JPH1027217A - フォント種別識別方法、フォント種別識別装置、フォン ト種別の識別プログラムを記録した記録媒体、手書きフォント生成方法、手書きフォント生成装置、文字生成装置、及び手書きフォント生成プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
フォント種別識別方法、フォント種別識別装置、フォン ト種別の識別プログラムを記録した記録媒体、手書きフォント生成方法、手書きフォント生成装置、文字生成装置、及び手書きフォント生成プログラムを記録した記録媒体Info
- Publication number
- JPH1027217A JPH1027217A JP8303180A JP30318096A JPH1027217A JP H1027217 A JPH1027217 A JP H1027217A JP 8303180 A JP8303180 A JP 8303180A JP 30318096 A JP30318096 A JP 30318096A JP H1027217 A JPH1027217 A JP H1027217A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- font
- character pattern
- handwritten
- similarity
- input character
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Processing Or Creating Images (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
- Document Processing Apparatus (AREA)
- Controls And Circuits For Display Device (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】フォントの種類は、数多くあり、全てを網羅す
ることは、困難である。例えば、使用者の手書き風フォ
ントを生成する場合は、多数のフォントが必要となる。
又、OCRで文字フォントの種類を識別する場合、認識
対象でない字体は、当然、認識できない。 【解決手段】 フォントを識別する場合に、一つの文字
フォント種に限定するのではなく、複数の文字フォント
種との類似度により表す。手書き文字フォントの生成で
有れば、この類似度を参考に合成比率を求め、この合成
比率に基づいて、手書き風フォントを合成する。
ることは、困難である。例えば、使用者の手書き風フォ
ントを生成する場合は、多数のフォントが必要となる。
又、OCRで文字フォントの種類を識別する場合、認識
対象でない字体は、当然、認識できない。 【解決手段】 フォントを識別する場合に、一つの文字
フォント種に限定するのではなく、複数の文字フォント
種との類似度により表す。手書き文字フォントの生成で
有れば、この類似度を参考に合成比率を求め、この合成
比率に基づいて、手書き風フォントを合成する。
Description
【発明の詳細な説明】
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、フォント技術に関
する。特に、フォント種別の識別に関する。また、手書
き文字フォントの生成技術に関する。
する。特に、フォント種別の識別に関する。また、手書
き文字フォントの生成技術に関する。
【0002】
【従来の技術】従来の2つの場合を述べる。 (1)第1従来例。 通常、文書データを印刷・表示する場合、この表示・印
刷時の文字フォント種を指定できる。
刷時の文字フォント種を指定できる。
【0003】印刷出力する場合、手書き風のフォントを
使用したい場合がある。そして、この手書き風のフォン
トとしては、使用者の手書き文字を利用したい。そこ
で、予め使用者の手書き文字を「○○さん風手書き文字
フォント」と名付けて予め登録し、この登録した手書き
文字をフォントを使用する場合がある。
使用したい場合がある。そして、この手書き風のフォン
トとしては、使用者の手書き文字を利用したい。そこ
で、予め使用者の手書き文字を「○○さん風手書き文字
フォント」と名付けて予め登録し、この登録した手書き
文字をフォントを使用する場合がある。
【0004】しかし、このためには、予め使用者が、全
ての文字を登録しなくてはならない。このために、以下
の様な解決案が提案済みである。つまり、使用者に実際
の文字を筆記してもらう。そして、この筆記文字から使
用者の特徴(クセ)を抽出し、この抽出した特徴に基づい
既存のフォントを変形して、「○○さん風手書き文字フ
ォント」を作成する。
ての文字を登録しなくてはならない。このために、以下
の様な解決案が提案済みである。つまり、使用者に実際
の文字を筆記してもらう。そして、この筆記文字から使
用者の特徴(クセ)を抽出し、この抽出した特徴に基づい
既存のフォントを変形して、「○○さん風手書き文字フ
ォント」を作成する。
【0005】なお、このような手法は、特開平3-135598
号公報(G09G5/28)等に示されるように、当業者において
は、公知である。しかし、このような特徴抽出では、そ
の使用者の特徴を正確に抽出することは、困難である。
そこで、予め、多数の人に対応する手書き文字フォント
種を格納しておく。そして、使用者に実際の文字を筆記
してもらう。そして、この筆記文字に最も類似した手書
き文字フォント種を選択することが、考えられる。
号公報(G09G5/28)等に示されるように、当業者において
は、公知である。しかし、このような特徴抽出では、そ
の使用者の特徴を正確に抽出することは、困難である。
そこで、予め、多数の人に対応する手書き文字フォント
種を格納しておく。そして、使用者に実際の文字を筆記
してもらう。そして、この筆記文字に最も類似した手書
き文字フォント種を選択することが、考えられる。
【0006】なお、このような手法は、特開平5-73027
号公報(G09G5/24)等に示されるように、当業者において
は、公知である。 (2).第2従来例。 原稿用紙をOCR装置で読み取り、文字認識して原稿用
紙に印刷された文字を文字コードに変換することが、よ
く知られている。
号公報(G09G5/24)等に示されるように、当業者において
は、公知である。 (2).第2従来例。 原稿用紙をOCR装置で読み取り、文字認識して原稿用
紙に印刷された文字を文字コードに変換することが、よ
く知られている。
【0007】更に、この認識時に、原稿用紙に印刷され
た文字のフォントも識別し、前記文字コードデータと共
にこのフォントデータも格納することが、公知である。
た文字のフォントも識別し、前記文字コードデータと共
にこのフォントデータも格納することが、公知である。
【0008】
【発明が解決しようとする課題】上記(1)第1従来例
においては、使用者の筆跡により近い手書き文字フォン
トを得るには、多数の人の手書き文字フォントをサンプ
ルして、格納しておく必要がある。本発明は、使用者の
手書き文字に似たフォントを、簡便且つ精度良く生成す
る手法を提供するものである。
においては、使用者の筆跡により近い手書き文字フォン
トを得るには、多数の人の手書き文字フォントをサンプ
ルして、格納しておく必要がある。本発明は、使用者の
手書き文字に似たフォントを、簡便且つ精度良く生成す
る手法を提供するものである。
【0009】又、上記(2)第2従来例においては、フ
ォント種の識別の種類は、予め設定してある種類に限定
されてしまう。つまり、本発明は、入力された文字パタ
ーンのフォントを認識する場合に、自由度の高い認識手
法を提供するものでもある。
ォント種の識別の種類は、予め設定してある種類に限定
されてしまう。つまり、本発明は、入力された文字パタ
ーンのフォントを認識する場合に、自由度の高い認識手
法を提供するものでもある。
【0010】
【課題を解決するための手段】本発明は、入力文字パタ
ーンのフォント種別を識別するフォント種別識別方法に
おいて、この入力文字パターンと複数種類のフォントと
の類似度により、この入力文字パターンのフォント種別
を示すことを特徴とする。本発明は、入力文字パターン
のフォント種別を識別するフォント種別識別方法におい
て、この入力文字パターンと複数種類のフォントとの類
似度の比率により、この入力文字パターンのフォント種
別を類推することを特徴とする。
ーンのフォント種別を識別するフォント種別識別方法に
おいて、この入力文字パターンと複数種類のフォントと
の類似度により、この入力文字パターンのフォント種別
を示すことを特徴とする。本発明は、入力文字パターン
のフォント種別を識別するフォント種別識別方法におい
て、この入力文字パターンと複数種類のフォントとの類
似度の比率により、この入力文字パターンのフォント種
別を類推することを特徴とする。
【0011】本発明は、入力文字パターンのフォント種
別を識別するフォント種別識別装置において、この入力
文字パターンと複数種類のフォントとの類似度を検出す
る類似度検出部(14,18,34)を備えることを特徴とする。
本発明は、入力文字パターンのフォント種別を識別する
ためのフォント種別の識別プログラムを記録した記録媒
体において、入力文字パターンを読み込むステップ(S1
2,S32)と、この入力文字パターンと、複数種類のフォン
トとの類似度を検出する類似度検出ステップ(S18,S34)
と、この複数種類のフォントとの類似度を、この入力文
字パターンのフォントを表すデータとするステップ(S2
0,S36)とからなるコンピュータプログラムを記録したこ
とを特徴とする。
別を識別するフォント種別識別装置において、この入力
文字パターンと複数種類のフォントとの類似度を検出す
る類似度検出部(14,18,34)を備えることを特徴とする。
本発明は、入力文字パターンのフォント種別を識別する
ためのフォント種別の識別プログラムを記録した記録媒
体において、入力文字パターンを読み込むステップ(S1
2,S32)と、この入力文字パターンと、複数種類のフォン
トとの類似度を検出する類似度検出ステップ(S18,S34)
と、この複数種類のフォントとの類似度を、この入力文
字パターンのフォントを表すデータとするステップ(S2
0,S36)とからなるコンピュータプログラムを記録したこ
とを特徴とする。
【0012】本発明は、手書き入力文字パターンの特徴
を抽出し、この特徴に応じてフォントを変形することに
より手書きフォントを生成する手書きフォント生成方法
において、この手書き入力文字パターンと複数種類のフ
ォント種との類似度を検出し、この複数の類似度に基づ
いて、複数種類のフォント種を合成して、手書きフォン
トを生成することを特徴とする。
を抽出し、この特徴に応じてフォントを変形することに
より手書きフォントを生成する手書きフォント生成方法
において、この手書き入力文字パターンと複数種類のフ
ォント種との類似度を検出し、この複数の類似度に基づ
いて、複数種類のフォント種を合成して、手書きフォン
トを生成することを特徴とする。
【0013】本発明は、手書き入力文字パターンの特徴
を抽出し、この特徴に応じてフォントを変形することに
より手書きフォントを生成する手書きフォント生成装置
において、この手書き入力文字パターンを入力する入力
部(30)と、この手書き入力文字パターンと複数種類のフ
ォント種との類似度を検出する類似度検出部(34)と、こ
の複数の類似度に基づいて、複数種類のフォント種を合
成して、手書きフォントを生成することを特徴とする。
を抽出し、この特徴に応じてフォントを変形することに
より手書きフォントを生成する手書きフォント生成装置
において、この手書き入力文字パターンを入力する入力
部(30)と、この手書き入力文字パターンと複数種類のフ
ォント種との類似度を検出する類似度検出部(34)と、こ
の複数の類似度に基づいて、複数種類のフォント種を合
成して、手書きフォントを生成することを特徴とする。
【0014】本発明は、手書き入力文字パターンの特徴
を抽出し、この特徴に応じてフォントを変形するための
手書きフォント生成プログラムを記録した記録媒体にお
いて、手書き入力文字パターンを読み込むステップ(S4
2,S62)と、この手書き入力文字パターンと、複数種類の
フォントとの類似度を検出する類似度検出ステップ(S4
6,S68)と、この複数種類のフォントとの類似度に基づい
て、複数種類のフォント種を合成して、手書きフォント
を生成するステップ(S48,S72)とからなるコンピュータ
プログラムを記録したことを特徴とする。
を抽出し、この特徴に応じてフォントを変形するための
手書きフォント生成プログラムを記録した記録媒体にお
いて、手書き入力文字パターンを読み込むステップ(S4
2,S62)と、この手書き入力文字パターンと、複数種類の
フォントとの類似度を検出する類似度検出ステップ(S4
6,S68)と、この複数種類のフォントとの類似度に基づい
て、複数種類のフォント種を合成して、手書きフォント
を生成するステップ(S48,S72)とからなるコンピュータ
プログラムを記録したことを特徴とする。
【0015】
[第1実施例]図1、図2を参照しつつ、本発明の第1実
施例を説明する。この第1実施例は、OCR装置であ
り、文書原稿用紙を光学的に読み取り、文字コードデー
タに変換する。
施例を説明する。この第1実施例は、OCR装置であ
り、文書原稿用紙を光学的に読み取り、文字コードデー
タに変換する。
【0016】図1は、この第1実施例の機能ブロック図
である。図2は、この第1実施例の類似度検出部(18)の
動作を表すフローチャートである。図1において、(10)
は、光学入力部であり、文書原稿用紙をイメージセンサ
等により、読み取る。
である。図2は、この第1実施例の類似度検出部(18)の
動作を表すフローチャートである。図1において、(10)
は、光学入力部であり、文書原稿用紙をイメージセンサ
等により、読み取る。
【0017】(12)は、文字切出部であり、原稿用紙のイ
メージデータを、1文字単位の文字パターンデータに切
り出す。(14)は、文字認識部である。文字認識部(14)
は、1文字のパターンデータを文字認識処理して、文字
コードデータを出力する。この文字認識手法としては、
パターンマッチング・ニューラルネットワーク等の従来
からの技術を用いれば良い。
メージデータを、1文字単位の文字パターンデータに切
り出す。(14)は、文字認識部である。文字認識部(14)
は、1文字のパターンデータを文字認識処理して、文字
コードデータを出力する。この文字認識手法としては、
パターンマッチング・ニューラルネットワーク等の従来
からの技術を用いれば良い。
【0018】(16a,16b,16c)は、フォントデータ格納部
である。(16a)は、明朝体フォントデータ格納部であ
る。(16b)は、丸ゴシック体フォントデータ格納部であ
る。(16c)は、ペン字体フォントデータ格納部である。
(18)は類似度検出部である。この類似度検出部(18)は、
文字コードデータに基づいて、この文字コードに対応す
るフォントをフォントデータ格納部(16a,16b,16c)から
読み込む。そして、入力文字パターンの形状と、読み込
んだフォントの形状とを比較して、それぞれのフォント
種との類似度のデータを出力する。
である。(16a)は、明朝体フォントデータ格納部であ
る。(16b)は、丸ゴシック体フォントデータ格納部であ
る。(16c)は、ペン字体フォントデータ格納部である。
(18)は類似度検出部である。この類似度検出部(18)は、
文字コードデータに基づいて、この文字コードに対応す
るフォントをフォントデータ格納部(16a,16b,16c)から
読み込む。そして、入力文字パターンの形状と、読み込
んだフォントの形状とを比較して、それぞれのフォント
種との類似度のデータを出力する。
【0019】(20)はメモリである。このメモリ(20)に
は、文字コードデータと類似度データとをセットで格納
する。このOCR装置の動作を説明する。文書が印刷さ
れた原稿用紙を入力部(10)で読み取る。この入力部(10)
からの文書イメージデータは、文字切出部(12)に入力さ
れる。
は、文字コードデータと類似度データとをセットで格納
する。このOCR装置の動作を説明する。文書が印刷さ
れた原稿用紙を入力部(10)で読み取る。この入力部(10)
からの文書イメージデータは、文字切出部(12)に入力さ
れる。
【0020】文字切出部(12)は、このイメージデータを
1文字毎に切り分けて、入力文字パターンデータとす
る。この入力文字パターンデータは、文字認識部(14)に
入力されて文字認識処理され、認識結果である文字コー
ドデータを出力する。次に、この実施例の特徴である類
似度検出部(18)の動作を図2を参照しつつ説明する。
1文字毎に切り分けて、入力文字パターンデータとす
る。この入力文字パターンデータは、文字認識部(14)に
入力されて文字認識処理され、認識結果である文字コー
ドデータを出力する。次に、この実施例の特徴である類
似度検出部(18)の動作を図2を参照しつつ説明する。
【0021】まず、ステップ(S12)に示す如く、文字切
出部(12)からの入力文字パターンデータを読み込む。ス
テップ(S14)に示す如く、文字認識部(14)から認識結果
である文字コードデータを得る。ステップ(S16)に示す
如く、この文字コードデータに対応するフォントをフォ
ントデータ格納部(16a,16b,16c)からそれぞれ取り込
む。
出部(12)からの入力文字パターンデータを読み込む。ス
テップ(S14)に示す如く、文字認識部(14)から認識結果
である文字コードデータを得る。ステップ(S16)に示す
如く、この文字コードデータに対応するフォントをフォ
ントデータ格納部(16a,16b,16c)からそれぞれ取り込
む。
【0022】ステップ(S18)に示す如く、この文字パタ
ーンデータと、それぞれのフォント種のフォントデータ
との形状を比較して、類似度を検出する。この複数種類
のフォントとの複数の類似度から、この入力された文字
パターンデータのフォントの類似比率(合成比率)を出力
する。なお、この合成比率は、類似度から算出するが、
この算出方法は、様々なものが考えられるが、以下に例
1、例2を示す。
ーンデータと、それぞれのフォント種のフォントデータ
との形状を比較して、類似度を検出する。この複数種類
のフォントとの複数の類似度から、この入力された文字
パターンデータのフォントの類似比率(合成比率)を出力
する。なお、この合成比率は、類似度から算出するが、
この算出方法は、様々なものが考えられるが、以下に例
1、例2を示す。
【0023】「例1」.例えば、明朝体との類似度が、
97点。丸ゴッシク体との類似度が、95点。ペン字体
との類似度が、92点とする。このときの合成比率を類
似度をそのまま使用し、明朝体:丸ゴッシク体:ペン字
体=97点:95点:92点としてもよい。
97点。丸ゴッシク体との類似度が、95点。ペン字体
との類似度が、92点とする。このときの合成比率を類
似度をそのまま使用し、明朝体:丸ゴッシク体:ペン字
体=97点:95点:92点としてもよい。
【0024】「例2」.同様に、明朝体との類似度が、
97点。丸ゴッシク体との類似度が、95点。ペン字体
との類似度が、92点とする。このときの合成比率を、
明朝体:丸ゴッシク体:ペン字体=(97点−所定
点):(95点−所定点):(92点−所定点)とし、
この所定点を94点とする。又、合成比率は、正の数の
みとする。
97点。丸ゴッシク体との類似度が、95点。ペン字体
との類似度が、92点とする。このときの合成比率を、
明朝体:丸ゴッシク体:ペン字体=(97点−所定
点):(95点−所定点):(92点−所定点)とし、
この所定点を94点とする。又、合成比率は、正の数の
みとする。
【0025】つまり、合成比率は、明朝体:丸ゴッシク
体:ペン字体=(97点−94点):(95点−94
点):(92点−94点)=3点:1点:0点となる。
そして、ステップ(S20)に示す如く、この合成比率を出
力する。メモリ(20)は、この類似比率と文字コードデー
タをセットで格納する。このように、第1実施例では、
入力された文字のフォント種を表す場合に、この入力文
字パターンの各フォント種との類似度から求めた類似比
率を用いている。
体:ペン字体=(97点−94点):(95点−94
点):(92点−94点)=3点:1点:0点となる。
そして、ステップ(S20)に示す如く、この合成比率を出
力する。メモリ(20)は、この類似比率と文字コードデー
タをセットで格納する。このように、第1実施例では、
入力された文字のフォント種を表す場合に、この入力文
字パターンの各フォント種との類似度から求めた類似比
率を用いている。
【0026】従って、入力文字パターンと同じフォント
種がなくても、入力文字パターンのフォント種を表すこ
とが、可能になる。つまり、このメモリ(20)に格納され
た文字コードを出力(印刷・表示)する場合に、この類似
比率に従って、フォントを合成して出力すれば、もとの
原稿用紙に記載されたものと、似かよったフォントで出
力することが出来る。
種がなくても、入力文字パターンのフォント種を表すこ
とが、可能になる。つまり、このメモリ(20)に格納され
た文字コードを出力(印刷・表示)する場合に、この類似
比率に従って、フォントを合成して出力すれば、もとの
原稿用紙に記載されたものと、似かよったフォントで出
力することが出来る。
【0027】なお、フォントの合成に関しては、特開平
7-199896号公報(G09G5/24)に示されるように、当業者に
は公知の技術である。なお、この出力装置が、様々なフ
ォントを備えている場合は、前記類似比率からフォント
種別を類推し、このフォントを採用する様にしてもよ
い。 [第2実施例]次に、本発明の第2実施例を説明する。
7-199896号公報(G09G5/24)に示されるように、当業者に
は公知の技術である。なお、この出力装置が、様々なフ
ォントを備えている場合は、前記類似比率からフォント
種別を類推し、このフォントを採用する様にしてもよ
い。 [第2実施例]次に、本発明の第2実施例を説明する。
【0028】第1実施例では、文字認識処理と類似度検
出とを別々に行ったが、これは同時に行っても良い。図
3、図4を参照しつつ、本発明の第2実施例を説明す
る。この第2実施例もOCR装置であり、第1実施例と
同一部分には、同一符号を付した。
出とを別々に行ったが、これは同時に行っても良い。図
3、図4を参照しつつ、本発明の第2実施例を説明す
る。この第2実施例もOCR装置であり、第1実施例と
同一部分には、同一符号を付した。
【0029】図3は、この第2実施例の機能ブロック図
である。図4は、この第2実施例の文字認識部(14)及び
文字コード選択・類似比率決定部(24)の動作を表すフロ
ーチャートである。図3において、(14)は、文字認識部
である。(22a)は明朝体文字認識部である。(22b)は丸ゴ
ッシク体文字認識部である。(22c)はペン字体文字認識
部である。
である。図4は、この第2実施例の文字認識部(14)及び
文字コード選択・類似比率決定部(24)の動作を表すフロ
ーチャートである。図3において、(14)は、文字認識部
である。(22a)は明朝体文字認識部である。(22b)は丸ゴ
ッシク体文字認識部である。(22c)はペン字体文字認識
部である。
【0030】それぞれの文字認識部(22a,22b,22c)は、
入力文字パターンデータを入力して、文字認識する。そ
して、文字認識部(22a,22b,22c)は、認識の結果、高得
点の文字コードを出力する。又、この得点を類似度とし
て出力する。文字コード選択・類似比率決定部(24)は、
このそれぞれの文字コードと得点(類似度)から、文字パ
ターンデータに対応する文字コードデータを類推して出
力する。また、類似度から類似比率を算出して出力す
る。
入力文字パターンデータを入力して、文字認識する。そ
して、文字認識部(22a,22b,22c)は、認識の結果、高得
点の文字コードを出力する。又、この得点を類似度とし
て出力する。文字コード選択・類似比率決定部(24)は、
このそれぞれの文字コードと得点(類似度)から、文字パ
ターンデータに対応する文字コードデータを類推して出
力する。また、類似度から類似比率を算出して出力す
る。
【0031】このOCR装置の動作を説明する。文書が
印刷された原稿用紙を入力部(10)で読み取る。この入力
部(10)からの文書イメージデータは、文字切出部(12)に
入力される。文字切出部(12)は、このイメージデータを
1文字毎に切り分けて、入力文字パターンデータとす
る。
印刷された原稿用紙を入力部(10)で読み取る。この入力
部(10)からの文書イメージデータは、文字切出部(12)に
入力される。文字切出部(12)は、このイメージデータを
1文字毎に切り分けて、入力文字パターンデータとす
る。
【0032】図4のステップ(S32)に示す如く、文字認
識部(14)は、文字切出部(12)からの入力文字パターンデ
ータを読み込む。そして、文字認識部(34)の各部(22a,2
2b,22c)で文字認識処理され、認識結果である文字コー
ドデータとその得点がそれぞれ出力される。ステップ(S
36)に示す如く、文字コード選択・類似比率決定部(24)
は、文字認識部(14)から認識結果である文字コードデー
タと得点とから類似比率と文字コードを出力する。
識部(14)は、文字切出部(12)からの入力文字パターンデ
ータを読み込む。そして、文字認識部(34)の各部(22a,2
2b,22c)で文字認識処理され、認識結果である文字コー
ドデータとその得点がそれぞれ出力される。ステップ(S
36)に示す如く、文字コード選択・類似比率決定部(24)
は、文字認識部(14)から認識結果である文字コードデー
タと得点とから類似比率と文字コードを出力する。
【0033】この類似比率は、得点をそのまま使用して
もよいが、通常、各文字認識部(22a,22b,22c)は、文字
認識が良好に行われるように各ハ゜ラメータが調整されてい
るので、異なる文字認識部からの得点をそのまま類似比
率のデータとは、出来ない場合が多い。そこで、この文
字コード選択・類似比率決定部(24)で、各文字認識部(2
2a,22b,22c)に応じた得点是正を行った後に、類似比率
を作成するようにしても 良い。 [第3実施例]図5、図6、図12を参照しつつ、本発明
の第3実施例を説明する。
もよいが、通常、各文字認識部(22a,22b,22c)は、文字
認識が良好に行われるように各ハ゜ラメータが調整されてい
るので、異なる文字認識部からの得点をそのまま類似比
率のデータとは、出来ない場合が多い。そこで、この文
字コード選択・類似比率決定部(24)で、各文字認識部(2
2a,22b,22c)に応じた得点是正を行った後に、類似比率
を作成するようにしても 良い。 [第3実施例]図5、図6、図12を参照しつつ、本発明
の第3実施例を説明する。
【0034】この第3実施例は、手書き風フォント生成
装置である。図5は、この第3実施例の機能ブロック図
である。図6は、この第3実施例の類似度検出部(34)、
合成フォント生成部(36)、フォントパターン展開部(42)
の動作を表すフローチャートである。図5において、(3
0)は、手書き文字入力部である。これは、使用者の手書
き文字の癖を検出するために、使用者に実際の文字を筆
記してもらうためのタブレットからなる。例えば、使用
者は、この手書き文字入力部(30)に予め指定された文字
(例えば、「あ」)を筆記する。
装置である。図5は、この第3実施例の機能ブロック図
である。図6は、この第3実施例の類似度検出部(34)、
合成フォント生成部(36)、フォントパターン展開部(42)
の動作を表すフローチャートである。図5において、(3
0)は、手書き文字入力部である。これは、使用者の手書
き文字の癖を検出するために、使用者に実際の文字を筆
記してもらうためのタブレットからなる。例えば、使用
者は、この手書き文字入力部(30)に予め指定された文字
(例えば、「あ」)を筆記する。
【0035】(32a,32b,32c)は、手書き風ペン字体のフ
ォントデータ格納部である。このフォントの種類は、こ
の実施例では3つである。ところで、手書き文字には、
様々な個性がある。例えば、図12に「あ」のフォント
を示す。このフォントデータ格納部で予め備えている手
書きペン字フォントは、この実施例では、3人分である
が。これは、種類が多く、且つ、異なる個性のフォント
である方が良い。
ォントデータ格納部である。このフォントの種類は、こ
の実施例では3つである。ところで、手書き文字には、
様々な個性がある。例えば、図12に「あ」のフォント
を示す。このフォントデータ格納部で予め備えている手
書きペン字フォントは、この実施例では、3人分である
が。これは、種類が多く、且つ、異なる個性のフォント
である方が良い。
【0036】(34)は類似度検出部である。この類似度検
出部(36)は、手書き文字入力部(30)からの文字パターン
データと、この指定された文字「あ」に対応するフォン
トをフォントデータ格納部(32a,32b,32c)から読み込
む。そして、入力文字パターンの形状と、読み込んだフ
ォントの形状とを比較して、それぞれのフォント種との
類似比率のデータを出力する。
出部(36)は、手書き文字入力部(30)からの文字パターン
データと、この指定された文字「あ」に対応するフォン
トをフォントデータ格納部(32a,32b,32c)から読み込
む。そして、入力文字パターンの形状と、読み込んだフ
ォントの形状とを比較して、それぞれのフォント種との
類似比率のデータを出力する。
【0037】(36)は合成フォント作成部である。この合
成フォント作成部(36)は、類似比率に基づいて、フォン
トデータ格納部(32a,32b,32c)からの各フォントを合成
して、この使用者の手書き文字に似たフォントを作成す
る。(38)は合成フォント格納部である。この合成フォン
ト格納部(38)は、合成されたフォントを格納する。
成フォント作成部(36)は、類似比率に基づいて、フォン
トデータ格納部(32a,32b,32c)からの各フォントを合成
して、この使用者の手書き文字に似たフォントを作成す
る。(38)は合成フォント格納部である。この合成フォン
ト格納部(38)は、合成されたフォントを格納する。
【0038】(40)は、テキストデータ格納部である。こ
のテキストデータ格納部(40)は、文書データが格納さ
れ、文字コードデータが出力される。(42)は、フォント
パターン展開部である。このフォントパターン展開部(4
2)は、テキストデータ格納部(40)からの文字コードデー
タに対応するフォントデータを合成フォント格納部(38)
から読み出し、出力装置(44)に出力する。
のテキストデータ格納部(40)は、文書データが格納さ
れ、文字コードデータが出力される。(42)は、フォント
パターン展開部である。このフォントパターン展開部(4
2)は、テキストデータ格納部(40)からの文字コードデー
タに対応するフォントデータを合成フォント格納部(38)
から読み出し、出力装置(44)に出力する。
【0039】(44)は、表示又は印刷出力装置である。こ
の手書き風フォント生成装置の動作を説明する。まず、
使用者は予め指定された所定の文字である「あ」を手書
き文字入力部(30)に筆記する。この実施例の特徴である
類似度検出部(34)は、図6のステップ(S42)に示す如
く、文字入力部(12)からの入力文字パターンデータを取
り込む。
の手書き風フォント生成装置の動作を説明する。まず、
使用者は予め指定された所定の文字である「あ」を手書
き文字入力部(30)に筆記する。この実施例の特徴である
類似度検出部(34)は、図6のステップ(S42)に示す如
く、文字入力部(12)からの入力文字パターンデータを取
り込む。
【0040】ステップ(S44)に示す如く、それぞれのフ
ォント種の「あ」との比較を行い類似度を検出する。ス
テップ(S46)に示す如く、この類似度から、類似比率を
設定して出力する。合成フォント作成部(36)は、ステッ
プ(S48)に示す如く、この類似比率に基づいて、フォン
トを合成する。そして、この合成したフォントを合成フ
ォント格納部(38)に格納する。
ォント種の「あ」との比較を行い類似度を検出する。ス
テップ(S46)に示す如く、この類似度から、類似比率を
設定して出力する。合成フォント作成部(36)は、ステッ
プ(S48)に示す如く、この類似比率に基づいて、フォン
トを合成する。そして、この合成したフォントを合成フ
ォント格納部(38)に格納する。
【0041】そして、ステップ(S50)に示す如く、テキ
ストデータ格納部(40)に格納されたデータを出力装置(4
4)に出力する場合にフォントパターン展開部(42)が使用
するフォントは、合成フォント格納部(38)に格納された
合成フォントである。従って、この出力装置(44)から出
力される文字は、使用者の手書き文字に近い文字とな
る。 [第4実施例]図7を参照しつつ、本発明の第4実施例を
説明する。
ストデータ格納部(40)に格納されたデータを出力装置(4
4)に出力する場合にフォントパターン展開部(42)が使用
するフォントは、合成フォント格納部(38)に格納された
合成フォントである。従って、この出力装置(44)から出
力される文字は、使用者の手書き文字に近い文字とな
る。 [第4実施例]図7を参照しつつ、本発明の第4実施例を
説明する。
【0042】この第4実施例も、手書き風フォント生成
装置である。前述の第3実施例においては、予め全ての
フォントを合成して、合成フォント格納部(38)に格納し
た。しかし、出力の度に合成する様にしても良い。この
第4実施例は、出力の度に合成フォントを作成する例で
ある。尚、図7において、図5と同一部分には同一符号
を付した。
装置である。前述の第3実施例においては、予め全ての
フォントを合成して、合成フォント格納部(38)に格納し
た。しかし、出力の度に合成する様にしても良い。この
第4実施例は、出力の度に合成フォントを作成する例で
ある。尚、図7において、図5と同一部分には同一符号
を付した。
【0043】(36)は合成フォント作成部である。この合
成フォント作成部(36)は、フォントパターン展開部(42)
から文字コードデータが入力されると、この文字コード
データに対応する合成フォントデータを作成して、フォ
ントパターン展開部(42)に出力する。この合成フォント
データの作成は、この文字コードデータに対応するフォ
ントデータをフォントデータ格納部(32a,32b,32c)のそ
れぞれから取り込む。そして、この複数種類のフォント
を、類似度検出部(34)からの類似比率に基づいて、合成
して、出力する。
成フォント作成部(36)は、フォントパターン展開部(42)
から文字コードデータが入力されると、この文字コード
データに対応する合成フォントデータを作成して、フォ
ントパターン展開部(42)に出力する。この合成フォント
データの作成は、この文字コードデータに対応するフォ
ントデータをフォントデータ格納部(32a,32b,32c)のそ
れぞれから取り込む。そして、この複数種類のフォント
を、類似度検出部(34)からの類似比率に基づいて、合成
して、出力する。
【0044】[第5実施例]図8、図9を参照しつつ、本
発明の第5実施例を説明する。この第5実施例も、手書
き風フォント生成装置である。前記第3、4実施例で
は、手書き入力パターンデータと、フォントデータとを
そのまま比較した。しかし、大まかな是正を行った後に
比較するようにしても良い。
発明の第5実施例を説明する。この第5実施例も、手書
き風フォント生成装置である。前記第3、4実施例で
は、手書き入力パターンデータと、フォントデータとを
そのまま比較した。しかし、大まかな是正を行った後に
比較するようにしても良い。
【0045】この第5実施例では、予め手書き入力文字
の傾き・回転等の特徴を抽出し、この特徴に応じてフォ
ントデータの変形を行っている。
の傾き・回転等の特徴を抽出し、この特徴に応じてフォ
ントデータの変形を行っている。
【0046】図8において、図5と同一部分には同一符
号を付した。図8において、(46)は、合成フォント作成
部である。この合成フォント作成部は、標準的なフォン
トパターンを作成するものである。つまり、フォントデ
ータ格納部(32a,32b,32c)に格納されているフォントデ
ータは、個性がバラバラのものを選んでいる。そして、
このフォントを等分に合成すれば、図13に示す標準的
なフォントパターンが得られる。この第5実施例では、
標準的なフォントパターンを個性のあるフォントパター
ンから作成している。
号を付した。図8において、(46)は、合成フォント作成
部である。この合成フォント作成部は、標準的なフォン
トパターンを作成するものである。つまり、フォントデ
ータ格納部(32a,32b,32c)に格納されているフォントデ
ータは、個性がバラバラのものを選んでいる。そして、
このフォントを等分に合成すれば、図13に示す標準的
なフォントパターンが得られる。この第5実施例では、
標準的なフォントパターンを個性のあるフォントパター
ンから作成している。
【0047】(48)は変形係数検出部である。つまり、こ
の変形係数検出部(48)では、標準的なフォントパターン
と、手書き入力された文字パターンとを比較して、この
使用者の大まかな筆跡特徴(変倍・回転・傾き等)を検
出する。具体的には、標準的フォントパターンと、入力
文字パターンとの平均自乗誤差が最も小さくなるアフィ
ン変換パラメータを求めている。
の変形係数検出部(48)では、標準的なフォントパターン
と、手書き入力された文字パターンとを比較して、この
使用者の大まかな筆跡特徴(変倍・回転・傾き等)を検
出する。具体的には、標準的フォントパターンと、入力
文字パターンとの平均自乗誤差が最も小さくなるアフィ
ン変換パラメータを求めている。
【0048】(50a,50b,50c)は、フォント変形部であ
る。このフォント変形部(50a,50b,50c)は、アフィン変
換パラメータに基づいて、フォントデータの座標をアフ
ィン変換するものである。つまり、各フォント種のフォ
ントの形状を手書きされた文字の特徴に近づくように変
形している。(34)は類似度検出部である。この類似度検
出部(36)は、手書き文字入力部(30)からの入力文字パタ
ーンデータと、変形処理済みのフォントをフォント変形
部(50a,50b,50c)を介してフォントデータ格納部(32a,32
b,32c)から読み込む。そして、入力文字パターンの形状
と、読み込んだフォントの形状とを比較して、それぞれ
のフォント種との類似度を検出する。そして、類似比率
を出力する。
る。このフォント変形部(50a,50b,50c)は、アフィン変
換パラメータに基づいて、フォントデータの座標をアフ
ィン変換するものである。つまり、各フォント種のフォ
ントの形状を手書きされた文字の特徴に近づくように変
形している。(34)は類似度検出部である。この類似度検
出部(36)は、手書き文字入力部(30)からの入力文字パタ
ーンデータと、変形処理済みのフォントをフォント変形
部(50a,50b,50c)を介してフォントデータ格納部(32a,32
b,32c)から読み込む。そして、入力文字パターンの形状
と、読み込んだフォントの形状とを比較して、それぞれ
のフォント種との類似度を検出する。そして、類似比率
を出力する。
【0049】(36)は合成フォント作成部である。この合
成フォント作成部(36)は、類似比率に基づいて、フォン
ト変形部(50a,50b,50c)を介してフォントデータ格納部
(32a,32b,32c)からの各フォントを合成して、この使用
者の手書き文字に似たフォントを作成する。この手書き
風フォント生成装置の動作を説明する。
成フォント作成部(36)は、類似比率に基づいて、フォン
ト変形部(50a,50b,50c)を介してフォントデータ格納部
(32a,32b,32c)からの各フォントを合成して、この使用
者の手書き文字に似たフォントを作成する。この手書き
風フォント生成装置の動作を説明する。
【0050】まず、使用者は予め指定された所定の文字
である「あ」を手書き文字入力部(30)に筆記する。図9
のステップ(S62)に示す如く、この入力文字パターンを
取り込む。合成フォント作成部(46)は、図9のステップ
(S64)に示す如く、フォントデータ格納部(32a,32b,32c)
から、所定のフォント「あ」のフォントデータを等分に
合成して、標準的なフォント「あ」を作成する。
である「あ」を手書き文字入力部(30)に筆記する。図9
のステップ(S62)に示す如く、この入力文字パターンを
取り込む。合成フォント作成部(46)は、図9のステップ
(S64)に示す如く、フォントデータ格納部(32a,32b,32c)
から、所定のフォント「あ」のフォントデータを等分に
合成して、標準的なフォント「あ」を作成する。
【0051】変形係数検出部(48)は、ステップ(S66)に
示す如く、この手書き文字パターンと、作成した標準フ
ォントデータとを、比較して、この手書き文字の特徴
(変倍・回転・傾き等)を表す変形係数(アフィン変換係
数)を得る。次に、ステップ(S68)に示す如く、この変形
係数に基づいて、各フォント種の指定文字「あ」のフォ
ントデータをアフィン変換する。そして、この変形した
フォントデータ「あ」と、入力文字パターンデータ
「あ」とを比較して、それぞれのフォントとの類似度を
求める。
示す如く、この手書き文字パターンと、作成した標準フ
ォントデータとを、比較して、この手書き文字の特徴
(変倍・回転・傾き等)を表す変形係数(アフィン変換係
数)を得る。次に、ステップ(S68)に示す如く、この変形
係数に基づいて、各フォント種の指定文字「あ」のフォ
ントデータをアフィン変換する。そして、この変形した
フォントデータ「あ」と、入力文字パターンデータ
「あ」とを比較して、それぞれのフォントとの類似度を
求める。
【0052】ステップ(S70)に示す如く、この類似度か
ら、類似比率を設定して出力する。合成フォント作成部
(36)は、ステップ(S72)に示す如く、この類似比率に 基
づいて、それぞれのフォント種を合成する。そして、こ
の合成したフォントを合成フォント格納部(38)に格納す
る。そして、ステップ(S74)に示す如く、テキストデー
タ格納部(40)に格納されたデータを出力装置(44)に出力
する場合にフォントパターン展開部(42)が使用するフォ
ントは、合成フォント格納部(38)に格納された合成フォ
ントである。
ら、類似比率を設定して出力する。合成フォント作成部
(36)は、ステップ(S72)に示す如く、この類似比率に 基
づいて、それぞれのフォント種を合成する。そして、こ
の合成したフォントを合成フォント格納部(38)に格納す
る。そして、ステップ(S74)に示す如く、テキストデー
タ格納部(40)に格納されたデータを出力装置(44)に出力
する場合にフォントパターン展開部(42)が使用するフォ
ントは、合成フォント格納部(38)に格納された合成フォ
ントである。
【0053】従って、この出力装置(44)から出力される
文字は、使用者の手書き文字に似た文字となる。
文字は、使用者の手書き文字に似た文字となる。
【0054】[第6実施例]図10、図11を参照しつ
つ、本発明の第6実施例を説明する。前記第5実施例で
は、アフィン変換のためのデータは、一つしかとらなか
った。しかし、文字を同じ癖を備える複数のク゛ルーフ゜に
分け、このク゛ルーフ゜毎に、アフィン変換係数を求めるよ
うにしてもよい。
つ、本発明の第6実施例を説明する。前記第5実施例で
は、アフィン変換のためのデータは、一つしかとらなか
った。しかし、文字を同じ癖を備える複数のク゛ルーフ゜に
分け、このク゛ルーフ゜毎に、アフィン変換係数を求めるよ
うにしてもよい。
【0055】このような、動作を図10、図11に示し
た。
た。
【0056】また、第5、第6実施例では、フォントデ
ータの大まかな形状是正として、アフィン変換を用いて
いるが、当然、その他の変換を用いても良い。例えば、
「電子情報通信学会論文誌D−2 Vol.J74-D-2 No.2
pp.209-219 1991年2月」の塩野充著「非線形な幾何
学ひずみを用いた手書き風文字パターン生成の一手法」
に取り上げられている非線形な変換でも良い。 [第7実施例]図14〜図21を参照しつつ、本発明の第
7実施例を説明する。
ータの大まかな形状是正として、アフィン変換を用いて
いるが、当然、その他の変換を用いても良い。例えば、
「電子情報通信学会論文誌D−2 Vol.J74-D-2 No.2
pp.209-219 1991年2月」の塩野充著「非線形な幾何
学ひずみを用いた手書き風文字パターン生成の一手法」
に取り上げられている非線形な変換でも良い。 [第7実施例]図14〜図21を参照しつつ、本発明の第
7実施例を説明する。
【0057】前記実施例では、使用者の手書き文字に類
似したフォントを生成している。ところで、使用者の癖
字に対する類似度合いを調整する装置が、特公平7-9665
号公報(G06K9/46)で提案されている。この装置は、標準
文字パターンと使用者の手書き文字との特徴点の加重平
均を用いることによって、標準パターンに使用者の個人
性を加味した手書き風文字を出力するものである。この
装置では、使用者は出力したい文字全てを筆記入力しな
ければならない。
似したフォントを生成している。ところで、使用者の癖
字に対する類似度合いを調整する装置が、特公平7-9665
号公報(G06K9/46)で提案されている。この装置は、標準
文字パターンと使用者の手書き文字との特徴点の加重平
均を用いることによって、標準パターンに使用者の個人
性を加味した手書き風文字を出力するものである。この
装置では、使用者は出力したい文字全てを筆記入力しな
ければならない。
【0058】この第7実施例では、使用者の筆記の個人
性の加味を調整するものである。なお、図14におい
て、説明済みの実施例と同一部分には同一符号を付して
重複説明を省略する。図14において、(52)は、αβ値
格納部である。このαβ値格納部(52)は、αβの値を変
更したフォントのサンプルを作成する(αβについては
後述する)。また、このαβ値格納部(52)は、使用者が
指定したαβ値を格納する。
性の加味を調整するものである。なお、図14におい
て、説明済みの実施例と同一部分には同一符号を付して
重複説明を省略する。図14において、(52)は、αβ値
格納部である。このαβ値格納部(52)は、αβの値を変
更したフォントのサンプルを作成する(αβについては
後述する)。また、このαβ値格納部(52)は、使用者が
指定したαβ値を格納する。
【0059】手書きストロークデータベース部(32)のフ
ォントデータ格納部(32a’,32b’,32c’)に格納されて
いるフォントデータは、個性がバラバラのものを選んで
いる。この図14では、フォントデータを3種類しか図示
しなかったが、実際には、多くの種類を用意する。そし
て、このフォントを等分に合成すれば、前述の図13に
示すように標準的なフォントパターンが得られる。
ォントデータ格納部(32a’,32b’,32c’)に格納されて
いるフォントデータは、個性がバラバラのものを選んで
いる。この図14では、フォントデータを3種類しか図示
しなかったが、実際には、多くの種類を用意する。そし
て、このフォントを等分に合成すれば、前述の図13に
示すように標準的なフォントパターンが得られる。
【0060】(48’)は変形係数検出部である。つまり、
この変形係数検出部(48’)では、フォントデータ格納部
(32a’,32b’,32c)のフォントパターンと、手書き入力
された文 字パターンとを比較して、この使用者の大ま
かな筆跡特徴を検出する。具体的には、フォントデータ
格納部(32a’,32b’,32c)のフォントパターン各々と、
入力 文字パターンとの差が最も小さくなる変換係数を
求めている。
この変形係数検出部(48’)では、フォントデータ格納部
(32a’,32b’,32c)のフォントパターンと、手書き入力
された文 字パターンとを比較して、この使用者の大ま
かな筆跡特徴を検出する。具体的には、フォントデータ
格納部(32a’,32b’,32c)のフォントパターン各々と、
入力 文字パターンとの差が最も小さくなる変換係数を
求めている。
【0061】(50a’,50b’,50c’)は、フォント変形部
である。このフォント変形部(50a’,50b’,50c’)は、
変換係数に基づいて、フォントデータの座標を変換する
ものである。つまり、各フォント種のフォントの形状を
手書きされた文字の特徴に近づくように変形している。
このフォント変形部(50a’,50b’,50c’)での幾何的変
形処理としては、前述したようにアフィン変換が有名で
あるが、この第7実施例では、図15に示す非線形の変
換を用いることにする。
である。このフォント変形部(50a’,50b’,50c’)は、
変換係数に基づいて、フォントデータの座標を変換する
ものである。つまり、各フォント種のフォントの形状を
手書きされた文字の特徴に近づくように変形している。
このフォント変形部(50a’,50b’,50c’)での幾何的変
形処理としては、前述したようにアフィン変換が有名で
あるが、この第7実施例では、図15に示す非線形の変
換を用いることにする。
【0062】図15の非線形変換は、文字枠矩形ABC
Dを任意の四角形A’B’C’D’に変形するものであ
る。この非線形変換は、変形前の文字枠矩形の頂点座標
をA(0,0)、B(0,rh)、C(rw,rh)、
D(rw,0)とし、変形後の四角形の頂点座標A’
(a,b)、B’(c,d)、C’(e,f)、D’
(g,h)を幾何的変形パラメータに用いると式1によ
って表すことができる。
Dを任意の四角形A’B’C’D’に変形するものであ
る。この非線形変換は、変形前の文字枠矩形の頂点座標
をA(0,0)、B(0,rh)、C(rw,rh)、
D(rw,0)とし、変形後の四角形の頂点座標A’
(a,b)、B’(c,d)、C’(e,f)、D’
(g,h)を幾何的変形パラメータに用いると式1によ
って表すことができる。
【0063】
【数1】
【0064】この装置の動作を説明する。
【0065】使用者が、手書き文字入力部(30)を通じて
文字を筆記入力する。変形係数検出部(48’)は、この手
書きされた文字と、データベース(32)中の同じ文字種の
文字パターン(文字フォント)とを照合し、データベース
(32)中のフォントパターンの幾何的変形結果と入力文字
パターンとの類似度が最高となるような幾何的変形パラ
メータ(変換係数)をデータベース(32)中のフォントパタ
ーン毎に求める。
文字を筆記入力する。変形係数検出部(48’)は、この手
書きされた文字と、データベース(32)中の同じ文字種の
文字パターン(文字フォント)とを照合し、データベース
(32)中のフォントパターンの幾何的変形結果と入力文字
パターンとの類似度が最高となるような幾何的変形パラ
メータ(変換係数)をデータベース(32)中のフォントパタ
ーン毎に求める。
【0066】次に、変形係数検出部(48’)の出力値は、
フォント変形部(50a’,50b’,50c’)に 入力され、使用
者の手書き入力と各フォントとの形状の差(距離)を最小
とする。 次に、この変形した各フォントと、入力文字
パターンデータとを比較して、それぞれのフォントとの
類似度を求める。この類似度から、類似比率を設定して
出力する。
フォント変形部(50a’,50b’,50c’)に 入力され、使用
者の手書き入力と各フォントとの形状の差(距離)を最小
とする。 次に、この変形した各フォントと、入力文字
パターンデータとを比較して、それぞれのフォントとの
類似度を求める。この類似度から、類似比率を設定して
出力する。
【0067】ここまでは、前述した実施例とほぼ同様で
ある。
ある。
【0068】ここで動作説明を中断して、αβの説明を
行う。この第7実施例では、使用者の筆記の個人性の加
味を調整する。この調整値として、αとβとがある。こ
の係数αは、幾何的変形の度合いを調整するパラメータ
である。つまり、この係数αが「0」であれば、幾何的
変形は加わらない。この係数αが「1」であれば、使用
者の癖に応じた幾何的変形が加わる。ここでは、この係
数αを0≦α≦1の範囲で任意に選択設定可能としてい
る。
行う。この第7実施例では、使用者の筆記の個人性の加
味を調整する。この調整値として、αとβとがある。こ
の係数αは、幾何的変形の度合いを調整するパラメータ
である。つまり、この係数αが「0」であれば、幾何的
変形は加わらない。この係数αが「1」であれば、使用
者の癖に応じた幾何的変形が加わる。ここでは、この係
数αを0≦α≦1の範囲で任意に選択設定可能としてい
る。
【0069】この係数αが「0」から「1」になるにつ
れて、個人性が強く生成フォントに反映する。本実施例
のフォント変形部(50a’,50b’,50c’)では、フォント
を非線形変換を行わない状態から、変形係数検出部(4
8’)の出力にしたがって非線形変換した状態 までの間
を、0から1の値を取る係数αに選択する。
れて、個人性が強く生成フォントに反映する。本実施例
のフォント変形部(50a’,50b’,50c’)では、フォント
を非線形変換を行わない状態から、変形係数検出部(4
8’)の出力にしたがって非線形変換した状態 までの間
を、0から1の値を取る係数αに選択する。
【0070】図16は、係数αによる非線形変換の制御
を示す例である。係数βは、類似比率の偏重度合いを調
整するパラメータである。本実施例の類似度検出部(3
4’)では、式2を用いて類似度を求める。
を示す例である。係数βは、類似比率の偏重度合いを調
整するパラメータである。本実施例の類似度検出部(3
4’)では、式2を用いて類似度を求める。
【0071】
【数2】
【0072】この式2のmseは平均自乗誤差を求める
手段、Uは使用者の入力文字パターン、BKはフォント
変形部(50a’,50b’,50c’)の出力である。pは、正の
定数、qは1以上の定数である。この類似度は、合成フ
ォント作成部(36)における合成比率を決定する重みパラ
メータとして使用される。
手段、Uは使用者の入力文字パターン、BKはフォント
変形部(50a’,50b’,50c’)の出力である。pは、正の
定数、qは1以上の定数である。この類似度は、合成フ
ォント作成部(36)における合成比率を決定する重みパラ
メータとして使用される。
【0073】この重みパラメータは、フォント変形部(5
0a’,50b’,50c’)から出力される各フォントごとに決
定された重みパラメータから定数cまでの間を0から1
の値を取る係数βにしたがって、内分し、得られた新た
な重みパラメータにより合成処理を行う。ここで、本実
施例では、式(3)に示す重みパラメータの平均値を定
数cに用いる。
0a’,50b’,50c’)から出力される各フォントごとに決
定された重みパラメータから定数cまでの間を0から1
の値を取る係数βにしたがって、内分し、得られた新た
な重みパラメータにより合成処理を行う。ここで、本実
施例では、式(3)に示す重みパラメータの平均値を定
数cに用いる。
【0074】
【数3】
【0075】これにより、生成される文字形状の変化は
係数βの変化に対してリニアとなる。この係数βが
「0」から「1」になるにつれて、個人性が強く生成フ
ォントに反映する。図17に係数α=1、β=1におけ
る文字生成例を示す。
係数βの変化に対してリニアとなる。この係数βが
「0」から「1」になるにつれて、個人性が強く生成フ
ォントに反映する。図17に係数α=1、β=1におけ
る文字生成例を示す。
【0076】ここで、動作説明を再開する。αβ値格納
部(52)は、このα値とβ値を段階的に設定した場合のサ
ンプル用の文字を作成する。つまり、このα値とβ値を
段階的に設定し、この設定に従って例えば、文字フォン
ト「な」を変形して、これを格納する。
部(52)は、このα値とβ値を段階的に設定した場合のサ
ンプル用の文字を作成する。つまり、このα値とβ値を
段階的に設定し、この設定に従って例えば、文字フォン
ト「な」を変形して、これを格納する。
【0077】ここでは、α値とβ値を「0」「0.33」
「0.66」「1.00」とした文字「な」のサンプル文字を作
成する。αβ値格納部(52)は、このサンプル文字一覧を
表示部(54)に出力する。この一覧表示の一例を図18に
示す。使用者は、この一覧の中から気に入ったフォント
を指定入力部(56)により選ぶ。
「0.66」「1.00」とした文字「な」のサンプル文字を作
成する。αβ値格納部(52)は、このサンプル文字一覧を
表示部(54)に出力する。この一覧表示の一例を図18に
示す。使用者は、この一覧の中から気に入ったフォント
を指定入力部(56)により選ぶ。
【0078】αβ値格納部(52)は、この指定入力部(56)
からのαβ指定を受け取る。αβ値格納部(52)は、図1
9に示すように、この指定を表示部(54)に識別表示す
る。αβ値格納部(52)は、αβ値を出力する。そして、
フォント変形部(50a’,50b’,50c’)は、変形係数及び
α値に基づいて、各フォント種のフォントデータを幾何
的変形(ここでは非線形変換)する。
からのαβ指定を受け取る。αβ値格納部(52)は、図1
9に示すように、この指定を表示部(54)に識別表示す
る。αβ値格納部(52)は、αβ値を出力する。そして、
フォント変形部(50a’,50b’,50c’)は、変形係数及び
α値に基づいて、各フォント種のフォントデータを幾何
的変形(ここでは非線形変換)する。
【0079】合成フォント作成部(36)は、類似比率及び
β値に基づいて、それぞれのフォント種を合成する。そ
して、この合成したフォントを合成フォント格納部(38)
に格納する。従って、この出力装置(44)から出力される
文字は、使用者の好みに応じて、使用者の手書き文字に
類似具合が設定された文字となる。
β値に基づいて、それぞれのフォント種を合成する。そ
して、この合成したフォントを合成フォント格納部(38)
に格納する。従って、この出力装置(44)から出力される
文字は、使用者の好みに応じて、使用者の手書き文字に
類似具合が設定された文字となる。
【0080】この第7実施例の動作を図20、図21に
示した。尚、この第7実施例では、係数αとβの指定
は、サンプル文字から選択するようにしたが、直接値を
入力するようにしてもよい。また、実施例では、使用者
の手書き文字を入力して、これに似せるようにしたが、
使用者の手書き文字に限定されるものではない。 [その他の例]本願は、当然、コンピュータプログラムか
らなるソフトウエアにより、実現されてもよい。このコ
ンピュータプログラムは、FD,CD−R等の磁気記録
媒体、光学式記録媒体に記録される。
示した。尚、この第7実施例では、係数αとβの指定
は、サンプル文字から選択するようにしたが、直接値を
入力するようにしてもよい。また、実施例では、使用者
の手書き文字を入力して、これに似せるようにしたが、
使用者の手書き文字に限定されるものではない。 [その他の例]本願は、当然、コンピュータプログラムか
らなるソフトウエアにより、実現されてもよい。このコ
ンピュータプログラムは、FD,CD−R等の磁気記録
媒体、光学式記録媒体に記録される。
【0081】
【発明の効果】本発明によれば、入力文字パターンのフ
ォントの種別が判らなくても、このフォントを複数のフ
ォント種との類似のデータにより、表すことが出来る。
又、本発明によれば、手書き文字フォントを作成する場
合に、予め備えておくフォントの種別が少なくても、精
度良く使用者の手書きフォントを生成することが出来
る。
ォントの種別が判らなくても、このフォントを複数のフ
ォント種との類似のデータにより、表すことが出来る。
又、本発明によれば、手書き文字フォントを作成する場
合に、予め備えておくフォントの種別が少なくても、精
度良く使用者の手書きフォントを生成することが出来
る。
【0082】本発明によれば、任意の文字を入力するだ
けで、この文字に似たフォント一式を生成することがで
きる。また、この類似の具合を調整することが可能であ
る。
けで、この文字に似たフォント一式を生成することがで
きる。また、この類似の具合を調整することが可能であ
る。
【図1】本発明の第1実施例の機能ブロック図である。
【図2】この第1実施例の動作を表す図である。
【図3】本発明の第2実施例の機能ブロック図である。
【図4】この第2実施例の動作を表す図である。
【図5】本発明の第3実施例の機能ブロック図である。
【図6】この第3実施例の動作を表す図である。
【図7】本発明の第4実施例の機能ブロック図である。
【図8】本発明の第5実施例の機能ブロック図である。
【図9】この第5実施例の動作を表す図である。
【図10】この第6実施例の動作を表す図である。
【図11】この第6実施例の動作を表す図である。
【図12】筆跡におけるバリエーションの豊かさを表す
図である
図である
【図13】標準的なフォントの形状を表す図である
【図14】第7実施例の構成を示す図である。
【図15】非線形変換による幾何的変形を説明する図で
ある。
ある。
【図16】係数αによる非線形変換の制御を示す図であ
る。
る。
【図17】係数α=1、β=1における文字生成例を示
す図である。
す図である。
【図18】係数α、βの変化による文字生成例を示す図
である。
である。
【図19】文字生成例の提示による係数αとβの指定を
示す図である。
示す図である。
【図20】この第7実施例の動作を表す図である。
【図21】この第7実施例の動作を表す図である。
(34) 類似度検出部。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 FI 技術表示箇所 G09G 5/24 630 G06F 15/62 325D (54)【発明の名称】 フォント種別識別方法、フォント種別識別装置、フォン ト種別の識別プログラムを記録した記 録媒体、手書きフォント生成方法、手書きフォント生成装置、文字生成装置、及び手書きフォン ト生成プログラムを記録した記録媒体
Claims (15)
- 【請求項1】 入力文字パターンのフォント種別を識別
するフォント種別識別方法において、 この入力文字パターンと複数種類のフォントとの類似度
により、この入力文字パターンのフォント種別を示すフ
ォント種別識別方法。 - 【請求項2】 入力文字パターンのフォント種別を識別
するフォント種別識別方法において、 この入力文字パターンと複数種類のフォントとの類似度
の比率により、この入力文字パターンのフォント種別を
類推するフォント種別識別方法。 - 【請求項3】 入力文字パターンのフォント種別を識別
するフォント種別識別装置において、 この入力文字パターンと複数種類のフォントとの類似度
を検出する類似度検出部(14,18,34)を備えることを特徴
とするフォント種別識別装置。 - 【請求項4】 入力文字パターンのフォント種別を識別
するためのフォント種別の識別プログラムを記録した記
録媒体において、 入力文字パターンを読み込むステップ(S12,S32)と、 この入力文字パターンと、複数種類のフォントとの類似
度を検出する類似度検出ステップ(S18,S34)と、 この複数種類のフォントとの類似度を、この入力文字パ
ターンのフォントを表すデータとするステップ(S20,S3
6)とからなるコンピュータプログラムを記録した記録媒
体。 - 【請求項5】 手書き入力文字パターンの特徴を抽出
し、この特徴に応じてフォントを変形することにより手
書きフォントを生成する手書きフォント生成方法におい
て、 この手書き入力文字パターンと複数種類のフォント種と
の類似度を検出し、この複数の類似度に基づいて、複数
種類のフォント種を合成して、手書きフォントを生成す
る手書きフォント生成方法。 - 【請求項6】 手書き入力文字パターンの特徴を抽出
し、この特徴に応じてフォントを変形することにより手
書きフォントを生成する手書きフォント生成装置におい
て、 この手書き入力文字パターンを入力する入力部(30)と、 この手書き入力文字パターンと複数種類のフォント種と
の類似度を検出する類似度検出部(34)と、 この複数の類似度に基づいて、複数種類のフォント種を
合成して、手書きフォントを生成する合成フォント作成
部(36)とを備える手書きフォント生成装置。 - 【請求項7】 手書き入力文字パターンの特徴を抽出
し、この特徴に応じてフォントを変形するための手書き
フォント生成プログラムを記録した記録媒体において、 手書き入力文字パターンを読み込むステップ(S42,S62)
と、 この手書き入力文字パターンと、複数種類のフォントと
の類似度を検出する類似度検出ステップ(S46,S68)と、 この複数種類のフォントとの類似度に基づいて、複数種
類のフォント種を合成して、手書きフォントを生成する
ステップ(S48,S72)とからなるコンピュータプログラム
を記録した記録媒体。 - 【請求項8】 入力文字パターンの特徴を抽出し、この
特徴に応じてフォントを変形することにより類似のフォ
ントを生成する類似フォント生成方法において、 前記入力文字パターンに基づいて複数種類のフォント種
を変形し、前記入力文字パターンと前記変形した複数種
類のフォント種との類似度を検出し、この複数の類似度
に基づいて、前記複数種類のフォント種を合成して、合
成フォントを生成する類似フォント生成方法。 - 【請求項9】 入力文字パターンの特徴を抽出し、この
特徴に応じてフォントを変形することにより類似のフォ
ントを生成する類似フォント生成装置において、 前記入力文字パターンに基づいて複数種類のフォント種
を変形し、前記入力文字パターンと前記変形した複数種
類のフォント種との類似度を検出し、この複数の類似度
に基づいて、複数種類のフォント種を合成して、合成フ
ォントを生成する類似フォント生成装置。 - 【請求項10】 複数種類の文字フォントを格納する手
段(32)と、 各文字フォントを幾何的に変形する手段(50a’,50b’,5
0c’)と、 変形された複数種類の同じ文字フォントを合成する手段
(36)とを備えたことを特徴とする文字生成装置。 - 【請求項11】 文字パターンを入力する手段(30)と、 予め格納されている文字フォントとこの入力された文字
パターンとの類似度が最も高くなるように幾何的変形パ
ラメータを決定する手段(48’)と、 前記合成されたフォントと前記入力された文字パターン
との類似度が最も高くなるように合成比率を設定する手
段(36)とを備えることを特徴とする請求項10の文字生
成装置。 - 【請求項12】 前記幾何的変形パラメータ及び前記合
成比率は、入力された文字パターンにより作成し、入力
されなかった文字以外にも適用することをを特徴とする
請求項11の文字生成装置。 - 【請求項13】 前記幾何的変型パラメータを係数αに
より任意の値に設定する手段(56)を備えることを特徴と
する請求項11又の文字生成装置。 - 【請求項14】 前記合成比率を係数βにより任意の値
に設定する手段(56)を備えることを特徴とする請求項1
2の文字生成装置。 - 【請求項15】 前記係数αおよび前記係数βに基づ
く、合成フォントのサンプルを表示する手段(54)を備え
ることを特徴とする請求項13又は請求項14の文字生
成装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP8303180A JPH1027217A (ja) | 1996-05-10 | 1996-11-14 | フォント種別識別方法、フォント種別識別装置、フォン ト種別の識別プログラムを記録した記録媒体、手書きフォント生成方法、手書きフォント生成装置、文字生成装置、及び手書きフォント生成プログラムを記録した記録媒体 |
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP11665296 | 1996-05-10 | ||
JP8-116652 | 1996-05-10 | ||
JP8303180A JPH1027217A (ja) | 1996-05-10 | 1996-11-14 | フォント種別識別方法、フォント種別識別装置、フォン ト種別の識別プログラムを記録した記録媒体、手書きフォント生成方法、手書きフォント生成装置、文字生成装置、及び手書きフォント生成プログラムを記録した記録媒体 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH1027217A true JPH1027217A (ja) | 1998-01-27 |
Family
ID=26454948
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP8303180A Pending JPH1027217A (ja) | 1996-05-10 | 1996-11-14 | フォント種別識別方法、フォント種別識別装置、フォン ト種別の識別プログラムを記録した記録媒体、手書きフォント生成方法、手書きフォント生成装置、文字生成装置、及び手書きフォント生成プログラムを記録した記録媒体 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH1027217A (ja) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007052174A (ja) * | 2005-08-17 | 2007-03-01 | Fujifilm Corp | 文字出力装置および方法並びにプログラム |
JP2012005076A (ja) * | 2010-06-21 | 2012-01-05 | Fujitsu Ltd | 文字画像圧縮装置及び文字画像復元装置、文字画像圧縮方法及び文字画像復元方法、並びに文字画像圧縮プログラム及び文字画像復元プログラム |
US20160350632A1 (en) * | 2015-05-29 | 2016-12-01 | Kyocera Document Solutions Inc. | Image forming apparatus |
JP2017059120A (ja) * | 2015-09-18 | 2017-03-23 | ヤフー株式会社 | 生成装置、生成方法、及び生成プログラム |
-
1996
- 1996-11-14 JP JP8303180A patent/JPH1027217A/ja active Pending
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007052174A (ja) * | 2005-08-17 | 2007-03-01 | Fujifilm Corp | 文字出力装置および方法並びにプログラム |
JP2012005076A (ja) * | 2010-06-21 | 2012-01-05 | Fujitsu Ltd | 文字画像圧縮装置及び文字画像復元装置、文字画像圧縮方法及び文字画像復元方法、並びに文字画像圧縮プログラム及び文字画像復元プログラム |
US20160350632A1 (en) * | 2015-05-29 | 2016-12-01 | Kyocera Document Solutions Inc. | Image forming apparatus |
US9916526B2 (en) | 2015-05-29 | 2018-03-13 | Kyocera Document Solutions, Inc. | Image forming apparatus capable of generating a handwritten document specific to a user |
JP2017059120A (ja) * | 2015-09-18 | 2017-03-23 | ヤフー株式会社 | 生成装置、生成方法、及び生成プログラム |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP3445394B2 (ja) | 少なくとも二つのイメージセクションの比較方法 | |
JP4504702B2 (ja) | 文書処理装置、文書処理方法、および文書処理プログラム | |
JP2750057B2 (ja) | 自動手書き文字認識に対する統計的混合手法 | |
US8412710B2 (en) | Searching for handwritten annotations appearing a given distance from document content | |
US6661919B2 (en) | Method and apparatus for producing a hybrid data structure for displaying a raster image | |
US7742642B2 (en) | System and method for automated reading of handwriting | |
US20070071291A1 (en) | Information generating apparatus utilizing image comparison to generate information | |
US20070257934A1 (en) | System and method for efficient enhancement to enable computer vision on mobile devices | |
KR20080030573A (ko) | 정규화 및 미화/잉크 미화를 위한 잉크 와핑 | |
JPH05143707A (ja) | 符号化画像データの処理方法および装置 | |
US20060002593A1 (en) | Information processing apparatus and method, computer-readable memory, and program | |
JP2002230551A (ja) | 確率密度関数を用いたパターン認識装置および方法 | |
JPH1027217A (ja) | フォント種別識別方法、フォント種別識別装置、フォン ト種別の識別プログラムを記録した記録媒体、手書きフォント生成方法、手書きフォント生成装置、文字生成装置、及び手書きフォント生成プログラムを記録した記録媒体 | |
JP2005038077A (ja) | 筆記データ入力装置 | |
EP1246129B1 (en) | Method of and apparatus for searching corresponding points between images, and computer program | |
CN117152768A (zh) | 用于扫读笔的离线识别方法及系统 | |
JPH11272800A (ja) | 文字認識装置 | |
CN112131834A (zh) | 一种西波字体生成和识别方法 | |
US20240202426A1 (en) | Method and apparatus for producing optimized fonts | |
JP2976990B2 (ja) | 文字認識装置 | |
JP4657430B2 (ja) | データ検索装置、及びデータ検索用プログラムが記憶された記憶媒体 | |
JP2001236467A (ja) | パターン認識方法、装置、およびパターン認識プログラムを記録した記録媒体 | |
TWI664604B (zh) | 電腦手寫中文字集創建及應用系統 | |
JP3958954B2 (ja) | 認識辞書カスタマイズ装置,方法,プログラム及び記録媒体 | |
JP2021135852A (ja) | データ処理装置、データ処理方法、およびデータ処理プログラム |