(57)【要約】  タブレット型ＰＣ上で、または手書きドキュメントをスキャンすることにより生成できるような、デジタル生成手書き文字を正規化し美化することを容易にするシステムおよび方法が開示されている。分類器は、定義済みカテゴリ（例えば、下線、ベースライン、中心線、上線、その他など）に従って、デジタル手書き文字中の極値を識別し、そのような極値にラベルを付けることができる。複数直線回帰、多項式回帰などを実行して、ラベル付けされた極値の位置を、それらのラベルにより示されているようにそれぞれの、対応する所望の点に揃えることができる。さらに、変位技術を回帰された手書き文字に適用し、見る人が読み取れるように、および／または手書き文字認識アプリケーションにより文字認識できるように視認性を最適化することができる。変位技術は、ワーピング時に手書き文字の空間的特徴をまとめて保存できる、「ラバーロッド」変位アルゴリズムと連携する「ラバーシート」変位アルゴリズムを備えることができる。
2009500748.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
手書き文字認識および正規化を容易にするコンピュータ実装システムであって、
デジタル手書きドキュメントに関係するデータを入力として受け取り、デジタル手書き単語中の極値にラベルを付ける分類器コンポーネントと、
前記手書き単語中の極値と極値との間のオフセットを評価し、それぞれの極値に対する新しい位置を評価し、極値点を前記分類器ラベルにより示される新しい位置に揃えて視認性を高める非線形ワーピング技術を実行する回帰コンポーネントと
を備えたことを特徴とするコンピュータ実装システム。
【請求項２】
前記極値ラベルは、下線、ベースライン、中心線、上線のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
下線、ベースライン、中心線、および上線の前記分類のうちの少なくとも１つに当てはまらない極値点に適用される「その他」極値ラベルをさらに含むことを特徴とする請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記分類された手書き文字を２次元格子に補間し、「ラバーシート」変位技術を実行して前記手書き文字をワープさせる補間コンポーネントをさらに備えることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記ラバーシート変位技術を適用した後に前記手書き文字に剛性制約条件を強制する、「ラバーロッド」変位技術を前記分類された手書き文字に実行する変位コンポーネントをさらに備えることを特徴とする請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記正規化された手書き文字を受け取り、前記正規化された手書き文字をテキストに変換するコンピュータ実行可能手書き文字認識アプリケーションをさらに備えることを特徴とする請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
確率論的および／または統計ベースの解析を用いて、ユーザが自動的に実行されることを望んでいるアクションを予知または推論する知能コンポーネントをさらに備えることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記回帰コンポーネントは同じクラスの極値の目標位置を計算する多項式回帰であることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
視認性を改善するためにデジタル手書き文字をワープさせる方法であって、
手書き単語のデジタルインク表現中の最小値と最大値を分類するステップと、
最大値および最小値の元の位置と最大値および最小値分類に関連付けられている所望の位置との間のオフセットを決定するステップと、
前記手書き単語をワープさせて視認性を改善するステップと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項１０】
前記オフセットを２次元格子に補間するステップと、
前記手書き単語中のインクストロークのアライメント、インクストロークの交差、およびインクストローク間の距離を保存するラバーシート変位アルゴリズムを適用するステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
局所的インクストローク特徴を保存するラバーロッド変位アルゴリズムを適用することをさらに含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記局所的インクストローク特徴は、前記手書き単語中の１つまたは複数のインクストロークに関連付けられている、曲率、縦横比、および角度であることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
手書き文字認識プログラム用の前処理アプリケーションとして実装されることを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１４】
前記手書き単語は、タブレット型ＰＣを使用して生成されることを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１５】
最小値および最大値を分類するステップは、
前記タブレット型ＰＣ上で個々のインクストロークの生成に関係する時間軌道情報を受け取るステップと、
前記時間軌道情報を分析して前記インクストロークの終点を決定するステップと
を含むことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記デジタルインク表現は、手書き単語を含むドキュメントをスキャンすることにより生成されることを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１７】
前記手書き単語を１次元格子に補間し、インクストロークにより接続される前記格子上の点と点との間に剛性制約条件を課すことを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
請求項９に記載の方法を実行するためのコンピュータ実行可能命令を格納していることを特徴とするコンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
手書き文字のバラツキを軽減し、デジタル生成手書き文字の視認性を改善することを容易にするシステムであって、
前記手書き文字中の極値を識別する手段と、
前記識別された極値を分類する手段と、
前記分類された極値を所望の位置にワープさせる手段と、
前記手書き文字中の個々のインクストロークに関連付けられている曲率、縦横比、および角度を保持する手段と
を備えたことを特徴とするシステム。
【請求項２０】
前記ワープさせる手段は、手書き文字の大域的空間的特徴およびアライメントを保持しながら、視認性を高めるために前記手書き文字に対しラバーシート最適化技術を実行する手段と、前記手書き文字の局所的空間的特徴を保存しながら、視認性を高めるために前記手書き文字に対しラバーロッド最適化技術を実行する手段とを備えることを特徴とする請求項１９に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
コンピュータおよびコンピュータベースの装置は、世界中の多くのアプリケーションに必要なツールとなっている。タイプライターおよびスライドルールは、高度な数学的機能／能力を備える高機能の文書処理アプリケーションおよび計算機と接続されているキーボードの使用を前提とするもので、陳腐化してしまっている。さらに、かつてはデータを分析するためだけに使用されていたコンピュータも、長い年月のうちに、ビジネスアプリケーションからマルチメディアエンターテインメントに至るさまざまな背景状況で利用される多機能多目的マシンへと変貌した。また、このような計算メカニズムの低価格化傾向の流れとともに、パーソナルコンピュータが世界のさまざまな場所に遍在するようになった。
【０００２】
コンピューティング装置の開発が続き、その用途がますます広がるにつれ、そのような装置に関連する周辺機器もふつうのものとなってきている。例えば、典型的なコンピューティング装置は、複数のポート（例えば、有線または無線）を備え、前述のコンピューティング装置と接続する際に、これらのポートに周辺機器を取り付けて、使用することができる。より具体的には、装着可能な周辺機器としては、プリンタ、キーボード、携帯音楽／ビデオプレイヤーおよびレコーダー、カメラ、ビデオカード、スピーカシステム、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、携帯電話、高度自動機能電話、または他の好適なコンピュータ周辺機器が考えられる。これらの装置は、ポート（例えば、ＵＳＢポート、プリンタポートなど）を使ってコンピューティング装置に物理的に結合するか、または無線リンクを介して通信可能なように結合することができる。周辺機器とコンピューティング装置とがこのような双方向のやり取りを行うことにより、ユーザの作業能率に関して、そのようなコンピューティング装置がなおいっそう価値を発揮するようになった。さらに、メモリ（常駐するか、または周辺機器として）の場合、メモリリソースを割り当てる際に記憶容量限界が有限であることが考慮されなければならない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
さらに、コンピューティング技術における最近の進歩により、デジタル手書き画像を生成するのが容易なタブレット型ＰＣアーキテクチャが可能になった。しかし、文字認識コンポーネントおよび／または読み取る人によるそのような手書き文字の解釈は、手書き文字のバラツキが大きいこと、また認識手順の際に生じる区切り誤りによって妨げられる可能性がある。したがって、上述の欠陥を克服するシステムおよび／または方法に対しまだ多くのニーズがある。
【０００４】
以下では、本発明のいくつかの態様の基本的な内容を理解できるように、発明の開示を簡単に説明する。この発明の開示は、本発明の概要を広範囲にわたって述べたものではない。この発明の開示は、本発明の鍵となる／決定的な要素を示したり、本発明の範囲を定めることを目的としていない。後で述べる詳細な説明の前置きとして、本発明のいくつかの概念を簡略化した形式で述べることのみを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本明細書で開示され、請求されている本発明は、その一態様において、タブレット型ＰＣ上で、または手書きドキュメントをスキャンすることにより生成できるような、デジタル生成された手書きインクによる特徴に自動的にラベルを追加する（例えば、分類する）システムを含む。タブレット型ＰＣからの手書き文字の場合、極値の初期識別は、少なくとも一部は、例えば、手書き文字の生成に関連付けられている時間軌道に基づくことができる。より具体的には、分類器は、デジタルインク内の極値（例えば、最大値と最小値）を、そのような極値が下線、ベースライン、中心線、上線、または他の何らかのアライメントマーカーと揃えることが意図されているかどうかに応じてラベル付けすることができる。さらに、ラベルは、文字を含むことができ（例えば、別の分類器を介して）、分類を組み合わせてインク分類全体を改善することができる。ラベル付けされた極値を使用して、他の形態デジタル生成画像と対比して筆跡を識別し、手書きインクストロークを手書き文字認識手順に先立つ前処理活動として正規化し、手書き文字認識アプリケーションを構築し、人間が解釈する際に必要な視認性を改善することなどができる。
【０００６】
関係する態様によれば、分類された極値は、視認性および／または認識が改善されるように対応する目標位置に手書き文字をワープするために使用できる。例えば、ラバーシート変位プロトコル（ｒｕｂｂｅｒ  ｓｈｅｅｔ  ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ  ｐｒｏｔｏｃｏｌ）を実行し、次いで、ラバーロッド変位プロトコル（ｒｕｂｂｅｒ  ｒｏｄ  ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ  ｐｒｏｔｏｃｏｌ）を実行し、可読性にとって重要なインクストローク特徴（例えば、相対的配置、角度、曲率など）を保持し、望ましくない特徴（例えば、ねじれ、曲率反転、インクストロークの望ましくない交差など）が入り込むのを抑えながら視認性を改善することができる。
【０００７】
他の態様によれば、システムは、入力としてデジタル手書きドキュメントに関係するデータを受け取り、デジタル手書き単語内の極値にラベルを付ける分類器コンポーネントを備えることができ、回帰コンポーネントは、デジタル手書き単語内の極値間のオフセットを評価し、それぞれの極値に対する新しい位置を決定し、極値点を分類器ラベルにより指示される新しい位置に揃える多重線形回帰を実行して視認性を高める。さらに、このシステムは、ラベル付けされた手書き文字を２次元格子に補間し、ラバーシート変位技術を手書き文字に実行する補間コンポーネント、および１次元ラバーロッド変位技術を実行し、デジタル手書き文字をワープし、手書き文字認アプリケーションおよび／または見る人の視認性を改善する変位コンポーネントを備えることができる。
【０００８】
さらに他の態様では、視認性を改善し、区切り誤りを軽減する方法は、手書き単語のデジタルインク表現中の最小値と最大値を分類することと、最大値および最小値の元の位置と最大値および最小値分類に関連付けられている所望の位置との間のオフセットを決定することと、手書き単語をワープさせて視認性を改善することとを含むことができる。手書き単語をワープさせることは、ラバーシート変位プロトコルの後にラダーロッド変位プロトコルを実行することを含むことができる。
【０００９】
さらに他の態様では、デジタルインク正規化システムは、手書き文字中の極値を識別する手段と、識別された極値を分類する手段と、分類された極値を所望の位置へワープさせる手段と、手書き文字中の個々のインクストロークに関連付けられている曲率、縦横比、および角度を保持する手段とを含むことができる。この方法では、視認性を維持することに関係するインク特徴を保持し、改善できる一方で、視認性を妨げる特徴の取り込みを回避することができる。
【００１０】
前記の関係する目的を達成するために、本発明のいくつかの例示されている態様について、以下の説明および付属の図面に関して本明細書で説明される。ただし、これらの態様は本発明の原理を採用するさまざまな方法の少数のみを示しており、本発明はこのような態様およびその等価物すべてを含むことを意図している。本発明の他の利点および新規性のある特徴は、図面を参照しつつ本発明の以下の詳細な説明を読むと明白になるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
次に、本発明は、本明細書全体を通して類似の番号は類似の要素を示すために使用される図面を参照しつつ説明される。以下の説明では、説明を目的として、本発明を完全に理解できるようにする多数の具体的詳細を述べている。しかし、本発明は具体的詳細を知らなくても実施できることは明白であろう。他の場合には、本発明を説明しやすくするために、よく知られている構造および装置がブロック図形式で示されている。
【００１２】
本出願で使用されているように、用語「コンポーネント」および「システム」は、コンピュータ関連のエンティティ、つまりハードウェア、ハードウェアとソフトウェアの組合せ、ソフトウェア、または実行中のソフトウェアのいずれかを指すことを意図されている。例えば、コンポーネントは、限定はしないが、プロセッサ上で実行されているプロセス、プロセッサ、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、プログラム、および／またはコンピュータとすることができる。例えば、サーバ上で実行されているアプリケーションとサーバは両方ともコンポーネントであってよい。１つまたは複数のコンポーネントを１つのプロセスおよび／または実行スレッド内に常駐させることができ、またコンポーネントを１台のコンピュータにローカルとして配置し、および／または２台以上のコンピュータ間に分散させることもできる。
【００１３】
本明細書で説明されているさまざまな態様によれば、手書き文字認識の従来の方法および／またはシステムを使用したのでは達成できない方法で、区切り誤り、および手書き文字のバラツキに関係する困難を最小にすることを容易にするシステムおよび方法が説明される。例えば、極値分類器を生成して利用し、デジタルインク手書き文字中の最大値および最小値にラベルを付け、文字区切りを行うことなくインクおよび手書き文字のバラツキを正規化することができる。従来のシステムは、多くの場合、ヒストグラム射影、エントロピーヒューリスティック、（例えば、オフライン認識のとき）など、傾斜（ｓｌａｎｔ）と傾き（ｓｌｏｐｅ）を除去する前処理ステップを含む。他のシステムは、三次スプラインなどを使用してベースラインおよび／または中心線を追跡する。オンライン認識時には、ベースラインおよび／または中心線追跡は、オフライン特徴を計算する場合にも有用であり、平行な二次曲線を使用して、線を追跡し、角度マップなどを抽出することができる。しかし、手書き文字認識の従来のシステムおよび／または方法では、高い精度はもちろんのこととして、インク手書き文字中の極値を線（例えば、ベースライン、中心線など）に属しているか、または属していないと識別することはしない。そのため、以下に示されるさまざまな態様によれば、手書き文字極値は、文字区切りなしで、正確に分類され、またデジタル手書き文字は、区切りおよび／または文字認識を必要とすることなく正規化され、および／または美化されうる。
【００１４】
次に図１を参照すると、さまざまな態様により、区切り誤りを軽減しつつ、タブレット型ＰＣなどで作成できるようなデジタル生成手書き文字のインクワーピングを容易にするシステム１００が例示されている。システム１００は、デジタル生成インク書き込みなどの入力を受け取り、インク文字の局所的最小値（例えば、下線、ベースライン、その他）および局所的最大値（例えば、中心線、上線、その他）にラベルを付ける分類器コンポーネント１０２を備える。分類器コンポーネント１０２により生成される情報は、例えば、「ラバーシート」ワーピング技術を「ラバーロッド」ワーピング技術と連携して適用することにより、インクを正規化するために使用できる。このようなワーピング技術は、当業で知られているように、共役勾配アルゴリズムを使用して実行されうる。この方法では、従来の技術のせいで発生することが多い区切り誤りを軽減するために、インク正規化を文字認識とともに実行できる。
【００１５】
分類器コンポーネント１０２は、ラベル付けされたデジタルインク（例えば、デジタル手書きデータ内のラベル付けされた最大値および／または最小値）に関係する情報を受け取ることができ、複数直線回帰技術（例えば、多重線形回帰、多項式回帰、または他の非線形回帰など）を実行して下線（例えば、ディセンダーライン）、ベースライン、中心線、上線、および／または手書き環境内の点同士を線引きするために使用できる他の好適なマーカー線の間の相対的オフセットを評価することができる回帰コンポーネント１０４に動作可能なように結合される。最大値および最小値毎に新しい所望の位置を線引きするために、相対的オフセットが使用できる。最大値および最小値に対する新しい所望の位置は、所定の位置で選択的制約条件となっている。しかし、インクは、連続的に変形され、制約条件は、インクの最大値と最小値との間の（複数の）位置に補間されうる。補間コンポーネント１０６は、回帰コンポーネント１０４からそのような情報を受け取り、さまざまな補間技術および／または制約条件を使用することによりオフセットおよび／または点変位を２次元（２Ｄ）格子に補間することができ、これにより、制約されていない変位値を容易に与えることができる。例えば、補間コンポーネント１０６は、「ラバーシート」（後述）または「厚板」ワーピング制約条件を採用することができる。補間の結果生じるデジタルインク中のねじれ、および／または曲率は、補間コンポーネント１０６から補間された手書きデータを受け取り、元のインクと補間されたインクとの間に曲率および／または圧縮制約条件を強制する変位コンポーネント１０８を使用して軽減することができる。例えば、変位コンポーネントは、後述の「ラバーロッド」技術を使用してそのような制約条件を強制することができる。
【００１６】
分類器コンポーネント１０２は、例えば、タブレット型ＰＣ、ラップトップなどのペン対応またはスタイラス対応キャプチャ装置から得られた時間軌道情報から局所的な縦の最小値および最大値を決定することができる。それぞれの極値は、その目標位置に対応するラベルに合わせて分類することができ、それにより、手書き文字アライメントの最適化を簡単に行える。例えば、最小値は、下線、ベースライン、およびその他などの３つのカテゴリにグループ分けすることができるが、ただし、「その他」は、下線またはベースラインカテゴリに入らない最小値を含み、アライメント制約条件を適用される必要はない。同様に、最大値は、中心線、上線、および「その他」のグループに分けることができるが、ただし、「その他」グループは、同様に、アライメント制約条件を免れ、中心線グループまたは上線グループに入らないインク最大値を含むことができる。本明細書で説明されている複数の態様により最小値および／または最大値カテゴリをいくつでも定義することができ、これにより、手書き文字操作に関する精度を高めることができ、また対象の最小値および最大値カテゴリは、それぞれ３つのグループに限定されないことは理解されるであろう。
【００１７】
自動的に極値にラベル付けするには、幅広く変化する文字および／または手書きスタイルに対応する必要がある。初期ラベル付けは、分類器コンポーネント１０２側で、例えば、デジタルインクを水平に射影し、ヒストグラムを分析し、ベースラインと中心線を識別して、分類前にデータの事前ラベル付けをすることにより実行されうる。システム１００の精度を高めるために、分類器コンポーネント１０２は、図２に関してさらに詳しく説明される、文字分類に使用される分類器と類似の畳み込み分類器を備えることができる。
【００１８】
さらに図１を参照すると、分類器コンポーネント１０２により分類されたＭ本のラベル付けされた線（例えば、ベースラインなど）に属する点の集合が与えられた場合、それぞれの線に対するオフセットを回帰コンポーネント１０４により評価し、それぞれの点をそれぞれの目標線に合わせる最適な変位の計算を容易にすることができる。以下では、一般性を失うことなく、ベースライン、中心線などがまっすぐで、平行であると仮定することができるが、より複雑なモデルを仮定し、より複雑な対応する回帰（例えば、二次、多項式など）を実行することが可能である。この実施例によれば、直線（例えば、ベースライン、中心線など）は平行になるように制約され、線形回帰は、直線ｊに属しているそれぞれの点（ｘ，ｙ）が式
ｙ＝ａｘ＋ｂｊ    （１）
に従う場合に、Ｎｊ個の点
【００１９】
【数１】
2009500748.tif 000003
【００２０】
のＭ個の集まりが与えられたとしてａおよびｂｊが、式
【００２１】
【数２】
2009500748.tif 000004
【００２２】
を最小にすることにより求められるように回帰コンポーネント１０４により実行できる。
Ｅ（ａ，ｂ０，．．．，ｂＭ−１）の微分をａ，ｂ０，．．．，ｂＭ−１＝０に関して設定すると、Ｍ＋１個の方程式とＭ＋１個の変数からなる一次方程式系
【００２３】
【数３】
2009500748.tif 000005
【００２４】
【数４】
2009500748.tif 000006
【００２５】
中略
【００２６】
【数５】
2009500748.tif 000007
【００２７】
が得られるが、ただし、
【００２８】
【数６】
2009500748.tif 000008
【００２９】
および
【００３０】
【数７】
2009500748.tif 000009
【００３１】
であり、これから
【００３２】
【数８】
2009500748.tif 000010
【００３３】
および
【００３４】
【数９】
2009500748.tif 000011
【００３５】
が得られる。
【００３６】
Ｍ本の線の数は、変化しうる（例えば、１つまたは複数の筆跡サンプルがアセンダーおよび／またはディセンダーを示さない場合など）。さらに、回帰コンポーネント１０４は、テキストが複数のベースライン、中心線などを持つデジタル手書き文字の複数の線（例えば、段落、ページなど）上で同時に線形回帰技術を実行することができる。さらに、テキストのＭ本の線のどれもが、複数の点を有しない場合、ａ＝０と仮定することができる。図３および４に関して以下では、回帰コンポーネントの動作の仕方について理解しやすくするために直線回帰の例示的な図解がなされている。
【００３７】
デジタルインク手書き文字をワープさせるときに、平行移動および／または回転などの手書きテキストの等長変換を操作して、単語間のアライメントを復元することができる。しかし、このような変換は、典型的には、単語内の文字と文字との間のアライメントを復元しない。手書き単語内のアライメントを復元するために、文字を相互に移動することができ、その結果、デジタルインクの外観が直接変わりうる。したがって、目立つ視覚的外観を維持するために、システム１００では、アライメント制約条件、空間的特徴保存制約条件、および局所的インク保存制約条件の３つの制約条件が使用される。
【００３８】
アライメント制約条件では、変位があると極値はそれが属している線へ必ず移動しなければならず、したがって、比較的少数の点（例えば、極値位置の）に影響を及ぼし、変位の垂直成分のみを制約する。空間的特徴保存制約条件では、インクの一部の間の交差と距離は必ず保存されなければならない。例えば、「ｕ」は、閉じられて「ｏ」または「ａ」に似てはならない。同様に、マルチストローク文字（例えば、「ｔ」およびアクセント記号付きの「ｅ」など）のすべてのストロークは、孤立したストロークが現れないようにいっしょに移動しなければならない。そのため、手書きデジタルインクには、異なるときに描画され、接続される必要のないインクの一部を制御する２Ｄ画像制約条件を適用することができる。
【００３９】
局所的インク特徴保存制約条件は、手書きテキスト中の文字および／または単語の曲率、角度、縦横比などを制御するために使用することができる。変位コンポーネント１０８では、曲率保存制約条件を使用して、手書き文字のそのような態様を保存することができ、また曲率が反転しないように、および／またはワーピング時にねじれが文字に入り込まないようにすることができる。縦横比の保存は、圧縮性制約条件の一形態であり、これにより、必ず、「ｄ」は、「ｄ」の上側部分の垂直圧縮により「ａ」に変換されることがない。最後に、角度保存制約条件では、「”ｔ」の交差、アクセント記号など、離れているストロークの傾斜および角度が必ず保存されるようにできる。角度制約条件は、アクセント、文字などの大域的角度および／または傾斜に影響を及ぼすように局所的に強制されうる。一般に、局所的インク保存制約条件では、元のインク手書き文字と変換されたインク手書き文字との間のワーピング時にバッファを設けることが容易である。
【００４０】
上述のように、補間コンポーネント１０６は、ラバーシート最適化技術を使用して、ワーピングのためデジタルインク点を２Ｄ格子に補間することができる。このような技術を使用した場合、アライメント制約条件および空間的特徴保存制約条件を同時に最適化することができる。変位は、点（ｉ，ｊ）におけるｕ成分とｖ成分を表す（ｕｉ，ｊ，ｖｉ，ｊ）として記述することができ、ｖ成分はＪ内のインク極値の位置における固定値に制約され、
∀（ｉ，ｊ）∈Ｊ，  ｖｉ，ｊ＝ｔｉ，ｊ    （８）
と表され、これは、弱い制約条件として書き換えることができ、
【００４１】
【数１０】
2009500748.tif 000012
【００４２】
となる。
【００４３】
水平成分ｕは、Ｅｌ（ｕ）＝０となるように、未制約にできる。空間的特徴保存制約条件は、変位場の一次および二次導関数を最小にすることにより強制される場合、滑らかな変位を必要とすることがある。例えば、一次導関数の最小化は、
【００４４】
【数１１】
2009500748.tif 000013
【００４５】
と表すことができる。
【００４６】
二次導関数の最小化は、
【００４７】
【数１２】
2009500748.tif 000014
【００４８】
と表すことができる。
【００４９】
二次導関数制約条件は、変位場のｕ成分とｖ成分の両方に適用することができ、Ｅｐ（ｕ，ｖ）＝Ｅｐ（ｕ）＋Ｅｐ（ｖ）となる。膜モデルは、Ｅｌ（ｕ，ｖ）およびＥｍ（ｕ，ｖ）を最小にすることができるが、薄板モデルは、Ｅｌ（ｕ，ｖ）およびＥｐ（ｕ，ｖ）を最小にすることができる。さらに、制約条件Ｅｌ（ｕ）、Ｅｍ（ｕ）、およびＥｐ（ｕ）、ならびに制約条件Ｅｌ（ｖ）、Ｅｍ（ｖ）、およびＥｐ（ｖ）は、独立の制約条件であると理解すべきである。そこで、ｕ＝０のときに、Ｅｌ（ｕ）、Ｅｍ（ｕ）、およびＥｐ（ｕ）は、最小にされ、次の最小化は式
Ｅ（ｖ）＝αｌＥｌ（ｖ）＋αｍＥｍ（ｖ）＋αｐＥｐ（ｖ）    （１２）
に対し実行することができるが、ただし、αｌ、αｍ、およびαｐは、最小にされる誤差に対する重み付け係数である。強い制約条件が使用される場合、Ｅ（ｖ）＝０であり、αｌ＝∞である。式（１２）は、ｖに関して線形なので、これは、共役勾配ディセントを多重分解能アプローチとともに使用して解くことができる。このようなプロトコルを使用した結果は、図３に関して例示されている。
【００５０】
角度、縦横比、および曲率に関して第３の（複数の）制約条件を強制すると、新しいインク軌道と元のインクとの間に局所的制約条件が適用可能である。例えば、ｘ（ｔ）およびｙ（ｔ）を、ラバーシート補間が適用された手書き文字のインク軌道にそった点の座標とする。さらに、ΧｌおよびΨｌを、Ｊ上の点の部分集合についてインクを通したい目標点とする。そこで、目標制約条件は、
【００５１】
【数１３】
2009500748.tif 000015
【００５２】
と書くことができる。
【００５３】
上述のように、ラバーシート補間により、手書きデジタルインク中にねじれおよび／または曲率の変化が生じうる。したがって、ワーピング時に手書き文字のこのような望ましくない変形が生じるのを防ぐ制約条件を選択し、および／または導入することができ、これにより、変位された曲線ｘ（ｔ）、ｙ（ｔ）の曲率を元の曲線Ｘ（ｔ）、Ｙ（ｔ）の曲率に結び付ける。この制約条件は、勾配ディセント技術を使用して最適化され、また最適化のパラメータ空間内にいたずらに大きいな固有値を生じさせる可能性のある任意に大きな勾配を生じないような条件とすることができる。例えば、曲率ｘ（ｔ）、ｙ（ｔ）に対する従来の曲率定義は、
【００５４】
【数１４】
2009500748.tif 000016
【００５５】
と表すことができる。
【００５６】
上記の曲率定義は、直線の場合の０から方向が急に逆転する場合の任意に大きな値まで変化しうる。さらに、そのような定義は、勾配ディセント技術を使用して最適化された場合に不安定である。したがって、手書き文字曲率の定義および最適化を簡単に行えるように、本明細書で説明されているさまざまな態様に従って制約条件
【００５７】
【数１５】
2009500748.tif 000017
【００５８】
が考案され、最適化されるが、ただし、θ（ｔ）は、曲線ｘ（ｔ）、ｙ（ｔ）上の３つの連続する点の間の角度として定義され、Θ（ｔ）は、曲線Ｘ（ｔ）、Ｙ（ｔ）上の３つの連続する点の間の角度として定義される。さらに、重複する連続点は、上記定義の最適化を容易にするために禁止することができる。ｘ（ｔ）およびｙ（ｔ）に関するＥｘ（ｘ，ｙ）の導関数は、最適化を容易にするために、至るところで有界であるとすることができる。
【００５９】
連続する点の間の距離の好ましくない大きさの偏差を軽減するために、
【００６０】
【数１６】
2009500748.tif 000018
【００６１】
となるように、追加の制約条件をインク軌道にそって強制することができ、ただし、ｌ（ｔ）おおびＬ（ｔ）は、それぞれ、曲線ｘ（ｔ）、ｙ（ｔ）およびＸ（ｔ）、Ｙ（ｔ）上の２つの連続する点の間の距離として定義される。両方の制約条件（例えば、式１５および１６）が完全に満たされた場合、インク部分および／またはセグメントは、そのまま回転させることができる。
【００６２】
「角度」制約条件は、他の制約条件が強制される方法と比べたときに比較的緩和されている方法で手書き文字中の曲線の絶対角度に対し強制することができる。角度制約条件は、
【００６３】
【数１７】
2009500748.tif 000019
【００６４】
のように、ｔ交差、アクセント記号など他の方法では制御されないインクの部分を制御するが、ただし、
【００６５】
【数１８】
2009500748.tif 000020
【００６６】
は、曲線ｘ（ｔ）、ｙ（ｔ）上の２つの連続する点の間の角度として定義され、
【００６７】
【数１９】
2009500748.tif 000021
【００６８】
は、曲線Ｘ（ｔ）、Ｙ（ｔ）上の２つの連続する点の間の角度として定義される。最後に、
ＥＲ（ｘ，ｙ）＝βｌＥｌ（ｘ，ｙ）＋βｃＥｃ（ｘ，ｙ）＋βｌＥｌ（ｘ，ｙ）＋βａＥａ（ｘ，ｙ）    （１８）
となるように最適化を実行できる。
【００６９】
ラバーシート最適化とは対照的に、ＥＲは、ｘおよびｙに関して非線形度が高く、複数の極小値を示しうる。ラバーロッド技術では、インクの極値を事前整形された「ラバーロッド」（例えば、調節可能な直線的次元）にそって変位させ、極値を対応する直線にそって所望の位置にワープさせる。以下の図３および４に示されているように、ラバーシート変位技術とラバーロッド変位技術の組合せは、補間コンポーネント１０６および変位コンポーネント１０８により実行され、これにより、手書きのデジタルインクの所望の正規化および美化を施すことができ、その一方で、それぞれの技術は他の好ましくない副作用を軽減する。
【００７０】
次に図２を参照すると、さまざまな態様によるデジタルインク手書き文字中の極値を分類する畳み込み分類器２００が例示されている。分類器２００は、タブレット型ＰＣなどと連携して生成されるような、デジタル手書き文字を含むピクセル画像２０２の入力を受け取ることができる。例えば、このような画像２０２は、分類される極値を中心とする４５×８５ピクセル画像とすることができる。この場合、分類される極値は、画像２０２内の単語「ｔｅｓｔ」の文字「ｓ」の頂点の中心線点である。画像２０２内に現れる十字線は、入力の一部ではなく、分類される極値をはっきり指摘するために画像２０２内に表示される。重み２０４および２０６の２つの層は、実線の矢印により示されるように、５×５サブサンプリング畳み込みカーネルとして例示されている。重み層２０８および２１０の第２の対は、完全接続層であり、破線の矢印で示されている。第１の畳み込み層２１２は、この実施例によれば５０個の特徴を有しているが、第２の畳み込み層２１４は、５つの特徴を含む。第３の層２１６は、１００個のユニットを含み、完全接続されている。分類器２００は、５つのユニット（例えば、下線、ベースライン、その他、中心線、および上線に対するそれぞれのラベルについて１つ）を出力することができ、当業者であれば理解するように、例えば、クロスエントロピー技術により学習させることができる。
【００７１】
従来の畳み込み分類器は、単独で使用された場合、間違いやすく、ラベル付け器は、あいまいな極値については一致しない場合がある。例えば、一実施例によれば、デジタルインクで手書きされた約１０，０００個の単語のデータベースは、畳み込み分類器によりラベル付けすることができる。このデータベース内の単語は、平均長が５文字であり、１単語当たり平均４つの極値を持ちうる。文字「ｆ」の底は、手書き文字により、ベースライン極値、下線極値（例えば、ディセンダーなど）、２つの極値の間などとなりうるという点で、あいまいになりがちな極値の一例となっている。同様に、筆記体の「ｅ」は、ほぼ間違いなくベースラインまたは「その他」となりうる。以下の表１は、約１０，０００個の単語で学習し、５００個を超える単語の異なる部分集合について検査された分類器に基づく誤りデータを例示している。
【００７２】
【表１】
2009500748.tif 000022
【００７３】
畳み込みニューラルネットワーク分類器およびヒストグラム射影に対する最小値および最大値誤り率が表１に示されている。それぞれの行で、誤りパーセンテージは、与えられたカテゴリに対する誤りの数を表す。「ＮＮ（ｈａｒｍ．）」列は、最も有害な誤差を表す。「その他」分類は、正規化／美化アルゴリズムによる影響を受ける必要がないため、極値を「その他」として誤分類するのは、他のタイプの誤りに比べて有害度が低いが、「その他」極値を別の何かと誤分類することは、有害である可能性がある。しかし、あいまいな極値が生じるにもかかわらず、対象システムおよび方法は、８４％を超える精度で極値を分類することができる。
【００７４】
図３は、さまざまな態様により、デジタルインク手書き文字を正規化するときに、式（１２）を解くために共役勾配降下プロトコルを使用する多重分解能技術の後のデジタル手書き文字サンプル３００を例示する図である。正規化を実行するための閾値パラメータは、手書きスタイルの多様さおよび／またはバラツキを補正するのに必要に応じて調節することができる。サンプル３００は、上述のシステム１００に入力できるような元の手書き文字を表す第１の行３０２を含む。第２の行３０４は、αｌ＝∞、αｍ＝０．０１、およびαｐ＝１の場合にラバーシート変位／補間技術が実行された後の手書き文字サンプルを例示している。例示されているように、２Ｄラバーシート変位は、目標制約条件（例えば、アライメント制約条件および空間的特徴保存制約条件）を満たすうえで効果的であり、また「ａｒｃｈｉｔｅｃｔ」の中の「ｔ」上の交差など、手書きインクのさまざまな部分の間の空間的関係を保存する。しかし、第１の「ｃ」は、平たくされており、「ｓ」は、ねじれており、ｔ交差の傾斜は、悪影響を受けていることに留意されたい。
【００７５】
サンプル３００の第３の行３０６は、図１に関して上で説明されているように、１次元（１Ｄ）ラバーロッド変位技術を適用された手書き文字入力（例えば、行３０２など）を例示している。この特定の実施例では、βｌ＝０．００１、βｌ＝０．０１、βｃ＝１、およびβａ＝０．０２である。ラバーロッド技術は、手書き行３０６内のインク部分の間の２Ｄ空間的関係を保存しない。例えば、第１の「ａ」はそれ自身と交差し、その出現は、元の手書き行３０２内に存在していない。さらに、ｔ交差は放棄されており、もはやそれぞれの「ｔ」と交差しない。そのため、２Ｄラバーシート補間技術および１Ｄラバーロッド変位技術には個々の欠点があることがわかる。しかし、それぞれの欠点は、これら２つの技術を同時に使用して（例えば、上述の同じパラメータを使用して）手書き文字の第４の行３０８により例示されているように、単一のデジタルインク手書き文字入力に対し所望のすべての制約条件を強制することにより軽減されうる。
【００７６】
図４は、元の手書きサンプルおよび正規化のさまざまな段階におけるサンプルの複数のバージョンを含む一連の手書き文字サンプル４００を例示する図である。元の手書き文字サンプル４０２は、正規化を必要とする複数のインク部分を有する単語「ａｒｅａｓ」を含み、回帰線（例えば、実線のベースラインおよび破線の中心線）を表す。サンプル４０４は、αｌ＝∞、αｍ＝０．０１、およびαｐ＝１である、ラバーシート補間技術のみの後の手書き文字サンプルの一例である。第２の「ａ」の上および／または近くにある２点は、ベースライン上に望ましくない形で圧縮され、不自然で有害な効果をもたらすことに留意されたい。同様に、サンプル４０６は、βｌ＝０．００１、βｌ＝０．０１、βｃ＝１およびβａ＝０．０２である、ラバーロッド変位技術のみを適用された手書き文字の一例である。以下でわかるように、第１の「ａ」は、それ自身と交差させられているが、第２の「ａ」は、誇張された第１のループを示し、「ｓ」は、望み通りにベースラインへ変位されていない。このような変形は、美的に望ましくないだけでなく、文字認識システムが手書き単語を適切に解釈することをも妨げうる。
【００７７】
サンプル４０４により示されているようなラバーシート補間の望ましくない効果を軽減するために、その後にラバーロッド変位技術をサンプルに適用することにより剛性を強制することができる。例えば、ラバーシート変形が計算され、対応する変位が適用され、これにより新しいＸ（ｔ）、Ｙ（ｔ）目標軌道が計算されうる。目標軌道は、ラバーロッド制約条件（Ｊはすべての点を含む）のＥｌ（ｘ，ｙ）の目標とすることができ、次いで、ＥＲ（ｘ，ｙ）が最適化されうる。サンプル４０８は、ラバーシート補間が適用され、その後ラバーロッド変位技術が適用されたデジタル手書き文字の一例を示している。
【００７８】
図５は、美化／正規化手順におけるさまざまな段階で、タブレット型ＰＣ上で書くことができるような一連の２行段落手書き文字サンプル５００を例示している。第１のサンプル５０２は、比較のため、操作が行われる前の元のインクを表す。第２のサンプル５０４は、ベースラインおよび中心線のワーピングの後の元のインクを表す。最小値および最大値は、図２に関して説明されている分類器によりラベル付けされている。「その他」、「下線」、および「上線」というラベルが付けられている最小値および最大値は、ワーピングを制約しない。「Ｈｉｓ」の「ｉ」の上の点は、分類器により間違って中心線としてラベル付けされており、望ましくないワープを引き起こす。サンプル５０６は、手動によるラベル付けを行う、インクに対するアフィン変換の効果を例示している（例えば、ワーピングなし）。手動ラベル付けと連携するワーピングの効果は、サンプル５０８に見られ、これは、本明細書で説明されている分類器を使用して得られる結果を例示している。回転および平行移動変位を除いてインクを無変化のままにするアフィン変換とワーピングとの差を例示するために、サンプル５０６および５０８が用意された。
【００７９】
図６は、デジタルインク手書き文字中の極値を分類し、手書き単語のワーピングを行わせ区切ることなく手書き文字のバラツキを最小に抑えることを容易にするシステム６００を例示している。システム６００は、タブレット型ＰＣなどで生成できる、デジタル生成インク書き込みなどの入力を受け取り、インク文字の局所的最小値（例えば、下線、ベースライン、その他）および局所的最大値（例えば、中心線、上線、その他）にラベルを付ける分類器コンポーネント６０２を備える。分類器コンポーネント６０２により生成される情報は、例えば、「ラバーシート」ワーピング技術を「ラバーロッド」ワーピング技術と連携して適用することにより、上で詳述したように、インクを正規化するために使用できる。
【００８０】
分類器コンポーネント６０２は、ラベル付けされたデジタルインク（例えば、デジタル手書きデータ内のラベル付けされた最大値および／または最小値）に関係する情報を受け取ることができ、複数直線回帰技術を実行して下線（例えば、ディセンダーライン）、ベースライン、中心線、上線、および／または手書き文字サンプルまたは入力の点同士を線引きするために使用できる他の好適なマーカー線の間の相対的オフセットを評価することができる回帰コンポーネント６０４に動作可能なように結合される。最大値および最小値毎に新しい所望の位置を線引きするために、相対的オフセットが使用できる。補間コンポーネント６０６は、回帰コンポーネント６０４からオフセット情報を受け取り、さまざまな補間技術および／または制約条件を使用することによりオフセットおよび／または点変位を２次元（２Ｄ）格子に補間することができる。
【００８１】
例えば、一態様によれば、補間コンポーネント６０６は、「ラバーシート」（図１に関して上で説明されている）ワーピング制約条件を使用することができる。変位コンポーネント６０８は、補間の結果生じる望ましくないインクおよび／またはデジタルインク中の曲率を軽減することができ、変位コンポーネント６０８は、補間コンポーネント６０６から補間された手書きデータを受け取り、元のインクと補間されたインクとの間に曲率および／または圧縮制約条件を強制する。例えば、変位コンポーネント６０８は、図１に関して上で説明されている、「ラバーロッド」技術を使用してそのような制約条件を強制することができる。
【００８２】
システム６００は、さらに、分類コンポーネント６０２、回帰コンポーネント６０４、補間コンポーネント６０６、および／または変位コンポーネント６０８のうちの１つまたは複数に動作可能なように結合され、極値ラベル付けに関係する情報、補間および／または変位アルゴリズム、極値分類アルゴリズム、およびデジタル手書き環境においてインク正規化／美化をもたらすことに関係する他の何らかの好適な情報を格納するメモリ６１０を備えることができる。プロセッサ６１２は、システム６００（および／またはメモリ６１０）の１つまたは複数のコンポーネント６０２、６０４、６０６、および／または６０８に動作可能なように接続され、これにより、インク正規化、美化、極値分類、回帰、補間、変位などに関係する情報の分析を行うことが簡単になる。プロセッサ６１２は、分類コンポーネント６０２（および／またはシステム６００の他のコンポーネント）により受け取られる情報の分析および／または生成専用のプロセッサ、システム６００の１つまたは複数のコンポーネントを制御するプロセッサ、および／または分類コンポーネント６０２（および／またはシステム６００の他のコンポーネント）により受け取られる情報の分析と生成の両方を行い、システム６００の１つまたは複数のコンポーネントを制御するプロセッサとすることができることは理解されるであろう。
【００８３】
メモリ６１０は、さらに、本明細書で説明されているように、極値分類を生成すること、補間、および／または変位技術（例えば、ラバーシート、ラバーロッドなど）などに関連付けられているプロトコルを格納することができ、それにより、システム６００は、格納されているプロトコルおよび／またはアルゴリズムを使用して、インク正規化および美化を行い、デジタル手書き文字のバラツキを軽減してテキスト認識などの改善を行いやすくすることができる。本明細書で説明されているデータストア（例えば、メモリ）コンポーネントは、揮発性メモリまたは不揮発性メモリのいずれかとするか、または揮発性メモリと不揮発性メモリの両方を備えることができることは理解されるであろう。例えば、限定はしないが、不揮発性メモリとしては、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、プログラム可能ＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、電気的プログラム可能ＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能ＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、またはフラッシュメモリがある。揮発性メモリとしては、外部キャッシュメモリとして動作するランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）がある。例えば、限定はしないが、利用可能なＲＡＭとしては、同期ＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、同期ＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、Ｄｏｕｂｌｅ  Ｄａｔａ  Ｒａｔｅ  ＳＤＲＡＭ（ＤＤＲ  ＳＤＲＡＭ）、Ｅｎｈａｎｃｅｄ  ＳＤＲＡＭ（ＥＳＤＲＡＭ）、Ｓｙｎｃｈｌｉｎｋ  ＤＲＡＭ（ＳＬＤＲＡＭ）、およびＤｉｒｅｃｔ  Ｒａｍｂｕｓ  ＲＡＭ（ＤＲＲＡＭ）などさまざまな形態のものがある。本発明のシステムおよび方法のメモリ６１０は、限定はしないが、これらのメモリおよび他の好適な種類のメモリを備えることを意図されている。
【００８４】
図７は、デジタルインク手書き文字中の極値を分類し、手書き単語のワーピングを行わせ区切ることなく手書き文字のバラツキを最小に抑えることを容易にするシステム７００を例示している。システム７００は、デジタルインク手書き文字などの入力を受け取り、その中の極値にラベル（例えば、下線、ベースライン、中心線、上線、その他など）を付ける分類器コンポーネント７０２、および分類器コンポーネント７０２から情報を受け取り、そのような情報を分析して複数直線回帰技術を利用して手書き文字の中の相対的オフセットを決定する回帰コンポーネント７０４を備える。補間コンポーネント７０６は、回帰コンポーネント７０４に動作可能なように関連付けられており、図１に関して説明されているラバーシート技術などの補間技術を手書き文字に対して実行する。ラバーシート技術の実行が完了した後、変位コンポーネント７０８は、ラバーロッド技術を使用して、ラバーシート技術により生じた望ましくない変形を軽減し、剛性制約条件を強制することができるが、これも図１に関して説明されているとおりである。
【００８５】
システム７００は、さらに、図６に関して上で詳述されているようにメモリ７１０およびプロセッサ７１２を備えることができる。さらに、ＡＩコンポーネント７１４は、分類器コンポーネント７０２、回帰コンポーネント７０４、補間コンポーネント７０６、および／または変位コンポーネント７０８と動作可能なように関連付けることができ、極値分類および／またはラベル付け、手書きのあいまいさなどに関する推論を実行することができる。本明細書で使用しているように、「推論する」または「推論」という用語は、一般に、イベントおよび／またはデータを介して得られるような一組の観察結果から、システム、環境、および／またはユーザの状態を推理または推論するプロセスを指す。推論は、特定のコンテキストまたはアクションを識別するために使用されることができ、または例えば、複数の状態にわたる確率分布を生成することができる。推論は確率的であってよい、つまり、データおよびイベントの考察に基づいて注目している状態にわたる確率分布を計算することができる。推論は、さらに、一組のイベントおよび／またはデータから高水準のイベントを構成するために使用される手法を指す場合もある。このような推論を行うことで、イベント同士が時間的に近い関係による相関関係があるかどうか、またイベントおよびデータが１つまたは複数のイベントおよびデータソースを発生元としているかどうかに関係なく、一組の観察されたイベントおよび／または格納されているイベントデータから新しいイベントまたはアクションが構築される。
【００８６】
一実施例によれば、ＡＩコンポーネント７１４は、定義済みの極値カテゴリ（例えば、ベースライン、下線、中心線、上線など）に入らないことについてあいまいであり、したがって、「その他」として分類されるインク部分に対し適切な分類を推論することができる。この実施例によれば、孤立線、点などのインク部分は、分類を必要とすると判断できる。ＡＩコンポーネント７１４は、プロセッサ７１２および／またはメモリ７１０と連携して、そのインク部分が誤ったマークまたは偶然のストロークではないと判定しうる。ＡＩコンポーネント７１４は、そのインク部分が、実際には、孤立したストローク（例えば、ｔ交差、「ｉ」における点など）であると推論する場合がある。このような場合、ＡＩコンポーネント７１４を使用すると、あいまいさを軽減し、デジタル手書き文字の視認性を改善するのに可能な最も効率的な方法で、その親文字にストロークを復元することが簡単に行える。前記の実施例は、実際に例示的であり、ＡＩコンポーネント７１４により行うことができる推論の範囲またはＡＩコンポーネント７１４がそのような推論を行う方法を制限することを意図していない。
【００８７】
さまざまな態様によれば（例えば、極値分類、手書き文字変位、ワーピング、視認性改善などに関して）、ＡＩコンポーネント７１４および／または分類器コンポーネント７０２は、さまざまな人工知能ベースのスキームを使用することができる。例えば、識別された極値に適用すべきラベルを決定するプロセスは、自動分類器システムおよびプロセスを利用することで実行しやすくなる。さらに、極値があいまいな場合、分類器を使用して、どの極値ラベルが最もよく適合しているかを決定することができる。
【００８８】
分類器は、入力属性ベクトルｘ＝（ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４，ｘｎ）を、入力があるクラスに属している信頼度にマッピングする関数、つまりｆ（ｘ）＝ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ（ｃｌａｓｓ）である。このような分類では、確率論および／または統計ベースの解析（例えば、解析効用および費用を考慮する）を使用して、ユーザが自動的に実行されることを望んでいるアクションを予測または推論することができる。デジタル生成手書き文字の場合、例えば、属性は、書かれた文字の終点、文字生成に関連付けられた時間軌道、または時間軌道、手書きなどから導かれる他のデータ特有の属性とすることができ、これらのクラスは、文字に適用することができる最大値および最小値ラベルなどの、注目するカテゴリまたは領域である。
【００８９】
サポートベクターマシン（ＳＶＭ）は、採用できる分類器の一例である。ＳＶＭは、可能な入力の空間内の超曲面を見つけることにより動作し、その超曲面では、非トリガイベントからのトリガ基準を分割しようとする。直観的には、これにより、分類は、学習データに近いが、同一ではないデータを検査するのに正しいものとなる。他の指向および無指向モデル分類アプローチは、例えば、単純ベイズ、ベイズネットワーク、決定ツリー、および確率分類モデルを含み、独立の異なるパターンを使用できることを規定する。本明細書で使用されているような分類は、優先するモデルを開発するために使用される統計回帰を含む。
【００９０】
本明細書から容易に理解されるように、本発明では、明示的に学習される（例えば、ジェネリックな学習データを介して）とともに、暗示的にも学習される（例えば、ユーザ行動を観察したり、外部の情報を受け取ることを介して）分類器を使用できる。例えば、ＳＶＭは、分類器のコンストラクタおよび機能選択モジュール内の学習および学習段階を介して構成することができる。そのため、（複数の）分類器を使用して、限定はしないが、与えられた最大値または最小値にどのラベルを割り当てるべきかを所定の基準に従って決定することなどを含む、多数の機能を自動的に実行することができ、特徴はデジタル手書き文字をワープするときに厳密に保存される。基準は、限定はしないが、最大値または最小値の初期位置、最大値または最小値の所望の位置などを含むことができる。
【００９１】
図８〜１０を参照すると、本発明のいくつかの態様による流れ図が例示されている。説明を簡単にするために、本明細書に例えば流れ図の形で示されている方法は、一連の活動として示され、説明されているが、本発明は、一部の活動が本発明により本明細書に示され説明されているのと異なる順序で、および／または他の活動と同時に発生しうるので、活動の順序によって制限されないことは理解され、認識されることであろう。例えば、当業者であれば、代替えとして方法を一連の相互に関連のある状態またはイベントとして状態図などの中に表されることが可能であることを理解し、認識するであろう。さらに、本発明による方法を実施するために、例示されているすべての活動が必要なわけではない。
【００９２】
図８は、タブレット型ＰＣなどでのデジタル生成手書き文字、スキャンされた手書きドキュメントなどを正規化し、美化する方法８００を例示している。８０２で、入力画像を受け取ることができる。画像は、例えば、タブレット型ＰＣ上で生成されたドキュメント、スキャンされた画像などとすることができ、またデジタイズされた手書き文字の１つまたは複数の部分を含むことができる。８０４において、このような部分は、人および／またはコンピュータ実行可能文字認識アプリケーションにおける視認性を改善するために本明細書で説明されている態様により正規化および／または美化が実行可能であることを示すことが容易になるように識別できる。
【００９３】
８０６で、手書き文字中の極値が識別され、分類されることができる。例えば、さまざまな極値カテゴリは、限定はしないが、下線極値、ベースライン極値、中心線極値、上線極値、先行するカテゴリに当てはまらない極値に関係する「その他」極値などを含むことができる。当業者であれば理解するように、本明細書で説明されている方法およびシステムに関して精度および／またはスケーラビリティを容易に高められるように、極値ラベルおよび／またはカテゴリをいくつでも使用することができる。例えば、タブレット型ＰＣ上で生成された手書き文字画像の場合、タブレットペンまたはスタイラスに関連付けられたタイムスタンプを、タブレット型ＰＣから集めて、利用し、必要ならば手書き文字の１Ｄワーピングを容易にすることができる。手書き文字画像がスキャンされたドキュメントであるか、または時間軌道が利用可能でない他の画像である場合、その画像は、１Ｄ軌道格子に補間されることができ、リンクされている（例えば、インクストロークにより接続されている）格子上の点に、図１に関して上述のさまざまな剛性制約条件を適用することができる。
【００９４】
８０８において、手書き文字は、複数の制約条件に従ってワープされ、中のデジタルインクを正規化し、視認性を改善することができる。例えば、ラバーシート技術などの２Ｄ変位プロトコルを使用して、図１および式（８）〜（１２）に関して説明されているように、複数の曲率および圧縮制約条件を強制することを容易にすることができる。次いで、これもまた図１ならびに式（１３）および（１５）〜（１８）に関して説明されているように、例えば、ラバーロッド変位技術を使用して、剛性制約条件を強制することができる。この方法では、手書き文字画像は、ラバーシート技術またはラバーロッド技術を単独で強制した結果、生じうる望ましくない変形をもたらすことなく美化されうる（例えば、視認性が高められる）。
【００９５】
図９は、本明細書で説明されているさまざまな態様により視認性を改善するためにデジタル手書き文字を美化し、正規化する方法９００を例示する図である。９０２において、手書きテキストを含むデジタル画像中の極値が評価され、分類されることができる。例えば、ラベルを手書きインク極値に自動的に追加して、極値などの複数の極値線のうちのどれを揃えることを意図しているか（例えば、上線、中心線、ベースライン、下線、その他など）を示すことができる。このような極値識別は、例えば、タブレット型ＰＣ上で手書き文字を生成することに関連付けられた時間軌道を使用することで簡単に行えるようにできる。カスタマイズされた分類器を生成し、および／または使用して、手書き文字画像中のそれぞれの極値に対する分類結果を出力することができる。図１および２に関して説明されている畳み込みニューラルネットワークなど、分類器を専用のものとすることができ、ラベルは、上述の極値線、および／または文字（例えば、「ａ」、「ｂ」など）を含むことができることは理解されるであろう。ラベルおよび／または分類は、限定はしないが、他の種類の画像（例えば、図面、印刷テキストなど）に対する手書き文字の検出、自動手書き文字認識の前処理を容易にするためのワーピングありまたはワーピングなしでのインクの正規化、自動手書き文字認識アプリケーションの構成、見る人のための視認性改善など、複数の目的のために使用することができる。
【００９６】
９０４において、極値点は、それぞれの点が分類された所望の極値線に揃えることができる（例えば、「ｅ」などの小文字の上側の極値は、中心線に揃えられる、など）。視認性をさらに改善するために、９０６において、複数の制約条件を強制し、アライメント、特別な特徴（例えば、インクストローク間の交差、インクの部分の間の距離など）などを保存することができる。図１ならびに式（８）〜（１２）に関して説明されているように、例えば、ラバーシート変位アルゴリズムを使用することにより、９０６でそのような制約条件を強制することができる。曲率、縦横比、インクストロークの角度などに対する望ましくないねじれおよび／または効果を軽減するために、９０８で、局所的インク特徴保存制約条件を適用し、強制することができる。例えば、１Ｄラバーロッド技術を使用して、図１ならびに式（１３）および（１５）〜（１８）に関して詳述されているように、元のインク軌道と新しいインク軌道との間で制約条件を維持することができる。この方法では、２Ｄラバーシート変位技術の後に１Ｄラバーロッド変位技術を実行することで、インクの正規化および美化を容易にし（例えば、視認性改善）、手書き文字のバラツキを最小にし、見る人および／または手書き文字認識アプリケーションによる識別が簡単になるようにできる。
【００９７】
図１０は、本明細書で説明されているさまざまな態様により専用の分類器および組合せ変位プロトコルを使用することによりデジタル手書き文字の視認性を改善する方法を例示する図である。１００２において、タブレット型ＰＣ上で手書きされた画像、スキャンされた手書きドキュメントなどのデジタル手書き文字入力を受け取り、デジタル手書き文字を含む画像の一部を識別し、手書きでないテキスト、画像などから区別することができる。１００４において、極値は、図８に関して説明されているのと似た方法で、および／または図１の分類器プロトコルに関して説明されているように、識別され、ラベル付けされうる。
【００９８】
１００６において、例えば、上の式（１）〜（７）に関して説明されているような複数直線回帰技術を使用して、極値ラベル間のオフセットが決定され、および／または評価されることができる。１００６におけるオフセット情報および関係の決定により、補間／変位プロトコルの実行時にそれぞれの直線にそれぞれの点を揃えることができる最適な変位の計算を容易に行うことができ、これにより手書き文字がワープされ、視認性が改善される。１００８において、手書き文字画像は、２Ｄ格子に補間することができる。このようなことは、アライメントおよび特別な特徴保存制約条件を強制する、ラバーシート技術を使用して実行することができる。
【００９９】
１０１０において、曲率および圧縮制約条件を強制して、手書きインクを正規化することができる。例えば、ラバーシート補間に関連付けられているアライメント制約条件は、垂直変位を制約し、文字「ｄ」が垂直方向に圧縮されて文字「ａ」などになるのを防ぐことができる。同様に、空間的特徴保存制約条件を強制することで、インクの一部の間の交差と距離を保存することができる。このような制約条件は、例えば、文字「ｕ」がその上側部分のところで細くなり文字「ａ」に似てしまうといったことなどを防ぐことができる。さらに、曲率制約条件を強制することで、曲線、ねじれなどの逆転を防ぐことができる。１０１２において、正規化された手書き文字画像はバラツキが減らされ、視認性が改善された状態で出力され、見る人および／またはコンピュータ実行可能手書き文字認識アプリケーションに見せることができる。
【０１００】
次に、図１１を参照すると、開示されているアーキテクチャを実行する動作が可能なコンピュータのブロック図が示されている。本発明のさまざまな態様の他の背景状況を示すために、図１１および以下の説明は、本発明のさまざまな態様を実装できる好適なコンピューティング環境１１００の簡潔な概要的説明を行うことを意図している。本発明は、１つまたは複数のコンピュータ上で実行できるコンピュータ実行可能命令の一般的な背景状況において上で説明されているが、当業者であれば、本発明は、他のプログラムモジュールと組み合わせて、および／またはハードウェアとソフトウェアとの組合せとしても実装できることを理解するであろう。
【０１０１】
一般に、プログラムモジュールは、特定のタスクを実行する、または特定の抽象データ型を実装するルーチン、プログラム、コンポーネント、データ構造体などを含む。さらに、当業者であれば、本発明の方法は、それぞれ、１つまたは複数の関連する装置に動作するように結合できる、シングルプロセッサまたはマルチプロセッサコンピュータシステム、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、さらにはパーソナルコンピュータ、ハンドヘルドコンピューティング装置、マイクロプロセッサベースまたはプログラム可能家電製品などを含む、他のコンピュータシステム構成で実施できることを理解するであろう。
【０１０２】
本発明の例示されている態様は、通信ネットワークを通じてリンクされているリモート処理装置によりいくつかのタスクが実行される分散コンピューティング環境で実施することもできる。分散コンピューティング環境では、プログラムモジュールは、ローカルおよびリモートの両方のメモリ記憶装置内に配置されうる。
【０１０３】
コンピュータは、通常、さまざまなコンピュータ可読媒体を含む。コンピュータ可読媒体は、コンピュータによってアクセスできる媒体であればどのような利用可能な媒体でもよく、揮発性および不揮発性媒体、取り外し可能および取り外し不可能媒体を含む。例えば、限定はしないが、コンピュータ可読媒体は、コンピュータ記憶媒体および通信媒体を含むことができる。コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造体、プログラムモジュール、またはその他のデータなどの情報を格納する任意の方法または技術で実装される揮発性および不揮発性、取り外し可能および取り外し不可能媒体を含む。コンピュータ記憶媒体は、限定はしないが、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリまたはその他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタルビデオディスク（ＤＶＤ）またはその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またはその他の磁気記憶装置、または目的の情報を格納するために使用することができコンピュータによりアクセスできるその他の媒体を含む。
【０１０４】
通信媒体は、通常、コンピュータ可読命令、データ構造体、プログラムモジュール、または搬送波もしくはその他のトランスポートメカニズムなどの変調データ信号によるその他のデータを具現するものであり、任意の情報配信媒体を含む。「変調データ信号」という用語は、信号内に情報を符号化するような方法で特性のうちの１つまたは複数が設定または変更された信号を意味する。例えば、限定はしないが、通信媒体としては、有線ネットワークまたは直接配線接続などの有線媒体、および、音響、ＲＦ、赤外線、およびその他の無線媒体などの無線媒体がある。上記のいずれの組合せもコンピュータ可読媒体の範囲に収まらなければならない。
【０１０５】
図１１を再び参照すると、コンピュータ１１０２を含む本発明のさまざまな態様を実装するための環境例１１００が例示されており、またコンピュータ１１０２は、処理ユニット１１０４、システムメモリ１１０６、およびシステムバス１１０８を備える。システムバス１１０８は、限定はしないが、システムメモリ１１０６を含むシステムコンポーネントを処理ユニット１１０４に結合する。処理ユニット１１０４は、さまざまな市販プロセッサがあるがそのうちのどれでもよい。デュアルマイクロプロセッサおよびその他のマルチプロセッサアーキテクチャも、処理ユニット１１０４として採用することができる。
【０１０６】
システムバス１１０８は、メモリバス（メモリコントローラを備える、または備えない）、周辺機器バス、およびさまざまな市販のバスアーキテクチャのどれかを使用するローカルバスにさらに相互接続できる数種類のバス構造のうちのいずれでもよい。システムメモリ１１０６は、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）１１１０およびランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１１１２を含む。基本入出力システム（ＢＩＯＳ）は、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭなどの不揮発性メモリ１１１０に格納され、ＢＩＯＳは、起動時などにコンピュータ１１０２内の要素間の情報伝送を助ける基本ルーチンを含む。ＲＡＭ  １１１２は、さらに、データをキャッシュするためのスタティックＲＡＭなどの高速ＲＡＭも含むことができる。
【０１０７】
コンピュータ１１０２は、さらに、好適な筐体（図には示されていない）に入れて外部で使用するように構成することも可能な、内蔵ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）１１１４（例えば、ＥＩＤＥ、ＳＡＴＡ）、磁気フロッピー（登録商標）ディスクドライブ（ＦＤＤ）１１１６（例えば、取り外しディスケット１１１８からの読み出しまたは書き込み用）、および光ディスクドライブ１１２０（例えば、ＣＤ−ＲＯＭディスク１１２２を読み込む、またはＤＶＤなどの他の大容量光媒体から読み出す、または書き込む）を備える。ハードディスクドライブ１１１４、磁気ディスクドライブ１１１６、および光ディスクドライブ１１２０は、ハードディスクドライブインターフェース１１２４、磁気ディスクドライブインターフェース１１２６、および光ドライブインターフェース１１２８によりそれぞれシステムバス１１０８に接続できる。外付けドライブ実装用のインターフェース１１２４は、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ（ＵＳＢ）およびＩＥＥＥ  １３９４インターフェース技術のうちの少なくとも一方または両方を含む。
【０１０８】
ドライブおよび関連するコンピュータ可読媒体は、データ、データ構造体、コンピュータ実行可能命令などを格納する不揮発性記憶装置を実現する。コンピュータ１１０２では、ドライブおよび媒体は、好適なデジタル形式の任意のデータの格納に対応している。上記のコンピュータ可読媒体の説明ではＨＤＤ、取り外し可能磁気ディスケット、およびＣＤまたはＤＶＤなどの取り外し可能光媒体を取り上げたが、当業者であれば、ｚｉｐドライブ、磁気カセット、フラッシュメモリカード、カートリッジなどのコンピュータにより読み取り可能な他のタイプの媒体も、例示の動作環境例で使用することができ、またそのような任意の媒体は、本発明の方法を実行するためのコンピュータ実行可能命令を格納できることは理解するであろう。
【０１０９】
オペレーティングシステム１１３０、１つまたは複数のアプリケーションプログラム１１３２、その他のプログラムモジュール１１３４、およびプログラムデータ１１３６を含む、多くのプログラムモジュールは、ドライブおよびＲＡＭ  １１１２に格納することができる。オペレーティングシステム、アプリケーション、モジュール、および／またはデータの全部または一部も、ＲＡＭ  １１１２にキャッシュすることができる。本発明は、さまざまな市販のオペレーティングシステムまたはオペレーティングシステムの組合せで実装できることは理解される。
【０１１０】
ユーザは、１つまたは複数の有線／無線入力装置、例えばキーボード１１３８およびマウス１１４０などのポインティング装置を通じてコンピュータ１１０２にコマンドおよび情報を入力することができる。他の入力装置（図に示されていない）としては、マイク、ＩＲリモートコントロール、ジョイスティック、ゲームパッド、スタイラスペン、タッチスクリーンなどがある。これらの入力装置およびその他の入力装置は、システムバス１１０８に結合されている入力装置インターフェース１１４２を介して処理ユニット１１０４に接続されることが多いが、パラレルポート、ＩＥＥＥ１３９４シリアルポート、ゲームポート、ＵＳＢポート、ＩＲインターフェースなどの他のインターフェースにより接続されることもできる。
【０１１１】
モニタ１１４４またはその他の種類の表示装置も、ビデオアダプタ１１４６などのインターフェースを介してシステムバス１１０８に接続される。コンピュータは、通常、モニタ１１４４のほかに、スピーカおよびプリンタなど、他の周辺出力装置（図に示されていない）を備える。
【０１１２】
コンピュータ１１０２は、（複数の）リモートコンピュータ１１４８などの１つまたは複数のリモートコンピュータへの有線および／または無線通信を介する論理接続を使用してネットワーク接続環境で動作することができる。（複数の）リモートコンピュータ１１４８は、ワークステーション、サーバコンピュータ、ルーター、パーソナルコンピュータ、ポータブルコンピュータ、マイクロプロセッサベースの娯楽機器、ピア装置、またはその他の共通ネットワークノードなどとすることができ、通常は、コンピュータ１１０２に関係する上述の要素の多くまたはすべてを含むが、簡単のため、メモリ記憶装置１１５０のみが例示されている。示されている論理接続は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）１１５２および／またはより大規模なネットワーク、例えば、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）１１５４への有線／無線接続を含む。このようなＬＡＮおよびＷＡＮネットワーキング環境は、オフィスおよび会社では一般的なもので、イントラネットなどの企業規模のコンピュータネットワークを円滑にし、これらはすべて、大域的な通信ネットワーク、例えば、インターネットに接続することができる。
【０１１３】
ＬＡＮネットワーキング環境で使用される場合、コンピュータ１１０２は有線および／または無線通信ネットワークインターフェースまたはアダプタ１１５６を介してローカルネットワーク１１５２に接続される。アダプタ１１５６により、無線アダプタ１１５６と通信するように配置されている無線アクセスポイントも備えることができる、ＬＡＮ  １１５２との有線または無線通信を円滑にすることができる。ＷＡＮネットワーキング環境で使用される場合、コンピュータ１１０２は、モデム１１５８を備えることができるか、またはＷＡＮ  １１５４上で通信サーバに接続されるか、またはインターネットなどにより、ＷＡＮ  １１５４上での通信を確立する他の手段を備える。モデム１１５８は、内蔵でも外付けでも、また有線装置でも無線装置でよいが、シリアルポートインターフェース１１４２を介してシステムバス１１０８に接続される。ネットワーク接続環境では、コンピュータ１１０２またはその一部に関して示されているプログラムモジュールは、リモートメモリ／記憶装置１１５０に格納されうる。図に示されているネットワーク接続は実施例であり、コンピュータ間の通信リンクを確立するのに他の手段が使用可能であることは理解されるであろう。
【０１１４】
コンピュータ１１０２は、無線通信で動作が可能なように配置された任意の無線装置またはエンティティ、例えば、プリンタ、スキャナ、デスクトップおよび／またはポータブルコンピュータ、ポータブルデータアシスタント、通信衛星、無線検出可能タグに関連付けられた機器または場所の一部のいずれか（例えば、キオスク、ニューススタンド、レストルーム）、および電話と通信するように動作可能である。これは、少なくともＷｉ−ＦｉおよびＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（商標）無線技術を含む。そのため、通信は、従来のネットワークの場合のような定義済み構造、または少なくとも２つの装置間の単にアドホックな通信とすることができる。
【０１１５】
Ｗｉ−Ｆｉ、つまりワイヤレスフィデリティを使用すると、家庭のソファに座ったまま、ホテルの寝室で、または仕事中の会議室から、無線により、インターネットに接続することができる。Ｗｉ−Ｆｉは、そのような装置、例えば、コンピュータがデータを屋内と屋外で、しかも基地局の範囲内であれば場所を限らず、送受信できる携帯電話のような無線技術である。Ｗｉ−Ｆｉネットワークでは、ＩＥＥＥ  ８０２．１１（ａ、ｂ、ｇなど）と呼ばれる無線技術を使用して、安全で信頼性の高い、高速な無線接続を実現する。Ｗｉ−Ｆｉネットワークは、コンピュータ同士を接続したり、インターネットに接続したり、有線ネットワーク（ＩＥＥＥ  ８０２．３またはＥｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）を使用する）に接続したりするために使用できる。Ｗｉ−Ｆｉネットワークは、無認可の２．４および５ＧＨｚ無線周波数帯で、例えば１１Ｍｂｐｓ（８０２．１１ａ）または５４Ｍｂｐｓ（８０２．１１ｂ）のデータ転送速度により動作するか、または両方の帯域を含む（デュアルバンド）製品を使用して動作するため、これらのネットワークは、多くのオフィスで使用されている基本的な１０ＢａｓｅＴ有線Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）ネットワークに似た現実世界のパフォーマンスを達成することができる。
【０１１６】
そこで図１２を参照すると、本発明による例示的なコンピューティング環境１２００の略ブロック図が例示されている。システム１２００は、１つまたは複数のクライアント１２０２を備える。（複数の）クライアント１２０２は、ハードウェアおよび／またはソフトウェア（例えば、スレッド、プロセス、コンピューティング装置）とすることができる。（複数の）クライアント１２０２は、例えば、本発明を採用することにより（複数の）クッキーおよび／または関連するコンテキスト情報を収容することができる。システム１２００は、さらに、１つまたは複数のサーバ１２０４も備える。（複数の）サーバ１２０４も、ハードウェアおよび／またはソフトウェア（例えば、スレッド、プロセス、コンピューティング装置）とすることができる。（複数の）サーバ１２０４は、例えば、本発明を採用することにより変換を実行するスレッドを収容することができる。クライアント１２０２とサーバ１２０４との間で可能な通信の１つは、２つ以上のコンピュータプロセス間で伝送されるように適合されたデータパケットの形で実行できる。データパケットは、例えば、クッキーおよび／または関連するコンテキスト情報を含むことができる。システム１２００は、（複数の）クライアント１２０２と（複数の）サーバ１２０４との間の通信を円滑にするために採用することができる通信フレームワーク１２０６（例えば、インターネットなどの大域的通信ネットワーク）を含む。
【０１１７】
通信は、有線（光ファイバを含む）および／または無線技術を介して円滑にすることができる。（複数の）クライアント１２０２は、（複数の）クライアント１２０２のローカルにある情報（例えば、（複数の）クッキーおよび／または関連するコンテキスト情報）を格納するために使用することができる１つまたは複数のクライアントデータストア１２０８に動作可能なように接続される。同様に、（複数の）サーバ１２０４は、複数のサーバ１２０４のローカルにある情報を格納するために使用することができる１つまたは複数のサーバデータストア１２１０に接続し動作させることができる。
【０１１８】
上述した内容は、本発明の複数の実施例を含む。もちろん、本発明を説明するためにコンポーネントまたは方法の考えられるすべての組合せを説明することは不可能であるが、当業者であれば、本発明の他の多くの組合せおよび置換が可能であることを理解できるであろう。したがって、本発明は、付属の請求項の精神と範囲内に収まるすべてのそのような変更、修正、および変更形態を包含することが意図されている。さらに、「含む、備える（ｉｎｃｌｕｄｅ）」という言い回しが詳細な説明または請求項で使用されている範囲において、「備える、含む、からなる（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」が使用された場合に請求項の中で接続語として解釈されるのでこのような用語は「備える、含む、からなる（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という用語と同様の使い方で包含的であることが意図される。
【図面の簡単な説明】
【０１１９】
【図１】さまざまな態様により区切り誤りを軽減しつつ、タブレット型ＰＣなどで作成できるようなデジタル生成手書き文字のインクワーピングを容易にするシステムを例示する図である。
【図２】さまざまな態様によるデジタルインク手書き文字中の極値を分類する畳み込み分類器（ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ  ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）を例示する図である。
【図３】さまざまな態様により、デジタルインク手書き文字を正規化するときに、共役勾配降下プロトコルを使用する多重分解能技術の後のデジタル手書き文字サンプルを例示する図である。
【図４】元の手書きサンプルおよび正規化のさまざまな段階におけるサンプルの複数のバージョンを含む一連の手書き文字サンプルを例示する図である。
【図５】美化／正規化手順におけるさまざまな段階で、タブレット型ＰＣ上で書くことができるような一連の２行段落手書き文字サンプルを例示する図である。
【図６】デジタルインク手書き文字中の極値を分類し、手書き単語のワーピングを行わせ区切ることなく手書き文字のバラツキを最小に抑えることを容易にするシステムを例示する図である。
【図７】デジタルインク手書き文字中の極値を分類し、手書き単語のワーピングを行わせ区切ることなく手書き文字のバラツキを最小に抑えることを容易にするシステムを例示する図である。
【図８】タブレット型ＰＣなどでのデジタル生成手書き文字、スキャンされた手書きドキュメントなどを正規化し、美化する方法を例示する図である。
【図９】本明細書で説明されているさまざまな態様により視認性を改善するためにデジタル手書き文字を美化し、正規化する方法を例示する図である。
【図１０】本明細書で説明されているさまざまな態様により専用の分類器および組合せ変位プロトコル（ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ  ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ  ｐｒｏｔｏｃｏｌ）を使用することによりデジタル手書き文字の視認性を改善する方法を例示する図である。
【図１１】開示されているアーキテクチャを実行するように動作可能なコンピュータのブロック図である。
【図１２】本発明による例示的なコンピューティング環境の略ブロック図である。
【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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【図１２】
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