JP2940446B2 - ストロークパターン整合装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、座標点列のストロ
ークパターンの整合装置に関し、特にストロークパター
ンと２次元のビットマップ画像データを整合する装置に
関する。

【０００２】

【従来の技術】従来この種のストロークパターンの整合
装置は、オンラインデータとして座標点列のデータの形
式で入力された文字データに対する文字認識のために用
いられている。例えば、「迫江：Rubber String Matc
hing法による手書き文字認識、電子通信学会パターン認
識と学習研究会資料ＰＲＬ７４−２０、１９７４年」に
示されるように、時系列として入力されたストロークパ
ターンと白黒の２値画像として入力されたパターンとの
整合をとることにより、文字認識を実行する方法が記述
されている。

【０００３】図３は、従来の技術を説明する図である。
端子１０１から入力された時系列のストロークパターン
はストローク記憶部１０２に保存される。この際に、ス
トロークパターンはＫ個の時系列の線分データから構成
されているとし、各時点での線分データをＢｋとする。
Ｂｋは、ＤｉＫ、Ｄｊｋ、Ｗｋ、Ｍｋ、Ｎｋ、Ｉｋ１、
Ｉｋ２、Ｊｋ１、Ｊｋ２の９個の要素からなっている。
ＤｉＫとＤｊｋは、線分データの方向を示す単位ベクト
ルを表わす。単位は画素数であるが、距離の定義はユー
クリッド距離でも、市街地距離でも、どのような距離で
もよい。８隣接距離を用いた場合の、８方向の方向単位
ベクトルは、（ＤｉＫ、Ｄｊｋ）の組み合わせは、
（１，０），（１，１），（０，１），（−１，１），
（−１，０），（−１，−１），（０，−１），（１，
−１）の８種類のうちの何れかとなる。必ずしもこのよ
うな方向単位ベクトルである必要はない。Ｗｋは線分の
重要度を表わす係数で、適当に定めることができる。通
常のストロークでは、Ｗｋを１とし、ストロークの終点
と他のストローク始点を結ぶ隠れストロークの上にある
Ｗｋでは０としてもよい。ＭｋとＮｋは、当該線分の最
短長と最大長を表わし、当該ストロークを伸長した場合
にもＮｋを越えてはならない。また、当該ストロークを
短縮した際にも、Ｍｋより短くしてはならない。Ｉｋ
１、Ｊｋ１は当該ストロークの終点が存在する矩形領域
の左上の点の座標を示す。また、Ｉｋ２、Ｊｋ２は当該
ストロークの終点が存在する矩形領域の右下の点の座標
を示す。Ｋ個の線分データから１つのストロークのデー
タは成り立っているが、そのようなストロークパターン
が複数個含まれても同様に扱うことができる。

【０００４】次に端子１０６から、２次元のビットマッ
プ画像データが入力され、画像記憶部３０７に記憶され
る。当該ビットマップ画像データは、各画素が値を持つ
ものならば、２値でも多値でもどちらでもよい。ただ
し、値が大きいほうが線らしい、つまり黒い線であるこ
とを表わすものとする。そのビットマップ画像データを
Ａ（ｘ，ｙ）として表現する。これは横方向に第ｘ画素
目、縦方向に第ｙ画素目である画素の値を表わす。

【０００５】ストローク整合部３０３では、ストローク
記憶部１０２のストロークパターンと画像記憶部３０７
のビットマップ画像データを用いて整合を実行する。線
分がある画素を通過した場合の当該画素での整合度を、
当該画素の値とする。第１番目の線分Ｂ１から順に、第
ｋ番目の線分Ｂｋの終点が存在する尤度として、当該画
素での整合度Ｇｋ（ｘ，ｙ）を求める。最終的に、第Ｋ
番目の線分ＢＫの整合度ＧＫ（ｘ，ｙ）を求めて、最大
値を与える整合度を持つ画素（Ｘ，Ｙ）が、最も当該ス
トロークが２次元ビットマップ画像データに一致した場
合の終点の位置を与える。本整合度は、下記の式（１）
式（２）式（３）によって表現される漸化式の計算を実
行して求められる。初期値であるＧ０（ｘ，ｙ）の設定
は、式（１）に従った計算を実行して得る。

【０００６】 GO(x,y)=0 （ｘは１からＩまでの値、ｙは１からＪまでの値） （１） ここで、Ｉ，Ｊは、２次元ビットマップ画像の縦横サイ
ズを表わす。次に、式（２）に従った計算の実行により
第ｋ番目の線分Ｂｋ単体の整合の程度Ｈｋ（Ｉｋ，Ｊ
ｋ，Ｌｋ）を求める。この場合には、第ｋ番目の線分の
終点の座標が（Ｉｋ，Ｊｋ）であった場合に、当該線分
の長さがＬｋとした場合の整合として求める。このとき
に当該線分の終点（Ｉｋ，Ｊｋ）は、先に述べた線分デ
ータＢｋの要素である終点の範囲に属さねばならない。
つまり、ＩｋはＩｋ１以上でＩｋ２以下でなければなら
ず、ＪｋはＪｋ１以上でＪｋ２以下でなければならな
い。

【０００７】 Hk(Ik, Jk, Lk)=Wk Σx=1, Lk A(Ik-DiK(x-1), Jk-Djk(x-1)) （２） ここでΣｘ＝１，Ｌｋ Ｙｘは、Ｌｋ個の要素を持つＹ
ｘをｘ＝１からＬｋまでの総和を求めることを表わす。

【０００８】式（１）を用いて初期値の設定をして、式
（２）と式（３）をくり返し適用した計算を実行して、
最終的に第Ｋ番目の線分の終了点までの整合を実行す
る。

【０００９】 Gk(x,y)=MAX(Hk(x,y,L)+Gk-1(x-Dik*L, ｙ-Djk*L) 、Mk≦L ≦Nk） （３） ここで、ＭＡＸ（Ｆ，Ｚ）は、条件Ｚの下でのＦの最大
値を求めることに相当する。この際に最大値を与えたＬ
の値をＬｋとして記憶しておく。

【００１０】最終的にスコア計算部３０５では、第１番
目から第Ｋ番目の線分までの整合度を表わすＧＫ（ｘ，
ｙ）の中から最大値ＧＫを求める。その値と記憶されて
いる各線分の長さＬｋを用いて整合度のスコアを式
（４）に従って計算して求める。

【００１１】 S=GK/(sqrt (Σk=1,K Lk *Wk**2)*sqrt Σx=1,I Σy=1,J A(x,y)**2)) （４） ここで、ｓｑｒｔ（ｘ）はｘの平方根を表わす。またｘ
＊＊２は、ｘの二乗を表わす。求められたスコアＳを端
子１０９から出力する。

【００１２】多数の種類のパターンのクラスから入力し
たパターンが最も近いクラスを求めるためには、入力パ
ターンがストロークパターンで、対象のクラス集合が２
次元画像データとして表現されている場合には、入力ス
トロークパターンを端子１０１から入力して、認識対象
のクラスのデータを順次端子１０６から入力して、その
整合度のスコアを端子１０９から得て、その最大値を与
えるパターンのクラスを、認識結果とする。逆に入力パ
ターンが２次元画像データで、対象のクラス集合がスト
ロークパターンとして表現されている場合には、入力２
次元画像データを端子１０６から入力して、認識対象の
クラスのストロークパターンデータを順次端子１０１か
ら入力して、その整合度のスコアを端子１０９から得
て、その最大値を与えるパターンのクラスを、認識結果
とする。スコアの探索の際に、線分の方向（ＤｉＫ，Ｄ
ｊｋ）のみに加算をおこなってスコアを計算するだけで
なく式（２）の計算の際に、少し方向を変えた場合のス
コアも計算してより大きいほうを選択することにより、
少々の方向変化を許容した整合を実行することができ
る。

【００１３】

【発明が解決しようとする課題】この従来のストローク
パターン整合装置では、個々のストローク内の線分は、
その終点に既に整合されたスコアが表示されるだけで、
既に整合を終了した線分群がどのように整合されてその
終点に至ったかの情報は得られない。そのために図６に
示すような「２」のストロークパターンを図７のような
「７」の２次元ビットマップ画像データに整合した場合
に、図６の最終線分６０１は折れ曲がって図８の最終線
分８０１のようにその前線分と同じ場所を通るように変
形される。このために図６のストロークパターンは、図
７の同一線分を２回分通過してスコアを計算するので、
図７の「７」の２次元ビットマップ画像データに「７」
のストロークパターンを整合した場合よりも高いスコア
を出力し、誤った認識結果を与えてしまう。

【００１４】

【課題を解決するための手段】上述した問題点を解決す
るために、本発明のストロークパターン整合装置は、ス
トロークパターンを記憶するストロークパターン記憶手
段と２次元ビットマップ画像データを記憶する画像記憶
手段を有し、ストロークパターンと２次元ビットマップ
画像データとを整合するストローク整合手段とスコア計
算手段によって構成されるストロークパターン整合装置
において、変形されたストロークを記憶する変形ストロ
ーク記憶手段と、変形ストロークに基づいて２次元ビッ
トマップ画像データを修正する差分画像生成手段と、差
分画像生成手段によって生成された差分画像に基づいて
整合度を計算するスコア計算手段とを備えている。

【００１５】本発明第２項のストロークパターン整合装
置は、ストロークパターンを記憶するストロークパター
ン記憶手段と２次元ビットマップ画像データを記憶する
画像記憶手段を有し、ストロークパターンと２次元ビッ
トマップ画像データとを整合するストローク整合手段と
スコア計算手段によって構成されるストロークパターン
整合装置において、ストロークパターンから特徴点を抽
出して部分ストローク分割する特徴点検出記憶手段と、
生成された部分ストロークを２次元ビットマップ画像デ
ータと整合する部分ストローク整合手段と、変形された
部分ストロークを記憶する部分変形ストローク記憶手段
と、部分変形ストロークに基づいて２次元ビットマップ
画像データを修正する部分差分画像生成手段と、部分差
分画像生成手段によって生成された差分画像を画像記憶
手段へ転送する部分と、全体的な整合を計算するスコア
計算手段を備えている。

【００１６】また、本発明第３項のストロークパターン
整合装置は、ストロークパターンを記憶するストローク
パターン記憶手段と２次元ビットマップ画像データを記
憶する画像記憶手段を有し、ストロークパターンと２次
元ビットマップ画像データとを整合するストローク整合
手段とスコア計算手段によって構成されるストロークパ
ターン整合装置において、入力された２次元ビットマッ
プ画像データの特徴点を検出する特徴点生成記憶手段
と、変形されたストロークを記憶する変形ストローク記
憶手段と、変形ストロークが通過した特徴点を検出する
通過特徴点検出手段と、通過した特徴点に基づいて整合
度を修正して求めるスコア計算手段を備えている。

【００１７】また、本発明第４項のストロークパターン
整合装置は、ストロークパターンを記憶するストローク
パターン記憶手段と２次元ビットマップ画像データを記
憶する画像記憶手段を有し、ストロークパターンと２次
元ビットマップ画像データとを整合するストローク整合
手段とスコア計算手段によって構成されるストロークパ
ーン整合装置において、ストロークパターンから特徴点
を抽出して部分ストローク分割する特徴点検出記憶手段
と、生成された部分ストロークを２次元ビットマップ画
像データと整合する部分ストローク整合手段と、部分変
形ストロークが通過する特徴点を検出する通過特徴点検
出手段と、変形された部分ストロークを記憶するととも
に、通過特徴点検出手段からの信号に従って部分ストロ
ークの整合度を修正する部分変形ストローク記憶手段
と、全体的な整合を計算するスコア計算手段を備えてい
る。

【００１８】

【発明の実施の形態】次に、本発明について図面を参照
して説明する。図１は、本発明の一実施例を示すブロッ
ク図である。本発明のストロークパターン整合装置は、
ストローク記憶部１０２と、画像記憶部１０７と、スト
ローク整合部１０３と、変形ストローク記憶部１０４
と、差分画像生成部１０８と、スコア計算部１０５とか
らなる。

【００１９】端子１０１から入力された時系列のストロ
ークパターンはストローク記憶部１０２に保存される。
この際に、ストロークパターンはＫ個の時系列の線分デ
ータから構成されているとし、各時点での線分データを
Ｂｋとする。Ｂｋは、ＤｉＫ、Ｄｊｋ、Ｗｋ、Ｍｋ、Ｎ
ｋ、Ｉｋ１、Ｉｋ２、Ｊｋ１、Ｊｋ２の９個の要素から
なっている。ＤｉＫとＤｊｋは、線分データの方向を示
す単位ベクトルを表わす。単位は画素数であるが、距離
の定義はユークリッド距離でも、市街地距離でも、どの
ような距離でもよい。８隣接距離を用いた場合の、８方
向の方向単位ベクトルは、（ＤｉＫ，Ｄｊｋ）の組み合
わせは、（１，０），（１，１），（０，１），（−
１，１），（−１，０），（−１，−１），（０，−
１），（１，−１）の８種類のうちの何れかとなる。必
ずしもこのような方向単位ベクトルである必要はない。
Ｗｋは線分の重要度を表わす係数で、適当に定めること
ができる。通常のストロークでは、Ｗｋを１とし、スト
ロークの終点と他のストローク始点を結ぶ隠れストロー
クの上にあるＷｋでは０としてもよい。ＭｋとＮｋは、
当該線分の最短長と最大長を表わし、当該ストロークを
伸長した場合にもＮｋを越えてはならない。また、当該
ストロークを短縮した際にも、Ｍｋより短くしてはなら
ない。Ｉｋ１、Ｊｋ１は当該ストロークの終点が存在し
うる矩形領域の左上の点の座標を示す。また、Ｉｋ２、
Ｊｋ２は当該ストロークの終点が存在しうる矩形領域の
右下の点の座標を示す。Ｋ個の線分データから１つのス
トロークのデータは成り立っているが、そのようなスト
ロークパターンが複数個含まれても同様に扱うことがで
きる。その場合には、Ｋの値はストローク毎に異なって
いてもよい。

【００２０】次に端子１０６から、２次元のビットマッ
プ画像データが入力され、画像記憶部１０７に記憶され
る。当該ビットマップ画像データは、各画素が値を持つ
ものならば、２値でも多値でもどちらでもよい。ただ
し、値が大きいほうが線らしい、つまり黒い線であるこ
とを表わすものとする。そのビットマップ画像データを
Ａ（ｘ，ｙ）として表現する。これは横方向に第ｘ画素
目、縦方向に第ｙ画素目である画素の値を表わす。

【００２１】ストローク整合部１０３では、ストローク
記憶部１０２のストロークパターンと画像記憶部１０７
のビットマップ画像データを用いて整合を実行する。線
分がある画素を通過した場合に当該画素での整合度を、
当該画素の値とする。第１番目の線分Ｂ１から順に第ｋ
番目の線分Ｂｋまでを整合した結果として、第ｋ番目の
線分Ｂｋの終点が存在する尤度として、当該画素での整
合度Ｇｋ（ｘ，ｙ）を求める。最終的に、第Ｋ番目の線
分ＢＫの整合度ＧＫ（ｘ，ｙ）を求めて、最大値を与え
る整合度を持つ画素（Ｘ，Ｙ）が、最も当該ストローク
が２次元ビットマップ画像データに一致した場合の終点
の位置を与える。本整合度は、前記従来技術の説明の式
（１）式（２）および後述の式（５）によって表現され
る漸化式の計算を実行して求められる。初期値であるＧ
０（ｘ，ｙ）の設定は、式（１）に従った計算を実行し
て得る。次に、式（２）に従った計算の実行により第ｋ
番目の線分の整合の程度Ｈｋ（Ｉｋ，Ｊｋ，Ｌｋ）を求
める。この場合には、第ｋ番目の線分の終点の座標が
（Ｉｋ，Ｊｋ）であった場合に、当該線分の長さがＬｋ
とした場合の整合として求める。このときに当該線分の
終点（Ｉｋ，Ｊｋ）は、先に述べた線分データＢｋの要
素である終点の範囲に属さねばならない。つまり、Ｉｋ
はＩｋ１以上でＩｋ２以下でなければならず、ＪｋはＪ
ｋ１以上でＪｋ２以下でなければならない。ストローク
整合部１０３では、式（２）の計算の実行と同時に、第
ｋ番目の線分の整合の際に、（Ｉｋ，Ｊｋ）座標を終点
として、線分の長さをＬｋとする線分の始点の座標をＳ
Ｉｋ（Ｉｋ，Ｊｋ，Ｌｋ）、ＳＪｋ（Ｉｋ，Ｊｋ，Ｌ
ｋ）として変形ストローク記憶部１０４へ転送する。

【００２２】式（１）を用いて初期値の設定をして、式
（２）と式（５）をくり返し適用した計算を実行して、
最終的に第Ｋ番目の線分の終了点までの整合を実行す
る。

【００２３】 Gk(Ik,Jk)=MAX(Hk(x,y,L)+Gk-1(SIk(Ik,Jk,L) 、SJk(Ik,Jk,L)) 、 Mk≦L ≦Nk） （５） ここで、ＭＡＸ（Ｆ，Ｚ）は、条件Ｚの下でのＦの最大
値を求めることに相当する。この際に変形ストローク記
憶部１０４に最大値を与えたＬの値をＬｋとして転送
し、変形ストローク記憶部１０４では（ＳＩｋ（Ｉｋ，
Ｊｋ，Ｌｋ）、ＳＪｋ（Ｉｋ，Ｊｋ，Ｌｋ））を始点座
標データ（ＳＩｋ（Ｉｋ, Ｊｋ））、ＳＪｋ（Ｉｋ，Ｊ
ｋ））として記憶する。

【００２４】最後の線分である第Ｋ番目の線分の整合を
終了した段階で、ＧＫ（ｘ，ｙ）の中から最大の値を持
つ座標Ｘ，Ｙを求めた後に、差分画像生成部１０８とス
コア計算部１０５が起動される。図９を用いてスコア計
算部１０５と差分画像生成部１０８の説明をする。

【００２５】差分画像生成部１０８では、画像記憶部１
０７から２次元ビットマップ画像データを差分画像記憶
部９０６に読み込む。また、スコア計算部１０５では、
変形ストローク記憶部１０４から、最終点である第Ｋ番
目の線分の終点である（Ｘ，Ｙ）から始点座標データ
（ＳＩＫ（Ｘ，Ｙ），ＳＪＫ（Ｘ，Ｙ））を読みだし
て、線分始点終点記憶部９０１に記憶する。これらの第
Ｋ番目の線分の終点座標と始点座標を、線分生成部９０
２に送る。線分生成部９０２では、当該線分の終点から
始点に向かって線分を引き、当該線分が通過する全ての
画素の値を差分画像記憶部９０６から読み出して、線分
スコア加算部９０３で順次スコア値ＴＫに加算する。ま
た、終点と始点の間の距離を求めて、線分長記憶部９０
５にＰＫとして記憶する。本実施例では、終点始点間の
距離をユークリッド距離で求めたが、どのような距離尺
度でも本質的な問題はない。線分生成部９０３では、始
点座標（ｘ１，ｙ１）と終点座標（ｘ２，ｙ２）を得た
ときに、ｄｘ＝ｘ２−ｘ１とｄｙ＝ｙ２−ｙ１を計算し
て求め、ｄｘの絶対値がｄｙの絶対値よりも大きいとき
とそれ以外の場合に分けて、線分の生成を行う。ｄｘの
絶対値がｄｙの絶対値よりも大きい場合には、横方向に
ｘ１からｘ２まで１画素づつ移動させて、各々のｘ座標
でのｙ座標の値をｙ＝ｄｙ＊（ｘ−ｘ１）／ｄｘ＋ｙ１
として計算して求める。また、ｄｘの絶対値がｄｙの絶
対値よりも大きくない場合には、縦方向にｙ１からｙ２
まで１画素づつ移動させて、各々のｙ座標でのｘ座標の
値をｘ＝ｄｘ＊（ｙ−ｙ１）／ｄｙ＋ｘ１として計算し
て求める。これによって得られた（ｘ，ｙ）座標を差分
画像記憶部９０６に転送して、その座標での値を線分ス
コア計算部９０３に転送させる。このときに（ｘ，ｙ）
座標は一時的に差分画像記憶部９０６に保存される。

【００２６】つづいて、差分画像計算部９０７では、差
分画像記憶部９０６に一時的に記憶された２次元ビット
マップ画像データから、当該線分の周辺の画素の値を抑
制する。抑制の計算では、画素値から一定値を減算して
もよいし、一定係数をかけてもよい。抑制のしかたは本
質的な問題ではない。本実施例では、２次元ビットマッ
プ画像データの各画素の値が、１から−１をとる場合に
ついて説明する。線分生成部９０２で生成されて、差分
画像計算部９０７に記憶されている線分上の画素の座標
データを読みだしながら、差分画像の生成を実行する。
読みだされた座標を（ｘ，ｙ）として、当該画素を中心
とする半径ａの円の内部に含まれる画素の値を差分画像
記憶部９０６から読みだし、その値から２を減算し、再
び差分画像記憶９０６の元の位置に記録する。半径ａの
値は、実施例では３画素としたが、これは本質的な問題
ではないので、どのような値でもよい。また、抑制の方
法では、実施例では一定値の減算としたが、どのような
値でもよい。

【００２７】上記の第Ｋ番目の線分の始点は、同時に第
Ｋ−１番目の線分の終点の座標でもあり、上記と同様
に、線分始点終点記憶部９０１では、第Ｋ番目の線分の
始点を第Ｋ−１番目の線分の終点として、変形ストロー
ク記憶部１０４から当該線分ＢＫ−１の始点座標を求め
記憶する。当該線分ＢＫ−１の始点終点を用いて、線分
生成部９０２では、線分上の座標値の集合を生成し、線
分スコア計算部９０３に転送して、スコア値Ｔｋ−１を
記憶する。同時に線分長記憶部９０５では始点終点間の
線分長を求めて、線分長ＰＫ−１として記憶する。続い
て差分画像生成部１０８中の差分画像計算部９０７を起
動して、当該線分ＢＫ−１が通過する画素の値を抑制す
る。

【００２８】同様に、第ｋ＋１番目の線分の処理が終了
した段階では、第ｋ番目の線分の終点の座標（Ｘｋ，Ｙ
ｋ）が得られている。線分始点終点記憶部９０１では、
変形ストローク記憶部１０４から、Ｘｋ，Ｙｋから当該
線分の始点座標座標（ＳＩｋ（Ｘｋ，Ｙｋ）、ＳＪｋ
（Ｘｋ，Ｙｋ））を求める。これによって得られた当該
線分Ｂｋの終点座標と始点座標を線分生成部９０２に転
送して、当該線分Ｂｋ上の座標値の集合を生成し、線分
スコア計算部９０３に転送して、スコア値Ｔｋを計算し
て、結果を記憶する。同時に線分長記憶部９０５では始
点終点間の線分長を求めて、線分長Ｐｋとして記憶す
る。続いて差分画像生成部１０８中の差分画像計算部９
０７を起動して、当該線分Ｂｋが通過する画素の値を抑
制する。

【００２９】最終線分である第Ｋ番目の線分から逆順
に、第１番目の線分まで、線分スコアの計算と、差分画
像の計算を繰り返して、第１番目の線分のスコア計算の
処理を終了した段階で、スコア計算部１０５内の線分ス
コア計算部９０３には、スコア値Ｔｋ（ｋは１からＫ）
が記憶され、線分長記憶部９０５には線分長Ｐｋ（ｋは
１からＫまで）が記憶されている。ストロークスコア計
算部９０４では、最終的なスコアの計算を式（６）に従
って実行する。

【００３０】 S=（Σk=1,K Tk*Wk)/ (sqrt(Σk=1,K Pk*Wk**2)*sqrt（Σx=1,I Σy=1,J A(x,y)**2)) （６） ここで、ｓｑｒｔ（ｘ）はｘの平方根を表わす。またｘ
＊＊２は、ｘの二乗を表わす。求められたスコアＳを端
子１０９から出力する。Ｗｋは、ストローク記憶部１０
２に記憶されている値を転送して、利用する。また、Ａ
（ｘ，ｙ）は画像記憶部１０７に記憶されている修正さ
れていない入力パターンの値を用いる。

【００３１】多数の種類のパターンのクラスから入力し
たパターンが最も近いクラスを求めるためには、入力パ
ターンがストロークパターンで、対象のクラス集合が２
次元画像データとして表現されている場合には、入力ス
トロークパターンを端子１０１から入力して、認識対象
のクラスのデータを順次端子１０６から入力して、その
整合度のスコアを端子１０９から得て、その最大値を与
えるパターンのクラスを、認識結果とする。逆に入力パ
ターンが２次元画像データで、対象のクラス集合がスト
ロークパターンとして表現されている場合には、入力２
次元画像データを端子１０６から入力して、認識対象の
クラスのストロークパターンデータを順次端子１０１か
ら入力して、その整合度のスコアを端子１０９から得
て、その最大値を与えるパターンのクラスを、認識結果
とする。スコアの探索の際に、線分の方向（ＤｉＫ，Ｄ
ｊｋ）のみに加算をおこなってスコアを計算するだけで
なく式（２）の計算の際に、少し方向を変えた場合のス
コアも計算してより大きいほうを選択することにより、
少々の方向変化を許容した整合を実行することができ
る。

【００３２】本実施例では、スコア計算部１０５の起動
の際に、スコアＧＫ（ｘ，ｙ）から最大値のみを選択し
て、差分画像の生成とスコアの再計算を実施したが、ス
コアＧＫ（ｘ，ｙ）の極大値を複数選択して、各極大値
毎に差分画像の生成とスコアの再計算を実施し、得られ
たスコアの最大値を最終的な整合のスコアとして端子１
０９から出力してもよい。

【００３３】次に、本発明の別の実施例を図２のブロッ
ク図を用いて説明する。本発明のストロークパターン整
合装置は、ストローク記憶部１０２と、画像記憶部２０
７と、特徴点検出記憶部２０１と、部分ストローク整合
部２０３と、部分変形ストローク記憶部２０４と、部分
差分画像生成部２０８と、スコア計算部１０５とからな
る。

【００３４】端子１０６から、２次元のビットマップ画
像データが入力され、画像記憶部１０７に記憶される。
当該ビットマップ画像データは、各画素が値を持つもの
ならば、２値でも多値でもどちらでもよい。ただし、値
が大きいほうが線らしい、つまり黒い線であることを表
わすものとする。そのビットマップ画像データをＡ
（ｘ，ｙ）として表現する。これは横方向に第ｘ画素
目、縦方向に第ｙ画素目である画素の値を表わす。

【００３５】端子１０１から入力された時系列のストロ
ークパターンはストローク記憶部１０２に保存される。
この際に、ストロークパターンはＫ個の時系列の線分デ
ータから構成されているとし、各時点での線分データを
Ｂｋとする。Ｂｋは、ＤｉＫ、Ｄｊｋ、Ｗｋ、Ｍｋ、Ｎ
ｋ、Ｉｋ１、Ｉｋ２、Ｊｋ１、Ｊｋ２の９個の要素から
なっている。これらは、図１の実施例で説明したものと
同じものとする。Ｋ個の線分データから１つのストロー
クのデータは成り立っているが、そのようなストローク
パターンが複数個含まれても同様に扱うことができる。

【００３６】ストローク記憶部１０２に蓄積されたスト
ロークパターンデータは、特徴点検出記憶部２０１に転
送される。特徴点検出記憶部２０１では、あらかじめ定
められた特徴を、ストロークパターンから検出する。本
実施例では、ストロークの屈曲点を、特徴点として選択
した。屈曲点を検出するためには、ストロークデータの
うちの第１番目の線分から第Ｋ番目の線分まで、順に方
向変化を累積して、一定しきい値を越える方向変化が検
出された場合に、その接続点を屈曲点として記憶する。
方向変化累積値として、初期的にＤ＝０とする。第１番
目の線分と第２番目の線分の方向変化は、線分データの
うちの方向を示す要素Ｄｉ１，Ｄｊ１とＤｉ２，Ｄｊ２
をもちいて、式（７）に従った計算により方向変化を求
め累積する。

【００３７】 D=D+ArcCOS(Dik*Di(k+1)+Djk*D(k+1)2/ Norm(Dik,Djk)/Norm(Di(k+1),Dj(k+1))) （７） ここで、ＡｒｃＣＯＳは、ＣＯＳ関数の逆関数を与える
もので、単位はラジアンとする。また、Ｎｏｒｍ（ｘ，
ｙ）は、ベクトル（ｘ，ｙ）のノルムを与える関数とす
る。

【００３８】ｋを１から順に１づつ増加してＤの値を計
算していき、ｋがｒの時にＤの絶対値がしきい値を越え
たとすると、第ｒ番目の線分Brと第ｒ＋１番目の線分Ｂ
（ｒ＋１）との接続点を特徴点として検出し、記憶す
る。それと同時にＤ＝０とリセットして、再びｒ＋１か
ら昇順に方向変化量の累積を求めて、特徴点検出を繰り
返す。得られた特徴点は、その直前の線分の番号を記憶
する。例えば、第ｋ１番目と第（ｋ１）＋１番目の線分
の間の点と第k2番目と第（ｋ２）＋１番目の線分の間の
点が特徴点として検出された場合には、特徴点検出記憶
部２０１では、ｒ（１）＝ｋ１とｒ（２）＝ｋ２を記憶
する。本実施例では、特徴点検出のためのしきい値を、
π／２としたが、この値は本質的なものではない。ま
た、検出対象とする特徴点は、本実施例では屈曲点とし
たが、ストロークを一定長毎に区切る点でもよいし、線
分同士の交点、屈曲点、端点などの幾何的な特徴点を組
み合わせたものでもよいし、これらの幾何的な特徴点
と、一定長ごとの特徴点を組み合わせたもでもよい。特
徴点の検出方法は本質的な問題ではない。

【００３９】ｎ個の特徴点が検出されたとして以降の説
明を行う。このとき検出されたｎ個の特徴点に接続する
線分の番号はｒ（１）からｒ（ｎ）で、特徴点検出記憶
部２０１に記憶されているものとする。このときｎ個の
特徴点でストロークデータを区切り、得られたｎ＋１個
の部分ストロークをＳｔ（１）からＳｔ（ｎ＋１）とし
て表わす。部分ストローク整合部２０３では、各部分ス
トロークを図１のストローク整合部１０３と同様の処理
で画像記憶部内の２次元ビットマップ画像データと整合
する。その整合の結果は、部分変形ストローク記憶部２
０４に記憶される。部分変形ストローク記憶部２０４で
は、極大のスコアを与える点を複数個選択し、それを部
分差分画像生成部２０８に転送して、選択された複数個
のうちの１つを部分ストロークの最終点とした場合の差
分画像を生成し、画像記憶部２０７に転送し、記憶す
る。この記憶された差分画像は、次の部分ストロークの
整合に利用される。

【００４０】初期的に部分ストローク整合部２０３の整
合度のマップＧ０（ｘ，ｙ）を式（１）と同様にして初
期化する。第Ｒ番目の部分ストロークを実行する場合に
ついて説明する。既に第０番目から第Ｒ−１番目までの
部分ストロークの整合は終了しているものとする。第Ｒ
−１番目の部分ストロークのマッチングにおいてＱ（Ｒ
−１）個の極大点が選択されているとすると、合計Ｑ
（Ｒ−１）個の整合度のマップＧ（Ｒ−１）（ｘ，ｙ，
ｑ）と合計Ｑ（Ｒ−１）個の差分画像Ａ（Ｒ−１）
（ｘ，ｙ，ｑ）が生成されているものとする。ただし、
ｑは１からＱ（Ｒ−１）までの自然数で、Ｒ−１番目の
部分ストロークを整合した際の極大点の番号を表わす。
整合度マップの集合のうちの１つを初期値として、同一
番号の差分画像を用いて第Ｒ番目の部分ストロークの整
合を実行し、その変形ストロークを部分変形ストローク
記憶部２０４に記憶するとともに、部分ストロークの最
終線分の整合後のスコアマップＧＫ（ｘ，ｙ）から複数
の極大点を求め、第Ｒ番目の部分ストローク整合後の通
し番号で第ｑ１番目の極大点を選択して、極大点以外を
抑制したスコアマップを生成してＧ（Ｒ）（ｘ，ｙ，ｑ
１）として記憶するとともに、部分差分画像生成部２０
８で極大点を最終点とするストローク部分を抑制した部
分差分画像Ａ（Ｒ）（ｘ，ｙ，ｑ１）を生成して画像記
憶部２０７へ転送記憶する。これと同時に第Ｒ番目の部
分ストロークに関して通し番号でｑ１番目の極大点は、
第Ｒ−１番目の部分ストロークに関して通し番号でｑ番
目の極大点に関して生成されたことを示すデータ（Ｒ，
ｑ１，ｑ）を部分変形ストローク記憶部２０４に記憶す
る。第Ｒ−１番目の部分ストロークのマッチングによっ
て生成されたＱ（Ｒ−１）個の極大点に関する全てのス
コアマップＧ（Ｒ−１）（ｘ，ｙ，ｑ）と部分差分画像
Ａ（Ｒ−１）（ｘ，ｙ，ｑ）に対して上記の処理をくり
返し実行する。第ｎ＋１番目の部分ストロークの整合を
終了した段階で、Ｑ（ｎ）枚のスコアマップＧ（ｎ）
（ｘ，ｙ，ｑ）の中で最大値を与える点を選択し、その
点のスコアをスコア計算部２０５に転送して最終スコア
を計算して端子１０９から出力する。

【００４１】以降に図２と図１０を参照して詳細な実施
例の説明を行う。第Ｒ番目の部分ストロークの整合につ
いて説明する。

【００４２】第Ｒ−１番目の部分ストロークのマッチン
グにおいてＱ（Ｒ−１）個の極大点が選択されていると
すると、合計Ｑ（Ｒ−１）個の整合度のマップＧ（Ｒ−
１）（ｘ，ｙ，ｑ）と合計Ｑ（Ｒ−１）個の差分画像Ａ
（Ｒ−１）（ｘ，ｙ，ｑ）が生成されているものとす
る。ただし、ｑは１からＱ（Ｒ−１）までの自然数で、
Ｒ−１番目の部分ストロークを整合した際の極大点の通
し番号を表わす。これらの整合度マップは部分変形スト
ローク記憶部２０４中の整合度マップ記憶部１００１に
記憶されているものとする。Ｑ（Ｒ−１）個の整合度マ
ップのすべてについて第Ｒ番目の部分ストロークの整合
を実行するが、ここでは既にｑ−１個の整合度マップに
ついての処理は終了し、既にＱ（Ｒ）個の極大点が選択
されているものとする。Ｑ（Ｒ）は、Ｒ−１番目の部分
ストロークの整合を終了した段階では、０である。

【００４３】部分ストローク整合部２０３では、整合度
マップ記憶部１００１から第ｑ番目の整合度マップＧ
（Ｒ−１）（ｘ，ｙ，ｑ）を読みだし、式（８）に従っ
て整合度の初期設定を実施する。

【００４４】 Ｇ０（ｘ，ｙ）＝Ｇ（Ｒ−１）（ｘ，ｙ，ｑ） （８） ｘは１からＩまでの整数、ｙは１からＪまでの整数ただ
し、Ｉ，Ｊは入力画像のサイズを表わす。同時に累積線
分長記憶部１００６でも、当該線分の直前の部分ストロ
ークの最終線分のデータを用いて、第Ｒ番目の部分スト
ローク用の累積線分長マップＬ（０，ｘ，ｙ）＝Ｌａ
（ｘ，ｙ，Ｒ−１，ｑ）として初期化する。

【００４５】第Ｒ番目の部分ストロークの線分数をＫ個
として、部分ストローク整合部２０３では、ストローク
記憶部１０２のストロークパターンと画像記憶部２０７
の差分ビットマップ画像データＡ（Ｒ−１）（ｘ，ｙ，
ｑ）を用いて整合を実行する。ただし、ここではＡ（Ｒ
−１）（ｘ，ｙ，ｑ）を便宜的にＡ（ｘ，ｙ）として処
理手順を説明する。線分がある画素を通過した場合に当
該画素での整合度を、その画素の値とする。第１番目の
線分Ｂ１から順に、第ｋ番目の線分の終点が存在する尤
度として、その画素での整合度Ｇｋ（ｘ，ｙ）を求め
る。最終的に、第Ｋ番目の線分ＢＫの整合度ＧＫ（ｘ，
ｙ）を求める。本整合度は、式（２）式（５）によって
表現される漸化式の計算を実行して求められる。式
（２）に従った計算の実行により第ｋ番目の線分の整合
の程度Ｈｋ（Ｉｋ，Ｊｋ，Ｌｋ）を求める。この場合に
は、第ｋ番目の線分の終点の座標が（Ｉｋ，Ｊｋ）であ
った場合に、当該線分の長さをＬｋとした場合の整合と
して求める。このときに当該線分の終点（Ｉｋ，Ｊｋ）
は、先に述べた線分データＢｋの要素である終点の範囲
に属さねばならない。つまり、ＩｋはＩｋ１以上でＩｋ
２以下でなければならず、ＪｋはＪｋ１以上でＪｋ２以
下でなければならない。部分ストローク整合部２０３で
は、式（２）の計算の実行と同時に、第ｋ番目の線分の
整合の際に、（Ｉｋ，Ｊｋ）座標を終点として、線分の
長さをＬｋとする線分の始点の座標をＳＩｋ（Ｉｋ，Ｊ
ｋ，Ｌｋ）、ＳＪｋ（Ｉｋ，Ｊｋ，Ｌｋ）として記憶す
る。さらに、式（５）の計算を実行する際には、整合度
の最大値を与えたＬの値をＬｍとして、式（２）で得ら
れたＳＩｋ（ｘ，ｙ，Ｌｍ）、ＳＪｋ（ｘ，ｙ，Ｌｍ）
をＳＩ（ｋ，ｘ，ｙ，Ｒ，ｑ）、ＳＪ（ｋ，ｘ，ｙ，
Ｒ，ｑ）として、部分変形ストローク記憶部２０４内の
線分始点終点記憶部１００２に転送して記憶する。式
（５）の計算において得られた最大値を与える線分長
は、線分の始点の累積線分長に加算されて累積線分長マ
ップＬ（ｋ，ｘ，ｙ）を下記の式（９）を用いて修正
し、累積線分長記憶部１００６に記憶する。

【００４６】 L(k,x,y)=L(k-1, SIk(x,y,Lm), SJk(x,y,Lm)*Wk**2 （９） 式（２）と式（５）をくり返し適用した計算を実行し
て、最終的に第Ｒ番目の部分ストローク中の最終線分で
ある第Ｋ番目の線分の終了点までの整合を実行する。つ
ぎに、ＧＫ（ｘ，ｙ）の中から極大点の検出を行い、極
大点の集合の中から複数の極大点を選択する。その時に
選択された極大点の個数をＵ（ｑ）とする。極大点の検
出は、本実施例では、下の式（１０）の条件を満たした
（ｘ，ｙ）としたが、どのような方法でもよい。 GK(x,y) ≧GK(x-1,y） かつ GK(x,y) ≧GK(x+1,y） かつ GK(x,y) ≧GK(x,y-1） かつ GK(x,y) ≧GK(x,y+1） かつ GK(x,y) ≧GK(x-1,y-1） かつ GK(x,y) ≧GK(x-1,y-1） かつ GK(x,y) ≧GK(x+1,y-1） かつ GK(x,y) ≧GK(x+1,y+1） かつ GK(x,y) ＞GT （１０） また、本実施例では、極大点の選択は、Ｕｋを一定値５
とし、検出された極大点の数Ｕ（ｑ）がＵｋ以下のとき
は、すべての極大点を選択し記憶する。また、検出され
た極大点の数Ｕ（ｑ）が５個以上のときは、ＧＫの値が
大きいものから順に５個を選択し記憶する。記憶したＧ
Ｋの極大点座標は、Ｖ（Ｒ，Ｑ（Ｒ）＋１）からＶ
（Ｒ，Ｑ（Ｒ）＋Ｕ（ｑ））として、部分ストローク終
点座標記憶部１００３に記憶する。さらに、部分ストロ
ークの極大点番号ｑ１と１つ前の部分ストロークの関連
する極大点番号ｑと部分ストローク番号Ｒを合わせて、
（Ｒ，ｑ，ｒ１）として、極大点番号記憶部１００４に
記憶する。また、本実施例では、式（１０）でのしきい
値ＧＴを１０としたが、どのような値でもよい。

【００４７】次に、整合度マップＧＫ（ｘ，ｙ）とビッ
トマップ画像データＡ（ｘ，ｙ）と累積線分長マップＬ
（Ｋ，ｘ，ｙ）の修正を行う。部分ストローク終点座標
記憶部１００３に記憶された極大点Ｖ（Ｒ，Ｑ（Ｒ）＋
１）からＶ（Ｒ，Ｑ（Ｒ）＋Ｕ（ｑ））までのＵ（ｑ）
個の修正データを修正する。ｈを１からＵ（ｑ）までの
自然数として、極大点Ｖ（Ｒ，Ｑ（Ｒ）＋ｈ）に関して
修正処理の動作の説明をする。

【００４８】部分変形ストローク記憶部２０４内の整合
度マップ修正部１００５は、整合度マップ記憶部１００
１から整合度マップＧＫ（ｘ，ｙ）を読み込み、部分ス
トローク終点座標記憶部１００３から第ｈ番目の終点座
標である極大点座標Ｖ（Ｒ，Ｑ（Ｒ）＋ｈ）を読み込
む。次に、座標Ｖ（Ｒ，Ｑ（Ｒ）＋ｈ）の値を残して、
それ以外の座標の整合度から十分大きな値を減算する。
本実施例では、−１００００としたが、これは本質的な
問題ではなく、どのような値でもよい。これによって生
成された整合度マップは、Ｇ（Ｒ）（ｘ，ｙ，Ｑ（Ｒ）
＋ｈ）として整合度マップ記憶部１００１に記憶する。

【００４９】次に差分画像生成部２０８では、画像記憶
部２０７からビットマップ画像データＡ（Ｒ−１）
（ｘ，ｙ，ｑ）を読み込み、部分ストローク終点座標記
憶部１００３から第ｈ番目の終点座標である極大点座標
Ｖ（Ｒ，Ｑ（Ｒ）＋ｈ）を読み込む。この極大点座標を
（Ｘ，Ｙ）とし、また部分ストローク中の最終線分番号
をＫとして、線分始点終点記憶部１００２に送信し、
（Ｘ，Ｙ）を終点とする線分の始点座標ＳＩ（Ｋ，Ｘ，
Ｙ，Ｒ，ｑ）、SJ（Ｋ，Ｘ，Ｙ，Ｒ，ｑ）を読みだす。
この座標を（Ｘ′，Ｙ′）とする。ここで、ｑは、１つ
前の部分ストロークを実行した際の極大点の通し番号
で、極大点番号記憶部１００４に当該部分ストロークの
番号と当該極大点の通し番号Ｑ（Ｒ）＋ｈを送信して、
（Ｒ，ｑ，Ｑ（Ｒ）＋ｈ）を読みだして得ることができ
る。

【００５０】これによって得られた第Ｋ番目の線分の終
点（Ｘ，Ｙ）と始点（Ｘ′，Ｙ′）として、２次元ビッ
トマップ画像データＡ（Ｒ−１）（ｘ，ｙ，ｑ）の中で
線分の終点から始点に向かって線分を引き、当該線分が
通過する画素の値を抑制する。画素値から一定値を減算
してもよいし、一定係数をかけてもよい。抑制のしかた
は本質的な問題ではない。本実施例では、２次元ビット
マップ画像データの各画素の値が、１から−１をとる場
合には、当該線分が通過するすべての画素に対して、当
該画素を中心とする半径ａの円の内部に含まれる画素の
値から２を減算する。半径ａの値は、実施例では３画素
としたが、これは本質的な問題ではないので、どのよう
な値でもよい。また、抑制の方法では、実施例では一定
値の減算としたが、どのような値でもよい。

【００５１】上記の第ｋ番目の線分の始点（Ｘ′，
Ｙ′）は、同時に第ｋ−１番目の線分の終点の座標でも
あり、これを（Ｘ，Ｙ）とおく。上記と同様に、部分変
形ストローク記憶部２０４中の線分始点終点記憶部１０
０２に、終点座標（Ｘ，Ｙ）と、線分番号ｋ−１と、部
分ストローク番号Ｒと直前の部分ストロークでの極大点
番号ｑを送信して、線分の始点座標、（Ｘ，Ｙ）を終点
とする線分の始点座標ＳＩ（ｋ−１，Ｘ，Ｙ，Ｒ，
ｑ）、SJ（ｋ−１，Ｘ，Ｙ，Ｒ，ｑ）を読みだす。これ
によって得られた当該線分の終点座標と始点座標に基づ
いて、当該線分が通過する画素の値を抑制する。この処
理を当該部分ストロークの最初の線分まで実行する。こ
れによって得られた差分画像をＡ（Ｒ）（ｘ，ｙ，Ｑ
（Ｒ）＋ｈ）と表わし、画像記憶部２０７に転送して記
憶する。

【００５２】また、累積線分長記憶部１００６に、第Ｒ
番目の部分ストロークに関する第Ｑ（Ｒ）＋ｈ番目の累
積線分長マップとしてＬａ（ｘ，ｙ，Ｒ，Ｑ（Ｒ）＋
ｈ）＝Ｌ（Ｋ，ｘ，ｙ）を生成して、再び累積線分長記
憶部１００６に記憶する。

【００５３】同様に、選択されたＵ（ｑ）個の全ての極
大点について整合度マップの修正とビットマップ画像デ
ータの修正と累積線分長マップの修正を実行する。この
時点でＱ（Ｒ）＝Ｑ（Ｒ）＋Ｕ（ｑ）を実行して、Ｑ
（Ｒ）の修正を行う。

【００５４】以上に説明した第Ｒ番目の部分ストローク
の整合と整合度極大点の選択と整合度マップの修正と差
分画像の生成を当該部分ストロークの直前の部分ストロ
ークの関連するＱ（Ｒ−１）個の極大点について実行し
て、Ｑ（Ｒ）個の第Ｒ番目の極大点とそれらに関する差
分画像と整合度マップと線分の始点終点リストが生成さ
れて、それぞれが部分ストローク終点座標記憶部１００
３、極大点番号記憶部１００４と画像記憶部２０７と整
合度マップ記憶部１００１と線分始点終点記憶部１００
２に記憶される。

【００５５】第Ｒ番目の部分ストロークについて説明し
た処理を第１番目の部分ストロークから順に第ｎ＋１番
目の部分ストロークについて実施して、最終的な整合度
マップをえる。スコア計算部２０５では、最終である第
ｎ＋１番目の部分ストロークを整合した際に、Ｑ（ｎ＋
１）個の極大点が選択されたとすると、Ｑ（ｎ＋１）枚
の整合度マップＧ（ｎ＋１）（ｘ，ｙ，ｑ）（１≦ｑ≦
Ｑ（ｎ＋１））が生成されて整合度マップ記憶部１００
１に記憶されており、その中から最大値を与える整合度
を求める。最大整合度の値Ｇは座標（Ｘ，Ｙ）で、第Ｑ
番目の整合度マップから得られたとする。また、最大整
合度与えた累積線分長はＬａ（Ｘ，Ｙ，ｎ＋１，Ｑ）で
求められ、この値をＬとする。

【００５６】スコア計算部２０５は、ＧとＬの値を用い
てスコアＳを式（１１）に従った計算により求める。

【００５７】 S=G/(sqrt(L)*sqrt(Σx=1,I Σy=1,J A(x,y)**2)) （１１） ここで、ｓｑｒｔ（ｘ）はｘの平方根を表わす。またｘ
＊＊２は、ｘの二乗を表わす。ただし、Ａ（ｘ，ｙ）は
端子１０６から入力されたもとの２次元ビットマップ画
像データを表わす。求められたスコアＳを端子１０９か
ら出力する。

【００５８】多数の種類のパターンのクラスから入力し
たパターンが最も近いクラスを求めるためには、入力パ
ターンがストロークパターンで、対象のクラス集合が２
次元画像データとして表現されている場合には、入力ス
トロークパターンを端子１０１から入力して、認識対象
のクラスのデータを順次端子１０６から入力して、その
整合度のスコアを端子１０９から得て、その最大値を与
えるパターンのクラスを、認識結果とする。逆に入力パ
ターンが２次元画像データで、対象のクラス集合がスト
ロークパターンとして表現されている場合には、入力２
次元画像データを端子１０６から入力して、認識対象の
クラスのストロークパターンデータを順次端子１０１か
ら入力して、その整合度のスコアを端子１０９から得
て、その最大値を与えるパターンのクラスを、認識結果
とする。スコアの探索の際に、線分の方向（ＤｉＫ，Ｄ
ｊｋ）のみに加算をおこなってスコアを計算するだけで
なく式（２）の計算の際に、少し方向を変えた場合のス
コアも計算してより大きいほうを選択することにより、
少々の方向変化を許容した整合を実行することができ
る。

【００５９】次に、図４を用いて本発明の別の実施例を
説明する。本発明のストロークパターン整合装置は、ス
トローク記憶部１０２と、画像記憶部４０７と、特徴点
生成記憶部４１７と、ストローク整合部１０３と、変形
ストローク記憶部１０４と、通過特徴点検出部４０８
と、スコア計算部１０５とからなる。

【００６０】端子１０１から入力された時系列のストロ
ークパターンはストローク記憶部１０２に保存される。
この際に、ストロークパターンはＫ個の時系列の線分デ
ータから構成されているとし、各時点での線分データを
Ｂｋとする。Ｂｋは、ＤｉＫ、Ｄｊｋ、Ｗｋ、Ｍｋ、Ｎ
ｋ、Ｉｋ１、Ｉｋ２、Ｊｋ１、Ｊｋ２の９個の要素から
なっている。これらは、図１の実施例で説明したものと
同じものとする。Ｋ個の線分データから１つのストロー
クのデータは成り立っているが、そのようなストローク
パターンが複数個含まれても同様に扱うことができる。

【００６１】次に端子１０６から、２次元のビットマッ
プ画像データが入力され、画像記憶部４０７に記憶され
る。当該ビットマップ画像データは、各画素が値を持つ
ものならば、２値でも多値でもどちらでもよい。ただ
し、値が大きいほうが線らしい、つまり黒い線であるこ
とを表わすものとする。そのビットマップ画像データを
Ａ（ｘ，ｙ）として表現する。これは横方向に第ｘ画素
目、縦方向に第ｙ画素目である画素の値を表わす。ま
た、端子４１６からは、端子１０６から入力されたビッ
トマップ画像データと同格のデータが入力され特徴点生
成記憶部４１７で、特徴点が生成されて記憶される。端
子４１６から入力されるパターンが、２次元ビットマッ
プ画像データを生成するもととなった時系列パターンデ
ータデータの場合には、図２の特徴点検出部２０１と同
様の特徴点検出処理を実施して特徴点を生成することが
できる。また、端子４１６から入力されるデータが、端
子１０６から入力される２次元ビットマップ画像データ
と同一のデータであった場合には、その２次元ビットマ
ップデータを細線化して、各画素の連結数をチェックす
る。連結数が３以上の場合には、その画素を特徴点とし
て選択記憶する。これ以外にも、特徴点の検出方法は多
数あるが、その方法はどのようなものでもよい。

【００６２】ストローク整合部１０３では、ストローク
記憶部１０２のストロークパターンと画像記憶部４０７
のビットマップ画像データを用いて整合を実行する。線
分がある画素を通過した場合に当該画素での整合度を、
その画素の値とする。第１番目の線分Ｂ１から順に、第
ｋ番目の線分の終点が存在する尤度として、その画素で
の整合度Ｇｋ（ｘ，ｙ）を求める。最終的に、第Ｋ番目
の線分ＢＫの整合度ＧＫ（ｘ，ｙ）を求めて、最大値を
与える整合度を持つ画素（Ｘ，Ｙ）が、最も当該ストロ
ークが２次元ビットマップ画像データに一致した場合の
終点の位置を与える。本整合度は、式（１）式（２）式
（５）によって表現される漸化式の計算を実行して求め
られる。初期値であるＧ０（ｘ，ｙ）の設定は、式
（１）に従った計算を実行して得る。次に、式（２）に
従った計算の実行により第ｋ番目の線分の整合の程度Ｈ
ｋ（Ｉｋ，Ｊｋ，Ｌｋ）を求める。この場合には、第ｋ
番目の線分の終点の座標が（Ｉｋ，Ｊｋ）であった場合
に、当該線分の長さがＬｋとした場合の整合として求め
る。このときに当該線分の終点（Ｉｋ，Ｊｋ）は、先に
述べた線分データＢｋの要素である終点の範囲に属さね
ばならない。つまり、ＩｋはＩｋ１以上でＩｋ２以下で
なければならず、ＪｋはＪｋ１以上でＪｋ２以下でなけ
ればならない。ストローク整合部１０３では、式（２）
の計算の実行と同時に、第ｋ番目の線分の整合の際に、
（Ｉｋ，Ｊｋ）座標を終点として、線分の長さをＬｋと
する線分の始点の座標をＳＩｋ（Ｉｋ，Ｊｋ，Ｌｋ）、
ＳＪｋ（Ｉｋ，Ｊｋ，Ｌｋ）として変形ストローク記憶
部１０４へ転送する。

【００６３】式（１）を用いて初期値の設定をして、式
（２）と式（５）をくり返し適用した計算を実行して、
最終的に第Ｋ番目の線分の終了点までの整合を実行す
る。この際に変形ストローク記憶部１０４に最大値を与
えたＬの値をＬｋとして転送し、変形ストローク記憶部
１０４では（ＳＩｋ（Ｉｋ，Ｊｋ，Ｌｋ）、ＳＪｋ（Ｉ
ｋ，Ｊｋ，Ｌｋ））を始点座標データ（ＳＩｋ（Ｉｋ，
Ｊｋ）、ＳＪｋ（Ｉｋ，Ｊｋ））として記憶する。

【００６４】最後の線分である第Ｋ番目の線分の整合を
終了した段階で、ＧＫ（ｘ，ｙ）の中から最大の値を持
つ座標Ｘ，Ｙを求めた後に、通過特徴点検出部４０８と
スコア計算部４０５が起動される。また、その場合の最
大値をＧとする。

【００６５】通過特徴点検出部４０８では、変形ストロ
ーク記憶部１０４から、最終点である第Ｋ番目の線分の
終点である（Ｘ，Ｙ）から始点座標データ（ＳＩＫ
（Ｘ，Ｙ）、ＳＪｋ（Ｘ，Ｙ））を読みだして、一つ前
の線分の終点座標ＸＫ−１、ＹＫ−１とする。これらの
第Ｋ番目の線分の終点から始点に向かって線分を引き、
特徴点生成記憶部４１７に記憶されている特徴点を通過
するかを調べる。この際には、特徴点を中心として半径
ａの領域を通過すれば、特徴点を通過したものとする。
本実施例では、半径３画素の円の一部を通過すれば特徴
点を通過したものとみなした。各特徴点では、何回線分
が通過したかを記録する。ただし、連続する線分が単一
の特徴点を通過する場合には、１回の通過と計数する。
同時に始点終点間の線分長を求めて、線分長ＰＫとして
記憶する。

【００６６】上記の第Ｋ番目の線分の始点は、同時に第
Ｋ−１番目の線分の終点の座標でもあり、上記と同様
に、変形ストローク記憶部１０４から、当該線分の始点
座標を求める。これによって得られた当該線分の終点座
標と始点座標を通過特徴点検出部４０８に転送して、特
徴点生成記憶部４１７に記憶されている特徴点を通過す
るかを調べる。通過する特徴点がある場合には、当該特
徴点の通過回数に１を加える。もし、同一特徴点を２回
以上通過する場合を検出した場合には、信号をスコア計
算部４０５に転送して、スコアＧから一定値を減じる。
本実施例では、この減算値を−１０としたがこれは本質
的な問題ではなく、どのような値でもよい。この処理と
同時に始点終点間の線分長を求めて、線分長長ＰＫ−１
として記憶する。

【００６７】同様に、第ｋ番目の線分の処理が終了した
段階では、第ｋ−１番目の線分の終点の座標（Ｘｋ−
１、Ｙｋ−１）が得られている。変形ストローク記憶部
１０４から、Ｘｋ−１、Ｙｋ−１から当該線分の始点座
標座標（ＳＩｋ（Ｘｋ−１，Ｙｋ−１）、ＳＪｋ（Ｘｋ
−１，Ｙｋ−１））を求める。これによって得られた当
該線分の終点座標と始点座標を通過特徴点検出部４０８
に転送して、特徴点生成記憶部４１７に記憶されている
特徴点を通過するかを調べる。通過する特徴点がある場
合には、当該特徴点の通過回数に１を加える。もし、同
一特徴点を２回以上通過する場合を検出した場合には、
信号をスコア計算部４０５に転送して、スコアＧから一
定値を減じる。本実施例では、この減算値を−１０とし
たがこれは本質的な問題ではなく、どのような値でもよ
い。同時に線分長を求めて、線分長Ｐｋ−１として記憶
する。

【００６８】最終線分である第Ｋ番目の線分から逆順
に、第１番目の線分まで、通過特徴点の検出とスコアの
計算を繰り返して、第１番目の線分のスコア計算の処理
を終了した段階で、スコア計算部４０５では、スコア値
Ｇと線分長Ｐｋ（ｋは１からＫまで）とを用いて、最終
的なスコアの計算を式（１２）に従って実行する。S=G/
sqrt（Σk=1,K Pk*Wk**2)*sqrt(Σx=1,I Σy=1,J A
(x,y)**2)) （１２）ここで、ｓｑｒｔ（ｘ）はｘの平
方根を表わす。またｘ＊＊２は、ｘの二乗を表わす。求
められたスコアＳを端子１０９から出力する。

【００６９】多数の種類のパターンのクラスから入力し
たパターンが最も近いクラスを求めるためには、入力パ
ターンがストロークパターンで、対象のクラス集合が２
次元画像データとして表現されている場合には、入力ス
トロークパターンを端子１０１から入力して、認識対象
のクラスのデータを順次端子１０６から入力して、その
整合度のスコアを端子１０９から得て、その最大値を与
えるパターンのクラスを、認識結果とする。逆に入力パ
ターンが２次元画像データで、対象のクラス集合がスト
ロークパターンとして表現されている場合には、入力２
次元画像データを端子１０６から入力して、認識対象の
クラスのストロークパターンデータを順次端子１０１か
ら入力して、その整合度のスコアを端子１０９から得
て、その最大値を与えるパターンのクラスを、認識結果
とする。スコアの探索の際に、線分の方向（ＤｉＫ，Ｄ
ｊｋ）のみに加算をおこなってスコアを計算するだけで
なく式（２）の計算の際に、少し方向を変えた場合のス
コアも計算してより大きいほうを選択することにより、
少々の方向変化を許容した整合を実行することができ
る。

【００７０】本実施例では、スコア計算部４０５の起動
の際に、スコアＧＫ（ｘ，ｙ）から最大値のみを選択し
て、通過特徴点検出とスコアの再計算を実施したが、ス
コアＧＫ（ｘ，ｙ）の極大値を複数選択して、各極大値
毎に通過特徴点検出とスコアの再計算を実施し、得られ
た複数の再計算スコアの最大値を最終的な整合のスコア
として端子１０９から出力してもよい。

【００７１】次に、図５を用いて本発明の別の実施例を
説明する。本発明のストロークパターン整合装置は、ス
トローク記憶部１０２と、画像記憶部４０７と、特徴点
生成記憶部４１７と、特徴点検出記憶部２０１と、部分
ストローク整合部２０３と、部分変形ストローク記憶部
２０４と、通過特徴点検出部４０８と、スコア計算部２
０５とからなる。

【００７２】端子１０１から入力された時系列のストロ
ークパターンはストローク記憶部１０２に保存される。
この際に、ストロークパターンはＫ個の時系列の線分デ
ータから構成されているとし、各時点での線分データを
Ｂｋとする。Ｂｋは、ＤｉＫ、Ｄｊｋ、Ｗｋ、Ｍｋ、Ｎ
ｋ、Ｉｋ１、Ｉｋ２、Ｊｋ１、Ｊｋ２の９個の要素から
なっている。これらは、図１の実施例で説明したものと
同じものとする。Ｋ個の線分データから１つのストロー
クのデータは成り立っているが、そのようなストローク
パターンが複数個含まれても同様に扱うことができる。

【００７３】次に端子１０６から、２次元のビットマッ
プ画像データが入力され、画像記憶部４０７に記憶され
る。当該ビットマップ画像データは、各画素が値を持つ
ものならば、２値でも多値でもどちらでもよい。ただ
し、値が大きいほうが線らしい、つまり黒い線であるこ
とを表わすものとする。そのビットマップ画像データを
Ａ（ｘ，ｙ）として表現する。これは横方向に第ｘ画素
目、縦方向に第ｙ画素目である画素の値を表わす。ま
た、端子４１６からは、端子１０６から入力されたビッ
トマップ画像データと同格のデータが入力され特徴点生
成記憶部４１７で、特徴点が生成されて記憶される。特
徴点生成記憶部４１７の説明は、図４の特徴点生成記憶
部４１７と同様であるので省略する。

【００７４】ストローク記憶部１０２に蓄積されたスト
ロークパターンデータは、特徴点検出記憶部２０１に転
送される。特徴点検出記憶部２０１の動作の説明は、図
２の特徴点検出記憶部２０１の動作と同様であるので省
略する。

【００７５】ｎ個の特徴点が検出されたとして以降の説
明を行う。このとき検出されたｎ個の特徴点に接続する
線分の番号はｒ（１）からｒ（ｎ）で、特徴点検出記憶
部２０１に記憶されているものとする。このときｎ個の
特徴点でストロークデータを区切り、得られたｎ＋１個
の部分ストロークをＳｔ（１）からＳｔ（ｎ＋１）とし
て表わす。部分ストローク整合部２０３では、各部分ス
トロークを図１のストローク整合部１０３と同様の処理
で画像記憶部内の２次元ビットマップ画像データと整合
する。その整合の結果は、部分変形ストローク記憶部２
０４に記憶される。部分変形ストローク記憶部２０４で
は、極大のスコアを与える点を複数個選択し、それを通
過特徴点検出部４０８に転送して、選択された複数個の
うちの１つを部分ストロークの最終点とした場合の通過
特徴点を検出し、スコアマップの修正を行う。

【００７６】初期的に部分ストローク整合部２０３の整
合度のマップＧ０（ｘ，ｙ）を式（１）と同様にして初
期化する。第Ｒ番目の部分ストロークを実行する場合に
ついて説明する。既に第０番目から第Ｒ−１番目までの
部分ストロークの整合は終了しているものとする。第Ｒ
−１番目の部分ストロークのマッチングにおいてＱ（Ｒ
−１）個の極大点が選択されているとすると、合計Ｑ
（Ｒ−１）個の整合度のマップＧ（Ｒ−１）（ｘ，ｙ，
ｑ）と合計Ｑ（Ｒ−１）個の差分画像Ａ（Ｒ−１）
（ｘ，ｙ，ｑ）が生成されているものとする。ただし、
ｑは１からＱ（Ｒ−１）までの自然数で、Ｒ−１番目の
部分ストロークを整合した際の極大点の番号を表わす。
整合度マップの集合のうちの１つを初期値として、第Ｒ
番目の部分ストロークと画像記憶部４０７内の２次元ビ
ットマップ画像データとの整合を実行し、その変形スト
ロークを部分変形ストローク記憶部２０４に記憶すると
ともに、部分ストロークの最終線分の整合後のスコアマ
ップＧＫ（ｘ，ｙ）から複数の極大点を求め、第Ｒ番目
の部分ストローク整合後の通し番号で第ｑ１番目の極大
点を選択して、極大点以外を抑制したスコアマップを生
成してＧ（Ｒ）（ｘ，ｙ，ｑ１）として記憶するととも
に、通過特徴点検出部４０８は、最終点とする部分スト
ロークが通過する特徴点をチェックして、同一特徴点を
２回以上通過する場合には、整合度マップの値を修正す
る。これと同時に第Ｒ番目の部分ストロークに関して通
し番号でｑ１番目の極大点は、第Ｒ−１番目の部分スト
ロークに関して通し番号でｑ番目の極大点に関して生成
されたことを示すデータ（Ｒ，ｑ１，ｑ）を部分変形ス
トローク記憶部２０４に記憶する。第Ｒ−１番目の部分
ストロークのマッチングによって生成されたＱ（Ｒ−
１）個の極大点に関する全てのスコアマップＧ（Ｒ−
１）（ｘ，ｙ，ｑ）に対して上記の処理をくり返し実行
する。第ｎ＋１番目の部分ストロークの整合を終了した
段階で、Ｑ（ｎ＋１）枚のスコアマップＧ（ｎ＋１）
（ｘ，ｙ，ｑ）の中で最大値を与える点を選択し、その
点のスコアをスコア計算部２０５に転送して最終スコア
を計算して端子１０９から出力する。

【００７７】以降に図５と図１１を参照して詳細な実施
例の説明を行う。第Ｒ番目の部分ストロークの整合につ
いて説明する。

【００７８】第Ｒ−１番目の部分ストロークのマッチン
グにおいてＱ（Ｒ−１）個の極大点が選択されていると
すると、合計Ｑ（Ｒ−１）個の整合度のマップＧ（Ｒ−
１）（ｘ，ｙ，ｑ）が生成されているものとする。ただ
し、ｑは１からＱ（Ｒ−１）までの自然数で、Ｒ−１番
目の部分ストロークを整合した際の極大点の通し番号を
表わす。これらの整合度マップは部分変形ストローク記
憶部２０４中の整合度マップ記憶部１００１に記憶され
ているものとする。Ｑ（Ｒ−１）個の整合度マップのす
べてについて第Ｒ番目の部分ストロークの整合を実行す
るが、ここでは既にｑ−１個の整合度マップについての
処理は終了し、既にＱ（Ｒ）個の極大点が選択されてい
るものとする。Ｑ（Ｒ）は、Ｒ−１番目の部分ストロー
クの整合を終了した段階では、０である。

【００７９】部分ストローク整合部２０３では、整合度
マップ記憶部１００１から第ｑ番目の整合度マップＧ
（Ｒ−１）（ｘ，ｙ，ｑ）を読みだし、図２の説明の式
（８）に従って整合度の初期設定を実施する。同時に累
積線分長記憶部１００６でも、当該線分の直前の部分ス
トロークの最終線分のデータを用いて、第Ｒ番目の部分
ストローク用の累積線分長マップＬ（０，ｘ，ｙ）＝Ｌ
ａ（ｘ，ｙ，Ｒ−１，ｑ）として初期化する。

【００８０】第Ｒ番目の部分ストロークの線分数をＫ個
として、部分ストローク整合部２０３では、ストローク
記憶部１０２のストロークパターンと画像記憶部２０７
のビットマップ画像データＡ（ｘ，ｙ）を用いて整合を
実行する。線分がある画素を通過した場合に当該画素で
の整合度を、その画素の値とする。第１番目の線分Ｂ１
から順に、第ｋ番目の線分の終点が存在する尤度とし
て、その画素での整合度Ｇｋ（ｘ，ｙ）を求める。最終
的に、第Ｋ番目の線分ＢＫの整合度ＧＫ（ｘ，ｙ）を求
める。本整合度は、式（２）式（５）によって表現され
る漸化式の計算を実行して求められる。式（２）に従っ
た計算の実行により第ｋ番目の線分の整合の程度Ｈｋ
（Ｉｋ，Ｊｋ，Ｌｋ）を求める。この場合には、第ｋ番
目の線分の終点の座標が（Ｉｋ，Ｊｋ）であった場合
に、当該線分の長さをＬｋとした場合の整合として求め
る。このときに当該線分の終点（Ｉｋ，Ｊｋ）は、先に
述べた線分データＢｋの要素である終点の範囲に属さね
ばならない。つまり、ＩｋはＩｋ１以上でＩｋ２以下で
なければならず、ＪｋはＪｋ１以上でＪｋ２以下でなけ
ればならない。部分ストローク整合部２０３では、式
（２）の計算の実行と同時に、第ｋ番目の線分の整合の
際に、（Ｉｋ，Ｊｋ）座標を終点として、線分の長さを
Ｌｋとする線分の始点の座標をＳＩｋ（Ｉｋ，Ｊｋ，Ｌ
ｋ）、ＳＪｋ（Ｉｋ，Ｊｋ，Ｌｋ）として記憶する。さ
らに、式（５）の計算を実行する際には、整合度の最大
値を与えたＬの値をＬｍとして、式（２）で得られたＳ
Ｉｋ（ｘ，ｙ，Ｌｍ）、ＳＪｋ（ｘ，ｙ，Ｌｍ）をＳＩ
（ｋ，ｘ，ｙ，Ｒ，ｑ）、ＳＪ（ｋ，ｘ，ｙ，Ｒ，ｑ）
として、部分変形ストローク記憶部２０４内の線分始点
終点記憶部１００２に転送して記憶する。式（５）の計
算において得られた最大値を与える線分長は、線分の始
点の累積線分長に加算されて累積線分長記憶マップＬ
（ｋ，ｘ，ｙ）を図２の説明の式（９）式を用いて修正
し、累積線分長記憶部１００６に記憶する。

【００８１】式（２）と式（５）をくり返し適用した計
算を実行して、最終的に第Ｒ番目の部分ストローク中の
最終線分である第Ｋ番目の線分の終了点までの整合を実
行する。つぎに、ＧＫ（ｘ，ｙ）の中から極大点の検出
を行い、極大点の集合の中から複数の極大点を選択す
る。その時に選択された極大点の個数をＵ（ｑ）とす
る。極大点の検出は、本実施例では、図２の説明の式
（１０）の条件を満たした（ｘ，ｙ）としたが、どのよ
うな方法でもい。

【００８２】また、本実施例では、極大点の選択は、極
大点の数の上限Ｕｋを一定値５とし、検出された極大点
の数Ｕ（ｑ）がＵｋ以下のときは、すべての極大点を選
択し記憶する。また、検出された極大点の数Ｕ（ｑ）が
５個以上のときは、ＧＫの値が大きいものから順に５個
を選択し記憶する。記憶したＧＫの極大点座標は、Ｖ
（Ｒ，Ｑ（Ｒ）＋１）からＶ（Ｒ，Ｑ（Ｒ）＋Ｕ
（ｑ））として、部分ストローク終点座標記憶部１００
３に記憶する。さらに、部分ストロークの極大点番号ｑ
１と１つ前の部分ストロークの関連する極大点番号ｑと
部分ストローク番号Ｒを合わせて、（Ｒ，ｑ，ｑ１）と
して、極大点番号記憶部１００４に記憶する。また、本
実施例では、式（１０）でのしきい値ＧＴを１０とした
が、どのような値でもよい。

【００８３】次に、整合度マップＧＫ（ｘ，ｙ）と累積
線分長マップＬ（Ｋ，ｘ，ｙ）と通過特徴点リストの修
正を行う。部分ストローク終点座標記憶部１００３に記
憶された極大点Ｖ（Ｒ，Ｑ（Ｒ）＋１）からＶ（Ｒ，Ｑ
（Ｒ）＋Ｕ（ｑ））までのＵ（ｑ）個の修正データを修
正する。ｈを１からＵ（ｑ）までの自然数として、極大
点Ｖ（Ｒ，Ｑ（Ｒ）＋ｈ）に関して修正処理の動作の説
明をする。通過特徴点検出部５０８は、当該部分ストロ
ークの直前である第Ｒ−１番目の部分ストロークを整合
した結果の第ｑ番目の極大点を選択した場合の通過点リ
ストＦ（Ｒ−１，ｑ）を特徴点生成記憶部４１７から読
みだす。通過点リストＦ（Ｒ−１，ｑ）は、特徴点生成
記憶部４１７で生成された特徴点について、それぞれの
特徴点を既に部分ストロークが通過している回数を記憶
したものである。

【００８４】部分変形ストローク記憶部２０４内の整合
度マップ修正部１１０５は、整合度マップ記憶部１００
１から整合度マップＧＫ（ｘ，ｙ）を読み込み、部分ス
トローク終点座標記憶部１００３から第ｈ番目の終点座
標である極大点座標Ｖ（Ｒ，Ｑ（Ｒ）＋ｈ）を読み込
む。次に、座標Ｖ（Ｒ，Ｑ（Ｒ）＋ｈ）の値を残して、
それ以外の座標の整合度から十分大きな値を減算する。
本実施例では、−１００００としたが、これは本質的な
問題ではなく、どのような値でもよい。これによって生
成された整合度マップは、Ｇ（Ｒ）（ｘ，ｙ，Ｑ（Ｒ）
＋ｈ）として整合度マップ記憶部１００１に記憶する。

【００８５】次に整合度マップ修正部１１０５は部分ス
トローク終点座標記憶部１００３から第ｈ番目の終点座
標である極大点座標Ｖ（Ｒ，Ｑ（Ｒ）＋ｈ）を読み込
む。この極大点座標を（Ｘ，Ｙ）とし、また部分ストロ
ーク中の最終線分番号をＫとして、線分始点終点記憶部
１００２に送信し、（Ｘ，Ｙ）を終点とする線分の始点
座標ＳＩ（Ｋ，ｘ，ｙ，Ｒ，ｑ）、ＳＪ（Ｋ，ｘ，ｙ，
Ｒ，ｑ）を読みだす。この座標を（Ｘ′，Ｙ′）とす
る。ここで、ｑは、１つ前の部分ストロークを実行した
際の極大点の通し番号で、極大点番号記憶部１００４に
当該部分ストロークの番号と当該極大点の通し番号Ｑ
（Ｒ）＋ｈを送信して、（Ｒ，ｑ，Ｑ（Ｒ）＋ｈ）を読
みだして得ることができる。

【００８６】これによって得られた第Ｋ番目の線分の終
点（Ｘ，Ｙ）と始点（Ｘ′，Ｙ′）として、線分の終点
から始点に向かって線分を引き、通過点リストＦ（Ｒ−
１，ｑ）中の特徴点を通過するかを調べる。この際に
は、特徴点を中心として半径ａの領域を通過すれば、特
徴点を通過したものとする。本実施例では、半径３画素
の円の一部を通過すれば特徴点を通過したものとみなし
た。各特徴点では、何回線分が通過したかを記録する。
ただし、連続する線分が単一の特徴点を通過する場合に
は、１回の通過と計数する。同時に始点終点間の線分長
を求めて、線分長長ＰＫとして記憶する。

【００８７】上記の第Ｋ番目の線分の始点は、同時に第
Ｋ−１番目の線分の終点の座標でもあり、上記と同様
に、部分変形ストローク記憶部２０４中の線分始点終点
記憶部１００２に、終点座標（Ｘ，Ｙ）と、線分番号Ｋ
−１と、部分ストローク番号Ｒと直前の部分ストローク
での極大点番号ｑを送信して、線分の始点座標、（Ｘ，
Ｙ）を終点とする線分の始点座標ＳＩ（Ｋ−１，Ｘ，
Ｙ，Ｒ，ｑ）、ＳＪ（Ｋ−１，Ｘ，Ｙ，Ｒ，ｑ）を読み
だす。これによって得られた当該線分の終点座標と始点
座標を通過特徴点検出部４０８に転送して、通過点リス
トＦ（Ｒ−１，ｑ）中の特徴点を通過するかを調べる。
通過する特徴点がある場合には、当該特徴点の通過回数
に１を加える。もし、同一特徴点を２回以上通過する場
合を検出した場合には、整合度マップ修正部１１０５に
信号を転送して、整合度マップＧ（Ｒ）（Ｖ（Ｒ，Ｑ
（Ｒ）＋ｈ），Ｑ（Ｒ）＋ｈ）から一定値を減じる。本
実施例では、この減算値を−１０としたがこれは本質的
な問題ではなく、どのような値でもよい。この処理と同
時に始点終点間の線分長を求めて、線分長長ＰＫ−１と
して記憶する。

【００８８】同様に、第ｋ番目の線分の始点（Ｘ′，
Ｙ′）は、同時に第ｋ−１番目の線分の終点の座標でも
あり、これを（Ｘ，Ｙ）とおく。上記と同様に、部分変
形ストローク記憶部２０４中の線分始点終点記憶部１０
０２に、終点座標（Ｘ，Ｙ）と、線分番号ｋ−１と、部
分ストローク番号Ｒと直前の部分ストロークでの極大点
番号ｑを送信して、線分の始点座標、（Ｘ，Ｙ）を終点
とする線分の始点座標ＳＩ（ｋ−１，Ｘ，Ｙ，Ｒ，
ｑ）、ＳＪ（ｋ−１，Ｘ，Ｙ，Ｒ，ｑ）を読みだす。こ
れによって得られた当該線分の終点座標と始点座標を通
過特徴点検出部４０８に転送して、通過特徴点リストＦ
（Ｒ−１，ｑ）中の特徴点を通過するかを調べる。通過
する特徴点がある場合には、当該特徴点の通過回数に１
を加える。もし、同一特徴点を２回以上通過する場合を
検出した場合には、整合度マップ修正部１１０５に信号
を転送して、整合度マップＧ（Ｒ）（Ｖ（Ｒ，Ｑ（Ｒ）
＋ｈ），Ｑ（Ｒ）＋ｈ）から一定値を減じる。本実施例
では、この減算値を−１０としたがこれは本質的な問題
ではなく、どのような値でもよい。同時に線分長を求め
て、線分長Ｐｋ−１として記憶する。

【００８９】最終線分である第Ｋ番目の線分から逆順
に、第１番目の線分まで、通過特徴点の検出と整合度マ
ップの修正を繰り返して、第１番目の線分の整合度マッ
プの修正の処理を終了した段階で、整合度マップＧ
（Ｒ）（Ｖ（Ｒ，Ｑ（Ｒ）＋ｈ），Ｑ（Ｒ）＋ｈ）を整
合度マップ記憶部１００１に記憶する。また、累積線分
長記憶部１００６に、第Ｒ番目の部分ストロークに関す
る第Ｑ（Ｒ）＋ｈ番目の累積線分長マップとしてＬａ
（ｘ，ｙ，Ｒ，Ｑ（Ｒ）＋ｈ）＝Ｌ（Ｋ，ｘ，ｙ）を生
成して、再び累積線分長記憶部１００６に記憶する。

【００９０】同様に、選択されたＵ（ｑ）個の全ての極
大点について整合度マップの修正と累積線分長マップの
修正を実行する。この時点でＱ（Ｒ）＝Ｑ（Ｒ）＋Ｕ
（ｑ）を実行して、Ｑ（Ｒ）の修正を行う。

【００９１】以上に説明した第Ｒ番目の部分ストローク
の整合と整合度極大点の選択と整合度マップの修正を当
該部分ストロークの直前の部分ストロークの関連するＱ
（Ｒ−１）個の極大点について実行して、Ｑ（Ｒ）個の
第Ｒ番目の極大点とそれらに関する整合度マップと線分
の始点終点リスが生成されて、それぞれが部分ストロー
ク終点座標記憶部１００３、極大点番号記憶部１００４
と画像記憶部２０７と整合度マップ記憶部１００１と線
分始点終点記憶部１００２に記憶される。

【００９２】第Ｒ番目の部分ストロークについて説明し
た処理を第１番目の部分ストロークから順に第ｎ＋１番
目の部分ストロークについて実施して、最終的な整合度
マップをえる。スコア計算部２０５では、最終である第
ｎ＋１番目の部分ストロークを整合した際に、Ｑ（ｎ＋
１）個の極大点が選択されたとすると、Ｑ（ｎ＋１）枚
の整合度マップＧ（ｎ＋１）（ｘ，ｙ，ｑ）（１≦ｑ≦
Ｑ（ｎ＋１））が生成されており、その中から最大値を
与える整合度を求める。最大整合度の値Ｇは座標（Ｘ，
Ｙ）で、第Ｑ番目の整合度マップから得られたとする。
また、最大整合度与えた累積線分長はＬａ（Ｘ，Ｙ，ｎ
＋１，Ｑ）で求められ、この値をＬとする。

【００９３】スコア計算部２０５は、ＧとＬの値を用い
てスコアＳを図２の説明の式（１１）に従った計算によ
り求め、得られたスコアＳを端子１０９から出力する。

【００９４】多数の種類のパターンのクラスから入力し
たパターンが最も近いクラスを求めるためには、入力パ
ターンがストロークパターンで、対象のクラス集合が２
次元画像データとして表現されている場合には、入力ス
トロークパターンを端子１０１から入力して、認識対象
のクラスのデータを順次端子１０６から入力して、その
整合度のスコアを端子１０９から得て、その最大値を与
えるパターンのクラスを、認識結果とする。逆に入力パ
ターンが２次元画像データで、対象のクラス集合がスト
ロークパターンとして表現されている場合には、入力２
次元画像データを端子１０６から入力して、認識対象の
クラスのストロークパターンデータを順次端子１０１か
ら入力して、その整合度のスコアを端子１０９から得
て、その最大値を与えるパターンのクラスを、認識結果
とする。スコアの探索の際に、線分の方向（ＤｉＫ，Ｄ
ｊｋ）のみに加算をおこなってスコアを計算するだけで
なく式（２）の計算の際に、少し方向を変えた場合のス
コアも計算してより大きいほうを選択することにより、
少々の方向変化を許容した整合を実行することができ
る。

【００９５】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によるスト
ロークパターン整合装置は、既に整合されたストローク
の形状を用いて、整合対象となる２次元ビットマップ画
像データを修正するように構成したため、２つの異なる
部分ストロークが、１つの部分ストロークに重なって整
合された場合には、整合度の評価値を低減し、誤ったパ
ターンとの整合を防ぐという効果を有する。

【００９６】また、既に整合されたストロークの形状を
用いて、整合対象となる２次元ビットマップ画像データ
上で通過した点を確認するように構成したため、２つの
異なる部分ストロークが、１つの部分ストロークに重な
って整合された場合には、整合度の評価値を低減し、誤
ったパターンとの整合を防ぐという効果を有する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の構成を示すブロック図。

【図２】本発明の構成を示すブロック図。

【図３】従来のストロークパターン整合装置の構成を示
すブロック図。

【図４】本発明の構成を示すブロック図。

【図５】本発明の構成を示すブロック図。

【図６】整合対象となるストロークパターンの例。

【図７】整合対象となる２次元ビットマップ画像データ
の例。

【図８】ストロークパターンと画像データの整合の問題
点を示す図。

【図９】スコア計算部の１実施例を示す図。

【図１０】部分変形ストローク記憶部の１実施例を示す
図。

【図１１】部分変形ストローク記憶部の別の１実施例を
示す図。

【符号の説明】

１０１、１０６、４１６ 入力端子 １０９ 出力端子 １０２ ストローク記憶部 １０３、３０３ ストローク整合部 １０４ 変形ストローク記憶部 １０５、２０５、３０５ スコア計算部 ４０５ スコア計算部 １０７、２０７、３０７ 画像記憶部 ４０７ 画像記憶部 １０８ 差分画像生成部 ２０１ 特徴点検出記憶部 ２０３ 部分ストローク整合部 ２０４ 部分変形ストローク記憶部 ２０８ 部分差分画像生成部 ４１７ 特徴点生成記憶部 ４０８ 通過特徴点検出部 ９０１ 線分始点終点記憶部 ９０２ 線分生成部 ９０３ 線分スコア計算部 ９０４ ストロークスコア計算部 ９０５ 線分長記憶部 ９０６ 差分画像記憶部 ９０７ 差分画像計算部 １００１ 整合度マップ記憶部 １００２ 線分始点終点記憶部 １００３ 部分ストローク終点座標記憶部 １００４ 極大点番号記憶部 １００５、１１０５ 整合度マップ修正部 １００６ 累積線分長記憶部 ６０１ ストロークパターンの１線分の例 ８０１ 整合後のストロークパターンの１線分の例

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭61−198382（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−206881（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−156889（ＪＰ，Ａ) 特開 昭60−15784（ＪＰ，Ａ) 「Ｒｕｂｂｅｒ Ｓｔｒｉｎｇ Ｍａ ｔｃｈｉｎｇ法による手書き文字認 識」，電子情報通信学会技術研究報告, ＰＲＬ74−20，ｐ．１−10，昭和49年９ 月 (58)調査した分野(Int.Cl.⁶，ＤＢ名) G06K 9/62 G06T 7/00 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)

Claims (4)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】ストロークパターンを記憶するストローク
   パターン記憶手段と２次元ビットマップ画像データを記
   憶する画像記憶手段を有し、ストロークパターンと２次
   元ビットマップ画像データとを整合するストローク整合
   手段とスコア計算手段によって構成されるストロークパ
   ターン整合装置において、 変形されたストロークを記憶する変形ストローク記憶手
   段と、変形ストロークに基づいて２次元ビットマップ画
   像データを修正する差分画像生成手段と、差分画像生成
   手段によって生成された差分画像に基づいて整合度を計
   算するスコア計算手段とを備えたことを特徴とするスト
   ロークパターン整合装置。
2. 【請求項２】ストロークパターンを記憶するストローク
   パターン記憶手段と、２次元ビットマップ画像データを
   記憶する画像記憶手段を有し、ストロークパターンと２
   次元ビットマップ画像データとを整合するストローク整
   合手段とスコア計算手段によって構成されるストローク
   パターン整合装置において、 ストロークパターンから特徴点を抽出して部分ストロー
   ク分割する特徴点検出記憶手段と、生成された部分スト
   ロークを２次元ビットマップ画像データと整合する部分
   ストローク整合手段と、少なくとも変形された部分スト
   ロークと累積線分長と整合度のマップとを記憶するとと
   もに整合度のマップを修正する部分変形ストローク記憶
   手段と、部分変形ストロークに基づいて２次元ビットマ
   ップ画像データを修正する部分差分画像生成手段と、部
   分差分画像生成手段によって生成された差分画像を画像
   記憶手段へ転送する部分と、全体的な整合を計算するス
   コア計算手段を備えたことを特徴とするストロークパタ
   ーン整合装置。
3. 【請求項３】ストロークパターンを記憶するストローク
   パターン記憶手段と、２次元ビットマップ画像データを
   記憶する画像記憶手段を有し、ストロークパターンと２
   次元ビットマップ画像データとを整合するストローク整
   合手段とスコア計算手段によって構成されるストローク
   パターン整合装置において、 入力された２次元ビットマップ画像データの特徴点を検
   出する特徴点生成記憶手段と、変形されたストロークを
   記憶する変形ストローク記憶手段と、変形ストロークが
   通過した特徴点を検出する通過特徴点検出手段と、通過
   した特徴点に基づいて整合度を修正して求めるスコア計
   算手段を備えたことを特徴とするストロークパターン整
   合装置。
4. 【請求項４】ストロークパターンを記憶するストローク
   パターン記憶手段と２次元ビットマップ画像データを記
   憶する画像記憶手段を有し、ストロークパターンと２次
   元ビットマップ画像データとを整合するストローク整合
   手段とスコア計算手段によって構成されるストロークパ
   ターン整合装置において、 ストロークパターンから特徴点を抽出して部分ストロー
   ク分割する特徴点検出記憶手段と、生成された部分スト
   ロークを２次元ビットマップ画像データと整合する部分
   ストローク整合手段と、部分変形ストロークが通過する
   特徴点を検出する通過特徴点検出手段と、少なくとも変
   形された部分ストロークと累積線分長と整合度のマップ
   とを記憶するとともに通過特徴点検出手段からの信号に
   従って部分ストロークの整合度を修正する部分変形スト
   ローク記憶手段と、全体的な整合を計算するスコア計算
   手段を備えたことを特徴とするストロークパターン整合
   装置。