JPS62154078A - オンライン手書文字認識における特徴点の抽出方式 - 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】 〔概要〕 オンライン手書文字認識において１文字のストロークを
形成する筆点の方向角が一定値以上大きくなったとき屈
曲点を抽出し９次に、その屈曲点とストロークの端点と
を結ぶ直線からのストローク上の最遠点を屈曲点として
、それを特徴点とする操作を、最遠点までの距離が閾値
以上である限り順次の屈曲点ごとに繰り返し、近似度の
良いストロークの特徴列を効率的に生成する。

〔産業上の利用分野〕

本発明は、オンライン手書文字認識の特徴点の抽出方式
に係り、特に１文字パターンを少ない点数で特徴をおと
すことなく正確に近似するための特徴点の抽出方式に関
する。

〔従来の技術〕

従来のオンライン手書文字認識における特徴点の抽出方
式としては９次の３つの方式がとられている。

（１）第４図に示すように、ストロークを等間隔に近似
する方式。

（２）第５図に示すように、ストロークを構成する等間
隔点を結ぶベクトルの方向角の変化が一定値以上の点を
屈曲点とし、ストロークの両端点とあわせて特徴点とす
る方式（方向角追跡法と呼ぶ）。

（３）第６図の■ないしＯに示すように、ストロークの
両端を結ぶ直線からの距離ｈ　（ｈ、ないしり、で示す
）が最大となる点に対し、ｈがある閾値よりも大きいこ
とを条件にその点を屈曲点とするという操作を、もとめ
られた屈曲点とストロークの端点を両端点とする２つの
部分ストロークに再帰的に適用し、得られた複数個の屈
曲点と始めのストロークの両端点を特徴点とする方式（
再帰的最遠点抽出法と呼ぶ）。

〔発明が解決しようとする問題点〕

前記（１１の従来方式では、第４図の■、■に示すよう
に、少ない点数で近似する場合には、「ハネ」や「カン
ムリ」等の特徴が落ちてしまうという問題があった。

また前記（２）の従来方式では、第５図の■に示すよう
に、なめらかなカーブの近似が難しいという問題があっ
た。

また前記（３）の従来方式では、第７図の■に示すよう
に、角度が鋭角的に変化している点であっても、ｈが小
さいときには特徴点として抽出されない場合があるとい
う問題があった。

〔問題点を解決するための手段〕

本発明は１局所的で鋭角的な屈曲点を落とすことなく、
シかもなめらかなカーブを少ない点数で安定に近似する
ことができるような特徴点の抽出方式を提供するもので
ある。

本発明は、そのための手段として、方向角追跡法と再帰
的最遠点抽出法を組み合わせるもので。

始めたストロークの始点を特徴点としたあと、筆点を結
ぶベクトルの方向角の変化を追跡し２局所的な変化があ
る閾値以上ならばその点を特徴点として抽出したあと、
その点とその前に抽出された特徴点を両端点とする部分
ストロークに対し、再帰的最遠点抽出法を適用し、得ら
れた屈曲点を特徴点として加えるようにしたものである
。

第１図に本発明の原理的構成を示す。

図において、１はストローク格納部、２は第１特徴点抽
出部、３は屈曲点格納部、４は最遠点抽出部、５は第２
特徴点抽出部である。

ストローク格納部１には、入力されたストロークを構成
する座標点列データが格納される。第１特徴点抽出部２
は座標点列データに基づいて、方向角変化追跡法による
特徴点抽出を行う。すなわちストローク上に部分ベクト
ルをつくり、隣接する部分ベクトル間の方位角変化が閾
値（αとする）よりも大きいとき、その部分ベクトル間
の点を特徴点（屈曲点）とする。その特徴点の位置を示
すデータは、屈曲点格納部３に格納される。

最遠点抽出部４は屈曲点格納部３に格納された屈曲点に
ついて、隣り合う屈曲点を両端とする部分ストロークを
つくり、最遠点抽出法を通用する。

すなわち１部分ストロークの２つの端点を結ぶ直線に対
して２部分ストローク上の最も遠い点を求め、最遠点と
して抽出する。

第２特徴点抽出部５は、上記抽出された最遠点について
、直線からの距離（ｈとする）が閾値（βとする）より
も大きいときは、その最遠点を屈曲点として抽出し、そ
のデータを屈曲点格納部３に格納する。第２特徴点抽出
部５が最遠点を特徴点として抽出したときには、最遠点
抽出部４を起動し９部分ストロークを切り出して最遠点
抽出を行う動作を再帰的に実行させる。

このようにして、屈曲点格納部３に格納された各屈曲点
は、最終的に特徴点列として出力される。

〔作用〕

本発明においては、まず方位角追跡法を適用してストロ
ーク上の比較的急激な屈曲部分に特徴点を設定するとと
もに、さらに再帰的方向角追跡法を通用して比較的ゆる
やかな屈曲部分にも特徴点を設定するため、ストローク
の多様な屈曲を良好に近似した特徴点列の生成が可能と
なる。

なおこの場合、第１段階の方向角追跡法による屈曲点抽
出では、角度変化が極めて急激な点だけを抽出しても、
残りの点は第２段階の再帰的最遠点抽出法により救うこ
とができるので、第１図の第１特徴点抽出部では、実際
に方向角の変化を計算する必要はなく、他の比較的簡単
な判定手段で代用することができる。

たとえば、ある点を屈曲点として抽出する基準を、その
点の前後の筆点を結ぶベクトルをａ、　　６として、ａ
、ｂのなす角θが９０°以上（９０”くθ＜２７０”）
である場合とすれば。

（？、　ｔ）＝、７．・１７Ｉ　ｃｏｓθ　（（寸。

ｂ）はａ、ｂの内積）であるから、単に内積（ａ。

ｂ）が負になる場合として代用することができる。

第２図に示す具体例により、第１図の本発明の詳細な説
明する。図において、Ｓは、第１図のストローク格納部
１に格納されているストロークであり＋　　ａＯｒ　　
ａ＆はその端点を表す。またａｌ＋ａ２　＋　　ａ３　
＋　　ａ４　＋　　３％は＋　　ａＯから等間隔位置に
ある筆点である。

まず第１図の第１特徴点抽出部２は＋　　ａＯａｌ＋ａ
Ｉ　　ａＺ＋　　ａＺ　　ａ３＋　　ａ３　　ａ４＊　
　ａ４　　ａＳ＋　　ａＳ　ａ＆のベクトルをつくり、
隣接するベクトル間の方位角変化を調べ、その値θが所
定の閾値αよりも大きいかを調べる。図示の例では、ベ
クトルａ３　ａ。

とａ４３％との間の方位角変化θのみが閾値αよりも大
きく　（θ〉α）、そのためａ４が屈曲点として抽出さ
れる（すなわち特徴点として選択される）。この屈曲点
ａ、は、第１図の屈曲点格納部３に格納される。

次に第１図の最遠点抽出部４は、屈曲点ａ４と端点ａＯ
＋　　ａ＆のそれぞれとの間に形成される部分ストロー
クについて最遠点抽出動作を行い、最遠点ａｚとａ、を
それぞれ抽出する。この場合。

ａｏとａ４を結ぶ直線１６４から最遠点ａｔまでの距離
をｈ１＋　　ａ４とａ６を結ぶ直線１４ｋから最遠点ａ
、までの距離をり、で表す。

第１図の第２特徴点抽出部５は、距離ｈ！、ｈ。

を所定の閾値βと比較する。図示の例ではｈｔ＞β、ｈ
、〈βであったものとする。このため最遠点ａ、は屈曲
点（特徴点）として採用されず、最遠点ａｔのみが屈曲
点（特徴点）として抽出され。

屈曲点格納部３に格納される。

最遠点抽出部４は、屈曲点ａ２を用いて、ａｏ。

ａ４のそれぞれとの間に２つの部分ストロークを形成し
、各部分ストロークについて最遠点抽出動作を実行する
。

以上の動作は、抽出された各最遠点までの距離りが閾値
βを超えている限り再帰的に繰り返される。

図示の例では＋　　２２の後では屈曲点が抽出されず、
結果としてｒ　　ａＯｒ　　ａＺ　＋　　ａ４　＋　　
ａ６がストロークＳを表す特徴点列として出力される。

なお。

閾値α、βの値は、ストロークの屈曲度合に対する近似
精度と動作速度に対する要求にしたがって適切に設定さ
れる。

〔実施例〕

第３図に２本発明の１実施例の要部である第１特徴点抽
出部の構成を示す。図示の例は、内積計算を用いた方位
角追跡法に基づくものである。

図において、１はストローク格納部、１１はストローク
格納回路、１２は現在の筆点の位置を示すカウンタ、２
は第１特徴点抽出部、２１，２２゜２３はそれぞれレジ
スタ、２４および２５は減算回路、２６および２７はレ
ジスタ、２８は内積計算回路、２９は正負判定回路、３
０はゲート回路　　　　　゛を表す。

ストロークデータがストローク格納回路１１に入力され
て、現在の筆点の位置を示すカウンタ１２が「２」にセ
ットされる。すると、レジスタ２１．２２．２３には、
カウンタ１２で示された筆点ａｉ　とその前後の筆点ａ
ｉ〜Ｉ　＋　　ａｉ＊１の座標デ−夕が読出され１次に
減算回路２４．２５へ送られる。ベクトルａｉ−１ａｉ
とａｉ　ａｉ。の値が２２．２３へセットされる。

減算回路２４はベクトルａｉ−１ａｍを計算し８減算回
路２５はベクトルａｉ　ａｉ。１を計算する。

計算結果のベクトルａｉ−１ａｉ　とａｉａｉ、ｌ　は
。

それぞれレジスタ２６．２７に格納される。

内積計算回路２８は、ベクトルａｉ−１ａｉとａ。

ごの内積を計算し、正負判定回路２９は、その計算結果
の正負を判定する。負の場合にはゲート回路３０を開い
てカウンタ１２の値を屈曲点位置を示すデータとして出
力する。次にカウンタ１２の値は、■だけ増加され、同
様な操作が終点に至るまで繰り返される。

〔発明の効果〕

本発明によれば、第１段階の方向角追跡法によって局所
的な鋭角的屈曲点を抽出し、第２段階の再帰的最遠点抽
出法で大域的な屈曲点やなめらかなカーブを表現する特
徴点を安定に抽出することができるので５文字を構成す
るストロークを数少ない点数で特徴を落とさず近似する
ことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の原理的構成図、第２図は本発明の詳細
な説明図、第３図は本発明の１実施例の構成図、第４図
はストロークの等間隔近似法による特徴点抽出例の説明
図、第５図はストロークの方向角追跡法による特徴点抽
出例の説明図、第６図はストロークの再帰的最遠点抽出
法による特徴点抽出例の説明図、第７図は再帰的最遠点
抽出法の問題点の説明図である。 第１図中。 １：ストローク格納部 ２：第１特徴点抽出部 ３：屈曲点格納部 ４；最遠点抽出部 ５：第２特徴点抽出部

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 ストロークを形成する筆点の前後の筆点を結ぶベクトル
   の方向角の変化がある閾値以上であることを条件にその
   点を屈曲点として抽出する第１特徴点抽出部（２）と、 ストロークの両端点と、上記手段により抽出された屈曲
   点の中で隣接する２点を両端点とする部分ストロークに
   対し、その部分ストロークの両端点を結ぶ直線からもっ
   とも距離のある最遠点を抽出する最遠点抽出部（４）と
   、 上記最遠点までの距離がある閾値より大きいことを条件
   にその最遠点を屈曲点とし、上記部分ストロークの両端
   点とその屈曲点を新しい両端点とする２つの部分ストロ
   ークに対し同じ操作を再帰的に繰り返す第２特徴点抽出
   部（５）とを有することを特徴とするオンライン手書文
   字認識における特徴点の抽出方式。