JPS62271088A

JPS62271088A - パタ−ン認識装置

Info

Publication number: JPS62271088A
Application number: JP61113790A
Authority: JP
Inventors: Mitsumasa Sugiyama; 杉山　光正
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 1986-05-20
Filing date: 1986-05-20
Publication date: 1987-11-25

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】３、発明の詳細な説明［産業上の利用分腎］本発明はパターン認識装置、特に手書文字、記号、図形
等の筆跡情報をもとにして文字、記号、図形等を認識す
るパターン認識装置に関する。

［従来の技術］従来、データタブレット等からペンの座標とペンのアッ
プダウン情報を入力し、データタブレット上に筆記され
た文字等のパターンを認識するオンラインパターン認識
では、筆順制限が厳しく、誤った筆順の文字等は誤認識
されるか、リジェクトされることが多かった。また、筆
順を自由にするオンラインパターン認識装置も試みられ
ていたが、筆順を制限する場合に比較して認識時間が長
くなるため認識対象パターン種の拡張が困難であったり
、あるいは筆順を自由にしたために、かえつて誤認識率
が高くなるという欠点があった。

入カバターンを認識するという点において、データタブ
レット等からペンの座標とペンのアップダウン情報を入
力して認識するオンラインパターン認識の大きな特徴の
１つは筆順情報を利用できることである。筆順はパター
ン入力者によって異なり、必ずしも−通りとは限らない
が、筆順情報を利用することで、認識率が高く、かつ認
識時間の短い文字認識が完成するのならば、筆順情報も
大いに利用すベミである。

［発明が解決しようとする問題点］本発明は、パターン作成時の筆順変動を十分に考慮した
上で、パターンを基本ストロークに分解して、予め登録
されているパターンのストロークと比較することにより
、続は書き文字の認識率が高く、かつ認識時間の短いパ
ターン認識装置な提供する。

［問題点を解決するための手段］この問題点を解決するための一手段として、本発明のパ
ターン認識装置は、入力されたパターンを基本ストロー
クに分解して、分解されて得たストローク情報と予め登
録されているストロークの端点座標を含むストローク情
報とを比較する比較手段と、該比較手段の比較結果に基
づいて前記入力されたパターンを認識する認識手段とを
備える。

［作用コかかる構成において、入力されたパターンは基本ストロ
ークに分解されて、予め登録されているストローク情報
との比較によって、パターンが認識される。

（以下余白）［実施例］以下、添付図面に従って本発明の実施例を詳細に説明す
る。

第１図（ａ）は第１実施例のパターン認識装置の構成図
であり、１はタブレット、２は入力ペン、３は特徴抽出
部、４は文字判別部、５は辞書部である。筆記者が入力
ペン２でタブレット１に文字を筆記すると、ペンの座標
とペンのアップダウン情報が特徴抽出部３に送られ、特
徴抽出部３では１文字分の入力された文字パターンから
特徴を抽出し、文字判別部４へ送る０文字判別部４では
入力された文字パターンから抽出された特徴を辞書部５
に予め登録されている各文字の文字パターンと比較して
、類似度を求め、最も類似度の高い（又は相違度の低い
）文字を認識結果として出力する。尚、文字パターンに
は、記号１図形等も含まれる。第１図（ｂ）は、文字判
別部４の構成図であり、４１は処理をするＣＰＵ、４２
はＣＰＵ４１の処理手順のプログラムを格納するＲＯＭ
、４３は補助用のＲＡＭである。

第２図は第１図（ａ）の辞書部５の構成を示す図であり
、本例では辞書部５は字画順に登録されている。５１は
９画文字の文字ブロックの構成を示す図であり、５２は
１つの文字ブロックが文字コード５３、分割情報５４、
ストローク情報５５から構成されていることを示す図で
ある。

第３図（ａ）は１つの文字ブロック５２の例であり、「
思」の文字ブロックの構造を示している。ｒ３ｂ５７Ｊ
は「思」の文字コード５３であり、「５」は「思」は始
めの５画と後半の４画に分割して処理することを示す分
割情報５４であり、次の９個のブロックには「思」のス
トローク情報５５が措置の筆順に従って登録されている
。

第３図（ｂ）は分割数として「１」を別に持っている分
割情報５４を持つ文字ブロックを示している。

以下、本実施例の動作を説明する。

第４図はｒ思」の筆記例を示す図であり、「思」では「
田」の部分の筆順変動が忽しく、４０で示す筆順が基本
であるが、４１，４２゜４３で示す筆順のように異なっ
た筆順で筆記されることが多い、ただし、「心」を筆記
してから「田」を筆記したり、「田」の途中で「心」を
筆記し、ざらに「田」の残りを筆記することはなく、「
田」を筆記した後に「心」を筆記することがほとんどで
ある。このように種々な筆順の「思」を認識するには、
筆順を制限したまま、種々な筆順の「思」を辞書部５に
登録するか、あるいは筆順を自由にして入カバターンと
「思」のすべてのパターンとの比較を行うか２通りが考
えられているが、前者では、辞書部５の容量が非常に大
きくなるので、現実的ではなく、後者では不必要な比較
を行うため、認識時間が長くなったり、かえって誤った
対応をすることがあった。

第５図（ａ）は本実施例による入力された文字のストロ
ーク情報と辞書部５の文字のストローク情報との比較結
果を示す図である。第５図（ｂ）は比較結果に対する重
み付けを示す図である。入力された文字パターンを、分
割情報５４に従って始めの５画と後半の４画に分割し、
始めの５画と辞書部５の始めの５画を比較し、後半の４
画と辞書部５の後半の４画を比較している。比較結果に
は重み付けを行い、本例では許容値以下であれば、同一
文字と判断する。例えば許容値を１００とすると、第５
図（ａ）の例では、入力された文字パターンは第４図の
４２の誤った筆順で筆記されているが、比較によって正
しい対応がとれることを示している。尚、重み付は及び
許容値は本例に限らない、又、同一と判断された文字コ
ードが複数ある場合は、最も小さい値のものを同一文字
と判断する。以後、比較結果の出力値を相違度の値と呼
ぶ。重み付けを逆にすれば、類似度の値となる。

第６図は本実施例の２分割をする場合の処理手順を示す
フローチャートである。ステップＳ６０で特徴抽出部３
より、入力された文字パターンを受信した後、ステップ
Ｓ６１で比較の終了していない文字ブロックがあるかど
うかの判別を行い、無い場合は処理を終了する。まだ比
較していない文字ブロックがある場合は、ステップＳ６
２てその文字ブロック５２を辞書部５から入力し、特に
ステップＳ６３では文字ブロック５２から分割情報５４
を取り出す。ステップＳ６４で分割情報５４に従って入
力された文字パターンを前半と後半に分割し、前半のス
トローク同志の比較を行う。ステップ３６５では後半の
ストローク同志の比較を行い、ステップＳ６６ではステ
ップＳ６４とステップＳ６５の結果から入力された文字
パターンと文字ブロック５２の文字パターンが同一であ
るかどうかの判別を行い、同一パターンと判断できる場
合はステップＳ６７で文字コード５３を出力した後、ス
テップＳ６１へ戻り、同一パターンと判断できない場合
は直ちにステップＳ６１へ戻る。ステップＳ６７で、文
字コードを出力すると同時に、その時の相違度の値を以
後の判定の許容値とすると、最終的に１つの文字を発見
できる。又、最後に許容値が所定値以上である場合は、
筆記者に入力ミスを伝達することも考えてもよい。

本実施例ではタブレットに対して入力ベンで筆記してい
るが、圧力を感知するタブレットを用い、指で筆記する
ようにしても良い。又、比較結果の判別方法は重み付け
には限らない。更に、入力された文字の画数により、本
例では９画から比較を始めると処理時間が短い。

ところが、筆順の誤り以外に、続は書きをすることも考
えられる。そこで、次に文字が続は書きされた場合の実
施例のパターン認識装置の対応を説明する。

第７図は「思」の筆記例を示す図であり、７０は正しい
筆順で、かつ精舎で筆記された「思」を示す一方、７１
は誤った筆順で、かつ一部分が続は書きされた「思」を
示している。

第８図（ａ）は本実施例における続は書きされた「思」
の文字バターーノと辞書部の文字パターンとの比較結果
を示す図である。第８図（ｂ）は比較結果の重み付けを
示す図である。入力された文字パターンの始めの５画と
辞書部の文字パターンの始めの５画との比較を行い、入
力された文字パターンの終りの４画と辞書部の文字パタ
ーンの後半の４画との比較を行うことを示している。

第８図（ａ）の例では、筆順が正しくなく、かつ一部分
が続は書きされていても、比較によって正しい対応がと
れることを示している。

以上述べた様な２つの分割ばかりでなく、３つ以上の分
割を行った方がより有利な場合がある。

例えば、「数」という文字は「米」と「女」と「久」に
分割した方が、認識率が高く、認識時間が短い認識が可
能である。そこで、次に文字を任意の数に分割するパタ
ーン認識装置を説明する。

第１０図（ａ）は「数」の文字ブロック５２の例であり
、ｒ３Ｆ７４Ｊは数の文字コード５３、「６」および「
３」は始めの６画の「米」次の３画の１女」、そして残
りの「欠」に分割されることを示す分割情報５４である
。次の１３個のブロックには「数」のストローク情報５
５が正しい筆順に従って格納されている。第１０図（ｂ
）は分割数として「２」を別に持っている分割情報５４
を含む文字ブロックを示している。

第９図は「数」の筆記例を示す図であり、９０が正しい
筆順の筆記例であるのに対し、９１は誤った筆順で筆記
されている上、「久」の部分は、一部分、続は書きされ
た筆記例である。このようにｒ数」を構成する「米」、
「女」、「欠」はそれぞれ種々な筆順で筆記される。し
かし、「米」「女」、「欠」の順で筆記されることがほ
とんどである。

第１１図は「数」の辞書部の文字パターンと入力された
文字パターンの比較結果を示す図である。ｒ数」の分割
情報５４は「６」と「３」であるから、文字パターンを
「米」　（６画）とｒ女」（３画）と「欠」に分割し、
それぞれを入力された文字パターンの始めの６画、６画
〜９画、終りの４画と比較し、正しいパターンの対応を
得ている。このように本実施例では少ない処理量で誤筆
順文字や続は文字も正しいパターンに対応させており、
実用上の筆順自由や続は書きを可能にしている。

第１２図は本実施例の任意の分割の場合の処理手順を示
すフローチャートである。ステップ５１２０で、特徴抽
出部３より入力された文字パターンを受信し、その画数
から比較する文字の画数を決定する。各文字ブロック５
２の比較ではステップ５１２１で終りかどうかの判別を
行い、終りの場合は処理を終了する。終りでない場合は
ステップ５１２２でステップ５１２０で決定された画数
の文字ブロックを読み込み、ステップ５１２３でその中
から特に分割情報５４を取り出す。ステップ５１２４で
は分割情報５４に従って文字パターンを分割し、ステッ
プ５１２５で入力された文字パターンと予め登録されて
いる文字パターンのストロークの比較を行う。ステップ
３１２６では全ストロークの比較が終了しかを判断して
、終了していなければステップ３１２５〜１２６を繰り
返す。ステップ５１２７ではその比較の結果、入力され
た文字パターンと文字ブロックが同一文字であるかどう
かの判別を行い、同一文字と判断された場合は、ステッ
プ５１２８で文字コードを出力し、ステップ５１２１に
戻って次の文字ブロックの比較に移る。そうでない場合
は直接ステップ５１２１へ戻る。尚、前述したように同
一と判断された文字コードが複数ある場合は、最も小さ
い値のものを同一文字と判断する。

又、ステップ３１２８で、文字コードを出力すると同時
に、その時の相違度の値を以後の判定の許容値とすると
、最終的に１つの文字を発見できるし、最後に許容値が
所定値以上である場合は、筆記者に入力ミスを伝達する
ことも考えてもよい。

本例では３つに分割した例を説明したが、分割数はいく
らでも良い。又、その分割方法もそれぞれの文字につい
て最良の方法を考えれば良い。

更に、すべてのストロークの比較を終了するのを待たず
に相違度が所定値を越えると、判断を中止するようにす
ると、次の認識に早く移ることが出来て認識時間を短く
できる。そこで、次に相違度が所定値を越えると判断を
中止するパターン認識製蓋を説明する。

第１３図の１３０は辞書部５に登録されている「思」の
文字パターンであり、正しい筆順に従ったストローク情
報である。１３１は「計」の筆記例と正しい筆順に従っ
たストローク情報である。

この２文字の比較では「思」の始めの５画である「田」
と筆記例である「計」の始めの５画である「芦Ｊの比較
を行う。第１４図は「思」と「計」のストローク対応を
示す図であるが、「田」の各ストロークは文字枠の上半
分に存在するのに対し、「ア」の各ストロークは文字枠
の左半分に存在し、始めの５画同志の相違度は大きく、
許容値より大きくなる。相違度が許容値より大きくなっ
たので、残りの「心」と「コ↑」の比較は行わない。

第１５図は相違度により処理を中断する場合の処理手順
を示すフローチャートである。ステップ５１５０で、特
徴抽出部３より入力された文字パターンを受信し、その
画数から比較する文字の画数を決定する。各文字ブロッ
ク５２の比較ではステップ５１５１で終りかどうかの判
別を行い、終りの場合は処理を終了する。終りでない場
合はステップ５１５２でステップ５１５０で決定された
画数の文字ブロックを読み込み、ステップ５１５３でそ
の中から特に分割情報５４を取り出す。ステップ５１５
４では分割情報５４に従って文字パターンを分割し、ス
テップ５１５５で入力された文字パターンと予め登録さ
れている文字パターンのストロークの比較を行う、ステ
ップ５１５６では、ステップ５１５５での比較結果の相
違度を加算する。ステップ５１５７では、ステップ５１
５６での加算結果が許容値以下かが判定され、許容値を
越えた場合はその文字ブロックに対する比較を中断して
、ステップ５１５１に戻り次の文字ブロックとの比較に
穆る。ステップ５１５８では全ストロークの比較が終了
したかを判断して、終了していなければステップ５１５
５〜１５８を繰り返す。ステップ５１５９ではその比較
の結果、入力された文字パターンと文字ブロックが同一
文字であるかどうかの判別を行い、同一文字と判断され
た場合は、ステップ３１６０で文字コードを出力し、ス
テップ５１５１に戻って次の文字ブロックの比較に穆る
。そうでない場合は直接ステップ５１５１へ戻る。尚、
前述したように同一と判断された文字コードが複数ある
場合は、最も小さい値のものを同一文字と判断する。

又、ステップ５１６０で、文字コードを出力すると同時
に、その時の相違度の値を以後の判定の許容値とすると
、最終的に１つの文字を発見できるし、最後に許容値が
所定値以上である場合は、筆記者に入力ミスを伝達する
ことも考えてもよい。

更に、辞書部の文字の順序を考えて、ステップ５１５７
で相違度が許容値を越えた場合は、比較の終了した部分
パターンとおなしパターンを持つ文字との比較をスキッ
プすることも出来る。

相違度の許容値は入力された文字パターンの画数によっ
て定められていても、辞書部の文字パターンの画数によ
って定められていたり、各文字毎、あるいは各部分の画
数によって定められていてもよい。また、入力された文
字パターンの特徴と予め登録されている文字パターンと
の比較において、その入力された文字パターンの特徴と
それ以前に比較した文字パターンとの相違度のうち、最
も小さい相違度を許容値にしてもよい。又、本例では「
田」の方から比較したが、「心」から比較しても、その
文字によっては、文字の特徴が最も現れたパターンから
比較した方が認識時間が短い場合や認識率が高い場合も
ある。

以上説明したように、入力された文字パターンの特徴と
辞書部の文字パターンとの比較において、この一方ある
いは両方をいくつかの部分パターンに分割し、対応する
部分パターン同志の比較の結果、相違度がある値以上で
ある場合、あるいは逆に類似度がある値以下である場合
、入力された文字パターンと辞書部の文字パターンとの
実行中の比較を終了して次の処理に進む、あるいは類似
パターンの文字の比較をスキップすることで認識時間の
短縮化が可能になる。

次に、ストローク情報例及びストローク情報による比較
例を説明する。

第１６図はストローク情報の作成に使用する基本ストロ
ークの一例を示す図であり、代表的なストロークの形と
その番号が登録されている０入力された文字パターンの
各ストロークはこれらの基本ストローク１６のいずれか
に分類される。

第１７図は辞書部５に登録されている文字ブロック５２
の一例を示す図であり、「何」の文字パターンである。

ｒ３２３ＦＪは「何」の文字コード５３である。「６」
、ｒ３６，９２Ｊ、ｒ８，４７Ｊは「何」の第１画であ
るｒノ」の基本ストローク番号、始点の座標、終点の座
標である。始点及び終点の座標は「何」の標準パターン
に位置と大きさに正規化を施した後の各端点のｘ、ｙ座
標値である。さらに、「７」、「２２゜６０」、ｒ２４
，８Ｊは「何」の第２画である「１」の基本ストローク
番号、始点の座標、終点の座標である。以下同様にスト
ローク情報５５が登録されている。前述のように分割す
る場合は、文字コード５３とストローク情報５５の間に
分割情報５４が登録されている。

第１８図は「何」の筆記例を示した図である。

１８０は措置かつ正しい筆順で筆記された「何」の筆記
例であるが、１８１，１８２は措置ではあるが、誤った
筆順で筆記された「何」の筆記例である。１８３は一部
分が続は書きされ、かつ誤った筆順で筆記された「何」
の例である。基本ストロークを利用した従来のオンライ
ン文字認識では、このような誤筆順文字や続は字の認識
は困スａであった。

第１９図と第２０図は本実施例による認識方法の一例の
フローチャートであり、第２１図は認識の際に利用する
基本ストローク間相似皮表の一部を示す図である。

第１９図はストローク情報による入力された文字パター
ンと辞書部の文字パターンとの比較手順を示すフローチ
ャートであり、ステップ５１９１で辞書部の文字パター
ンの各ストロークと、入力された文字パターンの各スト
ロークとを比較して対応するストロークを求め、次にス
テップ５１９２で対応するストローク間の距離の和を求
め、入力された文字パターンと文字パターンとの相違度
にしている。このようにして辞書部に登録されている各
文字パターンと入力された文字パターンとの相違度を求
め、最も相違度の小さな文字を認識結果として出力して
いる。

第２０図は辞書部の文字パターンの各ストロークと入力
された文字パターンの各ストロークとの対応を求める手
順を示すフローチャートであり、ステップ５２０１で両
ストロークの始点同志の距離を求め、ステップ５２０２
で終点同志の距離を加え、さらにステップ５２０３で第
２１図に示す基本ストローク間相違度表に従い、基本ス
トローク間相違度を加え、この値をストローク間距離と
し、辞書部の文字パターンのストロークに対し、入力さ
れた文字パターンのストロークの中で最も距離の小さい
ストロークを対応ストロークとする。

第２２図は「何」の筆記例であり、第１８図の１８３の
筆記例である。第２３図は第２２図の筆記例に対し、筆
順に従って各ストロークの基本ストローク番号、始点の
座標、終点の座標を抽出したものである。尚、基本スト
ロークへの分解は、各ストロークと基本ストロークの始
点を同じ座標にＢ勤して、終点間の距離の最も短い基本
ストロークを選ぶ等が考えられる。

第２４図は第２２図の入力された筆記例と第１７図の文
字パターンの各ストロークの対応を示す図である。入力
された文字パターンに従い、辞書部の文字パターンの第
１ストロークと入力された文字パターンの各ストローク
との比較を行い、辞書部の文字パターンの第１ストロー
クには入力された文字パターンの第１ストロークが対応
したことを示している。以下同様である。入力された文
字パターンの第４ストロークは、辞書部の文字パターン
の第５ストロークと第６ストロークに対応している。ス
トローク情報が正しく対応しているため、入力された文
字パターンの「何」と辞書部の文字パターンの「何」の
相違度は比較的小さな値となり正しく認識される。

以上のように、基本ストロークのストロークの端点の座
標を利用することで、誤筆順文字や続は字でも正しいス
トローク対応を得ることが多く、高い認識率が得られる
。尚、本例は基本ストロークに分解して比較したが、文
字ストローク自身を比較する方法等も考えられる。

さて、文字をグループに分割するだけでなく、特定の出
現率の多い、例えば、部首等を予め比較して見付けると
認識時間が短くなる。以下、上記のパターン認識を実現
するパターン認識装置を説明する。

第２５図は第２実施例のパターン認識装置の構成図であ
り、２５１はタブレット、２５２は入力ベン、２５３は
特徴抽出部、２５４は部分パターン判別部、２５５は文
字判別部、２５６は辞書部、２５７は辞書部２５７の内
の部分パターン辞書部、２５８は辞書部２５７の内の文
字辞書部である。筆記者が入力ベン２５２でタブレット
２５１に文字を筆記すると、ペンの座標とペンのアップ
ダウン情報が特徴抽出部２５３に送られ、特徴抽出部２
５３では１文字分の入力された文字パターンに対して位
置と大きさの正規化を施し、ストロークの数、各ストロ
ークの端点の座標、各ストロークの概形等の特徴を抽出
し、部分パターン判別部２５４へ送る。部分パターン判
別部２５４では特徴抽出部２５３から送られた特徴を部
分パターン辞書部２５７に登録されている各部分パター
ンの特徴と比較して部分パターンの候補を求め、特徴抽
出部２５３から送られた入力された文字パターンの特徴
とともに、候補部分パターンを文字判別部２５５へ送る
。文字判別部２５５では、部分パターン判別部２５４か
ら送られる入力された文字パターンの特徴と候補部分パ
ターンに従い、候補部分パターンによって文字辞書部２
５８に登録されている文字パターンの中から比較すべき
文字パターンを選別して入力された文字パターンの特徴
と文字パターンを比較し、最も相違度の小さい、あるい
は類似度の高い文字を認識結果として出力する。尚、部
分パターン判別部２５４及び文字判別部２５５は、第１
図（ｂ）と同様にＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭから構成され
ており、第２５図に示したＲＯＭ２５４ａ、２５５ａに
は、処理プログラムが格納されている。

第２６図は部分パターンの例を示す図であり、偏や帝、
冠等の部首や多くの漢字に出現する部分パターンに番号
を対応させている。第２７図は多くの文字に出現するス
トロークの例を示す図であり、各ストロークに対して番
号を対応させている。これらのストロークは文字を構成
している基本的なストロークなので、以後、基本ストロ
ークと呼ぶ。

第２８図は第２５図の部分パターン辞書部２５７の構造
を示す図である０部分パターン辞書部２５７は多数の部
分パターンブロック２５７ａの集合であり、各部分パタ
ーンブロックは部分パターン番号、部分パターンの画数
、その部分パターンの措置体の部分パターン番号、部分
２５７ｂ、切り出し情報から構成されている０部分には
、その部分パターンを構成している各ストロークの端点
の座標と第２７図で示した基本ストローク２７を表わす
番号が登録されている。

第２９図は部分パターンブロック２５７ａの一例であり
、「糸」に対応する部分パターンブロック２５７ａであ
る。「１２」は「糸」の部分パターン番号であり、「５
」は「糸」の画数、「１１」は「糸」の措置体「糸」の
部分パターン番号であり、次の５個の情報には各ストロ
ークの始点の座標、終点の座標、概形を表わす番号を含
む部分２５７ｂが登録されている。最後の「０」は切り
出し情報であり、入力された文字パターンとこの部分パ
ターンとの比較判別では、入力された文字パターンから
筆順において「始め」の５画を切り出して比較すること
を示している。もし、切り出し情報が「１」であれば、
入力された文字パターンから筆順において「終り」の５
画を切り出して比較する。第３０図は第２９図の部分２
５７ｂの基になった部分パターンを図示したものであり
、すべてのストロークが文字枠の左半分にある。

第３１図は部分パターン判別部の処理手順を示すフロー
チャートであり、第３２図は部分パターンの判別におい
て利用する各基本ストローク間の相違度表の一部を示す
図である。以下、第３１図に従って動作を説明する。部
分パターン判別部２５４はステップ５３１０で特徴抽出
部２５３から入力された文字パターンの特徴を入力する
と、辞書部２５６の部分パターン辞書部２５７をアクセ
スし、ステップ５３１１へ進む。ステップ５３１１では
比較していない部分パターンがまだあるかどうかを判別
し、ある場合はステップ５３１２へ進む。ステップ５３
１２では比較すべき部分パターンの各情報を入力し、ス
テップ５３１３でその画数を切り出し情報により入力さ
れた文字パターンから対応する情報を切り出し、ステッ
プ５３１４で入力された文字パターンと部分の各ストロ
ークの端点間の距離の和、およびストローク間相違度の
和を求め、この２つの値の和を部分ストロークの画数で
割った値をこの部分パターンの入力された文字パターン
に対する相違度とする。このようにして、１つの部分パ
ターンの相違度が求まるとステップ５３１０へ戻る。ス
テップ５３１１で入力された文字パターンとすべての部
分パターンとの比較が終了したと判断された場合はステ
ップ５３１４へ進み、最も相違度の小さな部分パターン
３個を候補部分パターンとして出力する。

第３３図は本実施例の文字辞書部２５８の一例の構成を
示す図であり、文字辞書部２５８は画数毎に分割され、
さらに、各画数辞書部２５８ａは部分パターン毎にまと
まっている。例えば、第３３図に示すように、「シ」を
含む文字は１つのグループを形成し、「糸」を含む文字
は別の１つのグループを形成している。各グループの先
頭にはその部分パターン番号が格納されている。

第３４図は文字判別部の処理手順を示すフローチャート
である０文字判別部２５５はステップ５３４０で部分パ
ターン判別部２５４から入力された文字パターンの特徴
と候補部分パターンを入力する。ステップ５３４１では
まだ判別していない部分パターンのグループがあるかど
うかの判別を行い、ある場合はステップ５３４２へ進む
、ステップ５３４２では、文字辞書部２５８をアクセス
し、部分パターンを入力し、ステップ５３４３でその部
分パターンが候補部分パターンに含まれているかどうか
を判別し、含まれている場合はステップ５３４４へ進み
、この部分パターンのグループに属する文字パターンと
入力された文字パターンとの比較を行いステップ５３４
１へ戻る。

ステップ５３４３で部分パターンが候補部分パターンに
含まれていなければステップ５３４５へ進み、その部分
パターンのグループに含まれる文字パターンをスキップ
し、ステップ５３４１へ戻る。ステップ５３４４で比較
を行うか、ステップ５３４５で文字パターンをスキップ
することにより、次の部分パターンのグループに到達す
る。画数辞書部２５８ａの終りに到達すると、ステップ
５３４１で画数辞書部２５８ａの終りを判断して終了す
る。他の画数辞書部２５８ａについて比較する場合は、
再びステップ５３４０より開始する。

尚、本実施例において、部分パターン判別部は３個の候
補部分パターンを出力しているが、必ずしも３個である
必要はなく、１個あるいは５個というように少数個であ
れば良い、又、多くとも３個以内というようにある一定
個以内の候補部分パターンを出力するようにしてもよい
、さらに、矢力された文字パターンの特徴と、各部分パ
ターン辞書部との比較において、入力された文字パター
ンがすべての部分パターンと大きく異なる、すなわち、
相違度が非常に大きい場合は候補部分パターンが無いこ
とを出力し、そのような場合、文字判別部は入力された
文字パターンをすべての文字パターンと比較するように
してもよい。又、第１実施例と第２実施例とを組み合わ
せて、それぞれの文字によって、より認識率の高く、認
識時間の短い方を選ぶような構成も考えられる。この場
合は候補部分パターンとして、相違度が所定のしきい値
より小さいものを還び、小さいものがない場合は、第１
実施例の比較をする等の組み合わせが考えられる。

以上説明したように、辞書部に文字辞書部とともに部分
パターン辞書部を設け、部分パターン辞書部に各部分パ
ターンの少なくともストローク数と、各ストロークの端
点の座標と、ストロークの形を表わす情報と、１文字の
情報の中からその部分パターンを切り出すための情報を
登録し、入力された文字パターンに対して部分パターン
辞書部を用いて一部分パターン判別を行い、その結果に
よって比較すべき文字パターンを選別し、入力された文
字パターンの特徴と文字パターンとの比較を行うことに
より、入力された文字パターンの特徴と文字パターンと
の比較回数が減少し、認識時間の短いパターン認識装置
が実現される。ひいては、認識文字種の拡大が可能にな
る一方、多くの文字パターンを登録可能となる他、１文
字パターンとの比較にかかる処理時間が問題にならなく
なるため、画数や筆順などの制限の緩和された情報処理
装置が可能になる。

尚、本実施例においては、説明を記号１図形を含む文字
パターンについて行ったが、音声１画像等のパターン認
識においても、まとまりを持った部分パターンへの分割
や出現率の高い部分パターンの予備判断等の技術思想は
広く利用できる。

［発明の効果］本発明により、パターン作成時の筆順変動を十分に考慮
した上で、パターンを基本ストロークに分解して、予め
登録されているパターンのストロークと比較することに
より、続は字を認識でき、かつ認識時間の短いパターン
認識装置を提供できる。

【図面の簡単な説明】

第１図（ａ）は第１実施例のパターン認識装置の構成図
、第１図（ｂ）は文字判別部の構成図、第２図は辞書部の構造を示す図、第３図（ａ）、（ｂ）は「思」の文字ブロックの構造を
示す図、第４図は措置の種々な筆順の「思」を示す図、第５図（
ａ）は措置の「思」の比較結果を示す図、第５図（ｂ）は相違度を表わす重み付けを示す図、第６図は２分割の場合の処理手順を示すフローチャート
、第７図は続は書きされた「思」の筆記例を示す図、第８図（ａ）は続は書きされた「思」の入力された文字
パターンと辞書部の文字パターンとの比較結果を示す図
、第８図（ｂ）は相違度を表わす重み付けを示す図、第９図は「数」の筆記例を示す図、第１０図（ａ）、（ｂ）は「数」の文字ブロックの構成
図、第１１図はｒ数」の入力された文字パターンと辞書部の
文字パターンとの比較結果を示す図、第１２図は任意の
分割の場合の処理手順のフローチャート、第１３図は辞書部に登録されている「思」と「計」の筆
記例を示す図、第１４図は「思」と「計」のストローク対応を示す図、第１５図は相違度により処理を中断する場合の入力され
た文字パターンと辞書部の文字パターンとの処理手順を
示すフローチャート、第１６図は基本ストローク表の一例を示す図、ＴＳ１７
図は「何」の文字パターンの一例を示す図、第１８図は「何」の筆記例を示す図、第１９図、第２０図は認識手順を示すフローチャート、第２１図は基本ストローク間相違度表の一部を示す図、第２２図は「何」の筆記例を示す図、第２３図は第ｎ図の「何」の筆記例の各ストロークの基
本ストローク番号と始終点の座標を示す図、第２４図は基本ストロークに分解した場合の入力された
文字パターンと辞書部の文字パターンのストロークの対
応関係を示す図、第２５図は第２実施例のパターン認識装置の構成図、第２６図は部分パターンの側口、第２７図は基本ストロークの側口、第２８図は部分パターン辞書部の構成図、第２９図は部
分パターン辞書部に登録されている「糸」の部分パター
ンの一例図、 ′ｆＳ３ｏ図は「糸」の部分パターンを示、した図、第
３１図は部分パターン判別部の処理手順を示すフローチ
ャート、第３２図は基本ストローク間の相違度表の一部を示す図
、第３３図は文字辞書部の構成を示す図、第３４図は文字
判別部の処理手順を示すフローチャートである。図中、１・・・タブレット、２・・・入力ペン、３・・
・特徴抽出部、４・・・文字判別部、５・・・辞書部、
４１・・・ＣＰＵ、４２・・・ＲＯＭ、４３・・・ＲＡ
Ｍ、２５１・・・情報入力部、２５２・・・入力ペン、
２５３・・・特徴抽出部、２５４・・・部分パターン判
別部、２５５・・・文字判別部、２５６・・・辞書部、
２５７・・・部分パターン辞書部、２５８・・・文字辞
書部、２５４ａ。２５５ａ・・・ＲＯＭである。特許出願人　　キャノン株式会社第１図（ａ）第２図第３図（ａ）　　　　第３図（ｂ）第４図１）　　　　　　Ｓｕ゛第５図（ａ）第５図（ｂ）第８図（Ｑ）第８図（ｂ）第１１図第１６図第１７図第１８図第１９図第２０図第２１図第２２図第２３図第２５図第２６図第２８図第２９図第３０図第３１図第３２図第３３図

Claims

【特許請求の範囲】

（１）入力されたパターンと予め登録されているパター
ンとを比較して、前記入力されたパターンを認識するパ
ターン認識装置において、入力されたパターンを基本ス
トロークに分解して、分解されて得たストローク情報と
予め登録されているストロークの端点座標を含むストロ
ーク情報とを比較する比較手段と、該比較手段の比較結
果に基づいて前記入力されたパターンを認識する認識手
段とを備えることを特徴とするパターン認識装置。
（２）パターンは、記号及び図形を含む文字パターンで
あることを特徴とする特許請求の範囲第１項記載のパタ
ーン認識装置。
（３）比較手段は、端点の座標の違いを表す値と基本ス
トロークの違いを表す値との和と、所定の許容値との大
小でストロークの異同を比較することを特徴とする特許
請求の範囲第１項記載のパターン認識装置。
（４）認識手段は、入力されたパターンと予め登録され
ているパターンとのストロークの違いを表す値と、所定
の許容値との大小でパターンの異同を認識することを特
徴とする特許請求の範囲第１項記載のパターン認識装置
。
（５）予め登録されているパターンは、パターンを識別
するコードと、パターンのストロークを表すストローク
を含むことを特徴とする特許請求の範囲第４項記載のパ
ターン認識装置。