JPS5929246Y2 - 手書き文字のオンライン認識処理装置 - Google Patents

Description

【考案の詳細な説明】 考案の属する分野の説明 本考案は、文字を手書きする過程の情報を用いて、逐次
認識処理を行ってゆくオンライン文字認識処理装置にあ
・いて、比較的複雑な文字と比較的簡単な文字とで、各
ストローク内の抽出されるべき特徴点の個数を切換える
ようにした認識処理装理装置に関するものである。

従来技術の説明 この種のオンライン文字認識処理装置は、文字を構成す
る各ストロークを、複数の（例えばストロークの始点、
中点、終点の３つ）特徴点で記述し、予め準備された標
準文字との間で、これら特徴点間の距離の認知を求め、
これの最小値を与える標準文字として入力文字を認識す
る方法を用いるものがある。

この認識方法は、直線を主な構成要素とする漢字やカタ
カナ文字などの認識には比較的小数の特徴的を用いるだ
けでよいが、曲線を主な構成要素とする平仮名や数字な
どの認識には比較的多くの特徴点を用いる必要がある。

このため、この認識方法を用いて、漢字、カタカナ、平
仮名、数字などを混在させて統一的に認識する認識装置
を構成するためには、入力文字の画数に応じて任意の数
の特徴点を抽出する特徴点近似手段を設け、入力文字の
画数に応じて特徴点数を切換える方式が考えられる。

しかしながら、この場合には複雑な構成をした特徴点近
似装置が必要となる欠点があった。

考案の目的 本考案は、このような欠点を除去するため、文字のスト
ローク数に基づき、仮名文字、数字記号などを含むグル
ープとその他のグループとに入力文字を区分する分類手
段を設けて、例えば４ストロ一ク以上の比較的ストロー
ク数の多い後者のグループに属する文字については、特
徴点の数を一律に例えば３点（始点、中点、終点）とし
て、３点近似専用の手段を用いて特徴点を抽出し、スト
ローク数３以下の比較的ストローク数の少ない前者のグ
ループの文字については、各ストロークを例えば−律に
６つの特徴点として、６点近似専用の手段を用いて特徴
点を抽出するようにしたものである。

したがって、本考案は入力文字を２グループに分類して
、各グループに比較的簡単に構成することができる専用
の点近似手段を用意することにより、複雑な構成をした
任意の数の特徴点を抽出することのできる点近似手段を
１台用意するよりも装置全体の構成を簡略化できるとい
う特長がある。

以下図面を用いて詳細に説明する。考案の構成釦よび作
用の説明 第１図はストローク数４以上の文字については、ストロ
ークを３点の特徴点で記述し、ストローク数３以下の文
字についてはストロークを６点の特徴点で前述した場合
の本考案の１実施例のブロックダイヤグラムを示す。

図中の１はデータタフレットを代表とする筆点の座標を
検出する文字情報入力手段、２は前処理手段、３はス）
ローフ数分類手段、４はストローク３点近似手段、５は
ストローク６点近似手段、６はパターン間距離計算手段
、７は標準パターン蓄積手段、８は最小距離検出手段、
９は切換手段である。

本考案の動作は次のようなものである。

先ず、文字情報入力手段１からの文字は、前処理手段２
により適当な大きざに正規化される。

その後、ストローク数分類手段３により入力文字はスト
ローク数によって２つのグループに区分される。

すなわち、文字のストローク数が４以上の場合はストロ
ーク３点近似手段４により各ストロークを、ストローク
の始点、中点釦よび終点の３つの特徴点で近似する。

ここで、始点とはストロークの書き始めの点、中点とは
ストローク全長の１乃に相当する点、終点とはストロー
クの書き終りの点である。

又、入力文字のストローク数が３以下の場合、平仮名、
数字記号などがこれに含まれるので、ストローク６点近
似装置５により、各ストロークをストローク長を５分割
する６つの特徴点で近似する。

よって、ストローク数が４以上の文字は、ストローク数
をＤとすると３ｎ個の特徴点で表わすことができる。

又、ストローク数が３以下の文字ば６乃個の特徴点で表
わすことができる。

このように、入力文字の２グループのストローク数に応
じて切換手段９によって点近似手段を選択し、特徴点を
一義的に設定することができる。

次に、この入力文字の特徴パターンと標準パターン蓄積
手段１に予め各ストロークを３点（ストローク数が４以
上）または６点（ストローク数が３以下）で近似して蓄
えられている標準パターンとについて、パターン間距離
計算手段６が次のようなパターン間距離を計算する。

即ち、認識対象カテゴリをθで表わし、パターン間距離
をＤ（のとするとき、距離Ｄ（のは で与えられる。

ここに、（Ｘ２＋Ｘｉ）は入カバターンのｉｉ番目の特
徴点の座標、（ｘｉθ、ｙｉθ）はカテゴリθに属す標
準パターンの第１番目の特徴点の座標、σｉｘθはＸ１
θの分散、σｉｙＯはｙｉθの分散、Ｍは入カバターン
及び標準パターンの持つ特徴点の総数を表わす。

ストローク数をｎとするとき、ストローク数が４以上の
文字に対してＭ＝３ｎ、ストローク数が３以下の文字に
対してＭ二６ｎとなる。

このようにして計算されたパターン間距離Ｄ（ののうち
から、最小距離検出手段８により最小値が検出され、最
小値を示すカテゴリθを入カバターンとして認識する。

な釦、本装置の構成要素１゜２．４，６，７釦よび８は
特願昭５２−０８３７３３（特開昭５４−１８６３３）
の実施例に示したものと同様にして構成される。

第２図は、ストローク数が３以下の平仮名文字に対し、
ストロークの特徴点数に対する認識率の変化を表わした
ものである。

この実験データは、１カテゴリ当り学習サンプル数を８
０とし、１カテゴリ当シ未知サンプル数を３０として実
験した結果得られたものである。

この実験データから、平仮名などの曲線を主な構成要素
とする文字に対しては、ストロークの特徴点数６が適当
であることがわかる。

又、同時に、４点や５点の特徴点を用いてストロークを
記述した場合であっても、比較的高い認識率が得られる
こともわかる。

一方、３点近似、５点近似処理は中点の計算の繰り返Ｌ
７でできるため、４点や６点近似処理に比べて計算量が
少なく簡単に構成することができる。

Ｌ７りがって、点近似処理が簡単で、かつ認識率を下げ
ないで可能な限りグリープ数が少なくなるように画数を
設定して入力文字を分類し、各グループ毎に専用の特徴
点近似手段を設けることによム任意の数の特徴点を抽出
することができる点近似手段を■台用窓する認識装置に
比べ能率的なオンライン文字認識処理装置を構成するこ
とができる。

効果の説明 以上説明してきたように、本考案による手書き文字のオ
ンライン認識処理装置では、入力文字のストローク数に
応じて、入力文字をストローク数の多い文字とストロー
ク数の少ない文字とにグループ分けし、各グループ毎に
入力文字の各ストロ−りを近似する特徴点の数を設定す
ることにより、漢字やカタカナ文字などのＭ線を主な構
成要素とする文字のほか、平仮名や数字などの曲線を主
な構成要素とする文字に対しても十分な認識能力を持つ
ことができるとともに、特徴点近似手段の構成及び認識
装置全体の構成を単純にすることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本考案の１実施例のブロックダイヤグラム、
第２図はストローク数３以下の平仮名文字に則する認識
率を説明する説明図である。 図中１は、文字情報入力手段、２は前処理手段、３はス
トローク数分類手段、４はストローク３点近似手段、５
はストローク６点近似手段、６はパターン間距離計算手
段、７は標準パターン蓄積手段、８は最小距離検出手段
、９は切換手段を表わ′す。

Claims (1)

【実用新案登録請求の範囲】
1. 文字筆記器により少なくとも平仮名と漢字とを含む文字
   を書きながら入力し、該入力文字のストロークを追跡し
   て、各ストロークの複数の筆点の座標を特徴点として抽
   出し、予め準備された標準文字の各特徴点との間の距離
   にもとづいて標準文字を入力文字として認識する手書き
   文字のオンライン認識処理装置にかいて、筆点の座標を
   検出しながら文字入力を行う文字情報入力手段と、前記
   入力文字をストローク数の多い文字とストローク数の少
   ない文字とに区分するストローク数分類手段と、前記ス
   トローク数の多い文字の場合にストローク単位での特徴
   点を抽出し入力文字の特徴・でターンを形成する第１の
   点近似手段と、前記ストローク数の少ない文字の場合に
   前記第１の点近似手段よシ多い特徴点でストローク単位
   での特徴点を抽出し入力文字の特徴パターンを形成する
   第２の点近似手段と、前記第１の点近似手段と前記第２
   の点近似手段とを切換える切換手段と、前記標準文字の
   各特徴点より形成される標準パターンを格納した標準パ
   ターン蓄積手段と、前記第１または第２の点近似手段で
   抽出された入力文字の特徴パターンと前記標準文字の各
   標準パターンとの間の距離計算を行うパターン間距離計
   算手段と、該パターン間距離計算手段での計算結果の中
   から最小値を検出し、該最小値となる標準文字を入力文
   字と認識する最小距離検出手段とを備えたことを特徴と
   する手書き文字のオンライン認識処理装置。