JPH0769941B2 - オンライン手書き文字認識装置 - Google Patents
オンライン手書き文字認識装置Info
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- JPH0769941B2 JPH0769941B2 JP62039945A JP3994587A JPH0769941B2 JP H0769941 B2 JPH0769941 B2 JP H0769941B2 JP 62039945 A JP62039945 A JP 62039945A JP 3994587 A JP3994587 A JP 3994587A JP H0769941 B2 JPH0769941 B2 JP H0769941B2
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- Japan
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- pattern
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Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、変形の大きな手書き文字の入力パタンに対し
ても標準パタンに局所的なアフィン変換を施してあらか
じめ標準パタンを変形してから安定なパタン整合を行う
オンライン手書き文字認識装置に関するものである。
ても標準パタンに局所的なアフィン変換を施してあらか
じめ標準パタンを変形してから安定なパタン整合を行う
オンライン手書き文字認識装置に関するものである。
〔従来の技術〕 従来のパタン整合に基づくオンライン手書き文字認識に
おいては、標準パタンとして各文字カテゴリーを構成す
る特徴点の平均位置ベクトルを格納しておき、標準パタ
ンの各特徴点について入力パタン内の対応特徴点を決定
してその差ベクトルのノルムの和をパタン間距離とする
認識処理を行っていた。
おいては、標準パタンとして各文字カテゴリーを構成す
る特徴点の平均位置ベクトルを格納しておき、標準パタ
ンの各特徴点について入力パタン内の対応特徴点を決定
してその差ベクトルのノルムの和をパタン間距離とする
認識処理を行っていた。
しかし、入力パタンの手書き変形が大きくなると、標準
パタンとして特徴点の平均位置ベクトルをそのまま用い
る従来の単純なパタン整合法では、認識精度が著しく
低下する、固定した標準パタンを用いているので本質
的に限界がある等の問題点があった。
パタンとして特徴点の平均位置ベクトルをそのまま用い
る従来の単純なパタン整合法では、認識精度が著しく
低下する、固定した標準パタンを用いているので本質
的に限界がある等の問題点があった。
上記問題点のを解決する方法としては、標準パタンと
して各文字カテゴリーを構成する特徴点の位置ベクトル
の平均値のみでなく共分散行列をも格納しておき、入力
パタンにおける手書き変形が平均位置ベクトル周りの多
次元正規分布に従うと仮定してベイズ（Bayes）の識別
原理を適用することが考えられた。しかし、この手法も
手書き変形の正規分布を仮定している点と基本的に固定
した標準パタンを用いる点に限界を持っていた。
して各文字カテゴリーを構成する特徴点の位置ベクトル
の平均値のみでなく共分散行列をも格納しておき、入力
パタンにおける手書き変形が平均位置ベクトル周りの多
次元正規分布に従うと仮定してベイズ（Bayes）の識別
原理を適用することが考えられた。しかし、この手法も
手書き変形の正規分布を仮定している点と基本的に固定
した標準パタンを用いる点に限界を持っていた。
上記問題点を解決する方法としては、標準パタンとし
て各文字カテゴリーを構成する特徴点の平均位置ベクト
ルを用い、入力パタンを構成する特徴点との間で適当な
拘束条件の下で対応づけを行って、その対応づけに基づ
き標準パタンを一定量変形してからパタン整合を行うこ
とが考えられた。例えば、OCR（Optical Character Rea
der）の分野では、標準となる平均文字パタンの外接矩
形を小矩形領域に分割し、それら小矩形領域毎に一様な
拡大・縮小を行って入力パタンと最も重なりの良い位置
でパタン整合を行う手法が用いられた（信学技報「PRL
パターン・レコグニッション・ラーニング）」84′16,p
p.1〜10,1984年６月参照）。標準パタンにあらかじめ変
形を施すという点に新規性があったが、小矩形領域への
分割および拡大・縮小の手法が発見的で任意性が大き
く、得られたパタン整合値の妥当性に問題があった。
て各文字カテゴリーを構成する特徴点の平均位置ベクト
ルを用い、入力パタンを構成する特徴点との間で適当な
拘束条件の下で対応づけを行って、その対応づけに基づ
き標準パタンを一定量変形してからパタン整合を行うこ
とが考えられた。例えば、OCR（Optical Character Rea
der）の分野では、標準となる平均文字パタンの外接矩
形を小矩形領域に分割し、それら小矩形領域毎に一様な
拡大・縮小を行って入力パタンと最も重なりの良い位置
でパタン整合を行う手法が用いられた（信学技報「PRL
パターン・レコグニッション・ラーニング）」84′16,p
p.1〜10,1984年６月参照）。標準パタンにあらかじめ変
形を施すという点に新規性があったが、小矩形領域への
分割および拡大・縮小の手法が発見的で任意性が大き
く、得られたパタン整合値の妥当性に問題があった。
以上述べたように、手書き変形の大きな文字に対するパ
タン整合法として変形の共分散行列を用いる手法や標準
パタンを発見的に変形してから整合を行う手法が考えら
れてきたが、それぞれに問題点が残り本質的な解決に至
っていない 本発明の目的は、このような従来の問題点を解決し、変
形の大きな手書き文字を入力パタンに対しても合理点か
つ認識能力の高いパタン整合が可能なオンライン手書き
文字認識装置を提供することにある。
タン整合法として変形の共分散行列を用いる手法や標準
パタンを発見的に変形してから整合を行う手法が考えら
れてきたが、それぞれに問題点が残り本質的な解決に至
っていない 本発明の目的は、このような従来の問題点を解決し、変
形の大きな手書き文字を入力パタンに対しても合理点か
つ認識能力の高いパタン整合が可能なオンライン手書き
文字認識装置を提供することにある。
上記問題点を解決するため、本発明のオンライン手書き
文字認識装置は、あらかじめ各文字カテゴリーを構成す
る特徴点の平均位置ベクトルを筆順に従い格納しておく
標準パタン格納手段と、認識すべき手書き文字の入力パ
タンについて特徴点を抽出しその位置ベクトルを筆順に
従い一時格納する特徴点抽出手段とを有するオンライン
手書き文字認識装置において、照合すべきすべての標準
パタンの各々について各特徴点から前記入力パタン内の
対応する特徴点へ向かうベクトルを変形ベクトルとして
検出する変形ベクトル検出手段と、前記変形ベクトルを
標準パタンの各特徴点毎に該特徴点の所定近傍での局所
的アフィン変換により得られるアフィン変換成分とその
残差の和に分解するアフィン変換手段と、前記アフィン
変換成分を標準パタンの各特徴点に重畳して標準パタン
を変形し一時格納する変形標準パタン生成手段と、前記
変形標準パタンと前記入力パタンとの間で対応する特徴
点を決定し、パタン間距離を算出するパタン間距離算出
手段とを設けたことを特徴としている。
文字認識装置は、あらかじめ各文字カテゴリーを構成す
る特徴点の平均位置ベクトルを筆順に従い格納しておく
標準パタン格納手段と、認識すべき手書き文字の入力パ
タンについて特徴点を抽出しその位置ベクトルを筆順に
従い一時格納する特徴点抽出手段とを有するオンライン
手書き文字認識装置において、照合すべきすべての標準
パタンの各々について各特徴点から前記入力パタン内の
対応する特徴点へ向かうベクトルを変形ベクトルとして
検出する変形ベクトル検出手段と、前記変形ベクトルを
標準パタンの各特徴点毎に該特徴点の所定近傍での局所
的アフィン変換により得られるアフィン変換成分とその
残差の和に分解するアフィン変換手段と、前記アフィン
変換成分を標準パタンの各特徴点に重畳して標準パタン
を変形し一時格納する変形標準パタン生成手段と、前記
変形標準パタンと前記入力パタンとの間で対応する特徴
点を決定し、パタン間距離を算出するパタン間距離算出
手段とを設けたことを特徴としている。
本発明においては、まず標準パタンを構成する各特徴点
から入力パタン内の対応する特徴点へ向かうベクトルを
変形ベクトルとして検出し、次に前記変形ベクトルを標
準パタンの各特徴点毎にその近傍での局所的アフィン変
換によって得られる成分とその残差の和に分解し、最後
に前記アフィン変換成分を標準パタンの各特徴点毎に重
畳し変形してから入力パタンとの間で整合を行う。
から入力パタン内の対応する特徴点へ向かうベクトルを
変形ベクトルとして検出し、次に前記変形ベクトルを標
準パタンの各特徴点毎にその近傍での局所的アフィン変
換によって得られる成分とその残差の和に分解し、最後
に前記アフィン変換成分を標準パタンの各特徴点毎に重
畳し変形してから入力パタンとの間で整合を行う。
以下、本発明の一実施例を、図面により詳細に説明す
る。
る。
第１図は、本発明の一実施例を示すオンライン手書き文
字認識装置のブロック構成図である。
字認識装置のブロック構成図である。
第１図において、１は文字情報入力装置、２は前処理装
置、３は特徴点抽出装置、４は標準パタン格納装置、５
は変形ベクトル検出装置、６はアフィン変換装置、７は
変形標準パタン生成装置、８はパタン間距離算出装置、
９はパタン間距離並び換え装置である。以下、各装置の
動作について具体的に説明する。
置、３は特徴点抽出装置、４は標準パタン格納装置、５
は変形ベクトル検出装置、６はアフィン変換装置、７は
変形標準パタン生成装置、８はパタン間距離算出装置、
９はパタン間距離並び換え装置である。以下、各装置の
動作について具体的に説明する。
文字情報入力装置１は、既存のデータ・タブレットから
構成され、データ・タブレット上に専用ペンで描かれる
筆跡についてストローク毎に位置ベクトルのX,Y座標値
の時系列データを入力して、前処理装置２に送出する。
構成され、データ・タブレット上に専用ペンで描かれる
筆跡についてストローク毎に位置ベクトルのX,Y座標値
の時系列データを入力して、前処理装置２に送出する。
前処理装置２は、文字情報入力装置１から送出された筆
点座標列に対して、公知の技術に基づき雑音除去から平
滑化や位置・大きさの正規化などの処理を施してから特
徴点抽出装置３へ送出する。
点座標列に対して、公知の技術に基づき雑音除去から平
滑化や位置・大きさの正規化などの処理を施してから特
徴点抽出装置３へ送出する。
特徴点抽出装置３は、前処理装置２から送出された筆点
座標列に対し、あらかじめ定めた刻み距離値Δを用いて
各ストローク上で等間隔に刻んだ位置に最も近い筆点を
特徴点として順次抽出して、それらを入力パタンの特徴
点列として格納する。入力パタンをＳと記すと、Ｓは特
徴点の位置ベクトルを筆順に従い連ねた 但し、Ｋ′：特徴点数 として表現できる。ここで得られた入力パタンの特徴点
表現Ｓは変形ベクトル検出装置５およびパタン間距離算
出装置８へ送出される。
座標列に対し、あらかじめ定めた刻み距離値Δを用いて
各ストローク上で等間隔に刻んだ位置に最も近い筆点を
特徴点として順次抽出して、それらを入力パタンの特徴
点列として格納する。入力パタンをＳと記すと、Ｓは特
徴点の位置ベクトルを筆順に従い連ねた 但し、Ｋ′：特徴点数 として表現できる。ここで得られた入力パタンの特徴点
表現Ｓは変形ベクトル検出装置５およびパタン間距離算
出装置８へ送出される。
標準パタン格納装置４は、認識対象とする各文字カテゴ
リーについて多数サンプルから作成した平均文字パタン
の各ストローク上を等間隔刻み値Δで刻んで順次抽出し
た特徴点の位置ベクトルを筆順に従って連ねたものを格
納する。或る文字カテゴリーの標準パタンをＲと記す
と、Ｒは特徴点の平均位置ベクトルを筆順に従い連ねた 但し、K:特徴点数 として表現できる。標準パタンの特徴点表現Ｒは変形ベ
クトル検出装置５へ送出される。
リーについて多数サンプルから作成した平均文字パタン
の各ストローク上を等間隔刻み値Δで刻んで順次抽出し
た特徴点の位置ベクトルを筆順に従って連ねたものを格
納する。或る文字カテゴリーの標準パタンをＲと記す
と、Ｒは特徴点の平均位置ベクトルを筆順に従い連ねた 但し、K:特徴点数 として表現できる。標準パタンの特徴点表現Ｒは変形ベ
クトル検出装置５へ送出される。
変形ベクトル検出装置５は、特徴点抽出装置３から送出
された入力パタンの特徴点表現Ｓと標準パタン格納装置
４あるいは変形標準パタン生成装置７から送出された標
準パタンの特徴点表現Ｒとの間で、標準パタンの各特徴
点▲▼から対応する入力パタン内の特徴点 へ向かうベクトルを変形ベクトル▲▼とし、それら
を連ねた を検出する。ここで、▲▼は次式で定義される。
された入力パタンの特徴点表現Ｓと標準パタン格納装置
４あるいは変形標準パタン生成装置７から送出された標
準パタンの特徴点表現Ｒとの間で、標準パタンの各特徴
点▲▼から対応する入力パタン内の特徴点 へ向かうベクトルを変形ベクトル▲▼とし、それら
を連ねた を検出する。ここで、▲▼は次式で定義される。
また、特徴点の対応関係を表わす写像τは公知の技術で
ある動的計画法を用いて次式で決定する。
ある動的計画法を用いて次式で決定する。
但し、τ（ｉ）は単調増加 τ（１）＝1,τ（Ｋ）＝Ｋ′ ｜・｜は絶対値距離 上記手順により検出された変形ベクトル表現Ｖはアフィ
ン変換装置６へ送出される。
ン変換装置６へ送出される。
第２図（ａ），（ｂ），（ｃ）に、 標準パタン「求」、および検出された変形ベクトルを示
す。但し、入力パタン、標準パタンとも表現精度は60×
60であり、各ストローク上から等間隔刻み値Δ＝５を用
いて特徴点を抽出したものである。
す。但し、入力パタン、標準パタンとも表現精度は60×
60であり、各ストローク上から等間隔刻み値Δ＝５を用
いて特徴点を抽出したものである。
アフィン変換装置６は、変形ベクトル検出装置５から送
出された変形ベクトル表現Ｖに含まれる標準パタンの各
特徴点▲▼における変形ベクトル▲▼につい
て、次式に示すように特徴点▲▼の近傍での局所的
アフィン変換により得られるアフィン変換成分＜▲
▼＞とその残差▲▼の和に分解する。
出された変形ベクトル表現Ｖに含まれる標準パタンの各
特徴点▲▼における変形ベクトル▲▼につい
て、次式に示すように特徴点▲▼の近傍での局所的
アフィン変換により得られるアフィン変換成分＜▲
▼＞とその残差▲▼の和に分解する。
第３図に、局所的アフィン変換による変形ベクトルの分
解の概念図を示す。
解の概念図を示す。
以下、局所的アフィン変換の具体的な手順について詳し
く述べる。
く述べる。
まず、特徴点▲▼の近傍におけるアフィン変換を行
う２行２列の行列Ai＝（αmn）（m,n＝1,2）を導入し
て、このAiによりアフィン変換された標準パタンと入力
パタンとの整合値Ψｉを次式のように定義する。
う２行２列の行列Ai＝（αmn）（m,n＝1,2）を導入し
て、このAiによりアフィン変換された標準パタンと入力
パタンとの整合値Ψｉを次式のように定義する。
但し、θ：拡がり制御パラメータ ここで重み係数ωijにより、アフィン変換Aiによる変形
の効果を特徴点▲▼の近傍に限定している。
の効果を特徴点▲▼の近傍に限定している。
次に、式（７）のΨｉを最小とするようにアフィン変換
行列Aiを決定する。Ψｉ最小化の条件としては次式を用
いる。
行列Aiを決定する。Ψｉ最小化の条件としては次式を用
いる。
∂Ψi/∂αmn＝０（m,n＝1,2） （９） 式（７）のΨｉに式（９）を具体的に適用すると、次に
示すような四元連立一次方程式が得られる。
示すような四元連立一次方程式が得られる。
式（10）を解くと、Aiの各部分αmnは次式で与えられ
る。
る。
α11＝T11Γ22−T12Γ12/|Γ｜ （11） α12＝T12Γ11−T11Γ21/|Γ｜ α21＝T21Γ22−T22Γ12/|Γ｜ α22＝T22Γ11−T21Γ21/|Γ｜ 但し、｜Γ｜＝Γ11Γ22−Γ12Γ21 上式に含まれる積和演算は公知の技術により高速に実行
される。
される。
最後に、式（11）で得られたアフィン変換行列Aiを用い
て、式（６）で導入した＜▲▼＞と▲▼を次の
ように定める。
て、式（６）で導入した＜▲▼＞と▲▼を次の
ように定める。
以上により、アフィン変換装置６は、式（11）に従って
標準パタンの各特徴点▲▼における局所的アフィン
変換行列Aiを決定して、式（６），（12），（13）によ
って変形ベクトル▲▼をアフィン変換成分＜▲
▼＞とその残差▲▼とに分解する。それら標準パタ
ンの各特徴点毎に得られた変形ベクトルのアフィン変換
成分 は、変形標準パタン生成装置７へ送出される。
標準パタンの各特徴点▲▼における局所的アフィン
変換行列Aiを決定して、式（６），（12），（13）によ
って変形ベクトル▲▼をアフィン変換成分＜▲
▼＞とその残差▲▼とに分解する。それら標準パタ
ンの各特徴点毎に得られた変形ベクトルのアフィン変換
成分 は、変形標準パタン生成装置７へ送出される。
変形標準パタン生成装置７は、アフィン変換装置６から
送出された変形ベクトルのアフィン変換成分を標準パタ
ンの各特徴点に重畳することにより、変形標準パタンを
生成する。すなわち、変形標準パタンの特徴点表現を と記すと、各特徴点▲▼′は次式で定義される。
送出された変形ベクトルのアフィン変換成分を標準パタ
ンの各特徴点に重畳することにより、変形標準パタンを
生成する。すなわち、変形標準パタンの特徴点表現を と記すと、各特徴点▲▼′は次式で定義される。
ここで得られた変形標準パタンの特徴点表現Ｒ′は、パ
タン間距離算出装置８へ送出する。但し、アフィン変換
成分の重畳による表現パタンの変形操作を反復する場合
は、Ｒ′をあらたに標準パタンＲと見なして変形ベクト
ル検出装置５へ送出する。この反復回数ｐは手書き変形
の程度に応じて任意に設定することが可能である。
タン間距離算出装置８へ送出する。但し、アフィン変換
成分の重畳による表現パタンの変形操作を反復する場合
は、Ｒ′をあらたに標準パタンＲと見なして変形ベクト
ル検出装置５へ送出する。この反復回数ｐは手書き変形
の程度に応じて任意に設定することが可能である。
第４図の（ａ），（ｂ）に、第２図の例に対してアフィ
ン変換操作を３回まで逐次反復した際に得られる、変形
ベクトルのアフィン変換成分と変形標準パターンの推移
を示す。
ン変換操作を３回まで逐次反復した際に得られる、変形
ベクトルのアフィン変換成分と変形標準パターンの推移
を示す。
パタン間距離算出装置８は、特徴点抽出装置３から送出
された入力パタンの特徴点表現Ｓと変形標準パタン生成
装置７から送出された変形標準パタンの特徴点表現Ｒ′
の間でパタン間距離を算出する。パタン間距離Ｄとして
は、特徴点表現ＳとＲ′間で最適な特徴点対応を決定
し、対応特徴点間の差のベクトルのノルムの和を用いる
こととし、次式で定義する。
された入力パタンの特徴点表現Ｓと変形標準パタン生成
装置７から送出された変形標準パタンの特徴点表現Ｒ′
の間でパタン間距離を算出する。パタン間距離Ｄとして
は、特徴点表現ＳとＲ′間で最適な特徴点対応を決定
し、対応特徴点間の差のベクトルのノルムの和を用いる
こととし、次式で定義する。
但し、特徴点対応を与える写像νは式（５）の写像τと
同様、公知の技術である動的計画法を用いて決定され
る。式（16）により算出されたパタン間距離Ｄは、パタ
ン間距離並べ換え装置９へ送出され一時格納される。
同様、公知の技術である動的計画法を用いて決定され
る。式（16）により算出されたパタン間距離Ｄは、パタ
ン間距離並べ換え装置９へ送出され一時格納される。
上述の各層地５〜８までの操作を、照合すべきすべての
標準パタンについて反復して行い、パタン間距離を逐次
パタン間距離並べ換え装置９に蓄積する。
標準パタンについて反復して行い、パタン間距離を逐次
パタン間距離並べ換え装置９に蓄積する。
パタン間距離並べ換え装置９は、前記パタン間距離Ｄを
小さい順に並べ換えて、該当する標準パタンの文字カテ
ゴリーをその入力パタンの認識候補カテゴリーとして順
序づけて出力する。
小さい順に並べ換えて、該当する標準パタンの文字カテ
ゴリーをその入力パタンの認識候補カテゴリーとして順
序づけて出力する。
このように、本実施例においては、標準パタンとして各
文字カテゴリーを構成する特徴点の平均位置ベクトルの
みを格納しておき、手書き変形の大きな入力パタンに対
しても、標準パタンの各特徴点から入力パタン内の対応
する特徴点へ向かうベクトルを変形ベクトルとして検出
し、この変形ベクトルに含まれるアフィン変換成分を標
準パタンに重畳して生成した変形標準パタンとの間でパ
タン整合を行うことにより、固定した標準パタンを用い
ては得られない格段の認識精度の向上を達成することが
できる。特に、認識対象とする文字データに含まれる手
書き変形の程度に応じて、標準パタンに適用するアフィ
ン変換の反復回数を最適に制御することが可能である。
文字カテゴリーを構成する特徴点の平均位置ベクトルの
みを格納しておき、手書き変形の大きな入力パタンに対
しても、標準パタンの各特徴点から入力パタン内の対応
する特徴点へ向かうベクトルを変形ベクトルとして検出
し、この変形ベクトルに含まれるアフィン変換成分を標
準パタンに重畳して生成した変形標準パタンとの間でパ
タン整合を行うことにより、固定した標準パタンを用い
ては得られない格段の認識精度の向上を達成することが
できる。特に、認識対象とする文字データに含まれる手
書き変形の程度に応じて、標準パタンに適用するアフィ
ン変換の反復回数を最適に制御することが可能である。
以上説明したように、本発明によれば、変形の大きな手
書き文字の入力パタンに対しても合理的かつ認識能力の
高いパタン整合が可能となり、様々な手書き変形を含む
不特定多数の筆記者を相手とするオンライン手書き文字
認識の分野に適用される場合に利点が極めて大きい。
書き文字の入力パタンに対しても合理的かつ認識能力の
高いパタン整合が可能となり、様々な手書き変形を含む
不特定多数の筆記者を相手とするオンライン手書き文字
認識の分野に適用される場合に利点が極めて大きい。
第１図は本発明の一実施例を示す文字認識装置のブロッ
ク構成図、第２図は第１図の変形ベクトル検出装置の動
作を説明するための具体例を示した図、第３図は第１図
のアフィン変換装置の動作の概念を示した図、第４図は
第１図のアフィン変換装置と変形標準パタン生成装置の
動作を説明するための具体例を示した図である。 1:文字情報入力装置、2:前処理装置、3:特徴点抽出装
置、4:標準パタン格納装置、5:変形ベクトル検出装置、
6:アフィン変換装置、7:変形標準パタン生成装置、8:パ
タン間距離算出装置、9:パタン間距離並び換え装置。
ク構成図、第２図は第１図の変形ベクトル検出装置の動
作を説明するための具体例を示した図、第３図は第１図
のアフィン変換装置の動作の概念を示した図、第４図は
第１図のアフィン変換装置と変形標準パタン生成装置の
動作を説明するための具体例を示した図である。 1:文字情報入力装置、2:前処理装置、3:特徴点抽出装
置、4:標準パタン格納装置、5:変形ベクトル検出装置、
6:アフィン変換装置、7:変形標準パタン生成装置、8:パ
タン間距離算出装置、9:パタン間距離並び換え装置。
Claims (1)
- 【請求項１】あらかじめ各文字カテゴリーを構成する特
徴点の平均位置ベクトルを筆順に従い格納しておく標準
パタン格納手段と、認識すべき手書き文字の入力パタン
について特徴点を抽出しその位置ベクトルを筆順に従い
一時格納する特徴点抽出手段とを有するオンライン手書
き文字認識装置において、 照合すべき全ての標準パタンの各々について、各特徴点
から前記入力パタン内の対応する特徴点へ向かうベクト
ルを変形ベクトルとして検出する変形ベクトル検出手段
と、 前記変形ベクトルを標準パタンの各特徴点毎に、該特徴
点の所定近傍での局所的アフィン変換により得られるア
フィン変換成分とその残差の和に分解するアフィン変換
手段と、 前記アフィン変換成分を標準パタンの各特徴点に重畳し
て標準パタンを変形し、一時格納する変形標準パタン生
成手段と、 前記変形標準パタンと前記入力パタンとの間で対応する
特徴点を決定し、パタン間距離を算出するパタン間距離
算出手段と を設けたことを特徴とするオンライン手書き文字認識装
置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62039945A JPH0769941B2 (ja) | 1987-02-23 | 1987-02-23 | オンライン手書き文字認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62039945A JPH0769941B2 (ja) | 1987-02-23 | 1987-02-23 | オンライン手書き文字認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS63206881A JPS63206881A (ja) | 1988-08-26 |
| JPH0769941B2 true JPH0769941B2 (ja) | 1995-07-31 |
Family
ID=12567092
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP62039945A Expired - Fee Related JPH0769941B2 (ja) | 1987-02-23 | 1987-02-23 | オンライン手書き文字認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0769941B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5940534A (en) * | 1995-07-17 | 1999-08-17 | Nippon Telegraph And Telephone Corporation | On-line handwritten character recognition using affine transformation to maximize overlapping of corresponding input and reference pattern strokes |
| CN1208484A (zh) | 1996-11-15 | 1999-02-17 | 东邦商务管理中心株式会社 | 业务管理系统 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS61143889A (ja) * | 1984-12-15 | 1986-07-01 | Fujitsu Ltd | 図形の識別辞書作成法 |
-
1987
- 1987-02-23 JP JP62039945A patent/JPH0769941B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS63206881A (ja) | 1988-08-26 |
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