(57)【要約】  文字認識を実施する方法及びシステムが本明細書において開示される。入力文字を受信する。入力文字は、特定のレイアウトの１以上の論理構造から成っている。１以上の論理構造のレイアウトを識別する。複数の分類器のうちの１以上が、入力文字の１以上の論理構造のレイアウトに基づいて選択される。文字全体が、選択された分類器へ入力される。選択された分類器は論理構造を分類する。次に選択された分類器からの出力が結合されて出力文字ベクトルを形成する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
１以上の論理構造から成ることを特徴とする入力文字を受信するステップと、
前記入力文字の前記１以上の論理構造のレイアウトを識別するステップと、
前記入力文字の前記１以上の論理構造の前記レイアウトに基づいて複数の分類器のうちの１以上を選択するステップと、
前記１以上の分類器を用いて前記１以上の論理構造を分類して、１以上の出力を形成するステップと、
前記１以上の選択された分類器からの前記１以上の出力を結合して出力文字ベクトルを形成するステップと
を含む方法。
【請求項２】
前記入力文字の前記１以上の論理構造のレイアウトを識別するステップは、時間データに基づいて前記入力文字の１以上の論理構造のレイアウトを識別するステップを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記入力文字の前記１以上の論理構造のレイアウトを識別するステップは、サイズデータに基づいて前記入力文字の１以上の論理構造のレイアウトを識別するステップを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記１以上の論理構造を分類するステップは、前記入力文字全体を分析することにより前記１以上の論理構造を分類するステップを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項５】
複数の分類器のうちの１以上を選択するステップは、テンプレートノードのゲート装置を用いて複数の分類器のうちの１以上を選択するステップを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項６】
前記出力文字ベクトルは、文字のスコアのベクトルであることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項７】
入力文字の１以上の論理構造を分類する複数の分類器と、
前記複数の分類器に接続されていて、前記入力文字を受信しかつ前記入力文字の前記１以上の論理構造のレイアウトに基づいて前記複数の分類器のうちの１以上を選択するゲート装置と、
前記複数の分類器に接続されていて、前記分類器の出力を受信して前記出力を結合して出力文字ベクトルとするコンバイナと
を含むシステム。
【請求項８】
前記複数の分類器のうちの１つは、左側−右側分類器であって、左側部分及び右側部分を有する文字を分類することを特徴とする請求項７記載のシステム。
【請求項９】
前記複数の分類器のうちの１つは、上部−下部分類器であって、上部及び下部を有する文字を分類することを特徴とする請求項７記載のシステム。
【請求項１０】
前記複数の分類器のうちの１つは、左側−中間−右側分類器であって、左側部分、中間部分及び右側部分を有する文字を分類することを特徴とする請求項７記載のシステム。
【請求項１１】
前記複数の分類器のうちの１つは、上部−中間−下部分類器であって、上部、中間部分及び下部を有する文字を分類することを特徴とする請求項７記載のシステム。
【請求項１２】
前記複数の分類器のうちの１つは、外側−内側分類器であって、外側部分及び内側部分を有する文字を分類することを特徴とする請求項７記載のシステム。
【請求項１３】
前記複数の分類器のうちの１以上を選択する前記ゲート装置は、時間データに基づいて前記複数の分類器のうちの１以上を選択する前記ゲート装置を含むことを特徴とする請求項７記載のシステム。
【請求項１４】
前記複数の分類器のうちの１以上を選択する前記ゲート装置は、サイズデータに基づいて前記複数の分類器のうちの１以上を選択する前記ゲート装置を含むことを特徴とする請求項７記載のシステム。
【請求項１５】
入力文字の１以上の論理構造を分類する前記分類器は、前記入力文字全体を分析することにより前記１以上の論理構造を分類する前記分類器を含むことを特徴とする請求項７記載のシステム。
【請求項１６】
前記選択された分類器の各々は、論理構造のスコアのベクトルを出力することを特徴とする請求項７記載のシステム。
【請求項１７】
前記分類器の前記出力を結合して出力文字ベクトルを形成する前記コンバイナは、前記分類器から出力される前記論理構造のスコアのベクトルを結合して文字のスコアのベクトルを生成する前記コンバイナを含むことを特徴とする請求項１６記載のシステム。
【請求項１８】
入力文字を受信するステップと、
前記入力文字の１以上の論理構造を識別するステップと、
前記入力文字全体を分析して前記１以上の論理構造を分類するステップと、
文字のスコアのベクトルを出力するステップと、
を実行する装置実行可能命令を有することを特徴とする１以上のデバイス読み取り可能な媒体。
【請求項１９】
前記入力文字の１以上の論理構造を識別するステップは、時間データに基づいて前記入力文字の１以上の論理構造を識別するステップを含むことを特徴とする請求項１８記載の１以上のデバイス読み取り可能な媒体。
【請求項２０】
前記入力文字の１以上の論理構造を識別するステップは、サイズデータに基づいて前記入力文字の１以上の論理構造を識別するステップを含むことを特徴とする請求項１８記載の１以上のデバイス読み取り可能な媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
論理構造およびレイアウトに基づくオフラインの文字認識に関する。
【背景技術】
【０００２】
日本語、中国語または韓国語などの東アジア言語における文字認識は、困難なパターン認識問題の１つである。これらの文字の諸態様は、ベイズ的方法、ニューラルネットワーク、サポートベクタマシン、テンプレート照合、及び最近傍アルゴリズムに基づく従来の機械学習手法について問題を難しくする。難しさの一因となっている１つの態様は、各言語の文字総数である。東アジアの言語の日常的な文字の数は、概して８，０００から２０，０００以上に及ぶ。いくつかの文字はこれらの言語の間で共有されているが、言語毎の特有の文字の数は依然として非常に多い。現在の認識方法及び分類方法は、英語、フランス語及びドイツ語などの、２百〜３百に満たないクラスを有する言語にとって有効である。しかしながら、これらの方法は、数千または何万でさえある東アジアの文字まで釣り合いが取れない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
別の難しさは、手書き形式の東アジアの文字をセグメント化することにある。手書き形式では、字画を続けて連続した曲線になるかもしれない。字画を続けることはよくあることなので、印刷された文字形式のように見えないが読み書きを簡単にするという効果がある日常的な手書きの文字形式が生まれた。この日常的に字画を続けることが、字画のセグメンテーションを非常に難しくする。その結果、文字認識のために字画のセグメンテーションに依存する従来の字画分解法では、手書きまたは草書体の文字をうまく処理しない。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
以下に、本開示の簡略化された概要を示して、読者に対し基本的な理解を提供する。この概要は、広範に及ぶ開示の概観ではない。この概要は本発明の主要な／重大な要素を特定するものではなく、または、本発明の範囲を線引きするものではない。その唯一の目的は、後に示されるより詳細な説明の導入部として、単純化した形式で、本明細書において開示されるいくつかの概念を示すことである。
【０００５】
文字認識の方法及びシステムを目的とする様々な技術及び技法が、本明細書において説明される。説明される技術の１つの実施形態によると、入力文字が、文字認識装置で受信される。入力文字は、１以上の論理構造から成り、１以上の論理構造は特定のレイアウトになっている。論理構造は、部首、文字、または１以上の字画の他のいかなる集合であってもよい。入力文字の論理構造のレイアウトが識別される。レイアウトは、時間データ、サイズデータまたは識別に役立つ他のデータを用いて識別されてもよい。１以上の分類器が、入力文字の論理構造のレイアウトに基づいて選択される。次に、文字全体が選択された分類器へ入力される。選択された分類器は、論理構造を認識しかつ分類する。次に、選択された分類器からの出力は、結合されて出力文字ベクトルを形成する。
【０００６】
多くの付随する特徴は、添付の図面と共に考察される以下の詳細な説明を参照することにより理解が進むので、より容易に理解されるだろう。本説明は、添付の図面に照らし合わせて読まれる以下の詳細な説明から、よりよく理解することができる。同様の参照番号が、添付図面の同様の部分を示すために用いられる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
添付図面と関連して以下に提供される詳細な説明は、本例の説明を目的としていて、本例を構成するかまたは利用することができる唯一の形式を表すことを意図としていない。本説明は、本例の機能及び、本例を構成しかつ使用する一連のステップを説明する。しかしながら、同一または均等の機能及び順序が、異なる例により実施されてもよい。
【０００８】
東アジアの文字システムは、概して階層的である。各々の文字は、１以上の字画から成り立っている。構成要素である字画の一部は、部首と称される生じる頻度の高い下位の文字を形成する。構成要素である部首は、概してその文字に特有の特定の位置に存在する。部首がまた文字であるものもあり、一方、部首が言語の中で決して部首だけで現れないものもある。図１は、ユニコードの［０ｘ２Ｆ００−０ｘ２ＦＤＦ］の範囲の２１４の典型的な漢字の部首を図示するテーブル１００を示す。
【０００９】
図２は、典型的な漢字２１０の論理構造への分解を示す図である。各々の論理構造は、１以上の字画から成っている。論理構造は、１つの字画、１つの部首、部首の組み合わせ、または１以上の字画の他のいかなる集合であってもよい。各々の論理構造は、文字の特定の位置にある。特定のレイアウトの論理構造の組合せにより、文字が形成される。この例では、文字２１０は３つの論理構造、２４０、２５０及び２６０から成っている。文字２１０は、最初に上部２３０及び下部２４０に分解することができる。次に上部は、左側部分２５０及び右側部分２６０に分解することができる。
【００１０】
図２に示されるツリー表現は、文字２１０のレイアウトをとらえている。例えば符号２２０及び２３０などの各々の中間ノードは、テンプレートノードである。テンプレートは、文字における論理構造の中間の文字レイアウトを表す。例えば、テンプレート２２０は、上部―下部レイアウトを表す。テンプレート２３０は、左側―右側レイアウトを表す。符号２４０、２５０及び２６０などの葉ノードは、文字２１０を構成する単純な論理構造を表す。いずれのサブツリーも部分的な文字を示し、部分的な文字も論理構造である。
【００１１】
ツリー表現で、テンプレートパスの１つの例は、ノード２２０、２３０及び２５０を通る。この例のテンプレートパスは、文字の左上部の特性をとらえる。ツリー表現における論理構造パスの例は、ノード２２０及び２４０を通るパス、ノード２２０、２３０及び２５０を通るパス、並びに、ノード２２０、２３０及び２６０を通るパスを含む。
【００１２】
図３は、典型的なテンプレートパス分類器３２０を示す。一意のテンプレートパスは、テンプレートパス分類器と関連する。テンプレートパス分類器は、文字全体に注目し、そのテンプレートパスにより特定される位置で論理構造を認識する。テンプレートパス分類器は、一連のスコア（score）、確率、信頼度などを返す。スコア、確率、信頼度などが、各々の可能な出力として返される。テンプレートパス分類器３２０への入力は、文字３１０であり、出力は、符号３３０、３３２、３３４または３３６などの論理構造である。
【００１３】
図４は、典型的なテンプレートノードゲート装置４２０を示す。テンプレートノードゲート装置は、文字４１０全体を調べて、文字ツリーについてのルートのノードテンプレートを決定する。この例では、ゲート装置４２０は１２の可能な出力テンプレート４３０−４５２を含む。例えば、テンプレート４３０は左側−右側テンプレートであり、テンプレート４３２は、上部−下部テンプレートであり、テンプレート４３４は左側−中間−右側テンプレートであり、テンプレート４３６は上部−中間−下部テンプレートであり、テンプレート４３８は外側−内側テンプレートなどである。示されたテンプレート以外のテンプレートが同様にゲート装置において使用されてもよい。この例では１２の出力テンプレートが示されているが、ゲート装置は、選択された実施形態により、より多くのテンプレートまたはより少ないテンプレートを含んでもよいということが理解される。
【００１４】
図５は、典型的な文字認識システム５００を示すブロック図である。システム５００は、符号５１０及び５１２などの１以上の分類器並びにコンバイナ５２０を含む。それぞれの分類器は、一意のテンプレートパスと関連する。それぞれの分類器は、入力文字５０２全体を調べて、そのテンプレートパスにより特定される位置で論理構造を認識する。例えば、分類器５１０が左側分類器でありかつ分類器５１２が右側分類器である場合、分類器５１０は入力文字５０２の左側部分に位置する論理構造を認識し、分類器５１２は入力文字５０２の右側部分に位置する論理構造を認識することができる。コンバイナ５２０は、分類器５３０及び５３２などから出力される論理構造を取り込み、それらを結合して出力文字ベクトル５４０を形成する。出力文字ベクトル５４０は、文字のスコア、確率、信頼度のベクトルであってもよい。
【００１５】
１の分類レベルがこの例で示されたが、２以上の分類レベルが実施されてもよいということが理解される。例えば、文字が左側部分及び右側部分を有していると仮定すると、該文字の右側部分は上部及び下部を有する。左側分類器５１０を、文字の左側部分を認識するために用いることができ、右側分類器５１２を、文字の右側部分を認識するために用いることができる。右側分類器の出力５３２は、上部分類器及び下部分類器などの、１以上の分類器へ送信されてもよい。上部分類器は、文字の右側部分の上部を認識するために用いられることができ、下部分類器は、文字の右側部分の下部を認識するために用いられることができる。上部分類器及び下部分類器からの出力は、次に結合されて文字の右側部分を形成することができる。文字の右側部分は、次に左側分類器５１０により認識された文字の左側部分と組み合わされて、出力文字ベクトル５４０を形成することができる。
【００１６】
図６は、典型的な文字認識システム６００を示すブロック図である。システム６００は、テンプレートノードゲート装置６０４、複数の分類器６１０−６１６、及びコンバイナ６２０を含む。ゲート装置６０４は、入力文字６０２全体を調べて、ルートのノードテンプレートを決定する。ゲート装置は、時間データ、サイズデータまたはルートのノードテンプレートを決定することに役立つ他のいかなるデータも使用することができる。例えば、時間データを用いることによって、ゲート装置は、ユーザが最初に左側部分を次に右側部分を書いたと認識することによって、文字が左側−右側部分を有すると認識することができる。ゲート装置は、ユーザが最初に上部を次に下部を書いたと認識することによって、文字が上部−下部を有すると認識することができる。ゲート装置はまたサイズデータを用いて、ルートのノードテンプレートを決定してもよい。例えば、文字の左側部分がより大きいので文字は左側−右側部分を有しているということを認識することによって、または、上部は水平方向に延びているので文字は上部−下部を有しているということを認識することによってである。
【００１７】
ゲート装置６０４がルートのノードテンプレートを決定したあとで、ゲート装置６０４は、ルートのノードテンプレートと関連する１以上の分類器に入力文字６０２全体を送信する。例えば、分類器６１０が左側分類器であり、分類器６１２が右側分類器であり、分類器６１４が上部分類器であり、分類器６１６が下部分類器である場合に、ゲート装置６０４は、分類器６１０及び６１２に左側−右側部分を有する入力文字を送信することができて、分類器６１４及び６１６に上部−下部を有する入力文字を送信することができる。コンバイナ６２０は、分類器６３０、６３２、６３４及び６３６などの出力を取り込み、該出力を結合して出力文字ベクトル６４０にする。出力文字ベクトル６４０は、文字のスコア、確率、信頼度等のベクトルであってもよい。
【００１８】
図７は、典型的な文字認識システム７００を示すブロック図である。システム７００は、１以上のゲート装置７０４及び７０６など、１以上の分類器７１０−７１８など、１以上のコンバイナ７２０及び７２２などを含む。この例の実施において、ゲート装置７０４は、入力文字７０２が左側−右側部分または上部−下部を有するか否かについて識別する部首／雑ゲート装置である。入力文字７０２が左側−右側部分を有しておらずかつ上部−下部を有していない場合、入力文字７０２は認識用の雑分類器７１８に送信される。入力文字７０２が左側−右側部分または上部−下部のいずれかを有する場合、入力文字７０２はゲート装置７０６に送信される。
【００１９】
ゲート装置７０６は、入力文字７０２が左側−右側部分または上部−下部を有するか否かを決定する。入力文字７０２が左側−右側部分を有する場合、入力文字７０２は認識用の左側分類器７１０及び右側分類器７１２に送信される。コンバイナ７２０は、左側分類器７１０からの出力７３０と右側分類器７１２からの出力７３２を結合して、文字出力７４０を形成する。
【００２０】
入力文字７０２が上部−下部を有する場合、入力文字７０２は認識用の上部分類器７１４及び下部分類器７１６に送信される。コンバイナ７２２は、上部分類器７１４からの出力７３４と下部分類器７１６からの出力７３６を結合して、文字出力７４２を形成する。コンバイナ７２０からの出力７４０、コンバイナ７２２からの出力７４２及び雑分類器７１８からの出力７４４はそれぞれ、連結されて完全出力文字ベクトルを得ることができる。完全出力文字ベクトルは、文字のスコア、確率、信頼度等のベクトルであってもよい。
【００２１】
図５−７に示される典型的な実施例は、分類器、ゲート装置及びコンバイナの特定の数を有しているが、より多くのまたはより少ない分類器、様々な異なる分類器の組合せ、より多くのまたはより少ないゲート装置、及びより多くのまたはより少ないコンバイナが、様々な他の実施形態において用いられてもよいということが理解される。さらに、示されたテンプレートパス以外のテンプレートパスと関連する分類器が、他の実施形態において用いられてもよく、２以上の識別レベルも用いられることができる。
【００２２】
図８−９は、文字認識の典型的な処理を示すフローチャートである。図８−９の説明は他の図を参照してなされてもよいが、図８−９に示される典型的な処理は、いかなる特定の図または複数の図のシステムまたは他の内容と関連すると限定されることを意図としていない。さらに、図８−９の典型的な処理は工程の実行の特定の順序を示すが、１以上の代替的実施形態において、工程は異なって順序付けられてもよいということが理解されなければならない。さらに、図８−９の典型的な処理で示されるいくつかのステップ及びデータは、必須ではなくて、いくつかの実施形態においては省略されることができる。最後に、図８−９の典型的な処理は、複数の独立したステップを含むが、ある環境では、これらの工程のうちのいくつかを組み合わせて同時に実行してもよいということが認識されるべきである。
【００２３】
図８は、文字を認識する典型的な処理を示すフローチャートである。符号８１０で、入力文字を受信する。入力文字は、特定のレイアウトの１以上の論理構造から成っている。符号８２０で、入力文字の１以上の論理構造のレイアウトを識別する。レイアウトは、時間データ、サイズデータ、識別に役立つ何か他のデータを用いて識別されることができる。符号８３０で、複数の分類器のうちの１以上を入力文字の論理構造のレイアウトに基づいて選択する。符号８４０で、選択された分類器を用いて論理構造を分類する。選択された分類器は、文字全体を分析して、論理構造を分類することができる。符号８５０で、選択された分類器の出力は、結合されて出力文字ベクトルを形成する。出力文字ベクトルは、文字のスコア、確率、信頼度等のベクトルであってもよい。
【００２４】
図９は、文字を認識する典型的な処理を示すフローチャートである。符号９１０で、入力文字を受信する。符号９２０で、入力文字の１以上の論理構造を識別する。論理構造は時間データ、サイズデータまたは識別に役立つ何か他のデータを用いて識別されることができる。符号９３０で、入力文字全体を分析して、論理構造を分類する。次に分類された論理構造を結合することができる。符号９４０で、文字ベクトルを出力する。出力文字ベクトルは、文字のスコア、確率、信頼度等のベクトルであってもよい。
【００２５】
図１０は、本発明の特定の態様を実行することができる典型的なコンピューティング環境を示す。コンピューティング環境１０００は、本明細書で説明されている様々な技術が用いられる適当なコンピューティング環境のほんの一例であって、本明細書で説明されている技術の使用または機能の範囲に関していかなる限定を示唆することも意図していないということが理解されなければならない。本明細書の中で示される構成要素の全てが必須であるように、コンピューティング環境１０００を解釈してもならない。
【００２６】
本明細書で説明された技術は、多くの他の汎用または特殊用途のコンピューティング環境または構成で使用することができる。本明細書で説明された技術での使用に適した周知のコンピューティング環境及び／または構成の例は、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、ノートパソコンまたはラップトップパソコン、タブレット装置、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサに基づくシステム、セットトップボックス、プログラム可能な消費者エレクトロニクス、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、上記のシステムまたは装置のいずれかを含む分散コンピューティング環境などを含むが、これらに限定されるものではない。
【００２７】
図１０を参照すると、コンピューティング環境１０００は、汎用コンピュータデバイス１０１０を含む。コンピュータデバイス１０１０の構成要素は、処理装置１０１２、メモリ１０１４、記憶装置１０１６、入力装置（または複数の入力装置）１０１８、出力装置（または複数の出力装置）１０２０、及び通信接続部（または複数の通信接続部）１０２２を含むが、これらに限定されるものではない。
【００２８】
処理装置１０１２は、１以上の汎用プロセッサまたは特殊用途プロセッサ、複数のＡＳＩＣまたは、プログラム可能な論理チップを含んでいてもよい。コンピュータデバイスの構成及びタイプに従い、メモリ１０１４は、揮発性（例えばＲＡＭ）、不揮発性（例えばＲＯＭ、フラッシュメモリ、その他）、または揮発性及び不揮発性のいくつかの併用であってもよい。コンピュータデバイス１０１０は、また、磁気ディスクまたは光ディスクまたはテープを含むがこれらに限定されない、追加の記憶装置（着脱自在及び／または固定型）を含むことができる。このような追加の記憶装置は、図１０に記憶装置１０１６で示される。コンピュータ記憶媒体は、例えばコンピュータ読み取り可能な命令、データ構造、プログラムモジュールまたは他のデータなどの情報を記憶するいかなる方法または技術で実施される、揮発性及び不揮発性、着脱自在及び固定型の媒体を含む。メモリ１０１４及び記憶装置１０１６は、コンピュータ記憶媒体の例である。コンピュータ記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリまたは他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）または他の光学的記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置または他の磁気記憶装置、または所望の情報を記憶するために用いることできかつコンピュータデバイス１０１０によってアクセス可能な他のいかなる媒体をも含むが、これらに限定されるものではない。そのようなコンピュータ記憶媒体は、コンピュータデバイス１０１０の一部であってもよい。
【００２９】
コンピュータデバイス１０１０はまた、コンピュータデバイス１０１０が、ネットワーク１０３０を介して他のコンピュータデバイスと通信することを可能にする通信接続部（または複数の通信接続部）１０２２を含むことができる。通信接続部（または複数の通信接続部）１０２２は、通信媒体の１つの例である。通信媒体は、概して、コンピュータ読み取り可能な命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータを、例えば搬送波または他の移送メカニズムなどの変調されたデータ信号に含み、さらに、いかなる情報配信媒体をも含む。用語「変調データ信号」とは、信号内で情報をコード化するといった方法で設定されたかまたは変更された信号の特徴のうちの１以上を有する信号を意味する。例示目的であって限定ではないが、通信媒体は、有線ネットワークまたは直接有線接続などの有線媒体、並びに音響、無線周波数、赤外線及び他の無線媒体などの無線媒体を含む。本明細書で用いられる用語「コンピュータ読み取り可能な媒体」は、記憶媒体を含む。
【００３０】
コンピュータデバイス１０１０は、また、キーボード、マウス、ペン、音声入力装置、タッチ入力装置、及び／または他の入力装置などの入力装置（または複数の入力装置）１０１８を有していてもよい。１以上のディスプレイ、スピーカ、プリンタ及び／または他の出力装置などの出力装置（複数の出力装置）１０２０を同様に含んでいてもよい。
【００３１】
本発明をいくつかの典型的な実施形態に関して説明してきたが、当業者は、本発明が説明された実施形態に限定されないが、添付の特許請求の範囲の精神及び範囲内で、種々の変更態様及び代替形式を実施することができると認識することができる。よって、説明は、限定ではなく例示とみなされるべきである。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】典型的な漢字の部首を図示するテーブルを示す図である。
【図２】典型的な漢字の分解を示す図である。
【図３】典型的なテンプレートパス分類器を示す図である。
【図４】典型的なテンプレートノードのゲート装置を示す図である。
【図５】典型的な文字認識装置システムを示すブロック図である。
【図６】別の典型的な文字認識装置システムを示すブロック図である。
【図７】別の典型的な他の文字認識装置システムを示すブロック図である。
【図８】文字を認識する典型的な処理を示すフローチャートである。
【図９】文字を認識する別の典型的な処理を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の特定の態様を実施することができる典型的なコンピューティング環境を示す図である。
【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】
2009519547.tif 000009
【図８】
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【図９】
2009519547.tif 000011
【図１０】
2009519547.tif 000012
【国際調査報告】
2009519547.tif 000013
2009519547.tif 000014