JPH02266485A - 情報認識装置 - Google Patents
情報認識装置Info
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- JPH02266485A JPH02266485A JP1085655A JP8565589A JPH02266485A JP H02266485 A JPH02266485 A JP H02266485A JP 1085655 A JP1085655 A JP 1085655A JP 8565589 A JP8565589 A JP 8565589A JP H02266485 A JPH02266485 A JP H02266485A
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- information
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
- G06V30/24—Character recognition characterised by the processing or recognition method
- G06V30/242—Division of the character sequences into groups prior to recognition; Selection of dictionaries
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
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。
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］
本発明は情報認識装置に関し、例えば、手書き文字、記
号、図形等の筆記情報を認識する情報認識装置に関する
ものである。
号、図形等の筆記情報を認識する情報認識装置に関する
ものである。
［従来の技術］
従来、この種の装置においては、データタブレット等か
らペンの座標とペンのアップダウン情報とを入力し、デ
ータタブレット上に筆記された文字を認識する方法が挙
げられる。その方法として、オンライン文字認識では、
漢字認識における処理量の増大に対応するため、入力情
報の特徴と辞書部の文字情報との比較に先立って漢字の
偏や労などによる部分パターンの識別を行い、比較すべ
き文字情報を選別し、入力情報を少数の文字情報と比較
することによって認識時間を短縮する方法が提案されて
いた。
らペンの座標とペンのアップダウン情報とを入力し、デ
ータタブレット上に筆記された文字を認識する方法が挙
げられる。その方法として、オンライン文字認識では、
漢字認識における処理量の増大に対応するため、入力情
報の特徴と辞書部の文字情報との比較に先立って漢字の
偏や労などによる部分パターンの識別を行い、比較すべ
き文字情報を選別し、入力情報を少数の文字情報と比較
することによって認識時間を短縮する方法が提案されて
いた。
［発明が解決しようとしている課題］
しかしながら、上記従来例では、比較するときに文字全
体を比較していたため、認識時間の短縮化という点でま
だ充分ではなかった。即ち、比較途中で既に認識不可能
な文字であっても、文字全体の比較が終了するまでは処
理を続行するため、無駄な時間を費やしてしまうという
欠点があった。
体を比較していたため、認識時間の短縮化という点でま
だ充分ではなかった。即ち、比較途中で既に認識不可能
な文字であっても、文字全体の比較が終了するまでは処
理を続行するため、無駄な時間を費やしてしまうという
欠点があった。
本発明は上述した従来例の欠点に鑑みてなされたもので
あり、その目的とするところは、認識処理を効率良く行
うことで認識時間を短縮化してくれる情報認識装置を提
供する点にある。
あり、その目的とするところは、認識処理を効率良く行
うことで認識時間を短縮化してくれる情報認識装置を提
供する点にある。
［課題を解決するための手段］
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明に
係わる情報認識装置は、パターン情報を認識する情報認
識装置において、パターン情報を入力する入力手段と、
前記入力パターン情報中の一部の部分パターン情報を識
別し、前記入力パターン情報を認識するための候補を選
定する選定手段と、前記選定された候補と前記入力パタ
ーン情報とを前記部分パターン情報以外の部分で比較す
る第１の比較手段と、該第１の比較手段の比較結果に基
づいて前記選定された候補と前記入力パターン情報とを
部分パターンの部分で比較する第２の比較手段と、前記
第１の比較手段と第２の比較手段との比較結果に基づい
て前記選定された候補中から認識結果を決定する決定手
段とを備えることを特徴とする。
係わる情報認識装置は、パターン情報を認識する情報認
識装置において、パターン情報を入力する入力手段と、
前記入力パターン情報中の一部の部分パターン情報を識
別し、前記入力パターン情報を認識するための候補を選
定する選定手段と、前記選定された候補と前記入力パタ
ーン情報とを前記部分パターン情報以外の部分で比較す
る第１の比較手段と、該第１の比較手段の比較結果に基
づいて前記選定された候補と前記入力パターン情報とを
部分パターンの部分で比較する第２の比較手段と、前記
第１の比較手段と第２の比較手段との比較結果に基づい
て前記選定された候補中から認識結果を決定する決定手
段とを備えることを特徴とする。
［作用］
かかる構成によれば、入力手段はパターン情報を入力し
、選定手段は入力パターン情報中の一部の部分パターン
情報を識別し、前記入力パターン情報を認識するための
候補を選定し、第１の比較手段はその選定された候補と
入力パターン情報とを部分パターン情報以外の部分で比
較し、その第１の比較手段の比較結果に基づいて第２の
比較手段は選定された候補と入力パターン情報とを部分
パターンの部分で比較し、決定手段は第１の比較手段と
第２の比較手段との比較結果に基づいて上述の候補中か
ら認識結果を決定するようにしている。
、選定手段は入力パターン情報中の一部の部分パターン
情報を識別し、前記入力パターン情報を認識するための
候補を選定し、第１の比較手段はその選定された候補と
入力パターン情報とを部分パターン情報以外の部分で比
較し、その第１の比較手段の比較結果に基づいて第２の
比較手段は選定された候補と入力パターン情報とを部分
パターンの部分で比較し、決定手段は第１の比較手段と
第２の比較手段との比較結果に基づいて上述の候補中か
ら認識結果を決定するようにしている。
［実施例］
以下に添付図面を参照して本発明に係わる好適な実施例
を詳細に説明する。尚、本実施例の情報認識装置におい
て、筆記情報として漢字認識を例に挙げて説明する。
を詳細に説明する。尚、本実施例の情報認識装置におい
て、筆記情報として漢字認識を例に挙げて説明する。
第１図は本実施例の情報認識装置の構成を説明するブロ
ック図、第２図〜第４図は本実施例の部分パターン辞書
７の内容を説明する図である０図において、１は座標位
置を検出して筆記情報を入力するタブレットを示し、こ
のタブレット１には感圧導電ゴム（又は、超音波デジタ
イザでも良い）が使用されている。２はタブレット１上
の座標位置を指示する入力ペンを示している。３は特徴
抽出部を示し、この特徴抽出部３は、１文字分の筆記情
報（入力パターン）に対して位置及び大きさの正規化を
施し、画数、各ストロークの端点の座標、各ストローク
の形状特徴等の特徴を抽出する。４は部分パターン識別
部を示し、この部分パターン識別部４は、タブレット１
より入力された漢字１文字分の筆記情報、即ち、入力パ
ターンから、漢字の偏や労などによる部分パターンの形
状を識別する。７は部分パターン辞書７を示し、この部
分パターン辞書７は部分パターン識別部４で部分パター
ンの形状を、第２図のように識別するための部分パター
ンを部分パターンコードと対応させて登録している。ま
た、部分パターン辞書７には、部分パターンコードに対
応させてその部分パターンの画数と位置コードが登録さ
れている（第３図）、この位置コードは、“１”で文字
の書き始めの部分パターンを示し、“２”で文字の書き
終りの部分パターンを示している。例えば、部分パター
ンが入信の場合、部分パターンコードが“１″ （第２
図）、画数が“２“、位置コードが“１“となる。さら
に、部分パターン辞書７においては、入信の場合、第４
図に示されるように、部分パターンコードの“１“に対
応して、１面目の始点座標（３０，９２）及び終点座標
（５，４６）と２両目の始点座標（２１，６３）及び終
点座標（２２゜３）とが入信の位置座標として登録され
、更に、入力パターンを部分パターン辞書７に登録され
ている人偏の部分パターンとして識別するための相違度
の閾値“５６”が登録されている。この閾値は、入力パ
ターンと部分パターン辞書７に登録されている入信の部
分パターンとの間の各ストローク間の距離の和と比較さ
れる値である。
ック図、第２図〜第４図は本実施例の部分パターン辞書
７の内容を説明する図である０図において、１は座標位
置を検出して筆記情報を入力するタブレットを示し、こ
のタブレット１には感圧導電ゴム（又は、超音波デジタ
イザでも良い）が使用されている。２はタブレット１上
の座標位置を指示する入力ペンを示している。３は特徴
抽出部を示し、この特徴抽出部３は、１文字分の筆記情
報（入力パターン）に対して位置及び大きさの正規化を
施し、画数、各ストロークの端点の座標、各ストローク
の形状特徴等の特徴を抽出する。４は部分パターン識別
部を示し、この部分パターン識別部４は、タブレット１
より入力された漢字１文字分の筆記情報、即ち、入力パ
ターンから、漢字の偏や労などによる部分パターンの形
状を識別する。７は部分パターン辞書７を示し、この部
分パターン辞書７は部分パターン識別部４で部分パター
ンの形状を、第２図のように識別するための部分パター
ンを部分パターンコードと対応させて登録している。ま
た、部分パターン辞書７には、部分パターンコードに対
応させてその部分パターンの画数と位置コードが登録さ
れている（第３図）、この位置コードは、“１”で文字
の書き始めの部分パターンを示し、“２”で文字の書き
終りの部分パターンを示している。例えば、部分パター
ンが入信の場合、部分パターンコードが“１″ （第２
図）、画数が“２“、位置コードが“１“となる。さら
に、部分パターン辞書７においては、入信の場合、第４
図に示されるように、部分パターンコードの“１“に対
応して、１面目の始点座標（３０，９２）及び終点座標
（５，４６）と２両目の始点座標（２１，６３）及び終
点座標（２２゜３）とが入信の位置座標として登録され
、更に、入力パターンを部分パターン辞書７に登録され
ている人偏の部分パターンとして識別するための相違度
の閾値“５６”が登録されている。この閾値は、入力パ
ターンと部分パターン辞書７に登録されている入信の部
分パターンとの間の各ストローク間の距離の和と比較さ
れる値である。
５は文字認識部を示し、この文字認識部５は部分パター
ン識別部４で識別された部分パターン以外の部分で文字
を識別し、この識別結果に基づいて入力パターンの形状
を文字認識する。８は文字辞書を示し、この文字辞書８
は文字認識部５で文字認識するための文字情報が第５図
のように登録されている。
ン識別部４で識別された部分パターン以外の部分で文字
を識別し、この識別結果に基づいて入力パターンの形状
を文字認識する。８は文字辞書を示し、この文字辞書８
は文字認識部５で文字認識するための文字情報が第５図
のように登録されている。
第５図は文字辞書８の内容を説明する図である。第５図
において、１００は部分パターンの画数のテーブル、１
０１は一例として１０画の部分パターンが登録されてい
る部分パターンテーブル、１０２は一例として入信を有
する漢字が登録されている漢字のテーブル、１０３は一
例として漢字「倍」の漢字コード及び漢字「倍」を構成
する各ストロークの始点及び終点の座標位置（ｘ。
において、１００は部分パターンの画数のテーブル、１
０１は一例として１０画の部分パターンが登録されてい
る部分パターンテーブル、１０２は一例として入信を有
する漢字が登録されている漢字のテーブル、１０３は一
例として漢字「倍」の漢字コード及び漢字「倍」を構成
する各ストロークの始点及び終点の座標位置（ｘ。
ｙ）が登録されているストローク情報のテーブルをそれ
ぞれ示している。このストローク情報のテーブル１０３
において、座標位置はストローク類に登録されている。
ぞれ示している。このストローク情報のテーブル１０３
において、座標位置はストローク類に登録されている。
ここで、部分パターン辞書７と文字辞書８とを合わせて
、辞書部６と称す。
、辞書部６と称す。
次に、本実施例の文字認識処理について説明する。
第６図は本実施例の文字認識処理全体の動作を説明する
フローチャートである。
フローチャートである。
まず、タブレット１から文字のパターンが入力されると
、特徴抽出部３で入力パターンの特徴が抽出される（ス
テップＳｌ、ステップＳ２）、この抽出された特徴から
、部分パターン識別部４では、入力パターンの部分パタ
ーンが識別される（ステップＳ３）、そして、文字認識
部５において、識別された部分パターンに基づいて相違
度の小さい文字が認識され（ステップＳ４）、その認識
結果は表示部９で表示される（ステップＳ５）。
、特徴抽出部３で入力パターンの特徴が抽出される（ス
テップＳｌ、ステップＳ２）、この抽出された特徴から
、部分パターン識別部４では、入力パターンの部分パタ
ーンが識別される（ステップＳ３）、そして、文字認識
部５において、識別された部分パターンに基づいて相違
度の小さい文字が認識され（ステップＳ４）、その認識
結果は表示部９で表示される（ステップＳ５）。
ここで、上述したステップＳ３の部分パターンの識別処
理とステップＳ４の文字認識処理とについて詳述する。
理とステップＳ４の文字認識処理とについて詳述する。
まず、部分パターン識別処理について説明する。
第７図は本実施例の部分パターン識別処理の動作を説明
するフローチャートである。
するフローチャートである。
この処理では、特徴抽出部３で抽出された入力ストロー
クから、部分パターン辞書７の画数及び位置コードによ
って、部分パターンに対応するストロークが切出され（
ステップＳ３０１） 、その切出された各ストロークと
部分パターンとの間の始点間距離と終点間距離との和が
求められる（ステップ５３０２）、このようにして求め
られた部分パターンと部分パターンに対応するストロー
クとの距離は、部分パターンに対応して登録されている
閾値と比較され（ステップ５３０３） 、その距離が閾
値以下の場合には、現時点で入力ストロークと比較した
部分パターンの部分パターンコードが候補部分パターン
として後段の文字認識部５へ送られる（ステップ５３０
４）、そして、比較対象となるすべての部分パターンと
の比較が終了するまで上述のステップ５３０１からの処
理が繰り返される（ステップ５３０５）、また、ステッ
プ５３０３で部分パターンと部分パターンに対応するス
トロークとの距離が閾値より大きいと判定されると、再
びステップＳ３０１に処理が戻り、同様の処理が繰り返
される。
クから、部分パターン辞書７の画数及び位置コードによ
って、部分パターンに対応するストロークが切出され（
ステップＳ３０１） 、その切出された各ストロークと
部分パターンとの間の始点間距離と終点間距離との和が
求められる（ステップ５３０２）、このようにして求め
られた部分パターンと部分パターンに対応するストロー
クとの距離は、部分パターンに対応して登録されている
閾値と比較され（ステップ５３０３） 、その距離が閾
値以下の場合には、現時点で入力ストロークと比較した
部分パターンの部分パターンコードが候補部分パターン
として後段の文字認識部５へ送られる（ステップ５３０
４）、そして、比較対象となるすべての部分パターンと
の比較が終了するまで上述のステップ５３０１からの処
理が繰り返される（ステップ５３０５）、また、ステッ
プ５３０３で部分パターンと部分パターンに対応するス
トロークとの距離が閾値より大きいと判定されると、再
びステップＳ３０１に処理が戻り、同様の処理が繰り返
される。
上述の部分パターンの認識処理において、説明されてい
ないが、部分パターンの識別が不可能な入力パターンの
場合、エラーとして処理を終えるようにしても良い。
ないが、部分パターンの識別が不可能な入力パターンの
場合、エラーとして処理を終えるようにしても良い。
次に、文字識別処理について説明する。
第８図は本実施例の文字識別処理の動作を説明するフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
まず、最小相違度を示すパラメータを設定可能な最大の
値に設定する初期化処理が行われる（ステップ５４０２
）、そして、部分パターン識別部４から送られた最初の
候補部分パターンに対して、文字辞書８のテーブル１０
２中の文字の先頭アドレス及び文字数が求められる（ス
テップ５４０２）。更に、候補部分パターンの位置コー
ドと画数とが記憶される（ステップ５４０３）。
値に設定する初期化処理が行われる（ステップ５４０２
）、そして、部分パターン識別部４から送られた最初の
候補部分パターンに対して、文字辞書８のテーブル１０
２中の文字の先頭アドレス及び文字数が求められる（ス
テップ５４０２）。更に、候補部分パターンの位置コー
ドと画数とが記憶される（ステップ５４０３）。
次に、入力ストロークの部分パターン以外のストローク
部分がテーブル１０２中の１つ目の文字と比較され、対
応するストローク毎の始点間と終点間の離間する距離が
求められ（ステップ５４０４）、このようにして求めら
れた距離の総和が求められ、この和は部分パターン外距
離として設定される（ステップ５４０５）、そして、前
回までの最小の相違度（パラメータ）とステップ５４０
５で求められた部分パターン外距離との大きさが比較さ
れる（ステップ５４０６）、ここでは、まだ第１回目の
比較処理のため、最小の相違度が大きな値に設定されて
おり、部分パターン外距離の方が小さい値と判定される
（ステップ５４０７）、従って、処理はステップ５４０
８に進み、ステップ５４０３で記憶された候補の部分パ
ターンの位置コード及び画数に基づいて、比較中の文字
と部分パターンの部分でストローク間の距離が求められ
る。そして、各ストローク間の距離の総和が求められ、
その和が部分パターン距離として設定される（ステップ
５４０９）。
部分がテーブル１０２中の１つ目の文字と比較され、対
応するストローク毎の始点間と終点間の離間する距離が
求められ（ステップ５４０４）、このようにして求めら
れた距離の総和が求められ、この和は部分パターン外距
離として設定される（ステップ５４０５）、そして、前
回までの最小の相違度（パラメータ）とステップ５４０
５で求められた部分パターン外距離との大きさが比較さ
れる（ステップ５４０６）、ここでは、まだ第１回目の
比較処理のため、最小の相違度が大きな値に設定されて
おり、部分パターン外距離の方が小さい値と判定される
（ステップ５４０７）、従って、処理はステップ５４０
８に進み、ステップ５４０３で記憶された候補の部分パ
ターンの位置コード及び画数に基づいて、比較中の文字
と部分パターンの部分でストローク間の距離が求められ
る。そして、各ストローク間の距離の総和が求められ、
その和が部分パターン距離として設定される（ステップ
５４０９）。
次に、上述のステップ５４０５とステップ５４ｏ９とに
よってそれぞれ求めら・れた部分パターン外距離と部分
パターン距離との和が求められ、その和が現時点で比較
中の文字との相違度と設定される（ステップＳ４１０）
。そして、前回までの最小の相違度とステップ５４１０
で求められた相違度部とが比較され（ステップ５４１１
）、その結果、入力ストロークの形状との相違度が小さ
い方の文字が最小の相違度を有する文字として記憶され
る（ステップ５４１２）。ここでは、第１回目の比較処
理のため、現時点で比較処理に使用された文字が最小の
相違度を有する文字として記憶される。このようにして
、１文字分の比較が終了すると、同一の候補部分パター
ン中の文字すべてとの比較が終了するまでは、ステップ
５４０４からの処理が繰り返される（ステップＳ４１３
）。
よってそれぞれ求めら・れた部分パターン外距離と部分
パターン距離との和が求められ、その和が現時点で比較
中の文字との相違度と設定される（ステップＳ４１０）
。そして、前回までの最小の相違度とステップ５４１０
で求められた相違度部とが比較され（ステップ５４１１
）、その結果、入力ストロークの形状との相違度が小さ
い方の文字が最小の相違度を有する文字として記憶され
る（ステップ５４１２）。ここでは、第１回目の比較処
理のため、現時点で比較処理に使用された文字が最小の
相違度を有する文字として記憶される。このようにして
、１文字分の比較が終了すると、同一の候補部分パター
ン中の文字すべてとの比較が終了するまでは、ステップ
５４０４からの処理が繰り返される（ステップＳ４１３
）。
また、入力パターンと辞書中の文字との２回目以降の比
較処理においては、ステップ５４０７は前回までの最小
の相違度と処理中の部分パターン外距離とを比較し、ま
た、ステップ５４１２は前回まで最小の相違度を有して
いる文字と処理中の文字の相違度とを比較する。
較処理においては、ステップ５４０７は前回までの最小
の相違度と処理中の部分パターン外距離とを比較し、ま
た、ステップ５４１２は前回まで最小の相違度を有して
いる文字と処理中の文字の相違度とを比較する。
このように、１つの候補部分パターンによる比較処理が
終了しくステップＳ４１３）・次の候補部分パターンが
あれば（ステップ５４１４）、処理はステップ５４０２
に戻り、上述の処理が繰り返される。また、全候補部分
パターンでの比較処理が終了すると（ステップ５４１４
）、最小相違度を有する文字が認識結果として決定され
、表示部９に出力される（ステップＳ４１５） 。
終了しくステップＳ４１３）・次の候補部分パターンが
あれば（ステップ５４１４）、処理はステップ５４０２
に戻り、上述の処理が繰り返される。また、全候補部分
パターンでの比較処理が終了すると（ステップ５４１４
）、最小相違度を有する文字が認識結果として決定され
、表示部９に出力される（ステップＳ４１５） 。
以上説明したように本実施例によれば、認識処理を効率
良く行うことで認識時間の短縮を図ることができる。
良く行うことで認識時間の短縮を図ることができる。
さて、上述した実施例では、ステップ５４０７の判定で
入力パターンと比較する文字の部分パターン外距離が現
時点で比較した中で最小となる相違度より大きい場合、
入力パターンの特徴と比較中の辞書中の文字との比較が
打ち切られているが、本発明はこれに限定されるもので
はなく、次のようにして比較処理を打ち切っても良い。
入力パターンと比較する文字の部分パターン外距離が現
時点で比較した中で最小となる相違度より大きい場合、
入力パターンの特徴と比較中の辞書中の文字との比較が
打ち切られているが、本発明はこれに限定されるもので
はなく、次のようにして比較処理を打ち切っても良い。
第９図は比較処理の変形例を説明するフローチャートで
ある。
ある。
この場合、文字辞書８のテーブル１０１の各部分パター
ンの先頭に、各部分パターンのグループ毎の部分パター
ンのストロークの平均位置情報を登録すれば良い、まず
、部分パターン識別処理のところでは、入力パターンと
辞書中の部分パターンとを比較する場合（第７図中のス
テップ５３０２）、入力パターンの各ストロークは部分
パターンの各ストロークの平均位置情報との離間する距
離が求められ、その距離の合計を平均位置情報の相違度
として用いる０文字識別処理としては、前述の実施例で
説明した第８図のフローチャートのステップ５４０９に
変更処理が加えられている。
ンの先頭に、各部分パターンのグループ毎の部分パター
ンのストロークの平均位置情報を登録すれば良い、まず
、部分パターン識別処理のところでは、入力パターンと
辞書中の部分パターンとを比較する場合（第７図中のス
テップ５３０２）、入力パターンの各ストロークは部分
パターンの各ストロークの平均位置情報との離間する距
離が求められ、その距離の合計を平均位置情報の相違度
として用いる０文字識別処理としては、前述の実施例で
説明した第８図のフローチャートのステップ５４０９に
変更処理が加えられている。
そこで、ステップ５４０８まで処理が実施されると、第
９図のように、ステップ８４０８で求められた部分パタ
ーンの各ストロークと辞書中の文字の各ストロークとの
間の距離の和が求められ、この和が部分パターン距離β
８となる（ステップ５５０１）。そして、現時点で最小
の相違度から平均位置情報の相違度が減算される。この
値がβ２どなる（ステップ５５０２）。そして、部分パ
ターン距離β１が現時点で最小の相違度から平均位置情
報の相違度を減算した値ｆｌｚ以上のときにのみ、第８
図に示されるステップ５４１３に処理が進み、現時点で
比較中の文字との比較が打ち切られ、又は、部分パター
ン距離２Ｉが現時点で最小の相違度から平均位置情報の
相違度を減算した値β２より小さいときには第８図に示
されるステップ５４１０以降の処理が続けられる（ステ
ップＳ、５０３）。
９図のように、ステップ８４０８で求められた部分パタ
ーンの各ストロークと辞書中の文字の各ストロークとの
間の距離の和が求められ、この和が部分パターン距離β
８となる（ステップ５５０１）。そして、現時点で最小
の相違度から平均位置情報の相違度が減算される。この
値がβ２どなる（ステップ５５０２）。そして、部分パ
ターン距離β１が現時点で最小の相違度から平均位置情
報の相違度を減算した値ｆｌｚ以上のときにのみ、第８
図に示されるステップ５４１３に処理が進み、現時点で
比較中の文字との比較が打ち切られ、又は、部分パター
ン距離２Ｉが現時点で最小の相違度から平均位置情報の
相違度を減算した値β２より小さいときには第８図に示
されるステップ５４１０以降の処理が続けられる（ステ
ップＳ、５０３）。
このようにしても、上述の実施例と同様の作用・効果を
得ることができる。
得ることができる。
また、入力パターンと文字辞書８中の文字情報との比較
において、部分パターン外距離が入力パターンの画数あ
るいは文字情報の画数によって定まる一定値以上である
ときに、入力パターンの特徴とその文字情報との以降の
比較処理を打ち切るようにしても良い。
において、部分パターン外距離が入力パターンの画数あ
るいは文字情報の画数によって定まる一定値以上である
ときに、入力パターンの特徴とその文字情報との以降の
比較処理を打ち切るようにしても良い。
更に、前述の実施例では、入力パターンの部分パターン
以外の各ストロークに対し、文字辞書８中で最もストロ
ーク間距離の小さなストロークを対応ストロークとして
いるが、部分パターンの画数と位置コードとを入力パタ
ーンに利用して、入力パターンの部分パターン以外のス
トロークの中で最もストローク間距離の小さな入力スト
ロークを対応ストロークとしてもよい。例えば１倍」と
入力情報の特徴との比較では「倍」の部分パターン以外
の各ストロークに関し、入力情報の始めの２画以外のス
トロークとストローク間距離を求め、最もストローク間
距離の小さな入力ストロークを対応ストロークとする。
以外の各ストロークに対し、文字辞書８中で最もストロ
ーク間距離の小さなストロークを対応ストロークとして
いるが、部分パターンの画数と位置コードとを入力パタ
ーンに利用して、入力パターンの部分パターン以外のス
トロークの中で最もストローク間距離の小さな入力スト
ロークを対応ストロークとしてもよい。例えば１倍」と
入力情報の特徴との比較では「倍」の部分パターン以外
の各ストロークに関し、入力情報の始めの２画以外のス
トロークとストローク間距離を求め、最もストローク間
距離の小さな入力ストロークを対応ストロークとする。
さて、上述実施例では、文字認識結果の出力光を表示部
９としているが、プリンタ等の機器への出力も可能であ
ることは言うまでもない。
９としているが、プリンタ等の機器への出力も可能であ
ることは言うまでもない。
［発明の効果］
以上説明したように本発明によれば、認識処理を効率良
く行うことで認識時間の短縮を図ることができる。
く行うことで認識時間の短縮を図ることができる。
第１図は本実施例の情報認識装置の構成を説明するブロ
ック図、 第２図〜第４図は本実施例の部分パターン辞書７の内容
を説明する図、 第５図は文字辞＠８の内容を説明する図、第６図は本実
施例の文字認識処理全体の動作を説明するフローチャー
ト、 第７図は本実施例の部分パターン識別処理の動作を説明
するフローチャート、 第８図は本実施例の文字識別処理の動作を説明するフロ
ーチャート、 第９図は比較処理の変形例を説明するフローチャートで
ある。 図中、１・・・タブレット、２・・・入力ペン、３・・
・特徴抽出部、４・・・部分パターン識別部、５・・・
文字識別部、６・・・辞書部、７・・・部分パターン辞
書、８・・・文字辞書、９・・・表示部、１０・・・Ｃ
ＰＵ、１１・・・ＲＯＭ、１２・ＲＡＭ、１００〜１ｏ
３テーブルテある。 第３図 第４図 第６ 図 第７０
ック図、 第２図〜第４図は本実施例の部分パターン辞書７の内容
を説明する図、 第５図は文字辞＠８の内容を説明する図、第６図は本実
施例の文字認識処理全体の動作を説明するフローチャー
ト、 第７図は本実施例の部分パターン識別処理の動作を説明
するフローチャート、 第８図は本実施例の文字識別処理の動作を説明するフロ
ーチャート、 第９図は比較処理の変形例を説明するフローチャートで
ある。 図中、１・・・タブレット、２・・・入力ペン、３・・
・特徴抽出部、４・・・部分パターン識別部、５・・・
文字識別部、６・・・辞書部、７・・・部分パターン辞
書、８・・・文字辞書、９・・・表示部、１０・・・Ｃ
ＰＵ、１１・・・ＲＯＭ、１２・ＲＡＭ、１００〜１ｏ
３テーブルテある。 第３図 第４図 第６ 図 第７０
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 パターン情報を認識する情報認識装置において、 パターン情報を入力する入力手段と、 前記入力パターン情報中の一部の部分パターン情報を識
別し、前記入力パターン情報を認識するための候補を選
定する選定手段と、 前記選定された候補と前記入力パターン情報とを前記部
分パターン情報以外の部分で比較する第１の比較手段と
、 該第１の比較手段の比較結果に基づいて前記選定された
候補と前記入力パターン情報とを部分パターンの部分で
比較する第２の比較手段と、前記第１の比較手段と第２
の比較手段との比較結果に基づいて前記選定された候補
中から認識結果を決定する決定手段とを備えることを特
徴とする情報認識装置。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1085655A JP2651009B2 (ja) | 1989-04-06 | 1989-04-06 | 情報認識装置 |
| CN90103625A CN1021937C (zh) | 1989-04-06 | 1990-04-06 | 数据识别设备 |
| US08/131,913 US5588074A (en) | 1989-04-06 | 1993-10-04 | Data recognition equipment and method using partial pattern recognition |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1085655A JP2651009B2 (ja) | 1989-04-06 | 1989-04-06 | 情報認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02266485A true JPH02266485A (ja) | 1990-10-31 |
| JP2651009B2 JP2651009B2 (ja) | 1997-09-10 |
Family
ID=13864842
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1085655A Expired - Fee Related JP2651009B2 (ja) | 1989-04-06 | 1989-04-06 | 情報認識装置 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5588074A (ja) |
| JP (1) | JP2651009B2 (ja) |
| CN (1) | CN1021937C (ja) |
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| US6418424B1 (en) | 1991-12-23 | 2002-07-09 | Steven M. Hoffberg | Ergonomic man-machine interface incorporating adaptive pattern recognition based control system |
| US7242988B1 (en) | 1991-12-23 | 2007-07-10 | Linda Irene Hoffberg | Adaptive pattern recognition based controller apparatus and method and human-factored interface therefore |
| US8352400B2 (en) | 1991-12-23 | 2013-01-08 | Hoffberg Steven M | Adaptive pattern recognition based controller apparatus and method and human-factored interface therefore |
| US6400996B1 (en) | 1999-02-01 | 2002-06-04 | Steven M. Hoffberg | Adaptive pattern recognition based control system and method |
| US10361802B1 (en) | 1999-02-01 | 2019-07-23 | Blanding Hovenweep, Llc | Adaptive pattern recognition based control system and method |
| US5903454A (en) | 1991-12-23 | 1999-05-11 | Hoffberg; Linda Irene | Human-factored interface corporating adaptive pattern recognition based controller apparatus |
| US6850252B1 (en) | 1999-10-05 | 2005-02-01 | Steven M. Hoffberg | Intelligent electronic appliance system and method |
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| SE519014C2 (sv) | 2001-03-07 | 2002-12-23 | Decuma Ab Ideon Res Park | Metod och anordning för igenkänning av ett handskrivet mönster |
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| TWI410878B (zh) * | 2008-05-09 | 2013-10-01 | Princeton Technology Corp | 影像辨別裝置及其方法 |
| US8306328B2 (en) * | 2009-01-26 | 2012-11-06 | Mitsubishi Electric Research Laboratories | Method for converting outline characters to stylized stroke characters |
| JP2014215877A (ja) * | 2013-04-26 | 2014-11-17 | 株式会社デンソー | 物体検出装置 |
| US10725650B2 (en) * | 2014-03-17 | 2020-07-28 | Kabushiki Kaisha Kawai Gakki Seisakusho | Handwritten music sign recognition device and program |
| JP6071973B2 (ja) * | 2014-10-09 | 2017-02-01 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、制御方法、プログラム |
| EP3859599B1 (en) * | 2020-02-03 | 2023-12-27 | Robert Bosch GmbH | Training a generator neural network using a discriminator with localized distinguishing information |
| CN113837305B (zh) * | 2021-09-29 | 2022-09-23 | 北京百度网讯科技有限公司 | 目标检测及模型训练方法、装置、设备和存储介质 |
Family Cites Families (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5517988B2 (ja) * | 1974-06-05 | 1980-05-15 | ||
| JPS5998283A (ja) * | 1982-11-27 | 1984-06-06 | Hitachi Ltd | パターン切出しおよび認識方法、ならびにそのシステム |
| US4561105A (en) * | 1983-01-19 | 1985-12-24 | Communication Intelligence Corporation | Complex pattern recognition method and system |
| JPS6079485A (ja) * | 1983-10-06 | 1985-05-07 | Sharp Corp | 手書き文字認識処理装置 |
| JPS60136892A (ja) * | 1983-12-26 | 1985-07-20 | Hitachi Ltd | オンライン手書き図形認識装置 |
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| JPS60217477A (ja) * | 1984-04-12 | 1985-10-31 | Toshiba Corp | 手書き文字認識装置 |
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| JPS6282486A (ja) * | 1985-10-08 | 1987-04-15 | Hitachi Ltd | オンライン手書き図形認識装置 |
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| US4827330A (en) * | 1987-07-20 | 1989-05-02 | Litton Industrial Automation Systems, Inc. | Automatic document image revision |
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-
1989
- 1989-04-06 JP JP1085655A patent/JP2651009B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
1990
- 1990-04-06 CN CN90103625A patent/CN1021937C/zh not_active Expired - Fee Related
-
1993
- 1993-10-04 US US08/131,913 patent/US5588074A/en not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US5588074A (en) | 1996-12-24 |
| CN1046624A (zh) | 1990-10-31 |
| CN1021937C (zh) | 1993-08-25 |
| JP2651009B2 (ja) | 1997-09-10 |
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|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |