JPH05342413A - Singular point detecting method for on-line character recognition - Google Patents

Singular point detecting method for on-line character recognition

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JPH05342413A
JPH05342413A JP4149659A JP14965992A JPH05342413A JP H05342413 A JPH05342413 A JP H05342413A JP 4149659 A JP4149659 A JP 4149659A JP 14965992 A JP14965992 A JP 14965992A JP H05342413 A JPH05342413 A JP H05342413A
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JP
Japan
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points
strokes
point
stroke
character
Prior art date
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Application number
JP4149659A
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Japanese (ja)
Inventor
Hirofumi Nishida
広文 西田
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Ricoh Co Ltd
Original Assignee
Ricoh Co Ltd
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Publication date
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Abstract

PURPOSE:To improve recognition by extracting the information of singular points corresponding to various conditions such as the cross or contact of strokes in the case of recognizing online input characters. CONSTITUTION:An online character input equipment 10 reads hand-written characters in the order (online) of strokes. A singular point detection part 11 detects the cross point or contact point of strokes in the online input character as the singular point and even when the coordinates of two points in the two strokes are not completely coincident, however, it is detected as the singular point when those points are positioned within a fixed distance. A curved line structure analyzing part 12 analyzes the curved line structure of strokes and describes the online input character as the rough structure of a character shape regardless of the stroke order corresponding to the structure of the singular point as well. A matching part 13 recognizes the online input character by referring to the standard model of a character shape model part 14.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明はオンライン入力文字の認
識処理における特異点の検出方法に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method for detecting singular points in recognition processing of online input characters.

【0002】[0002]

【従来の技術】オンライン入力による手書き文字認識技
術の研究は古くから行われているが、その技術開始を困
難にしている第一の要因は、変形のパターンの多様性で
ある。
2. Description of the Related Art Research on handwritten character recognition technology by online input has been conducted for a long time, but the first factor that makes it difficult to start the technology is the variety of deformation patterns.

【0003】例えば、住永洋子著“くずし文字など筆記
制限を緩和する方向に進むオンライン手書き漢字認識”
(日経エレクトロニクス、331,pp.115−13
3,1983年12月5日)に見られるように、オンラ
イン手書き文字認識の場合、従来は形状を記述する様々
な特徴量を用いて、変形パターンの多様さへの対処がな
されてきた。しかし、これらの特徴は、アドホックに決
められたものであるので、文字形状辞書の作成に多くの
労力がかかるという問題がある。さらに、オンライン認
識においては、効率的で、高速なマッチングが要求され
るにもかかわらず、変形の吸収のために、計算複雑度の
高い動的計画法が用いられている。また、構造的手法を
用いている場合には、書き順に大きく依存する方法を用
いているため、漢字などのように、書き順が多順多様な
場合には、辞書を大きくするしかないという問題があ
る。
For example, "Summary on-line handwritten kanji recognition toward relaxation of writing restrictions such as kanji characters" by Yoko Suminaga
(Nikkei Electronics, 331, pp.115-13
3, December 5, 1983), in the case of online handwritten character recognition, conventionally, various feature quantities describing a shape have been used to cope with a variety of deformation patterns. However, since these characteristics are decided ad hoc, there is a problem that a lot of work is required to create the character shape dictionary. Furthermore, in online recognition, dynamic programming with high computational complexity is used to absorb deformations, although efficient and fast matching is required. In addition, when the structural method is used, a method that largely depends on the writing order is used. Therefore, when the writing order is multi-order and diverse such as Kanji, there is no choice but to enlarge the dictionary. There is.

【0004】この解決法の一つとしては、先に本願人が
特願平2−332591号で提案したところの、オンラ
イン入力文字の認識処理にあたり、ストローク上の同一
の座標を持つが異なった時刻に書かれた点の組を特異点
とし、ストロークを構成するプリミティブ系列(単純な
曲線構成要素の連鎖)とその接続、及び、特異点の構造
により文字形状の特徴を記述する方法がある。
As one of the solutions to this problem, the applicant has previously proposed in Japanese Patent Application No. 2-333291, and in the process of recognizing an online input character, it has the same coordinates on the stroke but different times. There is a method of describing a character shape feature by using a set of points described in 1. as a singular point, a primitive sequence (a chain of simple curve components) that forms a stroke and their connections, and the structure of the singular point.

【0005】[0005]

【発明が解決しようとする課題】上記方法は、文字変形
の多様さに対処するための、柔軟でシステマティックな
局所的な変形に影響されない、文字形状の大局的構造の
記述を目的とし、さらに、ストロークの書かれた順番に
よらない、オンライン入力文字に対する構造記述を提供
するものである。しかし、オンライン入力されたデータ
からストロークの交差点、接触点などの特異点の情報を
正確に抽出することは簡単ではない。上記方法では例え
ば図14に示すような2つの特異点を識別することはで
きないので、類似文字の識別能力が低い問題があった。
The above method aims at describing a global structure of a character shape, which is not affected by a flexible and systematic local deformation, for coping with a variety of character deformations. It provides a structure description for online input characters regardless of the stroke writing order. However, it is not easy to accurately extract information about singular points such as stroke intersections and contact points from online input data. In the above method, for example, two singular points as shown in FIG. 14 cannot be identified, so that there is a problem that the ability to identify similar characters is low.

【0006】本発明の目的は、オンライン入力されたデ
ータから、ストロークの交差点、接触点と見做せる特異
点を簡単に抽出でき、オンライン入力文字に対するより
精密な構造記述を可能にして、類似文字の識別能力を高
めることにある。
An object of the present invention is to easily extract singular points that can be regarded as stroke intersections and contact points from online input data, enable more precise structure description for online input characters, and make similar character To improve the identification ability of.

【0007】[0007]

【課題を解決するための手段】本発明は、交差あるいは
接触する二つのストロークの2点の座標が一致する場合
は、これら2点の組、一方のストロークの連続する2点
を結ぶ線分の内部に他方のストロークの1点が接触ある
いは接近して存在する場合は、該他方のストローク上の
点と前記一方のストローク上の近い方の点の組、二つの
ストロークのそれぞれ連続する2点の結ぶ線分が交差し
ている場合は、該ストローク同士の最も距離の小さい点
の組を、それぞれ特異点として検出するようにしたこと
である。
According to the present invention, when the coordinates of two points of two strokes intersecting or contacting each other match, a set of these two points and a line segment connecting two consecutive points of one stroke. When one point of the other stroke is present inside or close to the other stroke, a set of points on the other stroke and a closer point on the one stroke, and two consecutive points of the two strokes, respectively. When the connecting line segments intersect, the set of points having the smallest distance between the strokes is detected as a singular point.

【0008】[0008]

【作用】本発明では、異った時刻に書かれた二つのスト
ロークの2点の座標が完全に一致する場合は勿論のこ
と、完全に一致しない場合でも、その間の距離が一定の
範囲内であれば、特異点と見做して検出する。これによ
り特異点の情報を簡単に抽出することができるようにな
る。この結果、オンライン入力文字のストロークの分
岐、接触などの、位置関係の記述が精密なものとなり、
より正確な認識が可能になる。
According to the present invention, not only when the coordinates of two points of two strokes written at different times are completely coincident with each other, but even when they are not completely coincident with each other, the distance between them is within a certain range. If any, it is detected as a singular point. This makes it possible to easily extract information about the singularity. As a result, the description of the positional relationship, such as the branching of strokes of online input characters, contact, etc., becomes precise,
More accurate recognition becomes possible.

【0009】[0009]

【実施例】以下、本発明の一実施例について図面により
説明する。
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings.

【0010】図1は本発明の一実施例の機能ブロック図
である。オンライン文字入力機器10は例えばタブレッ
トなどであり、手書きの文字を筆順(オンライン)に読
み取る。特異点検出部11は、このオンライン入力され
たデータからストロークの交差点、接触点などの特異点
を検出し、オンライン入力文字のストローク情報と共に
曲線構造解析部12に与える。曲線構造解析部12は、
該オンライン入力文字のストローク情報により曲線構造
の解析を行い、ストロークを構成するプリミティブ系列
とその接続、及び、特異点の構造により、ストロークの
書かれた順番等によらない、文字形状の大局的構造を記
述した特徴を抽出する。文字形状モデル部14には文字
形状の標準モデル(辞書)があらかじめ登録されてい
る。マッチング部13は、曲線構造解析部12で得られ
た入力文字形状の特徴と文字形状モデル部14の標準モ
デルとのマッチングをとり、オンライン入力文字を認識
する。以下では、特異点検出部11、曲線構造解析単部
12、及び、それに関連のあるマッチング部13と文字
形状モデル部14について詳述する。
FIG. 1 is a functional block diagram of an embodiment of the present invention. The online character input device 10 is, for example, a tablet, and reads handwritten characters in the stroke order (online). The singular point detection unit 11 detects singular points such as stroke intersections and contact points from this online input data, and gives them to the curved structure analysis unit 12 together with stroke information of online input characters. The curve structure analysis unit 12
A curved line structure is analyzed based on the stroke information of the online input characters, and the global structure of the character shape is independent of the stroke writing order, etc., due to the primitive series and their connections that make up the stroke, and the structure of singular points. The features described in are extracted. A standard model (dictionary) of character shapes is registered in advance in the character shape model unit 14. The matching unit 13 matches the characteristics of the input character shape obtained by the curve structure analysis unit 12 with the standard model of the character shape model unit 14, and recognizes the online input character. In the following, the singularity detection unit 11, the curved structure analysis unit 12, and the matching unit 13 and the character shape model unit 14 which are related thereto will be described in detail.

【0011】特異点検出部11 オンライン入力文字のストローク情報は、サンプリング
点列として得られる。このサンプリング点に着目し、次
のように場合わけして特異点を検出する。 (1)相異なる2点の座標が完全に一致する場合 図2(a)において、p1とq1は同一座標であるが、時
間的には異なる。この場合、p1とq1をそのまま特異点
とする。なお、p1とq1は各ストロークの端点でも内点
でもよい。 (2)連続する2点を結ぶ線分の内部(端点を含まな
い)に他の1点がある場合 図2(b)において、p1、p2とq1がこの関係にあ
る。この場合、p1とp2のうち、q1に近い方をp0
し、p0とq1を同一点(座標は異なる)とみなし、特異
点とする(q1はストロークの端点でも内点でもよ
い)。図2(b)の例では、p1をp0とし、該p0(=
1)とq1を特異点とする。 (3)2つの連続する2点を結ぶ線分が端点以外で交差
している場合 図2(c)がこれを示している。この場合、各点の組合
せ(p1、q1)、(p1、q2)、(p2、q1)、
(p2、q2)において、最も距離の小さい組を選び、そ
の2点を同一とみなして特異点とする。例えば、
(p1、q2)が選ばれた場合、p1とq2を特異点とす
る。 (4)(1)〜(3)以外で、連続する2点を結ぶ線分
の内部と、その2点に接続していないある点との距離が
あらかじめ定めた閾値d以下の場合 図2(d)において、p1とp2が連続する2点、q
1が、p12を高さ、中心線とする幅2dの長方形に含
まれているとする。この場合、(2)と同様にして、p
1とp2のうち、q1に近い方をp0とし、p0(p1又はp
2)とq1を特異点とする。 (5)(1)〜(4)以外で2つのストロークの端点同
士の距離がある閾値d′以下の場合 この場合も(2)と同様にして特異点を検出する。
Singular point detection unit 11 The stroke information of an online input character is obtained as a sampling point sequence. Focusing on this sampling point, the singularity is detected in the following cases. (1) When the coordinates of two different points are completely the same In FIG. 2A, p 1 and q 1 have the same coordinates, but they are different in time. In this case, p 1 and q 1 are used as singular points as they are. Note that p 1 and q 1 may be end points or inner points of each stroke. (2) In the case where there is another one point inside the line segment connecting two consecutive points (not including the end points) In FIG. 2B, p 1 , p 2 and q 1 have this relationship. In this case, one of p 1 and p 2 that is closer to q 1 is defined as p 0 , p 0 and q 1 are regarded as the same point (coordinates are different), and they are set as singular points (q 1 is also the end point of the stroke) Points are also acceptable). In the example of FIG. 2B, p 1 is p 0 , and p 0 (=
Let p 1 ) and q 1 be singular points. (3) When a line segment that connects two consecutive two points intersects at a point other than the end points FIG. 2C shows this. In this case, a combination of points (p 1 , q 1 ), (p 1 , q 2 ), (p 2 , q 1 ),
In (p 2 , q 2 ), the pair with the smallest distance is selected, and the two points are regarded as the same and set as a singular point. For example,
When (p 1 , q 2 ) is selected, p 1 and q 2 are singular points. (4) In cases other than (1) to (3), when the distance between the inside of a line segment that connects two consecutive points and a point that is not connected to the two points is less than or equal to a predetermined threshold value d. In d), two points where p 1 and p 2 are continuous, q
1, p 1 p 2 the height, and are included in the rectangular width 2d of the center line. In this case, similarly to (2), p
Of 1 and p 2, the one closer to q 1 is p 0, and p 0 (p 1 or p
2 ) and q 1 are singular points. (5) In cases other than (1) to (4), where the distance between the end points of the two strokes is less than or equal to a certain threshold value d ', in this case as well, the singular point is detected in the same manner as (2).

【0012】曲線構造解析部12 曲線構造解析部12は特異点検出部11から特異点とと
もにオンライン入力文字のストローク情報を受け取る。
オンライン文字入力機器10からの出力は、図3に示さ
れているような、ストロークごとに、区分的線分(折れ
線)表現された曲線であるとする。ここで、標本点P
は、時間で系列化されているとする。すなわち、図3に
示されている文字は、2つのストロークから成り、それ
ぞれ、(P(0),P(1),…,P(9)),(P(10),P(1
1),P(12))の順番で書かれたことを示している。さら
に、2点P(1)とP(10)は、同一の座標を持つが、異な
った時刻に書かれていることを示している。すなわち、
図3で、点の組(P(1),P(10))が特異点である。
Curve Structure Analysis Unit 12 The curve structure analysis unit 12 receives from the singular point detection unit 11 the stroke information of an online input character together with the singular point.
It is assumed that the output from the online character input device 10 is a curve represented by a segmental line segment (polygonal line) for each stroke as shown in FIG. Where the sample point P
Are serialized by time. That is, the character shown in FIG. 3 is composed of two strokes, (P (0), P (1), ..., P (9)), (P (10), P (1), respectively.
1), P (12)) are written in this order. Furthermore, the two points P (1) and P (10) have the same coordinates but are written at different times. That is,
In FIG. 3, a set of points (P (1), P (10)) is a singular point.

【0013】曲線構造の解析は、図4に示されている順
番で階層的に行われる。ステップ121 ;ストロークのプリミティブへの分解 xy単調曲線とは、その曲線に沿って進むときに、x,
y座標値が、常に非増加であるか、または、非減少であ
る曲線である。あるxy単調曲線の2つの端点の座標を
それぞれP(x0,y0)とQ(x1,y1)とする。ただ
し、x0<x1とし、もし、x0=x1ならば、y0<y1
する。このとき、Pを曲線のhead(先頭)、Qを曲線の
tail(末尾)と呼ぶ。headとtailの位置関係により、x
y単調曲線は、次の4種類に分類される。
The analysis of the curved structure is performed hierarchically in the order shown in FIG. Step 121 ; Decomposition of Strokes into Primitives An xy monotone curve is x, when moving along that curve.
A curve in which the y-coordinate value is always non-increasing or non-decreasing. The coordinates of two end points of a certain xy monotone curve are P (x 0 , y 0 ) and Q (x 1 , y 1 ), respectively. However, x 0 <x 1, and if x 0 = x 1, then y 0 <y 1 . At this time, P is the head of the curve and Q is the curve
Call it the tail. x depending on the positional relationship between the head and tail
The y monotone curve is classified into the following four types.

【0014】(1)水平な直線(y0=y1)、以下、
“−”と記す。これを図5(a)に示す。 (2)右上がり左下がりの曲線((x0−x1)×(y0−y
1)>0)、以下、“/”と記す。これを図5(b)に示
す。 (3)垂直な直線(x0=x1)、以下、“|”と記す。
これを図5(c)に示す。 (4)右下がり左上がりの曲線((x0−x1)×(y0−y
1)<0)、以下、“\” と記す。これを図5(d)
に示す。 これら4種類の曲線を、曲線のプリミティブとよぶ。す
なわち、プリミティブは単純な曲線構成要素を意味す
る。
(1) Horizontal straight line (y 0 = y 1 ),
It is written as "-". This is shown in FIG. (2) A curve that rises to the right and descends to the left ((x 0 −x 1 ) × (y 0 −y
1 )> 0), hereinafter referred to as "/". This is shown in FIG. (3) A vertical straight line (x 0 = x 1 ), hereinafter referred to as “|”.
This is shown in FIG. (4) A curve that descends to the right and rises to the left ((x 0 −x 1 ) × (y 0 −y
1 ) <0), hereinafter referred to as "\". This is shown in FIG.
Shown in. These four types of curves are called curve primitives. That is, a primitive means a simple curve component.

【0015】例として、図3に示した文字を、プリミテ
ィブに分解してみる。この結果が図6に示されている。
すなわち、図3のストローク(P(0),P(1))は、次の
ようにプリミティブに分解される。 A0(/):(P(0),P(1),P(2),P(3)), A1(\):(P(3),P(4)), A2(/):(P(4),P(5)), A3(\):(P(5),P(6),P(7)), A4(/):(P(7),P(8)), A5(\):(P(8),P(9)), また、ストローク(P(10),P(11),P(12))は、一つ
のプリミティブ A6(\):(P(10),P(11),P(12)) から成る。
As an example, the character shown in FIG. 3 is decomposed into primitives. The result is shown in FIG.
That is, the stroke (P (0), P (1)) in FIG. 3 is decomposed into primitives as follows. A 0 (/): (P (0), P (1), P (2), P (3)), A 1 (\): (P (3), P (4)), A 2 (/ ): (P (4), P (5)), A 3 (\): (P (5), P (6), P (7)), A 4 (/): (P (7), P (8)), A 5 (\): (P (8), P (9)), and the stroke (P (10), P (11), P (12)) is one primitive A 6 ( \): (P (10), P (11), P (12)).

【0016】ステップ122;プリミティブの結合 つぎに、プリミティブを結合する。そのために、4個の
プリミティブの結合の規則を導入する。今、xy単調曲
線でない曲線上に、曲線を被覆する2個の性質の異った
xy単調曲線を見いだすことができ、かつ、互いに1つ
が他を含まないとする。これら2つのxy単調曲線をそ
れぞれa,bとする。ただし、Pをaとbの両方に含ま
れる点、QとRはPのある近傍の中の任意の点で、Qを
aのみに含まれる点、Rをbのみに含まれる点として、
coord(P)=(xp,yp),coord(Q)=(xq
q),coord(R)=(xr,yr)としたとき、ベクト
ル(xq−xp,yq−yp)と(xr−xp,yr−yp)の
外積が正、すなわち (xq−xp)×(yr−yp)−(xr−xp)×(yq−yp)>0 であるものとする。
Step 122 : Combining Primitives Next, the primitives are combined. To that end, we introduce a rule for combining four primitives. Now, on a curve that is not an xy monotone curve, we can find two different xy monotone curves that cover the curve, and one of them does not contain the other. Let these two xy monotone curves be a and b, respectively. However, P is included in both a and b, Q and R are arbitrary points in the neighborhood of P, Q is included only in a, and R is included only in b.
coord (P) = (x p , y p ), coord (Q) = (x q ,
y q ), coord (R) = (x r , y r ), the outer product of the vectors (x q −x p , y q −y p ) and (x r −x p , y r −y p ). Is positive, that is, (x q −x p ) × (y r −y p ) − (x r −x p ) × (y q −y p )> 0.

【0017】この仮定の下で、aとbの結合Under this assumption, the combination of a and b

【数1】 を以下のように定義する。ただし、A,Bを“/”,
“\”,“|”,“−”のいずれか、またα,βを、he
adとtailのいずれかとするとき、記号[A,α,B,
β]は、aの性質がAで、bの性質がBであり、aのα
とbのβで、aとbが結合していることを表す。 (規則1) [/,head,\,tail],[|,head,\,tail],[/,head,|,h
ead],または、[/,head,/,head]のとき
[Equation 1] Is defined as follows. However, A and B are "/",
Either "\", "|", or "-"
When using either ad or tail, the symbols [A, α, B,
β] is the property of a is A and the property of b is B, and α of a is
And β of b indicate that a and b are bound. (Rule 1) [/, head, \, tail], [|, head, \, tail], [/, head, |, h
[ead], or [/, head, /, head]

【数2】 (規則2) [\,head,/,head],[\,head,−,head],[−,head,
/,head],または、[\,head,\,head]のとき
[Equation 2] (Rule 2) [\, head, /, head], [\, head,-, head], [-, head,
/, Head] or [\, head, \, head]

【数3】 (規則3) [/,tail,\,head],[/,tail,|,tail],[|,tail,\,h
ead],または、[/,tail,/,tail]のとき
[Equation 3] (Rule 3) [/, tail, \, head], [/, tail, |, tail], [|, tail, \, h
ead], or [/, tail, /, tail]

【数4】 (規則4) [\,tail,/,tail],[\,tail,−,tail],[−,tail,
/,tail],または、[\,tail,\,tail]のとき
[Equation 4] (Rule 4) [\, tail, /, tail], [\, tail,-, tail], [-, tail,
When /, tail] or [\, tail, \, tail]

【数5】 [Equation 5]

【0018】図7は2つのプリミティブの結合を説明す
る図である。即ち、2つのプリミティブa,bは、
FIG. 7 is a diagram for explaining the combination of two primitives. That is, the two primitives a and b are

【数6】 が右手系をなす向きに結合する。ここで、Pはaとbの
交差上にとられた点、Pa,Pbはそれぞれa,b上の
点で、Paは先のQに、PbはRに対応する。
[Equation 6] Bind to form a right-handed system. Here, P is a point taken on the intersection of a and b, Pa and Pb are points on a and b, respectively. Pa corresponds to Q and Pb corresponds to R.

【0019】図8乃至図11に前記規則1〜4が適用さ
れる例を示す。図8は規則1(数2)が適用される場
合、図9は規則2(数3)が適用される場合、図10は
規則3(数4)が適用される場合、図11は規則4(数
5)が適用される場合をそれぞれ示している。
8 to 11 show examples in which the rules 1 to 4 are applied. 8 is a case where rule 1 (equation 2) is applied, FIG. 9 is a case where rule 2 (equation 3) is applied, FIG. 10 is a case where rule 3 (equation 4) is applied, and FIG. 11 is rule 4 Each of the cases where (Equation 5) is applied is shown.

【0020】例として、図6に示されているプリミティ
ブの結合を求めると、次のようになる。
As an example, the combination of the primitives shown in FIG. 6 is calculated as follows.

【数7】 [Equation 7]

【0021】ステップ123;プリミティブ系列の構成 つぎに、2つのプリミティブの結合 Step 123 ; Construction of Primitive Sequence Next, two primitives are combined.

【数8】 をリンクすることによって、次のような系列を生成する
ことができる。
[Equation 8] By linking, the following series can be generated.

【数9】 [Equation 9]

【0022】例えば、図6の例について、ステップ12
2において得られたプリミティブの結合をリンクする
と、ストローク(P(0),P(1),…P(9))上では、図1
2に示されているように、
For example, for the example of FIG. 6, step 12
When the combination of the primitives obtained in 2 is linked, on the stroke (P (0), P (1), ... P (9)), as shown in FIG.
As shown in 2,

【数10】 という、2つのプリミティブが系列できる。また、スト
ローク(P(10),P(11),P(12))は、単一のプリミティ
ブA6から成るプリミティブ系列 E2:A6 によって構成される。
[Equation 10] That is, two primitives can be grouped. Further, the stroke (P (10), P ( 11), P (12)) is a primitive sequence E 2 comprising a single primitive A 6: constituted by A 6.

【0023】(1)式で表されるプリミティブ系列に対し
て、次のような規則でラベル<ps,id>を与える。
Labels <ps, id> are given to the primitive series represented by the equation (1) according to the following rules.

【数11】 ここで、corner( )は、プリミティブaとbのタイプ
が同じときに1、異なるときに0をとる関数である。
[Equation 11] Here, corner () is a function that takes 1 when the types of the primitives a and b are the same and 0 when they are different.

【0024】ラベル<ps,id>の意味は次のようで
ある。まず、idは、プリミティブ系列における凸の初
期方向を表す。次に、psであるが、psの定義式にお
いて、右辺1項目の
The meaning of the label <ps, id> is as follows. First, id represents the initial direction of the convex in the primitive series. Next, regarding ps, in the definition expression of ps, one item on the right side

【数12】 は凸方向の差分であり、回転数を表す。次に、右辺2項
目の
[Equation 12] Is the difference in the convex direction and represents the rotation speed. Next, of the two items on the right side

【数13】 は、系列の最後に図8(d)、図9(d)、図10
(d)、図11(d)のような結合が現われたときに対
する補正項である。例えば、図8(d)の結合では、下
方向と左方向の凸が、一度に縮退して現われたと見な
す。
[Equation 13] At the end of the sequence, FIG. 8 (d), FIG. 9 (d), and FIG.
This is a correction term for the case where the combination shown in (d) and FIG. 11 (d) appears. For example, in the combination of FIG. 8D, it is considered that the downward convex and the convex toward the left appear degenerate at once.

【0025】これにより、プリミティブ系列E0とE1
は、それぞれ、ラベル<1,0>と<2,2>が与えら
れる。また、P(5)とP(4)は、それぞれ、E0
1のh−点、P(0)とP(9)は、それぞれ、E0
1のt−点である。
As a result, the labels <1,0> and <2,2> are given to the primitive series E 0 and E 1 , respectively. Further, P (5) and P (4) are the h-points of E 0 and E 1 , respectively, and P (0) and P (9) are the t-points of E 0 and E 1 , respectively.

【0026】ステップ124;プリミティブ系列の接続 図12において、2つのプリミティブ系列E0とE1は、
系列の先頭要素であるA2を共有している。このよう
に、2つの互いに隣接するプリミティブの接続には、互
いに系列の先頭要素を共有して接続する場合と、互いに
系列の末尾要素を共有して接続する場合とがあり、これ
らをそれぞれ、h−接続、t−接続と呼ぶ。
Step 124 : Connection of Primitive Sequences In FIG. 12, two primitive sequences E 0 and E 1 are
Share the A 2 which is the first element of the series. In this way, two primitives that are adjacent to each other may be connected to each other by sharing the first element of the series or connected to each other by sharing the last element of the series. -Connected, called t-connected.

【0027】たとえば、E0とE1は、h−接続してい
る。これを、
For example, E 0 and E 1 are h-connected. this,

【数14】 と書く(t−接続の時は、hをtでおきかえたものにな
る)。
[Equation 14] (In case of t-connection, h is replaced with t).

【0028】ステップ125;特異点の構造 特異点は、特異点検出部11により図2で説明したよう
な点の組として検出される。ここで、特異点の構造は、
図13に示すように4種類がある。図中で、点線はスト
ロークの流れを表している。図13(1),(2),
(3),(4)に示す特異点のタイプを、それぞれT−
型、X−型、K−型、L−型とよぶことにする。
Step 125 ; Structure of singular point The singular point is detected by the singular point detection unit 11 as a set of points as described with reference to FIG. Here, the structure of the singularity is
As shown in FIG. 13, there are four types. In the figure, the dotted line represents the flow of strokes. 13 (1), (2),
The types of singular points shown in (3) and (4) are respectively T-
Type, X-type, K-type, and L-type.

【0029】特異点vの構造は、vを含む2つのプリミ
ティブ系列eiとejの二項関係によって、
The structure of the singularity v is given by the binary relation between two primitive sequences e i and e j containing v

【数15】 のように記述される。ここで、χ∈{X,K,T,L}
は、v上でのeiとejの隣接構造を示し、σ,τ∈{h
p,tp,h,t,φ}は、vのプリミティブ系列ei
(ej)上での位置を示す。σは、
[Equation 15] It is described as. Where χ ∈ {X, K, T, L}
Indicates the adjoining structure of e i and e j on v, and σ, τ∈ {h
p, tp, h, t, φ} is the primitive sequence e i of v
The position on (e j ) is shown. σ is

【数16】 であり、eiが1つのプリミティブから成るときは(m
=0)、
[Equation 16] And when e i consists of one primitive, (m
= 0),

【数17】 となる。τは、σと同様である。[Equation 17] Becomes τ is the same as σ.

【0030】例えば、図6において、特異点(P(1),
P(10))は、T−型で、プリミティブA0とA6の上に
あり、これらのプリミティブは上述したように、それぞ
れ、プリミティブ系列E0とE2上にあるから、この特異
点は、
For example, in FIG. 6, the singular point (P (1),
P (10)) is of type T and is on the primitives A 0 and A 6 , which are on the primitive series E 0 and E 2 , respectively, as described above, so this singularity is ,

【数18】 のように記述される。[Equation 18] It is described as.

【0031】上記ステップ124と125の処理結果
は、即ち、オンライン入力文字形状の構造を記述してい
る(文字形状の構造記述)。
The processing results of steps 124 and 125 describe the structure of the online input character shape (character shape structure description).

【0032】以上の処理から、図3に示されている文字
の構造は、次のように記述される。
From the above processing, the structure of the character shown in FIG. 3 is described as follows.

【数19】 [Formula 19]

【0033】マッチング部13と文字形状モデル部14 文字形状モデル部14は、数19に示したような記述の
文字形状の構造的モデルから構成される。マッチング部
13は、曲線構造解析部12から出力された構造記述
と、文字形状モデル部14にあらかじめ含まれる構造記
述モデルとのマッチングをとることによって、文字を識
別する。数19で示した構造記述から分かるように、マ
ッチングは、ストロークを構成するプリミティブ系列と
その接続、そして、特異点の構造だけに依存するので、
ストロークの書かれた順番や、あるストロークが、左か
ら右へ書かれたとか、上から下へ書かれたとかのストロ
ークの流れの方向には依存しない。
Matching Unit 13 and Character Shape Model Unit 14 The character shape model unit 14 is composed of a structural model of the character shape described as shown in Expression 19. The matching unit 13 identifies a character by matching the structure description output from the curve structure analysis unit 12 and a structure description model included in the character shape model unit 14 in advance. As can be seen from the structure description shown in Expression 19, since the matching depends only on the primitive series that form the stroke and their connections, and the structure of the singular point,
It does not depend on the order in which the strokes are written or the direction of stroke flow, such as when a stroke is written from left to right or from top to bottom.

【0034】[0034]

【発明の効果】本発明によれば、オンライン入力文字の
各ストロークの形状を、単純な曲線構成要素(プリミテ
ィブ)の連鎖からなるプリミティブ系列の組合せと該プ
リミティブ系列間の接続関係で記述し、かつ、スローク
の交差点、接触点を特異点とし、該特異点をストローク
の交差や接触の状況によって記述することにより、オン
ライン入力文字を認識するに際して、オンライン入力さ
れたストロークデータから、特異点の情報が様々な場合
に適応して容易に抽出することができるようになる。こ
の結果、オンライン入力文字のストロークの分岐、接触
などの、位置関係の記述が精密なものとなるため、類似
文字の識別などが容易になり、正確な認識が可能にな
る。
According to the present invention, the shape of each stroke of an online input character is described by a combination of primitive series consisting of a chain of simple curve components (primitives) and a connection relationship between the primitive series, and , Sloak intersections and contact points are singular points, and the singular points are described by stroke intersections and contact situations, so that when recognizing an online input character, information of singular points can be obtained from stroke data input online. It can be adapted to various cases and easily extracted. As a result, the description of the positional relationship such as the branching of the stroke of the online input character, the contact, and the like becomes precise, so that the similar character can be easily identified and the accurate recognition becomes possible.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明の一実施例の機能ブロック図である。FIG. 1 is a functional block diagram of an embodiment of the present invention.

【図2】特異点検出部での処理を説明する図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a process in a singular point detection unit.

【図3】オンライン入力文字の一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of online input characters.

【図4】曲線構造解析部の処理フロー図である。FIG. 4 is a processing flow chart of a curve structure analysis unit.

【図5】プリミティブの種類を説明する図である。FIG. 5 is a diagram illustrating types of primitives.

【図6】図3の例についてプリミティブに分解した結果
を示す図である。
FIG. 6 is a diagram showing a result of decomposing the example of FIG. 3 into primitives.

【図7】プリミティブの結合を説明する図である。FIG. 7 is a diagram illustrating a combination of primitives.

【図8】プリミティブの結合規則を説明する図である。FIG. 8 is a diagram illustrating a combination rule of primitives.

【図9】プリミティブの結合規則を説明する図である。FIG. 9 is a diagram illustrating a combination rule of primitives.

【図10】プリミティブの結合規則を説明する図であ
る。
FIG. 10 is a diagram illustrating a combination rule of primitives.

【図11】プリミティブの結合規則を説明する図であ
る。
FIG. 11 is a diagram illustrating a combination rule of primitives.

【図12】プリミティブ系列の構成例を示す図である。FIG. 12 is a diagram showing a configuration example of a primitive series.

【図13】特異点の構造を説明する図である。FIG. 13 is a diagram illustrating a structure of a singular point.

【図14】特異点の別の一例を示す図である。FIG. 14 is a diagram showing another example of singular points.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

10 オンライン文字入力機器 11 特異点検出部 12 曲線構造解析部 13 マッチング部 14 文字形状モデル部 10 Online character input device 11 Singularity detection unit 12 Curve structure analysis unit 13 Matching unit 14 Character shape model unit

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 オンライン入力文字の各ストロークの形
状を、単純な曲線構成要素(プリミティブ)の連鎖から
なるプリミティブ系列の組合せと該プリミティブ系列間
の接続関係で記述し、かつ、スロークの交差点、接触点
を特異点とし、該特異点をストロークの交差や接触の状
況に応じて記述することにより、オンライン入力文字を
認識する処理において、 二つのストロークの2点の座標が一致する場合は、これ
ら2点の組、 一方のストロークの連続する2点を結ぶ線分の内部に他
方のストロークの1点が接触あるいは接近して存在する
場合は、該他方のストローク上の点と前記一方のストロ
ーク上の近い方の点の組、 二つのストロークのそれぞれ連続する2点の結ぶ線分が
交差している場合は、該ストローク同士の最も距離の小
さい点の組、 を特異点として検出することを特徴とするオンライン文
字認識の特異点検出方法。
1. The shape of each stroke of an online input character is described by a combination of primitive series consisting of a chain of simple curve components (primitives) and a connection relationship between the primitive series, and at the intersection of sloak and contact. By using a point as a singular point and describing the singular point according to the situation of crossing or contact of strokes, in the process of recognizing an online input character, when the coordinates of two points of two strokes match, these two points In the case of a set of points, if one point of the other stroke exists in contact with or close to the inside of a line segment connecting two consecutive points of one stroke, the point on the other stroke and the point on the one stroke If a line segment that connects two consecutive points of two strokes intersects a pair of points that are closer to each other, then the point with the smallest distance between the strokes A singularity detection method for on-line character recognition, which is characterized by detecting a pair, as a singularity.
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