JPS6228889A - 情報認識装置 - Google Patents
情報認識装置Info
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- JPS6228889A JPS6228889A JP60167478A JP16747885A JPS6228889A JP S6228889 A JPS6228889 A JP S6228889A JP 60167478 A JP60167478 A JP 60167478A JP 16747885 A JP16747885 A JP 16747885A JP S6228889 A JPS6228889 A JP S6228889A
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- JP
- Japan
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- similarity
- categories
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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。
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、例えば文字、記号、図形等のパターン情報を
入力してパターン認識する情報認識装置に関するもので
ある。
入力してパターン認識する情報認識装置に関するもので
ある。
［従来の技術］
コンピュータやワードプロセッサ等の情報認識装置への
簡単な日本語入力方法として、キーボード入力等の他に
文字、記号、図形等のパターンを認識して入力する方法
が考えられている。しかし、これらの入カバターン情報
の認識装置では、いずれも入カバターン情報とパターン
辞書に登録された認識対象カテゴリーとの比較によって
入カバターン情報を認識しているため、入カバターン情
報がパターン辞書に登録されている標準パターンと大き
く異なる場合には、認識不能となったり、誤認識するか
していた。
簡単な日本語入力方法として、キーボード入力等の他に
文字、記号、図形等のパターンを認識して入力する方法
が考えられている。しかし、これらの入カバターン情報
の認識装置では、いずれも入カバターン情報とパターン
辞書に登録された認識対象カテゴリーとの比較によって
入カバターン情報を認識しているため、入カバターン情
報がパターン辞書に登録されている標準パターンと大き
く異なる場合には、認識不能となったり、誤認識するか
していた。
例えば、第２図（ａ）〜（ｆ）の夫々に示されている文
字は英小文字や記号の例であるが、このような英小文字
や記号のパターンは特に筆記者の癖が強く反映され、変
動も大きい。例えば、人によってはアルファベントの小
文字を書く場合に、活字体（例えば第２図（ａ）〜（Ｃ
）の最左側の文字）を好んで書く人もいれば、逆に筆記
体（例えば第２図（ａ）〜（Ｃ）の最左側以外の文字）
しか書かない人もいる。
字は英小文字や記号の例であるが、このような英小文字
や記号のパターンは特に筆記者の癖が強く反映され、変
動も大きい。例えば、人によってはアルファベントの小
文字を書く場合に、活字体（例えば第２図（ａ）〜（Ｃ
）の最左側の文字）を好んで書く人もいれば、逆に筆記
体（例えば第２図（ａ）〜（Ｃ）の最左側以外の文字）
しか書かない人もいる。
このような場合に対処するためには理想的にはあらゆる
古体の文字及び字の「くずし」を想定したパターンを登
録しておくハが望ましいが、それは現実問題として不可
能に近く、可能であるにしても他の文字種とは異なるよ
うな特殊な認識処理を行う必要がありコスト的に問題で
ある。そのため、従来の情報認識装置では、英小文字や
記号等のように筆記者によってバラツキの多い文字に対
しては次のような対処をしていた。即ち、そのような文
字は認識対象文字とぜずに代りにベンタッチやキーボー
ド等で直接コード入力を行う、あるいは認識を行う場合
でも筆記者にかなり厳格な筆記制限（例えば活字体の小
文字のみの入力を認める等）を課して入力認識を行〉等
である。しかし、これらの対処方法が、操作者に余計な
操作負担を課している事は説明するまでもなかろう。
古体の文字及び字の「くずし」を想定したパターンを登
録しておくハが望ましいが、それは現実問題として不可
能に近く、可能であるにしても他の文字種とは異なるよ
うな特殊な認識処理を行う必要がありコスト的に問題で
ある。そのため、従来の情報認識装置では、英小文字や
記号等のように筆記者によってバラツキの多い文字に対
しては次のような対処をしていた。即ち、そのような文
字は認識対象文字とぜずに代りにベンタッチやキーボー
ド等で直接コード入力を行う、あるいは認識を行う場合
でも筆記者にかなり厳格な筆記制限（例えば活字体の小
文字のみの入力を認める等）を課して入力認識を行〉等
である。しかし、これらの対処方法が、操作者に余計な
操作負担を課している事は説明するまでもなかろう。
［発明が解決し７ようとする問題点コ
上記の事は、筆記者の癖の出る文字は同時に認識装置に
とっても認識が困難であるという事実にもとすいている
。そこで、本発明の目的は、特殊な認識処理を必要とせ
ず、ｔい換えれば簡単な認識手法しか有さない情報認識
装置であっても、例えば英小文字や記し等のような下記
者によって変動の大きな文字の入力を可能とする情報認
識装置を提供することである。
とっても認識が困難であるという事実にもとすいている
。そこで、本発明の目的は、特殊な認識処理を必要とせ
ず、ｔい換えれば簡単な認識手法しか有さない情報認識
装置であっても、例えば英小文字や記し等のような下記
者によって変動の大きな文字の入力を可能とする情報認
識装置を提供することである。
［問題点を解決するための手段］
上記問題点を解決するために例えば第１図に示す実施例
の情報認識装置は、例えば文字、記号。
の情報認識装置は、例えば文字、記号。
図形等のパターン情報を入力する情報入力装置１と、人
力したパターン情報の特徴を抽出する特徴抽出回路２と
、色々な入カバターンの認識対象カテゴリー列１６の特
徴及び認識対象カテゴリータリ１６に前もって関連付け
られた関連カテゴリー１７列とを記憶登録した辞書記憶
回路４と、特徴抽出回路２が抽出した入カバターンの特
徴と辞書記憶回路４に記憶登録された各認識対象カテゴ
リー１６の特徴との類似度を算定して所定以上の類似度
を持つカテゴリー１７を認識結果の候補とする識別回路
３とを有する。
力したパターン情報の特徴を抽出する特徴抽出回路２と
、色々な入カバターンの認識対象カテゴリー列１６の特
徴及び認識対象カテゴリータリ１６に前もって関連付け
られた関連カテゴリー１７列とを記憶登録した辞書記憶
回路４と、特徴抽出回路２が抽出した入カバターンの特
徴と辞書記憶回路４に記憶登録された各認識対象カテゴ
リー１６の特徴との類似度を算定して所定以上の類似度
を持つカテゴリー１７を認識結果の候補とする識別回路
３とを有する。
［作用］
」−記構酸において、例えば情報入力装置１に「（」の
入力があると、識別回路３は「（」の他に関連カテゴリ
ー（＜、［、ｉ ｒ、ｒ、ｃ。
入力があると、識別回路３は「（」の他に関連カテゴリ
ー（＜、［、ｉ ｒ、ｒ、ｃ。
−）をも認識結果の候補として出力する。従って、操作
者は（、ｃ、（、ｒ、ｒ、（、Ｏ＝等の複雑な記号を人
力する労を取る！バなく、これらの記号に形態的に類似
する「（」を人力するのみで、Ｆ記記号を当該情報認識
装置に人力したのと同様な効果が得られる。又、情報誌
：ａ装置にとっても、パターン認識し易い「（」を認識
すればよいので、認識の為のアルゴリズムも単純でよい
。
者は（、ｃ、（、ｒ、ｒ、（、Ｏ＝等の複雑な記号を人
力する労を取る！バなく、これらの記号に形態的に類似
する「（」を人力するのみで、Ｆ記記号を当該情報認識
装置に人力したのと同様な効果が得られる。又、情報誌
：ａ装置にとっても、パターン認識し易い「（」を認識
すればよいので、認識の為のアルゴリズムも単純でよい
。
［実施例］
以Ｔ添付図面に従って実施例を更に詳細に説明する事と
する。
する。
く基本実施例〉
第１図は本発明の一実施例の基本構成を示す図である。
１は情報入力装置であり、例えばデータタブレット、或
いは表示器とライトペンの組み合わせ、或いは光学的に
文字パターンを読み取る装置６等である。２は特徴抽出
回路であり、情報入力装置１から入力された入カバター
ン情報の特徴を抽出し、３の識別回路へ送る回路である
。識別回路３は、特徴抽出回路２から得た入カバターン
の特徴と４の辞書記憶回路に登録されている認識対象カ
テゴリーの標準パターンの特徴とを比較して類似度を算
定し、類似度が所定値以上であるときそのカテゴリーを
出力する回路である。４は認識対象カテゴリーの標準パ
ターンの特徴を記憶している辞書記憶回路である。５は
制御回路で、実施例全体の制御を行うものであり、内部
にはＣＰＵ（中央処理装首）６及びＲＯＭ （リードオ
ンリメモリ）７等を含む、尚、ＲＯＭ７内には第３図第
６図のフローチャートに示された如き制御手順のプログ
ラムが格納されている。
いは表示器とライトペンの組み合わせ、或いは光学的に
文字パターンを読み取る装置６等である。２は特徴抽出
回路であり、情報入力装置１から入力された入カバター
ン情報の特徴を抽出し、３の識別回路へ送る回路である
。識別回路３は、特徴抽出回路２から得た入カバターン
の特徴と４の辞書記憶回路に登録されている認識対象カ
テゴリーの標準パターンの特徴とを比較して類似度を算
定し、類似度が所定値以上であるときそのカテゴリーを
出力する回路である。４は認識対象カテゴリーの標準パ
ターンの特徴を記憶している辞書記憶回路である。５は
制御回路で、実施例全体の制御を行うものであり、内部
にはＣＰＵ（中央処理装首）６及びＲＯＭ （リードオ
ンリメモリ）７等を含む、尚、ＲＯＭ７内には第３図第
６図のフローチャートに示された如き制御手順のプログ
ラムが格納されている。
〈基本実施例の特徴〉
本実施例の特徴を以下に述べる。本実施例では辞書記憶
回路４には認識対象カテゴリーに対して、標Ｑ パター
ンの特徴と共に該カテゴリーに関連のある関連カテゴリ
ーが関連付けられて登録されている。そこで、識別回路
３は認識対象カテゴリーの標準パターンの特徴と入カバ
ターン６？ Ｎの特徴との類似度が所定値以上であると
きに、該カテゴリーだけでなく、該カテゴリーに関連す
る関連カテゴリーをも出力する。本実施例と従来例との
基本概念の相違を第４図（ａ）、（ｂ）に示す。第４図
（ｂ）に示した従来例における入力バターンｌＯＯと標
準パターン（１１０，１１１゜１１２）との関係は、人
カバターン１００に対して類似する標準カテゴリー（ｔ
ｔｏ、ｉｉｔ、ｔ１２）は全て対等である。一方、第４
図（ａ）に示した本実施例では、入カバターン１００に
対して標準カテゴリー（１０１，１０２，１０３）の夫
々が対応し、更に夫々の標準パターンから関連カテゴリ
ー（１０１ａ、１ｏ１ｂ、１０２ａ、１０２ｂ、１０３
ａ、１０３ｂ）が木構造で対応している。従来例ではパ
ターンが類似するか否かで判断していたのに対し、本実
施例では入カバターンに直接類似していると判断される
可能性のない関連カテゴリーをも候補として出力するの
である。このようにする事により、筆記者の癖が強く出
る例えば小文字等の文字を入力する場合は、筆記者は標
準カテゴリーを入力するだけでよく、標準カテゴリーは
認識装置にとっても認識し易く認識ミスもない。そこで
、この標準カテゴリーに関連する関連カテゴリーをも認
識候補として出力し、筆記者はその関連カテゴリーから
所望のものを選ぶ。このＩハによる効果は、第５図の関
連カテゴリーに示した特殊記号を入力する場合に簡単な
標準カテゴリーに属する記号を人力するのみでよい事か
らも了解できるであろう。
回路４には認識対象カテゴリーに対して、標Ｑ パター
ンの特徴と共に該カテゴリーに関連のある関連カテゴリ
ーが関連付けられて登録されている。そこで、識別回路
３は認識対象カテゴリーの標準パターンの特徴と入カバ
ターン６？ Ｎの特徴との類似度が所定値以上であると
きに、該カテゴリーだけでなく、該カテゴリーに関連す
る関連カテゴリーをも出力する。本実施例と従来例との
基本概念の相違を第４図（ａ）、（ｂ）に示す。第４図
（ｂ）に示した従来例における入力バターンｌＯＯと標
準パターン（１１０，１１１゜１１２）との関係は、人
カバターン１００に対して類似する標準カテゴリー（ｔ
ｔｏ、ｉｉｔ、ｔ１２）は全て対等である。一方、第４
図（ａ）に示した本実施例では、入カバターン１００に
対して標準カテゴリー（１０１，１０２，１０３）の夫
々が対応し、更に夫々の標準パターンから関連カテゴリ
ー（１０１ａ、１ｏ１ｂ、１０２ａ、１０２ｂ、１０３
ａ、１０３ｂ）が木構造で対応している。従来例ではパ
ターンが類似するか否かで判断していたのに対し、本実
施例では入カバターンに直接類似していると判断される
可能性のない関連カテゴリーをも候補として出力するの
である。このようにする事により、筆記者の癖が強く出
る例えば小文字等の文字を入力する場合は、筆記者は標
準カテゴリーを入力するだけでよく、標準カテゴリーは
認識装置にとっても認識し易く認識ミスもない。そこで
、この標準カテゴリーに関連する関連カテゴリーをも認
識候補として出力し、筆記者はその関連カテゴリーから
所望のものを選ぶ。このＩハによる効果は、第５図の関
連カテゴリーに示した特殊記号を入力する場合に簡単な
標準カテゴリーに属する記号を人力するのみでよい事か
らも了解できるであろう。
ところでＬ述した類似度は入カバターン情報の特徴との
比較を行ったカテゴリーの類似度でも良いし、この類似
度から所定の値を引いた値でも良いし、さらにカテゴリ
ー毎に定まった演算を行った値でも良い。
比較を行ったカテゴリーの類似度でも良いし、この類似
度から所定の値を引いた値でも良いし、さらにカテゴリ
ー毎に定まった演算を行った値でも良い。
く基本実施例の動作〉
上記特徴を有する識別回路３の動作を第３図のフローチ
ャートを参照しつつ説明する。フローは識別回路３が特
徴抽出回路２から入カバターン情報の特徴を得たところ
から開始する。先ず、ステップＳ２で辞書記憶回路４か
ら比較を行うべき認識対象カテゴリーの特徴と関連カテ
ゴリー列を入力する。ステップＳ２において、かかるカ
テゴリーが存在しない場合は、識別回路３は動作を終了
する。一方、かかるカテゴリーが存在する場合にはステ
ップＳ４へ進み、ステップＳ４で所定のアルゴリズムで
類似度を算定する。所定のアルゴリズムとは具体的には
例えば平均２乗誤差１分散度、エントロピー等が用いら
れよう。ステップＳ６で類似度が所定値以上であるか、
即ち入カバターンに一定以上似た標準パターンが存在す
るかを調べる。ステップＳ６で類似度が所定値以上では
ない場合は、このカテゴリーを棄却し、ステップＳｌへ
戻る。
ャートを参照しつつ説明する。フローは識別回路３が特
徴抽出回路２から入カバターン情報の特徴を得たところ
から開始する。先ず、ステップＳ２で辞書記憶回路４か
ら比較を行うべき認識対象カテゴリーの特徴と関連カテ
ゴリー列を入力する。ステップＳ２において、かかるカ
テゴリーが存在しない場合は、識別回路３は動作を終了
する。一方、かかるカテゴリーが存在する場合にはステ
ップＳ４へ進み、ステップＳ４で所定のアルゴリズムで
類似度を算定する。所定のアルゴリズムとは具体的には
例えば平均２乗誤差１分散度、エントロピー等が用いら
れよう。ステップＳ６で類似度が所定値以上であるか、
即ち入カバターンに一定以上似た標準パターンが存在す
るかを調べる。ステップＳ６で類似度が所定値以上では
ない場合は、このカテゴリーを棄却し、ステップＳｌへ
戻る。
もレステップＳ６で類似度が所定値以上である場合は、
ステップＳ８へ進み、認識結果の候補として当該カテゴ
リーを出力するとともに、その類似度を出力する。次に
ステップＳＩＯへ進み、当該カテゴリーに関連カテゴリ
ーが登録されているかを調べる。かかる関連カテゴリー
はステップＳ１で識別回路３に入力されていたものであ
る。関連カテゴリーがない場合にはステップＳｌへ戻っ
て、ステップＳ２で比較すべきカテゴリーがなくなるま
で」−述したステップを繰り返す。一方、関連カテゴリ
ーが存在する場合は、認識結果の候補として当該関連カ
テゴリーを出力するとともに、入カバターンと関連カテ
ゴリーとの類似度をも出力する。こうして、入カバター
ンに類似するカテゴリーのみならず、そのカテゴリーに
関連する関連カテゴリーをも出力する！１￥になる。
ステップＳ８へ進み、認識結果の候補として当該カテゴ
リーを出力するとともに、その類似度を出力する。次に
ステップＳＩＯへ進み、当該カテゴリーに関連カテゴリ
ーが登録されているかを調べる。かかる関連カテゴリー
はステップＳ１で識別回路３に入力されていたものであ
る。関連カテゴリーがない場合にはステップＳｌへ戻っ
て、ステップＳ２で比較すべきカテゴリーがなくなるま
で」−述したステップを繰り返す。一方、関連カテゴリ
ーが存在する場合は、認識結果の候補として当該関連カ
テゴリーを出力するとともに、入カバターンと関連カテ
ゴリーとの類似度をも出力する。こうして、入カバター
ンに類似するカテゴリーのみならず、そのカテゴリーに
関連する関連カテゴリーをも出力する！１￥になる。
〈関連カテゴリーの例〉
第５図は各カテゴリーに対する関連カテゴリーの例であ
り、 英大文字である“Ａ ”に対し、英小文字である” ａ
”が関連カテゴリーである。“Ｂ″ ” Ｃ”に対し
ても同様である。これらは「観念」が類似したカテゴリ
ーであるといえよう。
り、 英大文字である“Ａ ”に対し、英小文字である” ａ
”が関連カテゴリーである。“Ｂ″ ” Ｃ”に対し
ても同様である。これらは「観念」が類似したカテゴリ
ーであるといえよう。
一方、形態が類似した関連の例では
°゛（”′に対しては、
“く“” ” ［” ” （” “「″ “ｒ
” “ｃ””―”が関連カテゴリーであり、 ”）”に対しては、 ”＞” ”］ ” ’ｌ ”“Ｊ””ｊ”】′″′ψ″
が関連カテゴリーであり。
” “ｃ””―”が関連カテゴリーであり、 ”）”に対しては、 ”＞” ”］ ” ’ｌ ”“Ｊ””ｊ”】′″′ψ″
が関連カテゴリーであり。
゛°零″に対しては、
゛（５” ” ＠ ” ” ＆ ” −★パが関
連カテゴリーである。
連カテゴリーである。
第１図の識別回路３は、例えば゛（′ に類似したパタ
ーンが入力したとき、入カッくターン情報の特徴と、辞
書記憶回路４に登録されている“（°の特徴との類似度
が所定値以上であるとき、°（”だけでなく、” ＜
” “［” ”Ｉ”“ｒ” ” ｒ” “【”―
”も認識結果の候補として出力する。
ーンが入力したとき、入カッくターン情報の特徴と、辞
書記憶回路４に登録されている“（°の特徴との類似度
が所定値以上であるとき、°（”だけでなく、” ＜
” “［” ”Ｉ”“ｒ” ” ｒ” “【”―
”も認識結果の候補として出力する。
く変形例〉
ところで第５図に示された関連カテゴリーは図に示され
た順の優先度をもつ、そこで、第６図にその優先順位を
変更できる機能を有する実施例を示す、かかる実施例は
情報入力袋５１１に、文字。
た順の優先度をもつ、そこで、第６図にその優先順位を
変更できる機能を有する実施例を示す、かかる実施例は
情報入力袋５１１に、文字。
記号２図形等の入力する例えばタブレフトのような入力
手段１１の他に、ファンクション指定手段１２を設け（
図では、英小文字の優先順位を上げる機能の指定を行う
場合を示している）、識別回路３は類似度とファンクシ
ョン指定に基づいて、認識結果の優先順位を変更するも
のである。ところで、ファンクション指定の方法として
は所定のキーを押す、 所定の領域をベンタッチする、 所定の手書き図形を入力する、 所定の領域にマークをつける 等の方法が考えられる。１４のファンクション処理回路
は所定の手段で指定されたファンクション指定に従った
信号を識別回路３に送る回路である。１５は認識結果の
候補とその類似度を一時記憶させておくバッファである
。
手段１１の他に、ファンクション指定手段１２を設け（
図では、英小文字の優先順位を上げる機能の指定を行う
場合を示している）、識別回路３は類似度とファンクシ
ョン指定に基づいて、認識結果の優先順位を変更するも
のである。ところで、ファンクション指定の方法として
は所定のキーを押す、 所定の領域をベンタッチする、 所定の手書き図形を入力する、 所定の領域にマークをつける 等の方法が考えられる。１４のファンクション処理回路
は所定の手段で指定されたファンクション指定に従った
信号を識別回路３に送る回路である。１５は認識結果の
候補とその類似度を一時記憶させておくバッファである
。
〈変形例の動作〉
第６図の実施例での識別回路３の動作を第７図のフロー
チャートを参照しつつ説明する。識別回路３の動作は第
３図のフローチャートに示された動作と殆ど同じである
。異なる点を列挙すれば、ステップＳ８．ステップＳ２
６で登録カテゴリーと類似度を外部に出力するかバッフ
ァに貯えるかという点と、 ステップＳ１２．ステップＳ３０で関連カテゴリーと類
似度を外部に出力するかバッファに貯えるかという点と
、 及びステップＳ２．ステップＳ２１で比較すべきカテゴ
リーが無い場合に終了するかステップ８３２以下を実行
するか等の各点で異なる。
チャートを参照しつつ説明する。識別回路３の動作は第
３図のフローチャートに示された動作と殆ど同じである
。異なる点を列挙すれば、ステップＳ８．ステップＳ２
６で登録カテゴリーと類似度を外部に出力するかバッフ
ァに貯えるかという点と、 ステップＳ１２．ステップＳ３０で関連カテゴリーと類
似度を外部に出力するかバッファに貯えるかという点と
、 及びステップＳ２．ステップＳ２１で比較すべきカテゴ
リーが無い場合に終了するかステップ８３２以下を実行
するか等の各点で異なる。
そこで以下第７図のステップＳ３２のみについて説明す
る。ステップＳ３２ではバッファ１５から、各カテゴリ
ーとその類似度を読み、類似Ｊｆｆの高い１１「１にそ
れらのカテゴリーを認識結果の候補文字として並べる。
る。ステップＳ３２ではバッファ１５から、各カテゴリ
ーとその類似度を読み、類似Ｊｆｆの高い１１「１にそ
れらのカテゴリーを認識結果の候補文字として並べる。
ステップＳ３４ではファンクシヨン処理回路１４からの
ファンクション指定があるかどうかの判別を行い、ファ
ンクション指定がある場合にはステップ５３６でファン
クション指定と類似度に従って候補文字を並べ換え、ス
テップ３３８で候補文字を順に出力する。
ファンクション指定があるかどうかの判別を行い、ファ
ンクション指定がある場合にはステップ５３６でファン
クション指定と類似度に従って候補文字を並べ換え、ス
テップ３３８で候補文字を順に出力する。
一方、ステップＳ３４でファンクション指定がない場合
にはそのままの順で候補文字を出力する。例えば第６図
の実施例において、英小文字１２が指定され人力手段１
１に°Ａ”が入力された場合、” Ａ ”と′ａ″が認
識結果の候補となるが、°゛英小文字″のファンクショ
ン指定により“°ａ″の方の優先順位が高くなり、′″
ａ“が第一候補となる。尚、次候補指定手段１３はこれ
を押す事により、識別回路３が認識結果の候補の出力を
優先順行なう事になる。
にはそのままの順で候補文字を出力する。例えば第６図
の実施例において、英小文字１２が指定され人力手段１
１に°Ａ”が入力された場合、” Ａ ”と′ａ″が認
識結果の候補となるが、°゛英小文字″のファンクショ
ン指定により“°ａ″の方の優先順位が高くなり、′″
ａ“が第一候補となる。尚、次候補指定手段１３はこれ
を押す事により、識別回路３が認識結果の候補の出力を
優先順行なう事になる。
このように、英小文字や記号等、認識率の悪い文字を他
のカテゴリーの関連カテゴリーとすることで、使用者は
簡単な方法で入力することができるようになる。例えば
、英小文字の入力は°゛英小文字″ファンクション指定
の後、対応する英大文字を筆記すれば良い。また、記号
の入力も予め定められた簡単な記号を入力し、所望の記
号が表示されるまで゛次候補”′ファンクション指定を
行えば良い。
のカテゴリーの関連カテゴリーとすることで、使用者は
簡単な方法で入力することができるようになる。例えば
、英小文字の入力は°゛英小文字″ファンクション指定
の後、対応する英大文字を筆記すれば良い。また、記号
の入力も予め定められた簡単な記号を入力し、所望の記
号が表示されるまで゛次候補”′ファンクション指定を
行えば良い。
ところで、上記の実施例は優先順位をファンクション指
定により変更することができる例であった。そこで、上
記の関連カテゴリーを出力する優先順位を学習機能によ
り自動的に変更する事も可能である。これは識別回路３
が出力した関連カテゴリーについて操作者が選択した回
数を関連カテゴリー毎に記憶して、その回数の多い順に
優先順位を変更するようにするものである。この手法に
よれば、優先順位は自動的に変更されることになり、操
作性が向上する。
定により変更することができる例であった。そこで、上
記の関連カテゴリーを出力する優先順位を学習機能によ
り自動的に変更する事も可能である。これは識別回路３
が出力した関連カテゴリーについて操作者が選択した回
数を関連カテゴリー毎に記憶して、その回数の多い順に
優先順位を変更するようにするものである。この手法に
よれば、優先順位は自動的に変更されることになり、操
作性が向上する。
［発明の効果］
以１−説明したように本発明によれば、特殊な認識処理
を必要とせず、例えば英小文字や記号等のような筆記者
によって変動の大きな文字、記号。
を必要とせず、例えば英小文字や記号等のような筆記者
によって変動の大きな文字、記号。
図形等の人力か可能となる。
第１図は本発明に係る実施例の基本構成図、第２１渇（
ａ）〜（ｆ）は認識の困難な英小文字、記号等の例を示
す図形図、 第３図は実施例に係る制御動作の概略を示すフローチャ
ート、 第４図（ａ）、（ｂ）は本発明の実施例と従来例とにわ
けるカテゴリーの関連構造を説明する図、 第５図は実施例におけるカテゴリーと関連カテゴリーと
の対応を示す一例の図、 第６図は本発明の他の実施例の構成図、第７図は第６図
の実施例の認識回路の動作を説明するためのフローチャ
ートである。 図中、ｌ・・・情報人力装置、２・・・特徴抽出回路、
３・・・識別回路、４・・・辞書記ｔα回路、１１・・
・文字入力領域、１２・・パ°英小文字″ファンクショ
ン指定手段、１３・・・′”次候補゛ファンクション指
定手段、１４・・・ファンクション処理回路、１５・・
・バッファ、１６・・・認識対象カテゴリー列、１７・
・・関連カテゴリー列である。 特許出願人 キャノン株式会社 （０） ｌ）、必、ｂ （ｂ） ｅ、ぶＪ （ｄ）（、（。 （ｅ）ｌ も。 （ｆ） 奇 ★ 第３図 第４図 （０） 第４ｖＡ（ｂ） ＋１０ １１＋ １１２第５８ 第６因
ａ）〜（ｆ）は認識の困難な英小文字、記号等の例を示
す図形図、 第３図は実施例に係る制御動作の概略を示すフローチャ
ート、 第４図（ａ）、（ｂ）は本発明の実施例と従来例とにわ
けるカテゴリーの関連構造を説明する図、 第５図は実施例におけるカテゴリーと関連カテゴリーと
の対応を示す一例の図、 第６図は本発明の他の実施例の構成図、第７図は第６図
の実施例の認識回路の動作を説明するためのフローチャ
ートである。 図中、ｌ・・・情報人力装置、２・・・特徴抽出回路、
３・・・識別回路、４・・・辞書記ｔα回路、１１・・
・文字入力領域、１２・・パ°英小文字″ファンクショ
ン指定手段、１３・・・′”次候補゛ファンクション指
定手段、１４・・・ファンクション処理回路、１５・・
・バッファ、１６・・・認識対象カテゴリー列、１７・
・・関連カテゴリー列である。 特許出願人 キャノン株式会社 （０） ｌ）、必、ｂ （ｂ） ｅ、ぶＪ （ｄ）（、（。 （ｅ）ｌ も。 （ｆ） 奇 ★ 第３図 第４図 （０） 第４ｖＡ（ｂ） ＋１０ １１＋ １１２第５８ 第６因
Claims (5)
- （１）文字、記号、図形等のパターン情報を入力する入
力手段と、入力したパターン情報の特徴を抽出する特徴
抽出手段と、認識対象カテゴリーの特徴及び前記認識対
象カテゴリーに前もって関連付けられた関連カテゴリー
とを記憶登録した辞書記憶手段と、前記特徴抽出手段が
抽出した入力パターンの特徴と前記辞書記憶手段に記憶
登録された各認識対象カテゴリーの特徴との類似度を算
定して所定以上の類似度を持つカテゴリーを認識結果の
候補とする識別部とを有し、前記識別部は前記所定の類
似度を持つカテゴリーの他に前記関連カテゴリーをも認
識結果の候補とすることを特徴とする情報認識装置。 - （２）認識対象カテゴリーと関連カテゴリーとの間の関
連態様は大文字と小文字の関連である事を特徴とする特
許請求の範囲第１項に記載の情報認識装置。 - （３）認識対象カテゴリーと関連カテゴリーとの間の関
連態様は形態的に類似した記号又は文字である事を特徴
とする特許請求の範囲第１項に記載の情報認識装置。 - （４）各認識対象カテゴリーに対応する関連カテゴリー
は優先順位をもって辞書記憶手段に記憶登録されており
、該優先順位の順に認識結果の候補となる事を特徴とす
る特許請求の範囲第１項乃至第３項のいずれかに記載の
情報認識装置。 - （５）優先順位を変更する優先順位変更手段を有する事
を特徴とする特許請求の範囲第４項に記載の情報認識装
置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60167478A JPS6228889A (ja) | 1985-07-31 | 1985-07-31 | 情報認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60167478A JPS6228889A (ja) | 1985-07-31 | 1985-07-31 | 情報認識装置 |
Related Child Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7247590A Division JPH08171612A (ja) | 1995-09-26 | 1995-09-26 | パターン認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6228889A true JPS6228889A (ja) | 1987-02-06 |
Family
ID=15850423
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP60167478A Pending JPS6228889A (ja) | 1985-07-31 | 1985-07-31 | 情報認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS6228889A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0271388A (ja) * | 1988-09-07 | 1990-03-09 | Hitachi Ltd | 文字認識の後処理方法 |
| JPH02110795A (ja) * | 1988-10-20 | 1990-04-23 | Fujitsu Ltd | パターン同定処理方式 |
| US4955115A (en) * | 1988-07-11 | 1990-09-11 | Kabushiki Kaisha Tokai-Rika-Denki-Seisakusho | Buckle device |
| JPH03175593A (ja) * | 1989-12-04 | 1991-07-30 | Sony Corp | オンライン文字認識装置 |
| WO1997039423A1 (fr) * | 1996-04-17 | 1997-10-23 | Hitachi, Ltd. | Processeur de donnees |
| JP2004024840A (ja) * | 2002-03-08 | 2004-01-29 | Kenji Sato | 娯楽システム、広告システム、娯楽方法、広告方法、記録媒体、プログラム、生物認識方法、生物食材の流通システム、生物食材の流通方法、店舗、地球環境情報収システム、地球環境情報収方法、気象予報システム、気象予報方法、地震予知システム、および地震予知方法 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS58137084A (ja) * | 1982-02-10 | 1983-08-15 | Canon Inc | 文字処理装置 |
| JPS59161780A (ja) * | 1983-03-04 | 1984-09-12 | Oki Electric Ind Co Ltd | オンライン文字認識装置 |
-
1985
- 1985-07-31 JP JP60167478A patent/JPS6228889A/ja active Pending
Patent Citations (2)
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