JP5832980B2 - 手書き入力支援装置、方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、手書き入力支援装置、方法およびプログラムに関する。

手書き入力の負担を軽減するために、手書き文字列の入力予測を行う技術がある。

特開２００５−２５１２２２号公報

手書き入力予測候補に対する確定選択の操作性を改善することが望まれる。

実施形態によれば、手書き入力予測を行う手書き入力支援装置が提供される。該装置の筆跡入力部は、１つの文字又は記号が１つの筆跡集合に対応する第１筆跡を入力する。筆跡記憶部は、前記１つの文字又は記号が前記１つの筆跡集合に対応する第２筆跡を記憶する。筆跡予測部は、前記第１筆跡を用いて前記第２筆跡を検索することにより、前記１つの文字又は記号が前記１つの筆跡集合に対応する第３筆跡を予測する。予測結果表示部は、前記第３筆跡を表示する。確定結果表示部は、前記第３筆跡の前記筆跡集合に対する指示により第４筆跡を確定し、前記第１筆跡とともに表示する。

第１の実施形態に係る手書き入力支援装置を示すブロック図 第１の実施形態に係る手書き入力予測の処理の例を示すフローチャート 筆跡集合の二値画像を示す図 手書き入力中に入力予測候補の一覧を表示する例を示す図 筆跡集合の単位で予測候補を確定する例を示す図 第２の実施形態に係る手書き入力支援装置を示すブロック図 第２の実施形態に係る手書き入力予測の処理の例を示すフローチャート 予測データベースの作成段階および予測段階を示す図 第３の実施形態に係る手書き入力支援装置を示すブロック図 第３の実施形態に係る手書き入力予測の処理の例を示すフローチャート 手書き入力支援装置を実現するハードウェアの構成例を示す図 ネットワークを利用して手書き入力支援装置を実現する構成例を示す図

以下、実施の形態について、図面を参照して説明する。

本実施形態に係る手書き文書処理装置は、例えばペン入力インタフェースを備えたノートアプリケーションに適用される。同アプリケーションにおいては、ユーザーがノートの内容を手書き入力することができる。本実施形態は、手書き入力予測を行う手書き入力支援に関する。ユーザーは、手書き入力中に提示される１つまたは複数の入力予測候補から所望の筆跡（テキストフォントが混在してもよい）を選択することができる。この選択により確定した筆跡は手書き入力位置に挿入され、ユーザーが実際に手書き入力したものと同等に扱われる。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る手書き入力支援装置を示すブロック図である。該装置は、筆跡入力部１、記憶部２、筆跡予測部３、表示部４、指示入力部７で構成される。表示部４は、予測結果表示部５、入力筆跡表示部６、確定結果表示部８で構成される。

筆跡入力部１は、ペン入力インタフェースを通じて筆跡データを入力する。例えば、タッチパネルにペンが触れてから離れるまでの期間に１つの筆跡データを対応づける。筆跡データは、筆跡を識別するための筆跡番号と、ペンがタッチパネルに触れて移動した軌跡における複数の点の時系列座標とで構成される。筆跡番号は筆跡データの発生順にインクリメントされる。入力された筆跡データは、１つの文字又は記号の単位で集合化される。これを「筆跡集合」と呼ぶことにする。筆跡集合には、これを識別するための集合番号が付与される。集合番号は筆跡集合の作成順にインクリメントされる。

筆跡集合は、具体的には次のように生成される。

例えば、１つの筆跡集合は、筆跡データｋの始点座標と、筆跡データｋ−１の終点座標との間の距離が閾値以下である筆跡データｋ，ｋ−１を含む。もしくは、手書き入力を補助するための入力枠を表示する。１つの筆跡集合は、同一の入力枠内に入力された１つ又は複数の筆跡データを含む。あるいは、１つの筆跡集合は、文字認識の技術を利用して文字又は記号の単位でセグメント化された１つ又は複数の筆跡データを含む。

したがって、筆跡入力部１により入力された筆跡（第１筆跡）は、１つの文字又は記号が１つの筆跡集合に対応する１つ又は複数の筆跡集合であり、記憶部２に格納される。

記憶部２は、過去に入力された筆跡（第２筆跡）を記憶する。第２筆跡は、第１筆跡と同様のデータ構造を有し、予測候補の抽出に用いられる。第２筆跡は、入力された第１筆跡について予測候補となる筆跡（第３筆跡）を含む。

筆跡予測部３は、第１筆跡を用いて記憶部２の第２筆跡を検索することにより１つ又は複数の予測候補（第３筆跡）を求める。第１の実施形態は、筆跡画像の特徴量に基づく類似判定に基づいて予測候補を求める。後述する第２及び第３の実施形態は、筆跡集合の文字認識結果に基づいて予測候補を求める。

予測結果表示部５は、予測候補である第３筆跡を手書き入力中に一覧表示する。手書き入力時には、筆跡入力部１により入力された第１筆跡が入力筆跡表示部６により表示されており、第３筆跡はその近傍に一覧表示される。確定結果表示部８は、指示入力部７を通じて与えられる第３筆跡の筆跡集合に対する指示により第４筆跡を確定し、第１筆跡とともに表示する。

図２は、第１の実施形態に係る手書き入力予測の処理の例を示すフローチャートである。この処理では、筆跡画像の特徴量に基づく類似判定に基づいて予測候補を求める。

ユーザーがタッチパネル上でペンを操作して筆跡を入力すると（ステップＳ１）、入力筆跡表示部６によりタッチパネルに表示される（ステップＳ２）。上述したように入力筆跡は集合化される（ステップＳ３）。これにより新たな集合番号が追加され、ステップＳ４を経てステップＳ５乃至Ｓ７の予測処理が実行される。

ステップＳ５において、筆跡予測部３は、第１筆跡の筆跡集合について画像特徴量を計算する。第１の実施形態では、図３に示すように筆跡集合を画像として扱う。筆跡集合２０を囲む外接矩形２１において、筆跡データ２０のグローバル座標系２３の座標を、矩形中心Ｃを原点とするローカル座標系２２の座標に変換する。このローカル座標で示される画素を例えば黒とし、それ以外の領域を白とする二値画像として筆跡集合２０を示すことができる。筆跡集合２０の二値画像を例えばフーリエ変換することにより画像特徴量を得ることができる。このような画像特徴量としては、フーリエ変換に基づくもののほか、エッジベースのＨＯＧ（Ｈｉｓｔｇｒａｍ ｏｆ Ｏｒｉｅｎｔｅｄ Ｇｒａｄｉｅｎｔ）などを用いてもよい。

ステップＳ６においては、画像特徴量に基づいて、第１筆跡の筆跡集合に類似する第２筆跡の筆跡集合（集合番号）を記憶部２から検索する。第２筆跡は、予測候補を抽出する対象であり、その筆跡集合の画像特徴量は既に計算されており、記憶部２に記憶されているものとする。具体的には、集合番号、当該筆跡集合の画像特徴量、筆跡データが関連付けられたデータベースとして確保される。

類似する筆跡集合は、例えば、画像特徴量同士のユークリッド距離が閾値以下であるか否かで判定することができる。なお、類似判定はフーリエ変換などの静的な特徴を利用することに限定されない。例えば、筆跡データ時系列の動的性質を利用し、音声認識で用いられるＤＰ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ）マッチングや隠れマルコフモデル（Ｈｉｄｄｅｎ Ｍａｒｋｏｖ Ｍｏｄｅｌ）によって類似性を判定してもよい。

ステップＳ７においては、１つ又は複数の予測候補（第３筆跡）を抽出する。具体的には、第１筆跡の筆跡集合に類似する第２筆跡の集合番号ｍについて、あらかじめ設定された抽出候補数ｎ個の筆跡集合ｍ＋１、ｍ＋２、…、ｍ＋ｎを予測候補とする。

なお、ステップＳ６において、第１筆跡の筆跡集合に類似する第２筆跡の筆跡集合を複数抽出してもよい。例えば、類似する筆跡集合を２つ抽出する場合、第２筆跡の筆跡番号ｍ_１について、筆跡集合ｍ_１＋１、ｍ_１＋２、…、ｍ_１＋ｎを第１の予測候補群とし、第２筆跡の筆跡番号ｍ_２について、筆跡集合ｍ_２＋１、ｍ_２＋２、…、ｍ_２＋ｎを第２の予測候補群とする。

図４は、手書き入力中に入力予測候補の一覧を表示する例を示す図である。同図には、タッチパネルに表示されるノートアプリケーションの入力画面３０が示される。同図には、編集中のノートの行罫線３１も示される。ユーザーは、ペン入力インタフェース等を通じて手書き入力をすることができる。同図は、「Ｉｎｔ」という筆跡３２が手書き入力された状態を示している。筆跡３２は、上述した第１筆跡であり、この例では３文字に相当する３つの筆跡集合で構成される。ここで、本実施形態に従い抽出された例えば２つの予測候補３３が表示される。最初の予測候補は「ｅｒｎｅｔ」であり、次の予測候補は「ｅｒａｃｔｉｖｅ」である。ユーザーが例えば最初の予測候補「ｅｒｎｅｔ」を指示すると、確定結果表示部８はこれを確定し、入力中の第１筆跡である「Ｉｎｔ」とともに第４筆跡である「ｅｒｎｅｔ」を表示する。すなわち、「Ｉｎｔｅｒｎｅｔ」という筆跡３４の入力が確定される。

特に本実施形態では、筆跡集合の単位で処理を行うよう構成されることから、図５に示すように筆跡集合の単位で予測文字（または文字列）を簡単に選択して確定することができる。図５の例は、ユーザーが「ｔ」という筆跡集合３５をペンでクリックした場合である。矢印３６は、ペンでクリックされた位置を表している。このクリック操作により、「ｅｒａｃｔ」という第４筆跡が確定する。この筆跡は、「ｅ」、「ｒ」、「ａ」、「ｃ」、「ｔ」という５つの筆跡集合で構成される。結果として、「Ｉｎｔｅｒａｃｔ」という筆跡３７の入力が確定される。

また本実施形態では、予測候補において確定した第４筆跡を入力中の第１筆跡の行に表示するために、第１筆跡の行構造を計算する計算部を備える。確定結果表示部８は、計算された行構造に基づいて第４筆跡を第１筆跡の行に表示する。また、筆跡の予測候補３３の一覧表示についても、第１筆跡の行構造に基づいて行う。即ち、予測結果表示部８は、計算された第１筆跡の行構造に基づいて、予測候補である第３筆跡を第１筆跡の行に並行な行に表示する。

筆跡の行構造については次のように計算することができる。例えば、筆跡集合を構成する筆跡データの座標集合から当該筆跡集合の重心を求めることにより、複数の筆跡集合について複数の重心を求める。該複数の重心から最小二乗法により行方向を推定することができる。なお、筆跡集合ごとではなく所定の筆跡データ数ごとに重心を求めてもよい。

また、複数の筆跡集合の各々において基準となる点を結ぶ直線として行を判定することもできる。具体的には、複数の基準位置のうち、最初に決定された基準位置を始点とし、その後に特定された基準位置を通る直線、またはできるだけ近くを通る近似線を算出する。近似線の算出方法は、基準位置に対応する座標情報に基づいて、一般的な１次関数またはｎ次関数の計算法を用いれば良い。

本実施形態に従い抽出された予測候補３３を表示する際には、手書き入力を行うユーザーの利き手に応じて、ユーザーの手の指等によって表示内容が隠れないように表示することが好ましい。具体的には、ユーザーの利き手を特定する情報を取得する取得部を設ける。予測結果表示部５は、第１筆跡の位置を基準として、利き手とは反対側の位置に予測結果（第３筆跡）の一覧を表示する。ユーザーの利き手の情報については、例えば右利き、左利きをユーザーが設定してもよい。あるいは、ペン位置とお手付き位置とから利き手を自動的に推定してもよい。

以上説明したように、第１の実施形態によれば、筆跡集合の単位で予測筆跡を簡単に選択して確定することができ、手書き入力予測候補に対する確定選択の操作性を改善することができる。

具体的には、文字列の前後方向に移動するハンドルを用いて所望の手書き文字列を切り出すようなユーザー操作が不要になり、ワンクリックで切り出しを行えるようになる。例えば、（１）筆跡を直接的に選択することで所望の筆跡集合（切り出しの基準）を選択したり、（２）各筆跡集合の外接矩形やその内部の非ストローク部分を選択することにより所望の筆跡集合（切り出しの基準）を間接的に選択することができる。

なお、記憶部２が手書き入力者を区別して筆跡を記憶し、第１の手書き入力者の筆跡（実際に手書き入力した筆跡および予測した筆跡を含む）を第２の手書き入力者の筆跡に変換できるようにすれば、手書き入力のユーザーインタフェースをさらに高機能化することができ、好ましい。

（第２の実施形態）
第２の実施形態において、第１の実施形態と同様の構成要素については同一の参照符号を付して説明を省略する。

図６は、第２の実施形態に係る手書き入力支援装置を示すブロック図である。該装置は、第１の実施形態の構成において、筆跡集合を文字認識する文字認識部９が追加されている。第２の実施形態において、記憶部２は、文字認識部９による文字認識結果を検索キーとして検索される文字又は文字列を記憶している。筆跡予測部３は、検索された文字又は文字列に対応する筆跡を予測候補の第３筆跡として出力する。

図７は、第２の実施形態に係る手書き入力予測の処理の例を示すフローチャートである。ユーザーがタッチパネル上でペンを操作して筆跡を入力すると（ステップＳ１）、入力筆跡表示部６によりタッチパネルに表示される（ステップＳ２）。上述したように入力筆跡は集合化される（ステップＳ３）。これにより新たな集合番号が追加され、ステップＳ４を経てステップＳ２０乃至Ｓ２２の予測処理が実行される。この処理では、筆跡集合の文字認識結果に基づいて予測候補を求める。

ステップＳ２０において、文字認識部９は、筆跡集合を文字認識する。

ステップＳ２１では、文字認識に基づく予測データベースが記憶部２に作成される。図８を参照して、この予測データベースを作成する段階について説明する。同図に示すように、例えば「Ｉｎｄｉａ」に相当する第１筆跡４０が入力されたとする。この第１筆跡４０は５文字に相当する５つの筆跡集合で構成される。文字認識部９はこの第１筆跡４０を文字認識し、その結果として「１ｎｄｉａ」が得られたとする。ここで、認識された「１」という文字に続く文字列「ｎｄｉａ」と、筆跡集合のデータ（「Ｉ」の筆跡およびその筆跡番号）とが予測データベースに登録される。これにより、「Ｉ」の筆跡番号またはその認識結果「１」を検索キーとして、文字列「ｎｄｉａ」を予測データベースから検索することが可能になる。同様に、認識された「ｎ」という文字に続く文字列「ｄｉａ」と、筆跡集合のデータ（「ｎ」の筆跡およびその筆跡番号）とが予測データベースに登録される。これにより、「ｎ」の筆跡番号またはその認識結果「ｎ」を検索キーとして、文字列「ｄｉａ」を予測データベースから検索することが可能になる。このようにして、入力された第１筆跡４０の認識結果を１文字ずつ全て登録する。予測データベースに登録される筆跡のデータは、上述した第２筆跡に相当する。

ステップＳ２２では、筆跡ベースの予測候補抽出が行われる。これは、図８に示す予測段階である。

例えば、「Ｉｎｄｉａ」という筆跡はすでに予測データベースに登録されている。ここで、「Ｉ」という筆跡４２が手書き入力されたとする。この「Ｉ」という筆跡４２は文字認識されて「１」という認識結果４３が得られる。ここで、筆跡予測部３は、「１」という認識結果４３を検索キーとして予測データベースを検索する。図８に示したように、予測データベースから「ｎｄｉａ」という予測文字列が得られる。この予測文字列の各文字の筆跡のデータは、当該予測データベースから抽出することができる。したがって、同図に示すような「ｎｄｉａ」という予測候補の筆跡４４（第３筆跡）が得られる。なお、第１の実施形態と同様に、第１筆跡の筆跡集合の文字認識結果が一致する第２筆跡の集合番号ｍについて、あらかじめ設定された抽出候補数ｎ個の筆跡集合ｍ＋１、ｍ＋２、…、ｍ＋ｎを予測候補としてもよい。また、第１筆跡の筆跡集合の文字認識結果が一致する第２筆跡の集合番号を複数抽出してもよい。

ステップＳ２３においては、文字認識に基づいて抽出された予測候補が表示される。

以上説明した第２の実施形態によれば、文字認識に基づいて予測候補を求め、第１の実施形態と同様の効果を奏することができる。

（第３の実施形態）
第３の実施形態において、第１及び第２の実施形態と同様の構成要素については同一の参照符号を付して説明を省略する。第３の実施形態は、第２の実施形態と同様に、筆跡集合の文字認識結果に基づいて予測候補を求めるものである。また第３の実施形態は、文字認識結果の尤度が高い場合にテキストベースの単語予測技術を利用する。

図９は、第３の実施形態に係る手書き入力支援装置を示すブロック図である。該装置は、第２の実施形態の構成において、単語予測部１０およびテキストベースの予測データベース（ＤＢ）１１が追加されている。

図１０は、第３の実施形態に係る手書き入力予測の処理の例を示すフローチャートである。ユーザーがタッチパネル上でペンを操作して筆跡を入力すると（ステップＳ１）、入力筆跡表示部６によりタッチパネルに表示される（ステップＳ２）。上述したように入力筆跡は集合化される（ステップＳ３）。これにより新たな集合番号が追加され、ステップＳ４を経てステップＳ２０乃至Ｓ２２の予測処理が実行される。この処理では、筆跡集合の文字認識結果に基づいて予測候補（第３筆跡）を求める。

図８に示したように、予測データベースから「ｎｄｉａ」という予測文字列が得られたとする。この予測文字列を文字認識した際の尤度が第１閾値を超える場合（ステップＳ３０：ｙｅｓ）、単語予測部１０は、テキストベースの予測ＤＢ１１を検索し、この予測文字列に対する単語予測を得る（ステップＳ４０）。

本実施形態の筆跡予測部３は、単語予測部１０から得られた単語予測を利用する。ここで、単語予測のテキストそれ自体を最終的な予測候補としてもよい。あるいは、この単語予測に対して第２閾値を超える尤度を持つ筆跡を予測候補の第３筆跡としてもよい（ステップＳ４１：ｙｅｓ，ステップＳ４２）。

あるいは、単語予測のテキスト（文字列）に対応する筆跡が存在しない場合に、この単語予測のテキストのフォントを手書きフォントに変換し、これを予測候補の第３筆跡としてもよい。

ステップＳ２３においては、文字認識に基づいて抽出された予測候補が表示される。

以上説明した第３の実施形態によれば、文字認識に基づいて第１及び第２の実施形態と同様の効果を奏することができる。さらに第３の実施形態によれば、テキストベースの単語予測に基づいて、予測候補の精度を向上することができる。

図１１に、第１乃至第３の実施形態の手書き入力支援装置を実現するハードウェアの構成例を示す。図中、２０１はＣＰＵ、２０２は所定の入力デバイス、２０３は所定の出力デバイス、２０４はＲＡＭ、２０５はＲＯＭ、２０６は外部メモリ・インタフェース、２０７は通信インタフェースである。例えば、タッチパネルを使用する場合には、例えば液晶パネルとペンと液晶パネル上に設けられたストローク検出装置等が利用される（図中、２０８参照）。

また、例えば、図１、図６、図９の構成の一部分をクライアント上に設け、図１、図６、図９の構成の残りの部分をサーバ上に設けることも可能である。

例えば、図１２は、イントラネット及び／又はインターネット等のネットワーク３００上にサーバ３０３が存在し、各クライアント３０１，３０２がネットワーク３００を介してそれぞれサーバ３０３と通信することによって、本実施形態の手書き入力支援装置が実現する様子を例示している。

なお、クライアント３０１は、無線通信を介してネットワーク３００に接続され、クライアント３０２は、有線通信を介してネットワーク３０２に接続される場合を例示している。

クライアント３０１，３０２は、通常、ユーザー装置である。サーバ３０３は、例えば、企業内ＬＡＮ等のＬＡＮ上に設けられたものであっても良いし、インターネット・サービス・プロバイダ等が運営するものであっても良い。また、サーバ３０３がユーザー装置であって、あるユーザーが他のユーザーに機能を提供するものであっても良い。

図１、図６、図９の構成を、クライアントとサーバに分散する方法として、種々の方法が考えられる。

また、上述の実施形態の中で示した処理手順に示された指示は、ソフトウェアであるプログラムに基づいて実行されることが可能である。汎用の計算機システムが、このプログラムを予め記憶しておき、このプログラムを読み込むことにより、上述した実施形態の手書き入力支援装置による効果と同様な効果を得ることも可能である。上述の実施形態で記述された指示は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フレキシブルディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ±Ｒ、ＤＶＤ±ＲＷなど）、半導体メモリ、またはこれに類する記録媒体に記録される。コンピュータまたは組み込みシステムが読み取り可能な記録媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であってもよい。コンピュータは、この記録媒体からプログラムを読み込み、このプログラムに基づいてプログラムに記述されている指示をＣＰＵで実行させれば、上述した実施形態の手書き入力支援装置と同様な動作を実現することができる。もちろん、コンピュータがプログラムを取得する場合または読み込む場合はネットワークを通じて取得または読み込んでもよい。
また、記録媒体からコンピュータや組み込みシステムにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）や、データベース管理ソフト、ネットワーク等のＭＷ（ミドルウェア）等が本実施形態を実現するための各処理の一部を実行してもよい。
さらに、本実施形態における記録媒体は、コンピュータあるいは組み込みシステムと独立した媒体に限らず、ＬＡＮやインターネット等により伝達されたプログラムをダウンロードして記憶または一時記憶した記録媒体も含まれる。
また、記録媒体は１つに限られず、複数の媒体から本実施形態における処理が実行される場合も、本実施形態における記録媒体に含まれ、媒体の構成は何れの構成であってもよい。

なお、本実施形態におけるコンピュータまたは組み込みシステムは、記録媒体に記憶されたプログラムに基づき、本実施形態における各処理を実行するためのものであって、パソコン、マイコン等の１つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であってもよい。
また、本実施形態におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって本実施形態における機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１…筆跡入力部、
２…記憶部、
３…筆跡予測部、
４…表示部、
５…予測結果表示部、
６…入力筆跡表示部、
７…指示入力部、
８…確定結果表示部

Claims (9)

1. １つの文字又は記号が１つの筆跡集合に対応する第１筆跡を入力する筆跡入力部と、
   前記１つの文字又は記号が前記１つの筆跡集合に対応する第２筆跡を記憶する筆跡記憶部と、
   前記第１筆跡を用いて前記第２筆跡を検索することにより、前記１つの文字又は記号が前記１つの筆跡集合に対応する第３筆跡を予測する筆跡予測部と、
   前記第３筆跡を表示する予測結果表示部と、
   前記第３筆跡の前記筆跡集合に対して与えられた指示により第４筆跡を確定し、前記第１筆跡とともに表示する確定結果表示部と、
   前記筆跡集合を文字認識する文字認識部をさらに具備し、
   を具備し、
   前記記憶部は、前記文字認識結果を検索キーとして検索される文字列を記憶し、
   前記筆跡予測部は、前記文字列に対応する筆跡を前記第３筆跡として出力する手書き入力支援装置。
2. 前記第１筆跡の行構造を計算する計算部をさらに具備し、
   前記確定結果表示部は、前記行構造に基づいて、前記第４筆跡を前記第１筆跡の行に表示する請求項１記載の装置。
3. 前記第１筆跡の行構造を計算する計算部をさらに具備し、
   前記予測結果表示部は、前記行構造に基づいて、前記第３筆跡を前記第１筆跡の行と並行な行に表示する請求項１または２記載の装置。
4. 入力者の利き手を特定する情報を取得する取得部をさらに具備し、
   前記予測結果表示部は、前記第１筆跡の位置を基準として前記利き手とは反対側の位置に前記第３筆跡を表示する請求項１乃至３のいずれかに記載の装置。
5. 前記第３筆跡の文字認識結果が第１閾値を超える尤度を持つ場合に、該文字認識結果に対する単語予測を与えるテキストベースの単語予測部をさらに具備し、
   前記筆跡予測部は、前記単語予測を利用して前記第３筆跡を得る請求項１乃至４のいずれかに記載の装置。
6. 前記筆跡予測部は、前記単語予測に対して第２閾値を超える尤度を持つ筆跡を前記第３筆跡とするか、前記単語予測に対応する手書きフォントの文字列を前記第３筆跡とする請求項５記載の装置。
7. １つの文字又は記号が１つの筆跡集合に対応する第１筆跡を入力すること、
   前記１つの文字又は記号が前記１つの筆跡集合に対応する第２筆跡を記憶すること、
   前記第１筆跡を用いて前記第２筆跡を検索することにより、前記１つの文字又は記号が前記１つの筆跡集合に対応する第３筆跡を予測すること、
   前記第３筆跡を表示すること、
   前記第３筆跡の前記筆跡集合に対して与えられた指示により第４筆跡を確定し、前記第１筆跡とともに表示すること、
   前記筆跡集合を文字認識すること、
   を含み、
   前記第２筆跡を記憶することは、前記文字認識結果を検索キーとして検索される文字列を記憶し、
   前記第３筆跡を予測することは、前記文字列に対応する筆跡を前記第３筆跡として出力する手書き入力支援方法。
8. コンピュータを、
   １つの文字又は記号が１つの筆跡集合に対応する第１筆跡を入力する筆跡入力部、
   前記１つの文字又は記号が前記１つの筆跡集合に対応する第２筆跡を記憶する筆跡記憶部、
   前記第１筆跡を用いて前記第２筆跡を検索することにより、前記１つの文字又は記号が前記１つの筆跡集合に対応する第３筆跡を予測する筆跡予測部、
   前記第３筆跡を表示する予測結果表示部、
   前記第３筆跡の前記筆跡集合に対して与えられた指示により第４筆跡を確定し、前記第１筆跡とともに表示する確定結果表示部、
   前記筆跡集合を文字認識する文字認識部、
   として機能させるためのプログラムであって、
   前記記憶部は、前記文字認識結果を検索キーとして検索される文字列を記憶し、
   前記筆跡予測部は、前記文字列に対応する筆跡を前記第３筆跡として出力するためのプログラム。
9. １つの文字又は記号が１つの筆跡集合に対応する第１筆跡を入力し、前記１つの文字又は記号が前記１つの筆跡集合に対応する第２筆跡を前記第１筆跡を用いて検索することにより前記１つの文字又は記号が前記１つの筆跡集合に対応する第３筆跡を予測し、前記第３筆跡を表示し、前記第３筆跡の前記筆跡集合に対して与えられた指示により第４筆跡を確定して前記第１筆跡とともに表示し、前記筆跡集合を文字認識するように構成されたプロセッサと、
   前記プロセッサに接続されたメモリと、
   を備え、
   前記メモリは、前記文字認識結果を検索キーとして検索される文字列を記憶し、
   前記第３筆跡を予測することは、前記文字列に対応する筆跡を前記第３筆跡として出力する手書き入力支援装置。

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