JPH02231693A

JPH02231693A - 文字及び図形認識装置

Info

Publication number: JPH02231693A
Application number: JP1051879A
Authority: JP
Inventors: Tadanori Nakatsuka; 忠則中塚
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 1989-03-06
Filing date: 1989-03-06
Publication date: 1990-09-13

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では、
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。

［発明が解決しようとしている課題］しかしながら、上記従来例では、画数の多い文字、各ス
トロークから抽出する特徴点数が多い場合などは特に認
識時間が長くなってしまうという欠点があった。

本発明は、上記課題を解決するために成されたもので、
認識時間の短縮を可能にする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文字或は図形の筆跡を認識する
認識手段と、該認識手段からの認識結果を出力する出力
手段と、前記認識手段前段に、所定画数の方向から認識
対象となる候補文字を絞る大分類手段とを備える。

［作用］以上の構成において、入力した文字或は図形の筆跡より
所定画数の方向から認識対象となる候補文字を絞るため
に大分類し、その大分類結果に従って前記文字或は図形
を認識して出力するように動作する．［実施例］以下、添付図面を参照して本発明に係る好適なー実施例
を詳細に説明する．〈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は入力
部であり、タブレット及び入力ペンにより構成され、０
．０２秒毎にペン先のアツブ／ダウン情報、Ｘ座標、ｙ
座標を検出する。３はＣＰＵであり、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図及び第８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は詳細は後述する大分類部６で算出された各
方向を記憶する方向メモリ、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
どの特徴点を示す特徴データ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は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は大分類部６であり、座標メモリ５ａに格納され
ている座標データに基づいて、例えば、第１画始点から
第１画終点への方向、第ｌ画終点から第２画始点への方
向を算出し、大分類用辞書７とのマッチングにより候補
文字を絞る大分類を行い、その候補文字の文字コードを
後述する認識部８に出力する。７は大分類部６で用いる
大分類用辞書であり、例えば、第１画始点から第１画終
点への方向、第１画終点から第２画始点への方向及びそ
れらの条件を満たす候補文字の画数、文字コード等が記
述されている。８は認識部であり、大分類部６より出力
された候補文字の文字コード又は特徴点メモリ５　ｃ　
，認識用辞書９に格納されている各々のデータに基づい
て文字認識、即ち、パターンマッチングを行う。９は認
識部８で使用される認識用辞書であり、文字コード、総
画数、特徴点座標等が記述されている．１０は表示部で
あり、認識結果等を表示する．１１はバスラインであり
、メモリアドレスやデータ転送等を行う．１２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
３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に接続する。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
２ｌ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、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２０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。

く大分類方法の説明　（第３図〜第６図）〉次に、本実
施例における大分類方法を第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（ａ）．（ｂ）は、入
力ベン２０を用いて文字入力領域２３に入力された筆記
文字を示す図であり、３０は文字入力領域２３の１つの
文字枠を示す。第３図（ａ）の３１は入力文字の第１画
始点から第ｌ画終点への方向を示し、同様に３２は第１
画終点から第２画始点への方向をそれぞれ示している。

また、第３図（ｂ）の３３は第１画中点から第２画中点
への方向を示し、同様に３４は第２画中点から第３画中
点への方向をぞれぞれ示している。

第４図は、上述の入力方向を８方向に分割した図である
。本実施例では、図のように真上方向を基準の“０”゜
とし、時計回りに“４５”゜ずつ角度を増加させていき
、基本方向「０」〜「７」に分割する．なお、方向ｒｌ
Ｊは“２２．５”０以上“６７．５”゜未満を、同様に
方向「２」は“６７．５”０以上“１１２．５”０未満
というように、各基本方向は“４５”゜の範囲に入力さ
れた文字の方向を含む。そして、後述する大分類部６に
おいて、入力された筆跡に基づいて各画数の２点の座標
から角度を求め、上述した８方向に量子化を行なう．こ
の量子化された方向に従って第５図（ａ）．（ｂ）に示
す大分類用辞書７より候補文字を求め、入力文字の大分
類を行う。

なお、第５図（ａ）は、図示するように第１画始点から
第１画終点への方向５１、第１画終点から第２画始点へ
の方向５２、及びそれらの関係を満たす候補文字の画数
５５と文字コード５６をそれぞれ記憶する大分類用辞書
７である．また、第５図（ｂ）は、第１画中点から第２
画中点への方向５３、第２画中点から第３画中点への方
向５４、及びそれらの関係を満たす候補文字を記憶する
大分類用辞書７である。

以上の処理により、入力された文字の大分類が終了する
と、その分類結果に従い入力文字の認識を行う。第６図
は、本実施例における認識用辞書９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、６ｌ
は画数、６２は文字コード、６３は特徴点座標である．く処理手順の説明　（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、操作者が入力ベン２ｏ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
Ｓ９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Ｓ２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処理をステップＳ
ＩＯで行う．この処理は、例えば、表示部１０に表示さ
れている訂正、編集などの処理である．一方、ステップ
Ｓ２での判別結果が、入力終了であればステップＳ３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に記憶する。次にステップＳ４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５
Ｃに記憶する．この特徴点の抽出が終了すると、ステッ
プＳ５に処理を進め、座標メモリ５ａに記憶した正規化
データより各方向を求め、方向メモリ５ｂに記憶する。

この処理は、例えば第１画始点から第ｌ画終点への方向
、第１画終点から第２画始点への方向を求め、第４図の
８方向のいずれかに量子化する処理である．また方向は上述した方向だけに限ることなく、第１画の
終点から第２画の中点或は終点への方向を用いてもよい
．さらに第３図（ｂ）に示すように、第１画中点から第２
画中点への方向、第２画中点から第３画中点への方向を
求め、方向メモリ５ｂに記憶しても同様な効果を得られ
る．次にステップＳ６において、大分類部６が方向メモリ５
ｂに記憶した２方向の値（第ｌ画始点から第ｌ画終点へ
の方向、第１画終点から第２画始点への方向）と、第５
図（ａ）に示す大分類用辞書７との比較を行い、一致し
た方向５１．５２に対応する候補文字の画数５５と文字
コード５６とを認識部８に出力する．そして、ステップ
Ｓ７に処理を進め、大分類部６より出力された候補文字
の客字コード５６に基づき、特徴点メモリ５ｃに記憶し
た入力文字の特徴点と、第６図に示す認識用辞書９の特
徴点座標６３のマッチングを行い、最も類似度の高いも
のを認識文字とする．次にステップＳ８において、認識
部８での認識結果を表示用メモリ５ｄに記憶し、表示部
１０に出力して表示する．以上説明したように、本実施例によれば、認識対象とな
る候補文字を絞ることができるので認識時間の短縮化を
実現することができる．また、本実施例では、候補文字
のみマッチングを行っているが、候補以外の文字には、
所定値をペナルティとして加え、全ての文字についてマ
ッチングを行い、距離計算の途中で距離が所望値以上で
あればマッチングを中止して、次の文字とのマッチング
を開始する方法を用いてもよい。

尚、本実施例では、認識した結果を表示部１０に表示し
ているが、同時に、インタフェース部を介してプリンタ
１３に出力してもよい．そして、文字認識部１０での文
字認識方法は、周知技術であり、ここでの説明は省略す
る．［他の実施例］上述した本実施例では、一文字分の入力を全て入力して
から各方向を検出しているが、他の実施例として、所定
画数入力した時点で各方向を検出する処理を第８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Ｓ２０において、操作者が入力ベン２ｏ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Ｓ２７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
記憶する．そして、ステップＳ２Ｂにおいて、この入力
が所定画数の入力か判断し、所定画数であればステップ
Ｓ２９に処理を進める．この処理は、前述した実施例と
同様に各方向を求め、方向メモリ５ｂに記憶する処理で
ある。例えば、第１画中点から第２画中点への方向、第
２画中点から第３画中点への方向を求め、第４図の８方
向のいずれかに量子化して記憶する処理である．また方
向は上述した方向だけに限ることなく、第１画の始点か
ら第２画の始点或は終点への方向を用いてもよい．一方、ステップＳ２０での判別結果がメニュー領域２２
での入力であればステップＳ２１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処理をステ
ップＳ３０で行う。この処理は、例えば、表示部１０に
表示されている訂正、編集などの処理である．しかし、
ステップＳ２１での判別結果が、入力終了であればステ
ップＳ２２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に記憶する．次にス
テップＳ２３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に記憶する．この特徴点の抽出が終了
すると、ステップＳ２４に処理を進め、大分類部６が方
向メモリ５ｂに記憶した２方向の値（第１画中点から第
２画中点への方向、第２画中点から第３画中点への方向
）と、第５図（ｂ）に示す大分類用辞書７との比較を行
い、一致した方向５３．５４に対応する候補文字の画数
５５と文字コード５６とを認識部８に出力する．そして
、ステップＳ２５に処理を進め、大分類部６より出力さ
れた候補文字の文字コード５６に基づき、特徴点メモリ
５Ｃに記憶した入力文字の特徴点と、第６図に示す認識
用辞書９の特徴点座標６３のマッチングを行い、最も類
似度の高いものを認識文字とする．次にステップＳ２６において、認識部８での認識結果を
表示用メモリ５ｄに記憶し、表示部１０に出力して表示
する．以上説明したように、所定画数入力した時点で各方向を
求める処理を行っても、前述した実施例と同様な作用・
効果を得ることができる。

［発明の効果］以上説明したように本発明によれば、認識対象となる候
補文字を絞ることにより、認識時間を短縮することがで
き、利用効率が向上する．

【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（ａ）．（ｂ）は本実施例における大分類方法の
入力例を示す図、第４図は本実施例における大分類方法の方向を示す図、第５図（ａ）．（ｂ）は本実施例における大分類用辞書
の一例を示す図、第６図は本実施例における認識用辞書の一例を示す図、第７図は本実施例における処理手順を示すフローチャー
ト、第８図は他の実施例における処理手順を示すフローチャ
ートである。

Claims

【特許請求の範囲】

（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文字或は図形の筆跡を認識す
る認識手段と、該認識手段からの認識結果を出力する出力手段と、前記認識手段前段に、所定画数の方向から認識対象とな
る候補文字を絞る大分類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。