KR100860923B1 - 입력 존에서 수작업으로 그려넣어진 문자들을 인식하기위한 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 손가락이나 필기 도구(13)에 의해 동작하는 다수의 센서(15)를 포함하는 입력 존(10)에서 수동으로 그려넣어지는 문자들을 인식하기 위한 방법 및 전자식 장치에 관한 것이다. 이 방법은 입력 존에서 생성되는 문자(100)의 자취를, 지정 문자 세트의 문자 그룹과 비교하는 과정을 포함한다. 상기 문자가 그려지는 방식을 나타내는 한개 이상의 지정 모델에 의해 문자 세트의 각각의 문자가 표시도며, 그려진 문자의 자취(100)가 입력 존에서 생성된 방식을 나타내는 모델이 정교하게 다듬어진다. 모델들은 문자 구조를 나타내는 구조적 매개변수들을 적어도 포함한다. 구조적 매개변수들은

a) 문자를 그리는 데 사용되는 획(A, B, C, D)의 수,

b) 상기 획(A, B, C, D) 각각에 대한 1차원 속성 또는 2차원 속성, 그리고

c) 2차원 속성을 가진 각 획의 조성, 즉, 획을 구성하는 세그먼트(A1, A2, B1, B2)의 수와, 각 세그먼트의 직선 속성 또는 곡선 속성

을 포함한다. 이 모델은 입력 존에서 획의 위치를 표시하는 기하학적 매개변수(P0, P1, P2)와 세그먼트의 자취의 방위각 전개를 표시하는 기하학적 매개변수(φ, φ1, φ2, α)를 추가로 포함한다.

Description

입력 존에서 수작업으로 그려넣어진 문자들을 인식하기 위한 방법 및 장치{METHOD AND DEVICE FOR RECOGNISING MANUALLY TRACED CHARACTERS ON AN INPUT ZONE}

본 발명은 입력 존에서 손으로 그려지는 문자들을 인식하기 위한 방법과 이 문자들을 인식하기 위한 전자식 장치에 관한 것이다.

본 발명의 범위 내에서 "문자(character)"는 손가락이나 스타일러스 등과 같은 필기 도구 등을 통해 수동으로 그려질 수 있는, 수문자(A, B, C,...,1, 2, 3...), 구두점(?, !, :,...), 또는 부호(+, -, *, #,...)를 의미한다. 넓은 범위에서는, 수문자나 부호의 자취(trace)(이때, 자취라는 용어는 사용자가 문자를 쓰거나 그릴 때 생기는 문자 형태를 이미지 및 수학적 측면에서 해석한 용어임)와는 달리 특정 명령에 관련된 어떤 자취를 의미하기도 한다. 이러한 자취는 제어 문자로 아래에서 규정된다. 이 제어 문자는 커서 이동, 기입력 문자 삭제, 대문자 소문자간 스위칭같이 특정 명령을 수행하기 위해 사용된다.

입력 존에서 수작업으로 그려지는 문자의 인식을 위한 여러 가지 해법이 이미 알려져 있다. 이러한 해법들은 전자 장치에서, 특히 전자 다이어리, 포켓 컴퓨터, 전자시계 등과 같은 휴대용 전자 장치에서, 키보드 없이 데이터의 수동 입력을 위해 특히 사용된다.

한가지 해법은 그려지는 문자의 도트 매트릭스나 비트맵 이미지를 바탕으로 하여, 실행되는 자취에 가장 가까운 문자를 식별하기 위해 지정 세트의 문자로 구성된 모델 데이터와 비교하는, 복합적 인식 알고리즘을 제공하는 과정을 포함한다. 이 해법은, 특히 휴대용 전자 장치에서, 연산 시간 및 전력 측면의 부담이 너무 커서 비실용적이다. 이 해법의 또다른 결점은 인식할 문자를 규정하기 위해 메모리 공간이 많이 필요하다는 점이다. 또한 이 해법은 결정된 패턴에 따라 각각의 문자를 그리도록 사용자측의 학습을 강요한다.

따라서, 입력 존에서 문자가 그려질 때 실행되는 움직임을 검사하는 인식 장치 및 알고리즘을 현재 제시되고 있다. 통상적으로, 입력 존에서 나오는 신호, 보다 정확하게 말하자면, 입력 존을 형성하는 다수의 센서로부터 나오는 신호는 문자 자취의 전개 히스토리를 결정하기 위해 샘플링된다.

본 출원인 명의의 EP 0 695 979 호는, 특히 손목시계용용으로서, 표면에 그려지는 문자를 식별하기 위한 장치와 이러한 문자를 식별하기 위한 방법을 공개한다. 이 문서에 따르면, 입력 존을 형성하는 센서들의 상태 변화(On, Off)를 표시하는 일련의 식별자들이 생성되어, 그려지는 문자들을 식별하기 위해 일련의 기준 식별자들과 비교된다.

일부 문자들의 복잡성과 유사성 하에서, 현재의 관례는 (알파벳 O와 숫자 0, 알파벳 B와 숫자 8, +와 T 등같은 일부 문자간 혼동을 방지하기 위해 문자를 알파벳문자, 숫자, 부호 등의 여러 다른 세트로 분류하는) 문자 세트로의 단순화를 채 택하고, 사용자 자신의 관례, 또는 일반적인 관례에 가끔은 반하는 지정 시퀀스에 따라 사용자가 문자를 그리게 하고 있다. 따라서, 기존 해법에서는 각각의 문자가 타문자와 혼동되지 않도록 각 문자를 그리는 방식에는 단 한가지만이 존재한다. 더욱이, 채택되어야할 시퀀스가 요망 문자의 자연스런 자취에 반드시 대응할 필요는 없다. 오른손잡이와 왼손잡이의 필기시에서처럼 필기 특성이 크게 변하고 완전히 반대이기까지한 상황에서 이러한 어려움은 더욱 증대된다.

유사한 제약을 가진 문자 인식 장치의 다른 예들이 US 4,047,010 A, US 4,199,751 A, GB 2,092,352 A, 그리고 WO 90/15399 호에 공개된다.

공지된 이 인식 장치 및 알고리즘들은 사용자측의 학습을 필요로하고 사용자에게 일부 제약을 안겨준다. 이 학습이 불완전할 경우, 또는 제약을 따르지 않는 경우, 요망 텍스트 입력시 오류가 발생할 수 있고, 이 오류는 데이터 입력에 필요한 시간을 늘이게 된다.

또다른 해법이 FR 2,538,581 호에 공개된다. 이 해법에 따르면, 입력 존에서 문자가 그려질 때 실행되는 각각의 획(즉, stroke)이 다수의 직선형 세그먼트로 나누어지고 이 세그먼트들 각각의 방향이 다수의 기준 벡터에 대해 결정된다. 지정 세트의 직선형 세그먼트로 형성되는 그려진 문자의 모델이 정교하게 손질되어, 기준 문자의 해당 세트와 비교된다. FR 2,538,581 호에 따르면 이 해법은 손목시계와 유사한 종류의 휴대용 물체에서 구현될 때 장점을 보인다.

EP 0 632 401 호는 직선형 세그먼트로 구성되는 모델에 바탕할 뿐 아니라, 입력 존의 필기 도구의 상하 움직임(펜 업, 펜 다운), 필기 중 정지 시간(기간), 자취의 무게중심, 자취의 크기, 곡선 세그먼트의 회전 방향, 곡선 세그먼트의 시점 및 종점 위치, 그리고 이러한 곡선 세그먼트의 방향같은 타매개변수들을 고려하는 모델에도 바탕하여 각각의 문자를 모델링하는 것을 제안한다. 이 문서는 이러한 해법이 "연합 메모리(associative memory)"라 불리는 특정 메모리 타입을 이용하여 병렬 프로세서 시스템에서 구현된다. 이러한 병렬 프로세서 구조를 데이터 처리 용량이 제한되는 휴대용 전자 장치에 적용한다는 것은 믿기지 않는 일이다.

FR 2,538,581 호와 EP 0 632 401 호에 제시되는 해법들은 문자 인식을 위해 기하학적 고려에 모두 의존한다. 이는 부여된 필기 문자의 모든 가능한 변형을 기하학적 매개변수에 의해 모델링하는 것이 실용적이지 않다는 측면에서 큰 단점이 된다. 게다가, 손으로 쓰거나 그리는 것은 사람마다 크게 다르며, 한 사람의 경우에도 크게 다를 수 있다. 이러한 대단한 가변성 하에서, 문자 자취의 방향, 크기, 위치, 길이, 또는 그 외 다른 기하학적 매개변수들이 신뢰도 높은 문자 인식을 제공하는 데 사용될 수 없다.

사용자측의 어떤 학습을 필요로하지 않는 해법, 즉, 사용자 자신의 통상적 습관을 변화시킬 필요없이 사용자가 쓰거나 그리는 문자를 인식할 수 있는 해법을 제시하는 것이 본 발명의 한가지 목적이다.

사용자에 의해 여러 방식으로 그려지거나 써지는 수문자, 부호, 제어 문자, 또는 그 외 다른 문자를 인식할 수 있는 해법을 제시하는 것이 본 발명의 또한가지 목적이다.

전자 다이어리, 포켓 컴퓨터, 시계, 휴대 전화, 원격조종장치, 또는 그 외 다른 소형의 휴대용 전자장치, 특히 배터리에 의해 전력을 공급받는 휴대용 전자 장치같은 소형의 전자 장치에 적용될 수 있도록 복잡하지 않고 구현이 어렵지 않은 해법을 제시하는 것이 본 발명의 다른 한가지 목적이다.

그려지거나 쓰여진 문자를 해역시에 다수의 오류 횟수를 제한하는 해법, 즉, 지정 문자에 어떤 방식으로도 대응하지 않는 어떤 자취의 문자를 거부할 수 있는 해법을 제시하는 것이 본 발명의 다른 하나의 목적이다.

본 발명은 청구범위 제 1 항에 나열된 특징을 가지는 전자 장치의 입력 존에서 수동으로 그려지는 문자들을 인식하기 위한 방법에 관한 것이다.

이 방법의 장점을 가진 실시예들이 종속항의 대상을 형성한다.

본 발명은 청구범위 10항에 그 특징이 나열되는 발명에 따른 방법을 구현하기 위한 전자 장치에 또한 관련된다.

이 장치의 장점을 가진 실시예들이 종속항의 대상을 형성한다.

본 발명의 한가지 장점은 문자들이 이와 같이 문자로 모델링되는 것이 아니라, 문자를 그릴 수 있는 방식을 나타내는 한가지 이상의 지정 모델에 의해 각각의 문자가 규정된다는 점이다. 마찬가지로, 입력 존에서 사용자에 의해 수동으로 그려지는 문자들은 문자를 그린 방식을 나타내는 모델에 의해 표시된다. 일반적으로, 수동으로 그릴 수 있는 여러 가지 방식을 고려하기 위해 두가지 이상의 모델에 의해 한개의 문자가 규정될 것이다.

특히, 발명에 따르면, 이 모델들은 문자의 구조(topology)에 관한 한개 이상 의 구조(topology) 매개변수를 포함한다. 즉,

- 문자를 그리는데 사용되는 획수,

- 상기 획 각각의 속성, 즉, 1차원적(점)인지, 2차원적(한개 이상의 세그먼트)인 지 여부, 그리고

- 2차원적 속성의 각 획의 조성, 즉,

- 2차원적 속성의 획을 형성하는 세그먼트수와,

- 각 세그먼트의 속성, 즉, 직선형 세그먼트인지 곡선형 세그먼트인지의 여부

를 포함한다.

구조적 매개변수는 문자 자취의 획에서의 닫힌 속성(B, D, O, 8, 0 등)이나 열린 속성(A, C, E 등)에 관한 표시에 의해 완성될 수 있다.

본 명세서 범위 내에서, "구조(topology)"는 문자의 크기 및 정확한 길이에 상관없는, 즉, 문자의 정확한 기하학적 형태에 독립적인, 문자의 모든 특징을 의미한다. 특히, 본 발명의 범위 내에서, 이는 문자를 그리는 데 사용되는 획수와 그 속성을 의미할 것이고, 앞서 언급한 바와 같이 상기 획 각각의 조성을 의미할 것이다. 아래에 설명되는 바와 같이 곡선 세그먼트의 회전방향같은 다른 매개변수를 의미할 수도 있다.

발명의 범위 내에서, "획(stroke)"은 중단될 때까지 시점으로부터 입력 존 상에서 손가락이나 필기 도구에 의해 실행되는 자취를 의미하며, 각각의 문자는 가변적인 수의 획으로 그려질 수 있다. 라틴 문자 세트의 부호나 수문자의 경우에 획 수는 통상적으로 4개 이하이다.

"세그먼트(segment)"는 관심의 대상인 획이 그려질 때 손가락이나 필기 도구에 의해 채택되는 방향의 주목할만한 변화에 의해, 또는 직선형/곡선형 속성에 의해 획의 다른 세그먼트로부터 구분되는 획의 일부를 의미한다.

모듈은 세그먼트의 자취의 방위각의 전개를 나타내는 기하학적 매개변수를 직선/곡선 속성의 각 세그먼트에 대해 또한 포함한다. 세그먼트의 자취의 방위각 전개를 나타내는 기학학적 매개변수는 다음과 같다.

- 직선 속성의 각 세그먼트의 경우에, 세그먼트의 방위각(φ로 표시), 또는

- 곡선 속성의 각 세그먼트의 경우에, 세그먼트의 한 끝단에서 시점 방위각 또는 종점 방위각(P1, P2의 위치에서 각각 φ1, φ2로 표시).

"방위각(angular orientation)"이란 직선 세그먼트의 방향, 또는 곡선 세그먼트의 한 점에서 취해지는 곡선 세그먼트의 기울기를 각도로 표시하는 것으로서, 도 12와 도 13a-c에 도식적으로 전개되어 있다. 다음의 설명에서, 단지 설명만을 위해, 세그먼트의 각도나 기울기의 각도는 -180도와 180도 사이의 값으로 규정된다. 그러나 이 값들이 n x 360 도 내로 규정될 수도 있다(n은 정수값).

시점 및 종점 방위각은 곡선 세그먼트의 한 끝단에서의 기울기의 방위각에 해당하며, 이 기울기는 관심의 대상인 세그먼트의 자취의, 각각 적어도 첫 번째 두개의 샘플, 또는, 마지막 두개의 샘플에 의해 규정된다. 실제로, 시점 또는 종점에서 곡선 세그먼트의 자취의 일련의 여러 샘플에 대한 평균값은 이 시점 방위각이나 종점 방위각을 결정하는 데 사용될 것이다.

앞서 언급한 경우에서, 문자의 구조에 관한 매개변수들은 곡선 세그먼트의 경우, 세그먼트의 회전 방향(w로 표시)을 또한 포함하고, 이 회전 방향은 반시계방향이거나 시계방향이다.

이러한 경우에, 반시계/시계 회전방향에 부가하여, 세 번째의 소위 혼합, 또는 가변 회전 방향을 규정하는 것이 유용할 수 있다. 즉, 반시계 및 시계 회전방향 사이에서 변하는 회전방향을 규정하는 것이 유용할 수 있다. 이러한 특징은 문자 "N", "M", "W", "S", "2", "5", "8" 등의 자취처럼 문자의 일부 자취에 존재한다. 또한, 혼합 회전 방향의 이러한 곡선 세그먼트가 반시계/시계 회전방향의 다수의 곡선 세그먼트로 나뉘어질 수 있다는 점도 명백하다.

이 세그먼트의 반위각의 전개를 나타내는 기하학적 매개변수들은 곡선 세그먼트의 경우, 곡선 세그먼트의 총 진행각(α로 표시)을 포함한다. 혼합 회전방향의 곡선 세그먼트의 경우, 이 총 진행각(total development angle)은 반시계/시계 회전방향의 각 부분의 총 진행각의 절대값으로 된 합으로 규정되는 것이 바람직하다. 총 진행각 α는 일부 특정 문자들의 식별을 간단하게 한다.

문자 자취의 방위각 전개를 나타내는 기하학적 매개변수에 부가하여, 각각의 모델은 입력 존에서의 각 획의 위치를 표시하는 기하학적 매개변수들을 포함한다. 특히, 1차원 속성의 각 획 위치나 2차원 속성의 각 획 종점의 위치를 표시하는 기하학적 매개변수들을 포함한다. 2차원 속성의 획을 포함하는 각각의 세그먼트 종점들의 위치에 의해 이 기하학적 매개변수들이 완성될 수 있다면 바람직할 것이다.

1차원 속성의 획 위치와 2차원 속성의 획 종점 위치가 획이 그려지는 입력 존에 대해 규정될 수 있고, 또는 관련된 문자의 자취에 대해 규정될 수 있다는 사실은 명백하다. 일반적으로, 본 발명의 범위 내에서, 우리는 문자의 자취에 대한 상대적 위치 표시를 이용할 것이다. 즉, 이러한 획이 문자 자취의 상, 하, 좌, 우부분에 위치하는 지를 규정하는 위치 표시를 이용할 것이다. 예외적으로, 일부 문자(가령, "/", ",", "")의 경우, 우리는 입력 존에 대한 상대적 위치 표시를 이용할 것이다. 이때, 입력 존에는 문자의 자취가 입력 존 상의 위치에서만 다른, 이러한 문자들을 차별화하도록 획이 그려졌다.

모든 모델이 이 특징들의 기하학적 규정을 요구하는 것은 아니다. 따라서, 일부 문자들은 구조적 매개변수를 이용하여 명료한 방식으로만 규정될 수 있다.

도 11, 12, 13a, 13b, 13c는 상기 규정을 도식적으로 도시한다. 특히 도 11은 위치 P0로 규정되는 1차원 획, 즉, 한개의 점의 도면이다. 도 12는 양 끝단의 위치 P1, P2와 방위각 φ에 의해 규정되는 직선 속성의 세그먼트를 도시한다. 도 13a, 13b, 13c는 세그먼트의 양 끝단의 위치 P1, P2와 방위각 φ1, φ2에 의해 규정되는 곡선 속성의 세그먼트들을 도시하며, 각각 시계방향, 반시계방향, 혼합회전방향 w를 가진다.

도 13a, 13b, 13c에서, 각 곡선 세그먼트의 총 진행각 α가 또한 표시된다. 도 13c에서, 곡선 세그먼트의 반시계방향 부분과 시계방향 부분의 총진행각 α1, α2의 합의 절대값으로 총 진행각 α가 규정된다.

P를 들어, 위에서 아래로 그려지는 수직 직선형 세그먼트는 -90도의 방위각 φ를 가지는 것으로 규정되고, 아래에서 위쪽으로 그려지는 수직 직선형 세그먼트 는 +90도의 방위각 φ를 가지는 것으로 규정된다. 좌측에서 우측으로 그려지는 직선 세그먼트는 0도의 방위각을 가지는 것으로 규정될 것이고, 우측에서 좌측으로 그려지는 직선 세그먼트는 ±180도의 방위각을 가지는 것으로 규정된다. 앞서 언급한 바와 같이, 이 방위각들은 n x 360도 내로 규정된다.

마찬가지로, 위에서 아래로, 또는 아래에서 위로 그려지는 "C"형태의 곡선 세그먼트(회전방향 w가 반시계방향, 또는 시계방향)는 대략 ±180도의 시점 방위각 φ1과 대략 0도의 종점 방위각 φ2(총진행각 α는 180도)를 가지는 것으로 규정될 것이다. 이 두 곡선 세그먼트들은 회전방향만 다르다.

입력 존에서 수동으로 입력되는 자취의 분석 중, 각 세그먼트의 방위각은 각도 표시의 360도 주기성과 사용 규정을 고려할 때 ±180도에서의 간섭(중단)을 방지하기 위해 "진행(develop)"되는 것이 바람직할 것이다. 예를 들어, 반시계방향(위에서 아래로)으로 그려지는 문자 "C"의 자취와 유사한 곡선 자취를 고려해보자. 이 자취는 170도 주위의 시점 방위각과 0도 주위의 종점 방위각을 가진다. 이 세그먼트의 방위각은 170도에서 360도까지 진행될 것이다(총 진행각 α는 190도). 유사한 곡선 자취의 경우, -170도의 방위각에서 시작하고 0도의 방위각에서 종료할 때, 이 세그먼트의 방위각은 -170도에서 0도까지 진행될 것이다(총 진행각 α는 170도).

이 두 예의 자취의 방위각들을, 반시계 회전방향 w 및 각각 180도 및 0도의 시점 및 종점 방위각을 가지는 것으로 규정되는 문자 "C"의 모델과 비교함으로서, 360도의 주기성을 고려할 때 두 예에 대해 방위각 측면에서 10도의 편차로 종료될 것이다.

아래에서 위로 그려지는 문자 "S"를 표시하는 곡선 세그먼트는 ±180도와 같은 시점 및 종점 방위각 φ1, φ2과 혼합 회전 방향을 가지는 것으로 규정될 수 있다(총 진행각 α는 180+180=360도). 또한, 앞서 언급한 바와 같이, 이 곡선 세그먼트는 각각 반시계방향 및 시계방향의 두 일련의 곡선 세그먼트로 나뉘어질 수 있다(각각의 세그먼트의 총진행각 α는 180도이다).

발명에 따르면, 구조적 기준을 이용함으로서, 즉, 문자의 정확한 형태 및 치수에 상관없는 기준을 이용함으로서, 기하학적 수준의 고려를 이 단계에서 할 필요없이, 그려지는 문자에 해당하는 후보들을 소팅하고 미리 선택할 수 있다. 게다가, 문자를 그리는 데 사용되는 획들의 획수, 속성 및 조성을 검사하는 단순한 사항으로 인해, 그려지는 문자를 식별하는 데 필요한 조사량이 크게 제한된다. 직선 및 곡선 세그먼트간의 차이로 인해 후보들을 미리 설정하는 것이 정련될 수 있다. 또한 일부 경우에는, 이 구조적 기준만을 바탕으로 확실한 방식으로 문자들을 식별하는 것이 가능하다. 하기에 설명되는 바와 같이 이 가능성은, 특히, 일부 특정 제어 문자들을 식별하기 위해 사용된다.

기하학적 기준, 즉, 세그먼트의 방위각과 점이나 세그먼트의 위치는 단지 유효하지 않은 후보들을 제거하기 위해서만 차례로 적용된다. 특히, 발명에 따르면, 그려지는 문자를 형성하는 세그먼트들의 방위각들이 후보들의 세그먼트 방위각과 먼저 비교되는 것이 바람직하고, 가장 유사한 후보들이 이를 바탕으로 선택된다. 이 선택이 여러 후보들로 구성되는 한 세트와 함께 종료될 경우, 그려지는 문자의 획 위치 데이터(1차원 획의 위치, 또는 2차원 획을 나타내는 한개 이상의 점들의 위치)가 최적의 후보를 식별하는 데 사용된다.

발명에 따르면, 다수의 문자들을 모델링하고 이 문자들에 대한 다수의 자취 변형을 모델링하는 것이 가능하다. 따라서, 사용자측의 학습이 제한되며, 이 방법을 구현하는 장치의 이용이 촉진된다. 발명에 따른 인식 방법을 구현할 때의 인식 속도는 매우 빠르며, 오류 데이터를 입력할 위험이 따라서 제한된다. 새 모델을 추가하는 것이 또한 용이하며, 사용되는 접근법은 규정된 모델의 수나 복잡도에 상관없이 적용가능하다.

본 발명의 또한가지 장점은 오른손잡이나 왼손잡이에게서 나타나는 독특한 필기 특징들을 배려할 수 있다는 점이다.

도 1은 본 발명에 따른 문자 인식 장치를 포함하는 시계의 단면도.

도 2는 문자 인식 장치의 입력 존을 형성하는 센서의 공간적 배치도.

도 3은 도 2에 도시되는 바와 같이, 용량성 센서의 네트워크를 이용하는 본 발명에 따른 문자 인식 장치의 블록도표.

도 4a-4d는 본 발명의 범위 내에서 규정될 수 있는 수문자, 부호, 제어 문자의 모델 세트를 도시한 도면.

도 5는 도 2의 입력 존에서 문자 "A"의 자취 도면.

도 6a-6c는 문자 "R"의 자취의 세가지 예로서, 이 자취를 만드는 데 사용되는 각각의 획에 대한 방위각 측면의, 이 문자의 자취 전개를 도시하는 그래프.

도 7a-7b는 발명에 따른 문자 인식 방법의 순서도.

도 8a-8b는 도 7a-7b에 도시되는 방법의 대안의 구현의 순서도.

도 9a-9b는 문자 "R"과, 이와 유사한 구조를 가지는 후보들에 대한 가능한 자취 도면.

도 10a-10b는 문자 "T"와, 이와 유사한 구조를 가지는 후보들의 가능한 자취의 도면.

도 11은 1차원 속성을 가지는 한 획, 즉, 점의 규정을 나타내는 도면.

도 12는 직선 속성의 세그먼트 규정을 나타내는 도면.

도 13a-13c는 각각 시계방향, 반시계방향, 혼합회전방향을 가지는 곡선 속성 세그먼트들의 규정을 나타내는 도면.

본 발명엔 따른 문자 인식 장치는 특정 분야, 특히 시계 분야의 범위 내에서 설명될 것이다. 그러나 본 발명은 손가락이나 필기 기수를 이용하여 데이터를 입력하고자 하는 어떤 다른 전자 장치에도 똑같이 적용가능하다. 인식 장치의 입력 존의 속성과 조성이 결정 요소는 아니다. 따라서, 입력 존이 용량성 센서를 포함하는 것으로 본 명에서에서 규정되지만, 입력 존에서 실행되는 자취에 관한 구조 및 기하학적 데이터를 추출하는 데 사용될 수 있는 신호를 생성하는, 광학센서, 저항 센서, 유도 센서, 표면 음향파 전파 센서(SAW), 또는 손가락이나 필기 도구에 의해 작동될 수 있는 그 외 다른 센서처럼 다른 종류의 센서도 사용될 수 있다.

도 1은 케이스(2)와 유리(3)를 포함하는 시계(1)의 단면도이다. 전기 회로(4)가 케이스(2)에 내장된다. 투과성인 것이 바람직한 전도성 전극이 유리(3)의 내면(31)에 배열되고, 도 1에는 이 전극들 중 네 개(15B, 15F, 15J, 15N)만이 도시된다. 상술한 바와 같이, 센서 배열은 어떤 측면에서도 제한적이지 않다.

전도체(6, 7, 8, 9)는 전도성 전극(15B, 15F, 15J, 15N)을 전기 회로(4)에 각각 연결한다. 배터리(11)나 그 외 다른 전력 공급원이 케이스(2)에 또한 배열되며, 전도체(12)에 의해 전기 회로(4)의 공급 단자에 연결된다.

각각의 전도성 전극(15B, 15F, 15J, 15N)(도 2의 15A~15P)은 일련의 용량성 센서들 각각(15)에 대해 두개의 단자를 형성하며, 특정 전극의 맞은편 유리(3) 외면을 만질 때 시계(1)를 이용하는 사람의 손가락(13)에 의해 그 중 한 단자가 형성된다. 이 용량성 센서(15)들은 함께 입력 존(10)을 형성하여, 사용자 손가락(13)을 통해 데이터 입력을 가능하게 한다. 이 손가락(13)은 사용자 손목에 착용된 케이스(2)를 통해 전기회로(4)의 접지부에 연결되고, 상기 접지부는 배터리(11)의 음단자와 전기회로(4)에 연결된다.

도 2는 전도성 전극(15A-15P)을 포함하는 용량성 센서(15)의 공간적 배열의 평면도로서, 문자 인식 장치의 입력 존(10)을 형성한다. 이 입력 존(10)은 본 예에서 4x4 매트릭스 형태로 배열되는 다수의 센서(15)(본 예에서 16개)를 포함한다.

시계(1)의 케이스(2)와 전도성 전극(15A-15P) 각각 사이에 스트레이 커패시턴스(stray capacitance)가 존재한다. 각각의 용량성 센서(15)는 와 이 용량성 센서에 연계된 스트레이 커패시턴스는 전기 회로(4)의 접지부와 입력부 사이에 병렬로 연결된다.

용량성 센서에 이용하기 적합한 전기 회로(4)의 감지 수단이 이제부터 설명될 것이며, 이 감지수단은 비-제한적인 설명을 통해 순수하게 설명될 것이다.

EP 0 674 247 호 및 EP 0 838 737 호, 또한 서두에서 언급한 EP 0 695 979 호를 참고할 수 있고, 이 내용들은 본 발명에서 참고로 인용되어, 전기 회로(4)의 제작에 관한 상세한 정보를 제공한다. 병렬로 놓이는 각각의 용량성 센서와 스트레이 커패시턴스는 전압-제어 발진기의 입력부에 연결되며, 이 발진기의 주파수는 입력부와 접지부 사이에 존재하는 총 커패시턴스의 함수로 변화한다. 각각의 용량성 센서는 센서마다 한개씩의 전압-제어 발진기에 연결될 수 있고, 또는 센서 모두가 멀티플렉서를 통해 한개의 단일 전압 제어 발진기에 연결될 수도 있다. 멀티플렉서를 이용하면, 입력 존에서의 손가락이나 필기 도구의 움직임보다 짧은, 그리고 신호 샘플링 주기보다 짧은, 지속시간의 멀티플렉싱 주기가 필요하다. 따라서, 각 센서로부터 나오는 신호들이 어떤 주어진 순간에 센서 상태의 동시 측정으로 고려된다.

특히, 전압 제어 발진기 출력부에서 생성되는 신호의 발진 주파수는 두 병렬 연결 커패시터의 총 용량의 역에 비례한다. 따라서, 시계(1) 사용자의 손가락이 특정 전극에 면하는 유리(3)에 위치하지 않을 경우, 이에 해당하는 용량성 센서의 단자 중 하나가 이에 따라 형성되지 않는다. 이 경우에, 발진기 입력부와 접지부 사이에 존재하는 총 커패시턴스는 스트레이 커패시턴스값과 같으며, 전압 제어 발진기의 출력 신호의 발진 주파수는 그 역에 비례한다.

역으로, 손가락(13)이 특정 전극에 면하는 유리(3) 위에 놓일 경우, 총 커패 시턴스는 이 손가락 존재에 의해 영향을 받는다. 결과적으로, 전압 제어 발진기의 출력 신호의 발진 주파수는 커패시턴스들의 합의 역에 비례한다. 손가락(13)이 닿음으로서 생기는 주파수 변화는 손가락(13)에 의해 덮히는 전극의 표면에 따라 좌우된다. 따라서, 전극에 면하는 손가락(13)의 유무만을 감지하는 것이 아니라, 손가락(13)에 의해 덮히는, 전극의 덮히는 정도도 감지된다.

출력 신호의 요망 데이터는 전압 제어 발진기에 의해 생성되는 신호의 주파수에 포함된다. 따라서, 이러한 데이터 추출을 위해 단순히 고안된 디지털 수단을 이용하기만 하면 된다. 예를 들어, 여러 센서로부터 요구 데이터를 추출하기 위해 지정 주기동안(또는 지정 펄스 횟수 동안)출력 신호의 제로 크로싱 수를 설명할 수 있다.

입력 존에서 수동으로 이루어지는 문자의 입력에 대해 정확한 이미지를 얻기에 입력 존 분해능, 즉, 센서 수가 충분하다면, 센서들의 커버 정도의 함수로 주파수 변화를 검사하는 과정을 생략할 수 있고 단순히 각 센서의 활동 및 정지 상태를 검사할 수 있다. 입력 존 분해능은 사용되는 필기 도구와 입력 존과의 접촉면에 따라 또한 좌우되며, 통상적으로 손가락의 접촉 존은 스타일러스의 경우보다 넓다. 도 2(및 도 5)에 도시되는 배열은 각각의 센서가 손가락의 통상적 접촉면의 크기보다 작은 1cm² 수준의 표면을 가지는 경우 손가락을 필기 도구로 이용하기에 특히 적합하다.

보완적 사항으로서, 본 발명에 따른 문자 인식 장치를 포함하는 시계나 전자 장치에 디스플레이 수단을 제공하는 것이 바람직하다. 이 디스플레이 수단(도 1에 도시되지 않음)은 입력 존(10)에서 입력되는 문자(자취)를 사용자에게 디스플레이하는 역할을 한다. 이러한 디스플레이 수단(가령, LCD)은 문자 인식 장치의 이용을 촉진시키도록 도 1의 시계에 배열되는 것이 바람직할 수 있다. 사용자는 입력 존(10)에 면하여 직접 눈에 보이는 데이터를 확인할 수 있는 이점이 있다.

도 3은 용량성 센서 배열을 이용한 본 발명에 따른 문자 인식 장치의 블록도표이다. 이 도표는 이해를 돕기 위한 용도로 사용된다. 입력 존(10)과 이 입력 존(10)에 연계된 전기 회로(4)가 도 3에 도식적으로 전개된다. 디스플레이 제어 회로(50)와 디스플레이 소자(55)(가령, LCD)로 구성되는 디스플레이 수단(5)이 또한 도시되며, 디스플레이 수단은 통상적으로, 문자의 다수의 선을 디스플레이하고, 가능하다면, 입력 존(10)에서 수동으로 입력되는 문자의 이미지를 디스플레이하는, 도트 매트릭스 디스플레이 형태를 취한다.

입력 존(10)과 어떤 주어진 순간 t_k에 주파수 신호 f_ij(t_k)를 출력부에 전달하는 한개 이상의 전압 제어 발진기(41)에 연결되며, 이때 첨자 i와 j는 입력 존(10)을 형성하는 배열에서 센서의 위치를 표시한다. 전압 제어 발진기(41)의 출력부에 연결되는 주파수 감지기(42)는 각 센서에 대해 생성되는 신호의 주파수를 결정한다. 가령, 지정 측정 주기동안 상기 신호의 제로 크로싱 수를 결정함으로서, 결정한다. 이때, 각 센서에 대한 이 제로 크로싱 숫자는 N_ij(t_k)로 표시된다. 주파수 감지기(42)는, 클럭 수단(43)에 의해 생성되어 각 센서에 대해 생성되는 신호들의 주파수를 결정하기 위해 측정 주기를 규정하는, 클럭 신호를 수신한다. 동일한 클럭 수단(43)이, 문자가 그려질 때 입력 존(10)에서 센서에 의해 생성되는 신호들의 샘플링 주파수를 결정하는 제 2 클럭 신호를 생성한다.

순간 t_k에서 입력 존(10)의 각 센서에 대해 생성되는 신호의 주파수를 나타내는 숫자 N_ij(t_k)는 문자의 자취의 포착 신호를 처리하고 문자를 인식하기 위해 마이크로컨트롤러(45)에 전송된다. 이를 위해, 마이크로컨트롤러(45)는 RAM, ROM, EEPROM을 포함하는 기억 수단(46)에 저장된 데이터를 이용한다. 마이크로컨트롤러(45)에 의해 이용되는 데이터는 수문자, 부호, 제어 문자에 대한 여러 다양한 모델에 관련된 데이터를 특히 포함하며, 이 데이터는 도 3에 도식적으로 도시되는 바와 같이 문자 라이브러리(460) 형태로 저장된다.

수문자 텍스트의 입력(본 예에서 "HELLO"라는 용어의 입력)이 또한 도시되었다. 각각의 문자가 입력 존(10)을 이용하여 차례로 입력되고 아래 설명되는 처리과정에 따라 마이크로컨트롤러(45)에 의해 인식되는 것이 바람직하다. 입력 존에서 문자를 쓰거나 그리는 동안, 입력 존(10)에서 수동으로 입력되는 문자의 자취(100)(본 예에서 문자 "O")가 디스플레이 장치(55)에 디스플레이되는 것이 바람직하다(a)). 이에 따라, 그려진 자취를 사용자가 즉석에서 확인할 수 있다. 인식 처리의 마지막에, 문자가 비준되고(또는 거부되며), 디스플레이 장치(55)에 디스플레이된다(b)).

문자 인식 장치의 동작은 도 4-10을 참고하여 보다 상세하게 이제부터 설명 될 것이다.

도 4a-4d는 여러 수문자, 부호, 제어 문자가 본 발명의 범위 내에서 입력 존(10)에 그려질 수 있는 여러 다양한 방식을 나타내는 모델 세트를 도식적으로 도시한다. 도시되는 모델 세트는 설명을 돕기 위해 제시되는 것으로서 전혀 제한적 의도를 가지고 있지 않으며, 다른 자취도 물론 사용될 수 있다. 따라서, 철자 "B", "D", "E", "F", "M", "N", "P", "R"같은 수많은 알파벳 문자들의 자취는 괄호[]로 표시되는 하향 수직 세그먼트에 의해 나타나는 바와 같이 위에서 아래로 그려지는 제 1 수직 세그먼트로 시작될 수 있다.

도 4a와 4b는 알파벳 문자의 특정 모델을, 도 4c는 숫자 및 부호의 모델을, 도 4d는 제어 문자 모델을 도시한다. 이 도면들에서, 문자를 그리는데 필요한 A에서 D까지로 표시되는 여러 다른 획들이 서로 다른 색상이나 다른 패턴으로 표시된다. 특히, 제 1 획 A가 검은색, 제 2 획 B가 회색, 제 3 획 C가 백색, 그리고 제 4 획 D가 빗금으로 표시된다(도 4a). 각 획의 화살표는 획이 그려지는 방향을 표시하며, 두개의 반대방향 화살표는 관심 대상인 획이 한 방향, 또는 다른 방향에 크게 상관없이 그려질 수 있음을 표시한다.

도 4a-4d에 도시되는 무자 세트를 검사할 때, 사용자에게 어떤 학습이나 어떤 제약을 요구하는 문자들의 수가 매우 줄어들었음을 알 수 있다. 예를 들어, 개괄호 "(" 및 폐괄호")"는 1차원 속성의 한개의 추가적인 획으로 모델링되며, 문자 "SPACE"는 같은 높이에서 그려지는 1차원 속성의 두 획에 의해 모델링된다. 나머지의 경우, 문자들은 그 전형적 자취에 가능한 가깝게 모델링된다.

일반적으로, 대부분의 문자들이 한 획, 두 획, 세 획, 또는 네 획으로 실행된다. 문자 "E"와 부호 "#", "*"은 직선 세그먼트로 형성되는 네 개의 획으로 그려질 수 있다. 이 측면에서, 구조적 기준만이 먼저 고려될 경우, 문자 "E", "#", "*"는 세 개 모두, 유사한 한개의 구조적 규정을 가진다. 즉, 단일 직선 세그먼트로 각각 형성되는 네 개의 획으로 된 세트를 가진다. 이들의 차이점은 문자 "E"의 특징들 중 하나인 직선형 세그먼트의 방위각을 세 개의 수평 직선형 세그먼트가 존재하는 문자 "#"과 "*"에 대해 비교하는 과정을 필요로한다.

본 발명에 따르면, 여러 모델들이 획수에 따라 먼저 그룹형성되는 것이 바람직할 것이다. 그후, 이 카테고리들 각각은 획의 속성 및 조성에 따라 나뉘어진다. 1차원 획(즉, 점)의 경우, 모델은 이 1차원 획의 위치에 관한 기하학적 매개변수들을 또한 포함하는 것이 바람직하다. 2차원 매개변수의 경우(한개 이상의 세그먼트), 모델은 각 세그먼트의 방위각에 관한 기하학적 매개변수를 더욱 포함하는 것이 바람직하며, 각각의 곡선 세그먼트의 경우, 곡선 세그먼트의 회전 방향에 관한 한개 이상의 구조적 매개변수를 더욱 포함하는 것이 바람직하다. 따라서 트리 구조가 형성되어, 한 문자의 특정 모델을 마치게 한다.

지정 숫자의 획을 넘을 때, 입력 존에서 사용자에 의해 그려지는 자취가 수문자, 부호, 또는 제어 문자에 해당하지 않으나 정의되지 않은 문자에 해당함을 가정할 수 있다. 예를 들어, 네 개보다 많은 획수 내에서 그려지는 라틴 문자 세트의 경우 어떤 문자도 존재하지 않는다. 마찬가지로, 지정 한도보다 많은 다수의 세그먼트로 형성되는 한 획을 포함하는 문자의 자취는 규정되지 않은 문자에 해당하며, 또는 특정 제어 문자에 해당한다. 예를 들어, 명료한 구조적 정의를 가지는 어떤 숫자의 특정 제어 문자를 규정할 수 있다. 즉, 기하학적 매개변수를 인식할 필요가 없는 문자를 규정할 수 있다. 따라서, 도 4d의 우측에 표시되는 바와 같이, 다섯 개보다 많은 일련의 세그먼트를 포함하는 한개의 단일 획으로 형성되는 한개의 모델에 의해 제 1 특정 제어 문자를, 또는, 다섯 개보다 많은 제 1 획과 한개의 점을 포함하는 제 2 획에 의해 형성되는 한개의 모델에 의해 제 2 특정 제어 문자를 규정할 수 있다.

발명에 따르면, 각 획의 1차원 속성과 2차원 속성간에 구별이 이루어지는 것이 바람직하다. 크기가 작은 존에 포함된 매우 국부화된 자취가 감지될 경우 한개의 세그먼트나 여러 일련의 (직선/곡선) 세그먼트로부터 한개의 점을 신속하게 식별할 수 있다. 어느 정도까지는, 한개의 점에 해당는 것으로 인식되는 한개의 획이 나타나자마자, 그려지는 문자의 조사 분야가 신속하게 감소될 수 있으며, 이 특징은 작은 숫자의 문자들에만 존재하며, 작은 수들의 문자는 구두점, 부호 문자, 또는 제어 문자이다.

마찬가지로, 직선 속성이나 곡선 속성의 세그먼트간의 구별을 통해, 유사한 특징들을 처리하는 모델들만을 선택함으로서 조사 분야가 신속하게 감소될 수 있다. 이 선택은 그려지는, 문자가 곡선 속성의 세그먼트를 포함할 경우, 각 곡선 세그먼트의 회전 방향을 고려함으로서 더욱 정련될 수 있다.

발명에 따라 제시되는 접근법의 효율이 쉽게 관측될 것이다. 게다가, 구조적 기준으로 인해 모든 문자들이, 감소된 숫자의 데이터로 효율적으로, 그리고 명확한 방식으로, 모델링될 수 있다. 하기에 설명되는 바와 같이, 방위각 및 위치의 전개의 기하학적 매개변수는 나머지 후보들을 식별하기 위해 마지막으로 사용될 뿐이다.

발명의 첫태양은 사용자에 의해 그려질 수 있는 각각의 문자에 대한 카탈로그나 모델 세트를 형성하는 단계를 포함한다. 이때 각각의 모델은 관심 대상인 문자를 그리는 한가지 이상의 방식을 나타내며, 이러한 모델 세트가 도 4a-4d에 도시된다. 한개보다 많은 문자들이 규정될 수 있다. 따라서, 유사한 구조를 가지는 문자들간 인식 오류 위험을 줄이기 위해, 숫자, 알파벳, 부호에 대한 구분된 문자 세트를 생성하는 것을 고려할 수 있다.

발명의 또다른 태양에 따르면, 구조적 매개변수나 기하학적 매개변수, 또는 데이터를 또한 포함하는, 그려지는 문자의 모델을 형성하기 위한 데이터를 추출하기 위해, 입력 존을 형성하는 여러 센서에 의해 생성되는 신호들을 처리할 필요가 있다. 이 문자는 통상적으로, 그려지기 위해 필요한 전체 주기동안 샘플링된다.

도 5는 문자 "A"를 나타내는 손가락(13)에 의해 그려지는 자취(100)가 두 화살표에 의해 심볼화되는, 도 2의 센서들의 배열을 도시한다. 이 자취를 따르면, 손가락(13)이 문자의 첫부분(U가 뒤집힌 형태)을 만들기 위해 제 1 획(A)을 가장 먼저 그리며, 그후 문자 "A"의 수평 막대기의 자취를 그리기 위해 제 2 획(B)을 그리는 것을 알 수 있다. 본 예는 오른손잡이에 의해 그려지는 전형적인 문자 "A"의 자취에 해당한다. 그러나 이와 동일한 문자가 다른 방식으로 그려질 수 있다. 가령, 도 4a에 도시되는 바와 같이, 제 1 획이 V가 뒤집힌 형태를 취하고 제 2 획이 수평 직선 세그먼트로 형성되는 예, 또는 세 개의 획으로 형성되는 예를 들 수 있다.

입력 존의 형태, 입력 존을 형성하는 센서의 수와 성질에 따라, 인식을 위해 필요한 데이터 추출 이전에 신호의 사전 처리를 실행하는 것이 필요할 수도 있고 필요하지 않을 수도 있다. 발명의 범위 내에서 이해를 돕기 위해 사용되는 비-제한적인 예에서, 입력 존은 전압 제어 발진기에 각각 연결되는 4x4 매트릭스 형태의 구분된 용량성 센서들로 형성되며, 이 센서들은 손가락에 의해 각각의 센서의 커버 정도의 함수로 그 주파수가 변하는 전기 신호를 생성한다. 도 5에 도시되는 예에서, 센서 크기를 고려할 때, 각 센서의 작동/정지 여부만을 단순히 명확하게 검사할 수는 없다. 따라서, 입력 존에서의 손가락 위치를 보다 정확하게 결정하기 위해 손가락에 의한 센서의 커버 정도에 대한 출력 신호의 주파수 의존성을 이용하는 것이 바람직할 것이다.

통상적으로, 입력 존의 크기를 고려할 때, 여러 센서들이 동시에 동작할 것이다. 이 동작 센서들 각각에 대하여, 동작된 센서의 무게중심을 계산함으로서, 바람직하게는 손가락에 의한 센서의 커버 정도에 따라 가중치를 부여함으로서, 입력 존에서 손가락의 평균 위치가 실시간으로 결정되며, 이때, 손가락이 한 센서를 그 전체 표면에서 커버할 때, 이 가중치가 최대에 이르며, 센서의 일부분만이 커버될 때 가중치가 최소가 된다.

문자가 샘플링된 후, 신호를 추가적으로 처리할 필요가 있다. 특히, 이러한 데이터의 입력 중 통상적으로 관측되는 잡음을 필터링할 필요가 있다. 특히, 잡음을 실질적으로 제거하고 문자의 자취를 스무딩(smoothing)하기 위해 필터링 및 스 무딩 기술을 적용하는 것이 바람직하다. 물론 이 과정에서 문자 자취의 본질적 특징들을 변경시켜서는 안될 것이다. 이 다양한 필터링 및 스무딩 기술들은 당 분야에 공지된 것으로서 더 이상 상세히 언급하지 않는다.

샘플링 이후, 그리고 신호 처리 이전에, 사용자가 문자를 그리는 데 사용되는 획수가 가장 먼저 감지된다. 이 획수는 문자를 그리는 도중에 멈춰지는 수를 감지함으로서 쉽게 결정된다. 어떤 센서도 손가락 움직임에 의해 동작하지 않는 경우의 수를 감지함으로서 쉽게 결정되며, 문자 입력의 종료는 이와 유사한 방식으로 감지되지만 정지 시간이 더 긴 것을 특징으로 하여 감지할 수 있다. 후보들의 첫 번째 선택은 획수를 바탕으로 이루어질 수 있다.

그후 각 획의 일반적 속성이 결정되어야 한다. 즉, 획이 1차원 속성의 획(한개의 점)인지, 2차원 속성의 획(한개 이상 일련의 세그먼트)인 지를 결정하여야 한다. 이는 주어진 획에 대한 샘플 세트가 지정된 축소 존에 집중되는 지를 검사함으로서 쉽게 결정된다. 이 경우에, 이것이 한 점의 자취라는 원리 하에서 시작하여 P0로 표시되는 위치를 결정한다. 샘플 세트가 더 넓은 존으로 뻗어가면, 획을 구성하는 세그먼트들의 수, 이 세그먼트들의 직선, 곡선 속성과, 그 기하학적 형태(방위각 및 위치)를 결정하기 위해 각각의 획을 검사하는 과정을 포함하는 세그먼트화(segmentation) 단계라 불리는 단계로 진행한다.

이 세그먼트화 진행을 위해, 각 획의 자취의 방위각 전개를 검사하며 방위각의 급격한 변화나 단절점을 감지하는 것이 바람직하다. 이때 이 급격한 변화는 또다른 세그먼트의 등장을 표시한다. 이는 자취의 도함수를 연산하는 과정을 포함한 다. 보다 정확하게는, 두개의 이어지는 신호 샘플에 의해 형성되는 각각의 단위 세그먼트의 기울기를 계산하는 과정을 포함한다. 두 일련의 단위 세그먼트간 방위각의 상당한 차이(지정 한도 이상, 가령, 90도 이상)가 나타나는 것으로 단절점이 쉽게 식별될 수 있다.

한 변형에 따르면, 손가락이 우연찮게 들려지는 상황에 연결된 어떤 오류들을 방지하기 위해 세그먼트들이 끝단이 서로 가까울 경우 이 동일한 속성의 세그먼트들이 함께 그룹형성될 수 있다. 손가락이 놓이거나 들려질 때 무시할만큼 작은 움직임을 고려하기 위해 획의 시작과 종료시 매우 작은 길이의 일부 세그먼트들을 제거하는 것을 고려할 수도 있다.

각 세그먼트의 직선/곡선 속성은 당 분야에 잘 알려진 최소제곱법에 의해 각 세그먼트의 선형 근사에 의해 결정된다. 이 선형 근사 모델간의 편위가 기결정된 편위보다 클 경우, 관심 대상인 세그먼트가 곡선 속성을 가진다는 원칙하에서 출발하여, 이 세그먼트의 시점 및 종점 방위각 φ1, φ2을 결정한다. 곡선 세그먼트의 회전방향 w가 이 경우에 또한 결정되는 것이 바람직하다. 그렇지 않을 경우, 이 세그먼트가 직선 속성을 가진다는 원칙하에서 출발하여 그 방위각 φ가 결정된다. 각 세그먼트의 종점 P1, P2의 위치를 결정하도록 진행하는 것도 또한 바람직하다.

구조적 데이터를 바탕으로, 그리고 필요하다면, 기하학적 데이터를 바탕으로 하여, 가능한 후보 세트 사이에서 이 문자를 식별하는 과정을 진행한다.

도 5에서, 두 획 A와 B가 식별될 것이다. U가 뒤집힌 형태의 획 A는 90도 부근의 시점 방위각 φ1과 -90도 부근의 종점 방위각 φ2, 시계방향의 회전방향 w를 포함하는 곡선 속성의 단일 세그먼트이고, 막대기 형태의 획 B는 0도보다 약간큰 방위각 φ를 포함하는 직선 속성의 단일 세그먼트이다. 구조 및 방위각 측면에서 어떤 유사한 문자도 없기 때문에, 문자 "A"의 자취의 경우에는 세그먼트 종점 위치 데이터가 필요없다.

도 4a-4d에 표시되는 예를 통해 규정되는 문자 세트를 검사할 때, 도 에 도시되는 문자 "A"의 자취의 구조와 동일한 구조를 가지는 문자들, 즉, 제 획이 단일 곡선 세그먼트, 제 2 획이 단일 직선 세그먼트인 문자들이 "A", "E", "F,", "J", "K", "Q", "Y", "Z", "4", "7"로 제한된다. 구조 측면의 이 유사성은 도 4a-4d에 관련된 모델에 바탕한 틀에 의해 표시된다. 곡선 세그먼트의 회전 방향(여기서는 시계방향)을 고려할 때, 후보 "E", "K", "Q", "Y", "Z", "O", "4"가 거절될 수 있다(오른손잡이에 대한 문자 세트의 특정 케이스). 세그먼트들의 방위각을 비교하면, 문자 모델 "A"를 제외하고는 모든 모델들이 명백하게 제거됨을 알 수 있다.

도 6a-6c는 문자 "R"의 세가지 자취를 도시하며, 도 6a는 두 획으로 된 한개의 자취, 도 6b와 6c는 단일 획으로 된 한개의 자취를 도시한다. 이 도면 각각은 입력 존에서 그려지는 문자의 도식적 그림을 제시하며, 표준 시간 주기에 대해 각 획의 자취에 대한 기울기의 방위각 전개를 도시하는 도표를 도시한다. 방위각의 급격한 변화와 일치하는 단절점(breaking point)들은 도면에서 점으로 표시된다. 도6a-6c는 문자 "R"을 그리기 위해 채택될 수 있는 예들에 불과하며, 다른 구성도 물론 가능하다.

도 6a는 A와 B로 각각 표시되는 두 획으로 그려지는 문자 "R"을 도시한다. 제 1 획 A는 위에서 아래로 그려지는 수직의 직선 세그먼트 A1으로 형성되며, -90도 부근의 방위각 φ를 가진다. 제 2 획 B는 두개의 일련의 세그먼트로 이루어지며, 첫 번째 곡선 세그먼트 B1과 두 번째 직선 세그먼트 B2가 위에서 아래로 그려진다. 곡선 세그먼트 B1은 각각 0도와 -180도의 시점 방위각 φ1과 종점 방위각 φ2를 가지며, 회전 방향은 시계방향이다. 직선 세그먼트 B2는 -45도 부근의 방위각 φ를 가진다. 두 세그먼트 B1과 B2는 방위각의 급격한 변화(-180도에서 -45도)가 마지막 직선부 자취 앞의"R"의 곡선부의 자취 종점에서 발견되기 때문에 쉽게 구분될 수 있다.

도 6a의 방위각 도표를 살펴보면, 획 A와 그 단일 세그먼트 A1이 대략 -90도에 위치하는 수평선으로 변환되는 것을 알 수 있다. 획 B는 곡선 세그먼트 B1에 해당하는 0 ~ -180도 사이의 기울기가 음인 직선부와 유사한 첫 번째 부분과, 직선 세그먼트 B2에 해당하는 -45도 부근에 위치하는 실질적 수평선 부분으로 변환된다. 세그먼트 B1과 B2간 방위각의 급격한 변화는 이 도표에서 명백하게 나타난다.

도 6b는 +90도 부근의 직선 세그먼트 A1, 0도에서 -180도까지 변하는 곡선 세그먼트 A2, 그리고 -45도 부근의 직선 세그먼트 A3로 구성되는 단일 획 A로 그려지는 문자 "R"의 자취를 도시한다. 획 A의 방위각 전개 도표에서, +90도 부근의 수평선 부분과, 0도에서 -180도까지 변하는 음의 기울기 부분, 그리 -45도 부근의 수평선 부분을 볼 수 있다.

도 6c는 단일 획 A로 문자 "R"을 그리는 또다른 방식을 도시한다. 이 획 A는 -90도 부근의 첫 번째 직선 세그먼트 A1, +90도에서 -45도 부근까지 변하는 혼합회전방향의 곡선 세그먼트 A2를 포함하며, 이 곡선의 방위각은 +90도에서 -180도까지 변하였다가, 다시 -180도에서 -45도까지 변한다. 혼합회전방향의 곡선 세그먼트 A2는 시계방향에 이어 반시계방향을 가지는 두개의 일련의 곡선 세그먼트로 나누어질 수도 있다.

도 7a와 7b를 통해, 본 발명에 따르는 문자 인식 방법의 일례를 지금부터 설명한다. 도 7a는 발명에 따르는 방법의 본 구현을 설명하는 순서도의 첫 번째 부분을 도시하며, 도 7b는 이 순서도의 두 번째 부분을 도시한다.

상술한 바와 같이, 이 방법은 그려진 문자를 샘플링함으로서 단계 S100에서 시작되며, 이 샘플링은 필요시 신호의 사전처리를 포함할 수 있다.

단계 S102에서, 문자를 그리는 데 소요되는 획수가 결정되며, 이때 이 획수는 단계 S104에서 도식적으로 전개되는 바와 같이 동일한 획수를 가지는 제 1 후보 그룹을 선택하게 한다.

후보들이 선택되면(단계 S106), 각 스트로크의 속성과 조성이 단계 S108과 S120까지 도식적으로 전개되는 바와 같이 결정되기 시작한다. 그렇지 않을 경우, 문자가 규정되지 않은 것이라는 원칙에서 출발하여, 도 7b의 순서도의 단계 S140과 S142에 의해 도시되는 바와 같이 이 사실을 사용자에게 통지한다.

단계 S108에서, 각 획의 1차원/2차원 속성이 먼저 결정된다. 즉, 점인지, 다수의 세그먼트인 지가 결정된다. 획이 한개의 점일 경우, 점의 위치가 단계 S109에서 결정되며, 그렇지 않을 경우, 관심대상의 획이 세그먼트화되기 시작하며(단계 S110~S118), 이는 관심대상인 획에 세그먼트가 존재하는 만큼 계속 반복된다.

단계 S110에서, 상술한 바와 같이 획에서의 급격한 방위각 변화를 결정함으로서 획을 구성하는 세그먼트의 수가 따라서 결정되며, 이 단계에서 세그먼트 끝단의 위치 P1, P2가 결정된다. 단계 S112에 도시되는 바와 같이, 세그먼트 수가 지정 한도보다 클 경우 단계 S140과 S142에 의해 인식 처리가 중단될 수 있고(바람직함), 이는 자취가 어떤 규정된 문자에 해당하지 않음을 보여준다. 이 경우가 아닐 경우, 단계 S114에서, 관심 대상인 각 세그먼트의 선형 근사에 의해, 그리고 이 선형 근사값과 세그먼트의 자취간 편위의 함수로 선택에 의해, 각 세그먼트의 직선/곡선 속성이 결정된다. 세그먼트의 직선/곡선 속성의 함수로, 직선 세그먼트의 방위각 φ가 단계 S115에서 결정되고, 또는 곡선 세그먼트의 시점 및 종점 방위각 φ1 및 φ2 가 단계 S116에서 결정된다. 세그먼트가 곡선 속성의 세그먼트일 경우, 구조 데이터는 단계 S117에 도시되는 바와 같이 곡선 세그먼트의 회전방향 w를 결정함으로서 완성된다. 이 처리는 각각의 세그먼트와 각각의 획에 대해 반복된다(S118, S120).

이 단계들의 종료시, 잠재적 후보를 선택하고 그려진 문자를 결국 식별하는 데 사용될 수 있는 그려진 문자의 모델을 단계 S122에서 정교하게 처리하는 데 필요한 데이터가 존재한다. 단계 S124에서, 단계 S104에서 결정된 제 1 그룹의 후보에서 제 2 후보 그룹을 만들도록 선택이 이루어지며, 이때의 획은 그려진 문자의 모델의 획들과 동일한 속성, 동일한 조성을 가진다. 이 단계에서, 모델의 기하학적 속성의 데이터를 고려할 필요는 없다. 즉, 세그먼트의 방위각 전개나 위치의 매개 변수를 고려할 필요가 없다.

이 선택 종료시, 단계 S126에서, 그려진 문자가 규정된 모델에 해당하는 지, 또는 이 모델이 미지의 것인 지를 구분할 수 있고, 미지의 것인 경우에는 제 2 그룹이 어떤 후보도 포함하지 않는다.

제 2 그룹이 한개 이상의 후보를 포함할 경우, 단계 S128에서, 방위각 측면에서 제 2 그룹의 후보들의 기하학적 형태가 그려진 문자의 모델의 경우와 가장 가까운 후보들로 제 3 후보 그룹을 만들도록 선택이 이루어진다. 이를 위해, 각 획을 형성하는 세그먼트들간 방위각 측면의 편위가 결정되며, 가장 작은 편위를 가지는 최적의 후보가 선택된다. 실제로, 이러한 방위각에 대해 일부 허용오차가 허용된다(가령, ±10%).

단계 S129에서, 방위각 측면의 편위가 너무 클 경우, 후보들은 거절될 수 있다(바람직함). 이는 그려진 문자가 규정되지 않았음을 의미한다. 이 처리는 단계 S140과 S142에 의해 종료된다. 후보가 그려진 문자에 충분히 가까운 것으로 간주될 경우, 두개 이상의 후보가 이 단계에서 선택되었는 지를 단계 S130에서 결정할 수 있고, 이 경우에, 단계 S132에서, 세그먼트 위치 측면의 기하학적 형태가 그려진 문자의 모델의 기하학적 형태와 가장 가까운, 이러한 후보가 제 3 그룹으로부터 선택되고, 이 후보는 단계 S134에서 비준된다. 제 3 그룹이 단계 S130에서 한 후보만을 포함할 경우, 이 후보는 단계 S134에서 바로 비준된다.

S134의 비준 단계 종료시, 그려진 문자가 인식되고 비준되었으며, 이 문자가 수문자나 부호일 경우 이 문자가 디스플레이될 수 있고, 이 문자가 단계 S136, S137, S138에서와 같이 제어 문자일 경우 관련 명령이 실행될 수 있다.

도 7a와 7b에 도시되는 순서도가 발명의 특정 구현만을 포함하며, 순서도에서 상향이나 하향의 어떤 테스트들의 재분포같은 여러 수정들이나 이에 대한 개선사항이 이루어질 수 있다. 따라서, 도 7a와 7b의 단계 S112와 S129가 생략될 수 있다. 즉, 한 획을 형성하는 세그먼트의 수가 지정 한도보다 클 경우, 또는, 후보와 그려진 문자 모델간 방위각 측면의 편위가 주어진 한도보다 클 경우, 각각 인식 처리를 중단시키는 과정이 생략될 수 있다. 그러나 이 단계들은 헛된 문자 검색이나 문자의 오해석을 방지할 수 있는 장점이 있다. 따라서, 이 문자 인식 방법에서는 문자 오인식을 방지할 수 있고, 결과적으로, 이 방법을 구현하는 장치에 데이터 오입력을 제한할 수 있다. 발명에 따른 방법은 수동으로 입력된 문자의 자취의 정확한 형태에는 거의 상관이 없으며, 이 인식은 실행될 때 자취의 성향을 주로 바탕으로 한다.

도 8a와 8b에 도시되는 바와 같이, 도 7a와 7b에 도시되는 구현은 특정 명령에 관련된 특정 제어 문자들을 식별하기 위한 추가적 단계들을 포함하도록 수정될 수 있다(바람직함). 이 특정 제어 문자들은 구조적 속성의 매개변수나 데이터에 의해 명확한 방식으로 나타나는 것이 바람직하다.

예를 들어, 어떤 일련의 세그먼트의 숫자보다 많은 세그먼트를 포함하는 한 획의 자취가 특정 명령에 관련된 특정 제어 문자의 자취라고 생각할 수 있다(도 4d). 어떤 다른 문자도 이 방식으로 그려질 수 없을 경우(그러나 한 문자가 이러한 방식으로 규정된 적이 없는 경우), 세그먼트들의 직선/곡선 속성의 결정을 진행하 거나 세그먼트들의 기하학적 매개변수 결정을 진행할 필요가 없다.

도 8a와 8b를 참고할 때, 추가적인 단계 S113이 제공될 수 있고, 획당 세그먼트 수를 결정하는 S112 단계 이후, 단계 S104에서 결정된 후보의 제 1 그룹을 제한하는 이 추가 단계 S113이 이어지며, 이 경우에, 세그먼트의 직선/곡선 속성이나 상기 세그먼트의 기하학적 형태가 단계 S114에서 S116까지에서 결정되지 않는다. 후보가 특정 제어 문자에 대응하는 지를 식별하기 위해, 제 2 그룹의 후보의 선택 단계 S124 이후 추가 단계 S125가 제공된다. 이 경우에는 이 특정 제어 문자에 연계된 명령이 단계 S138에서 바로 실행된다.

바람직한 변형으로서, 길이가 충분히 크기 않은 세그먼트를 필터링할 목적으로 도 7a(또는 도 8a)의 단계 S118 이후 추가 단계가 또한 제공될 수 있고, 이러한 세그먼트는 사용자 측의 주저로 고려될 수 있다.

또다른 바람직한 변형으로서, 문자의 자취의, 또는 각 획의 시점 및 종점의 개략적인 상대적 위치를 검사함으로서, 선택된 후보 세트가 또한 제한될 수 있다. 따라서, 획이 문자 자취의 상/하/좌/우 어느쪽에서 시작되고 종료되는 지를 규정하는 개략적인 기준으로 인해, 일부 문자들이 자동적으로 거부될 수 있다. 예를 들어, 문자의 하부에서 시작하는 자취의 경우 "L"을 고려하는 것은 비현실적이다.

또하나의 바람직한 변형으로서, 문자 자취의 한 획이 열려있는 지 닫혀있는 지를 검사할 수 있고, 따라서 이 기준을 바탕으로 후보들의 수를 제한할 수 있다. 문자의 모델들은 이 방식으로 규정될 필요가 있을 것이다. 즉, 한 획이 연린 상태인 지 닫힌 상태인 지에 관한 표시가 반드시 포함되어야 한다.

도 7a 및 7b, 추가적으로 도 9a 및 9b와, 10a 및 10b를 참고할 때, 발명에 따른 문자 인식 방법이 문자 자취가 실행될 때 어떻게 동작하는 지에 관한 여러 예들이 이제부터 설명될 것이다.

도 9a는 입력 존에서 그려지는 문자 "R"의 예를 도시한다. 이 예에서, 문자는 제 1 직선 세그먼트 A1과, 곡선 세그먼트 A2, 그리고 제 2 직선 세그먼트 A3의 형태를 취하는 단일 획 A로 그려진다. 도 7a와 7b를 참고하여 설명된 구현을 적용함으로서, 한 획으로 그려질 수 있는 후보들의 제 1 그룹이 단계 S104에서 선택될 것이다. 상술한 내용에 따라 단계 S110~S120에서, 이 단일 획의 세 세그먼트 A1-A3의 직선/곡선 속성과, 방위각의 기하학적 데이터가 결정될 것이다.

단지 하나의 예로서, 첫번째 직선 세그먼트 A1이 +80도의 방위각 φ를 가지며, 곡선 세그먼트 A2가 +10도 부근의 시점 방위각 φ1과 -170도 부근의 종점 방위각 φ2를 가지며, 두 번째 직선 세그먼트 A3가 -60도 부근의 방위각 φ를 가진다고 가정할 수 있다. 곡선 세그먼트 A2는 시계방향의 회전방향으로 또한 그려진다. 이 특징들로 형성되는 그려진 문자의 모델이 단계 S122에서 정교하게 다듬어진다. 그려진 문자 세그먼트들의 방위각은 다음과 같이 요약될 수 있다.

그려진 문자	획 A
	A1(φ)	A2(φ1,φ2)		A3(φ)
R	+80°	+10°	-170°	-60°

단계 S124 도중, 그려진 문자의 모델과 같은 속성과 조성을 가지는 모든 후보들이 선택된다. 즉, 직선의 제 1 세그먼트, 곡선 속성의 제 2 세그먼트, 직선 속 성의 제 3 세그먼트를 순서대로 포함하는 일련의 세 세그먼트들로 형성되는 한개의 획이 실행되는 것으로 규정되는 모든 모델들이 선택된다. 예를 들어, 도 4a와 4b의 문자 세트에서 규정되는 문자 "M", "R", "W"의 모델들이 도 9b에 도시된다. 이 후보들은 도 9a에 그려진 문자와 같은 구조(곡선 세그먼트의 회전방향은 고려안함)를 가진다. 즉, 직선 속성의 제 1 세그먼트, 곡선 속성의 제 2 세그먼트, 그리고 직선 속성의 제 3 세그먼트의 구조를 차례로 가진다. 적절하다면 다른 모델도 존재할 수 있으나, 단순화를 위해 다른 예들은 제시하지 않는다.

문자 "M", "R", "W" 모델들의 세그먼트들의 방위각들은 다음과 같이 규정된다.

그려진 문자	획 A
	A1(φ)	A2(φ1,φ2)		A3(φ)
"M"	+90°	-90°	+90°	-90°
"R"	+90°	+0°	-180°	-45°
"W"	-90°	+90°	-90°	+90°

곡선 세그먼트의 회전방향 w를 고려하는 추가적인 구조 기준을 더함으로서, 후보 "M"이 거절된다. "M"은 "R", "W"와는 달리, 반시계방향의 곡선 세그먼트를 가진다.

선택 단계 S124 종료시, 곡선 세그먼트 A2의 회전방향이 고려될 경우, 그려지는 문자에 해당할 수 있는 두개 이상의 후보가 존재한다. 즉, "R", "W"가 존재한다. 그러나 대부분의 후보들은 구조적 고려를 바탕으로 제거된다.

그려지는 문자의 모델에 가장 가까운 회전 방향 측면의 기하학적 형태를 가지는 후보나 후보들이 선택되는 단계 S128이 이어진다. 따라서, 예를 들어, 각 후 보에 대해 각 세그먼트의 방위각 편차를 결정함으로서, 방위각 측면에서 가장 충실한 후보가 결정된다.

문자 "R"과 "W"의 방위각을 비교함으로서, 도 9a에 그려지는 문자가 "R" 모델에 의해 보다 충실하게 나타남을 쉽게 알 수 있다. 그려지는 문자 세그먼트의 방위각이 "R" 문자 모델과 완전히 동일한 것은 아니지만, 그럼에도 불구하고 "W" 문자 모델 세그먼트의 방위각과는 충분히 다르다. 이 상당한 차이점으로 인해, 후보 "W"가 제외되고, "R" 문자 모델만이 남는다. 마지막으로, "R" 문자 모델이 비준된다. 곡선 세그먼트 A2의 회전방향 w가 검사되지 않았음에도 불구하고, 후보 "M" 모델이 유사한 방식으로 제거될 수 있다는 것도 쉽게 알 수 있다.

도 10a는 입력 존에서 그려지는 문자 "T"의 예를 도시한다. 본 예에서, 문자는 제 1 직선 세그먼트 A1을 포함하는 제 1 획과, 제 2 직선 세그먼트 B1을 포함하는 제 2 획 B로 그려진다. 도 7a와 7b를 참고하여 설명한 구현방식을 다시 적용할 때, 두 일련의 획으로 그려질 수 있는 제 1 그룹의 후보가 단계 S104에서 선택될 것이다. 두 세그먼트 A1~B1의 직선 속성과, 그 기하학적 방위각(및 위치) 데이터는 상술한 바에 따라 S110에서 S120 사이의 단계에서 결정될 것이다. 획들은 명백하게 역전될 수 있다.

예를 들어, 제 1 직선 세그먼트 A1이 +5도의 방위각 φ를 가지고 직선 세그먼트 B1이 -95도의 방위각 φ를 가지는 경우를 가정해보자. 이 특징들로 형성되는 그려진 문자의 모델이 단계 S122에서 정교하게 다듬어진다. 그려진 문자 세그먼트의 방위각은 다음과 같이 요약된다.

그려진 문자	획 A	획 B
	A1(φ)	B1(φ)
"T"	+5°	-95°

단계 S124 도중, 그려진 문자의 모델과 같은 속성 및 조성을 가지는 모든 후보들이 선택된다. 즉, 직선 속성의 단일 세그먼트로 각각 형성되는 두개의 획으로 실행되는 것으로 규정되는 모든 모델이 선택된다. 이해를 돕기 위해, 도 10b는 이 규정에 해당하는 다섯 개의 후보를 도시한다. 따라서 도 10b는 동일한 구조를 가지는 문자 "T", "X", "Y", "+", "=", 그리고 제어 문자 "CAPS ON/OFF"(대/소문자간 스위칭)의 모델을 도시한다. 즉, 이 경우, 제 1 획은 직선 속성의 단일 세그먼트, 제 2 획은 직선 속성의 단일 세그먼트를 포함한다. 적절하다면 다른 모델도 존재할 수 있으나, 설명을 단순화하기 위해 이들은 도시되지 않았다.

문자 모델 "T", "X", "Y", "+", "=", 그리고 "CAPS ON/OFF"의 세그먼트의 방위각들은 다음과 같이 규정될 수 있다(수평 세그먼트는 일반적으로 좌측에서 우측으로, 또는 우측에서 좌측으로 그려질 수 있다).

그려진 문자	획 A	획 B
	A1(φ)	B1(φ)
"T","+"	0°/±180°	-90°
"x","Y"	-45°	-135°
"="	0°/±180°	+0°/±180°
"CAPS ON/OFF"	-90°	0°/±180°

단계 S124의 종료시, 그려진 문자에 해당할 수 있는 후보에는 적어도 다섯가지가 있다. 그러나 다수의 후보들이 순수한 구조적 고려만으로 제거되었다.

이 경우에, 도 10b에 도시되는 모델들의 각 세그먼트의 방위각을 도 10a의 문자 모델의 방위각과 비교함으로서, 도 10a의 모델이 문자 모델 "T"나 문자 모델 "+"에 의해 보다 충실하게 나타나며, 문자 모델 "X", "Y", "=", "CAPS ON/OFF"가 쉽게 제거될 수 있다는 것을 쉽게 알 수 있다. 그러나, 기하학적 방위각 매개변수만으로는 단계 S128에서, 후보 "T"와 "+" 중 어느것이 가장 적절한 지에 관하여 구별을 할 수가 없다.

앞서 언급한 바와 같이, 처리절차는 도 7b의 단계 S132로 이어져서, 그려진 문자 모델에 위치 측면에서 가장 가까운 기하학적 형태를 가지는 후보가 선택된다. 이를 위해, 후보의 획(또는 세그먼트 끝단)의 위치를 그려진 문자의 모델의 획들(각각 세그먼트 끝단)의 위치와 비교할 수 있다. 1차원 속성의 획, 즉, 점을 포함하는 모델의 경우, 관심대상인 점의 위치가 바로 비교될 것이다.

모든 문자에 적용할 수 있는 한가지 해법은 문자를 형성하는 각 점이나 세그먼트들 각 끝단들의 위치를 표준화된 카테시안 좌표계에서 결정하는 과정을 포함할 수 있다. 이 경우에, x와 y 좌표 벡터는 그려진 문자의 폭과 높이에 대해 표준화된다. 문자를 형성하는 점이나 세그먼트 끝단들의 위치는 표준화된 카테시안 좌표계에서 결정될 수 있다.

도 10a와 10b에 도시되는 특정 경우에, 여러 끝단의 위치 간격을 결정함으로서 그려지는 문자에 가장 충실한 문자로 후보 "T"가 쉽게 인식될 수 있다. 이때, 문자 "T"는 제 1 세그먼트 A1의 끝단들이 문자의 위쪽에 위치한다는 사실을 특징으로 한다.

방금 제시된 경우와 문자 "T"가 그려질 때 발생하는 경우는 다른 문자에서도 비슷하다. 이 접근법은 문자 "X"와 "Y"의 자취나 문자 "D"와 "P"의 자취를 구분하기 위해 채택될 것이다.

따라서 모델들은 그 구조적 매개변수의 함수로, 그리고 적절하다면, 방위각 전개의 기하학적 매개변수의 함수로 다수의 패밀리로 함께 그룹형성될 것이다. 이때 각각의 패밀리는 그 기하학적 매개변수(위치)에 의해서만 패밀리의 다른 모델과 구분할 수 있는 한개 이상의 모델을 포함하며, 이는 "T"와 "+, "X"와 "Y", D"와 "P"등의 경우이다.

이 경우에, 이 방법은

1) 문자의 수동 자취의 모델에 최적으로 대응하는 모델 패밀리를 식별하고,

2) 상술한 바와 같이 문자의 수동 자취의 모델에 가장 가까운 기하학적 매개변수(위치)를 가지는 패밀리의 모델을 식별하는,

과정을 포함한다.

본 발명의 범위 내에서 여러 수정 및 개선이 이루어질 수 있다. 특히, 도 4a-4d에 도시되는 문자 세트는 일부 예일 뿐 발명의 범위를 한정하는 예가 아니다. 또한 곡선 세그먼트의 회전 방향 w의 정의가 이용될 수도 있고 이용되지 않을 수도 있다. 발명은 도 1에서와 같이 시계 분야 응용에 제한되지 않으며, 입력 존을 형성하는 용량성 센서의 이용에만 제한되지도 않는다.

Claims (11)

1. 손가락이나 필기 도구(13)를 이용하여 전자 장치의 입력 존(10)에 수작업으로 쓰거나 그려넣는 문자를 인식하기 위한 방법으로서, 이때, 상기 입력 존(10)은 상기 손가락이나 상기 필기 도구(13)에 의해 동작하는 다수의 센서(15)를 포함하며, 상기 입력 존(10)에서 그려진 문자의 자취(100)를 지정된 문자 세트로부터의 문자 그룹과 비교하는 과정을 포함하며,

   상기 문자 세트의 각각의 문자는 관심 대상인 문자가 그려질 수 있는 방식을 나타내는 한가지 이상의 모델에 의해 표시되고, 상기 문자의 손으로 그려진 자취(100)가 상기 입력 존에서 만들어지는 방식을 나타내는 한가지 모델이 정교하게 다듬어지는 것을 특징으로 하는, 이러한 문자 인식 방법에 있어서, 상기 방법은,

   - 상기 모델이 문자의 구조에 관한 구조적 매개변수, 즉,

   1) 문자를 그리는 데 사용되는 획(A, B, C, D,...)의 수,

   2) 각 획(A, B, C, D,...)의 속성, 즉, 획이 한개의 점으로 형성되는지, 또는 한개 이상의 세그먼트로 형성되는지의 여부,

   3) 한개 이상의 세그먼트로 형성되는 각 획의 조성, 즉,

   + 상기 획을 형성하는 세그먼트(A1, A2, .., B1, B2,...)의 수,

   + 각 세그먼트(A1, A2, .., B1, B2,...)의 속성, 즉, 직선 속성의 세그먼트인지, 곡선 속성의 세그먼트인지의 여부

   를 포함하는 단계,

   - 상기의 단계에 의해, 그려진 문자를 판단하지 못하는 경우, 상기 모델이

   4) 직선 또는 곡선 속성의 각각의 세그먼트(A1, A2, .., B1, B2,...)에 대하여, 세그먼트(A1, A2, .., B1, B2,...)의 자취의 방위각 전개를 나타내는 기하학적 매개변수(φ, φ1, φ2, α),

   5) 각 획(A, B, C, D,...)에 대하여, 획(A, B, C, D,...)의 위치를 표시하는 기하학적 매개변수(P0, P1, P2)

   를 더 포함하는 단계,

   - 상기 그려진 문자의 자취(100)의 모델과 유사한 구조적 매개변수를 가지는 후보 그룹을 상기 문자 세트의 문자들 모델들 사이에서 결정하는 단계, 이어서,

   - 후보 그룹이 한개보다 많은 후보를 포함할 경우, 위치(P0, P1, P2) 및 방위각(φ, φ1, φ2, α) 전개 측면에서, 그려진 문자의 자취(100)의 모델에 가장 가까운 기하학적 매개변수를 가지는 후보를 식별해내는 단계

   를 포함하는 것을 특징으로 하는, 문자를 인식하기 위한 방법.
2. 제 1 항에 있어서, 상기 모델은, 자신의 구조적 매개변수의 함수로서, 또는 방위각(φ, φ1, φ2, α) 전개의 기하학적 매개변수의 함수로서, 다수의 패밀리에서 재그룹형성되고, 각각의 패밀리는 위치(P0, P1, P2)에 대한 기하학적 매개변수의 함수로 패밀리의 다른 모델과 구별될 수 있는 한개 이상의 모델을 포함하며, 상기 방법은,

   - 그려진 문자의 자취(100)의 모델에 최적으로 대응하는 모델 패밀리를 식별하는 단계, 그리고

   - 위치(P0, P1, P2) 측면에서, 그려진 문자의 자취(100)의 모델에 가장 가까운 기하학적 매개변수를 가지는 상기 패밀리의 모델을 식별하는 단계

   를 포함하는 것을 특징으로 하는 문자를 인식하기 위한 방법.
3. 제 1 항 또는 2 항에 있어서, 상기 세그먼트(A1, A2, .., B1, B2,...)의 자취의 방위각 전개를 나타내는 상기 기하학적 매개변수는,

   - 직선 속성을 가지는 세그먼트의 경우, 상기 세그먼트의 방위각(φ), 그리고

   - 곡선 속성을 가지는 세그먼트의 경우, 곡선 속성의 상기 세그먼트의 한 끝단에서의 시점 방위각(φ1) 또는 종점 방위각(φ2)

   을 포함하고, 상기 구조적 매개변수는 곡선 속성 세그먼트의 경우, 상기 세그먼트의 회전 방향(w)을 또한 포함하고, 상기 회전방향(w)은 반시계방향이거나 시계방향인 것을 특징으로 하는 문자를 인식하기 위한 방법.
4. 제 3 항에 있어서, 세그먼트(A1, A2, .., B1, B2,...)의 자취의 방위각 전개를 나타내는 상기 기하학적 매개변수는

   - 곡선 속성 세그먼트의 경우, 상기 곡선 속성 세그먼트의 총 진행각(α)

   을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 문자를 인식하기 위한 방법.
5. 제 1 항 또는 2 항에 있어서, 상기 구조적 매개변수는 한개 이상의 세그먼트로 형성되는 각 획에 대하여, 상기 획이 닫힌 획인지, 열린 획인지에 관한 표시를 또한 포함하는 것을 특징으로 하는 문자를 인식하기 위한 방법.
6. 제 1 항 또는 2 항에 있어서, 획(A, B, C, D,...)의 위치(P0, P1, P2)를 표시하는 상기 기하학적 매개변수는,

   - 상기 입력 존(10) 상에서나 문자 자취에 대한, 상기 획(A, B, C, D,...)을 나타내는 한 개 이상의 점의 위치, 즉,

   - 한 점으로 형성되는 한 획의 위치(P0)와,

   - 한개 이상의 세그먼트로 형성되는 한 획의 한 끝단의 위치(P1, P2)

   를 포함하는 것을 특징으로 하는 문자를 인식하기 위한 방법.
7. 제 1 항 또는 2 항에 있어서, 문자의 구조에 관한 상기 매개변수는,

   - 상기 입력 존(10) 상에서나 문자 자취에 대한, 한 점으로 형성되는 한 획의, 또는 한개 이상의 세그먼트로 형성되는 한 획의 적어도 한 끝단의, 개략적 위치에 관한 표시, 즉,

   - 상기 획이나 상기 끝단이 상기 입력 존(10)이나 상기 문자 자취의 상, 하, 좌, 우 중 어느 부분에 위치하는 지에 관한 표시

   를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 문자를 인식하기 위한 방법.
8. 제 1 항 또는 2 항에 있어서, 상기 방법은,

   a) 상기 입력 존(10)에서 그려지는 문자의 자취를 샘플링하는(S100) 단계,

   b) 상기 그려진 문자의 자취를 만드는 데 사용되는 획(A, B, C, D,...)의 수를 결정하는(S102) 단계,

   c) 동일한 획(A, B, C, D,...)의 수를 포함하는 후보들의 제 1 그룹을 선택하는(S104) 단계,

   d) 상기 제 1 그룹이 어떤 후보도 포함하지 않을 경우(S106), 인식을 중단하고, 그렇지 않을 경우, 각 획의 속성, 조성, 그리고 기하학적 형태를 결정하는(S108~S120) 단계로서, 즉,

   - 한 점으로 형성되는 한개의 획일 경우, 상기 획의 위치(P0)를 결정하거나(S109), 또는,

   - 한개 이상의 세그먼트로 형성되는 한개의 획일 경우, 획을 형성하는 획의 수를 결정하기 위해 획을 세그먼트화하며(S110), 각 세그먼트의 직선 또는 곡선 속성을 결정하고(S114), 그리고 각 세그먼트의 기하학적 형태를 결정하며(S115, S116), 즉, 각 세그먼트의 끝단들의 위치(P1, P2),

   - 직선 속성의 각 세그먼트에 대하여, 각 세그먼트의 방위각(φ), 또는

   - 곡선 속성의 각 세그먼트에 대하여, 상기 세그먼트 끝단들의 시점 방위각(φ1)과 종점 방위각(φ2), 그리고 상기 세그먼트의 회전방향(w), 즉 시계방향, 또는 반시계방향

   을 결정하는 단계,

   e) 상기 그려진 문자의 자취를 나타내는 모델을 정교하게 다듬는(S122) 단계,

   f) 각각의 획에 대해, 상기 그려진 문자의 자취의 모델과 동일한 속성과 조성을 가지는 후보들의 제 2 그룹을 상기 제 1 그룹의 후보들 사이에서 선택하는 단계,

   g) 상기 제 2 그룹이 어떤 후보도 포함하지 않을 경우(S126), 인식을 중단하고, 그렇지 않을 경우, 세그먼트의 방위각(φ, φ1, φ2) 측면에서 상기 그려진 문자 자취의 모델과 가장 가까운 기하학적 형태를 가지는 후보들의 제 3 그룹을 상기 제 2 후보 그룹에서 선택하는(S128) 단계, 그리고

   h) 상기 제 3 그룹이 하나의 후보만을 포함할 경우(S130), 상기 후보를 비준하고(S134), 그렇지 않을 경우, 위치(P0, P1, P2) 측면에서 상기 그려진 문자의 모델에 가장 가까운 기하학적 형태를 가진 후보를 제 3 그룹의 후보 사이에서 선택하여(S132), 이 부호를 비준하는(S134) 단계

   를 포함하는 것을 특징으로 하는 문자를 인식하기 위한 방법.
9. 제 8 항에 있어서,

   상기 문자 세트는 특정 제어 문자들의 그룹을 포함하고, 각각의 제어 문자는 지정 명령에 연계되며, 상기 특정 제어 문자들 각각은 지정 한도보다 큰 다수의 세그먼트로 형성되는 한개 이상의 획을 포함하는 명확한 모델에 의해 표시되며,

   단계 d)에서 결정된 한 획의 세그먼트 수가 상기 지정 한도보다 클 경우(S112), 상기 제 1 후보 그룹이 특정 제어 문자들의 상기 그룹으로 제한되고(S113), 이 경우에, 상기 세그먼트의 직선 속성이나 곡선 속성, 또는 기하학적 형태 중 어느것도 결정되지 않으며,

   그려진 문자의 자취의 모델과 동일한 속성 및 조성의 획을 가지는 특정 제어 문자가 단계 f)에서 선택되고 관련 명령이 실행되는,

   이상의 사항을 특징으로 하는 문자를 인식하기 위한 방법.
10. 전자식 문자 인식 장치로서, 이 문자 인식 장치는,

    - 손가락이나 필기 도구(13)를 이용하여 동작하는 다수의 센서(15)를 포함하는 입력 존(10),

    - 상기 손가락이나 상기 필기 도구(13)에 의한 상기 센서의 동작을 표시하는 신호를, 지정된 순간에 상기 입력 존의 각각의 센서(15)에 대해, 생성하기 위한 감지 수단(41, 42),

    - 상기 입력 존(10)에서 그려넣어진 문자 의 자취를 지정 문자 세트(460)로부터의 문자 그룹과 비교하기 위한 처리 수단(45)

    을 포함하고, 관심 대상인 문자를 그릴 수 있는 방식을 나타내는 한개 이상의 모델에 의해 상기 문자 세트(460)의 각 문자가 표시되며, 상기 그려진 문자의 자취(100)가 상기 입력 존(10)에서 실행된 방식을 나타내는 모델을 정교하게 다듬기 위해 상기 처리 수단(45)이 배치되며,

    상기 모델들은 문자 구조에 관한 한개 이상의 구조적 매개변수, 즉,

    1) 문자를 그리는 데 사용되는 획(A, B, C, D,...)의 수,

    2) 각 획(A, B, C, D,...)의 속성, 즉, 한 점으로 형성되는 한개의 획인지, 또는 한개 이상의 세그먼트로 형성되는 한개의 획인지 여부,

    3) 한개 이상의 세그먼트로 형성되는 각 획의 조성, 즉,

    + 상기 획을 형성하는 세그먼트들(A1, A2, .., B1, B2,...)의 수,

    + 각 세그먼트(A1, A2, .., B1, B2,...)의 속성, 즉, 곡선 속성 또는 직선 속성의 세그먼트인지 여부

    를 포함하며, 상기의 매개변수에 의해 그려진 문자를 판단하지 못하는 경우, 상기 모델들은,

    4) 직선 속성이나 곡선 속성을 가진 각각의 세그먼트(A1, A2, .., B1, B2,...)에 대하여, 세그먼트(A1, A2, .., B1, B2,...)의 자취의 방위각 전개를 나타내는 기하학적 매개변수(φ, φ1, φ2, α), 그리고

    5) 각 획(A, B, C, D,...)에 대하여,, 획(A, B, C, D,...)의 상대적 또는 절대적 위치를 표시하는 기하학적 매개변수(P0, P1, P2)

    를 더 포함하며, 상기 처리 수단(45)은,

    - 상기 그려진 문자의 자취(100)의 모델과 유사한 구조적 매개변수들을 가지는 후보들의 그룹을 상기 문자 세트의 문자 모델 사이에서 결정하기 위한 결정 수단, 그리고

    - 상기 후보 그룹이 한개보다 많은 후보를 포함할 경우, 위치(P0, P1, P2) 및 방위각(φ, φ1, φ2, α) 전개 측면에서, 상기 그려진 문자의 자취(100)의 모델에 가장 가까운 기하학적 매개변수를 가지는 후보를 식별하기 위한 식별 수단

    을 포함하는 것을 특징으로 하는 전자식 문자 인식 장치.
11. 제 10 항에 있어서, 상기 장치는 상기 입력 존(10) 상에서 상기 손가락이나 상기 필기 도구(13)에 의해 그려넣어지는 문자의 자취 이미지를 적어도 일시적으로는 디스플레이하기 위한 디스플레이 장치(55)를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 전자식 문자 인식 장치.

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