JPS61290584A - 文字認識方法 - 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】 し産業上の利用分野Ｊ 本発明は情報認識装置に関し、特に手書文字、記号１図
形等の筆跡情報をもとにして文字、記号、図形等を認識
する情報認識装置に関する。

Ｌ開示の概要」 木明細書及び図面は、特に手書文字、記号１図形等の筆
跡情報をもとにして文字、記号、図形等を認識する情報
認識装置において、部分パターンについての特徴情報を
記憶している部分記憶手段と、ｌＥ跡大入力パターン部
分パターンと前記部分記憶手段の特徴情報との類否判断
を行う第１の識別手段と、全パターンについての特徴情
報を記憶している辞書手段と、前記筆跡入力パターンと
前記辞書手段の特徴情報との類否判断を行う第２の識別
手段を備え、前記第１の識別手段の識別結果を参照して
前記第２の識別手段の類否判断を行うことにより、認識
のための参照情報量及び認識のための処理負担が大幅に
軽減される情報認識装置の技術を開示するものである。

Ｌ従来の技術」 データタブレット等の入力装置からペンの座標とペンの
アップ・ダウン情報とを入力し、データタブレット上に
筆記された文字を認識するいわゆるオンライン文字認識
においては、入力された文字について種々の認識方法が
提案されている。この中でも実用化という点から有望と
思われるものには次のようなものがある。

（ａ）各入力ストロークの形状と予め登録されている基
本ストロークの形状とを比較および分類して入力文字パ
ターンを基本ストローク列に変換した後、辞書の文字パ
ターンと比較して識別する。

（ｂ）各入力ストロークを数点の特徴点で近似し、辞書
の文字パターンと比較して識別する。

（Ｃ）入力ストローク列と漢字の部分パターンとを比較
し、入力文字パターンを部分パターン列に変換した後、
辞書の文字パターンと比較して識別する。

（ｄ）連続するストロークの始点と終点とを直線で結び
、入力文字パターンを−続きのベクトル列とした後、辞
書の文字パターンとＤＰマツチングにより識別する。

しかし上記（ａ）〜（Ｃ）の方法は種口で丁寧に書かれ
た文字に対しては認識率が高いが、つづけ字に対しては
極端に認識率が悪いという欠点がある。また、上記（ａ
）および（ｂ）で示した方法では入力文字パターンのス
トロークと辞書の文字パターンのストロークを１対１対
応させて比較するため、入力文字パターンに対し、対応
する文字パターンが辞書に登録されていない場合は認識
されなかったり、また、誤認識される。この場合、つづ
け字のパターンをすべて辞書に登録することでつづけ字
を認識させることも考えられるが、実用的でない。

第２図（ａ）及び（ｂ）は「絵」という字を多くの人に
種口で書かせた時の「糸へん」と「会」の出現パターン
の例である。この例では８通りの「糸へん」と４通りの
「会」があるので８×４＝３２通りの「絵」のパターン
が考えられる。このようにつづけ字のパターンが非常に
多いのでこれらを全て辞書に登録すると、容量が非常に
大きくなる外、認識処理に要する時間が非常に多くなり
、実用的でなくなる。前述（Ｃ）の方法は、例えば「橋
」という字の筆記時における入力ストローク列に対し、
漢字の部分パターンとのマツチングを行なうもので、入
力ストローク列は「木」、「天」、１口」、１口」、「
口」等のように部分パターン列に変換されて文字が識別
される。しかしながら、第２図（Ｃ）に示す現実の「橋
」の字のような場合には、２つの小さな１口」と１口」
の部分については「口」と判別でＳないことが多い、即
ち、人の習慣として筆記文字における細かい部分は類似
文字が無い限り明瞭に書かれることが少ないので、その
部分を抽出して認識すると、誤りを生じたり、また、認
識できないことが多い、また（ｄ）に示す方法は、ＤＰ
マツチングにより多少のつづけ字をマツチングの段階で
認識するものであるが、計算量が多くなると共に認識時
間が長くなるという欠点がある。

Ｅ発明が解決しようとする問題点」 辞書容置を大幅に増加させることなく、少ない処理時間
と処理量で種々のつづけ字パターンを認識可能な情報認
識ｉＩｔ置を提供することにある。

ＥＷＩ題点を解決するための手段」 この問題を解決する一手段として、例えば８８１図に示
す実施例の情報認識装置は、予め各種部分パターンにつ
いての特徴情報を記憶している部分特徴テーブル４と、
前処理として、タブレットｌからの筆跡入力パターンと
部分特徴テーブル４の部分パターン特徴情報との類否判
断を行う部分識別手段５と、予め各種文字の全パターン
についての特徴情報を記憶している文字辞書テーブル７
と、認識処理として、前記筆跡入力パターンと文字辞書
テーブル７の特徴情報との類否判断を行う文字識別手段
を備える。

１作用」 かかる！＠１図の構成において、文字識別手段８は、例
えば部分識別手段５が識別した部分パターンについての
全文字パターンの画数を限定して。

類否判断を行う。

また文字識別手段８は１例えば部分識別手段５が識別し
た部分パターンの種畜画数を参照して残りの全パターン
を限定し、類否判断を行う。

このように、入力ストローク列と辞書テーブルに登録さ
れたパターンとの比較に先立ち、入力ストローク列と、
漢字の偏やなどの予め定められた文字の部分パターンと
の類似度を求めて分類を行ない、入力ストローク列と辞
書テーブルに登録された文字パターンとの比較に必要と
される処理量を大幅に減少させると共に、特にサブパタ
ーンにおけるつづけ字による画数の変動を補正して、辞
書テーブルの容量を増加させることなく、多くのつづけ
字パターンを認識可能にした。

Ｅ実施例」 以下、本発明の実施例について図面を参照しながら説明
する。第１図は本発明の一実施例の情報認識装置の基本
構成を示す要部ブロック図である０図において、ｌはデ
ータタブレット等により筆跡情報を入力する情報入力部
、２は情報入力部１から入力される文字、図形、記号等
の筆跡パターンを認識する情報認識部である。

情報認識部２は、図示しないが、具体的には第５図、第
９図に示す実施例のプログラム及び第４図、第７図に示
す認識のための実施例の辞書テーブルを格納したＲＯＭ
と、前記プログラムに従って辞書テーブルを参照し、文
字等の認識をするマイクロプロセッサと、認識に必要な
情報を一時的に蓄えるＲＡＭ等を含む、該情報認識部２
のブロックには上述した構ｉにより実現される各種機能
が示されており、３はタブレット入力ペンの筆跡座標や
アップダウン情報から一文字及びその構成部分を切り出
し、画数や各ストローク形状の特徴、或いは特徴点の座
標など、入力文字パターンの特徴を抽…する特徴抽出手
段、４は各種態様で入力される文字の部分特徴情報を記
憶している部分特徴テーブル、５は特徴抽出手段ｉによ
って抽出された入力文字パターンの特徴と予め用意して
おいた部分特徴テーブルの特徴情報とを比較して類似度
を求める部分識別手段、６はこの部分識別手段５による
識別結果を一時記憶する部分識別バッファ、７は各１１
態様で入力される文字の特徴情報を記憶している文字辞
書テーブル、８は部分識別バッファ６に記憶された部分
識別結果と特徴抽出手段３の抽出結果を文字辞書テーブ
ル７の文字特徴情報によって比較および識別する文字識
別手段である。

部分識別手段の動作を説明するに先立ち、部分パターン
について説明する。第３図は部分パターンの一例を示す
参考図である。これらの部分パターンは原則として漢字
の「偏」、１４ｋ」。

ｒ冠」であるが、必ずしも国語学習において習う漢字の
「偏」、１号」、ｒ冠」とは一致していない、これらの
部分パターンに共通する特徴は、現実に使用する漢字の
部分パターンとして多く出現するパターンであることと
、一つの漢字における当該パターンの位置、および筆記
される際の筆順が安定していること等である０例えば、
多く人について「絵」という文字の筆記実験を行った結
果、全ての人が「会」よりも先に「糸へん」を筆記した
。また、全ての人が「糸へん」を文字枠の左冨りに筆記
し、「会」に含まれるいかなるストロークも「糸へん」
に含まれるストロークより完全に左に位置することはな
かった。さらに「級」、「紅」、「約」、「純」等の多
くの「糸へん」の文字についても同様の結果が得られた
。

なお、「索」、「素」等の文字は「糸へん°」であるが
対象外であるとする。第３図はこのような部分パターン
の一例を示す説明図である。これらの部分パターンは多
くの文字の部分パターンになるのみならず、通常の筆記
においては画数や筆順の変動に拘わらず一文字中の位置
や一文字を筆記する際の筆順が安定している。

第４図は部分識別手段３における久方文字パターンとの
比較のため、部分特徴テーブル４に予め用意された部分
特徴情報の一例を示す概念図である０図中、番号の欄に
記載された数値は第３図の各部分パターンに付された番
号であり、この番号に対応する各種パターンが基本スト
ローク列および各ストロークの特徴点列等を用いて表現
されている。「画数」とは、各部分パターンの画数であ
り、「種口パターン」とは、ある部分パターンを種畜で
筆記した時の部分パターン番号である。

「画数変動」とは、種口パターンの画数から部分パター
ンの画数を引いた数である。入力文字パターンの欄の「
最小画数、最大画数」とは、当該部分パターンを有する
入力文字パターン全体の最小画数と最大画数である。「
位置」とは、文字枠中での各部分パターンの位置を示し
、「切り出し条件」とは、入力文字パターンのストロー
ク列中で部分パターンが出現する位置を示す、「詳細判
別」とは、入力文字パターンと部分パターンとの比較お
よび判別において特に付加すべき判別事項を示す０例え
ば番号１２について説明すると、パターンは「系」であ
り１画数は５で、種口パターンは部分パターン番号１１
の「糸」であって、入力文字パターンの画数が８画以上
且つ１８画以下であるときのみ参照すべきであることが
分かる。

また「岳」は−文字枠中の左冨りに出現し、入力文字パ
ターンの初めの５画に出現することを表している。

次に第５図に示すフローチャートを参照して部分識別手
段５の動作を説明する０部分識別手段５は、特徴抽出手
段３から一人力文字パターンの画数や各ストロークの特
徴点座標等の特徴が入力されると、入力文字パターンと
予め登録された全ての部分パターンとの比較を行う、こ
の時、第５図のステップＳ７において全ての部分パター
ンとの比較が終了したことが判別されると比較動作が終
了する。また、比較の済んでいない部分パターンがある
場合はステップＳ８に進み、比較の済んでいない部分パ
ターンに関する性寅のデータが用意される。ステップＳ
９では入力文字パターンの画数がその部分パターンに定
められた入力文字パターンの「最小画数」以上でかつ「
最大画数」以下であるかを判別する。入力文字パターン
の画数が条件内でない場合はステップＳ７へ戻り１条件
内である場合は部分パターンに定められたｒ切り田し条
件」に従い入力文字パターンから部分パターンに対応す
ると予想されるストローク列を切り田す、「切り出し条
件」は第４図に例示するように入力ストローク列の初め
のｍ画、或いは終わりのｎ画であるので簡単に切り出せ
る０次にステップ３１１で入力文字パターンから切り出
されたストローク列が文字枠内において各部分パターン
毎に定められた「位置」にあるか否かが判別される。こ
の判別に際しては、位置が左と指定された場合であって
も切り出されたストローク列が厳格に文字枠の左半分に
位置する必要はない、むしろ切り・出したストローク列
以外のストローク列との相対位置関係が問題であり、前
記他のストローク列が切り出したストローク列のストロ
ークよりも左にはないという程度の判別基準に交って判
別すれば良い、「位置」が条件に適合しない場合はステ
ップＳ７へ戻り、また１条件に適合する場合はステップ
Ｓ１２において入力文字パターンとの比較が行なわれ、
類似度が求められる。この時は入力文字パターンから切
り出したストローク列と部分パターンの画数が等しいの
で、一般的なオンライン文字認識方法と同様な方法で類
似度を求めることができる。ステップ５１３では類似度
が所定。イー以上か否かが判別され、この結果、所定値
を超える場合はステップ５１４で部分パターン番号、画
数、種口パターン番号１画数変動、切り出し条件および
類似度を部分識別バックアロに出力する。なお、ステッ
プ５１３で類似度が所定イー以下と判別された場合はス
テップＳ７へ戻る。

第６図（ａ）及び（ｂ）は部分識別手段５の動作例を説
明するための説明図である０図において、１０は入力文
字パターンを示し、１１は一画毎に分解した入力文字パ
ターンを示す０部分識別手段５で入力文字パターンｌＯ
と部分パターン番号１２の「岳」との比較を行う場合は
、第４図に示される「系」の切り田し条件に従って入力
文字パターンの初めの５画を切り田す、１２は切り田し
たパターンである０次に、切り田したパターンｌ２の位
置が「位置」の条件を満足しているか否かが判別される
０図（ａ）に示す例では切り田したパターン「糸」１２
に含まれるストロークが他の切り出したパターンｒ金」
１３に含まれる何れのストロークよりも左にあるので条
件を満足している０次に、切り出したパターン１２と部
分パターン番号１２の「パターン」との比較を行ない、
この結果類似度が所定ｆ１以上であるときは同図（ｂ）
に示すようにｒ部分パターン番号」　“１２″、「画数
」　“５”、「種畜パターン番号」’１１″、「画数変
動」　′″１″、「切り出し条件」が初めの″５画”、
「類似度」　′５”といった部分特徴情報の出力を行う
。

次に、文字識別手段８の動作を説明するに先立ち１文字
辞書テーブル７の辞書構造を説明する。

５８７図は画数毎に分類された文字辞書テーブル７の記
憶構造を示し、その上部には、１２画文字の一例を示し
ている０図中、「番号」の欄には各文字の文字コードを
示し、また「部分パターン番号」の欄には各文字の部分
パターンに付された種畜パターン番号を示す、なお、「
残すパターン」の欄には部分パターンを除いた残りのパ
ターンが示される０文字辞書テーブル７においては残り
パターンが基本ストローク列の形で、或いは各ストロー
クの特徴点Ｊ！！！標列等の形で記憶されている。

Ｉ８７図下部に示す文字の欄ではｒ部分パターン番号」
が０となっているが、これらの文字には対応する部分パ
ターンが無いことを示す、また一つの文字中に部分パタ
ーンが２つ以上ある場合は、何れか一つを部分パターン
に選ぶ。

次に第８図に示すフローチャートと共に文字識別手段８
の動作を説明する。特徴抽出手段３から入力文字パター
ンの特徴が入力され、また１部分識別バッファ６から部
分識別手段５の識別結果が入力されると１文字識別手段
８はステップ５１５で部分識別バッファ６のすべての部
分パターンに対する処理が終了したか否かを判別する。

この結果１部分識別バッファ６に部分識別手段５からの
出力が無い場合、或いは全ての部分パターンに対する処
理が終了している場合はステップ５２３へ進む、また、
終了していない場合はステップ８１６で部分識別バッフ
ァ６から次に処理する部分パターンに関する情報、即ち
、「部分パターン番号」、「画数」、「種畜パターン番
号」、「画数変動」、「切り出し条件」および「類似度
」を入力する。ステップ５１７では入力文字パターンの
画数に画数変動を加え、文字辞書テーブル内で参照する
文字の画数を求め、ステップ３１８では入力文字パター
ンから残りのパターンを条件に従って切り出す、ステッ
プ５１９では指貫パターンを部分パターンとする全ての
文字パターンを当該参照画数の辞書から入力する。ステ
ップ５２０ではステップＳ１９で入力された文字の残り
パターンと入力文字パターンの残りパターンとを比較し
て類似度を求め、ステップ５２１では部分パターンの類
似度と残りパターンの類似度の和を各文字パターンの類
似度として求める。ステップ３２２では類似度が所定値
を超える文字の文字番号（コード）とその類似度を出力
してステップ３１５へ戻る。尚、ステップ５１９で辞書
中に該当する文字が存在しない場合は、ステップＳ２０
〜Ｓ２２における処理を行なわずにステップＳ１５へ戻
る。

また、ステップＳ２３では予め定めた設定値以上の類似
度を有する文字が既に存在しているか否かが判別され、
この結果、既に存在する場合は終了し、存在しない場合
はステップＳ２４へ進ム。

ステップＳ２４では入力文字パターンの画数と同じ画数
の辞書から部分パターン番号が０である文字パターンを
全て入力する。ステップＳ２５では各文字パターンの残
りパターンと入力文字パターン全体とが比較されてＩ！
Ｒ似度が求められ、ステップ５２６では所定値以上の類
似度を有する文字の番号とその類似度を出力して終了す
る。なお、ステップ５２４で該当する文字パターンが存
在しない場合は、ステップ３２５および３２６における
処理を行なわずに終了する。

第６図に示す例では入力文字パターンｌＯの画数がｔｉ
であり、また、画数変動が！であるから参照辞書画数は
１２である。このとき、切り出し条件が初めの５画なの
で残り６画が残りパターン１３となる。また、参照辞書
番数が１２であるので８８７図に例示する１２画の辞書
から種畜パターン番号１１を部分パターン番号とする文
字を選んで残りパターン同志の比較を行う、従って第７
図に示す辞書の残りのパターン比較から、第６図に示す
入力文字パターン！０は「絵」と認識される。このとき
第６図に示す入力文字パターンに対応する文字パターン
は１＠７図に示す１２画の辞書に格納されていれば良＜
、１１画の辞書に格納されている必要はない、同様に第
２図（ａ）及び（ｂ）に例示した８Ｘ４−３２通りの「
絵」に対しては、ｒｆｊ４」、　　ｒｉｂ　、　　ｒ子
会」および「鱈」から成る４通りの「絵」パターンが辞
書に格納されることになり、全て正しく認識することが
できる。

尚、上述の実施例では部分識別手段および文字識別手段
において類似度を求めているが車に一致の有無を判別す
るように構成することも可能である。なお１８８図に示
すステップ３２３は除去することが可能である。

〔発明の効果Ｊ 以上の説明で明らかなように１本発明によれば部分識別
手段における識別作用によって１画数およびパターン変
動が部分パターンに生じてもこれを吸収できるため１文
字辞書テーブルに格納する文字パターンが少なくても多
くのつづけ字パターンを認識することができる。さらに
部分識別手段で部分パターンの識別を行なうため１文字
識別手段での処理量が減少し、結果として全体の処理量
を減少させることができる等の効果がある。

【図面の簡単な説明】

１８１図は本発明の一実施例の情報認識装置の基本構成
を示すｇ！部ブロック図、 ８２図（ａ）及び（ｂ）は「糸」および「会」の手書Ｓ
文字例を示す説明図。 ！８２図（Ｃ）は「橋」の手書き文字例を示す説明図、 ８８３図は部分パターンの一例を示す参考図。 ８８４図は部分識別手段５における入力部分特徴パター
ンとの比較参照のため、予め部分特徴テーブル４に用意
された部分特徴パターン及び関連情報の一例を示す概念
図。 第５図は部分識別手段５の動作７０−チャート。 第６図（ａ）及び（ｂ）は部分識別手段５の動作例を説
明するための説明図。 第７図は文字辞書テーブル７の記憶内容の−例を示す概
念図。 ８８８図は文字識別手段８の動作フローチャートである
。 図中、１・・・情報入力部（タブレット）、２・・・情
報認識部、３・・・特徴抽出手段、４・・・部分特徴テ
ーブル、５・・・部分識別手段、６・・・部分識別バッ
ファ、７・・・文字辞書テーブル、８・・・文字識別手
段である。 第２図　（０） １：Ｓ１ 第４図 第５図 第６図　（０） 第６図　（ｂ） 第７ｒＩＡ 嬉８Ｅ

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. （１）部分パターンについての特徴情報を記憶している
   部分記憶手段と、筆跡入力パターンの部分パターンと前
   記部分記憶手段の特徴情報との類否判断を行う第１の識
   別手段と、全パターンについての特徴情報を記憶してい
   る辞書手段と、前記筆跡入力パターンと前記辞書手段の
   特徴情報との類否判断を行う第２の識別手段を備え、前
   記第１の識別手段の識別結果を参照して前記第２の識別
   手段の類否判断を行うことを特徴とする情報認識装置。
2. （２）第２の識別手段は第１の識別手段が識別した部分
   パターンについての全パターンの画数を参照して類否判
   断を行うことを特徴とする特許請求の範囲第１項記載の
   情報認識装置。
3. （３）第２の識別手段は第１の識別手段が識別した部分
   パターンの楷書画数を参照して残りの全パターンの類否
   判断を行うことを特徴とする特許請求の範囲第１項記載
   の情報認識装置。