JPH06176200A - パターン認識方法及び装置 - Google Patents

パターン認識方法及び装置

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JPH06176200A
JPH06176200A JP5110699A JP11069993A JPH06176200A JP H06176200 A JPH06176200 A JP H06176200A JP 5110699 A JP5110699 A JP 5110699A JP 11069993 A JP11069993 A JP 11069993A JP H06176200 A JPH06176200 A JP H06176200A
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    • G06V30/287—Character recognition specially adapted to the type of the alphabet, e.g. Latin alphabet of Kanji, Hiragana or Katakana characters

Abstract

(57)【要約】 【目的】 入力されたストロークが有する第１のデータ
点と予め定められたテンプレートが有する第２のデータ
点との間の近接度を計算することにより多様なストロー
クに対して精度の高いパターン認識方法および装置を提
供する。 【構成】 ストロークの第１のデータ点と予め定められ
たテンプレートの第２のデータ点との間の近接度を計算
してそれぞれの距離計量値を求め、この距離計量値を上
部決定しきい値、下部決定しきい値、そして差分決定し
きい値に基づいて比較し、同定された同定信号を発生す
る。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】発明の背景
【関連出願】本出願と同時に２つの出願が行われてい
る。１つは米国特許出願第４５９，１８０号（１９８３
年１月１９日出願）であり、１つは米国特許出願第４５
９，２８３号（１９８３年１月１９日出願）である。
【０００２】
【発明の分野】本発明はパターン認識に関するものであ
り、例えば、中国文字（すなわち漢字）などの手書き文
字の認識に関するものである。特に、本発明は要素すな
わちストロークから構成される複雑な文字の同定に関す
るものである。ここでは、ストロークというのは個々の
ストロークの他に個々のストロークのグループ化という
ことをも含んで用いる。
【０００３】複雑な文字の認識は、これまで数年間追求
されてきたものの、制限された成功しか得られていな
い。漢字は最も大きい挑戦目標であると考えられてき
た。それはキイボードからの入力に容易に適合しないか
らである。漢字体系に於て、各種の語、句、概念、更に
ある場合には音節を表わすのに用いられる区別しうる文
字の数は例えば１０，０００個に達する。
【０００４】手書き文字用に各種の認識方式が報告され
てきている。そのような方式は典型的には、ストローク
のような要素の空間的な特性あるいは他の筆圧のような
或る限定された特性に基づいている。ストロークは、ペ
ンとタブレットのような、あるいは任意の他の可動登録
装置あるいはシステムのような、パターン形成手段とパ
ターン受入れ手段との間の移動接点によって形成される
相関点のつながりの軌跡である。従来の方式は相当大量
の情報を収集して保持することを狙っており、それらの
情報を処理して、１つの文字を他のすべての文字から識
別する試みを行うようになっている。
【０００５】ここで注目しているような型の複雑な文字
の認識は更に困難である。それは文字を構成する基本的
ストロークの型に対する一様な定義がないことと、同じ
書き手によってさえも、文字形成時にかなり変化がある
ことのためである。従って、異なるストロークの間およ
び異なる文字の間で混同する可能性がある。必要なの
は、広い変化を許容し、しかもパターン及び特に文字を
ストロークのような基本的要素の群から正しく同定する
ことのできるパターン認識方式である。
【０００６】
【従来技術の説明】本発明に関係のある従来のストロー
ク認識システムは以下の参考文献に述べられている。
【０００７】Ｈｉｒｏｋｉ Ａｒａｋａｗａ等によって
「通研レビュー（Ｒｅｖｉｅｗ ｏｆ ｔｈｅ Ｅｌｅ
ｃｔｒｉｃａｌ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｌａｂ
ｏｒａｔｏｒｉｅｓ）」の１９７８年１１−１２月第２
６巻第１１−１２号に発表された「手書き文字のオンラ
イン認識（Ｏｎ−ｌｉｎｅ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏ
ｆ Ｈａｎｄｗｒｉｔｔｅｎ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ
ｓ）」には、手書き点の移動を直行座標において記録す
ることにより１対の直線性図形をとりだし、その直線性
図形を直交関数展開で近似し、次にこの直交関数の係数
の組を用いて１つの文字を認識するというシステムが述
べられている。
【０００８】ＩＥＥＥ電子計算機論文誌（ＩＥＥＥ Ｔ
ｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ
Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ）の１９６７年１２月号頁８５６
−８６０；１９７７年７月１２日出願の「手書き文字の
オンライン認識方法」と題する日本国特許出願第１９７
７−０８３７３３号；チョウ（Ｃｈｏｕ）に与えられた
米国特許第４，１７３，７５３号「中国語コンピュータ
用の入力システム（Ｉｎｐｕｔ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ
Ｓｉｎｏ−Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）」；これらには別の一
般的なストローク認識法すなわちパターンマッチング
（合致）法について述べられている。チョウによるとス
トロークは要素ストロークのストリングにおける要素パ
ターンとして認識される。上記の日本国出願第１９７７
−０８３７３３号には、空間的マッチング法が述べられ
ている。認識すべき文字のストロークは座標位置によっ
て近似され、基準座標パターンからのずれが点毎に計算
されて、文字全体について加算されて判定基準値を得る
ようになっている。これらの型の方法を分析すると、ス
トロークに関する情報量を増やしても必ずしも認識の正
確さの改善につながらないという結論が導びかれる。事
実、ストローク登録の正確さを増してゆくとパターンマ
ッチングの困難さが増大する。他方、ストローク登録の
正確さを減らしてゆくと、似た形をもち異なる意味をも
つストローク間の混同が生じてくる。どちらの場合にお
いてもストローク認識の正確さは減じてしまう。
【０００９】「パターン認識（Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃ
ｏｇｎｉｔｉｏｎ）」の第１３巻第３号、頁１９１（パ
ーガモン印刷（Ｐｅｒｇａｍｏｎ Ｐｒｅｓｓ）、１９
８１）の「位置及びストロークベクトル順を用いた手書
き文字のオンライン認識（Ｏｎ−Ｌｉｎｅ Ｒｅｃｏｇ
ｎｉｔｉｏｎ ｏｆ Ｈａｎｄ−Ｗｒｉｔｔｅｎ Ｃｈ
ａｒａｃｔｅｒｓ Ｕｔｉｌｉｚｉｎｇ Ｐｏｓｉｔｉ
ｏｎａｌ ａｎｄ Ｓｔｒｏｋｅ Ｖｅｃｔｏｒ Ｓｅ
ｑｕｅｎｃｅｓ）」は６つの会社／大学協同研究の報告
であって、ストローク長の５ないし１０％を使ってみち
びき出された要素ストローク形状に基づいた、ストロー
クベクトル順文字認識システムについて述べている。非
常に大量のデータが１つのストロークの比較的小さい部
分に関して必要である。この提案システムは、実用的な
市販品として成功するためには高価すぎまた正確さも不
十分であろうと考えられる。
【００１０】Ｅ．Ｆ．ヤップ（Ｙｈａｐ）等がＩＢＭ研
究開発ジャーナル（ＩＢＭ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｒ
ｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ）の
第２５巻第３号、頁１８７（１９８１年５月）に発表し
た「オンライン中国文字認識システム（Ａｎ Ｏｎ ｌ
ｉｎｅ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅｃ
ｏｇｎｉｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）」は、１つの中国文
字に関して非常に多数のパラメータが、一般的には認識
場所内の位置に関して、分類化されたような手書き中国
文字認識方式について述べている。
【００１１】クレイン（Ｃｒａｎｅ）等の国際コンピュ
ータシンポジウム１９７７論文集（Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎ
ｇｓ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕ
ｔｅｒ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ １９７７）第１分冊頁２
４６（中華民国、台北１９７７年１２月２７−２９日開
催）掲載の論文「ストローク順認識に基づく手書き中国
文字用入力方法（Ａ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｆｏｒ ｔ
ｈｅ Ｉｎｐｕｔ ｏｆＨａｎｄ−Ｐｒｉｎｔｅｄ Ｃ
ｈｉｎｅｓｅ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｓ Ｂａｓｅｄ ｏ
ｎ Ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ Ｓｔｒｏｋｅ Ｒｅｃｏｇ
ｎｉｔｉｏｎ）」は調査報告である。それは更に本質的
に実時間処理に特に適した文字認識法を提案している、
それは正確さを制限したストローク認識を行うストロー
クラベル順認識に基づく方法である。この論文は本発明
に関する初期の発表であって、本出願人の基本的結論に
ついて述べている。本発明は、この仕事及び他の従来の
研究に述べられた方法に関連づけて用いられる。
【００１２】クレイン（Ｃｒａｎｅ）等による１９７７
年８月２日付の米国特許第４，０４０，０１０号は手書
き認識システムについて述べており、そこでは、特別な
ペンが用いられて、１つの記号あるいは比較的単純な文
字や記号の適切な群を同定するために、角度的に手書き
圧力を分析することによって各種のパラメータを表わす
信号が得られるようになっている。この発明に従えば、
もし検出された記号の成分変化の合計が記号テンプレー
トによって定められる或るあらかじめ選ばれたしきい値
をこえていると、その記号はまちがっていると考える。
【００１３】本発明と混同しえない各種の他の方法は文
字の絵としての面すなわち空間的な様子に着目してい
る。これらあるいは他の方式がこの数年間にわたり開発
されてき、かなりの研究努力が投入されてきたが、相互
作用的な、本質的に実時間環境で使いることのできる実
用的文字認識システムを提供することはほとんどできな
かった。
【００１４】本発明の要約 本発明に従えば、パターン同定のための方法と装置はス
トローク形状に関する詳細な情報を採用しており、更に
ストロークに対して同定ラベルを与えるために、位置座
標を表わす信号の形で湾曲特性を用いることが望まし
い。望ましくは、位置座標値は一定の長さをもち、登録
されたストロークの接線であるようなベクトルであっ
て、極座標システムにおける角度値の形で表示される。
ストローク形状に関する情報はあらかじめ規定されたテ
ンプレートと比較されて、その座標値セットの意味する
特定のストロークが決定される。各テンプレートは１セ
ットの位置座標値であって、入力位置座標と同じ形をと
っており、各点において、許容しうる裕度値と対の形を
とっている。裕度値は書き手が異なる場合の通常の形状
変化と、同じ書き手の通常の形状変化とが考慮されてい
る。この裕度値はテンプレート毎に異なり、また１つの
テンプレートの中でも点毎に異なりうる。より大きい裕
度値は、そのストロークあるいはストローク群のその部
分に必要とされる合致の正確さがより少ないことを意味
する。特定の一実施例において、この裕度値は公称座標
値からの偏差値である。偏差値は、最も大きい偏差値と
最も小さい偏差値の間ですくなくとも約１％は異なって
いる。１つのストロークの端点は、例えばストロークの
端における不注意な、あるいは、書体上の屈曲部（ｈｏ
ｏｋ）を考えに入れて無視される。特定の認識基準によ
ってパターン認識を確立する。最初の処理で受入れられ
る結果が得られなかった場合ストローク情報は複数経路
の同定プロセスの一部として回転あるいは直線移動させ
られて正しい受入れ可能な同定ラベルを得るように改善
される。
【００１５】この裕度基準の適用は、基本的な考え方を
変えないまま修正することができる。例えば、別の偏差
値セットの必要性は、個々のストロークにおける１点に
関する回転を利用すること、及び／あるいは個々のスト
ロークの長さにそっての変位を用いることによって省略
することができる。同様に偏差値の１セットを規定し
て、全体的な変位あるいは回転を必要としないようにす
ることもできる。
【００１６】本発明に従って、パターンあるいはストロ
ークが一旦分類されると、それは所定の複数要素文字パ
ターンを同定する手順の中で他の関連するストローク等
と関係づけて用いることができる。１つの文字パターン
の同定は、ストローク等を同定ラベル群を含むカタログ
に対して比較することによって行なわれる。同定ラベル
は書き順に従って配列されているのが普通である。
【００１７】本発明はパターン語いの使用及び開発にお
いて十分な柔軟性を与えるものである。例えば、本発明
はストローク位置に関する情報の選択的な無視を可能と
する。正確さを保ったままで、あいまいな情報は無視し
放棄することができる。認識時に混同するストローク群
には同じラベルが与えられ、それによって類似セットを
つくり、それによってテンプレートを組合せたり、新し
い混成テンプレートを規定することができる。本発明
は、全体的なシステムの信頼性を高めるために、他のパ
ターン認識方式と組合せて使用することができる。特
に、本発明は処理の初期の段階で、ストローク同定に必
要なものを保持し、不必要で冗長な情報を無視すること
によって、処理の効率、信頼性、コスト効率を高めるよ
うになっている。
【００１８】本発明は数多くの応用面ならびに用途を有
している。それは相互作用的ワードプロセッサとデータ
入力システムに用いることができる。更に、個々の人間
にストロークの書き方と正しいストローク順を訓練する
ための教育道具として、また例えば漢字の意味を調べる
場合のようにパターンの意味をさがす場合の辞書として
も、きわめて効率的に用いることができる。
【００１９】本発明は以下の図面を参照した詳細な説明
からよりよく理解されるであろう。
【００２０】特定実施例の説明 本発明は、ストローク認識システムに関して説明される
パターン同定の方法と装置に関するものであり、手書き
中国文字を処理、認識するために、他のシステムと組合
せるかあるいは単独で使用されるものである。パターン
は任意の２次元的な形状あるいは移動順序であってもよ
い。ストロークは、ペンとタブレットあるいは任意の移
動登録装置またはシステムのような、パターン形成手段
とパターン受入れ手段との間の中断なき接触によってつ
くられた相関的点の連続したつながりの軌跡である。文
字は書込みシステム中において用いられる、パターンを
含むストロークの任意組合せである。
【００２１】図１を参照すると、本発明に従う特定のパ
ターン認識システム１０が示されており、それは以下に
述べるように書込まれたストロークに関する第１の信号
情報を表わす第１の信号を発生するストローク登録手段
１２を含んでおり、第１の信号は第１の信号ライン１４
によってデータ処理手段１６へ供給されている。この処
理手段１６は、選ばれたモデルストロークに関する第２
の信号情報を表わす第２の信号１８を比較して、現在調
べているパターンあるいは手書き文字のすくなくとも一
部分を同定する情報を表わす出力信号を出力信号ライン
２０上へ発生する。データ処理手段１６の出力信号ライ
ン２０は画像変換器２２へつながれ、それは可視ディス
プレイやプリンタや他の文字処理手段のような出力装置
２４を駆動する。
【００２２】本発明の特定実施例に従えば、データ処理
手段１６は第１の信号情報から現在調べているストロー
クにそっての選ばれた第１のデータ点の組を選び出す手
段を含んでいる。現在調べているストロークの曲がり特
性は、ストロークに同定ラベルを付与するために、基準
システム中の座標で表わされる。更に、本発明に従え
ば、テンプレートストロークに関する第２の信号情報は
ストロークテンプレートの形をとる。ストロークテンプ
レートは、特定実施例においては、モデルストロークに
そっての位置あるいは第２のデータ点における、２つの
順序組あるいは対の値であって、その対のうち第１の値
は相対位置を表わし、その対の第２の値は各位置に対し
ての許容しうるずれの値を表わしている。
【００２３】許容しうるずれの値が与えられることによ
って柔軟性が得られる。それらはストローク毎に異って
いるであろうし、１つのストロークにそっても場所毎に
異なっているであろう。より大きい許容しうるずれの値
というのは、モデルストロークにそっての点の相対位置
における許容しうるばらつきが大きいということであ
る。データ処理装置１６において、第１のデータ点の位
置は対応する第２のデータ点の位置と比較され、次に許
容しうるずれの値を用いて合致処理がとられ、どのスト
ロークテンプレートが現在調べているストロークとの間
で最も良く一致するかが決定される。本発明の目的は、
パターン認識の精度を改善することであり、調べている
ストロークの特性に関する情報を選択的に無視すること
によって可能な解のうちからあいまいさを減らすことで
ある。位置に関して、例えばストロークのある部分の位
置に関してあまりに多い情報というものは、或る処理技
術においては情報があまりに少なすぎるのと同じように
同定のために有害であるということがわかっている。更
に、もし全部の情報が持ちつづけられていてもあるいは
全部の情報が認識・過程で用いられないとしても、情報
は正確に保持されるべきであることがわかっている。
【００２４】本発明には数多くの実施例が可能である。
以下の説明は、本発明に従う特定の装置に関する本発明
の方法についてのものである。
【００２５】処理装置１６は、ストロークプロセッサ２
６、テンプレートメモリ２８、文字プロセッサ３０、指
標メモリ、特に文字辞書メモリ３２を含んでいる。テン
プレートメモリ２８はテンプレートアドレス選択ライン
３４上の信号に応答してストロークプロセッサ２６へつ
ながる第２の信号ライン１８上へ第２の信号を供給す
る。ストロークプロセッサ２６は、本発明の特定の実施
例に従って第２の信号情報に基づいて第１の信号情報で
表わされるストロークを同定する働きを有する。
【００２６】第３の信号情報を表わす第３の信号が、文
字プロセッサ３０へつながれたストロークラベルライン
３６によって、ストロークプロセッサ２６の出力に与え
られる。文字辞書メモリ３２は文字アドレス選択ライン
３３上の信号に応答して文字プロセッサ３０へつながる
文字ラベルライン３１上へ第４の信号を供給する。文字
プロセッサ３０は、同定ラベル信号の収集によって表わ
された文字の同定を行う。この同定ラベル信号は特定の
ストロークに対するラベルを表わすかあるいはそれらは
ストロークの類似群に対するラベルを表わす。文字ラベ
ル信号が、出力信号ライン２０上の文字プロセッサ３０
の出力へ出力情報として与えられる。
【００２７】ストローク登録装置１２は、筆記手段３８
によって入力された手書き入力に応答する。第２Ａ図と
第２Ｂ図を参照するとストローク登録装置１２に対する
２つの例が示されている。第２Ａ図においては、ストロ
ーク登録装置１２は、従来の筆記手段３８とＸ−Ｙデー
タ入力タブレット４０を含んでいる。このタブレツト４
０は、タブレット４０中に組込み可能な従来のデータ書
式化装置４２と組合せて出力として、ペンやスタイラス
のような筆記手段３８によってタブレットの表面上に書
かれた文字の各ストロークを表わす数字表現を供給す
る。この各ストロークについての数字表現は時間的にサ
ンプリングされたＸ及びＹ座標の対の列で構成されてい
る。この座標対の代表的な速度は毎秒１００座標対の割
合である。
【００２８】別の方法として、クレイン（Ｃｒａｎｅ）
等による米国特許第４，０４０，０１０号に関して一般
的に述べられたように、ストローク登録装置１２は、装
置化されたスタイラス４３、摩擦式筆記面４５、データ
収集装置４４であってもよい。パターン形成手段として
働く装置化されたスタイラス４３には水平方向Ｘ、直角
方向Ｙ、垂直方向Ｚにおける圧力を検出するためのひず
みゲージ変換器が備えられており、それら圧力は、パタ
ーン受入装置として働く筆記表面に圧力が与えられる
と、時間的にサンプリングされて、Ｘ及びＹの信号対の
時間的サンプリング列を発生し、本質的にＸ−Ｙタブレ
ットで発生するのと同じ形の信号を与えるものである。
データ処理装置１６へ与えられるデータ入力の形は、ス
トロークにそった点の相対位置が登録され、それによっ
て曲がりの特性が表示できるものであれば、他の形式の
ものでもよい。
【００２９】図３にうつると、本発明の１つの実施例に
従って動作する代表的な処理装置１６が示されている。
ストロークプロセッサ２６のプリプロセッサ４６に対し
第１の信号１４がつながれる。このプリプロセッサ４６
は端点を落として、次に内挿と変換を行って各ストロー
クの標準化された表示を得る。その表示は角度パラメー
タのみを変数として有している。ここでこの形を極表示
と呼ぶ。特に、時間の関数として発生したＸ−Ｙ座標対
の流れの形の生のデータは、現在調べているストローク
の長さにそって均等の間隔をおいて並べられたとして、
代表的には３０個の、Ｘ−Ｙ座標対の標準的数へ変換さ
れる。Ｘ及びＹ座標の正確な値はストロークが一定の速
さで引かれたとして、生データから内挿される。内挿さ
れたＸ−Ｙ座標対のうち選ばれたものがたくわえられ
て、後に、文字内での相対的なストローク位置が必要と
される場合に用いられる。内挿されたＸ−Ｙ座標対は複
数個の標準化された長さのベクトルに変換される。現在
調べているストロークの曲線にそってとられた等しい長
さ線分について固有角度値が正確に計算される。各角度
値は次の式で算出される。ここで
【００３０】
【数１】 各角度値は、ストロークの輪郭を描写する角度値の順序
組のうちの１つである。この角度値は代表的には約１．
５°更に望ましくは０．１５°の分解能を有している。
サンプリングされた点間の間隔は標準化されており、代
表的にはストロークの長さの１／３０の程度であり、従
って各ベクトルの長さに関するデータはたくわえておく
必要はない。
【００３１】プリプロセッサ４６の動作には大きさと速
度の正規化が含まれている。基本的な形は同じであっ
て、全体の大きさのみが異なっているとかそのストロー
クを登録するために必要な時間のみが異なっているよう
な任意の２つのストロークは本質的に同じ極表示を持つ
ことになる。
【００３２】プリプロセッサ４６の出力はデータライン
４８を通して配列メモリ５０へ与えられる。このデータ
ライン４８は角度位置の値の信号を運ぶバスである。ア
ドレス書込みライン５２はプリプロセッサ４６から配列
メモリ５０へつながれて、ストローク点のアドレスある
いは対応する角度位置値データの点番号を与えるように
なっている。配列メモリ５０は一般的に全文字について
の曲がり情報のすべてをたくわえることのできる容量を
有している。各文字は通常ストローク順にたくわえられ
る。このように、配列メモリ５０は、先入先出方式で動
作する簡単なシフトレジスタであって、別にアドレス書
込みラインを設ける必要をなくしている。
【００３３】通常は、文字情報をストロークに分割し、
全情報を文字に分割することが必要である。ストローク
の区分化は、ストローク登録手順の中で各ストロークの
最初と最後を表わすスタート／ストップ信号によって行
われる。文字区分化はスタート／ストップ信号かあるい
は要素的空間検出すなわちＸ−Ｙタブレット上のボック
ス配列中と同じように、空間的登録場当り単１の文字を
登録するやり方によって行われる。絶対的位置情報の限
界量は生データからとり出され、文字の区分化の目的に
使用される。それにもかかわらず、絶対位置情報は最初
のストローク認識処理においては使用する必要がない。
【００３４】配列メモリ５０のデータ出力は角度値の形
であってデータ５６を通して距離計量計算器５４へ与え
られる。距離計量計算器５４はアドレス読出し情報を発
生し、それをアドレス読出しライン５８を通して配列メ
モリ５０へ与える。計量は角度位置に基づいて２つの輪
郭の間の分離を表示する機能である。距離計量計算器５
４の目的は現在調べているストロークの曲がり特性があ
らかじめ選ばれたストロークテンプレートの組の各々と
どのくらい近いかを計算することである。本発明に従う
ストロークテンプレートはストロークテンプレートメモ
リ２８中に記憶されており、２列の配列の形を有してお
り、ストロークに対して接線方向の一定長さのベクトル
が示す極座標上での正確な角度位置値Ｔi と対応する許
容できるずれの値とを格納している。このずれの値はギ
リシヤ文字σi で表示され、角度位置値Ｔi における許
容されるずれを表わす。
【００３５】本発明に従えば、一組のテンプレートスト
ロークが経験的に定義でき、各々のテンプレートストロ
ークが、テンプレートストロークにそっての各データ点
における角度位置値と許容できる角度ずれ値に関して特
定されたストロークテンプレートによって表わされてい
る。テンプレートデータ点あるいは第２のデータ点は第
１のデータ点あるいは現在調べているストロークのデー
タ点に対応するように、番号と位置の両方において選ば
れている。図５は漢字から経験的に得られたテンプレー
トストロークの代表的組を図示している。ストロークコ
ードすなわち同定ラベルはストロークテンプレートの各
々に対して任意に割当てられている。ストロークコード
はＡＳＣ１１文字であってもよいし、データ蓄積に適し
た同様なものであってよい。
【００３６】各テンプレートに対する距離計量は２つの
方法のどちらかで計算することができる。最初の方法で
は、現在調べているストロークとテンプレートとの間の
角度ずれの差分が、各々の第１のデータ点の角度位置値
を対応する第２のデータ点の角度位置値から差引いて、
絶対値を得、次に結果の差分値を対応するそのデータ点
に関する許容角度ずれの値で除して、各々のデータ点に
おける商の値を得ることによって、計算される。このよ
うに得られたすべての商の値が加算されて、現在調べて
いるストロークに相対的な各々のテンプレートに対して
単一の距離計量値が得られる。この距離計量は次の式で
表わされる。
【００３７】
【数２】 ここでＤi はｉ番目のテンプレートに対する距離計量で
あり、θj は各々の第１のデータ点に対する角度位置値
であり、Ｔj i はｉ番目のテンプレートに対する第２の
データ点の角度位置であり、σj i はｉ番目のテンプレ
ートの第２のデータ点に対応する許容しうる角度ずれの
値である。
【００３８】別の方法によれば、商の値は各々合計をと
る前に自乗される。従ってその場合の距離計量は次のよ
うになる。
【００３９】
【数３】
【００４０】距離計量計算器５４はテンプレートの各々
の第２のデータ点に対する、角度位置値と許容しうるず
れの値とを、ストロークテンプレートメモリ２８から第
２の信号ライン１８を通してとりだす。計量値は計量デ
ータライン６０を通して計量メモリテーブル６２へ与え
られる。計量データは計量メモリテーブル６２中で最も
小さいものから最も大きいものへの順に仕分けられる。
書き込みアドレスライン６４は距離計量計算器５４から
テーブル６２への最初のアドレス信号を運ぶ。テーブル
６２につながれた仕分け器６６はデータの順序の再配置
のために用いられる。
【００４１】テーブル６２の仕分けられた計量データ出
力は、データライン６８を通して認識基準計算器７０と
計量選択器７２へつながれている。認識基準は本発明に
従って、このようにして得られた最も小さい距離計量が
実際にあらかじめ定められたストロークあるいはあらか
じめ定められたストロークの分類に対応しているかどう
かを実証するために適用される、認識計算器７０は最も
小さい距離計量Ｄi とすくなくとも次に小さい距離計量
Ｄi+1 とを、３つのしきい値基準、上部決定しきい値Ｄ
U 、下部決定しきい値ＤL 、差分決定しきい値ＤD にお
いて比較する。この上記決定しきい値ＤU と下部決定し
きい値ＤL は差分決定しきい値ＤD と共にあらかじめ選
ばれた公差レベルに基づいて割当てられた値である。下
部決定しきい値ＤL は当該テンプレートに対する最も大
きい許容しうる最小距離計量の大きさである。上部決定
しきい値ＤU はその組の第２の小さい距離計量に対する
最も小さい許容しうる距離計量である。差分決定しきい
値ＤD は最小距離計量とあらかじめ定められた分離Ｄd
との和である。これら３つの決定基準は、第１の比較器
７４、第２の比較器７６、第３の比較器７７、第４の比
較器７８において、あらかじめ選ばれた最小の距離計量
及び次に小さい距離計量と比較される。第１の比較器７
４は、もし最小の計量Ｄi が下部決定しきい値ＤL より
も小さければ正の表示を与える。第２の比較器７６は、
もし次に小さい距離計量Ｄi+1 が上部決定しきい値ＤU
より大きければ正の論理表示を与える。第１及び第２の
比較器７４，７６の出力はＡＮＤゲート８０へ与えら
れ、それによって結合された正の論理状態はストローク
認識を表示する。第３の比較器７７は、もし最小の距離
計量Ｄi が上記決定しきい値ＤU よりも小さい場合に正
の論理信号を与える。第４の比較器７８は、もし第２に
小さい距離計量Ｄi+1 の値が差分決定しきい値ＤDより
も大きければ正の論理値を与える。ここでＤD ＝Ｄi ＋
Ｄd である。第３の比較器７７の出力は第４の比較器７
８の出力と共にＡＮＤゲート８１へ与えられ、それによ
って結合した正の論理状態はストローク認識を示す。Ａ
ＮＤゲート８０と８１の出力はＯＲゲート８２へつなが
れる。基準のどちらかが満足されると、システム２６は
その調べているストロークを認識したことを表示する。
ストロークラベルメモリ８４はＯＲゲート８２の出力に
よって駆動され、基準に合致する最小計量Ｄi に対応す
るテンプレートのストロークラベルは、ストロークアド
レス書込みライン８８によって指示された現在のストロ
ークアドレスにおいて文字メモリ８６中へロードされ
る。
【００４２】認識基準が満されず、最小計量が受けとら
れない場合には、ストロークラベルメモリ８４は計量計
算の最初の過程の間は駆動されない。そのかわりに、ス
トローク修正器９０が駆動される。それはデータローテ
ータ９２とデータ点位置シフタ９４を制御する。データ
ローテータ９２は配列メモリ５０中にたくわえられてい
る角度位置値に対して、それが距離計量計算器５４へ与
えられる前に、増分値の加減を行うように動作する。次
にストロークプロセッサ２６が前と同じような機能を実
行し、ＯＲゲート８２が正あるいは負の認識表示を行
う。負の認識表示によってストローク修正器９０が位置
シフタ９４を駆動する。この位置シフタ９４はストロー
クデータ点のアドレスに値を加減して、等価的に第１の
データ点を第２データ点に相対的にストロークの長さに
沿ってシフトさせる。次にこのストロークプロセッサ２
６はＯＲゲート８２が認識表示を与えるまで修正された
データの処理を行う。負の表示の場合には、ストローク
修正器がストロークラベルメモリ８４に指示を与えて、
文字メモリ８６中の現在調べているストロークの位置に
疑問符を置くようにさせ、それによってそのストローク
が認識されたストローク組に属しないことを表示する。
ローテーションとシフトは任意の順序でかまわないし、
複数回行ってもよい。
【００４３】ストローク認識の欠如は文字認識にとって
有害ではないであろう。文字メモリ中で指定された位置
にある未知のストロークは自由なあるいは空きのストロ
ークとして別に取扱かわれることができる。そのストロ
ークのための位置は同定ラベルを割当てることなく確保
される。
【００４４】文字プロセッサ３０は文字メモリ８６と文
字比較器９６を含んでおり、文字比較器９６へは文字辞
書メモリ３２がつながれている。文字データライン９８
を通して文字データが、文字メモリ８６へのストローク
アドレス読出し信号の提供に応答して、文字メモリ８６
から文字比較器９６へ送信される。文字比較器９６は、
文字アドレスライン１００を通して文字辞書メモリ３２
へ文字アドレスを与えることによって、文字辞書メモリ
３２内で反復動作する。アドレス指定された文字と現在
調べている文字のストロークに対応するラベルが、その
文字アドレスとストロークアドレスに応答して文字辞書
ライン１０２を通して文字比較器９６へ与えられる。文
字比較器９６は文字メモリ８６からのストロークラベル
を辞書メモリ３２からのストロークラベルと比較して、
それの出力として文字が認識される毎に文字ラベルの形
の第３の信号を供給する。
【００４５】漢字認識システムにおいて、文字辞書は文
字当たりのストローク数によって文字を群に分類して効
率よく配列してあって、各文字はストローク順にならべ
られた文字ラベルによって表記されている。ストローク
数は文字メモリ８６から取出される。文字辞書は、各種
の無作為の書き手の筆跡の研究に基づいて経験的に拡張
することができる。１つの文字は可能な文字順の数によ
って表わされており、従って、順序だててあることに固
有な情報の利点を保ちながら順とストローク差を考慮す
ることがなされる。
【００４６】本発明の特に有力な手段は距離計量計算器
５４とストロークテンプレート組であり、このストロー
クテンプレート組は位置情報と許容されるずれの情報を
含んでいる。このテンプレートの形によって、１つのス
トロークに関する或る入力情報に対して選択的な無視が
可能であり、正確な位置基準を満足せずしかも一般的な
テンプレート基準をほぼ満足するようなストローク変化
を非常に多数のテンプレートに対して考慮する必要をな
くすことができる。本発明の別の１つの有力な手段は、
ストロークの曲がりを特徴づけるためストロークにそっ
て等距離にとった点においての角度あるいは極表示の使
用である。この手段はベクトル長等の不必要な変化量を
消去することで最も初期の段階において文字認識を簡単
化する。
【００４７】次に図４を参照すると、本発明に従った特
定のシステムの１つのコンピュータ構成の流れ図が示さ
れている。最初に時間の関数としての位置のデータが手
動入力される。それは一般的にサンプリング時間ｔにお
ける点Ｘ、Ｙの対情報の形をとっている（ステップ
Ａ）。位置関数の列はこの後、標準ストロークにそって
あらかじめ選ばれたサンプリング点における正確な極座
標を有するベクトル列へ変換される（ステップＢ）。ベ
クトル値の列は次に組へ分離される。各組がストローク
を表わしている。ストローク計数器は１文字中のストロ
ーク数を追跡するように設定される（ステップＣ）。ス
トロークテンプレートは、ベクトル値Ｔi とずれ値σi
の列の形にあらかじめセットされている（ステップ
Ｄ）。次にすべてのストロークテンプレートが読み出さ
れ（ステップＥ）、すべてのテンプレートに関して現在
調べている特定のストロークに対する距離計量が計算さ
れる（ステップＦ）。この後、この距離計量は最小のも
のから最大への順に仕分けられる（ステップＧ）。最小
の距離計量は現在調べているストロークに対する最もふ
さわしい候補ラベルに対応する。しかし、本発明に従っ
て認識基準が適用され、正確な認識の見込みを促進させ
る。最初に、最も小さい距離計量が下部決定しきい値と
比較される（ステップＨ）。もしその結果が最小の距離
計量Ｄi が下部決定しきい値ＤL よりも小さいことを示
していれば、次に小さい距離計量Ｄi+1 が上部決定しき
い値ＤU とくらべられて、その次に小さい距離計量Ｄ
i+1 が上部決定しきい値ＤU よりも大きいかどうか調べ
られる（ステップＪ）。もし結果が正であれば、次にシ
ステムはその最小距離計量に対応するストロークラベル
を文字メモリ中へ書込んで、受入れられたことすなわち
ストロークの認識を表示する（ステップＫ）。もし先の
しきい値レベル試験のどちらかが負であれば別の決定過
程が適用される。まず、最小の距離計量Ｄi が上記決定
しきい値ＤU とくらべられ、計量Ｄi が小さいかどうか
調べられる（ステップＬ）。もしそうであれば、次に、
次に小さい距離計量Ｄi+1 が差分決定しきい値ＤD とく
らべられ、しきい値Ｄ D の方が大きいかどうか調べられ
る。この差分決定しきい値ＤD は最小距離計量Ｄi とあ
らかじめ選ばれた分離Ｄd との和である（ステップ
Ｍ）。もし結果が正であれば、次にシステムはそれがそ
のストロークを認識したことを表示する（ステップ
Ｋ）。
【００４８】先の場合のどちらかで決定結果が負であれ
ば、システムはシフト及び／あるいはローテートプロセ
スを行ってデータをならべかえるかあるいはデータの値
をローテートさせる（ステップＮ、Ｏ及びＰ、Ｑ）。こ
のステップは、テンプレートの読込みから（ステップ
Ｅ）決定を行うまでくりかえされる。もしどの決定しき
い値基準も成立しなければ、システムは最後にその同定
ラベルを疑問符で表記し（ステップＲ）、次にシステム
は次のストロークへすすむ。もしそのストロークが最後
のストロークでなければ（ステップＳ）、次にストロー
クカウンタが増分され（ステップＴ）、処理は次のスト
ロークに対してくりかえされる。もしストロークが最後
のストロークであれば、システムは文字辞書検索を行わ
せて（ステップＵ）、その文字の同定を行う。（いくつ
かの実施例においては、辞書検索はストロークラベル付
けが完了する前に組込まれている）。
【００４９】図６を参照すると、別の手書き文字認識シ
ステム１０が示されており、それは図１のシステム１０
に似ている。同じ要素には同じ参照番号が与えられてい
る。
【００５０】本発明の別の面に従えば、データ処理装置
１６は、ストローク位置に関係なく、更にストロークの
大きさに関係なく第１の信号情報を第２の信号情報と比
較して、現在調べているストロークを同定するための手
段を含んでいる。現在調べているストロークの曲がり特
性のみの特定であるストロークの同定とラベル付けのた
めに用いるのに十分な比較的高い精度を一般的に有して
いる。各ストロークについての位置情報の限られた量が
ストローク位置メモリ１０２中にたくわえられて、おそ
らく後に現在調べているストロークに対して同定ラベル
が割当てられた後に用いられる。
【００５１】処理装置１６はストロークプロセッサ２
６、ストロークテンプレートメモリ２８、文字プロセッ
サ３０、文字辞書メモリ３２を含む。ストロークテンプ
レートメモリ２８はテンプレートアドレス選択ライン３
４上の信号に応答して、第２の信号ライン１８上へ第２
の信号を供給して、ストロークプロセッサ２６へテンプ
レートアドレスを特定する。ストロークプロセッサ２６
は第２の信号情報に基づいて第１信号情報によって表わ
されたストロークを同定する。ストロークプロセス３６
へ与えられた第１の信号情報は関連づけられたストロー
クに相対的なストローク位置に関する情報をとりのぞか
れる。それは相対的なストローク位置は初期のストロー
ク認識過程において役に立たないからである。同定ラベ
ル信号がストロークプロセッサ２６の出力において、ス
トロークラベルライン３６によって文字プロセッサ３０
へ与えられる。文字辞書メモリ３２は文字アドレス選択
ライン３３上の信号に応答して、文字プロセッサ３０へ
つながった文字ラベルライン３１上へ信号を供給する。
文字プロセッサ３０は同定ラベル信号の集合で表わされ
た文字の同定を行う。１つの文字が同定されて受け入れ
られた時は、文字ラベル信号が文字プロセッサ３０の出
力として第３の信号ライン２０上へ供給される。画像変
換器２２が文字ラベル信号を表示信号へ変換し、出力装
置２４がその文字を表示あるいは提供する。１文字より
多い文字が、文字辞書の検索に用いられた同定ラベル信
号の組と合致する場合には、すべてが表示され、次にス
トローク登録装置１２が用いられて、操作者が表示され
ている文字のうちどれを目的の文字として受入れるべき
か指示をするようにされる。そのような同定の指示を受
けとるかあるいはそれが欠如する場合には、目的の文字
が次に登録されるかあるいはそうでなければデータ処理
過程において用いられる。
【００５２】文字プロセッサ３０が、１つより多い文字
が単一の同定ラベル順に対応することを同定した場合に
は、文字の間の区別を行うための自動的装置が設けられ
ている。例えば、ストローク位置分析器１０４が設けら
れて、それは一般的に文字プロセッサ３０の制御下にお
いて、アドレスライン１０８を通しての信号によって、
データライン１０６を通してストローク位置メモリ１０
２から、ストロークの互いの相対位置に関する選ばれた
情報を受けとるように動作する。ストローク位置分析器
は、アドレスライン１１４を通しての信号を受けとるこ
とによって、データライン１１２を通してストローク位
置テンプレートメモリ１１０から試験的に同定された文
字に関する選ばれた相対的ストローク位置情報を受けと
るように動作する。テンプレートメモリ１１０は、基準
面内でのキイポイントの相対位置のような混同起こしや
すい文字の選ばれたストロークの相対位置に関する限ら
れた情報の量を含んでいる。文字プロセッサ３０からの
データ及び制御ライン１１６，１１８はストローク位置
分析器１０４を駆動して、出力ライン１２０を通して文
字同定ラベルを供給させる。ストローク位置に関する情
報はストローク処理に先立ってストロークプロセッサ２
６から取出され、入力ライン１０３を通してストローク
位置メモリ１０２へ与えられる。ストローク登録装置１
２は筆記手段３８による手書き入力に応答する。
【００５３】次に図７を参照すると、本発明に従うシス
テムのストローク認識部分の別のコンピュータ構成の流
れ図が示されている。最初に時間の関数としての位置デ
ータが手動入力される。それは一般にサンプリング時間
ｔにおける点Ｘ及びＹの対の形になっている（ステップ
Ａ）。次に選ばれた位置情報がたくわえられ、おそらく
後に用いられ（ステップＡ−１）、また位置関数の列が
標準的なストロークにそったあらかじめ選ばれたサンプ
リング点における角度位置の列へ、位置を参照すること
なしに変換される（ステップＢ）。次にベクトル値の列
が組へ分割される。各組がストロークを表わす。ストロ
ーク計数器は１文字中のストロークの数を追跡するよう
に設定される（ステップＣ）。極座標の角度値Ｔi とず
れの値σ i の列の形のストロークテンプレートが供給さ
れる（ステップＤ）。次にすべてのストロークテンプレ
ートが読出され（ステップＥ）、すべてのテンプレート
に関して現在調べている特定ストロークに対する距離計
量が計算される（ステップＦ）。この後、距離計量は最
小のものから最大のものへの順に仕分けられる（ステッ
プＧ）。最小の距離計量は認識されたストロークに対す
るもっとも確からしい候補に対応している。しかし、本
発明に従って認識基準が適用され、正確な認識の見込み
を促進させる。まず、最小の距離計量が下部決定しきい
値と比較される（ステップＨ）。その結果、もし最小の
距離計量Ｄi が下部決定しきい値ＤLよりも小さけれ
ば、次に小さい距離計量Ｄi+1 が上部決定しきい値ＤU
と比較され、次に小さい距離計量Ｄi+1 が上部決定しき
い値ＤU より大きいかどうか調べられる（ステップ
Ｊ）。もし結果が正であれば、システムは文字メモリへ
同定ラベルを書込んでストロークの認識を表示する（ス
テップＫ）。先のしきい値レベル試験のどちらかの結果
が負であれば、別の決定過程が適用される。まず、最小
距離計量Ｄi が上部決定しきい値ＤU とくらべられて、
Ｄi がＤU より小さいかどうか調べられる（ステップ
Ｌ）。もしそうであれば、次に小さい距離計量Ｄi+ 1 が
差分決定しきい値ＤD とくらべられ、しきい値ＤD の方
が大きいかどうか調べられる。差分決定しきい値ＤD は
最小距離計量Ｄi とあらかじめ選ばれた分離Ｄd との和
である（ステップＭ）。もし結果が正であれば、システ
ムはそれがストロークを認識したことを表示する（ステ
ップＫ）。
【００５４】もし先の場合のいずれかにおいて決定の結
果が負であれば、システムはシフト及び／あるいはロー
テートプロセッサを駆動して、データの再配置、あるい
はデータ値のローテートを行わせる（ステップＮ、Ｏ及
びＰ、Ｑ）。このステップはテンプレートの読込みから
（ステップＥ）、決定までくりかえされる。もし決定し
きい値基準が満されなければ、システムはストロークラ
ベルに疑問符を書込んで（ステップＲ）、次にシステム
は次のストロークへうつる。もしそのストロークが最後
のストロークでなければ（ステップＳ）、ストローク計
数器が増分され（ステップＴ）、処理が次のストローク
に対してくりかえされる。もしそのストロークが最後の
ストロークであれば、システムは文字辞書検索を指導し
て（ステップＵ）、その文字の同定を行う。文字辞書検
索は既に述べたように行われる。
【００５５】本発明は特定実施例に関して説明した。他
の実施例は当業者に明らかであろう。従って本発明は特
許請求の範囲に示したものの他制限をうけない。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に従う手書き文字処理システムのブロッ
ク図。
【図２】Ａは、本発明に従って使用されるストローク登
録手段の１つの型の外観的ブロック図であり、Ｂは、本
発明に従って使用される第２のストローク登録手段の外
観的ブロック図である。
【図３】本発明に従って動作する処理装置のブロック
図。
【図４】本発明に従う方法の流れ図。
【図５】本発明に従うテンプレートを示すストローク
図。
【図６】本発明に従う手書き文字処理システムの別の実
施例のブロック図。
【図７】本発明に従う別の方法の流れ図。
【符号の説明】
１０ パターン認識システム １２ ストローク登録手段 １４ 第１信号ライン １６ データ処理手段 １８ 第２の信号 ２０ 出力信号ライン ２２ 画像変換器 ２４ 出力装置 ２６ ストロークプロセッサ ２８ テンプレートメモリ ３０ 文字プロセッサ ３１ 文字ラベルライン ３２ 文字辞書メモリ ３３ 文字アドレス選択ライン ３４ テンプレートアドレス選択ライン ３６ ストロークラベルライン ３８ 書込み道具 ４０ Ｘ−Ｙデータ入力タブレット ４２ データ書式化手段 ４３ スタイラス ４４ データ収集手段 ４５ 摩擦書込み表面 ４６ プリプロセッサ ４８ データライン ５０ 配列メモリ ５２ アドレス書込みライン ５４ 距離計量計算器 ５６ データライン ５８ アドレス読出しライン ６０ 計量データライン ６２ 計量メモリテーブル ６４ アドレス書込みライン ６６ 仕分け器 ６８ データライン ７０ 認識基準計算器 ７２ 計量選択器 ７４ 第１の比較器 ７６ 第２の比較器 ７７ 第３の比較器 ７８ 第４の比較器 ８０ ＡＮＤゲート ８１ ＡＮＤゲート ８２ ＯＲゲート ８４ ストロークラベルメモリ ８６ 文字メモリ ８８ ストロークアドレス書込みライン ９０ ストローク修正器 ９２ データローテータ ９４ データ点位置シフタ ９６ 文字比較器 ９８ 文字データライン １００ 文字アドレスライン １０２ 文字辞書ライン １０３ 入力ライン １０４ ストローク位置分析器 １０６ データライン １０８ アドレスライン １１０ ストローク位置テンプレートメモリ １１２ データライン １１４ アドレスライン １１６ データライン １１８ 制御ライン １２０ 出力ライン ２００ 第１パターン ２０２ ＪＩＳ−１文字 ２０４ ＪＩＳ−１文字

Claims (7)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 パターン登録手段とデータ処理手段とに
    よりパターンを同定する方法であって、前記パターンは
    前記パターン登録手段のパターン形成手段とパターン受
    入れ手段との間の相対的な移動に基づく少なくとも一つ
    のストロークを含み、前記パターン登録手段はストロー
    クに沿って相関した連続的な位置を特定する第１の信号
    で表される第１の信号情報を発生するように動作し、前
    記データ処理手段は予め記憶された第２の信号を供給
    し、かつ、前記第２の信号に基づいて前記第１の信号情
    報を同定した第３の信号情報を表す第３の信号を発生す
    るように動作し、前記第３の信号情報は前記パターンを
    特定する符号化情報を生成するために用いる前記ストロ
    ークの同定ラベルの詳細を含み、少なくとも一つのスト
    ロークに対するパターンを認識する方法において、 （ａ） 前記第１の信号情報から前記ストロークに沿っ
    た前記第１の信号情報に基づいた１セットの第１のデー
    タ点を指定し、 （ｂ） 前記第２の信号情報から構成された複数のテン
    プレートを規定し、１セットの第２のデータ点で構成さ
    れたそれぞれの前記テンプレートは少なくとも相関した
    連続的な位置の値を規定し、 （ｃ） 前記第１のデータ点と前記第２のデータ点のそ
    れぞれの間の近接度を計算して前記第１のデータ点と前
    記第２のデータ点とを比較してそれぞれの前記テンプレ
    ートの距離計量値を求め、その後、上部決定しきい値、
    下部決定しきい値および差分決定しきい値を伴うそれぞ
    れの前記テンプレートの前記距離計量値を比較し、最小
    距離計量値が前記上部決定しきい値よりも小さく、かつ
    次の最小距離計量値が前記最小距離計量値と前記差分決
    定しきい値との和よりも大きいならば、前記第３の信号
    情報として予め定められた一つの前記テンプレートスト
    ロークの特定の同定ラベルを割り当てることを特徴とす
    るパターン認識方法。
  2. 【請求項２】 請求項１に記載の方法において、前記第
    ３の信号情報に前記同定ラベルがない場合に、前記第１
    のデータ点の少なくとも一つの増分数値を前記第１の信
    号情報に加算または減算することにより修正し、再び前
    記第１のデータ点とそれぞれの前記テンプレートとを比
    較することを含む。
  3. 【請求項３】 請求項１に記載の方法において、前記第
    ３の信号情報に前記同定ラベルがない場合に、前記第２
    のデータ点に対して前記第１のデータ点の変位をもたら
    すように前記第１の信号情報を修正し、そして、再び前
    記第１のデータ点とそれぞれの前記テンプレートとを比
    較することを含む。
  4. 【請求項４】 請求項１に記載の方法において、 前記同定ラベルを表す前記第３の信号情報を他の同定ラ
    ベルを表す他の第３の信号情報と組み合わせて関連する
    同定ラベル群を表す第４の信号情報を形成し、そして、 前記第４の信号情報を第５の信号情報と比較し、前記第
    ５の信号情報は第６の信号情報を発生するために関連し
    た同定ラベルの組によって指定された文字ラベルに対す
    る指標を表し、前記第６の信号情報は前記同定ラベル群
    に対応する文字ラベルを表すことを含む。
  5. 【請求項５】 請求項１に記載の方法において、前記第
    ２の信号情報と、絶対ストローク位置の値とは独立の前
    記第１の信号情報とを比較することを含む。
  6. 【請求項６】 請求項１に記載の方法において、前記同
    定のステップとは独立の前記第１の信号情報の選択され
    た絶対ストローク位置の値を保存し、そして、同定ラベ
    ルの単一の集積に対して複数のパターンが指示されたと
    きだけ認識されたパターンの不明瞭さを解決するために
    選択された前記絶対ストローク位置の値を用いることを
    含む。
  7. 【請求項７】 パターン登録手段とデータ処理手段とに
    よりパターンを同定する装置であって、前記パターンは
    前記パターン登録手段のパターン形成手段とパターン受
    入れ手段との間の相対的な移動に基づく少なくとも一つ
    のストロークを含み、前記パターン登録手段はストロー
    クに沿って相関した連続的な位置を特定する第１の信号
    で表される第１の信号情報を発生するように動作し、前
    記データ処理手段は予め記憶された第２の信号を供給
    し、かつ、前記第２の信号に基づいて前記第１の信号情
    報を同定した第３の信号情報を表す第３の信号を発生す
    るように動作し、前記第３の信号情報は前記パターンを
    特定する符号化情報を生成するために用いる前記ストロ
    ークの同定ラベルの詳細を含んでなるパターンを認識す
    る装置において、 前記第１の信号情報および前記第２の信号情報を受ける
    ように設けられ、前記第１のデータ点と前記第２のデー
    タ点のそれぞれの間の近接度を計算するようにそれぞれ
    の前記テンプレートの距離計量値を求める手段と、 上部決定しきい値、下部決定しきい値および差分決定し
    きい値を伴うそれぞれの前記距離計量値で構成されたそ
    れぞれの前記距離計量値を受けるように設けられた手段
    と、そして、 最小距離計量値が前記上部決定しきい値よりも小さく、
    かつ次の最小距離計量値が前記最小距離計量値および前
    記差分決定しきい値の和よりも大きいならば、前記第３
    の信号情報として予め定められた一つの前記テンプレー
    トストロークの特定の同定ラベルを割り当てる手段とを
    備えたことを特徴とするパターン認識装置。
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Families Citing this family (74)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4561105A (en) * 1983-01-19 1985-12-24 Communication Intelligence Corporation Complex pattern recognition method and system
US4827531A (en) * 1983-04-11 1989-05-02 Magnetic Peripherals Inc. Method and device for reading a document character
JPS60217477A (ja) * 1984-04-12 1985-10-31 Toshiba Corp 手書き文字認識装置
US4731857A (en) * 1984-06-29 1988-03-15 International Business Machines Corporation Recognition system for run-on handwritten characters
US4829583A (en) * 1985-06-03 1989-05-09 Sino Business Machines, Inc. Method and apparatus for processing ideographic characters
CA1259412A (en) * 1985-06-03 1989-09-12 James C. Monroe Ideographic character processing method
JPH07107708B2 (ja) * 1986-09-26 1995-11-15 株式会社日立製作所 パタ−ン認識方法
US4793810A (en) * 1986-11-19 1988-12-27 Data Entry Systems, Inc. Interactive instructional apparatus and method
CN1019612B (zh) * 1987-12-11 1992-12-23 乐秀章 字符识别装置
US5034989A (en) * 1987-12-11 1991-07-23 Loh Shiu Chang On-line handwritten character recognition apparatus with non-ambiguity algorithm
JP2847715B2 (ja) * 1988-08-30 1999-01-20 ソニー株式会社 文字認識装置及び文字認識方法
US5247688A (en) * 1988-10-14 1993-09-21 Ricoh Company, Ltd. Character recognition sorting apparatus having comparators for simultaneous comparison of data and corresponding key against respective multistage shift arrays
JP2651009B2 (ja) * 1989-04-06 1997-09-10 キヤノン株式会社 情報認識装置
US5063605A (en) * 1990-06-04 1991-11-05 Honeywell Inc. Method for scale and rotation invariant pattern recognition
US5285505A (en) * 1991-03-11 1994-02-08 International Business Machines Corporation Method and apparatus for improving prototypes of similar characters in on-line handwriting recognition
IL100198A (en) * 1991-11-29 1999-10-28 Art Advanced Recognition Tech Character recognition method
JP2531882B2 (ja) * 1991-12-11 1996-09-04 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレイション オンライン手書き文字認識
US5675668A (en) * 1992-04-08 1997-10-07 Kawaski Steel Corporation Coding method, semiconductor memory for implementing coding method, decoder for semiconductor memory and method for identification of hand-written characters
US5319721A (en) * 1992-04-14 1994-06-07 International Business Machines Corporation Methods and apparatus for evolving a starter set of handwriting prototypes into a user-specific set
US5592566A (en) * 1992-05-27 1997-01-07 Apple Computer, Incorporated Method and apparatus for computerized recognition
WO1994004993A1 (en) * 1992-08-18 1994-03-03 Perception Software Corporation A recognition system with an automated development tool
US5625708A (en) * 1992-10-13 1997-04-29 Lucent Technologies, Inc. Method and apparatus for symbol recognition using multidimensional preprocessing
US5647022A (en) * 1992-10-13 1997-07-08 Lucent Technologies Inc. Method and apparatus for symbol recognition using multidimensional preprocessing and symbol sorting
US5454046A (en) * 1993-09-17 1995-09-26 Penkey Corporation Universal symbolic handwriting recognition system
US6366697B1 (en) 1993-10-06 2002-04-02 Xerox Corporation Rotationally desensitized unistroke handwriting recognition
US5596656B1 (en) * 1993-10-06 2000-04-25 Xerox Corp Unistrokes for computerized interpretation of handwriting
US5774586A (en) * 1994-05-04 1998-06-30 Ncr Corporation Method and apparatus for standardization of inputs to word recognition systems
IL110137A (en) * 1994-06-27 2000-06-29 Advanced Recognition Tech Handwriting recognition system
DE69533479T2 (de) 1994-07-01 2005-09-22 Palm Computing, Inc., Los Altos Zeichensatz mit zeichen aus mehreren strichen und handschrifterkennungssystem
US5544260A (en) 1994-07-12 1996-08-06 International Business Machines Corporation Silent training by error correction for on-line handwritting recognition systems
TW338815B (en) * 1995-06-05 1998-08-21 Motorola Inc Method and apparatus for character recognition of handwritten input
US5802204A (en) * 1995-06-07 1998-09-01 Microchip Technology Incorporated Handwritten character translator using fuzzy logic
US6081261A (en) * 1995-11-01 2000-06-27 Ricoh Corporation Manual entry interactive paper and electronic document handling and processing system
US6275611B1 (en) * 1996-10-17 2001-08-14 Motorola, Inc. Handwriting recognition device, method and alphabet, with strokes grouped into stroke sub-structures
US5926566A (en) * 1996-11-15 1999-07-20 Synaptics, Inc. Incremental ideographic character input method
DE19649692C1 (de) * 1996-11-29 1998-06-10 Siemens Ag Verfahren zur Verifikation eines Musterschriftzuges mit Hilfe eines Referenzschriftzugs
US5889888A (en) 1996-12-05 1999-03-30 3Com Corporation Method and apparatus for immediate response handwriting recognition system that handles multiple character sets
US6061472A (en) * 1997-06-06 2000-05-09 Microsoft Corporation Method and mechanism to reduce handwriting recognizer errors using multiple decision trees
US6188392B1 (en) 1997-06-30 2001-02-13 Intel Corporation Electronic pen device
US6201903B1 (en) 1997-09-30 2001-03-13 Ricoh Company, Ltd. Method and apparatus for pen-based faxing
US6181329B1 (en) 1997-12-23 2001-01-30 Ricoh Company, Ltd. Method and apparatus for tracking a hand-held writing instrument with multiple sensors that are calibrated by placing the writing instrument in predetermined positions with respect to the writing surface
US6282318B1 (en) * 1998-04-30 2001-08-28 International Business Machines Corporation Method and system for combining pattern matching and optimization
US7750891B2 (en) 2003-04-09 2010-07-06 Tegic Communications, Inc. Selective input system based on tracking of motion parameters of an input device
EP1192716B1 (en) 1999-05-27 2009-09-23 Tegic Communications, Inc. Keyboard system with automatic correction
US7610194B2 (en) 2002-07-18 2009-10-27 Tegic Communications, Inc. Dynamic database reordering system
US7286115B2 (en) 2000-05-26 2007-10-23 Tegic Communications, Inc. Directional input system with automatic correction
US7030863B2 (en) 2000-05-26 2006-04-18 America Online, Incorporated Virtual keyboard system with automatic correction
US7821503B2 (en) 2003-04-09 2010-10-26 Tegic Communications, Inc. Touch screen and graphical user interface
US6654496B1 (en) * 1999-07-06 2003-11-25 Xerox Corporation Method and apparatus for selecting symbols using strokes on a user interface
US7009594B2 (en) * 2002-10-31 2006-03-07 Microsoft Corporation Universal computing device
US7729542B2 (en) * 2003-04-04 2010-06-01 Carnegie Mellon University Using edges and corners for character input
US20050264584A1 (en) * 2004-05-27 2005-12-01 Zhu-Min Di [method for fast input of chinese character]
US7583825B2 (en) * 2004-12-27 2009-09-01 Nokia Corporation Mobile communications terminal and method
US8201087B2 (en) 2007-02-01 2012-06-12 Tegic Communications, Inc. Spell-check for a keyboard system with automatic correction
US8225203B2 (en) 2007-02-01 2012-07-17 Nuance Communications, Inc. Spell-check for a keyboard system with automatic correction
US7805004B2 (en) 2007-02-28 2010-09-28 Microsoft Corporation Radical set determination for HMM based east asian character recognition
US8620084B2 (en) 2008-06-26 2013-12-31 Microsoft Corporation Shape recognition using partial shapes
US8769427B2 (en) 2008-09-19 2014-07-01 Google Inc. Quick gesture input
US20110206215A1 (en) * 2010-02-21 2011-08-25 Sony Ericsson Mobile Communications Ab Personal listening device having input applied to the housing to provide a desired function and method
EP2769291B1 (en) 2011-10-18 2021-04-28 Carnegie Mellon University Method and apparatus for classifying touch events on a touch sensitive surface
KR20140114766A (ko) 2013-03-19 2014-09-29 퀵소 코 터치 입력을 감지하기 위한 방법 및 장치
US9612689B2 (en) 2015-02-02 2017-04-04 Qeexo, Co. Method and apparatus for classifying a touch event on a touchscreen as related to one of multiple function generating interaction layers and activating a function in the selected interaction layer
US9013452B2 (en) 2013-03-25 2015-04-21 Qeexo, Co. Method and system for activating different interactive functions using different types of finger contacts
US9329715B2 (en) 2014-09-11 2016-05-03 Qeexo, Co. Method and apparatus for differentiating touch screen users based on touch event analysis
US11619983B2 (en) 2014-09-15 2023-04-04 Qeexo, Co. Method and apparatus for resolving touch screen ambiguities
US10606417B2 (en) 2014-09-24 2020-03-31 Qeexo, Co. Method for improving accuracy of touch screen event analysis by use of spatiotemporal touch patterns
US10282024B2 (en) 2014-09-25 2019-05-07 Qeexo, Co. Classifying contacts or associations with a touch sensitive device
US10095402B2 (en) 2014-10-01 2018-10-09 Qeexo, Co. Method and apparatus for addressing touch discontinuities
US10642404B2 (en) 2015-08-24 2020-05-05 Qeexo, Co. Touch sensitive device with multi-sensor stream synchronized data
US11009989B2 (en) 2018-08-21 2021-05-18 Qeexo, Co. Recognizing and rejecting unintentional touch events associated with a touch sensitive device
US10942603B2 (en) 2019-05-06 2021-03-09 Qeexo, Co. Managing activity states of an application processor in relation to touch or hover interactions with a touch sensitive device
US11231815B2 (en) 2019-06-28 2022-01-25 Qeexo, Co. Detecting object proximity using touch sensitive surface sensing and ultrasonic sensing
KR20210061523A (ko) * 2019-11-19 2021-05-28 삼성전자주식회사 필기 입력을 텍스트로 변환하는 전자 장치 및 그 동작 방법
US11592423B2 (en) 2020-01-29 2023-02-28 Qeexo, Co. Adaptive ultrasonic sensing techniques and systems to mitigate interference

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5014862U (ja) * 1973-06-07 1975-02-17

Family Cites Families (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3165718A (en) * 1961-12-04 1965-01-12 Ibm Speciment identification apparatus
US3611290A (en) * 1968-06-03 1971-10-05 North American Rockwell Fingerprint minutiae reading device
USB618016I5 (ja) * 1968-11-29
US3700815A (en) * 1971-04-20 1972-10-24 Bell Telephone Labor Inc Automatic speaker verification by non-linear time alignment of acoustic parameters
JPS5517988B2 (ja) * 1974-06-05 1980-05-15
JPS5428248B2 (ja) * 1974-10-21 1979-09-14
JPS51118333A (en) * 1975-04-11 1976-10-18 Hitachi Ltd Pattern recognition system
US4037198A (en) * 1975-10-02 1977-07-19 Burroughs Corporation Apparatus for generating display enabling signals
US4040010A (en) * 1975-11-06 1977-08-02 Stanford Research Institute Identification by handwriting verification
US4035768A (en) * 1976-05-03 1977-07-12 Veripen, Inc. Personal identification apparatus
US4190820A (en) * 1976-08-20 1980-02-26 Stanford Research Institute International Signal train verification system using landmarks
US4179685A (en) * 1976-11-08 1979-12-18 Abbott Coin Counter Company, Inc. Automatic currency identification system
JPS5418633A (en) * 1977-07-12 1979-02-10 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> On-line identification process system for handwritten character
US4173753A (en) * 1977-09-22 1979-11-06 Hsu Ching Chou Input system for sino-computer
JPS5580183A (en) * 1978-12-12 1980-06-17 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> On-line recognition processing system of hand-written character
JPS5827551B2 (ja) * 1979-05-18 1983-06-10 日本電信電話株式会社 オンライン手書き文字認識方式
US4365235A (en) * 1980-12-31 1982-12-21 International Business Machines Corporation Chinese/Kanji on-line recognition system
US4561105A (en) * 1983-01-19 1985-12-24 Communication Intelligence Corporation Complex pattern recognition method and system

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5014862U (ja) * 1973-06-07 1975-02-17

Also Published As

Publication number Publication date
JPH0792816B2 (ja) 1995-10-09
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