JPS5971585A - パタ−ン認識方式 - 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】 〔発明の技術分野〕 本発明は、パターンマツチング法による手書きの文字、
記号、あるいは図形等のパターンを認識するだめの方式
に関し、特に本発明者の先の発明で、本出願人により出
願された特願昭５４−９０２７２の発明「文字・記号認
識方式」（特開昭５６−１６２７１）の改良に関し、プ
レインパターンマッシを用いて計算された定義・やター
ンと入力／やターンとの間の歪み量に、パターン中のス
トロークの方向および長さの情報を組み合わせて、認識
精度の向上を図つたものである。

〔技術の背景〕

手書き文字の認識手法を概念的に分類すると、文字の位
相構造（例えばストロークの組み合わさシ方）によるも
のと、定義パターン（辞書・ぐターン）とのマツチング
による方法とがあるが、前者はストロークの抽出が面倒
であシ、後者は文字の変形があったときの処理が難しい
という欠点がある。本発明の基礎となっている前記先行
発明は、後者に属するが、手書きによって生ずる変形も
線の太さ、細はも制約条−件とならない統一的な手法を
提供している。以下に、前記先行発明について、その概
要を説明する。

定義・ぞターンと入カバターンとのマツチングの度合い
を示す測度として、入力・ぐターンの歪量りを定義し、
これを定義・七ターン毎に計算して、入カバターンに対
する歪み量りが最小となる定義パターンを、認識パター
ンとするものである。これは、各定義パターンを歪ませ
て（変形させて）入カバターンに一致させたとき、必要
とした歪み量が最／」・のもの、すなわち変形量が最小
で済む定義パターンを選択することを意味する。

一般に、認識問題とは、「観測したパターンがあらかじ
め定められているいずれの定義パターンに最も似ている
かを決定する事である」と規定される。従来のこのよう
な認識系を例示すると、第１図のようになる。

第１図において、１１　１　、１１−２　、・・・１１
−ルは基準となる定義文字・記号の・ぐターンであり、
例えば“Ａ″、”Ｂ＃、・・・“＋”等について示しで
ある。これら定義文字・記号のパターンは例えば磁気デ
ィスク装置等からなる定義ライブラリに予め格納されて
いる。１２は入力された被認識文字・記号のパターンで
あシ、し０えはスキャナなどの光学読取り手段で検出さ
れたものである。この被認識文−字・記号パターン１２
は、類似判定部１３−１　。

１３−２．・・・、　１３−　ｎにおいて、それぞれ対
応する定義パターン１．１−１　、１１−２　、・・・
、　１１−ルと比較されて類似度が算出され、類似量Ｒ
，，Ｒ２，・・・ＲｒＬが出力される。判定部１４は、
これらの順イ以量の中の最大の類似量を判定し、この最
大類似量に対応する定義パターンをもって、被認識パタ
ーンを読取るものである。これは典型的なパターン・マ
ツチング方式であって、手書き文字・記号が有する歪み
に対処することが困難であり、結局高精度な文字・記号
認識ができないという問題をもっていたＯ このため、前記先行発明は、手書き文字・記号に現われ
る歪に起因して正確な読取りができないという従来方式
の問題を効果的に解決したものであシ、認識問題を次の
ように置きかえている。

「パターンＸを観測したとき、それが各定義パターンが
歪んだものとして歪みｉＤを求め、Ｄの最も小さい定義
・パターンに決定する。」これは、「どれだけ似ている
か」という事を「どれだけ歪んでいるか」という問題に
転換したものであるが、その本質的な違いは、後者では
、歪みによってどのようなパターンでも作る事ができる
という事実にもとすいて、「観測パターンは定義・々タ
ーンが歪んだものだ」という仮定を置いた事である。

具体的には、基準となる複数の定義文字・記号について
、そのパターンの各画素よシ遠ざかるのに比例して、重
みづけ値すなわち歪み度が増大するように、一定の規則
性に従って、予め定義文字・記号パターンの歪みパター
ン・マツダを生成する。

他方、入力された被認識文字・記号の７９ターンについ
ても、同様に前記一定の規則性に従って歪みパターン・
マツプを生成する。そして前記定義・母ターンおよび前
記被認識パターンそれぞれの歪みパターンマツプの、相
互に対応する部分が有するそれぞれの前記重みづけ値の
差を変数として、Ｆ両関数の値を求め、該針師関数の値
が最小となＺ）定義・やターンの文字・記号をもって、
認識を確定するようにしたものである。

第２図は前記先行発明に係る方式の概念図である。本図
において、２１−１．２１−２．・・・２１−ルは基準
となる定義文字・記号のパターンである。これらのパタ
ーンは、定義文字・記号から生成された歪みパターンマ
ツプ形式のものであり、第１図のノやターン１１−１　
、１１−２　、・・・１１−ルとは全く異なっている。

他方、２２け入力された被認ｐ文字・記号のパターンで
あるが、これも歪みパターンマツノ形式のものであり、
第１図のパターン１２とは全く異なっている。これらの
ノＲターン２１−１．・・・２１−　ｎ　、　２２が第
１図のパターン１１−１、−１１−　ｙＬ。

１．２と全く異なるのは、該先行発明方式には、認識の
パラメータとして“歪み量″の概念が導入されているこ
とにある。この被認識文字・記号パターン２２Ｖｉ、歪
み量計算部２３−１　、２３−２　、　・・−２３−ｎ
において、それぞれ対応するノソターン２１−１．２１
−２．・・・２１−　ｎの間で各歪み量が算出され、歪
み１１１Ｔ　Ｄ＋　、Ｄ２　、・・・Ｄｎが出力される
。そして判定部２４において最小の歪み楡が決定され、
この最小歪みｌ：に対応する定義パターンをもって被認
識・やターンの読取りが行なわれる。

第３図は該先行発明の実施例のブロック構成図である。

本図において、３１Ｖｉｚ？タ一ン入力部、３２はパタ
ーン規格化部、３３けプレインパターン生成部、３４は
歪み量計算部、３５は定義パターン記憶部、３６は最小
値選択部を表わす。

パターン入力部３１は、認識すべき文字・記号、図形等
のパターン、たとえば°Ａ″をスキャナで光学的に読取
り、電気信号に変換して、メツシュ状の画素情報として
パターン規格化回路３２に出力する。

ノｆターン規格化回路３２け、入力されたパターンを、
認識処理のための一定のサイズに規格化してプレインパ
ターンマツプ生成部３３に出力する。なおこの規格化処
理では、パターンの線幅は変更されない。

プレインパターンマツプ生成部３３は、任意の入カバタ
ーンについて、その各画素毎に画素から遠ざかるにつれ
て重み、すなわち歪み度が増大するブレーン（Ｂτａｉ
ｎ　）パターンと呼ばれる歪みパターンのマツプを生成
する。

プレインツクターンマツプは、たとえば第４図（α）。

（ｂ）に示すように１．各画素について、（α）の４方
向および（Ａ）の８方向にある画素を順次交互に選択し
て順序数の重み付けを行なうことにより、同図（Ｃ）に
例示されるように生成される。なお、上記した数学的規
則は、−〇ｃｔａｇｏｎａｌ　ｆ）ｉｚｔａｎｃｅ”と
呼ばれている。

後述される第５図（α）　、　（Ａ）は、文字“Ａ′に
ついて生成されたプレインパターンマツプの例を示して
いる。（α）が定義パターン、（ｂ）が入カバターンで
ある。

このプレインパターンマツプでは、白地に黒文字のパタ
ーンの場合、白黒境界部の総ての黒画素に重み“１″が
設定され、該黒画素から遠ざかる方向に、２，３，４．
・・・のように増大する順序数の重みが設定される。な
お、第５図のプレインツクターンマツｆ例では、文字”
Ａ”の線幅が１画素の琳位幅となっているが、複数の画
素幅をもつ太い線の場合には、線の内側へ向って、Ｏ，
−１゜−２，・・・、のように負方向の重み付けがなさ
れる０このようなブし・インパターンマツプを用いるこ
とによシ、任意の崩れた手書き文字について、定義文字
からの歪み距離を蘭学に求めることができる。

たとえば重み”１″をもつ黒画素が、手書きによって歪
んで重み“５″の画素位置に書かれた場合には、その間
の歪み距離を’、５−１＝４あるものと計算する。

第３図の歪み量計算部３４は、定義・卆ターン記憶部３
５に記憶されている予め作成された複数の定義パターン
のプレインパターンマツｆ（以後定義プレインパターン
マツプと呼ぶ）と、プレインパターンマツプ生成部３３
から出力された入力ｉＲパターンプレインパターンマツ
ｆ（以後入力ブレインツクターンマツプと呼ぶ）との間
で、上記したような歪み距離の計算を行ない、各定義パ
ターンを歪ませて入カバターンに一致させたとしたとき
の、各定義パターン毎の歪み量を求める。

次に第５図（ｃＬ）　、　（Ａ）に示す双方のプレイン
パターンマツプを用いて、歪み量の計算処理方式を説明
する。歪み量を表わす評価関数は、両ブレ不ン・ぐター
ンマツプの対応する画素同士の間の重み値の差（ｄとす
る）の２乗和で与えられるが、その算出方法は、定義プ
レイソノ９ターンマツプの重み”１″の黒画素から入カ
ブレインパターンマップの対応画素へ、および入力ブレ
イン・七ターンマツダの重み“１″の黒画素から定義プ
レインパターンマツプの対応画素への２方向について行
なわれる。これは双方のパターンの相違点を、評価関数
に強く反映させるためである。たとえば前者の場合、第
５図の矢印Ａで示すように、定義プレイン・ぞターンマ
ツ７″（α）の黒画素■け、入力ブレインパターンマツ
ｆ（ｂ）の■と比較され、同様に後者の場合、矢印Ｂで
示すように、マツプ（６）の黒画素■は、マツ７″（α
）の■と比較され、以下、双方のマツプにおいて、重み
“１″をもつ黒画素の総てが、相互に相手方マッグの対
応画素と比較される。

ここで、一般的に定義プレイン・やターンマツプの画素
の重みをｄ・とじ、入力ブレインパターンマツプの対応
画素の重みを１とし、更に定義・母ターンから入力／ぐ
ターンへ向って算出される歪み量を’１、そしてその逆
方向の入カバターンから定義パターンへ向って算出され
る歪み量をｄ、とする。

ｄ、およびｄ！は、それぞれパターン中の重み“１″の
総ての黒画素について算出される歪み距離（ｄｊ−ｄ、
　）あるいｉｌ：（ｄ、　−ｄａ　）の２乗和として次
式で与えられる。

ｄ、＝Σ（ｄｊ−ｄ、）２ 翼部３４は、この評価関数りにより、各定義パターン毎
に、入力・そターンに対する歪み量を計算する〇最小値
選択部３６は、歪み量計算部３４が計算した各定義・ぐ
ターン毎の歪み量の中の最小値を検出し、当該定義パタ
ーンを認識結果として出力する。

以上述べた前記先行発明の方式は、手書き文字のような
歪みの大きいパターンの認識にきわめて有効なものであ
り、これまでに実施されたものは良好な成績を上げてい
る。しかし本方式は、歪み量の計算を、定義パターンと
入力・ぞターンとの間で双方向にマツチングをとって行
なっており、そのため両パターン間の差異が太きいもの
では、歪みの情報量が増大するので認識精度を高めるこ
とができるが、両パターン間の各画素における環境の情
報（ストロークの方向および長さの重みづけ情報）が考
慮されていないため歪み量の較差を縮めて曖昧さを助長
するように作用し、認識精度を低下させるという欠点を
もっていた。

〔発明の目的および構成〕

本発明の目的は、前記先行発明方式の欠点を改善するた
め、・々ターンの歪み量を与える評価関数を改良し、・
々ターン認識の精度および認識処理効率の向上を図るこ
とにある。

本発明は、そのため、前記先行発明方式におけるパター
ンマツチング法に、ストロークの長さおよび方向情報を
認識情報として用いる位相構造法を組み合わせることに
より、上記目的を達成するものである。そして本発明は
、／′ｅターンマツチング法により得られる定義パター
ンと入カバターンとの間の歪み距離を、ストロークの長
さおよび方向情報における距離で重み付けするものであ
って、それにより、発明の構成は、・ソターンマッチン
グ法により、文字、記号、図形等のパターンを認識する
システムであって、複数の定義パターンおよび入力・ぞ
ターンのそれぞれについて、画素毎の歪み分布を表わす
プレインパターンマツプを作成する手段と、該プレイン
パターンマツプを用いて各定義パターンと入カバターン
との間の画素毎の歪み距離を計算し、それに基づき入力
・やターンに対する各定義パターンの歪み惜を求める手
段と、入力・やターンに対して最小の歪み量を与える一
つの定義ノソターンを選択し入カバターンに対応づける
手段とをそなえたものにおいて、更に、上記複数の定義
パターンおよび入カノクターンのそれぞれについて、画
素毎に当該画素を含むストロークの長さおよび方向を示
すストローク情報テーブルを作成する手段と、該ストロ
ーク情報テーブルに基づいて、各定義・やターンと入カ
バターンとの１ｌｊＪの画素毎のストローク情報距離を
求める手段とを有し、該ストローク清報距離により、上
記入力パタ・−ンに対する各定義パターンの歪み量を求
める手段において計算される画素毎の歪み距離を重みづ
けすることを特徴とする。

〔発明の実施例〕 以下に、本発明を実施例にしたがって説明する。

第６図は、本実施例において、使用されるストローク情
報を規定するための８方向とそのコード（番号）を表わ
している。ストローク情報は、長さと、これらの８方向
コードとによシ表わされる０第７図は、第６図に示した
８方向コードを用いるストローク情報の説明図である。

本図は、二つの手書き文字パターンｒＡＪ、ｒＢＪ間の
マツチングにおいて、０点に着目した場合の、パターン
間のストローク情報距離を得る過程を、図式的に示した
ものである。（ａ）に示す０点を中心とするストローク
を８方向で規格化し、（ｂ）でそれぞれの長さとともに
ベクトル形式表示とし、ＣＣ）　、　（ｃＬ）でマツチ
ング処理により両パターン間の差をと９、更にこれにつ
いて閾値処理等を行なってストローク情報距離を求める
ものである。

更に具体的に説明すると、上記の例におけるパターンｒ
ＡＪ、ｒＢＪの０点のストローク情報距離は、次表のよ
うにして求められる。

上記表の（１）から（１■）までの過程は、第７図によ
シ説明したことに対応している。（Ｖ）の閾値処理は、
閾値α＝４を設定して、各方向毎のストローク差を２値
化するものである。そして（■１）の処理は、（■）で
２値化された各方向毎の結果値について総和をとるもの
である。このようにして得られた総和値Ｃを（ｖｉｉ：
＋で正規化した後（Ｋは正規化係数）、ストローク情報
距離Ｐとして、評価関数の重みづけのための変数として
使用する。

本実施例で用いられる評価関数Ｄ′は、次式で与えられ
る。

Ｄ’　＝　ｄ、’＋ｃ１２’ ＝Σ（１＋Ｐ１　）　（ｔｉｔ−ｄ・）２＋Σ（１＋Ｐ
、）（ｄ・−ｄｂ）２ 上式におけるｄ　、′および４１は、前記した先行発明
方式の説明で述べた評価関数Ｄ　”　’＋　＋　ｄｔの
各項ｄＩ＋’２に、それぞれストローク情報距離を含む
１与づけ項（１＋ＰＩ）、　（１＋Ｐｔ）を乗じたもの
である。

なお、Ｐ、は定義パターンから入カバターンへマツテン
グケとったときのストローク情報距離、そしてＰ２ハ入
力ｚ４ターンから定義パターンへマツチングをとったと
きのストローク情報距離を表わす。

第８図は本発明実施例システムの構成図であシ、第９図
はその処理フロー図である。

第８図において、８１はパターン入力部、８２はノＲタ
ーン規格化部、８３はプレインパターンマツプ生成部、
８４は黒画素対応ツクターン生成部、８５は長さおよび
８方向コ一ド生成部、８６はメモリ、８７は歪み量計算
部、８８は定義パターンライブラリ、８９は最小値選択
部を表わす。これらの各要素からなる構成は、第３図の
先行発明の実施例システムをペースにして、本発明によ
る部分的な付加、変型を行なったものである。

黒画素対応パターン生成部８４は、プレインパターンマ
ツプに分布されている各画素の重みが、どの黒画素を基
点にしているかを表わす黒画素対応ノやターンを生成す
る。

長さおよび８方向コ一ド生成部８５は、第７図および表
を用いて先に説明したス）ローフの長さおよび８方向コ
ードを生成する処理を行なう。

メモリ８６は、・クターン認識処理のだめの作業領域を
提供するとともに、各種の処理プログラム、すなわち規
格化プログラム、プレインプログラム、黒画素対応プロ
グラム、長さおよび８方向コードプログラム、歪み計算
プログラムなどを保持している。メモリ内に設置されて
いるテーブルＩおよびテーブル■は、入力ブレインパタ
ーンマツダを生成するために使用される作業テーブルで
あり、またテーブルＲＨ人カバターンの各黒画素を識別
するための番号付はテーブル、そしてテーブルＳ［黒画
ｉ対９パターンを示すテーブル、チーフルＴけ長さおよ
び８方向コードテーブルである。これらのテーブルを使
用する処理については、後述される。

定義プレインパターンライブラリ８８には、各定義・母
ターン毎のプレイン・やターンマツプと黒画素対応パタ
ーンと長さおよび８方向コードテーブルとが格納されて
いる。

以下に第９図のフロー（ａ）乃至ω）にしたがって、第
８図の実施例システムの動作を説明する。

（α）　パターン入夫部８１は、スキャナ等で読春取っ
た被認識文字、記号、図形等を、−学位ずつ切り出し、
パターン規格化部８２に供給する。

Ｃｂ）　　パターン規格化部８２は、切９出された各パ
ターンをＮ　Ｘ　ＩＶＩドツトの大きさに規格化し、プ
レインパターンマツプ生成部８３に供給する。なお、こ
こで規格化されたパターンは、メモリ８６中に蓄積され
ている。

（Ｃ）　　プレインパターンマツプ生成部８３ｕ、規格
化された入カバターンの線部分における白黒境界域にあ
る総ての黒画素の座標をテーブルＩＫ設定し、その重み
値Ｊを”１”にする。次にこのテーブル■から１画素ず
っ取シ出して、その４方向距離にある白画素（“Ｏ″の
画素）の値を、重みＪ＋１　（Ｊ＝１　）にし、その座
標をテーブルＨに格納する。この動作を、テーブル■の
総ての画素について実行する。次に、テーブル■がら１
画素ずつ取シ出して、８方向にある白画素のみについて
その値をＪ＋１（Ｊ＝２）にし、その画素の座標をテー
ブルＩに入れる。これをテーブルＨの画素がなくなるま
で繰シ返″ｔ。

プレインパターンマツプ生成部８３Ｖｉ、、以上のテー
ブルＩ、Ｉ［を使用した処理を、必要な回数だけ交互に
実行することにより、谷点画素を基点として、Ｊ＝Ｊ＋
１による順序数の重みづけを行ない入カバターンに対す
るブレインノ４ターンマッグを生成する。

（ｄ）　　黒画素対応・やターン生成部８４は、上記（
Ｃ）の処理と並行して、黒画素対応パターンの生成処理
を行なう。そのために、まず境界上の総ての黒画素、す
なわち重み値Ｊ＝１をもつ画素の座標に、順番に番号Ａ
（Ａ＝１．２，３．・・・）を振り、テーブルＰに格納
する。そしてＣ）での白画素に対する順次的な重み値Ｊ
の付与（Ｊ＝Ｊ＋１　）に応じて、当該白画素の座標に
、その重みＪの基点となってｂる黒画素の番号ｋを振シ
、第１０図（α）、ψ）に示すような黒画素対応パター
ンを生成して、テーブルＳに格納する。

第１０図は、第５図に示すプレインパターンマツプに対
応する黒画素対応パターンを表わし、（α）は定義パタ
ーンライブラリ８８に予め格納されている定義パターン
ｒＡＪの黒画素対応パターンの１例を示し、（ｂ）は黒
画素対応パターン生成部８４で生成された入カバターン
ｒＡＪに対するものの１例を示す。前者では黒画素に１
から２９までの番号が振られ、後者では黒画素に１から
２７までの番号が振られ、それぞれ、第５図（α）、（
Ａ）のプレインパターンマツプ上の対応画素について、
その基点となる黒画素の番号を表示しているＯ （リ　長さおよび８方向コ一ド生成部８５ば、−人力パ
ターンの各画素毎に、当該画素を中心とするストローク
の長さを算出し、８方向コードを対応づけた長さおよび
８方向コードテーブルＴを生成する０ なお、第１１図（（Ｌ）、（ｈ）は長さおよび８万高コ
ードテーブルの具体例を示したものであり、第５図およ
び第１０図に示されているパターン（α）、（ｂ）にそ
れぞれ対応するものである。

（イ）　歪み量計算部８７は、メモリ８６内の各テーブ
ルに入カバターンについて生成されているプレインパタ
ーンマツｆ（テーブル１．ＩＩ）、黒画素番号付はテー
ブルＲ１黒画素パターン対応テーブルＳ１長さおよび８
方向コードテーブルＴと、定義パターン規格化部ＩＪ　
８８内の各定義パターンに関する同様なデータとに基づ
いて、前記した評価関数Ｄ′の計算を実行する。

その際、たとえば定義パターンから入力・やターンへの
マツチング処理においては、第５図の矢印Ａが示す例の
場合、１ず定義パターン（α）の重み■の黒画素（第１
０図（α）により、画素番号−”１″）に対応する入力
・平ターン（Ａ）の重み■の画素を求めて、（ｄＡ−ｄ
、）２＝　（３−１）２＝　４を算出する。そのとき、
第１０図Ｃｂ）の黒画素対応・やターンから、基点の黒
画素“１″を求め、第１１図（ｃＬ）、（ｊ５）双方の
画素番号”１”のエントリを読み出して、前記衣にした
がったストローク情報距離Ｐ、を算出する。たとえばに
＝２の場合、Ｐ、＝２が得られる。これらの値から、 （１＋Ｐ＋　）　（”　　’・）２＝　（１＋２）（３
−１）２＝　６ が得られる。以下、他の画素についても計算し、また逆
方向マツチング処理においても同様な計算を行なって、
評価関数Ｄ′から歪み量を求める。

（、！７）　　最小値選択部８９は、上記（イ）で計算
された各定義パターン毎の歪み量から、最小値を示す定
義・母ターンを検出し、認識結果として出力する。

〔発明の効果〕

以上のように、本発明によれば、前記先行発明方式に較
べて、評価関数によるパターン弁別性能が向上して、エ
ラー率を数分の−にまで小さくすることができ、著しい
改善効果が得られた。

【図面の簡単な説明】

第１図は従来の一般的なパターン認識方式の概念図、第
２図は先行発明方式の概念図、第３図は先行発明方式の
実施例のブロック図、第４図（ａ）乃至（Ｃ）はプレイ
ンパターンマツプの説明図、第５区１（ａ）、（ｂ）ハ
ブレイン・ぞターンマッグの例を示す図、第６図は８方
向コードの説明図、第７図（α）、（Ａ）、（Ｃ）、（
ｄ）はストローク情報の説明図、第８図は本発明実施例
システムの構成図、第９図はその処理フロー図、第１Ｏ
図（α）、Ｃｂ）は黒画素対応パターンの説明図、第１
１図（α）、（勾は長さお上び８方向コードテーブルの
説明図である。 図中、８１は・ぐターン入力部、８２は・母ターン規格
対Ｕｉ５　ハターン生成部、８５ハ長はおよび８方向コ
一ド生成部、８６はメモリ、８７は歪み量計算部、８８
は定義パターンライブラリ、８９は最小値選択部を表わ
す。 特許出願人　富士通法式会社 代理人弁理士　　長径用　　文　廣 （外１名） １−３０ −３　−ン　　−１０中］　　　◆２　　　争３才　５
１ （Ｑ）　　　　　　（ｂ）　　　　　　　　（ｃ）　　
　　　（ｄ）１８図 ニ ナ１０図 （Ｑ）　　　　　　　　　　　　　　（ｂ）才１１ （Ｃ１） ８８釦コーＹ （ｂ） ８方銅コー「 ８６３

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 ・ぐターンマツチング法により、文字、記号、図形等の
   パターンを認識するシステムであって、複数の定義パタ
   ーンおよび入カバターンのそれぞれにつめて、画素毎の
   歪み分布を表わすプレインパターンマツプを作成する手
   段と、該プレインパターンマツプを用いて各定義パター
   ンと入カバターンとの間の画素毎の歪み距離を計算し、
   それに基づき入力・千ターンに対する各定義パターンの
   歪み量を求める手段と、入カッ＋ターンに対して最小の
   歪み量を与える一つの定義パターンを選択し入力・ぐタ
   ーンに対応づける手段とをそなえたものにおいて、 更に、上記複数の定義パターンおよび入カバターンのそ
   れぞれについて、画素毎に当該画素を含むストロークの
   長さおよび方向を示すストローク情報テーブルを作成す
   る手段と、該ストローク情報テーブルに基づいて、各定
   義パターンと入カバターンとの間の画素毎のストローク
   情報距離を求める手段とを有し、該ストローク情報距離
   により、上記入カバターンに対する各定義・やターンの
   歪み量を求める手段において計算される画素毎の歪み距
   離を重みづけすることを特徴とするパターン認識方式。