JPH0535917B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 ＜産業上の利用分野＞ 本発明は個人パターン登録型オンライン文字認
識装置に関する。

＜従来技術＞ 従来の個人パターン登録型オンライン文字認識
装置（以降は登録型認識装置）は第６図のような
構成になつている。

まず、使用者が文字パターンの登録を行うこと
を登録型認識装置に入力部１−１にある登録機能
キーなどで教える。次に、使用者によつて入力部
１−１から入力された文字パターン（以降は入力
パターン）は、前処理部１−２で入力パターンを
表現する特徴（以降は特徴パターン）が抽出さ
れ、使用者が入力部１−１にある数字キー等で入
力した文字コードを特徴パターンに付加して個人
辞書１−６に格納することにより個人パターンの
登録が行われる。文字の認識は、認識用辞書に個
人辞書１−６、あるいは個人辞書と標準辞書１−
７を併用することにより行う。

＜発明が解決しようとする問題点＞ しかしこの場合は、実際に文字の入力を行うま
でに登録作業を行わなければならないのですぐに
使用できない。また、個人の癖を考慮した個人辞
書１−６を使用しても、例えば丁寧に書いたとき
と走り書きをしたときのように個人における文字
パターンの変動があるので、そのたびに登録作業
を行わなければならず、文字入力装置としての操
作性が悪くなるだけでなく、登録作業に伴つて辞
書容量が増えてくる。

さらに、間違つた文字が登録されると、その文
字に対して再び登録作業を行わなければならな
い。

＜問題を解決するための手段＞ 本発明の自動学習機能を有するオンライン文字
認識装置は、文字認識用の辞書と、該認識用辞書
の各辞書パターン毎に複数個の文字パターンを格
納する個人パターン登録部と、入力された文字の
特徴パターンを記憶する入力パターン格納部と、
前記特徴パターンと前記認識用辞書の文字パター
ンとの間でパターン整合して各文字の認識結果と
それらの辞書中でのアドレスを得る認識部と、前
記認識結果から各文字毎にそれらに対応する前記
個人パターン登録部のパターンの格納場所を計算
する個人パターン登録アドレス計算部と、前記入
力パターン格納部に格納されている特徴パターン
と前記登録アドレスに該当する個人パターンとの
距離計算を行うパターン照合部と、距離計算の結
果、所定の値にあるときに、当該個人パターンと
前記認識用辞書の対応文字パターンとを平均化
し、かつこの時作成された文字パターンを認識用
辞書の旧文字パターンと変更記憶するとともに、
前記個人パターン登録部に前記人力パターン格納
部の入力パターンを登録する手段とを備えたこと
を特徴とする。

＜作用＞ 本発明は、使用者が文字の入力を行い、文字認
識装置の認識部によつて認識結果が得られ、使用
差が入力文字列を確定したときに学習部によつて
自動的に辞書の更新を行う。そして新たな文字入
力が行われると更新された辞書を使用して文字の
認識が行われるようにした。学習部は、過去に入
力された文字パターンを登録する個人パターン登
録用バツフアを持つている。個人パターン登録用
バツフアは、認識辞書の各辞書パターン毎に複数
個の文字パターン（以降は登録文字パターン群）
を格納している。確定した入力文字列に対応する
辞書パターンの更新は、その辞書パターンとそれ
に対応する個人パターン登録用バツフア内の登録
文字パターン群の１個とを平均化することによつ
て行われる。このことによつて認識辞書の増加を
行わず、文字認識精度を高めている。

本発明では、初期の登録作業を行うことなく、
辞書容量を増加しないで、個人の癖を辞書に反映
できるように認識結果から使用者が確定した文字
列をフイードバツクすることにより、文字の入力
をしながら自動的に文字の学習（辞書の更新）を
行えるようにした。

本発明に係る学習部には、過去に入力された文
字パターンを登録する個人パターン登録部（認識
辞書の各辞書パターン毎に複数の個人パターンを
登録しているバツフア）を持つている。学習は、
学習対象文字に対応する辞書パターンとそれに対
応する個人パターン登録部内の登録文字パターン
群の１個とを平均化して辞書の更新をすることに
よつて行つている。そして、現在入力されている
文字を利用して個人パターンの更新も同時に行つ
ている。

また、従来の登録型認識装置では間違つた文字
が登録されると、その文字に対して再び登録作業
を行わなければならに。しかし本発明では、１文
字を学習するとき、その文字に対応する個人パタ
ーン登録部の登録文字パターン群に一旦作用させ
ることによつて間違つた文字が学習されるのを防
いでいる。

＜実施例＞ 第１図は本発明に係る自動学習機能を有するオ
ンライン文字認識装置のブロツク構成図、第２図
は学習部の詳細ブロツク図である。

図において、使用者がタブレツト等の入力部２
−１に文字を記入すると、入力文字パターンは前
処理部２−２に送られ、ここで特徴パターンに変
換される。この特徴パターンは認識部２−３と学
習部２−５にある入力パターン格納部３−１に送
られる。認識部２−３では特徴パターンと標準辞
書２−６の文字パターンとの間でパターン整合が
行われ、各文字の認識結果とそれらに対応する文
字の標準辞書２−６での格納場所（以降は辞書ア
ドレス）を得る。そして認識結果が表示部２−４
に表示されると同時に、認識結果と辞書アドレス
が学習部２−５の認識結果格納部３−２に送られ
る。

学習部２−５の個人パターン登録アドレス計算
部３−４では、認識結果から各文字毎にそれらに
対応する個人パターン登録部３−６のパターン
（以降は個人パターン）の格納場所（以降は登録
アドレス）を計算する。そのあとパターン照合部
３−３で登録アドレスの指し示す個人パターンと
入力パターン格納部内の入力パターンとの間で(1)
式により距離（d1〜dm）の計算を行う。

di＝_o 〓 （｜ij−xj｜＋｜ij−yj｜） (1) （ｉ＝１〜ｍ、ｊ＝１〜ｎ） ｎ：特徴点の個数 ｍ：１文字に対する個人パターンの個数 ij、ij：ｉ番目の個人パターンのｊ点目の特
徴点座標 xj、yj：入力パターンのｊ点目の特徴点座標 (1)式で計算された結果から(2)式により最小値
（dmin）を求め、しきい値（dth）との比較を行
う。このとき最小値が求まつたパターンを学習パ
ターンの候補とする。

dmin＝min （d1、d2、……、dm） (2) そして学習を行うか否かは次の条件で決まる。

(a) dmin≧dthのとき、個人パターン登録部３−
６の対象文字の領域に空きがある場合は入力パ
ターンの登録を行い、対応する学習カウンタ３
−７を１にする。空きがない場合は入力パター
ンは破棄される。

(b) また、dmin＜dthのときは、対象文字の学習
カウンタciに１を加えしきい値cthと比較する。
その結果 (b‐1) ci≧cthのとき、候補となつた個人パターン
と標準辞書３−４の文字パターンが辞書計算
部３−５に送られ、辞書の平均化操作が行わ
れる。この時作成された文字パターンを新辞
書パターンとして旧辞書パターンと変更し、
学習カウンタ３−７を１にし、個人パターン
登録部３−６に入力パターンが登録される。

(b‐2) ci＜cthのときは学習は行わない。

学習が終わると、文字の認識は更新された標準
辞書２−６を使用して行われる。（第３図参照） 具体的に「ほんじつは」と記入され、入力され
た全文字を学習対象文字とした場合について説明
する。ここで距離のしきい値dthを40、学習カウ
ンタのきしい値cthを３とする。（第４図、第５図
参照） 記入者が表示部２−４を見て「ほんじつは」が
認識されたのを認識し、次の文字を続けて書いと
たきに学習する対象文字が確定したとして学習が
開始する。いま「ほ」について見たとき、個人パ
ターン登録部３−６、学習カウンタ３−７が第４
図の状態であるとする。まず認識結果格納部３−
２の「ほ」の文字コードから登録パターンアドレ
ス計算部３−４で「ほ」の登録アドレスｐ１，ｐ
２，ｐ３を計算する。パターン照合部３−３では
登録アドレスｐ１，ｐ２，ｐ３の指し示す各登録
パターンほ₁、ほ₂，ほ₃と入力パターンとの距離
ｄ１，ｄ２，ｄ３を(1)式で計算し、それぞれd1
＝40、d2＝34、d3＝100が求まつたとする。よつ
て最小値は34でしきい値dthより小さいめ、「ほ」
の２番目をパターンが学習を行う候補となる。そ
して学習カウンタｃ２が２から３に変つてしきい
値cthと等しくなり、学習候補パターン「ほ₂」と
辞書アドレスの指し示す「ほ」の文字パターンに
よつて辞書計算部３−５で辞書の平均化が行われ
る。そして、標準辞書２−６の「ほ」の文字パタ
ーンが新しい「ほ」のもじパターンに変更され
る。また、個人パターン登録部３−６の登録アド
レスｐ２の位置に入力パターンが登録され、学習
カウンタｃ２が１になる。

次に「ん」について見たとき、個人パターン登
録部３−６、学習カウンタ３−７が第５図の状態
であるとする。「ほ」の時と同様に「ん」と文字
コードから登録パターンアドレス計算部３−４で
登録アドレスｐ１，ｐ２，ｐ３を計算し、各アド
レスの指し示す登録パターンと入力パターンの距
離を計算すると、それぞれd1＝41、d2＝50が求
まつたとする。このとき「ん」の３番目のパター
ンは登録されていないので、距離ｄ３は求めな
い。距離ｄ１，ｄ２から最小値を求めると41とな
り、しきい値より大きいので学習は行わない。次
に個人パターン登録部３−６の「ん」の領域に空
きがあるので（登録アドレスｐ３の位置）、入力
パターンの「ん」を登録アドレスｐ３の位置に登
録し、対応する学習カウンタｃ３を１にする
「じ」「つ」「は」についても同様な手順で処理さ
れる。

なお、ここでは入力された全文字が学習対象と
なる場合について説明したが、使用指によつて修
正された文字、最近の文字の入力状況などによつ
て学習対象文字を絞つても良い。

＜効果＞ 以上詳細に説明したように、本発明に係る自動
学習機能を有するオンライン文字認識装置によれ
ば、初期の登録作業を必要としないで個人の癖を
標準辞書に反映できる。更に、標準辞書に文字パ
ターンの変更を行うため、辞書容量が一定量で良
いという大きな効果を奏することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明装置のブロツク構成図、第２図
は学習部の詳細ブロツク図、第３図は学習部の処
理フロー図、第４図及び第５図は学習による効果
を説明するための図、第６図は従来装置のブロツ
ク構成図である。 ２−１は入力部、２−２は前処理部、２−３は
認識部、２−４は表示部、２−５は学習部、２−
６は標準辞書。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ 個人パターン登録型のオンライン文字認識装
   置に於て、 文字認識用の辞書と、該認識用辞書の各辞書パ
   ターン毎に複数個の文字パターンを格納する個人
   パターン登録部と、入力された文字の特徴パター
   ンを記憶する入力パターン格納部と、前記特徴パ
   ターンと前記認識用辞書の文字パターンとの間で
   パターン整合して各文字の認識結果とそれらの辞
   書中でのアドレスを得る認識部と、前記認識結果
   から各文字毎にそれらに対応する前記個人パター
   ン登録部のパターンの格納場所を計算する個人パ
   ターン登録アドレス計算部と、前記人力パターン
   格納部に格納されている特徴パターンと前記登録
   アドレスに該当する個人パターンとの距離計算を
   行うパターン照合部と、距離計算の結果、所定の
   値にあるときに、当該個人パターンと前記認識用
   辞書の対応文字パターンとを平均化し、かつ、こ
   の時作成された文字パターンを認識用辞書の旧文
   字パターンと変更記憶するとともに、前記個人パ
   ターン登録部に前記入力パターン格納部の入力パ
   ターンを登録する手段とを備えたことを特徴とす
   る自動学習機能を有するオンライン文字認識装
   置。