JP2005141329A

JP2005141329A - 手書き文字認識装置、及び手書き文字認識方法

Info

Publication number: JP2005141329A
Application number: JP2003374831A
Authority: JP
Inventors: Yojiro Touchi; 洋次郎登内
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2003-11-04
Filing date: 2003-11-04
Publication date: 2005-06-02

Abstract

【課題】１文字単位の認識方式でのスコア計算方法に関係なく、異なる切り出し位置の候補文字列を正しく比較することができる手書き文字列認識装置を提供することを目的とする。
【解決手段】入力ストローク列を複数の基本セグメントの列に分割する基本セグメント分割部２と、この基本セグメントを組み合わせて候補文字を順次生成する候補文字生成部３と、この基本セグメントごとに重み付け値を算出する重み計算部４と、候補文字を標準文字群との照合によって認識した文字名称と相異度を検出する候補文字認識部５と、組み合わせた前記基本セグメントの重み付け値の和を候補文字重み付け値として計算する候補文字重み計算部６と、入力ストローク列に対し相異度と候補文字重みつけ値との積の総和を最小とする文字名称の系列を割り当てる最適文字列選出部７を有する手書き文字認識装置。
【選択図】図１

Description

本発明は、座標入力用タブレット等の座標入力装置を介したコンピュータや携帯情報端末、ワードプロセッサ等の情報処理装置の入力手段として用いられ、入力画面上に自由書式で筆記された文字列に対して、文字ごとに区分けして（以降セグメンテーションという）を自動的に行い、同時に各文字の認識を行うオンライン手書き文字列認識装置に関するものである。

従来から、入力画面上に自由書式で筆記された文字列に対して、文字認識を行うオンライン手書き文字列認識装置がある。筆記したストロークを取り入れ、このストロークを複数の基本セグメントに分割し、この基本セグメントを組み合わせた候補文字で１文字単位の文字認識を行い、その認識結果のスコアをそのまま候補文字の相違度として、その合計を候補文字列の評価値として用いている。（例えば、特許文献１を参照。）

例えば、筆記された文字列が「認」なのか「言忍」なのかを判定したい場合があるとすると、この場合それぞれの１文字の相違度の和を計算し比較を行う。このような１文字認識の相違度は、文字ごとに標準文字パタンを用意し、候補文字と各標準文字パタンとの距離を相違度としている。（例えば、特許文献２参照。）

このように、例えば「言」と「忍」のスコアの和は、「認」のスコアの２倍相当になり、「言忍」と「認」を比較すると、１文字認識方式の計算方法によっては、所望の文字認識結果が望めないのことがあった。

特公平４−１０６７１号公報（第１図）特開平９−２６９９７４号公報（［００２３］、図１）

上記のように従来の手書き文字認識では、１文字毎の認識結果のスコアをそのまま候補文字の相違度として、その合計を候補文字列の評価値として用いている。ところが、この１文字単位の文字認識における相違度の算出方法によっては、所望の認識結果を得ることができないという問題があった。

本発明は上記事情に考慮してなされたもので、１文字単位の認識方式でのスコア計算方法に関係なく、異なる切り出し位置の候補文字列を正しく比較することができる手書き文字列認識装置を提供することを目的とする。

本発明の手書き文字認識装置は、タブレットからストローク列として入力した手書き文字列を文字毎に区分けし、各文字を認識する手書き文字列認識装置において、入力ストローク列を複数の基本セグメントの列に分割する基本セグメント分割手段と、前記基本セグメントごとに重み付け値を算出する重み計算手段と、前記基本セグメントを組み合わせて候補文字を順次生成する候補文字生成手段と、組み合わせた前記基本セグメントの重み付け値の和を候補文字重み付け値として計算する候補文字重み計算手段と、前記候補文字を標準文字群との照合によって認識した文字名称と相異度を検出する候補文字認識手段と、入力ストローク列に対し相異度と候補文字重みつけ値との積の総和を最小とする文字名称の系列を割り当てる最適文字列選出手段とを有することを特徴とする。

更に、候補文字認識手段は、入力した手書き文字列の全ての候補文字に対して標準文字群との照合によって認識した文字名称と相異度を検出することを特徴とする。
更に、前記重み計算手段は、前記基本セグメントを囲む外接四角形の面積から算出されることを特徴とする。
また、本発明の手書き文字認識方法は、タブレットからストローク列として入力した手書き文字列を文字毎に区分けし、各文字を認識する手書き文字列認識方法において、入力ストローク列を複数の基本セグメントの列に分割するステップと、前記基本セグメントごとに重み付け値を算出するステップと、前記基本セグメントを組み合わせて候補文字を順次生成するステップと、組み合わせた前記基本セグメントの重み付け値の和を候補文字重み付け値として計算するステップと、前記候補文字を標準文字群との照合によって認識した文字名称と相異度を検出するステップと、入力ストローク列に対し相異度と候補文字重みつけ値との積の総和を最小とする文字名称の系列を割り当てるステップとを有することを特徴とする。

更に、前記検出するステップは、入力した手書き文字列の全ての候補文字に対して標準文字群との照合によって認識した文字名称と相異度を検出することを特徴とする。

更に、前記重み付け値を算出するステップは、前記基本セグメントを囲む外接四角形の面積から算出されることを特徴とする。

相違度と候補文字重み付け値の積の総和を用いることで、基本セグメントを組み合せた候補文字と、基本セグメントからなる候補文字とを同じ尺度で比較することができるため、異なる切り出し位置の候補文字列を正しく認識することができる。この結果、１文字単位の認識方式でのスコア計算方法に関係なく、正しく認識することができる。

本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。ここでは、手書き文字列として横書きの文字列を実施例として説明をしているが、本発明はこれに限るものではなく他の形式の手書き文字列でもよい。

以下、本発明の一実施例について図面を参照して説明する。図１は、本発明の一実施例の構成を示す。座標入力部１はデータタブレットから構成されるものであり、手書き入力した筆跡情報として各ストローク毎にペンを下ろしてから上げるまでの筆跡を取り入れる。基本セグメント分割部２は、座標入力部１から入力されたＮ本の入力ストロークを複数の基本セグメントに分割する。基本セグメント分割部２は、まず入力ストロークの縦方向（Ｙ座標）の最大値と最小値を検出し、最大値と最小値の差の計算により文字列の縦方向の幅（Ｈとする）すなわち文字の高さを求める。次に使用列を横方向に分割する。

ある値Ｋ（１＜Ｋ＜Ｎ−１）に対し、第１ストロークから第ＫストロークまでのＸ座標の最大値Ｘ１、及び第Ｋ＋１ストロークから第ＮストロークまでのＸ座標の最小値Ｘ２を検出して、（Ｘ２−Ｘ１）＞Ｈ・Ｔ（Ｔは分割パラメータ）の条件を満足する場合に限り、第Ｋストロークと第Ｋ＋１ストロークとの間で入力ストローク列を分割する。この操作をＫが１からＮ−１まで順次変化させて、すべての分割位置を決定する。

分割パラメータＴは適宜決定する。例えば、Ｔ＝０とすれば、文字列の各ストロークをＸ軸に投影した場合に影が重ならない全ての箇所で分割することになり、Ｔ＝−０．１とすれば、この影の重なりが０．１Ｈより少ない全ての箇所で分割することになる。分割された各ストロークの組を基本セグメントとする。

候補文字生成部３は、基本セグメント分割部２から入力された基本セグメントを組み合せ、これが以下の条件を、全て満たす場合にのみ候補文字とする。候補文字となるための条件として、

（１）候補文字は引き続く基本セグメントから構成される
（２）候補文字の横幅は文字列の縦方向の幅Ｈに比較しα・Ｈ以下（αは適宜設定する定数）である
（３）候補文字を囲む長方形の長辺はβ・Ｈ以上（βは適宜設定する定数）である。
等を利用することができる。生成された候補文字は、候補文字認識部５に入力される。
一方、重み計算装部４は、基本セグメント分割装置２から入力される基本セグメントに対応する筆跡情報から基本セグメントの重み付けを計算する。例えば、図２のように６個の基本セグメントに分割された場合、それぞれの基本セグメントを囲む外接四角形の面積Ｓ１からＳ６を重み付け値として計算する。もちろん、他の計算式を用いることも可能である。

候補文字認識部５は、候補文字生成部３から入力された候補文字と標準文字群との間で逐次相異度を算出し、候補文字認識結果として標準文字の名称とその相異度とを検出する。

更に、候補文字生成部３により生成された全ての候補文字について、認識された標準文字の名所とその相異度を検出する。
この候補文字認識部５の詳細について、図３を用いて説明する。図３に示す候補文字認識部は、ストローク対応部１１、標準文字パターン記憶部１２、ストローク間距離計算部１３、パターン間距離計算部１４、及びパターン間距離比較部１５から構成される。

標準文字パターン記憶部１２は、種々の文字の予め定められた筆跡に関する標準パターンを登録しておく認識辞書を構成する。ここでは、各文字についてそれぞれ１種の画数の標準パターンが用意されている実施例について説明する。この標準文字パターン記憶部１２には、各標準文字パターンのストローク上全ての特徴点Ｐi の情報が予め記憶されているものとする。

ストローク対応部１１は、候補文字生成部３により入力された候補文字（手書き入力文字）のパターン（ストロークの情報からなる筆跡パターン）と標準パターン記憶部１２に登録されている各標準パターンとの間で、順序関係を保ったまま前後するストロークをつなぐことにより、多対多のストローク対応付けを行う。

ストローク間距離計算部１３は、ストローク対応部１１により対応付けされたストローク同士の距離を計算する。パターン間距離計算部１４は、ストローク間距離計算部１３により計算された距離の和をパターン間距離として各パターン（標準パターン）別に求める。

パターン間距離比較部１５は、パターン間距離計算部１４により各標準パターン別に求められたパターン間距離を比較して、そのうちの最小のものを求め、その最小のパターン間距離の標準パターンの文字を認識結果として決定する。

次に、図３の構成の動作を説明する。まず、ストローク対応部１１は、候補文字生成部３で生成された候補文字が入力されると、候補文字と標準文字パターン記憶部１２に予め登録されている種々の文字の筆跡に関する標準パターンとの対応付けを行う。そのため本実施形態では、ストローク対応部１１に、図４に示すようにストローク接続部１１１を設け、ストロークの順序関係は変えないものとして、時間的に前後するストロークを当該ストローク接続部１１１にてつなぐことによって、多対多の過不足ない対応をとるようにしている。

例えば、文字「口」の標準パターンと入力文字が図１４（ａ）と図１４（ｂ）に示したように、それぞれ３画と２画で書かれているものとする。この例で、標準パターンと入力文字との間で順序関係を変えずに過不足なくストロークの対応関係をとるためには、画数の多い側の標準パターンを画数の少ない側の入力文字と同じ画数（２画）に変形すればよい。具体的には、図１４（ａ）の標準パターンの第１画乃至第３画のストロークＡ１〜Ａ３のうち、図５（ａ）に示すように第１画（Ａ１）と第２画（Ａ２）をつなぐか（Ａ１＋Ａ２）、図５（ｂ）に示すように第２画（Ａ２）と第３画（Ａ３）をつなげば（Ａ２＋Ａ３）よい。但し、２つのストロークをつなぐとは、その間の部分（一方のストロークの終点と他方のストロークの始点の間の部分、即ちペンがオフの部分）の端点同士を図５の例のように直線で補間し、ペンオンの部分と同等に扱うことを意味する。

つまり、図１４の例における標準パターンと入力文字のストローク対応としては、１）Ａ１＋Ａ２とＢ１，Ａ３とＢ２、２) Ａ１とＢ１，Ａ２＋Ａ３とＢ２の２通りである。

例えば、上記１）のような場合、ストローク対応部１１では、図６のように各ストロークが比較され、対応付けが決定される。さて、標準パターンと入力文字の間のストローク比較には、例えば対応するストロークの端点同士（始点同士、終点同士）の距離を用いることが可能である。そのため本実施形態では、ストローク対応部１１に、図４に示したように端点間距離計算部１１２を設け、対応するストロークの端点同士の距離を計算するようにしている。

具体的には、標準文字パターン記憶部１２に、標準パターンの各ストロークの端点座標を予め保持しておき、入力文字の端点との距離を端点間距離計算部１１２にて計算する。

ここで、図１４（ａ），（ｂ）の例における標準パターンの各ストロークＡ１，Ａ２，Ａ３と入力文字の各ストロークＢ１，Ｂ２の始点及び終点を、
Ｐ_A1s ，Ｐ_A1e ，Ｐ_A2s ，Ｐ_A2e ，Ｐ_A3s ，Ｐ_A3e （標準パターン）

Ｐ_B1s ，Ｐ_B1e ，Ｐ_B2s ，Ｐ_B2e （入力文字）
とする。
すると、上記１）の場合には、Ｐ_A1s とＰ_B1s 、Ｐ_A2e とＰ_B1e 、Ｐ_A3s とＰ_B2s 、そしてＰ_A3eとＰ_B2eが、それぞれ対応し、上記２）の場合には、Ｐ_A1sとＰ_B1s、Ｐ_A1eとＰ_B1e 、Ｐ_A2s とＰ_B2s 、そしてＰ_A3eとＰ_B2eが、それぞれ対応する。

このとき、１），２）それぞれの場合の、全体の端点間距離の和Ｓ_１，Ｓ_２は、次のようになる。
Ｓ_１＝｛ｄ（Ｐ_A1s ，Ｐ_B1s ）＋ｄ（Ｐ_A2e ，Ｐ_B1e ）

＋ｄ（Ｐ_A3s ，Ｐ_B2s ）＋（Ｐ_A3e ，Ｐ_B2e ）｝…（１）

Ｓ_２＝｛ｄ（Ｐ_A1s ，Ｐ_B1s ）＋ｄ（Ｐ_A1e ，Ｐ_B1e ）

＋ｄ（Ｐ_A2s ，Ｐ_B2s ）＋（Ｐ_A3e ，Ｐ_B2e ）｝…（２）

ここで、２点Ｐi ＝（ｘi ，ｙi ）とＰj ＝（ｘj ，ｙj ）の距離ｄ（Ｐi ，Ｐj ）には、例えばユークリッド距離を用いて、次のように算出すればよい。

ｄ（Ｐi ，Ｐj ）＝｛（ｘi −ｘj ）2 ＋（ｙi −ｙj ）2 ｝1/2 …（３）
ストローク対応部１１では、このようにして端点間距離計算部１１２により算出された、上記１）、２）それぞれの場合の、全体の端点間距離の和をストローク対応付けの評価値として用いる。そのため本実施形態では、ストローク対応部１１に、図４に示したように対応決定部１１３を設け、１つの標準パターンと入力文字のストローク対応の全ての組み合わせについて、端点間距離計算部１１２で算出された評価値から、いずれのストローク対応の組（ストローク間）が最も類似している否かを判断して、１つのストローク対応組を決定するようにしている。ここでは、評価値（端点間距離の和）が最も小さいストローク対応組が、ストローク間類似度が最も高いものとして選択される。

図４の構成のストローク対応部１１では、以上の処理が、標準パターン記憶部１２に登録されている全ての標準パターンについて行われ、各標準パターンと入力文字とのストローク対応がそれぞれ決定される。

なお、ストローク間類似度を、対応するストローク間の端点同士の距離ではなくて、ストローク長をもとに求めて、ストローク対応を決定するようにしても構わない。この場合、ストローク対応部１１を、図４ではなくて、図７のように構成すればよい。この図７のストローク対応部１１の特徴は、端点間距離計算部１１２に代えて、ストローク長計算部１１４、及びストローク長差分計算部１１５が設けられている点である。

まず、ストローク長とは、１ストロークを構成する座標点列の隣接する点同士の距離ｄ（ｐi-1 ，ｐi ）の和である。従って、１ストロークの始点から終点までの点列がｐ1 ，ｐ2 ，ｐ3 ，…，ｐn-1 ，ｐn とすれば、ストローク長Ｌは

Ｌ＝ｄ（ｐ1 ，ｐ2 ）＋ｄ（ｐ2 ，ｐ3 ）＋…＋ｄ（ｐn-1 ，ｐn ）…（４）
となる。
ストローク長計算部１１４は、上記（４）式に従って、１つの標準パターンと入力文字の各ストロークのストローク長を算出する。この際、ストローク長計算部１１４は、ストロークの終点から次のストロークの始点への直線部分（図１４中で破線の矢印で示されている部分で、裏ストロークと称する）の長さ（距離）を裏ストローク長として算出する。

ここで、上記図１４の例における、文字「口」の３画の標準パターンの各ストロークＡ１，Ａ２，Ａ３のストローク長をＬA1，ＬA2，ＬA3、ストロークＡ１（の終点）からストロークＡ２（の始点）への裏ストロークのストローク長をＬA1A2、ストロークＡ２からストロークＡ３への裏ストロークのストローク長をＬA2A3とする。また、文字「口」の２画の入力文字の各ストロークＢ１，Ｂ２のストローク長をＬB1，ＬB2，ストロークＢ１からストロークＢ２への裏ストロークのストローク長をＬB1B2とする。これらの（裏ストローク長を含む）各ストローク長は、ストローク長計算部１１４により算出される。

この場合、例えば標準パターンの第１画（ストロークＡ１）と第２画（ストロークＡ２）をつないだもの（Ａ１＋Ａ２）と、入力文字の第１画（ストロークＢ１）とのストローク間類似度（の評価値）は、そのストローク長の差の絶対値

｜（ＬA1＋ＬA1A2＋ＬA2）−ＬB1｜ …（５）
で表すことができる。この計算値は、ストローク長差分計算部１３５により算出される。
ストローク長差分計算部１１５は、上記１）、２）の場合であれば、それぞれの場合の全体のストローク間類似度（評価値）Ｓ_１、Ｓ_２として次のような値を算出する。

Ｓ_１＝｜（ＬA1＋ＬA1A2＋ＬA2）−ＬB1｜＋｜ＬA2A3−ＬB1B2｜＋｜ＬA3−ＬB2｜…（６）
Ｓ_２＝｜ＬA1−ＬB1｜＋｜ＬA1A2−ＬB1B2｜＋｜（ＬA2＋ＬA2A3＋ＬA3）−ＬB2｜ …（７）
一般的には、ストローク長差分計算部１１５は、ストローク接続部１１１によるストローク接続がなされた、１つの標準パターンと入力文字のストローク対応の各組み合わせ毎に、それぞれ対応するストローク（接続後のストローク及び裏ストロークを含む）のストローク長の差の絶対値を算出して、その和を求め、全体のストローク間類似度（評価値）Ｓi とする。

対応決定部１１３は、以上のようにしてストローク長をもとに求められた、１つの標準パターンと入力文字のストローク対応の各組み合わせ毎のストローク間類似度（評価値）から、前記した対応ストロークの端点間の距離をもとにストローク間類似度（評価値）が求められた場合と同様にして、いずれの組み合わせのストローク対応（ストローク間）が最も類似している否かを判断して、１つのストローク対応を決定する。

図７の構成のストローク対応部１１では、以上の処理が、標準文字パターン記憶部１２に登録されている全ての標準パターンについて行われ、各標準パターンと入力文字とのストローク対応がそれぞれ決定される。

このように、（図７中のストローク長計算部１１４及びストローク長差分計算部１１５により）ストローク長をもとにストローク間類似度（評価値）を決定する方式では、前記した（図４中の端点間距離計算部１１２により）対応ストロークの端点間の距離（ユークリッド距離）をもとにストローク間類似度（評価値）を決定する方式と異なって、２次元の計算が必要なく、１次元の計算だけで行えるため、計算量が少なくて済み、計算時間が短縮できる。

また、計算量は多くなるものの、上記式（６）、（７）のようにストローク長の差の絶対値の和を評価値とする代わりに、ストローク長の差の２乗値の和を評価値とすることも可能である。

その他、ストローク間の類似度の評価値を求めるのに、前記した（標準パターンと入力文字の間の）対応ストロークの端点同士の位置的な類似度や、対応ストロークの長さ（ストローク長）の（差を用いた）類似度以外に、対応ストロークの特徴点同士の位置的な類似度や、対応ストロークの形状、例えば屈曲点の曲率の差の絶対値または差の２乗値を用いた類似度を適用することも可能である。また、このような類似度を、そのまま或いは重みを付けて前記した類似度に加えて、全体の評価値としても構わない。更に、評価式全体を計算して一度に全ての対応を決定することも可能であるし、これらの評価式をもとに動的評価法（ＤＰマッチング法）を用いて、ストローク対応を順次求めていくようにすることで、同一の計算が繰り返されるのを防止することも可能である。

さて、ストローク対応部１１により、各標準パターンと入力文字とのストローク対応が決定されると、対応付けされたストローク（からなるパターン間）の類似度を各標準パターン別に正確に求めるために、ストローク間距離計算部１３にてストローク間距離が求められる。

このストローク間距離計算部１３によるストローク間距離算出処理について説明する。まずストローク間距離計算部１３は、図８に示すように、対応点決定部１３１と、特徴点対応点間距離計算部１３２と、距離総和計算部１３３とから構成される。

対応点決定部１３１は、標準文字パターン記憶部１２に予め登録されている標準パターンのストローク上の特徴点Ｐi （ｉ＝１〜ｎ）に対応する入力文字（入力パターン）のストローク上の点を対応点Ｐi ＾として求める。

ここで対応点決定部１３１による特徴点Ｐの対応点Ｐ＾の求め方について、図９を参照して説明する。まず、標準文字パターン記憶部１２には、各標準パターンについて、その標準パターンを構成する各ストロークの始点及び終点座標の他に、そのストローク上の全ての特徴点の情報が登録されている。この特徴点は例えば屈曲点であり、その特徴点の情報は、座標の他に、その特徴点でのストローク長に対する内分比（ａ：ｂ）を含む。この内分比は、予め計算により求められ、特徴点座標と共に標準文字パターン記憶部１２に登録されている。

対応点決定部１３１は、標準パターンのストローク上の特徴点Ｐの内分比（ａ：ｂ）をもとに、図９に示すように、当該特徴点Ｐの内分比ａ：ｂと（ほぼ）同じ内分比ａ′：ｂ′を持つ、入力文字の対応するストローク上での点Ｐ′の座標を求め、それを特徴点Ｐの対応点Ｐ＾の座標とする。

このように図８中の対応点決定部１３１は、特徴点Ｐに対応する入力文字上での同じ内分比を持つ点Ｐ′を、そのまま対応点Ｐ＾としているが、この対応点決定部１３１を図１０のように構成して、そのＰ′の近傍から対応点Ｐ＾を選択するようにしてもよい。この図１０の構成における対応点決定部１３１による対応点決定を、図１１を参照して説明する。

ここでは、対応点決定部１３１を、仮対応点決定部１３１ａ、近傍点特徴量抽出部１３１ｂ、及び特徴量比較部１３１ｃを用いて構成している。仮対応点決定部１３１ａは、標準パターンのストローク上の特徴点Ｐの内分比（ａ：ｂ）をもとに、図１１に示すように、当該特徴点Ｐの内分比ａ：ｂと（ほぼ）同じ内分比ａ′：ｂ′を持つ、入力文字の対応するストローク上での点Ｐ′の座標を求め、それを特徴点Ｐの仮の対応点とする。

近傍点特徴量抽出部１３１ｂは、仮対応点決定部１３１ａにより求められた仮対応点Ｐ′の上記入力文字の対応ストローク上での近傍内の全ての点Ｐi ＾について、何らかの特徴量（例えば、その点での接線の傾き）を抽出する。ここで、仮対応点Ｐ′の近傍内の点Ｐi ＾とは、Ｐi ＾とＰ′との間の距離ｄst（Ｐi ＾，Ｐ′）が所定値αの範囲内となる点をいう。

特徴量比較部１３１ｃは、近傍点特徴量抽出部１３１ｂにより抽出された、点Ｐ′の近傍内の全ての点Ｐi ＾の特徴量と、特徴点Ｐの特徴量とを比較し、その比較の結果、特徴量が特徴点Ｐに最も類似している点Ｐi ＾を当該特徴点Ｐの対応点Ｐ＾として決定する。

このように、特徴量を考慮して対応点Ｐ＾を決定することで、特徴点Ｐと同じ内分比の点Ｐ′を、そのまま対応点Ｐ＾とする場合に比べて、より精度の高い対応点決定が可能となる。

ところで、特徴点Ｐの内分比は、標準パターンを対象に複数のストロークをつないで１つのストロークとした場合には変化する。このような場合には、新たな内分比を再計算する必要がある。

例えば、図１２のように、Ｐが本来ストロークＳｌ（ストローク長Ｌ1 （＝ａ＋ｂ））をａ：ｂで内分した点であり、そのストロークＳ１と（ストローク長Ｌ2 の）ストロークＳ２を（ストローク長Ｌ12の裏ストロークを介して）つないで新しいストロークとした場合には、特徴点Ｐの新たな内分比ａ′：ｂ′は、ａ′：ｂ′＝ａ：（ｂ＋Ｌ12＋Ｌ2 ）

となる。なお、１ストローク上の特徴点の数は１つとは限らない。
さて、ストローク間距離計算部１３内の特徴点対応点間距離計算部１３２は、標準文字パターン記憶部１２に登録されている全ての標準パターンについて、その標準パターンの各ストローク毎に、当該ストローク上の各特徴点Ｐi と対応点決定部１３１により求められた入力文字の対応点Ｐi ＾との間の距離ｄi ＝ｄ（Ｐi，Ｐi ＾）を計算する。

距離総和計算部１３３は、標準文字パターン記憶部１２に登録されている全ての標準パターンの各ストロークについて、特徴点対応点間距離計算部１３２で算出された当該ストローク上の各特徴点Ｐi と対応点Ｐi ＾間の距離ｄi のｉ＝１〜ｉ＝ｎ（ｎは該当するストローク上の特徴点の総数）までの総和Σｄi をストローク間距離として求める。

パターン間距離計算部１４は、ストローク間距離計算部１３にて標準パターン別に求められた、当該標準パターンと入力文字との間の対応ストローク毎のストローク間距離をもとに、標準パターン別に当該ストローク間距離の和を算出し、その標準パターンと入力文字とのパターン間距離（パターン間類似度）とする。

パターン間距離比較部１５は、パターン間距離計算部１４により各標準パターン別に求められたパターン間距離を比較して、値が最小のパターン間距離を判断し、対応する標準パターンの文字を、入力文字に対する認識結果とする。なお、パターン間距離が小さいものから順に対応する標準パターンの文字を選択して認識候補とし、その順に表示して利用者に選択させることも可能である。

以上のように候補文字認識部５により、順次入力されてくる候補文字と各標準文字に対する相異度の中で最少となるものを検出し、候補文字認識結果としてその標準文字の名称と相異度とを最適文字列選出部７に入力する。

候補文字重み計算部６は、重み計算部４から得られる各基本セグメントの重み付け値と、候補文字生成部３から得られる基本セグメントの組み合わせの情報から、組み合わせられた基本セグメントの重み付け値の和を計算する。

最適文字列選出部７は、入力ストローク列に対して、相異度と候補文字重み付け値の積の総和を最少とする文字名称の系列を割り当てる。
図１６（ａ）〜（ｅ）に筆跡情報が入力されてから認識結果が出力されるまでの経緯を示す。図１６（ａ）に示すように、座標入力部１に手書き入力文字列が入力されると、基本セグメント分割部２において、図１６（ｂ）にあるように基本セグメントＳ１〜Ｓ６に分割される。

基本セグメント分割部２により分割された基本セグメントＳ１〜Ｓ６は、候補文字生成部３により、基本セグメントの組み合せが所定条件を満たすものを候補文字とし生成される。更に候補文字（図１６（ｃ）ではＳ１〜Ｓ６、及びＳ３＋Ｓ４、Ｓ５＋Ｓ６からなる）について、重み計算部４により重み付け値が算出される。

また、１６（ｃ）にあるように、候補文字認識部５は、候補文字生成部３から入力された候補文字と標準文字群との間で逐次相異度を算出し、候補文字認識結果として標準文字の名称とその相異度とを検出される。このときＳ１の候補文字について、重み付け値１．０、認識結果は「文（１．１）」、「六（１．３）」等が出力され、基本セグメントＳ３＋Ｓ４の候補文字はについて、組み合わせられた基本セグメントの重み付け値の和０．５＋０．６を計算して１．１が算出される。

ここで認識された候補文字列は図１６（ｄ）にあるように示される。これら候補文字列について、最適文字列選出部７により、候補文字重み計算部６から得られる基本セグメントの組み合わせた重み付け値の和と、候補文字認識部５から得られる認識結果から、図１６（ｅ）にあるように相異度と候補文字重み付け値の積の総和を算出し、この中で最少とする文字名称の系列を選出し、最終の認識結果とする。

つまり、相違度と候補文字重み付け値の積の総和を用いることで、基本セグメントを組み合せた候補文字と、基本セグメントからなる候補文字とを同じ尺度で比較することができるため、異なる切り出し位置の候補文字列を正しく認識することができる。

本発明の実施例の構成を示すブロック図。基本セグメントの分割を説明する図。候補文字認識部の詳細構成を示すブロック図。ストローク対応部１１の内部構成を示すブロック図。標準パターンのストローク数（画数）を入力文字のストローク数（画数）に合わせるために標準パターンのストロークを順序関係を保ってつなぐ場合のつなぎ方を示す図。標準パターンのストロークを図５（ａ）のようにつないだ場合の、当該標準パターンと入力文字との間のストローク同士の対応を示す図。図３中のストローク対応部１１の変形例を示すブロック構成図。図３中のストローク間距離計算部１３の内部構成を示すブロック図。図８中の対応点決定部１３１による標準パターンのストローク上の特徴点Ｐに対応する入力文字のストローク上の点（対応点）Ｐ＾の求め方を説明するための図。図８中の対応点決定部１３１で、図９とは異なる方法で対応点Ｐ＾を求めるための、当該対応点決定部１３１の内部構成を示すブロック図。図１０の構成の対応点決定部１３１による対応点Ｐ＾の求め方を説明するための図。標準パターン内の複数のストロークをつないで１つのストロークとした場合の、特徴点の内分比の再計算の仕方を説明するための図。同一文字に対する種々の続け書き文字の一例を、文字「口」の場合について示す図。互いに画数の異なる標準パターンと入力文字の一例を、文字「口」の場合について示す図。図１４の標準パターンと入力文字との間でストローク対応がとれなくなることを説明するための図。本発明の実施例の動作を説明する図。

符号の説明

１…座標入力部
２…基本セグメント分割部
３…候補文字生成部
４…重み計算部
５…候補文字認識部
６…候補文字重み計算部
７…最適文字列選出部

Claims

タブレットからストローク列として入力した手書き文字列を文字毎に区分けし、各文字を認識する手書き文字列認識装置において、
入力ストローク列を複数の基本セグメントの列に分割する基本セグメント分割手段と、前記基本セグメントごとに重み付け値を算出する重み計算手段と、
前記基本セグメントを組み合わせて候補文字を順次生成する候補文字生成手段と、
組み合わせた前記基本セグメントの重み付け値の和を候補文字重み付け値として計算する候補文字重み計算手段と、
前記候補文字を標準文字群との照合によって認識した文字名称と相異度を検出する候補文字認識手段と、
入力ストローク列に対し相異度と候補文字重みつけ値との積の総和を最小とする文字名称の系列を割り当てる最適文字列選出手段とを有することを特徴とする手書き文字列認識装置。
前記候補文字認識手段は、入力した手書き文字列の全ての候補文字に対して標準文字群との照合によって認識した文字名称と相異度を検出することを特徴とする請求項１記載の手書き文字認識装置。
前記重み計算手段は、前記基本セグメントを囲む外接四角形の面積から算出されることを特徴とする請求項１または請求項２記載の手書き文字認識装置。
タブレットからストローク列として入力した手書き文字列を文字毎に区分けし、各文字を認識する手書き文字列認識方法において、
入力ストローク列を複数の基本セグメントの列に分割するステップと、前記基本セグメントごとに重み付け値を算出するステップと、
前記基本セグメントを組み合わせて候補文字を順次生成するステップと、
組み合わせた前記基本セグメントの重み付け値の和を候補文字重み付け値として計算するステップと、
前記候補文字を標準文字群との照合によって認識した文字名称と相異度を検出するステップと、
入力ストローク列に対し相異度と候補文字重みつけ値との積の総和を最小とする文字名称の系列を割り当てるステップとを有することを特徴とする手書き文字列認識方法。
前記検出するステップは、入力した手書き文字列の全ての候補文字に対して標準文字群との照合によって認識した文字名称と相異度を検出することを特徴とする請求項４記載の手書き文字認識方法。
前記重み付け値を算出するステップは、前記基本セグメントを囲む外接四角形の面積から算出されることを特徴とする請求項４または請求項５記載の手書き文字認識方法。