JPH0527909B2 - - Google Patents
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- JPH0527909B2 JPH0527909B2 JP60001649A JP164985A JPH0527909B2 JP H0527909 B2 JPH0527909 B2 JP H0527909B2 JP 60001649 A JP60001649 A JP 60001649A JP 164985 A JP164985 A JP 164985A JP H0527909 B2 JPH0527909 B2 JP H0527909B2
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- strokes
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- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 claims description 24
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 24
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 4
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 29
- 238000000034 method Methods 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 4
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- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 2
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- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
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Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明はオンラインで入力された文字の筆跡よ
り文字を認識するオンライン文字認識装置に関す
るものである。
り文字を認識するオンライン文字認識装置に関す
るものである。
従来、筆順（ストロークの書かれる順序）情報
を利用せずに、オンラインで入力された文字を認
識する方式は存在した。たとえば特公昭58−
27551号公報（以下公知文献(1)と称す）に示され
ているような方式が提案されている。
を利用せずに、オンラインで入力された文字を認
識する方式は存在した。たとえば特公昭58−
27551号公報（以下公知文献(1)と称す）に示され
ているような方式が提案されている。
この方式では、まず入力された文字の筆跡（入
力パターンと呼ぶ）のすべてのストロークと、認
識装置内にあらかじめ保持されている標準パター
ンのすべてのストロークの間の距離を求めストロ
ーク間距離行列を作成する。つぎに、ストローク
間距離行列のすべての列に対し最小要素を選び出
し、それらが各行に１つずつ選ばれているか否か
を判別する。この判別結果が真であつたら、これ
らの最小要素の和をパターン間距離とする。ま
た、判別結果が偽であつたら、ストローク間距離
行列中の１つの行に最小要素が複数選ばれている
部分と、１つの行中に全く選ばれていない部分で
小行列を作る。この小行列より、各行、列ともに
１つずつ含まれ、かつ和が最小となる要素の組を
全ての要素の組み合わせの中から選び出す。選ば
れた要素の和と、小行列以外の最小要素の和を加
えた値をパターン間距離とする。この処理により
パターン間距離が求められると同時に、選ばれた
要素を与える入力パターン中のストロークを標準
パターン中のストロークが対応付けられたことに
なる。このようにして求められたパターン間距離
が最小となる標準パターンのカテゴリを認識結果
とする。
力パターンと呼ぶ）のすべてのストロークと、認
識装置内にあらかじめ保持されている標準パター
ンのすべてのストロークの間の距離を求めストロ
ーク間距離行列を作成する。つぎに、ストローク
間距離行列のすべての列に対し最小要素を選び出
し、それらが各行に１つずつ選ばれているか否か
を判別する。この判別結果が真であつたら、これ
らの最小要素の和をパターン間距離とする。ま
た、判別結果が偽であつたら、ストローク間距離
行列中の１つの行に最小要素が複数選ばれている
部分と、１つの行中に全く選ばれていない部分で
小行列を作る。この小行列より、各行、列ともに
１つずつ含まれ、かつ和が最小となる要素の組を
全ての要素の組み合わせの中から選び出す。選ば
れた要素の和と、小行列以外の最小要素の和を加
えた値をパターン間距離とする。この処理により
パターン間距離が求められると同時に、選ばれた
要素を与える入力パターン中のストロークを標準
パターン中のストロークが対応付けられたことに
なる。このようにして求められたパターン間距離
が最小となる標準パターンのカテゴリを認識結果
とする。
この方式では入力パターンと標準パターンのス
トロークが正しく対応付けられる保証は無いとい
う欠点を持つ。第５図は「目」という文字のパタ
ーンの例を表す図である。図中点線で示したスト
ローク１１〜１５は入力パターン、実線で示した
ストローク２１〜２５は標準パターンを表す。第
６図はこれらのパターンから求めたストローク間
距離行列の例を表す。横方向に入力パターンのス
トローク、縦方向に標準パターンのストロークを
並べ行列要素に各ストローク間の距離を示してあ
る。各列中の最小要素を図中に丸印で示す。この
時ストローク２３の行には最小要素が複数個（こ
の場合２個）選ばれており、ストローク２５の行
には全く選ばれていない。公知文献(1)に述べられ
ている方式によると、ストローク２３，２５の行
とストローク１３，１４の列の要素で小行列を作
る。この小行列中から各行、列中から要素を１つ
ずつ選ぶやり方は、要素（１３，２３）（ストロ
ーク１３，２３に対応する要素を表す）、（１４，
２５）の組と、要素（１３，２５）、（１４，２
３）の組の２通りがある。この時、それぞれの要
素の値の和は２＋28＝30、32＋２＝34となるの
で、最小値は30であり、これを与える（１３，２
３）、（１４，２５）が選択される。その結果、パ
ターン間距離は30＋４＋10＋３＝47となる。
トロークが正しく対応付けられる保証は無いとい
う欠点を持つ。第５図は「目」という文字のパタ
ーンの例を表す図である。図中点線で示したスト
ローク１１〜１５は入力パターン、実線で示した
ストローク２１〜２５は標準パターンを表す。第
６図はこれらのパターンから求めたストローク間
距離行列の例を表す。横方向に入力パターンのス
トローク、縦方向に標準パターンのストロークを
並べ行列要素に各ストローク間の距離を示してあ
る。各列中の最小要素を図中に丸印で示す。この
時ストローク２３の行には最小要素が複数個（こ
の場合２個）選ばれており、ストローク２５の行
には全く選ばれていない。公知文献(1)に述べられ
ている方式によると、ストローク２３，２５の行
とストローク１３，１４の列の要素で小行列を作
る。この小行列中から各行、列中から要素を１つ
ずつ選ぶやり方は、要素（１３，２３）（ストロ
ーク１３，２３に対応する要素を表す）、（１４，
２５）の組と、要素（１３，２５）、（１４，２
３）の組の２通りがある。この時、それぞれの要
素の値の和は２＋28＝30、32＋２＝34となるの
で、最小値は30であり、これを与える（１３，２
３）、（１４，２５）が選択される。その結果、パ
ターン間距離は30＋４＋10＋３＝47となる。
しかし第５図を見ても明らかなように、入力パ
ターンと標準パターンのストロークを正しく対応
付けた場合のストローク間距離行列の要素は（１
１，２１）、（１２，２２）、（１３，２３）、（１
４，２４）、（１５，２５）である。この場合パタ
ーン間距離は、４＋10＋２＋６＋10＝32となり、
公知文献(1)に述べられている従来方式により求め
られたパターン間距離の47よりかなり小さくな
る。このように、従来方式では入力パターンと標
準パターンのストロークの対応付けが正しく行わ
れないため、同一カテゴリの文字でもパターン間
距離が大きくなつてしまい認識性能が向上しない
という欠点があつた。また、小行列内の最小要素
の組は、全ての組み合わせに対する値より求めら
れる。このため入力パターンの同一ストロークに
対応する標準パターンのストロークが多くなると
小行列も大きくなり、組み合わせの数が増えるた
め計算量が多くなるという欠点もあつた。
ターンと標準パターンのストロークを正しく対応
付けた場合のストローク間距離行列の要素は（１
１，２１）、（１２，２２）、（１３，２３）、（１
４，２４）、（１５，２５）である。この場合パタ
ーン間距離は、４＋10＋２＋６＋10＝32となり、
公知文献(1)に述べられている従来方式により求め
られたパターン間距離の47よりかなり小さくな
る。このように、従来方式では入力パターンと標
準パターンのストロークの対応付けが正しく行わ
れないため、同一カテゴリの文字でもパターン間
距離が大きくなつてしまい認識性能が向上しない
という欠点があつた。また、小行列内の最小要素
の組は、全ての組み合わせに対する値より求めら
れる。このため入力パターンの同一ストロークに
対応する標準パターンのストロークが多くなると
小行列も大きくなり、組み合わせの数が増えるた
め計算量が多くなるという欠点もあつた。
本発明の目的は、少ない計算量で入力パターン
と標準パターンのストロークの対応付けを正しく
行つて、正しいパターン間距離を得ることにより
文字の認識性能を向上させることのできるオンラ
イン文字認識装置を提供することにある。
と標準パターンのストロークの対応付けを正しく
行つて、正しいパターン間距離を得ることにより
文字の認識性能を向上させることのできるオンラ
イン文字認識装置を提供することにある。
本発明によるオンライン文字認識装置は、文字
を書く際の筆跡を検出し入力パターンとして読み
込む筆跡検出部と、認識される文字の標準パター
ンを保持する標準パターンメモリと、入力パター
ンと標準パターンのストローク毎のストローク間
距離を計算するストローク間距離計算部と、前記
ストローク間距離をもとに入力パターン及び標準
パターンの一方のパターンの各ストロークに対し
て他方のパターンのストロークを重複を許して対
応付けた場合の最小距離をもとにヒユーリステイ
ツクを求めるヒユーリステイツク計算部と、前記
一方のパターンの各ストロークに対して前記他方
のパターンのストロークを重複を許さずに対応付
けた場合の累積距離を求める累積距離計算部と、
前記累積距離と前記ヒユーリステイツクの和とし
て求められる評価値が最小になるストロークの対
応付けを優先させて前記累積距離の計算順序を決
定する探索制御部と、前記一方のパターンの全ス
トロークに対して前記他方のパターンのストロー
クを重複を許さずに対応付けるという条件のもと
で前記累積距離が最小である場合の前記累積距離
を入力パターンと標準パターンのパターン間距離
として、前記パターン間距離が最小となる標準パ
ターンのカテゴリを認識結果として出力する判定
部とにより構成される。
を書く際の筆跡を検出し入力パターンとして読み
込む筆跡検出部と、認識される文字の標準パター
ンを保持する標準パターンメモリと、入力パター
ンと標準パターンのストローク毎のストローク間
距離を計算するストローク間距離計算部と、前記
ストローク間距離をもとに入力パターン及び標準
パターンの一方のパターンの各ストロークに対し
て他方のパターンのストロークを重複を許して対
応付けた場合の最小距離をもとにヒユーリステイ
ツクを求めるヒユーリステイツク計算部と、前記
一方のパターンの各ストロークに対して前記他方
のパターンのストロークを重複を許さずに対応付
けた場合の累積距離を求める累積距離計算部と、
前記累積距離と前記ヒユーリステイツクの和とし
て求められる評価値が最小になるストロークの対
応付けを優先させて前記累積距離の計算順序を決
定する探索制御部と、前記一方のパターンの全ス
トロークに対して前記他方のパターンのストロー
クを重複を許さずに対応付けるという条件のもと
で前記累積距離が最小である場合の前記累積距離
を入力パターンと標準パターンのパターン間距離
として、前記パターン間距離が最小となる標準パ
ターンのカテゴリを認識結果として出力する判定
部とにより構成される。
ここで、本発明の原理について説明する。本発
明によるオンライン文字認識装置は、入力パター
ンと標準パターンの正しいストロークの対応付け
を効率よく求めるために、人工知能の分野で知ら
れているヒユーリステイツク探索法（人工知能ハ
ンドブツク第１巻、共立出版（1983年）、67〜83
ページ）を用いている。
明によるオンライン文字認識装置は、入力パター
ンと標準パターンの正しいストロークの対応付け
を効率よく求めるために、人工知能の分野で知ら
れているヒユーリステイツク探索法（人工知能ハ
ンドブツク第１巻、共立出版（1983年）、67〜83
ページ）を用いている。
まず、ヒユーリステイツク探索の対象となるス
トローク間距離行列について説明する。入力され
た文字の筆跡は、入力パターンPSとしてストロー
ク毎の特徴量Sjの時系列で表される。ストローク
数をＭとすると、入力パターンPSは、 PS＝S1、S2、…、Sj、…、SM (1) と書ける。同様に標準パターンPmも、ストロー
ク毎の特徴量Miの時系列で表されており、 Pm＝M1、M2、…、Mi、…、MM (2) と書ける。入力パターンのｊ番目のストロークの
特徴量Sjと、標準パターンのｉ番目のストローク
の特徴量Miの間の距離をｄ（ｉ、ｊ）とする。
トローク間距離行列について説明する。入力され
た文字の筆跡は、入力パターンPSとしてストロー
ク毎の特徴量Sjの時系列で表される。ストローク
数をＭとすると、入力パターンPSは、 PS＝S1、S2、…、Sj、…、SM (1) と書ける。同様に標準パターンPmも、ストロー
ク毎の特徴量Miの時系列で表されており、 Pm＝M1、M2、…、Mi、…、MM (2) と書ける。入力パターンのｊ番目のストロークの
特徴量Sjと、標準パターンのｉ番目のストローク
の特徴量Miの間の距離をｄ（ｉ、ｊ）とする。
ここで特徴量Sjを、入力パターンのｊ番目のス
トロークをＮ等分する筆点の座標値で表すとす
る。すなわち、入力パターンのｊ番目のストロー
クの特徴量Sjは、 Sj＝｛（xIjo、yIjo）｜ｎ＝１…Ｎ｝ (3) と表せる。同様に、標準パターンのｉ番目のスト
ロークの特徴量Miは、 Mi＝｛（xRio、yRio）｜ｎ＝１…Ｎ｝ (4) と表せる。このとき、距離ｄ（ｉ、ｊ）を各筆点
間のユークリツド距離とすると、 ｄ(i、j)＝N 〓n=1 √（Ijo−Rio）2＋（Ijo−Rio）2(5) となる。
トロークをＮ等分する筆点の座標値で表すとす
る。すなわち、入力パターンのｊ番目のストロー
クの特徴量Sjは、 Sj＝｛（xIjo、yIjo）｜ｎ＝１…Ｎ｝ (3) と表せる。同様に、標準パターンのｉ番目のスト
ロークの特徴量Miは、 Mi＝｛（xRio、yRio）｜ｎ＝１…Ｎ｝ (4) と表せる。このとき、距離ｄ（ｉ、ｊ）を各筆点
間のユークリツド距離とすると、 ｄ(i、j)＝N 〓n=1 √（Ijo−Rio）2＋（Ijo−Rio）2(5) となる。
距離ｄ（ｉ、ｊ）の定義としては、この他にも
例えば、市街距離、 ｄ(i、j)＝N 〓n=1 （｜xIjo−xRio｜＋｜yIjo−yRio｜） (6) がある。また、「電子通信学会論文誌」Vol.J65−
Ｄ No.６（1982年６月）の679〜686ページに「筆
順に依存しないオンライン手書き文字認識アルゴ
リズム」と題して発表された論文（以下公知文献
(2)と称す）に示されているような共分散行列を用
いたものや、「電子通信学会論文誌」Vol.J66−Ｄ
No.５（1983年５月）の593〜600ページに「選択
的ストローク結合による画数・筆順に依存しない
オンライン文学認識」と題して発表された論文に
示されているようなDPマツチング法によるもの
など、様々なものを用いることができる。この場
合、入力パターンの筆点数Ｎは標準パターンの筆
点数と一致している必要はない。また特徴量とし
ても、筆点の座標値の他にも筆点の移動方向角な
どを用いることもできる。
例えば、市街距離、 ｄ(i、j)＝N 〓n=1 （｜xIjo−xRio｜＋｜yIjo−yRio｜） (6) がある。また、「電子通信学会論文誌」Vol.J65−
Ｄ No.６（1982年６月）の679〜686ページに「筆
順に依存しないオンライン手書き文字認識アルゴ
リズム」と題して発表された論文（以下公知文献
(2)と称す）に示されているような共分散行列を用
いたものや、「電子通信学会論文誌」Vol.J66−Ｄ
No.５（1983年５月）の593〜600ページに「選択
的ストローク結合による画数・筆順に依存しない
オンライン文学認識」と題して発表された論文に
示されているようなDPマツチング法によるもの
など、様々なものを用いることができる。この場
合、入力パターンの筆点数Ｎは標準パターンの筆
点数と一致している必要はない。また特徴量とし
ても、筆点の座標値の他にも筆点の移動方向角な
どを用いることもできる。
この距離ｄ（ｉ、ｊ）を１≦ｉ、ｊ≦Ｍなる全
てのｉ、ｊに対して求め、距離ｄ（ｉ、ｊ）の値
を要素としてＭ行Ｍ列の正方行列に並べたものが
ストローク間距離行列である。本発明では、この
ストローク間距離行列中の１つの行または列から
１つの要素を選ぶ、すなわち重複を許さずにスト
ロークを対応付けるという条件のもとで、要素の
値の和が最小となる要素の組を求める。この条件
を満たす時、ストロークは正しく対応付けられる
ことになる。これらの要素の組をヒユーリステイ
ツク探索法により求める。
てのｉ、ｊに対して求め、距離ｄ（ｉ、ｊ）の値
を要素としてＭ行Ｍ列の正方行列に並べたものが
ストローク間距離行列である。本発明では、この
ストローク間距離行列中の１つの行または列から
１つの要素を選ぶ、すなわち重複を許さずにスト
ロークを対応付けるという条件のもとで、要素の
値の和が最小となる要素の組を求める。この条件
を満たす時、ストロークは正しく対応付けられる
ことになる。これらの要素の組をヒユーリステイ
ツク探索法により求める。
まず、入力パターンの１番目のストロークに対
する最小の評価値（後述する）を与える要素の探
索から始めて、探索木を評価値の最も小さい節点
から先に入力パターン方向へ枝を伸ばしていく
（最良優先探索と呼ばれる）。ここで、評価値ｆ(p)
は（ｐ：探索の深さ１≦ｐ≦Ｍ）、 ｆ(p)＝P 〓j=1 ｄ（Ｔ(j)，ｊ）＋ｈ(p) (7) なる値とする。ここで、Ｔ(j)は入力パターンのｊ
番目のストロークに対応付けられる標準パターン
のストローク番号を示す。ただし、Ｔ(j)：１≦ｊ
≦ｐは全て異なる。ここでｈ(p)は、ヒユーリステ
イツクである。探索木中の各節点には評価値ｆ(p)
の値と、それまでに対応付けられた標準パターン
のストローク番号の情報（対応履歴と呼ぶ）が保
持されている。この対応履歴により重複せずにス
トロークを対応付けることができる。探索の深さ
ｐ＝Ｍで、かつｆ(M)が探索すべき節点の評価値の
中で最小となつた時点で、ストロークは完全に対
応付けられたことになり探索は終了する。この時
の評価値ｆ(M)がパターン間距離になる。
する最小の評価値（後述する）を与える要素の探
索から始めて、探索木を評価値の最も小さい節点
から先に入力パターン方向へ枝を伸ばしていく
（最良優先探索と呼ばれる）。ここで、評価値ｆ(p)
は（ｐ：探索の深さ１≦ｐ≦Ｍ）、 ｆ(p)＝P 〓j=1 ｄ（Ｔ(j)，ｊ）＋ｈ(p) (7) なる値とする。ここで、Ｔ(j)は入力パターンのｊ
番目のストロークに対応付けられる標準パターン
のストローク番号を示す。ただし、Ｔ(j)：１≦ｊ
≦ｐは全て異なる。ここでｈ(p)は、ヒユーリステ
イツクである。探索木中の各節点には評価値ｆ(p)
の値と、それまでに対応付けられた標準パターン
のストローク番号の情報（対応履歴と呼ぶ）が保
持されている。この対応履歴により重複せずにス
トロークを対応付けることができる。探索の深さ
ｐ＝Ｍで、かつｆ(M)が探索すべき節点の評価値の
中で最小となつた時点で、ストロークは完全に対
応付けられたことになり探索は終了する。この時
の評価値ｆ(M)がパターン間距離になる。
ここで、ヒユーリステイツクｈ(p)の値が全て０
であつたなら、評価値ｆ(p)の値は探索の深さに応
じて大きくなるため、探索の深さが浅いものほど
有利になり探索が終了しにくくなる。このため、
生成される節点の数が増えて探索効率が悪くな
る。計算量を少なくするためには、生成される節
点の数ができるだけ少なくなるようにしなければ
ならない。そこで、本発明ではヒユーリステイツ
クの値として、重複を許してストロークを対応付
けた場合の最小距離を用いている。すなわち、ヒ
ユーリステイツクｈ(p)は、 ｈ(p)＝M 〓j=P+1 min ｄ（ｉ、ｊ）：ｐ＜Ｍ ｈ(p)＝０：ｐ＝Ｍ (8) とする。ヒユーリステイツクをこのように定める
ことにより、最小評価値ｆ(M)を与えるストローク
対応が各列の最小要素により与えられる場合、最
小限の節点数で探索が完了する。それ以外の場合
でも、このようなヒユーリステイツクを用いるこ
とにより探索を効率よく行うことができる。つぎ
にストローク対応付け探索の例を示す。第２図は
ストローク間行列の一例である。第６図と同様、
横方向に入力パターンのストローク１〜３、縦方
向に標準パターンのストローク１〜３を並べ、行
列の要素は各ストローク間の距離ｄ（ｉ、ｊ）で
ある。ヒユーリステイツクｈ(p)の値は、(8)式よ
り、 ｈ(1)＝ｄ（２、２）＋ｄ（２、３）＝６ ｈ(2)＝ｄ（２、３）＝１ ｈ(3)＝０ となる。第３図は、第２図のストローク間距離行
列をヒユーリステイツク探索した場合の探索木の
例である。節点を表す丸の中に書かれた数字は、
(7)式により求められた評価値ｆ(p)の値である。節
点の右に書かれた数字は、節点の作成された順序
を示すものである。評価値ｆ(p)の最も小さい節点
の下に新たな節点が作成される。節点の左には、
対応するストローク間距離行列中の要素が示して
ある。初めに要素１，１に対して節点が作成さ
れ、評価値ｆ(1)＝０＋ｈ(1)＝６となる。最終的に
は７番目に要素２，３に対する節点が作成され、
評価値ｆ(3)＝７であり、これは探索すべき節点の
評価値中で最小であるので、探索は終了しパター
ン間距離は７となる。
であつたなら、評価値ｆ(p)の値は探索の深さに応
じて大きくなるため、探索の深さが浅いものほど
有利になり探索が終了しにくくなる。このため、
生成される節点の数が増えて探索効率が悪くな
る。計算量を少なくするためには、生成される節
点の数ができるだけ少なくなるようにしなければ
ならない。そこで、本発明ではヒユーリステイツ
クの値として、重複を許してストロークを対応付
けた場合の最小距離を用いている。すなわち、ヒ
ユーリステイツクｈ(p)は、 ｈ(p)＝M 〓j=P+1 min ｄ（ｉ、ｊ）：ｐ＜Ｍ ｈ(p)＝０：ｐ＝Ｍ (8) とする。ヒユーリステイツクをこのように定める
ことにより、最小評価値ｆ(M)を与えるストローク
対応が各列の最小要素により与えられる場合、最
小限の節点数で探索が完了する。それ以外の場合
でも、このようなヒユーリステイツクを用いるこ
とにより探索を効率よく行うことができる。つぎ
にストローク対応付け探索の例を示す。第２図は
ストローク間行列の一例である。第６図と同様、
横方向に入力パターンのストローク１〜３、縦方
向に標準パターンのストローク１〜３を並べ、行
列の要素は各ストローク間の距離ｄ（ｉ、ｊ）で
ある。ヒユーリステイツクｈ(p)の値は、(8)式よ
り、 ｈ(1)＝ｄ（２、２）＋ｄ（２、３）＝６ ｈ(2)＝ｄ（２、３）＝１ ｈ(3)＝０ となる。第３図は、第２図のストローク間距離行
列をヒユーリステイツク探索した場合の探索木の
例である。節点を表す丸の中に書かれた数字は、
(7)式により求められた評価値ｆ(p)の値である。節
点の右に書かれた数字は、節点の作成された順序
を示すものである。評価値ｆ(p)の最も小さい節点
の下に新たな節点が作成される。節点の左には、
対応するストローク間距離行列中の要素が示して
ある。初めに要素１，１に対して節点が作成さ
れ、評価値ｆ(1)＝０＋ｈ(1)＝６となる。最終的に
は７番目に要素２，３に対する節点が作成され、
評価値ｆ(3)＝７であり、これは探索すべき節点の
評価値中で最小であるので、探索は終了しパター
ン間距離は７となる。
ヒユーリステイツクを用いない場合は探索効率
が悪化する。第４図は、ヒユーリステイツクを用
いない、すなわちｈ(p)＝０のときの第２図のスト
ローク間距離行列の探索木を表す図である。表記
法は第３図と同じである。これによると、作成さ
れる節点の数は11でありヒユーリステイツクを用
いない場合より増えている。
が悪化する。第４図は、ヒユーリステイツクを用
いない、すなわちｈ(p)＝０のときの第２図のスト
ローク間距離行列の探索木を表す図である。表記
法は第３図と同じである。これによると、作成さ
れる節点の数は11でありヒユーリステイツクを用
いない場合より増えている。
また、このヒユーリステイツク探索を第６図の
ストローク間距離行列に対して行うなら、正しい
ストローク対応が得られることは明らかである。
ストローク間距離行列に対して行うなら、正しい
ストローク対応が得られることは明らかである。
以下本発明の実施例について図面を参照して詳
細に説明する。第１図は本発明の一実施例を示す
構成図である。タブレツト１より入力された文字
の筆跡は、前処理部２にてストローク毎に(1)式お
よび(3)式に示されているようなストロークをＮ等
分する筆点の座標値のデータに変換される。この
データを入力パターンPSと呼ぶ。標準パターンメ
モリ３には、(2)式および(4)式に示されているよう
な標準パターンPmがあらかじめ保持されてい
る。
細に説明する。第１図は本発明の一実施例を示す
構成図である。タブレツト１より入力された文字
の筆跡は、前処理部２にてストローク毎に(1)式お
よび(3)式に示されているようなストロークをＮ等
分する筆点の座標値のデータに変換される。この
データを入力パターンPSと呼ぶ。標準パターンメ
モリ３には、(2)式および(4)式に示されているよう
な標準パターンPmがあらかじめ保持されてい
る。
ストローク間距離計算部４では、入力パターン
PSと標準パターンPmのストローク毎の距離ｄ
（ｉ、ｊ）が計算される。この距離ｄ（ｉ、ｊ）は
(5)式に示されているようなユークリツド距離とす
る。距離ｄ（ｉ、ｊ）の計算は１≦ｉ、ｊ≦Ｍな
るｉ、ｊ（Ｍはストローク数）すべての組み合わ
せについて求められる。求められた距離ｄ（ｉ、
ｊ）はストローク間距離行列として、ストローク
間距離行列メモリ５に保持される。
PSと標準パターンPmのストローク毎の距離ｄ
（ｉ、ｊ）が計算される。この距離ｄ（ｉ、ｊ）は
(5)式に示されているようなユークリツド距離とす
る。距離ｄ（ｉ、ｊ）の計算は１≦ｉ、ｊ≦Ｍな
るｉ、ｊ（Ｍはストローク数）すべての組み合わ
せについて求められる。求められた距離ｄ（ｉ、
ｊ）はストローク間距離行列として、ストローク
間距離行列メモリ５に保持される。
まずヒユーリステイツク計算部６は、ストロー
ク間距離行列メモリ５からストローク間距離行列
の要素である距離ｄ（ｉ、ｊ）を読み出す。ヒユ
ーリステイツク計算部６では、(8)式に従つて、重
複を許してストロークを対応付けた場合の最小距
離であるヒユーリステイツクｈ(p)が計算される。
このヒユーリステイツクｈ(p)は、ヒユーリステイ
ツクメモリ７に保持される。
ク間距離行列メモリ５からストローク間距離行列
の要素である距離ｄ（ｉ、ｊ）を読み出す。ヒユ
ーリステイツク計算部６では、(8)式に従つて、重
複を許してストロークを対応付けた場合の最小距
離であるヒユーリステイツクｈ(p)が計算される。
このヒユーリステイツクｈ(p)は、ヒユーリステイ
ツクメモリ７に保持される。
節点リストメモリ８中には、探索木の節点のデ
ータNdが評価値ｆ(p)の小さい順にリスト形式で
保持されている。節点のデータNdには評価値ｆ
(p)の他に、重複を許さずに対応付けた場合の累積
距離sd(p)（ヒユーリステイツクを含まない評価値
の値）、探索の深さｐ及び対応履歴が含まれる。
節点リストメモリ８には初期状態では、ｆ(p)＝
０、sd(p)＝０、ｐ＝０、対応履歴が空である節点
が保持されている。対応履歴にはそれまでに対応
付けられた標準パターンのストローク番号が保持
されている。全く対応付けされてない場合は空で
ある。
ータNdが評価値ｆ(p)の小さい順にリスト形式で
保持されている。節点のデータNdには評価値ｆ
(p)の他に、重複を許さずに対応付けた場合の累積
距離sd(p)（ヒユーリステイツクを含まない評価値
の値）、探索の深さｐ及び対応履歴が含まれる。
節点リストメモリ８には初期状態では、ｆ(p)＝
０、sd(p)＝０、ｐ＝０、対応履歴が空である節点
が保持されている。対応履歴にはそれまでに対応
付けられた標準パターンのストローク番号が保持
されている。全く対応付けされてない場合は空で
ある。
節点作成部９は、はじめに節点リストメモリ８
中の節点リストの先頭にある（評価値ｆ(p)の最も
小さい）節点のデータNdを読み出す。つぎに入
力パターンのストローク番号がｊ＝ｐ＋１と等し
く、かつ標準パターンのストローク番号ｉが対応
履歴に含まれていない、ストローク間距離行列中
の要素である距離ｄ（ｉ、ｊ）を読み出す。これ
らのデータ、及びヒユーリステイツクメモリ７中
のヒユーリステイツクｈ(j)をもとに新しい節点の
データNdnewが作成される。すなわち、 ｊ＝ｐ＋１ sd(j)＝sd(p)＋ｄ（ｉ、ｊ）：新しい節点の累積距離 ｆ(j)＝sd(j)＋ｈ(j)：新しい節点の評価値 ｐ＝ｊ：新しい節点の探索の深さ なる処理が行われ、さらに、対応履歴は節点デー
タNdの対応履歴にストローク番号ｉを付加した
ものとなる。これらの新しい節点のデータ
Ndnewは、リスト作成部１０に出力される。
中の節点リストの先頭にある（評価値ｆ(p)の最も
小さい）節点のデータNdを読み出す。つぎに入
力パターンのストローク番号がｊ＝ｐ＋１と等し
く、かつ標準パターンのストローク番号ｉが対応
履歴に含まれていない、ストローク間距離行列中
の要素である距離ｄ（ｉ、ｊ）を読み出す。これ
らのデータ、及びヒユーリステイツクメモリ７中
のヒユーリステイツクｈ(j)をもとに新しい節点の
データNdnewが作成される。すなわち、 ｊ＝ｐ＋１ sd(j)＝sd(p)＋ｄ（ｉ、ｊ）：新しい節点の累積距離 ｆ(j)＝sd(j)＋ｈ(j)：新しい節点の評価値 ｐ＝ｊ：新しい節点の探索の深さ なる処理が行われ、さらに、対応履歴は節点デー
タNdの対応履歴にストローク番号ｉを付加した
ものとなる。これらの新しい節点のデータ
Ndnewは、リスト作成部１０に出力される。
リスト作成部１０では、新しい節点のデータ
Ndnewを節点リストメモリ８中の節点リストに
付け加える処理が行われる。すなわち、新しい節
点のデータNdnew中の評価値ｆ(j)を節点リスト
の先頭から節点データNdの評価値ｆ(p)と比較し
ていき、 ｆ(j)＜ｆ(p) を満たす節点データNdの前に新しい節点データ
Ndnewを付加する。
Ndnewを節点リストメモリ８中の節点リストに
付け加える処理が行われる。すなわち、新しい節
点のデータNdnew中の評価値ｆ(j)を節点リスト
の先頭から節点データNdの評価値ｆ(p)と比較し
ていき、 ｆ(j)＜ｆ(p) を満たす節点データNdの前に新しい節点データ
Ndnewを付加する。
節点リストの先頭の節点データNdの探索の深
さｐがＭと等しくなつた時、探索は終了する。こ
の時、先頭の節点データNdの累積距離sd(p)がパ
ターン間距離Ｄとして判定部１１へ出力される。
認識対象となる標準パターンすべてに対して、こ
のようにパターン間距離Ｄが求められる。判定部
１１ではこのパターン間距離Ｄの最小値が求めら
れ、最小値を与える標準パターンのカテゴリが認
識結果として出力される。
さｐがＭと等しくなつた時、探索は終了する。こ
の時、先頭の節点データNdの累積距離sd(p)がパ
ターン間距離Ｄとして判定部１１へ出力される。
認識対象となる標準パターンすべてに対して、こ
のようにパターン間距離Ｄが求められる。判定部
１１ではこのパターン間距離Ｄの最小値が求めら
れ、最小値を与える標準パターンのカテゴリが認
識結果として出力される。
以上本発明の実施例について説明したが、本発
明はこの実施例に限定されるものではなく本発明
の範囲内で種々の変形、変更が可能なことは勿論
である。たとえば公知文献(2)中に述べられている
詳細識別を行う場合、入力パターンと標準パター
ンのストロークの対応付けの情報が必要である。
このような場合は、節点リストメモリ８中に保持
される節点のデータNdに、その節点に至る間に
対応付けられたストロークの番号のリストを付け
加えればよい。
明はこの実施例に限定されるものではなく本発明
の範囲内で種々の変形、変更が可能なことは勿論
である。たとえば公知文献(2)中に述べられている
詳細識別を行う場合、入力パターンと標準パター
ンのストロークの対応付けの情報が必要である。
このような場合は、節点リストメモリ８中に保持
される節点のデータNdに、その節点に至る間に
対応付けられたストロークの番号のリストを付け
加えればよい。
〔発明の効果〕
本発明によれば、パターン間距離を求める際に
ストロークの対応付けが正しくできるので、パタ
ーン間距離が正しく求められるため、従来方式と
比較して文字の認識性能を向上させることができ
る。また、ヒユーリステイツクの効果により計算
量も多くなることはない。
ストロークの対応付けが正しくできるので、パタ
ーン間距離が正しく求められるため、従来方式と
比較して文字の認識性能を向上させることができ
る。また、ヒユーリステイツクの効果により計算
量も多くなることはない。
第１図は本発明の一実施例を示す構成図、第２
図、第３図、第４図は本発明の原理を説明するた
めの図、第５図、第６図は従来技術の問題点を説
明するための図である。 １……タブレツト、２……前処理部、３……標
準パターンメモリ、４……ストローク間距離計算
部、５……ストローク間距離行列メモリ、６……
ヒユーリステイツク計算部、７……ヒユーリステ
イツクメモリ、８……節点リストメモリ、９……
節点作成部、１０……リスト作成部、１１……判
定部。
図、第３図、第４図は本発明の原理を説明するた
めの図、第５図、第６図は従来技術の問題点を説
明するための図である。 １……タブレツト、２……前処理部、３……標
準パターンメモリ、４……ストローク間距離計算
部、５……ストローク間距離行列メモリ、６……
ヒユーリステイツク計算部、７……ヒユーリステ
イツクメモリ、８……節点リストメモリ、９……
節点作成部、１０……リスト作成部、１１……判
定部。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ 文字を書く際の筆跡を検出し入力パターンと
して読み込む筆跡検出部と、認識される文字の標
準パターンを保持する標準パターンメモリと、入
力パターンと標準パターンのストローク毎のスト
ローク間距離を計算するストローク間距離計算部
と、前記ストローク間距離をもとに入力パターン
及び標準パターンの一方のパターンの各ストロー
クに対して他方のパターンのストロークを重複を
許して対応付けた場合の最小距離をもとにヒユー
リステイツクを求めるヒユーリステイツク計算部
と、前記一方のパターンの各ストロークに対して
前記他方のパターンのストロークを重複を許さず
に対応付けた場合の累積距離を求める累積距離計
算部と、前記累積距離と前記ヒユーリステイツク
の和として求められる評価値が最小になるストロ
ークの対応付けを優先させて前記累積距離の計算
順序を決定する探索制御部と、前記一方のパター
ンの全ストロークに対して前記他方のパターンの
ストロークを重複を許さずに対応付けるという条
件のもとで前記累積距離が最小である場合の前記
累積距離を入力パターンと標準パターンのパター
ン間距離として、前記パターン間距離が最小とな
る標準パターンのカテゴリを認識結果として出力
する判定部とを有して成るオンライン文字認識装
置。 ２ 文字を書く際の筆跡を検出し入力パターンと
して読み込む筆跡検出部と、認識される文字の標
準パターンを保持する標準パターンメモリと、入
力パターンと標準パターンのストローク毎のスト
ローク間距離を計算するストローク間距離計算部
と、前記ストローク間距離をもとに入力パターン
の各ストロークに対して標準パターンのストロー
クを重複を許して対応付けた場合の最小距離をも
とにヒユーリステイツクを求めるヒユーリステイ
ツク計算部と、入力パターンの各ストロークに対
して標準パターンのストロークを重複を許さずに
対応付けた場合の累積距離を求める累積距離計算
部と、前記累積距離と前記ヒユーリステイツクの
和として求められる評価値が最小になるストロー
クの対応付けを優先させて前記累積距離の計算順
序を決定する探索制御部と、入力パターンの全ス
トロークに対して標準パターンのストロークを重
複を許さずに対応付けるという条件のもとで前記
累積距離が最小である場合の前記累積距離を入力
パターンと標準パターンのパターン間距離とし
て、前記パターン間距離が最小となる標準パター
ンのカテゴリを認識結果として出力する判定部と
を有して成る特許請求の範囲第１項記載のオンラ
イン文字認識装置。 ３ 文字を書く際の筆跡を検出し入力パターンと
して読み込む筆跡検出部と、認識される文字の標
準パターンを保持する標準パターンメモリと、入
力パターンと標準パターンのストローク毎のスト
ローク間距離を計算するストローク間距離計算部
と、前記ストローク間距離をもとに標準パターン
の各ストロークに対して入力パターンのストロー
クを重複を許して対応付けた場合の最小距離をも
とにヒユーリステイツクを求めるヒユーリステイ
ツク計算部と、標準パターンの各ストロークに対
して入力パターンのストロークを重複を許さずに
対応付けた場合の累積距離を求める累積距離計算
部と、前記累積距離と前記ヒユーリステイツクの
和として求められる評価値が最小になるストロー
クの対応付けを優先させて前記累積距離の計算順
序を決定する探索制御部と、標準パターンの全ス
トロークに対して入力パターンのストロークを重
複を許さずに対応付けるという条件のもとで前記
累積距離が最小である場合の前記累積距離を入力
パターンと標準パターンのパターン間距離とし
て、前記パターン間距離が最小となる標準パター
ンのカテゴリを認識結果として出力する判定部と
を有して成る特許請求の範囲第１項記載のオンラ
イン文字認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60001649A JPS61161586A (ja) | 1985-01-09 | 1985-01-09 | オンライン文字認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60001649A JPS61161586A (ja) | 1985-01-09 | 1985-01-09 | オンライン文字認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS61161586A JPS61161586A (ja) | 1986-07-22 |
| JPH0527909B2 true JPH0527909B2 (ja) | 1993-04-22 |
Family
ID=11507362
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP60001649A Granted JPS61161586A (ja) | 1985-01-09 | 1985-01-09 | オンライン文字認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS61161586A (ja) |
-
1985
- 1985-01-09 JP JP60001649A patent/JPS61161586A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS61161586A (ja) | 1986-07-22 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| EXPY | Cancellation because of completion of term |