JPS5856082A - 文字又は図形の認識方式 - Google Patents

文字又は図形の認識方式

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JPS5856082A
JPS5856082A JP56154524A JP15452481A JPS5856082A JP S5856082 A JPS5856082 A JP S5856082A JP 56154524 A JP56154524 A JP 56154524A JP 15452481 A JP15452481 A JP 15452481A JP S5856082 A JPS5856082 A JP S5856082A
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coordinate
circuit
point
coordinate point
substroke
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JP56154524A
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Masumi Yoshida
吉田 真澄
Osamu Kato
修 加藤
Shinichi Shimizu
慎一 清水
Hiromichi Iwase
岩瀬 洋道
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Fujitsu Ltd
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Fujitsu Ltd
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    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10Character recognition
    • G06V30/18Extraction of features or characteristics of the image
    • G06V30/182Extraction of features or characteristics of the image by coding the contour of the pattern
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10Character recognition

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。

Description

【発明の詳細な説明】 本発明は文字又は図形のU繊方弐に関し、特にタブレッ
ト上に手書きされた1ストロークからなる文字又は図形
のiim方式に関する。
タブレット上に例えばスタイラスペンによシ手書きされ
た文字や図彫れ理は実時間地理又はオン・ライン処理と
呼ばれ1種々のデータ入力やデータ編集に使用されてい
るが1文字や図形の処理と認識機能を備えた装置はいt
だ実用化の域に達していないのが実情である。
その要因は、オン・ライン入力時における(1)文字又
は図形を順次サンプリングして得られる座標点系列への
逐次入力の利用、(2)座標点系列の集合(ス)a−り
)の記、述などが充分に利用しきれていないことにある
と考えられる。例えば現在のオン・ライン形漢字認識装
置の開発状態は、(1)の点に関しては、スタイラスペ
ンの上下運動に依存したストロークの分割程度、(2)
の点に関してはストp−り関の位置変化程度に着目した
ものが大半であり、必らずしも文字又は図形全体を表現
した構成になっていない。そのため1人間の目には比較
的単純に見える1ストロークの文字又は図形等の認識は
非常に困難な状態にある。
従来の文字認識は、ス)a−りを構成する座標点をサン
プリングし、そのサンプリング点間の位置関係の相違を
検出する手法が主であり、サンプリング位置がよければ
1lll織できるが、さ4なければ認識できないという
欠点を有していた。
したがって本発明紘この欠点を改善してサンプリング位
[Kかかわ抄なく認識できるようKした。
#配の2点、すなわち(1)座標点系列の逐次入力の利
用、(2)座標点系列の集合(ストローク)の記述を基
本とする1ストロークからなる文字又は図形の1ali
11方式を提供することを目的とする。そして仁のため
に本発明の文字又は図形Ow識方式では1ストロークか
らなる文字又は図形の座標点列を抽出する座標点列抽出
手段と、1′)の座標方向における座標点列の座標の変
化点からサブストロークを形成するサブストローク形成
手段と、前記変化点の差分によりその変化点に隣接する
一対のサブストレークから面構造ラベルを得る面構造ラ
ベル形成手段と、サプス)o−りを構成する座標点列が
直線か曲線かを判定する第1判定手段と、サプス)a−
りと座標点列間の距離ヒスドグツムから異常座標点を排
除する第2の判定手段と、前記座標点列の各座標の差分
から座標点列が直線群か曲線かを判定する第5の判定手
段を具備することによ抄サブストロークに局部構造2ペ
ルを付毒し。
これらのラベルにもとづき認識を行なうようにしたこと
を特徴とする。
次に本発明の原理について詳述する。
本発明は、1ス)0−りからなる文字又は図形を認識す
る手法として、認識対眼となる文字又祉図形が大まかK
どんな形状をしているかという記述すなわち大域的処理
と、それがどんな構成成分から組合されているかという
記述、すなわち局所的処理02つの処理を行なうようK
したものであり、大域的処N唸前述の(2)の点を具体
化し1局所的処理紘(1)の点を具体化したものである
0例えば文字II識において、平板名の「ろ」と「とJ
は大域的処理で判別できるが、「ら」と「ろ」はさらに
局所的処理を加えないと判別できない。
以下、大域的処理と局所的処11によるこの発明の1ス
トロークからなる文字又は図形の認識方式を図面にもと
づき詳細Km明する。
α〕 大域的処理にりいて 大域的処理とは、タブレット上から入力される座標点列
をもとにしてスト四−りをサブストロークの集合として
表現し、かつ隣接したサブストレークから推定できる大
域的な図形構造を抽出することで1次にこO大域的処理
について詳細に説明する。
(1)  サブストレークの抽出 サブストロークとは、ここではタブレット上から入力さ
れた座標点系列が一次元的すなわち横(X軸)方向又は
縦(Y軸)方向に単調増加、又は単調減少する点間を無
視し、増加から減少、又は減少から増加に変化する座標
点を順次捉えて。
各座標点間を1つのサプス)o−りとして短鎖する。
第1図はサブストロークの抽出方法の具体例を示したも
のである。いま第1図(1)に示される平板名の「そ」
のサンプリングされた座標点を、1,2゜3・・・10
,11.12(実際はもつと多いが、説明簡略化のため
12個とした)とすると、各1〜120点のX、Y座標
からなる座標系列(Xl、 Ym) 。
(Xm−Ym)・・・(X創Y11)が得られる。座標
点1〜5flaaX11i11は単調増加であるが、座
標点3と4の間で単調増加から減少に変化し、3〜5間
は単調減少する。座標点5と6の間で単調減少から増加
に変化し、座標点5〜70間は単調増加する。
以下同様にして結局X座標方向では、第1図(b) K
示す如く、座標点1−5 、5−7 、10−12間が
単調増加、座標点5−5.7−10間が単調減少となす
る。ヤしてX座標が単調増加から減少に又は単調減少か
ら増加に変化する座標点は、3’、5.7−10となる
。したがってX座標方向のサプストーーりは座標点1−
5 、 S−5、5−7、7−10、10−12を結ん
だ5個となる。
同様にしてY座標方向のサブストp−りは、第1図(c
l K示すように、座標点1−11.11−12間を結
んだ2個となる。
(2)  サブストロークの意味づけ 前述の方法で抽出され九すブスト費−りは文字又は図形
を大域的な観点からみえ直線群として表現され九もので
ある。ヒの発明は、入力ストp−りすなわち第1図(m
l Kおける各座標点間を結ぶ直線群1−2 、2−5
 、3−4・・・1o−11,11−12の形状を大ま
かに記述する手段として、前述の方法で抽出されたサプ
ス)a−りKよって構成される面構造を凹で表現する手
法をとつ九ものである。
まず各サブストロークに入力方向に沿って同一であれば
「±」、逆であれに「−」を意味するラベルを付与する
。これによ転各サブストー−りはその方向性を4つこと
になる。
第1図(d)はX座標の正方向に単調増加をr±」。
負方向に単調増加を「−」として各サブストロークに方
向性を付与したもので、サブストローク8−8!s、 
&sが[十J 、 8−s、 &4が「=」となる、t
たY座標は負方向に単調増加を「+」、正方向に単調増
加を「−」としたもので、第1図(a)に示すように、
サブストローク41がr十」、〜が「−」となる。
次にス)a−り全体の面構造の表現方法を第2図により
説明する。隣接し合うサブストロークを考えその方向性
が「十」から「−」に変化するときは。
単調増加から単調減少に変化することから1回の如き形
状が抽出され、tた「−」から「+」K噴化するときは
回状の形状が抽出される。そこで第2図(畠)K示すよ
うに、X座標方向で隣接するサブストp−りの方向性が
「+」→「−」のときは回状をしていることが抽出され
るがこれを2ペルrDjJで表わす、tた「−」→「±
」のときは回状をしていることが抽出され、これKrD
rJというラベルを付ける。同様に第2図(b) K示
すように、X座標方向において隣接するサブストローク
の方向性がr十」→「−」のときは凹状で、  jDu
Jなるラベルを付与し。
「−」→「十」のときは回状で「Dd」なるラベルが付
与される。このようにして得られた記号を面構造2ベル
と呼び、この面構造ラベルのうちDJとDrをX面うベ
ル、 DuとDdをY面2ベルと呼ぶ。
(3)  大域的処理によるストロークの表現とグルー
ピング 前記111 、121の各処理によ抄座標点列として入
力され九ス)1−−りが1面構造を有した大まかな形状
として表現される。その表現方法は、その文字又は図形
に関するX面うベルをX座標方向の正から負方向のJ[
、すなわち上より下のINK配列し。
Y面うベルをX座標方向の正から負方向の順すなわち左
から右のIiK配列することにより行なう。
第5図は、第1図(1)に示した平板名の「そ」につい
て大域的処理による表現法を示したものである。
第3図(耐は第1図(1)K示した「そ」を再帰したも
の″で、第3図(b) においてX座標方向のサブスト
ロークは81111 s、、 8111# 8Mおよび
S、で、それらを方向付けすると、それぞれ+$ −e
 +e −s+となる。
次に隣接するサブストローク(8−1,8−1) 、 
(B−s−8−s) 、 (8−s、 8−4) 、 
(8−a、 8m) KついてX面うベルを上から下の
JllK付すると第5図々示のようKD/ 、 Dr 
、 DJ 、 Drとなる。同様KYI!標方向のサブ
ストロークは、第3図(c) K示すように、8.、。
S−の2個となり、そのY′WJラベルはDuとなる。
したがって平板名の「そ」の大域的処理による表現は第
5図(d)のようになる。以下この大域処理によるスト
p−り表現を大域的表示と呼ぶことKする。
また、これらの面構造ラベルを2連符号で表示する場合
は1例えば、X面うベルであることを「1」。
Y面うベルであることを「0」で示し、 DIを「11
J。
Drを「lOJ、Duを「01J、Ddを「00」で表
示すれば、この4個の記号の配列により大域的表示を2
進符号でコード化することができる。例えば第3図の「
そ」の大域的表示(DI 、 Dr 、 DI 、 D
r : Du )をコード化すれば(11,10,11
,10:01)になる。なお「11」の次は必らず「1
0J 、 rloJの次は必らずrl 1J 、 r(
NJの次は必らずroost「00」の次は必らず「8
月となるわけであるので。
これを利用してエラーチェックを行なうことができる。
さらに大域的表示を用−れば1文字や図形W織にお−て
、微細な特徴を使用することなく大きな区分けすなわち
グルービングに利用することができる。
第4図は文字又は図形認識のグルービングの例を示した
ものである。いま同図(イ)〜(川に示し友9個の文字
又は図形(第4図(d))を藺構造ラベルによ抄大域的
表示を行なうと、X面うベルam4図(b)、Y間うベ
ルは第4図(C)のように表わされる。
この第4図を観察すれば2図示の9個の文字1図形にお
いては、(イ)の「そ」はX面うベルだけで判別される
が、その他のものはXwラベルだけでは判別されず、同
じX面うベルを有するグループが4個存在することがわ
かる((p)と(ハ)、(?)と(ト)、(ホ)と(へ
)、(例と(男)、さらKYwJラベルを加えると、同
wJ(イ)、(ロ)、(ハ)の3個の文字はX面うベル
、Y[ツペルで判別されるが、同じXwツベル、YW9
ベルを有するグループが5個存在することがわかる( 
(=)と())、(ホ)と((へ)、(例と(す))。
これらの各グループ内の文字又は図形を判別すること杜
大城的表示によってはできず、さらに次の局所的処理を
行なうことが必要となる。
次に局所的処理について説明する。
頭 局所的処理について (1)  局所的処理(その1) 局所釣部II(その1)においては、大j或的島雇によ
って求め九各形状を、直線の構成成分ごとに分離し、そ
れが直線か2曲線かあるいは直曲線なのかを抽出する。
第5図は1形状、すなわちX面うベルが DJなるサブ
ストロークの例であって、(耐は直線+直線。
(blは直線十曲線、(C)は曲線十曲線の例をそれぞ
れ示したものである。第5図で黒丸と黒丸の間を結ぶ直
線がサプス)H−りを形成する。なお(dl K示され
る図形を考えることもできるが、このような図形が有意
味な文字X線図形として表われることは奥際上社ないと
考えられるので対象外としてよい。
第5図(履)〜(C) a同じX面ツベルD/のグルー
プに属するので、大域的表示のみでは個々に判別できな
い1局所的処理(その1)は、まず各サブスト胃−りの
距離aC&を算出する。次にそのサブストロークを構成
する座標点列間の距離の和8’OLを算出する。そして
Sa&中B’ct、、ならば直線でア抄。
そうでないときは曲線と判定する(以下判定1準Iとい
う)、ここでfja&−9’ccの代りに8tIL中8
’CLとしたのはタブレットにスタイラスペンで入力す
るとき1手で入力するため直線を書いても多少曲がるこ
とが多いことを考慮し九4ので、どの範囲をもって直線
とするのかば゛個人差を考慮して統計的に決めることが
必要である。また曲線の中には第5図に示されるもの以
外のものも含まれることは勿論である。したがって8C
L中82Lでない亀のは正確に紘直線でないものと表現
すべきであるが、簡単にするため曲線と呼ぶととKする
前述の判定基準Iで曲線と判断される要因として。
■完全、に曲線であるとき。
■入力時における「ぶれ」で異常な座標点が検出される
と−き。
■サブストロークが2方向に傾いた直線を有していると
き。
■大域的な形状抽出による「ずれ」があるとき。
等があげられる。
第6図はこれらの具体例を示したもので、下に示した■
〜■と上記■〜■がそれぞれ対応している。そして黒丸
と黒丸の間がサブストローク、白丸は各座標点の部分が
曲線と判断されたサブストp−りである仁とを示す。こ
とで第6図の(@)において鳥−B1及びB1−鳥がサ
プス)+=−りを形成し。
B、−W、W−B、はW −B、間でX座標が変化しな
いξとからサブストロークを形成しない点に注意する必
要がある。
次に各サプス)0−りにおいてそのサブストロークを構
成する座標点列からサブストロークの直!IK垂直線を
おろしその距離ヒスドグ2ムを作成する。そして距離ヒ
ストグラムがはは一様である部分のみが異常値を示した
ときには、そのサブストロークを構成する座標点列は直
線であると判定する(以下1判定基準1という)。
第7図線判定基準IO例を示したものである。
同図(a)に示した1つのサブストロークp、−p、と
それを構成する座標点列Qs 、 Ql 、・・・Q、
・・・を示したもので、座標Qsが他から大きくずれて
いる一0同図(b)は各座標点の距離ヒストグラムを示
したもので。
座標点Qsだけが異常点であることを示してiる。
したがって判定基準Iからサブス)s−−りPl−P。
を構成する座標点列は直線であると判定され、座標点Q
iは排除される。かくして第6図(f)の各サプス)o
−りを構成する座標点列はいずれも直線と判定されるこ
とKなる。
なお判定基準■における異常値のレベルは統計的に決め
られ、tた異常値の個数も座標点列の間隔により決めら
れる。サンプリング間隔が狭いときは1つの異常部分を
数個サンプリングすることがあるからである。
、判定11及びIKより直線と判定されえものにラベル
「8」を付与し1曲線と判定されえもOKラベルrCJ
を付与することによ抄9文字又は図形から抽出された各
サブスト四−りは更に意味づけられるととKなる。以下
このラベルを局部構造ラベルと呼び9局部構造ラベルS
を直IIIa)ベル、局部構造ラベルCを曲線ラベルと
呼ぶととくする。
この局部構造ラベルと前述の面構造ラベルを組み合わせ
ると21文字又は図形の形状をコード情報として表現す
ることができる。
第8図は面構造ラベルと局部構造ラベルを使用して2文
字又は図形を判別する例を示したものである。第8図に
おいて(a) +4 (イ)〜(@の5個の文字又は図
形を示し、(b)は大域的表示、(C)は各サブストI
−りの形状、(d)はx*yベル、(C)は局部構造2
ペルを示す。
この判定基準1を加えることにより1判定基準夏で曲線
と判断された要因のうち、実際の形状は一線であるのに
曲線であると判定された■は正しく直線と判断されるこ
とに々る。また■のケース(第5図(a)及び第6図■
)は実際1生じることは極めて少ないので対象外とした
。そして残る■のケースは次の局所的処理(その2)K
より判定される。
(2)  局所的処理(その2) 局所的処理(その2)は1判定基準IKよって曲線と判
断され九すプス)o−りに対し、そのサブストロークを
構成する座標点列の座標−の差分りストを作成し、その
差分−光値となるとき、すなわち各座標点列のxg標又
はX座標の差分が設定された閾値を越えるときは、直線
群と判定し。
その差分が光値となることがないときは曲線と判断する
(以下1判定基準■という)。この判定基準によれば1
86図の■辻直線群と判定されることになる。
なお差分が光値か否かを判別する閾値はタブレットに記
入する文字や図形の大きさに応じて決められる。
また1ス)o−りからなる図形の種類は多数考えられる
が、この発明が識別の対象とする1ストロークからなる
日常使用される文字又は図形の識別を行なうために紘前
述の判定基準1〜厘を加えることで実用上充分である。
面構造ラベル及び局部構造2ペルを2連符号による;−
ド情報として表示する揚台には4ビツトの符号の系列と
して表示する仁とができる仁とは容易に理解される。
第9図は本発明にもとづき大域的処理及び局所的処理の
一つの実施例を示したものである。
同図において、10はタブレット、11は文字又は図形
を記入するスタイラスペン、12は一文字又は−図形の
座標点列のXI!標、X座標を記憶する座標点列格納メ
モリ、15はX座標及びX座標方向の変化点を検出する
変化点検出回路、14はこの変化点の座標を記憶する変
化点格納メモリである。ここで変化点格納メモ!j14
にはその変化点に関係した隣接せる2個のサブストロー
クの座標(例えば第1図(blの変化点3に対し1,3
゜Sの各11樟点の座標)が記憶される。15は変化点
間の差分を求める変化点間差分回路、16は比較回路、
17は面構造ラベルに変換する変換回路。
18は大域的表示を行なう配達バッファ、19は各サブ
ストa−りを構成する座標点列間の距離を積算する距離
抽出回路、20は距離ヒストグラムを作成して配憶する
ヒストグラム格納メモリ。
21は各サブス)a−りが直線か曲線かを判定する判定
回路、22社各サブストロークKm線9曲線の局部構造
ラベルを付与する記述バッファ。
23は各座標点列の座標差分を抽出する差分抽出回路、
24は判定基準IK従って直線群か曲線かを判定する判
定回路、25は、記述バッファ22と判定回路24の結
果を比較する比較回路、26はサブストロークに局部構
造ラベルを付与する記述バッファである。
いま第9図においてタブレット10にスタイ2スペン1
1によ抄1スト胃−りからなる1文字又は図形が入力さ
れると、サンプリングされ丸文字又は図形の座標点列の
座標が座標点列格納メモリ12に記憶される。変化点検
出回路13は座標点列のX座m、ym標の増加点の極性
が変わる変化点すなわち各サブストロークの座標点を検
出する。
そして変化点格納メモリ14は、各変化点に隣接するサ
プス)1−−りを対にしてそれら0*標点を記憶する。
変化点間差分回路15轄、各変化点の座標の差4を求め
比較回路16に伝達する。比較回路16はこの差分と、
正又は負の基準電圧との値を比較して各サブストローク
に方向性を付与する。変換回路17はこの方向づけられ
九サブストロークから各隣接するサブストローク対毎に
面構造ラベルを付与する。そして記述バッファ1Bは面
構造ラベルをコード情報として出力し、大域的表示を行
なう。
距離抽出回路19社変換点格納メモリ14から各サブス
トロークの座標出力が供給される毎K。
座標点列格納メそり12かも伝達される座標点列の座1
1K4とづき、サブストロークを構成する座標点列間の
距離とサブストp−りまでの距離を計算する。ヒストグ
ラム格納メモリ20aサブストロークまでの距離から距
離ヒストグラムを作成し。
判定基準1により異常点を排除する。判定回路21は判
定基準IKより各サブストロークを構成する座標列が直
線か曲線かを判定する。そしてこの判定結果が記述バッ
ファ22に保持される。
一方、差分抽出回路23は変化点格納メモリ14からサ
ブストp−りの座標入力が供給される毎にそのサプス)
ty−りを構成する座標点列の各座標の差分を抽出し、
これを判定回路24に伝達する。
判定回路24は判定基準夏にしたがってそのサブストロ
ークを構成する座標点列が直線群か曲線かを判定して、
これを比較回路25に伝達する。これKより比較回路2
5は記述バッファ22に保持された曲線のうちから直線
IkK当る亀のを直線群と訂正し、記述バッファ26に
伝達する。記述パ′y7ア26は各サブストp−りに直
線ラベル8゜曲線ラベルCを付与する。このようKして
記述バッファ26から出力される局部構造ラベルと、前
記記述バッファ18から出力される面構造ラベルにより
1ストロークからなる文字又は図形の識別を行なうこと
ができる。
以上説明の如く、結局本発明によれば、大域的処理及び
局所的処理を組み合せる仁とによ知文字又は図形の処理
とW臓をオン・ラインで行なうことができるとともに、
Lかも文字や図形のサンプリング位置により識別結果に
差の生じない、正・確な識別を行なうことができる。
【図面の簡単な説明】
第1図はサプス)1−−りの抽出と方向付けの説明図、
第2図は面構造ラベルの説明図、第5図は大域的処理の
説明図、第4図は文字又は図形m識のグルーピングの説
明図、第5図〜第7図線局所的処理の説明図9.第8図
社局部構造ラベルの説明図、第9図は本発明の一実施例
構成図である。 図中、10はタブレット、11はスタイ2スベン、12
は座標点列格納メモIJ、1!!は変化点検出回路、1
4は変化点格納メモリ、15は便化点間差分回路、16
社比較回路、17は面構造ラベル用の変換回路、18は
記述バッファ、19は距離抽出回路、20社ヒスドグ2
ム格納メモリ。 21社判定回路、22は記述バッファ、25は差分抽出
回路、24は判定回路、25社比較回路。 26は記述バッファをそれぞれ示す。 特許出願人 富士通株式会社 代理人弁理士 山 谷 晧 条 才1目 (a)        (b) (d) 律2日 叶3日 (a)      (b) (C) (e) Sy+ (C)       (d) )し 」 」 才5日 (a)     (b)  (c)(d) グ)レーフ0 1 2 2 1 3 3 (d) オ6目 (a)      (b)    (c)オフ目 律8目 (a)     (b)(c) (ロ)フーコー→ (d)   (e)    (f) (b) 5 (d)(e) on(s、5−) Dj(S、c) DR(C,C)

Claims (1)

    【特許請求の範囲】
  1. (1)1ストロークからなる文字又は図形の座標点列を
    抽出する座標点列抽出手段と、1つの座標方向における
    座標点列の座標の変化点からサブストロークを形成する
    サブストローク形成手段と。 前記変化点の差分によりその変化点Kll接する一対の
    サブストロークから面構造ラベルを得る面構造ラベル形
    成手段と、サプス)o−りを構成する座標点列が直線か
    曲線かを判定する第1判定手段と。 サプス)a−りと座標点列間の距離ヒスドグツムから異
    常座標点を排除する第2の判定手段と、帥記座標点列の
    各座標の差分から座標点列が直線群か曲線かを判定する
    第3の判定手段を具備する仁とくよりサブストロークに
    局部構造ラベルを付与し。 これらのラベルにもとづき認識をiなうようKしたこと
    を特徴とする文字又は図形の認識方式。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5003371A (en) * 1987-11-06 1991-03-26 Sgs-Thomson Microelectronics Fuse-melting device

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS57130187A (en) * 1981-02-04 1982-08-12 Matsushita Electric Ind Co Ltd On-line recognizing device

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS57130187A (en) * 1981-02-04 1982-08-12 Matsushita Electric Ind Co Ltd On-line recognizing device

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5003371A (en) * 1987-11-06 1991-03-26 Sgs-Thomson Microelectronics Fuse-melting device

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