JP2005221576A - 書き順学習システム、書き順判定プログラム、および、書き順学習方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 低コストで導入可能な書き順の学習を支援するシステムを提案すること。
【解決手段】 紙面の位置情報およびペーパＩＤを読み取らせるための所定のドットパターンが印刷されているデジタルペーパ１０に対して、デジタルペン２０で記入された手書きデータに基づいて、書き順を判定する書き順学習システムであって、書き順判定装置４０は、デジタルペン２０が送信する紙面の位置情報に基づく手書きデータ、当該デジタルペン２０を識別するＩＤ、およびペーパＩＤを入力するデータ入力部と、手書きデータの書き順を判定するためのペーパＩＤに対応する書き順判定プログラムおよびデジタルペン２０から入力された手書きデータを記憶する記憶手段と、書き順判定プログラムを実行する演算処理を行う演算処理部と、を備えたことを特徴とする。
【選択図】 図１

Description

本発明は、書き順学習システム、書き順判定プログラム、および、書き順学習方法に関する。

従来、書き順の学習を支援するシステムが、提案されている（特許文献１、特許文献２など）。これらの従来のシステムは、個々の学習者が、タブレット、タブレット用ペンなどのハードウェアを用いて手書き文字を入力すると、システムが、手書き文字の軌跡に基づいて、書き順の正誤を判定している。これらのコンピュータを用いた学習システムは、個々の学習者の学習速度が異なっていても、その学習速度に応じて書き順の学習を支援するコンテンツが提供されるため、一斉に学習する授業に比べて、効率的に学習をすることができる。
特開２００３−８４６５６号公報（段落[０００５]） 特開平１１−１４３３５４号公報（段落[０００６]〜[０００９]）

しかし、従来の書き順の学習システムは、個々の学習者について、ＰＣ（Personal Computer）、タブレット、タブレット用ペンなどの入力装置を揃える必要があり、機材の導入コストがかかってしまう。

そこで、本発明は、前記した問題を解決し、低コストで導入可能な書き順の学習を支援するシステムを提案することを主な目的とする。

前記課題を解決するため、書き順学習システムは、紙面の位置情報およびペーパＩＤを読み取らせるための所定のドットパターンが印刷されているデジタルペーパに対して、文字を記入するとともにドットパターンをカメラで読み取るデジタルペンから入力される手書きデータに基づいて、前記デジタルペンによる書き順を、書き順判定装置により判定する書き順学習システムであって、
前記デジタルペンが送信する前記紙面の位置情報に基づく手書きデータ、当該デジタルペンを識別するＩＤ、および前記ペーパＩＤを入力するデータ入力部と、
前記手書きデータの書き順を判定するための前記ペーパＩＤに対応する書き順判定プログラムおよび前記デジタルペンから入力された手書きデータを記憶する記憶手段と、
前記書き順判定プログラムを実行する演算処理を行う演算処理部と、を備えたことを特徴とする。

さらに、紙面の位置情報およびペーパＩＤを読み取らせるための所定のドットパターンが印刷されているデジタルペーパに対して、文字を記入するとともにドットパターンをカメラで読み取るデジタルペンから入力される手書きデータに基づいて、前記デジタルペンによる書き順を、書き順判定装置により判定する書き順学習システムによる書き順学習方法であって、
前記書き順判定装置が、前記ペーパＩＤに対応する書き順判定プログラムの入力を受け付ける手順と、前記デジタルペンが送信する前記紙面の位置情報に基づく手書きデータ、当該デジタルペンを識別するＩＤ、および前記ペーパＩＤを入力する手順と、前記書き順判定プログラムを実行して、前記受信した手書きデータを構成するストロークの書き順を判定する手順と、前記書き順の判定結果を出力する手順と、を実行することを特徴とする。その他の手段については、以下の実施の形態において説明する。

本発明は、手書きデータの入力装置をＰＣやタブレットとする替わりに、デジタルペーパとデジタルペンを用いることを特徴とする。これにより、学習者にはデジタルペーパ及びデジタルペンのみを配布し、書き順判定装置となるＰＣクライアントは教室に１台を設置するといったように、個々の学習者にＰＣを準備する必要が無いため、コスト面での負担が軽減できる。

以下に、本発明が適用される書き順学習システムの第１実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。まず、本実施形態の書き順学習システムの構成について、図１および図２を参照して説明する。

図１に示す書き順学習システムは、低コストで書き順の学習を支援する機能を有する。このため、書き順学習システムは、デジタルペーパ１０に文字を記入するとともにその文字の手書きデータを読み取るデジタルペン２０と、書き順判定プログラムを提供する書き順判定プログラムサーバ３０と、書き順判定プログラムを基にして手書きデータの書き順を判定する書き順判定装置４０と、を含めて構成される。

これにより、学習者にはデジタルペーパ１０及びデジタルペン２０のみを配布し、書き順判定装置４０となるＰＣクライアントは教室に１台を設置するといったように、個々の学習者にＰＣを準備する必要が無いため、コスト面での負担が軽減できる。また、デジタルペーパ１０という紙面に文字を記入させる方式により、学習者が文字記入の際、ＰＣ画面をずっと見ている必要は無く、学習場所の制限も緩和されるとともに、目の疲労を抑制できる。

なお、デジタルペーパ１０は、紙面の位置情報およびペーパＩＤを読み取らせるための所定のドットパターンがカーボンインク紙に印刷されている紙面である。ドットパターンのドットは約０．３ｍｍ間隔で格子状に配置されており、それぞれ微妙に上下左右にずれて配置されている。６×６ドット分の面積（１．８ｍｍ×１．８ｍｍ）を一単位として解釈すると、３６個のドットにつき、それぞれ上下左右4通りの組み合わせが考えられるので、理論上そのパターンは４の３６乗通りの組み合わせがある。このドットパターンの組み合わせを面積に換算すると、非常に膨大な範囲を網羅することとなる。ドットパターンは一単位ごとにＸ、Ｙ座標が割り当てられているため、個々のデジタルペーパ上でのドットパターンから絶対位置を判別できる。前記デジタルペーパ各々にＩＤ（ペーパＩＤ）を割り振ることにより、ペーパの管理および識別が容易となる。

デジタルペン２０は、デジタルペーパのドットパターンを読み取るカメラ２１と、カメラからの画像を基にペン先の位置情報とデジタルペーパのペーパＩＤを取得する画像処理部２２と、インクを格納するインクカートリッジ２３と、手書き時に筆圧データを取得する筆圧センサ２４と、デジタルペンに電気を供給するバッテリ２５と、デジタルペンを識別するためのペンＩＤや読み取った手書きデータを記録するメモリ２６（記憶手段）と、手書きデータを外部の装置に送信するための通信部２７と、を含めて構成される。なお、通信部２７は、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（Ｒ）（無線通信の場合）や、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）（有線通信の場合）などの規格によるインタフェースによって構成される。ここで、無線通信を活用する場合には、ＰＣクライアントから離れた場所でも手書きデータを送信することができ、場所の制限が緩和される。

デジタルペン２０によって読み取られる手書きデータの文字は、デジタルペン２０がデジタルペーパ１０に接触してから離れるまでの一筆で書かれるストロークの集合として定義される。以下、所定の文字について、ストロークが書かれた順序に従って、第１ストローク、第２ストローク、第３ストローク、と定義する。

書き順判定プログラムサーバ３０は、ペーパＩＤに対応する書き順判定プログラムを格納する書き順判定プログラムＤＢ３１と、書き順判定プログラムを他装置に送信するための通信部３２と、を含めて構成される。

書き順判定装置４０は、書き順判定プログラムに従って手書きデータの書き順を判定する書き順判定部４１（請求項の演算処理部に対応）と、書き順判定プログラムを格納する書き順判定プログラム格納部４２（請求項の記憶手段に対応）と、デジタルペンによって読み取られた手書きデータを格納する手書きデータ格納部４３（請求項の記憶手段に対応）と、外部の装置とデータを送受信するための通信部４４（請求項のデータ入力部に対応）と、書き順の判定結果を表示する表示部４９と、を含めて構成される。なお、表示部４９は、例えば、液晶ディスプレイとして構成される。

図２は、書き順学習システムのデジタルペーパを示す図である。デジタルペーパ１０は、所定の文字の書き順判定処理を起動させるための文字対応チェックボックス１２と、所定のページの書き順判定処理を起動させるためのページ対応チェックボックス１３と、を含めて印刷されている。つまり、デジタルペン２０が、文字対応チェックボックス１２にチェックを入れると、対応する文字についての書き順判定処理が起動される。また、デジタルペン２０が、ページ対応チェックボックス１３にチェックを入れると、対応するページについての書き順判定処理が起動される。

このように、チェックボックスを設けて、学習者に明示的に書き順判定処理を起動させる契機を選択させることにより、授業の進捗に合わせた判定処理を実現することができる。また、チェックボックスを設けて、学習者に明示的に書き順判定処理を起動させる対象文字を選択させることにより、学習者が予め知らない書き順についての判定処理を省略できるので、判定処理全体の計算量を削減することができる。

また、デジタルペーパ１０は、所定の文字について薄く紙面に印字されているお手本データ１１をさらに含めて印刷されてもよい。お手本データ１１は、書き順判定の対象となる文字であり、対象となる文字を効率的にかつ整った形状で書かせるのに有効である。

以上、書き順学習システムの構成について、説明した。次に、本実施形態の書き順学習システムの動作について、図１および図２を参照しつつ、図３に示すフローチャートに沿って説明する。

まず、書き順判定プログラムサーバ３０は、前準備として、書き順判定プログラムの登録を受け付けて、書き順判定プログラムＤＢ３１に格納する（Ｓ１０１）。なお、書き順判定プログラムは、文字の種類に非依存のアルゴリズム（詳細は後記）と、文字の種類に依存する正解のデータとによって構成される。また、１つの文字を判定するために、複数のアルゴリズムを組み合わせて用いてもよい。そして、アルゴリズムは、判定対象となる文字を特定するために、デジタルペーパ１０ごとの識別子となるペーパＩＤに関連付けられて登録される。

次に、書き順判定装置４０は、書き順判定プログラムをダウンロードするために、判定の対象となる所定のペーパＩＤを通知して、そのペーパＩＤに対応する書き順判定プログラムを、書き順判定プログラムサーバ３０に要求する（Ｓ１０２）。これは、例えば、授業を行う際に、配布する小テストのデジタルペーパ１０のペーパＩＤが、所定のペーパＩＤとなる。

そして、書き順判定プログラムサーバ３０は、要求のあったペーパＩＤに対応する書き順判定プログラムを書き順判定プログラムＤＢ３１から検索し、書き順判定装置４０に送信する（Ｓ１０３）。書き順判定装置４０は、受信した書き順判定プログラムを、書き順判定プログラム格納部４２に記録する。なお、書き順判定プログラム格納部４２は、以前使用された書き順判定プログラムを一時保管（キャッシュ）しておき、以前使用されたものと同一のペーパＩＤを使用する際には、書き順判定プログラムサーバ３０に要求する（Ｓ１０２）代わりに、キャッシュされた書き順判定プログラムを活用してもよい。

さらに、デジタルペン２０は、ユーザのデジタルペーパ１０への記入を契機として、デジタルペーパ１０から手書きデータを読み取る（Ｓ１０４）。具体的には、デジタルペン２０は、カメラ２１を介して、デジタルペーパ１０のドットパターンを画像として読み取る。そして、デジタルペン２０は、画像処理部２２により、ドットパターンの画像から、ペーパＩＤとペン先の位置情報（筆跡のデータ）を取得する。さらに、デジタルペン２０は、筆圧センサ２４により、文字記入時の筆圧データを取得し、ストロークの書いた順序、速度、筆圧、相対な時間情報などを筆跡のデータと併せて手書きデータを作成する。そして、デジタルペン２０は、メモリ２６に記録されたデジタルペン２０を識別するＩＤ（ペンＩＤ）を、手書きデータに付加する。なお、作成された手書きデータは、メモリ２６に記録される。

そして、デジタルペン２０は、読み取った手書きデータが、チェックボックス（文字対応チェックボックス１２またはページ対応チェックボックス１３）に記入されているかどうかの判定を行う（Ｓ１０５）。まず、チェックボックスへの記入がなされていない場合には（Ｓ１０５、無し）、複数の文字を連続して記入させるために、処理をＳ１０４に戻す。一方、チェックボックスへの記入がある場合には、（Ｓ１０５、有り）、デジタルペン２０は、書き順判定の処理を起動するために、読み取った手書きデータと、ペンＩＤおよびペーパＩＤとを、書き順判定装置４０に送信する（Ｓ１０６）。書き順判定装置４０は、受信した手書きデータを、手書きデータ格納部４３に格納する。

そして、書き順判定装置４０は、書き順判定部４１を用いて、手書きデータの書き順を判定する（Ｓ１０７）。これは、書き順判定プログラム格納部４２の書き順判定プログラムに従って、手書きデータ格納部４３の手書きデータの書き順の正誤を、１ストロークごとに判定する処理であり、詳細は後記する。なお、書き順判定プログラムは、受信した手書きデータに付されたペーパＩＤに対応するものが使用される。

さらに、書き順判定装置４０は、書き順の判定結果を表示部４９に表示する（Ｓ１０８）。そして、書き順の判定結果の表示は、手書きデータを読み取ったペンのペンＩＤも含めることにより、複数の学習者のうちのどの学習者の手書きデータが表示されているかを、把握させるのに役立つ。なお、判定結果の表示方法は、様々な方法を活用することができる。例えば、表示部４９は、判定対象の文字が５つのストロークから構成されている場合に、判定対象の文字の表示と併せて、５つのストロークの書き順が全て正しいと判定されたときに、“正解”の旨を示す情報（例えば“○”）を表示し、１つのストロークでも、不正解のときには、“不正解”の旨を示す情報（例えば“×”）を表示してもよい。また、５つのストロークのうち、正解のストロークと不正解のストロークの色とで、別の色で表示してもよい。さらに、正解データの表示方法として、５つのストロークを、第１ストロークから順に、徐々に画面に表示させるアニメーション処理を行ってもよい。

なお、これらの表示方法は、特定の方法に限定されず、ユーザに所望の表示方法を選択させたり、不正解の頻度に応じて表示方法を変化させてもよい。不正解の頻度に応じた表示方法の変化とは、例えば、所定の学習対象の文字に対して、初回の不正解時には、“正解”または“不正解”の旨だけを表示し、２回目の不正解時には、正解のストロークと不正解のストロークの色を変えて表示し、３回目の不正解時には、第１ストロークから順に、徐々に画面に表示させるアニメーション処理を行う処理である。これにより、ユーザは、不正解の頻度の高い文字（つまり、ユーザの弱点となる文字）についてのみ、詳しい情報を得ることができるので、学習の効率が向上する。

以上、書き順学習システムの処理について、説明した。次に、本実施形態の書き順判定プログラムについて、図４から図７に沿って説明する。ここで、図４から図７に示す書き順判定プログラムの図面の表記について、定義する。まず、漢字の偏の１つである三水（さんずい）を判定対象の例とする。三水の正しい書き順は、三水を構成する３つのストロークについて、上から下に向かって書く順序（上段→中段→下段）とする。次に、各ストロークの表記方法は、ストロークの始点（初めてペンを紙面に接着させた位置）を“●（丸）”で示し、ストロークの終点（ペンを紙面から離した位置）を“▲（三角）”で示すものとする。さらに、各図について、正解の書き順となる例を上部（Ａ）に、不正解の書き順となる例を下部（Ｂ）に示す。

書き順判定プログラムの個々のアルゴリズムを説明する前に、書き順判定プログラムの分類を行う。書き順判定プログラムは、ストローク単体での書き順判定処理（図４〜図６参照）、または、ストローク間の関連を参照する書き順判定処理（図７参照）のいずれかに分類される。これは、所定のストロークの書き順を判定する際に、所定のストローク以外のストロークのデータを参照するかどうかによって、分類される。

まず、ストローク単体での書き順判定処理は、所定のストローク以外のストロークのデータを参照しない方式である。この処理方式は、ストローク数に比例する判定処理を行えばよいので、ストローク間の関連を参照する書き順判定処理に比べて、計算量が少なくて済む。しかし、書き順判定の精度は、文字の大きさや、文字の傾き、字体の個人差などの文字全体の特徴によって影響される。なお、紙面に印字されているお手本データ１１を元に、書き順判定の正解となるデータを作成する場合には、記入された文字における前記の文字全体の特徴が、お手本データ１１に沿うことが期待されるため、お手本データ１１が無い紙面を利用する場合に比べて、精度が向上する可能性が高く、また、お手本データ１１どおりの整った文字を学習させることができる。なお、ストローク単体での書き順判定処理の例を、図面ごと（図４、図５、図６）に３つ後記する。

一方、ストローク間の関連を参照する書き順判定処理は、所定のストローク以外のストロークのデータを参照する方式である。この処理方式は、各ストロークにおいて、参照する対象のストロークが文字の構成要素となるストローク分だけ存在するため、ストローク数の２乗に比例する判定処理を行うこととなる。よって、ストローク間の関連を参照しない書き順判定処理に比べて、計算量が多くなってしまう。しかし、文字の大きさや、文字の傾き、字体の個人差などの文字全体の特徴は、ストローク間の比較処理において吸収される（例えば、第１ストロークがやや右に傾いていた場合には、第２ストローク以降も同様の傾きが見られる）ので、書き順判定の精度には、あまり影響しない。なお、ストローク間の関連を参照する書き順判定処理の例を、図７に従って後記する。

図４は、ストローク単体での第１の書き順判定処理を示す図である。本処理は、各ストロークに対して始点が位置する領域を規定しておき、ストロークの始点が領域の内部に収まっている場合に正解とし、ストロークの始点が領域の内部に収まっていない場合に不正解とする方式である。

まず、図４（Ａ）は、正解となる書き順についての判定処理を示す。手書きデータは、第１ストロークＳＴ１Ａ、第２ストロークＳＴ２Ａ、第３ストロークＳＴ３Ａ、の順に入力されたものとする。また、判定処理は、各ストロークに対して、第１領域Ａ１Ａ、第２領域Ａ２Ａ、第３領域Ａ３Ａ、の順に行われる。よって、判定処理は、第１ストロークＳＴ１Ａと第１領域Ａ１Ａ、第２ストロークＳＴ２Ａと第２領域Ａ２Ａ、および、第３ストロークＳＴ３Ａと第３領域Ａ３Ａのそれぞれについて、始点が領域内にあるため、正解と判定する。

一方、図４（Ｂ）は、不正解となる書き順についての判定処理を示す。手書きデータは、第１ストロークＳＴ１Ｂ、第２ストロークＳＴ２Ｂ、第３ストロークＳＴ３Ｂ、の順に入力されたものとする。また、判定処理は、図４（Ａ）と同一の処理となる。よって、判定処理は、第２ストロークＳＴ２Ｂと第２領域Ａ２Ａとでは、始点が領域内にあるため、正解となるものの、第１ストロークＳＴ１Ｂと第１領域Ａ１Ａ、および、第３ストロークＳＴ３Ｂと第３領域Ａ３Ａでは、始点が領域内に無いため、文字全体では不正解となる。

図５は、ストローク単体での第２の書き順判定処理を示す図である。本処理は、図４に示す始点の領域判定に加え、始点からのストロークの方向（角度）を判定する方式である。これは、始点は同一であるが、ストロークの方向が異なる複数のストロークを識別する際に、有効である。例えば、口（漢字のくちの字）における第一画と第二画との識別が、第２の書き順判定処理の有効な一例として挙げられる。なお、図５は、三水の一部である第１ストロークだけを抽出している。

まず、図５（Ａ）は、正解となる書き順についての判定処理を示す。手書きデータは、第１ストロークＳＴ１Ｃを含めて構成され、第１領域Ａ１Ｃが判定に使用される。よって、判定処理は、第１ストロークＳＴ１Ｃの始点が第１領域Ａ１Ｃの内部にあることに加え、その始点からのストロークの角度が、所定のしきい値（図５では１００度〜１５０度）の範囲内なので、第１ストロークＳＴ１Ｃを正解とする。

一方、図５（Ｂ）は、不正解となる書き順についての判定処理を示す。手書きデータは、第１ストロークＳＴ１Ｄを含めて構成され、第１領域Ａ１Ｃが判定に使用される。よって、判定処理は、第１ストロークＳＴ１Ｄの始点が第１領域Ａ１Ｃの内部にあるものの、その始点からのストロークの角度が、所定のしきい値（図５では１００度〜１５０度）の範囲外なので、第１ストロークＳＴ１Ｄを不正解とする。

図６は、ストローク単体での第３の書き順判定処理を示す図である。本処理は、各ストロークが位置する領域を規定しておき、ストロークの全体が領域の内部に収まっている場合に正解とし、ストロークの全体が領域の内部に収まっていない場合に不正解とする方式である。これにより、ストロークの形状全体が書き順判定に使用されるため、字の形が整っているかを判定することができる。

まず、図６（Ａ）は、正解となる書き順についての判定処理を示す。手書きデータは、第１ストロークＳＴ１Ｅ、第２ストロークＳＴ２Ｅ、第３ストロークＳＴ３Ｅ、の順に入力されたものとする。また、判定処理は、各ストロークに対して、第１領域Ａ１Ｅ、第２領域Ａ２Ｅ、第３領域Ａ３Ｅ、の順に行われる。よって、判定処理は、第１ストロークＳＴ１Ｅと第１領域Ａ１Ｅ、第２ストロークＳＴ２Ｅと第２領域Ａ２Ｅ、および、第３ストロークＳＴ３Ｅと第３領域Ａ３Ｅのそれぞれについて、ストローク全体が領域内にあるため、正解と判定する。

一方、図６（Ｂ）は、不正解となる書き順についての判定処理を示す。手書きデータは、第１ストロークＳＴ１Ｆ、第２ストロークＳＴ２Ｆ、第３ストロークＳＴ３Ｆ、の順に入力されたものとする。また、判定処理は、図６（Ａ）と同一の処理となる。よって、判定処理は、第２ストロークＳＴ２Ｆと第２領域Ａ２Ｅとでは、ストローク全体の軌跡が領域内にあるため、正解となるものの、第１ストロークＳＴ１Ｆと第１領域Ａ１Ｅ、および、第３ストロークＳＴ３Ｆと第３領域Ａ３Ｅでは、ストローク全体が領域内に無いため、文字全体では不正解となる。

図７は、ストローク間の関連を参照する書き順判定処理を示す図である。本処理は、連続して記入された２つのストロークについて、ストロークの始点間の距離を特徴データとして抽出し、正解となる特徴データと比較する処理である。

まず、図７（Ａ）は、正解となる書き順についての判定処理を示す。手書きデータは、第１ストロークＳＴ１Ｇ、第２ストロークＳＴ２Ｇ、第３ストロークＳＴ３Ｇ、の順に入力されたものとする。また、判定処理は、第１ストロークＳＴ１Ｇと第２ストロークＳＴ２Ｇとの始点間の第１距離Ｌ１Ｇ、第２ストロークＳＴ２Ｇと第３ストロークＳＴ３Ｇとの始点間の第２距離Ｌ２Ｇ、の順に行われる。よって、判定処理は、第１距離Ｌ１Ｇが正解となる特徴データの範囲（１０〜１５）に収まり、かつ、第２距離Ｌ２Ｇが正解となる特徴データの範囲（１２〜１７）に収まっているので、正解とする。

一方、図７（Ｂ）は、不正解となる書き順についての判定処理を示す。手書きデータは、第１ストロークＳＴ１Ｈ、第２ストロークＳＴ２Ｈ、第３ストロークＳＴ３Ｈ、の順に入力されたものとする。また、判定処理は、第１ストロークＳＴ１Ｈと第２ストロークＳＴ２Ｈとの始点間の第１距離Ｌ１Ｈ、第２ストロークＳＴ２Ｈと第３ストロークＳＴ３Ｈとの始点間の第２距離Ｌ２Ｈ、の順に行われる。よって、判定処理は、第１距離Ｌ１Ｈが正解となる特徴データの範囲（１０〜１５）に収まっていないので、第２距離Ｌ２Ｈが正解となる特徴データの範囲（１２〜１７）に収まっているにもかかわらず、文字全体として不正解とする。

以上説明した本発明は、以下のように発明の趣旨を逸脱しない範囲で広く変形実施することができる。

例えば、書き順判定プログラムサーバ３０と書き順判定装置４０とを別々の装置とする替わりに、書き順判定装置４０に書き順判定プログラムを予め登録させる構成としてもよい（図８参照）。ここで、書き順判定プログラムＤＢ３１は、ＲＡＭ（Random-Access Memory）によって構成されてもよいし、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録メディアや、ＣＦ（CompactFlash）などのメモリカードによって構成されてもよい。

また、書き順判定プログラムは、図４から図７に示す特徴量を用いて、手書きデータと正解データとの比較を行ったが、これはあくまで一例であり、ストロークの方向、長さ、曲率などの別の特徴量を用いて、比較を行ってもよい。

さらに、図４から図７に示す書き順判定プログラムは、漢字の三水を扱ったが、これはあくまで判定対象の文字種別の一例であり、他の文字種別を扱うことも可能である。他の文字種別は、例えば、平仮名や片仮名などの日本語を構成する文字種別に加え、アルファベットやハングル文字などの日本語以外の文字種別が挙げられる。

また、図３では、書き順判定装置４０が、デジタルペーパ１０による手書きデータの読み取り処理（Ｓ１０４）の前に、所定のペーパＩＤを通知する（Ｓ１０２）こととした。これは、ユーザに配布したデジタルペーパ１０のペーパＩＤが既知の場合を想定している。しかし、ペーパＩＤが未知の場合には、手書きデータの読み取り処理（Ｓ１０４）によって取得されたペーパＩＤを基に、デジタルペン２０が取得したペーパＩＤを書き順判定装置４０に通知して書き順判定プログラムの取得を依頼する処理、あるいは、デジタルペン２０が自ら書き順判定プログラムサーバ３０に対して、ペーパＩＤを通知して書き順判定プログラムの取得を要求する処理を行うこととする。

さらに、書き順判定装置４０の記憶手段は、様々な実現手段によって実装される。例えば、記憶手段は、半導体メモリとして実装されてもよいし、書き順判定装置４０の外部記憶装置として実装されてもよい。

本発明の一実施形態に関する書き順学習システムの構成図である。 本発明の一実施形態に関する書き順学習システムのデジタルペーパを示す図である。 本発明の一実施形態に関する書き順学習システムの処理を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態に関するストローク単体での第１の書き順判定処理を示す図である。 本発明の一実施形態に関するストローク単体での第２の書き順判定処理を示す図である。 本発明の一実施形態に関するストローク単体での第３の書き順判定処理を示す図である。 本発明の一実施形態に関するストローク間の関連を参照する書き順判定処理を示す図である。 本発明の一実施形態に関する書き順学習システムの変形実施における構成図である。

符号の説明

１０ デジタルペーパ
１２ 文字対応チェックボックス
１３ ページ対応チェックボックス
２０ デジタルペン
２１ カメラ
２２ 画像処理部
２６ メモリ（記憶手段）
２７ 通信部
４０ 書き順判定装置
４１ 書き順判定部（演算処理部）
４２ 書き順判定プログラム格納部（記憶手段）
４３ 手書きデータ格納部（記憶手段）
４４ 通信部（データ入力部）
４９ 表示部

Claims (7)

1. 紙面の位置情報およびペーパＩＤを読み取らせるための所定のドットパターンが印刷されているデジタルペーパに対して、文字を記入するとともにドットパターンをカメラで読み取るデジタルペンから入力される手書きデータに基づいて、前記デジタルペンによる書き順を、書き順判定装置により判定する書き順学習システムであって、
   前記デジタルペンが送信する前記紙面の位置情報に基づく手書きデータ、当該デジタルペンを識別するＩＤ、および前記ペーパＩＤを入力するデータ入力部と、
   前記手書きデータの書き順を判定するための前記ペーパＩＤに対応する書き順判定プログラムおよび前記デジタルペンから入力された手書きデータを記憶する記憶手段と、
   前記書き順判定プログラムを実行する演算処理を行う演算処理部と、
   を備えたことを特徴とする書き順学習システム。
2. 前記書き順判定プログラムは、前記書き順判定装置に、前記手書きデータを構成するストロークごとに、所定の文字を構成する少なくとも１つのストロークの始点がストロークごとに設定された所定の範囲の外部に位置する場合に、所定の文字の書き順を不正解とするステップを実行させることを特徴とする請求項１に記載の書き順学習システム。
3. 前記書き順判定プログラムは、前記書き順判定装置に、前記手書きデータを構成するストロークごとに、所定の文字を構成する少なくとも１つのストロークについて、前記ストロークの始点がストロークごとに設定された所定の範囲の外部に位置する場合、または、前記ストロークの始点を中心としたストロークの方向がストロークごとに設定された所定の角度の範囲外となる場合に、所定の文字の書き順を不正解とするステップを実行させることを特徴とする請求項１に記載の書き順学習システム。
4. 前記書き順判定プログラムは、前記書き順判定装置に、前記手書きデータを構成するストロークごとに、所定の文字を構成する少なくとも１つのストロークの軌跡がストロークごとに設定された所定の範囲の外部に位置する場合に、所定の文字の書き順を不正解とするステップを実行させることを特徴とする請求項１に記載の書き順学習システム。
5. 紙面の位置情報およびペーパＩＤを読み取らせるための所定のドットパターンが印刷されているデジタルペーパに対して、文字を記入するとともにドットパターンをカメラで読み取るデジタルペンから入力される手書きデータに基づいて、前記デジタルペンによる書き順を、書き順判定装置により判定する書き順学習システムによる書き順学習方法であって、
   前記書き順判定装置が、前記ペーパＩＤに対応する書き順判定プログラムの入力を受け付ける手順と、前記デジタルペンが送信する前記紙面の位置情報に基づく手書きデータ、当該デジタルペンを識別するＩＤ、および前記ペーパＩＤを入力する手順と、前記書き順判定プログラムを実行して、前記受信した手書きデータを構成するストロークの書き順を判定する手順と、前記書き順の判定結果を出力する手順と、を実行することを特徴とする書き順学習方法。
6. 前記デジタルペンは、前記手書きデータを前記書き順判定装置に送信する場合に、所定の文字に対応する前記デジタルペーパに印刷されたチェックボックスへの記入を契機に、前記所定の文字に対応する手書きデータを送信することを特徴とする請求項５に記載の書き順学習方法。
7. 前記デジタルペンは、前記手書きデータを前記書き順判定装置に送信する場合に、所定のページに対応する前記デジタルペーパに印刷されたチェックボックスへの記入を契機に、前記所定のページの文字に対応する手書きデータを送信することを特徴とする請求項５に記載の書き順学習方法。

Images