JPH02217981A - オンライン手書文字認識装置 - 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〕 オンラインによって手書文字データ情報をリアルタイム
で取り込んで認識するオンライン文字認識装置に関し、 認識率の高いオンラインの文字認識を目的とし、筆順を
含む入力文字パターン情報が加わり、該入力文字パター
ン情報から特徴点と該特徴点の位置情報とを求める特徴
点抽出手段と、辞書文字の特徴点を記憶する特徴点辞書
手段と、筆順に従って前記入力文字の特徴点と、前記特
徴点辞書手段で記憶する辞書文字の特徴点とを対応づけ
て対応情報を求めると共に、対応づけ認識結果の候補カ
テゴリを求める特徴点対応づけ手段と、対象カテゴリ毎
に同定条件を記憶する同定条件格納手段と、前記特徴対
応づけ手段で得られたカテゴリから前記同定条件格納手
段を検索して同定条件を求めると共に、前記特徴点抽出
手段で求めた特徴点の位置情報と前記特徴点対応づけ手
段からの対応づけ認識結果をもとに前記カテゴリに対す
る同定条件を満足するかを判別する同定条件適用手段と
よりなるように構成する。

（産業上の利用分野〕 本発明は文字認識装置に係り、さらに詳しくはオンライ
ンによって手書文字データ情報をリアルタイムで取り込
んで認識するオンライン文字認識装置に関する。

〔従来の技術〕

文字認識装置は、予め書かれている文字を例えばイメー
ジスキャナ等によって読み込み、各文字の特徴点と予め
記憶しである辞書データの特徴点との距離を求め、最も
近い距離の文字を候補文字として決定している。イメー
ジスキャナで読み込み文字を認識する前述の方式は筆順
を得ることができず、その認識率は低いものである。

一方、イメージスキャナで文字データを入力するのでは
なく、例えばタブレット等によって書いた情報を読み込
んで認識するいわゆるオンライン文字認識装置がある。

このオンライン文字認識装置はキーボード等の入力機器
に比べ、熟練を要しない点で応用範囲が広く需要が高い
装置である。

例えば、窓口業務での手書き文字を直接コンピュータに
人力できる手段としての利用は高まっている。このよう
なオンライン文字認識装置においては、従来のようなイ
メージスキャナで読み込んだ場合と比較し、筆順の情報
を得るという特徴を有し、認識率が前述の認識装置と比
べ高くなる。

近年オンライン文字認識装置の性能は向上してきている
。特に続は文字をも認識できる技術が開発され、前述し
た窓口での入力における利用が更に実用段階に近づいた
。

しかしながら、類似した形の文字間の同定の性能は充分
でなく、類似した形の文字の同定についても高い性能が
求められている。

一般的にオンライン文字認識装置は認識候補を出力する
大分類と認識候補を入力として正しい認識結果を求める
類似文字詳細同定部から構成される。

第５図は従来のオンライン文字認識装置の構成図である
。パターン入力ｌＯは手書き文字をディジタル情報に変
換する装置であり、例えばディジタイザである。このデ
ィジタイザは通常盤面とスタイラスペンからなり、入力
者が盤面をスタイラスペンで書くとそのスタイラスペン
で書いた座標を検出する。この検出結果は入カバターン
格納部１１に加わり記憶される。入カバターン格納部１
１に格納されたディジタル情報は特徴点抽出部１２に加
わり、特徴点抽出部１２は格納された入カバターンから
文字の特徴を表わす特徴点を抽出し、入力特徴点格納部
１３に格納する。

特徴点辞書部１４は文字カテゴリ毎に標準的な文字パタ
ーンである辞書文字の特徴点を記憶している。

特徴点対応づけ部１５は入力特徴点格納部１３で記憶し
た前記特徴点抽出部１２の結果と特徴点辞書部１４に格
納された入カバターンの特徴点とを、特徴点辞書部１４
に格納された辞書文字の特徴点を筆順の順序に従い対応
づける。すなわち特徴点抽出部１２によって得られた特
徴点から特徴点辞書部１４に格納されている筆１［に対
応して、入カバターンと辞書文字の距離を求める。さら
に、特徴点対応づけ部１５は求めた辞書文字との距離の
中から小さい距離を与える辞書文字の文字コードを認識
候補のコードとして認識コード格納部１６に格納する。

同定条件格納部１７には、文字カテゴリ毎にそのカテゴ
リであることを同定する条件を記憶している。同定条件
適用部１８は認識コード格納部１６に格納された認識候
補コードの候補上位のものから画定条件を検索し、人カ
バターン格納部１１に格納された入カバターンに適用す
る。そして、適用の結果、その同定条件に合格した辞書
文字のコードを認識結果格納部１９に格納する。

前述の特徴点対応づけ部１５は画から対応づけるもので
あるが、その対応づけによっては誤って対応づけする場
合がある。第６図は対応づいた入力文字と辞書文字との
従来の同定条件図表である。

入力文字が「２」であり、特徴点対応づけ部１５によっ
て特徴点辞書部１４内の文字「Ｚ」を対応づけている。

このような時に同定条件格納部１７には例えばｒＺ」の
［第１両目の書き始めの部分は上に凸の曲がりがない」
という条件を有しており、同定条件適用部１８によって
辞書文字「Ｚ」が入力文字の候補でないと確定する。ま
た、同様に入力文字が「３」であった場合、辞書文字の
「５」を候補文字とするならば、「５」は「２画以上で
ある」という条件より辞書文字の「５」を候補文字から
外す。

またカタカナの「オ」を「才」と誤った場合には「才」
の同定条件「２両目と３両目には一定以上の交わりがあ
る」から候補を誤ったとしている。

又、さらには「漢」を「漠」に対応づけした場合、「漠
」の「９両目と１２両目には交わりがない」という同定
条件より対応づけが誤りであることを検出している。

オンライン手書き文字認識の場合においては、上述のよ
うな画や筆順さらには画の交わる条件等からその候補文
字が正しいか否かを判別することができる。このため、
イメージスキャナ等で読み出した認識に比べはるかに高
い認識率を得ている。

［発明が解決しようとする課題〕 前述したようなオンライン手書き文字認識装置において
は、リアルタイムで手書きの情報を取り込むことができ
、このリアルタイムの取り込みによってどのような筆順
で書いたかをも認識することができるので、その認識率
は高くなっている。

しかしながら、オンライン手書き文字入力の場合におい
ては常に入力者が同一とは限らず、続けてしまった文字
すなわち続は文字を入力してしまうことがある。

第７図は前述の同定条件では同定ができない入力文字図
表である。「３」を入力する時、「３」の上部と下部と
の間を一度筆をあげて書いたような場合、入力文字は２
画となり「５」の同定条件にも合格してしまう。また、
「オ」を続けて書いたすなわち１画と２画を続けて書い
たような場合には、３両目がないことになり、「才」の
同定条件が通用できない。同様に漢字の「漢」をサンズ
イの部分を続けて、さらにその後の一部をも続けたよう
な場合には１２両目がなくなってしまい、「漢」の同定
条件が適用できない。

前述したような条件により入力者は漢字を続けて書いて
も同一漢字としているが、認識装置はそれが続けられた
ことによって画数が変化し、認識が狂ってしまう。

すなわち従来の認識装置における類似文字同定では入力
文字に対して筆順に対して直接同定条件を適用している
。このため、画の接続特徴、交差特徴、曲がり特徴等の
文字の特徴を条件として抽出するには、基準となる点を
入カバターンから求めることが必要となる。しかしなが
ら、続は字も含む文字の同定を行うには、同定条件を与
える箇所を何両目という指定で行えない。さらに、入力
データから始めから基準点を求める手続きを同定条件に
付与すると、条件を記憶するメモリ等の記憶容量が多く
なるとともに条件を通用する時間が長いという問題を有
している。

第６図における「２」に対する同定では１両目の書き始
めの部分を求める処理が必要であり、さらに「３」や「
漢」の様な例の場合については標準的な画数でない文字
について対処できない。また、標準的な画数でない文字
の書き方について１つづつ同定条件を格納することも考
えられるが、。

標準的な画数でない文字の書き方は多くあり、現実には
実施できない。

本発明は認識率の高いオンラインの文字認識を目的とす
る。

〔課題を解決するための手段〕

第１図は本発明の機能ブロック図である。

特徴点抽出手段１は筆順を含む入力文字パターン情報が
加わり、該入力文字パターン情報から特徴点と該特徴点
の位相情報を求める。この入力文字パターン情報は筆順
と文字パターンを有する文字情報である。

特徴点辞書手段２は辞書文字の特徴点を記憶する。

特徴点対応づけ手段３は筆順に従って前記入力文字パタ
ーン情報の特徴点と前記特徴点辞書手段２で記憶する辞
書文字の特徴点とを対応づけて対応情報を求めると共に
、対応づけ認識結果の候補カテゴリを求める。

同定条件格納手段４は対象カテゴリ毎に同定条件を記憶
する。

同定条件適用手段５は前記特徴対応づけ手段３で得られ
たカテゴリから前記同定条件格納手段４を検索して同定
条件を求めるとともに、前記特徴点抽出手段１で求めた
特徴点の位置情報と前記特徴点対応づけ手段３からの対
応づけ認識結果をもとに前記カテゴリに対する同定条件
を満足するかを判別する。

〔作　　　用〕

入カバターン情報が加わると、特徴点抽出手段１はその
筆順を含む入力文字パターン情報から特徴点とその特徴
点の位置情報を求める。そして、特徴点対応づけ手段３
は特徴点抽出手段１で求めた特徴点と特徴点辞書手段２
で記憶する辞書文字の特徴点とを対応づけ、対応情報を
求めるとともに対応づけ認識結果の候補カテゴリを求め
る。この特徴点対応づけ手段３によって候補文字が求め
られる。同定条件適用手段５は特徴対応づけ手段３で得
られたカテゴリから同定条件格納手段４を検索して同定
条件を求めるとともに、特徴点抽出手段】で求めた特徴
点の位置情報と前記特徴点対応づけ情報からの対応づけ
認識結果をもとに、前記カテゴリに対する同定条件を満
足するかを判別する。

同定条件は画数ではなく、特徴点位置の関係によって同
定条件を満足するか否かを判別しているので、続は文字
が存在しても的確に入力文字を判別することができる。

〔実　　施　　例〕

以下、図面を用いて本発明の詳細な説明する。

第２図は、実施例のオンライン文字認識装置の構成図で
ある。

パターン入力部２０は例えばデジタイザであり、入力者
がタブレット上をスタイラスペンで入力文字を書いた場
合、そのペンが移動した座標を読み込み、入カバターン
格納部２１はその入力情報を記憶する。この入力情報は
スタイラスペンで書いた筆Ｊｆｌで記憶される。すなわ
ち、この入カバターン情報は筆順をも含む情報である。

入カバターン格納部２１に格納した入カバターン情報を
特徴点抽出部２２は読み出し、その入カバターン情報か
ら文字の特徴を表わす特徴点を抽出し、入力特徴点格納
部２３に格納する。また、更にその特徴点の入カバター
ン情報における位置を特徴点位置格納部２４に格納する
。そして、入力特徴点格納部２３に格納された入力特徴
点の情報を特徴点対応づけ部２５は読み出すと共に、特
徴点辞書部２６に記憶する辞書文字の特徴点の対応づけ
を行い、対応づけの距離の少ない候補文字、例えば最も
少ない文字から３文字の候補文字を抽出する。そして、
抽出した結果を認識候補コード格納部２７に加え、また
その特徴点対応づけした対応データを特徴点対応データ
格納部２８に格納する。

認識候補コード格納部２７に格納する候補コードとは、
１つの文字に対し割り当てられたコードであり、各文字
単位でそのコードは異なっている。

同定条件格納部２９には入カバターン格納部２１、特徴
点位置格納部２４、特徴点対応データ格納部２８、認識
コード格納部２７の出力が加わっており、これらの各格
納部２１，２４．２７．２８に格納した情報と同定条件
格納部３０で記憶する同定条件を用いて記載された辞書
文字の特徴点に対応している入力文字の特徴点を読み出
して同定条件が満足しているか否かを判別する。すなわ
ち、同定条件適用部２９は同定条件格納部３０で記憶す
る同定条件を読み出し、その同定条件で使用される辞書
文字の特徴点に対応している入力文字の特徴点を、前記
特徴点データ格納部２８に格納した人力文字の特徴点と
辞書文字の特徴点の対応データから求める。さらに、特
徴点位置格納部２４に格納したデータにより前記入力文
字の特徴点に対する入力文字パターン上の点を求める。

そして、同定条件を入カバターンとその特徴点に適用す
る。

すなわち、求めた同定条件を候補文字は満足しているか
を判断し、この同定条件を満足する候補文字を認識結果
とする。尚、複数の候補文字がそれぞれ同定条件を満足
した場合には、各特徴点間の距離の少ないものを認識結
果とする。

第５図に示した従来の技術と比べ、特徴点抽出部２２は
人力特徴点格納部２３に入力特徴点を格納する他に、特
徴点位置格納部２４にその特徴点位置情報を格納する。

また、特徴点対応づけ部２５は認識コード格納部２７に
認識候補コードを格納すると共に特徴点データ対応格納
部２８に特徴点対応データを格納する。

前述した従来の方式においては、この特徴点位置と特徴
点対応データを用いないで、同定条件適用部１８が同定
条件を判別しているが、本発明の実施例においては特徴
点位置格納位置と特徴点対応データとを用いて判別を行
っているので、続は文字に対する誤判別を保護すること
ができる。すなわち、従来においては、画数に対応して
同定条件を用い判別しているが、本発明の実施例におい
ては複数の特徴点を筆順に設けその特徴点から先ず特徴
点辞書部１４を検索し候補文字を求めている。そして、
同定条件適用部２９では同定条件で指示されている箇所
を特徴点位置格納部２４や入カバターン格納部２１、更
には特徴点対応データ格納部２８に記憶する各情報から
同定条件を満足しているかを求めている。

尚、この結果は認識結果格納部３１に格納される。

第３図は特徴点の対応と実施例における同定条件図表で
ある。入力文字が「２」であった場合、その候補文字を
「Ｚ」とした時には「Ｚ」の同定条件から〔「Ｚ）の特
徴点である上部に設けられた特徴点Ａ、Ｂに対応づいた
人力文字の特徴点Ａ。

Ｂの間のパターンの部分が上に凸の曲がりがない〕を碍
子にの曲がりがないという同定条件によって入力文字が
「Ｚ」ではないことを判別することができる。

従来においては、「Ｚ」の１両目の書き始めの部分を求
める処理を必要とするが、実施例においては特徴点Ａ、
Ｂの対応づけに関してのみ凸の曲がりを求めるだけでよ
い。

また、第６図における「３」、「オノ、「漢」の入力文
字を第７図のように入力した場合、候補文字である「５
」、ｒ才Ｊ、ｒ漠」の同定条件から同定条件に合格した
り、適用できなかったりすることが従来あったが、第３
図に示すように、人力文字が「３」であるならば、〔「
５」の特徴点Ａ、Ｂに対応づいた入力文字の特徴点Ａ、
Ｂは別の画の上にある〕ことから辞書文字の「５」が認
識結果でないと判別することができる。また、入力「オ
Ｊの場合には〔候補文字「才」の特徴点Ａ。

Ｂ、Ｃ，Ｄに対応づいた入力文字の特徴点Ａ、Ｂ。

Ｃ，Ｄに関して線分Ａ、Ｂ、Ｃ，Ｄには一定以上の交差
がない〕とし、これによって「オ」の第１画、第２両目
が続けられて書かれたとしてもこの文字が「才Ｊでない
ことを明確に判別することができる。また、「漢」のサ
ンズイの部分並びに８〜ｌＯ画を続けて書いた場合には
、従来の同定条件では９画と１２両目には交わりがない
として「漠」の同定条件を満足してしまって誤認識する
が、実施例における同定条件では〔辞書文字「漠」の特
徴点Ａ、Ｂ、Ｃ，Ｄに対応づいた入力文字の特徴点Ａ、
Ｂ、Ｃ，Ｄに関して線分Ａ、Ｂ、Ｃ，Ｄは交差しない〕
から「漠」が認識結果ではないことがわかる。「漠」の
Ａ、Ｂは９画の線分を表わし、Ｃ，Ｄは１２画を表わし
ている。本発明においてはこの線分を画で表わすのでは
なく、特徴点抽出によって得られた特徴点の線分によっ
て表わしているので同定条件によって的確に候補文字が
正しいかを判別することができる。

第４図は同定条件適用部の構成図である。同定条件適用
部２９は同定条件検索部２９１、人力文字条件作成部２
９２、入力条件格納部２９３、判定部２９４より成る。

同定条件検索部２９１は、認識候補コード格納部２７か
ら認識候補コードを順に１つずつ読む。

読んだＷｍ候補コードを同定文字とする同定条件を同定
条件格納部３０において検索して読み出し、入力文字条
件作成部２９２に出力する。

入力文字条件作成部２９２は、辞書文字について記述さ
れた同定条件を、特徴点対応データ格納部２８と特徴点
位置格納部２４に格納したデータを用いて、人力文字に
ついて記述した同定条件に変換し、入力条件格納部２９
３に格納する。このとき、判定部２９４は、入力条件格
納部２９３に格納された該条件を、入力特徴点格納部２
３に格納された入力特徴点データと、入カバターン格納
部２１に格納されたデータを用いて入力文字に適用する
。

同定条件に合格した場合は、認識候補コードを認識結果
格納部３１に格納する。そうでない場合は、次の候補コ
ードを２７から順次上記動作を繰り返す。

以上述べたように、本発明は順次書き込まれた筆順から
特徴点を抽出し、その特徴点における同定条件を用いて
判別しているので続き文字が発生しても、誤ることなく
的確に目的の文字を判別することができる。

〔発明の効果〕

以上述べたように本発明によれば、続は文字であっても
的確に文字の同定をも可能とし、同定条件の必要記憶容
量もこれによって小さくなり、更に実行時間も短くなる
という効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の機能ブロック図、 第２図は実施例のオンライン文字認識装置の構成図、 第３図は特徴点の対応と一実施例における同定条件図表
、 第４図は同定条件適用部の構成図、 第５図は従来のオンライン文字認識装置の構成図、 第６図は対応づいた入力文字と辞書文字と従来の同定条
件図表、 第７図は同定条件では同定ができない入力文字図表であ
る。 Ｉ・・・特徴点抽出手段、 ２・・・特徴点辞書手段、 ３・・・特徴点対応づけ手段、 ４・・・同定条件格納手段、 ５・・・同定条件適用手段。 φ

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 筆順を含む入力文字パターン情報が加わり、該入力文字
   パターン情報から特徴点と該特徴点の位置情報とを求め
   る特徴点抽出手段（１）と、辞書文字の特徴点を記憶す
   る特徴点辞書手段（２）と、 筆順に従って前記入力文字の特徴点と、前記特徴点辞書
   手段（２）で記憶する辞書文字の特徴点とを対応づけて
   対応情報を求めると共に、対応づけ認識結果の候補カテ
   ゴリを求める特徴点対応づけ手段（３）と、 対象カテゴリ毎に同定条件を記憶する同定条件格納手段
   （４）と、 前記特徴点対応づけ手段（３）で得られたカテゴリから
   前記同定条件格納手段（４）を検索して同定条件を求め
   ると共に、前記特徴点抽出手段（１）で求めた特徴点の
   位置情報と前記特徴点対応づけ手段（３）からの対応づ
   け認識結果をもとに前記カテゴリに対する同定条件を満
   足するかを判別する同定条件適用手段（５）とよりなる
   ことを特徴とするオンライン手書文字認識装置。