JPS59139482A

JPS59139482A - 手書き文字のオンライン認識処理方式

Info

Publication number: JPS59139482A
Application number: JP58013258A
Authority: JP
Inventors: Toru Wakahara; 若原　徹; Isao Masuda; 功増田
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 1983-01-28
Filing date: 1983-01-28
Publication date: 1984-08-10

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】（１）発明の属する分野の説明本発明は、手書き文字のオンライン認識処理において、
ストロークの位置情報および方向情報をともに用いて文
字識別能力を高める処理方式に関するものである。

（２）従来の技術の説明従来のオンライン文字認識処理方式は、大きく分けて次
の３つになる。第１の方式は１文字を筆記する際の筆点
の運動変化を直交座標成分に分解した１次元波形の組と
考え、この１次元波形を直交関数展開により近似し、直
交関数の係数を用いて文字を認識する方式である。第２
の方式は１文字を構成する各ストロークを８方向に方向
量子化したベクトルのつながりとして近似し、これらの
近似された各ストロークをいくつかの基本ストロークに
分類し、基本ストロークの組み合せから文字を認識する
方式である。第３の方式は、文字を構成する各ストロー
クから複数の筆点を特徴点として抽出し、これら特徴点
間の空間距離の総和を求め、これの最小値を与える標準
文字を入力文字の認識結果とする方式である。第３の方
式は、第１、第２の方式における欠点を除くために発明
されたもので特願昭５２−０８３７３３および％願昭５
３−１５３９９９の中で、その特長が述べられて℃・る
。すなわち、第１の方式では漢字、カタカナ々ど直線を
生な構成成分とする文字について直交関数による近似精
度が良くないため認識率の低下を招き、第２の方式では
基本ストロークの分類誤りによる認識率の低下に加えて
認識対象とするすべての文字について基本ストロークの
組み合せによる詳細な記述を行う多大な手間と多量の記
憶容量とを要した。これに対し、第３の方式は入力文字
のストローク数に応じて各ストロークを近似する特徴点
の数を３ないし６に設定しておくだけで複雑な処理を要
さず、少ない処理量で高い認識率を達成することを目的
としていた。しかし、第３の方式は、曲線を主な構成要
素とする平仮名や数字或いは複雑な形状をもつ漢字など
ストロークの方向が重要な情報となる場合に、特徴点間
の空間距離のみでは手９１１変形に対して識別能力が不
十分となる欠点があった。

（３）発明の目的本発明は、上記欠点を除去するため、特徴点間の距離と
して、空間座標値の差に基づく距離とストローク方向情
報に基づく距離との重みつき和を用いることを特徴とし
、その目的はストロークの方向情報も陽に用いて文字識
別能力を高めることにある。

（４）発明の構成および作用の説明以下に本発明の詳細を実施例によって説明する。

第１図は本発明の１実施例ブロックダイヤグラムを示す
。図中の１はデータタブレットを代表とする筆点の座標
を検出する又生情報入力装置、２は前処理装置、３はス
トローク点近似装置、４はパターン間距離計算装置、５
は標準パターン蓄積装置、６は最小距離検出装置である
。

本発明の原理は次のようなものである。先ず、文字情報
入力装置ｌからの文字は前処理装置２により適当々大き
さに正規化される。その後、ストローク点近似装置３に
より、入力文字のストローク数にの関数である最適近似
点数Ｎ（Ｋｌに基づぎ、各ストローク毎にストローク内
をＮ■個の特徴点で近似する。従って、Ｋストロークの
文字はに＊Ｎ（５）個の特徴点で表わすことができる。

各特徴点は、位置情報を表わすＸＹＹ間座標値とストロ
ーク方向情報、ここでは１例として接線方向角度値とに
よって表ｉｊる。次に、この入力文字の特徴バター／と
標準パターン蓄積装置５に予め点近似して蓄えられてい
る標準パターンとについて、パターン間距離計算装置４
が次のよう斤パターン間距離を計算する。

即ち、認識対象カテゴリをθで表わし、パターン間距離
をＤ（θ）とするとき、距離Ｄ（θ）はで与えられる。

ここに、（Ｊ＋Ｙｉ）ｔψｉ　は入カバターンの第１番
目の特徴点のｘｙ空間座標値と接線方向角度値、（）Ｊ
θ、ｙｉθ）、ψｉθはカテゴリθに為す標準パターン
の第１番目の特徴点のＸＹＹ間座標値と接線方向角度値
、αθはカテゴリごとに適切に定められる重み係数、Ｍ
は入カバターン及び標準パターンの持つ特徴点の総数を
表わす。ストロークｉＫに対し、Ｍ＝に＊Ｎ（Ｋｌであ
る。このようにして計算されたパターン間距離Ｄ（θ）
のうちから最小距離検出装置６により最小値が検出され
、最小値を示すカテゴリθを入カバターンの認識結果と
する。

あ２図は本発明の具体的々一実施例を示す。文字情報入
力装置１は文字即記器７と文字情報記憶器８とから成る
。文字缶記器７上に書かれた文字の情報は、文字を筆記
するペンが一定距離進むごとに筆点のＸＹ空空間座標外
列　Ｘｉ＋ｙｉ　Ｌ（’＝１　＋２、・・・、ｌ、ｌは
文字の総値点数）とし、て文字情報記憶器８に蓄積され
る。又１文字の筆記が終了した場合には、筆記終了信号
１０１によって鋏記した文字の総値点数が得られる。ま
た同時に、重心計算器９により、筆記した文字の重心が
計算される。

重心の計算は、次のように筆点のＸ座標、Ｙ座標６各独
立に計算される。ｆｆ１ｉち、文字の各筆点のＸ座標値
”（ｉ−１＋　２　ｔ”’、Ａ！　＋　ｌは文字の総華
点数）をその発生順に加えてゆき、筆記終了信号１０１
によって得られる文字の総値点数！で割ることによって
Ｘ座標に関する重心Ｘが得られる。即ち、である。Ｙ座標に関しても同様に１心ｙが得られる。こ
れによって文字の重心Ｇ＝（ｘ、〒）か得られる。

次に減算器ｉｏにより文字情報記憶器８内の各筆点のＸ
Ｙ空間座標値を今求めた重心Ｇを原点とする座標値に座
標変換する。これは、文字情報記憶器８内の各筆点につ
いて、Ｘ座標値力・ら１まマを、７ｍ標値からはｙを減
することによって実行される。又、このとき同時に原点
から各筆点までの距離Ｒｉ（ｉ＝１．２．・・・、！、
ｌは文字の総筆点数）を加算器１１に送出する。

こうして得られた原点から筆点までの距離Ｒｉを加算器
１１及び遅延回路１２によりすべて加え合せる。その後
、除算器１３により文字の総筆点数ｌで除し、筆記され
た文字の平均半径ＲＯを求める。即ち、１１″″１を求める。

次に、除算器１４により、文字情報言己憶器８内の丁ぺ
ての筆点のＸ座標値及びＹ座標値を各々独立にＲｏで除
すことにより筆記された文字の大きさを正規化する。こ
うし℃正規化された文字の伽【点のうち、ストローク点
近似装置３が、入力文字のストローク数にの関数である
敢適近似点数Ｎ　（Ｋｌに基づき、文字を構成する各ス
トローク毎にストローク長をＮ匹−１分割するＮ　（Ｋ
）個の特徴点のＸＹ座標値及び接線方向角度値を、一定
時間毎に１哄次パターン間距離計算装置４に送る。

パターン間距離計算装置４は、順に送られてくる特徴点
のＸＹ座標値（Ｘｋ、ｙｋ）及び接線方向角度値ψｋ（
ｋ＝１，２．・・・、Ｍ、Ｍ＝に＊Ｎ（Ｋ））と。

標準パターン蓄積装置５に蓄積されて（・る標準）（タ
ーンの％徴点のＸＹ座標値（Ｘｋθ、ｙｋθ）、接線方
向角度値ψ靜及び重み係数α、（θ二１，２゜・・・、
■、■は認識対象カテゴリ数）とを用（・て）（ターン
間距離Ｄ（θ）を計算する。パターン間距離Ｄ（θ）は
、特徴点間の遠近尺度として、ＸＹ座標についてはユー
クリッド距離を、接線方向角度については絶対値距離を
用いると、前掲の式（１）で定められる。

減算器１５により、任意の標準パターンの特徴点のＸ座
標値Ｘｋθと筆記された文字の特徴点のＸ座標値ｘｋと
の差が得られ、２乗回路１７により（Ｘｋ−Ｘｋθ）２
　が求められる。同様にＹ座標値に関しても減算器１６
及び２乗回路１８により（ｙｋ−Ｙｋθ）２が求められ
る。この両者を加算器１９により加え合せ、その後平方
根展開器２０により展開する。一方、減算器２１により
、標準パターンの特徴点の接線方向角度値ψにθと麹記
された文字の特徴点の接線方向角度値ψにとの差が得ら
れ、絶対値回路２２により１ψに一ψにθ１が求められ
る。

この値に乗算器２３により重み係数αθを乗じて、αθ
＊１９ｋ　−ψにθ１が求められる。次いで加算αθ＊
１９に一ψにθｌとを加え合せる。以上の処理を総特徴
点数Ｍ回だけくり返し、加算器２５及び遅延回路２６に
より、その結果を順次加え合せノくターン間距離Ｄ（θ
）を計算する。

このバター７間距離Ｄ（のは、標準）くターンのカテゴ
リ数■だけくり返し求められ、順次、最小距離検出装置
６に送られる。最小距離検出装置６では、順次送られて
くるノくター／間距離Ｄ（θ）のうち、最初の２つを比
較し、小さく・方のＤ（のを残す。これと次に送らｊ、
てくるＤ（θ）とを再び比較し、小さいＤ（θ）を残す
。このような処理をくり返し、最後に残ったＤ（θ）の
属丁カテゴリθを知ることにより筆記文字を認識する。

なお、式（１）にもとづ（距離Ｄ（θ）は１例を示した
ものであつ１、このほかに（Ｘｉθ、ｙＩθ）、ψｉθ
を用いた各Ｓ関数として距離を定収し得ること＆ま明ら
かである。

（５）効果の説明以上、説明してきたように、本発明による手書き文字の
オンライン認識処理方式でをま、ストロークを点近似し
て得られる入力文字及び標準ノくタ−ンの各特徴点間の
距離として、ＸＹ空間座標値の差に基づく距離とストロ
ーク方向情報に基づく距離との重みつき相を用いること
により、平仮名や数字などの曲線を主ガ構成要素とする
文字或いはストロークの向きによって全く意味の変わる
漢字に対しても、ストロークの方向情報を用いたために
十分な識別能力を持つことかできるとともに、カテゴリ
毎に重み係数を変化させてストロークの方向情餓の寄与
度を最適化しシステム全体としても識別能力を太き（高
めることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の１実施例ブロックダイヤグラム、第２
図は本発明の具体的な１実施例を示す。図中、Ｊは文字情報入力装置、２は前処理装置、３はス
トローク点近似装置、４はパターン間距離計算装置、５
は標準パターン蓄積装置、６は最小距離検出装置、７は
文字社記器、８は文字情報記憶器、９は重心計算器を表
わす。

Claims

【特許請求の範囲】

入力文字のストロークを追跡して、各ストロークから複
数の筆点を特徴点として抽出し、予め準備された標準文
字の各特徴点との距離和の大小によって標準文字を入力
文字として認識するオンライン文字認識処理方式におい
て、該距離として各特徴点の空間座標値の差に基づく距
離と各特徴点でのストローク方向情報に基づく距離との
重みつき相を用いることを特徴とする手書き文字のオン
ライン認識処理方式。