JPH0729002A

JPH0729002A - 手書き図形認識装置

Info

Publication number: JPH0729002A
Application number: JP5171466A
Authority: JP
Inventors: Yasushi Ishizuka; 康司石塚
Original assignee: Sharp Corp
Current assignee: Sharp Corp
Priority date: 1993-07-12
Filing date: 1993-07-12
Publication date: 1995-01-31
Anticipated expiration: 2015-05-29
Also published as: JP3046472B2

Abstract

(57)【要約】【目的】入力時のペンの揺らぎやタブレットの量子化
誤差による認識率の低下を防ぐ。【構成】表示一体型タブレット１上に、筆記者が記入
したデータを電気信号で表現される座標点列のデータに
変換し、そのデータをストローク処理部３に転送する。
次に、ストローク終了判定部２において、ストロークの
記入の終了が判定されると、ストローク処理部３におい
て、ストロークが入力される毎にストローク毎のデータ
の処理を行い、そのストロークに含まれる辺の数および
弧らしい部分などを求める。図形終了判定部４により図
形終了を判断すると、図形認識部５が起動され、入力さ
れたストロークについて、閉図形か開図形かの判断を行
う。図形入力の終了後に、全ストロークに形成される特
徴を抽出し、閉図形の判断を行い、ストローク毎の特徴
と統合し、筆順や画数に依存せずに図形を認識する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、手書き図形認識装置に
関し、より詳細には、図形辞書を用いずに認識を行い、
より入力に近い図形を表示し、入力図形の大きさ等によ
り認識対象図形を限定して実使用に適した手書き図形認
識装置に関する。例えば、タブレットからペンを用いて
入力された図形に対して図形の識別を行い、その結果を
表示するワードプロセッサやパソコン等に適されるもの
である。

【０００２】

【従来の技術】タブレット上に記入された図形の認識方
法として入力図形ストロークを、形状の特徴から円弧ま
たは直線による１組の線分要素列データに変換し、あら
かじめ同様の線分要素列データとして定義されている登
録図形とマッチングをとることで認識を行っていた。線
分要素列データに交換する場合に、曖昧さを取り入れた
方法もあるが、図形の登録を必要としていた。また、筆
記方向の角度ヒストグラムの分布をしらべ、この分布状
況により線分の判定を行い、辺の数等を識別する方法が
ある。いずれの方法でも、入力された図形の大きさ、ス
トロークの長さに関わらず一様な処理を行っていた。ま
た、図形認識結果の候補の選択方法として、次の候補を
示すものがある。すなわち、定められた範囲をペンタッ
チすると、次の候補が現われる方法である。また、タッ
プする（ペンでタブレットに軽く触れる）ことで、候補
のリストが現われ、その中から選択する方法もある。さ
らに、入力された図形をキャンセルを行う場合、キャン
セルと定められた範囲をペンタッチすると、入力図形を
キャンセルするなどの方法もある。

【０００３】本発明に係る従来技術を記載した公知文献
として、例えば、特開昭６３−８２５８４号公報に「パ
ターン認識方法」が提案されている。この公報のもの
は、あいまいさを伴う手書き文字図形の認識装置に好適
で、ストローク形状にあいまいさがあっても、登録図形
との正しいマッチングを可能にするために、入力ストロ
ークを、その形状が明確に円弧である部分と、明確に直
線である部分及び円弧か直線かあいまいな部分とに分離
し、このあいまいな部分が円弧か直線かの解釈を変え
て、入力ストロークの円弧または直線の線分要素による
構造パターンを複数個作り、該構造パターンと各辞書図
形の構造パターンとの構造の比較や、線分要素の円弧ら
しさ、または直線らしさのチェックにより相違度を求
め、該相違度の小さいものを選択するものである。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】前述のように、従来の
図形認識装置において、低価格の装置を作ることや、パ
ーソナル機器に搭載するには、以下のような問題点があ
る。すなわち、線分要素列に変換する方法では、正確な
認識を行うためには、記入されたストロークすべてにつ
いて、座標列を詳細に追跡し、線分と円弧の要素に判定
する必要がある。また、要素列の判定に処理時間がかか
り、ＣＰＵ（中央処理装置）等の処理能力が低いパーソ
ナル機器では、実時間で処理することができない。処理
能力を高くするには、コストの問題がある。また、角度
とヒストグラムの分布を用いる方法では、タブレットの
解像度などに起因する量子化誤差のため、絶対的に小さ
く記入された図形を正しく認識できない。また、タブレ
ットの解像度を上げることは、製造上の問題やコストの
問題があり、パーソナル機器に採用することはできな
い。

【０００５】さらに、人が手書きでタブレット上にペン
で図形を記入すれば、ペンの揺らぎが発生する。この揺
らぎは、図形が小さい場合に、認識に悪影響を及ぼす場
合がある。例えば、極めて小さく書かれた円は、正６角
形等の辺の数が多い多角形と誤認識される場合などであ
る。一般に、人がある図形を書く場合、一定以下の大き
さになると、変形を伴うのが普通で、正しく書くことが
できない。一方、表示一体型タブレットの場合、表示側
の解像度が低いことが原因で、図形が変形して表示さ
れ、第３者が判断できなくなることがある。例えば、ミ
リ３図形の最大幅が５mmの正６角形を記入するとすれ
ば、タブレット上の筆跡を、第３者が見ると円と見える
ことが多い。このような場合、上記の方法では、認識結
果として６角形などが出力され、記入された筆跡との不
一致が起こることがある。

【０００６】候補の選択方法は、従来技術では、ペンの
移動量が多く、ペンによる図形入力には時間がかかる。
また、筆記者が図形記入中に意図に反して、ストローク
がタブレットに入力される場合があるが、この場合も、
上記の手法では、誤認識が起こることがある。このよう
に、操作性の問題がある。

【０００７】本発明は、このような実情に鑑みてなされ
たもので、入力時に生ずるペンの揺らぎやタブレットの
量子化誤差による認識率の低下を除き、筆順に左右され
ず、かつ、入力図形との差異の少ない手書き図形認識装
置を提供することを目的としている。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明は、上記目的を達
成するために、（１）タブレット上に書れたペンの軌跡
を検出する検出手段と、時系列に記録したストロークデ
ータを作成し、該ストロークデータを用いて認識処理を
行う処理手段と、該処理手段による処理結果をタブレッ
ト上に表示する表示手段から成るオンライン手書き図形
認識装置において、前記ストロークが入力される毎にス
トローク毎のデータの処理を行うデータ処理手段と、該
ストロークに含まれる辺の数および弧と認められる部分
を求める認識手段と図形入力を終了後に、全ストローク
に形成される特徴を抽出する抽出手段と、閉図形（全ス
トロークでループを形成し、交点を持たない図形）の判
断を行う判断手段とを有し、前記ストローク毎の特徴と
統合し、筆順や画数に依存せずに図形を認識すること、
更には、（２）前記ストローク毎の特徴として、筆記方
向を示す角度成分のヒストグラムを計算する演算手段
と、該ヒストグラムの分布により辺の数を推定する推定
手段と、カテゴリを分類した後、カテゴリ毎において推
定された数の頂点の候補位置を検出する検出手段と、該
頂点間の座標列および同一のストロークで入力された隣
合う辺間の座標列について、その区間の直線性の判別を
行う判別手段と、扇形などの弧をもつ図形と、持たない
図形の判断を行う判断手段とを有し、頂点の座標から求
められる辺の長さや角度などの特徴で図形の詳細判別を
行うことで、筆順や画数に依存せずに、図形を認識する
こと、或いは、（３）タブレット上に書かれたペンの軌
跡を検出する検出手段と、時系列に記録したストローク
データを作成し、該ストロークデータを用いて認識処理
を行う処理手段と、該処理手段による処理結果をタブレ
ット上に表示する表示手段と、認識結果を選択する選択
手段とから成るオンライン手書き図形認識装置におい
て、前記ストロークが入力される毎にストローク毎のデ
ータの処理を行うデータ処理手段と、該ストロークに含
まれる図形要素の大きさや回転角を求める認識手段とを
有し、図形入力を終了後に、全ストロークのデータによ
り、図形要素の大きさや回転角を求めること、更には、
（４）前記（１）,（２）,（３）のいずれかにおいて、
入力された図形の大きさにより、認識結果として出力す
る図形のカテゴリに制限を設けること、更には、（５）
前記（１）,（２）,（３）のいずれかにおいて、入力さ
れたストロークが、他のストロークに比べて短いと判断
できるとき、該ストロークを認識対象から外すこと、或
いは、（６）表示一体型タブレット上に書かれたペンの
軌跡を検出する検出手段と、時系列に記録したストロー
クデータを作成し、該ストロークデータを用いて認識処
理を行う処理手段と、該処理手段による処理結果をタブ
レット上に表示する表示手段と、認識結果を選択する選
択手段とから成るオンライン手書き図形認識装置におい
て、前記認識結果が画面上に表示されているとき、ペン
で表示画面をタップすることにより、次の候補の表示の
要求と次の図形入力との判別を行う判別手段を有するこ
と、或いは、（７）候補を選択する機能を有するオンラ
イン手書き図形認識装置において、認識結果が表示され
ているタブレットにペンでタップされたとき、タブレッ
ト上のタップされた位置と、表示された図形の位置との
関係により、候補の選択や入力のキャンセル等の処理を
選択する選択手段を有すること、或いは、（８）候補を
選択する機能を有するオンライン手書き図形認識装置に
おいて、認識結果が表示されているタブレットにペンで
タップされたとき、タブレット上のタップされた位置
と、表示された図形を形成するストローク位置との関係
により、誤った認識をしたストロークを選択し、その部
分のみの候補の選択等の処理を選択する選択手段を有す
ること、或いは、（９）タブレット上に書れたペンの軌
跡を検出する検出手段と、時系列に記録したストローク
データを作成し、該ストロークデータを用いて認識処理
を行う処理手段と、該処理手段による処理結果をタブレ
ット上に表示する表示手段とから成るオンライン手書き
図形認識装置において、前記タブレットに入力されたス
トロークの数により、認識結果として出力する図形のカ
テゴリに制限を設ける制限手段を有することを特徴とし
たものである。

【０００９】

【作用】本発明の手書き図形認識装置は、ストロークが
入力される毎にストローク毎のデータの処理を行ない、
そのストロークに含まれる辺の数および弧らしい部分な
どを求め、図形入力を終了後に、全ストロークに形成さ
れる特徴を抽出し、閉図形の判断を行ない、ストローク
毎の特徴と統合し、筆順、画数に依存せずに図形を認識
する。角度ヒストグラムの分布を計算するという単純な
処理を用いることと、ストローク毎の処理が独立に行え
ることにより処理量を押えることができ、この角度ヒス
トグラムの分布を用いる手法には、ペンのブレを吸収出
来るメリットがある。また、頂点抽出法には、頂点の数
が推測されているため、線分要素列に分解する場合に比
べ、厳密に追跡判定する必要がなく、容易に頂点の位置
が検出できる。検出した頂点を用いて、再度、詳細に識
別を行うことで、再度ヒストグラムを用いた場合の、タ
ブレットの解像度が低いことに起因する誤認識の問題を
解決できる。この方式で、処理能力の低い小型パーソナ
ル機器等に搭載可能な、筆順や画数、回転等に左右され
ない自由度の高い、かつ処理量を押えた図形認識システ
ムが提供できる。また、記入された図形の大きさや画数
等で、認識結果として出力する図形のカテゴリに制限を
設け、実際にタブレット上に表示される図形に近い認識
結果が得られる。操作性の面から、候補選択時において
も、繁雑な操作を解消し、入力時間を短くすることで、
ペンによる図形入力の効率が向上する。このように、小
型で、高性能かつ使いやすい図形認識装置を実現でき
る。

【００１０】

【実施例】実施例について、図面を参照して以下に説明
する。図１は、本発明による手書き図形認識装置の一実
施例を説明するための構成図で、タブレット上にペンを
回して図形を入力するオンライン図形入力装置の構成図
である。図中、１はタブレット、２はストローク終了判
定部、３はストローク処理部、４は図形終了判定部、５
は図形認識部、６は表示座標生成部、７は表示部であ
る。なお、以下の実施例の数値は一例であり、図形認識
装置の使用状況等を考慮して適切な設定を行うことがで
きる。

【００１１】実施例１本発明による手書き図形認識装置は、タブレット上にか
書かれたペンの軌跡を検出し、時系列に記録したストロ
ークデータを作り、ストロークデータを用いて認識処理
を行い、その結果をタブレット上に表示するオンライン
手書き図形認識装置に係る。表示一体型タブレット１上
に、筆記者が記入したデータを電気信号で表現される座
標点列のデータに変換し、そのデータをストローク処理
部３に転送する。次に、ストローク終了判定部２におい
て、ストロークの記入の終了が判定されると、前記スト
ローク処理部３においてストローク処理を行う。すなわ
ち、ストロークが入力される毎にストローク毎のデータ
の処理を行い、そのストロークに含まれる辺の数および
弧らしい部分などを求める。次に、図形終了判定部４に
より、図形終了を判定すると、図形認識部５が起動さ
れ、入力されたストロークについて、開図形か閉図形か
の判断を行う。すなわち、図形入力を終了後に、全スト
ロークに形成される特徴を抽出し、閉図形（全ストロー
クでループを形成し、交点を持たない図形）の判断を行
い、ストローク毎の特徴と統合し、筆順や画数に依存せ
ずに図形を認識する。認識処理を行った結果は、表示座
標生成部６に送られ、入力された位置に相当する座標に
計算され、その結果を液晶を用いた表示部７に送って表
示する。

【００１２】図２は、本発明による手書き図形認識装置
の動作を説明するためのフローチャートである。以下、
各ステップに従って順に説明する。まず、ストロークの
入力を行い（Step１）、ストローク処理部において、前
処理として座標点列における同一点及び中間点をデータ
から除去する（Step２）。次にストロークが閾値より短
いかどうかを判断し（Step３）、ストロークが閾値より
短ければストロークをスキップし（Step４）、前記Step
１へ戻る。ストロークが閾値より短くなければ、絶対方
向のヒストグラムを計算し、ストロークの特徴を抽出す
る（Step５）。次に、図形終了判定部において、図形入
力が終了かどうかを判断し（Step６）、図形入力が終了
でなければ、前記Step１へ戻る。図形入力が終了であれ
ば、絶対方向ヒストグラムを計算し、ストロークの特徴
を抽出する（Step７）。次に、図形認識部において、入
力されたストロークについて閉図形であるかどうかを判
断し（Step８），閉図形でなければ、開図形認識処理を
行い（Step１０）、図形の特徴量の計算を行う（Step１
１）。前記Step８において、閉図形であれば、閉図形認
識処理を行い（Step９）、図形の特徴量の計算を行って
（Step１１）、タブレット上に表示する。（Step１
２）。

【００１３】図３（ａ）〜（ｄ）は、ストローク処理の
例を示す図で、ストローク毎の特徴の例を示したもので
ある。図（ａ）は入力されたストロークの例で、黒丸は
列処理後の点を示す。図（ｂ）は方向コードの例、図
（ｃ）は角度ヒストグラム（窓掛け列）、図（ｄ）は角
度ヒストグラム（窓掛け後）を各々示す図である。

【００１４】ストローク処理部３において、前処理とし
て座標点列における同一点及び中間点をデータから除去
する。ここでの中間点とは、前後の点の座標を直線で結
んだ時、この線上の点もしくは、線上に点がない場合、
Ｘ軸またはＹ軸と並行に進むと始めて交わる点を意味す
る。図３（ａ）における黒丸の部分が除去された残りに
あたる。その後、該当ストロークにおいて記入方向にし
たがって連なる座標列の終点を除くすべての点につい
て、その点から次の点への方向と長さを求める。方向
は、図３（ｂ）に示すように、全周３６０度を３２方向
に量子化した値を用いる。これを方向毎に、図３（ｃ）
に示すように、長さを合計した角度ヒストグラムを求め
る。次に、図３（ｄ）に示すように、これに幅３の窓掛
けを行った後、ヒストグラムの最大の値を持つ角度と、
ピークすなわち極大値をもつ角度とを求める。ピークの
最大値が、ヒストグラムの最大値にくらべ極めて小さい
ときは、このピークを無視する。それと同時に、ストロ
ークの外接枠と長さの合計を集計する。以上の処理をス
トローク入力毎に繰り返す。

【００１５】図形終了判定部４において、図形終了を判
断すると図形認識部５が起動され、入力されたストロー
クについてまず、閉図形か開図形かの判断を、次のよう
に行う。すなわち、入力された図形が１画の場合、その
始点と終点の距離が３mm以下で、かつ、ストロークを示
す座標を直線で結んだ場合で途中に交点を持たない場合
は閉図形とする。入力された図形か２画以上の場合、各
ストロークの端点をつなぎ、すべてのストロークを含
み、かつ、すべての端点間が３mm以下の場合は閉図形と
判断する。

【００１６】閉図形と判断された場合、閉図形であれ
ば、直線のみで形作られるならＮ角形（Ｎ＞３）である
ことは明らかであるので、ストローク処理部３で検出さ
れたヒストグラムのピークの数により辺の数を推定し、
その辺の数毎に詳細識別を行う。まず、推定された辺の
数の頂点を抽出する。複数ストロークの端点で形成され
る頂点はその中点を採用する。ストローク内に頂点が存
在する場合は、まず、対象となるストロークに含まれる
と推定された辺の数に長さが同じになるように分割す
る。ストロークの始点終点間に、上記の分割点をストロ
ークの記入方向に並べ、以下の処理を行う。まず、分割
点の１番目の点を、前後の点を結んだ直線よりもっとも
離れている点に変更する。２番目以降の点も同様の処理
を繰り返す。分割点がすべて変更されなくなるまでこの
処理を繰り返すことで、推定された頂点の位置を検出す
る。続いて、頂点が抽出された後、下の式で定義される
直線度、直線度＝（頂点間の直線距離）／（ストローク上での道
乗り）および、該当区間の角度ヒストグラムの、頂点間の直線
方向からの分散を基準に、直線であるか否かを判断す
る。判断を行うための閾値は、タブレットの性能等によ
り任意に設定する。以上により、多角形と扇形の判別を
行うことができる。

【００１７】開図形と判断された場合、ストローク毎に
線分近似を行い、直線または複数の線分と円弧からなる
認識結果を認識結果として出力する。上記のように認識
処理を行った結果を、表示座標生成部６に送り、入力さ
れた位置に相当する表示装置の座標を計算する。その結
果を液晶を使った表示部７に送って表示する。以降、オ
ンライン図形認識を終了するまで同様の処理を繰り返
す。

【００１８】このように、開図形と閉図形の判断を行
い、閉図形であれば、直線のみで形作られるＮ角形（Ｎ
＞３）であることは明らかであるので、ストローク直線
部分を検出し、その位置および長さにより入力された図
形を認識する。また、入力図形の大きさと回転角度を抽
出する時において、Ｎ角形の場合、ストローク認識で得
られた回転角度を、ストローク記入時の回転方向を一定
（例えば時計回り）に変換して図形の各辺の角度とす
る。この場合、始点終点の位置と図形の大きさに対する
ストロークの長さと辺の長さにより、他の辺の絶対角度
等の特徴を用いて、図形の認識と整形を行う。開図形で
あれば、区間毎に線分と曲線に近似を行なう。

【００１９】閉図形の認識において、ストロークの記入
方法を角度ヒストグラムを用いて分類した後、推定され
る数の頂点等の特徴点を検出し、それを用いて詳細に判
別を行う。さらに、図形の大きさがある大きさ以下にな
ると、認識対象を絞ることで、小さく記入された図形の
誤認識を防ぐ。また、操作性の面で、タブレットに結果
を表示した後の次のペン入力を、次の入力であるかまた
は候補選択であるかを判断する部分を設け、その結果に
より候補を選ぶ等の次の処理を選択する。この処理を選
択する場合、直前の結果の表示位置との関係を用いるこ
とができる。

【００２０】実施例２オンライン図形認識装置において、タブレットより入力
されたすべてのストロークの座標点列について、Ｘ軸方
向とＹ軸方向の最小値及び最大値をそれぞれ求め、Ｘ軸
方向とＹ軸方向それぞれの幅を計算し、大きい方の幅を
図形の最大幅とする。この最大幅が、４mmより小さい場
合は、「円」あるいは「直線」のみを認識対象とし、４
mmより大きく、７mmより小さい場合は、上記の図形に、
「正３角形」「正方形」を加える。さらに７mmより大き
く、１０mmより小さい場合は、「直角３角形」「長方
形」を加える。

【００２１】実施例３タブレットより入力されたストローク座標点列につい
て、ストロークの前処理を行った後に、始点−終点間の
距離を求める。ストローク判定部において、認識処理を
行う前に各ストロークの長さを比較して、前最大の長さ
をもつストロークを求める。このストロークの長さを基
準とし、１／１０以下の長さしか持たないストロークが
あれば、筆記者が誤って入力したと判断し、このストロ
ークをストロークバッファより消去する。以上の処理を
行った後、認識処理を実行する。

【００２２】実施例４図４は、オンライン図形認識処理を説明するためのフロ
ーチャートである。以下各ステップに従って順に説明す
る。上記入力装置は、キーボード等による操作でオンラ
イン図形認識が開始される。オンライン図形認識モード
に入ると、まず、ペン入力待ちの状態に入る（step
１）。図形の入力でユーザがペンを用いて図形を入力す
る（step２）。入力終了後、図形認識処理を行い（step
３）、その認識結果の第１位候補を表示する（step
４）。表示後、ペン入力待ちとなる（step５）。ペンで
何らかの入力がされると、タップであるかどうかのの判
断を行う（step６）。タップであれば、次の候補要求さ
れたと解釈し、現在の結果の図形を消去し、次の候補で
表示を行い（step７）、入力待ちの状態になる（step
５）。タップでなければ、次の図形の入力が開始された
と判断し、図形入力の処理を行う（step２）。以降、オ
ンライン図形認識を終了するまで同様の処理を繰り返
す。

【００２３】実施例５図５は、オンライン図形認識処理を説明するための他の
フローチャートである。以下、各ステップに従って順に
説明する。オンライン図形認識モードに入ると、まず、
ペン入力待ちの状態に入る（step１）。図形の入力でユ
ーザがペンを用いて図形を入力する（step２）。入力終
了後、図形認識処理を行い（step３）、その認識結果の
第１位候補を表示する（step４）。表示後、ペン入力待
ちとなる（step５）。ペンで何らかの入力がされると、
タップであるかどうかの判断を行う（step６）。タップ
であると判断されると、表示されている認識結果の図形
位置と、タップされた位置を比較し（step７）、タップ
された位置が、図形の内部かまたは近い位置（例えば、
直線距離で3mm以内）にあれば、認識結果の現在の結果
の図形を消去し、次の候補を表示する（step８）。図形
の外部であれば、キャンセルと入力されたと判断し、認
識結果の図形を消し（step９）、入力待ちの状態となる
（step１）。以降、オンライン図形認識を終了するまで
同様の処理を繰り返す。

【００２４】実施例６図５に示すフローチャートに従って説明する。なお、st
ep１〜step６までの処理は実施例５と同様である。step
６でタップであると判断されると、表示されている認識
結果の図形を形成するストローク位置と、タップされた
位置を比較し（step７）、タップされた位置が、図形の
内部かまたは近い位置（例えば、直線距離で３mm以内）
にあれば、認識結果の現在の結果の図形を消去し、タッ
プされたストロークの認識結果を変えた次の候補を表示
する（step７）。図形の外部であれば、キャンセルと入
力されたと判断し、認識結果の図形を消去し（step
９）、入力待ちの状態となる（step１）。以降、オンラ
イン図形認識を終了するまで同様の処理を繰り返す。

【００２５】実施例７実施例１と同様に認識を行う。図形認識部５において、
閉図形と判断された場合は、入力された画数を１画がす
くなくとも１辺を形成するものとして、多角形の認識を
行う。

【００２６】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
によると、以下のような効果がある。すなわち、ストロ
ークが入力される毎にストローク毎のデータの処理を行
い、そのストロークに含まれる辺の数および弧らしい部
分などを求め、図形入力を終了後に、全ストロークに形
成される特徴を抽出し、閉図形（全ストロークでループ
を形成し、交点を持たない図形）の判断を行い、ストロ
ーク毎の特徴と統合し、筆順、画数、に依存せず、図形
を認識するようにしたので、入力時の、ペンの揺らぎ、
タブレットの量子化誤差による認識率の低下を防ぎ、筆
順に左右されず、かつ入力図形との差異の少ないオンラ
イン図形認識装置を提供することができる。また、容易
に候補の選択が行うことができ、再記入の選択を行うこ
とができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による手書き図形認識装置の一実施例を
説明するための構成図である。

【図２】本発明による手書き認識の動作を説明するため
のフローチャートである。

【図３】本発明におけるストローク毎の特徴の例を示す
図である。

【図４】本発明におけるオンライン図形認識処理を説明
するためのフローチャートである。

【図５】本発明におけるオンライン図形認識処理を説明
するための他のフローチャートである。

【符号の説明】

１…タブレット、２…ストローク終了判定部、３…スト
ローク処理部、４…図形終了判定部、５…図形認識部、
６…表示座標生成部、７…表示部。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】タブレット上に書れたペンの軌跡を検出
する検出手段と、時系列に記録したストロークデータを
作成し、該ストロークデータを用いて認識処理を行う処
理手段と、該処理手段による処理結果をタブレット上に
表示する表示手段とから成るオンライン手書き図形認識
装置において、前記ストロークが入力される毎にストロ
ーク毎のデータの処理を行うデータ処理手段と、該スト
ロークに含まれる辺の数および弧と認められる部分を求
める認識手段と、図形入力を終了後に、全ストロークに
形成される特徴を抽出する抽出手段と、閉図形の判断を
行う判断手段とを有し、前記ストローク毎の特徴と統合
し、筆順や画数に依存せずに図形を認識することを特徴
とする手書き図形認識装置。
【請求項２】前記ストローク毎の特徴として、筆記方
向を示す角度成分のヒストグラムを計算する演算手段
と、該ヒストグラムの分布により辺の数を推定する推定
手段と、カテゴリを分類した後、カテゴリ毎において推
定された数の頂点の候補位置を検出する検出手段と、該
頂点間の座標列および同一のストロークで入力された隣
合う辺間の座標列について、その区間の直線性の判別を
行う判別手段と、扇形などの弧をもつ図形と、持たない
図形の判断を行う判断手段とを有し、頂点の座標から求
められる辺の長さや角度などの特徴で図形の詳細判別を
行うことで、筆順や画数に依存せずに、図形を認識する
ことを特徴とする請求項１記載の手書き図形認識装置。
【請求項３】タブレット上に書かれたペンの軌跡を検
出する検出手段と、時系列に記録したストロークデータ
を作成し、該ストロークデータを用いて認識処理を行う
処理手段と、該処理手段による処理結果をタブレット上
に表示する表示手段と、認識結果を選択する選択手段と
から成るオンライン手書き図形認識装置において、前記
ストロークが入力される毎にストローク毎のデータの処
理を行うデータ処理手段と、該ストロークに含まれる図
形要素の大きさや回転角を求める認識手段とを有し、図
形入力を終了後に、全ストロークのデータにより、図形
要素の大きさや回転角を求めることを特徴とする手書き
図形認識装置。
【請求項４】入力された図形の大きさにより、認識結
果として出力する図形のカテゴリに制限を設けることを
特徴とする請求項１、２又は３記載の手書き図形認識装
置。
【請求項５】入力されたストロークが、他のストロー
クに比べて短いと判断できるとき、該ストロークを認識
対象から外すことを特徴とする請求項１、２又は３記載
の手書き図形認識装置。
【請求項６】表示一体型タブレット上に書かれたペン
の軌跡を検出する検出手段と、時系列に記録したストロ
ークデータを作成し、該ストロークデータを用いて認識
処理を行う処理手段と、該処理手段による処理結果をタ
ブレット上に表示する表示手段と、認識結果を選択する
選択手段とから成るオンライン手書き図形認識装置にお
いて、前記認識結果が画面上に表示されているとき、ペ
ンで表示画面をタップすることにより、次の候補の表示
の要求と次の図形入力との判別を行う判別手段を有する
ことを特徴とする手書き図形認識装置。
【請求項７】候補を選択する機能を有するオンライン
手書き図形認識装置において、認識結果が表示されてい
るタブレットにペンでタップされたとき、タブレット上
のタップされた位置と、表示された図形の位置との関係
により、候補の選択や入力のキャンセル等の処理を選択
する選択手段を有することを特徴とする手書き図形認識
装置。
【請求項８】候補を選択する機能を有するオンライン
手書き図形認識装置において、認識結果が表示されてい
るタブレットにペンでタップされたとき、タブレット上
のタップされた位置と、表示された図形を形成するスト
ローク位置との関係により、誤った認識をしたストロー
クを選択し、その部分のみの候補の選択等の処理を選択
する選択手段を有することを特徴とする手書き図形認識
装置。
【請求項９】タブレット上に書れたペンの軌跡を検出
する検出手段と、時系列に記録したストロークデータを
作成し、該ストロークデータを用いて認識処理を行う処
理手段と、該処理手段による処理結果をタブレット上に
表示する表示手段とから成るオンライン手書き図形認識
装置において、前記タブレットに入力されたストローク
の数により、認識結果として出力する図形のカテゴリに
制限を設ける制限手段を有することを特徴とする手書き
図形認識装置。