JPS5969878A - オンライン文字認識方式 - Google Patents

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。

Description

【発明の詳細な説明】 本発明はタグレット上に書かれる文字の筆線の動的な運
動情報を用いて認識する装置であるオンライン文字認識
の方式の改良に関する。

オンライン文字認識は書かれた文字が即座に入力でき対
話型の使用に適している点、あるいは光学式文字読み取
り装置では困難とされている漢字認識が比較的小型な装
置で実現できる点などからその任用性が指摘され、古く
から研究がなされている。

ｆ 最近の研究ｙ況を見るに、例えば「昭和５７年度電子通
信学会全国大会講演論文集１３５７（５−３４２ページ
）に１ス）Ｇ＝−り数に依存しないオンライン文字認識
の一手法”と題して発表された論文（以下文献（１）と
呼ぶ）」、あるいは［電子通イ８学会論文誌’８１／１
１　ｖｏｌ、Ｊ６４−ＤＩＶ＆１１１　（昭和５６年１
１月）の第１０１３頁に６方向余弦ＤＰマツチングによ
る手書常用漢字オンライン認識システム”と題して発表
された論文」に記載される。でとく、筆線方向を示す特
徴の時系列として文字バタンを表現し、バタンマツチン
グ法を採用する方法が主流を占めている。

すなわち、文献（１）の記述に則して説明すると、文字
バタンを Ａ：ａＩ　ｒ　ａ２　＊”’　　ａｉ”’　　Ｆｌｌ（
２） Ｂ＝ｂ、　、ｂ、　、ＨｂｊＨｂ。

のように時系列として表現する。ここに町　は時刻１に
おける筆線の運動方向を示すコードで方向コードと呼ふ
ことにする。文字バタンＢのｂｊ　　も同様である。こ
れら方向コードａ１とｂｌに第１図の様に１６方向に量
子化されで示される。

バタンマッナ／グ法による認識処理においては、認識対
策となる各文字に対して標準バタンＢを用意し、これら
標準バタンと未知入力バタンＡと全比較して、最も類似
した標準バタンを選択することによって判定が行なわれ
る。

このバタンマッナング法の適用に当っては入力バタンＡ
と標準バタンＨの間に存在する本質的でない字体変形を
吸収する能力が心安とされる。このだめ文献（１）　’
ｔ’はＤｒマツチング法を採用しでいる。ＤＰマツチン
グ法とは動的計画法（タイナミックブログラミ／グ、略
してＤＰ）に基づいたバタン比較の手法であって、（２
）式のバタンＡとＢの間に有る伸縮的な歪を補正する能
力がある。

このＤＰマツチング法は一例としてｒべのような手続き
よりなる。

初期条件　ｇ　（１、１）　＝　ｒ　（１、１）　　　
　（３１漸化式　　ｉ＝１．２．・・・・・・Ｉｊ＝１
，２．・・・・・・Ｊ なる（ｉ、ｊ）の組合せに関して を順次計算する。

ここにｒ（ｉ、ｊ）は方向コードａ１とｂｊＯ間の近さ
の尺度であって、例えば ｒ　（ｒ　ｒ　ｊ）＝８”　（ＩａＨｂｊＩ　ｅ１６１
　ａ４　ｂｊｌ　ｌ　　　（５）と定義される。上記漸
化式の計算結果からバタンＡとＢとの類似度は 几（Ａ　、　Ｂ　）　＝　ｇ（Ｉ、　Ｊ　）（６）と求
まる。以上のＤＰマ、チングの原理については、例えば
特公昭５０−２３９４１号公報（特願昭４５−５３８９
６号明細書）に記載されているので、本明細書では省略
する。

ここで問題となるのは、ＤＰマツチングによると長さ方
向の相違が無視されてしまう事である。

すなわら、（２）式の時系列上でＡとＢのパタ／の間の
伸縮を補正してしまうのであるから、各局所的な特徴（
方向）がどれだけの時間継続してしまうかという点に関
する相違の情報は本質的に消滅し６±”の様に筆線の長
さによってのみ区別される文字は弁別不能となってしま
うことになる。この事は前記文献（１）でもＤＰマッナ
ング法を用いた場合の欠点として指摘されている。

本発明は従来技術の有する上記欠点を改良し、”土″と
０士”のような文字をも弁別できるオンライン文′ｆ−
認識方式を実現しこれにより尚桔鹿なオンライン文字認
識装置を提供することを目的としたものである。

本発明によるオンライン文字認識方式は、入カバタン全
傘点の運動を示すベクトルの系列に変換し、各ベクトル
の方向コードａｉと長さＪｉの組（ａ　、−１１）の時
系列として保持し、同様に標準バタンを筆点の運動を示
すベクトルの系列として表現し、各ベクトルの方向コー
ドｂ・と長さｍ、の組（ｂ３１ｍｊ　）として記憶し、
入力バタンと標準バタンとの比較操作においては、方向
コードａｉとす。

の近さに関する量ｒ（ｉ、ｊ）と長さＩ！、とｍｊの積
１．・ｍ・　とより定まる量Ｄ（ｉ、ｊ）の累積３ 値として入力バタンＡと標準バタ／Ｂとの類似度Ｒ（Ａ
、Ｂ）を算出することを特徴とする。

いま−例としてＤ（皿、ｊ）を（５）式のｒ（＋、Ｊ）
とベクトルの長さの８ｉｌｉ−ｍｊの和とする。すなわ
ち、 ９日＋３）＝’白、　ｊ　’）十／Ｂ−ｍｊ（７］この
ようなり（１、３）の累積値すなわち類似度Ｂ、（Ａ、
　、　Ｂ　）にはｒ（ｔ、ｊ）の総和分Σｒ（ｉ。

ｊ）とともにｌｉ−ｍｊの総和分 Σ７１．ｍｊ（８１ が含まれることになる。この（８）式は筆線ベクトルの
長さの系列の作るベクトル Ｌ二’　Ｉｔｌ　＋　Ｉｔ・・・・・・ｌ！、・・・・
・・ｌ□）（９） Ｍ二（ｍｌ、ｍ２・・・・・・ｍｊ・・・・・ｍ、）の
間の内積値となっている。一般的に内積にはベクトルＬ
とベクトルＭの間の角度が小さいほど大にｔ「るという
性質がある。ベクトルＬ　、　Ｍの方向にそれぞれ、そ
の要素の比によって定まる。それ故、第２図の土”と、
１′′士”のように一部線分（ベクトルの長さの大小関
係が逆転している場合には（８）式の内積値は小となる
。一方“Ｌ”と±”の間で同様なことを行なった場合に
は、各線分の長さ関係は逆転しないので、（８）式の内
積値は大となる。このことはそのまま類似度Ｒ（Ａ、Ｂ
）に反映されるので、その大小によって”土°°と１士
”の間が弁別可能となる。

かくの如く、本発明のオンライン文字認識方式によると
１土”と１ｔ”のように筆線方向の情報だけでは区別で
きなかった文字間も正しく区別できるようになるという
効果が得られる。

第３図は本発明の原理によるオンライン文字認識方式に
おける比較操作部分をコンビュータブｐダラムによって
行なう場合の一例を示すフローチャートである。入力バ
タンＡと標準バタンＢはそれぞれ Ａ＝（ａＩ、１１）、（ａ２．Ｚ、）・・・（ａｉ、ｌ
ｌ）・・・（ａｌ、Ｉｔ、）＋ＩＩ） Ｂ”（ｂ！　＋　ｍ、）Ｔ　（ｂ２　Ｔ　ｍ２　）”’
（ｂ　＋　ｒ　ｍρ＝・（ｂ、＋ｍＪ）の如く方向コー
ドとベクトルの長さの組の時系列として用意されている
とする。また、（４）式の漸化式計算を実行するためｇ
（Ｉ、ｊ）なる配列が用意されているとする。

最初ブロックｌにおいて（３）式に相当する初期条件設
定がなされる。この場合Ｄ（１，１）”ｒ（１。

１　）　＋　１！１　・ｍｌ　　が初期条件としてｇ　
（’　＋　１）に記入される。続いてプｐ２り２ではＪ
　”＝　”　ｒ　’　”２なる初期設定がなされる。以
下フロック４，５゜６．７によるループ１１によってｉ
：２　、３　、・・・工と変化される間に次のような処
理がなされる。

プｐ２り４では、（７）式の１）　（ｉ　、　ｊ　）が
算出される。次にプロ、り（５）ではこのｌ）　（ｉ　
、　ｊ　）を（４）式のｒ（ｉ、ｊ）に代入した形式の
漸１ヒ式、すなわち が各１に対して実行される。このｊ＝１の場合にはｇ（
ｉ−１，ｊ−１）の一方のアドレス（ｊ−１）は０であ
り、このよりなｇ（ｉ−１，ｊ　　１）の値は定義され
ていない。この場合はα１）式中のｇ（ｉ−１，ｊ−１
）は無視されて、ｇ（ｉ　　１．ｊ）が最大値として選
択されるものとする。

フロック７で１〉■と判定された場合にはブロック８で
ｊが１だけ増加され、フｐ、り９とループ３を経て、７
０．り３でｉ＝ｌと初期設定される。以下はｊ＝１の時
と同様にしてｉ＝ｌ　、　２　。

・・・・・・■なる各ｉ　Ｋ対して７０．り４　、　ｆ
）？αυ式か計算される。かくしてＪが１だけ増加され
るごとにｉが１から■まで変化され０９式の計算が繰り
返される。かくしてｉ：＝Ｉ、ｊ＝Ｊｉでの繰り返しが
終了するとｇ（１，Ｊ）が得られる。この値が求める類
似度Ｒ（Ａ、Ｂ）となる。

以上ｉ−ｒよって本発明によるオンライン文字：ｋｇ識
方式におけるバタン比較方式の計算例が明らかになった
。かかるバタン比較により得られる類似度に対しては時
として次のような加工を行なうことが有効である。

ここに （１２式の分子のＲ（Ａ、Ｂ）はその定義より定性的■ は大略人力バタンの長さ■に比列する。それ故分母にＩ
を入れて正規化を図ったものである。一方、後者は大略
（９）式ベクトルＬとＭの内積となっている。それ故、
それぞれのノルムＩＬＩとＩＭ＋で除して相関値に変換
したものである。

より簡便な方法としては次のような方法が考えられる。

これは文字ごとに設定される標準バタンＢのノルムＩＭ
Ｉはそれぞれ変化するが、比較処理の量大カバタンＡは
一定であり、したがってノルムＩＬ＋モ一定である。そ
れ故、一定な値での除ｙ＋［を省略したのである。以下
では＠ないしα荀の処理を正規化部と呼ぶ。

第４図は以上述べた比較処理を含んでなるオンツイン文
字認識方式の処理７ｐ２り図の１例を示す図である。

タブレット２０上にＩｆ　Ｈｅされる文字の１点の動き
は一定の時間間隔で標本化され、各時廃τ′の座標値が
萌処理部３０に入力される。ぞこではこれらのデータを
もとに筆点の運動を示すベクトルを計算し、その方向を
示すコードａｉ　　と長さを示すコードｌ、が算出され
、入力バタンバッファ４０に送られ保持される。かくし
て文字の１（６６が終了した時点ではＱＱ式の入カバタ
ン人が生成され上記入力／＜タンバッファ４０に保持さ
れる。

一方、標準バタン記憶５０には各文字の標ｔ−バタンか
記憶されている。いま文字の種類を最大Ｎ文字とし各々
の文字を番号ｎ（：１，２．・・・・・・Ｎ）で指定す
ることとし、文字ｎの標準バタンをＢｎで示すこととす
る。

Ｂ　　＝（ｂｒ　、”ｍ’：　’）　、　（ｂ：　、ｍ
２　）、、＝（ｂｌｍ、）＝ｉｂｎｎ、ｍ”ｎ）　　　
　　（ＩＪ　　　　」 また、Ｍノルム記憶部６０には、標準バタンＢｎに付随
するベクトル長系列（ｍｒ、ｍ２・・・・・・ｍｎ・・
・が記憶されている。

前述の如く入力バタンＡが入力バタンバッファ４０に入
力されると認識処理が開始される。この間制御部１００
よりの文字指定信号ｎは１がらＮまで順次変化される。

このｎの指定によってＳ！準バタン記憶部５０より標準
バタンＢｆｌ　が信号＋ｄｂｍより、またａＱ式のＩＭ
＋　　が信号線Ｍより出力される。

比較処理部７０では信号線ｂｍ　より与えられるｍｌパ
タンＢｎ　　と前記入カバタンパ、ファ４０より信号線
ａｔ　を経由して与えられるＡｉそれぞれ０（ｊ式の入
力バタンＡと標準バタンＢとして第３図に示し／こ比較
操作を実行し、結果として類似度）１．（Ａ、Ｂ”）を
出力する。正規化部８０では、信号線Ｍを経由して与え
られるＭ＝１Ｍ＋”を用いて０４１式の正規化処理を行
ない、結果Ｒ，／／（Ａ、Ｂ）を判定部９０に送る。

以上によって特定の文字指定信号ｎに対応する処理が完
結する。この処理は文字指定信号ｎが変化されるごとに
繰り返され、その度に類似度Ｒ”（Ａ、Ｂ　）が出力さ
れる。判定部９０では文字指定信号ｎの各値ごとに送ら
れて来る類似度Ｒ“（Ａ。

Ｂ）を比較してその最大となる　＝　４Ｓを決定し、認
識結果として出力する。

以上、本発明の原理を実施例に基ついて説明したがこれ
らの記載は本発明の権利範囲を限定するものではない。

特に（７）式は獣純な算術和として与えたが、Ｉ′ｉ！
Ｔ′ＭＬ和にするなど種々の変形が考えられる。また、
動的計画の漸化式もＤＩｊ式の他Ｋ、例えばＩＥＢＥ　
ＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮＳ　ＯＮ　ＡＣＯＵＳＴＩＣ８
ＳＰＥＥＣ）（、ＡＮＤ　５ＩＧＮＡＬ　ＰＲ，０ＣＥ
ＳＳＩＮＧ、ＶＯＬ。

ＡＳｆ９Ｐ−２６，隋１．ＦＥＢＲ，ＵＡＲＹ　１９７
８．Ｐ４３Ｄｙｎａｍｉｃ　Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ　
Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　０ｐｔｉｒ、〕１ｚａｔｉｏｎｆ
ｏｒ　５ｐｏｋｅｎ　Ｗ（＋ｒｄ　Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉ
ｏｎ　　に記載される如く、種々の変形が可能である。

これらの変形は本発明の範囲に含まれるものである。

【図面の簡単な説明】

纂１図および第２図（ａ）　、　（ｂ）は本発明の原理
説明図である。第３図は本発明の一実施形態を示すフロ
ーチャートである。第４図は本発明の一実施例を示すブ
ロック図である。図において、２０・・・タブレット、
３０・・・前処理部、４０・・入カバタン′バッファ、
５０・・・標を轡バタンｄ己１・、４部、６０−・・Ｍ
ノルム記憶部、７０・・・比較処理部、８０・・・正規
化部、９０・・・判定部、１００・・・制御部。 ヤ　１　図 才　２　図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 入力文字バタンを筆点の運動を示すベクトルの時系列と
   して表現し各ベクトルの方向コードａ１と長さｉｔ８の
   組（ａｉ、１１”）　　の時系列として保持し、同様に
   標準バタンを筆点の運動を示すベクトルの時系列として
   表現し、各ベクトルの方向コードｂ　と長さｍ　の組（
   Ｊ　、ｍｊ）の時系列として記憶ｊ　　　　　　　　　
   　Ｉ し、入力バタンと標準バタンとの比較操作においては、
   方向コードａ＋とす、の近さに関するｉｔ「（ｉ。 ］）と長さｌｌとｍｊの積Ｉ！＋　”　ｍ　ｊとの２種
   の量より定まる１Ｄ（ｉ、ｊ）　　の累積値として入力
   バタンＡと標中バタンＢとの類似度Ｒ，（Ａ　、　Ｂ　
   ）を算出することを特徴とするオンライン文字認識方式
   。