JP2765514B2 - 手書き記号認識システム - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、手書き記号認識システ
ムに係り、スタイラスペン（stylus pen）等を用いて編
集記号を入力するのに適した手書き記号認識システムに
関する。

【０００２】

【従来の技術】スタイラスペンを使用して手書き編集記
号を入力する装置は、例えば特開昭６０−７５９８０号
公報に「オンライン手書き入力図形編集装置」として開
示されている。この「オンライン手書き入力図形編集装
置」は、図面上に描かれた種々の図形の中から編集対象
となる図形セグメントを選択するため、編集対象図形セ
グメント指定用の閉図形及びこの閉図形の一部と交差す
る第２の閉図形をスタイラスペンを使って手書き入力
し、これら２種の手書き入力図形を判別して、指定され
た図形セグメントが指示する編集内容を施す構成とされ
ている。

【０００３】このオンライン手書き入力図形編集装置に
あっては、手書き記号の形状を認識する部分が編集操作
コマンド識別部に属しており、この編集操作コマンド識
別部は図１５に示したフローチャートに従って動作す
る。なお、図１６は上記従来の装置による角度量子化を
示す図、図１７は図１６に示した角度量子化の問題点を
示す図である。

【０００４】図１５のＣ１〜Ｃ９は各プログラムステッ
プであり、前処理（ステップＣ１）を行った後、ステッ
プＣ２において第ｉ番目の座標点を取り込む。ステップ
Ｃ３では、ペンダウン（スタイラスペンが手書きの平面
に接触すること）信号が検知されたか否かに基づき、こ
の入力座標が始点か否かを判定する。始点であれば、ス
テップＣ７にジャンプし、全入力点の処理終了か否か、
すなわちペンアップ（スタイラスペンが手書きの平面か
ら離れること）信号が検出されたか否かを判定する。ス
テップＣ３の判定において、入力点が始点でないと判定
されたときは、前回入力点と今回入力点の各座標から図
１６（ａ）を基準とした方向ベクトルを求める（ステッ
プＣ４）。次のステップＣ５では、同一方向ベクトルが
予定回数に亙って継続して現れたか否かを検知する。同
一方向ベクトルが予定の複数回継続して現れたときは、
ステップＣ６へと進み、当該ベクトルを方向パターンと
して認知してデータを作成する。

【０００５】ステップＣ５の判定が否定された場合は、
ステップＣ７へとジャンプする。ステップＣ７におい
て、ペンアップ信号が検出されず、全入力点の処理が済
んでいないと判定されたときは、ステップＣ８でｉを１
だけ増加してｉ＋１とし、ステップＣ２へと戻る。そこ
で、今度は（ｉ＋１）番目の座標点を読み込み、Ｃ３〜
Ｃ７−Ｃ８−Ｃ２の処理を繰り返す。すなわち、ステッ
プＣ２〜Ｃ５−Ｃ６〜Ｃ２のループで入力図形に対する
方向パターンを作成する。一方、ペンアップ検出信号が
検出されたことが判った場合は、ステップＣ７に続くス
テップＣ９において、上記方向パターンを予め辞書に定
義された方向パターンと照合し、その中から一致するパ
ターンを求め、これを編集操作コマンドとして出力し、
もって一通りの手書き記号認識を終える。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】上記従来のオンライン
手書き入力図形編集装置における手書き記号認識システ
ムは、以下の問題を抱えるものであった。

【０００７】第１には、方向ベクトルの量子化が適切に
行われない場合があり、そうした場合に正しい認識結果
が得られないという問題があった。すなわち、例えば図
１６（ｂ）に示す方向６と方向７の中間に方向分類の境
界線が引かれているときに、手書きのための手振れ等が
原因で、図１７に示したように、この境界線と殆ど重な
るようにして絡む迷走パターンが描かれたときに、量子
化した迷走パターンからは、方向６と方向７が不規則に
交互に現れた後で方向５に移るという複雑怪奇な方向ベ
クトルしか得られず、このような方向ベクトルをそのま
ま図形認識に用いても正しい認識結果は得られなかっ
た。また、従来の装置は、同一の方向ベクトルが規定回
数に亙って連続的に発生した場合に、そこで初めて方向
パターンとして辞書と比較する方法で対処していたた
め、規定回数が小さな数値に設定されている場合は、手
振れによる雑音によって規定回数を上回る迷走がしばし
ば検出されてしまい、またその逆に規定回数を大きな数
値に設定した場合には、方向パターンとして辞書と比較
すべき部分でありながら、規定回数に達しないために辞
書比較に至らない可能性があった。

【０００８】第２に、手書き記号が手書きの途中で中断
された場合の処理が問題であった。すなわち、スタイラ
スペンの筆圧が下がるなどの理由で、入力データが一瞬
途切れた場合に、従来の装置ではステップＣ７でペンア
ップと判定してしまうため、書き手にしてみれば一つの
編集記号を入力したつもりでも、装置は２つの編集記号
が入力されたものと認識する結果、書き込み意図と認識
結果がずれる誤認識を生じていた。

【０００９】第３に、書き手が手書き記号のに入力中に
何らかの理由で入力を取り止める挙動をした場合に問題
が発生していた。例えば、書き手が誤った記号を入力し
始めたことに気付き、書き込み途中でペンアップを行う
と、それまでに入力された不完全なデータに基づく認識
が行われる結果、書き手が全く予期しない別の記号とし
て認識される可能性があった。

【００１０】第４に、編集時の操作性の問題がある。す
なわち従来の装置では、まず最初に編集対象を指定する
閉図形を入力し、続いて編集を指示する手書き記号を入
力するといった２段階の手順を踏む必要があり、手書き
認識に２回の入力操作を必要とするため、操作性が劣っ
ていた。また、例えば同一の記号を入力したときに、書
き手の個性で多少とも入力パターンに変形が生ずるのは
致し方ないにしても、上記従来のオンライン手書き図形
入力装置に限らず一般の手書き記号認識システムに言え
ることでもあるが、図形の曲線部分で同一パターンとし
て分類されるべき図形に関して、異なる方向パターンを
発生することがあった。例えば、図１８に例示したよう
に、書き手がアルファベットの「Ｖ」を書き込むとき
に、同図（ａ）に示した本来の認識形状に近い、下に凸
の楔状の文字を正確に入力してくれた場合は、誤認識率
は比較的少ないが、アルファベット文字の「Ｕ」に近い
形状や、或いは同図（ｂ）に示したごとく、「Ｕ」ほど
底辺に横幅と丸みはもたないものの、尖点となるべき
「Ｖ」の最下点が鈍って横幅をもってしまった手書き入
力に対しては、誤ったパターン認識に至る確率が大であ
った。

【００１１】そこで、従来の装置は、このような変形し
たパターンに対処するため、文字ごとに予め予想される
変形パターンをすべて列挙しておき、これらすべての変
形パターンを辞書内に個別に定義しておく構成を採用し
ていた。その結果、書き手の変形入力に対して許容度の
大きなシステムを構築しようとすればするほど、辞書容
量が肥大化してしまうという問題があった。

【００１２】本発明は、かかる問題点を解決するために
なされたものであり、ベクトルの方向の量子化が適切に
実行され、入力が一瞬途切れた場合でもペンアップと誤
判断されることがなく、また編集などの対象を指定する
ためのいわゆるホットスポットを抽出する手段により、
編集対象を指定する閉図形を入力する必要性を排除し、
さらに特徴辞書記憶手段に複数の変形パターンを包含す
る省略可能フラグ付き形状特徴パターンを記憶させて辞
書容量を圧縮するようにした手書き記号認識システムを
提供することを目的とする。

【００１３】

【課題を解決するための手段】本発明は、手書きの記号
として描かれた曲線の軌跡を当該曲線上の点列の位置座
標列として入力する入力手段と、前記点列の位置座標列
を記憶する点列データ記憶手段と、前記点列データ記憶
手段に最初に記憶される点を最初の基準点とし、基準点
と該基準点に相次いで入力される点を結ぶベクトルの長
さが予め定めた閾値以上である点を次の基準点として前
の基準点に置き換え、このようにして順次決定された基
準点について隣接基準点を結ぶベクトルの方向を算出す
る方向算出手段と、この方向算出手段が算出した方向
を、所定段階数の主方向と、隣接する主方向の中間の所
定角度範囲の補助方向とに量子化し、量子化した方向を
方向特徴として出力する方向特徴抽出手段と、この方向
特徴抽出手段の出力のうち方向特徴が補助方向であるも
のは、直前のベクトルの方向の方向特徴に従って当該方
向特徴を主方向の方向特徴に変換し、同一主方向の連続
する部分を単一のベクトルとして合成した方向遷移パタ
ーンを生成する方向遷移パターン生成手段と、この方向
遷移パターン生成手段により生成された方向遷移パター
ンの各ベクトルについて、当該ベクトルの長さと前記方
向遷移パターンの全てのベクトルの長さの合計との比率
を求める方向遷移ベクトル長算出手段と、前記方向遷移
パターン生成手段により生成された方向遷移パターンの
各ベクトルの角度を求める方向遷移ベルトル角度算出手
段と、認識対象となる記号の特徴について前記方向遷移
パターンと前記比率と前記角度を一定の許容範囲ととも
に格納した特徴辞書記憶手段と、前記手書き入力された
記号を、前記方向遷移パターンと前記比率と前記角度に
基づいて前記特徴辞書記憶手段の記憶内容と比較し、該
当する記号を検索する特徴辞書比較手段とを具備する手
書き記号認識システムを提供することにより、前記目的
を達成するものである。

【００１４】また、前記入力手段が、ペンダウンを点列
入力の開始点とし、ペンアップを点列入力の終了点とす
る手段と、前記ペンアップの時点と次のペンダウンの時
点との間が予め定める時間内であるときは同一手書き記
号の連続入力として処理する手段とを具備すること、或
いは前記特徴辞書記憶手段が、認識対象となる記号の特
徴に関する情報の外に、前記方向遷移パターン生成手段
により単一のベクトルとして抽出された各ベクトルの端
点を手書き記号による対象指定用座標の抽出に使用する
か否かの付加情報を記憶しており、前記方向遷移パター
ン生成手段により単一のベクトルとして抽出された各ベ
クトルの端点を前記付加情報と対比し、対象指定用座標
の抽出に使用すべき端点をホットスポットとして抽出す
るホットスポット抽出手段をさらに具備すること等を特
徴とする手書き記号認識システムを提供することによ
り、前記目的を達成するものである。

【００１５】さらに、前記特徴辞書記憶手段が、書き手
の癖によって変形が予想される箇所に冗長ベクトルを挿
入した方向遷移パターンを、該冗長ベクトルに辞書比較
対象から外すことができることを示す省略可能フラグを
付して記憶させてあること、或いは前記特徴辞書比較手
段が、比較時に着目している方向遷移パターンの要素番
号を記憶する判定フラグテーブルと、前記省略可能フラ
グと前記判定フラグテーブルの状態を参照しつつ着目要
素を選択して比較し、比較判定結果に応じて判定フラグ
テーブルを更新する特徴パターン比較器と、入力された
手書き記号に関する一通りの検索が終了した時点で前記
判定フラグテーブルを参照し、該当する記号を認識結果
として出力する認識結果出力器とを具備すること等を特
徴とする手書き記号認識システムを提供することによ
り、前記目的を達成する。

【００１６】

【作用】本発明の手書き記号認識システムによれば、主
方向の量子化に際し隣接段階の２方向の何れとも断定で
きない方向は、当該２方向の中間に設けた補助方向に属
するものとし、主方向と補助方向とで方向パターンを構
成し、この方向パターン中の補助方向は、その前の主方
向に関連して主方向に変換し、このようにして主方向だ
けの方向パターンを作成する。また、省略可能フラグ付
きの冗長ベクトルを挿入した方向遷移パターンを用いる
ことにより、複数の変形パターンを統合して辞書容量を
圧縮する。

【００１７】

【実施例】以下、本発明の実施例について図１ないし図
１４を参照して説明する。図１は、本発明の手書き記号
認識システムを適用した手書き記号認識装置の一実施例
を示すブロック図である。

【００１８】図１に示す手書き記号認識装置は、大別し
て入力装置１とデータ処理装置２と記憶装置３と出力装
置４とから構成される。入力装置１は、タブレットやス
タイラスペン（ともに図示せず）等を備え、タブレット
に記されたスタイラスペンの軌跡を点列の座標値データ
として入力するものであり、具体的には手書き記号の曲
線の軌跡を当該曲線上の点列の位置座標列として入力す
る働きをする。データ処理装置２は、プログラム制御に
よって動作し、入力装置１から入力されたデータを処理
し、パターンマッチングにより手書き記号を認識する。
記憶装置３は、データ処理装置２がデータ処理の過程で
取り扱うデータやパターンマッチングに必要な辞書デー
タを記憶しており、データ処理装置２に対して随時必要
なデータを供給する。データ処理装置２による記号認識
結果は、出力装置４から出力される。

【００１９】データ処理装置２の構成を機能分類に従っ
て細分化すると、方向算出手段２１、８方向特徴抽出手
段２２、４方向遷移パターン生成手段２３、４方向ベク
トル長算出手段２４、４方向ベクトル角度算出手段２
５、特徴辞書比較手段２６にブロック化することができ
る。これらの手段のうち、方向算出手段２１は、点列デ
ータ記憶手段３１に最初に記憶される点を最初の基準点
とし、基準点と基準点に相次いで入力される点を結ぶベ
クトルの長さが予め定めた閾値以上である点を次の基準
点として前の基準点に置き換え、このようにして順次決
定される基準点について隣接基準点を結ぶベクトルの方
向を算出する。８方向特徴抽出手段２２は、方向算出手
段２１が算出した方向を、８段階の主方向及び隣接する
主方向の中間の所定角度範囲の補助方向に量子化し、量
子化した方向を方向特徴として出力する。４方向遷移パ
ターン生成手段２３は、８方向特徴抽出手段２２の出力
のうち方向特徴が補助方向であるものは、直前のベクト
ルの方向の方向特徴に従って当該方向特徴を主方向の方
向特徴に変換し、変換後に同一主方向の連続する部分を
単一のベクトルとして合成した方向遷移パターンを生成
する。４方向ベクトル長算出手段２４は、４方向遷移パ
ターン生成手段２３により生成された方向遷移パターン
の各ベクトルに対し当該ベクトルの長さと、この方向遷
移パターンの全てのベクトルの長さの合計に対する比率
を求める。４方向遷移ベクトル角度算出手段２５は、４
方向遷移パターン生成手段２３によりにより生成された
方向遷移パターンの各ベクトルの角度を決定する。

【００２０】特徴辞書比較手段２６は、４方向遷移パタ
ーン生成手段２３が生成した４方向遷移パターンと４方
向遷移ベクトル長算出手段２４が決定した比率と、４方
向遷移ベクトル角度算出手段２５が決定した角度とによ
り特徴辞書記憶手段３３を検索し、検索結果を出力装置
４へと出力する働きをする。この特徴辞書比較手段２６
は、具体的には、辞書符号列と入力符号列とを比較する
ため、着目している要素番号を記憶する判定フラグテー
ブル２６ａと、後述する辞書符号を構成する４方向遷移
ベクトルと入力符号を構成する４方向遷移ベクトルと
を、省略可能フラグと判定フラグテーブル２６ａの状態
を参照しつつ着目要素を選択して比較し、比較判定結果
に応じて判定フラグテーブル２６ａを更新する特徴パタ
ーン比較器２６ｂと、入力符号に関して一通りのマッチ
ング処理が終了した時点で判定フラグテーブル２６ａを
参照し、認識結果として該当する辞書符号を出力する認
識結果出力器２６ｃ等を備えた構成とされている。

【００２１】一方また、記憶装置３についても、機能的
な集約により、前記点列の位置座標列を記憶する点列デ
ータ記憶手段３１、点列データから生成される各種ベク
トルに関するデータを記憶するベクトル記憶手段３２、
パターンマッチングに必要な辞書データを記憶する特徴
辞書記憶手段３３とにブロック化することができる。な
お、特徴辞書記憶手段３３には、認識対象となる記号の
特徴について４方向遷移パターンと前記比率と前記角度
を一定の許容範囲とともに格納してあるが、そのうちの
４方向遷移パターンについては後述する。

【００２２】図２は、図１の装置の動作を示すフローチ
ャートであり、Ａ１〜Ａ２２は各処理ステップを示す。
以下、この図を参照して図１に示す実施例の動作を説明
する。

【００２３】ステップＡ１でペンダウンが検出された時
点から、入力装置１は入力を開始し、ステップＡ１１で
ペンアップの継続が確認された時点で入力を終了する。
最初の基準点は、最初に入力される点の座標位置であり
（ステップＡ２）、この座標位置が点列データ記憶手段
３１の基準点レジスタ（図示せず）に格納される。方向
算出手段２１は、この基準点の次に入力される点につい
て、基準点を始点とし当該点を終点とするベクトルを生
成し（ステップＡ３，Ａ４）、このベクトルの長さが閾
値以下の場合には当該点を間引きし（ステップＡ５，Ａ
３）、ベクトル長が閾値以上の場合にだけこのベクトル
をベクトル記憶手段３２に記憶させ、しかる後に当該点
の座標位置を次の基準点として基準点レジスタに格納す
る（ステップＡ６）。こうして不必要な点は間引きさ
れ、間引きされずに残った基準点を結ぶベクトルのデー
タがベクトル記憶手段３２に記憶される。

【００２４】図３は、８方向特徴抽出手段２２の動作を
説明するための図であり、ベクトル記憶手段３２に記憶
されるベクトルの方向がこの８方向特徴抽出手段２２に
より主方向１，２，３，４及び補助方向５，６，７，８
の８段階に量子化される。ここでは、３３０゜〜３０゜
の範囲に含まれるベクトル方向を主方向１に定め、ベク
トル方向の包含範囲４５゜〜１３５゜，１５０゜〜２１
０゜，２４５゜〜３１５゜を、それぞれ主方向２，３，
４に対応定義してある。さらに、どの主方向にも属さな
い方向として、３０゜〜４５゜，１３５゜〜１４０゜，
２１０゜〜２４５゜，３１５゜〜３３０゜の範囲が残る
が、これらはそれぞれ補助方向５，６，７，８に定める
ことにより、すべてのベクトルは主副いずれかの８方向
に分類される。

【００２５】なお、説明の便宜上、方向算出手段２１と
８方向特徴抽出手段２２の動作を分けて説明したが、方
向を算出すると同時にその方向を量子化することもでき
るため、方向算出手段２１を８方向特徴抽出手段２２内
に含ませることもできる。

【００２６】ベクトル方向を図３に示した８方向に分類
したことで、どの主方向に属するかが不明なベクトル方
向は存在しなくなる。また、主方向と補助方向の境界線
の方向は、３０゜，４５゜，１３５゜，１５０゜，２１
０゜，２４５゜，３１５゜，３３０゜の８方向である
が、補助方向は４方向遷移パターン生成手段２３により
主方向に変換されるので、これらの境界線上にあるベク
トルは始めから主方向として、それぞれ主方向１，２，
２，３，３，４，４，１としておくことができる。

【００２７】図４は、４方向遷移パターン生成手段２３
の動作を説明するための図であり、図５は、データ処理
装置２における処理経過を説明するための図である。同
図からも明らかなように、問題とするベクトルが補助方
向にあるときは、その前のベクトルの方向に従ってこれ
を主方向に変換し、始点のベクトルにはその前のベクト
ルがないので、仮に、方向５と方向８は方向１に、方向
６と方向７は方向３に変換するよう定めておく。そして
始点から順次変換していくと「その前のベクトル」の方
向は必ず主方向となっているので、始点以外の「現時点
の８方向特徴」は「前の４方向特徴」に応じて図４に示
す変換則に従って４方向特徴に変換する。

【００２８】図５（ａ）は、８方向特徴抽出手段２２で
抽出した各ベクトルの８方向特徴の一例を示すものであ
り、図５（ｂ）は、図５（ａ）の８方向特徴を図４の変
換則に従って変換した結果を示している。４方向遷移パ
ターン生成手段２３は、さらに図５（ｂ）から図５
（ｃ）の方向遷移のパターンを生成する。図５（ｃ）で
は、図５（ｂ）で同一方向特徴の中間にある基点は全部
省略され、同一主方向の始点とその終点とが連結されて
新しいベクトルが生成される。これらのベクトルの方向
遷移、個々のベクトルの長さとその角度は、この手書き
記号認識システムが扱う主要な特徴データとなる。

【００２９】図２において、ステップＡ９のペンアップ
が一定時間継続すると、ステップＡ１２へと移行し、図
５（ｂ）を図５（ｃ）のように変換し、ステップＡ１３
では、４方向ベクトル長算出手段２４により４方向遷移
ベクトルの長さを算出し、４方向ベクトル角度周出手段
２５によりその角度を算出する。ステップＡ１４，Ａ１
５では、４方向遷移ベクトルのうち相対的に短い４方向
遷移ベクトルは処理エラーによって発生したものと判断
してこれを除去し、４方向遷移ベクトルの再編成を行
う。

【００３０】図６は、特徴辞書記憶手段３３の内容の一
部を示す説明図であり、手書き図形の各カテゴリに対
し、４方向遷移パターン、ベクトル長比、ベクトル角度
を記憶することを示してある。ただし、ベクトル長比と
は当該ベクトルの長さの当該記号を構成する全てのベク
トルの長さの総計に対する比率（％表示）を指す。な
お、ベクトル長比とベクトル角度は、いずれも許容範囲
をもって表してある。

【００３１】データ処理装置２が処理したデータは、特
徴辞書比較手段２６により特徴辞書記憶手段３３の内容
と比較されて手書き記号のカテゴリが決定されるが、ま
ず図２のステップＡ１６において、４方向遷移パターン
が１，４，３，２，１であり、これは図６のカテゴリ１
と合致するのでステップＡ１７へ進むが、ステップＡ１
６の判定が否定された場合、すなわち候補なしの場合
は、ステップＡ２２へと進んで「認識結果なし」を出力
し、「終わり」となる。また、ステップＡ１６において
「候補あり」の判定が得られた場合は、続くステップＡ
１７において、４方向遷移ベクトル長比を算出し、ステ
ップＡ１８でこれを辞書のカテゴリ１の欄の数字と比較
する。図５（ｃ）の例では、そのベクトル長比は図６に
示す範囲に入っているので、ステップＡ１９へ進む。

【００３２】ステップＡ１９では、４方向遷移ベクトル
角度を算出し、ステップＡ２０でこれを辞書のカテゴリ
１の欄の数字と比較する。また、図５（ｃ）の例では、
ステップＡ２０の比較結果が「候補あり」となり、ステ
ップＡ２１に進み、カテゴリ１が出力される。ステップ
Ａ１８，Ａ２０における比較結果が「候補なし」である
場合は、いずれもステップＡ２２に進み「認識結果な
し」が出力される。また、入力される図形が編集記号の
ようなときは、その編集記号が認識されてその記号の意
味するコマンドが実行される。なお、ステップＡ１０と
Ａ１１とを設けたことで、一瞬間入力が途絶えたことを
ペンアップと誤認識することはない。

【００３３】ところで、特徴辞書記憶手段３３には、認
識対象となる記号の特徴について４方向遷移パターンと
前記比率と前記角度を一定の許容範囲とともに格納して
あるが、４方向遷移パターンに関しては、図７に示した
ように、予め用意した複数の分類カテゴリに分類し、同
一カテゴリに属するものどうしを辞書符号列として記憶
させてある。すなわち、分類カテゴリＣφ〜Ｃｕに、辞
書符号Ｄ［ｉφ］〜Ｄ［ｉｊ］（ただし、ｊ＝φ，１，
２．．，Ｎｉ）を分類してあり、このため特徴辞書比較
手段２６内の特徴パターン比較器２６ｂは、分類カテゴ
リごとに要素ポインタを立てながらカテゴリ横断的に検
索することができる。また、辞書符号列の各要素である
方向遷移パターンを構成する複数のベクトルには、個々
のベクトルの量子化ビットの最上位又は最下位に辞書比
較対象から外すことができることを示す省略可能フラグ
を割り当てて記憶させてある。具体的には、図８に示し
たように、各辞書符号Ｄ［ｉｊ］の構成ベクトルを、最
上位ビットに割り当てた省略可能フラグのためのビット
と、それに続く４方向ベクトルを表す７ビットの計８ビ
ットで構成してある。

【００３４】この省略可能フラグは、一つの辞書符号が
手書き入力パターンとして予想される複数の変形パター
ンを包含するよう、書き手の癖によって変形が予想され
る箇所に冗長ベクトルを挿入したことを受けて導入した
ものであり、冗長ベクトルが標準的な手書き入力パター
ンに対しては比較対象から外すことができること、すな
わち省略可能であることを明示する働きがある。具体的
には、図９，１０に示したように、４方向遷移ベクトル
（１〜４）に挿入された冗長ベクトルの直後に付したア
ステリスク記号「＊」が省略可能フラグに相当するもの
であり、この省略可能フラグの付いた冗長ベクトルは、
たとえ検索途中の入力パターンに該当する４方向遷移ベ
クトルが存在しない場合でも、その場で対象外として排
除するのではなく、それに続く４方向遷移ベクトルの当
否をもってパターンマッチングを行うという処理方式を
象徴するものである。

【００３５】図９（ａ），（ｂ），（ｃ）は、４方向遷
移ベクトルと省略可能フラグとを対にした辞書符号の具
体例を示すものである。認識する形状は、「次頁」を意
味する平仮名の「す」の下半分に似た形状を例示するも
のであるが、この場合、辞書パターン「４，３＊，２，
１，４」のうち「３＊」が冗長ベクトルを表す。すなわ
ち、通常予想される入力パターンである「４，２，１，
４」に冗長ベクトル「３＊」を含ませたことで、辞書パ
ターンとして同一認識結果に結びつく２通りのパターン
「４，３，２，１，４」，「４，２，１，４」を用意し
ておく必要から解放され、辞書符号の集約化に伴う辞書
容量の圧縮効果（この場合１／２圧縮）が期待できるこ
とになる。

【００３６】また、図１０（ａ），（ｂ），（ｃ）に示
した認識形状は「復元」を意味する螺旋パターンを例示
するものであるが、この場合、辞書パターン「２＊，１
＊，４，３，２，１」のうち「２＊」，「１＊」が冗長
ベクトルを表す。すなわち、通常予想される入力パター
ンである「４，３，２，１」に冗長ベクトル「２＊」，
「１＊」を含ませたことで、辞書パターンとして同一認
識結果に結びつく４通りのパターン「２，１，４，３，
２，１」，「２，４，３，２，１」，「１，４，３，
２，１」，「４，３，２，１」を用意しておく必要から
解放され、辞書符号の集約化に伴う辞書容量の圧縮効果
（この場合１／４圧縮）が期待できる。

【００３７】ところで、図２に示したフローチャートの
うち、ステップＡ１６における比較は、具体的には図１
１に示したＥ１〜Ｅ２１のステップからなるフローに従
って実行される。ただし、同図中ｄ［ｉ］は、入力符号
列であり、ｉは要素番号である。Ｄ［ｕ，Ｐ［ｕ］］
は、辞書符号列であり、ｕはカテゴリ番号である。Ｐ
［ｕ］は、辞書内符号番号である。Ｎ［ｕ］は、辞書の
カテゴリｕの要素数である。

【００３８】まず、ステップＥ１〜Ｅ３において、初期
設定が施される。次に、ステップＥ４〜Ｅ６における判
断により、分類カテゴリごとに逐次辞書検索が遂行され
る。ステップＥ４で、Ｐ［ｕ］＝−１であること、すな
わち要素ポインタに無効な値「−１」が立っている場合
は、ステップＥ１２においてカテゴリ番号ｕを１進め
る。また、ステップＥ５において、Ｐ［ｕ］＝Ｎ［ｕ］
であることが判れば、一のカテゴリに含まれる全ての要
素に対する検索が終わったことが判明するため、ステッ
プＥ１１においてＰ［ｕ］＝−１として、次のカテゴリ
の検索への移行を推し進める。また、ステップＥ６にお
いて、入力符号列ｄ［ｉ］が辞書符号列Ｄ［ｕ，Ｐ
［ｕ］］に一致したことが判ると、続くステップＥ７に
おいて要素ポインタＰ［ｕ］を１だけ進める。

【００３９】ただし、辞書符号列には冗長ベクトルが含
まれるため、入力符号列ｄ［ｉ］が辞書符号列Ｄ［ｕ，
Ｐ［ｕ］］に一致しない場合もある。その場合は、続く
ステップＥ８において、辞書符号列Ｄ［ｕ，Ｐ［ｕ］］
は省略可能フラグ付きであるか否かが判断される。この
場合、省略可能フラグ付きであることが判明すると、与
えられた入力符号列ｄ［ｉ］に対して辞書符号列Ｄ
［ｕ，Ｐ［ｕ］］が該当する可能性を残すものとし、続
くステップＥ９において要素ポインタＰ［ｕ］を１だけ
増加する。さらに、ステップＥ１０において、要素ポイ
ンタＰ［ｕ］が検索中のカテゴリの要素数Ｎ［ｕ］に一
致しないことが判ると、ステップＥ４に戻り、同じ分類
カテゴリに対する検索を続行する。ただし、要素ポイン
タＰ［ｕ］が検索中のカテゴリの要素数Ｎ［ｕ］に一致
したことが判ると、Ｐ［ｕ］＝−１として、そのカテゴ
リにおける検索が完了したことを明示する。

【００４０】こうして、ステップＥ１２へと移行し、カ
テゴリ番号ｕを１だけ増加させて、次の分類カテゴリの
検索へと移行する。まず、ステップＥ１３では、カテゴ
リ番号ｕが最大カテゴリ番号ｕ＿Ｍａｘに一致したかど
うかが判定される。一致しない場合は、ステップＥ４に
戻ってさらなる検索を続行するが、一致した場合は、ス
テップＥ１４において、カテゴリ番号ｕを０とし、続く
ステップＥ１５において要素番号ｉを１だけ増加させ
る。さらに、ステップＥ１６において、要素番号ｉがそ
の最大値ｉ＿Ｍａｘに一致しているかどうかを判断し、
一致しない場合は、ステップＥ４に戻って検索を継続す
るが、一致した場合は、ステップＥ１７において、カテ
ゴリ番号ｕを０とする。さらに、ステップＥ１８では、
要素ポインタＰ［ｕ］がｉ＿Ｍａｘに一致するかどうか
を判定し、一致した場合は、要素ポインタＰ［ｕ］を出
力し、一致しない場合は、ステップＥ２０においてカテ
ゴリ番号ｕを１だけ増加させる。最後に、ステップＥ２
１において、カテゴリ番号がその最大値ｕ＿Ｍａｘに一
致することが判るまで、ステップＥ１８〜Ｅ２０を繰り
返し実行する。

【００４１】こうして、図２に示したステップＡ１６に
おいて、上記のＥ１〜Ｅ２１のステップからなる辞書比
較が実行され、入力符号列ｄ［ｉ］に対して候補となる
辞書符号列Ｄ［ｕ，Ｐ［ｕ］］が存在するか否かが判定
される。この場合、前述したように、分類カテゴリＣφ
〜Ｃｕに、辞書符号Ｄ［ｉφ」〜Ｄ［ｉｊ］（ただし、
ｊ＝０，１，２．．，Ｎｉ）が分類してあるため、特徴
辞書比較手段２６内の特徴パターン比較器２６ｂは、分
類カテゴリごとに要素ポインタを立てつつカテゴリ横断
的に辞書検索することができ、しかも辞書符号列Ｄ
［ｕ，Ｐ［ｕ］］は省略可能フラグ付きであるため、複
数の変形パターンの全てを網羅的に検索する必要はな
く、辞書容量が削減された分だけ検索時間が短縮される
ため、効率的に記号認識が可能である。

【００４２】図１２は、本発明の他の実施例を示すブロ
ック図であり、データ処理装置５は図１のデータ処理装
置２に対応し、記憶装置６は図１の記憶装置３に対応
し、出力装置７は図１の出力装置４に対応する。また、
特徴辞書比較手段５６は図１の特徴辞書比較手段２５と
対応し、特徴辞書記憶手段６３は図１の特徴辞書記憶手
段３３と対応する。図１との顕著な相違点は、データ処
理装置５がホットスポット抽出手段５７を備えている点
である。また、図１３は図１２に示した装置の動作を示
すフローチャートであり、Ｂ１〜Ｂ２３は各ステップを
示し、Ｂ１〜Ｂ８は図２のＡ１〜Ａ８の各ステップに相
当し、Ｂ１７〜Ｂ２２はＡ１７〜Ａ２２に相当し、Ｂ１
２〜Ｂ１４はＡ９〜Ａ１１に相当し、Ｂ９はＡ１２に、
Ｂ１０はＡ１５にそれぞれ相当する。

【００４３】以下、図１３を参照して図１２に示した実
施例の動作を説明するが、図１３において図１のステッ
プに相当する動作は同様な動作であるので、重複した説
明は省略する。

【００４４】ステップＢ８までの処理で、４方向特徴が
抽出される。図２に示したステップＡ８ではペンにより
手書き記号が入力されている最中であり、Ａ９，Ａ１
０，Ａ１１でペンダウンであるか途中の休みであるかを
検出するが、これ以上の特徴抽出は行わず、この状態で
特徴辞書記憶手段３３との比較は行っていない。しかし
ながら、４方向遷移を始点から終点まで全部採集しなく
ても、例えば、最初の２点の組み合わせだけで、そのよ
うな組み合わせは特徴辞書に存在しないことを判定でき
る場合がある。すなわち、例えば、最初の２点の４方向
特徴の組み合わせが１−３，２−４，３−１，４−２の
ような場合、これが辞書に存在せず、入力者の誤動作に
よってこのような４方向遷移が発生したと判定して、こ
の時点において機械側から入力者に対し「入力のやり直
し」を勧告することが望ましい。

【００４５】図１３のフローチャートは、このような勧
告を行うことができるようにしたものであり、ステップ
Ｂ８に続いてステップＢ９（ステップＡ１２相当）とス
テップＢ１０（ステップＡ１５相当）を実行し、データ
入力の途中でステップＢ１１で辞書６との比較を行い、
この時点で「候補なし」と判定されたときはステップＢ
１５で認識結果キャンセルを出力する。この出力を観察
した入力者は誤入力をしたことに気付き、ステップＢ１
からやり直すことができる。また、ステップＢ１１の判
定が「候補あり」の場合には、ステップＢ１２以下ステ
ップＢ２２までの動作は、図２のフローチャートで示す
動作と同様な動作が行われる。ただし、図１３のフロー
チャートではステップＢ２３のホットスポット抽出が行
われる。このホットスポットの抽出により、例えば編集
対象が存在する位置を知ることができる。

【００４６】図１４は、図６に示した内容の外に、ホッ
トスポット抽出のため特徴辞書記憶手段６３に付加すべ
き内容を示す説明図であり、４方向遷移パターンの各ベ
クトルのうちホットスポットとして抽出すべきベクトル
にはフラグ（図１４では論理「１」で示す）を付してあ
る。ステップＢ２１で認識結果を取得すると、ホットス
ポット抽出手段５７は特徴辞書記憶手段６３にフラグが
セットされているベクトルの終点座標を読み出してホッ
トスポットとして出力する。このホットスポットの使用
法は予め定められており、入力操作者はこのホットスポ
ットを使用して上記予め定められた座標位置を指定する
ことができる。

【００４７】以上説明した図１２，１３に示した実施例
は、入力操作の途中で書き手に対し誤入力が行われたこ
とを警告することができ、またホットスポット抽出手段
５７によりホットスポットを抽出して、予め定められた
取り決めに従って所定の意味を持つ座標位置を指定する
ことができる点で、図１，２に示した実施例とは相違す
る。

【００４８】なお、上記の特定の実施例を例示して本発
明を説明したが、本発明はこれらの実施例に限定される
ものではない。例えば、手書き図形の始点と終点とを結
ぶベクトルを算出し、このベクトルの許容範囲を特徴辞
書記憶手段３３又は特徴辞書記憶手段６３に記憶する許
容範囲と比較するステップを追加することもできる。さ
らに、実施例では、主方向も補助方向も各４方向の場合
について説明したが、例えば主方向を８方向とし、補助
方向を８方向とした場合でも、容易に実施することがで
きる。

【００４９】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
基準点間のベクトル方向を量子化する場合に、量子化の
境界線上で不具合が発生することがなく、入力が一瞬間
途絶えたことをペンアップと誤認識することが防止で
き、手書き記号の入力途中で、その手書き記号が辞書に
ないことが判定されたときはこれを入力操作者に通知す
ることができる等の優れた効果を有する。また、ペンア
ップの時点と次のペンダウンの時点との間が予め定める
時間内であるときは同一手書き記号の連続入力として処
理するようにしたから、入力が一瞬途切れたときの誤動
作を防止することができ、また手書き記号の入力中に候
補が無くなった場合に操作者に通知するようにしたの
で、誤った記号を入力し始めたと操作者が気付いて入力
を中断する場合に、書き手が任意にペンを動かしても何
らかの記号に認識されないようにできる等の効果を奏す
る。さらに、本発明は、辞書に記憶する方向遷移パター
ンに省略可能フラグを付加し、複数の変形パターンを１
つのパターンに統合して記憶させるようにしたから、辞
書容量を変形パターンの数に反比例して圧縮することが
でき、また辞書容量の圧縮に伴い検索に要する時間も短
縮することができる等の効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例を示すブロック図である。

【図２】図１のシステムの動作を示すフローチャートで
ある。

【図３】図１の８方向特徴抽出手段の動作を説明する説
明図である。

【図４】図１の４方向特徴抽出手段の動作を説明するた
めの説明図である。

【図５】図１のデータ処理装置の処理経過を示す説明図
である。

【図６】図１の特徴辞書記憶手段の内容の一部を示す説
明図である。

【図７】図１の特徴辞書記憶手段が記憶する４方向遷移
パターンに関する分類カテゴリを示す図である。

【図８】図７に示した辞書符号列を構成する一の４方向
遷移ベクトルのビット構成を示す図である。

【図９】一の認識形状に関する辞書パターンと入力パタ
ーンとの関係を（ａ），（ｂ），（ｃ）に分けて示す図
である。

【図１０】他の認識形状に関する辞書パターンと入力パ
ターンとの関係を（ａ），（ｂ），（ｃ）に分けて示す
図である。

【図１１】図２のフローチャートの辞書比較ステップを
詳細に説明するフローチャートである。

【図１２】本発明の他の実施例を示すブロック図であ
る。

【図１３】図１２のシステムの動作を示すフローチャー
トである。

【図１４】図１２の特徴辞書記憶手段の内容の一部を示
す説明図である。

【図１５】従来の装置の動作を示すフローチャートであ
る。

【図１６】従来の装置の角度量子化を示す説明図であ
る。

【図１７】従来の装置の問題点を示す説明図である。

【図１８】従来の装置の他の問題点を示す説明図であ
る。

【符号の説明】

１ 入力装置 ２ データ処理装置 ３ 記憶装置 ４ 出力装置 ５ データ処理装置 ６ 記憶装置 ７ 出力装置 ２１ 方向算出手段 ２２ ８方向特徴抽出手段 ２３ ４方向遷移パターン生成手段 ２４ ４方向ベクトル長算出手段 ２５ ４方向ベクトル角度算出手段 ２６ 特徴辞書比較手段 ２６ａ 判定フラグテーブル ２６ｂ 特徴パターン比較器 ２６ｃ 認識結果出力器 ３１ 点列データ記憶手段 ３２ ベクトル記憶手段 ３３ 特徴辞書記憶手段 ５６ 特徴辞書比較手段 ５７ ホットスポット抽出手段 ６３ 特徴辞書記憶手段

フロントページの続き (56)参考文献 特開 平６−187504（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−142693（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−181086（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−108384（ＪＰ，Ａ) 特開 昭54−69336（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−225397（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−289983（ＪＰ，Ａ) 特許2727975（ＪＰ，Ｂ２) (58)調査した分野(Int.Cl.⁶，ＤＢ名) G06K 9/62 G06T 11/60 G06F 17/24 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ) 特許ファイル（ＰＡＴＯＬＩＳ)

Claims (11)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 手書きの記号として描かれた曲線の軌跡
   を当該曲線上の点列の位置座標列として入力する入力手
   段と、 前記点列の位置座標列を記憶する点列データ記憶手段
   と、 前記点列データ記憶手段に最初に記憶される点を最初の
   基準点とし、基準点と該基準点に相次いで入力される点
   を結ぶベクトルの長さが予め定めた閾値以上である点を
   次の基準点として前の基準点に置き換え、このようにし
   て順次決定された基準点について隣接基準点を結ぶベク
   トルの方向を算出する方向算出手段と、 この方向算出手段が算出した方向を、所定段階数の主方
   向と、隣接する主方向の中間の所定角度範囲の補助方向
   とに量子化し、量子化した方向を方向特徴として出力す
   る方向特徴抽出手段と、 この方向特徴抽出手段の出力のうち方向特徴が補助方向
   であるものは、直前のベクトルの方向の方向特徴に従っ
   て当該方向特徴を主方向の方向特徴に変換し、同一主方
   向の連続する部分を単一のベクトルとして合成した方向
   遷移パターンを生成する方向遷移パターン生成手段と、 この方向遷移パターン生成手段により生成された方向遷
   移パターンの各ベクトルについて、当該ベクトルの長さ
   と前記方向遷移パターンの全てのベクトルの長さの合計
   との比率を求める方向遷移ベクトル長算出手段と、 前記方向遷移パターン生成手段により生成された方向遷
   移パターンの各ベクトルの角度を求める方向遷移ベルト
   ル角度算出手段と、 認識対象となる記号の特徴について前記方向遷移パター
   ンと前記比率と前記角度を一定の許容範囲とともに格納
   した特徴辞書記憶手段と、 前記手書き入力された記号を、前記方向遷移パターンと
   前記比率と前記角度に基づいて前記特徴辞書記憶手段の
   記憶内容と比較し、該当する記号を検索する特徴辞書比
   較手段とを具備する、 ことを特徴とする手書き記号認識システム。
2. 【請求項２】 前記方向特徴抽出手段は、主方向を３３
   ０゜〜３０゜，４５゜〜１３５゜，１５０゜〜２１０
   ゜，２２５゜〜３１５゜の４段階に量子化し、補助方向
   を３０゜〜４５゜，１３５゜〜１５０゜，２１０゜〜２
   ２５゜，３１５゜〜３３０゜の４段階に量子化する、 ことを特徴とする請求項１記載の手書き記号認識システ
   ム。
3. 【請求項３】 前記入力手段は、ペンダウンを点列入力
   の開始点とし、ペンアップを点列入力の終了点とする手
   段と、前記ペンアップの時点と次のペンダウンの時点と
   の間が予め定める時間内であるときは同一手書き記号の
   連続入力として処理する手段とを具備する、 ことを特徴とする請求項１記載の手書き記号認識システ
   ム。
4. 【請求項４】 前記方向遷移ベクトル長算出手段は、前
   記単一ベクトルとして抽出された各ベクトルに対し該ベ
   クトルの長さと前記点列データ記憶手段に最初に記憶さ
   れた点と最後に記憶された点を結ぶベクトルの長さとの
   比率をも決定する、 ことを特徴とする請求項１記載の手書き記号認識システ
   ム。
5. 【請求項５】 前記方向遷移ベクトル角度算出手段は、
   前記点列データ記憶手段に最初に記憶された点と最後に
   記憶された点を結ぶベクトルの角度をも決定する、 ことを特徴とする請求項１記載の手書き記号認識システ
   ム。
6. 【請求項６】 前記特徴辞書比較手段は、前記点列の位
   置座標列の入力中に、前記方向遷移パターンに基づいて
   前記特徴辞書記憶手段を検索する、 ことを特徴とする請求項１記載の手書き記号認識システ
   ム。
7. 【請求項７】 前記特徴辞書記憶手段は、認識対象とな
   る記号の特徴に関する情報の外に、前記方向遷移パター
   ン生成手段により生成された方向遷移パターンの各ベク
   トルの端点を手書き記号による対象指定用座標の抽出に
   使用するか否かの付加情報を記憶しており、 前記方向遷移パターン生成手段により生成された方向遷
   移パターンの各ベクトルの端点を前記付加情報と対比
   し、対象指定用座標の抽出に使用すべき端点をホットス
   ポットとして抽出するホットスポット抽出手段をさらに
   具備する、 ことを特徴とする請求項１記載の手書き記号認識システ
   ム。
8. 【請求項８】 前記特徴辞書記憶手段は、書き手の癖に
   よって変形が予想される箇所に冗長ベクトルを挿入した
   方向遷移パターンが、該冗長ベクトルに辞書比較対象か
   ら外すことができることを示す省略可能フラグを付して
   記憶させてある、 ことを特徴とする請求項１記載の手書き記号認識システ
   ム。
9. 【請求項９】 前記特徴辞書比較手段は、比較時に着目
   している方向遷移パターンの要素番号を記憶する判定フ
   ラグテーブルと、 前記省略可能フラグと前記判定フラグテーブルの状態を
   参照しつつ着目要素を選択して比較し、比較判定結果に
   応じて判定フラグテーブルを更新する特徴パターン比較
   器と、 入力された手書き記号に関する一通りの検索が終了した
   時点で前記判定フラグテーブルを参照し、該当する記号
   を認識結果として出力する認識結果出力器とを具備す
   る、 ことを特徴とする請求項８記載の手書き記号認識システ
   ム。
10. 【請求項１０】 前記特徴辞書記憶手段は、予め用意し
    た複数の分類カテゴリごとに、要素として複数の方向遷
    移パターンを分類した辞書符号列を記憶しており、 前記特徴辞書比較手段は、前記各分類カテゴリごとに要
    素ポインタを立てながらカテゴリ横断的に検索を実行す
    る、 ことを特徴とする請求項１記載の手書き記号認識システ
    ム。
11. 【請求項１１】 前記特徴辞書記憶手段は、辞書符号列
    の各要素である方向遷移パターンを構成する複数のベク
    トルを、個々のベクトルの量子化ビットの最上位又は最
    下位に辞書比較対象から外すことができることを示す省
    略可能フラグを割り当てて記憶する、 ことを特徴とする請求項１０記載の手書き記号認識シス
    テム。