(57)【要約】【課題】利用者の精神的負担を軽減し文字入力の正確性を向上させる文字入力装置を提供する。【解決手段】入力候補となる文字４０を所定の時間間隔でランダムに表示し、表示された文字４０を視認した利用者の脳波に基づいてその文字４０の入力を行う文字入力装置１０において、入力候補となる各文字４０の表示において、その文字４０における特徴部分４２をそれ以外の部分と区別して表示させるものであることから、入力候補となる各文字４０間の特徴差の把握が利用者にとって容易となり、利用者の緊張を和らげることができることに加え、利用者が文字４０の認識を誤る確率を低下させることができる。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力候補となる文字を所定の時間間隔でランダムに表示し、表示された文字を視認した利用者の脳波に基づいて該文字の入力を行う文字入力装置であって、
前記入力候補となる各文字の表示において、該文字における特徴部分をそれ以外の部分と区別して表示させる
ことを特徴とする文字入力装置。
【請求項２】
前記特徴部分は、前記入力候補となる各文字における特徴部分相互間の特徴空間での距離が最大となるように定められたものである
請求項１に記載の文字入力装置。
【請求項３】
前記特徴部分の表示は、前記文字における特徴部分をそれ以外の部分とは異なる色で表示させるものである
請求項１又は２に記載の文字入力装置。
【請求項４】
前記特徴部分の色は、前記入力候補となる各文字毎に異なるものである
請求項３に記載の文字入力装置。
【請求項５】
前記文字の表示は、前記入力候補となる文字を１文字ずつ所定の時間間隔でランダムに表示させるものである
請求項１から４の何れか１項に記載の文字入力装置。
【請求項６】
入力候補となる文字を所定の時間間隔でランダムに表示し、表示された文字を視認した利用者の脳波に基づいて該文字の入力を行う文字入力装置の制御装置を、
前記入力候補となる各文字の表示において、該文字における特徴部分をそれ以外の部分と区別して表示させる表示制御部として機能させる
ことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、脳波による文字入力装置及びプログラムに関し、特に、利用者の精神的負担を軽減し文字入力の正確性を向上させるための改良に関する。
【背景技術】
【０００２】
利用者の脳波に基づいて各種情報処理を行うＢＣＩ（Brain Computer Interface）の一例として、入力候補となる文字を所定の時間間隔でランダムに表示し、表示された文字を視認した利用者の脳波に基づいてその文字の入力を行う文字入力装置が提案されており、肢体不自由者による文字入力を可能とするコミュニケーションツールとして期待されている。Ｐ３００ Ｓｐｅｌｌｅｒがその一例である。このＰ３００ Ｓｐｅｌｌｅｒにおいては、入力候補となる文字が所定の時間間隔でランダムに表示される。利用者は自分が入力したい文字が表示される毎にカウント（例えば頭の中で文字の出現回数を数える等の思考におけるカウント）を行う。利用者の脳波に関して、文字が表示されてから約３００ｍｓ後にＰ３００と呼ばれる脳波が観察されることで、利用者が入力したい文字を判別することができる。
【０００３】
前記文字入力装置においては、入力候補として表示された文字を利用者が正確に認識することが必要となる。従来技術として、正確な文字認識を実現するための技術が提案されている。例えば、特許文献１に記載された文字認識方法がその一例である。この技術によれば、一文字の特徴量からその文字の特性を判別する手段を備えることで、正確な文字認識を行うことが可能となるとされている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平６−１２５２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、前記従来の技術は、所謂ペンタブレット等の入力装置を用いた文字入力において、ペンにより入力された各文字を正確に認識するための技術であり、脳波による文字入力装置には適用が困難であった。Ｐ３００ Ｓｐｅｌｌｅｒにおいては、入力候補となる文字が例えば２００ｍｓといった比較的短い時間間隔でランダムに表示される。利用者の判断に時間がかかるとＰ３００は弱まり、コンピュータによる誤判断の要因となる。このため、文字入力を行う利用者は、表示された文字が自分の入力したい文字であるか否かを迅速に判断しなければならない。これは利用者に緊張を強いることとなり、文字入力時の疲労を増大させる。更に、利用者が文字の認識を誤る要因ともなる。このような課題は、脳波による文字入力技術の使用性向上を意図して本発明者等が鋭意研究を継続する過程において新たに見出したものである。
【０００６】
本発明は、以上の事情を背景として為されたものであり、その目的とするところは、利用者の精神的負担を軽減し文字入力の正確性を向上させる文字入力装置及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
斯かる目的を達成するために、本第１発明の要旨とするところは、入力候補となる文字を所定の時間間隔でランダムに表示し、表示された文字を視認した利用者の脳波に基づいてその文字の入力を行う文字入力装置であって、前記入力候補となる各文字の表示において、その文字における特徴部分をそれ以外の部分と区別して表示させることを特徴とするものである。
【発明の効果】
【０００８】
このように、前記第１発明によれば、入力候補となる文字を所定の時間間隔でランダムに表示し、表示された文字を視認した利用者の脳波に基づいてその文字の入力を行う文字入力装置において、前記入力候補となる各文字の表示において、その文字における特徴部分をそれ以外の部分と区別して表示させるものであることから、入力候補となる各文字間の特徴差の把握が利用者にとって容易となり、利用者の緊張を和らげることができることに加え、利用者が文字の認識を誤る確率を低下させることができる。すなわち、利用者の精神的負担を軽減し文字入力の正確性を向上させる文字入力装置を提供することができる。
【０００９】
前記第１発明に従属する本第２発明の要旨とするところは、前記特徴部分は、前記入力候補となる各文字における特徴部分相互間の特徴空間での距離が最大となるように定められたものである。このようにすれば、入力候補となる各文字間の特徴差を実用的な態様で明確なものとすることができる。
【００１０】
前記第１発明又は第２発明に従属する本第３発明の要旨とするところは、前記特徴部分の表示は、前記文字における特徴部分をそれ以外の部分とは異なる色で表示させるものである。このようにすれば、入力候補となる各文字間の特徴差を実用的な態様で更に明確なものとすることができる。
【００１１】
前記第３発明に従属する本第４発明の要旨とするところは、前記特徴部分の色は、前記入力候補となる各文字毎に異なるものである。このようにすれば、入力候補となる各文字間の特徴差を実用的な態様で更に明確なものとすることができる。
【００１２】
前記第１発明から第４発明の何れかに従属する本第５発明の要旨とするところは、前記文字の表示は、前記入力候補となる文字を１文字ずつ所定の時間間隔でランダムに表示させるものである。このようにすれば、視線の移動を要することなく脳波による文字入力を実現する文字入力装置において、各文字間の特徴差を明確なものとすることができる。
【００１３】
前記目的を達成するために、本第６発明の要旨とするところは、入力候補となる文字を所定の時間間隔でランダムに表示し、表示された文字を視認した利用者の脳波に基づいてその文字の入力を行う文字入力装置の制御装置を、前記入力候補となる各文字の表示において、その文字における特徴部分をそれ以外の部分と区別して表示させる表示制御部として機能させることを特徴とするプログラムである。このようにすれば、入力候補となる各文字間の特徴差の把握が利用者にとって容易となり、利用者の緊張を和らげることができることに加え、利用者が文字の認識を誤る確率を低下させることができる。すなわち、利用者の精神的負担を軽減し文字入力の正確性を向上させるプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の一実施例である文字入力装置の構成を例示するブロック図である。
【図２】図１に示す文字入力装置のＣＰＵに備えられた制御機能の一例の要部を説明する機能ブロック線図である。
【図３】図１に示す文字入力装置の映像表示装置に、入力候補となる文字が所定の時間間隔でランダムに表示される様子を概念的に示す図である。
【図４】本発明の効果を検証するため、本発明者等が行った文字入力試験において各文字に設定された特徴部分の位置を示す図である。
【図５】本発明の効果を検証するため、本発明者等が行った文字入力試験で得られた試験結果としての情報伝達速度を示す表である。
【図６】図５の表をグラフに表したものである。
【図７】図１に示す文字入力装置による各文字における特徴部分の表示の一例を示す図であり、文字「あ」に係る表示を例示している。
【図８】入力候補となる各文字における方向線素特徴量の抽出の一例について説明する図である。
【図９】図８に示す方向線素特徴量の抽出における方向線素のパターンを例示する図である。
【図１０】入力候補となる文字の特徴抽出の具体的な手順の一例を示す図である。
【図１１】入力候補となる文字の特徴部分の設定において、各特徴部分の中心がとり得る位置を例示する図である。
【図１２】平仮名「あ」、「か」にそれぞれ対応する文字の特徴部分に係る候補間距離を例示しており、最も候補間距離が小さい組み合わせを示している。
【図１３】平仮名「あ」、「か」にそれぞれ対応する文字の特徴部分に係る候補間距離を例示しており、最も候補間距離が大きい組み合わせを示している。
【図１４】入力候補となる複数の文字相互間における候補間距離を最大とする、各文字に対応する特徴部分の位置の探索について説明する図である。
【図１５】入力候補となる複数の文字相互間における候補間距離を最大とする、各文字に対応する特徴部分の位置を例示する図である。
【図１６】図１に示す文字入力装置のＣＰＵによる特徴部分設定制御の一例の要部について説明するフローチャートである。
【図１７】図１に示す文字入力装置のＣＰＵによる文字表示／入力制御の一例の要部について説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の好適な実施例について、図面を参照しつつ詳細に説明する。
【実施例】
【００１６】
図１は、本発明の一実施例である文字入力装置１０の構成を例示するブロック図である。この図１に示すように、本実施例の文字入力装置１０は、中央演算処理装置であるＣＰＵ１２と、読出専用メモリであるＲＯＭ１４と、随時書込読出メモリであるＲＡＭ１６と、記憶装置１８と、映像表示装置２０と、脳波検出装置２２とを、備えて構成されている。前記ＣＰＵ１２は、前記文字入力装置１０の制御装置に相当し、前記ＲＡＭ１６の一時記憶機能を利用しつつ前記ＲＯＭ１４に予め記憶された所定のプログラムに基づいて電子情報を処理・制御する所謂マイクロコンピュータである。
【００１７】
前記記憶装置１８は、好適には、情報を記憶可能なハードディスクドライブ等の公知の記憶装置（記憶媒体）である。小型メモリカードや光ディスク等の着脱式記憶媒体であってもよい。前記映像表示装置２０は、好適には、ＴＦＴ（Thin Film Transistor Liquid Crystal）等の公知の表示装置（ディスプレイ）であり、出力インターフェイス２４を介して前記ＣＰＵ１２等に接続されている。
【００１８】
前記脳波検出装置２２は、複数の電極を備え、被験者（文字入力装置１０を用いて文字の入力を行う利用者、以下の説明において同じ）の頭部に取り付けられたそれら複数の電極により前記被験者の脳波を検出する公知の装置（脳波計）であり、入力インターフェイス２６を介して前記ＣＰＵ１２等に接続されている。すなわち、前記脳波検出装置２２は、好適には、非侵襲式のセンサを用いて前記被験者の脳波を検出する。前記脳波は、脳から自発的に生じる電位変動であり、脳電図（electroencephalogram）とも称される。前記脳波検出装置２２は、例えば、前記電極として複数の円形銀板を備えたものであり、被験者の頭皮上における所定位置に前記複数の円形銀板を接着させた状態において、それら複数の円形銀板により前記被験者の脳波の経時変化を検出する。
【００１９】
前記記憶装置１８には、文字データベース３０及び特徴データベース３２をはじめとする各種データベースが記憶されている。前記文字データベース３０には、前記文字入力装置１０による文字入力に際して前記映像表示装置２０に表示される入力候補となる文字に関する情報が記憶される。例えば、入力候補となる文字（文字映像）を前記映像表示装置２０に表示させるためのフォント等の情報が記憶される。例えば、前記入力候補となる文字として平仮名、片仮名、漢字、アルファベット、数字（アラビア数字）、学術記号をはじめとする各種記号等を前記映像表示装置２０に表示させるための情報が前記文字データベース３０に記憶される。前記特徴データベース３２には、前記文字データベース３０に記憶された各文字における特徴部分に関する情報が記憶される。この特徴データベース３２に記憶される情報については、図２に示す特徴部分設定部５８による処理と併せて後述する。
【００２０】
図２は、前記文字入力装置１０のＣＰＵ１２に備えられた制御機能の一例の要部を説明する機能ブロック線図である。この図２に示す文字表示制御部５０、脳波解析部５４、入力文字判定部５６、及び特徴部分設定部５８は、好適には、何れも前記ＣＰＵ１２に機能的に備えられたものであるが、これらの制御機能のうち一部が前記ＣＰＵ１２とは別個の装置に機能的に備えられたものであってもよい。例えば、前記特徴部分設定部５８は、前記文字入力装置１０とは別個の装置における制御装置に機能的に備えられたものであってもよい。すなわち、前記文字入力装置１０とは別個の装置により設定された特徴部分に関する情報が前記特徴データベース３２に記憶され、前記文字入力装置１０による文字入力に用いられるものであってもよい。
【００２１】
以下、前記文字入力装置１０による文字入力制御について、図３〜図１７等を参照して詳述する。本実施例においては、専ら前記文字入力装置１０により平仮名の入力を行う態様について説明するが、これはあくまで好適な実施形態の例示であり、本発明は、片仮名、漢字、アルファベット、数字、各種記号等の入力にも好適に用いられる。本実施例においては、後述するＲＳＶＰ法により入力候補となる文字の表示を行う文字入力装置１０について説明するが、これはあくまで好適な実施形態の例示であり、本発明は、入力候補となる複数の文字を行列状に表示させておき、所定の行乃至列を点灯させること等によって、被験者が入力したい文字を含む行乃至列を判定する態様の文字入力装置にも好適に適用される。
【００２２】
前記文字表示制御部５０は、前記文字入力装置１０による文字入力に際して、入力候補となる文字を前記映像表示装置２０に表示させる。すなわち、前記文字データベース３０に記憶された情報に基づいて、前記文字入力装置１０による入力候補となる文字（文字映像）を生成し、前記出力インターフェイス２４を介して前記映像表示装置２０に前記文字を表示させる。好適には、図３に概念的に示すように、入力候補となる文字４０ａ、４０ｓ、４０ｗ（以下、各文字を特に区別しない場合には単に文字４０という）を１文字ずつ所定の時間間隔でランダムに前記映像表示装置２０に表示させる。具体的には、前記文字入力装置１０による入力候補となる文字を前記映像表示装置２０の画面中央に１文字ずつ表示させると共に、例えば２００ｍｓ程度の時間間隔で前記映像表示装置２０に表示される文字をランダムに切り替える。すなわち、本実施例の文字入力装置１０は、好適には、ＲＳＶＰ（Rapid Serial Visual Paradigm）法により入力候補となる文字の表示（呈示）を行う。ＲＳＶＰ法により入力候補となる文字の表示を行う態様では、被験者が視線を動かすことなく入力候補となる文字を視認できるという利点がある。
【００２３】
脳波解析部５４は、前記文字入力装置１０による文字入力に際して、前記映像表示装置２０に表示された文字を視認した被験者の脳波の解析を行う。すなわち、前記文字表示制御部５０による入力候補となる文字の表示制御と併行して、前記脳波検出装置２２により検出される被験者の脳波を取得し、その脳波の経時的な変化を解析する。好適には、以下に詳述するように、前記脳波検出装置２２により検出される被験者の脳波に含まれるＰ３００の解析を行う。
【００２４】
入力文字判定部５６は、前記文字表示制御部５０により前記映像表示装置２０に表示される入力候補となる文字、及び前記脳波解析部５４による脳波の解析結果に基づいて、入力される文字を判定する。すなわち、以下に詳述するような手法により、前記入力候補となる複数の文字のうち、被験者が入力したい文字がどの文字であったか判定し、その文字の入力を受け付ける。
【００２５】
前記文字入力装置１０による文字入力において、前記文字表示制御部５０は、入力候補となる文字を所定の時間間隔でランダムに前記映像表示装置２０に表示させる。前記脳波検出装置２２により脳波が検出される被験者すなわち文字入力の主体となる利用者は、自分が入力したい文字が前記映像表示装置２０に表示される毎にカウントを行う。例えば、被験者が頭の中で文字の出現回数を数える等、思考におけるカウントを行う。斯かるカウントに応じ、被験者の脳波において、文字が表示されてから約３００ｍｓ後にＰ３００と呼ばれる脳波が観察される。Ｐ３００は、被験者に対する刺激の呈示（本実施例においては、入力候補となる文字の表示）が行われた後、例えば約３００ｍｓ後から約９００ｍｓ後までの間の脳波に相当する。前記脳波解析部５４は、前記脳波検出装置２２により検出される被験者の脳波に含まれるこのＰ３００の解析を行う。前記入力文字判定部５６は、前記脳波解析部５４により解析される、前記被験者の脳波におけるＰ３００に基づいて、その被験者が入力したい文字を判定する。すなわち、被験者から検出されるＰ３００に基づいて文字の入力を行うＰ３００ Ｓｐｅｌｌｅｒは、好適には、前記文字入力装置１０の一例である。
【００２６】
前記文字入力装置１０による文字入力において、前記文字表示制御部５０は、例えば、前記入力文字判定部５６による判定の対象となる全ての文字を、前記映像表示装置１０にそれぞれ所定回数（例えば、１０回）ずつ表示させる。すなわち、各文字の表示回数は等しく、その表示タイミングがランダムに決定される。前記脳波解析部５４は、例えば、前記文字表示制御部５０により表示された各文字に対応して被験者の脳波に観察されるＰ３００の平均を算出する。すなわち、前記文字表示制御部５０により入力候補となる各文字が表示された後、例えば約３００ｍｓ後から約９００ｍｓ後までの間の波形の平均を算出する。前記入力文字判定部５６は、例えば、前記脳波解析部５４により算出される平均が最も大きかった（最も大きく変動していた）波形に対応する文字を、被験者が入力したい文字であったと判定し、その文字の入力を受け付ける。
【００２７】
前記文字入力装置１０による平仮名入力の一例として、前記ＲＳＶＰ法により入力候補となる文字の表示を行う態様においては、先ず、五十音図における各行の先頭の文字すなわち「あ」、「か」、「さ」、「た」、「な」、「は」、「ま」、「や」、「ら」、「わ」の１０文字を入力候補として前記制御を行い、それらのうち何れかの文字の入力を受け付ける。次に、入力が受け付けられた文字を先頭とする行の各文字例えば「あ」の入力が受け付けられた場合にはあ行に含まれる「あ」、「い」、「う」、「え」、「お」の５文字を入力候補として前記制御を行い、それらのうち何れかの文字の入力を受け付ける。斯かる手法により、五十音の平仮名を入力候補とする文字入力を比較的短時間の処理で実現できる。
【００２８】
前記文字表示制御部５０は、特徴部分表示制御部５２を備えている。この特徴部分表示制御部５２は、前記文字表示制御部５０による前記入力候補となる各文字の表示において、その文字における特徴部分をそれ以外の部分と区別して表示させる。すなわち、被験者が前記入力候補となる各文字を識別し易いように、各文字における特徴部分をそれ以外の部分と区別して強調表示させる。好適には、前記文字における特徴部分をそれ以外の部分とは異なる色で表示させる。例えば、前記文字を黒地に白文字で表示させると共に、その文字における特徴部分を黄色で表示させる。
【００２９】
図４〜図６は、本発明の効果を検証するため、本発明者等が行った文字入力試験について説明する図である。図４は、本試験において各文字４０ａ、４０ｋ、４０ｓ、４０ｔ、４０ｎ、４０ｈ、４０ｍ、４０ｙ、４０ｒ、４０ｗ（以下、文字毎に区別しない場合には単に文字４０という）に設定された特徴部分４２ａ、４２ｋ、４２ｓ、４２ｔ、４２ｎ、４２ｈ、４２ｍ、４２ｙ、４２ｒ、４２ｗ（以下、文字毎に区別しない場合には単に特徴部分４２という）の位置を示す図である。本試験においては、黒地に白文字で表示された各文字４０について、平仮名の部分構造である囲み、ねじれ、丸み、分離に基づいて特徴部分４２を選び出し、斯かる特徴部分４２を黄色の領域で囲むことにより強調表示させた。図４に示すように、本試験において各文字４０に設定された特徴部分４２は真円に相当する範囲には限られず、楕円に相当する範囲が定められた文字（文字４０ｓ、４０ｎ、４０ｙ、４０ｗ等）も存在する。本試験においては、黄色の領域で囲まれた部分だけをみれば、入力候補となる文字４０の中のどの文字かが分かるように、また入力候補相互間でできる限り特徴部分４２が重ならないように、人的な選定処理により各文字４０の特徴部分４２を設定した。
【００３０】
前記文字入力試験では、平仮名「あ」、「か」、「さ」、「た」、「な」、「は」、「ま」、「や」、「ら」、「わ」にそれぞれ対応する１０個の文字を入力候補として、「部分強調なし」と「部分強調あり」の２手法で文字入力性能の比較を行った。「部分強調なし」では、黒地に黄文字で表示された各文字４０を画面中央に表示させた。「部分強調あり」では前述した図４に示すように黒地に白文字で表示された各文字４０について、特徴部分４２を黄色の領域で囲むことにより強調表示させた各文字４０を画面中央に表示させた。被験者には試験開始直前に入力候補となる各文字を呈示して確認させた。脳波計測には、デジテックス研究所製のＰｌｏｙｍａｔｅＡＰ２１６を用いた。脳波検出装置２２の電極配置は、国際１０−２０法に従い、５電極（Ｆｚ，Ｃｚ，Ｐｚ，Ｏ1、Ｏ2）、及び基準電極としてＡ１，Ａ２に電極を配置し、サンプリング周波数は１００Ｈｚで計測を行った。１候補の刺激呈示時間（表示時間）は１００ｍｓで、刺激間隔（表示間隔）は１００ｍｓとした。すなわち、刺激呈示間隔（入力候補となる文字の表示間隔）を２００ｍｓとした。脳波データには１Ｈｚのハイパスフィルタを適用した後、公知のｓｔｅｐｗｉｚｅ線形判別分析により判別を行った。１文字の入力に対して１００回の刺激呈示（表示）を行った。４人の被験者Ｓｕｂ１〜Ｓｕｂ４を対象として試験を行った。被験者Ｓｕｂ１〜Ｓｕｂ４は健康な２０代の男性で、行列型インターフェイスの試験に参加した経験はあるが、ＲＳＶＰの試験は初めてであった。初めに、学習データの計測として、「部分強調なし」、「部分強調あり」の２手法で交互に２回ずつ、計４セッション行った。被験者間でバランスがとれるように、Ｓｕｂ１，Ｓｕｂ３は「部分強調なし」の手法、「部分強調あり」の手法の順で、Ｓｕｂ２，Ｓｕｂ４は「部分強調あり」の手法、「部分強調なし」の手法の順で試験を行った。
【００３１】
計測した脳波データを用いて、オフラインでＲＢ−ＡＲＱを適用した。閾値はλ＝０．９５とし、各セッション毎に情報伝達速度ＩＴＲを算出した。情報伝達速度ＩＴＲ（Information Transfer Rate）は、単位時間当たりの伝達情報量であって、Ｐ３００ Ｓｐｅｌｌｅｒの性能指標として一般的に用いられる値である。情報伝達速度ＩＴＲは、各セッションにおける判別正答率をｐ、選択できる候補数をＮ（すなわち、本試験においてはＮ＝１０）、１文字を判別するのに要した平均時間（分）をｄとして、次の（１）式で定義される。
【数１】
2015148945.tif 000003
【００３２】
図５は、前記文字入力試験で得られた試験結果としての情報伝達速度を示す表である。図６は、図５の表をグラフに表したものである。これら図５及び図６に示すように、単位時間当たりの伝達情報量であるＩＴＲは、被験者Ｓｕｂ１〜Ｓｕｂ４全員について、「部分強調あり」の手法において、「部分強調なし」の手法よりも向上した。平均では約４／３倍程度の向上がみられた。図５の表において、被験者間の影響を無くすため、被験者毎にＩＴＲの平均値（２手法×２セッションの計４セッションにおける平均値）と各セッションのＩＴＲ値との差分をとった。次に、「部分強調なし」と「部分強調あり」のそれぞれについてこの差分の平均値を求め、この平均値の差の検定（スチューデントのｔ検定）を行ったところ、Ｐ値は０．０２７となり、統計的有意差（有意水準５％）がみられた。以上の試験結果から、各文字４０に対応して特徴部分４２を表示させる「部分強調あり」の手法においては、特徴部分４２を表示させない「部分強調なし」の手法よりも文字入力性能を向上させることが確認された。
【００３３】
前記特徴部分表示制御部５２による前記特徴部分の表示に関して、更に好適には、前記特徴部分の色は、前記入力候補となる各文字毎に異なるものである。すなわち、例えば「あ」の特徴部分は黄色、「か」の特徴部分は赤色、「さ」の特徴部分は緑色といったように、前記入力候補となる各文字毎に、それぞれの文字の特徴部分を異なる色で表示させる。
【００３４】
図７は、前記特徴部分表示制御部５２による各文字４０における特徴部分４２の表示の一例を示す図であり、文字「あ」に係る表示を例示している。図７に示すように、前記特徴部分表示制御部５２は、例えば、各文字４０における特徴部分４２を円形の範囲で表示させる。この円形の範囲は、好適には、前記文字４０における特徴部分４２以外の部分とは異なる所定の色（例えば、黄色）で表示される。前記特徴部分４２に対応して表示される円形の範囲は、例えば図７に示すように半透明の塗り潰しとされ、背面側に前記文字４０が透過して視認できる表示態様とされる。図７に示す例では、前記特徴部分４２を真円の範囲で表示しているが、楕円の範囲や曲線で囲繞される範囲で表示させてもよい。図７に示す例では、前記文字４０に対応して１箇所の特徴部分４２を表示させているが、各文字４０に対応して２箇所以上の特徴部分４２を表示させてもよい。前記特徴部分４２を円形の範囲等で表示するのではなく、前記文字４０に含まれる線（字形）の一部としての前記特徴部分４２をそれ以外の部分とは異なる色で表示させるものであってもよい。
【００３５】
前記特徴部分４２の表示に関して、本実施例においては、単純化のために、前記文字４０の表示領域（好適には、正方形の領域）に図７に示すように縦横６×６の部分領域（マス目）を設定する。すなわち、前記文字４０の表示領域を縦６等分、横６等分に区分する。そして、その区分を単位として縦横３×３の領域に収まる円形の範囲で前記特徴部分４２を表示させることを考える。好適には、前記特徴部分４２に対応する円は、前記縦横３×３の領域に対応する正方形に内接する。斯かる態様において、前記特徴部分４２が設定される位置の候補は、後述する図１１に示すように縦横４×４の１６箇所となる。すなわち、各文字４０に対応して、縦横４×４の１６箇所の何れかの位置に、前記特徴部分４２に対応する円の中心が位置するように設定される。以下、各文字４０における特徴部分４２の設定に係る具体的な制御について説明する。
【００３６】
図２に示す特徴部分設定部５８は、前記文字入力装置１０による入力候補となる各文字４０に関して、その文字４０の特徴部分４２を設定する。すなわち、各文字４０における特徴部分４２の相対的な位置を設定する。この特徴部分４２の設定は、好適には、前述した文字表示制御部５０、脳波解析部５４、及び入力文字判定部５６等による文字入力制御が行われるのに先立ち、前記文字データベース３０に記憶された入力候補となる各文字に対応して予め設定され、前記特徴データベース３２に記憶されて用いられるものであるが、前記文字入力制御が行われる毎に、その文字入力制御に係る入力候補となる文字を対象として以下に詳述する特徴部分４２の設定が行われるものであってもよい。
【００３７】
前記特徴部分設定部５８は、例えば、平仮名である文字４０に関して、その文字４０に含まれる部分構造すなわち囲み、ねじれ、分離、丸み等を囲繞するように前記特徴部分４２を設定する。被験者がその特徴部分４２に含まれる部分構造を見れば、入力候補となる文字の中でどの文字であるか識別できる範囲を前記特徴部分４２として設定する。好適には、入力候補となる各文字相互間においてできる限り前記特徴部分４２の位置（円の中心が位置する領域）が重ならないように各文字４０の特徴部分４２を設定する。好適には、前記入力候補となる各文字４０に関して算出される特徴量から候補間距離（特徴空間での距離）を定義し、各文字４０の候補間距離が最大となるようにそれぞれの文字４０の特徴部分４２を設定する。
【００３８】
前記特徴部分設定部５８は、特徴抽出部６０、候補間距離算出部６２、及び特徴位置探索部６４を備えている。前記特徴抽出部６０は、前記文字入力装置１０による入力候補となる各文字４０に関して、その文字４０における特徴量を抽出する。好適には、入力候補となる各文字４０に関して、その文字４０における方向線素特徴量を抽出し、各文字４０の特徴ベクトルを算出する。図８は、文字における方向線素特徴量の抽出の一例について説明する図である。文字における方向線素特徴量の抽出では、例えば図８に示すように縦横６４ｐｘ×６４ｐｘの文字に関して、縦横をそれぞれ４等分して１６ｐｘ×１６ｐｘの部分領域を定義する。その部分領域を８ｐｘずつ移動させつつ各部分領域内の方向線素の数を検出する。方向線素のパターンとしては、例えば図９に示すように縦、横、斜め下（左上から右下への斜め）、斜め上（左下から右上への斜め）の４パターンが考えられる。前記部分領域に図８に示す領域Ａ〜Ｄを定義する。ｋを線素の方向すなわちｋ＝｜，―，＼，／とし、Ｘを前記領域Ａ〜ＤすなわちＸ＝Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄとする。領域Ｘにおける方向ｋの線素の個数をｅX（ｋ）とすると、方向ｋに関する特徴ベクトルｘn（ｋ）は次の（２）式で表される。ｎ＝１，２，３，…，４９として、前記部分領域内の特徴ベクトルｘnは次の（３）式で表される。前記文字の特徴ベクトルＸは次の（４）式で表される。すなわち、前述の手法で文字の特徴ベクトルを算出した場合、斯かる特徴ベクトルは１９６（＝４×４９）次元のベクトルとなる。
【数２】
2015148945.tif 000004
【数３】
2015148945.tif 000005
【数４】
2015148945.tif 000006
【００３９】
図１０は、前記特徴抽出部６０による特徴抽出の具体的な手順の一例を示す図である。この図１０においては、文字サイズが９６ｐｘ×９６ｐｘであるゴシック体の平仮名「あ」に関して、強調領域４８ｐｘ×４８ｐｘの特徴を抽出する例について説明している。すなわち、図１０に示す例においては、９６ｐｘ×９６ｐｘの文字全体を縦横それぞれ６分割できるように、特徴抽出の範囲を４８ｐｘ×４８ｐｘに設定している。先ず、前処理として文字の輪郭が抽出される。この輪郭は、例えば対象となる文字のフォントにおけるアウトラインに相当する。次に、強調領域（４８ｐｘ×４８ｐｘの領域）について特徴が抽出される。例えば、図１０に示すように１６ｐｘ×１６ｐｘの部分領域を設定し、その部分領域を８ｐｘずつ動かしつつ各部分領域内の特徴量を抽出する。例えば、各部分領域について４×２５＝１００個の特徴量を抽出する。前記強調領域を１６ｐｘずらして、前記部分領域における特徴量の抽出を繰り返す。この特徴量の抽出において、前記強調領域の中心は図１１に示す１６箇所の何れかに設定され、その１６箇所それぞれに前記強調領域の中心が設定された場合における特徴量が抽出される。すなわち、前記文字に関して、前記強調領域を前記１６箇所それぞれに対応する位置として前記部分領域内の特徴量を抽出することで、１００×１６箇所の特徴ベクトルが得られる。
【００４０】
前記候補間距離算出部６２は、前記特徴抽出部６０により抽出される各文字４０の特徴量に基づいて、前記入力候補となる各文字４０における候補間距離を算出する。この候補間距離は、具体的には、前記入力候補となる各文字４０における特徴部分相互間の特徴空間での距離に相当する。例えば、前述のようにして導出される各文字４０に係る特徴ベクトルのユークリッド二乗距離に相当する。すなわち、候補Ａにおける強調位置ｘの特徴ベクトルをＸAx、候補Ｂにおける強調位置ｙの特徴ベクトルをＸByとして、前記候補間距離Ｄ（ＸAx，ＸBy）は次の（５）式で表される。ここで、図１１に示すように位置ｘ，ｙの候補が１６箇所である場合、ｘ，ｙは、１から１６までの整数すなわちｘ，ｙ＝１，２，…，１６となる。
【数５】
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【００４１】
前記特徴位置探索部６４は、前記候補間距離算出部６２により算出される各文字４０における候補間距離に基づいて、前記入力候補となる各文字４０に係る候補間距離を最大とする前記特徴部分４２の位置を探索（算出）する。換言すれば、前記特徴位置探索部６４は、前記入力候補となる各文字４０における特徴部分４２相互間の特徴空間での距離が最大となるように、各文字４０に対応する特徴部分４２の位置（例えば、図１１に示す１６箇所の何れかの位置）を探索する。具体的には、次の（６）式で表される候補間距離の最大化を実現する、各文字４０における特徴部分４２の位置を探索する。図１２及び図１３は、平仮名「あ」に対応する文字４０ａの特徴部分４２ａと、「か」に対応する文字４０ｋの特徴部分４２ｋとの候補間距離を例示しており、図１２が最も候補間距離Ｄが小さい組み合わせを、図１３が最も候補間距離Ｄが大きい組み合わせをそれぞれ示している。このように、２つの文字相互間において候補間距離Ｄを最大とする各特徴部分４２の位置は比較的簡単に導出されるが、入力候補となる文字４０が１０個である場合、それら１０個の候補についてそれぞれ１６箇所の位置候補が存在する。従って、１０個の文字４０それぞれについて特徴部分４２がとり得る位置の組み合わせは16Ｃ10×１０！＝２９０５９４３０４００通りとなり、処理時間短縮のためには近似解の探索が必要となる。
【数６】
2015148945.tif 000008
【００４２】
図１４は、複数（図１４では５個）の文字４０相互間における候補間距離Ｄを最大とする、各文字４０に対応する特徴部分４２の位置の探索について説明する図である。図１４に示す例では、平仮名「あ」、「か」、「さ」、「た」、「な」にそれぞれ対応する５個の文字４０ａ、４０ｋ、４０ｓ、４０ｔ、４０ｎについて、候補間距離Ｄを最大とする特徴部分４２ａ、４２ｋ、４２ｓ、４２ｔ、４２ｎを探索する制御について説明している。前記特徴位置探索部６４は、好適には、公知の技術である巡回セールスマン問題の最近追加法を応用し、各文字４０に関して最も候補間距離Ｄを大きくする特徴部分４２の位置を順次定めてゆく。例えば、第１の処理として、候補となる前記５個の文字４０のうち何れかの文字４０をランダムに選択する。第２の処理として、前記第１の処理において選択された文字４０において最も方向線素特徴量が密な領域（例えば、図１１に示す１６箇所の何れかに対応する領域）に対応する位置を、その文字４０に対応する特徴部分４２の位置として選択する。図１４（ａ）は、前記第２の処理の結果、「か」に対応する文字４０ｋにおける図示の特徴部分４２ｋが選択され、その後の第３の処理及び第４の処理において、「か」に対応する文字４０ｋとは別の他の文字「あ」、「さ」、「た」、「な」にそれぞれ対応する文字４０ａ、４０ｓ、４０ｔ、４０ｎの何れかから、前記特徴部分４２ｋとの距離を最大とする特徴部分４２ｘが選択される様子を示している。以降の第３の処理及び第４の処理は、前記５個の文字特徴部分選択が終了するまで繰り返される。第３の処理として、前記第１の処理において選択された文字４０及び既に実行された第３の処理により選択された全ての文字４０とは別の文字４０における各領域に対して、前記第２の処理において選択された特徴部分４２との間の候補間距離Ｄ及び既に実行された第４の処理により選択された全ての特徴部分４２との間の候補間距離Ｄの総和を算出する。第４の処理として、前記第３の処理により算出される候補間距離Ｄの総和が最も大きい領域を、前記第１の処理において選択された文字４０及び直前の第３の処理を除いて既に実行された第３の処理により選択された全ての文字４０とは別の文字４０に対応する特徴部分４２の位置として選択する。図１４（ｂ）は、直前の第３の処理及び第４の処理の結果、「な」に対応する文字４０ｎにおける特徴部分４２ｎが選択され、その後の第３の処理及び第４の処理において、「か」、「な」にそれぞれ対応する文字４０ｋ、４０ｎとは別の他の文字「あ」、「さ」、「た」にそれぞれ対応する文字４０ａ、４０ｓ、４０ｔの何れかから、前記特徴部分４２ｋとの距離と前記特徴部分４２ｎとの距離との和を最大とする特徴部分４２ｘが選択される様子を示している。以下、第３の処理及び第４の処理を繰り返すことにより、前記候補間距離Ｄを最大とする、各文字４０に対応する特徴部分４２の位置が探索される。
【００４３】
図１５は、前述のようにして探索された、前記候補間距離Ｄを最大とする、各文字４０に対応する特徴部分４２の位置を例示する図である。すなわち、平仮名「あ」、「か」、「さ」、「た」、「な」、「は」、「ま」、「や」、「ら」、「わ」にそれぞれ対応する１０個の文字４０ａ、４０ｋ、４０ｓ、４０ｔ、４０ｎ、４０ｈ、４０ｍ、４０ｙ、４０ｒ、４０ｗについて、候補間距離Ｄを最大とする特徴部分４２ａ、４２ｋ、４２ｓ、４２ｔ、４２ｎ、４２ｈ、４２ｍ、４２ｙ、４２ｒ、４２ｗを例示している。図１５に示す例では、おおよそ各文字４０に特有の構造に対応する位置に特徴部分４２がそれぞれ設定されていることがわかる。ここで、図１５に示す例は、前記１０個の文字を入力候補とする特徴部分４２の一例であり、入力候補となる文字（文字群）が異なれば、各文字４０に対応して設定される特徴部分４２の位置も異なってくる。例えば、「あ」行の各文字すなわち「あ」、「い」、「う」、「え」、「お」の５文字を入力候補として各文字４０に対応する特徴部分４２を設定した場合、「あ」に対応する文字４０ａの特徴部分４２ａが図１５に示す例とは異なる位置に設定されることが考えられる。
【００４４】
図１６は、前記文字入力装置１０のＣＰＵ１２による特徴部分設定制御の一例の要部について説明するフローチャートであり、所定の周期で繰り返し実行されるものである。
【００４５】
先ず、ステップ（以下、ステップを省略する）ＳＡ１において、入力候補となる各文字４０に対応するデータが前記文字データベース３０から読み出され、各文字４０における各部分領域の方向線素特徴量が算出される。次に、ＳＡ２において、ＳＡ１にて算出された各部分領域の方向線素特徴量に基づいて、各文字４０における特徴ベクトルＸが算出される。次に、ＳＡ３において、入力候補となる文字４０のうち何れかの文字４０がランダムに選択される。次に、ＳＡ４において、ＳＡ３にて選択された文字４０において、ＳＡ１にて算出された方向線素特徴量が最も密な領域がその文字４０の特徴部分４２の位置として設定される。次に、ＳＡ５において、ＳＡ３にて選択された文字４０及び既に実行されたＳＡ６の処理により選択された全ての文字４０とは別の文字４０における各領域に対して、ＳＡ４にて設定された特徴部分４２との間の特徴空間での距離すなわち候補間距離Ｄ及び既に実行されたＳＡ６の処理により選択された全ての特徴部分４２との間の候補間距離Ｄの総和が算出される。次に、ＳＡ６において、ＳＡ５にて算出される候補間距離Ｄの総和が最も大きい領域が、ＳＡ３にて選択された文字４０及び直前のＳＡ６の処理を除いて既に実行されたＳＡ６の処理により選択された全ての文字４０とは別の文字４０に対応する特徴部分４２の位置として設定される。次に、ＳＡ７において、候補間距離Ｄの総和を最大とする、各文字４０に対応する特徴部分４２の位置の探索が完了させられるか否かが判断される。例えば、ＳＡ５及びＳＡ６の処理が予め定められた規定回数繰り返された場合、このＳＡ７の判断が肯定される。ＳＡ７の判断が否定される場合には、ＳＡ５以下の処理が再び実行されるが、ＳＡ７の判断が肯定される場合には、ＳＡ８において、ＳＡ４及びＳＡ６にて設定された各文字４０に対応する特徴部分４２の位置が前記特徴データベース３２に記録された後、本ルーチンが終了させられる。
【００４６】
図１７は、前記文字入力装置１０のＣＰＵ１２による文字表示／入力制御の一例の要部について説明するフローチャートであり、所定の周期で繰り返し実行されるものである。
【００４７】
先ず、ＳＢ１において、入力候補となる各文字４０を表示させるためのデータ及び各文字４０に対応する特徴部分４２を表示させるためのデータが前記文字データベース３０及び特徴データベース３２から読み出され、前記入力候補となる文字４０が所定の時間間隔でランダムに前記映像表示装置２０に表示される。この文字４０の表示において、各文字４０における特徴部分４２がそれ以外の部分と区別され、例えば所定の色の円形領域で表示される。ＳＢ１の表示制御と併行して、ＳＢ２において、前記脳波検出装置２２により被験者の脳波が検出され、前記ＲＡＭ１６等の記憶装置にその経時的な変化が記録される。次に、ＳＢ３において、入力候補となる全ての文字４０が、前記映像表示装置１０にそれぞれ所定回数（例えば、１０回）ずつ表示されたか否かが判断される。このＳＢ３の判断が否定される場合には、ＳＢ１以下の処理が再び実行されるが、ＳＢ３の判断が肯定される場合には、ＳＢ４において、各文字４０に対応して被験者の脳波に観察されるＰ３００の平均が算出される。次に、ＳＢ５において、ＳＢ４にて算出された平均が最も大きかった（最も大きく変動していた）波形に対応する文字４０を入力文字と判定し、その文字４０の入力が受け付けられた後、本ルーチンが終了させられる。
【００４８】
以上の制御において、ＳＢ１が前記文字表示制御部５０及び前記特徴部分表示制御部５２の処理に、ＳＢ４が前記脳波解析部５４の処理に、ＳＢ５が前記入力文字判定部５６の処理に、ＳＡ１〜ＳＡ８が前記特徴部分設定部５８の処理に、ＳＡ１及びＳＡ２が前記特徴抽出部６０の処理に、ＳＡ５が前記候補間距離算出部６２の処理に、ＳＡ４〜ＳＡ７が前記特徴位置探索部６４の処理に、それぞれ対応する。
【００４９】
このように、本実施例によれば、入力候補となる文字４０を所定の時間間隔でランダムに表示し、表示された文字４０を視認した利用者の脳波に基づいてその文字４０の入力を行う文字入力装置１０において、前記入力候補となる各文字４０の表示において、その文字４０における特徴部分４２をそれ以外の部分と区別して表示させるものであることから、入力候補となる各文字４０間の特徴差の把握が利用者にとって容易となり、利用者の緊張を和らげることができることに加え、利用者が文字４０の認識を誤る確率を低下させることができる。すなわち、利用者の精神的負担を軽減し文字入力の正確性を向上させる文字入力装置１０を提供することができる。
【００５０】
前記特徴部分４２は、前記入力候補となる各文字４０における特徴部分４２相互間の特徴空間での距離が最大となるように定められたものであるため、入力候補となる各文字４０間の特徴差を実用的な態様で明確なものとすることができる。
【００５１】
前記特徴部分４２の表示は、前記文字４０における特徴部分４２をそれ以外の部分とは異なる色で表示させるものであるため、入力候補となる各文字４０間の特徴差を実用的な態様で更に明確なものとすることができる。
【００５２】
前記特徴部分４２の色は、前記入力候補となる各文字４０毎に異なるものであるため、入力候補となる各文字４０間の特徴差を実用的な態様で更に明確なものとすることができる。
【００５３】
前記文字４０の表示は、前記入力候補となる文字４０を１文字ずつ所定の時間間隔でランダムに表示させるものであるため、視線の移動を要することなく脳波による文字入力を実現する文字入力装置１０において、各文字４０間の特徴差を明確なものとすることができる。
【００５４】
入力候補となる文字４０を所定の時間間隔でランダムに表示し、表示された文字４０を視認した利用者の脳波に基づいてその文字の入力を行う文字入力装置１０の制御装置としてＣＰＵ１２を、前記入力候補となる各文字４０の表示において、その文字４０における特徴部分４２をそれ以外の部分と区別して表示させる特徴部分表示制御部５２（ＳＢ１）として機能させることを特徴とするプログラムであるため、入力候補となる各文字４０間の特徴差の把握が利用者にとって容易となり、利用者の緊張を和らげることができることに加え、利用者が文字４０の認識を誤る確率を低下させることができる。すなわち、利用者の精神的負担を軽減し文字入力の正確性を向上させるプログラムを提供することができる。
【００５５】
以上、本発明の好適な実施例を図面に基づいて詳細に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、更に別の態様においても実施される。
【００５６】
例えば、前述の実施例では、前記文字入力装置１０に一体的に備えられたＣＰＵ１２により前記特徴部分設定制御及び文字表示／入力制御を行う実施形態について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、前記特徴部分設定制御及び文字表示／入力制御の少なくとも一方が、前記文字入力装置１０と所定の通信回線を介して接続されたサーバ等により実行されるものであってもよい。すなわち、本発明は、通信回線を介して相互に接続されたサーバ及び端末を備えた構成において、端末側で文字の表示及び脳波の検出等を行い、サーバ側で図１６及び図１７を用いて例示した前記特徴部分設定制御及び文字表示／入力制御を実行する態様のオンライン文字入力システムにも好適に適用される。
【００５７】
前述の実施例では、図１４等に示すように、巡回セールスマン問題の最近追加法を応用し、各文字４０に関して最も候補間距離Ｄを大きくする特徴部分４２の位置を設定する手法について説明したが、候補間距離Ｄを最大化する特徴部分４２の位置の探索方法はこれに限定されない。例えば、巡回セールスマン問題に関する新たな解法が得られた場合には、その解法が用いられてもよい。コンピュータの処理能力向上によって実用的な時間で解が得られるようになった場合には、入力候補となる文字４０それぞれについて特徴部分４２がとり得る全ての位置の組み合わせについて候補間距離Ｄを求め、候補間距離Ｄを最大化する特徴部分４２の位置を選択するものであってもよい。
【００５８】
その他、一々例示しないが、本発明はその趣旨を逸脱しない範囲内において種々の変更が加えられて実施されるものである。
【符号の説明】
【００５９】
１０：文字入力装置、１２：ＣＰＵ（制御装置）、４０：文字、４２：特徴部分、５２：特徴部分表示制御部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図５】
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【図６】
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【図９】
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【図１６】
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【図１７】
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【図４】
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【図７】
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【図８】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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