JPS5882373A - オンライン文字認識方法 - Google Patents
オンライン文字認識方法Info
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- JPS5882373A JPS5882373A JP56180363A JP18036381A JPS5882373A JP S5882373 A JPS5882373 A JP S5882373A JP 56180363 A JP56180363 A JP 56180363A JP 18036381 A JP18036381 A JP 18036381A JP S5882373 A JPS5882373 A JP S5882373A
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- pseudo
- kanji
- dictionary
- character
- radical
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
- G06V30/18—Extraction of features or characteristics of the image
- G06V30/1801—Detecting partial patterns, e.g. edges or contours, or configurations, e.g. loops, corners, strokes or intersections
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
- Document Processing Apparatus (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
不発明は、情報処理機器の入力装置として用いらＪする
オンライン手書文字認識装置に関わる認識方法に関１゛
−るものである。
オンライン手書文字認識装置に関わる認識方法に関１゛
−るものである。
従来の手書文字入力ワードプロセノサは手書文字を認識
するためにオンライン手書文字認識技術を用いていたが
、・ｌり１１えば数字、アルファベット、ひらがな、漢
字を認識する場合、数字１０ケ、アルファベット２６ケ
、ひらがな４６文字及び濁点、半濁点をはじめと１ろ記
号類を含むと約２００字あり、又、漢字をＪ■５Ｃ６２
２６第１水準漢字集合に限っても２９６５字存在する。
するためにオンライン手書文字認識技術を用いていたが
、・ｌり１１えば数字、アルファベット、ひらがな、漢
字を認識する場合、数字１０ケ、アルファベット２６ケ
、ひらがな４６文字及び濁点、半濁点をはじめと１ろ記
号類を含むと約２００字あり、又、漢字をＪ■５Ｃ６２
２６第１水準漢字集合に限っても２９６５字存在する。
漢字を常用漢字にしはっても１９４５字あり計２０００
文字を越えろこととなる。
文字を越えろこととなる。
さて、漢字を当用漢字とし合計２０００字強の文字を認
識する手書文字入力日本語ワードプロセノザも発表され
ているがその認識処理は、例えばＫ −、Ｌ展開法を用
いて、漢字を直接認識せんと１−ろ等、ハードウェア量
が犬となりＪ−ぎるという欠点があった。又、前記の例
に限らず手書漢字を数字、アルファベント、ひらがな等
と同じアルゴリズムで直接認識せんとするため、認識の
ための計算量が膨大となり処理時間がかがろこととなり
、この処埋時間を短縮するため・・−ドウエア量の増加
を招（という、実用化という観点からみた場合正大な欠
点があった。
識する手書文字入力日本語ワードプロセノザも発表され
ているがその認識処理は、例えばＫ −、Ｌ展開法を用
いて、漢字を直接認識せんと１−ろ等、ハードウェア量
が犬となりＪ−ぎるという欠点があった。又、前記の例
に限らず手書漢字を数字、アルファベント、ひらがな等
と同じアルゴリズムで直接認識せんとするため、認識の
ための計算量が膨大となり処理時間がかがろこととなり
、この処埋時間を短縮するため・・−ドウエア量の増加
を招（という、実用化という観点からみた場合正大な欠
点があった。
本発明は前記の欠点を除去することを［］的どじ、漢字
を細分化して細分化された文字の：′１’ｌ）分集合を
認識し前記認識された部分集合の集まりと（〜て漢字を
識別１−るものであって、等何泊に認識１′る漢字の字
数を減づろと共に辞書に要Ｉ−ろ記憶簀Ｉ１１゛をも減
づるもので認識対象の文字ｉ’ｉ＃居はＭｔ＋記文字の
部分集合の系列の形で登録できるため認識文字数の増加
にともなう記憶容量の増加を低くオｄさえろことかでき
ろという特徴を有１−ろ。
を細分化して細分化された文字の：′１’ｌ）分集合を
認識し前記認識された部分集合の集まりと（〜て漢字を
識別１−るものであって、等何泊に認識１′る漢字の字
数を減づろと共に辞書に要Ｉ−ろ記憶簀Ｉ１１゛をも減
づるもので認識対象の文字ｉ’ｉ＃居はＭｔ＋記文字の
部分集合の系列の形で登録できるため認識文字数の増加
にともなう記憶容量の増加を低くオｄさえろことかでき
ろという特徴を有１−ろ。
以下図面により実施例を説明する。１
第１図は本発明の一実施例を示′１−ブロンク図であっ
て１はタブレット、２は認識部、３は漢字を細分化した
文字の部分集合と漢字以外の文字（以下擬似部首という
）の特徴と擬似部１″］コートを格納した擬似部首辞書
、４は認識＋−１９２で認識さ、ｌｚた擬似部首コ ド
を格納−４−ろ入力レジスタ、５は入力レジスタ４内に
格納さ、１′１ている１ケ又はＮｂの（３） 擬似部首コ・−ドより文字を選択する選択回路、６は擬
似部首コードと文字コートを格納した文字辞書の如く構
成されて居ろ。タブレノｌ−１より入力されたストロー
ク情報は、認識部２へ送られる。
て１はタブレット、２は認識部、３は漢字を細分化した
文字の部分集合と漢字以外の文字（以下擬似部首という
）の特徴と擬似部１″］コートを格納した擬似部首辞書
、４は認識＋−１９２で認識さ、ｌｚた擬似部首コ ド
を格納−４−ろ入力レジスタ、５は入力レジスタ４内に
格納さ、１′１ている１ケ又はＮｂの（３） 擬似部首コ・−ドより文字を選択する選択回路、６は擬
似部首コードと文字コートを格納した文字辞書の如く構
成されて居ろ。タブレノｌ−１より入力されたストロー
ク情報は、認識部２へ送られる。
認識部２（まオンライン手書に好適な周知のストローク
アナリシス法やに、 −Ｌ展開法等により各擬似部首を
認識１″′るよ５に働く。認識部２で認識１−ろ際は、
擬似部首の特徴と擬似部首コードを格納した擬似部首辞
書３を用いろ。認識部２の出力（′ｆ−１擬似部首コー
ドのり１条で入力レジスタ４に認識さ牙する都度出力さ
れ格納さ才′１ろ。入力レジスタ４より格Ｊｉ’ｌされ
ている擬似部首コードが順次出力され、選択回路５に入
力されろ。選択回路５では、文字辞書６の内容と入力レ
ジスタ４の出力の擬似部首コードとにより文字を選択し
結果の文字コードを出力する。
アナリシス法やに、 −Ｌ展開法等により各擬似部首を
認識１″′るよ５に働く。認識部２で認識１−ろ際は、
擬似部首の特徴と擬似部首コードを格納した擬似部首辞
書３を用いろ。認識部２の出力（′ｆ−１擬似部首コー
ドのり１条で入力レジスタ４に認識さ牙する都度出力さ
れ格納さ才′１ろ。入力レジスタ４より格Ｊｉ’ｌされ
ている擬似部首コードが順次出力され、選択回路５に入
力されろ。選択回路５では、文字辞書６の内容と入力レ
ジスタ４の出力の擬似部首コードとにより文字を選択し
結果の文字コードを出力する。
第２図は擬似部首辞書−３の一例を示１゛。０００より
続＜１６進の数字は擬似部首コートを示し、擬似↑ｌＸ
ｌＸ−ドの右側には各擬似部首が記載されている３゜実
際の辞書では、各擬似部首の位置には認識部２（４） の認識アルゴリズムに基（特徴テークが記載されるがこ
こでは説明の便のため各擬似部首そのものを示￥。なお
擬似部首辞書３には、漢字以外のひらがな、数字、アル
ファベント等は細分化さＡ１ず直接格納されている。
続＜１６進の数字は擬似部首コートを示し、擬似↑ｌＸ
ｌＸ−ドの右側には各擬似部首が記載されている３゜実
際の辞書では、各擬似部首の位置には認識部２（４） の認識アルゴリズムに基（特徴テークが記載されるがこ
こでは説明の便のため各擬似部首そのものを示￥。なお
擬似部首辞書３には、漢字以外のひらがな、数字、アル
ファベント等は細分化さＡ１ず直接格納されている。
第３図は、入力レジスタ４の詳細を示す。０は認識部２
よりの出力、１０〜（７は入力レジスタ４内の１゜レジ
スター１フレジスタ、］８は切４！ Ｉｔ’ｌｌ Ｍ
、円は入力レジスタ４の出力を示す。
よりの出力、１０〜（７は入力レジスタ４内の１゜レジ
スター１フレジスタ、］８は切４！ Ｉｔ’ｌｌ Ｍ
、円は入力レジスタ４の出力を示す。
第４図は文字辞書６の一部分を示す。第４図第３行目は
、擬似部首コード１７６で示さ脂（るＩ−立−１という
擬似部首と擬似部首コード０ＦＩ（で示さ」１ろ「日」
とい５９似部首により「音」という文字であることを示
し、「音」という文字の文字コードは、ＪＩＳＣ６２２
６コードで３２３１−４というコードであることを示ｊ
。尚、第４図の０内文字は説明の便のため記載したもの
で実際の辞書は擬似部−ｉ￥＋コードと文字コートで構
成される。
、擬似部首コード１７６で示さ脂（るＩ−立−１という
擬似部首と擬似部首コード０ＦＩ（で示さ」１ろ「日」
とい５９似部首により「音」という文字であることを示
し、「音」という文字の文字コードは、ＪＩＳＣ６２２
６コードで３２３１−４というコードであることを示ｊ
。尚、第４図の０内文字は説明の便のため記載したもの
で実際の辞書は擬似部−ｉ￥＋コードと文字コートで構
成される。
第５図は、「彰」という文字を入力した時の本発明によ
る処理を示すため入力レジスタ４の１゜レジスタ１０〜
■７レジスタ１７へ入力される擬似部首コードを示した
ものである。
る処理を示すため入力レジスタ４の１゜レジスタ１０〜
■７レジスタ１７へ入力される擬似部首コードを示した
ものである。
以下、第５図を中心と１〜で本発明によるオンライン手
書文字認識の方法について「彰」という文字を例にとり
詳細に説明する。
書文字認識の方法について「彰」という文字を例にとり
詳細に説明する。
先づタイミング′■゛、でタブレット１より操作渚が「
１」を入力すると「゛」は認識部２へ出力され、認識部
２に於いて擬似部−―静置（以下辞書という。）３を用
いて擬似部首として登録されているか否かを検定するが
「゛」は辞書３に登録されていないため、未定義コード
＊を■。レジスタ１０に登録する。
１」を入力すると「゛」は認識部２へ出力され、認識部
２に於いて擬似部−―静置（以下辞書という。）３を用
いて擬似部首として登録されているか否かを検定するが
「゛」は辞書３に登録されていないため、未定義コード
＊を■。レジスタ１０に登録する。
ついでタイミングＴ２で１／」かタブレット１より入力
されると、タイミングＴ、で未定義の１１」と合せて「
］という擬似部首が辞書３にあるかどうかを認識部２に
おいて検定すると、第２図で示されろ様に擬似部首コー
ド０５０としてビ′」という擬似部首が登録されている
ため、■ｏレジスタ１０に０５０というコードがセント
されろ。
されると、タイミングＴ、で未定義の１１」と合せて「
］という擬似部首が辞書３にあるかどうかを認識部２に
おいて検定すると、第２図で示されろ様に擬似部首コー
ド０５０としてビ′」という擬似部首が登録されている
ため、■ｏレジスタ１０に０５０というコードがセント
されろ。
タイミングＴ３で入力されろ「゛」は擬似部首が辞書３
に登録されていないため、■ｏレジスタ１０はそのまま
にして■ルジスタ１１に未定義コー１’ ＊ ヲ登録す
る。
に登録されていないため、■ｏレジスタ１０はそのまま
にして■ルジスタ１１に未定義コー１’ ＊ ヲ登録す
る。
タイミング′（４で入力された「′」は、解重３に登録
されていないがタイミングＴ３で未定義の「゛」と合せ
て「′」という擬似部首が辞３！（３に０１４という擬
似部首コードで登録されているため、１ルジスタ月の未
定義コードを消去して新たに０１４というコードがセッ
トされる。なお、１疑似川イ１コード０５０ど０１４で
新たな擬似部首となるがどうかについて［パ・」という
文字で辞書３を用いて検定するが「パ」という文字は独
立の擬似部首として辞書３に存在しないため、■ｏレジ
スタ１０、■ルジスタ１１の内容は変らないで保持され
ろ。
されていないがタイミングＴ３で未定義の「゛」と合せ
て「′」という擬似部首が辞３！（３に０１４という擬
似部首コードで登録されているため、１ルジスタ月の未
定義コードを消去して新たに０１４というコードがセッ
トされる。なお、１疑似川イ１コード０５０ど０１４で
新たな擬似部首となるがどうかについて［パ・」という
文字で辞書３を用いて検定するが「パ」という文字は独
立の擬似部首として辞書３に存在しないため、■ｏレジ
スタ１０、■ルジスタ１１の内容は変らないで保持され
ろ。
タイミング′Ｉ″５で゛「−」が入力されろと１−」と
（・う文字は辞書３より擬似部首コード００４でル）る
ことか判明するため■２レジスタ１２に００／ｌが七ノ
ドされ、その後「・′」及び１立」について擬似部首コ
ードが辞書３に登録されているが否かを検定する。即ち
、その文字内の全ストロークについて最小個数の擬似部
首コードで表現するために検定な行なうこととなる。こ
の場合し′」は擬似部首コードとして登録されてな（「
立」は、擬似部首コード１７６として辞書に登録されて
いる。従って１゜レジスタ１０． Ｉ、レジスタ１１、
■２レジスタ１２をリセットし、■。レジスタ１０に１
７６を登録する。か（して「立」という文字は、第２図
で示す擬似部首コード１７６で示される１ケの擬似部首
であることを示すこととなる。
（・う文字は辞書３より擬似部首コード００４でル）る
ことか判明するため■２レジスタ１２に００／ｌが七ノ
ドされ、その後「・′」及び１立」について擬似部首コ
ードが辞書３に登録されているが否かを検定する。即ち
、その文字内の全ストロークについて最小個数の擬似部
首コードで表現するために検定な行なうこととなる。こ
の場合し′」は擬似部首コードとして登録されてな（「
立」は、擬似部首コード１７６として辞書に登録されて
いる。従って１゜レジスタ１０． Ｉ、レジスタ１１、
■２レジスタ１２をリセットし、■。レジスタ１０に１
７６を登録する。か（して「立」という文字は、第２図
で示す擬似部首コード１７６で示される１ケの擬似部首
であることを示すこととなる。
同様にして第５図に示すように「彰」という文字に関し
て、結果的に擬似部首コード１７６ 、ＯＦＢ 。
て、結果的に擬似部首コード１７６ 、ＯＦＢ 。
０４５．０６５で表わされる文字であることが認識され
ろ。なお、タイミング′■゛、で３ケの擬似部首コード
よりなる入力文字を再検定して１ケの擬似部首コード１
７６を識別したのと同様に、タイミングＴ９では擬似部
首コード０２１よりなる文字と未定義の１ 」及び「
」より擬似部首コードｏＰＢなる文字「日」を識別し、
さらに又タイミング’ｌ’ｌ ｌ ＋ Ｔ１３ ｒＴ、
４においてもそれぞれ２ケの擬似部首コードと識別され
た入力文字から１ケの擬似部首コードを識別している。
ろ。なお、タイミング′■゛、で３ケの擬似部首コード
よりなる入力文字を再検定して１ケの擬似部首コード１
７６を識別したのと同様に、タイミングＴ９では擬似部
首コード０２１よりなる文字と未定義の１ 」及び「
」より擬似部首コードｏＰＢなる文字「日」を識別し、
さらに又タイミング’ｌ’ｌ ｌ ＋ Ｔ１３ ｒＴ、
４においてもそれぞれ２ケの擬似部首コードと識別され
た入力文字から１ケの擬似部首コードを識別している。
こり〕様にして一種の最長一致法により擬似部首コード
の検定を行なつ不いる。一般的に最長一致法の場合、そ
の入力すべてが入力され終ってから一致を見ることが一
般的である。即ち、入力された全ストロークに対して判
定し、擬似部首と認めらねない場合は最後の１ストロー
クを除いて判定するという手法をとるが擬似部面−コー
ドとして辞書３に登録されている擬似部首の数が数字、
アルファベット、ひらがな、記号等を加えても６００ケ
強であり多きな数になら′ＩＩ［いこと、更には、人が
文字を入力する速度が遅いことを勘案して、入力順に検
定を行なっているものである。
の検定を行なつ不いる。一般的に最長一致法の場合、そ
の入力すべてが入力され終ってから一致を見ることが一
般的である。即ち、入力された全ストロークに対して判
定し、擬似部首と認めらねない場合は最後の１ストロー
クを除いて判定するという手法をとるが擬似部面−コー
ドとして辞書３に登録されている擬似部首の数が数字、
アルファベット、ひらがな、記号等を加えても６００ケ
強であり多きな数になら′ＩＩ［いこと、更には、人が
文字を入力する速度が遅いことを勘案して、入力順に検
定を行なっているものである。
以上説明したように、タブレット］より「彰」を入力す
ることにより入力レジスタ４内の１゜レジスタ１０〜１
３レジスタ１３内に擬似称（涌コード１７６゜ＯＬ”Ｂ
、 ０４５，０６５ が格納されろ。こねら入力レジ
スタ４内の１゜レジスタ１０〜■７レジスタ１７の内容
は１）換回路１８により出ブ月９に順次導出さ」１、選
択回路５に入力される。選択回路５では、入力された擬
似部首コードにより、第４南に示′１″文字−１￥書６
を用いてＪＩＳ Ｃ６２２６による文字コードを選択す
る。
ることにより入力レジスタ４内の１゜レジスタ１０〜１
３レジスタ１３内に擬似称（涌コード１７６゜ＯＬ”Ｂ
、 ０４５，０６５ が格納されろ。こねら入力レジ
スタ４内の１゜レジスタ１０〜■７レジスタ１７の内容
は１）換回路１８により出ブ月９に順次導出さ」１、選
択回路５に入力される。選択回路５では、入力された擬
似部首コードにより、第４南に示′１″文字−１￥書６
を用いてＪＩＳ Ｃ６２２６による文字コードを選択す
る。
すなわち、入力レジスタ４内の■。レジスタ１０〜■７
レジスタ１７に格納されている擬似部首コードが１７６
、０１”Ｂ 、 ０４５，０６５であることにより選択
回路５により、文字辞書６を調べると第４図に示す如く
擬似部首コードが１７６、ＯＦＢ 、 ０４５，０６５
である文字は３Ｅ３４なる文字コードで示されろ漢字「
彰」であることが判明する。
レジスタ１７に格納されている擬似部首コードが１７６
、０１”Ｂ 、 ０４５，０６５であることにより選択
回路５により、文字辞書６を調べると第４図に示す如く
擬似部首コードが１７６、ＯＦＢ 、 ０４５，０６５
である文字は３Ｅ３４なる文字コードで示されろ漢字「
彰」であることが判明する。
以上の様にして３Ｅ３４なろＪＩＳ Ｃ６２２６文字コ
ードが選択回路５より出力されろことによりタブレット
１より入力された手書文字が漢字「彰」であることが認
識されろ。
ードが選択回路５より出力されろことによりタブレット
１より入力された手書文字が漢字「彰」であることが認
識されろ。
以上詳細に説明したように前記実施例に於いては、漢字
を細分化して、細分化された文字の擬似部首となづけた
部分集合を認識し前記認識された擬似部首の集まりとし
て漢字を識別する方法を示す。ここで擬似部首を認識す
るためには、簡単なアルゴリズムの認識部２と、漢字の
数に比して極めて少数の擬似部首からなる擬似部首辞書
３でよいこととなる。例えば数字、アルファベット、ひ
らがな、記号類及びＪ Ｔ Ｓ Ｃ６２２６第１水準漢
字集合２９６５字のための擬似部灯の数は６００強でル
）す、この内４００強が漢字２９６５字のための擬似部
首である。このように漢字２９６５字の字数を本発明に
よれば認識時のみ等測的に減少させろ効果を而１−るこ
ととなる。又、第２図に示′ｆ擬似部言辞吉３の内容を
認識するための認識部２の機能は、周知のストロークア
ナリシス法等の簡単なアルゴリズムで゛よいことはその
道の専門家であれば容易に理解できるものと考える。更
にこれら認識さＡ′また擬似部首の集まりとして漢字を
含む文字を識別１−ろための文字群書６は、第４図に示
す様に単に擬似部首コードとＪ Ｉｓ Ｃ６２２６によ
る漢字コードだけで構成できるため漢字を含めた文字の
字数が多（なった場合でも極めて少量のメモリしか増加
しないことも本発明の利点であり、擬似部言辞■″３及
び文字辞書６を合せても、直接漢字を含む文字の特徴を
記録した従来の辞書の容量が犬であったのと相違して極
めて少量となるため、オンライン手書文字認識を、その
対象を漢字２９６５字より構成されるＪｉＳ Ｃ６２２
６第１水準漢字集合にまで広げたとしても、手軽に提供
することができ、もって、［ 情報処理全般にとって好適な入力装置を安価に提供する
ことができる。
を細分化して、細分化された文字の擬似部首となづけた
部分集合を認識し前記認識された擬似部首の集まりとし
て漢字を識別する方法を示す。ここで擬似部首を認識す
るためには、簡単なアルゴリズムの認識部２と、漢字の
数に比して極めて少数の擬似部首からなる擬似部首辞書
３でよいこととなる。例えば数字、アルファベット、ひ
らがな、記号類及びＪ Ｔ Ｓ Ｃ６２２６第１水準漢
字集合２９６５字のための擬似部灯の数は６００強でル
）す、この内４００強が漢字２９６５字のための擬似部
首である。このように漢字２９６５字の字数を本発明に
よれば認識時のみ等測的に減少させろ効果を而１−るこ
ととなる。又、第２図に示′ｆ擬似部言辞吉３の内容を
認識するための認識部２の機能は、周知のストロークア
ナリシス法等の簡単なアルゴリズムで゛よいことはその
道の専門家であれば容易に理解できるものと考える。更
にこれら認識さＡ′また擬似部首の集まりとして漢字を
含む文字を識別１−ろための文字群書６は、第４図に示
す様に単に擬似部首コードとＪ Ｉｓ Ｃ６２２６によ
る漢字コードだけで構成できるため漢字を含めた文字の
字数が多（なった場合でも極めて少量のメモリしか増加
しないことも本発明の利点であり、擬似部言辞■″３及
び文字辞書６を合せても、直接漢字を含む文字の特徴を
記録した従来の辞書の容量が犬であったのと相違して極
めて少量となるため、オンライン手書文字認識を、その
対象を漢字２９６５字より構成されるＪｉＳ Ｃ６２２
６第１水準漢字集合にまで広げたとしても、手軽に提供
することができ、もって、［ 情報処理全般にとって好適な入力装置を安価に提供する
ことができる。
前記実施例では基本的な要素について説明したが、以下
に示す様に各種の改良を実施することによりよりよいオ
ンライン手書文字認識力法を提供ｊろことができるので
以下に説明′８ろ。
に示す様に各種の改良を実施することによりよりよいオ
ンライン手書文字認識力法を提供ｊろことができるので
以下に説明′８ろ。
第１に、前記実施例では標準的な擬似部首辞書３を１ケ
だけ設けたが、標準的な辞書の他に使用者各個人用の擬
似部首相関辞書を１ケ又は複数個設け、認識しづらい擬
似部首を含んだ文字の擬似部首について後から追加登録
ができる構成とすれば、より一層認識率の向上が図Ｊ″
Ｉるとともに認識 １アルゴリズム自体も簡易なもので
よ（なるという効果がある。
だけ設けたが、標準的な辞書の他に使用者各個人用の擬
似部首相関辞書を１ケ又は複数個設け、認識しづらい擬
似部首を含んだ文字の擬似部首について後から追加登録
ができる構成とすれば、より一層認識率の向上が図Ｊ″
Ｉるとともに認識 １アルゴリズム自体も簡易なもので
よ（なるという効果がある。
第２に、前記実施例では文字辞書６の内容として擬似部
首コードと文字コードだけの組合せとしたが第４図の例
でも明らかな様に同じ「＼門という文字でも「立」単独
で１つの文字を＋ｎ成するもの、「妾」、「音」、１章
」、「意」、「−童」の様に文字の上部にｒ−””−」
が位置するもの、「彰」、「韻」の様に文字の左上部に
ド−」が位置１−るもの等がある。これらの「立」は前
記実施例では全く同一に扱って居り、字数が実施例程度
の場合問題はないが、字数を更に増加させたい場合にお
いてはこれら「立」という文字の位置情報を文字辞書６
に含ませＡ１ば更に認識率を向」ニさせろことができる
。位置情報としてはＪ Ｔ Ｓ Ｃ６２２６字形索引第
４項の字形構成を用いれは充分である。
首コードと文字コードだけの組合せとしたが第４図の例
でも明らかな様に同じ「＼門という文字でも「立」単独
で１つの文字を＋ｎ成するもの、「妾」、「音」、１章
」、「意」、「−童」の様に文字の上部にｒ−””−」
が位置するもの、「彰」、「韻」の様に文字の左上部に
ド−」が位置１−るもの等がある。これらの「立」は前
記実施例では全く同一に扱って居り、字数が実施例程度
の場合問題はないが、字数を更に増加させたい場合にお
いてはこれら「立」という文字の位置情報を文字辞書６
に含ませＡ１ば更に認識率を向」ニさせろことができる
。位置情報としてはＪ Ｔ Ｓ Ｃ６２２６字形索引第
４項の字形構成を用いれは充分である。
第３に前記実施例では、第５図を用いて説明した如く新
しいストロークがタブレット１より入力される毎に第１
ストロークまでさかのほって今■）かれた前記性しいス
トローク迄が１つの擬似部１ト１を構成しているかどう
かについて、入力さＡまたストロークについて検定すべ
（説明した。例えば擬似部首「３」と「・」と「−」は
擬似部首コードでは０５０ 、０１４ 、００４である
が、この３ケの擬似部に１が集った「立」も擬似部首で
ありそのコードは１７６であることを「立」のストロー
クにより擬似部首辞書３を参照して求めた。
しいストロークがタブレット１より入力される毎に第１
ストロークまでさかのほって今■）かれた前記性しいス
トローク迄が１つの擬似部１ト１を構成しているかどう
かについて、入力さＡまたストロークについて検定すべ
（説明した。例えば擬似部首「３」と「・」と「−」は
擬似部首コードでは０５０ 、０１４ 、００４である
が、この３ケの擬似部に１が集った「立」も擬似部首で
ありそのコードは１７６であることを「立」のストロー
クにより擬似部首辞書３を参照して求めた。
しかしながら、認識部２より参照する辞書として擬似部
首辞書３の他に、（擬似部首０５０ ） ＋（擬似部首
０１４ ） ＋（擬似部首００４． ） −（擬似部面
１７６）の如き擬似部首間の相関々係を示す擬似部首相
関辞書を設けれは、認識処理時間が極めて早くなるとい
う効果がある。
首辞書３の他に、（擬似部首０５０ ） ＋（擬似部首
０１４ ） ＋（擬似部首００４． ） −（擬似部面
１７６）の如き擬似部首間の相関々係を示す擬似部首相
関辞書を設けれは、認識処理時間が極めて早くなるとい
う効果がある。
以上詳細に説明した様に、本発明は認識が困難な漢字を
細分化しこの細分化した擬似部首を認識し擬似部首の集
まりとして漢字を識別するため、先づ認識辞書に要する
記１意容量が極小でよく更に認識文字数の増加にともな
う記憶容量の増加を極めて低（おさえられ更に、前記説
明の通り認識するのは擬似部首とし・うカナレベルのも
のであるため認識率そのものも高く保てるという好適な
オンライン手書文字認識方法を安価に提供することがで
きる。
細分化しこの細分化した擬似部首を認識し擬似部首の集
まりとして漢字を識別するため、先づ認識辞書に要する
記１意容量が極小でよく更に認識文字数の増加にともな
う記憶容量の増加を極めて低（おさえられ更に、前記説
明の通り認識するのは擬似部首とし・うカナレベルのも
のであるため認識率そのものも高く保てるという好適な
オンライン手書文字認識方法を安価に提供することがで
きる。
第１図は本発明の一実施例のブロック図、第２図は擬似
部首辞書の１例を示す図、第３図は入力レジスタの詳細
図、第４図は文字辞書の部分図、第５図は本発明による
認識方法を示Ｉ−図である。 １ タブレット、 ２・・・認識部、３・・・擬
似部首辞書、 ４・・・入力レジスタ、５・・選択
回路、 ６・・・文字辞書、９・・認識部２よ
りの出力、 １０〜１７・・・入力レジスタ４内の１゜レジスター１
フレジスタ、 １８・・切換回路、 １９・・・入力レジス
タ４の出力。 特許出願人 沖電気工業株式会社 特許出願代理人 弁理士 山 本 恵 − （１５） 第１図 第３図
部首辞書の１例を示す図、第３図は入力レジスタの詳細
図、第４図は文字辞書の部分図、第５図は本発明による
認識方法を示Ｉ−図である。 １ タブレット、 ２・・・認識部、３・・・擬
似部首辞書、 ４・・・入力レジスタ、５・・選択
回路、 ６・・・文字辞書、９・・認識部２よ
りの出力、 １０〜１７・・・入力レジスタ４内の１゜レジスター１
フレジスタ、 １８・・切換回路、 １９・・・入力レジス
タ４の出力。 特許出願人 沖電気工業株式会社 特許出願代理人 弁理士 山 本 恵 − （１５） 第１図 第３図
Claims (1)
- 手書文字のストローク情報を抽出するタブレットと、文
字の特徴を格納する辞書とを有し、タブレットからの情
報を辞書の特徴と比較して手書文字を識別するオンライ
ン文字識別方法において、漢字を細分化した部分集合パ
ターン及び漢字以外の文字の全体のパターンの特徴を格
納する第１辞書と、漢字の部分集合の集まり及び漢字以
外の文字に対して文字コードを格納する第２辞書と、タ
ブレットからの情報と第１辞書ア゛出力とを比較する認
識部と、認識結果を格納する入力レジスタと、入力レジ
スタの内容を第２辞書と比較して文字を識別する選択回
路とより構成され、漢字を音μ分集合切に比較識別する
ことを特徴とするオンライン文字認識方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56180363A JPS5882373A (ja) | 1981-11-12 | 1981-11-12 | オンライン文字認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56180363A JPS5882373A (ja) | 1981-11-12 | 1981-11-12 | オンライン文字認識方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS5882373A true JPS5882373A (ja) | 1983-05-17 |
| JPH0258664B2 JPH0258664B2 (ja) | 1990-12-10 |
Family
ID=16081929
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP56180363A Granted JPS5882373A (ja) | 1981-11-12 | 1981-11-12 | オンライン文字認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS5882373A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS60200383A (ja) * | 1984-03-24 | 1985-10-09 | Oki Electric Ind Co Ltd | オンライン文字認識装置 |
| JPS61271586A (ja) * | 1985-05-27 | 1986-12-01 | Fujitsu Ltd | 文字認識方式 |
| JPS62271086A (ja) * | 1986-05-20 | 1987-11-25 | Canon Inc | パタ−ン認識装置 |
| JPS63155389A (ja) * | 1986-12-19 | 1988-06-28 | Toshiba Corp | オンライン文字認識装置 |
| JPH01258088A (ja) * | 1988-04-07 | 1989-10-16 | Fujitsu Ltd | オンライン手書き文字認識方式 |
| JPH02122387A (ja) * | 1988-09-30 | 1990-05-10 | Lgz Landis & Gyr Zug Ag | バーコード区画とバーコードの読取装置 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5539925A (en) * | 1978-09-11 | 1980-03-21 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Character recognition processing system |
-
1981
- 1981-11-12 JP JP56180363A patent/JPS5882373A/ja active Granted
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5539925A (en) * | 1978-09-11 | 1980-03-21 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Character recognition processing system |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS60200383A (ja) * | 1984-03-24 | 1985-10-09 | Oki Electric Ind Co Ltd | オンライン文字認識装置 |
| JPS61271586A (ja) * | 1985-05-27 | 1986-12-01 | Fujitsu Ltd | 文字認識方式 |
| JPS62271086A (ja) * | 1986-05-20 | 1987-11-25 | Canon Inc | パタ−ン認識装置 |
| JPS63155389A (ja) * | 1986-12-19 | 1988-06-28 | Toshiba Corp | オンライン文字認識装置 |
| JPH01258088A (ja) * | 1988-04-07 | 1989-10-16 | Fujitsu Ltd | オンライン手書き文字認識方式 |
| JPH02122387A (ja) * | 1988-09-30 | 1990-05-10 | Lgz Landis & Gyr Zug Ag | バーコード区画とバーコードの読取装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0258664B2 (ja) | 1990-12-10 |
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