(57)【要約】【課題】筆記時の筆圧不足によるストロークの切れ、崩し字等に観られるストロークの省略が発生したパターンの場合は、標準パターンとの対応づけに失敗するため、正しく文字を認識できなくなるなどの課題があった。【解決手段】時系列の座標点情報から入力パターンの相対位置分布特徴を抽出し、その入力パターンの相対位置分布特徴と各登録文字の相対位置分布特徴の距離を計算して文字候補を選定する。【選択図】図１４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
認識対象の文字が筆記されると、その文字の入力パターンを示す時系列の座標点情報を入力する入力手段と、上記入力手段により入力された時系列の座標点情報から２次元のパターン情報を作成するパターン作成手段と、上記入力手段により入力された時系列の座標点情報と上記パターン作成手段により作成された２次元のパターン情報から入力パターンの相対位置分布特徴を抽出する特徴抽出手段と、上記特徴抽出手段により抽出された入力パターンの相対位置分布特徴と各登録文字の相対位置分布特徴の距離を計算し、その距離値に基づいて１以上の文字候補を選定する大分類手段と、上記大分類手段により選定された各文字候補の標準パターンと入力パターンを比較して、認識対象の文字を識別する識別手段とを備えた文字認識装置。
【請求項２】
入力手段は、時系列の座標点情報の大きさを正規化するとともに、各座標点間を補間する前処理を実行し、その前処理後の座標点情報をパターン作成手段及び特徴抽出手段に出力する前処理手段を有することを特徴とする請求項１記載の文字認識装置。
【請求項３】
特徴抽出手段は、入力パターンの相対位置分布特徴を抽出する際、各座標点における探索方向をストローク方向と垂直方向に限定して、各座標点における相対位置特徴を抽出することを特徴とする請求項１または請求項２記載の文字認識装置。
【請求項４】
特徴抽出手段は、入力パターンの相対位置分布特徴を抽出する際、各座標点の近傍領域を探索して、各座標点における相対位置特徴を抽出することを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載の文字認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、手書きの文字等を識別する文字認識装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の筆順変動及び画数変動の両方を吸収するオンライン手書き文字認識装置には、ストロークを特徴点列で記述し、過剰対応解消型と不足対応解消型という２つの相補的な最適対応付けアルゴリズムによりストロークを１対１に対応付けることにより筆順変動を吸収し、未対応のストロークについては前後のストロークに結合した場合に最も小さい距離となる対応付けを選択することにより画数変動を吸収する方式がある（ストローク対応付けによるオンライン手書き漢字認識、ＮＴＴ  Ｒ＆Ｄ  Ｖｏｌ．４５  Ｎｏ．１１  １９６６）。
【０００３】
図２４は従来の文字認識装置を示す構成図であり（以下、従来例１という）、図において、１はタブレットなどに認識対象の文字が筆記されると、その文字の入力パターンを示す筆記情報を入力する入力手段、２は入力パターンの標本化や、位置及び大きさ等の正規化を実行する前処理手段、３は入力パターンの各ストロークを等間隔で刻んだ点を特徴点として抽出する特徴点抽出手段、４は正しい筆順・画数で筆記された多数の楷書文字パターンから作成した標準パターンを格納する標準パターン辞書、５は入力ストロークと標準パターン辞書４中の各文字の標準パターンとの３種類の距離を計算するストローク間距離算出手段、６は２種類の相補的な探索アルゴリズムにより入力ストロークと標準パターンのストロークとの１対１の対応付けを行う１対１ストローク対応付け手段、７は標準パターン中の未対応ストロークを前後のストロークに結合することにより画数変動を吸収する選択的ストローク結合手段、８は対応付け結果を基にパターン間距離を算出するパターン間距離算出手段、９は各手段を制御する制御手段である。
【０００４】
次に動作について説明する。
まず、制御手段９は、入力手段１に対して入力パターンの入力を指示する。
次に、制御手段９は、入力手段１が入力パターンを入力すると、その入力パターンを前処理手段２に送り、その入力パターンの標本化と、位置及び大きさの正規化の実行を指示する。
【０００５】
次に、制御手段９は、前処理手段２が標本化等の前処理を実行すると、前処理後の入力パターンを特徴点抽出手段３に送り、特徴点の抽出を特徴点抽出手段３に指示する。
次に、制御手段９は、特徴点抽出手段３が入力パターンの各ストロークを等間隔で刻んで、その入力パターンを特徴点列に変換すると、その特徴点列を１対１ストローク対応付け手段６に送出する。
【０００６】
これにより、１対１ストローク対応付け手段６は、入力パターンと辞書の標準パターンとをストローク数が少ない方のストロークを基準に、過剰な対応付けがなくなるように各特徴点の対応付けを行う（過剰対応解消型の対応付け）。
また、１対１ストローク対応付け手段６は、入力パターンと辞書の標準パターンとをストローク数が多い方のストロークを基準に、不足な対応付けがなくなるように各特徴点の対応付けを行う（不足対応解消型の対応付け）。
【０００７】
次に、前記２つの対応付けアルゴリズムにより得られた対応付け結果のうち、距離の小さい結果を最終的な１対１ストローク対応付け手段６の結果とする。
ここで、対応付けの際にストローク間距離算出手段５で算出する距離には、端点マッチング距離及び点数の少ない方のストロークの点をストロークの多い方のストロークの点から順に対応付けた結果の点間距離の和である部分マッチング距離を使用する。
【０００８】
次に、選択的ストローク結合手段７では、１対１ストローク対応付け手段６により対応付いたストロークをストロークの多い方の筆順に合わせて並びかえる。
次に、１対１ストローク対応付け手段６で対応付かなかったストロークについては、「ストロークの結合は筆順通りに生じる」という仮定に基づき、ストロークの結合を行う。
【０００９】
具体的には、１対１ストローク対応付け手段６により対応付いたストロークの先頭ストロークより先に筆記された未対応のストロークについては、先頭ストロークに筆順通りに結合する。同様に最終ストロークより後に筆記された未対応のストロークについては、最終ストロークに筆順通りに結合する。
その他の未対応ストロークは、１対１ストローク対応付け手段６で対応付いたストロークのいずれかのストロークの間に存在するので、未対応のストロークを前後のストロークと一旦結合し、２本のストローク間距離が最小となる箇所で切断することにより２本のストロークに分断する。
【００１０】
ここで、選択的ストローク結合手段７では、点数の多い方のストロークの点を等間隔で間引いて少ない方の点数に揃えて順に対応付けて点間距離の和を算出し、少ない方の点数で割った距離（全体マッチング距離）を使用する。ただし、高速化のため大分類処理では端点マッチング距離を用いる。
【００１１】
最後に、対応付いた結果より結合ストロークについては適当な距離の正規化を行って、最終的な距離を算出し、最も距離の小さい文字を認識結果とする。
【００１２】
上記の従来例の他に、ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）で用いられるパターンマッチング手法を導入し、時系列情報をイメージ情報に展開して文字イメージとして認識することにより、筆順に依存せず、かつ同時にある程度の続け字にも耐え得るようにする方式が検討されている（「二度書き／ストローク切れにロバストなオンライン文字認識」，電子情報通信学会，信学技報  ＰＲＵ９５−６３，１９９５−０７）。
【００１３】
図２５は従来の文字認識装置を示す構成図であり（以下、従来例２という）、図において、１０はタブレットなどに認識対象の文字が筆記されると、その文字の入力パターンを示す座標点情報を入力する入力手段、１１は入力手段１０から得られた座標点列情報を２値のイメージ情報に変換する前処理手段、１２は前処理手段１１で得られたイメージ情報から特徴を抽出する拡張外郭方向寄与度特徴抽出手段、１３は予め認識対象の各文字について標準的な特徴（標準パターン）を格納する標準パターン辞書、１４は拡張外郭方向寄与度特徴抽出手段１２で得られた入力パターンの特徴と、標準パターン辞書１３に格納された各文字の標準パターンとの距離を求める大分類手段、１５は大分類手段１４で得られた上位候補に対して、部分空間法を用いて詳細な識別を行い、最終的な識別結果を出力する識別手段、１６は各手段を制御する制御手段である。
【００１４】
図２６は入力手段１０に筆記された文字「示」を示す説明図であり、図において、２１〜２５は筆記された文字を構成する座標点列情報であるストローク（字画）であり、時間的に番号の若いストロークから順番に筆記されたことを示している。また、入力手段１０では一定時間間隔で点をサンプリングするため、筆記速度が速い箇所は座標点間隔が広く、遅い箇所は座標点間隔が狭くなり、座標点の間隔は一定ではない。
【００１５】
図２７は前処理手段１１で離散して存在する筆点間を補間し、連続する筆点からなるストロークに変換した後の入力パターンを示す説明図であり、図において、３０〜３４は補間後のストロークである。
図２８は前処理手段１１で重心に基づいた位置の正規化、モーメントによる大きさの正規化、太め処理を行った後の入力パターンを示す説明図であり、図において、４０は正規化後の入力パターンの外接矩形、４１〜４５は正規化後のストロークである。
【００１６】
また、図２９は正規化後の入力パターンの抽出点Ｐ１における方向寄与度特徴を示す説明図であり、図３０は外郭方向寄与度特徴を抽出する８方向の量子化を示す説明図であり、図３１は抽出点における外郭方向寄与度特徴の数値を示す説明図である。
【００１７】
次に動作について説明する。
まず、制御手段１６は、入力手段１を制御して、筆記された入力パターンの各ストローク毎の座標点列情報を取得する（図２６の座標点列情報２１〜２５を参照）。
【００１８】
次に、制御手段１６は、入力手段１０で得られた入力パターンの座標点列情報２１〜２５を前処理手段１１に送り、前処理手段１１では、雑音除去、離散して存在する筆点間を補間し、連続した筆点からなるストロークに変換する。図２７のストローク３０〜３４が変換後のストロークである。
【００１９】
次に、前処理手段１１は、補間後の入力パターンに対して、重心に基づいた位置の正規化、モーメントによる大きさの正規化、太め処理を行う。図２８のストローク４１〜４５が正規化後のストロークである。
【００２０】
次に、制御手段１６は、前処理手段１１で前処理された入力パターンを拡張外郭方向寄与度特徴抽出手段１２に送出する。
拡張外郭方向寄与度特徴抽出手段１２は、前処理後の入力パターンを受けると、その入力パターンから拡張外郭方向寄与度特徴を抽出する。
【００２１】
拡張外郭方向寄与度特徴は、文字内の各黒点について、８次元のベクトルで表わされる。図２９に示す黒点Ｐ１の拡張外郭方向寄与度ＤP1＝（Ｄ1P1 ，……，Ｄ8P1 ）の各要素ＤmP1 （ｍ＝１，…，８）は、点Ｐ１から図３０に示す８方向に触手を伸ばして求まる黒点連結長ｌｊ（ｊ＝１，…，８)を用いて定義される。
【００２２】
【数１】
2008027460.tif 000003
【００２３】
拡張外郭方向寄与度特徴は、１．文字線の方向、２．文字線の接続関係を表現している。拡張外郭方向寄与度特徴を抽出する様子を図３１に示す。
文字を４５度おきに８方向から走査する。一方向当たり８区間に等分割し、外郭深度３まで抽出する。この処理により、１５３６次元のベクトルが得られ、次元圧縮処理により最終的に２５６次元の特徴ベクトルを取得する。
【００２４】
次に、制御手段１６は、拡張外郭方向寄与度特徴抽出手段１２で得られた２５６次元の特徴ベクトルを大分類手段１４に送出すると、大分類手段１４では、拡張外郭方向寄与度特徴抽出手段１２から送られた入力パターンの特徴ベクトルと、標準パターン辞書１３に格納された各文字の標準ベクトルとの距離を求めることにより大分類を行う。入力パターンと標準パターンの距離は、以下の式のように２５６次元のユークリッド距離を求めることにより行う。
【００２５】
【数２】
2008027460.tif 000004
【００２６】
次に、制御手段１６は、大分類手段１４が入力パターンと標準パターンの距離値の小さいものから順にソーティングを実行すると、そのソーティングされた結果の上位Ｎ個を大分類候補として識別手段１５に送出する。
そして、識別手段１５は、上位Ｎ個の大分類候補を受けると、部分空間法を用いて識別処理（大分類候補の標準パターンと入力パターンの比較処理）を実行し、最終的な識別結果を取得する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２７】
従来の文字認識装置は以上のように構成されているので、従来例１の場合、ストロークの情報を用いて各文字の標準パターンとの対応づけを行うことにより文字を認識する関係上、筆記時の筆圧不足によるストロークの切れ、崩し字等に観られるストロークの省略が発生したパターンの場合は、標準パターンとの対応づけに失敗するため、正しく文字を認識できなくなる課題があった。
【００２８】
また、ストロークを等間隔でサンプルした特徴点列を使用してストローク間距離を求めているため、はね、おさえ等のノイズ成分やストロークの変形、位置ずれによる特徴点の座標値のずれがストローク距離に影響し、正しく文字が認識できなくなる課題があった。
【００２９】
また、漢字等の画数の多い文字では、個々のストロークは単純な直線ストロークで構成されることが多いため、ストローク内の特徴点は重要な情報を含んでいないにも拘わらず、特徴点レベルで対応付けを行うので、対応付けに時間がかかる上に、座標値のずれの影響を受け易いという課題があった。
【００３０】
さらに、画数変動吸収の際に、計算量を低減するために「ストロークの結合は筆順通りに生じる」という仮定を使用しており、画数変動が筆順通りに生じない変動には対応できないという課題があった。
【００３１】
次に、従来例２の場合、拡張外郭方向寄与度特徴を抽出する際に、抽出点において８方向のうち、どの方向にストロークがどの程度続いているかを示す特徴であるため、入力手段１０で抽出可能な筆記方向の情報が反映できず、例えば、水平なストロークを筆記した場合に、右から左に筆記した場合と、左から右に筆記した場合とで同一の特徴になり、その結果、文字の認識率が低下する課題があった。
【００３２】
また、ストローク間の相対位置関係が文字の外接矩形から探索した場合の外郭深度ｎで表されるので、文字線間の離れ具合が反映されず、粗い位置関係しか表現できないため、文字の認識率が低下する課題もあった。
【００３３】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、ストロークの切れ，省略，変形，位置ずれ等が生じたり、異なる筆順でストロークが結合されても、文字を高速かつ確実に認識することができる文字認識装置を得ることを目的とする。    
【課題を解決するための手段】
【００３４】
この発明に係る文字認識装置は、時系列の座標点情報から２次元のパターン情報を作成するとともに、時系列の座標点情報と２次元のパターン情報から入力パターンの相対位置分布特徴を抽出し、入力パターンの相対位置分布特徴と各登録文字の相対位置分布特徴の距離を計算して文字候補を選定するようにしたものである。
【００３５】
この発明に係る文字認識装置は、時系列の座標点情報の大きさを正規化するとともに、各座標点間を補間する前処理を実行し、その前処理後の座標点情報をパターン作成手段及び特徴抽出手段に出力するようにしたものである。
【００３６】
この発明に係る文字認識装置は、入力パターンの相対位置分布特徴を抽出する際、各座標点における探索方向をストローク方向と垂直方向に限定して、各座標点における相対位置特徴を抽出するようにしたものである。
【００３７】
この発明に係る文字認識装置は、入力パターンの相対位置分布特徴を抽出する際、各座標点の近傍領域を探索して、各座標点における相対位置特徴を抽出するようにしたものである。
【発明の効果】
【００３８】
この発明によれば、時系列の座標点情報から２次元のパターン情報を作成するとともに、時系列の座標点情報と２次元のパターン情報から入力パターンの相対位置分布特徴を抽出し、入力パターンの相対位置分布特徴と各登録文字の相対位置分布特徴の距離を計算して文字候補を選定するように構成したので、ストロークの切れ，省略，変形，位置ずれ等が生じたり、異なる筆順でストロークが結合されても、文字を高速かつ確実に認識することができる効果がある。
【００３９】
この発明によれば、時系列の座標点情報の大きさを正規化するとともに、各座標点間を補間する前処理を実行し、その前処理後の座標点情報をパターン作成手段及び特徴抽出手段に出力するように構成したので、例えば、筆記された文字が小さい等の場合でも、正確に文字を認識することができる効果がある。
【００４０】
この発明によれば、入力パターンの相対位置分布特徴を抽出する際、各座標点における探索方向をストローク方向と垂直方向に限定して、各座標点における相対位置特徴を抽出するように構成したので、各座標点における相対位置特徴を適正化することができる効果がある。
【００４１】
この発明によれば、入力パターンの相対位置分布特徴を抽出する際、各座標点の近傍領域を探索して、各座標点における相対位置特徴を抽出するように構成したので、相対位置特徴の抽出処理時間を短縮することができる効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４２】
以下、この発明の実施の一形態を説明する。実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による文字認識装置を示す構成図であり、図において、５１はタブレットなどに認識対象の文字が筆記されると、その文字の入力パターンを示す時系列の座標点情報を入力する入力手段、５２は時系列の座標点情報の大きさを正規化するとともに、各座標点間を補間する前処理を実行する時系列情報保存前処理手段（前処理手段）、５３は時系列情報保存前処理手段５２により前処理が実行された時系列の座標点情報から入力パターンの累積方向分布特徴を抽出する累積方向分布特徴抽出手段（特徴抽出手段）である。
【００４３】
５４は予め認識対象の各文字（登録文字）の累積方向分布特徴及び標準的な特徴（標準パターン）を格納する標準パターン辞書、５５は累積方向分布特徴抽出手段５３により抽出された入力パターンの累積方向分布特徴と各登録文字の累積方向分布特徴の距離を計算し、その距離値に基づいて１以上の文字候補を選定する大分類手段、５６は大分類手段５５により選定された各文字候補の標準パターンと入力パターンを比較して、認識対象の文字を詳細に識別する識別手段、５７は各手段を制御する制御手段である。
【００４４】
図２は制御手段５７の処理の流れを示すフローチャート、図３は時系列情報保存前処理手段５２の処理の流れを示すフローチャートである。図４は時系列情報保存前処理手段５２で大きさの正規化を行った後の入力パターンを示す説明図であり、図において、６０は大きさ正規化後の処理プレーン、６１〜６５は大きさ正規化後の入力パターンにおけるストロークである。
【００４５】
図５は時系列情報保存前処理手段５２で座標点間の補間を行った後の入力パターンを示す説明図であり、図において、７１〜７５は補間後の入力パターンにおけるストロークである。
図６は累積方向分布特徴抽出手段５３の処理の流れを示すフローチャートである。図７は累積方向分布特徴抽出手段５３における部分領域の分割を示す説明図である。
【００４６】
次に動作について説明する。
まず、制御手段５７は、ステップＳＴ１において、入力手段５１を制御し、筆記された入力パターンの各ストローク毎の座標点列情報を取得する（図２６の座標点列情報２１〜２５を参照）。
【００４７】
次に、制御手段５７は、ステップＳＴ２において、入力手段５１が取得した入力パターンを示す時系列の座標点情報を時系列情報保存前処理手段５２に送り、時系列情報保存前処理手段５２では、時系列の座標点情報を用いて前処理を実行する。
【００４８】
時系列情報保存前処理手段５２における動作を図３の処理フローを用いて説明する。
まず、時系列情報保存前処理手段５２は、ステップＳＴ１０において、以下の式を用いて時系列の座標点情報の大きさを正規化する。大きさ正規化後の入力パターンを図４に示す。
【００４９】
【数３】
2008027460.tif 000005
【００５０】
次に、時系列情報保存前処理手段５２は、ステップＳＴ１１で正規化後の座標点列において連続する同一座標点を1点に統合する処理を実行する。
そして、時系列情報保存前処理手段５２は、統合処理を実行すると、ステップＳＴ１２において、座標点間が連続になるようにストローク単位で座標点間を補間する。図５に示すように補間後は、ストローク内の各座標点は連続（隣り合う座標点におけるＸ座標の差及びＹ座標の差は必ず１以内）になる。
【００５１】
次に、制御手段５７は、ステップＳＴ３において、時系列情報保存前処理手段５２で得られた前処理後の座標点列情報を累積方向分布特徴抽出手段５３に送り、累積方向分布特徴抽出手段５３では累積方向分布特徴の抽出処理を実行する。
累積方向分布特徴抽出手段５３の動作を図６のフローチャートを用いて説明する。
【００５２】
まず、累積方向分布特徴抽出手段５３は、ステップＳＴ１９において、先頭のストロークを処理対象ストロークとする。即ち、ストローク７１を処理対象ストロークとして選択する。
次に、累積方向分布特徴抽出手段５３は、ステップＳＴ２０において、ストロークの全長を算出する。ｊ番目のストロークの全長Ｌj は以下の式で算出する。
【００５３】
【数４】
2008027460.tif 000006
【００５４】
次に、累積方向分布特徴抽出手段５３は、ステップＳＴ２１において、ストローク内の各点における累積方向特徴を抽出する。ｉ番目の点における方向ｋの累積方向特徴は以下の式で算出する。
なお、ｄnkは各点における方向がｋ方向の場合で、ｋ方向が垂直あるいは水平方向の場合に「１」、斜め方向の場合に「２の平方根」となり、ｋ方向以外の場合に「０」となる変数であり、各点における方向は現在の座標点から次の座標点への方向とし、ストロークの終点では1つ前の座標点と同一の方向とする。
また、方向の量子化は従来例２における図３０と同様に８方向の量子化を行うので、各点において８次元の累積方向特徴が得られる。
【００５５】
【数５】
2008027460.tif 000007
【００５６】
次に、累積方向分布特徴抽出手段５３は、ステップＳＴ２２において、文字を構成するすべてのストロークについて処理を終了していない場合は、ステップＳＴ２５に進み、次のストロークに対してステップＳＴ２０，ＳＴ２１の処理を行う。この実施の形態１ではストローク７２を処理対象とし、同様にストローク７２に対してステップＳＴ２０，ＳＴ２１の処理を行う。
【００５７】
次に、すべてのストロークの処理を終了した場合について説明する。
すべてのストロークの処理を修了した場合は、累積方向分布特徴抽出手段５３は、ステップＳＴ２３において、文字領域を部分領域に分割する。この実施の形態１では図５の前処理後の文字領域６０を縦方向４、横方向４に分割し、図７に示す１６の部分領域に分割する。
【００５８】
次に、累積方向分布特徴抽出手段５３は、ステップＳＴ２４において、すべてのストロークの各点における累積方向特徴をその点が存在する部分領域の特徴として加算することにより、累積方向分布特徴を抽出する。この実施の形態１では、累積方向特徴は８次元の特徴、部分領域は１６領域存在するので、合計１２８次元の特徴となる。
【００５９】
次に、図２のステップＳＴ４に進み、制御手段５７は、累積方向分布特徴を大分類手段５５に送り、大分類手段５５では、入力パターンの特徴ベクトル（累積方向分布特徴）と、標準パターン辞書１３に格納された各登録文字の標準ベクトル（累積方向分布特徴）との距離を求めることにより、１以上の文字候補を選定する。
入力パターンの特徴ベクトルと標準ベクトルの距離は下記に示すように１２８次元のユークリッド距離を求めることにより行う。
【００６０】
【数６】
2008027460.tif 000008
【００６１】
次に、制御手段５７は、大分類手段５５が入力パターンの特徴ベクトルと標準ベクトルの距離値の小さいものから順にソーティングを実行すると、そのソーティングされた結果の上位Ｎ個を候補文字として識別手段５６に送出する。
そして、識別手段５６は、ステップＳＴ５において、上位Ｎ個の候補文字を受けると、部分空間法を用いて識別処理（候補文字の標準パターンと入力パターンの比較処理）を実行し、最終的な識別結果を取得する。
【００６２】
なお、この実施の形態１では、累積方向分布特徴抽出手段５３が方向を８方向に量子化したが、これより粗く分類しても、細かく分類してもよい。
また、この実施の形態１では、累積方向分布特徴抽出手段５３が各点における累積方向特徴をストローク長で正規化したが、正規化せずにそのままの特徴を用いてもよい。
【００６３】
また、この実施の形態１では、累積方向分布特徴抽出手段５３が各点における累積方向特徴をストローク長で正規化したが、方向別にストローク長を求め、該当する方向のストローク長で正規化するようにしてもよい。
さらに、この実施の形態１では、累積方向分布特徴抽出手段５３が文字領域を４×４＝１６領域に分割したが、これより粗く分割しても、細かく分割してもよい。
【００６４】
また、この実施の形態１では、大分類手段５５が累積方向分布特徴抽出手段５３により抽出された１２８次元のすべての特徴を用いて分類を行うものについて示したが、従来例２と同様に、適当な次元圧縮を行って、次元数を削減したもので分類を行ってもよい。
【００６５】
さらに、この実施の形態１では、大分類手段５５と識別手段５６の２段階で認識結果を取得するものについて示したが、両者を統合して認識結果を取得するようにしてもよい。
【００６６】
以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、ストローク単位あるいは特徴点列での対応づけを行わないので、ストロークの切れや、ストロークの省略等が生じても、正確な文字の認識結果が得られる効果を奏する。また、対応づけを行わないので、処理量が削減できる効果も奏する。
【００６７】
また、この実施の形態１では、文字領域を部分領域に分割し、部分領域毎の累積方向特徴を統合して累積方向分布特徴を抽出するので、文字の変形や位置ずれに対する耐性を強くできる効果を奏する。
また、この実施の形態１では、ストロークの筆順を利用していないため、異なる筆順でストロークが結合した場合でも、正確な文字の認識結果が得られる効果を奏する。
【００６８】
さらに、この実施の形態１では、入力パターンの時系列情報を保存しているため、各座標点における方向を実際の筆記方向に合わせて抽出でき、文字の認識精度が向上する効果を奏する。
また、この実施の形態１では、入力パターンの時系列情報を保存して特徴を抽出しているため、ストローク単位での特徴抽出が可能になり、その結果、イメージ情報から特徴を抽出する場合に比べて、より詳細な特徴が抽出でき、文字の認識精度が向上する効果を奏する。
【００６９】
実施の形態２．
図８はこの発明の実施の形態２による文字認識装置を示す構成図であり、図において、図１と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
５８は時系列情報保存前処理手段５２により前処理が実行された時系列の座標点情報から入力パターンの屈曲点を抽出する屈曲点抽出手段、５９は時系列情報保存前処理手段５２により前処理が実行された時系列の座標点情報及び屈曲点抽出手段５８により抽出された屈曲点の屈曲点情報から入力パターンの累積方向分布特徴を抽出する累積方向分布特徴抽出手段（特徴抽出手段）である。
【００７０】
図９は３画目のストロークと４画目のストロークを続け書きした文字「言」を示す説明図であり、図において、８０は続け書きした３画目のストロークである。図１０は３画目のストロークと４画目のストロークを続け書きした文字「言」に対して、屈曲点抽出手段５８で屈曲点を抽出した説明図であり、図において、８１，８２はストローク８０から抽出された屈曲点、８３は1画目のストロークである。
【００７１】
図１１は制御手段５７の処理の流れを示すフローチャート、図１２は累積方向分布特徴抽出手段５９の処理の流れを示すフローチャートである。
図１３は累積方向分布特徴抽出手段５９が続けストロークにおける屈曲点情報から抽出したセグメントを示す説明図であり、図において、８４，８５，８６は抽出されたセグメントである。
【００７２】
次に動作について説明する。
まず、制御手段５７は、ステップＳＴ１〜ＳＴ２において上記実施の形態1と同様に、入力手段５１から入力パターンを示す時系列の座標点情報を入手し、時系列情報保存前処理手段５２が前処理を実行する。この例では、図９に示すように３画目と４画目を続け書きした文字「言」を筆記したものとする。
【００７３】
次に、制御手段５７は、ステップＳＴ６において、時系列情報保存前処理手段５２で得られた前処理後のパターンを屈曲点抽出手段５８に送り、屈曲点抽出手段５８では、入力パターンの各ストロークに対して屈曲点を抽出する。
屈曲点の抽出は、各座標点において前後の微小区間における最初の座標点の方向と微小区間最後の座標点における方向との差が、ある一定の閾値より大きい場合に現在の点を屈曲点として抽出する。但し、抽出された屈曲点列で、そのストローク上の距離が一定の閾値以内の屈曲点は１つの屈曲点として統合する（中間の座標点を統合された屈曲点とする）。ストローク８０について、抽出した屈曲点が図１０における８１，８２である。
【００７４】
次に、制御手段５７は、ステップＳＴ３において、時系列情報保存前処理手段５２で得られた前処理後の座標点情報と、屈曲点抽出手段５８で得られた屈曲点情報を累積方向分布特徴抽出手段５９に送り、累積方向分布特徴抽出手段５９では、累積方向分布特徴を抽出する。
累積方向分布特徴抽出手段５９の動作を図１２のフローチャートを用いて説明する。
【００７５】
まず、ステップＳＴ１９において、上記実施の形態１と同様に、先頭ストロークを処理対象とする。この例では図１０におけるストローク８３が処理ストロークとして選択される。
次に、累積方向分布特徴抽出手段５９は、ステップＳＴ２６において、処理対象のストローク中に屈曲点が存在するか否かを調べ、屈曲点が存在する場合はステップＳＴ２７に進み、屈曲点が存在しない場合はステップＳＴ２０に進む。
この例では、ストローク８３に屈曲点が存在しないので、ステップＳＴ２０に進む。ステップＳＴ２０，ＳＴ２１は上記実施の形態１と同様の処理を行うので説明を省略し、屈曲点が存在するストローク８０の例で実施の形態１と異なる動作の説明を行う。
【００７６】
ステップＳＴ２６でストローク８０を対象にした場合、ストローク内に屈曲点が存在するので、ステップＳＴ２７に進み、累積方向分布特徴抽出手段５９はストローク内を屈曲点で分割されるセグメントに分割し、各セグメントに対してその全長を算出する。
ストローク８０に対してセグメント分割を行った結果を図１３に示すが、屈曲点が２つ存在するのでストロークは３つのセグメントに分割される。各セグメントの全長ＬＳj は以下の式で求める。
【００７７】
【数７】
2008027460.tif 000009
【００７８】
次に、累積方向分布特徴抽出手段５９は、ステップＳＴ２８において、ストローク内のセグメント毎に各点における累積方向特徴を以下の式で算出する。
【００７９】
【数８】
2008027460.tif 000010
【００８０】
次に、累積方向分布特徴抽出手段５９は、ステップＳＴ２２において、すべてのストロークに対して処理を終了したか調べ、終了した場合はステップＳＴ２３に進み、終了していない場合はステップＳＴ２５に進む。
ここでは、すべてのストロークの処理を終了したとして、ステップＳＴ２３に進み、累積方向分布特徴抽出手段５９は、上記実施の形態1と同様に文字領域を部分領域に分割する。
【００８１】
次に、累積方向分布特徴抽出手段５９は、ステップＳＴ２４において、すべてのストロークあるいはセグメントの各点における累積方向特徴をその点が存在する部分領域の特徴として加算することにより、累積方向分布特徴を抽出する。この実施の形態２では、累積方向特徴は８次元の特徴、部分領域は１６領域存在するので、合計１２８次元の特徴となる。
【００８２】
次に、図１１のステップＳＴ４に進み、制御手段５７は、累積方向分布特徴を大分類手段５５に送り、大分類手段５５では上記実施の形態１と同様に、文字候補を選定する処理を実行する。
【００８３】
次に、制御手段５７は、ステップＳＴ５において、大分類手段５５でソーティングされた結果の上位Ｎ個を文字候補として識別手段５６に送り、識別手段５６では、上記実施の形態１と同様に、部分空間法を用いて識別処理を実行し、最終的な識別結果を取得する。
【００８４】
なお、この実施の形態２では、累積方向分布特徴抽出手段５９が方向を８方向に量子化したが、これより粗く分類しても、細かく分類してもよい。
また、この実施の形態２では、累積方向分布特徴抽出手段５９が各点における累積方向特徴をストローク長あるいはセグメント長で正規化したが、正規化せずにそのままの特徴を用いてもよい。
【００８５】
また、この実施の形態２では、累積方向分布特徴抽出手段５９が文字領域を４×４＝１６領域に分割したが、これより粗く分割しても、細かく分割してもよい。
さらに、この実施の形態２では、大分類手段５５が累積方向分布特徴抽出手段５９により抽出された１２８次元のすべての特徴を用いて分類を行うものについて示したが、従来例２と同様に適当な次元圧縮を行って次元数を削減したもので分類を行ってもよい。
また、この実施の形態２では、大分類手段５５と識別手段５６の２段階で認識結果を得たが、両者を統合して認識結果を得てもよい。
【００８６】
以上で明らかなように、この実施の形態２によれば、ストローク内の屈曲点を抽出し、屈曲点で分割されるセグメント単位で累積方向特徴を抽出するようにしたので、上記実施の形態１と同様の効果を奏するとともに、続け書きされたストロークに対しても、ストローク間の余分なストローク以外に対しては、楷書体の場合と同様の累積方向分布特徴が抽出でき、続け書きされた文字の認識精度が向上する効果を奏する。
【００８７】
実施の形態３．
図１４はこの発明の実施の形態３による文字認識装置を示す構成図であり、図において、図１と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
１００は時系列情報保存前処理手段５２により前処理が実行された時系列の座標点情報から２次元のパターン情報を作成する２次元パターン作成手段（パターン作成手段）、１０１は時系列情報保存前処理手段５２により前処理が実行された時系列の座標点情報と２次元パターン作成手段１００により作成された２次元のパターン情報から入力パターンの相対位置分布特徴を抽出する相対位置分布特徴抽出手段（特徴抽出手段）である。
【００８８】
図１５は制御手段５７の処理の流れを示すフローチャート、図１６は２次元パターン作成手段１００で作成された２次元パターンを示す説明図であり、図において、９０は文字領域枠である。
【００８９】
図１７は相対位置分布特徴抽出手段１０１における処理の流れを示すフローチャートであり、図１８は相対位置分布特徴抽出手段１０１における相対位置特徴の抽出例を示す説明図であり、図において、９１は抽出点を示す。
【００９０】
次に動作について説明する。
まず、制御手段５７は、ステップＳＴ１〜ＳＴ２において上記実施の形態1と同様に、入力手段５１から入力パターンを示す時系列の座標点情報を入手し、時系列情報保存前処理手段５２が前処理を実行する。この例では、図５に示すような前処理後の情報が得られたとする。
【００９１】
次に、制御手段５７は、ステップＳＴ７において、時系列情報保存前処理手段５２により前処理された座標点情報を２次元パターン作成手段１００に送り、２次元パターン作成手段１００では、図１６に示す２次元パターン領域である文字領域枠９０上の各座標点の座標に対応する点にストローク番号を付加する。この例では、図５に示すパターンから、図１６に示す２次元パターンが得られる。ここで、図１６中の各番号はストローク番号であり、文字「示」は５画で筆記されたので、数字は１〜５までが使用されている。
【００９２】
次に、制御手段５７は、ステップＳＴ８において、時系列情報保存前処理手段５２により前処理された座標点情報と、２次元パターン作成手段１００により作成された２次元パターンを相対位置分布特徴抽出手段１０１に送り、相対位置分布特徴抽出手段１０１では、相対位置分布特徴を抽出する。
相対位置分布特徴抽出手段１０１における動作を図１７のフローチャートを用いて説明する。
【００９３】
まず、相対位置分布特徴抽出手段１０１は、ステップＳＴ１９において、上記実施の形態１と同様に先頭ストロークを処理対象ストロークとして選択する。
次に、相対位置分布特徴抽出手段１０１は、ステップＳＴ３０において、ストローク内の各点における相対位置特徴を抽出する。現在の座標点における方向ｊの相対位置特徴ＦＲj は以下の式で抽出する。
【００９４】
【数９】
2008027460.tif 000011
【００９５】
ここで、方向は上記実施の形態１と同様に８方向に量子化するので、各座標点において８次元の特徴となる。ＬＲj の抽出例を図１８に示す。図１８の抽出点９１におけるＬＲj は抽出点から８方向に探索し、それぞれの矢印の長さがＬＲj となる。
【００９６】
次に、相対位置分布特徴抽出手段１０１は、ステップＳＴ２２において、すべてのストロークに対して処理を終了したか調べ、終了した場合はステップＳＴ２３に進み、終了していない場合はステップＳＴ２５に進む。ここでは、ストロークが変わっても動作内容は変わらないため、すべてのストロークを終了したとして、ステップＳＴ２３に進む。
【００９７】
相対位置分布特徴抽出手段１０１は、ステップＳＴ２３において、上記実施の形態１の場合と同様に文字領域を部分領域に分割する。
次に、相対位置分布特徴抽出手段１０１は、ステップＳＴ３１において、相対位置分布特徴を抽出する。相対位置分布特徴も上記実施の形態１の場合と同様に、すべてのストロークの各点における相対位置特徴をその点が存在する部分領域の特徴として加算することにより、相対位置分布特徴を抽出する。この実施の形態３では、相対位置特徴は８次元の特徴、部分領域は１６領域存在するので、合計１２８次元の特徴となる。
【００９８】
次に、制御手段５７は、図１５のステップＳＴ４に進み、相対位置分布特徴を大分類手段５５に送り、大分類手段５５では上記実施の形態１と同様に、文字候補を選定する処理を実行する。
【００９９】
次に、制御手段５７は、ステップＳＴ５において、大分類手段５５でソーティングされた結果の上位Ｎ個を文字候補として識別手段５６に送り、識別手段５６では、上記実施の形態１と同様に、部分空間法を用いて識別処理を実行し、最終的な識別結果を取得する。
【０１００】
なお、この実施の形態３では、相対位置分布特徴抽出手段１０１が相対位置特徴を抽出する際に、抽出点から８方向に現在のストロークと別のストロークに到達するか、あるいは文字領域枠に到達するまでの距離を求めたが、抽出点の近傍領域における他のストロークとの相対位置関係を抽出するために、図１９に示すように距離を求める範囲を抽出点の近傍領域９２に制限してもよい。また、より安定した相対位置情報を得るために、探索方向を現在の抽出点におけるストロークの方向と垂直方向に限定して行ってもよい。
【０１０１】
また、この実施の形態３では、相対位置分布特徴抽出手段１０１が方向を８方向に量子化したが、これより粗く分類しても、細かく分類してもよい。
また、この実施の形態３では、相対位置分布特徴抽出手段１０１が各点における相対位置特徴をその点における各方向の距離値の総和で正規化したが、正規化せずにそのままの特徴を用いてもよい。
【０１０２】
また、この実施の形態３では、相対位置分布特徴抽出手段１０１が文字領域を４×４＝１６領域に分割したが、これより粗く分割しても、細かく分割してもよい。
また、この実施の形態３では、大分類手段５５が相対位置分布特徴抽出手段１０１により抽出された１２８次元のすべての特徴を用いて分類を行うものについて示したが、従来例２と同様に適当な次元圧縮を行って次元数を削減したもので分類を行ってもよい。
さらに、この実施の形態３では、大分類手段５５と識別手段５６の２段階で認識結果を得たが、両者を統合して認識結果を得てもよい。
【０１０３】
以上で明らかなように、この実施の形態３によれば、筆記時のストローク番号の属性を付加して２次元パターンを作成したので、各座標点から８方向に探索する場合に、現在のストロークと異なるストロークとの相対位置関係を正確に抽出することができ、高精度に文字を認識できる効果を奏する。
【０１０４】
また、この実施の形態３では、文字領域を部分領域に分割し、部分領域毎の相対位置特徴を統合して相対位置分布特徴を抽出するので、文字の変形や位置ずれに対する耐性を強くできる効果を奏する。
また、この実施の形態３では、ストロークの筆順を利用していないため、異なる筆順でストロークが結合した場合でも、正しく文字の認識結果が得られる効果を奏する。
【０１０５】
また、この実施の形態３では、入力パターンの時系列情報を保存しているため、各座標点における方向を実際の筆記方向を基に抽出でき、文字の認識精度が向上する効果を奏する。
さらに、この実施の形態３では、入力パターンの時系列情報を保存して特徴を抽出しているため、ストローク単位での特徴抽出が可能であり、イメージ情報から特徴を抽出する場合に比べて、より詳細な特徴が抽出でき、文字の認識精度が向上する効果を奏する。
【０１０６】
実施の形態４．
図２０はこの発明の実施の形態４による文字認識装置を示す構成図であり、図において、図１と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
１０２は時系列情報保存前処理手段５２により前処理が実行された時系列の座標点情報と２次元パターン作成手段１００により作成された２次元のパターン情報から入力パターンの相対線密度分布特徴を抽出する相対線密度分布特徴抽出手段（特徴抽出手段）である。
【０１０７】
図２１は制御手段５７の処理の流れを示すフローチャート、図２２は相対線密度分布特徴抽出手段１０２の処理の流れを示すフローチャート、図２３は相対線密度分布特徴抽出手段１０２における相対線密度特徴を抽出した例を示す説明図であり、図において、９１は抽出点を示す。
【０１０８】
次に動作について説明する。
まず、制御手段５７は、ステップＳＴ１，ＳＴ２，ＳＴ７において上記実施の形態３と同様の処理を実行し、図５に示すような前処理後の情報及び図１６に示す２次元パターンを取得したものとする。
【０１０９】
次に、制御手段５７は、ステップＳＴ９において、時系列情報保存前処理手段５２で得られた座標点情報と、２次元パターン作成手段１００により作成された２次元パターンを相対線密度分布特徴抽出手段１０２に送り、相対線密度分布特徴抽出手段１０２では、相対線密度分布特徴を抽出する。
相対線密度分布特徴抽出手段１０２における動作を図２２のフローチャートを用いて説明する。
【０１１０】
まず、相対線密度分布特徴抽出手段１０２は、ステップＳＴ１９において、上記実施の形態１と同様に先頭ストロークを処理対象ストロークとして選択する。
次に、相対線密度分布特徴抽出手段１０２は、ステップＳＴ３３において、ストローク内の各点における相対線密度特徴を抽出する。現在の座標点における方向ｊの相対線密度特徴ＦＳＤj は以下の式で抽出する。
【０１１１】
【数１０】
2008027460.tif 000012
【０１１２】
ここで、方向は実施の形態１と同様に８方向に量子化するので、各座標点において８次元の特徴となる。また、ＮＳj の抽出例を図２３に示す。図２３の抽出点９１におけるＮＳj の値は、抽出点から８方向に探索し、それぞれの矢印が文字領域枠に到達した箇所に示している値となる。
【０１１３】
次に、相対線密度分布特徴抽出手段１０２は、ステップＳＴ２２において、すべてのストロークに対して処理を終了したか調べ、終了した場合はステップＳＴ２３に進み、終了していない場合はステップＳＴ２５に進む。ここでは、ストロークが変わっても動作内容は変わらないため、すべてのストロークを終了したとして、ステップＳＴ２３に進む。
【０１１４】
次に、相対線密度分布特徴抽出手段１０２は、ステップＳＴ２３において、上記実施の形態１の場合と同様に文字領域を部分領域に分割する。
次に、相対線密度分布特徴抽出手段１０２は、ステップＳＴ３４において、相対線密度分布特徴を抽出する。相対線密度分布特徴も上記実施の形態１の場合と同様に、すべてのストロークの各点における相対線密度特徴をその点が存在する部分領域の特徴として加算することにより、相対線密度分布特徴を抽出する。この実施の形態４では、相対線密度特徴は８次元の特徴、部分領域は１６領域存在するので、合計１２８次元の特徴となる。
【０１１５】
次に、制御手段５７は、図２１のステップＳＴ４に進み、相対線密度分布特徴を大分類手段５５に送り、大分類手段５５では上記実施の形態１と同様に、文字候補を選定する処理を実行する。
【０１１６】
次に、制御手段５７は、ステップＳＴ５において、大分類手段５５でソーティングされた結果の上位Ｎ個を文字候補として識別手段５６に送り、識別手段５６では、上記実施の形態１と同様に、部分空間法を用いて識別処理を実行し、最終的な識別結果を取得する。
【０１１７】
なお、この実施の形態４では、相対線密度分布特徴抽出手段１０２が各点における相対線密度特徴を、その点から文字領域枠に到達するまでに横切る他のストロークＮＳj を用いて求めたが、ＮＳj の代わりに、ＮＳj を抽出点から文字領域枠までの距離で割った線密度を使用してもよい。また、より安定した線密度を得るために、各点における探索方向をその点における方向と垂直方向に限定してもよい。
【０１１８】
また、この実施の形態４では、相対線密度分布特徴抽出手段１０２が方向を８方向に量子化したが、これより粗く分類しても、細かく分類してもよい。
また、この実施の形態４では、相対線密度分布特徴抽出手段１０２が各点における相対線密度特徴をその点における各方向のＮＳj の総和で正規化したが、正規化せずにそのままの特徴を用いてもよい。
【０１１９】
また、この実施の形態４では、相対線密度分布特徴抽出手段１０２が文字領域を４×４＝１６領域に分割したが、これより粗く分割しても、細かく分割してもよい。
また、この実施の形態４では、大分類手段５５が相対線密度分布特徴抽出手段１０２により抽出された１２８次元のすべての特徴を用いて分類を行うものについて示したが、従来例２と同様に適当な次元圧縮を行って次元数を削減したもので分類を行ってもよい。
さらに、この実施の形態４では、大分類手段５５と識別手段５６の２段階で認識結果を得たが、両者を統合して認識結果を得てもよい。
【０１２０】
以上で明らかなように、この実施の形態４によれば、現在のストロークと他のストロークの相対的位置関係を相対的な線密度を用いて表現できるようにしたので、上記実施の形態３と同様の効果を奏するとともに、現在のストロークと各方向複数のストロークとの関係を抽出でき、高精度に文字を認識できる効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０１２１】
【図１】この発明の実施の形態１による文字認識装置を示す構成図である。
【図２】制御手段５７の処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】時系列情報保存前処理手段５２の処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】時系列情報保存前処理手段５２で大きさの正規化を行った後の入力パターンを示す説明図である。
【図５】時系列情報保存前処理手段５２で座標点間の補間を行った後の入力パターンを示す説明図である。
【図６】累積方向分布特徴抽出手段５３の処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】累積方向分布特徴抽出手段５３における部分領域の分割を示す説明図である。
【図８】この発明の実施の形態２による文字認識装置を示す構成図である。
【図９】３画目のストロークと４画目のストロークを続け書きした文字「言」を示す説明図である。
【図１０】３画目のストロークと４画目のストロークを続け書きした文字「言」に対して、屈曲点抽出手段５８で屈曲点を抽出した説明図である。
【図１１】制御手段５７の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】累積方向分布特徴抽出手段５９の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１３】累積方向分布特徴抽出手段５９が続けストロークにおける屈曲点情報から抽出したセグメントを示す説明図である。
【図１４】この発明の実施の形態３による文字認識装置を示す構成図である。
【図１５】制御手段５７の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１６】２次元パターン作成手段１００で作成された２次元パターンを示す説明図である。
【図１７】相対位置分布特徴抽出手段１０１における処理の流れを示すフローチャートである。
【図１８】相対位置分布特徴抽出手段１０１における相対位置特徴の抽出例を示す説明図である。
【図１９】相対位置分布特徴抽出手段１０１における相対位置特徴の抽出例を示す説明図である。
【図２０】この発明の実施の形態４による文字認識装置を示す構成図である。
【図２１】制御手段５７の処理の流れを示すフローチャートである。
【図２２】相対線密度分布特徴抽出手段１０２の処理の流れを示すフローチャートである。
【図２３】相対線密度分布特徴抽出手段１０２における相対線密度特徴を抽出した例を示す説明図である。
【図２４】従来の文字認識装置（従来例１）を示す構成図である。
【図２５】従来の文字認識装置（従来例２）を示す構成図である。
【図２６】入力手段１０に筆記された文字「示」を示す説明図である。
【図２７】前処理手段１１で離散して存在する筆点間を補間し、連続する筆点からなるストロークに変換した後の入力パターンを示す説明図である。
【図２８】前処理手段１１で重心に基づいた位置の正規化、モーメントによる大きさの正規化、太め処理を行った後の入力パターンを示す説明図である。
【図２９】正規化後の入力パターンの抽出点Ｐ１における方向寄与度特徴を示す説明図である。
【図３０】外郭方向寄与度特徴を抽出する８方向の量子化を示す説明図である。
【図３１】抽出点における外郭方向寄与度特徴の数値を示す説明図である。
【符号の説明】
【０１２２】
５１  入力手段、５２  時系列情報保存前処理手段（前処理手段）、５３，５９  累積方向分布特徴抽出手段（特徴抽出手段）、５５  大分類手段、５６  識別手段、５８  屈曲点抽出手段、１００  ２次元パターン作成手段（パターン作成手段）、１０１  相対位置分布特徴抽出手段（特徴抽出手段）、１０２  相対線密度分布特徴抽出手段（特徴抽出手段）。
【図１】
2008027460.tif 000013
【図２】
2008027460.tif 000014
【図３】
2008027460.tif 000015
【図４】
2008027460.tif 000016
【図５】
2008027460.tif 000017
【図６】
2008027460.tif 000018
【図７】
2008027460.tif 000019
【図８】
2008027460.tif 000020
【図９】
2008027460.tif 000021
【図１０】
2008027460.tif 000022
【図１１】
2008027460.tif 000023
【図１２】
2008027460.tif 000024
【図１３】
2008027460.tif 000025
【図１４】
2008027460.tif 000026
【図１５】
2008027460.tif 000027
【図１６】
2008027460.tif 000028
【図１７】
2008027460.tif 000029
【図１８】
2008027460.tif 000030
【図１９】
2008027460.tif 000031
【図２０】
2008027460.tif 000032
【図２１】
2008027460.tif 000033
【図２２】
2008027460.tif 000034
【図２３】
2008027460.tif 000035
【図２４】
2008027460.tif 000036
【図２５】
2008027460.tif 000037
【図２６】
2008027460.tif 000038
【図２７】
2008027460.tif 000039
【図２８】
2008027460.tif 000040
【図２９】
2008027460.tif 000041
【図３０】
2008027460.tif 000042
【図３１】
2008027460.tif 000043