JPH01316890A - オンライン手書文字認識方式 - 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】 〔概５〕 手書き入力した文字をオンラインでｉ＝　５ａｌｔする
オンライン手書文字認識方式に関し、 標準パターンの各ノードに対応づけて最大許容（直Ｔｈ
を持たせ、変動の少ない特徴点に対しては厳しい値、一
方、変動の多い特徴点に対しては緩やかな値を設定し、
リジェクト数を増大させることなく処理速度を向上させ
ることを目的とし、手書き入力した文字の特徴点を抽出
する特徴点抽出部と、この特徴点抽出部によって抽出し
た特徴点の列で表現した入力パターンの始点から、予め
作成した辞書から読み出した特徴点の列で表現した辞書
パターンに順次対応づけ、対応点における距ｆｉｄを計
算する対応づけ距離計算部と、この距離計算部によって
計算した距離ｄが該当辞書パターンの各特徴点に予め格
納しておいた最大許容値Ｔｈよりも小さいときに対応点
候補と判定する対応可否判定部とを備え、この対応可否
判定部によって判定された対応点候補のうちの最小の距
離ｄを持つものを次対応点と決定する処理を終点まで順
次行うように構成する。

［産業上の利用分野〕 本発明は、手書き入力した文字をオンラインで認識する
オンライン手書文字認識方式に関するものである。

〔従来の技術〕

従来、オンライン手書き文字認識の１つの手法として、
手書き人力した文字パターンの特徴点を抽出し、これら
の点列と予め作成した標準パターンの特徴点の点列とを
始点から終点に向がって順次比較して距離計算を行い、
この距離が固定的に定めた所定間（１（例えば闇値“４
ｏ°）よりも小さいときに対応する点列として対応づけ
を行い、更に次の点列について処理を繰り返し行う、そ
して、対応する点列が終点に行き着いたことにより、人
カバターンと標準パターンとの対応づけを行って手書き
文字を認識することが行われている（例えば特開昭６２
−２１６０９２）。

しかし、従来の上記手法は、入力パターンの点列と、標
準パターンの点列との対応づけを判定するための距離の
闇値として、固定的に定めた値（例えば“４０”）を用
いていたため、第８図（イ）実験結果に示すように、当
該固定的に定めた闇値を小さくすれば誤読（他の文字に
読み間違えること）が減少し、候補の絞り込みが早くな
って文字認識速度が向上する。一方、第８図（ロ）実験
結果に示すように、固定的に定めた闇値を大きくすれば
りジエクト数を減らして認識率を向上させることができ
る。このように、リジェクト数を減らして認識率を向上
させるには闇値を大きくする必要があり、一方、誤読を
減少させ、処理速度を向上させるには闇値を小さくする
必要があり、これらは相反し、両者を満足させることが
困難であった。

本発明は、標準パターンの各ノードに対応づけて最大許
容値Ｔｈを持たせ、変動の少ない特徴点に対しては厳し
い値、一方、変動の多い特徴点に対しては緩やかな値を
設定し、リジェクト数を増大させることなく処理速度を
向上させることを目的としている。

〔課題を解決する手段〕

第１図を参照して課題を解決する手段を説明する。

第１図において、特徴点抽出部Ｉは、タブレットなどに
手書きした人力データ中から屈曲点などの特徴点を抽出
するものである。

対応づけ距離計算部９は、入力パターンから抽出した特
徴点列の始点から順次辞書パターンに対応づけ、対応点
における距離ｄを計算するものである。

対応可否判定部１１は、計算した距離ｄが該当辞書パタ
ーンの各ノード（特徴点）に予め格納した最大許容値Ｔ
ｈよりも小さいときに対応点候補と判定するものである
。

〔作用〕

本発明は、第１図に示すように、特徴点抽出部１がタブ
レ・７ト上に手書き入力した入力データから特徴点を抽
出し、対応づけ距離計算部９が抽出した特徴点列につい
て、辞書パターンに順次対応づけて各対応点における距
に１１ｄを計算し、対応可否判定部１１がこの計算した
距離ｄが当該対応点に予め格納した最大許容値Ｔｈより
も小さいときに対応点候補と判定し、対応点候補が複数
ある場合に最小の距ｊｌｄを持つものを次対応点と決定
することを入力パターンの始点から終点まで繰り返し行
って辞書パターンとの対応づけを行い、手書き文字認識
を行うようにしている。

従って、入力パターンの各点（ノード）と、辞書パター
ンの各点（ノード）とを対応づけて距離ｄを計算し、対
応点を判定する際に変動の激しい点に対して緩やかな最
大許容値Ｔｈ（闇値）、−方、変動の少ない点に対して
厳しい最大許容値Ｔｂ　（闇値）を予め辞書パターンの
各点に与えることにより、リジェクト数を増大させるこ
となく、処理速度を向上させることが可能となる。

〔実施例〕

次に、第１図ないし第７図を用いて本発明の１実施例の
構成および動作を順次詳細に説明する。

第１図において、特徴点抽出部ｌは、タブレット上に手
書き入力したオンラインの入力データから、ストローク
の端点、屈曲点などの特徴点を抽出するものである。

入力パターン格納ハソファ２は、特徴点抽出部ｌによっ
て人力データから抽出した特徴点（ノード）を順次リン
クした人カバターン、例えば第６図（イ）に番号を付与
した一連のノードからなる入力パターンを格納するもの
である。各ノードには、座標（Ｘ、Ｙ）　、属性（始点
、終点など）が格納されている。

辞書記憶部３は、辞書（辞書パターン）を記憶するもの
である。

辞書取り出し部４は、辞書記憶部３から辞書パターンを
俄り出すものである。

辞書パターン格納バッファ５は、辞書記憶部３から取り
出した辞書パターンを保持するものである。この辞書パ
ターンは、を効非巡回グラフ構造例えば第６図（ロ）に
示すように、筆順に対応する特徴点をポインタで結んだ
ものである。

現対応点格納レジスタ（１）６、現対応点格納レジスタ
（２）７は、入力パターンあるいは辞書パターンのノー
ドのうちの、現時点で対応するノードをポイントするポ
インタを格納するものである。最初は、入力パターンの
第１のノードのノードアドレス、および辞書パターンの
第１のノードのノードアドレスを格納する。

次対応範囲決定部８は、入力パターンと、辞書パターン
とについて、次に対応づけて距離計算を行うノードの対
の集合である次対応範囲を決定するものである（第４図
参照）０次対応範囲は、以下の条件ｆｉｌないしく４）
を満足するノード対（ｎ、ｍ）の集合（ｎ、ｍｌである
。ここで、第４図に示すように、現在対応している人カ
バターン中のノードをＭ、現在対応して辞書パターン中
のノードをＮとする。

（１）　　ｎはＮ、ｍはＭの下位のノードである。

（２）Ｎからｎに至る経路にｎ以外の省略不可能点が存
在しない。

（３）Ｍからｍに至る岐路にｍ以外の省略不可能点が存
在しない。

（４）ｎあるいはｍの何れかはＮおよびＭに直接に接続
されている。

対応づけ距離計算部９は、次対応範囲決定部８によって
決定された入力パターン中のあるノード（特徴点）と、
辞書パターン中の対応するノード（特徴点）との距離ｄ
を計算（第５図を用いて後述）するものである、この距
離ｄが小さい程、人カバターンが辞書パターンに類イ以
している度合が大きいことを表す。

闇値格納レジスタ１０は、距離計算を行おうとする辞書
パターン中のノードが持つ対応づけ闇値（＝最大許容値
Ｔｈ）を保持するものである。

対応可否判定部１１は、対応づけｉ＃！離計算部９によ
って計算された距離ｄが、闇値格納レジスタ１０に格納
されている最大許容値（闇値）Ｔｈよりも小さいか否か
を判定するものである。距離ｄが最大許容値Ｔｈよりも
小さいと判定された場合、対応点＠補となる。

次対応点決定部工２は、対応点可否判定部１１によって
対応点候補と判定されたものが複数ある場合、最も距離
ｄが小さいノード対を次対応点と決定するものである。

対応結果格納部１３は、次対応点決定部１２によって決
定された次対応点を順次格納して保持するものである。

そして、入力パターンの始点から終点までの各点（ノー
ド）が辞書パターンのいずれかに対応すると判明した場
合、人カバターンと辞書パターンとが対応づけられたこ
ととなる。そして、対応づけられた入力パターンの特徴
点と、辞書パターンの特徴点とについて、更に両バター
ン間の距離計算を既知の手法によって行い、手書き文字
認識を行うようにしている。

第２図は、辞書パターンのノード情報例を示す。

これは、辞書パターン例えば第６図（ロ）の各ノードに
格納するノード情報を表す０図示ノード情報の上から“
Ｘ座標”および“Ｙｌｉ！標”にはノードの位置情報を
格納する。“属性”には当該ノードが始点、終点、ある
いは省略不能点であるかなどの属性を格納する。“対応
づけ闇値”には、本実施例で新たに設けた最大許容値Ｔ
ｈを格納するものであって、当該ノードの変動が激しく
認識率を向上させたい場合に緩い最大許容値Ｔｈ（例え
ば第７図最大許容値Ｔｈ＝５０）を格納し、一方、当該
ノードの変動が少なく文字認識処理速度を向上させたい
場合に厳しい最大許容値Ｔｈ（例えば第７図晟大許容値
Ｔｈ＝１０）を格納する。“接続ノード数Ｎ″には、当
該ノードから分岐する態様で接続するノード数Ｎを格納
する。“第１接続ノードアドレスト・・“第Ｎ接続ノー
ドアドレス”には、当工亥ノードから接続されるノード
のノードアドレス（先頭ノードアドレス）を格納する。

以上のように、辞書パターンの各ノード（各特徴点）に
本実施例に係わる最大許容値Ｔｈをそれぞれ格納（変動
の激しいノードに対して厳しい値、変動の少ないノード
に対しては緩い値を格納）しておき、これらの最大許容
値Ｔｈよりも小さい距ｌａ　　（人カバターンのノード
と辞書パターンのノードとの間で計算した距離ｄ）の対
応点を対応点候補とし、このうちから最小距離のものを
次対応点と決定する処理を繰り返し行うことにより、リ
ジェクト数を増加させることなく、処理速度を向上させ
ることが可能となる。

次に、第３図フローチャートに示す順序に従い、第４図
から第６図を用いて本実施例の要部構成の動作を詳細に
説明する。

第３図において、■は、対応づけ範囲の決定を行う、こ
れは、次対応範囲決定部８が既述した条件（すないしく
引を適用し、例えば現対応ノードが第４図（イ）、　（
ロ）図示ΦのノードＭ、ノードＮの時に、第４図（ハ）
次対応範囲に示すようなノード対の集合として決定する
ことを意味している。

■は、対応づけ距ｉ１Ｍｄの計算を行う、これは、第５
図（イ）、（ロ）に示すようにθ１、θ８．１、　、ｌ
、　、φ１、φ２をそれぞれ定め、下式（１）を用いて
対応点の距離ｄを計算することを意味している。ここで
、第５図図示・は、現対応ノードを示す。

−，＋Ｗ、　＋Ｗ。

Δθ＝θ２−θ、・・・・・・・・・・・・（２）Δｌ
＝１．〜ｌｌ　・・・・・・・・・・・・（３）Δφ−
φ８−φ１　・・・・・・・・・・・・（４）ＩＬ４１
＝―ｅａｎ（１１１１よ）・・・・・・・・・（５）６
＝Ｋ（定数）・・・・・・・・・・・・・（６）Ｌ＝ｍ
ｉｎ（ｍ＋　、ｍ、）−−・−−−・−・−（７）■は
、距離ｄく閾値Ｔｈ（最大許容値Ｔｈ）以外のノードを
除外する。これは、■で計算した対応づけようとするノ
ード対の距Ｍｄが、当該ノード対のうちの辞書パターン
のノードが持つ第２図ノード情報中の対応づけ闇値（−
最大許容値）Ｔｈよりも小さいもの以外の場合（即ち大
きい場合）に、当該ノード対を対応点から除外すること
を意味している。

■は、集合Ｎ＝０か否を判別する。これは、■で決定し
た第４図次対応範囲の集合Ｎが′空”か否かを判別する
ことを意味している。ＹＥＳの場合には、■でバックト
ランクし、［相］でスタックが空のとき（以前の処理で
分岐したことに対応してスタックに他のノードが保存さ
れていなく空きのとき）には、終了しくＥＮＤ）、一方
、空きでないときにはスタックから取り出したノードに
ついて、■以下を実行する。ＮＯの場合には、■を実行
する。

■は、集合Ｎが１よりも大きいか否かを判別する。ＹＥ
Ｓの場合には、■で２番目以降の集合（ノード対）をス
タックに保存し、■を実行する。

ＮＯの場合（集合が１つの場合）には、■を実行する。

■は、距離ｄが最小のノードを決定する。これは、例え
ば第４図（ハ）次対応範囲として決定した集合Ｎについ
て、距離ｄをそれぞれ計算し、そのうちの最小の距離を
持つノードを次対応点として決定することを意味してい
る。具体的に言えば、第６図（ハ）対応づけ例に示すよ
うに、計算した距ｊｄｌｄが最小なものを次対応点とし
て決定し、第６図（イ）人カバターンのノード■ないし
■を、第６図（ロ）辞書パターンに図示のように対応づ
ける。

■は、晟柊ノードか否かを判別する。これは、人カバタ
ーンのノードを辞書パターンのノードに順次対応づけ、
最終ノードに行き着いたか否かを判別することを意味し
ている。ＹＥＳの場合（最終ノードに行き着いた場合）
には、終了する（ＥＮＤ）。Ｎｏの場合には、■以下を
繰り返し実行する。

以上のように、■で辞書パターンの該当ノードが持つ閾
値Ｔｈよりも大きい距離ｄとなるノードを対応点候補か
ら除外し、残りの対応点候補のうち距離ｄの最小のもの
を次対応点として決定する処理を繰り返し行うことによ
り、リジェクト数を増大させることなく、処理速度を向
上させることが可能となる。

第４図は、次対応範囲決定例を示す、第４図（イ）は入
力パターン示し、第４図（ロ）は辞書パターンを示し、
第４図（ハ）は次対応範囲を示す。ここで、第４図（イ
）、（ロ）中の・が現対応ノードである。この現対応ノ
ードに注目し、次にノード対となる可能性のある次対応
範囲を、第４図（イ）、（ロ）図中に点線で囲んである
。これらの対となり得る組み合セを生成すると、第４図
（ハ）中に示す（Ｌ　ａ）、（１、ｂ）などとなり、こ
れらの対を集合Ｎとして第３図■で決定するようにして
いる。

第５図は距離ｄの計算説明図を示す、これは、既述した
式ｆｉｌによって距＠ｄを計算する際のθ１、θ□、６
．．１．　、φ１、φ８の関係を示す。

第６図は本発明の動作説明図を示す、第６図（イ）は、
入力パターン“石”の特徴点の順番を１ないし８を用い
て示す、第６図（ロ）は、辞書パターン“石”の特徴点
の順番を１ないし１１を用いて示す。第６図（ハ）は、
第６図（イ）入力パターンの特徴点（ｌないし８）を、
第６図（ロ）辞書パターンの特徴点（１ないし１１）に
対応づけた様子を示す、この対応づけは、第３図フロー
チャートに手順によって決定されたものである。

第７図は、最大許容値（Ｔｈ）例を示す、第７図（ロ）
辞書パターンの特徴点に付与した最大許容値Ｔｈは、第
７図（イ）手書文字“竹”に示すように、変動の多い特
徴点に対して大きな値例えば５０を設定し、変動の少な
い特徴点に対して小さな値例えば１０を設定するように
している。この最大許容値Ｔｈは、第２図ノード情報の
対応づけ闇１１１！（＝最大許容値Ｔｈ）が持つ値を示
す。

〔発明の効果〕

以上説明したように、本発明によれば、入力パターンの
各特徴点（ノード）と、辞書パターンの各特徴点（ノー
ド）とを対応づけて距離ｄを計算し、対応点を判定する
際に変動の激しい特徴点に対して緩やかな最大許容値Ｔ
ｈ（闇値）、一方、変動の少ない特徴点に対して厳しい
最大許容値Ｔｈ（闇値）を予め辞書パターンの各特徴点
に与えて判定する構成を採用しているため、リジェクト
数を増大させることなく処理速度を向上させることがで
きる。これにより、人カバターンを確度高くかつ迅速に
辞書パターンに対応づけて手書き文字を認識することが
可能となる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の１実施例構成図、第２図はノード情報
例、第３図は本発明の動作説明フローチャート、第４図
は次対応範囲決定例、第５図は距ｌｄの計算説明図、第
６図は本発明の動作説明図、第７図は最大許容値例、第
８図は従来技術の実験結果例を示す。 図中、１は特徴点抽出部、３は辞書記憶部、８は次対応
範囲決定部、９は対応づけ距離計算部、ｌｌは対応可否
決定部、１ｚは次対応点対決定部を表す。 水免哨の１笑ａ例講底図 も　１　図 ノート情報イゲ１ 扇２図 入力パターン　　　　　　静置バｑ−ノ（イ）　　　　
　　　　　　　　　　　　（ロ）距離状の計鼻銑明図 心　５　図 オ（η６Ｂ月の動イ乍ｔＢ月）Ｄ−ナヤートＰ１　　３
　　　　図 １乃バフ−ｙ　　　　　　　辞書バクーソ次討兄・′［
１囲決定例 鳥　４　図 本免明の動作説明図 も　６　図 特　／１７ ３１ン大Ｔｌ−各イ！Ｔｈ （ロ） 最友計林を労１ 第　　ワ　　図 箔　　３ ３　　図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 手書き入力した文字をオンラインで認識するオンライン
   手書文字認識方式において、 手書き入力した文字の特徴点を抽出する特徴点抽出部（
   １）と、 この特徴点抽出部（１）によって抽出した特徴点の列で
   表現した入力パターンの始点から、予め作成した辞書か
   ら読み出した特徴点の列で表現した辞書パターンに順次
   対応づけ、対応点における距離ｄを計算する対応づけ距
   離計算部（９）と、この距離計算部（９）によって計算
   した距離ｄが該当辞書パターンの各特徴点に予め格納し
   ておいた最大許容値Ｔｈよりも小さいときに対応点候補
   と判定する対応可否判定部（１１）とを備え、この対応
   可否判定部（１１）によって判定された対応点候補のう
   ちの最小の距離ｄを持つものを次対応点と決定する処理
   を終点まで順次行うように構成したことを特徴とするオ
   ンライン手書文字認識方式。