JPS61114387A - オンライン手書き文字認識装置 - 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】 〔発明の利用分野〕 本発明は１文字を手書きする過程の情報を用いて、逐次
認識処理を行りてゆくオンライン手書き文字認識装置に
係り、特に筆記者固有の癖による誤認識を学習によって
減少させろオンライン手書き文字認識装置に関する。

〔発明の背景〕

コンピュータの性能向上に伴ｔ）、多クツ分野にコンビ
エータが導入され、特にＯＡ（ＯｆｆｉｃｅＡｕｔｏｍ
ａｔｉｏｎ）として事務所などで日常多く行なわれてい
る文書処理には、入力）せな℃１ものとなってきた。そ
の中で、文書をコンピュータに入力し、編集、格納、情
報検索などの処理が主に行なわれている。このような利
用において、入力装置は非常に重要な役割りを果し、特
に日本においては、漢字、ひらがな、カタカナなどの手
軽な入力手段の開発が急務となっている。

このような要求を満すために、文字を手書きすることで
、漢字やひらがななどの入力が行なえるようＫしたオン
ライン手書き文字認識装置が発表されている。これらの
オンライン手書き文字ｉ！識張装置、タブレット式座標
入力装置に手書きされたストローク情報を用いて、記入
された文字を認識するものである。

この文字認識には、多くの認識方式が考案されている。

主なものとしては、 （ＩＩ　　文字を手書きする際の端点の運動変化を直交
座標成分に分解した一次元波形と考え、この−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。

（動　文字を＊ｇ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合せから文字を認識する方式。

（３）　　文字を構成する各ストロークをい（っかの基
本ス）ａ−りに分類し、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、入力
文字とこの特徴テーブルとの比較により入力文字を認識
する方式。

（４Ｉ　　特公昭５７−６１５１　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、
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座標を抽出して該各点を特
徴点とし、予め準備された標準文字における各特徴点と
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としてＲＨする方式。

などがある。いずれの方式においても、ｇｍ結果は、あ
る事象Ｘが生じた時、この事象Ｘが現在わかっているカ
テゴリの集合の中の、どのカテゴリに属すかを決定した
ものである。従ってこれらの結果は、必然的なものでは
なく、そのカテゴリに属する可能性が高いという確率的
なものでしかない。そこで、必ずｌ！識誤りが存在する
。

特に、手書き文字は、筆記者の癖によりて同じ文字でも
人によりて、かなり形や書き方が変わる。通常、認識に
おいては、基準となる文字を表わす特徴パラメータと入
力された筆跡情報から得られる特徴パラメータの比較に
よって、どの文字に近いかを決定する。この基準となる
特徴パラメータは、多くの人が薙記した文字から決定さ
れるが、不特定多数の人の文字に対し統一的な認識結果
を与える基準となる特徴パラメータ（辞書）を決定する
ことは不可能である。

このよ５な問題を解決する方法の１つが、特ＨＵＥ　５
６−ｙｐｓｙ６号公報「文字認識装置の認識方法」で提
案されている。この方法は、予め筆記者の文字を個人辞
書として、特徴パラメータを登録しておき、文字へ入力
された時、まず基本辞書を用いて文字認識を行ない、判
読不能の場合に、個人辞書を用いて文字認識を行う。こ
の方法は、筆記者固有の癖を吸収するのに好適であるが
、漢字、ひらがな、カタカナなど非常に多くの文字を予
め登録しなければならないので筆記者の負担が大きくな
る上に、基本辞書を用いてＢ識した後に、判定不能なら
もう一度個人辞書を用いて認識するという二重の認識処
理を行なわなければならないので、認識処理時間が長く
なるという点が考慮されていなかった。

また％特公昭５１３−１？１０９号公報「パターン判別
方法Ｊで提案されている方法で、基準辞書に登録された
特徴パラメータと入力情報から得られる特徴パラメータ
を用い、両者の差異をしきい値と比較し、入力が辞書に
登録されたある文字と同じと判断され、差異がしきい値
よりも小さい場合に、入力における特徴パラメータを、
対応する基進辞嘗の文字における特徴パラメータと置き
換え、その後は、この置き換えられた特徴パラメータを
用いて認識を行う。この方法によれば、篭記者による文
字の変型などによる認識誤りをおかす率を減少させるこ
とが可能である。しかし、該置き換えを行５かどうかを
判断するしきい値を、辞書に登録されている文字全てに
対し持っていなければならない上に、葎記者の癖によっ
て、差異がしきい値を越えた場合には、置き換えが行な
われないといつた問題については、考慮されていなかっ
た。

〔発明の目的〕

本発明の目的は、オンライン手書き文字ｉ！識張装置お
けろ銀記者固有の癖による認識誤りを学習によって辞書
を修正し、使用するに従って癖や変形による１ｌＩＲ誤
りを生じなくなるオンライン手書き文字認識装置を提供
することにある。

〔発明の概要〕

上記目的を達成するため、本発明においては、不特定筆
記者に対する手書き文学誌ｗ＆において基本として使用
している辞書を、鰍記者の癖や文字の変形に合わせるよ
うに修正し、除々にその篭記者用の辞書に作り換え、そ
れ以後は、この辞書を個人辞書として用いることで認識
誤りを減少させることを可能とする。これにより。

特別な個人辞書の登録を行なわないで、高い認識率が得
られるオンライン手書き文字認識装置を購築する。

〔発明の実施例〕

第１図には、本発明の一実施例の機能プロククダイアグ
ラムを示す。図中１は座標入力装置、いわゆるタブレッ
ト、２は該座標入力装置１からの座標情報に基き文字の
認識を行な５認識処理部であり、認識結果として類似度
の高い順に少なくとも１個以上の文字を出力する。５は
、文書の編集や、該認識処理部２が出力する候補文字の
選択を指示するだめのコマンドを、該座標入力装置１の
情報により生成する。該認識処理部２の出力は、候補文
字処理部４に送られ、後述する候補文字の格納１選択が
行なわれる。

一方、該コマンド生成部３で生成されたコマンドは、コ
マンド解析部５へ送られ、コマンドに対応する必要な処
理を、文書処理及び文字久方処理部６へ指示すると同時
にそのコマンドが、個人辞書作成のための学習指示であ
る場合には、その指示を個人辞書作成部１へ送る。個人
辞書作成部７は、認識処理で用いた入力情報における特
徴パラメータと、該候補文字処理部４により選択された
文字に対応する認識用辞書８内に登録されている特徴パ
ラメータとから新しい特徴パラメータを作成し、この特
徴パラメータを該認識用辞書８内の特徴パラメータと置
き換える。この様な方法をくり返すことＫよって、当初
用いていた認識用辞書では、認識誤りを生じていたのが
、除々に個人の癖を吸収し認識誤りを生じなくなる。

第２図に、本発明の具体的な実施例を示す。

図中１０は、認識プロセッサであり、図示されない座標
入力装置からの座標情報と、該認識用辞書８とから入力
された文字を認識する。１１はランダムアクセスメモリ
（以下ＲＡＭ）であり、種々の処理における一時記憶や
ワークエリアとして使用される。１２はリードオンリー
メモリ（以下ＲＤＭ）であり、各穫処理プログラムが置
かれたり、固定的な数値、パラメータなどが格納されて
いる。該認識グミセッサ１ｏからの出力は、候補文字格
納バッファ１４へ登録される。マイクロプロセッサ９は
、格納された候補文字の中から必要な文字を選択し、文
書編集用テキストバッファ１６内に格納する。同時に、
入力情報に対する％微パラメータを、同様に久方文字パ
ラメータ格納バッファ１５内に格納しておく。１３は図
示されないコマンド指示部から与えられる学習コマンド
によって起動される個人辞書プロセッサであり、該入力
パラメータバッファ内に格納された特徴パラメータと、
該認識用辞書に登録されている特徴パラメータとから個
人用の特徴パラメータを作成し、該認識用辞書の修正を
行う。

認識結果や文書などは、表示装置１８に表示され、該文
書編集用テキストバッファ１６内に作成された文書を、
外部記憶装置１７ＶＣ登録したり、予め該外部記憶装置
１７に登録されている文書を該文書編集用テキストバッ
ファ１６内へ読み込み、文書の編集、訂正、追加などを
行うことができる。さらにこれらを、ホストコンピュー
タなどへ送るための出力インターフェース１９がある。

図示されない座標入力装置から送られてくる情報は、認
識プロセッサ１０に入力される。この情報には、文字を
筆記し、座標を指示あるいは検出するための入力ベンが
、該座標入力装置の記入面に押しつけられたかどうかを
示すベンタッチ信号と、該記入面に固定された座標系に
対する入力ベンの位置を表わす座標信号が含まれている
。該認識プロセッサ１０は、こｈらの情報から文字の特
徴を表わす特徴パラメータを算出し、予め基準となる文
字の特徴パラメータを登録した該認識用辞書８の中から
、入力情報から得た特徴パラメータとの差異が最も少な
い文字、あるいは、差異の少ない順に複数個の文字を出
力する。この認識には、多くの方法が提案されており、
例えば先に示した特公昭５７−６１５１号公報「オンラ
イン手書き文字認識方式」では、該座標入力装置から送
られて来るベンタッチ信号のベンタッチからベンタッチ
までの間の座標信号を１つのストロークとして切り出し
、このストロークを、始点座標、終点座標、中点座標の
５点で代表させ、これらのス）ａ−りの組合せとして入
力情報を取り出し、同様な方法ですでに登録されている
辞書の中の座標点間のパターンマツチングを行って、こ
のパターン間距離の逆数を類似度とし、パターン間距離
の最も小さい座標点な有する文字が入力文字と等しいと
する方式である。一般的に、辞書に登録されている特徴
パラメータは、多くの人の特徴パラメータの平均的なも
のが採用されるが、手書き文字の形や筆記順序などの変
動は、個人差が大きく、不特定の筆記者に対し一律な類
似度を与えるような辞書を作成することはできない。従
って、ある入力文字に対する辞書に登録された文字との
類似度は、ある分布を示す。この時、入力文字の変形や
葺記順序の違いによって分布の分散が大きくなると、他
の辞書に登録されている文字との分布に重なりが生じろ
。

このような時、入力文字をどちらの文字とすればよいか
は、ベイズの理論などにより明らかにされているが、分
布の重なりによって認識誤りが生じる。

ところが、この様な分布の重なりによって、入力文字と
正しい文字との類似度が第１位とはならなくても、本来
同じ文字であれば、比較的高い類似度を取ることは明ら
かである。そこで該認識プロセヴｖ１０からは、類似度
の高い順に複数個の文字が出力される。

この出力は、候補文字バッファ１４に格納され、類似度
の最も高い文字が、認識結果として文書編集用テキスト
バッファ１６内へ格納されると同時に、表示装置１８へ
表示される。筆記者は、この表示を見て、目的の文字が
表示されなかった場合には、候補選択することを、図示
されない「候補選択コマンドエリア」へ指示する。する
と、表示されている文字に対する候補文字が、該表示ｉ
　１１ｉ　１８に表示されろ。この候補文字の中に、筆
記者の目的とする文字が存在する場合には１図示されな
い「文字選択コマンドエリア」を指示することＫより、
次の候補を選択することができる。

この時、本来入力文字と等しい文字との類似度は、最も
高くなるはずだが、入力文字の変形などによって、その
様にならなかりた。従りて候補選択で、目的の文字を選
択した場合には、この時の入力情報による特徴パラメー
タと、選択した文字に対する認識用辞書８に登録されて
いる特徴パラメータの平均値を、新しい個人用特徴パラ
メータとし、これと選択した文字に対する特徴パラメー
タとを置き換える。これを行うのが、個人辞書グミセッ
サ１５である。

この様に、候補選択で目的の文字を選択するたびに、辞
書に登録されている特徴パラメータと入力情報による特
徴パラメータの平均値を新しい特徴パラメータとしてゆ
（ので、最初は類似度が１位とならなかったために認識
誤りとなりていた文字も除々に類似度が高くなり、認識
誤りを生じなくなるようＫすることが可能である。

これＫより１％に個人辞書を登録する手続きを行なわな
いで１個人辞書な作成し、筆記者固有の癖を学習によっ
て吸収し、認Ｒ″４の向上が計れるという効果がある。

筆記者は、一連の作業終了時に、識別情報をつけて辞書
を個人辞書として、外部記憶装置１７へ登録し、次に作
業を始める時は、この個人辞書を、ｇ繊用辞書として用
いることで、いつも認識率の高い手書き文字認識装置と
して利用できる。

さらに詳細な説明を第３図を用いて行う。

マイクログロセッｔ９は、アドレスバス、データバス、
リードライト信号線を用いて周辺デバイスとインターフ
ェースする。キーボー）”　２０　。

ＲＡＭ１１．　ＲＯＭ１２　、外部記憶装置１７０表示
制御プロセッセック１表示装置１８で構成される。

認識プロセッサ１０　、認識用辞書８．コマンド解析グ
ロセッｔ２１．カーソル一時記憶エリア（カーソルＴＰ
Ａ　）　２５　、カーソルテーブル２２．候補文字一時
記憶エリア（候補文字ＴＰＡ　）２４　、候補文字格納
バッファ１４．入力文字パラメータ一時記憶エリア（入
力文字パラメータＴＰＡ　）２５　、入力文字パラメー
タ格納バッファ１５．パラメータ対応グａセッｔ２６．
平均化プロセッサ２７．順序制御プロセッサ２８１文書
編集用テキストバク７ア１６は、データバスに接続され
、リードライト信号によって、データの受授をマイクロ
グσセッサ９と行りている。

図示されない座標入力装置に入力された座標データは、
ｌＩ！識プａセッ？−１０へ送られる。認識グロセッテ
１０は、この座標データから文字の特徴パラメータを算
出し、認識用辞書８内の特徴パラメータと比較し、類似
度の高い順に候補文字を出力する。この候補文字は、候
補文字ＴＰＡ２４へまず格納される。同時に認Ｒ結果が
表示されるべきカーソル位置をカーソル位置人２５に格
納するσカーソルテーブル２２内の中で、カーフルＴＰ
Ａ２３に格納したカーソル位置に相当する場所を捜し、
カーソルＴＰＡ２５の内容を格納し、それに相当する候
補文字格納バッファ１４内へ、候補文字ＴＰＡ２４の内
容を格納する。さらに、入力情報による特徴パラメータ
を入力文字パラメータＴＰＡ２５へ格納し、カーソルテ
ーブル２２内へ、カーソルＴＰＡ２５を格納する位置に
相当する人力文字パラメータ格納バッファ１５内へ、入
力文字パラメータＴＰＡ２５の内容な格納する。

候補を持つ文字数をｍ個とし、−文字の候補文字数をｎ
個とした時の、カーソルテーブル２２と候補文字格納バ
ッファ１４の構匠図を第４図に示す。カーソル位置ＣＰ
ｉＫ対応する候補文字はｃｎｉｊ（Ｊ＝１〜ｎ）となり
ている。表示装置１８１Ｃは候補文字格納バッファ１４
内の、類似度が第１位の文字ＣＤｉ、を表示している。

筆記者が、認ｇＩｔ誤りを見つけ、候補選択をするため
に、図示されない「候補選択コマンドエリア」を指示す
るとカーソルテーブル２２内に登録されているカーソル
位置に対応する表示装置１８の表示位置の表示色を変え
て、候補文字を持つている領域を筆記者に知らしめる。

この様子を第５図に示す。この時、現在のカーソル位置
が、該カーソルテーブル２２内に登録されているカーソ
ル位置と一致していれば、それに対応する候補文字を表
示する。これＫより、筆記者は目的の文字が候補内にあ
るかどうかを知ることができる。

候補選択を指示したり、表示された候補文字の中から目
的の文字を選択するための指示は、キーボード２０や図
示されない座標入力装置上に設定されたコマンドエリア
への指示で行なわれる。このコマンドは、認識結果とは
別にキーボード２０や認識プロセッサ１０から出力され
る。このコマンドは、コマンド解析プロセッサ２１で、
解析されそれに応じたコマンドを発生し、必要な仕事（
タスク〕に起動をかける。このコマンド解析プロセッサ
２１の概略ＰＡＤを第６図に示す。

何かコマンドが入力されると、文字選択モードかどうか
を調べる。最初は文字選択モードが解除されているので
、コマンドの解析を行う。

コマンドには１文書編集用として、挿入、削除８カーソ
ル制御などがある。コマンドが解析されると、各々対応
するコマンドを発生し、対応するタスクを起動する。

今、コマンドとして「候補選択」が入力されると、コマ
ンド解析プロセラｆ２１は、候補選択用タスクに起動を
かける。候補選択コマンドの概略ＰＡＤを第７図に示す
。

最初に、候補選択モードかどうかをチェックする。始め
は、候補選択モードが解除されているので、候補選択モ
ードをセットし、現在候補文字が格納されている文字に
つぎ１表示色を変える。この時、カーソルが、候補格納
エリア内にあれば、カーソル位置に対応する候補文字を
候補文字表示エリアへ表示する。（３８５図参照）篭記
者は、表示された候補文字を調べ、目的の文字がその中
に存在する場合には、図示されない「文字選択コマンド
エリア」を指示する。

すると、文′！＃逃択コマンドが虫取され、コマンド解
析プロセッサ２１へ入力される。この段階では、まだ文
字選択モードがセットされていないので、コマンドを解
析し、第８図に示す文字選択コマンドタスクを起動する
。ここでは、候補選択モードをチェックし、現在のカー
ソル位置が候補格納エリア内に存在するかどうかチェッ
クし、それぞれ条件を満せば１文字選択モードをセット
する。その後、現在のカーソル位置ｉＫ対応する候補文
字格納バッファ１４内で、ＣＤ４　ｊ＝　ＣＤ１ｊ＋１
ｊ＝１　、　ｎ−１ＣＤ　ｉｎｘ　ＣＤ１ｓ を実行する。従って、新しくＣＤｉ、に格納された文字
を、文書編集用テキストバッファ１６内のカーソル位置
に対応する場所へ格納すると同時に、対応する表示ｌ１
Ｍ１１　Ｂの表示位置へ表示する。

その後、表示されている候補文字の中で、どの文字を選
択しているのかを示す文字選択用カーソルを移動させる
。この方法で、−個の文字選択コマンドで次の候補文字
を一つ選択する。

これをくり返し、目的の文字を選択した後、文字選択コ
マンド以外のコマンドが指示された時、第６図の流れに
従い、学習コマンドが発生シ、個人辞書プロセッサ１３
に起動をかける。該個人辞書ブロセッｆ１３は、第３図
において、パラメータ対応プロセッサ２６．平均化プロ
セッサ２７゜順序制御グａセッｔ２Ｂから成っている。

各々のプロセッサの処１ｉ１１ｔ要を、それぞれ第９図
、第１０図、第１１図に示した。

個人辞書プロセッサ１３に起動がかかると、まずパラメ
ータ対応プロセッサ２６を実行する。このプロセッサは
、第９図に示すように、文字選択コマンドにより選択し
た文字に対する認識用辞書８内に登録されている特徴パ
ラメータと、現在のカーソル位置に対応する入力文字パ
ラメータ格納バッファ１５内に格納されている特徴パラ
メータとの対応関係を見つける。

対応関係とは、認識用辞書８に登録されている特徴パラ
メータ８ｉと、入力文字に対する特徴パラメータＩｊと
の差異が最小となる物を言う。

入力文字の筆順が、認識用辞書８に登録されている文字
と同じ場合には、 Ｓｉ＝　Ｉｉ（ｉ＝１〜ｎ） となる対応関係が成り２つ。しかし、一般的には、入力
文字の筆順と認識用辞書８に登録されている文字の筆順
は、違うことが多い。従って第１２図に示すようなマ）
ＩＪソックス作収し、その中で各行９列に対応関係（丸
印）が１つだけ存在するようにすることが必要である。

対応関係の見つけ方として、例えば、入力文字の特徴パ
ラメータＩｉ側から対応関係を見つげるとすると、Ｉｉ
に対応する辞書に登録されている特徴パラメータとして
、 となるＳｊを選択する。これを、入力文字の特徴パラメ
ータすべてについて行えばよい。（第１２図参照） しかし、いつもうまく１対１に対応するとは限らず、１
つの特徴パラメータＫｌｌ数の脣微パラメータが対応し
たり、対応しない特徴パラメータが存在したりする。

この様な、複数対応や、未対応が生じた場合に、うまく
１対１対応を見つゆるＫは、以下のような方法がある。

ｆｌｌ　　％公昭５８−２７５１１号公報「オンライン
手書き文字認識方式」で提案さ、れている方法で、第１
２図に示すようなマトリックスの中で、対応を表わす丸
印が各行９列に１個のみ存在する行と列を除いた小行列
の中で、各行１列に丸印が１個だけ存在するような組合
せをすべて調べ、最適となる組合せを選択する。

（劾嶽形計画法に用いられる割当て問題などに対する手
法を適用する。

第１３図に、　ｇｉｌ用辞書８に登録された「必」とい
う字と、この文字な「心」を書いて「）」を書き加えた
場合の対応例を示した。

この様に、対応関係が５ま（見つかれば、平均化プロセ
ッサ２７を起動する。第１０図に、平均化プロセッサ２
７の処理概要を示した。このプロセッサは、該パラメー
タ対応プロセッサ２６で対応したパラメータ同志の平均
値を新たな特徴パラメータとする。前述の特公昭５７−
６１５１号公報「オンライン手書き文字ａｍ方式」で用
いられている４Ｉ徴パラメータについて、該認識用辞書
８に登録されている特徴パラメータと入力文字の特徴パ
ラメータを入力とした時の、平均化プロセッサ２７の出
力側を第１４図に示す。平均値を新たな特徴パラメータ
とすることによって、当初の認識用辞書８が、Ｉ＆記者
固有の癖を吸収できるように変化し、さらに、同一筆記
者による文字の変形による影響を押えることができる。

次に、順序制御プロセッサ２８が起動される。

第１１図にこのプロセッサの処理概要を示した。

ここでは、該平均化プロセッサ２７の出力である待機パ
ラメータを、入力文字の特徴パラメータの順に、該認識
用辞書８内に登録されている特徴パラメータと置き換え
を行う。すなわち、該認識用辞書８に登録されている特
徴パラメータの順番と、入力文字の特徴パラメータの順
番が違っている場合、新たな特徴パラメータは、入力文
字の特徴パラメータと同じ順番に並べるものとする。そ
の様子を第１５図に示す。

図は、該認識用辞書８の内部を示している。

今文字ｉの特徴パラメータＳｉｊが、入力文字特徴パラ
メータＩｋとの平均値８ｉｋに置き換えられる様子を示
す。第１３図を例としている。ａとｂの平均値を（ａ、
ｂ）で表わすとすると、新しい特徴パラメータＳｉｋは
、 ｋ　＝Ｌ　２．へ４，５ ８″に＝＜株　”ｉｊ＞ｊ＝４．１１５．２となる。従
って１個人用の辞書を前述のように作置すると、入力文
字の筆屓で辞書が作られるので、第１６図に示すような
、全体のｇＲ処理時間を短縮するための、階層的な認識
方式を採用すると、学習により認識用辞書８を修正した
文字に対しては、常に第１の階層で認識処理が終了し、
高速でかつ認Ｒ率の高い認Ｒ装置を構築できる。

以上のよプに、本冥維例によれば、類似度が１位となら
ない文字を、飯補遺択することで。

辞書を醤き換え、＃ｉ１似度が１位となりゃすくなるよ
うに学習させることが自動的にできるので、筆記者の負
担を大幅に削減でき、使えば使うほど認識誤りが減少す
るという効果がある。

さらに、葭記者が一連の入力を終了する時。

筆記者固有の識別情報を認識用辞書に付加し。

例えば、外部記憶装置１７へ個人辞書として登録してお
く。

倉たに入力を開始する時、筆記者の個人辞書が登録され
ていれば、それを認識用辞書として利用することで、い
つでも学習によって、認識率が向上した手書文字認識装
置として利用できる。一方、個人辞書を登録していない
筆記者に対しては、基準の認識用辞書を使い、学習しな
がら個人辞書を作置することができる。

本発明は、現在発表されている種々の認識方式に利用す
ることができ、特に認識方式の限定はない。

〔発明の効果〕

本発明によれば、＃Ｅ記者の癖や文字の変形によって認
Ｒ結果の類似度が１位とならない場合−候補選択によっ
て目的の文字を選択した時、辞書に登録されているこの
文字の特徴パラメータと、人力文字の特徴パラメータと
の平均値を新らしい特徴パラメータとして、辞書に再登
録するため、当初、類似度が１位にならない文字でも、
使用するに従って１位となるようにできるので、筆記者
が個人用辞書として特別に登録しなくても、個人辞書が
作成され、筆記者の負担を軽減すると同時に学習機能を
持った手書き認識装置を構築できるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明の機能ブロック図、第２図は、本発明
の具体的実施例を示す図、第３図は本発明の詳細説明図
、第４図は、カーソルテーブル、候補文字格納バッファ
の構成図、第５図は、候補選択説明図、第６図は、コマ
ンド解析プロセッサの概要図、第７図は、候補選択コマ
ンド概要図、第８図は、文字選択コマンド概要図、第９
図は、パラメータ対応プロセッサ概要図、第１０図は、
平均化グミセッサ概要図、第１１図は順序制御グミセッ
サ概要図、ｔ７ｉｃ１２図は、パラメータ対応マトリッ
クスを示す図、第１５図はパラメータ対応マトリックス
を示す図、第１４図は、平均化プロセッサ出力説明図、
第１５図は、認識用辞書修正説明図、第１６図は、階層
的認識方式例を示す図である。 符号の説明 １・・・座標入力装置、２・・・認識処理部、３・・・
コマンド生成部、４・・・候補文字処理部、５・・・コ
マンド解析部、６・・・文書処理及び文字人力処理部。

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）文字情報入力装置から送られる情報をもとに、入
   力された文字を、基準となる辞書から選択し、１個以上
   の候補文字を類似度の高い順に出力する認識部と、該候
   補文字を選択するための指示手段と、該認識部より出力
   された複数個の候補文字を格納できる領域と、認識結果
   を出力する表示手段とから成るオンライン手書き文字認
   識装置において、候補文字の中の１つの文字を選択した
   ことを検出できる手段と、選択された文字に対する上記
   辞書内に登録された第１の特徴パラメータと、入力され
   た文字情報から得られる第２の特徴パラメータとの対応
   を求める手段と、対応する第１、第２の特徴パラメータ
   同志の平均値を求める手段と、この平均値による第３の
   特徴パラメータを上記辞書に再登録する手段を設けたこ
   とを特徴とするオンライン手書き文字認識装置。
2. （２）候補文字の選択により修正した上記辞書を外部記
   憶装置に個人辞書として登録する手段と、該個人辞書を
   基準の辞書として呼び出す手段を設けたことを特徴とす
   る特許請求の範囲第一項記載のオンライン手書き文字認
   識装置。