JPH05135207A - 文字認識方法及び装置 - Google Patents
文字認識方法及び装置Info
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- JPH05135207A JPH05135207A JP3299264A JP29926491A JPH05135207A JP H05135207 A JPH05135207 A JP H05135207A JP 3299264 A JP3299264 A JP 3299264A JP 29926491 A JP29926491 A JP 29926491A JP H05135207 A JPH05135207 A JP H05135207A
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- JP
- Japan
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- partial pattern
- dictionary
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
- F02B—INTERNAL-COMBUSTION PISTON ENGINES; COMBUSTION ENGINES IN GENERAL
- F02B75/00—Other engines
- F02B75/02—Engines characterised by their cycles, e.g. six-stroke
- F02B2075/022—Engines characterised by their cycles, e.g. six-stroke having less than six strokes per cycle
- F02B2075/025—Engines characterised by their cycles, e.g. six-stroke having less than six strokes per cycle two
-
- G—PHYSICS
- 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
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 入力者による入力の筆順や入力ストロークの
相対的な位置の変化に対して、安定した文字認識を実行
可能とし、更に、複数文字の連続入力に対して文字と文
字との区切りを自動的に判定する。 【構成】 ストローク入力部１より入力された文字スト
ロークは、ストローク特徴化部２、ストローク分類判別
部３、ストローク辞書部４により各ストローク毎に方向
データに基づいた特徴ストロークに変換される。部分パ
ターン判別部５は部分パターン辞書部６を参照して、先
述の特徴ストロークにより部分パターンを抽出する。こ
うして、入力文字は部分パターンに分解される。そし
て、得られた部分パターンの組み合わせにより、部分パ
ターン構成判別部７は部分パターン構成辞書部８を検索
して該当文字を抽出する。
相対的な位置の変化に対して、安定した文字認識を実行
可能とし、更に、複数文字の連続入力に対して文字と文
字との区切りを自動的に判定する。 【構成】 ストローク入力部１より入力された文字スト
ロークは、ストローク特徴化部２、ストローク分類判別
部３、ストローク辞書部４により各ストローク毎に方向
データに基づいた特徴ストロークに変換される。部分パ
ターン判別部５は部分パターン辞書部６を参照して、先
述の特徴ストロークにより部分パターンを抽出する。こ
うして、入力文字は部分パターンに分解される。そし
て、得られた部分パターンの組み合わせにより、部分パ
ターン構成判別部７は部分パターン構成辞書部８を検索
して該当文字を抽出する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、文字認識方法及び装置
に関する。更に詳しくは、オンライン文字認識における
方法及び装置に関する。
に関する。更に詳しくは、オンライン文字認識における
方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、入力ストロークに基づいて文字認
識を行うオンライン文字認識方式は、以下の代表的なも
のがよく使われている。
識を行うオンライン文字認識方式は、以下の代表的なも
のがよく使われている。
【０００３】（１）筆記されるストローク順序と形を用
いる方式、（２）ストロークの相対的な位置関係を用い
る方式、（３）ストロークの時間的な位置の変化をフー
リエ変換などによつて解析する方式、などである。
いる方式、（２）ストロークの相対的な位置関係を用い
る方式、（３）ストロークの時間的な位置の変化をフー
リエ変換などによつて解析する方式、などである。
【０００４】
【発明が解決しようとしている課題】しかしながら、上
記従来例においては、本来正しい順序で入力されるべき
文字の筆順が誤って入力された場合や、筆順を規定する
のがむずかしい文字を入力する場合に対応するために
は、よく誤る筆順をあらかじめ予測して辞書化する程度
の対策しか講ずることができず、あまり効果はあがらな
かった。
記従来例においては、本来正しい順序で入力されるべき
文字の筆順が誤って入力された場合や、筆順を規定する
のがむずかしい文字を入力する場合に対応するために
は、よく誤る筆順をあらかじめ予測して辞書化する程度
の対策しか講ずることができず、あまり効果はあがらな
かった。
【０００５】また、相対的位置関係を使っても、使用者
の筆記時のストローク変動等で万人共通の相対位置関係
を規定するのが困難であるという問題点がある。フーリ
エ変換等を用いるものでも、前述筆順の影響を受け波形
そのものが不規則に変ってしまうという問題点がある。
そして、いずれの方法も１文字を規定する枠等が無い入
力装置等で、複数の文字が入力される場合は文字と文字
の区切りを判別することが困難である。
の筆記時のストローク変動等で万人共通の相対位置関係
を規定するのが困難であるという問題点がある。フーリ
エ変換等を用いるものでも、前述筆順の影響を受け波形
そのものが不規則に変ってしまうという問題点がある。
そして、いずれの方法も１文字を規定する枠等が無い入
力装置等で、複数の文字が入力される場合は文字と文字
の区切りを判別することが困難である。
【０００６】本発明は上記の問題点に鑑みてなされたも
のであり、入力者による入力の筆順や入力ストロークの
相対的な位置の変化に対して、安定した文字認識を実行
可能とする文字認識方法及び装置を提供することを目的
とする。さらに、複数文字の連続入力に対して文字と文
字との区切りを自動的に判定することを可能とする。
のであり、入力者による入力の筆順や入力ストロークの
相対的な位置の変化に対して、安定した文字認識を実行
可能とする文字認識方法及び装置を提供することを目的
とする。さらに、複数文字の連続入力に対して文字と文
字との区切りを自動的に判定することを可能とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成する為
の本発明による文字認識方法は以下の工程を備える。即
ち、認識対象文字の文字ストロークを入力する入力工程
と、辞書文字ストロークの方向データに基づいて辞書文
字の部分パターンを分類、登録してある部分パターン辞
書と、前記部分パターンに基づいて辞書文字を分類、登
録してある部分パターン構成辞書と、前記入力工程によ
り入力された前記文字ストロークの方向データに基づい
て前記部分パターン辞書を検索することにより、前記認
識対象文字から部分パターンを抽出し、前記認識対象文
字を１つまたは複数の部分パターンに分割する部分パタ
ーン判別工程と、前記部分パターン判別工程により抽出
された部分パターンに基づいて前記部分パターン構成辞
書を検索し、該当する文字を抽出するパターン構成判別
工程とを備える。
の本発明による文字認識方法は以下の工程を備える。即
ち、認識対象文字の文字ストロークを入力する入力工程
と、辞書文字ストロークの方向データに基づいて辞書文
字の部分パターンを分類、登録してある部分パターン辞
書と、前記部分パターンに基づいて辞書文字を分類、登
録してある部分パターン構成辞書と、前記入力工程によ
り入力された前記文字ストロークの方向データに基づい
て前記部分パターン辞書を検索することにより、前記認
識対象文字から部分パターンを抽出し、前記認識対象文
字を１つまたは複数の部分パターンに分割する部分パタ
ーン判別工程と、前記部分パターン判別工程により抽出
された部分パターンに基づいて前記部分パターン構成辞
書を検索し、該当する文字を抽出するパターン構成判別
工程とを備える。
【０００８】また、上記の目的を達成する為の本発明に
よる文字認識装置は以下の手段を備える。即ち、認識対
象文字の文字ストロークを入力する入力手段と、辞書文
字ストロークの方向データに基づいて辞書文字の部分パ
ターンを分類、登録してある部分パターン辞書と、前記
部分パターンに基づいて辞書文字を分類、登録してある
部分パターン構成辞書と、前記入力手段により入力され
た前記文字ストロークの方向データに基づいて前記部分
パターン辞書を検索することにより、前記認識対象文字
から部分パターンを抽出し、前記認識対象文字を１つま
たは複数の部分パターンに分割する部分パターン判別手
段と、前記部分パターン判別手段により抽出された部分
パターンに基づいて前記部分パターン構成辞書を検索
し、該当する文字を抽出するパターン構成判別手段とを
備える。
よる文字認識装置は以下の手段を備える。即ち、認識対
象文字の文字ストロークを入力する入力手段と、辞書文
字ストロークの方向データに基づいて辞書文字の部分パ
ターンを分類、登録してある部分パターン辞書と、前記
部分パターンに基づいて辞書文字を分類、登録してある
部分パターン構成辞書と、前記入力手段により入力され
た前記文字ストロークの方向データに基づいて前記部分
パターン辞書を検索することにより、前記認識対象文字
から部分パターンを抽出し、前記認識対象文字を１つま
たは複数の部分パターンに分割する部分パターン判別手
段と、前記部分パターン判別手段により抽出された部分
パターンに基づいて前記部分パターン構成辞書を検索
し、該当する文字を抽出するパターン構成判別手段とを
備える。
【０００９】
【作用】上記の構成により、入力された文字ストローク
に基づいて、文字ストロークの入力順序及び位置には無
関係な部分パターンデータを判別、抽出する。これによ
り入力された認識対象文字は１つまたは複数の部分パタ
ーンに分割される。そして、抽出された部分パターンに
基づいて該当文字を抽出しこれを認識結果とする。
に基づいて、文字ストロークの入力順序及び位置には無
関係な部分パターンデータを判別、抽出する。これによ
り入力された認識対象文字は１つまたは複数の部分パタ
ーンに分割される。そして、抽出された部分パターンに
基づいて該当文字を抽出しこれを認識結果とする。
【００１０】
【実施例】以下に本発明の好適な実施例を添付の図面を
参照して詳細に説明する。
参照して詳細に説明する。
【００１１】＜実施例１＞図１は実施例１の概略機能構
成を示す機能ブロック図である。同図において１はスト
ローク入力部であり、手書きの文字の１画分を入力する
間、つまりペンが入力面に接触し次にペンが入力面から
離されるまでの間に、所定の時間間隔でサンプリングさ
れた座標点データの集合体Ｓn を生成する。そしてこの
集合体Ｓn を１ストロークデータとして、次々に入力さ
れる１文字分のストロークを抽出し、ストローク特徴化
部２へ送る。
成を示す機能ブロック図である。同図において１はスト
ローク入力部であり、手書きの文字の１画分を入力する
間、つまりペンが入力面に接触し次にペンが入力面から
離されるまでの間に、所定の時間間隔でサンプリングさ
れた座標点データの集合体Ｓn を生成する。そしてこの
集合体Ｓn を１ストロークデータとして、次々に入力さ
れる１文字分のストロークを抽出し、ストローク特徴化
部２へ送る。
【００１２】ストローク特徴化部２では、入力された各
ストロークＳn の全長を３分割し、８方向ベクトルの番
号で表現する。上述のストローク入力部１およびストロ
ーク特徴化部２における処理過程を図２から図４を用い
て更に詳しく説明する。
ストロークＳn の全長を３分割し、８方向ベクトルの番
号で表現する。上述のストローク入力部１およびストロ
ーク特徴化部２における処理過程を図２から図４を用い
て更に詳しく説明する。
【００１３】図２は上述の８方向のベクトルと、各々の
ベクトルに割り振られる番号を表している。図３の
（ａ）は入力文字の１例として、「相」という文字がス
トローク入力部１より入力された場合の、ストローク入
力部１におけるストロークの抽出の様子を表す図であ
る。この場合１から９の９本のストロークが抽出され、
これらのストロークデータがストローク特徴化部２へ送
られる。
ベクトルに割り振られる番号を表している。図３の
（ａ）は入力文字の１例として、「相」という文字がス
トローク入力部１より入力された場合の、ストローク入
力部１におけるストロークの抽出の様子を表す図であ
る。この場合１から９の９本のストロークが抽出され、
これらのストロークデータがストローク特徴化部２へ送
られる。
【００１４】ストローク特徴化部２では図３の（ｂ）に
示すように抽出された各ストロークを３つのベクトルに
分解する。そして、これらの各ベクトルに対して前述の
図２の８方向ベクトルによるベクトル番号を付与する。
こうして各ストローク毎に３つずつの方向ベクトル番号
が得られ、これを特徴化ベクトルデータとする。図４は
以上のようにして得られた各ストローク毎の特徴化ベク
トルデータを表にして表したものである。
示すように抽出された各ストロークを３つのベクトルに
分解する。そして、これらの各ベクトルに対して前述の
図２の８方向ベクトルによるベクトル番号を付与する。
こうして各ストローク毎に３つずつの方向ベクトル番号
が得られ、これを特徴化ベクトルデータとする。図４は
以上のようにして得られた各ストローク毎の特徴化ベク
トルデータを表にして表したものである。
【００１５】次に、図１のストローク分類判別部３にお
いて、上述の特徴化ベクトルデータとストローク辞書部
４にあらかじめ登録されている特徴化ベクトルデータと
を比較し、各ストロークに対して特徴ストローク番号を
決定する。図５はストローク辞書部４の登録内容を示し
たもので漢字等の文字で一般に使用される特徴ストロー
ク番号（本実施例では１７０種類）が登録されている。
ストローク特徴化部より送られてくる特徴化ベクトルデ
ータが、ストローク辞書部４内で完全にマッチしない場
合は、最も類似した特徴ストローク番号を割り当てる。
前述の「相」の入力に対して、このストローク分類判別
部３により得られる各入力ストロークに対応した特徴ス
トローク番号を図６に示す。
いて、上述の特徴化ベクトルデータとストローク辞書部
４にあらかじめ登録されている特徴化ベクトルデータと
を比較し、各ストロークに対して特徴ストローク番号を
決定する。図５はストローク辞書部４の登録内容を示し
たもので漢字等の文字で一般に使用される特徴ストロー
ク番号（本実施例では１７０種類）が登録されている。
ストローク特徴化部より送られてくる特徴化ベクトルデ
ータが、ストローク辞書部４内で完全にマッチしない場
合は、最も類似した特徴ストローク番号を割り当てる。
前述の「相」の入力に対して、このストローク分類判別
部３により得られる各入力ストロークに対応した特徴ス
トローク番号を図６に示す。
【００１６】次に、図１の部分パターン判別部５では、
上述の特徴ストローク番号に基づいて、同図の部分パタ
ーン辞書部６に登録されている部分パターンの中より一
致する１つまたは複数の部分パターン番号を抽出する
（詳細は、図９のフローチャートにて後述する。）。
上述の特徴ストローク番号に基づいて、同図の部分パタ
ーン辞書部６に登録されている部分パターンの中より一
致する１つまたは複数の部分パターン番号を抽出する
（詳細は、図９のフローチャートにて後述する。）。
【００１７】図７は部分パターン辞書部６の内部構成を
示しており、本実施例では最大７個の特徴ストローク番
号の組み合わせ（特徴ストロークデータ７３）にて構成
される部分パターン７１が登録されている。図中、部分
パターン７２で示された項目は説明の為付加したもので
あり、実際にはこの部分パターン７２は部分パターン辞
書部６には含まれない。部分パターン辞書部６におい
て、部分パターンは７個の特徴ストローク番号で構成さ
れる特徴ストロークデータ７３を持つものから、特徴ス
トローク番号数の多い順に配置されている。そして、特
徴化ストロークデータ７３で示される様に各部分パター
ン内の特徴ストローク番号は、パターン内ごとで番号の
小さい順に並べて登録されている。
示しており、本実施例では最大７個の特徴ストローク番
号の組み合わせ（特徴ストロークデータ７３）にて構成
される部分パターン７１が登録されている。図中、部分
パターン７２で示された項目は説明の為付加したもので
あり、実際にはこの部分パターン７２は部分パターン辞
書部６には含まれない。部分パターン辞書部６におい
て、部分パターンは７個の特徴ストローク番号で構成さ
れる特徴ストロークデータ７３を持つものから、特徴ス
トローク番号数の多い順に配置されている。そして、特
徴化ストロークデータ７３で示される様に各部分パター
ン内の特徴ストローク番号は、パターン内ごとで番号の
小さい順に並べて登録されている。
【００１８】入力例である「相」という文字に対して
は、この部分パターン判別部５により「木」と「目」の
部分パターンが抽出されて、次の部分パターン構成判別
部７へ出力される。
は、この部分パターン判別部５により「木」と「目」の
部分パターンが抽出されて、次の部分パターン構成判別
部７へ出力される。
【００１９】部分パターン構成判別部７では、前述の部
分パターン判別部５で抽出した複数もしくは単体の部分
パターンのデータと、部分パターン構成辞書部８のデー
タとを比較することによって該当する文字コードを得
る。図８は部分パターン構成辞書部８の内部構成を示し
たものである。本図では各部分パターン、文字コードを
該当するパターンで示しているが、実際には番号で登録
されている。先頭部分パターン８１は、入力された認識
対象文字より得られる全ての部分パターンのうちで最初
にあらわれる部分パターンであり、辞書検索の高速化と
辞書容量を少なくするため、この先頭部分パターン８１
で辞書はカテゴリーに分けられる。
分パターン判別部５で抽出した複数もしくは単体の部分
パターンのデータと、部分パターン構成辞書部８のデー
タとを比較することによって該当する文字コードを得
る。図８は部分パターン構成辞書部８の内部構成を示し
たものである。本図では各部分パターン、文字コードを
該当するパターンで示しているが、実際には番号で登録
されている。先頭部分パターン８１は、入力された認識
対象文字より得られる全ての部分パターンのうちで最初
にあらわれる部分パターンであり、辞書検索の高速化と
辞書容量を少なくするため、この先頭部分パターン８１
で辞書はカテゴリーに分けられる。
【００２０】２つ目以降の部分パターン８２は先頭部分
パターン８１を除く他の部分パターンであり、これら全
ての部分パターンにより１つの文字が構成される。最後
の文字コード８３は前述の部分パターンにより構成され
る文字に該当する文字を知るためのコードである。２つ
目以降の部分パターン８２で「なし」と表記されるもの
は、実際には部分パターン番号で使用されていない特別
な番号を使用する。そして、この場合に限り先頭部分パ
ターン１つで文字が構成されると判断され、該当する文
字コード８３が割り当てられる。
パターン８１を除く他の部分パターンであり、これら全
ての部分パターンにより１つの文字が構成される。最後
の文字コード８３は前述の部分パターンにより構成され
る文字に該当する文字を知るためのコードである。２つ
目以降の部分パターン８２で「なし」と表記されるもの
は、実際には部分パターン番号で使用されていない特別
な番号を使用する。そして、この場合に限り先頭部分パ
ターン１つで文字が構成されると判断され、該当する文
字コード８３が割り当てられる。
【００２１】前述の入力例である「相」という文字につ
いては、部分パターン判別部５において抽出された部分
パターン「木」より先頭部分パターン８１が決定され
る。次に２つ目以降の部分パターン８２が「目」である
から、「相」の文字コード８３が得られる。
いては、部分パターン判別部５において抽出された部分
パターン「木」より先頭部分パターン８１が決定され
る。次に２つ目以降の部分パターン８２が「目」である
から、「相」の文字コード８３が得られる。
【００２２】以上のようにして入力ストロークに対する
認識結果の文字コードを得ることができ、出力部９で前
記認識結果の文字を表示する。
認識結果の文字コードを得ることができ、出力部９で前
記認識結果の文字を表示する。
【００２３】次に、部分パターン判別部５の処理動作を
図９のフローチャートを用いて更に詳細に説明する。
図９のフローチャートを用いて更に詳細に説明する。
【００２４】先ず、ステップＳ１においてストローク分
類判別部３により分類判別された入力文字の全ての特徴
ストローク番号列を特徴保存バッファＴＳに保存する。
次にステップＳ２でＴＳ内の特徴ストローク番号の総数
ｍが７を越えるかの判定を行う。７より大きい場合は、
ステップＳ３に進み、特徴ストローク番号の数（部分パ
ターンストローク数）ｎを最大の７に設定する。７以下
の場合はステップＳ４で部分パターンストローク数ｎに
前述のストローク総数ｍが設定される。
類判別部３により分類判別された入力文字の全ての特徴
ストローク番号列を特徴保存バッファＴＳに保存する。
次にステップＳ２でＴＳ内の特徴ストローク番号の総数
ｍが７を越えるかの判定を行う。７より大きい場合は、
ステップＳ３に進み、特徴ストローク番号の数（部分パ
ターンストローク数）ｎを最大の７に設定する。７以下
の場合はステップＳ４で部分パターンストローク数ｎに
前述のストローク総数ｍが設定される。
【００２５】ステップＳ５では、特徴ストロークバッフ
ァＴＳ内の最初からｎ個のストローク番号を取り出しＳ
n にセットする。ステップＳ６ではステップＳ５にてセ
ットされたｎ個のストローク番号を数値の小さい順に並
べかえてＳ´ｎにセットする。次にステップＳ７で部分
パターン辞書部６の特徴ストロークデータ７３と前述の
Ｓ´ｎとを比較する。部分パターン辞書部では部分パタ
ーンが画数順に登録されているので、ｎ画の部分ストロ
ークが記憶されている場所のみを全てマッチングしてい
けばよい。このようにして次々と比較を行い一致するも
のが１つでも見つかれば、処理はステップＳ８からステ
ップＳ９へと移り、該当する部分パターン番号を部分パ
ターン構成判別部７へ出力する。
ァＴＳ内の最初からｎ個のストローク番号を取り出しＳ
n にセットする。ステップＳ６ではステップＳ５にてセ
ットされたｎ個のストローク番号を数値の小さい順に並
べかえてＳ´ｎにセットする。次にステップＳ７で部分
パターン辞書部６の特徴ストロークデータ７３と前述の
Ｓ´ｎとを比較する。部分パターン辞書部では部分パタ
ーンが画数順に登録されているので、ｎ画の部分ストロ
ークが記憶されている場所のみを全てマッチングしてい
けばよい。このようにして次々と比較を行い一致するも
のが１つでも見つかれば、処理はステップＳ８からステ
ップＳ９へと移り、該当する部分パターン番号を部分パ
ターン構成判別部７へ出力する。
【００２６】ｎ画すべての比較を行っても一致する部分
パターンが抽出されない場合は、処理をステップＳ８か
らステップＳ１２へ移す。ステップＳ１２では、ストロ
ーク数を減らす為にｎを一つ減じる。この結果ｎが負も
しくはゼロになるなら、ステップＳ１３から認識不能で
あることが判明する。ｎが正である場合は再度ステップ
Ｓ５へ戻り、上述の処理を繰り返す。通常はｎ画から１
画までの間のどこかの段階で部分パターンは抽出され、
処理はステップＳ９へと移る。
パターンが抽出されない場合は、処理をステップＳ８か
らステップＳ１２へ移す。ステップＳ１２では、ストロ
ーク数を減らす為にｎを一つ減じる。この結果ｎが負も
しくはゼロになるなら、ステップＳ１３から認識不能で
あることが判明する。ｎが正である場合は再度ステップ
Ｓ５へ戻り、上述の処理を繰り返す。通常はｎ画から１
画までの間のどこかの段階で部分パターンは抽出され、
処理はステップＳ９へと移る。
【００２７】ステップＳ９の処理を終了すると、ステッ
プＳ１０に於いて特徴ストローク保存バッファＴＳの中
から判明した部分パターンのストロークを取り除く為、
先頭からｎ個のストロークを取り除く。その時ＴＳバッ
ファ内のデータが空になればこの部分パターン判別部５
の処理を終了する。また、ＴＳバッファ内にデータが残
っているのであれば、ステップＳ１１よりステップＳ２
へ処理を移行し、上述の全ての処理をくり返す。以上の
様にして入力された文字の特徴ストロークに対する部分
パターンを全て抽出することが出来る。
プＳ１０に於いて特徴ストローク保存バッファＴＳの中
から判明した部分パターンのストロークを取り除く為、
先頭からｎ個のストロークを取り除く。その時ＴＳバッ
ファ内のデータが空になればこの部分パターン判別部５
の処理を終了する。また、ＴＳバッファ内にデータが残
っているのであれば、ステップＳ１１よりステップＳ２
へ処理を移行し、上述の全ての処理をくり返す。以上の
様にして入力された文字の特徴ストロークに対する部分
パターンを全て抽出することが出来る。
【００２８】以上の如く、部分パターン辞書と部分パタ
ーン構成辞書を用いて、入力された文字の部分パターン
を判別し、そして部分パターンの構成を判別することに
より安定な認識結果を得ることが出来る。さらに本実施
例の如く部分パターン辞書の特徴ストローク番号を各部
分パターン内で並べ換えることにより、部分パターン内
の筆順は入力の筆順に依存しなくなるので、使用者によ
つて変動する筆順による認識率の低下を抑えることがで
きる。又、本実施例の各辞書の構成によれば、各辞書の
内部を全て検索せずとも、所定の範囲で検索することに
より結果の情報を得ることが可能であり、高速な文字認
識が可能となる。辞書の種類は多いが、それぞれの辞書
が小さいので他の認識方法に比べトータル的な辞書サイ
ズの低減も実現される。
ーン構成辞書を用いて、入力された文字の部分パターン
を判別し、そして部分パターンの構成を判別することに
より安定な認識結果を得ることが出来る。さらに本実施
例の如く部分パターン辞書の特徴ストローク番号を各部
分パターン内で並べ換えることにより、部分パターン内
の筆順は入力の筆順に依存しなくなるので、使用者によ
つて変動する筆順による認識率の低下を抑えることがで
きる。又、本実施例の各辞書の構成によれば、各辞書の
内部を全て検索せずとも、所定の範囲で検索することに
より結果の情報を得ることが可能であり、高速な文字認
識が可能となる。辞書の種類は多いが、それぞれの辞書
が小さいので他の認識方法に比べトータル的な辞書サイ
ズの低減も実現される。
【００２９】＜実施例２＞実施例１では入力ストローク
が１文字分のストロークを抽出し、認識を行うものとな
っていた。これは、実施例１による文字認識装置が１文
字ごとの認識を行うものであるためである。実施例２
は、使用者が次々と書いた複数文字の認識を行うもの
で、文字と文字の区切を考慮するものである。実施例２
の概略機能構成は、図１と同じである。ただし部分パタ
ーン構成判別部７の処理に変更が加えられる。実施例１
に於ては、部分パターン判別部５より送られる部分パタ
ーンの組み合わせと、部分パターン構成辞書部８におけ
る部分パターンの組み合わせとを比較し、一致するもの
を認識結果として出力するのみであった。実施例２で
は、複数文字の区切を自動判別する文字認識装置を提供
する。この文字認識処理を図１０のフローチャートを用
いて説明する。
が１文字分のストロークを抽出し、認識を行うものとな
っていた。これは、実施例１による文字認識装置が１文
字ごとの認識を行うものであるためである。実施例２
は、使用者が次々と書いた複数文字の認識を行うもの
で、文字と文字の区切を考慮するものである。実施例２
の概略機能構成は、図１と同じである。ただし部分パタ
ーン構成判別部７の処理に変更が加えられる。実施例１
に於ては、部分パターン判別部５より送られる部分パタ
ーンの組み合わせと、部分パターン構成辞書部８におけ
る部分パターンの組み合わせとを比較し、一致するもの
を認識結果として出力するのみであった。実施例２で
は、複数文字の区切を自動判別する文字認識装置を提供
する。この文字認識処理を図１０のフローチャートを用
いて説明する。
【００３０】先ず、部分パターン判別部５より送られて
くる全ての部分パターン番号をステップＳ２１で部分パ
ターン構成バッファＰＳに入れる。次にステップＳ２２
で、前記ＰＳの先頭に保存される部分パターン番号を抽
出する（これを仮にＴとする）。ステップＳ２３ではこ
のＴを先頭部分パターンとして部分パターン構成辞書部
８と比較する。そして、Ｔに続くＰＳ内の部分パターン
と部分パターン構成辞書部８内部の２つ目以降の部分パ
ターン８２とが最長一致する様に検索する。つまり、Ｐ
Ｓ内の部分パターンが最も多く使用される文字コードを
検索する。このようにして検索した文字コードをステッ
プＳ２４で出力部９へ出力する。
くる全ての部分パターン番号をステップＳ２１で部分パ
ターン構成バッファＰＳに入れる。次にステップＳ２２
で、前記ＰＳの先頭に保存される部分パターン番号を抽
出する（これを仮にＴとする）。ステップＳ２３ではこ
のＴを先頭部分パターンとして部分パターン構成辞書部
８と比較する。そして、Ｔに続くＰＳ内の部分パターン
と部分パターン構成辞書部８内部の２つ目以降の部分パ
ターン８２とが最長一致する様に検索する。つまり、Ｐ
Ｓ内の部分パターンが最も多く使用される文字コードを
検索する。このようにして検索した文字コードをステッ
プＳ２４で出力部９へ出力する。
【００３１】次にステップＳ２５では、ステップＳ２４
で使用した部分パターン番号の個数を検出する。この個
数をＮ個とすると、続くステップＳ２６でＰＳ内の先頭
からＮ個の部分パターンを取り除く。この時ＰＳ内にお
いて、部分パターンを取り除く事により生じた空き部分
は順次つめられる。ステップＳ２７では、前述のＰＳバ
ッファ内が空であるかどうかを判断し、空ならば本処理
を終了する。また、ＰＳ内にデータが残っていれば、ス
テップＳ２２へ戻り再度上述の処理を繰り返す。
で使用した部分パターン番号の個数を検出する。この個
数をＮ個とすると、続くステップＳ２６でＰＳ内の先頭
からＮ個の部分パターンを取り除く。この時ＰＳ内にお
いて、部分パターンを取り除く事により生じた空き部分
は順次つめられる。ステップＳ２７では、前述のＰＳバ
ッファ内が空であるかどうかを判断し、空ならば本処理
を終了する。また、ＰＳ内にデータが残っていれば、ス
テップＳ２２へ戻り再度上述の処理を繰り返す。
【００３２】以上の様な処理により文字の区切を自動的
に決定することが可能となる。例えば使用者が「カ」、
「ロ」、「エ」と連続して入力した場合は上述の処理に
より「加工」の２文字として認識する。実施例２では、
装置が文字区切を自動判別し決定するが、使用者がこの
区切りを明示的に指示することで、区切りを変更するこ
とも容易に実施可能である。これは、例えばワープロ等
で実施されている変換区切の操作と同様の操作環境を設
け、区切り位置を指示させ、前述ステップＳ２３で行っ
た最長一致検索の最長値を減じることにより実現でき
る。
に決定することが可能となる。例えば使用者が「カ」、
「ロ」、「エ」と連続して入力した場合は上述の処理に
より「加工」の２文字として認識する。実施例２では、
装置が文字区切を自動判別し決定するが、使用者がこの
区切りを明示的に指示することで、区切りを変更するこ
とも容易に実施可能である。これは、例えばワープロ等
で実施されている変換区切の操作と同様の操作環境を設
け、区切り位置を指示させ、前述ステップＳ２３で行っ
た最長一致検索の最長値を減じることにより実現でき
る。
【００３３】以上説明したように、文字を構成する部分
パターンの辞書と文字がどのような部分パターンから構
成されているかを記憶する部分パターン構成辞書を持つ
ことにより、漢字等の手書文字を認識すれば、入力文字
の使用者による筆順，相対位置の変動による認識率の低
下をかなりおさえることが可能である。また、文字の区
切り情報に関しても従来の認識方法では得られない情報
が得られ、自動文字切り等の効果も得ることが可能であ
る。さらに辞書情報の分類が細かく利用出来るので高速
な認識装置を供給出来ると共に情報の集約度が従来より
もあがる為、辞書の容量を減じることが出来、安価な装
置としても提供可能である。
パターンの辞書と文字がどのような部分パターンから構
成されているかを記憶する部分パターン構成辞書を持つ
ことにより、漢字等の手書文字を認識すれば、入力文字
の使用者による筆順，相対位置の変動による認識率の低
下をかなりおさえることが可能である。また、文字の区
切り情報に関しても従来の認識方法では得られない情報
が得られ、自動文字切り等の効果も得ることが可能であ
る。さらに辞書情報の分類が細かく利用出来るので高速
な認識装置を供給出来ると共に情報の集約度が従来より
もあがる為、辞書の容量を減じることが出来、安価な装
置としても提供可能である。
【００３４】尚、本発明は、複数の機器から構成される
システムに適用しても１つの機器から成る装置に適用し
ても良い。また、本発明は、システム或は装置に本発明
により規定される処理を実行するプログラムを供給する
ことによつて達成される場合にも適用できることは言う
までもない。
システムに適用しても１つの機器から成る装置に適用し
ても良い。また、本発明は、システム或は装置に本発明
により規定される処理を実行するプログラムを供給する
ことによつて達成される場合にも適用できることは言う
までもない。
【００３５】
【発明の効果】以上説明してきたように本発明の文字認
識方法及び装置によれば、入力者による入力の筆順や入
力ストロークの相対的な位置の変化に対して、安定した
文字認識が実行可能となる。さらに、複数文字の連続入
力に対して文字と文字との区切りを自動的に判定するこ
とが可能となる。
識方法及び装置によれば、入力者による入力の筆順や入
力ストロークの相対的な位置の変化に対して、安定した
文字認識が実行可能となる。さらに、複数文字の連続入
力に対して文字と文字との区切りを自動的に判定するこ
とが可能となる。
【図１】本実施例の機能構成を示した機能ブロック図で
ある。
ある。
【図２】本実施例の８方向ベクトルを表す図である。
【図３】本実施例の入力例である「相」に対する特徴化
ベクトル抽出の過程を表す図である。
ベクトル抽出の過程を表す図である。
【図４】本実施例の入力例である「相」に対する特徴化
ベクトルの抽出結果を表す図である。
ベクトルの抽出結果を表す図である。
【図５】本実施例のストローク辞書のデータ構造を表す
図である。
図である。
【図６】本実施例の入力例である「相」に対する特徴ス
トローク番号の抽出結果を表す図である。
トローク番号の抽出結果を表す図である。
【図７】本実施例の部分パターン辞書のデータ構造を表
す図である。
す図である。
【図８】本実施例の部分パターン構成辞書のデータ構造
を表す図である。
を表す図である。
【図９】本実施例における部分パターン抽出処理の手順
を表すフローチャートである。
を表すフローチャートである。
【図１０】実施例２における認識文字の抽出手順を表す
フローチャートである。
フローチャートである。
５ 部分パターン判別部 ６ 部分パターン辞書部 ７ 部分パターン構成判別部 ８ 部分パターン構成辞書部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 松林 一弘 東京都大田区下丸子３丁目30番２号 キヤ ノン株式会社内
Claims (4)
- 【請求項１】 認識対象文字の文字ストロークを入力す
る入力工程と、 辞書文字ストロークの方向データに基づいて辞書文字の
部分パターンを分類、登録してある部分パターン辞書
と、 前記部分パターンに基づいて辞書文字を分類、登録して
ある部分パターン構成辞書と、 前記入力工程により入力された前記文字ストロークの方
向データに基づいて前記部分パターン辞書を検索するこ
とにより、前記認識対象文字から部分パターンを抽出
し、前記認識対象文字を１つまたは複数の部分パターン
に分割する部分パターン判別工程と、 前記部分パターン判別工程により抽出された部分パター
ンに基づいて前記部分パターン構成辞書を検索し、該当
する文字を抽出するパターン構成判別工程とを備え、 前記パターン構成判別工程により得られた該当文字を認
識結果とすることを特徴とする文字認識方法。 - 【請求項２】 前記パターン構成判別工程は前記部分パ
ターン判別工程により抽出された部分パターンに基づい
て前記部分パターン構成辞書を検索し、前記抽出された
部分パターンを最も多く使用する辞書文字を抽出するこ
とを特徴とする請求項１に記載の文字認識方法。 - 【請求項３】 認識対象文字の文字ストロークを入力す
る入力手段と、 辞書文字ストロークの方向データに基づいて辞書文字の
部分パターンを分類、登録してある部分パターン辞書
と、 前記部分パターンに基づいて辞書文字を分類、登録して
ある部分パターン構成辞書と、 前記入力手段により入力された前記文字ストロークの方
向データに基づいて前記部分パターン辞書を検索するこ
とにより、前記認識対象文字から部分パターンを抽出
し、前記認識対象文字を１つまたは複数の部分パターン
に分割する部分パターン判別手段と、 前記部分パターン判別手段により抽出された部分パター
ンに基づいて前記部分パターン構成辞書を検索し、該当
する文字を抽出するパターン構成判別手段とを備え、 前記パターン構成判別手段により得られた該当文字を認
識結果とすることを特徴とする文字認識装置。 - 【請求項４】 前記パターン構成判別手段は前記部分パ
ターン判別手段により抽出された部分パターンに基づい
て前記部分パターン構成辞書を検索し、前記抽出された
部分パターンを最も多く使用する辞書文字を抽出するこ
とを特徴とする請求項３に記載の文字認識装置。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP03299264A JP3105967B2 (ja) | 1991-11-14 | 1991-11-14 | 文字認識方法及び装置 |
| EP92310386A EP0542566B1 (en) | 1991-11-14 | 1992-11-13 | Character recognition method and apparatus thereof |
| DE69230092T DE69230092T2 (de) | 1991-11-14 | 1992-11-13 | Verfahren und Gerät zur Zeichenerkennung |
| US08/384,683 US5579408A (en) | 1991-11-14 | 1995-02-06 | Character recognition method and apparatus |
| HK98113117A HK1012104A1 (en) | 1991-11-14 | 1998-12-10 | Character recognition method and apparatus thereof |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP03299264A JP3105967B2 (ja) | 1991-11-14 | 1991-11-14 | 文字認識方法及び装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05135207A true JPH05135207A (ja) | 1993-06-01 |
| JP3105967B2 JP3105967B2 (ja) | 2000-11-06 |
Family
ID=17870290
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP03299264A Expired - Fee Related JP3105967B2 (ja) | 1991-11-14 | 1991-11-14 | 文字認識方法及び装置 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5579408A (ja) |
| EP (1) | EP0542566B1 (ja) |
| JP (1) | JP3105967B2 (ja) |
| DE (1) | DE69230092T2 (ja) |
| HK (1) | HK1012104A1 (ja) |
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| JP2015176491A (ja) * | 2014-03-17 | 2015-10-05 | 株式会社河合楽器製作所 | 手書き音楽記号認識装置 |
| US10725650B2 (en) | 2014-03-17 | 2020-07-28 | Kabushiki Kaisha Kawai Gakki Seisakusho | Handwritten music sign recognition device and program |
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| US5854855A (en) * | 1994-09-09 | 1998-12-29 | Motorola, Inc. | Method and system using meta-classes and polynomial discriminant functions for handwriting recognition |
| JPH0991380A (ja) | 1995-09-21 | 1997-04-04 | Canon Inc | 情報処理装置及び方法及び記憶媒体 |
| JP3535624B2 (ja) | 1995-09-21 | 2004-06-07 | キヤノン株式会社 | 検索装置及び方法 |
| EP0777375A3 (en) * | 1995-12-05 | 1998-10-14 | Canon Kabushiki Kaisha | Method of and apparatus for network distribution of record data using transmittal symbols hand entered on a transmittal sheet |
| US5982933A (en) * | 1996-01-12 | 1999-11-09 | Canon Kabushiki Kaisha | Information processing method, information processing apparatus, and storage medium |
| JP3744997B2 (ja) * | 1996-01-12 | 2006-02-15 | キヤノン株式会社 | 文字認識装置及びその方法 |
| JPH09319829A (ja) * | 1996-06-03 | 1997-12-12 | Nec Corp | オンライン文字認識装置 |
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| US6721452B2 (en) | 2001-09-12 | 2004-04-13 | Auburn University | System and method of handwritten character recognition |
| CN1308889C (zh) * | 2003-11-28 | 2007-04-04 | 佳能株式会社 | 字符识别方法和装置 |
| US20100104189A1 (en) * | 2008-10-23 | 2010-04-29 | Aravamudhan Bharath | Handwriting Identification Method, Program And Electronic Device |
| US8306327B2 (en) | 2008-12-30 | 2012-11-06 | International Business Machines Corporation | Adaptive partial character recognition |
| CN111195912B (zh) * | 2020-01-08 | 2021-06-15 | 杭州未名信科科技有限公司 | 利用机械臂绘制肖像画的方法、装置、机器人及存储介质 |
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| JPS60217477A (ja) * | 1984-04-12 | 1985-10-31 | Toshiba Corp | 手書き文字認識装置 |
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- 1991-11-14 JP JP03299264A patent/JP3105967B2/ja not_active Expired - Fee Related
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1992
- 1992-11-13 EP EP92310386A patent/EP0542566B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1992-11-13 DE DE69230092T patent/DE69230092T2/de not_active Expired - Fee Related
-
1995
- 1995-02-06 US US08/384,683 patent/US5579408A/en not_active Expired - Fee Related
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- 1998-12-10 HK HK98113117A patent/HK1012104A1/xx not_active IP Right Cessation
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