(57)【要約】【課題】手書き文字列に含まれるそれぞれの線が直前に書かれた線と同じ文字か否かを精度良く判定する。【解決手段】文字認識装置１は、手書き文字の線ごとに特徴点を抽出し、それぞれ文字コードが定められた複数の手書き文字を含む手書き文字列に含まれる線のうち、文字内遷移の線を含む線群について抽出された特徴点に基づく第１の特徴データと、文字間遷移の線を含む線群について抽出された特徴点に基づく第２の特徴データとに基づいて、文字内遷移の線と文字間遷移の線との分類を識別器に学習させ、文字コードが未知の手書き文字列に含まれる線ごとに、該線が文字内遷移の線か文字間遷移の線であるかを、該線について抽出された特徴点に基づく特徴データが識別器によりいずれに分類されるかに基づいて決定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
手書き文字の線ごとに特徴点を抽出する抽出手段と、
それぞれ文字コードが定められた複数の手書き文字を含む手書き文字列に含まれる線のうち直前に書かれた線と同じ文字の線である文字内遷移の線を含む線群について前記抽出手段により抽出された特徴点に基づく第１の特徴データを生成する第１生成手段と、
それぞれ文字コードが定められた複数の手書き文字を含む手書き文字列に含まれる線のうち直前に書かれた線と異なる文字の線である文字間遷移の線を含む線群について前記抽出手段により抽出された特徴点に基づく第２の特徴データを生成する第２生成手段と、
前記第１の特徴データと前記第２特徴データとに基づいて、文字内遷移の線と文字間遷移の線との分類を識別器に学習させる学習手段と、
文字コードが未知の手書き文字列に含まれる線ごとに、該線が文字内遷移の線か文字間遷移の線であるかを、該線について前記抽出手段により抽出された特徴点に基づく特徴データが前記識別器によりいずれに分類されるかに基づいて決定する決定手段と、を含む
ことを特徴とする文字認識装置。
【請求項２】
前記未知の手書き文字列に含まれるそれぞれの線について前記決定手段により決定した線の分類結果に基づいて、該未知の手書き文字列に含まれる文字パターンを特定する特定手段と、
前記特定手段によりそれぞれ特定された文字パターンごとに、該文字パターンに含まれる各線の形状と書き順とに基づいて、該文字パターンの文字コードを識別する文字コード識別手段と、をさらに含む
ことを特徴とする請求項１に記載の文字認識装置。
【請求項３】
前記特徴データは、対象の線と、該対象の線の直前及び直後に書かれた線とを含む線群について前記抽出手段により抽出された特徴点の位置に基づいて生成される
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の文字認識装置。
【請求項４】
前記学習手段は、前記第１の特徴データに含まれる特徴点の位置と、前記第２特徴データに含まれる特徴点の位置とを動的計画法に基づいて比較して算出した距離に基づいて、文字内遷移の線と文字間遷移の線との分類を識別器に学習させる
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の文字認識装置。
【請求項５】
手書き文字の線ごとに特徴点を抽出する抽出手段と、
それぞれ文字コードが定められた複数の手書き文字を含む手書き文字列に含まれる線のうち直前に書かれた線と同じ文字の線である文字内遷移の線を含む線群について前記抽出手段により抽出された特徴点に基づく第１の特徴データを生成する第１生成手段と、
それぞれ文字コードが定められた複数の手書き文字を含む手書き文字列に含まれる線のうち直前に書かれた線と異なる文字の線である文字間遷移の線を含む線群について前記抽出手段により抽出された特徴点に基づく第２の特徴データを生成する第２生成手段と、
前記第１の特徴データと前記第２特徴データとに基づいて、文字内遷移の線と文字間遷移の線との分類を識別器に学習させる学習手段と、
文字コードが未知の手書き文字列に含まれる線ごとに、該線が文字内遷移の線か文字間遷移の線であるかを、該線について前記抽出手段により抽出された特徴点に基づく特徴データが前記識別器によりいずれに分類されるかに基づいて決定する決定手段
としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文字認識装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
オンライン手書き文字認識において、入力されたパターンを文字ごとに分割する処理の精度を向上させることは重要である。そこで、特許文献１には、入力された文字列の文字の密度を計算し、計算した密度を利用して文字の分割を行うことが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平９−３４９９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の目的は、手書き文字列に含まれるそれぞれの線が直前に書かれた線と同じ文字か否かを精度良く判定できる文字認識装置及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
請求項１に記載の発明は、手書き文字の線ごとに特徴点を抽出する抽出手段と、それぞれ文字コードが定められた複数の手書き文字を含む手書き文字列に含まれる線のうち直前に書かれた線と同じ文字の線である文字内遷移の線を含む線群について前記抽出手段により抽出された特徴点に基づく第１の特徴データを生成する第１生成手段と、それぞれ文字コードが定められた複数の手書き文字を含む手書き文字列に含まれる線のうち直前に書かれた線と異なる文字の線である文字間遷移の線を含む線群について前記抽出手段により抽出された特徴点に基づく第２の特徴データを生成する第２生成手段と、前記第１の特徴データと前記第２特徴データとに基づいて、文字内遷移の線と文字間遷移の線との分類を識別器に学習させる学習手段と、文字コードが未知の手書き文字列に含まれる線ごとに、該線が文字内遷移の線か文字間遷移の線であるかを、該線について前記抽出手段により抽出された特徴点に基づく特徴データが前記識別器によりいずれに分類されるかに基づいて決定する決定手段と、を含むことを特徴とする文字認識装置である。
【０００６】
請求項２に記載の発明は、前記未知の手書き文字列に含まれるそれぞれの線について前記決定手段により決定した線の分類結果に基づいて、該未知の手書き文字列に含まれる文字パターンを特定する特定手段と、前記特定手段によりそれぞれ特定された文字パターンごとに、該文字パターンに含まれる各線の形状と書き順とに基づいて、該文字パターンの文字コードを識別する文字コード識別手段と、をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の文字認識装置である。
【０００７】
請求項３に記載の発明は、前記特徴データは、対象の線と、該対象の線の直前及び直後に書かれた線とを含む線群について前記抽出手段により抽出された特徴点の位置に基づいて生成されることを特徴とする請求項１又は２に記載の文字認識装置である。
【０００８】
請求項４に記載の発明は、前記学習手段は、前記第１の特徴データに含まれる特徴点の位置と、前記第２特徴データに含まれる特徴点の位置とを動的計画法に基づいて比較して算出した距離に基づいて、文字内遷移の線と文字間遷移の線との分類を識別器に学習させることを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の文字認識装置である。
【０００９】
請求項５に記載の発明は、手書き文字の線ごとに特徴点を抽出する抽出手段と、それぞれ文字コードが定められた複数の手書き文字を含む手書き文字列に含まれる線のうち直前に書かれた線と同じ文字の線である文字内遷移の線を含む線群について前記抽出手段により抽出された特徴点に基づく第１の特徴データを生成する第１生成手段と、それぞれ文字コードが定められた複数の手書き文字を含む手書き文字列に含まれる線のうち直前に書かれた線と異なる文字の線である文字間遷移の線を含む線群について前記抽出手段により抽出された特徴点に基づく第２の特徴データを生成する第２生成手段と、前記第１の特徴データと前記第２特徴データとに基づいて、文字内遷移の線と文字間遷移の線との分類を識別器に学習させる学習手段と、文字コードが未知の手書き文字列に含まれる線ごとに、該線が文字内遷移の線か文字間遷移の線であるかを、該線について前記抽出手段により抽出された特徴点に基づく特徴データが前記識別器によりいずれに分類されるかに基づいて決定する決定手段としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１０】
請求項１及び５に記載の発明によれば、本構成を有しない場合と比較して、手書き文字列に含まれるそれぞれの線が直前に書かれた線と同じ文字か否かを精度良く判定できる。
【００１１】
請求項２に記載の発明によれば、本構成を有しない場合と比較して、手書き文字列に含まれる文字の文字コードを精度良く認識できる。
【００１２】
請求項３に記載の発明によれば、対象の線とその前後に書かれた線との情報を利用しない場合と比較して、手書き文字列に含まれるそれぞれの線が直前に書かれた線と同じ文字か否かを精度良く判定できる。
【００１３】
請求項４に記載の発明によれば、特徴点の数が異なるデータ間についても機械学習手法が適用できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本実施形態に係る文字認識装置の機能ブロック図である。
【図２】特徴点の抽出処理を説明する図である。
【図３】特徴点データの一例を説明する図である。
【図４】学習処理のフローチャートである。
【図５】文字パターン分割処理のフローチャートである。
【図６】文字認識処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明を実施するための実施の形態（以下、実施形態という）を、図面を参照しながら説明する。
【００１６】
［機能ブロック］
図１には、本実施形態に係る文字認識装置１の機能ブロック図を示した。図１に示されるように、文字認識装置１は、学習データ取得部１１、ストローク選択部１２、特徴点データ生成部１３、識別器学習部１４、識別器データ保持部１５、未知パターン取得部１６、文字パターン分割部１７、文字識別部１８、識別結果出力部１９を備える。本実施形態に係る文字認識装置１は、オンライン手書き文字列に含まれる各文字の文字コードを特定する処理を実行する。なお、オンライン手書き文字列には、手書き文字列に含まれる各ストロークの形状データと各ストロークの書き順の情報が含まれる。
【００１７】
文字認識装置１に備えられる上記各部の機能は、ＣＰＵ等の制御手段、メモリ等の記憶手段、外部デバイスとデータを送受信する入出力手段等を備えたコンピュータが、コンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体に格納されたプログラムを読み込み実行することで実現されるものとしてよい。なお、プログラムは光ディスク、磁気ディスク、磁気テープ、光磁気ディスク、フラッシュメモリ等の情報記憶媒体によってコンピュータたる文字認識装置１に供給されることとしてもよいし、インターネット等のデータ通信網を介して供給されることとしてもよい。
【００１８】
学習データ取得部１１は、文字認識の識別器を学習するための学習データを取得する。例えば、学習データは、それぞれ書いた順序が紐付けられた１又は複数のストローク（手書き線）を含む複数の文字パターンからなる手書き文字列と、該手書き文字列に含まれるそれぞれの文字パターンの文字コードの情報を含むこととしてよい。
【００１９】
ストローク選択部１２は、学習データ取得部１１により取得した学習データに含まれる手書き文字列、及び、未知パターン取得部１６により取得した手書き文字列の中から処理の対象とするストロークを含むストローク群を選択する。例えば、ストローク選択部１２は、対象の手書き文字列に含まれるストロークの中から対象のストローク（第［ｉ］ストローク）を選択するとともに、当該選択した対象のストロークの直前に書かれたストローク（第［ｉ−１］ストローク）と直後に書かれたストローク（第［ｉ＋１］ストローク）を、対象のストロークの特徴を示すストローク群として選択することとしてよい。なお、ストローク選択部１２は、学習データに含まれる手書き文字列の中から、対象のストロークが、直前のストロークと同じ文字コードの文字パターンである文字内遷移のストロークと、直前のストロークと異なる文字コードの文字パターンである文字間遷移のストロークとをそれぞれ選択することとしてよい。
【００２０】
特徴点データ生成部１３は、ストローク選択部１２により選択された対象のストロークを含むストローク群に含まれるそれぞれのストロークから特徴点を抽出し、抽出した特徴点の位置に基づいて対象のストロークについての特徴点データを生成する。
【００２１】
図２には、ストロークから特徴点を抽出する処理を説明する図を示した。図２には、Douglas-Peucker近似に基づいてストロークから特徴点を抽出する処理を示している。図２（Ａ）に示されるように、ストロークの始点と終点を特徴点とし、次に図２（Ｂ）に示されるように、特徴点間を結ぶ直線との距離が最も遠い点を特徴点に追加するとともに、図２（Ｃ）に示されるように、追加した特徴点に基づいて直線を引き直す。ここで、図２（Ｂ）及び図２（Ｃ）の処理を、直線と点との距離が閾値以下となるまで繰り返し実行することで、図２（Ｄ）に示されるように特徴点が抽出される。
【００２２】
図３には、文字内遷移のストロークの特徴点データと、文字間遷移のストロークの特徴点データの一例を示した。図３（Ａ）に示されるオンライン手書き文字列を処理の対象とする場合に、図３（Ｂ）には、各ストロークについて抽出した特徴点を示した。ここで、文字パターンＰ１の３画目のストロークＳ３（Ｐ１）に着目すると、ストロークＳ３（Ｐ１）は、文字パターンＰ１の２画目のストロークＳ２（Ｐ１）と同じ文字コードであるため、文字内遷移のストロークであり、ストロークＳ３（Ｐ１）の特徴点データは、直前のストロークＳ２（Ｐ１）と、直後のストロークである文字パターンＰ２の１画目のストロークＳ１（Ｐ２）とに基づいて、図３（Ｃ）のように表される。そして、文字パターンＰ２の１画目のストロークＳ１（Ｐ２）に着目すると、ストロークＳ１（Ｐ２）は、直前のストロークであるＳ３（Ｐ１）と異なる文字であるため、文字間遷移のストロークであり、ストロークＳ１（Ｐ２）の特徴点データは、直前のストロークＳ３（Ｐ１）と、直後のストロークである文字パターンＰ２の２画目のストロークＳ２（Ｐ２）とに基づいて、図３（Ｄ）のように表される。
【００２３】
識別器学習部１４は、学習データ取得部１１により取得された学習データの手書き文字列に含まれる文字内遷移のストロークについて特徴点データ生成部１３で生成された特徴点データと、学習データの手書き文字列に含まれる文字間遷移のストロークについて特徴点データ生成部１３で生成された特徴点データとに基づいて、文字内遷移のストロークと文字間遷移のストロークとの分類（ここでは、文字内遷移のストロークの分類ラベル＝＋１、文字間遷移のストロークの分類ラベル＝−１とする）を識別器に学習させる。以下には、識別器にＳＶＭ（Support Vector Machine）を利用し、ＳＶＭのカーネルにＧＤＴＷ（Gaussian Dynamic Time Wraping）Kernelを利用した場合の例について説明する。
【００２４】
特徴点データ生成部１３により生成されたＮ個の特徴点データ（特徴ベクトル）ｘ１，・・・ｘＮと、それぞれの分類ラベルｔ１，・・・ｔＮが与えられた場合に、以下の式（１）を満たす乗数パラメータαｉ（αｉ≧０，ｉ＝１〜Ｎ）と、式（２）で表されるカーネル関数Ｋを用いて、ＳＶＭの目的関数ＬＤは、以下の式（３）で表される。なお、σはカーネルパラメータである。
【００２５】
【数１】
2014092817.tif 000003
【００２６】
【数２】
2014092817.tif 000004
【００２７】
【数３】
2014092817.tif 000005
【００２８】
ここで、式（２）のカーネル関数に関し、特徴点データｘｉはＩ個の特徴点（ｕｋ，ｋ＝１〜Ｉ）を有し、特徴点データｘｊはＪ個の特徴点（ｖｌ，ｌ＝１〜Ｊ）を有するとすると、特徴データｘｉとｘｊとの距離ＤＤＴＷ（ｘｉ，ｘｊ）は、特徴点ｕｋと特徴点ｖｌとの動的計画法による距離に基づき、以下の式（４）〜（６）に従って、ＤＩＪとして算出される。なお、ｕｋ（ｘ）及びｕｋ（ｙ）とは、特徴点データｘｉのｋ番目の特徴点のｘ座標及びｙ座標である。
【００２９】
【数４】
2014092817.tif 000006
【００３０】
【数５】
2014092817.tif 000007
【００３１】
【数６】
2014092817.tif 000008
【００３２】
ここで、識別器学習部１４は、目的関数ＬＤを最適化（最大化）するように乗数αｉを計算することにより、サポートベクタ（集合Ｓ）を得る。なお、関数sign（ｕ）を、ｕ＞０のとき１、ｕ≦０のとき−１をとる関数としたときに、識別関数f(x)は以下の式（７）で表される。ここでｘは、識別対象の特徴点データ（特徴ベクトル）であり、閾値ｈは、式（８）及び式（９）により求まる。なお、ｘｓは任意のサポートベクタである。
【００３３】
【数７】
2014092817.tif 000009
【００３４】
【数８】
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【００３５】
【数９】
2014092817.tif 000011
【００３６】
識別器データ保持部１５は、識別器学習部１４により算出されたパラメータ（例えば、サポートベクタを特定する情報）を保持する。
【００３７】
未知パターン取得部１６は、識別対象の文字パターン（オンライン手書き文字列）を取得する。例えば、未知パターン取得部１６は、文字認識装置１に接続された入力装置（例えばタッチパネル等）に入力された手書き文字を未知パターンとして取得することとしてよい。
【００３８】
ストローク選択部１２は、未知パターン取得部１６により取得された未知パターンに含まれるストロークを対象のストロークに順次選択し、特徴点データ生成部１３は、順次選択された対象のストロークについて特徴点データを順次生成し、生成した特徴点データを文字パターン分割部１７に順次出力する。
【００３９】
文字パターン分割部１７は、未知パターンに含まれるストロークの特徴点データの入力を受け付けると、受け付けた特徴点データと、識別器データ保持部１５に保持されるパラメータとに基づいて、当該受け付けた特徴点データに対応するストロークが、文字内遷移のストロークであるか、文字間遷移のストロークであるかを識別し、その識別結果に基づいて、未知パターンを文字パターンごとに分割する。例えば、文字パターン分割部１７は、文字間遷移と識別された後に続けて、次に文字間遷移と識別されるまでに文字内遷移と識別されたストロークまでをまとめて１つの文字パターンの要素に設定することとしてよい。
【００４０】
文字識別部１８は、文字パターン分割部１７により未知パターンについて分割された各文字パターンについて、文字パターンに含まれるストロークの形状と書き順の情報とを予め定められたオフライン文字認識エンジンに入力して文字コードを識別する。
【００４１】
識別結果出力部１９は、文字識別部１８により識別された文字コードを出力する。例えば、識別結果出力部１９は、文字識別部１８により識別された文字コードを出力する出力情報を生成し、例えば文字認識装置１に接続された表示装置や印刷装置等に出力情報を出力することとしてよい。
【００４２】
［フローチャート］
次に、図４〜６に示したフローチャートを参照しながら、文字認識装置１において行われる処理の詳細について説明する。
【００４３】
［学習処理］
図４には、文字認識装置１において行われる学習処理のフローチャートを示した。学習処理は、文字パターンの区切りと各文字パターンの文字コードが分かっている手書き文字列からなる学習データ（教師データ）に基づいて、識別器に文字内遷移のストロークと、文字間遷移のストロークとの分類を学習させる処理である。
【００４４】
図４に示されるように、文字認識装置１は、１又は複数のストロークを含む文字パターンの区切りと各文字パターンの文字コードが分かっている手書き文字列からなる学習データを取得する（Ｓ１０１）。
【００４５】
文字認識装置１は、変数ｉの値を１に設定し（Ｓ１０２）、学習データに含まれるストロークから連続する３つのストロークを、ストロークＳｉ−１，Ｓｉ，Ｓｉ＋１として選択する（Ｓ１０３）。ストロークＳｉ−１，Ｓｉ，Ｓｉ＋１は、ランダムに選択されてもよいし、学習データに含まれるストロークの書き順に従って選択されてもよい。
【００４６】
文字認識装置１は、選択したストロークＳｉ−１，Ｓｉ，Ｓｉ＋１のそれぞれについて特徴点を抽出するとともに、抽出した特徴点に基づいてＳｉの特徴点データｘｉを生成する（Ｓ１０４）。
【００４７】
ここで、文字認識装置１は、ストロークＳｉが文字内遷移のストロークである場合には（Ｓ１０５：Ｙ）、ストロークＳｉのクラスラベルｔｉを＋１に設定し（Ｓ１０６）、ストロークＳｉが文字内遷移のストロークでない、すなわちストロークＳｉが文字間遷移のストロークである場合には（Ｓ１０５：Ｎ）、ストロークＳｉのクラスラベルｔｉを−１に設定する（Ｓ１０７）。
【００４８】
文字認識装置１は、変数ｉが予め定められた学習データ数Ｎに達していない場合には（Ｓ１０８：Ｎ）、ｉをインクリメントして（Ｓ１０９）、Ｓ１０３に戻り、変数ｉが予め定められた学習データ数Ｎに達した場合には（Ｓ１０８：Ｙ）、例えば上記の式（２）に示されるカーネル関数Ｋを設定し（Ｓ１１０）、さらに上記の式（３）に示される目的関数を生成する（Ｓ１１１）。
【００４９】
そして、文字認識装置１は、特徴点データｘ１〜ｘＮと、カーネル関数、目的関数とに基づいて特徴点データｘ１〜ｘＮにおけるサポートベクタを決定し（Ｓ１１２）、決定したサポートベクタに基づいて識別関数を生成して（Ｓ１１３）、処理を終了する。なお、これらの処理については、上述した式（１）〜（９）の箇所で説明した通りである。
【００５０】
［文字パターン分割処理］
次に、文字内遷移と文字間遷移のストロークの識別を学習した識別器による識別結果に基づいて、未知の手書き文字列を文字パターンに分割する処理（文字パターン分割処理）について説明する。
【００５１】
図５には、文字認識装置１において行われる文字要素分割処理のフローチャートを示した。図５に示されるように、文字認識装置１は、未知の手書き文字列（未知パターンＰ）を取得する（Ｓ２０１）。ここで未知パターンＰは、ストロークＵ１〜ＵＭを含むものとし、以下の例ではＵＭは文字内遷移のストロークであるとする。
【００５２】
文字認識装置１は、変数ｉの値を２に、変数ｊの値を１に、Ｕ１を文字Ｃｊの要素に設定して初期化を実行し（Ｓ２０２）、未知パターンＰから連続する３つのストロークＵｉ−１，Ｕｉ，Ｕｉ＋１を選択する（Ｓ２０３）。
【００５３】
文字認識装置１は、選択したストロークＵｉ−１，Ｕｉ，Ｕｉ＋１のそれぞれについて特徴点を抽出するとともに、抽出した特徴点に基づいてＵｉの特徴点データｙｉを生成する（Ｓ２０４）。
【００５４】
文字認識装置１は、Ｕｉの特徴点データｙｉを、学習処理により生成した識別関数に代入して計算を実行し（Ｓ２０５）、その結果、Ｕｉが文字内遷移のストロークである場合には（Ｓ２０６：Ｙ）、そのままＳ２０８に進み、ストロークＵｉが文字内遷移のストロークでない、すなわちストロークＵｉが文字間遷移のストロークである場合には（Ｓ２０６：Ｎ）、ｊをインクリメントした後に（Ｓ２０７）、Ｓ２０８に進む。
【００５５】
文字認識装置１は、Ｓ２０６でＹ、又はＳ２０７の後に、ストロークＵｉを文字Ｃｊの要素に設定する（Ｓ２０８）。
【００５６】
文字認識装置１は、変数ｉがＭ−１に達していない場合には（Ｓ２０９：Ｎ）、ｉをインクリメントして（Ｓ２１０）、Ｓ２０３に戻り、変数ｉがＭ−１に達した場合には（Ｓ２０９：Ｙ）、ＵＭを文字Ｃｊの要素に設定して（Ｓ２１１）、処理を終了する。
【００５７】
［文字認識処理］
次に文字パターン分割処理の後に実行される、文字認識処理について説明する。
【００５８】
図６には、文字認識処理のフローチャートを示した。本フローにおいては、図５に示したフローに結果、未知パターンＰから文字Ｃｉ（ｉ＝１〜Ｋ）が得られたものとする。
【００５９】
図６に示されるように、文字認識装置１は、変数ｉの値を１に設定し（Ｓ３０１）、文字Ｃｉを選択する（Ｓ３０２）。ここで文字Ｃｉには、Ｃｉに属する要素のストロークの情報を含むこととする。
【００６０】
文字認識装置１は、予め定められた文字認識エンジンに文字Ｃｉを入力し（Ｓ３０３）、文字認識エンジンからの出力に基づいて、文字Ｃｉの文字コードを特定する（Ｓ３０４）。
【００６１】
文字認識装置１は、変数ｉがＫに達していない場合には（Ｓ３０５：Ｎ）、ｉをインクリメントして（Ｓ３０６）、Ｓ３０２に戻り、変数ｉがＫに達した場合には（Ｓ３０５：Ｙ）、Ｃ１〜ＣＫの文字コードを出力して（Ｓ３０７）、処理を終了する。
【００６２】
以上説明した、文字認識装置１によれば、機械学習手法を用いてオンライン手書き文字の文字分割を行うことで文字分割の精度が向上し、その結果として、本手法を用いない場合よりも文字認識精度も向上することとなる。
【００６３】
本発明は上記の実施形態に限定されない。例えば、上記の実施形態では、ストロークＳｉの特徴点データを生成する上で、ストロークＳｉ−１，Ｓｉ，Ｓｉ＋１の特徴点の情報を用いたが、ｎ、ｍを０以上の整数として、Ｓｉ−n〜Ｓｉ＋mの特徴点の情報を用いることとしてもよい。
【符号の説明】
【００６４】
１  文字認識装置、１１  学習データ取得部、１２  ストローク選択部、１３  特徴点データ生成部、１４  識別器学習部、１５  識別器データ保持部、１６  未知パターン取得部、１７  文字パターン分割部、１８  文字識別部、１９  識別結果出力部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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