JP4059841B2 - 文字認識方法、文字認識装置および記憶媒体 - Google Patents
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Description
また、このように、屈曲個所の位置情報に加えて、屈曲方向および角度を更に認識候補文字のものと比較することにより、認識精度を更に高めることができる。
また、このように基準方向によって正規化することにより、認識辞書内に記憶すべき情報の量を制限でき、また比較および認識の処理が簡単となる。
・ 屈曲方向=「変化後右上」、屈曲角度=Dθ×(2/5)
なお、このように重み付けにより特徴量を設定する代わりに、屈曲方向に最も接近している屈曲方向を一つだけ選択するようにしても良い。たとえば、図3では、屈曲方向は「変化後右」に最も近いので、かかる屈曲点の特徴量を、
・屈曲方向=「変化後右」、屈曲角度=Dθとすることもできる。ただし、このようにする場合には、後述する認識辞書側の特徴量の設定も、同様に、最も接近した屈曲方向のみとする必要がある。
Pn'(x)=[Pn-2(x)+2Pn-1(x)+4Pn(x)+2Pn+1(x)+Pn+2(x)]/10 …(1)
Pn'(y)=[Pn-2(y)+2Pn-1(y)+4Pn(y)+2Pn+1(y)+Pn+2(y)]/10 …(2)
このようにして算出したPn’をPnと置き換える。さらに、上記のようにして新たに設定した座標点Pn+1およびPn+2を実座標データに追加する。かかる座標データの更新をストロークの全ての仮想線分との連結点について実行する。この際、ストロークの始点が連結点である場合は、上記Pn’を求める場合の処理とは逆に、当該始点に続く2つの座標と当該始点との間の距離だけ当該始点から仮想線分を遡った位置に新たな座標点を設定する。すなわち、図7(a)のPmに対して、Pm−1とPm−2を新たに設定し、上記(1)(2)式でもって、Pm’を算出する。
Pn'(x)=[2Pn-1(x)+4Pn(x)+2Pn+1(x)]/8 …(3)
Pn'(y)=[2Pn-1(y)+4Pn(y)+2Pn+1(y)]/8 …(4)
そして、かかるPn’をPnに置き換えるとともに、実座標データにPn+1のみを追加してスムージング処理とする。
2 主制御部
3 文字認識部
4 文字認識辞書
31 文字筆記データ記憶用メモリ
Claims (11)
- 筆記文字の屈曲個所の特徴量に基づいて文字認識を行う文字認識方法において、一文字中の筆記ストロークの終点と次の筆記ストロークの始点とを仮想線分によって連結するステップと、
上記筆記文字から実際に筆記された際の第1の屈曲個所とその特徴量として、屈曲後の第1の屈曲方向、及び第1の屈曲角度を検出するステップと、
上記仮想線分によって連結した場合に生じる第2の屈曲個所とその特徴量として、屈曲後の第2の屈曲方向、及び第2の屈曲角度を検出するステップと、
予め設定された基準方向ごとに上記筆記文字を縦横所定数のメッシュパターンに分割し、上記第1の屈曲個所の座標から、対応する第1のメッシュ位置を求め、上記メッシュパターンの内、上記第1の屈曲方向と基準方向が一致するメッシュパターンの上記第1のメッシュ位置に上記第1の屈曲角度に応じた値を加算し、上記第2の屈曲個所の座標から、対応する第2のメッシュ位置を求め、上記メッシュパターンの内、上記第2の屈曲方向と基準方向が一致するメッシュパターンの上記第2のメッシュ位置に上記第2の屈曲角度に応じた値を加算することにより特徴抽出を行う特徴抽出ステップと、
上記メッシュパターンを、上記両屈曲個所の特徴量と上記仮想線分を予め考慮して作成した認識辞書内の各文字に対するメッシュパターンとを照合することにより文字認識を行うステップと、
からなる文字認識方法。 - 上記第1の屈曲方向が上記2つの基準方向の間にある場合には、上記両方の基準方向の内、筆記した上記第1の屈曲方向により接近している方を上記第1の屈曲方向として採用し、上記第2の屈曲方向が上記2つの基準方向の間にある場合には、上記両方の基準方向の内、上記第2の屈曲方向により接近している方を上記第2の屈曲方向として採用することを特徴とする請求項1に記載の文字認識方法。
- 上記第1の屈曲方向が上記2つの基準方向の間にある場合には、上記両方の基準方向を上記第1の屈曲方向として採用し、上記第2の屈曲方向が上記2つの基準方向の間にある場合には、上記両方の基準方向を上記第2の屈曲方向として採用することを特徴とする請求項1に記載の文字認識方法。
- 上記第1の屈曲角度は上記2つの基準方向に対する上記第1の屈曲方向の接近度に応じて上記2つの基準方向に対し分配し、上記第2の屈曲角度は上記2つの基準方向に対する上記第2の屈曲方向の接近度に応じて上記2つの基準方向に対し分配することを特徴とする請求項3に記載の文字認識方法。
- 上記特徴量の比較は、上記第1の屈曲個所の周辺部にも上記第1の屈曲個所の特徴量を分布させ、上記第2の屈曲個所の周辺部にも上記第2の屈曲個所の特徴量を分布させた後に行うことを特徴とする請求項1〜4の何れかに記載の文字認識方法。
- 周辺部への分布は、上記第1の屈曲個所から離れるに従って上記第1の屈曲個所の特徴量が小さくなるように設定し、上記第2の屈曲個所から離れるに従って上記第2の屈曲個所の特徴量が小さくなるように設定することを特徴とする請求項5に記載の文字認識方法。
- 認識辞書の特徴量は、複数のサンプル筆記について検出した上記第1の屈曲個所の特徴量及び上記第2の屈曲個所の特徴量をそれぞれ上記サンプル数で平均化することにより算出することを特徴とする請求項1〜6の何れかに記載の文字認識方法。
- 認識辞書の特徴量は、ユーザによる筆記文字について検出した筆記個所の上記第1の屈曲個所の特徴量、及び上記第2の屈曲個所の特徴量を基に更新することを特徴とする請求項1〜7の何れかに記載の文字認識方法。
- 実際に筆記された際の第1の屈曲個所と仮想線分によって連結した場合に生じる第2の屈曲個所とを区別せずに、一律に上記特徴量の比較処理を行うことを特徴とする請求項1〜8の何れかに記載の文字認識方法。
- 上記請求項1〜9の内、少なくとも一つの文字認識方法を実現する制御手段を有する文字認識装置。
- 上記請求項1〜9の内、少なくとも一つの文字認識方法を実現するプログラムを記憶した記憶媒体。
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