JPS60186980A - オンライン手書き文字認識処理方式 - 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】 〔発明の利用分野〕 本発明は、オンライン手書き文字認識方式に係シ、特に
鍬記者間の変動が大きな平仮名の、類似した文字たとえ
ば（お、む）を識別するに好適な認識方式に関する。

〔発明の背景〕

オンライン手書き文字線＃＆装置は、近年計算機等への
簡便な文字入力手段として注目ｔあびている。これは、
オンライン手書き文字ｇ１１！装置が、我々の自然な筆
記文字をそのままｇ識して計算機への入力とするため、
思考をさまたげられずにデータ、プログラムを入力でき
るからである。

従来のオンライン手書き文字認識装置で、平仮名をｕｆ
ａする方式は大きく２つに分けることができる。第１の
方式は、文字を構成する各スト６−りを８方向で方向量
子化したベクトルのっなが９としで近似し、これらの近
似された各ストロークから特徴的なルーズを検出すると
ともに、各ストロークをいくつかの基本ストロークに分
類し、これら特徴ループと基本ストロークの組み合せか
ら識別倒木を用いて文字を認識する方式である。

第２の方式は入力文字の谷ストロークを始点終点座標を
含む数個の座標値で近似し、予め準備された標準文字に
おける上記座標値との距離の総和を決定して、該距離の
総和が最小値となる標準文字を上記入力文字と認識する
方式である０ このような方式をとる従来のオンライン手書き文字認識
方式株、各々以下に述べるような問題点を有している。

即ち、第１の方式１１人力文字を構成する各ストローク
を基本ストロークに分類するＷ４に生ずる基本ストロー
クの分類誤シのために認識率の低下を招いて―るｂまた
認識対象となるすべでの文字について詳細な記述を要す
ため、この記述に多大な手間ｔ−要している。また特徴
ループを検出するためには１ストロークを多くのベクト
ルで近似せねばならない。

さらに外字としてあらたに認識対象文字を追加する場合
には識別樹木を構成しなおす必要があるため、そのつど
グログ２ムの入れ換えが必要であり、実際には新たな認
識対象文字の追加は不可能である。

第２の方式は、第１の方式の問題点を改善するものとし
て提案された方式であるが、以下のような問題点がおる
。即ち、 （１）平仮名のような曲線を主体とする文字では、曲線
部分の近似点が筆記者の変動によシ大きく異なるため該
距離の総和の値が大きく変動する。したがって最小値検
索という方法をとると、筆記者によっては、入力文字と
本来の正しく爵広−＃−ふ汀ずの編抛す本にの酋距鮒の
総和が最小値とならない場合が多く起り、これが認識率
の低下を招く。

（２）　このため、距離の計算方法として線単純なコー
クリッド距離ではなく、筆記者の変動を統計的な処理で
吸収するマハラノビス距離のような複雑な計算方法（ユ
ークリッド距離に比べ数倍）を必要とする。

また（１）項の問題は、視学的ＶＣ＠似した文字たとえ
ば（お、む）（ち、す）などに多く存在することが知ら
ｎている。

〔発明の目的〕

不発明の目的は、前述の問題点をなくシ、主に曲線成分
から構成される平仮名などの文字についで、それらの中
で視覚的に類似した文字たとえば（お、む）を識別する
に適したオンライン手書き文字ｇ織方式を提供するとと
Ｋある。

〔発明の概要〕 本発明は、上記目的を達成するために、入力文字の各ス
トロークを始点座標、終点座標を含む２Ｎ−１点（Ｎは
１以上の！１数）で近似ｌ２、予め同一の点近似で準備
した標準文字のうち、第１段階として、該入力文字と同
一のストローク数の標準文字群を候補文字としで選択し
、該入力文字の各ストロークの近似座標点を始点、終点
を含むかたちで間引き、Ｎ点で近似し、同様に該標準文
字群の各ス）ｏ−りをもＮ点で近似し、該入力文字の各
近似点と咳候補文字となる各標準文字の各近似点との距
離の総和を決定し、該距離の総和の最小値と次の小さな
値との比を決定し、核比の値がしきい値より小なるとき
は、第２段階として該最小値となる標準文字を第１位候
補文字とし、予め視覚的に類似した同一ストローク数の
２〜３の標準文字を文字コードと類似文字を識別する＊
＊的な１ストロークのストローク順序（何番目のストロ
ークか）の形でグループ分ゆしたテーブルを用意し、該
第１候補文字コードと紋グループテーブル内のコードと
の一致を検索し、該第１候補文字コードが存在する該グ
ループ内のコードをもつ２〜３の標準文字を再び候補文
字とし、該％敵的な１ストロークについてのみ近似点数
を２Ｎ−１点に増加し、再度該入力文字と該２〜５の標
準文字との距離の総和を決定し、腋距離の総和が最小値
となる該標準文字を認識結果として出力する。

〔発明の実施例〕

第１図は本発明の１実施例の機能ブロックダイヤグラム
を示す。図中の符号１は文字情報入力部、いわゆるタブ
レット、２は前処理部、５株近似点抽出部、４はパター
ン間距離計算部、５は最小距離検出部、６は距離比計算
部、７は標準パターン（標準文字）メモリ部、８は類似
文字コード、特徴ストローク順序デープル、９は文字コ
ード検索部、１ｏは切換部、１１は出力端子である。

本発明の原理は次のようなものである。まず文字情報入
力部１からの入力文字は、前処理部２において、入力文
字の重心点が原点となるように各終点の座標変換が行な
われる（以下、位置の正規化と称す）。また、各線点と
重心点との距離の平均値が一定値となるように、大きさ
が正規化される。さらに前処理部２では入力文字のスト
ローク数を検出する。このストローク数は、文字情報人
力装置ｉ１１よシ得られる各筆点のＸ軸、Ｙ軸座標値お
よび入力ペンが文字情報入力装置１０入力面に圧着して
−るか否かの２軸情報のうち、２軸情報をもとに、例え
ば圧着（Ｚ＝１）から離脱（”＝０）の変化を、１文字
分にわたって計数することにより得る。このストローク
数の情報２０１は、入力文字に対する候補文字選択情報
となる。

この前処理後、近似点抽出部３において、入力文字の各
ストロークは、ストロークの始点、終点を含む２Ｎ−１
点（各ストロークの鍬点数より十分率なる点数たとえは
１１点）で近似される。この近似鉱通常、筆点が等速度
となるように行なわれる。始点とは、ス）ｏ−りの書き
始めの点、終点とは、ストロークの書き終シの点である
。

パターン間距離計算部４で社、前述の入力文字と、あら
かじめ、入力文字と同様に前処理、近似点抽出され、標
準パターンメモ！Ｊ　部７　Ｋ　記憶されているパター
ンとについて、パターン間距離が計算される。なおこの
とき、対象となる標準パターンは、前述したストローク
数情報２０１をもとに、入力文字と同じストローク数の
ものを選択し、これを対象とする。

ようで、認識対象カテゴリーをθで表わし、パターン間
距離をｄθとすれば、ｄθは筆順的に対応する近似点間
の距離の総和としてめる。

また、このとき、近似点数は先の２Ｎ−１点を、始点、
終点はそのままとして間引きＮ点（たとえば６点）とし
て行なう。

この近似点間の距離は、例えば、入力文字の近似点Ａと
対応する標準パターンの近似点Ｂの・間の遠近を表わす
量であればよく、ム、Ｂ間の単純なユークリッド距離、
シティブロック距離などが用いられる。

このように計算されたパターン量比＠ｄｌｌのうちから
最小距離検出部５にょシ最小値ｄｆＩ■１が検出され、
距離比計算部６で、これらの比Ｔ（γ＝ｄθｍｘ　／　
ｄθ■１）が計算される。この比Ｔの情報６０１がある
しきい値よ如大なるとき、最小値を示すカテゴリθｍｌ
を入力文字と認識し、切換部１０を介してカテゴリθｍ
ｌに対応するコードを出力端子１１に出力する。上記以
外のときは次の段階に処理を移す。

該距離比γ情報６０１は認識の確からしさを示す尺度と
考える。すなわち、最小値ｄθ帽が次に小さな値ｄ１ｍ
２に比べて十分小さいときは、カテゴリθｍ１はカテゴ
リθの中から、十分な確度で入力文字と認識されたもの
であ’）　、ｄ／／＋ｍｌとｄ＃ａｉノの値が近接して
いるときは、入力文字は最小値を持つカテゴリθ紹１で
なく、次の、Ｊ＼さな値を持つカテゴリθ−２である可
能性があると判断する。

このようにｄθｍｌと４０Ｍ２が近接するのは、（お４
む）のように視覚的に類似した入力文字のときに発生す
る。

文字コード検索部９は、先の最小値を示すカテゴリθ紹
１のコードをもとに、類似文字コード特徴ストローク順
序テーブル８を検索する。類似文字コード、％微ストロ
ーク順序テーブル８は、第２図に示すように、文字のス
トローク数と類似文字グループで分類され、類似文字の
コードと、類似文字を識別するに足る％微的な１ストロ
ークの順序の形で記憶され１いる。なおこのとき、前述
したストローク数情＠２０１をもとに、同じストローク
数に対応するテーブルのみを検索する。

検索は次のように行なう。ストローク数情報１２０１で
検索するテーブルの範囲をまず限定する。

たとえば３ストロークで１−ｆｉｌ−１’５ストロ−ク
ツグープル範囲に限定する。次にカテゴリθ１に対応す
るコードと該テーブル８の類似文字コードとの一致を検
出する。そして一致するコードがある類似文字グループ
番号の情報９０１と％黴的ストローク順序の情報９０２
を読みだす。

次にこれらの情報９０１　、９０２をもとに、再度入力
文字と標準パターンとの肘用計算を行なう。

この時、パターン間距離計算部４で計算対象とする入力
文字は、ストローク順序情報９０２をもとに、ストロー
ク中の特徴的な１ス）ｏ−りのみを始点、終点を含む２
Ｎ−１点で近似したものとする。たとえば「お」が入力
されたときは「お」の第２ストロークｔ１１点で近似し
た座標値データである。また対象とする標準パターンは
、類似文字グループ番号情報９０１をもとに選択する。

標準パターンはあらかじめストローク数で分類され、さ
らに類似文字グループ番号を付加してあり、類似文字グ
ループ番号情報９０１と一致する標準パターンを対象と
する。そして計算対象とするのは、対象標準パターンの
、ストローク順序情報９０２をもとにしたストローク中
の特徴的な１ストロークのみを２Ｎ−１点で近似したも
のである。たとえば入力文字が「お」であれば、標準パ
ターン「お」、「む」の第２ストロークを１１点で近似
した座標値データである。

認識対象カテゴリーをθで表わし、パターン間距離をｄ
θ　とすれば、ｄθ’ａｓ敵的な１ストロ−りのみの近
似点間の距離の総和としで、前述したように、パターン
間距離計算部４で計算される。

計算されたパターン間距離ｄθ′のうちから、最小距離
検出部５によシ最小値ｄθ−１が検出さ九、最小値を示
すカテゴリθ績を入力文字と識別し、距離比計算部９．
切換部１ｏを介して、カテゴリθａ１１１に対応するコ
ードを出力端子１１に出力する。

以上の説明の実施例では第１段階の近似点数。

をＮ点、第２段階の近似点数を２持−１点として説明し
たが、これはこのような関係をもっと近似点を間引くと
いう曝純な処理のみで、第２段階処理の大部分が第１段
階処理と同一プロセスとなるからである。

したがって、何も第１段階処理と第２段階処理で近似点
数が上記の関係にあることはない。

また、認識対象を平仮名としで説明したが、他の文字た
とえば漢字などを認識対象としてもよい。

以上説明したごとく、本発明は第１段階として少ないＮ
点の近似点でかつ単純なユークリッド距離などを用いで
少ない計算量で認識を行ない、類似文字に対しではさら
に第１段階の処理の結果を用いて、対象標準文字をさら
に絞るとともに類似文字を識別する特徴的な１ストロー
クのみに着目して、近似点を２Ｎ−１点に増加しで同様
な計算で認識を行なうものである。

今、５画の平仮名文字（２０字）のみを認識対象に考え
、ス上ローク当り１１点で近似するものとする。従来の
第２の方法は、本発明の一実施例の第１段階のみと考え
ることができる。

また距離計算法は同一のユークリッド距離とする。忍法
の距離計算量を比較すると 従来　６点ＸＳＸトロークＸ２０字　；３６゜本発明　
６点×３ストロークＸ２０字 （第１段階） ＋１１点×　１ストローク×２．３字＝５Ｂ５．５（第
２段階） ＊１図２のテーブルの平均的は類似文字グルーグ内文号
数 となシ、距離計算量はわずかじか増加しない。

我々の実験によｎば、認識率は従来の８４％に対して本
発明では９８チと高い。

このように本発明によれば、計算量をほとんど増加せず
に、高い認識率をうろことができる。

これは次の理由による。

従来の方法では、単純な距離計算法たとえばユークリッ
ド距離を用いると、類似文字に対しては筆記者間の変動
によυ誤認識を起こ１−易く認識率が低い。高い認識率
をうるためには、複雑な統計的な距離計算法たとえばマ
ハラノビス距１１７Ｋを用いなければならない。

これに比べ、本発明では、類似文字に対しては、対象と
する標準文字を２〜６に限定するとともに特徴的な１ス
トロークのみに注目するために、筆記者間の変動を減ら
しくたとえば６画文字ではイに変動を抑えると考える）
、かつ高い分解能つまり近似点数を増加して距離計算を
行なうために精度よく類似文字を識別できる。

〔発明の効・憂〕

本発明によれば、単純な６理で、平仮名のような曲ｗが
主体となシ多くの類似文字が存在する文字に対しで高い
認識率を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例を示す図、第２図は類似文字
コード、特徴ストローク順序テーブルの内容を示す図で
ある。 ３・・・近似点抽出部　４・・・パターン間距離計算部 ５・・・最小距離検出部　６・・・距離比計算部７・・
・標準パターンメモリ部 ８・・・類似文字コード、４Ｉ徴ストローク順序テーブ
ル ９・・・文字コード検索部 代理人弁理士　高　橋　明　夫 第　１１

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、　入力ペンで文字を筆記し、該入力文字の筆跡情報
   をもとに、該入力文字と照合されるべき標準パターンと
   の間で、パターン間距離を計算し、該パターン間距離の
   最小値に対応する標準パターンのカテゴリー塩を、該入
   力文字の認識結果とするオンライン手書き文字認識処理
   方式において、第１段階の処理として、該入力文字をス
   トロークあたりＭ点（Ｍは１以上の整数）の座ｌａ値で
   近似して該標準パターンとの距離を計算し、最小値を示
   す該入力文字と該標準ノ（ターンとの距離と、次に小な
   る値を示す該入力文字と該標準パターンとの距離との比
   を得、核化の値をしきい値により比較判断し、該しきい
   値よシ大なるときは該最小１Ｋを示す販標準パターンの
   カテゴリー塩を結果として出力し、該しきい値より小な
   るときは第２段階の処理とシｔ１該最小値を示す該標準
   パターンのカテゴリー塩を示すコードをもとに、同一画
   数の視学的に類似した複数の類似文字をそれらの文字を
   表現するコードと七扛らの文字を識別するにたる特徴的
   な１ストロークの生起順序との組み合せで表現される数
   似文字コード。特徴ストローク順序グープルよシ該特数
   的な１ストロークの生起順序を得、該入力文字をＭと兵
   なる点の座標値で近似し、該％微的な１ストロークの生
   起順序の示す該入力文字の１ストロークと、該標準パタ
   ーンのうちから該生起順序を得た類似文字コードと対応
   する該標準パターン間距離しこの該特徴的な１ストロー
   ク生起朧序の示す該標準パターンの１ストロークとの距
   離の最小値を得、核最小値を示す標準パターンのカテゴ
   リー塩を結・呆として出力することを特徴とするオンラ
   イン手書き文字認識処理方式。 ２、　上記謁２段階処理における入力文字のストローク
   当りの近似点数を上記第１段階処理よｐ大とすることを
   特徴とする特許請求の載囲縞項記載のオンライン手′４
   Ｎ＠文字認識処理方式。 五　上記絽１段階処理における入力文字のストローク当
   りの近似点数をＮ（Ｎ２２の整数）上記第２段階処理に
   おけるそれを２Ｎ−１とすることを特徴とする特許請求
   の範囲第２項記載のオンライン手書き文字ｇｗｔ処理方
   式。