JPH10269320A - 文字認識装置、文字認識方法及び辞書登録方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】大文字と小文字を正確に判別でき、入力者の意
図を反映した文字認識を行う。 【解決手段】領域分割部２２は入力枠を仮想的に複数領
域に分割し、領域数カウント部２３は上記各領域の中で
ストローク情報入力部２１によって入力された文字のス
トローク群が存在する領域数をカウントする。文字判別
部２７はこのときの値が文字認識辞書４１に設定された
値以上の場合には大文字、その設定値より小さい場合に
は小文字と判別する。このように、入力文字のサイズで
はなく、入力文字の占める領域の数から大文字／小文字
を判別することで、たとえ入力枠が小さくとも、大文字
と小文字を正確に判別することができ、これにより、入
力者の意図を正確に反映した文字認識が可能となる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、手書き入力された
文字を認識する文字認識装置に係り、特に大文字と小文
字の判別方法に特徴を有する文字認識装置と、同装置に
用いられる文字認識方法及び辞書登録方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】座標入力装置と表示装置が積層一体化さ
れた手書き入力装置は、紙に文字や図形を書き込む感じ
で入力でき、さらに入力したい場所へダイレクトに指示
できるので、最近各方面で使用されるようになってき
た。

【０００３】しかし、現在の手書き文字認識技術は十分
ではなく、認識処理のさらなる速さや高い認識精度、辞
書のコンパクト化が求められている。その１つの方法と
して、同じ形で大文字と小文字が存在する文字を判別す
るために、入力枠に入力された文字の大きさを見て、そ
れが大文字か小文字かを判別する方式が提案されてい
る。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上記したように、従
来、入力枠に入力された文字の大きさに応じて、大文字
／小文字の判別を行っていた。しかしながら、この方式
では、大きい入力枠であれば、大文字と小文字をユーザ
が意識的に使い分けて入力することもできるが、小さい
入力枠の場合には、微妙に大きさを変えて文字を入力す
ることは困難であり、たとえ通常の大きさよりも小さい
文字を入力できたとしても、必ずしも、その文字が小文
字として認識されるとは限らなかった。

【０００５】また、文字を構成するストロークのうち、
１本でも長いストロークのものが含まれている場合に
は、文字全体としてのサイズも大きいものと判断されて
しまうため、誤認識となることが多かった。

【０００６】また、入力枠を複数の領域に分けておき、
どの領域に文字が入力されたかによって、出力文字のサ
イズを標準サイズ、縮小サイズ、拡大サイズ等に設定す
るようなものもあるが、これでは大文字と小文字を判別
することはできない。

【０００７】本発明は上記のような点に鑑みなされたも
ので、大文字と小文字を正確に判別でき、入力者の意図
を反映した文字認識を行うことのできる文字認識装置、
文字認識方法及び辞書登録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】

（１）本発明の文字認識装置は、入力枠に認識対象とな
る文字を構成するストローク群を入力するストローク情
報入力手段と、上記入力枠を仮想的に複数領域に分割す
る領域分割手段と、この領域分割手段によって分割され
た各領域の中で上記ストローク情報入力手段によって入
力された文字のストローク群が存在する領域数をカウン
トする領域数カウント手段と、各種文字を認識するため
の情報が格納されている文字認識辞書と、上記入力文字
のストローク群を上記文字認識辞書を参照して１つの文
字として認識する文字認識手段と、上記領域数カウント
手段によって得られた値と予め設定された値とを比較
し、その比較結果に応じて上記入力文字が大文字か小文
字かを判別する文字判別手段と、この文字判別手段によ
って得られた結果と上記文字認識手段によって得られた
結果に基づいて最終的な文字認識結果を求める文字最終
認識手段とを具備したものである。

【０００９】このような構成によれば、入力枠を仮想的
に複数領域に分割し、この分割された各領域の中で認識
対象として入力された文字のストローク群が存在する領
域の数をカウントし、その値と予め設定された値との比
較結果に応じて、例えば上記カウント値（入力文字の占
める領域数）が設定値以上の場合に大文字と判定し、設
定値よりも小さい場合に小文字と判定して、その判定結
果を上記入力文字の認識結果に反映させる。

【００１０】このように、入力文字のサイズではなく、
例えば入力枠を２×２、３×３といったように複数の領
域に分割した場合に、その中で入力文字の占める領域の
数から大文字／小文字の判別を行うことで、たとえ入力
枠が小さくとも、大文字と小文字を正確に判別すること
ができ、これにより、入力者の意図を正確に反映した文
字認識を行うことができる。

【００１１】（２）また、本発明の文字認識装置は、入
力枠に認識対象となる文字を構成するストローク群を入
力するストローク情報入力手段と、上記入力枠を仮想的
に複数領域に分割する領域分割手段と、上記領域分割手
段によって分割された各領域の中で上記ストローク情報
入力手段によって入力された文字の各ストローク毎に始
点が存在する領域および終点が存在する領域を調べる特
徴点存在領域調査手段と、この特徴点存在領域調査手段
によって得られた始点存在領域と終点存在領域とで挟ま
れている領域の数をカウントする領域間数カウント手段
と、各種文字を認識するための情報が格納されている文
字認識辞書と、上記入力文字のストローク群を上記文字
認識辞書を参照して１つの文字として認識する文字認識
手段と、上記領域間数カウント手段によって得られた値
と予め設定された値とを比較し、その判別結果に応じて
上記入力文字が大文字か小文字かを判別する文字判別手
段と、この文字判別手段によって得られた結果と上記文
字認識手段によって得られた結果に基づいて最終的な文
字認識結果を求める文字最終認識手段とを具備したもの
である。

【００１２】このような構成によれば、入力枠を仮想的
に複数領域に分割し、この分割された各領域の中で認識
対象として入力された文字の各ストローク毎に始点が存
在する領域および終点が存在する領域を調べ、上記始点
存在領域と上記終点存在領域とで挟まれている領域の数
をカウントし、その値と予め設定された値との比較結果
に応じて、例えば上記カウント値（入力文字の特徴点で
挟まれた領域数）が設定値以上の場合に大文字と判定
し、設定値よりも小さい場合に小文字と判定して、その
判定結果を上記入力文字の認識結果に反映させる。

【００１３】このように、入力文字のサイズではなく、
例えば入力枠を２×２、３×３といったように複数の領
域に分割した場合に、その中で入力文字の特徴点（始点
と終点）で挟まれた領域の数から大文字／小文字の判別
を行うことで、たとえ入力枠が小さくとも、大文字と小
文字を正確に判別することができ、これにより、入力者
の意図を正確に反映した文字認識を行うことができる。

【００１４】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の一
実施形態を説明する。まず、図２を用いて本発明の文字
認識装置の外観的な構成を説明する。図２は本発明の文
字認識装置の外観的な構成を示す概念図である。図中１
ａは透明タブレット、１ｂはスタイラスペンであり、座
標入力装置を構成している。２は装置本体である制御装
置、３は表示装置、４は外部記憶装置である。

【００１５】ここで、透明タブレット１ａとスタイラス
ペン１ｂからなる座標入力装置１は、液晶ディスプレイ
などからなる表示装置３上に積層一体化されている。こ
の透明タブレット１ａと液晶ディスプレイとは同じ座標
面を有する。これにより、液晶ディスプレイ上の座標位
置を透明タブレット１ａで直接指定し得ると共に、液晶
ディスプレイでの表示情報が透明タブレット１ａを介し
て視認し得るように構成されている。

【００１６】外部記憶装置４は、例えばフロッピーディ
スク装置、ハードディスク装置、光ディスク装置等から
なり、記憶媒体に各種のプログラムの他、ここでは図１
に示す文字認識辞書４１を記憶している。なお、外部記
憶装置４は図２に示すように制御装置２と一体化されて
いる場合もある。

【００１７】次に、図１を用いて本発明の文字認識装置
の制御系の構成を説明する。図１は本発明の一実施形態
に係る文字認識装置の制御系の構成を示すブロック図で
ある。図２に示す制御装置２は、ストローク情報入力部
２１、領域分割部２２、領域数カウント部２３、特徴点
存在領域調査部２４、領域間数カウント部２５、文字認
識部２６、文字判別部２７、文字最終認識部２８、表示
部２９、文字コード入力部２１０、辞書登録部２１１、
座標データバッファ２ａ、分割領域数データバッファ２
ｂ、存在領域数データバッファ２ｃ、特徴点存在領域デ
ータバッファ２ｄ、挟領域数データバッファ２ｅ、文字
認識結果データバッファ２ｆ、判別後データバッファ２
ｇ、文字最終認識結果データバッファ２ｈ、文字コード
データバッファ２ｉで構成される。

【００１８】ストローク情報入力部２１は、座標入力装
置１を介して指示入力された座標データ系列（座標値
列）をぺン入力の情報と共に座標データバッファ２ａに
格納する。領域分割部２２は、入力枠を仮想的に複数領
域に分割し、その分割領域数を分割領域数データバッフ
ァ２ｂに格納する。

【００１９】領域数カウント部２３は、領域分割部２２
によって分割された各領域の中で座標データバッファ２
ａの入力文字のストローク群が存在する領域数をカウン
トし、そのカウント数を存在領域数データバッファ２ｃ
に格納する。

【００２０】特徴点存在領域調査部２４は、領域分割部
２２によって分割された各領域の中で座標データバッフ
ァ２ａの入力文字の１ストローク毎の特徴点（始点およ
び終点）を調べ、その特徴点が存在する領域を特徴点存
在領域データバッファ２ｄに格納する。

【００２１】領域間数カウント部２５は、特徴点存在領
域データバッファ２ｄに格納されている各ストローク毎
に始点と終点が存在する領域の間に、筆記ストロークの
通加点を含み、始点と終点を含まない領域がいくつ存在
しているかを調べ、その領域の数を挟領域数データバッ
ファ２ｅに格納する。

【００２２】文字認識部２６は、座標データバッファ２
ａに格納されている入力文字のストローク群を文字認識
辞書４１を参照して１つの文字として認識し、その認識
結果を文字認識結果データバッファ２ｆに格納する。

【００２３】文字判別部２７は、大文字と小文字の判別
を行うものであり、後述する第１の文字判別方法では、
存在領域数データバッファ２ｃに格納されている値と予
め設定された値とを比較し、存在領域数データバッファ
２ｃに格納されている値が予め設定された値以上の場合
には大文字と判別し、同設定値よりも小さい場合には小
文字と判別して、その判定結果を判別後データバッファ
２ｇに格納する。

【００２４】また、後述する第２の文字判別方法では、
挟領域数データバッファ２ｅに格納されている値と予め
設定された値とを比較し、挟領域数データバッファ２ｅ
に格納されている値が予め設定された値以上の場合には
大文字と判別し、同設定値よりも小さい場合には小文字
と判別し、その判別結果を判別後データバッファ２ｇに
格納する。

【００２５】文字最終認識部２８は、判別後データバッ
ファ２ｇに格納されている大文字・小文字判別結果に基
づいて、文字認識結果データバッファ２ｆに格納されて
いる文字認識結果を入れ替えたり、新たな候補（大文字
／小文字）を追加したりして最終的な結果を得、これを
文字最終認識結果データバッファ２ｈに格納する。

【００２６】表示部２９は、文字最終認識結果データバ
ッファ２ｈに格納されている文字認識結果を表示装置３
上に表示するなどの処理を行う。文字コード入力部２１
０は、辞書登録の対象となる文字コードを入力し、これ
を文字コードデータバッファ２ｉに格納する。

【００２７】辞書登録部２１１は、辞書登録処理を行う
ものであり、第１の文字判別方法を用いる場合には、座
標データバッファ２ａに格納されている入力文字の座標
データと、文字コードデータバッファ２ｉに格納されて
いる文字コードと、存在領域数データバッファ２ｃに格
納されている存在領域数とを関連付けて文字認識辞書４
１に登録する処理を行う。また、第２の文字判別方法を
用いる場合には、存在領域数データバッファ２ｃの代わ
りに挟領域数データバッファ２ｅの値を関連付けて文字
認識辞書４１に登録する処理を行う。

【００２８】文字認識辞書４１には、予め各文字を認識
するためのストローク群等の情報が登録されている。次
に、各部の処理動作を説明する。

【００２９】ここでは、（ａ）第１の文字判別方法を用
いた文字認識処理と、（ｂ）第２の文字判別方法を用い
た文字認識処理とに分けて、それぞれの処理動作を説明
する。第１の文字判別方法は、入力枠を仮想的に複数の
領域に分けた場合に、その中で入力文字が占める領域の
数から大文字／小文字を判別する方法である。第２の文
字判別方法は、入力枠を仮想的に複数の領域に分けた場
合に、その中で入力文字の特徴点（始点と終点）が存在
する領域で挟まれた領域の数から大文字／小文字を判別
する方法である。

【００３０】（ａ）第１の文字判別方法を用いた文字認
識処理 図３は本発明の第１の文字判別方法を用いた文字認識処
理の動作を示すフローチャートである。ストローク情報
入力部２１は、座標入力装置１から認識対象として入力
された入力文字のストローク群の座標値をぺン入力の情
報と共に座標データバッファ２ａに格納する（ステップ
Ａ１１）。領域分割部２２は、入力枠を仮想的に複数領
域に分割し（ステップＡ１２）、その分割領域数を分割
領域数データバッファ２ｂに格納する（ステップＡ１
３）。領域数カウント部２３は、分割された各領域の中
で座標データバッファ２ａに格納された入力文字のスト
ローク群が存在する領域の数をカウントし（ステップＡ
１４）、そのカウント値を存在領域数データバッファ２
ｃに格納する（ステップＡ１５）。

【００３１】このようにして、複数領域に分割された入
力枠の中で、入力文字が占める領域の数が求められる。
一方、文字認識部２５は、座標データバッファ２ａに格
納された入力文字のストローク群を文字認識辞書４１を
参照して１つの文字として認識する（ステップＡ１
６）。この場合、入力文字と辞書パターンとをストロー
クの形で対応付けた後、マッチング度の高い文字を文字
認識結果として得る。このとき得られた文字認識結果
は、文字認識結果データバッファ２ｆに格納される（ス
テップＡ１７）。

【００３２】ここで、文字判別部２７は、存在領域数デ
ータバッファ２ｃに格納された値（入力文字が占める領
域の数）と、分割領域数に応じて予め設定されている値
とを比較し（ステップＡ１８）、存在領域数データバッ
ファ２ｃに格納されている値が設定値以上の場合には大
文字と判別し、存在領域数データバッファ２ｃに格納さ
れている値が設定値よりも小さい場合には小文字と判別
して（ステップＡ１９）、その判別結果を判別後データ
バッファ２ｇに格納する（ステップＡ２０）。

【００３３】以後、文字最終認識部２８は、判別後デー
タバッファ２ｇに格納された大文字／小文字の判別結果
をもとに、文字認識結果データバッファ２ｆに格納され
た文字認識結果を入れ替えたり、大文字あるいは小文字
の候補を新たに追加した上で最終的な文字認識結果を求
め（ステップＡ２１）、これを文字最終認識結果データ
バッファ２ｈに格納する（ステップＡ２２）。表示部２
９は、この文字最終認識結果データバッファ２ｈに格納
された文字認識結果を表示装置３上に表示する（ステッ
プＡ２３）。

【００３４】このように、入力文字のサイズではなく、
例えば入力枠を２×２、３×３といったように複数の領
域に分割した場合に入力文字の占める領域の数から大文
字／小文字の判別を行うことで、たとえ入力枠が小さく
とも、大文字と小文字を正確に判別することができ、こ
れにより、入力者の意図を正確に反映した文字認識を行
うことができる。

【００３５】（ｂ）第２の文字判別方法を用いた文字認
識処理 次に、第２の文字判別方法を用いた場合の文字認識処理
について説明する。第２の文字判別方法では、領域数カ
ウント部２３を使用せずに、特徴点存在領域調査部２４
と領域間数カウント部２５を使用する。

【００３６】図４は本発明の第２の文字判別方法を用い
た文字認識処理の動作を示すフローチャートである。ス
テップＢ１１〜Ｂ１３までの処理は図３のステップＡ１
１〜Ａ１３と同様である。すなわち、ストローク情報入
力部２１は、座標入力装置１から認識対象として入力さ
れた文字のストローク群の座標値をぺン入力の情報と共
に座標データバッファ２ａに格納する（ステップＢ１
１）。領域分割部２２は、入力枠を仮想的に複数領域に
分割し（ステップＢ１２）、その分割領域数を分割領域
数データバッファ２ｂに格納する（ステップＢ１３）。

【００３７】ステップＢ１３の後、特徴点存在領域調査
部２４は領域分割部２２で分けられた各領域で座標デー
タバッファ２ａに格納されている入力文字の各ストロー
ク毎に特徴点（ここでは始点と終点）を調べ（ステップ
Ｂ１４）、その特徴点が存在する領域（始点が存在する
領域と終点が存在する領域）を特徴点存在領域データバ
ッファ２ｄに格納する（ステップＢ１５）。領域間数カ
ウント部２５は、特徴点存在領域データバッファ２ｄに
格納されている各ストローク毎に始点と終点が含まれる
２つの領域の間に挟まれた領域の数をカウントし（ステ
ップＢ１６）、それらの平均値を当該入力文字の挟領域
数として挟領域数データバッファ２ｅに格納する（ステ
ップＢ１７）。

【００３８】このようして、複数領域に分割された入力
枠の中で、各ストローク毎に特徴点（始点と終点）が存
在する領域で挟まれた領域の数が求められる。一方、文
字認識部２５は、座標データバッファ２ａに格納された
入力文字のストローク群を文字認識辞書４１を参照して
１つの文字として認識する（ステップＢ１８）。この場
合、入力文字と辞書パターンとをストロークの形で対応
付けた後、マッチング度の高い文字を文字認識結果とし
て得る。このとき得られた文字認識結果は、文字認識結
果データバッファ２ｆに格納される（ステップＢ１
９）。

【００３９】ここで、文字判別部２７は挟領域数データ
バッファ２ｅに格納された値（始点存在領域と終点存在
領域とで挟まれた領域の数）と分割領域数に応じて予め
設定されている値とを比較し（ステップＢ２０）、挟領
域数データバッファ２ｅに格納された値が設定値以上の
場合には大文字と判別し、挟領域数データバッファ２ｅ
に格納された値が設定値よりも小さい場合には小文字と
判別して（ステップＢ２１）、その判別結果を判別後デ
ータバッファ２ｇに格納する（ステップＢ２２）。

【００４０】以後、文字最終認識部２８は、判別後デー
タバッファ２ｇに格納された大文字／小文字の判別結果
をもとに、文字認識結果データバッファ２ｆに格納され
た文字認識結果を入れ替えたり、大文字あるいは小文字
の候補を新たに追加をした上で最終的な文字認識結果を
求め（ステップＢ２３）、これを文字最終認識結果デー
タバッファ２ｈに格納する（ステップＢ２４）。表示部
２９は、文字最終認識結果データバッファ２ｈに格納さ
れた文字認識結果を表示装置３上に表示する（ステップ
Ｂ２５）。

【００４１】このように、入力文字のサイズではなく、
例えば入力枠を２×２、３×３といったように複数の領
域に分割した場合に入力文字の特徴点（始点と終点）で
挟まれた領域の数から大文字／小文字の判別を行うこと
で、たとえ入力枠が小さくとも、大文字と小文字を正確
に判別することができ、これにより、入力者の意図を正
確に反映した文字認識を行うことができる。

【００４２】なお、文字判別部２７で用いられる設定値
は、分割された領域数による固定的な値だけではなく、
例えば文字種（ひらがな、カタカナ等）毎に設定するこ
ともできる。この場合、文字認識辞書４１に登録された
各文字毎にその値を登録しておいたり、あるいは、文字
認識辞書４１とは別に文字判別テーブル４２を例えば外
部記憶装置４の中に用意にしておき、この文字判別テー
ブル４２に登録しておく方法も考えられる。

【００４３】次に、辞書登録について説明する。図５は
上記第１の文字判別方法を用いる場合の辞書登録処理の
動作を示すフローチャートである。なお、ステップＣ１
１〜Ｃ１５の処理は図３のステップＡ１１〜Ａ１５と同
様であるため、ここではそれ以降の処理から説明する。

【００４４】辞書登録を行う場合には、辞書登録の対象
となる文字の入力により、ステップＣ１１〜ステップＣ
１５の処理を行った後、文字コード入力部２１０から上
記登録対象となる文字に対応する文字コードを入力する
（ステップＣ１６）。このとき入力された文字コード
は、文字コードデータバッファ２ｉに格納される（ステ
ップＣ１７）。

【００４５】ここで、辞書登録部２１１は、存在領域数
データバッファ２ｃに格納された存在領域数を大文字と
小文字を判別するための設定値とし、この設定値を座標
データバッファ２ａに格納された入力文字のストローク
群の座標データと、領域分割数データバッファ２ｂに格
納された分割領域数と、文字コードデータバッファ２ｉ
に格納された文字コードと関連付けて文字認識辞書４１
に登録する（ステップＣ１８）。

【００４６】このようにして登録した辞書は、上記第１
の文字判別方法を用いた文字認識の際に使用することが
できる。なお、上述した文字判別テーブル４２を用いる
場合には、座標データバッファ２ａに格納された入力文
字のストローク群の座標データと、文字コードデータバ
ッファ２ｉに格納された文字コードとを関連付けて文字
認識辞書４１に登録し、存在領域数データバッファ２ｃ
に格納された存在領域数を大文字と小文字を判別するた
めの設定値とし、この設定値を分割領域数データバッフ
ァ２ｂに格納された分割領域数と、文字コードデータバ
ッファ２ｉに格納された文字コードと関連付けて文字判
別テーブル４２に登録する。

【００４７】図６は上記第２の文字判別方法を用いる場
合の辞書登録処理の動作を示すフローチャートである。
なお、ステップＤ１１〜Ｄ１７の処理は図４のステップ
Ｂ１１〜Ｂ１７と同様であるため、ここではそれ以降の
処理から説明する。

【００４８】辞書登録を行う場合には、辞書登録の対象
となる文字の入力によりステップＤ１１〜ステップＤ１
７の処理を行った後、文字コード入力部２１０から上記
登録対象となる文字に対応する文字コードを入力する
（ステップＤ１８）。このとき入力された文字コード
は、文字コードデータバッファ２ｉに格納される（ステ
ップＤ１９）。

【００４９】ここで、辞書登録部２１１は、挟領域数デ
ータバッファ２ｅに格納された挟領域数を大文字と小文
字を判別するための設定値とし、この設定値を座標デー
タバッファ２ａに格納された入力文字のストローク群の
座標データと、領域分割数データバッファ２ｂに格納さ
れた分割領域数と、文字コードデータバッファ２ｉに格
納された文字コードと関連付けて文字認識辞書４１に登
録する（ステップＤ２０）。

【００５０】このようにして登録した辞書は、上記第２
の文字判別方法を用いた文字認識の際に使用することが
できる。なお、上述した文字判別テーブル４２を用いる
場合には、座標データバッファ２ａに格納された入力文
字のストローク群の座標データと、文字コードデータバ
ッファ２ｉに格納された文字コードとを関連付けて文字
認識辞書４１に登録し、挟領域数データバッファ２ｅに
格納された挟領域数を大文字と小文字を判別するための
設定値とし、この設定値を分割領域数データバッファ２
ｂに格納された分割領域数と、文字コードデータバッフ
ァ２ｉに格納された文字コードと関連付けて文字判別テ
ーブル４２に登録する。

【００５１】図７に文字認識装置４１の構成を示す。図
７（ａ）は上記第１の文字判別方法を用いた場合の構
成、同図（ｂ）は上記第２の文字判別方法を用いた場合
の構成を示している。文字認識装置４１には各文字毎に
分割領域数と設定値、そして、辞書パターンとして各文
字のストローク群が登録される。

【００５２】この場合、図７（ａ）に示す文字認識装置
４１に登録される設定値は上記第１の文字判別方法によ
って大文字／小文字を判別するときに用いられる領域数
の値であり、入力文字のストローク群が存在する領域数
がこの設定値以上であれば、大文字と判別される。一
方、同図（ｂ）に示す文字認識装置４１に登録される設
定値は上記第２の文字判別方法によって大文字／小文字
を判別するときに用いられる領域数の値であり、入力文
字の各ストローク後に始点存在領域と終点存在領域とで
挟まれた領域の数がこの設定値以上であれば、大文字と
判別される。

【００５３】図８に文字判別テーブル４２の構成を示
す。図８（ａ）は上記第１の文字判別方法を用いた場合
の構成、同図（ｂ）は上記第２の文字判別方法を用いた
場合の構成を示している。文字判別テーブル４２には各
文字毎に分割領域数と設定値が登録される。

【００５４】この場合、図８（ａ）に示す文字判別テー
ブル４２に登録される設定値は上記第１の文字判別方法
によって大文字／小文字を判別するときに用いられる領
域数の値であり、入力文字のストローク群が存在する領
域数がこの設定値以上であれば、大文字と判別される。
一方、同図（ｂ）に示す文字判別テーブル４２に登録さ
れる設定値は上記第２の文字判別方法によって大文字／
小文字を判別するときに用いられる領域数の値であり、
入力文字の各ストローク毎に始点存在領域と終点存在領
域とで挟まれた領域の数がこの設定値以上であれば、大
文字と判別される。

【００５５】図９に上記第１の文字判別方法を用いた文
字認識処理の具体例を示す。図９（ａ）に示すように、
ユーザによって入力枠に「あ」という文字が手書き入力
されたとする。同図（ｂ）に示すように、この入力枠を
２×２に４分割すると、同図（ｃ）に示すように、入力
枠の中で当該入力文字「あ」のストローク群が存在する
領域の数は「２」となる。

【００５６】また、このとき、同図（ｄ）に示すよう
に、入力文字「あ」に対する文字認識結果として、
「あ」，「お」，「わ」，「雨」，「両」といった順で
認識候補が得られたものとする。

【００５７】ここで、文字認識辞書４１において、
「あ」の文字に対する設定値は４分割の場合に「３」で
ある。したがって、入力文字の領域数と設定値とを比較
すると、設定値の方が大きいので、小文字と判定され
る。これにより、最終的な文字認識結果は、小文字の候
補を最優先に加えた形で、「ぁ」，「あ」，「お」，
「わ」，「雨」，「両」となる。

【００５８】図１０に上記第２の文字判別方法を用いた
文字認識処理の具体例を示す。図１０（ａ）に示すよう
に、ユーザによって入力枠に「い」という文字が手書き
入力されたとする。同図（ｂ）に示すように、この入力
枠を３×３に９分割した後、同図（ｃ）に示すように、
入力枠の中で当該入力文字「い」の各ストローク後に始
点が存在する領域と終点が存在する領域をチェックす
る。次に、この始点が存在する領域と終点が存在する領
域とで挟まれた領域の数をチェックする。この場合、同
図（ｄ）に示すように、「い」の左側ストロークと右側
ストロークともに、挟領域の数は「１」であり、平均し
た値も「１」となる。

【００５９】また、このとき、同図（ｅ）に示すよう
に、入力文字「い」に対する文字認識結果として、
「ぃ」，「い」，「仁」，「に」，「人」といった順で
認識候補が得られたものとする。

【００６０】ここで、文字認識辞書４１において、
「い」の文字に対する設定値は９分割の場合に「１」で
ある。したがって、入力文字の挟領域数と設定値とを比
較すると、同じ値となるので、大文字と判定される。こ
れにより、最終的な文字認識結果は、大文字を最優先に
入れ替えた形で、「い」，「ぃ」，「仁」，「に」，
「人」となる。

【００６１】なお、本発明は上記実施形態に限定される
ものではない。例えば上記実施形態では、文字認識方法
として、入力文字と辞書パターンをストロークの形で対
応付けし、その上でマッチング処理を行う方法を用いて
いるが、他のどのような文字認識方法を使用してもよ
い。

【００６２】また、領域分割部２２による入力枠の分割
処理は、ストローク情報入力部２１より先に行ってもよ
い。また、文字認識部２５による文字認識処理は、スト
ローク情報入力部２１の処理を行った後で、かつ、文字
最終認識部２８の処理を行う前であれば、いつ実行して
もよい。

【００６３】また、文字認識辞書４１には大文字と小文
字の両方の文字情報を登録しておいてもよいが、文字判
別部２７で大文字か小文字かを判断できるため、大文字
または小文字いずれかを登録するだけでもよい。このと
き大文字・小文字変換テーブルを用意することも可能で
ある。

【００６４】また、入力枠の分割数はユーザが任意に設
定できるものとし、その際に、分割数を細かく設定すれ
ば、上記第１および第２の文字判別方法ともに、より正
確に大文字／小文字の判別を行うことができる。

【００６５】要するに本発明はその要旨を逸脱しない範
囲で種々変更して用いることが可能である。また、上述
した実施形態において記載した手法は、コンピュータに
実行させることのできるプログラムとして、例えば磁気
ディスク（フロッピーディスク、ハードディスク等）、
光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等）、半導体メモリ
などの記録媒体に書き込んで各種装置に適用したり、通
信媒体により伝送して各種装置に適用することも可能で
ある。本装置を実現するコンピュータは、記録媒体に記
録されたプログラムを読み込み、このプログラムによっ
て動作が制御されることにより、上述した処理を実行す
る。

【００６６】

【発明の効果】以上のように本発明によれば、入力文字
のサイズではなく、入力枠を複数の領域に分割し、その
中で入力文字の占める領域の数から大文字／小文字の判
別を行うようにしたため、たとえ入力枠が小さくとも、
大文字と小文字を正確に判別することができる。これに
より、入力者の意図を正確に反映した文字認識を行うこ
とができ、例えば次候補選択や再入力など、入力者に余
計な手間を取らせることなく、スムーズな手書き入力が
可能となる。

【００６７】また、入力文字のサイズではなく、入力枠
を複数の領域に分割し、その中で入力文字の特徴点（始
点と終点）で挟まれた領域の数から大文字／小文字の判
別を行うようにしたため、たとえ入力枠が小さくとも、
大文字と小文字を正確に判別することができる。これに
より、入力者の意図を正確に反映した文字認識を行うこ
とができ、例えば次候補選択や再入力など、入力者に余
計な手間を取らせることなく、スムーズな手書き入力が
可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態に係る文字認識装置の制御
系の構成を示すブロック図。

【図２】上記文字認識装置の外観的な構成を示す概念
図。

【図３】本発明の第１の文字判別方法を用いた文字認識
処理の動作を示すフローチャート。

【図４】本発明の第２の文字判別方法を用いた文字認識
処理の動作を示すフローチャート。

【図５】上記第１の文字判別方法を用いる場合の辞書登
録処理の動作を示すフローチャート。

【図６】上記第１の文字判別方法を用いる場合の辞書登
録処理の動作を示すフローチャート。

【図７】同実施形態における文字認識辞書の構成を示す
図。

【図８】同実施形態における文字判別テーブルの構成を
示す図。

【図９】上記第１の文字判別方法を用いた文字認識処理
の具体例を示す図。

【図１０】上記第２の文字判別方法を用いた文字認識処
理の具体例を示す図。

【符号の説明】

２１…ストローク情報入力部 ２２…座標分割部 ２３…領域数カウント部 ２４…特徴点存在領域調査部 ２５…領域間数カウント部 ２６…文字認識部 ２７…文字判別部 ２８…文字最終認識部 ２９…表示部 ２１０…文字コード入力部 ２１１…辞書登録部 ４１…文字認識辞書 ４２…文字判別テーブル ２ａ…座標データバッファ ２ｂ…分割領域数データバッファ ２ｃ…存在領域数データバッファ ２ｄ…特徴点存在領域データバッファ ２ｅ…挟領域数データバッファ ２ｆ…文字認識結果データバッファ ２ｇ…判別後データバッファ ２ｈ…文字最終認識結果データバッファ ２ｉ…文字コードデータバッファ

Claims (14)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力枠に認識対象となる文字を構成する
   ストローク群を入力するストローク情報入力手段と、 上記入力枠を仮想的に複数領域に分割する領域分割手段
   と、 この領域分割手段によって分割された各領域の中で上記
   ストローク情報入力手段によって入力された文字のスト
   ローク群が存在する領域数をカウントする領域数カウン
   ト手段と、 各種文字を認識するための情報が格納されている文字認
   識辞書と、 上記入力文字のストローク群を上記文字認識辞書を参照
   して１つの文字として認識する文字認識手段と、 上記領域数カウント手段によって得られた値と予め設定
   された値とを比較し、その比較結果に応じて上記入力文
   字が大文字か小文字かを判別する文字判別手段と、 この文字判別手段によって得られた結果と上記文字認識
   手段によって得られた結果に基づいて最終的な文字認識
   結果を求める文字最終認識手段とを具備したことを特徴
   とする文字認識装置。
2. 【請求項２】 上記文字判別手段で用いられる設定値
   は、上記文字認識辞書に登録されている各文字毎に設定
   され、その情報は上記文字認識辞書に格納されており、 上記文字判別手段は、上記文字認識辞書を参照して大文
   字か小文字かを判別することを特徴とする請求項１記載
   の文字認識装置。
3. 【請求項３】 上記文字判別手段で用いられる設定値
   は、上記文字認識辞書に登録されている各文字毎に設定
   され、その情報は文字判別テーブルに格納されており、 上記文字判別手段は、上記文字判別テーブルを参照して
   大文字か小文字かを判別することを特徴とする請求項１
   項の文字認識装置。
4. 【請求項４】 入力枠に認識対象となる文字を構成する
   ストローク群を入力するストローク情報入力手段と、 上記入力枠を仮想的に複数領域に分割する領域分割手段
   と、 上記領域分割手段によって分割された各領域の中で上記
   ストローク情報入力手段によって入力された文字の各ス
   トローク毎に始点が存在する領域および終点が存在する
   領域を調べる特徴点存在領域調査手段と、 この特徴点存在領域調査手段によって得られた始点存在
   領域と終点存在領域とで挟まれている領域の数をカウン
   トする領域間数カウント手段と、 各種文字を認識するための情報が格納されている文字認
   識辞書と、 上記入力文字のストローク群を上記文字認識辞書を参照
   して１つの文字として認識する文字認識手段と、 上記領域間数カウント手段によって得られた値と予め設
   定された値とを比較し、その判別結果に応じて上記入力
   文字が大文字か小文字かを判別する文字判別手段と、 この文字判別手段によって得られた結果と上記文字認識
   手段によって得られた結果に基づいて最終的な文字認識
   結果を求める文字最終認識手段とを具備したことを特徴
   とする文字認識装置。
5. 【請求項５】 上記文字判別手段で用いられる設定値
   は、上記文字認識辞書に登録されている各文字毎に設定
   され、その情報は上記文字認識辞書に格納されており、 上記文字判別手段は、上記文字認識辞書を参照して大文
   字か小文字かを判別することを特徴とする請求項２記載
   の文字認識装置。
6. 【請求項６】 上記文字判別手段で用いられる設定値
   は、上記文字認識辞書に登録されている各文字毎に設定
   され、その情報は文字判別テーブルに格納されており、 上記文字判別手段は、上記文字判別テーブルを参照して
   大文字か小文字かを判別することを特徴とする請求項２
   項の文字認識装置。
7. 【請求項７】 入力枠に登録対象となる文字を構成する
   ストローク群を入力するストローク情報入力手段と、 上記入力枠を仮想的に複数領域に分割する領域分割手段
   と、 この領域分割手段によって分割された各領域の中で上記
   ストローク情報入力手段によって入力された文字のスト
   ローク群が存在する領域数をカウントする領域数カウン
   ト手段と、 上記登録対象となる文字に対応する文字コードを入力す
   るための文字コード入力手段と、 上記領域数カウント手段によって得られた値を大文字と
   小文字を判別するための設定値とし、この設定値を上記
   ストローク情報入力手段によって入力された文字のスト
   ローク群の座標値と上記領域分割手段によって分割され
   た分割領域数と上記文字コード入力手段によって入力さ
   れた文字コードと関連付けて文字認識辞書に登録する辞
   書登録手段とを具備したことを特徴とする文字認識装
   置。
8. 【請求項８】 上記辞書登録手段は、上記ストローク情
   報入力手段によって入力された文字のストローク群の座
   標値と上記文字コード入力手段によって入力された文字
   コードとを関連付けて上記文字認識辞書に登録し、 上記領域数カウント手段によって得られた値を大文字と
   小文字を判別するための設定値とし、この設定値を上記
   領域分割手段によって分割された分割領域数と上記文字
   コード入力手段によって入力された文字コードと関連付
   けて文字判別テーブルに登録することを特徴とする請求
   項７記載の文字認識装置。
9. 【請求項９】 入力枠に登録対象となる文字を構成する
   ストローク群を入力するストローク情報入力手段と、 上記入力枠を仮想的に複数領域に分割する領域分割手段
   と、 上記領域分割手段によって分割された各領域の中で上記
   ストローク情報入力手段によって入力された文字の各ス
   トローク毎に始点が存在する領域および終点が存在する
   領域を調べる特徴点存在領域調査手段と、 この特徴点存在領域調査手段によって得られた始点存在
   領域と終点存在領域とで挟まれている領域の数をカウン
   トする領域間数カウント手段と、 上記対登録対象となる文字に対応する文字コードを入力
   するための文字コード入力手段と、 上記領域間数カウント手段によって得られた値を大文字
   と小文字を判別するための設定値とし、この設定値を上
   記ストローク情報入力手段によって入力された文字のス
   トローク群の座標値と上記領域分割手段で分割された分
   割領域数と上記文字コード入力手段によって入力された
   文字コードと関連付けて文字認識辞書に登録する辞書登
   録手段とを具備したことを特徴とする文字認識装置。
10. 【請求項１０】 上記辞書登録手段は、上記ストローク
    情報入力手段によって入力されたストローク群の座標値
    と上記文字コード入力手段によって入力された文字コー
    ドとを関連付けて文字認識辞書に登録し、 上記領域間数カウント手段によって得られた値を大文字
    と小文字を判別するための設定値とし、この設定値を上
    記領域分割手段によって分割された分割領域数と上記文
    字コード人力手段によって入力された文字コードと関連
    付けて文字判別テーブルに登録することを特徴とする請
    求項９記載の文字認識装置。
11. 【請求項１１】 入力枠を仮想的に複数領域に分割し、 この分割された各領域の中で認識対象として入力された
    文字のストローク群が存在する領域の数をカウントし、 その値と予め設定された値とを比較し、 その比較結果に応じて上記入力文字が大文字か小文字か
    を判定し、 その判定結果を上記入力文字の認識結果に反映させるこ
    とを特徴とする文字認識方法。
12. 【請求項１２】 入力枠を仮想的に複数領域に分割し、 この分割された各領域の中で認識対象として入力された
    文字の各ストローク毎に始点が存在する領域および終点
    が存在する領域を調べ、 上記始点存在領域と上記終点存在領域とで挟まれている
    領域の数をカウントし、 その値と予め設定された値とを比較し、 その比較結果に応じて上記入力文字が大文字か小文字か
    を判定し、 その判定結果を当該入力文字の認識結果に反映させるこ
    とを特徴とする文字認識方法。
13. 【請求項１３】 入力枠を仮想的に複数領域に分割し、 この分割された各領域の中で登録対象として入力された
    文字のストローク群が存在する領域の数をカウントし、 その値を大文字と小文字を判別するための設定値とし
    て、文字認識に必要な辞書パターンと関連付けて文字認
    識辞書に登録することを特徴とする辞書登録方法。
14. 【請求項１４】 入力枠を仮想的に複数領域に分割し、 この分割された各領域の中で登録対象として入力された
    文字の各ストローク毎に始点が存在する領域および終点
    が存在する領域を調べ、 上記始点存在領域と上記終点存在領域とで挟まれている
    領域の数をカウントし、 その値を大文字と小文字を判別するための設定値とし
    て、文字認識に必要な辞書パターンと関連付けて文字認
    識辞書に登録することを特徴とする辞書登録方法。