JP3095599B2 - Online character recognition device - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【０００１】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、手書き入力文字をスト
ロークの情報を利用して認識するオンライン文字認識装
置に関するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an online character recognition apparatus for recognizing handwritten input characters by using stroke information.

【０００２】[0002]

【従来の技術】図２は、従来のオンライン文字認識装置
の概略構成を示すものである（特開昭６２−２２９３８
３号公報には図２以上に詳細に記載されている）。図２
において、従来のオンライン文字認識装置は、タブレッ
ト（座標入力手段）１と、特徴点抽出手段２と、ストロ
ーク抽出手段３と、認識手段４と、辞書５とから構成さ
れている。2. Description of the Related Art FIG. 2 shows a schematic structure of a conventional on-line character recognition apparatus (Japanese Patent Laid-Open No. 62-22938).
No. 3 discloses this in more detail than FIG. 2). FIG.
The conventional online character recognition device includes a tablet (coordinate input means) 1, a feature point extracting means 2, a stroke extracting means 3, a recognizing means 4, and a dictionary 5.

【０００３】タブレット１から時系列的に出力された例
えばｘｙ直交座標系に従う座標データは、特徴点抽出手
段２に入力され、特徴点抽出手段２によってストローク
の始点、終点、屈曲点等の特徴を表す極点座標データが
抽出される。[0003] Coordinate data according to, for example, an xy orthogonal coordinate system output in time series from the tablet 1 is input to a feature point extracting means 2, and the feature point extracting means 2 determines features such as a stroke start point, an end point, and a bending point. The pole coordinate data to be represented is extracted.

【０００４】ここで、極点とは、タブレット１から送出
された座標系列をｘｙ直交座標上の曲線とみなし、ｘ
軸、ｙ軸に対する極大値及び極小値をとる点、座標系列
を４５度回転したときのｘ軸、ｙ軸に対する極大値及び
極小値をとる点、並びに、１ストロークの座標系列の始
点及び終点を言う。Here, the extreme point refers to a coordinate sequence sent from the tablet 1 as a curve on xy orthogonal coordinates,
Axis, the point at which the maximum value and the minimum value with respect to the y-axis are taken, the point at which the maximum value and the minimum value with respect to the x-axis and y-axis are taken when the coordinate series is rotated by 45 degrees, and the start point and end point of the coordinate series of one stroke. To tell.

【０００５】抽出された１ストローク分の極点座標デー
タ（以下、単に座標データと呼ぶ）は、ストローク抽出
手段３に入力され、ストローク抽出手段３は、この座標
データに基づいて、各ストロークを分類して予め決めら
れているストロークコードを付与する。The extracted pole coordinate data for one stroke (hereinafter, simply referred to as coordinate data) is input to a stroke extracting means 3, which classifies each stroke based on the coordinate data. To give a predetermined stroke code.

【０００６】特徴点抽出手段２が抽出した１ストローク
分の座標データ、及び、ストローク抽出手段３が得たス
トロークコードが認識手段４に入力される。[0006] The coordinate data for one stroke extracted by the feature point extracting means 2 and the stroke code obtained by the stroke extracting means 3 are input to the recognizing means 4.

【０００７】認識手段４は、筆記者が手書きした文字を
認識するものであり、以下、この認識手段４の機能につ
いて詳述する。The recognizing means 4 is for recognizing a character handwritten by a writer. Hereinafter, the function of the recognizing means 4 will be described in detail.

【０００８】認識手段４は、まず、筆記された文字のス
トローク数（画数）を検出し、辞書５内のその画数に応
じた画数辞書部を選択する。例えば、入力文字「沖」が
筆記された場合には画数が７画であるので、７画で構成
されている文字情報を格納している画数辞書部が選択さ
れる。The recognizing means 4 first detects the number of strokes (number of strokes) of the written character, and selects a stroke number dictionary section in the dictionary 5 corresponding to the stroke number. For example, when the input character “Oki” is written, the number of strokes is seven, and the stroke number dictionary unit storing character information composed of seven strokes is selected.

【０００９】なお、辞書（以下、本発明との関係から固
定辞書と呼ぶ）５には、標準文字について予め得た後述
するようなパラメータの値が、文字の画数毎に固定的に
格納されている。In a dictionary (hereinafter, referred to as a fixed dictionary in relation to the present invention) 5, parameter values, which will be described later, obtained in advance for standard characters are fixedly stored for each number of strokes of characters. I have.

【００１０】認識手段４は、筆記文字に対する部分パタ
ーン間ベクトルを算出し、算出した部分パターン間ベク
トルと、選択された画数辞書部に格納されている各文字
の部分パターン間ベクトルとを照合する。そして、部分
パターン間ベクトルの照合結果（マッチング距離）Ｖが
閾値ＴＨ１より小さい文字に候補を絞り込む。同様に、
認識手段４は、筆記文字に対するＱ値を算出し、算出さ
れたＱ値と、候補としてまだ残っている各文字のＱ値と
を照合し、照合結果（マッチング距離）Ｑが閾値ＴＨ２
より小さい文字に候補をさらに絞り込む。このような照
合結果と閾値ＴＨ３との大小比較による絞り込みを、ス
トロークコード値の分布（照合結果をＳとする）の面か
らも行なう。The recognizing means 4 calculates a partial pattern vector for the written character, and compares the calculated partial pattern vector with the partial pattern vector of each character stored in the selected stroke count dictionary. Then, candidates are narrowed down to characters whose matching result (matching distance) V of the partial pattern vector is smaller than the threshold value TH1. Similarly,
The recognizing means 4 calculates a Q value for the written character, compares the calculated Q value with the Q value of each character still remaining as a candidate, and sets the matching result (matching distance) Q to a threshold value TH2.
Refine the candidates to smaller characters. Such narrowing down by comparing the collation result with the threshold value TH3 is also performed from the viewpoint of the distribution of the stroke code value (the collation result is S).

【００１１】そして、認識手段４は、残った候補文字に
対してそれぞれ、(1) 式に従う総合マッチング距離値Ｄ
を求め、この値Ｄによって、残った候補文字の順位付け
を行なう（候補を１個にすることも含む）。総合マッチ
ング距離値Ｄが小さいものほど候補順位は高い。Then, the recognizing means 4 calculates a total matching distance value D according to the equation (1) for each of the remaining candidate characters.
Is determined, and the remaining candidate characters are ranked according to the value D (including one candidate). The candidate ranking is higher as the total matching distance value D is smaller.

【００１２】 Ｄ＝Ｖ＋ａＱ＋ｂＳ …(1) （但し、ａ及びｂはそれぞれ画数によって定まる定数）
ここで、部分パターン間ベクトルとは、筆記文字（例え
ば漢字）を、それを構成するブロックとして部首を基本
とした部分パターンに分け、各部分パターンの重心をそ
の筆記順序に従って結んだベクトルである。例えば、文
字「沖」は、「さんずい」部分と「中」の部分とに分け
られ、最初に筆記された「さいずい」部分の重心から次
に筆記された「中」部分の重心を結ぶベクトルが部分パ
ターン間ベクトルである。部分パターン間ベクトルは、
文字「沖」について図３に示すように、ｘ方向及びｙ方
向の成分Ｘｖ及びＹｖ（明細書においては図面と異な
り、ｖを付与して表す）に分けて考えられる。D = V + aQ + bS (1) (where a and b are constants determined by the number of strokes, respectively)
Here, the vector between partial patterns is a vector obtained by dividing a written character (for example, a kanji) into partial patterns based on radicals as constituent blocks, and connecting the centers of gravity of the respective partial patterns in the writing order. . For example, the character "Oki" is divided into a "sanzui" part and a "medium" part, and a vector connecting the center of gravity of the first "saizui" part and the center of gravity of the next "middle" part Is a vector between partial patterns. The vector between partial patterns is
As shown in FIG. 3, the character “Oki” can be considered as being divided into components Xv and Yv in the x and y directions (v is different from the drawing and is given in the specification).

【００１３】図４は、固定辞書５内の１０画の画数辞書
部の構成例を示したものである。この画数辞書部は、１
０画の各文字を構成する部分パターンのコードと、部分
パターンに分けるための情報であるカット位置と、部分
パターン間ベクトルとを格納している。カット位置は、
筆記された入力文字をどのように部分パターンに分ける
かを規定したものであり、例えば、カット位置の情報が
（３，７）であるものは、筆記文字の３番目のストロー
クまでで１個の部分パターンとし、残りの７個のストロ
ークの部分を他の部分パターンとすることを意味する。FIG. 4 shows an example of the configuration of a stroke number dictionary section of 10 strokes in the fixed dictionary 5. This stroke count dictionary unit is 1
It stores a code of a partial pattern constituting each character of a zero stroke, a cut position which is information for dividing into partial patterns, and a vector between partial patterns. The cutting position is
This defines how the written input character is divided into partial patterns. For example, when the cut position information is (3, 7), one character is written up to the third stroke of the written character. This means that a partial pattern is used, and the remaining seven strokes are used as other partial patterns.

【００１４】入力文字の部分パターン間ベクトルをＸ
ｖ，Ｙｖとし、固定辞書５に登録されている文字の標準
部分パターン間ベクトルをＸｖｄ，Ｙｖｄとすると、マ
ッチング距離は、｜Ｘｖ−Ｘｖｄ｜＋｜Ｙｖ−Ｙｖｄ｜
となる。一般に、筆記した文字の部分パターン数が複数
の場合は、部分パターン数ｂで正規化を行ない、マッチ
ング距離Ｖは、 Ｖ＝｛Σ｜Ｘｖｉ−Ｘｖｄｉ｜＋｜Ｙｖｉ−Ｙｖｄｉ｜｝／（ｂ−１） …(2) となる（但し、総和Σはｉが１〜ｂ−１について）。The vector between the partial patterns of the input character is X
v, Yv, and Xvd, Yvd the vectors between the standard partial patterns of the characters registered in the fixed dictionary 5, the matching distance is | Xv-Xvd | + | Yv-Yvd |
Becomes In general, when the number of partial patterns of a written character is plural, normalization is performed using the number b of partial patterns, and the matching distance V is given by: V = {| Xvi−Xvdi | + | Yvi−Yvdi |} / (b− 1) ... (2) (However, the sum Σ is when i is 1 to b-1).

【００１５】また、Ｑ値は、筆記方向の変化分布を例え
ば部分パターンを単位に総合化した値であり、例えば各
部分パターンについては１６個の値Ｑ1 〜Ｑ16の組（部
分パターンＱ値；実施例の説明における部分パターンＱ
値も同じものを表している）で与えられる。例えば、漢
数字「一」を筆記する場合、→方向に筆記し、←方向に
筆記することはほとんどない。ｘ方向の＋方向成分が、
ｘ方向のどの位置に分布しているかをイメージ的な特徴
で表した値がＱ1 であり、各極点間のＸ，Ｙ成分の長さ
と中心値の積和として定義されている。The Q value is a value obtained by integrating the change distribution in the writing direction, for example, in units of partial patterns. For example, for each partial pattern, a set of 16 values Q1 to Q16 (partial pattern Q value ; Partial pattern Q in the description of the example
Values represent the same thing ). For example, when writing the Chinese numeral "1", writing is performed in the right direction, and is hardly performed in the left direction. The + direction component in the x direction is
The value representing the position in the x direction as an image feature is represented by Q1 and is defined as the product sum of the length of the X and Y components between the poles and the center value.

【００１６】ここで、図５（ａ）に示すように、左下部
Ｏを原点とし、特徴点抽出手段２によって得られた各極
点の座標をＸj ，Ｙj （ｊは１〜ｎ；ｊが１は始点、ｊ
がｎは終点）とし、ｘ方向及びｙ方向の文字幅をそれぞ
れＨx ，Ｈy とすると、値Ｑ1 〜Ｑ8 は、次の(3) 式で
表される。As shown in FIG. 5 (a), the coordinates of each pole obtained by the characteristic point extracting means 2 are defined as Xj and Yj (j is 1 to n; Is the starting point, j
Where n is the end point) and the character widths in the x and y directions are Hx and Hy, respectively, the values Q1 to Q8 are expressed by the following equation (3).

【００１７】 ｘ（＋）方向成分のｘ方向位置の加算値Ｑ1 ＝Σ（Ｘj+1 −Ｘj ）（Ｘj ＋Ｘj+1 ）／２Ｈx ^２ ｘ（−）方向成分のｘ方向位置の加算値Ｑ2 ＝Σ（Ｘj −Ｘj+1 ）（Ｘj ＋Ｘj+1 ）／２Ｈx ^２ ｙ（＋）方向成分のｙ方向位置の加算値Ｑ3 ＝Σ（Ｙj+1 −Ｙj ）（Ｙj ＋Ｙj+1 ）／２Ｈy^２ ｙ（−）方向成分のｙ方向位置の加算値Ｑ4 ＝Σ（Ｙj −Ｙj+1 ）（Ｙj ＋Ｙj+1 ）／２Ｈy ^２ ｘ（＋）方向成分のｙ方向位置の加算値Ｑ5 ＝Σ（Ｘj+1 −Ｘj ）（Ｙj ＋Ｙj+1 ）／２Ｈx Ｈy ｘ（−）方向成分のｙ方向位置の加算値Ｑ6 ＝Σ（Ｘj −Ｘj+1 ）（Ｙj ＋Ｙj+1 ）／２Ｈx Ｈy ｙ（＋）方向成分のｘ方向位置の加算値Ｑ7 ＝Σ（Ｙj+1 −Ｙj ）（Ｘj ＋Ｘj+1 ）／２Ｈx Ｈy ｙ（−）方向成分のｘ方向位置の加算値Ｑ8 ＝Σ（Ｙj −Ｙj+1 ）（Ｘj ＋Ｘj+1 ）／２Ｈx Ｈy …(3) （但し、総和Σはｊが１〜ｎ−１について）また、図５
（ｂ）に示すような、右上部Ｏを原点とした座標系で同
様な演算で求めた値がＱ9 〜Ｑ16である。[0017] x (+) the sum of x position of the directional component Q1 = Σ (Xj + 1 -Xj ) (Xj + Xj + 1) / 2Hx 2 x (-) the sum of x position of the directional component Q2 = Σ (Xj -Xj + 1) ( Xj + Xj + 1) / 2Hx 2 y (+) the sum of y position of the directional component Q3 = Σ (Yj + 1 -Yj ) (Yj + Yj + 1) / 2Hy 2 y (-) the sum of y position of the directional component Q4 = Σ (Yj -Yj + 1 ) (Yj + Yj + 1) / 2Hy 2 x (+) the sum of y position of the directional component Q5 = sigma (Xj + 1−Xj) (Yj + Yj + 1) / 2HxHy The sum of the components in the y direction of the x (−) direction Q6 = Σ (Xj−Xj + 1) (Yj + Yj + 1) / 2HxHyy (+) direction Addition value of the component in the x direction Q7 = Σ (Yj + 1−Yj) (Xj + Xj + 1) / 2HxHy Addition value of the x direction position of the y (−) component Q8 = Σ (Yj−Yj + 1) (Xj + Xj + 1) / 2HxHy (3) However, the sum Σ is j is 1 to n-1) Further, FIG. 5
Q9 to Q16 are values obtained by similar calculations in a coordinate system having the origin at the upper right portion O as shown in FIG.

【００１８】Ｑ値の照合結果（マッチング距離値）Ｑ
は、各部分パターンの画数Ｋで重み付けを行ない、次の
(4) 式で与えられる。Matching result of Q value (matching distance value) Q
Is weighted by the number of strokes K of each partial pattern, and
It is given by equation (4).

【００１９】 Ｑ＝ΣΣ｜Ｑdik −Ｑik｜・Ｋi ／Ｎ …(4) ここで、Ｑdik は、固定辞書５に格納されている文字の
ｉ（ｉは１〜ｂ）番目の部分パターンの値Ｑk （ｋは１
〜１６）であり、Ｑikは、筆記文字のｉ番目の部分パタ
ーンの値Ｑk であり、Ｋi はｉ番目の部分パターンの画
数であり、Ｎは総画数である。また、総和ΣΣは、部分
パターンｉと、Ｑ値成分ｋとについてである。Q = ΣΣ | Qdik−Qik | · Ki / N (4) where Qdik is the value Qk of the i-th (i is 1 to b) -th partial pattern of the character stored in the fixed dictionary 5 (K is 1
16), Qik is the value Qk of the i-th partial pattern of the written character, Ki is the number of strokes of the i-th partial pattern, and N is the total number of strokes. The sum ΣΣ is for the partial pattern i and the Q-value component k.

【００２０】図６は、固定辞書５内の部分パターン辞書
部の構成例を示すものである。この図６に示すように、
部分パターン辞書部は、部分パターン毎にＱ値（部分パ
ターンＱ値）Ｑ1 〜Ｑ16が格納されている。どの部分パ
ターンＱ値Ｑ1 〜Ｑ16を取出すかは、上述した画数辞書
部（図４参照）の部分パターンコードによる。なお、部
分パターン辞書部には、ストロークコード値の照合結果
Ｓを得る際に必要なストロークコード分布も格納されて
いる。FIG. 6 shows an example of the configuration of the partial pattern dictionary section in the fixed dictionary 5. As shown in FIG.
The partial pattern dictionary section stores Q values (partial pattern Q values) Q1 to Q16 for each partial pattern. Which partial pattern Q value Q1 to Q16 is extracted depends on the partial pattern code of the stroke number dictionary unit (see FIG. 4). Note that the partial pattern dictionary section also stores a stroke code distribution necessary for obtaining a collation result S of the stroke code value.

【００２１】ストロークコード値Ｓは、部分パターン毎
にストロークコードの本数分布を求め、各部分パターン
のマッチング結果を足し合わせたものである。例えば、
ある入力文字の部分パターンの１個が３画であって、入
力文字の部分パターンと辞書５の部分パターンのストロ
ークコードが図７に示すような場合には、この部分パタ
ーンについてのマッチング結果Ｓは０＋１＋１＋０で２
となる。The stroke code value S is obtained by obtaining the distribution of the number of stroke codes for each partial pattern and adding the matching results of each partial pattern. For example,
If one of the partial patterns of a certain input character is three strokes and the stroke codes of the partial pattern of the input character and the partial pattern of the dictionary 5 are as shown in FIG. 7, the matching result S for this partial pattern is 2 with 0 + 1 + 1 + 0
Becomes

【００２２】以上詳述したようにして求められた部分パ
ターン間ベクトルの照合結果Ｖ、Ｑ値の照合結果Ｑ、及
び、ストロークコード値の照合結果Ｓを利用して、認識
手段４は、上述のように候補文字を絞り込む。Using the comparison result V of the vector between partial patterns, the comparison result Q of the Q value, and the comparison result S of the stroke code value obtained as described above, the recognizing means 4 performs the above-described operation. To narrow down the candidate characters.

【００２３】[0023]

【発明が解決しようとする課題】以上のように、従来の
オンライン文字認識装置においては、種々の観点からの
値を総合的に考慮して認識率を高めるようにしている。As described above, in the conventional online character recognition apparatus, the recognition rate is increased by comprehensively considering values from various viewpoints.

【００２４】しかし、オンライン文字認識装置は手書き
文字を対象としているため、筆記者の癖や、筆記者が誤
って記憶している筆順等によっては認識率が低下する恐
れがある。例えば、筆記者が筆順を誤って記憶している
文字が筆記された場合にも、上述したカット位置の情報
（図４参照）によって部分パターンに分けられる。すな
わち、当該オンライン文字認識装置が意図している部分
パターンと異なる部分パターンに分けられることがあ
る。上述のように、認識の基本的パラメータである部分
パターン間ベクトル、Ｑ値、ストロークコード値は、部
分パターン毎の値を利用するものであるので、部分パタ
ーンへの分割が誤っていると、正しく文字認識を行なう
ことができない。However, since the on-line character recognition apparatus targets handwritten characters, the recognition rate may decrease depending on the habit of the writer or the stroke order that the writer incorrectly memorizes. For example, even when a writer writes a character in which the stroke order is erroneously stored, the character is divided into partial patterns by the above-described cut position information (see FIG. 4). That is, the on-line character recognition device may be divided into partial patterns different from the intended partial patterns. As mentioned above, the basic parameter is a partial pattern among vector preparative Le recognition, Q value, the stroke code values, since the advantage of the value of each partial pattern and is incorrect division into partial patterns Character cannot be correctly recognized.

【００２５】そのため、認識率の優れたオンライン文字
認識装置を実現するためには、筆記者の癖による字形の
違いや筆順誤りを緩和するような装置にしなければなら
ない。筆記者の癖や筆順誤りを緩和する方法としては、
筆記者が筆記した文字の情報を辞書に登録できるように
することが考えられる。Therefore, in order to realize an on-line character recognition device having an excellent recognition rate, the device must be designed to alleviate differences in character shapes and stroke order errors due to habits of a writer. To mitigate writer habits and stroke order errors,
It is conceivable to enable information of characters written by a scribe to be registered in a dictionary.

【００２６】ところで、従来のオンライン文字認識装置
では、固定辞書５を図４及び図６に示すように、文字を
構成するブロックとして部首を基本とした部分パターン
に分けて各種情報を格納している。登録しようとして筆
記された文字については、当然に固定辞書５を利用でき
ないので、筆記された文字を部首を基本とした部分パタ
ーンに分けることができず、そのため、従来のオンライ
ン文字認識装置では文字の登録機能を備えていない。By the way, in the conventional online character recognition device, as shown in FIGS. 4 and 6, the fixed dictionary 5 is divided into partial patterns based on radicals as blocks constituting characters, and various types of information are stored. I have. Naturally, the fixed dictionary 5 cannot be used for the characters written for registration, and thus the written characters cannot be divided into partial patterns based on radicals. Does not have a registration function.

【００２７】本発明は、以上の点を考慮してなされたも
のであり、辞書登録機能を備えたオンライン文字認識装
置を提供しようとするものである。The present invention has been made in view of the above points, and aims to provide an online character recognition device having a dictionary registration function.

【００２８】[0028]

【課題を解決するための手段】かかる課題を解決するた
め、本発明のオンライン文字認識装置は、照合用情報を
格納する固定辞書と、認識のために筆記された文字のス
トローク情報を筆記文字の部分パターン毎のパラメータ
に変換して、固定辞書の照合用情報と類似度判定を行
い、筆記文字の固定辞書候補文字を認識し、認識した固
定辞書候補文字を固定辞書から抽出する認識手段と、筆
記文字を、固定辞書の格納情報を用いずに、下記に示し
た所定ルールＲで分割部分パターンに分割する部分パタ
ーン自動分割手段と、登録のために筆記された文字のス
トローク情報と、部分パターン自動分割手段による分割
部分パターンの情報とから、認識時に必要となる類似度
判定用の分割部分パターン毎のパラメータを得る文字登
録手段と、この文字登録手段で得られた分割部分パター
ン毎のパラメータを格納する登録辞書と、認識のために
筆記された文字のストローク情報と、部分パターン自動
分割手段による分割部分パターンの情報とから、分割部
分パターン毎にパラメータを得て、登録辞書に格納され
ている対応情報との類似度判定を行い、筆記文字の登録
辞書候補文字を認識し、認識した登録辞書候補文字を抽
出する登録文字認識手段と、認識手段が抽出した固定辞
書候補文字と登録文字認識手段が抽出した登録辞書候補
文字の中から１又は複数の候補文字を出力する出力手段
とを有する。In order to solve the above problem, an on-line character recognition apparatus according to the present invention comprises a fixed dictionary for storing collation information, and stroke information of a character written for recognition. It is converted into parameters for each partial pattern, and the matching information of the fixed dictionary and similarity determination are performed. The fixed dictionary candidate characters of the written characters are recognized, and the recognized fixed
A recognition unit for extracting a fixed dictionary candidate character from the fixed dictionary , a partial pattern automatic dividing unit for dividing a written character into divided partial patterns according to a predetermined rule R shown below without using storage information of the fixed dictionary, Character registration means for obtaining a parameter for each divided partial pattern required for similarity determination at the time of recognition from stroke information of a character written for the above and information on divided partial patterns by the partial pattern automatic dividing means, from a registration dictionary for storing the parameters of the resulting divided portion patterns each in character registration means, and the character of the stroke information written for recognition, a division portion pattern information by the partial pattern automatically dividing unit, the dividing unit < br /> to obtain the parameters for each minute pattern, performs the similarity determination and corresponding information stored in the registration dictionary, registration dictionary candidate characters written character Recognized, the registered character recognition means for recognizing the registration dictionary candidate characters to extract <br/>, 1 or more from among the registration dictionary candidate characters fixed dictionary candidate characters and registered character recognition means recognizing means extracted is extracted Output means for outputting the candidate character of

【００２９】なお、部分パターン自動分割手段が適用す
る所定ルールＲは、以下の（１）〜（３）の分割方法を
総画数に使い分けるものである。 （１）低画数の文字に対しては１個のストロークをｍ個
に分割する。 （２）中画数の文字に対しては総画数を筆順に従ってｍ
個に分割する。 （３）高画数の文字に対しては総画数を筆順に従ってｍ
画ずつ分割する。 ここで、部分パターン自動分割手段により固定辞書に情
報を設定する文字を複数の分割部分パターンに分割し、
文字のストローク情報と、部分パターン自動分割手段に
よる分割部分パターンの情報とから、認識時に必要とな
る類似度判定用の部分パターン毎のパラメータを得て、
固定辞書は作成されたものであり、認識手段は、認識の
ために筆記された文字のストローク情報と、部分パター
ン自動分割手段による分割部分パターンの情報とから、
部分パターン毎のパラメータを得て、固定辞書に格納さ
れている対応情報との類似度判定を行い筆記文字の固定
辞書候補文字を認識し、認識した固定辞書候補文字を固
定辞書から抽出することは好ましい。また、文字登録手
段が、登録のために筆記された文字のストローク情報
と、部分パターン自動分割手段による分割部分パターン
の情報とから、認識手段が抽出した固定辞書候補文字と
登録文字認識手段が抽出した登録辞書候補文字との優先
順位を決定するための登録文字優先判定用閾値をも求め
て、登録辞書に格納させると共に、登録辞書に格納され
ている対応情報に基づいて登録文字認識手段が得た筆記
文字と登録文字との類似度と、登録文字優先判定用閾値
とを比較して、認識手段が求めた固定辞書候補文字と登
録文字認識手段が求めた登録辞書候補文字との優先順位
を決定する優先順位判定手段を設け、出力手段が、上記
優先順位調整手段が得た優先順位に従って候補文字を１
又は複数出力することは好ましい。The predetermined rule R applied by the partial pattern automatic dividing means is based on the following dividing methods (1) to (3).
It depends on the total number of strokes . (1) For one stroke character, one stroke is divided into m strokes. (2) For characters with the number of medium strokes, the total number of strokes is m according to the stroke order.
Divide into pieces. (3) For characters with a high number of strokes, the total number of strokes is calculated according to the stroke order.
Divide each image. Here, the characters for which information is set in the fixed dictionary are divided into a plurality of divided partial patterns by the partial pattern automatic dividing means,
From the stroke information of the character and the information of the divided partial pattern by the partial pattern automatic dividing means, a parameter for each partial pattern for similarity determination required at the time of recognition is obtained,
The fixed dictionary is created, and the recognition unit uses stroke information of a character written for recognition and information on a divided partial pattern by the partial pattern automatic dividing unit.
Obtain parameters for each partial pattern, determine the similarity with the corresponding information stored in the fixed dictionary, recognize fixed dictionary candidate characters of writing characters, and fix the recognized fixed dictionary candidate characters.
It is preferable to extract from the fixed dictionary . The character registration means, the stroke information of a character that has been written for registration, and a divided portion patterns information by the partial pattern automatically dividing unit, a fixed dictionary candidate characters and registered character recognition means recognizing means extracted is extracted A registered character priority determination threshold value for determining the priority order with the registered dictionary candidate character is also obtained and stored in the registered dictionary, and the registered character recognition means is obtained based on the correspondence information stored in the registered dictionary. By comparing the similarity between the written character and the registered character with the threshold value for the registered character priority determination, the priority order between the fixed dictionary candidate character obtained by the recognition means and the registered dictionary candidate character obtained by the registered character recognition means is determined. A priority determining unit for determining the priority character, and the output unit determines one candidate character according to the priority obtained by the priority adjusting unit.
Alternatively, it is preferable to output a plurality.

【００３０】この場合において、文字登録手段が、登録
のために筆記された文字のストローク情報について得た
分割部分パターン毎のパラメータと、その筆記された文
字を所定角度だけ回転させた際のストローク情報につい
て得た分割部分パターン毎のパラメータとの類似度を、
登録文字優先判定用閾値とすることは好ましい。In this case, the character registration means obtains stroke information of a character written for registration.
And parameters of each divided partial patterns, the similarity between the parameter of the obtained divided portion patterns each for stroke information when the writing character is rotated by a predetermined angle,
It is preferable to use the threshold value for the registered character priority determination.

【００３１】[0031]

【作用】筆記文字のストローク情報を認識手段が筆記文
字の部分パターン毎のパラメータに変換して、固定辞書
の照合用格納内容と類似度判定することで筆記文字を認
識するオンライン文字認識装置において、従来、文字登
録機能を持たせることができなかった一番の理由は、登
録のために筆記された文字を部分パターンにどのように
分割すれば良いかが提案されていないためである。すな
わち、固定辞書が不満足であるために登録が望まれてい
るので、登録時には、固定辞書を利用できず、部分パタ
ーンへの分割が問題になっていた。In an online character recognition device, a recognition unit converts stroke information of a written character into parameters for each partial pattern of the written character, and determines the similarity with the stored contents of the fixed dictionary for comparison. Conventionally, the main reason why the character registration function could not be provided is that it has not been proposed how to divide characters written for registration into partial patterns. That is, since registration is desired because the fixed dictionary is unsatisfactory, the fixed dictionary cannot be used at the time of registration, and division into partial patterns has been a problem.

【００３２】そこで、本発明では、筆記文字を、固定辞
書の格納情報を用いずに、上述した所定ルールＲで部分
パターンに分割する部分パターン自動分割手段を設け
た。このように、部分パターン自動分割手段を設けたこ
とによって、部分パターンへの分割の問題が解決される
と、文字登録手段、登録辞書、登録文字認識手段を設け
ることによって、文字登録機能を有するオンライン文字
認識装置を容易に実現できる。Therefore, in the present invention, there is provided a partial pattern automatic dividing means for dividing a written character into partial patterns according to the above-mentioned predetermined rule R without using information stored in the fixed dictionary . As this, by providing the partial pattern automatic splitting means, a problem of division into partial patterns are resolved, character registration unit, registration dictionary, by providing the registered character recognition means, having a character registration function An online character recognition device can be easily realized.

【００３３】すなわち、文字登録手段は、登録のために
筆記された文字のストローク情報と、部分パターン自動
分割手段による分割部分パターンの情報とから、認識時
に必要となる類似度判定用の分割部分パターン毎のパラ
メータを得て登録辞書に登録する。また、登録文字認識
手段は、認識のために筆記された文字のストローク情報
と、部分パターン自動分割手段による分割部分パターン
の情報とから、分割部分パターン毎のパラメータを得
て、登録辞書に格納されている対応情報との類似度判定
を行なって筆記文字を認識する。That is, the character registering means uses the stroke information of the character written for registration and the information on the divided partial patterns by the automatic partial pattern dividing means to determine the divided partial patterns necessary for similarity determination at the time of recognition. Each parameter is obtained and registered in the registration dictionary. The registered character recognizing means obtains parameters for each divided partial pattern from stroke information of a character written for recognition and information on a divided partial pattern by the partial pattern automatic dividing means, and stores the parameter in the registered dictionary. The written character is recognized by determining the similarity with the corresponding information.

【００３４】認識のために筆記された文字に対しては、
認識手段が固定辞書を用いて求めた固定辞書候補文字
と、登録文字認識手段が登録辞書を用いて求めた登録辞
書候補文字とが得られ、出力手段はこれら候補文字の１
又は複数を出力する。 なお、従来は、固定辞書は、部首
等で分割された部分パターンの情報を格納していたが、
登録辞書との整合を考慮すると、登録辞書に格納する情
報を得たと同じ方法で得た情報を固定辞書に格納し、認
識手段も、登録文字認識手段と同じ方法で認識すること
が好ましい。オンライン文字認識装置に文字登録機能を
持たせた場合、認識手段が固定辞書を用いて求めた固定
辞書候補文字と、登録文字認識手段が登録辞書を用いて
求めた登録辞書候補文字との間の優先順位が問題とな
る。For the characters written for recognition,
Fixed dictionary candidate characters obtained by the recognition means using the fixed dictionary
And the registered word obtained by the registered character recognition means using the registered dictionary
And the output unit outputs one of these candidate characters.
Or output a plurality. Conventionally, fixed dictionaries are
Stored information on partial patterns divided by
Considering the consistency with the registered dictionary, the information stored in the registered dictionary
Information obtained in the same way as information was stored in a fixed dictionary and
Recognition means should be recognized in the same way as registered character recognition means.
Is preferred. If which gave character registration function online character recognition device, a fixed recognition means is determined using a fixed dictionary
A dictionary candidate characters, the priority between the registration dictionary candidate characters registered character recognition means is determined using the registered dictionary becomes a problem.

【００３５】そこで、文字登録手段が、分割部分パター
ンのパラメータを求めて登録辞書に登録させる際に、認
識手段が求めた固定辞書候補文字と登録文字認識手段が
求めた登録辞書候補文字との優先順位を決定するための
登録文字優先判定用閾値をも求めて、登録辞書に格納さ
せるようにし、優先順位判定手段が、登録辞書に格納さ
れている対応情報に基づいて登録文字認識手段が得た筆
記文字と登録文字との類似度と、登録文字優先判定用閾
値とを比較して、認識手段が抽出した固定辞書候補文字
と登録文字認識手段が抽出した登録辞書候補文字との優
先順位を決定するようにすることが好ましい。Therefore, when the character registration means obtains the parameters of the divided partial patterns and registers them in the registration dictionary, priority is given to the fixed dictionary candidate characters obtained by the recognition means and the registered dictionary candidate characters obtained by the registration character recognition means. A registered character priority determination threshold value for determining the order is also obtained and stored in the registered dictionary, and the registered character recognition unit obtains the priority order determining unit based on the correspondence information stored in the registered dictionary. By comparing the similarity between the written character and the registered character and the threshold value for determining the priority of the registered character, the priority of the fixed dictionary candidate character extracted by the recognition unit and the registered dictionary candidate character extracted by the registered character recognition unit is determined. It is preferable to do so.

【００３６】登録文字の筆跡の特徴を活かしつつ筆跡の
変動を予測、吸収できることに鑑みると、文字登録手段
が、登録のために筆記された文字のストローク情報につ
いて得た分割部分パターン毎のパラメータと、その筆記
された文字を所定角度だけ回転させた際のストローク情
報について得た分割部分パターン毎のパラメータとの類
似度を、登録文字優先判定用閾値とすることは好まし
い。In view of the fact that handwriting fluctuations can be predicted and absorbed while making use of the characteristics of handwriting of registered characters, the character registration means uses parameters for each divided partial pattern obtained for stroke information of characters written for registration. It is preferable that the similarity between the stroke information obtained when the written character is rotated by a predetermined angle and the parameter obtained for each of the divided partial patterns is used as the registered character priority determination threshold value.

【００３７】[0037]

【実施例】（Ａ）第１実施例 以下、本発明によるオンライン文字認識装置の第１実施
例を図面を参照しながら詳述する。ここで、図１がこの
第１実施例のオンライン文字認識装置の機能ブロック構
成を示すものであり、図２との同一、対応部分には同一
符号を付して示している。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS (A) First Embodiment Hereinafter, a first embodiment of an online character recognition device according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings. Here, FIG. 1 shows a functional block configuration of the online character recognition apparatus of the first embodiment, and the same and corresponding parts as those in FIG. 2 are denoted by the same reference numerals.

【００３８】図１において、この第１実施例のオンライ
ン文字認識装置も、タブレット（座標入力手段）１、特
徴点抽出手段２及びストローク抽出手段３を備えてい
る。また、第１実施例のオンライン文字認識装置は、認
識手段４に代えて認識・登録手段４ａを備え、固定辞書
５（図４及び図６参照）に代えて別構成の辞書５ａを備
えている。さらに、第１実施例のオンライン文字認識装
置は部分パターン自動分割手段７を備えている。In FIG. 1, the online character recognition apparatus of the first embodiment also includes a tablet (coordinate input means) 1, a feature point extracting means 2, and a stroke extracting means 3. Further, the online character recognition device of the first embodiment includes a recognition / registration unit 4a instead of the recognition unit 4, and a dictionary 5a of another configuration instead of the fixed dictionary 5 (see FIGS. 4 and 6). . Further, the online character recognition device of the first embodiment is provided with an automatic partial pattern dividing means 7.

【００３９】第１実施例のオンライン文字認識装置は、
筆記文字の認識機能だけではなく、筆記文字の登録機能
をも備えており、この登録機能を実現できるように、図
２に示した従来の構成とは異なるようになされている。The online character recognition device of the first embodiment is
It has not only a function of recognizing written characters but also a function of registering written characters, and is configured differently from the conventional configuration shown in FIG. 2 so as to realize this registered function.

【００４０】なお、実際上、特徴点抽出手段２、ストロ
ーク抽出手段３、認識・登録手段４ａ及び部分パターン
自動分割手段７は、ソフトウェアによって構成されるこ
とが多い。In practice, the feature point extracting means 2, the stroke extracting means 3, the recognition / registering means 4a and the partial pattern automatic dividing means 7 are often constituted by software.

【００４１】ストローク抽出手段３に至るまでの接続構
成及び各部での処理は、従来と同様である。The connection configuration up to the stroke extracting means 3 and the processing in each section are the same as in the prior art.

【００４２】すなわち、この第１実施例においても、タ
ブレット１から時系列的に出力された座標データから、
特徴点抽出手段２はストロークの始点、終点、屈曲点等
の特徴を表す座標データ（極点座標データ）を抽出し、
このようにして抽出された１ストローク分の座標データ
から、ストローク抽出手段３は各ストロークを分類して
予め決められているストロークコードを付与するように
なされている。That is, also in the first embodiment, the coordinate data output in time series from the tablet 1
The feature point extracting means 2 extracts coordinate data (polar coordinate data) representing features such as a starting point, an ending point, and a bending point of a stroke.
From the coordinate data of one stroke extracted in this way, the stroke extracting means 3 classifies each stroke and assigns a predetermined stroke code.

【００４３】タブレット１、特徴点抽出手段２及びスト
ローク抽出手段３は、当該オンライン文字認識装置が登
録モードでも認識モードでも機能するものであり、上述
の処理を行なう。なお、図示は省略するが、登録モード
か認識モードかは、例えばメニューボタンによって選択
できるようになされている。The tablet 1, the feature point extracting means 2, and the stroke extracting means 3 function in both the registration mode and the recognition mode of the online character recognition device, and perform the above-described processing. Although not shown, the user can select the registration mode or the recognition mode by using, for example, a menu button.

【００４４】部分パターン自動分割手段７は、登録モー
ドでも認識モードでも機能するものであり、筆記文字を
部分パターンに自動的に分割するものである。なお、特
許請求の範囲では、部分パターン自動分割手段が分割し
て得た部分パターンを分割部分パターンと表現している
（他の実施例に関しても同様）。部分パターン自動分割
手段７は、まず筆記された文字の画数を検出し、その画
数に応じて、以下のような所定ルールに従って部分パタ
ーンに分割する。すなわち、筆記文字の部首を考慮する
ことなく分割を行なう。The automatic partial pattern dividing means 7 functions in both the registration mode and the recognition mode, and automatically divides a written character into partial patterns. In addition,
In the claims, the partial pattern automatic division means
Is expressed as a divided partial pattern
(The same applies to other embodiments). The partial pattern automatic division means 7 first detects the number of strokes of the written character, and divides the character into partial patterns according to the following rule according to the number of strokes. That is, division is performed without considering the radical of the written character.

【００４５】部分パターン自動分割手段７が採用する分
割ルールは、以下に例示したいずれであっても良い。The division rule adopted by the partial pattern automatic division means 7 may be any of the following examples.

【００４６】（１）低画数の文字に対しては１個のスト
ロークをｍ個に分割する。(1) For a character with a small number of strokes, one stroke is divided into m strokes.

【００４７】（２）総画数を筆順に従ってｍ個に分割す
る。(2) The total number of strokes is divided into m pieces according to the stroke order.

【００４８】（３）総画数を筆順に従ってｍ画ずつ分割
する。(3) The total number of strokes is divided into m strokes according to the stroke order.

【００４９】（４）上記（１）〜（３）の分割方法を総
画数に応じて使い分ける。(4) The above-mentioned dividing methods (1) to (3) are properly used according to the total number of strokes.

【００５０】ここで、分割ルール（４）について、具体
的な例を挙げれば、(i) 総画数が１画の文字に対しては
１個のストロークを始点から終点への座標列の中間の座
標点で２分割し、(ii)総画数が２〜６画の場合には総画
数を筆順に従って３分割し（なお、２画の場合は座標列
に基づいて３分割し、３画以上の場合にはストローク単
位に３分割する）、(iii) 総画数が７画以上の場合には
総画数を筆順に従って３画ずつ分割する。Here, a specific example of the division rule (4) is as follows: (i) For a character having a total stroke number of one stroke, one stroke is placed in the middle of the coordinate sequence from the start point to the end point. (Ii) When the total number of strokes is two to six, the total number of strokes is divided into three according to the stroke order. In this case, the stroke is divided into three strokes.) (Iii) When the total stroke number is 7 or more, the total stroke number is divided into three strokes according to the stroke order.

【００５１】但し、このようにストロークの途中で分割
を行なう場合は、極点座標データではなく、元のＸＹ座
標データを用いる。However, when the division is performed in the middle of the stroke, the original XY coordinate data is used instead of the extreme point coordinate data.

【００５２】このような分割ルールに従う場合におい
て、筆記文字が１画の「２」であれば、図８（ａ）に示
すように中間座標点に基づいて２分割され、筆記文字が
５画の「本」であれば、図８（ｂ）に示すように２画、
２画、１画に３分割され、筆記文字が１０画の「株」で
あれば、図８（ｃ）に示すように、基本的には３画ずつ
で３画より少ない残った画数部分はその画数で、すなわ
ち３画、３画、３画、１画に４分割される。このような
各分割パターンが部分パターンとなる。In the case of following such a division rule, if the writing character is "2" of one stroke, it is divided into two based on the intermediate coordinate points as shown in FIG. If it is a "book", as shown in FIG.
If the stroke is divided into two strokes and one stroke and the writing character is “stock” with ten strokes, as shown in FIG. The number of strokes is divided into four, ie, three, three, three, and one strokes. Each such divided pattern is a partial pattern.

【００５３】認識・登録手段４ａは、登録モードでも認
識モードでも機能するものである。まず、認識・登録手
段４ａの登録モードでの動作を説明する。The recognition / registration means 4a functions in both the registration mode and the recognition mode. First, the operation of the recognition / registration unit 4a in the registration mode will be described.

【００５４】当該オンライン文字認識装置が登録モード
のときには、部分パターン自動分割手段７が分割して得
た部分パターンの情報が、特徴点抽出手段２が抽出した
各ストロークの座標データやストローク抽出手段３が分
類したストロークコードの情報と共に、認識・登録手段
４ａに与えられる。When the on-line character recognition device is in the registration mode, the information on the partial pattern obtained by the division by the partial pattern automatic dividing means 7 is used as the coordinate data of each stroke extracted by the feature point extracting means 2 and the stroke extracting means 3. Is given to the recognizing / registering means 4a together with the information on the stroke codes classified by the.

【００５５】認識・登録手段４ａは、入力された情報を
処理し、認識処理で必要となる部分パターン毎のパラメ
ータを得て辞書５ａ内の登録辞書部５ａ２に格納させ
る。この第１実施例の場合、求める部分パターン毎のパ
ラメータを、部分パターン間ベクトル、部分パターンＱ
値（Ｑ1 〜Ｑ16）及び部分パターンストロークコード分
布とする。これらパラメータは、部分パターン自動分割
手段７が分割して得た部分パターン毎に求められるとい
う点では従来とは異なるが、従来のオンライン文字認識
装置が認識時に求めると同様な処理によって求められ
る。The recognition / registration means 4a processes the input information, obtains parameters for each partial pattern required for the recognition processing, and stores the parameters in the registered dictionary section 5a2 in the dictionary 5a. In the case of the first embodiment, the parameters for each of the partial patterns to be obtained are defined as a vector between partial patterns, a partial pattern Q
Values (Q1 to Q16) and partial pattern stroke code distribution. These parameters are different from the conventional one in that they are obtained for each partial pattern obtained by division by the automatic partial pattern dividing means 7, but are obtained by the same processing as that performed by the conventional online character recognition apparatus at the time of recognition.

【００５６】登録文字に対しては、部分パターンが部首
等に無関係に決定されるので、辞書５ａの登録辞書５ａ
２を従来装置の固定辞書５（図４及び図６参照）と同様
な構成にすることはできない。そのため、図９に例示す
るように、各文字毎に、部分パターン間ベクトル、部分
パターンＱ値（Ｑ1 〜Ｑ16）及び部分パターンストロー
クコード分布を持たせる構成となる。この他、検索が容
易になるように総画数等の情報を持たせる。For the registered characters, the partial pattern is determined irrespective of the radical, etc., so that the registered dictionary 5a of the dictionary 5a
2 cannot have the same configuration as the fixed dictionary 5 of the conventional device (see FIGS. 4 and 6). Therefore, as shown in FIG. 9, each character has a partial pattern vector, a partial pattern Q value (Q1 to Q16) and a partial pattern stroke code distribution. In addition, information such as the total number of strokes is provided to facilitate retrieval.

【００５７】なお、登録時には、登録モードを指示し、
登録しようとする文字の情報（例えばＪＩＳコード）を
入力し、その後、タブレット１に筆記することを行なう
ように、ユーザに予め指示しておく。At the time of registration, a registration mode is instructed.
The user is instructed in advance to input information (for example, JIS code) of the character to be registered, and then to write on the tablet 1.

【００５８】この第１実施例の場合、辞書５ａの固定辞
書部５ａ１も、従来装置の辞書５（図４及び図６参照）
と異なる構成を有する（なお、同じでも良いが）。辞書
５ａの固定辞書部５ａ１は、画数毎に分けられている点
は従来装置の辞書５と同様であるが、各文字毎に、部分
パターン間ベクトル、部分パターンＱ値（Ｑ1 〜Ｑ16）
及び部分パターンストロークコード分布を持たせる構成
を有し、この点では、登録辞書部５ａ２と同様な構成を
有する。In the case of the first embodiment, the fixed dictionary section 5a1 of the dictionary 5a is also the dictionary 5 of the conventional device (see FIGS. 4 and 6).
(Although it may be the same). The fixed dictionary section 5a1 of the dictionary 5a is the same as the dictionary 5 of the conventional apparatus in that it is divided according to the number of strokes. However, for each character, a vector between partial patterns and a partial pattern Q value (Q1 to Q16) are provided.
And a configuration in which a partial pattern stroke code distribution is provided. In this respect, the configuration is the same as that of the registered dictionary unit 5a2.

【００５９】すなわち、この第１実施例においては、固
定辞書部５ａ１を形成する際にも、部分パターン自動分
割手段７が行なう部分パターンへの分割方法を採用し
て、格納する各種パラメータを得るようにしている。That is, in the first embodiment, even when the fixed dictionary section 5a1 is formed, various parameters to be stored are obtained by adopting the method of dividing into partial patterns performed by the automatic partial pattern dividing means 7. I have to.

【００６０】認識・登録手段４ａは、当該オンライン文
字認識装置が認識モードでは、従来の認識手段４とほぼ
同様な動作を行なう。すなわち、辞書の情報を利用した
部分パターンの分割を行なわず、部分パターン自動分割
手段７が分割した部分パターンの情報を利用する点を除
き、従来の認識手段４とほぼ同様な動作を行なう。The recognizing / registering means 4a performs almost the same operation as the conventional recognizing means 4 when the on-line character recognition device is in the recognition mode. That is, the operation is substantially the same as that of the conventional recognition means 4 except that the partial pattern is not divided using the dictionary information and the partial pattern automatic dividing means 7 uses the information of the divided partial patterns.

【００６１】認識・登録手段４ａは、特徴点抽出手段２
が抽出した各ストロークの座標データと、ストローク抽
出手段３が分類したストロークコードの情報と、部分パ
ターン自動分割手段７が分割した部分パターンの情報
と、辞書５ａの格納内容とから、従来と同様な方法によ
り認識を行なう。このようにして得られた筆記文字に対
する候補文字の情報は、出力端子６を介して外部装置
（例えば表示装置）に与えられる。Recognition / registration means 4 a
From the coordinate data of each of the strokes extracted, the information on the stroke codes classified by the stroke extracting means 3, the information on the partial patterns divided by the automatic partial pattern dividing means 7, and the contents stored in the dictionary 5a. Recognition is performed by the method. Information on candidate characters for the written characters obtained in this manner is provided to an external device (for example, a display device) via the output terminal 6.

【００６２】より具体的に説明すると、認識・登録手段
４ａは、筆記文字の総画数に基づいて、固定辞書部５ａ
１及び登録辞書部５ａ２に格納されている文字のうち候
補にできるものを絞り込んだ後、部分パターン自動分割
手段７が分割して得た部分パターンの情報、特徴点抽出
手段２が抽出した各ストロークの座標データ、ストロー
ク抽出手段３が分類したストロークコードの情報に基づ
いて、筆記文字についての部分パターン間ベクトル、部
分パターンＱ値（Ｑ1 〜Ｑ16）及び部分パターンストロ
ークコード分布を求めながら、従来の認識手段４が実行
すると同様にして、固定辞書部５ａ１及び登録辞書部５
ａ２に格納されている文字とのマッチングを行ない（上
記(1) 式参照）、総合マッチング距離値Ｄが小さいもの
ほど高い候補順位を付与する。More specifically, the recognizing / registering means 4a determines whether the fixed dictionary unit 5a
1 and the characters stored in the registered dictionary section 5a2 are narrowed down to those that can be candidates, information on partial patterns obtained by division by the partial pattern automatic division means 7, and each stroke extracted by the feature point extraction means 2 While obtaining the inter-pattern vector, the partial pattern Q value (Q1 to Q16) and the partial pattern stroke code distribution for the written characters based on the coordinate data of The fixed dictionary unit 5a1 and the registered dictionary unit 5
Matching with the character stored in a2 is performed (see the above equation (1)), and the smaller the total matching distance value D is, the higher the candidate rank is given.

【００６３】従って、上記第１実施例によれば、部分パ
ターン自動分割手段７を設けて、辞書（固定辞書）を参
照しないでも筆記文字を部分パターンに分割できるよう
にしたので、登録機能をオンライン文字認識装置に持た
せることができるようになった。その結果、固定辞書だ
けでは認識率が低くなるような筆記者の癖や筆順の記憶
違いの文字をも、登録機能を使うことで高い認識率にし
得る。Therefore, according to the first embodiment, the partial pattern automatic dividing means 7 is provided so that the written characters can be divided into the partial patterns without referring to the dictionary (fixed dictionary). Character recognition devices can now be used. As a result, by using the registration function, it is possible to increase the recognition rate even for characters having a writer's habit or a miswritten stroke order whose recognition rate is low only with the fixed dictionary.

【００６４】（Ｂ）第２実施例 次に、本発明によるオンライン文字認識装置の第２実施
例を図面を参照しながら詳述する。ここで、図１０がこ
の第２実施例のオンライン文字認識装置の機能ブロック
構成を示すものであり、図１、図２との同一、対応部分
には同一符号を付して示している。(B) Second Embodiment Next, a second embodiment of the online character recognition device according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings. Here, FIG. 10 shows a functional block configuration of the online character recognition device of the second embodiment, and the same and corresponding parts as in FIGS. 1 and 2 are denoted by the same reference numerals.

【００６５】図１０において、この第２実施例のオンラ
イン文字認識装置も、従来装置と同様に、タブレット
（座標入力手段）１、特徴点抽出手段２、ストローク抽
出手段３、認識手段４及び固定辞書５を備えている。こ
れに加えて、第２実施例のオンライン文字認識装置は、
部分パターン自動分割手段７、文字登録手段８、登録辞
書９及び登録文字認識・優先順位調整手段１０を備えて
いる。Referring to FIG. 10, the on-line character recognition apparatus of the second embodiment also has a tablet (coordinate input means) 1, a feature point extraction means 2, a stroke extraction means 3, a recognition means 4, and a fixed dictionary, like the conventional apparatus. 5 is provided. In addition to this, the online character recognition device of the second embodiment
The apparatus includes an automatic partial pattern dividing unit 7, a character registering unit 8, a registered dictionary 9, and a registered character recognition / priority adjusting unit 10.

【００６６】なお、実際上、特徴点抽出手段２、ストロ
ーク抽出手段３、認識手段４、部分パターン自動分割手
段７、文字登録手段８及び登録文字認識・優先順位調整
手段１０は、ソフトウェアによって構成されることが多
い。In practice, the feature point extracting means 2, the stroke extracting means 3, the recognizing means 4, the automatic partial pattern dividing means 7, the character registering means 8, and the registered character recognizing / priority adjusting means 10 are constituted by software. Often.

【００６７】第１実施例では、固定辞書部５ａ１をも新
たに構成したものであるが、固定辞書を新たに形成する
ことは大変であるので、この第２実施例では、従来装置
の固定辞書５をそのまま用いている。In the first embodiment, the fixed dictionary section 5a1 is also newly constructed. However, it is difficult to form a new fixed dictionary. 5 is used as it is.

【００６８】ストローク抽出手段３に至るまでの接続構
成及び各部での処理は、従来と同様である。The connection configuration up to the stroke extracting means 3 and the processing in each section are the same as in the prior art.

【００６９】すなわち、この第２実施例においても、タ
ブレット１から時系列的に出力された座標データから、
特徴点抽出手段２はストロークの始点、終点、屈曲点等
の特徴を表す座標データ（極点座標データ）を抽出し、
このようにして抽出された１ストローク分の座標データ
から、ストローク抽出手段３は各ストロークを分類して
予め決められているストロークコードを付与するように
なされている。タブレット１、特徴点抽出手段２及びス
トローク抽出手段３は、当該オンライン文字認識装置が
登録モードでも認識モードでも機能するものであり、上
述の処理を行なう。That is, also in the second embodiment, the coordinate data output in time series from the tablet 1
The feature point extracting means 2 extracts coordinate data (polar coordinate data) representing features such as a starting point, an ending point, and a bending point of a stroke.
From the coordinate data of one stroke extracted in this way, the stroke extracting means 3 classifies each stroke and assigns a predetermined stroke code. The tablet 1, the feature point extracting unit 2 and the stroke extracting unit 3 function in both the registration mode and the recognition mode of the online character recognition device, and perform the above-described processing.

【００７０】また、この第２実施例の部分パターン自動
分割手段７も、第１実施例の部分パターン自動分割手段
７と同一の動作を行なう。The automatic partial pattern dividing means 7 of the second embodiment performs the same operation as the automatic partial pattern dividing means 7 of the first embodiment.

【００７１】当該オンライン文字認識装置が登録モード
のときには、部分パターン自動分割手段７が分割して得
た部分パターンの情報が、特徴点抽出手段２が抽出した
各ストロークの座標データやストローク抽出手段３が分
類したストロークコードの情報と共に、文字登録手段８
に与えられる。When the online character recognition device is in the registration mode, the information on the partial pattern obtained by the division by the partial pattern automatic dividing means 7 is used as the coordinate data of each stroke extracted by the feature point extracting means 2 and the stroke extracting means 3. Along with the stroke code information classified by
Given to.

【００７２】文字登録手段８は、入力された情報を処理
し、認識処理で必要となる部分パターン毎のパラメータ
を得て登録辞書９に格納させる。この第２実施例の場合
も、求める部分パターン毎のパラメータを、部分パター
ン間ベクトル、部分パターンＱ値（Ｑ1 〜Ｑ16）及び部
分パターンストロークコード分布である。これらパラメ
ータは、部分パターン自動分割手段７が分割して得た部
分パターン毎に求められるという点では従来とは異なる
が、従来のオンライン文字認識装置が認識時に求めると
同様な処理によって求められる。The character registration means 8 processes the input information, obtains parameters for each partial pattern required for the recognition processing, and stores the parameters in the registration dictionary 9. Also in the case of the second embodiment, the parameters for each partial pattern to be obtained are a partial pattern vector, a partial pattern Q value (Q1 to Q16) and a partial pattern stroke code distribution. These parameters are different from the conventional one in that they are obtained for each partial pattern obtained by division by the automatic partial pattern dividing means 7, but are obtained by the same processing as that performed by the conventional online character recognition apparatus at the time of recognition.

【００７３】第１実施例と同様に、登録文字に対して
は、部分パターンが部首等に無関係に決定されるので、
登録辞書９を固定辞書５（図４及び図６参照）と同様な
構成にすることはできず、この第２実施例の登録辞書９
も、上述した図９に例示するように、各文字（ＪＩＳコ
ード）毎に、部分パターン間ベクトル、部分パターンＱ
値（Ｑ1 〜Ｑ16）及び部分パターンストロークコード分
布を持たせる構成を有し、この他、検索が容易になるよ
うに総画数等の情報を有する。As in the first embodiment, since a partial pattern is determined for a registered character regardless of the radical or the like,
The configuration of the registered dictionary 9 cannot be the same as that of the fixed dictionary 5 (see FIGS. 4 and 6).
Also, as illustrated in FIG. 9 described above, for each character (JIS code), a vector between partial patterns, a partial pattern Q
It has a configuration for giving values (Q1 to Q16) and a partial pattern stroke code distribution, and also has information such as the total number of strokes for easy retrieval.

【００７４】なお、登録時には、登録モードを指示し、
登録しようとする文字の情報（例えばＪＩＳコード）を
入力し、その後、タブレット１に筆記することを行なう
ように、ユーザに予め指示しておく。At the time of registration, a registration mode is instructed.
The user is instructed in advance to input information (for example, JIS code) of the character to be registered, and then to write on the tablet 1.

【００７５】認識手段４は、当該オンライン文字認識装
置が認識モードで機能するものであり、従来と同様な動
作を行なうものである。すなわち、部分パターン自動分
割手段７が分割した部分パターンの情報は利用しない
で、認識手段４は、特徴点抽出手段２が抽出した各スト
ロークの座標データと、ストローク抽出手段３が分類し
たストロークコードの情報と、辞書５の格納内容とか
ら、従来と同様な方法により認識を行なう。このように
して得られた筆記文字に対する候補文字の情報は、登録
文字認識・優先順位調整手段１０に与えられる。The recognizing means 4 functions as the on-line character recognizing device operates in the recognizing mode, and performs the same operation as the conventional one. That is, the information of the partial pattern divided by the automatic partial pattern dividing means 7 is not used, and the recognizing means 4 uses the coordinate data of each stroke extracted by the feature point extracting means 2 and the stroke code of the stroke code classified by the stroke extracting means 3. Recognition is performed from the information and the contents stored in the dictionary 5 in the same manner as in the related art. The information on the candidate characters for the written characters obtained in this way is given to the registered character recognition / priority adjusting means 10.

【００７６】登録文字認識・優先順位調整手段１０も、
当該オンライン文字認識装置が認識モードで機能するも
のである。The registered character recognition / priority adjusting means 10 also
The online character recognition device functions in a recognition mode.

【００７７】登録文字認識・優先順位調整手段１０に
は、部分パターン自動分割手段７が分割して得た部分パ
ターンの情報、特徴点抽出手段２が抽出した各ストロー
クの座標データ、ストローク抽出手段３が分類したスト
ロークコードの情報が与えられる。登録文字認識・優先
順位調整手段１０は、総画数に基づいて、登録辞書９に
格納されている文字を絞り込んだ後、部分パターン自動
分割手段７が分割して得た部分パターンの情報、特徴点
抽出手段２が抽出した各ストロークの座標データ、スト
ローク抽出手段３が分類したストロークコードの情報に
基づいて、筆記文字についての部分パターン間ベクト
ル、部分パターンＱ値（Ｑ1 〜Ｑ16）及び部分パターン
ストロークコード分布を求めながら、認識手段４が実行
すると同様にして、登録辞書９に格納されている文字と
のマッチングを行ない（上記(1) 式参照）、登録辞書９
に筆記文字が登録されているか否か、登録されていると
捕えられる文字が複数あればその候補順位を決定する。The registered character recognition / priority adjusting means 10 includes information on partial patterns obtained by division by the partial pattern automatic dividing means 7, coordinate data of each stroke extracted by the feature point extracting means 2, and stroke extracting means 3. Is given. The registered character recognition / priority order adjusting means 10 narrows down the characters stored in the registered dictionary 9 based on the total number of strokes, and then obtains information on partial patterns and feature points obtained by the automatic division of the partial pattern by the partial pattern dividing means 7. Based on the coordinate data of each stroke extracted by the extracting means 2 and the information of the stroke code classified by the stroke extracting means 3, the partial pattern vector, the partial pattern Q value (Q1 to Q16) and the partial pattern While obtaining the distribution, the matching with the characters stored in the registered dictionary 9 is performed in the same manner as the recognition unit 4 executes (see the above equation (1)).
If there is more than one character that can be captured as a registered character, the candidate order is determined.

【００７８】そして、登録文字認識・優先順位調整手段
１０は、認識手段４が得た１以上の候補文字と、登録辞
書９に登録されていた１以上の候補文字との出力順序を
決定して出力端子６から次の装置（例えば表示装置）に
出力する。Then, the registered character recognition / priority adjusting means 10 determines the output order of the one or more candidate characters obtained by the recognition means 4 and the one or more candidate characters registered in the registration dictionary 9. Output from the output terminal 6 to the next device (for example, a display device).

【００７９】ここで、常に、認識手段４が得た候補文字
を登録辞書９とのマッチングで得た候補文字より優先さ
せても良く、また、登録辞書９とのマッチングで得た候
補文字を認識手段４が得た候補文字より優先させても良
い。さらに、この第２実施例の場合には、登録文字につ
いても総合マッチング距離値Ｄ（上記(1) 式参照）が得
られるので、両者の候補文字を、総合マッチング距離値
Ｄで順位付けを行なうようにしても良い。Here, the candidate character obtained by the recognizing means 4 may always be given priority over the candidate character obtained by matching with the registered dictionary 9, or the candidate character obtained by matching with the registered dictionary 9 may be recognized. The priority may be given to the candidate character obtained by the means 4. Further, in the case of the second embodiment, since the total matching distance value D (refer to the above equation (1)) is obtained also for the registered characters, both candidate characters are ranked by the total matching distance value D. You may do it.

【００８０】従って、この第２実施例によっても、部分
パターン自動分割手段７を設けて、辞書を参照しないで
も筆記文字を部分パターンに分割できるようにしたの
で、登録機能をオンライン文字認識装置に持たせること
ができるようになった。しかも、第２実施例によれば、
既存の固定辞書５は、そのまま用いることができる。Therefore, according to the second embodiment as well, the automatic partial pattern dividing means 7 is provided so that the written character can be divided into the partial patterns without referring to the dictionary. You can now let. Moreover, according to the second embodiment,
The existing fixed dictionary 5 can be used as it is.

【００８１】（Ｃ）第３実施例 次に、本発明によるオンライン文字認識装置の第３実施
例を図面を参照しながら詳述する。ここで、図１１がこ
の第３実施例のオンライン文字認識装置の機能ブロック
構成を示すものであり、図１０との同一、対応部分には
同一符号を付して示している。(C) Third Embodiment Next, a third embodiment of the online character recognition device according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings. Here, FIG. 11 shows a functional block configuration of the online character recognition device of the third embodiment, and the same and corresponding parts as in FIG. 10 are denoted by the same reference numerals.

【００８２】この第３実施例は、第２実施例と比較し
て、文字登録手段８に代えて文字登録・閾値設定手段８
ａが設けられている点、及び、登録辞書９ａ及び登録文
字認識・優先順位調整手段１０ａの処理が異なってい
る。The third embodiment is different from the second embodiment in that the character registration / threshold setting means 8 is used instead of the character registration means 8.
a is provided, and the processing of the registered dictionary 9a and the registered character recognition / priority adjusting means 10a is different.

【００８３】この第３実施例においては、文字登録・閾
値設定手段８ａに、少なくとも部分パターン自動分割手
段７が分割して得た部分パターンの情報と特徴点抽出手
段２が抽出した各ストロークの座標データが与えられ
る。In the third embodiment, the character registration / threshold setting means 8a stores at least information on partial patterns obtained by division by the partial pattern automatic division means 7 and coordinates of each stroke extracted by the feature point extraction means 2. Data is given.

【００８４】文字登録・閾値設定手段８ａは、部分パタ
ーンの情報と各ストロークの座標データとから、筆記文
字の総画数、部分パターン毎のＱ値（Ｑ1 〜Ｑ16）、及
び、登録文字優先判定用閾値を求めて登録辞書９ａに、
文字情報（登録モードの指示と併せて入力されたＪＩＳ
コード）に対応させて格納させる。図１２は、この第３
実施例での登録辞書９ａの構成を示すものである。The character registration / threshold setting means 8a calculates the total number of strokes of the written characters, the Q value for each partial pattern (Q1 to Q16), and the registered character priority determination from the information on the partial pattern and the coordinate data of each stroke. The threshold value is obtained and registered in the registered dictionary 9a.
Character information (JIS data entered with the registration mode instruction)
Code). FIG.
3 shows a configuration of a registration dictionary 9a in the embodiment.

【００８５】文字登録・閾値設定手段８ａが、筆記文字
の総画数及び部分パターン毎のＱ値（Ｑ1 〜Ｑ16）を求
める方法は、従来と同様であり、その説明は省略する
（Ｑ値成分については(3) 式参照）。The method by which the character registration / threshold setting means 8a obtains the total number of strokes of the written characters and the Q value (Q1 to Q16) for each partial pattern is the same as the conventional method, and the description is omitted (for the Q value component). Is the formula (3)).

【００８６】この第３実施例においては、登録文字に対
する認識処理は、総画数を除けば、部分パターン毎のＱ
値（Ｑ1 〜Ｑ16）だけで行なうようにしている。これ
は、固定辞書５は不特定多数の筆記者を対象としている
ので、多くの観点（パラメータ）から認識する必要があ
るが、登録文字に対しては登録した筆記者だけを対象に
すれば良いので、認識のためのパラメータが少なくても
高い認識率で認識できること、及び、このようにする
と、登録辞書９ａの必要容量を削減できると共に、文字
登録・閾値設定手段８ａ及び登録文字認識・優先順位調
整手段１０ａの処理量を削減できることに鑑みてなされ
ている。In the third embodiment, the recognition process for the registered characters is performed by using the Q for each partial pattern except for the total number of strokes.
Only the values (Q1 to Q16) are used. This is because the fixed dictionary 5 is intended for an unspecified number of writers, and therefore needs to be recognized from many viewpoints (parameters). However, the registered characters need only be registered for the registered writers. Therefore, it is possible to perform recognition with a high recognition rate even if the number of parameters for recognition is small, and in this way, it is possible to reduce the required capacity of the registration dictionary 9a, and to perform character registration / threshold setting means 8a and registered character recognition / priority. This is done in view of the fact that the processing amount of the adjusting means 10a can be reduced.

【００８７】登録文字優先判定用閾値は、登録辞書９ａ
に格納されていた候補文字を固定辞書５に格納されてい
た候補文字より高い順位で出力させるのか、固定辞書５
に格納されていた候補文字を登録辞書９ａに格納されて
いた候補文字より高い順位で出力させるのかを判定させ
るための情報であり、登録文字認識・優先順位調整手段
１０ａが利用するものである。The registered character priority determination threshold is determined by the registered dictionary 9a.
Output the candidate characters stored in the fixed dictionary 5 in a higher order than the candidate characters stored in the fixed dictionary 5.
Is used to determine whether or not to output the candidate characters stored in the registered dictionary 9a in a higher order than the candidate characters stored in the registered dictionary 9a, and is used by the registered character recognition / priority adjusting means 10a.

【００８８】文字登録・閾値設定手段８ａは、入力され
た座標データＸj ，Ｙj から部分パターンＱ値（これは
登録辞書９ａに登録されるものであり、Ｑd1〜Ｑd16 で
表す）を求め、また、登録文字の筆跡の特徴を活かしつ
つ筆跡の変動を予測、吸収するために、各座標データＸ
j ，Ｙj を角度θだけ回転させて得られた座標データＸ
θj ，Ｙθj から部分パターンＱ値（以下、ｑ1 〜ｑ16
で表す）を求め、もとの座標データＸj ，Ｙj から求め
られた部分パターンＱ値Ｑd1〜Ｑd16 と、回転させた座
標データＸθj ，Ｙθj から求められた部分パターンＱ
値ｑ1 〜ｑ16とのマッチング距離値を登録文字優先判定
用閾値ｋとする。The character registration / threshold setting means 8a calculates a partial pattern Q value (which is registered in the registration dictionary 9a and is represented by Qd1 to Qd16) from the input coordinate data Xj and Yj. To predict and absorb handwriting fluctuations while utilizing the characteristics of handwriting of registered characters, coordinate data X
coordinate data X obtained by rotating j and Yj by an angle θ
From the θj and Yθj, the partial pattern Q value (hereinafter, q1 to q16)
), And the partial pattern Q values Qd1 to Qd16 obtained from the original coordinate data Xj and Yj, and the partial pattern Q obtained from the rotated coordinate data Xθj and Yθj.
A matching distance value between the values q1 to q16 is set as a registered character priority determination threshold value k.

【００８９】図１３は、各座標データＸj ，Ｙj を角度
θだけ回転させても、登録文字の筆跡の特徴を残って筆
跡の変動を予測、吸収できることの説明図である。FIG. 13 is an explanatory diagram showing that even if each of the coordinate data Xj and Yj is rotated by the angle θ, the variation of the handwriting can be predicted and absorbed while retaining the characteristics of the handwriting of the registered character.

【００９０】回転前後の座標データＸj ，Ｙj 及びＸθ
j ，Ｙθj には、周知のように(5)式に示す関係があ
る。また、上述のように求められる登録文字優先判定用
閾値ｋは、式で表すと(6) 式の通りである。Coordinate data Xj, Yj and Xθ before and after rotation
As is well known, j and Yθj have the relationship shown in equation (5). In addition, the threshold value k for determining a registered character priority determined as described above is represented by Expression (6).

【００９１】 Ｘθj ＝Ｘj ・cos θ−Ｙj ・sin θ Ｙθj ＝Ｘj ・sin θ＋Ｙj ・cos θ …(5) ｋ＝ΣΣ｜Ｑdik −ｑik｜ …(6) （総和ΣΣは、部分パターンｉ（１〜ｂ）と、部分パタ
ーンＱ値ｋ（１〜１６）とについてである）なお、低画
数の文字では筆跡の変動が大きいので、閾値ｋを大きく
して良く、例えば、１画の文字に対してはθを３０度、
２画以上の文字に対してはθを２０度にするようにして
も良い。また、筆記者がθを任意に選定できるようにし
ても良い。Xθj = Xj · cos θ−Yj · sin θ Yθj = Xj · sin θ + Yj · cos θ (5) k = {| Qdik−qik | (6) (The sum is the partial pattern i (1 to b) and the partial pattern Q value k (1 to 16). Note that, for a character with a small number of strokes, the handwriting fluctuates greatly, so that the threshold k may be increased. Is θ 30 degrees,
For characters with two or more strokes, θ may be set to 20 degrees. Also, the writer may be able to arbitrarily select θ.

【００９２】従って、この第３実施例の登録文字認識・
優先順位調整手段１０ａは、以下のように動作する。Therefore, the registered character recognition and
The priority order adjusting means 10a operates as follows.

【００９３】登録文字認識・優先順位調整手段１０ａに
は、部分パターン自動分割手段７が分割して得た部分パ
ターンの情報、及び、特徴点抽出手段２が抽出した各ス
トロークの座標データが与えられる。登録文字認識・優
先順位調整手段１０ａは、総画数に基づいて、登録辞書
９ａに格納されている文字を絞り込んだ後、部分パター
ン自動分割手段７が分割して得た部分パターンの情報、
及び、特徴点抽出手段２が抽出した各ストロークの座標
データに基づいて、筆記文字についての部分パターンＱ
値（Ｑ1 〜Ｑ16）を求め、その後、登録辞書９ａに格納
されている文字の部分パターンＱ値（Ｑd1〜Ｑd16 ）と
のマッチング距離値Ｑを求め、このマッチング距離値Ｑ
を候補にできるか否かの閾値ＴＨ２と比較し、候補文字
になり得るものに対してはさらに登録文字優先判定用閾
値ｋと比較する。勿論、マッチング距離値Ｑが小さいも
のほど優先順位を高くする。The registered character recognizing / priority adjusting means 10a is provided with information on the partial pattern obtained by division by the partial pattern automatic dividing means 7 and coordinate data of each stroke extracted by the feature point extracting means 2. . The registered character recognition / priority order adjusting means 10a narrows down the characters stored in the registered dictionary 9a based on the total number of strokes, and then obtains information on partial patterns obtained by the automatic partial pattern dividing means 7;
And, based on the coordinate data of each stroke extracted by the feature point extracting means 2, the partial pattern Q
Values (Q1 to Q16) are obtained, and then a matching distance value Q with the partial pattern Q value (Qd1 to Qd16) of the character stored in the registration dictionary 9a is obtained.
Is compared with a threshold value TH2 for determining whether or not a character can be a candidate, and for a character that can be a candidate character, the threshold value is further compared with a threshold k for determining a registered character priority. Of course, the smaller the matching distance value Q, the higher the priority.

【００９４】そして、登録文字認識・優先順位調整手段
１０ａは、認識手段４が得た１以上の候補文字と、登録
辞書９に登録されていた１以上の候補文字との出力順序
を決定して出力端子６から次の装置（例えば表示装置）
に出力する。この際、登録文字優先判定用閾値ｋより小
さい登録文字に対しては、認識手段４が得た候補文字よ
り高い優先順位で出力し、登録文字優先判定用閾値ｋよ
り大きい登録文字に対しては、認識手段４が得た候補文
字より低い優先順位で出力する。The registered character recognizing / priority adjusting means 10a determines the output order of the one or more candidate characters obtained by the recognizing means 4 and the one or more candidate characters registered in the registration dictionary 9. From the output terminal 6 to the next device (for example, a display device)
Output to At this time, for a registered character smaller than the registered character priority determination threshold k, the recognition unit 4 outputs the registered character with higher priority than the candidate character obtained, and for a registered character larger than the registered character priority determination threshold k, , And output with a lower priority than the candidate character obtained by the recognition means 4.

【００９５】従って、この第３実施例によっても、第２
実施例と同様な効果を得ることができる。これに加え
て、第３実施例によれば、登録辞書９ａには、Ｑ値と総
画数とを登録して候補文字を得るようにしたので、登録
文字に対する認識処理を第２実施例より高速に実行でき
る。また、第３実施例によれば、登録辞書９ａに、登録
文字優先判定用閾値ｋも格納し、登録文字の優先性を判
定できるようにしたので、文字登録機能を持たせても出
力順位を適切にできる。Therefore, according to the third embodiment, the second
An effect similar to that of the embodiment can be obtained. In addition, according to the third embodiment, the Q value and the total number of strokes are registered in the registration dictionary 9a to obtain candidate characters, so that the recognition process for the registered characters can be performed faster than in the second embodiment. Can be executed. Further, according to the third embodiment, the registered character priority determination threshold value k is also stored in the registered dictionary 9a so that the priority of the registered character can be determined. I can do it properly.

【００９６】（Ｄ）他の実施例認識処理に供するパラメ
ータとして、第１及び第２実施例では、部分パターン間
ベクトル、部分パターンＱ値及び部分パターンストロー
クコード分布のものを示し、第３実施例では、部分パタ
ーンＱ値だけのものを示したが、部分パターン間ベクト
ル及び部分パターンＱ値や、部分パターンＱ値及び部分
パターンストロークコード分布のような２個のパラメー
タ等であっても良い。(D) Other Embodiments In the first and second embodiments, parameters used in the recognition processing are those of a partial pattern vector, a partial pattern Q value, and a partial pattern stroke code distribution. In the above, only the partial pattern Q value is shown, but two parameters such as the partial pattern vector and the partial pattern Q value and the partial pattern Q value and the partial pattern stroke code distribution may be used.

【００９７】上記第３実施例においては、登録文字優先
判定用閾値ｋを座標データの回転処理を利用して求める
ものを示したが、他の方法で求めるようにしても良い。
例えば、総画数によって固定的に決定するようにしても
良い。また、例えば、登録辞書（登録辞書部）に格納す
る部分パターン毎のパラメータが、部分パターン間ベク
トル、部分パターンＱ値及び部分パターンストロークコ
ード分布である装置であれば、登録文字優先判定用閾値
ｋを、回転座標データと元の座標データとの総合マッチ
ング距離値で求めるようにしても良い。さらに、登録用
に筆記された文字の座標データ等から求めた部分パター
ンＱ値と、その登録用筆記文字に対して固定辞書を用い
た認識処理を実行させて得た第１候補の文字について固
定辞書に格納されている部分パターンＱ値とのマッチン
グ距離値を、登録文字優先判定用閾値ｋとしても良い。
請求項３の表現は、このような種々の場合をも含むもの
とする。In the third embodiment, the registration character priority determination threshold value k is obtained by using the rotation process of the coordinate data. However, the threshold value k may be obtained by another method.
For example, it may be fixedly determined by the total number of strokes. For example, if the parameter for each partial pattern to be stored in the registered dictionary (registered dictionary unit) is a partial pattern vector, a partial pattern Q value, and a partial pattern stroke code distribution, the registered character priority determination threshold k May be obtained as a total matching distance value between the rotation coordinate data and the original coordinate data. Furthermore, a partial pattern Q value obtained from coordinate data of a character written for registration and a first candidate character obtained by executing a recognition process using a fixed dictionary on the registered written character are fixed. A matching distance value with the partial pattern Q value stored in the dictionary may be used as the registered character priority determination threshold value k.
The expression of claim 3 includes such various cases.

【００９８】[0098]

【発明の効果】以上のように、本発明によれば、筆記文
字を、固定辞書の格納情報を用いずに、筆順に対する所
定ルールで分割部分パターンに分割する部分パターン自
動分割手段と、登録のために筆記された文字のストロー
ク情報と、部分パターン自動分割手段による分割部分パ
ターンの情報とから、認識時に必要となる類似度判定用
の分割部分パターン毎のパラメータを得る文字登録手段
と、この文字登録手段で得られた分割部分パターン毎の
パラメータを格納する登録辞書と、認識のために筆記さ
れた文字のストローク情報と、部分パターン自動分割手
段による分割部分パターンの情報とから、分割部分パタ
ーン毎のパラメータを得て、登録辞書に格納されている
対応情報との類似度判定を行い、筆記文字の登録辞書候
補文字を認識し、認識した登録辞書候補文字を登録辞書
から抽出する登録文字認識手段とを設けたので、文字登
録機能を有するオンライン文字認識装置を実現できる。As described above, according to the present invention, a partial pattern automatic dividing means for dividing a written character into divided partial patterns according to a predetermined rule for a stroke order without using information stored in a fixed dictionary; Character registration means for obtaining a parameter for each divided partial pattern required for similarity determination at the time of recognition from stroke information of a character written in order to obtain the information and information on divided partial patterns by automatic partial pattern dividing means; A registered dictionary storing parameters for each divided partial pattern obtained by the registering means, stroke information of characters written for recognition, and information on divided partial patterns by the automatic partial pattern dividing means are used for each divided partial pattern. to obtain a parameter, performs similarity determination and corresponding information stored in the registration dictionary to recognize the registered dictionary candidate characters written characters, Registering the identification and registration dictionary candidate character dictionary
And an on-line character recognition device having a character registration function can be realized.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図１】第１実施例の構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of a first embodiment.

【図２】従来の構成を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing a conventional configuration.

【図３】部分パターン間ベクトルの説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram of a vector between partial patterns.

【図４】固定辞書の画数辞書部の説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram of a stroke count dictionary unit of a fixed dictionary.

【図５】部分パターンＱ値の算出方法の説明図である。FIG. 5 is an explanatory diagram of a calculation method of a partial pattern Q value.

【図６】固定辞書の部分パターン辞書部の説明図であ
る。FIG. 6 is an explanatory diagram of a partial pattern dictionary section of the fixed dictionary.

【図７】ストロークコードマッチングの説明図である。FIG. 7 is an explanatory diagram of stroke code matching.

【図８】第１実施例の部分パターンへの分割方法の説明
図である。FIG. 8 is an explanatory diagram of a method for dividing into partial patterns according to the first embodiment.

【図９】第１実施例の登録辞書の説明図である。FIG. 9 is an explanatory diagram of a registered dictionary according to the first embodiment.

【図１０】第２実施例の構成を示すブロック図である。FIG. 10 is a block diagram showing a configuration of a second embodiment.

【図１１】第３実施例の構成を示すブロック図である。FIG. 11 is a block diagram showing a configuration of a third embodiment.

【図１２】第３実施例の登録辞書の説明図である。FIG. 12 is an explanatory diagram of a registered dictionary according to the third embodiment.

【図１３】第３実施例の登録文字優先判定用閾値の算出
方法の説明図である。FIG. 13 is an explanatory diagram of a method for calculating a registered character priority determination threshold according to the third embodiment.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

１…タブレット、２…特徴点抽出手段、３…ストローク
抽出手段、４…認識手段、５…固定辞書、５ａ１…固定
辞書部、５ａ２…登録辞書部、７…部分パターン自動分
割手段、８…文字登録手段、８ａ…文字登録・閾値設定
手段、９、９ａ…登録辞書、１０、１０ａ…登録文字認
識・優先順位調整手段。DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Tablet, 2 ... Feature point extraction means, 3 ... Stroke extraction means, 4 ... Recognition means, 5 ... Fixed dictionary, 5a1 ... Fixed dictionary part, 5a2 ... Registration dictionary part, 7 ... Partial pattern automatic division means, 8 ... Character Registering means, 8a: character registration / threshold setting means, 9, 9a: registered dictionary, 10, 10a: registered character recognition / priority adjusting means.

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平３−62186（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06K 9/62 G06K 9/68 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)──────────────────────────────────────────────────続 き Continuation of the front page (56) References JP-A-3-62186 (JP, A) (58) Fields investigated (Int. Cl. ⁷ , DB name) G06K 9/62 G06K 9/68 JICST file ( JOIS)

Claims (4)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項１】 照合用情報を格納する固定辞書と、 認識のために筆記された文字のストローク情報を筆記文
字の部分パターン毎のパラメータに変換して、上記固定
辞書の照合用情報と類似度判定を行い、筆記文字の固定
辞書候補文字を認識し、認識した固定辞書候補文字を固
定辞書から抽出する認識手段と、 筆記文字を、上記固定辞書の格納情報を用いずに、下記
に示した所定ルールＲで分割部分パターンに分割する部
分パターン自動分割手段と、 登録のために筆記された文字のストローク情報と、上記
部分パターン自動分割手段による分割部分パターンの情
報とから、認識時に必要となる類似度判定用の分割部分
パターン毎のパラメータを得る文字登録手段と、 上記文字登録手段で得られた分割部分パターン毎のパラ
メータを格納する登録辞書と、 認識のために筆記された文字のストローク情報と、上記
部分パターン自動分割手段による分割部分パターンの情
報とから、分割部分パターン毎のパラメータを得て、上
記登録辞書に格納されている対応情報との類似度判定を
行い、筆記文字の登録辞書候補文字を認識し、認識した
登録辞書候補文字を登録辞書から抽出する登録文字認識
手段と、 上記認識手段が抽出した固定辞書候補文字と上記登録文
字認識手段が抽出した登録辞書候補文字の中から１又は
複数の候補文字を出力する出力手段とを有することを特
徴とするオンライン文字認識装置。所定ルールＲは、以
下の（１）〜（３）の分割方法を総画数に使い分けるも
のである。 （１）低画数の文字に対しては１個のストロークをｍ個
に分割する。 （２）中画数の文字に対しては総画数を筆順に従ってｍ
個に分割する。 （３）高画数の文字に対しては総画数を筆順に従ってｍ
画ずつ分割する。1. A fixed dictionary for storing collation information, and the stroke information of a character written for recognition is converted into a parameter for each partial pattern of a written character, and the collation information and similarity of the fixed dictionary are converted. Make a determination , recognize the fixed dictionary candidate characters of the written characters, and fix the recognized fixed dictionary candidate characters.
Recognizing means for extracting from a fixed dictionary, automatic partial pattern dividing means for dividing a written character into divided partial patterns according to a predetermined rule R shown below without using information stored in the fixed dictionary, and writing for registration Character registration means for obtaining a parameter for each divided partial pattern required for similarity determination required for recognition from stroke information of the extracted character and information on the divided partial pattern by the partial pattern automatic dividing means; a registration dictionary for storing the parameters of the divided partial patterns each obtained in the character of the stroke information written for recognition, from the divided partial pattern information by the partial pattern automatically dividing unit, divided portion patterns each of to obtain a parameter, performs similarity determination and corresponding information stored in the registration dictionary, sure registration dictionary candidate characters written character Informed and recognized
A registered character recognizing means for extracting registered dictionary candidate characters from the registered dictionary; and outputting one or more candidate characters from the fixed dictionary candidate characters extracted by the recognizing means and the registered dictionary candidate characters extracted by the registered character recognizing means. An online character recognition device, comprising: The predetermined rule R uses the following division methods (1) to (3) for the total number of strokes.
It is. (1) For one stroke character, one stroke is divided into m strokes. (2) For characters with the number of medium strokes, the total number of strokes is m according to the stroke order.
Divide into pieces. (3) For characters with a high number of strokes, the total number of strokes is calculated according to the stroke order.
Divide each image. 【請求項２】 上記部分パターン自動分割手段により上
記固定辞書に情報を設定する文字を複数の分割部分パタ
ーンに分割し、文字のストローク情報と、上記部分パタ
ーン自動分割手段による分割部分パターンの情報とか
ら、認識時に必要となる類似度判定用の部分パターン毎
のパラメータを得て、上記固定辞書は作成されたもので
あり、 上記認識手段は、認識のために筆記された文字のストロ
ーク情報と、上記部分パターン自動分割手段による分割
部分パターンの情報とから、部分パターン毎のパラメー
タを得て、上記固定辞書に格納されている対応情報との
類似度判定を行い筆記文字の固定辞書候補文字を認識
し、認識した固定辞書候補文字を固定辞書から抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載のオンライン文字認識
装置。2. The partial pattern automatic dividing means divides a character whose information is set in the fixed dictionary into a plurality of divided partial patterns, and stores stroke information of the character and information on the divided partial pattern by the partial pattern automatic dividing means. From the above, a parameter for each partial pattern for similarity determination required at the time of recognition is obtained, and the fixed dictionary is created.The recognition means includes stroke information of a character written for recognition, A parameter for each partial pattern is obtained from the information on the partial pattern divided by the partial pattern automatic dividing means, and a similarity determination with the corresponding information stored in the fixed dictionary is performed to perform a fixed dictionary of written characters. Recognize candidate characters
2. The online character recognition device according to claim 1 , wherein the recognized fixed dictionary candidate characters are extracted from the fixed dictionary . 【請求項３】 上記文字登録手段が、登録のために筆記
された文字のストローク情報と、上記部分パターン自動
分割手段による分割部分パターンの情報とから、上記認
識手段が抽出した固定辞書候補文字と上記登録文字認識
手段が抽出した登録辞書候補文字との優先順位を決定す
るための登録文字優先判定用閾値をも求めて、上記登録
辞書に格納させると共に、 上記登録辞書に格納されている対応情報に基づいて上記
登録文字認識手段が得た筆記文字と登録文字との類似度
と、上記登録文字優先判定用閾値とを比較して、上記認
識手段が抽出した固定辞書候補文字と上記登録文字認識
手段が抽出した登録辞書候補文字との優先順位を決定す
る優先順位調整手段を設け、 上記出力手段が、上記優先順位調整手段が得た優先順位
に従って候補文字を１又は複数出力することを特徴とす
る請求項１又は２に記載のオンライン文字認識装置。3. The fixed dictionary candidate character extracted by the recognizing means from the stroke information of a character written for registration and the information on the divided partial pattern by the partial pattern automatic dividing means. A registered character priority determination threshold value for determining a priority order with the registered dictionary candidate characters extracted by the registered character recognition means is also obtained and stored in the registered dictionary, and the correspondence information stored in the registered dictionary Based on the similarity between the written character and the registered character obtained by the registered character recognition means and the threshold for the registered character priority determination, the fixed dictionary candidate character extracted by the recognition means and the registered character recognition means provided priority adjustment means for determining the priority of the registration dictionary candidate characters are extracted, said output means, candidate characters according to the priority which the priority adjustment means to obtain Online character recognition apparatus according to claim 1 or 2, characterized in that one or more outputs. 【請求項４】 上記文字登録手段が、登録のために筆記
された文字のストローク情報について得た分割部分パタ
ーン毎のパラメータと、その筆記された文字を所定角度
だけ回転させた際のストローク情報について得た分割部
分パターン毎のパラメータとの類似度を、上記登録文字
優先判定用閾値としたことを特徴とする請求項３に記載
のオンライン文字認識装置。4. A method according to claim 1, wherein said character registration means obtains a parameter for each divided partial pattern obtained from stroke information of a character written for registration, and stroke information obtained by rotating the written character by a predetermined angle. 4. The online character recognition device according to claim 3, wherein the obtained similarity with the parameter for each divided pattern is used as the registered character priority determination threshold.