JPH06187500A - オンライン文字認識装置 - Google Patents
オンライン文字認識装置Info
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- JPH06187500A JPH06187500A JP4339173A JP33917392A JPH06187500A JP H06187500 A JPH06187500 A JP H06187500A JP 4339173 A JP4339173 A JP 4339173A JP 33917392 A JP33917392 A JP 33917392A JP H06187500 A JPH06187500 A JP H06187500A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 候補文字になり得ない文字辞書内の登録パタ
ーンの選択をなくし、処理量を軽減し、かつ誤認識も減
少させる。 【構成】 手書き文字等が座標入力部１に入力される
と、特徴点抽出手段２は、座標入力部１から得られた座
標データ列から、筆記文字を構成するストロークの特徴
点を抽出する。ストロークコード化手段３は、特徴点抽
出手段２で抽出された特徴点の位置関係により、各スト
ロークをコード化する。文字辞書選択手段５は、ストロ
ークコード化手段３の出力情報をもとに、文字辞書６の
登録パターンを使用するか否かを決定する。文字辞書６
の登録パターンを使用しない場合、特徴量マッチング手
段４では、特徴点抽出手段２またはストロークコード化
手段３の出力データと、文字辞書６に登録されている登
録パターンとの比較処理をスキップし、次の文字の比較
処理を行う。
ーンの選択をなくし、処理量を軽減し、かつ誤認識も減
少させる。 【構成】 手書き文字等が座標入力部１に入力される
と、特徴点抽出手段２は、座標入力部１から得られた座
標データ列から、筆記文字を構成するストロークの特徴
点を抽出する。ストロークコード化手段３は、特徴点抽
出手段２で抽出された特徴点の位置関係により、各スト
ロークをコード化する。文字辞書選択手段５は、ストロ
ークコード化手段３の出力情報をもとに、文字辞書６の
登録パターンを使用するか否かを決定する。文字辞書６
の登録パターンを使用しない場合、特徴量マッチング手
段４では、特徴点抽出手段２またはストロークコード化
手段３の出力データと、文字辞書６に登録されている登
録パターンとの比較処理をスキップし、次の文字の比較
処理を行う。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、手書き文字等の文字認
識を行うオンライン文字認識装置に関するものである。
識を行うオンライン文字認識装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、このような分野の技術としては、
例えば次のような文献に記載されるものがあった。 文献；特開昭６２−２２９３８３号公報 従来のオンライン文字認識装置では、例えば、タブレッ
トからなる座標入力部に筆記入力して得られた座標デー
タ列から、特徴点抽出手段により、筆記文字を構成する
ストロークの特徴点を抽出し、その特徴点抽出手段で抽
出された特徴点の位置関係により、ストロークコード化
手段で、各ストロークをコード化する。そして、特徴点
抽出手段またはストロークコード化手段の出力データ
を、文字辞書に登録されている登録パターンと比較して
文字認識を行うようになっている。この種のオンライン
文字認識装置では、筆記入力される入力パターンの形状
の変形により、誤認識を生じることがある。このような
誤認識を低減するため、前記文献の技術では、前記の特
徴量に加えて別の特徴量を用いるようにしている。即
ち、文字候補を決定するための特徴量としてストローク
コードに加え、部分パターン間ベクトル値、及び部分パ
ターンＱ値の２つを採用し、筆記入力される入力パター
ンの形状の変形による誤認識を低減するようにしてい
る。
例えば次のような文献に記載されるものがあった。 文献；特開昭６２−２２９３８３号公報 従来のオンライン文字認識装置では、例えば、タブレッ
トからなる座標入力部に筆記入力して得られた座標デー
タ列から、特徴点抽出手段により、筆記文字を構成する
ストロークの特徴点を抽出し、その特徴点抽出手段で抽
出された特徴点の位置関係により、ストロークコード化
手段で、各ストロークをコード化する。そして、特徴点
抽出手段またはストロークコード化手段の出力データ
を、文字辞書に登録されている登録パターンと比較して
文字認識を行うようになっている。この種のオンライン
文字認識装置では、筆記入力される入力パターンの形状
の変形により、誤認識を生じることがある。このような
誤認識を低減するため、前記文献の技術では、前記の特
徴量に加えて別の特徴量を用いるようにしている。即
ち、文字候補を決定するための特徴量としてストローク
コードに加え、部分パターン間ベクトル値、及び部分パ
ターンＱ値の２つを採用し、筆記入力される入力パター
ンの形状の変形による誤認識を低減するようにしてい
る。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
オンライン文字認識装置では、次のような問題があっ
た。前記文献のオンライン文字認識装置では、認識率向
上の手段としてストロークコードに加えてそれ以外の特
徴量も認識に使用している。そのため、傾いた文字や、
変形した文字を入力すると、誤認識のおそれがある。こ
れらの誤認識の中には、入力文字の変形や傾きを考慮し
ても、構成要素となり得ないストロークコードが含まれ
る文字が第１候補として上がってくるものがある。これ
は、入力パターンと登録パターンとの類似度が、ストロ
ークコードのみで決められていないために起こるもので
ある。例えば、前記文献で採用しているＱ値は、文字の
図形的な特徴を表すものであるから、文字の変形や傾き
に大きく左右される。そのため、もし文字の変形等によ
ってＱ値が大きく変動した場合、例えストロークコード
化手段が出力した結果が正しくても、Ｑ値等の影響で誤
認識してしまうという問題がある。同様に、ストローク
コードに加え、他の図形的な特徴量を用いた文字認識に
おいても、以上のような問題が起こる。本発明は、前記
従来技術が持っていた課題として、少ない処理量で、傾
いた文字や変形した文字の誤認識を少なくすることが困
難な点について解決したオンライン文字認識装置を提供
するものである。
オンライン文字認識装置では、次のような問題があっ
た。前記文献のオンライン文字認識装置では、認識率向
上の手段としてストロークコードに加えてそれ以外の特
徴量も認識に使用している。そのため、傾いた文字や、
変形した文字を入力すると、誤認識のおそれがある。こ
れらの誤認識の中には、入力文字の変形や傾きを考慮し
ても、構成要素となり得ないストロークコードが含まれ
る文字が第１候補として上がってくるものがある。これ
は、入力パターンと登録パターンとの類似度が、ストロ
ークコードのみで決められていないために起こるもので
ある。例えば、前記文献で採用しているＱ値は、文字の
図形的な特徴を表すものであるから、文字の変形や傾き
に大きく左右される。そのため、もし文字の変形等によ
ってＱ値が大きく変動した場合、例えストロークコード
化手段が出力した結果が正しくても、Ｑ値等の影響で誤
認識してしまうという問題がある。同様に、ストローク
コードに加え、他の図形的な特徴量を用いた文字認識に
おいても、以上のような問題が起こる。本発明は、前記
従来技術が持っていた課題として、少ない処理量で、傾
いた文字や変形した文字の誤認識を少なくすることが困
難な点について解決したオンライン文字認識装置を提供
するものである。
【０００４】
【課題を解決するための手段】第１の発明は、前記課題
を解決するため、タブレット等の座標入力部に筆記入力
して得られた座標データ列から、筆記文字を構成するス
トロークの特徴を表す特徴点を抽出する特徴点抽出手段
と、前記特徴点抽出手段で抽出された特徴点の位置関係
により各ストロークをコード化するストロークコード化
手段とを備え、前記特徴点抽出手段またはストロークコ
ード化手段の出力データと文字辞書に登録されている登
録パターンとのマッチング処理を行って文字認識を行う
オンライン文字認識装置において、前記ストロークコー
ド化手段の出力情報をもとに前記文字辞書の登録パター
ンを使用するか否かを決定する文字辞書選択手段を設け
ている。第２の発明では、第１の発明の文字辞書選択手
段を、前記ストロークコード化手段から出力されたスト
ロークコードが、前記文字辞書に登録されている登録パ
ターンの構成要素となり得るか否かを判断し、もしなり
得ないと判断したらその登録パターンとの前記マッチン
グ処理を中止する構成にしている。第３の発明では、第
１の発明の文字辞書の登録パターンに、文字辞書選択の
ための情報を付加している。第４の発明では、第３の発
明の文字辞書選択のための情報を、前記登録パターンの
構成要素となり得ないストロークコードとしている。
を解決するため、タブレット等の座標入力部に筆記入力
して得られた座標データ列から、筆記文字を構成するス
トロークの特徴を表す特徴点を抽出する特徴点抽出手段
と、前記特徴点抽出手段で抽出された特徴点の位置関係
により各ストロークをコード化するストロークコード化
手段とを備え、前記特徴点抽出手段またはストロークコ
ード化手段の出力データと文字辞書に登録されている登
録パターンとのマッチング処理を行って文字認識を行う
オンライン文字認識装置において、前記ストロークコー
ド化手段の出力情報をもとに前記文字辞書の登録パター
ンを使用するか否かを決定する文字辞書選択手段を設け
ている。第２の発明では、第１の発明の文字辞書選択手
段を、前記ストロークコード化手段から出力されたスト
ロークコードが、前記文字辞書に登録されている登録パ
ターンの構成要素となり得るか否かを判断し、もしなり
得ないと判断したらその登録パターンとの前記マッチン
グ処理を中止する構成にしている。第３の発明では、第
１の発明の文字辞書の登録パターンに、文字辞書選択の
ための情報を付加している。第４の発明では、第３の発
明の文字辞書選択のための情報を、前記登録パターンの
構成要素となり得ないストロークコードとしている。
【０００５】
【作用】第１の発明によれば、以上のようにオンライン
文字認識装置を構成したので、手書き文字等が座標入力
部に入力されると、特徴点抽出手段では、例えば入力デ
ータ列のデータ間のｘ，ｙ方向のサインを求めるサイン
の状態の変化点を特徴点とする等の方法により特徴点を
抽出する。ストロークコード化手段は、特徴点抽出手段
で抽出された特徴点情報に基づき、例えば各セグメント
のサイン、セグメントの角度、セグメント間の回転角度
によりストロークを分類してコード化する。マッチング
処理では、特徴点抽出手段から出力された特徴点、及び
ストロークコード化手段から出力されたストロークコー
ドを、予め用意された文字辞書と比較を行い、例えば最
小距離のものを文字認識結果として出力する。文字辞書
選択手段では、ストロークコード化手段より得られたス
トロークコード列と、文字辞書内の登録パターンとを比
較し、該文字辞書の登録パターンを使用するか否かを決
定する。使用しない場合には、マッチング処理が簡略化
される。第２、第３、及び第４の発明によれば、文字辞
書選択手段は、ストロークコード化手段より得られたス
トロークコード列と、文字辞書内の登録パターンに付加
された構成要素となり得ないストロークコード列とを比
較し、もし一致するストロークコードが存在する場合、
例えばその登録パターンをスキップする。これにより、
候補文字になり得ない文字辞書内の登録パターンを選択
することはなくなり、処理が軽減され、さらに誤認識も
減少する。従って、前記課題を解決できるのである。
文字認識装置を構成したので、手書き文字等が座標入力
部に入力されると、特徴点抽出手段では、例えば入力デ
ータ列のデータ間のｘ，ｙ方向のサインを求めるサイン
の状態の変化点を特徴点とする等の方法により特徴点を
抽出する。ストロークコード化手段は、特徴点抽出手段
で抽出された特徴点情報に基づき、例えば各セグメント
のサイン、セグメントの角度、セグメント間の回転角度
によりストロークを分類してコード化する。マッチング
処理では、特徴点抽出手段から出力された特徴点、及び
ストロークコード化手段から出力されたストロークコー
ドを、予め用意された文字辞書と比較を行い、例えば最
小距離のものを文字認識結果として出力する。文字辞書
選択手段では、ストロークコード化手段より得られたス
トロークコード列と、文字辞書内の登録パターンとを比
較し、該文字辞書の登録パターンを使用するか否かを決
定する。使用しない場合には、マッチング処理が簡略化
される。第２、第３、及び第４の発明によれば、文字辞
書選択手段は、ストロークコード化手段より得られたス
トロークコード列と、文字辞書内の登録パターンに付加
された構成要素となり得ないストロークコード列とを比
較し、もし一致するストロークコードが存在する場合、
例えばその登録パターンをスキップする。これにより、
候補文字になり得ない文字辞書内の登録パターンを選択
することはなくなり、処理が軽減され、さらに誤認識も
減少する。従って、前記課題を解決できるのである。
【０００６】
【実施例】図１は、本発明の一実施例を示すオンライン
文字認識装置の機能ブロック図である。このオンライン
文字認識装置は、例えばコンピュータ等を用いて構成さ
れるもので、タブレット、マウス、ライトペン、タッチ
パネル等の座標入力部１を有し、それには特徴点抽出手
段２が接続されている。特徴点抽出手段２は、例えば入
力データ列のデータ間のｘ，ｙ方向のサインを求め、該
サインの状態の変化点を特徴点とする等の方法によって
特徴点を抽出する機能を有し、その出力側に、ストロー
クコード化手段３及び特徴量マッチング手段４が接続さ
れ、さらに該ストロークコード化手段３及び特徴量マッ
チング手段４に、文字辞書選択手段５を介して文字辞書
６が接続されている。特徴量マッチング手段４の出力側
には、表示装置等への出力端子７が接続されている。
文字認識装置の機能ブロック図である。このオンライン
文字認識装置は、例えばコンピュータ等を用いて構成さ
れるもので、タブレット、マウス、ライトペン、タッチ
パネル等の座標入力部１を有し、それには特徴点抽出手
段２が接続されている。特徴点抽出手段２は、例えば入
力データ列のデータ間のｘ，ｙ方向のサインを求め、該
サインの状態の変化点を特徴点とする等の方法によって
特徴点を抽出する機能を有し、その出力側に、ストロー
クコード化手段３及び特徴量マッチング手段４が接続さ
れ、さらに該ストロークコード化手段３及び特徴量マッ
チング手段４に、文字辞書選択手段５を介して文字辞書
６が接続されている。特徴量マッチング手段４の出力側
には、表示装置等への出力端子７が接続されている。
【０００７】ストロークコード化手段３は、特徴点抽出
手段２で抽出された特徴点情報に基づき、例えば、各セ
グメントのサイン、セグメントの角度、セグメント間の
回転角度によりストロークを分類してコード化する機能
を有し、そのコード化されたストロークデータが、特徴
量マッチング手段４及び文字辞書選択手段５での順位づ
けのために供給される。特徴量マッチング手段４は、特
徴点抽出手段２から出力された特徴点、及びストローク
コード化手段３から出力されたストロークコードを、文
字辞書６に予め登録されている登録パターンとマッチン
グ（比較）を行い、最小距離のものを文字認識結果とし
て出力端子７へ出力する機能を有している。文字辞書選
択手段５は、ストロークコード化手段３より得られたス
トロークコード列と、文字辞書６内の登録パターンに付
加された構成要素となり得ないストロークコード列とを
比較し、もし一致するストロークコードが存在する場
合、その登録パターンをスキップする機能を有してい
る。ここで、構成要素となり得ないストロークコード列
とは、入力パターンを変形したり、傾けたりしてストロ
ークコード化を行っても絶対出現しないストロークコー
ドを列挙したものである。図２は、図１に示すオンライ
ン文字認識装置の動作の概略を示すフローチャートであ
る。図１の特徴点抽出手段２はステップ１０１を実行
し、ストロークコード化手段３はステップ１０２を実行
し、特徴量マッチング手段４はステップ１０５，１０６
を実行し、さらに文字辞書選択手段５はステップ１０
３，１０４を実行するようになっている。
手段２で抽出された特徴点情報に基づき、例えば、各セ
グメントのサイン、セグメントの角度、セグメント間の
回転角度によりストロークを分類してコード化する機能
を有し、そのコード化されたストロークデータが、特徴
量マッチング手段４及び文字辞書選択手段５での順位づ
けのために供給される。特徴量マッチング手段４は、特
徴点抽出手段２から出力された特徴点、及びストローク
コード化手段３から出力されたストロークコードを、文
字辞書６に予め登録されている登録パターンとマッチン
グ（比較）を行い、最小距離のものを文字認識結果とし
て出力端子７へ出力する機能を有している。文字辞書選
択手段５は、ストロークコード化手段３より得られたス
トロークコード列と、文字辞書６内の登録パターンに付
加された構成要素となり得ないストロークコード列とを
比較し、もし一致するストロークコードが存在する場
合、その登録パターンをスキップする機能を有してい
る。ここで、構成要素となり得ないストロークコード列
とは、入力パターンを変形したり、傾けたりしてストロ
ークコード化を行っても絶対出現しないストロークコー
ドを列挙したものである。図２は、図１に示すオンライ
ン文字認識装置の動作の概略を示すフローチャートであ
る。図１の特徴点抽出手段２はステップ１０１を実行
し、ストロークコード化手段３はステップ１０２を実行
し、特徴量マッチング手段４はステップ１０５，１０６
を実行し、さらに文字辞書選択手段５はステップ１０
３，１０４を実行するようになっている。
【０００８】図３は、図１の文字辞書６の構成例を示す
図である。この文字辞書６には、登録パターンの変形等
を考慮してもとり得ないようなストロークコードが付加
され、これにより適切な辞書選択を行うことができるよ
うになっている。次に、図２及び図３を参照しつつ、図
１に示すオンライン文字認識装置の動作を説明する。ま
ず、図１の座標入力部１により、筆記文字が入力される
と、該座標入力部１によってデータ列｛（ｘi ，
ｙi ），ｉ＝１，２，…，ｎj ｝j が抽出され、特徴点
抽出手段２へ送られる。特徴点抽出手段２では、図２の
ステップ１０１において、例えば前記文献に記載された
方法と同様に、座標入力部１から得られた座標データ列
のデータ間のＸ，Ｙ方向のサイン（正、負、０の符号）
を算出し、このサインの状態の変化点を特徴点として抽
出する。そして、これらの点にストロークの始点、終点
を加えたものを最終的な特徴点とする。このようにして
得られた特徴点情報は、ストロークコード化手段３及び
特徴量マッチング手段４へ送られる。ストロークコード
化手段３では、図２のステップ１０２において、例えば
前記文献と同様の方法により、特徴点抽出手段２より得
られた特徴点情報に基づき、各ストロークをその形状に
より、予め用意された数種類のコードに割り当てる。こ
のコード化には、前記文献に記載された技術と同様の方
法を用いる。このストロークコード化手段３におけコー
ド化では、各セグメントのＸ，Ｙサイン、セグメントの
角度、セグメント間の回転角度により分類してコード化
を行う。筆記された文字の画数（１文字に含まれるスト
ロークの数）をｊとすると、ストロークコードＳ1 ，Ｓ
2 ，…，Ｓj （但し、Ｓi とは、ｉ番目のストロークに
割り当てられたストロークコードである）が得られる。
このようにしてコード化されたストロークデータは、特
徴量マッチング手段４及び文字辞書選択手段５へ送られ
る。文字辞書選択手段５では、ステップ１０３を介して
ステップ１０４において、ストロークコード化手段３よ
り得られたストロークデータＳ1 ，Ｓ2 ，…，Ｓjと、
文字辞書６に付加された構成要素となり得ないストロー
クコード列Ｓ1a，Ｓ2a，…，Ｓiaとを比較する。もし一
致するストロークコードが存在した場合、その文字はス
キップし、次の文字を評価する。一致するストロークコ
ードがない場合、その登録パターンを選択し、文字辞書
６に書かれた情報を特徴量マッチング手段４へ渡す。こ
れらの処理を図２のステップ１０３を介して文字辞書６
の終りがくるまで行う。
図である。この文字辞書６には、登録パターンの変形等
を考慮してもとり得ないようなストロークコードが付加
され、これにより適切な辞書選択を行うことができるよ
うになっている。次に、図２及び図３を参照しつつ、図
１に示すオンライン文字認識装置の動作を説明する。ま
ず、図１の座標入力部１により、筆記文字が入力される
と、該座標入力部１によってデータ列｛（ｘi ，
ｙi ），ｉ＝１，２，…，ｎj ｝j が抽出され、特徴点
抽出手段２へ送られる。特徴点抽出手段２では、図２の
ステップ１０１において、例えば前記文献に記載された
方法と同様に、座標入力部１から得られた座標データ列
のデータ間のＸ，Ｙ方向のサイン（正、負、０の符号）
を算出し、このサインの状態の変化点を特徴点として抽
出する。そして、これらの点にストロークの始点、終点
を加えたものを最終的な特徴点とする。このようにして
得られた特徴点情報は、ストロークコード化手段３及び
特徴量マッチング手段４へ送られる。ストロークコード
化手段３では、図２のステップ１０２において、例えば
前記文献と同様の方法により、特徴点抽出手段２より得
られた特徴点情報に基づき、各ストロークをその形状に
より、予め用意された数種類のコードに割り当てる。こ
のコード化には、前記文献に記載された技術と同様の方
法を用いる。このストロークコード化手段３におけコー
ド化では、各セグメントのＸ，Ｙサイン、セグメントの
角度、セグメント間の回転角度により分類してコード化
を行う。筆記された文字の画数（１文字に含まれるスト
ロークの数）をｊとすると、ストロークコードＳ1 ，Ｓ
2 ，…，Ｓj （但し、Ｓi とは、ｉ番目のストロークに
割り当てられたストロークコードである）が得られる。
このようにしてコード化されたストロークデータは、特
徴量マッチング手段４及び文字辞書選択手段５へ送られ
る。文字辞書選択手段５では、ステップ１０３を介して
ステップ１０４において、ストロークコード化手段３よ
り得られたストロークデータＳ1 ，Ｓ2 ，…，Ｓjと、
文字辞書６に付加された構成要素となり得ないストロー
クコード列Ｓ1a，Ｓ2a，…，Ｓiaとを比較する。もし一
致するストロークコードが存在した場合、その文字はス
キップし、次の文字を評価する。一致するストロークコ
ードがない場合、その登録パターンを選択し、文字辞書
６に書かれた情報を特徴量マッチング手段４へ渡す。こ
れらの処理を図２のステップ１０３を介して文字辞書６
の終りがくるまで行う。
【０００９】ここで、ストロークコード化手段３より得
られたストロークコード列と、文字辞書６に付加された
構成要素となり得ないストロークコード列同士で、一致
するものが存在するか否かを実現する方法の一例を説明
する。１つのストロークコード番号につき１ビットを割
り当てることにする。システムでストロークコードがＮ
個用意されているとすると、長さＮのビット列を考え
る。ストロークコード化手段３より得られたストローク
コード列、文字辞書６に書かれた構成要素となり得ない
ストロークコード列より、それぞれ長さＮのビット列を
作成する。作成手順は、ストロークコード化手段３より
出力されたストロークコードをＳ1 ，Ｓ2 ，…，Ｓj と
し、出力する長さＮのビット列をＢとすると、次のよう
な処理〜となる。 ＢのＮビット全てに０を代入する（初期化）。 ｉ＝０ ＢのＳi 番目のビットを１にする。 ｉ＝ｉ＋１ もしｉがｊを越えなければ処理に戻り、越えれば
処理を終了する。 前記と同様の方法で、文字辞書６のストロークコード列
より、長さＮのビット列Ｂａを作成する。また、予めビ
ット列Ｂａを計算してしておき、その値を文字辞書６に
書き込んでおけば、処理速度を向上することができる。
られたストロークコード列と、文字辞書６に付加された
構成要素となり得ないストロークコード列同士で、一致
するものが存在するか否かを実現する方法の一例を説明
する。１つのストロークコード番号につき１ビットを割
り当てることにする。システムでストロークコードがＮ
個用意されているとすると、長さＮのビット列を考え
る。ストロークコード化手段３より得られたストローク
コード列、文字辞書６に書かれた構成要素となり得ない
ストロークコード列より、それぞれ長さＮのビット列を
作成する。作成手順は、ストロークコード化手段３より
出力されたストロークコードをＳ1 ，Ｓ2 ，…，Ｓj と
し、出力する長さＮのビット列をＢとすると、次のよう
な処理〜となる。 ＢのＮビット全てに０を代入する（初期化）。 ｉ＝０ ＢのＳi 番目のビットを１にする。 ｉ＝ｉ＋１ もしｉがｊを越えなければ処理に戻り、越えれば
処理を終了する。 前記と同様の方法で、文字辞書６のストロークコード列
より、長さＮのビット列Ｂａを作成する。また、予めビ
ット列Ｂａを計算してしておき、その値を文字辞書６に
書き込んでおけば、処理速度を向上することができる。
【００１０】次に、一致するストロークコードが存在す
るか否かの判定であるが、以上の方法で作成されたビッ
ト列Ｂ，ＢａをＡＮＤ回路に入力する。それぞれのビッ
ト毎に論理積をとり、最終的な値が非０であれば、一致
するストロークコードが存在したことになり、値が０で
あれば、一致するストロークコードが１つも存在しなか
ったということである。以上のような文字辞書選択手段
５での処理が行われると、図１の特徴量マッチング手段
４では、図２のステップ１０５，１０６の処理を行う。
即ち、特徴量マッチング手段４では、特徴点抽出手段２
で得られた特徴点、及びストロークコード化手段３で得
られたストロークコードを用いて、特徴量を計算する。
特徴量としては、様々なものが考えられる。例えば、Ｑ
値、部分パターン間ベクトル、ストローク間ベクトル等
である。このようにして計算された特徴量は、文字辞書
選択手段５より与えられる辞書情報とマッチングが行わ
れる。
るか否かの判定であるが、以上の方法で作成されたビッ
ト列Ｂ，ＢａをＡＮＤ回路に入力する。それぞれのビッ
ト毎に論理積をとり、最終的な値が非０であれば、一致
するストロークコードが存在したことになり、値が０で
あれば、一致するストロークコードが１つも存在しなか
ったということである。以上のような文字辞書選択手段
５での処理が行われると、図１の特徴量マッチング手段
４では、図２のステップ１０５，１０６の処理を行う。
即ち、特徴量マッチング手段４では、特徴点抽出手段２
で得られた特徴点、及びストロークコード化手段３で得
られたストロークコードを用いて、特徴量を計算する。
特徴量としては、様々なものが考えられる。例えば、Ｑ
値、部分パターン間ベクトル、ストローク間ベクトル等
である。このようにして計算された特徴量は、文字辞書
選択手段５より与えられる辞書情報とマッチングが行わ
れる。
【００１１】ここで、マッチングとは、計算された特徴
量と、それに対応する文字辞書６内の特徴量の類似度を
計算し、その類似度が最大のものを見つけ出す処理であ
る。一般的なマッチング方法としては、計算された特徴
量と、それに対応する文字辞書６内の特徴量との差分を
とり、それらを２乗したものの総和を計算する。この値
が最小となる文字を認識結果として出力端子７へ出力す
る。また、特徴量が何種類かある場合には、それぞれ独
立して計算した類似度に、適切な重みをかけてたし合わ
せた値を、最終的な類似度とする方法もある。以上のよ
うに、本実施例では、文字辞書選択手段５を設けたの
で、候補文字になり得ない文字辞書６内の登録パターン
を選択することがなくなり、不要な特徴量計算及びマッ
チング処理を省略でき、処理量が軽減されて処理時間を
短縮することができる。しかも、認識する際の対象文字
数が減少するので、誤認識も減らすことができる。な
お、本発明は上記実施例に限定されず、例えば、図１の
特徴点抽出手段２及びストロークコード化手段３の処理
を前記文献と異なる方法で処理する等、種々の変形が可
能である。
量と、それに対応する文字辞書６内の特徴量の類似度を
計算し、その類似度が最大のものを見つけ出す処理であ
る。一般的なマッチング方法としては、計算された特徴
量と、それに対応する文字辞書６内の特徴量との差分を
とり、それらを２乗したものの総和を計算する。この値
が最小となる文字を認識結果として出力端子７へ出力す
る。また、特徴量が何種類かある場合には、それぞれ独
立して計算した類似度に、適切な重みをかけてたし合わ
せた値を、最終的な類似度とする方法もある。以上のよ
うに、本実施例では、文字辞書選択手段５を設けたの
で、候補文字になり得ない文字辞書６内の登録パターン
を選択することがなくなり、不要な特徴量計算及びマッ
チング処理を省略でき、処理量が軽減されて処理時間を
短縮することができる。しかも、認識する際の対象文字
数が減少するので、誤認識も減らすことができる。な
お、本発明は上記実施例に限定されず、例えば、図１の
特徴点抽出手段２及びストロークコード化手段３の処理
を前記文献と異なる方法で処理する等、種々の変形が可
能である。
【００１２】
【発明の効果】以上詳細に説明したように、第１の発明
によれば、文字辞書選択手段を設けたので、候補文字に
なり得ない文字辞書内の登録パターンを選択することが
なくなり、不要な特徴量計算処理及びマッチング処理を
省略でき、処理量が軽減されて処理時間を短縮すること
ができる。しかも、マッチングでの認識処理の際の対象
文字数が減少するので、誤認識を減らすことができる。
第２の発明によれば、文字辞書選択手段はマッチング処
理の中止機能を有するので、不要な特徴量計算及びマッ
チング処理を効率よく省略できる。第３の発明によれ
ば、文字辞書の登録パターンに文字辞書選択のための情
報を付加したので、文字辞書選択手段での選択処理を簡
単かつ的確に行うことができる。第４の発明によれば、
文字辞書選択のための情報は、登録パターンの構成要素
となり得ないストロークコードにしたので、文字辞書の
選択をより簡単かつ的確に行うことができる。
によれば、文字辞書選択手段を設けたので、候補文字に
なり得ない文字辞書内の登録パターンを選択することが
なくなり、不要な特徴量計算処理及びマッチング処理を
省略でき、処理量が軽減されて処理時間を短縮すること
ができる。しかも、マッチングでの認識処理の際の対象
文字数が減少するので、誤認識を減らすことができる。
第２の発明によれば、文字辞書選択手段はマッチング処
理の中止機能を有するので、不要な特徴量計算及びマッ
チング処理を効率よく省略できる。第３の発明によれ
ば、文字辞書の登録パターンに文字辞書選択のための情
報を付加したので、文字辞書選択手段での選択処理を簡
単かつ的確に行うことができる。第４の発明によれば、
文字辞書選択のための情報は、登録パターンの構成要素
となり得ないストロークコードにしたので、文字辞書の
選択をより簡単かつ的確に行うことができる。
【図１】本発明の実施例を示すオンライン文字認識装置
の機能ブロック図である。
の機能ブロック図である。
【図２】図１の動作を示すフローチャートである。
【図３】図１の文字辞書の構成例を示す図である。
１ 座標入力部 ２ 特徴点抽出手段 ３ ストロークコード化手段 ４ 特徴量マッチング手段 ５ 文字辞書選択手段 ６ 文字辞書 ７ 出力端子
Claims (4)
- 【請求項１】 座標入力部に筆記入力して得られた座標
データ列から、筆記文字を構成するストロークの特徴点
を抽出する特徴点抽出手段と、 前記特徴点抽出手段で抽出された特徴点の位置関係によ
り各ストロークをコード化するストロークコード化手段
とを備え、 前記特徴点抽出手段またはストロークコード化手段の出
力データと文字辞書に登録されている登録パターンとの
マッチング処理を行って文字認識を行うオンライン文字
認識装置において、 前記ストロークコード化手段の出力情報をもとに前記文
字辞書の登録パターンを使用するか否かを決定する文字
辞書選択手段を設けたことを特徴とするオンライン文字
認識装置。 - 【請求項２】 前記文字辞書選択手段は、前記ストロー
クコード化手段から出力されたストロークコードが、前
記文字辞書に登録されている登録パターンの構成要素と
なり得るか否かを判断し、もしなり得ないと判断したら
その登録パターンとの前記マッチング処理を中止する構
成にしたことを特徴とする請求項１記載のオンライン文
字認識装置。 - 【請求項３】 前記文字辞書の登録パターンに、文字辞
書選択のための情報を付加したことを特徴とする請求項
１記載のオンライン文字認識装置。 - 【請求項４】 前記文字辞書選択のための情報は、前記
登録パターンの構成要素となりえないストロークコード
である請求項３記載のオンライン文字認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4339173A JPH06187500A (ja) | 1992-12-18 | 1992-12-18 | オンライン文字認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4339173A JPH06187500A (ja) | 1992-12-18 | 1992-12-18 | オンライン文字認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06187500A true JPH06187500A (ja) | 1994-07-08 |
Family
ID=18324934
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4339173A Withdrawn JPH06187500A (ja) | 1992-12-18 | 1992-12-18 | オンライン文字認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06187500A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100276835B1 (ko) * | 1997-11-06 | 2001-01-15 | 정선종 | 펜 인식 시스템과 그 제어 방법 |
-
1992
- 1992-12-18 JP JP4339173A patent/JPH06187500A/ja not_active Withdrawn
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100276835B1 (ko) * | 1997-11-06 | 2001-01-15 | 정선종 | 펜 인식 시스템과 그 제어 방법 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20000307 |