JP2004078366A - 文字認識装置、文字認識方法、およびその方法をコンピュータに実行させるプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】加筆情報に基づいて手書き文字の認識を行う高精度の文字認識装置、文字認識方法、およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムを提供すること。
【解決手段】入力された手書き文字に基づき文字認識する文字認識部１０３と、前記手書き文字の特徴点と前記文字認識部によって認識された文字の特徴点との一致度を示す確信度を求め、前記確信度と所定基準値とを比較する確信度判定部１０４と、前記確信度判定部によって前記確信度が所定基準値より低いと判定された場合、前記手書き文字に変形処理を施し、再び前記文字認識部に入力する座標情報変更部１０５と、を備えたことを特徴とする文字認識装置である。
【選択図】　　　図１

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、手書き文字に基づいて文字認識する文字認識装置、文字認識方法、およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、手書き文字を認識する文字認識装置が各種考案されてきた。手書き文字の認識が困難な点は、筆跡に個人差があり、さらに英字、数字、漢字、ひらがな、およびカタカナなどの文字種の違いがあって、微妙な文字の大きさの違いや、文字の線の太さの違いなどが機械による認識に影響を与えることである。それらは人間の目では容易に判別できたとしても、装置が判別しながら読み取るのは容易ではない。
【０００３】
図２８は、従来の文字認識装置の構成を示すブロック図である。加筆箇所のそれぞれの座標情報（ｘ，ｙ）を取得する座標情報取得装置２８００は、作業者の加筆時に加筆箇所の座標情報を取得する。従来の文字認識装置２８１０は、通信部２８０１、加筆切り出し部２８０２、文字認識部２８０３、および蓄積部２８０６を備える。
通信部２８０１は、座標情報取得装置２８００からそれぞれの座標情報（ｘ，ｙ）を受信する。加筆切り出し部２８０２は、加筆情報として取り出す座標情報（ｘ，ｙ）を切り出す。次に切り出された座標情報により、ビットマップ（ＢＭＰ）形式のような２次元の画像情報を構成する。そして、文字認識部２８０３は文字を認識する。蓄積部２８０６は、文字の認識結果を蓄積する。
【０００４】
図２９は、従来の文字認識装置の処理手順を示すフローチャートである。
ステップＳ２９０１において、通信部２８０１は手書き情報として座標情報を受信する。ステップＳ２９０２において、加筆切り出し部２８０２は、文字判定に必要な箇所を座標として切り出し、ビットマップ（ＢＭＰ）形式などの画像ファイルにする。ステップＳ２９０３において、文字認識部２８０３は、加筆切り出し部２８０２より画像ファイルを得て、文字認識を行う。ステップＳ２９０６において、全ての箇所の文字認識を終了したかどうかを判定する。全ての文字認識が終了していない場合は、ステップＳ２９０２に戻り、残りに対して同様の処理を繰り返す。終了した場合は、判定結果を蓄積部２８０６に蓄積する。
この従来例の文字認識装置では、手書き文字の大小や線の太い細いによる補正動作は備えられていなかったため、読み取り精度は十分ではなかった。
【０００５】
又、手書き文字入力パッドなどを利用する場合、手書きの順序（筆順）が問題となり、そのデータは時系列座標情報となり、時系列座標情報読み取り方式が考えられていた。
図３０は、一般的な手書き入力文字パッドによる手書き入力を示す模式的斜視図である。板状部３００１は筆圧感知機能を有する。板状部３００１の上に紙３００３などを置いて、ペン３００２によって加筆を行う。ペン３００２には、加筆用にボールペンと同等の機能を持つペン先を有する。ペン３００２により加筆作業を行うと、板状部３００１がペン先の圧力により加筆を検知する。板状部３００１は、圧力が加わる板状部３００１上でのそれぞれの座標（ｘ，ｙ）を取得する。同時に、筆順を時系列的に認識するために、圧力が加わった時刻を取得する。板状部３００１は、外部通信装置（不図示）を有する。これにより、取得した座標を外部の装置に送信する。
【０００６】
時系列座標読み取り方式の構成は、図２８における座標情報取得装置２８００が、人間の加筆時のそれぞれの時系列座標情報（ｘ，ｙ）を取得する装置となる。すなわち、作業者の加筆時に、加筆箇所の時系列座標情報を取得する。加筆切り出し部２８０２は、加筆情報として取り出す時系列座標情報（ｘ，ｙ）を切り出す。
【０００７】
図３１は、従来の文字認識装置における時系列座標読取方式の処理手順を示すフローチャートである。ステップＳ３１０１において、通信部２８０１は手書き情報として時系列座標情報を受信する。ステップＳ３１０２において、加筆切り出し部２８０２は、文字判定に必要な時系列座標情報を切り出す。ステップＳ３１０３において、文字認識部２８０３は、加筆切り出し部２８０２より時系列座標情報を得て、文字認識を行う。ステップＳ３１０６において、全ての箇所の文字認識を終了したかどうかを判定する。全ての文字認識が終了していない場合は、ステップＳ３１０２に戻り、残りに対して同様の処理を繰り返す。終了した場合は、判定結果を蓄積部２８０６に蓄積する。しかしながら、時系列座標読み取り方式を採用したとしても、人手による入力において、必ずしも正しい筆順で加筆されるとは限らず、そのため、精度の高い文字読み取りは困難であった。
【０００８】
そこで、幾つかの文字認識精度を向上させる発明がなされてきた。例えば特開平７−１６０８０９号公報の発明「ＯＣＲ装置」は、入力された手書き文字の文字認識範囲を矩形で規定し、その端部（矩形の各辺）に手書き文字が接触しているか否かを検出して、文字認識結果の確信度が所定基準値より低いときには、接触しているか否かの検出結果に応じて文字認識範囲を変更する方式を開示している。こうして同号公報の発明は、文字認識位置からはみだした文字についての認識率を向上させるとしている。
【０００９】
しかしながら同号公報の発明は、文字種や線の太さ、大きさの違いによる文字認識については、考慮していなく、文字が小さいあるいは文字の線が細いもしくは太いことによる文字認識の誤りには効果がない。また、同発明は、適用する画像入力装置はＦＡＸ等を想定し、帳票などの所定の書式上に書かれた文字がはみ出た場合に、その読み取り範囲を変えることによって再認識して、文字認識率を向上させることを目的としている。そのような方式は、帳票などの書式が定まった入力情報には有効であったとしても、一般的な入力、例えば画像入力装置に手書き文字パッドなどを使用する場合など文字を書き込む書式が一般的に定まっていない場合には有効とはいえず、認識精度が低下してしまう。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
以上のように従来の文字認識方式では、文字の大きさが小さい、または、文字の線の太さが細い為・太い為、もしくは、作業者の筆順が間違っているなどの原因により、手書きされた文字認識の認識精度が低かった。また、従来方式では、文字の大きさと線の太さのバランスが悪いと認識が悪くなっていた。例えば、線が細すぎる場合には、文字が二つに分かれて認識されることがあったり、反対に線が太すぎる場合には、文字がつぶれて異なる文字に認識されることがあったりして、認識精度が十分ではなかった。
【００１１】
この発明は上記に鑑みてなされたもので、入力される手書き文字の大きさや線の太さが均一でなかったとしても、高い精度で文字認識ができる文字認識装置、文字認識方法、およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムを得ることを目的としている。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、請求項１にかかる発明は、入力された手書き文字を文字認識する認識手段と、前記手書き文字の特徴点と前記認識手段によって認識された文字の特徴点との一致度を示す確信度を求め、前記確信度と所定基準値とを比較する判定手段と、前記判定手段によって前記確信度が所定基準値より低いと判定された場合、前記手書き文字に変形処理を施し、再び前記認識手段に入力する変形手段と、を備えたことを特徴とする文字認識装置である。
【００１３】
この請求項１の発明によれば、手書き文字に基づく文字認識の確信度が低い場合、変形手段は読み取った手書き文字に変形処理を施して、再度認識手段に入力して認識動作を行うので、文字の特徴点の一致度が低い場合は、より特徴点が表れやすいように変形して再び文字認識を行うため、精度の高い文字認識が可能となる。
【００１４】
また、請求項２にかかる発明は、請求項１に記載の文字認識装置において、前記変形手段は、前記手書き文字の大きさを変えることを特徴とする。
【００１５】
この請求項２の発明によれば、手書き文字に基づく文字認識の確信度が低い場合は、より特徴点が出やすいように、変形手段が読み取った手書き文字の大きさを変更してより特徴点を一致させやすいようにして再度認識手段に入力して文字認識を行うため、精度の高い文字認識ができる。
【００１６】
また、請求項３にかかる発明は、請求項２に記載の文字認識装置において、前記変形手段は、前記確信度に応じた変形倍率で前記手書き文字の大きさを変えることを特徴とする。
【００１７】
この請求項３の発明によれば、手書き文字の文字認識の確信度に応じて、大きさの変形倍率を決定して再度文字認識を行うので、特徴点が低い場合はより大きな変形を行って再び文字認識動作を行うことができるので、能率的で精度の高い文字認識ができる。
【００１８】
また、請求項４にかかる発明は、請求項１または２に記載の文字認識装置において、前記変形手段は、前記手書き文字の線の太さを変えることを特徴とする。
【００１９】
この請求項４の発明によれば、手書き文字の文字認識の確信度が低い場合は、変形手段は読み取った手書き文字の太さを変更して文字の特徴点が一致し易いように変形して再度認識させるので、精度の高い文字認識ができる。
【００２０】
また、請求項５にかかる発明は、請求項４に記載の文字認識装置において、前記変形手段は、前記確信度に応じた変形倍率で前記手書き文字の線の太さを変えることを特徴とする。
【００２１】
この請求項５の発明によれば、手書き文字の文字認識において、確信度に応じて文字の線の太さ変化の割合を決定して再度認識手段に入力するので、文字の特徴点の一致度が低い場合は、より早く線の太さを変化させて一致度を高めて再度認識させるので、能率的で精度の高い文字認識ができる。
【００２２】
また、請求項６にかかる発明は、請求項２または３に記載の文字認識装置において、前記認識手段が文字認識を複数回行って、前記判定手段が確信度の低下を検出した場合、前記変形手段は手書き文字の変形倍率の大きさの変化方向を変えることを特徴とする。
【００２３】
この請求項６の発明によれば、手書き文字の認識において文字の大きさを変更しながら複数回文字認識を行って確信度が低下する場合、大きさ変更の方向を変えてより確信度の高まる方向で認識するので、文字の特徴点がよりはっきりと認識できるので、精度の高い文字認識ができる。
【００２４】
また、請求項７にかかる発明は、請求項４または５に記載の文字認識装置において、前記認識手段が文字認識を複数回行って、前記判定手段が確信度の低下を検出した場合、前記変形手段は手書き文字の線の太さの変化方向を変えることを特徴とする。
【００２５】
この請求項７の発明によれば、手書き文字の認識において文字の太さを変更しながら複数回文字認識を行って確信度が低下する場合、文字の太さの変更の方向をより確信度の高まる方向に変化させて認識するので、文字の特徴点がよりはっきりと認識でき、精度の高い文字認識ができる。
【００２６】
また、請求項８にかかる発明は、請求項１に記載の文字認識装置において、文字種毎に設定された確信度に応じた変形パターン情報を格納する記憶手段を更に有し、前記変形手段は、前記変形パターン情報に基づいて前記手書き文字に対して文字種ごとに変形処理を施すことを特徴とする。
【００２７】
この請求項８の発明によれば、手書きされる文字種、たとえばアルファベット、数字、漢字、およびひらがななど毎に設定された変形パターン情報を記憶手段に格納して文字種ごとに手書き文字を変形パターンに基づいて変形して認識するので、文字種ごとに文字の特徴点がより多く一致するように認識動作を行うので、より精度の高い文字認識ができる。
【００２８】
また、請求項９にかかる発明は、請求項８に記載の文字認識装置において、前記変形パターン情報は、確信度に応じた文字の大きさの変倍情報を含むことを特徴とする。
【００２９】
この請求項９の発明によれば、手書きされる文字種、たとえばアルファベット、数字、漢字、およびひらがななど毎に設定された文字の大きさを変化させるパターン情報を格納し、それに基づいて文字種ごとに大きさを変化させるので、文字種ごとに一致度を高めて認識させることができるので、より精度の高い文字認識ができる。
【００３０】
また、請求項１０にかかる発明は、請求項８または９に記載の文字認識装置において、前記変形パターン情報は、確信度に応じた手書き文字の線の太さの変倍情報であることを特徴とする。
【００３１】
この請求項１０の発明によれば、手書きされる文字種、たとえばアルファベット、数字、漢字、およびひらがななど毎に設定された文字線の太さを変化させるパターン情報を格納し、それに基づいて文字種ごとに太さを変化させるので、文字種ごとに一致度を高めて認識させることができるので、より精度の高い文字認識ができる。
【００３２】
また、請求項１１にかかる発明は、請求項９または１０に記載の文字認識装置において、前記変形パターン情報は、異なる変形倍率方向の複数の前記変倍情報を含み、前記変形手段は、前記認識手段による複数回の文字認識の結果、前記判定手段によって前記確信度の低下が検出された場合、既に選択されている前記変倍情報を他の前記変倍情報に切り替えることを特徴とする。
【００３３】
この請求項１１の発明によれば、文字の変倍情報を用いて文字を変形させて認識させることによって返って確信度が低下する場合は、複数の変倍情報の中から他の変倍情報に切り替えて認識させ、より確信度の高まる方向に変形させて認識させるので、精度の高い文字認識ができる。
【００３４】
また、請求項１２にかかる発明は、入力される手書き文字に基づいて文字認識する第１の認識工程と、前記入力される手書き文字の特徴点と前記認識手段によって認識された文字の特徴点との一致度を示す確信度を求め、前記確信度と所定基準値とを比較する判定工程と、前記判定工程において、前記確信度が所定基準値より低いと判定された場合、前記手書き文字に変形処理を施す変形工程と、その変形処理を施された文字を再び入力して文字認識を行う第２の認識工程と、を含むことを特徴とする文字認識方法である。
【００３５】
この請求項１２の発明によれば、入力された手書き文字に基づいて文字認識して、その文字の特徴点と認識された文字の特徴点との一致度が低い場合は、その手書き文字を変形して再度文字認識を行うので、手書き文字認識方法において、精度の高い文字認識が可能である。
【００３６】
また、請求項１３にかかる発明は、請求項１２に記載の文字認識方法において、前記手書き文字の変形工程は、前記手書き文字の大きさを変形することを特徴とする。
【００３７】
この請求項１３の発明によれば、手書き文字に基づく文字認識の確信度が低い場合は、その文字の大きさを変更して再度文字認識を行う認識工程を含むので、文字認識方法において、精度の高い文字認識が可能である。
【００３８】
また、請求項１４にかかる発明は、請求項１２または１３に記載の文字認識方法において、前記手書き文字の変形工程は、前記手書き文字の線の太さを変形することを特徴とする。
【００３９】
この請求項１４の発明によれば、手書き文字に基づく文字認識における確信度が低い場合は、その文字の線の太さを変更して再度文字認識を行うので、精度の高い文字認識が可能である。
【００４０】
また、請求項１５にかかる発明は、請求項１２〜１４のいずれか一つに記載された方法をコンピュータに実行させるプログラムであるので、請求項１２〜１４のいずれか１つに記載された方法の動作をコンピュータによって実行することができる。
【００４１】
また、本発明の他の態様としては、請求項１〜請求項１１のいずれか１項に記載の文字認識装置において、前記変形手段による変形によって文字の線が細くなったためにつながって書かれた文字が離れてしまった場合、その文字の部分を再びつなげて、再び前記認識手段に入力する結合補正手段を、更に備えることを特徴とする文字認識装置である。文字の線の結合補正手段は、文字の線の太さを細く変更して認識する場合、線同士の結合部分が離れてしまうことがあるが、その際に、離れた線を再結合させる補正を施して、再び認識手段にその文字を認識させるので、手書き文字の読み取り精度を向上させることができる。
【００４２】
また、本発明の他の態様としては、請求項１〜請求項１１のいずれか１項に記載の文字認識装置において、前記変形手段による変形によって文字の線が太くなったために、離れて書かれていた文字がつながってしまった場合、その文字のつながった部分を離間させて、再び前記認識手段に入力する離間補正手段を、更に備えることを特徴とする文字認識装置である。文字の線の離間補正手段は、文字の線の太さが太く変更されることにより、もともと離れていた部分が太くなったことによって結合してしまった場合、その結合部分を再び離す離間補正を行い、再び文字認識させるので、手書き文字認識の精度を向上させることができる。
【００４３】
また、本発明の他の態様としては、請求項１〜請求項１１のいずれか１項に記載の文字認識装置において、前記変形手段による変形によって文字の線が太くなったために文字の空白部分がつながって消失してしまった場合、その空白の消失部分に再び空白部分を復活させて、再び前記認識手段に入力するつぶれ補正手段を、更に備えたことを特徴とする文字認識装置である。つぶれ補正手段は、文字の線の太さが太く変更されたことによって、空白部分が黒で覆われてしまってつぶれた場合に、その黒つぶれを修正して空白部分を復活させるつぶれ補正を施し、再び文字認識させるので、手書き文字の読み取り精度を向上させることができる。
【００４４】
【発明の実施の形態】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる文字認識装置、文字認識方法、およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムの好適な実施の形態を詳細に説明する。
【００４５】
（実施の形態１）
（文字認識装置の機能構成）
図１は、この発明の実施の形態１である文字認識装置の機能構成を示すブロック図である。図１に示されるように文字認識装置１０は、通信部１０１、加筆切り出し部１０２、文字認識部１０３、確信度判定部１０４、座標情報変更部１０５、および蓄積部１０６から構成される。座標情報取得装置１００は、文字認識装置１０に対して、加筆箇所のそれぞれの座標情報（ｘ，ｙ）を入力する。座標情報取得装置１００は、例えばダイヤルパッドのようなペン入力装置の場合、作業者の加筆時に加筆した文字のそれぞれの座標情報（ｘ，ｙ）が入力されていく。座標情報取得装置１００は、また、ペン入力装置に限らず、ファックスやスキャナのような手書き情報を読み取る装置であっても良い。
【００４６】
文字認識装置１０には、画像データとして入力された文字から該当する文字を切り出す加筆切り出しプログラム、切り出された文字を認識する文字認識プログラム、入力される文字の特徴点と認識後の文字の特徴点とを計算し精度の目安である確信度を判定する確信度判定プログラム、入力された手書き文字の座標情報を変更する座標情報変更プログラム、および得られた認識データを蓄積し全体的な処理の進行を制御する制御プログラムなどのプログラムリソースがインストールされている。
【００４７】
ここで、上述の加筆切り出し部１０２、文字認識部１０３、確信度判定部１０４、および座標情報変更部１０５は、上記の加筆切り出しプログラム、文字認識プログラム、確信度判定プログラム、座標情報変更プログラム、および全体的な処理の進行を制御する制御プログラムによって、それら機能が実行される。また、文字認識装置１０は、プログラムや各種データを格納すべき各種のメモリを含む記憶部１５０を有する。
【００４８】
通信部１０１は、座標情報取得装置１００から文字の形状を構成する座標情報（ｘ，ｙ）を受信し、受信された座標情報は、記憶部１５０の座標情報ファイル１５１に保存される。このとき、通信部１０１は座標情報取得装置１００から直接的に受信しても良く、あるいはインタネットやＬＡＮなどのネットワーク（不図示）を介して受信してもよい。
【００４９】
加筆切り出し部１０２は、加筆情報として読み込む座標情報（ｘ，ｙ）を切り出す。そして、ビットマップ（ＢＭＰ）形式のような２次元の画像情報を生成して、記憶部１５０の切出しデータファイル１５２に記憶する。文字認識部１０３は、切り出された座標情報から文字認識処理を行い、認識された文字の文字コードデータからなる文字変換ファイル１５３を記憶部１５０に格納する。ここで、加筆切出し部１０２、および文字認識部１０３は本発明における認識手段を構成する。
【００５０】
確信度判定部１０４は、入力された文字の特徴点と文字認識結果の文字の特徴点との一致度を示す確信度を算出する。ここで確信度は、認識対象の文字と認識結果の文字との特徴点がどの程度一致しているかを示す比率であり、例えば文字の特徴量と辞書パターンの特徴量との距離（ユークリッド距離、マハラノビス距離など）を評価値として採用する。従って、文字認識の結果、類似度が大きい（距離が小さい）文字ほど確信度が高い値となる。具体的には、例えば、特開平４−４７４８６号公報「文字認識方法」で説明される手段等によって算出される。そして、得られた確信度のデータは、確信度ファイル１５４として記憶部１５０に格納される。ここで、確信度判定部（以下、単に判定部と称する）１０４は本発明における判定手段を構成する。
【００５１】
座標情報変更部１０５は、最初、切り出された箇所の座標情報を加筆切り出し部１０２から得る。そして、判定部１０４が求めた認識の確信度が所定基準値、例えば７０％より低いと判定した場合は、判定部１０４はその判定を座標情報変更部１０５に伝達し、その結果、座標情報変更部１０５は座標の変更、例えば座標点の間隔の変更、もしくは座標点全体の位置移動、またはそれらの両方を行う。変更を施されたデータは、座標変更ファイル１５５として記憶部１５０に格納される。座標情報変更部１０５は、その変更された座標情報を加筆切り出し部１０２へと入力する。ここで、座標情報変更部１０５は本発明における変形手段を構成する。
【００５２】
加筆切出し部１０２はその新しいデータを追記する形で、あるいは更新する形で、切出しデータファイル１５２の書き換えを行う。そしてその新しいデータ、すなわち新たに入力された座標情報を再び文字認識部１０３へと送る。
【００５３】
蓄積部１０６は、文字の認識結果をその都度ごとに、あるいは最終的な文字認識の結果として、記憶部１５０の認識済みファイル１５６に格納する。
【００５４】
文字認識装置１０のハードウェア構成は、記憶部１５０とＣＰＵ（不図示）とを含み、記憶部１５０は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、および必要に応じて他の外部メモリ、たとえばカード型メモリなどからなる。ＲＯＭは、ＯＳや各種制御プログラムおよび各種データを格納し、ＲＡＭはＣＰＵのワークエリアとして使用されまた各種データを格納し、そしてカード型メモリは各種データや認識結果のデータファイルなどを格納し、かつ一部はワークエリアとしても使用可能である。カード型メモリはハードディスクや他のコンパクトなメモリ、あるいは他の外部記憶装置であっても良い。
【００５５】
（文字認識の処理の流れ）
図２は、本発明の実施の形態１の文字認識装置による手書き文字認識の流れを示すフローチャートである。ステップＳ２０１において、通信部１０１は手書き情報として座標情報を入力装置１００から受信する。続いて、ステップＳ２０２において、加筆切り出し部１０２は文字判定に必要な箇所を座標として切り出し、ＢＭＰ形式などの画像データにして切出しデータファイル１５２として記憶部１５０に格納する。
【００５６】
続いて、文字認識部１０３は、加筆切り出し部１０２から画像ファイルを受信し、切り出し箇所の文字認識を行い、文字コードに変換した文字データを文字変換ファイル１５３として記憶部１５０に格納する（ステップＳ２０３）。
【００５７】
続いて、確信度判定部１０４は、上述の確信度を算出し、所定の基準値、たとえば７０％と比較する（ステップＳ２０４）。そして、算出された確信度が設定基準値以下である場合は（ステップＳ２０４のＮｏ）、ステップＳ２０５に移る。その時の確信度などのデータは、記憶部１５０に確信度ファイル１５４として格納される。ここで基準値の設定は任意に設定可能としても良く、最初から設定されていても良く、あるいは文字種ごとに設定されていることが望ましい。
【００５８】
座標情報変更部１０５は、変形処理の一例として、指定箇所の座標情報のスケール（座標スケール）を拡大縮小する、もしくは座標点すべてを移動する、あるいはその両方を行う（ステップＳ２０５）。それによりそれぞれ文字の拡大縮小、移動あるいはその両方が行われる。そして、再び切り出しステップに戻り（ステップＳ２０２）、切り出しデータファイルに追記されて同ファイルは更新され、再び前述の認識処理（ステップＳ２０３）を施される。
【００５９】
確信度が所定基準値以上と判断された場合（ステップＳ２０４のＹｅｓ）、全ての箇所の文字認識を終了したかを判定する（ステップＳ２０６）。全ての箇所の文字認識が終了していない場合は、ステップＳ２０３に戻り、残りの箇所に対して同様の文字認識処理を繰り返す。終了した場合は、蓄積部１０６は、認識済みファイル１５６を記憶部１５０に格納する。この場合、そのファイルには判定結果情報を添えることが望ましい。
【００６０】
（文字の大きさ変更処理と文字の線の太さ変更処理）
図３は、本発明の実施の形態１による文字認識装置の手書き文字認識における、文字の大きさ変更と文字の線の太さの変更手順を示すフローチャートである。ステップＳ３０１〜ステップＳ３０４までは、前述のステップＳ２０１〜Ｓ２０４までと同様である。ここでは、座標スケールの変更・座標の移動（ステップＳ３０５ａ）、および線の太さの変更（ステップＳ３０５ｂ）の処理をこの順番で施す。読み取った座標スケールの変更・座標の移動、あるいは太さの変更によって、それらが占める２次元上の点が変更され、認識された文字が拡大縮小・移動、あるいは太さを変更される。それらの変更は２次元的数値処理の常法によって実施可能である。なお、ここでは、座標スケールの変更・座標の移動を行った後に、線の太さの変更を行っているが、この順序が逆の場合も可能である。
【００６１】
図４は、本発明の実施の形態１による文字認識装置において、手書き文字の座標点を広げる処理を施した説明図である。即ち、座標点を広げることによって文字の大きさは拡大される。この時、拡大にともなって通常、文字の太さもまた拡大される。その反対に座標点を縮小することによって文字の大きさは縮小される。
【００６２】
図５は、手書き文字の座標点を広げたことによって文字が拡大されるが、しかし、同時に文字線の太さが抑制処理される場合の１例を示す説明図である。図４のように点の間隔を広げるように点の座標を変更すると２点（ｘ１、ｙ１）および（ｘ２、ｙ２）はそれぞれ（ｘ１’、ｙ１’）および（ｘ２’、ｙ２’）に変化するが、図５に示すように、この時、線の太さの変更ステップ（ステップＳ３０５ｂ）において、同時に線の太さを抑制する。これらの点の間隔を広げる座標変更も、同時に線の太さが太くなることを抑制することも、２次元の数値処理の常法によって行う。その処理によって、文字は拡大されるとともに、太さの拡大は抑制されるので、より正確な読み取りが可能になる。
【００６３】
図６は、本発明の実施の形態１による文字認識装置によって手書き文字の線を細くする説明図である。ここで２点（ｘ１、ｙ１）および（ｘ２、ｙ２）を両端に有する２次元の棒状の図形（図６のａ）は、その幅が細く処理されている（図６のｂ）。
【００６４】
図７は、本発明の実施の形態１による文字認識装置によって手書き文字が細くされた説明図である。即ち、図７の（ａ）における文字「あ」は太さが太くて、文字認識が困難であるが、それが図７の（ｂ）のように細くされて明瞭に読み取りやすく変化されている。
【００６５】
ここで、図３のステップＳ３０５ｂにおける線の太さの変更は例えば、図６のように線の太さを細くする処理を行って、文字全体の線を図７のように細くする。このような処理は、常法による２次元の数値処理によって可能である。このように、文字認識の確信度が所定の値に満たない場合は、その文字の大きさを変形したり、その太さを変形したり、あるいはその両方を変形することによって、文字認識の精度を高める。
【００６６】
（結合補正処理）
ここで、上記のような文字変形によって文字の線が細くなったためにつながって書かれていた文字が離れてしまった場合、その文字の部分を再びつなげて、再び文字認識部１０３に入力する結合補正機能を、文字情報変更部１０５が有することが好ましい。実際、文字情報変更部１０５が、文字の線の太さを細く変更した際に、文字の線同士の結合部分が離れてしまう場合があるが、その際に、離れた線を再結合処理する。そして、再び文字認識部１０３にその文字を認識させることによって手書き文字の読み取り精度を向上させることができる。ここで結合部分が離れたかどうかの判定は、文字認識部１０３が判定するように構成する。
【００６７】
図８は、本発明の実施の形態１による文字認識装置の文字情報変更部による結合補正処理を示すフローチャートである。このフローにおいてステップＳ８０１〜ステップＳ８０４までは、既述の文字の大きさ変更と文字の線の太さの変更のフローにおけるステップＳ３０１〜Ｓ３０４と同様である。既述のそのフローと異なる点を重点的に説明すると、文字の線を細く変更（ステップＳ８０５）したことにより、線と線の結合が離れた場所があるかどうかを、文字認識部１０３が判定する（ステップＳ８０７）。そのような個所があった場合は、座標情報変更部１０５が離れた線を結合（ステップＳ８０８）して、ステップＳ８０２に戻ることにより、再び文字認識部１０３が文字認識動作を行う。
【００６８】
図９は、本発明の実施の形態１による文字認識装置で文字線を細くすることによって、結合していた文字の一部が離れたことを示す図である（ステップＳ８０７のＹｅｓの場合）。図１０は、本発明の実施の形態１による文字認識装置によって離れた文字の一部を、再結合する処理がなされたことを示す図である。このように結合個所が離れたことを検出しそれを再び結合させる方式や方法は、常法において行われている２次元的数値処理を用いる。こうして、元もと結合していた文字の部分が細線化されることによって離れて読み取りにくくなったのを、元通りに結合して再度読み取るので、より精度の高い文字認識が可能となる。
【００６９】
（離間補正処理）
また、本発明による文字認識装置は、文字情報変更部による変形によって文字の線が太くなったために、離れて書かれていた文字がつながってしまった場合、その文字のつながった部分を離間させて、再び文字認識部１０３に入力する離間補正機能を備えることが望ましい。すなわち、文字の線の離間補正処理は、文字変更処理によって文字の線の太さが太く変更されて、離れていた文字の線が結合してしまった場合に、結合した線を再び離す離間補正処理であり、それにより手書きされたパターンの特徴をより正確に表現して再び認識させるので、手書き文字認識の精度を向上させることができる。ここで離間部分が結合したかどうかの判定は、文字認識部１０３が判定可能と構成しうる。離間補正手段は、座標情報変更部１０５がその機能を実行可能と構成しうる。
【００７０】
図１１は、本発明の実施の形態１による文字認識装置が文字線を離間補正処理することを示すフローチャートである。この処理において、図８の結合補正処理と異なるステップについて重点的に説明する。ステップＳ１１０１〜ステップＳ１１０４までは、前述の結合補正処理におけるステップＳ８０１〜ステップＳ８０４までと同様である。文字の線が太く変更された場合（ステップＳ１１０５）、次に、文字認識部１０３は新たに線と線が結合した箇所があるかどうかを判定する（ステップＳ１１０７）。そして、そのような結合箇所が検知された場合（ステップＳ１１０７のＹｅｓ）、座標情報変更部１０５は、結合した線を離す離間処理を施し（ステップＳ１１０８）、もう一度ステップＳ１１０２に戻る。
【００７１】
図１２は本発明の文字認識装置で文字線を太くすることによって、新たに結合個所が生じた例を示す説明図である。図１２の（ａ）はもとの文字であり、（ｂ）は太くなるように変形したことによって文字の線が結合してしまった例である。図１３は、本発明による離間補正手段によって離間補正を行ったことを示す説明図である。図１３（ａ）の（い）の部分を短くして（ｂ）のように線を離した離間処理がなされた（ステップＳ１１０８）。こうして、もともと離れていた箇所が、文字変形処理したために結合してしまった箇所を、もとのように離れた状態に離間補正することによって、手書きされた文字のパターンをより忠実に残して再び文字認識させるので、より精度の高い文字認識が可能になる。このように、もとの離間個所が結合したことを検出し、それを再び離間させる方式や方法は、２次元的数値処理として常法を用いて実現できる。
【００７２】
（つぶれ補正処理）
また、本発明においては、文字情報変更部１０５による変形によって文字の線が太くなったために文字の空白部分がつながって消失してしまった場合、その空白の消失部分に再び空白部分を復活させるつぶれ補正処理機能を有することが望ましい。つぶれ補正機能を備えることによって、文字の線の太さが太く変更されたことにより空白部分が黒で覆われてしまってつぶれた場合にも、もう一度その黒つぶれを補正して本来あった空白部分を復活させ、再び文字認識させることによって、手書き文字の読み取り精度を向上できる。ここで、つぶれが発生した、即ち空白部分が消失したかどうかの判定は、文字認識部１０３が判定可能と構成しうる。つぶれ補正機能は、座標情報変更部１０５が実行可能である。
【００７３】
図１４は、本発明の実施の形態１による文字認識装置がつぶれ補正処理を行うことを示すフローチャートである。ステップＳ１４０１〜ステップＳ１４０４までは、既述の結合補正処理におけるステップＳ８０１〜ステップＳ８０４までと同様である。つぶれ補正処理は以下、図８の結合補正処理と異なるステップについて重点的に説明する。線が太く変更された場合（ステップＳ１４０５）、文字の線の太さによって空白がつぶれた個所があるかどうかを、文字認識部１０３が判定する（ステップＳ１４０７）。黒つぶれがあったと判定された場合は、座標情報変更部１０５がつぶれた箇所を形成する線を細くして空白部分を復活させる（ステップＳ１４０８）。
【００７４】
図１５は、本発明の実施の形態１による文字認識装置によって空白がつぶれた文字の個所が補正される例を示す説明図である。図１５（ａ）のように、文字の線を太くする（ステップＳ１４０５）ことによって、空白がつぶれた状態の発生を検出（ステップＳ１４０７）すると、図１５の（ｂ）のように、（う）（四角い囲み線）の線を細く変形する（ステップＳ１４０８）。それによって、つぶれた状態を修復することができる。このように、もともとの空白部分が黒つぶれしたことを検出し、それを再び空白部分に修正する方式や方法は、２次元的数値処理として常法を用いて実現可能である。
【００７５】
以上、実施の形態１によると、文字認識の確信度が所定の値に満たない場合は、その文字の大きさを変形したり、その太さを変形したり、あるいはその両方を変形することによって、文字認識の精度を高めることができる。また、実施の形態１によると、元もと結合していた文字の部分が細線化されることによって離れて読み取りにくくなったものを元通りに結合して再度読み取ることにより、精度の高い文字認識が可能となる。さらに、実施の形態１によると、もともと離れた箇所が、文字変形処理したあと結合してしまったものを離れた状態に離間補正することによって、手書きされた文字のパターンをより忠実に残すので、より精度の高い文字認識が可能になる。さらに、実施の形態１によると、もともとの空白部分が黒つぶれしたことを検出して再び空白部分に修正するので、より精度の高い文字認識が可能になる。
【００７６】
（実施の形態２）
実施の形態１においては、文字認識の確信度が所定の基準値に満たない場合、文字を拡大したり、文字の線の太さを変更したりして再び文字認識を行うものであったが、この実施の形態２では、確信度に応じて文字の大きさや文字の線の太さの変更倍率を設定しそれに基づいて変形を施して、再び文字認識を行うものである。この実施の形態２による文字認識装置は、図１に示されると同様に通信部１０１、加筆切り出し部１０２、文字認識部１０３、確信度判定部１０４、座標情報変更部１０５、および蓄積部１０６から構成される。ここでは、座標情報変更部１０５が実施の形態１と異なるので、座標情報変更部１０５の構成について述べる。
【００７７】
実施の形態２では、文字の確信度に応じて変形倍率を決定する変形テーブルを有する。座標情報変更部１０５は、この変形テーブルに基づいて文字変形を行う。即ち、変形テーブル中の確信度に対応する変形倍率を読み取り、その変形倍率に基づいて文字を変形する。ここで、変形テーブルは、装置の例えば画像処理部に固定的に設定されていても良い。あるいは、変形テーブルは、変形テーブルファイル１５０として予めＲＯＭに書き込まれていても良い。あるいはまた、変形テーブルは、変形テーブルファイルとして記憶部１０６に格納されていても良い。また、その際ファイルは書き換え可能としても良い。以下では、変形テーブルが、変形テーブルファイル１５０として、記憶部１０６に格納されているものとして説明する。ここで変形テーブルファイルは、本発明における変形パターン情報を構成する。
【００７８】
（確信度に応じた変形処理）
図１６は本発明の実施の形態２による文字認識装置において、確信度に対応して文字の大きさを変えた文字認識の動作を示すフローチャートである。実施の形態１と異なるステップについてフローを説明する。ステップＳ１６０１〜ステップＳ１６０４までは、既述のステップＳ２０１〜ステップＳ２０４までと同様である。確信度判定部１０４が確信度と所定の基準値とを比較（ステップＳ１６０４）した後、確信度が基準値よりも低い場合（ステップＳ１６０４のＮｏ）、座標情報変更部１０５は、記憶部１０６から読み出された変形パターンファイル１５７において示される変形テーブルの確信度に対応して定められた倍率を選択し、その倍率によって文字の大きさを変形する（ステップＳ１６０５）。そして、再び加筆切り出し部１０２、および文字認識部１０３へと送信する。ここで、加筆切り出し部１０２への送信を省略して文字認識部１０３へ直接送信しても可能である。
【００７９】
図１７は本発明の実施の形態２による文字認識装置において、確信度に対応して文字の線の太さを変える文字認識の流れを示すフローチャートである。ステップＳ１７０１〜ステップＳ１７０４までは、既述のステップＳ２０１〜ステップＳ２０４までと同様である。実施の形態１と異なるステップについてそのフローを説明する。文字認識の結果、所定の基準値とその時の確信度とを比較（ステップＳ１７０４）した後、確信度が基準値よりも低い場合（ステップＳ１７０４のＮｏ）、変形テーブルにおいて確信度に対応して定められた文字の線の太さの倍率を用いて、座標情報変更部１０５は文字の線の太さを変形する（ステップＳ１７０５）。そして、再び加筆切り出し部１０２，および文字認識部１０３へと送信する。このステップでは加筆切り出し部１０２を省略して文字認識部１０３へと送信することも可能である。
【００８０】
（文字の大きさの拡大処理、および太さの抑制処理）
次に、文字の大きさおよび文字の線の太さを、確信度の値に応じて段階的に変更する処理を説明する。
【００８１】
図１８は、本発明の実施の形態２による文字認識装置に用いる文字の大きさの変形テーブルである。図１９および２０は、本発明の実施の形態２による文字認識装置に用いる文字の太さの変形テーブルである。変形テーブルは、記憶部１５０に変形テーブルファイルとして格納されている。本発明における変倍情報は、上記の変形テーブルに相当する。変形テーブルは、手書き文字種毎に用意される。文字種毎に文字認識の特性が異なるからである。変形テーブルは、記憶部１５０から読み出されて、確信度に応じた拡大倍率が選択されて、その拡大（あるいは縮小）倍率によって手書き文字の大きさ、および線の太さの変更が指定される。その指定に基づいて、座標情報変更部１０５は、手書き文字に対して大きさまたは線の太さ、あるいはその両方の変更処理を施す。
【００８２】
例えば、上記の認識処理において、文字の確信度が６５％であった場合には、図１８の変形テーブルに基づいて座標スケールを１．５０倍に拡大する。これより文字は１．５０倍に拡大される。しかし、そのままでは、同時に文字の線も太くなるので、一般にその線を細くする場合が多い。その場合、図１９の確信度６０以上７０未満の欄から０．７５倍が選択されて、その倍率を用いて文字の線が細くされる。こうすることによって、文字の大きさは拡大されるが、しかしその太さを同じ割合で拡大しないように制御できる。その反対に文字の太さを太くする方が認識しやすい場合は、あらかじめ拡大に伴って、例えば図２０による変形テーブルを用いて線を太くするように設定することも可能である。
【００８３】
あるいは、文字認識において文字の線が細くて２文字として認識されてしまう場合は、手動による設定によって、図２０の変形テーブルを読み出し、確信度６５％から線の太さの変更倍率として１．５倍が選択して、文字線の太さを１．５倍化する。
【００８４】
（文字種ごとの変形）
ここで、文字種毎に異なる変形テーブルを用いる利点について詳述する。
例えば、ひらがな・カタカナは手書き入力パッド（図３０）によって入力される手書き文字種のひとつであるが、この文字種には、促音（「っ」）、拗音（「ゃ」「ゅ」「ょ」）、その他小さなひらがな・カタカナ（「ぁ」「ぃ」「ぅ」「ぇ」「ぉ」「ヵ」「ヶ」「ァ」「ィ」「ゥ」「ェ」「ォ」）等がある。つまり、「ひらがな・カタカナ」には、他の文字との相対的な大きさにより、用法が変化する文字がある。そのため、確信度の値に応じて座標スケールを変更するとき、拡大倍率を大きく取ると、手書きした促音、拗音、その他、小さなひらがな・カタカナを、拡大しすぎることがあって、誤った文字認識の原因となる。
【００８５】
図２１は、小さなひらがなを拡大する例を示す説明図であり、図２１の（ａ）は小さなひらがなを大きく拡大し過ぎた例を示す説明図であり、図２１の（ｂ）は小さなひらがなを適切に拡大した例を示す説明図である。文字認識装置１０が図２１（ａ）および（ｂ）の変更後の文字を認識すると、それぞれ「しよう」と「しょう」と認識され、異なる認識結果を得ることになる。このような場合、確信度を判定し、それに基づき文字種によって設定された適切な拡大倍率が選択されることによって、より正確な認識が可能になる。
【００８６】
大きさの変更情報は手書き文字種１つに対して、２つ以上用意する。それは、文字の大きさを大きくするものと小さくするものとを１以上備えて、拡大と縮小を適宜切り替えるためである。このように、手書き文字種に応じて適切な変形テーブルを用いることによって、文字認識装置は、高い精度でしかも、効率良く認識処理を施すことが可能になる。
【００８７】
また、アラビア数字も手書き文字種のひとつである。例えば、手書き入力パッドで郵便番号を入力する場合には、文字の大きさが、字の用法に与える影響は小さい。従って、「ひらがな・カタカナ」と比較し、確信度に応じて拡大倍率を大きくとることが可能であり、例えば急激に大きくまたは、太くしても読み取り困難になりにくい。そのように拡大倍率を大きく設定した変更倍率を用いると、文字を拡大して認識するフローを表す図１７のステップＳ１７０４→Ｓ１７０５→Ｓ１７０２→Ｓ１７０３の処理ループの回数が少なくて済む。この為、処理効率が向上する。
【００８８】
図２２は、数字の線の太さを拡大する例を示す説明図であり、図２２の（ａ）は徐々に数字の線の太さを拡大した例であり、図２２の（ｂ）は急激に数字の線の太さを拡大した例である。図２２の（ｂ）においては、変更倍率を大きくとり、処理ループ１回で急激に太く変更している。こうして、処理ループのループ回数を減らすことができ処理効率が向上する。
【００８９】
また、漢字も手書き入力パッド（図３０）によって手書き入力される文字種のひとつである。漢字には、例えば「森」や「晶」など線が多く含まれ、画数の多い文字がある。線が多いほど、線の太さを太くすると文字がつぶれやすい。このとき、文字認識の流れにおいて、図１７のステップＳ１７０４→Ｓ１７０５→Ｓ１７０２→Ｓ１７０３の処理ループにおいては、一度の処理ループで文字の線の太さを太くし過ぎて、文字を黒くつぶしてしまう恐れがある。しかし、複数の変形テーブルから選択することによって、数回の処理ループに分けて、少しずつ太くしながら確信度の変化を観察できるように、太さの変化量の少ない変形テーブルを用いることができる。
【００９０】
図２３は、漢字の線の太さを変更する例を示す説明図であり、図２３の（ａ）は、急激に漢字の線の太さを太くした例の説明図であり、図２３の（ｂ）は、徐々に漢字の線の太さを太くした例の説明図である。すなわち、（ａ）では一度に太くし過ぎて文字がつぶれてしまって判別が困難となった。それに対して、（ｂ）の例では、何度かの処理ループに分けて少しずつ太くした。こうして、少しずつ文字の線を太くすることにより、一度に文字がつぶれてしまうことが避けられ、正確な認識が可能となる。
【００９１】
このように、手書き文字種毎に変形テーブルを用意すると認識の精度が高まり、それを用いることによって、本発明の実施の形態による文字認識装置は手書き文字種ごとに確信度と文字の線の太さを変化させて手書き文字の太さを好適に変化させることができる。太さの変形テーブルは手書き文字種１つに対して、２つ以上用意することが好ましい。それは、文字の太さを太くするものと細くするものとを１以上備え、また同じ方向の変化でも変化の粗密の選択肢があったほうが、読み取り精度が上がる。こうして、文字種毎に異なる文字の線の太さの変形テーブルを用いることによって、精度の高い文字認識が可能になる。こうして、実施の形態２によれば、確信度に応じて文字を変形させて認識させるので、効率よく適切な変形を迅速に得ることができ、また文字種ごとにその文字種に相応しい変形テーブルを用いることができるので、より正確な文字認識が可能となる。
【００９２】
（実施の形態３）
実施の形態２では、確信度に応じて文字の大きさ、あるいは文字の線の太さを変倍させたが、この実施の形態３では、その認識結果によって確信度が低下する場合、文字の大きさ、あるいは線の太さの変更方向を変えて認識させる。この実施の形態３による文字認識装置は、図１に示されると同様に通信部１０１、加筆切り出し部１０２、文字認識部１０３、確信度判定部１０４、座標情報変更部１０５、および蓄積部１０６から構成される。ここでは、座標情報変更部１０５が実施の形態１および２と異なるので、座標情報変更部１０５の構成について述べる。
【００９３】
実施の形態２においては、変形テーブルファイルを記憶部１５０に有して、それを読み出すことによって、確信度に応じた変形テーブルによる変形倍率を決定していたが、実施の形態３においても、変形テーブルファイルを記憶部１５０に有してそれを読み出すことによって変形テーブルから確信度に応じた変形倍率を決定する点は同様である。しかしながら、実施の形態３においては、文字認識において確信度が続けて低下する場合、読み込む変形テーブルを切り替えることによって、文字の変化の方向を切り替えることが特徴である。即ち、文字変形の方向が正反対の変形テーブルを備えて、座標情報変更部１０５がその選択を切り替えることによって、文字変形の方向を切り替える。
【００９４】
（変倍方向の切り替え）
図２４は、本発明の実施形態３による文字認識装置で文字の太さの変更の方向を切り替える手順を示すフローチャートである。変更方向の切り換えは、座標情報変更部１０５が行なう。
【００９５】
図１９および２０の変形テーブルは、それぞれ太さの変更方向が異なる変形テーブルであり、変形テーブルファイル１５７に書き込まれ、記憶部１５０に格納されている。ここで、座標情報変更部１０５が、これらの変形テーブルの一方から他方へと読み取りを切り替えることによって、文字の太さの変更方向を切り替えることができる。
【００９６】
ステップＳ２４０１〜ステップＳ２４０４までは、既述のステップＳ２０１〜ステップＳ２０４までと同様である。図２４に示すように、確信度が基準値よりも下回ると（ステップＳ２４０４のＮｏ）、ステップＳ２４０４における確信度の変化を調べて、後の方の確信度がそれより前の確信度を下回ると判定されると（ステップＳ２４０７のＮｏ）、文字の太さの変形テーブルのうち使用するものを、現在使用しているものから使用していない他の変形テーブルであって変化の方向の異なるものへと切り替える（ステップＳ２４０８）。例えば、変形テーブルを図１９から図２０に切り替えて用いる。それにより、文字の線の太さの変更の方向を切り替えて、切り替えた変形テーブルによって、座標情報変更部１０５は文字の線の太さの変更倍率を読み取って、線の太さを変更する（ステップＳ２４０５）。その反対に前回の確信度を上回った場合は、そのまま変形テーブルを使用し続ける（ステップＳ２４０５）。このように文字を変形させて認識させることによって返って確信度が落ちる場合は、逆に文字の変形方向を切り替えることによって確信度の高まる方向に変形させ、それにより精度の高い文字認識が可能になる。
【００９７】
（複合処理）
ここで、本発明の実施の形態３の文字認識装置において、文字の大きさ（座標スケール）と文字線の太さの変更を複合的に行う手順を説明する。図２５は、本発明の実施の形態３による文字認識装置が、手書き文字に複合的変更処理を施す手順を示すフローチャートである。図２６は、図２５における座標スケール変更処理を示すフローチャートである。図２７は、図２５における文字の線の太さ変更処理を示すフローチャートである。
【００９８】
最初に座標スケール変更処理を施し、次に文字の線の太さ変更処理を施す場合について述べる。座標情報取得装置１００は手書き文字を読み取り、各々の座標情報が文字認識装置に入力され（ステップＳ２５０１）、その情報が切り出され、ＢＭＰ形式などの画像として構成される（ステップＳ２５０２）。その後、座標スケールの変倍処理に進む。この座標スケール変倍処理は、座標情報変更部１０５において、１回（初回）から例えば３回まで行う。しかし、この回数は適宜設定可能である。その後、同じく座標情報変更部１０５において文字の線の太さの変更処理を施す。
【００９９】
ここで、座標情報を切出し、ＢＭＰ形式などの画像として構成するステップＳ２５０２と、文字認識するステップ２６０３Ａ（図２６）との間に、「座標スケール変倍処理が４回目以降であるかどうか」を判定する回数判定ステップＳ２６１１Ａを入れる。座標スケールの変倍処理の回数の判定は、画像情報変更部１０５で判定可能としうる。そして、４回以上であった場合は座標スケールの変倍処理を行わずにただちに文字の線の太さ変倍処理（ステップＳ２５００Ｂ）へと移行する。これにより、座標スケール変形（文字の大きさ変倍）処理を３回までに抑えることができる。
【０１００】
文字の線の太さ変倍処理においては、図２７に示すように、その太さの変倍方向を変える構成とする。文字認識を行って（ステップＳ２７０３Ｂ）、確信度が基準値を上回らない場合（ステップＳ２７０４ＢのＮｏ）には、そのような確信度が基準値を上回らない状態が２回目であって、且つ前回の確信度を上回る場合（ステップＳ２７０７ＢのＹｅｓ）は、同じ変形テーブルを用いて線の太さを変更する。しかし、その反対に、確信度が基準値を上回らない状態が２回目であって、且つ前回の確信度を下回る場合（ステップＳ２７０７ＢのＮｏ）は、文字の太さ変形テーブルの太さ変更方向の異なる２つの内、使用している変形テーブルから使用していない変形テーブルへと切り替える。この変形テーブルの切り替えによって線の太さの変倍方向を切り替える（ステップＳ２７０８Ｂ）。
【０１０１】
なお、この複合的処理においては最初に座標スケールの変更処理を行ったが、その反対に最初に文字の線の大きさを変更する処理を行って、その後に座標スケール変更処理を行っても良い。
【０１０２】
（関数による変形パターン情報）
なお、本発明における変形パターン情報として、既述のような変形テーブル、あるいはテーブル形式に表現できるファイル形式のほかに、関数を用いたものを適用することができる。例えば、式
ｙ＝２−ｘ^２　　　　　　　（１）
を用いる。ここでｘは１を１００％とした確信度であり、ｙは拡大率である。
例えば、確信度が０．５のとき倍率は１．７５となり、確信度が１のときは倍率も１となり、式（１）によって表される関数は拡大因子となる。
【０１０３】
あるいは、式
ｚ＝ｘ^２　　　　　　　　　（２）
を用いた場合、確信度ｘが０．５のとき倍率は０．２５であり、確信度が１のときは倍率も１となり、式（２）によって表される関数は縮小因子となる。
【０１０４】
なお、以上は確信度を正しい認識の目安として、それに基づいて手書き文字を変形する構成であるが、他にも、認識すべき手書き文字を囲むある範囲において、文字の形状が実際に占有する部分の比率を、例えば「黒点占有率」と名づけて、その割合が一定範囲外にある場合には、当該文字を拡大または縮小、あるいは線の太さの変形などを施して再び認識させることにより、文字認識の精度を高める構成としても良い。これは、文字読み取りの良否を黒点占有率によって推測するものである。
【０１０５】
実施の形態３によれば、文字認識においてその認識結果によって確信度が返って低下する場合は、その文字の変形方向を変えることによって、より確信度が高まる方向に変形するので、適切な変更方向を選択して認識する効率的で精度の高い文字認識を可能にする。
【０１０６】
なお、本実施の形態の文字認識装置で実行される文字認識プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭまたはＦＤなどにインストール可能な形式のファイルで提供される。なお、このようなインストール可能な形式のファイルを、ネットワークからのダウンロードで提供するようにしてもよい。
【０１０７】
【発明の効果】
以上説明したように、請求項１にかかる発明によれば、手書き文字の認識精度の高い文字認識装置を提供できるという効果を奏する。
【０１０８】
また、請求項２にかかる発明によれば、入力した手書き文字の大きさを変えて認識させるので、手書き文字の認識精度を高めた文字認識装置を提供できるという効果を奏する。
【０１０９】
また、請求項３にかかる発明によれば、確信度に応じて文字を変倍させて文字認識を行うので、手書き文字の認識精度を高めた文字認識装置を提供できるという効果を奏する。
【０１１０】
また、請求項４にかかる発明によれば、文字の線の太さを変更して認識させるので、認識精度の高い文字認識装置を提供できるという効果を奏する。
【０１１１】
また、請求項５にかかる発明によれば、確信度に応じて、文字の線の太さを変更して認識させるので、認識精度の高い文字認識装置を提供できるという効果を奏する。
【０１１２】
また、請求項６にかかる発明によれば、文字の大きさを大小に変更して認識させるので、認識精度の高い文字認識装置を提供できるという効果を奏する。
【０１１３】
また、請求項７にかかる発明によれば、文字の太さ変更の方向を変えて認識させるので、認識精度の高い文字認識装置を提供できるという効果を奏する。
【０１１４】
また、請求項８にかかる発明によれば、文字種ごとのパターンにより変形して認識させるので、精度の高い文字認識装置を提供できるという効果を奏する。
【０１１５】
また、請求項９にかかる発明によれば、文字種ごとに確信度に基づくパターンにより変形して認識させるので、精度の高い文字認識装置を提供できるという効果を奏する。
【０１１６】
また、請求項１０にかかる発明によれば、文字種ごとの文字線の太さの変形パターンから選択して認識させるので、精度の高い文字認識装置を提供できるという効果を奏する。
【０１１７】
また、請求項１１にかかる発明によれば、文字を変倍情報を用いて変形させ認識させることによって返って確信度が低下する場合は、他の変倍情報に切り替えて認識させるので、精度の高い文字認識装置を提供できるという効果を奏する。
【０１１８】
また、請求項１２にかかる発明によれば、手書き文字の確信度を判定して変更し文字認識を行うので、精度の高い文字認識方法を提供できるという効果を奏する。
【０１１９】
また、請求項１３にかかる発明によれば、手書き文字の大きさを変更し文字認識を行うので、精度の高い文字認識方法を提供できるという効果を奏する。
【０１２０】
また、請求項１４にかかる発明によれば、手書き文字の太さを変更し文字認識を行うので、精度の高い文字認識方法を提供できるという効果を奏する。
【０１２１】
また、請求項１５にかかる発明によれば、請求項１２〜１４のいずれか１つに記載された方法の動作をコンピュータによって実行できるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態１である文字認識装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態１の文字認識装置による手書き文字認識の流れを示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施の形態１による文字認識装置の手書き文字認識における、文字の大きさ変更と文字の線の太さの変更手順を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施の形態１による文字認識装置において、手書き文字の座標点を広げる処理を施した説明図である。
【図５】手書き文字の座標点を広げたことによって文字が拡大されるが、しかし、同時に文字線の太さが抑制処理される場合の１例を示す説明図である。
【図６】本発明の実施の形態１による文字認識装置によって手書き文字の線を細くする説明図である。
【図７】本発明の実施の形態１による文字認識装置によって手書き文字が細くされた説明図である。
【図８】本発明の実施の形態１による文字認識装置の文字情報変更部による結合補正処理を示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施の形態１による文字認識装置で文字線を細くすることによって、結合していた文字の一部が離れたことを示す図である。
【図１０】本発明の実施の形態１による文字認識装置によって離れた文字の一部を、再結合する処理されたことを示す図である。
【図１１】本発明の実施の形態１による文字認識装置の文字線の離間補正処理を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の文字認識装置で文字線を太くすることによって、新たに結合個所が生じた例を示す説明図である。
【図１３】本発明による離間補正手段によって離間補正を行ったことを示す説明図である。
【図１４】本発明の実施の形態１による文字認識装置によるつぶれ補正処理を示すフローチャートである。
【図１５】本発明の実施の形態１による文字認識装置によって、空白がつぶれた文字の個所が補正される例を示す説明図である。
【図１６】本発明の実施の形態２による文字認識装置において、確信度に対応して文字の大きさを変える文字認識の流れを示すフローチャートである。
【図１７】本発明の実施の形態２による文字認識装置において、確信度に対応して文字の線の太さを変える文字認識の流れを示すフローチャートである。
【図１８】本発明の実施の形態２による文字認識装置に用いる文字の大きさの変形テーブルである。
【図１９】本発明の実施の形態２による文字認識装置に用いる文字の太さの変形テーブルである。
【図２０】本発明の実施の形態２による文字認識装置に用いる文字の太さの変形テーブルである。
【図２１】本発明の実施の形態２による文字認識装置において、小さなひらがなを拡大する例を示す説明図であり、図２１の（ａ）は小さなひらがなを大きく拡大し過ぎた例を示す説明図であり、図２１の（ｂ）は小さなひらがなを適切に拡大した例を示す説明図である。
【図２２】本発明の実施の形態２による文字認識装置において、数字の線の太さを拡大する例を示す説明図であり、図２２の（ａ）は徐々に数字の線の太さを拡大した例であり、図２２の（ｂ）は急激に数字の線の太さを拡大した例である。
【図２３】
本発明の実施の形態２による文字認識装置において、漢字の線の太さを変更する例を示す説明図であり、図２３の（ａ）は、急激に漢字の線の太さを太くした例の説明図であり、図２３の（ｂ）は、徐々に漢字の線の太さを太くした例の説明図である。
【図２４】本発明の実施形態３による文字認識装置で文字の太さの変更の方向を切り替える手順を示すフローチャートである。
【図２５】本発明の実施の形態３による文字認識装置の手書き文字の複合的変更処理を示すフローチャートである。
【図２６】図２５における座標スケール変更処理を示すフローチャートである。
【図２７】図２５における文字の線の太さの変更処理を示すフローチャートである。
【図２８】従来の文字認識装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図２９】従来の文字認識装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図３０】一般的な手書き入力文字パッドによる手書き入力を示す模式的斜視図である。
【図３１】従来の文字認識装置における時系列座標読取方式の処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０、２８１０　文字認識装置
１００、２８００　座標情報取得装置
１０１、２８０１　通信部
１０２、２８０２　加筆切り出し部
１０３、２８０３　文字認識部
１０４　確信度判定部
１０５　座標情報変更部
１０６、２８０６　蓄積部
１５０　記憶部
１５１　座標情報ファイル
１５２　切出しデータファイル
１５３　文字変換ファイル
１５４　確信度ファイル
１５５　座標変更ファイル
１５６　認識済みファイル
１５７　変形テーブルファイル
３００１　板状部
３００２　ペン
３００３　紙

Claims (15)

1. 入力された手書き文字を文字認識する認識手段と、
   前記手書き文字の特徴点と前記認識手段によって認識された文字の特徴点との一致度を示す確信度を求め、前記確信度と所定基準値とを比較する判定手段と、
   前記判定手段によって前記確信度が所定基準値より低いと判定された場合、前記手書き文字に変形処理を施し、再び前記認識手段に入力する変形手段と、
   を備えたことを特徴とする文字認識装置。
2. 前記変形手段は、前記手書き文字の大きさを変えることを特徴とする請求項１に記載の文字認識装置。
3. 前記変形手段は、前記確信度に応じた変形倍率で前記手書き文字の大きさを変えることを特徴とする請求項２に記載の文字認識装置。
4. 前記変形手段は、前記手書き文字の線の太さを変えることを特徴とする請求項１または２に記載の文字認識装置。
5. 前記変形手段は、前記確信度に応じた変形倍率で前記手書き文字の線の太さを変えることを特徴とする請求項４に記載の文字認識装置。
6. 前記認識手段が文字認識を複数回行って、前記判定手段が確信度の低下を検出した場合、前記変形手段は手書き文字の大きさの変形倍率の変化方向を変えることを特徴とする請求項２または３に記載の文字認識装置。
7. 前記認識手段が文字認識を複数回行って、前記判定手段が確信度の低下を検出した場合、前記変形手段は手書き文字の線の太さの変化方向を変えることを特徴とする請求項４または５に記載の文字認識装置。
8. 文字種毎に設定された確信度に応じた変形パターン情報を格納する記憶手段を更に有し、
   前記変形手段は、前記変形パターン情報に基づいて前記手書き文字に対して文字種ごとに変形処理を施すことを特徴とする請求項１に記載の文字認識装置。
9. 前記変形パターン情報は、確信度に応じた文字の大きさの変倍情報を含むことを特徴とする請求項８に記載の文字認識装置。
10. 前記変形パターン情報は、確信度に応じた手書き文字の線の太さの変倍情報を含むことを特徴とする請求項８または９に記載の文字認識装置。
11. 前記変形パターン情報は、異なる変形倍率方向の複数の前記変倍情報を含み、
    前記変形手段は、前記認識手段による複数回の文字認識の結果、前記判定手段によって前記確信度の低下が検出された場合、既に選択されている前記変倍情報を他の前記変倍情報に切り替えることを特徴とする請求項９または１０に記載の文字認識装置。
12. 入力される手書き文字を認識する第１の認識工程と、
    前記入力される手書き文字の特徴点と前記認識手段によって認識された文字の特徴点との一致度を示す確信度を求め、前記確信度と所定基準値とを比較する判定工程と、
    前記判定工程において、前記確信度が所定基準値より低いと判定された場合、前記手書き文字に変形処理を施す変形工程と、
    その変形処理を施された文字を再び入力して文字認識を行う第２の認識工程と、
    を含むことを特徴とする文字認識方法。
13. 前記手書き文字の変形工程は、前記手書き文字の大きさを変形することを特徴とする請求項１２に記載の文字認識方法。
14. 前記手書き文字の変形工程は、前記手書き文字の線の太さを変形することを特徴とする請求項１２または１３に記載の文字認識方法。
15. 請求項１２〜１４のいずれか一つに記載された方法をコンピュータに実行させるプログラム。

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