JPS63136286A - オンライン文字認識方式 - 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】 〔星３１４上の利用分野〕 本発明はオンライン手書き文字８識方式に係り、特に異
なる文字であるにもかかわらず類似した形状を持つ文字
パターン相互の誤認識を防止する方式に関する。

〔従来の技術〕

オンライン手書き文字認識装置は、通常大分製による認
識結果を直接出力しており、類似文字に対する識別が行
われないので正しい認識結果が得られるとは限らない。

従来の装置は上記問題点を解決するため、例えば特開昭
６０−８９２９１号に記載のように類似文字間の特徴差
を登録した識別辞書を標準パターンの辞書とは別に設け
ていた。しかし、この識別辞書を登録するために余分な
メモリーを必要とすること、および詳細識別を実行する
のは登録されている文字のみで予想外に出てくる類似文
字についての根本的な対策を図る配慮はなされていなか
った。

〔発明が解決しようとする問題点〕

前述のように従来技術では特徴部分を登録するための余
分なメモリを必要とするという点と、登録された文字の
みしか詳細識別が行なわれないという問題点かありた。

本発明の目的は、この欠点を無くした上で類似文字量相
互の誤認識を防止することＫある。

〔問題点を解決するための手段〕

上記目的は、大分類処理により絞り込まれた辞書内のｎ
個の標準パターン群に対し、標準パターン間でストロー
ク同志の相違度を計算して相違度の大きいストロークを
抽出し、この抽出された辞書パターンのストロークに関
してｎ個のストロークの各々と、これに対応する入カバ
ターン中のストロークとを大分類処理よりもｉｌｉ細に
パターンマツチングを行った後、その結果により目的の
文字を決定することで達成される。

〔作用〕

標準パターン間でストローク同志の相違度を計算するに
より大分類の候補パターン間で類似した部分のパターン
が取り除かれ、候補パターンの特徴を表す部分が抽出さ
れる。次に類似文字間の注目すべきストロークに関して
のみ入カバターンと候補パターンとを比較することにな
るので、類似文字に対して正確な認識が可能となる。

〔実施例〕

以下、本発明によるオンライン文字９ｍＫおけろ詳細識
別方式の一実施例を説明する。

第１図は一実施例による文字８識装置全体のブロック図
である。座標読取り装置１は、ペンなどで寝かれた筆跡
を毎秒何点かサンプルした位置座標とペンの上げ下げを
デジタル信号として出力する（Ｓｌ）。前処理部２は座
標読取り装置１よりサンプルされた筆跡の位置座標とペ
ンの上げ下げの信号Ｓ１からまず１ストロ一ク分のデー
タを切り出し、次に文字枠等の適当に定めた文字切り出
し条件から１文字分のデータをストローク群として取り
出す。このストローク群を各ストロークごとに適当な近
似点数で近似し、さらに−文字外のデータの位置および
大きさを正規化したデータを信号Ｓ２として出力するこ
とで後述する認識処理のための前処理を行う。認識部３
では、前処理部２より出力された一文字分のストローク
群について、大分類を行うことで候補文字を検出し、こ
の後本発明による詳細識別処理を行い、最終結果として
の文字コードＳ６を出力する。表示部４は認識部５の結
果から文字コードＳ６に対応する文字フォントを表示装
置に出力する。

以下一実施例による詳細識別処理を例に従って説明する
。第１図の大分類処理３１では、前処理部２の出力であ
る一文字分のストローク群Ｓ２とあらかじめメモリ等の
記憶装置に各文字毎のストローク群を記憶させておいた
標準パターンとの間で距離計算を行い、距離値の小さく
なる標準パターンをｎ個求め、これを候補文字として候
補文字コードＳ３を出力する。例として第６図のよ５に
１考′という文字が入力された場合、ルな例えば４とし
たとき、ある距離計算法により第４図のように距離値お
よび候補文字コードが得られたとすると、この例では第
１位の候補が１老１となっており、大分類の結果では誤
認識を起している。

候補間相違点抽出部３２は、候補文字コードＳ３から標
準パターンを検索し、第１位の候補の辞書パターン（以
下、第１候補パターンと称す）と、第２位の候補の辞書
パターン（以下、第２候補パターンと称す）との間で、
ストロークごとに相違度を求め、相違度の最も大きいス
トロークを第１候補パターンと第２候補パターンとの間
の相違を表すストロークと見なし、そのストロークの番
号を相違点位置子ｎ報として出力する（Ｓ４）。この部
分の７０−チャートを第２図に示す。図中、Ｌ−ｍａｘ
が相違点位置情報として取り出される。このときの最大
相違度がｒｍａｚとなる。例で説明すると、第１候補パ
ターンおよび第２候補パターンを各ストロークごとに分
解すると第５図のようになっており、対応する各ストロ
ーク間でそれぞれ相違度（この場合史眉値）を計算する
と第５図のような数値が求まったとする。この場合最大
の相違度を示すストロークは第６番目のストロークとな
り、相違点位置情報として６′を出力する。

詳細距離計算部３３は、入カバターンと第Ｎ候補パター
ン（但し、１≦Ｎ≦ｒＬ）との間で相違点位置情報より
求まる第ｍ両目のストロークデータに関して詳細に距離
計算を行い各候補ごとに詳細距離値を出力する。例では
相違点位置情報が１６１なので、入カバターンの第６両
目と第Ｎ候補パターンの第６両目との間で詳細に距離計
算を行う。

その結果、第６図の様に詳細距離値が求まることになる
。

候補コードのソート部３４は、詳細距離値の小さい順に
候補コードをソートする。この結果得られた候補コード
中第１位のコードを表示部に出力する（Ｓ６）。例では
第７図のように大分類の結果では第２候補であった１考
１が第１候補になるので、誤認識を防止し、正しい認識
結果が得られたことになる。

〔発明の効果〕

以上説明したように、本発明によれば、類似文字を有す
る標準パターンについて、新たに特徴パラメータを登録
することなく、類似文字間の識別が可能となるため、余
分なメモリを必要としないという効果および手書き文字
の変形によって現われる様々な類似文字間の誤認識を防
止するという効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明による一実施例の全体構成図、第２図は
候補間相違点抽出部のフローチャート、第３図は一実施
例の入カバターンの一例を示す２第４図は第３図の入カ
バターンがありだ場合の大分類処理の出力例を示す図、
第５図は第４図が得られた場合の相違点抽出部の出力例
を示す図、第６図は第３図〜第５図に示す例に基づいて
詳細距離計算部で処理をしたときの出力例を示す図、第
７図は第６図が得られた場合の候補コードのソート部の
出力例を示す図である。 ３１・・・大分類処理、５２・・・候補間の相違点抽出
処理、３５・・・候補間相違点に関する詳細距離計算処
理、３４・・・詳細距離値に関する候補コードのソート
処理。 代理人弁理士　小　　川　　勝　　男 筋　Ｉ　口 躬　２月 ／Ｆ８フＬξ？も出Ｊシ了 第　４凹 第　５Ｚ 躬　６１！１１ 第７（！１

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １、一文字分のパターンデータをストローク群として切
   り出した後、前記ストローク群と文字対応の標準パター
   ンとの間の距離計算を行った結果に基づいて入力パター
   ンの認識を行うオンライン文字認識方式において、前記
   距離計算の結果類似した標準パターンがｎ個（ｎは２以
   上）あった場合、前記類似した標準パターン間で相違度
   の大きいストロークを抽出し、該抽出されたストローク
   に関して前記１個の標準パターンのストロークと前記ス
   トローク群中の対応するストロークとの間の距離計算を
   行った後、その結果により目的の文字を決定することを
   特徴とするオンライン文字認識方式。