JPS59161778A - パタ−ン処理装置 - Google Patents

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】 〔発明の背景〕 本発明はパターン処理に関するものである。最も重要な
分野として、人間のコミュニケーションに用いられる７
々ターンが含まれている。事情はタイプライタや植字と
同じように簡単なことであ広それらは現在のところ単に
、別の媒体中にある１つの既に形をなしている文字を模
写するための簡単な機械的装置を必要とするのみである
。他のものではより複雑になつ”でいるが、人間とのイ
ンタフェースはまだ第１歩を踏みだした段階にある。

例えば、ワードプロセッサがそうであるが、入力に引つ
づき該博な人工的知能が働きかげるようになっている。

はとんどの場合、西欧言語において用いられる英字（あ
るいはパターン）の処理は、よく知られたキイボードを
用いた方法によって行われる。キイボードはあいかわら
ず便利に使われている。速記タイピストの専門家として
必要な技能の程度でさえも、多くの人々にとって到達可
能な範囲にあり、この要求も寸だスピードが必要でなげ
れば本質的に緩和てれるものである。本格的な速記タイ
ピストの訓練をのぞけば、あらゆる分野のｖｌｌ練にお
いて、専門家もアマチュアも、アート検索やワードプロ
セッサ等の作業においても、キイボードで入力すること
はほどほどに便利なものである。

これらのことは、処理に非常に多数の７９ターンを必要
とする場合にはそれ程容易にはできない。

漢字のような表意文字は１つの主要な例である。

中国の学者が文章によるコミュニケーションにおいてｉ
　ｏ、ｏ　ｏ　ｏ種以上の文字を使用すること（まよく
知られている。これらの中国文字の量（末日木版の漢字
においても用いられているが、問題＋′ｉ、２つの音標
文字、ひらがなとかたかなによっていくらか緩和されて
いる。、ＴＩＳ第１水準（ＪＩＳ−１）のような「簡単
語檗」が広く用いられている。

ＪＩＳ　−１はわずか３，０００文字ばかりで構成さ１
１ている。しかし、多くの使用者はより多くの語粟を採
用することをつづけている。処理は音標文−字を含むこ
とによって更に複雑化される。音標文字は、１言語あた
シ典型的な西欧英文字言語の約２倍強の７０いくつの付
加的文字を導入することになる。

〔従来技術の説明〕

日本語で用いられているような表意文字と補助文字を処
理するための最も基本的な方法は、１．０００あるいは
それ以上の文字の形のキイホードを含むものであり、し
ばしばこれに加えて追加文字の予備キイボードを含んで
いる。、更に最近ではタッチボードを使用したものがあ
られれている。

それは音声的に配列された２、０００あるいはそれ以上
の文字の配列である。適当な１つの文字に触れると、そ
の位置に対応した、例えば配線されたメモリあるいは磁
気的メモリ中の文字を表わすＸ−Ｙの信号が発生するよ
うになっている。この方式は°ある程度採用されてはい
るが、実際上大きさに制限がある。使用者は疲労をうっ
たえ、しばしば休息をとることが・必要である。

より自然な解決の方法は、手書き文字認識に基づくもの
で、この数年間工業化が期待されている。

入力を、その文字が従来書かれているように正確に文字
を書くことによって行われる。適切に導入されたペンお
よび／あるいはタブレットのような登録装置によって文
字をＸ−Ｙ座標情報を含む電気インハ／Ｌ／スヘ変換す
る。それらインパルスが次に入力となって処理され、最
終的にメモリ中の情報との合致をとることを含む認識フ
０ログラムが適用される。

手書き文字認識に基づくシステムを開発するための努力
は広範なものであった。明白なアルゴリズム的な手法が
試みられた。システムは、ストロークノフベル化と共に
全体的なパターンマツチング（合致）にも依存している
ものである。ストロークラベル化システムは、一般的に
は実時間型のものであり、ある場合は書き順情報を含む
形状が与えられ、ある場合には位置情報が与えられる。

複雑な方式では、字体変化と共に個別的な変化をも考慮
に入れることを行う。従って、例えば、異なる手書きの
習慣を容認するように設計されたアルゴリズムでは傾き
に許容幅が設けられている。

「フィルタリング１方式は、ストロークの最初あるいは
最後の点での思わぬ突起や変形と共にリップルを除去す
るために用いられる。

必要な変化幅を許容するように設計されたシステムはそ
れ程有用ではなかった。これまで導入された最もすぐれ
たシステムは相応に正確であって、高度に訓練されたオ
ペレータが製図者に似た正確さで書くことを期待するも
のであった。

より実用的な手書きを許容するように設計されたシステ
ムは失敗した。手書きの習慣による変化を許容する「置
火化」アルゴリズムはあい１いさを増大させる結果とな
った。正確さを増大させ、従って区別を強調するような
「厳格化」アルゴリズムは認識不可能の発生を増大させ
る結果となった。通常の人間が読む場合にあいまいさや
認識できないことを経験する場合がほとんどないことは
不思議なことでもある。明らかに、通常の読み手は通常
のアルゴリズムのように各々のストロークあるいは文字
をメモリ中の他のすべてのストロークあるいは文字と比
較することを行ってはいない。

１９７９年１１月３０日付で米国出願された。

ＮＴＴ　（日本重々公社）の米国特許第４．２８４　、
９７５号に示された方式に従うシステムが製品化されて
いる。特許明細書の記述に従えば、それは４ストローク
あるいはそれ以上のストロークの文字に対しては６個と
いう限られた数の「特徴点」によって定義されたストロ
ークの画像合致をとるようになっている。認識はすべて
の登録された特徴点のメモリ中のそれとの間の最小合計
（あるいは平均）のずれに基づいて行われる。特許ある
いは翻案中に述べられた変化例は、意味のない突起等を
許容するようにストロークの最初と最後は省略するよう
になっている。ストロークの複雑づが増大するにつれで
あるいはストローク数が減少するにつれて増大する点の
数に対して、ならびに、異なる手書き習慣を許容するた
めストロークの傾きが変化するようになった場合のメモ
リ中の追加文字に対して、ストロークの最初と最後を省
略する。。市販製品の正確さは、入力が活字体で印刷文
字に近い場合には、すぐれていると判断されるものであ
る。

別の１つのシステムは、パーがモン出版（Ｐｅｒｇａｍ
ｏｎ　Ｐｒｅｓｓ　）から１９８０年に出版された「７
クターン認識（Ｐａｔｔｅｒｎ’　Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉ
、ｏｎ　）　Ｊの第１２巻頁４２１−４２９にＮＥＣ’
（日本電気）の研究者によってＪホベられたものである
。それはストローク間の空間的相関と共にストロークの
形にも注目するものである。更にストロークの書き順も
考慮されている。［ダイナミックプログラミング」のた
めには、ストロークを、２つの点すなわち先行するスト
ロークによって定められた「ゾーン」の関数としてスト
ロークの最初と最後の位置によって同定することが必要
である。ＮＥＣによって製品化された市販モデルはこの
システムに基づいたものと推測される。

「アジア電子工業界（Ａｓ１ａ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｊ−
ｃｓＵｎｉｏｎ　）　Ｊの１９７６年第６巻第２号の１
０頁に、日立の研究者が、９５０文字以上に対して９０
チ以上の精確さで認識のできろオンライン認識システム
について述べている。その論文中に記された必要とされ
る改良点としては「個々の手書き字体による誤りを最小
化するようなアルゴリズムの開発」が含まれている。こ
のシステムは認識のために依存するレベルを複数個有し
ている。それらは（ａ）ストローク及び複合ストローク
組の数、（ｂ）単純ストローク組、（Ｃ）ストローク類
である。これより先は、任意の認識されなかった文字は
複雑なアルゴリズムが適用される。それは特定の位置に
ある特定のストロークの形状及び他のストローク間ある
いはストローク内の文字の変化に着目する。

［ＩＢＭ研究開発ジャーナ／Ｌ／（ＩＢＭ　Ｊ、Ｒｅｓ
。

Ｄｅｖｅｌｏｐ　）　Ｊの１９８１年５月第２５巻第３
号の１８７頁にはＩＢＭ方式について述べられている。

ここでは電子式タブレットが用いられている。従来の（
不成功におわった）システムが単純ストローク数、特定
ストローク形状、相対ストローク位置等に注目したこと
を考え、この論文に述べられたシステムでは替りに７２
個の構成「シエイプ」（「アルファベット要素」）の組
が採用されている。ここに記述されたシステムは、２．
５４Ｃｒ／Ｌ当ジに２００点（１インチ当Ｄ２００点）
で定義した電子式タブレットを使用し、１秒間８０点の
サンプリング速度を採用している。信号のフィルタリン
グによって変動を除去し、フィルタを通ったストローク
信号が分析される。分析は全ストローク方式ではなく、
「線区分」すなわち方向の変化が大きくないストローク
部分で行われる。２，０００文字の認識のために２．５
メがバイトのメモリが使用される。このシステムは市町
に至っていない。

特に重要な論文は、パーがモン印刷（Ｐｅｒｇａｍｏｎ
Ｐｒｅｓｓ　）発行の１パターン認識（Ｐａｔｔｅｒｎ
Ｒｅｃｏｇｎｉｔｊ−ｏｎ　）　Ｊ　１９８１年第１６
巻第６号頁１９１に掲載の［位置及びストロークベクト
ルシーケンスを利用した手書き文字のオンライン認識（
０ｎ−Ｈ−ｎｅ　Ｒｅｃｏｇｎｊ−ｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｈ
ａｎｄｗｒｉｔｔｅｎＣｈａｒａｃｔｅｒｓ　Ｕｔｌｉ
、ｚｉｎｇ　Ｐｏ５ｉｔｉｏｎａｌ　ａｎｄ　５ｔｒｏ
ｋｅＶｅｃｔｏｒ　５ｅｑｕｅｎｃｅｓ　）　Ｊである
。ここに記述されたストロークベクトル順序方式は、ス
トローク長の５〜１０％のみに基づいてストローク形状
の特徴づけを行う他のストローク認識システムといくら
か異なっている。他の点に関しては、他のシステムの判
定方式を組合せている。すなわちひきつづ七ストローク
間の相対位置に着目している。この論文には頁２００に
おいて類似文字の対あるいは３個の群を識別する問題が
述べられている。識別は類似の１対あるいは６個につい
て特別な検査を行うことによってなされる。すなわち、
例えば類似群の１つの文字のみにみられる２個の特定番
目のストロークの間の交差等のある特定の特徴に注目を
する。報告されている実験結果によれば、［９０ないし
９３％（正しい文字のみ）あるいは９４ないし９８％（
正しい文字を含み、修正の指示）の認識率」である。

文字認識においては実際上すべての文字化情報が認識試
行に用いられたと考えられる。提案されたいくつかのシ
ステムは直接、パターン合致を用いており、他のいくつ
かのシステムは最初にストロークラベル化を行っている
。ストロークラベル化に基づくシステムは、ストローク
形状、ストローク位置、ストローク長の部分、ストロー
ク類に着目している。それらのシステムは前処理された
情報を用いている。リップルをフィルタで除去し振動を
最小化しており、意味のｈい突起等を含むストロークの
最初及び最後の部分を無視している。

複雑なシステムでは観測しうるストローク間の特徴のほ
とんどあるいはすべてを考慮に入れている。

すべての方式のうちより進歩した形は手書き字体の変化
と共にストローク類の変化等の許容される変化量を考慮
に入れている。

各々の方式が、進展をとげながら、２つの基本的な問題
点すなわち訓練の少ないオペレータが使用した場合に高
度な正確さが認識不可という結果をもたらすことと、変
化量を許容するあまり類似文字をうみだすということの
いずれかにつきあたるようにみえる。後者については、
技術論文はいずれも類似性を最小化するように複雑さを
更に増大させたアルゴリズムを使用することをすすめて
いる。文字の同定のためにアルゴリズム的なすべての試
みを行ったあとでのみ、類似群のメンバー間の識別を行
うべきである。

〔本発明要約〕

本発明はこれらの方式と異なるものである。本発明に従
う文字認識の手順は２つの部分から構成される。

（１）　　アルゴリズム的部分であって、そこでは法則
が文字のすべであるいは大きな群に対して等しく適用さ
れ、その法則によって類似文字群（類似組［ｃｏｎｆｕ
ｓｉｏｎ　５ｅｔＪ）が生じるように設計されている。

（２）非アルゴリズム的部分であって、そこでは特定の
文字に対して特定の情報が与えられて［識別（または、
明瞭化すること）　Ｊ　（ｄｉｓａ＋ｎｂｉｇｕａｔｅ
）（各組から１つの特定の文字を除いてすべての文字を
取除くこと。）が行われる。

識別、すなわち、明瞭化のルーチンは文字の類似組のメ
ンバを区別するためにのみ設計されている。各ルーチン
は辞書中の特定の文字に適用されるように設計されてい
て、１つの文字を認証するために特定の同定特性をさが
す。

本発明の方式の重要な点はこの２つの部分の間のバラン
スである。本発明に従うすべてのシステム及び装置に必
要とされる手書き文字の認識、あるいは更に一般的にパ
ターン認識は、通、常のプログラマにはなじみのアルゴ
リズム的処理と、「識別」（ｄｉｓａｎ＋ｂｉｇｕａｔ
ｉｏｎ　）手続（それは非アルＩ”ｌ）ズム的であって
すべてのパターンに等しく適用される訳でなく、それが
設計された文字にのみ適用されるものである）の両方に
依存している必要がある。識別は、類似組のメンバを区
別することについての実際の経験から生まれる人間の判
断に大部分が依存する。

一般的に、先にアルゴリズム的ルーチンを行いその後非
アルゴリズム的ルーチンに従うことが有用であることが
わかっている。このことは、プログラムが通常この順序
で構成されていることから「自然」なことにと思われる
。しかし、この順序はさほど重要なことでは荘＜、シた
がって、プログラムは逆に動作させてもよい。あるいは
アルゴリズム的手続と非アルゴリズム的手続　　　　ゝ
　゛を交互にくりかえしてもよいのである。「順方向Ｊ
　（ｆｏｒｗａｒｄ　ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ）は一般的に
いくらか計算時間の点で経済的であり、従って望ましい
ものである。「順」というのはアルゴリズム的部分〔辞
書合致（ｄｉｃｔｉｏｎａｒ７　ｍａｔｃｈｉｎｇ　）
を含むすべてのアルゴリズム的段階〕によって実際に類
似組が得られ〔アルゴリズム的部分が設計されている方
法に従って〕、次に非アルゴリズム的部分（識別）が行
われる順を意味する。

本発明の詳細な説明は主として人間のコミュニケーショ
ンに用いられる文字に関して、しかも「順方向」処理に
ついて行う。これは説明上の便宜のためであって、本発
明の内容を制限するものではない。

本発明のシステムと装置はアルゴリズム的段階ノ設計に
依存する。アルゴリズム段階はもし識別なしに（非アル
ゴリズム的手続なしに）用いられると文字の類似組の計
画的な展開をもたらす。〔アルゴリズム的様相の処理の
みでは唯−的詔識（ｕｎｉｑｕｅ　ｒｅｃｏｇｎｉｔｉ
ｏｎ）は行わない。〕絶対的な最小条件は、アルゴリズ
ム的処理部分のみによって得られる類似組当り平均２文
字であり、そのような組はエントリのすくなくとも半分
に対して得られることである。この最小の条件は、例え
ば筆記体でない英語のような比較的簡単な作業に適用さ
れる。より複雑な、例え、ば日本の平均的な高等学校で
用いられるような常用漢字（およそ２，０００字を含む
）の作業に対しては、アルゴリズム的処理のみで得られ
るより一般的な類似組はすくなくとも３あるいは４ある
いは５あるいは更に１０個の文字を含み、５個あるいは
１０個または望ましくは６０個のエントリのうちから１
つより小さい割合で唯一的認識ができる。常用漢字の場
合アルゴリズム的ルーチンのみの適用によって望ましい
平均的な類似組のメンバ数はすくなくとも５個である。

要求される平均値お−よび許容される唯一的認識の割合
はすくなくとも語案の大きさと共に直線的に変わる。従
っておよそ３．０００文字のＪ工Ｓ第−水準に対する望
ましい平均はすくなくとも３，０００／２０００Ｘ５す
なわち７．５メンバとなり、また唯一的認識の割合も線
形に減少しく　＜ｌ／ＩＯＸ　２０００／　３０００　
＝１／１５）、本発明に従った正確な８識を与える。（
より望ましくない判定値の場合もまた線形に変化する。

）通常でない逸脱は、辞書合致において（アルゴリズム
的ルーチンのみの後）望ましくない唯一的認識が、アル
ゴリズム的ルーチンが望ましい類似組が得られるまでノ
ログラムの構成の間休んでいるために、望ましくない正
確さを表示しているという観察によって明確に特徴づけ
られる。

ある程度、識別過程は人間の経験を模倣するものである
。特定の文字の実際の研究に基づいた非一様な、特別注
文的なルーチンが人間によって直接的あるいは間接的に
用いられることは、人工知能的よりもむしろ人間の模倣
を行うことに近い。

このような「人工知能」的ルーチン組は類似組の中から
メンバを区別するように設計されている。

本発明の一実施例についての実際の経験からは、アルゴ
リズム的部分に要求される置火さは通常出会う手書き習
慣における変化を許容するのに十分である。

各種実施例の他の面については詳細な説明で述べる。「
アルゴリズム的部分Ｊは法則をすべであるいは多数の文
字群（類似組よりも大幅に多い）に対して一様に適用す
ることを考えているが、人間の経験から益する点も多い
。例えば、成るストロークあるいはストロークの部分は
通常より正確に描かれ、その位置的基準もまた一様でな
いという場合が観測される。ストローク基準あるいは位
置的基準は、本発明の方法に従うアル−３”　ＩＪズム
的処理においてはこのことを反映している。

本発明の方法は、第一に複雑な、アルファベットでない
言語に適用した場合にきわめて有利であるが、その他の
使い方も可能であることがわかる。

それらとしては一般的にレタリング及びナンバリングと
共に筆記体の英字処理が含まれる。本発明に従った方法
及び／あるいは装置は有用性に富むものであって、人間
の言語で使用されない各種のパターンにも充分に適用で
きるものと期待される。

〔詳細な説明〕

１、一般的な説明 本発明の方法の一般的な概要は〔本発明の要約〕のとこ
ろで述べた。好適実施例において、ストロークの形状と
順に基づくアルゴリズムが用いられている。識別（非ア
ルゴリズム的段階）は、他の特性、例えば顕著なストロ
ーク間の特徴及びアルゴリズム的ルーチンにおいては望
ましくないものとしであるいは一般的には不必要なもの
として省略された成る付加的なストローク内の特徴に着
目して行われる。処理時間の点からみると、この好適実
施例は順方向の処理、すなわちストロークストリングの
同定のあとに辞書合致が行われ、最後に必要な場合に（
辞書合致によって類似組が得られた場合に）、識別が行
われるようになっている。

この順は変えてもかまわないことを強調しておく。

すなわち逆順にしても、アルゴリズム的段階と非アルゴ
リズム的段階とを交互にくりかえしても同じ結果を得る
ことができる。

識別手続きの性質を知ることは重要である。すなわち、
この手続きは順方向処理においては辞書合致の後につづ
き、辞書合致では一般に文字の「類似組」（単一の文字
でなく）の同定が行われる。識別手続きは非アルゴリズ
ム的であシ、ルーチンが特定の文字に対して唯−的に適
用される。

順方向処理において識別ルーチンは類似組の中の文字に
対してのみ適用される。もし識別を辞書合致の前に行う
とすると、ルーチンはよシ多数の文字に対して適用され
る必要がある。すなわち特定のエントリと比較されるべ
きすべての辞書文字に対して適用される必要がある。順
方向処理においては、一様な判定基準が辞書合致の段階
まで含めて、大きな文字群あるいはすべての文字に対し
て適用される。識別におい′Ｃは、同定された類似組の
メンバに対して特定の基準が用いられ従ってメモリの一
部を使用する。そのような特定の基準を使用することは
本発明の「人工知能」曲面を構成する。この部分は゛ま
だ「非アルゴリズム的」とも呼ばれる。

要約において、好適実施例について簡単に説明した。そ
れはアルゴリズム的部分においてストロークの形状と順
に着目しておシ、非アルゴリズム的部分においてのみス
トロ−１り間の特徴を用いる。別の方法が明らかである
。例えば、識別基準とアルゴリズム的基準を交互に用い
ることも可能である。従って、アルゴリズム的基準はス
トロークの交差の有無の他にストローク９空間的関係（
相対的な座標位置）に基づくものであり・、識別はスト
ロークの形状等のストローク内の特性の形をとることが
できる。しかし本発明に従う任意の識別ルーチン内のよ
うに、識別においてストローク形状が用いられる場合に
は、基準は特定の文字に適用される。この別の実施例シ
ておいては、空間的基準はすべての文字あるいは大きな
文字群へ一様に適用され、識別は特定の文字のストロー
クの形状特性を用いる。（もちろん、好適実施例と同じ
ように、識別はまたアルゴリズム的部分において省略さ
れたストローク内の特性をも利用することもできる。）
従って、好適実施例において識別が２つの特定のストロ
ーク、この別の実施例においては例えは冬トローク３と
８の間に交差が存在するか否かといった基準に基ついて
いるとしても、識別を、例えは１つのストローク、例え
ばストロ、−り、型８が上方に凹であることに着目して
行うこともできる。

アルゴリズム的あるいは非アルゴリズム的処理において
は音声を扱うこともできる。漢字の日本語発音よりも中
国語発音は例えば本になった音標辞書を構成する場合に
一般的であり、このことは本発明実施例においても望ま
しい。

識別は判定によって特徴づけられる。判定は、アルゴリ
ズム的関係をひき出すことがそれ自身では困難な特性に
関していると言えるであろう。あるいはまたそれらは数
学的°用語で容易に表現することができると言える。後
者の場合には、判定は特定の数学的基準を適用するか否
かの決定に依存する。特定の数学的基準は、常に手もと
の特定の問題を考慮しており、アルゴリズム的部分にお
いて生成した類似組の付随のメンバから１つのエントリ
を区別するだめに役立つ１つあるいは複数個の特徴を選
定することである。

アルゴリズム的部分と非アルゴリズム的部分との間に必
要なバランスについては〔発明の要約〕において述べた
。辞書合致に先行するルーチンが単にアルゴリズム的で
あるという仮定（実際的あるいは理論的）に基づいた辞
書合致の結果として得られた類似組中の望ましい特徴の
数に関して考えてみる。漢字に関して議論した制限は、
一般にそれに対応した「語業」を有する任意のパターン
処理に対して適用できる（ｒ飴檗Ｊというのけ本発明の
実施例が処理することのできる）々ターンの合計リスト
を記述する語句として用いられる。）「辞書エントリ」
はそれがストローク順変化等の変化を含むために、よシ
数多いものとなる。類似組は辞書エントリで構成される
。

類似組の大きさについての有用な近似は、統計的に意味
のある数のパ□ターンを入力させる実際的な処理の過程
で得られる。゛もし１０人の無作為の書き手が文字組中
の各文字の１つのサンプルを書くとすると、その結果の
分析によってその特定の辞書における類似組の平均的大
きさの良い見積りが得られるであろう。１人の無作為の
書き手の文字組の１部分に関する入力であってもその辞
書における類似組の分析を可能とする。

−例として、漢字において、常用漢字あるいはＪ工５−
１ｉ索のうち１５０文字に対して１００文字を入力する
ことによって、本発明に従って構成された辞書中の平均
的な類似組のメンバ数としてすくなくとも５ないし７．
５という数が得られる。

〔発明の要約〕に述べたように、（ａ）最大の許容され
る唯−解の望ましい数と（ｂ）類似粗描シの平均メンバ
数の最小値は（、）語索数の関数として与えられる。好
適実施例は次のように表で表わされる。

ａ　　　　　　　　　　　　　　　　　ｂ　　　　　　
　　　　　　　ｃ２のうち１あるいは５０％　　　２　
　　任意の大きさ１０のうち１あるいは１０％　　５　
　　　　２．０００１５のうぢ１あるいは７．５％　７
．５　　　　３，０００これ以上語業数が増大しても、
類似組の大きさは線形に増大する。非アルゴリズム的部
分（識別）において望ましい限界値の意味がよシ大きい
。上に示したものよりも更に５０チ大きい値が類似組の
大きさとしてより望ましく、更に望ましい限界値１ｄ１
００％の増大に対応したものである。

表示した限界値は記述値であるが、厳密な分析は特定の
入カバターンを処理する場合に実際に考慮される６８組
によって行われる。好適実施例において漢字閂檗−組は
ストローク数によって与えられており、従って１０スト
ロークのパターンが入−力された場合には１０ストロー
クの辞書エントリのみが考慮の対象となる。漢字におい
ては、ストローク数の分布はおよそがウス的であり、最
も多いのは１１ストロークで、１ストロークまですそを
もち、更に２０台の多い方まですそをひいていると考え
られる。許容される唯一の解は一般にすそ近くで発生し
、一方類似組はピーク付近において一般に最も多い。常
用漢字においては、５個のメンバの類似組の平均最小数
は、１１ストロ一ク語案組に対してすくなくとも７に対
応する。

実際のシステムにおける経験からは学ぶことが多い。９
８チを越す認識成功率が２６００字の拡張常用漢字にお
いて達成されたが、その場合、通常の無作為的な書き手
に共通的な、ストローク、形状、順、数、つながシにお
ける許容変化の範囲があった。文字のうち約７５（３％
）個よシも少ない数のものがアルゴリズム的処理によっ
て同定された。平均的な類似組の大きさは約１０個のメ
ンバを含むものであった。

このように、これまでの説明は従来の技術から最も重要
なちがいをもつ面に関して専ら行われてきた。それらの
点において、本発明のシステムは２つの位相を持ってお
シ、１つの位相は「アルイリズム的」ルーチンであシ、
第２の位相は「非アルテリズム的」ルーチンに対応して
いる。ストローク数に関するように、類似の程度におけ
る自然差に注目することも有用である。例えば少数の文
字が特殊なストローク数例えば１５ないし２５といった
ストローク数を用いておシ、この分類の文字に対しては
類似性が少ないことが期待されるような場合には、アル
ゴリズム的判定基準がゆるめられる。よシ複雑さの少な
い文字に対しては、語案中の文字の数が増大しはじめ、
許容されるずれは小さくなる。好適実施例における経験
から、成るストローク数以上のすべてのストロークを完
全に無視することも実際上有益であることがわかった。

アルゴリズム的位相におけるそのような許容されるずれ
のＮ　（ｄ、以下のような前提を例証することになる。

すなわち、すべての段階において、節約が強調される。

人間の読み手がすべての利用可能−な情報を利用しない
ところではそのようなことは実際の識別に要求されない
ため、本発明の好適システムは同様に設計されている。

そのように、ある限度以上のストロークの特徴づけは、
他端な場合、その限度以上のストローク数をもつ文学が
全語粟の中にわずか１個か非常に数少ない場合には、不
必要である。他方、ストローク数が語粱中の非常に多数
の文字に対して共通な場合には、ある程度正確さにすぐ
れている方が有用である。

２、処理の考察 他の観察として、非一様性がある。成るストロークたぶ
ん特定の位置のそれは「基準」として引用されるであろ
う。そのようΔストロークに対してはよシ大きな正確さ
が必要とされる。他のものは重要性に劣るため本質的な
ずれが許容され、極端な場合無限のずれが許容される。

（どのような形のものでも任意のストロークが許容され
る）。

更に好適実施例に関しては、ストロークラベル化は、許
容されるずれが点毎に異なるようになったルーチンを使
用することによってなしとけられる。

「順方向処理」の好適実施例に適したルーチンの例につ
いて簡単に述べる。

ステップ１　書き込みは従来のやり方で行う。

それらの多くが市販されている、タブレットや書き込み
装置からとり出された情報は座標が与えられておシさら
に／あるいは角度が与えられている。

情報収集はタブレットからの入力に依存するが（すなわ
ち導電性グリッドによって定められた位置を含む）、あ
るいは位置／角度情報は書込み道具それ自体から取出さ
れる。

ステップ２　前処理には複数個の操作を含む。

好適実施例′においては、例えばデータをフィルタにと
おして平滑化することにより、意味のない手書きのずれ
は取除くように々っている。好適実施例において、時間
でサンプリングしたデータ点を空間的にサンプリングし
た点へ変換することが有益であることがわがっている。

もし必要ならばこの段階において、あるいはもし必要な
らもっと前の段階において、アナログからデジタルへの
変換を実行する。

ストローク認識段階において、各ストロークハストロー
ク分類ラベルによってラベル化されるかあるいは別の場
合、もし入力ストロークが同定できなければ疑問符でラ
ベル化される。ストロークＩｃ対応において強調が重要
な役割をもつ。成る入力ストロークは仕様を増大するこ
とによってラベル化される。

受入れの裕度はストローク毎に異なっており、ストロー
ク内においても各点毎に異なる。好適実施例においては
、裕度はストロークラベルの一部としてメモリに記憶さ
れている。２つの型のストロークラベル、すなわちそれ
らは特定のストロークＩｃ対応じているものと、ストロ
ーク類似群と呼ばれるストローク群を代表するものとを
もたせることが有用であることがわかっている。ストロ
ーク類似群は別々に同定可能なストロークを含んでおシ
、それらは容易に混同されがちなものであり、あるいは
手書きのスタイルの変化に対応するストローク変化を許
容するように設計されたものである。

機械的なストローク同定と異なった本発明の「人工シミ
ュレーション」について説明する。好適実施例において
、ストローク認識の第１の操作はストロークを「単純」
と「複雑」に区別することである。この段階（レベル０
）において「単純」と受取られることによって、例えば
Ｈ（水平）、■（垂直）、Ｄ（対角）等の同定が行える
。漢字における経験からは、すくなくともすべてのスト
ロークの８０％がこの「零」レベルにおいて「単純」と
正しくラベル化される。

この零レベルにおいて「単純ｊストロークとして認識さ
れなければ、ストローク分類（単純及び複雑）に対応す
るテンプレートが用いられる。この処理ステップの結果
、各ストロークに対してラベルが与えられる（４ストロ
ークの文字にば４つの記号がラベル化される、すなわち
認識されたストロークには文字が、認識されないストロ
ークには疑問符が）。

現在考えている実施例におけるテンプレートは、点毎に
、受入れ裕度を含んでいる。例えば、もし角度に関して
言えば、裕度は許容される角度範囲として表現されてい
る。

ここでは、もし最初のテンプレート合致を「ラベル化１
」と呼べば、その後複数の付加的レベル（レベル２、レ
ベル６等々）がつづき、それらは一般的に手書きのスタ
イルのそれ以上の変化を説明するように設計されている
。好適実施例において説明したように、異なる手書きス
タイルを取扱うために連続した操作が施され、それらの
中で、角度値で定義されたストロークが特定の角度量だ
けあるいは「シータ（θ）空間」で特定量たけ回転ある
いは移動される。このことは「レベル１」の逐−的なず
れと対象的に全体的なシフトである。

全体的なシフトは、各ストローク点を１つの座標とし、
点番号（１，２，３・・・・・曲）を他の座標として、
絶対角度でプロットした場合のスト１−−りの移動ある
いは回転で構成される。完全な工程は、１つ以上の移動
及び／あるいは連続的に増大する大きさの回転を与える
。

現在考えている実施例における辞書合致は、それによっ
て認識段階でつくられたストロークラベルをメモリ中の
同様なエントリと比較する手続きである。ここで再び、
人間の読み手でシミュレートする機会があられれる。「
飴」中のストロークの数に依存し、特に重要な（「基準
の」）ストロークの存在に依存して、それ以上の混同を
さけるためにそれ以上の情報が拒否される。各ストロー
ク位置において特定のストロークラベルの同定全必要と
せず正確に同定できる文字が利用される。

極端な場合、ストローク数の多い文字に対して、任意の
ストローク分類ラベル（疑問符をも含めて）が受入れら
れる。

ある場合にはストロークの存在を全く無視することも許
容されることがわかっている。例えば、漢字の認識は、
アルゴリズム的位相の間に最初の１２ストロークのみの
ラベル化によって完了する。

好適実施例におけるストローク順に依存して、書き順に
おける変化を許容する付加的なエントリがあられれる。

他の変化、例えば比較的重要でないストロークの省略、
ひきつづくストロ−クツっながシ、異なるラベルの置き
換えを許容するその他の環境等もまた辞書エントリを増
やすことになる。

６、　用語 本発明の理解のために用胎集が有益である。

パターン：１個あるいは複数個のストロークで構成され
て意味をもたせた２次元的な図案。パターンには人間の
コミュニケーションに用いられる英字文字や英字以外の
文字が含まれるが、それに限定はされない。

文字：英字、数字やＪＩＢで定められたもののように、
ある許容された意味をもつ表意文字等であって、従って
人間のコミュニケーションに有用なもの。

ストローク：パターンを構成する任意の形状の連続した
「線分Ｊ０ストロークは、可動的な筆記道具がパッドや
他の筆記媒体に接触した点から、筆記媒体を離れる点ま
で移動する時間内１・てっくられる連続した筆跡に対応
している。わずかな長さの場合には、１ストローク」は
点として扱われることもある。

入力ニ手書きしたものから認識装置への導入に適合した
形へ変換されたストローク情報等のパターン情報。入力
は一般に電気的に発生されたものであって、例えばタブ
レット／筆記道具や他の入力道具によって生成されるＸ
−Ｙ座標値で表わされる。音もまた入力を構成すること
ができる。

テンプレート：メモリ中にある情報であって、入力がそ
れと比較されてラベルを生成できるようになったストロ
ーク等を定義したメモリ中の情報。

テンプレートには点毎に許容されるずれの値が含まれて
いる。

１　　　　　ラベル：テンプレートとの比較において定
められた基準に合致した場合与え載れる入力ストローク
の形式名称。

ストローク分類ラベル：テンプレートを定義するために
用いられるすべてのラベル。ラベルは単一の認識可能ス
トロークｅて固有なものであると共に、別々に同定でき
るストローク群をも含むことができる。（それら群は分
解するのが困難であるかあるいは節約のため分解する必
要のないものである。そのようなラベルはストローク類
似群を同定する。） 辞書：許容されるパターンに対応した識別子のストリン
グ、特にストロークストリングのメモリ中のリスト。好
適実施例において、辞書のエントリは順序だったストリ
ングを表わすラベルの順序である。通常はエントリの数
は合計語集の数より多い。それは変化が別にリストされ
るからである。

そのような変化には、ストロークラベルの順序やストロ
ーク数の変化（その場合形式的なストロークは、ストロ
ーク数を増減させるために分割されたり、うながれたり
する）を含んでいる。

アルゴリズム的部分：認識過程のなかで、類似組内に含
まれるパターンよシも多いパターン群に対して法則を一
様に適用する部分。法則は一様に、例えば与えられたス
トローク数をもつすべてのパターン、あるいはすべての
パターンに対して適用される。ここで考えている実施例
においては、アルゴリズム的部分は入力から（最初の）
辞書合致までを含む。個別的な目的には有用でおるが、
処理の順序は正確さに影響を与えないので、アルゴリズ
ム的部分を非アルゴリズム的部分のあとにまわしてもよ
いし、あるいはルーチンを交互にくりかえしてもよい。

類似組：辞１中の複数個の文字であって、アルゴリズム
的処理のみによる辞書合致によって合致基準に適合した
もので、その後識別処理が適用される。

識別：（あるいは非アルゴリズム的位相）各辞書エント
リＣζ付随したルーチンであって、１つだけを残してす
べての類似組メンバを消去するものである。順方向処理
において識別は類似組の各エントリに対して適用される
。他の処理順において、識別ルーチンはより一般的に適
用される。

語檗（Ｖｏｃａｂｕｌａｒｙ）　：処理のために入力さ
れるパターンの完全な群。

語檗組（Ｖｏｃａｂｕｌａｒｙ　５ｅｔ）　：語集のう
ちのメンバｆ　９つて、共通の性質を有しておシ、アル
ゴリズム的処理の間開様な取扱いを受けるようになって
おシ、すなわち好適実施例νこおいては処理が実時間ス
トローク同定に基づいている場合には、語粱組は特定の
ストローク数ヲ翁するすべてのパターンを含んでいる。

４、特定の実施例 この節は、辞書検索において既にメモリ中にあるストロ
ーク及び文字の情報と合致させることによって導入でれ
た文字の同定を行う認識段階に関して説明する。既に述
べたように、好適実施例は、ストローク毎の「実時間」
の方法でストロークラベルの割当てによって辞書合致に
用いられるラベル列を生成すること主要な工程としてい
る。以下の説明はこれらのことに関している。

第１図を参照すると、本発明に従う好適実施例１０が示
されている。

本発明の特定の実施例に従えは、データ処理装置１６は
第１の信号情報から、現在調べているストロークにそっ
て選ばれた第１のデータ点の組を選一びだすための装置
を含んでいる。現在調べてぃるストロークの曲がｂｔζ
関する特性は、基準システム内での座標によって表示さ
れ、それはそのストロークを同定ラベルによってラベル
付けする場合に使用される。更に、本発明に従えば、テ
ンプレートストロークに関する第２の信号情報がストロ
ークテンプレートの形式をとる。特定の実施例において
ストロークテンプレートは位Ｎあるいはモデルストロー
クにそっての第２のデータ点における１対の値かあるい
は順序だてられた２組の値であって、その対のうちの第
１の値は相対的位置を定めており、その対の第２の値は
各位置に対して許容しうるずれの値を定めている。

許容しうるずれの値が与えられることによって柔軟性が
得られる。それらはストローク毎に異っているであろう
し、１つのストロークにそっても場所毎に異なっている
であろう。より太きい許容しうるずれの値というのは、
モデルストロークにそっての点の相対位置における許容
しうるばらつきが大きいということである。データ処理
装置１６において、第１のデータ点の位置は対応する第
２のデータ点の位置と比較され、次に許容しうるずれの
値を用いて合致処理がとられ、どのストロークテンプレ
ートが現在調べているストロークとの間で最も良く一致
するかが決定される。本発明の目的は、パターン認識の
精度を改善することであシ、調べているストロークの特
性に関する情報を選択的に無視することによって可能な
解のうちからあいまいさを減らすことである。位置に関
して、例えばストロークのある部分の位置に関してあま
シに多い情報というものは、成る処理技術においては情
報があまシに少なすぎるのと同じように同定のために有
害であるということがわかっている。更に、もし全部の
情報が持ちつづけられてい−てもあるいは全部の情報が
認識過程で用いられないとしても、情報は正確に保持さ
れるべきであることがわかっている。

本発明には数多くの実施例が可能である。以下の説明は
、本発明に従う特定の装置に関する本発明の方法につい
てのものである。

処理装置１６は、ストロークプロセッサ２６、テンプレ
ートメモリ２８、文字プロセッサ３０、指標メモリ、特
に文字辞書メモリ３２を含んでいる。テンプレートメモ
リ２Ｂはテンプレートアドレス選択ライン３４上の信号
に応答してストロークプロセッサ２６へつながる第２の
信号ライン１８上へ第２の信号を供給する。ストローク
プロセッサ２６は、本発明の特定の実施例に従って第２
の信号情報に基づいて第１の信号情報で表わされるス）
ｏ−りを同定する働きを有する。

第６の信号情報を表わす第６の信号が、文字デロセツザ
３０へつながれたストロークラベルライン３６によって
、ストロークプロセッサ２６の出力に与えられる。文字
辞書メモリ３２は文字アドレス選択ライン３３上の信号
に応答して文字プロセッサ３０へつながる文字ラベルラ
イン３１上へ第４の信号を供給する。文字プロセッサ３
０は、同定ラベル信号の収集によって表わされた文字の
同定を行う。この同定ラベル信号は特定のストロークに
対するラベルを表わすかあるいはそれらはストロークの
類似群に対するラベルを表わす。文字ラベル信号が、出
力信号ライン２０ｈの文字プロセッサ３０の出力へ出力
情報として与えられる。

ストローク登録装置１２は、筆記手段３８によって入力
゛された手書き入力に応答する。第２Ａ図と第２Ｂ図を
参照するとストローク登録装置１２に対する２つの例が
示されている。第２Ａ図においては、ストローク登録装
置１２は、従来の筆記手段３８とＸ−Ｙデータ入力タブ
レット４０を含んでいる。このタブレット４０は、タブ
レット４０中に組込み可能な従来のヂーク書式化装置４
２と組合せて出力として、ペンやスタイラスのような筆
記手段３８によってタブレットの表面上に書かれた文字
の各ストロークを表わす数字表現を供給する。この各ス
トロークについての数字表現は時間的にサンプリングさ
れたＸ及びＹＩＩ標の対の列で構成されている。この座
標対の代表的な速度は毎秒１００座標対の割合である。

別の方法として、フレイン（ｃｒａｎｅ　）等による米
国特許第４，０４０，０１０号に関して一般的に述べら
れたように、ストローク登録装置１２は、装′ゝ　　　
置体されたスタイラス４３、摩擦式筆記面４５、データ
収集装置４４であってもよい。パターン形成手段として
働く装置化されたスタイラス４３には水平方向Ｘ、直角
方向Ｙ、垂直方向２における圧力を検出するためのひず
みｒ−ジ変換器が備えられており、それら圧力は、パタ
ーン受入装置として働く筆記表面に圧力が与えられると
、時間的にサンプリングされて、Ｘ及びＹの信号対の時
間的サンプリン〃゛列を発生し、本質的にＸ−Ｙタブレ
ットで発生するのと同じ形の信号を与えるものである。

データ処理装置１６へ与えられるデータ入力の形は、ス
トロークにそった点の相対位置が登録され、それによっ
て曲がりの特性が表示できるものであれば、他の形式の
ものでもよい。

第６図にうつると、本発明の１つの実施例に従って動作
する代表的な処理装置１６が示されている。ストローク
プロセッサ２６のプリプロセッサ４６に対し第１の信号
１４がつながれる。このプリプロセッサ４６は端点を落
として、次に内挿と変換を行って各ストロークの標準化
された表示を得る。その表示は角変パラメータのみを変
数として有している。ここでこの形を極表示と呼ぶ。特
に、時間の関数として発生したＸ−Ｙ座標対の流れの形
の生のデータは、現在調べているストロークの長さにそ
って均等の間隔をおいて並べられたとして、代表的には
ろ０個の、Ｘ−Ｙ座標対の標準的数へ変換される。Ｘ及
びＹ座標の正確な値はストロークが一定の速さで引かれ
たとして、生データから内挿される。内挿されたＸ−Ｙ
座標対のうち選ばれたものがたくわえられて、後に、文
字内での相対的なストローク位置が必要とされる場合に
用いられる。内挿されたＸ−Ｙ［ｌ、標対は複数個の標
準化された長さのベクトルに変換される。

現在調べているストロークの曲線にそってとられた等し
い長さ線分について固有角度値が正確に計算される。各
角度値は次の式で算出される。ここ各角度値は、ストロ
ークの輪郭を描写する角度値の順序組のうちの１つであ
る。この角度値は代表的には約１．５°更に望ましくは
０．１５°の分解能を有している。サンプリングされた
点間の間隔は標準化されており、代表的にはストローク
の長さのＡｏの程度であり、従って各ベクトルの長さに
関するデータはたくわえておく必要はない。

プリプロセッサ４６の動作洸は大きさと速度の正規化が
含まれている。基本的な形は同じであって、全体の大き
さのみが異なっているとかそのストロークを登録するた
めに必要な９時間のみが異なっているような任意の２つ
のストロークは本質的に同じ極表示を持つことになる。

プリプロセッサ４６の出力はデータライン４８を通して
配列メモリ５０へ与えられる。このデータライン４８は
角度位置の値の信号を運ぶパスである。アドレス書込み
ライン５２はプリプロセッサ４６から配列メモリ５０へ
つながれて、ストローク点のアダレスあるいは対応する
角変位置値データの点番号を与えるようになっている。

配列メモリ５０は一般的に全文字についての曲がり情報
のすべてをたくわえることのでキる容量を有１〜ている
。各文字は通常ストローク順にたくわえら才１゜る。こ
のように、配列メモリ５０は、先入先出方式で動作する
簡単なシフトレジス〃であって、別にアドレス書込みラ
インを設ける必要をなくしている。

通常は、文字情報をストロークに分割し、全情報を文字
に分割することが必要である。ストロークの区分化は、
ストローク登録手順の中で各ストロークの最初と事後を
表わすスタート／ストップ信号によって行われる。文字
区分化はスタート／ストップ信号かあるいは要素的空間
検出すなわちＸ−Ｙタブレット上のボックス配列中と同
じように、空間的登録場当り単１の文字を登録するやり
方によって行われる。絶対的位置情報の限界量は生デー
タからとり出され、文字の区分化の目的に使用さｔ′？
、る。それにもかかわらず、絶対位置情報は最初のスト
ローク認識処理においては使用する必要がない。

配列メモリ５０のデータ出力は角摩値の形であってデー
タ５６を通して距離計量計算器５４へ与えられる。距離
計量計算器５４はアレレス読出１゜情報を発生し、それ
をアレレス読出しライン５８を通して配列メモリ５０へ
与える。計量は角度位置に基づいて２つの輪郭の間の分
離を表示する機能である。距離計量計算器５４０目的は
現在調べているストロークの曲がり特性があらかじめ選
ばれたストロークテンプ０レートの組の各々とどのくら
い近いかを計算することである。本発明に従うストロー
クテンプレートはストロークテンプレートメモリ２８中
に記憶されており、２列の配列の形を有しており、スト
ロークに対して接線方向の一定長さのベクトルが示す極
座標上での正確な角変位置値Ｔ１と対応する許容できる
ずれの値とを格納している。このずれの値はギリシャ文
字σ１で表示さね６、角変位置値Ｔ１における許容され
るずれを表わす。

本発明に従えば、−組のテンプセードストロークが経験
的に定善でき、各々のテンプレートストロークが、テン
プレートストロークにそっての各データ点における角度
位置値と許容できる角変ずｔ’Ｌ（Ｗ、に関して特定さ
れたストロークテンプレートによって表わされている。

テンプ１／−トデー〃点あるいは第２のデータ点は第１
のデータ点あるいは現在調べているストロークのデータ
点に対応するように、番号と位置の両方において選ばれ
ている。第５図は漢字から経験的に得られたテンプレー
トストロークの代表的組を図示している。ストロ−クコ
−ｒすなわち同定ラベルはストロークテンプレートの各
々に対して任意に割当てられている。ストロ−クコ−Ｖ
はＡＳＯ１１文字であってもよいし、データ蓄積に適し
た同様なものであってよい。

各テンプレートに対する距離計量は２つの方法のどちら
かで計算することができる。最初の方法では、現在調べ
ているストロークとテンプレートとの間の角度ずれの差
分が、各々の第１のデータ点の角度位置値を対応する第
２のデータ点の角度位置値から差引いて、絶対値を得、
次に結果の差分値を対応するそのデータ点に関する許容
角度ずれの１直で除して、各々のデータ点における商の
値を得ることによって、計算さね、る。このように得ら
れたすべての商の値が加算されて、現在調べてイルスト
ロークに相対的な各々のテンプレートに対して皐−の距
離計量値が得られる。この距離計量は次の式で表わされ
る。

ここでＤｌは１番目のテンプレートに対する距離計量で
あり、θ９は各々の第１のデータ点に対する角度位置値
であり、Ｔｊｌは１番目のテンプレートに対す°る第２
のデータ点の角変位置であり、σ１は１番目のテンプレ
ートの第２のデータ点に対応する許容しうる角度ずれの
値である。

別の方法によれば、商の値は各々合計をとる前に自乗さ
ね、る。従ってその場合の距離計量は次のようになる。

距離計量計算器５４はテンプレートの各々の第２のデー
タ点に対する、角変位置値と許容しうるスレのｆＯＩと
を、ストロークテン７°レートメモリ２８から第２の信
号ライン１８を通してとりだす。

計量値は計量データライン６０を通してｉｆ！メモリテ
ーブル６２へ与えられる。計量データは計量メモリテー
ブル６２中で最も小さいものから最も大きいものへの順
に仕分けられる。書き込みアげレスライン６４は距離計
量計算器５４からテーブル６２への最初のアげレス信号
を運ぶ。テーブル６２につながれた仕分は器６６はデー
〃の順序の再配置のために用いら才１．る。

テーブル６２の仕分けられた計量データ出力は、データ
ライン６８を通して認識基準計算器７０と計量選択器７
２へつながれている。認識基準は本発明に従って、この
ようにして得られた最も小さい距離計量が実際にあらか
じめ定められたストロークラルイはあらかじめ定められ
たストロ−クツ分類に対応しているかどうかを実証する
ために適用される。認識計算器７ｏは最も小さい距離計
量Ｄｉとすくなくとも次に小さい距離計量Ｄｊ、＋、と
を、６つのしきい値基準、上部決定しきい１値ＤＵ、下
部決定しきい値ＤＬ、差分決定しきい値ＤＤにおいて比
較する。この−ト記決定しきい値ＤＵと下部決定しきい
端ＤＬは差分決定しきい値ＤＤと共にあらかじめ選ばれ
た公差レベルに基づいて割当てられた値である。下部決
定しきい値ＤＬは当該テンプレートに対する最も大きい
許容しつる最小距離計量の大きさである。上部決定しき
い値ＤＵはその組の第２の小さい距離計量に対する最も
小さい許容しうる距離計量である。差分決定しきいｆ直
ＤＤは最小距離計量とあらかじめ定められた分離Ｄｄと
の和である。これら３つの決定基準は、第１の比較器７
４、第２の比較器７６、第６の比較器７７、第４の比較
器７８において、あらかじめ選ばれた最小の距離計量及
び次に小さい距離計量と比較される。第１の比較器７４
は、もし最小の計量Ｄ１が下部決定しきい値ＤＬよりも
小さけｆｑ、ば正の表示を与える。第２の比較器７６は
、もし次に小さい距離計量Ｄ工＋１が上部決定しきい値
ＤＵより大きければ正の論理表示を与える。第１及び第
２の比較器７４．７６の出力はＡＮＤゲート８０へ与え
られ、それによって結合された正の論理状態はストロー
ク認識を表示する。第６の比較器７７　’ｔま、もし最
小の距離計量Ｄｉが上記決定しきいｆ庫ＤＵよりも小さ
い場合に正の論理信号を与える。第４の比較器γ８は、
もし第２に小さい距離計量Ｄ１＋１の値が差分決定しき
い値ＤＤよりも大きけわ、ば正の論理値を与える。ここ
でＤＤ　＝　Ｄｌ　＋Ｄｄである。

第６の比較器７７の出力は第４の比較器７８の出力と共
にｐ、ＮＤｒ−）８１へ与えられ、そ机によって結合し
た正の論理状態はストローク認識を示す。ＡＮＤゲート
８０と８１の出力は０Ｒ）ｆ″−ト８２へ・つながれる
。基準のどちらかが満足されると、システム２６はその
調べているストロークを認識Ｉ〜たことを表示する。ス
トロークラベルメモリ、８４は０Ｒ１ｒ″−）Ｑ２の出
力によって駆動され、基準に合致する最小計量り士に対
応するテンプレートのストロークラベルは、ストローク
アｒレス書込みライン８８によって指示された現在のス
トロークアＹ　ｌ／スにおいて文字メモリ８６中ヘロ−
ｒされる。

認識基準が満されず、最小計量が受けとられない場合に
は、ストロークラベルメモリ８４は計量計算の最初の過
程の間をま駆動されない。そのかわり九、ストローク修
正器９０が駆動される。そ拘７はデータローデータ９２
とデータ点位置シフタ９４を制御する。データローデー
タ９２は配列メモリ５０中にたくわえられている角変位
ｆｔ　騰に対して、それが距離計量計算器５４へ与えら
れる前に、増分値の加減を行うように動作する。次にス
、　　　　トロ−クツ０ロセツサ２６が前と同じような
機能を実行し、ＯＲゲート８２が正あるいは負の認識表
示を行う。負の認識表示によってストローク修正器９０
が位置シフタ９４を駆動する。この位置シフタ９４はス
トロークデータ点のアぐレスに値を加減して、等制約に
第１のデータ点を第２データ点に相対的にストロークの
長さに沿ってシフトさせる。次にこのストローク７°ロ
セツサ２６はＯＲデート８２が認識表示を与えるまで悔
正されたデータの処理を行う。負の表示の場合には、ス
トローク修正器がストロークラベルメモリ８４に指示を
与えて、文字メモリ８６中の現在調べているストローク
の位置に疑問符を置くようにさせ、それによってそのス
トロークが認識されたストローク組に属しないことを表
示する。ローテーションとシフトは任意の順序でかまわ
ないし、複数回行ってもよい。

ストローク認識の欠如は文字昭識眞とって有害ではない
であろう。文字メモリ中で指定された位置にある未知の
ストロークは自由なあるいは空きのストロークとして別
に取扱かわれることができる。そのストロークのための
位置は同定ラベルを割当てることなく確保される。

文字プロセッサ３０は文字メモリ８６と文字比較器９６
を含んでおり、文字比較器９６へは文字辞書メモリ３２
がつながれている。文字データライン９８を通して文字
データが、文字メモリ８６へのストロークアドレス読出
し信号の提供に応答して、文字メモリ８６から文字比較
器９６へ送信さイ１．る。文字比較器９６は、文字アダ
レスライン１００を通して文字辞書メモリ３２へ文字ア
ドレスを与えることによって、文字辞書メモリ３２内で
反復動作する。アｒレス指定された文字と現在調べてい
る文字のストロークに対応するラベルが、その文字アド
レスとストロークアドレスに応答して文字辞書ライン１
０２を通して文字比較器９６へ与えられる。文字比較器
９６は文字メモリ８６からのストロークラベルを辞書メ
モリ３“２からのストロークラベルと比較して、それの
出力として文字が認識される毎に文字ラベルの形の第６
の信号を供給する。

漢字認識システムにおいて、文字辞書は文字車たりのス
トローク数によって文字を群に分類して効率よく配列し
てあって、各文字はストローク順にならべられた文字ラ
ベルによらて表記されてし・る。ストローク数は文字メ
モリ８６から取出される。文字辞書は、各種の無作為の
書き手の筆跨の研究１（基づいて経験的に拡張すること
ができる。

１つの文字は可能な文字順の数によって表わされており
、従って、順序だてであることに固有な情報の利点を保
ちながら順とストローク差を考慮することがなされる。

本発明の特に有力な手段は距離計昨計算器５４とストロ
ークテンプレート組であり、このストロークテンプレー
ト組は位置情報と許容されるずれの情報を含んでいる。

このテンプ０レートの形によって、１つのストロークに
関する成る入力情報に対して選択的な無視が可能であり
、正確な備前基準を満足せずしかも一般的なテンプレー
ト基準をはゾ満足するようなストローク変化を非常に多
数のテンプレートに対して考慮する必要をなくすことが
できる。本発明の別の１つの有力な手段は、ストローク
の曲がりを特徴づけるためストロークにそって等距離に
とった点においての角度あるし・は極表示の使用である
。この手段はベクトル長等の不必要な変化量を消去する
ことで最も初期の段階において文字認識を簡単化する。

次に第４図を参照すると、本発明に従った特定のシステ
ムの１つのコンピュータ構成の流し図カ示されている。

最初に時間の関数としての位置のデータが手動入力され
る。それは一般的にサンプ、　　　　リング時間ｔにお
ける点Ｘ、Ｙの対情報の形をとっている（ステップ’Ａ
）。位置関数の列はこの後、標準ストロークにそってあ
らかじめ選ばれたサンプリング点におけろ正確な極座標
を有するベクトル列へ変換される（ステップＢ）。ベク
トル匝の列は次に組へ分離される。各組がストロークを
表わしている。ストローク計数器は１文字中のストロー
ク数を追跡するように設定される（ステップＣ）。スト
ロークテンプレートは、ベクトルｆｉＴ１とずれ値σ１
の列の形にあらかじめセットされている（ステップＤ）
。次にすべてのストロークテンプレートが読み出され（
ステップＥ）、すべてのテンプレートに関して現在調べ
ている特定のストロークに対する距離計量が計算される
（ステップＦ）。この後、この距離計量は最小のものか
ら最大への順に仕分けられる（ステップＯＧ）。最小の
距離計量は現在調べているストロークに対する最もふさ
れしい候補ラベルに対応する。しかし、本発明に従って
認識基準が適用され、正確な認識の見込みを促進させる
。最初に、最も小さい距離計量が下部決定しきい値と比
較される（ステップＨ）。もしその結果が最小の距離計
ｔＤ１が下部決定しきい値ＤＩ、よりも小さいことを示
していれば、次に小さい距離計量りよ＋１が上部決定し
きいｆ直ＤＵとくらべられて、その次に小さい距離計量
Ｄｉ＋１が上部決定しきい値ＤＵよりも大きいかどうか
調べられる（ステップＪ）。もし結果が正であれば、次
にシステムはその最小距離計量に対応するストロークラ
ベルを文字メモリ中へ書込んで、受は入れられたことす
なわちストロークの認識を表示する（ステップＫ）。も
し先のしきい（直レベル試験のどちらかが負であれば別
の決定過程が適用される。まず、最小の距離計酸Ｄ１が
上記決定しきい値ＤＵとくらべられ、計量Ｄ１が小さい
がどうか調べられる（ステップＬ）。もしそうであれば
、次に、次に小さい距離計量Ｄ１＋１が差分決定しきい
値ＤＤとくらべられ、■、キい値ＤＤの方が大きいかど
うか調べられる。この差分決定１．きい値ＤＤは最小距
離計量Ｄ１とあらかじめ選ばれた分離Ｄｄとの和である
（ステップＭ）。もし結果が正であれば、次にシステム
はそれがそのストロークを認識したことを表示する（ス
テップＫ）。

先の場合のどちらかで決定結果が負であれば、システム
はシフト及び／あるいはローテートプロセスを行ってデ
ータをならべかえるかあるいはデータの１直をローテー
トさせる（ステップＮ、Ｏ及びＰ、Ｑ）。このステップ
は、テンプレートの読込みから（ステップＯＫ　）決定
を行う才でくりかえ、される。もしどの決定しきい値基
準も成立しなければ、システムは最後にその同定ラベル
を疑問符で表記しくステップＲ）、次にシステムは次の
ス、トロークへすすむ。もしそのストロークが最後のス
トロークでなければ（ステップＳ）、次にストロ−フカ
ランクが増分され（ステップＴ）、処理は次のストロー
クに対してくりかえされる。もしストロークが最後のス
トロークであ拘７ば、システムは文字辞書検索を行わせ
て（ステツー７°Ｕ）、その文字の同定を行う。（いく
つかの実施例においては、辞書検索はストロークラベル
付けが完了する前に組込まれている）。

第６図を参照すると、別の手書き文字認識システム１０
が示されており、それは第１図のシステム１０に似てい
る。同じ要素には同じ参照番号が与えられている。

本発明の別の面に従えば、データ処理装置１６は、スト
ローク位置に関係なく、更にストロークの大きさに関係
なく第１の信号情報を第２の信号情報と比較して、現在
調べているストロークを同定するための手段を含んでい
る。現在調べているストロークの曲がり特性のみの特定
であるがストロークの同定とラベル付けのために用いる
のに十分な比較的高い精度を一般的に有している。各ス
トロークについての位置情報の限られた量がストロ−・
り位置メモリ１０２中にたくわえられて、おそらく後に
現在調べているストロークに対して同定ラベルが割当て
られた後に用いられる。

処理装置１６はストロークプロセッサ２６、ストローク
テンプレートメモリ２８、文字プロセッサ３０、文字辞
書メモリ３２を含む。ストロークテンプレートメモリ２
８はテンプレートアドレス選択ライン３４上の信号に応
答して、第２の信号ライン１８上へ第２の信号を供給し
て、ストロークプロセッサ２６へテンプレートアドレス
を特定する。ストロークプロセッサ２６は第２の信号情
報に基づいて第１信号情報によって表わされたストロー
クを同定する。ストロークプロセス３６へ与えられた第
１の信号情報は関連づけられたストロークに相対的なス
トローク位置に関する情報をとりのぞかれる。それは相
対的なストローク位置は初期のストローク認識過程にお
いて役に立たないからである。同定ラベル信号がストロ
ークプロセッサ２６の出力において、ストロークラベル
ライン３６によって文字プロセッサ３０へ与えられる。

文字辞書メモリ３２は文字アＶレス選択ライン３３上の
信号に応答して、文字プロセッサ３０へつながった文字
ラベルライン３１上へ信号を供給する。文字プロセッサ
３０は同定ラベル信号の集合で表わされた文字の同定を
行う。１つの文字が同定されて受は入れられた時は、文
字ラベル信号が文字プロセッサ３０の出力として第６の
信号ライン２０上へ供給される。画像変換器２２が文字
ラベル信号を表示信号へ変換し、出力装置２４がその文
字を表示あるいは提供する。１文字より多い文字が、文
字辞書の検索に用いられた同定ラベル信号の組と合致す
る場合には、すべてが表示され、次にストローク登録装
置１２が用いられて、操作者が表示されている文字のう
ちどれを目的の文字として受入れるべきか指示をするよ
うにされる。そのような同定の指示を受けとるかあるい
はそれが欠如する場合には、目的の文字が次に登録され
るかあるいはそうでなければデータ処理過程において用
いられる。

文字プロセッサ３０が、１つより多い文字が単−の同定
ラベル順に対応することを同定した場合には、文字の間
の区別を行うための自動的装置が設けられている。例え
ば、ストローク位置分析器１０４が設けられて、それは
一般的に文字プロセッサ３００制御下において、アドレ
スライン１０８を通しての信号忙よって、データライン
１０６を通してストローク位置メモリ１０２から、スト
ロークの互いの相対位置に関する選ばれた情報を受けと
るように動作する。ストローク位置分析器は、アドレス
ライン１１４を通しての信号を受けとることによって、
データライン１１２を通してストローク位置テンプレー
トメモリ１１０から試験的に同定された文字に関する選
ばれた相対的ストローク位置情報を受けとるように動作
する。テンプレートメモリ１１０は、基準面内でのキイ
ポイントの相対位置のような混同起こしやすＵ７い文字
の選ばれたストロークの相対位置に関する限られた情報
の量を含んでいる。文字プロセッサ３０から、　　　の
データ及び制御ライン１１６，１１８はストローク位置
分析器１０４を駆動して、出力ライン１２０を通して文
字同定ラベルを供給させる。ストローク位置に関する情
報はストローク処理に先立ってストロークプロセッサ２
６から取出され、入力ライン１０３を通してストローク
位置メモリ１０２へ与えられる。ストローク登録装置１
２は筆記手段３８による手書き入力に応答する。

次に第７図を参照すると、本発明に従うシステムのスト
ローク認識部分の別のコンぎユータ構成の流れ図が示さ
れている。最初に時間の関数としての位置データが手動
入力される。それは一般にサンプリング時間ｔにおける
点Ｘ及びＹの対の形になっている（ステップＡ）。次に
選ばれた位置情報がたくわえられ、おそらく後に用いら
れ（ステップＡ−１）、また位置関数の列が標準的なス
トロークにそったあらかじめ選ばれたサンプリング点に
おける角度位置の列へ、位置を参照することなしに変換
される（゛ステップＢ）。次にベクトル値の列が組へ分
割される。各組がストロークを表わす。ストローク計数
器は１文字中のストロークの数を追跡するように設定さ
れる（ステップＣ）。

極座標の角度値Ｔｉとずれの値σ１の列の形のストロー
クテンプレートが供給される（ステツーｆＤ）。

次にすべてのストロークテンプ０レートが読出され（ス
テップＥ）、すべてのテンプレートに関して現在調べて
いる特定ストロークに対する距離計量が計算される（ス
テップＦ）。この後、距離計量は最小のものから最大の
ものへの順に仕分けられる（ステップＧ）。最小の距離
計量は認識されたストロークに対するもつとも確からし
い候補に対応している。しかし、本発明に従って認識基
準が適用され、正確な認識の見込みを促進させる。まず
、最小の距離計量が下部決定しきい値と比較される（ス
テップ’Ｈ）。その結果、もし最小の距離計量Ｄ１が下
部決定しきいｆｔｉ　ＤＬよりも小さければ、次に小さ
い距離計量Ｄ１＋、が上部決定しきい（Ｗ、　ＤＵと比
較され、次に小さい距離計量Ｄ１＋１が上部決定しきい
値ＤＵより大きいかどうか調べられる（ス、　テップＪ
）。もし結果が正であれば、システムは＼ 文字メモリへ同定ラベルを書込んでストロニ・、りの認
識を表示する（ステップＫ）。先のしきい値レベル試験
のどちらかの結果が負であれば、別の決定過程が適用さ
れる。まず、最小距離計量Ｄ１が上部決定しきい値Ｄｇ
とくらべられて、ＤｌがＤＵよりｌトさいかどうか８周
べられる（ステ゛ンデＬ）。

もしそうであれば、次に小さい距離計量Ｄｔ＋、が差分
決定しきい値ＤＤとくらべられ、しきい値ＤＤの方が大
きいかどうか調べられる。差分決定しきい値ＤＤは最小
距離計量Ｄ１とあらかじめ選ばれた分離Ｄｄとの和であ
る（ステップＭ）。もし結果が正であれば、システムは
それがストロークを認識したことを表示する（ステップ
Ｋ）。

もし先の場合のいずれかにおいて決定の結果が負であれ
ば、システムはシフト及び／あるいはローテートプロセ
ッサを駆動して、データの再配置、あるいはデータ値の
ローテートを行わせる（ステップＮ、Ｏ及びｐ、Ｑ）。

このステップはテンプレートの読込みから（ステップＥ
）、決定までくりかえされる。もし決定しＸいｆ直基準
が満されなけれ？ス、シス゛テムはストロークラベルに
疑問符を書込んで（ステップＲ）、次にシステムは次の
ストロークへうつる。もしそのストロークが最後のスト
ロークでなければ（ステップＳ）、ストローク計数器が
増分され（ステップＴ）、処理が次のストロークに対し
てくりかえされる。もしそのストロークが最後のストロ
ークであわ、ば、システムは文字辞書検索を指導して（
ステップＵ）、その文字の同定を行う。文字辞書検索は
既に述べたように行われる。

辞書検索は、順方向（本発明の１つの実施例）の処理の
アルゴリズム的部分の要素である。辞書検索の間、かな
り多くの数の辞書エントリが入力文字を表わすものとし
ての可能性が大きいとして指定される。次に非アルゴリ
ズム的ルー千ンが指定されたエントリに適用され、識別
が行われ、入力文字を語案の中の単一の文字指定で回定
することが行われる。　　　　　・ 第８図、第９図、第１０図は、辞書検索の間に混同する
とみられる辞書エントリに対応した６つのパターンを図
示している。第８図はＪＩＳ−１文字２４．．６０に対
応したパターンのうち、特定の１９ストロークを有する
ものに対応する第１のパターン２００である。このパタ
ーンは書き手により入力されると考えられている。スト
ロークストリングのみに基づいた辞書検索の間に、ＪＩ
ｓ　＝　１文字３４，０１．２０２のうち図示された１
９ストロークの文字（第９図）と、：ｒｘＳ−１文字４
４゜８６．２０４のうち図示された１９ストロークの文
字（第１０図）とはどちらもパターン２００に対する同
じ類似組に所属すると考えられる。（図示の便宜のため
に、類似組の小さいものを選んである。通常は類似組は
もつとずっと大きい。）この類似組の基盤はストローク
ストリングの最初の数ストロークをくらべることから明
らかであろう。

各パターン２００，２０２，２０４の第１ストロークは
一般的に垂直であり、第１のストロークに対する符号化
（図示されていない）は一般的に垂直パターンを受は入
れるに十分寛容である。第２ストロークは、上部が水平
で右側が明確でない長さを有する垂直な線分でできた組
合せ形状のものである。第６のストロークは一般に許容
できる角度範囲内で水平である。

第４のストロークが有益である。パターン２００では第
４のストロークは垂直ストロークで特別な形のものであ
り、許容符号化は垂直ス）ｏ−りを含んでいる。パター
ン２０２では第４のストロークは水平である。しかし、
この位置において垂直ストロークパターンを受入れるこ
とも許容され゛るように符号化されている１、というの
はそれがあまりに短かいからである。パターン２０４に
おいて、第４のストロークは真に垂直であっ°Ｃそのよ
うに符号化されている。手書き文字を許容するために必
要な寛容さけこのようにして符号化され辞書に入れられ
る。

一旦類似組が同定されると、各指定されたエントリの選
ばれた要素に対して非アルコ８リズム的処理が適用され
る。各指定されたエントリに対して対応する識別ルーチ
ンが適用され、ストローク、ストローク群、語根（ｒａ
ｄｉｃａｌ　）の相対位置が比較され、あるいはストロ
ーク内あるいはストローク間の任意の位置の間の比較が
行われる。他の識別ルーチンにおいては、例えば輪郭長
、切片、ストロークの複雑さのレベルが測定される。１
つの文字を同定するためには、その文字を表わすすくな
くとも１つのエントリに付随するすべてのルーチンが「
真」の表示を出力しなければならず、更にその類似組中
の他の各エン）　ＩＪに付随するすくなくとも１つの識
別ルーチンが誤まりの表示を出力しなければならない。

文字２００に対して真であり、文字２０２と２０４に対
してはそうでないような識別ルーチンの例として次のよ
うなものを考える。

１、−ストローク２と３の最も低い点の低い方が、スト
ローク７．８，９．１０のうちの最も低い点の組のうち
の最も高い点よりも高いこと。

２、−ストローク５と６の最も低い点のより低い方が、
ストローク８，９．１０の趣も低い点の組のうちの最も
高いものよりも高いこと。

これら２つの表現はどちらもパターン２００（これは文
字２４．６０）に対応するエントリに対してのみ真であ
り、入カバターン中のゆがみがある程度あっても成立す
る。最初の表現はパターン２０２に対しては誤まりであ
ってパターン２０４に対してもかろうじてあやまりであ
る。しかし、第２の表現はパターン２０４に対して明ら
かにあやまりである。このように、入カバターンは所定
のパターン２００によって明確に同定することができ、
パターン２００を指示する信号が出力利用装置へ供給さ
れる。

′　　　　　本発明はこれまで特定の実施例について説
明されてきた。当業者には他の実施例が可能であること
が明らかであろう。従って、本発明は付加した特許請求
の範囲に示したもの以外を除く特別な制限をうけるもの
ではない。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明に従う手書文字処理システムのブロッ
ク図である。 第２Ａ図は、本発明に従って用いるための１つの型のス
トローク登録手段の外観、的ブロック図である。 第２Ｂ図は、本発明に従って用いるための第２のストロ
ーク登録手段の外観的ブロック図である。 第３図は、本発明に従って動作する処理装置のブロック
図である。 第４図は、本発明に従う方法の流れ図である。 第５図は、本発明に従ったテンプレートを示すストロー
クの図である。 第６図は、本発明に従う手書き文字処理システムの別の
一つの実施例９ブロック図である。 第７図は、本発明に従う別の方法のフローチャート図で
ある。 第８図、第９図、第１０図は一例の類似組中の文字であ
る。 （符号） １０・手書き文字認識システム １２　ストローク登録装置 １４　第１の信号 １６　データ処理手段 １８　第２の信号ライン ２０・・出力信号ライン ２４　出力装置 ２６　ストロークプロセッサ ２８　テンプレートメモリ ３０　文字７０ロセツサ ３１　文字ラベルライン ３２　・文字辞書メモリ ３３−文字アダレス選択ライン ３４　テンデレードアーレス選釈ライン３６　ストロー
クラベルライン ３８・書込み道具 ４　Ｑ　、、、　Ｘ　−Ｙデー〃入力タブレット４２　
データ書式化手段 ４３　スタイラス ４ｔ−ｆ’−夕収集手段 ４５　摩擦書込み表面 ４６　デリフ０ロセツサ ４８　−ｒ′−タライン ５０　配列メモリ ５２　アドレス書込みライン ５４　・距離計量計算器 ′５６　データライン ５８　アげレス読出しライン ６０　計量データライン ６２　計量メモリテーブル ６４・・アげレス書込みライン ６６・仕分は器 ６８・・・データライン ７０　認識基準計算器 ７２　・計量選択器 ７４　・第１の比較器 ７６・第２の　〃 ７７　・第６の　〃 ７８・第４の　〃 ８Ｑ、、、ＡＮＤｒ−） ８１・　　　〃 ８２・・ｏＲｒ−） ８４　ストロークラベルメモリ ８６・文字メモリ ８８−ストロークアドレス書込みライン９０・・ストロ
ーク修正器 ９２　：？−クローテータ ９４　データ点位置シフタ ９日・・文字比較器 ９８　文字？−〃ライン １００　・文字アドレスライン １０２・・文字辞書ライン １０３　人力ライン １０４　ストローク位置分析器 １０６　デークライン １０８　アドレスライン １１０・ストローク位置テンプレートメモリ１１２　デ
ークライン １１４　アドレスライン １１６　データライン １１８　・制御ライン １２０・・出力ライン ２００・第１パターン ２０２　Ｊ工ｓ＝１文字 ２０４　、、、　ＪＬＳ−ｌＡ文゛芋 ストυ−り　　　　　　　　　　　　　　　　　メトν
−り　コード八 −８ １Ｃ ／　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　Ｄ
＼　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　Ｅ７　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　Ｆ」　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　Ｇ１　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　日乙　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　１１　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　Ｊ５　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　Ｋ乞　　　　　　　　　　　　
　　　　　し３　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　ＭＮ ノ　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　０Ｊ
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　ＰＬ　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　０７　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　Ｒフ　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　Ｓし　　　　　　
　　　　　　　　　　　ＴＩＶ、ｌＵ ｖ （Ｗ し× ξ　　　　　　　　　　　　Ｙ ＦＩＧ、　　５゜ −５１８− ＦＩＧ、　　９ ＦＩＧ、　　　ｌ（，１

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 （１）パターン処理装置であって、上記装置が手書きパ
   ターンを含む情報から取出された第１の信号情報を受け
   とるための手段と、上記手書きパターンをパターン語粱
   内で他のパターンから区別して特定化するためのあらが
   じめたくゎえられている第２の信号情報をあたえられた
   データ処理手段とを含み、上記パターン語常が１つある
   いは複数個のパターン語檗組を含んでおり、１つの組が
   すくなくとも１つの共通する特性を有するパターンのあ
   つ′−１９を意味しており、区別処堺がすくなくとも処
   理の一部分の間で行われるだけに制限されており、上記
   第２の信号情報がルーチンによってパターン処理がなし
   とげられるように取扱われてお！ｌ　、上記ルーチンが
   、すくなくとも１つのパターン語案組内のすべてのパタ
   ーンが同じ様に処理されるアルゴリズム的ル−チンと特
   定のパターンの特性に関してパターンの処理がなされる
   非アルゴリズム的ルーチンとを含んでおり、非アルゴリ
   ズムルーチンなしのアルゴリズムルーチンのみによって
   類似組が生成されるようになっておジ、上記類似組は互
   に混同されるパターンを含んでおり、アルゴリズム的ル
   ーチンと非アルゴリズム的ルーチンを両方用いることに
   よって唯一特定されたパターンが生成されるようになっ
   ており、上記第２の信号情報がパターン語案を含む辞書
   を含み上記第１の信号情報から得られた情報と適切な組
   内の辞書エントリとの合致を行わせるようになっており
   ； 上記アルゴリズム的ル−チンをもし非アルゴリズム的ル
   ーチンを１個も用いず単独で用いたならば類似組中のパ
   ターン語紮のうちすべてのパターンのすくなくとも５０
   チという結果が得られ、そのとき各々の上記類似組中に
   平均的にすくなくとも２個のパターンが含まれており、
   これによって上記データ処理手段が唯一特定化文字認識
   を行うことのできる手段を含んでいること；を特徴とす
   る上記のパターン処理装置。 （２、特許請求の範囲第１項記載の装置であって、デー
   タ処理手段が「順方向処理」を行うように設計されてお
   り、「順方向処理」においては、アルゴリズム的ルーチ
   ンが最初にアルゴリズム的部分において適用され、上記
   類似組を実際に生成する辞書合致で終了し、その後非ア
   ルゴリズム的部分において非アルゴリズム的ルーチンが
   適用され各科の上記類似組内で唯一特定区別されたパタ
   ーンを生成するようになっていることを特徴とするパタ
   ーン処理装置。 （３）特許請求の範囲第１項記載の装置であって、処理
   手段が、すくなくとも１つのアルゴリズム的ルーチンに
   スくなくとも１つの非アルゴリズム的ルーチンが先行す
   るように設計されていることを特徴とするパターン処理
   装置。 （４）特許請求の範囲第６項記載の装置であって、類似
   組が実際には生成されないようになっていることを特徴
   とするパターン処理装置。 （５）％許請求の範囲第１項記載の装置であって、類似
   組が平均すくなくとも６個のパターンを含んでいるよう
   な、装置。 （６）特許請求の範囲第１項記載の装置であって、類似
   組が平均すくなくとも４個のパターンを含んでいること
   を特徴とするパターン処理装置。 （力　特許請求の範囲第１項記載の装置であって、上記
   パターン語いがすくなくとも２，０００個のパターン受
   入み、そのパターン語集内のすべてのパターンのすくな
   くとも９０チが類似組に含まれておシ、上記類似組が平
   均すくなくとも５個のパターンを含んでいることを特徴
   とするパターン処理装置。 （８）特許請求の範囲第１項記載の装置であって、上記
   パターン語いがすくなくとも３，０００個のパターンを
   含み、上記パターン語檗の中のすべてのパターンのうち
   すくなくとも１５分の１４が類似組中にあり、上記類似
   組が平均すくなくとも７し。 個のパターンを含んでいることを特徴とするパターン処
   理装置。 （９）特許請求の範囲第１項記載の装置であって、上記
   パターン語葉が８００個を越すパターンを含んでおり、
   類似組当りのパターンの最小数がバタ（１０）特許請求
   の範囲第１項ないし第９項のうちの任意の１つ記載の装
   置であって、類似組当りのパターンの最小個数がそれら
   の項内で表現された最小の個数よりも５０チ大きいもの
   であることを特徴とするパターン処理装置。 （１１）特許請求の範囲第１項ないし第９項のうちの任
   意の１つ記載の装置であって、類似組当りのパターンの
   最小個数が、それらの項内で表現された最小の個数より
   も１００％大きいものであることを特徴とするパターン
   処理装置。 （１り　　特許請求の範囲第１項記載の装置であって、
   上記第１の信号を受けとるための手段が、パターン形成
   手段とパターン受入れ手段とを含むパターン登録手段を
   含んでいることを特徴とするパターン処理装置。 ０噛　特許請求の範囲第１２項記載の装置であって、上
   記第１の信号が、複数個の空間点からなる座標情報であ
   ることを特徴とするパターン処理装置。 （ｌ（イ）特許請求の範囲第１６項記載、の装置であっ
   て、上記点が一時的に等間隔で配置されており、上記デ
   ータ処理手段がそのような第１の信号情報を等しい空間
   的間隔を置いて配置された点へ変換するようになってい
   ることを特徴とするパターン処理装置。 ａω　特許請求の範囲第１項記載の装置であって、上記
   第１の信号情報がストローク情報を含み、そのようなス
   トローク情報が各々、パターン受入れ手段とパターン形
   成手段との間の連続した接触期間の間につくりだされる
   パターン要素を含んでいることを特徴とするパターン処
   理装置。　７（ｌｅ　　特許請求の範囲第１５項記載の
   装置であって、上記第２の信号情報がストローク情報を
   含んでいることを特徴とするパターン処理装置。 （１７）　　特許請求の範囲第１６項記載め装置であっ
   て、。 そのようなストローク情報が点毎の許容される裕度を含
   んでいることを特徴とするパターン処理装置。 θ印　特許請求の範囲第１７項記載の装置であって、そ
   のようなストローク情報が角度に関するものであること
   を特徴とするパターン処理装置。 θ９）％許請求の範囲第１８項記載の装置であって、上
   記データ処理手段が、上記パターン語檗内のパターンに
   ついて共通的に発生するストロークを認識するための前
   処理手段を含んでいることを特徴とするパターン処理装
   置。 （２、特許請求の範囲第１９項記載の装置であって、上
   記前処理手段が、その長さのうち本質的な部分にわたっ
   て近似的に直線とみなされるストロークを認識し、その
   ようなストロークを「単純ストローク」と定義している
   ことを特徴とするパターン処理装置。 （２、特許請求の範囲第２０項記載の装置であって、デ
   ータ処理手段が、上記前処理手段によって認識されなか
   った任意のストロークに対して、点毎の許容裕度値を含
   むテンプレートを使用することによってフペルを与える
   ようになっていることを特徴とするパターン処理装置。 （２４特許請求の範囲第１項記載の装置であって、第１
   の部分の処理がストロークストリング処理を含んでいる
   ことを特徴とするパターン処°埋装置。 （２、特許請求の範囲第２２項記載の装置であって、上
   記第２の部分の処理が、類似組内の文字を１つのパター
   ン語案組内のすべての文字から区別するための相関的処
   理を含むことを特徴とするパターン処理装置。 （２、特許請求の範囲第１項記載の装置であって、上記
   データ処理手段が、唯一特定パターン認識にひきつづき
   更に情報を処理するための手段を含んでいることを特徴
   とする、装置。 （２、特許請求の範囲第２４項記載の装置であって、上
   記更に処理するための手段が、媒体中に入力文（２、特
   許請求の範囲第２５項記載の装置であって、植字機とし
   て機能するように設計されたものであることを特徴とす
   るパターン処理装置。 ０η　特許請求の範囲第２５項記載の装置であって、タ
   イシライタとして機能するように設計されたものである
   ことを特徴とするパターン処理装置。 （２８１特許請求の範囲第２４項記載の装置であって、
   上記更に処理するための手段がコシピユータを含むこと
   を特徴とするパターン処理装置。 ｅ９）特許請求の範囲第２８項記載の装置であって、上
   記コンピュータがワードプロセッサとして機能するよう
   になったものであることを特徴とするパターン処理装置
   。 （３０）特許請求の範囲第１項記載の装置であって、上
   記辞書がパターン変化を含んでおり、従って辞書エント
   リの数が上記パターン語粟よりも多いことを特徴とする
   パターン処理装置。 Ｇυ　特許請求の範囲第６０項記載の装置であって、上
   記第１の信号情報がストロークとストローク順の情報を
   含み、ストロークがパターン形成手段とパターン受入れ
   手段の連続した接触の結果の２９ターン要素として定義
   されており１上記パターン変化がストローク順変化を含
   んでいることを特徴とするパターン処理装置。 （３２１パターン処理の方法であって；入カバターンを
   あらかじめたくわえられている第２の信号情報と比較す
   ることを含み、手書きパターンを含む情報から得られる
   第１の信号情報が入力されてあらかじめたくわえられて
   いた第２の情報とくらべられて、上記手書きパターンを
   １つのパターン語案内の他のパターンから区別して唯−
   的に特定するようになっており、上記パターン語案が１
   つあるいは複数個のパターン語零組から構成されており
   、各々の上記パターン語粟組がすくなくとも１つの共通
   な特性をもつパターンを定義しており、上記区別がすく
   なくとも処理の一部分の間でしか行われないように制限
   されており、上記パターン処理がルーチンによってなさ
   れるようになっており、そのルーチンが、すくなくとも
   １つのパターン語集組内のすべてのパターンが同様に処
   理されるアルゴリズム的ルーチンと、特定のパターンの
   特徴に関してパターン処理が行われる非アルゴリズム的
   ルーチンとを含んでおり、そこで非アルゴリズム的ルー
   チンなしでアルゴリズム的ルーチンのみの使用によって
   類似組が得られるようになっており、上記類似組が互に
   混同されるパターンを含んでおり、アルゴリズム的ルー
   チンと非アルゴリズム的ルーチンの両方を使用すること
   によって、唯−的にパターンの区別が得られるようにな
   っており、上記第２の信号情報が、パターン語案を含む
   辞書と、適切な組の内での上記第１の信号情報から得ら
   れた辞書エンドすとの合致情報とを含んでおυ； 上記アルゴリズム的ルーチンが非ア）Ｖゴリズム的ルー
   チンを１つも用いずに単独で用いられるとするト、ハタ
   ーン語嘆内のすべてのパターンのすくなくとも５゛０％
   が類似組内にあるという結果が得られるようになってお
   り、上記各類似組が平均すくなくとも２個のパターンを
   含んでおり、それによって、データ処理が唯−的に文字
   認識を行うための手段を含んでいること；を特徴とする
   パターン処理方法。 （３３）特許請求の範囲第６２項記載の方法であって、
   「順方向処理」が適用されて、それによりまずアルゴリ
   ズム的ルーチンが最初にアルゴリズム的部分において適
   用され辞書合致で終了して上記類似組が得られ、次に非
   アルゴリズム的部分において非アルゴリズム的ルーチン
   が適用されて、上記類似組の各々の中での唯−的パター
   ン識別が得られるようになっていることを特徴とするパ
   ターン処理方法。 Ｃ３４）特許請求の範囲第６２項記載の方法であって、
   スくナクとも１つのアルゴリズム的ルーチンに、すくな
   くとも１つの非アルゴリズム的ルーチンが先行している
   ことを特徴とするパターン処理方法。 （３５）特許請求の範囲第６４項記載の方法であって、
   類似組が実際上は生成されないようになっていることを
   特徴とするパターン処理方法。 （３６）特許請求の範囲第６２項記載の方法であって、
   類似組が平均すくなくとも６個のパターンを含んでいる
   ことを特徴とするパターン処理方法。 （３７）特許請求の範囲第６２項記載の方法であって、
   類似組が平均すくなくとも４個のパターンを含んでいる
   ことを特徴とするパターン処理方法。 （３８）特許請求の範囲第６２項記載の方法であって、
   上記パターン語案がすくなくとも２．ｏ　ｏ　ｏ個のパ
   ターンを含み、そのパターン語案のうちのすべてのパタ
   ーンのすくなくとも９０％が類似組中に含まれでおり、
   上記類似組が平均すくなくとも５個のパターンを含んで
   いることを特徴とするパターン処理方法。 （３９）％許請求の範囲第６Ｑ項記載の方法であって、
   上記パターン語常がすくなくとも３，０００個のパター
   ンを含み、そのパターン語案のうちのすべてのパターン
   のすくなくとも１５分の１４が類似組中に含まれており
   、そのような類似組が平均すくなくとも７／個のパター
   ンを含んでいることを特徴とするパターン処理方法。 （４０）　　特許請求の範囲第６２項記載の方法であっ
   て、上記パターン語葉が８００個より多いパターンを含
   んでおり、類似粗描たフの７ぐターンの最小個数が、パ
   ターン語霊の大きさが８００を越えるにっれてパターン
   語蓋の大きさと共に直線的に増大するようになったもの
   であることを特徴とするパターン処理方法。 （４１）　　％許請求の範囲第６２項ないし第４０項の
   うちの任意の１つに記載の方法であって、類似粗描フの
   パターン数の最小値がそれらの項中に表現された最小値
   よフも５０襲大きいようなものであることを特徴とする
   パターン処理方法。 （４２、特許請求の範囲第６２項ないし第４０項のうち
   の任意の１つに記載の方法であって、類似粗描たりのパ
   ターン数の最小値がそれら項中に表現された最小値より
   も１００％大きいようなものであることを特徴とするパ
   ターン処理方法。 （４３１特許請求の範囲第６２項記載の方法であって、
   第１の信号情報が、パターン形成手段とパターン受入れ
   手段とを含むパターン登録手段からと９出されるように
   なったものであることを特徴とするパターン処理方法。 （４４）特許請求の範囲第４６項記載の方法であって、
   上記第一の信号情報が複数個の空間点を含む座標情報で
   あるようなものであることを特徴とする特許−ン処理方
   法。 （４９特許請求の範囲第４４項記載の方法であって、上
   記第１の信号情報が変換されて、等しい空間的間隔をお
   いて配置した点が得られるようになったものであること
   を特徴とするパターン処理方法。 （４６）％許胴求の範囲第６２項記載の方法であって、
   上記第１の信号情報がストロークを定義してお九番々の
   上記ストロークがパターン受入れ手段とパターン形成手
   段との間の連続的な接触の期間の間につくり出されたパ
   ターン要素から構成されているようなものであることを
   特徴とするパターン処理方法。 （４７）　　％許請求の範囲第４６項記載の方法であっ
   て、上記第２の信号情報がストローク情報を含むような
   ものであることを特徴とする７々ターン処理方法。 （４８）特許請求の範囲第４６項記載の方法であって、
   そのようなストローク情報が点毎の許容しうる裕度な含
   んでいることを特徴とするパターン処理方法。 （佃　特許請求の範囲第４８項記載の方法であって、そ
   のようなストローク情報が角度に関するものであること
   を特徴とするパターン処理方法。 （５０）特許請求の範囲第４９項記載の方法であって、
   上記第１の信号情報が、上記パターン語檗内のパターン
   に共通的に生ずるストロークを認識するために前処理さ
   れるようになったものであることを特徴とするパターン
   処理方法。 （５］）特許請求の範囲第５０項記載の方法であって、
   上記前処理手段が、その長さの本質的な部分において直
   線と近似できる「単純ストローク」を認識するようにな
   っておυ、そのようなストロークを「単純ストローク」
   と名づけるようになっていることを特徴とするパターン
   処理方法。 （５２、特許請求の範囲第５１項記載力方法であって、
   前処理の間罠認識されなかったストロークが、点毎の許
   容しうる裕度値を含むテンプレートとの比較によってラ
   ベルを付されるようになっていることを特徴とするパタ
   ーン処理方法。 ５３）特許請求の範囲第６２項記載の方法でろって、上
   記第１の部分がストロークストリング処理を含んでいる
   ことを特徴とするパターン処理方法。 （５４）％許請求の範囲第５６項記載の方法であって、
   上記第２の部分の処理が、類似組内の文字を１つのパタ
   ーン語噴組内のすべての文字から区別するための相関的
   処理を含んでいることを特徴とするパターン処理方法。 （５つ　特許請求の範囲第３２項記載の方法であって、
   唯−的パターン認識の後に更に処理がつづくことを％徴
   とするパターン処理方法。 （５６）特許請求の範囲第５５項記載の方法であって、
   更につづく処理が媒体中に第１の信号情報に対応する入
   カバターンを複製することを含むことを特徴とするパタ
   ーン処Ｗ　方法。 ５７）特許請求の範囲第５５項記載の方法であって、植
   字を含むことを特徴とするパターン処理方法。 ｔ５８）特許請求の範囲第５６項記載の方法であって、
   タイプすることを含むことを特徴とするパターン処理方
   法。 隨　特許請求の範囲第５５項記載の方法であって、更に
   つづく処理がコンピュータにおいて行われるようになっ
   たものであることを特徴とするパターン処理方法。 （６０）特許請求の範囲第５５項記載の方法であって、
   更につづく処理がワードゾロセノザ処理を含むことを特
   徴とするパターン処理方法。 （６Ｉ）特許請求の範囲第６２項記載の方法であって、
   上記辞書がパターン変化を含んでおり、そのため辞書エ
   ントリの数が上記パターン語集の大きさより大きいこと
   を特徴とするパターン処理方法。 （６２、特許請求の範囲第６１項記載の方法であって、
   上記第１の信号情報がストロークとストローク順情報を
   含み、１つのストロークがパターン形成手段とパターン
   受入れ手段との連続的接触の結果のパターン要素として
   定義されており、上記パターン変化がストローク順変化
   を含んでいることを特徴とするパターン処理方法。