JPH0721322A - オンライン文字認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 特定の入力文字に対して誤認識された文字の
再評価を行ってその文字を簡単かつ有効に救済する。 【構成】 筆記文字が座標読取り装置１１で読み取られ
ると、特徴点抽出手段１２で筆記文字を構成するストロ
ークの特徴点が抽出される。ストロークコード化手段１
３は、手段１２で抽出された特徴点からストロークコー
ドを出力する。マッチング手段２１は、手段１２及び１
３の出力データの特徴量と文字辞書１４に登録された登
録パターンの特徴量とのマッチング処理を行って文字認
識を行い、候補文字を出力して候補文字バッファ２２に
格納する。特徴量再評価手段３０は、バッファ２２内の
候補文字が注目文字辞書２４に登録された文字コードと
一致するか否かを判定し、不一致のときにはその候補文
字をそのまま出力し、一致するときには特徴量の再評価
を行って新たな候補文字を出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、手書き文字の文字認識
を行う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】従来、このような分野の技術としては、
例えば次のような文献に記載されるものがあった。 文献；特開昭６２−２２９３８３号公報 図２は、前記文献に記載された従来のオンライン文字認
識装置の一構成例を示す機能ブロック図である。このオ
ンライン文字認識装置は、筆記文字の座標データ及び筆
記状態を出力するタブレットからなる座標読取り装置１
を有し、その出力側に特徴点抽出手段２が接続されてい
る。特徴点抽出手段２は、座標読取り装置１の出力から
筆記文字を構成するストロークの特徴点を抽出して出力
する機能を有し、その出力側にストロークコード化手段
３及び認識手段５が接続され、さらに該認識手段５に文
字辞書４が接続されている。ストロークコード化手段３
は、特徴点抽出手段２で抽出された特徴点の位置関係に
より各ストロークをコードしてストロークコードを認識
手段５へ出力する機能を有している。認識手段５は、特
徴点抽出手段２及びストロークコード化手段３の出力デ
ータと、文字辞書４に登録されている登録パターンとの
マッチング（照合）処理を行って文字認識を行い、筆記
文字に対する候補文字６を出力する機能を有している。

【０００３】次に、動作を説明する。筆記文字が座標読
取り装置１で読み取られると、該座標読取り装置１より
時系列的に出力されるＸ座標値及びＹ座標値を示すデー
タが、特徴点抽出手段２へ送られる。特徴点抽出手段２
では、座標読取り装置１の出力から、ストロークの始
点、終点、及び屈曲点等の特徴を示す座標点を抽出し、
その抽出した１ストローク分の座標点をストロークコー
ド化手段３及び認識手段５へ送る。ストロークコード化
手段３は、特徴点抽出手段２で抽出された座標点を入力
し、予め決められているストロークコードに分類し、そ
の分類したストロークコードを認識手段５へ送る。認識
手段５では、特徴点抽出手段２で抽出された１ストロー
ク分の座標点、及びストロークコード化手段３で分類さ
れたストロークコードに基づき、文字辞書４に登録され
ている登録パターンとのマッチング処理を行って文字認
識を行い、筆記文字に対する候補文字６を出力する。

【０００４】この種のオンライン文字認識装置では、筆
記入力される入力パターンの形状の変形によって生じる
誤認識を低減するため、認識手段５において前記の特徴
量に加えて別の特徴量を用いるようにしている。即ち、
認識手段５では、候補文字６を決定するための特徴量と
してストロークコードに加え、部分パターン間ベクトル
値、及び部分パターンＱ値の２つを採用し、それらの部
分パターン間ベクトル値、部分パターンＱ値、及びスト
ロークコードに対して画数での重みづけを行い、筆記入
力される入力パターンの形状の変形による誤認識を低減
するようにしている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
オンライン文字認識装置では、認識手段５において部分
パターン間ベクトル値、部分パターンＱ値、及びストロ
ークコードに対する重みづけを画数のみでしか行わない
ので、入力文字が「れ」等のような特定の文字に対し
て、部分パターン間ベクトル値の特徴が打ち消される。
そのため、特定の文字に対して認識率が低下するという
問題があり、それを解決することが困難であった。本発
明は、前記従来技術が持っていた課題として、ある特定
の入力文字に対して認識率が低下するという点について
解決し、その特定の入力文字に対しての認識率を簡単か
つ高速に向上するオンライン文字認識装置を提供するも
のである。

【０００６】

【課題を解決するための手段】第１の発明は、前記課題
を解決するために、筆記文字の座標データ及び筆記状態
を出力するタブレット等の座標読取り装置から該筆記文
字を構成するストロークの特徴点を抽出して出力する特
徴点抽出手段と、前記特徴点の位置関係により各ストロ
ークをコード化してストロークコードを出力するストロ
ークコード化手段と、前記特徴点抽出手段及びストロー
クコード化手段の出力データの特徴量と登録された登録
パターンの特徴量とのマッチング処理を行って文字認識
を行い、前記筆記文字に対する候補文字を出力する認識
手段とを、備えたオンライン文字認識装置において、特
徴量再評価手段を設けている。ここで、特徴量再評価手
段は、前記認識手段から出力される候補文字が登録され
た文字コードと一致するか否かを判定し、不一致のとき
には該候補文字をそのまま出力し、一致するときには所
定の特徴量の再評価を行ってその再評価結果に応じた候
補文字を出力する機能を有している。第２の発明では、
第１の発明において、前記文字コードを予め注目文字辞
書に登録しておき、さらに前記所定の特徴量として、部
分パターン間ベクトル値、及びストロークコード値を用
いるようにしている。

【０００７】

【作用】第１の発明によれば、以上のようにオンライン
文字認識装置を構成したので、タブレット等の座標読取
り装置から筆記文字の座標データ及び筆記状態が特徴点
抽出手段へ送られると、該特徴点抽出手段では、ストロ
ークの始点、終点、屈曲点等の特徴点を抽出してストロ
ークコード化手段及び認識手段へ送る。ストロークコー
ド化手段は、ストロークをコード化してストロークコー
ドを認識手段へ出力する。認識手段では、特徴点抽出手
段及びストロークコード化手段の出力データの特徴量
と、文字辞書等に登録された登録パターンの特徴量と
の、マッチング処理を行って候補文字を特徴量再評価手
段へ出力する。特徴量再評価手段では、認識手段から出
力される候補文字が、登録された文字コードと一致する
か否かを判定し、一致するときには所定の特徴量の再評
価を行って新たな文字コードを出力する。これにより、
複数ある特徴量から、所定の特徴量の再評価が行える。
第２の発明によれば、特徴量再評価手段は、認識手段か
ら出力される候補文字が、注目文字辞書に登録された文
字コードと一致するか否かを判定し、一致するときに
は、複数ある特徴量から部分パターン間ベクトル値、及
びストロークコード値の再評価を行って新たな候補文字
を出力する。これにより、特定の入力文字に対する誤認
識の救済が図れる。従って、前記課題を解決できるので
ある。

【０００８】

【実施例】図１は、本発明の実施例を示すオンライン文
字認識装置の機能ブロック図である。このオンライン文
字認識装置は、例えばコンピュータ等を用いて構成され
るもので、タブレット、マウス、ライトペン、タッチパ
ネル等の座標読取り装置１１を有し、それには特徴点抽
出手段１２が接続されている。特徴点抽出手段１２は、
座標読取り装置１１の出力に基づきストロークの始点、
終点、及び屈曲点等の特徴点を示す座標点を抽出し、そ
の抽出された１ストローク分の座標点を出力する機能を
有し、その出力側に、ストロークコード化手段１３及び
認識手段２０が接続されている。ストロークコード化手
段１３は、特徴点抽出手段１２で抽出された１ストロー
ク分の座標点を、予め決められているストロークコード
に分類し、その分類したストロークコードを認識手段２
０へ出力する機能を有している。認識手段２０は、特徴
点抽出手段１２及びストロークコード化手段１３の出力
データと文字辞書１４に登録されている登録パターンと
のマッチングを行って候補文字を出力するマッチング手
段２１と、その出力された候補文字を格納する候補文字
バッファ２２とで構成され、該候補文字バッファ２２の
出力側に特徴量再評価手段３０が接続されている。特徴
量再評価手段３０は、候補文字バッファ２２に格納され
た候補文字と、注目文字辞書２４に登録された文字コー
ドとを比較し、一致するものがなければ、該候補文字バ
ッファ２２に格納された候補文字を最終的な認識結果と
して出力し、一致する文字コードがあれば、それに対し
て特徴量の再評価を行って最終的な候補文字（ａ）また
は（ｂ）を認識結果として出力する機能を有している。

【０００９】図３は図１のストロークコード化手段１３
で分類されるストロークコードの例を示す図、図４は図
１の文字辞書１４に格納されている７画辞書の例を示す
図、図５は図１の文字辞書１４に格納されている部分パ
ターンのＱ値とストローク辞書の例を示す図、図６は図
１のマッチング手段２１において入力文字が「め」のと
きの特徴量の例を示す図、図７は図１のマッチング手段
２１において入力文字が「れ」のときの特徴量の例を示
す図、及び図８は図１の候補文字バッファ２２の内容を
示す図である。これらの図を参照しつつ、図１のオンラ
イン文字認識装置の動作を説明する。タブレット等の座
標読取り装置１１によって筆記文字が読み取られると、
該座標読取り装置１１より時系列的に出力されるＸ座標
値及びＹ座標値を示す座標データが、特徴点抽出手段１
２へ送られる。特徴点抽出手段１２では、座標読取り装
置１１からの座標データを入力し、ストロークの始点、
終点、及び屈曲点等の特徴点を示す座標点を抽出し、そ
の抽出された１ストローク分の座標点をストロークコー
ド化手段１３及び認識手段２０内のマッチング手段２１
へ送る。ストロークコード化手段１３では、特徴点抽出
手段１２からの１ストローク分の座標点を入力し、例え
ば図３に示すように、予め決められているストロークコ
ードに分類し、その分類されたストロークコードをマッ
チング手段２１へ送る。

【００１０】マッチング手段２１は、従来と同様に、入
力された筆記文字のストローク数（画数）を検出し、そ
の画数に応じた文字辞書１４の内容を選択する。例え
ば、入力文字「沖」が７画で筆記されたとすると、文字
辞書１４内に設けられた複数ある画数辞書の中から、７
画で構成されている文字を集めた辞書の内容が選択され
る。選択された辞書には、図４に示すように、文字コー
ド、該文字コードの特徴を表す部分パターンの数、該部
分パターンの画数、及び該部分パターンの種類が格納さ
れている。さらに、文字辞書１４内には、例えば図５に
示すように、図４で示された各部分パターンの部分パタ
ーンＱ値と、その部分パターンが構成するストロークコ
ードの種類と数が格納されている。マッチング手段２１
では、前記の図４に示す７画の辞書の先頭の文字が３つ
の部分パターンで２画、４画、１画から構成されている
場合、入力文字「沖」をその部分パターンの数と画数
で、強制的に入力したストロークの順番に３つの部分パ
ターンに分割し、各々の算出された部分パターン間ベク
トルと文字辞書１４に登録されている部分パターン間ベ
クトルの値とを照合する。部分パターン間ベクトルの照
合結果をＶ、閾値をｉとすると、Ｖ＜ｉの文字のみ候補
文字として絞り込む。以下、Ｑ値（照合結果Ｑ）、及び
ストロークコード値（照合結果Ｓ）とも、部分パターン
間ベクトルの照合と同様に繰り返し、最終的に次式
（１）で表される値が一番小さい文字を候補文字とす
る。

【００１１】 ｄ＝Ｖ＋ａＱ＋ｂＳ ・・・（１） 但し、ａ，ｂ；画数による定数 ここで、部分パターン値とは、漢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、例えば、
“沖”を筆記する場合、部分パターンとして“シ”と
“中”に分けると、通常“シ”を筆記してから“中”を
筆記し、この順序以外で筆記することはほとんどない。
この部分パターンの筆記順を特徴として捉えたものが部
分パターン間ベクトルであり、文字を構成する部分パタ
ーンの重心間で表す。また、Ｑ値とは、各ストロークの
筆記される方向、例えば、漢字“一”を筆記する場合、
通常→方向に筆記し、←方向に筆記することは少ないこ
とから、ｘ方向の＋方向成分が、ｘ方向のどの位置に分
布しているかを表すイメージ的な特徴を表すパラメータ
としてＱ１を次式（２）のように定義したものである。
同様に、１６個のパラメータを各方向毎に定義してい
る。

【００１２】

【数１】 前記文献の技術では、図２の認識手段５において、部分
パターン間ベクトル、Ｑ値、及びストロークコードに対
する重みづけを画数のみでしか行わない。そのため、例
えば、入力文字が「め」の場合、図６に示すようにスト
ロークコードが打ち消されており、さらに入力文字が
「れ」の場合、図７に示すように部分パターン間ベクト
ル値の特徴が打ち消され、特定の入力文字に対して認識
率が低下するという欠点がある。そこで、本実施例で
は、次のような手段を講じている。本実施例のマッチン
グ手段２１では、従来と同様に、部分パターン間ベクト
ル値Ｖ、Ｑ値、及びストロークコード値Ｓの照合結果を
算出し、（１）式の値が小さい順番に、図８に示すよう
に、候補文字バッファ２２へ格納する。すると、本実施
例の特徴である特徴量再評価手段３０では、まず、候補
文字バッファ２２内に格納された第１候補文字（ａ）
と、注目文字辞書２４に登録されている文字コードとを
比較し、一致するものがなければ、その第１候補文字
（ａ）を最終的な認識結果として出力する。もし、一致
する文字コードがあれば、候補文字バッファ２２内に格
納された中で、一番小さい部分パターン間ベクトル値Ｖ
ａを持つ候補文字（ａ）と、一番小さいストロークコー
ド値Ｓｂを持つ文字候補を選択し、各条件によって次の
（１）〜（３）に示すように、特徴量再評価手段３０か
ら認識結果を出力する。ここで、候補文字バッファ２２
内の第１候補文字（α）の部分パターン間ベクトル値Ｖ
をＶα、ストロークコード値ＳをＳα、各条件の閾値を
それぞれδ、ζとする。

【００１３】（１） 第１候補文字（α）＝候補文字
（ａ）＝候補文字（ｂ）の場合 第１候補文字（α）を最終的な認識結果として出力す
る。 （２） 第１候補文字（α）≠候補文字（ａ）＝候補文
字（ｂ）の場合 （Ｖａ／Ｖα）＜δあるいは（Ｓｂ／Ｓα）＜ζの条件
を満たせば、候補文字（ａ）を最終的な認識結果として
出力する。条件を満たさなかった場合は、第１候補文字
（α）を最終的な認識結果として出力する。 （３） 第１候補文字（α）≠候補文字（ａ）≠候補文
字（ｂ）の場合 （Ｖａ／Ｖα）＜δあるいは（Ｓｂ／Ｓα）＜ζの条件
を満たしたほうの値が小さいほうの候補文字を最終的な
認識結果として出力する。例えば、Ｖａ／Ｖα＝０．３
あるいはＳｂ／Ｓα＝０．２の場合、候補文字（ｂ）を
最終的な認識結果として出力する。

【００１４】以上のように、本実施例では、注目文字辞
書２４に登録された注目する文字に対し、特徴量再評価
手段３０によってマッチング手段２１から出力される途
中の照合結果（部分パターン間ベクトル値Ｖ、及びスト
ロークコード値Ｓ）を用いて再評価するようにしたの
で、該注目文字辞書２４に登録されている再評価したい
文字が選択して評価される。そのため、認識手段２０で
正しく認識されている文字に対しては悪影響を与えず、
特徴量再評価手段３０からそのまま出力される。しか
も、従来、誤認識されてきた「め」、「れ」等のような
特定の入力文字を簡単かつ高速に救済し、認識率を向上
できる。なお、本発明は上記実施例に限定されず、例え
ば、候補文字バッファ２２を特徴量再評価手段３０内に
設けたり、文字辞書１４と注目文字辞書２４とを１つの
半導体メモリ等で構成する等、種々の変形が可能であ
る。

【００１５】

【発明の効果】以上詳細に説明したように、第１の発明
によれば、特徴量再評価手段を設けたので、再評価した
い特定の入力文字の選択が行え、認識手段で正しく認識
している入力文字に対しては影響を与えず、そのまま認
識結果の候補文字が出力される。特定の入力文字に対し
て誤認識されると、それが再評価されて新たな候補文字
が出力されるので、誤認識された特定の入力文字を簡単
かつ有効に救済することができる。第２の本発明によれ
ば、特定の入力文字に対する文字コードが予め注目文字
辞書に登録されているので、再評価したい文字の選択が
簡単に行える。さらに、部分パターン間ベクトル値、及
びストロークコード値を用いて再評価を行うので、再評
価を簡単かつ高速に行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例を示すオンライン文字認識装置
の機能ブロック図である。

【図２】従来のオンライン文字認識装置の機能ブロック
図である。

【図３】図１のストロークコード化手段から出力される
ストロークコードの例を示す図である。

【図４】図１の文字辞書内に登録される７画辞書の例を
示す図である。

【図５】図１の文字辞書に登録される部分パターンのＱ
値とストローク辞書の例を示す図である。

【図６】図１の入力文字が「め」のときのマッチング手
段における特徴量の例を示す図である。

【図７】図１の入力文字が「れ」のときのマッチング手
段における特徴量の例を示す図である。

【図８】図１の候補文字バッファの内容を示す図であ
る。

【符号の説明】

１１ 座標読取り装置 １２ 特徴点抽出手段 １３ ストロークコード化手段 １４ 文字辞書 ２０ 認識手段 ２１ マッチング手段 ２２ 候補文字バッファ ２４ 注目文字辞書 ３０ 特徴量再評価手段

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 筆記文字の座標データ及び筆記状態を出
   力する座標読取り装置から該筆記文字を構成するストロ
   ークの特徴点を抽出して出力する特徴点抽出手段と、 前記特徴点の位置関係により各ストロークをコード化し
   てストロークコードを出力するストロークコード化手段
   と、 前記特徴点抽出手段及びストロークコード化手段の出力
   データの特徴量と登録された登録パターンの特徴量との
   マッチング処理を行って文字認識を行い、前記筆記文字
   に対する候補文字を出力する認識手段とを、 備えたオンライン文字認識装置において、 前記認識手段から出力される候補文字が登録された文字
   コードと一致するか否かを判定し、不一致のときには該
   候補文字をそのまま出力し、一致するときには所定の特
   徴量の再評価を行ってその再評価結果に応じた候補文字
   を出力する特徴量再評価手段を、 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】 前記文字コードは、予め注目文字辞書に
   登録しておき、 前記所定の特徴量は、部分パターン間ベクトル値、及び
   ストロークコード値である請求項１記載のオンライン文
   字認識装置。