JPH0935004A - パターン認識装置 - Google Patents
パターン認識装置Info
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- JPH0935004A JPH0935004A JP7188824A JP18882495A JPH0935004A JP H0935004 A JPH0935004 A JP H0935004A JP 7188824 A JP7188824 A JP 7188824A JP 18882495 A JP18882495 A JP 18882495A JP H0935004 A JPH0935004 A JP H0935004A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】パターンの形状に合った近似点数で近似でき、
手ブレによるノイズも除去できるパターン認識装置の提
供。 【構成】近似部６−Ａは、入力されたストロークを近似
し、入力ストロークと近似パターンを近似精度判定部１
に転送する。近似精度判定部１は、ストロークの長さに
応じて近似判定に用いる近似精度パラメータ（パターン
の直線度等）を最適化し、パターンの形状に合った近似
点数で近似し、この近似された入力パターンと辞書パタ
ーンとを比較し候補を決定する。 【効果】パターンの形状に合った近似点数で近似でき、
手ブレによるノイズも除去できる。
手ブレによるノイズも除去できるパターン認識装置の提
供。 【構成】近似部６−Ａは、入力されたストロークを近似
し、入力ストロークと近似パターンを近似精度判定部１
に転送する。近似精度判定部１は、ストロークの長さに
応じて近似判定に用いる近似精度パラメータ（パターン
の直線度等）を最適化し、パターンの形状に合った近似
点数で近似し、この近似された入力パターンと辞書パタ
ーンとを比較し候補を決定する。 【効果】パターンの形状に合った近似点数で近似でき、
手ブレによるノイズも除去できる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、パターン認識装置に関
する。
する。
【０００２】
【従来の技術】文字パターンの形状に応じて近似する方
式として、パターンの直線度((パターンの始終点間の長
さ）／（パターンの長さ))により近似点数を決定し、近
似する方法が特開昭58−163080号公報に開示されてい
る。これによると相似形のパターンならパターンの長さ
にかかわらず同じ点数に近似してしまう。ところが、実
際に手書き入力する場合には、手ブレによりノイズが入
ることは避けられない問題で、同じギザギザした形状で
あっても、短いストロークのギザギザは、手ブレによる
ノイズなので、ノイズを除去するために少ない点数で近
似しなければならない。逆に、長いストロークでは、手
ブレの範囲を越えたギザギザはパターンの特徴であるた
め、この特徴を残すように多い点数で近似する必要があ
る。
式として、パターンの直線度((パターンの始終点間の長
さ）／（パターンの長さ))により近似点数を決定し、近
似する方法が特開昭58−163080号公報に開示されてい
る。これによると相似形のパターンならパターンの長さ
にかかわらず同じ点数に近似してしまう。ところが、実
際に手書き入力する場合には、手ブレによりノイズが入
ることは避けられない問題で、同じギザギザした形状で
あっても、短いストロークのギザギザは、手ブレによる
ノイズなので、ノイズを除去するために少ない点数で近
似しなければならない。逆に、長いストロークでは、手
ブレの範囲を越えたギザギザはパターンの特徴であるた
め、この特徴を残すように多い点数で近似する必要があ
る。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、上記従来技術
では、パターンの直線度（(パターンの始終点間の長さ)
／（パターンの長さ))により近似点数を決定するもので
あるため、上記のような短いストローク及び長いストロ
ークの場合においても相似形のパターンであれば、これ
らは一律に同じ近似点数で近似されてしまうという問題
があった。
では、パターンの直線度（(パターンの始終点間の長さ)
／（パターンの長さ))により近似点数を決定するもので
あるため、上記のような短いストローク及び長いストロ
ークの場合においても相似形のパターンであれば、これ
らは一律に同じ近似点数で近似されてしまうという問題
があった。
【０００４】本発明の目的は、パターンの形状に合った
近似点数で近似でき、手ブレによるノイズも除去できる
パターン認識装置を提供することにある。
近似点数で近似でき、手ブレによるノイズも除去できる
パターン認識装置を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明は、ストロークの
長さに応じて近似判定に用いる近似精度パラメータ（パ
ターンの直線度等）を最適化し、パターンの形状に合っ
た近似点数で近似し、この近似された入力パターンと辞
書パターンとを比較し候補を決定するようにしたことに
特徴がある。具体的には、同じギザギザした形状であっ
ても、短いストロークのギザギザは、手ブレによるノイ
ズなので、ノイズを除去するために少ない点数で近似
し、逆に、長いストロークでは、手ブレの範囲を越えた
ギザギザはパターンの特徴であるため、この特徴を残す
ように多い点数で近似するものである。
長さに応じて近似判定に用いる近似精度パラメータ（パ
ターンの直線度等）を最適化し、パターンの形状に合っ
た近似点数で近似し、この近似された入力パターンと辞
書パターンとを比較し候補を決定するようにしたことに
特徴がある。具体的には、同じギザギザした形状であっ
ても、短いストロークのギザギザは、手ブレによるノイ
ズなので、ノイズを除去するために少ない点数で近似
し、逆に、長いストロークでは、手ブレの範囲を越えた
ギザギザはパターンの特徴であるため、この特徴を残す
ように多い点数で近似するものである。
【０００６】
【作用】本発明によれば、入力されたストロークのうち
短いストロークについては少ない点数で近似され、長い
ストロークについては、多い点数で近似される。従って
パターン毎の長さなどの特性により、最適な近似精度あ
るいは近似方法で近似することが可能となる。
短いストロークについては少ない点数で近似され、長い
ストロークについては、多い点数で近似される。従って
パターン毎の長さなどの特性により、最適な近似精度あ
るいは近似方法で近似することが可能となる。
【０００７】
【実施例】以下、図面を参照して本発明の一実施例であ
る、オンライン手書き文字認識の例を説明する。
る、オンライン手書き文字認識の例を説明する。
【０００８】図１に、本発明の一実施例である可変点近
似パターン認識装置の機能ブロック図を示す。動作を簡
単に説明する。座標入力装置（タブレット）ａ３上にス
タイラスペンａ２を滑らせることで、手書きストローク
を入力する。タブレットａ３は、当入力ストロークを認
識管理部８に送る。認識管理部８は、近似管理部５によ
り入力ストロークを近似し、マッチング部９により近似
した入力を辞書ｅとマッチングする。マッチングにより
得られた距離値を距離値正規化部７に送って正規化す
る。そして認識管理部８は、正規化した距離値が小さい
ものを正解候補とし、正解候補のキャラクタを表示メモ
りｃに格納する。ＬＣＤコントローラｂは、表示メモリ
ｃから上記キャラクタを読みだし、上記キャラクタを表
示装置（ここではＬＣＤａ１）に表示する。特に、動作
が複雑な認識管理部８と近似管理部５の動作について
は、後にフロー図を用いて詳細に説明する。また、ここ
で示す距離値正規化部７は特願平6−219817 号のように
構成すればよい。
似パターン認識装置の機能ブロック図を示す。動作を簡
単に説明する。座標入力装置（タブレット）ａ３上にス
タイラスペンａ２を滑らせることで、手書きストローク
を入力する。タブレットａ３は、当入力ストロークを認
識管理部８に送る。認識管理部８は、近似管理部５によ
り入力ストロークを近似し、マッチング部９により近似
した入力を辞書ｅとマッチングする。マッチングにより
得られた距離値を距離値正規化部７に送って正規化す
る。そして認識管理部８は、正規化した距離値が小さい
ものを正解候補とし、正解候補のキャラクタを表示メモ
りｃに格納する。ＬＣＤコントローラｂは、表示メモリ
ｃから上記キャラクタを読みだし、上記キャラクタを表
示装置（ここではＬＣＤａ１）に表示する。特に、動作
が複雑な認識管理部８と近似管理部５の動作について
は、後にフロー図を用いて詳細に説明する。また、ここ
で示す距離値正規化部７は特願平6−219817 号のように
構成すればよい。
【０００９】図２は、本発明の一実施例である可変点近
似パターン認識装置のシステム構成図である。パターン
を近似する機能，パターンマッチングして距離値を算出
する機能，距離値を正規化する機能は、例えば、ＲＯＭ
ｈに記憶してあるプログラムをＣＰＵｆが読みだし、実
行することにより実現される。なお、各機能について
は、後にフロー図を用いて詳細に説明する。
似パターン認識装置のシステム構成図である。パターン
を近似する機能，パターンマッチングして距離値を算出
する機能，距離値を正規化する機能は、例えば、ＲＯＭ
ｈに記憶してあるプログラムをＣＰＵｆが読みだし、実
行することにより実現される。なお、各機能について
は、後にフロー図を用いて詳細に説明する。
【００１０】次に、認識管理部８と近似管理部５の動作
を説明する。
を説明する。
【００１１】図３に、認識管理部８の動作フローを示
す。認識管理部８は、タブレットａ３からの手書き入力
ストロークをサンプリングする（８−１）。つぎに、入
力ストロークを近似管理部５に転送して、近似パターン
を得る（８−２）。得られた近似パターンをマッチング
部９に転送し、辞書ｅとマッチングし、距離値を得る
（８−３）。得られた距離値と近似点数（Ｎ）を距離値
正規化部７に転送し、距離値を正規化する（８−４）。
正規化した距離値が最も小さいものを正解候補として選
択し、ＬＣＤａ１上に表示する（８−５）。
す。認識管理部８は、タブレットａ３からの手書き入力
ストロークをサンプリングする（８−１）。つぎに、入
力ストロークを近似管理部５に転送して、近似パターン
を得る（８−２）。得られた近似パターンをマッチング
部９に転送し、辞書ｅとマッチングし、距離値を得る
（８−３）。得られた距離値と近似点数（Ｎ）を距離値
正規化部７に転送し、距離値を正規化する（８−４）。
正規化した距離値が最も小さいものを正解候補として選
択し、ＬＣＤａ１上に表示する（８−５）。
【００１２】次に、図４を用いて近似管理部５の動作フ
ローを説明する。近似管理部５は、まず、近似点数
（Ｎ）を初期化する（５−１）。次に、近似点数Ｎを
（Ｎ＝６）に増加し（５−２）、近似部Ａ（６−Ａ）に
より、((Ｎ−１）＝５）等分割近似する（５−３）。近
似管理部５は、入力ストロークと近似パターンを近似精
度判定部１に転送し、近似精度が最適であるか判定する
（５−４）。近似精度が最適ならば、その近似パターン
を出力する（５−５）。もし、最適でないならば、処理
５−２に戻り、再び近似点数Ｎを（Ｎ＝９）に増加し、
近似部Ｂ（６−Ｂ）により、((Ｎ−１）＝８）等分割近
似する。同様の処理を近似精度が最適になるまで繰り返
す。
ローを説明する。近似管理部５は、まず、近似点数
（Ｎ）を初期化する（５−１）。次に、近似点数Ｎを
（Ｎ＝６）に増加し（５−２）、近似部Ａ（６−Ａ）に
より、((Ｎ−１）＝５）等分割近似する（５−３）。近
似管理部５は、入力ストロークと近似パターンを近似精
度判定部１に転送し、近似精度が最適であるか判定する
（５−４）。近似精度が最適ならば、その近似パターン
を出力する（５−５）。もし、最適でないならば、処理
５−２に戻り、再び近似点数Ｎを（Ｎ＝９）に増加し、
近似部Ｂ（６−Ｂ）により、((Ｎ−１）＝８）等分割近
似する。同様の処理を近似精度が最適になるまで繰り返
す。
【００１３】上記の処理により、近似精度が最適な近似
パターンを得るが、そのためには、近似精度判定部１が
近似精度判定の方法をどのようにするかが非常に重要で
ある。形状の複雑さに応じた近似点数にするために、近
似判定に用いる近似精度として、ストローク長測定部２
により得られる入力のストローク長（Ｌ）と、近似パタ
ーン長測定部３より得られる近似パターン長（Ｌ′）を
用いる判定方法について示す。まずは、従来の近似精度
判定式による近似の例を示し、続いて、本発明による最
適化した近似精度判定式による近似の例を示し、本発明
の効果を明らかにする。
パターンを得るが、そのためには、近似精度判定部１が
近似精度判定の方法をどのようにするかが非常に重要で
ある。形状の複雑さに応じた近似点数にするために、近
似判定に用いる近似精度として、ストローク長測定部２
により得られる入力のストローク長（Ｌ）と、近似パタ
ーン長測定部３より得られる近似パターン長（Ｌ′）を
用いる判定方法について示す。まずは、従来の近似精度
判定式による近似の例を示し、続いて、本発明による最
適化した近似精度判定式による近似の例を示し、本発明
の効果を明らかにする。
【００１４】図５に、１つの近似精度判定式の例を示
す。形状の複雑さに応じた近似点数にするための近似精
度として、近似パターン長Ｌ′のストローク長Ｌに対す
る割合 （近似精度）＝Ｌ′／Ｌ …（１） を採用している。グラフは、近似パターン長Ｌ′とスト
ローク長Ｌの関係を示し、図の斜線の範囲（１≧（Ｌ′
／Ｌ）≧ａ）ならば近似精度が十分であることを表す。
つまり、 （Ｌ′／Ｌ）≧ａ …（２） となるまで近似点を増加する。ここで、ａは近似精度パ
ラメータで、０≦ａ≦１の範囲で定められ、ａを大きく
するほど近似精度が高く、たくさんの点数で近似するこ
とになる。
す。形状の複雑さに応じた近似点数にするための近似精
度として、近似パターン長Ｌ′のストローク長Ｌに対す
る割合 （近似精度）＝Ｌ′／Ｌ …（１） を採用している。グラフは、近似パターン長Ｌ′とスト
ローク長Ｌの関係を示し、図の斜線の範囲（１≧（Ｌ′
／Ｌ）≧ａ）ならば近似精度が十分であることを表す。
つまり、 （Ｌ′／Ｌ）≧ａ …（２） となるまで近似点を増加する。ここで、ａは近似精度パ
ラメータで、０≦ａ≦１の範囲で定められ、ａを大きく
するほど近似精度が高く、たくさんの点数で近似するこ
とになる。
【００１５】図６に、この従来の近似精度パラメータを
用いて近似したパターンの例とその問題点を示す。図６
（ａ）のパターン「７」の１画目の短いストロークと、
図６（ｂ）のパターン「１」の長いストロークは相似形
で、同じ近似点数で近似されている。
用いて近似したパターンの例とその問題点を示す。図６
（ａ）のパターン「７」の１画目の短いストロークと、
図６（ｂ）のパターン「１」の長いストロークは相似形
で、同じ近似点数で近似されている。
【００１６】図６（ａ)，(ｂ）のパターンが最適に近似
された状態では、図６（ａ）の場合は図６（ｂ）の場合
より近似点数を少なくする必要がある。すなわち、図６
(ａ)（「７」）の１画目のような短いストロークのギザ
ギザは、手ブレによるノイズで、ノイズを除去するため
に少ない点数で近似しなければならない。しかし、図６
（ｂ）のパターンのような長いストロークでは、手ブレ
の範囲を越えたギザギザはパターンの特徴であるため、
この特徴を残すように多い点数で近似する必要がある。
された状態では、図６（ａ）の場合は図６（ｂ）の場合
より近似点数を少なくする必要がある。すなわち、図６
(ａ)（「７」）の１画目のような短いストロークのギザ
ギザは、手ブレによるノイズで、ノイズを除去するため
に少ない点数で近似しなければならない。しかし、図６
（ｂ）のパターンのような長いストロークでは、手ブレ
の範囲を越えたギザギザはパターンの特徴であるため、
この特徴を残すように多い点数で近似する必要がある。
【００１７】ところが、（２）式の近似精度（Ｌ′／
Ｌ）≧ａ（ａ：定数）を近似判定に用いると、相似形の
パターンは大きさにかかわらず同じ近似点数に近似して
しまうという問題がある。この問題点に対し、ストロー
クの長さに応じて近似判定に用いる近似精度パラメータ
を最適化することにより、解決できる。以下、本発明に
よる最適化された近似精度判定式による近似方式を説明
する。
Ｌ）≧ａ（ａ：定数）を近似判定に用いると、相似形の
パターンは大きさにかかわらず同じ近似点数に近似して
しまうという問題がある。この問題点に対し、ストロー
クの長さに応じて近似判定に用いる近似精度パラメータ
を最適化することにより、解決できる。以下、本発明に
よる最適化された近似精度判定式による近似方式を説明
する。
【００１８】各ストローク長で近似精度を最適化するた
めの手法として、様々なストローク長のパターンから、
類似文字を識別するために必要な近似精度を調べ、その
値を近似判定パラメータとして用いた。
めの手法として、様々なストローク長のパターンから、
類似文字を識別するために必要な近似精度を調べ、その
値を近似判定パラメータとして用いた。
【００１９】図７は、類似文字を識別できるような形状
で、かつ、近似点数が冗長でなく近似したパターンの例
を示す。横の直線は、これらのパターン長を示し、様々
なパターン長のものがあることがわかる。
で、かつ、近似点数が冗長でなく近似したパターンの例
を示す。横の直線は、これらのパターン長を示し、様々
なパターン長のものがあることがわかる。
【００２０】さて、図７で縦に並べられた文字同士は、
類似している文字パターンで、識別がかなり難しい。し
かし、これらが識別できる近似精度ならば、他の文字に
も十分なはずである。そこで、これらのパターンの近似
精度（近似パターン長Ｌ′とストローク長Ｌの関係）
を、近似判定の基準として用いていることにした。
類似している文字パターンで、識別がかなり難しい。し
かし、これらが識別できる近似精度ならば、他の文字に
も十分なはずである。そこで、これらのパターンの近似
精度（近似パターン長Ｌ′とストローク長Ｌの関係）
を、近似判定の基準として用いていることにした。
【００２１】図８のグラフは、図７のパターン例を始め
として、類似文字の近似パターン長Ｌ′とストローク長
Ｌの関係を示したものである。予想したように、ストロ
ーク長Ｌが長いものと短いものとではＬ′とＬの関係で
傾きが違っており、従来の近似判定方式の近似精度パラ
メータを修正しなければならないことがわかる。
として、類似文字の近似パターン長Ｌ′とストローク長
Ｌの関係を示したものである。予想したように、ストロ
ーク長Ｌが長いものと短いものとではＬ′とＬの関係で
傾きが違っており、従来の近似判定方式の近似精度パラ
メータを修正しなければならないことがわかる。
【００２２】ストローク長Ｌ＝１５０を境にして、次の
ように近似精度パラメータを修正できる。
ように近似精度パラメータを修正できる。
【００２３】 ０＜Ｌ≦１５０のとき ((Ｌ′＋５）／Ｌ）≧１.０ …（３） Ｌ＞１５０のとき ((Ｌ′−５）／Ｌ）≧０.９ …（４） 図８のグラフで、近似した線よりも上側の斜線の領域内
ならば、近似精度が十分なことを表している。
ならば、近似精度が十分なことを表している。
【００２４】図９に、図８の最適化した近似判定方式を
用いて図６と同じパターンを近似した場合の例を示す。
図９（ａ）のパターン「７」の１画目の短いストローク
は６点に近似され、図６で見られた手ブレによるノイズ
がなくなっている。一方、図９（ｂ）の長いストローク
は１７点に近似され、パターンの特徴と考えられるギザ
ギザがうまく保持されている。つまり、入力ストローク
の長さに応じて近似精度を最適化することにより、短い
ストロークのノイズが除去され、かつ、長いストローク
の形状の特徴はうまく保存されていることがわかる。
用いて図６と同じパターンを近似した場合の例を示す。
図９（ａ）のパターン「７」の１画目の短いストローク
は６点に近似され、図６で見られた手ブレによるノイズ
がなくなっている。一方、図９（ｂ）の長いストローク
は１７点に近似され、パターンの特徴と考えられるギザ
ギザがうまく保持されている。つまり、入力ストローク
の長さに応じて近似精度を最適化することにより、短い
ストロークのノイズが除去され、かつ、長いストローク
の形状の特徴はうまく保存されていることがわかる。
【００２５】上記の実施例では、形状の複雑さに応じた
近似点数にするための近似精度として、入力のストロー
ク長（Ｌ）と近似パターン長（Ｌ′）の関係を用いた
が、他の例として入力パターンと近似パターンの間にで
きる面積や、入力パターンと近似パターンの距離値など
を用いてもよい。
近似点数にするための近似精度として、入力のストロー
ク長（Ｌ）と近似パターン長（Ｌ′）の関係を用いた
が、他の例として入力パターンと近似パターンの間にで
きる面積や、入力パターンと近似パターンの距離値など
を用いてもよい。
【００２６】また、上記実施例では、ストローク長に応
じて近似精度を変化させる手段として、近似点数に合わ
せてストロークを等分割した点に近似点を置く、等分割
近似の近似点数（Ｎ）を変化させたが、他の例として、
角度変化の一定値以上のところに近似点を置く変化点近
似の角度変化量を変化させたり、等間隔に近似点を置く
等ピッチ近似の間隔を変化させたりしてもよい。
じて近似精度を変化させる手段として、近似点数に合わ
せてストロークを等分割した点に近似点を置く、等分割
近似の近似点数（Ｎ）を変化させたが、他の例として、
角度変化の一定値以上のところに近似点を置く変化点近
似の角度変化量を変化させたり、等間隔に近似点を置く
等ピッチ近似の間隔を変化させたりしてもよい。
【００２７】図１０に、本発明の実施例の機能ブロック
図を示す。これは、複数の異なる近似部１３，１４，１
５（例えば、文字近似部と記号近似部と図形近似部）、
近似部選択部１１，距離値正規化部１６を有するパター
ン認識装置の機能ブロック図である。動作を説明する。
スタイラスペンをタブレット上に転がして入力した座標
列データ（ストローク）が、タブレットコントローラを
経由して認識管理部に送られる。認識管理部は、入力ス
トロークを近似するために、近似管理部１２に転送す
る。近似管理部１２は、入力ストロークを、近似部選択
部１１に転送する。近似部選択部１１は、入力ストロー
クの情報（例えば、ストローク長や面積など）により、
複数ある近似部１３，１４，１５（文字近似部，記号近
似部，図形近似部）のうち、どの近似部により近似する
かを決定する。近似管理部１７は、近似部選択部１１の
決定にしたがって、複数ある近似部１３，１４，１５
（文字近似部，記号近似部，図形近似部）から、実際に
使用する近似部を選択し、その近似部にストロークを転
送し、近似パターンを得る。認識管理部１２は、入力の
近似パターンと辞書パターンのマッチングをマッチング
部１８により行い、算出した距離値を距離値正規化部１
６により正規化する。認識管理部１７は、正規化した距
離値が小さいものを正解候補として選択表示する。
図を示す。これは、複数の異なる近似部１３，１４，１
５（例えば、文字近似部と記号近似部と図形近似部）、
近似部選択部１１，距離値正規化部１６を有するパター
ン認識装置の機能ブロック図である。動作を説明する。
スタイラスペンをタブレット上に転がして入力した座標
列データ（ストローク）が、タブレットコントローラを
経由して認識管理部に送られる。認識管理部は、入力ス
トロークを近似するために、近似管理部１２に転送す
る。近似管理部１２は、入力ストロークを、近似部選択
部１１に転送する。近似部選択部１１は、入力ストロー
クの情報（例えば、ストローク長や面積など）により、
複数ある近似部１３，１４，１５（文字近似部，記号近
似部，図形近似部）のうち、どの近似部により近似する
かを決定する。近似管理部１７は、近似部選択部１１の
決定にしたがって、複数ある近似部１３，１４，１５
（文字近似部，記号近似部，図形近似部）から、実際に
使用する近似部を選択し、その近似部にストロークを転
送し、近似パターンを得る。認識管理部１２は、入力の
近似パターンと辞書パターンのマッチングをマッチング
部１８により行い、算出した距離値を距離値正規化部１
６により正規化する。認識管理部１７は、正規化した距
離値が小さいものを正解候補として選択表示する。
【００２８】このようにすることで、文字，記号，図形
混在のストロークを入力の段階で区別しなくても、適当
な近似方法で認識できる。ここで、距離値正規化部は、
本願の発明者による特願平6−219817 号のように構成す
ればよい。
混在のストロークを入力の段階で区別しなくても、適当
な近似方法で認識できる。ここで、距離値正規化部は、
本願の発明者による特願平6−219817 号のように構成す
ればよい。
【００２９】
【発明の効果】本発明によれば、入力ストロークの長さ
に応じて近似精度判定に用いるパラメータを最適化する
ことにより、短いストロークのノイズは除去され、か
つ、長いストロークの形状の特徴はうまく保存されて近
似することができる。
に応じて近似精度判定に用いるパラメータを最適化する
ことにより、短いストロークのノイズは除去され、か
つ、長いストロークの形状の特徴はうまく保存されて近
似することができる。
【図１】本発明の一実施例である可変点近似パターン認
識装置の機能ブロック図である。
識装置の機能ブロック図である。
【図２】本発明の一実施例である可変点近似パターン認
識装置のシステム構成図である。
識装置のシステム構成図である。
【図３】図１に示す認識管理部の動作フロー図である。
【図４】図１に示す近似管理部の動作フロー図である。
【図５】従来の近似精度判定式の説明図である。
【図６】従来の近似精度パラメータを用いて近似したパ
ターン例を示す図である。
ターン例を示す図である。
【図７】最適に近似したパターンとストローク長と近似
パターン長の例を示す図である。
パターン長の例を示す図である。
【図８】本発明における最適化した近似精度判定式の説
明図である。
明図である。
【図９】最適化した近似精度判定式による近似パターン
の例を示す図である。
の例を示す図である。
【図１０】本発明の他の実施例である可変点近似パター
ン認識装置の機能ブロック図。
ン認識装置の機能ブロック図。
１…近似精度判定部、２…ストローク長測定部、３…近
似パターン長測定部、４…近似精度判定式、５…近似管
理部、６−Ａ…近似部Ａ、６−Ｂ…近似部Ｂ、６−Ｃ…
近似部Ｃ、７…距離値正規化部、８…認識管理部、９…
マッチング部、ａ…入力表示一体型装置、ａ１…ＬＣ
Ｄ、ａ２…スタイラスペン、ａ３…タブレット、ｂ…Ｌ
ＣＤコントローラ、ｃ…表示メモり、ｄ…タブレットコ
ントローラ、ｅ…辞書、ｆ…ＣＰＵ、ｇ…ＲＡＭ、ｈ…
ＲＯＭ。
似パターン長測定部、４…近似精度判定式、５…近似管
理部、６−Ａ…近似部Ａ、６−Ｂ…近似部Ｂ、６−Ｃ…
近似部Ｃ、７…距離値正規化部、８…認識管理部、９…
マッチング部、ａ…入力表示一体型装置、ａ１…ＬＣ
Ｄ、ａ２…スタイラスペン、ａ３…タブレット、ｂ…Ｌ
ＣＤコントローラ、ｃ…表示メモり、ｄ…タブレットコ
ントローラ、ｅ…辞書、ｆ…ＣＰＵ、ｇ…ＲＡＭ、ｈ…
ＲＯＭ。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ▲葛▼貫 壮四郎 茨城県日立市大みか町七丁目１番１号 株 式会社日立製作所日立研究所内
Claims (11)
- 【請求項１】入力パターンと、予め辞書に格納してある
パターンとを比較して、候補を決定するパターン認識装
置において、複数のパターン特徴抽出手段と、前記複数
のパターン特徴抽出手段より得られた情報の中から入力
と辞書の比較に用いる情報を決定する手段を具備するこ
とを特徴とするパターン認識装置。 - 【請求項２】請求項１のパターン認識装置において、複
数のパターン特徴抽出手段より得られた情報の中から入
力と辞書の比較に用いる情報を決定する手段は、前記パ
ターン特徴抽出手段より得られた情報の元のパターンと
の類似度合い又は差分により決定することを特徴とする
パターン認識装置。 - 【請求項３】請求項２のパターン認識装置において、複
数のパターン特徴抽出手段より得られた情報の中から入
力と辞書の比較に用いる情報を決定する手段は、複数設
けられた、パターン特徴抽出手段より得られた情報の元
のパターンとの類似度合い又は差分の基準によって決定
することを特徴とするパターン認識装置。 - 【請求項４】請求項３のパターン認識装置において、複
数設けられた、パターン特徴抽出手段より得られた情報
の元のパターンとの類似度合い又は差分の基準の内どれ
を用いるかを、元のパターンの情報に基づいて決定する
ことを特徴とするパターン認識装置。 - 【請求項５】請求項３のパターン認識装置において、複
数設けられた、パターン特徴抽出手段より得られた情報
の元のパターンとの類似度合い又は差分の基準の内どれ
を用いるかを、パターン特徴抽出手段より得られた情報
により決定することを特徴とするパターン認識装置。 - 【請求項６】請求項２，３，４又は５のパターン認識装
置において、パターン特徴抽出手段より得られた情報の
元のパターンとの類似度合い又は差分は、パターン特徴
抽出手段より得られた近似パターンの長さと元のパター
ンの長さより測定することを特徴とするパターン認識装
置。 - 【請求項７】請求項２，３，４又は５のパターン認識装
置において、パターン特徴抽出手段より得られた情報の
元のパターンとの類似度合い又は差分は、パターン特徴
抽出手段より得られた近似パターンと元のパターンの間
にできる面積より測定することを特徴とするパターン認
識装置。 - 【請求項８】請求項２，３，４又は５のパターン認識装
置において、パターン特徴抽出手段より得られた情報の
元のパターンとの類似度合い又は差分は、パターン特徴
抽出手段より得られた近似パターンと元のパターンの距
離より測定することを特徴とするパターン認識装置。 - 【請求項９】請求項４，５，６，７又は８のパターン認
識装置において、複数設けてあるパターン特徴抽出手段
より得られた情報の元のパターンとの類似度合いの内ど
れを用いるかを、元のパターン又は前記パターン特徴抽
出手段より得られた近似パターンの長さにより決定する
ことを特徴とするパターン認識装置。 - 【請求項１０】請求項４，５，６，７又は８のパターン
認識装置において、複数設けてあるパターン特徴抽出手
段より得られた情報の元のパターンとの類似度合いの内
どれを用いるかを、元のパターン又は前記パターン特徴
抽出手段より得られた近似パターンの面積により決定す
ることを特徴とするパターン認識装置。 - 【請求項１１】請求項４，５，６，７又は８のパターン
認識装置において、複数設けてあるパターン特徴抽出手
段より得られた情報の元のパターンとの類似度合いの内
どれを用いるかを、元のパターンの長さにより決定する
ことを特徴とするパターン認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7188824A JPH0935004A (ja) | 1995-07-25 | 1995-07-25 | パターン認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7188824A JPH0935004A (ja) | 1995-07-25 | 1995-07-25 | パターン認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0935004A true JPH0935004A (ja) | 1997-02-07 |
Family
ID=16230472
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7188824A Pending JPH0935004A (ja) | 1995-07-25 | 1995-07-25 | パターン認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0935004A (ja) |
-
1995
- 1995-07-25 JP JP7188824A patent/JPH0935004A/ja active Pending
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