[发明专利]联机手写字符识别装置

说明书

本发明涉及联机手写字符的识别装置。

本发明的联机手写字符识别装置中，求出输入笔划与预先定义的字符基本结构元素的近似度，并以这近似度作为特征矢量的成分，据此用模糊性评价输入字符，提高其识别的各种特性。

先有技术联机手写字符的识别方法如图6所示，

1.用输入笔迹上取样点P₀，P₁，…P_n及其时间序列信息构成的折线（图6B）去近似手写的一笔划的输入笔迹。（图6A）

2.将预先定义的笔迹的基本形状、即“基本笔划类型”与第1项的折线比较进行“笔划识别”。

3.根据第2项的结果，将输入的笔划变换为最接近的基本笔划类型的代码号。

4.对一个字符的所有笔划，重复1-3项。

5.参照词典，将按笔划顺序持有第3项代码号的字符判断为被输入的字符。

上述方法一直被广泛使用着。

如果使用这种方法，由于用一种基本笔化类型置换输入的笔划，在基本输入笔迹取样点P₀，P₁，…P_n信息中，除了以后识别过程所必需的数据，几乎都可舍去，因此即使存储容量较小的装置也可能用作字符识别。又，由于词典的基本笔划类型的代码号按各字符笔划顺序排列，用它与输入字符的基本笔划类型的代码号顺序作比较，可进行输入字符的识别，因此，既可使词典小型化，又可缩短比较所需要的时间。

文献：“日经”1983年12月5日号

但是，在使用这种方法的场合下，由于输入噪声、手写者输入缺点使输入笔迹的基本形发生变化乃至变形时，在第2项笔划识别中就会产生差错，其结果使识别精度大幅度下降。例如，书写“一”或一横时，如图7A中○内所表示，如有“起笔处”，则其基本笔划类型会被识别成图7B所示。

为此，以前用“笔划s的代号码C₁、C₂、…C_n”那样的并行描述来处理词典中那些“易于误识别的笔划类型”代码。

但是，如果这样做，既增大了词典尺寸，又延长了检索时间。而且用户要在词典中追加未登录的字符时，由于不能只从输入笔划来确定登录所必需的笔划类型代码，所以实现这样的追加登录是非常困难的。

本发明的目的是解决如上的问题。

为此，在本发明中，求出输入的笔划信息与预先定义的字符基本结构元素的近似度，变换以该近似度构成特征矢量的信息里，输入的笔划信息，根据评价中的限定语改变评价度。

用模糊性进行字符识别，不会降低识别率，可实现词典尺寸的小型化和检索高速化等。

首先，就本发明及其实施例的概要加以说明。

即在本发明中：

1.准备妥例如图2所示的模板式样（基本笔划类型）T₁-T₂₆;

2.将手写输入的每个字符中第ⅰ个笔划信息S_i与模板T₁-T₂₆顺序比较，并算出与各模板T_j（j＝1-26）的近似度E_ij。

例如，如果输入字符为片假名“”，那么它的第一笔划s为“丿”，由于与模板T₁，T₂，T₃等的近似度较高，与模板T₇等的近似度较低，所以得到E₁₀₁＝90%，E₁₀₂＝80%，E₁₀₃＝95%，…E₁₀₇＝0%，…E₁₂₆＝0%。同样地，由于第二笔划S为“丶”，所以得到E₂₀₁＝5%，E₂₀₂＝0%，E₂₀₃＝0%，…E₂₀₇＝95%，…E₂₂₆＝0%，（数值是为说明而假定的大小）。

3、对于各字符，在各个笔划S_i上，将第2项的结果作为特征矢量V_i，V_i＝（E_i01，E_i02，…E_i26）存储起来。

如在上例“”的情形下，特征矢量为：

V＝（90，80，95，…，0，…0）

V＝（5，0，0，…，95，…，0）。