JPH02165287A - 文字列入力方式 - 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、文字枠なしでべたに書かれた手書き文字列を
入力とし、これを文字コード列に変換する文字列入力を
、文字列パターンの形状情報に加え、ｌｌｌＩ語レベル
又は文レベルの用語の知識を用いて高精度に行う文字列
入力り式に関する。

（従来の技術） 近年、マンマシンインタフェースの１つとして、手書き
文字列入力の研究が盛んである。■古き文字列入力には
、文字枠中に手書き文字を記入する方法と、文字枠なし
でべたに書く方法とに大別できる。

一般に、文字枠なしでべたに書かれた手書き文字列の入
力処理は、１文字領域の切り出し、１文字認識、用語辞
書との照合と進んでいく。この際、各段階の処理にはあ
いまい刊があるため、各段階ごとに複数の候補が出力さ
れ、この中から全体として最もふされしいものを選ぶ必
要がある。

そのための方法として、各段階で得られた候補に得点を
付け、この１７点に適当な小み付けを行って合計得点を
締出し、これによって処理全体を通してのふされしさを
判定することが提案されている（仲林他、「用語あいま
い検索を用いた手書き文字列入力方式」、昭和６２年度
人工知能学会全国大会予稿集、ｐｌ）、　４３５−／１
３８）。

第６図は、上記提案されている手書き文字列人力方式を
説明するための図である。図示するように、手書き文字
列入力方式は、１文字領域の切り出し、１文字認識、及
び用語辞書との照合（用語照合）の各段階を含む。図中
、口で囲まれた文字は１文字領域として切り出された文
字を示す。また〔　〕中の数字は各段階で得られる候補
の得点をホす。図示する例では、］゛知知識いう丁書き
入力文字に対し、１文字ｇ７域切り出し処理により（１
）〜（３）の３つの候補が１ｑ点と共に得られている。

これらの３つの候補〈１）〜（３）の各々に対して、１
文字認識処理を行う。例えば、「矢」という１文字領域
中の文字に対して、「矢」や１失」の候補がこれらの得
点とともに得られる。

このようにして得られる１文字認識の候補に対し、用語
照合を行う。例えば、１゛知」と１識」を結合した［知
識１と用語辞書との照合を行い、得点を１ｑる。

このような処理において、例えば１文字領域切り出しで
の得点をａｌ、１文字認識での９７点をａ２．用語知識
との照合による得点を８３とし、合削得点を、各１９点
を重み付き加算して。

Ｊ　＝Ｗ１　　・ａｌ　＋Ｗ２　　・ａ２　＋Ｗ３　　
’　ａ３　　（１）で求めるとする。いま、各段階の７
点が第６図に小すように与えられたとき、重みを Ｗ＋　＝１．Ｗｚ　＝１．Ｗ３　＝１　　　　　　　■
とすると、候補（２＞、（３）、（６）、（８）。

（１０）と選び［知識１と認識するのが３０点で最高得
点となり、１文字認識の得点の高さによって未知語が選
ばれてしまう。これに対処するため、Ｗ３のみの重みを
変更して、 ＶＶ＋　＝　１　、　Ｗ２＝　１　、　Ｗ３工２　　　
　　　■とすると、候補（２）、（３）、（７）、（８
）。

（９）と選び［知識１と認識するのが３２で最高得点と
なる。このように、１文字認識では（７点の低い［識１
が、用語照合重みを人にすることにより、１職」に代っ
て選ばれる。

〔発明が解決しようとする課題〕

しかしながら、上記従来の文字列人力方式にあっては、
重み付けの方法に明確な基準がなく、経験に頼るしかな
いので、文字切り出しの信頼性が低いという問題点があ
る。

また、各段階での候補及び得点の決定は各段階で独立し
て行うので、共通の尺度となるべきものがなく、よって
文字切り出しの精度を向上させるには限界がある。換言
すれば、他の段階で得られる結果がもつあいまい性を何
ら考慮していない。

更に、最終結果は式（１）により決定するため、用語照
合により１文字認識の得点が低い文字を正解とする一方
、１文字認識の得点が高いものは未知の用語であっても
認める、という２つの処理を統合した判定には適さない
という問題点がある。

従って、本発明は上記問題点を解決し、各段階が独立し
て（単独で）出力するあいまい性のある結果と、他の段
階の出力から決定されるあいまい性のある結果を統合し
て、１文字領域切り出し、１文字認識及び用語照合に関
する知識を相互にすべて活用することにより、全体とし
て最もふされしい結果を得るようにして、文字切り出し
の信頼性を高めることを目的とする。

〔課題を解決するための手段〕

第１図は、本発明の原理ブロック図である。

同図において、文字切り出し１段１は、文字枠なしでべ
たに書かれた手書き文字列入力から、１文字領域の候補
を確率を付与して出力する。

１文字認識手段２は、文字切り出し手段１から出力され
た１文字領域の候補に対して認識を行い、文字コードの
候補を確率を付与して出力する。

用語照合手段３は、１文字認識ｆ段２の出力結果から用
語候補を確率を付与して出力する。

第１の確率統合手段４は、文字切り出し手段１が出力し
た１文字領域候補の確率と１文字認識手段２の出力結果
を根拠として（ｑられる１文字領域候補の確率とを統合
して総合的な１文字領域候補の確率を１９る。

第２の確率統合手段５は、１文字認識手段２が出力した
文字コード候補の確率と用語照合手段３の出力結果を根
拠として得られる文字コード候補の確率とを統合して総
合的な文字コード候補の確率を得る。

出力判定手段６は、第１の確率統合手段４と第２の確率
統合手段５との出力に基づき、最終結果となる文字列コ
ード列を出力する。

そして、第１の確率統合手段４及び第２の確率統合手段
５の出力をそれぞれ文字切り出し手段１及び１文字認識
手段２にフィードバックし、確率の統合を定常状態に達
するまで繰り返し行う。

〔作用〕

手書き入力文字列は文字切り出し手段１で切り出される
。このとき、切り出された１文字領域の候補ごとに正し
さを表わす確率を付与する。切り出された１文字領域の
候補は、１文字認識１段２で文字認識され、文字コード
の候補が得られる。

このとき、文字コードの候補には、正しさを表わす確率
が付与される。文字コードの候補は用語照合手段３に与
えられ、用語候補が得られる。このとき、得られた用語
候補ごとに、正しさを表わす確率が付与される。

文字切り出し手段１で得られた１文字領域候補のＶ＆率
と、１文字認識手段２の出力結果を根拠にして得られる
１文字領域候補の確率は、第１の確率統合手段４で統合
され、総合的な１文字領域候補の確率を得る。また、１
文字認識手段２で得られた文字コード候補の確率と、用
語照合手段３の出力結果を根随にして得られる文字コー
ド候補の確率は、第２の確率統合手段５で統合され、総
合的な文字コード候補の確率を得る。

上記各統合処理は、文字領域候補及び文字コード候補の
確率が定常状態に達するまで、繰り返し行われる。すな
わち、第１の確率統合手段４で得られた文字領域候補の
確率は、文字切り出し手段１にフィードバックされ、新
たなく更新された）確率として１文字認識手段２及び第
１の確率統合手段４に与えられる。同様に、第２の確率
統合手段５で得られた文字］−ド候補の確率は、１文字
認識手段２にフィードバックされ、新たな確率として用
語照合手段３及び第２の確率統合手段５に与えられる。

以上のようにして、第１の確率統合手段４及び第２の確
率統合１段５でそれぞれ得られた出力、すなわち定常状
態の確率値をもとに、出力判定手段６は最終結果となる
文字コード列を出力する。

このように、処理の各段１ｉｔ！ｉ（１文字領域切り出
し、１文字認識、用語照合）で得られる複数候補に、正
しさを表わす確率を付与することで、異なる処理段階の
結果を共通の尺度で比較することが可能になる。

また、候補の確率は各処理段階単独で求める他に、他の
処理段階の結果を使って求められるものも考慮している
。すなわち、１文字認識によって得られる文字コード候
補の確率は、１文字認識単独で決まる確率の他に用語照
合の結果から（ｑられる確率も統合して決定する。既存
技術では段階間の関連は考慮されていないため、後者の
確率は考慮されていない。

更に、上述したように、同一候補に対して異なる根拠か
ら複数の確率が与えられ、これらを統合することになる
が、相互に依存する−例えば、用語候補の確率は１文字
認識の結果を使って決定されるが、１文字認識の結果を
定めるためには用語候補の確率が必要−場合があるため
、統合部ｉを反復して定常点を求めている。

〔実施例〕

以下、本発明の一実施例を図面を参照して説明する。

第２図は、本発明の一実施例のブロック図である。図示
するように、本実施例は文字切り出し部１１．１文字認
識部１２．用語照合部１３．第１の確率統合部１４．第
２の確率統合部１５．及び出力判定部１６を具備してい
る。第１の確率統合部１４は、文字切り出し確率算出部
１４ａ及び確率統合計算部１４ｂを具備している。第２
の確率統合部１５は、１文字認識確率鋒出部１５ａ及び
確率統合計算部１５ｂを具備している。

文字切り出し部１１は、文字枠なしでべたに書かれた手
古き文字列から１文字領域を切り出し、それが正しい確
率を付与している。手書き文字列は、例えばダブレット
に筆記されたストロークのＸ、Ｙ座標に相当する。

第３図は、文字切り出し部１１の入出力関係を示す図で
ある。同図において、「知識」という手書き文字列に対
して（１）〜（４）で示す１文字領域の候補１０１が、
それが正しい確率（（）中の数字）とともに得られてい
る。この確率は、例えばＤｅｌρ５ｔｅｒ−３ｈａｒｅ
ｒの確率理論を用いて求めることができる（シェー７７
：“討拠の数学理論″′、プリンストン・ユニバージテ
ィー・プレス。

＋９７６；　３ｈａｆｅｒ　：　Ａ　　Ｍａｔｈｅｍａ
ｔｉｃａｌ　Ｔｈｅｏｒｙ　ｏｆＥｖｉｄｅｎｃｅ　、
　Ｐｒ１ｎｃｅｔｏｎ　　Ｕｎｉｖ　、　Ｐｒｅｓｓ、
１９７（ｉ）。

尚、確率の算出方法については、後述する。また、図中
の［不明、１とは切り出し法が不明である確率を意味し
ている。

１文字認識部１２は、文字切り出し部１１で１０られた
１文字領域１０１に対して認識を行い、文字コードの候
補１０２を確率を付与して出力する。第４図は、１文字
認識部１２の入出力関係を示す図である。図示するよう
に、文字切り出し部１１で得られた６つの１文字順１ｊ
ｌｉ候補に対する認識により、（５１−（１０）の文字
］−ドの候補が得られる。尚、便宜上、図では文字」−
ドそのものではなく、認識した文字を示している。

用語照合部１３は、１文′？′認識部１２で得られた１
文字認識結果から用語の知識（予め用語を辞占中に格納
しである）を用いて、用語の候補１０３とそれが正しい
確率を求める。

第５図は、用語照合部１３の人出力関係を示す図である
。図示するように、１文字認識部１２で得られた６つの
１文字領域候補１０２に対し、「知識」という用語はあ
るが、１矢口識」、１知載」。

「矢口言」という用語はないため、［知識１という用語
のみ確率を付与して出力している。

第１の確率統合部１４の文字切り出し確率紳出部１４ａ
は１文字認識部１２で（！７られた文字コードの候補１
０２の確率を根拠に、１文字領域候補の確率を算出する
。例えば、第３図の１文字領域候補（３）に対する１文
字認識結果は、第４図の文字コードの候補（８）と（９
）であり、第３図の候補（４）に対する１文字認識結果
は第４図の候補（１０）である。この場合、候補（１ｏ
）の方が候補（８）及び（９）よりも確率が高いので、
１文字領域候補（４）の方が候補（３）よりも高いこと
がわかる。文字切り出し確率算出部１４ａは上記の処理
を、前述したＤ　ｅＩｌｐｓｔｅｒ−８ｈａｒｅｒの確
率理論に従い行う。

確率統合計算部１４ｂは、文字切り出し部１１が付与し
た１文字領域候補の確率と、文字切り出し確率算出部１
４ａが棹出した１文字領域候補の確率とを統合する。

ここで、確率の統合は、ｏ　ｅｉｐｓｔｃｒの統合部（
上記文献参照）に基づいて行う。今、ここで確率変数の
とりうる値がＸ＋、Ｘｚ、Ｘ３であり、これらの確率が
それぞれＤ＋　、　Ｄ２　、　ｌ）３　、またどの値を
とるか不明である確率を特徴とする特許の時、ｐＩ　、
　Ｄ２　、　ｐｘ　、　Ｅ）　　は確率であるから、Σ
　ｐ・　＋ｐ−１ ｉ＝１ をみたす。また別の根拠から同様の確率ｐ′１゜Ｏ’　
２１０’　３１　Ｄ’　、が得られたとすると、統合確
率ｐ−（ｉ＝１．２．３）を［）　ｅｍｐｓｔｅｒの統
ξ 会則により ■ により４埠する。以上は確率変数のとりつる値が３つ、
根拠が２つの場合を示したが、全く同様の方法で確率変
数のとりうる値の数、Ｐｆ１拠の数を増やすことは容易
である。

第２の確率統合部１５０１文字認識確率算出部１５ａは
、用語照合部１３で得られた用−ｎの候補１０３の確率
を根拠に、文字コード候補の確率を算出する。例えば、
第３図の候補（１）、（２）は、［知１が文字切り出し
部１１により２通りに切り出されたことを示す。同様に
１文字認識単独では誤りである（１）の確率が高くなる
ことら考えられる。この場合、（１）は誤りであっても
それぞれの領域を［矢１、「口Ｊと読むことができ、１
文字認識部１２は第４図（５）、（６）、（７）に示す
ように「矢１と「口」、［知１をほぼ同様の確率で出力
し、ここまででは誤りを発見できない。しかし用語照合
部１３では［矢口識１という用語はないが１知識」とい
う用語はあるという出力を出すため、これを根拠とする
と「矢１と［口、Ｉの確率は低り１゛知］は高いという
確率が得られる。

１文字認識確率筒用部１５ａには、上記の処理を前述し
たＤ　ｅｕｓｔｅｒ−８ｈａｒｅｒの確率理論に従い行
う。

以上のとおり、第１の確率統合部１４が文字切り出し部
１１と１文字認識部１２の結果を統合して新たな文字切
り出しの確率を計算し、第２の確率統合部１５が１文字
認識部１２と用語照合部１３の結果を統合して新たな１
文字認識の確率を計ｎする。この計篩過稈は第２図に示
すようにお互いに干渉のあるループ状となっているため
、適当な初期値から始めて上式に基づいた統泪合計を繰
り返し、定常状態に達した時の値を解とする。

出力判定部１６は、繰り返し法により確率の統合を行う
ため、収束判定を行い、最も確率の高いものを結果とし
て出力する。

次に、本実施例の動作を説明する。「知識」という手出
ぎ文字列が文字切り出し部１１に入力された場合、文字
切り出し部１１は第３図に示す１文字領域候補（１）〜
（４）をその確率とともに出力する。この１文字領域候
補（１）〜（４）は１文字認識部１２に与えられ、第４
図に示す文字コード候補（５）〜（１０）が確率ととも
に出力される。この文字」−ド候補（５）・〜（１０）
は用語照合部１３に送られ、第５図に示す用語の候補（
１１）が確率とともに出力される。

文字切り出し部１１の出力１０１は確率統合３ｔ　Ｆｆ
部１４ｂに送られ、１文字認識部１２の出力１０２は文
字切り出し確率算出部１４ａｌＣ送られる。そして、前
述したようにして、確率統合ＳＩ算部１４ｂは、１文字
領域候補の統合した確率を算出する。

同様にして、確率統合５１吟部１５ｂは文字コード候補
の統合した確率を算出する。

ここで、文字切りし部１１は１ａＪを候補（３）及び（
４）の２通りに切り出す。文字切り出し部１１の単独処
理では誤りである候補（３）の確率が高くなることが考
えられる。しかし、各１文字領域候補に対して１文字認
識部１２が、ぶ識を行うと、候補（３）の場合は文字と
して正しくない切り出し法を含むため、第４図の候補（
９）のように確率の非常に低い認識結果が生ヂる。そこ
で、１文字認識結果を根拠とした文字切り出しの確率は
候補（３）より（４）の方が高くなり、第１の確率統合
手段１４が先に得られた確率と統合した結果も、候補（
４）の方が高くなって正解が得られる。

また、前述したように、第３図の候補（１）。

（２）に対し、１文字認識部１２の中和処理では［矢］
と「口」、「知」をほぼ同様の確率で出力してしまう。

しかし、用語照合により「矢口識という用語はないが「
知識」という用語はあるという結果を得る。従って、こ
れを根拠にすると、矢」と「口」の確率は低く、１知」
は高いという確率が得られる。そこで、第２の確率統合
部１５が先に得られた確率と統合した結果も１−矢」と
１口」の確率より［知、１の方が高くなって正解が得ら
れる。

〔発明の効果〕

以上説明したように、本発明の文字列人力方式では、各
処理が甲種で出力するあいまい性のある結束と、他の処
理の出ツノ結果から決定されるあいまい性のある結果を
統合して全体として最もふされして結果を得ることがで
きる。そのため文字切り出し、１文字認識、用６Ｒに関
する知識をすべて活用した、信頼性の高い結果を得るこ
とができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の原理ブロック図、 第２図は本発明の一実施例のブロック図、第３図は文字
切りし部１１の人出力関係の一例を示す図、 第４図は１文字認識部１２の人出力関係の・−例を示す
図、 第５図は用語照合部１３の入出力関係の一例を示す図、
及び 第６図は従来の文字列人力方式を説明するための図であ
る。 １・・・文字切り出し手段、２・・・１文字認識手段、
３・・・用語照合手段、４・・・第１の確率統合手段、
５・・・第２の確率統合手段、６・・・出力判定１段、
１１・・・文字切り出し部、１２・・・１文字認識部、
１３・・・用語照合部、１４・・・第１の確率統合部、
１４ａ・・・文字切り出し確率筒用部、１４ｂ・・・確
率統合部ｎ部、１５・・・第２の確率統合部、１５ａ・
・・１文字認識確率算出部、１５ｂ・・・確率統合手段
部、１６・・・出力判定部。 〔ｏ３〕 （０，４） 文字切り出し部１１の入出力量ｇの一例を示す図第３図 本発明の原理ブロック図 第１図 第４図 用語照合部１３の入出力関係の一例を示す図第５図 欠口ｍ

〔０〕 」 従来Ｏ文字々１１人力方式をト明するためＯ凹第６図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 文字枠なしでべたに書かれた手書き文字列から、１文字
   領域の候補を確率を付与して出力する文字切り出し手段
   と、 該文字切り出し手段から出力された１文字領域の候補に
   対して認識を行い、文字コードの候補を確率を付与して
   出力する１文字認識手段と、該１文字認識手段の出力結
   果から用語候補を確率を付与して出力する用語照合手段
   と、 前記文字切り出し手段が出力した１文字領域候補の確率
   と前記１文字認識手段の出力結果を根拠として得られる
   １文字領域候補の確率とを統合して総合的な１文字領域
   候補の出力を得る第１の確率統合手段と、 前記１文字認識手段が出力した文字コード候補の確率と
   前記用語照合手段の出力結果を根拠として得られる文字
   コード候補の確率とを統合して総合的な文字コード候補
   の確率を得る第２の確率統合手段と、 前記第１の確率統合手段と前記第２の確率統合手段との
   出力に基づき、最終結果となる文字列コード列を出力す
   る出力判定手段とを具備し、前記第１の確率統合手段及
   び前記第２の確率統合手段の出力をそれぞれ前記文字切
   り出し手段及び前記１文字認識手段にフィードバックし
   、確率の統合を定常状態に達するまで繰り返し行うこと
   を特徴とする文字列入力方式。