JP3423413B2 - 手書き情報認識装置及び方法 - Google Patents
手書き情報認識装置及び方法Info
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
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- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
- G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
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- Artificial Intelligence (AREA)
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- Document Processing Apparatus (AREA)
- Computer And Data Communications (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、手書き文字認識を入力
手段として有する情報機器、特にネットワークなどの回
線につながれ相互に手書き文字の交換ができる手書き情
報認識装置及び方法に関するものである。
手段として有する情報機器、特にネットワークなどの回
線につながれ相互に手書き文字の交換ができる手書き情
報認識装置及び方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】最近、ペンコンピュータが非常に注目さ
れているが、市場の盛り上がりまだ起こっていない。そ
の一つの原因として、手書き文字の認識率が仕様に記載
されている率ほど実用の場面で高くなっていないという
ことがあげられる。それは各個人によって、書き癖があ
り文字の特徴が異なっていることや、場面によっては丁
寧に書く余裕が無く走り書きになってしまったりするか
らである。そのため、手書き文字を認識するアルゴリズ
ムの開発と共に個人の個性を反映させるために認識辞書
を個別にカスタマイズする手法も検討されてきている。
カスタマイズの手法は登録や学習など各種考えられる
が、いずれにせよ基本認識辞書と共に個人認識辞書が作
成されることになる。
れているが、市場の盛り上がりまだ起こっていない。そ
の一つの原因として、手書き文字の認識率が仕様に記載
されている率ほど実用の場面で高くなっていないという
ことがあげられる。それは各個人によって、書き癖があ
り文字の特徴が異なっていることや、場面によっては丁
寧に書く余裕が無く走り書きになってしまったりするか
らである。そのため、手書き文字を認識するアルゴリズ
ムの開発と共に個人の個性を反映させるために認識辞書
を個別にカスタマイズする手法も検討されてきている。
カスタマイズの手法は登録や学習など各種考えられる
が、いずれにせよ基本認識辞書と共に個人認識辞書が作
成されることになる。
【０００３】図１２に、文字入力ソフト構成図を示す。
文字入力に関することは、キーボード・手書きによらず
統合的に扱うフロントエンドプロセッサ（ＦＥＰ）１０
０としてシステムに組み込まれており、各アプリケーシ
ョン共通に使用可能である。１０１は入力情報を受け取
る入力部、１０２は、複写・移動・削除・挿入などを行
う編集部、１０３はキーボードで入力したとき又は手書
きでひらがな入力した文字が文字として認識された後に
漢字に変換するカナ漢字変換部、１０４は手書き入力を
文字コード情報に変換する認識部で、認識エンジン１０
５と基本辞書１０６と認識を個人毎にカスタマイズする
ための登録アプリケーション１０７そしてそれによって
生成された個人辞書１０８によって成り立っている。１
０９は基本ソフトであるウインドウズやＵＮＩＸ等のＯ
Ｓで、ファイルやメモリ管理とともに通信制御の一部を
担当している。１１０はアプリケーションである。
文字入力に関することは、キーボード・手書きによらず
統合的に扱うフロントエンドプロセッサ（ＦＥＰ）１０
０としてシステムに組み込まれており、各アプリケーシ
ョン共通に使用可能である。１０１は入力情報を受け取
る入力部、１０２は、複写・移動・削除・挿入などを行
う編集部、１０３はキーボードで入力したとき又は手書
きでひらがな入力した文字が文字として認識された後に
漢字に変換するカナ漢字変換部、１０４は手書き入力を
文字コード情報に変換する認識部で、認識エンジン１０
５と基本辞書１０６と認識を個人毎にカスタマイズする
ための登録アプリケーション１０７そしてそれによって
生成された個人辞書１０８によって成り立っている。１
０９は基本ソフトであるウインドウズやＵＮＩＸ等のＯ
Ｓで、ファイルやメモリ管理とともに通信制御の一部を
担当している。１１０はアプリケーションである。
【０００４】一方ペンコンピュータは、携帯性を特徴と
しているので外出先でのデータ収集やセールスに用いら
れるようになった。そのため、会社と出先でのデータの
交信などの重要性が増し、通信の機能が不可欠になっ
た。
しているので外出先でのデータ収集やセールスに用いら
れるようになった。そのため、会社と出先でのデータの
交信などの重要性が増し、通信の機能が不可欠になっ
た。
【０００５】さらに、ネットワークの発達により、テレ
ビ会議、電子メール、テレライティング、グループウェ
アなどによる情報交換も盛んになり、それらの端末とし
て、ペンコンピュータを始めとして、ペン入力を備えた
コンピュータが用いられるようになって来ている。オン
ラインＫＪエディタのようなアプリケーションソフト
は、各自のコンピュータ端末で思考にまかせてでたアイ
デアを手書きで入力していくと、ホスト役の端末で、各
端末で書かれる全てのアイデアを見ることができ、また
並び変えやまとめなどの編集が可能なものである。この
ような交互に送りあった手書き文字情報をまとめる時
に、手書き情報のままでは二次加工できないので文字認
識させる必要があった。ネットワークを介してやり取り
される手書きデータは、手書き座標の時間的変化の要素
を送れば、オンライン手書き文字認識を備えたコンピュ
ータによりそれを認識することは可能である。
ビ会議、電子メール、テレライティング、グループウェ
アなどによる情報交換も盛んになり、それらの端末とし
て、ペンコンピュータを始めとして、ペン入力を備えた
コンピュータが用いられるようになって来ている。オン
ラインＫＪエディタのようなアプリケーションソフト
は、各自のコンピュータ端末で思考にまかせてでたアイ
デアを手書きで入力していくと、ホスト役の端末で、各
端末で書かれる全てのアイデアを見ることができ、また
並び変えやまとめなどの編集が可能なものである。この
ような交互に送りあった手書き文字情報をまとめる時
に、手書き情報のままでは二次加工できないので文字認
識させる必要があった。ネットワークを介してやり取り
される手書きデータは、手書き座標の時間的変化の要素
を送れば、オンライン手書き文字認識を備えたコンピュ
ータによりそれを認識することは可能である。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、前述の
ように、手書き文字認識は個人の書き癖に大きく依存す
るために、基本辞書のみでは充分な認識結果を得ること
はできていない。
ように、手書き文字認識は個人の書き癖に大きく依存す
るために、基本辞書のみでは充分な認識結果を得ること
はできていない。
【０００７】さらには、個人辞書は認識アルゴリズムに
依存するが、各自の端末にある文字認識ソフトウエアは
種類やバージョンが異なっていることが多く、簡単に相
互に交換できない。
依存するが、各自の端末にある文字認識ソフトウエアは
種類やバージョンが異なっていることが多く、簡単に相
互に交換できない。
【０００８】本発明は、上記従来例に鑑みてなされたも
ので、受信した手書き情報を認識する際には、発信者す
なわち受信した手書き文字を書いた人の認識環境によっ
て認識させるように情報の制御することにより、個人に
合わせた認識を可能にし、文字認識率を向上させた手書
き文字認識装置及び方法を提供することを目的とする。
ので、受信した手書き情報を認識する際には、発信者す
なわち受信した手書き文字を書いた人の認識環境によっ
て認識させるように情報の制御することにより、個人に
合わせた認識を可能にし、文字認識率を向上させた手書
き文字認識装置及び方法を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段及び作用】上記の目的を達
成するため、本発明は次のような構成から成る。複数の
端末とネットワーク接続された手書き文字認識装置であ
って、前記端末から受信した手書き文字パターンを示す
手書き文字情報と、各手書き文字情報に付加されている
当該手書き文字パターンの筆者を示す属性情報とを、入
力する入力手段と、前記各手書き文字情報に付加されて
いる属性情報に基づいて、当該入力された手書き文字情
報の筆者を判定する判定手段と、前記判定手段で判定さ
れた筆者の手書き文字パターンを文字認識するのに適し
た辞書を使用する認識処理手段を選択して、当該選択さ
れた認識処理手段に対し、当該手書き文字情報を認識さ
せる認識制御手段とを有する。好ましくは、前記判定手
段で判定された筆者の手書き文字パターンを文字認識す
るのに適した辞書を使用する認識処理手段とは、当該筆
者の個人辞書を使用する認識処理手段である。好ましく
は、前記判定手段で判定された筆者の手書き文字パター
ンを文字認識するのに適した辞書を使用する認識処理手
段とは、前記複数の端末のひとつが有する認識処理手段
であり、前記認識制御手段は、当該手書き文字情報と認
識依頼のメッセージとを、当該認識処理手段を有する端
末に対して送信し、当該手書き文字情報の認識結果を該
端末から受信する。好ましくは、前記判定手段で判定さ
れた筆者の手書き文字パターンを文字認識するのに適し
た辞書を使用する認識処理手段とは、当該筆者の個人辞
書を外部から取得可能な認識処理手段である。好ましく
は、更に、前記手書き文字認識装置は、手書き文字パタ
ーンを文字認識する認識処理手段を有し、前記認識制御
手段は、当該手書き文字認識装置が有する認識処理手段
と、ネットワーク接続された端末が有する認識処理手段
との中から、前記判定手段で判定された筆者の手書き文
字パターンを文字認識するのに適した辞書を使用する認
識 処理手段を選択して、当該選択された認識処理手段に
対し、当該手書き文字情報を認識させる。好ましくは、
更に、前記手書き文字認識装置は、予め、前記筆者の手
書き文字パターンを認識するのに適した辞書を取得する
取得手段を有し、前記認識制御手段は、前記判定手段で
判定された筆者の手書き文字パターンを文字認識するの
に適した辞書を使用する認識処理手段として、当該取得
した辞書を使用する認識処理手段に認識させる。好まし
くは、更に、前記判定手段で判定された筆者の手書き文
字パターンを前記認識処理手段に文字認識させた結果を
出力する出力手段を有する。好ましくは、更に、前記受
信した手書き文字情報を編集する編集手段を有し、前記
判定手段は、前記編集手段により編集された手書き文字
情報の筆者を各手書き文字情報に付加されている属性情
報に基づいて判定し、前記認識制御手段は、前記判定さ
れた筆者の手書き文字パターンを文字認識するのに適し
た辞書を使用する認識処理手段に対し、当該編集された
手書き文字情報を認識させる。
成するため、本発明は次のような構成から成る。複数の
端末とネットワーク接続された手書き文字認識装置であ
って、前記端末から受信した手書き文字パターンを示す
手書き文字情報と、各手書き文字情報に付加されている
当該手書き文字パターンの筆者を示す属性情報とを、入
力する入力手段と、前記各手書き文字情報に付加されて
いる属性情報に基づいて、当該入力された手書き文字情
報の筆者を判定する判定手段と、前記判定手段で判定さ
れた筆者の手書き文字パターンを文字認識するのに適し
た辞書を使用する認識処理手段を選択して、当該選択さ
れた認識処理手段に対し、当該手書き文字情報を認識さ
せる認識制御手段とを有する。好ましくは、前記判定手
段で判定された筆者の手書き文字パターンを文字認識す
るのに適した辞書を使用する認識処理手段とは、当該筆
者の個人辞書を使用する認識処理手段である。好ましく
は、前記判定手段で判定された筆者の手書き文字パター
ンを文字認識するのに適した辞書を使用する認識処理手
段とは、前記複数の端末のひとつが有する認識処理手段
であり、前記認識制御手段は、当該手書き文字情報と認
識依頼のメッセージとを、当該認識処理手段を有する端
末に対して送信し、当該手書き文字情報の認識結果を該
端末から受信する。好ましくは、前記判定手段で判定さ
れた筆者の手書き文字パターンを文字認識するのに適し
た辞書を使用する認識処理手段とは、当該筆者の個人辞
書を外部から取得可能な認識処理手段である。好ましく
は、更に、前記手書き文字認識装置は、手書き文字パタ
ーンを文字認識する認識処理手段を有し、前記認識制御
手段は、当該手書き文字認識装置が有する認識処理手段
と、ネットワーク接続された端末が有する認識処理手段
との中から、前記判定手段で判定された筆者の手書き文
字パターンを文字認識するのに適した辞書を使用する認
識 処理手段を選択して、当該選択された認識処理手段に
対し、当該手書き文字情報を認識させる。好ましくは、
更に、前記手書き文字認識装置は、予め、前記筆者の手
書き文字パターンを認識するのに適した辞書を取得する
取得手段を有し、前記認識制御手段は、前記判定手段で
判定された筆者の手書き文字パターンを文字認識するの
に適した辞書を使用する認識処理手段として、当該取得
した辞書を使用する認識処理手段に認識させる。好まし
くは、更に、前記判定手段で判定された筆者の手書き文
字パターンを前記認識処理手段に文字認識させた結果を
出力する出力手段を有する。好ましくは、更に、前記受
信した手書き文字情報を編集する編集手段を有し、前記
判定手段は、前記編集手段により編集された手書き文字
情報の筆者を各手書き文字情報に付加されている属性情
報に基づいて判定し、前記認識制御手段は、前記判定さ
れた筆者の手書き文字パターンを文字認識するのに適し
た辞書を使用する認識処理手段に対し、当該編集された
手書き文字情報を認識させる。
【００１０】
【００１１】
【００１２】
＜第１実施例＞図１は、本発明の特徴を最も良く表して
いる手書き文字認識機能を有する端末装置のソフトウエ
ア構成図である。これを用いて全体の流れを説明する。
なお、図１０の従来例で示した部分と共通のところは同
番号である。
いる手書き文字認識機能を有する端末装置のソフトウエ
ア構成図である。これを用いて全体の流れを説明する。
なお、図１０の従来例で示した部分と共通のところは同
番号である。
【００１３】他の端末からのデータを総合するまとめ役
の端末１０００は、Ａ氏の使用する端末５と、Ｂ氏の使
用する端末７とネットワークで接続されている。これら
端末は個人用の資源を除いては同じ構成を有する。な
お、まとめ役の端末１０００を、本人端末と呼ぶことが
ある。
の端末１０００は、Ａ氏の使用する端末５と、Ｂ氏の使
用する端末７とネットワークで接続されている。これら
端末は個人用の資源を除いては同じ構成を有する。な
お、まとめ役の端末１０００を、本人端末と呼ぶことが
ある。
【００１４】端末１０００において、、アプリケーショ
ン１は、デスクトップ会議・テレビ会議・テレライティ
ング・ＫＪエディタなど、少なくとも１つ以上の他の端
末と手書きを含む情報のやり取りすることで成り立つア
プリケーションソフト（以下、アプリと略す）である。
通信サービス２は、多点接続されている端末に対してア
プリのコマンドや情報を的確に配送し、また受けとって
アプリに渡すための属性が付加され、本体から入力され
ると同様に入力１０１，ＦＥＰ１００を介してアプリ１
に入力情報が渡される。アプリ１は、相手からのコマン
ドや現モードによって、入力された情報を、相手のウイ
ンドや協調作業ウインドに入力させる。
ン１は、デスクトップ会議・テレビ会議・テレライティ
ング・ＫＪエディタなど、少なくとも１つ以上の他の端
末と手書きを含む情報のやり取りすることで成り立つア
プリケーションソフト（以下、アプリと略す）である。
通信サービス２は、多点接続されている端末に対してア
プリのコマンドや情報を的確に配送し、また受けとって
アプリに渡すための属性が付加され、本体から入力され
ると同様に入力１０１，ＦＥＰ１００を介してアプリ１
に入力情報が渡される。アプリ１は、相手からのコマン
ドや現モードによって、入力された情報を、相手のウイ
ンドや協調作業ウインドに入力させる。
【００１５】端末１０００の通信相手は、現在Ａ氏の端
末５とＢ氏の端末７で、ネットワークで接続されてい
る。Ａ氏の端末５でもＢ氏の端末７でも本人端末１００
０と同じアプリが走っている。また認識エンジン・基本
辞書６及び８は本人端末のものと同様であっても全く異
なっていても良い。個人辞書は当然各人によって異なっ
ている。
末５とＢ氏の端末７で、ネットワークで接続されてい
る。Ａ氏の端末５でもＢ氏の端末７でも本人端末１００
０と同じアプリが走っている。また認識エンジン・基本
辞書６及び８は本人端末のものと同様であっても全く異
なっていても良い。個人辞書は当然各人によって異なっ
ている。
【００１６】ここでユーザの操作で手書き情報の認識を
指示された時、従来例では入出力制御を行うＦＥＰ１０
０を介して認識にアクセスしていたが、さらにそこに認
識を制御する認識制御手段４が介在する。認識制御手段
４は、認識すべきデータの属性を調べ、本人による記述
か、Ａ氏またはＢ氏による記述かを分離して、本人記述
の文字に関しては認識部１０４に認識させる。Ａ氏Ｂ氏
の記述は、それぞれネットワークを介してそれぞれの端
末で認識できるように、通信サービスを通して認識の依
頼メッセージと認識データを、端末５からの手書きデー
タならば端末５に、端末７からのデータならば端末７に
それぞれ送る。そして、各手書きデータは、それらが入
力された端末において、そこに登録されている辞書や認
識エンジンを用いて文字認識される。その認識結果は、
またネットワークを介して送り返され、認識制御４で本
人の分とＡ氏Ｂ氏の分をまとめてＦＥＰ１００に返す。
このように、記述した本人の端末に認識を依頼すること
で、記述した本人に適した認識辞書による認識が可能に
なり認識率の向上につながる。また、アプリ１は、本装
置内の認識部１０４で認識された結果であるか依頼した
結果であるか気にしなくとも良い。
指示された時、従来例では入出力制御を行うＦＥＰ１０
０を介して認識にアクセスしていたが、さらにそこに認
識を制御する認識制御手段４が介在する。認識制御手段
４は、認識すべきデータの属性を調べ、本人による記述
か、Ａ氏またはＢ氏による記述かを分離して、本人記述
の文字に関しては認識部１０４に認識させる。Ａ氏Ｂ氏
の記述は、それぞれネットワークを介してそれぞれの端
末で認識できるように、通信サービスを通して認識の依
頼メッセージと認識データを、端末５からの手書きデー
タならば端末５に、端末７からのデータならば端末７に
それぞれ送る。そして、各手書きデータは、それらが入
力された端末において、そこに登録されている辞書や認
識エンジンを用いて文字認識される。その認識結果は、
またネットワークを介して送り返され、認識制御４で本
人の分とＡ氏Ｂ氏の分をまとめてＦＥＰ１００に返す。
このように、記述した本人の端末に認識を依頼すること
で、記述した本人に適した認識辞書による認識が可能に
なり認識率の向上につながる。また、アプリ１は、本装
置内の認識部１０４で認識された結果であるか依頼した
結果であるか気にしなくとも良い。
【００１７】上述の例では、手書き文字を記述した各人
の端末に送り返して、各人の端末の資源を利用したが、
ネットワーク上に存在する、各人が持つと同様な認識手
法と辞書を備えた認識サーバ９に総合して依頼しても同
様の効果を上げられる。認識サーバ９は、このような協
調作業を行なう人達の認識アルゴリズム（エンジン）・
基本辞書・個人辞書を備え、各人の要請によって認識し
て候補を返答する機能を持つサーバである。この例で
は、３種類の認識エンジンを備え、Ａ氏用１０、Ｂ氏用
１１とＣ氏Ｄ氏兼用１２があり、Ｃ氏とＤ氏はそれぞれ
個別の個人辞書１３，１４を持つ。このように、実際に
記述した端末でなくとも同様な認識が可能なサーバがあ
れば、会議などが終了して、後から書かれた文字を認識
させたい場合にすでにＡ氏及びＢ氏の端末が電源をオフ
していたときでも有効である。なお、認識サーバを備え
たネットワークであれば、各端末が認識エンジンを持た
なくともかまわない。その場合には、各端末で入力され
た手書き文字は必ず認識サーバ９に送られて文字認識さ
れる。
の端末に送り返して、各人の端末の資源を利用したが、
ネットワーク上に存在する、各人が持つと同様な認識手
法と辞書を備えた認識サーバ９に総合して依頼しても同
様の効果を上げられる。認識サーバ９は、このような協
調作業を行なう人達の認識アルゴリズム（エンジン）・
基本辞書・個人辞書を備え、各人の要請によって認識し
て候補を返答する機能を持つサーバである。この例で
は、３種類の認識エンジンを備え、Ａ氏用１０、Ｂ氏用
１１とＣ氏Ｄ氏兼用１２があり、Ｃ氏とＤ氏はそれぞれ
個別の個人辞書１３，１４を持つ。このように、実際に
記述した端末でなくとも同様な認識が可能なサーバがあ
れば、会議などが終了して、後から書かれた文字を認識
させたい場合にすでにＡ氏及びＢ氏の端末が電源をオフ
していたときでも有効である。なお、認識サーバを備え
たネットワークであれば、各端末が認識エンジンを持た
なくともかまわない。その場合には、各端末で入力され
た手書き文字は必ず認識サーバ９に送られて文字認識さ
れる。
【００１８】次に、図２にこの端末の代表的なハード構
成図を示す。ＣＰＵ１５は、インテル４８６やＲＩＳＣ
系のもので、端末全体の制御／演算を行なう。周辺Ｉ／
Ｏ１６はチップセットで、周辺Ｉ／Ｏを制御するための
機能が集積されている。ＲＯＭ１７は、ＢＩＯＳや固定
的な情報を収めておき、ＲＡＭ１８はプログラムやワー
ク領域などに用いるメモリである。入力デバイス１９
は、キーボードやマウス，デジタイザなどユーザ入力デ
バイスである。ＶＧＡ２０は、表示コントローラの一種
で、表示デビス２１の液晶やＣＲＴのコントロールを行
なう。ＨＤＤ２２は、ハードディスクでプログラムやユ
ーザデータの蓄積デバイスである。通信デバイス２３
は、テレビ会議などの本実施例で示されるアプリを実行
するとき、他の端末とデータのやり取りを行なうための
手段でイーサネット・ＩＳＤＮなどに対応する。以上の
構成は、パーソナルコンピュータを例にとったものであ
るが、ワークステーションに近いものでも、テレライテ
ィングに特化したものでも良い。
成図を示す。ＣＰＵ１５は、インテル４８６やＲＩＳＣ
系のもので、端末全体の制御／演算を行なう。周辺Ｉ／
Ｏ１６はチップセットで、周辺Ｉ／Ｏを制御するための
機能が集積されている。ＲＯＭ１７は、ＢＩＯＳや固定
的な情報を収めておき、ＲＡＭ１８はプログラムやワー
ク領域などに用いるメモリである。入力デバイス１９
は、キーボードやマウス，デジタイザなどユーザ入力デ
バイスである。ＶＧＡ２０は、表示コントローラの一種
で、表示デビス２１の液晶やＣＲＴのコントロールを行
なう。ＨＤＤ２２は、ハードディスクでプログラムやユ
ーザデータの蓄積デバイスである。通信デバイス２３
は、テレビ会議などの本実施例で示されるアプリを実行
するとき、他の端末とデータのやり取りを行なうための
手段でイーサネット・ＩＳＤＮなどに対応する。以上の
構成は、パーソナルコンピュータを例にとったものであ
るが、ワークステーションに近いものでも、テレライテ
ィングに特化したものでも良い。
【００１９】図３には、前記アプリケーションの１つで
ある、オンラインＫＪエディタの例を示す。従来例で述
べたように、各人のアイデアをカードに書いて、それを
分類してまとめながら、思考を進めて行く従来の手法を
電子会議に応用したもので、まとめ役の端末（図１の端
末１０００に相当する）は、各参加者が各々の端末を通
して記述するカードを編集することが可能である。先ず
図３（ａ）は、端末の各人がカードにアイデアを記述
し、それを手書き文字のまま端末１０００で受信して表
示している例で、左下は、コマンド入力用のウインド
ウ、右側が編集用のウインドウである。図３（ｂ）で
は、まとめ役（端末１０００のオペレータ）が、各記述
内容で関連性のあるものを各カードから切取りと貼り付
け（カットアンドペースト）で行なったところである。
この例では、Ｂ氏のアイデアはカードを図示していない
が２個ある。図４（ｃ）では、この編集ウインドウ中の
文字列を選択して、コマンドウインドウに文字認識を指
示することで、それらを記述した人の属性によってそれ
ぞれの認識手法で認識されるように、各端末またはそれ
と同機能を有する認識サーバに文字認識を依頼する。図
４（ｄ）では、その認識結果を受けて表示しているが、
本体のＦＥＰ１００を通して表示しているのでユーザに
はどこで認識されたか分からないようになっている。認
識結果に不備があったときに、その文字を指定すると次
候補が表示され、その中から選択出来るような仕組みは
同じくＦＥＰ１００で提供され、認識手法などによる使
い勝手の相違は起こらない。認識指示は、コマンドウイ
ンドウに入力する例を記述しているが、メニューからの
選択や、ペンコンピュータに見られるペンジェスチャー
のコマンド入力などでももちろん良い。
ある、オンラインＫＪエディタの例を示す。従来例で述
べたように、各人のアイデアをカードに書いて、それを
分類してまとめながら、思考を進めて行く従来の手法を
電子会議に応用したもので、まとめ役の端末（図１の端
末１０００に相当する）は、各参加者が各々の端末を通
して記述するカードを編集することが可能である。先ず
図３（ａ）は、端末の各人がカードにアイデアを記述
し、それを手書き文字のまま端末１０００で受信して表
示している例で、左下は、コマンド入力用のウインド
ウ、右側が編集用のウインドウである。図３（ｂ）で
は、まとめ役（端末１０００のオペレータ）が、各記述
内容で関連性のあるものを各カードから切取りと貼り付
け（カットアンドペースト）で行なったところである。
この例では、Ｂ氏のアイデアはカードを図示していない
が２個ある。図４（ｃ）では、この編集ウインドウ中の
文字列を選択して、コマンドウインドウに文字認識を指
示することで、それらを記述した人の属性によってそれ
ぞれの認識手法で認識されるように、各端末またはそれ
と同機能を有する認識サーバに文字認識を依頼する。図
４（ｄ）では、その認識結果を受けて表示しているが、
本体のＦＥＰ１００を通して表示しているのでユーザに
はどこで認識されたか分からないようになっている。認
識結果に不備があったときに、その文字を指定すると次
候補が表示され、その中から選択出来るような仕組みは
同じくＦＥＰ１００で提供され、認識手法などによる使
い勝手の相違は起こらない。認識指示は、コマンドウイ
ンドウに入力する例を記述しているが、メニューからの
選択や、ペンコンピュータに見られるペンジェスチャー
のコマンド入力などでももちろん良い。
【００２０】図５に、認識制御部４の制御フローチャー
トを示す。このフローチャートは、図２のＣＰＵ１５に
よりＲＡＭ１８のプログラムを実行することで実現でき
る。
トを示す。このフローチャートは、図２のＣＰＵ１５に
よりＲＡＭ１８のプログラムを実行することで実現でき
る。
【００２１】まず、認識コマンドの発生によりＦＥＰ１
００を介して認識制御部４に認識依頼が行なわれる（ス
テップＳ１０）。この時、認識すべきデータの属性やポ
インタなど、必要なパラメータが渡される。ステップＳ
１１で、認識すべきデータを、データ毎に付加されてい
る属性に基づいて分類する。図３の例では、記述人を分
類の為の属性として、Ａ氏、Ｂ氏、本人の３人に分け
た。本人とは、まとめ用端末１０００を利用して入力さ
れたデータに付される属性である。
００を介して認識制御部４に認識依頼が行なわれる（ス
テップＳ１０）。この時、認識すべきデータの属性やポ
インタなど、必要なパラメータが渡される。ステップＳ
１１で、認識すべきデータを、データ毎に付加されてい
る属性に基づいて分類する。図３の例では、記述人を分
類の為の属性として、Ａ氏、Ｂ氏、本人の３人に分け
た。本人とは、まとめ用端末１０００を利用して入力さ
れたデータに付される属性である。
【００２２】ステップＳ１２では、本人の、すなわち端
末１０００から入力された文字が認識すべきデータに含
まれているかを判定し、含まれていればＳ１３で通常に
本人が自分のデータを自分の認識エンジン１０５・辞書
１０６，１０７を用いて認識するように認識エンジン１
０４に認識を依頼する。さらに、認識すべきデータ中に
本人以外のデータが存在するかをステップＳ１４で判定
し、あればステップＳ１５で、各筆者の端末またはそれ
と同等に筆者の認識手法を用いて認識可能な情報端末
に、認識を依頼する。認識の依頼は、筆者・認識依頼コ
マンド・認識すべきデータのポインタをメッセージとし
て通信サービス２に送ると、送信データフォーマットを
整えて転送すべき端末へ伝送される。そして、ステップ
Ｓ１６で、認識結果を待つ待機中モードになる。マルチ
タスクでは、タスクを待ち行列に入れることになる。
末１０００から入力された文字が認識すべきデータに含
まれているかを判定し、含まれていればＳ１３で通常に
本人が自分のデータを自分の認識エンジン１０５・辞書
１０６，１０７を用いて認識するように認識エンジン１
０４に認識を依頼する。さらに、認識すべきデータ中に
本人以外のデータが存在するかをステップＳ１４で判定
し、あればステップＳ１５で、各筆者の端末またはそれ
と同等に筆者の認識手法を用いて認識可能な情報端末
に、認識を依頼する。認識の依頼は、筆者・認識依頼コ
マンド・認識すべきデータのポインタをメッセージとし
て通信サービス２に送ると、送信データフォーマットを
整えて転送すべき端末へ伝送される。そして、ステップ
Ｓ１６で、認識結果を待つ待機中モードになる。マルチ
タスクでは、タスクを待ち行列に入れることになる。
【００２３】次に、図５（ｂ）では、認識結果の集計を
行なう。認識結果が出る毎に、ステップＳ１７で認識イ
ベントが発生し、認識結果を文字認識を依頼した各端末
から受け取る（Ｓ１８）。自端末による文字の認識結果
は、認識エンジン１０５からイベントが発生し、他の端
末に依頼した結果の到着は、通信サービス２が認識結果
の到着を解釈してイベントを発生させる。ステップＳ１
９で、依頼した認識の結果が全部揃ったかを判定して、
まだならさらに待機し（ステップＳ２０）、揃っていれ
ば、認識結果を、認識すべきデータの順番に並び変える
などの整理を行ない、ステップＳ２２でＦＥＰ１００に
その結果が入ったポインタを返して終了する。
行なう。認識結果が出る毎に、ステップＳ１７で認識イ
ベントが発生し、認識結果を文字認識を依頼した各端末
から受け取る（Ｓ１８）。自端末による文字の認識結果
は、認識エンジン１０５からイベントが発生し、他の端
末に依頼した結果の到着は、通信サービス２が認識結果
の到着を解釈してイベントを発生させる。ステップＳ１
９で、依頼した認識の結果が全部揃ったかを判定して、
まだならさらに待機し（ステップＳ２０）、揃っていれ
ば、認識結果を、認識すべきデータの順番に並び変える
などの整理を行ない、ステップＳ２２でＦＥＰ１００に
その結果が入ったポインタを返して終了する。
【００２４】さらに図６（ａ）には、逆に他の端末か
ら、認識の依頼を受けた時の流れを示す。通信サービス
２が、認識依頼が含まれた通信データを受けると、そこ
で解釈して、認識依頼を認識制御部に送る（ステップＳ
２３）。ステップＳ２４で、通常の認識と同様に認識す
べきデータのポインタ等を認識エンジンに渡して、ステ
ップＳ２５で待機に入る。
ら、認識の依頼を受けた時の流れを示す。通信サービス
２が、認識依頼が含まれた通信データを受けると、そこ
で解釈して、認識依頼を認識制御部に送る（ステップＳ
２３）。ステップＳ２４で、通常の認識と同様に認識す
べきデータのポインタ等を認識エンジンに渡して、ステ
ップＳ２５で待機に入る。
【００２５】図６（ｂ）では、ステップＳ２６で認識結
果が出たイベントを受けて、通常そのままＦＥＰ１００
に渡すところをステップＳ２７で通信サービス２に結果
を渡し、依頼した端末に結果を送り返す。
果が出たイベントを受けて、通常そのままＦＥＰ１００
に渡すところをステップＳ２７で通信サービス２に結果
を渡し、依頼した端末に結果を送り返す。
【００２６】認識依頼によって転送される文字の情報
は、書いた位置・時間情報をすべて含んだストローク情
報でも良く、また書いた本人の端末に依頼するときは、
最初にまとめ役の端末に送った時に交わされるデータ群
の番号（カード番号など）とその中のどの部分であるか
を示す矩形位置情報を返して、依頼された端末は、その
番号と位置情報から、自分の記憶領域内にあるストロー
ク情報を断定し、それを認識しても良い（伝送時間の節
約のため）。
は、書いた位置・時間情報をすべて含んだストローク情
報でも良く、また書いた本人の端末に依頼するときは、
最初にまとめ役の端末に送った時に交わされるデータ群
の番号（カード番号など）とその中のどの部分であるか
を示す矩形位置情報を返して、依頼された端末は、その
番号と位置情報から、自分の記憶領域内にあるストロー
ク情報を断定し、それを認識しても良い（伝送時間の節
約のため）。
【００２７】以上説明したように、通常のＦＥＰと認識
エンジンの中間に認識制御部を設けることで、認識は自
分の本体内で行なわれているか、他の端末で代行して行
なわれているか、アプリケーションはなんら気にせず、
かつ文字を書いた筆者に一番適した認識手法を用いて認
識することができるようになった。
エンジンの中間に認識制御部を設けることで、認識は自
分の本体内で行なわれているか、他の端末で代行して行
なわれているか、アプリケーションはなんら気にせず、
かつ文字を書いた筆者に一番適した認識手法を用いて認
識することができるようになった。
【００２８】＜第２実施例＞次に、認識を他の端末に依
頼するのではなく、あらかじめ各アプリケーション参加
者の手書き文字認識手法をまとめ役端末の本体内に構築
しておき、筆者の属性に応じて各認識手法に認識を依頼
する例を示す。図７はそのソフト構成図である。
頼するのではなく、あらかじめ各アプリケーション参加
者の手書き文字認識手法をまとめ役端末の本体内に構築
しておき、筆者の属性に応じて各認識手法に認識を依頼
する例を示す。図７はそのソフト構成図である。
【００２９】図において、２４は例えばＡという人の書
いた文字を認識する為のＡ氏認識エンジンで、その基本
辞書２５と個人辞書２６が付随している。同様に、Ｂ氏
の認識エンジン２７、基本辞書２８、個人辞書２９も本
体内に実装されている。これらは、アプリケーションの
開始時に各自の認識手法を交換しておくことで達成で
き、送られて来たエンジンおよび各辞書は、本体内でコ
ンパイルを行ない実行可能な形態にしてある。これは、
認識エンジンはじめ全てが高級言語（例えばＣ言語）で
記述されていることが前提であるが、お互いに解釈でき
る言語で記述しておくことで移植は容易に行なうことが
できる。
いた文字を認識する為のＡ氏認識エンジンで、その基本
辞書２５と個人辞書２６が付随している。同様に、Ｂ氏
の認識エンジン２７、基本辞書２８、個人辞書２９も本
体内に実装されている。これらは、アプリケーションの
開始時に各自の認識手法を交換しておくことで達成で
き、送られて来たエンジンおよび各辞書は、本体内でコ
ンパイルを行ない実行可能な形態にしてある。これは、
認識エンジンはじめ全てが高級言語（例えばＣ言語）で
記述されていることが前提であるが、お互いに解釈でき
る言語で記述しておくことで移植は容易に行なうことが
できる。
【００３０】この時の認識制御部４の制御フローチャー
トを図８に示す。
トを図８に示す。
【００３１】ステップＳ２８では、認識すべきデータを
筆者ごとに分離し、ステップＳ２９で各認識エンジンに
認識すべきデータの情報を渡して認識の依頼を行なう。
各認識エンジンはマルチタスクでもシングルタスクでも
良い。各認識結果をステップＳ３０で受け取り、ステッ
プＳ３１ですべて結果が揃ったかを判定し、揃っていれ
ば、前記同様にステップＳ３２で結果を整理し、Ｓ３３
で結果をＦＥＰ１００に渡す。
筆者ごとに分離し、ステップＳ２９で各認識エンジンに
認識すべきデータの情報を渡して認識の依頼を行なう。
各認識エンジンはマルチタスクでもシングルタスクでも
良い。各認識結果をステップＳ３０で受け取り、ステッ
プＳ３１ですべて結果が揃ったかを判定し、揃っていれ
ば、前記同様にステップＳ３２で結果を整理し、Ｓ３３
で結果をＦＥＰ１００に渡す。
【００３２】＜第３実施例＞次に、各端末で同じ認識エ
ンジンを使用している例を示す。図９は、そのソフト構
成図である。この場合２つの方法があり、１つは、まと
め役の端末本体内に各個人辞書をアプリケーションの開
始時または随時に転送して、認識エンジンの下に配置し
ておくものである。それが、Ａ氏の個人辞書３０とＢ氏
の個人辞書３１である。基本辞書は、もちろん１０６を
共通に用いる。
ンジンを使用している例を示す。図９は、そのソフト構
成図である。この場合２つの方法があり、１つは、まと
め役の端末本体内に各個人辞書をアプリケーションの開
始時または随時に転送して、認識エンジンの下に配置し
ておくものである。それが、Ａ氏の個人辞書３０とＢ氏
の個人辞書３１である。基本辞書は、もちろん１０６を
共通に用いる。
【００３３】もう１つは、各端末にある個人辞書をあた
かも認識エンジンの下に配置してあるように利用する方
法である。これらが各端末の個人辞書６’，８’，１
０’，１１’，１３，１４である。
かも認識エンジンの下に配置してあるように利用する方
法である。これらが各端末の個人辞書６’，８’，１
０’，１１’，１３，１４である。
【００３４】本実施例の端末の認識制御部４による制御
手順のフローチャートを図８に示す。
手順のフローチャートを図８に示す。
【００３５】認識依頼によって、ステップＳ３４で筆者
の属性ごとにデータを分離して、ステップＳ３５で認識
すべきデータがまであるかどうかを判定し（もちろん始
めは存在する）、あればステップＳ３６で認識すべきデ
ータの筆者１人を取り上げて個人認識辞書をその人に指
定して、ステップＳ３７で認識を依頼する。認識結果の
イベントによってステップＳ３８で認識結果を受け取
り、ステップＳ３５でさらに次の認識すべきデータがあ
るかを判定していき、認識すべきデータを個人辞書を取
り替えながら全員分行なう。そして、もう認識すべきデ
ータが残っていないと判断されるとステップＳ３９に移
行して結果の整理とステップＳ４０のＦＥＰの送付が行
なわれる。この説明では、認識エンジンは、多重して使
用出来ない例として切り替えながら認識させたが、多重
可能として各認識エンジンモジュールにそれぞれの個人
辞書を設定して、マルチタスクで行なってももちろん良
い。
の属性ごとにデータを分離して、ステップＳ３５で認識
すべきデータがまであるかどうかを判定し（もちろん始
めは存在する）、あればステップＳ３６で認識すべきデ
ータの筆者１人を取り上げて個人認識辞書をその人に指
定して、ステップＳ３７で認識を依頼する。認識結果の
イベントによってステップＳ３８で認識結果を受け取
り、ステップＳ３５でさらに次の認識すべきデータがあ
るかを判定していき、認識すべきデータを個人辞書を取
り替えながら全員分行なう。そして、もう認識すべきデ
ータが残っていないと判断されるとステップＳ３９に移
行して結果の整理とステップＳ４０のＦＥＰの送付が行
なわれる。この説明では、認識エンジンは、多重して使
用出来ない例として切り替えながら認識させたが、多重
可能として各認識エンジンモジュールにそれぞれの個人
辞書を設定して、マルチタスクで行なってももちろん良
い。
【００３６】さらに、ネットワークを介して個人辞書を
アクセスするときも、ステップＳ３６でネットワーク上
の辞書データがマウントによて内蔵ディスクと同じよう
に読み書き可能なので、同じフローチャートをそのまま
使用できる。
アクセスするときも、ステップＳ３６でネットワーク上
の辞書データがマウントによて内蔵ディスクと同じよう
に読み書き可能なので、同じフローチャートをそのまま
使用できる。
【００３７】＜第４実施例＞以上の３実施例では、文字
を書いた人の認識手法について、それぞれの例を述べ
た。本実施例では、これらの運用に関して述べる。上記
の実施例は、通信端末の全てに関して当てはまるという
わけではなくある端末どうしでは第１実施例が、またあ
る端末では第２実施例が、というぐあいに端末の認識手
法によってどの方法が適しているか異なる。さらには、
アプリケーション終了後に、後から認識を実行しようと
したとき依頼すべき端末がすでに電源が落とされたり、
ネットワークから抜けていたときは、アプリケーション
実行中では、その端末に認識依頼するのが最良であって
も、状態の変化によって認識手法を変更する必要が出て
くる。
を書いた人の認識手法について、それぞれの例を述べ
た。本実施例では、これらの運用に関して述べる。上記
の実施例は、通信端末の全てに関して当てはまるという
わけではなくある端末どうしでは第１実施例が、またあ
る端末では第２実施例が、というぐあいに端末の認識手
法によってどの方法が適しているか異なる。さらには、
アプリケーション終了後に、後から認識を実行しようと
したとき依頼すべき端末がすでに電源が落とされたり、
ネットワークから抜けていたときは、アプリケーション
実行中では、その端末に認識依頼するのが最良であって
も、状態の変化によって認識手法を変更する必要が出て
くる。
【００３８】図１１に、これを最適に行なうためのフロ
ーチャートを示す。まず、ステップＳ４１で認識依頼が
ＦＥＰよりあった時またはアプリケーションの開始時で
各端末が接続された時に、各人の認識手法の確認と現在
の端末の接続状態を調べる。ステップＳ４２で相手の端
末の認識エンジンが共通であるときは、個人辞書を転送
しておくようにする。個人辞書が見えるときはステップ
Ｓ４３で個人辞書を切り替える手法を用いる（第３実施
例）。さらに、ステップＳ３４で、本体内に認識手法が
存在するときは、ステップＳ４５で認識手法切り替えに
よって認識を実行する（第２実施例）。ステップＳ４６
で、相手の端末がネットワーク上に存在する時、ステッ
プＳ４７の認識依頼を行ない、ステップＳ４８で認識サ
ーバが存在するときは、ステップＳ４９で同じく認識依
頼を行なう（第１実施例）。
ーチャートを示す。まず、ステップＳ４１で認識依頼が
ＦＥＰよりあった時またはアプリケーションの開始時で
各端末が接続された時に、各人の認識手法の確認と現在
の端末の接続状態を調べる。ステップＳ４２で相手の端
末の認識エンジンが共通であるときは、個人辞書を転送
しておくようにする。個人辞書が見えるときはステップ
Ｓ４３で個人辞書を切り替える手法を用いる（第３実施
例）。さらに、ステップＳ３４で、本体内に認識手法が
存在するときは、ステップＳ４５で認識手法切り替えに
よって認識を実行する（第２実施例）。ステップＳ４６
で、相手の端末がネットワーク上に存在する時、ステッ
プＳ４７の認識依頼を行ない、ステップＳ４８で認識サ
ーバが存在するときは、ステップＳ４９で同じく認識依
頼を行なう（第１実施例）。
【００３９】このように、優先順位を設けてどの様に選
択していくかによって、またどういう端末かによって、
実際に認識される手法は異なる。また、優先順位は例で
あって、もちろん端末に認識依頼を行なうことを最優先
しても良い。
択していくかによって、またどういう端末かによって、
実際に認識される手法は異なる。また、優先順位は例で
あって、もちろん端末に認識依頼を行なうことを最優先
しても良い。
【００４０】このように、書いた本人の認識手法を用い
て認識を行なうことについて述べてが、状況によってど
の手法も実行出来ないときは、ステップＳ５０のように
基本辞書のみで認識を行なうことになる。運用上こうな
らないよう、あらかじめアプリケーションが終了しても
認識できるように、個人辞書の交換や認識手法の交換を
行っておくことが望ましい。
て認識を行なうことについて述べてが、状況によってど
の手法も実行出来ないときは、ステップＳ５０のように
基本辞書のみで認識を行なうことになる。運用上こうな
らないよう、あらかじめアプリケーションが終了しても
認識できるように、個人辞書の交換や認識手法の交換を
行っておくことが望ましい。
【００４１】尚、本発明は、複数の機器から構成される
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プログ
ラムを供給することによって達成される場合にも適用で
きることはいうまでもない。
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プログ
ラムを供給することによって達成される場合にも適用で
きることはいうまでもない。
【００４２】
【発明の効果】以上説明したように、本発明に係る文字
認識装置及び方法は、手書き文字を、それを書いた人の
文字の特徴に対して最適化された認識手法によって認識
でき、手書きによるデータの通信が発生しても、最適な
認識が行なえるため、認識率の向上を図ることができる
という効果がある。
認識装置及び方法は、手書き文字を、それを書いた人の
文字の特徴に対して最適化された認識手法によって認識
でき、手書きによるデータの通信が発生しても、最適な
認識が行なえるため、認識率の向上を図ることができる
という効果がある。
【００４３】さらには、認識制御部を従来のＦＥＰと認
識エンジンの間に配したので、アプリケーションから
は、本体内での認識となんら区別なく、認識過程を気に
せずに認識が実行できるようになった。
識エンジンの間に配したので、アプリケーションから
は、本体内での認識となんら区別なく、認識過程を気に
せずに認識が実行できるようになった。
【００４４】
【図１】第１実施例の文字認識装置のソフトウエア構成
図である。
図である。
【図２】第１実施例の文字認識装置のハードウエア構成
図である。
図である。
【図３】アプリケーション画面例を示す図である。
【図４】アプリケーション画面例を示す図である。
【図５】第１実施例の認識制御部による制御手順のフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図６】第１実施例の認識制御部による制御手順のフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図７】第２実施例の文字認識装置のソフトウエア構成
図である。
図である。
【図８】第２実施例の認識制御部による制御手順のフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図９】第３実施例の文字認識装置のソフトウエア構成
図である。
図である。
【図１０】第３実施例の認識制御部による制御手順のフ
ローチャートである。
ローチャートである。
【図１１】第４実施例の認識制御部による制御手順のフ
ローチャートである。
ローチャートである。
【図１２】従来の文字認識装置のソフトウエア構成図で
ある。
ある。
１ アプリケーション層
２ 通信サービス
３ 属性付加
４ 認識制御部
５〜１４ 他の端末関連
１５ ＣＰＵ
１６ 周辺Ｉ／Ｏ
１０４ 認識部
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(72)発明者 長崎 克彦
東京都大田区下丸子３丁目30番２号 キ
ヤノン株式会社内
(72)発明者 砂川 伸一
東京都大田区下丸子３丁目30番２号 キ
ヤノン株式会社内
(72)発明者 森 重樹
東京都大田区下丸子３丁目30番２号 キ
ヤノン株式会社内
(72)発明者 福田 亮治
東京都大田区下丸子３丁目30番２号 キ
ヤノン株式会社内
(72)発明者 原田 隆史
東京都大田区下丸子３丁目30番２号 キ
ヤノン株式会社内
(56)参考文献 特開 平５−94564（ＪＰ，Ａ)
特開 平５−182029（ＪＰ，Ａ)
特開 平５−244276（ＪＰ，Ａ)
特開 平６−214704（ＪＰ，Ａ)
特開 平７−175813（ＪＰ，Ａ)
特開 昭63−86655（ＪＰ，Ａ)
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G06K 9/00 - 9/82
Claims (16)
- 【請求項１】 複数の端末とネットワーク接続された手
書き文字認識装置であって、前記端末から受信した 手書き文字パターンを示す手書き
文字情報と、各手書き文字情報に付加されている当該手
書き文字パターンの筆者を示す属性情報とを、入力する
入力手段と、 前記各手書き文字情報に付加されている属性情報に基づ
いて、当該入力された手書き文字情報の筆者を判定する
判定手段と、 前記判定手段で判定された筆者の手書き文字パターンを
文字認識するのに適した辞書を使用する認識処理手段を
選択して、当該選択された認識処理手段に対し、当該手
書き文字情報を認識させる認識制御手段とを有すること
を特徴とする手書き文字認識装置。 - 【請求項２】 前記判定手段で判定された筆者の手書き
文字パターンを文字認識するのに適した辞書を使用する
認識処理手段とは、当該筆者の個人辞書を使用する認識
処理手段であることを特徴とする請求項１に記載の手書
き文字認識装置。 - 【請求項３】 前記判定手段で判定された筆者の手書き
文字パターンを文字認識するのに適した辞書を使用する
認識処理手段とは、前記複数の端末のひとつが有する認
識処理手段であり、 前記認識制御手段は、当該手書き文字情報と認識依頼の
メッセージとを、当該認識処理手段を有する端末に対し
て送信し、当該手書き文字情報の認識結果を該端末から
受信することを特徴とする請求項１に記載の手書き文字
認識装置。 - 【請求項４】 前記判定手段で判定された筆者の手書き
文字パターンを文字認識するのに適した辞書を使用する
認識処理手段とは、当該筆者の個人辞書を外部から取得
可能な認識処理手段であることを特徴とする請求項１に
記載の手書き文字認識装置。 - 【請求項５】 更に、前記手書き文字認識装置は、手書
き文字パターンを文字認識する認識処理手段を有し、 前記認識制御手段は、当該手書き文字認識装置が有する
認識処理手段と、ネットワーク接続された端末が有する
認識処理手段との中から、前記判定手段で判定された筆
者の手書き文字パターンを文字認識するのに適した辞書
を使用する認識処理手段を選択して、当該選択された認
識処理手段に対し、当該手書き文字情報を認識させるこ
とを特徴とする請求項１に記載の手書き文字認識装置。 - 【請求項６】 更に、前記手書き文字認識装置は、予
め、前記筆者の手書き文字パターンを認識するのに適し
た辞書を取得する取得手段を有し、 前記認識制御手段は、前記判定手段で判定された筆者の
手書き文字パターンを文字認識するのに適した辞書を使
用する認識処理手段として、当該取得した辞書を使用す
る認識処理手段に認識させることを特徴とする請求項１
に記載の手書き文字認識装置。 - 【請求項７】 更に、前記判定手段で判定された筆者の
手書き文字パターンを前記認識処理手段に文字認識させ
た結果を出力する出力手段を有することを特徴とする請
求項１に記載の手書き文字認識装置。 - 【請求項８】 更に、前記受信した手書き文字情報を編
集する編集手段を有し、 前記判定手段は、前記編集手段により編集された手書き
文字情報の筆者を各手書き文字情報に付加されている属
性情報に基づいて判定し、前記認識制御手段は、前記判
定された筆者の手書き文字パターンを文字認識するのに
適した辞書を使用する認識処理手段に対し、当該編集さ
れた手書き文字情報を認識させることを特徴とする請求
項１に記載の手書き文字認識装置。 - 【請求項９】 複数の端末とネットワーク接続された手
書き文字認識装置における文字認識方法であって、前記端末から受信した 手書き文字パターンを示す手書き
文字情報と、各手書き文字情報に付加されている当該手
書き文字パターンの筆者を示す属性情報とを、入力する
入力工程と、 前記各手書き文字情報に付加されている属性情報に基づ
いて、当該入力された手書き文字情報の筆者を判定する
判定工程と、 前記判定工程で判定された筆者の手書き文字パターンを
文字認識するのに適した辞書を使用する認識処理手段を
選択して、当該選択された認識処理手段に対し、当該手
書き文字情報を認識させる認識制御工程とを有すること
を特徴とする手書き文字認識方法。 - 【請求項１０】 前記判定工程で判定された筆者の手書
き文字パターンを文字認識するのに適した辞書を使用す
る認識処理手段とは、当該筆者の個人辞書を使用する認
識処理手段であることを特徴とする請求項９に記載の手
書き文字認識方法。 - 【請求項１１】 前記判定工程で判定された筆者の手書
き文字パターンを文字認識するのに適した辞書を使用す
る認識処理手段とは、前記複数の端末のひとつが有する
認識処理手段であり、 前記認識制御工程は、当該手書き文字情報と認識依頼の
メッセージとを、当該認識処理手段を有する端末に対し
て送信し、当該手書き文字情報の認識結果を該端末から
受信することを特徴とする請求項９に記載の手書き文字
認識方法。 - 【請求項１２】 前記判定工程で判定された筆者の手書
き文字パターンを文字認識するのに適した辞書を使用す
る認識処理手段とは、当該筆者の個人辞書を外部から取
得可能な認識処理手段であることを特徴とする請求項９
に記載の手書き文字認識方法。 - 【請求項１３】 更に、前記手書き文字認識装置は、手
書き文字パターンを文字認識する認識処理手段を有し、
前記認識制御工程では、当該手書き文字認識装置が有す
る認識処理手段と、ネットワーク接続された端末が有す
る認識処理手段との中から、前記判定工程で判定された
筆者の手書き文字パターンを文字認識するのに適した辞
書を使用する認識処理手段を選択して、当該選択された
認識処理手段に対し、当該手書き文字情報を認識させる
ことを特徴とする請求項９に記載の手書き文字認識方
法。 - 【請求項１４】 更に、予め前記筆者の手書き文字パタ
ーンを認識するのに適した辞書を取得する取得工程を有
し、 前記認識制御工程は、前記判定工程で判定された筆者の
手書き文字パターンを文字認識するのに適した辞書を使
用する認識処理手段として、当該取得した辞書を使用す
る認識処理手段に認識させることを特徴とする請求項９
に記載の手書き文字認識方法。 - 【請求項１５】 更に、前記判定工程で判定された筆者
の手書き文字パターンを前記認識処理手段に文字認識さ
せた結果を出力する出力工程を有することを特徴とする
請求項９に記載の手書き文字認識方法。 - 【請求項１６】 更に、前記受信した手書き文字情報を
編集する編集工程を有し、 前記判定工程は、前記編集工程により編集された手書き
文字情報の筆者を各手書き文字情報に付加されている属
性情報に基づいて判定し、前記認識制御工程は、前記判
定された筆者の手書き文字パターンを文字認識するのに
適した辞書を使用する認識処理手段に対し、当該編集さ
れた手書き文字情報を認識させることを特徴とする請求
項９に記載の手書き文字認識方法。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP13858194A JP3423413B2 (ja) | 1994-06-21 | 1994-06-21 | 手書き情報認識装置及び方法 |
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