JPH0139154B2 - - Google Patents

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JPH0139154B2
JPH0139154B2 JP58249704A JP24970483A JPH0139154B2 JP H0139154 B2 JPH0139154 B2 JP H0139154B2 JP 58249704 A JP58249704 A JP 58249704A JP 24970483 A JP24970483 A JP 24970483A JP H0139154 B2 JPH0139154 B2 JP H0139154B2
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10—Character recognition
    • G06V30/32—Digital ink
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Character Discrimination (AREA)
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Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の利用分野〕 本発明は、電子的なデータ処理装置のデータ入
力手段の中でも、特にマンマシン性の点で優れて
いる、ワークステーシヨン及びデータエントリシ
ステム等の入力方式に関する。
〔発明の背景〕
従来技術について、テレビ学技報vol.6，No.44
（1983）p43―p48の“タブレツト入力による手書
き文字・図形認識 若原ら”（電々公社武蔵野通
研）の例を用いて以下説明する。
まず、上記論文で述べられているオンライン手
書き図形認識方式の概要を述べる。
上記図形認識方式は「候補ラテイス法」と呼
ぶ。第１図に上記方式のアルゴリズムのフローを
示す。
〔処理１〕候補図形抽出；入力ストロークの始終
点座標Ｐを或るシンボルＧ（基本的に全辞書図形）
の端点PGと対応づけ、その入力ストロークの接
続関係からシンボルＧの端点Ｐ全てを通過するス
トローク列を探索し、これが存在すれば、このシ
ンボルＧを候補図形Ｇとする。これが、いわゆる
一筆書きパターンによる候補図形Ｇの抽出法であ
り、ストローク数が多い図形では、発生しなけれ
ばならない一筆書きパターンの数が急激に増加す
ることがある。
〔処理２〕相異度の計算；この方式では、点間の
ユークリツド距離に加え、各点での接線方向の差
を評価したDPマツチングを採用している。相異
度d2は、 d2＝min〔M 〓 〓m=1 ｛Xm−X′u（ｍ））2＋（Ym−Yu′（ｍ））2＋α・
ｈ（ｍ，ｕ（ｍ））｝〕…(1) ここで （Xm，Ym）は、入力ストロークの座標値系列。
（X′m，Y′m）は、候補ストロークの座標値系
列。
ｕ（ｍ）＝ 〓 〓 〓ｕ（１）＝１ ｕ（Ｍ）＝Ｍ ｕ（ｉ）＝ｊのときｕ（ｉ＋１）＝｛ｊ，ｊ＋１，
ｊ＋２｝ α；定数 ｈ（ｉ，ｊ）＝tan-1Yi+1−Yi Xi+1−Xi−tan-1Y′i+1−Y′i X′i+1−X′i (1)式の右辺｛ ｝内第１項、第２項はユークリ
ツド距離を示し、第３項が（Xi，Yi）での接線
方向と、（Xi′，Yi′）での接線方向の差を表わす。
〔処理３〕候補ラテイスの探索；処理１で抽出さ
れた図形全てについて処理２の相異度計算を行い
その結果を第２図のようなテーブルにする。最適
な図形列は同図から考えられる全ての図形の組合
わせの相異度が最も小さいものである。
以上のような処理を行う結果、候補図形の抽出
に時間を要し、また傾いた図形の認識がうまくい
かない。
以上のように従来のオンライン手書き図形認識
は、辞書と入力図形間の距離を相異度として用い
ているが、上記相異度を求めるための比較要素と
して“座標”を用いていたため、傾いた図形の認
識が困難であつた。また、入力ストロークから、
候補図形を選出する際に、辞書図形の一筆描きパ
ターンを用いることがあるが、このやり方では、
１つの辞書図形に対する一筆描きパターンが、線
分数の増大とともに急激に増大する可能性がある
為、処理時間が長くなる、という問題点があつ
た。
〔発明の目的〕
上記の２点を踏まえ、本発明の目的は、図形間
の分割を自動的に行い、１図形における筆順・画
数・図形の傾きに制限が無く、処理速度の速いオ
ンライン手書き図形認識方式を提供するにある。
〔発明の概要〕
第３図に、本方式を実行するオンライン手書き
図形認識装置を示す。
ユーザは、タブレツト１００より図形を入力す
る。入力されたストローク情報はCPU２００に
より、メモリ３００に蓄えられる。メモリ３００
に蓄えられたデータは、ペンが上がる毎にCPU
２００に再度取り込まれ、当CPU２００のプロ
グラム部にて処理され、その結果出力された整形
図形は、横1700ドツト、縦2300ドツトのCRT５
００又はプリンタ４００より表示・印刷される。
次に本発明であるプログラム部の処理について詳
細に説明する。
〔発明の実施例〕
第４図に本発明によるプログラム部の処理フロ
ーを示す。
まず処理10では、以下の処理に必要な作業領域
の初期化、ユーザ指定値の設定等が行われる。
次に、処理20はタブレツト１００からの座標点
列D1を座標点間の距離をしきい値として、サン
プルしながらメモリ３００に座標点データD2と
して蓄える。この処理20はタブレツト１００上の
ペンがアツプされるまで続く。座標原点はCRT
５００の左下で座標値はCRT５００の画面のド
ツトに対応している。タブレツト１００から入力
された図形の例を第５図に示す。この例は２スト
ロークの入力例である。
処理30では、上記メモリ３００に蓄えられたペ
ンダウンからアツプまでの一連の座標点データ
D2′を線分データD3に変換するため、まず上記デ
ータD2′の始終点を結ぶ直線分L0を設定し、該L0
と、上記データD2′の各点を結んだ線分列L1とで
囲まれた面積Ｓを求める。このＳの値が、予め設
定されたしきい値STH（≒100）より小さい場合に、
上記線分列L1を直線分L0に変換する。また、Ｓ
＞STHの場合には、直線分L0′の終点を上記データ
列D2′の中点に移し、同様の処理を行う。この
時、Ｓ＜STHが満足されたならば、上記直線分
L0′の終点を現終点Pnと以前の同処理の終点Peと
の中点に移動する。即ち、中点法により終点Pn
を移動し、点Pnが移動しなくなつた時点で直線
分L0″を設定する。また該設定した直線分L0″の
終点が前記データD2′の終点でなければ、現終点
を新たな始点とし、D2′の終点を新終点として上
記の処理を繰返す。この結果、入力データD2′は
前記線分データD3に変換される。さらに上記線
分データD3は、連なる２線分Dl1，Dl2の角度変化
の絶対値が12度以内でかつ１つ前の２線分の角度
変化と符号が同じでかつ長さの比が0.5から2.0の
間であつた時、上記２線分は曲線の一部と見な
す。この処理を全線分データD3に渡つて行うこ
とにより、上記データD2′は直線又は曲線データ
D4に変換される。第６図に点列データの線分化
の様子を示す。本処理ではしきい値STHを適当に
選ぶことにより、入力点列の細かなブレを有効に
吸収する効果がある。
次に、処理40では上記D4の各線分（直線又は
曲線）の始終点の角度を32の方位コードCDで量
子化したものをD5とする。但し、曲線について
は、始点から終点に向かう直線に対し右回りなら
ば32，左回りならば64を直線の方位コードCDに
加えるものとする。第７図に方位コードの例を示
す。図中の数字は、各方位を量子化した値を示
す。
次に、処理50では、上記処理30で得られた上記
線分化データD4内の各線分間の接続関係を調べ
るため、まず、D4を一辺100の正方形内に正規化
する。この時、上記D4の任意の２線分の各々端
点間の距離が５以内のもの同士は、接続関係にあ
ると判定し、接続リストList1に始終点の情報
FEN、接続先の線分番号No.及び該接続先の線分
の始終点の情報FEN′を登録する。第８図に、上
記正規化の例を示す。図中の番号は、上記処理30
で入力ストロークを線分化した時の線分番号を示
している。また、第９図は、上記接続リスト
List1の例である。この例では１つの線分には複
数の接続情報を持つことが可能である。ここで各
接続情報、例えば接続11の内容の例を第１０図に
示す。ボツクス１１１には線分番号１の線分の始
終点のどちらに接続があるかの情報１が入る。ボ
ツクス１１２には上記線分番号１に継がる線分Ｎ
の線分番号が入る。またボツクス１１３には、該
線分Ｎの接続に関する始終点情報が入る。
次に、処理60では、上記処理40で得られた上記
線分量子化データD5及び処理50で得られたList1
から１方向に並んだ方位コード列D6を作成する
ために、まず上記D4をソーテイングして、線分
の両端点のＸ座標値の昇べき順のリストList2を
作り、その第１番目の線分より上記List1をもと
に次々と方位コードを接続してD6に登録する。
ここで、上記線分の接続先が接続方向に対し逆向
きの場合は、その方位コードを反転し登録する。
また接続先が複数有る場合には、上記線分に対し
最も左側にある線分を選ぶことにより右回りの方
位コード列を生成できる。また、開放端であつ
て、接続先が無い場合には方位コードを折り返し
て（反転して）登録し、上記線分の反対側の端点
から接続先の探索を続行する。これらの探索によ
り見つかつた線分l1が既にD6に登録済みの場合に
は、List2より未登録線分の内、最も左にある線
分から処理60を繰り返す。
但し、各線分は一度ずつ登録される。また、本
処理では接続先が無い、即ち開放端点数Openも
登録される。ここで第１１図は、上記処理60を図
で示したものである。この図から分かるように入
力図形は、その筆順によらず1′〜8′までの方位コ
ード列に変換される。
次に処理70では、前記処理60で得た上記D6と
標準図形GSTとの類似度を求めるため、まず、上
記処理30の上記線分データD4の線分数LNと、上
記処理60で得た上記開放端点数Openより、上記
標準図形GSTより候補図形G′を選び出す。ここで
標準図形GSTは、上記方位コードデータD4、接続
リストList1に対応するD4ST，ListSTを持つ。そこ
で、候補図形の各方位コードを第１コードとし
て、上記処理60と同様な処理を行うことにより
D6STを得る。次に、上記D6と上記D6STとを比較
して類似度Ｆを計算する。この時、上記D6，
D6STの連なる２つの方位コードの差同士を比較す
ることにより、D6で表わされる図形が、候補図
形Ｇに対して傾いていた場合でも、傾きが無い場
合と同じ類似度を得ることができる。この結果、
入力図形の傾きに依存せず、マツチングを取るこ
とができるという効果がある。ここで第１２図に
上記処理70のフローを示す。
次に処理80で、マツチングの評価を行うために
上記処理70で得た類似度Ｆを予め設定されたしき
い値F0（≒10）と比較し、Ｆ＜F0の場合には、こ
の類似度Ｆを得た候補図形Ｇを認識図形Grとし
て出力する。一方、Ｆ＞F0の場合には、認識失
敗であるため処理90へ移行する。
次に処理90では、線分データD4のダイナミツ
ク・プログラミング処理を行うため、上記処理70
での線分数LNが２以上の場合は、若い番号の線
分データを削除して、新たな線分データD4′を作
成し、上記処理50へ移行する。一方、上記LNが
２未満の場合は、上記削除した線分データを復活
した上で、最後の線分データを削除し、処理50へ
移行する。この処理を繰返した後、削除すべき線
分データが無くなつた時には、全線分データを復
活した後、処理20へ移行し、新たな線分データを
追加する。ここで第１３図は、上記処理90におい
て線分列D4′の生成の様子を第５図の入力図形を
例に取つて示している。図中破線の矢印は、線分
列D4′の発生順序を示す。
これら処理10から処理90までの処理手順を実行
することにより、図形入力時の筆順、画数、分割
をフリーにすることが可能となり、従来の図形入
力方式と比較してマンマシン性を飛躍的に向上さ
せる効果がある。
〔発明の効果〕
本発明によれば、認識開始ボタン等の図形の分
割に関する補助手段なしに、入力図形の分割が可
能であり、さらに、図形の傾き、筆順、画数に依
存せずオンライン認識が可能となり、マンマシン
性が向上するという効果がある。
【図面の簡単な説明】
第１図は候補ラテイス法処理フローチヤート、
第２図は候補ラテイスの例、第３図はオンライン
手書き図形認識装置の構成、第４図はプログラム
部のフローチヤート、第５図は入力ストローク
例、第６図はストロークの線分化処理説明図、第
７図は方位コードの例、第８図は接続関係リスト
作成の説明図、第９図は接続関係リストの例、第
１０図は接続関係リスト内部形成の例、第１１図
は方位コード列生成例、第１２図は類似度計算フ
ローチヤート、第１３図は線分セグメントのDP
処理例。 １００…タブレツト、２００…CPU及びプロ
グラム部、３００…メモリ、４００…プリンタ、
５００…図形表示装置。

Claims (1)

  1. 【特許請求の範囲】 １ 逐次的な座標情報及びペンのアツプ／ダウン
    情報を発生する出力装置と、 該出力装置から発生した前記情報をサンプリン
    グして入力する座標入力装置と、 前記ペンのアツプ／ダウン１回（以下、入力ス
    トロークという）ごとの前記入力装置からの入力
    情報と、予めメモリに蓄えられた標準図形情報と
    のマツチングを行うことにより類似度を計算する
    図形認識部と、 該図形認識部により認識された図形の整形情報
    を発生する図形発生装置とを有するオンライン手
    書き図形認識装置において、 前記図形認識部は、前記座標入力装置からの入
    力情報を直線及び曲線の線分群に変換する線分化
    手段と、 該線分の始終点を結ぶ直線が指す角度に応じて
    前記線分群を量子化する量子化データ生成手段
    と、 前記線分群から各線分の始終点間の接続の有無
    をリストに作成する正規化手段と、 前記量子化データを前記リストに基づいて、一
    次元入力データ列として並べかえる整列化手段
    と、 前記標準図形情報を前記整列化手段によつて一
    次元標準データ列とし、前記一次元入力データ列
    との間で比較し類似度を計算する類似度計算手段
    と、 該類似度が所定の閾値より小さい時に、前記標
    準図形情報との比較に係る前記線分群の数を増加
    又は減少させ、該線分群をフイードバツクするた
    めの処理線分数変更手段とを有することを特徴と
    するオンライン手書き図形認識装置。 ２ 特許請求の範囲第１項記載のオンライン手書
    き図形認識装置において、 前記線分化手段は、入力ストロークの点列を順
    次結ぶ折れ線部と、該折れ線部の始終点を結ぶ直
    線とで囲まれる面積を求める計算手段と、 該計算手段で得られた面積の大きさから、前記
    折れ線部を直線と認めるか否かを判定する第１の
    判定手段と、 該第１の判定手段に於て直線と判定された線分
    群が曲線の一部であるかどうかを判定する第２の
    判定手段とを有することを特徴とする特許請求の
    範囲第１項記載のオンライン手書き図形認識装
    置。 ３ 特許請求の範囲第１項記載のオンライン手書
    き図形認識装置において、 前記整列化手段は、前記線分群の中から１の線
    分を選出し、該線分に対応する前記量子化データ
    を第１番目として、前記リストにより該量子化デ
    ータを一方向に並べる手段を有することを特徴と
    する特許請求の範囲第１項記載のオンライン手書
    き図形認識装置。 ４ 特許請求の範囲第１項記載のオンライン手書
    き図形認識装置において、 前記処理線分数変更手段は、比較に係る前記線
    分群の開始ポインタ及び終了ポインタと、 該ポインタを加減する手段と、 該加減されたポインタで示される新たな線分群
    を従前の線分群と交替させる線分群更新手段とを
    有することを特徴とする特許請求の範囲第１項記
    載のオンライン手書き図形認識装置。
JP58249704A 1983-12-26 1983-12-26 オンライン手書き図形認識装置 Granted JPS60136892A (ja)

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