JPH08171612A - パターン認識装置 - Google Patents
パターン認識装置Info
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- JPH08171612A JPH08171612A JP7247590A JP24759095A JPH08171612A JP H08171612 A JPH08171612 A JP H08171612A JP 7247590 A JP7247590 A JP 7247590A JP 24759095 A JP24759095 A JP 24759095A JP H08171612 A JPH08171612 A JP H08171612A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 操作者に無理な入力を強制しなくとも、認識
しずらい、または特徴を抽出しずらい形状の丸括弧を、
精度よく認識するパターン認識装置を提供する。 【解決手段】 “（”の他
に、“〈”，“［”，“｛”，“「”，“『”， 【外１】 のパターンの特徴を辞書に記憶しておき、手書き
で“〈”，“［”，“｛”，“「”，“『”， 【外２】 のいずれかの入力があると、入力されたパターン情報の
特徴を抽出して、認識候補として、“（”の他
に、“〈”，“［”，“｛”，“「”，“『”， 【外３】 を出力するパターン認識装置。
しずらい、または特徴を抽出しずらい形状の丸括弧を、
精度よく認識するパターン認識装置を提供する。 【解決手段】 “（”の他
に、“〈”，“［”，“｛”，“「”，“『”， 【外１】 のパターンの特徴を辞書に記憶しておき、手書き
で“〈”，“［”，“｛”，“「”，“『”， 【外２】 のいずれかの入力があると、入力されたパターン情報の
特徴を抽出して、認識候補として、“（”の他
に、“〈”，“［”，“｛”，“「”，“『”， 【外３】 を出力するパターン認識装置。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、例えば文字、記
号、図形等のパターン情報を入力してパターン認識する
パターン認識装置に関するものである。
号、図形等のパターン情報を入力してパターン認識する
パターン認識装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】コンピユータやワードプロセツサ等の情
報処理装置への簡単な日本語入力方法として、キーボー
ド入力等の他に文字、記号、図形等のパターンを認識し
て入力する方法が考えられている。しかし、これらの入
力パターン情報の認識装置では、いずれも入力パターン
情報とパターン辞書に登録された認識対象カテゴリーと
の比較によつて入力パターン情報を認識しているため、
入力パターン情報がパターン辞書に登録されている標準
パターンと大きく異なる場合には、認識不能となった
り、誤認識するかしていた。
報処理装置への簡単な日本語入力方法として、キーボー
ド入力等の他に文字、記号、図形等のパターンを認識し
て入力する方法が考えられている。しかし、これらの入
力パターン情報の認識装置では、いずれも入力パターン
情報とパターン辞書に登録された認識対象カテゴリーと
の比較によつて入力パターン情報を認識しているため、
入力パターン情報がパターン辞書に登録されている標準
パターンと大きく異なる場合には、認識不能となった
り、誤認識するかしていた。
【０００３】例えば、第２図（ａ）〜（ｆ）の夫々に示
されている文字は英小文字や記号の例であるが、このよ
うな英小文字や記号のパターンは特に筆記者の癖が強く
反映され、変動も大きい。例えば、人によってはアルフ
ァベットの小文字を書く場合に、活字体（例えば第２図
（ａ）〜（ｃ）の最左側の文字）を好んで書く人もいれ
ば、逆に筆記体（例えば第２図（ａ）〜（ｃ）の最左側
以外の文字）しか書かない人もいる。
されている文字は英小文字や記号の例であるが、このよ
うな英小文字や記号のパターンは特に筆記者の癖が強く
反映され、変動も大きい。例えば、人によってはアルフ
ァベットの小文字を書く場合に、活字体（例えば第２図
（ａ）〜（ｃ）の最左側の文字）を好んで書く人もいれ
ば、逆に筆記体（例えば第２図（ａ）〜（ｃ）の最左側
以外の文字）しか書かない人もいる。
【０００４】このような場合に対処するためには理想的
にはあらゆる書体の文字及び字の「くずし」を想定した
パターンを登録しておく事が望ましいが、それは現実問
題として不可能に近く、可能であるにしても他の文字種
とは異なるような特殊な認識処理を行う必要がありコス
ト的に問題である。そのため、従来の情報認識装置で
は、英小文字や記号等のように筆記者によってバラツキ
の多い文字に対しては次のような対処をしていた。即
ち、そのような文字は認識対象文字とせずに代りにペン
タツチやキーボード等で直接コード入力を行う、あるい
は認識を行う場合でも筆記者にかなり厳格な筆記制限
（例えば活字体の小文字のみの入力を認める等）を課し
て入力認識を行う等である。しかし、これらの対処方法
が、操作者に余計な操作負担を課している事は説明する
までもなかろう。
にはあらゆる書体の文字及び字の「くずし」を想定した
パターンを登録しておく事が望ましいが、それは現実問
題として不可能に近く、可能であるにしても他の文字種
とは異なるような特殊な認識処理を行う必要がありコス
ト的に問題である。そのため、従来の情報認識装置で
は、英小文字や記号等のように筆記者によってバラツキ
の多い文字に対しては次のような対処をしていた。即
ち、そのような文字は認識対象文字とせずに代りにペン
タツチやキーボード等で直接コード入力を行う、あるい
は認識を行う場合でも筆記者にかなり厳格な筆記制限
（例えば活字体の小文字のみの入力を認める等）を課し
て入力認識を行う等である。しかし、これらの対処方法
が、操作者に余計な操作負担を課している事は説明する
までもなかろう。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】上記の事は、筆記者の
癖の出る文字は同時に認識装置にとっても認識が困難で
あるという事実にもとずいている。換言すれば、認識装
置にとって認識が容易であるように文字入力を、操作者
に強いることは、操作性の観点から好ましいことではな
い。この問題は特に丸括弧の入力で顕著である。
癖の出る文字は同時に認識装置にとっても認識が困難で
あるという事実にもとずいている。換言すれば、認識装
置にとって認識が容易であるように文字入力を、操作者
に強いることは、操作性の観点から好ましいことではな
い。この問題は特に丸括弧の入力で顕著である。
【０００６】そこで、本発明の目的は、操作者に無理な
入力を強制しなくとも、認識しずらい、または特徴を抽
出しずらい形状の丸括弧を、精度よく認識するパターン
認識装置を提供することである。
入力を強制しなくとも、認識しずらい、または特徴を抽
出しずらい形状の丸括弧を、精度よく認識するパターン
認識装置を提供することである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記問題点を解決するた
めに、本発明のパターン認識装置は、丸括弧のパターン
の特徴と、該丸括弧のパターンに形態が類似した他の括
弧情報とを、あらかじめ記憶した辞書記憶手段と、手書
きのパターン情報を入力する情報入力手段と、前記入力
されたパターン情報の特徴を抽出する特徴抽出手段と、
前記特徴抽出手段が抽出した入力パターンの特徴と、前
記辞書記憶手段に記憶されている丸括弧のパターンの特
徴とが類似しているか否か判断し、類似していると判断
された場合に、前記情報入力手段により入力した手書き
のパターン認識結果として、丸括弧情報の他に更にこの
丸括弧と形態が類似した他の括弧情報を出力する手段と
を有することを特徴とする。
めに、本発明のパターン認識装置は、丸括弧のパターン
の特徴と、該丸括弧のパターンに形態が類似した他の括
弧情報とを、あらかじめ記憶した辞書記憶手段と、手書
きのパターン情報を入力する情報入力手段と、前記入力
されたパターン情報の特徴を抽出する特徴抽出手段と、
前記特徴抽出手段が抽出した入力パターンの特徴と、前
記辞書記憶手段に記憶されている丸括弧のパターンの特
徴とが類似しているか否か判断し、類似していると判断
された場合に、前記情報入力手段により入力した手書き
のパターン認識結果として、丸括弧情報の他に更にこの
丸括弧と形態が類似した他の括弧情報を出力する手段と
を有することを特徴とする。
【０００８】
【発明の実施の形態】以下添付図面に従って実施例を更
に詳細に説明する事とする。 〈原理〉第１図に示す実施例の情報認識装置は、例えば
文字，記号，図形等のパターン情報を入力する情報入力
装置１と、入力したパターン情報の特徴を抽出する特徴
抽出回路２と、色々な入力パターンの認識対象カテゴリ
ー列１６の特徴及び認識対象カテゴリー列１６に前もっ
て関連付けられた関連カテゴリー１７列とを記憶登録し
た辞書記憶回路４と、特徴抽出回路２が抽出した入力パ
ターンの特徴と辞書記憶回路４に記憶登録された各認識
対象カテゴリー１６の特徴との類似度を算定して所定以
上の類似度を持つカテゴリー１７を認識結果の候補とす
る識別回路３とを有する。
に詳細に説明する事とする。 〈原理〉第１図に示す実施例の情報認識装置は、例えば
文字，記号，図形等のパターン情報を入力する情報入力
装置１と、入力したパターン情報の特徴を抽出する特徴
抽出回路２と、色々な入力パターンの認識対象カテゴリ
ー列１６の特徴及び認識対象カテゴリー列１６に前もっ
て関連付けられた関連カテゴリー１７列とを記憶登録し
た辞書記憶回路４と、特徴抽出回路２が抽出した入力パ
ターンの特徴と辞書記憶回路４に記憶登録された各認識
対象カテゴリー１６の特徴との類似度を算定して所定以
上の類似度を持つカテゴリー１７を認識結果の候補とす
る識別回路３とを有する。
【０００９】上記構成において、例えば情報入力装置１
に「（」の入力があると、識別回路３は「（」の他に関
連カテゴリー（＜，［，｛，「，『，
に「（」の入力があると、識別回路３は「（」の他に関
連カテゴリー（＜，［，｛，「，『，
【００１０】
【外３】
【００１１】，←）をも認識結果の候補として出力す
る。従って、操作者は＜，［，｛，「，『，
る。従って、操作者は＜，［，｛，「，『，
【００１２】
【外４】
【００１３】，←等の複雑な記号を入力する労を取る事
なく、これらの記号に形態的に類似する「（」を入力す
るのみで、上記記号を当該情報認識装置に入力したのと
同様な効果が得られる。又、情報認識装置にとっても、
パターン認識し易い「（」を認識すればよいので、認識
の為のアルゴリズムも単純でよい。 〈基本実施例〉さらに説明する。第１図は本発明の一実
施例の基本構成を示す図である。１は情報入力装置であ
り、例えばデータタブレツト、或いは表示器とライトペ
ンの組み合わせ、或いは光学的に文字パターンを読み取
る装置等である。２は特徴抽出回路であり、情報入力装
置１から入力された入力パターン情報の特徴を抽出し、
３の識別回路へ送る回路である。識別回路３は、特徴抽
出回路２から得た入力パターンの特徴と４の辞書記憶回
路に登録されている認識対象カテゴリーの標準パターン
の特徴とを比較して類似度を算定し、類似度が所定値以
上であるときそのカテゴリーを出力する回路である。４
は認識対象カテゴリーの標準パターンの特徴を記憶して
いる辞書記憶回路である。５は制御回路で、実施例全体
の制御を行うものであり、内部にはＣＰＵ（中央処理装
置）６及びＲＯＭ（リードオンリメモリ）７等を含む。
尚、ＲＯＭ７内には第３図及び第７図のフローチャート
に示された如き制御手順のプログラムが格納されてい
る。 〈基本実施例の特徴〉本実施例の特徴を以下に述べる。
本実施例では辞書記憶回路４には認識対象カテゴリーに
対して、標準パターンの特徴と共に該カテゴリーに関連
のある関連カテゴリーが関連付けられて登録されてい
る。そこで、識別回路３は認識対象カテゴリーの標準パ
ターンの特徴と入力パターン情報の特徴との類似度が所
定値以上であるときに、該カテゴリーだけでなく、該カ
テゴリーに関連する関連カテゴリーをも出力する。本実
施例と従来例との基本概念の相違を第４図（ａ），
（ｂ）に示す。第４図（ｂ）に示した従来例における入
力パターン１００と標準パターン（１１０，１１１，１
１２）との関係は、入力パターン１００に対して類似す
る標準カテゴリー（１１０，１１１，１１２）は全て対
等である。一方、第４図（ａ）に示した本実施例では、
入力パターン１００に対して標準カテゴリー（１０１，
１０２，１０３）の夫々が対応し、更に夫々の標準パタ
ーンから関連カテゴリー（１０１ａ，１０１ｂ，１０２
ａ，１０２ｂ，１０３ａ，１０３ｂ）が木構造で対応し
ている。従来例ではパターンが類似するか否かで判断し
ていたのに対し、本実施例では入力パターンに直接類似
していると判断される可能性のない関連カテゴリーをも
候補として出力するのである。このようにする事によ
り、筆記者の癖が強く出る例えば小文字等の文字を入力
する場合は、筆記者は標準カテゴリーを入力するだけで
よく、標準カテゴリーは認識装置にとっても認識し易く
認識ミスもない。そこで、この標準カテゴリーに関連す
る関連カテゴリーをも認識候補として出力し、筆記者は
その関連カテゴリーから所望のものを選ぶ。この事によ
る効果は、第５図の関連カテゴリーに示した特殊記号を
入力する場合に簡単な標準カテゴリーに属する記号を入
力するのみでよい事からも了解できるであろう。
なく、これらの記号に形態的に類似する「（」を入力す
るのみで、上記記号を当該情報認識装置に入力したのと
同様な効果が得られる。又、情報認識装置にとっても、
パターン認識し易い「（」を認識すればよいので、認識
の為のアルゴリズムも単純でよい。 〈基本実施例〉さらに説明する。第１図は本発明の一実
施例の基本構成を示す図である。１は情報入力装置であ
り、例えばデータタブレツト、或いは表示器とライトペ
ンの組み合わせ、或いは光学的に文字パターンを読み取
る装置等である。２は特徴抽出回路であり、情報入力装
置１から入力された入力パターン情報の特徴を抽出し、
３の識別回路へ送る回路である。識別回路３は、特徴抽
出回路２から得た入力パターンの特徴と４の辞書記憶回
路に登録されている認識対象カテゴリーの標準パターン
の特徴とを比較して類似度を算定し、類似度が所定値以
上であるときそのカテゴリーを出力する回路である。４
は認識対象カテゴリーの標準パターンの特徴を記憶して
いる辞書記憶回路である。５は制御回路で、実施例全体
の制御を行うものであり、内部にはＣＰＵ（中央処理装
置）６及びＲＯＭ（リードオンリメモリ）７等を含む。
尚、ＲＯＭ７内には第３図及び第７図のフローチャート
に示された如き制御手順のプログラムが格納されてい
る。 〈基本実施例の特徴〉本実施例の特徴を以下に述べる。
本実施例では辞書記憶回路４には認識対象カテゴリーに
対して、標準パターンの特徴と共に該カテゴリーに関連
のある関連カテゴリーが関連付けられて登録されてい
る。そこで、識別回路３は認識対象カテゴリーの標準パ
ターンの特徴と入力パターン情報の特徴との類似度が所
定値以上であるときに、該カテゴリーだけでなく、該カ
テゴリーに関連する関連カテゴリーをも出力する。本実
施例と従来例との基本概念の相違を第４図（ａ），
（ｂ）に示す。第４図（ｂ）に示した従来例における入
力パターン１００と標準パターン（１１０，１１１，１
１２）との関係は、入力パターン１００に対して類似す
る標準カテゴリー（１１０，１１１，１１２）は全て対
等である。一方、第４図（ａ）に示した本実施例では、
入力パターン１００に対して標準カテゴリー（１０１，
１０２，１０３）の夫々が対応し、更に夫々の標準パタ
ーンから関連カテゴリー（１０１ａ，１０１ｂ，１０２
ａ，１０２ｂ，１０３ａ，１０３ｂ）が木構造で対応し
ている。従来例ではパターンが類似するか否かで判断し
ていたのに対し、本実施例では入力パターンに直接類似
していると判断される可能性のない関連カテゴリーをも
候補として出力するのである。このようにする事によ
り、筆記者の癖が強く出る例えば小文字等の文字を入力
する場合は、筆記者は標準カテゴリーを入力するだけで
よく、標準カテゴリーは認識装置にとっても認識し易く
認識ミスもない。そこで、この標準カテゴリーに関連す
る関連カテゴリーをも認識候補として出力し、筆記者は
その関連カテゴリーから所望のものを選ぶ。この事によ
る効果は、第５図の関連カテゴリーに示した特殊記号を
入力する場合に簡単な標準カテゴリーに属する記号を入
力するのみでよい事からも了解できるであろう。
【００１４】ところで上述した類似度は入力パターン情
報の特徴との比較を行つたカテゴリーの類似度でも良い
し、この類似度から所定の値を引いた値でも良いし、さ
らにカテゴリー毎に定まつた演算を行つた値でも良い。 〈基本実施例の動作〉上記特徴を有する識別回路３の動
作を第３図のフローチャートを参照しつつ説明する。フ
ローは識別回路３が特徴抽出回路２から入力パターン情
報の特徴を得たところから開始する。先ず、ステップＳ
２で辞書記憶回路４から比較を行うべき認識対象カテゴ
リーの特徴と関連カテゴリー列を入力する。ステップＳ
２において、かかるカテゴリーが存在しない場合は、識
別回路３は動作を終了する。一方、かかるカテゴリーが
存在する場合にはステツプＳ４へ進み、ステップＳ４で
所定のアルゴリズムで類似度を算定する。所定のアルゴ
リズムとは具体的には例えば平均２乗誤差，分散度，エ
ントロピー等が用いられよう。ステツプＳ６で類似度が
所定値以上であるか、即ち入力パターンに一定以上似た
標準パターンが存在するかを調べる。ステップＳ６で類
似度が所定値以上ではない場合は、このカテゴリーを棄
却し、ステップＳ１へ戻る。
報の特徴との比較を行つたカテゴリーの類似度でも良い
し、この類似度から所定の値を引いた値でも良いし、さ
らにカテゴリー毎に定まつた演算を行つた値でも良い。 〈基本実施例の動作〉上記特徴を有する識別回路３の動
作を第３図のフローチャートを参照しつつ説明する。フ
ローは識別回路３が特徴抽出回路２から入力パターン情
報の特徴を得たところから開始する。先ず、ステップＳ
２で辞書記憶回路４から比較を行うべき認識対象カテゴ
リーの特徴と関連カテゴリー列を入力する。ステップＳ
２において、かかるカテゴリーが存在しない場合は、識
別回路３は動作を終了する。一方、かかるカテゴリーが
存在する場合にはステツプＳ４へ進み、ステップＳ４で
所定のアルゴリズムで類似度を算定する。所定のアルゴ
リズムとは具体的には例えば平均２乗誤差，分散度，エ
ントロピー等が用いられよう。ステツプＳ６で類似度が
所定値以上であるか、即ち入力パターンに一定以上似た
標準パターンが存在するかを調べる。ステップＳ６で類
似度が所定値以上ではない場合は、このカテゴリーを棄
却し、ステップＳ１へ戻る。
【００１５】もしステツプＳ６で類似度が所定値以上で
ある場合は、ステップＳ８へ進み、認識結果の候補とし
て当該カテゴリーを出力するとともに、その類似度を出
力する。次にステツプＳ１０へ進み、当該カテゴリーに
関連カテゴリーが登録されているかを調べる。かかる関
連カテゴリーはステツプＳ１で識別回路３に入力されて
いたものである。関連カテゴリーがない場合にはステッ
プＳ１へ戻って、ステップＳ２で比較すべきカテゴリー
がなくなるまで上述したステップを繰り返す。一方、関
連カテゴリーが存在する場合は、認識結果の候補として
当該関連カテゴリーを出力するとともに、入力パターン
と関連カテゴリーとの類似度をも出力する。こうして、
入力パターンに類似するカテゴリーのみならず、そのカ
テゴリーに関連する関連カテゴリーをも出力する事にな
る。 〈関連カテゴリーの例〉第５図は各カテゴリーに対する
関連カテゴリーの例であり、英大文字である“Ａ”に対
し、英小文字である“ａ”が関連カテゴリーである。
“Ｂ”“Ｃ”に対しても同様である。これらは「観念」
が類似したカテゴリーであるといえよう。
ある場合は、ステップＳ８へ進み、認識結果の候補とし
て当該カテゴリーを出力するとともに、その類似度を出
力する。次にステツプＳ１０へ進み、当該カテゴリーに
関連カテゴリーが登録されているかを調べる。かかる関
連カテゴリーはステツプＳ１で識別回路３に入力されて
いたものである。関連カテゴリーがない場合にはステッ
プＳ１へ戻って、ステップＳ２で比較すべきカテゴリー
がなくなるまで上述したステップを繰り返す。一方、関
連カテゴリーが存在する場合は、認識結果の候補として
当該関連カテゴリーを出力するとともに、入力パターン
と関連カテゴリーとの類似度をも出力する。こうして、
入力パターンに類似するカテゴリーのみならず、そのカ
テゴリーに関連する関連カテゴリーをも出力する事にな
る。 〈関連カテゴリーの例〉第５図は各カテゴリーに対する
関連カテゴリーの例であり、英大文字である“Ａ”に対
し、英小文字である“ａ”が関連カテゴリーである。
“Ｂ”“Ｃ”に対しても同様である。これらは「観念」
が類似したカテゴリーであるといえよう。
【００１６】一方、形態が類似した関連の例で
は、“（”に対しては、 “＜”“［”“｛”“「”“『”
は、“（”に対しては、 “＜”“［”“｛”“「”“『”
【００１７】
【外５】
【００１８】“←” が関連カテゴリーであり、“）”に対しては、 “＞”“］”“｝”“」”“』”
【００１９】
【外６】
【００２０】“→” が関連カテゴリーであり、“＊”に対しては、 “§”“＠”“＆”“☆” が関連カテゴリーである。第１図の識別回路３は、例え
ば“（”に類似したパターンが入力したとき、入力パタ
ーン情報の特徴と、辞書記憶回路４に登録されている
“（”の特徴との類似度が所定値以上であると
き、“（”だけでなく、
“＜”“［”“｛”“「”“『”
ば“（”に類似したパターンが入力したとき、入力パタ
ーン情報の特徴と、辞書記憶回路４に登録されている
“（”の特徴との類似度が所定値以上であると
き、“（”だけでなく、
“＜”“［”“｛”“「”“『”
【００２１】
【外７】
【００２２】“←”も認識結果の候補として出力する。 〈変形例〉ところで第５図に示された関連カテゴリーは
図に示された順の優先度をもつ。そこで、第６図にその
優先順位を変更できる機能を有する実施例を示す。かか
る実施例は情報入力装置１に、文字，記号，図形等の入
力する例えばタブレットのような入力手段１１の他に、
フアンクシヨン指定手段１２を設け（図では、英小文字
の優先順位を上げる機能の指定を行う場合を示してい
る）、識別回路３は類似度とフアンクシヨン指定に基づ
いて、認識結果の優先順位を変更するものである。とこ
ろで、フアンクシヨン指定の方法としては 所定のキーを押す、所定の領域をペンタツチする、所定
の手書き図形を入力する、所定の領域にマークをつける
等の方法が考えられる。１４のフアンクシヨン処理回路
は所定の手段で指定されたフアンクシヨン指定に従つた
信号を識別回路３に送る回路である。１５は認識結果の
候補とその類似度を一時記憶させておくバツフアであ
る。 〈変形例の動作〉第６図の実施例での識別回路３の動作
を第７図のフローチャートを参照しつつ説明する。識別
回路３の動作は第３図のフローチャートに示された動作
と殆ど同じである。異なる点を列挙すれば、ステップＳ
８，ステップＳ２６で登録カテゴリーと類似度を外部に
出力するかバツフアに貯えるかという点と、ステップＳ
１２，ステップＳ３０で関連カテゴリーと類似度を外部
に出力するかバツフアに貯えるかという点と、及びステ
ップＳ２，ステップＳ２１で比較すべきカテゴリーが無
い場合に終了するかステップＳ３２以下を実行するか等
の各点で異なる。
図に示された順の優先度をもつ。そこで、第６図にその
優先順位を変更できる機能を有する実施例を示す。かか
る実施例は情報入力装置１に、文字，記号，図形等の入
力する例えばタブレットのような入力手段１１の他に、
フアンクシヨン指定手段１２を設け（図では、英小文字
の優先順位を上げる機能の指定を行う場合を示してい
る）、識別回路３は類似度とフアンクシヨン指定に基づ
いて、認識結果の優先順位を変更するものである。とこ
ろで、フアンクシヨン指定の方法としては 所定のキーを押す、所定の領域をペンタツチする、所定
の手書き図形を入力する、所定の領域にマークをつける
等の方法が考えられる。１４のフアンクシヨン処理回路
は所定の手段で指定されたフアンクシヨン指定に従つた
信号を識別回路３に送る回路である。１５は認識結果の
候補とその類似度を一時記憶させておくバツフアであ
る。 〈変形例の動作〉第６図の実施例での識別回路３の動作
を第７図のフローチャートを参照しつつ説明する。識別
回路３の動作は第３図のフローチャートに示された動作
と殆ど同じである。異なる点を列挙すれば、ステップＳ
８，ステップＳ２６で登録カテゴリーと類似度を外部に
出力するかバツフアに貯えるかという点と、ステップＳ
１２，ステップＳ３０で関連カテゴリーと類似度を外部
に出力するかバツフアに貯えるかという点と、及びステ
ップＳ２，ステップＳ２１で比較すべきカテゴリーが無
い場合に終了するかステップＳ３２以下を実行するか等
の各点で異なる。
【００２３】そこで以下第７図のステップＳ３２のみに
ついて説明する。ステップＳ３２ではバツフア１５か
ら、各カテゴリーとその類似度を読み、類似度の高い順
にそれらのカテゴリーを認識結果の候補文字として並べ
る。ステップＳ３４ではフアンクシヨン処理回路１４か
らのフアンクシヨン指定があるかどうかの判別を行い、
フアンクシヨン指定がある場合にはステップＳ３６でフ
アンクシヨン指定と類似度に従つて候補文字を並べ換
え、ステップＳ３８で候補文字を順に出力する。
ついて説明する。ステップＳ３２ではバツフア１５か
ら、各カテゴリーとその類似度を読み、類似度の高い順
にそれらのカテゴリーを認識結果の候補文字として並べ
る。ステップＳ３４ではフアンクシヨン処理回路１４か
らのフアンクシヨン指定があるかどうかの判別を行い、
フアンクシヨン指定がある場合にはステップＳ３６でフ
アンクシヨン指定と類似度に従つて候補文字を並べ換
え、ステップＳ３８で候補文字を順に出力する。
【００２４】一方、ステップＳ３４でフアンクシヨン指
定がない場合にはそのままの順で候補文字を出力する。
例えば第６図の実施例において、英小文字１２が指定さ
れ入力手段１１に“Ａ”が入力された場合、“Ａ”と
“ａ”が認識結果の候補となるが、“英小文字”のフア
ンクシヨン指定により“ａ”の方の優先順位が高くな
り、“ａ”が第一候補となる。尚、次候補指定手段１３
はこれを押す事により、識別回路３が認識結果の候補の
出力を優先順に行なう事になる。
定がない場合にはそのままの順で候補文字を出力する。
例えば第６図の実施例において、英小文字１２が指定さ
れ入力手段１１に“Ａ”が入力された場合、“Ａ”と
“ａ”が認識結果の候補となるが、“英小文字”のフア
ンクシヨン指定により“ａ”の方の優先順位が高くな
り、“ａ”が第一候補となる。尚、次候補指定手段１３
はこれを押す事により、識別回路３が認識結果の候補の
出力を優先順に行なう事になる。
【００２５】このように、英小文字や記号等、認識率の
悪い文字を他のカテゴリーの関連カテゴリーとすること
で、使用者は簡単な方法で入力することができるように
なる。例えば、英小文字の入力は“英小文字”フアンク
シヨン指定の後、対応する英大文字を筆記すれば良い。
また、記号の入力も予め定められた簡単な記号を入力
し、所望の記号が表示されるまで“次候補”フアンクシ
ヨン指定を行えば良い。
悪い文字を他のカテゴリーの関連カテゴリーとすること
で、使用者は簡単な方法で入力することができるように
なる。例えば、英小文字の入力は“英小文字”フアンク
シヨン指定の後、対応する英大文字を筆記すれば良い。
また、記号の入力も予め定められた簡単な記号を入力
し、所望の記号が表示されるまで“次候補”フアンクシ
ヨン指定を行えば良い。
【００２６】ところで、上記の実施例は優先順位をファ
ンクション指定により変更することができる例であっ
た。そこで、上記の関連カテゴリーを出力する優先順位
を学習機能により自動的に変更する事も可能である。こ
れは識別回路３が出力した関連カテゴリーについて操作
者が選択した回数を関連カテゴリー毎に記憶して、その
回数の多い順に優先順位を変更するようにするものであ
る。この手法によれば、優先順位は自動的に変更される
ことになり、操作性が向上する。
ンクション指定により変更することができる例であっ
た。そこで、上記の関連カテゴリーを出力する優先順位
を学習機能により自動的に変更する事も可能である。こ
れは識別回路３が出力した関連カテゴリーについて操作
者が選択した回数を関連カテゴリー毎に記憶して、その
回数の多い順に優先順位を変更するようにするものであ
る。この手法によれば、優先順位は自動的に変更される
ことになり、操作性が向上する。
【００２７】
【発明の効果】以上説明したように本発明によると、認
識の困難な、あるいは、特徴抽出の困難な丸括弧パター
ンを認識できるように、特徴を抽出できるように手書き
パターンを入力するように操作者に強制することなく装
置に入力することができる。
識の困難な、あるいは、特徴抽出の困難な丸括弧パター
ンを認識できるように、特徴を抽出できるように手書き
パターンを入力するように操作者に強制することなく装
置に入力することができる。
【図１】本発明に係る実施例の基本構成図、
【図２】認識の困難な英小文字、記号等の例を示す図
で、図中、（ａ）〜（ｆ）はその例を示す、
で、図中、（ａ）〜（ｆ）はその例を示す、
【図３】実施例に係る制御動作の概略を示すフローチヤ
ート、
ート、
【図４ａ】本発明の実施例と従来例とにおけるカテゴリ
ーの関連構造を説明する図、
ーの関連構造を説明する図、
【図４ｂ】本発明の実施例と従来例とにおけるカテゴリ
ーの関連構造を説明する図、
ーの関連構造を説明する図、
【図５】実施例におけるカテゴリーと関連カテゴリーと
の対応を示す一例の図、
の対応を示す一例の図、
【図６】本発明の他の実施例の構成図、
【図７】第６図の実施例の認識回路の動作を説明するた
めのフローチヤートである。
めのフローチヤートである。
１…情報入力装置、２…特徴抽出回路、３…識別回路、
４…辞書記憶回路、１１…文字入力領域、１２…“英小
文字”フアンクシヨン指定手段、１３…“次候補”フア
ンクシヨン指定手段、１４…フアンクシヨン処理回路、
１５…バツフア、１６…認識対象カテゴリー列、１７…
関連カテゴリー列である。
４…辞書記憶回路、１１…文字入力領域、１２…“英小
文字”フアンクシヨン指定手段、１３…“次候補”フア
ンクシヨン指定手段、１４…フアンクシヨン処理回路、
１５…バツフア、１６…認識対象カテゴリー列、１７…
関連カテゴリー列である。
Claims (5)
- 【請求項１】 丸括弧のパターンの特徴と、該丸括弧の
パターンに形態が類似した他の括弧情報とを、あらかじ
め記憶した辞書記憶手段と、 手書きのパターン情報を入力する情報入力手段と、 前記入力されたパターン情報の特徴を抽出する特徴抽出
手段と、 前記特徴抽出手段が抽出した入力パターンの特徴と、前
記辞書記憶手段に記憶されている丸括弧のパターンの特
徴とが類似しているか否か判断し、類似していると判断
された場合に、前記情報入力手段により入力した手書き
のパターン認識結果として、丸括弧情報の他に更にこの
丸括弧と形態が類似した他の括弧情報を出力する手段と
を有することを特徴とするパターン認識装置。 - 【請求項２】 前記辞書記憶手段に記憶する括弧情報
は、“（”、及び“〈”、或は“［”、或は“｛”、或
は“「”、或は“『”、或は 【外１】 であることを特徴とする請求項１に記載のパターン認識
装置。 - 【請求項３】 前記辞書記憶手段に記憶する括弧情報
は、“）”、及び“〉”、或は“］”、或は“｝”、或
は“」”、或は“』”、或は 【外２】 であることを特徴とする請求項１に記載のパターン認識
装置。 - 【請求項４】 前記辞書記憶手段に記憶する括弧情報
は、手書きのパターンとして認識しづらい特徴のあるパ
ターンとすることを特徴とする請求項１に記載のパター
ン認識装置。 - 【請求項５】 前記辞書記憶手段に記憶する括弧情報
は、前記特徴抽出手段において特徴を抽出しづらいパタ
ーンとすることを特徴とする請求項１に記載のパターン
認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7247590A JPH08171612A (ja) | 1995-09-26 | 1995-09-26 | パターン認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7247590A JPH08171612A (ja) | 1995-09-26 | 1995-09-26 | パターン認識装置 |
Related Parent Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP60167478A Division JPS6228889A (ja) | 1985-07-31 | 1985-07-31 | 情報認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08171612A true JPH08171612A (ja) | 1996-07-02 |
Family
ID=17165774
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7247590A Pending JPH08171612A (ja) | 1995-09-26 | 1995-09-26 | パターン認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH08171612A (ja) |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS59161780A (ja) * | 1983-03-04 | 1984-09-12 | Oki Electric Ind Co Ltd | オンライン文字認識装置 |
-
1995
- 1995-09-26 JP JP7247590A patent/JPH08171612A/ja active Pending
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS59161780A (ja) * | 1983-03-04 | 1984-09-12 | Oki Electric Ind Co Ltd | オンライン文字認識装置 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 19961022 |