JPH04259088A - 文字認識装置 - 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】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は座標入力装置を介して筆
記された文字パターンを、筆順や筆記画数の変化に拘り
なく効率的に認識することのできる文字認識装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】近時、情報処理技術の発達に伴って各種
の文字認識装置が開発されている。タブレット等の座標
入力装置を介して筆記された文字パターンを認識して文
字情報入力を行う、所謂オンライン文字認識装置もその
１つであり、紙の上に鉛筆を用いて文字を筆記するのと
同様な感覚で、簡易に自然性良く情報処理装置に対する
文字情報の入力を行い得ると云う利点を持つ。

【０００３】この種のオンライン文字認識装置は、基本
的には座標入力装置を介して筆記される文字パターンの
情報（筆跡）を座標値の系列として入力する。そしてこ
の座標値系列を解析することで筆記ストロークの特徴や
その位置関係，更には筆順等を文字パターンの特徴情報
として抽出し、認識辞書に予め登録されている認識対象
文字についての特徴情報と比較照合することによって前
記文字パターンを認識するものとなっている。

【０００４】これ故、例えば文字パターンの筆記順次（
筆順）が異なっていると、その認識処理が徒に複雑化し
、誤認識の原因となると云う問題がある。またこのよう
な筆順の影響を回避するべく筆画の並べ替えを行うと、
その文字パターンの画数に大きな影響を与え、新たな誤
認識の原因となる。つまり画数の多い漢字の場合、その
書き方によって筆順や画数が変動し易く、誤認識や認識
リジェクトの大きな原因となっている。

【０００５】そこで従来では、筆順や画数の変動を予め
辞書登録しておくことで上述した不具合に対処すること
が試みられている。しかし筆順や画数の変動についての
情報を辞書登録しておくにも限度があり、現実に筆記入
力される文字情報に十分対処することができないと云う
問題がある。しかもこのような対処を施すと、未自認式
処理に要する負担が急激に増え、その処理量の増大に伴
って認識処理効率が大幅に低下すると云う問題がある。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】このような従来のオン
ライン型の文字認識装置にあっては、筆順や画数の変化
に対処することが非常に困難であり、認識性能の低下や
認識処理負担の増大等の種々の不具合があった。

【０００７】本発明はこのような事情を考慮してなされ
たもので、その目的とするところは、筆順や画数の変化
に拘ることなしに座標入力装置を介して筆記される文字
パターンを効率的に、しかも性能良く認識することので
きる文字認識装置を提供することにある。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明は、座標入力装置
を介して筆記された文字パターンの情報を座標値の系列
として入力し、この座標値系列から前記文字パターンを
認識する文字認識装置において、文字パターンが筆記さ
れた座標面空間を複数の部分領域に分割し、各部分領域
毎にその領域内に含まれる座標値系列から、例えば先ず
各部分領域に含まれる座標値系列から２点間を繋ぐ線分
の集合を求め、この線分の集合における各線分の方向に
ついての分布を各部分領域の特徴量として求め、これら
の各部分領域においてそれぞれ求められる特徴量に基づ
いて前記文字パターンを認識処理するようにしたことを
特徴とするものである。

【０００９】

【作用】本発明によれば、文字パターンが筆記された座
標面空間を複数の部分領域に分割し、これらの各部分領
域毎にその領域内の座標値系列で示される部分的な筆記
ストロークの特徴量が、例えば２点間を繋ぐ線分の集合
の方向分布として求められ、これらの各部分領域の特徴
量に基づいて前記文字パターンの認識処理が実行される
。この結果、筆順やその画数に関係なく文字パターンを
認識処理することが可能となり、筆順や画数の変化を考
慮した従来の認識処理に比較して、その認識処理を非常
に効率的に、且つ認識性能良く実行することが可能とな
る。

【００１０】

【実施例】以下、図面を参照して本発明の一実施例に係
る文字認識装置について説明する。　　図１は実施例装
置の概略的な機能構成を示すブロック図で、　１はタブ
レット等からなる座標入力装置である。この座標入力装
置１　は所定の入力座標面を備え、ペンを用いて指示さ
れた上記座標面上の位置をその座標値として順次入力す
るものである。この座標入力装置１　を介する文字情報
の入力は、ペンを用いて上記座標入力装置１　の座標面
上に入力すべき文字を筆記することにより点列の繋がり
として入力され、その筆記情報（文字パターンの軌跡）
は各点のｘｙ座標値の系列として取込まれる。この座標
値の系列は、例えば図２に示すようにｘ座標値とｙ座標
値との対として順次読み込まれ、図示しない入力バッフ
ァに格納される。

【００１１】しかしてストローク正規化部２　は、上述
した如く求められた座標値の系列を、例えば図３に示す
ように文字パターンの上下方向の下向きを正方向とした
Ｙ座標、文字パターンの左右方向を右向きを正方向とし
たＸ座標とし、その外接枠の左上隅のｘｙ座標を［　０
，　０］，右下隅のｘｙ座標を［９９，９９］として、
その大きさを正規化する。このようにして正規化された
座標値系列に対してストローク領域分割部３　は、例え
ば図４に示すようにその文字領域を縦横にそれぞれ４分
割し、１６個の部分領域Ｒ１，Ｒ２，〜Ｒ１６を設定す
る。そしてストローク領域分割部３は前述した如く正規
化された座標値系列が上記各部分領域Ｒ１，Ｒ２，〜Ｒ
１６の中のどの領域に含まれるかを調べ、例えば図５に
示すように正規化された座標値の系列に対し、各座標値
がどの部分領域Ｒｎ（　１≦ｎ≦１６）　に含まれるか
の情報を付加する。

【００１２】例えば図４に示す筆記文字パターン［べ］
の場合には、正規化された筆記ストロークの１番目の座
標値が［　０，６１］であり、その座標値は部分領域Ｒ
９　に含まれること、また２番目の座標値が［　３，５
７］であり、その座標値は部分領域Ｒ９に含まれること
、……を順に求める。

【００１３】このようにして求められる正規化された座
標値の系列は、例えばＰｉ，ｊ　として表現する。但し
、ｉは文字パターンを現す何画目の筆記ストロークであ
るかを示すパラメータであり、総画数をｍとした場合に
は（１≦ｉ≦ｍ）なる値を取る。またｊは上記各筆記ス
トロークの何番目の座標（点）であるかを示すパラメー
タである。また上記各点Ｐｉ，ｊ　が前述したどの部分
領域Ｒｎ　に含まれるかは、例えばｒｉ，ｊ　として表
現される。この情報ｒｉ，ｊ　は、前述した部分領域Ｒ
ｎ　（１≦ｎ≦１６）　の値を取ることは云うまでもな
い。

【００１４】しかして特徴抽出部４　は上述した如く求
められた点列の情報Ｐｉ，ｊ　，ｒｉ，ｊ　に従い、隣
り合う２点間を結ぶ線分がどの向きを向いているかを求
め、上記線分の集合における方向の分布を前述した各部
分領域Ｒｎ　毎に求める。そしてその方向分布を各部分
領域Ｒｎ　における筆記ストロークの特徴量として抽出
する。即ち、座標値の系列で示される筆記ストロークの
上述した隣り合う２点間を結ぶ線分の向きは、例えば図
６に示す如く８分割して量子化された方向Ｄ１，Ｄ２，
〜Ｄ８　のいずれであるかを判定することによって求め
られる。

【００１５】具体的には点Ｐｉ，ｊ　から点Ｐｉ，ｊ＋
１　に至る線分の向きｄｉ，ｊ　の値としてＤｋ　（１
≦ｎ≦８）が順次求められる。そして前述した各部分領
域Ｒｎ　毎に、その領域に含まれる点列が形成する線分
の集合の向きについて、その分布Ｆｎ，ｋ　をＦｎ，ｋ
　＝［（ｒｉ，ｊ　＝Ｒｎ　）ａｎｄ　（ｄｉ，ｊ　＝
Ｄｋ　）を満たすＰｉ，ｊ　の数］として求め、これを
その部分領域Ｒｎ　の特徴量とする。

【００１６】辞書照合部５　はこのようにして求められ
た各部分領域Ｒｎの特徴量Ｆｎ，ｋ　について、辞書記
憶部６　に予め登録設定されている認識対象文字につい
ての標準的な特徴量（認識辞書）とそれぞれ比較照合す
ることで、前述した文字パターンを認識処理する。この
認識処理は、例えば飯島泰蔵　　著『パターン認識』　
　昭和４８年１１月　　株式会社コロナ社発行に示され
るような複合類似度法を用いて実行される。

【００１７】即、辞書記憶部６　に記憶される認識辞書
は、認識対象とする文字種毎に、多くのサンプル文字デ
ータについて上述した特徴量Ｆｎ，ｋ　をそれぞれ求め
、これらのサンプルデータからその主成分φａ，ｎ，ｋ
　（１≦ａ≦Ａ；Ａは主成分の数）とその重みλａ　と
を求め、これを各文字についての準的な特徴量とするこ
とにより作成される。

【００１８】複合類似度法による文字認識処理は、入力
された文字パターンについての特徴量Ｆｎ，ｋ　と、認
識辞書部６　に登録されている文字種毎の特徴量（主成
分φａ，ｎ，ｋと重みλａ　）とを用い、［Σλａ　（
φａ　・Ｆ）］なる主成分毎の内積演算結果の重み付け
された総和値を複合類似度として計算する。そして、例
えば最大類似度値を得た文字種のカテゴリ名を、入力文
字パターンについての認識結果として求める。

【００１９】このように本装置では、文字パターンが入
力された領域を複数の部分領域に分割し、各部分領域毎
に、その領域に含まれる点列がなす線分の集合における
各線分の向きの分布を特徴量として求め、この特徴量に
従って前記文字パターンを認識処理するものとなってい
る。従って手書き入力された文字パターンの筆順や画数
の変化に左右されることなく、その入力文字パターンを
高性能に認識することが可能となる。しかもその処理量
としても、従来の筆画の並べ替えを行うもののように膨
大化することがなく、短時間に効率良く文字の認識処理
を行うことが可能となる。特に文字パターンの大きさを
正規化した後、その文字領域を複数の部分領域に分割し
て、各部分領域毎に線分の方向分布を特徴量として求め
るので、効率的に、しかも高性能に認識処理を進めるこ
とができる等の実用上多大なる効果が奏せられる。

【００２０】尚、本発明は上述した実施例に限定される
ものではない。例えば部分領域の分割数や、各部分領域
の特徴量の算出法については、装置に対する仕様に応じ
て定めれば良いものである。また特徴量に基づく文字認
識処理法についても従来より種々提唱されている手法を
適宜作用することができる。その他、本発明はその要旨
を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。

【００２１】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、座
標入力装置を介して手書きされた文字パターンを、その
筆順や画数の変化の影響を受けることなく効率的に、し
かも高性能に認識処理することができ、その処理負担を
大幅に軽減することができる等の実用上多大なる効果が
奏せられる。

【図面の簡単な説明】

【図１】　　本発明の一実施例に係る文字認識装置の基
本的な機能を示すブロック図。

【図２】　　座標入力装置から入力される文字パターン
の座標値系列を示す図。

【図３】　　文字パターンの大きさの正規化を示す図。

【図４】　　文字パターン領域の分割例を示す図。

【図５】　　正規化された座標値系列と部分領域との関
係を示す図。

【図６】　　線分の向きの量子化の例を示す図。

【符号の説明】

１…座標入力装置、　２…ストローク正規化部、　３…
ストローク領域分割部、　４…特徴抽出部、　５…辞書
照合部、　６…辞書記憶部。

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　座標入力装置を介して筆記された文字
   パターンの情報を座標値の系列として入力し、この座標
   値系列から前記文字パターンを認識する文字認識装置に
   おいて、文字パターンが筆記された座標面空間を複数の
   部分領域に分割し、各部分領域毎にその領域内に含まれ
   る座標値系列から特徴量を求める手段と、上記各部分領
   域においてそれぞれ求められる特徴量に基づいて前記文
   字パターンを認識処理する手段とを具備したことを特徴
   とする文字認識装置。
2. 【請求項２】　　各部分領域毎に特徴量を求める手段は
   、各部分領域に含まれる座標値系列から２点間を繋ぐ線
   分の集合を求め、この線分の集合から各線分の方向につ
   いての分布として求め、この分布を特徴量とするもので
   ある請求項１に記載の文字認識装置。