JPH0954815A - 手書き文字認識方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 筆跡の大きな押さえやはね等に対して、誤り
なく認識を行う。 【解決手段】 端点間の距離を求めて、この距離が所定
の距離Ｄより大きいときは通常のテーブルで方向グレー
ドを求めるものの、端点間の距離が所定の距離Ｄより小
さいときは、通常のテーブルで求められる方向グレード
と、任意の値との大きい方の値を方向グレードとして求
める。すなわち端点間の距離が所定の距離Ｄ（例えば
０．２ｍｍ）より小さいときは、値が例えば任意の値６
５より小さくならないようにして方向グレードを求め
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、例えば携帯型の情
報端末装置に使用して好適な手書き文字認識方法に関す
るものである。

【０００２】

【従来の技術】例えば携帯型の情報端末装置において
は、液晶ディスプレイ等による表示装置の表面に透明タ
ッチパネル状の入力装置を設けて、いわゆる手書きで情
報等の入力を行うことができるようにした装置が実施さ
れている。このような装置において、手書きの文字等を
認識する手段として、例えば特願平６−８１２３９号に
示されるような装置が提案されている。

【０００３】すなわちこの先願の装置においては、上述
の入力装置にペンが降されて（ペンダウン）から、ペン
が離される（ペンアップ）までの筆跡を時系列で検出
し、この１回の入力（ストローク）ごとに予め設定され
たストロークの辞書との類似度を評価して入力されたス
トロークの形状を認識すると共に、入力された前後のス
トロークの各端点間の方向を判別し、これらの方向と認
識されたストロークの組み合わせで、入力された文字の
認識を行うものである。

【０００４】従ってこの先願の装置によれば、認識が入
力されたストロークごとに行われ、このストロークはそ
れぞれが文字の１画に相当して、その種類が比較的少数
であると共にその形も単純であるので、これらのストロ
ークの認識のための辞書の規模を小さくすることがで
き、全体の装置の規模を小さくできると共に、認識のた
めの演算等の処理時間も短くすることができる。これに
より例えば上述の入力装置に手書き入力される文字を、
略実時間で認識することができるものである。

【０００５】ところがこのような手書き文字の認識の中
で、上述のように前後のストロークの各端点間の方向の
判別を行っている場合に、入力が急いで行われたり、文
字が小さく書かれたりすると、筆跡に大きな押さえやは
ね等が発生して、認識に誤りを生じる恐れがある。

【０００６】すなわちこのような手書き文字の認識にお
いて、例えば図１２のような「竹」の文字の入力が行わ
れた場合に、２画目のストロークの終点で○の中に拡大
して示すようにはねが生じると、本来は２画目のストロ
ークの終点から３画目のストロークの始点の方向は略左
向きであるべきものが、破線の矢印のように上向きにな
ってしまう場合がある。従ってこのような判別では、方
向が一致しないために正しい文字が排除され、誤った文
字の認識が行われてしまう恐れがある。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】この出願はこのような
点に鑑みて成されたものであって、解決しようとする問
題点は、前後のストロークの各端点間の方向の判別を行
っている場合に、従来の方法では、筆跡に大きな押さえ
やはね等が発生すると、認識に誤りを生じる恐れがあっ
たというものである。

【０００８】

【課題を解決するための手段】このため本発明において
は、入力された各ストロークの端点間の距離が小さいと
きには、判別された各ストロークの端点間の方向と認識
辞書の値との類似度の演算を緩和するようにしたもので
あって、これによれば、筆跡に大きな押さえやはね等が
発生したときにも、誤りなく認識を行うことができる。

【０００９】

【発明の実施の形態】すなわち本発明においては、入力
された手書き文字の各ストロークの特徴を抽出すると共
に、各ストロークの端点間の方向を判別し、予め設定さ
れた文字の認識辞書の値との類似度を求めて、入力され
た文字を認識するようにした手書き文字認識方法におい
て、入力された各ストロークの端点間の距離が小さいと
きには、判別された各ストロークの端点間の方向と認識
辞書の値との類似度の演算を緩和してなるものである。

【００１０】以下、図面を参照して本発明を説明する
に、図１は本発明による手書き文字認識方法を実現する
ための手書き文字認識装置の一例の構成を示すブロック
図である。この図１において、上述の例えばタッチパネ
ル状の手書き文字入力装置１が設けられ、この入力装置
１から入力される手書き文字の筆跡のデータが特徴抽出
装置２に供給される。

【００１１】すなわち手書き文字の入力を行う場合に
は、例えば入力装置１の裏面側に設けられる表示装置
（図示せず）に、例えば図２に示すような手書き文字の
入力のための図形が表示される。そしてこの図形の中
の、例えば入力枠２１に対応する入力装置１の部分に対
してペン２２がペンダウンされ、任意のストロークが記
入される。これによってこの入力装置１からは、ペン２
２の置かれている座標データとペン２２のアップ／ダウ
ンの情報が特徴抽出装置２に供給される。

【００１２】従って特徴抽出装置２では、例えば上述の
入力装置１でペン２２がアップされたことを示す信号に
よってストロークの特徴抽出の処理が開始される。そし
て例えば連続する座標データの作るストロークの形状
と、任意の基本ストロークの辞書（図示せず）からのデ
ータとが比較されて、入力されたストロークと基本スト
ロークとの形状の類似度が計測される。

【００１３】なお、形状の類似度の計測は、例えば特開
平２−５３１９３号公報に示されるように周知の技術で
あり、また本願の発明とは直接関係しないので詳細な説
明は省略する。また以下の説明では、基本ストローク
は、例えば次の表１に示す４種類（コード００〜０３）
について述べるが、上記の公報のようにこれ以外の基本
ストロークを用いることもできる。

【００１４】

【表１】

【００１５】そしてさらに特徴抽出装置２では、２画目
以降のストロークについて、前後のストロークとの各端
点間の方向が判別される。すなわち例えば上述の入力装
置１でペン２２がアップからダウンに変化された地点の
座標がストロークの始点であり、ダウンからアップに変
化された地点の座標がストロークの終点である。

【００１６】そこでこれらのペン２２のアップ／ダウン
の変化された座標を検出し、例えば前後のストロークの
始点と始点、始点と終点、終点と始点、終点と終点の間
で、それぞれ方向の判別が行われる。なお判別された方
向は、例えば図３に示すような１６方向に量子化された
方向コード（０〜Ｆ）で示される。

【００１７】さらにこの判別された方向コードに対し
て、上述の１６方向との方向差に基づいて各方向ごとの
評価値（方向グレード）が計算される。すなわちこの方
向グレードは、通常は例えば上述の０〜Ｆの各方向ごと
に、上述の方向コードとの方向差に基づいて、例えば次
の表２に示すようなテーブルに従って求められる。

【００１８】

【表２】

【００１９】しかしながらこのような方向グレードを求
める場合に、例えば上述の図１２に示すように端点間の
方向が不安定な場合には、このテーブルのみでは求めら
れる方向グレードの変動が大きく、認識率の低下や認識
不能の原因にもなる。一方、端点間の方向は、端点間の
距離が小さいほど押さえやはねの影響を受け易く、不安
定になりやすいものである。

【００２０】そこで本発明においては、上述の端点間の
距離を求めて、この距離が所定の距離Ｄ（例えば０．２
ｍｍ）より大きいときは例えば上述の表２のテーブルで
方向グレードを求めるものの、端点間の距離が所定の距
離Ｄより小さいときは、表２のテーブルで求められる方
向グレードと、例えば６５との大きい方の値を方向グレ
ードとして求める。

【００２１】すなわち本発明においては、例えば図４に
示すように、端点間の距離が所定の距離Ｄより小さいと
きは、値が例えば６５より小さくならないようにして方
向グレードが求められる。

【００２２】そしてこのようにして求められた方向グレ
ードと、上述の基本ストロークとの形状の類似度とが、
例えば次の表３に示すようなテーブルで、特徴抽出バッ
ファ（メモリ）３に書き込まれる。なおこの表３は、上
述の図１２の「竹」の文字が入力されたときに抽出され
た特徴データの例である。

【００２３】

【表３】

【００２４】すなわちこの表３において、左側のストロ
ークコード（判定値）は、入力された１画目〜６画目の
各ストローク〜に対する基本ストローク（００〜０
３）の類似度を示す。

【００２５】また右側の端点間の方向グレードは、上部
に示された各端点間の方向と上述の（０〜Ｆ）の各方向
との方向差に基づく方向グレードを示し、それぞれ１６
個の数値である。なお、１画目のストロークに対する
方向グレードgss1[16]、gse1[16]、ges1[16]、gee1[16]
には全て値−１を設け、この値−１は無効のグレードを
表すものとする。

【００２６】そして例えばgss2[16]は、２画目のストロ
ークの始点の１画目のストロークの始点に対する方
向グレードを表し、この端点間は距離が大きく、例えば
gss2[16]＝｛４５、３５、２５、１５、１０、１５、２
５、３５、４５、６０、７５、９０、１００、９０、７
５、６０｝の、例えば上述の表２のテーブルから得た１
６個の数値が設けられる。

【００２７】これに対して例えばges3[16]は、３画目の
ストロークの始点の２画目のストロークの終点に対
する方向グレードを表し、この端点間は距離が小さく、
例えばges3[16]＝｛６５、７５、９０、１００、９０、
７５、６５、６５、６５、６５、６５、６５、６５、６
５、６５、６５｝となって、値が例えば６５より小さく
ならないようにした１６個の数値が設けられる。

【００２８】そこでさらに、この特徴抽出バッファ３に
書き込まれた各基本ストロークに対する特徴の類似度の
判定値及び各端点間の方向グレードと、認識対象文字を
構成する基本ストロークと各端点間の方向コードを含む
文字辞書４からの辞書データが文字認識装置５に供給さ
れる。ここで文字辞書４は、例えば次の表４に示すよう
に形成されている。

【００２９】

【表４】

【００３０】すなわち、例えばこの表４において、左端
には１画目のストロークコードが設けられ、次に１画目
と２画目の各端点間の方向コードが２桁ずつ４つの数値
で設けられる。続いて２画目のストロークコードが設け
られ、次に２画目と３画目の各端点間の方向コードが２
桁ずつ４つの数値で設けられる。さらに３画目のストロ
ークコードが設けられる。

【００３１】なおこの表４では、全て３画の文字の例を
示してあるので、この３画目のストロークコードの次に
は「５０」の標識コードを挟んで文字コードが設けられ
る。また文字コードは、具体的にはＪＩＳコード等で設
けられる。さらに下端に示す「山」の辞書データでは、
２画目の終点と３画目の終点は同じ点で方向コードが発
生しないので、文字コードが前詰めで設けられている。

【００３２】そして例えば上述の入力装置１で予め設定
された回数のペン２２のアップが計数されたときや、他
の入力枠２３、２４や「認識」のアイコン２５にペン２
２がダウンされたことを示す信号が特徴抽出装置２で検
出されて１文字の入力の終了が判断され、この特徴抽出
装置２からの文字の認識を開始する制御信号が文字認識
装置５に供給される。

【００３３】これによって文字認識装置５では、特徴抽
出バッファ３に書き込まれた入力文字のデータと文字辞
書４の辞書データが比較され、基本ストロークの組み合
わせ及び端点間の方向コードの一致あるいは近似する文
字が認識される。そしてこの認識された候補の文字が認
識候補バッファ６に書き込まれ、例えば候補文字が複数
あった場合には、これらの候補文字を一覧表示して使用
者が選択することにより、文字の入力が行われる。

【００３４】そしてこの発明においては、以下に述べる
手順によって文字認識装置５での処理が行われる。すな
わち図５はマクロフローを示す。この図５において、動
作がスタートされると、まずステップ

〔００〕〜〔０
１〕では、文字認識開始の処理が行われ、例えば認識候
補バッファ６の初期化と、文字辞書４の読み出しアドレ
スの設定が行われる。

【００３５】次にステップ〔０２〕〜〔０３〕では、現
文字の検定開始の処理が行われ、例えば検定する辞書の
文字（現文字）が進むごとに処理が行われる。さらにス
テップ〔０４〕〜〔０７〕及び〔１０〕〜〔１６〕で
は、比較結果値算出の処理が行われ、例えば辞書から読
み出された検定に対して比較結果を求める処理と、現文
字の全ての検定が終わったかの判断の処理が行われる。

【００３６】またステップ〔２０〕〜〔２２〕では、比
較結果の評価の処理が行われ、例えば算出された比較結
果と、それまでの比較結果バッファの状態から、検定を
続行するか途中終了するかの判断の処理が行われる。ま
たステップ〔３１〕〜〔４５〕では、認識候補バッファ
の書き換えの処理が行われ、例えば現文字の類似度を算
出し、その値に応じて認識候補バッファに代入する位置
を決めて代入（並べ替え）の処理が行われる。

【００３７】またステップ〔５０〕〜〔５１〕では、辞
書終了の判定処理が行われ、例えば全ての文字辞書の検
定を終えたかを判定し、終えていなければ辞書の読み出
しアドレスを次の文字の検定に設定する処理が行われ
る。さらに以下に、図５〜図９を参照して各ステップの
動作を詳細に説明する。

【００３８】すなわち図６において、ステップ

〔００〕
では、認識候補バッファ６を初期化し、認識の準備が行
われる。すなわち認識候補バッファ６は、例えば次の表
５に示すように文字コードとその類似度のデータを記憶
するいくつかの配列で形成される。

【００３９】

【表５】

【００４０】なお、実施例は６個の候補バッファ（０〜
５）で形成されている。そして初期化に当たっては先頭
の候補バッファ（０）の文字コードに、データの終端を
表す「０」のデータが代入される。

【００４１】また、ステップ〔０１〕では、文字辞書４
の読み出しアドレスの設定が行われる。すなわち例えば
文字辞書４の一部に、入力ストローク数に応じて辞書の
範囲を設定するテーブルが設けられ、このテーブルに従
って文字辞書４の読み出しアドレスの設定が行われる。

【００４２】さらにステップ〔０２〕では、現文字類似
度を最高値（例えば１００）に設定し、ステップ〔０
３〕では、入力された文字から抽出した特徴抽出バッフ
ァ３のアドレスを最初のストロークに設定する。そして
ステップ〔０４〕では、文字辞書４から特徴コードを一
つ読み出し、ステップ〔０５〕で、読み出された特徴コ
ードが１６進値で０Ｆｈ以下のときはステップ〔０６〕
に進められる。

【００４３】ステップ〔０６〕では、ストローク形状の
評価を行うため、特徴抽出バッファ３から対応する基本
ストロークの判定値を読み込み、この判定値が評価値と
して評価レジスターＶＲに保存される。さらにステップ
〔０７〕では、特徴抽出バッファ３の読み出しアドレス
を“１”進めて、後述のステップ〔２０〕に進められ
る。

【００４４】また、ステップ〔０５〕で読み出された特
徴コードが１６進値で１０ｈ以上のときは、例えば図７
に示すようなステップ〔１０〕に進められる。このステ
ップ〔１０〕では、文字辞書４から読み出された特徴コ
ードが判別され、その値によって分岐が行われる。

【００４５】すなわち特徴コードが１６進値で１０ｈか
ら１Ｆｈのときはステップ〔１１〕に分岐され、特徴抽
出バッファ３から始点−始点の方向コードが読み込まれ
る。また特徴コードが１６進値で２０ｈから２Ｆｈのと
きはステップ〔１２〕に分岐され、特徴抽出バッファ３
から始点−終点の方向コードが読み込まれる。

【００４６】さらに、特徴コードが１６進値で３０ｈか
ら３Ｆｈのときはステップ〔１３〕に分岐され、特徴抽
出バッファ３から終点−始点の方向コードが読み込まれ
る。また特徴コードが１６進値で４０ｈから４Ｆｈのと
きはステップ〔１４〕に分岐され、特徴抽出バッファ３
から終点−終点の方向コードが読み込まれる。

【００４７】そしてこれらのステップ〔１１〕〜〔１
４〕の後はステップ〔１５〕に進められる。また特徴コ
ードが１６進値で５０ｈのときは、文字辞書４で文字コ
ードに到達したことになり、後述する認識候補バッファ
６への代入を行うためにステップ〔３１〕に進められ
る。

【００４８】さらにステップ〔１５〕では、文字辞書４
の特徴コードの下位４ビットと、特徴抽出バッファ３か
ら読み込まれた方向コードとの方向差が求められる。な
お方向差は０〜８の数値で求められる。そしてステップ
〔１６〕では、求められた方向差に基づいて上述の方向
グレードから比較結果値が求められ、この比較結果値が
評価レジスターＶＲに保存されてステップ〔２０〕に進
められる。

【００４９】ステップ〔２０〕では、図８に示すように
評価レジスターＶＲに保存された値と任意に設定された
限界値とが比較される。ここで限界値とは、入力された
筆跡が辞書の文字に似ていないと判断する値である。従
って評価レジスターＶＲに保存された値が限界値を上回
っている場合にはステップ〔２１〕に進められる。

【００５０】ステップ〔２１〕では、上述の現文字類似
度と評価レジスターＶＲの値が比較され、評価レジスタ
ーＶＲの値の方が低い場合には、ステップ〔２２〕で現
文字類似度に評価レジスターＶＲの値が代入される。な
おこの例では、各比較レジスターの最小値を現文字類似
度とする。そしてこのステップ〔２２〕の後は、辞書と
の比較を続行し、次の検定を行うために、ステップ〔０
４〕に戻される。

【００５１】また、ステップ〔２０〕で評価レジスター
ＶＲに保存された値が限界値を下回った場合には、入力
された文字が現在の辞書の文字とは似ていないと判断
し、次の文字との比較を行うために後述のステップ〔５
０〕に進められる。さらにステップ〔２１〕で評価レジ
スターＶＲの値が現文字類似度より高い場合には、辞書
との比較を続行するために、ステップ〔０４〕に戻され
る。

【００５２】さらに上述のステップ〔１０〕で特徴コー
ドが１６進値で５０ｈのときは、図９に示すようなステ
ップ〔３１〕に分岐される。このステップ〔３１〕で
は、認識候補バッファ６のカウンター（ｋ）の値がクリ
アされる。以下、ステップ〔３２〕〜〔３４〕では、上
述の表５の認識候補バッファ６で、候補文字を類似度の
大きい順に何処に代入するかの判断が行われる。

【００５３】すなわちステップ〔３２〕では、候補バッ
ファ（ｋ）の文字コードが終端（０）であるか否かが調
べられる。ここで０でなければ、ステップ〔３３〕で候
補バッファ（ｋ）の類似度と現文字類似度が比較され
る。そして候補バッファ（ｋ）の類似度が大きければ、
もっと後ろに代入しなければならないので、ステップ
〔３４〕でｋの値に１を加えてステップ〔３２〕に戻
り、比較が繰り返される。

【００５４】また、ステップ〔３３〕で候補バッファ
（ｋ）の類似度よりも現文字類似度の方が大きければス
テップ〔３５〕に進められる。ここで現文字の代入位置
は候補バッファ（ｋ）と判断されるが、そこには前のデ
ータが入っているので、以下、ステップ〔３５〕〜〔４
１〕では、すでに入っている候補バッファ（ｋ）以下の
データを後ろにシフトする処理が行われる。

【００５５】そこでステップ〔３５〕では、シフトカウ
ンターの値ｉに初期値としてｋを代入する。さらにステ
ップ〔３６〕では、シフトカウンターの値ｉに１を加
え、ステップ〔３７〕で候補バッファ（ｉ）の文字コー
ドが終端（０）であるか否かが調べられる。ここで０で
なければ、ステップ〔３６〕に戻され、このステップ
〔３６〕〔３７〕で認識候補バッファ６の終端を探すル
ープが形成される。そしてステップ〔３７〕で０が見つ
かるとステップ〔３８〕に進められる。

【００５６】ステップ〔３８〕では、シフトによって認
識候補バッファ６がオーバーしないか調べている。すな
わちシフトカウンターの値ｉが候補バッファの数−１以
上ならば、シフトすると認識候補バッファ６がオーバー
する。そこでその場合には、ステップ〔４２〕でシフト
カウンターの値ｉを２減らし、認識候補バッファ６がオ
ーバーしないようにしてステップ〔４１〕に進められ
る。

【００５７】またステップ〔３８〕で認識候補バッファ
６がシフトできると判断されたときは、ステップ〔３
９〕で認識候補バッファ６の内容をシフトするための代
入が行われる。さらにステップ〔４０〕で次のシフトの
ためにシフトカウンターの値ｉを１減らし、ステップ
〔４１〕でシフトの終了を調べるためにシフトカウンタ
ーの値ｉとバッファカウンターの値ｋが比較される。

【００５８】すなわちシフトカウンターの値ｉがバッフ
ァカウンターの値ｋ以上ならばシフトを続ける必要があ
り、ステップ〔３９〕に戻ってシフトが続行される。一
方、そうでなければ、ステップ〔４３〕に進められ、現
文字のデータを候補バッファ（ｋ）に代入して、認識の
終了を調べるために後述のステップ〔５０〕に進められ
る。

【００５９】また、上述のステップ〔３２〕で候補バッ
ファ（ｋ）の文字コードに０が見つかった場合には、ス
テップ〔４４〕で認識候補バッファ６が一杯になってい
るか否か判断される。すなわちバッファカウンターの値
ｋが候補バッファの数−１以上ならば認識候補バッファ
６は一杯であり、現文字の記憶はできないので、後述の
ステップ〔５０〕に進められる。

【００６０】一方、ステップ〔４４〕で認識候補バッフ
ァ６が一杯でないときは、ステップ〔４５〕で認識候補
バッファ６の終端を表す文字コード０のデータを、現在
の認識候補バッファ６の終端の次のところに書き込む。
そしてステップ〔４３〕に進められて、現文字のデータ
を候補バッファ（ｋ）に代入して、認識の終了を調べる
ために後述のステップ〔５０〕に進められる。

【００６１】さらに、図１０は認識の終了を調べるフロ
ーチャートであって、ステップ〔５０〕では、まだ比較
する辞書があるか否かが、辞書の読み出しアドレスから
判断される。そして全ての辞書との比較を終えていなけ
れば、ステップ〔５１〕で次の辞書のアドレスを設定
し、ステップ〔０２〕に戻されて比較が繰り返される。
またステップ〔５０〕で全ての辞書との比較が終了して
いるときは、認識の処理が終了される。

【００６２】従って以上の処理によって、入力された文
字の特徴と辞書の比較が全て終了すると、認識候補バッ
ファ６には、認識結果である候補文字が類似度の大きさ
の順に記憶されている。

【００６３】そして本発明においては、例えば上述の図
４に示すように、入力された各ストロークの端点間の距
離が所定の距離Ｄ（例えば０．２ｍｍ）より大きいとき
は例えば上述の表２のテーブルで方向グレードを求める
ものの、端点間の距離が所定の距離Ｄより小さいとき
は、表２のテーブルで求められる方向グレードと、例え
ば任意の値６５との大きい方の値を方向グレードとして
求めている。

【００６４】従って、前後のストロークの各端点間の方
向の判別を行っている場合に、従来の方法では、筆跡に
大きな押さえやはね等が発生すると、認識に誤りを生じ
る恐れがあったものを、本願の手書き文字認識方法にお
いては、入力された各ストロークの端点間の距離が小さ
いときには、判別された各ストロークの端点間の方向と
認識辞書の値との類似度の演算を緩和するようにしたこ
とにより、筆跡に大きな押さえやはね等が発生したとき
にも、誤りなく認識を行うことができる。

【００６５】こうして上述の手書き文字認識方法によれ
ば、入力された手書き文字の各ストロークの特徴を抽出
すると共に、各ストロークの端点間の方向を判別し、予
め設定された文字の認識辞書の値との類似度を求めて、
入力された文字を認識するようにした手書き文字認識方
法において、入力された各ストロークの端点間の距離が
小さいときには、判別された各ストロークの端点間の方
向と認識辞書の値との類似度の演算を緩和したことによ
り、筆跡に大きな押さえやはね等が発生したときにも、
誤りなく認識を行うことができるものである。

【００６６】またこの実施例によれば、入力された各ス
トロークの端点間の距離が小さいときには、類似度の下
限を定めることにより、類似度の緩和を簡単な手段で良
好に行うことができるものである。

【００６７】なお上述の実施例では、入力された各スト
ロークの端点間の距離が小さいときに類似度の演算を緩
和する方法として、入力された各ストロークの端点間の
距離が所定の距離Ｄより小さいときは、本来の値と任意
の値との大きい方を方向グレードとして求めるようにし
たが、これは例えば以下に述べるようにして求めること
もできる。

【００６８】すなわち第２の実施例においては、例えば
図１１に示すように、原点Ｏから一方の端点Ａへ向かう
方向（矢印：Ｘ軸）に対する、端点Ａから他方の端点Ｐ
への方向グレードｇ（類似度）を、端点間のベクトル
（Ａ→Ｐ）の、原点から一方の端点Ａの方向の射影を
ｘ、それに直交する方向（Ｙ軸）の射影をｙとして、 ｇ＝〔√｛（ｘ＋２ｄ）² ＋ｙ² ｝−√（ｘ² ＋ｙ² ）
＋α〕×β と定義する。

【００６９】ここで、ｄは定数であって、この値によっ
て至近距離のグレードを調整することができる。また
α、βは、例えばα＝２ｄ、β＝１００／４ｄのように
設定される。従ってこの定義によれば、端点Ｐと方向グ
レードｇの関係は、例えば図１１中に等グレード線を各
曲線で示すようになる。

【００７０】そこで上述の式において、例えば ｄ＝１．５、α＝２ｄ＝３、β＝１００／４ｄ＝５０／
３ の数値を与えると、図１１の等グレード線のグレード値
Ｋ_i は、 Ｋ₁ ＝８５、Ｋ₂ ＝６５、Ｋ₃ ＝６０、Ｋ₄ ＝４０、Ｋ
₅ ＝３５、Ｋ₆ ＝１５ となる。

【００７１】なお、グレード値が最高値の１００になる
のは、端点ＰがＸ軸上の端点Ａよりも正の方向に位置す
るときである。 ∵ｇ＝〔√（ｘ＋２ｄ）² −√（ｘ² ）＋２ｄ〕×（１００／４ｄ） ＝（ｘ＋２ｄ−ｘ＋２ｄ）×（１００／４ｄ） ＝１００

【００７２】また、グレード値が最低値の０になるの
は、端点ＰがＸ軸上の端点Ｂ（ＡとＹ軸対称の点）より
も負の方向に位置するときである。 ∵ｇ＝〔−（ｘ＋２ｄ）−（−ｘ）＋２ｄ〕×（１００／４ｄ） ＝０

【００７３】従ってこの第２の実施例においても、入力
された各ストロークの端点間の距離が小さいときには、
判別された各ストロークの端点間の方向と認識辞書の値
との類似度の演算を緩和するようにしたことにより、筆
跡に大きな押さえやはね等が発生したときにも、誤りな
く認識を行うことができる。

【００７４】またこの実施例によれば、類似度を、端点
間のベクトルの、原点から一方の端点の方向の射影を
ｘ、それに直交する方向の射影をｙとして、 類似度＝〔√｛（ｘ＋２ｄ）² ＋ｙ² ｝−√（ｘ² ＋ｙ
² ）＋α〕×β 但し、ｄ、α、βは定数 の演算式で求めることにより、極めて良好に類似度の緩
和を行うことができるものである。

【００７５】

【発明の効果】この発明によれば、前後のストロークの
各端点間の方向の判別を行っている場合に、入力された
各ストロークの端点間の距離が小さいときには、判別さ
れた各ストロークの端点間の方向と認識辞書の値との類
似度の演算を緩和するようにしたことにより、筆跡に大
きな押さえやはね等が発生したときにも、誤りなく認識
を行うことができるようになった。

【００７６】従ってこの発明によれば、筆跡の押さえ、
はね等の発生や、小さな筆跡に影響されることなく、極
めて良好な手書き文字認識を行い、極めて良好な手書き
文字の認識を行うことができるものである。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による手書き文字認識方法を実現するた
めの手書き文字認識装置の一例の構成を示すブロック図
である。

【図２】手書き文字の入力の説明のための図である。

【図３】その方向コードの説明のための図である。

【図４】本発明による手書き文字認識方法の要部の説明
のための図である。

【図５】全体の動作の流れを示すマクロフローのチャー
ト図である。

【図６】その部分の動作の流れを示すフローチャート図
である。

【図７】その部分の動作の流れを示すフローチャート図
である。

【図８】その部分の動作の流れを示すフローチャート図
である。

【図９】その部分の動作の流れを示すフローチャート図
である。

【図１０】その部分の動作の流れを示すフローチャート
図である。

【図１１】本発明による手書き文字認識方法の他の例の
要部の説明のための図である。

【図１２】問題となる入力文字の一例の説明のための図
である。

【符号の説明】

１ 例えばタッチパネル状の手書き文字入力装置 ２ 特徴抽出装置 ３ 特徴抽出バッファ ４ 認識対象文字の文字辞書 ５ 文字認識装置 ６ 認識候補バッファ

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力された手書き文字の各ストロークの
   特徴を抽出すると共に、上記各ストロークの端点間の方
   向を判別し、予め設定された文字の認識辞書の値との類
   似度を求めて、上記入力された文字を認識するようにし
   た手書き文字認識方法において、 上記入力された各ストロークの端点間の距離が小さいと
   きには、上記判別された各ストロークの端点間の方向と
   上記認識辞書の値との類似度の演算を緩和することを特
   徴とする手書き文字認識方法。
2. 【請求項２】 請求項１記載の手書き文字認識方法にお
   いて、 上記入力された各ストロークの端点間の距離が小さいと
   きには、上記類似度の下限を定めることを特徴とする手
   書き文字認識方法。
3. 【請求項３】 請求項１記載の手書き文字認識方法にお
   いて、 上記類似度を、上記端点間のベクトルの、原点から一方
   の端点の方向の射影をｘ、それに直交する方向の射影を
   ｙとして、 類似度＝〔√｛（ｘ＋２ｄ）² ＋ｙ² ｝−√（ｘ² ＋ｙ
   ² ）＋α〕×β 但し、ｄ、α、βは定数 の演算式で求めることを特徴とする手書き文字認識方
   法。