(57)【要約】  １個以上の曲線を含む手書きパターンの認識方法を提供する。本方法は手書きパターンを表すサンプルデータを受信するステップを含む。本方法は更に、各曲線上の分節化点を検出して、手書きパターンをセグメントに分けることにより手書きパターンを分節化するステップを含む。更に、本方法は手書きパターンをテンプレートと比較するステップを含み、このステップはセグメントを比較するテンプレートから独立した仕組みに従ってセグメントを正規化するステップを含む。更に手書きパターンの認識候補を表す少なくとも１個の一連のテンプレートを選択するための照合基準を決定するステップを含む。
2009528615.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
手書きパターンを表すサンプルデータを受信するステップと、
各曲線上の分節化点を検出して、手書きパターンをセグメントに分けることにより手書きパターンを分節化するステップと、
手書きパターンをテンプレートと比較するステップであって、セグメントを比較すべきテンプレートから独立した仕組みに従って前記セグメントを正規化するステップを含む比較ステップと、
手書きパターンの認識候補を表す少なくとも１個の一連のテンプレートを選択するための照合基準を決定するステップとを含む、
１個以上の曲線を含む手書きパターンの認識方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法において、前記照合基準は手書きパターンの分節特徴をテンプレートの分節特徴と比較する分節照合基準を含む、手書きパターンの認識方法。
【請求項３】
請求項１または２のいずれか１つに記載の方法において、前記照合基準は手書きパターンにおけるセグメント間の連結特徴をテンプレートの連結特徴と比較する連結照合基準を含む、手書きパターンの認識方法。
【請求項４】
請求項２記載の方法において、分節特徴が各々可能なセグメント内で関連があるように、セグメント間の変換、角度、及び長さの違いを補償するステップを更に含む、手書きパターンの認識方法。
【請求項５】
請求項３記載の方法において、連結特徴が隣接セグメント間で関連があるように、セグメント間の変換、角度、及び長さの違いを補償するステップを更に含む、手書きパターンの認識方法。
【請求項６】
請求項２記載の方法において、前記分節特徴は２個のセグメント間のセグメント距離を含む、手書きパターンの認識方法。
【請求項７】
請求項２記載の方法において、前記分節特徴は２対の付随するセグメント間の距離成分を含む、手書きパターンの認識方法。
【請求項８】
請求項３記載の方法において、前記連結特徴が非連結セグメント用の距離成分を含む、手書きパターンの認識方法。
【請求項９】
請求項３記載の方法において、前記連結特徴が２個のセグメント間を連結するための距離成分を含む、手書きパターンの認識方法。
【請求項１０】
請求項６、７、８または９のいずれか１つに記載の方法において、前記照合基準を決定するステップは、セグメント間の連結を比較するためのモデルとして使うテンプレートの連結を決定するために、演算子を使用する、手書きパターンの認識方法。
【請求項１１】
請求項６、９または１０のいずれか１つに記載の方法において、前記演算子は２個のセグメント間のセグメント距離と、２個のセグメント間を連結するための距離成分との線形関数である、手書きパターンの認識方法。
【請求項１２】
請求項１〜１１のいずれか１つに記載の方法において、分節化点をあらかじめ定められた閾値より低い局所端点として検出するステップを更に含む、手書きパターンの認識方法。
【請求項１３】
請求項１２記載の方法において、３個の中間点を有するダイクストラの曲線最大化方策によって各セグメントをパラメータ化するステップを更に含む、手書きパターンの認識方法。
【請求項１４】
請求項１〜１３のいずれか１つに記載の方法において、前記比較ステップは点曲線間照合を使用する、手書きパターンの認識方法。
【請求項１５】
請求項１〜１４のいずれか１つに記載の方法において、正規化された分節特徴と連結特徴に出力重みを付随させるステップを更に含む、手書きパターンの認識方法。
【請求項１６】
手書きパターンを表すサンプルデータを受信するように構成された受信器と、
各曲線上の分節化点を検出するように構成された分節化点検出器と、
手書きパターンをセグメントに分けるように構成された分割器と、
セグメントを比較するテンプレートから独立した仕組みに従って前記セグメントを正規化するように構成された正規化器と、
手書きパターンの認識候補を表す少なくとも１個の一連のテンプレートを選択するための照合基準を決定するように構成された決定器と、
前記照合用テンプレートを出力するように構成された送信器とを含む、
１個以上の曲線を含む手書きパターンの認識モジュール。
【請求項１７】
請求項１６記載のモジュールにおいて、前記決定器は分節照合基準を決定するように構成されている、手書きパターンの認識モジュール。
【請求項１８】
請求項１６記載のモジュールにおいて、前記決定器は連結照合基準を決定するように構成されている、手書きパターンの認識モジュール。
【請求項１９】
請求項１７記載のモジュールにおいて、分節特徴が各々可能なセグメント内で関連があるように、セグメント間の変換、角度、及び長さの違いを補償するように構成された補償器を更に含む、手書きパターンの認識モジュール。
【請求項２０】
請求項１８記載のモジュールにおいて、連結特徴が隣接セグメント間で関連があるように、セグメント間の変換、角度、及び長さの違いを補償するように構成された補償器を更に含む、手書きパターンの認識モジュール。
【請求項２１】
請求項１７記載のモジュールにおいて、前記決定器は２個のセグメント間のセグメント距離を決定するように構成されている、手書きパターンの認識モジュール。
【請求項２２】
請求項１７記載のモジュールにおいて、前記決定器は２対の付随するセグメント間の距離成分を決定するように構成されている、手書きパターンの認識モジュール。
【請求項２３】
請求項１８記載のモジュールにおいて、前記決定器は非連結セグメント用の距離成分を決定するように構成されている、手書きパターンの認識モジュール。
【請求項２４】
請求項１８記載のモジュールにおいて、前記決定器は２個のセグメント間を連結するための距離成分を決定するように構成されている、手書きパターンの認識モジュール。
【請求項２５】
請求項２１、２２、２３または２４のいずれか１つに記載のモジュールにおいて、前記決定器は、セグメント間の連結を比較するためのモデルとして使うテンプレートの連結を決定するために、演算子を使用する、手書きパターンの認識モジュール。
【請求項２６】
請求項２１、２４または２５のいずれか１つに記載のモジュールにおいて、前記演算子は２個のセグメント間のセグメント距離と、２個のセグメント間を連結するための距離成分との線形関数である、手書きパターンの認識モジュール。
【請求項２７】
請求項１６記載のモジュールにおいて、前記分節化点検出器は、分節化点をあらかじめ定められた閾値より低い局所端点として検出するように構成されている、手書きパターンの認識モジュール。
【請求項２８】
請求項２５記載のモジュールにおいて、前記分節化点検出器は、３個の中間点を有するダイクストラの曲線最大化方策によって各セグメントをパラメータ化するように構成されている、手書きパターンの認識モジュール。
【請求項２９】
請求項１６〜２８のいずれか１つに記載のモジュールにおいて、前記決定器は点曲線間照合を使用するように構成されている、手書きパターンの認識モジュール。
【請求項３０】
請求項１６〜２９のいずれか１つに記載のモジュールにおいて、すべての正規化された分節特徴と連結特徴に出力重みを付随させるように構成された付随器を更に含む、手書きパターンの認識モジュール。
【請求項３１】
手書きパターンを表すデータを受信するように構成されたペン移動捕捉装置と、
前記ペン移動捕捉装置から送られた前記データを受信して、照合用テンプレートを出力するように構成された請求項１６記載のモジュールと、
前記テンプレートと記号を照合するように構成された記号照合器と、
前記記号を表示するように構成されたディスプレイと、
を含む装置。
【請求項３２】
請求項３１記載の装置において、前記ペン移動捕捉装置は接触感知形平面である、装置。
【請求項３３】
請求項３１または３２記載のいずれか一つの装置において、いくつかの基準テンプレートの組とそれらに付随した記号とを含む記号組データベースを更に含む、装置。
【請求項３４】
計算装置にダウンロードして実行したとき、請求項１〜１５記載のいずれか一つの方法を実行するように構成されたコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は１個以上の曲線を含む手書きパターンを認識する方法、モジュール、装置およびそのコンピュータプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
手書きの認識はいくつかの産業応用に関して今日多くの面で成熟した研究領域である。手書きの認識方法は携帯電話機やＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）のようなデータ処理装置にデータを入力するために、急速に一般的になってきた。認識方法はたいていの場合、たとえばパーム社（Ｐａｌｍ  Ｉｎｃ．）製のグラフィティ（Ｇｒａｆｆｉｔｉ）（登録商標）のように１個の孤立した文字の認識に限られている。
【０００３】
オンラインの草書体の単語となると、認識速度は非常に遅くなる。今日の認識方法のほとんどが神経回路網と隠れマルコフモデルに基づいた統計的方法を使っている。しかしながら、草書体の単語の認識に作業を拡張しようとすると、分節化の形式において難しい複雑な層を導入することになる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述の状況に鑑み、本発明の目的は前述の問題を解決すること、または少なくとも軽減することである。特に、１個以上の記号を表す手書きパターンの解釈をもっと効率的にすることがひとつの目的である。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
この目的は本発明により達成される。本発明の第１の側面により以下の認識方法が提供される。
手書きパターンを表すサンプルデータを受信するステップと、
各曲線上の分節化点を検出して、手書きパターンをセグメントに分けることにより手書きパターンを分節化するステップと、
手書きパターンをテンプレートと比較するステップであって、セグメントを比較すべきテンプレートから独立した仕組みに従って前記セグメントを正規化するステップを含む比較ステップと、
手書きパターンの認識候補を表す少なくとも１個の一連のテンプレートを選択するための照合基準を決定するステップとを含む、
１個以上の曲線を含む手書きパターンの認識方法。
【０００６】
この方法の利点は１個の文字の認識方法が草書体の単語の扱い方に拡張できることである。
【０００７】
更に、照合基準は手書きパターンの分節特徴をテンプレートの分節特徴と比較するための分節照合基準を含むことができる。このことは照合プロセスがもっと効率的になされることを意味する。
【０００８】
更に、照合基準は手書きパターンにおけるセグメント間の連結特徴をテンプレートの連結特徴と比較する連結照合基準を含むことができる。これもまた照合プロセスがもっと効率的になされることを意味する。
【０００９】
本方法は分節特徴が各々可能なセグメント内で関連があるように、セグメント間の変換、角度、及び長さの違いを補償するステップを含むことができる。このことはセグメントをどのテンプレートと比較するのかとは無関係に、特徴を同じように扱うことができるという点で優れている。
【００１０】
本方法は連結特徴が隣接セグメント間で関連があるように、セグメント間の変換、角度、及び長さの違いを補償するステップを含むことができる。このことはセグメントをどのテンプレートと比較するのかとは無関係に、特徴を同じように扱うことができるという点で優れている。
【００１１】
分節特徴は２個のセグメント間のセグメント距離、または２対の付随するセグメント間の距離成分を含むことができる。このことは機能変数が使われるという点で優れている。
【００１２】
連結特徴は非連結セグメントのための距離成分、または２個のセグメント間を連結するための距離成分を含むことができる。このことは機能変数が使われるという点で優れている。
【００１３】
照合基準を決定するステップは、セグメント間の連結を比較するためのモデルとして使うテンプレートの連結を決定するために、演算子を使用することができる。このことは演算子により機能変数が使われるという点で優れている。
【００１４】
演算子は２個のセグメント間のセグメント距離と、２個のセグメント間を連結するための距離成分との線形関数であることができる。このことは演算子が簡単であるという点で優れている。
【００１５】
本方法は分節化点をあらかじめ定められた閾値より低い局所端点として検出するステップを含むことができる。このことは分節化フレームが簡単につくれるという点で優れている。
【００１６】
本方法は３個の中間点を有するダイクストラの曲線最大化方策（Ｄｉｊｋｓｔｒａ  Ｃｕｒｖｅ  Ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ  Ｓｔｒａｔｅｇｙ）によって各セグメントをパラメータ化するステップを含むことができる。このことは結果としての曲線長が最大化されるという点で優れている。
【００１７】
比較ステップは点曲線間照合を使用することができる。このことは本方法では点間スペースが不均一でもよいという点で優れている。
【００１８】
本方法は正規化された分節特徴と連結特徴に出力重みを付随させるステップを含むことができる。このことは両特徴を効率的にバランスさせることができるという点で優れている。
【００１９】
以下に前述の目的を達成するために提供する本発明の第２の側面であるモジュールを記す。
手書きパターンを表すサンプルデータを受信するように構成された受信器と、
各曲線上の分節化点を検出するように構成された分節化点検出器と、
手書きパターンをセグメントに分けるように構成された分割器と、
セグメントを比較すべきテンプレートから独立した仕組みに従って前記セグメントを正規化するように構成された正規化器と、
手書きパターンの認識候補を表す少なくとも１個の一連のテンプレートを選択するための照合基準を決定するように構成された決定器と、
前記照合用テンプレートを出力するように構成された送信器とを含む、
１個以上の曲線を含む手書きパターンの認識モジュール。
【００２０】
本発明の第１の側面の利点は本発明の第２の側面にも適用できる。
【００２１】
決定器は分節照合基準を決定するように構成することができる。
決定器は連結照合基準を決定するように構成することができる。
【００２２】
モジュールは、分節特徴が各々可能なセグメント内で関連があるように、セグメント間の変換、角度、及び長さの違いを補償するように構成された補償器を含むことができる。
モジュールは、連結特徴が隣接セグメント間で関連があるように、セグメント間の変換、角度、及び長さの違いを補償するように構成された補償器を含むことができる。
【００２３】
決定器は２個のセグメント間のセグメント距離を決定するように構成するか、または２対の付随するセグメント間の距離成分を決定するように構成することができる。
【００２４】
決定器は非連結セグメントのための距離成分を決定するように構成するか、または２個のセグメント間を連結するための距離成分を決定するように構成することができる。
【００２５】
決定器は、セグメント間の連結を比較するためのモデルとして使うテンプレートの連結を決定するために、演算子を使用することができる。
演算子は２個のセグメント間のセグメント距離と、２個のセグメント間を連結するための距離成分との線形関数であることができる。
【００２６】
分節化点検出器は、分節化点をあらかじめ定められた閾値より低い局所端点として検出するように構成することができる。
分節化点検出器は、３個の中間点を有するダイクストラの曲線最大化方策によって各セグメントをパラメータ化するように構成することができる。
【００２７】
決定器は点曲線間照合を使用するように構成することができる。
モジュールはすべての正規化された分節特徴と連結特徴に出力重みを付随させるように構成された付随器を含むことができる。
【００２８】
以下に前記の目的を達成するために提供する本発明の第３の側面である装置を記す。
手書きパターンを表すデータを受信するように構成されたペン移動捕捉装置と、
前記ペン移動捕捉装置から送られた前記データを受信して、照合テンプレートを出力するように構成された請求項１６記載のモジュールと、
前記テンプレートと記号を照合するように構成された記号照合器と、
前記記号を表示するように構成されたディスプレイと、
を含む装置。
【００２９】
本発明の第１の側面の利点は本発明のこの第３の側面にも適用できる。
ペン移動捕捉装置は接触感知形平面であることができる。
本装置はいくつかの基準テンプレートの組とそれらに付随した記号とを含む記号組データベースを含むことができる。
【００３０】
以下に前記の目的を達成するために提供する本発明の第４の側面を記す。
計算装置にダウンロードして実行したとき、本発明の第１の側面による方法を実行するように構成されたコンピュータプログラム。
【００３１】
本発明のその他の目的、特徴、利点は、図面と請求の範囲の記載および詳細な説明によって明らかにする。
【００３２】
一般的に特許請求の範囲で使用している用語は、ここで明確に他の定義をしなければ、その技術分野における普通の意味に従って解釈するものとする。要素、装置、部品、手段、ステップなどを参照するときはすべて、明確に他の言い方をしなければ、要素、装置、部品、手段、ステップなどの少なくとも一例を参照するものとして、率直に解釈するものとする。ここに開示した方法のステップは、明確に言わなければ、正確に順番通りに実行する必要はない。
【００３３】
ここで用いる記号は文字（たとえばラテン文字、中国文字またはその他の文字）、文字間または文字の前後の連結線、数字、句読点、または付加記号のような特定の意味を持つ任意の形式である。
【００３４】
以下本発明の好ましい実施例について図面を参照しながら具体的かつ非限定的な説明を行うので、本発明の前述の目的、その他の目的、特徴、利点はよりよく理解されるであろう。図において類似の要素には同じ参照番号を付してある。
【実施例】
【００３５】
図１は本発明の一般的な原理を示す。これはスターンバイ（Ｊ．  Ｓｔｅｒｎｂｙ）により発表された、２００６年フランスのラボールで開かれた「Ｔｅｎｔｈ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｗｏｒｋｓｈｏｐ  ｏｎ  Ｆｒｏｎｔｉｅｒｓ  ｉｎ  Ｈａｎｄｗｒｉｔｉｎｇ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ（第１０回手書きパターン認識の最前線に関する国際ワークショップ）」における「Ａｎ  Ａｄｄｉｔｉｖｅ  Ｏｎ−Ｌｉｎｅ  Ｓｉｎｇｌｅ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ｍｅｔｈｏｄ（付加的オンライン単独文字認識方法）」から引用した。ここに参考文献として組み入れる。手書きパターン１２４の認識方法１００はいくつかのステップから成り、各ステップは図の中でボックスにより表す。ステップ１２０で、手書きパターン１２４を表すサンプルデータ１２２を受信する。ステップ１４０で、手書きパターン１２４をいくつかのセグメント１２６に分節化して、ステップ１６０で、セグメント１２６をテンプレート１２８と比較して、照合する。
【００３６】
サンプルデータ１２２は１個以上の曲線１３０を含む手書きパターン１２４を表す任意のディジタルデータでよい。手書きパターン１２４は１個または数個の記号を構成してよい。テンプレート１２８の各々は記号または記号の一部分を表す。
【００３７】
図２に分節化ステップ１４０をもっと詳しく示す。受信したサンプルデータ１２２を入力データと認めて、ステップ１４２で、手書きパターン１２４の書き方向を決める。この決定ステップ１４２は連続する位の計算または初期設定の単なる検証を含んでよい。ステップ１４４を実行することにより、サンプルデータ１２２に閾値が適用される。この後、ステップ１４６で、分節化点１３２を検出する。適用した閾値より低いローカル端点として分節化点１３２を曲線上に設置する。このとき、ローカル端点における曲線の傾斜関数を超えるようにする。ここまでのところ、ステップ１４２、１４４および１４６で、サンプルデータ１２２のフレーム化／分節化１３４が行われている。この分節化の例を図４ｃと４ｄに示す。それから、パラメータ化ステップ１４８で、３個の中間点を用いてダイクストラの曲線最大化方策を実行する。その結果、分節化点１３２を検出して、結果としての曲線長が最大となるように、分節化点１３２を曲線１３０上に設置する。
【００３８】
図３は比較・照合ステップ１６０を示す。ここで抽出ステップ１６２を実行して、分節特徴１６１を抽出する。このステップ１６２で、各セグメント１２６毎に方向ａ（ｓ）を計算する。このステップ１６２で、連結したセグメント１２６の各連続対はまた長さ比λと連結角ψを発生する。非連結の続きセグメント１２６については、長さ比λ、垂直位置κおよびセグメントギャップδを計算する。比較・照合ステップ１６０内の別のステップ１６４で、抽出した特徴１６１を正規化して、正規化方向ａ（ｓ）、正規化連結角ψ、正規化垂直位置κおよび正規化セグメントギャップδを得る。図４ａと４ｂを参照して、正規化方向ａ（ｓ）は以下の式で定義される。
【００３９】
【数１】
2009528615.tif 000003
【００４０】
正規化長さ比λは以下の式で定義される。
【００４１】
【数２】
2009528615.tif 000004
【００４２】
正規化連結角ψは以下の式で定義される。
【００４３】
【数３】
2009528615.tif 000005
【００４４】
正規化垂直位置κは以下の式で定義される。
【００４５】
【数４】
2009528615.tif 000006
【００４６】
正規化セグメントギャップδは以下の式で定義される。
【００４７】
【数５】
2009528615.tif 000007
【００４８】
再び図３を参照して、次のステップ１６６で、手書き曲線を識別する特定の因子を処理するために、セグメントの曲線距離関数ｄＤＣＭをつくる。正規化ステップ１６４でセグメント１２６間の変換、角度および長さの違いが除去されているので、セグメントの曲線距離関数ｄＤＣＭは並んでいる２個の曲線セグメント間の距離を測定している。その結果、２個のセグメント１２６が始点と終点とを共有する。セグメントの曲線距離関数ｄＤＣＭは動的時間伸縮に影響される距離関数であり、ステップ１４８にしたがってパラメータ化された曲線１３０をよく識別するように作られている。ステップ１４８で設けられた点１３２は曲線上で等間隔になっていない。それはこの方法が重視しているのは形状情報の保持であって、滑らかなパラメータ化を提供することではない、という事実のせいである。この理由のために、セグメントの曲線距離関数ｄＤＣＭは伝統的な２点間照合に加えて、点・曲線間照合を可能にする。更に、設けた点の数は伝統的な弧長パラメータ化と比べて少ないので、従来技術で使われている方向ベクトルは安定な特徴ではない。
【００４９】
セグメントの曲線距離関数ｄＤＣＭは以下の式で定義される。
【００５０】
【数６】
2009528615.tif 000008
【００５１】
ここでＰとＱは手書きパターンの２個の異なるサンプルを表し、Φは角度距離と座標距離をバランスさせるための正規化連結角ψと正規化定数のアラインメント機能であり、ｇは２点ｐとｑ間の基準距離関数である。手書きパターンの照合作業がテンプレートとサンプルとをぴったり合わせることに苦しむという事実を改善するために、この基準距離関数ｇは重み関数ｆを含む。この重み関数ｆはまた、点が異なるという場合を考慮する。重み関数ｆは次式で定義される。
【００５２】
【数７】
2009528615.tif 000009
【００５３】
この重み関数は、点の対（ｘ，ｙ）と始点と終点により定義されるそれらの共通の基線間の最短のユークリッド距離にしたがって、適用することができる。基線を次式で定義する。
【００５４】
【数８】
2009528615.tif 000010
【００５５】
また、次式の定義がある。
【００５６】
【数９】
2009528615.tif 000011
【００５７】
ここで、ｄｌは点ｖと線ｂ間の直交距離である。すると基準距離関数は以下の式で表される。
【００５８】
【数１０】
2009528615.tif 000012
【００５９】
２個のサンプルＰとＱは以下の式で表される。
【００６０】
【数１１】
2009528615.tif 000013
【００６１】
【数１２】
2009528615.tif 000014
【００６２】
すると、２個のサンプルＰとＱ間の完全なアルゴリズムは以下のように表すことができる。
【００６３】
【数１３】
2009528615.tif 000015
【００６４】
ここで図３を参照して、特徴１６１の線形距離関数ｄＦＤＥを決定するために、ステップ１６８を実行する。セグメントを加法的に扱うために線形距離関数ｄＦＤＥを使うことによって、文字認識方法１００の加法的特徴を引き出す。特徴１６１を分節特徴成分ｄｓと連結特徴成分ｄｃとにそれぞれ分ける。分節特徴成分ｄｓは２個のセグメント１２６を比較し、連結特徴成分ｄｃは２対のセグメント間の連結を比較する。２個のセグメント（ｓ１，ｓ２）間の分節特徴成分は以下の式で定義されている。
【００６５】
【数１４】
2009528615.tif 000016
【００６６】
ここで演算子Ａ１２とＡ２１のうちの一方は同一性演算子であり、他方の演算子は小さい方のセグメントの始点と終点を長い方のセグメントに合わせる働きをする。
【００６７】
２対の付随セグメント（ｓ１１，ｓ１２）、（ｓ２１，ｓ２２）間の距離成分ｄＡは同様に以下の式で定義される。
【００６８】
【数１５】
2009528615.tif 000017
【００６９】
更に、連結してないセグメントの距離成分ｄＮは正規化長さ比λ、正規化縦位置κおよび正規化セグメントギャップδから導かれ、以下の式で表される。
【００７０】
【数１６】
2009528615.tif 000018
【００７１】
２個のセグメント間の連結に関する距離連結成分ｄｃは以下のように、セグメントが連結されている場合は上段、それ以外は下段で表される。
【００７２】
【数１７】
2009528615.tif 000019
【００７３】
以下の式で表される分節化Ｓ（Ｘ）とＳ（Ｙ）を有する２個のサンプル間の合計加法性距離関数ｄＦＤＥは以下の式で表わすことができる。
【００７４】
【数１８】
2009528615.tif 000020
【００７５】
【数１９】
2009528615.tif 000021
【００７６】
【数２０】
2009528615.tif 000022
【００７７】
加法性距離関数ｄＦＤＥは重み、ωＡ、ωＰ、ωＬ、ωＶ、ωＧに依存し、これらの重みはこの実施例ではあらかじめ定めた値に設定する。距離関数ｄＦＤＥを別々の特徴１６１に分けるので、これらの重みのバランスをとることができる。一実施例では重みを超平面と見なして、この超平面をサポートベクターマシン（ＳＶＭ）により決めることによって、このことを実行することができる。すべての重みの初期値は各サンプル１２２毎に距離関数の１個の正の要素と１個の負の要素の組を作ることによって得ることができる。正の要素はサンプルとそのサンプルが属しているクラスタセンター間の距離成分の組として得ることができる。したがって、負の要素はサンプルと隣のクラス間の距離成分の組として得ることができる。
【００７８】
更に、重みの初期見積もりはＬｉｎｅａｒＳＶＣにより得られる超平面として得ることができる。それはマ（Ｍａ）らによるＯＳＵ  ＳＶＭ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ  Ｍａｔｌａｂ  Ｔｏｏｌｂｏｘ（３．００版）のようなｏｓｕ−ｓｖｍパッケージに組み込まれている線形ＳＶＭ分類器を作る関数である。重みつきの線形距離関数を使って、認識出力における最上位の候補間に更に認識の違いをつけるために、二次ズーム関数を定義することができる。
【００７９】
手書きパターン１２４のセグメント１２６は第１の分節化点から第二の分節化点に至る可能な分節化点１３２の一続きに相当する。セグメント１２６は第１の分節化点と第二の分節化点の間に設けられている隣接する中間の分節化点の間に、１個以上のサブセグメントを含むことができる。セグメント１２６に関係する特徴は隣接するサブセグメントの特徴１６１を比較することによって決定することができる。
【００８０】
このことはいくつかの記号を表す手書きパターン１２４は高速で認識することができることを暗示する。分節化することと手書きパターン１２４の認識に使うための特徴１６１を決めることの両方のために可能な分節化点を使うことによって、手書きパターン１２４の分離と手書きパターン１２４のテンプレート１２８との照合を同時に計算する。それによって、手書きパターンの比較プロセスが非常に高速になる。
【００８１】
すべての分節化点を解析した後、最後の分節化点に累積照合法を適用して、手書きパターン１２４と一致した一連のテンプレート１２８が得られる。こうして、最後の分節化点に与えられた情報は手書きパターン１２４の可能性のある認識結果を得るのに使うことができよう。
【００８２】
図５に本発明によるモジュール２００を示す。このモジュールはソフトウエアを組み込んだモジュール、ハードウエアを組み込んだモジュール、またはＡＳＩＣのようにそれらの組合せである。モジュール２００内に含まれる受信器２２０により、１個以上の曲線からなる手書きパターン２２４を表すサンプルデータ２２２を受信する。その後、受信したサンプルデータは分節化点検出器２４０に送られ、ここで各曲線上の分節化点２３２を検出する。
【００８３】
次に、分割器２５０が手書きパターンをセグメント２２６に分割し、正規化器２６４が仕組み２６５にしたがってセグメント２２６を正規化する。正規化器２６４は任意の適当なものでよいが、プロセッサが好ましい。仕組み２６５は正規化器２６４によりどのサンプル２２２を正規化するかとは独立している。
【００８４】
更に、手書きパターン２２４の認識候補を表す少なくとも１個の一連のテンプレート２２８を選択するために、決定器２６０が特定の照合基準２６６、２６８を決めるように構成されている。
【００８５】
最後に、選択された一連のテンプレート２２８を送信器２８０によりモジュール２００から出力することができる。
【００８６】
受信器２２０は任意の形式で、たとえば、電圧、電流、光信号、磁気信号などで表されたデータを受信するのに適した任意の既知の装置でよい。
【００８７】
送信器２８０は任意の形式で、たとえば、電圧、電流、光信号、磁気信号などで表されたデータを送信するのに適した任意の既知の装置でよい。
【００８８】
図６に本発明による装置３００を示す。この装置はＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、携帯電話機、またはそのほかの任意のデータ処理装置のような、通信端末でよい。
【００８９】
装置３００は手書きパターン３２４を表すサンプルデータ３２２を受信するように構成された、たとえば接触感知形平面のような、ペン移動捕捉装置３１０を含む。ペン移動捕捉装置３１０によって受信されたサンプルデータ３２２は前述のようにモジュール２００に送ることができる。
【００９０】
モジュール２００から出力される基準テンプレート３２８は記号照合器３５０に送ることができる。記号照合器３５０は記号組データベース３５２を使っていくつかの出力基準テンプレートとひとつの記号組との一致をとるように構成することができる。
【００９１】
記号組が見つかると、その記号をディスプレイ３９０により使用者に見せることができる。もしもペン移動捕捉装置３１０が接触感知形平面であれば、接触感知形平面は装置のディスプレイ３９０と一体にしてもよい。
【００９２】
更に、記号組は伝言ソフトウェア・アプリケーションのようなアプリケーション３９５に送ることもできる。
【００９３】
以上本発明を主にいくつかの実施例を参考にして説明したが、特許請求の範囲に記載した本発明の範囲内で、開示した実施例以外のものも同等に可能であることが当業者には容易に理解されよう。
【図面の簡単な説明】
【００９４】
【図１】本発明の一般的な原理の概略図である。
【図２】サンプルデータの分節化についての詳しい概略図である。
【図３】サンプルデータの比較と照合についての詳しい概略図である。
【図４ａ】図示した分節化点を有する手書きパターンの第１の例の概略図である。
【図４ｂ】図示した分節化点を有する手書きパターンの第２の例の概略図である。
【図４ｃ】図４ａに図示された手書きパターンをセグメントに分割したものの概略図である。
【図４ｄ】図４ｂに図示された手書きパターンをセグメントに分割したものの概略図である。
【図５】本発明によるモジュールの概略図である。
【図６】本発明による装置の概略図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４ａ】
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【図４ｂ】
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【図４ｃ】
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【図４ｄ】
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【図５】
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【図６】
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【国際調査報告】
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