JPH07175889A - オンライン文字認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 文字登録機能を有するオンライン文字認識装
置を実現する。 【構成】 筆記文字を、固定辞書５ａ１の格納情報を用
いずに、筆順に対する所定ルールで部分パターンに分割
する部分パターン自動分割手段７を設けている。文字登
録手段４ａは、登録のために筆記された文字のストロー
ク情報と、部分パターン自動分割手段による分割部分パ
ターンの情報とから、認識時に必要となる類似度判定用
の部分パターン毎のパラメータを得て登録辞書５ａ２に
登録する。また、登録文字認識手段４ａは、認識のため
に筆記された文字のストローク情報と、部分パターン自
動分割手段による分割部分パターンの情報とから、部分
パターン毎のパラメータを得て、登録辞書に格納されて
いる対応情報との類似度判定を行なって筆記文字を認識
する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、手書き入力文字をスト
ロークの情報を利用して認識するオンライン文字認識装
置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】図２は、従来のオンライン文字認識装置
の概略構成を示すものである（特開昭６２−２２９３８
３号公報には図２以上に詳細に記載されている）。図２
において、従来のオンライン文字認識装置は、タブレッ
ト（座標入力手段）１と、特徴点抽出手段２と、ストロ
ーク抽出手段３と、認識手段４と、辞書５とから構成さ
れている。

【０００３】タブレット１から時系列的に出力された例
えばｘｙ直交座標系に従う座標データは、特徴点抽出手
段２に入力され、特徴点抽出手段２によってストローク
の始点、終点、屈曲点等の特徴を表す極点座標データが
抽出される。

【０００４】ここで、極点とは、タブレット１から送出
された座標系列をｘｙ直交座標上の曲線とみなし、ｘ
軸、ｙ軸に対する極大値及び極小値をとる点、座標系列
を４５度回転したときのｘ軸、ｙ軸に対する極大値及び
極小値をとる点、並びに、１ストロークの座標系列の始
点及び終点を言う。

【０００５】抽出された１ストローク分の極点座標デー
タ（以下、単に座標データと呼ぶ）は、ストローク抽出
手段３に入力され、ストローク抽出手段３は、この座標
データに基づいて、各ストロークを分類して予め決めら
れているストロークコードを付与する。

【０００６】特徴点抽出手段２が抽出した１ストローク
分の座標データ、及び、ストローク抽出手段３が得たス
トロークコードが認識手段４に入力される。

【０００７】認識手段４は、筆記者が手書きした文字を
認識するものであり、以下、この認識手段４の機能につ
いて詳述する。

【０００８】認識手段４は、まず、筆記された文字のス
トローク数（画数）を検出し、辞書５内のその画数に応
じた画数辞書部を選択する。例えば、入力文字「沖」が
筆記された場合には画数が７画であるので、７画で構成
されている文字情報を格納している画数辞書部が選択さ
れる。

【０００９】なお、辞書（以下、本発明との関係から固
定辞書と呼ぶ）５には、標準文字について予め得た後述
するようなパラメータの値が、文字の画数毎に固定的に
格納されている。

【００１０】認識手段４は、筆記文字に対する部分パタ
ーン間ベクトルを算出し、算出した部分パターン間ベク
トルと、選択された画数辞書部に格納されている各文字
の部分パターン間ベクトルとを照合する。そして、部分
パターン間ベクトルの照合結果（マッチング距離）Ｖが
閾値ＴＨ１より小さい文字に候補を絞り込む。同様に、
認識手段４は、筆記文字に対するＱ値を算出し、算出さ
れたＱ値と、候補としてまだ残っている各文字のＱ値と
を照合し、照合結果（マッチング距離）Ｑが閾値ＴＨ２
より小さい文字に候補をさらに絞り込む。このような照
合結果と閾値ＴＨ３との大小比較による絞り込みを、ス
トロークコード値の分布（照合結果をＳとする）の面か
らも行なう。

【００１１】そして、認識手段４は、残った候補文字に
対してそれぞれ、(1) 式に従う総合マッチング距離値Ｄ
を求め、この値Ｄによって、残った候補文字の順位付け
を行なう（候補を１個にすることも含む）。総合マッチ
ング距離値Ｄが小さいものほど候補順位は高い。

【００１２】 Ｄ＝Ｖ＋ａＱ＋ｂＳ …(1) （但し、ａ及びｂはそれぞれ画数によって定まる定数） ここで、部分パターン間ベクトルとは、筆記文字（例え
ば漢字）を、それを構成するブロックとして部首を基本
とした部分パターンに分け、各部分パターンの重心をそ
の筆記順序に従って結んだベクトルである。例えば、文
字「沖」は、「さんずい」部分と「中」の部分とに分け
られ、最初に筆記された「さいずい」部分の重心から次
に筆記された「中」部分の重心を結ぶベクトルが部分パ
ターン間ベクトルである。部分パターン間ベクトルは、
文字「沖」について図３に示すように、ｘ方向及びｙ方
向の成分Ｘｖ及びＹｖ（明細書においては図面と異な
り、ｖを付与して表す）に分けて考えられる。

【００１３】図４は、固定辞書５内の１０画の画数辞書
部の構成例を示したものである。この画数辞書部は、１
０画の各文字を構成する部分パターンのコードと、部分
パターンに分けるための情報であるカット位置と、部分
パターン間ベクトルとを格納している。カット位置は、
筆記された入力文字をどのように部分パターンに分ける
かを規定したものであり、例えば、カット位置の情報が
（３，７）であるものは、筆記文字の３番目のストロー
クまでで１個の部分パターンとし、残りの７個のストロ
ークの部分を他の部分パターンとすることを意味する。

【００１４】入力文字の部分パターン間ベクトルをＸ
ｖ，Ｙｖとし、辞書５に登録されている文字の標準部分
パターン間ベクトルをＸｖｄ，Ｙｖｄとすると、マッチ
ング距離は、｜Ｘｖ−Ｘｖｄ｜＋｜Ｙｖ−Ｙｖｄ｜とな
る。一般に、筆記した文字の部分パターン数が複数の場
合は、部分パターン数ｂで正規化を行ない、マッチング
距離Ｖは、 Ｖ＝｛Σ｜Ｘｖｉ−Ｘｖｄｉ｜＋｜Ｙｖｉ−Ｙｖｄｉ｜｝／（ｂ−１） …(2) となる（但し、総和Σはｉが１〜ｂ−１について）。

【００１５】また、Ｑ値は、筆記方向の変化分布を例え
ば部分パターンを単位に総合化した値であり、例えば各
部分パターンについては１６個の値Ｑ1 〜Ｑ16の組（部
分パターンＱ値）で与えられる。例えば、漢数字「一」
を筆記する場合、→方向に筆記し、←方向に筆記するこ
とはほとんどない。ｘ方向の＋方向成分が、ｘ方向のど
の位置に分布しているかをイメージ的な特徴で表した値
がＱ1 であり、各極点間のＸ，Ｙ成分の長さと中心値の
積和として定義されている。

【００１６】ここで、図５（ａ）に示すように、左下部
Ｏを原点とし、特徴点抽出手段２によって得られた各極
点の座標をＸj ，Ｙj （ｊは１〜ｎ；ｊが１は始点、ｊ
がｎは終点）とし、ｘ方向及びｙ方向の文字幅をそれぞ
れＨx ，Ｈy とすると、値Ｑ1 〜Ｑ8 は、次の(3) 式で
表される。

【００１７】 ｘ（＋）方向成分のｘ方向位置の加算値Ｑ1 ＝Σ（Ｘj+1 −Ｘj ）（Ｘj ＋Ｘj+1 ）／２Ｈx ² ｘ（−）方向成分のｘ方向位置の加算値Ｑ2 ＝Σ（Ｘj −Ｘj+1 ）（Ｘj ＋Ｘj+1 ）／２Ｈx ² ｙ（＋）方向成分のｙ方向位置の加算値Ｑ3 ＝Σ（Ｙj+1 −Ｙj ）（Ｙj ＋Ｙj+1 ）／２Ｈy ² ｙ（−）方向成分のｙ方向位置の加算値Ｑ4 ＝Σ（Ｙj −Ｙj+1 ）（Ｙj ＋Ｙj+1 ）／２Ｈy ² ｘ（＋）方向成分のｙ方向位置の加算値Ｑ5 ＝Σ（Ｘj+1 −Ｘj ）（Ｙj ＋Ｙj+1 ）／２Ｈx Ｈy ｘ（−）方向成分のｙ方向位置の加算値Ｑ6 ＝Σ（Ｘj −Ｘj+1 ）（Ｙj ＋Ｙj+1 ）／２Ｈx Ｈy ｙ（＋）方向成分のｘ方向位置の加算値Ｑ7 ＝Σ（Ｙj+1 −Ｙj ）（Ｘj ＋Ｘj+1 ）／２Ｈx Ｈy ｙ（−）方向成分のｘ方向位置の加算値Ｑ8 ＝Σ（Ｙj −Ｙj+1 ）（Ｘj ＋Ｘj+1 ）／２Ｈx Ｈy …(3) （但し、総和Σはｊが１〜ｎ−１について） また、図５（ｂ）に示すような、右上部Ｏを原点とした
座標系で同様な演算で求めた値がＱ9 〜Ｑ16である。

【００１８】Ｑ値の照合結果（マッチング距離値）Ｑ
は、各部分パターンの画数Ｋで重み付けを行ない、次の
(4) 式で与えられる。

【００１９】 Ｑ＝ΣΣ｜Ｑdik −Ｑik｜・Ｋi ／Ｎ …(4) ここで、Ｑdik は、固定辞書５に格納されている文字の
ｉ（ｉは１〜ｂ）番目の部分パターンの値Ｑk （ｋは１
〜１６）であり、Ｑikは、筆記文字のｉ番目の部分パタ
ーンの値Ｑk であり、Ｋi はｉ番目の部分パターンの画
数であり、Ｎは総画数である。また、総和ΣΣは、部分
パターンｉと、Ｑ値成分ｋとについてである。

【００２０】図６は、固定辞書５内の部分パターン辞書
部の構成例を示すものである。この図６に示すように、
部分パターン辞書部は、部分パターン毎にＱ値（部分パ
ターンＱ値）Ｑ1 〜Ｑ16が格納されている。どの部分パ
ターンＱ値Ｑ1 〜Ｑ16を取出すかは、上述した画数辞書
部（図４参照）の部分パターンコードによる。なお、部
分パターン辞書部には、ストロークコード値の照合結果
Ｓを得る際に必要なストロークコード分布も格納されて
いる。

【００２１】ストロークコード値Ｓは、部分パターン毎
にストロークコードの本数分布を求め、各部分パターン
のマッチング結果を足し合わせたものである。例えば、
ある入力文字の部分パターンの１個が３画であって、入
力文字の部分パターンと辞書５の部分パターンのストロ
ークコードが図７に示すような場合には、この部分パタ
ーンについてのマッチング結果Ｓは０＋１＋１＋０で２
となる。

【００２２】以上詳述したようにして求められた部分パ
ターン間ベクトルの照合結果Ｖ、Ｑ値の照合結果Ｑ、及
び、ストロークコード値の照合結果Ｓを利用して、認識
手段４は、上述のように候補文字を絞り込む。

【００２３】

【発明が解決しようとする課題】以上のように、従来の
オンライン文字認識装置においては、種々の観点からの
値を総合的に考慮して認識率を高めるようにしている。

【００２４】しかし、オンライン文字認識装置は手書き
文字を対象としているため、筆記者の癖や、筆記者が誤
って記憶している筆順等によっては認識率が低下する恐
れがある。例えば、筆記者が筆順を誤って記憶している
文字が筆記された場合にも、上述したカット位置の情報
（図４参照）によって部分パターンに分けられる。すな
わち、当該オンライン文字認識装置が意図している部分
パターンと異なる部分パターンに分けられることがあ
る。上述のように、認識の基本的パラメータである部分
パターン間ベクタル、Ｑ値、ストロークコード値は、部
分パターン毎の値を利用するものであるので、部分パタ
ーンへの分割が誤っていると、正しく文字認識を行なう
ことができない。

【００２５】そのため、認識率の優れたオンライン文字
認識装置を実現するためには、筆記者の癖による字形の
違いや筆順誤りを緩和するような装置にしなければなら
ない。筆記者の癖や筆順誤りを緩和する方法としては、
筆記者が筆記した文字の情報を辞書に登録できるように
することが考えられる。

【００２６】ところで、従来のオンライン文字認識装置
では、固定辞書５を図４及び図６に示すように、文字を
構成するブロックとして部首を基本とした部分パターン
に分けて各種情報を格納している。登録しようとして筆
記された文字については、当然に固定辞書５を利用でき
ないので、筆記された文字を部首を基本とした部分パタ
ーンに分けることができず、そのため、従来のオンライ
ン文字認識装置では文字の登録機能を備えていない。

【００２７】本発明は、以上の点を考慮してなされたも
のであり、辞書登録機能を備えたオンライン文字認識装
置を提供しようとするものである。

【００２８】

【課題を解決するための手段】かかる課題を解決するた
め、本発明においては、筆記文字のストローク情報を認
識手段が筆記文字の部分パターン毎のパラメータに変換
して、固定辞書の照合用格納内容と類似度判定すること
で筆記文字を認識するオンライン文字認識装置におい
て、以下の各手段を設けた。

【００２９】すなわち、筆記文字を、固定辞書の格納情
報を用いずに、筆順に対する所定ルールで部分パターン
に分割する部分パターン自動分割手段と、登録のために
筆記された文字のストローク情報と、部分パターン自動
分割手段による分割部分パターンの情報とから、認識時
に必要となる類似度判定用の部分パターン毎のパラメー
タを得る文字登録手段と、この文字登録手段で得られた
部分パターン毎のパラメータを格納する登録辞書と、認
識のために筆記された文字のストローク情報と、部分パ
ターン自動分割手段による分割部分パターンの情報とか
ら、部分パターン毎のパラメータを得て、登録辞書に格
納されている対応情報との類似度判定を行なって認識す
る登録文字認識手段とを設けた。

【００３０】ここで、文字登録手段が、登録のために筆
記された文字のストローク情報と、部分パターン自動分
割手段による分割部分パターンの情報とから、認識手段
が求めた候補文字と登録文字認識手段が求めた候補文字
との優先順位を決定するための登録文字優先判定用閾値
をも求めて、登録辞書に格納させると共に、登録辞書に
格納されている情報に基づいて登録文字認識手段が得た
筆記文字と登録文字との類似度と、登録文字優先判定用
閾値とを比較して、認識手段が求めた候補文字と登録文
字認識手段が求めた候補文字との優先順位を決定する優
先順位判定手段を設けることは好ましい。

【００３１】この場合において、文字登録手段が、登録
のために筆記された文字のストローク情報について得た
部分パターン毎のパラメータと、その筆記された文字を
所定角度だけ回転させた際のストローク情報について得
た部分パターン毎のパラメータとの類似度を、登録文字
優先判定用閾値とすることは好ましい。

【００３２】また、文字登録手段、登録文字認識手段、
及び又は、優先順位判定手段での処理に供する部分パタ
ーン毎のパラメータが、部分パターンＱ値であることは
好ましい。

【００３３】

【作用】筆記文字のストローク情報を認識手段が筆記文
字の部分パターン毎のパラメータに変換して、固定辞書
の照合用格納内容と類似度判定することで筆記文字を認
識するオンライン文字認識装置において、従来、文字登
録機能を持たせることができなかった一番の理由は、登
録のために筆記された文字を部分パターンにどのように
分割すれば良いかが提案されていないためである。すな
わち、固定辞書が不満足であるために登録が望まれてい
るので、登録時には、固定辞書を利用できず、部分パタ
ーンへの分割が問題になっていた。

【００３４】そこで、本発明では、筆記文字を、固定辞
書の格納情報を用いずに、筆順に対する所定ルールで部
分パターンに分割する部分パターン自動分割手段を設け
た。所定ルールについては、実施例で説明しているが、
例えば、総画数をｍ分割する方法や、総画数をｍ画ずつ
に分割する方法がある。このように、部分パターン自動
分割手段を設けたことによって、部分パターンへの分割
の問題が解決されると、文字登録手段、登録辞書、登録
文字認識手段を設けることによって、文字登録機能を有
するオンライン文字認識装置を容易に実現できる。

【００３５】すなわち、文字登録手段は、登録のために
筆記された文字のストローク情報と、部分パターン自動
分割手段による分割部分パターンの情報とから、認識時
に必要となる類似度判定用の部分パターン毎のパラメー
タを得て登録辞書に登録する。また、登録文字認識手段
は、認識のために筆記された文字のストローク情報と、
部分パターン自動分割手段による分割部分パターンの情
報とから、部分パターン毎のパラメータを得て、登録辞
書に格納されている対応情報との類似度判定を行なって
筆記文字を認識する。

【００３６】オンライン文字認識装置に文字登録機能を
持たせた場合、認識手段が固定辞書を用いて求めた候補
文字と、登録文字認識手段が登録辞書を用いて求めた候
補文字との間の優先順位が問題となる。

【００３７】そこで、文字登録手段が、部分パターンの
パラメータを求めて登録辞書に登録させる際に、認識手
段が求めた候補文字と登録文字認識手段が求めた候補文
字との優先順位を決定するための登録文字優先判定用閾
値をも求めて、登録辞書に格納させるようにし、優先順
位判定手段が、登録辞書に格納されている情報に基づい
て登録文字認識手段が得た筆記文字と登録文字との類似
度と、登録文字優先判定用閾値とを比較して、認識手段
が求めた候補文字と登録文字認識手段が求めた候補文字
との優先順位を決定するようにすることが好ましい。

【００３８】登録文字の筆跡の特徴を活かしつつ筆跡の
変動を予測、吸収できることに鑑みると、文字登録手段
が、登録のために筆記された文字のストローク情報につ
いて得た部分パターン毎のパラメータと、その筆記され
た文字を所定角度だけ回転させた際のストローク情報に
ついて得た部分パターン毎のパラメータとの類似度を、
登録文字優先判定用閾値とすることは好ましい。

【００３９】また、筆記文字が登録文字であると同定
（認識）することには、固定辞書を用いた認識より高精
度に行ない易い。すなわち、固定辞書が不特定筆記者を
対象としているのに対して、登録辞書は筆記者がある程
度限定されており、従って、登録されている文字を筆記
した場合には登録文字と筆記文字とはその筆跡が近似し
ている。このようなことを考慮すると、処理量の削減等
を期して、文字登録手段、登録文字認識手段、及び又
は、優先順位判定手段での処理に供する部分パターン毎
のパラメータを、部分パターンＱ値に限定することは好
ましい。

【００４０】

【実施例】

（Ａ）第１実施例 以下、本発明によるオンライン文字認識装置の第１実施
例を図面を参照しながら詳述する。ここで、図１がこの
第１実施例のオンライン文字認識装置の機能ブロック構
成を示すものであり、図２との同一、対応部分には同一
符号を付して示している。

【００４１】図１において、この第１実施例のオンライ
ン文字認識装置も、タブレット（座標入力手段）１、特
徴点抽出手段２及びストローク抽出手段３を備えてい
る。また、第１実施例のオンライン文字認識装置は、認
識手段４に代えて認識・登録手段４ａを備え、固定辞書
５（図４及び図６参照）に代えて別構成の辞書５ａを備
えている。さらに、第１実施例のオンライン文字認識装
置は部分パターン自動分割手段７を備えている。

【００４２】第１実施例のオンライン文字認識装置は、
筆記文字の認識機能だけではなく、筆記文字の登録機能
をも備えており、この登録機能を実現できるように、図
２に示した従来の構成とは異なるようになされている。

【００４３】なお、実際上、特徴点抽出手段２、ストロ
ーク抽出手段３、認識・登録手段４ａ及び部分パターン
自動分割手段７は、ソフトウェアによって構成されるこ
とが多い。

【００４４】ストローク抽出手段３に至るまでの接続構
成及び各部での処理は、従来と同様である。

【００４５】すなわち、この第１実施例においても、タ
ブレット１から時系列的に出力された座標データから、
特徴点抽出手段２はストロークの始点、終点、屈曲点等
の特徴を表す座標データ（極点座標データ）を抽出し、
このようにして抽出された１ストローク分の座標データ
から、ストローク抽出手段３は各ストロークを分類して
予め決められているストロークコードを付与するように
なされている。

【００４６】タブレット１、特徴点抽出手段２及びスト
ローク抽出手段３は、当該オンライン文字認識装置が登
録モードでも認識モードでも機能するものであり、上述
の処理を行なう。なお、図示は省略するが、登録モード
か認識モードかは、例えばメニューボタンによって選択
できるようになされている。

【００４７】部分パターン自動分割手段７は、登録モー
ドでも認識モードでも機能するものであり、筆記文字を
部分パターンに自動的に分割するものである。部分パタ
ーン自動分割手段７は、まず筆記された文字の画数を検
出し、その画数に応じて、以下のような所定ルールに従
って部分パターンに分割する。すなわち、筆記文字の部
首を考慮することなく分割を行なう。

【００４８】部分パターン自動分割手段７が採用する分
割ルールは、以下に例示したいずれであっても良い。

【００４９】（１）低画数の文字に対しては１個のスト
ロークをｍ個に分割する。

【００５０】（２）総画数を筆順に従ってｍ個に分割す
る。

【００５１】（３）総画数を筆順に従ってｍ画ずつ分割
する。

【００５２】（４）上記（１）〜（３）の分割方法を総
画数に応じて使い分ける。

【００５３】ここで、分割ルール（４）について、具体
的な例を挙げれば、(i) 総画数が１画の文字に対しては
１個のストロークを始点から終点への座標列の中間の座
標点で２分割し、(ii)総画数が２〜６画の場合には総画
数を筆順に従って３分割し（なお、２画の場合は座標列
に基づいて３分割し、３画以上の場合にはストローク単
位に３分割する）、(iii) 総画数が７画以上の場合には
総画数を筆順に従って３画ずつ分割する。

【００５４】但し、このようにストロークの途中で分割
を行なう場合は、極点座標データではなく、元のＸＹ座
標データを用いる。

【００５５】このような分割ルールに従う場合におい
て、筆記文字が１画の「２」であれば、図８（ａ）に示
すように中間座標点に基づいて２分割され、筆記文字が
５画の「本」であれば、図８（ｂ）に示すように２画、
２画、１画に３分割され、筆記文字が１０画の「株」で
あれば、図８（ｃ）に示すように、基本的には３画ずつ
で３画より少ない残った画数部分はその画数で、すなわ
ち３画、３画、３画、１画に４分割される。このような
各分割パターンが部分パターンとなる。

【００５６】認識・登録手段４ａは、登録モードでも認
識モードでも機能するものである。まず、認識・登録手
段４ａの登録モードでの動作を説明する。

【００５７】当該オンライン文字認識装置が登録モード
のときには、部分パターン自動分割手段７が分割して得
た部分パターンの情報が、特徴点抽出手段２が抽出した
各ストロークの座標データやストローク抽出手段３が分
類したストロークコードの情報と共に、認識・登録手段
４ａに与えられる。

【００５８】認識・登録手段４ａは、入力された情報を
処理し、認識処理で必要となる部分パターン毎のパラメ
ータを得て辞書５ａ内の登録辞書部５ａ２に格納させ
る。この第１実施例の場合、求める部分パターン毎のパ
ラメータを、部分パターン間ベクトル、部分パターンＱ
値（Ｑ1 〜Ｑ16）及び部分パターンストロークコード分
布とする。これらパラメータは、部分パターン自動分割
手段７が分割して得た部分パターン毎に求められるとい
う点では従来とは異なるが、従来のオンライン文字認識
装置が認識時に求めると同様な処理によって求められ
る。

【００５９】登録文字に対しては、部分パターンが部首
等に無関係に決定されるので、辞書５ａの登録辞書５ａ
２を従来装置の固定辞書５（図４及び図６参照）と同様
な構成にすることはできない。そのため、図９に例示す
るように、各文字毎に、部分パターン間ベクトル、部分
パターンＱ値（Ｑ1 〜Ｑ16）及び部分パターンストロー
クコード分布を持たせる構成となる。この他、検索が容
易になるように総画数等の情報を持たせる。

【００６０】なお、登録時には、登録モードを指示し、
登録しようとする文字の情報（例えばＪＩＳコード）を
入力し、その後、タブレット１に筆記することを行なう
ように、ユーザに予め指示しておく。

【００６１】この第１実施例の場合、辞書５ａの固定辞
書部５ａ１も、従来装置の辞書５（図４及び図６参照）
と異なる構成を有する（なお、同じでも良いが）。辞書
５ａの固定辞書部５ａ１は、画数毎に分けられている点
は従来装置の辞書５と同様であるが、各文字毎に、部分
パターン間ベクトル、部分パターンＱ値（Ｑ1 〜Ｑ16）
及び部分パターンストロークコード分布を持たせる構成
を有し、この点では、登録辞書部５ａ２と同様な構成を
有する。

【００６２】すなわち、この第１実施例においては、固
定辞書部５ａ１を形成する際にも、部分パターン自動分
割手段７が行なう部分パターンへの分割方法を採用し
て、格納する各種パラメータを得るようにしている。

【００６３】認識・登録手段４ａは、当該オンライン文
字認識装置が認識モードでは、従来の認識手段４とほぼ
同様な動作を行なう。すなわち、辞書の情報を利用した
部分パターンの分割を行なわず、部分パターン自動分割
手段７が分割した部分パターンの情報を利用する点を除
き、従来の認識手段４とほぼ同様な動作を行なう。

【００６４】認識・登録手段４ａは、特徴点抽出手段２
が抽出した各ストロークの座標データと、ストローク抽
出手段３が分類したストロークコードの情報と、部分パ
ターン自動分割手段７が分割した部分パターンの情報
と、辞書５ａの格納内容とから、従来と同様な方法によ
り認識を行なう。このようにして得られた筆記文字に対
する候補文字の情報は、出力端子６を介して外部装置
（例えば表示装置）に与えられる。

【００６５】より具体的に説明すると、認識・登録手段
４ａは、筆記文字の総画数に基づいて、固定辞書部５ａ
１及び登録辞書部５ａ２に格納されている文字のうち候
補にできるものを絞り込んだ後、部分パターン自動分割
手段７が分割して得た部分パターンの情報、特徴点抽出
手段２が抽出した各ストロークの座標データ、ストロー
ク抽出手段３が分類したストロークコードの情報に基づ
いて、筆記文字についての部分パターン間ベクトル、部
分パターンＱ値（Ｑ1 〜Ｑ16）及び部分パターンストロ
ークコード分布を求めながら、従来の認識手段４が実行
すると同様にして、固定辞書部５ａ１及び登録辞書部５
ａ２に格納されている文字とのマッチングを行ない（上
記(1) 式参照）、総合マッチング距離値Ｄが小さいもの
ほど高い候補順位を付与する。

【００６６】従って、上記第１実施例によれば、部分パ
ターン自動分割手段７を設けて、辞書を参照しないでも
筆記文字を部分パターンに分割できるようにしたので、
登録機能をオンライン文字認識装置に持たせることがで
きるようになった。その結果、固定辞書だけでは認識率
が低くなるような筆記者の癖や筆順の記憶違いの文字を
も、登録機能を使うことで高い認識率にし得る。

【００６７】（Ｂ）第２実施例 次に、本発明によるオンライン文字認識装置の第２実施
例を図面を参照しながら詳述する。ここで、図１０がこ
の第２実施例のオンライン文字認識装置の機能ブロック
構成を示すものであり、図１、図２との同一、対応部分
には同一符号を付して示している。

【００６８】図１０において、この第２実施例のオンラ
イン文字認識装置も、従来装置と同様に、タブレット
（座標入力手段）１、特徴点抽出手段２、ストローク抽
出手段３、認識手段４及び固定辞書５を備えている。こ
れに加えて、第２実施例のオンライン文字認識装置は、
部分パターン自動分割手段７、文字登録手段８、登録辞
書９及び登録文字認識・優先順位調整手段１０を備えて
いる。

【００６９】なお、実際上、特徴点抽出手段２、ストロ
ーク抽出手段３、認識手段４、部分パターン自動分割手
段７、文字登録手段８及び登録文字認識・優先順位調整
手段１０は、ソフトウェアによって構成されることが多
い。

【００７０】第１実施例では、固定辞書部５ａ１をも新
たに構成したものであるが、固定辞書を新たに形成する
ことは大変であるので、この第２実施例では、従来装置
の固定辞書５をそのまま用いている。

【００７１】ストローク抽出手段３に至るまでの接続構
成及び各部での処理は、従来と同様である。

【００７２】すなわち、この第２実施例においても、タ
ブレット１から時系列的に出力された座標データから、
特徴点抽出手段２はストロークの始点、終点、屈曲点等
の特徴を表す座標データ（極点座標データ）を抽出し、
このようにして抽出された１ストローク分の座標データ
から、ストローク抽出手段３は各ストロークを分類して
予め決められているストロークコードを付与するように
なされている。タブレット１、特徴点抽出手段２及びス
トローク抽出手段３は、当該オンライン文字認識装置が
登録モードでも認識モードでも機能するものであり、上
述の処理を行なう。

【００７３】また、この第２実施例の部分パターン自動
分割手段７も、第１実施例の部分パターン自動分割手段
７と同一の動作を行なう。

【００７４】当該オンライン文字認識装置が登録モード
のときには、部分パターン自動分割手段７が分割して得
た部分パターンの情報が、特徴点抽出手段２が抽出した
各ストロークの座標データやストローク抽出手段３が分
類したストロークコードの情報と共に、文字登録手段８
に与えられる。

【００７５】文字登録手段８は、入力された情報を処理
し、認識処理で必要となる部分パターン毎のパラメータ
を得て登録辞書９に格納させる。この第２実施例の場合
も、求める部分パターン毎のパラメータを、部分パター
ン間ベクトル、部分パターンＱ値（Ｑ1 〜Ｑ16）及び部
分パターンストロークコード分布である。これらパラメ
ータは、部分パターン自動分割手段７が分割して得た部
分パターン毎に求められるという点では従来とは異なる
が、従来のオンライン文字認識装置が認識時に求めると
同様な処理によって求められる。

【００７６】第１実施例と同様に、登録文字に対して
は、部分パターンが部首等に無関係に決定されるので、
登録辞書９を固定辞書５（図４及び図６参照）と同様な
構成にすることはできず、この第２実施例の登録辞書９
も、上述した図９に例示するように、各文字（ＪＩＳコ
ード）毎に、部分パターン間ベクトル、部分パターンＱ
値（Ｑ1 〜Ｑ16）及び部分パターンストロークコード分
布を持たせる構成を有し、この他、検索が容易になるよ
うに総画数等の情報を有する。

【００７７】なお、登録時には、登録モードを指示し、
登録しようとする文字の情報（例えばＪＩＳコード）を
入力し、その後、タブレット１に筆記することを行なう
ように、ユーザに予め指示しておく。

【００７８】認識手段４は、当該オンライン文字認識装
置が認識モードで機能するものであり、従来と同様な動
作を行なうものである。すなわち、部分パターン自動分
割手段７が分割した部分パターンの情報は利用しない
で、認識手段４は、特徴点抽出手段２が抽出した各スト
ロークの座標データと、ストローク抽出手段３が分類し
たストロークコードの情報と、辞書５の格納内容とか
ら、従来と同様な方法により認識を行なう。このように
して得られた筆記文字に対する候補文字の情報は、登録
文字認識・優先順位調整手段１０に与えられる。

【００７９】登録文字認識・優先順位調整手段１０も、
当該オンライン文字認識装置が認識モードで機能するも
のである。

【００８０】登録文字認識・優先順位調整手段１０に
は、部分パターン自動分割手段７が分割して得た部分パ
ターンの情報、特徴点抽出手段２が抽出した各ストロー
クの座標データ、ストローク抽出手段３が分類したスト
ロークコードの情報が与えられる。登録文字認識・優先
順位調整手段１０は、総画数に基づいて、登録辞書９に
格納されている文字を絞り込んだ後、部分パターン自動
分割手段７が分割して得た部分パターンの情報、特徴点
抽出手段２が抽出した各ストロークの座標データ、スト
ローク抽出手段３が分類したストロークコードの情報に
基づいて、筆記文字についての部分パターン間ベクト
ル、部分パターンＱ値（Ｑ1 〜Ｑ16）及び部分パターン
ストロークコード分布を求めながら、認識手段４が実行
すると同様にして、登録辞書９に格納されている文字と
のマッチングを行ない（上記(1) 式参照）、登録辞書９
に筆記文字が登録されているか否か、登録されていると
捕えられる文字が複数あればその候補順位を決定する。

【００８１】そして、登録文字認識・優先順位調整手段
１０は、認識手段４が得た１以上の候補文字と、登録辞
書９に登録されていた１以上の候補文字との出力順序を
決定して出力端子６から次の装置（例えば表示装置）に
出力する。

【００８２】ここで、常に、認識手段４が得た候補文字
を登録辞書９とのマッチングで得た候補文字より優先さ
せても良く、また、登録辞書９とのマッチングで得た候
補文字を認識手段４が得た候補文字より優先させても良
い。さらに、この第２実施例の場合には、登録文字につ
いても総合マッチング距離値Ｄ（上記(1) 式参照）が得
られるので、両者の候補文字を、総合マッチング距離値
Ｄで順位付けを行なうようにしても良い。

【００８３】従って、この第２実施例によっても、部分
パターン自動分割手段７を設けて、辞書を参照しないで
も筆記文字を部分パターンに分割できるようにしたの
で、登録機能をオンライン文字認識装置に持たせること
ができるようになった。しかも、既存の固定辞書５は、
そのまま用いることができる。

【００８４】（Ｃ）第３実施例 次に、本発明によるオンライン文字認識装置の第３実施
例を図面を参照しながら詳述する。ここで、図１１がこ
の第３実施例のオンライン文字認識装置の機能ブロック
構成を示すものであり、図１０との同一、対応部分には
同一符号を付して示している。

【００８５】この第３実施例は、第２実施例と比較し
て、文字登録手段８に代えて文字登録・閾値設定手段８
ａが設けられている点、及び、登録辞書９ａ及び登録文
字認識・優先順位調整手段１０ａの処理が異なってい
る。

【００８６】この第３実施例においては、文字登録・閾
値設定手段８ａに、少なくとも部分パターン自動分割手
段７が分割して得た部分パターンの情報と特徴点抽出手
段２が抽出した各ストロークの座標データが与えられ
る。

【００８７】文字登録・閾値設定手段８ａは、部分パタ
ーンの情報と各ストロークの座標データとから、筆記文
字の総画数、部分パターン毎のＱ値（Ｑ1 〜Ｑ16）、及
び、登録文字優先判定用閾値を求めて登録辞書９ａに、
文字情報（登録モードの指示と併せて入力されたＪＩＳ
コード）に対応させて格納させる。図１２は、この第３
実施例での登録辞書９ａの構成を示すものである。

【００８８】文字登録・閾値設定手段８ａが、筆記文字
の総画数及び部分パターン毎のＱ値（Ｑ1 〜Ｑ16）を求
める方法は、従来と同様であり、その説明は省略する
（Ｑ値成分については(3) 式参照）。

【００８９】この第３実施例においては、登録文字に対
する認識処理は、総画数を除けば、部分パターン毎のＱ
値（Ｑ1 〜Ｑ16）だけで行なうようにしている。これ
は、固定辞書５は不特定多数の筆記者を対象としている
ので、多くの観点（パラメータ）から認識する必要があ
るが、登録文字に対しては登録した筆記者だけを対象に
すれば良いので、認識のためのパラメータが少なくても
高い認識率で認識できること、及び、このようにする
と、登録辞書９ａの必要容量を削減できると共に、文字
登録・閾値設定手段８ａ及び登録文字認識・優先順位調
整手段１０ａの処理量を削減できることに鑑みてなされ
ている。

【００９０】登録文字優先判定用閾値は、登録辞書９ａ
に格納されていた候補文字を固定辞書５に格納されてい
た候補文字より高い順位で出力させるのか、固定辞書５
に格納されていた候補文字を登録辞書９ａに格納されて
いた候補文字より高い順位で出力させるのかを判定させ
るための情報であり、登録文字認識・優先順位調整手段
１０ａが利用するものである。

【００９１】文字登録・閾値設定手段８ａは、入力され
た座標データＸj ，Ｙj から部分パターンＱ値（これは
登録辞書９ａに登録されるものであり、Ｑd1〜Ｑd16 で
表す）を求め、また、登録文字の筆跡の特徴を活かしつ
つ筆跡の変動を予測、吸収するために、各座標データＸ
j ，Ｙj を角度θだけ回転させて得られた座標データＸ
θj ，Ｙθj から部分パターンＱ値（以下、ｑ1 〜ｑ16
で表す）を求め、もとの座標データＸj ，Ｙj から求め
られた部分パターンＱ値Ｑd1〜Ｑd16 と、回転させた座
標データＸθj ，Ｙθj から求められた部分パターンＱ
値ｑ1 〜ｑ16とのマッチング距離値を登録文字優先判定
用閾値ｋとする。

【００９２】図１３は、各座標データＸj ，Ｙj を角度
θだけ回転させても、登録文字の筆跡の特徴を残って筆
跡の変動を予測、吸収できることの説明図である。

【００９３】回転前後の座標データＸj ，Ｙj 及びＸθ
j ，Ｙθj には、周知のように(5)式に示す関係があ
る。また、上述のように求められる登録文字優先判定用
閾値ｋは、式で表すと(6) 式の通りである。

【００９４】 Ｘθj ＝Ｘj ・cos θ−Ｙj ・sin θ Ｙθj ＝Ｘj ・sin θ＋Ｙj ・cos θ …(5) ｋ＝ΣΣ｜Ｑdik −ｑik｜ …(6) （総和ΣΣは、部分パターンｉ（１〜ｂ）と、部分パタ
ーンＱ値ｋ（１〜１６）とについてである） なお、低画数の文字では筆跡の変動が大きいので、閾値
ｋを大きくして良く、例えば、１画の文字に対してはθ
を３０度、２画以上の文字に対してはθを２０度にする
ようにしても良い。また、筆記者がθを任意に選定でき
るようにしても良い。

【００９５】従って、この第３実施例の登録文字認識・
優先順位調整手段１０ａは、以下のように動作する。

【００９６】登録文字認識・優先順位調整手段１０ａに
は、部分パターン自動分割手段７が分割して得た部分パ
ターンの情報、及び、特徴点抽出手段２が抽出した各ス
トロークの座標データが与えられる。登録文字認識・優
先順位調整手段１０ａは、総画数に基づいて、登録辞書
９ａに格納されている文字を絞り込んだ後、部分パター
ン自動分割手段７が分割して得た部分パターンの情報、
及び、特徴点抽出手段２が抽出した各ストロークの座標
データに基づいて、筆記文字についての部分パターンＱ
値（Ｑ1 〜Ｑ16）を求め、その後、登録辞書９ａに格納
されている文字の部分パターンＱ値（Ｑd1〜Ｑd16 ）と
のマッチング距離値Ｑを求め、このマッチング距離値Ｑ
を候補にできるか否かの閾値ＴＨ２と比較し、候補文字
になり得るものに対してはさらに登録文字優先判定用閾
値ｋと比較する。勿論、マッチング距離値Ｑが小さいも
のほど優先順位を高くする。

【００９７】そして、登録文字認識・優先順位調整手段
１０ａは、認識手段４が得た１以上の候補文字と、登録
辞書９に登録されていた１以上の候補文字との出力順序
を決定して出力端子６から次の装置（例えば表示装置）
に出力する。この際、登録文字優先判定用閾値ｋより小
さい登録文字に対しては、認識手段４が得た候補文字よ
り高い優先順位で出力し、登録文字優先判定用閾値ｋよ
り大きい登録文字に対しては、認識手段４が得た候補文
字より低い優先順位で出力する。

【００９８】従って、この第３実施例によっても、第２
実施例と同様な効果を得ることができる。これに加え
て、第３実施例によれば、登録辞書９ａには、Ｑ値と総
画数とを登録して候補文字を得るようにしたので、登録
文字に対する認識処理を第２実施例より高速に実行でき
る。また、第３実施例によれば、登録辞書９ａに、登録
文字優先判定用閾値ｋも格納し、登録文字の優先性を判
定できるようにしたので、文字登録機能を持たせても出
力順位を適切にできる。

【００９９】（Ｄ）他の実施例 認識処理に供するパラメータとして、第１及び第２実施
例では、部分パターン間ベクトル、部分パターンＱ値及
び部分パターンストロークコード分布のものを示し、第
３実施例では、部分パターンＱ値だけのものを示した
が、部分パターン間ベクトル及び部分パターンＱ値や、
部分パターンＱ値及び部分パターンストロークコード分
布のような２個のパラメータ等であっても良い。

【０１００】上記第３実施例においては、登録文字優先
判定用閾値ｋを座標データの回転処理を利用して求める
ものを示したが、他の方法で求めるようにしても良い。
例えば、総画数によって固定的に決定するようにしても
良い。また、例えば、登録辞書（登録辞書部）に格納す
る部分パターン毎のパラメータが、部分パターン間ベク
トル、部分パターンＱ値及び部分パターンストロークコ
ード分布である装置であれば、登録文字優先判定用閾値
ｋを、回転座標データと元の座標データとの総合マッチ
ング距離値で求めるようにしても良い。さらに、登録用
に筆記された文字の座標データ等から求めた部分パター
ンＱ値と、その登録用筆記文字に対して固定辞書を用い
た認識処理を実行させて得た第１候補の文字について固
定辞書に格納されている部分パターンＱ値とのマッチン
グ距離値を、登録文字優先判定用閾値ｋとしても良い。
請求項２の表現は、このような種々の場合をも含むもの
とする。

【０１０１】

【発明の効果】以上のように、本発明によれば、筆記文
字を、固定辞書の格納情報を用いずに、筆順に対する所
定ルールで部分パターンに分割する部分パターン自動分
割手段と、登録のために筆記された文字のストローク情
報と、部分パターン自動分割手段による分割部分パター
ンの情報とから、認識時に必要となる類似度判定用の部
分パターン毎のパラメータを得る文字登録手段と、この
文字登録手段で得られた部分パターン毎のパラメータを
格納する登録辞書と、認識のために筆記された文字のス
トローク情報と、部分パターン自動分割手段による分割
部分パターンの情報とから、部分パターン毎のパラメー
タを得て、登録辞書に格納されている対応情報との類似
度判定を行なって認識する登録文字認識手段とを設けた
ので、文字登録機能を有するオンライン文字認識装置を
実現できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１実施例の構成を示すブロック図である。

【図２】従来の構成を示すブロック図である。

【図３】部分パターン間ベクトルの説明図である。

【図４】固定辞書の画数辞書部の説明図である。

【図５】部分パターンＱ値の算出方法の説明図である。

【図６】固定辞書の部分パターン辞書部の説明図であ
る。

【図７】ストロークコードマッチングの説明図である。

【図８】第１実施例の部分パターンへの分割方法の説明
図である。

【図９】第１実施例の登録辞書の説明図である。

【図１０】第２実施例の構成を示すブロック図である。

【図１１】第３実施例の構成を示すブロック図である。

【図１２】第３実施例の登録辞書の説明図である。

【図１３】第３実施例の登録文字優先判定用閾値の算出
方法の説明図である。

【符号の説明】

１…タブレット、２…特徴点抽出手段、３…ストローク
抽出手段、４…認識手段、５…固定辞書、５ａ１…固定
辞書部、５ａ２…登録辞書部、７…部分パターン自動分
割手段、８…文字登録手段、８ａ…文字登録・閾値設定
手段、９、９ａ…登録辞書、１０、１０ａ…登録文字認
識・優先順位調整手段。

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 筆記文字のストローク情報を認識手段が
   筆記文字の部分パターン毎のパラメータに変換して、固
   定辞書の照合用格納内容と類似度判定することで筆記文
   字を認識するオンライン文字認識装置において、 筆記文字を、上記固定辞書の格納情報を用いずに、筆順
   に対する所定ルールで部分パターンに分割する部分パタ
   ーン自動分割手段と、 登録のために筆記された文字のストローク情報と、上記
   部分パターン自動分割手段による分割部分パターンの情
   報とから、認識時に必要となる類似度判定用の部分パタ
   ーン毎のパラメータを得る文字登録手段と、 この文字登録手段で得られた部分パターン毎のパラメー
   タを格納する登録辞書と、 認識のために筆記された文字のストローク情報と、上記
   部分パターン自動分割手段による分割部分パターンの情
   報とから、部分パターン毎のパラメータを得て、上記登
   録辞書に格納されている対応情報との類似度判定を行な
   って認識する登録文字認識手段とを設けたことを特徴と
   するオンライン文字認識装置。
2. 【請求項２】 上記文字登録手段が、登録のために筆記
   された文字のストローク情報と、上記部分パターン自動
   分割手段による分割部分パターンの情報とから、上記認
   識手段が求めた候補文字と上記登録文字認識手段が求め
   た候補文字との優先順位を決定するための登録文字優先
   判定用閾値をも求めて、上記登録辞書に格納させると共
   に、 上記登録辞書に格納されている情報に基づいて上記登録
   文字認識手段が得た筆記文字と登録文字との類似度と、
   上記登録文字優先判定用閾値とを比較して、上記認識手
   段が求めた候補文字と上記登録文字認識手段が求めた候
   補文字との優先順位を決定する優先順位調整手段を設け
   たことを特徴とする請求項１に記載のオンライン文字認
   識装置。
3. 【請求項３】 上記文字登録手段が、登録のために筆記
   された文字のストローク情報について得た部分パターン
   毎のパラメータと、その筆記された文字を所定角度だけ
   回転させた際のストローク情報について得た部分パター
   ン毎のパラメータとの類似度を、上記登録文字優先判定
   用閾値としたことを特徴とする請求項２に記載のオンラ
   イン文字認識装置。
4. 【請求項４】 上記文字登録手段、上記登録文字認識手
   段及び又は上記優先順位判定手段での処理に供する部分
   パターン毎のパラメータが、部分パターンＱ値であるこ
   とを特徴とした請求項１〜３のいずれかに記載のオンラ
   イン文字認識装置。