JP2003022417A - 文字列認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 文字列の認識精度を高める。 【解決手段】 文字列パターンデータが入力されると
（Ｓ２０１とＳ２０２）、認識候補文字列が得られて、
認識候補文字列は該文字列中の文字の総数で、対応の文
字信頼度の総和を除した値である文字列信頼度に従い順
位付けられる（Ｓ２０３〜Ｓ２０５）。特定順位に付け
られた認識候補文字列と特定順位以外に付けられた認識
候補文字列とは、両者において相違する部分文字列につ
いての文字列信頼度に従い再度、順位付けされる（Ｓ２
０６とＳ２０７）。それゆえに、認識の確からしさを示
す文字列信頼度は、文字総数で対応の文字信頼度の総和
を除して得られる値、すなわち入力文字列中の文字数の
多少に依存しない正規化された値であるから、認識候補
文字列は認識精度に従う正確な順位付けにて出力され
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は文字列認識装置に
関し、特に、パターン認識を利用した文字列認識装置に
関する。

【０００２】

【従来の技術】従来からコンピュータで文字認識を行な
う装置は数多く提案されている。活字文字を対象とする
活字ＯＣＲ（光学的文字読取装置）は、文字がほぼ一定
のピッチで印字されていることを利用して文字分割位置
を固定にして文字の切出しを行ない、切出された文字領
域に対して文字認識を行なうようにしている。また文字
認識結果が妥当でないと判断される場合には、再び文字
切出しを行なう処理が追加されることも多い。

【０００３】ペンとタブレットを用いて手書き入力され
る文字によるオンライン文字認識手法では特開平８−２
４９４２４号公報に開示のような、記入枠を用いた方法
が実用化されている。記入枠を用いないオンライン文字
認識手法として活字ＯＣＲと同様に文字分割位置を固定
にして文字の切出しを行ない、切出された各文字領域に
対して文字認識を行ない、認識結果の文字列候補を求め
る方法がある。この方法では文字切出しでのミスが認識
ミスに直結する。

【０００４】上述の課題を解消するために、すべての文
字分割位置で完全に文字分割をせず、分割位置のパター
ン文字領域を切出す手法がある。このような手法に従い
切出された文字領域に対して文字認識を行ない文字領域
の重なりがない文字列についてすべての文字認識結果を
文字数で正規化した後、認識文字候補の順位付けが行な
われる。

【０００５】また、特開２０００−２１５２７０号公報
に示されるように文字列ごとに単語辞書を検索し、該文
字列に続く複数の文字列を予測し認識候補文字列の順位
を変更する手法も提案されている。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】手書きまたはスキャナ
などで入力された文字列について文字パターンを文字単
位に切出して、文字認識を行ない文字認識結果から求め
られる複数の文字列候補の文字列信頼度を用いて、文字
列候補の順位を判定する手順について説明する。文字信
頼度は文字認識結果の信頼性を示す数値であって、たと
えば入力文字パターンと辞書に予め登録された正規の文
字パターンとを照合してその照合結果を示す距離などの
情報から求められる値である。認識結果の文字列候補は
認識結果の文字信頼度を用いて、最も信頼度が高くなる
ように計算する。

【０００７】この文字列候補を生成する場合において、
単純に文字信頼度の合計を用いると、含まれる文字数が
多い文字列候補ほど上位になりやすい。そのため、含ま
れる文字数で正規化を行なうのが一般的である。文字列
候補に含まれる文字信頼度の合計を、該文字列候補に含
まれる文字数で除算することで正規化を行なう。この場
合、全体としての精度が高く特定部分の精度が低い場合
など、ある文字列候補の特定部分の文字信頼度が、他の
文字列候補の相当する部分の文字信頼度よりも大きいに
もかかわらず上位候補とならない場合がある。具体的な
例が表１に示される。

【０００８】

【表１】

【０００９】表１では、入力文字列「新品ワイングラス
に」について認識した結果、文字列候補「新品ワイングラ
ス１こ」と「新品ワイングラスに」が得られたことが示さ
れる。各文字列候補の文字信頼度は、文字認識の結果に
よりその候補の文字が最も確実性がある場合を１００、
全く確実性がない場合を０となるような、０〜１００の
値で表現される。各文字列候補の文字列信頼度には、対
応の文字列候補に含まれる各文字の文字信頼度の合計を
文字数で除算することで文字数による正規化を行なった
値が用いられる。

【００１０】この例における文字列信頼度に従い文字列
候補の順位付けを行なった場合、誤った認識結果である
「新品ワイングラス１こ」という文字列候補が正しい認
識結果である「新品ワイングラスに」という文字列候補
よりも上位候補となる。

【００１１】しかしながら、この２つの文字列候補の相
違部分の「１こ」と「に」の各文字の文字信頼度を示す
値は「１」が８９および「こ」が８４であるのに対して
「に」は９０であるから、「に」の方が文字信頼度が高
い。すなわち、この例においては、高い文字信頼度の
「に」を含む文字列候補よりも文字信頼度が低い「１
こ」を含む文字列候補の方が上位候補であると判定され
てしまう。その結果、誤った認識結果である候補文字列
が正しい認識結果の候補文字列よりも上位候補となると
いう誤判定がなされる。

【００１２】さらに表１で示されるように、誤認識され
た文字列候補は日本語としても正しいものであるから、
前後の文字との遷移確率や、形態素解析を用いた意味解
析などに基づく言語的処理では改善を期待することはで
きない。また特開２０００−２１５２７０号公報におけ
る、辞書を検索し文字列を予測し順位を入換える方法で
は文字認識の結果に差があっても過去に入力した文字列
が上位候補に選択されてしまう。

【００１３】それゆえにこの発明の目的は、認識精度の
高い文字列認識装置を提供することである。

【００１４】

【課題を解決するための手段】この発明のある局面に係
る文字列認識装置は、文字列によるパターンデータを入
力し１文字領域ごとにパターン認識して、認識結果文字
とそれである確からしさを示す文字信頼度とを検出する
文字認識手段と、文字認識手段により１文字領域に対応
して検出された認識結果文字を、文字列の全ストローク
それぞれがいずれかの１文字領域に１回だけ含まれるよ
うに組合せて複数の認識候補文字列を生成する文字列生
成手段と、文字列生成手段により生成された複数の認識
候補文字列それぞれについて、それである確からしさを
示す文字列信頼度を得て、複数の認識候補文字列を文字
列信頼度に従い順位付けして出力する順位付け手段と、
順位付け手段により特定順位に付けられた認識候補文字
列と特定順位以外に付けられた認識候補文字列とを、両
者において相違する部分文字列について得られる文字列
信頼度に従い再度、順位付けして出力する再順位付け手
段とを備えて、文字列信頼度は、対応の文字列に含まれ
る前記認識結果文字の前記文字信頼度に基づいて正規化
された値を含む。

【００１５】したがって、文字列によるパターンデータ
が入力されると、認識候補文字列が得られて、認識候補
文字列は対応の文字列に含まれる前記認識結果文字の前
記文字信頼度に基づいて正規化された値を含む文字列信
頼度に従い、順位付け手段により順位付けられる。再順
位付け手段は、特定順位に付けられた認識候補文字列と
特定順位以外に付けられた認識候補文字列とを、両者に
おいて相違する部分文字列について得られる文字列信頼
度に従い再度、順位付けする。

【００１６】それゆえに、認識候補文字列の認識の確か
らしさを示す文字列信頼度は、正規化された値であるか
ら、言換えると入力された文字列に含まれる文字数の多
少に依存しない値であるから、入力された文字列または
相違する部分文字列に含まれる文字数によらず認識候補
文字列を文字列信頼度に従いより正確に順位付けでき
て、認識精度は高くなる。

【００１７】また、再順位付け手段により、特定順位の
認識候補文字列と特定順位以外の認識候補文字列とは、
両者において相違する部分文字列の文字列信頼度に従い
再度順位付けされるから、より正確な順位判定が可能と
なり、認識精度は高くなる。

【００１８】上述の文字列認識装置では文字列信頼度
は、対応の文字列に含まれる認識結果文字の総数で、対
応の文字信頼度の総和を除した値を含むようにしてもよ
い。

【００１９】それゆえに、認識候補文字列の認識の確か
らしさを示す文字列信頼度は、認識結果文字の総数で対
応の文字信頼度の総和を除して得られる正規化された値
であるから、言換えると入力された文字列に含まれる文
字数の多少に依存しない値であるから、入力された文字
列または相違する部分文字列に含まれる文字数によらず
認識候補文字列を文字列信頼度に従いより正確に順位付
けできて、認識精度は高くなる。

【００２０】上述の文字列認識装置では、再順位付け手
段は、順位付け手段により第１位に付けられた認識候補
文字列と第１位以降に付けられた認識候補文字列とを、
両者において相違する部分文字列について得られる文字
列信頼度に従い再度、順位付けするようにしてもよい。

【００２１】したがって、第１位の認識候補文字列と第
１位以降の認識候補文字列とについてのみ再順位付けが
行なわれるから、再順位付けに関する処理量を少なくで
きて、装置構成に制約がある場合でも例えば携帯型端末
（携帯型電話などを含む）であっても十分な処理速度と
正確な順位付けとを得ることができる。

【００２２】上述の文字列認識装置では再順位付け手段
は、順位付け手段により各順位に付けられた認識文字列
候補と該順位以降に付けられた認識文字列候補とを、両
者において相違する部分文字列について得られる文字列
信頼度に従い再度、順位付けするようにしてもよい。

【００２３】したがって、各順位に付けられた認識文字
列候補と該順位以降に付けられた認識文字列候補とにつ
いて再順位付けが行なわれるから、再順位付けを厳密に
行なうことができて、より高い認識精度が得られる。

【００２４】上述の文字列認識装置では、パターンデー
タは、文字列が手書き入力されて得られる筆跡の座標デ
ータであってよい。

【００２５】したがって、ペンなどを用いて文字列を手
書き入力するだけで、その筆跡の座標データはパターン
データとして文字列認識されて、複数の認識候補文字列
を文字列信頼度に従い順位付けして出力できる。

【００２６】上述の文字列認識装置では、複数認識候補
文字列は文字列信頼度に従い順位付けして表示されるよ
うにしてよい。したがって、ユーザは、文字列信頼度に
従い順位付けされた複数認識候補文字列を表示により確
認できる。

【００２７】上述の文字列認識装置において文字列信頼
度はさらに、対応の文字列に含まれる１文字領域ごとの
文字の形状特徴に基づく評価値に基づいて正規化された
値を含んでもよい。

【００２８】したがって、複数認識候補文字列を順位付
けするための文字列信頼度に、文字の形状特徴に基づく
評価値に基づいて正規化された値が含まれることになっ
て、より確かな文字列信頼度が得られて、結果として高
い認識精度を得ることができる。

【００２９】上述の文字列認識装置では、文字列信頼度
はさらに、対応の文字列に含まれる１文字領域ごとの文
字の形状特徴に基づく評価値の総和を認識結果文字の総
数で除して得られる値を含むようにしてもよい。

【００３０】上述の文字列認識装置では、文字列信頼度
はさらに、対応の文字列に含まれる文字と次位に位置す
る文字との組合せとなる確率値に基づいて正規化された
値を含むようにしてもよい。

【００３１】上述の文字列認識装置では、文字列信頼度
はさらに、対応の文字列に含まれる文字と次位に位置す
る文字との組合せとなる確率値の総和を認識結果文字の
総数で除して得られる値を含むようにしてもよい。

【００３２】したがって、複数認識候補文字列を順位付
けするための文字列信頼度に、文字の組合せとなる確率
値による信頼度が含まれることになって、より確かな文
字列信頼度が得られて、結果として高い認識精度を得る
ことができる。

【００３３】上述の文字列認識装置では、再順位付け手
段は、外部から与えられる指示入力に応答して順位付け
するようにしてもよい。

【００３４】したがって、ユーザの指示入力に応答して
再順位付け処理が実行されるから、ユーザは指示入力す
ることで、再順位付けしてより高い認識精度を得る処理
と再順位付けは省略してより早い処理とのいずれかを任
意に選択できる。

【００３５】上述の文字列認識装置では、特定順位に付
けられた認識候補文字列と特定順位以外に付けられた認
識候補文字列とは、外部からの入力により指定されるよ
うにしてよい。

【００３６】したがって、ユーザは、順位付けされた認
識候補文字列のうち、再順位付け手段による再順位付け
が施されるべき特定順位の認識候補文字列と特定順位以
外の認識候補文字列を、外部入力により指定できる。そ
れゆえに、ユーザの判断により指定された認識文字列候
補について再順位付けが施されるから、ユーザ判断を反
映したより正確な順位付けが期待できる。

【００３７】この発明のさらなる他の局面に係る文字列
認識方法は、文字列によるパターンデータを入力し１文
字領域ごとにパターン認識して、認識結果文字とそれで
ある確からしさを示す文字信頼度とを検出する文字認識
ステップと、文字認識ステップにより１文字領域に対応
して検出された認識結果文字を、文字列の全ストローク
それぞれがいずれかの１文字領域に１回だけ含まれるよ
うに組合せて複数の認識候補文字列を生成する文字列生
成ステップと、文字列生成ステップにより生成された複
数の認識候補文字列それぞれについて、それである確か
らしさを示す文字列信頼度を得て、複数の認識候補文字
列を文字列信頼度に従い順位付けして出力する順位付け
ステップと、順位付けステップにより特定順位に付けら
れた認識候補文字列と特定順位以外に付けられた認識候
補文字列とを、両者において相違する部分文字列につい
て得られる文字列信頼度に従い再度、順位付けして出力
する再順位付けステップとを備えて、文字列信頼度は、
対応の文字列に含まれる認識結果文字の文字信頼度に基
づいて正規化された値を含むことを特徴とする。

【００３８】この発明のさらなる他の局面に係る記録媒
体は、上述の文字列認識方法をコンピュータに実行させ
るためのプログラムが記録された、機械読取可能な記録
媒体である。

【００３９】この発明のさらなる他の局面に係るプログ
ラムは、上述の文字列認識方法をコンピュータに実行さ
せるためのプログラムである。

【００４０】

【発明の実施の形態】以下、この発明の各実施の形態に
ついて説明する。

【００４１】（実施の形態１）本実施の形態１では、ペ
ン入力による手書き文字列を認識する手書き文字列認識
装置が示される。ここでは文字列入力方法を手書き入力
としているが、これに限定されない。

【００４２】図１は、この発明の実施の形態１に係る手
書き文字列認識装置のブロック図である。手書き文字列
認識装置は、筆記したストロークの筆跡データを検出す
るストローク入力部１、入力された筆跡データから文字
に相当する部分の文字候補領域を文字単位に切出す文字
切出し部２、文字認識部３、文字列生成部４、生成され
た文字列の順位を判定する文字列順位判定部５、ストロ
ーク入力部１で入力された筆跡および文字列認識結果な
どの情報を表示するための表示部６、各文字について正
規の文字パターン（以下、辞書パターンという）が登録
されている照合用辞書７および文字間の遷移確率をテー
ブル形式で登録した言語処理辞書８を含む。

【００４３】文字認識部３は、文字切出し部２で文字単
位に切出された矩形の文字候補領域に含まれる文字パタ
ーンについて、照合用辞書７に登録された辞書パターン
それぞれと照合を行ない、照合結果、最も確からしい辞
書パターンに対応の文字を認識文字候補として生成す
る。

【００４４】文字列生成部４は、文字認識部３が生成し
た認識文字候補に基づき言語処理辞書８を参照して言語
処理を行ない１つ以上の認識文字列の候補を生成して順
位付けして出力する。

【００４５】文字切出し部２〜文字列順位判定部５はプ
ログラムにより実現される。図２は、図１の手書き文字
列認識装置が搭載されるコンピュータの構成図である。

【００４６】図２を参照してコンピュータは、該コンピ
ュータ自体を集中的に制御するためのＣＰＵ（中央処理
装置の略）１２２、ＲＯＭ（Read Only Memory）また
はＲＡＭ（ランダムアクセスメモリの略）を含んで構成
されるメモリ１２４、固定ディスク１２６、ＦＤ（フレ
キシブルディスク）１３２が着脱自在に装着されて、装
着されたＦＤ１３２をアクセスするＦＤ駆動装置１３
０、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memor
y）１４２が着脱自在に装着されて、装着されたＣＤ−
ＲＯＭ１４２をアクセスするＣＤ−ＲＯＭ駆動装置１４
０、ＣＲＴ（陰極線管）や液晶ディスプレイなどからな
る表示部６に対応するモニタ１１０、キーボード１５
０、マウス１６０、ストローク入力部１に対応するペン
タブレット１７０、インターネットなどの各種の通信回
線が適用可能な通信ネットワーク１８２と該コンピュー
タとを通信接続するための通信インターフェィス１８０
を含む。これらの各部はバスを介して通信接続される。

【００４７】コンピュータには、カセット形式の磁気テ
ープが着脱自在に装着されて磁気テープをアクセスする
磁気テープ装置が設けられても良い。

【００４８】なお、図１の照合用辞書７および言語処理
辞書８はメモリ１２４または固定ディスク１２６に予め
登録される。

【００４９】また、ペンタブレット１７０のタブレット
とモニタ１１０の液晶ディスプレイによる表示パネルと
は一体的に構成されてもよい。その場合には、ペンを用
いてタブレット上に手書き文字列を入力すると、リアル
タイムにその筆跡が表示されるとともに、該筆跡の座標
データをパターン認識などして得られる最終の認識結果
も同一表示画面にて表示されることになるから、筆記者
は、手書き入力した文字列と認識結果とを同時に確認で
きて、入力文字列に対して認識結果が適当であるか否か
を速やかに判断できる。

【００５０】図３は、この発明の実施の形態１に係る手
書き文字列認識処理のフローチャートである。図４
（Ａ）〜（Ｄ）は、図１の文字切出し部２の手順を説明
する図である。図３のフローチャートに従い横書きで１
行の文字列が手書き入力された場合の処理を説明する
が、縦書きであっても同様に適用できる。

【００５１】まず、筆記者は、ストローク入力部１の入
力用ペンを用いて文字列を手書き入力する（ステップＳ
(以下、単にＳと略す)２０１）。文字切出し部２は、手
書き入力された文字列について文字候補領域を以下のよ
うに抽出する。

【００５２】まず、手書き入力された文字の各ストロー
クの筆跡をｘおよびｙ軸からなる座標列データとして抽
出する（Ｓ２０２）。

【００５３】次に、文字の切出しを行なう（Ｓ２０
３）。具体的には、抽出されたすべてのストロークの座
標列データに対して縦方向（ｙ軸方向）の投影を行なう
（図４（Ａ）と（Ｂ）参照）。この投影で、座標列デー
タが存在しない部分を文字の区切りの位置候補として抽
出する。そして、抽出された文字区切り位置候補を組合
せて、１画以上のストロークからなる矩形の文字領域を
示す文字矩形候補を生成する（図４（Ｃ）参照）。この
とき文字矩形候補それぞれについて、その縦横比がある
しきい値、たとえば１：２より横長である場合は文字矩
形である可能性がないと判断し文字矩形候補から削除す
る。このようにして、合計１３個の文字矩形候補が抽出
される（図４（Ｄ）に参照）。抽出された文字矩形候補
は文字候補領域として出力される。

【００５４】次に、文字認識部３により文字認識が行な
われる（Ｓ２０４）。具体的には、文字切出し部２から
出力された文字候補領域それぞれについて、たとえば特
開平８−２４９４２４号公報に示される手法で、対応の
座標列データから抽出した特徴列パターンと照合用辞書
７に登録された座標パターンである辞書パターンそれぞ
れとの照合を行ないマッチング距離（以下、単に距離と
いう）を求め、その距離が最も小さい辞書パターンに対
応して登録された文字から順に認識文字候補として出力
する。このとき照合用辞書７に登録された辞書パターン
との距離が小さいほど対応する文字信頼度が大きくなる
ように、ある一定値から距離を引いた値が文字信頼度と
して対応付けして出力される（Ｓ２０４）。したがっ
て、文字信頼度は、対応する認識文字候補が該文字であ
る確からしさを示す。

【００５５】次に、文字列生成部４により認識候補文字
列が生成されて出力される（Ｓ２０５）。具体的には、
文字認識部３から出力された認識文字候補を組合せて、
すべてのストロークがいずれかの認識文字候補に１回だ
け含まれるような複数の認識候補文字列を生成して出力
するとともに、言換えると切出された文字候補領域に対
して文字認識部３で求めた認識文字候補から、文字候補
領域の重なりがないような文字候補領域の組合せからな
る複数の認識文字候補の文字列を認識候補文字列として
出力するとともに、各認識候補文字列に含まれる認識候
補文字の文字信頼度を合計し文字数で除して正規化した
後、距離が小さい順に順位を求める。生成された認識候
補文字列すべてについて文字列信頼度を求めて、該認識
候補文字列と対応付けて出力する。

【００５６】具体的には、該認識候補文字列に含まれる
認識文字候補それぞれの文字認識部３により出力された
対応の文字信頼度の合計を該認識候補文字列に含まれる
文字数で割って、その結果を、文字列信頼度として出力
する。したがって、文字列信頼度は対応の認識候補文字
列についての該文字列であることの確からしさ、または
文字列認識精度といえる。このように文字列信頼度は対
応する文字列の文字数で正規化されているから、文字列
の文字数の多少に依存しない認識精度を得ることができ
る。

【００５７】なお、ここでは、対応の文字信頼度の合計
を該認識候補文字列に含まれる文字数で除することで正
規化された文字列信頼度を得ているが、正規化の方法は
これに限定されない。

【００５８】認識候補文字列が出力される際には、対応
の文字列信頼度の値が大きいものから順にソートされて
出力される。この出力はモニタ１１０による表示により
なされる。表２には、たとえば５個の認識候補文字列が
文字列信頼度の順に１位〜５位まで順位付けされて出力
された場合の例が示される。

【００５９】

【表２】

【００６０】上述した文字列信頼度を求める場合の除算
に用いられる文字数は、すべてのストロークがすべて１
回ずつ含まれる認識候補文字列における文字数に相当す
る。たとえば、生成された認識候補文字列が「ワイング
ラス１こ」の場合は８文字となり「ワイングラスに」の
場合は７文字になる。

【００６１】また、認識候補文字列の生成において言語
処理辞書８の文字の遷移確率テーブルを用いて文字列信
頼度を算出することもできる。遷移確率テーブルには、
たとえば、文字列においてある文字と次位に位置する
（記載される）文字との組合せとなる確率が、この２文
字間の遷移確率として登録されている。遷移確率も用い
て文字列信頼度が算出される場合には、対応の文字信頼
度のみにより文字列信頼度が求められる場合に比較し
て、より精度の高い文字列信頼度、言換えると文字列認
識精度をより正確に算出できる。本実施例では遷移確率
を１〜１２８で示す。遷移確率テーブルを用いた認識候
補文字列についての文字遷移確率計算の例が表３に示さ
れる。

【００６２】

【表３】

【００６３】表３で示されるように、認識候補文字列そ
れそれについて各文字間の遷移確率の合計を遷移数（＝
文字数−１）で割ることで正規化が行なわれた文字列遷
移確率が得られる。認識候補文字列それぞれについて、
このようにして求められた遷移確率と前述のようにして
文字信頼度から得た文字列信頼度（表２参照）との合計
値を最終的な文字列信頼度として用いる。その具体例が
表４に示されている。

【００６４】

【表４】

【００６５】なお、ここでは、各文字間の遷移確率の合
計を遷移数（＝文字数−１）で割ることで正規化が行な
われた文字列遷移確率を得ているが、正規化の方法は、
これに限定されない。

【００６６】また、認識候補文字列の生成において文字
形状の特徴量を用いて文字列信頼度を算出することもで
きる。文字形状特徴量は、切出された文字候補領域の文
字の形状に基づく評価値である。以下、この評価値を形
状信頼度という。図５は、本実施の形態１による形状信
頼度算出のためのパラメータを示す図である。

【００６７】本実施の形態では文字に対応して矩形の文
字候補領域が切出されるので、形状信頼度算出のため
に、文字候補領域に対応の矩形の横幅を示すパラメータ
ｄｘおよび縦幅を示すパラメータｄｙ、ならびに該矩形
のパラメータDistＬおよびパラメータDistＲが用いられ
る。パラメータDistＬは該矩形の左に隣接する矩形との
距離を示し、パラメータDistＲは該矩形の右に隣接する
矩形との距離を示す。パラメータDistＬおよびDistＲそ
れぞれは、対応の隣接矩形がなければ極大値を示す。図
５では、文字列中の「ン」に対応の矩形を例にして各種パ
ラメータが示されている。

【００６８】上述の各種パラメータを用いて切出された
文字領域候補の矩形それぞれについての形状信頼度は、
次の式（１）に従い求められる。

【００６９】 形状信頼度＝１００−ＤＬ−ＤＲ−ＤＳ …（式１） 式１中のパラメータの計算式を次に示す。

【００７０】ＩＦ ｄｘ＞ｄｙ ＴＨＥＮ Square＝
（Ds＊ｄｘ/ｄｙ）−Ds ＩＦ ｄｙ＞ｄｘ ＴＨＥＮ ｎSquare＝Ds−（Ds＊ｄ
ｘ/ｄｙ） ＩＦ ｄｘ＝ｄｙ ＴＨＥＮ ｎSquare＝０ ＤＳ＝Max（Square−Dss〔code〕，Dss〔code〕−Squar
e） ここで、パラメータDsは一定値であり、本実施の形態で
は４０が適用されて、Dss〔code〕は対応する文字コー
ドの標準的な矩形度であり、予め求められた値が適用さ
れる。そして、次の条件にて式１中の各パラメータの値
が求まる。なお、本実施の形態では、Dn＝５ｍｍ、Dt＝
３０およびDw＝６としている。

【００７１】ＩＦ DistＬ＞Dn ＴＨＥＮ ＤＬ＝０ ＩＦ ０≦DistＬ≦Dn ＴＨＥＮ ＤＬ＝Dt−DistＬ＊
Dw ＩＦ DistＬ＜０ ＴＨＥＮ ＤＬ＝Dt ＩＦ DistＲ＞Dn ＴＨＥＮ ＤＲ＝０ ＩＦ ０≦DistＲ≦Dn ＴＨＥＮ ＤＲ＝Dt−DistＬ＊
Dw ＩＦ DistＲ＜０ ＴＨＥＮ ＤＲ＝Dt 以上のように求められた各矩形の形状信頼度を用いて、
前述の文字信頼度から文字列信頼度を求めたのと同様に
計算して、文字列信頼度を求める。認識候補文字列それ
ぞれについての形状信頼度による文字列信頼度の具体例
が表５に示されている。

【００７２】

【表５】

【００７３】なお、ここでは、各文字の形状信頼度の合
計を文字の総数で割ることで正規化が行なわれた文字列
信頼度を得ているが、正規化の方法は、これに限定され
ない。

【００７４】認識候補文字列それぞれについて、形状信
頼度による文字列信頼度と前述のように文字信頼度から
求まった文字列信頼度との合計値を最終的な文字列信頼
度とすることもできる。

【００７５】また、文字信頼度、遷移確率および形状信
頼度それぞれによる文字列信頼度の和から最終的な文字
列信頼度を求めるようにしてもよい。

【００７６】このように、文字信頼度のみならず、遷移
確率または形状信頼度が考慮されて文字列信頼度が取得
される場合には、より正確な文字列信頼度、ひいては文
字列認識精度を取得できる。

【００７７】次に、文字列順位判定部５により文字列順
位判定と文字列順位入換えの処理が行なわれる（Ｓ２０
６とＳ２０７のループ処理）。具体的には、文字列生成
部４から出力される第１位の認識候補文字列と第２位か
ら第５位までの認識候補文字列それぞれとを順に比較
し、第２位〜第５位の認識候補文字列それぞれにおいて
第１位の認識候補文字列と異なる部分の文字列を検出す
る。検出された部分文字列のみで相互に文字列信頼度の
比較を行なう。その結果、第１位の認識候補文字列の対
応の部分文字列の文字列信頼度よりも高い文字列信頼度
の部分文字列を含む認識候補文字列が、第２位〜第５位
の認識候補文字列に存在すれば、順位逆転有りと判定さ
れて（Ｓ２０６でＹＥＳ）、該認識候補文字列と第１位
の認識候補文字列との順位は入換えられる（Ｓ２０
７）。

【００７８】さらに、同様の処理が、第２位の認識候補
文字列と第３位〜第５位の認識候補文字列とで、続いて
第３位の認識候補文字列と第４位〜第５位の認識候補文
字列とで順に繰返される。このようにして、すべての順
位間の認識候補文字列の比較処理が行なわれて、上位の
認識候補文字列より信頼度が高い下位の認識候補文字列
が存在すれば、認識候補文字列間で順位が入換えられ
る。

【００７９】このような順位の入換えを、表２の例で説
明する。まず第１位と第２位の認識候補文字列を比較し
「１こ」および「に」は、異なる部分文字列として検出
される。この部分文字列についての文字列信頼度の比較
が表６のように行なわれる。

【００８０】

【表６】

【００８１】表６を参照すると、対応する部分文字列の
文字列信頼度の値が第１位の認識候補文字列よりも第２
位の認識候補文字列の方が大きいことがわかる。この結
果、第１位を認識候補文字列の「新品ワイングラスに」
に、第２位を認識候補文字列の「新品ワイングラス１
こ」となるように、認識候補文字列の順位の入換えが行
なわれる。

【００８２】続いて、表７に示されるようにして、順位
入換え結果の第１位の認識候補文字列と第３位の認識候
補文字列とについて比較される。

【００８３】

【表７】

【００８４】表７では、両認識候補文字列についての異
なる部分文字列それぞれの文字列信頼度が求められてい
る。ここでは、異なる部分文字列は、第１位の認識候補
文字列については「ス」および「に」であり、第３位の
認識候補文字列については「ヌ」および「１こ」であ
る。このような２つの部分文字列それぞれについて両認
識候補文字列間で文字列信頼度を独立に比較した結果、
相反する結果となった場合は、順位逆転の有無の判定が
困難となる。これを避けるために、両認識候補文字列間
で異なる部分文字列の文字列信頼度をまとめて比較して
一意の値を求める。これにより妥当な順位逆転有無の判
定を行なうことができる。

【００８５】表７の場合は、第１位の認識候補文字列の
方が対応する部分文字列の文字列信頼度の値が第３位の
認識候補文字列のそれよりも大きいので、順位逆転は無
しと判定されて、両認識候補文字列間では順位の変更は
行なわれない。

【００８６】文字列順位判定部５によりこのような再順
位付けがなされるから、より正確な順位付けが可能とな
る。

【００８７】文字列順位判定部５による文字列順位入換
えの処理は、筆記者の指示が外部から与えられたときの
み実行されて、それ以外のときは実行されないようにし
てもよい。

【００８８】また、文字列順位判定部５による文字列順
位入換えの処理が施される対象となる認識候補文字列
を、外部から与えられる筆記者の指示に基づいて決定さ
れるようにしてもよい。たとえば、第１位から第５位の
認識候補文字列が有った場合、筆記者はペンタブレット
１７０のペンでタップすることによりモニタ１１０に表
示された第２位〜第４位までの認識候補文字列を順位入
換え処理を行なう対象として指定し、予めタブレット上
に用意された再計算ボタンがタップされることで、文字
列順位判定部５は指定された第２位〜第４位までの認識
候補文字列について順位入換え処理を行なう。

【００８９】なお、異なる部分文字列の文字列信頼度
は、前述のように対応する文字信頼度による文字列信頼
度と遷移確率による文字列信頼度の和、または対応する
文字信頼度による文字列信頼度と形状信頼度による文字
列信頼度との和、または対応する文字信頼度と遷移確率
と形状信頼度それぞれによる文字列信頼度の総和により
求めるようにしてもよい。

【００９０】以上の処理の結果、表示部６により、表８
のように文字列信頼度で順位付けされた認識候補文字列
が、認識結果としてモニタ１０に表示される（Ｓ２１
１）。

【００９１】

【表８】

【００９２】このように提示される第１位の認識候補文
字列は正解である確率が高くなるので、表示を確認した
ユーザは、多くの場合、第１位の認識候補文字列を正解
文字列として指定入力できるから、手書き入力文字の修
正や再度、手書き文字を入力するという手間を省略でき
て、入力時間の短縮および操作性の向上が図れる。

【００９３】以上の実施の形態における順位逆転の有無
の判定（Ｓ２０６）は、以下のように省略することもで
きる。つまり、文字列生成部４が出力する第１位の認識
候補文字列と第２位から最大順位までの認識候補文字列
それぞれとのみについて上述したような比較を行なうよ
うにすることで、処理を簡略化してもよい。

【００９４】ここでは、ペンなどを操作して手書き入力
される文字をリアルタイムに認識するようにしていた
が、手書き文字入力方法としてイメージスキャナを用る
こともできる。その場合は、文字を座標列データで表現
するとサイズが大きくなるので２値画像のような画像デ
ータとして扱い、Ｓ２０３の文字切出し処理以降の処理
が同様に行なわれる。

【００９５】なお、ここでは、文字列信頼度の高い順に
５つの認識候補文字列が表示されているが、最終的に表
示される認識候補文字列の数は、５個に限定されない。
例えば、文字列信頼度が最高の認識候補文字列のみが認
識結果として筆記者に提示されるようにしてもよいし、
筆記者が予め出力する認識候補文字列数を上位から何個
というように指定してもよい。

【００９６】（実施の形態２）次に実施の形態２につい
て説明する。

【００９７】以上説明した文字列認識処理機能を有した
システムは、プログラムで実現される。本実施の形態２
では、このプログラムは機械読取可能な記録媒体に格納
される。

【００９８】本実施の形態では、この記録媒体として、
図２に示されているコンピュータで処理が行なわれるた
めに必要なメモリ、たとえばメモリ１２４のＲＯＭのよ
うなそのものがプログラムメディアであってもよいし、
また外部記憶装置として磁気テープ装置およびＣＤ−Ｒ
ＯＭ駆動装置４０などのプログラム読取装置が設けら
れ、そこに記録媒体である磁気テープまたはＣＤ−ＲＯ
Ｍ１４２が挿入されることで読取可能なプログラムメデ
ィアであってもよい。いずれの場合においても、格納さ
れているプログラムはＣＰＵ１２２がアクセスして実行
させる構成であってもよいし、あるいはいずれの場合も
プログラムが一旦読出されて、読出されたプログラム
は、図２のコンピュータの所定のプログラム記憶エリ
ア、たとえばメモリ１２４のＲＡＭのプログラム記憶エ
リアにロードされて、ＣＰＵ１２２により読出されて実
行される方式であってもよい。このロード用のプログラ
ムは、予め当該コンピュータに格納されているものとす
る。

【００９９】ここで、上述したプログラムメディアはコ
ンピュータ本体と分離可能に構成される記録媒体であ
り、磁気テープやカセットテープなどのテープ系、ＦＤ
１３２や固定ディスク１２６などの磁気ディスクやＣＤ
−ＲＯＭ１４０／ＭＯ（Magnetic Optical Disc）／
ＭＤ（Mini Disc）／ＤＶＤ（Digital Versatile Di
sc）などの光ディスクのディスク系、ＩＣカード（メモ
リカードを含む）／光カードなどのカード系、あるいは
マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Erasable and Programma
ble ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ(Electrically ＥＰＲＯ
Ｍ)、フラッシュＲＯＭなどによる半導体メモリを含め
た固定的にプログラムを担持する媒体であってもよい。

【０１００】また、本実施の形態においては、コンピュ
ータはインターネットを含む通信ネットワーク１８２と
接続可能な構成が採用されているから、これら通信ネッ
トワーク１８２からプログラムがダウンロードされるよ
うな流動的にプログラムを担持する媒体であってもよ
い。なお、このように通信ネットワーク１８２からプロ
グラムがダウンロードされる場合には、ダウンロード用
プログラムは予め当該コンピュータ本体に格納しておく
か、あるいは別の記録媒体から予め当該コンピュータ本
体にインストールされるものであってもよい。

【０１０１】なお記録媒体に格納されている内容として
はプログラムに限定されず、データであってもよい。

【０１０２】今回開示された実施の形態はすべての点で
例示であって制限的なものではないと考えられるべきで
ある。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求
の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味お
よび範囲内でのすべての変更が含まれることが意図され
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】 この発明の実施の形態１に係る手書き文字列
認識装置のブロック図である。

【図２】 図１の手書き文字列認識装置が搭載されるコ
ンピュータの構成図である。

【図３】 この発明の実施の形態１に係る手書き文字列
認識処理のフローチャートである。

【図４】 （Ａ）〜（Ｄ）は、図１の文字切出し部２の
手順を説明する図である。

【図５】 本実施の形態１による形状信頼度算出のため
のパラメータを示す図である。

【符号の説明】

１ ストローク入力部、２ 文字切出し部、３ 文字認
識部、４ 文字列生成部、５ 文字列順位判定部、６
表示部、７ 照合用辞書、８ 言語処理辞書。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 杉山 晃一 大阪府大阪市阿倍野区長池町22番22号 シ ャープ株式会社内 (72)発明者 鈴木 哲 大阪府大阪市阿倍野区長池町22番22号 シ ャープ株式会社内 Ｆターム(参考） 5B064 AB04 BA05 DD06 EA00 EA36

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 文字列によるパターンデータを入力して
   １文字領域ごとにパターン認識し、認識結果文字とそれ
   である確からしさを示す文字信頼度とを検出する文字認
   識手段と、 前記文字認識手段により前記１文字領域に対応して検出
   された前記認識結果文字を、前記文字列の全ストローク
   それぞれがいずれかの前記１文字領域に１回だけ含まれ
   るように組合せて複数の認識候補文字列を生成する文字
   列生成手段と、 前記文字列生成手段により生成された前記複数の認識候
   補文字列それぞれについて、それである確からしさを示
   す文字列信頼度を得て、前記複数の認識候補文字列を前
   記文字列信頼度に従い順位付けして出力する順位付け手
   段と、 前記順位付け手段により特定順位に付けられた前記認識
   候補文字列と前記特定順位以外に付けられた前記認識候
   補文字列とを、両者において相違する部分文字列につい
   て得られる前記文字列信頼度に従い再度、順位付けして
   出力する再順位付け手段とを備えて、 前記文字列信頼度は、対応の文字列に含まれる前記認識
   結果文字の前記文字信頼度に基づいて正規化された値を
   含むことを特徴とする、文字列認識装置。
2. 【請求項２】 前記再順位付け手段は、 前記順位付け手段により第１位に付けられた前記認識候
   補文字列と第１位以降に付けられた前記認識候補文字列
   とを、両者において相違する部分文字列について得られ
   る前記文字列信頼度に従い再度、順位付けすることを特
   徴とする、請求項１に記載の文字列認識装置。
3. 【請求項３】 前記再順位付け手段は、 前記順位付け手段により各順位に付けられた前記認識文
   字列候補と該順位以降に付けられた前記認識文字列候補
   とを、両者において相違する部分文字列について得られ
   る前記文字列信頼度に従い再度、順位付けすることを特
   徴とする、請求項１に記載の文字列認識装置。
4. 【請求項４】 前記パターンデータは、前記文字列が手
   書き入力されて得られる筆跡の座標データであることを
   特徴とする、請求項１ないし３のいずれかに記載の文字
   列認識装置。
5. 【請求項５】 前記文字列信頼度はさらに、 対応の文字列に含まれる前記１文字領域ごとの文字の形
   状特徴に基づく評価値に基づいて正規化された値を含む
   ことを特徴とする、請求項１ないし４のいずれかに記載
   の文字列認識装置。
6. 【請求項６】 前記文字列信頼度はさらに、 対応の文字列に含まれる文字と次位に位置する文字との
   組合せとなる確率値に基づいて正規化された値を含むこ
   とを特徴とする、請求項１ないし５のいずれかに記載の
   文字列認識装置。
7. 【請求項７】 再順位付け手段は、外部から与えられる
   指示入力に応答して、再度順位付けすることを特徴とす
   る、請求項１ないし６のいずれかに記載の文字列認識装
   置。
8. 【請求項８】 前記特定順位に付けられた前記認識候補
   文字列と前記特定順位以外に付けられた前記認識候補文
   字列とは、外部からの入力により指定されることを特徴
   とする、請求項１ないし７のいずれかに記載の文字列認
   識装置。