JPS60101684A - オンライン手書文字認識方式 - 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】 〔発明の利用分野〕 本発明は、オンライン手書文字認識方式に係り、特に入
力文字を高速認識処理するに好適なオンライン半潜文字
認識方式に関する。

〔発明の背景〕

従来、この種のオンライン手書文字認識方式として、利
えば特開昭５５−１５４６６９　号公報に記載すれたパ
ターンマツチング法によるものが知られている。しかし
、これによれば、入力文字と標準文字とのストローク対
応を決定するに要する処理時間が長くかかつてしまうと
いう欠点があった。

このことについて、さらに第１図に示した具体例を用い
て説明する。

第１図（ａ）に示す文字は、予め辞書に記憶されている
標準文字「誠」であり、ストロークの代表点列、ストロ
ークの区切り、ストロークの筆順等が、ストロークデー
タとして辞書に格納されている。

第１図（ｂ）は入力文字「誠」の−例であり、前記標準
文字と同様に各ストロークの代表点列、区切りおよび筆
順がストロークデータとしてオンライン検知され、入力
文字パターンとして認識されるようになっている。

一般に、パターンマツチング法でハ、標準文字と入力文
字とのストロークデータに基づいて類似度をめ、この類
似度が最大の標準文字を正しい入力文字として認識する
ようにしている。ところが、入力文字の筆順（第１図（
ｂ）の符号１．〜。

１３で示す）が、標準文字の筆ｌ１ｌｌｌ（第１図（ａ
）の符号Ａ、〜２Ｍで示す）と同一に書かれるとけ限ら
ないので、入力文字の全てのストロークと標準文字のス
トローク間の類似ＩＫ”ｋ求め、第２図に示すような行
列の対応をとるようにしている。同図にて各行列要素は
類似の度合を表わしており、列は標準文字の筆順（Ａ、
〜９Ｍ）、イｊは入力文字の筆順（ｌ、〜、１３）に対
応させて配列されている。

この類似度行列を用いて入力文字を認識するにあたり、
まず、列で最大の類似度を示す行列要素を選択してスト
ロークの対応をとる。第２図中Ｏ印の付したものが選択
された行列要素を示しており、これが各行で唯一のもの
となっていれば、そのストロークは対応がとれたものと
する。対応がとれなかった部分は、それらの行列要素か
らなる小行列を取り出し、その小行列のすべての組合せ
のうち、各行・各列で１つの行列要素全選択し、選択さ
れた要素の和が最大になる組合せｆｆ：選ぶようにして
いるが、第２図図示例のものは対応がとれているのでそ
の必要はない。このようにして、最終的に対応のとれた
行列要素の総和をもって、辞書にある標準文字「誠」と
入力文字「誠」との文字類似度とする。同様にして辞書
に格納されている同一画数（１３画）の標準文字すべて
について文字類似度を演算する。

しかし、１３画の標準文字は常用漢字だけでも２００文
字文学的、１つの標準文字に対する文字類似度をめるの
に、１６９個の行列要素をめた後、１３個の対応のとれ
た行列要素を選びだすという膨大な処理を行わなければ
ならないのである。したがって、上記従来方式によれば
、処理時間が極めて長くなってしまうという欠点があっ
た。

また、上記従来方式は誤筆順や変形された入力文字に対
する認識率が低いという欠点があり、これを改善するも
のとして、本発明者は特願昭５８−３４３８号←に示す
オンライン文字認識方式を提案している。この方式につ
いて、第１図および第２図に示した具体例を用いて簡単
に説明すると、第２図の類似度行列を演ｎするところま
では、上述の従来例と同一である。この類似度行列を用
いて入力文字を認識するにあたり、まず、対角線上の行
列要素を選択してストロークの対応をとる。

そして、行列の各行且つ各列からみて唯一となる組合せ
条件の下に、順次側の２つの行列要素と置き換え、類似
度の和が最大となるものを選択して、筆順を決定する。

これにより、第２図において○印を付したものが最終的
に選択される行列要素となる。つまり、入力文字を正し
い餡順に修正決定した後、その筆順に基づいて文字類似
度をめ、照合すべき全標準文字のうち、最大の文字類似
度を持った標準文字を入力文字と認識するようにしてい
る。ところが、この方式によれば、認識率は向上される
が、筆順を修正決定するための演１１と、文字類似度の
演算に委する処理時間が長いという欠点があった。

〔発明の目的〕

本発明の目的は、手書き入力文字の認識処理を高速にし
て短時間に行うことのできるオンライン手書文字認識方
式を提供することにある。

〔発明の概要〕

一般に、常用漢字等であっても、それらの文字全部を正
しい筆順で書ける人は少ない。しかし、五ｑ筆順になる
部分は、文字によって略決まっているということが言え
る。例えば、「誠」を書くとき、殆んどの人は偏「言」
を先に書き、労「成」を後に書く。また、「道」を書く
とき、繞「Ｌ」を先に畜〈人は希である。このように、
偏、労。

繞などにストロークをグループ分けしてみると、グルー
プ内では筆順を誤まることがあるが、グループ単位のｎ
き順を誤まる人は殆んどいないと言える。

サラニ、グループ内の筆順についてモ、例えば、「誠」
の偏「言」を誤まる人は殆んどいないが、労「成」にな
ると相まった筆順で書く人が多い。

この具体例を第う図（ａ）、　（ｂ）、　（Ｃ）に示す
。同図（ａ）は正しい筆１１０を、同図（ｂ）、　（Ｃ
）は誤筆順の例を示している。このような誤筆順の率が
高くなる原因は、その文字等の筆順が「左から右へ、上
から下へ」という一般原則にあてはめにくいことや、「
点は最後に」という例外もあること等、筆順の規則が複
雑であることに起因しているものと思われる。

ｕＩＪち、本発明は、文字をいくつかの部分（グループ
）に区分すれば、誤筆順の含まれやすいグループとそう
でないグループとに、高い確率で特定することができる
ということに′４みなされたものであり、予め辞書内の
各標準文字のストロークブータラ誤筆順の確率に応じて
１′ｆｒ、含む所定数の連続するストロークからなるグ
ループに区分しておき、各グループごとに入力文字と標
準文字との全ストローク相互間におけるストローク類似
度を行列要素とする行列を演算し；この行列の各行且つ
各列からみて唯一となる組合せ条件の行列要素群を選定
し、この行列要素群のストローク類似度の和が最大とな
るように、その群内の２つの行列要素を前記組合せ条件
の下に１喧次他の２つの行列要素と置換し、その最大の
行列要素群の行列要素の行列位置に対応させて前記入力
文字の各グループの筆順を修正し；この修正筆順に基づ
いて入力文字と標準文字とのストローク類似度の和を文
字類似度とし、この文字類似度が最大のものを入力文字
として認識することにより、変形入力文字又は誤筆順で
あっても、正しく認識することができ、且つその認識処
理を高速化して短時間に行わせようとするものである。

つまり、誤筆順の確率が低いストロークについては、そ
のストローク１つからなるグループとすることによって
、標準文字の対応するストロークとから得られる単一の
ストローク類似度のみを演算するようにし、誤筆順の確
率が高いストロークについては、このストロークを含む
前後所定数のストロークからなるグループとし、このグ
ループごとに入力文字と標準文字との全ストローク相互
間のストローク類似度行列を演算し、これに基づいて筆
順を修正したうえで文字類似度を演算して入力文字全認
識しようとするものである。これによって、入力文字と
標準文字とのストローク類似度をめる演算が大幅に低減
されることから、認識処理速度が向上されるのである。

〔発明の実施例〕

以下、本発明を実施例に基づいて説明する。

第ケ図に本発明の一実施例の認識処理手順を表わすフロ
ーチャートを示す。

標準文字のストロークデータＳｌはメモリ等の辞書に格
納されており、添字のＩは筆順番号を表わし、Ｍ画の文
字は（Ｓｌ、８２　、・・・・・・、　８Ｍ　）からな
るストロークデータで表現され、各ストロークデータＳ
Ｉは、各ストロークを４個の代表点で位置を近似してい
る場合、（ｘｌ　＊　’Ｉ’ｓ　＋ｘ２１Ｙｚ　）　ｘ
８ν　Ｙ３　ｒ　ｘ４　ｍ　Ｖ４　）からなる８次元ベ
クトルとして表わされる。標準文字のストロークデータ
ＳＩは誤筆順の確率に応じて予めＰ個のグループに区分
されており、そのグループ区分データＱ、（但し、ｊ＝
ｌ、２，３．・・・、Ｐ）は、第１グループ”の第１番
目のストロークデータをＳＫ１”％　’ＩＸ　’グルー
プの末尾のストロークデータをＳ却１として表わし、メ
モリには 第１グループ：　ＳＫＩ’　・・・・・・・・・、　Ｓ
Ｋ２’第２’ループ：　５ＫＩ２　・・・・・・・・・
、　５ｘ２２第Ｐグループ：ＳＫｌ’　・・・・・・・
・・、５Ｋ２Ｐに分けて納められている。なお、添字Ｋ
ｌ”　トに２　ｔは、それぞれ次式で示すものである。

Ｋ１ｔ＝Ｑ　ｔ Ｋ２″＝Ｑ＝◆、　−ｉ 一方、入力文字のストロークデータＴ」の添字ｊは入力
された藉順を表わしており、Ｍ画の入力文字は（ＴＩ、
Ｔ２・・・・・・、　ＴＭ　）からなるストロークデー
タで表現される。

このような各ストロークデータＳ１．Ｔ）とグループ区
分データＱ　ｔ　ｋ囲い、第を図に示す手順で文字認識
がなされるのである。まず、ステップ１０および２０で
、演算処理過程で用いられるインデックスや、変数等の
初期値化がなされる。ステップ３０において、入力文字
のストロークデータＴＪｆｆｉグループ区分データＱ１
に基づいて、次のようにグループ分けを行なう。

第１グループ：ＴＫ１’・・・・・・・・・、　ＴＫ２
１第２グループ：ＴＥ０１　・・・・・・・・・、　Ｔ
Ｋ２２第Ｐグ第一グループＫＩＰ　・・・・・・・・・
　ＴＩＮ　ｇ　？ｐこのようにグループ分けされたスト
ロークデータＴ　Ｊ　（Ｊ＝に１”−に２”）と、メモ
リから読み出される標準文字のストロークデータＳ　Ｉ
（ｉ＝に＋’〜に２’１とから、ストローク間類似度Ｒ
Ｕｋ求める。このストローク間類似度ＲＩＪは次式ｆｉ
ｌで示す行列となる。

Ｒ＋３　＝ｆ　（Ｓ　ｔ　ｐ　Ｔ　Ｊ　）　・・・・・
・・旧・川・ｉｌｌなお、ステップ３０は各グループ毎
に演算を行うためにグル′−プ番号ｔｌ順次前回のｔの
値に＋１をするようにしている。

次のステップ４０において、前記類似度１′ＬＩｊ行列
に基づき、照合中の標準文字の第１グループに属する各
ストロークに対応する入力文字の各ストロークを決定す
る。Ｊ２口低度ＲＩ　Ｊ行列の各行且つ各列からみて唯
一となる組合せ灸件の行列要素群を選定し、その行列要
素の類似度の和が最大となるように行列要素群を選択し
たときの標準文字と入力文字のストローク対応を演算す
る関数をｇとすると、グループ内筆順ＨＩは次式（２）
で示すものとなる。

Ｈｔ’＝ｇ（Ｒｚ）　・・・・・・・・・・・・・・・
（２）ここで、ｉ　：＝　ｌ（、ｔｌ・・・・・・ｌＫ
２’ｊ　＝に＋　’　、・・・・・・、に２１次のステ
ップ５０において、前記筆順）■＋に基づき文字類似度
ωをめる。文字類似度ωは、各グループごとの対応のと
れた行列要素群の和ΣＲＩＪ（但し、ｉ４ｔ’、・・・
・・・ｇ　Ｋ２　’　ｚ　Ｊ　＝Ｈｔ　）　であす、各
グループの総和をとるため、次式（３）に示すように、
前回まで演算したグループまでの文字類似度ωに順次加
算してめる。

ω＝ω＋Σ■もＩ」　・・・・・・・・・・・・・・・
（３）懸 次のステップ６０においては、全グループ数Ｐの演算が
終了したか否かｉｔ＜ｐで判定し、肯定的なときけステ
ップ３０に戻り、否定的なときはステップ７０に移行す
る。

ステップ７０では、最大な文字類似度を持った標準文字
番号び出すために、それまでの最大な文字類似度Ｖとを
ωくＶで判定し、肯定的なときはステップ８０を飛ばし
てステップ９０に移行し、否定的なとき、つまり現時点
で最大であればステップ８０に移行し、そこでＬに標準
文字番号ｔ”＋記憶しておく。

最終ステップ９０においては、照合すべき同一画数文字
の全部（Ｎ個）について照合が完了したか否か’ｔｔ＜
Ｎで判定する。肯定的なときけ、ステップ２０に戻り、
否定的なときはＬに記憶されている標準文字番号の文字
が、入力文字であると決定して、オンライン手書き文字
全認識する。

なお上述において、文字類似度ωを演算する方法として
、ストローク間行列を用いているが、特願昭５８−３４
３８号に示すように、標準文字のとなり合った２組のス
トロークと、その標準文字に対応する入力文字の２１Ｆ
ｆｉのストロークとで類似度全演算し、その組合せによ
ってできる類似度の和を持って文字類似度を算出するよ
うにして認識率を向上させることもできる。

以下に、上記実施例ｆ：第１図（ｂ）図示入力文字「誠
」に適用しｌヒものとして、具体的に説明する。

辞書内には標準文字が「誠Ｊ、ｒ＠Ｊ、ｒ照」・・・の
順に格納されているとする。さらに「誠」の偏「言」は
誤筆順に入力されることは、ごくまれなので、７１固の
グル−フ゛、つまり１ストロークを１グループとして、
労「成」は誤筆順の確率が高いことから、全部を１グル
ープとして、それぞれグループ分けするグループ区分デ
ータＱｉが辞ＩＪに格納されている、また、「嫁」につ
いては偏「女」の部分全部を１グループとして、「家」
の部分は１ストロークｆ：１グループとするグループ区
分データＱ、となっている。「照」については全てのス
トロークの１ストロークを１グループとするグループ区
分データとなっている。

前記第４図図示ステップ３０でめられる「５刻に対する
ストローク類似ＩＪ［Ｒｉ　Ｊ行列は、第５図に示すも
のとなる。同図と第２図とを比較して明らかなように、
１ストローク・１グループとしたストロークについては
、１つの類似度要素のみをめる演算だけとなって跡る。

また、（ｉ＝Ｈ−Ｍ。

ｊ＝８〜１３）の第８グループについては、グループ内
の全ストローク類似度は演算されているが、他のグルー
プとのストローク類似度は演算されていないものとなっ
ているので、演算時間が大幅に低減される。つづいて、
第４図図示ステップ４０にて第１〜第８グループの筆順
■（１（第５図中Ｏ印を付して示す）が決定されるが、
第１〜第７グループについては一義的に定まるので大幅
に演算時間が低減される。また、第８グループについて
は、第３図（ｂ）　、　（ｃ）に示す誤筆順の入力文字
を正しい筆順に修正し、これにより以降の認識処理のＡ
′８度を高めることができる。そして、ステップ５０に
おいてめられる文字類似度ω＆′１ｒｌ１２Ｊとなる。

同様にして、標準文字「嫁」と「照」についても照合さ
れ、それぞれ第６図（ａ）　、　（ｂ）に示すように、
実際に演算される類似度行列は実線で囲ったものとなる
。このようにして、照合すべき全ての１３画の標準文字
に対しての認識処理が完了すると、ステップ８０の変数
りには最も類似度の高い文字番号、例えば「１」が貯え
られることになる。これによって、辞書の第１番目の標
準文字「誠」が入力文字であると認識されることになる
。

したがって、第２図従来例と第５図および第６図（ａ）
、　（ｂ）を比較して判るように、本実施例によれば、
ストローク間類似度Ｒ１，をめる演算回数は、それぞれ
１／４．１／９．１／１３に低減され、筆順修正の演算
回数も、それぞれ１７４以下、１／９以下、零に低減さ
れることから、極めて短時間でオンライン手書き文字を
認識することができる。

なお、第６図（ｂ）に示す例のように、実際に演算する
行列の形が単純であれば、グループ区分データＱｔを各
グループごとに記憶する必要はなく、すべて１ストロー
クが１グループに対応しているというフラグを１つ設け
ることで、記憶エリアを少なくすることもできる。また
、第５図と第６図（ａ）との類似度行列の形は逆になっ
ているが、その旨の情報を与えることによって、グルー
プ区分デーｌ’Ｑ、のエリアを少なくすることもできる
。

〔発明の効果〕

以上説明したように本発明によれば、誤筆順で入力され
る確率の高い部分のみについて筆順の修正処理を行い、
正しく入力される部分については、筆順の修正処理全不
要にしていることがら、誤筆順の含まれる入力文字であ
っても手書き文字を正しく且つ高速に認識することがで
きるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図（ａ）は標準文字のストローク図、第１図（ｂ）
は入力文字のストローク図、第２図は従来例のストロー
ク頴似度の一例の行列図、第３図（ａ）は正酊順のスト
ローク図、第３図（ｂ）と（Ｃ）はＲＡ　ｖｆｊ順のス
トローク図、第４図は本発明の一実施例の手順を示すフ
ローチャート図、第５図および第６図（ａ）、　（ｂ）
は第４図図示実施例を具体例に適用した場合の説明図で
ある。 代理人　弁理士　鵜沼辰之 第１図 （（１−）＜ｂ） 第１図 第３０ ＣＣ） 端ムロ

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １、順次入力される手書き文字の各ストロークの位置を
   表わす入力文字の各ストロークデータと、記憶されてい
   る標準文字の各ストロークデータと、該標準文字を１を
   含む所定数の連続するストロークからなるグループに予
   め区分したグループ区分データとから、前記入力文字の
   ストロークデータを前記標準文字のグループに対応させ
   てグループ分けする段階と；該区分されたグループごと
   に当該グループに含まれる入力文字と標準文字との全ス
   トローク相互間におけるストローク類似度を行列要素と
   する行列を演算する段階と；該行列の各行且つ各列から
   みて唯一となる組合せ条件の行列要素群を選定し、該行
   列要素群内の２つの行列要素を前記組み合せ条件の下に
   順次他の２つの行列要素と置き換え、該行列要素群のう
   ちストローク類似度の和が最大となるものを選定し、該
   最大の行列要素群を形成する行列要素の行列位置に対応
   させて前記入力文字の各グループの筆順を修正する段階
   と；該修正筆＋＋ｍに基づいた入力文字と標準文字との
   ストローク類似度の和を文字類似度とし、該文字類似度
   が最大な標漁文字を入力文字として認識する段階と；を
   含んでなるオンライン手書文字認識方式。