JP3017740B2 - オンライン文字認識装置およびオンライン文字認識方法 - Google Patents
オンライン文字認識装置およびオンライン文字認識方法Info
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- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
- G06V30/14—Image acquisition
- G06V30/142—Image acquisition using hand-held instruments; Constructional details of the instruments
- G06V30/1423—Image acquisition using hand-held instruments; Constructional details of the instruments the instrument generating sequences of position coordinates corresponding to handwriting
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- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
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- G06V30/333—Preprocessing; Feature extraction
- G06V30/347—Sampling; Contour coding; Stroke extraction
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- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
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- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
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- Character Discrimination (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 以下の順序で説明する。
Ａ 産業上の利用分野 Ｂ 発明の概要 Ｃ 従来の技術 Ｄ 発明が解決しようとする課題 Ｅ 課題を解決するための手段（第１図） Ｆ 作用 Ｇ 実施例 Ｈ 発明の効果 Ａ 産業上の利用分野 この発明はオンライン手書き文字認識装置に関する。
Ｂ 発明の概要 この発明は、手書き文字認識装置において、入力され
た筆跡から得られる直線要素データを、文字辞書に記述
されている追跡指示記号にしたがって、追跡条件を満た
す筆跡の一部分（サブストローク）を選択したのち、文
字辞書に記述されている選択指示記号にしたがって、サ
ブストロークを選択し、筆跡をサブストロークの集合と
見なして文字辞書に記述されている形状記述記号による
サブストロークの形状および配置記述記号によるサブス
トローク間の配置関係から、判定を行ない、認識を行な
うことにより、くずし字などを容易に認識できるように
したものである。
た筆跡から得られる直線要素データを、文字辞書に記述
されている追跡指示記号にしたがって、追跡条件を満た
す筆跡の一部分（サブストローク）を選択したのち、文
字辞書に記述されている選択指示記号にしたがって、サ
ブストロークを選択し、筆跡をサブストロークの集合と
見なして文字辞書に記述されている形状記述記号による
サブストロークの形状および配置記述記号によるサブス
トローク間の配置関係から、判定を行ない、認識を行な
うことにより、くずし字などを容易に認識できるように
したものである。
Ｃ 従来の技術 これまでに筆跡の一筆の形状を数十種類の代表的な形
（基本ストローク）に分類し、文字の形状をこの代表的
な形の結合として記述する方法を用いる文字認識法が存
在する。
（基本ストローク）に分類し、文字の形状をこの代表的
な形の結合として記述する方法を用いる文字認識法が存
在する。
文献：「日経エレクトロニクス」1983年12月５日号及び
「昭和63年電子情報通信学会春季全国大会」１−205ペ
ージ Ｄ 発明が解決しようとする課題 しかし、上述のような文字認識方法においては、続け
字やくずし字などの文字の変形に対処するために、 より多種の基本ストロークの準備 辞書記述の並列化 などが必要であり、認識時間や辞書容量の増大を招くと
いう欠点がある。
「昭和63年電子情報通信学会春季全国大会」１−205ペ
ージ Ｄ 発明が解決しようとする課題 しかし、上述のような文字認識方法においては、続け
字やくずし字などの文字の変形に対処するために、 より多種の基本ストロークの準備 辞書記述の並列化 などが必要であり、認識時間や辞書容量の増大を招くと
いう欠点がある。
また、初期のオンライン手書き文字認識では、画数及
び筆順の遵守という筆記条件を書き手に強いてきた。こ
れらの条件は書き手にとって負担であり、筆記制限の緩
和が臨まれている。
び筆順の遵守という筆記条件を書き手に強いてきた。こ
れらの条件は書き手にとって負担であり、筆記制限の緩
和が臨まれている。
この発明は、以上のような問題点を一掃しようとする
ものである。
ものである。
Ｅ 課題を解決するための手段 このため、この発明のオンライン文字認識装置は、手
書き入力されたサンプリング点の座標値列であるところ
の入力筆跡点列データを筆跡の時系列データである複数
の直線要素データに変換する変換手段と、上記複数の直
線要素データを記憶するバッファと、上記複数の直線要
素データから一つ以上のサブストロークデータを生成す
るための追跡条件と、前記サブストロークを選択するた
めのサブストローク選択情報と、認識対象である標準文
字の構成の状態を規定する評価情報と、該評価情報によ
り評価された結果を総合して判定する全判定条件とを含
む形態情報を記憶する文字辞書記憶手段と、上記文字辞
書記憶手段に記憶された追跡条件を満たす間、上記直線
要素データを時系列順に追跡することにより筆跡上のサ
ブストロークを抽出し、一つ以上のサブストロークデー
タを生成するサブストローク生成手段と、上記サブスト
ローク生成手段によって生成された一つ以上のサブスト
ロークデータから、上記サブストローク選択情報を満た
すサブストロークを選択するサブストロークデータ選択
手段と、上記サブストロークデータ選択手段に基づいて
選択されたサブストロークデータを順次保持するサブス
トロークデータバッファと、上記評価情報に基づいて、
標準文字の構成状態と上記サブストロークデータバッフ
ァに記憶された複数のサブストロークデータとの類似度
を判定するサブストローク評価手段と、上記サブストロ
ーク評価手段の判定結果に基づいて手書き入力文字を認
識する認識手段とを備え、上記評価情報は、標準文字の
部分的な構成の形状を表す形状評価情報と、標準文字の
部分的な構成の位置関係を表す位置評価情報とを備え、
上記サブストローク評価手段は、上記形状評価情報及び
上記位置評価情報に基づいて上記サブストロークデータ
バッファに記憶された複数のサブストロークデータの関
係を評価すると共に、上記全判定条件に基づいて、上記
評価情報により評価された結果を総合して判定するよう
になすものである。
書き入力されたサンプリング点の座標値列であるところ
の入力筆跡点列データを筆跡の時系列データである複数
の直線要素データに変換する変換手段と、上記複数の直
線要素データを記憶するバッファと、上記複数の直線要
素データから一つ以上のサブストロークデータを生成す
るための追跡条件と、前記サブストロークを選択するた
めのサブストローク選択情報と、認識対象である標準文
字の構成の状態を規定する評価情報と、該評価情報によ
り評価された結果を総合して判定する全判定条件とを含
む形態情報を記憶する文字辞書記憶手段と、上記文字辞
書記憶手段に記憶された追跡条件を満たす間、上記直線
要素データを時系列順に追跡することにより筆跡上のサ
ブストロークを抽出し、一つ以上のサブストロークデー
タを生成するサブストローク生成手段と、上記サブスト
ローク生成手段によって生成された一つ以上のサブスト
ロークデータから、上記サブストローク選択情報を満た
すサブストロークを選択するサブストロークデータ選択
手段と、上記サブストロークデータ選択手段に基づいて
選択されたサブストロークデータを順次保持するサブス
トロークデータバッファと、上記評価情報に基づいて、
標準文字の構成状態と上記サブストロークデータバッフ
ァに記憶された複数のサブストロークデータとの類似度
を判定するサブストローク評価手段と、上記サブストロ
ーク評価手段の判定結果に基づいて手書き入力文字を認
識する認識手段とを備え、上記評価情報は、標準文字の
部分的な構成の形状を表す形状評価情報と、標準文字の
部分的な構成の位置関係を表す位置評価情報とを備え、
上記サブストローク評価手段は、上記形状評価情報及び
上記位置評価情報に基づいて上記サブストロークデータ
バッファに記憶された複数のサブストロークデータの関
係を評価すると共に、上記全判定条件に基づいて、上記
評価情報により評価された結果を総合して判定するよう
になすものである。
また、この発明のオンライン文字認識方法は、手書き
入力されたサンプリング点の座標値列であるところの入
力筆跡点列データを筆跡の時系列データである複数の直
線要素データに変換する変換工程と、上記複数の直線要
素データをバッファに記憶する記憶工程と、上記複数の
直線要素データから一つ以上のサブストロークデータを
生成するための追跡条件と、前記サブストロークを選択
するためのサブストローク選択情報と、認識対象である
標準文字の構成の状態を規定する評価情報と、該評価情
報により評価された結果を総合して判定する全判定条件
とを含む形態情報を記憶する文字辞書記憶工程と、上記
文字辞書記憶工程に記憶された追跡条件を満たす間、上
記直線要素データを時系列順に追跡することにより筆跡
上のサブストロークを抽出し、一つ以上のサブストロー
クデータを生成するサブストローク生成工程と、上記サ
ブストローク生成工程によって生成された一つ以上のサ
ブストロークデータから、上記サブストローク選択情報
を満たすサブストロークを選択するサブストロークデー
タ選択工程と、上記サブストロークデータ選択工程に基
づいて選択されたサブストロークデータをサブストロー
クデータバッファに順次保持するサブストロークデータ
記憶工程と、上記評価情報に基づいて、標準文字の構成
状態と上記サブストロークデータバッファに記憶された
複数のサブストロークデータとの類似度を判定するサブ
ストローク評価工程と、上記サブストローク評価工程の
判定結果に基づいて手書き入力文字を認識する認識工程
とを備え、上記評価情報は、標準文字の部分的な構成の
形状を表す形状評価情報と、標準文字の部分的な構成の
位置関係を表す位置評価情報とを備え、上記サブストロ
ーク評価工程は、上記形状評価情報及び上記位置評価情
報に基づいて上記サブストロークデータバッファに記憶
された複数のサブストロークデータの関係を評価すると
共に、上記全判定条件に基づいて、上記評価情報により
評価された結果を総合して判定するようになすものであ
る。
入力されたサンプリング点の座標値列であるところの入
力筆跡点列データを筆跡の時系列データである複数の直
線要素データに変換する変換工程と、上記複数の直線要
素データをバッファに記憶する記憶工程と、上記複数の
直線要素データから一つ以上のサブストロークデータを
生成するための追跡条件と、前記サブストロークを選択
するためのサブストローク選択情報と、認識対象である
標準文字の構成の状態を規定する評価情報と、該評価情
報により評価された結果を総合して判定する全判定条件
とを含む形態情報を記憶する文字辞書記憶工程と、上記
文字辞書記憶工程に記憶された追跡条件を満たす間、上
記直線要素データを時系列順に追跡することにより筆跡
上のサブストロークを抽出し、一つ以上のサブストロー
クデータを生成するサブストローク生成工程と、上記サ
ブストローク生成工程によって生成された一つ以上のサ
ブストロークデータから、上記サブストローク選択情報
を満たすサブストロークを選択するサブストロークデー
タ選択工程と、上記サブストロークデータ選択工程に基
づいて選択されたサブストロークデータをサブストロー
クデータバッファに順次保持するサブストロークデータ
記憶工程と、上記評価情報に基づいて、標準文字の構成
状態と上記サブストロークデータバッファに記憶された
複数のサブストロークデータとの類似度を判定するサブ
ストローク評価工程と、上記サブストローク評価工程の
判定結果に基づいて手書き入力文字を認識する認識工程
とを備え、上記評価情報は、標準文字の部分的な構成の
形状を表す形状評価情報と、標準文字の部分的な構成の
位置関係を表す位置評価情報とを備え、上記サブストロ
ーク評価工程は、上記形状評価情報及び上記位置評価情
報に基づいて上記サブストロークデータバッファに記憶
された複数のサブストロークデータの関係を評価すると
共に、上記全判定条件に基づいて、上記評価情報により
評価された結果を総合して判定するようになすものであ
る。
Ｆ 作用 文字の変形に対して強力で、しかも、高速度で文字認
識が行われる。
識が行われる。
Ｇ 実施例 第１図はこの発明に使用される装置の一例を示す。そ
して、第１図において、手書き文字入力回路（１）から
得られた入力筆跡点列データは、入力筆跡点列データ／
直線要素データ変換回路（２）によりサンプリング点の
座標値列である入力筆跡点列データから、長さ，方向，
始点座標などの要素を持った筆跡の時系列データである
直線要素データに変換されて直線要素データバッファ
（３）に送られる。
して、第１図において、手書き文字入力回路（１）から
得られた入力筆跡点列データは、入力筆跡点列データ／
直線要素データ変換回路（２）によりサンプリング点の
座標値列である入力筆跡点列データから、長さ，方向，
始点座標などの要素を持った筆跡の時系列データである
直線要素データに変換されて直線要素データバッファ
（３）に送られる。
そして、入力された筆跡が直線要素データに変換され
て直線要素データバッファ（３）に保持されているもの
とすると、まず、文字辞書記憶・送出回路（４）は、文
字辞書の内容を直線要素データ追跡回路（５）へ送出す
る。この直線要素データ追跡回路（５）は、直線要素デ
ータの有する要素の長さ，方向，始点座標などの情報を
利用して筆跡の中で文字辞書中の追跡条件記号の記述す
る追跡条件を満たす直線要素を選択し、１つ以上の直線
要素から構成されるサブストロークデータを生成する。
追跡条件を満たすサブストロークが複数存在する場合に
は、複数個のサブストロークデータをサブストロークデ
ータ選択回路（６）に送出する。
て直線要素データバッファ（３）に保持されているもの
とすると、まず、文字辞書記憶・送出回路（４）は、文
字辞書の内容を直線要素データ追跡回路（５）へ送出す
る。この直線要素データ追跡回路（５）は、直線要素デ
ータの有する要素の長さ，方向，始点座標などの情報を
利用して筆跡の中で文字辞書中の追跡条件記号の記述す
る追跡条件を満たす直線要素を選択し、１つ以上の直線
要素から構成されるサブストロークデータを生成する。
追跡条件を満たすサブストロークが複数存在する場合に
は、複数個のサブストロークデータをサブストロークデ
ータ選択回路（６）に送出する。
このサブストロークデータ選択回路（６）は、直線要
素データ追跡回路（５）から出力されたサブストローク
データ群を入力とし、文字辞書中の選択指示記号の記述
する選択条件を満たすサブストロークを選択し、サブス
トロークデータをサブストロークバッファ（７）に送出
する。
素データ追跡回路（５）から出力されたサブストローク
データ群を入力とし、文字辞書中の選択指示記号の記述
する選択条件を満たすサブストロークを選択し、サブス
トロークデータをサブストロークバッファ（７）に送出
する。
また、サブストロークデータ比較判定回路（８）は、
サブストロークデータバッファ（７）に保持されている
サブストロークデータを入力とし、文字辞書記憶・送出
回路（４）から送出される比較判定指示記号が後述する
内容にしたがって、サブストロークとの比較判定を行な
ったのち、全比較判定指示記号にしたがって、対象とな
る部分筆跡全体に対する全比較判定を行ない、判定結果
を文字認識判定回路（９）へ送出する。
サブストロークデータバッファ（７）に保持されている
サブストロークデータを入力とし、文字辞書記憶・送出
回路（４）から送出される比較判定指示記号が後述する
内容にしたがって、サブストロークとの比較判定を行な
ったのち、全比較判定指示記号にしたがって、対象とな
る部分筆跡全体に対する全比較判定を行ない、判定結果
を文字認識判定回路（９）へ送出する。
第２図に直線要素データ追跡回路（５）の動作の一例
を流れ図により示す。すなわち、ステップ（21）におい
て、現在の辞書位置を記憶し、ステップ（22）において
次の辞書記号を読み込み、ステップ（23）において読み
込んだ辞書記号が追跡指示記号であるか否かを判断し、
追跡指示記号でない場合には処理を終了する。ここで、
追跡指示記号には、追跡条件，追跡終了条件が記述され
ているものとする。
を流れ図により示す。すなわち、ステップ（21）におい
て、現在の辞書位置を記憶し、ステップ（22）において
次の辞書記号を読み込み、ステップ（23）において読み
込んだ辞書記号が追跡指示記号であるか否かを判断し、
追跡指示記号でない場合には処理を終了する。ここで、
追跡指示記号には、追跡条件，追跡終了条件が記述され
ているものとする。
そして、ステップ（25）で追跡条件に一致しない場合
は、ステップ（24），（25）を繰り返し、追跡条件に一
致しないまま、読み取るべき直線要素データがなくなっ
た場合は、適切な終了処理により終了する。
は、ステップ（24），（25）を繰り返し、追跡条件に一
致しないまま、読み取るべき直線要素データがなくなっ
た場合は、適切な終了処理により終了する。
そして、ステップ（26）において、追跡条件に一致し
た最初の直線要素を追跡開始点として追跡開始点情報を
記憶する。さらに、ステップ（27），（28）において、
追跡条件に一致している間、次の直線要素データの読み
取りを繰り返し行なう。そして、ステップ（29）におい
て、追跡終了点情報を記憶するが、この場合、ステップ
（27），（28）で構成されるループの中で、追跡条件に
一致した最後の直線要素の次の直線要素の情報が記憶さ
れる。この追跡条件に一致した最後の直線要素の情報の
記憶が必要とされる場合には、ステップ（27）の前に、
現在の直線要素データの情報を記憶させ、ステップ（2
9）でその情報を終了点情報として記憶させることで解
決される。
た最初の直線要素を追跡開始点として追跡開始点情報を
記憶する。さらに、ステップ（27），（28）において、
追跡条件に一致している間、次の直線要素データの読み
取りを繰り返し行なう。そして、ステップ（29）におい
て、追跡終了点情報を記憶するが、この場合、ステップ
（27），（28）で構成されるループの中で、追跡条件に
一致した最後の直線要素の次の直線要素の情報が記憶さ
れる。この追跡条件に一致した最後の直線要素の情報の
記憶が必要とされる場合には、ステップ（27）の前に、
現在の直線要素データの情報を記憶させ、ステップ（2
9）でその情報を終了点情報として記憶させることで解
決される。
さらに、ステップ（30）において、次の辞書を読み込
み、ステップ（31）において、辞書記号が追跡指示記号
である場合には、ステップ（29）で記憶した終了点情報
をステップ（33）で破棄し、再びステップ（28）に移行
する。また、追跡指示記号でない場合には、ステップ
（32）において追跡終了条件に一致しているかを調べ、
一致していない場合には、ステップ（34）において辞書
位置をステップ（21）の状態にした後、ステップ（22）
に移行する。
み、ステップ（31）において、辞書記号が追跡指示記号
である場合には、ステップ（29）で記憶した終了点情報
をステップ（33）で破棄し、再びステップ（28）に移行
する。また、追跡指示記号でない場合には、ステップ
（32）において追跡終了条件に一致しているかを調べ、
一致していない場合には、ステップ（34）において辞書
位置をステップ（21）の状態にした後、ステップ（22）
に移行する。
また、ここでは追跡条件を多重にした追跡を可能にし
た処理の流れを示したが、多重の追跡を行なわない場合
は、ステップ（31）及びステップ（33）を省略すること
で実現できる。
た処理の流れを示したが、多重の追跡を行なわない場合
は、ステップ（31）及びステップ（33）を省略すること
で実現できる。
第３図は、サブストロークデータ選択回路（６）の動
作の一例の流れ図である。すなわち、ステップ（41）に
おいて、次の辞書記号を読み込み、ステップ（42）にお
いて読み込んだ辞書記号が選択指示記号であるか否かを
判断し、選択指示記号であった場合には、ステップ（4
3）に移行し、選択指示記号でない場合には、処理を終
了する。
作の一例の流れ図である。すなわち、ステップ（41）に
おいて、次の辞書記号を読み込み、ステップ（42）にお
いて読み込んだ辞書記号が選択指示記号であるか否かを
判断し、選択指示記号であった場合には、ステップ（4
3）に移行し、選択指示記号でない場合には、処理を終
了する。
ここで、選択指示記号には、選択の対象となる追跡開
始点・終了点情報を示す選択対象，前記情報の並べ変え
を指示したソート命令，ソートされた結果から選択する
情報を指示する選択命令が記述されているものとする。
始点・終了点情報を示す選択対象，前記情報の並べ変え
を指示したソート命令，ソートされた結果から選択する
情報を指示する選択命令が記述されているものとする。
そして、ステップ（43）において、選択対象で指示さ
れる追跡開始点・終了点情報を読み込み、ステップ（4
4）において、読み込んだ情報をソート命令で指示され
るように並べ変え、ステップ（45）において、選択命令
で指示される情報を選択し、第１図のサブストロークバ
ッファ（７）に選択された情報を保持し、処理を終了す
る。
れる追跡開始点・終了点情報を読み込み、ステップ（4
4）において、読み込んだ情報をソート命令で指示され
るように並べ変え、ステップ（45）において、選択命令
で指示される情報を選択し、第１図のサブストロークバ
ッファ（７）に選択された情報を保持し、処理を終了す
る。
また、ここでは、処理の流れを明確に記すために、選
択対象読み込み，情報のソート，情報の選択を一意的な
流れで行なったが、３者間の情報の流れを柔軟に行なっ
ても同じ処理を行なうことができる。
択対象読み込み，情報のソート，情報の選択を一意的な
流れで行なったが、３者間の情報の流れを柔軟に行なっ
ても同じ処理を行なうことができる。
第４図は、サブストロークデータ比較判定回路（８）
の動作の流れ図である。すなわち、ステップ（51）にお
いて、次の辞書記号を読み込み、ステップ（52）におい
て、読み込んだ辞書記号が比較判定記号であるか否かを
判断し、比較判定指示記号であった場合には、ステップ
（53）においてサブストロークデータバッファ（７）か
ら、サブストロークデータを読み込み、比較判定指示記
号でない場合には、処理を終了する。この比較判定指示
記号には、比較判定処理内容が同時に記述されているも
のとすると、ステップ（54）の比較判定処理において、
読み込んだサブストロークデータを比較判定処理内容に
したがって処理を行ない判定結果を記憶する。
の動作の流れ図である。すなわち、ステップ（51）にお
いて、次の辞書記号を読み込み、ステップ（52）におい
て、読み込んだ辞書記号が比較判定記号であるか否かを
判断し、比較判定指示記号であった場合には、ステップ
（53）においてサブストロークデータバッファ（７）か
ら、サブストロークデータを読み込み、比較判定指示記
号でない場合には、処理を終了する。この比較判定指示
記号には、比較判定処理内容が同時に記述されているも
のとすると、ステップ（54）の比較判定処理において、
読み込んだサブストロークデータを比較判定処理内容に
したがって処理を行ない判定結果を記憶する。
さらに、ステップ（55）において、次の辞書記号を読
み込み、ステップ（56）において、辞書記号が比較判定
指示記号かどうかを判断し、比較判定指示記号である場
合にはステップ（53）へ移行する。比較判定指示記号で
ない場合、その文字辞書の内容が、これまでにステップ
（53）〜（56）からなるループで比較判定を行なった判
定結果を総合的に判定する全比較判定処理の内容を指示
しているものとすると、ステップ（57）において、ステ
ップ（54）で記憶された全判定結果から全比較判定処理
を行ない、ステップ（58）で判定結果を文字認識回路へ
送出して終了する。また、辞書記号として高級言語を用
いることによりステップ（55），（56）の処理は不要と
なる。
み込み、ステップ（56）において、辞書記号が比較判定
指示記号かどうかを判断し、比較判定指示記号である場
合にはステップ（53）へ移行する。比較判定指示記号で
ない場合、その文字辞書の内容が、これまでにステップ
（53）〜（56）からなるループで比較判定を行なった判
定結果を総合的に判定する全比較判定処理の内容を指示
しているものとすると、ステップ（57）において、ステ
ップ（54）で記憶された全判定結果から全比較判定処理
を行ない、ステップ（58）で判定結果を文字認識回路へ
送出して終了する。また、辞書記号として高級言語を用
いることによりステップ（55），（56）の処理は不要と
なる。
また、第１図においては、この発明の構成要件ではな
いが、上記の認識回路と併用することにより、認識速度
などの点で有利となるテンプレートデータを用いた認識
回路の構成要件（第１図鎖線内）を示す。
いが、上記の認識回路と併用することにより、認識速度
などの点で有利となるテンプレートデータを用いた認識
回路の構成要件（第１図鎖線内）を示す。
すなわち、第１図において、手書き文字入力回路
（１）で入力された筆跡点列データは、入力筆跡点列デ
ータ／直線要素データ変換回路（２）において直線デー
タに変換された後、直線要素データバッファ（３）に保
持される。さらに、直線要素データバッファ（３）の保
持されている直線要素データは、直線要素データ／テン
プレートデータ変換回路（11）により、筆跡の一筆（場
合により二筆以上）に対応する直線要素列の形状を記述
したテンプレートデータへと変換され、テンプレートデ
ータバッファ（12）に送られて保持される。
（１）で入力された筆跡点列データは、入力筆跡点列デ
ータ／直線要素データ変換回路（２）において直線デー
タに変換された後、直線要素データバッファ（３）に保
持される。さらに、直線要素データバッファ（３）の保
持されている直線要素データは、直線要素データ／テン
プレートデータ変換回路（11）により、筆跡の一筆（場
合により二筆以上）に対応する直線要素列の形状を記述
したテンプレートデータへと変換され、テンプレートデ
ータバッファ（12）に送られて保持される。
そして、テンプレートバッファ（12）に保持されてい
るテンプレートデータを入力すると判定回路（13）は文
字辞書記憶・送出回路（４）から文字辞書を、テンプレ
ートデータバッファ（12）からテンプレートデータを受
け取り、テンプレートデータと文字辞書の記述する内容
との比較を行ない、判定結果を文字認識判定回路（９）
に送出する。この場合、一般に、テンプレートデータ
は、筆跡の一筆に対応する直線要素列の表す代表的な形
状を記述しており、直線要素データに比してそのデータ
量が小さくなっている。このため、直線要素データを入
力とする認識回路群（５）〜（８）を用いる場合に比べ
て、認識速度を大きくすることが容易であるという長所
を持つが、反面、続け字などの文字の変形に弱いという
短所を持つ。文字の変形に対処する方法としては、一筆
で書かれうるすべての筆跡の形状をテンプレートデータ
として保持するか、続けて書かれた筆跡をある規則にし
たがって切断し基本的なテンプレートデータの結合とし
て続け筆跡などを記述する方法が考えられるが、両者と
も処理速度の点などで有利ではない。一方、直線要素デ
ータを入力とする認識回路群（５）〜（８）では、テン
プレートデータより情報量の大きい直線要素データを用
いるため、認識速度の点で有利とは言えないが、続け字
やくずし字などに対して強いという長所をもつ。
るテンプレートデータを入力すると判定回路（13）は文
字辞書記憶・送出回路（４）から文字辞書を、テンプレ
ートデータバッファ（12）からテンプレートデータを受
け取り、テンプレートデータと文字辞書の記述する内容
との比較を行ない、判定結果を文字認識判定回路（９）
に送出する。この場合、一般に、テンプレートデータ
は、筆跡の一筆に対応する直線要素列の表す代表的な形
状を記述しており、直線要素データに比してそのデータ
量が小さくなっている。このため、直線要素データを入
力とする認識回路群（５）〜（８）を用いる場合に比べ
て、認識速度を大きくすることが容易であるという長所
を持つが、反面、続け字などの文字の変形に弱いという
短所を持つ。文字の変形に対処する方法としては、一筆
で書かれうるすべての筆跡の形状をテンプレートデータ
として保持するか、続けて書かれた筆跡をある規則にし
たがって切断し基本的なテンプレートデータの結合とし
て続け筆跡などを記述する方法が考えられるが、両者と
も処理速度の点などで有利ではない。一方、直線要素デ
ータを入力とする認識回路群（５）〜（８）では、テン
プレートデータより情報量の大きい直線要素データを用
いるため、認識速度の点で有利とは言えないが、続け字
やくずし字などに対して強いという長所をもつ。
このように、相補的な特長を持つ両認識回路を組み合
わせて使用し、筆跡の中で比較的変形の少ない部分の認
識については、テンプレートデータを入力とする認識回
路を用い、変形の多い部分については、直線要素データ
を入力とする認識回路を用いることで、認識能力を向上
させることができる。
わせて使用し、筆跡の中で比較的変形の少ない部分の認
識については、テンプレートデータを入力とする認識回
路を用い、変形の多い部分については、直線要素データ
を入力とする認識回路を用いることで、認識能力を向上
させることができる。
第１図のように両認識回路を組み合わせた構成を考え
ると、文字辞書記憶・送出回路（４）は文字辞書に記述
された制御信号により、テンプレートバッファ（12）に
保持されているテンプレートデータを入力とする判定回
路（13）を用いるか、直線要素データバッファ（３）に
保持されている直線要素データを入力とする判定回路群
（５）〜（８）を用いるかを判断し、文字辞書に記述さ
れた制御記号により指示された判定回路（群）に文字辞
書の内容を送出し、処理がいずれかの回路に移行する。
ると、文字辞書記憶・送出回路（４）は文字辞書に記述
された制御信号により、テンプレートバッファ（12）に
保持されているテンプレートデータを入力とする判定回
路（13）を用いるか、直線要素データバッファ（３）に
保持されている直線要素データを入力とする判定回路群
（５）〜（８）を用いるかを判断し、文字辞書に記述さ
れた制御記号により指示された判定回路（群）に文字辞
書の内容を送出し、処理がいずれかの回路に移行する。
次に、第２図から第４図の処理について実施例を示し
て説明する。ただし、第１図の入力筆跡点列データ／直
線要素データ変換回路（３）により、入力筆跡点列デー
タから変換された直線要素データは、長さ，方向，始点
の座標及びペン状態（ペンのアップダウン）の情報を持
つものとする。また、入力された筆跡に対しては、その
文字の外形サイズ，横方向縦方向最大最小座標値などの
情報をもつものとする。さらに、文字辞書の制御信号に
より第１図の直線要素データを入力とする回路（５）〜
（８）が選択されたとする。そして、第５図に示すよう
な筆跡“しんにゅう”が入力された場合の処理について
示す。すなわち、第５図の筆跡は、入力された文字を構
成する筆跡の一部であり、破線は、入力した文字の外形
・外角形を示すものである。
て説明する。ただし、第１図の入力筆跡点列データ／直
線要素データ変換回路（３）により、入力筆跡点列デー
タから変換された直線要素データは、長さ，方向，始点
の座標及びペン状態（ペンのアップダウン）の情報を持
つものとする。また、入力された筆跡に対しては、その
文字の外形サイズ，横方向縦方向最大最小座標値などの
情報をもつものとする。さらに、文字辞書の制御信号に
より第１図の直線要素データを入力とする回路（５）〜
（８）が選択されたとする。そして、第５図に示すよう
な筆跡“しんにゅう”が入力された場合の処理について
示す。すなわち、第５図の筆跡は、入力された文字を構
成する筆跡の一部であり、破線は、入力した文字の外形
・外角形を示すものである。
このような筆跡に対し、“しんにゅう”を認識するた
めの文字辞書の追跡指示，追跡条件，追跡終了条件記号
が次のように記述されているとする。
めの文字辞書の追跡指示，追跡条件，追跡終了条件記号
が次のように記述されているとする。
I.追跡指示記号 現在の直線要素を追跡開始点として以降の直線要素に
ついて追跡する。
ついて追跡する。
II.追跡条件記号 直線要素の方向が右向きであるものについてペン状態
にかかわらず追跡する。
にかかわらず追跡する。
III.追跡終了条件記号 文字外形が構成する外角形の右端近くにあるか、また
はペン状態がアップであるものが２つ以上あった場合に
終了する。
はペン状態がアップであるものが２つ以上あった場合に
終了する。
追跡開始点が、第５図Ａの点P1にあったとすると、上
記追跡記号により追跡を行なった結果、条件を満たす
（複数個の）サブストロークが選択される（第５図Ｂの
太線部分）。
記追跡記号により追跡を行なった結果、条件を満たす
（複数個の）サブストロークが選択される（第５図Ｂの
太線部分）。
追跡処理により、選択された（複数個の）サブストロ
ークに対し、選択処理を行なうための文字辞書の選択指
示，選択対象，ソート命令，選択命令記号が次のように
記述されているとする。
ークに対し、選択処理を行なうための文字辞書の選択指
示，選択対象，ソート命令，選択命令記号が次のように
記述されているとする。
i.選択指示記号 以下の記号にしたがった処理を行ない、サブストロー
クを選択し、仮りにS1と名付ける。
クを選択し、仮りにS1と名付ける。
ii.選択対象記号 直前の追跡処理で得られたサブストロークの中でサブ
ストロークの始点が、文字外形が構成する多角形の左下
はし近くにあり、かつ、サブストロークの終点が文字外
形の右下はしにあるものを選択対象とする。
ストロークの始点が、文字外形が構成する多角形の左下
はし近くにあり、かつ、サブストロークの終点が文字外
形の右下はしにあるものを選択対象とする。
iii.ソート命令記号 前記選択対象により選択対象となったサブストローク
の中で、長さの長い順にソートする。
の中で、長さの長い順にソートする。
iv.選択命令記号 前記選択対象により選択対象となったサブストローク
の中で、最も長さの長いものを選択する。
の中で、最も長さの長いものを選択する。
上記の選択記号により選択を行なった結果、第５図Ｃ
に太線で示したサブストロークS1が選択される。
に太線で示したサブストロークS1が選択される。
さらに、繰り返し追跡及び選択を行なう。ここでは、
同様な処理により第５図Ｄに太線で示したサブストロー
クS2が選択される。
同様な処理により第５図Ｄに太線で示したサブストロー
クS2が選択される。
以上の追跡及び選択処理で得られたサブストローク
S1,S2は、第１図中のサブストロークデータバッファ
（７）に順次保持され、文字辞書中の比較判定指示記号
により、サブストロークデータ比較判定回路（11）に処
理が移行する。
S1,S2は、第１図中のサブストロークデータバッファ
（７）に順次保持され、文字辞書中の比較判定指示記号
により、サブストロークデータ比較判定回路（11）に処
理が移行する。
そして、サブストロークS1,S2について、比較判定処
理を行なうが、比較判定記号として比較判定指示記号，
形状記述記号，配置記述記号が次のように記述されてい
るものとする。
理を行なうが、比較判定記号として比較判定指示記号，
形状記述記号，配置記述記号が次のように記述されてい
るものとする。
A.比較判定指示記号 サブストロークS1,S2について、以下の形状記述記号
及び配置記述記号の記述する内容にしたがって判定を行
なう。
及び配置記述記号の記述する内容にしたがって判定を行
なう。
B.形状記述記号 サブストロークS2は比較的縦長の外形四角形をもち、
その始点は、終点よりも上にあり、サブストロークS2の
みで作られる外形多角形の縦方向の長さに比して、サブ
ストロークの実長は比較的長くてもよい。
その始点は、終点よりも上にあり、サブストロークS2の
みで作られる外形多角形の縦方向の長さに比して、サブ
ストロークの実長は比較的長くてもよい。
サブストロークS1はかなり横長の外形四角形をもち、
サブストロークS1のみで作られる外形多角形の横方向の
長さとサブストロークS1の実長はほぼ等しい。
サブストロークS1のみで作られる外形多角形の横方向の
長さとサブストロークS1の実長はほぼ等しい。
C.配置記述記号 サブストロークS2の終点は、サブストロークS1の始点
の近くにある。
の近くにある。
さらに、上記B,C項で判定した結果を総合して判定す
るための全判定記号として、全判定指示記号，全判定処
理記号が次のように記述されているものとする。
るための全判定記号として、全判定指示記号，全判定処
理記号が次のように記述されているものとする。
a.全判定指示記号 直前の比較判定の結果について全判定処理を行なう。
b.比較判定の結果の中で最も良い結果を全判定の結果と
する。
する。
以上の処理により、第５図Ａの入力筆跡が“しんにゅ
う”であるか否か、あるいは、どの程度“しんにゅう”
らしさを持っているかなどの判定結果を第１図の文字認
識判定回路（９）へ送出する。
う”であるか否か、あるいは、どの程度“しんにゅう”
らしさを持っているかなどの判定結果を第１図の文字認
識判定回路（９）へ送出する。
以上、追跡，処理，選択処理，比較判定処理，全比較
判定処理において直線要素データの持つ情報を組み合わ
せて用いることにより、追跡指示記号，追跡条件記号，
追跡終了条件記号，選択指示記号，選択対象記号，ソー
ト命令記号，選択命令記号，比較判定指示記号，形状記
述記号，配置記述記号，全判定指示記号，全判定処理記
号を柔軟に記述することが可能となる。また、ここで前
記の各種記号は、各処理の流れ及び内容を明確にするた
めに用いられたものであり、異なった記号群によっても
同様の処理を行なうことが可能である。
判定処理において直線要素データの持つ情報を組み合わ
せて用いることにより、追跡指示記号，追跡条件記号，
追跡終了条件記号，選択指示記号，選択対象記号，ソー
ト命令記号，選択命令記号，比較判定指示記号，形状記
述記号，配置記述記号，全判定指示記号，全判定処理記
号を柔軟に記述することが可能となる。また、ここで前
記の各種記号は、各処理の流れ及び内容を明確にするた
めに用いられたものであり、異なった記号群によっても
同様の処理を行なうことが可能である。
なお、以下に直線要素データの持つ情報の一例を示
す。
す。
（１） 始点，終点、及び内外分点の座標値 （２） 全筆跡あるいは部分筆跡の外形多角形の頂点の
座標値 （３） 直線要素の持つ長さ （４） 直線要素列の実長および射影長（あるいは、比
の値） （５） ある領域内に存在する直線要素列の長さ （６） 直線要素列が作る形状の外形多角形の幅と直線
要素列の実長との比 （７） ペンのアップダウン状態 Ｈ 発明の効果 この発明によれば、手書き入力筆跡を本来の、あるい
は記述されうる文字の形状から見たときの部分筆跡の持
つ意味に着目し、筆跡というものがこれらの部分筆跡の
集合、かつ、筆跡の構成要素と考え、その構成要素の本
来の形状、及び構成要素間の配置関係から文字を捕えて
いるので、従来の方法では、困難であったり、膨大な計
算量を要する続け字やくずし字の認識を容易に行なうこ
とができる。
座標値 （３） 直線要素の持つ長さ （４） 直線要素列の実長および射影長（あるいは、比
の値） （５） ある領域内に存在する直線要素列の長さ （６） 直線要素列が作る形状の外形多角形の幅と直線
要素列の実長との比 （７） ペンのアップダウン状態 Ｈ 発明の効果 この発明によれば、手書き入力筆跡を本来の、あるい
は記述されうる文字の形状から見たときの部分筆跡の持
つ意味に着目し、筆跡というものがこれらの部分筆跡の
集合、かつ、筆跡の構成要素と考え、その構成要素の本
来の形状、及び構成要素間の配置関係から文字を捕えて
いるので、従来の方法では、困難であったり、膨大な計
算量を要する続け字やくずし字の認識を容易に行なうこ
とができる。
また、筆跡の一筆を代表的な形状に簡略化して表した
テンプレートデータを用いた認識処理を行なう場合、代
表的な形状の種類を多く保持することは、認識速度の点
で有利でなく、また、テンプレートデータ処理系のみで
は、処理速度は大となり、続け字への対応が困難である
が、この発明においては、テンプレートデータ処理系
と、サブストローク分割処理系とを場合に応じて使い分
けることにより、文字の変形に対し、強力で、認識速度
の大きい文字認識を行うことができる。
テンプレートデータを用いた認識処理を行なう場合、代
表的な形状の種類を多く保持することは、認識速度の点
で有利でなく、また、テンプレートデータ処理系のみで
は、処理速度は大となり、続け字への対応が困難である
が、この発明においては、テンプレートデータ処理系
と、サブストローク分割処理系とを場合に応じて使い分
けることにより、文字の変形に対し、強力で、認識速度
の大きい文字認識を行うことができる。
第１図はこの発明の一例の系統図、第２図〜第５図はそ
の説明のための図である。 （２）は入力筆跡点列データ／直線要素データ変換回
路、（４）は文字辞書記憶・送出回路、（５）は直線要
素データ追跡回路、（６）はサブストロークデータ選択
回路、（８）はサブストロークデータ比較判定回路、
（９）は文字認識判定回路、（11）は直線要素データ／
テンプレートデータ変換回路、（13）はテンプレートデ
ータ比較判定回路である。
の説明のための図である。 （２）は入力筆跡点列データ／直線要素データ変換回
路、（４）は文字辞書記憶・送出回路、（５）は直線要
素データ追跡回路、（６）はサブストロークデータ選択
回路、（８）はサブストロークデータ比較判定回路、
（９）は文字認識判定回路、（11）は直線要素データ／
テンプレートデータ変換回路、（13）はテンプレートデ
ータ比較判定回路である。
フロントページの続き (72)発明者 坂野 秋夫 東京都品川区北品川６丁目７番35号 ソ ニー株式会社内 (72)発明者 田守 寛文 東京都品川区北品川６丁目７番35号 ソ ニー株式会社内 (56)参考文献 特開 昭61−182182（ＪＰ，Ａ) 特開 昭60−200383（ＪＰ，Ａ) 特開 昭58−70382（ＪＰ，Ａ)
Claims (4)
- 【請求項１】手書き入力されたサンプリング点の座標値
列であるところの入力筆跡点列データを筆跡の時系列デ
ータである複数の直線要素データに変換する変換手段
と、 上記複数の直線要素データを記憶するバッファと、 上記複数の直線要素データから一つ以上のサブストロー
クデータを生成するための追跡条件と、前記サブストロ
ークを選択するためのサブストローク選択情報と、認識
対象である標準文字の構成の状態を規定する評価情報
と、該評価情報により評価された結果を総合して判定す
る全判定条件とを含む形態情報を記憶する文字辞書記憶
手段と、 上記文字辞書記憶手段に記憶された追跡条件を満たす
間、上記直線要素データを時系列順に追跡することによ
り筆跡上のサブストロークを抽出し、一つ以上のサブス
トロークデータを生成するサブストローク生成手段と、 上記サブストローク生成手段によって生成された一つ以
上のサブストロークデータから、上記サブストローク選
択情報を満たすサブストロークを選択するサブストロー
クデータ選択手段と、 上記サブストロークデータ選択手段に基づいて選択され
たサブストロークデータを順次保持するサブストローク
データバッファと、 上記評価情報に基づいて、標準文字の構成状態と上記サ
ブストロークデータバッファに記憶された複数のサブス
トロークデータとの類似度を判定するサブストローク評
価手段と、 上記サブストローク評価手段の判定結果に基づいて手書
き入力文字を認識する認識手段とを備え、 上記評価情報は、 標準文字の部分的な構成の形状を表す形状評価情報と、 標準文字の部分的な構成の位置関係を表す位置評価情報
とを備え、 上記サブストローク評価手段は、上記形状評価情報及び
上記位置評価情報に基づいて上記サブストロークデータ
バッファに記憶された複数のサブストロークデータの関
係を評価すると共に、上記全判定条件に基づいて、上記
評価情報により評価された結果を総合して判定するよう
になすことを特徴とするオンライン文字認識装置。 - 【請求項２】上記複数の直線要素データは、 始点、終点、内外分点の座標値と、 全筆跡あるいはサブストロークの外形多角形の頂点座標
値と、 直線要素又は直線要素列の長さのパラメータと、 直線要素列が作る形状の外形多角形の幅と直線要素列の
実長の比と、 入力手段の昇降状態との少なくとも１つの情報であるこ
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。 - 【請求項３】手書き入力されたサンプリング点の座標値
列であるところの入力筆跡点列データを筆跡の時系列デ
ータである複数の直線要素データに変換する変換工程
と、 上記複数の直線要素データをバッファに記憶する記憶工
程と、 上記複数の直線要素データから一つ以上のサブストロー
クデータを生成するための追跡条件と、前記サブストロ
ークを選択するためのサブストローク選択情報と、認識
対象である標準文字の構成の状態を規定する評価情報
と、該評価情報により評価された結果を総合して判定す
る全判定条件とを含む形態情報を記憶する文字辞書記憶
工程と、 上記文字辞書記憶工程に記憶された追跡条件を満たす
間、上記直線要素データを時系列順に追跡することによ
り筆跡上のサブストロークを抽出し、一つ以上のサブス
トロークデータを生成するサブストローク生成工程と、 上記サブストローク生成工程によって生成された一つ以
上のサブストロークデータから、上記サブストローク選
択情報を満たすサブストロークを選択するサブストロー
クデータ選択工程と、 上記サブストロークデータ選択工程に基づいて選択され
たサブストロークデータをサブストロークデータバッフ
ァに順次保持するサブストロークデータ記憶工程と、 上記評価情報に基づいて、標準文字の構成状態と上記サ
ブストロークデータバッファに記憶された複数のサブス
トロークデータとの類似度を判定するサブストローク評
価工程と、 上記サブストローク評価工程の判定結果に基づいて手書
き入力文字を認識する認識工程とを備え、 上記評価情報は、 標準文字の部分的な構成の形状を表す形状評価情報と、 標準文字の部分的な構成の位置関係を表す位置評価情報
とを備え、 上記サブストローク評価工程は、上記形状評価情報及び
上記位置評価情報に基づいて上記サブストロークデータ
バッファに記憶された複数のサブストロークデータの関
係を評価すると共に、上記全判定条件に基づいて、上記
評価情報により評価された結果を総合して判定するよう
になすことを特徴とするオンライン文字認識方法。 - 【請求項４】上記複数の直線要素データは、 始点、終点、内外分点の座標値と、 全筆跡あるいはサブストロークの外形多角形の頂点座標
値と、 直線要素又は直線要素列の長さのパラメータと、 直線要素列が作る形状の外形多角形の幅と直線要素列の
実長の比と、 入力手段の昇降状態との少なくとも１つの情報であるこ
とを特徴とする請求項３に記載のオンライン文字認識方
法。
Priority Applications (6)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63209094A JP3017740B2 (ja) | 1988-08-23 | 1988-08-23 | オンライン文字認識装置およびオンライン文字認識方法 |
| US07/395,740 US5113452A (en) | 1988-08-23 | 1989-08-18 | Hand-written character recognition apparatus and method |
| KR1019890011862A KR0128734B1 (ko) | 1988-08-23 | 1989-08-21 | 손으로 쓴 문자 인식 장치 |
| GB8918996A GB2222290B (en) | 1988-08-23 | 1989-08-21 | A data input apparatus for a data processing device |
| CN89106727A CN1019698B (zh) | 1988-08-23 | 1989-08-23 | 手写字符识别装置及方法 |
| HK122095A HK122095A (en) | 1988-08-23 | 1995-07-27 | A data input apparatus for a data processing device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63209094A JP3017740B2 (ja) | 1988-08-23 | 1988-08-23 | オンライン文字認識装置およびオンライン文字認識方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0256689A JPH0256689A (ja) | 1990-02-26 |
| JP3017740B2 true JP3017740B2 (ja) | 2000-03-13 |
Family
ID=16567187
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63209094A Expired - Fee Related JP3017740B2 (ja) | 1988-08-23 | 1988-08-23 | オンライン文字認識装置およびオンライン文字認識方法 |
Country Status (6)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5113452A (ja) |
| JP (1) | JP3017740B2 (ja) |
| KR (1) | KR0128734B1 (ja) |
| CN (1) | CN1019698B (ja) |
| GB (1) | GB2222290B (ja) |
| HK (1) | HK122095A (ja) |
Families Citing this family (38)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3155577B2 (ja) * | 1991-10-16 | 2001-04-09 | キヤノン株式会社 | 文字認識方法及び装置 |
| US6128409A (en) * | 1991-11-12 | 2000-10-03 | Texas Instruments Incorporated | Systems and methods for handprint recognition acceleration |
| US5563959A (en) * | 1991-12-19 | 1996-10-08 | Texas Instruments Incorporated | Character recognition |
| US5380428A (en) * | 1992-04-22 | 1995-01-10 | Product Research & Development | Pump for reverse osmosis system |
| KR950013127B1 (ko) * | 1993-03-15 | 1995-10-25 | 김진형 | 영어 문자 인식 방법 및 시스템 |
| JP3225498B2 (ja) * | 1993-03-31 | 2001-11-05 | ソニー株式会社 | 情報処理装置および方法 |
| US5390260A (en) * | 1993-06-28 | 1995-02-14 | International Business Machines, Corp. | Method and apparatus for on-line, real time recognition of stroked hand-drawn characters |
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| US5434928A (en) * | 1993-12-06 | 1995-07-18 | At&T Global Information Solutions Company | Method for verifying a handwritten signature entered into a digitizer |
| WO1995019013A1 (en) * | 1994-01-06 | 1995-07-13 | Nimble Corporation | Method and apparatus for interpreting handwritten symbols in a computer system |
| JP3466689B2 (ja) * | 1994-01-26 | 2003-11-17 | キヤノン株式会社 | 手書き文字認識方法及びその装置 |
| US5479523A (en) * | 1994-03-16 | 1995-12-26 | Eastman Kodak Company | Constructing classification weights matrices for pattern recognition systems using reduced element feature subsets |
| SK3096A3 (en) * | 1994-05-10 | 1996-10-02 | Motorola Inc | Method of stroke segmentation for handwritten input |
| US5812697A (en) * | 1994-06-10 | 1998-09-22 | Nippon Steel Corporation | Method and apparatus for recognizing hand-written characters using a weighting dictionary |
| US6978421B1 (en) * | 1994-06-19 | 2005-12-20 | Mitsuhiro Aida | Handwriting text input system |
| IL110137A (en) | 1994-06-27 | 2000-06-29 | Advanced Recognition Tech | Handwriting recognition system |
| TW274135B (ja) * | 1994-09-14 | 1996-04-11 | Hitachi Seisakusyo Kk | |
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