(57)【要約】【課題】  アダプテーション・テンプレートを文字を表わす筆記情報に割り当てる方法を提供する。【解決手段】  方法は、筆記情報から複数のストローク・セグメント・ベクトルを抽出すること（ブロック６０２）、個々の基準ストローク・セグメント・ベクトルに対応する複数の格納された確率分布関数（ＰＤＦ）のうち、各抽出ストローク・セグメント・ベクトルに関して最も近いＰＤＲを決定すること（ブロック６０４）、アダプテーション・テンプレートを筆記情報に割り当てることを含む。アダプテーション・テンプレートは、各抽出ストローク・セグメント・ベクトルに関して格納された最も近いＰＤＦを識別する識別子を含み、かつ筆記情報を筆記情報により表わされる文字に関連付け（ブロック６０５）、アダプテーション・テンプレートがアダプテーション辞書に格納される（ブロック６０７）。【選択図】      図６
2006048708.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
アダプテーション・テンプレートを文字を表わす筆記情報に割り当てる方法であって、
前記筆記情報から複数のストローク・セグメント・ベクトルを抽出すること、
個々の基準ストローク・セグメント・ベクトルに対応する複数の格納された確率分布関数ＰＤＦのうち、各抽出ストローク・セグメント・ベクトルに関して最も近いＰＤＦを決定すること、
アダプテーション・テンプレートを前記筆記情報に割り当てて、アダプテーション辞書に格納することを備え、前記アダプテーション・テンプレートは、前記各抽出ストローク・セグメント・ベクトルに関して、格納された最も近いＰＤＦを識別する識別子を含み、かつ前記筆記情報を該筆記情報により表わされる文字に関連付ける、方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法において、前記複数の格納されたＰＤＦはＰＤＦ辞書及びＰＤＦコードブックの形で格納され、前記ＰＤＦコードブックに格納されるＰＤＦの数は、前記ＰＤＦ辞書のＰＤＦの数よりも少なく、前記ＰＤＦ辞書の各ＰＤＦは、前記ＰＤＦコードブックの最も類似する一つのＰＤＦを識別するポインターに関連付けられている、方法。
【請求項３】
請求項２記載の方法において、前記ＰＤＦコードブックのＰＤＦは、カルバック・ライブラー情報量を利用して変位指標を計算する、前記ＰＤＦ辞書のＰＤＦの定量化に基づいて選択される、方法。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法において、個々の基準ストローク・セグメント・ベクトルに対応する格納されたＰＤＦは、異なる基準文字に関連付けられている、方法。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法であって、更に、利用時期の値ＴｏＬを前記アダプテーション・テンプレートに割り当て、前記アダプテーション・テンプレート及び割り当てＴｏＬをアダプテーション辞書に格納することを備える方法。
【請求項６】
請求項５記載の方法において、前記アダプテーション・テンプレートを格納するステップは、最大のＴｏＬを有する前記アダプテーション辞書中の既存の入力を置き換え、他の既存の入力のＴｏＬを所定の大きさだけ増加させることを含む、方法。
【請求項７】
文字を表わす筆記情報を認識する方法であって、
前記筆記情報から複数のストローク・セグメント・ベクトルを抽出すること、
個々の基準ストローク・セグメント・ベクトルに対応する複数の格納された確率分布関数（ＰＤＦ）のうち、各抽出ストローク・セグメント・ベクトルに関して最も近いＰＤＦを決定すること、
アダプテーション・テンプレート辞書を検索して、前記決定した最も近いＰＤＦに基づいて前記筆記情報の認識に関する照合を行なうことを備え、各アダプテーション・テンプレートは、格納されたＰＤＦのうち、基準文字の各ストローク・セグメント・ベクトルに対応する一つのＰＤＦを識別する識別子を含む、方法。
【請求項８】
請求項７記載の方法であって、更に、一致するものが見つからなかった場合、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の方法に従って新規のアダプテーション・テンプレートを割り当てることを備える、方法。
【請求項９】
電子デバイスであって、
文字を表わす筆記情報を入力するためのユーザ・インターフェースと、
メモリ・ユニットと、
プロセッサとを備え、
前記プロセッサは、前記筆記情報から複数のストローク・セグメント・ベクトルを抽出し、前記メモリ・ユニットにおいて個々の基準ストローク・セグメント・ベクトルに対応する複数の格納された確率分布関数（ＰＤＦ）のうち、各抽出ストローク・セグメント・ベクトルに関して最も近いＰＤＦを決定し、アダプテーション・テンプレートを前記筆記情報に割り当て、
前記アダプテーション・テンプレートは、各抽出ストローク・セグメント・ベクトルに対応する、格納された最も近いＰＤＦを識別する識別子を含み、かつ前記筆記情報を該筆記情報によって表わされる文字に関連付け、前記アダプテーション・テンプレートは前記メモリ・ユニットにおけるアダプテーション辞書に格納される、電子デバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は概して、アダプテーション・テンプレート（ａｄａｐｔａｔｉｏｎ  ｔｅｍｐｌａｔｅ）を、文字を表わす筆記情報に割り当てる方法、文字を表わす筆記情報を認識する方法、及び電子デバイスに関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザによって変わる筆記情報に基づいて行なう文字の認識は、近年のヒューマン−デバイス・インターフェース技術における非常に困難な課題の一つである。例えば、普及が著しい携帯端末に関しては、短いテキスト・メッセージのようなテキストを入力するための簡易な方法に対する要求が一層重要になっている。タッチ・スクリーンを利用することができる場合、筆記文字（情報）の手書き認識が、漢字等の東洋の表意文字セット（これらに限定されないが）の最も自然なテキスト入力インターフェースとなる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
手書きの筆記文字のオンライン認識は、難しいパターン認識の問題として知られる。難しさの一つは、文字の大きな形状変化に起因する。種々の書き手がその日常生活においてインクで種々の形を書く。図１は漢字の２種類の形状変化を示している。図１（ａ）及び（ｂ）では、文字１００，１０２はそれぞれ標準形であり、文字１０４，１０６はユーザによって変わる変形例をそれぞれ示す。統計的パターン認識法を適用することにより、認識器はトレーニング・サンプルに現われたこれらの文字形をほぼ正確に認識することができる。しかし、実際には、全てのこれらの変化を網羅する十分な数のトレーニング・サンプルを収集するのは、ほとんど不可能である。
【０００４】
従って、認識器に関する順応性の高い技術であって、かなり複雑な文字を表わす速記による筆記情報のようなユーザによって変わる筆記文字を認識するように適合された技術が必要になる。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の第１の態様によれば、アダプテーション・テンプレートを文字を表わす筆記情報に割り当てる方法が提供され、この方法においては、筆記情報から複数のストローク・セグメント・ベクトルを抽出し、個々の基準ストローク・セグメント・ベクトルに対応する複数の格納された確率分布関数（ＰＤＦ）のうち、各抽出ストローク・セグメント・ベクトルに関して最も近いＰＤＦを決定し、アダプテーション・テンプレートを筆記情報に割り当てて、アダプテーション辞書に格納することを含む。この場合、アダプテーション・テンプレートは各抽出ストローク・セグメント・ベクトルに関して、格納された最も近いＰＤＦを識別する識別子を含み、筆記情報を筆記情報により表わされる文字に関連付ける。
【０００６】
複数の格納されたＰＤＦはＰＤＦ辞書及びＰＤＦコードブックの形で格納することができ、ＰＤＦコードブックに格納されるＰＤＦの数はＰＤＦ辞書に格納されるＰＤＦの数よりも少なく、ＰＤＦ辞書に格納される各ＰＤＦは、ＰＤＦコードブックに格納される最も類似する一つのＰＤＦを識別するポインターに関連付けられる。
【０００７】
ＰＤＦコードブックに格納されるＰＤＦは、カルバック・ライブラー情報量を利用して変位指標を計算する、ＰＤＦ辞書のＰＤＦの定量化に基づいて選択することができる。
個々の基準ストローク・セグメント・ベクトルに対応する格納されたＰＤＦは、異なる基準文字に関連付けることができる。
【０００８】
方法は更に、利用時期の値ＴｏＬをアダプテーション・テンプレートに割り当て、アダプテーション・テンプレート及び割り当てＴｏＬをアダプテーション辞書に格納する。
アダプテーション・テンプレートを格納するステップは、最大のＴｏＬを有するアダプテーション辞書中の既存の入力を置き換え、他の既存の入力のＴｏＬを所定の大きさだけ増加することを含む。
【０００９】
本発明の第２の態様によれば、文字を表わす筆記情報を認識する方法が提供され、この方法においては、複数のストローク・セグメント・ベクトルを筆記情報から抽出し、個々の基準ストローク・セグメント・ベクトルに対応する複数の格納された確率分布関数（ＰＤＦ）のうち、各抽出ストローク・セグメント・ベクトルに関して最も近いＰＤＦを決定し、アダプテーション・テンプレート辞書を検索して、決定した最も近いＰＤＦに基づいて筆記情報の認識に関する照合を行ない、この場合、各アダプテーション・テンプレートは、基準文字の各ストローク・セグメント・ベクトルに対応する格納されたＰＤＦのうちの一つを識別する識別子を含む。
【００１０】
方法は更に、本発明の第１の態様に従って、新規のアダプテーション・テンプレートを割り当てる。
本発明の第３の態様によれば、電子デバイスが提供され、この電子デバイスは、文字を表わす筆記情報を入力するためのユーザ・インターフェースと、メモリ・ユニットと、プロセッサとを備え、プロセッサは筆記情報から複数のストローク・セグメント・ベクトルを抽出し、メモリ・ユニットにおいて個々の基準ストローク・セグメント・ベクトルに対応する複数の格納された確率分布関数（ＰＤＦ）のうち、各抽出ストローク・セグメント・ベクトルに関して最も近いＰＤＦを決定し、アダプテーション・テンプレートを筆記情報に割り当てる。アダプテーション・テンプレートは、各抽出ストローク・セグメント・ベクトルに関して、格納された最も近いＰＤＦを識別する識別子を含み、かつ筆記情報を筆記情報によって表わされる文字に関連付け、アダプテーション・テンプレートはアダプテーション辞書に格納される。
【００１１】
複数の格納されたＰＤＦは、ＰＤＦ辞書及びＰＤＦコードブックの形でメモリ・ユニットに格納することができ、この場合、ＰＤＦコードブックに格納されるＰＤＦの数はＰＤＦ辞書のＰＤＦの数よりも少なく、ＰＤＦ辞書の各ＰＤＦは、ＰＤＦコードブックの最も類似する一つのＰＤＦを識別するポインターに関連付けられる。
【００１２】
ＰＤＦ辞書及びＰＤＦコードブックは、メモリ・ユニットのリード・オンリー・メモリ素子に格納することができる。
ＰＤＦコードブックのＰＤＦは、カルバック・ライブラー情報量を利用して変位指標を計算する、ＰＤＦ辞書のＰＤＦの定量化に基づいて選択することができる。
【００１３】
個々の基準ストローク・セグメント・ベクトルに対応する格納されたＰＤＦは異なる基準文字に関連付けることができる。
プロセッサは更に、利用時期の値ＴｏＬをアダプテーション・テンプレートに割り当て、アダプテーション・テンプレート及び割り当てＴｏＬをメモリ・ユニットのアダプテーション辞書に格納する。
【００１４】
プロセッサは、最大のＴｏＬを有するアダプテーション辞書の中の既存の入力を置き換え、他の既存の入力のＴｏＬを所定の大きさだけ増加させる。
アダプテーション辞書は、メモリ・ユニットのランダム・アクセス・メモリ素子又はフラッシュ素子に格納することができる。
【００１５】
本発明の第４の態様によれば、電子デバイスが提供され、この電子デバイスは、文字を表わす筆記情報を入力するためのユーザ・インターフェースと、メモリ・ユニットと、プロセッサとを備え、プロセッサは筆記情報から複数のストローク・セグメント・ベクトルを抽出し、メモリ・ユニットにおいて複数の格納された確率分布関数（ＰＤＦ）のうち、各抽出ストローク・セグメント・ベクトルに関して最も近いＰＤＦを決定し、メモリ・ユニットのアダプテーション辞書を検索して、決定した最も近いＰＤＦに基づいて筆記情報の認識に関する照合を行なう。アダプテーション辞書の複数のアダプテーション・テンプレートの各々は、基準文字の各ストローク・セグメント・ベクトルに対応する、格納されたＰＤＦのうちの一つを識別する識別子を含む。
【００１６】
プロセッサは新規のアダプテーション・テンプレートを入力文字に割り当ててアダプテーション辞書に格納することができ、このアダプテーション・テンプレートは、各ストローク・セグメント・ベクトルに対応する、格納された最も近いＰＤＦを識別する複数の識別子から成るアレイを含む。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
本発明の実施形態は、当該技術分野の当業者であれば、以下の説明を一例として添付の図と関連付けながら参照することにより、一層深く、かつ容易に理解できるものと思われる。
【００１８】
図２を参照すると、電子デバイス２０１が示されている。図示のデバイス２０１は、プロセッサ２０３と通信するように接続された無線周波数通信ユニット２０２を備えるＰＤＡ携帯電話である。タッチ・スクリーン２０５（通常は液晶ディスプレイ）及び任意選択のキーパッド２０６の形をとるユーザ・インターフェースもプロセッサと通信するように接続される。
【００１９】
プロセッサ２０３は、データを記憶する関連のコードＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ：リード・オンリー・メモリ）２１２を備えるエンコーダ／デコーダ２１１を含み、このエンコーダ／デコーダは、電子デバイス２０１により送信されるか、又は受信される音声信号又は他の信号をエンコードし、かつデコードする。プロセッサ２０３はマイクロプロセッサ２１３も含み、このマイクロプロセッサは、エンコーダ／デコーダ２１１及び関連の文字ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ：リード・オンリー・メモリ）２１４の両方に共通バス２１８を通して接続される。マイクロプロセッサ２１３は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ：ランダム・アクセス・メモリ）２０４及びスタティック・プログラマブル・メモリ２１６にも共通バス２１８を通して接続される。スタティック・プログラマブル・メモリ２１６は、特徴及び機能の中でも特に、文字認識用アダプテーション・テンプレート、電話番号の電話帳データベース、及び関連の識別子（電話番号の各々に関連する人の名前）を格納する。
【００２０】
マイクロプロセッサ２１３の補助出力は警報モジュール２１５に接続され、このモジュールは通常、スピーカ、振動モータ、及び関連ドライバ群を含む。文字リード・オンリー・メモリ２１４は、テキスト・メッセージをデコード又はエンコードするコードを格納し、テキスト・メッセージは通信ユニット２０２により受信され、タッチ・スクリーン２０５又は任意選択のキーパッド２０６から入力することができる。本実施形態では、文字リード・オンリー・メモリ２１４は、マイクロプロセッサ２１３用の動作コード（ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  ｃｏｄｅ：ＯＣ）及び文字認識用の固定認識辞書も格納する。動作コード（ＯＣ）を使用してアプリケーションが電子デバイス２０１で実行される。
【００２１】
無線周波数通信ユニット２０２は、共通アンテナ２０７を有する複合受信機／送信機である。通信ユニット２０２は、アンテナ２０７に無線周波数増幅器２０９を通して接続されるトランシーバ２０８を有する。トランシーバ２０８は複合変調器／復調器２１０にも接続され、この複合変調器／復調器は通信ユニット２０２をプロセッサ２０３に接続する。
【００２２】
図３は、本発明の一実施形態によるユーザ・アダプテーション機能を備える分類器のフローチャートを示している。ボックス３０１では、文字を表わす筆記情報を、例えばＰＤＡ電話２０１（図２）のような携帯型デバイスのタッチ・スクリーンを利用して入力する。
【００２３】
筆記情報の場合、ブロック３０２では、スムージング、ノイズ除去、サイズ正規化を行ない、ストローク・セグメント・ベクトルを抽出する。スムージングは、一つのポイントの座標（ｘ，ｙ）を隣接ポイント群の座標と平均し、当該ポイントの（ｘ，ｙ）座標値を算出平均値に置き換えることにより行なう。スムージングの後、高周波ノイズにより生じる余分なポイント群を取り除く。余分なポイント群は、（ｘ，ｙ）座標値がそれよりも前に取得したポイント群の（ｘ，ｙ）座標値と同じであるポイント群である。次に、この情報をスケーリングして、標準の矩形、例えば本発明の実施形態では１８０×１８０に合わせ込む。
【００２４】
一実施形態におけるストローク・セグメントは、筆記情報の局部的な最大の方向角度変化の間のライン・セグメントである。ストローク・セグメント・ベクトルは、各セグメントから生じる２次元ベクトルσｔ＝（ｄｘ，ｄｙ）であり、ｄｘ及びｄｙはセグメントの始点と終点との間の座標差である。筆記情報の複雑さによるが、ストローク・セグメント・ベクトルの数は変化させることができる。
【００２５】
ボックス３０３及び３０４は、一実施形態のフローチャート３００の検索段階３０８を構成する。検索段階３０８では、ブロック３０２で抽出される各ストローク・セグメントは、確率分布関数（ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ：ＰＤＦ）、例えば、
【００２６】
【数１】
2006048708.tif 000003
の形のガウス混合（Ｇａｕｓｓｉａｎ  ｍｉｘｔｕｒｅ）ＰＤＦによりモデル化される。図４に示すように、固定認識辞書の各文字モデルはガウス混合ＰＤＦｓ（ｂ１，ｂ２，．．．，ｂＮ）シーケンス、例えば４０２であり、Ｎは文字の平均ストローク数である。動的プログラミング（ｄｙｎａｍｉｃ  ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ：ＤＰ）手順を使用して、例えば４０２のような格納された複数の文字モデルの各々（固定辞書のＰＤＦシーケンス）を、例えば４０６のように抽出されたストローク・セグメント基づいてモデル化されたストローク・セグメント・シーケンスと照合する。最大マッチング・スコアを生じる文字モデルが筆記情報４０４の認識結果となる。
【００２７】
当該技術分野の当業者であれば、例えば４０２のような固定認識辞書に格納される文字モデルは、予め収集されたトレーニング・サンプルのプールから生成されることが理解できるであろう。各トレーニング・サンプルに関して、任意の文字を表わす筆記情報のストローク・セグメントが抽出される。個々の抽出ストローク・セグメントのガウス混合ＰＤＦシーケンスである文字モデルは、モデル化され、サンプルの筆記情報を表わす文字に関連付けられる。
【００２８】
図３に戻ると、ブロック３０４では、一実施形態のアダプテーション辞書（ａｄａｐｔａｔｉｏｎ  ｄｉｃｔｉｏｎａｒｙ）を検索する。アダプテーション辞書の詳細については以下に説明する。ブロック３０５においては、入力文字が検索段階３０８の後に正しく認識されない場合、新規の文字モデルを生成し（ブロック３０６）、アダプテーション辞書の更新を行なう（ブロック３０７）。一実施形態のブロック３０６及び３０７の詳細については以下に説明する。
【００２９】
例えば漢字セットのような表意文字セットは非常に多くの語彙を含み、各文字は多くのストローク・セグメントを有する（図４の文字４０４及びセグメント、例えば４０６を参照されたし）。各ストローク・セグメントは、例えばガウス混合ＰＤＦによりモデル化されるので、ブロック４０３において使用される固定認識辞書は非常に大きな記憶メモリを占有する可能性がある。一実施形態では、ブロック３０３における全てのガウスＰＤＦは、コードブックの固定数（例えば２５６）のガウスＰＤＦに定量化される。一実施形態のガウスＰＤＦ集団において、２つのガウスＰＤＦ，Ｎ（・；μｉ，Σｉ）とＮ（・；μｊ，Σｊ）との間の変位指標がカルバック・ライブラー情報量（Ｋｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒ（ＫＬ）  ｄｉｖｅｒｇｅｎｃｅ）として算出される。２つのガウスＰＤＦ，Ｎ（・；μｉ，Σｉ）及びＮ（・；μｊ，Σｊ）のカルバック・ライブラー情報量は、次式により定義される。
【００３０】
【数２】
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上式において、“ｔｒ［］”は行列のトレースを指す。
【００３１】
更に詳細を知りたい場合は、エス．カルバック（Ｓ．  Ｋｕｌｌｂａｃｋ），  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｔｈｅｏｒｙ  ａｎｄ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ．  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ：  Ｗｉｌｅｙ，  １９５９を参照されたし。この文献を参照することによりこの文献の内容が本明細書の開示に含まれる。
【００３２】
図５に示すように、ユーザ生成（すなわち、速記文字又は個人文字）筆記情報５０１は複数のセグメント・モデル・シーケンスにセグメント化される。これらのセグメント・モデル・シーケンスの各々は、ガウスＰＤＦを有する。例えば固定認識辞書５０２における５００のような各ガウスＰＤＦに関して、コードブック５０６のコードワード５０４と呼ばれる最も類似するＰＤＦが探し出される。従って、例えばブロック２０３（図２）において使用される５００のような各ガウスＰＤＦが実際のインデックスであり、このインデックスは、例えば５０４のような一実施形態のコードブックにおける２５６個のコードワードのうちの一つを提示する。
【００３３】
図６により新規のアダプテーション・プレートを一実施形態において生成する方法が説明される。ブロック６０１において入力される文字を表わす筆記情報に関して、筆記情報に事前処理を施した後に、Ｔ個のストローク・セグメント・ベクトル｛σ１，σ２，σ３，．．．，σＴ｝を有するストローク・セグメント・ベクトル・シーケンスをブロック６０２において抽出する。カウンタをｉ＝０に設定し（ブロック６０３）、各ストローク・セグメント・ベクトルσｉに関して、最も近いガウス・コードワードＮ（・；μｊ，Σｊ）を求める（ブロック６０４）。この場合、
【００３４】
【数３】
2006048708.tif 000005
である。Ａ［ｉ］＝ｊを設定して（ブロック６０５）、ｉ番目のストローク・ベクトルに関して決定された最も近いガウス・コードワードを識別する。ブロック６０４及び６０５をｉ＝Ｔになるまで繰り返す（ブロック６０６）。一実施形態において、識別子Ａ［０．．Ｎ−１］は、筆記情報を筆記情報によって表わされる文字に関連付けるアダプテーション・テンプレートとしての役割を果たす。
【００３５】
筆記情報により表わされる文字は、例えば「学習モード（ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｍｏｄｅ）」においてＰＤＡ電話２０１（図２）のタッチ・スクリーン２０５（図２）に表示される複数の文字の中から選択することにより、筆記情報の初期入力の一部として指定することができる。しかしながら、別の実施形態では、筆記情報が表わす文字は、新規のアダプテーション・テンプレートの異なる生成ポイントで指定することができ、これらの生成ポイントには、アダプテーション・テンプレートをアダプテーション辞書に加える（ブロック６０７）際にインデックス・アレイＡ［０．．Ｔ−１］の決定後のポイントが含まれることを理解されたい。
【００３６】
図３のブロック３０３の箇所で述べた固定認識辞書はＲＯＭ２１４に格納することができ、他方、アダプテーション辞書（図３のブロック３０４）はメモリ２１６に格納し、電源が投入されている間にＲＡＭ２０４にダウンロードする。手書きエンジンを利用することができるＲＡＭ２０４は容量が非常に限られており、例えば１００個のアダプテーション・テンプレートのみが格納される。一実施形態におけるアダプテーション辞書を更新する（図３のブロック３０７）処理を、図７を参照しながら以下に説明する。
【００３７】
漸増する整数番号を使用して、既存の各アダプテーション・テンプレートの利用時期（ｔｉｍｅ−ｏｆ−ｌｉｆｅ：ＴｏＬ）の値を記録し、この番号によって基本的に各アダプテーション・テンプレートがアダプテーション辞書に格納される順番を識別することができる。ブロック７０１で入力される文字に対応する筆記情報に関して、ストローク・セグメント・ベクトル・シーケンスが抽出され（ブロック７０２）、固定認識辞書及びアダプテーション辞書のアダプテーション・テンプレートと照合される（ブロック７０３）。アダプテーション・テンプレートとの照合では、各抽出ストローク・セグメント・ベクトルに関して、個々の基準ストローク・セグメント・ベクトルに対応する複数の格納ＰＤＦ（確率分布関数）のうちの最も近いＰＤＦを求め、抽出ストローク・セグメント・ベクトルに関して決定されたＰＤＦと同じＰＤＦを識別するアダプテーション・テンプレートを検索する。
【００３８】
ブロック７０３から２つの出力がブロック７０４及び７０８に転送される。ブロック７０３からブロック７０８への転送を考察すると、最有力候補（Ｃ１）がアダプテーション辞書からのものである場合（ブロック７０８）、このテンプレートのＴｏＬ（利用時期の）値がゼロに設定される（ブロック７０９）。一方、ブロック７０８で、最有力候補（Ｃ１）がアダプテーション辞書からのものではない場合、ブロック７１０を迂回し、ＴｏＬ値は変更されない。
【００３９】
ブロック７０３からブロック７０４への転送を考察する。ブロック７０４では、候補文字をアダプテーション辞書に加える必要がある、すなわち候補Ｃ１（ブロック７０３）が入力文字の正しい認識ではない場合、新規のアダプテーション・テンプレートを上に記載したように、図６を参照しながら生成する。それ以外の場合、処理は終了する。
【００４０】
ステップ７０４で、候補文字をアダプテーション辞書に加える必要があると判断されると、ブロック７０５で、アダプテーション辞書が満杯になっているかどうかをチェックする。アダプテーション辞書が満杯になっていない場合、新規のテンプレートを辞書に加え（ブロック７１０）、当該テンプレートのＴｏＬ（利用時期の）値をゼロに設定する。アダプテーション辞書が満杯になっている場合、最大のＴｏＬ値を有するテンプレートを探し出し、新規テンプレートを使用して当該テンプレートを置き換える（ブロック７０６）。新規テンプレートのＴｏＬ（利用時期の）値もゼロに設定する。最後に、ＴｏＬ値を既存の全てのアダプテーション・テンプレートに関して増加する（例えばＴｏＬ＝ＴｏＬ＋１）（ブロック７０７）。ここで、全てのＴｏＬ値がブロック７０７でインクリメントされるが、ＴｏＬ値カウントが幾つかの文字に関して過度に大きくなり得るので、例えば全てのＴｏＬ値を整数で割ることにより、これらのカウント値を正規化することができる。
【００４１】
一実施形態はユーザ依存型の文字を認識する方法を提供する。確率論的なセグメント照合分類方法及びガウスＰＤＦ（確率分布関数）グループ化方法に基づいて、一実施形態においてアダプテーション・テンプレート生成方法及び辞書更新方法を提供することで、特定ユーザの手書き認識（ｈａｎｄ  ｗｒｉｔｉｎｇ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ：ＨＷＲ）製品の使い勝手が向上する。従って、ユーザは、かなり複雑な速記文字である個人特有の情報又は複数の情報を筆記することができる。筆記情報又は複数の筆記情報は複雑な文字にコードブックを通して関連付けられ、筆記情報又は複数の筆記情報を使用して文字をデバイスに入力することができる。
【００４２】
当該技術分野の当業者であれば、特定の実施形態に示すように、本発明の広範囲に記載された技術思想又は技術範囲から逸脱しない範囲において、多くの変更及び／又は変形を本発明に加え得ることが理解できるであろう。従って、本実施形態は全ての点において例示として考えられるべきであり、本発明を制限するものとして考えられるべきではない。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】文字の形の変化の例を示す図。
【図２】一実施形態による方法及びシステムを実現する電子デバイスを示す模式図。
【図３】本発明の一実施形態によるユーザ・アダプテーション機能を備える文字認識用分類器を示すフローチャートを示す図。
【図４】ストローク・マッチングに基づく分類の様子を示す模式図。
【図５】筆記情報の複数のセグメントに関するガウス確率分布関数コードブックによる選択を示す模式図。
【図６】一実施形態による新規のアダプテーション・テンプレートを生成する工程のフローチャート。
【図７】一実施形態による新規のアダプテーション・テンプレートを加える工程のフローチャート。
【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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【外国語明細書】
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