(57)【要約】  【解決手段】手書き文字認識動作を改善する様々な技術及び技法を開示する。手書き文字入力は、訓練モードで受信され、いくつかの代替リストを生成するために、いくつかの基本認識器を介し実行される。代替リストは、１つの合体された代替リストに結合される。正しい結果が結合されたリスト内に存在する場合、正解／不正解の代替ペアそれぞれが、訓練パターンを生成するために使用される。代替ペアに関する重みがストアされる。ランタイム時、結合された代替リストが、訓練時間と同様に生成される。訓練された比較器ネットは、結合されたリスト内の任意の２つの代替を比較するために使用され得る。テンプレートマッチングベース認識器が認識動作を改善するために、１つ以上のニューラルネットワークベース認識器と共に使用される。本システムは、活字体及び筆記体データに関し訓練された比較器ネット及び再順位付けネットプロセスと、筆記体データだけに関して訓練されたそれらと、を提供する。従って、比較器ネット及び再順位付けネットプロセスそれぞれが使用される。【選択図】図１
2009539181.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
手書き文字認識を改善するための方法であって、
訓練モードで第１の手書き文字入力を受信するステップ（２４２）と、
複数の代替リストを生成するために、複数の認識器（１０２）を介し前記第１の手書き文字入力を実行するステップ（２４４）と、
新しい代替リストを生成するために、前記複数の代替リストをマージするステップ（２５０）と、
正しい結果が認知されたとき、認識システムを代替ペアに基づいて訓練するために前記新しい代替リスト内の複数の文字ペアを同時に比較するステップ（２５２）と、
認識動作において後で使用するために前記複数の文字ペアに関する１組の重みをストアするステップ（２５４）と、を含む方法。
【請求項２】
更に、
ランタイムモードで第２の手書き文字入力を受信するステップ（２７２）と、
複数のランタイム代替リストを生成するために、前記複数の認識器（１０２）を介し前記第２の手書き文字入力を実行するステップ（２７４）と、
新しいランタイム代替リストを生成するために、前記複数のランタイム代替リストをマージするステップ（２８０）と、を含む請求項１記載の方法。
【請求項３】
更に、
前記ストアされた組の重みの少なくとも一部と前記新しいランタイム代替リスト内の新しい複数の文字ペアを同時に比較するためにソートプロセスを使用するステップ（２８２）、を含む請求項２記載の方法。
【請求項４】
更に、
認識を決定するために、前記ソートプロセスの結果を使用するステップ（２８４）、を含む請求項３記載の方法。
【請求項５】
前記ソートプロセスが更に、上位２つの文字の組と別の組の重みとを比較するステップと、認識精度が改善される場合（４９８）、前記上位２つの文字の組の順位を逆にするステップ（４９６）と、を含むことを特徴とする請求項３記載の方法。
【請求項６】
前記複数の認識器のうち少なくとも１つが、ニューラルネットワーク認識器（２９４）であること、を特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項７】
前記複数の認識器のうち少なくとも１つが、テンプレートマッチング認識器（２９８）であること、を特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項８】
前記正しい結果との比較ステップが更に、上位２つの文字の組の順位を逆にするステップ（３０４）、を含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項９】
前記複数の認識器のうち第１のものが、オンラインニューラルネットワーク認識器（２９４）であり、前記複数の認識器のうち第２のものが、オフラインニューラルネットワーク認識器（２９６）であり、前記複数の認識器のうち第３のものが、テンプレートマッチング認識器（２９８）であること、を特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１０】
前記第１の手書き文字入力が、４ストローク未満（２９０）で記述されていること、を特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１１】
請求項１に列挙されたステップを計算機に実行させるための計算機実行可能命令を有する計算機可読媒体（７００）。
【請求項１２】
計算機に、
活字体及び筆記体データに基づいて訓練された、第１の比較器ネットプロセス及び第１の再順位付けネットプロセスへのアクセスを提供するステップ（４９２）と、
筆記体だけのデータに基づいて訓練された、第２の比較器ネットプロセス及び第２の再順位付けネットプロセスへのアクセスを提供するステップ（４９４）と、
ユーザから手書き文字入力を受信するステップ（４９６）と、
前記手書き文字入力が活字体であると決定された場合、前記手書き文字入力に対する認識動作を実行するための前記第１の比較器ネットプロセス及び前記第１の再順位付けネットプロセスを使用するステップ（４９６）と、
前記手書き文字入力が筆記体であると決定された場合、前記手書き文字入力に対する認識動作を実行するための前記第２の比較器ネットプロセス及び前記第２の再順位付けネットプロセスを使用するステップ（４９６）と、を含むステップを実行させるための計算機実行可能命令を有する計算機可読媒体。
【請求項１３】
前記認識動作の一部として比較を実行する間、前記第１の再順位付けネットプロセス（３６２）及び前記第２の再順位付けネットプロセス（３５６）が、上位２つの文字の組の順位を逆にするために作動可能なこと、を特徴とする請求項１２記載の計算機可読媒体。
【請求項１４】
手書き文字認識器の動作を改善するための方法であって、
少なくとも１つのニューラルネットワークベース認識器を提供するステップ（４７２）と、
前記少なくとも１つのニューラルネットワークベース認識器を補うために、テンプレートマッチングベース認識器を提供するステップ（４７４）と、
前記少なくとも１つのニューラルネットワークベース認識器と組み合わせて前記テンプレートマッチングベース認識器を使用することによって、認識動作を改善するステップ（４７８）と、を含む方法。
【請求項１５】
前記認識動作が、より多くのコードポイントのための支援を提供することによって改善されること（４７６）、を特徴とする請求項１４記載の方法。
【請求項１６】
より多くのコードポイントのための支援を提供する前記ステップが、システムの拡張性をなお維持すること（４７６）、を特徴とする請求項１５記載の方法。
【請求項１７】
前記認識動作が、結果の精度によって改善されること（４７８）、を特徴とする請求項１４記載の方法。
【請求項１８】
前記少なくとも１つのニューラルネットワークベース認識器が、複数のニューラルネットワークベース認識器を含むこと（４７２）、を特徴とする請求項１４記載の方法。
【請求項１９】
前記テンプレートマッチングベース認識器が、４ストローク未満の（１００）手書き文字入力を用いて動作するように設計されていること、を特徴とする請求項１４記載の方法。
【請求項２０】
請求項１４に列挙されたステップを計算機に実行させるための計算機実行可能命令を有する計算機可読媒体（７００）。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
タブレットＰＣなどのペン入力可能な装置及び携帯情報端末は多くの場合、ペンを使用しユーザがデータを入力可能な１つ以上のタイプの手書き文字認識器を使用する。手書き文字認識器は、最も可能性の高い一致を決定するための一連の分類器に従ってユーザの手書き文字を分析する。外部や内部の多くの人による同一文字の書き方（即ち筆記スタイル）のため、多くの場合、筆記体に対し良好な手書き文字認識結果を獲得することは難しい。Ｎストロークの文字は、例えば（潜在的に２のＮ乗の書き方をもたらす）１〜Ｎストロークで書かれ得、ストロークが接続される方法は、人によって、文字によって劇的に異なる。更に、東アジアの言語は通常、１万文字（コードポイント又はクラス）のオーダを有し、この問題を更に複雑にする。また、活字体のサンプル数と比べると限定された数の筆記体サンプルが、プロトタイプデータベース内に存在することになる（活字体の訓練サンプルが、筆記体サンプルよりもはるかに多くの存在する時のような）一様でないデータ分布からも問題が発生し得る。文字認識のためのニューラルネットワークを使用するとき、別の問題が起こり得る。ニューラルネットワークは通常、何千ものクラス又は文字まで十分に拡張しない。ニューラルネットワーク認識器においてこれらの文字すべてを支援する試みは、システム精度を劇的に低下し得る。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００２】
手書き文字認識動作を改善する様々な技術及び技法を開示する。手書き文字入力は、訓練モードで受信され、いくつかの代替リストを生成するために、いくつかの基本認識器を介し実行される。代替リストは、（Ｎ個の代替を有するような）新しく合体した代替リストを生成するために、１つに結合される。正しい結果が結合された代替リスト内に存在する場合、結合された新しい代替リスト内の正解／不正解代替ペア（それら合計Ｎ〜１個の）それぞれが、どの代替が正解かを学び得る（比較器ネットと呼ばれる）認識システム（すなわち２つの代替を比較するために使用され得るシステム）を訓練するための訓練パターンを生成するために使用される。代替ペアに関する重みが、認識動作において使用するためにストアされる。
【０００３】
ランタイム時、結合された代替リストが、訓練時と同様の方法で生成される。訓練された比較器ネットは、結合された代替リスト内の任意の２つの代替を比較するために使用され得る。一実装においては、ソート機能（又は最大機能）が、精度向上のために結合された代替リストを再順位付けするために、比較器ネットと共に使用される。一実装においては、認識動作を改善するために、テンプレートマッチングベース認識器が、１つ以上のニューラルネットワークベース認識器と共に使用される。本システムは、筆記体だけのデータで訓練された比較器ネット及び再順位付けネットのプロセスへのアクセスと同時に、活字体体及び筆記体のデータに対して訓練された比較器ネット及び再順位付けネットのプロセスへのアクセスも提供する。その後、比較器ネット及び再順位付けネットプロセスそれぞれが、手書き文字入力が活字体か筆記体かに従って使用される。
【０００４】
「発明を実施するための最良の形態」に更に後述される概念からの選択を簡易化された形式で紹介するためにこの概要を提供した。この概要は、請求項記載対象の重要な特徴又は本質的な特徴を特定することを意図せず、請求項記載対象の範囲を決定する際に使用されることも意図しない。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００５】
本発明の原理の理解を促進するために、今、図面に例示された実施形態を参照し、同一のものを説明するために特定の言語を使用する。このような次第であるが、それによっていかなる範囲の限定も意図しないことを理解されよう。記載した実施形態の任意の変更及び更なる修正と、本明細書に記載されたような原理の更なる任意の応用と、が当業者には想起出来るだろうと想定される。
【０００６】
本システムは、手書き文字認識を改善するアプリケーションとして一般の文脈で記載され得るが、これらに加えてまた本システムは、別の目的も提供する。一実装においては、本明細書に記載の１つ以上の技法は、手書き文字認識プログラムの内部か又は手書き文字認識器を訓練したり手書き文字入力を認識するために使用される他の任意タイプのプログラム又はサービス内の機能として実装され得る。
【０００７】
図１は、認識動作において使用するための比較器ネットベースコンバイナを例示するシステム（９８）の一実装の線図である。システム（９８）は、ユーザから１〜３ストロークのようなインク（１００）（例えば手書き文字入力）を受信する。インク（１００）は、ニューラルネットワーク認識器（１０４）、ニューラルネットワーク認識器（１０６）及びテンプレート／プロトタイプマッチング認識器（１０８）などの複数ベース手書き文字認識器（１０２）を介し実行される。一実装においては、ニューラルネットワーク認識器（１０４）は、オンライン認識器であって、ニューラルネットワーク認識器（１０６）は、オフライン認識器である。一実装においては、プロトタイプ／テンプレートマッチング認識器（１０８）は、最も可能性の高い結果の可能性リストを決定するために、インクセグメントとデータベースのインクサンプルとを比較する。また別の認識器の変形及び数も使用され得、本明細書で論述したものよりも少ないか又は多くの１つ以上のタイプの認識器を含む。インク（１００）が、基本手書き文字認識器（１０２）を介し実行された後、それぞれのプロセスから代替リストが、新しい代替リストへマージされる。代替リストは、文字と、それぞれの文字が正しい結果である可能性がどのくらい高いかを示す対応するスコアと、のリストである。本明細書のシステムの一実装においては、代替リストの長さに対する上限が存在する。新しい代替リストは、認識動作を実行するための比較器ネットベースコンバイナ（１１０）によって使用される。その後、結果（１１２）が提供される。システム（９８）を図２〜３に詳細に記載する。
【０００８】
今、図１を継続参照し図２〜３を参照すると、認識システム（９８）の１つ以上の実装を実施するための段階を更に詳細に記載されている。図２は、比較器ネットベースコンバイナ（１１０）を生成するための手書き文字認識訓練動作の実行に関わる段階を例示する図１のシステム（９８）の一実装に関するプロセスの流れ図である。一形式においては、図２のプロセスは、（図１１に記載の）計算装置（６００）の動作ロジックにおける実装の少なくとも一部である。
【０００９】
手続きは、開始点（２４０）において、訓練動作のためにユーザからの手書き文字入力の受信から開始する（段階２４２）。一実装においては、手書き文字入力（例えばインク（１００））は、１〜３ストローク（例えば４つ未満のストローク）からなる。手書き文字入力は、スコアを有する代替リストを生成するために、（例えばオンライン又はオフラインの）第１のニューラルネットワーク認識器（１０４）を介し実行される（段階２４４）。手書き文字入力は、スコアを有する別の代替リストを生成するために、（例えばオフライン又はオンラインの）第２のニューラルネットワーク認識器（１０６）を介し実行される（段階２４６）。また手書き文字入力は、スコアを有する別の代替リストを生成するために、テンプレート／プロトタイプマッチング認識器（１０８）を介し実行される（段階２４８）。一実装においては、ベース認識器を用いたこれらの認識は制約されない。図７に更に詳細に記載されるように、別の実装においては、１つの認識器からの代替リストは、次の認識器を用いたそれに続く認識動作に対する制約として利用される。これは、認識器（１０４）から（１０６）〜（１０８）に流れる破線を用いて図１上に例示される代替実装である。
【００１０】
代替リストは１つに結合され、固有のリストとなる（段階２５０）。例えば、以下の代替リストがあると仮定する：
代替リスト１：[A, B, C]
代替リスト２：[B, C, E]
代替リスト３：[C, E, F]
結合された代替リストは、[A, B, C, E, F]を含んでいて、すべてが元の代替リスト内に含まれていた固有のリストである。正しい結果（Ｃを仮定）が結合された代替リスト内に存在する場合、正解／不正解の様々な代替ペアの組み合わせは、比較器ネットベースコンバイナ（１１０）を訓練するために使用される（段階２５２）。結合された代替リストが正しい結果を含まない場合、比較器ネットの訓練に関してこの特定のインクサンプルからどんな訓練パターンも生成されない。正しい結果が、（訓練モードにおいて）知られているため、本システムは、代替ペアに基づいて訓練され得る（段階２５２）。前の例で続けると、ＡとＣ、ＢとＣ、ＣとＥ及びＣとＦの間で比較が実行される。様々なペアの組み合わせに関する重みが、後の認識動作で使用するためにデータストアにストアされる（段階２５４）。終了点（２５６）においてプロセスは終了する。
【００１１】
図３は、比較器ネットベースコンバイナを使用するランタイム時の手書き文字認識動作の実行に関わる段階を例示する図１のシステム（９８）の一実装に関するプロセスの流れ図である。一形式においては、図３のプロセスは、（図１１に記載の）計算装置（６００）の動作ロジックにおける実装の少なくとも一部である。手続きは、開始点（２７０）において、ランタイム時の認識動作のために、ユーザからの手書き文字入力（インク（１００））の受信から開始する（段階２７２）。一実装においては、手書き文字入力は、（例えば４ストローク未満の）１〜３のストロークを含む。手書き文字入力（１００）は、スコアを有する代替リストを生成するために、（例えばオンライン又はオフラインの）第１のニューラルネットワーク認識器（１０４）を介し実行される（段階２７４）。手書き文字入力（１００）は、スコアを有する別の代替リストを生成するために、（例えばオフライン又はオンラインの）第２のニューラルネットワーク認識器（１０６）を介し実行される（段階２７６）。手書き文字入力（１００）は、スコアを有する別の代替リストを生成するために、テンプレート／プロトタイプマッチング認識器を介し実行される（段階２７８）。代替リストは１つに結合され、固有の代替リストとなる（段階２８０）。訓練された比較器ネットは、結合された代替リストを再順位付け（又はソート）するためにストアされた重みに対し、様々なペアの組み合わせを同時に比較するためのソートアルゴリズムを用いて使用される（段階２８２）。このプロセスの結果は、認識を決定するために使用される（段階２８４）。終了点（２８６）においてプロセスは終了する。
【００１２】
図４は、認識動作において使用するための比較器ネット及び再順位付けネットベースコンバイナを例示する別の実装のシステム（２８８）の線図である。システム（２８８）は、ユーザからの１〜３ストロークのような（例えば手書き文字入力）インク（２９０）を受信する。インク（２９０）は、ニューラルネットワーク認識器（２９４）、ニューラルネットワーク認識器（２９６）及びテンプレート／プロトタイプマッチング認識器（２９８）などの複数のベース手書き文字認識器（２９２）を介し実行される。一実装においては、ニューラルネットワーク認識器（２９４）は、オンライン認識器であって、ニューラルネットワーク認識器（２９６）は、オフライン認識器である。また、別の認識器の変形や数が使用され得、本明細書で論述される以外の１つ以上のタイプの認識器を多かれ少なかれ含む。インク（２９０）がベース手書き文字認識器（２９２）を介し実行された後、プロセスそれぞれからの代替リストが、新しい代替リストにマージされる。新しい代替リストは、認識動作を実行するための比較器ネットベースコンバイナ（２９９）によって使用される。インクが活字体か筆記体かに従って（決定点３００）、対応する比較器ネット及び再順位付けネットプロセスが、認識を決定するために使用される。入力が筆記体である場合、例えば筆記体比較器ネット（ソートネット）（３０２）及び筆記体の上位２つの再順位付けネットプロセス（３０４）が実行される。これらの筆記体プロセスは、プロセスの一部として筆記体だけのデータを使用する。入力が活字体である場合、活字体比較器ネット（ソートネット）（３０２）及び活字体の上位２つの再順位付けネットプロセス（３０８）が実行される。これらの活字体プロセスは、プロセスの一部として活字体及び筆記体のデータ双方を使用する。その後、結果（３０９）が提供される。システム（２８８）を図５〜６に更に詳細に記載する。
【００１３】
今、図４を継続参照し図５〜６を参照すると、認識システム（２８８）の１つ以上の実装を実施するための段階を更に詳細に記載されている。図５は、比較器ネット及び再順位付けネットを生成するための手書き文字認識訓練動作の実行に関わる段階を例示する図４のシステム（２８８）の一実装に関するプロセスの流れ図である。一形式においては、図５のプロセスは、（図１１に記載の）計算装置（６００）の動作ロジックにおける実装の少なくとも一部である。
【００１４】
手続きは、開始点（３１０）において、訓練動作のために、ユーザからの手書き文字入力の受信から開始する（段階３１２）。手書き文字入力（２９０）は、スコアを有する代替リストを生成するために、（例えばオンライン又はオフラインの）第１のニューラルネットワーク認識器（２９４）を介し実行される（段階３１４）。手書き文字入力（２９０）は、スコアを有する別の代替リストを生成するために、（例えばオフライン又はオンラインの）第２のニューラルネットワーク認識器（２９６）を介し実行される（段階３１６）。手書き文字入力（２９０）は、スコアを有する別の代替リストを生成するために、テンプレート／プロトタイプマッチング認識器を介し実行される（段階３１８）。結果の代替リストが、１つに結合され、固有の代替リストとなる（段階３２０）。本システムは、ユーザの手書き文字入力が、活字体か筆記体か決定する（決定点３２２）。手書き文字入力が筆記体の場合、本システムは、筆記体の比較器ネット（ソートネット）の訓練プロセス（３０２）を実行し（段階３２４）、筆記体の上位２つの再順位付けネットの訓練プロセス（３０４）を実行する（段階３２６）。手書き文字入力が活字体の場合、本システムは、活字体比較器ネット（ソートネット）の訓練プロセス（３０６）を実行し（段階３３０）、筆記体の上位２つの再順位付けネットの訓練プロセス（３０８）を実行する（段階３３２）。活字体と筆記体プロセスとの相違点は、使用される基本データタイプである。筆記体プロセスは、筆記体だけのデータを含み、活字体プロセスは、筆記体及び活字体データ双方を含む。その他の点では、プロセスは、図２に記載と同様に実行される。
【００１５】
適切な比較器ネットプロセスは、比較器ネットを訓練するために、結果のペアを比較するためのマージされた代替リストを使用する（段階３２４又は３３０）。一実装においては、上位２つの再順位付けネットは、比較器ネットベース上で訓練される。再順位付けネット訓練プロセスは、比較器ネット後のソートされた（即ち再順位付けられた）結合された代替リストを検査する。正しい代替が、上位２つの代替の間にある場合、これらの２つの代替を比較する訓練パターンが、再順位付けネットを訓練するために生成される。再順位付けネット訓練プロセスは、正しい代替が、（ソートされたリストの）上位２つの選択の間に存在しないサンプルを無視する。様々なペアの組み合わせに関する重みが、後の認識動作（例えばソート結果及び再順位付け）で使用するためにストアされる（段階３２８）。終了点（３３４）においてプロセスは終了する。
【００１６】
図６は、比較器ネット及び再順位付けネットプロセスを使用する手書き文字認識動作の実行に関わる段階を例示する図４のシステム（２８８）の一実装に関するプロセスの流れ図である。一形式においては、図６のプロセスは、（図１１に記載の）計算装置（６００）の動作ロジックにおける実装の少なくとも一部である。手続きは、開始点（３４０）において、ランタイム時の認識動作のために、ユーザからの手書き文字入力の受信から開始する（段階３４２）。一実装においては、手書き文字入力（２９０）は、（例えば４ストローク未満の）１〜３のストロークで書かれている。手書き文字入力（２９０）は、スコアを有する代替リストを生成するために、（例えばオンライン又はオフラインの）第１のニューラルネットワーク認識器（２９４）を介し実行される（段階３４４）。手書き文字入力（２９０）は、スコアを有する別の代替リストを生成するために、（例えばオフライン又はオンラインの）第２のニューラルネットワーク認識器（２９６）を介し実行される（段階３４６）。手書き文字入力（２９０）は、スコアを有する別の代替リストを生成するために、テンプレート／プロトタイプマッチング認識器を介し実行される（段階３４８）。代替リストは１つに結合され、固有の代替リストとなる（段階３５０）。本システムは、ユーザの手書き文字入力（２９０）が活字体か筆記体か決定する（決定点３５２）。
【００１７】
手書き文字入力が筆記体の場合、本システムは、筆記体比較器ネット（ソートネット）プロセス（３０２）（段階３５４）及び筆記体の上位２つの再順位付けネットプロセス（３０４）を実行する（段階３５６）。手書き文字入力が活字体である場合、本システムは、活字体比較器ネット（ソートネット）プロセス（３０６）（段階３６０）及び筆記体の上位２つの再順位付けネットプロセス（３０８）を実行する（段階３６２）。活字体と筆記体プロセスとの相違は、認識のために使用される基本的なデータタイプである。筆記体プロセスは、筆記体だけのデータを含んでいて、活字体プロセスは、筆記体及び活字体データ双方を含む。その他の点では、プロセスは同様に実行される。
【００１８】
適切な比較器ネットプロセスは、マージされた代替リストを再順位付け又は分類するために、（ソートする際に比較機能として使用される）比較器ネットと合わせて特定のソートルーチン（又はアルゴリズム）を使用する（段階３５４又は３６０）。適切な再順位付けネットプロセスは、比較器ネットによるソート後に上位２つとの結果を比較する。時として再順位付けネットは、精度を改善するために比較器ネット動作からの上位２つの結果の順位を入れ替える（段階３５６又は３６２）。終了点（３６４）においてプロセスは終了する。
【００１９】
図７は、ベース認識器上の制約を使用する認識動作の実行に関わる段階を例示する図１及び図４のシステムの一実装に関するプロセスの流れ図である。一形式においては、図７のプロセスは、（図１１に記載の）計算装置（６００）の動作ロジックの実装の少なくとも一部である。手続きは、開始点（３８０）において、スコアを有する代替リストを生成するために、第１のニューラルネットワーク認識器（１０４又は２９４）を介し手書き文字入力（１００又は２９０）の実行から開始する（段階３８２）。本システムは、制約として第１の代替リストを使用し、スコアを有する別の代替リストを生成するため、第２のニューラルネットワーク認識器（１０６又は２９６）を介し手書き文字入力（１００又は２９０）を実行する（段階３８４）。本システムは、制約として第２の代替リストを使用し、スコアを有する代替リストを生成するため、テンプレート／プロトタイプマッチング認識器（１０８又は２９８）を介し手書き文字入力（１００又は２９０）を実行する（段階３８６）。代替リストは、更なるプロセス及び／又は最終的な認識の決定の際に使用するための固有の代替リストを製造するために、１つに結合される（段階３８８）。終了点（３９０）においてプロセスは終了する。
【００２０】
図８は、手書き文字認識を改善するために、比較器ネット及び再順位付けネットベースコンバイナの提供に関わる段階を例示する図１及び図４のシステムの一実装のためのプロセスの流れ図である。一形式においては、図８のプロセスは、（図１１に記載の）計算装置（６００）の動作ロジックの実装の少なくとも一部である。手続きは、開始点（４５０）において、代替ペアを検査することによって決定プロセスを簡素化する比較器ネットベースコンバイナの提供から開始する（段階４５２）。本システムは、ペアそれぞれに関連する特徴を使用することによって、より良好なものを決定する（段階４５４）。一旦訓練されると比較器ネットは、認識を決定（段階４５６）するために、ランタイム時にプラグインされる。本システムは、一実装においては、複数のベース認識器によって提示された代替リストをソートするためのソートアルゴリズムをプラグインし、それらを１つに組み合わせ／結合する（段階４５６）。別の実装においては、ソートを使用する代わりに、ペアの間の票決プロセスが、どのペアが最も多くの票を有するか決定するために使用される。本システムは、手書き文字認識動作を改善するための比較器ネットコンバイナを使用する（段階４５８）。終了点（４６０）においてプロセスは終了する。
【００２１】
図９は、拡張性を改善するためのニューラルネットワーク認識器に加えてテンプレートマッチング（又は最近傍）ベース認識器の追加に関わる段階を例示する図１及び図４のシステムの一実装のためのプロセスの流れ図である。一形式においては、図９のプロセスは、（図１１に記載の）計算装置（６００）の動作ロジックにおける実装の少なくとも一部である。手続きは、開始点（４７０）において、１つ以上のニューラルネットワークベース認識器の提供から開始する（段階４７２）。テンプレートマッチング（例えば最近傍）ベース認識器は、ニューラルネットワークベース認識器（単数又は複数）を補うために使用される（段階４７４）。テンプレートマッチングベース認識器の追加によって、システムの拡張性を維持する一方、より多くのコードポイントを支援できる（段階４７６）。ニューラルネットワークベース認識器（単数又は複数）及びテンプレートマッチングベース認識器は、認識動作精度を改善するために、組み合わせて使用される（段階４７８）。終了点（４８０）においてプロセスは終了する。
【００２２】
図１０は、インクの筆記体度に基づいた階層的コンバイナアーキテクチャの提供に関わる段階を例示する図１及び図４のシステムの一実装に関するプロセスの流れ図である。一形式においては、図１０のプロセスは、（図１１に記載の）計算装置（６００）の動作ロジックにおける実装の少なくとも一部である。手続きは、開始点（４９０）において、活字体及び筆記体データに基づいた第１の比較器ネット及び再順位付けネットの訓練又は既に訓練されたものへのアクセス提供から開始する（段階４９２）。第２の比較器ネット及び再順位付けネットが、筆記体データだけに基づいて訓練されるか又はアクセスが、既に訓練されたものに提供される（段階４９４）。本システムは、ユーザの手書き文字入力が活字体か筆記体か決定後、認識動作を実行する（例えば第１のものが活字体使用し第２のものが筆記体を使用する）ための適切な比較器ネット及び再順位付けネットプロセスを使用する（段階４９６）。手書き文字入力の筆記体度に基づいて比較器ネットベースと再順位付けネットと分離することによって、認識精度が改善される。一実装においては、認識精度が少なくとも筆記体動作に対し改善される一方、活字体動作に対する性能を損なわない。（段階４９８）。終了点（５００）においてプロセスは終了する。
【００２３】
図１１に示されるように、本明細書に記載のシステムの１つ以上の部分を実施するために使用するための例示的な計算機システムは、（図１１に記載の）計算装置（６００）のような計算機装置を含む。最も基本的な構成においては、計算装置（６００）は一般に、少なくとも１つの処理ユニット（６０２）及びメモリ（６０４）を含む。計算機装置の精密な構成及びタイプに従ってメモリ（６０４）は、（ＲＡＭなどの）揮発性、（ＲＯＭ、フラッシュメモリなどの）不揮発性又はそれらの組み合わせであり得る。この最も基本的な構成を図１１の破線（６０６）で例示する。
【００２４】
更に、また装置（６００）は、付加的な特徴／機能性も有し得る。例えば装置（６００）は、（取り外し可能及び／又は取り外し不可能な）更なる記憶装置を含んでいて、磁気又は光ディスク又は、テープ含むが、限定されない。そのような更なる記憶装置を取り外し可能記憶装置（６０８）及び取り外し不可能記憶装置（６１０）として図１１に例示する。計算機記憶媒体は、計算機可読命令、データ構造、プログラムモジュール又は他のデータなどの情報の記憶に関する任意の方法又は技術で実装された揮発性及び不揮発性、取り外し可能及び取り外し不可能媒体を含む。メモリ（６０４）、取り外し可能記憶装置（６０８）及び取り外し不可能記憶装置（６１０）は、すべて計算機記憶媒体の例である。計算機記憶媒体は、制限されないが、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ又は他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）又は他の光ディスク記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置又は他の磁気記憶装置又は所望の情報をストアするために使用され得、装置（６００）によってアクセスされ得る他の任意の媒体を含む。そのような任意の計算機記憶媒体が、装置（６００）の一部であり得る。
【００２５】
計算装置（６００）は、他の計算機／アプリケーション（６１５）と計算装置（６００）を通信可能にする１つ以上の通信接続（６１４）を含む。また装置（６００）は、キーボード、マウス、ペン、音声入力装置、タッチ入力装置などの入力装置（単数又は複数）（６１２）も有し得る。またディスプレイ、スピーカ、プリンタなどのような出力装置（単数又は複数）（６１１）も含まれ得る。これらの装置は、本技術分野において周知であって、本明細書に論述される必要はない。一実装においては、計算装置（６００）は、手書き文字認識アプリケーション（７００）を含む。手書き文字認識アプリケーション（７００）は、本明細書の図１〜１０に記載の様々な技法のいくつか又はすべてを実行し得る。しかし、手書き文字認識アプリケーション（７００）は、図１１に示される１つ以上の計算機及び／又は異なる変形物上の計算機実行可能命令として、代替又は追加として具現化され得ることを理解されよう。代替又は追加として、手書き文字認識アプリケーション（７００）の１つ以上の部分は、別の計算機及び／又はアプリケーション（６１５）又は計算機ソフトウェア技術におけるものに対して生じるような他の変形物上のシステムメモリ（６０４）の一部であり得る。
【００２６】
主題は、構造上の特徴及び／又は方法論の動作に対して特定の言語で説明されたが、添付の請求項で定義された主題が、必ずしも前述の特定の特徴又は動作に限定されるわけではないことを理解されよう。もっと正確に言えば、前述の特定の特徴及び動作は、請求項を実施する例の形式として開示されている。本明細書に説明されたような実装の主旨の範囲及び／又は以下の請求項に従って生じる同等物、変更及び修正すべてが、保護されることを望む。
【００２７】
計算機ソフトウェア分野における当業者は、例えば、本明細書に論述された例において記載されたようなクライアント及び／又はサーバの配置及び／又はデータの配置が、１つ以上の計算機において、例において描かれたものよりも少ないか又は追加的なオプション又は機能を含むように別に統合化され得ることを認識するだろう。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】認識動作において使用するための比較器ネットベースコンバイナを例示する一実装のシステム線図である。
【図２】比較器ネットベースコンバイナを生成するための手書き文字認識訓練動作の実行に関わる段階を例示する図１のシステムの一実装に関するプロセスの流れ図である。
【図３】比較器ネットベースコンバイナを使用する手書き文字認識動作の実行に関わる段階を例示する図１のシステムの一実装に関するプロセスの流れ図である。
【図４】認識動作において使用するための比較器ネットベース及び再順位付けネットコンバイナを例示するシステムの一実装の線図である。
【図５】比較器ネット及び再順位付けネットを生成するための手書き文字認識訓練動作の実行に関わる段階を例示する図４のシステムの一実装に関するプロセスの流れ図である。
【図６】比較器ネット及び再順位付けネットプロセスを使用する手書き文字認識動作の実行に関わる段階を例示する図４のシステムの一実装に関するプロセスの流れ図である。
【図７】ベース認識器に対する制約を使用する認識動作の実行に関わる段階を例示する図１及び図４のシステムの一実装に関するプロセスの流れ図である。
【図８】手書き文字認識を改善するための比較器ネット及び再順位付けネットベースコンバイナの提供に関わる段階を例示する図１及び図４のシステムの一実装に関するプロセスの流れ図である。
【図９】拡張性を改善するためのニューラルネットワーク認識器に加えてテンプレートマッチング（又は最近傍）ベース認識器の追加に関わる段階を例示する図１及び図４のシステムの一実装に関するプロセスの流れ図である。
【図１０】インクの筆記体度に基づいた階層的コンバイナ構造の提供に関わる段階を例示する図１及び図４のシステムの一実装に関するプロセスの流れ図である。
【図１１】一実装の計算機システムの線図である。
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【国際調査報告】
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