JP2921838B2 - 手書き文字認識方式 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 ［概要］ タブレットから入力された手書き文字を実時間処理に
より認識するオンライン型の手書き文字認識方式に関
し、 入力パターンのバリエーションが増加しても辞書の量
を増加させないことを目的とし、 予め準備された変動セグメント情報に基づいて入力パ
ターンに含まれる変動セグメントを抽出し、抽出した変
動セグメントの有り無しの場合分けに対応した複数のパ
ターンを生成して辞書と照合し、入力パターン側でパタ
ーン変動に対処することで辞書サイズの増加を防ぐよう
にように構成する。

［産業上の利用分野］ 本発明は、タブレットから入力された手書き文字を実
時間処理により認識するオンライン型の手書き文字認識
方式に関する。

手書き文字の実時間認識処理が要求されるオンライン
手書き文字認識方式にあっては、筆記者によって入力文
字パターンのバリエーションが異なっても、バリエーシ
ョンの変化による影響を受けることなく辞書との照合を
行なって認識結果を得ることが望まれる。

［従来の技術］ 従来のオンライン手書き文字認識方式にあっては、筆
記者によって異なる入力文字パターンのバリエーション
変化による変動に対し辞書側で対処するようにしてい
る。

例えば第12図に示すように、カテゴリ「九」について
は、入力パターン10a,10b,10c,10dに示す変化が予想さ
れることから、これらの入力パターン10a〜10dに対応し
た辞書パターン20a〜20dを準備しておく必要がある。

［発明が解決しようとする課題］ しかしながら、入力パターンの変動を辞書側で対処す
る従来方式にあっては、全てのカテゴリについて変動が
予測されるパターンを辞書に登録しておかなければなら
ず、例えば全カテゴリ数をＣ、平均バリエーション数を
Ｎとした場合、辞書パターン数Ｄは、 Ｄ＝Ｃ×Ｎ （個） となる。

その結果、入力パターンのバリエーション数が増加す
るにつれて辞書が膨大となるという問題があった。

本発明は、このような従来の問題点に鑑みてなされた
もので、入力パターンのバリエーションが増加しても辞
書の量を増加させる必要のない手書き文字認識方式を提
供することを目的とする。

［課題を解決するための手段］ 第１図は本発明の原理説明図である。

第１図において、タブレットから入力された手書き文
字を実時間処理により認識するオンライン型の手書き文
字認識方式について本発明にあっては、入力パターン10
のパターン変動により生ずる変動セグメントに関する情
報を変動セグメント情報保持部12に保持し、この変動セ
グメント情報に基づき入力パターン10に含まれる変動セ
グメントを変動セグメント抽出部14で抽出し、抽出され
た変動セグメントに基づき、変動セグメントの在り無し
の場合分けに対応した複数のパターンをパターン生成部
16で生成する。

このようにして生成された変動セグメントの在り無し
で場合分けされた複数の生成パターンを照合部18で辞書
20の文字パターンと照合して認識結果を得る。

変動セグメント抽出部14で抽出される変動セグメント
としては、例えば入力パターン10のハネ、オサエ、孤立
点等である。

また変動セグメント抽出部14及びパターン生成部16
は、入力パターン10のストロークの始点、終点、屈曲点
を特徴点として抽出することで得られる有向非巡回グラ
フに基づいて変動セグメントの抽出及びパターン生成を
行なう。

［作用］ このような構成を備えた本発明の手書き文字認識方式
にあっては、入力文字パターンの変動によって生じたと
思われる変動セグメントを抽出し、抽出した変動セグメ
ントの在り無しの場合分けを行なって各場合のパターン
を生成し、この生成パターンと辞書パターンとの照合を
行なうようになり、その結果、辞書サイズを大きくする
ことなく入力パターンの変動に対処することができる。

例えば、全カテゴリ数Ｃ、平均バリエーション数Ｎの
場合においても、辞書パターン数Ｄは、Ｄ＝Ｃ（個）と
でき、従来の辞書側で対処する場合に比べ辞書辞書サイ
ズを1/Nに抑えることができる。

［実施例］ 第２図は本発明の一実施例を示した実施例構成図であ
る。

第２図において、12−１は変動セグメント情報保持回
路であり、入力パターン10のバリエーション変化によっ
て予想される変動セグメントに関する情報を保持してお
り、例えばこの実施例にあっては、入力パターンの「ハ
ネ」「オサエ」「孤立点」等に関する情報を変動セグメ
ント情報として保持している。

14−１は変動セグメント抽出回路であり、変動セグメ
ント情報保持回路12−１に保持された変動セグメント情
報に基づき入力パターン10に含まれる変動セグメントを
抽出する。

16−１はパターン生成回路であり、変動セグメント抽
出回路14−１で抽出された１または複数の変動セグメン
トの有り無しの場合分けに対応した複数のパターンを生
成する。

18−１は照合回路であり、パターン生成回路16−１に
おいて、変動セグメントの有り無しの場合分けに対応し
て生成された複数の生成パターンについて文字パターン
辞書20−１の辞書パターンと照合し、照合結果を出力す
る。

第３図は第２図の実施例における本発明の基本的な処
理動作を示した処理説明図である。

第３図において、今、カテゴリ「九」に対し図示のよ
うに４つの入力パターン10a〜10dのバリエーションが予
測されるとする。ここで入力パターン10aは「ハネ」
「オサエ」「孤立点」を持たない入力パターンであり、
入力パターン10bは「ハネ」を持った入力パターンであ
り、入力パターン10cは「オサエ」を持った入力パター
ンであり、更に入力パターン10dは「オサエ」と「ハ
ネ」の両方を持った入力パターンである。

このような手書き入力が予測される入力パターン10a
〜10dに対し、第２図の変動セグメント情報保持回路12
−１には「オサエ」「ハネ」及び「孤立点」の変動グメ
ント情報が保持されている。入力パターン10a〜10dに対
し変動セグメント抽出回路14−１は保持された変動セグ
メント情報に基づき入力パターン10bの場合には、太線
で示す「ハネ」を変動セグメントとして抽出し、また入
力パターン10cの場合には太線で示す「オサエ」を変動
セグメントとして抽出し、更に入力パターン10dの場合
には太線で示す「オサエ」及び「ハネ」を変動セグメン
トとして抽出する。

このような変動セグメント抽出回路14−１による変動
セグメントの抽出に基づきパターン生成回路16−１は抽
出された変動セグメントの有り無しの場合分けに対応し
たパターンを生成する。

即ち、入力パターン10aの場合には変動セグメントが
無いことから、入力パターン10aと同じパターン16aを生
成し、入力パターン10bの場合には変動セグメントとし
て「ハネ」が抽出されることから「ハネ」を持たないパ
ターン16aと「ハネ」を持ったパターン16bが生成され
る。入力パターン10cの場合には変動セグメントとして
「オサエ」が抽出されることから「オサエ」を持たない
パターン16aと「オサエ」を持ったパターン16cが生成さ
れる。更に、パターン10dの場合には変動セグメントと
して「オサエ」及び「ハネ」の２つが抽出されることか
ら、「オサエ」と「ハネ」を持たないパターン16a、
「ハネ」を持ったパターン16b、「オサエ」をもったパ
ターン16c、及び「ハネ」及び「オサエ」を持ったパタ
ーン16dが生成される。

一方、辞書には「オサエ」及び「ハネ」の変動セグメ
ントを持たない文字パターン20aのみが準備されてお
り、入力パターン10a〜10dに対するパターン生成で得ら
れたパターン16a〜16dと辞書の文字パターン20aとが照
合され、全てのパターン生成において辞書の文字パター
ン20aと同様な変動セグメント「オサエ」及び「ハネ」
を持たないパターン16aが生成されているため、パター
ン16aと辞書の文字パターン20aとの照合で最も高い類似
度が得られ、変動セグメントの影響を受けることなくカ
テゴリ「九」を認識することができる。

その結果、本発明にあっては、入力パターンの変動に
対し入力パターン側で対処することで、辞書サイズを入
力パターンのバリエーションの増加に対して増加させる
ことなく文字認識を行なうことができる。

次に、第２図の実施例における変動セグメント抽出回
路14−１及びパターン生成回路16−１における変動セグ
メントの抽出及びパターン生成についてオンライン手書
き文字認識方式における認識処理方式として提案されて
いる特徴点逐次対応法を適用した場合の具体例を説明す
る。

まず特徴点逐次対応法にあっては、第３図（ａ）に示
すような「ハネ」や「オサエ」等のノイズセグメントに
よって変動したパターン入力に対し、同図（ｂ）に示す
ように文字パターンにおけるストロークの始点、終点、
屈曲点が〜に示すように特徴点として抽出される。

第４図（ｂ）に示す抽出された特徴点〜に対し、
第５図に示すように入力パターンの有向非巡回グラフが
作成され、変動セグメント抽出回路14−１に送られる。

ここで、第５図の「root」は入力パターンの有向非巡
回グラフの出発点を示し、また「始」はストロークの始
点を示し、「終」はストロークの終点を示している。

従って、変動セグメント抽出回路14−１にあっては第
５図に示す入力パターンの有向非巡回グラフに対し変動
セグメント情報保持回路12−１に保持されている変動セ
グメント情報として記述された「ハネ」「オサエ」及び
「孤立点」の情報に基づいて、それぞれの変動セグメン
トの判定を行なうようになる。

ここで、特徴点逐次対応法は有向非巡回グラフで表現
された入力パターンと標準パターンを対応付けることを
特徴とするオンライン手書き文字認識方式であり、この
有向非巡回グラフを用いて文字パターンの変動を表現す
ることができる。即ち、ノイズセグメントと判定された
セグメントに対しノイズセグメントを通らないような経
路を有向非巡回グラフに追加することによってノイズセ
グメントが有る場合の無い場合の２つのパターンを表現
することができる。

例えば、第５図の有向非巡回グラフにあっては、（
→）と（→）の２つのセグメントがノイズセグメ
ントと判定されている。この場合には第６図に示すよう
に、ノイズセグメントと判定された２つのセグメントを
通らないような経路（root→′→）と（→′）
が有向非巡回グラフに追加される。これによって２つの
ノイズセグメントのそれぞれが有る場合と無い場合の場
合分けによって４つのパターンを表わすことができる。

第７図は特徴点逐次対応法による本発明の動作フロー
図であり、この動作フロー図を参照して更に詳細に説明
すると次のようになる。

まず、第８図に示すように入力パターンから抽出され
たｎ個の特徴点（ノード）からなる一般化された線型な
有向非巡回グラフを考える。ここで、各ノード間のセグ
メントをＳ（ｉ）とする。但し、ｉは整数であり、１≦
ｉ≦ｎ−１とする。

この第８図に示す有向非巡回グラフについて第７図の
動作フローに示す手順で変動セグメントの抽出、即ちハ
ネ、オサエ、孤立点の判定とパターン生成を行なう。

即ち、ステップS1でノードNo.iをｉ＝１にセットし、
ステップS2に進んで全てのノードを処理したか否かチェ
ックし、続いてステップS3でセグメントＳ（ｉ）が「ハ
ネ」であるか否かチェックし、「ハネ」であればステッ
プS6の処理１に進んで「ハネ」の判定結果に対応する処
理を行なう。

ステップS3でセグメントＳ（ｉ）が「ハネ」でなけれ
ば、ステップS4に進んで「オサエ」か否か判定し、「オ
サエ」であればステップS7の処理２に進んで「オサエ」
の判定結果に対応した処理を行なう。

ステップS4でセグメントＳ（ｉ）が「オサエ」でなけ
れば、ステップS5に進んで「孤立点」か否か判定し、
「孤立点」であればステップS8の処理３に進んで「孤立
点」の判定結果に対応した処理を行なう。

ステップS3〜S5の処理により、「ハネ」「オサエ」ま
たは「孤立点」でないときには、そのままステップS9に
進みノードNo.iをインクリメントして再びステップS2の
処理に戻る。

次に、第７図のステップS3で「ハネ」と判定された場
合に行なわれるステップS6の処理１を説明する。

例えば、第９図（ａ）の示す有向非巡回グラフにおい
て（→）のセグメントが「ハネ」と判定された場合
は「ハネはストロークの最後に生ずる」という理由から
ノードは必ずストロークの終点となる。その結果、ノ
ードは次のストロークの始点を表わす。

このように「ハネ」と判定されたときの処理内容は、
第９図（ｂ）に示すように、ノードのコピーとなるノ
ード′を作り、ノード′にストロークの終点を示す
属性情報を持たせる。次にノードにノード′を指向
させ、更にノード′を次のストロークの始点であるノ
ードに指向させる。

以上の処理によって「ハネ」と判定された（→）
のセグメントを通らない経路を持つ有向非巡回グラフと
して表現することができる。

次に、第７図のステップS4で「オサエ」と判定された
ときのステップS7で行なわれる処理２を第10図に示す。

即ち、第10図（ａ）の有向非巡回グラフにおいて（
→）のセグメントが「オサエ」と判定された場合、
「オサエはストロークの先頭に生ずる」という理由から
ノードは必ずストロークの始点となる。その結果、ノ
ードは１つ前のストロークの終点となる。

その場合の処理内容は第10図（ｂ）に示すように、ま
ずノードのコピーであるノード′を作り、ノード
′にストロークの始点を示す属性情報を持たせる。次
に、１つ前のストロークの終点であるノードをノード
′に指向させ、またノード′をノードに指向させ
る。

以上の処理によって「オサエ」と判定された（→
）のセグメントを通らない経路を持つ有向非巡回グラ
フとして表現することができる。

更に、第７図のステップS5で「孤立点」と判定された
ときにステップS8の処理３で行なわれる処理内容を第11
図に示す。

即ち、第11図（ａ）の有向非巡回グラフにおいて（
→）のセグメントが「孤立点」と判定された場合、ノ
ードは必ずストロークの始点となり、ノードは必ず
ストロークの終点となる。その結果、ノードは１つ前
のストロークの終点となり、またノードは１つ後のス
トロークの始点となる。

この場合の処理内容は第11図（ｂ）に示すように、１
つ前のストロークの終点であるノードに１つ後のスト
ロークの始点であるノードを指向させる。

以上の処理によって「孤立点」と判断された（→
）のセグメントを通らない経路を有する有向非巡回グ
ラフとして表現することができる。

尚、上記の実施例は特徴点逐次対応法により得られる
有向非巡回グラフを用いて変動セグメントの抽出及び変
動セグメントの有り無しの場合分けに対応したパターン
生成を例にとるものであったが、本発明はこれに限定さ
れず、適宜の変動セグメントの抽出及び抽出結果に基づ
くパターン生成処理としてもよいことは勿論である。

［発明の効果］ 以上説明してきたように本発明によれば、オンライン
手書き文字認識方式において、パターン変動を入力パタ
ーン側で対処することでパターン変動の影響を除去でき
るため、パターン認識のため辞書に格納する標準パター
ンの量を入力パターンのバリエーションの増加に対し増
加させる必要がなく、パターン変動があっても小さな辞
書サイズのまま文字認識を行なうことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の原理説明図； 第２図は本発明の実施例構成図； 第３図は本発明の処理説明図； 第４図は特徴点逐次対応法の説明図； 第５図は入力パターンの有向非巡回グラフ説明図； 第６図は異なるルートをもつ有向非巡回グラフ説明図； 第７図は特徴点逐次対応法による本発明の動作フロ−
図； 第８図は一般化された有向非巡回グラフ説明図； 第９図は「ハネ」判定時の処理説明図； 第10図は「オサエ」判定時の処理説明図； 第11図は「孤立点」判定時の処理説明図； 第12図は従来方式の説明図である。 図中、 10:入力パターン 12:変動セグメント情報保持部 12−1:変動セグメント情報保持回路 14:変動セグメント抽出部 14−1:変動セグメント抽出回路 16:パターン生成部 16−1:パターン生成回路 18:照合部 18−1:照合回路 20:辞書 20−1:文字パターン辞書

Claims (3)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】手書き入力された文字を認識する手書き文
   字認識方式に於いて、 手書き文字パターンの筆跡変動により生ずる変動セグメ
   ントに関する情報を保持した変動セグメント情報保持部
   （12）と； 該変動セグメント情報保持部（12）に保持された変動セ
   グメント情報に基づいて入力パターン（10）に含まれる
   変動セグメントを抽出する変動セグメント抽出部（14）
   と、； 該変動セグメント抽出部（14）で変動セグメントが抽出
   されたとき、変動セグメントを含むパターンと含まない
   パターンとの複数のパターンを生成するパターン生成部
   （16）と； 該パターン生成部（16）で生成されたパターン毎に辞書
   （20）の文字パターンと照合して認識する照合部（18）
   と； を備えたことを特徴とする手書き文字認識方式。
2. 【請求項２】前記変動セグメント抽出部（14）は、変動
   セグメント情報に基づき入力パターン（10）のハネ、オ
   サエ、孤立点を変動セグメントとして抽出することを特
   徴とする請求項１記載の手書き文字認識方式。
3. 【請求項３】前記セグメント抽出部（14）及びパターン
   生成部（16）は、入力パターン（10）のストロークの始
   点、終点、屈曲点を特徴点として抽出して得られる有向
   非巡回グラフから変動セグメントの抽出及びパターン生
   成を行うことを特徴とする請求項１記載の手書き文字認
   識方式。