JPS595390A - 辞書生成方式 - Google Patents
辞書生成方式Info
- Publication number
- JPS595390A JPS595390A JP57114413A JP11441382A JPS595390A JP S595390 A JPS595390 A JP S595390A JP 57114413 A JP57114413 A JP 57114413A JP 11441382 A JP11441382 A JP 11441382A JP S595390 A JPS595390 A JP S595390A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- radical
- character
- feature
- features
- buffer
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
- G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
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- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (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、実時間手書文字認識装置に係り、特に認識対
象文字種数忙対して十分少い数の訓練文字種を基にして
認識対象文字種の各文字の特徴を合成するととｋよ如辞
書を生成する機能を有する実時間手書文字認識装置にお
ける辞書生成方式に関する。
象文字種数忙対して十分少い数の訓練文字種を基にして
認識対象文字種の各文字の特徴を合成するととｋよ如辞
書を生成する機能を有する実時間手書文字認識装置にお
ける辞書生成方式に関する。
従来の実時間手書文字認識装置の辞書生成方式としては
、予め各方面から大量に収集された手書文字データより
統計的に平均的な辞書を生成する方式と、特定の使用者
が使用開始前に認識対象文字種を全てを記入することに
よシ、この使用者固有の辞書を生成する方法が知られて
いるが、前者は個人的な書き方の変動によシ認識率が低
下するという欠点かあり、後者は全ての認識対象文字を
記入するため使用開始前に使用者に苦痛を強いることに
なシ、操作性が悪いという欠点がある・〔発明の目的〕 本発明は、上記の欠点を除去するものであって。
、予め各方面から大量に収集された手書文字データより
統計的に平均的な辞書を生成する方式と、特定の使用者
が使用開始前に認識対象文字種を全てを記入することに
よシ、この使用者固有の辞書を生成する方法が知られて
いるが、前者は個人的な書き方の変動によシ認識率が低
下するという欠点かあり、後者は全ての認識対象文字を
記入するため使用開始前に使用者に苦痛を強いることに
なシ、操作性が悪いという欠点がある・〔発明の目的〕 本発明は、上記の欠点を除去するものであって。
実時間手書文字認識装置の使用者が少い数の文字を記入
することによって、この使用者固有の辞書を生成できる
ようになった辞書生成方式を提供することを目的として
いる。
することによって、この使用者固有の辞書を生成できる
ようになった辞書生成方式を提供することを目的として
いる。
そしてそのため、本発明の辞書生成方式は、実時間手書
文字認識装置の辞書生成方式において、認識対象文字種
の集合の部分集合として訓練文字種集合を選択するとき
該訓練文字種の各文字の部首の作る集合が認識対象文字
種の各文字の部首をつくる集合を包含するように定め、
上記訓練文字種の各文字の部首の特徴を抽出し、抽出さ
れた部首の特徴を用いて上記認識対象文字種の各文字の
特徴を合成することを特徴とするものである。
文字認識装置の辞書生成方式において、認識対象文字種
の集合の部分集合として訓練文字種集合を選択するとき
該訓練文字種の各文字の部首の作る集合が認識対象文字
種の各文字の部首をつくる集合を包含するように定め、
上記訓練文字種の各文字の部首の特徴を抽出し、抽出さ
れた部首の特徴を用いて上記認識対象文字種の各文字の
特徴を合成する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図は本発明の詳細な説明する図である。同図におい
て、（ａ）は認識対象文字の例である。従来の方法によ
り特定の使用者に固有の辞書を生成する場合、これらの
認識対象文字の全てを実時間手書文字認識装置上で記入
しなければならない、このため、辞書の生成に文字の記
入を含む長時間の操作を必要とした０本発明では、使用
者に固有のする時間を短縮することを目的とし、認識対
象文字より少い数の訓練文字（ｂ）を選択する。訓練文
字（ｂ）を分解して部首の集合（ｃ）を作シ、これら各
部首の特徴抽出を行って部首の特徴の集合（ｄ）を生成
する。この部首の特徴の集合（ｄ）を合成することＩＣ
Ｊす、認識対象文字（ａ）の各文字の特徴（ｅ）を合成
し、この合成された特徴を以て使用者に固有の辞書とす
ることによシ、少数の訓練文字の記入により、少数の訓
練文字の記入によって多数の認識対象文字の辞書を生成
するものである。
て、（ａ）は認識対象文字の例である。従来の方法によ
り特定の使用者に固有の辞書を生成する場合、これらの
認識対象文字の全てを実時間手書文字認識装置上で記入
しなければならない、このため、辞書の生成に文字の記
入を含む長時間の操作を必要とした０本発明では、使用
者に固有のする時間を短縮することを目的とし、認識対
象文字より少い数の訓練文字（ｂ）を選択する。訓練文
字（ｂ）を分解して部首の集合（ｃ）を作シ、これら各
部首の特徴抽出を行って部首の特徴の集合（ｄ）を生成
する。この部首の特徴の集合（ｄ）を合成することＩＣ
Ｊす、認識対象文字（ａ）の各文字の特徴（ｅ）を合成
し、この合成された特徴を以て使用者に固有の辞書とす
ることによシ、少数の訓練文字の記入により、少数の訓
練文字の記入によって多数の認識対象文字の辞書を生成
するものである。
第２図は本発明の１実施例のブロック図である。
第２図において、１はタブレット、２は座標検出回路、
３Ｆｉ文字抽出部、４はスイッチ、５は部首抽出部、６
は部首バッファ、７は特徴抽出部、８は部首特徴バッフ
ァ、９は部首特徴選択回路、１】は特徴合成回路、】０
は部首選択論理、１２は位置選択論理回路、１３は特徴
バッファ（辞書）、１４は整合回路、１５は認識結果を
それぞれ示している。
３Ｆｉ文字抽出部、４はスイッチ、５は部首抽出部、６
は部首バッファ、７は特徴抽出部、８は部首特徴バッフ
ァ、９は部首特徴選択回路、１】は特徴合成回路、】０
は部首選択論理、１２は位置選択論理回路、１３は特徴
バッファ（辞書）、１４は整合回路、１５は認識結果を
それぞれ示している。
通常はタブレット１上に書かれた文字は座標検出回路２
において座標点系列データに変換され、文字抽出部５に
よ、９１文字の領域か切り出され、スイッチ４を経由し
て特徴抽出部７に送られる。
において座標点系列データに変換され、文字抽出部５に
よ、９１文字の領域か切り出され、スイッチ４を経由し
て特徴抽出部７に送られる。
ここで抽出された特徴は、特徴バッファ１３、即ち辞書
から出力される各文字の特徴と整合回路１４において比
較され、最も特徴間の小さい文字を認識結果とする。
から出力される各文字の特徴と整合回路１４において比
較され、最も特徴間の小さい文字を認識結果とする。
辞書生成モードにおいては、データの経路が上述の場合
と異々る。文字抽出部３において切シ出された１文字の
座標点系列データは部首抽出部５において部首に分解さ
れ、部首バッファ６に格納される。スイッチ４は、辞書
生成モードでは特徴抽出部７に送られるデータとして文
字抽出部３の出力ではなく、部首バッファ６の出力が送
られるように設定さｎる６特徴抽出部７で抽出された部
首の特徴は部首特徴バッファ８Ｖｃ部首毎に格納される
。訓練文字の同一部首か２回以上出現する部首において
は、この部首の出現する毎に部首特徴バッファ８に格納
され且つ平均値か算出され、この平均値かこの部首の特
徴として部首特徴バッファ８に格納される。
と異々る。文字抽出部３において切シ出された１文字の
座標点系列データは部首抽出部５において部首に分解さ
れ、部首バッファ６に格納される。スイッチ４は、辞書
生成モードでは特徴抽出部７に送られるデータとして文
字抽出部３の出力ではなく、部首バッファ６の出力が送
られるように設定さｎる６特徴抽出部７で抽出された部
首の特徴は部首特徴バッファ８Ｖｃ部首毎に格納される
。訓練文字の同一部首か２回以上出現する部首において
は、この部首の出現する毎に部首特徴バッファ８に格納
され且つ平均値か算出され、この平均値かこの部首の特
徴として部首特徴バッファ８に格納される。
訓練文字から全て部首の特徴が抽出され、部首特徴バッ
ファ８に格納された後、認識対象文字の各文字毎に部首
選択論理回路１（ＮＣ工り必要な部首の選択が指示され
、部首特徴選択回路９により必要な部首の特徴が選択さ
れ、特徴合成回路１１に送られる。一方、この選択され
た文字を構成する各部首の位置関係が位置選択論理回路
１２によシ指示され、特徴合成回路１１は部首％徴と位
置情報ニジこの文字の特徴を合成し、特徴バッファ１３
に格納する６認識対象文字種の全ての文字について上記
操作が行われ、各文字の特徴が特徴バッファ１３に格納
されると、それ以後は特定バッファ１３の内容は特定の
使用者固有の辞書として使用できる。
ファ８に格納された後、認識対象文字の各文字毎に部首
選択論理回路１（ＮＣ工り必要な部首の選択が指示され
、部首特徴選択回路９により必要な部首の特徴が選択さ
れ、特徴合成回路１１に送られる。一方、この選択され
た文字を構成する各部首の位置関係が位置選択論理回路
１２によシ指示され、特徴合成回路１１は部首％徴と位
置情報ニジこの文字の特徴を合成し、特徴バッファ１３
に格納する６認識対象文字種の全ての文字について上記
操作が行われ、各文字の特徴が特徴バッファ１３に格納
されると、それ以後は特定バッファ１３の内容は特定の
使用者固有の辞書として使用できる。
第３図は部首抽出処理の詳細を示すものである。
訓練文字は記入順序が指定されておシ、部首抽出部５に
は各訓練文字を構成する部首を記憶している。
は各訓練文字を構成する部首を記憶している。
■ １文字のデータを取出す。
■、１部首の抽出を行う、これは訓練文字情報を参照し
て行われる。例えば、結という訓練文字についての訓練
文字情報は、部首１が糸であり、端点が中央上、終点が
中央下、７画というものである。
て行われる。例えば、結という訓練文字についての訓練
文字情報は、部首１が糸であり、端点が中央上、終点が
中央下、７画というものである。
■ １文字の処理が終了したか否かを調べる。Ｙｅｓの
ときはＥＮＤとし、Ｎｏのときは■の処理に戻る。
ときはＥＮＤとし、Ｎｏのときは■の処理に戻る。
第４図は特徴合成処理の詳細を示すものである。
■ 文字番号を１とする。
■ 部首選択論理を参照して部首特徴バッファ８から部
首特徴を選択する０部首選択論理は、例えば文字１は結
であり、部首ｌは糸、部首２は吉であるというものであ
る。
首特徴を選択する０部首選択論理は、例えば文字１は結
であり、部首ｌは糸、部首２は吉であるというものであ
る。
■ 位置選択論理を参照して特徴マトリックスを作Ｈ，
する。位置選択論理は、例えば文字１は結であり、図示
の工うに部首１は左側に位置し、部首２は右側に位置す
るというものである。
する。位置選択論理は、例えば文字１は結であり、図示
の工うに部首１は左側に位置し、部首２は右側に位置す
るというものである。
■ 全文字終了したか否かを調べる。ＹｅｓのときはＥ
ＮＤとし、Ｎｏのときは■の処理を行う。
ＮＤとし、Ｎｏのときは■の処理を行う。
■ 文字番号を＋１して■に戻る。
以上の説明から明らかなように１本発明によれば、少数
の訓練文字により多数の認識対象文字の辞書を生成でき
るので、特定使用者に固有の辞書を容易に作成すること
が出来、実時間手書文字認識装置の認識率を向上するこ
とが出来る。
の訓練文字により多数の認識対象文字の辞書を生成でき
るので、特定使用者に固有の辞書を容易に作成すること
が出来、実時間手書文字認識装置の認識率を向上するこ
とが出来る。
第１図は本発明の詳細な説明する図、第２図は本発明の
１実施例のブロック図、第３図は部首抽出処理の詳細を
示す図、第４図は特徴合成処理の詳細を示す図である。 １・・・タブレット、２・・・座標検出回路、３・・・
文字抽出部、４・・・スイッチ、５・・・部首抽出部、
６・・・部首バッファ、７・・・特徴抽出部、８・・・
部首特徴バッファ、９・・・部首特徴選択回路、１１・
・・特徴合成回路、１０・・・部首選択論理、１２・・
・位置選択論理回路、１３・・・特徴バッファ（辞書）
、１４・・・整合回路、１５・・・認識結果。 才１図 皆２図 手続補正書（自発） 昭和５７年７月７日 ２、発明の名称 辞書生成方式 ３、補正をする者 事件との関係 特許出願人 住 所 神奈川県用崎市中原区上小田中１０１５番地
氏 名 （５２２）富士通株式会社 代表者 山 本 卓 眞 ４、代理人 住 所 東京都荒川区西日暮里４丁目１７番１号補
正 の 内 容 １、 明細書第４頁第９行の「少数の訓練文字の記入に
より、」という文を削除する。 ２、明細書第５頁第７行の「最も特徴間の」を「最も特
徴間の距離の」と補正する。 以 上
１実施例のブロック図、第３図は部首抽出処理の詳細を
示す図、第４図は特徴合成処理の詳細を示す図である。 １・・・タブレット、２・・・座標検出回路、３・・・
文字抽出部、４・・・スイッチ、５・・・部首抽出部、
６・・・部首バッファ、７・・・特徴抽出部、８・・・
部首特徴バッファ、９・・・部首特徴選択回路、１１・
・・特徴合成回路、１０・・・部首選択論理、１２・・
・位置選択論理回路、１３・・・特徴バッファ（辞書）
、１４・・・整合回路、１５・・・認識結果。 才１図 皆２図 手続補正書（自発） 昭和５７年７月７日 ２、発明の名称 辞書生成方式 ３、補正をする者 事件との関係 特許出願人 住 所 神奈川県用崎市中原区上小田中１０１５番地
氏 名 （５２２）富士通株式会社 代表者 山 本 卓 眞 ４、代理人 住 所 東京都荒川区西日暮里４丁目１７番１号補
正 の 内 容 １、 明細書第４頁第９行の「少数の訓練文字の記入に
より、」という文を削除する。 ２、明細書第５頁第７行の「最も特徴間の」を「最も特
徴間の距離の」と補正する。 以 上
Claims (1)
- 実時間手書文字認識装置の辞書生成方式において、認識
対象文字種の集合の部分集合として訓練文字種集合を選
択するとき該訓練文字種の各文字の部首の作る集合が認
識対象文字種の各文字の部首をつくる集合を包含するよ
うに定め、上記訓練文字種の各文字の部首の特徴を抽出
し、抽出された部首の特徴を用いて上記認識対象文字種
の各文字の特徴を合成することを特徴とする辞書生成方
式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57114413A JPS595390A (ja) | 1982-06-30 | 1982-06-30 | 辞書生成方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57114413A JPS595390A (ja) | 1982-06-30 | 1982-06-30 | 辞書生成方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS595390A true JPS595390A (ja) | 1984-01-12 |
Family
ID=14637064
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP57114413A Pending JPS595390A (ja) | 1982-06-30 | 1982-06-30 | 辞書生成方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS595390A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS61288491A (ja) * | 1985-06-15 | 1986-12-18 | 石井 銀弥 | はんだ付け方法 |
| JPS61289966A (ja) * | 1985-06-15 | 1986-12-19 | Tamura Kaken Kk | はんだ付け方法 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5730087A (en) * | 1980-07-31 | 1982-02-18 | Fujitsu Ltd | Character characteristic registration processing system |
-
1982
- 1982-06-30 JP JP57114413A patent/JPS595390A/ja active Pending
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5730087A (en) * | 1980-07-31 | 1982-02-18 | Fujitsu Ltd | Character characteristic registration processing system |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS61288491A (ja) * | 1985-06-15 | 1986-12-18 | 石井 銀弥 | はんだ付け方法 |
| JPS61289966A (ja) * | 1985-06-15 | 1986-12-19 | Tamura Kaken Kk | はんだ付け方法 |
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