JPH08235320A - 辞書大分類方法及びこの方法を用いた文字認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】文字の構成要素に従って認識辞書を高速かつ効
果的に大分類することができ、また、同一の構成要素を
複数有する文字についても対応可能とする。 【構成】認識辞書１１から各構成要素からなる文字を高
速に検索するため、各文字毎にその文字の有する構成要
素をビット毎に割り当てたビットフィールド１３を設け
る。このビットフィールド１３を参照して、座標検出部
１から入力された座標データの中から次に構成要素とし
て抽出され得る構成要素を判断し、それらの構成要素の
みの抽出を試みる。また、同一の構成要素を複数有する
文字が存在するため、ビットフィールド１３にその旨を
示す拡張ビットを設けることで対応する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、オンライン手書き文字
認識装置に係り、特に文字の構成要素に従って認識辞書
を大分類するための辞書大分類方法と、この辞書大分類
方法を用いて文字認識処理を行う文字認識装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】従来、オンライン手書き文字認識装置で
は、手書き文字認識用の辞書を備えており、その認識辞
書に登録されている標準パターンと入力パターンとをマ
ッチング処理することで、入力座標から文字として認識
する方式を取っている。この場合、認識辞書内の全ての
標準パターンを用いてマッチング処理を行っていたので
は、処理に多大な時間を要してしまう。

【０００３】したがって、一般には、文字の画数情報や
ストロークパターンによる階層的な辞書構造により、入
力パターンとのマッチングを行なう辞書パターンを絞り
込み、その処理速度の向上を図っている。

【０００４】また、このような階層的な辞書構造を用い
た方式とは別に、漢字における部首を含めた文字の構成
要素に従って認識辞書を大分類し、最終的に絞り込まれ
た認識辞書の範囲内でマッチングを行なう方式がある。
本発明は、この後者の方式を用いるものとする。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】文字の構成要素に従っ
て認識辞書を大分類する方式では、入力された座標デー
タから文字の構成要素が抽出される度に、その構成要素
を用いた辞書パターンを検索する必要があるため、処理
時間が膨大になる問題があった。

【０００６】また、漢字には、１つの文字の中に同じ構
成要素を複数持つものがある。例えば、「木」（へんと
は限らない）を１つの構成要素とすると、漢字の「林」
や「淋」は構成要素「木」を複数有することになる。こ
のため、文字がどの様な構成で成り立っているのかを示
すデータを用い、そのデータから同一の構成要素を複数
有することを判断する手段が必要となる。

【０００７】本発明は上記のような事情に鑑みなされた
もので、文字の構成要素に従って認識辞書を高速かつ効
果的に大分類することができ、また、同一の構成要素を
複数有する文字についても対応可能な認識辞書大分類方
法及びその方法を用いた文字認識装置を提供することを
目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】

（１）本発明は、認識辞書から各構成要素からなる文字
を高速に検索するため、各文字毎にその文字の有する構
成要素をビット毎に割り当てたビットフィールドを用い
て、入力された座標データの中から次に構成要素として
抽出され得る構成要素を判断し、それらの構成要素のみ
の抽出を試みるようにしたものである。

【０００９】また、同一の構成要素を複数有する文字が
存在するため、ビットフィールドにその旨を示す拡張ビ
ットを設けることで対応する。 （２）本発明は、認識辞書中の各文字毎の構成要素を記
憶したビットフィールドに同一の構成要素を複数有する
文字であることを示す拡張ビットを付加しておき、入力
座標データから可能な限り構成要素を抽出した後に、同
一の構成要素が複数存在する場合と存在しない場合とで
ビットフィールドの内容を参照しながら認識辞書を大分
類するようにしたものである。

【００１０】

【作用】上記（１）の構成によれば、文字の構成要素に
従って認識辞書を大分類し、最終的に絞り込まれた認識
辞書の範囲内でマッチングを行なう場合において、各文
字毎にその文字の有する構成要素をビット毎に割り当て
たビットフィールドを用いることにより、既に抽出され
た構成要素を有する文字群から次に抽出を試みる構成要
素を判断することができる。

【００１１】上記（２）の構成によれば、入力座標デー
タから可能な限り構成要素を抽出したとき、その構成要
素群の中に同一の構成要素が複数存在する場合には、ビ
ットフィールドを参照してその構成要素を複数用いる文
字に認識辞書が大分類される。また、同一の構成要素が
複数存在しない場合には、ビットフィールドを参照して
その構成要素を用いる文字に認識辞書が大分類される。

【００１２】

【実施例】以下、図面を参照して本発明の一実施例を説
明する。図１は本発明の一実施例に係るオンライン手書
き文字認識装置の概略構成を示すブロック図である。本
装置は、座標検出部１、表示部２、制御部３、入力座標
バッファ４、文字認識部５および認識辞書１１を有す
る。

【００１３】座標検出部１は、例えばタブレット１ａと
スタイラスペン１ｂからなり、ユーザが入力した筆跡か
ら座標データを得る。表示部２は、例えばＬＣＤ (Liqu
id Crystal Display) 装置からなり、各種情報の表示を
行なう。

【００１４】制御部３は、装置全体の制御を行なうもの
であり、ここでは文字認識部５を通じて手書き文字の認
識処理を実行する。入力座標バッファ４は、座標検出部
１から出力された座標データを蓄積するためのバッファ
である。

【００１５】文字認識部５は、認識辞書１１を参照して
パターンマッチング方式により文字認識を行うものであ
り、ここでは、認識制御部６、構成要素抽出部７、抽出
対象指示部８、認識辞書大分類部９、パターンマッチン
グ部１０から構成される。

【００１６】認識制御部６は、認識処理における各種制
御を行う。構成要素抽出部７は、入力座標バッファ４に
格納された入力座標データから文字を構成する構成要素
を抽出する。抽出対象指示部８は、構成要素抽出部７に
対して次に抽出を試みる構成要素を指示する。認識辞書
大分類部９は、構成要素抽出部７による構成要素の抽出
結果に基づいて認識辞書１１を大分類する。パターンマ
ッチング部１０は、最終的に大分類された認識辞書１１
の標準パターンと入力座標バッファ４の入力座標データ
からなる文字パターンとをマッチングする。

【００１７】認識辞書１１は、手書き文字の認識に必要
な各種情報を記憶しており、ここでは、構成要素データ
部１２、ビットフィールド部１３、標準パターンデータ
部１４を有して構成される。

【００１８】構成要素データ部１２は、文字を構成する
構成要素の特徴データを記憶している。ビットフィール
ド部１３は、各文字毎にその文字が有する構成要素を各
ビットに対応させて記憶しており、同一の構成要素を複
数有する文字には、その旨を示す拡張ビットを付加して
いる。標準パターンデータ部１４は、各文字の標準パタ
ーンとして筆跡等の特徴データを記憶している。

【００１９】また、図中１５は入力座標バッファ４の入
力座標データから抽出された文字の構成要素を順次格納
するための抽出済み構成要素バッファ、１６は大分類中
の辞書範囲を記憶するための辞書範囲バッファ、１７は
構成要素抽出部７が抽出を試みる構成要素の種類を記憶
するための抽出対象バッファである。

【００２０】なお、入力座標バッファ４、認識辞書１
１、抽出済み構成要素バッファ１５、辞書範囲バッファ
１６、抽出対象バッファ１７は、それぞれ本装置の内部
もしくは外部に設けられたメモリやディスクなどの記憶
装置の中に構成される。

【００２１】図２は同実施例におけるビットフィールド
部１３の構成を示す図である。ビットフィールド部１３
には、認識辞書１１内に登録された各文字毎にその文字
が有する構成要素を各ビットに対応させて記憶してい
る。また、同一の構成要素を複数有する文字には、その
旨を示す拡張ビットを付加している。例えば「淋」とい
う文字は構成要素「木」を２つ有しており、このような
文字には拡張ビット「１」が付加される。

【００２２】図３は同実施例における認識辞書構造を示
す図である。認識辞書１１は、文字を構成する種々の構
成要素を各ビットに対応させたビットフィールド部１３
を有して構成されている。このビットフィールド部１３
に、各文字毎にその文字が有する構成要素を記憶すると
共に、同一の構成要素を複数有する文字にその旨を示す
拡張情報を付加している。

【００２３】図４は他の実施例としての認識辞書構造を
示す図である。認識辞書構造の他の例として、文字を構
成する種々の構成要素を番号付けし、各文字毎にその文
字が有する構成要素をその番号で記憶すると共に、同一
の構成要素を複数有する文字にその旨を示す拡張情報を
付加するようにしても良い。

【００２４】次に、同実施例の動作を説明する。図５は
同実施例における認識辞書大分類の処理動作を示すフロ
ーチャートである。なお、太線で示す部分が本発明にお
ける新規部分となるステップである。

【００２５】座標検出部１から出力された座標点列のデ
ータが制御部３によって入力座標バッファ４に蓄積され
た後に、文字認識部５へと処理が渡され、次のような認
識辞書大分類処理が開始される。

【００２６】まず、入力座標バッファ４の入力座標デー
タから抽出を試みる構成要素の対象範囲を全ての構成要
素とするため、抽出対象バッファ１７を初期設定する
（ステップＡ１１）。また、入力座標バッファ４の入力
座標データにおける全ストロークから構成要素の抽出を
試みるように入力座標バッファ４を初期設定する（ステ
ップＡ１２）。

【００２７】この状態で、文字認識部５は入力座標バッ
ファ４の入力座標データから当該文字の構成要素を抽出
する（ステップＡ１３）。このとき、文字認識部５は続
いて新たな構成要素を抽出できたか否かを判断し、新た
な構成要素が抽出された場合には（ステップＡ１４のＹ
ｅｓ）、その結果を抽出済み構成要素バッファ１５に登
録する（ステップＡ１５）。

【００２８】抽出済み構成要素バッファ１５に抽出済み
構成要素が登録されると、文字認識部５はビットフィー
ルド部１３の情報を参照しながら、これまでに抽出され
た構成要素を有する文字に認識辞書１１を大分類し、そ
の分類された範囲を辞書範囲バッファ１６に記憶する
（ステップＡ１６）。そして、入力座標バッファ４から
構成要素が抽出されたストロークを次の抽出範囲から除
外するように、入力座標バッファ４を再設定する（ステ
ップＡ１７）。

【００２９】ここで、文字認識部５は次に抽出される可
能性のある構成要素をビットフィールド部１３から検索
する（ステップＡ１８）。この検索範囲中に拡張ビット
が立っている文字が存在するか否かを判断し、存在する
場合には（ステップＡ１９のＹｅｓ）、このとき新たに
抽出した構成要素も次回の抽出対象範囲とするべく、抽
出対象バッファ１７に先ほど抽出した構成要素を登録す
る（ステップＡ２０）。

【００３０】しかして、ステップＡ１８での検索結果と
ステップＡ１９で参照した拡張ビットの情報から、次に
入力座標バッファ４から抽出し得る構成要素が有るかど
うかが判断される。抽出し得る構成要素が存在する場合
には（ステップＡ２１のＹｅｓ）、文字認識部５はそれ
らの構成要素を次に構成要素抽出部７が抽出する抽出対
象として抽出対象バッファ１７に登録した後（ステップ
Ａ２２）、ステップＡ１３にループする。

【００３１】また、上記ステップＡ１４で入力座標バッ
ファ４から構成要素の抽出ができなかったと判断された
場合、または、上記ステップＡ２１で入力座標バッファ
４からこれ以上の構成要素を抽出し得ないと判断された
場合には、ここでの認識辞書大分類おける処理は終了す
る。そして、大分類された認識辞書１１の範囲内で標準
パターンデータ部１４の標準パターンと入力座標バッフ
ァ４の入力データパターンとのマッチング処理が行なわ
れる。

【００３２】次に、本発明の他の実施例としての動作を
説明する。図６は他の実施例としての認識辞書大分類の
処理動作を示すフローチャートである。なお、太線で示
す部分が本発明における新規部分となるステップであ
る。

【００３３】まず、入力座標バッファ４の入力座標デー
タにおける全ストロークから構成要素の抽出を試みるよ
うに入力座標バッファ４を初期設定する（ステップＢ１
１）。

【００３４】この状態で、文字認識部５は入力座標バッ
ファ４の入力座標データから当該文字の構成要素を抽出
する（ステップＢ１２）。このとき、文字認識部５は実
際に抽出されたか否かを判断し、抽出されなかった場合
には（ステップＢ１３のＮｏ）、以下のステップＢ１６
での処理をスキップする。

【００３５】構成要素が抽出されると、文字認識部５は
その結果を抽出済み構成要素バッファ１５に登録する
（ステップＢ１４）。そして、入力座標バッファ４から
構成要素が抽出されたストロークを次の抽出範囲から除
外するように、入力座標バッファ４を再設定する（ステ
ップＢ１５）。

【００３６】文字認識部５は、入力座標バッファ４の中
にまだ構成要素を抽出していないストロークがあるか否
かを判断し、その結果、抽出していないストロークがあ
れば（ステップＢ１６のＮｏ）、ステップＢ１２にルー
プする。

【００３７】しかして、全てのストロークに対する構成
要件の抽出が可能な限り行われると（ステップＢ１６の
Ｙｅｓ）、文字認識部５は抽出済み構成要素バッファ１
５の内容から構成要素を１つ抜き出し（ステップＢ１
７）、その構成要素が複数抽出されたか否かを抽出済み
構成要素バッファ１５の内容から判断する。

【００３８】この結果、当該構成要素が複数抽出されて
いない場合、つまり、当該構成要素が１つである場合に
は（ステップＢ１８のＮｏ）、文字認識部５はビットフ
ィールド部１３を参照して、その構成要素を用いる文字
に認識辞書１１を大分類する（ステップＢ１９）。

【００３９】一方、当該構成要素が複数抽出された場
合、つまり、当該構成要素と同じ要素が複数ある場合に
は（ステップＢ１８のＹｅｓ）、文字認識部５はビット
フィールド部１３を参照して、その構成要素を複数用い
る文字に認識辞書１１を大分類する（ステップＢ１
９）。

【００４０】このようにして、認識辞書１１が大分類さ
れると、その辞書範囲が辞書範囲バッファ１６に記憶さ
れる（ステップＢ２１）。抽出済み構成要素バッファ１
５に登録されている構成要素がまだ残っている場合（ス
テップＢ２２のＮｏ）、文字認識部５はステップＢ１７
にループする。また、同ステップＢ２２において、抽出
済み構成要素バッファ１５に登録されている構成要素全
てについて認識辞書１１の大分類が終了したと判断され
ると、ここでの認識辞書大分類おける処理は終了する。
そして、大分類された認識辞書１１の範囲内で標準パタ
ーンデータ部１４の標準パターンと入力座標バッファ４
の入力データパターンとのマッチング処理が行なわれ
る。

【００４１】なお、ここで挙げた例では、構成要素の組
み合わせデータとしてビットフィールドを用いている
が、本発明はこれに限るものではなく、それ以外のデー
タ形式でも同様にして実現が可能である。

【００４２】

【発明の効果】以上のように本発明によれば、文字の構
成要素に従って認識辞書を大分類し、最終的に絞り込ま
れた認識辞書の範囲内でマッチングを行なう場合におい
て、各文字毎にその文字の有する構成要素をビット毎に
割り当てたビットフィールドを用いることにより、既に
抽出された構成要素を有する文字群から次に抽出を試み
る構成要素を判断することができる。これにより、認識
辞書の大分類を高速かつ効果的に行なうことができる。
また、ビットフィールドに同一構成要素の存在を示す拡
張ビットを付加しておくことで、同一構成要素を複数有
する文字についても対応することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例に係る文字認識装置の構成を
示すブロック図。

【図２】同実施例におけるビットフィールドの構成を示
す図。

【図３】同実施例における認識辞書構造を示す図。

【図４】他の実施例としての認識辞書構造を示す図。

【図５】同実施例における認識辞書大分類の処理動作を
示すフローチャート。

【図６】他の実施例としての認識辞書大分類の処理動作
を示すフローチャート。

【符号の説明】

１…座標検出部、１ａ…タブレット、１ｂ…スタイラス
ペン１ｂ、２…表示部、３…制御部、４…入力座標バッ
ファ、５…文字認識部、６…認識制御部、７…構成要素
抽出部、８…抽出対象指示部、９…認識辞書大分類部、
１０…パターンマッチング部、１１…認識辞書、１２…
構成要素データ部、１３…ビットフィールド部、１４…
標準パターンデータ部、１５…抽出済み構成要素バッフ
ァ、１６…辞書範囲バッファ、１７…抽出対象バッフ
ァ。

フロントページの続き (72)発明者 田中 淳一 東京都青梅市末広町２丁目９番地 株式会 社東芝青梅工場内

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 文字の構成要素に従って認識辞書を大分
   類し、最終的に絞り込まれた認識辞書の範囲内でマッチ
   ングを行なう文字認識装置の辞書大分類方法において、 予め各文字毎にその文字が有する構成要素を記憶した記
   憶部を用いて、 入力座標データから当該文字の構成要素を抽出する際
   に、 上記記憶部の内容を参照して、既に抽出された構成要素
   を有する文字群から次に抽出を試みる構成要素を判断す
   るようにしたことを特徴とする辞書大分類方法。
2. 【請求項２】 同一の構成要素を複数有する文字にその
   旨を示す拡張情報を付加しておくことで、その拡張情報
   が付加された文字について既に抽出された構成要素も抽
   出対象として加えるようにしたことを特徴とする請求項
   １記載の辞書大分類方法。
3. 【請求項３】 文字の構成要素に従って認識辞書を大分
   類し、最終的に絞り込まれた認識辞書の範囲内でマッチ
   ングを行なう文字認識装置の辞書大分類方法において、 予め各文字毎にその文字が有する構成要素を記憶すると
   共に、同一の構成要素を複数有するか否かの拡張情報を
   記憶した記憶部を用いて、 入力された座標データから当該文字の構成要素を可能な
   限り抽出した後、 同一の構成要素が複数存在するか否かを判断し、 同一の構成要素が複数存在する場合と存在しない場合と
   で上記記憶部の内容を参照しながら上記認識辞書を大分
   類するようにしたことを特徴とする辞書大分類方法。
4. 【請求項４】 文字の構成要素に従って認識辞書を大分
   類し、最終的に絞り込まれた認識辞書の範囲内でマッチ
   ングを行なう文字認識装置において、 座標データを入力するための入力手段と、 この入力手段により入力された座標データから当該文字
   の構成要素を抽出する構成要素抽出手段と、 予め各文字毎にその文字が有する構成要素を記憶した記
   憶手段と、 この記憶手段の内容を参照し、既に抽出された構成要素
   を有する文字群から次に抽出を試みる構成要素を判断
   し、上記構成要素抽出手段に対して指示を行う抽出対象
   指示手段と、 上記構成要素抽出手段によって抽出された構成要素に従
   って認識辞書を大分類する認識辞書大分類手段とを具備
   したことを特徴とする文字認識装置。
5. 【請求項５】 同一の構成要素を複数有する文字に拡張
   情報を付加しておき、 上記抽出対象指示手段は、その拡張情報が付加された文
   字について既に抽出された構成要素も抽出対象として加
   えるように指示することを特徴とする請求項４記載の文
   字認識装置。
6. 【請求項６】 文字の構成要素に従って認識辞書を大分
   類し、最終的に絞り込まれた認識辞書の範囲内でマッチ
   ングを行なう文字認識装置において、 座標データを入力するための入力手段と、 この入力手段により入力された座標データから当該文字
   の構成要素を可能な限り抽出する構成要素抽出手段と、 予め各文字毎にその文字が有する構成要素を記憶すると
   共に、同一の構成要素を複数有するか否かの拡張情報を
   記憶した記憶手段と、 上記構成要素抽出手段によって抽出された構成要素群の
   中に同一の構成要素が複数存在するか否かを判断し、同
   一の構成要素が複数存在する場合と存在しない場合とで
   上記記憶手段の内容を参照しながら上記認識辞書を大分
   類する認識辞書大分類手段とを具備したことを特徴とす
   る文字認識装置。