JPS63254589A - 手書き文字認識方法 - Google Patents
手書き文字認識方法Info
- Publication number
- JPS63254589A JPS63254589A JP62088840A JP8884087A JPS63254589A JP S63254589 A JPS63254589 A JP S63254589A JP 62088840 A JP62088840 A JP 62088840A JP 8884087 A JP8884087 A JP 8884087A JP S63254589 A JPS63254589 A JP S63254589A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- character
- dictionary
- difference
- stroke
- input
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Character Discrimination (AREA)
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明は、手書きされた文字の読み取りに適した。オン
ライン手書文字認識方式に関する。
ライン手書文字認識方式に関する。
従来の方式は、特開昭５８−１２３１７７号に記載のよ
うに１文字パターンを、各ストロークごとにＮ等分して
折れ線近似したＮ本の方向差ベクトルと始点／終点の座
標により、入力文字と辞書文字の比較を行っている。
うに１文字パターンを、各ストロークごとにＮ等分して
折れ線近似したＮ本の方向差ベクトルと始点／終点の座
標により、入力文字と辞書文字の比較を行っている。
上記従来技術は、特徴的でない部分には変動がありがち
な点については配慮されておらずこの部分の変動が大き
い為に誤認識しやすいといった問題があった。
な点については配慮されておらずこの部分の変動が大き
い為に誤認識しやすいといった問題があった。
本発明の目的は、特徴的か否かにより、各部の評価の関
数を変え文字の相違度を適切に行うことにある。
数を変え文字の相違度を適切に行うことにある。
上記目的は、辞書パターンよりその特徴を自動的に検出
し、この結果から算出した評価関数により、入力文字と
辞書文字の比較を行う事で達成される。
し、この結果から算出した評価関数により、入力文字と
辞書文字の比較を行う事で達成される。
辞書文字は同一カテゴリ内の標準であり、その辞書文字
から、特徴的な部分が検出できる。この部分に重みを持
たせる事により、他文字が入力された際、該マツチング
をさける事ができる。
から、特徴的な部分が検出できる。この部分に重みを持
たせる事により、他文字が入力された際、該マツチング
をさける事ができる。
以下、本発明の一実施例を第１図〜第１１図により説明
する。
する。
第１図は、手書き文字入力装置のシステム構成図である
。タブレット１上に手書きした文字ストロークは、信号
線１０１を介し、サンプリング装置２において、単位時
間ごとのｘｙ座標点列として読み込まれ、信号線１０２
に出力される。近似装置３では、１文字分の大きさの正
規化及び、位置ずれの補正を行う。さらに、１ストロー
クをＮ等分して始点、始点、及びＮ個の方向差ベクトル
に変換して信号線１０３に出力する。
。タブレット１上に手書きした文字ストロークは、信号
線１０１を介し、サンプリング装置２において、単位時
間ごとのｘｙ座標点列として読み込まれ、信号線１０２
に出力される。近似装置３では、１文字分の大きさの正
規化及び、位置ずれの補正を行う。さらに、１ストロー
クをＮ等分して始点、始点、及びＮ個の方向差ベクトル
に変換して信号線１０３に出力する。
第２図は、Ｎ＝５のとき入力文字ＩＩ Ｅ Ｉ７を近似
装置３によりベクトル列に変換した例である。
装置３によりベクトル列に変換した例である。
第９図において、辞書４には、あらかじめ近似装置３に
よりベクトル列に変換してある、各種標準文字が登録さ
れている。候補選択装置５は、信号線１０４より辞書パ
ターンを、信号線１０３より入カバターンを受は取り、
マツチングを行う。
よりベクトル列に変換してある、各種標準文字が登録さ
れている。候補選択装置５は、信号線１０４より辞書パ
ターンを、信号線１０３より入カバターンを受は取り、
マツチングを行う。
候補文字と判定された辞書パターンは、信号線１０５に
出力される。
出力される。
第１図点線内は、詳細識別装置１１である。詳細識別装
置１１は、信号線１０３より、入カバターンを受は取り
、各候補文字ごとに、信号線１０５より辞書パターンを
受は取ってマツチングを行い、評価値が最も良かった候
補文字を認識結果として信号線１０５に出力する。
置１１は、信号線１０３より、入カバターンを受は取り
、各候補文字ごとに、信号線１０５より辞書パターンを
受は取ってマツチングを行い、評価値が最も良かった候
補文字を認識結果として信号線１０５に出力する。
第３図は、第１図詳細識別装置９の動作手順のＰＡＤ図
である。
である。
第１図点線内価装置６では、第３図手順２２に従い、入
力／辞書パターンの各対応ストロークの形状を比較し、
その相違度ＤＩＳＴ、Ｋを、信号線１０６に出力する。
力／辞書パターンの各対応ストロークの形状を比較し、
その相違度ＤＩＳＴ、Ｋを、信号線１０６に出力する。
第１図絶対位置評価装置７では、第３図手順２３に従い
、入力／辞書パターンの各対応ストローク端点の絶対位
置を比較し、その相違度ＤＩＳＴ、Ａを信号線１０７に
出力する。第１図相対位置評価装置８では、第３図手順
２４に従い、入力／辞書パターンの各対応ストローク間
相対位置関係を比較し、その相違度ＤＩＳＴ、Ｓを信号
＆！１０８に出力する。
、入力／辞書パターンの各対応ストローク端点の絶対位
置を比較し、その相違度ＤＩＳＴ、Ａを信号線１０７に
出力する。第１図相対位置評価装置８では、第３図手順
２４に従い、入力／辞書パターンの各対応ストローク間
相対位置関係を比較し、その相違度ＤＩＳＴ、Ｓを信号
＆！１０８に出力する。
第１図総合評価装置９では、第３図手順２５に従って、
１候補文字についての総合的な評価を行い、その辞書／
入カバターンの相違度ＤＩＳＴを信号線１０９に、その
候補文字Ｎαを信号線１１０に出力する。
１候補文字についての総合的な評価を行い、その辞書／
入カバターンの相違度ＤＩＳＴを信号線１０９に、その
候補文字Ｎαを信号線１１０に出力する。
第１図第１候補選択装置１０では、第３図手順２０およ
び手順２６．２７により、相違度ＤＩＳＴが最も小さい
候補文字を選択し、信号ａ１１１に出力する。
び手順２６．２７により、相違度ＤＩＳＴが最も小さい
候補文字を選択し、信号ａ１１１に出力する。
以下に、第３図手順２２を、第４図〜第６図を用いて行
う。
う。
各ストロークの形状相違度り一形状は、ただし、
Ｖ” （Ｖ１＋ ｖｚ、”’＋ ＶＮ）＝（（ｘｔｙｙ
ｔＬ （Ｘ２＋３’２Ｌ （Ｘ３＋３’３Ｌ ”””ｔ
（ｘｓ、ｙＮ）） ：辞書方向差ベクトル列 ＶＴ ＝ （ｖｔｔ、 ＶＴ２．−＊ ＶＩＮ）＝
（（Ｘ１１＋ ｙＩＩＬ （ｘ■２＋ｙｒｚＬ （
ｘｒａ＋ｙ ■３Ｌ・・・・・・＋ （ｘｙＮ＋ｙｔＮ
））：入力方向差ベクトル列 ｄ Ｖｌ ＝ （ｄ Ｘ＋＋ ｄ ｙｔ）” （Ｘｔ＋
ｉ Ｘｘ ｙｔ＋ｔ−ｙｔ）ｉ＝１〜Ｎ−１ ：方向差ベクトル差 ：方向差ベクトル変化量 σ：ａ１から推定できる標準偏差 つまり、方向差ベクトルの一次微分即ち、方向差ベクト
ルＶｉ ＝ （ＸＩ ＋ ３’ｌ ）について単位時間
前の方向差ベクトルｖ ｔ−ｉ との差ｄｖ＋ 、およ
び単位時間後の方向差ベクトルＶｔ４１ との差ｄｖ＋
”ｔとから、方向差ベクトルＶ、付近でのストロークの
変化量、即ち方向差ベクトル変化量ａＩ を求める。
ｔＬ （Ｘ２＋３’２Ｌ （Ｘ３＋３’３Ｌ ”””ｔ
（ｘｓ、ｙＮ）） ：辞書方向差ベクトル列 ＶＴ ＝ （ｖｔｔ、 ＶＴ２．−＊ ＶＩＮ）＝
（（Ｘ１１＋ ｙＩＩＬ （ｘ■２＋ｙｒｚＬ （
ｘｒａ＋ｙ ■３Ｌ・・・・・・＋ （ｘｙＮ＋ｙｔＮ
））：入力方向差ベクトル列 ｄ Ｖｌ ＝ （ｄ Ｘ＋＋ ｄ ｙｔ）” （Ｘｔ＋
ｉ Ｘｘ ｙｔ＋ｔ−ｙｔ）ｉ＝１〜Ｎ−１ ：方向差ベクトル差 ：方向差ベクトル変化量 σ：ａ１から推定できる標準偏差 つまり、方向差ベクトルの一次微分即ち、方向差ベクト
ルＶｉ ＝ （ＸＩ ＋ ３’ｌ ）について単位時間
前の方向差ベクトルｖ ｔ−ｉ との差ｄｖ＋ 、およ
び単位時間後の方向差ベクトルＶｔ４１ との差ｄｖ＋
”ｔとから、方向差ベクトルＶ、付近でのストロークの
変化量、即ち方向差ベクトル変化量ａＩ を求める。
また、入カバターンの方向差ベクトルＶｌｄよ、同字の
辞書パターンの方向差ベクトルＶ、を平均として正規分
布に従っていると考えられる。この時の標準偏差σを σ＝平均（ｌ ＸＩ ｘｔｉ＋Ｉ ｙｔ ｖｒｔＩ
） −（２）として、方向差ベクトル変化量ａｌ ごと
に求めておく。
辞書パターンの方向差ベクトルＶ、を平均として正規分
布に従っていると考えられる。この時の標準偏差σを σ＝平均（ｌ ＸＩ ｘｔｉ＋Ｉ ｙｔ ｖｒｔＩ
） −（２）として、方向差ベクトル変化量ａｌ ごと
に求めておく。
第４図は、４種の方向差ベクトル変化量ａ＋別の正規分
布を示している。これより第４図の下のグラフの様な、
関数σ（ａ、）を得て、（１）式に用いる。
布を示している。これより第４図の下のグラフの様な、
関数σ（ａ、）を得て、（１）式に用いる。
その結果、曲がりの多いストローク形状の、方向差ベク
トルｖｒｔのバラツキやすさを補正できる。
トルｖｒｔのバラツキやすさを補正できる。
第５図、第６図は、入カバターン“し″について、辞書
パターンＨＬ、 ＩＩ 、 Ｉｔ （ＩＩとマツチン
グをとった例を示している。単純に、方向差ベクトル間
の差ｌ ｖｒｔ ｖｌ Ｉ をとると １１ Ｌ、
ＩＩの曲がりの部分のバラツキ大が考慮されずに、辞
書パターン“し”と“く”に対する相違度は共に５５で
ある。しかしく１）式を用いる事により、正しい辞書パ
ターン“し″に対する相違度を“く”に対する相違度よ
り小さくなる。
パターンＨＬ、 ＩＩ 、 Ｉｔ （ＩＩとマツチン
グをとった例を示している。単純に、方向差ベクトル間
の差ｌ ｖｒｔ ｖｌ Ｉ をとると １１ Ｌ、
ＩＩの曲がりの部分のバラツキ大が考慮されずに、辞
書パターン“し”と“く”に対する相違度は共に５５で
ある。しかしく１）式を用いる事により、正しい辞書パ
ターン“し″に対する相違度を“く”に対する相違度よ
り小さくなる。
（１）式により各ストローク毎に、形状の相違度、を求
め、文字全体の形状の相違度ＤＩＳＴ、Ｋを！ ここでは Ｄ丁ＳＴ、に＝ＭＩＮ （Ｄ−形状） ・・・（３）
とする。
め、文字全体の形状の相違度ＤＩＳＴ、Ｋを！ ここでは Ｄ丁ＳＴ、に＝ＭＩＮ （Ｄ−形状） ・・・（３）
とする。
第３図手順２３について第２図、第７図、第８図を用い
て以下に説明する。
て以下に説明する。
各ストロークの絶対位置相違度り一絶対は、Ｄ−絶対＝
ｌＰ始、ｘ−Ｐｒ始、ｘｌ＋ｌＰ始、ｙ−Ｐ！始、ｙｌ
＋ｌＰ終、Ｘ−ＰＴ終、ｘｌ＋ＩＰ終、ｙ−ＰＴ終、ｙ
ｌ・・・・・・ （４） ただし。
ｌＰ始、ｘ−Ｐｒ始、ｘｌ＋ｌＰ始、ｙ−Ｐ！始、ｙｌ
＋ｌＰ終、Ｘ−ＰＴ終、ｘｌ＋ＩＰ終、ｙ−ＰＴ終、ｙ
ｌ・・・・・・ （４） ただし。
Ｐ（始／終）、（ｘ／ｙ）：辞書パターンのストローク
（始／終）点の（ｘ／ ｙ）座標 ＰＴ（始／終）、（ｘ／ｙ）：入カバターンのストロー
ク（始／終）の（ｘ／ｙ） 座標 第７図において、（ａ）は“た”の辞書パターン、（ｂ
）は“Ｅ”の入カバターンである。
（始／終）点の（ｘ／ ｙ）座標 ＰＴ（始／終）、（ｘ／ｙ）：入カバターンのストロー
ク（始／終）の（ｘ／ｙ） 座標 第７図において、（ａ）は“た”の辞書パターン、（ｂ
）は“Ｅ”の入カバターンである。
第８図は、第２図に示すパた″の入カバターンを第７図
（ａ）と（ｂ）の辞書パターンについて各ストロークご
とのＤ−絶対を表にしたものである。この例では、文字
全体の絶縁位置の相違度は、両辞書パターン共、９９と
なる。
（ａ）と（ｂ）の辞書パターンについて各ストロークご
とのＤ−絶対を表にしたものである。この例では、文字
全体の絶縁位置の相違度は、両辞書パターン共、９９と
なる。
第３図手順２４について、第２図、第７図〜第１１図を
用い、第２図の入カバターン“た”と、第７図（ｂ）の
辞書パターンＩｔ Ｅ ＩＩとのマツチングを例にとり
、以下に説明する。
用い、第２図の入カバターン“た”と、第７図（ｂ）の
辞書パターンＩｔ Ｅ ＩＩとのマツチングを例にとり
、以下に説明する。
まず、辞書／入カバターンより、Ｔ型の接続関係にある
２ストロークを検出する。第９図の（ａ）は、第８図（
ｂ）の第２ストロークと第３ストロークの例である。第
ｉストロークの外接四角形内に、第２ストロークの端点
が入っていれば、Ｔ型接続と判定する。ここで、第９図
（ａ）の第ｉストロークの様に、外接四角形のあつみに
最小値ＭＩＮを設ける事で、Ｔ型接続を検出しやすくし
ておく。
２ストロークを検出する。第９図の（ａ）は、第８図（
ｂ）の第２ストロークと第３ストロークの例である。第
ｉストロークの外接四角形内に、第２ストロークの端点
が入っていれば、Ｔ型接続と判定する。ここで、第９図
（ａ）の第ｉストロークの様に、外接四角形のあつみに
最小値ＭＩＮを設ける事で、Ｔ型接続を検出しやすくし
ておく。
次に、一方で検出されたＴ型接続が他方の対応するスト
ローク間にあるかどうかをチェックする。
ローク間にあるかどうかをチェックする。
入カバターン１′だ”の、第２ストロークと第３ストロ
ークには、第９図（ｂ）で示す様にＴ型接続がない。こ
の時、この相違度Ｔ＋−を、とする。
ークには、第９図（ｂ）で示す様にＴ型接続がない。こ
の時、この相違度Ｔ＋−を、とする。
次に、同様にして、辞書／入カバターンより、Ｌ型の接
続関係にある２ストロークを検出する。
続関係にある２ストロークを検出する。
第１０図の（ａ）は、第７図（ｂ）の第２ストロークと
第４ストロークの例である。第ｉストロークの端点と第
ｊストロークの端点間の距離ｄが、閾値ｄｔｏよりも小
さければ、Ｌ型接続と判定し、この接続が他方の対応す
るストローク端点間にあるかどうかをチェックする。こ
こでｄＴＨ＝：１０とすれば、第１０図（ａ）はＬ型接
続と判定できる。
第４ストロークの例である。第ｉストロークの端点と第
ｊストロークの端点間の距離ｄが、閾値ｄｔｏよりも小
さければ、Ｌ型接続と判定し、この接続が他方の対応す
るストローク端点間にあるかどうかをチェックする。こ
こでｄＴＨ＝：１０とすれば、第１０図（ａ）はＬ型接
続と判定できる。
一方、入カバターン″た″の第２ストロークと第３スト
ロークには、第１０図（ｂ）で示す様にＬ型接続がない
。この時、この相違度Ｌ Ｉ ＪをＬＩＪ： ｌ ｘｒ
−Ｘ２１ ＋ ｌ ｙｘ ｙｚｌ −ｄｒ。
ロークには、第１０図（ｂ）で示す様にＬ型接続がない
。この時、この相違度Ｌ Ｉ ＪをＬＩＪ： ｌ ｘｒ
−Ｘ２１ ＋ ｌ ｙｘ ｙｚｌ −ｄｒ。
・・・・・（６）
とする。
さらに、辞書／入カバターンより、ＸＭ傘接続関係にあ
る２ストロークを検出する。
る２ストロークを検出する。
第１１図の（ａ）は第７図（ｂ）の第１ストロークと第
２ストロークである。＜Ｐ＋ｓＰ＊５Ｐｔｅの角度変化
量は負であるが、＜ＰｊｓＰｉｅＰＪｅの角度変化量は
正である。従って、四角形ＰｚｓＰＪｓＰｔｅＰＪｅは
凸図形でない為、第ｉストロークと第ｊストロークは交
わらないと考えられる。
２ストロークである。＜Ｐ＋ｓＰ＊５Ｐｔｅの角度変化
量は負であるが、＜ＰｊｓＰｉｅＰＪｅの角度変化量は
正である。従って、四角形ＰｚｓＰＪｓＰｔｅＰＪｅは
凸図形でない為、第ｉストロークと第ｊストロークは交
わらないと考えられる。
一方、第１１図の（ｂ）は第２図の第１ストロークと第
２ストロークであるが、四角形ＰＩｓＰＪｓＰＩｅＰＪ
ｅは、いずれの角も角度変化量の符号が等しい為、凸図
形であるから、第ｉストロークと第ｊストロークは交わ
ると考えられる。
２ストロークであるが、四角形ＰＩｓＰＪｓＰＩｅＰＪ
ｅは、いずれの角も角度変化量の符号が等しい為、凸図
形であるから、第ｉストロークと第ｊストロークは交わ
ると考えられる。
この時、この相違度ＸＩＪを
ＴＩＪ＝ＭＡＸ （Ｉ ＰＩＳＰＪＳ Ｐ■ｔｓＰｔ
ｒｓ ｌ ＋ｌ Ｐ＋ｅＰｊｅ Ｐ＋＋ｅＰｒＪｅ
ｌ ） −（７）とする。
ｒｓ ｌ ＋ｌ Ｐ＋ｅＰｊｅ Ｐ＋＋ｅＰｒＪｅ
ｌ ） −（７）とする。
以上の手法を用いて、各ストローク関係毎に、相違度を
求め、文字全体の形状の相違度ＤＩＳＴ、Ｓをとする。
求め、文字全体の形状の相違度ＤＩＳＴ、Ｓをとする。
ここで、入力“た″と、辞書“Ｅ ｎおよび″た″につ
いては ＤＩ ＳＴ、Ｓ［Ｅ）＝ＭＡＸ（Ｔｔｚ、Ｔ２３．Ｌｚ
ｚ、Ｌ２ａｔＸｔ２）＝ＭＡＸ（１１，８，２３，１６
，２４）＝２４ ＤＩＳＴ、Ｓ（た）＝ＭＡＸ （”）＝φとなる。
いては ＤＩ ＳＴ、Ｓ［Ｅ）＝ＭＡＸ（Ｔｔｚ、Ｔ２３．Ｌｚ
ｚ、Ｌ２ａｔＸｔ２）＝ＭＡＸ（１１，８，２３，１６
，２４）＝２４ ＤＩＳＴ、Ｓ（た）＝ＭＡＸ （”）＝φとなる。
第１図総合評価装置９では、以上の様にして求めた各相
違度から、第３図手順２５に従って、文字全体の、候補
文字に対する相違度ＤＩＳＴを求める。ここではα＝１
．β＝１／４．γ＝１とすると、第２図の入力“た”に
対し、候補文字“Ｅ”は″た”の相違度ＤＩＳＴは Ｄ Ｉ Ｓ Ｔ（Ｅ］＝α傘２４＋β傘９９＋γ傘２４
＝２４＋２４＋２４＝７２ ＤＩＳＴ［た］＝α傘２４＋β申９９＋γ傘φ＝２４＋
２４＋０＝４８ となる。
違度から、第３図手順２５に従って、文字全体の、候補
文字に対する相違度ＤＩＳＴを求める。ここではα＝１
．β＝１／４．γ＝１とすると、第２図の入力“た”に
対し、候補文字“Ｅ”は″た”の相違度ＤＩＳＴは Ｄ Ｉ Ｓ Ｔ（Ｅ］＝α傘２４＋β傘９９＋γ傘２４
＝２４＋２４＋２４＝７２ ＤＩＳＴ［た］＝α傘２４＋β申９９＋γ傘φ＝２４＋
２４＋０＝４８ となる。
第１図第一候補選択装置１ｏでは、第３図手順２０およ
び手順２６．２７に従って、全候補中で、最もＤＩＳＴ
が小さいものを選択する。第２図“た”の入力について
、候補が′Ｅ″と′た″のみだった場合、 ＤＩＳＴ（た） ＜Ｄ Ｉ ＳＴ （Ｅ）であるので、
′た”を認識結果として出力する。
び手順２６．２７に従って、全候補中で、最もＤＩＳＴ
が小さいものを選択する。第２図“た”の入力について
、候補が′Ｅ″と′た″のみだった場合、 ＤＩＳＴ（た） ＜Ｄ Ｉ ＳＴ （Ｅ）であるので、
′た”を認識結果として出力する。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １、入力文字の、各ストロークの端点位置情報と、筆点
運動情報を得る手段と、あらかじめ端点位置情報と筆点
運動情報を登録してある辞書文字の集合と、入力文字と
辞書文字の相違度を算出する手段と、最も相違度の小さ
い辞書文字を認識結果として出力する手段とから成る手
書文字認識方式において、各辞書文字の端点位置情報と
筆点運動情報より、該辞書文字の特徴量を抽出し、該特
徴量を用いて、入力文字と該辞書文字の相違度を算出す
る事を特徴とする手書文字認識方式。 ２、特許請求の範囲第１項において、筆点運動情報を時
間で一次あるいは数二次微分した筆点加速情報を該辞書
文字の特徴量とする事を特徴とする手書文字認識方式。 ３、特許請求の範囲第１項において、２ストローク間の
位置関係を特徴量とする事を特徴とする手書文字認識方
式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62088840A JPH0799537B2 (ja) | 1987-04-13 | 1987-04-13 | 手書き文字認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62088840A JPH0799537B2 (ja) | 1987-04-13 | 1987-04-13 | 手書き文字認識方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS63254589A true JPS63254589A (ja) | 1988-10-21 |
| JPH0799537B2 JPH0799537B2 (ja) | 1995-10-25 |
Family
ID=13954157
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP62088840A Expired - Lifetime JPH0799537B2 (ja) | 1987-04-13 | 1987-04-13 | 手書き文字認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0799537B2 (ja) |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS60211585A (ja) * | 1984-04-06 | 1985-10-23 | Fujitsu Ltd | 文字認識装置 |
-
1987
- 1987-04-13 JP JP62088840A patent/JPH0799537B2/ja not_active Expired - Lifetime
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS60211585A (ja) * | 1984-04-06 | 1985-10-23 | Fujitsu Ltd | 文字認識装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0799537B2 (ja) | 1995-10-25 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US5533147A (en) | Segmentation of handwritten patterns using stroke and jump vectors | |
| US5742705A (en) | Method and apparatus for character recognition of handwritten input | |
| JPH07105316A (ja) | 手書き記号認定装置 | |
| JPS59139485A (ja) | パタ−ン同定方法及び装置 | |
| JPH0981730A (ja) | パターン認識方法及び装置及びコンピュータ制御装置 | |
| JPH07509576A (ja) | 文字の認識方法 | |
| JPS63254589A (ja) | 手書き文字認識方法 | |
| JPH1196302A (ja) | 手書き文字認識装置 | |
| JP2761679B2 (ja) | オンライン手書き文字認識装置 | |
| JPH0253193A (ja) | 文字認識方法および文字認識装置 | |
| JP3221488B2 (ja) | 検証機能付きオンライン文字認識装置 | |
| JP2005141329A (ja) | 手書き文字認識装置、及び手書き文字認識方法 | |
| JP2894305B2 (ja) | 認識装置の候補修正方式 | |
| Chaowicharat et al. | Novel Curve Signatures and a Combination Method for Thai On-Line Handwriting Character Recognition. | |
| JPS60189070A (ja) | 文字入力装置 | |
| JPS6068484A (ja) | オンライン手書き文字認識処理方式 | |
| JP2851865B2 (ja) | 文字認識装置 | |
| JPH0225985A (ja) | 筆跡鑑定装置 | |
| JPS5942908B2 (ja) | 実時間文字認識装置 | |
| Senior et al. | Using constrained snakes for feature spotting in off-line cursive script | |
| JPS58101377A (ja) | オンライン手書き文字入力装置 | |
| JPH09269974A (ja) | オンライン文字認識装置 | |
| JPH08329194A (ja) | 文字認識装置 | |
| JPH0594565A (ja) | 手書文字認識方式 | |
| JPH0766418B2 (ja) | 手書き文字認識装置 |