JPH06301819A - オンライン手書き文字認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 続け字や筆順変動を伴う手書き文字を認識
し、ひらがなのように曲線部分に特徴がある文字や
「し」と「レ」のようにストロークの曲がり方で識別さ
れる文字の認識を容易かつ高速に行う。 【構成】 手書き入力回路４に入力された入力座標デー
タ列をセグメント分割手段１がセグメントに分割し、位
置、長さ、方向、曲率などの特徴量を求める。これを基
に部分筆跡抽出手段２が部分筆跡を抽出する。続いて、
文字識別手段３が、前記部分筆跡に対して文字辞書１０
に記述されている部分筆跡の有無や部分筆跡間の関係と
いった識別条件を判定し、文字を識別する。セグメント
の曲率などの曲線情報を用いて部分筆跡として曲線部分
を抽出できる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、ストロークの続け、省
略や筆順の誤りなどを含む自由な手書き文字を、画数、
筆順などの変動に柔軟に対応して認識するオンライン手
書き文字認識装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、入力されたストロークを辞書に格
納されているどの基本ストロークに一致するかを決定
し、入力された１文字分の基本ストロークの集合を辞書
に格納されている基本ストロークと比較することにより
文字認識を行うオンライン手書き文字認識装置が存在す
る。（参考文献：日経エレクトロニクス 1983.12.5 pp1
15-133）しかしこの方法では、続け字やくずし字などに
より変形した文字や筆順の誤った文字を認識するために
は、多種の基本ストロークを辞書に登録したり、一つの
文字に対して多数の基本ストロークの組を辞書に記述し
たりする必要がある。

【０００３】この欠点を解決するため、特開平２ー５６
６８９に記載されるように、入力された座標データ列を
直線要素データに変換し、文字辞書の内容にしたがって
直線要素データに基づき筆跡の一部分である部分筆跡の
判定を行い、この判定結果に基づいて文字を認識するよ
うにしたオンライン手書き文字認識装置が存在する。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】従来の部分筆跡の判定
による文字認識方法では、直線要素データに基づき部分
筆跡の判定を行うので、曲線部分の判定が難しく、ひら
がななどのように曲線部分に特徴がある文字に対して認
識が難しいという問題点があった。また、同様の理由に
より、「し」と「レ」、「２」と「こ」と「乙」などの
ようにストローク構成がほとんど同じでストロークの曲
がり方によって識別される文字に対して認識が難しいと
いう問題点があった。

【０００５】また、１字１字別々に書かれた文字辞書の
内容にしたがって部分筆跡の判定を行うので、一つの入
力文字に対し同じ部分筆跡の判定が重複して行われ、認
識速度が遅くなるという問題点も有していた。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明では、入力座標デ
ータ列を適当な区間（以後、セグメントと称する）に分
割し、セグメントの位置、長さ、方向、曲率などの特徴
量を求め、これを基に部分筆跡を抽出する。文字の認識
は、前記部分筆跡に対し辞書に記述されている部分筆跡
の有無や部分筆跡間の関係といった識別条件を判定する
ことにより行う。

【０００７】部分筆跡の判定の基になるセグメントは曲
線としての情報も保持しているので、曲線部分筆跡の判
定が可能になる。また、セグメントの曲線情報を用いる
ことにより、ストロークの曲がり方によって識別される
文字の識別も可能となる。

【０００８】また、前記従来例で文字辞書にしたがって
行われていた部分筆跡の判定を、文字辞書の内容によら
ず行うことができ、いくつかの文字で重複して行われて
いた部分筆跡の判定を一回のみにすることができるの
で、認識が高速化する。

【０００９】

【実施例】

（実施例１）図１は本発明のオンライン手書き文字認識
装置の構成図である。手書き入力回路４はタブレットと
ペンを用いた座標入力回路である。セグメント分割手段
１はセグメント分割回路５およびセグメント特徴量計算
回路６より、部分筆跡抽出手段２は部分筆跡抽出制御回
路７および部分筆跡抽出回路８より、また文字識別手段
３は文字識別回路９および文字辞書１０より構成され
る。

【００１０】セグメント分割手段１は、手書き文字入力
回路４から入力座標データ列を受け取り、セグメントに
分割し各セグメントの特徴量を計算して出力する。手書
き入力回路４によって得られた入力座標データ列は、折
れ線近似を用いたセグメント分割回路５により１つ以上
の座標データを要素とするセグメントに分割される。続
いて、セグメント特徴量計算回路６が各セグメントの特
徴量を計算し出力する。

【００１１】部分筆跡抽出手段２は、セグメント分割手
段１からセグメントの特徴量を受け取り、予め決められ
た部分筆跡を抽出して出力する。部分筆跡抽出制御回路
７は、セグメント分割手段１から受け取った各セグメン
トの特徴量とともに抽出条件と選択条件を指定して部分
筆跡抽出回路８を動作させることにより、決められた部
分筆跡を抽出する。抽出条件はどのような部分筆跡を抽
出するかという条件であり、例えば「下向きの直線筆
跡」というような条件である。一方選択条件は、抽出条
件に合う部分筆跡が複数合った場合どの部分筆跡を選択
して出力するかという条件であり、例えば「最も長い筆
跡」というような条件である。部分筆跡抽出回路８は、
セグメントの特徴量、抽出条件、選択条件を受け取り、
セグメントの特徴量に基づいて抽出条件に合うセグメン
トを結合することにより部分筆跡を抽出し、抽出された
部分筆跡のなかから選択条件を満たす部分筆跡を出力す
る。部分筆跡抽出回路８が出力する部分筆跡は０あるい
は複数になることもある。部分筆跡抽出手段２で抽出さ
れた部分筆跡はすべて文字識別手段３に送られる。

【００１２】文字識別手段３は、部分筆跡抽出手段２か
ら部分筆跡を受け取り、文字辞書１０の記述にしたがい
文字の識別を行い識別された文字を出力する。文字辞書
１０には、ある文字を識別するために必要な部分筆跡の
存在や部分筆跡間の関係といった識別条件が記述されて
いる。文字識別回路９は、部分筆跡抽出手段２から受け
取った部分筆跡に対して文字辞書１０に記述されている
識別条件を判定し、条件が成立した場合は識別された文
字を出力する。

【００１３】図２は、本発明のセグメント特徴量を示す
図である。セグメント特徴量としては、以下の７つを使
用する。

【００１４】特徴量 １.始点座標（パラメタＰ２１） ２.終点座標（パラメタＰ２２） ３.長さ（パラメタＰ２３，Ｌ） ４.８方向化された始点から終点へ向かう方向（パラメ
タＰ２４） ５.始点と終点を結ぶ線分から各要素までの距離の最大
値（パラメタＰ２５、ｈ）と線分長の比 ｈ／Ｌ （湾曲
度） ６.前記線分を始点から終点へ向かうとき各要素が左右
どちらに分布しているか（左右分布） ７.直前のセグメントの方向と現在のセグメントの方向
差が８方向で１以下であり、直前セグメントと連結して
直前セグメントの方向の直線筆跡となりうるかどうか
（連結可能性） 特徴量５（湾曲度）は、始点と終点を結ぶ線分から要素
までの距離の最大値と線分長の比が大きいほど線分と要
素が離れており、セグメントがより湾曲していることを
示す特徴量であり、特徴量６（左右分布）はセグメント
が右曲がりか左曲がりかを示す特徴量である。

【００１５】図３に部分筆跡抽出回路８の動作を流れ図
により示す。部分筆跡抽出回路８は、ステップＳ３１、
Ｓ３２でセグメントを入力順に１つずつ走査する。ステ
ップＳ３３では、ステップＳ３１において取り出された
セグメントが抽出条件を満たすかどうか判定する。条件
を満たす場合は、ステップＳ３４で現在抽出中の部分筆
跡に結合する。ステップＳ３４において、現在抽出中の
部分筆跡がない場合は新しい部分筆跡として記憶し抽出
を開始する。ステップＳ３２においてすべてのセグメン
トの走査が終了すると、ステップＳ３５に進み記憶され
ている部分筆跡の中から選択条件を満たす部分筆跡を選
択し出力する。

【００１６】図４は、「最も長い右回りの曲線筆跡」を
抽出するよう指示された場合の部分筆跡抽出回路８の動
作を示す流れ図である。抽出条件は「右回りの曲線筆
跡」であり、選択条件は「最も長い筆跡」である。図３
で抽出条件の判定を行っていたステップＳ３３が、ステ
ップＳ４３、Ｓ４４、Ｓ４５に具体的に展開されてい
る。ステップＳ４３、Ｓ４４は、セグメントが湾曲して
いる、すなわち曲線筆跡であるという条件を判定し、ス
テップＳ４５はセグメントが右曲がりである、すなわち
右回りの筆跡であるという条件を判定する。部分筆跡抽
出回路８は、ステップＳ４１、Ｓ４２によりセグメント
を入力順に１つずつ走査する。ステップＳ４１において
取り出されたセグメントについて、ステップＳ４３では
特徴量５（湾曲度）が大きいかどうか、ステップＳ４４
では特徴量６（左右分布）が左右どちらか一方に偏って
いるかどうかをチェックし、いずれか成り立っていれば
このセグメントは湾曲していると判定され、ステップＳ
４５に進む。ステップＳ４５では、特徴量６（左右分
布）が左に偏っているすなわちこのセグメントが右曲が
りかどうかチェックし、成り立っていれば抽出条件を満
たすので、ステップＳ４６で抽出中の部分筆跡に結合す
る。ステップＳ４６において、現在抽出中の筆跡がない
場合は新しい部分筆跡として記憶する。ステップＳ４２
においてすべてのセグメントの走査が終了すると、ステ
ップＳ４７に進み、抽出された部分筆跡の中から最も長
い部分筆跡を選択し出力する。

【００１７】図５は、文字辞書１０の一部を示す概念図
である。文字辞書１０には、部分筆跡の有無、部分筆跡
間の位置関係や入力順といった識別条件がツリーに記述
されている。文字辞書１０中には図のようなツリーが複
数存在し、それぞれが根５１を持つ。各識別条件の成否
で文字は２つの集合に分けられるが、識別条件は、それ
が作る２つの集合が類似文字の集合になるように並べら
れている。例えば「あ」「め」「お」「の」および
「け」「い」はそれぞれ類似文字の集合と考えられる
が、図において「長い右回りの曲線筆跡あり」という識
別条件で前記２つの集合が作られる。

【００１８】また、文字辞書１０には、文字を識別する
のに必要最小限の部分筆跡が識別条件として記述されて
おり、文字を構成するストロークがすべて識別条件とし
て記述されているわけではない。例えば「お」の右上の
ストロークは、筆記者により位置、方向、長さがまった
く異なるような不安定なストロークであるが、文字辞書
１０中には前記ストロークに関する識別条件はない。前
記ストローク以外の部分筆跡を用いて識別することによ
り、筆記者による不安定なストロークの影響を避けてい
る。

【００１９】図６に文字識別回路９の動作を流れ図によ
り示す。文字識別回路９は、ステップＳ６１で文字辞書
１０を読み込み、ステップＳ６３で前記ツリーの根５１
から識別条件の判定結果にしたがって順に個々の識別条
件を１つずつ読み込む。読み込んだ識別条件が部分筆跡
の有無に関する条件であった場合（ステップＳ６５）、
部分筆跡抽出手段２からわたされた部分筆跡の中に識別
条件を満たす部分筆跡が存在するか検索し（ステップＳ
６６）、存在する場合はこの部分筆跡を記憶し、ステッ
プＳ６７に進み識別条件の判定を継続する。存在しない
場合はステップＳ６２に戻る。またステップＳ６５で識
別条件が部分筆跡の有無に関する条件でなかった場合は
ステップＳ６７に進む。続いて、識別条件が部分筆跡間
の関係に関する条件であった場合（ステップＳ６７）、
ステップＳ６８に進み、今までにステップＳ６６で検索
され記憶されている部分筆跡の中から対象となる部分筆
跡を選び識別条件が成り立つか判定する。部分筆跡間の
条件が成り立つ場合はステップＳ６３に戻り次の識別条
件を読み込み条件の判定を継続し、条件が成り立たない
場合はステップＳ６２に戻る。またステップＳ６７で識
別条件が部分筆跡間の関係でなかった場合、ステップＳ
６３に戻り次の識別条件の読み込みを行う。文字辞書の
ツリーの末端に達するとステップＳ６４においてこれ以
上識別条件がないので、識別された文字を出力し（ステ
ップＳ６９）、ステップＳ６２に戻る。ステップＳ６２
では、次のツリーの根を探し識別条件をたどれるように
する。もし文字辞書が終了し次のツリーがない場合は、
文字識別を終了する。

【００２０】図７から図１０は、続け字「あ」の入力を
用いて処理の過程を示した例である。図中、７１、９
１、１０１は入力座標点、７２、９２、１０２はセグメ
ントの境界を示す。

【００２１】図７は、セグメント分割回路５の処理例を
示す図であり、折れ線近似を行って入力筆跡の分割を行
い、セグメント７３を得ている。折れ線近似方法として
は、文献「２種類の特徴点解析によるオンライン手書き
漢字認識」（電子情報通信学会論文誌 Ｄ−ＩＩ Vol.
J-72-D-II No.9 pp.1432-1440）が一例である。

【００２２】図８は、セグメント特徴量計算回路６の処
理例を示す図であり、求められた特徴量の例を示したも
のである。図に示されるセグメントは、上向きから右方
向にカーブするストロークの一部であり、点Ａを始点、
点Ｂを終点とするセグメントである。文字左下を原点と
し右向きにｘ軸上向きにｙ軸をとった座標系において、
特徴量１（始点座標）は点Ａの座標(18,84)、特徴量２
（終点座標）は点Ｂの座標(69,106)である。また、特徴
量３（長さ）は点ＡＢの距離55、特徴量４（方向）は８
方向化して右上である。特徴量５（湾曲度）は4.1%であ
り、このセグメントがやや湾曲していることを示してい
る。特徴量６（左右分布）は、始点から終点に向かう線
分に対して左側に84%、右側に16%分布しており、左側に
多く分布していることからこのセグメントが右曲がりで
あることを示している。特徴量７（連結可能性）は上で
あり、直前のセグメントの方向が上で現在のセグメント
の方向が右上なので、その差が８方向で１以下であり、
上向きの直線筆跡となりうることを示している。

【００２３】図９は、部分筆跡抽出手段８の処理例を示
す図であり、部分筆跡として８方向の直線筆跡すべてお
よび最も長い右回りの筆跡を抽出した例である。図中９
３が抽出された部分筆跡である。部分筆跡はセグメント
を共有して重なることができるので、抽出条件が成り立
つすべての部分筆跡が抽出される。

【００２４】図１０は、文字識別回路９の処理例を示す
図であり、文字辞書１０に記述されている識別条件を判
定した例である。図中１０３、１０４、１０５は識別条
件の判定に用いられた部分筆跡である。図５に示した文
字辞書１０を「あ」についてたどると、 １.筆跡の入りが下向きである全体にわたる右回りの曲
線筆跡があり、 ２.かつ、中央部に十分長い下向きの直線筆跡があり、 ３.かつ、上部中央に右向きの直線筆跡があれば、
「あ」である。

【００２５】と記述されており、文字識別回路９はひら
がな「あ」の識別に必要な部分筆跡として３つの部分筆
跡、右回りの曲線筆跡１０３、下向きの直線筆跡１０
４、右向きの直線筆跡１０５を選択し識別条件の判定を
行っている。この結果、図８に示された入力文字は、ひ
らがな「あ」であると識別される。

【００２６】このように、本発明によれば部分筆跡とし
て右回りの筆跡のような曲線筆跡を抽出することができ
るので、曲線部に特徴があるひらがなのような文字の認
識が可能になる。

【００２７】従来の直線要素データに基づく曲線筆跡の
抽出は、連続するセグメントの角度変化が既定値内に入
っているあいだ追跡することにより行われていたため、
例えば「あ」の左下先端部のように角度変化が大きい部
分は、連続して抽出できなかった。これを解決するため
にセグメントの角度変化が既定値内に入るようにセグメ
ントを十分小さくしていたが、セグメントを小さくする
と入力文字中のセグメント数が増加し処理時間が遅くな
ってしまう。一方本発明によれば、連続するセグメント
の角度変化以外の特徴も用いて曲線筆跡の抽出ができる
ので、角度変化が大きい部分も連続して抽出する事が可
能となり、またセグメント数の増加により処理速度が遅
くなるのを避けることができる。

【００２８】また、文字辞書内に作られる類似文字の集
合を用いれば、認識候補文字を容易に求めることができ
る。例えば図５において「あ」「め」「お」「の」およ
び「け」「い」はそれぞれ類似文字の集合を作っている
ので、「あ」と識別された入力文字に対し「め」「お」
「の」を認識候補とすることができる。実際、手書きの
「あ」「め」などは類似している場合が多く、類似文字
を候補文字とすることにより候補まで含めた認識率を容
易に上げることができる。

【００２９】実施例においては、折れ線近似に基づいて
セグメント分割を行ったが、入力ストロークを一定の長
さに分割する方法、横方向縦方向等間隔に分割する方法
や、一定時間間隔で分割する方法などを用いても良い。

【００３０】また、セグメント特徴量計算回路６は、図
２に示した７つの特徴量を計算しているが、他に、例え
ばセグメントを書くのに要した時間や曲線筆跡となりう
るかどうかといった特徴量を求めておくことも可能であ
る。

【００３１】（実施例２）前実施例では、部分筆跡抽出
手段２は識別対象の文字によらず予め決められた部分筆
跡をすべて抽出し、文字識別手段３がこれらの部分筆跡
に対して識別に必要な部分筆跡の有無などの識別条件の
判定を行った。しかし、この方法では、予め決められた
部分筆跡を抽出するので、必ずしも識別に最も適した部
分筆跡の抽出は行えない。また、文字識別に使用されず
無駄に抽出される部分筆跡が生じ認識速度をおとす場合
がある。本実施例では、文字識別手段３が必要に応じて
部分筆跡抽出手段２を用いて部分筆跡を抽出することに
より、予め部分筆跡を抽出しておかなくても文字識別を
行うことを可能にし、識別に適した部分筆跡の抽出を行
うとともに、抽出する部分筆跡を少なくする。また、そ
の際、図５「お」のように文字の画すべてでなくその文
字を識別するのに必要最小限な部分筆跡のみを抽出する
ことにより、さらに抽出する部分筆跡を減らすことがで
きる。

【００３２】図１１は、このような本実施例のオンライ
ン手書き文字認識装置である。前実施例図１と異なるの
は、部分筆跡抽出手段１１３がセグメント分割手段１１
１から出力されるセグメント特徴量を直接受け取り処理
を行うのでなく、文字識別手段１１２がセグメント特徴
量を受け取り、必要に応じて部分筆跡抽出手段１１３に
特徴量をわたして処理をさせる点である。文字識別回路
１１７以外の各回路、すなわち、手書き入力回路１１
４、セグメント分割回路１１５、セグメント特徴量計算
回路１１６、文字辞書１１８、部分筆跡抽出回路１１９
の動作は前実施例と同じである。文字識別回路１１７
は、セグメント特徴量を受け取ると、文字辞書１１８の
内容にしたがって部分筆跡抽出回路１１９を動作させる
ことにより、文字を識別するのに必要な部分筆跡を抽出
する。この際、文字識別回路１１７は、文字辞書１１８
に記述されている部分筆跡の位置、方向、長さなどの識
別条件を抽出条件および選択条件として部分筆跡抽出回
路１１９を動作させる。部分筆跡抽出回路１１９は、与
えられた抽出条件および選択条件を満たす部分筆跡を出
力する。文字識別回路１１７は前記出力中に文字辞書１
１８の識別条件を満たす部分筆跡が存在するかどうかあ
るいは出力された部分筆跡間の関係が識別条件を満たし
ているかどうか判定し文字を識別する。

【００３３】図１２に本実施例の文字識別回路１１７の
動作を流れ図により示す。前実施例の文字識別回路９
は、図６のステップＳ６６において識別条件を満たす部
分筆跡が部分筆跡抽出手段２から受け取った部分筆跡中
に存在するか検索していたが、本実施例の文字識別回路
１１７は、ステップＳ１２６において識別条件を満たす
部分筆跡を部分筆跡抽出回路１１９を動作させることで
抽出し存在を調べる。

【００３４】図１３、図１４、図１５は、ひらがな
「あ」に対する文字識別回路１１７の処理を示す図であ
る。図中１３１、１４１、１５１は入力座標点、１３
２、１４２、１５２はセグメントの境界を示す。文字識
別回路１１７は、文字辞書１１８の内容にしたがって部
分筆跡抽出回路１１９を用いて、文字を識別するのに必
要な部分筆跡を抽出する。文字辞書１１８は、図５に示
す文字辞書１０と同じであり、前実施例同様に、「あ」
についてたどると、 １.筆跡の入りが下向きである全体にわたる右回りの曲
線筆跡があり、 ２.かつ、中央部に十分長い下向きの直線筆跡があり、 ３.かつ、上部中央に右向きの直線筆跡があれば、
「あ」である。

【００３５】と記述されている。

【００３６】文字識別回路１１７は、文字辞書１１８の
記述にしたがい、部分筆跡抽出回路１１９を用いて、ま
ず先頭セグメントが下向きで全体にわたる右回りの曲線
筆跡１３３を抽出する（図１３）。続いて、中央部の十
分長い下向きの直線筆跡１４３を抽出する（図１４）。
前記２つの部分筆跡についての長さに関する条件は、部
分筆跡抽出回路１１９に最も長い部分筆跡を選択条件と
して与え、抽出された部分筆跡が十分な長さがあるかど
うかで判定する。最後に、上部中央の右向きの直線を抽
出するが、これは特に長さの記述がないので、部分筆跡
抽出回路１１９を用いて上部中央にある右向きの直線１
５３を抽出し、この部分筆跡の存在を調べる（図１
５）。このようにして、入力文字はひらがな「あ」であ
ると識別される。なお、部分筆跡１４４、１５４、１５
５は、すでに抽出された部分筆跡を示す。

【００３７】（実施例３）一般に文字認識においては、
「し」と「レ」、「２」と「こ」と「乙」などのよう
に、ストローク構成がほとんど同じでストロークの曲が
り方によってのみ識別されるような類似文字の認識が大
きな問題となっている。本発明によれば、文字識別手段
はセグメント分割手段の求めた特徴量５（湾曲度）、特
徴量６（左右分布）のようなセグメントの曲線に関する
特徴量を用いて、前記類似文字の識別を行うことが可能
である。例えば、文字辞書を「し」と「レ」についてた
どると、 １.下向きの長い直線筆跡 ２.１の筆跡の終点近傍に始点を持ち右あるいは右上方
向きの直線筆跡 ３.１、２の筆跡とも比較的湾曲していれば「し」、そ
うでなければ「レ」 と記述されているとする。上記条件３に対して、文字識
別回路は図６ステップＳ６６や図１２ステップＳ１２６
において上記条件１、２を満たす部分筆跡内のセグメン
トが湾曲しているかどうか判定する。セグメントが湾曲
しているかどうかの判定は、図４ステップＳ４３、Ｓ４
４と同様に、セグメント特徴量５（湾曲度）が大きいか
どうか、特徴量６（左右分布）が左右どちらか一方に偏
っているかどうかで行う。前記部分筆跡が湾曲している
と判定された場合は「し」と識別され、湾曲していない
と判定された場合は「レ」と識別される。

【００３８】

【発明の効果】本発明では、従来用いていた直線要素デ
ータでなく、曲線情報も保持するセグメントを用いるこ
とにより、部分筆跡として曲線部も使用することが可能
となる。その結果、従来の直線要素データに基づく手法
では難しかったひらがななどのように曲線部分筆跡に特
徴がある文字に対する認識が容易になる。

【００３９】また、本発明ではセグメントの曲線情報を
用いることでストロークの曲がり方による文字の識別が
可能となり、従来の曲線情報を持たない直線要素データ
に基づく手法では認識が難しかった「し」と「レ」、
「２」と「こ」と「乙」などのようにストローク構成が
ほとんど同じでストロークの曲がり方によって識別され
る文字の認識が容易になる。

【００４０】また、本発明では、部分筆跡の抽出を文字
辞書によらず行うことができるので、従来一つの入力文
字に対し重複して行われていた部分筆跡の判定を一回だ
けにすることが可能であり認識が高速化する。さらに、
文字辞書には、文字を識別するのに必要最小限な部分筆
跡が識別条件として記述されており、抽出される部分筆
跡は文字を構成するストローク以下になり得るので、全
ストロークの抽出や判定を行う場合よりも高速化がはか
られる。

【００４１】さらに、本発明では、文字辞書内に作られ
る類似文字の集合を用いて、認識候補文字を容易に求め
ることができる。

【００４２】本発明は、入力座標データ列から部分筆跡
を抽出するので、２つ以上のストロークが続いてしまっ
た続け字や、ストロークの省略による画数変動、または
筆順変動に対しても文字辞書などを変更することなく認
識が行える。ストロークの続けによる画数変動に対して
は、部分筆跡の抽出条件に部分筆跡の先頭セグメントの
位置や方向などを指定するので入力ストロークの途中か
ら部分筆跡を抽出し認識を行うことができる。また、省
略されやすいストロークを持つ文字や、筆記者により位
置、方向、長さがまったく異なるようなストロークを持
つ文字に対しても、前記不安定なストローク以外の部分
筆跡を識別に用いることにより、ストロークの省略や筆
記者による不安定なストロークの影響を受けずに認識を
行うことができる。さらに、筆順変動に対しては、部分
筆跡の抽出がストロークの入力順とは関係なく行われる
ので、文字辞書に変更を加えることなく認識を行うこと
ができる。

【００４３】また、本発明では、入力ストロークから文
字の識別に必要な部分筆跡を抽出するので、すべての入
力ストロークを処理する方法に比べ、文字を構成するス
トローク以外のノイズ入力の影響を受けずに認識を行う
ことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のオンライン手書き文字認識装置の構成
図である。

【図２】本発明のセグメント特徴量を示す図である。

【図３】本発明の部分筆跡抽出回路の動作を示す流れ図
である。

【図４】本発明の部分筆跡抽出回路の動作を示す流れ図
である。

【図５】本発明の文字辞書の一部を示す概念図である。

【図６】本発明の文字識別回路の動作を示す流れ図であ
る。

【図７】本発明のセグメント分割回路の処理例を示す図
である。

【図８】本発明のセグメント特徴量計算回路の処理例を
示す図である。

【図９】本発明の部分筆跡抽出手段の処理例を示す図で
ある。

【図１０】本発明の文字識別回路の処理例を示す図であ
る。

【図１１】本発明のオンライン手書き文字認識装置の構
成図である。

【図１２】本発明の文字識別回路の動作を示す流れ図で
ある。

【図１３】本発明の文字識別回路の処理例を示す図であ
る。

【図１４】本発明の文字識別回路の処理例を示す図であ
る。

【図１５】本発明の文字識別回路の処理例を示す図であ
る。

【符号の説明】

１ セグメント分割手段 ２ 部分筆跡抽出手段 ３ 文字識別手段 ４ 手書き文字入力回路 ５ セグメント分割回路 ６ セグメント特徴量計算回路 ７ 部分筆跡抽出制御回路 ８ 部分筆跡抽出回路 ９ 文字識別回路 １０ 文字辞書 １１１ セグメント分割手段 １１２ 文字識別手段 １１３ 部分筆跡抽出手段 １１４ 手書き文字入力回路 １１５ セグメント分割回路 １１６ セグメント特徴量計算回路 １１７ 文字識別回路 １１８ 文字辞書 １１９ 部分筆跡抽出回路

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 記入された手書き文字の入力座標データ
   列をセグメントに分割し、セグメントの位置、長さ、曲
   率などの特徴量を計算するセグメント分割手段と、 前記セグメントをもとに文字のストロークあるいはスト
   ロークの一部分である部分筆跡を抽出する部分筆跡抽出
   手段と、 前記部分筆跡を辞書に記載されている条件と照合し文字
   あるいは文字の一部を認識する文字識別手段とを有する
   ことを特徴とするオンライン手書き文字認識装置。
2. 【請求項２】 前記部分筆跡抽出手段が曲線部分筆跡の
   抽出を行うことを特徴とする請求項１に記載のオンライ
   ン手書き文字認識装置。
3. 【請求項３】 前記文字識別手段がセグメントの特徴量
   を用いて部分筆跡の照合を行うことを特徴とする請求項
   １に記載のオンライン手書き文字認識装置。
4. 【請求項４】 前記文字識別手段が文字を識別するのに
   必要最小限な部分筆跡のみを前記部分筆跡抽出手段を用
   いて抽出することにより文字認識を行う請求項１に記載
   のオンライン手書き文字認識装置。