JPH06131503A - 文字認識処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 タブレット等を用いて手書き文字の入力と識
別を行う際に、英文の大文字と小文字の識別等を確実に
行う。 【構成】 入力文字と辞書に格納された特徴パラメータ
のマッチングを行うと共に、文字幅についても正規化処
理に類した補正を行い、辞書とのマッチングを行う。こ
れら２種のマッチングにより得られた距離値は、加算さ
れあるいは乗算処理されて候補文字の順位付けに使用さ
れる。文字の大きさについても特徴パラメータと同様の
距離値として辞書とのマッチング処理を行うと認識精度
が向上する。また、大文字と小文字は同じ文字入力範囲
の中で、縦方向の入力位置が異なる。従って、この文字
位置情報のマッチングによっても認識率を高められる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、タブレットにペンを用
いて文字を書き、その文字を認識すると共に大文字、小
文字の識別も行なう文字認識処理装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、コンピュータその他の情報処理装
置に文字等のデータを入力する方法としては、最も一般
的に採用されるキーボードを用いる方法の他、光学的に
文字を読み取り、これを認識処理する方法等各種の方法
が知られている。更に、ペンで押圧するとその圧力によ
って押圧位置の位置座標を検出し、座標データを取り込
むタブレットを使用する方法もある。

【０００３】図２に、このようなタブレットを用いた一
般の文字認識処理装置外観図を示す。図において、この
装置は、ディスプレイ１と、キーボード２及び文字を入
力するタブレット３とペン４を備えている。この装置で
は、オペレータがキーボード２を用いてデータを入力す
る他、タブレット３の上にペン４を用いて文字を書き、
その文字を認識処理して必要な入力データを得る。

【０００４】図３に、上記のような従来装置の主要部ブ
ロック図を示す。図のように、従来この種の装置は、タ
ブレット部５、前処理部６、直線近似部７、正規化部
８、特徴パラメータ抽出部９、文字認識処理部１０及び
辞書１１を備えている。この文字認識処理部１０は、認
識処理結果出力２１を得て、図２に示すディスプレイ１
に表示する。

【０００５】図４に、上記のような装置の一般の文字認
識処理データ説明図を示す。まず、図３に示すタブレッ
ト部５に対し、図２に示したようなペン４を用いて文字
を入力すると、図４（ａ）に示すようにペンで書いた位
置に多数の入力座標データ列１２が検出される。このよ
うな入力座標データ列１２は、手書きによるため不必要
な曲がりやノイズを多数含んでいる。そこで、このよう
な座標データ列の移動平均をとり滑らかにするために、
平滑化処理を行なう。以上の処理は、図３に示した前処
理部６により行なわれる。こうして得られた（ｂ）に示
す座標データ列｛（ｘ_i ，ｙ_i ），ｉ＝１，２…ｎ_j ｝
ｊは、その後に行うマッチングのための処理時間を短縮
させるために特徴点を抽出し、直線近似を行う。これ
は、図３に示した直線近似部７において実行される。

【０００６】即ち、タブレット３に書かれた文字を
（ｃ）のように特徴点１４を通る直線１５の集合として
とらえる。上記座標データ列のｊは、ペンオンからペン
オフまでを１ストロークとした場合の文字を形成するス
トロークの数をいう。ｎ_j は、各ストローク毎の座標デ
ータの数をいうが、この１ストロークをいくつかの特徴
点１４とこれを結ぶ直線１５として近似する。この特徴
点抽出処理には、いくつかの方法があるが、例えば平滑
化された座標データ列１３の各データ間のｘｙ方向のサ
インを算出し、そのサインの状態の変化点を特徴点とし
て抽出する。このサインとは、正負あるいは０の符号の
ことである。

【０００７】即ち、データ間のｘｙ方向のサインをｘｓ
_i 、ｙｓ_i とすると、次の式により求める。 ｘｓ_i ＝sign（ｘ_i −ｘ_i-1 ） …（１） ｙｓ_i ＝sign（ｙ_i −ｙ_i-1 ） …（２） このサインｘｓ_i 、ｙｓ_i の値は、＋、０、−のいずれ
かをとる。こうして求めた各データ間のｘ方向、ｙ方向
のサインを前のデータ間のサインと比較して、同じであ
れば特徴点として登録せず、異なった場合には状態が変
わったとしてその変わり目の座標データを特徴点として
登録する。このようにして求めた特徴点の他にストロー
クの始点と終点を加える。この特徴点間を結んだ直線を
セグメントと呼んでいる。

【０００８】こうして得られた特徴点データ列をそのま
ま辞書と比較してマッチングを行うと、辞書の文字の大
きさと筆記された文字の大きさの相違によりマッチング
が正常に行われない。そこで、図３に示す正規化部８に
よって正規化処理が行われる。正規化方法としては、例
えば文字１文字を記入するべき枠の中に筆記された文字
のＸ方向とＹ方向の最大値、最小値をそれぞれＸ_max ，
Ｘ_min 、Ｙ_max ，Ｙ_{mi n} とすると、Ｘ方向の文字幅を次
の式で求める。 ＨＸ＝Ｘ_max −Ｘ_min …（３） また、Ｙ方向の文字幅は次の式で求める。 ＨＹ＝Ｙ_max −Ｙ_min …（４）

【０００９】一方、座標データ列を絶対座標から相対座
標に変換するために、相対座標｛Ｘ_i −Ｘ_min ，Ｙ_i −
Ｙ_min ｝を文字幅ＨＸ、ＨＹで割る。即ち、次の式によ
って最大座標（１，１）、最小座標（０，０）となるよ
うに正規化する。 ｛Ｘ_i −Ｘ_min ／ＨＸ，Ｙ_i −Ｙ_min ／ＨＹ｝ …（５） この状態を図４（ｄ）に示す。このようにして正規化さ
れた特徴点１６やセグメント１７は、初めに辞書を作成
するために使用された文字の大きさ等に関係無いものと
なり、辞書との正確な比較が可能になる。

【００１０】図３に示す特徴パラメータ抽出部９は、こ
のような正規化特徴点データ列から特徴パラメータを抽
出する。特徴パラメータの抽出方法としては各種の方法
が知られているが、一般には各セグメントの長さと方向
及び位置を表わすパラメータを得る。オンラインで文字
を認識する場合、ペンの動きとしてＸＹ方向、＋または
−方向等が重要な情報として得られる。この情報を有効
に使用した特徴パラメータとして、Ｑ値と呼ばれるもの
がある。このＱ値は次のようにして求める。なお、以下
の式に示すΣは、全てのストローク、全てのセグメント
に関する加算を行うことを示している。 Ｑ₁ ＝Σ（Ｘ_i ²−Ｘ_i-1 ²）／２ …（６） Ｑ₂ ＝Σ（Ｘ_i-1 ²−Ｘ_i ²）／２ …（７） Ｑ₃ ＝Σ（Ｙ_i ²−Ｙ_i-1 ²）／２ …（８） Ｑ₄ ＝Σ（Ｙ_i-1 ²−Ｙ_i ²）／２ …（９） Ｑ₅ ＝Σ（Ｘ_i −Ｘ_i-1 ）（Ｙ_i-1 ＋Ｙ_i ）／２ …（１０） Ｑ₆ ＝Σ（Ｘ_i-1 −Ｘ_i ）（Ｙ_i-1 ＋Ｙ_i ）／２ …（１１） Ｑ₇ ＝Σ（Ｙ_i −Ｙ_i-1 ）（Ｘ_i-1 ＋Ｘ_i ）／２ …（１２） Ｑ₈ ＝Σ（Ｙ_i-1 −Ｙ_i ）（Ｘ_i-1 ＋Ｘ_i ）／２ …（１３）

【００１１】上記の式は、原点を左下に設定したときの
各方向位置の値を示す。しかし、この計算を行うと、原
点近くにあるもののＱ値は乗算によって“０”になって
しまう。従って、原点を右上に設定した場合の各方向位
置の値も求める。これをＱ₉〜Ｑ₁₆とする。従って、合
計Ｑ₁ 〜Ｑ₁₆までの１６個のＱ値により、対象となる文
字の各ストロークのセグメントの長さや方向及び位置を
表わすようにする。このＱ値を図３に示す辞書１１に格
納された各文字のＱ値と比較する。その比較は次の式の
ように行う。 ｄ_P ＝Σ_m=1 ¹⁶ ｜Ｑm −Ｑm^* ｜ …（１４）

【００１２】なお、上記の式でＱm は辞書の特徴パラメ
ータであって、Ｑm^*は実際にタブレットに書かれた文字
の特徴パラメータである。これらの差が累積されて、距
離値ｄ_P を得る。この距離値ｄ_P が最も小さい文字がタ
ブレットに書かれた文字と認識する。この認識処理は、
図３に示す文字認識処理部１０によって行われる。ま
た、認識結果出力２１は図２に示すディスプレイ１に表
示される。もし、認識結果に誤りがあれば、オペレータ
は図２に示すキーボード２を操作し、距離値が次に近い
文字を選択する。従来、以上のようにしてタブレットに
ペンを用いて書かれた文字の認識と修正等を行ってい
た。

【００１３】

【発明が解決しようとする課題】ところで、上記のよう
な文字認識処理装置を用いて、アルファベットを使用し
た英文やプログラム等を入力する場合、特に大文字と小
文字の識別が問題となる。例えば、英文文字ＬやＵ等の
ように、大文字と小文字の形状が異なる場合には、その
形状の差だけで大文字か小文字かの識別が可能となる。
しかしながら、例えば英文文字ＣやＯ等のように、大文
字も小文字も形状が同一の場合、そのままでは両者を区
別できない。そこで、例えば次のような方法が採用され
ていた。

【００１４】図５に、従来の大文字と小文字識別方法説
明図を示す。図において、タブレット３には、予め文字
を入力すべき文字枠１８が設定されている。そして、こ
こに図の（ａ）及び（ｂ）に示すように大文字のＣある
いは小文字のｃが記入されるとき、予め閾値Ｔを設定し
ておく。そして、この閾値Ｔよりも記入された文字が大
きい場合は大文字、小さい場合は小文字と判断する。し
かしながら、このような方法では閾値の設定が容易でな
く、その設定の仕方が悪いと大文字を筆記しているのに
小文字と識別されたり、小文字を筆記しているのに大文
字と識別されたりして、装置の認識率を低下させる原因
となっていた。また、例えば小文字ｅを大きめに筆記し
た場合、閾値以上の文字幅となると、大文字と認識され
ることから、例えば大文字Ｃあるいは大文字Ｏであると
誤認識されることもあった。

【００１５】また、英文入力の場合には文の最初の１文
字を無条件に大文字とし、それ以降の文字を小文字と判
断してしまう方法もある。しかしながら、例えばプログ
ラムのソースコードをこの種の装置を用いて入力するよ
うな場合、ランダムに大文字や小文字が使用されるため
不都合が生じる。例えば、ソースコードの例としては、
ラベル等では単語の文字を多くとることがあり、Hand W
riting、Abc Label というように、意味が後で理解し易
いように単語の途中に大文字を挟むことも行われる。こ
のような場合、単語の途中にある大文字ＷやＬが小文字
のｗやｖと誤認識されるおそれもあった。

【００１６】本発明は以上の点に着目してなされたもの
で、特に英文の大文字と小文字の識別等を確実に行うこ
とができる文字認識処理装置を提供することを目的とす
るものである。

【００１７】

【課題を解決するための手段】本発明の第１発明は、認
識対象となる文字を入力するためのペン位置座標を座標
データ列の形式で抽出するタブレット部と、抽出された
座標データ列より特徴点を抽出し、前記文字について特
徴点データ列を結ぶ直線近似を行う直線近似部と、特徴
点データ列を含む直線近似結果を一定の基準で補正して
正規化する正規化部と、正規化された特徴点データ列よ
り、文字認識のための特徴パラメータを抽出する特徴パ
ラメータ抽出部と、認識の必要な全ての文字について、
予め前記の手順で抽出した特徴パラメータと、所定の大
きさの文字入力範囲を設定したとき入力されるべき文字
の文字幅情報とをそれぞれ蓄積した辞書と、前記認識対
象となる文字の特徴パラメータと、前記辞書に蓄積され
た文字の特徴パラメータとのマッチングを行い、両者の
類似の程度を示す距離値を求める文字形認識処理部と、
前記タブレット部を用いて実際に入力された認識対象と
なる文字の文字幅を、そのタブレットの上の実際の文字
入力範囲の大きさに応じて補正して、前記辞書の文字幅
情報とのマッチングを行い、両者の類似の程度を示す距
離値を求める文字幅認識処理部と、前記文字形認識処理
部の求めた距離値と前記文字幅認識処理部の求めた距離
値とを演算処理して得られたパラメータによって、候補
文字の順位付けを行う順位付け部を設けたことを特徴と
する文字認識処理装置に関する。

【００１８】第２発明は、認識対象となる文字を入力す
るためのペン位置座標を座標データ列の形式で抽出する
タブレット部と、抽出された座標データ列より特徴点を
抽出し、前記文字について特徴点データ列を結ぶ直線近
似を行う直線近似部と、特徴点データ列を含む直線近似
結果を一定の基準で補正して正規化する正規化部と、正
規化された特徴点データ列より、文字認識のための特徴
パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出部と、認識の
必要な全ての文字について、予め前記の手順で抽出した
特徴パラメータと、所定の大きさの文字入力範囲を設定
したとき入力されるべき文字の縦方向の文字位置情報と
をそれぞれ蓄積した辞書と、前記認識対象となる文字の
特徴パラメータと、前記辞書に蓄積された文字の特徴パ
ラメータとのマッチングを行い、両者の類似の程度を示
す距離値を求める文字形認識処理部と、前記タブレット
部を用いて実際に入力された認識対象となる文字の縦方
向の入力位置を、そのタブレットの上の実際の文字入力
範囲に応じて補正して、前記辞書の文字位置情報とのマ
ッチングを行い、両者の類似の程度を示す距離値を求め
る文字位置認識処理部と、前記文字形認識処理部の求め
た距離値と前記文字幅認識処理部の求めた距離値とを演
算処理して得られたパラメータによって、候補文字の順
位付けを行う順位付け部を設けたことを特徴とする文字
認識処理装置に関する。

【００１９】第３発明は、認識対象となる文字を入力す
るためのペン位置座標を座標データ列の形式で抽出する
タブレット部と、抽出された座標データ列より特徴点を
抽出し、前記文字について特徴点データ列を結ぶ直線近
似を行う直線近似部と、特徴点データ列を含む直線近似
結果を一定の基準で補正して正規化する正規化部と、正
規化された特徴点データ列より、文字認識のための特徴
パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出部と、認識の
必要な全ての文字について、予め前記の手順で抽出した
特徴パラメータと、所定の大きさの文字入力範囲を設定
したとき入力されるべき文字の文字幅情報とをそれぞれ
蓄積した辞書と、前記認識対象となる文字の特徴パラメ
ータと、前記辞書に蓄積された文字の特徴パラメータと
のマッチングを行い、両者の類似の程度を示す距離値を
求める文字形認識処理部と、前記タブレット部を用いて
実際に入力された認識対象となる文字の文字幅を、その
文字を含む一群の文字の最大入力文字幅に応じて補正し
て、前記辞書の文字幅情報とのマッチングを行い、両者
の類似の程度を示す距離値を求める文字幅認識処理部
と、前記文字形認識処理部の求めた距離値と前記文字幅
認識処理部の求めた距離値とを演算処理して得られたパ
ラメータによって、候補文字の順位付けを行う順位付け
部を設けたことを特徴とする文字認識処理装置に関す
る。

【００２０】第４発明は、認識対象となる文字を入力す
るためのペン位置座標を座標データ列の形式で抽出する
タブレット部と、抽出された座標データ列より特徴点を
抽出し、前記文字について特徴点データ列を結ぶ直線近
似を行う直線近似部と、特徴点データ列を含む直線近似
結果を一定の基準で補正して正規化する正規化部と、正
規化された特徴点データ列より、文字認識のための特徴
パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出部と、認識の
必要な全ての文字について、予め前記の手順で抽出した
特徴パラメータと、所定の大きさの文字入力範囲を設定
したとき入力されるべき文字の縦方向の文字位置情報と
をそれぞれ蓄積した辞書と、前記認識対象となる文字の
特徴パラメータと、前記辞書に蓄積された文字の特徴パ
ラメータとのマッチングを行い、両者の類似の程度を示
す距離値を求める文字形認識処理部と、前記タブレット
部を用いて実際に入力された認識対象となる文字の縦方
向の入力位置を、その文字を含む一群の文字の最大入力
範囲に応じて補正して、前記辞書の文字位置情報とのマ
ッチングを行い、両者の類似の程度を示す距離値を求め
る文字位置認識処理部と、前記文字形認識処理部の求め
た距離値と前記文字幅認識処理部の求めた距離値とを演
算処理して得られたパラメータによって、候補文字の順
位付けを行う順位付け部を設けたことを特徴とする文字
認識処理装置に関する。

【００２１】第５発明によれば、順位付け部は、文字形
認識処理部の求めた距離値と前記文字幅認識処理部の求
めた距離値とを重み付けを施して加算処理し、得られた
パラメータによって、候補文字の順位付けを行うことが
できる。第６発明によれば、順位付け部は、文字形認識
処理部の求めた距離値と前記文字幅認識処理部の求めた
距離値とを重み付けを施して乗算処理し、得られたパラ
メータによって、候補文字の順位付けを行うことができ
る。

【００２２】第７発明によれば、順位付け部は、文字形
認識処理部で特徴パラメータのマッチングにより得られ
た距離値が、予め設定した閾値以上の場合には、その後
の演算処理を省略して、認識対象となる文字を候補文字
から除外することができる。第８発明は、文字形認識処
理部と文字幅認識処理部で実行されるマッチングのため
の演算処理において、演算用に設定する定数を２の倍数
となるように選定して、演算するシフトレジスタを設け
たことを特徴とする請求項１乃至４記載の文字認識処理
装置に関する。

【００２３】

【作用】この装置は、入力文字と辞書に格納された特徴
パラメータのマッチングを行うと共に、文字幅について
も正規化処理に類した補正を行い、辞書とのマッチング
を行う。これら２種のマッチングにより得られた距離値
は、加算されあるいは乗算処理されて候補文字の順位付
けに使用される。文字の大きさについても特徴パラメー
タと同様の距離値としてマッチング処理を行うと認識精
度が向上する。また、大文字と小文字は同じ文字入力範
囲の中で、縦方向の入力位置が異なる。従って、この文
字位置情報のマッチングによっても認識率を高められ
る。

【００２４】タブレット上に文字を入力するための枠が
設定されていない場合、過去に実際に入力された文字の
最大入力文字幅を文字枠と仮定して、上記のような処理
を行えばよい。なお、従来通りの特徴パラメータのマッ
チングにより求めた距離値が一定の閾値以上の場合、文
字幅等の演算処理を省略する。これにより、全体として
文字認識のための演算処理時間を短縮できる。また、演
算用に設定する文字幅や文字枠等の定数を２の倍数にな
るように選定しておけば、複雑な乗算器を用いることな
くシフトレジスタの組合せによって演算回路を構成する
ことができる。これによって、高速演算処理を安価な回
路で実現できる。

【００２５】

【実施例】以下、本発明を図の実施例を用いて詳細に説
明する。 ［第１発明］図１に本発明の第１発明の装置実施例ブロ
ック図を示す。図の装置には、ペン４を用いて認識対象
となる文字を入力するタブレット部５が設けられてい
る。また、この出力は、前処理部６、直線近似部７及び
正規化部８により処理され、特徴パラメータ抽出部９に
よって特徴パラメータが取り出される構成となってい
る。これらの構成及び各ブロックの機能は、既に図３を
用いて説明した従来装置の対応するブロックと同一であ
る。従って、同一部分には同一符号を付し、重複する説
明を省略する。

【００２６】ここで、本発明の装置には、直線近似部７
の出力を受け入れてタブレット部５に書かれた文字の文
字幅をその座標データから算出する文字幅算出部３１が
設けられている。この文字幅は、入力された文字の縦幅
と横幅、即ちＸ方向の幅とＹ方向の幅をいう。また、辞
書３２には、従来通りの特徴パラメータ２５の他に、本
発明においては文字幅情報２６が格納される。

【００２７】図６に第１発明の文字幅情報説明図を示
す。図に示すように、辞書３２には各文字についての特
徴パラメータがそのストローク数（画数）毎に分類して
格納されている。従来の辞書は、各文字に対し、その特
徴パラメータであるＱ値のみが格納されていた。これら
に対し、本発明においては、その文字と対応させて、文
字幅ＨＸとＨＹが、文字認識のための辞書を構成する文
字幅情報として格納されている。このような文字幅情報
は、予め複数の筆記データの平均値として求められる。
即ち、予め一定の文字枠を設定し、ここに複数の筆記者
に筆記させたサンプルからそれぞれその文字幅を算出
し、各文字毎に平均値をとってこのような辞書を作成す
る。

【００２８】図７に第１発明の文字入力範囲説明図を示
す。図に示すように、辞書を作成するためには、例えば
その文字入力範囲を一辺が１６mmの字枠２２に設定す
る。この字枠２２にアルファベットの小文字ｇを入力す
ると、図に示すような座標データ列が得られる。この字
枠２２の一辺をＨＸ₀、ＨＹ₀ としたとき、実際に記入
された文字の文字幅は、図に示すようにＨＸ、ＨＹとな
る。これを求めるために、まず（ｘ₀ ，ｙ₀ ）を原点に
とり、座標データの中からＸ座標の最大値Ｘ_max 、最小
値Ｘ_min とＹ座標の最大値Ｙ_max 、最小値Ｙ_min を求め
る。その結果、図に示すように、実際に書かれた文字の
文字幅を決定する２つの頂点（Ｘ_max ，Ｙ_max ）、（Ｘ
_min ，Ｙ_min ）が求められる。この各Ｘ座標、Ｙ座標の
差によって文字幅ＨＸとＨＹが求められることはいうま
でもない。

【００２９】図８に第１発明の文字幅情報生成フローチ
ャートを示す。辞書３２の文字幅情報２６を生成する場
合、及び図１に示す文字幅算出部３１が、実際にタブレ
ット部５に書かれた文字の文字幅を算出する場合、この
図８に示すような処理を実行する。まず、初期値として
Ｘ_max とＹ_max の値を“０”とし、Ｘ_min とＹ_min の値
を最大値、例えば“10000 ”に設定する。この値は、タ
ブレット部５から出力される最大の座標値よりも大きい
値である。なお、この他に処理のパラメータとして小文
字のｉとｊの値を“１”に設定する（ステップＳ１）。
次にステップＳ２において、例えば特徴点の座標データ
が（Ｘ_i ，Ｙ_i ）であるとすれば、Ｘ_i とＸ_max とを比
較し、Ｘ_i が大きい場合にはステップＳ３に移り、Ｘ
_max をＸ_i で置き換える。また、ステップＳ４におい
て、Ｘ_i がＸ_min よりも小さい場合にはステップＳ５に
移り、Ｘ_min の値をＸ_i に置き換える。同様にしてステ
ップＳ６において、Ｙ_i とＹ_max とを比較し、Ｙ_i の方
が大きい場合にはステップＳ７に移り、Ｙ_max をＹ_i に
置き換える。また、ステップＳ８において、Ｙ_i がＹ
_min よりも小さいと判断した場合にはステップＳ９に移
り、Ｙ_min の値をＹ_i に置き換える。

【００３０】次に、ステップＳ１０に移り、入力された
文字の全ての特徴点について、即ち、ｎ_j 個の特徴点に
ついて演算が終了したかどうかを判断し、全てについて
まだ演算が終了していない場合にはステップＳ１１に移
り、パラメータｉを１だけ増加させてステップＳ２に戻
る。また、ステップＳ１２においては全てのストロー
ク、即ちｍストロークだけ処理が終了したかどうかを判
断し、終了していなければステップＳ１３に移り、パラ
メータｊを１だけ増加させ別のストロークに移り、ｉを
１にして初期化する。その後ステップＳ２に戻る。

【００３１】即ち、このような処理によって全ての座標
データについてステップＳ２からステップＳ９の処理を
実行する。これによって、Ｘ_max 、Ｙ_max 及びＸ_min 、
Ｙ_{mi n} に座標データの最大値と最小値が取り込まれる。
そして、ステップＳ１４において、Ｘ座標とＹ座標のそ
れぞれ最大値から最小値を差し引いて文字幅が算出され
る。図１に示した文字幅算出部３１は、以上のような処
理によって文字幅を求め、これを文字幅認識処理部３４
に向け出力する。

【００３２】ここで、もし実際にタブレット部５におい
て設定された文字枠と、辞書３２を生成する際に使用さ
れた文字枠の形状が同一であれば、文字幅認識処理部３
４は、そのまま文字幅の比較を実行すればよい。しか
し、辞書の生成は一定の文字枠について行われるが、タ
ブレット部５を用いて入力される文字の文字枠は、その
都度相違する場合が多い。そこで、文字枠設定部３５に
おいて、タブレット部５で設定された文字枠の値を、予
めキーボード等を用いて文字幅認識処理部３４に入力す
る。この文字幅をＨＸ^* 、ＨＹ^* とする。

【００３３】文字幅認識処理部３４は、こうして入力さ
れた次の（）式によって補正する。 ＨＸ^* ＝ＨＸ^* ・（Ｘ_B ／ＨＸ₀ ） …（１５） ＨＹ^* ＝ＨＹ^* ・（Ｙ_B ／ＨＹ₀ ） …（１６） なお、この式でＸ_B とＹ_B は、辞書作成の際の文字枠が
横幅Ｘ_B mm、縦幅Ｙ_Bmmであることを表わしている。ま
た、ＨＸ₀ とＨＹ₀ は、実際にタブレット部５上に設定
された文字枠の幅である。このような演算処理を行え
ば、字枠の大きさにより筆記者の筆記文字の大きさが変
わるとしても、一定の基準の辞書の文字幅データと比較
をし、文字認識を実行できる。

【００３４】例えば、タブレット部５上にＸ_B ×Ｙ_B の
２倍の文字枠を設定した場合、上記の各（１５）式と
（１６）式は次のように表わされる。 ＨＸ^* ＝ＨＸ^* ・（１／２） …（１７） ＨＹ^* ＝ＨＹ^* ・（１／２） …（１８） こうして、実際に書かれた文字の文字幅を２分の１にし
たものが辞書の文字幅情報とマッチングされる。

【００３５】文字幅のマッチングは、次のような演算に
より実行される。 ｄ_WX＝｜ＨＸ−ＨＸ^* ｜／ＨＸ^* …（１９） ｄ_WY＝｜ＨＹ−ＨＹ^* ｜／ＨＹ^* …（２０） 上記の式は、補正後の文字幅を辞書の文字幅から差し引
きする。その差を補正後の文字幅で割っている。図７を
見て明らかなように、文字幅の差のみを求めたのでは、
以下に説明する別の特徴パラメータとの演算処理に含め
ることができない。そこで、図７に示すように、文字枠
を１×１の正方形とした場合の距離ｄ_WXとｄ_WYを求めて
いる。このように、文字幅認識処理部３４は辞書とのマ
ッチング処理の結果を正規化して、順位付け部３６に出
力する構成となっている。

【００３６】例えば、英小文字のｃと英大文字のＣを同
じ文字枠を用いて書いた場合のマッチング演算処理例を
以下に示す。特徴パラメータの演算処理は、既に図３を
用いて説明したのと同一の構成の文字形認識処理部３３
によって実行される。その演算処理結果として求められ
た距離値は次の式のようになる。 ｄ_P （“ｃ”）＝Σ_m=1 ¹⁶ ｜Ｑm −Ｑm^*（“ｃ”）｜ …（２１） ｄ_P （“Ｃ”）＝Σ_m=1 ¹⁶ ｜Ｑm −Ｑm^*（“Ｃ”）｜ …（２２）

【００３７】上記（２１）式は、小文字のｃについての
距離値であり、（２２）式は大文字のＣについての距離
値である。辞書の特徴パラメータと比較を行い、このよ
うな距離値の計算をすると、正規化によって大文字のＣ
も小文字のｃも辞書のＣとほぼその特徴パラメータが一
致し、距離値はいずれも“０”となる。従って、文字形
認識処理部３３では、大文字と小文字のｃの認識はでき
ない。

【００３８】そこで、先に示した文字幅マッチングが文
字幅認識処理部３４により行われる。例えば、小文字の
ｃの幅ＨＸ^* が５mm、ＨＹ^* が６mmとしたとき、図６に
示した辞書と比較する。小文字のｃの文字幅は、ＨＸが
５．２mm、ＨＹが６．１mm、大文字のＣはＨＸが６．５
mm、ＨＹが９．９mmとなっている。従って、小文字のｃ
についての辞書とマッチングを行うと、次のような演算
結果となる。 ｄ_WX（“ｃ”）＝｜ＨＸ−ＨＸ^* ｜／ＨＸ^* ＝｜５．２−５｜／５＝０．０４ …（２３） ｄ_WY（“ｃ”）＝｜ＨＹ−ＨＹ^* ｜／ＨＹ^* ＝｜６．１−６｜／６＝0.017 …（２４）

【００３９】また、大文字のＣの辞書とマッチングを行
うと次のようになる。 ｄ_WX（“Ｃ”）＝｜ＨＸ−ＨＸ^* ｜／ＨＸ^* ＝｜６．５−５｜／５＝０．３ …（２５） ｄ_WY（“Ｃ”）＝｜ＨＹ−ＨＹ^* ｜／ＨＹ^* ＝｜９．９−６｜／６＝０．６５ …（２６） 上記の結果からその距離値を比較すれば、明らかに小文
字のｃについてその距離値が小さくなる。従って、この
距離値によって小文字のｃと認識することが可能にな
る。

【００４０】ペン４を用いてタブレット部５に文字を入
力した場合、その文字の認識結果は上記のような処理に
よって順位付け部３６に入力し、いくつかの候補が距離
値の近い順に並べられ、これが表示部３７に表示され
る。文字を入力したものは、この表示部３７を見なが
ら、認識結果に誤りがあれば、次の候補として挙げられ
た文字を認識結果として決定することになる。このよう
なことから、順位付け部３６は常に文字認識結果を順位
付けし、複数の候補を求める。

【００４１】本発明の装置においては、このような順序
付けをする際、文字形認識処理部３３の出力した距離値
と文字幅認識処理部３４の出力した距離値とを加算ある
いは乗算処理して、その結果を用いて順序付けを行う。
まず、加算により最終的な距離値を求める方法を述べ
る。特徴パラメータの比較によって文字形認識処理部３
３の出力した距離値がｄ_P であるとし、文字幅のマッチ
ングにより得られた距離値をｄ_WX、ｄ_WYとする。このと
き、次の式によって最終距離値Ｄを求める。 Ｄ＝ｄ_P ＋β・（ｄ_WX＋ｄ_WY） …（２７）

【００４２】なお、上記βは重み付けのための係数であ
る。こうして求めた最終的な距離値Ｄは、文字の形と文
字幅とを辞書と比較して得たもので、その結果が小さい
ものから順に並べて候補を選択するようにすれば、高い
精度で大文字、小文字等の認識が可能となる。また、大
文字、小文字の区別は、文字の高さ、即ちＹ方向の文字
幅のみを考慮するようにしてもよい。従って、そのよう
な演算処理により最終距離値Ｄを求めたのが次の式であ
る。 Ｄ＝ｄ_P ＋β・ｄ_WY …（２８） 重み付けの係数βは、いずれの場合にも最終距離値での
文字幅情報の影響の程度を考慮して決定することにな
る。

【００４３】次に、乗算により最終距離値Ｄを求める方
法を挙げる。これは次のような式による。 Ｄ＝（ｄ_WX＋ｄ_WY）・ｄ_P ／α …（２９） この式のαは、順序付けをする場合の最終距離値の差を
拡大する任意の定数である。本来、文字認識のために特
徴パラメータと文字幅の両方が重要な影響を及ぼすとす
れば、このような乗算による最終距離値の決定が好まし
い。しかしながら、乗算処理は加算処理よりも複雑な演
算回路を必要とし、また処理に時間がかかる。そこで、
先に説明したような一定の重み付けを考慮した加算処理
で文字認識を行うことも可能という例を挙げたのであ
る。なお、この乗算処理の場合においても、文字の縦方
向の幅のみを考慮した演算が可能である。これは次のよ
うな式になる。 Ｄ＝ｄ_WY・ｄ_P ／α …（３０）

【００４４】［第２発明］図９に、第２発明の文字認識
処理装置ブロック図を示す。この第２発明においては、
文字枠中に記入された文字位置に着目してその認識処理
を実行し、小文字と大文字の判断を行う。即ち、アルフ
ァベットの大文字と小文字は、通常、文字幅だけでな
く、その文字位置も比較的顕著に相違する。第２発明で
は、このような文字位置を文字位置情報２７として辞書
３２に格納し、タブレット部５に書き込まれた文字の認
識を行う。このために、この装置には直線近似部７の出
力を受け入れる文字位置算出部４１を設け、この文字位
置算出部４１の出力と辞書３２の文字位置情報２７を受
け入れて文字位置認識を行う文字位置認識処理部４２が
新たに設けられている。

【００４５】図１０に文字位置情報説明図（その１）を
示す。図に示すように、予めＸ_P 、Ｙ_P の幅の文字枠が
設定されている場合、第２発明では、図に示すようにＹ
座標の最小値とＹ座標の最大値とを求める。これは、例
えば小文字のｆやｇのように、通常の文字よりも下の部
分に文字位置がずれる傾向のある文字の識別を容易にす
るためである。その座標の取り方は、既に図７を用いて
説明したのと同様に、例えば字枠の左下を原点（ｘ₀ ，
ｙ₀ ）に設定する。

【００４６】図１１に文字位置情報説明図（その２）を
示す。図に示すように、文字枠でなく罫線のみが示され
ていたような場合でも同様にタブレット上の適当な位置
をＹ座標の原点とし、Ｙ座標の最小値Ｙ_min 、最大値Ｙ
_max を求めることができる。図１２に第２発明の文字位
置情報説明図を示す。図に示すように、第２発明の場合
の辞書にはこのような内容の情報が格納されており、そ
の右側に文字位置情報Ｙ_max とＹ_min が格納されてい
る。ストローク数（画数）や特徴パラメータＱ値につい
ては、図６に説明した第１発明の場合の辞書の内容と同
一である。

【００４７】第２発明においては、このように筆記され
た文字の縦方向の入力位置をＹ_max、Ｙ_min という座標
データとして抽出し、多数の入力文字についてその平均
値をとって辞書に格納している。この場合の辞書の字枠
は、例えば１６×１６mmの正方形とした。図９に示した
文字位置算出部４１は、このようなデータを得るため
に、既に説明した図８のフローチャートの一部を用い
る。即ち、図８のフローチャートのうち、Ｘ_max とＸ
_min を求めるステップＳ２からステップＳ５の部分を省
略した処理によって、実際にタブレット部５に書かれた
文字の縦方向の位置の最大値と最小値を求める。図９に
示した文字位置算出部４１は、その相対値を次のように
演算処理し、文字位置認識処理部４２に向け出力する。 Ｙ_max ^*＝Ｙ_max ^*・（Ｙ_B ／ＨＹ₀ ） …（３１） Ｙ_min ^*＝Ｙ_min ^*・（Ｙ_B ／ＨＹ₀ ） …（３２） 例えば、小文字ｅ、ｚ等はＹ_max が比較的小さく、Ｙ
_min は比較的大きく、上下の幅は狭くなる。また、小文
字ｂ、ｄ、ｈ等はＹ_max だけが大きくなる。更に、小文
字ｆやｇはＹ_min だけが小さくなる。このような傾向が
この文字位置情報として現われる。

【００４８】文字位置認識処理部４２は、文字枠設定部
３５により予め設定された文字幅によって、先に第１発
明を用いて説明したと同様の補正を行う。これによっ
て、タブレット部５に実際に入力された文字の入力範囲
の大きさに応じた補正が実行され、辞書との比較が可能
となる。その演算処理は次の式による。 Ｙ_max ^*＝Ｙ_max −ｙ₀ …（３３） Ｙ_min ^*＝Ｙ_min −ｙ₀ …（３４）

【００４９】上記のように実際に得られたＹ_max ^*・を文
字枠の幅ＨＹ₀ と辞書で設定された文字枠の幅Ｙ_B の値
に従って補正する。その後、図９に示した文字位置認識
処理部４２は、辞書との比較により次のような演算を行
い距離位置を求める。 ｄ_Ymax＝｜（Ｙ_max ^*）_D −Ｙ_max ^*｜／ＨＹ^* …（３５） ｄ_Ymin＝｜（Ｙ_min ^*）_D −Ｙ_min ^*｜／ＨＹ^* …（３６） なお、（Ｙ_max ^*）_D と（Ｙ_min ^*）_D とは、辞書の中の縦
方向の長さの最大値と最小値のことである。また、先に
第１発明で説明したと同様に、この距離値も実際に筆記
される文字の幅によって正規化されている。

【００５０】以上のような第２発明を、例えば具体的に
小文字のｚを記入した場合のマッチング例を用いて説明
する。まず、文字形認識処理部３３において、特徴パラ
メータのマッチングを行うと、その結果は小文字のｚと
大文字のＺについて、それぞれ次に示す通りになる。 ｄ_P （“ｚ”）＝Σ_m=1 ¹⁶ ｜Ｑm Ｑm^*（“ｚ”）｜ …（３９） ｄ_P （“Ｚ”）＝Σ_m=1 ¹⁶ ｜Ｑm Ｑm^*（“Ｚ”）｜ …（４０） この結果は、先に説明した第１発明と同様に、ほぼ同一
形状の大文字のＺと小文字のｚについては距離値がいず
れも“０”となり、その識別ができない。

【００５１】これに対し、小文字のｚがＹ_max について
９．６mm、Ｙ_min について４．６mmとなった場合、これ
を図１２に示す辞書の文字位置情報と比較すると、次の
ような演算処理が実行される。 ｄ_Ymax＝｜９．７−９．６｜／（９．６−４．６）＝０．０２ …（４１） ｄ_Ymin＝｜４．５−４．６｜／（９．６−４．６）＝０．０２ …（４２）

【００５２】また、大文字のＺについての文字位置情報
とマッチングを行うと、次のような結果となる。 ｄ_Ymax＝｜１３．０−９．６｜／（９．６−４．６）＝０．６８ …（４３ ） ｄ_Ymin＝｜４．３−４．６｜／（９．６−４．６）＝０．０６ …（４４） 上記のようにその距離値を比較すると、明らかに大文字
と小文字の場合の距離値に差が生じ、両者を区別するこ
とができる。

【００５３】また、例えば小文字ｚは小文字のｈや小文
字のｆの辞書とマッチングした場合、形状が異なるため
特徴パラメータのマッチング結果が大きくなると共に、
小文字のｈと比較すれば、小文字のｚはＹ_max が小さい
ことからｄ_Ymaxが大となり、小文字のｆと比較すれば、
小文字のｚはＹ_min が大きいためｄ_Yminが大となり、こ
れらの間の区別が更に明確にできる。

【００５４】図９に示す順位付け部３６は、第１発明で
説明したものと同様に文字形認識処理部３３と文字位置
認識処理部４２の出力を受け入れてその距離値の加算あ
るいは乗算による演算処理を実行し、最終距離値を求め
る。そして、その最終距離値の小さい順に候補文字を順
序付けし、表示部３７に表示する。加算処理の演算は次
の通りとなる。 Ｄ＝ｄ_P ＋β・（ｄ_Ymax＋ｄ_Ymin） …（４５） Ｄ＝ｄ_P ＋β・ｄ_Ymax …（４６） なお、βは重み付けのための係数で、第１発明の場合と
同様の処理が実行される。

【００５５】また、乗算による最終距離値の演算は次の
通りである。 Ｄ＝（ｄ_Ymax＋ｄ_Ymin）・ｄ_P ／α …（４７） Ｄ＝ｄ_Ymax・ｄ_P ／α …（４８） αも第１発明の場合と同様の係数である。上記いずれの
場合も、例えばＹ_max のみを使用して距離値演算を行っ
てもよい。その他の動作については第１発明と全く同様
であり、重複する説明を省略する。

【００５６】［第３発明］図１３に第３発明の文字認識
処理装置ブロック図を示す。この装置の大部分は、図１
に示した第１発明のものと同一であって、同一部分には
同一符号を付し、重複する説明は省略する。この発明で
第１発明と異なるのは、文字幅認識処理部３４に対し、
最大文字幅算出部４３を接続した点にある。第１発明
は、タブレット部５に所定の文字枠を設定し、その文字
枠の中に認識対象となる文字をペン４を用いて入力する
ようにしていた。しかしながら、タブレット部５に全く
字枠を用意せず、自由な位置に文字を書き込む方法を採
用した場合には、第１発明のような、文字枠と辞書で設
定された文字枠との関係から得られた座標データを補正
するといった処理を行うことができない。第３発明は、
このような場合に対処するものである。

【００５７】なお、このような方法をフリーフォーマッ
ト方式と呼ぶが、第１発明とこの第３発明の中間的なケ
ースとして、罫線を設定した場合が挙げられる。これ
は、図１１を用いて既に説明したものであるが、罫線を
縦方向の文字枠と見れば、縦方向の文字幅のみをパラメ
ータとする処理については、第１発明がそのまま実施で
きる。しかし、横方向の幅もパラメータとする場合、第
３発明が採用されることになる。即ち、第３発明の場合
には、マッチングの対象として使用される辞書３２は図
１において使用したものと全く同様である。

【００５８】図１４に第３発明の文字幅情報説明図を示
す。この例では、例えば図１１に示したような罫線の幅
を１０mmに設定し、このような罫線を用いて複数の筆記
者に文字を筆記させ、その文字幅の平均値をとった。ま
た、フリーフォーマット方式では字枠の設定がないた
め、タブレット部５へ記入される文字の大きさは千差万
別となる。しかしながら、特定の筆記者に着目すると、
１つの文書を筆記する場合の文字の大きさはほぼ同一に
なる。従って、その文字はある一定の文字枠を仮定した
場合に、その文字枠に記入された文字として処理するこ
とができる。

【００５９】図１５は最大文字幅設定方法説明図であ
る。第３発明では、図のように、認識対象となる文字を
入力する筆記者本人が記入した文字の最大幅（ＨＸ）
_max と（ＨＹ）_max を字枠の大きさと仮定して処理を行
う。このような最大文字幅を求めるために、図１３に示
した最大文字幅算出部４３が設けられている。その出力
が文字幅認識処理部３４に送り込まれて、文字幅算出部
３１から入力したデータの補正に使用される。その補正
は次のような演算処理による。 ＨＸ^* ＝ＨＸ^* ・ＹＨ／（ＨＹ）_max …（４９） ＨＹ^* ＝ＨＹ^* ・ＹＨ／（ＨＹ）_max …（５０）

【００６０】なお、この補正はＸ方向の文字の幅につい
ても、Ｙ方向の文字の幅についても、最大のＹ方向の文
字幅と辞書で設定されているＹ方向の文字幅を用いて補
正している。これは、図１１に示したような罫線のみが
文字幅として設定された場合、Ｘ方向の文字枠が不明確
になるためである。以上のような補正を行った後は、既
に第１発明や第２発明で説明したと同様の距離値が求め
られ、その加算あるいは乗算処理が実行される。

【００６１】例えば、英語の小文字ｃと大文字Ｃとをマ
ッチングすると、第３発明によれば次のような結果が得
られる。 ｄ_WX（“ｃ”）＝｜ＨＸ−ＨＸ^* ｜／ＨＸ^* ＝｜５．３−５｜／５＝０．０６ …（５１） ｄ_WY（“ｃ”）＝｜ＨＹ−ＨＹ^* ｜／ＨＹ^* ＝｜６．１−６｜／６＝0.017 …（５２） ｄ_WX（“Ｃ”）＝｜ＨＸ−ＨＸ^* ｜／ＨＸ^* ＝｜６．６−５｜／５＝０．３２ …（５３） ｄ_WY（“Ｃ”）＝｜ＨＹ−ＨＹ^* ｜／ＨＹ^* ＝｜９．８−６｜／６＝０．６３ …（５４）

【００６２】なお、上の２式が小文字ｃとのマッチング
結果を示し、下の２式が大文字Ｃとのマッチング結果を
示す。これらの式からＨＸ^* が５mm、ＨＹ^* が６mmの小
文字が記入された場合、その距離値は明らかに辞書の小
文字に対して小さい値になる。その後、このような距離
値を特徴パラメータと加算あるいは乗算により演算処理
する方法は、第１発明及び第２発明の方法で説明した通
りであって、重複する説明は省略する。

【００６３】［第４発明］図１６に第４発明の文字認識
処理装置ブロック図を示す。この装置は、第２発明につ
いてフリーフォーマットの場合の処理が可能な構成とさ
れている。従って、装置の大部分は第２発明のブロック
と同一であり、同一部分には同一符号を付した。ここ
で、この第４発明の装置には、最大入力範囲算出部４４
が文字位置認識処理部３４に接続されている点が第２発
明と異なっている。

【００６４】図１７に第４発明の文字位置情報説明図を
示す。図のストローク（画数）、文字、Ｑ値等について
は、既に説明した第１発明から第３発明の各情報の内容
と同様である。また、文字位置情報であるＹ_max ^*とＹ
_min ^*は、この例では、例えば罫線幅１０mmの罫線を引い
た上に多数の筆記者に文字を記入させて平均値をとった
ものを採用した。

【００６５】タブレット上に文字枠等がない場合には、
この文字位置についても筆記者により千差万別となる。
これは第３発明で説明した通りである。そこで、この第
４発明では、特定の筆記者が記入した文字の位置を検出
し、図１５に示したように文字位置の最大値、最小値を
求めることによってこれを一種の文字枠のように取り扱
い、第２発明と同様の処理を実行する。このような処理
を行うのが、図１６に示した最大入力範囲算出部４４で
ある。従って、ここではタブレット部５に入力された文
字のＹ座標の最大値と最小値を多数の文字について求
め、一定のＹ方向の位置の基準を求める。その後、その
文字幅によって文字位置算出部４１の出力を補正する点
や辞書との間の距離を演算する処理等は、既に第２発明
を用いて説明した場合と全く同様である。その演算式は
次の通りである。 Ｙ_max ^*＝Ｙ_max ^*・ＹＨ／（ＨＹ）_max …（５５） Ｙ_min ^*＝Ｙ_min ^*・ＹＨ／（ＨＹ）_max …（５６）

【００６６】例えば、筆記文字ＺがＹ_max ^*は９．６mm、
Ｙ_min ^*が４．６mmとした場合、図１７の辞書を用いてマ
ッチングを行うと、次のような演算結果が得られる。 ｄ_Ymax＝｜９．７−９．６｜／（９．６−４．６）＝０．０２ …（５７） ｄ_Ymin＝｜４．５−４．６｜／（９．６−４．６）＝０．０２ …（５８） ｄ_Ymax＝｜１３．９−９．６｜／（９．６−４．６）＝０．６８ …（５９ ） ｄ_Ymin＝｜４．３−４．６｜／（９．６−４．６）＝０．６６ …（６０） 上記の（５７）（５８）式は小文字に対するマッチング
結果で、（５９）（６０）式は大文字に対するマッチン
グ結果である。このように、第４発明によっても大文字
と小文字に対する距離値が明白に相違し、大文字と小文
字の認識が確実にできる。その後の順位付け部３６によ
る距離値の加算や乗算処理による最終距離値の演算は、
既に第１発明から第３発明を用いて説明した場合と全く
同様である。

【００６７】［第７発明］図１８に本発明の処理全体の
概略フローチャートを示す。以上の第１発明から第４発
明の装置は概略すれば次のように動作する。まず、ステ
ップＳ１において、文字幅の演算を実行する。もちろ
ん、この段階では必要な前処理や直線近似等により特徴
点の抽出等が完了しているものとする。ステップＳ２に
おいては、その正規化演算処理を行う。これによって文
字幅を辞書と比較できる状態にする。更にステップＳ３
において、特徴パラメータの抽出と文字形演算処理が実
行される。

【００６８】次にステップＳ４において、ストローク数
の判定が行われる。これは辞書の中から該当するマッチ
ングの対象とすべき文字を見つけ出すための処理であ
る。ストローク数の異なるものは、ここでマッチングの
対象から除外される。次にステップＳ５において、特徴
パラメータのマッチングが行われる。これは、従来の装
置で行われたものと同様であって、先に説明した通り１
６の特徴パラメータについて、その距離値の演算処理が
行われる。

【００６９】次のステップＳ６は、第７発明の特徴とさ
れる部分である。即ち、ここで特徴パラメータのマッチ
ングにより得られた距離値ｄ_P を予め設定したλという
定数と比較する。即ち、このステップＳ６において、特
徴パラメータのマッチング結果が一定以上の距離となっ
た場合には、元々その文字を最終的に選択する候補文字
の対象としない。このため、ステップＳ１０に飛んで、
次の文字について再びステップＳ５の特徴パラメータの
マッチングを実行するような手順とする。これによっ
て、その後の文字幅マッチング処理等の演算を省略し、
辞書を検索する作業を高速化するようにしている。

【００７０】ステップＳ６において、特徴パラメータの
マッチング結果の距離ｄ_P が一定以下と判断された場合
にはステップＳ７に移り、文字幅の補正演算処理が実行
される。これは、先に説明した文字入力範囲に従って適
当な演算が行われる部分である。その後、ステップＳ８
に移り、辞書の文字幅や文字位置のパラメータとのマッ
チングが行われる。ステップＳ９では、このようなマッ
チング結果に基づいて得られた距離値を、特徴パラメー
タのマッチング結果によって得られた距離値と加算しあ
るいは乗算処理して最終的な距離値Ｄを得る。この最終
的な距離値Ｄは、辞書の文字と対応させながらメモリに
格納される。そして、ステップＳ１０において、全ての
文字について照合が終了したと判断された場合には、ス
テップＳ１１に移り、得られた結果のソーティングを行
う。これによって、最も距離値の小さいものを先頭にい
くつかの候補文字が列挙されることになる。表示部３７
には、そのうちで第１位となった候補文字を表示し、オ
ペレータはその後認識結果に誤りがあると判断した場合
に、第２位以下の候補を順に表示することになる。

【００７１】［第８発明］図１９に、第８発明の演算用
ハードウェアブロック図を示す。本発明においては、い
ずれの装置についても、例えばこの図に示すような演算
処理や、これに類した演算処理が実行される。従って、
そのためのハードウェアは具体的にはこの図のように構
成される。

【００７２】図において、このハードウェアには、演算
部５１、５２と、除算部５３、５４と、マッチング演算
部５５、５６と、加算乗算部５７とが設けられている。
演算部５１、５２にはそれぞれ座標データが入力し、演
算部５１では、その座標データが最大値であるか最小値
であるかといった比較処理が実行される。また、演算部
５２では、既に従来技術の部分で説明した特徴パラメー
タＱ₁ 〜Ｑ₁₆の演算処理が実行される。その後、演算部
５１と演算部５２の出力は除算部５３において割り算さ
れ、正規化処理が実行される。また、演算部５１の出力
は、文字枠設定された文字幅ＨＸ₀ 、ＨＹ₀ と共に除算
部５４に入力し、文字幅についての補正が行われる。除
算部５４の出力はマッチング演算部５５に入力し、辞書
とのマッチングを行い、その距離値が得られる。一方、
除算部５３の出力はマッチング演算部５６に入力し、正
規化された特徴パラメータと比較が実行され、距離値が
得られる。こうして、マッチング演算部５５及びマッチ
ング演算部５６で得られた距離値は、加算乗算部５７に
おいて加算され、あるいは乗算されて最終的な距離値Ｄ
が得られる。

【００７３】ここで、上記のような演算処理のうち、除
算部５４、５３や加算乗算部５７の部分における乗算処
理は、他の加算減算処理よりも処理時間が多く要求され
る。これは、一般的なハードウェアを用いた場合良く知
られたことであるが、このような処理において、例えば
辞書作成の際の文字枠の幅Ｘ_B 、Ｙ_B や罫線の幅ＹＨを
２のｎ乗の値に選定しておく。このようにすることによ
って、乗算や除算は２値で示した数値を、１ビット分上
位にあるいは下位にシフトすることによって処理するこ
とが可能となる。従って、シフトレジスタを用いて簡単
に除算乗算処理が実行できる。その結果、マッチング演
算処理を高速化し、また演算回路を簡略化することによ
って、高速でかつ比較的コストの安い文字認識処理装置
が提供できる。

【００７４】本発明は以上の実施例に限定されない。上
記文字を入力するためのタブレット部の構成等は、座標
データが入力できるようなものであれば、従来知られた
各種の構成のものを採用することが可能である。また、
その演算処理や認識処理のための回路ブロックは、必要
に応じて自由に統合したり分割したりして差し支えな
い。その特徴パラメータの形式や辞書の構成等も同様に
自由な変更が可能である。また、距離値の演算は、文字
形認識処理部の得た距離値と文字幅認識処理部の得た距
離値とを加算処理してもよいし、また乗算処理してもよ
いし、その他この種の演算を組み合わせるようにしても
差し支えない。

【００７５】

【発明の効果】以上説明した本発明の文字認識処理装置
は、特に英文の大文字や小文字を認識する場合に、従来
通りの特徴点データ列の正規化による特徴パラメータの
比較と距離値演算に加えて、入力された文字の文字幅を
タブレット上の実際の文字入力範囲の大きさによって補
正し、辞書に予め格納された文字幅情報とのマッチング
を行い、その距離値を求め、文字形認識処理部の求めた
距離値と文字幅認識処理部の求めた距離値とを演算処理
し、候補文字の順位付けを行うようにしたので、従来に
比べ同一の形状の大文字と小文字について、その識別を
確実に行うことが可能となる。また、文字幅でなくタブ
レット上の文字位置を基準として同様のマッチングを行
い、距離値を求めるようにしても、大文字と小文字との
認識が明確になる。この場合、予め文字枠等が設定され
ていなくても、実際に入力された文字の文字幅を、その
文字を含む１群の文字の最大入力文字に応じて補正する
ようにすれば同様の結果が得られる。また、文字位置情
報を使用する場合も同様である。なお、特徴パラメータ
のマッチングにより得られた距離値が予め設定した閾値
以上の場合には、その後の文字幅処理等の演算を省略し
て、その文字を認識の候補文字から除外し、マッチング
のための演算処理時間を短縮することができる。さら
に、マッチングの際には何回かの乗算、除算処理が必要
となるが、その場合に使用される文字幅等の定数を２の
倍数となるように選定すれば、２進符号による演算処理
で乗算、除算が簡略化され高速化できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１発明の文字認識処理装置ブロック図であ
る。

【図２】一般の文字認識処理装置外観図である。

【図３】従来装置の主要部ブロック図である。

【図４】一般の文字認識処理動作説明図である。

【図５】従来の大文字と小文字識別方法説明図である。

【図６】第１発明の文字幅情報説明図である。

【図７】第１発明の文字入力範囲説明図である。

【図８】第１発明の文字幅情報生成フローチャートであ
る。

【図９】第２発明の文字認識処理装置ブロック図であ
る。

【図１０】文字位置情報説明図（その１）である。

【図１１】文字位置情報説明図（その２）である。

【図１２】第２発明の文字位置情報説明図である。

【図１３】第３発明の文字認識処理装置ブロック図であ
る。

【図１４】第３発明の文字幅情報説明図である。

【図１５】最大文字幅設定方法説明図である。

【図１６】第４発明の文字認識処理装置ブロック図であ
る。

【図１７】第４発明の文字位置情報説明図である。

【図１８】第７発明の処理全体の概略フローチャートで
ある。

【図１９】第８発明の演算用ハードウェアブロック図で
ある。

【符号の説明】

４ ペン ５ タブレット部 ６ 前処理部 ７ 直線近似部 ８ 正規化部 ９ 特徴パラメータ抽出部 ２５ 特徴パラメータ ２６ 文字幅情報 ３１ 文字幅算出部 ３２ 辞書 ３３ 文字形認識処理部 ３４ 文字幅認識処理部 ３５ 文字枠設定部 ３６ 順位付け部 ３７ 表示部

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 認識対象となる文字を入力するためのペ
   ン位置座標を座標データ列の形式で抽出するタブレット
   部と、 抽出された座標データ列より特徴点を抽出し、前記文字
   について特徴点データ列を結ぶ直線近似を行う直線近似
   部と、 特徴点データ列を含む直線近似結果を一定の基準で補正
   して正規化する正規化部と、 正規化された特徴点データ列より、文字認識のための特
   徴パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出部と、 認識の必要な全ての文字について、予め前記の手順で抽
   出した特徴パラメータと、所定の大きさの文字入力範囲
   を設定したとき入力されるべき文字の文字幅情報とをそ
   れぞれ蓄積した辞書と、 前記認識対象となる文字の特徴パラメータと、前記辞書
   に蓄積された文字の特徴パラメータとのマッチングを行
   い、両者の類似の程度を示す距離値を求める文字形認識
   処理部と、 前記タブレット部を用いて実際に入力された認識対象と
   なる文字の文字幅を、そのタブレットの上の実際の文字
   入力範囲の大きさに応じて補正して、前記辞書の文字幅
   情報とのマッチングを行い、両者の類似の程度を示す距
   離値を求める文字幅認識処理部と、 前記文字形認識処理部の求めた距離値と前記文字幅認識
   処理部の求めた距離値とを演算処理して得られたパラメ
   ータによって、候補文字の順位付けを行う順位付け部を
   設けたことを特徴とする文字認識処理装置。
2. 【請求項２】 認識対象となる文字を入力するためのペ
   ン位置座標を座標データ列の形式で抽出するタブレット
   部と、 抽出された座標データ列より特徴点を抽出し、前記文字
   について特徴点データ列を結ぶ直線近似を行う直線近似
   部と、 特徴点データ列を含む直線近似結果を一定の基準で補正
   して正規化する正規化部と、 正規化された特徴点データ列より、文字認識のための特
   徴パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出部と、 認識の必要な全ての文字について、予め前記の手順で抽
   出した特徴パラメータと、所定の大きさの文字入力範囲
   を設定したとき入力されるべき文字の縦方向の文字位置
   情報とをそれぞれ蓄積した辞書と、 前記認識対象となる文字の特徴パラメータと、前記辞書
   に蓄積された文字の特徴パラメータとのマッチングを行
   い、両者の類似の程度を示す距離値を求める文字形認識
   処理部と、 前記タブレット部を用いて実際に入力された認識対象と
   なる文字の縦方向の入力位置を、そのタブレットの上の
   実際の文字入力範囲に応じて補正して、前記辞書の文字
   位置情報とのマッチングを行い、両者の類似の程度を示
   す距離値を求める文字位置認識処理部と、 前記文字形認識処理部の求めた距離値と前記文字幅認識
   処理部の求めた距離値とを演算処理して得られたパラメ
   ータによって、候補文字の順位付けを行う順位付け部を
   設けたことを特徴とする文字認識処理装置。
3. 【請求項３】 認識対象となる文字を入力するためのペ
   ン位置座標を座標データ列の形式で抽出するタブレット
   部と、 抽出された座標データ列より特徴点を抽出し、前記文字
   について特徴点データ列を結ぶ直線近似を行う直線近似
   部と、 特徴点データ列を含む直線近似結果を一定の基準で補正
   して正規化する正規化部と、 正規化された特徴点データ列より、文字認識のための特
   徴パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出部と、 認識の必要な全ての文字について、予め前記の手順で抽
   出した特徴パラメータと、所定の大きさの文字入力範囲
   を設定したとき入力されるべき文字の文字幅情報とをそ
   れぞれ蓄積した辞書と、 前記認識対象となる文字の特徴パラメータと、前記辞書
   に蓄積された文字の特徴パラメータとのマッチングを行
   い、両者の類似の程度を示す距離値を求める文字形認識
   処理部と、 前記タブレット部を用いて実際に入力された認識対象と
   なる文字の文字幅を、その文字を含む一群の文字の最大
   入力文字幅に応じて補正して、前記辞書の文字幅情報と
   のマッチングを行い、両者の類似の程度を示す距離値を
   求める文字幅認識処理部と、 前記文字形認識処理部の求めた距離値と前記文字幅認識
   処理部の求めた距離値とを演算処理して得られたパラメ
   ータによって、候補文字の順位付けを行う順位付け部を
   設けたことを特徴とする文字認識処理装置。
4. 【請求項４】 認識対象となる文字を入力するためのペ
   ン位置座標を座標データ列の形式で抽出するタブレット
   部と、 抽出された座標データ列より特徴点を抽出し、前記文字
   について特徴点データ列を結ぶ直線近似を行う直線近似
   部と、 特徴点データ列を含む直線近似結果を一定の基準で補正
   して正規化する正規化部と、 正規化された特徴点データ列より、文字認識のための特
   徴パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出部と、 認識の必要な全ての文字について、予め前記の手順で抽
   出した特徴パラメータと、所定の大きさの文字入力範囲
   を設定したとき入力されるべき文字の縦方向の文字位置
   情報とをそれぞれ蓄積した辞書と、 前記認識対象となる文字の特徴パラメータと、前記辞書
   に蓄積された文字の特徴パラメータとのマッチングを行
   い、両者の類似の程度を示す距離値を求める文字形認識
   処理部と、 前記タブレット部を用いて実際に入力された認識対象と
   なる文字の縦方向の入力位置を、その文字を含む一群の
   文字の最大入力範囲に応じて補正して、前記辞書の文字
   位置情報とのマッチングを行い、両者の類似の程度を示
   す距離値を求める文字位置認識処理部と、 前記文字形認識処理部の求めた距離値と前記文字幅認識
   処理部の求めた距離値とを演算処理して得られたパラメ
   ータによって、候補文字の順位付けを行う順位付け部を
   設けたことを特徴とする文字認識処理装置。
5. 【請求項５】 順位付け部は、 文字形認識処理部の求めた距離値と前記文字幅認識処理
   部の求めた距離値とを重み付けを施して加算処理し、得
   られたパラメータによって、候補文字の順位付けを行う
   ことを特徴とする請求項１乃至４記載の文字認識処理装
   置。
6. 【請求項６】 順位付け部は、 文字形認識処理部の求めた距離値と前記文字幅認識処理
   部の求めた距離値とを重み付けを施して乗算処理し、得
   られたパラメータによって、候補文字の順位付けを行う
   ことを特徴とする請求項１乃至４記載の文字認識処理装
   置。
7. 【請求項７】 順位付け部は、 文字形認識処理部で特徴パラメータのマッチングにより
   得られた距離値が、予め設定した閾値以上の場合には、
   その後の演算処理を省略して、認識対象となる文字を候
   補文字から除外することを特徴とする請求項１乃至４記
   載の文字認識処理装置。
8. 【請求項８】 文字形認識処理部と文字幅認識処理部で
   実行されるマッチングのための演算処理において、演算
   用に設定する定数を２の倍数となるように選定して、演
   算するシフトレジスタを設けたことを特徴とする請求項
   １乃至４記載の文字認識処理装置。