JPS60237580A - 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、文字を手書ぎする過程の情報を用いて、逐次
認識処理７行なってゆくオンライン手書文字認識方式に
関するものである。

〔発明の背景〕

従来のオンライン手書文字認識方式は、太きく分けて、
次の４つの方式に分けられる。

第１の方式は、文字を手書き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、文字を構成する各ストロークを８方向で
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７ｊ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をいくつか
の基本ストロークに分類し、かつストロークの端点や交
叉点などを用いて文字を記述する特徴テーブルを作り、
人力文字とこの特徴テーブルとの比較により人力文字を
認識する方式である。

また、第４の方式は、特公昭５７−６１５１号公報１手
書き文字のオンライン認敵処理方式Ｊおよび特公昭５７
−１９４７１号公報「手書き文字のオンライン認識処理
方式、で提案されている方式で、前者は人力文字の各ス
トロークの始点座標。

終点座標、該始点と終点との中央位置の中点座標を抽出
して該各点を特徴点とし、後者は、ストロークをＮ等分
したＮ＋１個の特徴点で近似し、この等分数をメカ文字
のストローク数で変更するもので両者とも、予め準備さ
れた標準文字における上記各特徴点との距離の総和を決
定して、該距離の総゛和が最小値となる標準文字を上記
入力文字きしてＢａする方式である□このような従来の
オンライン手書文字認識方式は、各々以下に述べるよう
な問題点を有している。即ち、第１の方式は、漢字２片
板名などの直線を主な構成成分とする文字については、
直交関数による近似精度が必ずしも良くなく、また、文
字の位相的な形状をつかめないため認識率の低下を招い
ていた。

第２の方式では、人力された文字を構成す・る各ストロ
ークを基本ストロークに分類スる際に生じる基本ストロ
・−゛りの分類誤りのために認識率の低下を招いている
。また、認識対象となる全ての文字につい、て詳細は記
述を要すため、この記述５多大な手間を要している。

第３の方式では、第２の方式と同様に、基本ストローク
の分類誤りによる認識率の低下、ならびに、認識対象と
する全ての文字を詳細に記述する特徴テーブルの作成に
多大の手間と多量の記憶容量とを要する。

第４の方式は、第１〜第３の方式の問題点を改善するも
のとして提案された方式であるが、いまだなお、以下の
ような問題点がある。

第４の゛方式は、入力文字の各ストロークをＮ等分した
Ｎ＋１個の特徴点と予め準備した標準文字の特徴点との
距離の総和によってパターン間距離をめるもので、個々
のストロークの形状の差はパターン間距離に陽に反映さ
れず、各ストロークの特徴点の位置が°パターン間距離
に強く反映される。

このため、ストロークの特徴点の位置が類似した平板名
文字１つ」と「で」や「〈」と「シ」などの文字の場合
、両者のパターン間距離の差は顕著とならず、誤認識と
なることがしばしば生じ、認識率の低下を招いている。

また、人力文字のストロークが、人力文字に対応する標
準文字の対応するストロークに対して、ストロークの形
状および長さが全く等しく筆記されても、位置的ずれ（
他のストロークに対する相対的位置バランスのずれ）が
ある場合このストローク間距離は大きくなり、ひいては
パターン間距離も大きくなり誤認識となる。具体的には
、平板名文字「づ」、「で」や「ぐ」、゛「じ」などの
濁音文字で、このような誤認識がしばしば生ず和・これ
は、濁点の筆記位置が筆記者によってバラツクことによ
るものである〇このような問題点を改善する方法として
、前述の後者の公報において示されているように、入力
文字の各ストロークの特徴点と標準文字の対応する特徴
点との麺離を、標準文字の対応する特徴点の分散値で正
規化する方法があるが、この方法は、あくまで特徴点の
位置のバラツキを吸収するものであり、本質的にストロ
ークの形状の差は陽にパターン間距離に反映されないの
で、「つ」と「て」や「〈」と１シコなどの特徴点の位
置が類似した文字のＢ　ｇ率向上には大きく寄与しない
。

また、特徴点間の距離をめるとき標準文字の特徴点の分
散値で正規化（除算）する処理が必要で、認識処理１の
増加となり、Ｃ・いては認識処理時間の増大となる。さ
らに、標準文字の特徴点の座標値以外にその座標値の分
散値を記憶しておく必要がありメモリ容量の増大ひいて
は、認識装置の加、枠の増大となる＠ 〔発明の目的〕 本発明の目的は、前述の問題点をなくし、ストロークを
位置の情報、形状および長さの情報を有する特徴パラメ
ータで近似表現し、比較的少ない処理量で高い詔註率を
達成できるオンライン手書文字詔脈方式を提供すること
にある・〔発明の概要〕 本発明は、上記目的を達成するために、人力文字の各ス
トロークをＮ等分したＮ＋１個の特徴点Ｐｌ〜ＰＮ＋１
　を抽出し、該各ストローク、の始点に対応する特徴点
Ｐ、の座標、終点に対応する特徴点ＰＮ＋Ｉの座標およ
び特徴点Ｐｎから特徴点Ｐｎヤ１へのベクトル△Ｐｎ　
（ｎ　＝　１〜Ｎ）を該ストロークの特徴パラメータと
して抽出し、予め準備された標準文字における上記各ス
トロークの特徴パラメータとの距離の総和によりパター
ン間距離をめ、 該パターン間距離が最小値となる標準文字を該入力文字
として認識することな特徴とするものである。

〔発鳴実施例〕

第１図は、本発の１実施例の機能ブロックダイヤグラム
を示す。図中の符号１は文字情報人力装置、いわゆるタ
ブレット、２は前処理部、３は特徴パラメータ抽田部、
４はパターン間距離計算部、５は最小距離検出部、６は
呂力端子、７は標準パターン（標準文字）メモリ部であ
る〇本発明の原理は次のような、（のである・まず、文
字情報入力装置１からの入力文字は、前処理部２におい
て、人力文字の重心点が原理となるように各筆点の座標
変換が行なわれる。これを以下、位置の正規化と称す、
また、各筆点と重心点との距離の平均値が一定値となる
ように、文字の大きさの正規化が行なわれる。

さらに、前処理部２では、入力文字のストローク数を検
出する。このストローク数は、文字情報人力装置１より
得られる各筆点のＸ軸、Ｙ軸座標値および入力ペンが文
字情報入力装置１０入力面に圧着しているか否かのＺ軸
情報のうち、Ｚ軸情報をもとに、例えば圧着（Ｚ＝１）
から離脱（Ｚ＝ｏ）の変化を、１文字分にわたって計数
することにより得る。このストローク数の情報２０１は
、入力文字に対する候補文字選択情報となる。

この前処理後、特徴パラメータ抽出部３において、入力
文字の特徴パラメータが各ストロークに抽出される。特
徴パラメータは、ストｐ−りの線分長をＮ等分したＮ−
１−１個の特徴点Ｐ、〜ＰＮ＋１より、始点（ストロ−
の書き始めの点）に対応する特徴点Ｐ、の座標、終点（
ストロークの書き終りの点）に対応する特徴点ＰＮ十Ｉ
の座標および、特徴点円から特徴点Ｐｎ＋ｌへのベク゛
トル△Ｐｎ　（ｎ　＝　１〜Ｎ）の計Ｎ−）−２個であ
る。

前者の特徴点Ｐｌ、　ＰＮ＋１の座標がストロークの位
置情報に対し、後者のベクトルΔ式がストロークの形状
および長さの情報に対応するものである。

入力文字めストローク数をＭとすれば、特徴パラメータ
数はストローク当りＮ＋２個なので、１文字当り（Ｎ−
）−２）ＸＭ個となる。

パターン間距離計算部４では、前述の入力文字と、あら
かじめ、人力文字と同様に前処理。

特徴パラメータ抽出され標準パターンメモリ部７に記憶
されている標準文字（標準パターン）とについて、パタ
ーン間距離が計算される。なお、このとき対象となる標
準パターンは、前述したス）ｉｆｆ−り数情報２０１を
もとに、入力文字ノストローク数と等しいものである。

よって、認識カテゴリーをθで表わし、パターン間距離
をＤ（θ）とすれば、Ｄ（のは、で与えられる。

ココに、Ｑｍ、ｎ　は入力文字の第ｍ番目のストｐ−り
の第ｎ番目の特徴パラメータ値’　Ｑｍ、ｎは。

カテゴリθに属する標準パターンの第ｍ番目のストロー
クの第、ｎ番目の特徴パラメータ値、Ｍは人力文字およ
び標準パターンのストローク数、Ｎは、ストロークの等
分数である。

なお、””ｎ’　Ｑｍ、ｎはそれぞれ特徴点の座標ある
いは特徴点間のベクトルを示すものでＱｍ、ｎ　”＝　
（ａｍ、ｎ　、　ｂｍ、ｎ　）　（２）鑞、、−（ａ篇
・・喘、　＞　（３） となる。よって、ＩＩＡ−Ｂ１１は、特徴パラメータＡ
と８間の遠近を表わす量であれば良く、伺えばＡ、８間
のユークリッドノルムあるいはシティブロック距離など
が用いられる。

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部５により最小値が検出され、最小
値を示すカテゴリθを人力文字として認識し、カテゴリ
θに対応するコードを出力端子６に出力する。

第２図は、本発明の具体的な１実施例を示す。

１１はタブレット、１２は人力ベンで、第１図の文字情
報入力装置１に対応する。１３はタブレットインタフェ
イス部、８１はマイクルプロセッサ。

８２はランダムアクセスメモリ　（以下ＲＡＭと称す）
、８３はリードオンリーメモリ　（以下ＲＯＭと称す）
、６１は、出力インタフエイス部、６は出力端子である
。

マイクｐプロセｙす８１は、前述した原理ヲ実行するも
ので、実行するためのプログラムはＲＯＭ８うに記憶さ
れている。

第３図は、゛マイクロプロセッサ８１の大まかな処理手
順を示すものである。以下、この手順に従い、前処理、
特徴パラメータ抽出処理、パターン間距離計算処理およ
び最小値検出処理にっいて、説明していく。

入力ペン１２によってタブレット上に筆記された文字の
情報は、文字を筆記する人力ベン１２が一定距離進むご
とに筆点の座標系列（Ｘｉ　、　Ｙｉ）。

（ｉ−１，２，３，・・・１１．Ｉｔは文字の総筆点数
）としてタブレットインタフェイス部１３を介シてマイ
クロプロセッサ８１に取り込まれる。そして、１文字分
に対応する各筆点情報が、Ｒ，ＡＭ８２の所定のエリア
に格納される。

その後、この１文字分の各筆点情報に対して、まず、前
処理が行なわれる。前処理は、位置の正規化および大き
さの正規化である。どの前処理は、例えば特公昭５７−
６１５１号公報に示されている前処理方法で行なわれる
。その概要は以下の如くである。

まず位置の正規化のために、入力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座標各
独立に計算される。即ち、Ｘ座標の真心Ｘ、Ｙ座欅の重
心Ｙは、 ただし、ｌは文字の総筆点数 としてめる。よって、文字の重心Ｇ＝（Ｘ。

Ｙ）が得られる。

次に、各筆点の座標を今求めた重心Ｇを原点とする座標
に座標変換する。これは、各筆点について、Ｘ座標から
はＸを、Ｘ座標からはＹを減することによって行なうつ 次に大きさの正規化のために・人力文字の平均半径Ｒ８
をめる。Ｒｏは、位置の正規化後の各筆点の原点までの
距離Ｒ１（ｉ＝１〜ｌ）の平均値で、 としてめろ。そして、各筆点のＸ座標値及びＸ座標値を
各々独立にＲｏで除し、一定定数を乗算することにより
大きさの正規化を行なう。

こうして、前処理された人力文字の各筆点はｔびＲＡ、
ＭＢ２の所定エリアに格納される。

この前処理後、特徴パラメータ抽出処理にて各ストロー
クの特徴パラメータが抽８される。

特徴パラメータは、前述の原理で説明したように、スト
ロークの線分長をＮ等分したＮ＋１個の特徴点Ｐ、〜Ｐ
Ｎヤ１より、ストロークの始点に対応する特徴点Ｐ１の
座標、終点に対応する特徴点ＰＮ＋　１の座標、および
防接する特徴点Ｐｎヤ１゜Ｐｎ間のべ々トルにブｎ、（
ｎ＝１〜Ｎ）で籠る。

ここでは、ベクトルｉｈとして、隣接特徴点間の方向と
長さを近似的に示す特徴点間の座標の差分値△Ｐｎ＝Ｐ
１１＋＋　−Ｐｎ　（ｎ＝１〜Ｎ）とした例について以
下説明する。

まず特徴点Ｐ）〜ＰＮ＋１の抽出の方法について説明す
る。ここで第４図の（ａ）に示すように１つのストロー
クをなす筆点系列を０□〜Ｃｈ、（Ｉは筆点数）とすれ
ば、特徴点Ｐ、はこのストロークの始点である筆点Ｏ１
に、特徴点ＰＮヤ１は終点である筆点０■に一義的に決
める。そして、特徴点Ｐ２〜ＰＮは、このストロークの
線分長りをもとに、始点０１からの線分長ＬｄがＬｓ　
＝　Ｌ／Ｎに等しいか、越える筆点Ｏｉ２を特徴点Ｐ２
とし、筆点Ｏｉ２からの線分長Ｌｄが、同様にＬＳに等
しいか、越える筆点Ｏｉ５を特徴点Ｐ３とし、同様に順
次、Ｐ４．・・・ＰＮと決定していく。なお、　ｔ２．
ｉ３゜・・・ｉＮは、１く１２〈ｉ３〈・・・、（ｉＮ
（Ｉのように、筆記順である〇 この特徴点抽出の具体的な処理手順を第５図に示す〇 第５図の１は、特徴点Ｐｌ　、　ＰＮ＋Ｉの設定、第５
図の２は、ストローク長りをめこれをＮ等分した線分長
Ｌｓをめる処理、第５図の３はこのＬｓをもとに、特徴
点Ｐ、〜ＰＮを設定する処理である。なお、第５図の２
２および３２におけるｄ　（Ｏｉ＋１．Ｏｉ）は筆点Ｏ
１＋１と筆点Ｑｉとの距離を示すものであり、距離は、
画点間のユークＩＪツドノルムあるいはシティブロック
距離としてめる〇 第５図の１，２の処理後、第５図の３１で初期設定後、
第５図の６２で筆点０１からの線分長Ｌｄをめ、第５図
の３３で、ＬｄがＬｓに等しいか大きいかを判定し、結
果が否定的（Ｎ）な場合、第５図３４でｉをインクリメ
ントして順次累積線分長をめていく。第５図３６の結果
が肯定的な場合このときのｉ＋１の値を１２とすれば、
第５図３５で、筆点Ｑｉ＋＋つまりＱｉ２を、特徴点Ｐ
２とする。そして・第５図３７でＬｄを０にし、ｎをイ
ンクリメントし、さらに、第５図３４でｉをインクリメ
ントし、再び筆点Ｑｉ２からの線分長をめていく。この
ようにして、順次特徴点Ｐ２゜Ｐ３・・・、ＰＮ　まで
設定していく。第４図３６の判定は、特徴点ＰＮまで設
定したか否かの判定で、この判定結果が肯定的となった
時点で、この特徴点抽出手順を完了する。

この結果、第４図の（ａ）に示したストロークに対して
、ストロークの等分数Ｎを５とすれば、第４図（ｂ）の
ように特徴点Ｐ、−Ｐ、が得られる。

このようにして得られたストロークの特徴点より、次の
ようにして特徴パラメータを設定する。特徴点りの座標
値を（Ｘｎ、３’ｎ）、（ｎは１〜Ｎ＋１）とすれば、
第１の特徴パラメータＱ、はストロークの始点に対応す
る特徴点Ｐ、の座標筒２の特徴パラメータＱ２は、スト
ロークの終点に対応する特徴点ＰＮヤ１の座標とする。

第（２十ｑ）の特徴パラメータＱ２＋ｑ、（Ｑは１〜Ｎ
）は、隣接する特徴点Ｐ　Ｑ　−１−＋とＰｑの座標の
差分△Ｐｑとする。

特徴点Ｐと特徴パラメータＱとの関係を表１第６図に、
特徴パラメータＱの設定の手順を示す。

この特徴点の抽出および特徴パラメータの設定は、人力
文字の各ストロークについて行なう。

このようにし、て得られた人力文字の特徴パラメータを
もとに、パターン間距離計算処理において標準パターン
とのパターン間距離が計算される。標準パターンは、あ
らかじめ、人力文字と同様の前処理および特徴パラメー
タ抽出処理された標準文字の特徴パラメータがＲＡＭ８
２あるいはＲＯＭ８３の所定のエリアに格納されている
０ パターン間距離計算処理では、標準パターンのうち、人
力文字のストローク数Ｍに等しい標準パターンが、パタ
ーン間距離計算の対象とする。標準パターンθに対する
パターン間距離Ｄ（θ）は、（１）式によってめられる
。

ここで、人力文字の第ｍ番目のストロークの第ｎ番目ノ
’ｌｔｌ徴バ５　ｉ　−タＱｍ、ｎを（Ｘｍ、ｎ、）’
ｍ、ｎ）標準パターンθの第ｍ番目のストロークの第ｎ
（ただしく　Ｘ、Ｙ）のＸは、特徴パラメータＱのＸ軸
座標成分、ｙはＹ軸座標成分である）とすれば、 パターン間距離Ｄ（θ）は、 あるいは、 （８） あるいは （９） ただし、Ｍは人力文字および標準パターンのストローク
数、 Ｎはストロークの等分数、 Ｎ＋２はストローク当りの特徴パ ラメータ数、 としてめる。

（７）式は、特徴パラメータ間の距離をシティブロック
距離として、（８）式は、ユークリツＦ・ノルムとして
、（９）式はユークリッド・ノルムの２乗としてめるも
のである。このうち、どれを用いるかは、任意に選ぶこ
とができる〇 第７図に、（７）式を用いたパターン間距離計算処理の
手順を示す。ここでζ・ま、対象となる標準パターンの
数をＣとし、０個の標準パターンに対するパターン間距
離をＤ　（１）　、　Ｄ　（２）・・・Ｄ　（Ｃ）とし
た。

こうして得られた０個のパターン間距離をもとに最小距
離検出処理にて、最小値が検出される。このとき、最小
値を与える標準パターンを認識結果として出力する。出
力は標準パターンにあらかじめ付与されたコード、例え
ばＪＩＳコードを出力する・ 〔発明の効果〕 以上説明してきたように、本発明では、入力文字９各ス
トｏ＝りをＮ等分するＮ＋１個の特徴点Ｐ１〜ＰＮ＋Ｉ
をもとに、始点Ｐ１．終点ＰＮヤ１および隣接する特徴
点ＰＮ＋Ｉ　、とＰｎ　、　（ｎ　＝　１〜Ｎ）のベク
トルΔ゛九のＮ＋２個の特徴パラメータで近似表現し１
、あらかじめ準備されている標準ノぐターンの特徴パラ
メータとの距離の総和ヲハターンｆｊｌＪ距離としてめ
、このパターン間距離が最小となる標準パターンを人力
文字として認識する。

よって、特徴パラメータＰ、（始点座標）。

ＰＮ＋ｌ　（終点座標）によりストロークの位置の情報
を与えるとともに、特徴パラメータ△Ｐｎで、ストロー
クの形状およびストロークの長さの情報を与えることが
できる。このため、従来認識率の低下をまねいていた文
字ｒ＜Ｊ　、「しＪや「つ」　「て」などの特徴点の位
置が類似した文字の認識率ケ向上することができる。

また、文字「づ」　「で」や「ぐ」　「じ」などの濁音
文字の濁点は、他のストロークより線分点が短かいので
、濁点の文字全体に占める距離の重みは小さくなり、濁
点の位置のバラツキによる従来の認識率低下を防ぐこと
ができる０これは、ス）０−りを、Ｎ等分するＮ＋１個
の特徴点で近似するのではなく、始点と終点および隣接
特徴点間のベクトルで表現することにより、位置的情報
の重みを小さくするとともに、ベクトルで、形状および
ストロークの長さの情報を持たせることにより、もとも
と、長さの短かい濁点などのストロークは、ベクトルそ
のものも小さくなり、結果的に文字全体に対する重みが
小さくなることによるものである。

この結果、ストロークの等分数Ｎを５とした場合、平仮
名文字、２０名の筆記者に対して、従来のストロークを
６点で近似する特公昭５７−１’９４７１　の認識方式
では認識率９２６％で、本発明では、９６，５％の高い
認識率を達成することができた。

また、ストロークの等分数Ｎは、曲線成分を主体とする
平仮名、英数字に対しては、大きく商ｍ成分を主体とす
る片仮名、漢字に対しては小さくして、一定の近似精度
をもたせ、十分な認識率を確保するとともに、カテゴリ
ー数がぼ５大で、ストローク数の多い漢字に対しては、
例えばＮ＝２とし標準パターンの蓄積のための情報量の
圧縮と認識処理時間の短縮を図ってもよいことは、言う
までもない。

マタ、人力文字のストローク数に応じて、ストロークの
等分数Ｎを、変化させても、同様の効果を得ることがで
きる、 また、本具体実施例では、−接特徴点ｐｎ、Ｐｎヤ１間
のベクトルΔＰｎを、特徴点Ｐｎ　、Ｐｎ＋Ｉの座標の
差分値△Ｐｎ　＝＝ｐ旧、　−Ｐｎとしたが、特徴点り
から特徴点Ｐｎ＋ｌへの線分の長さＶａ、その方向をｂ
とし、て△Ｐｎ＝　（ａ　、　ｂ）としても良いＯさら
に方向すを、８方向、あるいは、１６方向というように
量子化方向値としても良い。これらによって、本具体実
施例と同様な効果が得られることは言うまでもない。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の１実施例の機能ブロックダイヤグラム
を示す図、第２図は本発明の１具体的実施例を示す図、
第６図は本発明の大まかな処理手順フローを示す図、第
４図は特徴１点抽出処理の、説明図、第５図は特徴点抽
出処理フローを示す図、第６図は特徴パラメータ設定フ
ローを示す図、第７図はパターン間距離計算処理フロー
を示す図である。 １・・文字情報人力装置、２・・・前処理部、６・・・
特徴パラメータ抽出部、 ４・・・パターン間距離計算部、 ５・・・最小距離検圧部、 ７・・・標準ハターンメモリ部、 ８１・・・マイクロプロセッサ、 ８２・・・ＲＡＭ、　８５・・・ＲＯＭ。 代理人弁理士　高　橋　明　夫 第４悶 （Ｏ）　（１）） 第５図 第２図 第７図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、　文字筆記器により文字を書きながら人力し、誤入
   力された文字のストａ−りを追跡しつつ該入力文字を認
   識するオンライン手書文字認識方式において、 該人ガ文字の各ストロークをＮ等分したＮ＋１個の特徴
   点ＰＩ〜ＰＮヤ１を抽出し、該各ス）ｔｅｌ−りの始点
   に対応する特徴点Ｐ１の座標、終点に対応する特徴点Ｐ
   Ｎ＋ｌの座標および特徴点ＰＮから特徴点ＰＮ＋Ｉへの
   ペクトＡｔ　ＱＰｎ　（ｎ、＝　１〜Ｎ）ヲ該ストロー
   クの特徴パラメータとして抽出し、予め準備された標準
   文字における上記各ストロークの特徴パラメータとの距
   離の総和によりパターン間距離をめ・ 該パターン間距離が最小値となる標準文字を該入力文字
   として認識することを特徴とするオンライン手書文字認
   識方式。 ２、　上記特徴パラメータとしての、上記ベクトル△Ｐ
   ｎを隣接する特徴点の座標の差分値。 △Ｐｎ＝Ｐｎ＋＋　−Ｐｎ　（ｎ−＝ｌ　〜Ｎ）とした
   ことを特徴とする特許請求の範囲第１項記載のオン、ラ
   イン手書文字認識方式。 ３、　該パターン間距離は、人力文字の上記特徴点数入
   力文字の重心点との距離を正規化した値、ならびに、標
   準文字の上記特徴点と該標準文字の重心点との距離を正
   規化した値にもとづいて得られた上記特徴パラメータを
   もとに決定されることを特徴とする特許請求の範囲第１
   項又は第２項記載のオンライン手書文字認識方式。 ４、入力文字のストロークの特徴パラメータＰ、。 ＰＮＮ１３△ＰＩ、△Ｐ８．・・・、△ＰＮを、ＰＩ＝
   （ｘｌ、ｙＩ） ＰＮ十Ｉ　＝　（ＸＮ＋ｌ　・　ＹＮ十＋　）△ｐＨ＝
   　（Ｘｎ＋＋　Ｘｎ　、　）’ｎ＋＋　）’ｎ）＝（△
   ｘｎ、△ｙｎ）ただし、ｎ−１〜Ｎ とし、該入力文字のス）ｏ−りに対応する標準文字のス
   トロークの特徴ノぐラメータＰ、。 ＰＮ−）１．△η、△も、　、、、　’、　ＡＰＮケ、
   層１−（７１，Ｙ＋）ぐ ＰＮ″佃＝　＜ＸＮ十Ｉ　、）’Ｎ十Ｉ’　）Δト、＝
   （△マｎ、△マｎ）ただし、ｎ　＝＝　１〜Ｎとし、 該入力文字のストロークと対応する標準文字のストロー
   クとのストローク間距離ｄｏヲａｓ　＝　ｌｘ、　−ｘ
   、ｌ　＋　ｌｙ、−ｙ、ｌ＋　ｌＸＨ＋＋　ＸＮ中＋Ｉ
   ＋ｌＹＮ士＋　ＹＮ＋＋１あるいは、 ｄＳ−（×１−η）２＋　（ｙ、ｙ＋）２＋　（ＸＮ−
   ｔｌ　ＸＮ＋１）２＋（ＹＮ士ｌ　ＹＮ十＋　）あ”る
   いは ｄＳ＝ｌ【ｉ丁＋　（ｙ＋　ｙ＋　）”としてめ、１文
   字分にわたり、該ストローク間距離を総和した値をＸタ
   ーン間距離としてめることを特徴とする特許請求の範囲
   第２項、又ハ第３項記載のオンライン手書文字認識方式
   ０ ５　人力文字のストローク数に応じて、ストロークの特
   徴点数Ｎ＋１つまりストロークの等分数Ｎを変更するこ
   とを特徴とする特許請求の範囲第２項、第３項、又は第
   ４項記載のオンライン手書文字認識方式。