残存するセグメントと比較し、それらが類似している
かを判定し、それにより比較認識結果を獲得する比較認
識部と、前記字形特徴データベースへの参照を行って、
前記比較認識部により得られた候補文字に類似する文字
を見つけ出し、前記候補文字および前記類似する文字を
出力する後処理部とを備えている。

【００１０】前に述べた構成から、本発明の自由な字画
筆順および連筆字画に対応した手書き漢字認識装置で
は、入力された文字はまず、前処理される。そしてセグ
メント構成部は、入力された手書き文字の各セグメント
の座標点と方向を用いて、セグメント間の空間的相対関
係を判定する。そして、空間的相対関係にしたがって全
てのセグメントが再構成されると、それにより字画の筆
順により制限されることなくユーザは文字を書くことが
できる。セグメントフィルタリング部は、再構成された
セグメントとその隣接するセグメントの連筆方向および
位置に基づいて各セグメントの適切さを判定し、適切で
ないセグメントを除去する。字画筆順を自由にする問題
を解決するのに加えて、字画筆順を自由にできることに
よって、適切でないセグメントを削除することから連筆
セグメントによって生じる矛盾する問題にも取り組むこ
とができる。次にソート部は、入力された文字のセグメ
ント数に基づいて参照字形の範囲を見つけることがで
き、比較認識部は、動的比較法を用いて文字の特徴を比
較し、候補文字を見つけ出す。最後に、後処理部は候補
文字に類似する文字の位置付けをし、それらを出力す
る。本発明のシステムは、比較および認識段階に入る前
にセグメントを標準的な人間の字画筆順に再構成するの
で、比較のための字形特徴データベースは小規模のテン
プレートを格納するだけで足り、それによりシステムの
記憶空間およびメモリ空間を削減できる。

【００１１】

【発明の実施の形態】本発明の他の特徴および利点が、
添付の図面を参照して、以下の好ましい実施の形態の詳
細な説明において明らかになるであろう。

【００１２】図１は、本発明による、自由な字画筆順お
よび連筆字画に対応したオンライン手書き漢字認識装置
の好ましい実施の形態のブロック図である。入力部１０
０は、例えば、ディジタイジングボードおよびペンから
なり、ユーザがオンライン文字書き込みをできるよう設
けられる。前処理部２００は、ユーザにより入力される
手書き文字の正規化および細線化処理を行うために設け
られ、平滑化を実行し、過剰な座標点を除去し、そして
字画間の字画の長さ、交差関係等を含む特徴を抽出す
る。前処理部２００はさらに、各字画のセグメントと、
４５度ずつ角度が異なる８方向に応じたセグメントの方
向とを抽出し、抽出した特徴をバッファ領域９００に格
納する。バッファ領域９００は、入力された文字の関連
情報と特徴とを格納するために用いられる。

【００１３】セグメント構成部３００は、セグメント間
の空間的相対関係を判定し、その空間的相対関係に基づ
いて、規則にしたがってセグメントのシーケンスを再構
成する。規則は、隣接する交差セグメントについて、上
−下、左−右、左上−右下、および左下−右上の規則、
さらには水平−垂直の規則である。

【００１４】セグメントフィルタリング部４００は、再
構成されたシーケンスに基づいて、および連筆セグメン
トの方向および位置の特徴といったような特徴に基づい
て、各セグメントが他方のセグメントと連筆関係にある
かを確認する。セグメントフィルタリング部４００は、
セグメントが適切に連筆セグメントと関係して構成可能
かを判定する。連筆セグメントは、適切でないと判断さ
れると削除される。全てのセグメントが検査されると、
残りのセグメントが単一の字画に結合される。セグメン
トの方向と、ペンダウンセグメント間のペンアップ中間
セグメントの方向とが再び抽出され、セグメントの総数
を計算する。

【００１５】ソート部５００は、字形特徴データベース
７５０から参照字形の範囲を見つける。参照字形は入力
文字と比較される。ソート部５００は、セグメントの数
を特徴として用いて分類を行う。ソート部５００は字形
特徴データベース７５０において、字形のセグメントの
総数が、入力された文字のセグメントの総数と、比較お
よび認識のための基準値として機能する適当な閾値とを
加えた値よりも小さい字形を探す。

【００１６】比較認識部６００は、字形特徴データベー
ス７５０を参照して動的比較法を利用することにより、
文字特徴を比較する。類似の字形が配置されると、論理
関係記述部６５０を参照して、初期部分と類似する字形
を有する文字の後半分の文字部分が調べられる。そして
比較認識部６００は、入力された文字の残りのセグメン
トと、後半分の字形を比較し、それらが類似しているか
を判定する。このように、比較認識結果が得られる。

【００１７】論理関係記述部６５０は、認識可能な全て
の漢字の字画の構造的関係を記録する。論理関係記述部
６５０の構造が、図２に詳細に示される。各文字または
字形は、０または２の構成字形およびその構成関係を含
む。関係は以下のように分類される。すなわち、上−下
（例えば、「晃」）、左−右（例えば、「松」）、上蓋
（例えば、「冠」）、半蓋（例えば、「廁」）、全蓋
（例えば、「問」）および繞（にょう）（例えば、
「迭」）関係である。より詳しくは「繞関係」とは、字
画に之繞（しんにょう）や延繞等の繞を含む漢字の構成
関係のことをいう。別の例として、「迭」、「迫」、
「迪」、「延」等が挙げられる。この関係は以下のよう
に表現される。すなわち、ローマ字「Ｐ」は、文字の第
１の字形を表す。「Ｓ」は第２の字形を表す。例えば、
「江Ｐ」は、文字「江」の第１の字形（左側部分）を表
す。

【００１８】字形特徴データベース７５０は、漢字字形
の実際の特徴を格納して、比較認識部６００による入力
された文字の認識のための参照（基準）を提供する。字
形特徴データベース７５０が図３に詳細に示される。各
参照文字形状の特徴は、字画数、セグメントの数、中間
ペンアップセグメントの数、各字画のセグメントの数、
（中間ペンアップセグメントを含む）セグメントの方向
のシーケンスおよび特別に記述された特徴および類似の
文字を含む。特別記述部は、類似の字形を判定するため
に、字形のある字画またはセグメントの相対位置、また
は空間的相対関係の記述を記録する。

【００１９】後処理部７００は、字形特徴データベース
７５０を参照して、比較認識部６００によって獲得され
た候補文字に類似する文字を見つけ出し、候補文字およ
び類似文字を出力部８００に出力する。

【００２０】図４は、入力された手書き文字の前処理の
処理フローチャートを示し、前処理部２００によって行
われる特徴の抽出を示す。図４に示されるように、ステ
ップＳ２０１で、手書き文字の点の座標が読み出され
る。そしてステップＳ２０２で文字の正規化処理および
細線化処理が行われ、平滑化が行われて過剰な座標点を
除去する。次に、ステップＳ２０３で文字の各字画の長
さおよび交差関係の特徴が抽出される。ステップＳ２０
４で、各字画のセグメントとセグメントの方向とが４５
度ずつ角度が異なる８方向に応じて抽出される。最後に
ステップＳ２０５で、セグメントの方向シーケンス、各
字画の特徴、交差関係などが、バッファ領域９００に格
納される。

【００２１】図５および６は、セグメント構成部３００
の処理フローチャートを示す。図５に示されるように、
ステップＳ３０１では、前処理部２００により抽出され
た第１のセグメントの座標点および方向が、バッファ領
域９００から読み出される。ステップＳ３０２では、あ
るセグメントと他のセグメントとの間の空間的相対関係
が、上−下、左−右、左上−右下、左下−右上、連筆ま
たは交差かが判定される。ステップＳ３０３では、セグ
メントが最後の１つでない場合には、全てのセグメント
の検査が終了するまでステップＳ３０１〜Ｓ３０３が繰
り返される。その後ステップＳ３０４で、全てのセグメ
ントが集合「Ｘ」に含まれる。ステップＳ３０５では、
交差関係を持ち、集合「Ｘ」にあるセグメントが、隣接
する位置に配置される。続いて、ステップＳ３０６で
は、上−下関係を持つセグメントについて、低い方のセ
グメントが集合「Ｘ」から取り除かれる。ステップＳ３
０７では、左−右関係を持つセグメントについて、右側
のセグメントが取り除かれる。ステップＳ３０８では、
左上−右下関係を持つセグメントについて、右下のセグ
メントが取り除かれる。ステップＳ３０９では、連筆関
係を持つ全てのセグメントが保持される。さらにステッ
プＳ３１０では、左下−右上関係を持つセグメントにつ
いて、右上のセグメントが取り除かれる。図６のステッ
プＳ３１１では、交差関係を持つセグメントについて、
水平セグメントが垂直セグメントよりも優先度が高いと
いう規則に基づいて、垂直セグメントが取り除かれる。
上のステップが行われた後、ステップＳ３１２では、集
合「Ｘ」に残存するセグメントが集合「Ｙ」のシーケン
スに記録され、集合「Ｘ」がクリアされる。ステップＳ
３１３では、全てのセグメントが集合「Ｙ」に含まれた
かが判定される。含まれている場合には、ステップＳ３
１５において、集合「Ｙ」に記録されたセグメントが順
にバッファ領域９００に格納される。含まれていない場
合にはステップＳ３１４が実行され、集合「Ｙ」に含ま
れていないセグメントを集合「Ｘ」に記録する。そして
すべてのセグメントが集合「Ｙ」に含まれるまで、ステ
ップＳ３０５〜Ｓ３１４が繰り返される。

【００２２】図７は、セグメントフィルタリング部４０
０の処理フローチャートを示す。図７に示されるよう
に、セグメント構成部３００によるセグメント構成の
後、ステップＳ４０１ではバッファ領域９００から第１
のセグメントの特徴が読み出される。ステップＳ４０２
では、セグメントが他のセグメントと連筆関係にあるか
が判定される。連筆関係にあるセグメントが見つからな
ければ、その後ステップＳ４０３が実行され、セグメン
トが最後のセグメントであるかが判定される。最後のセ
グメントであれば、ステップＳ４０９が実行される。最
後のセグメントでなければ、ステップＳ４０１〜Ｓ４０
３が繰り返される。逆に、ステップＳ４０２で第１のセ
グメントと連筆関係にあるセグメントが見つけられる
と、ステップＳ４０４が実行され、第１のセグメントと
連筆関係にある全てのセグメントが検査されたかが判定
される。検査されていない場合には、ステップＳ４０５
が実行されて検査された連筆セグメントは隣接するセグ
メントであるかが判定される。連筆セグメントが隣接セ
グメントの場合には、ステップＳ４０８が実行される。
連筆セグメントが隣接セグメントでない場合には、ステ
ップＳ４０１が繰り返される。逆に、ステップＳ４０４
で第１のセグメントと連筆関係にある全てのセグメント
が検査されると、ステップＳ４０６が実行され、バッフ
ァ領域９００から連筆セグメントの方向の特徴が読み出
される。そして、ステップＳ４０７でセグメントの方向
および位置が検査され、字画が、連筆セグメントの適切
な連筆したセグメントの方向および位置を構成できるか
が判断される。構成できる場合には、ステップＳ４０３
が繰り返される。構成できない場合には、ステップＳ４
０８が行われ、入力されたセグメントが削除される。セ
グメントの削除の後は、ステップＳ４０３が実行され、
全てのセグメントが検査されたかが判定される。検査さ
れていなければ、ステップＳ４０１が繰り返され、次の
セグメントの特徴が読み出される。検査されている場合
は、ステップＳ４０９で全てのセグメントが１字画で連
結され、セグメントの方向および、ペンダウンセグメン
ト間の中間ペンアップセグメントの方向が抽出され、セ
グメントの総数が計算される。最後にステップＳ４１０
で、セグメントの特徴がバッファ領域９００に格納され
る。

【００２３】図８は、ソート部５００の処理フローチャ
ートを示す。図８に示されるように、ステップＳ５０１
では、バッファ領域９００から入力された文字のセグメ
ントの総数「ｎｕｍ」が読み出される。その後ステップ
Ｓ５０２では、セグメント数が、「ｎｕｍ」に適当な閾
値を加えた値よりも小さくなる最後の字形の位置が得ら
れる。最後にステップＳ５０３で、最後の字形の位置が
バッファ領域９００に記録される。

【００２４】図９は、比較認識部６００の処理フローチ
ャートを示す。図９に示されるように、ステップＳ６０
１では、バッファ領域９００から各セグメントの特徴が
読み出される。ステップＳ６０２では、各セグメントの
方向およびシーケンスが、動的比較法を用いて、字形特
徴データベース７５０内の参照字形のセグメントの方向
およびシーケンスと比較される。そして、残りの特徴が
比較され、比較値を計算する。その後、ステップＳ６０
３で、比較値が閾値よりも小さくなく、ステップＳ６０
４において、字形特徴データベース７５０内にいまだ比
較されていない字形が存在する場合には、ステップＳ６
０２が繰り返され、字形特徴データベース７５０内の次
の参照字形が比較される。ステップＳ６０３で、比較値
が閾値よりも小さくないが、しかしステップＳ６０４に
おいて、比較に利用可能な参照字形が字形特徴データベ
ース７５０内にない場合には、ステップＳ６０５が実行
され、全てのセグメントが検査されたかが判定される。
検査されていない場合には、ステップＳ６０１が繰り返
され、次のセグメントの特徴を読み出す。検査された場
合には、ステップＳ６１０が実行される。ステップＳ６
０３で、比較値が閾値よりも小さい場合には、ステップ
Ｓ６０６が実行され、類似の字形を獲得し、論理関係記
述部６５０を参照して、初期部分と類似する字形を持つ
文字の残存する構成字形を調べる。次にステップＳ６０
７では、字形特徴データベース７５０が参照され、入力
された文字の残存するセグメントが文字の残存する構成
字形の特徴と比較され、比較値が計算される。ステップ
Ｓ６０８では、比較値が閾値よりも小さい場合には、ス
テップＳ６１０が実行され、バッファ領域９００にその
結果を格納し、処理が終了する。比較値が閾値よりも小
さくない場合には、ステップＳ６０９が実行され、初期
部分に類似する字形によって構成されている文字が存在
するかが判定される。存在する場合には、ステップＳ６
０６が繰り返され、論理関係記述部６５０を参照して、
初期部分に類似する字形を有する文字の、残存する構成
字形を探しつづける。存在しない場合には、ステップＳ
６０２が実行され、字形特徴データベース７５０内の参
照字形と比較し続け、類似字形の位置を特定する。

【００２５】図１０は、後処理部７００の処理フローチ
ャートを示す。図１０に示されるように、ステップＳ７
０１では、バッファ領域９００から、比較認識部６００
により位置が特定された候補文字の結果が読み出され
る。ステップＳ７０２では、論理関係記述部６５０が参
照され、候補文字と類似する漢字を見つけ出す。ステッ
プＳ７０３では、候補文字および類似する漢字が、認識
結果として出力部８００に出力される。

【００２６】本発明による、自由な字画筆順および連筆
字画に対応した手書き漢字認識装置の実施の形態を参照
して、その装置の基本的動作を説明する例として、文字
「汪」を用いる。

【００２７】入力部１００を用いて、手書き文字「汪」
が入力される（図１１）。その後、前処理部２００によ
る処理が行われる。図４に示す処理フローチャートによ
ると、ステップＳ２０２では、正規化処理および細線化
処理が行われ、次に平滑化処理が行われて過剰な座標点
が除去される。ステップＳ２０３では、その文字の各字
画の長さおよび交差関係を含む特徴が抽出される。そし
てステップＳ２０４において、セグメントとセグメント
の方向とが４５度ずつ角度が異なる８方向に応じて抽出
される。最後にステップＳ２０５で、セグメントの方向
シーケンスと、各字画の特徴、および交差関係がバッフ
ァ領域９００に格納される。入力された文字「汪」の抽
出された特徴が、図１１に列挙されている。

【００２８】続いて、図５および６にしたがって、セグ
メント構成部３００が処理を行う。ステップＳ３０２で
は、バッファ領域９００から座標点および第１のセグメ
ント「＼」の方向が読み出される。ステップＳ３０２
で、他のセグメントに対する空間的相対関係が判定され
る。そしてステップＳ３０３では、そのセグメント
「＼」は最後のセグメントではないので、全てのセグメ
ントが検査されるまでステップＳ３０１〜Ｓ３０３が繰
り返される。全てのセグメント間の空間的相対関係が図
１０Ｂに列挙されている。処理は続いて、ステップＳ３
０４では、全てのセグメントが集合「Ｘ」に含められ
る。ステップＳ３０５では、交差セグメント５および７
は隣接する位置にないので、セグメント７と６とが入れ
換えられ、セグメント７がセグメント５の後に移動され
る。その後ステップＳ３０６では、上−下関係を持つセ
グメントのうち、低い方のセグメントが除去される。つ
まりセグメント２，３，５，６，７，８，９が除去さ
れ、セグメント１および４は、集合「Ｘ」内に残され
る。ステップＳ３０７では、セグメント１および４は左
―右関係を持ち、セグメント４はセグメント１の左にあ
る。このときセグメント４は除去されて、集合「Ｘ」に
残存するのはセグメント１のみになる。そのためステッ
プＳ３０８〜Ｓ３１１（図６）は機能しない。続いて、
図６のステップＳ３１２では、集合「Ｘ」内のセグメン
ト１が集合「Ｙ」に含められ、集合「Ｘ」がクリアされ
る。さらに、ステップＳ３１３では、集合「Ｙ」が全て
のセグメントを含んでいないので、ステップＳ３１４が
実行され、集合「Ｘ」内のセグメント１を除く他のセグ
メントを記録する。全てのセグメントが集合「Ｙ」に含
まれるまで、ステップＳ３０５〜Ｓ３１４が繰り返され
る（１回ごとに集合「Ｙ」に格納されるセグメントが、
図１３に列挙される）。最後にステップＳ３１５では、
集合「Ｙ」に記録されたセグメントのシーケンス（セグ
メント１、２、３、４、７、５、６、８、９）がバッフ
ァ領域９００に格納される。

【００２９】その後、セグメントフィルタリング部４０
０が処理を行う。図７に示されるフローチャートによる
と、ステップＳ４０１では、バッファ領域９００からセ
グメント構成の後の第１のセグメント（すなわち、セグ
メント１「＼」）の特徴が読み出される。ステップＳ４
０２では、セグメント１が他のセグメントと連筆関係に
あることがわからないので、また、ステップＳ４０３で
はセグメント１が最後のセグメントではないので、ステ
ップＳ４０１が実行される。ステップＳ４０１〜Ｓ４０
３は、第５のセグメント、すなわちセグメント７「−」
の特徴がステップＳ４０１で読み出されるまで繰り返さ
れる。ステップＳ４０２では、セグメント７が、セグメ
ント６および８と連筆関係にあると判断される。そして
ステップＳ４０４が実行される。セグメント６および８
は、それぞれ第７および第８のセグメントなので、そし
てまだ検査する必要があるので、ステップＳ４０１がス
テップＳ４０５を経て継続される。ステップＳ４０１で
は、バッファ領域９００から第６のセグメント、すなわ
ちセグメント５「｜」が読み出される。ステップＳ４０
２では、セグメント５がセグメント６と連筆関係にある
と判断されるので、ステップＳ４０４が実行される。セ
グメント６および８はそれぞれ第７および第８のセグメ
ントであり、まだ検査しなければならないので、ステッ
プＳ４０５を経てステップＳ４０１が実行される。ステ
ップＳ４０１では、バッファ領域９００から第６のセグ
メント、すなわちセグメント５「｜」が読み出される。
ステップＳ４０２では、セグメント５はセグメント６と
連筆関係にあると判断されるので、ステップＳ４０４が
実行される。セグメント６はまだ検査しなければならな
いので、ステップＳ４０１が実行される。ステップＳ４
０１では、バッファ領域９００から第７のセグメント、
すなわちセグメント６「＼」の特徴が読み出される。ス
テップＳ４０２では、セグメント６はセグメント５およ
び７と連筆関係にあると判断される。そしてステップＳ
４０４が実行される。セグメント５および７は検査され
ているので、ステップＳ４０６で、バッファ領域９００
からセグメント７および５の方向の特徴（それぞれ
「０」および「６」（図３に列挙された方向コード））
が読み出される。ステップＳ４０７では、セグメント７
が左から右へと書かれており、かつセグメント５は下方
向に書かれているので、それにより構成される連筆セグ
メントの方向は、右下から左上になる。これはセグメン
ト６の方向と一致する。しかし、セグメント６は、セグ
メント７の始点においてセグメント７と結合しており、
かつセグメント５の終点においてセグメント８と結合し
ているので、そのためセグメント６は適切な連筆セグメ
ントを構成しないと判定される。そしてステップＳ４０
８でセグメント６が除去される。その後、ステップＳ４
０３では、全てのセグメントをまだ検査する必要がある
かが判定される。ステップＳ４０１では、バッファ領域
９００から第８のセグメントの特徴、すなわちセグメン
ト８「／」が読み出される。ステップＳ４０２では、セ
グメント８がセグメント７および９と連筆関係を持つこ
とがわかる。ステップＳ４０４では、セグメント９をま
だ検査しなければならない。検査されたセグメント７
が、ステップＳ４０５で隣接するセグメントでないこと
がわかると、ステップＳ４０８でセグメント８が除去さ
れる。ステップＳ４０３では、全てのセグメントが検査
されたかが判定される。ステップＳ４０１では、バッフ
ァ領域９００から最後のセグメントの特徴、すなわちセ
グメント９「―」が読み出される。ステップＳ４０２で
は、セグメント９が他のセグメントと連筆関係を持たな
いことがわかり、ステップＳ４０３では最後のセグメン
トであることがわかる。したがって、ステップＳ４０９
が実行されて単一字画の全ての残存するセグメント１，
２，３，４，７，５，９を結合し、再びセグメントの方
向と、ペンダウンセグメント間の中間ペンアップセグメ
ントの方向が抽出され、セグメントの総数（ここでは、
中間ペンアップセグメントの数を含む１３）が計算され
る。ステップＳ４１０では、その特徴がバッファ領域９
００に格納される。

【００３０】次に、ソート部５００が処理を行う。図８
のフローチャートによると、ステップＳ５０１では、バ
ッファ領域９００からセグメントの総数１３が読み出さ
れる。ステップＳ５０２では、適切な閾値として数字
「１０」が採用され、最後の字形の位置を計算する。最
後の字形は、字形特徴データベース７５０が参照されて
２３のセグメント数を持つ。最後に、ステップＳ５０３
では、その位置がバッファ領域９００に記録される。

【００３１】続いて、比較認識部６００が処理を行う。
図９のフローチャートによると、ステップＳ６０１で
は、バッファ領域９００から第１のセグメントの特徴
「＼」が読み出される。ステップＳ６０２では、第１の
セグメントが字形特徴データベース７５０内の参照字形
「―」と比較され、比較値が獲得される。第１のセグメ
ントは、方向シーケンスおよび他の特徴の点から、入力
されたセグメント数１以上のセグメント数を持つが、総
セグメント数１３よりも小さい。ステップＳ６０３で
は、比較値が閾値よりも小さいとわかる。ステップＳ６
０６では、論理関係記述部６５０が参照され、文字
「二」の他方の構成字形「―」が初期字形「―」（図２
参照）を有することがわかる。ステップＳ６０７では、
字形特徴データベース７５０がさらに参照され、入力さ
れた文字の残存するセグメントの特徴が他の構成字形
「―」と比較される。ステップＳ６０８では、比較値が
閾値よりも大きいことがわかる。ステップＳ６０９で
は、初期字形として「―」をまだ有している文字が存在
するかが判定される。初期字形として「―」を有する文
字が存在しなくなるまで、ステップＳ６０６〜Ｓ６０９
が繰り返される。次にステップＳ６０２が実行され、字
形特徴データベース７５０内の他の参照字形との比較が
行われる。字形特徴データベース７５０内に、比較のた
めに残された参照字形が存在しなくなるまで、ステップ
Ｓ６０２〜Ｓ６０９が繰り返される。ステップＳ６０５
では、入力された文字の全てのセグメントを検査する必
要があるかが判定される。そしてステップＳ６０１が行
われ、バッファ領域９００から次のセグメントの特徴が
読み出される。そして、文字「汪」が見つけられるま
で、同様にしてステップＳ６０１〜Ｓ６０９が繰り返さ
れる。文字「汪」は、２つの字形「江Ｐ」（「江」の第
１の字形）および「王」から形成されている。ステップ
Ｓ６１０では、結果がバッファ領域９００に格納され
る。

【００３２】最後に、後処理部７００が処理を行う。図
１０のフローチャートによると、ステップＳ７０１で
は、バッファ領域９００から候補文字「汪」が読み出さ
れる。ステップＳ７０２では、論理関係記述部６５０が
参照され、候補文字「汪」に類似する漢字が存在しない
か判断される。最後に、ステップＳ７０３では、候補文
字「汪」が認識結果として、出力部８００に出力され
る。

【００３３】

【発明の効果】認識可能な対象としての第１の頻繁に使
用される漢字、すなわち５４０１個の漢字とともに、セ
グメントの再構成および不適切なセグメントの削除に基
づいた、本発明による自由な字画筆順および連筆字画に
対応した手書き漢字認識装置が使用されると、連筆字画
でない筆跡データを自由な字画筆順で認識すると、効率
は９５％より高くなる。自由な連筆字画筆跡データに関
しても、認識効率は９２％にも上る。したがって、本発
明は字画筆順の自由の問題を効率的に解決できるだけで
なく、ユーザが連筆字画の文字を入力することを許すこ
とができる最も実用的かつ好ましいと考えられる実施の
形態に関連して本発明を説明してきたが、本発明は開示
された実施の形態に制限されることはない。本発明は、
最も広い解釈の精神および範囲の中のさまざまな構成を
含むよう理解され、それにより、そのような全ての修正
および等価な構成を包含する。

【００３４】本発明によるオンライン手書き漢字認識装
置は、自由な字画筆順および字画を連筆する自由につい
ての問題を解決することができる。それにより文字認識
の速度が向上する。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の好ましい実施の形態のシステムのブ
ロック図である。

【図２】 好ましい実施の形態の論理関係記述部の構造
の模式図である。

【図３】 好ましい実施の形態の字形特徴データベース
の構造の模式図である。

【図４】 好ましい実施の形態の前処理部の処理のフロ
ーチャートである。

【図５】 好ましい実施の形態のセグメント構成部の処
理のフローチャートである。

【図６】 図５に続く、好ましい実施の形態のセグメン
ト構成部の処理のフローチャートである。

【図７】 好ましい実施の形態のセグメントフィルタリ
ング部の処理のフローチャートである。

【図８】 好ましい実施の形態のソート部の処理のフロ
ーチャートである。

【図９】 好ましい実施の形態の比較認識部の処理のフ
ローチャートである。

【図１０】 好ましい実施の形態の後処理部の処理のフ
ローチャートである。

【図１１】 好ましい実施の形態による手書き文字
「汪」の抽出された特徴を示す図である。

【図１２】 好ましい実施の形態による手書き文字
「汪」のセグメント間の空間的相対関係を示す図であ
る。

【図１３】 好ましい実施の形態による手書き文字
「汪」のセグメントを構成する処理を示す図である。

【図１４】 従来の技術の漢字形状認識システムのブロ
ック図である。

【符号の説明】

１００ 入力部 ２００ 前処理部 ３００ セグメント構成部 ４００ セグメントフィルタリング部 ５００ ソート部 ６００ 比較認識部 ６５０ 論理関係記述部 ７００ 後処理部 ７５０ 字形特徴データベース ８００ 出力部 ９００ バッファ領域

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ディジタイジングボードおよびペンから
   形成された入力部と、データを一時的に格納するバッフ
   ァ領域と、出力部を有する自由な字画筆順および連筆字
   画に対応した手書き漢字認識装置であって、 認識可能な全ての漢字の字形の構造関係を記録する論理
   関係記述部と、 字画数と、セグメント数と、漢字字画のペンダウンセグ
   メント間の中間ペンアップセグメント数と、前記字画そ
   れぞれのセグメント数と、セグメント方向シーケンス
   と、特別に記述された特徴と、類似文字とを格納する字
   形特徴データベースであって、前記セグメント方向シー
   ケンスは、前記ペンダウンセグメント間の中間ペンアッ
   プセグメントの方向を含む字形特徴データベースと、 前記入力部により入力された手書き文字の正規化処理お
   よび細線化処理を行い、過剰な座標点を削除した後、前
   記字画の長さと前記字画の間の交差関係とを含む特徴を
   抽出し、全ての字画の全てのセグメントと前記セグメン
   トの方向とを４５度ずつ角度が異なる８方向に応じて抽
   出して前記バッファ領域に格納する前処理部と、 前記前処理部により抽出された各セグメントの座標点と
   方向とに応じて、前記セグメント間の空間的相対関係を
   判定し、隣接しかつ交差するセグメントに対して上−
   下、左−右、左上−右下、および左下−右上、および水
   平−垂直の規則にしたがって、全てのセグメントの筆順
   を再構成するセグメント構成部と、 前記セグメント構成部により再構成されたセグメントの
   シーケンスにしたがって前記セグメント１つごとの適切
   さを検査するセグメントフィルタリング部であって、あ
   るセグメントが他のセグメントと連筆関係にあると判断
   されると、前記連筆関係にあるセグメントの方向および
   位置の特徴に基づいて、前記セグメントが連筆関係にあ
   るセグメントに対し適切な連筆セグメントを構成するか
   否かを判定し、適切でなければ連筆関係にあるセグメン
   トを削除し、全てのセグメントを検査すると、残存する
   セグメントを完全に結合し、セグメントのペンダウン方
   向と、ペンダウンセグメント間のペンアップ中間セグメ
   ントの方向とを再び抽出し、バッファ領域へ格納するセ
   グメントの総数を計算するセグメントフィルタリング部
   と、 前記字形特徴データベースにおいて、前記字形のセグメ
   ントの総数が、入力された前記文字のセグメントの総数
   と比較および認識のための基準値として機能する適当な
   閾値とを加えた値よりも小さい字形を探し、前記セグメ
   ントフィルタリング部により得られた前記セグメント数
   を特徴として用いて分類を行うソート部と、 動的比較法を用いて、および前記字形特徴データベース
   を参照して、前記ソート部により得られた字形と、セグ
   メントフィルタリングにより得られた前記文字の特徴を
   比較し、類似字形を見つけ出し、前記論理関係記述部か
   ら前記類似字形を初期位置として有する文字を調べ、前
   記文字の後ろ半分の字形を入力された文字の残存するセ
   グメントと比較し、それらが類似しているかを判定し、
   それにより比較認識結果を獲得する比較認識部と、 前記字形特徴データベースへの参照を行って、前記比較
   認識部により得られた候補文字に類似する文字を見つけ
   出し、前記候補文字および前記類似する文字を出力する
   後処理部とを備えた手書き漢字認識装置。