JPH02230487A - 文字及び図形認識装置 - 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］ 本発明は筆跡を表わす筆跡情報に基づいて文字或は図形
を認識する文字及び図形認識装置に関するものである。

［従来の技術］ 従来、この種の装置、例えば、オンライン文字認識装置
の一般的な処理方法の１つには、特徴点パターンマッチ
ング法がある。この特徴点パターンマッチング法は、タ
ブレットから入力されたペンのアツブ／ダウン情報、（
ｘ，ｙ）座標から各ストロークを代表する特徴点を３点
、或はそれ以上抽出し、辞書に登録されている標準パタ
ーンとの間で類似度を求め、最大となる標準パターンを
認識結果とするものである。その類似度の求め方として
は、入力文字と標準パターンの対応する特徴点間の距離
を求め、それらの和の逆数を類似度とする。

また、認識時間を短くする方法として、入力文字パター
ンの一部分を取り出し、偏又はつくりなどの部首により
候補文字数を少なくする大分類法がある。

さらに、特徴点パターンマッチング法のみでは正確な認
識が困難な類似文字どうしを区別するために、それらの
類似文字の違いを最もよく表わしている部分を取り出し
て比較する詳細分類法がある。

一般的に大分類法を行うと認識率は低下するが認識時間
を短縮することかできる。また、詳細分類法を行うと認
識率は向」一ずるが認識時間は多少長くなる。

［発明が解決しようとしている課題コ しかしなから、上記従来例での文字及び図形認識装置を
ユーザが用いる場合、その装置の認識方法では、ユーザ
のニーズにあわせて大分類法や詳細分類法を行うか否か
の選択ができないため、使いにくいという欠点かあった
。

本発明は、上記課題を解決するために成されたもので、
ユーザのニーズに合致させ操作性を向上させた文字及び
図形認識装置を提供することを目的とする。

［課題を解決するための手段］ 上記目的を達成するために、本発明の文字及び図形認識
装置は以下の構成を備える。即ち、筆跡を表わす筆跡情
報に基ついて文字或は図形を認識する文字及び図形認識
装置であって、前記筆跡情報を入力する入力手段と、該
入力手段により入力した筆跡情報を認識する複数の認識
段階の中から所望する認識段階を選択する認識段階選択
手段と、該認識段階選択手段での選択結果に従って前記
文字或は図形をそれぞれ認識する認識手段と、該認識手
段での認識結果を出力する出力手段とを備える。

［作用］ 以上の構成において、入力した文字或は図形の筆跡を認
識する場合に、複数の認識段階の中から所望する認識段
階を選択し、その選択結果に従って文字或は図形をそれ
ぞれ認識して出力するように動作する。

［実施例コ 以下、添付図面を参照して本発明に係る好適な一実施例
を詳細に説明する。

く構成の説明　（第１図、第２図）〉 第１図は、本実施例における文字及び図形認識装置の構
成を示すブロック図である。

図において、１は文字及び図形認識装置本体、２ば入力
部であり、タブレット及び入力ペンにより構成され、０
．０２秒毎にペン先のアップ／ダウン情報、Ｘ座標、ｙ
座標を検出する。３はＣＰＵてあり、本装置全体を制御
する演算処理用の中央処理部である。４はＲＯＭであり
、ＣＰＵ３の処理プログラム，エラー処理プログラム，
そして後述の第７図に示すフローチャートに従ったプロ
グラム等を格納している。５はＲＡＭであり、ＲＯＭ４
に格納されている各種プログラムのワークエリア及びエ
ラー処理時の一時退避エリアとして用いられる。

尚、ＲＡＭ５には、次に述べる各メモリ領域を含む。図
示するように、５ａは入力部２から得た入力点のＸ座標
，ｙ座標，正規化後の座標データを順次記憶する座標メ
モリ、５ｂは詳細は後述する認識段階選択部６において
選択された認識段階を記憶する認識段階メモリ、５ｃは
座標メモリ５ａに格納された入力点の座標から抽出した
始点，終点，尖点などの特徴点を記憶する特徴点メモリ
、５ｄは文字認識結果などの表示データを格納する表示
用メモリ、そして、５ｅぱ文字認識などを実行する際に
必要とするワークメモリである。

また６は認識段階選択部であり、メニュー領域２２への
入力により各認識段階を指示選択する。

７は認識部であり、認識段階メモリ５ｂに記憶されてい
るデータに従って文字認識を行う。この認識部７には、
次に述べる各認識部を含む。まず７ａは部首により文字
対象となる候補文字を絞り込む大分類部、７ｂは特徴点
パターンマッチング法によって文字認識、即ちパターン
マッチングを行う特徴点パターンマッチング部、７ｃは
特徴点パターンマッチング部７ｂの処理により候補文字
となった文字に対して文字の詳細にわたって調べ最終的
な認識結果を出力する詳細分類部である。

８は上述の各認識部７８〜７ｃで使用される認識用辞書
であり、８ａは大分類部７ａで用いる大分類用辞書、８
ｂは特徴点パターンマッチング部７ｂで用いる特徴点パ
ターンマッチング用辞書、８ｃは詳細分類部７ｃで用い
る詳細分類用辞書である。９は表示部であり、認識段階
又は認識結果等を表示する。１０ぱバスラインであり、
メモリアドレスやデータ転送等に用いる。１１はインタ
フェース部であり、外部出力装置、例えば、プリンタ１
２とのデータ通信を行う。

第２図は、本実施例での文字及び図形認識装置の構成を
示す外観斜視図である。図において２０は入力ペンであ
り、入力部２に接続ずる。２１は透明のタブレットであ
り、同様に入力部２を構成する。また、このタブレット
２１の下部には液晶ディスプレイが設置されている。２
２はメニュー領域であり、文字認識法の切替え或は入カ
文字の訂正又は編集などの指示を与える時に使用する。

２３は文字入力領域であり、実際に入力ペン２ｏを用い
て入力を行なう領域である。

尚、上述のメニュー領域２２及び文字入力領域２３は液
晶ディスプレイにより表示される。

く認識部の説明　（第３図〜第６図）〉次に、本実施例
における各認識部を第３図〜第６図に示す図面を参照し
て以下に説明する。

第３図は、本実施例にお６プる大分類用辞書８ａに記述
されている文字情報の一部分を示す図である。図示する
ように、３１は部首の画数、３２は部首コード、３３は
文字中の特徴点座標、３４は部首を持つ文字の画数、３
５は候補文字コードであり、大分類部７ａで使用される
。

第４図は、本実施例における特徴点パターンマッチング
用辞書８ｂに記述されている文字情報の一部分を示す図
である。図示するように、４ｏは文字の画数、４１は文
字コート、４２は特徴点座標であり、特徴点パターンマ
ッチング部７ｂで使用される。

第５図は、本実施例における詳細分類用辞書８ｃに記述
されている文字情報の一部分を示す図である。図示する
ように、５０は文字の画数、５１は文字コード、５２は
類似文字と区別する際に文字の特徴を示すものであり、
詳細分類部７ｃで使用される。

第６図は、認識段階メモリ５ｂに記憶されている認識段
階に従い表示部１０に表示されているメニュー領域２２
の一部分を示す図である。図示するように、本実施例で
の認識段階は、４段階に分かれている。６０ば認識段階
１てあり、大分類は行うが詳細分頬は行わない。６１は
認識段階２であり、大分類と詳細分類をともに行う。６
２は認識段階３であり、大分類と詳細分類をともに行わ
ない。６３は認識段階４であり、大分類は行わないが詳
細分類は行う。

以上の各段階は、認識段階１から認識段階４に進むに従
って認識時間は長くなり、認識率は向上する。そして、
第６図に示す例では、認識段階Ｉが選択されている状態
を示している。また、認識段階４を選択したい場合には
、メニュー領域２２の６３の部分を入力ペン２ｏで指示
すれば良い。

選択された認識段階は、変更されるまで前の状態を継続
する。

また、各認識段階１〜４における処理の流れは以下のよ
うになる。

〈認識段階１〉 部首による大分類により認識対象となる候補を絞り込み
、特徴点パターンマッチング法により最も類似度の高い
ものを認識結果とする。

く認識段階２〉 部首による大分類により認識対象となる候補を絞り込み
、特徴点パターンマッチング法により類似度の高い数個
の文字を候補文字として、次に文字の詳細にわたって調
べる詳細分類を行い、最も類似度の高いものを認識結果
とする。

〈認識段階３〉 認識対象の全ての文字に対して特徴点パターンマッチン
グ法を行い、最も類似度の高いものを認識結果とする。

〈認識段階４〉 認識対象の全ての文字に対して特徴点パターンマッチン
グ法を行い、類似度の高い数個の文字を候補文字として
、次に文字の詳細にわたって調べる詳細分類を行い、最
も類似度の高いものを認識結果とする。

〈処理手順の説明　（第７図）〉 次に、本実施例における処理手順を第７図に示すフロー
チャートに従って以下に説明する。

まずステップＳ１において、操作者が入力ペン２０を用
いてタブレット２１に座標点を入力すると、その入力が
メニュー領域２２での入力か文字入力領域２３での入力
か否かを判別する。その結果、文字入力領域２３での入
力であればステップＳ２に処理を進め、文字を構成する
ストロークとして、座標データを座標メモリ５ａに記憶
してステップＳ１に処理を戻す。しかし、判別結果がメ
ニュー領域２２での入力であればステップＳ３に処理を
進め、一文字分の入力終了を示す入力かを判別する。そ
の結果、入力終了でなければ入力したメニューに対応す
る各処理をステップＳ４で行う。この処理は、例えば、
認識段階の変更であれば表示部１０に表示されている認
識段階を変更して他の認識段階を選択する。この選択さ
れた認識段階は認識段階メモリ５ｂに記憶され、表示部
１０に表示される。

一方、ステップＳ３での判別結果が、入力終了であれば
ステップＳ５に処理を進め、座標メモリ５ａに記憶して
おいた入力文字の座標データからその大きさの正規化を
行い、正規化データを座標メモリ５ａに記憶ずる。次に
ステップＳ６に処理を進め、上述した正規化データより
始点、終点、尖点などの抽出を行い、特徴データとして
特徴点メモリ５ｃに記憶ずる。この特徴点の抽出か終了
すると、ステップＳ７に処理を進め、大分類を行うか否
かを認識段階メモリ５ｂに記憶されているデータにより
判断する。その結果、大分類を行う場合には、ステップ
Ｓ８に処理を進め、特徴点メモリ５ｃに記憶されている
入力文字の特徴点と第３図に示す大分類用辞書８ａに記
憶されている部首の特徴点座標３３により入力文字に含
まれる部首を調へ、認識対象となる文字候補を絞る。

次にステップＳ９において、特徴点メモリ５Ｃに記憶さ
れている入力文字の特徴点と第４図に示す特徴点パター
ンマッチング用辞書８ｂに記憶されている候補文字の特
徴点座標４２とのマツチングを行う。尚、ステップＳ８
の大分類を行っていない場合には、認識対象全てを候補
文字とする。

そして、特徴点パターンマッチングが終了するとステッ
プＳＩＯにおいて、詳細分類を行うか否かを認識段階メ
モリ５ｂに記憶されているデータにより判断ずる。その
結果、詳細分類を行う場合、ステップＳ　ｌ．　１に処
理を進め、座標メモリ５ａ、特徴点メモリ５Ｃに記憶さ
れている各データと第５図に示す詳細分類用辞書８Ｇに
記憶されている類似文字を区別するだめの各文字の詳細
な特徴データ５２を参照して詳細分類を行う。そして、
ステップＳ９の特徴点パターンマッチング法により出力
された候補文字を入力文字に関して調べ、最も類似度の
高いものを認識結果とする。一方、詳細分類を行わない
場合には、ステップＳ９ての特徴点パターンマッチング
で最も類似度の高いも］　５ のを認識結果とする。そして、ステップＳ１２において
、認識結果を表示用メモリ５ｄに記憶し、表示部１０で
表示する。

尚、本実施例では、文字認識結果を表示部１０に表示し
ているが、同時にインタフェース部１２を介してプリン
タに出力してもよい。

以上説明したように本実施例によれば、ユーザのニーズ
（認識時間は多少かかつても良いから認識率を高くした
いなど）に合致させ、使い安さを向上させた文字・図形
認識装置を実現することかできる。

また本実施例では、認識部下を大分類部７ａ、特徴点パ
ターンマッチング部７ｂ、詳細分類部７ｃの３部構成に
しているが、３部以上或は２部構成でも良い。その場合
、例えば、大分類部７ａと特徴点パターンマッチング部
７ｂの２部構成であれば第７図に示すフローチャートの
ステップＳ１０とステップＳｌｌを除いたフローチャー
トとなる。

上述した本実施例では、選択できる認識段階が第６図に
示す如く４段階であったが、それ以上でも以下でも良く
、同様な効果が得られる。

［発明の効果］ 以上説明したように本発明によれば、ユーザのニーズに
合致させ、操作性を向上させることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本実施例における文字及び図形認識装置の構成
を説明するブロック図、 第２図は本実施例における文字及び図形認識装置の外観
を示す斜視図、 第３図は本実施例における大分類用辞書の一例を示す図
、 第４図は本実施例における特徴点パターンマッチング用
辞書の一例を示す図、 第５図は本実施例における詳細分類用辞書の一例を示す
図、 第６図は本実施例における認識段階の表示例を示す図、 第７図は本実施例におｌ−Ｊる処理手順を示すフローチ
ャートである。 図中、１・・・文字及び図形認識装置、２・・・入力部
、３・・・ＣＰＵ、４・・・ＲＯＭ、５・・・メモリ、
６・・・認識段階選択部、７・・・認識部、８・・・認
識用辞書、９・・・表示部、１０・・・バス、１１・・
・インタフェース部、１２・・・プリンタである。 第７図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）筆跡を表わす筆跡情報に基づいて文字或は図形を
   認識する文字及び図形認識装置であつて、前記筆跡情報
   を入力する入力手段と、 該入力手段により入力した筆跡情報を認識する複数の認
   識段階の中から所望する認識段階を選択する認識段階選
   択手段と、 該認識段階選択手段での選択結果に従つて前記文字或は
   図形をそれぞれ認識する認識手段と、該認識手段での認
   識結果を出力する出力手段とを備えることを特徴とする
   文字及び図形認識装置。