JPS6186881A - オンライン手書き文字認識方式 - 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】 〔発明の利用分野〕 本発明は、誤筆順によっても文字識別能力が低下しない
オンライン手書き文字認識方式に関するものである。

〔発明の背景〕

従来、オンライン手書き文字認識方式においては、一般
の活字と異な９手書き文字が筆順（ストロークの順序）
情報を含んでいることを利用して、認識すべき入力文字
およびこれと照合すべき標準パターン間で、筆順的に対
応する各ストローク間の類似度を計算し、その総和をパ
ターン間類似度とし、照合すべきすべての標準パターン
とのパターン間類似度のうち最大類似度を与える標準パ
ターンを入力文字の認識結果として出力する手法が採ら
れている。

この手法は、入力文字の各ストロークが標準パターンの
筆順にそって筆記されることを前提としたもので！、入
力文字において筆順を誤まると、筆順的に対応するスト
ローク間の類似度は極めて小さな値とな９、誤識別の原
因となる。

入力文字に筆順誤シがある場合でも、入力文字と標準パ
ターンとの各ストロークをストロークを正しく対応づけ
て、パターン間類似度を求める方法として、特公昭５８
−２７５５１号公報に記されているストローク間類似度
行列による方法が知られている。

この方法は、入力文字の各ストローク毎に、標準パター
ンの全てのストロークとの類似度を計算して、その内の
最大類似度を与える標準パターンのストロークを入力文
字のストロークに対応するものとみなし、入力文字の全
てのストロークについて求めた各最大類似度の総和を以
って、入力文字と標準パターンとのパターン間類似度と
するものである。

この方法によれば、入力文字にどのような筆順誤ｐがお
っても、入力文字と標準パターンとの各ストロークを正
しく対応づけてパターン間類似度を得ることができる。

しかし、この方法によれば、入力文字と標準パターンの
各ストローク相互の類似度の計算回数（ストローク間類
似度行列の要素の数）は、入力文字のストローク数の２
乗回となるので、特に、ストローク数が多く、かつ、カ
テゴリー数（照合すべき標準パターン数）かばう大な漢
字を認識する場合、ストローク間類似度計算回数がぼう
犬となり、多大な時間を要する。これは、入力文字を筆
記後、直ちに認識結果を出力するというオンライン手書
き文字認識の即時性実時間性をそこなうものとなる。

〔発明の目的〕

本発明の目的は、入力文字に筆順誤りが存在する場合で
も、入力文字と標準パターンとの各ストロークを正しく
対応させ、かつ、パターン間類似度計算時間を大幅に低
減するオンライン手書き文字認識方式を提供することに
おる。

〔発明の概要〕

漢字は、ｒ會、ｊ　、″″″、糸、言、・・・ｊなどい
わゆる部分パターンの組合せで１文字を形成する。例え
は文字「認」は「言、刃、心」の３つの部分パターンで
構成されていると言える。このような漢字を筆記すると
き、筆１’Ｅｌは、「言」。

「刃」、「心」の部−分パターンの順で筆記し、この部
分パターンの筆記順序が誤まることはほとんどない。し
かし、ストローク単位の筆ノ碗は各部分パターン内で、
しばしば誤まることが生ずる・ ここで、本来正しい筆順として第２番目に書くべきスト
ロークを、第番番目に曹いたとき、筆順変動量をｉ−）
と定義すれば、 ストローク数ｍ、　、　ｍ、　、・・・扉いなるル個の
部分パターンで構成される文字を筆記したとき、筆順変
動量の最大値は、±ｌ　ｒｎＯＬ−（町、ｎ２．・・・
９ｍ・）−１１である。

例えば、１４画の文字「認」を、「言、刃、心」の３つ
の部分パターンで構成されているものと見なせば、各部
分パターンのストローク数ハ、７．３．４画なので、筆
順変動量の最大値は、±１ｍａｘ（７，３，１ｉ）−Ｉ
Ｉ−±６である・しかし、この値は、７画の部分パター
ン「宮」を、筆順的に全く逆順に筆記したときめるいは
、第１（第７）番目に書くべきヌトロ−りを第７（第１
）番目に書いたときに対応し実際には、はとんど生じな
い。実際に筆記される文字においては、筆順変動量は、
かなり小さいものである。

第１図は、教育漢字の８画文字、２７名文の文字計２５
３８字中、筆順誤シの存在する文字６２６字の２６０８
　（＝　３２６　Ｘ　８　）ストロークの筆順変動量の
分布を示したものである。

同区に示すように、筆順変動量は、−７から７まで均一
に分布するのではなく、０を中心に狭い範囲に分布して
いる０例えば、筆順変動量−２から２までの分布の割合
は５’７．５％である。

よって、この例の場合、入力文字の第を番目のス）ｏ−
りは、本来ｉ−２からｉ＋２番目の標準パターンのスト
ロークのいずれかに対応すれは、９７．５％の割合で正
しくストロークを対応つけることが可能でおると言える
。

第１図では８画の文字について示したが、前述したよう
に、筆順誤シは、部分パターン内で生ずることを考えれ
ば、他の画数の文字についても、回様の筆順変ｋｈ量の
分布を示すと考えられる。

本発明によるオンライン手書き文字認識方式は、このよ
うな筆順変動量の分布にもとづき、入力文字の第番番目
のストロークと標準パターンの第ｉ−Ａ番目から第＆＋
Ａ番目までの２Ａ＋１個のストロークのみとのストロー
ク間類似度を計算し、そのうち最大類似度を与える標準
パターンのストロークを入力文字の第１番目のストロー
クに対応させ、入力文字の全てのストロークについて求
めた各最大角度の総和を以って、入力文字と標準パター
ンとのパターン間類似度とするものである。

〔発明の実施例〕

以下、本発明の一実施例を第２図により説明する。

第２図は、本発明の一実施例に使用する装置の構成図で
おって、１は、文字入力装置で、たとえはタブレットで
あり、文字を筆記中の筆記具いわゆる入力ペン２のタブ
レット１の組配置への圧着か否かを示す情報（以下ペン
アップダウン情報と称す。）および筆跡の座標値情報を
一定時間毎に出力するものである。３は、タブレットイ
ンタフェイス部で、タブレット１がらの出力信号をマイ
クロプロセッサ４に入力できる信号に変換するものであ
る。マイクロプロセッサ４は、タブレットインタフェイ
ス部３よシ入力した入力文字の情報をもとに、認識処理
を行ない認識結果である標準パターンの文字コードを出
力インタフェイヌ部５を介して出力端子８に出力する動
作を行なうものである。６は、例えばランダムアクセス
メモリ（ＲＡＭ）−Ｔ：ｌ＞Ｄ認識処理における作業領
域などに用いるものである。７は、例えばリードオンリ
メモリ（ＲＯＭ）であり、照合すべき標準パターンの情
報およびマイクロプロセッサ４の動作を規定するプログ
ラムなどを記録しておくものである。

以下、第２図のマイクロプロセッサ４が行なう認識処理
の概要を第３図を用いて説明する。

認識処理は、入力文字データの取込み処理４１゜前処理
４２．特徴抽出処理４３．識別処理４４および識別結果
の出力４５の手順で行なう。

まず入力文字データの取込み処理４１は、タブレット１
上に入力ペン２で筆記された１文字分の文字情報（ペン
アップダウン情報および筆跡の座標値情報）をタブレッ
トインタフェイス部３を介して一定時間毎に取込み、Ｒ
ＡＭ乙の所定のエリアに格納する。そして、前処理４２
において、ペンアップダウン情報をもとに、入力文字の
ストローク数を検出するとともに、入力文字情報を、各
ス）ｏ−り毎の筆点座標値系列に分離する。さらに、公
知の雑音除去、筆点座標値系列の正規化および位置、大
きさ等の前処理を行なう。

上記前処理された入力文字情報にもとづいて特徴抽出処
理４３において、公知の特徴抽出を行なう。特徴抽出さ
れた入力文字情報文は、入力文字のストローク数をＭ、
特徴抽出されたストロークの各々を筆順（ストローク順
）にＸ、　、　Ｘ、　、・・・・、ｘＭとすれば、 大＝　（Ｘ＋　、　Ｘ２　、・・・、Ｘ、）・・・・・
・・−・・・・・・・・・・・・・・・・（１）なる多
次元ベクトル空間で表わされる。

この特徴抽出された入力文字・ｊｈ報Ｘｉもとに識別処
理４４において、照合すべき標準パターンとのパターン
間類似度ρゝを求め、最大パターン間類似度を与える標
準パターンの文字コードＰＣを識別結果とする。そして
、この識別結果を、識別結果の出力４５にて、出力イン
タフェイス部５を介して出力端子８に出力する。

識別処理４４の処理は、まず４４１にて最大パターン間
類似度ρ１１１１１ＪをＣｏ　（定数）に初期設定し、
照合すべき標準パターンＳ（ただしｔ＝１〜Ｌで、Ｌは
照合すべき標準パターンの数）とのパターン間類似度ρ
０を４４３にて計算し、４４４１にてρ′がρ二、１よ
り犬なるとき、４４４２にてρ二１、をこのρ０に置換
するとともに、４４４３にてこのときの標準パターンｙ
の文字コードＰＣ′を文字コードＰＣに記憶する。この
手順を、４４２にて照合すべき標準パターンの個数り個
について、くシ返す。このとき、照合すべき標準パター
ン群は、入力文字のストローク数Ｍと等しい標準パター
ンで、ＲＯＭ　ｙに所定の順序で格納されているものか
ら、順次マイクロプロセッサ４に取込み、パターン間類
似度を計算する。

以下本発明の特徴である４４３におけるパターン間類似
度ρ６の計算法を、第４図に一例を示して説明する。

パターン間類似度ρ゛は、入力文生えのストロークＸ、
と標準パターンｙのストロークＳ′　と！ のス）ｏ−り間類似度にもとづいて求める。

ここで、標準パターンＳ　の各ストロークラストローク
順にＳ、　、　Ｓ、　、・・・、Ｓ５とすれば、標準パ
ターン斥′は、 ＋ｔ Ｓ＝（Ｓ、、Ｓｔ、・・・、、５．）・・・・・・・・
・・・・・・・・叩・　＋２１なる多次元ベクトル空間
で表わされる。

入力文字が必ずしも正しい筆順で書がれてぃないため、
入力文字と同一のカテゴリーの標準パターンとの照合と
の場合であっても、必ずしも、ストローク順序において
、一致する保証はない。すなわち、Ｘ、：　Ｓ”；、　
Ｘ２；　Ｓ：　、、、、、ＸＭ：斗　となる保証はない
。よって、入力文字の各ストｏ−りＸｉを、標準パター
ン鳶６の各ストロークＳｔに正しく対応させ、正しく対
応したストローク間類度ρ８．の総和でもってパターン
間距離とする必要がある。

入力文字のストロークＸｉの標準パターンノストローク
Ｓ、への対応づけは、前述した筆順変動量の分布（第１
図に示した）をもとに、筆順的Ｋ　Ｓ、−ｊからＳｉ　
＋　Ｂまでのストロークのうち、最大ストローク間類似
度ρ：１．を与える標準パターンのストロークを対応さ
せる。そして、各ストロークＸｉに対応した標準パター
ンのストロークＳ′とのストローク間類似度ρ　の総和
でもつノリ て、パターン間類似度ρＣとする。

以下このパターン間類似度ρＣの計算法の手順を詳しく
説明する。

まず、４４３１にて、パターン間類似度ρＣの値を０に
初期設定する。そして、４４３２にて、入力文字の各ス
トローク順序毎に、以下に説明する４４３３　。

４４３４．４４３５．４４３６の処理をｉ＝１〜Ｍまで
く９返す・ ４４３３では、入力文字のストロークＸｉに対する標準
パターンのストロークの対応すべき範囲を設定する。つ
まり、Ｘｔに対して、峯順的にＳ　かうＳ、、までの標
準パターンのストロ−クツＳ のいずれかに対応させるべき）’Ｓ、ｊＥを設定する。

ここでノＳは、４４３３１に示すようＫ、ノＳ＝ムーＡ
ノ゛Ｅは４４３３２　Ｋ示すように、ノＥ＝ｉ＋Ｂとす
る。

また、４４３易の判定にてノ、５＜１なるとき１．１１
４３３４にてノ゛Ｓ　＝　１　、４４３３５の判定にて
ノＥ＞Ｎなるとき４４３３６にてノ°Ｅ＝Ｎとする。た
だし、Ｎは照合すべき標準パターンのストローク数で、
通常、入力文字のストローク数Ｍと同じ値である。

また、数値Ａ、Ｂは、筆順変動量の分布にもとづいて決
定すべき値で、ここでは、ともに２として以下説明する
。

第５図に入力文字のストローク数が８画の場合の各Ｘｉ
に対する標準パターンの対象ストローク範囲（斜線部以
外のところ）を示す。

次に４４３４にて、最大ス）ｏ−り間類像度ρ二、５の
値を定数Ｃ８に初期設定する。そして、４４３５にて、
先に設定したノＳ、ノＥよりなる標準パターンのストロ
ークＳ、　（）＝ノＳ〜ノＥ）に対して、入力文字のス
トロークＸｉとの各ストローク間類似度ρ、、を計算し
、そのうち最大値を与えるストローク間顛像度ρ二、１
を検出する。第５図において最大値を与えるρ８．を丸
印で囲んで表現しである。この検出は、４４３５１にて
求めたストローク間類似度ρ、、が４４３５２の判定に
てρ、、〉ρす、なるとき、７１４３５３にて、ρ乙、
＝ρ、、と置換することによって行なう。そして、４４
３６にて、パターン間類似度ρ′にこのρ；、１を加算
、つまシρＣ＝ρぐ＋ρ二、１　を行なう。

この一連の処理手順によって、入力文字のストロークＸ
Ｌハ、標準パターンのストローク５４（ノーｉ−２〜Ｌ
＋２）のうち最大ストローク間類似度を与えるストロー
ク５９　　に対応させられ、これらの各Ｘｉに対する対
応したＳ　とのストローク間類似度（第５図における丸
印で囲んだρ１．の値）の総和でもって、パターン間類
似度ρＣを得ることができる。

以上の実施例では、入力文字のストロークＸｉを標準パ
ターンのストロ−クラ（ただし、）＝ｉ−Ａ−ｉ＋Ｂ）
のうち最大ストローク間類似度を与えるストロークＳＬ
に対応させるようにした処理 狸方法としたが、これに代えて、標準パターンのストロ
ークＳ′を入力文字のストロークＸｉ（ただしＬ−ノー
Ａ〜ノ十Ｂ）のウチ最大ストローク間類似度を与えるス
トロークＸｉに対応させるようにしても同様な効果が得
られることは言うまでもない。

また、前述の実施例では、照合すべき標準パターンは、
入力文字のストロークＩＩＭと等しいものとしたが、こ
の限りではなく、例えば、入力文字において、続は書き
が生じ、本来の文字よりストローク数が減少したような
入力文字の認識においても、本処理方法によって認識可
能とすることができる。例えば、入力文字にル個所の続
は書きを許すとすれば、照合すべき標準パターンは、入
力文字のストローク数がＭのとき、Ｍ、Ｍ＋１．・・・
１Ｍ＋ル　なる標準パターン群とすれば良い。

またこのとき、標準パターンのストローク数Ａ’　＝　
Ｍ、　Ｊｆ　＋　ｉ　、・・・１Ｍ＋ルに対して、対象
となるストローク範囲を設定する定数Ｂを例えば、２．
３．・・・、２＋７Ｌのように設定すれば良い。

また、定数Ａ、Ｂは、認識の精度に応じて、可変するこ
とも可能である。

〔発明の効果−〕

以上説明したように１本発明によれば、入力文字に華順
誤りが存在する場合でも、入力文字と標準パターンとの
各ストロークを正しく対応させ、かつ、パターン間類似
度の計算時間を大幅に低減させることができる。

例えば、入力文字のストロークＸｉに対する標準パター
ンのストロークＳ　とのストローク間類像度ρ、、の計
算の範囲をノー２からノ＋２までとすれば、入力文字が
８画の場合、ρ、、の計算回数は、３４回となり従来の
６４回に比し約５３チに低減することができる。この値
は、画数が多くなるほど効果的で、１２画では約３５％
、１８画では約２６％となる。

このことは、画数が多くかつカテゴリー数の多い漢字は
ど、本発明によるパターン間類似度計算の大幅な低減を
可能にすることを示すものである。また、本発明は、処
理量の低減効果のみならず、入力文字のストロークＸｉ
に対する標準パターンのストロークの対応の範囲を筆順
変動量の分布にもとづき、制限することによって７、）
ロークＸｉと標準パターンストロークＳＬノル −ノ１が極端に大きなストロークの誤対応をさけること
ができる。これは、ストローク間類似度ρ、Ｊをストロ
ークの形状情報のみで定義するような認識方式において
有効となる。なんとなれば、漢字は、同一あるいは類似
した形状のス１−ｏ−りの組み合せでおるから、Ｉ　ｉ
　−）’　Ｉが極端に大きな対応が最大類似度を与える
ことがしばしば生ずるからである。

【図面の簡単な説明】

第１図は筆順変動量の分布を示す図、第２図は本発明に
よるオンライン手書き文字認識方式を行なう構成の一例
を示す図、第３図は認識処理の概略手順を示す図、第４
図は本発明によるパターン間類似度の計算手順を示す図
、第５図はパターン間類似度の計算の動作を説明するた
めの概念図である。 １・・・・・・・・・・・タブレット ２・・・・・・・・・・・・入力ヘン ４・・・・・・・・・・・・マイクロプロセッサ６・・
・・・・・・・・・・ＲＡＭ ７・・・・・・・・−・・ＲＯＭ ４４３・・・・・・パターン間類似度計算処理４４３３
・・・・・対象ストローク範囲の設定処理鬼　　１　図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、認識すべき入力文字の各ストロークと照合されるべ
   き標準パターンの各ストロークとのストローク間類似度
   を計算し、該各ストローク間類似度を行列要素とするス
   トローク間類似度行列にもとづいて、該入力文字を認識
   するオンライン手書き文字認識方式において、該入力文
   字の筆順的に第ｉ番目のストロー クＸｉと標準パターンθの第ｊ番目のストロークとのス
   トローク間類似度ρ＿ｉ＿ｊ ここで、ｊ＝ｊＳ〜ｊＥで ｊＳ＝ｉ−Ａ、ｊＥ＝ｉ＋Ｂ ただし、ｊＳ＜１のときｊＳ＝１ ｊＥ＞ＮのときｊＥ＝Ｎ Ｎは、標準パターンのスト ローク数　３ Ａ、Ｂは、正の整数 を求め、このうち最大値を示すストローク間類度を検出
   し、入力文字のすべてのストロークについて、検出した
   各最大値を示すストローク間類似度の総和を、該標準パ
   ターンθとのパターン間類似度とし、照合すべき標準パ
   ターンのうち最大のパターン間類似度を与える標準パタ
   ーンのコードを該認識すべき入力文字の認識結果とする
   ことを特徴とするオンライン手書き文字認識方式。 ２、該正の整数Ａ、Ｂを、該認識すべき入力文字のスト
   ローク数に無関係に、一定の値にしたことを特徴とする
   特許請求の範囲第１項記載のオンライン手書き文字認識
   方式。 ３、該正の整数Ａ、Ｂを、該認識すべき入力文字のスト
   ローク数Ｍと、該照合すべき標準パターンのストローク
   数Ｎとの差に応じて可変することを特徴とする特許請求
   の範囲第１項記載のオンライン手書き文字認識方式。