JPH0883319A

JPH0883319A - パターン認識装置

Info

Publication number: JPH0883319A
Application number: JP6219818A
Authority: JP
Inventors: Toshimi Yokota; 登志美横田; Hiroshi Shojima; 正嶋　　博; Soshiro Kuzunuki; 壮四郎葛貫; Masaki Miura; 雅樹三浦; Keiko Gunji; 圭子郡司
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1994-09-14
Filing date: 1994-09-14
Publication date: 1996-03-26

Abstract

(57)【要約】【目的】続け書きでしかも変形が生じているパターンを
良好に認識し得るパターン認識装置の提供。【構成】入力されたパターンを正規化する正規化部４
と、正規化したパターンを折れ線で近似する近似部と、
入力パターンと辞書パターンとを比較する距離算出部か
らなるパターン認識装置において、前記距離算出部内
に、入力パターンと辞書パターンとの折れ線毎の範囲対
応付け部１２と、辞書パターンの特定の形状が入力パタ
ーンの対応する位置部分に有るかを評価し、入力パター
ンと辞書パターンとを比較する特定形状差を算出する特
定形状差１７を設けた。【効果】入力パターンの一部分の延び縮みが有っても、
また、形状に乱れや歪みが生じても、精度良く認識する
ことが可能となる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、文字認識や図形認識等
の入力されたパターンに対し認識処理を実行するパター
ン認識装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】パターンの一部が角やループをなしてい
ることを利用してパターン認識を行うと、人の判断に近
い認識結果を得やすい。従来は、特公昭62−15911 号公
報に記載されるように、辞書に（１）どの部分が（２）
どんな形状を成すかを記述しておくか、あるいは、特開
平2−56689号公報に記載されるように、（１）どの画が
（２）どんな形状の連続か、を辞書に記述しておくもの
であった。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし上記従来技術で
は、認識の対象が曲がりの多いひらがなの続け書きのよ
うな場合、前者では、一部分の延び縮みがあると（１）
どの部分、をあらかじめ指定することは難しく、誤認識
が生じてしまうという問題があった。

【０００４】また、後者では、形状に乱れや歪みが生じ
ると、（２）どんな形状の、の判定が難しく、誤認識が
生じてしまうという問題があった。

【０００５】本発明の目的は、入力パターンの一部分に
延び縮みが生じても、また、形状に乱れや歪みが生じて
も、精度良く認識を行い得るパターン認識装置を提供す
ることにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明は、パターンを入
力する入力手段と、パターンを正規化する正規化手段
と、正規化したパターンを折れ線で近似する近似手段
と、あらかじめ折れ線で近似した辞書パターンを保持す
る辞書と、折れ線で近似した入力パターンと辞書パター
ンとを比較する距離算出手段と、辞書パターンを入力パ
ターンとの距離値からソートする距離ソート手段からな
るパターン認識装置に於て、上記距離算出手段は、入力
パターンと辞書パターンとの折れ線毎の範囲対応付け手
段と、辞書パターンの特定の形状が入力パターンの対応
する位置部分に有るかを評価し、入力パターンと辞書パ
ターンとを比較する特定形状差を算出する特定形状差算
出手段を持つ。

【０００７】

【作用】本発明によれば、入力手段により入力したパタ
ーンを、正規化手段によりパターンを正規化し、これを
近似手段によりパターンを折れ線で近似する。辞書にあ
らかじめ折れ線で近似した辞書パターンを保持する。距
離算出手段により折れ線で近似した入力パターンと辞書
パターンとを比較し、距離ソート手段から辞書パターン
を入力パターンとの距離値から辞書パターンをソートし
て認識結果を得る。

【０００８】上記距離算出手段の一部である、範囲対応
付け手段は入力パターンと辞書パターンとの折れ線毎の
範囲対応付けを行う。また、特定形状差算出手段は、辞
書パターンの特定の形状が入力パターンの対応する位置
部分に有るかを評価し、入力パターンと辞書パターンと
を比較する。すなわち、範囲対応付け手段により一部分
の延び縮みが有ってもこうした変形を吸収でき、また、
特定形状差算出手段により形状に乱れや歪みが生じて
も、こうした変形を吸収できるため、正しいパターン認
識を行うことができる。

【０００９】

【実施例】本発明の一実施例として、オンライン文字認
識装置を例にとり、そのシステム構成図を図１に示す。
入力一体化デイスプレイ１は、単位時間毎のペンの座標
位置を感知し、ユーザはこれに文字パターンを手書きす
ることでパターンを入力する。認識エンジンコントロー
ラ３は、認識すべき文字パターン１文字分の単位時間毎
のペンの座標位置を正規化部４以下へ出力する。正規化
部４は、文字パターン１文字分の座標位置および大きさ
を正規化する。

【００１０】候補撰択近似部５は、正規化した文字パタ
ーンを大まかに近似する。例えば、１画を６点で近似す
る。すなわち、続け書きなど場合によっては元の入力パ
ターンのループ，角，カーブあるいは直線などの形状が
失われてしまってもよいが、その近似パターンで候補を
選ぶことで、候補の上位に正解文字が含まれるような近
似方式を選ぶ。候補撰択用辞書８には、候補撰択近似部
５と同じ近似方式により大まかに近似した候補撰択用パ
ターンを保持しておく。そして、候補撰択部６では、候
補撰択用辞書８のなかから候補撰択用に近似した入力文
字パターンの候補文字を選ぶ。例えば、１画を６点で近
似する方式であれば、画毎の（１）始終点位置座標、
（２）近似点間の推移ベクトル、の差をとり、これの総
和が小さい順に１０候補をとると良い。候補撰択近似部
５，候補撰択用辞書８，候補撰択部６は、これ以外で
も、少ない特徴点数，演算量で、候補の上位に正解文字
が含まれるような方式であれば良い。

【００１１】詳細近似部１１では、元の入力パターンの
ループ，角，カーブあるいは直線などの形状が残る、あ
るいは推測できる程度に詳細に、正規化した文字パター
ンを近似する。例えば、１画を（１）式を満足する最小
のＮ点で等分割することで近似する。

【００１２】Ｌ′≧ａＬ＋ｂ …（１）尚、Ｌ′は近似後の長さ、Ｌは近似前の長さとする。

【００１３】これ以外でも、元の入力パターンのルー
プ，角，カーブあるいは直線などの形状が残る、あるい
は推測できる程度に詳細に近似できればよく、十分小さ
いピッチで近似点をとる、十分大きいＮ点で等分割して
もよい。

【００１４】候補撰択／詳細辞書対応情報９には、候補
撰択用辞書８のどのパターンが詳細辞書１０のどのパタ
ーンと同じかの情報を保持している。詳細辞書１０に
は、候補撰択用辞書８の近似パターンを生成した元のパ
ターンを、詳細近似部１１の近似方式で近似したパター
ンを保持している。詳細辞書読み出し部７は、候補撰択
部６により選ばれた候補の詳細辞書パターンを読み出
す。

【００１５】候補撰択近似部５，候補撰択部６，詳細辞
書読み出し部７，候補撰択用辞書８，候補撰択／詳細辞
書対応情報９は、高速に認識処理を行うためにあらかじ
め負荷の軽い処理にて候補を絞り込んでおくためのもの
で、処理時間に問題がなければ、無くともよい。

【００１６】範囲対応付け部１２は、詳細に近似した入
力パターンと辞書パターンとの近似折れ線毎の対応を付
ける。例えば、入力パターンと辞書パターンの推移ベク
トルでのＤＰマッチングを行う。対応を付けるための特
徴としては、推移ベクトル以外に、近似点の座標位置，
推移ベクトルの方向コード，方向コード差(角度変化)，
フーリエ変換結果，画像データを使っても良い。ＤＰマ
ッチングによらずあらゆる対応を総当たりして最も距離
値総和が小さくなる対応を探しても良いが、処理量は増
加する。対応範囲保持部１３は、詳細に近似した入力パ
ターンと辞書パターンとの近似折れ線毎の対応を保持す
る。

【００１７】画絶対位置差１４は、入力パターンと辞書
パターンの各画（ストローク）の位置を比較し、その差
をとる。画の位置は、ストロークの始終点や中点，重心
などの座標値を用いる。画相対位置差１５は、パターン
の各画の相対位置関係（端点同志が接する，一方の端点
が他方の端点以外に接する，画同志がクロスする、その
他）を入力パターンと辞書パターンとで比較し、その差
をとる。一般形状差１６は、折れ線近似した入力パター
ンと辞書パターンの折れ線毎の差をとる。例えば、推移
ベクトルや、近似点の座標位置，推移ベクトルの方向コ
ード，方向コード差（角度変化），フーリエ変換結果、
等を１つ、あるいは、複数を組み合わせて使う。このと
き、対応範囲保持部１３の結果を利用すると認識率を上
げることができる。

【００１８】特定形状差１７は、本発明の主たる部分で
ある。一般形状差１６では、折れ線近似した折れ線毎の
差をとるのに対して、特定形状差１７は、複数の折れ線
が成す特定の形状（ループ，角，カーブ，直線など）に
ついての差をとる。すなわち、辞書パターンの特定の形
状が入力パターンの対応する位置部分に有るかを評価
し、特定形状差を算出する。

【００１９】距離値総和部１８は上記各部による差に重
みをつけて総和をとる。距離ソート部１９は距離値によ
り候補文字をソートする。その結果を認識エンジンコン
トローラ３は受けて、第１候補および第２候補以下を表
示するようＬＣＤコントローラ２に指示し、これらを入
力一体化デイスプレイ１上に表示する。

【００２０】図２は１画をＮ点で近似する方式による候
補選択近似部５や詳細近似部１１で近似した近似パター
ンの例である。元の入力パターンの１画を、候補選択近
似部５では、Ｎ＝５で長さを５等分する６点で近似す
る。そして候補選択部６で、画毎の差を次の式（２）及
び式（３）によりとる。

【００２１】［１］始終点位置座標：ｖ（１）＝ｖ（ｓ） …（２）［２］近似点間の推移ベクトル：ｖ＾(１)，…，ｖ＾(ｉ)，…，ｖ＾(Ｎ−１) …（３）詳細近似部１１でも同様にＮ点で近似するが、元の入力
パターンのループ，角，カーブ，直線などの形状が残
る、あるいは推測できる程度に詳細に近似できるような
Ｎを用いる必要が有る。

【００２２】本実施例では、画絶対位置差１４は、式
（２）により、入力パターンと辞書パターンの各画の位
置を比較し、その差をとる。一般形状差１６は、式
（３）により、折れ線近似した入力パターンと辞書パタ
ーンの折れ線毎の差をとる。

【００２３】図３は、詳細近似部１１で近似した近似パ
ターンの例である。ここではＮ＝１７、すなわち１６等
分割した点を近似点としている。元の入力パターンのル
ープ，角，カーブ，直線などの形状が残っている。

【００２４】図４は、範囲対応付け部１２を実現するＤ
Ｐマッチングのフロー例である。一般的なＤＰマッチン
グと同様、特徴ベクトル列ｖ（ｉ：ｉ＝０〜Ｉ），特徴
ベクトル列Ｕ（ｊ：ｊ＝０〜Ｊ）での（ｉ，ｊ）の対応
付けを行って、各対応での差ｄ（ｉ，ｊ）を足し込んで
いき、ｇ（ｉ，ｊ）を順次求めていく。例えば、ｄ
（３，３）は、ｉ＝０〜３；ｊ＝０〜３の範囲での最小
距離値を求めておくための変数である。

【００２５】ここでは、特徴ベクトル列として、図２，
図３に説明した推移ベクトルを用いて、差ｄ（ｉ，ｊ）
を次の式（４）のように定義する。

【００２６】入力パターン推移ベクトル列ｖ＾（ｉ：ｉ＝０〜Ｉ）辞書パターン推移ベクトル列Ｕ＾（ｊ：ｊ＝０〜Ｊ）各対応での差ｄ（ｉ，ｊ）＝｜ｖ＾（ｉ）−Ｕ＾（ｊ）｜ …（４）図４のフローを、以下、説明する。まずＤＰマッチング
の途中結果の距離値を得るための２次元配列ｇ（＊，
＊）を∞で初期化する。パターンの始点同志、すなわち
ｖ＾（０）とＵ＾（０）は必ず対応するため、ｇ（０，
０）にｄ(０，０)を代入する。

【００２７】そして、ｉ＝０〜Ｉ，ｊ＝０〜Ｊのループ
により、ｄ（ｉ，ｊ）およびｇ（ｉ，ｊ）を順次求めて
いく。

【００２８】ｉに対し全てのｊが対応するとすれば演算
数が増え、普通はありえない対応の演算をすることにな
るので、あらかじめｉに対するｊの範囲を次のように定
めておくと処理を高速に行うことができる。

【００２９】ｉ−ｒ≦ｊ≦ｉ＋ｒ；ｊ≧０ …（５）そして、式（５）からはずれる対応のｇ（ｉ，ｊ）には
∞を代入しておく。

【００３０】式（５）を満足する対応のｇ（ｉ，ｊ）に
は次の（ｄ）〜（ｆ）３つの対応の中から最小のものを
選び、代入する。

【００３１】（ｄ）ｇ（ｉ−１，ｊ−２）＋２ｄ（ｉ，
ｊ−１）＋ｄ（ｉ，ｊ）が最小、すなわち（ｉ−１，ｊ
−２）→（ｉ，ｊ−１）→（ｉ，ｊ）の対応（ｅ）ｇ（ｉ−１，ｊ−１）＋２ｄ（ｉ，ｊ）が最小、
すなわち（ｉ−１，ｊ−１）→（ｉ，ｊ）の対応（ｆ）ｇ（ｉ−２，ｊ−１）＋２ｄ（ｉ−１，ｊ）＋ｄ
（ｉ，ｊ）が最小、すなわち（ｉ−２，ｊ−１）→（ｉ
−１，ｊ）→（ｉ，ｊ）の対応そしてこれをループで繰り返し、ループを抜けた後、ｇ
（Ｉ，Ｊ）に得られている距離値の総和が、入力パター
ン推移ベクトル列ｖ＾（ｉ：ｉ＝０〜Ｉ）と辞書パター
ン推移ベクトル列Ｕ＾（ｊ：ｊ＝０〜Ｊ）との最適な対
応付けによる距離値である。そして、この距離値の対応
を保存することで、最適な対応付けを得られる。

【００３２】図５は、図３に示した（ａ）入力（む）と
（ｂ）辞書（む）のＤＰマッチングの結果の最適な対応
付けである。（ａ）入力（む）の書き出しの横棒は
（ｂ）辞書（む）の書き出しの横棒と比べて短いため、
最初の推移ベクトルｖ＾（０）は（ｂ）辞書（む）の推
移ベクトルｕ＾（０）とｕ＾（１）に対応付けられてい
る。

【００３３】図６は、図１に示した特定形状差１７の詳
細な構成図である。特定形状切出し部１７−１は、入力
の詳細近似パターン、および辞書の詳細近似パターンか
ら、ループ，角，カーブ，直線の各形状を切り出す。そ
して、ループ，角，カーブ，直線の各形状チェック部は
これらと入力パターン推移ベクトル列ｖ＾（ｉ：ｉ＝０
〜Ｉ）と辞書パターン推移ベクトル列Ｕ＾（ｊ：ｊ＝０
〜Ｊ）との最適な対応付けを受け、それぞれ、ループ，
角，カーブ，直線の各形状チェックを行い、辞書と入力
の差を得る。

【００３４】各形状差総和部１７−６ではこれら各形状
チェック部による辞書と入力の差の総和をとる。総和を
とる以外に、平均や最小値、あるいは重み付け総和をと
ってもよい。

【００３５】図７は、特定形状切出し部１７−１の動作
の例である。この実施例ではパターン推移ベクトル列の
角度変化に着目して、ループ，角，カーブ，直線の属性
を各推移ベクトルに付けていく。

【００３６】まず、ｉ＝１〜Ｉのループで、ｖ＾（ｉ−
１）とｖ＾（ｉ）の角度変化をjcode(ｉ）に得る。そし
て、これが、所定のしきい値ＴＨ＿ＲＡより小さけれ
ば、負方向の角としてjoint(ｉ）にＲＡをセットする。
また、所定のしきい値ＴＨ＿ＬＡより大きければ、正方
向の角としてjoint(ｉ）にＬＡをセットする。ＴＨ＿Ｒ
Ａより大きくＴＨ＿ＬＡより小さければ直線としてjoin
t(ｉ）にＳＴをセットする。

【００３７】次にまたｉ＝１〜Ｉのループで、joint
(ｉ）を判定し、連続するＲＡが有れば角度変化の総和
をとり、所定のしきい値ＴＨ＿ＲＬより小さければ、負
方向のループとしてｖｅｃ（ｉ）にＲＬをセットし、角
度変化の総和がＴＨ＿ＲＬより大きくＴＨ＿ＲＣより小
さければ、負方向のカーブとしてvec(ｉ）にＲＣをセッ
トする。角度変化が正方向の場合は、同様にしきい値Ｔ
Ｈ＿ＬＣやＴＨ＿ＬＬを用いてvec(ｉ）にＬＣやＬＬを
セットする。

【００３８】最後に、手ブレによる角を特定形状として
チェックするのを防ぐために、ループやカーブをなして
いない単独の角を探す。すなわち、 vec(ｉ−１），ｖｅｃ（ｉ）＝ＲＬ／ＲＣ／ＬＣ／ＬＬ
かつ joint(ｉ）＝ＲＡまたはＬＡである角を探す。そして、その角の前後vec（ｉ−
１），vec（ｉ）と連続しているＳＴの総長が短けれ
ば、joint（ｉ）を手ブレによる角と判定し、joint
（ｉ）をＳＴにセットする。

【００３９】図８は（ａ）入力（む）の特定形状差切出
し後の結果である。（ｃ）辞書(ひ)との違いであるｖ＾
（５）〜ｖ＾（８）によるループを切り出すことができ
ている。

【００４０】図９は、角形状チェック部１７−２，ルー
プ形状チェック部１７−３，カーブ形状チェック部１７
−４，直線形状チェック部１７−５の動作フローの例で
ある。ｉ＝１〜Ｉのループで、辞書パターンの推移ベク
トル列の形状vec(ｉ）に各形状部分を見つけると、辞書
のその範囲に対応する入力パターンの形状vec′(ｊ）を
基に辞書／入力パターンと差を得る。パターンの形状の
属性が一致していれば差は０であるが、急いで書き留め
た文字に見られる形状に乱れや歪みが生じた場合は、次
のように差を得る。

【００４１】図１０は、形状に乱れや歪みが生じている
場合の入力／辞書パターンとの差の表である。辞書パタ
ーンが負方向ループの場合、入力パターンが負方向ルー
プならば差は０、正方向角または負方向カーブならば差
は１０、それ以外は差は２０として、変形しやすい形状
との差は小さく、変形しない形状との差は大きくとる。
こうした変形を吸収するために、さらに細かく、辞書パ
ターンが負方向ループで入力パターンが負方向カーブな
ら角度変化の総和の差をとって、これの大小により差を
０〜２０の値とするようにするとよい。

【００４２】また、差ではなく、０〜１の範囲の類似度
で変形の度合を表現して、最終的に各部分の類似どの最
小値，平均値をとって、差に変えてもよい。

【００４３】図３のパターンの例では形状差は次のよう
に算出される。

【００４４】（ａ）と（ｂ）：ｉ＝１３〜１５の範囲で
の形状差，辞書パターンは正方向角，入力パターンが負
方向カーブで差は１０。

【００４５】（ａ）と（ｃ）：ｉ＝１〜３の範囲での形
状差，辞書パターンは正方向角，入力パターンが負方向
カーブで差は１０。

【００４６】（ａ）と（ｃ）：ｉ＝５〜９の範囲での形
状差，辞書パターンは負方向カーブ，入力パターンが正
方向ループで差は２０。

【００４７】（ａ）と（ｃ）：ｉ＝１３〜１５の範囲で
の形状差，辞書パターンは正方向角，入力パターンが負
方向カーブで差は１０→各形状差の総和は４０。

【００４８】従って、特定形状差１７以外の結果だけで
は誤認識している（ａ）のパターンでも認識できる。

【００４９】

【発明の効果】本発明によれば、入力パターンに一部分
の延び縮みが有っても、また、形状に乱れや歪みが生じ
ても、こうした変形を吸収し、ループ，角，カーブ，直
線に着目した認識を行えるため、正しいパターン認識を
行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施例の構成図である。

【図２】近似パターンの表現例である。

【図３】近似パターンの例である。

【図４】ＤＰマッチングのフロー図である。

【図５】範囲対応付けの一例を表す図である。

【図６】図１に示した特定形状差の詳細構成図である。

【図７】特定形状切り出しのフロー図である。

【図８】特定形状の切出し例を示す図である。

【図９】図１に示した各形状チェック部のフロー図であ
る。

【図１０】特定形状の差の例を示す図である。

【符号の説明】

１…入力一体化デイスプレイ、２…ＬＣＤコントロー
ラ、３…認識エンジンコントローラ、４…正規化部、５
…候補撰択近似部、６…候補撰択部、７…詳細辞書読み
出し部、８…候補撰択用辞書、９…候補撰択／詳細辞書
対応情報、１０…詳細辞書、１１…詳細近似部、１２…
範囲対応付け部、１３…対応範囲保持部、１４…画絶対
位置差、１５…画相対位置差、１６…一般形状差、１７
…特定形状差、１８…距離値総和部、１９…距離ソート
部。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者三浦雅樹茨城県日立市大みか町七丁目１番１号株式会社日立製作所日立研究所内 (72)発明者郡司圭子茨城県日立市大みか町七丁目１番１号株式会社日立製作所日立研究所内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】パターンを入力する入力部と、パターンを
いくつかの要素で近似する近似部と、あらかじめいくつ
かの要素で近似した辞書パターンを保持する辞書と、近
似した入力パターンと辞書パターンとを比較する距離算
出部からなるパターン認識装置において、前記距離算出部は、近似した入力パターンと辞書パター
ンとの要素毎の対応付けをする範囲対応付け部と、近似結果の要素のいくつかがなす特定の形状が辞書パタ
ーンと入力パターンの対応する位置部分に有るかを評価
する特定形状差を算出する特定形状差算出部を有するこ
とを特徴とするパターン認識装置。
【請求項２】請求項１において、前記近似部は、パター
ンの連続する部分をいくつかの折れ線で近似することを
特徴とするパターン認識装置。
【請求項３】請求項１又は２において、前記近似部は、
前記パターンの近似前の特定の形状が残るかまたは類推
できることを特徴とするパターン認識装置。
【請求項４】請求項１又は２において、前記特定形状差
算出部は、特定の形状として、角，カーブ，ループ，直
線のいずれかについて、入力パターンと辞書パターンと
を比較し特定形状差を算出することを特徴とするパター
ン認識装置。
【請求項５】請求項１又は２において、前記特定形状差
算出部は、入力パターンと辞書パターンとを比較し不一
致だった場合の特定形状差を、変形しやすさに応じて算
出することを特徴とするパターン認識装置。
【請求項６】請求項１において、前記範囲対応付け部
は、ＤＰマッチングを実行することを特徴とするパター
ン認識装置。