JPH0628477A - パターン知覚デバイス - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 パターンを知覚する際の時間及びそれに必要
な記憶容量を最小化する。 【構成】 パターン知覚デバイスはラインのパターン発
生時に、マウスのようなポインティングデバイスによっ
てなされた角度的な動きを追跡する。パターンコード
は、その角度的な動きが、ルックアップテーブルのパタ
ーンコードに整合した場合に発生される。形態に対する
パターン整合は、サイズと無関係に行われ、手書きスト
ロークの予期される変動を許容し、また、最小のコンピ
ュータ処理とデータ記憶容量しか必要とせず、それらの
構成要素を成すラインセグメントが描かれる順序のみ異
なっている同一パターンを区別することができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、パターン知覚デバイ
ス、更に言えば、コンピュータのディジタイジング機構
を用いて生成された手書きパターンを、パターン生成時
におけるメカニズムの角を成す動きを追跡し且つ分類す
ることによって知覚する方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】既知のパターン知覚デバイスは、手書き
された「人工物」を表示する座標ポイント群をコンピュ
ータメモリに記憶し、またその上で動作することができ
る。人工物は、任意に描かれた形態あるいはストローク
(stroke)であり、コンピュータによって実行されるべき
コマンドシーケンスや動作を表示し得るような、文字、
数字、あるいは他の記号を意味する。形態あるいはスト
ロークは、一連の座標ポイントによって表示される。

【０００３】幾つかの従来技術によれば、形態あるいは
ストロークの座標ポイントは、３つのグループに分類さ
れ、各グループは、結果ポイント群を編入している。第
１のグループであるラインセグメントは、結果ポイント
の所定のサブセット間の傾斜やラインセグメントのエン
ドポイントによって形成されたラインが所定値を超過し
ないような場合を含む。第２のグループであるアークは
傾斜が所定値を超過しないような場合を含む。第３のグ
ループはポイント群がラインセグメントを形成するのか
アークを形成するのか曖昧な場合を含む。ディジタイズ
された座標ポイントは、以前に記録されまた類似して表
示されているような、複数のパターンと比較される。知
覚は、ディジタイズされたポイントの分類と以前に定義
されたパターンとの間で、最も類似するとされる整合を
決定することによって達成される。

【０００４】これら従来技術が抱える１つの問題は、ラ
インセグメント、アーク、及びそのような決定が曖昧で
ある場合の表示をコンピュータ処理する前に、ディジタ
イズされた座標ポイント群全体をそっくりそのまま記憶
してしまうことにある。これは、無視できないほど多く
のコンピュータ記憶容量を必要とし、比較動作に要する
時間を増大させる。これら従来技術の抱えるもう１つの
問題は、データの平滑操作(smooting)が発生しない場合
に起こり得る。ディジタイズされた座標ポイント群は、
人間の手の動きから生じるものであるため、正確に座標
ポイント群を受け取って次いでその分類を行うことは、
たとえ同一個人によってなされるとしても、同一のパタ
ーンを連続して試みる場合には大きく変化してしまうこ
とがある。このため、手書きパターンを正確に知覚する
ことは難しい。

【０００５】

【発明の概要】本発明は、コンピュータ入力デバイスを
用いて生成された手書きパターンを、複数のパターンか
ら構成される角度を描くために使用される動きを追跡す
ることによって知覚するような、動的なソフトウエア実
行方法に関する。特別なパターンは、コマンドシーケン
ス、即ち、キーボードやこの代用物のような従来手段を
通じてではなく、手書き形態を通じて、コンピュータに
対してより簡易に通信を行なうデータを表すことがで
き、また、データを表すこともできる。

【０００６】使用の際、コンピュータは、特定のパター
ンを持ったコマンドと関連するものであってもよい。例
えば、特別なコンピュータアプリケーションのＷＲＩＴ
Ｅコマンドを文字Ｗと関連させることができる。一旦こ
の関係が確立されると、コンピュータユーザは、このＷ
ＲＩＴＥコマンドを通常のようにタイプすることによっ
て、あるいは、ワークステーションのマウスを用いて形
態Ｗを描くことによって、より素早くまた簡易に、その
ＷＲＩＴＥコマンドをインボウクすることができる。

【０００７】本発明の１つの特徴は、描写中に「フライ
(fly) 上の」パターンを分類し、これによってコンピュ
ータ記憶容量の必要性を驚くほど最小にしていることに
ある。手書きパターンは、ディジタイズされているが全
体としてセーブされているわけではないラインセグメン
ト群を含む。例えば、ディジタイズされた何百もの典型
的な座標入力データの中のたった２つを記憶するという
ことが、本発明による方法の重要な利点である。

【０００８】幾つかの従来技術で使用されているのと同
じく、本発明の方法は、形態は同様であるがサイズある
いは縦横比は異なっているパターンを、同一のものとし
て知覚する。この方法によって、ユーザは以前に表示さ
れたグラフ群の上にある形態を描いて、例えば、ディス
プレイの一部をズームイン若しくはズームアウトするた
めに、描写パターンに関連して影響されるべきグラフの
一部を表示することができる。例えば、マウスを用いる
ことによって、ユーザは、ズーム作業によって処理され
るべき領域上にパターンを文字Ｚの形態で描くこともで
きる。より大きなＺは、処理されるべき領域がより大き
いことを示し、一方、より小さなＺは、処理されるべき
領域がより小さいことを示すであろう。このように、ズ
ームのために容易な状態で記憶された文字Ｚは、ズーム
されるべき領域が大きい場合にも小さい場合にもそれら
両方に整合するものであるが、そのズーム動作によって
影響されるべき領域が、各場合において異なるサイズで
あることを指定する。

【０００９】本発明のパターン知覚アプローチの他の特
徴は、パターンがどのように描かれているかを知覚する
能力である。同一描写パターンを表示するラインセグメ
ントの受け付け順序が異なる場合、それらのパターンは
同一でないものと仮定される。従って、描き方を変える
ことによって、同一の形態が記号的に異なる場合があ
る。これは特に有用である。再び文字Ｚを描く例を用い
て説明すれば、最初にＺの上部を（左から右に）、次い
で傾斜したラインセグメントを（上部から底部に）、最
後にラインセグメントを（左から右に）描く場合、この
結果生じるパターンは、最初に底部ラインセグメントを
（右から左に）、次に傾斜したラインセグメントを（底
部から上部に）、最後に上部ラインセグメントを（右か
ら左に）描くことによって生じるようなＺパターンと
は、異なるものとして分類されるだろう。どちらの描写
シーケンスも文字Ｚの形態を生ずるが、方法は互いに異
なるであろう。この特徴は、図式データのサイズを拡大
（「ズームイン機能」）し、または縮小（「ズームアウ
ト機能」）することを可能にする。

【００１０】同様な方法で、データは、特別な方向に移
動され得る（「パン動作」）。左から右に描かれた単一
のラインセグメントは、パンライト動作を表示すること
ができ、上部から底部に描かれた単一のラインセグメン
トは、パンダウン動作を表示することができ、底部から
上部への単一のラインセグメントは、パンアップ動作を
表示することができ、右から左に描かれた単一のライン
セグメントは、パンレフト動作を表示することができ
る。この特徴もまた特に有用である。同一の方向に描か
れたラインセグメントは、そのラインセグメントの長さ
に係わらず、同様のものとして知覚されるため、ズーム
若しくはパンするための図式データ量は、描写されたラ
インセグメントの長さによって確立され得る（つまり、
より長いラインセグメントをズーム若しくはパンを行な
うのであれば、量はより多くなる）。

【００１１】ストロークを描写する際に、人間の手によ
って、同一のパターンを繰返し正確に複写し、また、完
全に真直なラインセグメントを描くことは不可能であ
る。この方法の他の利点は、入力座標データのこのよう
な変動を「平滑操作」することにある。この平滑操作を
行なうことにより、ディジタイズされた各パターンの座
標データにおいて、ある２つのパターンが多少異なって
いるだけであるような場合に、それら２つのデータを同
一にものとして分類することが可能とされる。再びパン
の例を参照すれば、この方法は、マウスが動かされてい
る間に、わずかに上に向かうような、あるいはわずかに
下に向かうような動きによって、それらのラインセグメ
ントがディジタイズされた座標データにおいて示した多
少の変動にかかわりなく、左から右に描かれた単一のラ
インセグメントを同一のものとして知覚する。

【００１２】「整合」は、同様に描かれた形態を２つの
パターンが共有したときに定義され、形態を定義する角
度シーケンスが整合することによって表示されるが、そ
れらの角度を形成する方向性ラインセグメントは、人間
の手の動きの変動を補償するために所定の許容範囲内で
変動し得るものであり、また、整合されたパターンのサ
イズは大きくことなっていることもある。

【００１３】このような方法を用いた場合、コンピュー
タコマンドは、容易に描写されまたユーザが特定したパ
ターンに、容易に割り当てられる。これらのコマンド実
行に必要なことは、パターンを突き止めるということだ
けである。ユーザはマウスや他のポインティングタイプ
の入力デバイスを使用ことから、これは特に容易であ
る。メニュー階層を走査してコマンドを走査するのに
も、１、２秒は必要であるが、本発明を用いれば、１秒
以下でコマンドを特定することができる。

【００１４】

【実施例】本発明による一実施例では、コンピュータデ
ィスプレイ上に「描かれた」方向性ラインセグメントの
パターンを、例えば、マウス若しくは他のカーソル移動
用デバイス（「パターン知覚」）を用いてエンコードす
る出力信号の発生が、２つの別々の位相で実行される。
位相１では、ディジタイズされた座標データが受信さ
れ、概略の平滑操作機能が実行されて、パターンの明か
な不連続を記憶する。位相２で、精密なデータ平滑操作
命令が適用される。

【００１５】パターンがエンターされて、ストロークの
そのパターンにある記号表示が関連付けられた場合
（「学習モード」）、その結果生じたパターンの分類
は、例えば、そのパターンと関連する機能を表すテキス
トストリングである「パターンコード」と共に、それが
逐次再描写されるときに機械読み出し可能なルックアッ
プテーブルに記憶される。さもなければ、この描写パタ
ーンは、以前に記憶されたパターンと比較される。整合
が発見されれば、パターンのエンドポイントと関連する
パターンコードが戻される（「実行モード」）。この全
処理を図１の流れ図に示す。

【００１６】図１０のａ〜１０のｃに示されているよう
に、パターンの形態に固有の不連続によって形成された
角度に従って、サイズとは無関係にそれらのパターンを
分類する。図１０のａ及び図１０のｂは、同様の形態を
生じるが異なるストローク順で描かれたパターンが、ど
のように別個のものとして分類されるかを示す。図１０
のｃのパターンは、パターンのサイズがその分類に影響
を及ぼさないことを表している。サイズは小さいにも係
わらず、第２のパターンと同じものとして分類される。
描写されたパターンのエンドポイントは、第２のパター
ンと第３のパターンを区別するために、分類と関連して
使用される。

【００１７】更に詳述すれば、図２のａ及び図２のｂを
参照すれば明かなように、包括的な初期化によって、学
習されたパターン数を表示する変数Ｎ_s が０に設定され
る。局部の変数群、即ち、パターン毎に検出された互い
に共通元を持っていないラインセグメントの数を表示す
るＮ_A と、入力パターン毎、更にグループ毎に読み出さ
れたディジタイズされた座標データのカウントであるＮ
_P が、各パターンをディジタイズする前に初期化され
る。

【００１８】図３を参照すれば、マウス（若しくは、そ
れと等価なペン、ジョイスティック、トラックボール、
矢印キー等）のようなディジタイズ用の座標データ源を
用いて、例えば、マウスのボタンを押し下げる等の従来
のいづれかの方法により、（Ｘ，Ｙ）表記で表示された
ポイントのシーケンスを発生する。これらのポイント
は、コンピュータディスプレイに表示されており、描写
パターンにおける人間の手の動きを表したものと考える
ことができる。ステップ３１は、座標データポイント
（Ｘ，Ｙ）がディジタイズされる毎に一度実行される。
ステップ３２及び３３は、結果データポイントの所定数
（Ｋ）とともに、グループに使用される。平滑操作の目
的のため、サイズＫの各ブループの最初の（ステップ３
２）データポイントと最後の（ステップ３３）データポ
イントだけが処理される。データを集合させたことで、
コンピュータ記憶の必要は減少する。ディジタイズ速度
に従って、定数Ｋを決定する。

【００１９】ステップ３４で、各グループの最初のデー
タポイントがＳ_x 及びＳ_Y として記録される。ステップ
３５で、パターン毎に受け取られた第１の座標データポ
イントがパターンの初期化エンドポントとして記憶され
る。座標データ値のＫ番目の数を受け取ると、概略の平
滑動作が、手書きのストロークにおける些細な変動を補
償する。概略平滑機能の目的は、入力データを充分に円
滑なものとして、新たなラインセグメントの開始に影響
を及ぼしてしまうようなパターンの方向における無視で
きない変動を即座に検出し、手書きストロークの実行に
よって混乱が生じないことを確実なものとすることであ
る。

【００２０】この概略平滑機能は、各Ｋ番目の座標ポイ
ントにおいて、基準軸（例えば、コンピュータディスプ
レイ上に仮想されたＸ軸）に対する、現在の方向性ライ
ンセグメントの角度を計算し、アドレス指定可能な記憶
装置内に保持された逐次的に順序付けされた角度リスト
に、その角度表示を付加することによって達成される。
２つのラインセグメントは、それらの角度が少なくとも
φ度相違するときに、「互いに共通元を持っていない」
とみなされる。ここで、φの値は、ほぼ３０°が実効的
であることが明かとなっている。ラインセグメントが完
全に真直ぐに描かれた場合、角度計算はそれぞれ、前の
計算とはほんのわずかに異なるであろう。概略平滑機能
は、計算されたその角度を平均化し、些細な相違を平滑
化する。

【００２１】概略平滑機能はまた、ほぼ同一角度の発生
回数を記録する強度値を割り当てる。これは、神経のい
らいらによって、また、突然の故障によるエラーを含ん
だデータによって生じた、極端に短いラインセグメン
ト、例えば、強度１であるようなラインセグメントを、
後に取り除くためである。つまり、角度Ａ_i が、その前
のＡ_i やその先のＡ_i+1 の両方と、特定の差異、Θ（実
際には、特定の差異φと同じであろう）だけ異なる場合
には、角度Ａ_i は雑音の発生とみなされる。

【００２２】概略平滑機能の動作の詳細を、図４に示
す。ステップ４１で、最も最近受け取った座標データ
が、入力ストロークの最後のエンドポイントを表示する
ものと仮定されて記憶される。これが、座標値番号Ｋよ
りも小さい場合は、続けて座標データを受け取る。さも
なけば、Ｋ個のディジタイズ値の集合の残りの各々に、
Ｎ _A が上書きされ、それらがエンターされたときにそれ
らのストロークに近接して追跡するような最終のエンド
ポイントを生じる。カウンタＮ_P は、ステップ４２で０
にリセットされ、次のＫデータポイントの累積を開始す
る。

【００２３】ステップ４３で、こうして更に描かれたラ
インセグメントのＸ軸に対する現在の角度Ａ_C が、以下
によって計算される。

【００２４】

【数１】 ステップ４４は、これがこのパターンに関して計算され
た最初の角度であるかどうかを判断する。もしそうであ
れば、この角度、Ｓ（Ｎ_A ）（以下に述べる）と計算さ
れた前の角度Ａ_P の「強度」の初期化をステップ４５で
発生する。これら２つの角度がφ度ほどは異ならない場
合、それらは、同一のラインセグメントから生じたとみ
なされる。故に、ステップ４７で、新たなＡ_P は現在の
Ａ_C 及びＡ_p の平均として計算され、強度がインクリメ
ントされる。

【００２５】座標データの終了が信号合図されると、一
般には、予め設定されたマウスボタンの押し込みを通じ
て、プログラム制御が精密な平滑機能に移される。精密
平滑機能は、描写ストロークの完了時に実行される。こ
の機能は、各ラインセグメントの強度を調査する。正確
に強度１を持つラインセグメントは、神経のいらいら
や、直線を描く際の他の不一致の結果とみなされて、ノ
イズとして取り扱われ、パターンの分類から除去され
る。ノイズが一旦取り除かれると、φほどは異ならない
いずれかの結果角度がそれに融合される。精密な平滑動
作は、角度シーケンスを生じ、これは、独自のパターン
分類を形成し、パターンの隣接するラインセグメント各
々の角度に従って、パターンを記述する。

【００２６】精密な平滑機能を図５に示す。ステップ５
１は、各角度の強度を連続的に調査するループである。
このループは、ステップ５２に到達するまで継続する。
正確な強度１を有するいづれかの角度は、角度のノイズ
エラーを表示しており、崩壊操作の間に除去される。ノ
イズサンプルがラインセグメントを妨害してしまうこと
もあるため、ノイズのいずれかの側で計算された角度
が、ステップ５３で調査され、これら角度が同一のライ
ンセグメントに所属しているものかどうかが決定され
る。もしそうであれば、それらはステップ５４で融合さ
れる。このとき、パターン分類は崩壊される。図６はこ
の崩壊ルーチンを示す。

【００２７】初期化モードパターンが完了したときに、
ユーザはシステムに対して実行すべき操作を示す。これ
は、例えば、パターンを描くために使用されるマウス上
の２つ若しくは３つのボタンを押すことによって、ある
いは他の従来の手段によって達成され得る。２つの動
作、若しくは２つのモード、即ち、「学習」モード若し
くは「実行」モードの中の１つを選択することができ
る。

【００２８】学習モードを図７に示す。このモードで
は、パターンコード、つまり、ユーザによる入力が、パ
ターンに関連付けられ、同様に分類されたパターンが後
に描かれたときに、パターンコードの代用を可能にす
る。パターンコードは、システムに対して、あるコマン
ドを表示することができる。これは、コンピュータのキ
ーボードを通じてテキストをエンターするよりも、より
簡単に独自のパターンを描くことを通じて、表現され
る。

【００２９】ステップ７１で、２つのループカウンタＩ
及びＪが初期化される。Ｉは調査された角度の総数を表
し、Ｊは１より大きな強度を持つ角度の数を表す。この
ループは、それぞれの角度が１よりもより大きな強度を
持つことを確認する。ループは、全ての角度が調査され
た後に、ステップ７２で終了される。強度試験を通過し
た角度がステップ７３で記憶される。ステップ７４で、
パターンの角度のそれそれが１に等しい強度を持つ場合
にエラーが発生される。さもなければ、ステップ７５で
１より大きな強度を有する角度の総数が記憶され、学習
されたパターン数を表示するカウンタがインクリメント
される。

【００３０】ステップ７６は、パターンコードと新たに
学習されたパターンとの関連付けを処理する。ここで言
うパターン知覚デバイスは、パターンコードやそれが意
図する目的について仮説をたてていない。学習モードの
可能な結果は、不充分な若しくはエラーを含んだ入力デ
ータから生じたエラーである。このエラーが発生した場
合、ユーザはパターンを再度描かなければならない。

【００３１】もう１つのモードは、図８に示された実行
モードである。このモードでは、サーチ機能が支配す
る。このパターン知覚デバイスによって分類されている
パターンは、学習モードで以前にエンターされたパター
ンに対して比較される。整合を宣言するには、新しくエ
ンターされたパターンの角度数（ステップ８１）が、学
習されたパターンの角度数と等しくなければならない。
また、新しくエンターされたパターンの連続する角度の
各々は、学習されたパターンのその対応角度の所定の許
容範囲τの範囲内に落ち着いていなればならない。新し
くエンターされたパターンと前にエンターされたパター
ンとの間に整合が発生した場合、前のパターンと関連す
るテキストストリングが戻される（ステップ８３）。も
し、２つのパターンが互いにサイズは異なっているが形
態は類似していれば、このデバイスはそれらを同じもの
として知覚するであろうから、新しく描かれたパターン
のエンドポイントも変換されることとなり、ディスプレ
イのどの部分がパターンによって「カバー」されたかど
うかの決定が可能とされる。整合が発生しなかった場合
には、別々の戻りが実行される（ステップ８４）。

【００３２】本発明を記述するこの方法は、セーブされ
たパターンやパターンコードを容易に構成し、サーチ及
び比較操作を最適化する。パターンの収集をより小さく
したため、最適化のオーバヘッドコストは、おそらく、
性能における利点を補って余りあるものとなる。上述の
方法の拡張として、ポイントのサブセット間の選択的、
連続的な傾斜を追跡することが含まれ、これによってア
ーク型パターンのサイズ及び形状を決定することが可能
となる。

【００３３】

【発明の効果】既知のパターン知覚装置では、直線及び
曲線に対してディジタイズされた座標ポイントを得、前
に記憶されたパターンと比較して、類似性を検査する。
しかしながら、この方法によれば、比較を完了するため
に大量の記憶容量と時間を必要としてしまう。また、デ
ータの平滑操作が発生しない場合には、手書きパターン
を知覚する際に、成功することが少ない。本発明では、
マウスデバイスを使用することによって、パターンは描
写中に分類されるため、必要な記憶容量が最小化され
る。本発明によるパターン知覚方法は、どの位正確にパ
ターンが描写されているかを知覚する能力を持つ。本発
明の方法は、手で直線を描く際に完全な直線を必要とし
ない。入力座標データにおける変動の「平滑操作」が本
発明の方法によって提供される。従来技術とは異なり、
本発明を用いることによってコマンドが１秒以下で特定
され、また、形態上類似するがサイズが異なる同一パタ
ーンを認識することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明によるパターン知覚デバイスの処理シス
テムの全体を示す流れ図。

【図２】変数の初期化を示す流れ図。

【図３】人間の手の動きを表す座標ポイントのシーケン
スを発生するための方法を示した流れ図。

【図４】概略の平滑機能の発生方法を示す図。

【図５】精密な平滑機能の発生方法を示す図。

【図６】崩壊機能の発生方法を示す図。

【図７】記号表示をパターンストロークに関連付ける方
法を示す図。

【図８】描写パターンと前に記憶されたパターンとの比
較方法を示す図。

【図９】ストロークテキストの例を示す図。

【図１０】パターン分類の例を示す図。

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 描写ポイントのディジタイズパターンを
   エンコードするような出力信号を発生するための機械実
   行方法において、前記描写ポイントは、１つ若しくは２
   つ以上の、互いに共通元を持たない、接続された、方向
   性の、ラインセグメントをコンピュータディスプレイ上
   に形成しており、前記各描写ポイントは基準座標に関し
   て座標を有するものであって、前記方法が、 （ａ）角度リスト記憶部と呼ばれる、角度リストのため
   のアドレス指定可能な記憶部を、割当てる段階と、 （ｂ）前記角度リスト記憶部に、順序角度リストと呼ば
   れる、前記ラインセグメント各々の前記ディスプレイの
   方向性基準軸に関するそれぞれの角度の順序付けリスト
   を、記憶する段階と、 （ｃ）メモリに記憶され、（Ａ）その各々がラインセグ
   メントの特定のパターンを表示するようなパターンコー
   ド群と、（Ｂ）前記パターンコードに対する、パターン
   コードによって表示されたラインセグメントの特定のパ
   ターンの角度のリストとを備えるようなルックアップテ
   ーブルを調査して、上記段階（ｂ）で記憶された順序角
   度リストの整合を発見する段階と、 （ｄ）段階（ｃ）で整合が発見された場合は整合された
   パターンコードをエンコードする信号を発生し、発見さ
   れなければ非整合信号を発生する段階と、を備えること
   を特徴とする方法。
2. 【請求項２】 順序角度リストを段階１（ｂ）の前記角
   度リスト記憶部に記憶する段階（ｂ）が、 （ｂ）（１） 初期の描写ポイントの座標をラインセグ
   メントの開始ポイントの座標として宣言する段階と、 （ｂ）（２） そのエンドポイントとして（Ａ）ライン
   セグメント開始ポイントと、（Ｂ）ラインセグメント開
   始ポイントの後のＫ番目の描写ポイントとを有する方向
   性サブセグメントの、方向性基準軸に関する、現在の角
   度Ａ_c を決定する段階と、 （ｂ）（３） 現在の角度Ａ_C が前の角度Ａ_P と特定の
   公称差φ以上異なっている場合は、ここで前の角度Ａ_P
   の初期値は現在の角度Ａ_C と等しい、（Ａ）現在の角度
   Ａ_C の値を順序角度リストに付加し、（Ｂ）角度Ａ_P の
   値を現在の角度Ａ_C の値と置換する段階と、 （ｂ）（４） Ｋ個の結果ポイント群の各々に対して段
   階（ｂ）（２）〜（ｂ）（３）を反復する段階と、を含
   むような概略の平滑準方法を備えた請求項１記載の方
   法。
3. 【請求項３】 請求項２記載の方法において、更に、 （ｂ）（５） ノイズに対応するいづれかの角度値を順
   序角度リストから消去する段階と、 （ｂ）（６） 特定の差異φほどは異ならない順序角度
   リスト中のいずれか２ーの結果値を、前記２つの結果値
   の平均にほぼ等しい単一の値と置換する段階と、を含む
   ような精密な平滑方法を備える方法。
4. 【請求項４】 請求項３記載の方法において、角度Ａ_i
   の値は、それが前の角度Ａ_i-1 の値及び次の角度Ａ_i+1
   の値の両方と特定の差異Θ以上異なる場合に、段階
   （ｂ）（５）において順序リストから消去される方法。
5. 【請求項５】 請求項１記載の方法において、順序角度
   リストとルックアップテーブル内の概略角度リスト間
   の、段階１（ｃ）の調査における整合は、（Ａ）順序角
   度リストの角度値の数字が概略角度リストの角度値の数
   字と等しい場合、及び（Ｂ）順序角度リストの連続する
   角度の各々が概略角度リストの対応する角度と特定の許
   容差τしか異ならない場合に発生するものとして定義さ
   れる方法。
6. 【請求項６】 描写ポイントのディジタイズパターンを
   エンコードする出力信号を発生するための機械実行方法
   において、前記描写ポイントは、１つ若しくは２つ以上
   の、互いに共通元を持たない、接続された、方向性の、
   ラインセグメントをコンピュータディスプレイ上に形成
   しており、前記各描写ポイントは基準座標に関して座標
   を有するものであって、前記方法が、 （ａ）角度リスト記憶部と呼ばれる、角度リストのため
   のアドレス指定可能な記憶部を、割当てる段階と、 （ｂ）前記角度リスト記憶部に、順序角度リストと呼ば
   れる、前記ラインセグメント各々の前記ディスプレイの
   方向性基準軸に関するそれぞれの角度の順序付けリスト
   を、記憶する段階と、この記憶段階は、 （１） 初期の描写ポイントの座標をラインセグメント
   の開始ポイントの座標として宣言し、 （２） そのエンドポイントとして（Ａ）ラインセグメ
   ント開始ポイントと、（Ｂ）ラインセグメント開始ポイ
   ントの後のＫ番目の描写ポイントとを有する方向性サブ
   セグメントの、方向性基準軸に関する、現在の角度Ａ_c
   を決定し、 （３） 現在の角度Ａ_C が前の角度Ａ_P と特定の公称差
   φ以上異なっている場合は、ここで前の角度Ａ_P の初期
   値は現在の角度Ａ_C と等しい、（Ａ）現在の角度Ａ_C の
   値を順序角度リストに付加し、（Ｂ）角度Ａ_P の値を現
   在の角度Ａ _C の値と置換し、 （４） Ｋ個の結果ポイント群の各々に対して段階
   （ｂ）（２）〜（ｂ）（３）を反復し、 （５） 角度Ａ_i のいずれかの値を、それが前の角度Ａ
   _i-1 の値及び次の角度Ａ_i+1 の値の両方と特定の差異Θ
   以上異なる場合に、前記順序角度リストから消去し、 （６） 特定の差異φほどは異ならない順序角度リスト
   中のいずれか２つの結果値を、前記２つの結果値の平均
   にほぼ等しい単一の値と置換する段階を備えており、 前記方法は、更に、 （ｃ） メモリに記憶されたルックアップテーブルを調
   査して、ステップ（ｂ）で記憶された順序角度ラインと
   の整合を発見する段階と、ここで、 （１） 前記ルックアップテーブルは、（Ａ）その各々
   がラインセグメントの特定のパターンを表示するような
   パターンコード群と、（Ｂ）前記パターンコードに対す
   る、パターンコードによって表示されたラインセグメン
   トの特定のパターンの角度のリストとを備えており、 （２） 整合は、（Ａ）順序角度リストの角度値の数字
   が概略角度リストの角度値の数字と等しい場合、及び
   （Ｂ）順序角度リストの連続する角度の各々が概略角度
   リストの対応する角度と特定の許容差τしか異ならない
   場合に発生するものとして定義され、 （ｄ）段階（ｃ）で整合が発見された場合は整合された
   パターンコードをエンコードする信号を発生し、発見さ
   れなければ非整合信号を発生する段階と、を備えること
   を特徴とする方法。
7. 【請求項７】 機械によって読み出し可能なプログラム
   記憶デバイスと、この機械によって実行可能な命令のプ
   ログラムをエンコードして請求項１〜６のいずれか１つ
   の段階を実行すること。