JPH0562391B2 - - Google Patents
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- JPH0562391B2 JPH0562391B2 JP59073422A JP7342284A JPH0562391B2 JP H0562391 B2 JPH0562391 B2 JP H0562391B2 JP 59073422 A JP59073422 A JP 59073422A JP 7342284 A JP7342284 A JP 7342284A JP H0562391 B2 JPH0562391 B2 JP H0562391B2
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- Japan
- Prior art keywords
- pattern
- stroke
- standard
- input
- strokes
- Prior art date
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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
- G06V30/14—Image acquisition
- G06V30/144—Image acquisition using a slot moved over the image; using discrete sensing elements at predetermined points; using automatic curve following means
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
- G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
- G06V10/751—Comparing pixel values or logical combinations thereof, or feature values having positional relevance, e.g. template matching
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
〔発明の技術分野〕
本発明は座標入力装置を介して筆記入力される
手書き文字を、その筆順に係りなく簡易に認識す
ることのできる手書き文字認識装置に関する。
手書き文字を、その筆順に係りなく簡易に認識す
ることのできる手書き文字認識装置に関する。
近時、タブレツト装置等の座標入力装置を介し
て筆記入力される手書き文字を、そのストローク
情報を利用して認識し、上記手書き文字が示す文
字データをコード化して計算機等に入力する手書
き文字認識装置が種々提唱されている。
て筆記入力される手書き文字を、そのストローク
情報を利用して認識し、上記手書き文字が示す文
字データをコード化して計算機等に入力する手書
き文字認識装置が種々提唱されている。
第１図はその一例を示すものである。
タブレツト等の座標入力装置からなる文字入力
部１を介して筆記入力された文字パターンは、前
処理部２にて入力ノイズの除去、文字の大きさの
正規化等の前処理が施された後、特徴抽出部３に
与えられる。この特徴抽出部３にて上記入力文字
パターンのストローク情報の特徴が抽出される。
認識処理部５は、この入力文字パターンのストロ
ーク情報と、標準パターン辞書４に予め登録され
た認識対象カテゴリの各標準パターンのストロー
ク情報とをマツチング処理するものである。この
マツチング処理は、例えば上記入力パターンと各
標準パターンとの間の類似度や距離等を計算して
行われる。
部１を介して筆記入力された文字パターンは、前
処理部２にて入力ノイズの除去、文字の大きさの
正規化等の前処理が施された後、特徴抽出部３に
与えられる。この特徴抽出部３にて上記入力文字
パターンのストローク情報の特徴が抽出される。
認識処理部５は、この入力文字パターンのストロ
ーク情報と、標準パターン辞書４に予め登録され
た認識対象カテゴリの各標準パターンのストロー
ク情報とをマツチング処理するものである。この
マツチング処理は、例えば上記入力パターンと各
標準パターンとの間の類似度や距離等を計算して
行われる。
このようにして各標準パターン毎に求められた
上記類似度や距離の情報が認識部６にて評価さ
れ、前記入力文字パターンに対する認識結果（認
識対象カテゴリ）が求められる。
上記類似度や距離の情報が認識部６にて評価さ
れ、前記入力文字パターンに対する認識結果（認
識対象カテゴリ）が求められる。
ところで上記入力文字パターンは、例えば第２
図に示すようにタブレツト面上に筆記されるスト
ロークの系列として与えられる。これ故、筆記者
によつては、その筆記ストロークの順序（筆順）
が正規の筆順と異なることがある。
図に示すようにタブレツト面上に筆記されるスト
ロークの系列として与えられる。これ故、筆記者
によつては、その筆記ストロークの順序（筆順）
が正規の筆順と異なることがある。
このような場合、入力ストロークをその入力順
に標準パターンの全ての標準ストロークと照合す
るようにすると、非常に膨大な照合計算を行うこ
とが必要となる。
に標準パターンの全ての標準ストロークと照合す
るようにすると、非常に膨大な照合計算を行うこ
とが必要となる。
そこで従来では、例えば第３図に示すように、
「正」なる文字の標準ストロークと筆記入力され
たストロークとをテーブル上に対応付けし、その
対応関係にあるストローク間で照合処理するよう
にしている。然し乍ら、入力パターンの画数が多
い場合等にはストローク間の対応関係を見出だす
こと自体が非常に困難である。従つて、その認識
処理率が悪いと云う問題があつた。
「正」なる文字の標準ストロークと筆記入力され
たストロークとをテーブル上に対応付けし、その
対応関係にあるストローク間で照合処理するよう
にしている。然し乍ら、入力パターンの画数が多
い場合等にはストローク間の対応関係を見出だす
こと自体が非常に困難である。従つて、その認識
処理率が悪いと云う問題があつた。
本発明はこのような事情を考慮してなされたも
ので、その目的とするところは、筆記入力される
文字パターンのストローク入力順序に関係なく、
その入力文字パターンを簡易に、且つ効率良く認
識することのできる手書き文字認識装置を提供す
ることにある。
ので、その目的とするところは、筆記入力される
文字パターンのストローク入力順序に関係なく、
その入力文字パターンを簡易に、且つ効率良く認
識することのできる手書き文字認識装置を提供す
ることにある。
本発明は、標準パターン辞書に標準パターンの
ストロークの順序に関する情報を、その文字パタ
ーンの部首や形状的特徴に応じて定められるサブ
セツト毎に分類して収容しておき、筆記入力され
て得られた入力文字パターンのストロークを、上
記サブセツトを単位としてそのサブセツトにおけ
る標準パターンのストロークの順序に従つてそれ
ぞれ並べ換え、この並べ換えられるストロークに
従つて標準パターンとの認識照合を行うようにし
たものである。
ストロークの順序に関する情報を、その文字パタ
ーンの部首や形状的特徴に応じて定められるサブ
セツト毎に分類して収容しておき、筆記入力され
て得られた入力文字パターンのストロークを、上
記サブセツトを単位としてそのサブセツトにおけ
る標準パターンのストロークの順序に従つてそれ
ぞれ並べ換え、この並べ換えられるストロークに
従つて標準パターンとの認識照合を行うようにし
たものである。
かくして本発明によれば、入力ストロークの順
序に係りなく、その入力文字パターンを簡易に、
且つ効率良く認識することが可能となる。しか
も、分類されたサブセツトを処理単位としてスト
ロークの検出処理を行い、合致検出された入力ス
トロークを入力パターンのストローク中から除去
しながら、次に合致する入力ストロークを検出
し、各サブセツトにおいてそれぞれ入力ストロー
クの全てに合致する標準ストロークを検出するの
で、ストローク数の多い入力文字パターンであつ
ても、そのストロークの並べ換え処理を簡易に、
確実に行うことができる。
序に係りなく、その入力文字パターンを簡易に、
且つ効率良く認識することが可能となる。しか
も、分類されたサブセツトを処理単位としてスト
ロークの検出処理を行い、合致検出された入力ス
トロークを入力パターンのストローク中から除去
しながら、次に合致する入力ストロークを検出
し、各サブセツトにおいてそれぞれ入力ストロー
クの全てに合致する標準ストロークを検出するの
で、ストローク数の多い入力文字パターンであつ
ても、そのストロークの並べ換え処理を簡易に、
確実に行うことができる。
その後、各サブセツトにおいてストロークの合
致した標準パターンと入力文字パターンとの照合
処理を行うので、その計算処理量を少なくして認
識処理の効率向上を図ることができる等の効果が
奏せられる。
致した標準パターンと入力文字パターンとの照合
処理を行うので、その計算処理量を少なくして認
識処理の効率向上を図ることができる等の効果が
奏せられる。
以下、図面を参照して本発明の実施例につき説
明する。
明する。
第４図は実施例装置の概略構成図であり、第１
図に示す従来装置と同一部分には同一符号を付し
て示してある。
図に示す従来装置と同一部分には同一符号を付し
て示してある。
この実施例装置が特徴とするところは、前記標
準パターン辞書４に登録された認識対象カテゴリ
の各標準パターンに対応して、標準パターン辞書
の一部をなす標準パターンストローク特徴記憶部
７に前記各ストロークの順序情報を登録してお
く。この際、文字パターンの部首や形状的特徴に
応じて定められるサブセツトに従つて、上記スト
ロークの順序情報をサブセツト毎に分類して登録
しておく。
準パターン辞書４に登録された認識対象カテゴリ
の各標準パターンに対応して、標準パターン辞書
の一部をなす標準パターンストローク特徴記憶部
７に前記各ストロークの順序情報を登録してお
く。この際、文字パターンの部首や形状的特徴に
応じて定められるサブセツトに従つて、上記スト
ロークの順序情報をサブセツト毎に分類して登録
しておく。
そして入力パターン再構成部８では、上記サブ
セツト毎にそのストロークの順序情報に従つて、
入力パターンの入力ストロークの入力順序を再構
成し、そのサブセツト内におけるストローク順序
を前記ストローク標準パターンのストローク順序
に合せる。その後、各サブセツトの処理結果か
ら、全てのストロークについて対応がとれた標準
パターンを見出だし、この標準パターンと上記ス
トロークの並べ換えが行われた入力パターンとの
間で文字認識処理を行うようにした点である。
セツト毎にそのストロークの順序情報に従つて、
入力パターンの入力ストロークの入力順序を再構
成し、そのサブセツト内におけるストローク順序
を前記ストローク標準パターンのストローク順序
に合せる。その後、各サブセツトの処理結果か
ら、全てのストロークについて対応がとれた標準
パターンを見出だし、この標準パターンと上記ス
トロークの並べ換えが行われた入力パターンとの
間で文字認識処理を行うようにした点である。
先ず、本装置の基本的な動作につき説明する。
文字入力部１から入力された入力文字パターン
は特徴抽出部３にてその特徴が抽出される。この
特徴抽出部３で抽出される入力文字パターンの特
徴は、例えば筆記ストロークの方向、各筆記スト
ロークの始点、中点、および終点の位置座標から
なる。この場合、入力文字パターンのストローク
数、つまり入力文字の画数も特徴情報として抽出
するようにしても良い。
は特徴抽出部３にてその特徴が抽出される。この
特徴抽出部３で抽出される入力文字パターンの特
徴は、例えば筆記ストロークの方向、各筆記スト
ロークの始点、中点、および終点の位置座標から
なる。この場合、入力文字パターンのストローク
数、つまり入力文字の画数も特徴情報として抽出
するようにしても良い。
上記筆記ストロークの方向は、例えば各筆記ス
トロークの始点と終点とを結ぶ直線の傾きによつ
て定義され、具体的には第５図に示すように筆記
ストロークの傾斜角θを（π／４）毎に区画分類
する等して表される。ここでは上記傾斜角θに応
じて筆記ストロークを４つのタイプＡ，Ｂ，Ｃ，
Ｄに分類している。そして、これらの分類タイプ
と前記筆記ストロークの始点、中点、終点の位置
座標の情報により前記各筆記ストロークを表現す
るようにしている。
トロークの始点と終点とを結ぶ直線の傾きによつ
て定義され、具体的には第５図に示すように筆記
ストロークの傾斜角θを（π／４）毎に区画分類
する等して表される。ここでは上記傾斜角θに応
じて筆記ストロークを４つのタイプＡ，Ｂ，Ｃ，
Ｄに分類している。そして、これらの分類タイプ
と前記筆記ストロークの始点、中点、終点の位置
座標の情報により前記各筆記ストロークを表現す
るようにしている。
第６図および第７図は筆記入力された文字
「析」および「明」の入力パターンについて求め
られた筆記ストロークの情報を示すもので、これ
らの各筆記ストロークは筆記順序に従つて番号付
されている。そして各筆記ストローク毎に、その
ストロークが求められた始点、中点、終点の各座
標データを、その入力パターンの全体について表
記したものとなつている。この例では、座標デー
タをＸ軸方向およびＹ軸方向に順位付けしてその
特徴を表記している。
「析」および「明」の入力パターンについて求め
られた筆記ストロークの情報を示すもので、これ
らの各筆記ストロークは筆記順序に従つて番号付
されている。そして各筆記ストローク毎に、その
ストロークが求められた始点、中点、終点の各座
標データを、その入力パターンの全体について表
記したものとなつている。この例では、座標デー
タをＸ軸方向およびＹ軸方向に順位付けしてその
特徴を表記している。
これに対して前記標準パターン辞書４には、例
えば第８図に示すように各認識対象カテゴリを示
す文字コード毎に、その標準ストロークの特徴情
報と標準パターンの情報とが登録されている。こ
の標準パターンの情報は従来の認識処理で用いら
れたものと同様に、各標準パターンをそれぞれ構
成するストロークの始点、中点、終点の座標デー
タ（Ｘ，Ｙ）を記述したものとなつている。
えば第８図に示すように各認識対象カテゴリを示
す文字コード毎に、その標準ストロークの特徴情
報と標準パターンの情報とが登録されている。こ
の標準パターンの情報は従来の認識処理で用いら
れたものと同様に、各標準パターンをそれぞれ構
成するストロークの始点、中点、終点の座標デー
タ（Ｘ，Ｙ）を記述したものとなつている。
また本装置が特徴とする各標準ストロークの特
徴情報は、標準パターンストローク特徴記憶部７
に格納されている。この標準ストロークの特徴情
報は、そのストロークが取り得る前述した筆記方
向の情報として記述される。例えばそのストロー
クの特徴情報が（Ａ，Ｂ）として与えられる場
合、そのストロークの方向が前述した筆記方向Ａ
またはＢであることを示している。またストロー
クの特徴情報が（NA）として与えられる場合に
は、そのストロークの方向が筆記方向Ａ以外であ
ることを示している。
徴情報は、標準パターンストローク特徴記憶部７
に格納されている。この標準ストロークの特徴情
報は、そのストロークが取り得る前述した筆記方
向の情報として記述される。例えばそのストロー
クの特徴情報が（Ａ，Ｂ）として与えられる場
合、そのストロークの方向が前述した筆記方向Ａ
またはＢであることを示している。またストロー
クの特徴情報が（NA）として与えられる場合に
は、そのストロークの方向が筆記方向Ａ以外であ
ることを示している。
しかしてこのようにして表記される標準ストロ
ークの特徴情報は、基本的にはその標準パターン
の標情筆記ストローク順序に従つて、例えば第９
図に示すようにそのストロークに対応して標準パ
ターンストローク特徴記憶部７に格納されてい
る。
ークの特徴情報は、基本的にはその標準パターン
の標情筆記ストローク順序に従つて、例えば第９
図に示すようにそのストロークに対応して標準パ
ターンストローク特徴記憶部７に格納されてい
る。
ここで本装置が特徴とするところは、各標準パ
ターンのストロークをその部首や形状的特徴に応
じて複数のサブセツトにそれぞれ分類し、これら
の各サブセツト毎に上記標準ストロークの特徴情
報を予め定めたストローク順序で格納した点にあ
る。このようにして標準パターンストローク特徴
記憶部７に格納された標準ストロークの特徴情報
は、上記サブセツト毎に、その格納順序に従つて
順に読出される。
ターンのストロークをその部首や形状的特徴に応
じて複数のサブセツトにそれぞれ分類し、これら
の各サブセツト毎に上記標準ストロークの特徴情
報を予め定めたストローク順序で格納した点にあ
る。このようにして標準パターンストローク特徴
記憶部７に格納された標準ストロークの特徴情報
は、上記サブセツト毎に、その格納順序に従つて
順に読出される。
入力パターン再構成部８では、このようにして
順序制御されるストロークの特徴情報に従つて、
上述したサブセツト毎に、入力文字パターン中の
上記各標準ストロークに該当する入力ストローク
を順に検出している。この際、一致検出したスト
ロークを入力文字パターンを構成するストローク
中から除去し、順次、残されたストローク中で次
の標準ストロークに該当する入力ストロークを検
出することが行われる。
順序制御されるストロークの特徴情報に従つて、
上述したサブセツト毎に、入力文字パターン中の
上記各標準ストロークに該当する入力ストローク
を順に検出している。この際、一致検出したスト
ロークを入力文字パターンを構成するストローク
中から除去し、順次、残されたストローク中で次
の標準ストロークに該当する入力ストロークを検
出することが行われる。
尚、標準ストロークに該当する入力ストローク
が検出されない場合には、その標準パターンと入
力パターンとが異なるとして、その標準パターン
に対するストロークの照合処理が中止される。そ
して次の標準パターンに対するストローク検出
が、上述したストローク検出処理と同様にして行
われる。
が検出されない場合には、その標準パターンと入
力パターンとが異なるとして、その標準パターン
に対するストロークの照合処理が中止される。そ
して次の標準パターンに対するストローク検出
が、上述したストローク検出処理と同様にして行
われる。
第１１図は入力パターン再構成部８のブロツク
図であり、第１０図は入力パターン再構成部８に
よる入力文字「正」の処理の様子を示すものであ
る。
図であり、第１０図は入力パターン再構成部８に
よる入力文字「正」の処理の様子を示すものであ
る。
特徴抽出部３で抽出された入力文字のストロー
クに関する情報は、入力パターン再構成部８で処
理されて認識処理部５に送られる。
クに関する情報は、入力パターン再構成部８で処
理されて認識処理部５に送られる。
即ち、第１１図に示すように特徴抽出部３で抽
出された入力パターンのストロークに関する情報
は、先ず入力バツフア８１に供給され、記憶され
る。照合部８２は、例えば第１０図に示される
「正」なる文字のストローク特徴に基いて、それ
に該当するストロークを入力文字パターンが持つ
ているか否か調べる。
出された入力パターンのストロークに関する情報
は、先ず入力バツフア８１に供給され、記憶され
る。照合部８２は、例えば第１０図に示される
「正」なる文字のストローク特徴に基いて、それ
に該当するストロークを入力文字パターンが持つ
ているか否か調べる。
ここでは、照合部８２は、基本的には先ず標準
ストローク特徴に該当するストロークを入力バ
ツフア８１に格納された入力ストローク中から検
索する。この場合、「正」なる入力ストローク中
に、第１０図ａの一転鎖線で示されるストローク
１０１があるので、照合部８２はこのストローク
のデータを第１順序のストロークデータとして出
力バツフア８３に書き込む。一方、照合部８２は
上記入力バツフア８１から当該ストロークデータ
を消去する。
ストローク特徴に該当するストロークを入力バ
ツフア８１に格納された入力ストローク中から検
索する。この場合、「正」なる入力ストローク中
に、第１０図ａの一転鎖線で示されるストローク
１０１があるので、照合部８２はこのストローク
のデータを第１順序のストロークデータとして出
力バツフア８３に書き込む。一方、照合部８２は
上記入力バツフア８１から当該ストロークデータ
を消去する。
次に照合部８２は特徴に該当するストローク
について、再び入力バツフア８１の検索を行う。
この場合、入力バツフア８１に残されているスト
ロークの中から、第１０図ｂの一転鎖線で示され
るストローク１０２が検出されるので、このスト
ロークデータを前記出力バツフア８３へ第２順序
のストロークデータとして書込むと共に、当該ス
トロークデータを入力バツフア８１から消去す
る。
について、再び入力バツフア８１の検索を行う。
この場合、入力バツフア８１に残されているスト
ロークの中から、第１０図ｂの一転鎖線で示され
るストローク１０２が検出されるので、このスト
ロークデータを前記出力バツフア８３へ第２順序
のストロークデータとして書込むと共に、当該ス
トロークデータを入力バツフア８１から消去す
る。
更に、照合部８２は同様に検索を続ける。即
ち、特徴に該当するストロークを調べる。この
とき、残つているストロークの中では第１０図ｃ
の一転鎖線で示されるストローク１０３が検出さ
れる。そこで照合部８２はこのストローク１０３
のデータを出力バツフア８３へ第３順序のストロ
ークデータとして書込むと共に、当該ストローク
のデータを入力バツフア８１から消去する。
ち、特徴に該当するストロークを調べる。この
とき、残つているストロークの中では第１０図ｃ
の一転鎖線で示されるストローク１０３が検出さ
れる。そこで照合部８２はこのストローク１０３
のデータを出力バツフア８３へ第３順序のストロ
ークデータとして書込むと共に、当該ストローク
のデータを入力バツフア８１から消去する。
このようにして、この例では入力文字パターン
が５つのストロークからなる（５画）であること
がわかつているので、標準ストロークの特徴か
ら特徴までについての該当ストロークが順次検
出される。この結果、出力バツフア８３には標準
ストローク順序に従つて並び換えられた入力スト
ロークのデータが形成される。
が５つのストロークからなる（５画）であること
がわかつているので、標準ストロークの特徴か
ら特徴までについての該当ストロークが順次検
出される。この結果、出力バツフア８３には標準
ストローク順序に従つて並び換えられた入力スト
ロークのデータが形成される。
以上が入力パターン再構成部８の基本的な動作
である。
である。
ところが複雑な文字、或いは画数の多い文字に
対しては、このストロークの並べ換え処理自体が
相当複雑化する。
対しては、このストロークの並べ換え処理自体が
相当複雑化する。
そこで本装置では、その文字を構成するストロ
ークを、前述したようにその文字パターンの部首
や形状的特徴に応じて幾つかのサブセツトに別
け、これらのサブセツト毎に上述したストローク
の並べ換えを行うものとなつている。そして、最
終的にはサブセツト毎に処理されたストローク情
報の全てを出力バツフア８３に得、これによつて
入力ストロークの全てを標準ストロークの順序に
並べ換えている。そして、入力文字パターンのス
トロークの全てに合致する標準ストロークを持つ
標準パターンを見出している。
ークを、前述したようにその文字パターンの部首
や形状的特徴に応じて幾つかのサブセツトに別
け、これらのサブセツト毎に上述したストローク
の並べ換えを行うものとなつている。そして、最
終的にはサブセツト毎に処理されたストローク情
報の全てを出力バツフア８３に得、これによつて
入力ストロークの全てを標準ストロークの順序に
並べ換えている。そして、入力文字パターンのス
トロークの全てに合致する標準ストロークを持つ
標準パターンを見出している。
このようなサブセツト処理により、入力文字パ
ターン全体のストロークの並び替え作業の簡単化
が図られている。
ターン全体のストロークの並び替え作業の簡単化
が図られている。
このサブセツト処理について更に説明すると、
例えば第１２図に示す文字「沿」の場合には、そ
の部首や形状的特徴に応じて文字ストロークが３
個のサブセツトＡ，Ｂ，Ｃに区分される。そし
て、この文字に対応して標準パターンストローク
特徴記憶部７には、例えば第１３図に示すような
順序情報を、分類したサブセツトＡ，Ｂ，Ｃ毎に
収容しておく。
例えば第１２図に示す文字「沿」の場合には、そ
の部首や形状的特徴に応じて文字ストロークが３
個のサブセツトＡ，Ｂ，Ｃに区分される。そし
て、この文字に対応して標準パターンストローク
特徴記憶部７には、例えば第１３図に示すような
順序情報を、分類したサブセツトＡ，Ｂ，Ｃ毎に
収容しておく。
尚、第１３図において、１３１は文字のサブセ
ツトを指定するコード、１３２は検出すべきスト
ロークの順位を示している。尚、ストローク順位
情報１３２のうち、最初のマーク“＊”は該当す
るサブセツトを指定するものである。また１３３
はストロークを選択する為の条件を記述したもの
である。
ツトを指定するコード、１３２は検出すべきスト
ロークの順位を示している。尚、ストローク順位
情報１３２のうち、最初のマーク“＊”は該当す
るサブセツトを指定するものである。また１３３
はストロークを選択する為の条件を記述したもの
である。
しかして照合部８２では、先ず“＊”マークを
見て、そこに示されるサブセツトの特徴を知る。
そしてそのサブセツトに該当するストロークのみ
を入力文字ストローク中から候補ストロークとし
て選択しておく。しかる後、このサブセツト内に
おいて、前述したストローク検出と同様に、その
サブセツトの特徴順にストローク検出を行う。こ
れを各サブセツトに対して順に行う。
見て、そこに示されるサブセツトの特徴を知る。
そしてそのサブセツトに該当するストロークのみ
を入力文字ストローク中から候補ストロークとし
て選択しておく。しかる後、このサブセツト内に
おいて、前述したストローク検出と同様に、その
サブセツトの特徴順にストローク検出を行う。こ
れを各サブセツトに対して順に行う。
この結果、各サブセツトの処理結果が出力バツ
フア８３に得られる。またこのとき、入力文字ス
トロークの全てに合致する標準パターンを持つ標
準パターンが求められる。認識処理部５は、この
ようにしてサブセツト毎に標準パターンのストロ
ーク順序に対応付けられた前記入力ストロークと
前記標準パターンのストロークとの照合を行うこ
とになる。
フア８３に得られる。またこのとき、入力文字ス
トロークの全てに合致する標準パターンを持つ標
準パターンが求められる。認識処理部５は、この
ようにしてサブセツト毎に標準パターンのストロ
ーク順序に対応付けられた前記入力ストロークと
前記標準パターンのストロークとの照合を行うこ
とになる。
この照合は、前記始点、中点、終点の各座標位
置で示されるストロークの形状およびその文字に
対するストロークの位置関係等を対比し、その間
の類似度や距離を計算することによつて行われ
る。この類似度や上記距離から入力パターンの標
準パターンに対する類似性を評価する等しい前記
入力パターンが認識される。
置で示されるストロークの形状およびその文字に
対するストロークの位置関係等を対比し、その間
の類似度や距離を計算することによつて行われ
る。この類似度や上記距離から入力パターンの標
準パターンに対する類似性を評価する等しい前記
入力パターンが認識される。
尚、前記標準ストロークと入力ストロークとの
照合処理は、例えば入力パターンのストローク数
情報を利用して標準パターンのストローク数を限
定した上で行うようにすれば良い。このようにす
れば、画数の異なる標準パターンについて照合処
理することがなくなるので、処理プロセスの無駄
を省いて認識処理効率の向上を図ることが可能と
なる。
照合処理は、例えば入力パターンのストローク数
情報を利用して標準パターンのストローク数を限
定した上で行うようにすれば良い。このようにす
れば、画数の異なる標準パターンについて照合処
理することがなくなるので、処理プロセスの無駄
を省いて認識処理効率の向上を図ることが可能と
なる。
以上のように本装置によれば、入力ストローク
の順序を並べ換えると共に、その入力ストローク
に合致する標準ストロークを有する標準パターン
のみを選択して上記入力パターンとの照合を行う
ので、入力パターンの筆記ストローク順序に関係
なく、しかもそのストローク数の多少に拘らず、
入力文字パターンを効率良く認識することができ
る。
の順序を並べ換えると共に、その入力ストローク
に合致する標準ストロークを有する標準パターン
のみを選択して上記入力パターンとの照合を行う
ので、入力パターンの筆記ストローク順序に関係
なく、しかもそのストローク数の多少に拘らず、
入力文字パターンを効率良く認識することができ
る。
従つて、入力ストローク順序に関する余分な負
担を筆記者に与えることがなく、その入力形式の
簡略化を図ることが可能となる。換言すれば、誤
つた筆順で入力文字パターンを筆記入力しても、
その入力文字パターンを認識することが可能とな
り、入力ミスを少なくして入力効率の向上を図る
ことが可能となる。
担を筆記者に与えることがなく、その入力形式の
簡略化を図ることが可能となる。換言すれば、誤
つた筆順で入力文字パターンを筆記入力しても、
その入力文字パターンを認識することが可能とな
り、入力ミスを少なくして入力効率の向上を図る
ことが可能となる。
また、前述したように文字パターンを複数のサ
ブセツトに区分し、各サブセツト毎にストローク
検出を行うので、ストローク数の多い複雑な文字
パターンであつても、これを簡易に、効率良く認
識処理することができる。更には、標準ストロー
ク該当する入力ストロークがない場合には、その
標準ストロークに対する認識処理をその時点で中
止して次の標準パターンに対する処理に移るの
で、認識処理の無駄がない。これ故、短時間に効
率良く入力パターンを認識することができ、処理
効率の向上を図り得る等の実用上絶大なる効果が
奏せられる。
ブセツトに区分し、各サブセツト毎にストローク
検出を行うので、ストローク数の多い複雑な文字
パターンであつても、これを簡易に、効率良く認
識処理することができる。更には、標準ストロー
ク該当する入力ストロークがない場合には、その
標準ストロークに対する認識処理をその時点で中
止して次の標準パターンに対する処理に移るの
で、認識処理の無駄がない。これ故、短時間に効
率良く入力パターンを認識することができ、処理
効率の向上を図り得る等の実用上絶大なる効果が
奏せられる。
尚、本発明は上述した実施例に限定されるもの
ではない。例えば標準パターンの標準ストローク
の特徴情報を更に詳細な特徴として与えるように
しても良い。即ち、ストロークの方向を更に細か
く分類するようにしても良く、その位置情報も加
えてストローク検出を行うようにしても良い。ま
たストロークの特徴を座標原点からの位置やスト
ロークの筆記の向きの情報として与えるようにし
ても良い。要するに本発明はその要旨を逸脱しな
い範囲で種々変形して実施することができる。
ではない。例えば標準パターンの標準ストローク
の特徴情報を更に詳細な特徴として与えるように
しても良い。即ち、ストロークの方向を更に細か
く分類するようにしても良く、その位置情報も加
えてストローク検出を行うようにしても良い。ま
たストロークの特徴を座標原点からの位置やスト
ロークの筆記の向きの情報として与えるようにし
ても良い。要するに本発明はその要旨を逸脱しな
い範囲で種々変形して実施することができる。
第１図は従来の文字認識装置の概略構成図、第
２図は筆記入力される入力パターンの例を示す
図、第３図は従来のストローク照合の例を示す
図、第４図は本発明の一実施例装置の概略構成
図、第５図はストロークの特徴を示すストローク
方向の分類例を示す図、第６図および第７図はそ
れぞれ入力パターンとその入力ストロークの特徴
情報を示す図、第８図は標準パターン辞書の構成
を示す図、第９図は標準ストローク順序の一例を
示す図、第１０図は本装置によるストローク検出
の流れを示す図、第１１図は入力パターン再構成
部の構成図、第１２図は入力ストロークをサブセ
ツト化した例を示す図、第１３図はサブセツト化
した標準ストロークの順序情報の一例を示す図で
ある。 １…文字入力部、２…前処理部、３…特徴抽出
部、４…標準パターン辞書、５…認識処理部、６
…識別部、７…標準パターンストローク特徴記憶
部、８…入力パターン再構成部。
２図は筆記入力される入力パターンの例を示す
図、第３図は従来のストローク照合の例を示す
図、第４図は本発明の一実施例装置の概略構成
図、第５図はストロークの特徴を示すストローク
方向の分類例を示す図、第６図および第７図はそ
れぞれ入力パターンとその入力ストロークの特徴
情報を示す図、第８図は標準パターン辞書の構成
を示す図、第９図は標準ストローク順序の一例を
示す図、第１０図は本装置によるストローク検出
の流れを示す図、第１１図は入力パターン再構成
部の構成図、第１２図は入力ストロークをサブセ
ツト化した例を示す図、第１３図はサブセツト化
した標準ストロークの順序情報の一例を示す図で
ある。 １…文字入力部、２…前処理部、３…特徴抽出
部、４…標準パターン辞書、５…認識処理部、６
…識別部、７…標準パターンストローク特徴記憶
部、８…入力パターン再構成部。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ 認識対象文字カテゴリの標準パターンと共
に、この標準パターンの標準ストローク特徴を該
標準パターンに応じて定められたサブセツト毎に
分類して記憶した標準パターン辞書と、 筆記入力された文字パターンのストロークを検
出する入力ストローク検出手段と、 前記標準パターン辞書に記憶された標準パター
ンの標準ストロークに応じて、前記サブセツト毎
に各ストロークの順序を決定する判別情報を記憶
した標準パターンストローク特徴記憶手段と、 前記標準パターンストローク特徴記憶手段に記
憶された判別情報に従つて、前記サブセツト毎
に、前記入力ストローク検出手段によつて検出さ
れた前記文字パターンのストローク中から前記標
準ストロークに合致するストロークを検出しなが
ら並べ換えることにより前記文字パターンを再構
成する入力パターン再構成手段と、 各サブセツトにおいてそれぞれ前記入力パター
ン再構成手段によつてストロークが合致検出され
た標準パターンを前記標準パターン辞書から読出
して前記入力パターン再構成手段によつて再構成
された文字パターンと照合し、該文字パターンを
認識処理する認識処理手段と、 を具備したことを特徴とする手書き文字認識装
置。 ２ 前記入力パターン再構成手段は、標準パター
ン中の１つの標準ストロークに対応するストロー
クが前記文字パターンのストローク中から検出で
きない場合には、その標準パターンに対する処理
を中止するものである特許請求の範囲第１項記載
の手書き文字認識装置。 ３ 前記サブセツトは、形状的特徴に応じて認識
対象カテゴリの標準パターンを区画して定められ
るものである特許請求の範囲第１項記載の手書き
文字認識装置。 ４ 前記判別情報は、ストロークの方向に関する
情報及びストロークの配置に関する情報からなる
特許請求の範囲第１項記載の手書き文字認識装
置。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59073422A JPS60217477A (ja) | 1984-04-12 | 1984-04-12 | 手書き文字認識装置 |
| KR1019850001999A KR850007706A (ko) | 1984-04-12 | 1985-03-26 | 필기문자 인식장치 |
| US06/721,906 US4685142A (en) | 1984-04-12 | 1985-04-10 | Method and device for handwritten letter recognition |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59073422A JPS60217477A (ja) | 1984-04-12 | 1984-04-12 | 手書き文字認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS60217477A JPS60217477A (ja) | 1985-10-31 |
| JPH0562391B2 true JPH0562391B2 (ja) | 1993-09-08 |
Family
ID=13517769
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP59073422A Granted JPS60217477A (ja) | 1984-04-12 | 1984-04-12 | 手書き文字認識装置 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US4685142A (ja) |
| JP (1) | JPS60217477A (ja) |
| KR (1) | KR850007706A (ja) |
Families Citing this family (53)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| US4829583A (en) * | 1985-06-03 | 1989-05-09 | Sino Business Machines, Inc. | Method and apparatus for processing ideographic characters |
| DE3870729D1 (de) * | 1987-07-10 | 1992-06-11 | Siemens Ag | Flexible erkennung von objektstrukturen in farb- und grauwertbildern. |
| US5191622A (en) * | 1987-07-17 | 1993-03-02 | Hitachi, Ltd. | Hand-written character recognition apparatus with a personal dictionary preparation function |
| US4850026A (en) * | 1987-10-13 | 1989-07-18 | Telecommunications Laboratories Dir. Gen'l Of Telecom. Ministry Of Communications | Chinese multifont recognition system based on accumulable stroke features |
| JPH01126717A (ja) * | 1987-11-12 | 1989-05-18 | Toshiba Corp | 線図形入力装置および線図形入力方法 |
| KR900700973A (ko) * | 1987-12-11 | 1990-08-17 | 시우 창 로 | 문자인식장치 |
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| DE68916978T2 (de) * | 1988-01-18 | 1994-11-17 | Toshiba Kawasaki Kk | Zeichenkettenerkennungssystem. |
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| JP2865210B2 (ja) * | 1989-12-04 | 1999-03-08 | ソニー株式会社 | 文字認識装置 |
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| JP3155577B2 (ja) * | 1991-10-16 | 2001-04-09 | キヤノン株式会社 | 文字認識方法及び装置 |
| JP3105967B2 (ja) * | 1991-11-14 | 2000-11-06 | キヤノン株式会社 | 文字認識方法及び装置 |
| KR940001047B1 (ko) * | 1992-02-14 | 1994-02-08 | 주식회사 금성사 | 온라인 필기체 인식시스템 및 방법. |
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| US5380428A (en) * | 1992-04-22 | 1995-01-10 | Product Research & Development | Pump for reverse osmosis system |
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| US7809215B2 (en) | 2006-10-11 | 2010-10-05 | The Invention Science Fund I, Llc | Contextual information encoded in a formed expression |
| US8232979B2 (en) | 2005-05-25 | 2012-07-31 | The Invention Science Fund I, Llc | Performing an action with respect to hand-formed expression |
| US8290313B2 (en) | 2005-03-18 | 2012-10-16 | The Invention Science Fund I, Llc | Electronic acquisition of a hand formed expression and a context of the expression |
| US8229252B2 (en) | 2005-03-18 | 2012-07-24 | The Invention Science Fund I, Llc | Electronic association of a user expression and a context of the expression |
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| DE102007052622A1 (de) * | 2007-11-05 | 2009-05-07 | T-Mobile International Ag | Verfahren zur Bildanalyse, insbesondere für ein Mobilfunkgerät |
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-
1984
- 1984-04-12 JP JP59073422A patent/JPS60217477A/ja active Granted
-
1985
- 1985-03-26 KR KR1019850001999A patent/KR850007706A/ko not_active Abandoned
- 1985-04-10 US US06/721,906 patent/US4685142A/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US4685142A (en) | 1987-08-04 |
| KR850007706A (ko) | 1985-12-07 |
| JPS60217477A (ja) | 1985-10-31 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| EXPY | Cancellation because of completion of term |