JP2886881B2 - Handwritten character recognition device - Google Patents
Handwritten character recognition deviceInfo
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- JP2886881B2 JP2886881B2 JP1070633A JP7063389A JP2886881B2 JP 2886881 B2 JP2886881 B2 JP 2886881B2 JP 1070633 A JP1070633 A JP 1070633A JP 7063389 A JP7063389 A JP 7063389A JP 2886881 B2 JP2886881 B2 JP 2886881B2
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- strokes
- input
- pattern
- stroke
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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、手書文字認識技術に係り、特につづき書き
や筆順ちがいの入力文字の認識を向上させる手書文字認
識装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a handwriting character recognition technology, and more particularly to a handwriting character recognition device that improves recognition of input characters in continuation or stroke order.
従来のオンライン手書文字認識装置においては、OCR
の場合と異なり入力パターンが画数や筆順情報を含んで
いるため、画数や筆順情報を含んだ入力パターンと標準
パターンとの間で認識を行っていた。In conventional online handwritten character recognition devices, OCR
Since the input pattern includes the number of strokes and stroke order information unlike in the case of (1), recognition is performed between the input pattern including the number of strokes and stroke order information and the standard pattern.
上記の方法で画一的な処理を行うと、文字画数や筆順
が誤って入力された場合、パターンマッチングができず
認識率を低下させる原因となる。このため下記のように
改善する方法が提案されている。When the uniform processing is performed by the above method, if the number of character strokes or the stroke order is incorrectly input, pattern matching cannot be performed, which causes a reduction in the recognition rate. For this reason, the following improvement method has been proposed.
（１）画数の誤りやすい文字の様々な筆記法を全て、標
準パターンに登録しておく。(1) All the various writing methods of the characters having the wrong number of strokes are registered in the standard pattern.
（２）特公昭60−53919に記載のように入力パターンと
標準パターンを全て結合（一筆書き）させてその間の類
似度計算を行うことで、画数の相違を吸収している。(2) As described in JP-B-60-53919, the input pattern and the standard pattern are all combined (written in one stroke) and the similarity is calculated between them, thereby absorbing the difference in the number of strokes.
（３）特公昭59−139483に記載のように入力パターンと
ストロークと標準パターンを対応させ、ストローク数の
多い方がストロークの一部分を１本のストロークに結合
させ、画数を揃えてパターンマッチングを行ったりマッ
チングするストロークの順序を変更してマッチングする
方法等が考えられている。(3) As described in JP-B-59-139483, input patterns, strokes, and standard patterns are associated with each other, and the one with the larger number of strokes combines a part of the stroke into one stroke, and performs pattern matching with the same number of strokes For example, a method of changing the order of matching strokes and performing matching is considered.
上記（１）の方法は、標準パターンとして予め登録し
てある全ての文字の画数や筆順の異なる書き方をさらに
全部登録することはデータの収集に労力がかかり、また
１文字に対し、多くのパターンを登録しなければならな
いため、過大なメモリを要し、実用的でない。In the above method (1), registering all stroke numbers and stroke styles of all characters which are registered in advance as standard patterns further requires labor for data collection, and requires many patterns for one character. Must be registered, which requires an excessive amount of memory and is not practical.
（２）の方法は、筆順の誤った入力パターンに対処す
ることができない。The method (2) cannot deal with an input pattern having an incorrect stroke order.
（３）の方法で入力パターンが、とくに低画数の場
合、２つ以上のストロークを結合させて１つのストロー
クとみなすと、結合されたストロークに近い正常なパタ
ーンが多く存在するため誤認識を発生させてしまう等の
問題があった。According to the method (3), when the input pattern has a particularly small number of strokes, if two or more strokes are combined and regarded as one stroke, erroneous recognition occurs because many normal patterns close to the combined stroke exist. There was a problem such as letting it go.
本発明の目的は、上記問題点に鑑みなされたもので、
低画数と高画数にそれぞれ最適なつづけ書き入力した文
字に対しても手書文字認識装置を提供することにある。The purpose of the present invention has been made in view of the above problems,
It is an object of the present invention to provide a handwritten character recognition device for characters that are continuously written and input that are optimal for a low stroke count and a high stroke count.
上記目的は、手書入力を時系列的に行いうる入力手段
と該入力手段により入力した手書きパターンを予め設定
した標準パターンとの間で類似度計算を行い、最も類似
した文字パターンのコードを出力する文字認識手段とを
備えた手書文字認識装置において、入力パターンの画数
を調べ、予め設定した画数以上の入力パターンは標準辞
書内の同一画数のみならず他の画数の標準パターンとも
類似度計算を行い、予め設定した画数以下の入力パター
ンは、他の画数の標準パターンとの類似度計算を行わな
いようにすることにより達成できる。The above object is to calculate the similarity between an input means capable of performing handwriting input in time series and a standard pattern set in advance with a handwritten pattern input by the input means, and to output a code of the most similar character pattern. In a handwritten character recognition device equipped with a character recognition means, the number of strokes of the input pattern is checked, and the similarity calculation is performed not only for the same number of strokes in the standard dictionary but also for the standard number of strokes in the standard dictionary. Is performed, and the input pattern having the number of strokes equal to or less than the preset number of strokes can be achieved by not performing the similarity calculation with the standard pattern of another number of strokes.
すなわち、入力パターンの画数を調べ、予め設定して
ある画数以上であれば、辞書パターンと同一画数や筆順
だけでなく画数の異なるパターンを生成し、類似度計算
を行うので、つづけ書き入力に対する誤認識を防止でき
る。That is, the number of strokes of the input pattern is checked, and if the number of strokes is equal to or greater than the preset number of strokes, not only the same number of strokes and stroke order as the dictionary pattern but also a pattern having a different number of strokes are generated and similarity calculation is performed. Recognition can be prevented.
以下、本発明の一実施例を第１図〜第５図を用いて説
明する。第２図において、タブレット等の入力装置１は
入力パターンの座標点列データを文字認識装置２内の前
処理部３へ出力する。前処理部３は前記データをストロ
ーク毎の代表点の座標データをＮ点に近似し、入力パタ
ーンの画数（ストローク数）を調べて文字認識部５へ出
力する。文字認識部５は入力パターンと標準辞書４内に
登録してある標準パターンとの間で類似度の計算を行
う。本実施例ではこの類似度を、ストローク間相互の距
離値で示すものとし、最も距離値の小さい文字を認識結
果として、該文字コードを文字表示部６へ格納する。７
はCRT、又はLCDの表示装置である。８は本発明による画
数設定部である。Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. In FIG. 2, an input device 1 such as a tablet outputs coordinate point sequence data of an input pattern to a preprocessing unit 3 in a character recognition device 2. The preprocessing unit 3 approximates the coordinate data of the representative point for each stroke to N points, checks the number of strokes (the number of strokes) of the input pattern, and outputs the data to the character recognition unit 5. The character recognition unit 5 calculates the similarity between the input pattern and the standard pattern registered in the standard dictionary 4. In this embodiment, the similarity is represented by a distance value between strokes, and the character code having the smallest distance value is stored in the character display unit 6 as a recognition result. 7
Is a CRT or LCD display device. 8 is a stroke number setting unit according to the present invention.
第１図に文字認識装置の文字認識部５の処理フローチ
ャートを示す。第２図の入力装置１で入力した手書文字
は文字認識装置２内の前処理部まで近似処理され、文字
認識部５へ出力されるが、第１図に示す処理は、文字認
識部が上記入力パターンを入力するごとに起動される。
まず、ステップ100は画数設定部８に予め設定してある
任意の画数Ksを入力する。ステップ110では入力パター
ンと辞書パターンとの間で同一画数の類似度の計算を行
う。文字認識の類似度計算については、特開昭58−1231
77等に開示されている方法を用いればよく、ここでは省
略する。FIG. 1 shows a processing flowchart of the character recognition unit 5 of the character recognition device. The handwritten character input by the input device 1 of FIG. 2 is approximated to the preprocessing unit in the character recognition device 2 and output to the character recognition unit 5, but the processing shown in FIG. It is activated every time the above input pattern is input.
First, in step 100, an arbitrary number of strokes Ks preset in the stroke number setting unit 8 is input. In step 110, the similarity of the same number of strokes is calculated between the input pattern and the dictionary pattern. Japanese Patent Application Laid-Open No. 58-1231 discloses a similarity calculation for character recognition.
77 and the like may be used, and are omitted here.
この類似度計算の終了後、類似度最大の文字コードMC
aとストローク距離値SLaとを、文字認識部をワークエリ
ア（図示せず）に保管する。（ステップ120） ステップ130は、本発明による機能で入力パターンの
画数KIと予め設定した画数KSとを比較する。若し、入力
パターンの画数KIが、KSと等しいか、大きければ、ステ
ップ140の処理を行い、小さければステップ180へジャン
プする。ステップ140の詳細については後で述べるが、
入力パターンの画数や筆順がまちがっていたと仮定し
て、その変動したパターンをアルゴリズム的に生成して
類似度の計算を行なう。ステップ150では、生成された
維持度の中でもっとも大きい値の文字コードMCbとその
距離SLbを保存する。ステップ150にて求められた距離値
SLbとステップ120で保管してあるSLaとをステップ160で
比較し、距離値の小さい方のいずれかを文字表示部６へ
出力する（ステップ170又はステップ150） ステップ140はユーザの高画数のづつけ書き入力によ
る認識低下を防止するための処理フロー（第１図では画
数変動処理）で第３図を用いて説明する。After completion of this similarity calculation, the character code MC with the highest similarity
The character recognition unit stores a and the stroke distance value SLa in a work area (not shown). (Step 120) In step 130, the number of strokes KI of the input pattern is compared with a preset number of strokes KS by the function according to the present invention. If the number of strokes KI of the input pattern is equal to or larger than KS, the process of step 140 is performed, and if smaller, the process jumps to step 180. The details of step 140 will be described later,
Assuming that the number of strokes and the stroke order of the input pattern were wrong, the changed pattern is algorithmically generated to calculate the similarity. In step 150, the character code MCb having the largest value among the generated maintenance degrees and its distance SLb are stored. Distance value obtained in step 150
SLb is compared with SLa stored in step 120 in step 160, and one of the smaller distance values is output to character display unit 6 (step 170 or step 150). A processing flow for preventing the recognition from being lowered due to the annotation input (stroke number variation processing in FIG. 1) will be described with reference to FIG.
ステップ1401では、入力パターンの画数より１を加え
た画数の辞書波を読みだす。つぎに、辞書パターンと入
力パターンを、各ストロークごとにどこに近いかのとの
対応づけを行い（ステップ1402）、未対応のストローク
に対し、ストローク距離値最小となるように他のストロ
ークとつなぎあわせて一つのストロークとみなす（ステ
ップ1403）、得られたストロークに対し、パターン間の
類似計算を行い対応できるか同かを調べる。（ステップ
1404） 上記の処理を、標準辞書内に登録してある全てのパタ
ーンについて行う（ステップ1406）。ステップ1404にお
いて辞書パターンと文字パターンとの対応づけが不可能
な場合は、類似度計算は実行しない。In step 1401, dictionary waves of the number of strokes obtained by adding 1 to the number of strokes of the input pattern are read. Next, the dictionary pattern and the input pattern are associated with each stroke where the stroke is close (step 1402), and the unsupported strokes are joined with other strokes so that the stroke distance value becomes the minimum. (Step 1403), the obtained stroke is subjected to similarity calculation between patterns, and it is checked whether or not the stroke can be handled. (Step
1404) The above processing is performed for all patterns registered in the standard dictionary (step 1406). If it is impossible to associate the dictionary pattern with the character pattern in step 1404, the similarity calculation is not performed.
以上の実施例の動作を第４図、第５図を用いて説明す
る。まず、文字認識部５に第４図の（ａ）に示すつづけ
書きの４画の「右」が入力された場合、しかも誤筆順で
入力された場合より説明する。なお、第４図（ａ）の点
線は入力装置１における入力筆跡を、I1〜I4はストロー
ク番号（入力順）である。The operation of the above embodiment will be described with reference to FIGS. First, the case where "right" of the four strokes shown in FIG. 4A is input to the character recognition unit 5, and the case where the input is performed in the wrong stroke order will be described. The dotted line in FIG. 4 (a) is an input handwriting in the input device 1, I 1 ~I 4 is a stroke number (input order).
いま、説明を容易にするため、前記前処理部３でスト
ローク毎の近似点数を５とし、第２図の処理においてス
テップ100の制定画数KSを３とする。ステップ110で入力
画像KIは４であるから、４画の全ての辞書パターンと類
似度計算を行い、ステップ120で類似度最大の文字コー
ドMCaとストローク距離SLaがワークエリアに保管され
る。ステップ130で上記KI（４）とKS（３）と比較し
て、入力画数が大きいため処理は、ステップ140へ移行
する。第３図のステップ1401〜1406は、ループ処理で、
４画の入力パターンと５画の全ての辞書パターンとの類
似度計算を行うが、第５図（ｂ）に示す５画の「右」
（S1〜S5はストローク番号）との対応例について述べ
る。ステップ1402で入力ストロークIiど辞書ストローク
Siとの対応関係がとられる。この結果は第４図（ｄ）に
示され、丸印が対応を示している。I1I2とS1S2とは対応
が反転し、また、ストロークS5が未対応であることがあ
る。このため、第３図のステップ1403でストロークS3と
S4と結合（第４図（ｄ）の点線）され、第４図（ｃ）に
示すパターンと第４図（ａ）の４画が入力パターンが生
成される。このパターンと第４図（ａ）の４画の入力パ
ターンとの類似度計算が行われる。その後、処理は第２
図のステップ150へ移り、類似度最大の文字コードMCbと
そのストローク距離値SLbをワークエリアに保管する。
ステップ160では、ステップ110で求めた距離値SLaとス
テップ140で求めた距離SLbと比較を行う。ここで、入力
パターンは誤画数の「右」であるため、４画内の辞書パ
ターンより算出された他のパターンの距離値SLaより、
５画の辞書パターンの「右」を１画つづけたパターンで
算出したSLbの方が小さく、「右」の文字モードMCbが文
字表示部５へ出力される。Now, for the sake of simplicity, the preprocessing unit 3 sets the number of approximate points for each stroke to 5, and sets the number of strokes KS set in step 100 to 3 in the processing of FIG. Since the input image KI is 4 in step 110, the similarity calculation is performed with all the dictionary patterns of the four strokes. In step 120, the character code MCa having the maximum similarity and the stroke distance SLa are stored in the work area. Since the number of input images is larger than KI (4) and KS (3) in step 130, the process proceeds to step 140. Steps 1401 to 1406 in FIG. 3 are loop processing,
The similarity between the input pattern of four strokes and all the dictionary patterns of five strokes is calculated, and the “right” of five strokes shown in FIG. 5 (b) is calculated.
(S 1 to S 5 the stroke number) describe examples of correspondence between. In step 1402, input stroke Ii dictionary stroke
Correspondence with Si is taken. This result is shown in FIG. 4 (d), where the circles indicate the correspondence. The correspondence between I 1 I 2 and S 1 S 2 is reversed, and the stroke S 5 may not be compatible. Thus, the stroke S 3 in step 1403 of FIG. 3
Coupled with S 4 (dotted line of FIG. 4 (d)), the fourth pattern and the fourth diagram shown in Figure (c) 4-field in (a) is the input pattern is produced. The similarity calculation between this pattern and the input pattern of the four strokes in FIG. 4A is performed. After that, the process
In step 150, the character code MCb having the highest similarity and its stroke distance value SLb are stored in the work area.
In step 160, the distance value SLa obtained in step 110 is compared with the distance SLb obtained in step 140. Here, since the input pattern is “right” of the number of erroneous images, the distance value SLa of another pattern calculated from the dictionary pattern in four images is
The SLb calculated by using a pattern in which “right” of one of five dictionary patterns is continued for one stroke is smaller, and the “right” character mode MCb is output to the character display unit 5.
以上述べたように、設定した画数KSより高画数のつづ
け書き入力、しかも誤筆順であっても正しく認識され
る。As described above, a continuous writing input with a stroke number higher than the set stroke number KS, and even in the erroneous stroke order, is correctly recognized.
つぎに、文字認識部５へ第５図（ａ）に示すような１
画で書かれた「１」が入力された場合の処理例について
説明する。第２図の処理において、入力パターンの画数
KIは１、設定した画数KSは３であるため、入力パターン
と標準パターンとの類似度計算は１画のみで他の画数で
の類似度計算は行うことなく、１画の文字モードMCaが
文字表示部６へ出力される。Next, as shown in FIG.
An example of processing when “1” written in an image is input will be described. In the process of FIG. 2, the number of strokes of the input pattern
Since KI is 1 and the set number of strokes KS is 3, the similarity between the input pattern and the standard pattern is calculated for only one stroke, and the similarity calculation for other strokes is not performed. Output to the display unit 6.
以上述べてきたように、本発明は入力パターンの画数
に応じて文字認識の方法を選択するものであるが、本発
明がない場合、すなわち第２図のステップ130を用いな
いと仮定した場合の処理例を説明する。As described above, the present invention selects a character recognition method according to the number of strokes of an input pattern. However, in the case where there is no present invention, that is, when it is assumed that step 130 in FIG. 2 is not used. A processing example will be described.
いま、文字認識部５へ第５図（ａ）に示す１画の
「１」が入力された場合でも、第２図のステップ130の
判定がないため、ステップ140の処理すなわち、１画の
入力パターンと２画以上の標準パターンとの類似度計算
が行われてしまう。たとえば、第５図（ｂ）は２画の
「Ｔ」の辞書パターンであり、第３図のステップ1402と
1403の処理により、第５図（ｄ）に示す対応づけで、ス
トロークS1とS2が第５図（ｃ）に示すように結合されて
しまう。これと、第５図（ａ）に示す「１」と類似度計
算を行い、距離値SLbが第２図のステップ110で求めた１
画の辞書パターン内で求めた距離値SLaより小さい場合
は、２画の「Ｔ」の文字コードが出力され、誤認識とな
ることがある。本発明のように入力パターンの画数によ
って画数・筆順を吸収する処理を行うか行わないかを判
定する機能があれば、低画数のつづけ書き処理には誤認
識は防止できる。Even if "1" of one stroke shown in FIG. 5A is input to the character recognition unit 5, there is no determination in step 130 of FIG. A similarity calculation between the pattern and two or more standard patterns is performed. For example, FIG. 5B shows a dictionary pattern of two strokes “T”.
By treatment 1403, in association shown in FIG. 5 (d), the stroke S 1 and S 2 will be coupled as shown in FIG. 5 (c). This and the similarity calculation with “1” shown in FIG. 5 (a) were performed, and the distance value SLb was 1 obtained in step 110 of FIG.
If the distance value SLa is smaller than the distance value SLa obtained in the image dictionary pattern, the character code of “T” for two images is output, which may result in erroneous recognition. If there is a function of determining whether or not to perform the process of absorbing the number of strokes and the stroke order based on the number of strokes of the input pattern as in the present invention, erroneous recognition can be prevented in the continuous writing process of a low number of strokes.
以上の実施例の説明では、任意に設定する画数KSは３
として説明してきたが、入力文字の字種（数字は１画と
２画のためにKSは２）等に応じて変えてよい。In the above description of the embodiment, the number of strokes KS arbitrarily set is 3
However, it may be changed according to the character type of the input character (the number is 2 for 1 stroke and 2 strokes for KS).
また、使用される文字認識方式についても、画数で大
分類し、アルゴリズムで画数吸収を行うならば、本発明
はその特徴量にかかわらず有効であることは明らかであ
る。Also, if the character recognition method to be used is roughly classified according to the number of strokes and the number of strokes is absorbed by an algorithm, it is clear that the present invention is effective regardless of the feature amount.
以上述べてきたように、本発明によれば、入力文字の
画数を調べ、高画数入力に対しては入力文字の画数のみ
ならず他の画数の辞書文字とも類似度計算を行うため、
つづけ書き入力に対しても認識低下は防止できる。ま
た、低画数入力に対しては、予め標準辞書には頻出する
低画数のつづけ書き文字パターンを登録しておき、入力
文字と同一画数のみ類似度計算を行うことにより、つづ
け書き入力の誤認識防止ができる。As described above, according to the present invention, the number of strokes of an input character is checked, and the similarity calculation is performed not only for the number of strokes of the input character but also for a dictionary character having another number of strokes for a high stroke count input.
Recognition degradation can be prevented even for continuous writing input. In addition, for low stroke count input, frequent writing strokes of low stroke counts are registered in advance in the standard dictionary, and similarity calculation is performed only for the same stroke count as that of the input characters. Can be prevented.
第１図は本発明の一実施例の文字認識処理のフローチャ
ート、第２図は手書文字認識装置の全体構成図、第３図
は高画数つづけ書き入力の処理フローチャート、第４
図，第５図は上記実施例の動作説明図である。 １……入力装置、２……文字認識装置、３……前処理
部、４……標準辞書、５……文字認識部、６……文字表
示部、７……表示装置、８……画数設定部、MCa……文
字コード、MCb……文字コード、SLa……ストローク間距
離値、SLb……ストローク間距離値。FIG. 1 is a flowchart of a character recognition process according to an embodiment of the present invention, FIG. 2 is an overall configuration diagram of a handwritten character recognition device, FIG.
FIG. 5 and FIG. 5 are explanatory diagrams of the operation of the above embodiment. DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Input device, 2 ... Character recognition device, 3 ... Preprocessing part, 4 ... Standard dictionary, 5 ... Character recognition portion, 6 ... Character display portion, 7 ... Display device, 8 ... Number of strokes Setting section, MCa: character code, MCb: character code, SLa: distance between strokes, SLb: distance between strokes.
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 横田 登志美 茨城県日立市久慈町4026番地 株式会社 日立製作所日立研究所内 (72)発明者 福永 泰 茨城県日立市久慈町4026番地 株式会社 日立製作所日立研究所内 (72)発明者 松田 敏彦 愛知県尾張旭市晴丘町池上１番地 株式 会社日立製作所旭工場内 (56)参考文献 特開 昭59−55585（ＪＰ，Ａ) 特開 昭59−188787（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−84786（ＪＰ，Ａ) 特開 昭57−132283（ＪＰ，Ａ) 特開 昭58−169296（ＪＰ，Ａ) 特開 昭58−163081（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) G06K 9/62 ──────────────────────────────────────────────────の Continuing on the front page (72) Inventor Toshimi Yokota 4026 Kuji-cho, Hitachi City, Ibaraki Prefecture Inside Hitachi, Ltd.Hitachi Laboratory (72) Inventor Yasushi Fukunaga 4026 Kuji-cho, Hitachi City, Ibaraki Prefecture Hitachi, Ltd. In-house (72) Inventor Toshihiko Matsuda 1 Ikegami, Haruoka-cho, Owariasahi-shi, Aichi Prefecture Inside the Asahi Plant of Hitachi, Ltd. (56) References JP-A-59-55585 (JP, A) JP-A-59-188787 (JP, A) JP-A-61-84786 (JP, A) JP-A-57-132283 (JP, A) JP-A-58-169296 (JP, A) JP-A-58-163081 (JP, A) (58) Field (Int.Cl. 6 , DB name) G06K 9/62
Claims (2)
該入力手段により入力した手書きパターンを予め設定し
た標準パターンとの間で類似度計算を行い、最も類似し
た文字パターンのコードを出力する文字認識手段とを備
えた手書文字認識装置において、入力パターンの画数を
調べ、予め設定した画数以上の入力パターンは標準辞書
内の同一画数のみならず他の画数の標準パターンとも類
似度計算を行い、予め設定した画数以下の入力パターン
は、他の画数の標準パターンとの類似度計算を行わない
ようにしたことを特徴とする手書文字認識装置。1. A similarity calculation is performed between an input means capable of performing handwriting input in a time series and a standard pattern set in advance with a handwritten pattern input by the input means, and a code of a character pattern most similar is obtained. In a handwritten character recognition device provided with a character recognition means for outputting, the number of strokes of an input pattern is checked, and an input pattern having a number of strokes equal to or greater than a preset number of strokes has similarity not only with the same number of strokes in the standard dictionary but also with standard patterns of other strokes. A handwritten character recognition apparatus, wherein calculation is performed, and an input pattern having a stroke number equal to or less than a preset stroke number is not subjected to a similarity calculation with a standard pattern having another stroke number.
設定した画数とは、少なくとも２画以上であることを特
徴とする手書文字認識装置。2. The handwritten character recognition device according to claim 1, wherein the predetermined number of strokes is at least two strokes.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1070633A JP2886881B2 (en) | 1989-03-24 | 1989-03-24 | Handwritten character recognition device |
Applications Claiming Priority (1)
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| JP1070633A JP2886881B2 (en) | 1989-03-24 | 1989-03-24 | Handwritten character recognition device |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
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| JPH02250194A JPH02250194A (en) | 1990-10-05 |
| JP2886881B2 true JP2886881B2 (en) | 1999-04-26 |
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ID=13437240
Family Applications (1)
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| JP1070633A Expired - Lifetime JP2886881B2 (en) | 1989-03-24 | 1989-03-24 | Handwritten character recognition device |
Country Status (1)
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| JP (1) | JP2886881B2 (en) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5333209A (en) * | 1992-03-24 | 1994-07-26 | At&T Bell Laboratories | Method of recognizing handwritten symbols |
-
1989
- 1989-03-24 JP JP1070633A patent/JP2886881B2/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH02250194A (en) | 1990-10-05 |
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