JPH08180137A

JPH08180137A - 文字入力装置

Info

Publication number: JPH08180137A
Application number: JP6323031A
Authority: JP
Inventors: Jun Ito; 純伊藤; Hiromi Tomita; ひろみ冨田; Akira Nakajima; 晃中島; Hiroyuki Kumai; 裕之隈井; Yasumasa Matsuda; 泰昌松田
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1994-12-26
Filing date: 1994-12-26
Publication date: 1996-07-12

Abstract

(57)【要約】【目的】日本語の一般的な傾向を利用することにより、
日本語として尤もらしい認識結果を出力し、文字認識率
を向上させることが可能な文字入力装置を提供する。【構成】制御手段１０３は、記憶手段１０２が格納して
いるプログラムを実行することにより、座標入力手段１
０１が入力した筆記データに似通っている度合いが大き
い１つ以上の文字を表す文字コードを出力し、さらに、
これら１つ以上の文字コードのうちのいずれか１つを認
識結果として出力するが、この際に、同じ字種の文字が
連続して出現することが多いという日本語の一般的な傾
向を利用して、前回認識結果として出力された文字コー
ドが表す文字の字種と同じ字種となる文字を表す文字コ
ードを、優先的に認識結果として出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、文字入力装置に係り、
特に、手書きされた文字の筆記データを文字コードに変
換し、変換した文字コードで表される文字を表示する文
字入力装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、コンピュータの小型化に伴い、可
搬性を重視した「ペンコンピュータ」と称される情報処
理装置が普及している。一般に、ペンコンピュータは、
持ち運ばれることを前提としているので、ペンおよびタ
ブレットを入力手段としており、操作者は、一方の手で
本体を持ち、もう一方の手でペンを持ちながらタブレッ
トに対して入力操作を行うことができる。ペンコンピュ
ータは、キーボードやマウスのように固定台を必要とし
ないので、移動中や立ったままでの操作に適している。

【０００３】このように、操作者は、卓上コンピュータ
において文字を入力する場合は、キーボードで文字を入
力していたが、ペンコンピュータにおいては、ペンでタ
ブレットに対して文字を手書きして入力する。

【０００４】このようにして入力された筆記データは、
文字認識処理が行われることによって、文字コードに変
換され、変換された文字コードで表される文字が表示さ
れる。

【０００５】文字認識処理とは、文字の標準的な筆記パ
ターンである標準筆記パターンおよび文字を表す文字コ
ードを文字ごとに記憶している文字認識辞書を参照する
ことにより、入力された筆記データが標準筆記パターン
に似通っている度合いを示す一致度を求め、求めた一致
度が予め決められた値より大きい標準筆記パターンに対
応する文字コードを認識結果として出力する処理である
が、操作者が意図した文字を表す文字コードが常に認識
結果として出力されるわけではない。

【０００６】例えば、「カ（カタカナ）」という文字と
「力（漢字）」という文字とは非常に似通っており、ま
た、「一（漢字）」という文字と「ー(長音)」という文
字とは非常に似通っているので、いずれの文字の筆記デ
ータが入力されたかを明確に区別することが困難であ
り、操作者が意図した文字を表す文字コードを認識結果
として出力することができない場合がある。このとき、
操作者は、認識結果を修正するための認識結果修正操作
を行わねばならず、操作上の負担となる。

【０００７】この操作者の負担を減らすためには、文字
認識処理の文字認識率（正しい認識結果を出力できる割
合）を向上させることが重要であり、現在は、９０％〜
９５％の文字認識率が得られるようになっている。

【０００８】ところが、従来の文字認識処理は、１文字
ごとに、該文字の筆記データの一致度を求めるようにな
っていることから、上述した例のように似通っている文
字については、いずれの文字の筆記データが入力された
かを明確に区別することが依然として困難であった。

【０００９】そこで、文字認識処理に加えて、認識結果
が日本語文であることを前提にして、前後の認識結果を
参照することにより、認識結果を自動的に修正するとい
う単語処理を行うようにすることができる。

【００１０】単語処理は、例えば、「カ（カタカナ）」
という文字の筆記データが入力されたか「力（漢字）」
という文字の筆記データが入力されたかを区別するため
に、前の認識結果を参照し、前の認識結果が「重」とい
う文字を表す文字コードであった場合には、「重力」と
いう単語を構成する文字の筆記データが入力されたらし
いと推測し、「カ（カタカナ）」という文字を表す文字
コードより「力（漢字）」という文字を表す文字コード
を、優先的に認識結果として出力するものである。な
お、単語処理を行うためには、日本語として存在する全
ての単語ごとに、該単語を構成する文字を表す文字コー
ドを記憶している単語辞書を備えるようにする必要があ
る。

【００１１】また、さらに、単語同士の接続関係を示す
情報を単語辞書に加えることによって、単語同士が接続
される可能性をも調べるようにしたの日本語処理を行う
ようにすることもできる。

【００１２】単語処理および日本語処理の詳細について
は、特開平１−２３１１８５号公報，特開平２−１２４
８１号公報を参照されたい。

【００１３】

【発明が解決しようとする課題】ところで、一般に、文
字認識処理は、実際には、１つの文字の筆記データにつ
いて、まず、１０個程度の文字コードを認識候補として
出力し、それらのうちの１つを認識結果として出力する
ようになっている。そこで、１つの文字の筆記データに
ついて、いずれの認識候補を認識結果として出力するか
を決定するためには、全ての認識候補の組み合わせに対
して単語処理や日本語処理を行わなければならず、例え
ば、２つの文字の筆記データについては、１０×１０通
りの認識候補の組み合わせが生じ、３つの文字の筆記デ
ータについては、１０×１０×１０通りの認識候補の組
み合わせが生じるので、これらの全ての認識候補の組み
合わせに対して単語処理や日本語処理を行うためには、
多大な処理時間を要し、また、ペンコンピュータのよう
な小型の情報処理装置の処理速度では、実用上困難であ
る。

【００１４】そこで、本発明の目的は、単語処理や日本
語処理を行わずに、日本語の一般的な傾向を利用するこ
とにより、日本語として尤もらしい認識結果を出力し、
文字認識率を向上させることが可能な文字入力装置を提
供することにある。

【００１５】

【課題を解決するための手段】本発明で利用する日本語
の一般的な傾向としては、第１に、日本語においては、
同じ字種の文字が、いくつかの文字数分だけ連続して出
現することが多いという傾向が挙げられる。例えば、カ
タカナおよび英字は、文章中では名詞（外来語や固有名
詞等）として使用されることが多く、また、数字は、２
桁以上続くものが多い。

【００１６】また、本発明で利用する日本語の一般的な
傾向としては、第２に、日本語においては、数十万語の
単語が存在するが、日常生活で使用される単語は、たか
だか数百語程度であり、特定の単語が繰り返し出現する
ことが多いという傾向が挙げられる。特に、テーマが絞
られた１つの文章中では、第２の傾向は顕著である。

【００１７】そこで、本発明は、上記第１の傾向を利用
して、文字認識処理によって出力された文字コードのう
ち、前回認識結果として出力された文字コードで表され
る文字の字種と同じ字種となるような文字コードを、優
先的に認識結果として出力するようにしている。

【００１８】また、本発明は、上記第２の傾向を利用し
て、認識結果として出力されたことがある連続する複数
の文字コードを、１つの単語を構成する要素である複数
の文字を表す文字コードであるとみなして記憶してお
き、以降は、この記憶内容に基づいて認識結果を出力す
るようにしている。ただし、認識結果として出力された
ことがある連続する２つの文字コードの全てを記憶する
わけではなく、例えば、連続する２つの漢字，連続する
２つのカタカナ，連続する２つの英字を表す文字コード
を記憶するようにしている。

【００１９】具体的には、本発明は、上記第１の傾向を
利用した文字入力装置として、（１）手書きされた文字
の筆記データを入力する手書き入力手段、（２）文字ご
とに、該文字の標準的な筆記パターンである標準筆記パ
ターン、該文字を表す文字コード、および、該文字の字
種を記憶している文字認識辞書記憶手段、（３）上記手
書き入力手段が入力した筆記データが上記標準筆記パタ
ーンに似通っている度合いを示す一致度を求め、求めた
一致度が予め決められた値より大きい標準筆記パターン
に対応する文字コードおよび字種を、求めた一致度と共
に、文字認識情報として出力する文字認識手段、（４）
上記文字認識手段が出力した文字認識情報を記憶する文
字認識情報記憶手段、（５）文字の字種ごとに、該字種
の文字の次に出現する文字が何の字種となるかの確率を
示す、予め決められた確率値を記憶している字種連接情
報記憶手段、（６）上記字種連接情報記憶手段が記憶し
ている確率値に応じて、上記文字認識情報記憶手段が記
憶している文字認識情報ごとに、該文字認識情報が示す
一致度に加算すべき加算点を計算し、該一致度と計算し
た加算点との合計値が最も大きい文字認識情報を、認識
結果として出力する加算点計算手段、（７）上記手書き
入力手段が入力した筆記データ、および、上記加算点計
算手段が認識結果として出力した文字認識情報が示す文
字コードで表される文字を表示する表示手段、を備えた
文字入力装置を提供している。

【００２０】なお、上記字種連接情報記憶手段が記憶し
ている確率値は、次に出現する文字の字種が前の文字の
字種と同じ字種となる確率値が、次に出現する文字の字
種が前の文字の字種と異なる字種となる確率値より大き
くなるようになっており、上記加算点計算手段は、上記
字種連接情報記憶手段が記憶している確率値に応じて文
字認識情報についての加算点を計算する際に、該文字認
識情報が示す字種と前回認識結果として出力された文字
認識情報が示す字種とから、該文字認識情報に対応する
確率値を求め、求めた確率値が大きいほど、該文字認識
情報についての加算点が大きくなるようにすることが好
ましい。

【００２１】また、上記加算点計算手段が認識結果とし
て出力した文字認識情報が示す字種と同じ字種を含む文
字認識情報が、それまでにいくつだけ連続して認識結果
として出力されているかを示す連続字種数を計算する連
続字種数計算手段をさらに備えるようにすることがで
き、このようにした場合は、上記加算点計算手段は、さ
らに、上記連続字種数計算手段が計算した連続字種数が
大きいほど、前回認識結果として出力された文字認識情
報が示す字種と同じ字種を含む文字認識情報についての
加算点が小さくなるようにすることができる。

【００２２】一方、本発明は、上記第２の傾向を利用し
た文字入力装置として、（１）手書きされた文字の筆記
データを入力する手書き入力手段、（２）文字ごとに、
該文字の標準的な筆記パターンである標準筆記パター
ン、該文字を表す文字コード、および、該文字の字種を
記憶している文字認識辞書記憶手段、（３）上記手書き
入力手段が入力した筆記データが上記標準筆記パターン
に似通っている度合いを示す一致度を求め、求めた一致
度が予め決められた値より大きい標準筆記パターンに対
応する文字コードおよび字種を、求めた一致度と共に、
文字認識情報として出力する文字認識手段、（４）上記
文字認識手段が出力した文字認識情報を記憶する文字認
識情報記憶手段、（５）１つの単語を構成する要素とな
る複数の文字を表す文字コードを組にした連接文字情報
を記憶する連接文字情報記憶手段、（６）上記連接文字
情報記憶手段が記憶している連接文字情報に基づいて、
上記文字認識情報記憶手段が記憶している文字認識情報
ごとに、該文字認識情報が示す一致度に加算すべき加算
点を計算し、該一致度と計算した加算点との合計値が最
も大きい文字認識情報を、認識結果として出力する加算
点計算手段、（７）上記手書き入力手段が入力した筆記
データ、および、上記加算点計算手段が認識結果として
出力した文字認識情報が示す文字コードで表される文字
を表示する表示手段、を備えた文字入力装置を提供して
いる。

【００２３】そして、上記連接文字情報記憶手段は、予
め決められた同じ字種を示す複数の文字認識情報が認識
結果として連続して出力されているならば、これら複数
の文字認識情報が示す文字コードで表される文字が１つ
の単語を構成する要素となる複数の文字であるとみなし
て、これら複数の文字認識情報が示す文字コードを組に
したものを、上記連接文字情報として記憶するようにし
ている。

【００２４】なお、上記構成に加えて、上記表示手段が
表示した文字を表す文字コードを含む文字認識情報と、
該該文字認識情報以外の他の文字認識情報とを入れ替え
る旨の指示を受付ける受付手段をさらに備えるようにし
てもよく、このようにした場合は、上記表示手段は、上
記受付手段が入れ替える旨の指示を受付けた場合に、表
示している文字を、該入れ替える旨が指示された文字認
識情報が示す文字コードで表される文字に変更して表示
するようにし、また、上記連接文字情報記憶手段は、上
記受付手段が入れ替える旨の指示を受付けた場合に、予
め決められた同じ字種を示す複数の文字認識情報が認識
結果として連続して出力されているならば、これら複数
の文字認識情報が示す文字コードで表される文字が１つ
の単語を構成する要素となる複数の文字であるとみなし
て、これら複数の文字認識情報が示す文字コードを組に
したものを、上記連接文字情報として記憶するようにす
ることができる。

【００２５】上記加算点計算手段は、上記連接文字情報
記憶手段が記憶している連接文字情報に基づいて文字認
識情報についての加算点を計算する際に、該文字認識情
報が示す文字コードと前回認識結果として出力された文
字認識情報が示す文字コードとを組にしたものを含む連
接文字情報が上記連接文字情報記憶手段に記憶されてい
る文字認識情報についての加算点を、予め決められた値
とするようにすることができる。

【００２６】なお、本明細書において、「文字」という
記述には、記号を含むものとする。

【００２７】

【作用】上述したように、一致度は、筆記データについ
て文字単位で文字認識処理を行った結果求められる値で
あり、一致度が最も大きい文字認識情報を認識結果とし
て出力すると、前後関係がいっさい参照されていない認
識結果が出力されることとなるので、区別することが困
難な文字の筆記データについて、操作者の意図通りの認
識結果が出力されない場合がある。そこで、本発明で
は、前回認識結果として出力された文字認識情報の内容
を参照することにより計算した加算点と一致度との合計
値が最も大きい文字認識情報を認識結果として出力する
ようにしている。

【００２８】前回認識結果として出力された文字認識情
報の内容のうち、文字認識情報についての加算点を計算
する際に参照する内容とは、上記第１の傾向を利用する
場合は字種であり、上述した第２の傾向を利用する場合
は文字コードである。

【００２９】詳しくは、上記第１の傾向を利用した文字
入力装置において、上記字種連接情報記憶手段が記憶し
ている確率値は、字種ごとに、該字種の文字の次に出現
する文字の字種が何であるかを統計的に調査した結果に
基づいて、予め決められた値であり、特に、次に出現す
る文字の字種が前の文字の字種と同じ字種となる確率値
が、次に出現する文字の字種が前の文字の字種と異なる
字種となる確率値より大きくなるようになっている。

【００３０】そこで、上記加算点計算手段が上記確率値
に応じて計算する文字認識情報についての加算点は、前
回認識結果として出力された文字認識情報が示す字種と
同じ字種を含む文字認識情報についての加算点が、前回
認識結果として出力された文字認識情報が示す字種と異
なる字種を含む文字認識情報についての加算点より大き
くなる。

【００３１】また、上記加算点計算手段は、文字認識情
報の加算点を計算すると、文字認識情報が示す一致度と
計算した加算点との合計値が最も大きい文字認識情報
を、認識結果として出力するので、前回認識結果として
出力された文字認識情報が示す字種と同じ字種を含む文
字認識情報が、優先的に認識結果として出力されること
となる。

【００３２】従って、日本語として尤もらしい認識結果
を出力し、文字認識率を向上させることができるように
なる。

【００３３】また、詳しくは、上記第２の傾向を利用し
た文字入力装置において、上記連接文字情報記憶手段が
記憶している連接文字情報は、１つの単語を構成する要
素となる複数の文字を表す文字コードを組にしたもので
ある。

【００３４】そこで、上記加算点計算手段が上記連接文
字情報に基づいて計算する文字認識情報についての加算
点は、該文字認識情報が示す文字コードと前回認識結果
として出力された文字認識情報が示す文字コードとを組
にしたものを含む連接文字情報が上記連接文字情報記憶
手段に記憶されている文字認識情報についての加算点の
みが、予め決められた値となる。

【００３５】また、上記加算点計算手段は、文字認識情
報についての加算点を計算すると、文字認識情報が示す
一致度と計算した加算点との合計値が最も大きい文字認
識情報を、認識結果として出力し、上記連接文字情報記
憶手段は、予め決められた同じ字種（例えば、カタカ
ナ，漢字，英字）を示す複数の文字認識情報が認識結果
として連続して出力されているならば、これら複数の文
字認識情報が示す文字コードで表される文字が１つの単
語を構成する要素となる複数の文字であるとみなして、
これら複数の文字認識情報が示す文字コードを組にした
ものを、上記連接文字情報として記憶するので、１度で
も認識結果として出力されたことがある、同じ字種を含
む連続する複数の文字認識情報は、以降は、優先的に認
識結果として出力されることとなる。

【００３６】従って、単語として学習するのと同様の効
果が得られるので、単語処理や日本語処理を行わなくて
も、日本語として尤もらしい認識結果を出力し、文字認
識率を向上させることができるようになる。さらに、単
語処理や日本語処理を行わないことから、高速に認識結
果を出力することができるようになる。

【００３７】

【実施例】以下、本発明の実施例について図面を参照し
て説明する。

【００３８】図１は本実施例の文字入力装置の機能ブロ
ック図である。

【００３９】図１において、１０１は座標入力手段、１
０２は記憶手段、１０３は制御手段、１０４は表示手
段、１０５は外部記憶手段、１０６は電源、１０７は電
源スイッチである。

【００４０】座標入力手段１０１は、具体的には、手書
きされた筆記データをオンラインで入力するタブレット
や、手書きされている筆記データをオフラインで入力す
るスキャナーであり、本実施例では、座標入力手段１０
１がタブレットである場合について説明する。

【００４１】記憶手段１０２は、具体的には、主メモリ
であり、各種プログラムおよび文字認識辞書等を格納し
ている。また、制御手段１０３は、具体的には、ＣＰＵ
であり、記憶手段１０２に格納されている各種プログラ
ムを実行する。

【００４２】表示手段１０４は、具体的には、液晶表示
装置やＣＲＴであり、座標入力手段１０１が入力した筆
記データや制御手段１０３による各種プログラムの実行
結果を表示する。本実施例では、表示手段１０４が液晶
表示装置である場合について説明する。

【００４３】外部記憶手段１０５は、具体的には、フロ
ッピィディスクやＩＣカードである。また、電源１０６
は、これらの手段に電流を供給し、電源スイッチ１０７
は、電源１０６による電流供給の入／切を操作者が指示
するためものである。

【００４４】図２は本実施例の文字入力装置の外観図で
ある。

【００４５】図２に示すように、本実施例の文字入力装
置は、大別して、本体２０１と付属のペン２０２とから
構成されている。本体２０１は、記憶手段１０２，制御
手段１０３，電源１０６を内蔵しており、また、電源ス
イッチ１０７，透明なタブレットの下に液晶表示装置を
配置した表示一体型タブレット２０３，外部記憶手段１
０５の挿入口２０４を備えている。

【００４６】操作者が表示一体型タブレット２０３上を
ペン２０２で触れると、ペン２０２で触れられた位置
は、タブレットによってその座標データが検知され、検
知された座標データは、制御手段１０３に出力される。
これにより、操作者は、キーボードを用いずに、ペン２
０２で、筆記データを手書きしたり各種指示を行うこと
ができる。

【００４７】次に、本実施例の文字入力装置における操
作者の操作の流れについて、図３〜図１０を用いて説明
する。

【００４８】図３は電源スイッチ１０７が投入された直
後の表示一体型タブレット２０３の画面表示例を示して
いる。

【００４９】図３に示すように、表示一体型タブレット
２０３には、文字（文字コードで表される文字）を表示
する本文領域３０１と、次の文字の表示位置を示すカー
ソル３０２と、操作者が文字の筆記データを手書きする
文字枠３０３と、手書きされた筆記データについて文字
認識処理を行う旨を指示する認識ボタン３０４と、文字
認識処理によって出力された全ての認識候補の文字（文
字コードで表される文字）を表示する認識候補枠３０５
と、認識結果の文字（文字コードで表される文字）を本
文領域３０１に表示する旨を指示する確定ボタン３０６
とが表示されている。

【００５０】操作者は、文字入力を行う場合に、まず、
図４に示すように、文字枠３０３にペン２０２で文字の
筆記データを手書きする。これにより、タブレットによ
って該筆記データの座標データが検知され、検知された
座標データに対応する液晶表示板の画素が反転表示され
て、該筆記データの筆跡が文字枠３０３内に表示され
る。なお、ここでは、操作者は、「日」という文字を意
図した筆記データを手書きしている。

【００５１】続いて、操作者は、図５に示すように、認
識ボタン３０４をペン２０２で触れることにより、該筆
記データについて文字認識処理を行う旨を指示する。こ
れにより、該筆記データについての文字認識処理が行わ
れて、１つ以上の認識候補が出力され、これらの認識候
補のうちの第１の認識候補の文字が、認識結果の文字と
して、該筆記データの代わりに文字枠３０３に表示され
る。ここでは、操作者の意図通りの文字（「日」）が文
字枠３０３に表示されている。なお、１つ以上の認識候
補のうちのいずれを第１の認識候補として決定するかに
ついては後述する。

【００５２】続いて、操作者は、上述した操作と同様
に、図６に示すように、文字枠３０３にペン２０２で文
字の筆記データを手書きし、認識ボタン３０４をペン２
０２で触れることにより、該データについて文字認識処
理を行う旨を指示する。なお、ここでは、操作者は、
「立」という文字を意図した筆記データを手書きしてい
る。

【００５３】これにより、該筆記データについての文字
認識処理が行われて、１つ以上の認識候補が出力され、
これらの認識候補のうちの第１の認識候補の文字が、認
識結果の文字として、該筆記データの代わりに文字枠３
０３に表示されるが、ここで、例えば、図７に示すよう
に、操作者の意図通りの文字（「日」）とな異なる文字
（「主」）が文字枠３０３に表示されてしまった場合
に、操作者は、第１の認識候補（認識結果）以外の他の
認識候補のうちの所望の認識候補を第１の認識候補に修
正するための認識結果修正操作を行う。

【００５４】すなわち、操作者は、図８に示すように、
文字枠３０３に表示されている認識結果の文字
（「主」）をペン２０２で触れることにより、該文字認
識結果を第１の認識候補とする全ての認識候補の文字を
認識候補枠３０５に表示する旨を指示する。これによ
り、第１の認識候補を含む全ての認識候補の文字（ここ
では、「主」，「立」，「安」，「広」，「皿」）が認
識候補枠３０５に表示されるので、操作者は、これらの
文字のうちの意図通りの文字（「立」）をペン２０２で
触れることにより、該文字の認識候補を第１の認識候補
に修正する旨を指示する。これにより、操作者が修正す
る旨を指示した文字（「立」）の認識候補が第１の認識
候補に修正され、図９に示すように、修正後の第１の認
識候補の文字（「立」）が、修正前の第１の認識候補の
文字（「主」）に代わって文字枠３０３に表示される。

【００５５】操作者は、認識結果修正操作を終了する
と、図１０に示すように、確定ボタン３０６をペン２０
２で触れることにより、文字枠３０３に表示されている
認識結果の文字を本文領域３０１に表示する旨を指示す
る。これにより、文字枠３０３に表示されている認識結
果の文字（「日」，「立」）が、本文領域３０１に表示
される。

【００５６】さて、本実施例の文字入力装置は、文字認
識処理によって出力された１つ以上の認識候補のうちの
から第１の認識候補（認識結果）を決定する際に、従来
のような単語処理や日本語処理を行わずに、日本語の一
般的な傾向を利用することにより、日本語として尤もら
しい認識結果を出力し、文字認識率を向上させることを
可能としたものである。

【００５７】本実施例で利用する日本語の一般的な傾向
としては、第１に、日本語において、カタカナおよび英
字は、文章中では名詞（外来語や固有名詞等）として使
用されることが多く、従って、いくつかの文字数分だけ
連続して出現することが多いという傾向が挙げられる。
また、日本語において、数字は、２桁以上続くものが多
く、従って、いくつかの文字数分だけ連続して出現する
ことが多いという傾向が挙げられる。

【００５８】この第１の傾向を利用すると、例えば、筆
記データの手書きの仕方によっては、操作者が「シ（カ
タカナ）」，「ス（カタカナ）」，「テ（カタカ
ナ）」，「ム（カタカナ）」という文字を意図していた
のに、「シ」，「又（漢字）」，「千（漢字）」，
「ム」という認識結果の文字が表示されてしまったり、
操作者が「Ｐ（英字）」，「Ｏ（英字）」，「Ｔ（英
字）」，「Ａ（英字）」，「Ｔ（英字）」，「Ｏ（英
字）」という文字を意図していたのに、「Ｐ」，「０
（数字）」，「丁（漢字）」，「Ａ」，「丁（漢
字）」，「０（数字）」という認識結果の文字が表示さ
れてしまうことを防止することができる。

【００５９】そこで、この第１の傾向を利用するための
機能として、本実施例では、前の認識結果の文字の字種
を引き継ぐような認識候補を第１の認識候補（認識結
果）として決定する機能を設けるようにしている。以
下、この機能を字種継承機能と称する。

【００６０】また、本実施例で利用する日本語の一般的
な傾向としては、第２に、日本語においては、数十万語
の単語が存在するが、日常生活で使用する単語はたかだ
か数百語程度であり、特定の単語が繰り返し出現するこ
とが多いという傾向が挙げられる。

【００６１】そこで、この第２の傾向を利用するための
機能として、本実施例では、１度入力された単語を学習
しておき、以降は、学習内容に基づいて認識結果（第１
の認識候補）を決定する機能を設けるようにしている。
ただし、本実施例では、従来のように単語辞書を参照せ
ずに、連続する２つの漢字，連続する２つのカタカナ，
連続する２つの英字を、１つの単語を構成する要素とみ
なして、学習するようにする。以下、この機能を連接学
習機能と称する。

【００６２】なお、本実施例では、字種継承機能および
連接学習機能の２つの機能を設けるようにして説明して
いるが、いずれか一方のみを設けるようにすることも容
易にできることはいうまでもない。

【００６３】本実施例の文字入力装置において、文字認
識処理、および、字種継承機能および連接学習機能を実
現するための処理は、具体的には、制御手段１０３が、
記憶手段１０２に格納されている各種プログラムを実行
することにより実現することができる。また、記憶手段
１０２には、各種プログラムが使用する各種データ（文
字認識辞書を含む。）も格納される。

【００６４】図１１は記憶手段１０２の内容を模式的に
示す図である。

【００６５】図１１に示すように、記憶手段１０２は、
各種プログラム領域１１０１と、認識候補データ領域１
１０２と、連接頻度データ領域１１０３と、減衰パラメ
ータデータ領域１１０４と、字種継承文字数領域１１０
５と、連接記憶データ領域１１０６と、座標データ領域
１１０７と、本文データ領域１１０８とから構成されて
いる。

【００６６】各種プログラム領域１１０１は、文字認識
処理を行う文字認識処理プログラム，後述するメイン処
理プログラム，後述する連接学習処理プログラム，後述
する加算点計算処理プログラムを含む各種プログラムが
格納される領域である。

【００６７】認識候補データ領域１１０２は、文字認識
処理によって出力された認識候補が格納される領域であ
り、この詳細については後述する。

【００６８】連接頻度データ領域１１０３，減衰パラメ
ータデータ領域１１０４，字種継承文字数領域１１０５
は、字種継承機能を実現するために必要なデータが格納
される領域であり、これらの詳細については後述する。

【００６９】連接記憶データ領域１１０６は、連接学習
機能を実現するために必要なデータが格納される領域で
あり、この詳細については後述する。

【００７０】座標データ領域１１０７は、手書きされた
筆記データの座標データが格納される領域であり、本文
データ領域１１０８は、本文領域３０１に表示されてい
る文字の文字コードが格納される領域である。

【００７１】なお、これらの領域１１０１〜１１０８
は、必要に応じて、一部または全部が独立した個々のメ
モリで実現するようにすることもできる。

【００７２】図１２は認識候補データ領域１１０２の内
容を模式的に示す図であり、図７に示した画面表示とな
っている状態での内容を示している。

【００７３】図１２において、１２０１は１つ目の文字
枠３０３に手書きされた筆記データについての認識候補
が格納される認識候補記憶領域、１２０２は２つ目の文
字枠３０３に手書きされた筆記データについての認識候
補が格納される認識候補記憶領域であり、認識候補デー
タ領域１１０４には、少なくとも文字枠３０３の数分だ
けの認識候補記憶領域が設けられている。

【００７４】認識候補記憶領域は、全ての認識候補のそ
れぞれについて、該認識候補の文字コードが格納される
文字コードフィールド１２０３と、該認識候補の文字の
字種が格納される字種フィールド１２０４と、該認識候
補の一致度が格納される一致度フィールド１２０５と、
字種継承機能または連接学習機能の出力結果である加算
点が格納される加算点フィールド１２０６とから構成さ
れている。

【００７５】例えば、認識候補記憶領域１２０１におい
て、文字コードフィールド１２０３には、「日」，
「月」，「円」，「目」，「白」とう５つの文字の認識
候補の文字コードが格納されており、字種フィールド１
２０４には、それぞれの文字が漢字である旨を示す
「漢」が格納されている。

【００７６】なお、文字認識処理においては、文字ごと
に、標準的な筆記データである標準筆記パターンとそれ
に対応する文字コードとが格納されている文字認識辞書
を参照することにより、認識候補を出力するようになっ
ている。すなわち、手書きされた筆記データと文字認識
辞書中の標準筆記パターンとを照合して、両者の形が似
通っている度合いを示す値（ここでは、値が大きいほど
似通っている度合いが高いとものとする。）を一致度と
して求め、求めた一致度が予め決められた閾値より大き
い場合に、該標準筆記パターンに対応する文字コード
を、求めた一致度と共に、認識候補として出力するよう
になっている。そこで、出力された認識候補の文字コー
ドが、文字コードフィールド１２０３に格納され、ま
た、該認識候補の一致度が、一致度フィールド１２０５
に格納されることとなる。

【００７７】本実施例では、文字認識辞書中に、さら
に、文字の字種（ひらがな，カタカナ，漢字，数字，英
字，記号）が格納されるようにしており、文字認識処理
が、文字コードおよび一致度と共に、字種も出力するよ
うにしている。そこで、出力された認識候補の字種が、
字種フィールド１２０４に格納されることとなる。

【００７８】ところで、従来の文字認識処理において
は、一致度が最も大きい認識候補が第１の認識候補とし
て決定され、優先的に認識結果として出力されるように
なっていた。しかし、この一致度は、筆記データと標準
筆記パターンとを文字単位で照合した結果に基づいて求
められた値であるので、前後関係がいっさい参照されて
いない認識結果が出力されることとなっていた。このた
め、上述したように、「シ」，「ス」，「テ」，「ム」
という文字の認識結果や「Ｐ」，「Ｏ」，「Ｔ」，
「Ａ」，「Ｔ」，「Ｏ」という文字の認識結果が意図通
り得られない場合がある。

【００７９】そこで、本実施例では、前の文字の認識結
果を参照することにより、認識候補ごとの加算点を計算
し、計算した加算点を加算点フィールド１２０６に格納
するようにしている。そして、１つ以上の認識候補のう
ちから第１の認識候補を決定する際に、一致度フィール
ド１２０５に格納されている一致度と加算点フィールド
１２０６に格納されている加算点とを合計した値（以
下、優先度と称す。）が最も大きい認識候補を第１の認
識候補として決定するようにしている。なお、加算点を
計算する加算点計算処理の詳細については後述する。

【００８０】図１３は連接頻度データ領域１１０３の内
容を模式的に示す図である。

【００８１】連接頻度データ領域１１０３には、字種ご
とに、該字種の文字の次に出現する文字の字種が何であ
るかを統計的に調査した結果に基づいて予め決められた
値が格納されている。

【００８２】図１３において、ｉは前の文字の字種を示
し、ｊはその次の文字の字種を示している。ｉ行ｊ列は
字種ｉの次に字種ｊが出現する確率Ｐijを示している。
例えば、前の文字がカタカナである場合に、次の文字が
カタカナである確率は、７０％であることを示してい
る。

【００８３】図１４は減衰パラメータデータ領域１１０
４の内容を模式的に示す図である。

【００８４】カタカナ，英字，数字は、上述したように
連続して出現することが多いという傾向があるが、連続
する文字数は有限である。そこで、本実施例では、字種
継承機能が、同じ字種の文字が連続するごとに、徐々に
その機能を減衰していくようになっており、減衰パラメ
ータデータ領域１１０４には、そのための減衰率が格納
されている。

【００８５】同じ字種の文字が連続する文字数の平均は
字種ごとに異なるので、減衰率は、字種ごとに、該字種
の文字が連続する文字数を統計的に調査した結果に基づ
いて予め決められた値となっている。

【００８６】図１５は継承文字数領域１１０５の内容を
模式的に示す図である。

【００８７】継承文字数領域１１０５には、減衰パラメ
ータデータ領域１１０４に格納されている減衰率と共
に、字種継承機能を減衰するために使用される継承文字
数が格納される。継承文字数は、第１の認識候補として
決定した認識候補の文字の字種が、それまでに何文字分
だけ連続して同じ字種であったかを示す値である。例え
ば、図９に示したように、操作者が認識結果修正操作を
行った後の画面表示となっている状態では、継承文字数
領域１１０５には、「２」が格納されることとなる。

【００８８】図１６は連接記憶データ領域１１０６の内
容を模式的に示す図である。

【００８９】連接記憶データ領域１１０６には、操作者
が認識結果修正操作を行った場合に、修正する旨が指示
された文字の文字コードと１つ前の文字の文字コードと
を組にしたもの（以下、連接文字コード組と称す。）が
格納される。例えば、図９に示したように、操作者が認
識結果修正操作を行った後の画面表示となっている状態
では、連接記憶データ領域１１０６には、「日」という
文字の文字コードと「立」という文字の文字コードとを
組にした連接文字コード組が格納されることとなる。

【００９０】ただし、連接記憶データ領域１１０６に
は、操作者が修正する旨を指示した文字の字種と１つ前
の文字（文字枠３０３に表示されている文字）の字種と
が同じ場合であり、かつ、その字種が漢字，カタカナ，
英字のうちのいずれかであった場合に限り、その内容が
格納される。

【００９１】漢字，カタカナ，英字は、単語として繰り
返し入力されることが多いので、１度入力された連続す
る２つの漢字，連続する２つのカタカナ，連続する２つ
の英字を、１つの単語を構成する要素とみなして、それ
らの文字コードを組にした連接文字コード組を連接記憶
データ領域１１０６に格納しておき、以降は、連接記憶
データ領域１１０６に連接文字コード組として格納され
ている文字コードの認識候補を優先的に第１の認識候補
として決定することにより、単語処理や日本語処理を行
わなくても、日本語として尤もらしい認識結果を出力
し、文字認識率を高めることができる。また、単語処理
や日本語処理を行わないことから、高速に認識結果を出
力することができるようになる。

【００９２】次に、本実施例の文字入力装置において、
字種継承機能および連接学習機能を実現するための処理
について、図１７〜図２２を用いて説明する。

【００９３】図１７はメイン処理プログラムのフローチ
ャートである。

【００９４】メイン処理プログラムは、電源スイッチ１
０７が投入されると起動され、まず、ハードウェア的な
初期化処理を行う（ステップ１７０１）。続いて、タブ
レットが座標データを検知したか否かを判定し（ステッ
プ１７０２）、座標データを検知したと判定した場合
は、該座標データが、文字枠３０３内にあるか（ステッ
プ１７０３）、認識ボタン３０４内にあるか（ステップ
１７０４）、確定ボタン３０６内にあるか（ステップ１
７０５）、認識候補枠３０５内にあるか（ステップ１７
０６）を調べる。

【００９５】タブレットが検知した座標データが文字枠
３０３内にある場合は（ステップ１７０３）、文字枠３
０３に筆記データが手書きされた場合（図４に示した画
面表示となっている状態）、および、文字枠３０３に表
示されている文字が触れられた場合と（図８に示した画
面表示となっている状態）の２つの場合が考えられるの
で、文字枠３０３に文字が表示されているか否かを調べ
る（ステップ１７０７）。

【００９６】文字枠３０３に文字が表示されていないな
らば、文字枠３０３に筆記データが手書きされた場合で
あることを意味しているので、タブレットが検知した座
標データに対応する液晶表示装置の画素を反転表示さ
せ、図４に示した画面表示のように、手書きされた筆記
データの筆跡を表示すると共に（ステップ１７０８）、
該座標データを座標データ領域１１０７に格納する（ス
テップ１７０９）。また、文字枠３０３に文字が表示さ
れているならば、文字枠３０３に表示されている文字が
触れられた場合であることを意味しているので、該文字
の認識候補を第１の認識候補とする全ての認識候補を、
認識候補データ領域１１０２から取り出して、図８に示
した画面表示のように、取り出した認識候補の文字を認
識候補枠３０５に表示する（ステップ１７１０）。

【００９７】また、タブレットが検知した座標データが
認識ボタン３０４内にある場合は（ステップ１７０
４）、認識ボタン３０４が触れられたことを意味してい
るので、座標データ領域１１０７に座標データが格納さ
れているか否かを調べ（ステップ１７１１）、座標デー
タが格納されているならば、該座標データ（筆記デー
タ）について文字認識処理を行うように、文字認識処理
プログラムを起動する（ステップ１７１２）。文字認識
処理プログラムが行う文字認識処理は上述した通りであ
り、文字認識処理プログラムが文字認識処理を終了する
と、文字認識処理によって出力された認識候補（文字コ
ード，字種，一致度）を、一致度が大きい順に、認識候
補データ領域１１０２に格納し（ステップ１７１３）、
格納した時点での第１の認識候補の文字の字種と同じ字
種の文字（文字枠３０３に表示されている文字）がそれ
までに何文字分だけ連続しているかを、該第１の認識候
補の文字から前にさかのぼって計算し、計算結果を継承
文字数領域１１０５に格納する（ステップ１７１４）。
この計算は、具体的には、認識候補データ領域１１０２
において、該第１の認識候補が格納されている認識候補
記憶領域より前の全ての認識候補記憶領域に格納されて
いる第１の認識候補の字種フィールド１２０５を参照す
ることにより行うことができる。

【００９８】続いて、座標データ領域１１０７を初期化
した後（ステップ１７１５）、ステップ１７１４で認識
候補データ領域１１０２に格納された認識候補の加算点
を計算する加算点計算処理を行うように、加算点計算処
理プログラムを起動する（ステップ１７１６）。なお、
加算点計算処理の詳細については後述する。

【００９９】加算点計算処理プログラムが加算点計算処
理を終了すると、認識候補データ領域１１０２におい
て、計算された加算点が加算点フィールド１２０６に格
納され、一致度フィールド１２０５に格納されている一
致度と加算点フィールド１２０６に格納されている加算
点とを合計した優先度が大きい順に、認識候補が並び替
えられているので、該優先度が最も大きい認識候補（１
番目に格納されている認識候補）を第１の認識候補とし
て決定し、決定した第１の認識候補の文字を、図５およ
び図７に示した画面表示のように、文字枠３０３に表示
する（ステップ１７１７）。

【０１００】また、タブレットが検知した座標データが
確定ボタン３０６内にある場合は（ステップ１７０
５）、確定ボタン３０６が触れられたことを意味してい
るので、認識候補データ領域１１０２に認識候補が格納
されているか否かを調べ（ステップ１７１８）、認識候
補が格納されているならば、そのうちの第１の認識候補
の文字コードを本文データ領域１１０８のデータ末尾に
追加して格納すると共に（ステップ１７１９）、該文字
コードの文字を本文領域３０１のカーソル３０２が示す
表示位置に表示する（ステップ１７２０）。

【０１０１】続いて、認識候補データ領域１１０２を初
期化し（ステップ１７２１）、継承文字数領域１１０５
を初期化し（ステップ１７２２）、文字枠３０３内を初
期化する（ステップ１７２３）。

【０１０２】また、タブレットが検知した座標データが
認識候補枠３０５内にある場合は（ステップ１７０
６）、認識候補枠３０５に文字が表示されているか否か
を調べ（ステップ１７２４）、文字が表示されているな
らば、図９に示した画面表示のように、認識候補枠３０
５に表示されている文字が触れられたことを意味してい
るので、認識候補データ領域１１０２において、触れら
れた文字の認識候補、すなわち、修正する旨が指示され
た文字の認識候補とその時点の第１の認識候補とを入れ
替えて、修正する旨が指示された文字の認識候補を第１
の認識候補とする（ステップ１７２５）。

【０１０３】続いて、修正する旨が指示された文字の認
識候補を学習する連接学習処理を行うように、連接学習
処理プログラムを起動する（ステップ１７２６）。な
お、連接学習処理の詳細については後述する。

【０１０４】連接学習処理プログラムが連接学習処理を
終了すると、ステップ１７２５で入れ替えられた後の第
１の認識候補の文字コードの文字を、文字枠３０３に表
示されている文字の代わりに表示し（ステップ１７２
７）、認識候補枠３０５内を初期化する（ステップ１７
２８）。また、ステップ１７２５で入れ替えられた後の
第１の認識候補の文字の字種と同じ字種の文字（文字枠
３０３に表示されている文字）がそれまでに何文字分だ
け連続しているかを、該文字から前にさかのぼって計算
し、計算結果を継承文字数領域１１０５に格納する（ス
テップ１７２９）。この計算は、具体的には、認識候補
データ領域１１０２において、該第１の認識候補の文字
の認識候補が格納されている認識候補記憶領域より前の
全ての認識候補記憶領域に格納されている第１の認識候
補の字種フィールド１２０５を参照することにより行う
ことができる。

【０１０５】続いて、ステップ１７２５で入れ替えられ
た後の第１の認識候補の文字以降の文字（文字枠３０３
に表示る文字）の認識候補の加算点を計算する加算点計
算処理を行うように、加算点計算処理プログラムを起動
する（ステップ１７３０）。

【０１０６】ここで、ステップ１７３０で加算点計算処
理を行う理由について説明する。

【０１０７】操作者が、複数文字分の筆記データを文字
枠３０３に手書きした後に認識ボタン３０４をペン２０
２で触れた場合は、該複数文字分の筆記データの認識結
果の文字が文字枠３０３に表示されることとなるが、こ
のとき、操作者が、途中の文字について認識結果修正操
作を行うと、ステップ１７２９で継承文字数領域１１０
５に格納された継承文字数が以前に格納されていた値と
異なることがあり、それに伴って、該文字以降の文字の
認識候補の加算点が変わってくることがある。そこで、
このような場合に、修正する旨が指示された文字以降の
全ての文字の認識候補の加算点を再計算し、一致度と再
計算した加算点とを合計した優先度が大きい順に、認識
候補を入れ替えるようにする。ステップ１７３０で加算
点計算処理を行うのは、この加算点の再計算を行うため
である。

【０１０８】加算点計算処理プログラムが加算点計算処
理を終了すると、認識候補データ領域１１０２におい
て、再計算された加算点が加算点フィールド１２０６に
格納され、一致度フィールド１２０５に格納されている
一致度と加算点フィールド１２０６に格納されている加
算点とを合計した優先度が大きい順に、認識候補が並び
替えられているので、該優先度が最も大きい認識候補
（１番目に格納されている認識候補）を第１の認識候補
として決定し、決定した第１の認識候補の文字を文字枠
３０３に表示する（ステップ１７３１）。

【０１０９】なお、本実施例では、操作者が認識結果修
正操作を行った場合にのみ、ステップ１７２６で連接学
習処理を行うようにしているが、記憶手段１０２の容量
がある程度大きいならば、操作者が文字の筆記データを
手書きする度に連接学習処理を行って、学習する機会を
増やすようにしてもよい。

【０１１０】また、本実施例では、ステップ１７１２で
行われる文字認識処理によって、１つ以上の認識候補が
必ず出力されすることを前提としているが、文字認識処
理において、操作者が手書きした筆記データとの間の一
致度が予め決められた閾値より大きい標準筆記データが
文字認識辞書に格納されていない場合には、認識候補が
１つも出力されなくなるので、このような場合は、閾値
を下げて、再度、文字認識処理を行うことにより、１つ
以上の認識候補が必ず出力されるようになっている。と
ころが、一致度が小さい認識候補、すなわち、形があま
り似通っていない認識候補が出力されることとなるの
で、このような場合には、後述するように、連接記憶デ
ータ領域１１０６を参照し、過去に１度でも手書きされ
たことがある文字の認識候補があるならば、該認識候補
以外の認識候補を切り捨てるようにすることにより、余
分な認識候補を出力しないようにすることができる。

【０１１１】図１８はステップ１７２６の連接学習処理
を行う連接学習処理プログラムのフローチャートであ
る。

【０１１２】連接学習処理は、操作者が認識結果修正操
作を行った場合に、修正する旨が指示された文字の文字
コードと１つ前の文字（文字枠３０３に表示されている
文字）の文字コードとを組にした連接文字コード組を、
連接記憶データ領域１１０６に格納する処理である。た
だし、修正する旨が指示された文字の字種と１つ前の文
字の字種とが同じ字種であり、かつ、該字種が漢字，カ
タカナ，英字のうちのいずれかであった場合に限って、
連接文字コード組を格納する。

【０１１３】具体的には、操作者が修正する旨を指示し
た文字の字種が、漢字，カタカナ，英字のうちのいずれ
かであるか否かを調べ（ステップ１８０１）、漢字，カ
タカナ，英字のうちのいずれかであるならば、修正する
旨が指示された文字の字種と１つ前の文字の字種とが同
じであるか否かを判定し、同じであるならば、連接文字
コード組を取得する（ステップ１８０２）。連接文字コ
ード組の取得は、具体的には、認識候補データ領域１１
０２において、修正する旨が指示された文字の認識候補
が格納されている認識候補記憶領域より１つ前の認識候
補記憶領域を参照することにより行うことができる。

【０１１４】ステップ１８０２で連接文字コード組が取
得できたならば、取得した連接文字コード組を連接記憶
データ領域１１０６に格納する（ステップ１８０３）。

【０１１５】なお、連接文字コード組を格納する際に、
既に同じ連接文字コード組が格納されていることが考え
られるが、このようなときには、既に格納されている連
接文字コード組に上書きして格納するようにしてもよい
し、重複する連接文字コード組を格納することを許容す
るようにしてもよい。

【０１１６】また、連接文字コード組を新しい順に格納
するようにすることもでき、この場合は、既に同じ連接
文字コード組が格納されているときには、既に格納され
ている連接文字コード組を削除してから、新たに取得し
た連接文字コード組を格納するようにする。

【０１１７】図１９はステップ１７１６およびステップ
１７３０の加算点計算処理を行う加算点計算処理プログ
ラムのフローチャートである。

【０１１８】上述したように、文字認識処理が行われた
後、文字認識処理によって出力された認識候補（文字コ
ード，字種，一致度）が、一致度が大きい順に、認識候
補データ領域１１０２に格納されるが、一致度は、筆記
データについて文字単位で文字認識処理を行った結果で
あり、前後関係は、いっさい参照していない。そこで、
ステップ１７１６で、図１９のフローチャートに示す加
算点計算処理を行うことにより、認識候補データ領域１
１０２に格納された認識候補の加算点を計算し、一致度
と計算した加算点とを合計した優先度が大きい順に、認
識候補を入れ替えるようにしている。

【０１１９】また、上述したように、操作者が途中の文
字について認識結果修正操作を行うと、継承文字数が変
更されることがあり、それに伴って、該文字以降の文字
の認識候補の加算点が変わってくることがある。そこ
で、ステップ１７３０で、操作者が修正する旨を指示し
た文字以降の文字数分だけ、図１９のフローチャートに
示す加算点計算処理を行うことにより、操作者が修正す
る旨を指示した文字以降の全ての文字について、該文字
の認識候補の加算点を再計算し、一致度と再計算した加
算点とを合計した優先度が大きい順に、認識候補を入れ
替えるようにしている。

【０１２０】加算点には、以下に説明するように、連接
学習機能による加算点と字種継承機能による加算点があ
るが、本実施例では、連接学習機能による加算点を優先
するようにしている。すなわち、通常は、字種継承機能
による加算点を用い、特に、操作者が過去に認識結果修
正操作を行ったことがある文字に対しては、連接学習機
能による加算点を優先して用いるようにすることによ
り、日本語の一般的な傾向を利用しながら、操作者の操
作に合わせて文字認識率を向上させることができるよう
にしている。

【０１２１】具体的には、加算点を計算しようとしてい
る認識候補が格納されている認識候補記憶領域と１つ前
の認識候補記憶領域とを参照し、前者に格納されている
全ての認識候補の文字コードと後者に格納されている第
１の認識候補の文字コードとをそれぞれ組にしたものに
ついて、該組と一致する連接文字コード組が連接記憶デ
ータ領域１１０６に格納されているか否かを調べる（ス
テップ１９０１）。一致する連接文字コード組が格納さ
れているならば（ステップ１９０２）、該組にした文字
コードの認識候補について、連接学習機能による加算点
を計算し、計算した加算点を加算点フィールド１２０６
に格納する（ステップ１９０３）。連接学習機能による
加算点は、具体的には、予め決められた正の値である。

【０１２２】なお、連接学習処理において、連接記憶デ
ータ領域１１０６に重複する連接文字コード組を格納す
ることを許容するようにした場合は、一致する連接文字
コード組が２つ以上格納されていることもあるので、そ
のときは、予め決められた正の値に一致する連接文字コ
ード組が格納されている数を乗じた値を加算点とするこ
とによって、学習回数を加算点に反映させることができ
る。また、連接学習処理において、連接記憶データ領域
１１０６に連接文字コード組を新しい順に格納するよう
にした場合は、一致する連接文字コード組が格納された
時点が新しいほど、大きい値となるようにすることによ
って、学習の新／旧を加算点に反映させることができ
る。

【０１２３】続いて、加算点を計算しようとしている認
識候補の全てについて、加算点の計算を終了すると、認
識候補データ領域１１０２において、一致度と加算点と
を合計した優先度が大きい順に、認識候補を並び替える
（ステップ１９０４）。

【０１２４】図２０は連接学習機能による加算点の具体
例を示す図であり、図９に示した画面表示のように、操
作者が認識結果修正操作を行った後、操作者が、２度目
に、「日」，「立」という文字を意図した筆記データを
手書きした場合の認識候補データ領域１１０２の内容を
示している。

【０１２５】操作者が「日」，「立」という文字を意図
した筆記データを手書きした場合に、１度目は、操作者
の意図とは異なる「日」，「主」という文字の認識候補
が第１の認識候補として決定されてしまい、誤認識され
ることとなるが、「立」という文字についての認識結果
修正操作が行われたことにより、「日」という文字の文
字コードと「立」という文字の文字コードとを組にした
連接文字コード組が連接記憶データ領域１１０６に格納
されているので、２度目は、連接学習機能による加算点
が用いられて、図２０に示すように、「立」という文字
の認識候補の加算点が「＋５０」となる。そこで、一致
度と学習内容に応じた加算点とを合計した優先度が最も
大きい「立」という文字の認識候補が「主」という文字
の認識候補と入れ替わり、「日」，「立」の文字の認識
候補が第１の認識候補として決定されて、操作者の意図
通りの認識結果が得られるようになる。

【０１２６】このように、加算点を計算しようとしてい
る全ての認識候補の文字コードと１つ前の文字の文字コ
ード（第１の認識候補の文字コード）とをそれぞれ組に
したもののうち、連接記憶データ領域１１０６に格納さ
れている連接文字コード組と一致する組は、該組が１つ
の単語を構成する要素であることを意味しているので、
該組にした文字コードの認識候補の加算点（連接学習機
能による加算点）が計算されて、第１の認識候補として
決定される度合いが大きくなる。従って、単語処理や日
本語処理を行わなくても、連接学習機能によって、
「日」，「立」という、操作者の意図通りの認識結果を
出力し、文字認識率を向上させることができる。

【０１２７】一方、一致する連接文字コード組が格納さ
れていないならば（ステップ１９０２）、字種継承機能
による加算点を計算する（ステップ１９０５）。

【０１２８】ここで、ステップ１９０５の字種継承機能
による加算点の計算処理について、図２１のフローチャ
ートを用いて説明する。

【０１２９】上述したように、従来のように文字単位で
文字認識処理を行った場合は、「ＰＯ」，「Ｔ」，
「Ａ」，「Ｔ」，「Ｏ」のように識別しにくい文字の場
合は、誤認識が生じてしまう。そこで、本実施例では、
字種ごとに、該字種の文字の次に出現する文字の字種が
何であるかを統計的に調査した結果に基づいて予め決め
られた値（確率）を、連接頻度データ領域１１０３に格
納しておき、字種継承機能を実現することができるよう
にしている。また、カタカナ，英字，数字は、単語とし
て連続して出現することが多いという傾向があるが、連
続する文字数は有限であるので、字種継承機能を徐々に
減衰していくようにするために、字種ごとに、該字種の
文字が連続する文字数を統計的に調査した結果に基づい
て予め決められた値（減衰率）を、減衰パラメータデー
タ領域１１０４に格納しておくと共に、第１の認識候補
として決定した認識候補の文字の字種が、それまでに何
文字分だけ連続して同じ字種であったかを示す値（継承
文字数）を、継承文字数領域１１０５に格納するように
している。

【０１３０】具体的には、認識候補データ領域１１０２
において、加算点を計算しようとしている認識候補が格
納されている認識候補記憶領域の１つ前の認識候補記憶
領域に認識候補が格納されているか否かを調べることに
より、認識候補の加算点を計算しようとしている文字の
１つ前に文字（文字枠３０３に表示されている文字）が
あるか否かを調べ（ステップ２１０１）、文字があるな
らば、変数ｉに、１つ前の文字の字種（１つ前の文字の
認識候補のうちの第１の認識候補の文字の字種）を設定
し（ステップ２１０２）、変数ｊに、現在処理対象とし
ている認識候補（ｋ番目の認識候補）の文字の字種を設
定する（ステップ２１０３）。

【０１３１】続いて、変数ｉ（１つ前の文字の字種）お
よび変数ｊ（ｋ番目の認識候補の文字の字種）から、
（式１）を用いて、ｋ番目の認識候補の加算点Ｄｉｊを
計算する（ステップ２１０４）。

【０１３２】Ｄｉｊ＝（Ｐｉｊ＋Ｎ×αｉ×Ｐｉｊ）×Ａ …（式１）ここで、Ｐｉｊは、連接頻度データ領域１１０３に格納
されている確率であり、Ｎは、継承文字数領域１１０５
に格納されている継承文字数であり、αｉは、減衰パラ
メータデータ領域１１０４に格納されている減衰率であ
る。また、Ａは、字種継承機能による加算点の重み付け
を調整するためのパラメータであり、予め決められた値
となっている。

【０１３３】連接頻度データ領域１１０３において、図
１３に示したように、確率Ｐｉｊは、ひらがな，カタカ
ナ，英字，数字が連続する傾向が強くなるように、その
値が予め決められているので、前の文字の字種と同じ字
種である文字の認識候補の加算点Ｄｉｊが大きくなり、
字種継承機能を実現することができるようになってい
る。

【０１３４】また、継承文字数Ｎが大きくなるほど、加
算点Ｄｉｊは徐々に減衰する。例えば、カタカナの場合
は、Ｎ＝０では、Ｄｉｊ＝（７０＋０）×０.５＝３５
となり、Ｎ＝１では、Ｄｉｊ＝（７０＋１×（−０.
２）×７０）×０.５＝２８となり、Ｎ＝２では、Ｄｉ
ｊ＝２１となり、Ｎ＝３では、Ｄｉｊ＝１４となり、Ｎ
＝４では、Ｄｉｊ＝７となる。なお、ここでは、Ａ＝
０.５として計算しているが、例えば、認識候補の一致
度の平均値が大きいほど、Ａの値を大きくするようにす
るなど、一致度の大きさに応じてＡの値を変更すること
ができる。

【０１３５】このように、継承文字数Ｎが大きくなるに
従って、ある時点で、加算点Ｄｉｊは負の数に転じるの
で、加算点Ｄｉｊが正であるか否かを調べ（ステップ２
１０５）、正であるならば、加算点Ｄｉｊを認識候補デ
ータ領域１１０２の加算点フィールド１２０６に格納す
る（ステップ２１０６）。なお、加算点Ｄｉｊの正／負
を判定しないようにすると、前の文字の字種と同じ字種
である文字の認識候補は、ある文字数分だけ連続してい
る間は、優先度が大きくなり、該文字数を超えて連続す
ると、逆に、優先度が小さくなるようにすることが可能
となる。

【０１３６】続いて、加算点を計算しようとしている全
ての認識候補について、加算点Ｄijを計算し、計算した
加算点Ｄｉｊを加算点フィールド１２０６に格納した後
は（ステップ２１０７）、認識候補データ領域１１０２
において、一致度と加算点とを合計した優先度が大きい
順に、認識候補を並び替える（ステップ２１０８）。そ
して、並び替えた結果、第１の認識候補となった認識候
補の文字の字種と同じ字種の文字が、それまでに何文字
分だけ連続しているかを、該第１の認識候補の文字から
前にさかのぼって計算し、計算結果を継承文字数領域１
１０５に格納する（ステップ２１０９）。この計算は、
具体的には、認識候補データ領域１１０２において、該
第１の認識候補が格納されている認識候補記憶領域より
前の全ての認識候補記憶領域に格納されている第１の認
識候補の字種フィールド１２０５を参照することにより
行うことができる。

【０１３７】図２２は字種継承機能による加算点の具体
例を示す図であり、操作者が、「シ」，「ス」，
「テ」，「ム」という文字を意図した筆記データを手書
きした場合の認識候補データ領域１１０２の内容を示し
ている。

【０１３８】操作者が「シ」，「ス」，「テ」，「ム」
という文字を意図した筆記データを手書きした場合に、
字種継承機能による加算点を用いないと、図２２（ａ）
に示すように、一致度が最も大きい「シ」，「又」，
「千」，「ム」という文字の認識候補が第１の認識候補
として決定されてしまい、誤認識されることとなるが、
字種継承機能による加算点を用いると、図２２（ｂ）に
示すように、一致度と加算点Ｄｉｊとを合計した優先度
が最も大きい「ス」，「テ」という文字の認識候補が
「又」，「千」という文字の認識候補と入れ替わるの
で、「シ」，「ス」，「テ」，「ム」という文字の認識
候補が第１の認識候補として決定されて、操作者の意図
通りの認識結果が得られるようになる。

【０１３９】このように、「シ」という文字以降の文字
の認識候補については、１つ前の文字の字種がカタカナ
であるので、該文字の字種がカタカナであるような認識
候補の加算点が計算されて、第１の認識候補として決定
される度合いが大きくなる。従って、単語処理や日本語
処理を行わなくても、字種継承機能によって、「シ」，
「ス」，「テ」，「ム」という、日本語として尤もらし
い認識結果を出力し、文字認識率を向上させることがで
きる。

【０１４０】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
単語処理や日本語処理を行わなくても、日本語の一般的
な傾向を利用することにより、日本語として尤もらしい
認識結果を出力し、文字認識率を向上させることが可能
な文字入力装置を提供することが可能となる。

【０１４１】また、単語処理や日本語処理を行わないこ
とから、高速に認識結果を出力することができるように
なる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本実施例の文字入力装置の機能ブロック図。

【図２】本実施例の文字入力装置の外観図。

【図３】本実施例の画面表示例を示す説明図。

【図４】本実施例の画面表示例を示す説明図。

【図５】本実施例の画面表示例を示す説明図。

【図６】本実施例の画面表示例を示す説明図。

【図７】本実施例の画面表示例を示す説明図。

【図８】本実施例の画面表示例を示す説明図。

【図９】本実施例の画面表示例を示す説明図。

【図１０】本実施例の画面表示例を示す説明図。

【図１１】記憶手段の内容を模式的に示す説明図。

【図１２】認識候補データ領域の内容を模式的に示す説
明図。

【図１３】連接頻度データ領域の内容を模式的に示す説
明図。

【図１４】減衰パラメータデータ領域の内容を模式的に
示す説明図。

【図１５】継承文字数領域の内容を模式的に示す説明
図。

【図１６】連接記憶データ領域の内容を模式的に示す説
明図。

【図１７】メイン処理プログラムのフローチャート。

【図１８】連接学習処理プログラムのフローチャート。

【図１９】加算点計算処理プログラムのフローチャー
ト。

【図２０】連接学習機能による加算点の具体例を示す説
明図。

【図２１】字種継承機能による加算点計算処理のフロー
チャート。

【図２２】字種継承機能による加算点の具体例を示す説
明図。

【符号の説明】

１０１…座標入力手段、１０２…記憶手段、１０３…制
御手段、１０４…表示手段、１０５…外部記憶手段、１
０６…電源、１０７…電源スイッチ、２０１…本体、２
０２…ペン、２０３…表示一体型タブレット、２０４…
挿入口、３０１…本文領域、３０２…カーソル、３０３
…文字枠、３０４…認識ボタン、３０５…認識候補枠、
３０６…確定ボタン、１１０１…各種プログラム領域、
１１０２…認識候補データ領域、１１０３…連接頻度デ
ータ領域、１１０４…減衰パラメータデータ領域、１１
０５…字種継承文字数領域、１１０６…連接記憶データ
領域、１１０７…座標データ領域、１１０８…本文デー
タ領域、１２０１，１２０２…認識候補記憶領域、１２
０３…文字コードフィールド、１２０４…字種フィール
ド、１２０５…一致度フィールド、１２０６…加算点フ
ィールド。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者隈井裕之神奈川県横浜市戸塚区吉田町292番地株式会社日立製作所映像メディア研究所内 (72)発明者松田泰昌神奈川県横浜市戸塚区吉田町292番地株式会社日立製作所映像メディア研究所内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】手書きされた文字の筆記データを入力する
手書き入力手段と、文字ごとに、該文字の標準的な筆記パターンである標準
筆記パターン、該文字を表す文字コード、および、該文
字の字種を記憶している文字認識辞書記憶手段と、上記手書き入力手段が入力した筆記データが上記標準筆
記パターンに似通っている度合いを示す一致度を求め、
求めた一致度が予め決められた値より大きい標準筆記パ
ターンに対応する文字コードおよび字種を、求めた一致
度と共に、文字認識情報として出力する文字認識手段
と、上記文字認識手段が出力した文字認識情報を記憶する文
字認識情報記憶手段と、文字の字種ごとに、該字種の文字の次に出現する文字が
何の字種となるかの確率を示す、予め決められた確率値
を記憶している字種連接情報記憶手段と、上記字種連接情報記憶手段が記憶している確率値に応じ
て、上記文字認識情報記憶手段が記憶している文字認識
情報ごとに、該文字認識情報が示す一致度に加算すべき
加算点を計算し、該一致度と計算した加算点との合計値
が最も大きい文字認識情報を、認識結果として出力する
加算点計算手段と、上記手書き入力手段が入力した筆記データ、および、上
記加算点計算手段が認識結果として出力した文字認識情
報が示す文字コードで表される文字を表示する表示手段
とを備えたことを特徴とする文字入力装置。
【請求項２】請求項１記載の文字入力装置において、上記表示手段が表示した文字を表す文字コードを含む文
字認識情報と、該該文字認識情報以外の他の文字認識情
報とを入れ替える旨の指示を受付ける受付手段をさらに
備え、上記表示手段は、上記受付手段が入れ替える旨の指示を
受付けた場合に、表示している文字を、該入れ替える旨
が指示された文字認識情報が示す文字コードで表される
文字に変更して表示し、上記加算点計算手段は、上記表示手段が文字を変更して
表示した場合に、該文字を表す文字コードを含む文字認
識情報以降に、既に認識結果として文字認識情報を出力
している全ての文字認識情報について、再度加算点を計
算し、認識結果を出力しなおすことを特徴とする文字入
力装置。
【請求項３】手書きされた文字の筆記データを入力する
手書き入力手段と、文字ごとに、該文字の標準的な筆記パターンである標準
筆記パターン、該文字を表す文字コード、および、該文
字の字種を記憶している文字認識辞書記憶手段と、上記手書き入力手段が入力した筆記データが上記標準筆
記パターンに似通っている度合いを示す一致度を求め、
求めた一致度が予め決められた値より大きい標準筆記パ
ターンに対応する文字コードおよび字種を、求めた一致
度と共に、文字認識情報として出力する文字認識手段
と、上記文字認識手段が出力した文字認識情報を記憶する文
字認識情報記憶手段と、１つの単語を構成する要素となる複数の文字を表す文字
コードを組にした連接文字情報を記憶する連接文字情報
記憶手段と、上記連接文字情報記憶手段が記憶している連接文字情報
に基づいて、上記文字認識情報記憶手段が記憶している
文字認識情報ごとに、該文字認識情報が示す一致度に加
算すべき加算点を計算し、該一致度と計算した加算点と
の合計値が最も大きい文字認識情報を、認識結果として
出力する加算点計算手段と、上記手書き入力手段が入力した筆記データ、および、上
記加算点計算手段が認識結果として出力した文字認識情
報が示す文字コードで表される文字を表示する表示手段
とを備え、上記連接文字情報記憶手段は、予め決められた同じ字種
を示す複数の文字認識情報が認識結果として連続して出
力されているならば、これら複数の文字認識情報が示す
文字コードで表される文字が１つの単語を構成する要素
となる複数の文字であるとみなして、これら複数の文字
認識情報が示す文字コードを組にしたものを、上記連接
文字情報として記憶することを特徴とすることを特徴と
する文字入力装置。
【請求項４】手書きされた文字の筆記データを入力する
手書き入力手段と、文字ごとに、該文字の標準的な筆記パターンである標準
筆記パターン、該文字を表す文字コード、および、該文
字の字種を記憶している文字認識辞書記憶手段と、上記手書き入力手段が入力した筆記データが上記標準筆
記パターンに似通っている度合いを示す一致度を求め、
求めた一致度が予め決められた値より大きい標準筆記パ
ターンに対応する文字コードおよび字種を、求めた一致
度と共に、文字認識情報として出力する文字認識手段
と、上記文字認識手段が出力した文字認識情報を記憶する文
字認識情報記憶手段と、１つの単語を構成する要素となる複数の文字を表す文字
コードを組にした連接文字情報を記憶する連接文字情報
記憶手段と、上記連接文字情報記憶手段が記憶している連接文字情報
に基づいて、上記文字認識情報記憶手段が記憶している
文字認識情報ごとに、該文字認識情報が示す一致度に加
算すべき加算点を計算し、該一致度と計算した加算点と
の合計値が最も大きい文字認識情報を、認識結果として
出力する加算点計算手段と、上記表示手段が表示した文字を表す文字コードを含む文
字認識情報と、該該文字認識情報以外の他の文字認識情
報とを入れ替える旨の指示を受付ける受付手段と、上記手書き入力手段が入力した筆記データ、および、上
記加算点計算手段が認識結果として出力した文字認識情
報が示す文字コードで表される文字を表示する表示手段
とを備え、上記表示手段は、上記受付手段が入れ替える旨の指示を
受付けた場合に、表示している文字を、該入れ替える旨
が指示された文字認識情報が示す文字コードで表される
文字に変更して表示し、上記連接文字情報記憶手段は、上記受付手段が入れ替え
る旨の指示を受付けた場合に、予め決められた同じ字種
を示す複数の文字認識情報が認識結果として連続して出
力されているならば、これら複数の文字認識情報が示す
文字コードで表される文字が１つの単語を構成する要素
となる複数の文字であるとみなして、これら複数の文字
認識情報が示す文字コードを組にしたものを、上記連接
文字情報として記憶することを特徴とすることを特徴と
する文字入力装置。
【請求項５】請求項４記載の文字入力装置において、上記加算点計算手段は、上記表示手段が文字を変更して
表示した場合に、該文字を表す文字コードを含む文字認
識情報以降に、既に認識結果として文字認識情報を出力
している全ての文字認識情報について、再度加算点を計
算し、認識結果を出力しなおすことを特徴とする文字入
力装置。
【請求項６】請求項３，４または５記載の文字入力装置
において、上記加算点計算手段は、上記連接文字情報記憶手段が記
憶している連接文字情報に基づいて文字認識情報につい
ての加算点を計算する際に、該文字認識情報が示す文字
コードと前回認識結果として出力された文字認識情報が
示す文字コードとを組にしたものを含む連接文字情報が
上記連接文字情報記憶手段に記憶されている文字認識情
報についての加算点を、予め決められた値とすることを
特徴とする文字入力装置。
【請求項７】請求項３，４，５または６記載の文字入力
装置において、文字の字種ごとに、該字種の文字の次に出現する文字が
何の字種となるか野確率を示す、予め決められた確率値
を記憶している字種連接情報記憶手段をさらに備え、上記加算点計算手段は、上記文字認識情報記憶手段が記
憶している文字認識情報のうち、いずれかの文字認識情
報が示す文字コードと前回認識結果として出力された文
字認識情報が示す文字コードとを組にしたものを含む連
接文字情報が上記連接文字情報記憶手段に記憶されてい
る場合には、上記連接文字情報記憶手段が記憶している
連接文字情報に基づいて加算点を計算し、そうでない場
合には、さらに、上記字種連接情報記憶手段が記憶して
いる確率値に応じて加算点を計算することを特徴とする
文字入力装置。
【請求項８】請求項１，２または７記載の文字入力装置
において、上記字種連接情報記憶手段が記憶している確率値は、次
に出現する文字の字種が前の文字の字種と同じ字種とな
る確率値が、次に出現する文字の字種が前の文字の字種
と異なる字種となる確率値より大きくなるようになって
おり、上記加算点計算手段は、上記字種連接情報記憶手段が記
憶している確率値に応じて文字認識情報についての加算
点を計算する際に、該文字認識情報が示す字種と前回認
識結果として出力された文字認識情報が示す字種とか
ら、該文字認識情報に対応する確率値を求め、求めた確
率値が大きいほど、該文字認識情報についての加算点が
大きくなるようにすることを特徴とする文字入力装置。
【請求項９】請求項８記載の文字入力装置において、上記加算点計算手段が認識結果として出力した文字認識
情報が示す字種と同じ字種を含む文字認識情報が、それ
までにいくつだけ連続して認識結果として出力されてい
るかを示す連続字種数を計算する連続字種数計算手段を
さらに備え、上記加算点計算手段は、さらに、上記連続字種数計算手
段が計算した連続字種数が大きいほど、前回認識結果と
して出力された文字認識情報が示す字種と同じ字種を含
む文字認識情報についての加算点が小さくなるようにす
ることを特徴とする文字入力装置。
【請求項１０】手書きされた文字の筆記データに似通っ
ている度合いが大きい、１つ以上の文字を表す文字コー
ドを出力する第１のステップと、現時点で出力されている文字コードのうちのいずれか１
つを、認識結果として出力する第２のステップとを有
し、上記第２のステップにおいて、現時点で出力されている
１つ以上の文字コードのうち、前回認識結果として出力
された文字コードで表される文字の字種と同じ字種とな
るような文字を表す文字コードを、優先的に認識結果と
して出力することを特徴とする文字認識方法。
【請求項１１】手書きされた文字の筆記データに似通っ
ている度合いが大きい、１つ以上の文字を表す文字コー
ドを出力する第１のステップと、現時点で出力されている文字コードのうちのいずれか１
つを、認識結果として出力する第２のステップとを有
し、上記第２のステップにおいて、現時点で出力されている
１つ以上の文字コードのうち、該文字コードで表される
文字の字種と前回認識結果として出力された文字コード
で表される文字の字種とが予め決められた同じ字種であ
り、かつ、該文字コードと前回認識結果として出力され
た文字コードとを組にしたものが、連続する２つの認識
結果として過去に出力されたことがある文字コードを、
優先的に認識結果として出力することを特徴とする文字
認識方法。