JPS58169296A - オンライン手書文字認識装置 - Google Patents
オンライン手書文字認識装置Info
- Publication number
- JPS58169296A JPS58169296A JP57052664A JP5266482A JPS58169296A JP S58169296 A JPS58169296 A JP S58169296A JP 57052664 A JP57052664 A JP 57052664A JP 5266482 A JP5266482 A JP 5266482A JP S58169296 A JPS58169296 A JP S58169296A
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- Japan
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- recognition
- character
- strokes
- characters
- stroke
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- Pending
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-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
- G06V30/24—Character recognition characterised by the processing or recognition method
- G06V30/242—Division of the character sequences into groups prior to recognition; Selection of dictionaries
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔発明の技術分野〕
本発明は、入力されたオンライレ手書文字をその手書文
字の画数に従って２種類に分け、夫々に異なる認識方式
を選択適用して信頼度の高い認識結果を得る一オンフィ
ン手書文字認識装置に関する〔従来技術と問題点〕 オンフィン手書文字認識装置は、タブレット上にベンに
よって書かれた文□字が点座標にして抽出されて電子計
算機（認識装置本体〕に送られ、そこで文字認識処理が
行われるようになっている。
字の画数に従って２種類に分け、夫々に異なる認識方式
を選択適用して信頼度の高い認識結果を得る一オンフィ
ン手書文字認識装置に関する〔従来技術と問題点〕 オンフィン手書文字認識装置は、タブレット上にベンに
よって書かれた文□字が点座標にして抽出されて電子計
算機（認識装置本体〕に送られ、そこで文字認識処理が
行われるようになっている。
即ち、タブレット上をペンで押して字を書くとその軌跡
はＸＹ座標の点系列として電子計算機に送られる。電子
計算機ではその座標の点系列から文字の形をみて何とい
う文字かを！１１！ｍするものである。
はＸＹ座標の点系列として電子計算機に送られる。電子
計算機ではその座標の点系列から文字の形をみて何とい
う文字かを！１１！ｍするものである。
従来のオンライン手書文字認識装置には、ストローク間
の相関を抽出する方式やストロークの形状を折線近似す
る方法等が採用されている。両者は、例えば書出し点が
どこで、書出し点からストロークがどこまで伸び、次は
どこに戻ってどこまでストロークが伸びているのか等の
ストローク間の相関を抽出するものであるが、ストロー
ク数が少ない場合には相関がうまくとれない欠点がある
。
の相関を抽出する方式やストロークの形状を折線近似す
る方法等が採用されている。両者は、例えば書出し点が
どこで、書出し点からストロークがどこまで伸び、次は
どこに戻ってどこまでストロークが伸びているのか等の
ストローク間の相関を抽出するものであるが、ストロー
ク数が少ない場合には相関がうまくとれない欠点がある
。
また後者は、幾つか入力されるストロークの座標点の系
列から特徴点を抽出して折線近似したり、丸や一線や書
出し点等幾つかの細かい形状を特徴とするものであるが
、スト四−り数が多くなるとデータ量が膨大になる欠点
が・ある。点の系列から特徴を抽出する点で、複雑な字
は比較的認識できるが、単純な字になると抽出しうる特
徴が少ないため認識が困１１になったり誤ｌｉ！！識が
多くなることが両者に共通する欠点でもある。
列から特徴点を抽出して折線近似したり、丸や一線や書
出し点等幾つかの細かい形状を特徴とするものであるが
、スト四−り数が多くなるとデータ量が膨大になる欠点
が・ある。点の系列から特徴を抽出する点で、複雑な字
は比較的認識できるが、単純な字になると抽出しうる特
徴が少ないため認識が困１１になったり誤ｌｉ！！識が
多くなることが両者に共通する欠点でもある。
本発明は、上記欠点を排除することを目的とするもので
あつて、画数の少ない文字のＩ！繊方法と画数の多い文
字の認識方法とを別々に用意し、入力文字の画数により
異なるマツチング方法を用いて高精度の文字認識を可能
とするオンライン手書文字認識装置を提供することを目
的とするものである。
あつて、画数の少ない文字のＩ！繊方法と画数の多い文
字の認識方法とを別々に用意し、入力文字の画数により
異なるマツチング方法を用いて高精度の文字認識を可能
とするオンライン手書文字認識装置を提供することを目
的とするものである。
上記目的を達成するため本発明のオンライン手書文字認
識装置はタブレット上に手書された文字を座標点系列と
して入力し、該入力された座標点系列より手書入力文字
の特徴を抽出し辞書とのマツチングを行うととＫよって
手書入力文字の認識を行うオンライン手書文字ｇ識装置
において、１画の文字についての特徴が格納されている
辞書を用いて１画の文字の認識を行うストローク投影特
徴認識部と、２画以上の文字について代表点で表現され
たストローク間の相対関係が文字を構成する画数ごとに
区分されて格納されている辞書を用いて文字の認識を行
う位置特徴マツチング認識部と、１画の文字の図形情報
文Ｆｉ２画以上の文字を構成するストロークのうちの１
ストロークの図形情報をストローク投影特徴認識部に与
え、２画以上の文字の図形情報を位置特徴！ツチングｇ
識部に与える認識制御部とを備えたことを特徴とするも
のである。
識装置はタブレット上に手書された文字を座標点系列と
して入力し、該入力された座標点系列より手書入力文字
の特徴を抽出し辞書とのマツチングを行うととＫよって
手書入力文字の認識を行うオンライン手書文字ｇ識装置
において、１画の文字についての特徴が格納されている
辞書を用いて１画の文字の認識を行うストローク投影特
徴認識部と、２画以上の文字について代表点で表現され
たストローク間の相対関係が文字を構成する画数ごとに
区分されて格納されている辞書を用いて文字の認識を行
う位置特徴マツチング認識部と、１画の文字の図形情報
文Ｆｉ２画以上の文字を構成するストロークのうちの１
ストロークの図形情報をストローク投影特徴認識部に与
え、２画以上の文字の図形情報を位置特徴！ツチングｇ
識部に与える認識制御部とを備えたことを特徴とするも
のである。
以下、本発明を図面を参照しつつ説明する。
第１図は本発明の１実施例を示すブロック図、第２図は
本発明によるファンクシ冒ン領域の例を示す図、第３図
はスト四−り投影特徴認識部の１例を示すブロック図、
第４図と第６図はストローク投影処理の例を示す図、第
５図は位置特徴マツチング認識部の１例を示すブロック
図である。
本発明によるファンクシ冒ン領域の例を示す図、第３図
はスト四−り投影特徴認識部の１例を示すブロック図、
第４図と第６図はストローク投影処理の例を示す図、第
５図は位置特徴マツチング認識部の１例を示すブロック
図である。
第１図において、１はデータ入力部、２はファンクシ冒
ン識別部、３はデータ・バッファ、４は認識制御部、５
はストローク投影特徴認識部、６は位置特徴！ツチング
認識部、７はタブレット、８は７薗ツビー・ディスク、
９はグラフィック・ディスプレイ、１０．１１と１２は
インタフェースを示す、′データ入力部１け、２つの外
部機器、１つは入力手段であるタブレット７、もう１つ
は全体を制御するためのプログラムや認識制御部４から
送られてくる最終的なデータ等を格納する７關ツビー・
ディスク８に、夫々インタフェース１０と１１を介して
接続され、また装置内でファンクシ冒ン識別部２とＷ瞭
制御部４に接続されている。
ン識別部、３はデータ・バッファ、４は認識制御部、５
はストローク投影特徴認識部、６は位置特徴！ツチング
認識部、７はタブレット、８は７薗ツビー・ディスク、
９はグラフィック・ディスプレイ、１０．１１と１２は
インタフェースを示す、′データ入力部１け、２つの外
部機器、１つは入力手段であるタブレット７、もう１つ
は全体を制御するためのプログラムや認識制御部４から
送られてくる最終的なデータ等を格納する７關ツビー・
ディスク８に、夫々インタフェース１０と１１を介して
接続され、また装置内でファンクシ冒ン識別部２とＷ瞭
制御部４に接続されている。
データ入力部１は、装置全体の制御とデータ入力の管理
を行うところで、タブレット７からの入力データをファ
ンクシ四ン識別部２へ送ったり、フロッピー・ディスク
＄から各認識部（ストローク投影特徴認識部５と位置特
徴マツチング認識部６）で使用する辞書の四−デングを
行ったり、ｌｌｌ！識制御部４から送られてくる認識結
果をフロッピー・ディスク８に書込んだりする。ファン
クシ冒ン識別部２は、入力側がデータ入力部１の出力側
に接続され、出力側はデータ・バッファ３の入力側に接
続される。ファンクシ璽ン識別部２はタブレット７上の
データ入力位置に基いてデータ入力部１から送られてき
たデータが文字データかファンクシ四／・データかを識
別しており、文字データの場合はストローク間の時間測
定により文字のセグメンテーションを行ってデータ・バ
ッフ１３に文字データを送る。またデータ入力部１から
送られてきたデータが７アンクシ四ン・データの場合に
は７アンクシ雷ン識別部２によってその内容に応じた各
種の制御が行われる。第２図はタブレット７上の一部に
設けられたファンクシ、ン領域を示す。例えば削除キー
を押しテン・キーを指定すると、そのテン・キーによっ
て指定された位置の文字が削除される。開始キーを押す
と文字認識動作が開始され、終了キーを押すと文字ｇ繊
動作が終了する。位置キーを押しタブレット上に置かれ
た用紙の隅を指定すると用紙の位置が座標上に認識され
る。修正キーを押しテンＩ・キーを指定すると、そのテ
ン・キーによって指定された位置の文字が修正される。
を行うところで、タブレット７からの入力データをファ
ンクシ四ン識別部２へ送ったり、フロッピー・ディスク
＄から各認識部（ストローク投影特徴認識部５と位置特
徴マツチング認識部６）で使用する辞書の四−デングを
行ったり、ｌｌｌ！識制御部４から送られてくる認識結
果をフロッピー・ディスク８に書込んだりする。ファン
クシ冒ン識別部２は、入力側がデータ入力部１の出力側
に接続され、出力側はデータ・バッファ３の入力側に接
続される。ファンクシ璽ン識別部２はタブレット７上の
データ入力位置に基いてデータ入力部１から送られてき
たデータが文字データかファンクシ四／・データかを識
別しており、文字データの場合はストローク間の時間測
定により文字のセグメンテーションを行ってデータ・バ
ッフ１３に文字データを送る。またデータ入力部１から
送られてきたデータが７アンクシ四ン・データの場合に
は７アンクシ雷ン識別部２によってその内容に応じた各
種の制御が行われる。第２図はタブレット７上の一部に
設けられたファンクシ、ン領域を示す。例えば削除キー
を押しテン・キーを指定すると、そのテン・キーによっ
て指定された位置の文字が削除される。開始キーを押す
と文字認識動作が開始され、終了キーを押すと文字ｇ繊
動作が終了する。位置キーを押しタブレット上に置かれ
た用紙の隅を指定すると用紙の位置が座標上に認識され
る。修正キーを押しテンＩ・キーを指定すると、そのテ
ン・キーによって指定された位置の文字が修正される。
読出キーはフロッピー・ディスク８からストローク投影
特徴認識部５又は位置特徴マツチング認識部６で使用す
る辞書にローデングするときなどに使用される。また書
込キーは文字の認識結果を７ａツビー・ディスク８に書
込むときに使用される。データ・バッファ３はファンク
シ１ン識別部２から送られてきた文字データを格納する
ところで、文字単位のブロックに分割される。
特徴認識部５又は位置特徴マツチング認識部６で使用す
る辞書にローデングするときなどに使用される。また書
込キーは文字の認識結果を７ａツビー・ディスク８に書
込むときに使用される。データ・バッファ３はファンク
シ１ン識別部２から送られてきた文字データを格納する
ところで、文字単位のブロックに分割される。
分割されたデータ・バッファ３の各ブロックには認識済
が否かのフラグを付けられている。認識制御部４は、出
力側がストローク投影特徴關識部５と位置特徴ｉツチン
グ認識部６に接続され、またインタフェース１２を介し
てグラフィック・ディスプレイ９に接続されて、認識の
済んでいない文字データをデータ・バッファ３から読み
出し、文字画数を調べて１例えば１画のときはストロー
ク投影４１１１１１識部５を、２画以上のときは位置％
微マツチング認識部６を選択し【起動をかける。得られ
た認識結果はｌ！識制御部４によってクラフイ１１□ り・ディスプレイ９に表示すると共にフロッピー・ディ
スク８に格納するためデータ入力部１に送られる。フロ
ッピー・ディスク８からのストローク投影特徴認識部５
と位置特徴’Ｙｙチング認識部６で使用する辞書のロー
デングは、先に述べたようにデータ入力部１の制御によ
り行われる。
が否かのフラグを付けられている。認識制御部４は、出
力側がストローク投影特徴關識部５と位置特徴ｉツチン
グ認識部６に接続され、またインタフェース１２を介し
てグラフィック・ディスプレイ９に接続されて、認識の
済んでいない文字データをデータ・バッファ３から読み
出し、文字画数を調べて１例えば１画のときはストロー
ク投影４１１１１１識部５を、２画以上のときは位置％
微マツチング認識部６を選択し【起動をかける。得られ
た認識結果はｌ！識制御部４によってクラフイ１１□ り・ディスプレイ９に表示すると共にフロッピー・ディ
スク８に格納するためデータ入力部１に送られる。フロ
ッピー・ディスク８からのストローク投影特徴認識部５
と位置特徴’Ｙｙチング認識部６で使用する辞書のロー
デングは、先に述べたようにデータ入力部１の制御によ
り行われる。
ストローク投影！微認識部５の１例を示したのが第３図
であり、処理の例を示したのが第４図である。以下、第
３図と第４図によりストローク投影特徴認誠部５を説明
する。１３はストローク投影回路、１４は位置抽出回路
、１５は方向抽出回路、１６は曲率抽出回路、１７Ｆｉ
マツチング回路、１８は辞書を示す。認識制御部４から
送られてきた文字の座標点系列は、ストローク投影回路
１３、位置抽出回路１４、方向抽出回路１５、曲率抽出
回路１６に入力され、各回路により文字の特徴の抽出が
行われる。ストローク投影回路１３では、ストロークを
Ｘ軸に投影したＸ方向のベクトルの変化点を求め、交互
に方向が反転する複数個のＸ方向のベクトルを求める。
であり、処理の例を示したのが第４図である。以下、第
３図と第４図によりストローク投影特徴認誠部５を説明
する。１３はストローク投影回路、１４は位置抽出回路
、１５は方向抽出回路、１６は曲率抽出回路、１７Ｆｉ
マツチング回路、１８は辞書を示す。認識制御部４から
送られてきた文字の座標点系列は、ストローク投影回路
１３、位置抽出回路１４、方向抽出回路１５、曲率抽出
回路１６に入力され、各回路により文字の特徴の抽出が
行われる。ストローク投影回路１３では、ストロークを
Ｘ軸に投影したＸ方向のベクトルの変化点を求め、交互
に方向が反転する複数個のＸ方向のベクトルを求める。
Ｙ方向においても同様Ｋ、ストロークをＹ軸に投影した
Ｙ方向のベクトルの変化点を求め、交互に方向が反転す
る複数個のＹ方向のベクトルを求める。第４図の例では
、Ｘ軸への投影分として４本のＸ方向のベクトルが得ら
れ、Ｙ軸の投影分として４本のＹ方向のベクトルが得ら
れる０位置抽出回路１４では投影本数によって大分類さ
れた文字から始点、終点の位置、初めはどちらに行った
かを示す情報、一番長いのは何番目かを示す情報、他ベ
クトルの位置との相対的な位置関係等が抽出される。方
向抽出回路１５では、それぞれのベクトルの始点、終点
が文字抽出点の何番目の率であるかを示す情報、その方
向はどちらの方向であるかを示す情報が抽出される。
Ｙ方向のベクトルの変化点を求め、交互に方向が反転す
る複数個のＹ方向のベクトルを求める。第４図の例では
、Ｘ軸への投影分として４本のＸ方向のベクトルが得ら
れ、Ｙ軸の投影分として４本のＹ方向のベクトルが得ら
れる０位置抽出回路１４では投影本数によって大分類さ
れた文字から始点、終点の位置、初めはどちらに行った
かを示す情報、一番長いのは何番目かを示す情報、他ベ
クトルの位置との相対的な位置関係等が抽出される。方
向抽出回路１５では、それぞれのベクトルの始点、終点
が文字抽出点の何番目の率であるかを示す情報、その方
向はどちらの方向であるかを示す情報が抽出される。
、―車輌出回路１６ではストロークの曲線度、文字全体
の大きさ、幅等が抽出される。マツチング回路１′７で
は、上記Ｏストローク投影回路１３、位置抽出回路１４
．方向抽出回路１５、曲率抽出回路１６で抽出された４
１１１１が集められ、これらの特徴と辞書１８に予め格
納されている特徴列とのマツチングが行われ文字の認識
が行われる。モして認識結果は認識制御部４に送られる
。ストローク投影特徴ｉｉ！織部Ｓにおいては、以上説
明したような特徴の抽出だけでなく、もつと様々な特徴
を抽出することができる。抽出する特徴のより詳細な例
を以下具体的に列挙する。
の大きさ、幅等が抽出される。マツチング回路１′７で
は、上記Ｏストローク投影回路１３、位置抽出回路１４
．方向抽出回路１５、曲率抽出回路１６で抽出された４
１１１１が集められ、これらの特徴と辞書１８に予め格
納されている特徴列とのマツチングが行われ文字の認識
が行われる。モして認識結果は認識制御部４に送られる
。ストローク投影特徴ｉｉ！織部Ｓにおいては、以上説
明したような特徴の抽出だけでなく、もつと様々な特徴
を抽出することができる。抽出する特徴のより詳細な例
を以下具体的に列挙する。
■ ＹＨＭＸＨ： ｙ方向文字幅−Ｘ方向文字幅■ Ｘ
ＳＭＷ：始点のＳ座標−終点のＸ座標■ Ｙ８ＭＲ：始
点のｙ座標−終点のｙ座標■ Ｘ８ＭＢＡ：Ｘ８Ｍｇの
絶対値 ■ ＹａＭｇＡ：ＹＳＭＢの絶対値 （ｌ Ｘ ＨＤ ８ Ｂ ： ｘ方向の文字＠−）Ｘ
ＳＭＥ■ ＸＨＭ８Ｆｉ：Ｘ方向の文字幅−ＸＳＭｇか
ＹＨＭ８Ｂ：ｙ方向の文字幅−ＹＳＭＦｉ■ ８Ｕ：
始点が文字枠の上゛早発にあるか否か（ある・・・１、
否・・・０） ［相］ ＳＤ：始点が文字枠の下半分にあるか否か（あ
る・・・１、否・・・０） ■ ＳＬ：始点が文字枠の左半分にあるか否か（ある・
・・１、否・・・０） ＠ ＳＲ：始点が文字枠の右半分にあるか否か（ある
・・・１、否・・・０） ９ ＢＵ：終点が文字枠の上半分にあるか否か［相］
ＢＤ：終点が文字枠の下半分にあるか否か（ある・・
・１、否・・・Ｏ） ＠ ＢＬ：終点が文字枠の左半分にあるか否か（ある
・・・１％否−ｏ） ＠ ＦｆＲ：終点が文字枠の右半分にあるか否か（あ
る・・・１、否−０） ＠ ８ＵＦＭ：始点が文字枠の上枠に接するか否か（
接する・・・１．否・・・０） ＠ ８Ｄｌ’Ｍ：始点が文字枠の下枠に接するか否か
く接する−、 １ 、否・・・０） ＠ ８ＬＦＭ：始点が文字枠の右粋に接するか否か（
接する・・・１・、否−ｏ） ９ ８８ＦＭ：始点が文字枠の布枠に接するか否か（接
する・・・１、否・・・０） ＄ ｌｉｉＵＦＭ：終点が文字枠の上枠に接するか否
か（接する・・・１．否・・・Ｏ） ・ ＥＤＰＭ：鱗点が文字枠の下枠に接するか否
７か（接する・・・１．否・・・０） ・ ＩＬＦＭ：終点が文字枠の右粋に接するか否か（接
する・・・１、否・・・０） ・ ＦＲＦＭ：終点が文字枠の布枠に接する−か否か（
接する・・・１、否・・・Ｏ） ・ ＮＵＭＤＸ：Ｊｅ軸への投影本数 ・ ＮＵＭＤＹ ： ｙ軸への投影本数＠ ＮＵＭＤ
Ｌ：ｚ軸への投影のうち左側に向かうもめの本数 ＠’ＮＵＭＤＲ：ｚ軸への投影のうち右側に向かうもの
の本数 ・ ＮＵＭＤＤ：ｙ軸への投影の５ｉ上側に向かうもの
の本数 ・ ＮＵＭＤＤ ： Ｖ軸への投影のうち下側に向かう
ものの本数 ９ ８ＯＮＤＸ：ｘ軸への投影のうち長さの短（ミもの
を除いた本数 ・ ８ＯＮＤＹ：ｙ軸への投影のうち長さの短いものｔ
鹸いた本数 ・ ＰＢＭ：始点の方゛向（８方向のうちいずれか）＠
ＰｇＭ：終点の方向（８方向のうちいずれか）ｅ
′ＳＢＰ８Ｍ：始点の方向（８方向のうちいずれか、Ｐ
ＢＭより視野が狭゛い） ・ ８ＢＰｍ！：Ｍ：始点の方向（８方向のうちいずれ
か、ＰＢＭより視野が狭い） ・ ８ＸＤ：ｓ軸への投、影の最初のものが右向きか左
向きか（ＮＵＭＤＸＫついて）（右・・・１、左・・・
Ｏ） ・ ｓｙｐ：ｙ軸への投影の最初のものが上向きか下向
きか（ＮＵＭＤＹについて）（上・・・ｌ、下−ｏ＞ ・ ＲＸＤ：ｓ軸への投影の最後のものが右向きか左向
きか（ＮＵＭＤＸについて）（右・・・１、左・・・０
） 拳 ＢＹＤ：ｙ軸への投影の最後のものが上向きか下向
鎗か（ＮＵＭＤＹについて）（上・・・１、下・・・Ｏ
） ・ ８１ＪＱ：始点が文字枠の上類にあるか否か（ある
−１ 、否−０） ・ ＢＵＱ：ｌ１点が文字枠の上μにあるか否か（ある
・・・ｌ、否・・・Ｏ） ・ ８ＤＱ：始点が文字枠の下鷲にあるか否か（ある・
・・１、否・・・０） ＠ ＩＣＤＱ：終点が文字枠の下％にあるか否か（あ
る・・・１、否・・・０） ＠ ＴＵＬ：文字が文字枠の上枠左軸か右枠上軸に接
するか（接する・・・１、否・・・０）＠ ＴＵＭ：
文字が文字枠の上枠中騒に接するか（接する・・・１．
否・・・０） ＠ ＴＵＲ：文字が文字枠の上枠右軸か右枠上軸に接
するか（接する・・・１．否・・・０）＠ ＴＭＬ：
文字が文字枠の左枠中楯に接するか（接する・・・１、
否・・・０） ＠ ＴＭＲ：文字が文字枠の右枠中軸に接するか（接
する・・・１、否・・・０） ＠ ＴＤＬ：文字が文字枠の下枠左騒か左枠下軸に接
するか（接する・・・１．否・・・０）・ ＴＤＭ：文
字が文字枠の下枠中脇に接するか（接する・・・１、否
・・・Ｏ） ・ ＴＤＲ：文字が文字枠の下枠右にか布枠下％に接す
るか（接する・・・１、否・・・０）・ ＭＴ８：始点
が終点からある範囲内にあるか否か（ある・・・ｌ、否
・・・０） ・ Ｌ Ｘ Ｙ Ｕ ： ｓ軸への投影のうち最後のも
のの始点が文字枠の上半分にあるか否か（ある・・・１
、否・・・Ｏ） ・ ｔ、’ｒｙＭ：ｙ軸への投影のうち最後のものの長
さがその他のものより長いか（ＮＵＭＤＹについて）（
長い・・・１．否・・・０）・ ＬＳＴＹ： ７軸への
投影のうち最後のものの長さが、ｙ方向文字幅の楠より
長い−ｉ＞−（ＮＵＭＤＹＳ座標上での長さはどちらが
長いか（ＮＵＭＤＹＫついて）（１つ前・・・ｌ、最後
・・・０）以上のス）ａ−り投影部抽出特徴に基いて第
６図の文字から特徴の抽出を行うと、各上記特徴番号に
対応する結果は次のようになる。
ＳＭＷ：始点のＳ座標−終点のＸ座標■ Ｙ８ＭＲ：始
点のｙ座標−終点のｙ座標■ Ｘ８ＭＢＡ：Ｘ８Ｍｇの
絶対値 ■ ＹａＭｇＡ：ＹＳＭＢの絶対値 （ｌ Ｘ ＨＤ ８ Ｂ ： ｘ方向の文字＠−）Ｘ
ＳＭＥ■ ＸＨＭ８Ｆｉ：Ｘ方向の文字幅−ＸＳＭｇか
ＹＨＭ８Ｂ：ｙ方向の文字幅−ＹＳＭＦｉ■ ８Ｕ：
始点が文字枠の上゛早発にあるか否か（ある・・・１、
否・・・０） ［相］ ＳＤ：始点が文字枠の下半分にあるか否か（あ
る・・・１、否・・・０） ■ ＳＬ：始点が文字枠の左半分にあるか否か（ある・
・・１、否・・・０） ＠ ＳＲ：始点が文字枠の右半分にあるか否か（ある
・・・１、否・・・０） ９ ＢＵ：終点が文字枠の上半分にあるか否か［相］
ＢＤ：終点が文字枠の下半分にあるか否か（ある・・
・１、否・・・Ｏ） ＠ ＢＬ：終点が文字枠の左半分にあるか否か（ある
・・・１％否−ｏ） ＠ ＦｆＲ：終点が文字枠の右半分にあるか否か（あ
る・・・１、否−０） ＠ ８ＵＦＭ：始点が文字枠の上枠に接するか否か（
接する・・・１．否・・・０） ＠ ８Ｄｌ’Ｍ：始点が文字枠の下枠に接するか否か
く接する−、 １ 、否・・・０） ＠ ８ＬＦＭ：始点が文字枠の右粋に接するか否か（
接する・・・１・、否−ｏ） ９ ８８ＦＭ：始点が文字枠の布枠に接するか否か（接
する・・・１、否・・・０） ＄ ｌｉｉＵＦＭ：終点が文字枠の上枠に接するか否
か（接する・・・１．否・・・Ｏ） ・ ＥＤＰＭ：鱗点が文字枠の下枠に接するか否
７か（接する・・・１．否・・・０） ・ ＩＬＦＭ：終点が文字枠の右粋に接するか否か（接
する・・・１、否・・・０） ・ ＦＲＦＭ：終点が文字枠の布枠に接する−か否か（
接する・・・１、否・・・Ｏ） ・ ＮＵＭＤＸ：Ｊｅ軸への投影本数 ・ ＮＵＭＤＹ ： ｙ軸への投影本数＠ ＮＵＭＤ
Ｌ：ｚ軸への投影のうち左側に向かうもめの本数 ＠’ＮＵＭＤＲ：ｚ軸への投影のうち右側に向かうもの
の本数 ・ ＮＵＭＤＤ：ｙ軸への投影の５ｉ上側に向かうもの
の本数 ・ ＮＵＭＤＤ ： Ｖ軸への投影のうち下側に向かう
ものの本数 ９ ８ＯＮＤＸ：ｘ軸への投影のうち長さの短（ミもの
を除いた本数 ・ ８ＯＮＤＹ：ｙ軸への投影のうち長さの短いものｔ
鹸いた本数 ・ ＰＢＭ：始点の方゛向（８方向のうちいずれか）＠
ＰｇＭ：終点の方向（８方向のうちいずれか）ｅ
′ＳＢＰ８Ｍ：始点の方向（８方向のうちいずれか、Ｐ
ＢＭより視野が狭゛い） ・ ８ＢＰｍ！：Ｍ：始点の方向（８方向のうちいずれ
か、ＰＢＭより視野が狭い） ・ ８ＸＤ：ｓ軸への投、影の最初のものが右向きか左
向きか（ＮＵＭＤＸＫついて）（右・・・１、左・・・
Ｏ） ・ ｓｙｐ：ｙ軸への投影の最初のものが上向きか下向
きか（ＮＵＭＤＹについて）（上・・・ｌ、下−ｏ＞ ・ ＲＸＤ：ｓ軸への投影の最後のものが右向きか左向
きか（ＮＵＭＤＸについて）（右・・・１、左・・・０
） 拳 ＢＹＤ：ｙ軸への投影の最後のものが上向きか下向
鎗か（ＮＵＭＤＹについて）（上・・・１、下・・・Ｏ
） ・ ８１ＪＱ：始点が文字枠の上類にあるか否か（ある
−１ 、否−０） ・ ＢＵＱ：ｌ１点が文字枠の上μにあるか否か（ある
・・・ｌ、否・・・Ｏ） ・ ８ＤＱ：始点が文字枠の下鷲にあるか否か（ある・
・・１、否・・・０） ＠ ＩＣＤＱ：終点が文字枠の下％にあるか否か（あ
る・・・１、否・・・０） ＠ ＴＵＬ：文字が文字枠の上枠左軸か右枠上軸に接
するか（接する・・・１、否・・・０）＠ ＴＵＭ：
文字が文字枠の上枠中騒に接するか（接する・・・１．
否・・・０） ＠ ＴＵＲ：文字が文字枠の上枠右軸か右枠上軸に接
するか（接する・・・１．否・・・０）＠ ＴＭＬ：
文字が文字枠の左枠中楯に接するか（接する・・・１、
否・・・０） ＠ ＴＭＲ：文字が文字枠の右枠中軸に接するか（接
する・・・１、否・・・０） ＠ ＴＤＬ：文字が文字枠の下枠左騒か左枠下軸に接
するか（接する・・・１．否・・・０）・ ＴＤＭ：文
字が文字枠の下枠中脇に接するか（接する・・・１、否
・・・Ｏ） ・ ＴＤＲ：文字が文字枠の下枠右にか布枠下％に接す
るか（接する・・・１、否・・・０）・ ＭＴ８：始点
が終点からある範囲内にあるか否か（ある・・・ｌ、否
・・・０） ・ Ｌ Ｘ Ｙ Ｕ ： ｓ軸への投影のうち最後のも
のの始点が文字枠の上半分にあるか否か（ある・・・１
、否・・・Ｏ） ・ ｔ、’ｒｙＭ：ｙ軸への投影のうち最後のものの長
さがその他のものより長いか（ＮＵＭＤＹについて）（
長い・・・１．否・・・０）・ ＬＳＴＹ： ７軸への
投影のうち最後のものの長さが、ｙ方向文字幅の楠より
長い−ｉ＞−（ＮＵＭＤＹＳ座標上での長さはどちらが
長いか（ＮＵＭＤＹＫついて）（１つ前・・・ｌ、最後
・・・０）以上のス）ａ−り投影部抽出特徴に基いて第
６図の文字から特徴の抽出を行うと、各上記特徴番号に
対応する結果は次のようになる。
■は１０、■は−１，■は−２８、■は１．■は２８．
■は１９・□１．■は２１．■は５８、■は１（ある）
、［相］はＯ（否）、＠は０．０は１．９はＯ２０は１
、・はＯｌ［相］は１、■ないし［相］は０、・け１、
［相］とｅはＯ１＠は５、＠は４、・は３、［株］ない
し［株］は２．＠け４．・は３、・は４．ｅは２、＠ｄ
３、［株］は１．０はＯ（左）、＠１ｌｔｌ（上）、［
相］と［相］は０、・は１、＠と・ｔｉｏ、ｏは１、・
は０（接しない）、［相］ないし・Ｆｉｌ、＠＃ｉ０．
０は１、・け０、・は１．・はＯｌ・は１、ｅは０（後
、第６図中の矢印参照）となる。
■は１９・□１．■は２１．■は５８、■は１（ある）
、［相］はＯ（否）、＠は０．０は１．９はＯ２０は１
、・はＯｌ［相］は１、■ないし［相］は０、・け１、
［相］とｅはＯ１＠は５、＠は４、・は３、［株］ない
し［株］は２．＠け４．・は３、・は４．ｅは２、＠ｄ
３、［株］は１．０はＯ（左）、＠１ｌｔｌ（上）、［
相］と［相］は０、・は１、＠と・ｔｉｏ、ｏは１、・
は０（接しない）、［相］ないし・Ｆｉｌ、＠＃ｉ０．
０は１、・け０、・は１．・はＯｌ・は１、ｅは０（後
、第６図中の矢印参照）となる。
以上のように１画の文字の１ストロークについてかなり
異なった多くの特徴を抽出し５るので、ができる。
異なった多くの特徴を抽出し５るので、ができる。
次に位置特徴マツチング認識部６をその構成を示した第
５図により説明する。図において、１９は文字正規化回
路、２０Ｆｉ位置特徴抽出回路、２１μマツチング回路
、２２は位置特徴辞書、２３Ｆｉ補助判定回路を示す。
５図により説明する。図において、１９は文字正規化回
路、２０Ｆｉ位置特徴抽出回路、２１μマツチング回路
、２２は位置特徴辞書、２３Ｆｉ補助判定回路を示す。
認識制御部４から位置特徴マツチング認識部に入力され
た文字データは、書かれた文字の大きさが様々であるこ
とから、まず文字正規化回路１９によって拡大、又は縮
小され標準の文字の大きさに正規化される。位置特徴抽
出回路２０では、各ストロークから画数に応じて何点か
の代表点が選定され、書順に従って特徴の抽出が行われ
る。マツチング回路２１では、画数ととに位置特徴検出
回路２０によって抽出された特徴と位置特徴辞書２２に
格納された特徴とのマツチングが行われる。マツチング
は、位置特徴抽出回路２０により抽出された４！徴と位
置特徴辞書！２に格納されている特徴との距離（類似度
）をされる、補助判定回路２３では、文字正規化回路ｌ
會からの文字の高さや幅等、文字の大きさの情報とｉｉ
＋＊結果から認識結果の補正が行われ、その結果が認識
制御部４に転送される。特に識別対象が英数字や特種記
号の場合は、認識率向上のため例えば次の特徴を加える
。（ＴＨＩないしＴＨ５はある閾値を示す） ■ 認識結果の１位が「÷」で文字の高さＨと幅Ｗの比
がＨ／Ｗ≧ＴＨ２の場合は認識結果を「１」とする。
た文字データは、書かれた文字の大きさが様々であるこ
とから、まず文字正規化回路１９によって拡大、又は縮
小され標準の文字の大きさに正規化される。位置特徴抽
出回路２０では、各ストロークから画数に応じて何点か
の代表点が選定され、書順に従って特徴の抽出が行われ
る。マツチング回路２１では、画数ととに位置特徴検出
回路２０によって抽出された特徴と位置特徴辞書２２に
格納された特徴とのマツチングが行われる。マツチング
は、位置特徴抽出回路２０により抽出された４！徴と位
置特徴辞書！２に格納されている特徴との距離（類似度
）をされる、補助判定回路２３では、文字正規化回路ｌ
會からの文字の高さや幅等、文字の大きさの情報とｉｉ
＋＊結果から認識結果の補正が行われ、その結果が認識
制御部４に転送される。特に識別対象が英数字や特種記
号の場合は、認識率向上のため例えば次の特徴を加える
。（ＴＨＩないしＴＨ５はある閾値を示す） ■ 認識結果の１位が「÷」で文字の高さＨと幅Ｗの比
がＨ／Ｗ≧ＴＨ２の場合は認識結果を「１」とする。
■ ｌｉ！！繊結果の１位が丁１」でＨ／Ｗ＜ＴＨ２の
場合は認識結果を「＋」とする。
場合は認識結果を「＋」とする。
■ ｇｗ＆結果の１位が「？」、「１」、「＝」、或は
「〕」でＷ≦ＴＨ３の場合は認識結果を「１」とする。
「〕」でＷ≦ＴＨ３の場合は認識結果を「１」とする。
■ ９ｍｍ結果の１位がｒ７Ｊ 、 「ＹＪ、「“」
、ｒｌｋＪ、ｒｃＪ、戒は「「」のいずれでもなく、Ｈ
とＷがある閾値Ｔ）１４、ＴＨ５より小さがった場合は
、「：」か「；」と判定し、第２面目の形状をストロー
ク投影法により判定し、その結果が「・」であれば「：
」、その結果が「、」であれば「罫」とする。
、ｒｌｋＪ、ｒｃＪ、戒は「「」のいずれでもなく、Ｈ
とＷがある閾値Ｔ）１４、ＴＨ５より小さがった場合は
、「：」か「；」と判定し、第２面目の形状をストロー
ク投影法により判定し、その結果が「・」であれば「：
」、その結果が「、」であれば「罫」とする。
以上の説明から明らかなようＫ、本発明によれば、文字
画数によって最適なマツチング法を選択して文字認識を
行うようにし艷ので、認識率の向上と共にｗｔｌｌＩＩ
！速度の向上も計れるという効果を奏する。しかも、ス
）ｏ−り投影法と位置特徴マツチング法を採用している
から、２画以上の文字の中の特定のストロークのみをス
トローク投影法により詳しく判定することも可能であり
、効率的な手書文字のＩ！識ができるという効果がある
。
画数によって最適なマツチング法を選択して文字認識を
行うようにし艷ので、認識率の向上と共にｗｔｌｌＩＩ
！速度の向上も計れるという効果を奏する。しかも、ス
）ｏ−り投影法と位置特徴マツチング法を採用している
から、２画以上の文字の中の特定のストロークのみをス
トローク投影法により詳しく判定することも可能であり
、効率的な手書文字のＩ！識ができるという効果がある
。
第１図は本発明の１実施例を示すブロック図、第２図は
本発明によるファンクシ冒ン領域の例を示す図、第３図
はストｐ−り投影特徴認識部の１例を示すブロック図、
第４図と第６図はストロ−！投影処理の例を示す図、第
５図は位置特徴マツチング認識部の１例を示すブロック
図である。 １・・・データ入力部、２・・・ファンクシ冒ン識別部
、３・・・データ・バッファ、４・・・ｉｉｌ！識制御
部、５・・・スト膣−り投影特徴認識部、６・・・位置
特徴マツチングＩｌ！織部、γ・・・タブレット、８・
・・フロッピー−７’イスク、９・・・グラフ４ツク・
ディスプレイ、１０．１１と１１・・イン夛フェース、
１３・・・ストローク″投影回路、１ｓ・・・位置抽出
回路、１６・・・方向抽出回路、１１・・・―車輌出回
路、１７と２１・・・マツチング回路、１８・・・辞書
、１９・・・文字正規化回路。 ２０・・・位置特徴抽出回路、２２・・・位置特徴辞書
。 ２３・・・補助判定回路。 特許出願人 富士通株式会社 代理人弁理士 京 谷 四 部 大 ４ 図 Ｈ−ｘｌ−１＝２０−−Ｈ
本発明によるファンクシ冒ン領域の例を示す図、第３図
はストｐ−り投影特徴認識部の１例を示すブロック図、
第４図と第６図はストロ−！投影処理の例を示す図、第
５図は位置特徴マツチング認識部の１例を示すブロック
図である。 １・・・データ入力部、２・・・ファンクシ冒ン識別部
、３・・・データ・バッファ、４・・・ｉｉｌ！識制御
部、５・・・スト膣−り投影特徴認識部、６・・・位置
特徴マツチングＩｌ！織部、γ・・・タブレット、８・
・・フロッピー−７’イスク、９・・・グラフ４ツク・
ディスプレイ、１０．１１と１１・・イン夛フェース、
１３・・・ストローク″投影回路、１ｓ・・・位置抽出
回路、１６・・・方向抽出回路、１１・・・―車輌出回
路、１７と２１・・・マツチング回路、１８・・・辞書
、１９・・・文字正規化回路。 ２０・・・位置特徴抽出回路、２２・・・位置特徴辞書
。 ２３・・・補助判定回路。 特許出願人 富士通株式会社 代理人弁理士 京 谷 四 部 大 ４ 図 Ｈ−ｘｌ−１＝２０−−Ｈ
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 Ｕ） タブレット上に手書された文字を座標点系列とし
て入力し、該入力された座標点系列より手書入力文字の
特徴を抽出し辞書とのマツチングを行うことによって手
書入力文字の認識を行うオンライン手書文字認識装置に
おいて、１画の文字についての４！微が格納されている
辞書を用いて１画の文字の認識を行うス）０−り投影特
徴認識部と、２画以上の文字について代表点で表現され
たストローク間の相対関係が文字を構成する、画数ごと
に区分されて格納されている辞書を用いて文字の認識を
行う位置特徴マツチング認識部と、１画の文字の図形情
報又は２画以上の文字を構成するストロークのうちの１
ストロークの図形情報をスートローフ投影特徴認識部に
与え、２画以上の文字の図・形情報を位置特徴マツチン
グ認識部に与え４ｖｉ繊制御部とを備えたことを特徴と
するオンライン手書文字認識装置。 ■ 位置特徴！ツチング１１！！識部で文字の認識を行
う際、ｇ鐵対象入力文字の特定ストロークについては上
記ストローク投影％ｌｌｋ認識部の認識結果を参照する
ことを特徴とする特許請求の範囲第１項に記載のオンラ
イン手書文字認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57052664A JPS58169296A (ja) | 1982-03-31 | 1982-03-31 | オンライン手書文字認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57052664A JPS58169296A (ja) | 1982-03-31 | 1982-03-31 | オンライン手書文字認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS58169296A true JPS58169296A (ja) | 1983-10-05 |
Family
ID=12921130
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP57052664A Pending JPS58169296A (ja) | 1982-03-31 | 1982-03-31 | オンライン手書文字認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS58169296A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0576020A2 (en) * | 1992-06-25 | 1993-12-29 | Canon Kabushiki Kaisha | Character recognizing method and apparatus |
| EP0593204A2 (en) * | 1992-10-13 | 1994-04-20 | AT&T Corp. | A method and apparatus for symbol recognition using multidimensional preprocessing and symbol sorting |
| JP2009543204A (ja) * | 2006-07-06 | 2009-12-03 | シナプティクス・インコーポレーテッド | 手書き記号の認識方法及び装置 |
| US8175389B2 (en) | 2009-03-30 | 2012-05-08 | Synaptics Incorporated | Recognizing handwritten words |
-
1982
- 1982-03-31 JP JP57052664A patent/JPS58169296A/ja active Pending
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0576020A2 (en) * | 1992-06-25 | 1993-12-29 | Canon Kabushiki Kaisha | Character recognizing method and apparatus |
| EP0576020A3 (en) * | 1992-06-25 | 1994-10-19 | Canon Kk | Character recognition method and device. |
| US5812696A (en) * | 1992-06-25 | 1998-09-22 | Canon Kabushiki Kaisha | Character recognizing method and apparatus |
| EP0593204A2 (en) * | 1992-10-13 | 1994-04-20 | AT&T Corp. | A method and apparatus for symbol recognition using multidimensional preprocessing and symbol sorting |
| EP0593204A3 (en) * | 1992-10-13 | 1994-11-23 | American Telephone & Telegraph | Method and apparatus for symbol recognition using multidimensional preprocessing and sorting of symbols. |
| JP2009543204A (ja) * | 2006-07-06 | 2009-12-03 | シナプティクス・インコーポレーテッド | 手書き記号の認識方法及び装置 |
| US8175389B2 (en) | 2009-03-30 | 2012-05-08 | Synaptics Incorporated | Recognizing handwritten words |
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