JPH0934992A - オンライン手書き文字列切り出し装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 入力文字列の密度に応じた縦横比率を計算し
て、文字の認識率を向上させる。 【構成】 座標入力手段１１であるタブレットから入力
されたＮ本のストローク列は、基本セグメント分割手段
１２に入力されて、基本セグメントに分割される。文字
列密度計算手段１３は、基本セグメント分割手段１２に
より分割された基本セグメント間の隙間と入力文字列の
最初の文字から最後の文字までの距離から文字列密度を
計算する。縦横比率計算手段１４は、文字列密度から、
その密度に応じた最適な縦横比率の閾値を求める。候補
文字生成手段１５は、文字の候補となる候補文字を生成
する。候補文字認識手段１６は、相違度が最小となる標
準文字の名称とその相違度を検出する。最適文字列手段
１７は、入力ストローク列に対して、相違度の総和を最
小とする文字名称の系列を割り当てる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、手書き文字列の文字認
識等を行う文字認識装置に用いられるオンライン手書き
文字列切り出し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；特公平４−１０６７１号公報 手書き漢字入力による良好なマン・マシンインターフェ
ースを実現するために、筆記者に負担が掛からない文字
枠の無い白紙上に記載された文字列を認識する方法が望
まれている。これにより、筆記者の負担が軽減される。
ペンの動きの時間的変化を利用したオンライン手書き文
字認識において、文字枠フリーの手書き文字に対応する
ために、前記文献にはオンライン手書き文字列認識方式
が開示されている。即ち、前記文献のオンライン手書き
文字列認識方式は、ストローク列を複数のセグメントに
分離し、分離された基本セグメントを組み合わせて候補
文字を作成する。そして、それらの候補文字と標準文字
群とを照合し、最適文字列を求めて切り出している。

【０００３】図２は、前記文献に記載された従来のオン
ライン手書き文字列認識方式を実施するオンライン手書
き文字列切り出し装置を示す構成ブロック図である。図
２に示すように、このオンライン手書き文字列認識装置
は、一定の時間間隔で筆点の座標値を読取り、逐次筆記
されるストローク列の各ストロークの位置情報を生成す
る線図形情報入力装置１と、線図形情報入力装置１を介
して逐次入力されるストローク列に対して複数のセグメ
ントに分割する基本セグメント分割装置２と、基本セグ
メント分割装置２から送出された各基本セグメントを組
み合わせて候補文字を作成する候補文字生成装置３と、
候補文字と標準文字群との相違度を計算し、相違度が最
小となる標準文字の名称とその相違度を検出する候補文
字認識装置４と、入力ストローク列に対して相違度の総
和を最小とする文字名称の系列を割り当てる最適文字列
装置５とを備えている。

【０００４】次に、図２のオンライン手書き文字列切り
出し装置の動作の説明をする。基本セグメント分割装置
２は、線図形情報入力装置１から入力された各ストロー
クの座標情報に基づき、該ストローク列を複数の基本セ
グメントに分割する。即ち、基本セグメント分割装置２
は、各ストロークの高さを求め、その高さと横軸上に投
影された各ストロークの影の隙間間隔とに基づき、該ス
トローク列を複数の基本セグメントに分割する。候補文
字生成装置３は、各基本セグメントは隣接する基本セグ
メントと組み合わされ、その結果、文字の候補となる候
補文字が生成される。候補文字認識装置４は、候補文字
と予め設定された標準文字群との相違度を計算すると共
に、相違度が最小となる標準文字の名称とその相違度を
検出する。最適文字列装置５は、入力ストローク列に対
して、相違度の総和を最小とする文字名称の系列を割り
当てる。これにより、手書き漢字入力に対する文字列が
認識される。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
オンライン手書き文字列認識装置においては、候補文字
生成装置３に次のような課題があった。候補文字生成装
置３は、基本セグメント分割装置２から送出された基本
セグメントを組合わせ、候補条件を全て満たした場合、
候補文字としている。ここで、候補条件として、候補文
字の横幅は文字列の縦方向の幅Ｈに比較してα・Ｈ以下
（αは適宜設定する定数）であり、かつ候補文字を囲む
長方形の長辺はβ・Ｈ以上（βは適宜設定する定数）で
あることを利用している。しかし、α、βが定数である
ので、入力文字列によってはリジェクトされてしまう可
能性がある。図３（ａ），（ｂ）は、固定閾値による候
補文字リジェクト例を示す図である。一般に、文字は正
方形であるとか、文字の縦横比率は２．０ぐらいである
といわれているので、図３（ａ）のように文字間が狭い
場合、α＝２では文字が結合する可能性があり、図３
（ｂ）のように文字間が広い場合、α＝１では文字が切
り出せなくなってしまう。したがって、α＝１，２のい
ずれの場合においても、文字間によっては、正確に切り
出せなくなる。

【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、逐次筆記入力される文字列の各筆点
の位置情報を２次元の座標データで表されるストローク
列として検出する座標入力手段と、前記ストローク列を
１つの座標軸に投影したときの隣接する前記各ストロー
クの隙間の距離を求め、その隙間の距離が設定の閾値よ
りも小さいとき前記隙間の両側のストロークを１つに結
合し、前記隙間の距離が前記閾値よりも大きいとき前記
隙間の両側のストロークを別々のものとして分割し、そ
の結合または分割したストロークを基本セグメントとす
る基本セグメント分割手段と、隣接する前記基本セグメ
ントを組合わせて候補文字を順次発生する候補文字生成
手段とを備え、前記文字列に対する文字列候補を切出す
オンライン手書き文字列切り出し装置において、以下の
手段を設けている。すなわち、前記基本セグメント分割
手段により結合または分割された複数の基本セグメント
に基づき、入力された文字列の文字の密度を計算し、そ
の文字の密度によって文字の特徴量を決定する最適特徴
量決定手段を設けている。さらに、前記候補文字生成手
段は、前記特徴量に基づき候補文字を順次発生する構成
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
手書き文字列切り出し装置を構成したので、最適特徴量
決定手段により、基本セグメント分割手段により結合ま
たは分割された複数の基本セグメントに基づき、入力さ
れた文字列の文字の密度を計算し、その文字の密度によ
って文字の特徴量を決定する。候補文字生成手段は、特
徴量に基づき候補文字を順次発生する。そのため、文字
列の文字間に応じて、候補文字を生成することが可能と
なる。従って、前記課題を解決できるのである。

【０００８】

【実施例】第１の実施例 図１は、本発明の第１の実施例を示すオンライン手書き
文字列切り出し装置の構成ブロック図である。本第１の
実施例のオンライン手書き文字列切り出し装置が従来の
オンライン手書き文字列切り出し装置と異なる点は、手
書き文字列の文字列密度を計算する文字列密度計算手段
１３と文字列密度によって縦横比率の閾値を計算する縦
横比率計算手段１４を設けて、文字列密度に応じた縦横
比率に基づいて、候補文字を生成するようにしたことで
ある。

【０００９】図１に示すように、本第１の実施例のオン
ライン手書き文字列切り出し装置は、逐次筆記入力され
る文字列に対して、一定の時間間隔で各筆点を２次元の
座標データで検出するタブレット等の座標入力手段１１
を有している。座標入力手段１１の出力側には、座標デ
ータからストローク列を複数の基本セグメントに分割す
る基本セグメント分割手段１２が接続されている。基本
セグメント分割手段１２の出力側には、入力された文字
間が狭いのか広いのかを計算する文字列密度計算手段１
３が接続されている。文字列密度計算手段１３の出力側
には、文字列の密度によって文字の縦横比率の閾値を計
算する縦横比率計算手段１４が接続されている。文字列
密度計算手段１３と縦横比率計算手段１４は最適特徴量
決定手段である。縦横比率計算手段１４の出力側には、
基本セグメント分割手段１２から送出された各基本セグ
メントを組み合わせて、縦横比率計算手段１４で計算さ
れた閾値を用いて、候補文字を作成する候補文字生成手
段１６が接続されている。候補文字生成手段１５の出力
側には、候補文字と予め設定された標準文字群との相違
度を計算するとともに、相違度が最小となる標準文字の
名称とその相違度を検出する候補文字認識手段１６が接
続されている。候補文字認識手段１６の出力側には、入
力ストローク列に対して相違度の総和を最小とする文字
名称の系列を割り当てる最適文字列手段１７が接続され
ている。

【００１０】以下、図１のオンライン手書き文字列切り
出し装置の動作の説明をする。座標入力手段１１である
タブレットから入力されたＮ本のストローク列ＳＴＲ₁
〜ＳＴＲ_N の位置情報は、基本セグメント分割手段１２
に入力される。基本セグメント分割手段１２は、ある値
Ｋ（１≦Ｋ≦Ｎ−１）に対して、第１ストロークＳＴＲ
₁ から第ＫストロークＳＴＲ_K までのＸ座標の最大値Ｘ
１、及び第Ｋ＋１ストロークＳＴＲ_K+1 から第Ｎストロ
ークＳＴＲ_N までのＸ座標の最小値Ｘ2をそれぞれ検出
し、（Ｘ２−Ｘ１）が正となる場合（Ｋ＋１ストローク
目で右に離れる）に限り、第ＫストロークＳＴＲ_K と第
Ｋ＋１ストロークＳＴＲ_K+1 との間で分割する。この操
作がＫ＝１〜Ｎ−１まで順次行われ、入力ストローク列
が基本セグメントに分割される。即ち、基本セグメント
分割手段１２は、ストローク列を１つの座標軸に投影し
たときの各ストロークの隙間の距離をそれぞれ求め、そ
の隙間の距離が存在しない場合に両側のストロークを結
合し、また、その隙間の距離が存在する場合に両側のス
トロークを分割し、入力ストローク列を基本セグメント
に分割する。この分割に際し、筆記方向に対して、逆向
きに隙間が生じた場合には、１つの基本セグメントとす
る。

【００１１】図４は、筆記方向に対して逆向きのマイナ
ス方向に生じた隙間を考慮した基本セグメント分割の例
を示す図である。図４に示すように、「小」は、筆順１
と２のストローク間に逆向きの隙間が生じているが、こ
の場合、筆順１と２のストロークは、同一の基本セグメ
ントとされる。図５は、文字列密度計算概要を示す図で
ある。以下、図５を参照して文字列密度計算手段１３の
動作を説明する。文字列密度計算手段１３は、図５に示
す様に、基本セグメント分割手段１２により分割された
基本セグメントＧ_k と隣接する基本セグメントＧ_k+1 間
の距離（ドット数）Ｓ_k （ｋ＝１〜ｎ−１）と入力スト
ローク列の最初の基本セグメントＧ₁ の最小のＸ座標値
（ドット位置）Ｘ_min-1 と入力ストローク列の最後の基
本セグメントＧ_n の最大のＸ座標値（ドット位置）Ｘ
_max-n から式（１）で示される入力文字列の密度を求め
る。

【００１２】

【数１】 式（１）中には、結合される基本セグメント間の距離が
含まれているが、文字間距離と比較して、その距離は小
さいので、式（１）により、入力文字列の密度が計算さ
れる。式（１）中の（Ｘ_max-n −Ｘ_min-1 ＋１）は、最
初の基本セグメントＧ₁ から最後の基本セグメントＧ_n
までのドット数である。文字間が広い時には、文字列密
度が大きくなり、文字間が狭い時には、文字列密度が小
さくなる。そのため、式（１）により示される文字列密
度により、この文字列密度に応じた文字の縦横比率の閾
値の設定（つまり、文字列密度が小さく、文字間が狭い
時は、文字の縦横比率の閾値を小さく、文字列密度が大
きく、文字間が広い時には、文字の縦横比率の閾値を大
きくすること）ができる。

【００１３】図６は、文字列密度と閾値との関係を示す
図である。この図は、様々な入力文字列と文字間を設定
して、これらの入力文字列の文字列密度と設定すべき最
適な文字の縦横比率の閾値との関係をシミュレーション
により求めたものである。縦横比率計算手段１４は、図
６に示す文字列密度と文字の縦横比率の閾値との関係に
基づいて、入力文字列の文字列密度に対応する最適な縦
横比率の閾値を計算する。候補文字生成手段１５は、縦
横比率計算手段１４により求められた縦横比率の閾値を
用いて、各基本セグメントと隣接する基本セグメントを
組み合わせ、その結果、文字の候補となる候補文字を生
成する。候補文字認識手段１６は、候補文字と予め設定
された標準文字群との相違度を計算すると共に、相違度
が最小となる標準文字の名称とその相違度を検出する。
最適文字列手段１７は、入力ストローク列に対して、相
違度の総和を最小とする文字名称の系列を割り当てる。
これにより、手書き漢字入力に対する文字列が認識され
る。以上説明したように、本第第１の実施例のオンライ
ン手書き文字列切り出し装置では、文字列密度計算手段
１３と縦横比率計算手段１４を設け、候補文字生成手段
１５は文字間に応じて設定された縦横比率の閾値を用い
るようにしたので、文字間を離して大きく記入された横
長の文字や、文字間を狭めて記入された縦長の文字に
も、文字の縦横比率の閾値を効果的に設定することが可
能となり、文字の認識率が向上する。

【００１４】第２の実施例 図７は、本発明の第２の実施例のオンライン手書き文字
列切出し装置の構成図であり、図１中の要素と共通の要
素には共通の符号を付してある。本発明の第２の実施例
が第１の実施例と異なる点は、孤立セグメント結合手段
２１により、孤立セグメント結合条件にしたがって、孤
立セグメントと隣接する基本セグメントを結合して、基
本セグメントの数を減らし、その孤立セグメン結合手段
２１により結合された基本セグメントから文字列密度を
計算して、縦横比率の閾値を求め、分離文字結合手段２
２により、その閾値を分離文字結合条件に用いて、分離
文字を結合して文字を切り出すようにしたことである。
図７に示すように、基本セグメント分割手段１２の出力
側には、少なくとも一方が１つのストロークから成り立
っている基本セグメントと隣接する基本セグメントを結
合するための孤立セグメント結合手段２１が接続されて
いる。孤立セグメント結合手段２１の出力側には、文字
列密度計算手段１３が接続され、さらに文字列密度計算
手段１３の出力側には、縦横比率計算手段１４が接続さ
れている。縦横比率計算手段１４の出力側には、「偏と
旁からなる漢字」、「“た”などのひらがな」を結合す
るための分離文字結合手段２２が接続されている。

【００１５】以下、図７の動作の説明をする。座標入力
手段１１であるタブレットから入力されたＮ本のストロ
ーク列ＳＴＲ₁ 〜ＳＴＲ_N の位置情報は、基本セグメン
ト分割手段１２に入力される。基本セグメント分割手段
１２は、ストローク列を１つの座標軸に投影したときの
各ストロークの隙間の距離をそれぞれ求め、その隙間の
距離が存在しない場合に両側のストロークを結合し、ま
た、その隙間の距離が存在する場合に両側のストローク
を分割し、入力ストローク列を基本セグメントに分割す
る。この分割に際し、筆記方向に対して、逆向きに隙間
が生じた場合には、１つの基本セグメントとする。孤立
セグメント結合手段２１は、まず少なくとも一方が１つ
のストロークから成り立っている基本セグメントと隣接
する基本セグメントを結合する。これは、「川、州、
り、は、刺」などの１つのストロークからなる基本セグ
メントである孤立セグメント（例えば、「川」は、３個
の基本セグメントに分割されるが、各基本セグメントが
孤立セグメントである）が存在する時に、孤立セグメン
トの数が多い時には、文字間がつまっていても、式
（１）の文字列の密度として大きな値がでてしまうこと
がある。そこで、孤立セグメントを隣接する基本セグメ
ントと結合して、基本セグメントの数を減らしてから文
字列の密度を求めることにより、より正確な密度を求め
ることが可能となる。

【００１６】そこで、孤立セグメント結合手段２１は、
孤立セグメントが孤立セグメント結合条件を満たしてい
るか否かを調べて、満たしていれば、孤立セグメントと
隣接する基本セグメントと結合し、満たしていなけれ
ば、孤立セグメントを１個の基本セグメントとして分離
する。次に、孤立セグメント結合条件の説明をする。孤
立セグメント結合条件としては、入力文字列のオンライ
ン的特徴量であるストローク数とストロークコードと、
入力文字列のオフライン的特徴量である各基本セグメン
ト幅と高さの比率などを用いる。図８は、孤立セグメン
ト結合条件における特徴量の一例を示す図である。図９
は、孤立セグメント結合条件の一例を示す図である。本
実施例では、示す８個のパラメータが用いられ、図９に
示すものを用いている。

【００１７】（ｓｔｒ０）直前の基本セグメントのスト
ローク数を表す。 （ｓｔｒ１）注目している基本セグメントのストローク
数を表す。 （ｓｔｒｃｏｄｅ０）直前の基本セグメントのストロー
クコードを表す。 （ｓｔｒｃｏｄｅ１）注目している基本セグメントのス
トロークコード （Ｓｐａｃｅ０１）直前の基本セグメントと注目してい
る基本セグメントとのＸ座標軸上での隙間 （Ｓｐａｃｅ１２）注目している基本セグメントと直後
の基本セグメントとのＸ座標軸上での隙間（ただし、直
後の基本セグメントが存在しない場合には、Ｓｐａｃｅ
１２＝0Xffff（隙間の最大値) とする） （ＣｈａｒＲａｔｅ０）直前の基本セグメントの幅を高
さで除算した比率ｘ₀ ／ｙ₀ （ｘ₀ ：Ｘ座標軸上に投影
した直前の基本セグメントの幅、ｙ₀ ：Ｙ座標軸上に投
影した直前の基本セグメントの高さ） （ＣｈａｒＲａｔｅ１）注目している基本セグメントの
幅を高さで除算した比率ｘ₁ ／ｙ₁ （ｘ₁ ：Ｘ座標軸上
に投影した注目している基本セグメントの幅、ｙ₁ ：Ｙ
座標軸上に投影した注目している基本セグメントの高
さ） （ＣｈａｒＲａｔｅ０１）直前の基本セグメントと注目
している基本セグメントを１つの基本セグメントとした
時の、文字幅を文字高さで除算した比率 文字列密度計算手段１３は、孤立セグメント結合手段２
１により結合された基本セグメントに対して、式（１）
を適用して、文字列密度を求める。ここでは、基本セグ
メントは、孤立セグメント結合手段２１により孤立セグ
メント結合条件を満足する孤立セグメントは結合され、
基本セグメントの数が少なくなっているので、より正確
に文字列密度が正確に求められる。縦横比率計算手段１
４は、文字列密度計算手段１３により計算された文字列
密度に応じて、例えば、図６に示すグラフにしたがっ
て、縦横比率Ｗ／Ｈの閾値を求める。分離文字結合手段
２２は、後述するように、「偏と旁からなる漢字」や
「“た”などのひらがな」を分離文字結合条件にしたが
って、分離結合する。

【００１８】図１０は、図１中の分離文字結合手段の動
作フローを示すフローチャートである。以下、図１０を
参照しつつ、分離文字結合手段の動作の説明をする。分
離文字結合手段２２は、ステップＳ１１において、注目
している基本セグメントが最初のセグメントかどうかを
調べる。最初の基本セグメントでなければ、ステップＳ
１２に進み、最初のセグメントであれば、直前の基本セ
グメントがないので、ステップＳ１７に進む。ステップ
Ｓ１２において、注目する基本セグメントのストローク
数と直前の基本セグメントのストローク数の加算値が２
５画以下（漢字は２５画以下で構成されるため）を調べ
る。２５画以下であれば、ステップＳ１３に進み、２５
画を越える場合には、ステップＳ１７に進む。ステップ
Ｓ１３において、注目する基本セグメントと直前の基本
セグメントのストローク数がともに２画以上（基本セグ
メントが１画（孤立セグメント）の場合に、孤立セグメ
ント結合手段２１によって結合できるものは既に結合さ
れているため）であるかどうか判断する。ともに２画以
上の場合、ステップＳ１４に進み、少なくともどちらか
一方が２画以上でなければ、ステップＳ１７に進む。

【００１９】ともに２画以上の場合、ステップＳ１４に
おいて、注目する基本セグメントか直前の基本セグメン
トのどちらかのストローク数が１１画以下（漢字の場
合、偏と旁はそれぞれ１１画以下であり、そのような偏
と旁を結合するため）の場合、ステップ１５に進み、そ
うでなければ、ステップＳ１７に進む。ステップＳ１５
において、注目している基本セグメントと直前の基本セ
グメントが分離文字結合条件（後述するように、縦横比
率計算手段１４によって計算された閾値Ｗ／Ｈが用いら
れる）を満たすかどうかを判断する。分離文字結合条件
を満たす場合には、ステップＳ１６に進み、満たさない
場合には、ステップＳ１７に進む。ステップＳ１７にお
いて、注目している基本セグメントが最後の基本セグメ
ントであるかを調べる。最後の基本セグメントでない場
合、ステップＳ１８に進み、最後の基本セグメントの場
合、終了する。ステップＳ１８において、基本セグメン
トを１つ進めて、ステップＳ１２に戻る。以上の処理を
すべての基本セグメントに対して行われて、基本セグメ
ントの結合処理を終了する。

【００２０】次に、分離文字結合条件を説明する。分離
条件としては、入力文字列のオンライン的特徴量である
ストローク数と入力文字列のオフライン的特徴量である
各基本セグメントの幅、高さの比率などが用いられる。
図１１は、分離文字結合条件の例を示す図である。本実
施例では、分離文字結合条件は、図１１に示す１０個の
パラメータが用いられ、判定値は、図１１に示されたも
のを用いている。孤立セグメント結合条件以外に用いる
パラメータは、以下の通りである。 （ｃｎｔ−ｓｐａｃｅ）基本セグメント間の隙間の個数
であり、ｎ個の基本セグメントが存在する場合には、ｎ
−１である。 （ａｖｅ−ｓｐａｃｅ）基本セグメント間の隙間距離の
相加平均であり、ｎ個の基本セグメントが存在する場合
には、次式（２）により示される。

【００２１】

【数２】 ただし、ｎ＝１の時、ａｖｅ−ｓｐａｃｅ＝０ （ＣｈａｒＲａｔｅ０１２）直前の基本セグメントと注
目している基本セグメントと直後の基本セグメントを１
文字とした時の幅を高さで除算した比率。 （ＳｐａｃｅＲａｔｅ）直前の基本セグメントと注目し
ている基本セグメントとのＸ座標軸上の隙間の基本セグ
メントと注目している基本セグメントを１文字とした時
の幅で除算した値。 （ｙ＿ｍａｘ）Ｙ座標軸上に投影した直前の基本セグメ
ントの高さと注目している基本セグメントの高さの大き
い方の値 これらのパラメータが、図１１に示す条件を満たすか否
かか判定されて、分離・結合される。縦横比率計算手段
１４によって計算された縦横比率の閾値Ｗ／Ｈは、Ｃｈ
ａｒＲａｔｅ０１、ＣｈａｒＲａｔｅ０１２との比較に
おいて結合条件として使用され、他の結合条件を満たす
場合に、注目する基本セグメントが直前の基本セグメン
トと結合される。ここで、ＣｈａｒＲａｔｅ０１２につ
いても、縦横比率の閾値Ｗ／Ｈと比較するのは、注目す
る基本セグメント、直前の基本セグメント、直後の基本
セグメントと３個の基本セグメントを１つに結合する場
合を考慮したためである。

【００２２】以上説明したように、本第２の実施例によ
れば、孤立セグメント結合手段２２を設けて、基本セグ
メントの数を少なくしたので、より正確に文字列密度が
求めらる。しかも、分離文字結合手段の分離文字結合条
件に、その文字列密度に応じて設定された縦横比率の閾
値を用いているので、効果的に分離文字などからなる文
字列にも効果的に文字を切り出すことができる。なお、
本発明は、上記実施例に限定されず種々の変形が可能で
ある。その変形例としては、例えば次のようなものがあ
る。文字列の密度によって文字の縦横比率の閾値を計算
したが、文字の縦横比率にこだわらず幾何学的な他の特
徴量を用いてもよい。

【００２３】

【発明の効果】以上詳細に説明したように、第１〜第４
の発明によれば、最適特徴量決定手段により、文字列の
文字の密度によって、文字の特徴量を決定して、その特
徴量に基づいて、文字を切り出すようにしたので、文字
を正確に切り出すことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施例のオンライン手書き文字
列切り出し装置の機能ブロック図である。

【図２】従来のオンライン手書き文字列切り出し装置の
機能ブロック図である。

【図３】固定閾値により候補文字リジェクト例を示す図
である。

【図４】マイナス方向への隙間を考慮した基本セグメン
ト分割の例を示す図である。

【図５】文字列密度計算概要を示す図である。

【図６】文字列密度と閾値との関係を示す図である。

【図７】本発明の第２の実施例のオンライン手書き文字
列切り出し装置を示す機能ブロック図である。

【図８】孤立セグメント結合条件における特徴量を示す
図である。

【図９】孤立セグメント結合条件の一例を示す図であ
る。

【図１０】分離文字結合手段の動作フローを示すフロー
チャートである。

【図１１】分離文字結合条件を示す図である。

【符号の説明】

１１ 座標入力手段 １２ 基本セグメント分割手段 １３ 文字列密度計算手段 １４ 縦横比率計算手段 １５ 候補文字生成手段 １６ 候補文字認識手段 １７ 最適文字列選出手段 ２１ 孤立セグメント結合手段 ２２ 分離文字結合手段

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 逐次筆記入力される文字列の各筆点の位
   置情報を２次元の座標データで表されるストローク列と
   して検出する座標入力手段と、 前記ストローク列を１つの座標軸に投影したときの隣接
   する前記各ストロークの隙間の距離を求め、その隙間の
   距離が設定の閾値よりも小さいとき前記隙間の両側のス
   トロークを１つに結合し、前記隙間の距離が前記閾値よ
   りも大きいとき前記隙間の両側のストロークを別々のも
   のとして分割し、その結合または分割したストロークを
   基本セグメントとする基本セグメント分割手段と、 隣接する前記基本セグメントを組合わせて候補文字を順
   次発生する候補文字生成手段とを備え、 前記文字列に対する文字列候補を切出すオンライン手書
   き文字列切出し装置において、 前記基本セグメント分割手段により結合または分割され
   た複数の基本セグメントに基づき、入力された文字列の
   文字の密度を計算し、その文字の密度によって文字の特
   徴量を決定する最適特徴量決定手段を設け、 前記候補文字生成手段は、 前記特徴量に基づき候補文字を順次発生する構成にし
   た、 ことを特徴とするオンライン手書き文字列切り出し装
   置。
2. 【請求項２】 逐次筆記入力される文字列の各筆点の位
   置情報を２次元の座標データで表されるストローク列と
   して検出する座標入力手段と、 前記ストローク列を１つの座標軸に投影したときの隣接
   する前記各ストロークの隙間の距離を求め、その隙間の
   距離が設定の閾値よりも小さいとき前記隙間の両側のス
   トロークを１つに結合し、前記隙間の距離が前記閾値よ
   りも大きいとき前記隙間の両側のストロークを別々のス
   トロークとして分割し、前記ストローク列を複数の基本
   セグメントに分割する基本セグメント分割手段と、 前記基本セグメントの隣接する基本セグメントのうち、
   少なくとも一方が１つのストロークとなっているとき
   に、その孤立セグメントのストロークコードの特徴、そ
   の孤立セグメントと隣の基本セグメントとの位置関係、
   及びその孤立セグメントと隣りの基本セグメントの形状
   に基づき、その孤立セグメントが孤立セグメント結合条
   件を満たすかどうかを判別し、満たす場合はその孤立セ
   グメントと隣接した基本セグメントを１つの基本セグメ
   ントとして結合する孤立セグメント結合手段と、 前記孤立セグメント結合手段により結合された注目する
   基本セグメントと隣接する基本セグメントを、注目する
   基本セグメントと隣接する基本セグメントが偏や旁から
   構成される漢字や分離文字を結合するための分離文字結
   合条件を満たすかどうかを判別し、満たす場合はその注
   目する基本セグメントと隣接する基本セグメントを１つ
   の基本セグメントとして結合する分離文字結合手段とを
   備え、 前記文字列に対する文字列候補を切り出すオンライン手
   書き文字列切り出し装置において、 前記孤立セグメント結合手段により結合された複数の基
   本セグメントに基づき、入力された文字列の文字の密度
   を計算し、その文字の密度によって文字の特徴量を決定
   する最適特徴量決定手段を設け、 前記分離文字結合手段は、 前記分離文字結合条件に、前記最適特徴量決定手段によ
   り決定された特徴量を用いる構成にした、 ことを特徴とする手書きオンライン文字列切り出し装
   置。
3. 【請求項３】 最適特徴量決定手段は、 前記複数の基本セグメントに基づき、入力された文字列
   の密度を計算する文字列密度計算手段と、 前記文字列の密度から文字の幾何学的な特徴の閾値を計
   算する閾値計算手段とを、 備えたことを特徴とする請求項１、又は２記載のオンラ
   イン手書き文字列切り出し装置。
4. 【請求項４】 閾値計算手段は、 文字の縦横比率の閾値を計算することを特徴とする請求
   項３記載のオンライン手書き文字列切り出し装置。