JPS5862770A - オンライン手書き文字認識方式 - Google Patents
オンライン手書き文字認識方式Info
- Publication number
- JPS5862770A JPS5862770A JP56160654A JP16065481A JPS5862770A JP S5862770 A JPS5862770 A JP S5862770A JP 56160654 A JP56160654 A JP 56160654A JP 16065481 A JP16065481 A JP 16065481A JP S5862770 A JPS5862770 A JP S5862770A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- maximum
- strokes
- similarity
- stroke
- inter
- Prior art date
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- Granted
Links
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 14
- 241000270666 Testudines Species 0.000 claims 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 abstract description 4
- 238000000034 method Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 235000014121 butter Nutrition 0.000 description 1
- 229910052709 silver Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000004332 silver Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- 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
- G06V30/18—Extraction of features or characteristics of the image
- G06V30/1801—Detecting partial patterns, e.g. edges or contours, or configurations, e.g. loops, corners, strokes or intersections
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】
本発明は、誤瞭順あるいは誤画数によっても文字識別能
力が低下しなめオンライン手書き文字認識方式に関する
ものである。
力が低下しなめオンライン手書き文字認識方式に関する
ものである。
従来のオンライン手書き文字認識方式においては、一般
の活字の場合と異なり、手書き文字が画数（ストローク
数）情報を含んでいることを利用して、認識すべき文字
情報Ｆｉこれと画数の等しい標準パターンとの間でだけ
照合を行って認識する手法を採っていた。この場合、画
数は正しく篭記せねばならな−という制約があった。し
かし、画数の多い漢字など、形状が複雑になるほど画数
を誤ることは多くなり、画数を正しく守ると９５制約条
件は、ｌｌｌ１記者にとって大きな負担となってい′＃
−０ これを解決する１つの方法としては、画数を誤りやすい
文字について、画数の異なる様々な筆記のしか九をすべ
て標準パターンとして登録しておくことが考えられる。
の活字の場合と異なり、手書き文字が画数（ストローク
数）情報を含んでいることを利用して、認識すべき文字
情報Ｆｉこれと画数の等しい標準パターンとの間でだけ
照合を行って認識する手法を採っていた。この場合、画
数は正しく篭記せねばならな−という制約があった。し
かし、画数の多い漢字など、形状が複雑になるほど画数
を誤ることは多くなり、画数を正しく守ると９５制約条
件は、ｌｌｌ１記者にとって大きな負担となってい′＃
−０ これを解決する１つの方法としては、画数を誤りやすい
文字について、画数の異なる様々な筆記のしか九をすべ
て標準パターンとして登録しておくことが考えられる。
しかし、この方法では１つ１つの文字について画数の異
なる書きがたをすべて列挙しなければならず、このよう
なこと株実際上不可能であり、また仮にそれらの一部だ
けを標準パターンとして登録したとし、でも、標準パタ
ーン薮が膨大々ものになるため、認識に：ｇ！する計算
処理量が急増し、現実的ではなかった。
なる書きがたをすべて列挙しなければならず、このよう
なこと株実際上不可能であり、また仮にそれらの一部だ
けを標準パターンとして登録したとし、でも、標準パタ
ーン薮が膨大々ものになるため、認識に：ｇ！する計算
処理量が急増し、現実的ではなかった。
ると全く認識することができず、画数は正しく守って書
かなければならないという極めて大きな制約があった。
かなければならないという極めて大きな制約があった。
また、画数が様々に変化した筆記のしか九をすべて標準
パターンに登録しておく方法は′、標準パターン数が膨
大になると−う欠点を持ってい喪。
パターンに登録しておく方法は′、標準パターン数が膨
大になると−う欠点を持ってい喪。
本発明は、上述した従来の問題点を解決して、誤筆順、
誤画数によっても文字認識能力が低下することのない手
書き文字認識方式を提供することを目的とする。
誤画数によっても文字認識能力が低下することのない手
書き文字認識方式を提供することを目的とする。
以下に、本発明の詳細を実施例によって説明する０
第１図は本発明のｌ！ｉＩ！施例に使用する装置の機能
ブロック図であって、１はストローク間類似度計算装置
、２は標準パターン格納装置、３は゛ストローク間類似
度蓄積装置、４は列要素最大値検出回路、５は列要素−
大値蓄積装置、６は最大値個数計数回路、７は判定回路
、８は列賛素最大値比較回路、９はストローク間類似度
変更装置、１０は列畳素最大値加算装置、１１は識別装
置である０ス）ａ−り１％ｌ１ｌｌＩ似変計算装置ＩＫ
は、認識すべき入力文字情報文が入力される。交は、Ｎ
幽のストμｍりからなってお９、そのストロークの各々
を銀順に：ＸｌＳｘ鵞、・・・・、ＸＭ とすれば、交
＝（Ｘｌ、Ｘｌ、・・・・、ＸＭ） ・・・・・
・（１）麿る多次元ベクトル空間で嵌わすことができる
。
ブロック図であって、１はストローク間類似度計算装置
、２は標準パターン格納装置、３は゛ストローク間類似
度蓄積装置、４は列要素最大値検出回路、５は列要素−
大値蓄積装置、６は最大値個数計数回路、７は判定回路
、８は列賛素最大値比較回路、９はストローク間類似度
変更装置、１０は列畳素最大値加算装置、１１は識別装
置である０ス）ａ−り１％ｌ１ｌｌＩ似変計算装置ＩＫ
は、認識すべき入力文字情報文が入力される。交は、Ｎ
幽のストμｍりからなってお９、そのストロークの各々
を銀順に：ＸｌＳｘ鵞、・・・・、ＸＭ とすれば、交
＝（Ｘｌ、Ｘｌ、・・・・、ＸＭ） ・・・・・
・（１）麿る多次元ベクトル空間で嵌わすことができる
。
計算装置ｌは、認識すべき文字情報文を入力したことを
、信号（１００）によって標準Ｉくターン格納装置２に
通知する。こにを受けた標準・くターン格納装置２は、
所定の順序で格納されている標準パターン群から先頭の
パターン酢を選択し、これを計算装置ｌに転送する０こ
の標準ノくターンｐはＭｌｌのストロークからなってお
り、そのストロークの各々を銀層に ８１．８ｇ 、・
・・・、Ｓ とすれば、標準パターンｓｒｉ、 Ｎ 、 ＜ ｓ↑％ ｓＨ％・・・・８Ｍ） ・・
・・ （２）なる多次元ベクトル空間で宍わすことがで
きる０計算装置ｌは、交と５′Ｌの各ストロークの組に
ついて類似の度合ρを算出し、この算出結果をストロー
ク間類似度蓄積装置３に蓄積する。その際、ストローク
数Ｍ、Ｎの大小に応じて、Ｍ≧ＮのときＩＩ（１１度行
列〔ρす〕は行数２列数の形で蓄積装置３内に蓄積され
る。
、信号（１００）によって標準Ｉくターン格納装置２に
通知する。こにを受けた標準・くターン格納装置２は、
所定の順序で格納されている標準パターン群から先頭の
パターン酢を選択し、これを計算装置ｌに転送する０こ
の標準ノくターンｐはＭｌｌのストロークからなってお
り、そのストロークの各々を銀層に ８１．８ｇ 、・
・・・、Ｓ とすれば、標準パターンｓｒｉ、 Ｎ 、 ＜ ｓ↑％ ｓＨ％・・・・８Ｍ） ・・
・・ （２）なる多次元ベクトル空間で宍わすことがで
きる０計算装置ｌは、交と５′Ｌの各ストロークの組に
ついて類似の度合ρを算出し、この算出結果をストロー
ク間類似度蓄積装置３に蓄積する。その際、ストローク
数Ｍ、Ｎの大小に応じて、Ｍ≧ＮのときＩＩ（１１度行
列〔ρす〕は行数２列数の形で蓄積装置３内に蓄積され
る。
１１２図は、Ｍ＝Ｂ、Ｎ＝６の場合の類似度行列〔βす
〕 を示す。
〕 を示す。
列要素最大値検出回路４は、第２図の類似度行列につい
て、最大値を与える要素を検出する。第２図において説
明の便宜上列内の最大値を与える要素を丸印で囲んで表
現しであるうこの検出結果は、列要素最大値蓄積装置５
に蓄積される。
て、最大値を与える要素を検出する。第２図において説
明の便宜上列内の最大値を与える要素を丸印で囲んで表
現しであるうこの検出結果は、列要素最大値蓄積装置５
に蓄積される。
最大値個数計数回路６は、蓄積装置５内の列要素最大値
群（第２図の例ではρ８． ρ！２、ρ＠１１％ρ職、
／’４５ ｓρｍ）を参照し、列内最大値を与える要素
の個数を、すべての行につ−てそれぞれ計数する。
群（第２図の例ではρ８． ρ！２、ρ＠１１％ρ職、
／’４５ ｓρｍ）を参照し、列内最大値を与える要素
の個数を、すべての行につ−てそれぞれ計数する。
判定回路７は、この計数結果に基づいて、すべての行に
おいて列内最大値を与える要素の画数が零または唯一で
あるか否かを判定する （第２図の例では、行８Ｋ、ｆ
が零個、他の行はすべてＩＩＩ）。
おいて列内最大値を与える要素の画数が零または唯一で
あるか否かを判定する （第２図の例では、行８Ｋ、ｆ
が零個、他の行はすべてＩＩＩ）。
３丁
この、判定結果が肯定的であれば、判定回路７は肯定信
号（１０１）を蓄積装置５に送出する（第２図の例では
、判定結果が肯定）０この肯定信号を受けた蓄積装置５
は、列要素最大値群を列要素最大値加算装置ＩＯに転送
する。
号（１０１）を蓄積装置５に送出する（第２図の例では
、判定結果が肯定）０この肯定信号を受けた蓄積装置５
は、列要素最大値群を列要素最大値加算装置ＩＯに転送
する。
加算装置１０は、加算結果（第２図の例ではρ１＋ρ龍
＋ρ・３＋ρｈ＋ρ４ｓ＋ρ−）を識別装置１１に送出
する０これを受けた識別装置１１は、信号（１０４）に
よって通知された現在照合中の標準パターン番号を付し
て、列要素最大値和を蓄積し、折り返し、信号（１０４
）Ｋよって、次の標準パ、ターンを類似度計算装置ＩＫ
出力するよう格納装置２に指令する。
＋ρ・３＋ρｈ＋ρ４ｓ＋ρ−）を識別装置１１に送出
する０これを受けた識別装置１１は、信号（１０４）に
よって通知された現在照合中の標準パターン番号を付し
て、列要素最大値和を蓄積し、折り返し、信号（１０４
）Ｋよって、次の標準パ、ターンを類似度計算装置ＩＫ
出力するよう格納装置２に指令する。
一方、第３図（−）に示すように、類似度行列にお・い
て、列内最大値を与える要素（丸印）が成る行に２丁１
以上存在することも起り得る（行Ｎ） こマ の場合、判定回路７は、否定信号（１０２）を蓄積装置
５に送出する。この否定信号を受けた蓄積装置５は、列
内最大値を与える要素−１ｒｔ ２ ｒａ以上存在した
すべての行について行単位に順次列要素最大値群（第３
図（ａ）の例ではρ？４、ρ１．）を列要素最大値比較
回路８に転送する。
て、列内最大値を与える要素（丸印）が成る行に２丁１
以上存在することも起り得る（行Ｎ） こマ の場合、判定回路７は、否定信号（１０２）を蓄積装置
５に送出する。この否定信号を受けた蓄積装置５は、列
内最大値を与える要素−１ｒｔ ２ ｒａ以上存在した
すべての行について行単位に順次列要素最大値群（第３
図（ａ）の例ではρ？４、ρ１．）を列要素最大値比較
回路８に転送する。
比較回路８は、列要素最大値群からその中の最大の要素
を検出し、残りの要素については値を変更するよう指示
する信号（１０３）を７ストロ一ク間類似度変更装置９
に送出する０これを受けた変態装置９は、値を変更すべ
き要素にストローク間類似度の下限値αを付与して蓄積
装置３に転送する（１１１３図（α）で、ρ１．〉ρ１
．ならばρｙｓ＝”）。
を検出し、残りの要素については値を変更するよう指示
する信号（１０３）を７ストロ一ク間類似度変更装置９
に送出する０これを受けた変態装置９は、値を変更すべ
き要素にストローク間類似度の下限値αを付与して蓄積
装置３に転送する（１１１３図（α）で、ρ１．〉ρ１
．ならばρｙｓ＝”）。
判定回路７の否定信号（１０２）に基づくストローク間
類似度の変更か完了すると、再び蓄積装置３を起点とし
て、機能ブロック４→５→６→７の処理を行う。判定回
路７が否定信号（１０２）を発すれば機能ブロック５→
８→９→３め流れに沿ってストローク間類似度行列要素
の一部変更を行う。このように、機１１．能ブロック３
→４→５→６→７→５→８→９→３の処理は、判定回路
７で肯定信号（１０１）が発せられるまで（例えば１３
図（Ａ）になるまで）続けられる。
類似度の変更か完了すると、再び蓄積装置３を起点とし
て、機能ブロック４→５→６→７の処理を行う。判定回
路７が否定信号（１０２）を発すれば機能ブロック５→
８→９→３め流れに沿ってストローク間類似度行列要素
の一部変更を行う。このように、機１１．能ブロック３
→４→５→６→７→５→８→９→３の処理は、判定回路
７で肯定信号（１０１）が発せられるまで（例えば１３
図（Ａ）になるまで）続けられる。
上述の操作を、標準パターン格納装置２内に格納されて
いるすべての標準バターｙ１ｃついて行う。
いるすべての標準バターｙ１ｃついて行う。
この操作が完了した時点で、識別装置１１は、蓄積され
たすべての列要素最大値和のうち最大のものを検出シ、
これに骸尚する標準パターン番号を、識別結果ぺして当
該装置から出力する。
たすべての列要素最大値和のうち最大のものを検出シ、
これに骸尚する標準パターン番号を、識別結果ぺして当
該装置から出力する。
以上詳細に説明したように、本発明によれば、これまで
不可能とされてきた誤篭順、誤画数を救済してオンライ
ン手書き文字のｉｉ＋ｍ機能を格段に向上させることが
できる。とくに、標準パターンとしては正しい線順・画
数のもののみ登録しておくだけでよく、様々な筆順・画
数による線記が頻繁に発生する不特定多数の筆記者を相
手とするオンライン手書き文字認識の分野において適用
される場合に利点が大きい。
不可能とされてきた誤篭順、誤画数を救済してオンライ
ン手書き文字のｉｉ＋ｍ機能を格段に向上させることが
できる。とくに、標準パターンとしては正しい線順・画
数のもののみ登録しておくだけでよく、様々な筆順・画
数による線記が頻繁に発生する不特定多数の筆記者を相
手とするオンライン手書き文字認識の分野において適用
される場合に利点が大きい。
第１図は本発明の一実施例に使用する装置の機能ブロッ
ク図、ｆＩＩ４２図、第３図は第１図の装置の動作を説
明するための概念図である。 図中、ｌはストローク間類似度計算装置、２ｔｉ標準パ
ターン格納装置、３はストローク間類似度蓄積装置、４
は列要素最大値検出回路、５は列要素最大値蓄積装置、
６は最大値個数計数回路−７は判定回路、８は列要素最
大値比較回路、９はストローク間類似度変更装置、１０
は列要素最大値加算装置、ｌｌは識別装置を示す。 特許出願人 日本電信電話公社 代理人弁理士 森 １） 寛
ク図、ｆＩＩ４２図、第３図は第１図の装置の動作を説
明するための概念図である。 図中、ｌはストローク間類似度計算装置、２ｔｉ標準パ
ターン格納装置、３はストローク間類似度蓄積装置、４
は列要素最大値検出回路、５は列要素最大値蓄積装置、
６は最大値個数計数回路−７は判定回路、８は列要素最
大値比較回路、９はストローク間類似度変更装置、１０
は列要素最大値加算装置、ｌｌは識別装置を示す。 特許出願人 日本電信電話公社 代理人弁理士 森 １） 寛
Claims (1)
- 認識すべき文字情報のすべてのストロークおよび皺文字
情報と照合すべき一般にはストローク数の異なる標準パ
ターンのすべてのストローク間でストローク間類似度を
計算し、１ＩＩＩｌすべき文字情報および標準パターン
のいずれかストローク数の多鱒方を行にストローク数の
少な一方を列に対応させ九ストローク間類似度行列の要
素として蓄積する段帰と、前記ストローク間類似度行列
のすべての列にクーて最大行列要素を検出し蓄積する段
階と、前記ス）ｏ−り間類似度行列のすべての行につ−
て前記最大行列要素の検出個数が零又は唯一であるか否
かを判定する段階と、前記判定結果が肯定的であるとき
に前記最大行列要素をすべての列について加算してその
加算結果を蓄積する段階と、前記判定結果が否定的であ
るときに前記ストローク間類似度行列内の前記判定結果
が否定的であるすべての行について該行内の複数最大行
列費素中の最大の要素のみ保存し残りの要素の値をスト
ローク間類似度の下限値に変更してから上述のストロー
ク間類似度行列のすべての列について最大行列要素を検
出する段階へ戻る段階と、前記照合すべき標準パターン
のすべてにり−て上述のすべての段階を反復実行し前記
加算結果を順次蓄積する段階と、該段階の終了後前記加
算結果のうち最大の亀のを検出して該最大加算結果に該
当する標準パターン情報を認識結果として出力する段階
とを含むことを特徴とするオンライン手書き文字ｇ織方
式。′
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56160654A JPS5862770A (ja) | 1981-10-08 | 1981-10-08 | オンライン手書き文字認識方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56160654A JPS5862770A (ja) | 1981-10-08 | 1981-10-08 | オンライン手書き文字認識方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS5862770A true JPS5862770A (ja) | 1983-04-14 |
| JPS6362784B2 JPS6362784B2 (ja) | 1988-12-05 |
Family
ID=15719602
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP56160654A Granted JPS5862770A (ja) | 1981-10-08 | 1981-10-08 | オンライン手書き文字認識方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS5862770A (ja) |
-
1981
- 1981-10-08 JP JP56160654A patent/JPS5862770A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS6362784B2 (ja) | 1988-12-05 |
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