JP2010524067A - 手書き文字認識のための方法及びシステム - Google Patents
手書き文字認識のための方法及びシステム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2010524067A JP2010524067A JP2010501356A JP2010501356A JP2010524067A JP 2010524067 A JP2010524067 A JP 2010524067A JP 2010501356 A JP2010501356 A JP 2010501356A JP 2010501356 A JP2010501356 A JP 2010501356A JP 2010524067 A JP2010524067 A JP 2010524067A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- character
- recognized
- script
- wildcard
- character recognition
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
- G06V30/22—Character recognition characterised by the type of writing
- G06V30/226—Character recognition characterised by the type of writing of cursive writing
- G06V30/2268—Character recognition characterised by the type of writing of cursive writing using stroke segmentation
- G06V30/2272—Character recognition characterised by the type of writing of cursive writing using stroke segmentation with lexical matching
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
- Document Processing Apparatus (AREA)
Abstract
手書き文字認識方法及び装置を提供する。方法が、認識対象のスクリプトを入力するステップと、入力したスクリプトのワイルドカード及び要素を認識するステップと、認識された要素及びワイルドカード情報を、文字ライブラリに事前に記憶された文字と照合するステップと、照合結果を表示するステップとを含む。本発明は、ワイルドカードを使用した手書き文字認識方法を提供し、これにより手書き文字の入力画数が減り、入力効率が向上する。
【選択図】図2
【選択図】図2
Description
本発明は手書き文字認識の分野に関し、特に手書き文字認識のための方法及びシステムに関する。
手書き文字入力は、タッチスクリーン又はタッチパネル(書き込みパネル)を有するコンピュータ又はその他の電子機器によりしばしば採用される方法である。ノート型パソコン、移動電話、携帯情報端末(PDA)などの広い用途で、迅速、効率的かつ正確な手書き文字認識が開発される傾向にある。
しかしながら、ユーザ体験の観点から見て、現行の手書き文字認識のための方法及びシステムにはいくつかの問題点がある。通常、モバイル機器上の書き込み領域は狭く、字画の多い文字を書くことが非常に困難である。手書きは人間工学的に骨の折れるものであるため、ユーザは手書き文字入力中における文字入力が短時間で済むように望むことが多い。通常、文字は複数の構成部分から成り、ユーザが次の構成部分を書く前にその構成部分の字画の正確な書き方を忘れると、認識タイムアウトの時間が切れ、書き込みを仕上げることができない。
米国特許第6970599号には、手書きによる漢字入力方法において、漢字の最初の数画だけを書けばよく、字画を入力するたびに入力された字画にマッチする漢字の一覧が表示され、ユーザが文字の全ての字画を仕上げずとも所望の文字を見つけることができるようになることが開示されている。しかしながら、この方法では、ユーザが文字の字画を書き順通りに入力しなかったり、或いは文字の一部の字画を忘れたりした場合の不完全な手書き文字をいかに認識するかという問題点は依然として解決されない。
上記の問題点に照らして、本発明は、ワイルドカードを使用した手書き文字認識方法及び装置を提供する。
本発明の第1の態様によれば、認識対象のスクリプトを入力するステップと、入力したスクリプトのワイルドカード及び要素を認識するステップと、認識された要素及びワイルドカード情報を、文字ライブラリに事前に記憶された文字と照合するステップと、照合結果を表示するステップとを含む手書き文字認識方法が提供される。
本発明の実施形態によれば、ワイルドカードはユーザに合わせてカスタマイズできる。
本発明の別の実施形態によれば、(単複の)ワイルドカードの数は1又はそれ以上である。
本発明の別の実施形態によれば、照合ステップにおいて、ワイルドカードではなく認識された要素が、文字ライブラリ内に事前に記憶された文字の要素と比較される。
本発明の別の実施形態によれば、入力スクリプト内のワイルドカードと要素との位置関係が認識ステップにおいて認識される。
本発明の別の実施形態によれば、照合ステップにおいて、ワイルドカードではなく、位置を認識された要素が、文字ライブラリに事前に記憶された文字の同じ位置の要素と比較される。
本発明の別の実施形態によれば、(単複の)照合結果は、文字ライブラリ内に事前に記憶された1又はそれ以上の文字である。
本発明の別の実施形態によれば、照合結果をソートするステップがさらに含まれる。
本発明の別の実施形態によれば、照合結果から文字を選択するステップがさらに含まれる。
本発明の第2の態様によれば、認識対象のスクリプトを受け取るスクリプト受信機と、スクリプト受信機から提供されるスクリプトのワイルドカード及び要素を認識する認識機と、認識機から提供される認識された要素及びワイルドカード情報を、文字ライブラリに事前に記憶された文字と照合する照合機と、照合機からの照合結果を表示するディスプレイと備えた手書き文字認識装置が提供される。
本発明の別の実施形態によれば、照合機からの照合結果をソートするソータがさらに含まれる。
本発明の別の実施形態によれば、照合結果から文字を選択するセレクタがさらに含まれる。
本発明の別の実施形態によれば、手書き文字認識装置は、パーソナルコンピュータ、携帯情報端末(PDA)、移動電話、及びその他のモバイル電子機器のうちの1つである。
本発明の第3の態様によれば、コンピュータ可読プログラムコードを記憶したコンピュータ可読記憶媒体を含む手書き文字認識のためのコンピュータプログラム製品が提供される。コンピュータ可読プログラムコードは、認識対象のスクリプトを入力するコンピュータ可読プログラムコードと、入力スクリプト内のワイルドカード及び要素を認識するコンピュータ可読プログラムコードと、認識された要素及びワイルドカード情報を、文字ライブラリ内に事前に記憶された文字と照合するコンピュータ可読プログラムコードと、照合結果を表示するコンピュータ可読プログラムコードとを含む。
本発明の他の特徴及び利点は、本発明の原理を一例として例示する添付図面と併せて行う以下の好ましい実施形態の説明から明らかになるであろう。
本発明の実施形態について詳細に説明する。
パーソナルコンピュータ、携帯情報端末(PDA)、移動電話などの、本発明の手書き文字認識方法を使用する様々な種類の装置が存在すること、並びに手書き用ペン、指タップ、又はマウスクリックによって手書き文字を入力できるタッチスクリーン、手書き用パネルなどの、前記装置に手書き文字を入力するための多くの種類のスクリプト受信機も存在することを理解されたい。
認識対象の手書き文字(本明細書ではスクリプトとも呼ぶ)は、完全な文字、又は完全な文字の一部であってもよく、また中国語簡体字、日本語、韓国語、及び中国語繁体字などのいずれの言語であってもよいことを理解されたい。認識対象の手書き文字のいくつかの構成部分は文字の様々な要素であってもよく、その他の構成部分は1又はそれ以上のワイルドカードにより置き換えることができる。
本明細書で言及する「要素」という用語は、文字のいくつかの構成部分又はその構成部分のいくつかの特徴を意味することができる。例えば、要素は、字体、字画、字体と字画の方向との組み合わせ、字画と字画の方向との組み合わせなどであってもよい。本発明は、要素ベースの手書き文字認識方法を採用して、例えば、字体に関するパターン認識又は字画認識を実行することができ、いずれの特定の手書き文字認識方法にも限定されない。本発明の方法を適用する装置内の文字ライブラリに事前に記憶される文字は、前記要素に基づいて記憶され、本発明は文字ライブラリの具体的な実施構成とは無関係である。
本明細書で言及する「ワイルドカード」という用語は、文字のいくつかの要素、例えばいくつかの字画、構成部分、又は部首を置き換えるために使用する記号のことである。ワイルドカードは、ユーザに合わせてカスタマイズすることができ、いずれの記号又は文字であってもよく、文字内に現れない単純な記号であることが好ましい。
図1は、本発明の1つの実施形態による手書き文字認識方法のフロー図であり、字画の認識に基づいてこれを例示する。この実施形態では、「×」をワイルドカードとして使用し、ユーザが入力したい文字は「明」である。
ステップ102において、スクリプトのワイルドカード及び字画が認識される。この実施形態では、入力されたスクリプトは、ワイルドカードと、「左払い、横画−縦画−はね、横画、及び横画」を含む字画の並びとを含んでいると認識され、入力されたスクリプトにマッチする文字ライブラリ内の文字の数を表す、マッチする文字をカウントするためのカウンタの値iが0に設定される。
ステップ103において、認識された字画の並び及びワイルドカードの情報が、文字ライブラリに事前に記憶された文字の字画と比較される。例えば、「*、左払い、横画−縦画−はね、横画、及び横画」という並びが、文字ライブラリに事前に記憶された文字の字画と比較される。従って、「左払い、横画−縦画−はね、横画、及び横画」を含む全ての文字が見つかることになる。さらに、マッチした字画と、マッチした文字の総画数又はマッチしなかった画数との間の比率に基づいて、全てのマッチした文字に類似性を割り当てることができる。例えば、「明」という文字の類似性は0.8である。
当業者であれば、当業において類似性を計算するための様々な方法が既に存在し、本発明が類似性を計算するためのいずれの特定の方法にも限定されないことを理解できよう。本明細書で言及する類似性は、本発明の実施構成に必要なものではなく、複数の照合結果をソートするための基礎としての役目を果たすものにすぎない点に留意されたい。
ステップ104において、類似性0.8が特定のしきい値に達しているか否かが判断される。達していなければ、フローはステップ106へ進む。この実施形態では、しきい値は0.5に設定される。0.8は0.5よりも大きいので、入力されたスクリプトが文字ライブラリ内の文字にマッチすることを意味し、フローはステップ105へ進む。
ステップ105において、照合結果の「明」及び対応する類似性xi=0.8が保存され、i=i+1となる。
ステップ106において、この字画の並びが文字ライブラリ内の全ての文字の字画と照合されたか否かが判断される。照合されていなければ、フローはステップ103へ戻る。照合されていれば、例えば、照合結果は、「明」(類似性x1=0.8)、「服」(類似性x2=0.8)、「朋」(類似性x3=0.9)、「萌」(類似性x4=0.6)、「背」(類似性x5=0.7)、「月」(類似性x6=0.5)などとなり、その後フローはステップ107へ進む。
ステップ107において、複数の照合結果が存在するか否かが判断される。複数存在する場合、フローはステップ108へ進み、複数存在しない場合、フローはステップ111へ進む。
ステップ108において、照合結果が自己の類似性xiに基づいてソートされる。そして、一連の照合結果「朋」、「明」、「服」、「背」、「萌」、及び「月」が、高から低までの類似性に基づいて、及び類似性が等しい場合にはマッチした順番で取得される。
ステップ109において、ユーザが選択するために前記一連の照合結果が表示される。ステップ110において、ユーザが一連の照合結果から文字「明」を選択し、方法は終了する。
別の例では、入力されたスクリプトが「
」である。ステップ102において、スクリプトは、2つのワイルドカードと2つの字画の並び、すなわち「点、横画、縦転画、縦画、横転画、横画」及び「縦画、横転画、左払い、点」を含んでいると認識される。ステップ103において、認識された2つの字画の並びが、文字ライブラリに事前に記憶された文字の字画と比較され、これらの間の類似性が取得される。ステップ104から106までの後、1つの照合結果、すなわち文字「
」のみが存在し、その後、フローはステップ107の後にステップ111へ進む。ステップ111において、照合結果が1つの文字のみであるか、すなわちiが1に等しいかが判断される。iが1に等しいので、フローはステップ109へ進み、ここで文字「
」
のみを含む照合結果が表示される。ステップ110において、ユーザがこの照合結果を選択し、方法は終了する。
」である。ステップ102において、スクリプトは、2つのワイルドカードと2つの字画の並び、すなわち「点、横画、縦転画、縦画、横転画、横画」及び「縦画、横転画、左払い、点」を含んでいると認識される。ステップ103において、認識された2つの字画の並びが、文字ライブラリに事前に記憶された文字の字画と比較され、これらの間の類似性が取得される。ステップ104から106までの後、1つの照合結果、すなわち文字「
」のみが存在し、その後、フローはステップ107の後にステップ111へ進む。ステップ111において、照合結果が1つの文字のみであるか、すなわちiが1に等しいかが判断される。iが1に等しいので、フローはステップ109へ進み、ここで文字「
」
のみを含む照合結果が表示される。ステップ110において、ユーザがこの照合結果を選択し、方法は終了する。
図2は、本発明の別の実施形態による手書き文字認識方法のフロー図であり、これを字体のパターン認識に基づいて例示する。この実施形態では、「o」をワイルドカードとして使用し、複数のワイルドカードを異なる位置で使用する。ユーザが入力したい文字は「湖」である。
ステップ202において、入力されたスクリプトは、2つのワイルドカードと「月」を含む字体とを含んでいると認識され、2つのワイルドカードは字体「月」の左側にあると認識される。次に、入力されたスクリプトにマッチする文字ライブラリ内の文字数を表す、マッチする文字をカウントするためのカウンタの値iが0に設定される。
ステップ203において、認識された字体「月」が、文字ライブラリに事前に記憶された(「潮」などの)文字の字体と比較され、ワイルドカードは比較せずに、入力されたスクリプトと文字「潮」との間の0.9などの類似性を取得する。この実施形態では、字体の比較は位置関係に基づいている。従って、入力されたスクリプトは、字体の右の構成部分として「月」を有する文字ライブラリ内の文字とは比較的類似性が高い一方で、例えば字体の上、下、左、又は中央の構成部分として「月」を有する文字ライブラリ内の文字とは類似性が極めて低い。また、この実施形態では「月」の左側に2つのワイルドカードが存在する。従って、「月」の左側に2つの構成部分を有する文字ライブラリ内の字体は、入力されたスクリプトにより良くマッチし、このスクリプトとの類似性が非常に高い。
ステップ204において、類似性0.9が特定のしきい値、例えば0.5に達しているか否かが判断される。達していれば、フローはステップ205へ進む。達していなければ、フローはステップ206へ進む。この実施形態では、0.9は0.5よりも大きいので、フローはステップ205へ進む。
ステップ205において、文字及び対応する類似性xi=0.9が保存され、i=i+1となる。
ステップ206において、認識された字体が文字ライブラリ内の字体と照合されたか否かが判断される。照合されていなければ、フローはステップ203へ戻る。照合されていれば、例えば、照合結果は、「潮」(類似性x1=0.9)、「明」(類似性x2=0.6)、「棚」(類似性x2=0.9)、「湖」(類似性x3=0.9)、「月」(類似性x3=0.5)などとなり、その後フローはステップ207へ進む。
ステップ207において、複数の照合結果が存在するか否かが判断される。複数存在しない場合、フローはステップ211へ進み、複数存在する場合、フローはステップ208へ進む。
ステップ208において、照合結果が自己の類似性xiに基づいてソートされる。そして、一連の照合結果「潮」、「棚」、「湖」、「明」、及び「月」が、高から低までの類似性に基づいて、及び類似性が等しい場合にはマッチした順番で取得される。
ステップ209において、ユーザが選択するために前記一連の照合結果が表示される。ステップ210において、ユーザが一連の照合結果から文字、すなわちユーザが入力したい文字を選択し、方法は終了する。
以下の例では、ワイルドカードと字体との間の位置関係が手書き文字認識の最終結果に与える影響についてさらに例示する。例えば、Δをワイルドカードとして使用する。「
」を入力した場合、「国」及び「
」などの、外側に「口」を有する文字が比較的高い類似性を有する。「
」を入力した場合、「回」及び「
」などの、内側に「口」を有する文字が比較的高い類似性を有する。「
」を入力した場合、「吝」及び「言」など、下部に「口」を有する文字が比較的高い類似性を有する。「
」を入力した場合、「吃」及び「喝」など、左側に「口」を有する文字が比較的高い類似性を有する。
」を入力した場合、「国」及び「
」などの、外側に「口」を有する文字が比較的高い類似性を有する。「
」を入力した場合、「回」及び「
」などの、内側に「口」を有する文字が比較的高い類似性を有する。「
」を入力した場合、「吝」及び「言」など、下部に「口」を有する文字が比較的高い類似性を有する。「
」を入力した場合、「吃」及び「喝」など、左側に「口」を有する文字が比較的高い類似性を有する。
さらに、字体及び字画の方向の組み合わせを認識要素として使用することで、手書き文字認識方法の正確性を高める役に立つ。例えば、ユーザが「
」を入力したいと望み、手書きスクリプトを「
」にした場合、字体の認識ではワイルドカードと字体「干」であると認識されることがあり、従って、望ましくない文字「
」が取得される可能性がある。しかしながら、字体の認識と併せた字画の方向の認識により、「千」の第1画は「横画」ではなく「左払い」であると認識される。このようにして、手書き文字認識の正確性及びスピードが大幅に向上する。
」を入力したいと望み、手書きスクリプトを「
」にした場合、字体の認識ではワイルドカードと字体「干」であると認識されることがあり、従って、望ましくない文字「
」が取得される可能性がある。しかしながら、字体の認識と併せた字画の方向の認識により、「千」の第1画は「横画」ではなく「左払い」であると認識される。このようにして、手書き文字認識の正確性及びスピードが大幅に向上する。
図3は、本発明の1つの実施形態による手書き文字認識装置のブロック図である。手書き文字認識装置300は、パーソナルコンピュータ、PDA、移動電話などの手書き文字入力が可能ないずれの装置であってもよい。手書き文字認識装置300は、スクリプト受信機310、認識機320、照合機330、及びディスプレイ340を備える。さらに、この装置はソータ350及びセレクタ360を含むことができる。
スクリプト受信機310は、認識対象のスクリプトを入力するための手書き用ペン、指タップ、又はマウスクリックにより手書き文字を入力できるタッチスクリーン及び手書き用パネルなどであってもよい。
スクリプト受信機310を通じて入力されたスクリプトを受け取ると、認識機320が前記スクリプト受信機のスクリプト内のワイルドカード及び要素を認識する。
認識機320がワイルドカード及び要素の認識を完了した後、照合機330が、前記認識機から提供される要素及びワイルドカードの情報を、文字ライブラリに事前に記憶された文字と照合して、ワイルドカードは比較せずに対応する類似性を取得する。
文字ライブラリに事前に記憶された全ての文字との照合が完了すると、ソータ350が、照合機330により取得された照合結果及び対応する類似性に基づいて照合結果をソートする。
ディスプレイ340が、照合機330から直接、又はソータ350によりソートされた照合結果を表示する。
セレクタ360が、前記照合結果から文字を選択する。
本発明は、ワイルドカードを使用して手書き文字を認識する方法を提供し、文字を手書きする時間を短縮する。ワイルドカードの概念を導入することにより、ユーザは、単純なワイルドカードを書き込んで文字内の複雑な要素を表すことができる。特に、複雑な文字を小さな書き込み領域に手書きする際、或いはユーザが入力する文字の正確な書き方を忘れた際に入力効率が著しく改善される。
図4は、本発明の1つの実施形態による手書き文字認識のユーザインターフェイスの概略図である。この図に示すように、文字「
」は3つの構成部分、すなわち「山」「真」及び「
」を有している。総画数は19であり、そのうち10は構成部分「真」から生じている。この場合、ユーザは、この要素を表すためにワイルドカードとして円を書き込むだけでよい。本発明による手書き文字認識方法及び装置では、このスクリプトの照合結果は「
」、「巍」、及び「嶷」となる。その後、ユーザは所望の文字「
」を選択することができ、これにより文字「
」の構成部分「真」の10画を入力するための時間が節約される。従って、本発明は、手書き文字を入力する過程において入力が必要な画数を大幅に減らし、これにより入力効率を向上させる。ユーザは、文字をより迅速かつ容易に入力することができる。たとえユーザが文字の正確な書き方を忘れた場合でも、なんとか文字を入力することができる。本発明の方法は、理解が容易であるとともに習得が容易である。さらに、本発明の方法は、従来の手書き方法への追加にすぎず、ユーザがこの方法を使用しなくても影響を受けることはない。
」は3つの構成部分、すなわち「山」「真」及び「
」を有している。総画数は19であり、そのうち10は構成部分「真」から生じている。この場合、ユーザは、この要素を表すためにワイルドカードとして円を書き込むだけでよい。本発明による手書き文字認識方法及び装置では、このスクリプトの照合結果は「
」、「巍」、及び「嶷」となる。その後、ユーザは所望の文字「
」を選択することができ、これにより文字「
」の構成部分「真」の10画を入力するための時間が節約される。従って、本発明は、手書き文字を入力する過程において入力が必要な画数を大幅に減らし、これにより入力効率を向上させる。ユーザは、文字をより迅速かつ容易に入力することができる。たとえユーザが文字の正確な書き方を忘れた場合でも、なんとか文字を入力することができる。本発明の方法は、理解が容易であるとともに習得が容易である。さらに、本発明の方法は、従来の手書き方法への追加にすぎず、ユーザがこの方法を使用しなくても影響を受けることはない。
本発明の特定の実施形態を参照しながら上述したが、当業者であれば、これらは例示にすぎず、本発明の原理から逸脱することなくこれらの実施形態に変更を加えることができ、本発明の範囲は添付の特許請求の範囲により定められることを理解するであろう。
201 認識対象のスクリプトを受け取る
202 スクリプト内のワイルドカード、字体、及びこれらの間の位置関係を認識し、i=0に設定
203 認識された字体を、文字ライブラリに事前に記憶された文字の同じ位置にある字体と比較して、ワイルドカードは比較せずに類似性を取得
204 マッチするか?
205 照合結果及び対応する類似性xiを保存し、i=i+1とする
206 文字ライブラリ内の全ての文字との照合が終了したか?
207 i>1であるか?
208 照合結果を、対応する類似性xiに基づいてソート
209 照合結果を表示
210 照合結果から最終結果として文字を選択
211 i=1であるか?
202 スクリプト内のワイルドカード、字体、及びこれらの間の位置関係を認識し、i=0に設定
203 認識された字体を、文字ライブラリに事前に記憶された文字の同じ位置にある字体と比較して、ワイルドカードは比較せずに類似性を取得
204 マッチするか?
205 照合結果及び対応する類似性xiを保存し、i=i+1とする
206 文字ライブラリ内の全ての文字との照合が終了したか?
207 i>1であるか?
208 照合結果を、対応する類似性xiに基づいてソート
209 照合結果を表示
210 照合結果から最終結果として文字を選択
211 i=1であるか?
Claims (20)
- 手書き文字認識方法であって、
認識対象のスクリプトを入力するステップと、
前記入力したスクリプトのワイルドカード及び要素を認識するステップと、
前記認識された要素及び前記ワイルドカード情報を、文字ライブラリに事前に記憶された文字と照合するステップと、
前記照合結果を表示するステップと、
を含むことを特徴とする方法。 - 前記ワイルドカードがユーザに合わせてカスタマイズできる、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記(単複の)ワイルドカードの数が1又はそれ以上である、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記照合ステップにおいて、前記ワイルドカードではなく前記認識された要素が、前記文字ライブラリに事前に記憶された文字の前記要素と比較される、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記入力スクリプト内の前記ワイルドカードと前記要素との位置関係が、前記認識ステップにおいて認識される、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記照合ステップにおいて、前記ワイルドカードではなく、位置を認識された前記要素が、前記文字ライブラリに事前に記憶された文字の同じ位置の前記要素と比較される、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記照合結果が複数の文字である、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記照合結果をソートするステップをさらに含む、
ことを特徴とする請求項6に記載の方法。 - 前記照合結果から文字を選択するステップをさらに含む、
ことを特徴とする請求項6に記載の方法。 - 手書き文字認識装置であって、
認識対象のスクリプトを受け取るスクリプト受信機と、
前記スクリプト受信機から提供される前記スクリプトの前記ワイルドカード及び要素を認識する認識機と、
前記認識機から提供される前記認識済みの要素及び前記ワイルドカード情報を、文字ライブラリに事前に記憶された文字と照合する照合機と、
前記照合機からの前記照合結果を表示するディスプレイと、
を含むことを特徴とする装置。 - 前記ワイルドカードがユーザに合わせてカスタマイズできる、
ことを特徴とする請求項10に記載の手書き文字認識装置。 - 前記ワイルドカードの数が1又はそれ以上である、
ことを特徴とする請求項10に記載の手書き文字認識装置。 - 前記照合機は、前記ワイルドカードではなく前記認識された要素を、前記文字ライブラリに事前に記憶された文字の前記要素と比較する、
ことを特徴とする請求項10に記載の手書き文字認識装置。 - 前記認識機は、前記入力スクリプト内の前記ワイルドカードと前記要素との位置関係を認識する、
ことを特徴とする請求項10に記載の手書き文字認識装置。 - 前記照合機は、前記ワイルドカードではなく、位置を認識された前記要素を、前記文字ライブラリに事前に記憶された文字の同じ位置の前記要素と比較する、
ことを特徴とする請求項10に記載の手書き文字認識装置。 - 前記照合結果が複数の文字である、
ことを特徴とする請求項10に記載の手書き文字認識装置。 - 前記照合機からの前記照合結果をソートするソータをさらに含む、
ことを特徴とする請求項16に記載の手書き文字認識装置。 - 前記照合結果から文字を選択するセレクタをさらに含む、
ことを特徴とする請求項16に記載の手書き文字認識装置。 - 前記装置は、パーソナルコンピュータ、携帯情報端末(PDA)、移動電話、及びその他のモバイル電子機器のうちの1つである、
ことを特徴とする請求項10に記載の手書き文字認識装置。 - 手書き文字認識のためのコンピュータプログラム製品であって、コンピュータ可読プログラムコードを記憶するコンピュータ可読記憶媒体を含み、前記コンピュータ可読プログラムコードは、
認識対象のスクリプトを入力するコンピュータ可読プログラムコードと、
前記入力スクリプト内の前記ワイルドカード及び要素を認識するコンピュータ可読プログラムコードと、
前記認識された要素及び前記ワイルドカード情報を、文字ライブラリに事前に記憶された文字と照合するコンピュータ可読プログラムコードと、
前記照合結果を表示するコンピュータ可読プログラムコードと、
を含むことを特徴とするコンピュータプログラム製品。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN2007100922663A CN101281449B (zh) | 2007-04-03 | 2007-04-03 | 手写字识别方法和系统 |
PCT/CN2008/000542 WO2008119244A1 (en) | 2007-04-03 | 2008-03-19 | Method and system for handwriting recognition |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2010524067A true JP2010524067A (ja) | 2010-07-15 |
Family
ID=39807798
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2010501356A Pending JP2010524067A (ja) | 2007-04-03 | 2008-03-19 | 手書き文字認識のための方法及びシステム |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2010524067A (ja) |
CN (1) | CN101281449B (ja) |
HK (1) | HK1118919A1 (ja) |
WO (1) | WO2008119244A1 (ja) |
Families Citing this family (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2012016379A1 (en) * | 2010-08-04 | 2012-02-09 | Nokia Corporation | Apparatus and associated methods |
CN102402689B (zh) * | 2010-09-16 | 2016-04-13 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种目标字与用户输入图形建立关联的方法及装置 |
CN102360265B (zh) * | 2011-09-29 | 2017-11-03 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种手写输入中确定待选字的方法及装置 |
CN102750272B (zh) * | 2012-07-02 | 2015-01-14 | 安徽科大讯飞信息科技股份有限公司 | 字符手写输入候选项优化方法及系统 |
CN102880412A (zh) * | 2012-08-23 | 2013-01-16 | 东莞宇龙通信科技有限公司 | 手写输入方法、系统及装置 |
CN107368205B (zh) * | 2017-07-26 | 2020-04-07 | 维沃移动通信有限公司 | 一种手写输入方法及移动终端 |
JP2019153132A (ja) * | 2018-03-05 | 2019-09-12 | オムロン株式会社 | 文字入力装置、文字入力方法、及び、文字入力プログラム |
CN110968246A (zh) * | 2018-09-28 | 2020-04-07 | 北京搜狗科技发展有限公司 | 中文智能手写输入识别方法及装置 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH06259605A (ja) * | 1993-03-02 | 1994-09-16 | Hitachi Ltd | 手書きによる文字入力装置 |
JPH06309300A (ja) * | 1993-04-20 | 1994-11-04 | Toshiba Corp | 文書作成装置及び検索制御方法 |
JPH11250046A (ja) * | 1998-03-04 | 1999-09-17 | Casio Comput Co Ltd | 手書き入力装置及び記録媒体 |
JP2000090198A (ja) * | 1998-09-09 | 2000-03-31 | Casio Comput Co Ltd | 文字認識候補表示装置、文字認識候補表示方法、及び記録媒体 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1115615C (zh) * | 1998-12-11 | 2003-07-23 | 高静敏 | 中文手写输入和检索的简化方法 |
US6785677B1 (en) * | 2001-05-02 | 2004-08-31 | Unisys Corporation | Method for execution of query to search strings of characters that match pattern with a target string utilizing bit vector |
CN1326015C (zh) * | 2003-03-12 | 2007-07-11 | 冯志刚 | 速汉字手写输入法 |
CN1635457A (zh) * | 2003-12-26 | 2005-07-06 | 杨红林 | 汉字假字符 |
EP1693784A3 (en) * | 2005-01-28 | 2012-04-04 | IDMS Software Inc. | Handwritten word recognition based on geometric decomposition |
-
2007
- 2007-04-03 CN CN2007100922663A patent/CN101281449B/zh active Active
-
2008
- 2008-03-19 WO PCT/CN2008/000542 patent/WO2008119244A1/en active Application Filing
- 2008-03-19 JP JP2010501356A patent/JP2010524067A/ja active Pending
- 2008-11-21 HK HK08112760.5A patent/HK1118919A1/xx unknown
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH06259605A (ja) * | 1993-03-02 | 1994-09-16 | Hitachi Ltd | 手書きによる文字入力装置 |
JPH06309300A (ja) * | 1993-04-20 | 1994-11-04 | Toshiba Corp | 文書作成装置及び検索制御方法 |
JPH11250046A (ja) * | 1998-03-04 | 1999-09-17 | Casio Comput Co Ltd | 手書き入力装置及び記録媒体 |
JP2000090198A (ja) * | 1998-09-09 | 2000-03-31 | Casio Comput Co Ltd | 文字認識候補表示装置、文字認識候補表示方法、及び記録媒体 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
HK1118919A1 (en) | 2009-02-20 |
WO2008119244A1 (en) | 2008-10-09 |
CN101281449A (zh) | 2008-10-08 |
CN101281449B (zh) | 2013-03-06 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2010524067A (ja) | 手書き文字認識のための方法及びシステム | |
CN101128838B (zh) | 辨认图 | |
US9696873B2 (en) | System and method for processing sliding operations on portable terminal devices | |
CN102449640B (zh) | 识别手写单词 | |
EP2088536B1 (en) | Text input system and method involving finger-based handwriting recognition and word prediction | |
US20080294982A1 (en) | Providing relevant text auto-completions | |
US7817857B2 (en) | Combiner for improving handwriting recognition | |
US20180300542A1 (en) | Drawing emojis for insertion into electronic text-based messages | |
WO2006028438A1 (en) | System, method, and apparatus for continuous character recognition | |
WO2018090011A1 (en) | System and method of character recognition using fully convolutional neural networks | |
Kumar et al. | Online Devanagari isolated character recognition for the iPhone using Hidden Markov Models | |
KR20220132536A (ko) | 필기에서의 수학 검출 | |
Mezghani et al. | Identification of Arabic/French Handwritten/Printed Words using GMM-Based System. | |
US8265377B2 (en) | Cursive handwriting recognition with hierarchical prototype search | |
JP3675511B2 (ja) | 手書き文字認識方法及び装置 | |
CN110647785B (zh) | 一种输入文本的准确性的识别方法、装置及电子设备 | |
US20090279782A1 (en) | Candidate selection method for handwriting input | |
CN100386774C (zh) | 显示识别的手写符号的方法和设备 | |
CN111078028A (zh) | 输入方法、相关设备及可读存储介质 | |
Bhatt et al. | Design and Development of a Framework For Stroke-Based Handwritten Gujarati Font Generation | |
KR100258934B1 (ko) | 군집화된 알파벳 추출에 의한 온라인 영문 단어 인식장치 및방법 | |
JPH09231310A (ja) | 情報処理装置 | |
Mazlan | Development of Images to Braille Conversion Software for Alphabets Using Template Matching and Rule Based |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20120104 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20120116 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20120413 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20120730 |