JPH11203408A - Handwritten pattern storing/retrieving device - Google Patents

Handwritten pattern storing/retrieving device

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JPH11203408A
JPH11203408A JP10004685A JP468598A JPH11203408A JP H11203408 A JPH11203408 A JP H11203408A JP 10004685 A JP10004685 A JP 10004685A JP 468598 A JP468598 A JP 468598A JP H11203408 A JPH11203408 A JP H11203408A
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JP
Japan
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pattern
partial
handwritten
feature
data
Prior art date
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Takatsugu Yamada
敬嗣 山田
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NEC Corp
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NEC Corp
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a handwritten pattern storing/retrieving device capable of executing highly accurate retrieval by absorbing the unstability of division into partial patterns due to maintenance of a high speed property. SOLUTION: The device includes a partial pattern separation means 103 for separating a handwritten pattern into partial patterns and a feature extraction means 106 for extracting a feature from each separated partial pattern and a feature matching means 112 matches the features of stored partial patterns with the feature of a retrieving key pattern and reads out a handwritten pattern corresponding to the matched partial pattern. At the time of matching the features of partial patterns by the means 112, plural partial patterns are synthesized, the feature of the synthetic pattern is found out and features are matched by using the features of the original partial patterns or the feature of the synthetic pattern.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、蓄積された手書き
パターンを検索する手書きパターン蓄積検索装置に関
し、特に検索時に入力した手書きパターンに類似した蓄
積パターンを検索する手書きパターン蓄積検索装置及び
手書きパターン検索方法に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a handwritten pattern storage and retrieval apparatus for retrieving a stored handwritten pattern, and more particularly to a handwritten pattern storage and retrieval apparatus for retrieving a stored pattern similar to a handwritten pattern inputted at the time of retrieval. About the method.

【0002】[0002]

【従来の技術】従来、この種の手書きパターン蓄積検索
装置は、例えば特開平8−305722号公報に示され
るように、手書きパターンを蓄積しておいて、それを手
書きしたパターンを検索用キーパターンとして、該キー
検索用パターンに類似した蓄積パターンを検索して出力
することを目的として用いられている。以下、上記した
手書きパターン蓄積検索装置を第1の従来技術と呼ぶ。
2. Description of the Related Art Conventionally, this type of handwritten pattern storage and retrieval apparatus stores a handwritten pattern and, as shown in, for example, JP-A-8-305722, stores the handwritten pattern in a search key pattern. Is used for searching and outputting a storage pattern similar to the key search pattern. Hereinafter, the above-described handwritten pattern storage and retrieval device is referred to as a first related art.

【0003】図13は、従来の手書きパターン蓄積検索
装置の一実施例を示すブロック図である。手書きパター
ン入力手段101は、タブレット装置などで、ペンを利
用して手書きされたパターンを、パターンが時系列で書
かれていく途中でのペン先の移動を2次元座標によって
サンプリングして、そのサンプリング値を出力する。こ
こでは、タブレットの左上隅が原点で、右方向に進むに
したがってX座標が大きくなり、下方向に進にしたがっ
てY座標が大きくなる座標系を用いる。手書きパターン
バッファ102は、手書きパターンの一時的な記憶部で
ある。文字分離手段2030は、手書きパターンを文字
毎に分離する。文字コード及びポインタ記憶手段209
0は、認識結果の文字コード、認識結果の信頼度、その
文字に相当する元の手書きパターン中での位置を記録す
る。手書きパターン記憶手段108は、手書きパターン
入力手段101から入力された手書きパターンを蓄積す
る。文字コード及びポインタバッファ2110は、検索
用のキーとして入力された手書きパターンを認識した結
果の文字コード、認識結果の信頼度、及び元の手書きパ
ターン中での当該文字の位置を示すポインタを記憶す
る。文字コード読み出し手段2100は、文字コード及
びポインタ記憶手段2090から文字コードと認識結果
の信頼度を順に読み出し、文字コード整合手段2120
に転送する。文字コード整合手段2120は、文字コー
ド読み出し手段2100と文字コード及びポインタバッ
ファ2110から転送されてきた文字コードと認識結果
の信頼度を用いて整合部分を検出する。手書きパターン
表示手段114は、検索結果の手書きパターンを表示す
る。
FIG. 13 is a block diagram showing an embodiment of a conventional handwritten pattern storage and retrieval apparatus. A handwriting pattern input unit 101 samples a pattern handwritten using a pen with a tablet device or the like by using two-dimensional coordinates of a movement of a pen tip while the pattern is being written in time series. Output the value. Here, a coordinate system is used in which the origin is located at the upper left corner of the tablet, the X coordinate increases as moving to the right, and the Y coordinate increases as moving down. The handwritten pattern buffer 102 is a temporary storage unit for handwritten patterns. The character separating unit 2030 separates the handwritten pattern for each character. Character code and pointer storage means 209
0 records the character code of the recognition result, the reliability of the recognition result, and the position in the original handwritten pattern corresponding to the character. The handwritten pattern storage unit 108 stores the handwritten pattern input from the handwritten pattern input unit 101. The character code and pointer buffer 2110 stores a character code as a result of recognizing a handwritten pattern input as a search key, the reliability of the recognition result, and a pointer indicating the position of the character in the original handwritten pattern. . The character code reading unit 2100 sequentially reads the character code and the reliability of the recognition result from the character code and pointer storage unit 2090, and reads the character code matching unit 2120.
Transfer to The character code matching means 2120 detects a matching part using the character code reading means 2100, the character code transferred from the character code and pointer buffer 2110, and the reliability of the recognition result. The handwritten pattern display means 114 displays the handwritten pattern of the search result.

【0004】次に上記した手書きパターン蓄積検索装置
の動作について説明する。手書きパターン入力手段10
1に入力され、そこから出力された手書きパターンは、
例えば図14のような形式で出力される。移動するペン
が指し示す点の座標は、一定時間間隔毎にサンプリング
されて、図14の縦方向のカラムとしてデータを出力す
る。1つのサンプリングされたデータは、その点の通し
番号、その手書きデータが記載されているページの番
号、ページ内でのX座標及びY座標、とペン先がタブレ
ット上に接しているか接していないかを示すup/do
wn信号からなる。ペン先がタブレット上に接している
場合にはup/down信号として1、つまりdown
信号が出力され、ペン先がタブレット上に接していない
場合には0、つまりup信号が出力される。
Next, the operation of the above-described handwritten pattern storage and retrieval apparatus will be described. Handwriting pattern input means 10
1 and the handwritten pattern output from it is
For example, it is output in a format as shown in FIG. The coordinates of the point indicated by the moving pen are sampled at regular time intervals, and the data is output as a vertical column in FIG. One sampled data includes the serial number of the point, the number of the page on which the handwritten data is written, the X and Y coordinates in the page, and whether the pen tip is in contact with the tablet or not. Up / do
wn signal. When the pen tip is in contact with the tablet, 1 as an up / down signal, that is, down
A signal is output, and when the pen tip is not in contact with the tablet, 0, that is, an up signal is output.

【0005】手書きパターン入力手段101から入力さ
れた前記手書きパターンは、手書きパターンバッファ1
02に一時的に記憶される。文字分離手段2030は、
手書きパターンバッファ102から受け取った手書きパ
ターンを文字毎に切断する。この従来例では、手書きパ
ターン入力手段101には、複数の枠が表示されてお
り、1つの枠には1つの文字が記入されるので、予め定
められた枠の左上座標(X1i ,Y1i )と枠の右下座
標(X2i ,Y2i )を利用して、第i番目の枠内に文
字が書かれていることを検知し、1つの枠内に続けて書
かれている限り、入力されている点を1つの文字として
記録する。
[0005] The handwritten pattern input from the handwritten pattern input means 101 is stored in a handwritten pattern buffer 1.
02 is temporarily stored. Character separation means 2030
The handwritten pattern received from the handwritten pattern buffer 102 is cut for each character. In this conventional example, a plurality of frames are displayed on the handwritten pattern input means 101, and one character is entered in one frame. Therefore, the upper left coordinates (X1i, Y1i) of the predetermined frame are displayed. Utilizing the lower right coordinates (X2i, Y2i) of the frame, it is detected that a character is written in the i-th frame, and as long as it is written continuously in one frame, it is input. Record the dots as one character.

【0006】第i番目の枠内に記入されている点が入っ
ているか否かの判定については、点の座標を(x,y)
としたときに、xがX1i 以上で、かつxがX2i 以下
で、かつyがY1i 以上で、かつyがY2i 以下である
場合に1つの枠内に記入されているとし、これを枠判定
条件とする。もし前記枠判定条件を満たさない点が入力
された場合には、その点の直前までの点が第i枠に記入
されていたものと判定し、それを1つ文字として分離し
て文字認識手段2060に転送する。それ以降に入力さ
れた点については、別の枠が前記枠判定条件を満足する
かを探索する。そして、前記枠判定条件を満足する左上
座標と右下座標をもつ枠を選択して、第i枠として以後
に入力される点が同一の枠判定条件を満足するかどうか
を調べる。
In order to determine whether or not a point entered in the i-th frame is present, the coordinates of the point are determined by (x, y).
When x is greater than or equal to X1i, x is less than or equal to X2i, and y is greater than or equal to Y1i, and y is less than or equal to Y2i, it is assumed that the information is entered in one frame. And If a point that does not satisfy the frame determination condition is input, it is determined that the point immediately before that point has been entered in the i-th frame, and that point is separated as one character and the character Transfer to 2060. For the points input thereafter, it is searched whether another frame satisfies the frame determination condition. Then, a frame having an upper left coordinate and a lower right coordinate satisfying the frame determination condition is selected, and it is checked whether or not a point input as the i-th frame thereafter satisfies the same frame determination condition.

【0007】上記同様に連続して入力される点が同一枠
判定条件を満足し続ける限り1つの文字として点を記録
し、前記枠判定条件を満足しなくなった時点で、それ以
前の点の集合を1つの文字として文字認識手段2060
に転送する。文字分離手段2030が切断して生成した
文字パターンは、文字認識手段2060で認識する。文
字認識手段2060は、オンラインデータとして入力さ
れた手書きパターンを認識する手段であればどのような
ものでもよい。文字認識手段2060は、出力結果とし
て、認識結果の文字コードと認識結果の確信度を出力す
る。確信度は、大きい値ほど確度の高い認識結果である
ことを示す。但し文字認識手段2060は、1つの文字
パターンを認識した際に、複数の文字コードと確信度の
組を出力する。
In the same manner as described above, a point is recorded as one character as long as continuously input points continue to satisfy the same frame determination condition, and when the point is no longer satisfied, a set of previous points is set. As one character, character recognition means 2060
Transfer to The character pattern generated by cutting by the character separating means 2030 is recognized by the character recognizing means 2060. The character recognition means 2060 may be any means for recognizing a handwritten pattern input as online data. The character recognizing unit 2060 outputs a character code of the recognition result and a certainty factor of the recognition result as an output result. The certainty factor indicates that a larger value indicates a more accurate recognition result. However, when one character pattern is recognized, the character recognition means 2060 outputs a set of a plurality of character codes and certainty factors.

【0008】記録検索制御手段115は、手書きパター
ンの蓄積度には、第1のスイッチ107を文字コード及
びポインタ記憶手段2090側に接続し、第2のスイッ
チ105を手書きパターン記憶手段108に接続する。
これにより蓄積時には、手書きパターン入力手段101
から入力された手書きパターンは、第2のスイッチ10
5を通して手書きパターン記憶手段108に蓄積され、
文字認識手段2060で生成された文字コードと、確信
度と、認識対象となった文字が蓄積された元の手書きパ
ターンのどこに対応するかを示したポインタとが第1の
スイッチ107を通して文字コード及びポインタ記憶手
段2090に蓄積される。当該文字コード及びポインタ
記憶手段2090に記憶されるデータの形式を図16に
示す。図16に示されるデータは、1つの文字に対して
認識を施した後の認識結果として、第1位候補とその確
信度、第2位候補とその確信度を記憶する場合の例であ
る。より多くの候補を記憶する場合でも同様である。手
書きパターンへのポインタとして1つの文字パターンを
構成する点データの最初の点の番号と最後の点の番号を
記憶する。
The recording / retrieval control means 115 connects the first switch 107 to the character code and pointer storage means 2090 and connects the second switch 105 to the handwritten pattern storage means 108 for the degree of accumulation of the handwritten pattern. .
Thereby, at the time of accumulation, the handwritten pattern input means 101
The handwritten pattern inputted from the second switch 10
5 is stored in the handwritten pattern storage means 108,
The character code generated by the character recognizing means 2060, the certainty factor, and a pointer indicating where the character to be recognized corresponds to the original handwritten pattern in which the character to be recognized corresponds are transmitted through the first switch 107 to the character code and the character code. It is stored in the pointer storage means 2090. FIG. 16 shows the format of the character code and the data stored in the pointer storage means 2090. The data shown in FIG. 16 is an example of a case where the first candidate and its certainty, and the second candidate and its certainty are stored as recognition results after performing recognition on one character. The same applies when storing more candidates. The number of the first point and the number of the last point of the point data forming one character pattern are stored as pointers to the handwritten pattern.

【0009】検索時には、記録検索制御手段115から
の信号にしたがって第1のスイッチ107は文字コード
及びポインタバッファ2110に接続され、第2のスイ
ッチ105は切断される。検索のためのキーとなる手書
きパターンが手書きパターン入力手段101から入力さ
れ手書きパターンバッファ102に一時的に記憶され
る。当該手書きパターンは、文字分離手段2030に転
送され文字毎に分離され、図15に示すようなデータが
抽出されて、元の手書きパターンとともに文字に認識手
段2060に転送される。文字認識手段2060で、1
文字毎に認識されその結果は図16に示したフォームで
記録されて文字コード及びポインタバッファ2110に
転送され一時的に記憶される。次に文字コード及びポイ
ンタバッファ2110内の文字のデータは、1文字づつ
文字コード整合手段2120に転送される。文字コード
整合手段2120では、第1番目の文字のデータを受け
取った際に、文字コード読み出し手段2100から文字
コード及びポインタ記憶手段2090内の1番目の文字
に関するデータを読み出す。文字コード及びポインタバ
ッファ2110から読み出した1文字のデータには、図
16の例では2個の文字コードが含まれる。同様に文字
コード及びポインタ記憶手段2090から読み出した1
文字のデータにも2個の文字コードが含まれる。それゆ
え組み合わせとしては4つの組み合わせができる。当該
4つの組のうちで、2つの文字コードが一致してる組み
を選択する。一致している文字コードがある場合には、
それらに対応する確信度を文字コード及びポインタ記憶
手段2090と文字コード及びポインタバッファ211
0から読み出し、和または積によって組の確信度を計算
する。例では積を用いて計算している。もし複数の組で
文字コードが一致している場合には、大きい方の組の確
信度を選択し確信度累計として記憶する。もし確信度累
計が一定の条件を満足している場合、例えば予め定めた
しきい値よりも大きい場合には、確信度を文字コード及
びポインタ記憶手段2090から次の文字データを読み
出し、文字コード及びポインタバッファ2110から次
の文字データを読み出し、前記と同様の組み確信度の計
算を行う。得られた組み確信度を前述確信度累計に掛け
て、新しい確信度累計を求める。この処理を文字コード
及びポインタバッファ2110に含まれる全ての文字に
対して実施した後に、前述の確信度累計がしきい値以上
であるならば、文字コード及びポインタ記憶手段209
0中の対応した文字の列を検索結果として選択する。文
字コード及びポインタバッファ2110中の一連の文字
データを整合している途中で組に含まれるコードで一致
するものがない場合、または一連の文字データを整合し
ている途中で確信度累計がしきい値よりも小さくなった
場合、または一連の文字列をすべて整合し終わった場合
には、整合の処理を中止して、文字コード及びポインタ
バッファ2110中の1番目の文字データと整合した文
字コード及びポインタ記憶手段2090中の文字データ
の次の文字データを読み出し、文字コード及びポインタ
バッファ2110中の1番目の文字データとの整合処理
を開始し、一連の文字列の整合を実行する。文字コード
及びポインタ記憶手段2090中から対応した文字の列
を検索結果として選択できた場合には、その文字に関す
るデータを手書きパターン読み出し手段113に転送す
る。手書きパターン読み出し手段113では、文字コー
ド及びポインタ記憶手段2090中の整合した文字列の
1番目の文字の始点番号と最終文字の終点番号を取得
し、始点から終点までの点データを、手書きパターン記
憶手段108から読み出し、手書きパターン表示手段1
14に転送する。
At the time of retrieval, the first switch 107 is connected to the character code and pointer buffer 2110 according to a signal from the record retrieval control means 115, and the second switch 105 is disconnected. A handwritten pattern serving as a key for search is input from the handwritten pattern input means 101 and temporarily stored in the handwritten pattern buffer 102. The handwritten pattern is transferred to the character separating unit 2030 and separated for each character. Data as shown in FIG. 15 is extracted and transferred to the character recognizing unit 2060 together with the original handwritten pattern. In the character recognition means 2060, 1
The result of recognition for each character is recorded in the form shown in FIG. 16, transferred to the character code and pointer buffer 2110 and temporarily stored. Next, the character code and the character data in the pointer buffer 2110 are transferred to the character code matching means 2120 one character at a time. When the character code matching unit 2120 receives the data of the first character, the character code matching unit 2120 reads the data related to the first character in the character code and pointer storage unit 2090 from the character code reading unit 2100. The one-character data read from the character code and pointer buffer 2110 includes two character codes in the example of FIG. Similarly, the character code and 1 read from the pointer storage means 2090
The character data also includes two character codes. Therefore, there are four possible combinations. From the four sets, a set in which the two character codes match is selected. If there is a matching character code,
Character code and pointer storage means 2090 and character code and pointer buffer 211
Read from 0 and calculate the confidence of the set by sum or product. In the example, calculation is performed using the product. If the character codes match in a plurality of sets, the certainty factor of the larger set is selected and stored as the total certainty factor. If the accumulated certainty satisfies a certain condition, for example, if it is larger than a predetermined threshold, the certainty is read from the character code and pointer storage means 2090 to read the next character data, and the character code and The next character data is read from the pointer buffer 2110, and the same combination confidence is calculated as described above. The obtained confidence sum is multiplied by the confidence sum to obtain a new confidence sum. After this process is performed on all the characters included in the character code and pointer buffer 2110, if the above-described cumulative certainty factor is equal to or greater than the threshold value, the character code and pointer storage means 209
A corresponding character string in 0 is selected as a search result. If there is no matching code included in the set while matching a series of character data in the character code and pointer buffer 2110, or a certainty accumulates during the matching of a series of character data. If the value is smaller than the value, or if all of the series of character strings have been matched, the matching process is stopped, and the character code and the character code that match the first character data in the character code and pointer buffer 2110 are set. The character data next to the character data in the pointer storage unit 2090 is read, the matching process with the character code and the first character data in the pointer buffer 2110 is started, and a series of character strings are matched. If a corresponding character string can be selected as a search result from the character code and pointer storage means 2090, data relating to the character is transferred to the handwritten pattern reading means 113. The handwritten pattern reading means 113 acquires the start point number of the first character and the end point number of the last character of the matched character string in the character code and pointer storage means 2090, and stores the point data from the start point to the end point in the handwritten pattern storage. Read from the means 108, and the handwritten pattern display means 1
Transfer to 14.

【0010】従来の他の手書きパターン蓄積検索装置
(第2の従来技術)としては、特開平8−77295号
公報に記載されたものが知られている。以下、この手書
きパターン蓄積検索装置について説明する。オンライン
手書きパターン入力手段から入力された手書きパターン
をストローク毎に記憶して蓄積しておいて、検索の際に
キーとして入力された手書きパターンもストローク集合
として記述して、キーの手書きパターンのストローク集
合と類似したストローク集合を、蓄積されたストローク
集合から部分集合として選択する。類似したストローク
の部分集合を蓄積データから検出できた場合には検出結
果を手書きパターン表示装置に提示する。
As another conventional handwritten pattern storage and retrieval device (second prior art), there is known one described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 8-77295. Hereinafter, the handwritten pattern storage and retrieval device will be described. The handwritten pattern input from the online handwritten pattern input means is stored and stored for each stroke, and the handwritten pattern input as a key at the time of retrieval is also described as a stroke set, and the stroke set of the key handwritten pattern is written. Is selected as a subset from the stored stroke sets. When a similar subset of strokes can be detected from the stored data, the detection result is presented to the handwritten pattern display device.

【0011】[0011]

【発明が解決しようとする課題】上記した第1の従来技
術では、蓄積パターンでも、検索のための検索用キーパ
ターンでも、手書きパターン中の文字は、予め呈示され
た枠の中に1文字づつ記入されたものを入力としている
ために、1文字に分離する際に曖昧さなく実行できる。
しかし、枠がない状態で記入された手書きパターンを文
字毎に分離する場合には、記入した文字の形状の微少な
変化によって結果が異なる場合がある。例えば、「語」
という字を書いた場合にも、「語」を1文字として検出
する場合と、偏の「言」と旁の「吾」が分離して2文字
になる場合がある。このように蓄積パターン中で「語」
と記録され、検索用キーパターンで「言」「吾」と分離
した場合には、第1の従来法ではうまく検索することが
できない。
In the above-mentioned first prior art, the characters in the handwritten pattern are stored one by one in a frame presented beforehand, regardless of whether the pattern is an accumulated pattern or a search key pattern. Since the entered information is used as an input, it can be executed without ambiguity when separating it into one character.
However, when a handwritten pattern entered without a frame is separated for each character, the result may be different due to a slight change in the shape of the entered character. For example, "word"
Also, when writing the word "", there is a case where "word" is detected as one character, and a case where the biased "word" and the adjacent "go" are separated into two characters. Thus, "words" in the accumulation pattern
Is recorded, and the word "go" is separated from the word "go" by the search key pattern, the first conventional method cannot search well.

【0012】例えば、図10に類似したパターンが入力
された場合に、図11のように部分パターン1401と
部分パターン1402に分離される場合と、図12のよ
うに部分パターン1501と部分パターン1502に分
離される場合が想定できる。しかし、図11のように分
離され、認識された結果が蓄積されて、検索用キーパタ
ーンが図12のように分離されて認識された結果を用い
て検索をおこなっても、望ましい検索結果は得られな
い。
For example, when a pattern similar to FIG. 10 is input, it is divided into a partial pattern 1401 and a partial pattern 1402 as shown in FIG. 11, and a partial pattern 1501 and a partial pattern 1502 as shown in FIG. It can be assumed that they are separated. However, even if the separated and recognized results are accumulated as shown in FIG. 11 and the search is performed using the recognized and separated search key patterns as shown in FIG. 12, a desirable search result is not obtained. I can't.

【0013】次に、上記した第1の従来技術における他
の問題点について述べる。上記した文字の検出がうまく
いき、蓄積パターンかつ検索用キーパターンで対応する
文字が分離できたとしても、文字認識の結果として同じ
コードが得られない場合がある。特に手書きの場合では
認識結果は不安定で、予め一定数の候補を選択していた
としても、同一カテゴリで異なる時間に記入した文字の
認識結果は、候補集合の交わり集合を求めると、空集合
になる場合がある。このような場合には、上記した第1
の従来技術では望ましい検索結果は得られない。このよ
うな第1の従来技術の問題点を克服するものとして上記
した第2の従来技術が提案されているが、この第2の従
来技術では、ストローク毎に検索用キーパターンに含ま
れるストローク集合に整合する蓄積パターンのストロー
ク集合を求めているために、非常に長い計算時間を要す
るという問題が生ずる。
Next, another problem in the first prior art will be described. Even if the above-described character detection is successful and the corresponding character can be separated by the storage pattern and the search key pattern, the same code may not be obtained as a result of character recognition. In particular, in the case of handwriting, the recognition result is unstable, and even if a certain number of candidates have been selected in advance, the recognition result of characters written in the same category at different times is calculated by finding the intersection set of the candidate set. May be. In such a case, the first
In the related art, desired search results cannot be obtained. The second prior art has been proposed to overcome the problems of the first prior art. However, in the second prior art, a stroke set included in a search key pattern for each stroke is set. Since a set of strokes of an accumulation pattern matching with the above is required, there is a problem that a very long calculation time is required.

【0014】本発明の目的は、高速でかつ枠のない状況
で記入された手書き文字パターンを対象として検索もれ
が少ない手書きパターン蓄積検索装置を提供することに
ある。
SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide a handwritten pattern storage and retrieval apparatus which has a small number of missed searches for a handwritten character pattern written in a high-speed and frameless state.

【0015】本発明の他の目的は、手書き文字だけでな
く、手書きの線図形などの手書きパターンを、手書き文
字と同じ装置で蓄積検索できる手書きパターン蓄積検索
装置を提供することにある。
It is another object of the present invention to provide a handwritten pattern storage and retrieval apparatus capable of storing and retrieving not only handwritten characters but also handwritten patterns such as handwritten line figures using the same device as the handwritten characters.

【0016】[0016]

【課題を解決するための手段】本発明によれば、手書き
パターン入力手段と手書きパターン蓄積手段を有し、前
記手書きパターン入力手段から入力した検索用キーパタ
ーンと類似する蓄積されたパターンを検索する手書きパ
ターン蓄積検索装置において、部分パターン分離手段
と、部分パターンの特徴抽出手段と、蓄積された部分パ
ターンの特徴及び前記検索用キーパターンの特徴を整合
する特徴整合手段と、整合した部分パターンに対応する
手書きパターンを読み出す手段を具備して構成されたこ
とを特徴とする手書きパターン蓄積検索装置が得られ
る。
According to the present invention, there is provided a handwritten pattern input means and a handwritten pattern storage means for searching for a stored pattern similar to a search key pattern inputted from the handwritten pattern input means. In the handwritten pattern storage and retrieval apparatus, a partial pattern separating unit, a partial pattern feature extracting unit, a feature matching unit that matches the features of the stored partial patterns and the features of the search key pattern, and corresponds to the matched partial patterns A handwritten pattern storage and retrieval apparatus characterized by comprising means for reading a handwritten pattern to be read.

【0017】さらに、本発明によれば、前記特徴整合手
段は、複数の部分パターンを合成して、合成パターンの
特徴を求める特徴合成手段と、元の部分パターンの特徴
または合成パターンの特徴をもちいて特徴の整合を実施
する整合実施手段を具備して構成されたことを特徴とす
る手書きパターン蓄積検索装置が得られる。
Further, according to the present invention, the feature matching unit combines a plurality of partial patterns to obtain a feature of the combined pattern, and uses a feature of the original partial pattern or a feature of the combined pattern. Thus, there is provided a handwritten pattern storage and retrieval apparatus characterized in that the apparatus is provided with matching executing means for performing feature matching.

【0018】さらに、本発明によれば、前記特徴合成手
段は、複数の部分パターンの特徴からそれら部分パター
ンデータの和を求めて合成特徴値として合成パターンの
特徴を生成する手段を有することを特徴とする手書きパ
ターン蓄積検索装置が得られる。
Further, according to the present invention, the feature synthesizing means includes means for obtaining a sum of partial pattern data from characteristics of a plurality of partial patterns and generating a characteristic of the synthetic pattern as a synthetic characteristic value. Is obtained.

【0019】さらに、本発明によれば、前記複数の部分
パターンデータは、方向計数データ、始点方向データ、
終点方向データ、ストローク数データ、ストローク長デ
ータ、平均ストローク長データ、及び始点終点方向デー
タで構成されていることを特徴とする手書きパターン蓄
積検索装置が得られる。
Further, according to the present invention, the plurality of partial pattern data includes direction counting data, starting point direction data,
A handwritten pattern storage and retrieval apparatus characterized by comprising end point direction data, stroke number data, stroke length data, average stroke length data, and start point end point direction data is obtained.

【0020】又、本発明によれば、手書きパターン入力
手段と手書きパターン蓄積手段を有し、前記手書きパタ
ーン入力手段から入力した検索用キーパターンと類似す
る蓄積されたパターンを検索する手書きパターン蓄積検
索装置において、部分パターン分離手段と、部分パター
ンの特徴抽出手段と、蓄積された部分パターンの特徴及
び前記検索用キーパターンの特徴を整合する特徴整合手
段と、整合した部分パターンに対応する手書きパターン
を読み出す手段と、読み出された手書きパターンを検索
用キーパターンとを整合する手書きパターン整合手段を
具備して構成されたことを特徴とする手書きパターン蓄
積検索装置が得られる。
Further, according to the present invention, there is provided a handwritten pattern storage and retrieval device having a handwritten pattern input device and a handwritten pattern storage device for retrieving a stored pattern similar to the retrieval key pattern inputted from the handwritten pattern input device. In the apparatus, a partial pattern separating unit, a partial pattern feature extracting unit, a feature matching unit that matches a feature of the stored partial pattern and a feature of the search key pattern, and a handwritten pattern corresponding to the matched partial pattern A handwritten pattern storage and retrieval apparatus is provided, comprising a reading means and a handwritten pattern matching means for matching the read handwritten pattern with a search key pattern.

【0021】さらに、本発明によれば、前記特徴整合手
段は、複数の部分パターンを合成して、合成パターンの
特徴を求める特徴合成手段と、元の部分パターンの特徴
または合成パターンの特徴をもちいて特徴の整合を実施
する整合実施手段を具備して構成されたことを特徴とす
る手書きパターン蓄積検索装置が得られる。
Further, according to the present invention, the feature matching means combines a plurality of partial patterns to obtain the features of the combined pattern, and uses the features of the original partial pattern or the features of the combined pattern. Thus, there is provided a handwritten pattern storage and retrieval apparatus characterized in that the apparatus is provided with matching executing means for performing feature matching.

【0022】さらに、本発明によれば、前記特徴合成手
段は、複数の部分パターンの特徴からそれら部分パター
ンデータの和を求めて合成特徴値として合成パターンの
特徴を生成する手段を有することを特徴とする手書きパ
ターン蓄積検索装置が得られる。
Further, according to the present invention, the feature synthesizing means includes means for obtaining the sum of the partial pattern data from the features of the plurality of partial patterns and generating the feature of the synthesized pattern as a synthesized feature value. Is obtained.

【0023】さらに、本発明によれば、前記複数の部分
パターンデータは、方向計数データ、始点方向データ、
終点方向データ、ストローク数データ、ストローク長デ
ータ、平均ストローク長データ、及び始点終点方向デー
タで構成されていることを特徴とする手書きパターン蓄
積検索装置が得られる。
Further, according to the present invention, the plurality of partial pattern data includes direction counting data, starting point direction data,
A handwritten pattern storage and retrieval apparatus characterized by comprising end point direction data, stroke number data, stroke length data, average stroke length data, and start point end point direction data is obtained.

【0024】又、本発明によれば、手書きパターン入力
手段と手書きパターン蓄積手段を有し、前記手書きパタ
ーン入力手段から入力した検索用キーパターンと類似す
る蓄積されたパターンを検索する手書きパターン蓄積検
索装置において、部分パターン分離手段と、部分パター
ンの特徴抽出手段と、蓄積された部分パターンの特徴及
び前記検索用キーパターンの特徴を整合する特徴整合手
段と、整合した部分パターンに対応する手書きパターン
を読み出す手段と、前記読み出された手書きパターンを
前記部分パターン分離手段で部分パターンに分離した結
果を入力として認識を実行する認識手段と、前記検索用
キーパターンを前記部分パターン分離手段で部分パター
ンに分離した結果を入力として認識を実行する認識手段
と、前記読み出された手書きパターンを認識した結果及
び前記検索用キーパターンを認識した結果を比較する文
字比較手段を具備して構成されたことを特徴とする手書
きパターン蓄積検索装置が得られる。
Further, according to the present invention, there is provided a handwritten pattern storage means for retrieving a stored pattern similar to the search key pattern inputted from the handwritten pattern input means, comprising handwritten pattern input means and handwritten pattern storage means. In the apparatus, a partial pattern separating unit, a partial pattern feature extracting unit, a feature matching unit that matches a feature of the stored partial pattern and a feature of the search key pattern, and a handwritten pattern corresponding to the matched partial pattern Reading means, recognition means for executing recognition by inputting a result obtained by separating the read handwritten pattern into partial patterns by the partial pattern separating means, and converting the search key pattern into a partial pattern by the partial pattern separating means. Recognition means for performing recognition with the separated result as input, and Handwritten pattern storage retrieval device is obtained, characterized in that the results recognized handwritten pattern and is configured by including a character comparing means for comparing the result of recognizing the search key pattern.

【0025】さらに、本発明によれば、前記特徴整合手
段は、複数の部分パターンを合成して、合成パターンの
特徴を求める特徴合成手段と、元の部分パターンの特徴
または合成パターンの特徴をもちいて特徴の整合を実施
する整合実施手段を具備して構成されたことを特徴とす
る手書きパターン蓄積検索装置が得られる。
Further, according to the present invention, the feature matching unit combines a plurality of partial patterns to obtain a feature of the combined pattern, and uses a feature of the original partial pattern or a feature of the combined pattern. Thus, there is provided a handwritten pattern storage and retrieval apparatus characterized in that the apparatus is provided with matching executing means for performing feature matching.

【0026】さらに、本発明によれば、前記特徴合成手
段は、複数の部分パターンの特徴からそれら部分パター
ンデータの和を求めて合成特徴値として合成パターンの
特徴を生成する手段を有することを特徴とする手書きパ
ターン蓄積検索装置が得られる。
Further, according to the present invention, the feature synthesizing means includes means for obtaining a sum of partial pattern data from characteristics of a plurality of partial patterns and generating a characteristic of the synthetic pattern as a synthetic characteristic value. Is obtained.

【0027】さらに、本発明によれば、前記複数の部分
パターンデータは、方向計数データ、始点方向データ、
終点方向データ、ストローク数データ、ストローク長デ
ータ、平均ストローク長データ、及び始点終点方向デー
タで構成されていることを特徴とする手書きパターン蓄
積検索装置が得られる。
Further, according to the present invention, the plurality of partial pattern data includes direction counting data, starting point direction data,
A handwritten pattern storage and retrieval apparatus characterized by comprising end point direction data, stroke number data, stroke length data, average stroke length data, and start point end point direction data is obtained.

【0028】[0028]

【作用】本発明では、予め部分パターンに分離した上
で、整合を調べているので、高速に検索用キーパターン
に類似した蓄積パターンの部分を検索して表示できる。
According to the present invention, since matching is checked after being separated into partial patterns in advance, it is possible to quickly search and display a portion of an accumulation pattern similar to a search key pattern.

【0029】また、ストロークから部分パターンへの統
合時に1つの文字を2つに分離してしまったり、別の文
字と統合してしまい、蓄積時のパターンと不釣り合いな
部分パターンが生成された場合にも、複数の部分パター
ンを統合して、対応づいた部分パターンを得てから整合
を図っているので、蓄積時に記入したパターンと、検索
時に記入したパターンが、文字間隔や部首間隔などで不
一致があった場合にも、正しく検出ができる。
Also, when a character is separated into two at the time of integration from a stroke into a partial pattern, or is integrated with another character, and a partial pattern that is unbalanced with the pattern at the time of accumulation is generated. Also, since multiple partial patterns are integrated and matched after obtaining the corresponding partial patterns, the pattern entered at the time of accumulation and the pattern entered at the time of retrieval are separated by character spacing and radical spacing etc. Even if there is a mismatch, it can be correctly detected.

【0030】又、複数の部分パターンを合成したパター
ンの特徴を、合成される部分パターンの特徴の和や最大
値選択や最小値選択を利用して計算する手法を有してい
るので、高速に検索を実行できる。
In addition, since a method of calculating the feature of a pattern obtained by combining a plurality of partial patterns by using the sum of the features of the combined partial patterns and the selection of the maximum value and the minimum value is provided, the method can be performed at high speed. Can perform searches.

【0031】[0031]

【発明の実施の形態】以下、本発明の第1の実施の形態
について図面を用いて説明する。図1は、本発明の第1
の実施の形態に係る手書きパターン蓄積検索装置の構成
を示すブロック図である。図1において、手書きパター
ン入力手段101は、タブレット装置などで、ペンを利
用して手書きされたパターンを、パターンが時系列で書
かれていく途中でのペン先の移動を2次元座標によって
サンプリングして、そのサンプリング値を出力する。手
書きパターンバッファ102は、手書きパターンの一時
的な記憶部である。部分パターン分離手段103は、手
書きパターンを部分パターンに分離する。特徴及びポイ
ンタ記憶手段109は、部分パターンの特徴と、その部
分パターンに相当する元の手書きパターン中での位置を
記録する。手書きパターン記憶手段108は、手書きパ
ターン入力手段101から入力された手書きパターンを
蓄積する。特徴及びポインタバッファ111は、検索用
のキーとして入力された手書きパターン中の部分パター
ンの特徴、及び元の手書きパターン中での当該部分パタ
ーンの位置を示すポインタを記憶する。特徴読み出し手
段110は、特徴及びポインタ記憶手段109から特徴
を順に読み出し、特徴整合手段112に転送する。特徴
整合手段112は、特徴読み出し手段110と特徴及び
ポインタバッファ111から転送されてきた特徴を用い
て整合する部分パターンを検出する。手書きパターン表
示手段114は、検索結果の手書きパターンを表示す
る。
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, a first embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 shows a first embodiment of the present invention.
It is a block diagram which shows the structure of the handwritten pattern accumulation search device which concerns on embodiment. In FIG. 1, a handwritten pattern input unit 101 samples a handwritten pattern using a pen with a tablet device or the like by using two-dimensional coordinates of a movement of a pen tip while the pattern is being written in time series. And outputs the sampling value. The handwritten pattern buffer 102 is a temporary storage unit for handwritten patterns. The partial pattern separating unit 103 separates a handwritten pattern into partial patterns. The feature and pointer storage unit 109 records the feature of the partial pattern and the position in the original handwritten pattern corresponding to the partial pattern. The handwritten pattern storage unit 108 stores the handwritten pattern input from the handwritten pattern input unit 101. The feature and pointer buffer 111 stores the feature of a partial pattern in a handwritten pattern input as a search key and a pointer indicating the position of the partial pattern in the original handwritten pattern. The feature reading unit 110 sequentially reads the features from the feature and pointer storage unit 109 and transfers the features to the feature matching unit 112. The feature matching unit 112 detects a partial pattern matching with the feature reading unit 110 using the feature and the feature transferred from the pointer buffer 111. The handwritten pattern display means 114 displays the handwritten pattern of the search result.

【0032】次に動作を説明する。手書きパターン入力
手段101に入力され、そこから出力された手書きパタ
ーンは、例えば図3のような形式で出力される。図3を
用いて説明する。ペンの移動する座標は、一定時間間隔
毎にサンプリングされて、図3の縦方向のカラムとして
データを出力する。1つのサンプリングされたデータ
は、その点の通し番号、そのデータが記載されているペ
ージの番号、ページ内でのX座標及びY座標、とペン先
がタブレット上に接しているか接していないかを示すペ
ンup/down信号からなる。ペン先がタブレット上
に接している場合にはペンup/down信号として
1、つまりペンdown信号が出力され、ペン先がタブ
レット上に接していない場合には0、つまりペンup信
号が出力される。
Next, the operation will be described. The handwritten pattern input to the handwritten pattern input means 101 and output therefrom is output, for example, in a format as shown in FIG. This will be described with reference to FIG. The coordinates of the movement of the pen are sampled at regular time intervals, and the data is output as a vertical column in FIG. One sampled data indicates the serial number of the point, the number of the page on which the data is described, the X and Y coordinates in the page, and whether the pen tip is touching or not touching the tablet. It consists of a pen up / down signal. When the pen tip is in contact with the tablet, 1 is output as a pen up / down signal, that is, a pen down signal is output. When the pen tip is not in contact with the tablet, 0, that is, a pen up signal is output. .

【0033】手書きパターン入力手段101から入力さ
れた前記手書きパターンは、手書きパターンバッファ1
02に一時的に記憶される。部分パターン分離手段10
3は、手書きパターンバッファ102から受け取った手
書きパターンを部分パターンに切断する。
The handwritten pattern input from the handwritten pattern input means 101 is stored in the handwritten pattern buffer 1.
02 is temporarily stored. Partial pattern separation means 10
3 cuts the handwritten pattern received from the handwritten pattern buffer 102 into partial patterns.

【0034】図2は部分パターン分離手段103の詳細
な処理を示すブロック図である。部分パターン分離手段
103は、手書きパターンバッファ102から順次点デ
ータを読み出す点データ読み出し手段701と、点デー
タ読み出し手段701から受け取った点データのペンu
p/down信号を調べ、ストロークに関するデータを
記録するストローク生成手段702と、ストローク毎に
直前のストロークとの時間間隔と移動量を計算して求め
るストローク間時間計算手段703と、ストローク間移
動量計算手段704と、直前のストロークとの時間間隔
と移動量から直前のストロークと異なるブロックに分離
するかを判定する分離判定手段705と、分離された結
果の部分パターン候補記憶手段706と、複数の部分パ
ターン候補を統合して1つの部分パターンにする部分パ
ターン統合手段707を具備して構成されている。
FIG. 2 is a block diagram showing the detailed processing of the partial pattern separating means 103. The partial pattern separating unit 103 includes a point data reading unit 701 for sequentially reading point data from the handwritten pattern buffer 102, and a pen u for the point data received from the point data reading unit 701.
a stroke generating means 702 for examining the p / down signal and recording data relating to the stroke; an inter-stroke time calculating means 703 for calculating a time interval and a moving amount from the immediately preceding stroke for each stroke; Means 704, separation determining means 705 for determining whether to separate into blocks different from the previous stroke based on the time interval and the movement amount from the immediately preceding stroke, partial pattern candidate storage means 706 for the separated result, It is provided with a partial pattern integrating unit 707 that integrates pattern candidates into one partial pattern.

【0035】手書きパターンバッファ102に図14の
形式で手書きデータが入力されたことを知らせる信号
が、記録検索制御手段115から点データ読み出し手段
701に送られると、点データ読み出し手段701は手
書きパターンバッファ102から図14の点番号の小さ
い順に点データを読み出し、ストローク生成手段702
に転送する。ストローク生成手段702では、受け取っ
た点データのペンup/down信号を調べる。直前ま
での点データのペンup/down信号が0であり、当
該点データのペンup/down信号が1である場合
に、ストロークの始点として、当該点データを記憶す
る。以降、連続して入力される点データのペンup/d
own信号が1である限り、それらの点データを前述ス
トローク内の点として記録する。
When a signal indicating that handwritten data has been input to the handwritten pattern buffer 102 in the format shown in FIG. 14 is sent from the record / search control means 115 to the point data reading means 701, the point data reading means 701 reads the handwritten pattern buffer. Point data is read out from 102 in ascending order of point numbers in FIG.
Transfer to The stroke generating means 702 checks the pen up / down signal of the received point data. When the pen up / down signal of the point data up to immediately before is 0 and the pen up / down signal of the point data is 1, the point data is stored as a stroke start point. Thereafter, pen up / d of the point data continuously inputted
As long as the own signal is 1, the point data is recorded as a point in the stroke.

【0036】さらに、直前までの点データのペンup/
down信号が1であり、当該点データのペンup/d
own信号が0である場合に、直前の点データを前述ス
トロークの終点として記憶するとともに、図15に示し
た部分パターンのデータの形式で、当該ストロークに関
するデータを記録する。まず、部分番号として、ストロ
ークが検出された順の番号を記録する。ストロークを検
出する段階で得られた始点番号と終点番号を当該ストロ
ーク番号の縦カラムでの始点番号と終点番号の部分に記
録する。さらに、当該ストローク内の全ての点の座標
で、最も右にある点のX座標を右上X座標に、最も上に
ある点のY座標を右上Y座標に、最も左にある点のX座
標を左下X座標に、最も下にある点のY座標を左下Y座
標に記録する。1つのストロークの検出が終わった段階
で、順次点データを読み込みながら、前述の手順で順次
ストロークを検出し、図15に示す表の形式でストロー
クを記録する。手書きパターンバッファ102から全て
の点を読み出した時点でストローク生成手段702は停
止する。
Furthermore, the pen up /
The down signal is 1, and the pen data of the point data is up / d.
When the own signal is 0, the immediately preceding point data is stored as the end point of the stroke, and data relating to the stroke is recorded in the form of the partial pattern data shown in FIG. First, the numbers in the order in which the strokes are detected are recorded as part numbers. The start point number and end point number obtained in the stroke detection stage are recorded in the start point number and end point number portions of the stroke number in the vertical column. Further, among the coordinates of all the points in the stroke, the X coordinate of the rightmost point is the upper right X coordinate, the Y coordinate of the uppermost point is the upper right Y coordinate, and the X coordinate of the leftmost point is the The lower left X coordinate and the Y coordinate of the lowest point are recorded as the lower left Y coordinate. When the detection of one stroke is completed, the strokes are sequentially detected by the above-described procedure while sequentially reading the point data, and the strokes are recorded in the form of a table shown in FIG. When all the points are read from the handwritten pattern buffer 102, the stroke generating means 702 stops.

【0037】ストローク生成手段702からストローク
のデータが図15の形式で出力されると、ストローク間
時間計算手段703とストローク間移動量計算手段70
4が起動される。ストローク間時間計算手段703は、
入力されたストロークの始点番号と直前に入力されたス
トロークの終点番号の差を求め、分離判定手段705に
転送する。ストローク間移動量計算手段704では、入
力されたストロークの始点のX座標と直前に入力された
ストロークの終点のX座標の差を求め、分離判定手段7
05に転送する。
When stroke data is output from the stroke generating means 702 in the format shown in FIG. 15, the inter-stroke time calculating means 703 and the inter-stroke moving amount calculating means 70
4 is activated. The inter-stroke time calculation means 703 includes:
The difference between the starting point number of the input stroke and the ending point number of the previously input stroke is obtained, and transferred to the separation determining unit 705. The inter-stroke movement amount calculating means 704 obtains the difference between the X coordinate of the start point of the input stroke and the X coordinate of the end point of the previously input stroke, and
Transfer to 05.

【0038】また、入力されたストロークの始点のY座
標と直前に入力されたストロークの終点のY座標の差を
求め、分離判定手段705に転送する。分離判定手段7
05では、入力されたストローク間の点番号の差と、X
座標の差と、Y座標の差をそれぞれDT,DX,DYと
して、当該ストロークと直前のストロークを分離するか
統合するかの判定を実施する。本実施の形態では、以下
の数1に示される数式に従って判定値Dを計算して求
め、判定値Dがしきい値Tよりも小さい場合には、当該
ストロークを直前のストロークと統合する。直前のスト
ロークが既にその前のストロークと統合されて部分パタ
ーンとなっている場合には、その部分パターンと当該ス
トロークを統合する。
Further, a difference between the Y coordinate of the start point of the input stroke and the Y coordinate of the end point of the previously input stroke is obtained and transferred to the separation determining means 705. Separation determination means 7
05, the difference between the point numbers between the inputted strokes and X
Assuming that the difference between the coordinates and the difference between the Y coordinates are DT, DX, and DY, respectively, it is determined whether the stroke and the immediately preceding stroke are separated or integrated. In the present embodiment, the determination value D is calculated and obtained according to the following mathematical expression 1. When the determination value D is smaller than the threshold value T, the stroke is integrated with the immediately preceding stroke. If the previous stroke is already integrated with the previous stroke to form a partial pattern, the partial pattern and the stroke are integrated.

【0039】[0039]

【数1】 だだし、前記数1でのa,b,cは適当に定めた定数で
あり、本実施の形態ではa,b,cをそれぞれ10,
1,1と定めたが、この値は本質的なものではなく、ど
のような値でもよい。分離判定手段705で当該ストロ
ークが統合されることが判定された場合には、部分パタ
ーン候補記憶手段706は、図15に示す部分パターン
記憶用のテーブルから、当該ストロークとその直前の要
素、つまりストロークまたは部分パターンを読み出す。
ここでは図15の表での直前の要素がストロークである
場合にも、直前部分パターンと呼ぶものとする。部分パ
ターン候補記憶手段706は、図15の表の直前部分パ
ターンの始点番号と当該ストロークの始点番号を読み出
し、番号の小さい方を直前部分パターンの始点番号とし
て記憶する。また、直前部分パターンの終点番号と当該
ストロークの終点番号を読み出し、番号の大きい方を直
前部分パターンの終点番号として記憶する。直前部分パ
ターンの右上X座標と当該ストロークの右上X座標を読
み出し、値の小さい方を直前部分パターンの右上X座標
として記憶する。直前部分パターンの右上Y座標と当該
ストロークの右上Y座標を読み出し、値の小さい方を直
前部分パターンの右上Y座標として記憶する。
(Equation 1) However, a, b, and c in Equation 1 are appropriately determined constants. In this embodiment, a, b, and c are 10, 10, respectively.
Although defined as 1, 1, this value is not essential and may be any value. When the separation determining unit 705 determines that the strokes are integrated, the partial pattern candidate storage unit 706 reads the stroke and the immediately preceding element, that is, the stroke, from the partial pattern storage table shown in FIG. Alternatively, a partial pattern is read.
Here, even if the immediately preceding element in the table of FIG. 15 is a stroke, it is also referred to as the immediately preceding partial pattern. The partial pattern candidate storage unit 706 reads the start point number of the immediately preceding partial pattern and the start point number of the stroke in the table of FIG. 15, and stores the smaller number as the start point number of the immediately preceding partial pattern. Further, the end point number of the immediately preceding partial pattern and the end point number of the stroke are read, and the larger number is stored as the end point number of the immediately preceding partial pattern. The upper right X coordinate of the immediately preceding partial pattern and the upper right X coordinate of the stroke are read, and the smaller value is stored as the upper right X coordinate of the immediately preceding partial pattern. The upper right Y coordinate of the immediately preceding partial pattern and the upper right Y coordinate of the stroke are read, and the smaller value is stored as the upper right Y coordinate of the immediately preceding partial pattern.

【0040】同様に、直前部分パターンの左下X座標と
当該ストロークの左下X座標を読み出し、値の大きい方
を直前部分パターンの左下X座標として記憶する。直前
部分パターンの左下Y座標と当該ストロークの左下Y座
標を読み出し、値の大きい方を直前部分パターンの左下
Y座標として記憶する。最後に当該ストロークに対応す
る要素を図4の表から削除する。ストローク生成手段7
02は、手書きパターンバッファ102に記憶された全
ての点データを読み出して、ストロークを生成して、分
離判定手段705に転送する。分離判定手段705で
は、連続するストロークの間で、部分パターンを分離す
るかを判定し、分離しないと判定したストローク集合を
部分パターン候補記憶手段706で統合して記憶する。
その後に、部分パターン統合手段707を起動する。
Similarly, the lower left X coordinate of the immediately preceding partial pattern and the lower left X coordinate of the stroke are read, and the larger value is stored as the lower left X coordinate of the immediately preceding partial pattern. The lower left Y coordinate of the immediately preceding partial pattern and the lower left Y coordinate of the stroke are read, and the larger value is stored as the lower left Y coordinate of the immediately preceding partial pattern. Finally, the element corresponding to the stroke is deleted from the table of FIG. Stroke generating means 7
02 reads out all the point data stored in the handwritten pattern buffer 102, generates a stroke, and transfers it to the separation determination unit 705. The separation determining unit 705 determines whether a partial pattern is separated between consecutive strokes, and stores a set of strokes determined not to be separated by the partial pattern candidate storage unit 706.
After that, the partial pattern integration unit 707 is activated.

【0041】部分パターン統合手段707では、図15
の表の要素である個々の部分パターン毎に、統合判定し
て、統合処理を実施する。部分パターンの番号が小さい
順に、番号が隣接する2つの部分パターンを取り出し、
統合判定を実施する。統合判定は、まず当該部分パター
ンと直前の部分パターンを取り出す。直前の部分パター
ンとは、部分番号が当該部分パターンの部分番号よりも
小さい部分パターンの中で、最大の部分番号を持つ部分
パターンを指す。統合判定を、横書きの場合について説
明する。統合判定のための条件は、少なくとも、当該部
分パターンの右上X座標から直前部分パターンの左下X
座標を引いた値がしきい値より大きいことである。
In the partial pattern integration means 707, FIG.
Is determined for each individual partial pattern that is an element of the above table, and the integration process is performed. The two partial patterns whose numbers are adjacent are taken out in ascending order of the partial pattern number,
Perform integration judgment. In the integration determination, first, the partial pattern and the immediately preceding partial pattern are extracted. The immediately preceding partial pattern refers to a partial pattern having the largest partial number among partial patterns whose partial number is smaller than the partial number of the partial pattern. The integration determination will be described for the case of horizontal writing. The condition for the integration determination is at least from the upper right X coordinate of the partial pattern to the lower left X of the immediately preceding partial pattern.
The value obtained by subtracting the coordinates is larger than the threshold value.

【0042】ここで前記しきい値は、直前部分パターン
の左下X座標と右上X座標の差の3分の1としたが、ど
のような値でもよい。もし、この条件が満足された場合
には、当該部分パターンと直前部分パターンの統合を行
う。まず、図4の表の直前部分パターンの始点番号と当
該部分パターンの始点番号を読み出し、番号の小さい方
を直前部分パターンの始点番号として記憶する。また、
直前部分パターンの終点番号と当該部分パターンの終点
番号を読み出し、番号の大きい方を直前部分パターンの
終点番号として記憶する。直前部分パターンの右上X座
標と当該部分パターンの右上X座標を読み出し、値の小
さい方を直前部分パターンの右上X座標として記憶す
る。直前部分パターンの右上Y座標と当該部分パターン
の右上Y座標を読み出し、値の小さい方を直前部分パタ
ーンの右上Y座標として記憶する。同様に、直前部分パ
ターンの左下X座標と当該部分パターンの左下X座標を
読み出し、値の大きい方を直前部分パターンの左下X座
標として記憶する。直前部分パターンの左下Y座標と当
該部分パターンの左下Y座標を読み出し、値の大きい方
を直前部分パターンの左下Y座標として記憶する。最後
に当該部分パターンに対応する要素を図15に示す表か
ら削除する。
Here, the threshold value is one third of the difference between the lower left X coordinate and the upper right X coordinate of the immediately preceding partial pattern, but may be any value. If this condition is satisfied, the partial pattern and the immediately preceding partial pattern are integrated. First, the starting point number of the immediately preceding partial pattern and the starting point number of the partial pattern in the table of FIG. 4 are read, and the smaller number is stored as the starting point number of the immediately preceding partial pattern. Also,
The ending point number of the immediately preceding partial pattern and the ending point number of the partial pattern are read out, and the larger number is stored as the ending point number of the immediately preceding partial pattern. The upper right X coordinate of the immediately preceding partial pattern and the upper right X coordinate of the partial pattern are read, and the smaller value is stored as the upper right X coordinate of the immediately preceding partial pattern. The upper right Y coordinate of the immediately preceding partial pattern and the upper right Y coordinate of the partial pattern are read, and the smaller value is stored as the upper right Y coordinate of the immediately preceding partial pattern. Similarly, the lower left X coordinate of the immediately preceding partial pattern and the lower left X coordinate of the partial pattern are read, and the larger value is stored as the lower left X coordinate of the immediately preceding partial pattern. The lower left Y coordinate of the immediately preceding partial pattern and the lower left Y coordinate of the partial pattern are read, and the larger value is stored as the lower left Y coordinate of the immediately preceding partial pattern. Finally, the element corresponding to the partial pattern is deleted from the table shown in FIG.

【0043】上記の統合判定と統合処理を、部分番号順
に実施して、一番大きい部分番号の部分パターンまで統
合判定および統合処理を実施する。全ての部分パターン
の統合判定と統合処理が終了した後に、結果の部分パタ
ーンを図1の特徴抽出手段106に転送する。以上に、
部分パターン分離手段103一実施例の詳細な説明をし
たが、本願発明において部分パターンを生成できる手段
は、上記のものに限らない。例えば、上記した従来技術
の説明で用いた枠を利用した部分パターンの分離手段で
もかまわない。また、本実施の形態では、ストローク番
号は、ストロークが入力された順に採番していたが、一
度ストロークデータを図15のように生成した後に、ス
トロークの右上X座標、右上Y座標を元に、並べ直し
て、番号をつけてから、上記の処理を実施してもよい。
同様に、ストロークの左下X座標、左下Y座標を元に、
並べ直して、番号をつけてから、上記の処理を実施して
もよい。
The above-described integration determination and integration processing are performed in the order of the part numbers, and the integration determination and the integration processing are performed up to the partial pattern having the largest part number. After the completion of the integration determination and the integration processing of all the partial patterns, the resulting partial pattern is transferred to the feature extracting unit 106 in FIG. more than,
Although the partial pattern separating means 103 has been described in detail in one embodiment, the means for generating a partial pattern in the present invention is not limited to the above. For example, a partial pattern separating unit using the frame used in the above description of the related art may be used. In the present embodiment, the stroke numbers are numbered in the order in which the strokes are input. However, once the stroke data is generated as shown in FIG. 15, the stroke numbers are calculated based on the upper right X coordinate and the upper right Y coordinate of the stroke. The above processing may be performed after rearranging and numbering.
Similarly, based on the lower left X coordinate and lower left Y coordinate of the stroke,
The above processing may be performed after rearranging and numbering.

【0044】特徴抽出手段106の動作の説明について
図3を用いて説明する。部分パターン分離手段103か
ら出力された部分パターンのデータは1つの部分パター
ン毎に、端子801を通して特徴抽出手段106に入力
され、点間引き手段802、始点終点方向計測手段81
0、縦横サイズ計測手段811に送られる。
The operation of the feature extracting means 106 will be described with reference to FIG. The data of the partial pattern output from the partial pattern separating means 103 is input to the feature extracting means 106 through the terminal 801 for each partial pattern, and the point thinning means 802, the start point end point direction measuring means 81
0, sent to the vertical and horizontal size measuring means 811.

【0045】まず、点間引き手段802では、図15の
形式で記録された部分パターン集合中の1つの部分パタ
ーンのデータから、始点番号と終点番号を読み出す。始
点番号と終点番号の間の全ての点データを、手書きパタ
ーンバッファ102中で図14の形式で記録されたもの
から読み出す。まず、始点と次の点の座標間の距離を計
算し、その距離が間引き距離しきい値Jより小さい場合
には、次の点を消去する。さらに次の点を読み出し、直
前点、この場合は始点との距離を計算し、その距離が間
引き距離しきい値Jより小さい場合には、次の点を消去
する。これを点を読み出しながら繰り返す。
First, the point thinning means 802 reads the start point number and the end point number from the data of one partial pattern in the partial pattern set recorded in the format shown in FIG. All the point data between the start point number and the end point number are read out from those recorded in the handwritten pattern buffer 102 in the format of FIG. First, the distance between the coordinates of the starting point and the coordinates of the next point is calculated, and if the distance is smaller than the thinning distance threshold value J, the next point is deleted. Further, the next point is read, and the distance from the immediately preceding point, in this case, the starting point is calculated. If the distance is smaller than the thinning distance threshold value J, the next point is deleted. This is repeated while reading out points.

【0046】もし、点間距離がしきい値Jより大きい場
合には、最近に読み出した点を直前として、さらに次の
点を読み出して、前述の距離計算と、しきい値比較と、
点除去の処理を繰り返す。除去されなかった点を隣接点
間方向検出手段803、ストローク数計測手段805、
総ストローク長計測手段806に順次転送する。隣接点
間方向検出手段803では、連続して読み出された2つ
の点の座標を用いて、当該2点間の方向を計算して求め
る。当該2点のうちの番号の小さい方の点の座標を(x
1,y1)とし、もう一方の点の座標を(x2,y2)
とする。そのとき、当該2点間の方向を以下の数2に示
された数式を用いて計算して求める。
If the point-to-point distance is larger than the threshold value J, the most recently read point is set immediately before the next point and the next point is read out.
The point removal process is repeated. The points that have not been removed are determined by detecting the direction between adjacent points 803, the number of strokes measuring means 805,
The data is sequentially transferred to the total stroke length measuring means 806. The direction detecting means between adjacent points 803 calculates and obtains the direction between the two points by using the coordinates of the two points that are successively read. The coordinates of the smaller number of the two points are (x
1, y1) and the coordinates of the other point are (x2, y2)
And At this time, the direction between the two points is calculated and calculated using the mathematical formula shown in Equation 2 below.

【0047】[0047]

【数2】 ただし、Aは0から2πまでの実数とする。計算して得
られた方向Aを方向計数手段804に転送する。また、
始点より一定個数の点の方向は始点方向計測手段808
に転送する。本実施の形態では一定個数を5個とした
が、この値は本質的なものではなくどのような個数でも
よい。また、終点直前の一定個数の点の方向は終点方向
計測手段809に転送する。本実施の形態では一定個数
を5個としたが、この値は本質的なものではなくどのよ
うな個数でもよい。方向計数手段804では、受信した
方向Aを方向数Nのクラスに分類する。部分パターン毎
に、初期的に0に設定されたNクラスのヒストグラムを
準備し、方向Aを受信するたびに、方向Aが、π*i/
N以上でπ*(i+1)/N未満となるiを探索し、i
番目のヒストグラムに1を加算する。それと同時に、点
数のカウンタに1を加える。本実施の形態では、ここで
用いたクラス数Nを8としたが、どのような数でもよ
い。1つの部分パターン内の全ての点が隣接点間方向検
出手段803より転送され方向計数が終了した段階で、
全点数で、Nクラスの各ヒストグラム値を割って値を求
め、端子812より出力する。
(Equation 2) Here, A is a real number from 0 to 2π. The direction A obtained by the calculation is transferred to the direction counting means 804. Also,
The direction of a fixed number of points from the start point is the start point direction measuring means 808.
Transfer to In the present embodiment, the fixed number is five, but this value is not essential and may be any number. The directions of a fixed number of points immediately before the end point are transferred to the end point direction measuring means 809. In the present embodiment, the fixed number is five, but this value is not essential and may be any number. The direction counting unit 804 classifies the received direction A into a class of the number of directions N. An N-class histogram initially set to 0 is prepared for each partial pattern, and each time the direction A is received, the direction A is set to π * i /
Search for i that is greater than N and less than π * (i + 1) / N, i
Add 1 to the th histogram. At the same time, 1 is added to the point counter. In the present embodiment, the number of classes N used here is eight, but any number may be used. At the stage where all points in one partial pattern are transferred from the adjacent point direction detecting means 803 and the direction counting is completed,
A value is obtained by dividing each histogram value of the N class by the total number of points, and is output from the terminal 812.

【0048】始点方向計測手段808では、隣接点間方
向検出手段803から受信した5個の方向の平均値を計
算して求め、端子812から出力する。また、終点方向
計測手段809では、隣接点間方向検出手段803から
受信した5個の方向の平均値を計算して求め、端子81
2から出力する。
The starting point direction measuring means 808 calculates and calculates an average value of the five directions received from the direction detecting means 803 between adjacent points, and outputs the average value from the terminal 812. The end point direction measuring means 809 calculates and calculates the average value of the five directions received from the direction detecting means 803 between the adjacent points.
Output from 2.

【0049】ストローク数計測手段805では、点間引
き手段802から順次受信した点のデータのペンup/
down信号を調べて、ペンダウンつまり1が連続した
後に途切れて0になる回数を計数する。その結果をスト
ローク数として端子812から出力するとともに、平均
ストローク長計測手段807に転送する。総ストローク
長計測手段806では、点間引き手段802から転送さ
れてくる点のデータで、ペンup/down信号が1で
ある連続する2つの点の座標から、当該2点間の距離を
計算して求めて、その累積値を求め、端子812から出
力するとともに、平均ストローク長計測手段807に転
送する。これ以外にも、総ストローク長計測手段806
では、点間引き手段802から転送されてくる点のデー
タで、ペンup/down信号が1である点の数を計数
して、総ストローク長として求めてもよい。平均ストロ
ーク長計測手段807では、総ストローク長計測手段8
06から得られた値を、ストローク数計測手段805か
ら得られた値で割ってえた数を、平均ストローク長とし
て端子812から出力する。
In the stroke number measuring means 805, the data of the points sequentially received from the point thinning means
By examining the down signal, the number of pen downs, that is, the number of interruptions to 0 after a continuation of 1 is counted. The result is output from the terminal 812 as the number of strokes and transferred to the average stroke length measuring means 807. The total stroke length measuring means 806 calculates the distance between the two points from the coordinates of two consecutive points where the pen up / down signal is 1 based on the data of the points transferred from the point thinning means 802. Then, the accumulated value is obtained, output from the terminal 812, and transferred to the average stroke length measuring means 807. In addition to this, the total stroke length measuring means 806
Then, the total stroke length may be obtained by counting the number of points where the pen up / down signal is 1 in the data of the points transferred from the point thinning means 802. In the average stroke length measuring means 807, the total stroke length measuring means 8
A value obtained by dividing the value obtained from the number 06 by the value obtained from the stroke number measuring means 805 is output from the terminal 812 as an average stroke length.

【0050】始終点方向計測手段810は、端子801
から入力される部分パターンの始点番号と終点番号か
ら、当該2点の座標を手書きパターンバッファ102か
ら読み出し、当該2点の座標を(x1,y1),(x
2,y2)として数2の式を用いて始点終点間の方向を
Aとして計算して求め、端子812から出力する。縦横
サイズ計測手段811では、端子801から入力される
部分パターンの左下X座標と右上X座標の差を横幅とし
て求め、部分パターンの左下Y座標と右上Y座標の差を
縦幅として求めて端子812から出力する。
The start / end point direction measuring means 810 includes a terminal 801.
The coordinates of the two points are read from the handwritten pattern buffer 102 from the start point number and the end point number of the partial pattern input from, and the coordinates of the two points are (x1, y1), (x
(2, y2) is calculated using the formula of Equation 2 as the direction between the start point and the end point as A, and is output from the terminal 812. The vertical / horizontal size measuring means 811 calculates the difference between the lower left X coordinate and the upper right X coordinate of the partial pattern input from the terminal 801 as the horizontal width, and calculates the difference between the lower left Y coordinate and the upper right Y coordinate of the partial pattern as the vertical width. Output from

【0051】端子812から出力される各部分パターン
の特徴計測値は図6の表の形式で記憶される。記録検索
制御手段115からの信号にしたがって、手書きパター
ンの蓄積時には第1のスイッチ107は、特徴及びポイ
ンタ記憶手段109に接続されているので、端子812
から出力された図4に示す形式の部分パターンのデータ
は、特徴及びポインタ記憶手段109に記録される。ま
た、手書きパターンの検索時には、第1のスイッチ10
7は、特徴及びポインタバッファ111に接続されてい
るので、端子812から出力された図4に示す形式の部
分パターンのデータは、特徴及びポインタバッファ11
1に記録される。
The characteristic measurement values of each partial pattern output from the terminal 812 are stored in the format shown in the table of FIG. The first switch 107 is connected to the feature / pointer storage means 109 at the time of storing the handwritten pattern in accordance with the signal from the record / search control means 115.
The data of the partial pattern in the format shown in FIG. When searching for a handwritten pattern, the first switch 10
7 is connected to the feature and pointer buffer 111, the partial pattern data of the format shown in FIG.
1 is recorded.

【0052】検索時には、特徴及びポインタバッファ1
11に部分パターンの特徴が記録された段階で特徴整合
手段112が起動される。特徴整合手段112の動作を
図5と図6を用いて説明する。図5は特徴整合手段11
2の詳細なブロック図であり、図6は特徴整合手段11
2の中の特徴誤差計算手段904の動作を示す流れ図で
ある。第1の特徴バッファ903は、部分パターンの部
分番号を指定して特徴及びポインタバッファ111から
特徴を読み込み保持する。同様に、第2の特徴バッファ
902は、部分パターンの部分番号を指定して特徴読み
出し手段110を通して特徴及びポインタ記憶手段10
9から特徴を読み込み保持する。
At the time of retrieval, the feature and pointer buffer 1
The feature matching unit 112 is activated at the stage when the feature of the partial pattern is recorded in 11. The operation of the feature matching unit 112 will be described with reference to FIGS. FIG. 5 shows the feature matching means 11.
2 is a detailed block diagram of FIG.
2 is a flowchart showing the operation of the characteristic error calculation means 904 in FIG. The first feature buffer 903 reads and holds the feature from the feature and pointer buffer 111 by designating the part number of the partial pattern. Similarly, the second feature buffer 902 designates the part number of the partial pattern and sends the feature and pointer storage means 10 through the feature reading means 110.
9 and read and hold the feature.

【0053】特徴合成手段901では、複数の部分パタ
ーンの特徴を合成して一つの特徴として生成する。方向
計数手段804で生成される特徴の合成のためには、各
方向毎に、複数の特徴の方向計数の和を求めて、合成特
徴の各方向の特徴値とする。始点方向計測手段808で
生成された始点方向の特徴を合成する場合には、合成す
る複数の部分パターンの始点のうちの最も小さい点番号
を持つ部分パターンの始点を、合成される部分パターン
の始点とし、その始点の始点方向を、合成された部分パ
ターンの始点方向とする。
The feature combining means 901 combines the features of a plurality of partial patterns to generate one feature. In order to combine the features generated by the direction counting unit 804, the sum of the direction counts of a plurality of features is obtained for each direction, and the sum is used as the feature value of each direction of the combined feature. When combining the features in the direction of the starting point generated by the starting point direction measuring means 808, the starting point of the partial pattern having the smallest point number among the starting points of the plurality of partial patterns to be synthesized is determined as the starting point of the partial pattern to be synthesized. And the starting point direction of the starting point is the starting point direction of the combined partial pattern.

【0054】また選択され終点方向計測手段809で生
成された終点方向の特徴を合成する場合には、合成する
複数の部分パターンの終点のうちの最も大きい点番号を
持つ部分パターンの終点を合成される部分パターンの終
点として、その点の終点方向を、合成される部分パター
ンの終点方向とする。
When combining the features in the direction of the end point selected and generated by the end point direction measuring means 809, the end point of the partial pattern having the largest point number among the end points of the plurality of partial patterns to be synthesized is synthesized. As the end point of the partial pattern to be combined, the end point direction of that point is set as the end point direction of the combined partial pattern.

【0055】また、始点終点方向計測手段810で生成
された始点終点方向の合成のためには、先に求めた合成
される部分パターンの始点の点番号から、その点の座標
を求め、同様に、先に求めた合成される部分パターンの
終点の点番号から、その点の座標を求めて、その点間の
方向を数2に示された式にしたがって計算して求め、合
成された部分パターンの始点終点方向とする。また、ス
トローク数計数手段805で計測されるストローク数の
合成のためには、合成される複数の部分パターンのスト
ローク数の総和を求め、ストローク数とする。
For the synthesis of the start point end point direction generated by the start point end point direction measuring means 810, the coordinates of the point are obtained from the point number of the start point of the previously obtained partial pattern to be synthesized. From the point number of the end point of the partial pattern to be obtained previously, the coordinates of that point are obtained, and the direction between the points is calculated and calculated according to the equation shown in Equation 2, and the combined partial pattern is obtained. From the start point to the end point. In addition, in order to combine the number of strokes measured by the number-of-strokes counting means 805, a total sum of the number of strokes of a plurality of partial patterns to be combined is obtained and set as the number of strokes.

【0056】また、総ストローク長計測手段806で生
成される総ストローク長の合成のためには、合成される
複数の部分パターンの総ストローク長の総和を求めて、
総ストローク長とする。また、平均ストローク長計測手
段807で生成される平均ストローク長の合成のために
は、先に求めた合成された総ストローク長を、合成され
たストローク長で割って、その商を合成された平均スト
ローク長とする。また、縦横サイズ計測手段811で生
成された特徴の合成のためには、合成される複数の部分
パターンの中で、最も小さい右上X座標を求めてX1と
し、最も小さい右上Y座標を求めてY1とし、最も大き
い左下X座標を求めてX2とし、最も大きいY座標を求
めてY2として、横サイズをX2−X1で計算して求
め、縦サイズをY2−Y1で計算して求めて、それぞれ
を合成される部分パターンの横サイズ、縦サイズとす
る。
To combine the total stroke lengths generated by the total stroke length measuring means 806, the sum of the total stroke lengths of a plurality of partial patterns to be combined is obtained.
Total stroke length. In addition, in order to combine the average stroke length generated by the average stroke length measuring means 807, the combined total stroke length obtained above is divided by the combined stroke length, and the quotient is calculated as the combined average. Stroke length. In addition, in order to combine the features generated by the vertical and horizontal size measuring means 811, the smallest upper right X coordinate is determined to be X1 and the smallest upper right Y coordinate is determined to be Y1 among a plurality of combined partial patterns. The largest lower-left X coordinate is determined as X2, the largest Y coordinate is determined as Y2, the horizontal size is calculated by X2-X1, the vertical size is calculated by Y2-Y1, and each is calculated. The horizontal size and vertical size of the partial pattern to be combined are set.

【0057】特徴誤差計算手段904では、まず、部分
パターン間の誤差(2つの特徴の差)VDを以下の数3
に示す数式に従って荷重付きで累計して求める。
The feature error calculating means 904 first calculates the error (difference between two features) VD between the partial patterns by the following equation (3).
The total is calculated with the load according to the formula shown in (1).

【0058】[0058]

【数3】 ここで、fi は、特徴及びポインタバッファ111から
読み出された検索用キーパターンから抽出された第i種
類の特徴で、本実施の形態では、8つの方向計数、始点
方向、終点方向、ストローク数、ストローク長、平均ス
トローク長、始点終点方向を順に並べたものの番号を示
す。つまり、iは1から14までの自然数である。同様
にgi は、特徴及びポインタ記憶手段109から読み出
された蓄積パターンから抽出された第i種類の特徴であ
る。vi は荷重のための計数で、本実施の形態ではすべ
て1としたが、どのような値でもよい。また、前記数3
で|x|は、xの絶対値を表す。また、他の実施の形態
として、前記数3のかわりに以下の数4に示される数式
にしたがって部分パターン間の誤差VDを計算すること
もできる。
(Equation 3) Here, fi is the i-th kind of feature extracted from the feature and the search key pattern read from the pointer buffer 111. In the present embodiment, eight direction counts, start direction, end direction, stroke number , The stroke length, the average stroke length, and the start point end point direction are shown in order. That is, i is a natural number from 1 to 14. Similarly, gi is the i-th type feature extracted from the feature and the accumulation pattern read from the pointer storage means 109. vi is a count for the load, which is 1 in this embodiment, but may be any value. In addition, Equation 3
| X | represents the absolute value of x. Further, as another embodiment, the error VD between the partial patterns can be calculated according to the mathematical expression shown in the following expression 4 instead of the above expression 3.

【0059】[0059]

【数4】 ここでHf とVf は、検索用キーパターンの当該部分パ
ターンの横サイズと縦サイズを表す。さらに他の実施の
形態として、前記数3のかわりに以下の数5に示される
数式を用いて部分パターン間の誤差VDを計算すること
もできる。
(Equation 4) Here, Hf and Vf represent the horizontal size and vertical size of the partial pattern of the search key pattern. As still another embodiment, the error VD between the partial patterns can be calculated using the mathematical formula shown in the following Expression 5 instead of the above Expression 3.

【0060】[0060]

【数5】 ここでHg とVg は、蓄積パターンの当該部分パターン
の横サイズと縦サイズを表す。さらに他の実施の形態と
して、前記数4におけるHf *Vf のかわりに、Hf 、
Sqrt(Hf *Vf)、Sqrt(Hg *Vg)、又はSqrt(Hf
*Vf *Hg *Vg)を用いて部分パターン間の誤差VD
を計算することもできる。ここで、Sqrt(x) は、xの
平方根を表す。
(Equation 5) Here, Hg and Vg represent the horizontal size and vertical size of the partial pattern of the storage pattern. As still another embodiment, instead of Hf * Vf in Equation 4, Hf,
Sqrt (Hf * Vf), Sqrt (Hg * Vg), or Sqrt (Hf
* Vf * Hg * Vg) to calculate the error VD between partial patterns.
Can also be calculated. Here, Sqrt (x) represents the square root of x.

【0061】部分パターン間の誤差VDの計算手段を用
いて、検索用キーパターンに属する全ての部分パターン
に対応する一連の部分パターンを蓄積パターンから読み
出して、個々の部分パターン間の誤差の総和として検索
用キーパターンと検索されたパターンとの誤差として計
算する。別の実施例では、キーパターンと対応する検索
されたパターンとの個々の部分パターンの誤差を、それ
ぞれVD(j) として、全体パターンの誤差SDを以下の
数6に示される数式にしたがって計算して求めることが
できる。
A series of partial patterns corresponding to all the partial patterns belonging to the retrieval key pattern are read out from the accumulated patterns by using the calculation means of the error VD between the partial patterns, and the sum of the errors between the individual partial patterns is obtained. It is calculated as an error between the search key pattern and the searched pattern. In another embodiment, the error SD of the entire pattern is calculated according to the following equation (6), with the error of each partial pattern between the key pattern and the corresponding searched pattern as VD (j). You can ask.

【0062】[0062]

【数6】 ここで、mは、検索用キーパターンで対応に利用された
部分パターンの総数とする。また、VD(j),Hf
(j) ,Vf(j) は、検索用キーパターン中の第j番目
の部分パターンでの誤差、横サイズ、縦サイズである。
また、別の実施例では、前記数6のHf(j) *Vf(j)
のかわりにSqrt(Hf(j))*Sqrt(Vf(j))を利用した
り、Hg(j) *Vg(j) 又はHf(j) などを利用するこ
ともできる。
(Equation 6) Here, m is the total number of partial patterns used correspondingly in the search key pattern. VD (j), Hf
(j) and Vf (j) are the error, horizontal size, and vertical size of the j-th partial pattern in the search key pattern.
Further, in another embodiment, Hf (j) * Vf (j)
Alternatively, Sqrt (Hf (j)) * Sqrt (Vf (j)) or Hg (j) * Vg (j) or Hf (j) can be used.

【0063】特徴誤差計算手段904、検索用キーパタ
ーン中の部分パターンの誤差を計算する過程で、当該部
分パターンに対応する蓄積パターンの対応する部分パタ
ーンを求めて、対応部分記憶手段905に記憶する。
In the process of calculating the error of the partial pattern in the search key pattern, the characteristic error calculating means 904 obtains a partial pattern corresponding to the accumulated pattern corresponding to the partial pattern and stores it in the corresponding partial storage means 905. .

【0064】図7は、検索用キーパターンの部分パター
ンF1からF8と、蓄積パターンの部分パターンT1か
らT8を整合する場合を示した図である。丸1001
は、部分パターンF3と部分パターンT3が、それぞれ
対応づけられていることを示す。同様に丸1002は、
部分パターンF4と部分パターンT4が、それぞれ対応
づけられていることを示す。また、長円1005は、部
分パターンF3と部分パターンF4の合成パターンと部
分パターンT3と部分パターンT4の合成パターンが、
それぞれ対応づけられていることを示す。つまり、部分
パターンF3,F4と部分パターンT3,T4が対応づ
けられている方法には2通りがあり、そのうち適切な方
を選択する必要がある。それを特徴誤差計算手段904
の中で実行する。
FIG. 7 is a diagram showing a case where the partial patterns F1 to F8 of the search key pattern are matched with the partial patterns T1 to T8 of the storage pattern. Round 1001
Indicates that the partial pattern F3 and the partial pattern T3 are associated with each other. Similarly, circle 1002 is
This indicates that the partial pattern F4 and the partial pattern T4 are associated with each other. The oval 1005 is a composite pattern of the partial pattern F3 and the partial pattern F4 and a composite pattern of the partial pattern T3 and the partial pattern T4.
Indicates that they are associated with each other. That is, there are two methods for associating the partial patterns F3 and F4 with the partial patterns T3 and T4, and it is necessary to select an appropriate one of them. The characteristic error calculation means 904
Run in

【0065】図6を用いて、特徴誤差計算手段904の
動作と特徴整合手段112内の要素の動作を説明する。
まず、特徴誤差計算手段904では、処理のはじめステ
ップS1の直後にステップS2でD′(i,j)なるバ
ッファが準備され、すべての要素は0にクリアされる。
ただし、ここでiは、検索用キーパターン内の部分パタ
ーンを示すインデクスで、1から全部分パターン数まで
の間の自然数をとる。また、jは蓄積された全パターン
中での部分パターンを示すインデクスで、1から全部分
パターン数までの間の自然数をとる。初期的にjは1と
する。D′はディープライムと呼ぶ。次にステップS3
とステップS4で、iとi′とj′を初期化する。ステ
ップS5で、D′(i−i′,j−j′)がしきい値よ
り小さいかどうかを判定し、しきい値より小さい場合に
はステップS6へ進み、大きい場合にはステップS9へ
進み、D(i,i′,j,j′)にD′(i−i′,j
−j′)を代入する。
The operation of the feature error calculating means 904 and the operation of the elements in the feature matching means 112 will be described with reference to FIG.
First, in the feature error calculation means 904, a buffer D '(i, j) is prepared in step S2 immediately after step S1 at the beginning of the process, and all elements are cleared to zero.
Here, i is an index indicating a partial pattern in the search key pattern, and takes a natural number from 1 to the total number of partial patterns. Also, j is an index indicating a partial pattern in all the accumulated patterns, and takes a natural number from 1 to the number of all partial patterns. J is initially set to 1. D 'is called deep prime. Next, step S3
In step S4, i, i 'and j' are initialized. In step S5, it is determined whether or not D '(ii', j-j ') is smaller than the threshold value. If smaller than the threshold value, the process proceeds to step S6. If larger, the process proceeds to step S9. , D (i, i ', j, j') to D '(ii', j
−j ′).

【0066】ステップS6では、先に説明した部分パタ
ーンを合成したときの特徴の求め方に従って、蓄積パタ
ーン内の第(j−j′)番目の部分パターンから第j番
目の部分パターンまでを合成して特徴を求めPとする。
だだし、(j−j′)が1より小さくなった場合には、
第1番目の部分パターンから第j番目の部分パターンま
でを合成して特徴を求めPとする。次にステップS7で
は、同様に検索用キーパターン内での第(i−i′)番
目の部分パターンから第i番目の部分パターンまでを合
成して特徴を求めQとする。ただし、(i−i′)が1
より小さくなった場合には、第1番目の部分パターンか
ら第i番目の部分パターンまでを合成して特徴を求めQ
とする。
In step S6, from the (j-j ')-th partial pattern to the j-th partial pattern in the accumulated pattern are synthesized in accordance with the above-described method of obtaining the characteristic when the partial patterns are synthesized. The characteristic is obtained as P.
However, when (j−j ′) becomes smaller than 1,
A feature is obtained by combining the first partial pattern to the j-th partial pattern to obtain a feature. Next, at step S7, similarly, a feature is obtained by combining the (i-i ')-th partial pattern to the i-th partial pattern in the search key pattern to obtain a feature. However, (ii ') is 1
If it becomes smaller, the features from the first partial pattern to the i-th partial pattern are synthesized to obtain a feature.
And

【0067】さらにステップS8では、先に示した対応
する部分パターン間の誤差の計算方法にしたがって、特
徴Pと特徴Qの誤差を求めて既に計算されているD′
(i−i′,j−j′)を加算してD(i−i′,j−
j′)に代入する。i′が0からmaxi′まで順に1
増しながら、ステップS5からステップS8までの処理
を繰り返してD(i,i′,j,j′)を求める。本実
施の形態では、maxi′(マックスアイプライム)を
3としたが、どのような値でもよい。さらに、j′を0
からmaxj′まで順に1増やしながらステップS5か
らステップS10までの処理を繰り返してD(i,
i′,j,j′)を求める。
Further, in step S8, according to the method for calculating the error between the corresponding partial patterns described above, the error between the feature P and the feature Q is obtained and D 'already calculated.
(I−i ′, j−j ′) and add D (i−i ′, j−
j ′). i ′ is 1 in order from 0 to maxi ′
While increasing, the processing from step S5 to step S8 is repeated to obtain D (i, i ', j, j'). In the present embodiment, maxi '(max-eye prime) is set to 3, but may be any value. Further, j ′ is set to 0
To maxj ′, the processing from step S5 to step S10 is repeated while incrementing by 1 to D (i,
i ', j, j').

【0068】つぎにステップ12に進み、先に求めたD
(i,i′,j,j′)のうちで、i′とj′を変更し
た中で最も小さい値のものを選択し、D(i,j)に代
入する。その際に最小値を与えたD(i,i′,j,
j′)のi′とj′から(i−i′−1)と(j−j′
−1)を求めてポインタ記憶部PI(i,j),PJ
(i,j)に記憶する。次にステップS13に進み、i
が1からmaxiになるまで1増やしながらステップS
4からステップS12までの処理を繰り返してD(i,
j)を求める。ステップS14で、D(maxi,j)
をしきい値Tと比較して小さい場合には、検索用キーパ
ターンに整合するパターンが蓄積パターンから検出され
たものとする。その際には、ステップ15へ進み、PI
(maxi,j),PJ(maxi,j)を読み出し
て、ポインタ変数pi,pjに代入するとともに、対応
部分記憶手段905に記憶する。さらにPI(pi,p
j),PJ(pi,pj)を読み出して、pi,pjに
代入するとともに、対応部分記憶手段905に記憶す
る。これをpiが1より小さくなるまで繰り返す。ステ
ップ14でD(maxi,j)をしきい値Tと比較して
大きい場合には、ステップS16に進みステップS3か
らステップS16までの処理をjが1からmaxjまで
jを1増やしながら繰り返す。ここでmaxjは、蓄積
パターンに含まれる全部分パターンの数である。これを
終了してステップS17に進んで終了する。
Then, the process proceeds to a step S12, wherein the previously obtained D
Of (i, i ', j, j'), the one with the smallest value after changing i 'and j' is selected and substituted for D (i, j). At that time, D (i, i ', j,
j ') from (i' and j '), (ii'-1) and (j-j'
-1) to obtain the pointer storage units PI (i, j), PJ
(I, j). Next, the process proceeds to step S13, where i
Step S while increasing by 1 until becomes 1 from maxi
4 to step S12 are repeated to obtain D (i,
j) is obtained. In step S14, D (maxi, j)
Is smaller than the threshold value T, it is assumed that a pattern matching the search key pattern has been detected from the accumulated pattern. In that case, the process proceeds to step 15 and PI
(Maxi, j) and PJ (maxi, j) are read out and assigned to pointer variables pi and pj and stored in the corresponding part storage means 905. Further, PI (pi, p
j) and PJ (pi, pj) are read and assigned to pi and pj and stored in the corresponding part storage means 905. This is repeated until pi becomes smaller than 1. If D (maxi, j) is larger than the threshold value T in step 14, the process proceeds to step S16, and the processing from step S3 to step S16 is repeated while j is incremented by 1 from 1 to maxj. Here, maxj is the number of all partial patterns included in the accumulation pattern. After ending this, the process proceeds to step S17 and ends.

【0069】その結果、対応部分記憶手段905には、
検索用キーパターンに対応づけられたパターンの部分パ
ターンの組が複数個記録され、端子906を通して手書
きパターン読み出し手段113に転送される。
As a result, the corresponding portion storage means 905 stores
A plurality of sets of partial patterns corresponding to the search key pattern are recorded and transferred to the handwritten pattern reading means 113 through the terminal 906.

【0070】手書きパターン読み出し手段113は、受
け取った複数のうちの1つの蓄積パターン内の部分パタ
ーンの番号の組み(0,pj)と(maxi,pj′)
のpjとpj′から、特徴及びポインタ記憶手段109
内に記憶されている第pj番目の部分パターンの始点番
号と第pj′番目の部分パターンの終点番号を読み出
し、それらをqjとqj′とし、さらに手書きパターン
記憶手段108中に記憶されている第qj番目の点から
第qj′番目の点までのデータを読み出し、手書きパタ
ーン表示手段114に表示する。手書きパターン記憶手
段108の別の実施例では、手書きパターン記憶手段1
08中に記憶されている第qj番目の点のページ番号を
読み出し、当該ページ中にある点データをすべて読み出
し、手書きパターン表示手段114に表示する。さら
に、手書きパターン記憶手段108中に記憶されている
第qj番目の点から第qj′番目の点までのデータを読
み出し、色または大きさは太さを変えて手書きパターン
表示手段114に表示する。
The handwritten pattern reading means 113 sets the set of partial pattern numbers (0, pj) and (maxi, pj ') in one of the received plural stored patterns.
From the pj and pj ′ of
The start point number of the pj-th partial pattern and the end point number of the pj'-th partial pattern stored therein are read as qj and qj '. The data from the qj-th point to the qj-th point is read out and displayed on the handwritten pattern display means 114. In another embodiment of the handwritten pattern storage means 108, the handwritten pattern storage means 1
08, the page number of the qj-th point is read, and all the point data in the page are read and displayed on the handwritten pattern display means 114. Furthermore, the data from the qj-th point to the qj-th point stored in the handwritten pattern storage means 108 is read out, and the color or size is displayed on the handwritten pattern display means 114 with the thickness changed.

【0071】次に、本発明の第2の実施の形態について
図8を参照して説明する。本実施の形態と、上記した第
1の実施の形態との違いは、第1の実施の形態での特徴
整合手段112の後に、手書きパターン整合手段111
2を有することである。特徴整合手段112の動作後に
は、対応部分記憶手段905に、検索用キーパターン中
の部分パターンに対応する蓄積パターン中の部分パター
ンの部分番号を組み、(pi,pj)の集合として記憶
されている。全部でM個の組が記憶されているとし、便
宜的にここでは部分パターンの組を(pi(m),pj
(m))とする。ただし、mは1からMまでの自然数で
ある。
Next, a second embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. The difference between the present embodiment and the above-described first embodiment is that a handwritten pattern matching unit 111 is provided after the feature matching unit 112 in the first embodiment.
2 has. After the operation of the feature matching unit 112, the corresponding part storage unit 905 sets the part numbers of the partial patterns in the accumulation pattern corresponding to the partial patterns in the search key pattern and stores them as a set of (pi, pj). I have. Assume that a total of M sets are stored, and for the sake of convenience, the set of partial patterns is herein referred to as (pi (m), pj
(M)). Here, m is a natural number from 1 to M.

【0072】そこで手書きパターン整合手段1112で
はまず蓄積パターン中の第(pj(1)+1)番目の部
分パターンの始点から、第pj(2)番目の部分パター
ンの終点までの点データを、手書きパターン読み出し手
段113を通して読取る。また、検索用キーパターン中
の第(pi(1)+1)番目の部分パターンの始点か
ら、第pi(2)番目の部分パターンの終点までの点デ
ータを、手書きパターンバッファ102から読取る。そ
れらの2つの点列を整合し、その整合度を求めて累積整
合度Rに加える。次に蓄積パターン中の第(pj(2)
+1)番目の部分パターンの始点から、第pj(3)番
目の部分パターンの終点までの点データを、手書きパタ
ーン読み出し手段113を通して読取る。
Therefore, the handwritten pattern matching means 1112 firstly stores the point data from the start point of the (pj (1) +1) th partial pattern in the storage pattern to the end point of the pj (2) th partial pattern in the handwritten pattern. Reading is performed through the reading unit 113. Further, point data from the start point of the (pi (1) +1) th partial pattern in the search key pattern to the end point of the pi (2) th partial pattern is read from the handwritten pattern buffer 102. The two point sequences are matched, and the matching degree is obtained and added to the cumulative matching degree R. Next, the (pj (2)
Point data from the start point of the (+1) th partial pattern to the end point of the pj (3) th partial pattern is read through the handwritten pattern reading means 113.

【0073】また、検索用キーパターン中の第(pi
(2)+1)番目の部分パターンの始点から、第pi
(3)番目の部分パターンの終点までの点データを、手
書きパターンバッファ102から読取る。それらの2つ
の点列を整合し、その整合度を求めて累積整合度Rに加
える。以上の処理を繰り返して全てのpi(m)とpj
(m)について行った後に得たRを最終的な累積整合度
として、その累積整合度がしきい値を超えた場合にの
み、手書きパターン記憶手段108から読み出された点
列のパターンを、手書きパターン表示手段114に表示
する。その累積整合度がしきい値を下回った場合には、
特徴整合手段112から転送されてくる別の整合部分パ
ターン集合を読み出して同様の処理を繰り返す。ここで
2つの点列の整合度を求める処理は、どのようなもので
もよいが、一方の点列を入力パターンとして、他方の点
列を認識辞書のパターンとすることにより「橋本新一郎
著、文字認識概論、オーム社昭和57年3月発行、p
p.126から135」に記載されているオンライン文
字認識方法を利用して実行できる。
Further, the (pi) in the search key pattern
From the start point of the (2) +1) th partial pattern,
(3) The point data up to the end point of the third partial pattern is read from the handwritten pattern buffer 102. The two point sequences are matched, and the matching degree is obtained and added to the cumulative matching degree R. By repeating the above processing, all pi (m) and pj
Assuming that R obtained after performing (m) is the final cumulative matching degree, only when the cumulative matching degree exceeds a threshold value, the pattern of the point sequence read from the handwritten pattern storage unit 108 is It is displayed on the handwritten pattern display means 114. If the cumulative consistency falls below the threshold,
Another matching partial pattern set transferred from the feature matching unit 112 is read, and the same processing is repeated. Here, any processing may be used to determine the degree of consistency between the two point sequences. However, by using one point sequence as an input pattern and the other point sequence as a recognition dictionary pattern, "Hashimoto Shin-ichiro, Introduction to Recognition, published by Ohmsha, March 1982, p.
p. 126 to 135 ".

【0074】手書きパターン記憶手段108の別の実施
例では、累積整合度がしきい値を超えた場合には手書き
パターン記憶手段108中に記憶されている第(pj
(1)+1)番目の点のページ番号を読み出し、当該ペ
ージ中にある点データをすべて読み出し、手書きパター
ン表示手段114に表示する。さらに、手書きパターン
記憶手段108中に記憶されている第(pj(1)+
1)番目の点から第pj(M)番目の点までのデータを
読み出し、色または大きさまたは太さを変えて手書きパ
ターン表示手段114に表示する。
In another embodiment of the handwritten pattern storage means 108, if the cumulative consistency exceeds the threshold value, the (pj) stored in the handwritten pattern storage means 108
The page number of the (1) +1) th point is read, all the point data in the page are read, and displayed on the handwritten pattern display means 114. Further, the (pj (1) +) stored in the handwritten pattern storage means 108
1) The data from the first point to the pj (M) th point is read out and displayed on the handwritten pattern display means 114 by changing the color, size or thickness.

【0075】次に、本発明の第3の実施の形態について
図9を参照して説明する。本実施の形態と、上記した第
1の実施の形態との違いは、第1の実施の形態での特徴
整合手段112の後に、第2の認識手段1203を有
し、手書きパターン読み出し手段113の後に第1の認
識手段1201を有し、それら2つからの入力をもつ文
字比較手段1203を有することである。特徴整合手段
112の動作後には、対応部分記憶手段905に、検索
用キーパターン中の部分パターンに対応する蓄積パター
ン中の部分パターンの部分番号を組み(pi,pj)の
集合として記憶されている。全部でM個の組が記憶され
ているとし、便宜的にここでは部分パターンの組を(p
i(m)),pj(m))とする。ただし、mは1から
Mまでの自然数である。
Next, a third embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. The difference between the present embodiment and the above-described first embodiment is that a second recognition unit 1203 is provided after the feature matching unit 112 in the first embodiment, and the handwriting pattern reading unit 113 After that, it has a first recognizing means 1201 and a character comparing means 1203 having inputs from the two. After the operation of the feature matching unit 112, the corresponding part storage unit 905 stores the part numbers of the partial patterns in the accumulation pattern corresponding to the partial patterns in the search key pattern as a set of sets (pi, pj). . It is assumed that a total of M sets are stored, and for convenience, a set of partial patterns is referred to as (p
i (m)) and pj (m)). Here, m is a natural number from 1 to M.

【0076】第1の認識手段1201ではまず蓄積パタ
ーン中の第(pj(1)+1)番目の部分パターンの始
点から、第pj(2)番目の部分パターンの終点までの
点データを、手書きパターン読み出し手段113を通し
て読取る。読み出された点列データをオンライン文字認
識手法を用いて認識し、その結果として複数の文字コー
ドとその確信度の組を得る。ここで読み出された点列を
認識する方法は、どのようなものでもよいが、「橋本新
一郎著、文字認識概論、オーム社昭和57年3月発行、
pp.126から135」に記載されているオンライン
文字認識方法を利用しても実行できる。
First, the first recognizing means 1201 converts point data from the start point of the (pj (1) +1) th partial pattern in the accumulation pattern to the end point of the pj (2) th partial pattern into a handwritten pattern. Reading is performed through the reading unit 113. The read point sequence data is recognized using an online character recognition method, and as a result, a set of a plurality of character codes and their certainty factors is obtained. The method of recognizing the read dot sequence may be any method. For example, see Shinichiro Hashimoto, Introduction to Character Recognition, published by Ohmsha, March 1982,
pp. 126 to 135 ".

【0077】次に蓄積パターン中の第(pj(2)+
1)番目の部分パターンの始点から、第pj(3)番目
の部分パターンの終点までの点データを、手書きパター
ン読み出し手段113を通して読取る。読み出された点
列データをオンライン文字認識手法を用いて認識し、そ
の結果として複数の文字コードとその確信度の組を得
る。以上の処理を繰り返して全てのpj(m)について
行って、(C1(i,j),W1(i,j)の組を得
て、文字比較手段1203に転送する。iは第i番目の
部分パターンに対して認識処理を行った結果であること
を示す。また、jは認識処理の第j番目の候補であるこ
とを示す。またC1(i,j)は、認識結果の文字を示
し、W1(i,j)はC1(i,j)の確信度を示す。
同様にして第2の認識手段1202では、検索用キーパ
ターン中の第(pi(1)+1)番目の部分パターンの
始点から、第pi(2)番目の部分パターンの終点まで
の点データを、手書きパターンバッファ102から読取
る。読み出された点列データをオンライン文字認識手法
を用いて認識し、その結果として複数の文字コートとそ
の確信度の組を得る。
Next, the (pj (2) +
Point data from the start point of the 1) th partial pattern to the end point of the pj (3) th partial pattern is read through the handwritten pattern reading means 113. The read point sequence data is recognized using an online character recognition method, and as a result, a set of a plurality of character codes and their certainty factors is obtained. The above process is repeated for all pj (m) to obtain a set of (C1 (i, j), W1 (i, j) and transfer it to the character comparison means 1203. The i is the i-th. Indicates that the recognition result is obtained by performing the recognition processing on the partial pattern, j indicates the j-th candidate of the recognition processing, and C1 (i, j) indicates the character of the recognition result. , W1 (i, j) indicate the certainty factor of C1 (i, j).
Similarly, the second recognizing means 1202 calculates point data from the start point of the (pi (1) +1) th partial pattern in the search key pattern to the end point of the pi (2) th partial pattern. Read from the handwritten pattern buffer 102. The read point sequence data is recognized using an online character recognition method, and as a result, a set of a plurality of character codes and their certainty factors is obtained.

【0078】次に検索用キーパターン中の第(pi
(2)+1)番目の部分パターンの始点から、第pi
(3)番目の部分パターンの終点までの点データを、手
書きパターンバッファ102から読取る。読み出された
点列データをオンライン文字認識手法を用いて認識し、
その結果として複数の文字コードとその確信度の組を得
る。以上の処理を繰り返して全てのpi(m)について
行って、(C2(i,j),W2(i,j))の組を得
て、文字比較手段1203に転送する。iは第i番目の
部分パターンに対して認識処理を行った結果であること
を示す。また、jは認識処理の第j番目の候補であるこ
とを示す。またC2(i,j)は、認識結果の文字を示
し、W2(i,j)はC2(i,j)の確信度を示す。
Next, the (pi) in the search key pattern
From the start point of the (2) +1) th partial pattern,
(3) The point data up to the end point of the third partial pattern is read from the handwritten pattern buffer 102. Recognize the read point sequence data using online character recognition method,
As a result, a set of a plurality of character codes and their certainty factors is obtained. The above processing is repeated for all pi (m) to obtain a set of (C2 (i, j), W2 (i, j)) and transfer it to the character comparison means 1203. i indicates that the result is obtained by performing the recognition process on the i-th partial pattern. Also, j indicates that it is the j-th candidate for the recognition process. C2 (i, j) indicates the character of the recognition result, and W2 (i, j) indicates the certainty factor of C2 (i, j).

【0079】文字比較手段1203では、まず(C1
(i,j),W1(i,j))の組と(C2(1,
j′),W2(1,j′))の組を取り出し比較する。
ただし、jとj′は1から最大候補数までの任意の自然
数とする。比較手段はどのようなものでもよいが、例え
ば特開平8−305722号公報に示されるような方法
が利用できる。つまり、C1(i,j)=C2(1,
j′)であり、かつW1(i,j)*W2(1,j′)
が最大となる組を検出し、W1(i,j)*W2(1,
j′)をRに代入する。同様に、(C1(2,j),W
1(2,j))の組と(C1(2,j′),W1(2,
j′))の組を取り出し比較し、C1(2,j)=C2
(2,j′)であり、かつW1(2,j)*W2(2,
j′)が最大となる組を検出し、W1(2,j)*W2
(2,j′)をRに加算する。これを全ての(C1
(i,j),W1(i,j))の組と(C2(i,
j′),W2(i,j′))の組みなるiについて実行
して、最終的なRをしきい値と比較する。Rがしきい値
よりも大きい場合には、検索用キーパターンに対応す
る、蓄積パターンが検出できたものとして、手書きパタ
ーン読み出し手段113で読み出された点列を手書きパ
ターン表示手段114に表示する。そのRがしきい値を
下回った場合には、特徴整合手段112から転送されて
くる別の整合部分パターン集合を読み出して同様の処理
を繰り返す。
In the character comparing means 1203, first, (C1
(I, j), W1 (i, j)) and (C2 (1,
j ′), W2 (1, j ′)) and compare them.
Here, j and j 'are arbitrary natural numbers from 1 to the maximum number of candidates. Although any means may be used for the comparing means, for example, a method as disclosed in JP-A-8-305722 can be used. That is, C1 (i, j) = C2 (1,
j ′) and W1 (i, j) * W2 (1, j ′)
Is detected, and W1 (i, j) * W2 (1,
j ′) is substituted for R. Similarly, (C1 (2, j), W
1 (2, j)) and (C1 (2, j ′), W1 (2,2)
j ′)) is taken out and compared, and C1 (2, j) = C2
(2, j ') and W1 (2, j) * W2 (2,
j ′) is maximized, and W1 (2, j) * W2
(2, j ′) is added to R. This is all (C1
(I, j), W1 (i, j)) and (C2 (i, j,
j ′), W2 (i, j ′)), and compare the final R with a threshold. If R is larger than the threshold value, it is determined that the accumulated pattern corresponding to the search key pattern has been detected, and the point sequence read by the handwritten pattern reading means 113 is displayed on the handwritten pattern display means 114. . If the value R falls below the threshold value, another matching partial pattern set transferred from the feature matching unit 112 is read out and the same processing is repeated.

【0080】手書きパターン記憶手段108の別の実施
例では、累積整合度がしきい値を超えた場合には手書き
パターン記憶手段108中に記憶されている第(pj
(1)+1)番目の点のページ番号を読み出し、当該ペ
ージ中にある点データをすべて読み出し、手書きパター
ン表示手段114に表示する。さらに、手書きパターン
記憶手段108中に記憶されている第(pj(1)+
1)番目の点から第pj(M)番目の点までのデータを
読み出し、色または大きさまたは太さを変えて手書きパ
ターン表示手段114に表示する。
In another embodiment of the handwritten pattern storage means 108, if the cumulative consistency exceeds a threshold value, the (pj) stored in the handwritten pattern storage means 108
The page number of the (1) +1) th point is read, all the point data in the page are read, and displayed on the handwritten pattern display means 114. Further, the (pj (1) +) stored in the handwritten pattern storage means 108
1) The data from the first point to the pj (M) th point is read out and displayed on the handwritten pattern display means 114 by changing the color, size or thickness.

【0081】[0081]

【発明の効果】本発明によれば、予め部分パターンに分
離した上で、整合を調べており、ストローク毎に網羅的
に整合を調べるのに比べて非常に早いため、高速に検索
用キーパターンに類似した蓄積パターンの部分を検索し
て表示できる。例えば1つの部分パターンが5本のスト
ロークから成り立っていると仮定すると、予めストロー
クを部分パターンに統合しておくことにより、25倍の
高速化が図れる。
According to the present invention, the matching is checked after being separated into partial patterns in advance, which is much faster than checking the matching comprehensively for each stroke. Can be searched and displayed. For example, assuming that one partial pattern is composed of five strokes, the speed can be increased by a factor of 25 by integrating the strokes into the partial patterns in advance.

【0082】又、本発明によれば、ストロークから部分
パターンへの統合時に1つの文字を2つに分離してしま
ったり、別の文字と統合してしまい、蓄積時のパターン
と不釣り合いな部分パターンが生成された場合にも、複
数の部分パターンを統合して、対応づいた部分パターン
を得てから整合を図っているため、蓄積時に記入したパ
ターンと、検索時に記入したパターンが、文字間隔や部
首間隔などで不一致があった場合にも正しく検出ができ
る。
Further, according to the present invention, when a stroke is integrated into a partial pattern, one character is separated into two or integrated with another character, and a portion that is not balanced with the pattern at the time of accumulation is obtained. Even when a pattern is generated, multiple partial patterns are integrated to obtain a corresponding partial pattern before matching, so that the pattern entered at the time of accumulation and the pattern entered at the time of retrieval are Even if there is a discrepancy due to, for example, radical spacing, it can be correctly detected.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】本発明の構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of the present invention.

【図2】部分パターン分離手段の構成を示すブロック図
である。
FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of a partial pattern separating unit.

【図3】特徴抽出手段の構成を示すブロック図である。FIG. 3 is a block diagram illustrating a configuration of a feature extracting unit.

【図4】特徴を抽出した後の部分パターンのデータの形
式を説明する図である。
FIG. 4 is a diagram illustrating a data format of a partial pattern after features are extracted.

【図5】特徴整合手段の構成を示すブロック図である。FIG. 5 is a block diagram illustrating a configuration of a feature matching unit.

【図6】特徴整合手段の処理の手順を示す流れ図であ
る。
FIG. 6 is a flowchart showing a procedure of processing by a feature matching unit.

【図7】部分パターン及び合成された部分パターンの整
合を説明する図である。
FIG. 7 is a diagram illustrating matching between a partial pattern and a combined partial pattern.

【図8】本発明の別の実施形態の構成を示すブロック図
である。
FIG. 8 is a block diagram showing a configuration of another embodiment of the present invention.

【図9】本発明の別の実施形態の構成を示すブロック図
である。
FIG. 9 is a block diagram showing a configuration of another embodiment of the present invention.

【図10】手書きパターンの例を示す図である。FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a handwritten pattern.

【図11】手書きパターンを部分パターンに分離した結
果の例を示す図である。
FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a result obtained by separating a handwritten pattern into partial patterns.

【図12】手書きパターンを部分パターンに分離した結
果の例を示す図である。
FIG. 12 is a diagram illustrating an example of a result obtained by separating a handwritten pattern into partial patterns.

【図13】従来の手書き文字蓄積検索装置の構成を示す
ブロック図である。
FIG. 13 is a block diagram showing a configuration of a conventional handwritten character storage and retrieval device.

【図14】点データの形式を説明する図である。FIG. 14 is a diagram illustrating a format of point data.

【図15】部分パターン及びストロークのデータの形式
を説明する図である。
FIG. 15 is a diagram illustrating the format of partial pattern and stroke data.

【図16】従来の手書きパターン蓄積検索装置での部分
パターンのデータの形式を説明する図である。
FIG. 16 is a diagram illustrating the format of partial pattern data in a conventional handwritten pattern storage and retrieval device.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

101 手書きパターン入力手段 102 手書きパターンバッファ 103 部分パターン分離手段 105 第2のスイッチ 106 特徴抽出手段 107 第1のスイッチ 108 手書きパターン記憶手段 109 特徴及びポインタ記憶手段 110 特徴読み出し手段 111 特徴及びポインタバッファ 112 特徴整合手段 113 手書きパターン読み出し手段 114 手書きパターン表示手段 115 記録検索制御手段 701 点データ読み出し手段 702 ストローク生成手段 703 ストローク間時間計算手段 704 ストローク間移動量計算手段 705 分離判定手段 706 部分パターン候補記憶手段 707 部分パターン統合手段 708 端子 801 端子 802 点間引き手段 803 隣接点間方向検出手段 804 方向計数手段 805 ストローク数計測手段 806 総ストローク長計測手段 807 平均ストローク長計測手段 808 始点方向計測手段 809 終点方向計測手段 810 始点終点方向計測手段 811 縦横サイズ計測手段 812 端子 901 特徴合成手段 902 第2の特徴バッファ 903 第1の特徴バッファ 904 特徴誤差計算手段 905 対応部分記憶手段 906 端子 1112 手書きパターン整合手段 1201 第1の認識手段 1202 第2の認識手段 1203 文字比較手段 Reference Signs List 101 Handwritten pattern input means 102 Handwritten pattern buffer 103 Partial pattern separation means 105 Second switch 106 Feature extraction means 107 First switch 108 Handwritten pattern storage means 109 Features and pointer storage means 110 Features readout means 111 Features and pointer buffer 112 Features Matching means 113 Handwritten pattern reading means 114 Handwritten pattern display means 115 Record / search control means 701 Point data reading means 702 Stroke generating means 703 Interstroke time calculating means 704 Stroke moving amount calculating means 705 Separation determining means 706 Partial pattern candidate storage means 707 Partial pattern integration means 708 Terminal 801 Terminal 802 Point thinning means 803 Direction detection means between adjacent points 804 Direction counting means 805 Number measuring means 806 total stroke length measuring means 807 average stroke length measuring means 808 start point direction measuring means 809 end point direction measuring means 810 start point end point direction measuring means 811 vertical and horizontal size measuring means 812 terminal 901 feature synthesizing means 902 second characteristic buffer 903 First feature buffer 904 Feature error calculation means 905 Corresponding partial storage means 906 Terminal 1112 Handwritten pattern matching means 1201 First recognition means 1202 Second recognition means 1203 Character comparison means

─────────────────────────────────────────────────────
────────────────────────────────────────────────── ───

【手続補正書】[Procedure amendment]

【提出日】平成10年12月7日[Submission date] December 7, 1998

【手続補正1】[Procedure amendment 1]

【補正対象書類名】明細書[Document name to be amended] Statement

【補正対象項目名】請求項2[Correction target item name] Claim 2

【補正方法】変更[Correction method] Change

【補正内容】[Correction contents]

【手続補正2】[Procedure amendment 2]

【補正対象書類名】明細書[Document name to be amended] Statement

【補正対象項目名】0017[Correction target item name] 0017

【補正方法】変更[Correction method] Change

【補正内容】[Correction contents]

【0017】さらに、本発明によれば、前記特徴整合手
段は、複数の部分パターンを合成して、合成パターンの
特徴を求める特徴合成手段と、元の部分パターンの特徴
または合成パターンの特徴をもちいて特徴の整合を実施
する特徴誤差計算手段を具備して構成されたことを特徴
とする手書きパターン蓄積検索装置が得られる。
Further, according to the present invention, the feature matching unit combines a plurality of partial patterns to obtain a feature of the combined pattern, and uses a feature of the original partial pattern or a feature of the combined pattern. Thus, there is provided a handwritten pattern storage and retrieval apparatus characterized by comprising a feature error calculating means for performing feature matching.

【手続補正3】[Procedure amendment 3]

【補正対象書類名】明細書[Document name to be amended] Statement

【補正対象項目名】0032[Correction target item name] 0032

【補正方法】変更[Correction method] Change

【補正内容】[Correction contents]

【0032】次に動作を説明する。手書きパターン入力
手段101に入力され、そこから出力された手書きパタ
ーンは、例えば図14のような形式で出力される。図
を用いて説明する。ペンの移動する座標は、一定時間
間隔毎にサンプリングされて、図14の縦方向のカラム
としてデータを出力する。1つのサンプリングされたデ
ータは、その点の通し番号、そのデータが記載されてい
るページの番号、ページ内でのX座標及びY座標、とペ
ン先がタブレット上に接しているか否かを示すペンup
/down信号からなる。ペン先がタブレット上に接し
ている場合にはペンup/down信号として1、つま
りペンdown信号が出力され、ペン先がタブレット上
に接していない場合にはペンup/down信号として
0、つまりペンup信号が出力される。
Next, the operation will be described. Handwritten pattern is inputted to the input unit 101, the handwritten pattern output therefrom is output, for example, format as shown in FIG. 14. Figure 1
4 will be described. Pen moving coordinate is sampled every predetermined time intervals, and outputs the data as a vertical column of Figure 14. One sampled data includes a serial number of the point, a page number on which the data is described, an X coordinate and a Y coordinate in the page, and a pen up indicating whether the pen tip is in contact with the tablet.
/ Down signal. When the pen tip is in contact with the tablet, 1 is output as the pen up / down signal, that is, a pen down signal is output. When the pen tip is not in contact with the tablet, 0 is output as the pen up / down signal , that is, the pen is down. An up signal is output.

Claims (12)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 手書きパターン入力手段と手書きパター
ン蓄積手段を有し、前記手書きパターン入力手段から入
力した検索用キーパターンと類似する蓄積されたパター
ンを検索する手書きパターン蓄積検索装置において、部
分パターン分離手段と、部分パターンの特徴抽出手段
と、蓄積された部分パターンの特徴及び前記検索用キー
パターンの特徴を整合する特徴整合手段と、整合した部
分パターンに対応する手書きパターンを読み出す手段を
具備して構成されたことを特徴とする手書きパターン蓄
積検索装置。
1. A handwritten pattern storage and retrieval device comprising a handwritten pattern input means and a handwritten pattern storage means for retrieving a stored pattern similar to a search key pattern input from the handwritten pattern input means. Means, partial pattern feature extracting means, feature matching means for matching the features of the stored partial patterns and the features of the search key pattern, and means for reading out a handwritten pattern corresponding to the matched partial pattern. An apparatus for storing and retrieving handwritten patterns, wherein the apparatus is configured.
【請求項2】 前記特徴整合手段は、複数の部分パター
ンを合成して、合成パターンの特徴を求める特徴合成手
段と、元の部分パターンの特徴または合成パターンの特
徴をもちいて特徴の整合を実施する整合実施手段を具備
して構成されたことを特徴とする請求項1記載の手書き
パターン蓄積検索装置。
2. A feature matching unit that combines a plurality of partial patterns to obtain a feature of a combined pattern, and performs feature matching by using a feature of an original partial pattern or a feature of a combined pattern. 2. The handwritten pattern storage and retrieval apparatus according to claim 1, wherein the apparatus is provided with matching executing means.
【請求項3】 前記特徴合成手段は、複数の部分パター
ンの特徴からそれら部分パターンデータの和を求めて合
成特徴値として合成パターンの特徴を生成する手段を有
することを特徴とする請求項2記載の手書きパターン蓄
積検索装置。
3. The feature synthesizing means includes means for calculating a sum of partial pattern data from features of a plurality of partial patterns and generating a feature of the combined pattern as a combined feature value. Handwritten pattern storage and retrieval device.
【請求項4】 前記複数の部分パターンデータは、方向
計数データ、始点方向データ、終点方向データ、ストロ
ーク数データ、ストローク長データ、平均ストローク長
データ、及び始点終点方向データで構成されていること
を特徴とする請求項3記載の手書きパターン蓄積検索装
置。
4. The method according to claim 1, wherein the plurality of partial pattern data includes direction count data, start point direction data, end point direction data, stroke number data, stroke length data, average stroke length data, and start point end point direction data. 4. The apparatus for storing and retrieving handwritten patterns according to claim 3, wherein:
【請求項5】 手書きパターン入力手段と手書きパター
ン蓄積手段を有し、前記手書きパターン入力手段から入
力した検索用キーパターンと類似する蓄積されたパター
ンを検索する手書きパターン蓄積検索装置において、部
分パターン分離手段と、部分パターンの特徴抽出手段
と、蓄積された部分パターンの特徴及び前記検索用キー
パターンの特徴を整合する特徴整合手段と、整合した部
分パターンに対応する手書きパターンを読み出す手段
と、読み出された手書きパターンを検索用キーパターン
とを整合する手書きパターン整合手段を具備して構成さ
れたことを特徴とする手書きパターン蓄積検索装置。
5. A handwritten pattern storage and retrieval device comprising a handwritten pattern input means and a handwritten pattern storage means for retrieving a stored pattern similar to a search key pattern input from said handwritten pattern input means. Means, partial pattern feature extracting means, feature matching means for matching the features of the stored partial patterns and the features of the retrieval key pattern, means for reading a handwritten pattern corresponding to the matched partial pattern, An apparatus for storing and retrieving a handwritten pattern, comprising: a handwritten pattern matching means for matching a set handwritten pattern with a search key pattern.
【請求項6】 前記特徴整合手段は、複数の部分パター
ンを合成して、合成パターンの特徴を求める特徴合成手
段と、元の部分パターンの特徴または合成パターンの特
徴をもちいて特徴の整合を実施する整合実施手段を具備
して構成されたことを特徴とする請求項5記載の手書き
パターン蓄積検索装置。
6. A feature matching unit that combines a plurality of partial patterns to obtain a feature of a combined pattern, and performs feature matching using the features of the original partial pattern or the features of the combined pattern. 6. The handwritten pattern storage and retrieval apparatus according to claim 5, wherein the apparatus is provided with matching executing means.
【請求項7】 前記特徴合成手段は、複数の部分パター
ンの特徴からそれら部分パターンデータの和を求めて合
成特徴値として合成パターンの特徴を生成する手段を有
することを特徴とする請求項6記載の手書きパターン蓄
積検索装置。
7. The feature synthesizing means includes means for calculating a sum of partial pattern data from characteristics of a plurality of partial patterns and generating a characteristic of the synthetic pattern as a synthetic characteristic value. Handwritten pattern storage and retrieval device.
【請求項8】 前記複数の部分パターンデータは、方向
計数データ、始点方向データ、終点方向データ、ストロ
ーク数データ、ストローク長データ、平均ストローク長
データ、及び始点終点方向データで構成されていること
を特徴とする請求項7記載の手書きパターン蓄積検索装
置。
8. The method according to claim 1, wherein the plurality of partial pattern data are composed of direction count data, start point direction data, end point direction data, stroke number data, stroke length data, average stroke length data, and start point end point direction data. The handwritten pattern storage and retrieval device according to claim 7, characterized in that:
【請求項9】 手書きパターン入力手段と手書きパター
ン蓄積手段を有し、前記手書きパターン入力手段から入
力した検索用キーパターンと類似する蓄積されたパター
ンを検索する手書きパターン蓄積検索装置において、部
分パターン分離手段と、部分パターンの特徴抽出手段
と、蓄積された部分パターンの特徴及び前記検索用キー
パターンの特徴を整合する特徴整合手段と、整合した部
分パターンに対応する手書きパターンを読み出す手段
と、前記読み出された手書きパターンを前記部分パター
ン分離手段で部分パターンに分離した結果を入力として
認識を実行する認識手段と、前記検索用キーパターンを
前記部分パターン分離手段で部分パターンに分離した結
果を入力として認識を実行する認識手段と、前記読み出
された手書きパターンを認識した結果及び前記検索用キ
ーパターンを認識した結果を比較する文字比較手段を具
備して構成されたことを特徴とする手書きパターン蓄積
検索装置。
9. A handwritten pattern storage and retrieval device which has a handwritten pattern input means and a handwritten pattern storage means and searches for a stored pattern similar to a search key pattern input from the handwritten pattern input means. Means, partial pattern feature extracting means, feature matching means for matching the features of the stored partial patterns and the features of the search key pattern, means for reading out a handwritten pattern corresponding to the matched partial pattern, Recognition means for executing recognition using the result of separating the output handwritten pattern into partial patterns by the partial pattern separation means as input, and inputting the result of separating the search key pattern into partial patterns by the partial pattern separation means. Recognizing means for performing recognition, and the read handwritten pattern An apparatus for storing and retrieving handwritten patterns, comprising: a character comparing unit configured to compare a result of recognition with a result of recognizing the search key pattern.
【請求項10】 前記特徴整合手段は、複数の部分パタ
ーンを合成して、合成パターンの特徴を求める特徴合成
手段と、元の部分パターンの特徴または合成パターンの
特徴をもちいて特徴の整合を実施する整合実施手段を具
備して構成されたことを特徴とする請求項9記載の手書
きパターン蓄積検索装置。
10. The feature matching unit combines a plurality of partial patterns to obtain a feature of the combined pattern, and performs feature matching using the features of the original partial pattern or the features of the combined pattern. 10. The handwritten pattern storage and retrieval apparatus according to claim 9, wherein the apparatus is provided with matching executing means.
【請求項11】 前記特徴合成手段は、複数の部分パタ
ーンの特徴からそれら部分パターンデータの和を求めて
合成特徴値として合成パターンの特徴を生成する手段を
有することを特徴とする請求項10記載の手書きパター
ン蓄積検索装置。
11. The feature synthesizing means includes means for calculating a sum of partial pattern data from characteristics of a plurality of partial patterns and generating a characteristic of the synthetic pattern as a synthetic characteristic value. Handwritten pattern storage and retrieval device.
【請求項12】 前記複数の部分パターンデータは、方
向計数データ、始点方向データ、終点方向データ、スト
ローク数データ、ストローク長データ、平均ストローク
長データ、及び始点終点方向データで構成されているこ
とを特徴とする請求項11記載の手書きパターン蓄積検
索装置。
12. The method according to claim 1, wherein the plurality of partial pattern data includes direction count data, start point direction data, end point direction data, stroke number data, stroke length data, average stroke length data, and start point end point direction data. The handwritten pattern storage and retrieval device according to claim 11, characterized in that:
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2002095667A1 (en) * 2001-05-23 2002-11-28 Decuma Ab Method for recognition of a hand-written pattern
JP2013109680A (en) * 2011-11-24 2013-06-06 Fuji Xerox Co Ltd Image processing apparatus and image processing program
JP2013543158A (en) * 2010-08-24 2013-11-28 ノキア コーポレイション Method and apparatus for grouping overlapping handwritten character strokes into one or more groups
JP2015111467A (en) * 2015-03-12 2015-06-18 株式会社東芝 Handwritten character retrieval apparatus, method, and program

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