JPH0652538B2 - 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

Info

Publication number
JPH0652538B2
JPH0652538B2 JP59005844A JP584484A JPH0652538B2 JP H0652538 B2 JPH0652538 B2 JP H0652538B2 JP 59005844 A JP59005844 A JP 59005844A JP 584484 A JP584484 A JP 584484A JP H0652538 B2 JPH0652538 B2 JP H0652538B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
stroke
pattern
signal information
signal
character
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Lifetime
Application number
JP59005844A
Other languages
English (en)
Other versions
JPS59139484A (ja
Inventor
ディー・クレイン ヒュウイット
エス・オストレム ジャン
Original Assignee
コミュニケーション インテリジェンス コーポレーション
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Family has litigation
First worldwide family litigation filed litigation Critical https://patents.darts-ip.com/?family=23824141&utm_source=google_patent&utm_medium=platform_link&utm_campaign=public_patent_search&patent=JPH0652538(B2) "Global patent litigation dataset” by Darts-ip is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Application filed by コミュニケーション インテリジェンス コーポレーション filed Critical コミュニケーション インテリジェンス コーポレーション
Publication of JPS59139484A publication Critical patent/JPS59139484A/ja
Publication of JPH0652538B2 publication Critical patent/JPH0652538B2/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Lifetime legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24B—DOMESTIC STOVES OR RANGES FOR SOLID FUELS; IMPLEMENTS FOR USE IN CONNECTION WITH STOVES OR RANGES
    • F24B13/00—Details solely applicable to stoves or ranges burning solid fuels 
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10—Character recognition
    • G06V30/14—Image acquisition
    • G06V30/142—Image acquisition using hand-held instruments; Constructional details of the instruments
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10—Character recognition
    • G06V30/19—Recognition using electronic means
    • G06V30/196—Recognition using electronic means using sequential comparisons of the image signals with a plurality of references
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10—Character recognition
    • G06V30/32—Digital ink
    • G06V30/333—Preprocessing; Feature extraction
    • G06V30/347—Sampling; Contour coding; Stroke extraction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10—Character recognition
    • G06V30/28—Character recognition specially adapted to the type of the alphabet, e.g. Latin alphabet
    • G06V30/287—Character recognition specially adapted to the type of the alphabet, e.g. Latin alphabet of Kanji, Hiragana or Katakana characters

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Character Discrimination (AREA)

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 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４５９，２８３号
（１９８３年１月１９日出願）である。
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認識、すなわち、同定（ｉ
ｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）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。
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１
０，０００個に達する。
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点には、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、ペンとタブレツ
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つ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収集し
て保持することを狙つており、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
行うようになつている。
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、同じ書き手によつ
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。従つて、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認識すなわち同定するこ
とのできるパターン認識方式である。
〔従来技術〕
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。
Hiroki Arakawa等によつて「通研レビユー（Review of
the Electrical Communication Laboratories）」の１
９７８年１１−１２月第２６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 Recogni
tion of Handwritten Characters）」には、手書き点の
移動を直交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。
IEEE電子計算機論文誌（IEEE Transactions on Electro
nic Computers）の１９６７年１２月号頁８５６−８６
０；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１９７７−０
８３７３３号；チヨウ（Chou）に与えられた米国特許第
4,176,753号「中国語コンピユータ用の入力システム(In
put 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ツチング
（合致）法について述べられている。チヨウによるとス
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、空間的マツ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つ
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
ようになつている。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
ツチングの困難さが増大する。地方、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。
「パターン認識（Pattern Recognition）」の第１３巻
第３号、頁１９１（パーガモン印刷（Pergamon Pres
s）、１９８１）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 Recognit
ion of Hand-Written Characters Utilizing Positiona
l and Stroke Vector Sequences）」は６つの会社／大
学協同研究の報告であつて、ストローク長の５ないし１
０％を使つ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。
E.F.ヤツプ（Yhap）等がIBM研究開発ジヤーナル（IBM J
ournal of Research and Develop-ment）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 line Chinese Chara
cter Recog-nition 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。
クレイン（Crane）等の国際コンピユータシンポジウム
１９７７論文集（Proceedings of International Compu
ter Symposium１９７７）第１分冊頁２４６（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 the Input of Hand-Printed Chin
ese Characters Based on Sequential Stroke Recognit
ion）」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
初期の発表であつて、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。
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
ことによつて各種のパラメータを表わす信号が得られる
ようになつている。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つて定め
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、その記号はまちがつていると考える。
〔発明が解決しようとする課題〕
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
的に実時間環境で用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つた。
〔課題を解決するための手段〕
本発明に従えば、パターン認識すなわち同定のための方
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
ルであつて、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、その座標値セツトの
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セツトの位置座標値であつて、入力位置座標と同
じ形をとつており、各点において、許容しうる裕度値と
対の形をとつている。裕度値は書き手が異なる場合の形
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％は異なつ
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つ
てパターン認識を確立する。最初の処理で受入れられる
結果が得られなかつ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。
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、別の偏差値セツトの必
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
にそつての変位を用いることによつて省略することがで
きる。同様に偏差値の１セツトを規定して、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。
本発明に従つて、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認識
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認識は、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
することによつて行われる。同定ラベルは書き順に従つ
て配列されているのが普通である。
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
を保つたまゝで、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、それによつて類似セツトをつくり、それ
によつ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つて、処理
の効率、信頼性、コスト効率を高めるようになつてい
る。
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ツ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。
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。
〔実施例〕
本発明は、ストローク同定・認識システムに関して説明
されるパターン認識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つ
てもよい。ストロークは、ペンとタブレツトあるいは任
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
つ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。
第１図を参照すると、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、こ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によつてデ
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、現在調べているス
トローク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、それは可視デイスプレイや
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。
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つての
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つての位置あ
るいは第２のデータ点における、２つの順序組あるいは
対の値であつて、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。
許容しうるずれの値が与えられることによつて柔軟性が
得られる。それらはストローク毎に異つているであろう
し、１つのストロークにそつても場所毎に異なつている
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つ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つて可能な
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つている。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つている。
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。
処理装置１６は、ストロークプロセツサ２６、テンプレ
ートメモリ２８、文字プロセツサ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ツサ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
プロセツサ２６は、本発明の特定の実施例に従つて第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。
第３の信号情報を表わす第３の信号が、文字プロセツサ
３０へつながれたストロークラベルライン３６によつ
て、ストロークプロセツサ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ツサ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。文字プロセツサ
３０は、同定ラベル信号の収集によつて表わされた文字
の同定を行う。この認識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上の文字プロセツサ３０の出力へ出
力情報として与えられる。
ストローク登録装置１２は、筆記手段３８によつて入力
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
ツト４０を含んでいる。このタブレツト４０は、タブレ
ツト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によつてタブレツ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。
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
つてもよい。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、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タブレツ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、ストロークにそつた点の相対位
置が登録され、それによつ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。
第３図にうつると、本発明の１つの実施例に従つて動作
する代表的な処理装置１６が示されている。ストローク
プロセツサ２６のプリプロセツサ４６に対し第１の信号
１４がつながれる。このプリプロセツサ４６は端点を落
として、次に内挿と変換を行つ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
つ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つ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 各角度値は、ストロークに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、従つて
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。
プリプロセツサ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つて、全体の大き
さのみが異なつ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つ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。
プリプロセツサ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はプリプロセツサ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つている。
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つて、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。
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／ストツプ信号によつて行われる。文字
区分化はスタート／ストツプ信号かあるいは要素的空間
検出すなわちＸ−Ｙタブレツト上のボツクス配列中と同
じように、空間的登録場当り単１の文字を登録するやり
方によつて行われる。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。
配列メモリ５０はデータ出力は角度値の形であつてデー
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５４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σ
i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。
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つ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つて表わされている。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。第
５図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ＡＳＣ１
１文字であつてもよいし、データ蓄積に適した同様なも
のであつてよい。
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
を得ることによつて、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。
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。
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。従つてその場合の距離計量は次のようになる。
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６
０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データ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。
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７
２へつながれている。認識基準は本発明に従つて、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ＤU、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７４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、それによつて結合され
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７８の出力と共にＡＮＤゲート８
１へ与えられ、これによつて結合した正の論理状態はス
トローク認識を示す。ＡＮＤゲート８０と８１の出力は
ＯＲゲート８２へつながる。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Ｏ
Ｒゲート８２の出力によつて駆動され、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によつて指
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。
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９
２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
クプロセツサ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
表示によつ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のデータ点に相対的にストロークの長さに沿つてシフ
トさせる。次にこのストロークプロセツサ２６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、それによつ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
ヨンとシフトは任意の順序でかまわないし、複数回行つ
てもよい。
ストローク認識の欠如は文字認識にとつて有害ではない
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。
文字プロセツサ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つて、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。
漢字認識システムにおいて、文字辞書は文字当たりのス
トローク数によつて文字を群に分類して効率よく配列し
てあつて、各文字はストローク順にならべられた文字ラ
ベルによつて表記されている。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つて表わされ
ており、従つて、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。
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つて、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
基準をほゞ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つて等距離にと
つ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。
次に第４図を参照すると、本発明に従つた特定のシステ
ムの１つのコンピユ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の対情報の形をとつている（ステツプＡ）。位置関数
の列はこの後、標準ストロークにそつてあらかじめ選ば
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（ステツプＢ）。ベクトル値の列は
次に組へ分類される。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（ステツプ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
かじめセツトされている（ステツプＤ）。次にすべての
ストロークテンプレートが読み出され（ステツプ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（ステツプ
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（ステツプ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、本発明に従つて認識基準が適
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
テツプ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Ｄi+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（ステツプ
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（ステツプ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が上部決定しきい値ＤUとくら
べられ、計量Ｄiが小さいかどうか調べられる（ステツ
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Ｄ
dとの和である（ステツプ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（ステツプＫ）。
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つてデ
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（ステツプＮ、Ｏ及びＰ、Ｑ）。このステツプ
は、テンプレートの読込みから（ステツプ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（ステツプ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（ステツプＳ）、次にストロークカウンタが
増分され（ステツプ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（ステツ
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）。
第６図を参照すると、別の手書き文字認識システム１０
が示されており、それは第１図のシステム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。
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
であるが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。
処理装置１６はストロークプロセツサ２６、ストローク
テンプレートメモリ２８、文字プロセツサ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２
８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、第２の信号ライン１８上へ第２の信号を供給し
て、ストロークプロセツサ２６へテンプレートアドレス
を特定する。ストロークプロセツサ２６は第２の信号情
報に基づいて第１信号情報によつて表わされたストロー
クを同定する。ストロークプロセツサ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
ロークプロセツサ２６の出力において、ストロークラベ
ルライン３６によつて文字プロセツサ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、文字プロセツサ３０へつながつた
文字ラベルライン３１上へ信号を供給する。文字プロセ
ツサ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ツサ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。
文字プロセツサ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ツサ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つて、データライン１
０６を通してストローク位置メモリ１０２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つて、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しい文字の選
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。文字プロセツサ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
ク処理に先立つてストロークプロセツサ２６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１
０２へ与えられる。ストローク登録装置１２は筆記手段
３８による手書き入力に応答する。
次に第７図を参照すると、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ユ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の対の形になつている（ステツプ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（ステツプＡ−１）、また位置関数の列が標準的なス
トロークにそつ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（ステツプ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（ステツプＣ）。極座標の角度値Ｔiとずれの値σiの
列の形のストロークテンプレートが供給される（ステツ
プＤ）。次にすべてのストロークテンプレートが読出さ
れ（ステツプ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（ステツプ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（ステツプＧ）。最小
の距離計量は認識されたストロークに対するもつとも確
からしい候補に対応している。しかし、本発明に従つて
認識基準が適用され、正確な認識の見込を促進させる。
まず、最小の距離計量が下部決定しきい値と比較される
（ステツプ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（ステツプ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（ステツプ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（ステツプ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（ステツプ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（ステツプＫ）。
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
ツサを駆動して、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（ステツプＮ、Ｏ及びＰ、Ｑ）。
このステツプはテンプレートの読込みから（ステツプ
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（ステツプ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（ステツプＳ）、ストローク計数器が増分
かれ（ステツプ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（ステツ
プＵ）、その文字の認識を行う。文字辞書検索は既に述
べたように行われる。
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。従つ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う。
【図面の簡単な説明】
第１図は、本発明に従う手書き文字処理システムのブロ
ツク図である。 第２Ａ図は、本発明に従つ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ツク図である。 第２Ｂ図は、本発明に従つて使用される第２のストロー
ク登録手段の外観的ブロツク図である。 第３図は、本発明に従つて動作する処理装置のブロツク
図である。 第４図は、本発明に従う方法の流れ図である。 第５図は、本発明に従うテンプレートを示すストローク
図である。 第６図は、本発明に従う手書き文字処理システムの別の
実施例のブロツク図である。 第７図は、本発明に従う別の方法の流れ図である。 （符号） 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……ストロークプロセツサ ２８……テンプレートメモリ ３０……文字プロセツサ 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データ入力タブレツト 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……プリプロセツサ 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 〃 ７７……第３の 〃 ７８……第４の 〃 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……JIT −１文字
フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭48−8130（ＪＰ，Ａ) 特公 昭50−14862（ＪＰ，Ｂ１)

Claims (4)

    【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
    に沿って相関した相対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、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１組の連続した第１のデ
    ータ点を指定し、前記１組の第１のデータ点は前記スト
    ロークに沿った前記第１の信号情報に基づいて書き換え
    られるかまたは選択されるもので、 (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、それぞれの前記テンプレートは相関し
    た連続的な位置の値を規定した１組の連続した第２のデ
    ータ点と、１組の許容し得る裕度値とを含み、前記１組
    のそれぞれの前記許容し得る裕度値は関連する前記第２
    のデータ点に対する予め選択された偏差を表し、前記許
    容し得る裕度値の少なくとも一つは単一のテンプレート
    に対して前記許容し得る裕度値の他の少なくとも一つと
    異なり、 (c) 前記第１の信号情報と前記第２の信号情報との間
    の最良の対応関係を供給するテンプレートを決定するよ
    うに前記第１のデータ点と前記第２のデータ点とを比較
    して前記第３の信号情報を発生することを特徴とするパ
    ターン認識方法。
  2. 【請求項２】特許請求の範囲第１項に記載の方法におい
    て、前記第１のデータ点のそれぞれに１．５度を越えな
    い角度分解能で前記第１の信号情報を分解することを特
    徴とするパターン認識方法。
  3. 【請求項３】特許請求の範囲第１項に記載の方法におい
    て、前記第１のデータ点のそれぞれに０．１５度を越え
    ない角度分解能で前記第１の信号情報を分解することを
    特徴とするパターン認識方法。
  4. 【請求項４】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、 前記データ処理手段は、前記第１の信号情報から１組の
    連続した第１のデータを指定する手段を含み、前記１組
    の第１のデータ点は前記第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する前記パターン登録手段に
    したがって前記第１の信号情報に基づき書き換えられる
    かまた選択されるので、それぞれの前記テンプレートは
    相関した連続的な位置の値を規定した１組の第２のデー
    タ点の許容点と１組の許容し得る裕度値とを含み、それ
    ぞれの前記許容し得る裕度値は関連する前記第２のデー
    タ点に対する予め選択された偏差を表し、角度ずれ値で
    表された前記許容し得る裕度値の少なくとも一つは単一
    のテンプレートに対して前記角度ずれ値で表された前記
    許容し得る裕度値の他の少なくとも一つと異なり、 前記第１の信号情報と前記第２の信号情報との間の最良
    の対応関係を供給するテンプレートを決定するように前
    記第１のデータ点と前記第２のデータ点とを比較して前
    記第３の信号情報を発生する手段を含むことを特徴とす
    るパターン認識装置。
JP59005844A 1983-01-19 1984-01-18 パターン認識方法及び装置 Expired - Lifetime JPH0652538B2 (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US06/459,282 US4561105A (en) 1983-01-19 1983-01-19 Complex pattern recognition method and system
US459282 1983-01-19

Related Child Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP5110699A Division JPH0792816B2 (ja) 1983-01-19 1993-05-12 パターン認識方法及び装置
JP5110698A Division JPH0792815B2 (ja) 1983-01-19 1993-05-12 パターン認識方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPS59139484A JPS59139484A (ja) 1984-08-10
JPH0652538B2 true JPH0652538B2 (ja) 1994-07-06

Family

ID=23824141

Family Applications (4)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP59005847A Pending JPS59161778A (ja) 1983-01-19 1984-01-18 パタ−ン処理装置
JP59005844A Expired - Lifetime JPH0652538B2 (ja) 1983-01-19 1984-01-18 パターン認識方法及び装置
JP5110698A Expired - Lifetime JPH0792815B2 (ja) 1983-01-19 1993-05-12 パターン認識方法
JP5110699A Expired - Fee Related JPH0792816B2 (ja) 1983-01-19 1993-05-12 パターン認識方法及び装置

Family Applications Before (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP59005847A Pending JPS59161778A (ja) 1983-01-19 1984-01-18 パタ−ン処理装置

Family Applications After (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP5110698A Expired - Lifetime JPH0792815B2 (ja) 1983-01-19 1993-05-12 パターン認識方法
JP5110699A Expired - Fee Related JPH0792816B2 (ja) 1983-01-19 1993-05-12 パターン認識方法及び装置

Country Status (5)

Country Link
US (1) US4561105A (ja)
EP (1) EP0114248B1 (ja)
JP (4) JPS59161778A (ja)
KR (1) KR890002581B1 (ja)
DE (1) DE3382506D1 (ja)

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
CA1259412A (en) * 1985-06-03 1989-09-12 James C. Monroe Ideographic character processing method
US4829583A (en) * 1985-06-03 1989-05-09 Sino Business Machines, Inc. Method and apparatus for processing ideographic characters
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
US5034989A (en) * 1987-12-11 1991-07-23 Loh Shiu Chang On-line handwritten character recognition apparatus with non-ambiguity algorithm
CA1309774C (en) * 1987-12-11 1992-11-03 Shiu-Chang Loh Character recognition apparatus
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
JPH10510639A (ja) 1994-07-01 1998-10-13 パーム コンピューティング，インコーポレーテッド マルチペンストローク文字セット及び手書文書認識システム
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
US7610194B2 (en) 2002-07-18 2009-10-27 Tegic Communications, Inc. Dynamic database reordering system
US7821503B2 (en) 2003-04-09 2010-10-26 Tegic Communications, Inc. Touch screen and graphical user interface
US7030863B2 (en) 2000-05-26 2006-04-18 America Online, Incorporated Virtual keyboard system with automatic correction
US7286115B2 (en) 2000-05-26 2007-10-23 Tegic Communications, Inc. Directional input system with automatic correction
US7750891B2 (en) 2003-04-09 2010-07-06 Tegic Communications, Inc. Selective input system based on tracking of motion parameters of an input device
AU5299700A (en) 1999-05-27 2000-12-18 America Online, Inc. Keyboard system with automatic correction
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
KR102027601B1 (ko) 2011-10-18 2019-10-01 카네기 멜론 유니버시티 터치 감지 표면 상의 터치 이벤트를 분류하는 방법 및 장치
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

Family Cites Families (19)

* 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
JPS5014862U (ja) * 1973-06-07 1975-02-17
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

Also Published As

Publication number Publication date
JPS59139484A (ja) 1984-08-10
EP0114248A3 (en) 1987-04-08
JPH06176200A (ja) 1994-06-24
EP0114248B1 (en) 1992-02-05
JPH0792816B2 (ja) 1995-10-09
EP0114248A2 (en) 1984-08-01
KR890002581B1 (ko) 1989-07-19
JPS59161778A (ja) 1984-09-12
DE3382506D1 (de) 1992-03-19
JPH0792815B2 (ja) 1995-10-09
US4561105A (en) 1985-12-24
KR840007289A (ko) 1984-12-06
JPH06176199A (ja) 1994-06-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JPH0652538B2 (ja) パターン認識方法及び装置
US4573196A (en) Confusion grouping of strokes in pattern recognition method and system
US4718102A (en) Process and apparatus involving pattern recognition
US5313527A (en) Method and apparatus for recognizing cursive writing from sequential input information
US5610996A (en) Method and apparatus for arc segmentation in handwriting recognition
US6144764A (en) Method and apparatus for on-line handwritten input character recognition and recording medium for executing the method
EP0691623A1 (en) Scribble matching
WO1995034048A1 (en) Method and apparatus for automated text recognition
KR20180064371A (ko) 다수의 객체 입력을 인식하기 위한 시스템 및 그 방법 및 제품
US5889889A (en) Method and apparatus for machine recognition of handwritten symbols from stroke-parameter data
Tou et al. Recognition of handwritten characters by topological feature extraction and multilevel categorization
EP0614557A1 (en) Character recognition method
K Jabde et al. A Comprehensive Literature Review on Air-written Online Handwritten Recognition
JP7095450B2 (ja) 情報処理装置、文字認識方法、および文字認識プログラム
Mukherjee et al. An efficient feature vector for segmentation-free recognition of online cursive handwriting based on a hybrid deep neural network
JP3128357B2 (ja) 文字認識処理装置
JP3066530B2 (ja) オンライン手書文字認識装置
KR900005141B1 (ko) 문자인식장치
CA2497586C (en) Method and apparatus for recognizing cursive writing from sequential input information
JP3015137B2 (ja) 手書文字認識装置
JP3146046B2 (ja) オンライン文字認識装置
JPS6186881A (ja) オンライン手書き文字認識方式
EP0564826A2 (en) Resolution of case confusions by majority voting rule in on-line handwriting recognition
JPS62160597A (ja) オンライン連続文字認識装置
JPS60217484A (ja) 手書き文字認識装置