JPH0935000A

JPH0935000A - 手書き文字認識方法及び装置

Info

Publication number: JPH0935000A
Application number: JP7182882A
Authority: JP
Inventors: Ikuhiko Nishio; 郁彦西尾; Kimiyoshi Yoshida; 公義吉田
Original assignee: Sony Corp
Current assignee: Sony Corp
Priority date: 1995-07-19
Filing date: 1995-07-19
Publication date: 1997-02-07

Abstract

(57)【要約】【課題】手書き文字の認識が高い認識率で出来るよう
にする。【解決手段】入力筆跡を示すストローク列データか
ら、筆跡ストロークをビットマップパターンに描画し、
この描画されたビットマップパターンから特徴ベクタを
生成し、生成された特徴ベクタと予め用意された認識可
能な文字の特徴ベクタとの類似度を検出し、この検出で
所定レベル以上の類似が検出されたとき、該当する文字
を認識したと判断する手書き文字認識方法において、ビ
ットマップパターンをウェーブレット変換して特徴ベク
タを生成するようにした。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、各種データ処理装
置の文字データ入力部に適用して好適な手書き文字認識
方法及び装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、タッチパネル上をペン等でなぞっ
て文字などを手書きして、その文字を入力させる手書き
入力機能を備えたデータ処理装置が各種開発されてい
る。例えば、電子手帳などのように、文字入力用のキー
ボードを配置するスペースのない携帯用の小型データ処
理装置に、この手書き入力機能を付加して、高度な文字
入力処理が簡単にできるようにしたものがある。

【０００３】この手書き文字入力を実現するためには、
手書きされた文字を正確に認識処理する必要がある。そ
の認識処理の一つとして、ビットマップパターン文字認
識と称される認識処理がある。この認識処理は、手書き
された形状を、画素の有無の情報としてのパターンデー
タとし、予め用意された認識可能文字の標準パターンと
の比較を行い、一致した標準パターンがあったとき、そ
の文字が入力されたと判断する。

【０００４】ところで、手書きされる文字の形状は、同
じ文字であっても実際には常時同じ形状に手書きされる
ものではないので、手書きされたパターンの正規化処
理、ぼかし処理、モザイク化などを行って、ある程度同
じ状態で標準パターンと比較できるように処理する必要
がある。

【０００５】また、別の認識処理として、ビットマップ
パターンそのものの特徴より認識するのではなく、ビッ
トマップパターンを周波数的な変換であるフーリエ変換
したデータを使用して認識処理を行う方法もある。この
フーリエ変換による認識処理では、文字パターンの持つ
周波数的な特徴が抽出されて、この特徴が標準パターン
の特徴と一致するか否か比較されて、文字認識されるも
のである。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】ところが、上述したそ
れぞれの文字認識処理には、種々の問題点があった。即
ち、ビットマップパターンそのものを認識処理に使用す
る方法では、パターンのずれの正規化やぼかし処理を行
っても、そのずれを完全に吸収するのは困難で、標準パ
ターンとの比較（パターン同士の重ね合わせ）に失敗す
る可能性が高く、認識率を低下させる要因となってい
た。また、フーリエ変換による認識処理では、文字パタ
ーン全体をフーリエ変換して周波数的特徴のデータを生
成させるために、文字パターンの各部での局所的な特徴
が失われてしまい、文字パターンの情報を有効に活用し
ているとは言えず、認識率を低下させる要因となってい
た。

【０００７】本発明はこれらの点に鑑み、手書き文字の
認識が高い認識率で出来るようにすることを目的とす
る。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明の手書き文字認識
方法は、ビットマップパターンをウェーブレット変換し
て特徴ベクタを生成するようにしたものである。

【０００９】また本発明の手書き文字認識装置は、ビッ
トマップパターンをウェーブレット変換するウェーブレ
ット変換手段を備えたものである。

【００１０】本発明の手書き文字認識方法によると、小
領域に分割された筆跡ビットマップパターンから、各分
割領域の近傍における周波数的な特徴を抽出する等のウ
ェーブレット変換処理が行われて特徴ベクタが生成され
るので、文字パターンの各部での局所的な特徴を生かし
た特徴ベクタが生成される。

【００１１】また本発明の手書き文字認識装置による
と、小領域に分割された筆跡ビットマップパターンか
ら、各分割領域の近傍における周波数的な特徴を抽出す
る等のウェーブレット変換処理が行われるウェーブレッ
ト変換処理手段を備えることで、詳細な特徴ベクタを得
ることが可能になる。

【００１２】

【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施例を図１〜
図６を参照して説明する。

【００１３】図１は、本例の手書き文字認識処理が実行
される手書き文字認識装置の構成を示す図で、手書き文
字入力部１は、タッチパネルを備え、このタッチパネル
上をペン等でなぞることで、その筆跡に対応したストロ
ーク列データを出力する。このストローク列データは、
入力文字の一画の始点から終点までを折れ線近似した座
標点列で表されている。そして、この手書き文字入力部
１が出力するストローク列データを、線形正規化回路２
に供給する。この線形正規化回路２は、供給されるスト
ローク列データを、一定範囲の大きさの文字の筆跡に相
当するデータとする線形正規化処理（即ち大きさを整え
る処理）を行う回路である。

【００１４】そして、この線形正規化回路２での処理で
補正されたストローク列データを、非線形正規化回路３
に供給する。この非線形正規化回路３は、供給されるス
トローク列データのバランスを整える非線形正規化処理
を行う回路である。ここでの非線形正規化処理として
は、例えば特願昭６２−１８５８２６号に記載されたパ
タン正規化処理が適用できる。そして、この非線形正規
化回路３での処理で補正されたストローク列データを、
筆跡ビットマップ描画回路１１，１２，１３，１４に供
給する。

【００１５】このそれぞれの筆跡ビットマップ描画回路
１１，１２，１３，１４は、供給される正規化されたス
トローク列データから、設定された方向のストローク列
データを抽出して、その方向の筆跡のストローク列デー
タよりビットマップパターンを描画して出力する。ここ
で、各描画回路１１〜１４に設定された方向について説
明すると、描画回路１１は水平方向（図２に示すＸ方
向）の筆跡のストローク列を抽出して描画するＸ方向筆
跡ビットマップ描画回路としてあり、描画回路１２は垂
直方向（図２に示すＹ方向）の筆跡のストローク列を抽
出して描画するＹ方向筆跡ビットマップ描画回路として
あり、描画回路１３は左下から右上に傾斜した方向（図
２に示すＸＹ方向）の筆跡のストローク列を抽出して描
画するＸＹ方向筆跡ビットマップ描画回路としてあり、
描画回路１４は左上から右下に傾斜した方向（図２に示
すＹＸ方向）の筆跡のストローク列を抽出して描画する
ＹＸ方向筆跡ビットマップ描画回路としてある。

【００１６】なお、ここで各ビットマップ描画回路１１
〜１４で描画するビットマップは、例えば水平方向６４
画素×垂直方向６４画素（図２参照）の１画面４０９６
画素で構成されるビットマップとする。そして、各画素
は濃淡のデータ（例えば２５６階調）を持ち、画素の濃
度は線分の方向に従って決定される。また、各ビットマ
ップ描画回路１１〜１４で描画されたビットマップは、
各回路内でのフィルタリング処理によってぼかし処理を
行い、このぼかし処理されたビットマップパターンデー
タを出力する。

【００１７】ここまでの処理状態を、実際に文字を入力
させた場合を例にして図３で説明すると、例えば手書き
文字入力部１のタッチパネル上に図３のＡに示すように
若干斜めに傾斜した文字「田」を手書きで入力させたと
き、この手書きパターンを折れ線近似したストローク列
データの大きさが線形正規化回路２で正規化されて図３
のＢに示す形状のストローク列データとされる。さら
に、このストローク列データのバランスを整える非線形
正規化処理が、非線形正規化回路３で行われ、図３のＣ
に示すデータとされる。そして、このストローク列デー
タが、各筆跡ビットマップ描画回路１１〜１４でＸ方向
（図３のＤ），Ｙ方向（図３のＥ），ＸＹ方向（図３の
Ｆ），ＹＸ方向（図３のＧ）に分解される。

【００１８】図１の説明に戻ると、Ｘ方向筆跡ビットマ
ップ描画回路１１が出力するビットマップパターンデー
タを、Ｘ方向特徴ベクタ生成回路２１に供給し、ビット
マップパターンからＸ方向の特徴ベクタを生成させる。
同様に、Ｙ方向筆跡ビットマップ描画回路１２，ＸＹ方
向筆跡ビットマップ描画回路１３，ＹＸ方向筆跡ビット
マップ描画回路１４が出力するビットマップパターンデ
ータを、それぞれＹ方向特徴ベクタ生成回路２２，ＸＹ
方向特徴ベクタ生成回路２３，ＹＸ方向特徴ベクタ生成
回路２４に供給し、それぞれ対応した筆跡方向の特徴ベ
クタを生成させる。

【００１９】本例の場合、それぞれの特徴ベクタ生成回
路２１〜２４では、ウェーブレット変換（Ｗａｖｅｌｅ
ｔ変換）を利用して、それぞれの方向に対して６４次元
の特徴ベクタを生成させる。その生成処理の詳細につい
ては後述する。

【００２０】そして、一つの方向毎に６４次元で生成さ
れた全ての方向の特徴ベクタデータを、特徴ベクタ記憶
回路４に供給し、記憶させる。従って、この特徴ベクタ
記憶回路４では４方向（Ｘ方向，Ｙ方向，ＸＹ方向，Ｙ
Ｘ方向）合わせて２５６次元の特徴ベクタが記憶される
ことになる。そして、この特徴ベクタ記憶回路４に記憶
された２５６次元の特徴ベクタデータを、特徴ベクタ比
較回路５に供給し、参照パターンデータベース６に記憶
された特徴ベクタデータと比較する。

【００２１】参照パターンデータベース６は、この装置
で認識できる文字の基準となる特徴ベクタデータが記憶
された記憶手段で、１文字毎に２５６次元の特徴ベクタ
データが記憶させてある。この基準となる特徴ベクタデ
ータは、例えばその文字のサンプル筆跡の平均より算出
されたデータである。そして、このデータベース６に記
憶された全ての文字の基準特徴ベクタデータを、順次読
出して特徴ベクタ比較回路５に供給する。

【００２２】そして、特徴ベクタ比較回路５での比較と
しては、各次元の特徴ベクタ毎に、入力筆跡の特徴ベク
タデータと基準特徴ベクタデータとの距離差を算出し、
算出した距離差が小さいと判断したとき（例えば全ての
次元の距離差が所定値以下であるとき）、その文字の文
字コードデータ（データベース６に基準特徴ベクタデー
タと共に記憶される）を、そのときの比較に使用したデ
ータと共に候補列記憶回路７に記憶させる。

【００２３】そして、候補列記憶回路７に記憶されたデ
ータの中で、特徴ベクタの距離差が最も小さい文字候補
を判断して、その文字コードデータを認識結果出力端子
８から出力させる。

【００２４】次に、特徴ベクタ生成回路２１〜２４での
特徴ベクタの生成に使用するウェーブレット変換につい
て説明すると、ウェーブレット変換は水平，垂直位置的
に局在した基本ウェーブレット関数をスケール変換，シ
フト変換して得られる関数列を基底関数とした関数展開
である。入力された筆跡を表すビットマップパターン
は、二次元関数として見なすことができ、これを二次元
離散ウェーブレット変換によって直交ウェーブレット空
間に変換したときの関数展開の係数を特徴量とする。水
平的及び垂直的に局在した基本ウェーブレット関数によ
り、筆跡パターンの局所的な周波数特徴を生成すること
ができる。

【００２５】ここで本例のウェーブレット関数の詳細に
ついて説明すると、入力筆跡をパターンのサイズをＮｘ
Ｎとして、ｐ（ｘ，ｙ）（０≦ｘ＜Ｎ，０≦ｙ＜Ｎ）とする。ｐ（ａ，ｂ）は、ビットマップパターン上の座
標（ａ，ｂ）の画素値である。基本ウェーブレット関数
を次式〔数１〕のように設定する。

【００２６】

【数１】

【００２７】この〔数１〕式のような関数をハール関数
と称する。ハール関数Φ（ｔ）からスケール変換，シフ
ト変換によって生成される関数列を次式〔数２〕とす
る。

【００２８】

【数２】Φj,k(t)＝（√２）＾ｊ＊Φ｛２＾ｊ＊（ｔ−
２＊Ｎ＊ｋ／２＾ｊ）｝

【００２９】この〔数２〕式より次式〔数３〕をｊ，
ｋ，ｌ，ｍを変化させて求める。

【００３０】

【数３】Ｃjklm＝Σ_XΣ_YΦj,k(x)＊Φl,m(y)＊p(x,y)

【００３１】このハール関数による具体的な特徴量の生
成処理例を図４に示す。例えば、図４のＡに示すよう
に、或る方向（例えばＸ方向）において所定間隔で画素
値Ｐ₁，Ｐ₂が検出され、その画素値Ｐ₁，Ｐ₂の間隔
よりも短い周期Ｔのハール関数の検出窓ａで特徴量を生
成させたとすると、画素値Ｐ₁がそのまま特徴量として
生成される。これに対し、図４のＢに示すように、周期
Ｔのハール関数の検出窓ａよりも短い間隔で画素値
Ｐ₃，Ｐ₄，Ｐ₅が検出された場合には、画素値Ｐ₃を
プラス方向に検出し、画素値Ｐ₄をマイナス方向に検出
するため、両画素値Ｐ ₃Ｐ₄の値が等しい場合、特徴量
は（Ｐ₃−Ｐ₄）となって、結局０となる。

【００３２】実際の特徴量の検出処理では、このハール
関数の周期Ｔ及びハール関数の存在する位置を変えて、
各方向毎に６４次元の特徴量を生成させる。

【００３３】次に、各方向別の特徴ベクタ生成回路２１
〜２４での二次元離散ウェーブレット変換による特徴ベ
クタの生成を図５に具体的に示す。この図５において、
符号１１１〜１１８，１２１〜１２８，１３１〜１３
８，１４１〜１４８，１５１〜１５８，１６１〜１６
８，１７１〜１７８，１８１〜１８８を付して示す各パ
ターンは、一つの方向毎に検出される６４次元の特徴ベ
クタの生成基底を示すもので、１つのビットマップパタ
ーンを図２に示すように水平方向８分割，垂直方向８分
割して、合計６４分割した各分割エリアの設定状態を示
す。そして、各分割エリアの内で、ダブルハッチングで
示すエリア（両方向の斜線でクロスさせて示すエリア）
は、プラス方向に画素値を検出するエリアで、片方向の
ハッチングで示すエリアは、マイナス方向に画素値を検
出するエリアで、両エリアの差が特徴ベクタとなる。そ
して、各次元毎に、その検出エリアのパターンを変化さ
せる。なお、各ビットマップパターン内でハッチングを
付与してないエリアは、特徴ベクタの検出に使用しな
い。

【００３４】本例では、入力されたビットマップパター
ンから(j,k) を以下の８通りに変化させる。 (j,k)=(0,0),(1,0),(2,0),(2,1),(3,0),(3,1),(3,2),
(3,3) 同様に(l,m) についても以下の８通りに変化させる。 (l,m)=(0,0),(1,0),(2,0),(2,1),(3,0),(3,1),(3,2),
(3,3)

【００３５】このそれぞれの８通りの変化で、図５に示
すような合計６４通りのＣjklmが求まり、これに基づい
て図５に示すように設定されたパターンで特徴ベクタを
生成して出力する。

【００３６】例えば、符号１１１で示すパターンの場
合、（ｊ，ｋ，ｌ，ｍ）＝（３，３，３，３）であり、
次式〔数４〕で特徴ベクタ成分が求まる。

【００３７】

【数４】

【００３８】以上のようにして特徴ベクタを生成させる
ことで、小領域に分割された筆跡ビットマップパターン
から、各分割領域の近傍における周波数的な特徴を抽出
する処理にてウェーブレット変換されて、特徴ベクタが
生成される。このようにして生成された特徴ベクタは、
各分割領域の近傍における周波数的な特徴が含まれてい
るので、局所的な周波数特徴が特徴ベクタに含まれてい
て、パターンそのものの濃度の比較による認識処理に比
べ、手書き文字の認識率を向上させることができる。

【００３９】ここで、以上説明したウェーブレット変換
処理を適用した手書き文字の認識処理を、コンピュータ
内に設定されたソフトウエアに従った演算処理で実現さ
せる場合の処理を、図６のフローチャートに従って説明
する。まず、入力ストローク列データを線形正規化処理
し（ステップＳ１１）、この線形正規化処理されたスト
ローク列データを非線形正規化処理する（ステップＳ１
２）。そして、Ｘ方向，Ｙ方向，ＸＹ方向，ＹＸ方向の
各方向のビットマップの描画を各ビットマップ描画回路
１１〜１４で行う（ステップＳ１３，Ｓ１４，Ｓ１５，
Ｓ１６）。

【００４０】次に、描画されたそれぞれのビットマップ
に基づいて特徴ベクタを生成させる（ステップＳ１
７）。このときには、上述したウェーブレット変換処理
を行って、１方向毎に６４次元、合計２５６次元の特徴
ベクタを生成させる。そして次に、認識結果の候補を表
す集合体を空集合に初期化し（ステップＳ１８）、認識
可能文字の基準となる特徴ベクタが記憶された参照パタ
ーンデータベースからの特徴ベクタの読出し位置につい
ても初期化する（ステップＳ１９）。

【００４１】そして、参照パターンデータベースから１
文字（１レコード）ずつ順に特徴ベクタのデータを読出
し（ステップＳ２０）、ステップＳ１７で生成された特
徴ベクタとの距離の差を算出する（ステップＳ２１）。
そして、算出された距離の差に応じて（即ち差が少ない
場合）、認識結果の候補を表す集合体に、その文字を追
加する（ステップＳ２２）。

【００４２】そして、参照パターンデータベースからの
読出し位置が最終レコード（最終の文字候補）であるか
否か判断し（ステップＳ２３）、最終候補でない場合に
は、参照パターンデータベースからの読出し位置を１レ
コード（１文字）進めて（ステップＳ２４）、ステップ
Ｓ２０の特徴ベクタ読出し処理に戻る。

【００４３】そして、ステップＳ２３で最終レコードで
あると判断したとき、処理を終了し、認識結果の候補を
表す集合体体の中で、最も距離の差の少ない候補を手書
きされた文字として認識する。

【００４４】このように処理を進めることで、本例の手
書き文字認識処理は、ソフトウエアで実現することもで
きる。

【００４５】なお、特徴ベクタを生成させるために、ビ
ットマップパターンを直交空間に分解する方法は、他の
方法によっても実現できる。例えば図７に示すように、
符号２６４で示すパターン（図中の最上部のパターン）
では、全体の画素値の総計を特徴量とする。そして、そ
の下に示すパターン２６３では、左右に２分割して〔左
半分のエリアの画素値の総計〕−〔右半分のエリアの画
素値の総計〕を特徴量とする。そして、このパターン２
６３で分割した左半分を上下に２分割したエリアから特
徴量を得るパターン２６１と、パターン２６３で分割し
た右半分を上下に２分割したエリアから特徴量を得るパ
ターン２６２とを設定する。このようにして順に特徴量
を得るエリアを順に半分に変化させることで、図７に示
すように、最終的にパターン２０１〜２３２で示すよう
に、隣接する上下の１エリアずつの差を特徴量とする処
理が順に行われ、合計で６４次元の特徴ベクタデータが
得られる。なお、図７でダブルハッチングで示すエリア
は、プラス方向に画素値を検出するエリアで、片方向の
ハッチングで示すエリアは、マイナス方向に画素値を検
出するエリアで、両エリアの差より特徴ベクタを生成さ
せるものである。

【００４６】そして、この６４次元の特徴ベクタデータ
を、Ｘ方向，Ｙ方向，ＸＹ方向，ＹＸ方向の４方向でそ
れぞれ得ることで、合計２５６次元の特徴ベクタデータ
が得られ、図４に示した例と同様に詳細な特徴ベクタデ
ータが得られる。

【００４７】また、図８に示す処理によって、ビットマ
ップパターンを直交空間に分解しても良い。即ち、この
図８の例でも、ダブルハッチングで示すエリアは、プラ
ス方向に画素値を検出するエリアで、片方向のハッチン
グで示すエリアは、マイナス方向に画素値を検出するエ
リアで、両エリアの差より特徴ベクタを生成させるもの
であるが、その検出する方向を変えたものである。即
ち、符号３６４で示すパターン（図中の最上部のパター
ン）では、全体の画素値の総計を特徴量とする。そし
て、その下に示すパターン３６３では、上下に２分割し
て〔上半分のエリアの画素値の総計〕−〔下半分のエリ
アの画素値の総計〕を特徴量とする。そして、このパタ
ーン３６３で分割した上半分を左右に２分割したエリア
から特徴量を得るパターン３６１と、パターン３６３で
分割した下半分を左右に２分割したエリアから特徴量を
得るパターン３６２とを設定する。このようにして順に
特徴量を得るエリアを順に半分に変化させることで、図
８に示すように、最終的にパターン３０１〜３３２で示
すように、隣接する左右の１エリアずつの差を特徴量と
する処理が順に行われ、合計で６４次元の特徴ベクタデ
ータが得られる。

【００４８】そして、この６４次元の特徴ベクタデータ
を、Ｘ方向，Ｙ方向，ＸＹ方向，ＹＸ方向の４方向でそ
れぞれ得ることで、合計２５６次元の特徴ベクタデータ
が得られ、図４や図７に示した例と同様に詳細な特徴ベ
クタデータが得られる。

【００４９】なお、図７又は図８に示すパターンで特徴
ベクタを生成させる場合において、パターン２６１，２
６２で〔（プラス方向に画素値を検出するエリアの画素
数の総計）−（マイナス方向に画素値を検出するエリア
の画素数の総計）〕＊√２を特徴ベクタデータとし、以
下分割されたエリアの面積が半分になる毎に、√２を乗
算したものを特徴ベクタデータとするようにしても良
い。例えば、パターン２５７〜２６０では、特徴量計算
の対象領域の面積が１／４なので、√２＊√２＝２を
〔（プラス方向に画素値を検出するエリアの画素数の総
計）−（マイナス方向に画素値を検出するエリアの画素
数の総計）〕に乗算した値を特徴ベクタデータとする。
また、パターン２０１〜２３２では、特徴量計算の対象
領域の面積が１／３２なので、√２＊√２＊√２＊√２
＊√２＝４√２を〔（プラス方向に画素値を検出するエ
リアの画素数の総計）−（マイナス方向に画素値を検出
するエリアの画素数の総計）〕に乗算したものを特徴ベ
クタデータとする。このようにして得た特徴ベクタデー
タによっても、良好に手書き文字認識ができる。

【００５０】さらに、検出する方向によって、特徴ベク
タを生成させるパターンを変化させるようにしても良
い。例えば、Ｘ方向の検出に関しては図７に示すパター
ンで特徴ベクタを生成させ、Ｙ方向の検出に関しては図
８に示すパターンで特徴ベクタを生成させるようにし
て、各方向で特徴の生成しやすい分割方向を選ぶように
しても良い。このようにすることで、より良く特徴ベク
タを生成させることができる。

【００５１】また、図４，図７，図８以外のパターンで
特徴ベクタを生成させるようにしても良い。

【００５２】また、上述したそれぞれの例では、基本ウ
ェーブレット関数Φ（ｔ）としてハール関数を使用した
が、他の関数を使用しても良い。例えば、図９に示すよ
うないわゆるメキシカンハット型の関数を使用して、特
徴ベクタを生成させるようにしても良い。

【００５３】

【発明の効果】本発明の手書き文字認識方法によると、
ウェーブレット変換処理が行われて特徴ベクタが生成さ
れるので、文字パターンの各部での局所的な特徴を生か
した特徴ベクタが生成され、良好な文字認識が可能にな
り、認識率を向上させることができる。

【００５４】この場合、ウェーブレット変換処理とし
て、小領域に分割された筆跡ビットマップパターンか
ら、各分割領域の近傍における周波数的な特徴を抽出す
る処理を行うことで、効果的にウェーブレット変換処理
が行われ、特に良好に特徴ベクタが生成されるようにな
る。

【００５５】また、入力筆跡を示すストローク列データ
に、このストローク列の大きさ及びバランスを補正する
処理を施した後、この補正処理が施されたストローク列
のデータより、筆跡ストロークをビットマップパターン
に描画するようにしたことで、ウェーブレット変換処理
により特徴ベクタを生成させる前の段階で、ストローク
列データが変換処理し易いデータに補正処理され、より
良好に文字認識ができるようになる。

【００５６】また本発明の手書き文字認識装置による
と、ウェーブレット変換処理手段でウェーブレット変換
処理が行われて特徴ベクタが生成されるので、文字パタ
ーンの各部での局所的な特徴を生かした特徴ベクタの生
成処理が行われ、認識率の高い良好な文字認識ができる
手書き文字認識装置が得られる。

【００５７】この場合、ウェーブレット変換処理手段
で、小領域に分割された筆跡ビットマップパターンか
ら、各分割領域の近傍における周波数的な特徴を抽出す
る処理を行うことで、効果的にウェーブレット変換処理
が行われ、特に良好に特徴ベクタが生成されるようにな
る。

【００５８】また、ストローク列データの大きさを一定
範囲に補正する線形正規化手段と、ストローク列データ
のストローク位置のバランスを補正する非線形正規化手
段とを備えたことで、ウェーブレット変換処理手段で処
理されるストローク列データが、一定状態の良好なデー
タとなり、より良好に文字認識処理が行われる認識装置
が構成される。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例の認識処理が行われる構成を
示す構成図である。

【図２】一実施例のビットマップ形成状態を示す説明図
である。

【図３】一実施例による文字パターンの処理状態を示す
説明図である。

【図４】一実施例の特徴量生成処理を示す説明図であ
る。

【図５】一実施例の特徴量の生成処理パターンを示す説
明図である。

【図６】一実施例による文字認識処理を示すフローチャ
ートである。

【図７】本発明の他の実施例によるウェーブレット変換
処理を示す説明図である。

【図８】本発明の更に他の実施例によるウェーブレット
変換処理を示す説明図である。

【図９】ウェーブレット関数の他の例を示す波形図であ
る。

【符号の説明】

１手書き入力部２線形正規化回路３非線形正規化回路４特徴ベクタ記憶回路５特徴ベクタ比較回路６参照パターンデータベース７候補列記憶回路８認識結果出力端子１１Ｘ方向筆跡ビットマップ描画回路１２Ｙ方向筆跡ビットマップ描画回路１３ＸＹ方向筆跡ビットマップ描画回路１４ＹＸ方向筆跡ビットマップ描画回路２１Ｘ方向特徴ベクタ生成回路２２Ｙ方向特徴ベクタ生成回路２３ＸＹ方向特徴ベクタ生成回路２４ＹＸ方向特徴ベクタ生成回路

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】入力筆跡を示すストローク列データか
ら、筆跡ストロークをビットマップパターンに描画し、この描画されたビットマップパターンから特徴ベクタを
生成し、生成された特徴ベクタと予め用意された認識可能な文字
の特徴ベクタとの類似度を検出し、この検出で所定レベル以上の類似が検出されたとき、該
当する文字を認識したと判断する手書き文字認識方法に
おいて、上記ビットマップパターンをウェーブレット変換して上
記特徴ベクタを生成するようにした手書き文字認識方
法。
【請求項２】上記ウェーブレット変換として、小領域
に分割された筆跡ビットマップパターンから、各分割領
域の近傍における周波数的な特徴を抽出するようにした
請求項１記載の手書き文字認識方法。
【請求項３】入力筆跡を示すストローク列データに、
このストローク列の大きさ及びバランスを補正する処理
を施した後、この補正処理が施されたストローク列のデ
ータより、上記筆跡ストロークをビットマップパターン
に描画するようにした請求項１記載の手書き文字認識方
法。
【請求項４】入力筆跡を示すストローク列データか
ら、筆跡ストロークをビットマップパターンに描画する
筆跡ビットマップ描画手段と、該描画手段で描画されたビットマップパターンから特徴
ベクタを生成する特徴ベクタ生成手段と、認識可能な文字の特徴ベクタのデータが記憶された文字
データ記憶手段と、上記生成手段で生成された特徴ベクタと上記文字データ
記憶手段に記憶された特徴ベクタとの類似度を検出する
特徴ベクタ比較手段と、該特徴ベクタ比較手段での類似度の検出結果に基づいて
文字認識を行う認識手段とを備えた手書き文字認識装置
において、上記描画手段で描画されたビットマップパターンを、ウ
ェーブレット変換手段でウェーブレット変換し、このウ
ェーブレット変換された結果を上記特徴ベクタ生成手段
に供給して特徴ベクタを生成するようにした手書き文字
認識装置。
【請求項５】上記ウェーブレット変換手段でのウェー
ブレット変換として、小領域に分割された筆跡ビットマ
ップパターンから、各分割領域の近傍における周波数的
な特徴を抽出するようにした請求項４記載の手書き文字
認識装置。
【請求項６】ストローク列データの大きさを一定範囲
に補正する線形正規化手段と、ストローク列データのストローク位置のバランスを補正
する非線形正規化手段とを備えた請求項４記載の手書き
文字認識装置。