(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
認識対象から複数のストロークを抽出するストローク抽出手段と、
前記複数のストロークからノイズ候補を抽出するノイズ候補抽出手段と、
前記認識対象から少なくともいずれか１つのノイズ候補を削除した認識結果候補を作成する作成手段と、
前記認識結果候補に対して文字認識処理を行い、認識スコアを取得する手段と、
複数の認識結果候補の中から前記認識スコアを用いて最も確からしい認識結果候補を認識結果として特定する特定手段と
を有し、
前記特定手段は、前記認識結果候補のうち、ストロークの数が最も多い認識結果候補を認識結果として特定する文字認識装置。
【請求項２】
前記特定手段は、選択された前記認識結果候補のうち、前記認識スコアが予め定められた値よりも高い認識結果候補を選択して認識結果として特定する請求項１記載の文字認識装置。
【請求項３】
認識対象から複数のストロークを抽出するストローク抽出手段と、
前記複数のストロークからノイズ候補を抽出するノイズ候補抽出手段と、
前記認識対象から少なくともいずれか１つのノイズ候補を削除した認識結果候補を作成する作成手段と、
前記認識結果候補の中から認識の確からしさを示す認識スコアが予め定められた値よりも高い認識結果候補を選択し、選択された当該認識結果候補からストロークの数が最も多い認識結果候補を認識結果として特定する特定手段と
を有する文字認識装置。
【請求項４】
前記作成手段は、前記認識結果候補の組み合わせを決定することを特徴とする請求項３記載の文字認識装置。
【請求項５】
文字認識装置と、使用者記入情報取得装置とを含み、
前記文字認識装置は、
前記使用者記入情報取得装置から取得した認識対象から複数のストロークを抽出するストローク抽出手段と、
前記複数のストロークからノイズ候補を抽出するノイズ候補抽出手段と、
前記認識対象から少なくともいずれか１つのノイズ候補を削除した認識結果候補を作成する作成手段と、
前記認識結果候補に対して文字認識処理を行い、認識スコアを取得する手段と、
複数の認識結果候補の中から前記認識スコアを用いて最も確からしい認識結果候補を認識結果として特定する特定手段と、
前記特定手段により特定した前記認識結果を出力する出力手段と
を有し、
前記特定手段は、前記認識結果候補のうち、ストロークの数が最も多い認識結果候補を認識結果として特定することを特徴とする文字認識処理システム。
【請求項６】
コンピュータに、
認識対象から複数のストロークを抽出する機能と、
前記複数のストロークからノイズ候補を抽出する機能と、
前記認識対象から少なくともいずれか１つのノイズ候補を削除した認識結果候補を作成する機能と、
前記認識結果候補に対して文字認識処理を行い、認識スコアを取得する機能と、
複数の認識結果候補の中から前記認識スコアを用いて最も確からしい認識結果候補を認識結果として特定する機能と
を実現させ、
前記特定する機能は、前記認識結果候補のうち、ストロークの数が最も多い認識結果候補を認識結果として特定するプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文字認識装置、文字認識処理システム、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１では、認識拒否文字の拒否原因を解析し、文字サイズ、ストロークサイズ、ストローク間の距離を考慮した再処理を行って認識率を向上させるために、オンライン手書き文字認識装置における認識拒否文字の再処理方法にて、文字を構成する複数のストロークを囲む長方形の対角線の長さをストロークサイズとし、この文字を囲む長方形の対角線の長さを文字サイズとし、第１のストロークサイズとこの第１のストロークが属する文字のサイズとの比率が所定の閾値より小さいとき、第１のストロークをノイズと判定して、第１のストロークが属する文字から第１のストロークを除去している。
【０００３】
また、特許文献２では、入力画像から文字画像を切り出し、初回はノイズ除去処理を行なわずに文字を識別し、この文字の識別の際には文字識別手段は識別結果とともに確信度を出力している。そして、この確信度があらかじめ決められた値より大きい場合には、そのまま識別結果を認識結果として出力することにより、ノイズがないあるいは少ない場合には、ノイズ除去処理を行なわずに文字の認識が行なわれ、文字認識速度を向上させている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平０６−５２３６３号公報
【特許文献２】特開平０７−４９９２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
一般的に、認識対象の文字認識率が予め定められた値以上になるまで、ノイズらしさを示す評価値が高い順番にノイズを認識対象から取り除くと、認識対象のうち文字として認識すべきものがノイズとして除去されてしまうことがある。
本発明は、認識対象の文字認識率が予め定められた値以上になるまで、ノイズらしさを示す評価値が高い順番にノイズを認識対象から取り除く場合に比べて、文字認識すべきノイズ候補がノイズとして除去されることを低減させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に記載された発明は、認識対象から複数のストロークを抽出するストローク抽出手段と、前記複数のストロークからノイズ候補を抽出するノイズ候補抽出手段と、前記認識対象から少なくともいずれか１つのノイズ候補を削除した認識結果候補を作成する作成手段と、前記認識結果候補に対して文字認識処理を行い、認識スコアを取得する手段と、複数の認識結果候補の中から前記認識スコアを用いて最も確からしい認識結果候補を認識結果として特定する特定手段とを有し、前記特定手段は、前記認識結果候補のうち、ストロークの数が最も多い認識結果候補を認識結果として特定する文字認識装置である。
請求項２に記載された発明は、前記特定手段は、選択された前記認識結果候補のうち、前記認識スコアが予め定められた値よりも高い認識結果候補を選択して認識結果として特定する請求項１記載の文字認識装置である。
請求項３に記載された発明は、認識対象から複数のストロークを抽出するストローク抽出手段と、前記複数のストロークからノイズ候補を抽出するノイズ候補抽出手段と、前記認識対象から少なくともいずれか１つのノイズ候補を削除した認識結果候補を作成する作成手段と、前記認識結果候補の中から認識の確からしさを示す認識スコアが予め定められた値よりも高い認識結果候補を選択し、選択された当該認識結果候補からストロークの数が最も多い認識結果候補を認識結果として特定する特定手段とを有する文字認識装置である。
請求項４に記載された発明は、前記作成手段は、前記認識結果候補の組み合わせを決定することを特徴とする請求項３記載の文字認識装置である。
請求項５に記載された発明は、文字認識装置と、使用者記入情報取得装置とを含み、前記文字認識装置は、前記使用者記入情報取得装置から取得した認識対象から複数のストロークを抽出するストローク抽出手段と、前記複数のストロークからノイズ候補を抽出するノイズ候補抽出手段と、前記認識対象から少なくともいずれか１つのノイズ候補を削除した認識結果候補を作成する作成手段と、前記認識結果候補に対して文字認識処理を行い、認識スコアを取得する手段と、複数の認識結果候補の中から前記認識スコアを用いて最も確からしい認識結果候補を認識結果として特定する特定手段と、前記特定手段により特定した前記認識結果を出力する出力手段とを有し、前記特定手段は、前記認識結果候補のうち、ストロークの数が最も多い認識結果候補を認識結果として特定することを特徴とする文字認識処理システムである。
請求項６に記載された発明は、コンピュータに、認識対象から複数のストロークを抽出する機能と、前記複数のストロークからノイズ候補を抽出する機能と、前記認識対象から少なくともいずれか１つのノイズ候補を削除した認識結果候補を作成する機能と、前記認識結果候補に対して文字認識処理を行い、認識スコアを取得する機能と、複数の認識結果候補の中から前記認識スコアを用いて最も確からしい認識結果候補を認識結果として特定する機能とを実現させ、前記特定する機能は、前記認識結果候補のうち、ストロークの数が最も多い認識結果候補を認識結果として特定するプログラムである。
【発明の効果】
【０００７】
請求項１に記載された発明によれば、文字認識すべきノイズ候補がノイズとして除去されることを低減させることができる。またノイズ候補に何らかの意味がある認識対象の特性を生かして認識結果を特定できる。
請求項２に記載された発明によれば、文字列全体としての認識結果候補の確からしさを向上させることができる。
請求項３に記載された発明によれば、文字認識すべきノイズ候補がノイズとして除去されることを低減させることができる。
請求項４に記載された発明によれば、文字列構成ストローク群候補の数を制限でき、処理時間を削減できる。
請求項５に記載された発明によれば、文字認識すべきノイズ候補がノイズとして除去されることを低減させることができる。またノイズ候補に何らかの意味がある認識対象の特性を生かして認識結果を特定できる。
請求項６に記載された発明によれば、文字認識すべきノイズ候補がノイズとして除去されることを低減させることができる。またノイズ候補に何らかの意味がある認識対象の特性を生かして認識結果を特定できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本実施の形態が適用される文字認識処理システムの全体構成を示す概略図である。
【図２】文字認識装置の機能構成を示すブロック図である。
【図３】文字認識装置によって行われる極小ストローク削除処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】（ａ）、（ｂ）は、認識対象ストローク群の抽出と、ノイズストローク候補の抽出処理を説明するための図である。
【図５】文字列構成ストローク群候補の作成を説明するための図である。
【図６】（ａ）、（ｂ）は、ノイズストロークを取り除くルールを定めて文字列構成ストローク群候補を作成した例を示す図である。
【図７】文字認識処理部による認識結果と認識スコア（スコア）とが示された図である。
【図８】最尤候補出力部にて行われる最尤候補の選択処理を説明するための図である。
【図９】（ａ）〜（ｃ）は、文字として認識すべきものがノイズとして除去されてしまう従来の問題点を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
〔本実施の形態に至るまでの従来の問題点の説明〕
まず、実施の形態の各論に入る前に、本実施の形態に至るまでの従来の問題点について説明する。
図９（ａ）〜（ｃ）は、文字として認識すべきものがノイズとして除去されてしまう従来の問題点を説明するための図である。図９（ａ）は認識対象を示し、図９（ｂ）はノイズの候補と評価点の一例を示した図、図９（ｃ）はノイズを除去した結果を示している。
図９（ａ）に示す認識対象では、候補１〜３の３つのノイズストローク候補が抽出されている。これらのノイズストローク候補に対し、文字サイズやストロークサイズ、ストローク間の距離などを考慮して評価値が決定される。図９（ｂ）に示す例では、評価値が高い順に並べられ、候補１のノイズストローク候補の評価値が９、候補３のノイズストローク候補の評価値が８、候補２のノイズストローク候補の評価値が２となっている。ノイズらしさを示す評価値が高い順番にノイズストローク候補を認識対象から取り除くと、図９（ｂ）に示す例では、候補１と候補３のノイズストローク候補が除去される。すなわち、ノイズと非ノイズストロークの幾何学的な見分けが付かず、ノイズの評価値による順位づけが困難な環境においては、必要なストロークを除去してしまう恐れがある。その結果、図９（ｃ）に示すように、必要な小数点まで取り除かれてしまう。
本実施の形態が適用される文字認識装置では、ノイズ自身の評価値を用いることなく、ノイズと非ノイズストロークが混在した状態で、精度良くノイズのみを取り除いている。
【００１０】
〔文字認識処理システム１００の全体構成〕
図１は、本実施の形態が適用される文字認識処理システム１００の全体構成を示す概略図である。文字認識処理システム１００は、文字認識装置１０と、この文字認識装置１０に対して手書き文字等の情報を入力するペン型装置７０と、文字認識装置１０とＬＡＮ（Local Area Network）などのネットワーク９０を介して接続され、画像の出力などを行う画像形成装置８０とを含んでいる。
【００１１】
文字認識装置１０は、オンライン手書き文字認識や、オフライン文字認識を行う。オンライン手書き文字認識は、タブレットや電子ペン（ペン型装置７０）等で入力された文字の筆跡を電子テキストに変換する技術である。また、オフライン手書き文字認識は、例えば後述するスキャナ８２等によってスキャンされた手書きや活字画像をテキストに変換する技術である。
【００１２】
この文字認識装置１０は、例えばパーソナルコンピュータ（ＰＣ）により構成され、一般のパーソナルコンピュータが有する各種機能を備えている。より具体的には、ＯＳ（Operating System）やアプリケーション等の各種ソフトウェアを実行し後述する各種機能を実行するＣＰＵ１１と、ＣＰＵ１１の作業用のメモリとして用いられるＲＡＭ１２と、ＣＰＵ１１が実行する各種プログラムを記憶するメモリであるＲＯＭ１３とを備えている。ＲＡＭ１２は、ペン型装置７０からの入力情報などの一次記憶領域として機能させることもできる。また、各種画像情報や認識結果などを記憶する、磁気ディスク等で構成された記憶部１４を備えている。更に、液晶ディスプレイなどの認識結果出力手段であるディスプレイ１５と、入力手段としてのキーボード１６と、補助入力手段としてのポインティングデバイス１７とを備えている。更に、ペン型装置７０や画像形成装置８０との間で各種情報の送受信を行うネットワークインタフェース１８を備えている。このネットワークインタフェース１８は、例えば無線通信によりペン型装置７０から手書き文字等の情報を取得する。このペン型装置７０からの情報の取得は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）の規格に準拠したコネクタを介して行われる構成でもよく、また、ネットワーク９０を介して行われる構成を採用することも可能である。
【００１３】
使用者記入情報取得装置の一例として機能するペン型装置７０は、例えば画像形成装置８０により画像が形成された紙に、インク等によって文字や図などの記入を行うための書き込み装置である。このペン型装置７０は電子ペンとしての機能を備えており、紙に記録された情報を読み取る読取部７１、読み取った情報を記憶する記憶部７２、記憶した情報を文字認識装置１０へ送信するなど文字認識装置１０と通信を行う通信部７３を有している。ペン型装置７０では、ペン型装置７０を所定の用紙に押し当てて移動させることで文字が入力される。この所定の用紙は、その一例では、筆記紙面上に万遍なくマイクロバーコードが印刷されており、このマイクロバーコードは、筆記紙面上におけるペン型装置７０の位置を一意に決定できる位置情報を有している。そして、筆記紙面上にてペン型装置７０を移動させ、移動した座標値を読取部７１が読み取り、時系列データとして記憶部７２に記憶する。
なお、他の使用者記入情報取得装置としては、画像形成装置８０に設けられたスキャナ８２や、ネットワーク９０に接続されるタブレット（図示せず）などの各種入力装置を採用することができる。
【００１４】
画像形成装置８０は、紙などの記録媒体に画像を形成するとともに、ネットワーク９０を介して文字認識装置１０と通信を行い、文字認識装置１０から送信される情報に基づいて紙に画像を形成する。また、画像を読み取って記憶するなどの機能を備えている。より具体的には、例えば手書き文字の記載用の帳票画像などを出力するプリンタ８１、例えば手書き文字画像などを読み取るスキャナ８２、各種画像情報を記憶する記憶部８３、ネットワーク９０を介して文字認識装置１０などと情報の送受信を行う通信部８４を備えている。プリンタ８１は、例えば電子写真方式を用いることができるが、インクジェット方式など、他の画像形成方式を採用することもできる。
【００１５】
〔文字認識装置１０の機能説明〕
図２は、文字認識装置１０の機能構成を示すブロック図である。図２に示すように、文字認識装置１０は、認識対象から複数のストロークであるストローク群を抽出するストローク抽出手段の一つとしての認識対象ストローク群抽出部２１、取得された複数のストロークからノイズ候補を抽出するノイズ候補抽出手段の一つとしてのノイズストローク候補抽出部２２、認識対象ストローク群から１個以上のノイズストローク候補を取り除き、文字列構成ストローク群候補を作成する作成手段の一つとしての文字列構成ストローク群候補作成部２３を有している。また、文字種辞書記憶部３１に記憶された文字種辞書と文脈辞書記憶部３２に記憶された文脈辞書とを用いて文字認識処理を行い、認識スコアを取得する文字認識処理部２４、認識スコアの高さなどから最終的な結果を選択する特定手段の一つとしての最尤候補出力部２５、認識結果を次工程の認識処理に出力し、また例えばディスプレイ１５に表示してユーザに認知させる認識結果出力部２６を備えている。
【００１６】
認識対象ストローク群抽出部２１にて抽出の対象となる認識対象は、例えば、ペン型装置７０によって取得される。また、例えば画像形成装置８０が有するスキャナ８２で読み込まれネットワーク９０を介して取得される。さらに、画像形成装置８０の記憶部８３に記憶されネットワーク９０を介して取得する場合や、ネットワーク９０に接続されたタブレット（図示せず）などの他の読取装置から取得する場合もある。また、単に、文字認識装置１０の記憶部１４に記憶された手書き画像を読み出して取得する場合もある。取得する認識対象は、複数のストロークから形成されている。
【００１７】
〔極小ストローク削除処理の流れ〕
図３は、文字認識装置１０によって行われる極小ストローク削除処理の流れを示すフローチャートである。
まず、認識対象ストローク群抽出部２１は、認識対象から、複数のストロークからなるストローク群を抽出する（ステップ１０１）。ノイズストローク候補抽出部２２は、抽出されたノイズストローク群からノイズストローク候補を抽出する（ステップ１０２）。
【００１８】
図４（ａ）、（ｂ）は、ステップ１０１にて行われる認識対象ストローク群の抽出と、ステップ１０２で行われるノイズストローク候補の抽出処理を説明するための図である。図４（ａ）は、抽出された認識対象ストローク群２００を示し、図４（ｂ）は、ノイズストローク候補の例を示している。
【００１９】
認識対象のストロークは、例えばペン型装置７０のペンダウンからペンアップまでにサンプリングされた点列のデータである。ストローク群は、この点列のデータであるストロークが複数集まって構成されている。認識対象ストローク群２００には、１個または複数個のストロークからなる文字や、文字以外のストロークが、複数個、集まっている。認識対象ストローク群２００の中には、文字を構成する文字列構成ストロークと、ノイズとして除去すべきノイズストロークとが存在するが、ステップ１０１における認識対象ストローク群の抽出の時点では、これらの区別がつかない。ノイズストローク候補抽出部２２では、ストロークの筆点数、外接矩形のサイズなどを用いて、ノイズストローク候補を抽出する。図４（ｂ）では、第１のノイズストローク候補２０１と、第２のノイズストローク候補２０２と、第３のノイズストローク候補２０３と、が抽出されている。
【００２０】
このノイズストローク候補を抽出する方法としては、例えば、ストロークを構成する点列の点の数が、予め定めた数以下である場合にノイズストローク候補とすることができる。また、例えば、ストロークの外接矩形のサイズが予め定めた大きさ以下の場合にノイズストローク候補とすることもできる。これらの抽出作業は、筆記されたデバイスや環境に応じて選択することも可能である。例えば、電子ペンであるペン型装置７０、タブレット、スマートフォンなど、認証対象が入力されたデバイスの特徴を勘案して、その基準を定めることができる。
【００２１】
〔極小ストローク削除処理の流れ〜文字列構成ストローク群候補の作成〕
図３に示すステップ１０２の後、文字列構成ストローク群候補作成部２３は、認識対象ストローク群２００から、1個以上のノイズストローク候補を取り除き、文字列構成ストローク群候補を作成する（ステップ１０３）。これは、ノイズストロークの取り除き方によって複数個生成される場合がある。
図５は、文字列構成ストローク群候補の作成を説明するための図である。図５には、ノイズストロークを取り除かない認識対象ストローク群２００と、ノイズストロークを１つずつ取り除いた文字列構成ストローク群候補３０１〜３０３、ノイズストロークを２つずつ取り除いた文字列構成ストローク群候補３１１〜３１３、ノイズストロークを３つ取り除いた文字列構成ストローク群候補３２１が示されている。より具体的には、文字列構成ストローク群候補３０１は第１のノイズストローク候補２０１を取り除き、文字列構成ストローク群候補３０２は第２のノイズストローク候補２０２を取り除き、文字列構成ストローク群候補３０３は第３のノイズストローク候補２０３を取り除いている。また、文字列構成ストローク群候補３１１は第１のノイズストローク候補２０１と第２のノイズストローク候補２０２とを取り除き、文字列構成ストローク群候補３１２は第１のノイズストローク候補２０１と第３のノイズストローク候補２０３とを取り除き、文字列構成ストローク群候補３１３は第２のノイズストローク候補２０２と第３のノイズストローク候補２０３とを取り除いている。そして、文字列構成ストローク群候補３２１は、第１のノイズストローク候補２０１、第２のノイズストローク候補２０２および第３のノイズストローク候補２０３を取り除いている。
【００２２】
なお、文字列構成ストローク群候補の数を制限し、処理時間を削減するために、ノイズストロークを取り除くルールを定めることもできる。例えば、取り除く数を定め、ノイズストロークを０〜１本取り除く、ノイズストロークを０〜２本取り除く、等である。
図６（ａ）、（ｂ）は、ノイズストロークを取り除くルールを定めて文字列構成ストローク群候補を作成した例を示す図であり、認識結果候補である文字列構成ストローク群候補の組み合わせを決定して作成した一例を示している。図６（ａ）は、ノイズストロークを０〜１本取り除いた例を示し、図６（ｂ）は、ノイズストロークを０〜２本取り除いた例を示している。このようにして、取り除くノイズストローク候補の組み合わせを決定し、複数個の組み合わせが作成される。
【００２３】
〔極小ストローク削除処理の流れ〜文字認識処理〕
図３に示すステップ１０３の後、文字認識処理部２４は、文字列構成ストローク群候補に対して文字認識処理を行い、認識結果文字列、および認識スコアを取得する（ステップ１０４）。そして、全ての組み合わせを試したかどうかが判断され（ステップ１０５）、全ての組み合わせを試していなければ（ステップ１０５でＮｏ）、ステップ１０３に戻って処理が繰り返される。全ての組み合わせを試していれば（ステップ１０５でＹｅｓ）、ステップ１０６に移行する。
【００２４】
図７は、文字認識処理部２４による認識結果と認識スコア（スコア）とが示された図である。スコアは、認識の確からしさを示す値である。スコアは、文字種辞書記憶部３１および文脈辞書記憶部３２に記憶されるデータにより算出される。ここでは、文字列全体として、文字の綺麗さとか、文字の文脈としての確からしさから、認識結果がどのくらいになるか、が示される。このスコアについては、認識システム（認識エンジン）の作り方にもよるが、例えば数値しか入らない文脈にて最後の数字の後ろに点が入るのは不自然である、といった観点からスコアが落ちてくる。図７に示す例では、まず、認識対象ストローク群２００と、文字列構成ストローク群候補３０１、３０２、３１１について、数字だけの文字列で点が最後の数字の後ろにあるのでスコアが低くなっている。また、文字列構成ストローク群候補３０２、３１１、３１３、３２１は、第２のノイズストローク候補２０２が除かれることで字形が崩れてしまい、例えば“３”か“５”か、など、不確定な要素が増え、スコアが低くなっている。
【００２５】
〔極小ストローク削除処理の流れ〜最尤候補選択〕
図３のステップ１０３〜１０５により全ての組み合わせについて文字認識処理が行われた後、最尤候補出力部２５では、スコアが予め定めた閾値以上の候補（文字列構成ストローク群候補）を選択し（ステップ１０６）、このスコアが閾値以上の候補のうち、ストローク数が最も多い候補を選択する（ステップ１０７）。すなわち、結果作成された複数の認識結果の中で最も確からしい認識結果を選択する。これらの処理によって最尤候補が選択され、その結果は、認識結果出力部２６により出力されて（ステップ１０８）、処理が終了する。なお、ステップ１０６にて用いられる閾値は、認識対象や認識エンジンに依存する値であり、ここでは、スコアが０.８以上のものが選択されている。図７に示す例では、文字列構成ストローク群候補３０３と文字列構成ストローク群候補３１２が選択される。
【００２６】
図８は、最尤候補出力部２５にて行われる最尤候補の選択処理を説明するための図である。ここでは、スコアが０.８以上であった、文字列構成ストローク群候補３０３と文字列構成ストローク群候補３１２とが選択されている。最尤候補出力部２５では、これらの候補の中から、ストロークをより多く含むものを最終的な結果として選択している。図８に示す例では、文字列構成ストローク群候補３０３のストロークが、文字列構成ストローク群候補３１２のストロークに比べて１本多いので、文字列構成ストローク群候補３０３の確からしさが高いとし、文字列構成ストローク群候補３０３が最尤候補として選択される。
【００２７】
ここで、最尤候補の選択処理にて、ストロークの数が最も多い認識結果候補を最尤候補として選択した。ストローク数が多い場合には、そのストロークが多い点に意味があることが多いためである。但し、他の認識エンジンでは、認識対象の文字が大きくなるとスコアが下がるものがある。かかる場合には、ストロークの数が少ないものを最尤候補として選択する態様もある。何れにせよ、ストロークに基づいて最尤候補が選択される。なお、ストローク数以外の観点としては、最終的な文字数に着目して最尤候補を選択することもできる。例えば、文字数が最も多い認識結果候補を最尤候補として選択することもできる。
【００２８】
以上、詳述したように、本実施の形態の文字認識装置１０によれば、認識結果として欲しい文字列は、図４（ａ）に示す認識対象ストローク群２００のうち「１２３．４５６」であるが、ノイズストロークの影響でうまく認識できない場合に、これを除去したい、といった問題に対応できる。その問題の解決として、ノイズストロークのサイズなどをもとに、ノイズストローク候補を検出し、ノイズストローク候補を除去した文字列構成ストローク群候補を複数生成している。そして、その中から、認識結果が最も確からしいものを正解として採用している。これによって、ノイズの評価値を用いることなく、ノイズと非ノイズストロークが混在した状態で精度良くノイズのみを取り除くことを実現できた。
【符号の説明】
【００２９】
１０…文字認識装置、１５…ディスプレイ、１６…キーボード、１７…ポインティングデバイス、２１…認識対象ストローク群抽出部、２２…ノイズストローク候補抽出部、２３…文字列構成ストローク群候補作成部、２４…文字認識処理部、２５…最尤候補出力部、２６…認識結果出力部、３１…字種辞書記憶部、３２…文脈辞書記憶部、７０…ペン型装置、８２…スキャナ、１００…文字認識処理システム
【図１】
0006575116.tif 000002
【図２】
0006575116.tif 000003
【図３】
0006575116.tif 000004
【図４】
0006575116.tif 000005
【図５】
0006575116.tif 000006
【図６】
0006575116.tif 000007
【図７】
0006575116.tif 000008
【図８】
0006575116.tif 000009
【図９】
0006575116.tif 000010