JP3105967B2 - 文字認識方法及び装置 - Google Patents
文字認識方法及び装置Info
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Description
に関する。更に詳しくは、オンライン文字認識における
方法及び装置に関する。
識を行うオンライン文字認識方式は、以下の代表的なも
のがよく使われている。
いる方式、(2)ストロークの相対的な位置関係を用い
る方式、(3)ストロークの時間的な位置の変化をフー
リエ変換などによつて解析する方式、などである。
記従来例においては、本来正しい順序で入力されるべき
文字の筆順が誤って入力された場合や、筆順を規定する
のがむずかしい文字を入力する場合に対応するために
は、よく誤る筆順をあらかじめ予測して辞書化する程度
の対策しか講ずることができず、あまり効果はあがらな
かった。
の筆記時のストローク変動等で万人共通の相対位置関係
を規定するのが困難であるという問題点がある。フーリ
エ変換等を用いるものでも、前述筆順の影響を受け波形
そのものが不規則に変ってしまうという問題点がある。
そして、いずれの方法も1文字を規定する枠等が無い入
力装置等で、複数の文字が入力される場合は文字と文字
の区切りを判別することが困難である。
のであり、入力者による入力の筆順や入力ストロークの
相対的な位置の変化に対して、安定した文字認識を実行
可能とする文字認識方法及び装置を提供することを目的
とする。さらに、複数文字の連続入力に対して文字と文
字との区切りを自動的に判定することを可能とする。
めの本発明による文字認識方法は以下の工程を備える。
すなわち、認識対象文字を構成するストローク群を入力
する入力工程と、前記入力工程により入力されたストロ
ーク群を個々のストロークの特徴に基づいた順序で並べ
替えたストロークの組み合わせと、部分パターンのスト
ロークの組み合わせが個々のストロークの特徴に基づい
た順序で並べて格納されている部分パターン辞書とを比
較することにより、前記認識対象文字から部分パターン
を特定し、前記認識対象文字を複数の部分パターンに分
割する部分パターン判別工程と、前記部分パターン判別
工程により判別された部分パターンの組み合わせ及び入
力順と、文字を構成する部分パターンの組み合わせ及び
入力順が格納されている部分パターン構成辞書とを比較
することにより、該当する文字を識別する文字識別工程
と、前記文字識別工程により識別された文字を前記入力
した文字の認識結果として出力する出力工程とを備え
る。
による文字認識装置は以下の手段を備える。すなわち、
認識対象文字を構成するストローク群を入力する入力手
段と、前記入力手段により入力されたストローク群を個
々のストロークの特徴に基づいた順序で並べ替えたスト
ロークの組合せと、部分パターンのストロークの組み合
わせが個々のストロークの特徴に基づいた順序で並べて
格納されている部分パターン辞書とを比較することによ
り、前記認識対象文字から部分パターンを特定し、前記
認識対象文字を複数の部分パターンに分割する部分パタ
ーン判別手段と、前記部分パターン判別手段により判別
された部分パターンの組み合わせ及び入力順と、文字を
構成する部分パターンの組み合わせ及び入力順が格納さ
れている部分パターン構成辞書とを比較することによ
り、該当する文字を識別する文字識別手段と、前記文字
識別手段により識別された文字を前記入力した文字の認
識結果として出力する出力手段とを備える。
クに基づいて認識対象文字より部分パターンを抽出する
際には、入力されたストローク群を筆順やストロークの
入力順とは無関係な個々のストロークの特徴に基づいた
順序に並べ替えられたストロークの組み合わせに基づい
て部分パターンの検索が行われるため、文字ストローク
の入力順序の変動を許容して部分パターンデータの判別
が行われる。そして、判別された部分パターンデータに
基づいて該当文字の識別を行う際には、判別された部分
パターンの組み合わせ及びその入力順に基づいて検索が
行われるので、部分パターンを単位とした入力順序が考
慮されて該当文字の識別が行われ、識別された文字が認
識結果として出力される。
参照して詳細に説明する。
成を示す機能ブロック図である。同図において1はスト
ローク入力部であり、手書きの文字の1画分を入力する
間、つまりペンが入力面に接触し次にペンが入力面から
離されるまでの間に、所定の時間間隔でサンプリングさ
れた座標点データの集合体Sn を生成する。そしてこの
集合体Sn を1ストロークデータとして、次々に入力さ
れる1文字分のストロークを抽出し、ストローク特徴化
部2へ送る。
ストロークSn の全長を3分割し、8方向ベクトルの番
号で表現する。上述のストローク入力部1およびストロ
ーク特徴化部2における処理過程を図2から図4を用い
て更に詳しく説明する。
ベクトルに割り振られる番号を表している。図3の
(a)は入力文字の1例として、「相」という文字がス
トローク入力部1より入力された場合の、ストローク入
力部1におけるストロークの抽出の様子を表す図であ
る。この場合1から9の9本のストロークが抽出され、
これらのストロークデータがストローク特徴化部2へ送
られる。
示すように抽出された各ストロークを3つのベクトルに
分解する。そして、これらの各ベクトルに対して前述の
図2の8方向ベクトルによるベクトル番号を付与する。
こうして各ストローク毎に3つずつの方向ベクトル番号
が得られ、これを特徴化ベクトルデータとする。図4は
以上のようにして得られた各ストローク毎の特徴化ベク
トルデータを表にして表したものである。
いて、上述の特徴化ベクトルデータとストローク辞書部
4にあらかじめ登録されている特徴化ベクトルデータと
を比較し、各ストロークに対して特徴ストローク番号を
決定する。図5はストローク辞書部4の登録内容を示し
たもので漢字等の文字で一般に使用される特徴ストロー
ク番号(本実施例では170種類)が登録されている。
ストローク特徴化部より送られてくる特徴化ベクトルデ
ータが、ストローク辞書部4内で完全にマッチしない場
合は、最も類似した特徴ストローク番号を割り当てる。
前述の「相」の入力に対して、このストローク分類判別
部3により得られる各入力ストロークに対応した特徴ス
トローク番号を図6に示す。
上述の特徴ストローク番号に基づいて、同図の部分パタ
ーン辞書部6に登録されている部分パターンの中より一
致する1つまたは複数の部分パターン番号を抽出する
(詳細は、図9のフローチャートにて後述する。)。
示しており、本実施例では最大7個の特徴ストローク番
号の組み合わせ(特徴ストロークデータ73)にて構成
される部分パターン71が登録されている。図中、部分
パターン72で示された項目は説明の為付加したもので
あり、実際にはこの部分パターン72は部分パターン辞
書部6には含まれない。部分パターン辞書部6におい
て、部分パターンは7個の特徴ストローク番号で構成さ
れる特徴ストロークデータ73を持つものから、特徴ス
トローク番号数の多い順に配置されている。そして、特
徴化ストロークデータ73で示される様に各部分パター
ン内の特徴ストローク番号は、パターン内ごとで番号の
小さい順に並べて登録されている。
は、この部分パターン判別部5により「木」と「目」の
部分パターンが抽出されて、次の部分パターン構成判別
部7へ出力される。
分パターン判別部5で抽出した複数もしくは単体の部分
パターンのデータと、部分パターン構成辞書部8のデー
タとを比較することによって該当する文字コードを得
る。図8は部分パターン構成辞書部8の内部構成を示し
たものである。本図では各部分パターン、文字コードを
該当するパターンで示しているが、実際には番号で登録
されている。先頭部分パターン81は、入力された認識
対象文字より得られる全ての部分パターンのうちで最初
にあらわれる部分パターンであり、辞書検索の高速化と
辞書容量を少なくするため、この先頭部分パターン81
で辞書はカテゴリーに分けられる。
パターン81を除く他の部分パターンであり、これら全
ての部分パターンにより1つの文字が構成される。最後
の文字コード83は前述の部分パターンにより構成され
る文字に該当する文字を知るためのコードである。2つ
目以降の部分パターン82で「なし」と表記されるもの
は、実際には部分パターン番号で使用されていない特別
な番号を使用する。そして、この場合に限り先頭部分パ
ターン1つで文字が構成されると判断され、該当する文
字コード83が割り当てられる。
いては、部分パターン判別部5において抽出された部分
パターン「木」より先頭部分パターン81が決定され
る。次に2つ目以降の部分パターン82が「目」である
から、「相」の文字コード83が得られる。
認識結果の文字コードを得ることができ、出力部9で前
記認識結果の文字を表示する。
図9のフローチャートを用いて更に詳細に説明する。
類判別部3により分類判別された入力文字の全ての特徴
ストローク番号列を特徴保存バッファTSに保存する。
次にステップS2でTS内の特徴ストローク番号の総数
mが7を越えるかの判定を行う。7より大きい場合は、
ステップS3に進み、特徴ストローク番号の数(部分パ
ターンストローク数)nを最大の7に設定する。7以下
の場合はステップS4で部分パターンストローク数nに
前述のストローク総数mが設定される。
ァTS内の最初からn個のストローク番号を取り出しS
n にセットする。ステップS6ではステップS5にてセ
ットされたn個のストローク番号を数値の小さい順に並
べかえてS´nにセットする。次にステップS7で部分
パターン辞書部6の特徴ストロークデータ73と前述の
S´nとを比較する。部分パターン辞書部では部分パタ
ーンが画数順に登録されているので、n画の部分ストロ
ークが記憶されている場所のみを全てマッチングしてい
けばよい。このようにして次々と比較を行い一致するも
のが1つでも見つかれば、処理はステップS8からステ
ップS9へと移り、該当する部分パターン番号を部分パ
ターン構成判別部7へ出力する。
パターンが抽出されない場合は、処理をステップS8か
らステップS12へ移す。ステップS12では、ストロ
ーク数を減らす為にnを一つ減じる。この結果nが負も
しくはゼロになるなら、ステップS13から認識不能で
あることが判明する。nが正である場合は再度ステップ
S5へ戻り、上述の処理を繰り返す。通常はn画から1
画までの間のどこかの段階で部分パターンは抽出され、
処理はステップS9へと移る。
プS10に於いて特徴ストローク保存バッファTSの中
から判明した部分パターンのストロークを取り除く為、
先頭からn個のストロークを取り除く。その時TSバッ
ファ内のデータが空になればこの部分パターン判別部5
の処理を終了する。また、TSバッファ内にデータが残
っているのであれば、ステップS11よりステップS2
へ処理を移行し、上述の全ての処理をくり返す。以上の
様にして入力された文字の特徴ストロークに対する部分
パターンを全て抽出することが出来る。
ーン構成辞書を用いて、入力された文字の部分パターン
を判別し、そして部分パターンの構成を判別することに
より安定な認識結果を得ることが出来る。さらに本実施
例の如く部分パターン辞書の特徴ストローク番号を各部
分パターン内で並べ換えることにより、部分パターン内
の筆順は入力の筆順に依存しなくなるので、使用者によ
つて変動する筆順による認識率の低下を抑えることがで
きる。又、本実施例の各辞書の構成によれば、各辞書の
内部を全て検索せずとも、所定の範囲で検索することに
より結果の情報を得ることが可能であり、高速な文字認
識が可能となる。辞書の種類は多いが、それぞれの辞書
が小さいので他の認識方法に比べトータル的な辞書サイ
ズの低減も実現される。
が1文字分のストロークを抽出し、認識を行うものとな
っていた。これは、実施例1による文字認識装置が1文
字ごとの認識を行うものであるためである。実施例2
は、使用者が次々と書いた複数文字の認識を行うもの
で、文字と文字の区切を考慮するものである。実施例2
の概略機能構成は、図1と同じである。ただし部分パタ
ーン構成判別部7の処理に変更が加えられる。実施例1
に於ては、部分パターン判別部5より送られる部分パタ
ーンの組み合わせと、部分パターン構成辞書部8におけ
る部分パターンの組み合わせとを比較し、一致するもの
を認識結果として出力するのみであった。実施例2で
は、複数文字の区切を自動判別する文字認識装置を提供
する。この文字認識処理を図10のフローチャートを用
いて説明する。
くる全ての部分パターン番号をステップS21で部分パ
ターン構成バッファPSに入れる。次にステップS22
で、前記PSの先頭に保存される部分パターン番号を抽
出する(これを仮にTとする)。ステップS23ではこ
のTを先頭部分パターンとして部分パターン構成辞書部
8と比較する。そして、Tに続くPS内の部分パターン
と部分パターン構成辞書部8内部の2つ目以降の部分パ
ターン82とが最長一致する様に検索する。つまり、P
S内の部分パターンが最も多く使用される文字コードを
検索する。このようにして検索した文字コードをステッ
プS24で出力部9へ出力する。
で使用した部分パターン番号の個数を検出する。この個
数をN個とすると、続くステップS26でPS内の先頭
からN個の部分パターンを取り除く。この時PS内にお
いて、部分パターンを取り除く事により生じた空き部分
は順次つめられる。ステップS27では、前述のPSバ
ッファ内が空であるかどうかを判断し、空ならば本処理
を終了する。また、PS内にデータが残っていれば、ス
テップS22へ戻り再度上述の処理を繰り返す。
に決定することが可能となる。例えば使用者が「カ」、
「ロ」、「エ」と連続して入力した場合は上述の処理に
より「加工」の2文字として認識する。実施例2では、
装置が文字区切を自動判別し決定するが、使用者がこの
区切りを明示的に指示することで、区切りを変更するこ
とも容易に実施可能である。これは、例えばワープロ等
で実施されている変換区切の操作と同様の操作環境を設
け、区切り位置を指示させ、前述ステップS23で行っ
た最長一致検索の最長値を減じることにより実現でき
る。
パターンの辞書と文字がどのような部分パターンから構
成されているかを記憶する部分パターン構成辞書を持つ
ことにより、漢字等の手書文字を認識すれば、入力文字
の使用者による筆順,相対位置の変動による認識率の低
下をかなりおさえることが可能である。また、文字の区
切り情報に関しても従来の認識方法では得られない情報
が得られ、自動文字切り等の効果も得ることが可能であ
る。さらに辞書情報の分類が細かく利用出来るので高速
な認識装置を供給出来ると共に情報の集約度が従来より
もあがる為、辞書の容量を減じることが出来、安価な装
置としても提供可能である。
システムに適用しても1つの機器から成る装置に適用し
ても良い。また、本発明は、システム或は装置に本発明
により規定される処理を実行するプログラムを供給する
ことによつて達成される場合にも適用できることは言う
までもない。
によって入力順がまちまちになりがちな部分パターンの
判別においてはストロークの入力順の変動が許容され、
入力者によって入力順が崩れる可能性の少ない部分パタ
ーンを用いた文字識別においては部分パターンの入力順
が考慮されることになり、簡単な構成で認識結果として
出力すべき文字を効率よく特定できる効果がある。
ある。
ベクトル抽出の過程を表す図である。
ベクトルの抽出結果を表す図である。
図である。
トローク番号の抽出結果を表す図である。
す図である。
を表す図である。
を表すフローチャートである。
フローチャートである。
Claims (8)
- 【請求項1】 認識対象文字を構成するストローク群を
入力する入力工程と、前記入力工程により入力されたストローク群を個々のス
トロークの特徴に基づいた順序で並べ替えたストローク
の組み合わせと、部分パターンのストロークの組み合わ
せが個々のストロークの特徴に基づいた順序で並べて格
納されている部分パターン辞書とを比較することによ
り、 前記認識対象文字から部分パターンを特定し、前記
認識対象文字を複数の部分パターンに分割する部分パタ
ーン判別工程と、前記部分パターン判別工程により判別された 部分パター
ンの組み合わせ及び入力順と、文字を構成する部分パタ
ーンの組み合わせ及び入力順が格納されている部分パタ
ーン構成辞書とを比較することにより、該当する文字を
識別する文字識別工程と、 前記文字識別工程により識別された文字を前記入力した
文字の認識結果として出力する出力工程とを備えること
を特徴とする文字認識方法。 - 【請求項2】 前記部分パターン判別工程は、より多く
のストローク数からなる部分パターンを優先的に抽出す
ることを特徴とする請求項1に記載の文字認識方法。 - 【請求項3】 前記文字認識工程は、より多くの部分パ
ターン数から構成される文字を優先的に識別することを
特徴とする請求項1に記載の文字認識方法。 - 【請求項4】 前記個々のストロークの特徴は、個々の
ストロークを複数の方向ベクトルで表したものであるこ
とを特徴とする請求項1に記載の文字認識方法。 - 【請求項5】 認識対象文字を構成するストローク群を
入力する入力手段と、前記入力手段により入力されたストローク群を個々のス
トロークの特徴に基づいた順序で並べ替えたストローク
の組合せと、部分パターンのストロークの組み合わせが
個々のストロークの特徴に基づいた順序で並べて格納さ
れている部分パターン辞書とを比較することにより、 前
記認識対象文字から部分パターンを特定 し、前記認識対
象文字を複数の部分パターンに分割する部分パターン判
別手段と、前記部分パターン判別手段により判別された 部分パター
ンの組み合わせ及び入力順と、文字を構成する部分パタ
ーンの組み合わせ及び入力順が格納されている部分パタ
ーン構成辞書とを比較することにより、該当する文字を
識別する文字識別手段と、 前記文字識別手段により識別された文字を前記入力した
文字の認識結果として出力する出力手段とを備えること
を特徴とする文字認識装置。 - 【請求項6】 前記部分パターン判別手段は、より多く
のストローク数からなる部分パターンを優先的に抽出す
ることを特徴とする請求項5に記載の文字認識装置。 - 【請求項7】 前記文字認識手段は、より多くの部分パ
ターン数から構成される文字を優先的に識別することを
特徴とする請求項5に記載の文字認識装置。 - 【請求項8】 前記個々のストロークの特徴は、個々の
ストロークを複数の方向ベクトルで表したものであるこ
とを特徴とする請求項5に記載の文字認識装置。
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