JP2702216B2 - 文字処理方法 - Google Patents
文字処理方法Info
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- JP2702216B2 JP2702216B2 JP1050143A JP5014389A JP2702216B2 JP 2702216 B2 JP2702216 B2 JP 2702216B2 JP 1050143 A JP1050143 A JP 1050143A JP 5014389 A JP5014389 A JP 5014389A JP 2702216 B2 JP2702216 B2 JP 2702216B2
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Description
【発明の詳細な説明】 [産業上の利用分野] 本発明は、複数の文字認識方法を有する文字処理方法
に関するものである。
に関するものである。
[従来の技術] 従来、筆跡を表わす筆跡情報に基づいて文字或いは図
形を認識する装置、例えば、オンライン文字認識装置の
一般的な処理方法として、特徴点パターンマツチング法
と基本ストローク法がある。この特徴点パターンマツチ
ング方は、タブレットから入力されたペンのアツプ/ダ
ウン情報、(x,y)座標から各ストロークを代表する特
徴点を3点、或はそれ以上抽出し、辞書に登録されてい
る標準パターンとの間で類似度を求め、最大となる標準
パターンを認識結果とするものである。その類似度の求
め方としては、入力文字と標準パターンの対応する特徴
点間の距離を求め、それらの和の逆数を類似度とする。
形を認識する装置、例えば、オンライン文字認識装置の
一般的な処理方法として、特徴点パターンマツチング法
と基本ストローク法がある。この特徴点パターンマツチ
ング方は、タブレットから入力されたペンのアツプ/ダ
ウン情報、(x,y)座標から各ストロークを代表する特
徴点を3点、或はそれ以上抽出し、辞書に登録されてい
る標準パターンとの間で類似度を求め、最大となる標準
パターンを認識結果とするものである。その類似度の求
め方としては、入力文字と標準パターンの対応する特徴
点間の距離を求め、それらの和の逆数を類似度とする。
一方、基本ストローク法は、文字を構成する各ストロ
ークを8方向に方向量子化したベクトル列として近似
し、これらのベクトル列をいくつかの基本ストロークに
分類し、基本ストロークの組み合わせから入力文字を認
識する方法である。
ークを8方向に方向量子化したベクトル列として近似
し、これらのベクトル列をいくつかの基本ストロークに
分類し、基本ストロークの組み合わせから入力文字を認
識する方法である。
これらの方法の特徴は、以下の通りである。
1) 特徴点パターンマツチング法は、変形に強い反
面、認識時間が長くなるという欠点がある。特に筆順自
由とした場合などは、認識時間が非常に長くなつてしま
う。
面、認識時間が長くなるという欠点がある。特に筆順自
由とした場合などは、認識時間が非常に長くなつてしま
う。
2) 基本ストローク法は、認識時間が短い反面、くせ
字或は続け字などの変形、筆順の変動に弱いという欠点
がある。
字或は続け字などの変形、筆順の変動に弱いという欠点
がある。
[発明が解決しようとしている課題] しかしながら、上記従来例での文字及び図形認識装置
をユーザが用いる場合、その文字及び図形認識装置の認
識方法は1つの認識方法だけを採用しているために以下
のような欠点があつた。
をユーザが用いる場合、その文字及び図形認識装置の認
識方法は1つの認識方法だけを採用しているために以下
のような欠点があつた。
(1) 誤認識した際に再入力をしても、前回同様の書
き方(くせ字など)をするために再び誤認識してしま
う。
き方(くせ字など)をするために再び誤認識してしま
う。
(2) 必ずしもユーザのニーズに合致していないため
に使いにくい(丁寧に書くから認識時間が短い方が良
い、或は認識時間は多少かかつても良いからラフに書き
たいなどのユーザのニーズに対応でない)。
に使いにくい(丁寧に書くから認識時間が短い方が良
い、或は認識時間は多少かかつても良いからラフに書き
たいなどのユーザのニーズに対応でない)。
本発明は、上記課題を解決するためになされたもの
で、ユーザによって指示された文字認識方法で認識した
結果が好ましくなく、再認識を要求した場合にも、ユー
ザによって選択指示された文字認識方法とは異なる方法
を選択して再認識を行い、一回の文字認識方法選択操作
で、再認識の文字認識方法をもユーザの所望する方法に
選択できる文字処理方法を提供することを目的とする。
で、ユーザによって指示された文字認識方法で認識した
結果が好ましくなく、再認識を要求した場合にも、ユー
ザによって選択指示された文字認識方法とは異なる方法
を選択して再認識を行い、一回の文字認識方法選択操作
で、再認識の文字認識方法をもユーザの所望する方法に
選択できる文字処理方法を提供することを目的とする。
[課題を解決するための手段] 上記目的を達成するために、本発明は、複数の文字認
識方法を有する文字処理方法であって、 前記複数の文字認識方法のうち、入力した文字を認識
する所望の文字認識方法の選択指示を入力し、 前記選択指示された文字認識方法で前記入力した文字
を認識し、 前記認識による認識結果を出力し、 前記出力した認識結果に対する再認識の指示の入力を
検知し、 前記再認識の指示の入力の検知に従って、前記選択指
示された文字認識方法と異なる文字認識方法を前記複数
の文字認識方法より選択し、選択された文字認識方法に
より前記入力した文字の再認識を行うことを特徴とす
る。
識方法を有する文字処理方法であって、 前記複数の文字認識方法のうち、入力した文字を認識
する所望の文字認識方法の選択指示を入力し、 前記選択指示された文字認識方法で前記入力した文字
を認識し、 前記認識による認識結果を出力し、 前記出力した認識結果に対する再認識の指示の入力を
検知し、 前記再認識の指示の入力の検知に従って、前記選択指
示された文字認識方法と異なる文字認識方法を前記複数
の文字認識方法より選択し、選択された文字認識方法に
より前記入力した文字の再認識を行うことを特徴とす
る。
[実施例] 以下、添付図面を参照して本発明に係る好適な一実施
例を詳細に説明する。
例を詳細に説明する。
〈構成の説明(第1図、第2図)〉 第1図は、本実施例における文字及び図形認識装置の
構成を示すブロツク図である。
構成を示すブロツク図である。
図において、1は文字及び図形認識装置本体、2は入
力部であり、タブレット及び入力ペンにより構成され、
0.02秒毎にペン先のアツプ/ダウン情報、x座標、y座
標を検出する。3はCPUであり、本装置全体を制御する
演算処理用の中央処理部である。4はROMであり、CPU3
の処理プログラム,エラー処理プログラム,そして後述
の第8図及び第9図に示すフローチヤートに従つたプロ
グラム等を格納している。5はRAMであり、ROM4に格納
されている各種プログラムのワークエリア及びエラー処
理時の一時退避エリアとして用いられる。
力部であり、タブレット及び入力ペンにより構成され、
0.02秒毎にペン先のアツプ/ダウン情報、x座標、y座
標を検出する。3はCPUであり、本装置全体を制御する
演算処理用の中央処理部である。4はROMであり、CPU3
の処理プログラム,エラー処理プログラム,そして後述
の第8図及び第9図に示すフローチヤートに従つたプロ
グラム等を格納している。5はRAMであり、ROM4に格納
されている各種プログラムのワークエリア及びエラー処
理時の一時退避エリアとして用いられる。
尚、RAM5には、次に述べる各メモリ領域を含む。図示
するように、5aは入力部2から得た入力点のx座標,y座
標,正規化後の座標データを順次記憶する座標メモリ、
5bは詳細は後述する文字認識法選択部6において選択さ
れた認識法を記憶する認識法メモリ、5cは座標メモリ5a
に格納された入力点の座標から抽出した始点,終点,尖
点などの特徴点又は入力点の座標から求めた各ストロー
クコードなどの特徴データを記憶する特徴メモリ、5dは
文字認識結果などの表示データを格納する表示用メモ
リ、そして、5eは文字認識などを実行する際に必要とす
るワークメモリである。
するように、5aは入力部2から得た入力点のx座標,y座
標,正規化後の座標データを順次記憶する座標メモリ、
5bは詳細は後述する文字認識法選択部6において選択さ
れた認識法を記憶する認識法メモリ、5cは座標メモリ5a
に格納された入力点の座標から抽出した始点,終点,尖
点などの特徴点又は入力点の座標から求めた各ストロー
クコードなどの特徴データを記憶する特徴メモリ、5dは
文字認識結果などの表示データを格納する表示用メモ
リ、そして、5eは文字認識などを実行する際に必要とす
るワークメモリである。
また6は文字認識法選択部であり、各認識法をユーザ
の選択に応じて切替えを行う。7は認識部であり、認識
法メモリ5bに格納されている認識法に従つて特徴メモリ
5cのデータを用いて文字認識、即ち、パターンマツチン
グを行う。8は認識部7で使用される認識用辞書(A)
であり、特に特徴点パターンマツチング法の認識用辞書
で文字コード、総画数、特徴点座標等が記述されてい
る。9は同様に認識用辞書(B)であり、特に基本スト
ローク法の認識用辞書で基本ストロークコード及びその
形を示す特徴、文字コード、総画数、文字の基本ストロ
ークコード列等が既述されている。10は表示部であり、
認識決か及び現在選択されている認識法等を表示する。
11はバスラインであり、メモリアドレス及びデータ転送
等に用いる。12はインタフエース部であり、外部出力装
置、例えば、プリンタ13とのデータ通信を行う。
の選択に応じて切替えを行う。7は認識部であり、認識
法メモリ5bに格納されている認識法に従つて特徴メモリ
5cのデータを用いて文字認識、即ち、パターンマツチン
グを行う。8は認識部7で使用される認識用辞書(A)
であり、特に特徴点パターンマツチング法の認識用辞書
で文字コード、総画数、特徴点座標等が記述されてい
る。9は同様に認識用辞書(B)であり、特に基本スト
ローク法の認識用辞書で基本ストロークコード及びその
形を示す特徴、文字コード、総画数、文字の基本ストロ
ークコード列等が既述されている。10は表示部であり、
認識決か及び現在選択されている認識法等を表示する。
11はバスラインであり、メモリアドレス及びデータ転送
等に用いる。12はインタフエース部であり、外部出力装
置、例えば、プリンタ13とのデータ通信を行う。
第2図は、本実施例での文字及び図形認識装置の構成
を示す外観斜視図である。図において20は入力ペンであ
り、入力部2に接続する。21は透明のタブレットであ
り、同様に入力部2を構成する。また、このタブレット
21の下部には液晶デイスプレイが設置されている。22は
メニユー領域であり、文字認識法の切替え或は入力文字
の訂正又は編集などの指示を与える時に使用する。23は
文字入力領域であり、実際に入力ペン20を用いて入力を
行なう領域である。
を示す外観斜視図である。図において20は入力ペンであ
り、入力部2に接続する。21は透明のタブレットであ
り、同様に入力部2を構成する。また、このタブレット
21の下部には液晶デイスプレイが設置されている。22は
メニユー領域であり、文字認識法の切替え或は入力文字
の訂正又は編集などの指示を与える時に使用する。23は
文字入力領域であり、実際に入力ペン20を用いて入力を
行なう領域である。
尚、上述のメニユー領域22及び文字入力領域23は液晶
デイスプレイにより表示される。
デイスプレイにより表示される。
〈認識法の説明(第3図〜第7図)〉 次に、本実施例における各認識法を第3図〜第7図に
示す図面を参照して以下に説明する。
示す図面を参照して以下に説明する。
第3図は、本実施例における認識用辞書(A)8に既
述されている文字情報の一部分を示す図である。図示す
るように、31は文字の画数、32は文字コード、33は特徴
点座標であり、特徴点パターンマツチング法で使用され
る。
述されている文字情報の一部分を示す図である。図示す
るように、31は文字の画数、32は文字コード、33は特徴
点座標であり、特徴点パターンマツチング法で使用され
る。
第4図及び第5図は、本実施例における認識用辞書
(B)9に記述されている文字情報の一部分を示す図で
ある。図示するように、41は基本ストロークコード、42
は形、51は画数、52は文字コード、53は基本ストローク
コード列であり、基本ストローク法で使用される。
(B)9に記述されている文字情報の一部分を示す図で
ある。図示するように、41は基本ストロークコード、42
は形、51は画数、52は文字コード、53は基本ストローク
コード列であり、基本ストローク法で使用される。
第6図及び第7図は、認識法メモリ5bに格納されてい
る認識法に従い表示部10に表示されているメニユー領域
22の一部分を示す図である。図において、60及び70はメ
ニユー領域22を示している。第6図は特徴点パターンマ
ツチング法が選択されていることを示し、第7図は基本
ストローク法を選択したことを示す図である。
る認識法に従い表示部10に表示されているメニユー領域
22の一部分を示す図である。図において、60及び70はメ
ニユー領域22を示している。第6図は特徴点パターンマ
ツチング法が選択されていることを示し、第7図は基本
ストローク法を選択したことを示す図である。
〈処理手順の説明(第8図)〉 次に、本実施例における処理手順を第8図に示すフロ
ーチヤートに従つて以下に説明する。
ーチヤートに従つて以下に説明する。
まずステツプS1において、操作者が入力ペン20を用い
てタブレット21に座標点を入力すると、その入力がメニ
ユー領域22での入力か文字入力領域23での入力か否かを
判別する。その結果、文字入力領域23での入力であれば
ステツプS2に処理を進め、文字を構成するストロークと
して、座標データを座標メモリ5aに記憶してステツプS1
に処理を戻す。しかし、判別結果がメニユー領域22での
入力であればステツプS3に処理を進め、一文字分の入力
終了を示す入力かを判別する。その結果、入力終了でな
ければ入力したメニユーに対応する各処理をステツプS4
で行う。この処理は、例えば、文字認識法の変更であれ
ば表示部10に表示されている文字認識法を変更して別の
文字認識法を選択する。この選択された認識法は認識法
メモリ5bに記憶され、表示部10に表示される。
てタブレット21に座標点を入力すると、その入力がメニ
ユー領域22での入力か文字入力領域23での入力か否かを
判別する。その結果、文字入力領域23での入力であれば
ステツプS2に処理を進め、文字を構成するストロークと
して、座標データを座標メモリ5aに記憶してステツプS1
に処理を戻す。しかし、判別結果がメニユー領域22での
入力であればステツプS3に処理を進め、一文字分の入力
終了を示す入力かを判別する。その結果、入力終了でな
ければ入力したメニユーに対応する各処理をステツプS4
で行う。この処理は、例えば、文字認識法の変更であれ
ば表示部10に表示されている文字認識法を変更して別の
文字認識法を選択する。この選択された認識法は認識法
メモリ5bに記憶され、表示部10に表示される。
尚、上述した文字認識法の選択は、文字認識法選択部
6で処理され、何も選択されない場合には(デフオル
ト)、特徴点パターンマツチング法が認識法メモリ5bに
記憶されている。
6で処理され、何も選択されない場合には(デフオル
ト)、特徴点パターンマツチング法が認識法メモリ5bに
記憶されている。
一方、ステツプS3での判別結果が、入力終了であれば
ステツプS5に処理を進め、選択された文字認識法を記憶
する認識法メモリ5bの内容を調べる。その結果、特徴点
パターンマツチング法が選択されていればステツプS6に
処理を進め、座標メモリ5aに記憶しておいた入力文字の
座標データからその大きさの正規化を行い、正規化デー
タを座標メモリ5aに記憶する。次にステツプS7に処理を
進め、上述した正規化データより始点、終点、尖点など
の抽出を行い、特徴データとして特徴メモリ5cに記憶す
る。この特徴点の抽出が終了すると、ステツプS8に処理
を進め、特徴メモリ5cに記憶した入力文字の特徴点と、
第3図に示す認識用辞書(A)8の特徴点座標33のマツ
チングを行い、最も類似度の高いものを認識文字とす
る。次にステツプS8において、認識部8での認識結果を
表示用メモリ5dに記憶し、表示部10に出力して表示す
る。
ステツプS5に処理を進め、選択された文字認識法を記憶
する認識法メモリ5bの内容を調べる。その結果、特徴点
パターンマツチング法が選択されていればステツプS6に
処理を進め、座標メモリ5aに記憶しておいた入力文字の
座標データからその大きさの正規化を行い、正規化デー
タを座標メモリ5aに記憶する。次にステツプS7に処理を
進め、上述した正規化データより始点、終点、尖点など
の抽出を行い、特徴データとして特徴メモリ5cに記憶す
る。この特徴点の抽出が終了すると、ステツプS8に処理
を進め、特徴メモリ5cに記憶した入力文字の特徴点と、
第3図に示す認識用辞書(A)8の特徴点座標33のマツ
チングを行い、最も類似度の高いものを認識文字とす
る。次にステツプS8において、認識部8での認識結果を
表示用メモリ5dに記憶し、表示部10に出力して表示す
る。
一方、ステツプS5の判断で基本ストロークが選択され
ている場合には、ステツプS9に処理を進め、座標メモリ
5aに記憶している入力文字の座標データから各ストロー
クを第4図に示す認識用辞書(B)9の基本ストローク
コード41に分類する。次にステツプS10において、上述
の処理で求められた基本ストロークコード41の列と、第
5図に示す認識用辞書(B)9の基本ストロークコード
列53とのマツチングを行い、文字コード52を決定する。
そして、ステツプS11で認識結果を表示用メモリ5dに記
憶し、表示部10で表示する。
ている場合には、ステツプS9に処理を進め、座標メモリ
5aに記憶している入力文字の座標データから各ストロー
クを第4図に示す認識用辞書(B)9の基本ストローク
コード41に分類する。次にステツプS10において、上述
の処理で求められた基本ストロークコード41の列と、第
5図に示す認識用辞書(B)9の基本ストロークコード
列53とのマツチングを行い、文字コード52を決定する。
そして、ステツプS11で認識結果を表示用メモリ5dに記
憶し、表示部10で表示する。
尚、本実施例では、文字認識結果を表示部10に表示し
ているが、同時にインタフエース部12を介してプリンタ
に出力してもよい。
ているが、同時にインタフエース部12を介してプリンタ
に出力してもよい。
以上説明したように本実施例によれば、ユーザが多少
時間がかかつても良いからラフに書きたいと望む場合に
は、特徴点パターンマツチング法により認識を行い、ま
た、丁寧に書きたいので認識時間を短くしてほしいと望
む場合には、基本ストローク法により認識できるため、
ユーザのニーズに合致させ、使い安さを向上させた文字
・図形認識装置を実現することができる。
時間がかかつても良いからラフに書きたいと望む場合に
は、特徴点パターンマツチング法により認識を行い、ま
た、丁寧に書きたいので認識時間を短くしてほしいと望
む場合には、基本ストローク法により認識できるため、
ユーザのニーズに合致させ、使い安さを向上させた文字
・図形認識装置を実現することができる。
[他の実施例] 上述した本実施例では、認識方法を2つの方法として
いるが、他の認識方法を加えて3方法以上にしても良
い。
いるが、他の認識方法を加えて3方法以上にしても良
い。
他の実施例として、DPマツチング法を加えた3方法の
処理を第9図に示すフローチヤートに従つて以下に説明
する。
処理を第9図に示すフローチヤートに従つて以下に説明
する。
まずステツプS21において、操作者が入力ペン20を用
いてタブレット21に座標点を入力すると、その入力がメ
ニユー領域22での入力か文字入力領域23での入力か否か
を判別する。その結果、文字入力領域23での入力であれ
ばステツプS22に処理を進め、文字を構成するストロー
クとして、座標データを座標メモリ5aに記憶し、ステツ
プS21に処理を戻す。しかしステツプS21での判別結果が
メニユー領域22での入力であればステツプS23に処理を
進め、一文字分の入力終了を示す入力かを判別する。そ
の結果、入力終了でなければ入力したメニユーに対応す
る処理をステツプS24で行う。この処理は、例えば、文
字認識法の変更であれば表示部10に表示されている文字
認識法を変更して別の文字認識法を選択する。この選択
された認識法は認識法メモリ5bに記憶され、表示部10に
表示される。
いてタブレット21に座標点を入力すると、その入力がメ
ニユー領域22での入力か文字入力領域23での入力か否か
を判別する。その結果、文字入力領域23での入力であれ
ばステツプS22に処理を進め、文字を構成するストロー
クとして、座標データを座標メモリ5aに記憶し、ステツ
プS21に処理を戻す。しかしステツプS21での判別結果が
メニユー領域22での入力であればステツプS23に処理を
進め、一文字分の入力終了を示す入力かを判別する。そ
の結果、入力終了でなければ入力したメニユーに対応す
る処理をステツプS24で行う。この処理は、例えば、文
字認識法の変更であれば表示部10に表示されている文字
認識法を変更して別の文字認識法を選択する。この選択
された認識法は認識法メモリ5bに記憶され、表示部10に
表示される。
尚、上述した文字認識法の選択は、文字認識法選択部
6で処理され、何も選択されない場合には(デフオル
ト)、特徴点パターンマツチング法が認識法メモリ5bに
記憶されている。
6で処理され、何も選択されない場合には(デフオル
ト)、特徴点パターンマツチング法が認識法メモリ5bに
記憶されている。
一方、ステツプS23での判別結果が入力終了であれば
ステツプS25に処理を進め、選択された文字認識法を記
憶する記憶法メモリ5bの内容を調べる。その結果、特徴
点パターンマツチング法が選択されていればステツプS2
9に処理を進め、前述した特徴点パターンマツチング法
により文字認識を行う。しかし、基本ストローク法が選
択されていればステツプS26からステツプS27に処理を進
め、前述した基本ストローク法により文字認識を行う。
ステツプS26での判断がDPマツチング法であればステツ
プS28に処理を進め、DPマツチング法での文字認識を行
う。そして、ステツプS27〜ステツプS28での各認識処理
が終了すると、ステツプS30に処理を進め、認識部7で
の認識結果を表示用メモリ5dに記憶し、表示部10に出力
して表示する。
ステツプS25に処理を進め、選択された文字認識法を記
憶する記憶法メモリ5bの内容を調べる。その結果、特徴
点パターンマツチング法が選択されていればステツプS2
9に処理を進め、前述した特徴点パターンマツチング法
により文字認識を行う。しかし、基本ストローク法が選
択されていればステツプS26からステツプS27に処理を進
め、前述した基本ストローク法により文字認識を行う。
ステツプS26での判断がDPマツチング法であればステツ
プS28に処理を進め、DPマツチング法での文字認識を行
う。そして、ステツプS27〜ステツプS28での各認識処理
が終了すると、ステツプS30に処理を進め、認識部7で
の認識結果を表示用メモリ5dに記憶し、表示部10に出力
して表示する。
以上説明したように、前述した実施例と同様な作用・
効果を得ることができる。
効果を得ることができる。
また、上述した2つの実施例では、認識する前に認識
方法を選択しているが、誤認識となつた際に別の認識方
法を選択して再認識させても良い。この場合、第10図に
示すように、入力文字に対する最初の文字認識は、第1
の認識方法101で行い、再認識には第2の認識方法102で
行う。尚、第10図には、表示部10で表示されているメニ
ユー領域22の一部分を示し、第1の認識方法101に基本
ストローク法が、第2の認識方法に特徴点パターンマツ
チング法が選択されていることを示す。そして、再認識
する場合は、再認識103の部分を指示する。
方法を選択しているが、誤認識となつた際に別の認識方
法を選択して再認識させても良い。この場合、第10図に
示すように、入力文字に対する最初の文字認識は、第1
の認識方法101で行い、再認識には第2の認識方法102で
行う。尚、第10図には、表示部10で表示されているメニ
ユー領域22の一部分を示し、第1の認識方法101に基本
ストローク法が、第2の認識方法に特徴点パターンマツ
チング法が選択されていることを示す。そして、再認識
する場合は、再認識103の部分を指示する。
次に、上述の再認識を行う処理を第11図に示すフロー
チヤートに従つて以下に説明する。
チヤートに従つて以下に説明する。
まずステツプS31において、操作者が入力ペン20を用
いてタブレット21に座標点を入力すると、その入力がメ
ニユー領域22での入力か文字入力領域23での入力か否か
を判別する。その結果、文字入力領域23での入力であれ
ばステツプS32に処理を進め、文字を構成するストロー
クとして、座標データを座標メモリ5aに記憶し、ステツ
プS31に処理を戻す。しかしステツプS31での判別結果が
メニユー領域22での入力であればステツプS33に処理を
進め、一文字分の入力終了を示す入力かを判別する。そ
の結果、入力終了でなければステツプS34で認識方法を
変更する処理を実行する。
いてタブレット21に座標点を入力すると、その入力がメ
ニユー領域22での入力か文字入力領域23での入力か否か
を判別する。その結果、文字入力領域23での入力であれ
ばステツプS32に処理を進め、文字を構成するストロー
クとして、座標データを座標メモリ5aに記憶し、ステツ
プS31に処理を戻す。しかしステツプS31での判別結果が
メニユー領域22での入力であればステツプS33に処理を
進め、一文字分の入力終了を示す入力かを判別する。そ
の結果、入力終了でなければステツプS34で認識方法を
変更する処理を実行する。
一方、ステツプS33での判断が入力終了であればステ
ツプS35に処理を進め、認識法メモリ5bに記憶されてい
る第1の認識方法(第10図の例では、基本ストローク
法)により文字認識、即ちパターンマツチングを行い、
ステツプS36で認識結果を表示部10に表示する。ステツ
プS37では、上述の認識結果が誤認識などにより、ユー
ザがメニユー領域22の再認識103を指示していれば、ス
テツプS38で、第2の認識方法(特徴点パターンマツチ
ング法)により文字認識を行い、ステツプS39でその結
果を表示部10に表示する。
ツプS35に処理を進め、認識法メモリ5bに記憶されてい
る第1の認識方法(第10図の例では、基本ストローク
法)により文字認識、即ちパターンマツチングを行い、
ステツプS36で認識結果を表示部10に表示する。ステツ
プS37では、上述の認識結果が誤認識などにより、ユー
ザがメニユー領域22の再認識103を指示していれば、ス
テツプS38で、第2の認識方法(特徴点パターンマツチ
ング法)により文字認識を行い、ステツプS39でその結
果を表示部10に表示する。
以上説明したように再認識を行う場合でも同様な作用
及び効果が得られる。
及び効果が得られる。
[発明の効果] 以上説明したように、本発明によれば、ユーザによっ
て指示された文字認識方法で認識した結果が好ましくな
く、再認識を要求した場合にも、ユーザによつて選択指
示された文字認識方法とは異なる方法を選択して再認識
を行うので、一回の文字認識方法選択操作で、再認識の
文字認識方法をもユーザの所望する方法に選択すること
が可能となる。
て指示された文字認識方法で認識した結果が好ましくな
く、再認識を要求した場合にも、ユーザによつて選択指
示された文字認識方法とは異なる方法を選択して再認識
を行うので、一回の文字認識方法選択操作で、再認識の
文字認識方法をもユーザの所望する方法に選択すること
が可能となる。
第1図は本実施例における文字及び図形認識装置の構成
を説明するブロツク図、 第2図は本実施例における文字及び図形認識装置の外観
を示す斜視図、 第3図は本実施例における認識用辞書(A)の一例を示
す図、 第4図及び第5図は本実施例における認識用辞書(B)
の一例を示す図、 第6図及び第7図は本実施例における認識方法の表示例
を示す図、 第8図は本実施例における処理手順を示すフローチヤー
ト、 第9図は他の実施例における処理手順を示すフローチヤ
ート、 第10図は他の実施例における再認識の表示例を示す図、 第11図は他の実施例における再認識処理を示すフローチ
ヤートである。 図中、1……文字及び図形認識装置、2……入力部、3
……CPU、4……ROM、5……メモリ、6……文字認識法
選択部、7……認識部、8……認識用辞書(A)、9…
…認識用辞書(B)、10……表示部、11……バス、12…
…インタフエース部、13……プリンタである。
を説明するブロツク図、 第2図は本実施例における文字及び図形認識装置の外観
を示す斜視図、 第3図は本実施例における認識用辞書(A)の一例を示
す図、 第4図及び第5図は本実施例における認識用辞書(B)
の一例を示す図、 第6図及び第7図は本実施例における認識方法の表示例
を示す図、 第8図は本実施例における処理手順を示すフローチヤー
ト、 第9図は他の実施例における処理手順を示すフローチヤ
ート、 第10図は他の実施例における再認識の表示例を示す図、 第11図は他の実施例における再認識処理を示すフローチ
ヤートである。 図中、1……文字及び図形認識装置、2……入力部、3
……CPU、4……ROM、5……メモリ、6……文字認識法
選択部、7……認識部、8……認識用辞書(A)、9…
…認識用辞書(B)、10……表示部、11……バス、12…
…インタフエース部、13……プリンタである。
Claims (1)
- 【請求項1】複数の文字認識方法を有する文字処理方法
であって、 前記複数の文字認識方法のうち、入力した文字を認識す
る所望の文字認識方法の選択指示を入力し、 前記選択指示された文字認識方法で前記入力した文字を
認識し、 前記認識による認識結果を出力し、 前記出力した認識結果に対する再認識の指示の入力を検
知し、 前記再認識の指示の入力の検知に従って、前記選択指示
された文字認識方法と異なる文字認識方法を前記複数の
文字認識方法より選択し、選択された文字認識方法によ
り前記入力した文字の再認識を行うことを特徴とする文
字処理方法。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP1050143A JP2702216B2 (ja) | 1989-03-03 | 1989-03-03 | 文字処理方法 |
US08/026,104 US5265174A (en) | 1989-03-03 | 1993-03-01 | Pattern recognition apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP1050143A JP2702216B2 (ja) | 1989-03-03 | 1989-03-03 | 文字処理方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH02230486A JPH02230486A (ja) | 1990-09-12 |
JP2702216B2 true JP2702216B2 (ja) | 1998-01-21 |
Family
ID=12850943
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP1050143A Expired - Fee Related JP2702216B2 (ja) | 1989-03-03 | 1989-03-03 | 文字処理方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2702216B2 (ja) |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS5491149A (en) * | 1977-12-28 | 1979-07-19 | Fujitsu Ltd | Online hand-written character input device |
-
1989
- 1989-03-03 JP JP1050143A patent/JP2702216B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH02230486A (ja) | 1990-09-12 |
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Legal Events
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---|---|---|---|
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