JPH0650527B2 - Real-time handwriting trajectory recognition method - Google Patents
Real-time handwriting trajectory recognition methodInfo
- Publication number
- JPH0650527B2 JPH0650527B2 JP58244009A JP24400983A JPH0650527B2 JP H0650527 B2 JPH0650527 B2 JP H0650527B2 JP 58244009 A JP58244009 A JP 58244009A JP 24400983 A JP24400983 A JP 24400983A JP H0650527 B2 JPH0650527 B2 JP H0650527B2
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- Japan
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- stroke
- character
- input
- handwriting
- stroke length
- Prior art date
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Landscapes
- Character Discrimination (AREA)
- Facsimile Scanning Arrangements (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Character Input (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 〔発明の利用分野〕 本発明は、手書き軌跡の認識方法に係り、特に実時間で
入力される手書き文字と図形とを良好に分離し得る実時
間手書き軌跡認識方法に関する。Description: BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a handwriting trajectory recognition method, and more particularly to a real-time handwriting trajectory recognition method capable of favorably separating a handwritten character and a graphic input in real time. .
従来の実時間手書き認識技術では、入力に応じてモード
を指定し、手書き文字か手書き図形かの判定をしていた
（例えば特開昭55-143681号公報）。In the conventional real-time handwriting recognition technology, a mode is designated according to an input, and it is determined whether it is a handwritten character or a handwritten figure (for example, JP-A-55-143681).
この方法では入力時又は編集時に、タブレツト上の座標
エリアに設けられたフアンクシヨンエリアを、スタイラ
スペンで押下げて指定することで、モード指定を行う。In this method, when inputting or editing, a mode area provided in the coordinate area on the tablet is pressed down with a stylus pen to specify the mode.
ところが、このモード指定は、手書き図形の中へ手書き
文字を入力するとき、逆に、手書き文字入力中に認識し
た文字を編集しようとするとき、煩雑さ故にしばしば忘
れられ、入力エラーが発生してマンマシン性が損われて
いた。However, this mode designation is often forgotten because of complexity when inputting handwritten characters into handwritten figures, and conversely when trying to edit characters recognized during handwritten character input, and an input error occurs. The man-machine characteristic was impaired.
一方、オフライン処理においては、一旦手書き情報を２
値画像に変換し、この２値画像に対し細線化及び端点除
去処理，縮小処理，マスクによるしみ取り処理を行つ
て、文字と図形とを分離しようとする方法が開示されて
いる（特開昭57-105084号公報）。On the other hand, in the offline processing, once handwritten information is
A method is disclosed in which a character image is converted into a value image, and the binary image is subjected to a thinning process, an end point removal process, a reduction process, and a stain removal process using a mask to separate a character from a figure. 57-105084).
この方法はオフライン処理であるため処理の迅速性に欠
ける問題があつた。Since this method is an off-line processing, there is a problem that the processing speed is insufficient.
以上のように従来の手書き認識技術には、実時間で手書
き文字入力と手書き図形入力とをモード切替なしで効率
良く分離する手段がなく、マンマシンインターフエース
が不連続であつた。As described above, the conventional handwriting recognition technology has no means for efficiently separating the handwritten character input and the handwritten figure input in real time without mode switching, and the man-machine interface is discontinuous.
本発明の目的は、実時間で入力される手書き文字と図形
とを良好に分離し得る実時間手書き軌跡認識方法を提供
するにある。An object of the present invention is to provide a real-time handwriting trajectory recognition method that can favorably separate a handwritten character and a graphic input in real time.
上記目的を達成するため、本発明は図形と文字それぞれ
のストロークの特徴事項を巧みに利用して図形と文字の
入力ストロークを分離するものである。（尚、ストロー
クとはペンダウンからペンアツプまでの線分をいう。） すなわち、 (1)文字の大きさは、図形の大きさに比べて小さい場合
を想定していること (2)図形に比べて文字は、その画数に相当するストロー
ク数が多いこと の２点から、文字は図形に比べストローク長が短いてい
う特徴が導かれる。In order to achieve the above object, the present invention skillfully utilizes the characteristic features of the strokes of each of the figure and the character to separate the input strokes of the figure and the character. (Note that the stroke means the line segment from pen down to pen up.) That is, (1) It is assumed that the size of the character is smaller than the size of the figure. (2) Compared with the figure Characters have a large number of strokes corresponding to the number of strokes, which leads to the characteristic that characters have a shorter stroke length than figures.
本発明の特徴は、手書きストロークが入力される毎に、
入力されたストローク長を求め、この求めたストローク
長と所定の閾値とを比較し、ストローク長が所定の閾値
以上であれば図形を構成するストロークと、また、スト
ローク長が所定の閾値に満たない場合は、文字を構成す
るストロークと識別し、その識別結果が手書きストロー
クの入力順に、文字から図形あるいは図形から文字へと
変化する状態が連続して発生した場合、即ち、識別結果
が文字、図形、文字とあるいは図形、文字、図形となつ
ている場合、識別結果に対して修正を行なうことにあ
る。The feature of the present invention is that each time a handwritten stroke is input,
The input stroke length is calculated, and the calculated stroke length is compared with a predetermined threshold value. If the stroke length is greater than or equal to the predetermined threshold value, the stroke forming the figure and the stroke length are less than the predetermined threshold value. In this case, when the strokes that make up a character are identified, and the result of the identification continuously changes in the input order of handwriting strokes from character to figure or from figure to character, that is, the identification result is a character or figure. , And a character or a figure, or a character and a figure, the identification result is corrected.
以下、本発明の一実施例を第１図から第１０図を用いて
説明する。An embodiment of the present invention will be described below with reference to FIGS. 1 to 10.
第１図は本発明の一実施例である実時間手書き軌跡認識
装置の全体ブロツク構成である。FIG. 1 is an overall block configuration of a real-time handwritten trajectory recognition device which is an embodiment of the present invention.
座標入力装置１（いわゆるタブレツト）と、スタイラス
ペン２で検出された座標入力列（ストローク情報）は、
まず手書認識処理装置９へ入力される。The coordinate input device 1 (so-called tablet) and the coordinate input sequence (stroke information) detected by the stylus pen 2 are
First, it is input to the handwriting recognition processing device 9.
次に前記ストローク情報は、入力を学習して閾値を算出
する閾値学習手段と、文字ストロークか図形ストローク
かを分離するためのストローク分離手段とにより、手書
き文字を認識する文字認識手段５と、手書き図形を認識
する図形認識手段６とに分離して送信される。Next, the stroke information includes a character recognizing means 5 for recognizing a handwritten character by a threshold value learning means for learning an input to calculate a threshold value and a stroke separating means for separating a character stroke or a graphic stroke, and handwriting. It is transmitted separately to the figure recognition means 6 for recognizing the figure.
次に認識手段５及び６からの信号は、文字図形表示手段
７を介してＣＲＴデイスプレイ８に送られ、認識された
文字，図形が表示される。Next, the signals from the recognition means 5 and 6 are sent to the CRT display 8 via the character / graphic display means 7 to display the recognized characters / graphics.
以下、本発明の特徴部分であるストローク分離手段３と
閾値学習手段４について詳細に説明する。Hereinafter, the stroke separating means 3 and the threshold learning means 4, which are characteristic parts of the present invention, will be described in detail.
第２図から第７図に本発明の一実施例の処理概要を、第
８図から第１０図に具体的な処理流れ図を示す。2 to 7 show an outline of processing of one embodiment of the present invention, and FIGS. 8 to 10 show concrete processing flow charts.
第２図は、文字と図形が混在した手書き入力の例を示し
たもので、図形の中に文字がある場合である。ここに、
ｌはストロークを示し、添字はストロークの順序を表わ
す。すなわち、ｌ１〜ｌ３は手書き図形のストローク、
ｌ４〜ｌ13は手書き文字のストローク、ｌ14〜ｌ16は手
書き図形のストロークを示す。FIG. 2 shows an example of handwriting input in which characters and graphics are mixed, and there is a character in the graphics. here,
l indicates a stroke, and subscripts indicate the order of strokes. That is, l 1 to l 3 are strokes of handwritten figures,
l 4 to l 13 are strokes of handwritten characters, and l 14 to l 16 are strokes of handwritten figures.
以上のような手書き情報を入力した場合、処理装置９の
ストローク分離手段３、閾値学習手段４では、どのよう
に判定するかについてが、本発明の課題である。It is an object of the present invention to determine how the stroke separation means 3 and the threshold learning means 4 of the processing device 9 make a determination when the above handwritten information is input.
第２図の手書き入力をストローク順に並べたものを第３
図に示す。今、予め設定された所定の閾値ｌTHと、スト
ローク長ｌｉ（ｉはストローク順序）とを比較し、 ｌｉ＞ｌTHのとき１、 ｌｉ≦ｌTHのとき０、 とする。The handwritten input shown in FIG. 2 arranged in stroke order is shown in FIG.
Shown in the figure. Now, a predetermined threshold value l TH set in advance is compared with a stroke length l i (i is a stroke order), and 1 is set when l i > l TH , and 0 is set when l i ≦ l TH .
一般的には閾値の設定が適当で、かつ、手書き文字，図
形の入力が適当なサイズでは、このストローク長の比較
結果が、ストロークの図形（“１”），文字（“０”）
の分離を意味する。Generally, when the threshold value is set appropriately and the size of handwritten characters or figures is appropriate, the stroke length comparison result is the stroke figure (“1”) or character (“0”).
Means separation of.
しかし、次の様な場合、分離誤りが生ずることが予想さ
れる。つまり、手書き入力のアンバランスがあつて、ｌ
７が文字ストロークであるにもかかわず、“１”と判定
されてしまう（第２図，第３図）。However, separation errors are expected to occur in the following cases. In other words, there is an imbalance in handwriting input, and l
Even though 7 is a character stroke, it is determined to be "1" (FIGS. 2 and 3).
そこで本発明の一実施例では、前後のストローク長の比
較結果（差分）から、再度判定をやり直す手段を有して
いる（第４図）。Therefore, in one embodiment of the present invention, there is provided a means for making the determination again based on the comparison result (difference) of the stroke lengths before and after (FIG. 4).
第３図で述べた比較結果は後述のストロークフラグテー
ブルＳＦ（ｉ）に順次格納されるが、このＳＦ（ｉ）の
前後を比較し、変化したストローク番号を探索する。こ
の探索は、ストローク番号ｉとｉ＋１との排他的論理和
をとれば求めることができる。The comparison result described in FIG. 3 is sequentially stored in a stroke flag table SF (i) described later, but before and after this SF (i) is compared to search for a changed stroke number. This search can be obtained by taking the exclusive OR of the stroke numbers i and i + 1.
すなわち、ＳＦ（ｉ）ＳＦ（ｉ＋１）を考えると、第
４図では となり、ストローク番号３から４のとき、６から７のと
き、７から８のとき、さらに１３から１４のとき、それ
ぞれストロークが変化していると探索できる。That is, considering SF (i) SF (i + 1), in FIG. Therefore, it can be searched that the strokes change when the stroke numbers are 3 to 4, 6 to 7, 7 to 8, and 13 to 14, respectively.
ここで問題となるのは、ストローク番号６，７，８のス
トロークで、上記のように２回続けて変化しているとこ
ろである。すなわち、前後の状況から判断して、ストロ
ーク番号７は再度判定し直す必要があると考えられる。
他のストロークについては、所定の閾値との比較結果に
より、“１”のとき図形ストロークＧ、“０”のとき文
字ストロークＣと分離できる。The problem here is that the strokes of stroke numbers 6, 7, and 8 are changing twice in succession as described above. That is, it is considered that the stroke number 7 needs to be determined again based on the circumstances before and after.
Other strokes can be separated from the graphic stroke G when "1" and the character stroke C when "0" according to the result of comparison with a predetermined threshold.
従つてストローク番号７のストロークｌ７については、
下記により再度判定を行う。For stroke l 7 of the slave go-between stroke number 7,
Judge again by the following.
ｌｉ＞ｌＴＨの比較結果列が０→１→０のとき（例え
ば、ストローク番号６，７，８のとき）、 ＩＦ ｋ２・ｌｉ＞ｌＴＨ THEN Ｇ ELSE Ｃ （ｋ２：第２の係数） …(2) ｌｉ＞ｌＴＨの比較結果列が１→０→１のとき、 ＩＦ ｌｉ／ｋ２＞ｌＴＨ THEN Ｇ ELSE Ｃ …(3) ここで係数ｋ２は、たとえば0.７を選ぶと、 (2)式についてはストローク長の３割減、 (3)式についてはストローク長の３割増、 として再度、所定の閾値と比較して図形のストローク
か、文字のストロークかを判断することとなる。When the comparison result sequence of l i > l TH is 0 → 1 → 0 (for example, when the stroke numbers are 6, 7, and 8), IF k 2 · l i > l TH THEN G ELSE C (k 2 : second (2) When the comparison result sequence of l i > l TH is 1 → 0 → 1, IF l i / k 2 > l TH THEN G ELSE C (3) Here, the coefficient k 2 is, for example, When 0.7 is selected, stroke length is reduced by 30% for equation (2), stroke length is increased by 30% for equation (3), and again compared to the predetermined threshold, the stroke of the figure or the stroke of the character. Will be determined.
このような処理を施すことにより、閾値附近のストロー
ク長の判定が正確に行い得る。第４図の例のストローク
ｌ７は以上の処理で文字ストロークと判定される。第５
図は、第４図の例のストロークフラグテーブルの内容で
ある。By performing such processing, the stroke length near the threshold value can be accurately determined. The stroke l 7 in the example of FIG. 4 is determined as a character stroke by the above processing. Fifth
The drawing shows the contents of the stroke flag table in the example of FIG.
第６図，第７図は、(3)式を適用するような手書き入力
がされた場合の例で、この図では、ｌ４′が“０”と判
定され、再度ストロークの比較判断が行われる。FIGS. 6 and 7 are examples of the case where handwriting input is applied to apply equation (3). In this figure, l 4 ′ is determined to be “0”, and stroke comparison determination is performed again. Be seen.
なお、所定の閾値ｌＴＨの設定方法であるが、あらかじ
め、手書き入力対象や、環境がわかつている場合、例え
ば、サイズの固定された原稿用紙を用いるとき、文字入
力ストローク長は、原稿用紙のマス目サイズで決まつて
しまうため、固定値でよい。しかし、入力環境が種々変
化すると、この方法は採用できない。従つて、本発明の
一実施例の第１図で述べたように、この閾値を学習して
決定することになる。Although the method of setting the predetermined threshold value l TH is used, when the handwriting input target and the environment are known in advance, for example, when using a fixed size manuscript paper, the character input stroke length is A fixed value is sufficient because it is determined by the size of the squares. However, this method cannot be adopted when the input environment changes variously. Therefore, as described in FIG. 1 of the embodiment of the present invention, this threshold value is learned and determined.
以上、本発明の一実施例の処理概要を述べたが、以下、
第８図〜第１０図のフローチャートを用いて説明する。The processing outline of the embodiment of the present invention has been described above.
This will be described with reference to the flowcharts of FIGS.
第８図は、後述の第９図，第１０図のフローで用いるテ
ーブル構成図で(a),(b)はタブレツト１より入力された
ストロークテーブルであり、タイミングの異つた２つの
テーブル、STROKENEW,STROKEOLDがある。(c)および(d)
は図形認識手段（第１図，６）と文字認識手段（第１
図，５）へ渡すためのストロークテーブルで、図形スト
ロークテーブルSTROKEG，文字ストロークテーブルSTROK
ECである。すなわち、本発明の方式により、分離された
ストロークを格納するテーブルである。(e)は第５図，
第７図で述べたように、ストローク長と所定の閾値とを
比較した結果を格納するストロークフラグテーブルＳＦ
である。(f)は入力されたストロークの長さを格納する
ストローク長テーブルｌである。(g)は学習した所定の
閾値ｌＴＨ、第１の所定の係数Ｋ１、第２の所定の係数
Ｋ２、処理用の内部カウンタCOUNT、ストローク番号ｉ
を格納するテーブルである。FIG. 8 is a table configuration diagram used in the flow of FIGS. 9 and 10 which will be described later. (A) and (b) are stroke tables input from the tablet 1, and two tables with different timing, STROKENEW There is STROKEOLD. (c) and (d)
Is a graphic recognition means (FIGS. 1 and 6) and a character recognition means (first
Stroke table for passing to figure, 5), graphic stroke table STROKEG, character stroke table STROK
It is EC. That is, it is a table that stores strokes separated by the method of the present invention. (e) is Fig. 5,
As described in FIG. 7, a stroke flag table SF that stores the result of comparison between the stroke length and a predetermined threshold value.
Is. (f) is a stroke length table 1 which stores the length of the input stroke. (g) is a learned predetermined threshold value l TH , a first predetermined coefficient K 1 , a second predetermined coefficient K 2 , a processing internal counter COUNT, a stroke number i
Is a table for storing.
第９図は入力ストロークの文字，図形分離のための処理
フローである。FIG. 9 is a processing flow for separating characters and figures of input strokes.
まずステツプ３ａにより第８図のテーブルクリア，スト
ローク番号のセツト（ｉ＝１）等のイニシヤル処理が行
われ、次にタブレツトからの座標入力処理が行われ、こ
の座標はSTROKNEWテーブルに格納される（ステツプ３
ｂ）。次に入力されたSTROKNEWテーブルの始点から終点
までのストローク長ｌ（ｉ）を演算する（ステツプ３
ｃ）。ストローク長は入力された点列の座標より幾何学
的に容易に計算できる。First, in step 3a, initial processing such as table clear and stroke number setting (i = 1) in FIG. 8 is performed, then coordinate input processing from the tablet is performed, and these coordinates are stored in the STROKNEW table ( Step 3
b). Next, the stroke length l (i) from the start point to the end point of the input STROKNEW table is calculated (step 3
c). The stroke length can be geometrically calculated easily from the coordinates of the input point sequence.
ストローク長ｌ（ｉ）が演算されたら、所定の閾値ｌ
ＴＨと比較して（ステツプ３ｄ）、もし、 ｌ（ｉ）＞ｌＴＨ が成立するならＳＦ（ｉ）に“１”をセツトし、成立し
ないとき“０”をセツトする（ステツプ３ｅ，３ｆ）。
次にストローク番号ｉが１かどうか判定し、もし１であ
れば、つまり最初のストロークであれば、ステツプ３ｔ
にジヤンプし、ストロークテーブルのSTROKENEWを、タ
イミングの異なる別のストロークテーブルSTROKEOLDに
格納しておく（ステツプ３ｇ，３ｔ）。ストローク番号
が１以外であれば、前後のストロークフラグテーブルの
排他的論理和（ＥＯＲ）を取り、ストローク長の比較結
果の変化点を探索する（ステツプ３ｈ）。When the stroke length l (i) is calculated, a predetermined threshold l
Compared with TH (step 3d), if l (i)> l TH is satisfied, set SF (i) to "1", and if not satisfied, set "0" to it (steps 3e, 3f). .
Next, it is determined whether or not the stroke number i is 1, and if it is 1, that is, if it is the first stroke, step 3t.
The stroke table STROKENEW is stored in another stroke table STROKEOLD with different timing (steps 3g, 3t). If the stroke number is other than 1, the exclusive OR (EOR) of the preceding and following stroke flag tables is taken, and the change point of the comparison result of the stroke lengths is searched (step 3h).
ステツプ３ｈでＦＯＲの結果が“０”のとき、カウンタ
COUNTをクリア（ステツプ３ｈ）し、ｉ−１番目のスト
ロークフラグＳＦ（ｉ−１）をチエツクする（ステツプ
３ｑ）。もしＳＦ（ｉ−１）＝１のときｉ−１番目のス
トロークテーブル、すなわち、１つ前のSTROKEOLDをSTR
OKEGへ転送、ＳＦ（ｉ−１）＝０のとき、STROKECへ転
送する（ステツプ３ｒ，３ｓ）。When the result of the FOR is “0” at step 3h, the counter
COUNT is cleared (step 3h), and the i-1th stroke flag SF (i-1) is checked (step 3q). If SF (i-1) = 1, the i-1th stroke table, that is, the previous STROKEOLD is STR
Transfer to OKEG, transfer to STROKEC when SF (i-1) = 0 (steps 3r, 3s).
一方ステツプ３ｈのＦＯＲの結果が“１”のとき、スト
ローク長比較結果に変化があるため、カウンタCOUNTを
加算する。このカウンタCOUNTはストローク長の比較結
果の変化が２度続けて発生したことを示すためのもの
で、１は１回、２は２回続けて発生した場合である（ス
テツプ３ｉ）。したがつて、ステツプ３ｊでカウンタCO
UNTが２かどうかチエツクし、もし、そうでないなら、
ステツプ３ｑに行き、上記と同様の処理を行う。カウン
タCOUNTが２つのとき、すなわち、２回続けて前後のス
トローク長の判定が変化したとき、ストローク長の再計
算を行い、かつ再度閾値と比較することとなる（ステツ
プ３ｌ，３ｍ，３ｎ，３ｏ，３ｐ）。ストローク長の再
計算と比較は前述の(2),(3)式に示す通りである。On the other hand, when the result of the FOR of step 3h is "1", there is a change in the stroke length comparison result, so the counter COUNT is added. This counter COUNT indicates that the change in the stroke length comparison result has occurred twice in succession, where 1 is once and 2 is twice in succession (step 3i). Therefore, in step 3j, the counter CO
Check if UNT is 2 and if not,
At step 3q, the same processing as above is performed. When the counter COUNT is two, that is, when the determination of the stroke length before and after the stroke is changed twice in succession, the stroke length is recalculated and compared with the threshold value again (steps 3l, 3m, 3n, 3o). , 3p). The recalculation and comparison of the stroke length are as shown in the above equations (2) and (3).
次に、ストロークテーブルの入れかえを行い（ステツプ
３ｔ）、全ストロークについて処理したかどうかチエツ
ク（ステツプ３ｕ）し、処理が終了していないとき、ス
トローク番号ｉを増加させて以下同様の処理を繰返す。
全ストロークについて処理が終了して処理中止となる。Next, the stroke table is replaced (step 3t), and whether or not all strokes have been processed is checked (step 3u). When the processing is not completed, the stroke number i is incremented and the same processing is repeated.
The processing ends for all strokes and is stopped.
なお、第９図のストローク分離処理と、第１図の文字認
識，図形認識はマルチ処理が行われているものとする。
したがつて、文字ストロークテーブル，図形ストローク
テーブルにデータが格納されるたびに文字および図形は
認識され、その結果がＣＲＴに表示される。It is assumed that the stroke separation processing of FIG. 9 and the character recognition and graphic recognition of FIG. 1 are multi-processed.
Therefore, every time data is stored in the character stroke table and the graphic stroke table, the character and the graphic are recognized, and the result is displayed on the CRT.
第１０図は、所定の閾値ｌＴＨの学習のための処理フロ
ーで、本処理は、タブレツト上のフアンクシヨン指定用
のスイツチ等の指示により起動される。まず、イニシヤ
ル処理でテーブルクリアや、ストローク番号がセツトさ
れる（ステツプ４ａ）。次にタブレツトより座標を入力
し、ストロークテーブルSTROKENEWへデータを格納する
と同時に文字ストロークテーブルSTROKECへも転送する
（ステツプ４ｂ，４ｃ）。座標データを文字ストローク
テーブルSTROKECへ転送するのは、学習中においても、
文字認識を実行するためである。FIG. 10 is a processing flow for learning a predetermined threshold value l TH , and this processing is started by an instruction such as a switch for designating a function on the tablet. First, the table is cleared and the stroke number is set by the initial process (step 4a). Next, coordinates are input from the tablet, the data is stored in the stroke table STROKENEW, and at the same time transferred to the character stroke table STROKEC (steps 4b and 4c). Transferring coordinate data to the character stroke table STROKEC, even during learning
This is to execute character recognition.
次にストローク長ｌ（ｉ）の計算を、ストローク長の累
算ｌＳを計算する（ステツプ４ｄ，４ｅ）。全てのスト
ロークについて学習が終了したかどうかチエツクし（ス
テツプ４ｆ，４ｈ）、もし終了のとき所定の閾値ｌＴＨ
を平均ストローク長ｌＳ／ｉに係数Ｋ１を乗じて計算す
る（ステツプ４ｇ）。Next, the stroke length l (i) is calculated and the cumulative stroke length l S is calculated (steps 4d and 4e). Check whether learning has been completed for all strokes (steps 4f, 4h), and if completed, a predetermined threshold l TH
Is calculated by multiplying the average stroke length l S / i by the coefficient K 1 (step 4g).
以上のように学習によつて文字ストロークの平均ストロ
ーク長を演算できるため、適当な閾値を設定可能であ
る。Since the average stroke length of the character strokes can be calculated by learning as described above, an appropriate threshold can be set.
次に、本発明の他の実施例を述べる。本発明の一実施例
の所定の閾値として学習により設定しているが、これを
学習をせず、固定値としても良い。この場合、手書き文
字サイズは限定される。また、本発明の一実施例では、
ストローク分離をストローク入力毎に判定して処理して
いたが、これを全ストローク入力後、判定しても良い。
この場合、第９図の座標入力を全てのストロークについ
て終了してからストローク長計算や、閾値比較を行いス
トローク分離を行えば良い。当然、ストロークテーブル
等のテーブルは全ストロークについて格納するためメ
モリサイズが大きくなる、オフライン処理となりマン
マシン性が悪くなる、という欠点が生じる。しかし、手
書き入力を全て終了してから認識したい応用分野には、
この他の実施例でも手書入力を文字と図形に分離するこ
とが可能である。Next, another embodiment of the present invention will be described. Although the predetermined threshold value is set by learning in the embodiment of the present invention, it may be set as a fixed value without learning. In this case, the handwritten character size is limited. Further, in one embodiment of the present invention,
Although stroke separation is determined and processed for each stroke input, it may be determined after inputting all strokes.
In this case, stroke input may be performed for all strokes and stroke length calculation and threshold value comparison may be performed to separate strokes. As a matter of course, since a table such as a stroke table is stored for all strokes, there are disadvantages that the memory size becomes large and the processing becomes offline and man-machine property deteriorates. However, in the application field that you want to recognize after completing all handwriting input,
Also in this other embodiment, it is possible to separate the handwriting input into characters and figures.
さらに、所定の閾値を学習により演算する場合、文字ス
トロークの平均ストローク長に係数を乗じて求めていた
が、これを平均ストローク長と分散値で求めても良い。Further, when the predetermined threshold is calculated by learning, the average stroke length of the character strokes is obtained by multiplying the coefficient, but this may be obtained by the average stroke length and the variance value.
まず第１の効果として、手書き文字認識，手書き図形認
識のモードを指定する操作が自動化され、マンマシン性
が著しく向上することが挙げられる。例えば、第１１
図，第１２図に本発明の応用形態を示すように、既に清
書されたテキスト（文書）をＪＩＳの校正記号である図
形シンボルを入力することにより非常に簡単にテキスト
編集を行うことができる。First, as a first effect, the operation of designating the modes of handwritten character recognition and handwritten figure recognition is automated, and the man-machine characteristic is remarkably improved. For example, the eleventh
As shown in the applied mode of the present invention in FIGS. 12 and 13, it is possible to edit texts which have already been written in plain text (documents) by inputting a graphic symbol which is a JIS proof symbol.
第１１図は削除の図形シンボルで、これを手書き図形と
して認識し、かつ削除のコマンドと対応させた場合の例
で、この場合、Ｂ，Ｃ，Ｄのテキストが削除されること
になる。また、第１２図は、テキストＡとＥの間に、
Ｂ，Ｃ，Ｄの手書き文字を挿入する場合の例で、Ｂ，
Ｃ，Ｄは手書き文字、それ以外は手書き図形として分離
され、それぞれ認識される。以上のように、文字と図形
の入力をモード指定なしに行うことができる。勿論、第
２図のように手書き図形を編集用コマンドと対応させ
ず、通常の図形入力としても文字と図形のモード指定は
不要となる。FIG. 11 shows a delete graphic symbol, which is recognized as a handwritten graphic and is associated with a delete command. In this case, B, C, and D texts are deleted. In addition, in FIG. 12, between the texts A and E,
In the example of inserting B, C, and D handwritten characters, B,
C and D are separated as handwritten characters, and the other characters are separated as handwritten figures and recognized respectively. As described above, characters and figures can be input without specifying the mode. Of course, as shown in FIG. 2, the handwritten figure is not made to correspond to the editing command, and the mode designation of the character and the figure becomes unnecessary even in the case of the normal figure input.
次に第２の効果として、ストローク長を判定する所定の
閾値を予め文字ストロークを入力し学習して設定するた
め、ストローク分離が良好に行うことができる。Next, as a second effect, since a predetermined threshold value for determining the stroke length is set by inputting and learning character strokes in advance, stroke separation can be performed favorably.
第３の効果として、前後のストローク長と所定の閾値の
比較演算結果が２回連続して、判定が異つた場合、再度
ストローク長の見直し判定を行うため、閾値附近のスト
ロークに対し誤り判定を少なくすることができる。As a third effect, when the comparison calculation results of the front and rear stroke lengths and the predetermined threshold value are consecutive twice and the determination is different, the stroke length is reviewed and determined again. Therefore, the error determination is performed for the strokes near the threshold value. Can be reduced.
第１図は本発明の一実施例の全体ブロック構成図、第２
図から第７図は本発明の一実施例の処理概要を説明する
ための図、第８図から第１０図は本発明の一実施例の詳
細説明のためのテーブル構成図及びフローチヤート、第
１１図から第１２図は本発明の応用例を示す図である。 １…タブレツト、２…スタイラスペン、３…ストローク
分離手段、４…閾値学習手段、５…文字認識手段、６…
図形認識手段、７…文字図形表示手段、８…ＣＲＴデイ
スプレイ装置、９…実時間手書き認識装置。FIG. 1 is an overall block diagram of an embodiment of the present invention, FIG.
FIG. 7 to FIG. 7 are diagrams for explaining the processing outline of one embodiment of the present invention, and FIGS. 8 to 10 are table configuration diagrams and flow charts for detailed explanation of one embodiment of the present invention. 11 to 12 are views showing an application example of the present invention. 1 ... Tablet, 2 ... Stylus pen, 3 ... Stroke separating means, 4 ... Threshold learning means, 5 ... Character recognition means, 6 ...
Graphic recognition means, 7 ... Character graphic display means, 8 ... CRT display device, 9 ... Real-time handwriting recognition device.
フロントページの続き (72)発明者 横山 孝典 茨城県日立市幸町３丁目１番１号 株式会 社日立製作所日立研究所内 (56)参考文献 特開 昭55−162176（ＪＰ，Ａ)Front Page Continuation (72) Inventor Takanori Yokoyama 3-1-1 Sachimachi, Hitachi City, Ibaraki, Hitachi Research Laboratory, Hitachi, Ltd. (56) References JP-A-55-162176 (JP, A)
Claims (5)
文字又は図形と認識する実時間手書き軌跡認識方法にお
いて、 前記手書き入力されたストローク長を計算し、当該求め
たストローク長と所定の閾値とを比較し、当該比較結果
に基づいて入力されたストロークが文字か図形かを識別
し、前記手書き入力されたストロークの入力順に、文字
から図形あるいは図形から文字へと識別結果が変化する
状態が連続して発生した場合に、当該連続して変化した
識別結果に対応するストローク長を再度判定することを
特徴とする実時間手書き軌跡認識方法。1. A real-time handwritten trajectory recognition method for recognizing handwritten strokes that are input momentarily as characters or graphics, wherein the stroke length input by handwriting is calculated, and the calculated stroke length and a predetermined threshold value are calculated. Based on the result of the comparison, the stroke input based on the comparison result is identified to be a character or a graphic, and the state in which the identification result changes from the character to the graphic or from the graphic to the character in the input order of the handwritten stroke is continuous. If it occurs, the stroke length corresponding to the continuously changed identification result is determined again, and the real-time handwriting trajectory recognition method is characterized.
図形あるいは図形から文字へと識別結果が変化する状態
が連続して発生した場合とは、前記識別結果が入力順
に、文字、図形、文字と、あるいは、図形、文字、図形
となった場合であることを特徴とする実時間手書き軌跡
認識方法。2. The case according to claim 1, wherein a state in which an identification result changes from a character to a figure or from a figure to a character occurs continuously in the input order of the strokes input by handwriting. A real-time handwritten trajectory recognition method, wherein the identification result is a character, a figure, a letter, or a figure, a letter, and a figure in the order of input.
を再度判定するとは、当該連続して変化した識別結果に
対応する手書きストローク長に所定の補正係数を乗じ
て、再度前記所定の閾値と比較し、当該比較結果に基づ
いて入力されたストロークが文字か図形かを判定するこ
とであることを特徴とする実時間手書き軌跡認識方法。3. The method according to claim 2, wherein the stroke length corresponding to the continuously changed identification result is determined again by a predetermined handwriting stroke length corresponding to the continuously changed identification result. A real-time handwriting trajectory recognition method, which comprises multiplying by a correction coefficient, comparing again with the predetermined threshold value, and determining whether the input stroke is a character or a graphic based on the comparison result.
特徴とする実時間手書き軌跡認識方法。4. The real-time handwritten trajectory recognition method according to claim 1, wherein the graphic includes a graphic symbol which is a calibration symbol.
ローク長と所定の閾値との比較による文字か図形かの識
別及び連続して変化した識別結果に対応するストローク
長の再判定処理を、前記手書きストロークが入力される
毎に実行することを特徴とする実時間手書き軌跡認識方
法。5. The claim 1 according to claim 1, wherein calculation of the stroke length input by handwriting, identification of a character or a figure by comparison of the obtained stroke length with a predetermined threshold, and an identification result that has continuously changed. The real-time handwriting trajectory recognition method is characterized in that the stroke length re-determination process corresponding to is executed every time the handwriting stroke is input.
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|---|---|---|---|
| JP58244009A JPH0650527B2 (en) | 1983-12-26 | 1983-12-26 | Real-time handwriting trajectory recognition method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58244009A JPH0650527B2 (en) | 1983-12-26 | 1983-12-26 | Real-time handwriting trajectory recognition method |
Related Child Applications (1)
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|---|---|---|---|
| JP4138377A Division JPH05189618A (en) | 1992-05-29 | 1992-05-29 | On-line hand-written character editing method |
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|---|---|
| JPS60136890A JPS60136890A (en) | 1985-07-20 |
| JPH0650527B2 true JPH0650527B2 (en) | 1994-06-29 |
Family
ID=17112352
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP58244009A Expired - Lifetime JPH0650527B2 (en) | 1983-12-26 | 1983-12-26 | Real-time handwriting trajectory recognition method |
Country Status (1)
| Country | Link |
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-
1983
- 1983-12-26 JP JP58244009A patent/JPH0650527B2/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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| JPS60136890A (en) | 1985-07-20 |
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