JPH0241589A - オンライン文字認識装置 - 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】 （産業上の利用分野） 本発明は、実時間にて筆記文字を認識するオンライン文
字認識装置に関するものである。

（従来の技術） タブレットを用いて文字を筆記入力し、その文字を実時
間で認識して処理するいわゆるオンライン文字認識装置
においては、一般に次のようにして文字認識を行ってい
る。

まず、タブレット上に筆記入力されたストローク（ペン
・オンからペン・オフまでの筆記部分）ごとに座標デー
タ列を得る。この座標データ列は、ｘ、ｙ座標あるいは
ｒ、θ局座標を用いて得られる。

次に、その座標データ列から不要データを除去し、直線
化処理を施す。すなわち、上記座標データ列をストロー
クの範囲内で平均化処理し、適当な長さの直線の集合と
して扱う。さらに、その座標データ列から、筆記入力さ
れた文字を構成するストロークの特徴を表すような特徴
点を抽出する。すなわち、１つのストロークにおいて、
始点、屈曲点、右よび終点を抽出する。その後、こうし
て抽出された特徴点を結んだパターンと、予め同様の方
法で特徴点を抽出し登録しておいた文字のパターンデー
タとを比較して、文字の認識を行うようにしていた。

第２図にこのマツチングの方法の一例の説明図を示す。

第２図（ａ）は筆記人力された文字で、第２図（ｂ）は
登録されたパターンデータである。筆記入力された文字
「力」は、２つのストロークからなり、筆記人力データ
と登録パターンデータのそわぞれの始点、終点、屈曲点
のデータは以下の通りである。

（ａ）筆記入力データ 第１のストローク　始点　（ｘ、、、　ｙｓｌ）終点　
（Ｘ　ａ　Ｉ　＋　Ｙ　ａ　１）第２のストローク　始
点　（Ｘ　！１２１　Ｙ　ｓ□）屈曲点（ｘ、２．３／
ｎ＋２） 終点　（Ｘｅ２．ｙｅｚ） （ｂ）登録　パターンデータ 第１のストローク　始点　（Ｘ　−０，Ｙ　−、）終点
　（Ｘ　ｅ＋　、　Ｙ　−、） 第２のストローク　始点　（Ｘ　ｓ２　、　ｙ　ｓ２　
）屈曲点（Ｘ　ｍ２　、　Ｙ　、、、２　）終点　（Ｘ
ｅ２．　Ｙｅ２） 以上のようなデータのマツチングにあたっては、次のよ
うな演算を行う。

Ｄ　＝　（Ｉ　Ｘ、、−Ｘ、、　Ｉ　＋　Ｉ　ｙｅｔ−
Ｙｌｌｌ　＋　）＋　（ｌ　Ｘｅ＋−Ｘ、　ｌ　＋　ｌ
　ｙｅｔ−Ｙ、　Ｉ　）＋　（ｌ　ＸｌＩ２　　Ｘ１１
２　Ｉ　”　ｌ　Ｙ　ｓ２　　Ｙｓ。１）＋　（ｌ　Ｘ
ｍ２−Ｘｍ２１　＋　Ｉ　ｙｍ２−Ｙｌｌｌ２　＋　）
＋　（ｌ　Ｘｅ２−Ｘｅ２Ｉ　＋　Ｉ　ｙｅｚ−Ｙｅ２
Ｉ　）以上のようにして、筆記入力データと登録ノ＼タ
ーンデータとのマツチング距１ＩＩＤが求められる。

種々の登録パターンデータを比較対象としてこのマツチ
ング距離りを演算し、距離りの最小値が得られた場合に
、その登録パターンデータに対応する文字を認識結果と
して出力する。

（発明が解決しようとする課題） しかしながら、手書き文字においては筆者の癖により、
字形は様々である。認識率の優れたオンライン文字認識
装置を提供するためには筆者の癖による字形の違いを緩
和する様な装置でなければならない。手書き文字でよく
見掛けるのが右上り文字や右下り文字の傾斜文字である
。右上り文字等の傾き具合は個人により様々である。普
通マツチング時に参照される辞書は正しく筆記された文
字を元に作成されるので、右上り文字等が筆記された場
合、距離りは正しく筆記された文字に比べて若干大きく
なると考えられる。他に似通った文字がない場合は正し
く認識されるであろう。しかし、似通った文字がある場
合、その距離により誤認識されてしまうかもしれない。

上記問題点の解決案として、右上り文字等も辞書に登録
する方法等も考えられるが、それは処理量の増大を招く
と共に、ある意味では認識対象文字数を増加させること
にもなるので効果的な解決策とは考えられない。

本発明は以上述べた問題点を解決し、右上り文字等の・
傾斜文字であっても、処理量や登録パターンデータ量を
増大させることなく正確に認識することができるオンラ
イン文字認識装置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） 本発明のオンライン文字認識装置は前記問題点を解決す
るために、（ａ）筆記入力される文字に対応した座標デ
ータを出力するタブレット、（ｂ）前記タブレットの出
力データから不要データを除去して直線化処理を施した
座標データを出力する前処理部、（ｃ）前記前処理部の
出力データから前記文字のストロークの特徴を表す特徴
点を抽出してセグメント群を示す座標データを出力する
特徴点抽出部、（ｄ）前記特徴点抽出部の出カデータに
基づいて右上りセグメント又は右下りセグメントの傾斜
セグメントを検出し、当該傾斜セグメントを含むストロ
ークの傾斜部分の傾きを算出し、該算出結果の値を所定
値と比較して傾斜セグメントを含むストロークと判定し
た場合には、当該ストロークの傾斜部分の傾きが水平に
なるように当該座標データを変換する文字整形部、及び
（ｅ）前記文字整形部からの座標データを標準パターン
のデータとして比較して入力の認識を行う認識部を具備
するものである。

（作用） 本発明の技術的手段は次のように作用する。文字整形部
は、タブレットより前処理部及び特徴点抽出部を介して
得られる座標データに基づいて、右上りセグメント又は
右下りセグメントの傾斜セグメントを検出すると、当該
傾斜セグメントを含むストロークの傾斜部分の傾きを算
出するように働く。例えば傾斜セグメントが右上りセグ
メント（又は右下りセグメント）の場合、隣接する特徴
点間のＸ方向及びＸ方向の増加分く右下リセグメントの
場合減少分）をそれぞれ加算し、Ｘ方向の加算値をＸ方
向の加算を割ることにより得られる。また、文字整形部
は当該傾きを所定値と比較して極端に傾きが大きい場合
（「はね」や続は字の場合等）を除く傾斜セグメントを
含むストローク（即ち傾斜文字の傾斜ストローク）と判
定した場合には当該ストロークの傾斜部分（ストローク
が１画の場合は全部）の傾きが水平となるように当該ス
トロークの座標データを変換するように働く。この結果
、傾斜文字の座標データが整形された文字の座標データ
となるので、この座標データを用いて文字認識を行う認
識部は標準パターン量を増大することなく、比較的簡単
な処理で正確な文字認識を行うことができる。従フて、
前記従来技術の問題点を解決できるのである。

（実施例） 第１図は本発明のオンライン文字認識装置の一実施例を
示すブロック図である。

この装置は、タブレット１、前処理部２、特徴点抽出部
３、文字整形部４、認識部５および辞書部６から構成さ
れている。

タブレット１は、従来からよく知られているパネル上の
座標人力装置である。このパネルの一点を押圧すれば、
その−点の座標データが入力され、またパネル上で一定
のストロークで線を引けばその線に沿った座標データ列
が得られる。

前処理部２は、こうして得られた座標データ列からノイ
ズ等の不要データを除去する回路である。ここでは、ス
トローク中に無視できるような不連続点が存在している
場合、これを連続とみなす処理を行うほか、曲線として
入力された座標データ列を直線の集合としてとらえるよ
うな処理を行う。

特徴点抽出部３は前処理部２によって直線化処理された
座標データ列から特徴点を抽出する回路である。この回
路の動作は先に説明したと同様に、筆記入力された文字
を構成するストロークの特徴を表わす様な特徴点を見つ
け出すことにある。この特徴点抽出部３による処理によ
って、筆記入力された文字を構成するセグメント群を認
識できるような座標データ列を得ることができる。

こうして得られた座標データ列は、文字整形部４におい
て後述するようにして右上りセグメントを含むストロー
クを整形する。

認識部５は、右上りセグメントを含むストロークが整形
されて最終的に得られた座標データ列を、予め辞書部６
において登録されたパターンデータ（標準パターンのデ
ータ）と比較して文字認識を行う回路である。

次に、本発明の装置の特徴部分である文字整形部４の動
作を説明する。

まず初めに、右上りセグメントを検出し、該ストローク
の傾きを求める。第３図に右上りセグメント検出の説明
図を示す。同図はセグメントＳ、、Ｓ２．Ｓ３から成る
ストロークを示し、黒点酷、Ａ２゜Ａ３．Ａ４は特徴点
抽出部３によって抽出された特徴点を示す。このストロ
ークはＡ＋　、Ａ２．Ａ３．Ａ４の順に筆記されたもの
とする。右上りセグメント検出の方法は次式で表される
。

ｘ、＋Ｉ−ｘｌ〉０　かツＹ　ｒ＋ＩＹ　Ｈ＞　０のと
き　右上りセグメント ・・・（１） 第３図で右上りセグメントであるのはＳ２．Ｓ３となる
。（１）式を満足するセグメント、つまり右あがりセグ
メントである場合、Ｘ方向及びＹ方向の増加分を方向別
に加算する。上記処理を１ストロークのすべてのセグメ
ントについて行う。Ｘ方向成分加算、Ｙ方向成分加算を
それぞれｄｘ　、　ｄｙとすると次式で表される。

次に、上記処理により算出されたｄｘ　、　ｄｙにより
該ストロークの傾きは ｔａｎθ＝ｄｙ／ｄｘ・・・（３） により表される。

さらに、（３）式により算出されたストロークの傾きを
ある閾値ＴＡＮＭＡＸと比較することにより、該ストロ
ークが右上りセグメントを含むか否かを次式により判定
する。

ｔａｎθ＜　ＴＡＮＭＡＸ　　　　　　　　　　　１の
とき、右上りセグメントを含まない （４）式の意味は、（３）式で算出されたストロークの
傾きが非常に大きい場合は、右上りセグメントを含むス
トロークではなく、続は字等による前後のストロークの
終点と始点がつながったセグメントであるか、はねによ
るセグメントだと考えられるので文字整形は実施しない
。前者の例として「花」の場合を第４図（ａ）に示し、
後者の例として「衣」の場合を第４図（ｂ）に示す。同
図（ａ）。

（ｂ）の場合、共にセグメントＳ２は右上りセグメント
ではない。

次に（４）式により、該ストロークが右上りセグメント
を含むストロークであると判断された場合には次式によ
り文字整形環ｔｕｒｎを定める。

ｔｕｒｎ＝−ω・ｔａｎθ ＝−ω・ｄｙ／ｄｘ　　　　　　・・・（５）但し、ω
は重み係数　（１≦ω≦１） ここで、Ａ（ｘ、ｙ）を基準点の（０，０）の回りにθ
だけ回転させてＡ’　（ｘ’　、ｙ’）にする変換を考
える。第５図にその座標変換の説明図を示す。Ａ’（ｘ
“、ｙｏ）は次のように表せる。

さらに（６）式において基準点をストロークの中心点（
ｃＸ、Ｃ，）とすれば次式の用に表すことができる。

ｘ’＝　ｃＸ＋　１／７　＊　（（ｘ−（：Ｘ）−（ｙ
−Ｃ，）　＊　ｔａｎθ）ｙ’　＝　Ｇ、＋　１７ｍ　
＊　（（ｘ−（：、）　＊　ｔａｎθ＋（ｙ−Ｃ，））
・・・（７） 上記（７）式において回転量を表すｔａｎθを先程定め
た文字整形環ｔｕｒｎに置き換えれば右上りセグメント
を含むストロークを正しい形状に変換できる。置き換え
た式を次に示す。

ｘ’＝Ｃ：Ｘ＋１／ｉ置＊　（（ｘ−（：、）−（ｙ−
Ｃ，）　＊ｔｕｒｎ）ｙ’　＝　に、＋　１１５　＊　
（（ｘ−Ｃ，）　＊　ｔｕｒｎ＋　（ｙ−（：、）　）
・・・（８） 以上の処理を右上りセグメントを含むストロークに対し
て適用することによって正常な文字とすることが可能で
ある。

ここで右上り文字について考察を深めてみる。

第６図に「口」の場合の説明図を示す。同図の６１〜６
３のように右上り文字においても、当然始終点は隣り合
うストロークとほぼ接するように筆記されることがわか
る。このことから右上りセグメントを含むストロークに
おいてもそのＸ方向成分は正常文字と同様の位置情報を
持っているといえる。つまり（８）式において座標変換
を行うのはＹ方向成分のみとし、Ｘ方向成分は変換しな
いようにすれば次式のように表せる。

ｘ　＝　ｘ ｙ”＝Ｃｙ＋１／ａ〒ｔｕｒｎ’　＊　（（ｘ−ＣＸ）
　＊　ｔｕｒｎ＋　（ｙ−（：ｙ））・・・（９） 以上詳細に説明したように、右上りセグメントを検出、
該ストロークの傾きを算出した後にその傾きから右上り
セグメントを含むか否か判定し右上りセグメントを含む
ストロークであれば補正することによって、右上り文字
においても正しい文字と同様の形状とすることが可能で
ある。

また、本実施例では基準点（ｃｘ　、　ｃｙ）をストロ
ークの中心としたが、他にもいろいろ考えることができ
る。例えばストロークの始点とする場合やストロークの
重心とする場合、さらには文字の中心とする場合等があ
る。本実施例は任意の基準点において成り立つものであ
るから基準点は本実施例に限定されないことは言うまで
もない。

更に以上の実施例では右上り文字について説明したが、
右下り文字についても、右下りセグメントをＸ方向及び
ｙ方向の減少分から検出し、それぞれの加算値から右上
り文字の場合と同様にして当該ストローク（傾斜部分）
の傾きを算出し、算出結果を所定値と比較し、左下りセ
グメントを含むストロークと判定した場合には当該スト
ロークの水平にすべき傾斜部分が水平になるように当該
座標データを変換することにより、右下り文字を正しい
文字に整形することができる。

以上のように本実施例によれば、特徴点抽出後の座標デ
ータ列から文字整形部で、隣接する特徴点間のＸ方向、
Ｙ方向増加分（又は減少分）により傾斜セグメントか否
か判断し、傾斜セグメントからストロークの傾きを算出
することによりその算出結果から傾斜セグメントを含む
ストロークであると判断された場合にはその座標データ
列が水平になるように変換する。この結果、認識部にお
いては正しく筆記された文字の座標データ列を用いて登
録されたパターンデータとの比較を行うことができる。

その結果、複雑な処理をすることなく、また処理量や登
録パターンデータ量の増大をおさえ、認識率の優れたオ
ンライン文字認識装置を提供することができる。

（発明の効果） 以上詳細に説明したように、本発明によれば、右上り文
字又は右下り文字の傾斜文字の場合に、当該傾斜文字の
座標データを正しい文字に整形した座標データに変換し
て出力する文字整形部を設け、整形した座標データで文
字認識を行うように構成したので、標準パターンのデー
タ量を増大させることなく、比較的簡単な処理で正確に
入力文字を認識することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例を示すオンライン文字認識装
置のブロック図、第２図は従来の文字認識方法の説明図
、第３図は右上りセグメントの説明図、第４図は右上り
セグメントを含まないストローク例を示す図、第５図は
座標変換の説明図、第６図は右上り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・・・文字整形部、５・・・認識
部、　　　　　６・・・辞書部。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 （ａ）筆記入力される文字に対応した座標データを出力
   するタブレット、 （ｂ）前記タブレットの出力データから不要データを除
   去して直線化処理を施した座標データを出力する前処理
   部、 （ｃ）前記前処理部の出力データから前記文字のストロ
   ークの特徴を表す特徴点を抽出してセグメント群を示す
   座標データを出力する特徴点抽出部、 （ｄ）前記特徴点抽出部の出力データに基づいて右上り
   セグメント又は右下りセグメントの傾斜セグメントを検
   出し、当該傾斜セグメントを含むストロークの傾斜部分
   の傾きを算出し、該算出結果の値を所定値と比較して傾
   斜セグメントを含むストロークと判定した場合には、当
   該ストロークの傾斜部分の傾きが水平になるように当該
   座標データを変換する文字整形部、 （ｅ）前記文字整形部からの座標データを標準パターン
   のデータと比較して入力文字の認識を行う認識部、 とを具備することを特徴とするオンライン文字認識装置
   。