JPH09330377A - 手書き文字認識装置および手書き文字認識方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】手書き文字を構成する部位毎の範囲の組み合わ
せが、予め定めた組み合わせのいづれに相当するか算出
する。 【解決手段】あらかじめ、文字を構成する部位毎の範囲
の組み合わせを表す、複数のテンプレートを設ける（図
４A）。順次テンプレートを選択し、入力された手書き
文字全体のヒストグラムと、選択したテンプレートを構
成する部位の範囲毎に求めた手書き文字のヒストグラム
に基づいて、テンプレートが手書き文字に整合する確度
を求める。そして、最も確度が高いテンプレートを手書
き文字に対応するテンプレートとして算出する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は手書き文字を認識す
る技術に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来の手書き文字認識の技術としては、
たとえば、特開平２−１０５９８３号公報記載の技術
や、特開平４ー２１１８８６号公報記載の技術が知られ
ている。

【０００３】特開平２−１０５９８３号公報記載の技術
では、予め、各文字を構成する部分毎のパターンである
多数の部分パターンを、当該部分パターンが文字中にお
いて標準的に位置する位置と対応づけて記憶する。ま
た、各文字毎に、当該文字を構成する部分パターンの組
み合わせを記憶する。そして、全ての部分パターンと入
力された手書き文字中の当該部分パターンが対応づけら
れている位置の部分を比較することにより、手書き文字
に最も整合する部分パターンの組み合わせを求め、求め
た組み合わせで構成される文字を手書き文字の表す文字
として特定する。

【０００４】また、特開平４ー２１１８８６号公報記載
の技術では、ストローク辞書を用いて入力されるストロ
ークを同定し、部分パターン認識部で部分パターン辞書
・部分パターン詳細チェック辞書・重複辞書を用いて部
分パターンを認識し、さらに文字認識部で部分パターン
の組み合わせから成る複数の文字に関する識別条件を格
納した文字詳細辞書を用いて文字を認識するステップ
の、３つのステップにより文字を認識している。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】前記特開平２−１０５
９８３号公報記載の手書き文字認識の技術では、各部分
パターンと、入力された手書き文字中の当該部分パター
ンが文字中において標準的に位置する位置の部分を比較
するため、文字が複数の画を続けて入力された続け字で
あった場合や、くせ字等の場合には、各部分パターンに
対応すべきる手書き文字中の部分が、当該部分パターン
が文字中において標準的に位置する位置と異なるため、
正しい認識を行うことが難しい。予め用意した全ての部
分パターンについて比較を行なう必要があるため、比較
回数が多く認識時間が増大する。

【０００６】また特開平４ー２１１８８６号公報記載の
技術では、ストローク辞書、部分パターン辞書、部分パ
ターン詳細チェック辞書、重複辞書等の多くの辞書を段
階的に用いたマッチング処理によって認識処理を行うた
め高速な認識を望むことが難しい。

【０００７】そこで、本発明は、あまり処理時間を要す
ることなしに、より高い認識率で手書き文字を認識する
ことのできる認識装置および認識方法を提供することを
目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】前記目的達成のために、
本発明は、利用者によって描画された手書き文字を識別
する手書き文字認識装置であって、利用者によって描画
されたパターンを含む、所定の大きさの領域の画像であ
る手書き文字画像を生成する手段と、対応する文字の部
位を含む文字の標準的な形状のパターンを示す前記所定
の大きさの領域の画像の対応する範囲内に、当該対応す
る部位のみを含み他の部位を含まないように、文字を構
成する１または複数種の部位毎に対応して設けられた、
前記所定の大きさの領域中の特定の範囲に対応する、複
数の部分領域のうちから選択された、２以上の部分領域
の組み合わせによって構成される、複数のテンプレート
を記憶する手段と、各部分領域に対応づけられた複数の
パターンデータを記憶する手段と、各テンプレートにつ
いて、当該テンプレートを構成する部分領域に対応する
範囲毎に手書き文字画像のヒストグラムを算出し、各範
囲毎に算出したヒストグラムの特徴量と、予め定めた当
該部分領域に対応する部位が満たすべきヒストグラムの
特徴との整合性に応じて、テンプレートが手書き文字に
整合する程度を表す確度を算出する確度算出手段と、算
出された確度が最も大きいテンプレートを選出するテン
プレート算出手段と、選出されたテンプレートを構成す
る各部分領域に対応づけられた各パターンデータと、当
該パターンデータに対応する部分領域に対応する手書き
文字画像の範囲とのパターンマッチング処理によって、
手書き文字に対応する文字を識別する手段とを備えたこ
とを特徴とする手書き文字認識装置を提供する。

【０００９】本発明に係る手書き文字認識方法によれ
ば、部分領域毎のヒストグラムを用いて、手書き文字に
対応するテンプレートを適正に求め、求めたテンプレー
トに応じて手書き文字の認識を行うことができるので、
より高い認識率で手書き文字を認識することができる。
また、パターンデータとしては、複数種の文字に共通に
用いられるものを含む部位単位に設けた部位パターンを
のみを用いて、手書き文字を認識することが可能となる
ため、マッチングのためのパターンデータ数を削減する
ことができる。また、まず手書き文字に整合するテンプ
レートを選出し、選出したテンプレートに応じて、マッ
チングに用いるパターンデータを絞りこむので、少ない
回数のマッチング処理で手書き文字の認識を行うことが
できる。

【００１０】

【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施形態を、携
帯型の情報処理装置に適用した場合を例にとり説明す
る。

【００１１】図１に、本実施形態に係る携帯型情報処理
装置の外観を、図２に携帯型情報処理装置内部のハード
ウエアの構成を示す。

【００１２】図１に示すように、本実施形態に係る携帯
型情報処理装置は、表示装置１０３として液晶ディスプ
レイパネルを備え、入力装置１０２として液晶ディスプ
レイパネル上に配置された透明な入力パネルを備えてい
る。このような携帯型情報処理装置において、利用者
は、入力パネルである入力装置１０２上に、手書き入力
用の入力ペン１０６を用いて手書き文字などを入力する
ことができる。

【００１３】図２において、ＣＰＵ１０１は、表示装置
１０３への表示や、入力装置１０２よりの入力に応じた
各種処理を実行する。主記憶装置１０４、補助記憶装置
１０５は、ＣＰＵ１０１が実行する各種処理を定義する
プログラムや、後述する手書き文字認識処理で使用する
テンプレートや各種辞書などを記憶している。

【００１４】さて、本実施形態に係る携帯型情報処理装
置は、ＣＰＵ１０１の制御下において、図３に示すよう
な表示を表示装置１０３上に行う。そして、ＣＰＵ１０
１は、図中の手書き文字入力枠３０１内への介した手書
き入力を入力装置１０２を介して受け取り、この手書き
文字を認識する手書き文字認識処理を実行し、認識結果
を、手書き文字入力枠３０１の上の認識結果表示枠３０
２内に表示する。

【００１５】なお、図３は、携帯型情報処理装置が主記
憶装置１０４または補助記憶装置１０５に記憶している
住所録データベースのレコードを編集するための表示画
面を示している。本画面において、利用者は、太田智恵
子という人の指名、指名の読み、区分、住所などを手書
き入力することができる。たとえば、手書き文字入力枠
３０１内に、利用者が「都」という文字を手書き入力す
ると、ＣＰＵ１０１は、入力に従った手書き文字の画像
を生成し、手書き文字入力枠３０１内に表示する。この
入力に従って生成された手書き文字の画像が認識対象の
手書き文字となる。次に利用者によって認識ボタン３３
０３が指示されると、ＣＰＵ１０１は、この文字につい
ての手書き文字認識処理を実行し、認識結果を、認識結
果表示枠３０２内の、先に認識、表示した文字に引き続
く位置に表示する。そして、実行ボタン３０４が利用者
によって指示されると、認識結果表示枠内３０２に表示
された文字もしくは文字列をレコード編集画面３０５内
の編集中のフィールド（自宅住所）に表示し、認識結果
表示枠３０２内の表示をクリアし、編集対象とするフィ
ールドを一つ進める。また、ＣＰＵ１０１は、登録ボタ
ン３０７が指示されると、このようにして編集されたレ
コードの内容を、主記憶装置１０４または補助記憶装置
１０５に記憶している住所録データベース反映される。

【００１６】以下、このような携帯型情報処理装置にお
いて、ＣＰＵ１０１が、主記憶１０４もしくは補助記憶
装置１０５に記憶されたプログラムに従って実行する手
書き文字認識処理の詳細について説明する。

【００１７】まず、この手書き文字認識処理で用いるた
めに、予め主記憶１０４もしくは補助記憶装置１０５に
記憶するテンプレート、部位辞書、文字辞書、投影濃度
最大位置範囲情報について説明する。

【００１８】さて、本実施形態では、文字を、部位の組
み合わせとして扱う。ここで、部位とは、形態上一まと
まりして捉えることができる文字の部分を指す。たとえ
ば、部首や、部首以外の様々な文字に文字を構成する部
分として共用されるパターンを部位として捉える。ここ
で、このような部位の組み合わせとして、文字を捉える
と、部位が文字中において支配的である領域の形状およ
び配置は、図４Ｂに示すように、いくつかの類型に分類
することができる。ここで、本実施形態では、便宜上、
この類型化した、各々、特定の形状、特定の文字中の配
置によって定義される領域を部位領域と呼ぶこととす
る。

【００１９】このように部位領域を定めると、図４Ａに
示すように、文字を構成する場合の、部位領域の組み合
わせも、いくつかの類型に分類することができる。テン
プレートは、この文字を構成する場合の部位領域の組み
合わせ毎に設けられ、当該組み合わせの内容を表してい
る。テンプレートと、対応する文字領域との対応は、た
とえば、図５Ａに示すような、テンプレートコードに与
えた識別用のコードであるテンプレートコード毎に、部
分領域に与えた識別用のコードである部分領域コードを
記述したテーブルを記憶することにより管理する。ま
た、各部分領域の形状および配置を特定する情報は、た
とえば、対応する部分領域コードよって特定されるアド
レスに記憶することにより、部分領域コードより検索可
能なように記憶する。

【００２０】次に、部位辞書は、図４Ｃに示すように、
部位のパターンである部位パターンの集合であり、各部
位パターンは、当該部位に対応する部位領域に応じて分
類されている。この分類は、たとえば、図５Ｂに示すよ
うに、部分領域コード毎に、部位パターンに与えた識別
用のコードである部位パターンコードを記述したテーブ
ルの形式で記憶される。また、部位パターン自体の情報
は、たとえば、対応する部位パターンコードよって特定
されるアドレスに記憶することにより、部位パターンコ
ードより検索可能なように記憶する。

【００２１】次に、文字辞書は、図４Ｄに示すように、
各文字毎に、当該文字を構成する部位の部位パターンの
組み合わせを記憶している。この組み合わせの情報は、
たとえば、図５Ｃに示すように、文字の識別用のコード
である文字コード毎に、当該文字を構成する１または複
数の部位の部位パターンコードを記述したテーブルの形
式で記憶する。

【００２２】また、投影濃度最大位置範囲情報は、各部
分領域毎に設ける。投影濃度最大位置範囲情報は、部分
領域毎に、当該部分領域に対応する部位パターンの投影
濃度値の最大値が存在し得る範囲を表す座標情報を記述
した情報であり、たとえば、図５Ｄに示すように、部分
領域コード毎に範囲を表す座標情報を記述したテーブル
の形式で記憶する。この最大位置範囲情報については、
また、後に詳述する。

【００２３】以下、このような各種情報を用いて行う、
手書き文字認識処理の詳細について説明する。

【００２４】図６に、手書き文字認識処理の処理手順を
示す。

【００２５】図示するように、手書き文字認識処理で
は、まず、手書き文字に対してテンプレート算出処理
（ステップ６０１）を行う。この処理では、手書き文字
に、最もよく整合するテンプレートを選出する。このテ
ンプレート算選出処理の詳細については後に詳述する。

【００２６】次に、部位パターンの取得を行う（ステッ
プ６０２）。この処理では、テンプレート算出処理で算
出したテンプレートを構成する各部分領域に対応する部
位パターンを部位辞書から、各部位領域毎に抽出する。

【００２７】そして、次に辞書パターンの構築を行う
（ステップ６０３）。この処理では、各部位領域毎に抽
出した部位パターンを、一つの部分領域につき一つずつ
選択して組み合わせたパターンである辞書パターンを生
成する。辞書パターンは、一つの部分領域につき一つず
つ部位パターンを選択する全ての組み合わせについて生
成する。もちろん、文字としてあり得ない組み合わせは
省略するようにしてもよい。

【００２８】次に、ステップ６０４と６０５では、ステ
ップ６０３で作成した辞書パターンの各々と手書き文字
とのパターンマッチングを行い、マッチング度が上位の
所定数の辞書パターンを選択し、選択した各辞書パター
ンについて、文字辞書を参照し、各辞書パターンにおけ
る部位パターンの組み合わせに対応する文字を決定す
る。

【００２９】そして、最後に決定した対応する辞書パタ
ーンが上位であった複数の文字を、対応する辞書パター
ンのマッチング度の順番に従って並べ（６０６）、最も
上位の文字のフォントを図３の認識結果表示枠３０２中
に表示する。もしくは、マッチング度の順序に並び代え
た所定数の文字のフォントを、並びの順番に従って表示
装置１０３に表示し、利用者から最終的に認識結果表示
枠３０２中に表示する文字の選択を受けるようにしても
よい。

【００３０】以下、前述したステップ６０１のテンプレ
ート算出処理の詳細について説明する。

【００３１】図７に、このテンプレート算出処理の処理
手順について説明する。

【００３２】図示するようにテンプレート算出処理で
は、まず、手書き文字を構成する各画素の濃度を水平軸
（Ｘ軸）、垂直軸（Ｙ軸）に各々、軸に垂直な方向から
投影し、各座標値毎に投影された濃度を累積した２つの
ヒストグラムを作成する（７０１）。

【００３３】図８に、このヒストグラムの一例を示す。

【００３４】図８の、８０１は、図３の文字入力枠３０
１の一ますに対応する領域であり、手書き文字の画像の
範囲を示す。また、８０２は文字入力枠３０１中におけ
る、利用者の描画位置に対応する位置の画像であり描画
されたパターンを表示すように濃度が他の部分と変更さ
れている。ここでは、手書き文字の画像は２値画像（ビ
ットマップ画像）であり、描画されたパターンに対応す
る画素のデータは値１（表示色黒）に、その他の部分は
値０（表示色白）設定されているものとして説明する。

【００３５】この場合の、Ｘ軸、Ｙ軸へ各々各画素値を
投影し累積した場合の各座標の累積値のグラフは、図
８、８０３、８０４に示すようになる。図中、８０３
は、Ｘ軸へ各画素値を投影し累積した場合の各座標にお
ける画素値の累積値のグラフ（ヒストグラム）であり、
８０４はＹ軸へ各画素値を投影し累積した場合の各座標
における画素値の累積値のグラフ（ヒストグラム）であ
る。

【００３６】ここで、各グラフの８０５および８０６の
部分は、その座標値を持つ値１の画素数が他より少ない
ため、谷となって現れ、逆に８０７，８１７，８０８，
８１８は、その座標値を持つ値１の画素数が他より多い
ので山となって現れている。

【００３７】さて、ステップ７０２では、ステップ７０
１でＸ軸、Ｙ軸について算出したヒストグラムに基づい
て、山の頂上に対応するＸ、Ｙ座標、谷の底に対応する
Ｘ、Ｙ座標を求める。図８の場合は、山の頂上に対応す
るＸ座標として８０７、８１７の位置の座標、山の頂上
に対応するＹ座標として８０８、８１８の位置の座標、
谷の底に対応するＸ座標として４０６の位置の座標、谷
の底に対応するＹ座標として４０５の位置の座標を求め
る。

【００３８】そして、ステップ７０１で求めた各Ｘ座
標、各Ｙ座標における画素値の累積値と、ステップ７０
２で求めたＸ座標、Ｙ座標それぞれについての山の頂上
に対応する座標、谷の底に対応する座標を図９に示す形
式で記憶する。図９において、Ｘ１，Ｘ２．．．は各Ｘ
座標における累積値を座標値の準に並べたものであり、
Ｙ１，Ｙ２，．．．は各Ｙ座標における累積値を座標値
の準に並べたものである。また、ＴＸｎはｎ番目の山の
頂上に対応するＸ座標、ＴＹｎはｎ番目の山の頂上に対
応するＹ座標 、ＶＸｎはｎ番目の谷の底に対応するＸ
座標、ＶＹｎはｎ番目の谷の底に対応するＹ座標 であ
る。

【００３９】次に、ステップ７０３では、テンプレート
を一つ選択する。そして、ステップ７０５、７０６、７
０８、７０９では、選択したテンプレートが、手書き文
字に、整合し得るものであるか否かを判定する。

【００４０】すなわち、まず、判定の前処理として、ス
テップ７０４においてテンプレートを構成する部分領域
の各々についてステップ７０１、７０２と同様にして、
Ｘ軸、Ｙ軸へ各々各画素値を投影し累積したヒストグラ
ムを算出し、ヒストグラムの山の頂上に対応するＸ、Ｙ
座標、谷の底に対応するＸ、Ｙ座標を求める。そして、
このようにして部分領域ｋについて求めたｍ番目の山の
頂上に対応するＸ座標をＢｋｍＴＸ、ｍ番目の山の頂上
に対応するＹ座標 をＢｋｍＴＹ、ｍ番目の谷の底に対
応するＸ座標をＢｋｍＶＸ、ｍ番目の谷の底に対応する
Ｙ座標 をＢｋｍＶＹとして記憶する。また、各Ｘ座
標、各Ｙ座標における画素値の累積値も、図９の場合と
同様に記憶する。

【００４１】そして、テンプレートを構成する全ての部
分領域の、投影濃度最大位置範囲情報が当該部分領域に
について示す範囲内に、先に求めたＴｎＸ、ＴｎＹのい
づれかが存在し、かつ、各部分領域において、部分領域
のＸ方向、Ｙ方向各々の両端おけるヒストグラムの高さ
（累積地）が当該部分領域中の他の座標におけるヒスト
グラムの高さに比べ相対的に低い値となっているか、も
しくは、当該部分領域ｋについて求めたＢｋｍＶＸ、Ｂ
ｋｍＶＹのいづれか一つづつが、部分領域のＸ方向、Ｙ
方向各々の両端の座標と一致するか否かを判定する（７
０６）。

【００４２】そして、もし、判定の結果が否である場合
には、選択したテンプレート内における部分領域の範囲
を少しづつ調整しながら、ステップ７０５から７０６の
処理を、部分領域の範囲が調整されたテンプレートに対
してステップ７０６の判定が否でなくなるまで繰り返す
（７０９）。また、もはや、調整の余地がなくなった場
合には、ステップ７０４の処理に戻り、次のテンプレー
トを選択する。ただし、既に全てのテンプレートを選択
し終わっている場合には、ステップ７１０の処理に進
む。

【００４３】ここで、テンプレート内における部分領域
の範囲の調整は、テンプレート内における部分領域間の
境界を、各回の調整においてＸ方向もしくはＹ方向に少
しづつずらしていくことにより行う。また、調整可能な
最大範囲は、予め定めておき、この最大範囲まで調整が
進んだ場合には、もはや調整の余地はないと判断するよ
うにする。

【００４４】さて、ステップ７０６の判定において、判
定結果が否でなかった場合には、この、部分領域の範囲
が調整された、もしくは、調整する必要の無かったテン
プレートが、手書き文字にどの程度整合するかを表す確
度を求める（７０７）。また、ここで、このテンプレー
トが部分領域の範囲が調整されたものである場合には、
この調整量も記憶しておく。

【００４５】さて、確度は、ステップ７０５で各部分領
域毎に求めたＢｋｍＴｘにおけるヒストグラムの山の頂
上の高さと、ステップ７０２で手書き文字全体について
求めたＴＸｎにおけるヒストグラムの山の頂上の高さと
の差を、全ての部分領域の全てのＢｋｍＴｘについて加
算した値と、ステップ７０５で各部分領域毎に求めた座
標ＢｋｍＶｘにおけるヒストグラムの谷の底の高さと、
ステップ７０２で手書き文字全体について求めたＶＸｎ
におけるヒストグラムの谷の底の高さとの差を、全ての
部分領域の全てのＢｋｍＶｘについて加算した値を求
め、加算した値が低いほど確度が高いものとする。ただ
し、あるＢｋｍＴｘと差をとる、ＴＸｎは、当該Ｂｋｍ
Ｔｘと所定の程度以上近い値（座標）であるものとし、
また、あるＢｋｍＶｘと差をとる、ＶＸｎは、当該Ｂｋ
ｍＶｘと所定の程度以上近い値（座標）であるものとす
る。

【００４６】このようにして確度を求めるのは、図１０
より理解されるように、手書き文字に整合したテンプレ
ートを選択できた場合には、手書き文字全体について求
めたヒストグラムの山谷に相当する、山谷が部分領域毎
に求めたヒストグラムにも表れる率が高いからである。
なお、図１０では、Ａが書き文字に整合したテンプレー
トである。

【００４７】さて、ステップ７０７において、このよう
にして選択されたテンプレートの確度が求まったなら
ば、この確度の値と、このテンプレートコードを記憶
し、ステップ７０４の処理に戻り、次のテンプレートを
選択する。ただし、既に全てのテンプレートを選択し終
わっている場合には、ステップ７１０の処理に進む。

【００４８】さて、全てのテンプレートについて以上説
明する処理が終了したならば、ステップ７１０におい
て、最も確度の高いテンプレートを、手書き文字と最も
整合するテンプレートとして選出し、このテンプレート
についてステップ７０７で記憶しておいた調整量を最終
調整量として記憶する。そして、テンプレート算出処理
を処理を終了し、図６のステップ６０２の処理に進む。

【００４９】なお、この最終調整量は、たとえば、図６
ステップ６０３において辞書パターンを構築する際に、
組み合わせる部位パターンの範囲を、より手書き文字中
における部位の範囲に整合させるために用いる。具体的
には、最終調整量による調整後の部分領域の範囲に、そ
の範囲が一致するように部位パターンを変形した後に、
辞書パターン中に組み合わせるようにする。

【００５０】以上、本発明の一実施形態について説明し
た。

【００５１】なお、以上の実施形態では、図６のステッ
プ６０２〜６０５部位パターンを組み合わせて辞書パタ
ーンとし、該辞書パターンと入力された手書き文字パタ
ーンとのマッチングを行ったが、個々の部位パターンと
入力された手書き文字パターンの対応する部位のマッチ
ングを、算出されたテンプレートを他の部位の範囲をマ
ッチングの対象からはずすマスクとして用いて行ない、
個々の部位を同定した後に、同定した部位の組み合わせ
応じて文字を同定するようにしてもよい。

【００５２】以上説明してきた、本実施形態によれば、
ヒストグラムを用いて、手書き文字を構成する各部位に
対応する部分領域の範囲を適正に求め、求めた部分領域
の範囲に応じて手書き文字の認識を行うことができるの
で、より高い認識率で手書き文字を認識することができ
る。

【００５３】また、パターンデータとしては、複数種の
文字に共通に用いられるものを含む部位単位に設けた部
位パターンをのみを用いて、手書き文字を認識すること
が可能となるため、マッチングのためのパターンデータ
数を削減することができる。

【００５４】また、まず、手書き文字に整合するテンプ
レートを選出し、選出したテンプレートに応じて、マッ
チングに用いるパターンデータを絞りこむので、少ない
回数のマッチング処理で手書き文字の認識を行うことが
できる。

【００５５】

【発明の効果】以上のように、本発明によれば、あまり
処理時間を要することなしに、より高い認識率で手書き
文字を認識することのできる認識装置および認識方法を
提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態に係る携帯型情報処理装置
の構成を示す図である。

【図２】携帯型情報処理装置内部のハードウエア構成を
示すブロック図である。

【図３】携帯型情報処理装置が行う表示例を示した図で
ある。

【図４】手書き文字認識に用いる各種情報の関係を示し
た図である。

【図５】手書き文字認識に用いる各種情報の構成例を示
した図である。

【図６】手書き文字認識処理の処理手順を示したフロー
チャートである。

【図７】テンプレート算出処理の処理手順を示したフロ
ーチャートである。

【図８】手書き文字のヒストグラムを示した図である。

【図９】テンプレート算出処理のために手書き文字のヒ
ストグラムから抽出する情報を示した図である。

【図１０】手書き文字のヒストグラムと部分領域毎のヒ
ストグラムの関係を示した図である。

【符号の説明】

１０１…ＣＰＵ、１０２…入力装置、１０３…表示装
置、１０４…主記憶装置、１０５…補助記憶装置

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 冨田 ひろみ 神奈川県横浜市戸塚区吉田町292番地 株 式会社日立製作所マルチメディアシステム 開発本部内 (72)発明者 中島 晃 神奈川県横浜市戸塚区吉田町292番地 株 式会社日立製作所マルチメディアシステム 開発本部内 (72)発明者 山内 司 神奈川県横浜市戸塚区吉田町292番地 株 式会社日立製作所マルチメディアシステム 開発本部内

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】利用者によって描画された手書き文字を識
   別する手書き文字認識装置であって、 利用者によって描画されたパターンを含む、所定の大き
   さの領域の画像である手書き文字画像を生成する手段
   と、 対応する文字の部位を含む文字の標準的な形状のパター
   ンを示す前記所定の大きさの領域の画像の対応する範囲
   内に、当該対応する部位のみを含み他の部位を含まない
   ように、文字を構成する１または複数種の部位毎に対応
   して設けられた、前記所定の大きさの領域中の特定の範
   囲に対応する、複数の部分領域のうちから選択された、
   ２以上の部分領域の組み合わせによって構成される、複
   数のテンプレートを記憶する手段と、 各部分領域に対応づけられた複数のパターンデータを記
   憶する手段と、 各テンプレートについて、当該テンプレートを構成する
   部分領域に対応する範囲毎に手書き文字画像のヒストグ
   ラムを算出し、各範囲毎に算出したヒストグラムの特徴
   量と、予め定めた当該部分領域に対応する部位が満たす
   べきヒストグラムの特徴との整合性に応じて、テンプレ
   ートが手書き文字に整合する程度を表す確度を算出する
   確度算出手段と、 算出された確度が最も大きいテンプレートを選出するテ
   ンプレート算出手段と、 選出されたテンプレートを構成する各部分領域に対応づ
   けられた各パターンデータと、当該パターンデータに対
   応する部分領域に対応する手書き文字画像の範囲とのパ
   ターンマッチング処理によって、手書き文字に対応する
   文字を識別する手段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】請求項１記載の手書き文字認識装置であっ
   て、 前記確度算出手段は、前記各範囲毎に算出したヒストグ
   ラムが、テンプレートを構成する各部分領域の境界につ
   いて表す値が、当該部分領域内の他の部分と比べ相対的
   に低い値である場合に、前記各範囲毎に算出したヒスト
   グラムの特徴量と、予め定めた当該部分領域に対応する
   部位が満たすべきヒストグラムの特徴とは、より高い整
   合性を持つと判定する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または２記載の手書き文字認識装
   置であって、 部分領域毎に、当該部分領域中における位置の範囲記憶
   する手段を備え、 前記確度算出手段は、テンプレートを構成する各部分領
   域に対応する手書き画像の範囲のヒストグラム中におい
   て値の変化が特徴的となる位置が、当該部分領域に定義
   された位置の範囲内にある場合に、前記各範囲毎に算出
   したヒストグラムの特徴量と、予め定めた当該部分領域
   に対応する部位が満たすべきヒストグラムの特徴とは、
   より高い整合性を持つと判定する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１、２または３記載の手書き文字認
   識装置であって、 前記確度算出手段は、各テンプレートについて、当該テ
   ンプレートを構成する各部分領域の境界の位置を、前記
   各範囲毎に算出したヒストグラムの特徴量と部分領域に
   定義されている特徴量との整合性が所定の程度以上とな
   るまで調整し、調整後のテンプレートについて前記確度
   を算出する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、２、３または４記載の手書き文
   字認識装置であって、 手書き文字画像全体のヒストグラムを算出する手段を備
   え、 前記確度算出手段は、前記各範囲毎に算出したヒストグ
   ラムの特徴量と予め定めた当該部分領域に対応する部位
   が満たすべきヒストグラムの特徴との整合性と、算出し
   た手書き文字画像全体のヒストグラムの特徴量と前記各
   範囲毎に算出したヒストグラムの特徴量との整合性と
   の、双方に応じてテンプレートが手書き文字に整合する
   程度を表す確度を算出することを特徴とする手書き文字
   認識装置。
6. 【請求項６】利用者によって描画された手書き文字パタ
   ーンを含む所定の大きさの領域の画像である手書き文字
   画像を、形態上まとまりのある部位毎に区分けし、当該
   区分けに従って手書き文字画像に含まれる手書き文字パ
   ターンの表す文字を識別する手書き文字認識方法であっ
   て、 対応する文字の部位を含む文字の標準的な形状のパター
   ンを示す前記所定の大きさの領域の画像の対応する範囲
   内に、当該対応する部位のみを含み他の部位を含まない
   ように、文字を構成する１または複数種の部位毎に対応
   して設けられた、前記所定の大きさの領域中の特定の範
   囲に対応する、複数の部分領域のうちから選択された、
   ２以上の部分領域の組み合わせによって構成される、複
   数のテンプレートを予め用意し、 各テンプレートについて、当該テンプレートを構成する
   部分領域に対応する範囲毎に手書き文字画像のヒストグ
   ラムを算出し、各範囲毎に算出したヒストグラムの特徴
   量と、予め定めた当該部分領域に対応する部位が満たす
   べきヒストグラムの特徴との整合性に応じて、テンプレ
   ートが手書き文字に整合する程度を表す確度を算出し、 算出した確度が最も大きいテンプレートを構成する各部
   分領域に対応する範囲毎に、前記手書き文字画像を区分
   けすることを特徴とする手書き文字認識方法。