JP2718485B2

JP2718485B2 - 文字認識方法

Info

Publication number: JP2718485B2
Application number: JP2332591A
Authority: JP
Inventors: 広文西田
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 1990-11-29
Filing date: 1990-11-29
Publication date: 1998-02-25
Anticipated expiration: 2013-02-25
Also published as: US5313528A; JPH04199388A

Description

【発明の詳細な説明】〔産業上の利用分野〕本発明は文字認識方法に係り、特に、オンライン入力
による手書き文字の認識に好適な文字認識方法に関す
る。

〔従来の技術及びその課題〕

オンライン入力による手書き文字認識技術の研究は古
くから行われているが、その技術開発を困難にしている
第一の要因は、変形のパターンの多様性である。

例えば、住永洋子著“くずし文字など筆記制限を緩和
する方向に進むオンライン手書き漢字認識”（日経エレ
クトロニクス、331,pp.115-133,1983年12月５日）に見
られるように、オンライン手書き文字認識の場合、従来
は形状を記述する様々な特徴量を用いて、変形パターン
の多様さへの対処がなされてきた。しかし、これらの特
徴は、アドホックに決められたものであるので、文字形
状辞書の作成に多くの労力がかかるという問題がある。
さらに、オンライン認識においては、効率的で、高速な
マッチングが要求されるにもかかわらず、変形の吸収の
ために、計算複雑度の高い動的計画法が用いられてい
る。また、構造的手法を用いている場合には、書き順に
大きく依存する方法を用いているため、漢字などのよう
に、書き順が多順多様な場合には、辞書を大きくするし
かないという欠点があった。

本発明の目的は、書き順が多様であったり、変形の大
きな文字を効率的かつ容易に認識できる、オンライン手
書き文字の認識に好適な文字認識方法を提供することに
ある。

〔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、オンライン入
力文字の認識処理にあたり、ストローク上の同一の座標
を持つが異なった時刻に書かれた点の組を特異点とし、
ストロークを構成するプリミティブ系列（単純な曲線構
成要素の連鎖）とその接続、及び、特異点の構造により
文字形状の特徴を抽出することを特徴とする。

〔作用〕

文字形状は大局的構造により、少数の構成要素によっ
て記述され、しかも、ストロークの書かれた順番や、座
標系に依存した特徴パラメータベクトルに依存しない。
この柔軟な構造記述により、効率的で、柔軟なオンライ
ン文字認識が可能になる。

なお、準位相的曲線構造だけでは識別できないパター
ンに対しては、適応的に曲線形状を記述するパラメータ
を抽出して、統計解析を行い、階層的に計量的にパラメ
ータを認識に取り入れることにより、認識率を向上させ
ることができる。

〔実施例〕

以下、本発明の一実施例について図面により説明す
る。

第１図は本発明の一実施例の機能ブロック図である。
オンライン文字入力機器11は例えばタブレットなどであ
り、手書きの文字を読み取り、ストローク情報を時系列
に曲線構造解析部12に与える。曲線構造解析部12は該オ
ンライン文字入力機器11からのストローク情報を入力し
て曲線構造の解析を行い、ストロークの書かれた順番等
によらない、文字形状の大局的構造を記述した特徴を抽
出する。文字形状モデル部14には文字形状の標準モデル
（辞書）があらかじめ登録されている。マッチング部13
は、曲線構造解析部12で得られた入力文字形状の特徴と
文字形状モデル部14の標準モデルとのマッチングをと
り、入力された線図形を認識する。以下では、曲線構造
解単部12、及び、それに関連のあるマッチング部13と文
字形状モデル部14について詳述する。

曲線構造解析部12 オンライン文字入力機器11からの出力は、第２図に示
されているような、ストロークごとに、区分的線分（折
れ線）表現された曲線であるとする。ここで、標本点Ｐ
は、時間で系列化されているとする。すなわち、第２図
に示されている文字は、２つのストロークから成り、そ
れぞれ、（Ｐ（０）,P（１），…,P（９）），（Ｐ（1
0）,P（11）,P（12））の順番で書かれたことを示して
いる。さらに、２点Ｐ（１）とＰ（10）は、同一の座標
を持つが、異なった時刻に書かれている。このように、
同一の座標を持つが、異なった時刻に書かれた点の組
を、特異点と呼ぶことにする。すなわち、第２図で、点
の組（Ｐ（１）,P（10））が特異点である。

曲線構造の解析は、第３図に示されている順番で階層
的に行われる。

（ｉ）ストロークのプリミティブへの分解（ステップ12
1） xy単調曲線とは、その曲線に沿って進むときに、x,y
座標値が、常に非増加であるか、または、非減少である
曲線である。あるxy単調曲線の２つの端点の座標をそれ
ぞれＰ（x₀,y₀）とＱ（x₁,y₁）とする。ただし、x₀＜x₁
とし、もし、x₀＝x₁ならば、y₀＜y₁とする。このとき、
Ｐを曲線のhead（先頭）、Ｑを曲線のtail（末尾）と呼
ぶ。headとtailの位置関係により、xy単調曲線は、次の
４種類に分類される。

（１）水平な直線（y₀＝y₁）、以下、“−”と記す。こ
れを第４図（ａ）に示す。

（２）右上がり左下がりの曲線（（x₀−x₁）×（y₀−
y₁）＞０）、以下、“/"と記す。これを第４図（ｂ）に
示す。

（３）垂直な直線（x₀＝x₁）、以下、“|"と記す。これ
を第４図（ｃ）に示す。

（４）右下がり左上がりの曲線（（x₀−x₁）×（y₀−
y₁）＜０）、以下、と記す。これを第４図（ｄ）に示す。

これら４種類の曲線を、曲線のプリミティブとよぶ。
すなわち、プリミティブは単純な曲線構成要素を意味す
る。

例として、第２図に示した文字を、プリミティブに分
解してみる。この結果が第５図に示されている。すなわ
ち、第２図のストローク（Ｐ（０）,P（１），…,P
（９）は、次のようにプリミティブに分解される。

また、ストローク（Ｐ（10）,P（11）,P（12））は、
一つのプリミティブ A₆（／）：（Ｐ（10）,P（11）,P（12））から成る。

（ii）プリミティブの結合（ステップ122）つぎに、プリミティブを結合する。そのために、４個
のプリミティブの結合の規則を導入する。今、xy単調曲
線でない曲線上に、曲線を被覆する２個の性質の異った
xy単調曲線を見いだすことができ、かつ、互いに１つが
他を含まないとする。これら２つのxy単調曲線をそれぞ
れa,bとする。ただし、Ｐをａとｂの両方に含まれる
点、ＱとＲはＰのある近傍の中の任意の点で、Ｑをａの
みに含まれる点、Ｒをｂのみに含まれる点として、coor
d（Ｐ）＝（x_p,y_p）,coord（Ｑ）＝（x_q,y_q）,coord
（Ｒ）＝（x_r,y_r）としたとき、ベクトル（x_q−x_p，y_q
−y_p）と（x_r−x_p，y_r−y_p）の外積が正、すなわち（x_q−x_p）×（y_r−y_p）−（x_r−x_p）×（y_q−y_p）＞０
であるものとする。この仮定の下で、ａとｂの結合を以下のように定義する。ただし、A,Bをのいずれか、またα，βを、headとtailのいずれかとす
るとき、記号［A,α,B,β］は、ａの性質がＡで、ｂの
性質がＢであり、ａのαとｂのβで、ａとｂが結合して
いることを表す。

第６図は２つのプリミティブの結合を説明する図であ
る。即ち、２つのプリミティブa,bは、ベクトルの組
（▲▼，▲▼）が右手系をなす向きに結合する。ここで、Ｐはａとｂの交差上にとられた点、Pa,P
bはそれぞれa,b上の点で、Paは先のＱに、PbはＲに対応
する。

第７図乃至第10図に前記規則１〜４が適用される例を
示す。第７図は規則１が適用される場合、第８図は規則２が適用される場合、第９図は規則３が適用される場合、第10図は規則４が適用される場合をそれぞれ示している。

例として、第５図に示されているプリミティブの結合
を求めると、次のようになる。

（iii）プリミティブ系列の構成（ステップ123）つぎに、２つのプリミティブの結合をリンクすることによって、次のような系列を生成する
ことができる。

例えば、第５図の例について、（ii）において得られ
たプリミティブの結合をリンクすると、ストローク（Ｐ
（０）,P（１），…Ｐ（９））上では、第11図に示され
ているように、という、２つのプリミティブが系列できる。また、スト
ローク（Ｐ（10）,P（11）,P（12））は、単一のプリミ
ティブA₆から成るプリミティブ系列 E₂：A₆ によって構成される。

（１）式で表されるプリミティブ系列に対して、次の
ような規則でラベル〈ps,is〉を与える。

ここで、は、プリミティブａとｂのタイプが同じときに１、異な
るときに０をとる関数である。

ラベル〈ps,id〉の意味は次のようである。まず、id
は、プリミティブ系列における凸の初期方向を表す。次
に、psの定義式において、凸方向の差分であり、回転数を表す。

は、系列の最後に第７図（ｄ）、第８図（ｄ）、第９図
（ｄ）、第10図（ｄ）のような結合が現われたときに対
する補正項である。例えば、第７図（ｄ）の結合では、
下方向と左方向の凸が、一度に縮退して現われたと見な
す。

これにより、プリミティブ系列E₀とE₁には、それぞ
れ、ラベル〈3,0〉と〈4,2〉が与えられる。

（iv）プリミティブ系列の接続（ステップ124）第11図において、２つのプリミティブ系列E₀とE₁は、
系列の先頭要素であるA₂を共有している。このように、
２つの互いに隣接するプリミティブの接続には、互いに
系列の先頭要素を共有して接続する場合と、互いに系列
の末尾要素を共有して接続する場合とがあり、これらを
それぞれ、ｈ−接続、ｔ−接続と呼ぶ。

たとえば、E₀とE₁は、ｈ−接続している。これを、と書く（ｔ−接続の時は、ｈをｔでおきかえたものにな
る）。

（ｖ）特異点の構造（ステップ125）次に、特異点の構造を記述する。特異点とは、同一の
座標を持つが、異なった時刻に書かれた点の組のことで
あった、特異点の構造は、第12図で示されているよう
に、４種類がある。図中で、点線はストロークの流れを
表している。第12図（１），（２），（３），（４）に
表されている特異点のタイプを、それぞれＴ−型、Ｘ−
型、Ｋ−型、Ｌ−型とよぶことにする。特異点の構造
は、特異点を含む二つのプリミティブ系列と、上述した
特異点のタイプによって記述される。

例えば、第５図において、特異点（Ｐ（１）,P（1
0））は、Ｔ−型で、プリミティブA₀とA₆の上にあり、
これらのプリミティブは上述したように、それぞれ、プ
リミティブ系列E₀とE₂上にあるから、この特異点は、（E₀ＴE₂）のように記述される。

以上から、第２図に示されている文字の構造は、次の
ように記述される（文字形状の構造記述）。

マッチング部12と文字形状モデル部14 文字形状モデル部14は、上に示したような記述の文字
形状の構造的モデルから構成される。マッチング部は、
曲線構造解析部12から出力された構造記述と、文字形状
モデル部14にあらかじめ含まれる構造記述とのマッチン
グをとることによって、文字を識別する。上で示した構
造記述から分かるように、マッチングはストロークを構
成するプリミティブ系列とその接続、そして、特異点の
構造だけに依存するので、ストロークの書かれた順番
や、あるストロークが、左から右へ書かれたとか、上か
ら下へ書かれたとかのストロークの流れの方向には依存
しない。

さらに、第13図に示されているpsラベル〈5,2〉をも
つ曲線のように、変形の仕方によって、文字“0"にも
“6"にも整合する可能性のあるものに対しては、曲線の
形を記述するパラメータベクトルに対して、統計解析を
適用することによって、詳細な識別を行うことができ
る。具体的には、線図形をちようど囲むような長方形を
定めて、曲線の形状を記載するパラメータを、プリミテ
ィブ系列については、その２つの端点の位置、そのプリ
ミティブ系列をちようど囲むような長方形の中心の位置
と、その幅と高さを求め、また、各特異点については、
その位置を求めることで、計算する。入力線図形から抽
出される、プリミティブ系列と特異点について、このよ
うにして求めた、すべてのパラメータを並べることによ
って、曲線の形を記述するパラメータベクトルを構成で
きる。学習データから、このようなパラメータベクトル
の各要素について、統計的分布の平均値や標準偏差など
を計算しておく。例えば、第13図に示したような曲線に
ついては、「０」について学習データから求められた統
計量と「６」について学習データから求められた統計量
は異なるはずである。第13図に示したpsラヘル〈3,2〉
をもつ曲線を入力線図形とすると、として、プリミティブ系列に対するパラメータベクトル
（d₀/d,d₁/d,・・・，d₅/d）が求められる。このパラメ
ータベクトルを、「０」と「６」について統計量をもと
にして、統計的な識別、例えば、線形判別分析を行うこ
とによって、入力図形を「０」または「６」に識別でき
る。

〔発明の効果〕

以上の説明から明らかな如く、本発明によれば次のよ
うな効果が得られる。

（１）プリミティブ系列とその上での２項関係を簡潔
に、しかも、代数的に定義したので、拡張が容易であ
り、コンパクトな曲線構造記述を得ることができる。ま
た、この構造記述方法は、柔軟、かつ、システマティッ
クであり、局所的な変形に影響されずに、文字形状の大
局的構造を記述できるので、文字変形の多様さに容易に
対処することができる。さらに、ストロークの書かれた
順番によらない、オンライン入力文字に対する構造記述
を得ることができる。また、この構造記述は、完全に系
統的に導きだされているので、文字形状辞書の作成が容
易にできる。

（２）文字形状は大局的構造により、少数の構成要素に
よって記述さて、しかも、ストロークの書かれた順番
や、座標系に依存した特徴パラメータベクトルに依存し
ない。この柔軟な構造記述をもとに、効率的で、柔軟な
構造的オンライン文字認識を提供することができる。ま
た、書き順が多様であったり、変形の大きな文字を容易
に認識できる。

（３）準位相的曲線構造だけでは識別できないパターン
に対しては、例えば適応的に曲線形状を記述するパラメ
ータを抽出して、統計解析を行うことにより、さらに柔
軟に、かつ、効率的に認識率を向上させることができ
る。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例の機能ブロック図、第２図は
オンライン入力文字の一例を示す図、第３図は曲線構造
解析部の処理フロー図、第４図はプリミティブの種類を
説明する図、第５図は第２図の例についてプリミティブ
に分解した結果を示す図、第６図はプリミティブの結合
を説明する図、第７図乃至第10図はプリミティブの結合
規則を説明する図、第11図はプリミティブ系列の構成例
を示す図、第12図は特異点の構造を説明する図、第13図
は別の入力文字の一例を示す図である。 11……オンライン文字入力機器、12……曲線構造解析
部、13……マッチング部、14……文字形状モデル部。

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】オンライン入力文字の認識処理において、
ストローク上の同一の座標を持つが異なった時刻に書か
れた点の組を特異点とし、ストロークを構成するプリミ
ティブ系列（単純な曲線構成要素の連鎖）とその接続、
及び、特異点の構造により文字形状の特徴を抽出するこ
とを特徴とする文字認識方法。