JPH09319826A - 手書き文字認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 文字認識装置におけるジェスチャ及び記号の
認識率を向上する。 【解決手段】 タブレット１から座標データ列が抽出さ
れ、前処理部２で平滑化される。特徴点抽出部３で特徴
点情報が抽出される。ストロークコード化部４は、特徴
点情報に基づき、各ストロークに対し、文字を形成する
第１のストロークコード又はジェスチャ或いは特殊記号
を形成する第２のストロークコードを付与する。ストロ
ークコード判別部５は、第１のストロークコードに対応
したストロークデータ及び前記特徴点情報又は第２のス
トロークコードに対応したストロークデータを出力す
る。大分類部６は、第１の候補文字を選択する。ストロ
ーク数判定部７で第１の候補文字の画数が所定の画数以
上か否かが判定されてオンライン認識処理／オフライン
認識処理が選択される。ジェスチャ認識部は、前記第２
のストロークコードに基づいてジェスチャ又は特殊記号
を認識結果とする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ジェスチャ及び特
殊記号を認識する機能を有する手書き文字認識装置に関
するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、このような分野の技術としては、
例えば、次のような文献に記載されるものがあった。 文献；特開昭62-229384 号公報 従来、手書き文字認識において、一般的な文字認識方式
としては、パターンマッチング方式がある。このパター
ンマッチング方式では、筆記されたストローク（即ち、
ペンオンからペンオフまでの筆記部分) の座標データ列
より特徴点の情報を、予め同一方法で特徴点を抽出して
登録したパターン（以下、登録パターンという) の情報
とマッチング（照合）することにより、文字認識を行
う。このパターンマッチング方式では、筆記された各ス
トロークを登録パターンの各ストロークのどのストロー
クとマッチングすべきかを判定する処理に、多大な時間
を要する。又、全体の字のバランスが乱れると、例えば
“河”という文字の“シ”が小さく“可”が大きいと
き、マッチング結果は似ていないという結果が得られる
等、筆記文字の変形に対して弱い。そこで、パターンマ
ッチング方式の上記欠点を補い、しかも処理量が少なく
てすむオンライン文字認識装置に関する技術が、前記文
献に記載されている。このオンライン文字認識装置に用
いられているオンラインパターンマッチング方式では、
筆記文字のストローク数に基づいて大分類を行い、筆記
上一連のものとして筆記する部分を部分パターンとす
る。そして、この部分パターンの重心間のべクトルによ
り中分類を行い、該部分パターンの特徴パラメータとし
てのＱ値なる値及びストロークコード分布なる値を用い
てマッチングを行うようにしている。これにより、文字
変形に強く、しかも処理量の少ない文字認識を行うこと
ができる。

【０００３】又、他に、オフラインマッチング方式があ
る。図２（ａ），（ｂ）はパターンメモリ変換の例を示
す図であり、図２（ａ）は筆記入力文字“あ”を示し、
図２（ｂ）が筆記入力文字“あ”の筆記データ列を２次
元の配列に変換した後のパターンメモリを示す図であ
る。この図２（ａ），（ｂ）に示すように、オフライン
マッチング方式では、低画数又はＡＮＫ文字（アルファ
ベット、数字及び仮名）は、タブレットから入力された
筆記データ列を２次元の配列に変換される。更に、この
２次元の配列からＱ値が算出される。このＱ値のデータ
は、同様の方法で抽出して登録しておいたデータ（以
下、オフライン登録パターンと言う) とパターンマッチ
ングされるようになっている。これにより、低画数又は
ＡＮＫ文字の筆順による誤認識の減少や認識率の向上が
実現する。そして、これらのマッチングの結果によって
候補文字が順位付けされ、その結果がディスプレイ等に
出力される。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
手書き文字認識装置では、次のような課題があった。即
ち、オフラインマッチング方式では、筆順が制限されな
いという利点が有るが、ジェスチャ（即ち、カット、ペ
ースト、コピー等を特殊な記入方法で実現できるように
したもの) や記号等で不具合が生じてしまう。

【外１】 以上のジェスチャ及び記号の中で区別できないものどう
しが誤認識してしまうという問題点を除去するために、
以下の方法を考案した。図３（ａ），（ｂ）はストロー
クコードの例を示す図であり、図３（ａ）は通常の文字
に使用されるストロークコード（S01,S02,・・・）を示
し、図３（ｂ）がジェスチャ及び特殊記号のストローク
コード（S46,S4B,・・・）を示している。この図３
（ｂ）に示すように、ジェスチャ及び特殊記号はストロ
ークコードに特徴があるので、ストロークコードによる
識別が可能である。図４は、ジェスチャ使用例を示す図
である。この図に示すように、ジェスチャの中には記入
された文字より大きく書くものがあるので、筆記文字の
大きさによる識別が可能である。本発明は、これらの２
つの特徴を使用することにより、ジェスチャ及び特殊記
号の認識に強い優れた手書き文字認識装置を提供するも
のである。

【０００５】

【課題を解決するための手段】第１の発明は、前記課題
を解決するために、手書き文字認識装置において、情報
が筆記入力されたときに筆記情報の座標データ列を抽出
するタブレットと、前記筆記情報の座標データ列から不
要データを除去して平滑化を行う前処理部と、前記前処
理部によって平滑化された座標データ列から前記筆記情
報を構成する各ストロークの特徴を表す特徴点情報を抽
出する特徴点抽出部と、前記特徴点情報に基づき、前記
各ストロークに対し、文字を形成する第１のストローク
コード又はジェスチャ或いは特殊記号を形成する第２の
ストロークコードを付与するストロークコード化部と、
前記第１のストロークコードが入力された場合に該第１
のストロークコードに対応したストロークデータ及び前
記特徴点情報を出力し、前記第２のストロークコードが
入力された場合に該第２のストロークコードに対応した
ストロークデータを出力するストロークコード判別部
と、前記第１のストロークコードに対応したストローク
データ及び前記特徴点情報を入力し、前記筆記情報のス
トローク数に基づいて認識対象文字に対する分類を行っ
て第１の候補文字を選択する分類部と、前記第１の候補
文字の画数が所定の画数以上か該所定の画数よりも小さ
いかを判定するストローク数判定部と、前記第１の候補
文字の画数が前記所定の画数以上の場合、該第１の候補
文字の中から更に適切な第２の候補文字をリアルタイム
で選択するオンライン認識処理を行い、該第２の候補文
字を認識結果として出力するオンライン認識処理部と、
前記第１の候補文字の画数が前記所定の画数よりも小さ
い場合、前記前処理部によって平滑化された座標データ
列から得られる前記筆記情報全体を含む領域を縦と横の
複数の領域に分割し、該複数の各領域が前記筆記情報の
一部を含むか否かを判別して２値化データを生成して保
持し、該２値化データに基づいて前記第１の候補文字よ
りも適切な第３の候補文字を選択するオフライン認識処
理を行い、該第３の候補文字を認識結果として出力する
オフライン認識処理部と、前記第２のストロークコード
に対応したストロークデータに基づいてジェスチャ又は
特殊記号を認識結果として出力するジェスチャ認識部と
を、備えている。

【０００６】この第１の発明によれば、以上のように手
書き文字認識装置を構成したので、タブレットから筆記
情報の座標データ列が抽出される。この座標データ列
は、前処理部で平滑化される。平滑化された座標データ
列は、特徴点抽出部で特徴点情報が抽出される。ストロ
ークコード化部において、前記特徴点情報に基づき、各
ストロークに対し、第１のストロークコード又は第２の
ストロークコードが付与される。ストロークコード判別
部において、第１のストロークコードが入力された場合
に該第１のストロークコードに対応したストロークデー
タ及び特徴点情報が出力され、第２のストロークコード
が入力された場合に該第２のストロークコードに対応し
たストロークデータが出力される。ジェスチャ認識部に
おいて、前記第２のストロークコードに対応したストロ
ークデータに基づいてジェスチャ又は特殊記号が認識結
果として出力される。分類部において、前記第１のスト
ロークコードに対応したストロークデータ及び前記特徴
点情報から、第１の候補文字が選択される。ストローク
数判定部において、第１の候補文字の画数は所定の画数
以上か該所定の画数よりも小さいかが判定される。第１
の候補文字の画数が前記所定の画数以上の場合、オンラ
イン認識処理部においてオンライン認識処理が行われ、
第２の候補文字が認識結果として出力される。又、第１
の候補文字の画数が前記所定の画数よりも小さい場合、
オフライン認識処理部においてオフライン認識処理が行
われ、第３の候補文字が認識結果として出力される。つ
まり、ストローク数に応じてオフライン認識処理／オン
ライン認識処理の選択が行われる。

【０００７】第２の発明では、データ入力枠と文字種選
択枠とを有し、該文字種選択枠にタップ入力されたとき
にその文字種に対応する座標値を抽出し、かつ情報が該
データ入力枠に筆記入力されたときに筆記情報の座標デ
ータ列を抽出するタブレットと、第１の発明の前処理
部、特徴点抽出部、ストロークコード化部、ストローク
コード判別部、分類部及びジェスチャ認識部と、前記文
字種に対応する座標値から前記第１の候補文字の文字種
が漢字か否かを判定する文字種判定部と、前記第１の候
補文字の文字種が漢字である場合、該第１の候補文字の
中からより適切な第２の候補文字をリアルタイムで選択
するオンライン認識処理を行い、該第２の候補文字を認
識結果として出力するオンライン認識処理部と、前記第
１の候補文字の文字種が漢字以外である場合、前記前処
理部によって平滑化された座標データ列から得られる前
記筆記情報全体を含む領域を縦と横の複数の領域に分割
し、該複数の各領域が前記筆記情報の一部を含むか否か
を判別して２値化データを生成して保持し、該２値化デ
ータに基づいて前記第１の候補文字よりも適切な第３の
候補文字を選択するオフライン認識処理を行い、該第３
の候補文字を認識結果として出力するオフライン認識処
理部とを、備えている。この第２の発明によれば、第１
の発明と次の点が異なっている。即ち、タブレットから
文字種に対応する座標値及び筆記情報の座標データ列が
抽出される。文字種判定部において、前記文字種に対応
する座標値から前記第１の候補文字の文字種が漢字か否
かが判定される。前記第１の候補文字の文字種が漢字で
ある場合、オンライン認識処理部においてオンライン認
識処理が行われ、第２の候補文字が認識結果として出力
される。又、前記第１の候補文字の文字種が漢字以外で
ある場合、オフライン認識処理部においてオフライン認
識処理が行われ、第３の候補文字が認識結果として出力
される。つまり、文字種に応じてオフライン認識処理／
オンライン認識処理の選択が行われる。

【０００８】第３の発明では、第１の発明のタブレッ
ト、前処理部、特徴点抽出部及びストロークコード化部
と、前記特徴点情報と前記第１及び第２のストロークコ
ードとを入力し、前記筆記情報のストローク数に基づい
て認識対象文字に対する分類を行って第１の候補文字を
選択する分類部と、第１の発明のストローク数判定部、
オンライン認識処理部及びオフライン認識処理部と、前
記第２の候補文字がジェスチャ又は特殊記号である場合
又は前記オフライン認識処理部から出力が無い場合に該
第２の候補文字を認識結果として出力し、該第２の候補
文字がジェスチャ及び特殊記号でなく、かつ前記オフラ
イン認識処理部から出力がある場合に前記第３の候補文
字を認識結果として出力するジェスチャ判定部とを、備
えている。この第３の発明によれば、第１の発明と同様
に、ストローク数に応じてオフライン認識処理／オンラ
イン認識処理の選択が行われる。ジェスチャ判定部にお
いて、第２の候補文字がジェスチャ又は特殊記号である
場合又は前記オフライン認識処理部から出力が無い場
合、該第２の候補文字が認識結果として出力され、該第
２の候補文字がジェスチャ及び特殊記号でなく、かつ前
記オフライン認識処理部から出力がある場合、第３の候
補文字が認識結果として出力される。

【０００９】第４の発明では、第２の発明のタブレット
と、第１の発明の前処理部、特徴点抽出部及びストロー
クコード化部と、第３の発明の分類部と、第２の発明の
文字種判定部、オンライン認識処理部及びオフライン認
識処理部と、第３の発明のジェスチャ判定部とを、備え
ている。この第４の発明によれば、第２の発明と同様
に、文字種に応じてオフライン認識処理／オンライン認
識処理の選択が行われる。その後、第３の発明と同様
に、ジェスチャ判定部において、第２の候補文字がジェ
スチャ又は特殊記号である場合又は前記オフライン認識
処理部から出力が無い場合、該第２の候補文字が認識結
果として出力され、該第２の候補文字がジェスチャ及び
特殊記号でなく、かつ前記オフライン認識処理部から出
力がある場合、第３の候補文字が認識結果として出力さ
れる。

【００１０】第５の発明では、第１の発明のタブレッ
ト、前処理部、特徴点抽出部及びストロークコード化部
と、前記特徴点情報からｘ方向の文字長及びｙ方向の各
文字長を求め、入力されたストロークコードが前記第１
のストロークコードか又は前記第２のストロークコード
かを該各文字長に基づいて判定し、前記第１のストロー
クコードが入力された場合に該第１のストロークコード
に対応したストロークデータ及び前記特徴点情報を出力
し、前記第２のストロークコードが入力された場合に該
第２のストロークコードに対応したストロークデータを
出力する文字長判定部と、第１の発明の分類部、ストロ
ーク数判定部、オンライン認識処理部、オフライン認識
処理部及びジェスチャ認識部とを、備えている。この第
５の発明によれば、第１の発明と次の点が異なってい
る。即ち、文字長判定部において、入力されたストロー
クコードは第１のストロークコードか又は第２のストロ
ークコードかが判定される。その後、第１の発明と同様
に、ストローク数に応じてオフライン認識処理／オンラ
イン認識処理の選択が行われる。

【００１１】第６の発明では、第２の発明のタブレット
と、第１の発明の前処理部、特徴点抽出部及びストロー
クコード化部と、第５の発明の文字長判定部と、第１の
発明の分類部及びジェスチャ認識部と、第２の発明の文
字種判定部、オンライン認識処理部及びオフライン認識
処理部とを、備えている。この第６の発明によれば、第
５の発明と次の点が異なっている。即ち、文字種に応じ
てオフライン認識処理／オンライン認識処理の選択が行
われる。

【００１２】第７の発明では、文字枠を有し、文字が該
文字枠内に筆記入力されたときに該文字枠のｘ方向の大
きさ及びｙ方向の大きさを抽出し、かつ筆記文字の座標
データ列を抽出するタブレットと、第１の発明の前処理
部、特徴点抽出部及びストロークコード化部と、前記ス
トロークコード化部から出力された特徴点情報からｘ方
向の文字長及びｙ方向の各文字長を求め、該各文字長の
和と前記タブレットから出力された文字枠のｘ方向の大
きさ及びｙ方向の大きさの和とを比較し、入力されたス
トロークコードが前記第１のストロークコードか又は前
記第２のストロークコードかを該比較結果に基づいて判
定し、前記第１のストロークコードが入力された場合に
該第１のストロークコードに対応したストロークデータ
及び前記特徴点情報を出力し、前記第２のストロークコ
ードが入力された場合に該第２のストロークコードに対
応したストロークデータを出力する文字枠判定部と、第
１の発明の分類部、ストローク数判定部、オンライン認
識処理部、オフライン認識処理部及びジェスチャ認識部
とを、備えている。この第７の発明によれば、第１の発
明と次の点が異なっている。即ち、文字枠判定部におい
て、ストロークコード及び文字粋に対する文字の大きさ
により、ジェスチャ及び特殊記号が認識される。

【００１３】第８の発明では、データ入力枠と文字種選
択枠と文字枠とを有し、該文字種選択枠にタップ入力さ
れたときにその文字種に対応する座標値を抽出し、かつ
文字が文字枠内に筆記入力されたときに該文字枠のｘ方
向成分及びｙ方向成分を抽出し、かつ情報がデータ入力
枠に筆記入力されたときに筆記情報の座標データ列を抽
出するタブレットと、第１の発明の前処理部、特徴点抽
出部及びストロークコード化部と、第７の発明の文字枠
判定部と、第１の発明の分類部及びジェスチャ認識部
と、第２の発明の文字種判定部、オンライン認識処理部
及びオフライン認識処理部とを、備えている。この第８
の発明によれば、第２の発明と次の点が異なっている。
即ち、第７の発明ｓ同様に、文字枠判定部において、ス
トロークコード及び文字粋に対する文字の大きさによ
り、ジェスチャ及び特殊記号が認識される。

【００１４】第９の発明では、第１の発明のタブレッ
ト、前処理部、特徴点抽出部、ストロークコード化部、
分類部及びストローク数判定部と、前記第１の候補文字
の画数が前記所定の画数よりも小さい場合、前記ストロ
ーク数判定部から出力された特徴点情報に基づいてｘ方
向の文字長及びｙ方向の各文字長を求め、入力されたス
トロークコードが前記第１のストロークコードか又は前
記第２のストロークコードかを該各文字長に基づいて判
定し、前記第１のストロークコードが入力された場合に
該第１のストロークコードに対応したストロークデータ
及び前記特徴点情報を出力し、前記第２のストロークコ
ードが入力された場合に該第２のストロークコードに対
応したストロークデータを出力する文字長判定部と、第
１の発明のオンライン認識処理部及びオフライン認識処
理部とを、備えている。この第９の発明によれば、第１
の発明と次の点が異なっている。即ち、ストローク数、
ストロークコード及び文字長に基づいてオフライン認識
処理／オンライン認識処理の選択が行われる。そして、
ストローク数判定部及び文字長判定部において、ジェス
チャ及び特殊記号が認識される。

【００１５】第１０の発明では、第２の発明のタブレッ
トと、第１の発明の前処理部、特徴点抽出部、ストロー
クコード化部及び分類部と、第２の発明の文字種判定部
と、前記第１の候補文字の文字種が漢字以外である場
合、前記文字種判定部から出力された特徴点情報に基づ
いてｘ方向の文字長及びｙ方向の各文字長を求め、入力
されたストロークコードが前記第１のストロークコード
か又は前記第２のストロークコードかを該各文字長に基
づいて判定し、前記第１のストロークコードが入力され
た場合に該第１のストロークコードに対応したストロー
クデータ及び前記特徴点情報を出力し、前記第２のスト
ロークコードが入力された場合に該第２のストロークコ
ードに対応したストロークデータを出力する文字長判定
部と、第２の発明のオンライン認識処理部及びオフライ
ン認識処理部とを、備えている。この第１０の発明によ
れば、第２の発明と次の点が異なっている。即ち、文字
種、ストロークコード及び文字長により、オフライン認
識処理／オンライン認識処理の選択が行われる。そし
て、文字種判定部及び文字長判定部において、ジェスチ
ャ及び特殊記号が認識される。

【００１６】第１１の発明では、第７の発明のタブレッ
トと、第１の発明の前処理部、特徴点抽出部、ストロー
クコード化部、分類部及びストローク数判定部と、前記
第１の候補文字の画数が前記所定の画数よりも小さい場
合、前記ストローク数判定部から出力された特徴点情報
からｘ方向の文字長及びｙ方向の各文字長を求め、該各
文字長の和と前記タブレットから出力された文字枠のｘ
方向の大きさ及びｙ方向の大きさの和とを比較し、入力
されたストロークコードが前記第１のストロークコード
か又は前記第２のストロークコードかを該比較結果に基
づいて判定し、前記第１のストロークコードが入力され
た場合に該第１のストロークコードに対応したストロー
クデータ及び前記特徴点情報を出力し、前記第２のスト
ロークコードが入力された場合に該第２のストロークコ
ードに対応したストロークデータを出力する文字枠判定
部と、第１の発明のオンライン認識処理部及びオフライ
ン認識処理部とを、備えている。この第１１の発明によ
れば、第９の発明と次の点が異なっている。即ち、スト
ローク数、ストロークコード及び文字枠に対する文字の
大きさにより、オフライン認識処理／オンライン認識処
理の選択が行われる。そして、ストローク数判定部及び
文字枠判定部において、ジェスチャ及び特殊記号が認識
される。

【００１７】第１２の発明では、第８の発明のタブレッ
トと、第１の発明の前処理部、特徴点抽出部、ストロー
クコード化部及び分類部と、第２の発明の文字種判定部
と、前記第１の候補文字の文字種が漢字以外である場
合、前記文字種判定部から出力された特徴点情報からｘ
方向の文字長及びｙ方向の各文字長を求め、該各文字長
の和と前記タブレットから出力された文字枠のｘ方向の
大きさ及びｙ方向の大きさの和とを比較し、入力された
ストロークコードが前記第１のストロークコードか又は
前記第２のストロークコードかを該比較結果に基づいて
判定し、前記第１のストロークコードが入力された場合
に該第１のストロークコードに対応したストロークデー
タ及び前記特徴点情報を出力し、前記第２のストローク
コードが入力された場合に該第２のストロークコードに
対応したストロークデータを出力する文字枠判定部と、
第２の発明のオンライン認識処理部及びオフライン認識
処理部とを、備えている。この第１２の発明によれば、
第１０の発明と次の点が異なっている。即ち、文字種、
ストロークコード及び文字枠に対する文字の大きさによ
り、オフライン認識処理／オンライン認識処理の選択が
行われる。そして、文字種判定部及び文字枠判定部にお
いて、ジェスチャ及び特殊記号が認識される。従って、
前記課題を解決できるのである。

【００１８】

【発明の実施の形態】第１の実施形態 図１は、本発明の第１の実施形態を示す文字認識装置の
構成ブロック図である。この文字認識装置は、集積回路
を用いた個別回路、或いはデジタルシグナルプロセッサ
（以下、ＤＳＰという）等のプログラム制御等によって
構成されるもので、タブレット１を有している。タブレ
ット１は、情報が筆記入力されたときに筆記情報の座標
データ列Ｓ１を抽出する機能を有している。タブレット
１の出力端子は、前処理部２の入力端子に接続されてい
る。前処理部２は、タブレット１に筆記入力された筆記
情報の座標データ列から不要データを除去して平滑化を
行う機能を有している。前処理部２の第１の出力端子は
特徴抽出部３の入力端子に接続されている。特徴抽出部
３は、前処理部２によって平滑化された座標データ列か
ら前記筆記情報を構成する各ストロークの特徴を表す特
徴点情報Ｓ３を抽出する機能を有している。特徴抽出部
３の出力端子は、ストロークコード化部４の入力端子に
接続されている。ストロークコード化部４は、特徴点情
報Ｓ３に基づき、前記各ストロークに対し、ストローク
コードＳ４をそれぞれ付与する機能を有している。スト
ロークコードＳ４は、文字を形成する第１のストローク
コード又はジェスチャ或いは特殊記号を形成する第２の
ストロークコードから構成されている。ストロークコー
ド化部４の出力端子は、ストロークコード判別部５の入
力端子に接続されている。

【００１９】ストロークコード判別部５は、ストローク
コードＳ４が第１のストロークコードである場合（即
ち、文字に対応する場合）に該第１のストロークコード
に対応したコード化されたストロークデータ及び特徴点
情報Ｓ５ａを出力し、該ストロークコードＳ４が第２の
ストロークコードである場合（即ち、ジェスチャ又は特
殊な記号に対応する場合）に該第２のストロークコード
に対応したコード化されたストロークデータＳ５ｂを出
力する機能を有している。ストロークコード判別部５の
第１の出力端子は分類部である大分類部６の入力端子に
接続されている。大分類部６は、ストロークコードＳ４
が第１のストロークコードである場合、ストロークデー
タ及び特徴点情報Ｓ５ａを受け、タブレット１に筆記入
力された筆記文字の画数に基づいて認識対象文字に対す
る大分類を行って第１の候補文字Ｓ６を選択する機能を
有している。大分類部６の出力端子は、ストローク数判
定部７の入力端子に接続されている。ストローク数判定
部７は、第１の候補文字Ｓ６の画数が所定の画数以上か
該所定の画数よりも小さいかを判定する機能を有してい
る。ストローク数判定部７の第１の出力端子は中分類部
８の入力端子に接続されている。

【００２０】中分類部８は、第１の候補文字Ｓ６の画数
が前記所定の画数以上の場合、認識対象の文字が筆記さ
れる時に筆記上一連のものとして筆記する部分を示す部
分パターンの重心をそれぞれ始点及び終点とする部分パ
ターン間ベクトルに基づいて前記コード化されたストロ
ークデータ及び特徴点情報Ｓ５ａを中分類して候補文字
Ｓ８を選択する機能を有している。中分類部８の出力端
子は、オンラインＱ値マッチング部９の入力端子に接続
されている。更に、このオンラインＱ値マッチング部９
には、オンライン認識辞書１０が接続されている。オン
ラインＱ値マッチング部９は、候補文字Ｓ８について、
各セグメントの長さ、方向及び位置を表す特徴パラメー
タである部分パターンＱ値を算出し、オンライン認識辞
書１０に予め登録された部分パターンＱ値とマッチング
を行う機能を有している。オンラインＱ値マッチング部
９の出力端子はストロークコードマッチング部１１の入
力端子に接続され、該ストロークコードマッチング部１
１の出力端子が例えば表示機等の出力装置１２に接続さ
れている。ストロークコードマッチング部１１は、候補
文字Ｓ８について部分パターンストロークコード分布を
求め、この分布と登録パターンにより予め作成されたオ
ンライン認識辞書１０に格納されている部分パターンス
トロークコード分布とのマッチングを行って更に上位候
補の順位付けを行い、ここで順位付けされた第２の候補
文字Ｓ１１を認識結果として出力する機能を有してい
る。尚、中分類部８、オンラインＱ値マッチング部９、
オンライン認識辞書１０及びストロークコードマッチン
グ部１１でオンライン認識処理部が構成されている。

【００２１】一方、前処理部２の第２の出力端子はパタ
ーンメモリ変換部１３の入力端子に接続されている。パ
ターンメモリ変換部１３は、前処理部２により平滑化さ
れた座標データ列から得られる筆記文字全体を含む領域
を縦と横に複数の領域に分割し、該複数の各領域が筆記
文字の一部を含むか否かを判別し、その判別結果から２
値化データＳ１３を生成して保持する機能を有してい
る。パターンメモリ変換部１３の出力端子は、輪郭抽出
部１４の入力端子に接続されている。輪郭抽出部１４
は、２値化データＳ１３から筆記文字の輪郭データＳ１
４を抽出する機能を有している。輪郭抽出部１４の出力
端子は、オフラインＱ値マッチング部１５の第１の入力
端子に接続されている。又、ストローク数判定部７の第
２の出力端子は、オフラインＱ値マッチング部１５の第
２の入力端子に接続されている。更に、このオフライン
Ｑ値マッチング部１５には、オフライン認識辞書１６が
接続されている。

【００２２】オフラインＱ値マッチング部１５は、第１
の候補文字Ｓ６の画数が前記所定の画数よりも小さい場
合、輪郭データＳ１４から前記筆記文字の特徴量を表す
Ｑ値を抽出し、該筆記文字の特徴量とオフライン認識辞
書１６に予め登録してある認識対象の文字の特徴量を表
すＱ値とのマッチング距離で順位付けされた第３の候補
文字Ｓ１５を認識結果として出力する機能を有してい
る。オフラインＱ値マッチング部１５の出力端子は、出
力装置１２に接続されている。尚、パターンメモリ変換
部１３、輪郭抽出部１４、オフラインＱ値マッチング部
１５及びオフライン認識辞書１６でオフライン認識処理
部が構成されている。又、ストロークコード判別部５の
第２の出力端子はジェスチャ認識部１７の入力端子に接
続されている。ジェスチャ認識部１７は、ストロークコ
ードＳ４が第２のストロークコードである場合（即ち、
ジェスチャ又は特殊な記号に対応する場合）、前記コー
ド化されたストロークデータＳ５ｂに対応するジェスチ
ャＳ１７を認識結果として出力する機能を有している。
ジェスチャ認識部１７の出力端子は、出力装置１２に接
続されている。

【００２３】次に、図１の動作（１）〜（１５）を説明
する。 （１） タブレット１ 図５（ａ）〜（ｃ）は前処理部２の動作説明図であり、
図中「・」はタブレット１からの筆記データ列或いは特
徴点を表す。タブレット１は文字を文字枠内に筆記入力
するためのもので、このタブレット１によって文字が筆
記入力されると、筆記文字を所定のサンプリング周波数
でサンプリングし、図５（ａ）に示すように、筆記デー
タ列｛（ｘ_i ，ｙ_i ）、ｉ＝１，２，・・・，ｎｊ｝ｊ
（ｊ；ストローク番号）を抽出して前処理部２ヘ送る。 （２） 前処理部２ 前処理部２は、送られてきた図５（ａ）に示す筆記デー
タ列に対し、ノイズ除去処理、移動平均処理、或いは平
滑化処理を行うことにより、図５（ｂ）に示すようにデ
ータを平滑化し、特徴点抽出部３及びパターンメモリ変
換部１３へ出力する。

【００２４】（３） 特徴点抽出部３ 特徴点抽出部３は、前処理部２の出力信号Ｓ２から文字
認識の特徴となる特徴点の抽出処理を行う。この特徴点
の抽出処理としてはいくつかの方法があるが、ここでは
一例として平滑化されたデータ列｛（ｘ_i ，ｙ_i ）、ｉ
＝１，２，・・・，ｎｊ｝ｊ（ｊ；ストローク番号）の
データ間のｘ，ｙ方向のサイン（正、負、０の符号）を
算出し、該サインの状態の変化点を特徴点として抽出す
る方法について述べる。データ間のｘ，ｙ方向のサイン
ＸＳｉ，ＹＳｉを次の式（１）で求め、＋、０又は−で
表現する。 ＸＳｉ＝Sign（Ｘ_i −Ｘ_i-1 ) ＹＳｉ＝Sign（Ｙ_i −Ｙ_i-1 ) ・・・（１） このようにして求めた各データ間のｘ方向、ｙ方向の各
サインを前データ間のサインと比較し、同じであれば特
徴点として登録せず、異なった場合は状態が変化したと
判定し、特徴点として登録する。図５（ｃ）は、このよ
うにして求めた点の他に始点及び終点を加えた特徴点を
示している。一般には、この処理を直線近似化と称する
場合もある。この特徴点間を以下セグメントと称し、各
特徴点を｛（Ｘｉ，Ｙｉ）、ｉ＝１，２，・・・，ｌ
ｊ｝ｊで表すことにする。以上のようにして得られた特
徴点情報Ｓ３は、ストロークコード化部４に出力され
る。

【００２５】（４） ストロークコード化部４ ストロークコード化部４は、特徴点情報Ｓ３に基づいて
各ストロークをコード化する。このコード化には数多く
の方法があるが、一般的には、例えば各セグメントの
Ｘ，Ｙサイン、各セグメントの角度、及び各セグメント
間の回転角度に基づいて分類してコード化を行う。図６
は、ストロークコード化処理の説明図である。θ１，θ
２，θ３はセグメントの角度（＋ｘ方向となす角度）を
示し、θ１−，θ２−は隣り合うセグメント間の回転角
度を示す。コード化されたストロークデータＳ４及び特
徴点情報Ｓ３は、ストロークコード判別部５へ出力され
る。 （５） ストロークコード判別部５ ストロークコードは図３に示すように、文字を形成する
第１のストロークコードとジェスチャ及び特殊記号を形
成する第２のストロークコードとに分かれる。そこで、
ストロークコード判別部５は、ストロークコード化部４
から出力されたのストロークコードＳ４がジェスチャ又
は特殊記号（即ち、第２のストロークコード）である場
合、コード化されたストロークデータＳ５ｂをジェスチ
ャ認識部１７へ出力する。一方、ストロークコード判別
部５は、ストロークコードＳ４が文字（即ち、第１のス
トロークコード）である場合、コード化されたストロー
クデータ及び特徴点情報Ｓ５ａを大分類部６へ出力す
る。

【００２６】（６） 大分類部６ 図７は、文字辞書の一例を示す図である。大分類部６は
ストロークデータ及び特徴点情報Ｓ５ａを受け、ストロ
ーク数に基づいて対象文字に対する大分類を行う。その
ため、予め画数（ストローク数）毎にその画数となり得
る文字を、図７に示すような文字辞書に登録しておく。
例えば、筆記入力された文字パターンのストローク数を
１０画とすると、文字辞書に格納されている文字のう
ち、図７中の１０画の文字“唖”、“挨”、“速”等を
候補文字Ｓ６として選択する。そして、大分類部６は、
この候補文字Ｓ６とコード化されたストロークデータ及
び特徴点情報Ｓ５ａをストローク数判定部７へ出力す
る。 （７） ストローク数判定部７ ストローク数判定部７は、大分類部６の候補文字Ｓ６、
ストロークデータ及び特徴点情報Ｓ５ａを受け、筆記さ
れた文字のストローク数が低画数（例えば、６ストロー
ク以下）の場合、オフラインフラグＯＦＬ＝１としてオ
フラインＱ値マッチング部１５へ出力する。又、筆記さ
れた文字のストローク数が７ストローク以上の場合、コ
ード化されたストロークデータ及び特徴点情報Ｓ５ａを
中分類部８へ出力し、かつオフラインフラグＯＦＬ＝０
としてオフラインＱ値マッチング部１５へ出力する。

【００２７】（８） 中分類部８ 中分類部８は、大分類部６において画数により大分類し
て得た候補文字Ｓ６を、以下に説明する部分パターン間
ベクトルに基づいて更に中分類する。ここで、部分パタ
ーンとは、１つの文字のうちの筆記上一連のものとして
筆記する部分であり、部分パターン間ベクトルとは、１
つの部分パターンの重心と他の部分パターンの重心をそ
れぞれ始点、終点とするベクトルである。まず、部分パ
ターン間ベクトルの算出法の一例を述べる。部分パター
ン中の各セグメントのｘ，ｙ成分（特徴点間を結ぶベク
トル）を（ｄｘ_i ＝Ｘ_i −Ｘ_i-1 ，ｄｙ_i ＝Ｙ_i −Ｙ
_i-1 ）（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）とすると、各セグメ
ントの長さｄｌ_i は、次の式（２）で表される。 ｄｌ_i ＝（ｄｘ_i ² ＋ｄｙ_i ² ）^1/2 ・・・（２） 又、文字幅ＨＸ，ＨＹで除算することにより正規化した
各セグメントの中心座標を（ｘ_i ^＊，ｙ_i ^＊）とする
と、部分パターンの重心座標（Ｘ_W ，Ｙ_W ）は次の式
（３）で求められる。 Ｘ_W ＝Σ（ｘ_i ^＊・ｄｌ_i ）／Σｄｌ_i Ｙ_W ＝Σ（ｙ_i ^＊・ｄｌ_i ）／Σｄｌ_i ・・・（３） 以上の方法で各部分パターンの重心を求め、１つの部分
パターンの重心と他の部分パターンの重心をそれぞれ始
点、終点として部分パターン間ベクトルを求める。尚、
ここでは部分パターン間ベクトルはｘ方向とｙ方向につ
いてそれぞれ考えるものとする。

【００２８】図８は、部分パターン間ベクトルの説明図
である。この図では、文字“唖”の部分パターン“口”
及び“亜”の各重心及び部分パターン間ベクトルＢ
_x （口、亜）、Ｂ_y （口、亜）の例が示されている。但
し、Ｂはベクトルを表す。中分類部８は、前記部分パタ
ーンベクトルにより、大分類部６で選択された候補文字
Ｓ６を絞りこんで中分類を行うわけであるが、ここで一
例として“逢”が筆記入力された場合を考え、以下、こ
の入力文字に対する中分類の手順を説明する。筆記され
た文字“逢”は１０画であるので、図７に示す文字辞書
の１０画部分を参照する。すると、ここには文字“唖”
が第１番目に配置され、その欄には“唖”を構成する部
分パターン、部分パターンの筆記順のストローク数情報
（以下、カット位置という）、及び登録パターンから予
め算出した各部分パターン間ベクトル値が示されてい
る。以下、順に“挨”、“逢”の文字について同様の情
報が並んでおり、中分類部８はこの文字順に従い、候補
とすべきか否かをそれぞれ判定し、次のように中分類を
行う。まず、筆記入力した文字が“唖”であるとして、
部分パターン間ベクトルのマッチング距離ｄ_vec を求め
る。

【００２９】図９は、マッチング距離ｄ_vec の算出の説
明図である。図７の文字辞書に示されているように、
“唖”はカット位置が（３，７）、即ち第１ストローク
〜第３ストロークで“口”が形成され、第４ストローク
〜第１０ストロークで“亜”が形成されるが、本例では
入力パターンが“逢”であるので、このカット位置で
“逢”について部分パターン間ベクトルを考えると、図
９に示すようになる。図９中のＢ_x ^＊、Ｂ_y ^＊は、
“唖”の部分パターンのストロークに合わせて求めた
“逢”の部分パターン間ベクトルである。この図９のよ
うに求められた入力パターンの部分パターン間ベクトル
Ｂ_x ^＊（口、亜）、Ｂ_y ^＊（口、亜）と文字辞書に示さ
れている部分パターン間ベクトルＢ_x （口、亜）、Ｂ_y
（口、亜）との差が、マッチング距離ｄ_vec であり、次
の式（４）で算出される。 ｄ_vec ＝｜Ｂ_x ^＊（口、亜）−Ｂ_x （口、亜）｜ ＋｜Ｂ_y ^＊（口、亜）−Ｂ_y （口、亜）｜ ・・・（４） 一般に、筆記した文字の部分パターン数が複数の場合、
部分パターン数ＢＰＮで正規化を行い、マッチング距離
ｄｖｅｃは、次の式（５）に従って算出される。

【００３０】

【数１】 ここで、或る閾値VECREJを設定し、算出したマッチング
距離ｄ_vec が閾値VECREJより大きいか否かを判定する。
この閾値VECREJは、候補文字数が少ない画数では小さく
設定され、候補文字数が多い画数では大きく設定され
る。そして、ｄ_{ve c} ＞VECREJのときは、参照した文字
（この場合“唖”）でないとして、次の文字の部分パタ
ーンベクトルのマッチングを行う。又、ｄ_vec ≦VECREJ
のときは、“唖”らしいとして、候補文字Ｓ８を選択す
る。この“唖”であるか否かを確認するために、次に説
明する部分パターンＱ値の算出及びマッチングを行う。

【００３１】（９） オンラインＱ値マッチング部９ 図１０は、オンライン認識辞書の構成例を示す図であ
る。オンラインＱ値マッチング部９は、中分類部８にお
ける部分パターン間ベクトルによる中分類で残った候補
文字Ｓ８について部分パターンＱ値を算出し、図１０に
示すオンライン認識辞書１０に登録された部分パターン
Ｑ値Ｓ１０とマッチングを行う。この部分パターンＱ値
Ｓ１０は、登録パターンから予め作成され、オンライン
認識辞書１０に格納されているものである。ここで、部
分パターンＱ値とは、各セグメントの長さ、方向及び位
置を表す特徴パラメータである。オンライン文字認識で
は、筆記するペンの動きとして、Ｘ、Ｙ方向、＋又は−
の方向が重要な情報として得られ、この情報を有効に使
用したのがこの部分パターンＱ値である。

【００３２】次に、部分パターンＱ値の算出方法を説明
する。尚、次の式（６）〜（１３）において、Σは全ス
トローク、全セグメントに関する加算、ＨＸ、ＨＹは文
字幅を示す。 ＋ｘ方向成分のｘ方向位置 Ｑ１＝Σ（Ｘ_ｉ ^２−Ｘ_ｉ−１ ^２）／２ＨＸ^２ ・・・（６） −ｘ方向成分のｘ方向位置 Ｑ２＝Σ（Ｘ_ｉ−１ ^２−Ｘ_ｉ ^２）／２ＨＸ^２ ・・・（７） ＋ｙ方向成分のｙ方向位置 Ｑ３＝Σ（Ｙ_ｉ ^２−Ｙ_ｉ−１ ^２）／２ＨＹ^２ ・・・（８） −ｙ方向成分のｙ方向位置 Ｑ４＝Σ（Ｙ_ｉ−１ ^２−Ｙ_ｉ ^２）／２ＨＹ^２ ・・・（９） ＋ｘ方向成分のｙ方向位置 Ｑ５＝Σ（Ｘ_ｉ−Ｘ_ｉ−１）（Ｙ_ｉ−１＋Ｙ_ｉ）／２ＨＸ・ＨＹ ・・・（１０） −ｘ方向成分のｙ方向位置 Ｑ６＝Σ（Ｘ_ｉ−１−Ｘ_ｉ）（Ｙ_ｉ−１＋Ｙ_ｉ）／２ＨＸ・ＨＹ ・・・（１１） ＋ｙ方向成分のｘ方向位置 Ｑ７＝Σ（Ｙ_ｉ−Ｙ_ｉ−１）（Ｘ_ｉ−１＋Ｘ_ｉ）／２ＨＸ・ＨＹ ・・・（１２） −ｙ方向成分のｘ方向位置 Ｑ８＝Σ（Ｙ_ｉ−１−Ｙ_ｉ）（Ｘ_ｉ−１＋Ｘ_ｉ）／２ＨＸ・ＨＹ ・・・（１３） 式（６）〜（１３）は、部分パターンのパターン分布を
示しており、例えば、式（６）に示す値が大きいこと
は、筆記文字の右側の部分において右の方向に筆記され
るパターンが多く分布していることが推定される。

【００３３】式（６）〜（１３）の式の場合、原点を左
下に設定した時の各方向位置の値であるが、この時、原
点近くにあるものは乗算に供すると０になってしまう。
そのため、０になるのを防ぐために原点を入れ替え、原
点を右上に設定したときの各方向位置の値Ｑ９〜Ｑ１６
についても同様に記述し、Ｑ１〜Ｑ１６の合計１６個の
値により、対象文字の各ストロークのセグメントの長
さ、方向及び位置を表すものとする。オンラインＱ値マ
ッチング部９は、部分パターン間ベクトルによる分類に
より残った候補文字に対して前記部分パターンＱ値を算
出する。例えば“逢”を筆記入力して“挨”が部分パタ
ーンベクトルのマッチング距離ｄ_vec と閾値VECREJとの
比較による分類で残ったとする。この場合、認識対象の
文字を“挨”とすると、“挨”のカット位置は図７に示
すように（３，２，５）であり、部分パターンは“キ＋
ム＋矢”であるので、入力パターンカット位置（３，
２，５）でカットし、各Ｑ１^＊〜Ｑ１６^＊を算出する。

【００３４】図１１は、部分パターンＱ値算出における
説明図である。本実施形態の場合、この図に示すよう
に、“久”が“キ”、“二”が“ム”及び“辻”が
“矢”にそれぞれ対応している。オンラインＱ値マッチ
ング部９は、算出した各部分パターンＱ値Ｑ１^＊〜Ｑ１
６^＊と、図１０のオンライン認識辞書１０にある部分パ
ターンＱ値とのマッチングを行う。このマッチングで
は、まず、“久”で算出したＱ１^＊〜Ｑ１６^＊とオンラ
イン認識辞書１０の部分パターン辞書“キ”のＱ１〜Ｑ
１６をマッチングさせる。次に、“ニ”で算出したＱ１
^＊〜Ｑ１６^＊とオンライン認識辞書１０の部分パターン
辞書“ム”のＱ１〜Ｑ１６をマッチングさせ、更に、
“辻”で算出したＱ１^＊〜Ｑ１６^＊とオンライン認識辞
書１０の部分パターン辞書“矢”のＱ１〜Ｑ１６をマッ
チングさせる。これらのマッチングにおける差の絶対値
を合計したものをマッチング距離ｄ_BPとする。この時、
距離ｄ_BPは入力パターン“逢”が“挨”にどれだけ近い
かを表す。一般には、各部分パターンのストローク数Ｂ
Ｓ_j により、次の式（１４）のように重み付けを行い、
それをマッチング距離ｄ_BPとする。

【００３５】

【数２】 但し、 Ｑ_i (j) ；文字辞書の第ｊ部分パターンＱ値 Ｑ_i ^＊(j) ；入力文字パターンの第ｊ部分パターンＱ値 Ｎ；全ストローク数（画数） 以上のように求めたマッチング距離ｄ_BPと、前ステップ
（中分類部８）で求めた部分パターン間ベクトルのマッ
チングにより得られたｄ_vec にα_vec で重み付けをした
ものとを加算した距離ｄ_i を次の式（１５）を用いて求
める。 ｄ_i ＝α_vec ・ｄ_vec ＋ｄ_BP ・・・（１５） 式（１５）中のα_vec は、ここでは筆記文字のストロー
ク数が２〜３ストロークの時はα_vec ＝１／２、４〜２
５ストロークの時はα_vec ＝１、及び１ストロークの時
はα_vec ＝０とする。以上の操作を部分パターン間ベク
トルによる分類で残った全ての候補文字について行い、
ｄ１によるソーティングを行い、ストロークコードマッ
チング部１１へ出力する。

【００３６】（１０） ストロークコードマッチング部
１１ ストロークコードマッチング部１１は、オンラインＱ値
マッチング部９の出力信号Ｓ９を受け、中分類により絞
られた候補文字Ｓ８につき、部分パターンストロークコ
ード分布を求め、この分布と登録パターンにより予め作
成された図１０のオンライン認識辞書に格納されている
部分パターンストロークコード分布とのマッチングを行
い、更に上位候補の順位付けを行う。この順位付けを行
う対象の範囲は、例えばｄ_i によるソーティングで得ら
れた第１候補の距離ｄ１との比率で決まる。即ち、ｄｊ
／ｄ_i ≦ＺＲＡＴＥ（閾値）の候補文字までを、対象文
字として順位付けを行う。この閾値ＺＲＡＴＥは、筆記
文字の画数毎に予め設定され、画数が少ない文字の場合
は大きく設定され、画数が多い文字の場合は小さく設定
される。

【００３７】次に、部分パターンストロークコード分布
の算出方法について説明する。

【外２】 本実施形態の場合、まず、以上のようにして算出した
“久”の部分パターンストロークコード分布と、図１０
のオンライン認識辞書の“久”のストロークコード分布
との差を、マッチング距離ｄｓ（久）として得る。即
ち、 入力パターン 部分パターン辞書 “０１”・・・１本 “０１”・・・０．９本 “０２”・・・０本 “０２”・・・０．１本 “０３”・・・１本 “０３”・・・０．４本 “０４”・・・０本 “０４”・・・０．６本 “０５”・・・１本 “０５”・・・１本 の各差の絶対値の合計 0.1+0.1+0.6+0.6=1.4 （本） がｄｓ（久）として求められる。

【００３８】

【外３】

【数３】 （１１） 出力装置１２ ストロークコードマッチング部１１で順位付けされた候
補文字は、認識結果として出力装置１２へ出力される。 （１２） パターンメモリ変換部１３ パターンメモリ変換部１３は、前処理部２の出力データ
の座標データ列｛Ｘｉ，Ｙｉ｝を受けて２次元の配列Ｐ
Ｍ（ｘ，ｙ）（即ち、２値化データＳ１３）に変換して
内部のパターンメモリに保持し、輪郭抽出部１４へ出力
する。

【００３９】図１２は、パターンメモリ変換部１３のパ
ターンメモリ変換処理を説明する図である。パターンメ
モリ変換処理は様々な方法が考えられるが、その一例を
図１２を用いて説明する。入力パターンをｎ×ｍ（ｎ≧
２，ｍ≧２）に分割し、前処理部２の出力座標データ列
｛Ｘｉ，Ｙｉ｝が分割した枠に存在する場合は１を、そ
うでない場合は０をセットするようにして、ｎ×ｍ個の
各枠ＰＭ（ｘ，ｙ）｛ｘ＝０，１，２，・・・，ｎ−
１、ｙ＝０，１，２，・・・，ｍ−１｝を求める。以
下、各枠ＰＭ（ｘ，ｙ）を求める方法を説明する。ここ
で、図１２に示すように、２つの隣合う座標データ列を
｛ｘ₀ ，ｙ₀ ｝，｛ｘ₁ ，ｙ₁ ｝（但し、ｙ₀ ≦
ｙ₁ ）、チェックする枠の原点を（Ｗ_x ，Ｗ_y ）、枠の
Ｘ方向の幅及びＹ方向の幅をそれぞれＷ_a ，Ｗ_b 、チェ
ックする枠のメモリ領域をＡ、チェック枠の結果をＰＭ
_A とする。このとき、以下の条件１）〜条件５）のいず
れかを満たすときＰＭ_A ＝１とする。

【００４０】条件１）隣接する２つの座標点が垂直方向
に並んでおり、メモリ領域Ａが２つの座標点を挟んで位
置する場合であり、次の式（１７）で表される。 ｘ₀ ＝ｘ₁ かつ Ｗ_x ≦ｘ₀ ＜Ｗ_x ＋Ｗ_a AND ｙ₀ ≦Ｗ_y かつ ｙ₁ ＞Ｗ_y ＋Ｗ_b ・・・（１７） 条件２）隣接する２つの座標点が水平方向に並んでお
り、メモリ領域Ａが２つの座標点を挟んで位置する場合
であり、次の式（１８）で表される。 ｙ₀ ＝ｙ₁ かつ Ｗ_y ≦ｙ₀ ＜Ｗ_y ＋Ｗ_b AND ｘ₀ ≦Ｗ_x かつ ｘ₁ ＞Ｗ_x ＋Ｗ_a ・・・（１８） 条件３）隣接する２つの座標点のいずれか一方がメモリ
領域Ａに含まれる場合であり、次の式（１９）で表され
る。 （ｘ₀ ，ｙ₀ ）∈Ａ 又は （ｘ₁ ，ｙ₁ ）∈Ａ ・・・（１９） 条件４）隣接する２つの座標点を結ぶ線分がｙ＝Ｗ_y で
メモリ領域Ａと交わる場合であり、次の式（２０）で表
される。 ｆ（Ｗ_x ）＜Ｗ_y かつ ｆ（Ｗ_x ＋Ｗ_a ）＞Ｗ_y かつ （（ｙ₀ ＜Ｗ_y かつｙ₁ ＞Ｗ_y ）又は（ｙ₀ ＞Ｗ_y かつ ｙ₁ ＜Ｗ_y ）） ・・・（２０） 但し、ｆ（ｘ）は式（２３）で表される。 条件５）隣接する２つの座標点を結ぶ線分がｙ＝Ｗ_y ＋
Ｗ_b でメモリ領域Ａと交わる場合であり、次の式（２
１）で表される。 ｆ（Ｗ_x ）≧Ｗ_y ＋Ｗ_b かつ ｆ（Ｗ_x ＋Ｗ_a ）＜Ｗ
_y ＋Ｗ_b かつ（（ｙ₀ ＜Ｗ_y ＋Ｗ_b かつ ｙ₁ ＞Ｗ
_y ＋Ｗ_b ）又は（ｙ₀ ＞Ｗ_y かつ ｙ₁ ＜Ｗ_y ＋
Ｗ_b ）） 但し、ｆ（ｘ）は式（２３）で表される。ここで、ｆ
（ｘ）は以下の通りである。

【００４１】２つの座標列を結ぶ直線は以下の方程式
（２１）で表される。 ｙ＝ａｘ＋ｂ ・・・（２１） ２つの座標列（ｘ₀ ，ｙ₀ ），（ｘ₁ ，ｙ₁ ）を代入し
て、ａ，ｂを算出すると、 ａ＝（ｙ₀ −ｙ₁ ）／（ｘ₀ −ｘ₁ ） ｂ＝（ｙ₀ ｘ₁ −ｙ₁ ｘ₀ ）／（ｘ₁ −ｘ₀ ） ・・・（２２） となる。従って、ｆ（ｘ）は、 ｆ（ｘ）＝｛（ｙ₀ −ｙ₁ ）／（ｘ₀ −ｘ₁ ）｝ｘ ＋（ｙ₀ ｘ₁ −ｙ₁ ｘ₀ ）／（ｘ₁ −ｘ₀ ）・・・（２３） となる。以上の処理をすべての座標データ列｛Ｘｉ，Ｙ
ｉ｝に対して行い、結果としてＰＭ（ｘ，ｙ）（即ち、
２値化データＳ１３）を得る。これで、入力文字パター
ンの２値化データが作成されたことになる。このＰＭ
（ｘ，ｙ）を輪郭抽出部１４へ出力する。

【００４２】（１３） 輪郭抽出部１４ 輪郭抽出部１４は、ＰＭ（ｘ，ｙ）（２値化データＳ１
３）を受け、２値化された入力文字パターンの輪郭を抽
出する。図１３は、輪郭抽出部１４の動作説明図であ
り、図中の矢印は輪郭追跡の方向を示している。輪郭を
抽出するには、例えばパターンメモリ内で上端に位置す
るパターンの位置する画素を開始点とし、例えば８個の
近傍画素の中で最初に“１”になる画素を順次追跡して
輪郭追跡を行い、その輪郭データを輪郭として抽出す
る。例えば、筆記文字“あ”の場合、図１３に示すよう
に、“あ”の外側の輪郭Ｆ１、左の中抜きの輪郭Ｆ２及
び右の中抜きの輪郭Ｆ３の３個の輪郭データが得られ
る。そして輪郭データから特徴量が抽出される。輪郭デ
ータから文字認識するための特徴量を抽出する方法は光
学式文字読み取り装置などにて様々な方法が考えられて
おり、以下、その一例を説明する。まず、輪郭を入力
し、各輪郭について２つの隣接する座標点（画素）間を
結ぶ線分を、以下のようにして４つの場合に分類する。

【００４３】図１４は、輪郭データの成分の分類を示す
図である。この図に示すように、パターンメモリの左端
を原点（０，０）、輪郭データの注目点の座標値を（ｘ
_i ，ｙ_i ）、次の輪郭データ点の座標値を（ｘ_{i +1}，ｙ
_{i +1}）とし、 ｄｘ＝ｘ_{i +1}−ｘ_i ｄｙ＝ｙ_{i +1}−ｙ_i としたとき、次のように求められる。 ｄ_y ＝０ならば水平成分 ｄ_x ＝０ならば垂直成分 ｄ_x ×ｄ_y ＞０ならば−４５°成分 ｄ_x ×ｄ_y ＜０ならば＋４５°成分 そして、水平成分、垂直成分、−４５°成分、＋４５°
成分を持つ輪郭の線分に対して入力文字パターンの各成
分の分布を求める。水平成分（ｄｙ＝０）であれば、次
の式（２４）〜（２７）に示すようにｑ₀，ｑ₁ ，
ｑ₈ ，ｑ₉ についてのみ処理を行う。

【００４４】

【数４】

【数５】

【数６】

【数７】 以上のように、パターンデータに対してｑ₀ 〜ｑ₁₅の演
算を行うことにより、輪郭データがどの位置に分布して
いるかを表すことができる。例えば、ｑ₀ が大きけれ
ば、右に垂直なパターンが多く分布し、ｑ₄ が大きけれ
ば、下に垂直なパターンが多く分布し、ｑ₈ が大きけれ
ば、左に垂直なパターンが多く分布し、ｑ₉ が大きけれ
ば、上に垂直なパターンが多く分布していることが推定
される。同様に、ｑ₂ ，ｑ₃ ，ｑ₁₀，ｑ₁₁については水
平パターン、ｑ₄ ，ｑ₅ ，ｑ₁₂，ｑ₁₃については４５°
のパターン、ｑ₆ ，ｑ₇ ，ｑ₁₄，ｑ₁₅については−４５
°のパターンが、それぞれ右、下、左、上にどのくらい
多く分布しているかを推定することができる。

【００４５】（１４） オフラインＱ値マッチング部１
５ オフラインＱ値マッチング部１５は、認識対象範囲に含
む文字についての基準特徴量ｑ^* ₀ 〜ｑ^* ₁₅をそれぞれ
格納しているオフライン認識辞書１６と、輪郭データか
ら算出したパターンメモリの特徴量ｑ₀ 〜ｑ₁₅とを逐次
比較することにより、両者間の差、即ちマッチング距離
ｄｄを次の式（４０）で算出して出力する。

【数８】 但し、 ｑ^* _i,j ；オフライン認識辞書１６に登録されている特
徴量 ｑ_j ；パターンメモリの特徴量である。 nn；１つの認識文字について、複数登録された場合の特
徴量の個数（例えば、“＋”は、｜が中央のもの、左に
ずれたもの、右にずれたものの３つの特徴量がオフライ
ン認識辞書１６に登録されている） そして、ストローク数判定部７からMFLGが出力され、該
MFLGの値が１の時だけ、マッチング距離ｄｄで順位付け
された候補文字を認識結果として出力装置１２へ出力す
る。

【００４６】（１５） ジェスチャ認識部１７ ジェスチャ認識部１７は、ストロークデータＳ５ｂによ
り、ジェスチャストロークコードに対応するジェスチャ
を出力装置１２へ出力する。以上のように、この第１の
実施形態では、ストローク数判定部７によりストローク
数に応じてオフライン／オンラインＱ値マッチングの選
択を行い、ストロークコードによりジェスチャ及び特殊
記号を認識するジェスチャ認識部１７を設けたので、従
来技術におけるジェスチャ及び記号の中で区別できない
ものどうしが誤認識してしまうという不具合が最少化さ
れ、認識率が向上する。

【００４７】第２の実施形態 図１５は、本発明の第２の実施形態を示す文字認識装置
の構成ブロック図であり、図１中の要素と共通の要素に
は共通の符号が付されている。この文字認識装置では、
図１中のタブレット１に代えてタブレット１Ａが設けら
れている。このタブレット１Ａは、データ入力枠と文字
種選択枠とを有し、該文字種選択枠にタップ入力された
ときにその文字種に対応する座標値を抽出し、かつ情報
が該データ入力枠に筆記入力されたときに筆記情報の座
標データ列を抽出する機能を有している。又、ストロー
ク数判定部７が文字種判定部であるＡＮＫ（英字、数
字、仮名）判定部１８に変更され、タブレット１Ａが該
ＡＮＫ判定部１８に接続されている。ＡＮＫ判定部１８
は、タブレット１Ａから出力される文字種に対応する座
標値から第１の候補文字Ｓ６の文字種が漢字か否かを判
定する機能を有している。他は、図１と同様の構成であ
る。

【００４８】次に、図１５の動作（１）〜（１５）を説
明する。 （１） タブレット１Ａ 図１６は、タブレット入力フォーマットの例を示す図で
ある。この図では、タブレット１Ａ内に文字種選択枠１
ａ及びデータ入力枠１ｂが配置されている。タブレット
１Ａは文字を筆記入力するか、又はタップ（ペンをタブ
レットに触れた後、素早くタブレットから離す動作）す
るためのものである。タブレット１Ａにタップ入力され
ると、そのタップされたときのデータの最初の座標点
（Ｘｆ１，Ｙｆ１）が文字種選択枠１ａの範囲内、つま
り次の式（４１）を満たしたとき、座標点（Ｘｆ１，Ｙ
ｆ１）をＡＮＫ判定部１８に出力する。 ＸＭ_min ≦Ｘｆ１≦ＸＭ_max かつ ＹＭ_min ≦Ｙｆ１≦ＹＭ_max ・・・（４１） 又、タップ入力ではなく筆記入力され、しかも筆記入力
された筆記データの最初の座標点（Ｘｆ１，Ｙｆ１）が
データ入力枠１ｂの範囲内、つまり次の式（４２）を満
たしたとき筆記データ列｛（ｘ_i ，ｙ_i ）、ｉ＝１，
２，・・・，ｎｊ｝ｊ（ｊ；ストローク数）が抽出さ
れ、前処理部２ヘ送られる。 ＸＤ_min ≦Ｘｆ１≦ＸＤ_max かつ ＹＤ_min ≦Ｙｆ１≦ＹＤ_max ・・・（４２） （２） 前処理部２ 第１の実施形態と同様である。 （３） 特徴点抽出部３ 第１の実施形態と同様である。 （４） ストロークコード化部４ 第１の実施形態と同様である。 （５） ストロークコード判別部５ 第１の実施形態と同様である。 （６） 大分類部６ この大分類部６では、次の点が第１の実施形態と異なっ
ている。即ち、候補文字Ｓ６とコード化されたストロー
クデータ及び特徴点情報Ｓ５ａをＡＮＫ判定部１８に出
力する。 （７） ＡＮＫ判定部１８ 図１７は、文字種設定の例を示す図である。この図で
は、タブレット１Ａの文字種選択枠１ａの中に、漢字、
英字、数字、ひらがな、カタカナ、及び記号の６つの選
択エリアが設けられている。ここでは、タブレット１Ａ
に文字を筆記する前に、筆記する文字種をこの６つの選
択エリアから１つ選択する。この時の（ｘ，ｙ）座標値
がタブレット１Ａから出力される。

【００４９】図１８は、文字種設定枠の座標を示す図で
ある。ＡＮＫ判定部１８では、図１７中の選択エリアに
表示されている枠の座標値を図１８に示すように設定
し、タブレット１Ａから出力された座標値（ｘ，ｙ）を
次の式（４３）により判別し、文字種設定フラグ（以
下、MFLGという）を設定する。 Ｘｎmin ≦ｘ≦Ｘｎmax かつ Ｙｎmin ≦ｙ≦Ｙｎmax であれば、 MFLG＝ｎ （１≦ｎ≦６） ・・・（４３） この時のMFLGが２〜６の範囲にあるとき、つまりＡＮＫ
文字である場合、オフラインフラグＯＦＬ＝１としてオ
フラインＱ値マッチング部１５に出力する。又、MFLGが
１のとき、つまり漢字である場合、コード化されたスト
ロークデータ及び特徴点情報Ｓ５ａを中分類部８に出力
し、オフラインフラグＯＦＬ＝０としてオフラインＱ値
マッチング部１５に出力する。

【００５０】（８） 中分類部８ 第１の実施形態と同様である。 （９） オンラインＱ値マッチング部９ 第１の実施形態と同様である。 （１０） ストロークコードマッチング部１１ 第１の実施形態と同様である。 （１１） 出力装置１２ 第１の実施形態と同様に、ストロークコードマッチング
部１１で順位付けされた候補文字Ｓ１１は、認識結果と
して出力装置１２へ出力される。 （１２） パターンメモリ変換部１３ 第１の実施形態と同様である。 （１３） 輪郭抽出部１４ 第１の実施形態と同様である。 （１４） オフラインＱ値マッチング部１５ ＡＮＫ判定部１８よりMFLGが出力され、該MFLGの値が１
の時だけ、マッチング距離で順位付けされた候補文字
は、認識結果として出力装置１２へ出力される。 （１５） ジェスチャ認識部１７ 第１の実施形態と同様である。以上のように、この第２
の実施形態では、ＡＮＫ判定部１８により文字種に応じ
てオフライン／オンラインＱ値マッチングの選択を行
い、ストロークコードによりジェスチャ及び特殊記号を
認識するジェスチャ認識部１７を設けたので、従来技術
におけるジェスチャ及び記号の中で区別できないものど
うしが誤認識してしまうという不具合が最少化され、認
識率が向上する。

【００５１】第３の実施形態 図１９は、本発明の第３の実施形態を示す文字認識装置
の構成ブロック図であり、図１中の要素と共通の要素に
は共通の符号が付されている。この文字認識装置では、
図１中のストロークコード判別部５及びジェスチャ認識
部１７が削除され、ストロークコードマッチング部１１
と出力装置１２の間にジェスチャ判定部１９が追加され
ている。そして、オフラインＱ値マッチング部１５は出
力装置１２には接続されず、ジェスチャ判定部１９に接
続されている。このため、分類部である大分類部６は、
特徴点情報Ｓ３とストロークコードＳ４とを入力し、前
記筆記情報のストローク数に基づいて認識対象文字に対
する分類を行って第１の候補文字Ｓ６を選択する機能を
有している。又、ジェスチャ判定部１９は、第２の候補
文字Ｓ１１がジェスチャ又は特殊記号である場合又はオ
フライン認識処理部から出力が無い場合に該第２の候補
文字Ｓ１１を認識結果として出力し、該第２の候補文字
Ｓ１１がジェスチャ及び特殊記号でなく、かつオフライ
ン認識処理部から出力がある場合に第３の候補文字Ｓ１
５を認識結果として出力する機能を有している。他は、
図１と同様の構成である。

【００５２】次に、図１９の動作（１）〜（１３）を説
明する。 （１） タブレット１ 第１の実施形態と同様である。 （２） 前処理部２ 第１の実施形態と同様である。 （３） 特徴点抽出部３ 第１の実施形態と同様である。 （４） ストロークコード化部４ コード化されたストロークデータＳ４及び特徴点抽出部
３から得られた特徴点情報Ｓ３は、大分類部６へ出力さ
れる。 （５） 大分類部６ 大分類部６はストロークコード化部４のストロークコー
ドＳ４（即ち、第１及び第２のストロークコード）を受
け、第１の実施形態と同様にストローク数によって対象
文字に対する大分類を行う。そして、大分類部６は、候
補文字Ｓ６とコード化されたストロークデータＳ４及び
特徴点情報Ｓ３をストローク数判定部７へ出力する。 （６） ストローク数判定部７ ストローク数判定部７は、大分類部６の候補文字Ｓ６、
ストロークデータＳ４ａ及び特徴点情報Ｓ３を受け、筆
記された文字のストローク数が低画数、例えば６ストロ
ーク以下の場合、オフラインフラグＯＦＬ＝１としてオ
フラインＱ値マッチング部１５に出力し、コード化され
たストロークデータＳ７及び特徴点情報Ｓ３を中分類部
８に出力する。また７ストローク以上の場合、コード化
されたストロークデータＳ７及び特徴点情報Ｓ３を中分
類部８に出力し、オフラインフラグＯＦＬ＝０としてオ
フラインＱ値マッチング部１５に出力する。

【００５３】（７） 中分類部８ 第１の実施形態と同様である。 （８） オンラインＱ値マッチング部１５ 第１の実施形態と同様である。 （９）ストロークコードマッチング部１１ 第１の実施形態と同様の処理を行い、ここで順位付けさ
れた候補文字Ｓ１１をジェスチャ判定部１８に出力す
る。 （１０） パターンメモリ変換部１３ 第１の実施形態と同様である。 （１１） 輪郭抽出部１４ 第１の実施形態と同様である。 （１２） オフラインＱ値マッチング部１５ 第１の実施形態とは、次の点が異なっている。即ち、ス
トローク数判定部１５からMFLGが出力され、該MFLGの値
が１の時だけ、マッチング距離で順位付けされた候補文
字Ｓ１５を認識結果としてジェスチャ判定部１８に出力
する。

【００５４】（１３） ジェスチャ判定部１８ ジェスチャ判定部１８は、ストロークコードマッチング
部１１から出力される順位付けされた候補文字Ｓ１１の
第１候補がジェスチャ又は特殊記号である場合、又はオ
フラインＱ値マッチング部１５より出力が無い場合は、
該候補文字Ｓ１１を認識結果として出力装置１２へ出力
する。又、候補文字Ｓ１１の第１候補がジェスチャ及び
特殊記号でなく、オフラインＱ値マッチング１５より出
力がある場合は、該オフラインＱ値マッチング部１５よ
り出力される順位付けされた候補文字Ｓ１５を認識結果
として出力装置１２へ出力する。以上のように、この第
３の実施形態では、ストローク判定部７によりストロー
ク数に応じてオフライン／オンラインＱ値マッチングの
選択を行い、ジェスチャ及び特殊記号を認識するジェス
チャ判定部１８を設けたので、従来技術におけるジェス
チャ及び記号の中で区別できないものどうしが誤認識し
てしまうという不具合が最少化され、認識率が向上す
る。

【００５５】第４の実施形態 図２０は、本発明の第４の実施形態を示す文字認識装置
の構成ブロック図であり、図１５及び図１９中の要素と
共通の要素には共通の符号が付されている。この文字認
識装置では、図１９中のタブレット１に代えてタブレッ
ト１Ａが設けられている。又、ストローク数判定部７が
ＡＮＫ判定部１８に変更され、タブレット１Ａが該ＡＮ
Ｋ判定部１８に接続されている。他は、図１９と同様の
構成である。次に、図２０の動作（１）〜（１２）を説
明する。 （１） タブレット１Ａ 第２の実施形態と同様である。 （２） 前処理部２ 第１の実施形態と同様である。 （３） 特徴点抽出部３ 第１の実施形態と同様である。 （４） ストロークコード化部４ 第３の実施形態と同様に、コード化されたストロークデ
ータＳ４及び特徴点抽出部３から得られた特徴点情報Ｓ
３は、大分類部６へ出力される。 （５）大分類部６ 大分類部６はストロークコード化部４の第１及び第２の
ストロークコードを受け、第１の実施形態と同様にスト
ローク数によって対象文字に対する大分類を行う。そし
て、大分類部６は、この候補文字Ｓ６とコード化された
ストロークデータＳ４及び特徴点情報Ｓ３をＡＮＫ判定
部１８に出力する。 （６） ＡＮＫ判定部１８ ＡＮＫ判定部１８は第２の実施形態と同様の処理を行
い、ストロークデータＳ４及び特徴点情報Ｓ３を中分類
部８に出力する。

【００５６】（７） 中分類部８ 第１の実施形態と同様である。 （８） オンラインＱ値マッチング部９ 第１の実施形態と同様である。 （９） ストロークコードマッチング部１１ 第１の実施形態と同様の処理を行い、ここで順位付けさ
れた候補文字Ｓ１１をジェスチャ判定部１８に出力す
る。 （１０）パターンメモリ変換部１３ 第１の実施形態と同様である。 （１１） 輪郭抽出部１４ 第１の実施形態と同様である。 （１２） オフラインＱ値マッチング部１５ ＡＮＫ判定部１８よりMFLGが出力され、該MFLGの値が１
の時だけ、マッチング距離で順位付けされた候補文字Ｓ
１５を認識結果としてジェスチャ判定部１９に出力す
る。 以上のように、この第４の実施形態では、ＡＮＫ判定部
１８により文字種及びストローク数に応じてオフライン
／オンラインＱ値マッチングの選択を行い、ジェスチャ
及び特殊記号を認識するジェスチャ判定部１８を設けた
ので、従来技術におけるジェスチャ及び記号の中で区別
できないものどうしが誤認識してしまうという不具合が
最少化され、認識率が向上する。

【００５７】第５の実施形態 図２１は、本発明の第５の実施形態を示す文字認識装置
の構成ブロック図であ。り、図１中の要素と共通の要素
には共通の符号が付されている。この文字認識装置で
は、図１中のストロークコード判別部５が文字長判定部
２０に変更されている。文字長判定部２０は、前記特徴
点情報Ｓ３からｘ方向の文字長及びｙ方向の各文字長を
求め、入力されたストロークコードＳ４が第１のストロ
ークコードか又は第２のストロークコードかを該各文字
長に基づいて判定し、前記第１のストロークコードが入
力された場合に該第１のストロークコードに対応したス
トロークデータＳ２０ａ及び特徴点情報Ｓ３を大分類部
６へ出力し、第２のストロークコードが入力された場合
に該第２のストロークコードに対応したストロークデー
タＳ２０ｂをジェスチャ認識部１７へ出力する機能を有
している。他は、図１と同様の構成である。

【００５８】次に、図２１の動作（１）〜（１３）を説
明する。 （１） タブレット１ 第１の実施形態と同様である。 （２） 前処理部２ 第１の実施形態と同様である。 （３） 特徴点抽出部３ 第１の実施形態と同様である。 （４） ストロークコード化部４ 第１の実施形態と同様の処理を行い、コード化されたス
トロークデータＳ４及び特徴点抽出部３から得られた特
徴点情報Ｓ３は、文字長判定部２０へ出力される。

【００５９】（５） 文字長判定部２０ 図２２は、文字長算出の例を示す図である。文字長判定
部２０では、まず、ストロークコード化部４より出力さ
れた特徴点情報Ｓ３から図２２に示すようにｘ方向の文
字長ＨＸ、及びｙ方向の文字長ＨＹを求める。そして、
タブレット１に文字を記入した時、その文字が１文字目
のときは、ストロークコード化部４より出力されたスト
ロークコードＳ４から、図１中のストロークコード判別
部５と同じ処理、つまりストロークコードＳ４が第２の
ストロークコードである場合、コード化されたストロー
クデータＳ２０ｂをジェスチャ認識部１７に出力する。
又、ストロークコードが第１のストロークコードである
場合、コード化されたストロークデータＳ２０ａ及び特
徴点情報Ｓ３を大分類部６に出力する。又、記入した文
字が２文字目以降の時、２文字目以前に筆記した文字長
の平均と比較している以下の式（４４）を満足した時、
ジェスチャであると判別し、ジェスチャ認識部１７にコ
ード化されたストロークデータＳ２０ｂを出力する。式
（４４）を満足しないときは、ストロークコード化部４
より出力されたストロークコードＳ４から、ストローク
コード判別部５と同じ処理、つまりストロークコードＳ
４が第２のストロークコードである場合、コード化され
たストロークデータＳ２０ｂをジェスチャ認識部１７に
出力し、ストロークコードＳ４が第１のストロークコー
ドである場合、コード化されたストロークデータＳ２０
ａ及び特徴点情報Ｓ３を大分類部６に出力する。 但し、 α；文字長重み付け係数 （６） 大分類部６ 文字長判定部２０の出力（即ち、コード化されたストロ
ークデータＳ２０ａ及び特徴点情報Ｓ３）を受け、第１
の実施形態と同様にストローク数によって対象文字に対
する大分類を行い、候補文字Ｓ６を選択する。この候補
文字Ｓ６とコード化されたストロークデータＳ２０ａ及
び特徴点情報Ｓ３をストローク数判定部７に出力する。

【００６０】（７） ストローク数判定部７ ストローク数判定部７は、大分類部６の候補文字Ｓ６、
ストロークデータＳ２０ａ及び特徴点情報Ｓ３を受け、
筆記された文字のストローク数が低画数（例えば、６ス
トローク以下）の場合、オフラインフラグＯＦＬ＝１と
してオフラインＱ値マッチング部１５へ出力する。又、
筆記された文字のストローク数が７ストローク以上の場
合、コード化されたストロークデータＳ２０ａ及び特徴
点情報Ｓ３を中分類部８へ出力し、かつオフラインフラ
グＯＦＬ＝０としてオフラインＱ値マッチング部１５へ
出力する。 （８） 中分類部８ 第１の実施形態と同様である。 （９） オンラインＱ値マッチング部９ 第１の実施形態と同様である。 （１０） ストロークコードマッチング部１１ 第１の実施形態と同様である。 （１１） パターンメモリ変換部１３ 第１の実施形態と同様である。 （１２） 輪郭抽出部１４ 第１の実施形態と同様である。 （１３） オフラインＱ値マッチング部１５ 第１の実施形態と同様である。 以上のように、この第５の実施形態では、ストローク数
判定部７によりストローク数に応じてオフライン／オン
ラインＱ値マッチングの選択を行い、ストロークコード
及び文字長によりジェスチャ及び特殊記号を認識する文
字長判定部２０を設けたので、従来技術におけるジェス
チャ及び記号の中で区別できないものどうしが誤認識し
てしまうという不具合が最少化され、認識率が向上す
る。

【００６１】第６の実施形態 図２３は、本発明の第６の実施形態を示す文字認識装置
の構成ブロック図であり、図１５及び図２１中の要素と
共通の要素には共通の符号が付されている。この文字認
識装置では、図２１中のタブレット１に代えてタブレッ
ト１Ａが設けられている。又、図２１中のストローク数
判定部７がＡＮＫ判定部１８に変更され、タブレット１
Ａが該ＡＮＫ判定部１８に接続されている。他は、図２
１と同様の構成である。次に、図２３の動作（１）〜
（１３）を説明する。 （１） タブレット１Ａ 第２の実施形態と同様である。 （２） 前処理部２ 第１の実施形態と同様である。 （３） 特徴点抽出部３ 第１の実施形態と同様である。 （４） ストロークコード化部４ 第１の実施形態と同様の処理を行い、コード化されたス
トロークデータＳ４及び特徴点抽出部３から得られた特
徴点情報Ｓ３は、文字長判定部２０へ出力される。 （５） 文字長判定部２０ 第５の実施形態と同様である。 （６） 大分類部６ 第５の実施形態と同様の処理を行い、候補文字Ｓ６を選
択する。この候補文字Ｓ６とコード化されたストローク
データＳ２０ａ及び特徴点情報Ｓ３をＡＮＫ判定部１８
に出力する。

【００６２】（７） ＡＮＫ判定部１８ 第２の実施形態と同様である。 （８） 中分類部８ 第１の実施形態と同様である。 （９） オンラインＱ値マッチング部９ 第１の実施形態と同様である。 （１０） ストロークコードマッチング部１１ 第１の実施形態と同様である。 （１１） パターンメモリ変換部１３ 第１の実施形態と同様である。 （１２） 輪郭抽出部１４ 第１の実施形態と同様である。 （１３） オフラインＱ値マッチング部１５ 第２の実施形態と同様である。 以上のように、この第６の実施形態では、ＡＮＫ判定部
１８により文字種に応じてオフライン／オンラインＱ値
マッチングの選択を行ない、ストロークコード及び文字
長により、ジェスチャ及び特殊記号を認識する文字長判
定部２０を設けたので、従来技術におけるジェスチャ及
び記号の中で区別できないものどうしが誤認識してしま
うという不具合が最少化され、認識率が向上する。

【００６３】第７の実施形態 図２４は、本発明の第７の実施形態を示す文字認識装置
の構成ブロック図であり、図１中の要素と共通の要素に
は共通の符号が付されている。この文字認識装置では、
図１中のタブレット１に代えてタブレット１Ｂが設けら
れている。このタブレット１Ｂは、文字枠を有し、文字
が該文字枠内に筆記入力されたときに該文字枠のｘ方向
の大きさ及びｙ方向の大きさを抽出し、かつ筆記文字の
座標データ列を抽出する機能を有している。又、図１中
のストロークコード判別部５が文字枠判定部２１に変更
され、タブレット１Ｂが該文字枠判定部２１に接続され
ている。文字枠判定部２１は、ストロークコード化部４
から出力された特徴点情報Ｓ３からｘ方向の文字長及び
ｙ方向の各文字長を求め、該各文字長の和とタブレット
１Ｂから出力された文字枠のｘ方向の大きさ及びｙ方向
の大きさの和とを比較し、この比較結果に基づいてスト
ロークコードＳ４が第１のストロークコードか又は第２
のストロークコードかを判定し、第１のストロークコー
ドが入力された場合に該第１のストロークコードに対応
したストロークデータＳ２１ａ及び特徴点情報Ｓ３を出
力し、第２のストロークコードが入力された場合に該第
２のストロークコードに対応したストロークデータＳ２
１ｂを出力する機能を有している。他は、図１と同様の
構成である。

【００６４】次に、図２４の動作（１）〜（１４）を説
明する。 （１） タブレット１Ｂ タブレット１Ｂは文字を文字枠内に筆記入力するための
もので、このタブレット１Ｂによって文字が文字枠内に
筆記入力されると、図５（ａ）に示すように、筆記デー
タ列｛（ｘ_i ，ｙ_i ）、ｉ＝１，２，・・・，ｎｊ｝ｊ
（ｊ；ストローク数）を抽出して前処理部２ヘ送る。
又、図２５は、文字枠設定例を示す図である。タブレッ
ト１Ｂは、この図に示すように、データ入力枠１Ｂａ中
の文字枠１Ｂｂのｘ座標の大きさＷＨＸ及びｙ座標の大
きさＷＨＹを文字枠設定部２１に出力する。 （２） 前処理部２ 第１の実施形態と同様である。 （３） 特徴点抽出部３ 第１の実施形態と同様である。 （４） ストロークコード化部４ 第１の実施形態と同様の処理を行い、コード化されたス
トロークデータＳ４及び特徴点抽出部３から得られた特
徴点情報Ｓ３は、文字枠判定部２１に出力される。

【００６５】（５） 文字枠判定部２１ 文字枠判定部２１は、まず、ストロークコード化部４よ
り出力された特徴点情報より図２２に示すようにｘ方向
の文字長HX及びｙ方向の文字長HYを求め、タブレット１
Ｂから出力された文字枠のｘ座標の大きさWHX 、ｙ座標
の大きさWHY との比較をそれぞれ行い、以下の式（４
５）を満足したとき、ジェスチャであると判別し、ジェ
スチャ認識部１７にコード化されたストロークデータを
出力する。式（４５）を満足しないときは、ストローク
コード化部４から出力されたストロークコードＳ４よ
り、図１中のストロークコード判別部５と同じ処理、つ
まりストロークコードＳ４が第２のストロークコードで
ある場合、コード化されたストロークデータＳ２１ｂを
ジェスチャ認識部１７に出力し、ストロークコードＳ４
が第１のストロークコードである場合、コード化された
ストロークデータＳ２１ａ及び特徴点情報Ｓ３を大分類
部６に出力する。 ＷＨＸ＋ＷＨＹ＜β（ＨＸ＋ＨＹ） ・・・（４５） 但し、 β；文字枠重み付け係数 （６） 大分類部６ 文字枠判定部２１の出力（即ち、コード化されたストロ
ークデータＳ２１ａ及び特徴点情報Ｓ３）を受け、第１
の実施形態と同様の処理を行い、候補文字Ｓ６を選択す
る。この候補文字Ｓ６とコード化されたストロークデー
タＳ２１ａ及び特徴点情報Ｓ３をストローク数判定部７
に出力する。 （７） ストローク数判定部７ ストローク数判定部７は、大分類部６の候補文字Ｓ６、
ストロークデータＳ２１ａ及び特徴点情報Ｓ３を受け、
筆記された文字のストローク数が低画数（例えば、６ス
トローク以下）の場合、オフラインフラグＯＦＬ＝１と
してオフラインＱ値マッチング部１５へ出力する。

【００６６】（８） 中分類部８ 第１の実施形態と同様である。 （９） オンラインＱ値マッチング部９ 第１の実施形態と同様である。 （１０） ストロークコードマッチング部１１ 第１の実施形態と同様である。 （１１）パターンメモリ変換部１３ 第１の実施形態と同様である。 （１２） 輪郭抽出部１４ 第１の実施形態と同様である。 （１３） オフラインＱ値マッチング部１５ 第１の実施形態と同様である。 （１４） ジェスチャ認識部１７ ジェスチャ認識部１７は、文字枠判定部２１からのスト
ロークデータＳ２１ｂにより、ジェスチャストロークコ
ードに対応するジェスチャを出力装置１２へ出力する。 以上のように、この第７の実施形態では、ストローク数
判定部７によりストローク数に応じてオフライン／オン
ラインＱ値マッチングの選択を行い、ストロークコード
Ｓ４及び文字粋に対する文字の大きさにより、ジェスチ
ャ及び特殊記号を認識する文字枠判定部２１を設けたの
で、従来技術におけるジェスチャ及び記号の中で区別で
きないものどうしが誤認識してしまうという不具合が最
少化され、認識率が向上する。

【００６７】第８の実施形態 図２６は、本発明の第８の実施形態を示す文字認識装置
の構成ブロック図であり、図１５及び図２４中の要素と
共通の要素には共通の符号が付されている。この文字認
識装置では、図２４中のタブレット１Ｂに代えてタブレ
ット１Ｃが設けられている。このタブレット１Ｃは、デ
ータ入力枠と文字種選択枠と文字枠とを有し、該文字種
選択枠にタップ入力されたときにその文字種に対応する
座標値を抽出し、かつ文字が文字枠内に筆記入力された
ときに該文字枠のｘ方向成分及びｙ方向成分を抽出し、
かつ情報がデータ入力枠に筆記入力されたときに筆記情
報の座標データ列を抽出する機能を有している。又、図
２４中のストローク数判定部７がＡＮＫ判定部１８に変
更され、タブレット１Ｃが該ＡＮＫ判定部１８に接続さ
れている。他は、図２４と同様の構成である。

【００６８】次に、図２６の動作（１）〜（１４）を説
明する。 （１） タブレット１Ｃ 第２の実施形態と同様の処理を行う。又、文字枠は図２
５に示すように設定し、その文字枠１Ｂｂのｘ座標の大
きさＷＨＸ及びｙ座標の大きさＷＨＹを文字枠設定部２
１に出力する。 （２） 前処理部２ 第１の実施形態と同様である。 （３） 特徴点抽出部３ 第１の実施形態と同様である。 （４） ストロークコード化部４ 第７の実施形態と同様である。 （５） 文字枠判定部２１ 第７の実施形態と同様である。 （６） 大分類部６ 文字枠判定部２１の出力（即ち、コード化されたストロ
ークデータＳ２１ａ及び特徴点情報Ｓ３）を受け、第１
の実施形態と同様の処理を行い、候補文字Ｓ６を選択す
る。この候補文字Ｓ６とコード化されたストロークデー
タＳ２１ａ及び特徴点情報Ｓ３をＡＮＫ判定部１８に出
力する。

【００６９】（７） ＡＮＫ判定部１８ 第２の実施形態と同様である。 （８） 中分類部８ 第１の実施形態と同様である。 （９） オンラインＱ値マッチング９ 第１の実施形態と同様である。 （１０） ストロークコードマッチング部１１ 第１の実施形態と同様である。 （１１） パターンメモリ変換部１３ 第１の実施形態と同様である。 （１２） 輪郭抽出部１４ 第１の実施形態と同様である。 （１３） オフラインＱ値マッチング部１５ 第２の実施形態と同様である。 （１４） ジェスチャ認識部１７ 第７の実施形態と同様である。以上のように、この第８
の実施形態では、ＡＮＫ判定部１８により文字種に応じ
てオフライン／オンラインＱ値マッチングの選択を行
い、ストロークコード及び文字枠に対する文字の大きさ
により、ジェスチャ及び特殊記号を認識する文字枠判定
部２１を設けたので、従来技術におけるジェスチャ及び
記号の中で区別できないものどうしが誤認識してしまう
という不具合が最少化され、認識率が向上する。

【００７０】第９の実施形態 図２７は、本発明の第９の実施形態を示す文字認識装置
の構成ブロック図であり、図１９及び図２１中の要素と
共通の要素には共通の符号が付されている。この文字認
識装置では、図１９中のストローク数判定部７とオフラ
インＱ値マッチング部１５との間に文字長判定部２０が
追加され、該文字長判定部２０が中分類部８に接続され
ている。この文字長判定部２０は、第１の候補文字Ｓ６
の画数が所定の画数よりも小さい場合、ストローク数判
定部７から出力された特徴点情報Ｓ３に基づいてｘ方向
の文字長及びｙ方向の各文字長を求め、入力されたスト
ロークコードＳ４が第１のストロークコードか又は第２
のストロークコードかを該各文字長に基づいて判定し、
第１のストロークコードが入力された場合に該第１のス
トロークコードに対応したストロークデータＳ２０ａ及
び特徴点情報Ｓ３を中分類部８に出力し、第２のストロ
ークコードが入力された場合に該第２のストロークコー
ドに対応したストロークデータＳ２０ｂを出力する機能
を有している。他は、図１９と同様の構成である。

【００７１】次に、図２７の動作（１）〜（１３）を説
明する。 （１） タブレット１ 第１の実施形態と同様である。 （２） 前処理部２ 第１の実施形態と同様である。 （３） 特徴点抽出部３ 第１の実施形態と同様である。 （４） ストロークコード化部４ 第３の実施形態と同様である。 （５） 大分類部６ 第３の実施形態と同様である。 （６) ストローク数判定部７ ストローク数判定部７では、大分類部６の出力（即ち、
候補文字Ｓ６とコード化されたストロークデータＳ４及
び特徴点情報Ｓ３）を受け、筆記された文字のストロー
ク数が低画数、例えば６ストローク以下の場合、コード
化されたストローク情報及び特徴点情報を文字長判定部
２０に出力する。また７ストローク以上の場合、コード
化されたストロークデータＳ７及び特徴点情報Ｓ３を中
分類部８に出力する。

【００７２】（７） 文字長判定部２０ 文字長判定部２０では、まず、ストローク数判定部７よ
り出力された特徴点情報Ｓ３より図１１に示すようにｘ
方向の文字長ＨＸ、ｙ方向の文字長ＨＹを求める。そし
て、図１６に示すようなタブレットのデータ入力枠１ｂ
に文字を記入した時、その文字が１文字目のときは、ス
トロークコード化部４より出力されたストロークコード
Ｓ４より、図１中のストロークコード判別部５と同じ処
理、つまりストロークコードが第２のストロークコード
である場合、コード化されたストロークデータＳ２０ａ
及び特徴点情報Ｓ３を中分類部８に出力し、オフライン
フラグＯＦＬ＝０としてオフラインＱ値マッチング部１
５に出力する。ストロークコードＳ４が第１のストロー
クコードである場合、オフラインフラグＯＦＬ＝１とし
てオフラインＱ値マッチング部１５に出力する。又、記
入した文字が２文字目以降の時、２文字目以前に筆記し
た文字長の平均と比較している前記式（４４）を満足し
た時、ジェスチャであると判別し、コード化されたスト
ロークデータＳ２０ａ及び特徴点情報Ｓ３を中分類部８
に出力し、オフラインフラグＯＦＬ＝０としてオフライ
ンＱ値マッチング部１５に出力する。又、式（４４）を
満足しないときは、ストロークコードＳ４よりストロー
クコード判別部５と同じ処理、つまりストロークコード
Ｓ４が第２のストロークコードである場合、コード化さ
れたストロークデータＳ２０ａ及び特徴点情報Ｓ３を中
分類部８に出力し、かつオフラインフラグＯＦＬ＝０と
してオフラインＱ値マッチング部１５に出力する。スト
ロークコードＳ４が第１のストロークコードである場
合、オフラインフラグＯＦＬ＝１としてオフラインＱ値
マッチング部１５に出力する。

【００７３】（８） 中分類部８ 第１の実施形態と同様である。 （９） オンラインＱ値マッチング部９ 第１の実施形態と同様である。 （１０） ストロークコードマッチング部１１ 第１の実施形態と同様である。 （１１）パターンメモリ変換部１３ 第１の実施形態と同様である。 （１２） 輪郭抽出部１４ 第１の実施形態と同様である。 （１３） オフラインＱ値マッチング部１５ 文字長判定部２０よりMFLGが出力され、該MFLGの値が１
の時だけ、マッチング距離で順位付けされた候補文字を
認識結果として出力装置２１へ出力する。以上のよう
に、この第９の実施形態では、ストローク数、ストロー
クコード及び文字長に基づいてオフライン／オンライン
Ｑ値マッチングの選択を行い、ジェスチャ及び特殊記号
を認識するストローク数判定部７及び文字長判定部２０
を設けたので、従来技術におけるジェスチャ及び記号の
中で区別できないものどうしが誤認識してしまうという
不具合が最少化され、認識率が向上する。

【００７４】第１０の実施形態 図２８は、本発明の第１０の実施形態を示す文字認識装
置の構成ブロック図でり、図１５及び図２７中の要素と
共通の要素には共通の符号が付されている。この文字認
識装置では、図２７中のタブレット１に代えてタブレッ
ト１Ａが設けられている。又、図２７中のストローク数
判定部７がＡＮＫ判定部１８に変更され、タブレット１
Ａが該ＡＮＫ判定部１８に接続されている。他は、図２
７と同様の構成である。次に、図２７の動作（１）〜
（１３）を説明する。 （１） タブレット１Ａ 第２の実施形態と同様である。 （２） 前処理部２ 第１の実施形態と同様である。 （３） 特徴点抽出部３ 第１の実施形態と同様である。 （４） ストロークコード化部４ 第３の実施形態と同様である。 （５） 大分類部６ 第３の実施形態と同様の処理を行い、候補文字Ｓ６を選
択する。そして、大分類部６は、候補文字Ｓ６とコード
化されたストロークデータＳ４及び特徴点情報Ｓ３をＡ
ＮＫ判定部１８に出力する。 （６） ＡＮＫ判定部１８ 第２の実施形態と同様の処理を行い、MFLGが２〜６の範
囲のとき、つまりＡＮＫ文字の場合、コード化されたス
トロークデータ１８ａ及び特徴点情報Ｓ３を文字長判定
部２０に出力する。又、MFLGが１のとき、つまり漢字で
ある場合、コード化されたストロークデータＳ１８ｂ及
び特徴点情報Ｓ３を中分類部８に出力する。

【００７５】（７） 文字長判定部２０ 文字長判定部２０では、まず、ＡＮＫ判定部１８より出
力された特徴点情報Ｓ１８より図２２に示すようにｘ方
向の文字長HX、ｙ方向の文字長HYを求める。他は、第９
の実施形態と同様である。 （８） 中分類部８ 第１の実施形態と同様である。 （９） オンラインＱ値マッチング部９ 第１の実施形態と同様である。 （１０） ストロークコードマッチング部１１ 第１の実施形態と同様である。 （１１） パターンメモリ変換部１３ 第１の実施形態と同様である。 （１２） 輪郭抽出部１４ 第１の実施形態と同様である。 （１３） オフラインＱ値マッチング部１５ 第９の実施形態と同様である。 以上のように、この第１０の実施形態では、文字種、ス
トロークコード及び文字長により、オフライン／オンラ
インＱ値マッチングの選択を行い、ジェスチャ及び特殊
記号を認識するＡＮＫ判定部１８及び文字長判定部２０
を設けたので、従来技術におけるジェスチャ及び記号の
中で区別できないものどうしが誤認識してしまうという
不具合が最少化され、認識率が向上する。

【００７６】第１１の実施形態 図２９は、本発明の第１１の実施形態を示す文字認識装
置の構成ブロック図であり、図２４及び図２７中の要素
と共通の要素には共通の符号が付されている。この文字
認識装置では、図２７中のタブレット１に代えてタブレ
ット１Ｂが設けられている。又、図２７中の文字長判定
部２０が文字枠判定部２１に変更され、タブレット１Ｂ
が該文字枠判定部２１に接続されている。他は、図２７
と同様の構成である。次に、図２９の動作（１）〜（１
３）を説明する。 （１） タブレット１Ｂ 第７の実施形態と同様である。 （２） 前処理部２ 第１の実施形態と同様である。 （３） 特徴点抽出部３ 第１の実施形態と同様である。 （４） ストロークコード化部４ 第３の実施形態と同様である。 （５） 大分類部６ 第３の実施形態と同様である。 （６） ストローク数判定部７ ストローク数判定部７では大分類部６の出力を受け、筆
記された文字のストローク数が低画数、例えば６ストロ
ーク以下の場合、コード化されたストロークデータ及び
特徴点情報Ｓ７ａを文字枠判定部２１に出力する。又、
７ストローク以上の場合、コード化されたストロークデ
ータ及び特徴点情報Ｓ７ｂを中分類部８に出力する。

【００７７】（７） 文字枠判定部２１ 文字枠判定部２１は、まず、ストローク数判定部７より
出力された特徴点情報Ｓ７ａより図２２に示すようにｘ
方向の文字長HX及びｙ方向の文字長HYを求め、タブレッ
ト１より出力された文字枠のｘ座標の大きさWHX 、ｙ座
標の大きさWHYとの比較をそれぞれ行い、式（４５）を
満足したとき、ジェスチャであると判別し、コード化さ
れたストローク情報及び特徴点情報を中分類部８に出力
し、オフラインフラグＯＦＬ＝０としてオフラインＱ値
マッチング部１５に出力する。

【００７８】式（４５）を満足しないときは、ストロー
クコード化部４より出力されたストロークコードＳ４よ
り、図１中のストロークコード判別部５と同じ処理、つ
まりストロークコードＳ４が第２のストロークコードで
ある場合、コード化されたストロークデータ及び特徴点
情報Ｓ７ｂを中分類部８に出力し、かつオフラインフラ
グＯＦＬ＝０としてオフラインＱ値マッチング部１２に
出力する。又、ストロークコードが第１のストロークコ
ードである場合、オフラインフラグＯＦＬ＝１としてオ
フラインＱ値マッチング部１５に出力する。

【００７９】（８） 中分類部８ 第１の実施形態と同様である。 （９） オンラインＱ値マッチング９ 第１の実施形態と同様である。 （１０） ストロークコードマッチング部１１ 第１の実施形態と同様である。 （１１） パターンメモリ変換部１３ 第１の実施形態と同様である。 （１２） 輪郭抽出部１４ 第１の実施形態と同様である。 （１３） オフラインＱ値マッチング部１５ 文字枠判定部２１よりMFLGが出力され、該MFLGの値が１
の時だけ、マッチング距離で順位付けされた候補文字Ｓ
１５を認識結果として出力装置１２へ出力する。 以上のように、この第１１の実施形態では、ストローク
数、ストロークコード及び文字枠に対する文字の大きさ
により、オフライン／オンラインＱ値マッチングの選択
を行い、ジェスチャ及び特殊記号を認識するストローク
数判定部７及び文字枠判定部２１を設けたので、従来技
術におけるジェスチャ及び記号の中で区別できないもの
どうしが誤認識してしまうという不具合が最少化され、
認識率が向上する。

【００８０】第１２の実施形態 図３０は、本発明の第１２の実施形態を示す文字認識装
置の構成ブロック図であり、図２８及び図２９中の要素
と共通の要素には共通の符号が付されている。この文字
認識装置では、図２８中のタブレット１Ａに代えてタブ
レット１Ｃが設けられている。又、図２８中の文字長判
定部２０が文字枠判定部２１に変更され、タブレット１
Ｃが該文字枠判定部２１に接続されている。他は、図２
８と同様の構成である。次に、図３０の動作（１）〜
（１３）を説明する。 （１） タブレット１ 第８の実施形態と同様である。 （２） 前処理部２ 第１の実施形態と同様である。 （３） 特徴点抽出部３ 第１の実施形態と同様である。 （４） ストロークコード化部４ 第３の実施形態と同様である。 （５） 大分類部６ 第３の実施形態と同様の処理を行い、候補文字Ｓ６を選
択する。この候補文字Ｓ６とコード化されたストローク
データＳ４及び特徴点情報Ｓ３をＡＮＫ判定部１８に出
力する。 （６） ＡＮＫ判定部１８ 第２の実施形態と同様の処理を行い、この時のMFLGが２
〜６の範囲のとき、つまりＡＮＫ文字の場合、コード化
されたストロークデータ及び特徴点情報Ｓ１８ａを文字
枠判定部２１に出力する。また、MFLGが１のとき、つま
り漢字である場合、コード化されたストロークデータ及
び特徴点情報Ｓ１８ｂを中分類部８に出力する。

【００８１】（７） 文字枠判定部２１ 文字枠判定部２１は、ＡＮＫ判定部１８より出力された
特徴点情報Ｓ１８ａにより、第１１の実施形態と同様の
処理を行う。 （８） 中分類処理８ 第１の実施形態と同様である。 （９） オンラインＱ値マッチング部９ 第１の実施形態と同様である。 （１０） ストロークコードマッチング部１１ 第１の実施形態と同様である。 （１１） パターンメモリ変換部１３ 第１の実施形態と同様である。 （１２） 輪郭抽出部１４ 第１の実施形態と同様である。 （１３）オフラインＱ値マッチング部１５ 第１１の実施形態と同様である。 以上のように、この第１２の実施形態では、文字種、ス
トロークコード及び文字枠に対する文字の大きさによ
り、オフライン／オンラインＱ値マッチングの選択を行
い、ジェスチャ及び特殊記号を認識するＡＮＫ判定部１
８及び文字枠判定部２１を設けたので、従来技術におけ
るジェスチャ及び記号の中で区別できないものどうしが
誤認識してしまうという不具合が最少化され、認識率が
向上する。

【００８２】

【発明の効果】以上詳細に説明したように、第１の発明
によれば、ストローク数判定部によりストローク数に応
じてオフライン認識処理／オンライン認識処理の選択を
行い、ストロークコードによりジェスチャ及び特殊記号
を認識するジェスチャ認識部を設けたので、従来技術に
おけるジェスチャ及び記号の中で区別できないものどう
しが誤認識してしまうという不具合が最少化され、認識
率を向上させることができる。第２の発明によれば、文
字種判定部により文字種に応じてオフライン認識処理／
オンライン認識処理の選択を行い、ストロークコードに
よりジェスチャ及び特殊記号を認識するジェスチャ認識
部を設けたので、従来技術におけるジェスチャ及び記号
の中で区別できないものどうしが誤認識してしまうとい
う不具合が最少化され、認識率を向上させることができ
る。第３の発明によれば、ストローク判定部によりスト
ローク数に応じてオフライン認識処理／オンライン認識
処理の選択を行い、ジェスチャ及び特殊記号を認識する
ジェスチャ判定部を設けたので、従来技術におけるジェ
スチャ及び記号の中で区別できないものどうしが誤認識
してしまうという不具合が最少化され、認識率を向上さ
せることができる。

【００８３】第４の発明によれば、文字種判定部により
文字種及びストローク数に応じてオフライン認識処理／
オンライン認識処理の選択を行い、ジェスチャ及び特殊
記号を認識するジェスチャ判定部を設けたので、従来技
術におけるジェスチャ及び記号の中で区別できないもの
どうしが誤認識してしまうという不具合が最少化され、
認識率を向上させることができる。第５の発明によれ
ば、ストローク数判定部によりストローク数に応じてオ
フライン認識処理／オンライン認識処理の選択を行い、
ストロークコード及び文字長によりジェスチャ及び特殊
記号を認識する文字長判定部を設けたので、従来技術に
おけるジェスチャ及び記号の中で区別できないものどう
しが誤認識してしまうという不具合が最少化され、認識
率を向上させることができる。第６の発明によれば、文
字種判定部により文字種に応じてオフライン認識処理／
オンライン認識処理の選択を行ない、ストロークコード
及び文字長により、ジェスチャ及び特殊記号を認識する
文字長判定部を設けたので、従来技術におけるジェスチ
ャ及び記号の中で区別できないものどうしが誤認識して
しまうという不具合が最少化され、認識率を向上させる
ことができる。

【００８４】第７の発明によれば、ストローク数判定部
によりストローク数に応じてオフライン認識処理／オン
ライン認識処理の選択を行い、ストロークコード及び文
字粋に対する文字の大きさにより、ジェスチャ及び特殊
記号を認識する文字枠判定部を設けたので、従来技術に
おけるジェスチャ及び記号の中で区別できないものどう
しが誤認識してしまうという不具合が最少化され、認識
率を向上させることができる。第８の発明によれば、文
字種判定部により文字種に応じてオフライン認識処理／
オンライン認識処理の選択を行い、ストロークコード及
び文字枠に対する文字の大きさにより、ジェスチャ及び
特殊記号を認識する文字枠判定部を設けたので、従来技
術におけるジェスチャ及び記号の中で区別できないもの
どうしが誤認識してしまうという不具合が最少化され、
認識率を向上させることができる。第９の発明によれ
ば、ストローク数、ストロークコード及び文字長に基づ
いてオフライン認識処理／オンライン認識処理の選択を
行い、ジェスチャ及び特殊記号を認識するストローク数
判定部及び文字長判定部を設けたので、従来技術におけ
るジェスチャ及び記号の中で区別できないものどうしが
誤認識してしまうという不具合が最少化され、認識率を
向上させることができる。

【００８５】第１０の発明によれば、文字種、ストロー
クコード及び文字長により、オフライン認識処理／オン
ライン認識処理の選択を行い、ジェスチャ及び特殊記号
を認識する文字種判定部及び文字長判定部を設けたの
で、従来技術におけるジェスチャ及び記号の中で区別で
きないものどうしが誤認識してしまうという不具合が最
少化され、認識率を向上させることができる。第１１の
発明によれば、ストローク数、ストロークコード及び文
字枠に対する文字の大きさにより、オフライン認識処理
／オンライン認識処理の選択を行い、ジェスチャ及び特
殊記号を認識するストローク数判定部及び文字枠判定部
を設けたので、従来技術におけるジェスチャ及び記号の
中で区別できないものどうしが誤認識してしまうという
不具合が最少化され、認識率を向上させることができ
る。第１２の発明によれば、文字種、ストロークコード
及び文字枠に対する文字の大きさにより、オフライン認
識処理／オンライン認識処理の選択を行い、ジェスチャ
及び特殊記号を認識する文字種判定部及び文字枠判定部
を設けたので、従来技術におけるジェスチャ及び記号の
中で区別できないものどうしが誤認識してしまうという
不具合が最少化され、認識率を向上させることができ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施形態の文字認識装置の構成
ブロック図である。

【図２】パターンメモリ変換の例を示す図である。

【図３】ストロークコードの例を示す図である。

【図４】ジェスチャ使用例を示す図である。

【図５】前処理部の動作説明図である。

【図６】ストロークコード化処理の説明図である。

【図７】文字辞書の一例を示す図である。

【図８】部分パターン間ベクトルの説明図である。

【図９】マッチング距離ｄ_vec の算出の説明図である。

【図１０】オンライン認識辞書の構成例を示す図であ
る。

【図１１】部分パターンＱ値算出における説明図であ
る。

【図１２】パターンメモリ変換処理の説明図である。

【図１３】輪郭抽出部の動作説明図である。

【図１４】輪郭データの成分分類を示す図である。

【図１５】本発明の第２の実施形態を示す文字認識装置
の構成ブロック図である。

【図１６】タブレット入力フォーマットの例を示す図で
ある。

【図１７】文字種設定の例を示す図である。

【図１８】文字種設定枠の座標を示す図である。

【図１９】本発明の第３の実施形態を示す文字認識装置
の構成ブロック図である。

【図２０】本発明の第４の実施形態を示す文字認識装置
の構成ブロック図である。

【図２１】本発明の第５の実施形態を示す文字認識装置
の構成ブロック図である。

【図２２】文字長算出の例を示す図である。

【図２３】本発明の第６の実施形態を示す文字認識装置
の構成ブロック図である。

【図２４】本発明の第７の実施形態を示す文字認識装置
の構成ブロック図である。

【図２５】文字枠設定例を示す図である。

【図２６】本発明の第８の実施形態を示す文字認識装置
の構成ブロック図である。

【図２７】本発明の第９の実施形態を示す文字認識装置
の構成ブロック図である。

【図２８】本発明の第１０の実施形態を示す文字認識装
置の構成ブロック図である。

【図２９】本発明の第１１の実施形態を示す文字認識装
置の構成ブロック図である。

【図３０】本発明の第１２の実施形態を示す文字認識装
置の構成ブロック図である。

【符号の説明】

１ タブレット ２ 前処理部 ３ 特徴点抽出部 ４ ストロークコード化部 ５ ストロークコード判別部 ６ 大分類部 ７ ストローク数判定部 ８ 中分類部 ９ オンラインＱ値マッチング部 １０ オンライン認識辞書 １１ ストロークコードマッチング部 １３ パターンメモリ変換部 １４ 輪郭抽出部 １５ オフラインＱ値マッチング部 １６ オフライン認識辞書 １７ ジェスチャ認識部 １８ ＡＮＫ判定部（文字種判定部） １９ ジェスチャ判定部 ２０ 文字長判定部 ２１ 文字枠判定部

Claims (12)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 情報が筆記入力されたときに筆記情報の
   座標データ列を抽出するタブレットと、 前記筆記情報の座標データ列から不要データを除去して
   平滑化を行う前処理部と、 前記前処理部によって平滑化された座標データ列から前
   記筆記情報を構成する各ストロークの特徴を表す特徴点
   情報を抽出する特徴点抽出部と、 前記特徴点情報に基づき、前記各ストロークに対し、文
   字を形成する第１のストロークコード又はジェスチャ或
   いは特殊記号を形成する第２のストロークコードを付与
   するストロークコード化部と、 前記第１のストロークコードが入力された場合に該第１
   のストロークコードに対応したストロークデータ及び前
   記特徴点情報を出力し、前記第２のストロークコードが
   入力された場合に該第２のストロークコードに対応した
   ストロークデータを出力するストロークコード判別部
   と、 前記第１のストロークコードに対応したストロークデー
   タ及び前記特徴点情報を入力し、前記筆記情報のストロ
   ーク数に基づいて認識対象文字に対する分類を行って第
   １の候補文字を選択する分類部と、 前記第１の候補文字の画数が所定の画数以上か該所定の
   画数よりも小さいかを判定するストローク数判定部と、 前記第１の候補文字の画数が前記所定の画数以上の場
   合、該第１の候補文字の中から更に適切な第２の候補文
   字をリアルタイムで選択するオンライン認識処理を行
   い、該第２の候補文字を認識結果として出力するオンラ
   イン認識処理部と、 前記第１の候補文字の画数が前記所定の画数よりも小さ
   い場合、前記前処理部によって平滑化された座標データ
   列から得られる前記筆記情報全体を含む領域を縦と横の
   複数の領域に分割し、該複数の各領域が前記筆記情報の
   一部を含むか否かを判別して２値化データを生成して保
   持し、該２値化データに基づいて前記第１の候補文字よ
   りも適切な第３の候補文字を選択するオフライン認識処
   理を行い、該第３の候補文字を認識結果として出力する
   オフライン認識処理部と、 前記第２のストロークコードに対応したストロークデー
   タに基づいてジェスチャ又は特殊記号を認識結果として
   出力するジェスチャ認識部とを、 備えたことを特徴とする手書き文字認識装置。
2. 【請求項２】 データ入力枠と文字種選択枠とを有し、
   該文字種選択枠にタップ入力されたときにその文字種に
   対応する座標値を抽出し、かつ情報が該データ入力枠に
   筆記入力されたときに筆記情報の座標データ列を抽出す
   るタブレットと、 請求項１記載の前処理部、特徴点抽出部、ストロークコ
   ード化部、ストロークコード判別部、分類部及びジェス
   チャ認識部と、 前記文字種に対応する座標値から前記第１の候補文字の
   文字種が漢字か否かを判定する文字種判定部と、 前記第１の候補文字の文字種が漢字である場合、該第１
   の候補文字の中からより適切な第２の候補文字をリアル
   タイムで選択するオンライン認識処理を行い、該第２の
   候補文字を認識結果として出力するオンライン認識処理
   部と、 前記第１の候補文字の文字種が漢字以外である場合、前
   記前処理部によって平滑化された座標データ列から得ら
   れる前記筆記情報全体を含む領域を縦と横の複数の領域
   に分割し、該複数の各領域が前記筆記情報の一部を含む
   か否かを判別して２値化データを生成して保持し、該２
   値化データに基づいて前記第１の候補文字よりも適切な
   第３の候補文字を選択するオフライン認識処理を行い、
   該第３の候補文字を認識結果として出力するオフライン
   認識処理部とを、 備えたことを特徴とする手書き文字認識装置。
3. 【請求項３】 請求項１記載のタブレット、前処理部、
   特徴点抽出部及びストロークコード化部と、 前記特徴点情報と前記第１及び第２のストロークコード
   とを入力し、前記筆記情報のストローク数に基づいて認
   識対象文字に対する分類を行って第１の候補文字を選択
   する分類部と、 請求項１記載のストローク数判定部、オンライン認識処
   理部及びオフライン認識処理部と、 前記第２の候補文字がジェスチャ又は特殊記号である場
   合又は前記オフライン認識処理部から出力が無い場合に
   該第２の候補文字を認識結果として出力し、該第２の候
   補文字がジェスチャ及び特殊記号でなく、かつ前記オフ
   ライン認識処理部から出力がある場合に前記第３の候補
   文字を認識結果として出力するジェスチャ判定部とを、 備えたことを特徴とする手書き文字認識装置。
4. 【請求項４】 請求項２記載のタブレットと、 請求項１記載の前処理部、特徴点抽出部及びストローク
   コード化部と、 請求項３記載の分類部と、 請求項２記載の文字種判定部、オンライン認識処理部及
   びオフライン認識処理部と、 請求項３記載のジェスチャ判定部とを、 備えたことを特徴とする手書き文字認識装置。
5. 【請求項５】 請求項１記載のタブレット、前処理部、
   特徴点抽出部及びストロークコード化部と、 前記特徴点情報からｘ方向の文字長及びｙ方向の各文字
   長を求め、入力されたストロークコードが前記第１のス
   トロークコードか又は前記第２のストロークコードかを
   該各文字長に基づいて判定し、前記第１のストロークコ
   ードが入力された場合に該第１のストロークコードに対
   応したストロークデータ及び前記特徴点情報を出力し、
   前記第２のストロークコードが入力された場合に該第２
   のストロークコードに対応したストロークデータを出力
   する文字長判定部と、 請求項１記載の分類部、ストローク数判定部、オンライ
   ン認識処理部、オフライン認識処理部及びジェスチャ認
   識部とを、 備えたことを特徴とする手書き文字認識装置。
6. 【請求項６】 請求項２記載のタブレットと、 請求項１記載の前処理部、特徴点抽出部及びストローク
   コード化部と、 請求項５記載の文字長判定部と、 請求項１記載の分類部及びジェスチャ認識部と、 請求項２記載の文字種判定部、オンライン認識処理部及
   びオフライン認識処理部とを、 備えたことを特徴とする手書き文字認識装置。
7. 【請求項７】 文字枠を有し、文字が該文字枠内に筆記
   入力されたときに該文字枠のｘ方向の大きさ及びｙ方向
   の大きさを抽出し、かつ筆記文字の座標データ列を抽出
   するタブレットと、 請求項１記載の前処理部、特徴点抽出部及びストローク
   コード化部と、 前記ストロークコード化部から出力された特徴点情報か
   らｘ方向の文字長及びｙ方向の各文字長を求め、該各文
   字長の和と前記タブレットから出力された文字枠のｘ方
   向の大きさ及びｙ方向の大きさの和とを比較し、入力さ
   れたストロークコードが前記第１のストロークコードか
   又は前記第２のストロークコードかを該比較結果に基づ
   いて判定し、前記第１のストロークコードが入力された
   場合に該第１のストロークコードに対応したストローク
   データ及び前記特徴点情報を出力し、前記第２のストロ
   ークコードが入力された場合に該第２のストロークコー
   ドに対応したストロークデータを出力する文字枠判定部
   と、 請求項１記載の分類部、ストローク数判定部、オンライ
   ン認識処理部、オフライン認識処理部及びジェスチャ認
   識部とを、 備えたことを特徴とする手書き文字認識装置。
8. 【請求項８】 データ入力枠と文字種選択枠と文字枠と
   を有し、該文字種選択枠にタップ入力されたときにその
   文字種に対応する座標値を抽出し、かつ文字が文字枠内
   に筆記入力されたときに該文字枠のｘ方向成分及びｙ方
   向成分を抽出し、かつ情報がデータ入力枠に筆記入力さ
   れたときに筆記情報の座標データ列を抽出するタブレッ
   トと、 請求項１記載の前処理部、特徴点抽出部及びストローク
   コード化部と、 請求項７記載の文字枠判定部と、 請求項１記載の分類部及びジェスチャ認識部と、 請求項２記載の文字種判定部、オンライン認識処理部及
   びオフライン認識処理部とを、 備えたことを特徴とする手書き文字認識装置。
9. 【請求項９】 請求項１記載のタブレット、前処理部、
   特徴点抽出部、ストロークコード化部、分類部及びスト
   ローク数判定部と、 前記第１の候補文字の画数が前記所定の画数よりも小さ
   い場合、前記ストローク数判定部から出力された特徴点
   情報に基づいてｘ方向の文字長及びｙ方向の各文字長を
   求め、入力されたストロークコードが前記第１のストロ
   ークコードか又は前記第２のストロークコードかを該各
   文字長に基づいて判定し、前記第１のストロークコード
   が入力された場合に該第１のストロークコードに対応し
   たストロークデータ及び前記特徴点情報を出力し、前記
   第２のストロークコードが入力された場合に該第２のス
   トロークコードに対応したストロークデータを出力する
   文字長判定部と、 請求項１記載のオンライン認識処理部及びオフライン認
   識処理部とを、 備えたことを特徴とする手書き文字認識装置。
10. 【請求項１０】 請求項２記載のタブレットと、 請求項１記載の前処理部、特徴点抽出部、ストロークコ
    ード化部及び分類部と、 請求項２記載の文字種判定部と、 前記第１の候補文字の文字種が漢字以外である場合、前
    記文字種判定部から出力された特徴点情報に基づいてｘ
    方向の文字長及びｙ方向の各文字長を求め、入力された
    ストロークコードが前記第１のストロークコードか又は
    前記第２のストロークコードかを該各文字長に基づいて
    判定し、前記第１のストロークコードが入力された場合
    に該第１のストロークコードに対応したストロークデー
    タ及び前記特徴点情報を出力し、前記第２のストローク
    コードが入力された場合に該第２のストロークコードに
    対応したストロークデータを出力する文字長判定部と、 請求項２記載のオンライン認識処理部及びオフライン認
    識処理部とを、 備えたことを特徴とする手書き文字認識装置。
11. 【請求項１１】 請求項７記載のタブレットと、 請求項１記載の前処理部、特徴点抽出部、ストロークコ
    ード化部、分類部及びストローク数判定部と、 前記第１の候補文字の画数が前記所定の画数よりも小さ
    い場合、前記ストローク数判定部から出力された特徴点
    情報からｘ方向の文字長及びｙ方向の各文字長を求め、
    該各文字長の和と前記タブレットから出力された文字枠
    のｘ方向の大きさ及びｙ方向の大きさの和とを比較し、
    入力されたストロークコードが前記第１のストロークコ
    ードか又は前記第２のストロークコードかを該比較結果
    に基づいて判定し、前記第１のストロークコードが入力
    された場合に該第１のストロークコードに対応したスト
    ロークデータ及び前記特徴点情報を出力し、前記第２の
    ストロークコードが入力された場合に該第２のストロー
    クコードに対応したストロークデータを出力する文字枠
    判定部と、 請求項１記載のオンライン認識処理部及びオフライン認
    識処理部とを、 備えたことを特徴とする手書き文字認識装置。
12. 【請求項１２】 請求項８記載のタブレットと、 請求項１記載の前処理部、特徴点抽出部、ストロークコ
    ード化部及び分類部と、 請求項２記載の文字種判定部と、 前記第１の候補文字の文字種が漢字以外である場合、前
    記文字種判定部から出力された特徴点情報からｘ方向の
    文字長及びｙ方向の各文字長を求め、該各文字長の和と
    前記タブレットから出力された文字枠のｘ方向の大きさ
    及びｙ方向の大きさの和とを比較し、入力されたストロ
    ークコードが前記第１のストロークコードか又は前記第
    ２のストロークコードかを該比較結果に基づいて判定
    し、前記第１のストロークコードが入力された場合に該
    第１のストロークコードに対応したストロークデータ及
    び前記特徴点情報を出力し、前記第２のストロークコー
    ドが入力された場合に該第２のストロークコードに対応
    したストロークデータを出力する文字枠判定部と、 請求項２記載のオンライン認識処理部及びオフライン認
    識処理部とを、 備えたことを特徴とする手書き文字認識装置。