JP2003141448A - 文字認識方法及び装置、コンピュータプログラム、並びに携帯端末 - Google Patents
文字認識方法及び装置、コンピュータプログラム、並びに携帯端末Info
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- JP2003141448A JP2003141448A JP2001341164A JP2001341164A JP2003141448A JP 2003141448 A JP2003141448 A JP 2003141448A JP 2001341164 A JP2001341164 A JP 2001341164A JP 2001341164 A JP2001341164 A JP 2001341164A JP 2003141448 A JP2003141448 A JP 2003141448A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 誤認識を容易に低減できる文字認識方法及び
装置、コンピュータプログラム、並びに携帯端末を提供
する。 【解決手段】 手書き入力された文字の個々の字画の分
析に基づいて文字認識を行う方法であって、字画を表す
ベクトルが単一方向であるか否かを判定する過程（Ｓ５
４）と、ベクトルが単一方向である場合に、該ベクトル
が横方向成分を含むか否かを判定する過程（Ｓ５６）
と、ベクトルが横方向成分を含む場合に、該ベクトルの
向きを判定する過程（Ｓ５８）と、ベクトルの向きが右
から左へ向かう場合に、該ベクトルが払い文字であるか
否かを判定する過程（Ｓ６０）と、ベクトルが払い文字
でない場合に、該ベクトルの左右を反転する処理を行う
過程（Ｓ６２）とを有する。
装置、コンピュータプログラム、並びに携帯端末を提供
する。 【解決手段】 手書き入力された文字の個々の字画の分
析に基づいて文字認識を行う方法であって、字画を表す
ベクトルが単一方向であるか否かを判定する過程（Ｓ５
４）と、ベクトルが単一方向である場合に、該ベクトル
が横方向成分を含むか否かを判定する過程（Ｓ５６）
と、ベクトルが横方向成分を含む場合に、該ベクトルの
向きを判定する過程（Ｓ５８）と、ベクトルの向きが右
から左へ向かう場合に、該ベクトルが払い文字であるか
否かを判定する過程（Ｓ６０）と、ベクトルが払い文字
でない場合に、該ベクトルの左右を反転する処理を行う
過程（Ｓ６２）とを有する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、手書き入力された
文字の個々の字画の分析に基づいてする文字認識方法及
び装置、コンピュータプログラム、並びに携帯端末に関
する。
文字の個々の字画の分析に基づいてする文字認識方法及
び装置、コンピュータプログラム、並びに携帯端末に関
する。
【０００２】
【従来の技術】ＰＤＡ（Personal Digital Assistant
s：個人用情報機器）等の端末においては、キーボード
の代わりにペン入力した手書き文字を認識処理すること
が行われている。この文字認識方法としては、次のもの
が知られている。第１の方法は、手書き入力する際個々
の字画（一筆で書かれる線）の描画方向や書き順を分析
し、これを予め記憶した文字の字画毎の描画方向や書き
順と照合することで、文字認識する方法である。この方
法は比較的処理の負担が小さく、画数が増えるほど文字
認識の精度が向上する特徴がある。第２の方法は、手書
き入力された文字をイメージ処理し、予め記憶した文字
イメージと照合する方法であるが、処理負担が大きいと
いう短所があるため、ＰＤＡ等の携帯端末には第１の方
法が主に利用されている。
s：個人用情報機器）等の端末においては、キーボード
の代わりにペン入力した手書き文字を認識処理すること
が行われている。この文字認識方法としては、次のもの
が知られている。第１の方法は、手書き入力する際個々
の字画（一筆で書かれる線）の描画方向や書き順を分析
し、これを予め記憶した文字の字画毎の描画方向や書き
順と照合することで、文字認識する方法である。この方
法は比較的処理の負担が小さく、画数が増えるほど文字
認識の精度が向上する特徴がある。第２の方法は、手書
き入力された文字をイメージ処理し、予め記憶した文字
イメージと照合する方法であるが、処理負担が大きいと
いう短所があるため、ＰＤＡ等の携帯端末には第１の方
法が主に利用されている。
【０００３】ところで、上記第１の方法を利用して左利
きのユーザが手書き文字入力する場合、右利きのユーザ
に比べて文字の誤認識が多くなるという問題がある。こ
れは、図６に示すように、例えば漢字の「三」を手書き
入力する場合、右利きのユーザであればいずれの画も左
から右へ書くが（図６（ａ））、左利きのユーザは右か
ら左へ書くことが多いため、字画の分析を誤ることが原
因である（図６（ｂ））。
きのユーザが手書き文字入力する場合、右利きのユーザ
に比べて文字の誤認識が多くなるという問題がある。こ
れは、図６に示すように、例えば漢字の「三」を手書き
入力する場合、右利きのユーザであればいずれの画も左
から右へ書くが（図６（ａ））、左利きのユーザは右か
ら左へ書くことが多いため、字画の分析を誤ることが原
因である（図６（ｂ））。
【０００４】このようなことから、特開平６−３１８２
７１号公報や、特開平６−８９３６８号公報には、誤認
識が予想される文字についてユーザが予め辞書登録をし
ておき、利き手や癖に応じて辞書を選択する技術が開示
されている。
７１号公報や、特開平６−８９３６８号公報には、誤認
識が予想される文字についてユーザが予め辞書登録をし
ておき、利き手や癖に応じて辞書を選択する技術が開示
されている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記し
た技術の場合、ユーザが予め辞書登録をする作業が煩雑
であるとともに、辞書登録のためのメモリ（記憶領域）
が余分に必要になるという問題がある。
た技術の場合、ユーザが予め辞書登録をする作業が煩雑
であるとともに、辞書登録のためのメモリ（記憶領域）
が余分に必要になるという問題がある。
【０００６】本発明はこのような事情に鑑みてなされた
ものであり、手書き入力された文字を個々の字画の分析
に基づいて文字認識する場合に、誤認識を容易に低減で
きる文字認識方法及び装置、コンピュータプログラム、
並びに携帯端末を提供することを目的とする。
ものであり、手書き入力された文字を個々の字画の分析
に基づいて文字認識する場合に、誤認識を容易に低減で
きる文字認識方法及び装置、コンピュータプログラム、
並びに携帯端末を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記した目的を達成する
ために、本発明の文字認識方法は、手書き入力された文
字の個々の字画の分析に基づいて文字認識を行う方法で
あって、前記字画を表すベクトルの向きが右から左へ向
かう場合に、該ベクトルが払い文字であるか否かを判定
する過程と、前記ベクトルが払い文字でない場合に、該
ベクトルの左右を反転する処理を行う過程とを有するこ
とを特徴とする
ために、本発明の文字認識方法は、手書き入力された文
字の個々の字画の分析に基づいて文字認識を行う方法で
あって、前記字画を表すベクトルの向きが右から左へ向
かう場合に、該ベクトルが払い文字であるか否かを判定
する過程と、前記ベクトルが払い文字でない場合に、該
ベクトルの左右を反転する処理を行う過程とを有するこ
とを特徴とする
【０００８】請求項２記載の文字認識方法は、手書き入
力された文字の個々の字画の分析に基づいて文字認識を
行う方法であって、前記字画を表すベクトルが単一方向
であるか否かを判定する過程と、前記ベクトルが単一方
向である場合に、該ベクトルが横方向成分を含むか否か
を判定する過程と、前記ベクトルが横方向成分を含む場
合に、該ベクトルの向きを判定する過程と、前記ベクト
ルの向きが右から左へ向かう場合に、該ベクトルが払い
文字であるか否かを判定する過程と、前記ベクトルが払
い文字でない場合に、該ベクトルの左右を反転する処理
を行う過程とを有することを特徴とする。
力された文字の個々の字画の分析に基づいて文字認識を
行う方法であって、前記字画を表すベクトルが単一方向
であるか否かを判定する過程と、前記ベクトルが単一方
向である場合に、該ベクトルが横方向成分を含むか否か
を判定する過程と、前記ベクトルが横方向成分を含む場
合に、該ベクトルの向きを判定する過程と、前記ベクト
ルの向きが右から左へ向かう場合に、該ベクトルが払い
文字であるか否かを判定する過程と、前記ベクトルが払
い文字でない場合に、該ベクトルの左右を反転する処理
を行う過程とを有することを特徴とする。
【０００９】請求項３記載の文字認識方法は、前記各判
定又は前記処理が終了した字画に基づいて所定の文字認
識を行う過程をさらに有することを特徴とする。
定又は前記処理が終了した字画に基づいて所定の文字認
識を行う過程をさらに有することを特徴とする。
【００１０】本発明の文字認識装置は、手書き入力され
た文字の個々の字画の分析に基づいて文字認識を行うた
めのものであって、前記字画を表すベクトルの向きが右
から左へ向かう場合に、該ベクトルが払い文字であるか
否かを判定し、前記ベクトルが払い文字でない場合に、
該ベクトルの左右を反転する処理を行う制御手段を備え
たことを特徴とする。
た文字の個々の字画の分析に基づいて文字認識を行うた
めのものであって、前記字画を表すベクトルの向きが右
から左へ向かう場合に、該ベクトルが払い文字であるか
否かを判定し、前記ベクトルが払い文字でない場合に、
該ベクトルの左右を反転する処理を行う制御手段を備え
たことを特徴とする。
【００１１】請求項５に記載の文字認識装置は、手書き
入力された文字の個々の字画の分析に基づいて文字認識
を行うためのものであって、前記字画を表すベクトルが
単一方向であるか否かを判定し、前記ベクトルが単一方
向である場合に、該ベクトルが横方向成分を含むか否か
を判定し、前記ベクトルが横方向成分を含む場合に、該
ベクトルの向きを判定し、前記ベクトルの向きが右から
左へ向かう場合に、該ベクトルが払い文字であるか否か
を判定し、前記ベクトルが払い文字でない場合に、該ベ
クトルの左右を反転する処理を行う制御手段を備えたこ
とを特徴とする。
入力された文字の個々の字画の分析に基づいて文字認識
を行うためのものであって、前記字画を表すベクトルが
単一方向であるか否かを判定し、前記ベクトルが単一方
向である場合に、該ベクトルが横方向成分を含むか否か
を判定し、前記ベクトルが横方向成分を含む場合に、該
ベクトルの向きを判定し、前記ベクトルの向きが右から
左へ向かう場合に、該ベクトルが払い文字であるか否か
を判定し、前記ベクトルが払い文字でない場合に、該ベ
クトルの左右を反転する処理を行う制御手段を備えたこ
とを特徴とする。
【００１２】請求項６に記載の文字認識装置において、
前記制御手段は、前記各判定又は前記処理が終了した字
画に基づいて所定の文字認識を行うことを特徴とする。
前記制御手段は、前記各判定又は前記処理が終了した字
画に基づいて所定の文字認識を行うことを特徴とする。
【００１３】本発明のコンピュータプログラムは、手書
き入力された文字の個々の字画の分析に基づいて文字認
識を行うためのものであって、前記字画を表すベクトル
の向きが右から左へ向かう場合に、該ベクトルが払い文
字であるか否かを判定する過程と、前記ベクトルが払い
文字でない場合に、該ベクトルの左右を反転する処理を
行う過程とをコンピュータに実行させることを特徴とす
る。
き入力された文字の個々の字画の分析に基づいて文字認
識を行うためのものであって、前記字画を表すベクトル
の向きが右から左へ向かう場合に、該ベクトルが払い文
字であるか否かを判定する過程と、前記ベクトルが払い
文字でない場合に、該ベクトルの左右を反転する処理を
行う過程とをコンピュータに実行させることを特徴とす
る。
【００１４】請求項８に記載のコンピュータプログラム
は、手書き入力された文字の個々の字画の分析に基づい
て文字認識を行うためのものであって、前記字画を表す
ベクトルが単一方向であるか否かを判定する過程と、前
記ベクトルが単一方向である場合に、該ベクトルが横方
向成分を含むか否かを判定する過程と、前記ベクトルが
横方向成分を含む場合に、該ベクトルの向きを判定する
過程と、前記ベクトルの向きが右から左へ向かう場合
に、該ベクトルが払い文字であるか否かを判定する過程
と、前記ベクトルが払い文字でない場合に、該ベクトル
の左右を反転する処理を行う過程とをコンピュータに実
行させることを特徴とする。
は、手書き入力された文字の個々の字画の分析に基づい
て文字認識を行うためのものであって、前記字画を表す
ベクトルが単一方向であるか否かを判定する過程と、前
記ベクトルが単一方向である場合に、該ベクトルが横方
向成分を含むか否かを判定する過程と、前記ベクトルが
横方向成分を含む場合に、該ベクトルの向きを判定する
過程と、前記ベクトルの向きが右から左へ向かう場合
に、該ベクトルが払い文字であるか否かを判定する過程
と、前記ベクトルが払い文字でない場合に、該ベクトル
の左右を反転する処理を行う過程とをコンピュータに実
行させることを特徴とする。
【００１５】本発明の携帯端末は、前記文字認識装置を
搭載したことを特徴とする。
搭載したことを特徴とする。
【００１６】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て、各図を参照して説明する。図１は、本発明の文字認
識装置１０が搭載された携帯端末２０の一実施の形態を
示す構成図である。
て、各図を参照して説明する。図１は、本発明の文字認
識装置１０が搭載された携帯端末２０の一実施の形態を
示す構成図である。
【００１７】この図において、携帯端末２０は、全体を
制御する制御部２、字画分析アプリケーション４、文字
認識アプリケーション６、入力ペン８ａによる手書き入
力を受付けるとともに出力結果を出力する液晶画面等の
入力／出力部８を備える。そして、本発明の文字認識装
置１０は、少なくとも制御部２と字画分析アプリケーシ
ョン４から構成され、さらに好ましくは文字認識アプリ
ケーション６を含んで構成される。制御部２は、ＣＰＵ
（Central Processing Unit：中央演算処理装置）、Ｒ
ＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Me
mory）等を備える。また、字画分析アプリケーション
４、文字認識アプリケーション６は所定のメモリ(記憶
部)に格納されている。
制御する制御部２、字画分析アプリケーション４、文字
認識アプリケーション６、入力ペン８ａによる手書き入
力を受付けるとともに出力結果を出力する液晶画面等の
入力／出力部８を備える。そして、本発明の文字認識装
置１０は、少なくとも制御部２と字画分析アプリケーシ
ョン４から構成され、さらに好ましくは文字認識アプリ
ケーション６を含んで構成される。制御部２は、ＣＰＵ
（Central Processing Unit：中央演算処理装置）、Ｒ
ＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Me
mory）等を備える。また、字画分析アプリケーション
４、文字認識アプリケーション６は所定のメモリ(記憶
部)に格納されている。
【００１８】ここで、字画分析アプリケーション４は、
入力／出力部８に入力された文字の字画を分析し、文字
認識アプリケーション６は分析結果に基づいて文字認識
を行う。文字認識アプリケーション６としては、手書き
入力された文字の個々の字画の分析結果に基づいて文字
認識するものであれば何でもよく、既存のアプリケーシ
ョンを用いることができる。つまり、本発明は、入力さ
れた字画を予め字画分析アプリケーション４で分析した
後、文字認識アプリケーション６で文字認識を行うの
で、既存の文字認識アプリケーション６に字画分析アプ
リケーション４を追加するだけで、文字の誤認識を低減
できるようになっている。
入力／出力部８に入力された文字の字画を分析し、文字
認識アプリケーション６は分析結果に基づいて文字認識
を行う。文字認識アプリケーション６としては、手書き
入力された文字の個々の字画の分析結果に基づいて文字
認識するものであれば何でもよく、既存のアプリケーシ
ョンを用いることができる。つまり、本発明は、入力さ
れた字画を予め字画分析アプリケーション４で分析した
後、文字認識アプリケーション６で文字認識を行うの
で、既存の文字認識アプリケーション６に字画分析アプ
リケーション４を追加するだけで、文字の誤認識を低減
できるようになっている。
【００１９】次に、図２を参照して、字画分析アプリケ
ーション４に基づいて行われる文字認識の処理フローに
ついて説明する。この図において、制御部２は、入力／
出力部８に入力された１画分の入力データ（字画）を取
得し、所定のメモリに一時記憶する（ステップＳ５
０）。ここで、字画とは一筆で書かれる線であり、制御
部２は、入力ペン８ａが入力／出力部８に接触してから
離れるまでに描かれた線を１つの字画とみなすようにな
っている。
ーション４に基づいて行われる文字認識の処理フローに
ついて説明する。この図において、制御部２は、入力／
出力部８に入力された１画分の入力データ（字画）を取
得し、所定のメモリに一時記憶する（ステップＳ５
０）。ここで、字画とは一筆で書かれる線であり、制御
部２は、入力ペン８ａが入力／出力部８に接触してから
離れるまでに描かれた線を１つの字画とみなすようにな
っている。
【００２０】そして、制御部２は、この字画を表すベク
トルの分解（方向、始点と終点の分析等）を行う（ステ
ップＳ５２）。次に、制御部２は、このベクトルが単一
方向か否かを判定する（ステップＳ５４）。ここで、図
３に示すように、単一方向のベクトルとは、横線（図３
（ａ））、縦線（図３（ｂ））、又は斜め方向の払い文
字（図３（ｃ））からなるベクトルである。一方、図３
（ｄ）に示すべクトルは、縦方向と横方向の２方向のベ
クトルが連続しているので、単一方向のべクトルではな
い。図３（ｄ）のべクトルは、例えば「口」の２画目に
相当する。ステップＳ５４で「Ｎｏ」であれば以降の処
理をせずに終了する。但し、本発明において「単一方
向」という場合、ベクトルが全体として示す方向（略単
一方向）をいう。例えば払い文字の場合、複数の短ベク
トルが連なり、しかも各短ベクトルの向きが少しずつ変
わることにより、全体として斜め方向のベクトルとなる
ので、個々の短ベクトルの向きではなく、払い文字全体
として見たときの方向が（略）単一方向となる。
トルの分解（方向、始点と終点の分析等）を行う（ステ
ップＳ５２）。次に、制御部２は、このベクトルが単一
方向か否かを判定する（ステップＳ５４）。ここで、図
３に示すように、単一方向のベクトルとは、横線（図３
（ａ））、縦線（図３（ｂ））、又は斜め方向の払い文
字（図３（ｃ））からなるベクトルである。一方、図３
（ｄ）に示すべクトルは、縦方向と横方向の２方向のベ
クトルが連続しているので、単一方向のべクトルではな
い。図３（ｄ）のべクトルは、例えば「口」の２画目に
相当する。ステップＳ５４で「Ｎｏ」であれば以降の処
理をせずに終了する。但し、本発明において「単一方
向」という場合、ベクトルが全体として示す方向（略単
一方向）をいう。例えば払い文字の場合、複数の短ベク
トルが連なり、しかも各短ベクトルの向きが少しずつ変
わることにより、全体として斜め方向のベクトルとなる
ので、個々の短ベクトルの向きではなく、払い文字全体
として見たときの方向が（略）単一方向となる。
【００２１】一方、ステップＳ５４で「Ｙｅｓ」の場
合、制御部２は、ベクトルが横方向成分を含むか否かを
判定する（ステップＳ５６）。例えば、図３の各単一方
向ベクトルにおいて、横方向成分を含むものは図３
（ａ）、（ｃ）の各ベクトルである。ステップＳ５６で
「Ｎｏ」であれば以降の処理をせずに終了する。
合、制御部２は、ベクトルが横方向成分を含むか否かを
判定する（ステップＳ５６）。例えば、図３の各単一方
向ベクトルにおいて、横方向成分を含むものは図３
（ａ）、（ｃ）の各ベクトルである。ステップＳ５６で
「Ｎｏ」であれば以降の処理をせずに終了する。
【００２２】一方、ステップＳ５６で「Ｙｅｓ」の場
合、制御部２は、ベクトルの横方向成分が右から左へ向
かうか否かを判定する（ステップＳ５８）。この判定
は、左利きのユーザが横方向に手書き文字入力する場
合、一般に右から左へ書くことに基づいており、左利き
のユーザであるかを判別することができる。ステップＳ
５８で「Ｎｏ」であれば以降の処理をせずに終了する。
合、制御部２は、ベクトルの横方向成分が右から左へ向
かうか否かを判定する（ステップＳ５８）。この判定
は、左利きのユーザが横方向に手書き文字入力する場
合、一般に右から左へ書くことに基づいており、左利き
のユーザであるかを判別することができる。ステップＳ
５８で「Ｎｏ」であれば以降の処理をせずに終了する。
【００２３】なお、ステップＳ５８の判定は、例えば以
下のようにして行う。まず、タブレット（ポインティン
グデバイス等の入力装置）のＸ、Ｙ座標に基づきベクト
ルの方向を検出する場合、払い文字は斜め下向き（斜め
方向）なので、入力点の位置から出力点の位置までのベ
クトルの向きで角度を算出し、頂点に対して一定の角度
であった場合に払い文字と認識する。
下のようにして行う。まず、タブレット（ポインティン
グデバイス等の入力装置）のＸ、Ｙ座標に基づきベクト
ルの方向を検出する場合、払い文字は斜め下向き（斜め
方向）なので、入力点の位置から出力点の位置までのベ
クトルの向きで角度を算出し、頂点に対して一定の角度
であった場合に払い文字と認識する。
【００２４】又、上記判定に時間の概念を含めてもよ
い。この場合、入力時間の中間点を検出しておき、３点
（入力点、中間点、出力点）に基づいてベクトル演算
し、上記と同様に判定する。
い。この場合、入力時間の中間点を検出しておき、３点
（入力点、中間点、出力点）に基づいてベクトル演算
し、上記と同様に判定する。
【００２５】さらに、入力装置の圧力センサに閾値を設
定しておいて判定をしてもよい。つまり、払い文字の場
合は入力点と出力点の圧力差が通常の文字に比べて大き
いので、この方法でも判定が可能となる。なお、この方
法の場合、上記ステップＳ５８でなく、より上流側のフ
ローに適用することもできる。
定しておいて判定をしてもよい。つまり、払い文字の場
合は入力点と出力点の圧力差が通常の文字に比べて大き
いので、この方法でも判定が可能となる。なお、この方
法の場合、上記ステップＳ５８でなく、より上流側のフ
ローに適用することもできる。
【００２６】一方、ステップＳ５８で「Ｙｅｓ」の場
合、制御部２は、ベクトルが図３（ｃ）に示す払い文字
か否かを判定する（ステップＳ６０）。ここで、払い文
字は、通常、利き手に関わらず上から下へ書くので、そ
の横方向成分は右から左へ向かう。従って、この判定
は、ステップＳ５８で「Ｙｅｓ」のベクトルのうち、払
い文字を除くものである。ステップＳ６０で「Ｙｅｓ」
であれば以降の処理をせずに終了する。
合、制御部２は、ベクトルが図３（ｃ）に示す払い文字
か否かを判定する（ステップＳ６０）。ここで、払い文
字は、通常、利き手に関わらず上から下へ書くので、そ
の横方向成分は右から左へ向かう。従って、この判定
は、ステップＳ５８で「Ｙｅｓ」のベクトルのうち、払
い文字を除くものである。ステップＳ６０で「Ｙｅｓ」
であれば以降の処理をせずに終了する。
【００２７】一方、ステップＳ６０で「Ｎｏ」の場合、
制御部２は、ベクトルの左右を反転させる（ステップＳ
６２）。この反転により、左利きのユーザが横線として
入力した字画は、右利きのユーザと同様左から右へ向か
うようになる。従って、この横線の字画データは、右利
きのユーザの場合と同様になるので、右利きのユーザに
ついての既存の文字認識手法を適用して文字を認識でき
る。そして、ステップＳ６４では、次の字画があるか否
かを判定し、字画があればステップＳ５０以降の処理を
繰り返し、字画がなければ処理を終了する。
制御部２は、ベクトルの左右を反転させる（ステップＳ
６２）。この反転により、左利きのユーザが横線として
入力した字画は、右利きのユーザと同様左から右へ向か
うようになる。従って、この横線の字画データは、右利
きのユーザの場合と同様になるので、右利きのユーザに
ついての既存の文字認識手法を適用して文字を認識でき
る。そして、ステップＳ６４では、次の字画があるか否
かを判定し、字画があればステップＳ５０以降の処理を
繰り返し、字画がなければ処理を終了する。
【００２８】手書き入力文字のすべての字画について処
理が終了すると、制御部２は文字認識アプリケーション
６を適宜起動し、各字画を上記フローに従って処理した
データをインプットして文字認識を行う。このようにし
て、左利きのユーザ用に新たな文字認識方法を開発した
り、左利きのユーザ用の辞書を登録する手間が不要とな
るとともに、辞書登録のためのメモリ（記憶領域）も不
要となる。
理が終了すると、制御部２は文字認識アプリケーション
６を適宜起動し、各字画を上記フローに従って処理した
データをインプットして文字認識を行う。このようにし
て、左利きのユーザ用に新たな文字認識方法を開発した
り、左利きのユーザ用の辞書を登録する手間が不要とな
るとともに、辞書登録のためのメモリ（記憶領域）も不
要となる。
【００２９】次に、上記図２のフローに従って字画分析
を行う文字の具体例について、図４及び図５を参照して
説明する。図４は、文字「千」について手書き入力され
た各字画を分析する態様を示し、図５は、文字「凹」に
ついて各字画を分析する態様を示す。
を行う文字の具体例について、図４及び図５を参照して
説明する。図４は、文字「千」について手書き入力され
た各字画を分析する態様を示し、図５は、文字「凹」に
ついて各字画を分析する態様を示す。
【００３０】図４において、１画目の払い文字、及び３
画目の縦線については、左利きでの書き順と正確な(右
利きの)書き順とは同一である。一方、２画目の横線に
ついて、正確な書き順では左から右へ向かうが（）、
左利きでの書き順では右から左へ向かう（’）。そし
て、上記図２のフローに従えば、１画目と３画目はベク
トルの反転処理を行わないが（図２のステップＳ６０、
Ｓ５６）、２画目はベクトルの左右を反転する（図２の
ステップＳ６２）。従って、左利きでの書き順と正確な
書き順とは同一となり、既存の右利き用の文字認識を適
用できる。
画目の縦線については、左利きでの書き順と正確な(右
利きの)書き順とは同一である。一方、２画目の横線に
ついて、正確な書き順では左から右へ向かうが（）、
左利きでの書き順では右から左へ向かう（’）。そし
て、上記図２のフローに従えば、１画目と３画目はベク
トルの反転処理を行わないが（図２のステップＳ６０、
Ｓ５６）、２画目はベクトルの左右を反転する（図２の
ステップＳ６２）。従って、左利きでの書き順と正確な
書き順とは同一となり、既存の右利き用の文字認識を適
用できる。
【００３１】同様に、図５において、１画目及び４画目
の連続ベクトル、２画目及び５画目の縦線については、
左利きでの書き順と正確な書き順とは同一である。一
方、３画目の横文字については上記と同様、正確な書き
順と左利きでの書き順では向きが反対である（、
’）。従って、上記図２のフローに従い、３画目のベ
クトルの左右を反転することにより、左利きでの書き順
と正確な書き順とは同一となる。
の連続ベクトル、２画目及び５画目の縦線については、
左利きでの書き順と正確な書き順とは同一である。一
方、３画目の横文字については上記と同様、正確な書き
順と左利きでの書き順では向きが反対である（、
’）。従って、上記図２のフローに従い、３画目のベ
クトルの左右を反転することにより、左利きでの書き順
と正確な書き順とは同一となる。
【００３２】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
手書き入力された文字の個々の字画に基づいて文字認識
を行う際に、払い文字に該当するベクトルを判定して左
右を反転させるので、左利きのユーザが払い文字として
入力した字画は、右利きのユーザと同様左から右へ向か
うようになる。従って、左利きのユーザの払い文字の字
画データは右利きのユーザの場合と同様になるので、右
利きのユーザについての既存の文字認識手法を適用して
払い文字を認識できる。つまり、左利きのユーザ用に新
たな文字認識方法を開発したり、左利きのユーザ用の特
殊な辞書を登録する手間が不要となるとともに、辞書登
録のためのメモリ（記憶領域）も不要となる。
手書き入力された文字の個々の字画に基づいて文字認識
を行う際に、払い文字に該当するベクトルを判定して左
右を反転させるので、左利きのユーザが払い文字として
入力した字画は、右利きのユーザと同様左から右へ向か
うようになる。従って、左利きのユーザの払い文字の字
画データは右利きのユーザの場合と同様になるので、右
利きのユーザについての既存の文字認識手法を適用して
払い文字を認識できる。つまり、左利きのユーザ用に新
たな文字認識方法を開発したり、左利きのユーザ用の特
殊な辞書を登録する手間が不要となるとともに、辞書登
録のためのメモリ（記憶領域）も不要となる。
【００３３】また、請求項２記載の本発明によれば、手
書き入力された文字の個々の字画の分析に基づいて文字
認識を行う際に、横線以外の字画に該当するベクトルを
判定して除いた後、横線のベクトルの左右を反転させる
ので、左利きのユーザが横線として入力した字画は、右
利きのユーザと同様左から右へ向かうようになる。従っ
て、、左利きのユーザの横線の字画データは右利きのユ
ーザの場合と同様になるので、右利きのユーザについて
の既存の文字認識手法を適用して文字を認識できる。つ
まり、左利きのユーザ用に新たな文字認識方法を開発し
たり、左利きのユーザ用の特殊な辞書を登録する手間が
不要となるとともに、辞書登録のためのメモリ（記憶領
域）も不要となる。
書き入力された文字の個々の字画の分析に基づいて文字
認識を行う際に、横線以外の字画に該当するベクトルを
判定して除いた後、横線のベクトルの左右を反転させる
ので、左利きのユーザが横線として入力した字画は、右
利きのユーザと同様左から右へ向かうようになる。従っ
て、、左利きのユーザの横線の字画データは右利きのユ
ーザの場合と同様になるので、右利きのユーザについて
の既存の文字認識手法を適用して文字を認識できる。つ
まり、左利きのユーザ用に新たな文字認識方法を開発し
たり、左利きのユーザ用の特殊な辞書を登録する手間が
不要となるとともに、辞書登録のためのメモリ（記憶領
域）も不要となる。
【図１】 本発明の文字認識装置が搭載された携帯端末
の一実施の形態を示す構成図である。
の一実施の形態を示す構成図である。
【図２】 字画分析アプリケーションに基づいて行われ
る文字認識の処理フローを示す図である。
る文字認識の処理フローを示す図である。
【図３】 字画を示すベクトルの種別を示す図である。
【図４】 図２のフローに従って字画分析を行う文字の
具体例を示す図である。
具体例を示す図である。
【図５】 図２のフローに従って字画分析を行う文字の
具体例を示す別の図である。
具体例を示す別の図である。
【図６】 左利きのユーザ、及び右利きのユーザが
「三」を手書き入力する場合の書き順を示す図である。
「三」を手書き入力する場合の書き順を示す図である。
Ｓ５４ 字画を表すベクトルが単一方向であるか
否かを判定する過程 Ｓ５６ ベクトルが横方向成分を含むか否かを判
定する過程 Ｓ５８ ベクトルの向きを判定する過程 Ｓ６０ ベクトルが払い文字であるか否かを判定
する過程 Ｓ６２ ベクトルの左右を反転する処理を行う過
程
否かを判定する過程 Ｓ５６ ベクトルが横方向成分を含むか否かを判
定する過程 Ｓ５８ ベクトルの向きを判定する過程 Ｓ６０ ベクトルが払い文字であるか否かを判定
する過程 Ｓ６２ ベクトルの左右を反転する処理を行う過
程
Claims (9)
- 【請求項１】 手書き入力された文字の個々の字画の分
析に基づいて文字認識を行う方法であって、 前記字画を表すベクトルの向きが右から左へ向かう場合
に、該ベクトルが払い文字であるか否かを判定する過程
と、 前記ベクトルが払い文字でない場合に、該ベクトルの左
右を反転する処理を行う過程とを有することを特徴とす
る文字認識方法。 - 【請求項２】 手書き入力された文字の個々の字画の分
析に基づいて文字認識を行う方法であって、 前記字画を表すベクトルが単一方向であるか否かを判定
する過程と、 前記ベクトルが単一方向である場合に、該ベクトルが横
方向成分を含むか否かを判定する過程と、 前記ベクトルが横方向成分を含む場合に、該ベクトルの
向きを判定する過程と、 前記ベクトルの向きが右から左へ向かう場合に、該ベク
トルが払い文字であるか否かを判定する過程と、 前記ベクトルが払い文字でない場合に、該ベクトルの左
右を反転する処理を行う過程とを有することを特徴とす
る文字認識方法。 - 【請求項３】 前記各判定又は前記処理が終了した字画
に基づいて所定の文字認識を行う過程をさらに有するこ
とを特徴とする請求項１又は２に記載の文字認識方法。 - 【請求項４】 手書き入力された文字の個々の字画の分
析に基づいて文字認識を行う装置であって、 前記字画を表すベクトルの向きが右から左へ向かう場合
に、該ベクトルが払い文字であるか否かを判定し、 前記ベクトルが払い文字でない場合に、該ベクトルの左
右を反転する処理を行う制御手段を備えたことを特徴と
する文字認識装置。 - 【請求項５】 手書き入力された文字の個々の字画の分
析に基づいて文字認識を行う装置であって、 前記字画を表すベクトルが単一方向であるか否かを判定
し、 前記ベクトルが単一方向である場合に、該ベクトルが横
方向成分を含むか否かを判定し、 前記ベクトルが横方向成分を含む場合に、該ベクトルの
向きを判定し、 前記ベクトルの向きが右から左へ向かう場合に、該ベク
トルが払い文字であるか否かを判定し、 前記ベクトルが払い文字でない場合に、該ベクトルの左
右を反転する処理を行う制御手段を備えたことを特徴と
する文字認識装置。 - 【請求項６】 前記制御手段は、前記各判定又は前記処
理が終了した字画に基づいて所定の文字認識を行うこと
を特徴とする請求項４又は５に記載の文字認識装置。 - 【請求項７】 手書き入力された文字の個々の字画の分
析に基づいて文字認識を行うためのコンピュータプログ
ラムであって、 前記字画を表すベクトルの向きが右から左へ向かう場合
に、該ベクトルが払い文字であるか否かを判定する過程
と、 前記ベクトルが払い文字でない場合に、該ベクトルの左
右を反転する処理を行う過程とをコンピュータに実行さ
せることを特徴とするコンピュータプログラム。 - 【請求項８】 手書き入力された文字の個々の字画の分
析に基づいて文字認識を行うためのコンピュータプログ
ラムであって、 前記字画を表すベクトルが単一方向であるか否かを判定
する過程と、 前記ベクトルが単一方向である場合に、該ベクトルが横
方向成分を含むか否かを判定する過程と、 前記ベクトルが横方向成分を含む場合に、該ベクトルの
向きを判定する過程と、 前記ベクトルの向きが右から左へ向かう場合に、該ベク
トルが払い文字であるか否かを判定する過程と、 前記ベクトルが払い文字でない場合に、該ベクトルの左
右を反転する処理を行う過程とをコンピュータに実行さ
せることを特徴とするコンピュータプログラム。 - 【請求項９】 請求項４ないし６のいずれかに記載の文
字認識装置を搭載したことを特徴とする携帯端末。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001341164A JP2003141448A (ja) | 2001-11-06 | 2001-11-06 | 文字認識方法及び装置、コンピュータプログラム、並びに携帯端末 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001341164A JP2003141448A (ja) | 2001-11-06 | 2001-11-06 | 文字認識方法及び装置、コンピュータプログラム、並びに携帯端末 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003141448A true JP2003141448A (ja) | 2003-05-16 |
Family
ID=19155244
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001341164A Withdrawn JP2003141448A (ja) | 2001-11-06 | 2001-11-06 | 文字認識方法及び装置、コンピュータプログラム、並びに携帯端末 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2003141448A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8860665B2 (en) | 2010-04-26 | 2014-10-14 | Kyocera Corporation | Character input device and character input method |
| US8976134B2 (en) | 2010-04-14 | 2015-03-10 | Kyocera Corporation | Character input device and character input method |
| US9014762B2 (en) | 2010-08-27 | 2015-04-21 | Kyocera Corporation | Character input device, character input method, and character input program |
| US9182907B2 (en) | 2010-04-08 | 2015-11-10 | Kyocera Corporation | Character input device |
| US9256363B2 (en) | 2010-03-29 | 2016-02-09 | Kyocera Corporation | Information processing device and character input method |
-
2001
- 2001-11-06 JP JP2001341164A patent/JP2003141448A/ja not_active Withdrawn
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9256363B2 (en) | 2010-03-29 | 2016-02-09 | Kyocera Corporation | Information processing device and character input method |
| US9182907B2 (en) | 2010-04-08 | 2015-11-10 | Kyocera Corporation | Character input device |
| US8976134B2 (en) | 2010-04-14 | 2015-03-10 | Kyocera Corporation | Character input device and character input method |
| US8860665B2 (en) | 2010-04-26 | 2014-10-14 | Kyocera Corporation | Character input device and character input method |
| US9014762B2 (en) | 2010-08-27 | 2015-04-21 | Kyocera Corporation | Character input device, character input method, and character input program |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
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