JPH01213771A - 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】 （産業上の利用分野） 本発明は千古文字を認識するオンライン文字認識方式に
関し、特に続は書きされた文字に対しても認識＝ｆ能な
オンライン文字認識方式に関するものである。

（従来の技術） 従来、オンライン文字認識では、偕書体での筆記を前提
としており、さらに画数及び筆順に対しても制約を設け
ることにより比較的高い認識率を達成している。

しかし、ストロークとストロークを続けて筆記する所謂
線は字にて筆記された場合、その文字の画数は少なくな
り、正規の画数で登録されている辞書とマツチングをと
るため、その文字は認識されなく、認識率の低下を招い
ていた。

Ｌ記のような問題を回避するには続は字を筆記された場
合の考えつるストローク形状及び画数変動を辞書に盛り
込むという方式が考えられる。

（発明が解決しようとする課題） しかしながら上記述べた方式では、認識対象となる文字
総てに対し続は字のストローク形状及び画数を辞書に盛
り込まねばならず、結果として辞、ｉ容量の増大さらに
その検索時間の増大につながるという問題があった。

本発明は以上述べた問題点を解決するためになされたも
のであって、続は字にて筆記されても簡ｆｌかつ迅速で
、しかも正確に認識できるオンライン文字認識方式を提
供することを目的とする。

（課題を解決するための手段） 本発明は前記問題点を解決するために、筆記文字の座標
データを出力するタブレットを備え、該タブレットの出
力データに基づき当該筆記文字を認識するオンライン文
字認識方式において、前記タブレットから出力される座
標データのうち不要データを除去して直線化処理を行う
前処理部と、前記１３ｆ処理部からの直線化された座標
データに基づいて当該筆記文字を構成するストロークの
特徴点を抽出する特徴点抽出部と、前記特徴点抽出部か
らの特徴点に基づいて当該筆記文字の各ストロークが連
続するように、ストロークの終点と該ストロークの次の
ストロークの始点とを仮想的に結合したデータを得るス
トローク結合部と、前記ストローク結合部で得られたデ
ータに基づいて、前記結合した仮想線分も含むストロー
クの特徴を表わす特微量を算出する特徴量算出部と、前
記特徴−１算出部からの特微量と、予め標準パターンよ
り作成された特微量とのマツチングを行フて当該筆記文
字を認識する特微量マツチング部とを具備するものであ
る。

（作　用） 本発明は次のように作用する。ストローク結合部は、タ
ブレットからの座標データに基づき前処理部及び特徴点
抽出部を介して得られた特徴点に基−）いて、当該筆記
文字の各ストロークが連続するように、着目するストロ
ークの終点とその次のストロークの始点を結合したデー
タを得るように慟〈。即ち、通常の始点（ベンオン）と
終点（ベンオフ）を結ぶ線分であるストローク（後述す
るオンストローク）に加えて終点から始点までの仮想線
分く後述するオフストローク）のデータも得られる。特
徴量算出部はストローク結合部で得られたデータに基づ
いて仮想線分も含むストロークの特徴（例えば長さ、方
向及び位置）を表わす特徴【ｉを算出するように働く。

従って、特微量マツチング部では特徴ｕ！出部で算出さ
れた特微量とやめ標準パターン（登録パターン）から同
様にして作成された特微量とのマツチングを行うことに
より、続は字に対しても、簡単かつ迅速で正確に認識す
ることが可能となる。

（実施例） 第１図は、本発明の一実施例のオンライン文字認識装置
の構成を示すブロック図である。同図において、１は筆
記文字の座標データを出力するタブレット、２はタブレ
ットｌからの座標データの不要データを除去し、直線化
処理を施す前処理部、３は前処理部２により、直線化さ
れた座標データから筆記文字を構成するストロークの特
徴を表わす特徴点を抽出する特徴点抽出部、４は特徴点
抽出部３の出力情報を用いて筆記文字のストロークが連
続的になるようにストローク間を仮想的に結合するスト
ローク結合部、５はストローク結合部４により生成され
たデータより各セグメントの長さ、方向及びその位置を
表わす特微量を算出する特ｍ１ｔｅ出部、６は特徴量算
出部５で求められた特微量と、あらかじめ同様にして登
録パターンより作成しておいた特微量とのマツチングを
行い、このマツチング結果にしたがって候補文字の順位
付け（ソーティング）を行う特微量マツチング部である
。

以丁、本実施例の装置の動作を順に説明する。

ここで、筆記文字例“口”の場合におけるタブレット１
、前処理部２及び特徴点抽出部３の動作説明図を第２図
（ａ）　、　（ｂ）　、　（ｃ）に示す。

先ず、タブレット１は筆記文字の座標データを出力する
もので、第２図（ａ）のように座標データが抽出され、
前処理部２に送られる。前処理部２は、送られてきた座
標データに対し、ノイズ除大処理、平滑化処理等を行う
ことにより、第２図（ｂ）のようにデータを直線化し、
特徴点抽出部３に出力する。

特徴点抽出部３は直線化されたデータのデータ間のｘ、
ｙ方向のサインを算出し、サインの状態の変化点を特徴
点として抽出する。

データ間のｘ、ｙ方向のサイ”、ｔ　Ｘ　ｓｉｇｎ、　
Ｙ　ｓｉｇｎを Ｘ　ｓｉ　ｇｎ＝　　Ｘ　　＋＋＋　　　　　Ｘ　　＋
　　　　　　　　　　　　　　　””　　（１）Ｙ　５
１ｇｎ＝　ｙ　ｉｌｌ　　　３／　ｉ　　　　　　　　
　　＋＋＋　（２）で求め、＋、０．−で表現する。こ
のようにして求めた各データ間のＸ方向、ｙ方向のサイ
ンを前データ間のサインと比較し、同じであれば特徴点
として登録せず、異なった場合には、状態が変わったと
して特徴点として登録する。？；２図（Ｃ）にこのよう
にして求めた点の他に始点、終点を加えた特徴点を示す
。なお、この特徴点間を結ぶ直線を以下セグメントと呼
ぶ。以トのようにして得られた特徴点情報はストローク
結合部４に出力される。

ストローク結合部４は特徴点抽出部３から送られてくる
特徴点座標データより前のストローク（オンストローク
：ベンオンからベンオフまでの線分）の終点と、次のス
トローク（オンストローク）の始点を仮想的に結び、ス
トロークが連続的に筆記されたごとく図示しないストロ
ークバッファに格納する。以下、仮想的に結合した仮想
線分（換言すればベンオフからベンオンまでの線分）を
オフストロークと呼ぶ。

第３図に筆記文字例「唖」のストローク結合例、即ちオ
フストローク（仮想線分）を破線で示し、オンストロー
クを実線で示す。

特徴量算出部５はストローク結合部４にて生成されたス
トロークバッファのデータよりセグメント長さ、方向及
びその位置を表わす特徴ζ」を算出する。

オンライン文字認識では筆記するベンの動きとしてｘ、
ｙ方向、＋または−の方向が重要な情報として得られ、
この情報を有効に使ったのが、この特徴量算出である。

以ド、特徴量の算出法について説明する。なお、次式に
おいてΣは全ストローク全セグメント（オフストローク
を含む）に関する加算を示す。

またＨ　Ｘ　、　）ｌ　ＹはそれぞれＸ方向、ｙ方向の
文字幅を示す。

＋Ｘ方向成分のＸ方向位置については。

であり、−ｘ方向成分のＸ方向位置については、同様に
、 である。

＋ｙ方向成分のＸ方向位置については、で表わされ、−
ｙ方向成分のＸ方向位置についてにより表わされる。

＋Ｘ方向成分のＸ方向位置については、であり、−ｘ方
向成分のＸ方向位置については、同様に、 である。

＋ｙ方向成分のＸ方向位置については、で表わされ、−
ｙ方向成分のＸ方向位置については、 により表わされる。

上記Ｑ＋−Ｑａは第３図でも明らかなごとく、筆記文字
に外接する長方形のか下を原点とする座標系により演算
を行う。従って、各セグメントのＸ。

ｙ成分の存在する位置は、ｙ軸上の位置については下に
なるほど、Ｘ軸上の位置については左になるほどその特
微量は小さくなり、原点に近い部分のセグメントの変化
は、小さな差となってあられね、右上の部分でのセグメ
ントの変化により左右されることとなる。

従って、原点を入れかえ、原点を右上に設定したときの
、各方向成分の各方向位置の値Ｑ９〜ＱＣｓについても
同様に記述し、Ｑｌ”Ｑｌ６の合計１６個の値により、
認識対象文字の各ストロークのセグメントの長さ、方向
および位置を表わすものとする。

特微量マツチング部６はこのようにして特徴量算出部５
で求められた特微量Ｑ１〜Ｑｔｓと、あらかじめ同様に
して登録パターンより作成しておいた特徴’ｓｋ　Ｑ　
＋〜ＱＣｓとのマツチングを行う。マツチングにおける
Ｑｌ”Ｑ１６各々の差を合計したものをマツチング距離
とする。

−１−記のようなＱｌ”Ｑｌ８のマツチング操作を認識
対象文字について行い、マツチング距離によるソーティ
ング（順位付け）を行い、候補文字を得る。

（発明の効果） 以上、詳細に説明したように、本発明は文字を図形とし
てとらえ、ストローク線分の分布状悪を特徴として文字
を認識するものであり、続は字筆記に対し、筆記文字の
ストロークが連続的になるようにストロークを仮想的に
結合して認識処理を行っているので、どのストローク間
が続けて筆記されても誤認識とはならなく、認識率の向
上が期待でき、さらに、簡単な演算で認識処理をするこ
とができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例を示すブロック図、第２図（
ａ）　、　（ｂ）　、　（Ｃ）は第１図の実施例のタブ
レットから特徴点抽出部までの動作説明図、第３図は筆
記文字の説明図である。 １・・・タブレット、　　　２・−前処理部、３・・・
特徴点抽出部、　４・・・ストローク結合部、５・・・
特徴量算出部、６・・・特微量マツチング部。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 筆記文字の座標データを出力するタブレットを備え、該
   タブレットの出力データに基づき当該筆記文字を認識す
   るオンライン文字認識方式において、 前記タブレットから出力される座標データのうち不要デ
   ータを除去して直線化処理を行う前処理部と、 前記前処理部からの直線化された座標データに基づいて
   当該筆記文字を構成するストロークの特徴点を抽出する
   特徴点抽出部と、 前記特徴点抽出部からの特徴点に基づいて当該筆記文字
   の各ストロークが連続するように、ストロークの終点と
   該ストロークの次のストロークの始点とを仮想的に結合
   したデータを得るストローク結合部と、 前記ストローク結合部で得られたデータに基づいて、前
   記結合した仮想線分も含むストロークの特徴を表わす特
   徴量を算出する特徴量算出部と、前記特徴量算出部から
   の特徴量と、予め標準パターンより作成された特徴量と
   のマッチングを行って当該筆記文字を認識する特徴量マ
   ッチング部とを具備することを特徴とするオンライン文
   字認識方式。