JPH1097590A

JPH1097590A - パターン認識装置及び方法

Info

Publication number: JPH1097590A
Application number: JP8250549A
Authority: JP
Inventors: Naoki Natori; 直毅名取; Toru Honma; 亨本間
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1996-09-20
Filing date: 1996-09-20
Publication date: 1998-04-14

Abstract

(57)【要約】【課題】パターン認識に要する時間の短縮と辞書容量の
削減を図り、加えて安定した特徴抽出とストローク統合
が行えるようにする。【解決手段】入力文字パターンＰに対する細線化処理を
細線化処理部１で行い、その細線化画像Ｔをもとに特徴
抽出部２にて特徴点とセグメントを抽出し、その特徴点
情報Ｃ及びセグメント情報Ｓをもとにストローク統合部
３にてストローク情報Ｉを得る。辞書マッチング部４で
は、辞書４１に登録されている文字変形の影響の少ない
安定したストロークの情報を含む辞書情報Ｄをもとにス
トローク情報Ｉから安定ストロークを抽出し、辞書情報
Ｄとのマッチングを行って認識結果Ｒを出力する。辞書
マッチングに失敗した場合、特徴点修正部２２では特徴
点情報Ｃを、ストローク修正部３２ではストローク情報
Ｉを、辞書情報Ｄに基づいてトップダウン的に修正し、
辞書マッチング部４での再マッチングに供する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、文字パターンや画
像パターン等のパターンの構造的特徴を抽出してパター
ン認識を行うパターン認識装置及び方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来から、入力されたパターンの構造的
特徴を解析し、辞書マッチングを行うことにより、その
パターンを認識するパターン認識装置が知られている。
このような従来のパターン認識装置について、文字認識
（文字パターンの認識）を例に図１３を参照して説明す
る。

【０００３】図１３のパターン認識装置では、まず入力
された文字パターンＰから、細線化処理部１３１により
細線化画像Ｔが得られる。文字パターンＰは、図１４に
示すように、ドットマトリクス上で、１画素以上の幅を
持った線で示すことができる。ここでは、文字画素を黒
で、背景画素を白で表現する。細線化画像Ｔは、図１５
に示すように、芯線と呼ばれる幅１画素の線によって構
成されており、文字パターンの骨格を表している。

【０００４】次に、細線化画像Ｔに基づいて、特徴抽出
部１３２で特徴点とセグメントを抽出する。特徴点に
は、「孤立点」、「端点」、「分岐点」、「交差点」の
４種類がある。この特徴点の種類について、図１６を参
照して説明する。

【０００５】特徴点の抽出は、ある画素とその周囲の８
画素とに基づいて行われる。ある画素が文字画素の場合
を例にとると、「孤立点」は、図１６（ａ）に示すよう
に、周囲の８画素が全て背景画素であるときであり、
「端点」は、図１６（ｂ）に示すように、周囲の８画素
中の１画素だけ文字画素であるときである。また、「分
岐点」は、図１６（ｃ）に示すように、周囲の８画素中
の３画素が文字画素でしかもそれらが互いに隣接してい
ないときであり、「交差点」は、図１６（ｄ）に示すよ
うに、周囲の８画素中の４画素が文字画素でしかもそれ
らが互いに隣接していないときである。

【０００６】特徴抽出部１３２では、上記した特徴点を
抽出する操作を、ドットマトリクス上の細線化画像Ｔの
各画素について行い、特徴点が見つかったならば識別番
号（識別子）を付けて登録することにより特徴点情報Ｃ
を得る。また、特徴抽出部１３２では、特徴点情報Ｃが
得られたならば、特徴点の間を結ぶ文字画素の点を追跡
し、それをセグメントとして識別番号（識別子）を付け
て登録することによりセグメント情報Ｓを得る。

【０００７】このように、対象に関する知識を使わず
に、例えば周囲の８画素など一定の情報から画一的な手
順に従って行う処理のことをで、ここでは「ボトムアッ
プ的処理」と呼ぶことにする。なお、「ボトムアップ的
処理」とは逆に、対象に関する知識を使い、対象に適応
して行う処理のことを、ここでは「トップダウン的処
理」と呼ぶことにする。

【０００８】特徴抽出部１３２で特徴点情報Ｃとセグメ
ント情報Ｓが得られると、その情報Ｃ，Ｓに基づいてス
トローク統合部１３３でストローク統合が行われる。ス
トローク統合とは、１つ以上のセグメントを組み合わせ
て、手書きの一筆にほぼ相当するストロークを構成する
ことである。ストロークは、例えば、「ループ」、「縦
直線」（縦の直線）、「横直線」（横の直線）、「４の
字」、「８の字」、「その他」のように分類される。こ
のようなストロークの分類の例を図１７に示す。なお、
縦直線と横直線は次のように定義される。即ち、図１８
に示すように、対象となるストローク１８０ａ（１８０
ｂ）の重心Ｇを通る傾き１／２の直線１８１と傾き−１
／２の直線１８２により、２次元空間を４つの領域１８
３〜１８６に区分した場合、その上下の領域１８４，１
８６の一方にストロークの一端が存在し、他方に当該ス
トロークの他端が存在するとき、当該ストロークを縦直
線とする（ストローク１８０ａの場合）。同様に、左右
の領域１８３，１８５の一方にストロークの一端が存在
し、他方に当該ストロークの他端が存在するとき、当該
ストロークを横直線とする（ストローク１８０ｂの場
合）。なお、領域の境界上の直線は、例えば縦直線とす
る。

【０００９】ストローク統合部１３３でのストローク統
合は、特徴点に接続しているセグメントの位置関係に基
づいて行われる。例えば、文字「＋」の場合、交差点に
接続している４つのセグメントのうち、その方向が１８
０度近く異なるペアがあれば、それらが１つのストロー
クに統合される。このストローク統合処理は、対象に関
する知識を使わずに、セグメントの位置関係情報から画
一的な手順に従って行う処理のため、上記特徴抽出部１
３２での特徴抽出処理と同様に、ボトムアップ的処理で
ある。

【００１０】最後に、ストローク統合部１３３でのスト
ローク統合で得られたストローク情報（入力ストローク
情報）Ｉに基づいて、辞書マッチング部１３４で辞書１
３４０内の各文字種毎の辞書情報とのマッチングを行
い、認識結果Ｒを出力する。この辞書マッチング部１３
４での辞書マッチングは、ストロークの特徴及び接続関
係を、入力ストローク情報と辞書情報とで比較照合する
ことで行われる。これについて、図１９及び図２０を参
照して説明する。

【００１１】図１９は文字「地」について２種の辞書情
報１９１，１９２の例を示したものである。図１３中の
辞書１３４０には、形状（文字）変形を考慮して、文字
「地」についての図１９に示すような２種の辞書情報１
９１，１９２が登録されている。

【００１２】辞書情報１９１は、「入力された文字パタ
ーンＰが、Ｓ１＝縦直線、Ｓ２＝横直線、Ｓ３＝横直
線、Ｓ４＝その他、Ｓ５＝その他、Ｓ６＝縦直線である
６つのストロークＳ１〜Ｓ６を持ち、Ｓ１が中（Ｓ１の
両端以外の部分）でＳ２と交差すると共に下（下端）で
Ｓ３と接触し、且つＳ２が中でＳ１と交差し、且つＳ３
が中でＳ１と接触し、且つＳ４が中でＳ５及びＳ６と交
差し、且つＳ５が中でＳ４と交差し、且つＳ６が中でＳ
４と交差しているならば、『地』である」というように
記述されたものである。

【００１３】一方、辞書情報１９１は、「入力された文
字パターンＰが、Ｓ１＝縦直線、Ｓ２＝横直線、Ｓ３＝
横直線、Ｓ４＝その他、Ｓ５＝その他、Ｓ６＝縦直線で
ある６つのストロークＳ１〜Ｓ６を持ち、Ｓ１が中でＳ
２と交差すると共に下でＳ３と接触し、且つＳ２が中で
Ｓ１と交差し、且つＳ３が中でＳ１と接触し、且つＳ４
が中でＳ５及びＳ６と交差し、且つＳ５が中でＳ４と交
差すると共にＳ６と接触し、且つＳ６が中でＳ４と交差
すると共に下でＳ５と接触しているならば、『地』であ
る」というように記述されたものである。

【００１４】入力された文字パターンＰが、図２０にお
いて符号２０１で示すように、辞書情報１９１と同じス
トローク特徴及び接続関係を持っているならば、辞書マ
ッチング部１３４での辞書情報１９１とのマッチング処
理２０３は成功し、「地」という認識結果が出力され
る。同様に、入力された文字パターンＰが、図２０にお
いて符号２０２で示すように、辞書情報１９２と同じス
トローク特徴及び接続関係を持っているならば、辞書マ
ッチング部１３４での辞書情報１９２とのマッチング処
理２０４は成功し、「地」という認識結果が出力され
る。

【００１５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記し
た従来技術においては、辞書マッチング部で処理するス
トローク情報量が多いと、接続関係が複雑になるため、
マッチングに多大な時間がかかったり、辞書の容量が大
きくなるという問題があった。

【００１６】また、特徴点の抽出は、ある画素とその周
囲の８画素だけからボトムアップ的に行われているた
め、例えば、図８（ａ）で示される文字「地」の文字パ
ターンのストロークＳ１の下側の端点８１がストローク
Ｓ３に接触していないだけでも、接触している場合とは
特徴点情報が大きく変わってしまうという欠点があっ
た。

【００１７】更に、ストロークの統合は、セグメントの
位置関係だけでボトムアップ的に行われているため、ス
トローク統合が実際の表記とは異なって行われてしまう
危険性があった。図９（ａ）の文字パターンは、このよ
うな誤ったストローク統合の例を文字「Ｋ」の場合につ
いて示すもので、抽出された文字「Ｋ」のセグメントが
ｓ1 〜ｓ4 であり、ｓ1 とｓ2 が１つのストロークに統
合されるべきところ、交差する角度の関係で、ｓ1 とｓ
4 がストロークＳ１１に、ｓ2 とｓ3 がストロークＳ１
２に誤って統合されている。

【００１８】本発明は上記事情を考慮してなされたもの
でその目的は、各種標準パターンについて、予め辞書に
比較的形状変形の少ない安定ストロークについての情報
を登録しておき、それと入力パターンのストローク情報
から得られる安定ストロークとのマッチングを行って認
識結果を出力することにより、マッチングの時間短縮と
辞書容量の節約が図れるパターン認識装置及び方法を提
供することにある。

【００１９】本発明の他の目的は、特徴点情報とセグメ
ント情報を辞書情報に基づいてトップダウン的に修正す
ることにより、特徴点情報とセグメント情報を安定化さ
せることができるパターン認識装置及び方法を提供する
ことにある。

【００２０】本発明の更に他の目的は、ストローク統合
を辞書情報に基づいてトップダウン的に修正することに
より、ストローク統合を安定化させることができるパタ
ーン認識装置及び方法を提供することにある。

【００２１】

【課題を解決するための手段】本発明は、入力された認
識対象パターンについて細線化処理を行って細線化画像
を得る細線化処理手段と、この細線化処理手段により得
られる細線化画像に基づいて特徴点と特徴点間を結ぶ連
結画像の集合であるセグメントとを抽出し、特徴点情報
及びセグメント情報を得る特徴抽出手段と、この特徴抽
出手段により得られる特徴点情報及びセグメント情報に
基づいてストローク統合を行ってストローク情報を得る
ストローク統合手段と、各種標準パターンについて、そ
のパターンを構成する全ストロークの中から選択された
形状変形の影響の少ない少なくとも１つの安定したスト
ロークについての情報を含む辞書情報が登録されている
辞書と、上記ストローク統合手段により得られたストロ
ーク情報の中から、上記辞書中の辞書情報に基づいて安
定したストロークについての情報を安定ストローク情報
として抽出する安定ストローク抽出手段と、この安定ス
トローク抽出手段により抽出された安定ストローク情報
と上記辞書中の辞書情報とのマッチングを行って認識結
果を出力する辞書マッチング手段とを備えたことを特徴
とする。

【００２２】また本発明は、上記辞書マッチング手段で
のマッチングに失敗した場合に、上記特徴抽出手段にお
いて、辞書中の辞書情報に基づいて上記特徴点情報をト
ップダウン的に修正すると共に、その修正した特徴点情
報に従ってセグメントを抽出し直して新たなセグメント
情報を取得し、当該新たなセグメント情報と上記修正し
た特徴点情報とを上記ストローク統合手段での再ストロ
ーク統合に供するようにしたことをも特徴とする。

【００２３】また本発明は、上記辞書マッチング手段で
のマッチングに失敗した場合に、上記ストローク統合手
段において、辞書中の辞書情報に基づいて上記ストロー
ク統合をトップダウン的に修正して新たなストローク情
報を取得し、当該新たなストローク情報を上記辞書マッ
チング手段での再マッチングに供するようにしたことを
も特徴とする。

【００２４】上記の構成においては、文字或いは画像の
各種標準パターンについて、その標準パターン中の比較
的形状変形の少ない安定ストロークについての情報を含
む辞書情報が予め辞書登録されており、その辞書情報に
基づいて認識対象となる入力パターンのストローク情報
から安定ストロークについての情報（安定ストローク情
報）が抽出されて、その辞書情報とのマッチングに用い
られることから、従来技術のように、形状変形の多い不
安定なストロークを含む全ストロークについてのマッチ
ングを行うものに比べて、マッチングの時間短縮と辞書
容量の節約を図ることが可能となる。ここで、辞書情報
中の安定ストロークの情報に、安定ストロークと接続す
る（同じ標準パターン内の）他のストロークとの接続関
係の情報を持たせるとよい。

【００２５】また、上記の構成においては、辞書マッチ
ングに失敗した場合には、上記辞書情報に基づいて上記
特徴点情報及びセグメント情報がトップダウン的に修正
されることから、特徴点情報とセグメント情報を安定化
させることができ、この修正後の特徴点情報とセグメン
ト情報をもとに再度ストローク統合を行って該当する辞
書情報との辞書マッチングに用いることで、認識率を向
上させることが可能となる。ここで、特徴点情報の修正
は、辞書情報に含まれている安定ストロークの情報、例
えば安定ストロークの位置と、当該安定ストロークと他
のストロークとの接続関係の情報をもとに修正の対象と
なる特徴点を決定し、その特徴点を辞書情報の示す接続
関係に一致させるように変更することで実現される。例
えば、辞書情報によって示される安定ストロークが存在
する領域内にある、ストローク（セグメント）の端点、
または交差している点を選択し、その点が端点または交
差点から分岐点（セグメントの分岐点）となるように変
更することで、辞書情報の示す接続関係に近付ける特徴
点修正が可能となる。

【００２６】また、上記の構成においては、辞書マッチ
ングに失敗した場合には、上記辞書情報に基づいて上記
ストローク情報がトップダウン的に修正されることか
ら、この修正後のストローク情報を該当する辞書情報と
の再度のマッチングに用いることで、認識率を向上させ
ることが可能となる。ここで、ストローク情報の修正
は、例えば、辞書情報によって示される安定ストローク
が存在する領域内にあるストロークを取り出し、その取
り出したストロークだけを対象に第１のストローク統合
を行い、残りのストロークについて第２のストローク統
合を行うことで実現される。

【００２７】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につ
き、文字認識用または画像認識用のうちの文字認識用の
パターン認識装置に実施した場合を例に図面を参照して
説明する。図１は本発明の一実施形態に係るパターン認
識装置の概略構成を示すブロック図である。

【００２８】図１のパターン認識装置は、細線化処理部
１、トップダウン型特徴抽出部２、トップダウン型スト
ローク統合部３、及び辞書マッチング部４から構成され
る。細線化処理部１は、認識の対象となる文字パターン
Ｐを入力し、その細線化画像Ｔを取得する細線化処理を
司る。

【００２９】トップダウン型特徴抽出部２は、細線化処
理部１により取得された細線化画像Ｔから特徴点情報Ｃ
及びセグメント情報Ｓを抽出するものであり、細線化画
像Ｔから特徴点情報Ｃを抽出する特徴点抽出部２１と、
この特徴点情報Ｃを辞書４１中の辞書情報Ｄに基づいて
トップダウン的に修正する特徴点修正部２２と、この修
正された、或いは未修正の特徴点情報Ｃからセグメント
情報Ｓを抽出するセグメント抽出部２３とから構成され
る。

【００３０】トップダウン型ストローク統合部３は、ト
ップダウン型特徴抽出部２により取得された特徴点情報
Ｃ及びセグメント情報Ｓに基づいてストローク統合を行
うもので、当該ストローク統合を司るストローク統合部
３１と、ストローク統合で得られたストローク情報Ｉを
辞書４１中の辞書情報Ｄに基づいてトップダウン的に修
正するストローク修正部３２とから構成される。

【００３１】辞書マッチング部４はトップダウン型スト
ローク統合部３で取得されたストローク情報Ｉに基づく
辞書マッチングを行って（文字パターンＰに対する）認
識結果Ｒを出力するもので、各種文字（の標準パター
ン）について、その文字を構成する全ストロークの中か
ら選択された形状変形の影響の少ない安定したストロー
クの情報を含む辞書情報が登録されている辞書４１と、
辞書４１内の各辞書情報Ｄとのマッチングに際し、その
辞書情報Ｄに基づいてストローク情報Ｉの中から安定し
たストロークの情報（安定ストローク情報）Ｊを抽出す
る安定ストローク抽出部４２と、この安定ストローク情
報Ｊと辞書４１内の各辞書情報Ｄとのマッチングを行う
安定ストロークマッチング部４３とから構成される。

【００３２】次に、図１の構成の動作を説明する。ま
ず、認識の対象となる手書き文字の文字パターンＰが細
線化処理部１に入力されたものとする。この文字パター
ンＰは、図１４に示したように、ドットマトリクス上
で、１画素以上の幅を持った線で示すことができる。細
線化処理部１では、入力された文字パターンＰについて
細線化処理を行い、細線化画像Ｔを得る。この細線化画
像Ｔは、図１５に示したように、芯線と呼ばれる幅１画
素の線によって構成されており、文字パターンＰの骨格
を示している。なお、細線化アルゴリズムとしては、従
来からよく知られているHilditchの細線化手法を用いて
いる（参考文献：C.J.Hilditch:"Linear skeleton from
square cupboards",in Machine Intelligence,4,B.Mel
tzer and D.Michie,eds.Edinburgh Univ.Press,pp.404-
420(1967) ），細線化処理部１により得られた細線化画
像Ｔはトップダウン型特徴抽出部２に入力される。トッ
プダウン型特徴抽出部２内の特徴点抽出部２１は、細線
化画像Ｔに基づき、（図１３中の特徴抽出部１３２にお
ける特徴点抽出と同様にして）図１６に示すような分類
に従ってボトムアップ的に特徴点を抽出する処理を行
い、特徴点情報Ｃを得る。この特徴点情報Ｃは同じトッ
プダウン型特徴抽出部２内の特徴点修正部２２に入力さ
れる。特徴点修正部２２は、辞書マッチング部４から特
別の指示がない場合には、特徴点抽出部２１により抽出
された特徴点情報Ｃをそのまま同じトップダウン型特徴
抽出部２内のセグメント抽出部２３に送る。セグメント
抽出部２３は、特徴点修正部２２から送られた（未修正
の）特徴点情報Ｃに基づいて（図１３中の特徴抽出部１
３２におけるセグメント抽出と同様にして）セグメント
を抽出する処理を行い、セグメント情報Ｓを得る。

【００３３】このようにしてトップダウン型特徴抽出部
２で得られる特徴点情報Ｃ、セグメント情報Ｓは、例え
ば図１５の細線化画像Ｔの場合には、図２のようにな
る。なお図２において、特徴点情報Ｃの各行は、それぞ
れ特徴点を特定するための［特徴点ＩＤ（特徴点番
号），特徴点の座標，特徴点の種別］の組からなる情報
を示し、セグメント情報Ｓの各行は、それぞれセグメン
トを特定するための［セグメントＩＤ（セグメント番
号），セグメントの両端の特徴点のＩＤ，セグメントの
座標点列，セグメントの種別］の組からなる情報を示
す。

【００３４】トップダウン型特徴抽出部２にて得られた
（入力文字パターンＰについての）図２に示したような
データ構造の特徴点情報Ｃ及びセグメント情報Ｓはトッ
プダウン型ストローク統合部３に入力される。トップダ
ウン型ストローク統合部３内のストローク統合部３１
は、上記特徴点情報Ｃ及びセグメント情報Ｓに基づき、
ボトムアップ的にストローク統合を行い、ストローク情
報Ｉを取得する。このストローク情報Ｉは、例えば図３
のようになる。ここで、ストローク情報Ｉの各行は、そ
れぞれストロークを特定するための［ストロークＩＤ
（ストローク番号），ストロークの構成セグメントのＩ
Ｄ，ストロークの種別］の組からなる情報を示す。

【００３５】上記したストローク統合部３１でのストロ
ーク統合は、特徴点に接続しているセグメントの位置関
係に基づき、図１５に示すような分類に従って（図１３
中のストローク統合部１３３におけるストローク統合と
同様にして）行われる。例えば、文字「＋」の場合、交
差点に接続している４つのセグメントのうち、その方向
が１８０度近く異なるペアがあれば、それらが１つのス
トロークに統合される。

【００３６】トップダウン型ストローク統合部３内のス
トローク統合部３１で取得されたストローク情報Ｉは同
じトップダウン型ストローク統合部３内のストローク修
正部３２に送られる。ストローク修正部３２は、辞書マ
ッチング部４から特別の指示がない場合には、ストロー
ク統合部３１で取得されたストローク情報Ｉをそのまま
辞書マッチング部４に送る。

【００３７】辞書マッチング部４内の安定ストローク抽
出部４２は、トップダウン型ストローク統合部３から送
られるストローク情報Ｉを入力し、安定ストロークマッ
チング部４３による辞書４１内の各辞書情報Ｄとのマッ
チングのために、その辞書情報Ｄに基づいて上記ストロ
ーク情報Ｉから安定ストローク情報Ｊを抽出する。

【００３８】安定ストローク抽出部４２は、抽出した安
定ストローク情報Ｊを同じ辞書マッチング部４内の安定
ストロークマッチング部４３に送る。安定ストロークマ
ッチング部４３は、この安定ストローク情報Ｊのみをマ
ッチング対象として、辞書４１内の（当該安定ストロー
ク情報Ｊの抽出に用いられた）辞書情報Ｄとのマッチン
グを行う。

【００３９】この辞書マッチング部４内の安定ストロー
ク抽出部４２及びマッチング部４３の動作の詳細を例を
挙げて説明する。まず本実施形態における辞書情報Ｄ
は、図４に示すように、各文字種について、［文字の全
体のストローク数，安定ストロークの位置，安定ストロ
ークの種別，安定ストロークと他のストロークとの接続
関係］からなるデータ構造となっており、図１９に示し
た従来の辞書情報のデータ構造とは異なっている。本実
施形態における安定ストロークは、該当する文字につい
て、多数の者が筆記した各文字パターンを対象にストロ
ーク抽出を行って累計をとり、累計値の最も高い１つの
ストロークを、最も安定して抽出できるストローク、即
ち当該文字を代表する形状変形の影響の最も少ない安定
ストロークとして選択したものである。

【００４０】図４に示す辞書情報Ｄ中の安定ストローク
の位置には、「上」、「下」、「左」、「右」、「中」
の５種類がある。この安定ストローク位置の種別は、次
のように決定される。

【００４１】まず、文字領域を図５に示すように上下左
右に２等分して、４つの同一サイズの領域Ａ〜Ｄ、即ち
左上領域Ａ、右上領域Ｂ、左下領域Ｃ及び右下領域Ｄに
分割すると共に、この領域Ａ〜Ｄと同一サイズの領域Ｅ
を、中心が文字領域のそれに一致するように、当該文字
領域の中央に設定する。そして、安定ストロークの重心
が、左上領域Ａ中の領域Ｅの部分を除く領域（Ａ−Ｅ）
内にあれば、当該安定ストロークの位置を左または上と
し、右上領域Ｂ中の領域Ｅの部分を除く領域（Ｂ−Ｅ）
内にあれば、当該安定ストロークの位置を右または上と
する。同様に、安定ストロークの重心が、左下領域Ｃ中
の領域Ｅの部分を除く領域（Ｃ−Ｅ）内にあれば、当該
安定ストロークの位置を左または下とし、右下領域Ｄ中
の領域Ｅの部分を除く領域（Ｄ−Ｅ）内にあれば、当該
安定ストロークの位置を右または下とする。但し、安定
ストロークが縦直線の場合には、左または右に、横直線
の場合には上または下に優先的に決定される。また、安
定ストロークの重心が、中央の領域Ｅ内にあれば、当該
安定ストロークの位置を中とする。以上の分類は、安定
ストローク以外のストロークについても同様である。

【００４２】また辞書情報Ｄ中の接続関係の情報は、安
定ストロークに接続する他のストローク（接続ストロー
ク）の数分存在し、それぞれ（接続ストロークの位置，
接続種別，接続ストロークの種別）を示す。ここで、接
続種別（安定ストロークと接続ストロークとの接続の種
別）には、「交差」、「接触」の２種類がある。

【００４３】辞書情報Ｄの具体例を、住所表示に必要な
数字、漢数字等の２６文字種（０，１，２，３，４，
５，６，７，８，９，の，一，九，五，号，三，四，
七，十，地，丁，二，八，番，目，六の２６文字種）に
ついて図６に示す。

【００４４】図６の例から明らかなように、文字「地」
についての辞書情報Ｄは、［全体ストローク数＝６，位
置＝左，種別＝縦直線，接続関係＝（（中，交差，横直
線），（下，接触，横直線））］である。この例では、
文字「地」の安定ストロークは、偏の部分の縦直線（位
置＝左の縦直線）である。

【００４５】安定ストローク抽出部４２は、辞書情報Ｄ
が上記した文字「地」の場合、当該文字「地」の辞書情
報Ｄにマッチするストロークをストローク情報Ｉから抽
出し、そのストロークについての情報を安定ストローク
情報Ｊとして安定ストロークマッチング部４３に送る。
即ち安定ストローク抽出部４２は、文字「地」の辞書情
報Ｄの中の安定ストロークの位置情報と種別を参照し、
その位置情報の示す位置にある同じ種別のストローク
（ここでは、左の位置の縦直線のストローク）を、スト
ローク情報Ｉから抽出し、その抽出したストローク（安
定ストローク）と、ストローク情報Ｉ中の（安定ストロ
ークと接続する）他のストロークとの接続関係を示す安
定ストローク情報Ｊを得る。

【００４６】ここでは、入力された文字パターンＰが、
図７において符号７１で示すようにストロークＳ５とス
トロークＳ６とが接続していない文字「地」の場合で
も、符号７２で示すようにストロークＳ５とストローク
Ｓ６とが接続（接触）している文字「地」の場合でも、
偏の部分をなすストロークＳ１〜Ｓ３のうちの縦直線で
あるストロークＳ１が安定ストロークとして抽出される
ことになる。また、抽出された安定ストロークＳ１と接
続するストローク（接続ストローク）として、ストロー
クＳ２とストロークＳ３が抽出され、安定ストロークＳ
１と接続ストロークＳ２，Ｓ３との接続関係として、
（位置＝中，接続種別＝交差，接続ストローク種別＝横
直線），（位置＝下，接続種別＝接触，接続ストローク
種別＝横直線）が得られる。

【００４７】なお、ストローク情報Ｉ中のストロークの
総数が辞書情報Ｄ中の全体ストローク数±Δ（Δは予め
定められた誤差分であり、例えば１である）の範囲外の
場合には、（当該辞書情報Ｄとのマッチングはとれない
ものとして）当該辞書情報Ｄに基づく安定ストロークの
抽出は行われず、その旨が安定ストローク抽出部４２か
ら安定ストロークマッチング部４３に通知される。

【００４８】安定ストローク抽出部４２は、以上の処理
を、辞書４１に登録されている全ての文字の辞書情報Ｄ
について繰り返し行う。安定ストロークマッチング部４
３は、安定ストローク抽出部４２から安定ストローク情
報Ｊを受け取ると、当該安定ストローク情報Ｊと当該安
定ストローク情報Ｊの抽出に用いられた辞書情報Ｄとの
マッチング（安定ストロークとそれに接続するストロー
クとの接続関係のマッチング）をとる。例えば、安定ス
トローク抽出部４２からの安定ストローク情報Ｊが、文
字「地」の辞書情報Ｄに基づいて（ストローク情報Ｉか
ら）抽出されたものであるならば、当該安定ストローク
情報Ｊと文字「地」の辞書情報Ｄ（中の接続関係）との
マッチングが、図７において符号７３で示す処理、即ち
抽出された安定ストロークＳ１が縦直線で、且つ当該ス
トロークＳ１が中でストロークＳ２と交差し、且つ当該
ストロークＳ１が下でストロークＳ３と接触しているか
否かをチェックする処理によりとられる。ここでマッチ
ングがとれている場合、安定ストロークマッチング部４
３は文字「地」を認識結果Ｒとして出力する。

【００４９】辞書マッチング部４は、以上の処理を、辞
書４１に登録されている全ての文字の辞書情報Ｄ（のう
ち、安定ストローク抽出部４２で安定ストローク情報Ｊ
が抽出された際の辞書情報Ｄ）について繰り返し行い、
マッチングがとれた際の辞書情報Ｄの文字を全て入力文
字パターンＰに対する認識結果Ｒ（の候補）として出力
する。

【００５０】このように本実施形態においては、文字
「地」のようにストローク情報Ｉの量が多い場合でも、
予め辞書４１に登録されている比較的文字変形の影響の
少ない安定ストロークの情報を持つ辞書情報Ｄに基づい
て当該ストローク情報Ｉから安定ストローク情報Ｊを抽
出し、安定ストロークについてのみマッチングを行うよ
うにしているため、マッチングの時間を短縮し且つ辞書
４１の容量を節約できる。

【００５１】次に、辞書マッチング部４でのマッチング
に失敗した場合の動作を図８乃至図１１を参照して説明
する。辞書マッチング部４内の安定ストロークマッチン
グ部４３は、辞書４１中のいずれの辞書情報Ｄともマッ
チングがとれなかった場合、即ち辞書４１中の全ての辞
書情報Ｄとのマッチングに失敗した場合、辞書４１中の
各辞書情報Ｄをトップダウン型特徴抽出部２内の特徴点
修正部２２、及びトップダウン型ストローク統合部３内
のストローク修正部３２に順次送り、トップダウン的な
修正を要求する。

【００５２】すると特徴点修正部２２は、特徴点抽出部
２１により入力文字パターンＰから抽出された特徴点
（を示す特徴点情報Ｃ）を、安定ストロークマッチング
部４３から順次送られる各辞書情報Ｄに基づいてトップ
ダウン的に修正する。この特徴点修正部２２での特徴点
修正の具体例を、安定ストロークマッチング部４３から
文字「地」についての辞書情報Ｄが送られた場合につい
て説明する。

【００５３】まず、文字「地」についての辞書情報Ｄ
は、前記したように、［全体ストローク数＝６，位置＝
左，種別＝縦直線，接続関係＝（（中，交差，横直
線），（下，接触，横直線））］である。

【００５４】一方、入力文字パターンＰが、図８（ａ）
に示す文字「地」の文字パターンであり、且つストロー
クＳ１の末尾側の端点８１がストロークＳ３に接触して
いないものとする。この場合、前記したような特徴点抽
出部２１でのボトムアップ的な特徴点抽出、それに対応
したセグメント抽出部２３でのセグメント抽出では、文
字「地」の辞書マッチングに失敗することは明らかであ
る。

【００５５】今、ボトムアップ的な特徴点抽出及びセグ
メント抽出の結果、図８（ａ）に示す文字「地」の文字
パターンＰに対する（辞書マッチング部４内の）安定ス
トロークマッチング部４３での辞書マッチングに失敗
し、当該マッチング部４３から特徴点修正部２２（及び
ストローク修正部３２）に対して文字「地」についての
辞書情報Ｄが送られたものとする。

【００５６】特徴点修正部２２は、特徴点抽出部２１に
よる図８（ａ）に示す文字「地」の入力文字パターンＰ
に対する特徴点抽出の結果（特徴点情報Ｃ）を、文字
「地」についての辞書情報Ｄに基づいて修正するため
に、まず、辞書情報Ｄの示す安定ストロークの位置並び
に種別と、安定ストロークと他のストロークとの接続種
別が「接触」である接続位置を調べる（図１０ステップ
１０１）。次に特徴点修正部２２は、調べた安定ストロ
ーク位置並びに種別と接続位置をもとに、修正の対象と
なる特徴点（ここでは端点）を決定する（図１０ステッ
プ１０２）。

【００５７】文字「地」についての辞書情報Ｄの例で
は、安定ストローク位置は左、安定ストローク種別は縦
直線、安定ストロークと他のストロークとの接続種別が
「接触」である接続位置は下である。この場合、特徴点
修正部２２は、図８（ａ）に示す文字「地」の入力文字
パターンＰの左下側の領域内に含まれる３つの端点のう
ち、縦直線のセグメント（＝ストロークＳ１）の下側の
端点８１を修正の対象となる特徴点（端点）として決定
する。

【００５８】特徴点修正部２２は、修正の対象となる端
点が決定できた場合（ステップ１０３）、当該端点の近
傍を走査し（ステップ１０４）、一定の距離の範囲内に
接触可能なセグメント（ストローク）があるならば（図
１０ステップ１０５）、そのセグメントに接触するよう
に当該端点を移動する（図１０ステップ１０６）。

【００５９】図８（ａ）の文字「地」の文字パターンＰ
の例では、当該入力文字パターンＰの左下側の領域内に
含まれる３つの端点のうち、縦直線のセグメント（＝ス
トロークＳ１）の下側の端点８１は、下側の横直線のセ
グメント（＝ストロークＳ３）に接触可能である。この
場合、特徴点修正部２２は、図８（ａ）の文字「地」の
文字パターンＰ上で、ストローク（セグメント）Ｓ１の
下側の端点８１を移動して、ストローク（セグメント）
Ｓ１の末尾をストローク（セグメント）Ｓ３に接触させ
ることで、端点８１を、図８（ｂ）に示す文字「地」の
文字パターンＰのように、分岐点８２に変更（修正）す
る。

【００６０】この結果、辞書マッチング部４（内の安定
ストロークマッチング部４３）での文字「地」の辞書情
報Ｄとのマッチングは成功することになる。さて、特徴
点修正部２２で特徴点が修正された場合、その特徴点修
正後の特徴点情報Ｃがセグメント抽出部２３に送られ、
当該特徴点情報Ｃに基づいて、新たなセグメント情報Ｓ
が抽出される。そしてこの修正後の特徴点情報Ｃと新た
に抽出されたセグメント情報Ｓとがトップダウン型スト
ローク統合部３に送られる。

【００６１】トップダウン型ストローク統合部３内のス
トローク統合部３１は、修正後の特徴点情報Ｃ及び新た
なセグメント情報Ｓに基づき、前記した修正前の場合と
同様に、図１７に示すような分類に従ってボトムアップ
的にストローク統合を行い、新たなストローク情報Ｉを
取得する。

【００６２】ストローク統合部３１で取得したストロー
ク情報Ｉはストローク修正部３２に送られる。ストロー
ク修正部３２には、安定ストロークマッチング部４３か
らマッチングに失敗した各辞書情報Ｄが順次送られてお
り、トップダウン的な修正が要求されている。

【００６３】そこでストローク修正部３２は、ストロー
ク統合部３１でのストローク統合の結果であるストロー
ク情報Ｉを、安定ストロークマッチング部４３から送ら
れている辞書情報Ｄに基づいてトップダウン的に修正す
る。このストローク修正部３２でのストローク統合修正
の具体例を、安定ストロークマッチング部４３から文字
「Ｋ」についての辞書情報Ｄが送られており、且つ入力
文字パターンＰが図９（ａ）に示すような文字「Ｋ」で
ある場合について説明する。なお、図６から明らかなよ
うに、実際には辞書４１には文字「Ｋ」についての辞書
情報Ｄは登録されておらず、文字「Ｋ」は認識対象外で
あるが、説明の便宜上、入力文字パターンＰが文字
「Ｋ」の場合を例にとる。

【００６４】まず、文字「Ｋ」についての辞書情報Ｄ
は、［全体ストローク数＝３，位置＝左，種別＝縦直
線，接続関係＝（（中，接触，縦直線），（中，接触，
縦直線）］であるものとする。

【００６５】一方、図９（ａ）に示す文字「Ｋ」の文字
パターン（Ｐ）の４つのセグメントｓ1 〜ｓ4 を対象と
して、ストローク統合部３１がセグメントの方向（角
度）だけでボトムアップ的なストローク統合を行った結
果、その文字パターンが、文字「×」のように、２つの
ストロークＳ１１，Ｓ１２が交差していると判断された
ものとすると、そのままでは文字「Ｋ」の辞書マッチン
グに失敗することは明らかである。

【００６６】今、ボトムアップ的なストローク統合の結
果、図９（ａ）に示す文字「Ｋ」の文字パターンＰに対
する（辞書マッチング部４内の）安定ストロークマッチ
ング部４３での辞書マッチングに失敗し、当該マッチン
グ部４３からストローク修正部３２に対して文字「Ｋ」
の辞書情報Ｄが送られたものとする。

【００６７】ストローク修正部３２は、ストローク統合
部３１による図９（ａ）に示したようなボトムアップ的
なストローク統合の結果（ストローク情報Ｉ）を、文字
「Ｋ」についての辞書情報Ｄ（の示す安定ストロークの
位置及び種別）に基づいて修正するために、まず、辞書
情報Ｄの示す安定ストロークの位置で決まる、入力文字
パターンＰの領域に含まれているセグメント、即ち安定
ストロークと同じ位置に分類されるセグメントを全て取
り出す（図１１ステップ１１１）。ここでは、図９
（ａ）に示す文字「Ｋ」の文字パターンＰ中の左側の２
つのセグメントｓ1，ｓ2 が取り出される。なお、セグ
メントの位置は、前記した安定ストロークの位置の決定
と同一手法で決定される。

【００６８】次にストローク修正部３２は、取り出した
セグメントを１つのストロークに統合する（図１１ステ
ップ１１２）。ここでは、セグメントｓ1 ，ｓ2 が、図
９（ｂ）に示すように、ストロークＳ２１に統合され
る。次にストローク修正部３２は、残りのセグメントに
ついてのストローク統合を行う（図１０ステップ１１
３）。ここでは、右側の２つのセグメントｓ3 ，ｓ4 が
そのままストロークＳ２２，Ｓ２３とされる。

【００６９】以上に述べたストローク修正部３２でのト
ップダウン的なストローク統合の修正処理により、文字
「Ｋ」の入力文字パターン（Ｐ）の４つのセグメントｓ
1 〜ｓ4 が、図９（ｂ）のように、文字「Ｋ」の辞書情
報Ｄに適合したストロークＳ２１〜Ｓ２３に再統合され
る。この結果、辞書マッチング部４（内の安定ストロー
クマッチング部４３）での文字「Ｋ」の辞書情報Ｄとの
再度のマッチングは成功することになる。

【００７０】このように本実施形態においては、先に述
べたようなマッチングの時間を短縮し且つ辞書４１の容
量を節約できるという効果だけでなく、辞書情報Ｄとの
マッチングがとれないときに、その辞書情報Ｄに基づい
て特徴点情報Ｃとセグメント情報Ｓをトップダウン的に
修正することにより、特徴点情報Ｃとセグメント情報Ｓ
を筆記者の癖等に起因する文字の変形（崩れ）に影響さ
れずに安定化させ、認識率を向上することができるとい
う効果もある。また、辞書情報Ｄとのマッチングがとれ
ないときに、その辞書情報Ｄに基づいてストローク統合
をトップダウン的に修正することにより、ストローク統
合を筆記者の癖等に起因する文字の変形（崩れ）に影響
されずに安定化させ、認識率を向上することができると
いう効果もある。

【００７１】そこで、本実施形態によるパターン認識装
置の能力を検証するため、図６に示した２６文字種につ
いて認識実験を行った。まず、図１２（ａ）に、上記２
６文字種の辞書情報におけるストローク数と接続関係数
を、従来技術のそれて対比させて示す。

【００７２】この図１２（ａ）から、安定ストロークを
抽出することによるマッチング時間の短縮と辞書容量の
節約の効果は明らかである。即ち、上記２６文字種の場
合、従来技術では、取り得る最大のストローク数の合計
は７６である。一方、安定ストローク数は本実施形態で
は１文字種につき１であるから、本実施形態によるスト
ローク数の合計は２６である。また、取り得る最大の接
続関係の数は、従来技術では１１６であるが、本実施形
態では２８である。

【００７３】次に、トップダウン的な特徴点抽出、セグ
メント抽出及びストローク統合の能力を検証する。ここ
では、２６文字種の各々につき５０件、合計１３００件
のテストデータを用意した。これを用いて、トップダウ
ン的な特徴点抽出、セグメント抽出及びストローク統合
を行わない場合と行う場合とで認識実験を行った。この
認識実験での認識率、誤認識率及びリジェクト率を図１
２（ｂ）に示す。この図１２（ｂ）から明らかなよう
に、認識率が向上し、誤認識率及びリジェクト率が低く
なった。

【００７４】以上に述べた図１の構成のパターン認識装
置の各部の機能は、専用の装置で実現することも可能で
あるが、コンピュータ、例えば文字パターンＰの入力機
能を持つパーソナルコンピュータを、細線化処理部１、
トップダウン型特徴抽出部２、トップダウン型ストロー
ク統合部３、及び辞書マッチング部４として機能させる
ためのプログラムを記録した（フロッピーディスク、Ｃ
Ｄ−ＲＯＭ等の）記録媒体を用い、当該記録媒体をパー
ソナルコンピュータに装着して、当該記録媒体に記録さ
れているプログラムをパーソナルコンピュータで読み取
り実行させることにより実現される。

【００７５】なお、本発明は上述した実施形態に限定さ
れるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で、種々
変形して実施することができる。例えば、細線化処理部
１での細線化処理に、Hilditchの細線化アルゴリズムの
代わりに別のアルゴリズムを用いてもよい。また、特徴
点を抽出するときに、特徴点を移動させるのではなく、
ストローク上に新たな特徴点を想定し、その点ともとも
との特徴点とを直線或いは種々の曲線で結んでもよい。
また、ストロークの種別について、「ループ」のような
定性的な表現だけではなく、曲率などの定量的な表現を
加えてもよい。また、文字種によっては複数の安定スト
ロークを設定するようにしてもよい。また、特徴点修正
部２２及びストローク修正部３２によるトップダウン的
修正を最初から（即ち辞書マッチング部４での辞書マッ
チング前に）行うようにしても構わない。更に、辞書４
１とのマッチングを行うときに、ルールベースだけでな
く、ニューラルネットのようなアーキテクチャを適用し
て実施することもできる。

【００７６】

【発明の効果】以上詳述したように本発明によれば、各
種標準パターンについて、比較的形状変形の少ない安定
ストロークについての情報を辞書登録しておき、それと
入力パターンのストローク情報から得られる安定ストロ
ークとのマッチングを行って認識結果を出力する構成と
したので、マッチングの時間短縮と辞書容量の節約を図
ることができる。

【００７７】また本発明によれば、特徴点情報とセグメ
ント情報を辞書情報に基づいてトップダウン的に修正す
ることにより、特徴点情報とセグメント情報を安定化さ
せることができるため、認識率を向上すると共に、誤認
識率及びリジェクト率を低くすることができる。

【００７８】また本発明によれば、ストローク統合を辞
書情報に基づいてトップダウン的に修正することによ
り、ストローク統合を安定化させることができるため、
認識率を向上すると共に、誤認識率及びリジェクト率を
低くすることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態に係るパターン認識装置の
概略構成を示すブロック図。

【図２】図１中のトップダウン型特徴抽出部２で得られ
る特徴点情報Ｃ及びセグメント情報Ｓの一例を示す図。

【図３】図１中のストローク統合部３で得られるストロ
ーク情報Ｉの一例を示す図。

【図４】図１中の辞書４１に登録される辞書情報のデー
タ構造例を示す図。

【図５】ストローク位置の分類の仕方を説明するための
図。

【図６】図１中の辞書４１に登録される辞書情報の具体
例を示す図。

【図７】図１中の安定ストロークマッチング部４３にお
ける文字「地」の入力パターンに対する辞書マッチング
を説明するための図。

【図８】図１中の特徴点修正部２２におけるトップダウ
ン的な特徴点修正を説明するための図。

【図９】図１中のストローク修正部３２におけるトップ
ダウン的なストローク統合修正を説明するための図。

【図１０】図１中の特徴点修正部２２における特徴点修
正処理の手順を示すフローチャート。

【図１１】図１中のストローク修正部３２におけるスト
ローク統合修正処理の手順を示すフローチャート。

【図１２】同実施形態で適用される辞書情報におけるス
トローク数と接続関係数を、従来技術のそれて対比させ
て示すと共に、同実施形態におけるトップダウン的な修
正の有無による認識実験結果を示す図。

【図１３】従来のパターン認識装置の概略構成を示すブ
ロック図。

【図１４】文字パターンＰの一例を示す図。

【図１５】図１４の文字パターンＰに対する細線化処理
で得られる細線化画像Ｔを示す図。

【図１６】特徴点の種類を説明するための図。

【図１７】ストロークの種類を説明するための図。

【図１８】ストロークの縦直線と横直線の分類の仕方を
説明するための図。

【図１９】文字「地」についての従来の辞書情報の一例
を示す図。

【図２０】図１３中の辞書マッチング部１３４における
文字「地」の入力パターンに対する辞書マッチングを説
明するための図。

【符号の説明】

１…細線化処理部、２…トップダウン型特徴抽出部、３…トップダウン型ストローク統合部、４…辞書マッチング部、２１…特徴点抽出部、２２…特徴点修正部、２３…セグメント抽出部、３１…ストローク統合部、３２…ストローク修正部、４１…辞書、４２…安定ストローク抽出部、４３…安定ストロークマッチング部。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】入力された認識対象パターンについて細
線化処理を行って細線化画像を得る細線化処理手段と、前記細線化処理手段により得られる細線化画像に基づい
て特徴点と特徴点間を結ぶ連結画像の集合であるセグメ
ントとを抽出し、特徴点情報及びセグメント情報を得る
特徴抽出手段と、前記特徴抽出手段により得られる特徴点情報及びセグメ
ント情報に基づいてストローク統合を行ってストローク
情報を得るストローク統合手段と、各種標準パターンについて、そのパターンを構成する全
ストロークの中から選択された形状変形の影響の少ない
少なくとも１つの安定したストロークについての情報を
含む辞書情報が登録されている辞書と、前記ストローク統合手段により得られたストローク情報
の中から、前記辞書中の辞書情報に基づいて安定したス
トロークについての情報を安定ストローク情報として抽
出する安定ストローク抽出手段と、前記安定ストローク抽出手段により抽出された安定スト
ローク情報と前記辞書中の辞書情報とのマッチングを行
って認識結果を出力する辞書マッチング手段とを具備す
ることを特徴とするパターン認識装置。
【請求項２】前記特徴抽出手段は、前記辞書マッチン
グ手段でのマッチングに失敗した場合に、前記辞書中の
辞書情報に基づいて前記特徴点情報をトップダウン的に
修正すると共に、その修正した特徴点情報に従ってセグ
メントを抽出し直して新たなセグメント情報を取得し、
当該新たなセグメント情報と前記修正した特徴点情報と
を前記ストローク統合手段での再ストローク統合に供す
るように構成されていることを特徴とする請求項１記載
のパターン認識装置。
【請求項３】前記ストローク統合手段は、前記辞書マ
ッチング手段でのマッチングに失敗した場合に、前記辞
書中の辞書情報に基づいて前記ストローク統合をトップ
ダウン的に修正して新たなストローク情報を取得し、当
該新たなストローク情報を前記辞書マッチング手段での
再マッチングに供するように構成されていることを特徴
とする請求項１または請求項２記載のパターン認識装
置。
【請求項４】入力された認識対象パターンについて細
線化処理を行って細線化画像を得る細線化処理手段と、前記細線化処理手段により得られる細線化画像に基づい
て特徴点を抽出し、特徴点情報を得る特徴点抽出手段
と、各種標準パターンについて、そのパターンを構成する全
ストロークの中から選択された形状変形の影響の少ない
少なくとも１つの安定したストロークについての情報を
含む辞書情報が登録されている辞書と、前記特徴点抽出手段により得られる特徴点情報を、前記
辞書中の各辞書情報別に、その辞書情報に基づいてトッ
プダウン的に修正する特徴点修正手段と、前記特徴点修正手段により修正された特徴点情報に基づ
いて特徴点間を結ぶ連結画像の集合であるセグメントを
抽出し、セグメント情報を得るセグメント抽出手段と、前記特徴点修正手段により修正された特徴点情報及び前
記セグメント抽出手段により得られるセグメント情報に
基づいてストローク統合を行ってストローク情報を得る
ストローク統合手段と、前記ストローク統合手段により得られたストローク情報
を前記辞書中の対応する辞書情報に基づいてトップダウ
ン的に修正するストローク修正手段と、前記ストローク修正手段により修正されたストローク情
報の中から、前記辞書中の対応する辞書情報に基づいて
安定したストロークについての情報を安定ストローク情
報として抽出する安定ストローク抽出手段と、前記安定ストローク抽出手段により抽出された安定スト
ローク情報と前記辞書中の対応する辞書情報とのマッチ
ングを行って認識結果を出力する辞書マッチング手段と
を具備することを特徴とするパターン認識装置。
【請求項５】各種標準パターンについて、そのパター
ンを構成する全ストロークの中から選択した形状変形の
影響の少ない少なくとも１つの安定したストロークにつ
いての情報を含む辞書情報を予め辞書に登録しておき、認識対象パターンが入力された際には、その認識対象パ
ターンについて細線化処理を行って細線化画像を取得
し、前記取得した細線化画像に基づいて特徴点と特徴点間を
結ぶ連結画像の集合であるセグメントとを抽出して特徴
点情報及びセグメント情報を取得し、前記取得した特徴点情報及びセグメント情報に基づいて
ストローク統合を行ってストローク情報を取得し、前記取得したストローク情報の中から、前記辞書中の辞
書情報に基づいて安定したストロークについての情報を
安定ストローク情報として抽出し、前記抽出した安定ストローク情報と前記辞書中の辞書情
報とのマッチングを行って認識結果を出力することを特
徴とするパターン認識方法。
【請求項６】前記マッチングに失敗した場合に、前記
辞書中の辞書情報に基づいて前記特徴点情報をトップダ
ウン的に修正すると共に、その修正した特徴点情報に従
ってセグメントを抽出し直して新たなセグメント情報を
取得し、当該新たなセグメント情報と前記修正した特徴
点情報とを再度の前記ストローク統合に供することを特
徴とする請求項５記載のパターン認識方法。
【請求項７】前記マッチングに失敗した場合に、前記
辞書中の辞書情報に基づいて前記ストローク統合をトッ
プダウン的に修正して新たなストローク情報を取得し、
当該新たなストローク情報を再度の前記マッチングに供
することを特徴とする請求項５または請求項６記載のパ
ターン認識方法。