JPH0371322A

JPH0371322A - 連続コマンド処理システム

Info

Publication number: JPH0371322A
Application number: JP1206781A
Authority: JP
Inventors: Natsuo Tanaka; 田中　夏朗; Masayuki Inao; 稲生　雅之
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1989-08-11
Filing date: 1989-08-11
Publication date: 1991-03-27

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】〔産業上の利用分野〕本発明は、ポインティングデバイスを用いてデータを入
力するシステムに関する。

〔従来の技術〕

従来のニューロシステムでは、学習によりパターン認識
を行うことができるが、処理するデータとしでは、画像
データのみを考えていた。

〔発明が解決しようとする課題〕

従来のシステムでは、画像入力、キャラクタ入力のみ考
えていたため・パターン認識を連続したコマンドの列の
入力に使用することはできなかった。本発明では、パタ
ーン認識を連続したコマンドの列の入力に対しても用い
ることを目的とした。

〔課題を解決するための手段〕

上記目的を達成するために、パターンに対応したコマン
ドの列を格納するバッファとしてエントリテーブルを設
け、また、コマンドの列を入力できるようにするために
は、プログラムステータスワードを設けることにより、
コマンドの列の入力を行なえるようにしたものである。

〔作用〕

ニューラルネットワークは、ニューラルネットワークの
学習機能により、パターン認識だけでなく個人の癖も認
識でき、癖を入力として利用することができる。

また、エントリーテーブルは、コマンドの列を保管する
ことができるので、ニューラルネットワークの学習した
結果のコマンドを格納することができる。

プログラムステータスワードは、ＣＰＵの動作を制御す
る情報を保持しているので、割り込み情報を見ながらコ
マンドの列を入力することができる。

〔実施例〕

以下、本発明の実施例を図面により説明する。

第１図は、本パターン認識システムを実現する装置のブ
ロック図であり、１は一般的なワークステーション、２
は入力デバイスとしてマウス１１を使用できるユーザプ
ログラム、３はエントリテーブル４のコマンドをプログ
ラムステータスワード５を見ながらユーザプログラム２
に送るコマンド処理プログラム、４はニューラルネット
ワーク７の結果をコマンドの列と対応づけて格納してお
くエントリテーブル、５はプログラムステータスワード
。６はワークステーションｌを管理するオペレーティン
グシステム、７はマウス１１からの速度、座標、圧力デ
ータを学習、認識するニューラルネットワーク、８はマ
ウス１１からのデータをニューラルネットワーク７に学
習、認識させ結果をコマンド処理プログラム３に送るキ
ーボード・マウスドライバ、９はキーボード、１０は圧
力センサ、１１は座標を読み取ることが可能で、圧力セ
ンサ１０を付けたタイプのマウスである。

次に本システムの処理をニューラルネットワーク７、コ
マンド処理プログラム３に対する動作フローチャートで
ある第２図に従い説明する。

本システムは、８１〜Ｓ１゜のコマンドの列の中ツブの
一連の動作を行うものとする。

本システムを使用するユーザは、ニューラルネットワー
ク７にＳ１〜Ｓ工。の動作を学習させることから始める
。

ワークステーション１のオペレーティングシステム６よ
りニューラルネットワーク７に制御を渡し、ニューラル
ネットワーク７をスタートする。

ニューラルネットワーク７は、オペレーティングシステ
ム４より制御を渡された場合は学習を行うものとみなし
く２０２）へ移る（２０１）。

次にどんなパターンを学習するかを決定する。

ここではコマンドの列Ｓ１゜の入力座標を学習するもの
とし、以下の説明を行う（２０２）。

コマンドＳ１゜に対応するデータは、マウス１１からの
データのうち、座標に関するものを画面表示することに
より選択する（２０３）。具体的には。

ある圧力以上のデータがマウス１１より入った後の全て
の座標、移動速度、圧力の各データをまず保管する。

第４図にマウスカーソルの動きを示す、マウス１１の動
きは１図の点線の部分と実線の部分である。マウス１１
の動きのデータ量は、保管されるエリアのメモリ容量に
よる。マウス１１のデータは、単位時間でサンプリング
され、第４図では点の部分と、ｔの付いた点の部分であ
る。このデータよりコマンドＳ１゜分の切り出し方法は
、動作開始点を決めてやることにより可能である。本ニ
ューラルネットワークでは、３０点分の認識を行うので
、図面上でｔｌを決定すると、ｔ、。までの各ｔに対す
る座標データＸｌ　ｙ、移動データυＸ。

υｙ、圧カデータＰが選択される。

次にニューラルネットワークの結果の入力であるが、本
例ではコマンド処理プログラム３に対し、コマンドＳよ
。の入力があったものとする（２０４）。

（２０３）と（２０４）で、ニューラルネットワーク７
（第３図に示す）に対する入力と出力が決ったので、こ
のデータに従い第２図のニューラルネットワークを学習
させる。

第３図は、３層のニューラルネットワークで。

入力層には（２０３）で決定したｔ１〜ｔｉ−ａに対応
するｘ、ｙ、’Ｚｒｘ、υＶ＋　Ｐが各々入力される。

出力はコマンドＳ１１．のマウスによる入力動作である
コマンドＳ１ａの出力層に信号が期待される。この条件
に従い、パックプロパゲーションモデルでニューラルネ
ットワークを修正する（２０５）。

次に試行を行う。試行は（２０９）〜（２１７）の動作
である（２０６）　、マウス１１からのデータをニュー
ラルネットワーク７に連続する３０点ずつ与える。

単位時間毎にｘ、ｙ、？）ｘ、υｙ＋　Ｐがサンプリン
グされているので、ｔの単位時間が経過する毎にニュー
ラルネットワーク７の出力を計算する。

（２０９）である時刻上〇に対し、それより前のｔｌ。

。からｔ、までのｘ、ｙ、υＸ、υｙｒ　Ｐで結果を受は
取っている。ここでは移動中以外の結果がある程度、例
えば５つ連続したら結果を認識結果とする。（２０７）
では、マウス１１より与えられたデータが認識されたか
どうかを、（２１１）のＹの出力として判定し、認識で
きなければ（２０３）に戻り、（２０３）〜（２０６）
までの処理をくり返す、認識できるようになったら、パ
ターン認識の処理は終了し、の座標をコマンド処理プロ
グラム３にキーボード９を使用して、Ｓ□。に対応する
コマンド列としてエントリーテーブル４に登録する（２
０８）。ここまでで学習処理は終了する。

次に実際の使用の説明を行う。ユーザはユーザプログラ
ム２を起動する。ユーザプログラム２は。

プログラムがマウス入力を必要とした時にニューラルネ
ットワーク７をコールする。

ニューラルネットワーク７は、ユーザプログラム２より
制御を渡された時は学習処理でないものとしく２０９）
に移る（２０１）。

（２０９）では、サンプリングデータが３０以上になっ
たら単位時間毎にニューラルネットワーク７にデータを
与え続ける。（２１０）でニューラルネットワーク７は
コマンド処理プログラム３に処理結果を渡し、（２１１
）にてマウス１１が移動中かそれ以」二かの判定を行い
、一定の結果としてコマンドの列Ｓ１゜が連続したら次
の処理へ移る（２１１）。

（２１２）では、コマンド処理プログラム３はエントリ
テーブル４内のＳｉ。を読み、コマンドの列の先頭のコ
マンドをユーザプログラム２に渡し、先頭コマンドの処
理終了を待つ。次にコマンド処理プログラム３は、プロ
グラムステータスワード５を見て、ユーザプログラム２
が処理終了中か判断しく２１３）、２番目以降のコマン
ドがあれば、２番目のコマンドをユーザプログラム２に
渡す（２１４）。２番目のコマンドが最終コマンドでな
ければ（２１５）、プログラムステータスワード５によ
り、ユーザプログラム２が処理終了か判断しく２１４）
、終了中ならば次のコマンドをユーザプログラム２に渡
す（２１４）。以下４番目のコマンド、５番目のコマン
ドというように、コマンドを順番にプログラムステータ
スワード５を見ながらユーザプログラム２に渡し、列の
最後のコマンドをユーザプログラム２に渡したら（２１
６）、処理を終了する（２１７）。

印刷の実行の例で説明すると、ユーザプログラム２はあ
る画面の領域に対し、まずマウス１工のネットワーク７
に制御を渡す、ニューラルネットワーク３は、学習以外
の処理であることを判定しく２０１）、（２０９）に移
る。　（２０９）〜（２１１）でマウスからの連続する
３０個のデータが、あるコマンドの列、ここではコマン
ドの列Ｓ工。に一致するかを判定する。ニューラルネッ
トワーク７からの出力結果として、コマンドの列Ｓ１゜
が５回連続したところで、コマンド処理プログラム４は
、プログラムステータスワード５を見ながら（２１２）
、コマンドをユーザプログラム２に渡す（２１２）。次
にコマンド処理プログラム３は、２番目以降のコマンド
ムステータスワード５によりユーザプログラムが処理終
了中ならばユーザプログラム２に２番目のコマンドを渡
す（２１４）、ｓコードをクリック）をユーザプログラム２に引き渡しく
２１６）、処理を終了する（２１７）。

本システムによれば、特定のドラ１〜パターンとそれを
描いた動作を認識できるので、特定の動作パターン（癖
）を数字、文字、あるキャラクタの入力動作として認識
し処理可能であるだけでなく、コマンドの列に対しても
１回の動作で処理することができる。

〔発明の効果〕

本発明によれば、個人の癖を認識し、筆跡などをＩＤと
して使用できる。またニューラルネットワークの出力を
コマンドの列として格納できるエントリテーブルと、Ｃ
ＰＵの割り込み情報を持ったプログラムステータスワー
ドを使用することにより、連続したコマンドの列も１回
のマウス操作で処理することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は１本発明の一実施例のシステムを構成する単位
を示すブロック図、第２図は第１図の中のニューラルネ
ットワーク７の動作フローチャート、第３図は、第１図
のニューラルネットワーク７のＩｌ！戊例を示す説明図
、第４図は、コマンド列に対応させるマウスの動作例を
示す説明図である。１・・・ワークステーション、２・・・ユーザプログラ
ム、３・・・コマンド処理プログラム、４・・・エント
リテーブル、５・・・プログラムステータスワード、６
・・・オペレティングシステム、７・・・ニューラルネ
ットワーク、８・・・キーボード・マウスドライバ、９
・・・キーボード、１０・・・圧力センサ、１１・・・マウ

Claims

【特許請求の範囲】

１、ポインティングデバイスを用いて入力を行う装置に
おいて、ポインティングデバイスの示す座標、移動速度
、ポインティングデバイスを持つ指の圧力の各情報を、
ニューラルネットワークに与えることにより、パターン
認識だけでなく、使用者の癖も学習し認識することによ
り、キャラクタ及びコマンドの列の入力を可能としたこ
とを特徴とする連続コマンド処理システム。