JPH08166999A - オンライン手書き文字認識装置 - Google Patents
オンライン手書き文字認識装置Info
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- JPH08166999A JPH08166999A JP6307561A JP30756194A JPH08166999A JP H08166999 A JPH08166999 A JP H08166999A JP 6307561 A JP6307561 A JP 6307561A JP 30756194 A JP30756194 A JP 30756194A JP H08166999 A JPH08166999 A JP H08166999A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 ストローク方向の出現頻度を考慮して、方向
コードを空間的に非対称に設定し、コードの種類を削減
してメモリや辞書サイズの増大を防ぎ、文字の変形に対
して強くする。 【構成】 文字入力部１には、手書き文字が時系列座標
点群として入力される。前処理部２は、入力文字を正規
化し、ストロークを折線近似し、ベクトル化する。特徴
抽出部３は、ベクトルの方向をストロークの特徴量とし
て抽出する。本発明の方向コードは、中心から垂直に上
方と水平に左方を境界とした９０度の範囲を一つの方向
コードとし、それ以外の領域を５等分して作成した、空
間的に非対称な方向コードを用いる。辞書４には文字毎
のストロークの特徴量が登録され、文字認識部５は、入
力文字と辞書の文字の特徴量を比較して、認識処理す
る。
コードを空間的に非対称に設定し、コードの種類を削減
してメモリや辞書サイズの増大を防ぎ、文字の変形に対
して強くする。 【構成】 文字入力部１には、手書き文字が時系列座標
点群として入力される。前処理部２は、入力文字を正規
化し、ストロークを折線近似し、ベクトル化する。特徴
抽出部３は、ベクトルの方向をストロークの特徴量とし
て抽出する。本発明の方向コードは、中心から垂直に上
方と水平に左方を境界とした９０度の範囲を一つの方向
コードとし、それ以外の領域を５等分して作成した、空
間的に非対称な方向コードを用いる。辞書４には文字毎
のストロークの特徴量が登録され、文字認識部５は、入
力文字と辞書の文字の特徴量を比較して、認識処理す
る。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、空間的に非対称な方向
コードを用いて手書き文字を認識するオンライン手書き
文字認識装置に関する。
コードを用いて手書き文字を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】オンライン手書き文字認識装置は、例え
ば、タブレット上での電子ペンの移動方向情報を直接用
いることによって、文字をリアルタイムに認識するもの
であり、その認識方法としては、入力文字の各ストロー
クの方向（８方向、あるいは１６方向）コード列を生成
して、その特徴を調べる方法と、各ストロークの座標位
置すなわち端点、屈折点等を特徴とする方法等が知られ
ている。
ば、タブレット上での電子ペンの移動方向情報を直接用
いることによって、文字をリアルタイムに認識するもの
であり、その認識方法としては、入力文字の各ストロー
クの方向（８方向、あるいは１６方向）コード列を生成
して、その特徴を調べる方法と、各ストロークの座標位
置すなわち端点、屈折点等を特徴とする方法等が知られ
ている。
【０００３】前者の認識方法としては、例えば特開昭５
８−１０１３７７号公報に記載されたオンライン手書き
文字入力装置がある。この装置においては、タブレット
から入力された手書き文字を８方向の成分に分解した文
字ストローク要素に変換し、この文字ストローク要素を
組み合わせたものに対応する文字ストロークコードを作
成し、作成された文字ストロークコードと辞書内の文字
ストロークコードとを比較することによって手書き文字
を認識する。
８−１０１３７７号公報に記載されたオンライン手書き
文字入力装置がある。この装置においては、タブレット
から入力された手書き文字を８方向の成分に分解した文
字ストローク要素に変換し、この文字ストローク要素を
組み合わせたものに対応する文字ストロークコードを作
成し、作成された文字ストロークコードと辞書内の文字
ストロークコードとを比較することによって手書き文字
を認識する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、手書き
文字のストロークの方向は、主に左から右、上から下に
向かうものが多いことから、上記した従来技術のよう
に、ストロークの方向コードを等方的に設定すると、方
向コードの出現頻度に差が出る。また、出現頻度の低い
方向は、筆記者ごとに変動が大きくなる傾向があり、そ
のような入力文字の変形への対応が難しく、そのために
辞書のサイズが大きくなったり、あるいは辞書との照合
のアルゴリズムが煩雑になるという問題がある。
文字のストロークの方向は、主に左から右、上から下に
向かうものが多いことから、上記した従来技術のよう
に、ストロークの方向コードを等方的に設定すると、方
向コードの出現頻度に差が出る。また、出現頻度の低い
方向は、筆記者ごとに変動が大きくなる傾向があり、そ
のような入力文字の変形への対応が難しく、そのために
辞書のサイズが大きくなったり、あるいは辞書との照合
のアルゴリズムが煩雑になるという問題がある。
【０００５】本発明の目的は、ストローク方向の出現頻
度を考慮して、方向コードを空間的に非対称に設定し、
コードの種類を削減してメモリや辞書サイズの増大を防
ぎ、文字の変形に対して強いオンライン手書き文字認識
装置を提供することにある。
度を考慮して、方向コードを空間的に非対称に設定し、
コードの種類を削減してメモリや辞書サイズの増大を防
ぎ、文字の変形に対して強いオンライン手書き文字認識
装置を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
に、請求項１記載の発明では、手書き文字が時系列座標
点群として直接入力される手書き文字入力部と、該入力
された文字の大きさを正規化し、文字を構成する各スト
ロークを折線近似して筆記順に結んだベクトル列に変換
する前処理部と、ストロークの各ベクトルの方向を、空
間的に非対称な方向コードに置き換え、該方向コードの
列をストロークの特徴量として抽出する特徴抽出部と、
予め文字毎のストロークの特徴量を登録した辞書と、前
記入力文字のストロークの特徴量と該辞書内の文字のス
トロークの特徴量とを比較することにより、前記入力さ
れた文字を認識する文字認識部とを備えたことを特徴と
している。
に、請求項１記載の発明では、手書き文字が時系列座標
点群として直接入力される手書き文字入力部と、該入力
された文字の大きさを正規化し、文字を構成する各スト
ロークを折線近似して筆記順に結んだベクトル列に変換
する前処理部と、ストロークの各ベクトルの方向を、空
間的に非対称な方向コードに置き換え、該方向コードの
列をストロークの特徴量として抽出する特徴抽出部と、
予め文字毎のストロークの特徴量を登録した辞書と、前
記入力文字のストロークの特徴量と該辞書内の文字のス
トロークの特徴量とを比較することにより、前記入力さ
れた文字を認識する文字認識部とを備えたことを特徴と
している。
【０００７】請求項２記載の発明では、手書き文字が時
系列座標点群として直接入力される手書き文字入力部
と、該入力された文字の大きさを正規化し、文字を構成
する各ストロークを折線近似して筆記順に結んだベクト
ル列に変換する前処理部と、ストロークの各ベクトルの
方向を、空間的に非対称な方向コードに置き換え、該方
向コードの列をストロークの第１の特徴量として抽出す
る第１の特徴抽出部と、ストロークの各ベクトルの長さ
を、所定の基準値を基に量子化した値の列をストローク
の第２の特徴量として抽出する第２の特徴抽出部と、予
め文字毎のストロークの特徴量を登録した辞書と、前記
入力文字のストロークの特徴量と該辞書内の文字のスト
ロークの特徴量とを比較することにより、前記入力され
た文字を認識する文字認識部とを備えたことを特徴とし
ている。
系列座標点群として直接入力される手書き文字入力部
と、該入力された文字の大きさを正規化し、文字を構成
する各ストロークを折線近似して筆記順に結んだベクト
ル列に変換する前処理部と、ストロークの各ベクトルの
方向を、空間的に非対称な方向コードに置き換え、該方
向コードの列をストロークの第１の特徴量として抽出す
る第１の特徴抽出部と、ストロークの各ベクトルの長さ
を、所定の基準値を基に量子化した値の列をストローク
の第２の特徴量として抽出する第２の特徴抽出部と、予
め文字毎のストロークの特徴量を登録した辞書と、前記
入力文字のストロークの特徴量と該辞書内の文字のスト
ロークの特徴量とを比較することにより、前記入力され
た文字を認識する文字認識部とを備えたことを特徴とし
ている。
【０００８】請求項３記載の発明では、前記所定の基準
値は、文字を構成するベクトルの長さの和を基に算出す
ることを特徴としている。
値は、文字を構成するベクトルの長さの和を基に算出す
ることを特徴としている。
【０００９】請求項４記載の発明では、複数のストロー
クからなる文字について、各ストロークの始点を筆記順
に結んだ第１のベクトル列を求める第１のストローク列
計算部を設け、前記第１、第２の特徴抽出部は、該第１
のベクトル列から前記第１、第２の特徴量を抽出するこ
とを特徴としている。
クからなる文字について、各ストロークの始点を筆記順
に結んだ第１のベクトル列を求める第１のストローク列
計算部を設け、前記第１、第２の特徴抽出部は、該第１
のベクトル列から前記第１、第２の特徴量を抽出するこ
とを特徴としている。
【００１０】請求項５記載の発明では、複数のストロー
クからなる文字について、各ストロークの始点を筆記順
に結んだ第１のベクトル列を求める第１のストローク列
計算部と、各ストロークの外接矩形の中心を筆記順に結
んだ第２のベクトル列を求める第２のストローク列計算
部とを設け、前記第１、第２の特徴抽出部は、該第１、
２のベクトル列から前記第１、第２の特徴量を抽出する
ことを特徴としている。
クからなる文字について、各ストロークの始点を筆記順
に結んだ第１のベクトル列を求める第１のストローク列
計算部と、各ストロークの外接矩形の中心を筆記順に結
んだ第２のベクトル列を求める第２のストローク列計算
部とを設け、前記第１、第２の特徴抽出部は、該第１、
２のベクトル列から前記第１、第２の特徴量を抽出する
ことを特徴としている。
【００１１】請求項６記載の発明では、予め筆記者の筆
記癖を前記辞書の文字と比較、解析して、筆記者毎の最
適な方向コードを作成する方向コード最適化部を設け、
前記特徴抽出部は、該作成された方向コードに基づいて
ストロークの特徴量を抽出することを特徴としている。
記癖を前記辞書の文字と比較、解析して、筆記者毎の最
適な方向コードを作成する方向コード最適化部を設け、
前記特徴抽出部は、該作成された方向コードに基づいて
ストロークの特徴量を抽出することを特徴としている。
【００１２】
【作用】本発明の方向コードは、空間的に非対称に設定
されている。すなわち、中心から垂直に上方と水平に左
方を境界とした９０度の範囲を一つの方向コードとし、
それ以外の領域を５等分して作成された、６方向のコー
ドを用いる。これにより、辞書サイズを増大させること
なく、歪みの大きい文字を認識することができる。
されている。すなわち、中心から垂直に上方と水平に左
方を境界とした９０度の範囲を一つの方向コードとし、
それ以外の領域を５等分して作成された、６方向のコー
ドを用いる。これにより、辞書サイズを増大させること
なく、歪みの大きい文字を認識することができる。
【００１３】
【実施例】以下、本発明の一実施例を図面を用いて具体
的に説明する。 〈実施例１〉図１は、本発明の実施例１の構成を示す。
手書きの文字を直接書き、筆跡を時系列座標点群として
入力する手書き文字入力部１と、入力された文字の正規
化およびストロークの折線近似とベクトル化を行う前処
理部２と、ベクトルの方向をストロークの特徴量として
抽出する特徴抽出部３と、文字ごとにストロークの特徴
量を登録した辞書４と、入力文字と辞書の文字の特徴量
を比較して、入力文字が辞書内のどの文字かを判定する
文字認識部５と、認識文字出力部６から構成されてい
る。
的に説明する。 〈実施例１〉図１は、本発明の実施例１の構成を示す。
手書きの文字を直接書き、筆跡を時系列座標点群として
入力する手書き文字入力部１と、入力された文字の正規
化およびストロークの折線近似とベクトル化を行う前処
理部２と、ベクトルの方向をストロークの特徴量として
抽出する特徴抽出部３と、文字ごとにストロークの特徴
量を登録した辞書４と、入力文字と辞書の文字の特徴量
を比較して、入力文字が辞書内のどの文字かを判定する
文字認識部５と、認識文字出力部６から構成されてい
る。
【００１４】タブレットなどの手書き文字入力部１によ
って、文字はストロークごとに時系列の座標点列に変換
され、前処理部２において、まず、入力された文字の大
きさを、外接矩形の長辺が所定の定数値ｒになるように
正規化される。次に、従来から公知の方法によって折線
近似を行う。続いて、筆記順に隣接点を結びストローク
をベクトルの列に変換して前処理が終了する。図７は、
入力された手書き文字と（ａ）、その前処理の結果を示
す（ｂ）。
って、文字はストロークごとに時系列の座標点列に変換
され、前処理部２において、まず、入力された文字の大
きさを、外接矩形の長辺が所定の定数値ｒになるように
正規化される。次に、従来から公知の方法によって折線
近似を行う。続いて、筆記順に隣接点を結びストローク
をベクトルの列に変換して前処理が終了する。図７は、
入力された手書き文字と（ａ）、その前処理の結果を示
す（ｂ）。
【００１５】特徴抽出部３は、ベクトルの列で表される
ストロークの特徴として、ベクトルの方向コードを算出
する。従来の手法では、図８に示すような等方的な８方
向のものを用いることが多いが、本発明では、図９に示
すような非対称な方向コードを用いる。すなわち、本発
明の方向コードは、中心から垂直に上方と水平に左方を
境界とした９０度の範囲を一つの方向コード（コード２
を割り当てる）とし、それ以外の領域（２７０度分）を
５等分して、各５４度分の領域に対してそれぞれ、コー
ド１、０、５、４、３を割り当てて作成したものであ
る。これにより、従来の方向コードに比べて方向コード
の数が６個に減少しているので、その分メモリを削減す
ることができる。
ストロークの特徴として、ベクトルの方向コードを算出
する。従来の手法では、図８に示すような等方的な８方
向のものを用いることが多いが、本発明では、図９に示
すような非対称な方向コードを用いる。すなわち、本発
明の方向コードは、中心から垂直に上方と水平に左方を
境界とした９０度の範囲を一つの方向コード（コード２
を割り当てる）とし、それ以外の領域（２７０度分）を
５等分して、各５４度分の領域に対してそれぞれ、コー
ド１、０、５、４、３を割り当てて作成したものであ
る。これにより、従来の方向コードに比べて方向コード
の数が６個に減少しているので、その分メモリを削減す
ることができる。
【００１６】図１０（ａ）は、「ループ」の第１の例を
示し、図１０（ｂ）は、「ループ」の第２の例を示す。
また、図１１（ａ）は、「はね」の第１の例を示し、図
１１（ｂ）は、「はね」の第２の例を示す。図１０、１
１に示すように、従来の方向コードでは変形が生じたこ
とによりストロークの特徴量は異なった値となる。図１
０（ａ）では、ストローク（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ）のコード
は「５３１７」であり、（ｂ）では、コード「５２１
０」と異なる。そのため、照合時に、どちらも認識しよ
うとすれば、両方共に方向コードを辞書に登録するか、
照合のアルゴリズムにおいて複雑な処理を行うことが必
要になる。
示し、図１０（ｂ）は、「ループ」の第２の例を示す。
また、図１１（ａ）は、「はね」の第１の例を示し、図
１１（ｂ）は、「はね」の第２の例を示す。図１０、１
１に示すように、従来の方向コードでは変形が生じたこ
とによりストロークの特徴量は異なった値となる。図１
０（ａ）では、ストローク（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ）のコード
は「５３１７」であり、（ｂ）では、コード「５２１
０」と異なる。そのため、照合時に、どちらも認識しよ
うとすれば、両方共に方向コードを辞書に登録するか、
照合のアルゴリズムにおいて複雑な処理を行うことが必
要になる。
【００１７】これに対して、図９に示す本発明のコード
を用いれば、図１０、１１に示す程度の変形による特徴
量の差異は生じず（図１０（ａ）、（ｂ）では、共に方
向コード「４２０５」、図１１（ａ）、（ｂ）は共に方
向コード「４２」となる）、辞書のサイズの増加や照合
アルゴリズムの複雑化を防止することができる。
を用いれば、図１０、１１に示す程度の変形による特徴
量の差異は生じず（図１０（ａ）、（ｂ）では、共に方
向コード「４２０５」、図１１（ａ）、（ｂ）は共に方
向コード「４２」となる）、辞書のサイズの増加や照合
アルゴリズムの複雑化を防止することができる。
【００１８】特徴抽出部３により抽出された特徴量を用
い、文字認識部４において、辞書５に登録されている文
字の特徴量とストローク毎にマッチングを行う。まず、
入力された文字のストロークと辞書の文字のストローク
の方向コードの数の差を調べ、差が２以内のもののみ、
コード毎のマッチングを行う。マッチングは、入力され
たストロークの最初のコードと辞書のストロークのコー
ドとを照合し、適合すれば、マッチングを行うコードを
更新して繰り返す。このとき、コードの順序が入れ替わ
るような組み合わせは行わない。
い、文字認識部４において、辞書５に登録されている文
字の特徴量とストローク毎にマッチングを行う。まず、
入力された文字のストロークと辞書の文字のストローク
の方向コードの数の差を調べ、差が２以内のもののみ、
コード毎のマッチングを行う。マッチングは、入力され
たストロークの最初のコードと辞書のストロークのコー
ドとを照合し、適合すれば、マッチングを行うコードを
更新して繰り返す。このとき、コードの順序が入れ替わ
るような組み合わせは行わない。
【００１９】図１２は、マッチングの例を示す。（ａ）
は、入力文字の例を示し、（ｂ）は、辞書の文字の例を
示す。入力文字は、第１ストロークと第２ストロークか
らなり、第２ストロークは７個のベクトルからなってい
る。また、辞書の文字は、第１ストロークと第２ストロ
ークからなり、第２ストロークは５個のベクトルからな
っている。（ｃ）は、入力文字と辞書の文字の方向コー
ドの対応を示し、第１ストロークについてはコードが対
応し、第２ストロークについては、コード「０３１０」
が対応している。
は、入力文字の例を示し、（ｂ）は、辞書の文字の例を
示す。入力文字は、第１ストロークと第２ストロークか
らなり、第２ストロークは７個のベクトルからなってい
る。また、辞書の文字は、第１ストロークと第２ストロ
ークからなり、第２ストロークは５個のベクトルからな
っている。（ｃ）は、入力文字と辞書の文字の方向コー
ドの対応を示し、第１ストロークについてはコードが対
応し、第２ストロークについては、コード「０３１０」
が対応している。
【００２０】すべてのストロークにおいて、適合したコ
ードが全く存在しなければ、辞書の文字を取替えて同様
の照合を行う。適合したコードが存在すればマッチング
スコアを計算する。適合したコードの組の数をａ、入力
した文字のストロークのコードの内、適合しなかったコ
ードの数をｂ、辞書の文字認識時のストロークのコード
の内、適合しなかったコードの数をｃとしたとき、マッ
チングスコアｓを ｓ＝（ｂ＋ｃ−２×ａ）／（ｂ＋ｃ＋２×ａ） とする。（ｄ）は、文字認識部４におけるマッチングス
コアｓの算出例を示し、この例では、−０．４２８６が
得られる。このマッチングスコアを、適合したコードが
存在した辞書の文字について計算し、最も小さい値とな
る文字を文字認識結果として、認識文字出力部６に出力
する。辞書の中の文字と全く適合しなかった場合は、入
力文字については認識不可能とする。
ードが全く存在しなければ、辞書の文字を取替えて同様
の照合を行う。適合したコードが存在すればマッチング
スコアを計算する。適合したコードの組の数をａ、入力
した文字のストロークのコードの内、適合しなかったコ
ードの数をｂ、辞書の文字認識時のストロークのコード
の内、適合しなかったコードの数をｃとしたとき、マッ
チングスコアｓを ｓ＝（ｂ＋ｃ−２×ａ）／（ｂ＋ｃ＋２×ａ） とする。（ｄ）は、文字認識部４におけるマッチングス
コアｓの算出例を示し、この例では、−０．４２８６が
得られる。このマッチングスコアを、適合したコードが
存在した辞書の文字について計算し、最も小さい値とな
る文字を文字認識結果として、認識文字出力部６に出力
する。辞書の中の文字と全く適合しなかった場合は、入
力文字については認識不可能とする。
【００２１】〈実施例２〉図２は、本発明の実施例２の
構成を示す。この実施例２では、実施例１の構成に、ベ
クトルの長さを所定定数を基準に整数倍になるように量
子化した値をストロークの特徴量として抽出する特徴抽
出部７を付加して構成されている。従って、実施例１に
比べてマッチングに用いられるストロークの特徴量が一
つ増加することになる。他の構成要素は実施例１のもの
と同様である。
構成を示す。この実施例２では、実施例１の構成に、ベ
クトルの長さを所定定数を基準に整数倍になるように量
子化した値をストロークの特徴量として抽出する特徴抽
出部７を付加して構成されている。従って、実施例１に
比べてマッチングに用いられるストロークの特徴量が一
つ増加することになる。他の構成要素は実施例１のもの
と同様である。
【００２２】特徴抽出部７において、ベクトルの長さを
計算し、求めたベクトルの長さを、前処理部２で用いた
正規化の定数ｒの１０分の１を基準値として、その値で
割り、小数第１位を四捨五入して量子化したものを、ベ
クトルの特徴量とする。図１３は、実施例１と同じ文字
のマッチング例を示す。（ｃ）において、特徴抽出部７
で量子化長さが抽出され、また辞書には文字毎の量子化
長さが、前述した方向コードとともに登録されている。
計算し、求めたベクトルの長さを、前処理部２で用いた
正規化の定数ｒの１０分の１を基準値として、その値で
割り、小数第１位を四捨五入して量子化したものを、ベ
クトルの特徴量とする。図１３は、実施例１と同じ文字
のマッチング例を示す。（ｃ）において、特徴抽出部７
で量子化長さが抽出され、また辞書には文字毎の量子化
長さが、前述した方向コードとともに登録されている。
【００２３】マッチングスコアの計算式を次のように変
更する。まず、実施例１と同様に、方向コードに対する
マッチングスコアｓを求める。次に、図１３の（ｄ）に
示すように、方向コードが適合したベクトルの組「５、
０、３、１、０」のみを抽出し、入力した文字のストロ
ークのベクトルの量子化長さ「２、４、１０、４、２」
と辞書の文字のストロークのベクトルの量子化長さ
「２、６、１１、５、３」との差の絶対値、および、そ
れぞれの量子化長さの和を求める。量子化長さの差の絶
対値を全て加えたものをｄ、量子化長さの和を全て加え
たものをｅとする。このとき、マッチングスコアｔを ｔ＝ｓ＋ｄ／ｅ とする。実施例１と同様に、マッチングスコアが最も小
さい文字を認識結果として出力する。ベクトルの長さに
関する特徴量を用いることによって、「土」と「士」の
ように、ストロークの方向が同じで長さの違いにより文
字を識別する場合に有効となる。
更する。まず、実施例１と同様に、方向コードに対する
マッチングスコアｓを求める。次に、図１３の（ｄ）に
示すように、方向コードが適合したベクトルの組「５、
０、３、１、０」のみを抽出し、入力した文字のストロ
ークのベクトルの量子化長さ「２、４、１０、４、２」
と辞書の文字のストロークのベクトルの量子化長さ
「２、６、１１、５、３」との差の絶対値、および、そ
れぞれの量子化長さの和を求める。量子化長さの差の絶
対値を全て加えたものをｄ、量子化長さの和を全て加え
たものをｅとする。このとき、マッチングスコアｔを ｔ＝ｓ＋ｄ／ｅ とする。実施例１と同様に、マッチングスコアが最も小
さい文字を認識結果として出力する。ベクトルの長さに
関する特徴量を用いることによって、「土」と「士」の
ように、ストロークの方向が同じで長さの違いにより文
字を識別する場合に有効となる。
【００２４】〈実施例３〉図３は、実施例３の構成を示
し、実施例２の構成に、長さ基準値計算部８を付加して
構成される。長さ基準値計算部８は、入力文字を構成す
るすべてのベクトルの長さを計算し、その１０分の１の
値を基準値として算出し、特徴抽出部７に渡す。手書き
文字では、とくに長さの短いストロークにおいて、長さ
の変動が大きくなることが多い。本実施例では、上記し
た実施例２と異なり、ベクトルの長さの量子化の基準値
を文字を構成するすべてのベクトルの長さの総和の１０
分の１を用い、量子化の基準値を大きくすることによっ
て、長さの変動の影響を小さくすることができる。
し、実施例２の構成に、長さ基準値計算部８を付加して
構成される。長さ基準値計算部８は、入力文字を構成す
るすべてのベクトルの長さを計算し、その１０分の１の
値を基準値として算出し、特徴抽出部７に渡す。手書き
文字では、とくに長さの短いストロークにおいて、長さ
の変動が大きくなることが多い。本実施例では、上記し
た実施例２と異なり、ベクトルの長さの量子化の基準値
を文字を構成するすべてのベクトルの長さの総和の１０
分の１を用い、量子化の基準値を大きくすることによっ
て、長さの変動の影響を小さくすることができる。
【００２５】〈実施例４〉図４は、実施例４の構成を示
す。この実施例４では、実施例２の構成に、ストローク
列計算部９を付加して構成される。このストローク列計
算部９は、複数のストロークを持つ文字の場合に、各ス
トロークの始点を筆記順に結んだベクトル列を作成す
る。図１４（ａ）は、文字「太」における始点間のベク
トル列（２１、２２、２３）を示し、（ｂ）は、文字
「犬」における始点間のベクトル列（３１、３２、３
３）を示す。そして、特徴抽出部３、７は、始点を結ん
だベクトル列の特徴量を求め、マッチングに利用する。
す。この実施例４では、実施例２の構成に、ストローク
列計算部９を付加して構成される。このストローク列計
算部９は、複数のストロークを持つ文字の場合に、各ス
トロークの始点を筆記順に結んだベクトル列を作成す
る。図１４（ａ）は、文字「太」における始点間のベク
トル列（２１、２２、２３）を示し、（ｂ）は、文字
「犬」における始点間のベクトル列（３１、３２、３
３）を示す。そして、特徴抽出部３、７は、始点を結ん
だベクトル列の特徴量を求め、マッチングに利用する。
【００２６】すなわち、文字認識部４は、始点を結んだ
ベクトル列をストロークとみなして、該ストロークに対
して、実施例２で説明したマッチングスコアｔと同様に
計算したマッチングスコアｔ’を算出する。そして、マ
ッチングスコアｕとして、ストロークに関するスコアで
あるｔと、始点を結んだベクトル列をストロークとみな
して計算したスコアｔ’の和 ｕ＝ｔ＋ｔ’ を算出し、この値が最も小さい文字を認識結果として出
力する。このように、本実施例では、文字のストローク
の位置関係に関する特徴量を利用しているので、「太」
と「犬」のように、方向と長さだけでは識別できない文
字の組を認識する場合に有効である。
ベクトル列をストロークとみなして、該ストロークに対
して、実施例２で説明したマッチングスコアｔと同様に
計算したマッチングスコアｔ’を算出する。そして、マ
ッチングスコアｕとして、ストロークに関するスコアで
あるｔと、始点を結んだベクトル列をストロークとみな
して計算したスコアｔ’の和 ｕ＝ｔ＋ｔ’ を算出し、この値が最も小さい文字を認識結果として出
力する。このように、本実施例では、文字のストローク
の位置関係に関する特徴量を利用しているので、「太」
と「犬」のように、方向と長さだけでは識別できない文
字の組を認識する場合に有効である。
【００２７】〈実施例５〉図５は、実施例５の構成を示
す。本実施例は、実施例４の構成に、ストローク列計算
部１０を付加して構成されている。ストローク列計算部
１０は、複数のストロークを持つ文字の場合に、ストロ
ークの筆記順に各ストロークの外接矩形の中心を結んだ
ベクトル列を作成し、実施例４における始点を結んだベ
クトル列と同様にマッチングに利用する。
す。本実施例は、実施例４の構成に、ストローク列計算
部１０を付加して構成されている。ストローク列計算部
１０は、複数のストロークを持つ文字の場合に、ストロ
ークの筆記順に各ストロークの外接矩形の中心を結んだ
ベクトル列を作成し、実施例４における始点を結んだベ
クトル列と同様にマッチングに利用する。
【００２８】図１５（ａ）は、「川」の文字の第１の例
を示し、（ｂ）は「川」の文字の第１の例を示す。
「川」の第２ストロークのように、始点位置の変動が大
きいストロークを含む文字において、実施例４の始点を
結んだベクトル列を導入すると、始点の位置がずれた場
合にストロークの始点のベクトル列の照合の結果、正し
く認識されなくなる可能性がある。すなわち、図１５
（ａ）において、ストロークの始点のベクトル列は（４
１、４２）となり、その方向コードは、「０、０」であ
り、（ｂ）においてはベクトル列は（５１、５２）とな
り、その方向コードは「５、０」なる。
を示し、（ｂ）は「川」の文字の第１の例を示す。
「川」の第２ストロークのように、始点位置の変動が大
きいストロークを含む文字において、実施例４の始点を
結んだベクトル列を導入すると、始点の位置がずれた場
合にストロークの始点のベクトル列の照合の結果、正し
く認識されなくなる可能性がある。すなわち、図１５
（ａ）において、ストロークの始点のベクトル列は（４
１、４２）となり、その方向コードは、「０、０」であ
り、（ｂ）においてはベクトル列は（５１、５２）とな
り、その方向コードは「５、０」なる。
【００２９】そこで、本実施例では、文字のストローク
の外接矩形の中心の位置関係に関する特徴量を付加し、
ストローク間の位置関係に関するベクトル列を複数にす
るこによって、上記したような悪影響を緩和することが
できる。（ａ）において、４３は、第１ストロークの外
接矩形であり、４４は、外接矩形の中心であり、４５
は、第２ストロークの外接矩形の中心であり、４６、４
７はそれら中心を結んだベクトル列である。（ｂ）につ
いても同様であり、（ａ）、（ｂ）の方向コードは、共
に「０、５」となる。
の外接矩形の中心の位置関係に関する特徴量を付加し、
ストローク間の位置関係に関するベクトル列を複数にす
るこによって、上記したような悪影響を緩和することが
できる。（ａ）において、４３は、第１ストロークの外
接矩形であり、４４は、外接矩形の中心であり、４５
は、第２ストロークの外接矩形の中心であり、４６、４
７はそれら中心を結んだベクトル列である。（ｂ）につ
いても同様であり、（ａ）、（ｂ）の方向コードは、共
に「０、５」となる。
【００３０】〈実施例６〉本発明で用いる空間的に非対
称な方向コードは、自由に設定できることを特徴として
いる。従って、筆記者別に固有の方向コードを作成する
ことも可能である。図６は、実施例６の構成を示す。実
施例５の構成に、方向コード最適化部１１を付加して構
成されている。方向コード最適化部１１は、筆記者別の
方向コードを作成するために、予め筆記者に書かせた文
字から筆記癖を辞書の文字と比較、解析して最適な方向
コードを決定する。
称な方向コードは、自由に設定できることを特徴として
いる。従って、筆記者別に固有の方向コードを作成する
ことも可能である。図６は、実施例６の構成を示す。実
施例５の構成に、方向コード最適化部１１を付加して構
成されている。方向コード最適化部１１は、筆記者別の
方向コードを作成するために、予め筆記者に書かせた文
字から筆記癖を辞書の文字と比較、解析して最適な方向
コードを決定する。
【００３１】図６において、筆記者別の方向コードを作
成する時点での辞書５と方向コード最適化部１１に係る
データの流れは破線の側になる。筆記者別の方向コード
を作成するために、まず筆記者に一定数の文字を提示し
て筆記してもらう。そのストロークの方向コードを特徴
量抽出部３で抽出し、方向コード最適化部１１において
方向コードの平均を求め、辞書５に登録されている標準
的な方向コードと比較する。
成する時点での辞書５と方向コード最適化部１１に係る
データの流れは破線の側になる。筆記者別の方向コード
を作成するために、まず筆記者に一定数の文字を提示し
て筆記してもらう。そのストロークの方向コードを特徴
量抽出部３で抽出し、方向コード最適化部１１において
方向コードの平均を求め、辞書５に登録されている標準
的な方向コードと比較する。
【００３２】図１６の右上がりの文字例に示すように、
筆記した文字が著しく歪んでいた場合、標準的な方向コ
ードでは辞書の標準的な文字とのずれが生じる。方向コ
ード最適化部１１での比較により、このようなずれを検
出したとき、図１７のように、方向コードの境界線を矢
印方向に徐々に変化させ、入力した文字のコードが辞書
の標準的な文字コードとほぼ等しくなるまで繰り返す。
その結果得られた方向コードをその筆記者に特有の方向
コードとして辞書５に登録する。実際に文字認識を行う
時点では、辞書５と方向コード最適化部１１に係るデー
タの流れは図６の実線の側に変更され、方向コード最適
化部１１に登録された方向コードに基づいて特徴量抽出
部３での特徴量抽出を実行する。
筆記した文字が著しく歪んでいた場合、標準的な方向コ
ードでは辞書の標準的な文字とのずれが生じる。方向コ
ード最適化部１１での比較により、このようなずれを検
出したとき、図１７のように、方向コードの境界線を矢
印方向に徐々に変化させ、入力した文字のコードが辞書
の標準的な文字コードとほぼ等しくなるまで繰り返す。
その結果得られた方向コードをその筆記者に特有の方向
コードとして辞書５に登録する。実際に文字認識を行う
時点では、辞書５と方向コード最適化部１１に係るデー
タの流れは図６の実線の側に変更され、方向コード最適
化部１１に登録された方向コードに基づいて特徴量抽出
部３での特徴量抽出を実行する。
【００３３】このように、本実施例では、筆記者別の方
向コードを作成しているので、標準的な文字に比べて大
幅に変形した文字を認識するこができ、辞書に登録する
モデル数を増加させる必要がない。また筆記者の癖に適
応するので、認識率も向上する。
向コードを作成しているので、標準的な文字に比べて大
幅に変形した文字を認識するこができ、辞書に登録する
モデル数を増加させる必要がない。また筆記者の癖に適
応するので、認識率も向上する。
【００３４】
【発明の効果】以上、説明したように、請求項１記載の
発明によれば、オンライン手書き文字の認識において、
文字を構成するストロークの各ベクトルの方向を、空間
的に非対称な方向コードに置き換え、方向コードの列を
ストロークの特徴量として抽出しているので、辞書のサ
イズを増大させることなく、歪みの大きい文字を認識す
ることができる。
発明によれば、オンライン手書き文字の認識において、
文字を構成するストロークの各ベクトルの方向を、空間
的に非対称な方向コードに置き換え、方向コードの列を
ストロークの特徴量として抽出しているので、辞書のサ
イズを増大させることなく、歪みの大きい文字を認識す
ることができる。
【００３５】請求項２記載の発明によれば、ストローク
の特徴量として、各ストロークを構成するベクトルの方
向コードとベクトルの長さを併用することによって、方
向コードが同一となる文字同志の識別が可能となる。
の特徴量として、各ストロークを構成するベクトルの方
向コードとベクトルの長さを併用することによって、方
向コードが同一となる文字同志の識別が可能となる。
【００３６】請求項３記載の発明によれば、ベクトルの
長さの量子化の基準値を、文字のベクトルの総和にして
いるので、比較的短いストロークによく現われる長さの
変動を吸収することができる。
長さの量子化の基準値を、文字のベクトルの総和にして
いるので、比較的短いストロークによく現われる長さの
変動を吸収することができる。
【００３７】請求項４記載の発明によれば、複数のスト
ロークからなる文字において、ストロークの始点の位置
関係に関する特徴量を導入しているので、方向と長さだ
けでは区別できない文字同志を識別することができる。
ロークからなる文字において、ストロークの始点の位置
関係に関する特徴量を導入しているので、方向と長さだ
けでは区別できない文字同志を識別することができる。
【００３８】請求項５記載の発明によれば、複数のスト
ロークからなる文字において、ストロークの外接矩形の
中心の位置関係に関する特徴量を導入しているので、始
点の位置関係に関する特徴量を導入することによる悪影
響を緩和することができる。
ロークからなる文字において、ストロークの外接矩形の
中心の位置関係に関する特徴量を導入しているので、始
点の位置関係に関する特徴量を導入することによる悪影
響を緩和することができる。
【００３９】請求項６記載の発明によれば、ストローク
の特徴量を抽出するための方向コードを筆記者ごとに作
成することによって、筆記者の文字の癖による変形した
文字を、辞書のサイズを増大させることなく認識するこ
とができる。
の特徴量を抽出するための方向コードを筆記者ごとに作
成することによって、筆記者の文字の癖による変形した
文字を、辞書のサイズを増大させることなく認識するこ
とができる。
【図１】本発明の実施例１の構成を示す。
【図２】本発明の実施例２の構成を示す。
【図３】本発明の実施例３の構成を示す。
【図４】本発明の実施例４の構成を示す。
【図５】本発明の実施例５の構成を示す。
【図６】本発明の実施例６の構成を示す。
【図７】（ａ）は入力された手書き文字を示し、（ｂ）
は前処理の結果を示す。
は前処理の結果を示す。
【図８】等方的な８方向のコードを示す。
【図９】本発明の非対称な方向コードを示す。
【図１０】（ａ）は、「ループ」の第１の例を示し、
（ｂ）は、「ループ」の第２の例を示す。
（ｂ）は、「ループ」の第２の例を示す。
【図１１】（ａ）は、「はね」の第１の例を示し、
（ｂ）は、「はね」の第２の例を示す。
（ｂ）は、「はね」の第２の例を示す。
【図１２】マッチングの例を説明する図である。
【図１３】マッチングの他の例を説明する図である。
【図１４】（ａ）は、文字「太」における始点間のベク
トル列を示し、（ｂ）は、文字「犬」における始点間の
ベクトル列を示す。
トル列を示し、（ｂ）は、文字「犬」における始点間の
ベクトル列を示す。
【図１５】（ａ）は、「川」の文字の第１の例を示し、
（ｂ）は「川」の文字の第１の例を示す。
（ｂ）は「川」の文字の第１の例を示す。
【図１６】右上がりの文字例を示す。
【図１７】方向コードの変形を説明する図である。
１ 文字入力部 ２ 前処理部 ３ 特徴抽出部 ４ 文字認識部 ５ 辞書 ６ 認識文字出力部
Claims (6)
- 【請求項１】 手書き文字が時系列座標点群として直接
入力される手書き文字入力部と、該入力された文字の大
きさを正規化し、文字を構成する各ストロークを折線近
似して筆記順に結んだベクトル列に変換する前処理部
と、ストロークの各ベクトルの方向を、空間的に非対称
な方向コードに置き換え、該方向コードの列をストロー
クの特徴量として抽出する特徴抽出部と、予め文字毎の
ストロークの特徴量を登録した辞書と、前記入力文字の
ストロークの特徴量と該辞書内の文字のストロークの特
徴量とを比較することにより、前記入力された文字を認
識する文字認識部とを備えたことを特徴とするオンライ
ン手書き文字認識装置。 - 【請求項２】 手書き文字が時系列座標点群として直接
入力される手書き文字入力部と、該入力された文字の大
きさを正規化し、文字を構成する各ストロークを折線近
似して筆記順に結んだベクトル列に変換する前処理部
と、ストロークの各ベクトルの方向を、空間的に非対称
な方向コードに置き換え、該方向コードの列をストロー
クの第１の特徴量として抽出する第１の特徴抽出部と、
ストロークの各ベクトルの長さを、所定の基準値を基に
量子化した値の列をストロークの第２の特徴量として抽
出する第２の特徴抽出部と、予め文字毎のストロークの
特徴量を登録した辞書と、前記入力文字のストロークの
特徴量と該辞書内の文字のストロークの特徴量とを比較
することにより、前記入力された文字を認識する文字認
識部とを備えたことを特徴とするオンライン手書き文字
認識装置。 - 【請求項３】 前記所定の基準値は、文字を構成するベ
クトルの長さの和を基に算出することを特徴とする請求
項２記載のオンライン手書き文字認識装置。 - 【請求項４】 複数のストロークからなる文字につい
て、各ストロークの始点を筆記順に結んだ第１のベクト
ル列を求める第１のストローク列計算部を設け、前記第
１、第２の特徴抽出部は、該第１のベクトル列から前記
第１、第２の特徴量を抽出することを特徴とする請求項
２記載のオンライン手書き文字認識装置。 - 【請求項５】 複数のストロークからなる文字につい
て、各ストロークの始点を筆記順に結んだ第１のベクト
ル列を求める第１のストローク列計算部と、各ストロー
クの外接矩形の中心を筆記順に結んだ第２のベクトル列
を求める第２のストローク列計算部とを設け、前記第
１、第２の特徴抽出部は、該第１、２のベクトル列から
前記第１、第２の特徴量を抽出することを特徴とする請
求項２記載のオンライン手書き文字認識装置。 - 【請求項６】 予め筆記者の筆記癖を前記辞書の文字と
比較、解析して、筆記者毎の最適な方向コードを作成す
る方向コード最適化部を設け、前記特徴抽出部は、該作
成された方向コードに基づいてストロークの特徴量を抽
出することを特徴とする請求項１または２記載のオンラ
イン手書き文字認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30756194A JP3338575B2 (ja) | 1994-12-12 | 1994-12-12 | オンライン手書き文字認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30756194A JP3338575B2 (ja) | 1994-12-12 | 1994-12-12 | オンライン手書き文字認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08166999A true JPH08166999A (ja) | 1996-06-25 |
| JP3338575B2 JP3338575B2 (ja) | 2002-10-28 |
Family
ID=17970571
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP30756194A Expired - Fee Related JP3338575B2 (ja) | 1994-12-12 | 1994-12-12 | オンライン手書き文字認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3338575B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2002091288A1 (en) * | 2001-05-10 | 2002-11-14 | Bijitec Pte Ltd | System and method for compressing stroke-based handwriting and line drawing |
-
1994
- 1994-12-12 JP JP30756194A patent/JP3338575B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2002091288A1 (en) * | 2001-05-10 | 2002-11-14 | Bijitec Pte Ltd | System and method for compressing stroke-based handwriting and line drawing |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3338575B2 (ja) | 2002-10-28 |
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