JPH0950490A - 手書き文字認識装置 - Google Patents
手書き文字認識装置Info
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- JPH0950490A JPH0950490A JP7201119A JP20111995A JPH0950490A JP H0950490 A JPH0950490 A JP H0950490A JP 7201119 A JP7201119 A JP 7201119A JP 20111995 A JP20111995 A JP 20111995A JP H0950490 A JPH0950490 A JP H0950490A
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- stroke
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 形の似た文字の識別率を高め、正しい文字の
認識率を向上させる。 【解決手段】 入力筆跡が線形正規化回路１及び非線形
正規化回路２で正規化されてビットマップ描画回路３に
供給され、描画されたパターンが特徴ベクタ生成回路４
に供給されて生成された特徴ベクタが記憶回路５に記憶
される。さらに記憶された特徴ベクタが比較計算回路６
に供給され、参照パターンデータベース７からの認識対
象文字の特徴ベクタと比較され、類似度の評価値が計算
される。そしてこの計算された評価値の低い（類似度は
高い）ものから順に候補文字列記憶回路８に記憶され
る。さらに入力筆跡によるストローク列の画数が画数記
憶回路９に格納され、この画数が画数検定回路１０に供
給されて画数情報データベース１１からの認識対象文字
の画数と比較される。そしてこの比較結果によって記憶
回路８に記憶された候補文字列の順位が並べ替えられて
出力される。
認識率を向上させる。 【解決手段】 入力筆跡が線形正規化回路１及び非線形
正規化回路２で正規化されてビットマップ描画回路３に
供給され、描画されたパターンが特徴ベクタ生成回路４
に供給されて生成された特徴ベクタが記憶回路５に記憶
される。さらに記憶された特徴ベクタが比較計算回路６
に供給され、参照パターンデータベース７からの認識対
象文字の特徴ベクタと比較され、類似度の評価値が計算
される。そしてこの計算された評価値の低い（類似度は
高い）ものから順に候補文字列記憶回路８に記憶され
る。さらに入力筆跡によるストローク列の画数が画数記
憶回路９に格納され、この画数が画数検定回路１０に供
給されて画数情報データベース１１からの認識対象文字
の画数と比較される。そしてこの比較結果によって記憶
回路８に記憶された候補文字列の順位が並べ替えられて
出力される。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は手書き文字認識装
置、特に認識結果の候補列の検定に関するものである。
置、特に認識結果の候補列の検定に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】例えば携帯型の情報端末装置において
は、液晶ディスプレイ等による表示装置の表面に透明タ
ッチパネル状の入力装置を設けて、いわゆる手書きで情
報等の入力を行うことができるようにした装置が実施さ
れている。
は、液晶ディスプレイ等による表示装置の表面に透明タ
ッチパネル状の入力装置を設けて、いわゆる手書きで情
報等の入力を行うことができるようにした装置が実施さ
れている。
【０００３】このような装置において、手書きの文字等
を認識する方法としては、従来からいわゆるビットマッ
プパターンによる文字認識が多く用いられている。すな
わちこのビットマップパターンによる文字認識では、文
字パターンの形そのものを特徴として、標準パターンと
の重ね合わせによって認識処理を行うものである。
を認識する方法としては、従来からいわゆるビットマッ
プパターンによる文字認識が多く用いられている。すな
わちこのビットマップパターンによる文字認識では、文
字パターンの形そのものを特徴として、標準パターンと
の重ね合わせによって認識処理を行うものである。
【０００４】従ってこの方法では、正しく重ね合わせを
行うためにパターンの位置ずれを吸収することが重要で
ある。そのため一般にビットマップパターンによる文字
認識では、パターンの正規化処理、ぼかし処理、パター
ンのモザイク化処理などが行われている。
行うためにパターンの位置ずれを吸収することが重要で
ある。そのため一般にビットマップパターンによる文字
認識では、パターンの正規化処理、ぼかし処理、パター
ンのモザイク化処理などが行われている。
【０００５】ここで例えば上述の正規化の処理として
は、例えば特願昭６２−１８５８２６号、あるいは「昭
６２信学情報システム全国大会、Ｎｏ．６８，１９８
７、手書き漢字認識における非線形正規化」に示される
ような手段が提案されている。
は、例えば特願昭６２−１８５８２６号、あるいは「昭
６２信学情報システム全国大会、Ｎｏ．６８，１９８
７、手書き漢字認識における非線形正規化」に示される
ような手段が提案されている。
【０００６】すなわちこの手段では、上述の入力装置に
ペンが降されて（ペンダウン）から離される（ペンアッ
プ）までの入力筆跡を折れ線で近似し、この近似された
座標点列をストロークと称する。そしてこのストローク
ごとに大きさを補正し、大きさの補正された複数のスト
ロークの位置のバランスを補正し、バランスの補正され
たストローク列を用いてビットマップパターンを描画
し、この描画されたパターンと標準パターンとの重ね合
わせによって認識処理を行うものである。
ペンが降されて（ペンダウン）から離される（ペンアッ
プ）までの入力筆跡を折れ線で近似し、この近似された
座標点列をストロークと称する。そしてこのストローク
ごとに大きさを補正し、大きさの補正された複数のスト
ロークの位置のバランスを補正し、バランスの補正され
たストローク列を用いてビットマップパターンを描画
し、この描画されたパターンと標準パターンとの重ね合
わせによって認識処理を行うものである。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】ところが上述のような
ビットマップパターンによる認識処理においては、パタ
ーンの重ね合わせが正しく行われない場合には形の類似
した別の文字と重なり合ってしまい、誤った認識結果と
なる場合がある。
ビットマップパターンによる認識処理においては、パタ
ーンの重ね合わせが正しく行われない場合には形の類似
した別の文字と重なり合ってしまい、誤った認識結果と
なる場合がある。
【０００８】すなわち、例えば「追」の文字を入力しよ
うとした場合に、ビットマップパターンによる認識処理
では、例えば類似度の高い順に「遅、追、遼、進、逓、
通、・・・」の文字が候補列として取り出される。ここ
で「追」の文字は必ずしも最初の候補とは成っておら
ず、従ってこのような候補列では、文字の入力を円滑に
行えない恐れが生じるものであった。
うとした場合に、ビットマップパターンによる認識処理
では、例えば類似度の高い順に「遅、追、遼、進、逓、
通、・・・」の文字が候補列として取り出される。ここ
で「追」の文字は必ずしも最初の候補とは成っておら
ず、従ってこのような候補列では、文字の入力を円滑に
行えない恐れが生じるものであった。
【０００９】この出願はこのような点に鑑みて成された
ものであって、解決しようとする問題点は、ビットマッ
プパターンによる認識処理では、パターンの重ね合わせ
が正しく行われなかった場合に、誤った認識結果を生じ
易いというものである。
ものであって、解決しようとする問題点は、ビットマッ
プパターンによる認識処理では、パターンの重ね合わせ
が正しく行われなかった場合に、誤った認識結果を生じ
易いというものである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】このため本発明において
は、ビットマップパターンによる認識処理に加えて、入
力筆跡のストロークの数と認識対象文字の画数のデータ
を用いて候補文字列の並べ替えを行うようにしたもので
あって、これによれば形の似た文字の識別率を高め、正
しい文字の認識率を向上させることができる。
は、ビットマップパターンによる認識処理に加えて、入
力筆跡のストロークの数と認識対象文字の画数のデータ
を用いて候補文字列の並べ替えを行うようにしたもので
あって、これによれば形の似た文字の識別率を高め、正
しい文字の認識率を向上させることができる。
【００１１】
【発明の実施の形態】すなわち本発明においては、ビッ
トマップパターンによる認識処理を用いる手書き文字認
識装置において、入力筆跡のストロークの数を記憶する
画数記憶手段と、認識対象文字の画数のデータを格納す
る画数データベースとを設け、画数記憶手段からの入力
筆跡のストロークの数と、画数データベースからの認識
対象文字の画数に従って、候補文字列記憶手段に記憶さ
れた認識対象文字の並べ替えを行うものである。
トマップパターンによる認識処理を用いる手書き文字認
識装置において、入力筆跡のストロークの数を記憶する
画数記憶手段と、認識対象文字の画数のデータを格納す
る画数データベースとを設け、画数記憶手段からの入力
筆跡のストロークの数と、画数データベースからの認識
対象文字の画数に従って、候補文字列記憶手段に記憶さ
れた認識対象文字の並べ替えを行うものである。
【００１２】以下、図面を参照して本発明を説明する
に、図１は本発明による手書き文字認識装置の一例の構
成を示すブロック図である。
に、図１は本発明による手書き文字認識装置の一例の構
成を示すブロック図である。
【００１３】すなわちこの図１において、例えば上述の
入力装置（図示せず）に書き込まれた入力筆跡によるス
トローク列が線形正規化回路１に供給される。なおスト
ロークは、例えば上述したように入力装置のペンダウン
からペンアップまでの入力筆跡を折れ線で近似し、この
近似された座標点列で表されるものである。
入力装置（図示せず）に書き込まれた入力筆跡によるス
トローク列が線形正規化回路１に供給される。なおスト
ロークは、例えば上述したように入力装置のペンダウン
からペンアップまでの入力筆跡を折れ線で近似し、この
近似された座標点列で表されるものである。
【００１４】そしてこの線形正規化回路１では、入力さ
れたストロークの筆跡の大きさが補正され、大きさの補
正されたストローク列が出力される。さらにこの線形正
規化回路１で大きさの補正されたストローク列が非線形
正規化回路２に供給される。そしてこの非線形正規化回
路２では、大きさの補正されたストローク列を入力とし
て、各ストロークの位置のバランスを補正したストロー
ク列が出力される。
れたストロークの筆跡の大きさが補正され、大きさの補
正されたストローク列が出力される。さらにこの線形正
規化回路１で大きさの補正されたストローク列が非線形
正規化回路２に供給される。そしてこの非線形正規化回
路２では、大きさの補正されたストローク列を入力とし
て、各ストロークの位置のバランスを補正したストロー
ク列が出力される。
【００１５】さらに、この非線形正規化回路２で位置の
バランスの補正されたストローク列が、筆跡ビットマッ
プ描画回路３に供給され、上述の正規化されたストロー
ク列を入力としてビットマップパターンに描画されたパ
ターンが形成される。なお線形及び非線形の正規化の処
理は例えば上述の文献に示されたものであり、また本願
の発明の本質には直接関係しないので詳細な説明は省略
する。
バランスの補正されたストローク列が、筆跡ビットマッ
プ描画回路３に供給され、上述の正規化されたストロー
ク列を入力としてビットマップパターンに描画されたパ
ターンが形成される。なお線形及び非線形の正規化の処
理は例えば上述の文献に示されたものであり、また本願
の発明の本質には直接関係しないので詳細な説明は省略
する。
【００１６】そしてこの筆跡ビットマップ描画回路３で
描画されたパターンが、特徴ベクタ生成回路４に供給さ
れる。また、この特徴ベクタ生成回路４で生成された特
徴ベクタが特徴ベクタ記憶回路５に記憶される。
描画されたパターンが、特徴ベクタ生成回路４に供給さ
れる。また、この特徴ベクタ生成回路４で生成された特
徴ベクタが特徴ベクタ記憶回路５に記憶される。
【００１７】さらに、この特徴ベクタ記憶回路５に記憶
された特徴ベクタが、特徴ベクタ比較計算回路６に供給
される。そしてこの特徴ベクタ比較計算回路６では、参
照パターンデータベース７からの認識対象文字の特徴ベ
クタと特徴ベクタ記憶回路５に記憶された特徴ベクタと
が比較され、例えばこれらが一致しない部分の点数が計
算されて、これらの類似度の評価値が計算される。
された特徴ベクタが、特徴ベクタ比較計算回路６に供給
される。そしてこの特徴ベクタ比較計算回路６では、参
照パターンデータベース７からの認識対象文字の特徴ベ
クタと特徴ベクタ記憶回路５に記憶された特徴ベクタと
が比較され、例えばこれらが一致しない部分の点数が計
算されて、これらの類似度の評価値が計算される。
【００１８】なお、上述の参照パターンデータベース７
には、認識対象文字カテゴリーのそれぞれの特徴ベクタ
の値が格納されている。また各文字カテゴリーの特徴ベ
クタは、その文字カテゴリーに属するいくつかのサンプ
ル筆跡の特徴ベクタを平均化して求められるものであ
る。
には、認識対象文字カテゴリーのそれぞれの特徴ベクタ
の値が格納されている。また各文字カテゴリーの特徴ベ
クタは、その文字カテゴリーに属するいくつかのサンプ
ル筆跡の特徴ベクタを平均化して求められるものであ
る。
【００１９】従って上述の特徴ベクタ比較計算回路６の
計算では、類似度の高いものほど評価値は低くなる。そ
こでこの計算された評価値の低い（類似度は高い）もの
から順に、計算の行われた認識対象文字が候補文字列記
憶回路８に記憶される。なおこの候補文字列記憶回路８
には、認識対象文字の例えばＪＩＳコード等の文字コー
ドと、計算された評価値等の情報が記憶される。
計算では、類似度の高いものほど評価値は低くなる。そ
こでこの計算された評価値の低い（類似度は高い）もの
から順に、計算の行われた認識対象文字が候補文字列記
憶回路８に記憶される。なおこの候補文字列記憶回路８
には、認識対象文字の例えばＪＩＳコード等の文字コー
ドと、計算された評価値等の情報が記憶される。
【００２０】そしてさらにこの装置において、上述の入
力筆跡によるストローク列が入力筆跡画数記憶回路９に
供給されて、その個数が入力筆跡画数記憶回路９に格納
される。また、この入力筆跡画数記憶回路９に格納され
た入力筆跡の画数が、画数検定回路１０に供給される。
力筆跡によるストローク列が入力筆跡画数記憶回路９に
供給されて、その個数が入力筆跡画数記憶回路９に格納
される。また、この入力筆跡画数記憶回路９に格納され
た入力筆跡の画数が、画数検定回路１０に供給される。
【００２１】さらにこの画数検定回路１０では、画数情
報データベース１１からの認識対象文字の画数と入力筆
跡画数記憶回路９に記憶された画数とが比較される。そ
してこの比較によって候補文字列記憶回路８に記憶され
た候補文字列の順位が並べ替えられ、並べ替えられた候
補文字列が最終的な認識結果として出力される。
報データベース１１からの認識対象文字の画数と入力筆
跡画数記憶回路９に記憶された画数とが比較される。そ
してこの比較によって候補文字列記憶回路８に記憶され
た候補文字列の順位が並べ替えられ、並べ替えられた候
補文字列が最終的な認識結果として出力される。
【００２２】次に図２は、上述の認識装置をソフトウェ
アで実現する場合の処理手順を示すフローチャートであ
る。
アで実現する場合の処理手順を示すフローチャートであ
る。
【００２３】この図２において、処理が開始されると、
まずステップ〔１〕では、上述の線形正規化回路１に相
当する入力筆跡の線形正規化処理が行われる。またステ
ップ〔２〕では、上述の非線形正規化回路２に相当する
入力筆跡の非線形正規化処理が行われる。さらにステッ
プ〔３〕では、入力筆跡の画数の算出が行われ、入力筆
跡画数記憶回路９への入力筆跡の画数の記憶が行われ
る。
まずステップ〔１〕では、上述の線形正規化回路１に相
当する入力筆跡の線形正規化処理が行われる。またステ
ップ〔２〕では、上述の非線形正規化回路２に相当する
入力筆跡の非線形正規化処理が行われる。さらにステッ
プ〔３〕では、入力筆跡の画数の算出が行われ、入力筆
跡画数記憶回路９への入力筆跡の画数の記憶が行われ
る。
【００２４】またステップ〔４〕では、上述の筆跡ビッ
トマップ描画回路３に相当する正規化されたストローク
列のビットマップパターンへの描画が行われる。そして
ステップ〔５〕では、上述の特徴ベクタ生成回路４に相
当する描画されたビットマップパターンからの特徴ベク
タの生成が行われ、特徴ベクタ記憶回路５への入力筆跡
の特徴ベクタの記憶が行われる。
トマップ描画回路３に相当する正規化されたストローク
列のビットマップパターンへの描画が行われる。そして
ステップ〔５〕では、上述の特徴ベクタ生成回路４に相
当する描画されたビットマップパターンからの特徴ベク
タの生成が行われ、特徴ベクタ記憶回路５への入力筆跡
の特徴ベクタの記憶が行われる。
【００２５】さらにステップ〔６〕では、認識結果の候
補を表す集合が空集合に初期化される。すなわち上述の
候補文字列記憶回路８が初期化される。またステップ
〔７〕では、上述の参照パターンデータベース７の読み
出し位置が先頭の位置に初期化される。
補を表す集合が空集合に初期化される。すなわち上述の
候補文字列記憶回路８が初期化される。またステップ
〔７〕では、上述の参照パターンデータベース７の読み
出し位置が先頭の位置に初期化される。
【００２６】そしてステップ〔８〕では、参照パターン
データベース７の指定された読み出し位置に格納された
１つのレコード（特徴ベクタ）が読み出される。さらに
ステップ
データベース７の指定された読み出し位置に格納された
１つのレコード（特徴ベクタ）が読み出される。さらに
ステップ
〔９〕では、参照パターンデータベース７から
読み出された特徴ベクタと、入力筆跡の特徴ベクタとの
距離（評価値）が算出される。
読み出された特徴ベクタと、入力筆跡の特徴ベクタとの
距離（評価値）が算出される。
【００２７】またステップ〔１０〕では、算出された距
離に応じて候補集合への追加が行われる。すなわち上述
の候補文字列記憶回路８に記憶されている候補列の、評
価値の順位で決定される位置に、認識対象文字の文字コ
ードと計算された評価値等の情報の記憶が行われる。
離に応じて候補集合への追加が行われる。すなわち上述
の候補文字列記憶回路８に記憶されている候補列の、評
価値の順位で決定される位置に、認識対象文字の文字コ
ードと計算された評価値等の情報の記憶が行われる。
【００２８】さらにステップ〔１１〕では、参照パター
ンデータベース７から読み出された特徴ベクタが最終の
レコードであるか否か判断される。ここで最終でないと
きは、ステップ〔１２〕で参照パターンデータベース７
の読み出し位置が一つ進められてステップ〔８〕に戻さ
れ、上述の処理が繰り返される。
ンデータベース７から読み出された特徴ベクタが最終の
レコードであるか否か判断される。ここで最終でないと
きは、ステップ〔１２〕で参照パターンデータベース７
の読み出し位置が一つ進められてステップ〔８〕に戻さ
れ、上述の処理が繰り返される。
【００２９】また、ステップ〔１１〕で参照パターンデ
ータベース７から読み出された特徴ベクタが最終のレコ
ードのときは、ステップ〔１３〕で後述する画数検定の
処理が行われて処理が終了される。
ータベース７から読み出された特徴ベクタが最終のレコ
ードのときは、ステップ〔１３〕で後述する画数検定の
処理が行われて処理が終了される。
【００３０】そこでステップ〔１３〕の画数検定の処理
は、例えば図３のフローチャートに示すようにして行わ
れる。
は、例えば図３のフローチャートに示すようにして行わ
れる。
【００３１】すなわち図３において、処理が開始される
と、まずステップ〔２１〕では、任意の変数ｉに１が代
入される。ここでｉは検定対象となる候補の番号を表
す。次にステップ〔２２〕では、１位候補とｉ位候補と
の評価値の差が計算され、この差がある閾値Ｔ以上のと
きは、画数検定を打ち切る処理が行われる。これによっ
て１位候補との類似度の高い候補についてのみ画数検定
を行うことができる。
と、まずステップ〔２１〕では、任意の変数ｉに１が代
入される。ここでｉは検定対象となる候補の番号を表
す。次にステップ〔２２〕では、１位候補とｉ位候補と
の評価値の差が計算され、この差がある閾値Ｔ以上のと
きは、画数検定を打ち切る処理が行われる。これによっ
て１位候補との類似度の高い候補についてのみ画数検定
を行うことができる。
【００３２】さらにステップ〔２３〕では、入力画数と
ｉ位候補の画数差が計算され、この画数差が保存され
る。またステップ〔２４〕では、ｉの値が候補数を越え
たか否かが判断され、越えていないときはステップ〔２
５〕で変数ｉに１が加算されてステップ〔２２〕に戻さ
れ、上述の処理が繰り返される。
ｉ位候補の画数差が計算され、この画数差が保存され
る。またステップ〔２４〕では、ｉの値が候補数を越え
たか否かが判断され、越えていないときはステップ〔２
５〕で変数ｉに１が加算されてステップ〔２２〕に戻さ
れ、上述の処理が繰り返される。
【００３３】また、ステップ〔２４〕でｉの値が候補数
を越えたときは、ステップ〔２６〕で１位からｉ位まで
の候補が画数差と入力筆跡との距離でソートされて、上
述の画数検定回路１０での、候補文字列記憶回路８に記
憶された候補文字列の並べ替えが行われる。なお並べ替
えの方法としては、例えば画数差の小さいものを先頭と
し、画数差の等しいものについては評価値の小さいもの
から先頭とする。
を越えたときは、ステップ〔２６〕で１位からｉ位まで
の候補が画数差と入力筆跡との距離でソートされて、上
述の画数検定回路１０での、候補文字列記憶回路８に記
憶された候補文字列の並べ替えが行われる。なお並べ替
えの方法としては、例えば画数差の小さいものを先頭と
し、画数差の等しいものについては評価値の小さいもの
から先頭とする。
【００３４】従って上述の装置において、例えば「追」
の文字を入力しようとした場合に、ビットマップパター
ンによる認識処理では、各認識対象文字に対して、例え
ば次に示すような評価値が得られる。
の文字を入力しようとした場合に、ビットマップパター
ンによる認識処理では、各認識対象文字に対して、例え
ば次に示すような評価値が得られる。
【００３５】 遅 [18530]、追 [18558]、遼 [18572]、進 [18991] 逓 [19532]、通 [19564]、遜 [19594]、造 [19844] 違 [19948]、遍 [20079]、逼 [20114]、逗 [20121] 避 [20134]、遇 [20245]、渥 [20305]、遁 [20393] 遣 [20396]、退 [20444]、迫 [20502]、蓮 [20536]
【００３６】すなわちこの場合に、候補文字列は、 〔遅追遼進逓通遜造違遍逼逗避遇渥遁遣退迫蓮〕 となる。
【００３７】これに対して、例えば上述の閾値Ｔの値を
Ｔ＝１０００と定めると、先頭の４文字が画数検定の対
象となり、それぞれの画数は、 遅〔12画〕、追〔９画〕、遼〔15画〕、進〔11画〕 のように画数情報データベース１１に格納されている。
Ｔ＝１０００と定めると、先頭の４文字が画数検定の対
象となり、それぞれの画数は、 遅〔12画〕、追〔９画〕、遼〔15画〕、進〔11画〕 のように画数情報データベース１１に格納されている。
【００３８】一方、入力筆跡の画数（ストローク数）が
例えば８画の場合、上述の画数検定対象の各文字との画
数差は、 遅〔４画〕、追〔１画〕、遼〔７画〕、進〔３画〕 となる。
例えば８画の場合、上述の画数検定対象の各文字との画
数差は、 遅〔４画〕、追〔１画〕、遼〔７画〕、進〔３画〕 となる。
【００３９】従ってこの画数検定によって、上述の候補
文字列は、 〔追進遅遼逓通遜造違遍逼逗避遇渥遁遣退迫蓮〕 となり、この並べ替えられた文字列が最終的な認識結果
として出力される。
文字列は、 〔追進遅遼逓通遜造違遍逼逗避遇渥遁遣退迫蓮〕 となり、この並べ替えられた文字列が最終的な認識結果
として出力される。
【００４０】すなわちこの場合に、下線で示すように先
頭の４文字の並べ替えが行われて、例えば入力しようと
した「追」の文字が先頭になった候補文字列が最終的な
認識結果として出力される。
頭の４文字の並べ替えが行われて、例えば入力しようと
した「追」の文字が先頭になった候補文字列が最終的な
認識結果として出力される。
【００４１】従ってこの装置において、従来のビットマ
ップパターンによる認識処理のみでは、パターンの重ね
合わせが正しく行われなかった場合に誤った認識結果を
生じ易い問題があったものを、本発明においては、入力
筆跡のストロークの数と認識対象文字の画数のデータを
用いて候補文字列の並べ替えを行うことにより、形の似
た文字の識別率を高め、正しい文字の認識率を向上させ
ることができる。
ップパターンによる認識処理のみでは、パターンの重ね
合わせが正しく行われなかった場合に誤った認識結果を
生じ易い問題があったものを、本発明においては、入力
筆跡のストロークの数と認識対象文字の画数のデータを
用いて候補文字列の並べ替えを行うことにより、形の似
た文字の識別率を高め、正しい文字の認識率を向上させ
ることができる。
【００４２】なお、上述の装置において、図３のフロー
チャートのステップ〔２２〕における閾値Ｔは、値を無
限大として全ての候補について画数検定を行うようにし
てもよい。
チャートのステップ〔２２〕における閾値Ｔは、値を無
限大として全ての候補について画数検定を行うようにし
てもよい。
【００４３】またステップ〔２６〕における並べ替え
は、実施例のように画数差の小さいものを先頭とする以
外にも、例えば画数差をｄi 、評価値をｅi として、 Ｅi ＝α×ｄi ＋β×ｅi （α、βは定数） のように２つの値を合成して、この値Ｅi を新たな評価
値として、値Ｅi の小さいものから先頭に並べ替えを行
うようにしてもよい。
は、実施例のように画数差の小さいものを先頭とする以
外にも、例えば画数差をｄi 、評価値をｅi として、 Ｅi ＝α×ｄi ＋β×ｅi （α、βは定数） のように２つの値を合成して、この値Ｅi を新たな評価
値として、値Ｅi の小さいものから先頭に並べ替えを行
うようにしてもよい。
【００４４】これによれば、例えば画数は筆跡の連続な
どによって変動しやすいものであり、これを元の評価値
に合成することで、画数の変動の影響を少なくすること
ができるものである。
どによって変動しやすいものであり、これを元の評価値
に合成することで、画数の変動の影響を少なくすること
ができるものである。
【００４５】さらに、上述の画数情報データベース１１
に格納されている画数に、例えば 遅〔10−12画〕、追〔７−９画〕、遼〔12−15画〕、進
〔10−11画〕 のように幅を持たせることによって、画数の影響を少な
くすることもできる。なおこの場合には、上述のステッ
プ〔１３〕の画数検定の処理は、例えば図４のフローチ
ャートに示すようにして行われる。
に格納されている画数に、例えば 遅〔10−12画〕、追〔７−９画〕、遼〔12−15画〕、進
〔10−11画〕 のように幅を持たせることによって、画数の影響を少な
くすることもできる。なおこの場合には、上述のステッ
プ〔１３〕の画数検定の処理は、例えば図４のフローチ
ャートに示すようにして行われる。
【００４６】すなわち図４において、処理が開始される
と、まずステップ〔３１〕では、任意の変数ｉに１が代
入される。ここでｉは検定対象となる候補の番号を表
す。次にステップ〔３２〕では、１位候補とｉ位候補と
の評価値の差が計算され、この差がある閾値Ｔ以上のと
きは、画数検定を打ち切る処理が行われる。これによっ
て１位候補との類似度の高い候補についてのみ画数検定
を行うことができる。
と、まずステップ〔３１〕では、任意の変数ｉに１が代
入される。ここでｉは検定対象となる候補の番号を表
す。次にステップ〔３２〕では、１位候補とｉ位候補と
の評価値の差が計算され、この差がある閾値Ｔ以上のと
きは、画数検定を打ち切る処理が行われる。これによっ
て１位候補との類似度の高い候補についてのみ画数検定
を行うことができる。
【００４７】さらにステップ〔３３〕では、例えば入力
画数とｉ位候補の最小値（ｍｉｎ）が計算され、この値
が画数差として保存される。またステップ〔３４〕で
は、ｉの値が候補数を越えたか否かが判断され、越えて
いないときはステップ〔３５〕で変数ｉに１が加算され
てステップ〔３２〕に戻され、上述の処理が繰り返され
る。
画数とｉ位候補の最小値（ｍｉｎ）が計算され、この値
が画数差として保存される。またステップ〔３４〕で
は、ｉの値が候補数を越えたか否かが判断され、越えて
いないときはステップ〔３５〕で変数ｉに１が加算され
てステップ〔３２〕に戻され、上述の処理が繰り返され
る。
【００４８】また、ステップ〔３４〕でｉの値が候補数
を越えたときは、ステップ〔３６〕で１位からｉ位まで
の候補が画数差と入力筆跡との距離でソートされて、上
述の画数検定回路１０での、候補文字列記憶回路８に記
憶された候補文字列の並べ替えが行われる。このように
して、画数情報データベース１１に格納されている画数
に幅を持たせることによって、画数の影響を少なくする
ことができる。
を越えたときは、ステップ〔３６〕で１位からｉ位まで
の候補が画数差と入力筆跡との距離でソートされて、上
述の画数検定回路１０での、候補文字列記憶回路８に記
憶された候補文字列の並べ替えが行われる。このように
して、画数情報データベース１１に格納されている画数
に幅を持たせることによって、画数の影響を少なくする
ことができる。
【００４９】こうして上述の手書き文字認識装置によれ
ば、ビットマップパターンによる認識処理を用いる手書
き文字認識装置において、入力筆跡のストロークの数を
記憶する画数記憶手段と、認識対象文字の画数のデータ
を格納する画数データベースとを設け、画数記憶手段か
らの入力筆跡のストロークの数と、画数データベースか
らの認識対象文字の画数に従って、候補文字列記憶手段
に記憶された認識対象文字の並べ替えを行うことによ
り、形の似た文字の識別率を高め、正しい文字の認識率
を向上させることができるものである。
ば、ビットマップパターンによる認識処理を用いる手書
き文字認識装置において、入力筆跡のストロークの数を
記憶する画数記憶手段と、認識対象文字の画数のデータ
を格納する画数データベースとを設け、画数記憶手段か
らの入力筆跡のストロークの数と、画数データベースか
らの認識対象文字の画数に従って、候補文字列記憶手段
に記憶された認識対象文字の並べ替えを行うことによ
り、形の似た文字の識別率を高め、正しい文字の認識率
を向上させることができるものである。
【００５０】なお上述の実施例においては、前置処理と
して入力筆跡をパターンの正規化処理をしてビットマッ
プパターンによる認識処理を行う場合について説明した
が、この前置処理は、ぼかし処理やパターンのモザイク
化処理などの、他の処理を含んでいてもよい。
して入力筆跡をパターンの正規化処理をしてビットマッ
プパターンによる認識処理を行う場合について説明した
が、この前置処理は、ぼかし処理やパターンのモザイク
化処理などの、他の処理を含んでいてもよい。
【００５１】
【発明の効果】この発明によれば、従来のビットマップ
パターンによる認識処理のみでは、パターンの重ね合わ
せが正しく行われなかった場合に誤った認識結果を生じ
易い問題があったものを、入力筆跡のストロークの数と
認識対象文字の画数のデータを用いて候補文字列の並べ
替えを行うことにより、形の似た文字の識別率を高め、
正しい文字の認識率を向上させることができるようにな
った。
パターンによる認識処理のみでは、パターンの重ね合わ
せが正しく行われなかった場合に誤った認識結果を生じ
易い問題があったものを、入力筆跡のストロークの数と
認識対象文字の画数のデータを用いて候補文字列の並べ
替えを行うことにより、形の似た文字の識別率を高め、
正しい文字の認識率を向上させることができるようにな
った。
【００５２】すなわちこの発明によれば、ビットマップ
パターンによる分類結果を、ビットマップパターンには
表れない画数の情報を使って検定することで、類似パタ
ーンの識別能力を向上することができ、これによって認
識率の改善を図ることができるものである。
パターンによる分類結果を、ビットマップパターンには
表れない画数の情報を使って検定することで、類似パタ
ーンの識別能力を向上することができ、これによって認
識率の改善を図ることができるものである。
【図１】本発明の適用される手書き文字認識装置の一例
の構成図である。
の構成図である。
【図２】その動作の説明のためのフローチャート図であ
る。
る。
【図３】その動作の説明のためのフローチャート図であ
る。
る。
【図４】その動作の説明のためのフローチャート図であ
る。
る。
１ 線形正規化回路 ２ 非線形正規化回路 ３ 筆跡ビットマップ描画回路 ４ 特徴ベクタ生成回路 ５ 特徴ベクタ記憶回路 ６ 特徴ベクタ比較計算回路 ７ 参照パターンデータベース ８ 候補文字列記憶回路 ９ 入力筆跡画数記憶回路 １０ 画数検定回路 １１ 画数情報データベース
Claims (2)
- 【請求項１】 入力筆跡を表すストローク列を入力とし
てこのストローク列を正規化するストローク列正規化手
段と、 この正規化手段で正規化されたストローク列をビットマ
ップパターンに描画してその特徴ベクタを生成する特徴
ベクタ生成手段と、 この生成手段で生成された特徴ベクタを記憶する特徴ベ
クタ記憶手段と、 認識対象文字の特徴ベクタを格納する参照パターンデー
タベースとを有し、 上記特徴ベクタ記憶手段からの入力ストローク列の特徴
ベクタと、上記参照パターンデータベースからの認識対
象文字の特徴ベクタとの類似度を計算する比較計算手段
と、 この比較計算手段で計算された類似度の高い順に上記認
識対象文字を記憶する候補文字列記憶手段とが設けられ
た手書き文字認識装置において、 上記入力筆跡のストロークの数を記憶する入力筆跡画数
記憶手段と、 上記認識対象文字の画数の情報を格納する画数情報デー
タベースとを設け、 上記画数記憶手段からの上記入力筆跡のストロークの数
と、上記画数情報データベースからの上記認識対象文字
の画数に従って、上記候補文字列記憶手段に記憶された
上記認識対象文字の並べ替えを行うことを特徴とする手
書き文字認識装置。 - 【請求項２】 請求項１記載の手書き文字認識装置にお
いて、 上記比較計算手段で計算された類似度の高い候補に対し
てのみ、上記入力筆跡のストロークの数と上記認識対象
文字の画数に従った上記候補文字列記憶手段に記憶され
た上記認識対象文字の並べ替えを行うことを特徴とする
手書き文字認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7201119A JPH0950490A (ja) | 1995-08-07 | 1995-08-07 | 手書き文字認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7201119A JPH0950490A (ja) | 1995-08-07 | 1995-08-07 | 手書き文字認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0950490A true JPH0950490A (ja) | 1997-02-18 |
Family
ID=16435729
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7201119A Pending JPH0950490A (ja) | 1995-08-07 | 1995-08-07 | 手書き文字認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0950490A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2014103775A1 (ja) | 2012-12-28 | 2014-07-03 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラム記憶媒体 |
| WO2015136645A1 (ja) * | 2014-03-12 | 2015-09-17 | 株式会社 東芝 | 電子機器、方法及びプログラム |
| JP2016537728A (ja) * | 2013-11-27 | 2016-12-01 | シャープ株式会社 | 手書き文字の識別方法とシステム |
-
1995
- 1995-08-07 JP JP7201119A patent/JPH0950490A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2014103775A1 (ja) | 2012-12-28 | 2014-07-03 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラム記憶媒体 |
| JP2016537728A (ja) * | 2013-11-27 | 2016-12-01 | シャープ株式会社 | 手書き文字の識別方法とシステム |
| WO2015136645A1 (ja) * | 2014-03-12 | 2015-09-17 | 株式会社 東芝 | 電子機器、方法及びプログラム |
| JPWO2015136645A1 (ja) * | 2014-03-12 | 2017-04-06 | 株式会社東芝 | 電子機器、方法及びプログラム |
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