JPH076211A - オンライン文字認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 傾斜文字に対しても、処理量や登録情報量を
増大させることなく、正しく認識できるようにする。 【構成】 筆記された文字のストロークの情報に基づい
て認識手段４が筆記された文字を認識するオンライン文
字認識装置において、所定分類に属するストロークの傾
きを計算し、この傾きに応じて、そのストロークの座標
データを補正して認識手段に与える文字整形手段６を設
けた。ここで、所定分類が、漢数字「一」の方向のスト
ローク分類及び算用数字「１」の方向のストローク分類
であることは好ましく、また、計算されたストロークの
傾きが閾値を越えたときにのみ座標データの補正を行な
うことも好ましい。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、手書き入力文字をスト
ロークの情報を利用して認識する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】図２は、従来のオンライン文字認識装置
の概略構成を示すものである（特開昭６２−２２９３８
３号公報には図２以上に詳細に記載されている）。図２
において、従来のオンライン文字認識装置１０は、タブ
レット（座標入力手段）１、特徴点抽出手段２、ストロ
ーク抽出手段３、認識手段４及び辞書５から構成されて
いる。

【０００３】タブレット１から時系列的に出力された例
えばＸＹ直交座標系に従う座標データは、特徴点抽出手
段２に入力され、特徴点抽出手段２によってストローク
の始点、終点、屈曲点等の特徴を表す座標データが抽出
される。このようにして特徴が抽出された１ストローク
分の座標データは、ストローク抽出手段３に入力され、
ストローク抽出手段３は、この座標データに基づいて、
各ストロークを分類して予め決められているストローク
コードを付与する。

【０００４】図３は、ストロークコードの説明図であ
る。図３（ａ）は、漢数字「一」のような正のｘ方向一
直線のストロークを想定したストロークコードＳ０４が
付与されるストロークの範囲を示すものであり、ストロ
ークの始点及び終点を結ぶベクトルがｘ座標軸となす角
度が−１４°〜９０°にある筆記ストロークにはこのコ
ードＳ０４が付与される。図３（ｂ）は、算用数字
「１」のような負のｙ方向一直線のストロークを想定し
たストロークコードＳ０２が付与されるストロークの範
囲を示すものであり、ストロークの始点及び終点を結ぶ
ベクトルがｘ座標軸となす角度が−７０°〜−１０６°
にある筆記ストロークにはこのコードＳ０２が付与され
る。

【０００５】なお、屈曲点がある筆記ストロークについ
ては、その屈曲角度等によってストロークコードの分類
では屈曲点の情報が利用されたりされなかったりする。
同一コードを付与する始点及び終点間の角度範囲を大き
くしているのは、筆記者の癖等を考慮しているためであ
る。

【０００６】上述のようにして特徴点抽出手段２が抽出
した１ストローク分の座標データ、及び、ストローク抽
出手段３で得られたストロークコードが認識手段４に入
力される。

【０００７】認識手段４は、まず、筆記された文字のス
トローク数（画数）を検出し、辞書５内のその画数に応
じた画数辞書部を選択する。例えば、入力文字「沖」が
筆記された場合には画数が７画であるので、７画で構成
されている文字情報を格納している画数辞書部が選択さ
れる。

【０００８】なお、辞書５には、標準文字について予め
得た以下のようなパラメータの値が、文字の画数毎に格
納されている。

【０００９】認識手段４は、筆記文字に対する部分パタ
ーン間ベクトルを算出し、算出した部分パターン間ベク
トルと、選択された画数辞書部に格納されている各文字
の部分パターン間ベクトルとを照合し、照合結果（マッ
チング距離）Ｖが閾値ｉより小さい文字に候補を絞り込
む。同様に、認識手段４は、筆記文字に対するＱ値を算
出し、算出されたＱ値と、候補としてまだ残っている各
文字のＱ値とを照合し、照合結果（マッチング距離）Ｑ
が閾値ｊより小さい文字に候補をさらに絞り込む。この
ような照合結果と閾値との大小比較による絞り込みを、
ストロークコード値（照合結果をＳとする）の面からも
行なう。

【００１０】そして、認識手段４は、残った候補文字に
対してそれぞれ、(1) 式に従う総合マッチング距離値ｄ
を求め、この値ｄによって、残った候補文字の順位付け
を行なう（候補を１個にすることも含む）。総合マッチ
ング距離値ｄが小さいものほど候補順位は高い。

【００１１】 ｄ＝Ｖ＋ａＱ＋ｂＳ …(1) （但し、ａ及びｂはそれぞれ画数によって定まる定数） ここで、部分パターン値ベクトルとは、筆記文字（例え
ば漢字）を、それを構成するブロックとして部首を基本
とした部分パターンに分け、各部分パターンの重心をそ
の筆記順序に従って結んだベクトルである。例えば、文
字「沖」は、「さんずい」部分と「中」の部分とに分け
られ、最初に筆記された「さいずい」部分の重心から次
に筆記された「中」部分の重心を結ぶベクトルが部分パ
ターン値ベクトルである。

【００１２】また、Ｑ値は、筆記方向の変化分布を例え
ば部分パターンを単位に総合化した値であり、例えば１
６個の値Ｑ1 〜Ｑ16の組で与えられる。例えば、漢数字
「一」を筆記する場合、→方向に筆記し、←方向に筆記
することはほとんどない。ｘ方向の＋方向成分が、ｘ方
向のどの位置に分布しているかをイメージ的な特徴で表
した値がＱ1 であり、(2) 式のように定義される。

【００１３】 Ｑ1 ＝Σ （ｘi −ｘi-1 ）（ｘi ＋ｘi-1 ）／２ …(2) （但し、ｘi はｉ番目の座標データのｘ座標の値であ
る） ｘ方向の−方向成分がｘ方向のどの位置に分布している
か、ｘ方向の＋方向成分がｙ方向のどの位置に分布して
いるか等によって、各Ｑ値成分がＱ1 〜Ｑ16が規定され
ている。

【００１４】ストロークコード値とは、文字（又はその
部分パターン）がどのようなストロークコードをどのく
らい含むかを示すデータである。

【００１５】

【発明が解決しようとする課題】以上のように、従来の
オンライン文字認識装置においては、種々の観点からの
値を総合的に考慮して認識率を高めるようにしている。

【００１６】しかし、オンライン文字認識装置は手書き
文字を対象としているため、筆記者の癖によっては認識
率が低下する恐れがある。そのため、認識率の優れたオ
ンライン文字認識装置を実現するためには、筆記者の癖
による字形の違いを緩和するような装置にしなければな
らない。

【００１７】様々な字形の中で癖がある字形として多い
のは、右上がりや右下がりの傾斜文字であり、その傾き
は個人により異なっている。一般に、辞書５は正しく
（傾斜が適度の）筆記された標準文字を元に作成されて
いるので、右上がり文字等の傾斜文字が筆記された場合
には、総合マッチング距離値ｄ（特にＱ値による照合結
果Ｑ）は、正しく筆記された場合に比べて大きくなる。
他に似通った文字がない場合には正しく認識されるが、
似通った文字がある場合には、筆記者の傾斜癖によるマ
ッチング距離値の増大によって誤認識される恐れがあ
る。従って、筆記者の癖による字形の違いを緩和すると
いう要求を、従来の装置は十分に満たしているとは言い
難い。

【００１８】このような不都合を解決する方法として、
傾斜文字の情報も辞書５に登録しておくことが考えられ
る。しかし、このようにすると、同一文字についての情
報が辞書に複数存在して記憶量が大容量になると共に、
認識対象文字数が多くなって認識結果を得るまでの処理
量が多くなるという別な課題が生じ、有効な解決策には
なっていない。

【００１９】本発明は、以上の点を考慮してなされたも
のであり、傾斜文字に対しても、処理量や登録情報量を
増大させることなく、正しく認識することができるオン
ライン文字認識装置を提供しようとしたものである。

【００２０】

【課題を解決するための手段】かかる課題を解決するた
め、本発明においては、筆記された文字のストロークの
情報に基づいて認識手段が筆記された文字を認識するオ
ンライン文字認識装置において、所定分類に属するスト
ロークの傾きを計算し、この傾きに応じて、そのストロ
ークの座標データを補正して上記認識手段に与える文字
整形手段を設けた。

【００２１】ここで、所定分類が、漢数字「一」の方向
のストローク分類及び算用数字「１」の方向のストロー
ク分類であることが好ましい。

【００２２】また、計算されたストロークの傾きが閾値
を越えたときにのみ座標データの補正を行なうことも好
ましい。

【００２３】

【作用】本発明のオンライン文字認識装置においては、
筆記された文字が傾斜文字でも正しく認識できるよう
に、文字整形手段を設け、所定分類に属するストローク
の傾きを計算し、この傾きに応じて、そのストロークの
座標データを補正して上記認識手段に与えるようにし
た。このようにしたので、認識手段が利用する辞書は従
来と同様で良く、処理量や登録情報量が増大することは
ない。

【００２４】ここで、所定分類を、漢数字「一」の方向
のストローク分類及び算用数字「１」の方向のストロー
ク分類に限定すると、文字整形の効果を発揮でき、しか
も文字整形での処理量も抑えることができて好ましい。

【００２５】また、計算されたストロークの傾きが閾値
を越えたときにのみ座標データの補正を行なうことは、
ストロークの傾斜補正がかえって認識率の低下を招くよ
うな事態を防止できて好ましい。

【００２６】

【実施例】以下、本発明によるオンライン文字認識装置
の一実施例を図面を参照しながら詳述する。ここで、図
１がこの実施例のオンライン文字認識装置１０Ａの構成
を示すものであり、図２との同一、対応部分には同一符
号を付して示している。

【００２７】図１において、この実施例のオンライン文
字認識装置１０Ａもタブレット（座標入力手段）１、特
徴点抽出手段２、ストローク抽出手段３、認識手段４及
び辞書５を備えると共に、これに加えて、ストローク抽
出手段３及び認識手段４間に文字整形手段６を備えてい
る。なお、実際上、特徴点抽出手段２、ストローク抽出
手段３、認識手段４及び文字整形手段６はソフトウェア
によって構成されることが多い。

【００２８】従って、ストローク抽出手段３に至るまで
の処理、及び、認識手段４による処理は従来と同様であ
る。

【００２９】すなわち、この実施例においても、タブレ
ット１から時系列的に出力された座標データから、特徴
点抽出手段２はストロークの始点、終点、屈曲点等の特
徴を表す座標データを抽出し、このようにして抽出され
た１ストローク分の座標データから、ストローク抽出手
段３は各ストロークを分類して予め決められているスト
ロークコードを付与する。また、認識手段４は、まず、
筆記された文字のストローク数（画数）を検出し、辞書
５内のその画数に応じた画数辞書部を選択し、その後、
部分パターン間ベクトル、Ｑ値及びストロークコード値
の情報を得て候補文字を絞り込むと共に、(1) 式に示し
た総合マッチング距離値ｄに応じて候補文字間の順位付
け（１個に決定することを含む）を行なう。勿論、認識
手段４に与えられるストロークの座標データ等は、文字
整形手段６を介したものという違いが従来との間にあ
る。

【００３０】この実施例で新たに設けられた文字整形手
段６には、特徴点抽出手段２が抽出した１ストローク分
の座標データやストローク抽出手段３で得られたストロ
ークコードが入力される。文字整形手段６は、これら情
報から所定分類に属するストロークが傾いているか否か
を判断し、傾いているときにストロークの座標データを
補正する。このようにして傾斜補正（傾斜補償）された
座標データ、又は、補正が必要ない場合には入力された
座標データが、ストロークコード等の情報と共に文字整
形手段６から認識手段４に与えられる。

【００３１】次に、文字整形手段６の動作を図４のフロ
ーチャート及び図５の説明図を用いて説明する。

【００３２】文字整形手段６は、ストローク毎に図４に
示す処理を行なう。かかる処理を開始すると、まず、処
理対象ストロークが整形（傾斜補正）が必要な分類のス
トロークであるかをストロークコードに基づいて判別す
る（ステップ１００）。整形が不必要な分類のストロー
クであると、直ちに一連の処理を終了し、次のストロー
クの処理に進む。

【００３３】この実施例の場合、上述した図３に示した
ストロークコードがＳ０２及びＳ０４のストロークを整
形が必要な分類のストロークとしており、これら分類の
ストロークであると、分類によって定まる計算式によっ
て傾斜角θを算出し（ステップ１０１又は１０４）、こ
の傾斜角θが傾斜補正を必要とするほどの角度になって
いるかを判別する（ステップ１０２又は１０５）。例え
ば、算出傾斜角θを上下２個の閾値と比較して判別を行
なう。傾斜補正が必要がない程度の傾斜であれば補正を
行なうことなく、一連の処理を終了し、次のストローク
の処理に進む。一方、傾斜角θが大きく傾斜補正が必要
であると、分類によって定まる計算式によって、傾斜角
θを用いた回転変換によってストロークの座標データを
補正し、（ステップ１０３又は１０６）、次のストロー
クの処理に進む。

【００３４】このようにして補正されたストロークの座
標データ、又は、補正が必要ない場合には入力された座
標データが、ストロークコード等の情報と共に、上述の
ように認識手段４に与えられる。

【００３５】以下、ストロークコードＳ０４が付与され
たストロークについて、傾斜補正動作を詳述する。

【００３６】図５（ａ）に示すように、そのストローク
の始点座標が（Ｘs ，Ｙs ）であり、終点座標が（Ｘe
，Ｙe ）であると、文字整形手段６は、(3) 式に従っ
てこのストロークの傾斜角θを算出する。

【００３７】 θ＝tan ^-1（Ｙe −Ｙs)／（Ｘe −Ｘs) …(3) ストロークコードＳ０４のストロークは、漢数字「一」
方向のストロークを想定しているので、ｘ座標軸の正方
向を基準として傾斜角θをとらえることが好ましく、そ
のため(3) 式を適用している。

【００３８】この傾斜角θが傾斜補正が必要なほど大き
いと、(4) 式に従ってストロークの始点及び終点の中点
の座標（Ｘc ，Ｙc ）を求め、その後、この中点を回転
中心として、ストロークを構成する各点の座標（ｘ，
ｙ）を(5) 式に従って角度−θだけ回転させて傾斜補正
後の座標（ｘ´，ｙ´）を算出する。

【００３９】 Ｘc ＝（Ｘs ＋Ｘe)／２ Ｙc ＝（Ｙs ＋Ｙe)／２ …(4) ｘ´＝（ｘ−Ｘc ）cos （−θ）−（ｙ−Ｙc ）sin （−θ）＋Ｘc ｙ´＝（ｘ−Ｘc ）sin （−θ）＋（ｙ−Ｙc ）cos （−θ）＋Ｙc …(5) 一方、ストロークコードＳ０２が付与されたストローク
は、算用数字「１」方向のストロークを想定しているの
で、ｙ座標軸の負方向を基準として傾斜角θをとらえる
ことが好ましく、この場合には(3) 式とは異なる式で演
算しなければならない。また、(3) 式で演算することも
できるが、この場合には回転補正する式として(5) 式以
外のものを適用する。これ以上の説明は省略する。

【００４０】ここで、回転補正を実行する分類のストロ
ークを、ストロークコードがＳ０２及びＳ０４のものに
限定するようにしたのは、この文字整形手段６での処理
量を抑えるためである。また、他のストロークに比べて
単純なストローク形状であり、傾斜によってＱ値等が変
化する度合いが大きいものであるためである。勿論、全
ての分類のストロークを傾斜補正の対象としても良い。

【００４１】傾斜補正を実行するか否かを、得られた傾
斜角θの大きさによって決定するようにしたのは、例え
ばもともと多少右上がりのストロークを水平にしてしま
い、傾斜補正が、かえって辞書に登録された標準文字に
関するストロークとの相違を増大させてしまうことを恐
れたためである。

【００４２】図６は、文字整形前後の文字パターンを示
すものである。図６（ａ）は、右上がり傾向のひらがな
「せ」が筆記された場合である。ストローク２０はスト
ロークコードＳ０４が付与されるストロークであるので
傾斜補正が実行され、ストローク２１もストロークコー
ドＳ０２が付与されるストロークであるので傾斜補正が
実行されるが、ストローク２２はこれ以外のストローク
コードが付与されるストロークであるので傾斜補正は実
行されない。図６（ｂ）は、右上がり傾向の漢字「天」
が筆記された場合である。ストローク３０及び３１は共
にストロークコードＳ０４が付与されるストロークであ
るので傾斜補正が実行されるが、ストローク３２及び３
３はこれ以外のストロークコードが付与されるストロー
クであるので傾斜補正は実行されない。

【００４３】このような文字整形によって、図６の右側
に示すような右上がり傾向が緩和された文字パターンに
変換され、この文字パターンを構成するストロークの座
標データが認識手段４に与えられる。

【００４４】上記実施例によれば、傾斜文字の傾斜をス
トローク単位に補正し、傾斜傾向（筆記者の癖）を緩和
して認識手段４に座標データを与えるようにしたので、
傾斜文字が筆記された場合にも処理量や辞書の登録量を
増大させることなく、認識率を高めることができる。

【００４５】なお、文字整形手段６での処理量が追加さ
れるが、辞書５に傾斜文字の情報を用意して検索照合す
る処理量に比べれば処理量の追加はごく僅かである。

【００４６】上記実施例の説明においても変形の余地を
説明したが、本発明は以下のような変形実施例も許容す
るものである。

【００４７】上記実施例においては、傾斜補正の回転中
心がストロークの中点であるものを示したが、ストロー
クの始点や終点等の他の特徴点であっても良い。

【００４８】また、傾斜角の検出基準方向も上記実施例
のものに限定されない。例えば、ストロークコードＳ０
４に分類されたストロークの傾斜角の検出基準方向は、
上記実施例では正方向のｘ座標軸であったが、辞書作成
に用いられた標準文字のストロークコードＳ０４に分類
されるストロークの平均傾斜角方向を傾斜角の検出基準
方向としても良い。

【００４９】さらに、上記実施例においては、傾斜補正
がかえって認識率の低下を招くことを防止するため、傾
斜補正を実行する傾斜角の範囲を限定するものを示した
が、他の方法によって傾斜補正がかえって認識率の低下
を招くことを防止するようにしても良い。例えば、傾斜
補正を実行する傾斜角範囲を限定しないで全てに傾斜補
正し、認識用の辞書情報に傾斜補正された場合におかし
くなる形状の文字パターンを設けておき、この文字パタ
ーンが第１順位の候補になったときには傾斜補正前の座
標データで認識処理を再度実行させるようにしても良
い。また、傾斜補正されたデータを利用した第１順位の
マッチング距離値が所定閾値より大きい場合に傾斜補正
前の座標データで認識処理を再度実行させるようにして
も良い。

【００５０】さらにまた、上記実施例においては、傾斜
補正とストローク数（画数）とは無関係であったが、所
定画数の文字に含まれるストロークに対し傾斜補正の適
用対象とするようにしても良い。

【００５１】本発明は、ストロークの傾斜補正に特徴を
有するので、認識手段４が採用している認識方法は上述
のものに限定されるものではない。

【００５２】図１は、本発明を概念的に表した実施例構
成を示したものであり、例えば、タブレット１からのデ
ータを一旦記録媒体に記録しその後読出して認識処理す
る装置や、タブレット１が得たデータを通信し、受信側
が特徴点抽出手段２以下の構成を備える装置（システ
ム）も本発明に含まれることは勿論である。

【００５３】

【発明の効果】以上のように、本発明によれば、所定分
類に属するストロークの傾きを計算し、この傾きに応じ
て座標データを補正して認識手段に与える文字整形手段
を設けたので、傾斜文字に対しても、処理量や登録情報
量を増大させることなく、正しく認識することができる
オンライン文字認識装置を実現できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施例の構成を示すブロック図である。

【図２】従来の構成を示すブロック図である。

【図３】ストロークコードの説明図である。

【図４】実施例の文字整形手段の動作を示すフローチャ
ートである。

【図５】実施例の傾斜補正の説明図である。

【図６】実施例による文字整形前後の文字パターンを示
す説明図である。

【符号の説明】

１…タブレット、２…特徴点抽出手段、３…ストローク
抽出手段、４…認識手段、５…辞書、６…文字整形手
段、１０Ａ…オンライン文字認識装置。

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 筆記された文字のストロークの情報に基
   づいて認識手段が筆記された文字を認識するオンライン
   文字認識装置において、 所定分類に属するストロークの傾きを計算し、この傾き
   に応じて、そのストロークの座標データを補正して上記
   認識手段に与える文字整形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。
2. 【請求項２】 上記所定分類が、漢数字「一」の方向の
   ストローク分類及び算用数字「１」の方向のストローク
   分類であることを特徴とした請求項１に記載のオンライ
   ン文字認識装置。
3. 【請求項３】 計算されたストロークの傾きが閾値を越
   えたときにのみ座標データの補正を行なうことを特徴と
   した請求項１又は２に記載のオンライン文字認識装置。