JPH08249422A

JPH08249422A - 文字処理装置及び方法

Info

Publication number: JPH08249422A
Application number: JP7048314A
Authority: JP
Inventors: Eiji Takasu; 英司高須; Tsuneichi Arai; 常一新井; Hiroto Yoshii; 裕人吉井
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 1995-03-08
Filing date: 1995-03-08
Publication date: 1996-09-27
Also published as: US5835632A; KR960035331A; CN1096652C; KR100209044B1; CN1137657A

Abstract

(57)【要約】【目的】操作者の入力文字全体的な特徴に基づいてそ
の操作者の入力文字の特徴情報を補正し、もって認識率
を向上させることを可能ならしめる。【構成】操作者は予め決められた文字を入力する。変
形情報獲得部２００は、その入力した文字の特徴情報と
標準の文字の特徴情報とを比較演算することで、その操
作者固有の変形情報を獲得し、それを変形情報格納部２
０１に格納する。そして通常の文字認識を行う場合、座
標変換部２０４は、文字入力部２０２、文字パターン記
憶部２０３を介して入力した手書き文字の特徴情報の座
標データを、変形情報格納部２０１に格納されている情
報に従って変換する。文字認識部２０５は変換された文
字の座標データと認識辞書部２０６を使用して文字認識
を行ない、結果出力部２０７で出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は文字処理装置及び方法、
特に入力された文字パターンを認識処理する、或いは認
識処理に渡す文字処理装置及び方法に関するものであ
る。

【０００２】

【従来の技術】従来、文字認識装置、特にオンライン手
書き文字認識装置はタブレット上などに手書き入力され
た文字を文字認識装置内の認識辞書と比較し、最も類似
していると判定された文字コードを認識結果として出力
する。

【０００３】しかし、現在の文字認識技術では使用者の
意図した文字として、１００％正しく認識されるには至
っていない。

【０００４】そこで、認識装置内に予め記憶された標準
的な認識辞書のみを使用するのではなく、その使用者特
有の文字データとそれに対応する文字コードを追加登
録、又は変更することにより認識確率を向上させる提案
がなされている（例えば特願昭５４−４１９９５号、特
願昭５４−４５２６２号など）。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来例に見られる方式を取り入れた文字認識装置を利用す
る上では、以下のような問題点が生じる。

【０００６】まず、このような機能を使用する状況は、
例えば、筆記者が記入する文字データが目的とする文字
コードに変換されない場合が多いとき、あるいは、認識
対象文字種には含まれていないと判明したときにその文
字データを追加登録することが考えられる。すなわち、
追加登録作業が単一の文字種に対して突発的に行われる
状況である。

【０００７】ところが、筆記者の通常記入する文字型が
ある特有の変形癖（右あがり型、傾斜型など）を持ち合
わせていた場合、全ての文字種に対して同一の変形癖が
現れる現象がある。このような場合、予め文字認識装置
に備えられている認識辞書には標準的な書き方のパター
ンが納められているために認識率が悪い。それを回避す
る方法として上記の文字追加登録機能を用いて個々の文
字を認識辞書に追加させることが考えられえるが、全て
の文字を追加登録する作業は日本語などのように膨大な
文字種数を有する言語系ではかなりの労力を要してしま
い、例え、そのような作業を行ったとしても、追加登録
された認識辞書の容量はかなりの大きさになってしま
う。

【０００８】

【課題を解決するための手段】及び

【作用】本発明は上記問題点に鑑みなされたものであ
り、操作者の入力文字全体的な特徴に基づいてその操作
者の入力文字の特徴情報を補正し、もって認識率を向上
させることを可能ならしめる文字処理装置及び方法を提
供しようとするものである。

【０００９】この課題を解決するため、例えば本発明の
文字処理装置の１つは以下の構成を備える。すなわち、
手書き文字の文字情報を下位の文字認識処理に出力する
文字処理装置であって、所定のサンプル文字を入力する
入力手段と、入力されたサンプル文字の特徴情報と、当
該サンプル文字に対する標準文字の特徴情報とを比較演
算して、操作者固有の字形情報を抽出する抽出手段と、
抽出された字形情報を保持する保持手段と、入力された
手書き文字の特徴情報を、前記保持手段で保持された字
形情報にしたがって補正する補正手段とを備える。

【００１０】ここで本発明の好適な実施態様に従えば、
前記入力手段は、文字入力を促す見本文字を表示する表
示手段を含むことが望ましい。この結果、操作者に入力
する文字を特定させ、予測不能の文字が入力されること
を避けることが可能になる。

【００１１】また、前記抽出手段は、前記入力手段で入
力されたサンプル文字の特徴量から、当該サンプル文字
の回転角を順次変更した際の認識演算値の最高の回転角
を字形情報として抽出することが望ましい。この結果、
癖字の多くの場合に対処することが可能になる。

【００１２】また、前記補正手段は、前記保持手段で保
持された字形情報としての回転角に応じて入力文字の特
徴情報を回転させることが望ましい。この結果、下位の
文字認識処理に適正な情報を渡すことが可能になる。

【００１３】また、前記抽出手段は、前記入力手段で入
力されたサンプル文字の特徴量から、当該サンプル文字
の傾きを算出するようにしても良い。これにより、癖字
としての第２の特徴に対しても対処することが可能にな
る。

【００１４】また、前記補正手段は、前記保持手段で保
持された字形情報としての傾きに応じて入力文字の特徴
情報の傾きにかかる部分を訂正することが望ましい。こ
れによっても、下位の文字認識処理に適正な情報を渡す
ことが可能になる。

【００１５】更にまた、前記入力手段はサンプル文字を
複数個入力し、前記抽出手段は、個々のサンプル文字に
対する字形情報の平均を算出する手段を更に備えること
が望ましい。これによって、より信頼性のある字形情報
を抽出することが可能になる。

【００１６】また、前記保持手段は、不揮発性の記憶装
置に記憶されることが望ましい。この結果、一旦字形情
報を抽出するだけで、次回にはその抽出するための作業
を不要にすることが可能になる。

【００１７】

【実施例】以下、添付図面に従って本発明に係る実施例
を詳細に説明する。

【００１８】＜第１の実施例の説明＞図１は実施例の文
字認識装置の概略構成を示すブロック図である。図１に
おいて、１００はＣＰＵであり、ＲＯＭ１０１に記憶さ
れた制御プログラム（文字認識処理など）やデータなど
に従って装置全体を制御する。後述するフローチャート
の制御プログラムもＲＯＭ１０１に格納される。１０２
はＲＡＭであり、ＣＰＵ１００のワークエリアとして使
用されるとともに、入力された文字パターン等を記憶す
る。１０３はキーボード（ＫＢＤ）、１０４は表示画面
上の位置や座標データ等を入力するためのポインティン
グデバイスである。１０５はＫＢＤ１０３，ポインティ
ングデバイス１０４を制御するためのキーボードコント
ローラ（ＫＢＤＣ）である。

【００１９】１０６は、例えばディジタイザ等の座標入
力部で、この座標入力部１０６上で入力ペン０７等を用
いて描かれた文字パターン等の座標データが、入力デー
タとして装置内に入力される。

【００２０】１０８は表示部を制御するための表示コン
トローラ、１０９はＣＲＴや液晶等で構成される表示部
である。１１０はフロッピーディスクやハードディスク
等とのインタフェースを制御するコントローラ（ＦＤ
Ｃ）であり、１１１はフロッピーディスクやハードディ
スク等の外部メモリである。

【００２１】なお、座標入力部１０６は例えば透明電極
で構成されており、表示部１０９と重ね合せた構成とな
っている。そして、ＣＰＵ１００は、入力ペン１０７で
指示された期間（ペンダウン状態の期間）内に連続して
その座標位置を検出し、その検出された個々の座標位置
に対応する表示部１０９上のドットを表示する。これに
よって、あたかも、ペンで紙上に文字や図形を書くかの
如く動作するようになる。

【００２２】１１３は基本辞書であり、文字の標準パタ
ーンが格納されている。これらの標準パターンは、文字
認識処理を行う際に比較情報として用いられる。１１４
は使用者特有の筆跡変形情報が格納されている変形情報
格納部であり、使用者の筆跡変形形状を認識処理に反映
させるために用いられる。なお、これらの情報は外部メ
モリ１１１に記憶されていて、必要に応じて随時辞書メ
モリに読み出されて参照される。１１２は上述した各部
を接続するためのシステムバスである。

【００２３】図２は第１の実施例における文字認識装置
の文字認識処理の流れの概念図を示している。

【００２４】図示の動作を説明すると次のようになる。

【００２５】まず、文字入力部２０２（ＣＰＵ１００、
座標入力部１０６、入力ペン１０７表示部１０９に対応
する）より入力された情報は文字パターン記憶部２０３
（ＲＡＭ１０２）に記憶される。

【００２６】変形情報獲得部２００（ＣＰＵ１００、文
字入力部２０２、及び基本辞書部１１３に対応する）
は、ユーザによる入力文字（詳しくは入力文字の特徴情
報）と、標準の文字（文字認識する場合に活用する辞書
に格納されている特徴情報）との差を、標準文字に対す
るユーザの変形情報（標準文字に対する“ズレ”量）と
して獲得し、それを変形情報格納部２０１（外部記憶装
置１１１に対応する）に記憶させる。

【００２７】さて座標変換部２０４（ＣＰＵ１００とＲ
ＡＭ１０２の一部に対応する）は、認識対象の文字の特
徴情報を文字パターン記憶部２０３から取り出すと共
に、変形情報格納部２０１から変形情報を取り出す。そ
して、その変形情報に基づいて、入力された文字の特徴
量を補正する。

【００２８】例えば、ユーザが文字を角度θだけ傾けて
書くくせがある場合、その傾きθだけ逆に回転させるこ
とで標準文字に近い状態にする。

【００２９】認識部２０５（ＣＰＵ１００に対応する）
は、こうして補正された入力文字の特徴情報に基づい
て、認識辞書２０６を活用して文字認識を行う。そし
て、この認識結果（文字コード）を受け、認識結果出力
部２０７（ＲＡＭ１０２、外部記憶装置１１或いは表示
部１０９に対応する）は例えば標準のフォントパターン
を画面に表示するなどを行うことになる。

【００３０】ここで、入力者特有の変形情報をどのよう
にして行うのかが問題となる。図３を用いて説明する。
同図は、ユーザの変形情報を得るための表示部１０９の
一状態例を示している。

【００３１】図示の如く、入力者の変形情報はＧＵＩ
（グラフィカルユーザーインターフェース）を用いたユ
ーザ形状指定ウィンドウ内で行われる。すなわち、見本
となる文字（図示では“日本国”の３文字）を枠３００
に表示させ、ユーザに通常の文字を、筆跡入力エリア３
０１内にペン１０７を使用して入力させる。図３は、ユ
ーザが入力した直後の状態を示している。ここで、画面
に表示されている設定ボタン３０２を入力ペン１０７で
タップ（もしくはタッチ）することで、ユーザにとって
の当該変形情報の入力作業が終わる。尚、キャンセルボ
タン３０３は、このユーザ変形情報の入力を中断するた
めのものである。

【００３２】さて、図示の設定ボタンがタップされる
と、筆跡入力エリア３０１に書かれた筆跡情報（文字の
書かれた枠情報と筆跡による座標データ群）が文字デー
タとして所定のバッファメモリに一文字づつ格納され
る。この中から任意の一文字を選び出し、この文字を用
いて使用者の筆跡形状情報を解析する。本実施例では記
入された文字列“日本国”のうち“日”、すなわち、一
番左の枠の文字を選択し、筆跡形状情報を解析するもの
とする。

【００３３】前記バッファ内に記憶された“日”の文字
データから、そのユーザの変形情報の獲得方法を図６の
フローチャートに従って、且つ図４、５を参照して説明
する。

【００３４】先ず、図４のように文字の中心点を求め
る。この方法は文字データの外接四角形枠を計算し、そ
の四角形の中心点を求めることによって可能である。後
の計算を簡易にするために、その中心点を原点（０，
０）とし、全ての文字座標点を平行移動する。このとき
同時に文字データが書かれたときの文字枠（キャラクタ
ーボックス）座標も同様に平行移動しておく。この操作
によって、文字データ“日”は原点（０，０）を中心と
した２次元平面上に点在する座標点の集合となるわけで
ある。

【００３５】次にこの文字データ“日”をどの程度補正
すれば一番良いかを図５に見られるように座標点の回転
変換によって検査される。ステップＳ６００では回転角
度のθを初期化する。

【００３６】ステップＳ６０１では、最終的にθが３６
０°になったかどうか、すなわち、全ての角度に対して
の処理が完了したかどうかを判断する。ここでは、θが
未だ３６０°に到達していないとして説明を続ける。

【００３７】ステップＳ６０２に処理が進むと、その時
点における角度θで、入力された文字パターンを原点を
中心として回転させる。角度θで回転変換された座標は
以下の式で表される。すなわち、回転前の座標を（ｘ，
ｙ）とし、回転後の座標を（ｘ’，ｙ’）とすれば、ｘ’＝cosθ・ｘ−sinθ・ｙｙ’＝sinθ・ｘ＋cosθ・ｙ式１で表せるのは周知のところであろう。

【００３８】次のステップＳ６０３では、通常の認識処
理が施される。そして、その認識結果で得られた文字コ
ード（もっとも確からしい文字コード）と、その文字に
対する演算値（すなわち、認識できた文字コードを特定
するに至った確からしさを示す値）、そして、その時の
角度θの値を図８に示すようなテーブルの項目８００〜
８０２としてメモリ（ＲＡＭ１０２）に格納する。

【００３９】ステップＳ６０４では、角度θを１°だけ
インクメントし、ステップＳ６０１に戻る。

【００４０】こうして、全角度に対して処理を行うと、
最終的に角度θは３６０°になる。この場合、処理はス
テップＳ６０１からステップＳ６０５に進み、作制され
たテーブル中の文字“日”のコードを認識結果とした中
で、演算値のもっとも良いものを検索し、その検索され
たデータに対応する角度を探し出す。この結果、図５に
示すように、ある特定の角度で回転させた場合に、目的
の文字に対する認識結果がもっとも良くなると考えて良
いであろう。

【００４１】そして、その探し出した角度θを外部記憶
装置１１１等にそのユーザの変形情報として格納する。

【００４２】尚、上記例では、ステップＳ６０３で、通
常の文字認識処理を行ったが、認識結果になって欲しい
文字は“日”であることが予め判明しているわけである
から、文字“日”に対する演算値のみを算出するように
しても良いであろう。この場合、認識辞書の特定の情報
のみを参照することになるので、演算速度を速めること
が可能になる。

【００４３】さて、上記の処理によって、一意に角度θ
が決定されることになるから、この角度を活用してその
ユーザの入力文字を補正し、認識することになる。尚、
以下では、上記処理で決定した角度を最適回転角度θと
いう。

【００４４】実施例における通常行う文字認識処理を図
７のフローチャートに従って説明する。

【００４５】まず、ステップＳ７００では、文字入力部
２０２から、ユーザが入力ペン１０７を用いて文字を入
力する。この結果、その筆跡情報はステップＳ７０１で
文字パターン記憶部２０３（ＲＡＭ１０２の所定エリア
に確保されている）に文字座標データ（文字の各線分の
ストローク情報）として格納される。

【００４６】ステップＳ７０２ではこの文字座標データ
を認識する際、変形情報格納部２０１より座標の最適回
転角度θを読み出す。そして、ステップＳ７０３で、入
力された文字の座標データをこの最適回転角度θで回転
させ、補正する。

【００４７】この後、処理はステップＳ７０４に進ん
で、変換された座標データに基づいて文字認識処理を行
ない、認識結果である文字コードを生成する。ステップ
Ｓ７０５でその認識結果の文字コードに基づく、文字パ
ターンを例えば表示部などへ出力する。

【００４８】＜第２の実施例の説明＞前述の実施例（第
１の実施例）では、文字認識時に個人情報格納部１１４
から回転変換角度θを読み出し、入力された文字データ
の座標データに対して回転変換処理を施した。本第２の
実施例では、文字認識時に用いる認識辞書の標準パター
ンに対して回転変換処理を施し、入力された文字データ
との間でマッチングを行う手法を用いる。なお、第２の
実施例の概略構成は第１の実施例と同様であり、ここで
の説明は省略する。

【００４９】図９は本第２の実施例における機能ブロッ
ク図である。同図において、変形情報獲得部９００、変
形情報格納部９０１は使用者の記入する文字によって使
用者特有の筆跡形状を解析し、その情報を格納する部分
であり、筆跡形状の解析方法は第１の実施例と同等の文
字データの回転変換処理によって行われる。また、この
ときに用いるＧＵＩとしては図３のユーザ形状設定画面
を使用する。

【００５０】すでに変形情報獲得部９００によって使用
者の筆跡形状が解析され、最適な回転変換角度θが求め
られ、変形情報格納部９０１に納められたとする。

【００５１】今、形状設定を行った使用者が自らの文字
筆跡を書き、文字認識処理をさせようとすると、本第２
の実施例の認識装置は以下のような手順で処理を進め
る。

【００５２】図１０は、第２の実施例の処理手順を示す
フローチャートである。

【００５３】ステップＳ１０００で文字入力部９０２に
おいて使用者が筆跡を記入すると、その筆跡はステップ
Ｓ１００１で文字パターン記憶部９０３に文字データと
して格納される。ステップＳ１００２ではこの文字デー
タを認識する際、座標変換部９０４では変形情報格納部
９０１より最適回転角度θを読み出す。このθは使用者
の文字図形パターンを認識辞書に納められている標準パ
ターンに適合させるためのθであるから、認識辞書の標
準パターンを使用者の文字図形パターンに適合させるた
めには、標準パターンを角度（−θ）、あるいは角度
（３６０−θ）で回転させなければならない。よって、
ステップＳ１００３で読み出された回転角度θをもと
に、角度（−θ）によって、認識辞書部９０６に納めら
れている標準パターンの座標データを回転変換する。こ
の回転変換は前記変形情報獲得部９００で最適な回転角
度θを求めるときに使用する式１処理によって行う。認
識部９０５において回転変換された標準パターンはステ
ップＳ１００４で入力された文字データと比較演算処理
される。最終的な認識結果として、ステップＳ１００５
では最も類似すると判断される文字コードが結果出力部
９０７に送られ、１０９の表示部などに出力される。

【００５４】＜第３の実施例の説明＞前述の第１の実施
例では、最適な回転角度を求める際、一文字のデータを
用いて算出したが、本第３の実施例では筆跡入力エリア
３０１（図３参照）に書かれた文字すべてにおいて最適
回転角度θを求め、それらの平均値を変形情報格納部２
０１に格納する手法を説明する。なお、第３の実施例の
概略構成、機能ブロックは第１の実施例１同様であり
（図１，図２）、ここでは説明を省略する。

【００５５】図３のユーザ形状設定画面において使用者
が３文字の筆跡を記入し（図３では“日本国”）、設定
ボタン３０２をタップすると、それぞれの筆跡が文字デ
ータとして装置内のバッファに記憶される。

【００５６】図１１は第３の実施例における形状解析処
理を示すフローチャートである。

【００５７】ステップＳ１１００で文字データカウンタ
ｎ（ＲＡＭ１０２等に確保される）の初期設定を行う。
ステップＳ１１０２ではｎ文字目の文字データを前記バ
ッファから読み出し、ステップＳ１１０３においてｎ文
字目の文字データに対し、形状解析処理が行われる。こ
の形状解析処理は図４，図５のような座標変換処理を施
し、行程としては図６のフローチャートによって処理さ
れるものである。従って、その説明は省略する。いずれ
にしても、着目しているｎ番目の文字に対する回転角θ
を決定すると、それを所定のバッファに格納する。

【００５８】次いで処理はステップＳ１１０４に進み、
変数ｎをインクリメントし、ステップＳ１１０１に戻る
ことになる。

【００５９】以上の結果、１文字目の“日”、２文字目
の“本”、３文字目の“国”それぞれに対する回転角θ
が決定されることになる。

【００６０】さて、全ての文字の回転角θが得られる
と、処理はステップＳ１１０５に進み、バッファに格納
しておいた回転角θを検出文字数分読み出し、ステップ
Ｓ１１０６でその平均値を算出する。そして、ステップ
Ｓ１１０７で、算出した平均回転角を最終的な使用者の
形状情報として個人情報格納１１４に格納される。

【００６１】なお、本実施例では文字データ数が３文字
であったが、２文字以上の文字データ数であっても同様
の処理を行うことができることは言うまでもない。ただ
し、多ければ多いほど、より信頼性のある形状報情報を
得ることが可能であるが、逆に、入力文字数が増え、使
用者に負担をかける。したがって、上記実施例の如く３
文字程度が良いであろう。また、場合によっては、手書
き入力エリアをいくつも設け、その個数を操作者に選ん
でもらうやり方もあろう。例えば、設定ボタンをタップ
した場合、それまでに入力された文字数に応じて形状情
報を決定する。このようにすることで、使用者側で任意
の数の文字を入力し、その入力された文字数でもって回
転角を決定できるようになる。

【００６２】＜第４の実施例の説明＞前述までの各実施
例では使用者固有の文字図形の変形補正として、回転変
換による座標変換を用いたが、本第４の実施例では使用
者の筆跡が平行四辺形型の変形形状を持つ場合の補正手
段を説明する。

【００６３】本第４の実施例では、使用者特有の変形計
上情報を獲得するために図１２に示すユーザ形状指定ウ
ィンドウ（表示部１０９に表示される）を用いる。

【００６４】１２００はサンプルフォント、１２０１は
サンプルフォントと同じ文字を使用者が記入する筆跡記
入エリア、１２０２はユーザ形状を設定するボタンであ
り、このボタンをタップすることにより、内部的には変
形形状情報を算出する処理が開始される。１２０３はこ
のユーザ形状指定ウィンドウをキャンセルするためのも
のである。１２０４は使用者が自分の筆跡の型を指定す
る型指定ラジオボタンであり、図では使用者が平行四辺
形型を指定している。

【００６５】今、型指定ラジオボタン１２０４で平行四
辺形型が選択され、筆跡記入エリア１２０１に文字（筆
跡）が記入され、設定ボタン１２０２がタップされる
と、筆跡記入エリア１２０１に書かれた筆跡は装置内の
バッファに、文字の書かれた枠情報と座標データが文字
データとして一文字づつ格納される。一文字目の「日」
の筆跡は装置内のバッファから四筆であることがわか
り、その内、第一ストロークと第四ストロークを用いて
使用者の文字図形変形形状情報を算出する。第一ストロ
ークはサンプルフォントに見られるように、垂直ストロ
ーク線分として構成されており、最終第四ストロークは
水平ストローク線分として構成されているのが通常であ
る。認識辞書に納められている標準パターンもこの構成
となっている。

【００６６】型指定ラジオボタン１２０４にて使用者の
変形形状型は平行四辺形型と判断し、これにより、垂直
線分の補正と水平線分の補正によって、使用者の文字図
形変形形状を補正する。すなわち、第一ストロークから
使用者の文字図形変形形状の垂直線分の補正情報を、第
四ストロークから水平線文の補正情報を獲得する。第一
ストロークの始点座標をＡ（ｘ１，ｙ１）、終点座標を
Ｂ（ｘ２，ｙ２）、第四ストロークの始点座標をＣ（ｘ
３，ｙ３）、始点座標をＤ（ｘ４，ｙ４）とする。以下
の計算を簡略化するために、始点座標Ａ（ｘ１，ｙ
１）、Ｃ（ｘ３，ｙ３）が原点（０，０）となるように
第一ストローク、第四ストロークそれぞれの全ての座標
点をシフトする。この様子を図１３にて示す。シフト後
の始点座標、終点座標をそれぞれ全ての座標点をシフト
する。この様子を図１３にて示す。シフト後の始点座
標、終点座標をそれぞれＡ’（０，０），Ｂ’（ｘ’
２，ｙ’２），Ｃ’（０，０），Ｄ’（ｘ４，ｙ’４）
とする。これらストロークの始点、終点２点間を結ぶ直
線の式は以下のよう表すことができる。

【００６７】すなわち、使用者の文字図形パターンの垂
直線分式はおよそｙ＝ａｘ（但し、ａ＝ｙ’２／ｘ’２） … 式２同様にして使用者の文字図形パターンの水平線分式はお
よそｙ＝ｂｘ（但し、ｂ＝ｙ’４／ｘ’４） … 式３である。

【００６８】これらの式を用いて、使用者の文字図形パ
ターンＰ（ｘ，ｙ）を補正する。補正後の文字図形パタ
ーンＰ’（ｘ’，ｙ’）は上記式２，３より、ｘ’＝ｘ−ｙ／ａｙ’＝ｙ−ｂｘ … 式４となる。

【００６９】以上の処理から式２，式３を求める行程を
変形情報算出手段とし、ａ，ｂを使用者の文字図形変形
形状情報とし、式４を変形情報反映手段の処理とする。

【００７０】なお、これらの情報、処理を用いて、前述
の実施例が使用できることは言うまでもない。

【００７１】また、これまでの実施例に用いた座標変換
手法は記述した手法、そのものに限らず、他の一次変換
処理によっても行うことができる。要は、本実施例の特
徴は、使用者の記入する文字形状が、その人が入力する
文字全体に対しても同様であるという原則の元に行われ
ているものであり、その文字形状情報に基づいて入力さ
れる文字を補正して認識するものであるからである。

【００７２】また、実施例では文字認識装置そのものを
例にして説明したが、これによっても本願発明が限定さ
れるものではない。すなわち、文字認識処理装置或いは
文字認識処理部の上位に位置する装置或いは上位のプロ
セスにも適応可能だからである。

【００７３】但し、第１の実施例の如く、角度θに基づ
いて認識処理する際には、文字認識のための辞書を参照
するか、それ専用の辞書を別個用意するかのいずれかを
必要とするので、文字認識処理装置或いは装置として組
み込まれた方が、装置或いはプロセスの肥大化を避ける
ことが可能になる。

【００７４】また、上記実施例では字形情報として回転
角、或いは、傾きの２つを例にして説明したが、これ以
外の基準を用いてもよい。但し、これら２つは、一般の
文字入力の際の癖字等を特定する要素として大きいの
で、少なくともこれら２つの要素のいずれか一方を加味
した字形情報を抽出することが望ましい。

【００７５】更にまた、上記実施例では手書き文字を直
接的に使用者がペンを用いて入力する例を説明したが、
これによっても本願発明が限定されるものではない。例
えば、手書き文書をスキャナなどで読み取っても良い
し、通信を介して受信した文字画像をその対象にしても
よいからである。

【００７６】また、字形情報として、一人の操作者のみ
ならず、複数の人間の字形情報を記憶保持するようにし
ても良い。この場合には、複数の操作者に本装置を使用
前に使用する人の名前やＩＤなどを入力させ、それにし
たがって１つの字形情報に絞る処理を行えば良い。

【００７７】また、記憶保持する字形情報は、当然のこ
とながら、それを不揮発性記憶装置に記憶されることが
望ましい。理由は、操作者が変わらない限りは、一度字
形情報を抽出することで、その抽出作業を省くことが可
能になるからである。

【００７８】尚、本発明は、複数の機器から構成される
システムに適用しても、１つの機器から成る装置に適用
しても良い。また、本発明はシステム或は装置にプログ
ラムを供給することによって達成される場合にも適用で
きることはいうまでもない。以上説明したように本実施
例によれば、使用者の筆跡に一定の変形形状が見られる
場合、使用者の筆跡形状を解析し、次回の文字認識処理
時にはその解析情報を用いて文字データを補正すること
によって、文字認識性能を向上させることができる。ま
た、この文字認識時に使用するデータは以前の個人用認
識辞書のような多くのデータを必要とせず、少量のデー
タにより可能となるので経済的にも優れている。また、
本発明による認識装置はユーザ形状設定画面という筆跡
形状解析のためのＧＵＩを持ち合わせている、使用者に
とっては簡単な操作で情報を提供することが可能となっ
ている。

【００７９】また、筆跡形状を解析する上で複数の文字
からその使用者の筆跡の形状を検査できるので、より正
確な値でデータを補正することができる。

【００８０】以上の様な文字認識装置を提供することに
よって、今までの個人情報を利用する装置に比べ、使用
者の情報を設定する頻度も極端に低減され、かつ、文字
認識精度も向上する。

【００８１】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、操
作者の入力文字全体的な特徴に基づいてその操作者の入
力文字の特徴情報を補正し、もって文字認識率を向上さ
せることが可能になる。

【００８２】

【図面の簡単な説明】

【図１】本実施例における文字認識装置の概略構成を示
すブロック図である。

【図２】第１、第３の実施例における文字認識処理の機
能構成を表すブロック図である。

【図３】実施例における変形情報格納部２００，９００
における使用者の筆跡形状情報を得るためのＧＵＩ画面
の一例を示す図である。

【図４】文字データの座標の平行移動変換を示す図であ
る。

【図５】文字データの座標の回転変換を示す図である。

【図６】第１の実施例における最適回転角度θを求める
ための処理手順を示すフローチャートである。

【図７】第１の実施例における使用者特有の変形情報を
用いて認識処理するときのフローチャートである。

【図８】図６のステップＳ６０３にて生成される情報の
格納情報を示す図である。

【図９】第２の実施例における文字認識処理の機能構成
を表すブロック図である。

【図１０】第２の実施例における使用者特有の変形情報
を用いて認識処理するとき処理内容を示すフローチャー
トである。

【図１１】第３の実施例における最適回転角度θを求め
るための処理内容を示すフローチャートである。

【図１２】第４の実施例における使用者の筆跡形状情報
を得るためのＧＵＩ画面の例を示す図である。

【図１３】第４の実施例における文字データの傾きを示
す図である。

【符号の説明】

１００ＣＰＵ１０１ＲＯＭ１０２ＲＡＭ１０３キーボード１０４ポインティングデバイス１０５キーボードコントローラ１０６座標入力部１０７入力ペン１０８表示コントローラ１０９表示部１１０フロッピーディスクコントローラ１１１外部記憶装置１１２システムバス１１３基本辞書部１１４個人情報格納部２００変形情報獲得部２０１変形情報格納部２０２文字入力部２０３文字パターン記憶部２０４座標変換部２０５認識部２０６認識辞書部２０７結果出力部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】手書き文字の文字情報を下位の文字認識
処理に出力する文字処理装置であって、所定のサンプル文字を入力する入力手段と、入力されたサンプル文字の特徴情報と、当該サンプル文
字に対する標準文字の特徴情報とを比較演算して、操作
者固有の字形情報を抽出する抽出手段と、抽出された字形情報を保持する保持手段と、入力された手書き文字の特徴情報を、前記保持手段で保
持された字形情報にしたがって補正する補正手段とを備
えることを特徴とする文字処理装置。
【請求項２】前記入力手段は、文字入力を促す見本文
字を表示する表示手段を含むことを特徴とする請求項第
１項に記載の文字処理装置。
【請求項３】前記抽出手段は、前記入力手段で入力さ
れたサンプル文字の特徴量から、当該サンプル文字の回
転角を順次変更した際の認識演算値の最高の回転角を字
形情報として抽出することを特徴とする請求項第１項に
記載の文字処理装置。
【請求項４】前記補正手段は、前記保持手段で保持さ
れた字形情報としての回転角に応じて入力文字の特徴情
報を回転させることを特徴とする請求項第３項に記載の
文字処理装置。
【請求項５】前記抽出手段は、前記入力手段で入力さ
れたサンプル文字の特徴量から、当該サンプル文字の傾
きを算出することを特徴とする請求項第１項に記載の文
字処理装置。
【請求項６】前記補正手段は、前記保持手段で保持さ
れた字形情報としての傾きに応じて入力文字の特徴情報
の傾きにかかる部分を訂正することを特徴とする請求項
第５項に記載の文字処理装置。
【請求項７】前記入力手段はサンプル文字を複数個入
力し、前記抽出手段は、個々のサンプル文字に対する字形情報
の平均を算出する手段を更に備えることを特徴とする請
求項第１項に記載の文字処理装置。
【請求項８】前記保持手段は、不揮発性の記憶装置に
記憶されることを特徴とする請求項第１項に記載の文字
処理装置。
【請求項９】手書き文字の文字情報を下位の文字認識
処理に出力する文字処理方法であって、所定のサンプル文字を入力する入力工程と、入力されたサンプル文字の特徴情報と、当該サンプル文
字に対する標準文字の特徴情報とを比較演算して、操作
者固有の字形情報を抽出する抽出工程と、抽出された字形情報を所定の記憶保持手段に記憶する記
憶工程と、入力された手書き文字の特徴情報を、前記記憶手段で保
持された字形情報にしたがって補正する補正工程とを備
えることを特徴とする文字処理方法。
【請求項１０】前記入力工程は、文字入力を促す見本
文字を表示する表示手段を含むことを特徴とする請求項
第９項に記載の文字処理方法。
【請求項１１】前記抽出工程は、前記入力工程で入力
されたサンプル文字の特徴量から、当該サンプル文字の
回転角を順次変更した際の認識演算値の最高の回転角を
字形情報として抽出することを特徴とする請求項第９項
に記載の文字処理方法。
【請求項１２】前記補正工程は、前記記憶保持手段で
保持された字形情報としての回転角に応じて入力文字の
特徴情報を回転させることを特徴とする請求項第１１項
に記載の文字処理方法。
【請求項１３】前記抽出工程は、前記入力工程で入力
されたサンプル文字の特徴量から、当該サンプル文字の
傾きを算出することを特徴とする請求項第９項に記載の
文字処理方法。
【請求項１４】前記補正工程は、前記記憶保持手段で
保持された字形情報としての傾きに応じて入力文字の特
徴情報の傾きにかかる部分を訂正することを特徴とする
請求項第１３項に記載の文字処理方法。
【請求項１５】前記入力工程はサンプル文字を複数個
入力し、前記抽出工程は、個々のサンプル文字に対する字形情報
の平均を算出する工程を更に備えることを特徴とする請
求項第９項に記載の文字処理方法。
【請求項１６】前記記憶保持手段は、不揮発性の記憶
装置であることを特徴とする請求項第９項に記載の文字
処理方法。
【請求項１７】手書き文字を認識する文字処理装置に
おいて、所定のサンプル文字を入力する入力手段と、入力されたサンプル文字の特徴情報と、当該サンプル文
字に対する標準文字の特徴情報とを比較演算して、操作
者固有の字形情報を抽出する抽出手段と、抽出された字形情報を保持する保持手段と、入力された手書き文字の特徴情報を、前記保持手段で保
持された字形情報にしたがって補正する補正手段とを備
え、当該補正手段による補正後の手書き文字の特徴情報
に基づいて文字認識することを特徴とする文字処理装
置。
【請求項１８】前記入力手段は、文字入力を促す見本
文字を表示する表示手段を含むことを特徴とする請求項
第１７項に記載の文字処理装置。
【請求項１９】前記抽出手段は、前記入力手段で入力
されたサンプル文字の特徴量から、当該サンプル文字の
回転角を順次変更した際の認識演算値の最高の回転角を
字形情報として抽出することを特徴とする請求項第１７
項に記載の文字処理装置。
【請求項２０】前記補正手段は、前記保持手段で保持
された字形情報としての回転角に応じて入力文字の特徴
情報を回転させることを特徴とする請求項第１９項に記
載の文字処理装置。
【請求項２１】前記抽出手段は、前記入力手段で入力
されたサンプル文字の特徴量から、当該サンプル文字の
傾きを算出することを特徴とする請求項第１７項に記載
の文字処理装置。
【請求項２２】前記補正手段は、前記保持手段で保持
された字形情報としての傾きに応じて入力文字の特徴情
報の傾きにかかる部分を訂正することを特徴とする請求
項第２１項に記載の文字処理装置。
【請求項２３】前記入力手段はサンプル文字を複数個
入力し、前記抽出手段は、個々のサンプル文字に対する字形情報
の平均を算出する手段を更に備えることを特徴とする請
求項第１７項に記載の文字処理装置。
【請求項２４】前記保持手段は、不揮発性の記憶装置
に記憶されることを特徴とする請求項第１７項に記載の
文字処理装置。