JPH01111288A - オンライン文字認識方式 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明はオンラインで入力された文字の筆跡より文字を
認識するオンライン文字認識装置の改良に関する。

（従来の技術） 従来、オンラインで入力された文字を認識する方式は存
在した。たとえば、特願昭６０−０３９１６３号（以下
引用文献（１）と称す）には、入力された文字パターン
（入力文字パターン）の各ストローク（ペンがオンして
から次にオフするまでの間の筆線）を、あらかじめ保持
されている標準パターンのストロークと過不足なく対応
付けた場合の最小距離を基に文字を認識する方式が述べ
られている。また、「電子通信学会論文誌Ｊ　Ｖｏｌ、
Ｊ６５−ＤＮｏ、　６　（１９８２年６月）　６７９〜
６８６ページに「筆順に依存しないオンライン手書き文
字認識アルゴリズム」と題して発表された論文（以下引
用文献（２）と称す）には、入力文字パターンの各スト
ロークを、あらかじめ保持されている標準パターンのス
トロークと、多重対応を許して対応付けた場合の最小距
離を基に文字を認識する方式が述べられている。

（発明が解決しようとする問題点）　・以上引用文献（
１）、（２）に述べられている方式では、入力文字パタ
ーンのストロークと標準パターンのストロークの全ての
岨合せに対しストローク間距離を求めなければならない
。このため計算量が大きいという問題点があった。たと
えば、このストローク間距離の計算回数は標準パターン
の文字数を２０００、平均ストローク数を１２とすると
２０００ｘ　１２　ｘ　１２＝　２８８０００回という
大きな数になる。

また、このようなストローク間距離に基づく認識では、
ストロークの微細な変形による距離の積み重ねにより、
本来の特徴となる部分の距離がマスクされることにより
誤認識が生じる可能性があるという問題点があった。た
とえば、第３図に示すように標準パターン１「間」、２
「開」により、入力文字パターン３「開」を認識するこ
とを考える。入力文字パターン３「開」の特徴部である
「升」は、標準パターン３の「間」のｒ日」よりも、２
「開」の［升ｊに距離が近いが、入力文字パターン３「
開」の「門」は、１「間」の「門」により近いから、１
「間」に誤認識されてしまう可能性がある。

本発明の目的は、このようなストローク間距離の計算量
および標準パターンのメモリ量を従来方式より大幅に減
らし、且つストロークの微細な変形による誤認識の無い
オンライン文字認識方式の提供にある。

（問題点を解決するための手段） 本願の第１の発明によるオンライン文字認識方式は、学
習文字パターンのストローク単位のパターンに対してコ
ードブックを作成するコードブック作成手段と、前記コ
ードブックを用いて学習文字パターンをストローク単位
で量子化し標準パターンを作成するストローク量子化手
段と、入力文字パターンのストローク単位のパターンと
前記コードブックを構成するコードベクトルとの距離を
求めるストローク間距離計算手段と、前記入力文字パタ
ーンと前記標準パターンとを前記距離を用いてパターン
マツチングし入力文字を認識するパターンマツチング手
段とを有して成る。

また、本願の第２の発明によるオンライン文字認識方式
は、学習文字パターンのストローク単位のパターンに対
してコードブックを作成するコードブツク作成手段と、
前記コードブックを用いて学習文字パターンをストロー
ク単位で量子化しコード列として標準パターンを作成す
るストローク量子化手段と、１文字の標準パターン中に
同一コードが複数個存在した場合１個のコードのみを残
し他を消去する情報圧縮手段と、入力文字パターンのス
トローク単位のパターンと前記コードブックを構成する
コードベクトルとの距離を求めるストローク間距離計算
手段と、前記入力文字パターンと前記標準パターンとを
前記距離を用いてストロークの重複対応を許して対応付
ることにより求めた文字間距離に基づき入力文字を認識
するパターンマツチング手段とを有して成る。

（作用） 本願の第１の発明の要件は、標準パターンをストローク
単位にベクトル量子化することにある。

ベクトル量子化は、たとえば東海大学出版会列「ディジ
タル音声処理」の１２５〜１２９ページ及び１６９〜１
７０ページ（以下引用文献（３）と称す）で述べられて
いるように、音声の符号化や音声認識に広く応用されて
いる。これらは計算量やメモリ量の低減を目的としてい
る。このベクトル量子化は音声処理以外にも様々な分野
で使われているが、何を量子化の対称とするかにより利
点はそれぞれ異なるので、量子化対称の選択が重要な問
題となる。

本発明では、オンライン文字認識における標準パターン
の１ストロークのデータを、量子化の対称となる１ベク
トルとするものである。すなわち、標準パターンのスト
ロークを基に、あらかじめクラスタリングの手法を用い
てストロークを分類することによりコードブックを作成
し、さらにこのコードブックを用いて標準パターンのス
トロークを量子化しコード化する、入力文字パターンが
入力された時は、まず入力文字パターンの各ストローク
とコートブック内の各コードベクトルとの間の距離を求
めて距離テーブルを作っておく。文字の認識は引用文献
（１）、（２）に述べられているような方式により行う
が、ストローク間距離の計算は、前記距離テーブルから
標準パターンの各ストロークのコードをアドレスとして
距離を読み出すことにより行うことができる。

これにより、引用文献（１）、（２）に述べられている
ような方式のように、入力文字パターンのストロークと
標準パターンのストロークの全ての組合せに対しストロ
ーク間距離を求めることが必要な場合でも、ストローク
間距離の計算は距離テーブルを作るために必要な回数だ
け行えばよいので計算量を大幅に減らせる。たとえば、
入力文字パターンのストローク数を１２、コードブック
のサイズを２５６とすると距離計算回数は２５６ｘ　１
２＝　３０７２回となり、前述の従来例における２８８
０００回の約１／１００になる。同時に、標準パターン
の１つのストロークのデータは１つのコードで表せるの
で、標準パターンのメモリ量が大幅に減ることは明かで
ある。

また、ストロークを量子化することにより、類似したス
トロークは１つのストロークにより代表されるため微細
なストロークの揺らぎを吸収することができる。たとえ
ば第３図に示した例における標準パターン１「間」、２
「開」のストロークから、コードブックを求めた際のコ
ードベクトルのパターンの例を第４図に示す。図におい
て（１〜１２）はコードベクトルである。標準パターン
１「間」は（１，２，３，３，４，５，６，６，７，８
，９，１０）　、２　ｒ開」は（１，２，３，３，４，
５，６，６，７，９，１１，１２）の各コードにより表
される。この量子化により「門」を構成するストローク
のコードベクトル（１〜６）は共通となるなめ、第３図
の例において生じ得る、この部分のパターンの揺らぎに
よる誤認識はなくなる。

本願の第２の発明は、引用文献（２）に示されているよ
うな、入力文字パターンのストロークと標準パターンの
ストロークとを多重対応を許して対応付た最小距離を基
に認識する場合の改良に関するものである。すなわち、
前述の第１の発明に加えて、１文字の標準パターン中に
同一コードのストロークが複数個存在した場合、１つの
ストロークのコードのみを残し他を消去するという情報
圧縮を行うことにより、認識性能を変えずに対応付の検
証のための計算量及び標準パターンのメモリ量を低減す
るものである。

コードブックのサイズがある程度以上率さい場合、類似
したストロークは１つのコードベクトルで代表される。

このため、本来異なるストロークでも同一のコードで表
されることになる。たとえば第４図の例ではコードベク
トル（３，６）はそれぞれ２つのストロークに対応して
いる。このように本来異なるストロークが同一で表され
ても、それらは相互に類似した（相互距離の小さい）ス
トロークであるため、誤認識の原因となることは少ない
ので問題はない。

引用文献（２）に示されているような、入力文字パター
ンのストロークと標準パターンのストロークとを多重対
応を許して対応付る方式を用いた場合、同一コードを持
つストロークが複数個存在すると、重複して対応付けの
検証が行われることになる。そこで、本発明では標準パ
ターンの同一コードを持つ複数のストロークを１つにま
とめるという情報圧縮を行う。このような情報圧縮を行
っても、まとめられた標準パターンのストロークは複数
回対応付けに用いられるので、全く同じ文字間距離を得
ることができる。このため、認識性能を変えずに、対応
付の計算量および標準パターンのメモリ量を低減するこ
とが実現できる。

（実施例） まず、本願の第１の発明の実施例について図面を参照し
て説明する。第１図はその第１の発明の一実施例を示す
構成図である。まず最初に、コードブックおよび標準パ
ターンを作成する学習フェーズについて説明する。

学習文字パターンメモリ１中には、あらかじめ学習に用
いる学習用文字パターンが保持されている。まず、コー
ドブック作成部２では、学習用文字パターンのストロー
ク毎のデータＰｓを学習文字パターンメモリ１から読み
だしコードブックＣｂを作成する。このコードブック作
成法は引用文献（３）に述べられているように、クラス
タリングの手法を用いて行う。クラスタリングの手法に
ついては、コロナ社刊［パターン情報処理Ｊの１１３〜
１２０ページに述べられているような方法を用いること
ができるが、ここではに平均アルゴリズムを用いるとす
る。すなわち、ストローク毎のデータＰｓを１サンプル
として「１離の小さいサンプルの組をまとめていく操作
を行う。この距離としては、例えば特願昭６０−００１
６４９号明細書（以下引用文献（４）と称す）中に述べ
られている様々なストローク間距離の定義を用いること
ができる。ここで作成するコードブックのサイズをＮと
すると、コードブックｃｂは、代表的ストロークを表す
コードベクトルＶ（Ｃ）（１≦Ｃ≦Ｎ）から成る。この
ようにして求められたコードブックｃｂは、学習用コー
ドブックメモリ３中に保持される。

続いて、ストローク量子化部４では、学習文字パターン
メモリ１から読みだされたストローク毎のデータＰｓを
量子化（コード化）し標準パターンを作成する。すなわ
ち、学習用文字パターンのストローク毎のデータＰｓと
、学習用コードブックメモリ３内に保持されているコー
ドベクトルＶ（Ｃ）（１≦Ｃ≦Ｎ）とのストローク間距
離を順次求め、最小距離を与えるコードＣを求める。

このコードＣの列で表された学習用文字パターンが、標
準パターンＲとして学習用標準パターンメモリ５内に保
持される。このようにして、全ての学習用文字パターン
に対して標準パターンＲを作成する。求められたコード
ブックｃｂ及び標準パターンＲはそれぞれ、コードブッ
クメモリ１１及び・　標準パターンメモリ１２に転送さ
れて保持される。

以上述べた学習フェーズに続いて、認識フェーズについ
て説明する。まず、入力文字パターンＳが入力されると
、ストローク間距離計算部１３では入力文字パターンの
ストロークパターン５（ｉ）（１≦１≦Ｉ：入力文字パ
ターンのストローク数）毎に、コードブックメモリ１１
内の全てのコードベクトルＶ（ｃ）（１≦Ｃ≦Ｎ）との
間のストローク間距離（計算法は引用文献（４）参照）
が計算される。入力文字パターンのストローク５（ｉ）
の、全てのコードＣに対するストローク間距離のテーブ
ルＤ（ｉ、ｃ）は距離テーブル部１４内に保持される。

パターンマツチング部１５では、標準パターンメモリ１
２中の標準パターンＲを用いて、引用文献（１）、（２
）に述べられているような方法により入力文字パターン
Ｓを認識する。これらの認識方法では、ストローク間距
離の積分値が最小となる標準パターンを選択し、その標
準パターンのあたえるカテゴリＡが認識結果となるが、
このときストロークパターン５（１）と標準パターンの
コードＣのストロークとのストローク間距離を求める必
要がある。この距離は、その都度計算しなくとも、１．
Ｃをアドレスとして距離テーブル部１４よりＤ（ｉ、ｃ
）を読みだすことにより求めることができる。

次に、本願の第２の発明の実施例について図面を参照し
て説明する。第２図はその第２の発明の一実施例の学習
フェーズに必要な部分を示す構成図である。

学習文字パターンメモリ２１中には、あらかじめ学習に
用いる学習用文字パターンが保持されている。まず、コ
ードブック作成部２２では、学習用文字パターンのスト
ローク毎のデータＰｓを学習文字パターンメモリ２１か
ら読みだし、コードブックｃｂを作成する。このコード
ブック作成法は前述の第１の発明の実施例の場合と同じ
である。求められたコードブックｃｂは、学習用コード
ブックメモリ２３中に保持される。

続いて、ストローク量子化部２４では、学習文字パター
ンメモリ１から読みだされたストローク毎のデータＰｓ
を量子化（コード化）し仮標準パターンＲｔを作成する
。この標準パターン作成法も前述の第１の発明の実施例
の場合と同じである。

次に情報圧縮部２６では、コードＣの列で表された１文
字の仮標準パターンＲｔの中に同一コードを持つストロ
ークが複数個存在した場合、１つのコードのみを残し他
を消去する。得られたパターンは標準パターンＲとして
学習用標準パターンメモリ２５内に保持される。このよ
うにして、全ての学習用文字パターンに対して標準パ欠
−ンＲを作成する。求められたコードブックｃｂ及び標
準パターンＲは、それぞれ、第１図のコードブックメモ
リ１１及び標準パターンメモリ１２に転送されて保持さ
れる。

認識フェーズの動作は、第１図に示した第１の発明の実
施例の場合とほぼ同じである。ただしパターンマツチン
グ部１５における認識方法は、引用文献（２）に示され
ているようなストロークの多重対応を許す方法を用いる
。

（発明の効果） 本願発明によれば、ストローク間距離の計算量および標
準パターンのメモリ量を従来方式より大幅に減らし、且
つストロークの微細な変形による誤認識を無くすことに
より、コンパクトで且つ高性能にしたオンライン文字認
識方式を実現することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本願の第１の発明の一実施例の構成図である
。第２図は、本願の第２の発明の一実施例の学習フェー
ズに必要な部分の構成図である。 第３図は、従来方式の問題点を説明するための図である
。第４図は、コードベクトルのパターンの例を示す図で
ある。

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）学習文字パターンのストローク単位のパターンに
   対してコードブックを作成するコードブック作成手段と
   、前記コードブックを用いて学習文字パターンをストロ
   ーク単位で量子化し標準パターンを作成するストローク
   量子化手段と、入力文字パターンのストローク単位のパ
   ターンと前記コードブックを構成するコードベクトルと
   の距離を求めるストローク間距離計算手段と、前記入力
   文字パターンと前記標準パターンとを前記距離を用いて
   パターンマッチングし入力文字を認識するパターンマッ
   チング手段とを有して成るオンライン文字認識方式。
2. （２）学習文字パターンのストローク単位のパターンに
   対してコードブックを作成するコードブック作成手段と
   、前記コードブックを用いて学習文字パターンをストロ
   ーク単位で量子化しコード列として標準パターンを作成
   するストローク量子化手段と、１文字の標準パターン中
   に同一コードが複数個存在した場合１個のコードのみを
   残し他を消去する情報圧縮手段と、入力文字パターンの
   ストローク単位のパターンと前記コードブックを構成す
   るコードベクトルとの距離を求めるストローク間距離計
   算手段と、前記入力文字パターンと前記標準パターンと
   を前記距離を用いてストロークの重複対応を許して対応
   付ることにより求めた文字間距離に基づき入力文字を認
   識するパターンマッチング手段とを有して成るオンライ
   ン文字認識方式。