(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された文字を認識する文字認識装置であって、
文字のパターン形状が互いに似ている複数の文字を１つの類似文字グループとし、当該類似文字グループに含まれる文字のいずれであるかを詳細識別する際に用いる閾値を当該類似文字グループと関連付けて格納する類似文字テーブルと、
ユーザによって為された操作に基づいて、前記類似文字テーブルに格納されている類似文字グループから所望の類似文字グループを選択する類似文字グループ選択手段と、
前記選択された類似文字グループに含まれる複数の文字それぞれに対応する標準パターン形状と、当該複数の文字それぞれに対応する標準パターン形状の中間の形状を示す複数の中間パターン形状とを表示する表示手段と、
ユーザによって為された選択操作に基づいて、前記表示手段で表示された複数の中間パターン形状の中からユーザ所望の中間パターン形状を選択する中間パターン選択手段と、
前記中間パターン選択手段で選択された中間パターン形状に基づいて、当該類似文字グループに含まれる複数の文字のいずれであるかを詳細識別する際に用いる閾値を求め、当該求めた閾値を当該類似文字グループの閾値として前記類似文字テーブルに設定しなおす設定手段と、
入力された文字に対して所定の識別関数を適用して算出した特徴量と前記設定手段で設定された閾値とを比較することにより、当該入力された文字が前記類似文字グループに含まれる複数の文字のいずれであるかを詳細識別する類似文字詳細識別手段とを有し、
前記設定手段で設定しなおされる閾値は、前記選択された中間パターン形状に対して前記所定の識別関数を適用して算出した特徴量である
ことを特徴とする文字認識装置。
【請求項２】
前記類似文字グループ選択手段は、文字パターンに対してユーザによって選択された文字コードを割り当てて認識辞書に登録するように指示された際に、当該選択された文字コードが、前記類似文字テーブルに格納されている類似文字グループのいずれかに存在するか否か判断し、存在すると判断した場合に、当該存在すると判断された類似文字グループを前記所望の類似文字グループとして選択する
ことを特徴とする請求項１に記載の文字認識装置。
【請求項３】
前記類似文字グループ選択手段は、前記類似文字テーブルに格納されている類似文字グループを一覧表示し、当該一覧表示された類似文字グループの中からユーザにより指示された類似文字グループを前記所望の類似文字グループとして選択する
ことを特徴とする請求項１に記載の文字認識装置。
【請求項４】
認識用辞書を用いて入力された文字を文字認識する文字認識手段を更に有し、
前記文字認識手段の認識結果候補が前記類似文字テーブル内に存在するか判定し、存在すると判定した場合は、当該存在すると判定した類似文字グループに関して前記類似文字詳細識別手段による詳細識別を行った結果を出力し、一方、存在しないと判定した場合は、前記文字認識手段の認識結果候補をそのまま出力する
ことを特徴とする請求項１に記載の文字認識装置。
【請求項５】
前記所定の識別関数は、処理対象となる文字のパターン形状から少なくとも一部のストロークを抽出し、当該抽出したストロークの方向ベクトルに基づいて前記特徴量を算出するための関数である
ことを特徴とする請求項１に記載の文字認識装置。
【請求項６】
入力された文字を認識する文字認識装置方法であって、
文字のパターン形状が互いに似ている複数の文字を１つの類似文字グループとし、当該類似文字グループに含まれる文字のいずれであるかを詳細識別する際に用いる閾値を当該類似文字グループと関連付けて格納する類似文字テーブルに格納されている類似文字グループから、所望の類似文字グループをユーザによって為された操作に基づいて選択する類似文字グループ選択工程と、
前記選択された類似文字グループに含まれる複数の文字それぞれに対応する標準パターン形状と、当該複数の文字それぞれに対応する標準パターン形状の中間の形状を示す複数の中間パターン形状とを表示する表示工程と、
ユーザによって為された選択操作に基づいて、前記表示工程で表示された複数の中間パターン形状の中からユーザ所望の中間パターン形状を選択する中間パターン選択工程と、
前記中間パターン選択工程で選択された中間パターン形状に基づいて、当該類似文字グループに含まれる複数の文字のいずれであるかを詳細識別する際に用いる閾値を求め、当該求めた閾値を当該類似文字グループの閾値として前記類似文字テーブルに設定しなおす設定工程と、
入力された文字に対して所定の識別関数を適用して算出した特徴量と前記設定手段で設定された閾値とを比較することにより、当該入力された文字が前記類似文字グループに含まれる複数の文字のいずれであるかを詳細識別する類似文字詳細識別工程とを有し、
前記設定工程で設定しなおされる閾値は、前記選択された中間パターン形状に対して前記所定の識別関数を適用して算出した特徴量である
ことを特徴とする文字認識方法。
【請求項７】
前記類似文字グループ選択工程は、文字パターンに対してユーザによって選択された文字コードを割り当てて認識辞書に登録するように指示された際に、当該選択された文字コードが、前記類似文字テーブルに格納されている類似文字グループのいずれかに存在するか否か判断し、存在すると判断した場合に、当該存在すると判断された類似文字グループを前記所望の類似文字グループとして選択する
ことを特徴とする請求項６に記載の文字認識方法。
【請求項８】
前記類似文字グループ選択工程は、前記類似文字テーブルに格納されている類似文字グループを一覧表示し、当該一覧表示された類似文字グループの中からユーザにより指示された類似文字グループを前記所望の類似文字グループとして選択する
ことを特徴とする請求項６に記載の文字認識方法。
【請求項９】
認識用辞書を用いて入力された文字を文字認識する文字認識工程を更に有し、
前記文字認識工程の認識結果候補が前記類似文字テーブル内に存在するか判定し、存在すると判定した場合は、当該存在すると判定した類似文字グループに関して前記類似文字詳細識別工程による詳細識別を行った結果を出力し、一方、存在しないと判定した場合は、前記文字認識工程の認識結果候補をそのまま出力する
ことを特徴とする請求項６に記載の文字認識方法。
【請求項１０】
前記所定の識別関数は、処理対象となる文字のパターン形状から少なくとも一部のストロークを抽出し、当該抽出したストロークの方向ベクトルに基づいて前記特徴量を算出するための関数である
ことを特徴とする請求項６に記載の文字認識方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、入力された文字を認識する文字認識装置及びその方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来の手書き文字認識装置は、入力された手書き文字のストロークパターンと標準文字のストロークパターンを記憶している認識辞書のストロークパターンを照合し、その照合結果で一番良いストロークパターンに対応する文字コードを認識結果として出力している。また、入力された手書き文字が、“３”と“ろ”のように構成されるストロークパターンにあまり相違がない似ている文字（以下、このような文字を類似文字と呼ぶ）が入力された場合は、それらの類似文字間のストロークパターンの異なる部分を特徴量として抽出し、その抽出した特徴量と予め設定されている類似文字を識別するための所定の閾値（標準文字のストロークパターンに基づいて算出された閾値）とを比較することで、類似文字を識別していた。
【０００３】
また、ユーザによっては、標準文字のストロークパターンと著しく異なる手書き文字のストロークパターンを入力する。そのため、ユーザによっては入力した文字が認識されない場合があった。そこで、ユーザが入力する手書き文字のストロークパターンとその特徴、更にそれに対応する文字コードを登録したユーザ辞書を作成し、そのユーザ辞書に登録されているストロークパターンと入力された手書き文字のストロークパターンを照合することで、標準文字のストロークパターンと著しく異なる手書き文字のストロークパターンの文字認識の実現を図っていた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来の手書き文字認識装置では、特に、入力された文字が類似文字である場合に、類似文字の識別に標準文字のストロークパターンに基づいて算出された所定の閾値を用いて行う。そのため、ユーザによっては入力する手書きの類似文字のストロークパターンが標準文字と著しく異なる場合、類似文字の識別が正確に行われず、認識率を低下させるという問題点があった。
【０００５】
また、ユーザ辞書を用いる文字認識の場合、ユーザ辞書には入力された手書き文字のストロークパターンとその特徴が登録されているだけで、登録する文字に類似文字が存在しても、その類似文字間の識別を考慮した特徴の抽出は行なわれていない。そのため、手書き文字の類似文字の識別の精度は改善されていないばかりか、場合によっては類似文字を認識できないという問題点があった。
【０００６】
本発明は上記の問題点に鑑みてなされたものであり、類似文字の識別精度を向上し、かつ入力された文字の認識を向上する文字認識装置及びその方法を提供することを目的としている。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するための本発明による文字認識装置は以下の構成を備える。即ち、
入力された文字を認識する文字認識装置であって、
文字のパターン形状が互いに似ている複数の文字を１つの類似文字グループとし、当該類似文字グループに含まれる文字のいずれであるかを詳細識別する際に用いる閾値を当該類似文字グループと関連付けて格納する類似文字テーブルと、
ユーザによって為された操作に基づいて、前記類似文字テーブルに格納されている類似文字グループから所望の類似文字グループを選択する類似文字グループ選択手段と、
前記選択された類似文字グループに含まれる複数の文字それぞれに対応する標準パターン形状と、当該複数の文字それぞれに対応する標準パターン形状の中間の形状を示す複数の中間パターン形状とを表示する表示手段と、
ユーザによって為された選択操作に基づいて、前記表示手段で表示された複数の中間パターン形状の中からユーザ所望の中間パターン形状を選択する中間パターン選択手段と、
前記中間パターン選択手段で選択された中間パターン形状に基づいて、当該類似文字グループに含まれる複数の文字のいずれであるかを詳細識別する際に用いる閾値を求め、当該求めた閾値を当該類似文字グループの閾値として前記類似文字テーブルに設定しなおす設定手段と、
入力された文字に対して所定の識別関数を適用して算出した特徴量と前記設定手段で設定された閾値とを比較することにより、当該入力された文字が前記類似文字グループに含まれる複数の文字のいずれであるかを詳細識別する類似文字詳細識別手段とを有し、
前記設定手段で設定しなおされる閾値は、前記選択された中間パターン形状に対して前記所定の識別関数を適用して算出した特徴量である。
【０００８】
また、好ましくは、前記類似文字グループ選択手段は、文字パターンに対してユーザによって選択された文字コードを割り当てて認識辞書に登録するように指示された際に、当該選択された文字コードが、前記類似文字テーブルに格納されている類似文字グループのいずれかに存在するか否か判断し、存在すると判断した場合に、当該存在すると判断された類似文字グループを前記所望の類似文字グループとして選択する。
【０００９】
また、好ましくは、前記類似文字グループ選択手段は、前記類似文字テーブルに格納されている類似文字グループを一覧表示し、当該一覧表示された類似文字グループの中からユーザにより指示された類似文字グループを前記所望の類似文字グループとして選択する。
【００１０】
また、好ましくは、認識用辞書を用いて入力された文字を文字認識する文字認識手段を更に有し、
前記文字認識手段の認識結果候補が前記類似文字テーブル内に存在するか判定し、存在すると判定した場合は、当該存在すると判定した類似文字グループに関して前記類似文字詳細識別手段による詳細識別を行った結果を出力し、一方、存在しないと判定した場合は、前記文字認識手段の認識結果候補をそのまま出力する。
また、好ましくは、前記所定の識別関数は、処理対象となる文字のパターン形状から少なくとも一部のストロークを抽出し、当該抽出したストロークの方向ベクトルに基づいて前記特徴量を算出するための関数である。
【００１１】
上記の目的を達成するための本発明による文字認識方法は以下の構成を備える。即ち、
入力された文字を認識する文字認識装置方法であって、
文字のパターン形状が互いに似ている複数の文字を１つの類似文字グループとし、当該類似文字グループに含まれる文字のいずれであるかを詳細識別する際に用いる閾値を当該類似文字グループと関連付けて格納する類似文字テーブルに格納されている類似文字グループから、所望の類似文字グループをユーザによって為された操作に基づいて選択する類似文字グループ選択工程と、
前記選択された類似文字グループに含まれる複数の文字それぞれに対応する標準パターン形状と、当該複数の文字それぞれに対応する標準パターン形状の中間の形状を示す複数の中間パターン形状とを表示する表示工程と、
ユーザによって為された選択操作に基づいて、前記表示工程で表示された複数の中間パターン形状の中からユーザ所望の中間パターン形状を選択する中間パターン選択工程と、
前記中間パターン選択工程で選択された中間パターン形状に基づいて、当該類似文字グループに含まれる複数の文字のいずれであるかを詳細識別する際に用いる閾値を求め、当該求めた閾値を当該類似文字グループの閾値として前記類似文字テーブルに設定しなおす設定工程と、
入力された文字に対して所定の識別関数を適用して算出した特徴量と前記設定手段で設定された閾値とを比較することにより、当該入力された文字が前記類似文字グループに含まれる複数の文字のいずれであるかを詳細識別する類似文字詳細識別工程とを有し、
前記設定工程で設定しなおされる閾値は、前記選択された中間パターン形状に対して前記所定の識別関数を適用して算出した特徴量である。
【００１２】
また、好ましくは、前記類似文字グループ選択工程は、文字パターンに対してユーザによって選択された文字コードを割り当てて認識辞書に登録するように指示された際に、当該選択された文字コードが、前記類似文字テーブルに格納されている類似文字グループのいずれかに存在するか否か判断し、存在すると判断した場合に、当該存在すると判断された類似文字グループを前記所望の類似文字グループとして選択する。
【００１３】
また、好ましくは、前記類似文字グループ選択工程は、前記類似文字テーブルに格納されている類似文字グループを一覧表示し、当該一覧表示された類似文字グループの中からユーザにより指示された類似文字グループを前記所望の類似文字グループとして選択する。
【００１４】
また、好ましくは、認識用辞書を用いて入力された文字を文字認識する文字認識工程を更に有し、
前記文字認識工程の認識結果候補が前記類似文字テーブル内に存在するか判定し、存在すると判定した場合は、当該存在すると判定した類似文字グループに関して前記類似文字詳細識別工程による詳細識別を行った結果を出力し、一方、存在しないと判定した場合は、前記文字認識工程の認識結果候補をそのまま出力する。
また、好ましくは、前記所定の識別関数は、処理対象となる文字のパターン形状から少なくとも一部のストロークを抽出し、当該抽出したストロークの方向ベクトルに基づいて前記特徴量を算出するための関数である。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の好適な実施の形態を詳細に説明する。
図１は実施の形態１の手書き文字認識装置の構成を示すブロック図である。
図１において、１００はＣＰＵであり、ＲＯＭ１０１に記憶された制御プログラム（文字認識処理等）やデータ等に従って装置全体を制御する。また、後述するフローチャートの制御プログラムや文字フォントパターンもＲＯＭ１０１に格納される。１１０はＲＡＭであり、ＣＰＵ１００のワークエリアとして使用される共に、入力された文字ストロークデータ等を記憶する。また、ＲＡＭ１０１内には、表示部１０２内に表示される文字入力板１０２ａの文字枠と同数のバッファエリア１０１ａが確保されており、各文字枠に入力された文字のストローク情報や、その文字の認識結果より得られる文字コードや、認識結果として選択された文字の候補や、検索された文字の標準パターンのデータ等が記憶される。
【００１７】
尚、実施の形態１では、単に文字入力板１０２ａの各文字枠に入力された文字を認識し、標準文字に変換するだけではなく、入力結果の文字に基づいて文書の編集等のアプリケーションプログラムを実行することもできる。
１０２は液晶等で構成される表示部であり、キーボード１０９より入力されたデータの表示やペン１１によって入力する手書き文字を入力するための文字入力板１０２ａ等の表示を行う。１０３はＣＰＵ１００の制御で表示部１０２の表示制御を行う表示制御部である。この表示制御部１０３には、表示するための文字パターンや、入力したストロークの軌跡等を描画するためのメモリ（ＶＲＡＭ１０３ａ）を内蔵している。１０４は表示部１０２の後面に位置する透明な座標検出盤であって、１０５は文字入力板１０２ａの文字枠にペン１１が指示する位置及びペン１１がペンアップ／ペンダウン情報を検出する座標検出部である。１０６は、文字枠に入力された文字を認識するために使用される認識用辞書である。１０７はＩ／Ｆ（インタフェース）であって、例えば、プリンタや外部記憶装置等を接続することで、データの授受を行うことができる。１０９は文字コード等の入力や文字認識処理の実行等の命令を指示するためのキーボードである。１０８は装置を構成する各要素を接続するためのシステムバスである。
【００１８】
１１１はＦＤＤ（フロッピーディスクドライブ）であり、ＦＤを装着しデータの読み書きが可能である。また、装着されたＦＤ（不図示）に後述する処理フローのプログラムを書き込み、該プログラムを本装置のＲＡＭ１０１に読み込むことで処理を実行させることができる。
次に、実施の形態１で実行される処理の機能構成について、図２を用いて説明する。
【００１９】
尚、ＣＰＵ１００の制御によって、ＲＯＭ１１０に格納された実施の形態１で説明される処理を実行するための制御プログラムをＲＡＭ１０１に読み込むことで、その処理が実行される。
図２は実施の形態１の手書き文字認識装置の機能構成を示すブロック図である。
【００２０】
図２において、１は手書き文字入力部であり、ペン１１を用いて文字入力板１０２ａの文字枠に手書き文字を入力する。２は手書き文字認識部であり、複数の標準文字のストロークを記憶している認識用辞書１０６を用い、特公昭６２−３９４６０号等に記載されている特徴点方式の文字認識アルゴリズムにより、手書き文字入力部１で入力された手書き文字のストロークと認識用辞書１０６に記憶されている標準文字のストロークとで照合を行う。そして、その照合結果によって手書き文字の認識候補として対応する文字コードを出力する。また、「３」と「ろ」ように形が似ている手書き文字（以下、類似文字と呼ぶ）の場合、その手書き文字の認識候補である類似文字群に対応するそれぞれの文字コードを、文字コード列として出力する。
【００２１】
３は類似文字識別部であり、手書き文字認識部２において、類似文字が認識された場合、その類似文字の認識候補群を認識率の高い順序に並べ替えるための識別処理を更に行なう。類似文字識別部３で実行される識別処理の概要は、まず、手書き文字認識部２で出力された手書き文字の認識候補に対し、その認識候補が類似文字テーブル５内に存在するか否かを判定する。そして、類似文字が存在しないと判定された場合は、その認識候補をそのまま認識結果表示部４に送る。一方、類似文字が存在すると判定された場合は、類似文字テーブル５に存在した類似文字の類似文字識別関数閾値（詳細は後述）と、入力された手書き文字のストロークに識別関数（詳細は後述）を用いて得られる類似文字識別関数値とを比較する。そして、その比較の結果に従って、類似文字の認識候補を認識率の高い順序に並べ替え、並べ替えられた認識候補を認識結果表示部４に送る。
【００２２】
４は認識結果表示部であり、手書き文字認識部２あるいは類似文字識別部３で認識された文字の認識候補に対応する標準文字の文字コードを表示する。
６は類似文字指定部であり、手書き文字認識部２で認識された類似文字の種類を指定する。そして、指定された類似文字に対応する分類番号を類似文字筆跡パターン表示選択部７に送る。７は類似文字筆跡パターン表示選択部であり、指定された類似文字間のそれぞれのストロークの中間のストロークパターンである中間パターンを表示する。また、表示した中間パターンを選択し、選択した中間パターンを類似文字識別閾値設定部８に送る。８は類似文字識別閾値設定部であり、送られてきた中間パターンが構成するストロークに識別関数を用いて得られる閾値を決定する。また、決定された閾値を類似文字テーブル５の対応する類似文字の所定の領域に設定する。
【００２３】
次に類似文字テーブル５の詳細な構造を図３を用いて説明する。
図３は実施の形態１の類似文字テーブルの詳細な構造を示す図である。
尚、一般に、通常の文字の認識アルゴリズムでは、複数の認識候補のそれぞれと入力された文字全体の形状とを比較することで文字を認識する。そのため、例えば、類似文字に“れ”を持つ“わ”を手書きで入力した場合でも、その入力された文字全体の形状によっては、その認識候補として第１候補が“れ”、第２候補が“わ”というような認識結果が出力されてしまう場合がある。そこで、実施の形態１では、類似文字間における情報を格納した類似文字テーブル５を用いることで、手書き文字認識部２で誤認される可能性の高い類似文字を、より詳細に識別可能とし類似文字の認識率を向上することができる。
【００２４】
以下、類似テーブル５の詳細について説明する。
図３において、１つの類似文字グループに対し、「類似文字分類番号」欄、「類似文字コードリスト」欄、複数の「類似文字識別関数閾値ｎ（ｎは正の整数）」欄が構成されている。「類似文字分類番号」欄には、類似文字グループを区別するための番号が格納されている。「類似文字コードリスト」欄には、手書き文字認識部２で認識される認識候補に対してより詳細な識別をする必要がある類似文字の文字コードが記憶されている。文字コードは、一般的なＪＩＳコードで、例えば、類似文字分類番号１の場合は、“わ”と“れ”の文字コードがそれぞれ格納されている。
【００２５】
「類似文字識別関数閾値ｎ」欄には、類似文字間の中間パターンに識別関数を用いて得られる類似文字識別関数閾値とその中間パターンを区別する番号を格納している。尚、類似文字グループによって、類似文字識別関数閾値が１つであったり、複数であったりする。
尚、本装置の使用開始時点では、初期値として一般的な平均値の類似文字識別関数閾値が類似文字テーブル５の各類似文字の「類似文字識別関数閾値ｎ」欄に登録されている。
【００２６】
次に類似文字の中間パターンとその種類の構成について、図７と図８を用いて説明する。
尚、中間パターンは、類似文字間の中間のストロークパターンであり、ユーザによって所望の中間パターンが選択され、その選択された中間パターンに識別関数を用いて得られる類似文字識別関数閾値に基づいて、類似文字を識別する。この中間パターンによる識別を行うことで、類似文字の識別とその識別率の向上を実現することができる。また、ユーザによって入力されたストロークパターンを新たに中間パターンとして登録することで、ユーザの筆跡に従った類似文字の識別を実現することができる。
【００２７】
図４は実施の形態１の類似文字の中間パターンの種類の構成を示す図であり、図５はその類似文字の中間パターン群の１つを示す図である。
図４に示すように、１つの類似文字における中間パターン群は、図３の「類似文字分類番号」欄の番号が示す類似文字に対応して、例えば、６つの中間パターンのストロークのそれぞれを格納する「類似文字の中間パターン１」欄〜「類似文字の中間パターン６」欄から構成されている。
【００２８】
例えば、「類似文字分類番号」欄の番号が「１」の場合、つまり、“わ”と“れ”の類似文字である場合、「類似文字の中間パターン１」欄から「類似文字の中間パターン６」欄には図５に示すような中間パターンが格納される。まず、「類似文字の中間パターン１」欄には、標準的な“わ”のストロークパターンとして類似文字分類１の中間パターン１を格納し、「類似文字の中間パターン６」欄には、標準的な“れ”のストロークパターンとして類似文字分類６の中間パターン１を格納する。また、「類似文字の中間パターン１」欄から「類似文字の中間パターン６」欄の間の「類似文字の中間パターン２」欄から「類似文字の中間パターン５」欄には、「類似文字の中間パターン１」欄の“わ”から「類似文字の中間パターン６」欄の“れ”へとなるような除々に変化する中間パターンをそれぞれの欄に格納する。
【００２９】
尚、実施の形態１では、類似文字テーブルに格納される中間パターン群は６つであったが、これに限らない。
次に識別関数を用いて得られる類似文字識別関数閾値の算出方法について、図６を用いて説明する。
図６は実施の形態１の類似似文字識別関数閾値の算出方法を説明するための図である。
【００３０】
尚、識別関数とは、類似文字同士を識別するために、各類似文字の識別特徴となる一部のストロークを抽出し、その抽出したストロークの方向ベクトルを算出する。そして、算出した方向ベクトルに基づいて、類似文字を識別するものである。
例えば、図６の（ａ）と（ｂ）に示すように、文字入力枠に入力された手書き文字が類似文字“わ”と“れ”である場合に、各類似文字に識別関数を用いると、まず、入力された“わ”または“れ”と思われる筆跡パターンの２筆目のストロークの距離を１１等分する。そして、その９等分目の座標点と終点である１１等分目の座標点を結んで得られる方向ベクトルの方向角度を算出する。
【００３１】
尚、方向角度は、図６の上端を指す方向を基準（つまり、その場合の方向角度は０度）とし、その基準と算出された方向ベクトルに挟まれる角度を方向角度とする。
ここでは、図６の（ａ）に示される方向ベクトルＡＡの方向角度が１８１度で、図６の（ｂ）に示される方向ベクトルＢＢの方向角度が１５０度で算出されたとする。そして、“わ”と“れ”を区別するために方向ベクトルの方向角度の境界点である閾値を設定する。例えば、その閾値が１８１度に設定されているとすると、方向角度が１８１度以上の場合に“わ”、１８１度未満の場合に“れ”と認識する。そのため、上述で算出された方向ベクトルの方向角度の値によれば、図６の（ａ）のストロークパターンは“わ”と認識され、図６の（ｂ）のストロークパターンは“れ”と認識される。
【００３２】
次にユーザによる手書き文字の入力操作について、図７〜図９を用いて説明する。
図７は実施の形態１の文字入力板１０２ａに手書き文字を入力した様子を示す図であり、図８は実施の形態１の図７で入力された手書き文字の認識結果を示す図であり、図９は実施の形態１の図８で得られる認識結果に対して実行した修正操作完了後の様子を示す図である。
【００３３】
図７において、４００はワープロ等のテキスト編集を行うアプリケーション等によって作成されたテキストが表示される表示画面であり、図では「ある」という文字列が入力された表示状態となっている。また、表示画面４００内に存在する文字入力板１０２ａには、ユーザがペン１１を用いて「失われ」の文字列が入力された表示状態となっている。文字入力板１０２ａは手書き文字入力用のポップアップウィンドウとして、ワープロ等のアプリケーションの画面上に表示される。４１１〜４１５は文字入力板１０２ａに構成される入力文字枠であり、１つの入力文字枠内に入力された手書き文字の位置座標データを検出し、検出された位置座標データを１文字分のデータとして認識を行なう。図７では、入力文字枠４１１には“失”の手書き文字が入力されており、入力文字枠４１２には“わ”の手書き文字が入力されており、入力文字枠４１３には“れ”の手書き文字が入力されている。
【００３４】
４２１〜４２５は各入力文字枠に入力された手書き文字の認識候補の内、第２候補以下の認識候補を表示する候補表示領域である。４３１〜４３５は、入力された文字等に対してユーザが所望の処理を行うための指示領域群であり、各指示領域をペン１１で指示することにより、その指示された領域に示される処理を実行する。以下、その詳細を順に説明する。
【００３５】
４３１は認識辞書編集指示領域であり、ペン１１が指示されると、認識辞書編集処理が実行される。認識辞書編集処理の処理の詳細については後述する。４３２は登録指示領域であり、ペン１１が指示されると、類似文字テーブル５の登録処理が開始される。登録処理については、図１０のフローチャートを用いて詳細に説明する。４３３は出力指示領域であり、ペン１１が指示されると、入力文字枠上に記入された手書き文字の認識結果に対応する文字コードを表示画面４００へ出力する。４３４は消去指示領域であり、ペン１１が指示されると、入力文字枠上に表示される認識結果を消去する。４３５は認識開始指示領域であり、ペン１１が指示されると、入力文字枠に入力された手書き文字の認識処理を開始し、その認識候補を出力する。
【００３６】
尚、実施の形態１では、入力文字枠に入力された手書き文字に対して、認識処理が実行されると、記入された入力文字枠の手書き文字が消去され、その認識候補としてその第１候補が入力文字枠に表示される。また、第２候補以降の認識候補は、候補表示領域に表示される。
そして、図７に示される文字入力板に記入された手書き文字「失われ」に対して、認識処理が実行されると、図８に示すような認識結果が得られる。
【００３７】
図８では、入力文字枠４１１の中の手書き文字は消去され、その代わりに認識結果の第１候補として“失”の文字フォントが表示され、候補表示領域４２１には認識結果の第２候補である“矢”が表示される。入力文字枠４１２の中の手書き文字は消去され、その代わりに認識結果の第１候補として“れ”の文字フォントが表示され、候補表示領域４２２には認識結果の第２候補以降の認識候補群である“わゎね”が表示される。入力文字枠４１３の中の手書き文字は消去され、その代わりに認識結果の第１候補として“れ”の文字フォントが表示され、候補表示領域４２３には認識結果の第２候補以降の認識候補群である“わゎね”が表示される。
【００３８】
図８のような結果に対し、ユーザは入力文字枠４１２に表示される文字“れ”を“わ”に変更する処理を実行する。変更方法は、候補表示領域４２２の“わ”をペン１１で指示すると、文字入力枠４１２に表示されている文字“れ”が“わ”に変更される（図９参照）。この処理の詳細については、図１０のフローチャートを用いて説明する。
【００３９】
尚、文字入力板１０２ａを構成する各要素であるペン１１によって指示される領域は、ペン１１によって指示されると指示された個とを区別するために、例えば、グレー表示される。
次に実施の形態１で実行される類似文字の登録処理について、図１０のフローチャートを用いて説明する。
【００４０】
図１０は実施の形態１の類似文字の登録処理の処理フローを示すフローチャートである。
尚、図１０のフローチャートで説明される処理は、上述の図８に示されるように、入力された手書き文字が、ユーザが所望する文字の認識率が低い場合に、その認識率を向上するために実行するものである。つまり、図８の場合、“わ”と“れ”の類似文字識別関数閾値の値が、ユーザが入力する手書き文字の“わ”と“れ”に適応していないので文字が誤認識される。そこで、ユーザの入力する手書き文字の特徴に適応した類似文字識別関数閾値の値を設定し直すことで、所望する文字の認識率を向上させるものである。
【００４１】
以下、詳細な説明をする。
まず、ステップＳ１００で、類似文字登録処理で使用されるワーク記憶領域の初期化を行なう。ステップＳ１０１で、文字入力板１０２ａの登録指示領域４３２がペン１１で指示された時点に、選択されている認識候補の文字コードがワーク記憶領域に入力される。図８の例では、候補表示領域４２２に表示される“わ”が選択されている時点で、登録指示領域４３２が指示されたものとすると、“わ”の文字コードがワーク記憶領域に入力される。
【００４２】
ステップＳ１０２で、ワーク記憶領域に入力された文字コードが、類似文字テーブル５の類似文字コードリスト内に存在するか否かを判定する。類似文字テーブル５の類似文字コードリストに存在しない場合（ステップＳ１０２でＮＯ）、ステップＳ１０８に進む。ステップＳ１０８で、ユーザパターンの登録処理へ移行する。ユーザパターンの登録処理とは、ユーザの入力した手書き文字のストロークの特徴を抽出し、手書き文字を認識する。そして、その特徴と認識された文字に対応する文字コードを記憶媒体に記憶して、ユーザの入力する手書き文字を認識するための認識用辞書を作成する処理である。その詳細については、本発明で説明される処理ではないので、その説明は省略する。一方、類似文字テーブル５の類似文字コードリストに存在する場合（ステップＳ１０２でＹＥＳ）、その類似文字の分類番号をワーク記憶領域に記憶し、ステップＳ１０３に進む。図８の例では、ステップＳ１０２で、ワーク記憶領域に入力された“わ”の文字コードは、類似文字テーブル１０２ａの「類似文字分類番号」欄の１に存在するので、類似文字分類番号１がワーク記憶領域に記憶される。
【００４３】
ステップＳ１０３で、ワーク記憶領域に記憶した類似文字分類番号に対応する類似文字の中間パターンを表示する。図８の例では、類似文字分類番号１の類似文字の中間パターンとして、類似文字分類番号１の中間パターン１〜６のストローク座標データが読み出され、図１１に示されるような画面が文字入力板１０２ａ上に表示される。
【００４４】
ここで、ステップＳ１０３で表示される画面の詳細について、図１１を用いて説明する。
図１１は実施の形態１の類似文字の中間パターンの登録を行うための操作画面を示す図である。
図１１において、９００が類似文字の中間パターンの登録を行うためのメインウィンドウであり、文字入力板１０２ａの登録指示領域４３２をペン１１で指示した時に、文字入力板１０２ａ上に表示される。９０１〜９０６は類似文字の中間パターン表示選択領域で、類似文字テーブル５の類似文字の中間パターンのストロークが表示される。ユーザは、ペン１１で各中間パターン表示選択領域を指示することで、所望の中間パターンを選択することができる。図１１では、類似文字“わ”と“れ”の中間パターンが表示されている。
【００４５】
９１０は設定指示領域であり、ペン１１で指示すると、選択された中間パターンに識別関数が用いられ類似文字識別関数閾値が算出される。そして、算出された類似文字識別関数閾値が新しい閾値として、類似文字テーブル５内の「類似文字識別関数閾値」欄にセットされる。セットされた後、メインウィンドウ９００は閉じられる。９１１は中止指示領域であり、ペン１１で指示すると、選択された類似文字の中間パターンの登録処理を中止する。中止後、メインウィンドウ９００は閉じられる。
【００４６】
尚、中間パターン表示選択領域９０１〜９０６では、選択されている中間パターンの中間パターン表示選択領域をグレー表示している。また、ペン１１の指示によって、新たに中間パターン表示選択領域を選択する場合も、その選択された中間パターン表示選択領域がグレー表示される。図の例では、中間パターン表示選択領域９０１、中間パターン表示選択領域９０２が選択されていることがわかる。
【００４７】
再び、図１０のフローチャートの説明に戻る。
ステップＳ１０４で、設定指示領域９１０が指示された否かを判定する。指示されない場合（ステップＳ１０４でＮＯ）、ステップＳ１０９に進む。一方、指示された場合（ステップＳ１０４でＹＥＳ）、ステップＳ１０５に進む。
ステップＳ１０９で、中止指示領域９１１が指示されたか否かを判定する。指示されない場合（ステップＳ１０９でＮＯ）、ステップＳ１０３に戻る。一方、指示された場合（ステップＳ１０９でＹＥＳ）、ステップＳ１１０に進む。ステップＳ１１０で、類似文字の中間パターンの登録処理を中止し、メインウインドウ９００を閉じる。
【００４８】
一方、ステップＳ１０５で、中間パターンの選択処理を行う。図１１の例では、中間パターン表示選択領域９０１と中間パターン表示選択領域９０２が選択されているが、新たに、別の中間パターン表示選択領域がペン１１で指示されるとその指示する中間パターン表示選択領域に従って、選択された中間パターン表示選択領域をグレー表示する。例えば、中間パターン表示選択領域９０３がペン１１で指示された場合、中間パターン表示選択領域９０１〜９０３の中間パターンも選択される。そして、中間パターン表示選択領域９０１〜９０３を図１２に示すようなグレー表示にする。更に、中間パターン表示選択領域９０２がペン１１で指示された場合は、中間パターン表示選択領域９０１、中間パターン表示選択領域９０２をグレー表示にする。このように、所望の中間パターン表示選択領域を指示すると、その指示した中間パターン表示選択領域から中間パターン表示選択領域９０１の間の中間パターン表示選択領域が選択されるような処理が実行される。
【００４９】
上述の選択処理によって、選択された類似文字の中間パターンのストロークの座標位置データをワーク記憶領域に入力する。例えば、図１１のメインウインドウ９００における類似文字の中間パターンの選択状況より、新たに中間パターン表示選択領域９０３の中間パターンを選択すると、中間パターン表示選択領域９０３の中間パターン（類似文字の中間パターン３）に対応するストロークの位置座標データがワーク記憶領域に入力される。
【００５０】
ステップＳ１０６で、選択された類似文字の中間パターンのストローク位置座標データに識別関数を用い類似文字識別関数閾値を算出する。図１２の例で説明すると、“わ”と“れ”の識別関数は、図６で説明したように入力されたストロークパターンの２筆目のストローク距離を１１等分し、その９等分目の座標点と終点を結んだ方向ベクトルの方向角度を算出する。ここでは、“わ”と“れ”の類似文字の中間パターン３が入力されるので、その方向角度として１８１度が算出される。
【００５１】
ステップＳ１０７で、算出された類似文字識別関数閾値を類似文字テーブルに設定する。図１２の例で説明すると、“わ”と“れ”の類似文字識別関数閾値として１８１度が新たに算出されるので、類似文字テーブル５内の類似文字分類番号１の「類似文字識別関数閾値」欄に閾値１８１度が格納される。つまり、この設定以降に入力された手書き文字において、その手書き文字が“わ”と“れ”の類似文字と識別され、その手書き文字のストロークに識別関数を用いて得られた類似文字識別関数閾値が１８１度以上である場合は、“わ”と認識されることになる。
【００５２】
次に、実施の形態１で実行される処理の概要について、図１３のフローチャートを用いて説明する。
図１３は実施の形態１で実行される処理フローの概要を示すフローチャートである。
ステップＳ２０１で、ペン１１を用いて文字入力板１０２ａへ手書き文字のストロークデータの入力処理を行なう。ステップＳ２０２で、基本的な文字認識アルゴリズムによる認識候補の出力処理を行なう。ここでは、例えば、特公昭６２−３９４６０号等に記載の特徴点方式による文字認識アルゴリズムを用いる。
【００５３】
ステップＳ２０３で、認識候補の第１候補の文字コードが、類似文字テーブル５内に格納される類似文字コードリストに存在するか否かを判定する。類似文字コードリストに存在しない場合（ステップＳ２０３でＮＯ）、ステップＳ２０５に進む。一方、類似文字コードリストに存在する場合（ステップＳ２０３でＹＥＳ）、ステップＳ２０４に進む。
【００５４】
ステップＳ２０４で、類似文字の詳細識別処理を行なう。この詳細は、図１０のフローチャートで説明した通りである。ステップＳ２０４で、認識結果表示部４に送られてきた、認識候補の文字コードを用いて、文字入力板１０２ａの処理を行った文字枠に表示する。
尚、実施の形態１では、手書き文字の入力操作中において、類似文字の中間パターンの登録処理について説明した。しかし、ユーザによっては、手書き文字を入力する以前に類似文字識別関数閾値を変更したい場合もあれば、類似文字の一覧をみたいという要求も存在する場合もある。このような場合は、文字入力板１０２ａの認識辞書編集領域４３１をペン１１で指示しすることで実現される。
【００５５】
認識辞書編集領域４３１をペン１１で指示すると、図１４に示すような認識辞書メンテナンスウインドウ１３００が表示される。
図１４は実施の形態１の認識辞書メンテナンスウインドウ１３００の表示画面を示す図である。
認識辞書メンテナンスウィンドウ１３００内には、ユーザ登録辞書編集指示領域１３０１と類似文字テーブル編集指示領域１３０２が構成されている。ペン１１で、ユーザ登録辞書編集指示領域１３０１が指示されると、図１０のステップＳ１０８で説明した処理が実行される。また、類似文字テーブル編集指示領域１３０２が指示されると、類似文字テーブル編集処理が起動され、図１５に示すような類似文字テーブルの一覧表示１３１０が表示される。そして、表示された類似文字の中から、所望の類似文字を選択することで、その選択した類似文字に対し、図１０のフローチャートで説明した類似文字の中間パターンの登録処理を実行することができる。
【００５６】
尚、ペン１１によって指示される領域は、ユーザに指示されたことを報知するためにグレー表示になる。
図１５は実施の形態１の類似文字テーブルの一覧表示１３１０の表示画面を示す図である。
図１５の類似文字テーブルの一覧表示１３１０内に表示される１３１１は類似文字コードリスト表示領域であり、類似文字テーブル５内に格納されている類似文字の文字コードの一覧が表示される。１３１２はスクロール指示領域であり、ペン１１で指示すると、指示している間だけ類似文字コードリスト表示領域１３１１に表示される類似文字がスクロールする。この指示により、全ての類似文字の文字コードの一覧が表示される。そして、ユーザは、選択したい所望の類似文字を、ペン１１で類似文字コードリスト表示領域１３１１を指示することで、類似文字コードリスト表示領域１３１１に表示させた後、所望の類似文字を指示する。この時、選択された類似文字は、ユーザに指示されたことを報知するためにグレー表示になる。例えば、図１５では、類似文字の“３”と“ろ”が選択されている。
【００５７】
以上説明したように、実施の形態１によれば、文字入力板１０２ａに類似文字を識別するための類似文字識別関数閾値を、ユーザが入力する類似文字の特徴に適応させた類似文字識別関数閾値を随時設定することができる。そのため、ユーザが入力する類似文字に特徴があるために、正確に識別できない類似文字でも、その特徴に適応させた類似文字識別関数閾値を設定し、その設定された類似文字識別関数閾値を用いて類似文字を識別するので、類似文字の認識率を向上することができる。
【００５８】
＜実施の形態２＞
実施の形態１では、類似文字の中間パターン群を予め類似文字テーブル５に記憶させ、その中間パターン群より所望の中間パターンを選択して、類似文字識別関数閾値を算出した。実施の形態２では、類似文字の中間パターンを各類似文字を構成するストローク同士を合成することで生成する。このため、実施の形態１に比べて、予め中間パターン群を記憶することが必要なくなるので、類似文字テーブル５の記憶容量を軽減することができる。
【００５９】
尚、実施の形態２の手書き文字認識装置の概略構成は、実施の形態１と同様の構成を有するものとし、その詳細な説明は省略する。また、実施の形態２の手書き文字認識装置の機能構成は、図２の実施の形態１の手書き文字装置の機能構成とほぼ同様の構成要素を有し、図２の共通の構成要素には同じ番号を付し、ここでの説明は省略する。図１６において、９は類似文字を構成するストロークを用いて合成し、その類似文字の中間パターンを生成する類似文字中間パターン指示生成部である。
【００６０】
図１６は実施の形態２の手書き文字認識装置の機能構成を示すブロック図である。
類似文字中間パターン指示生成部９は、類似文字指定部６で指定された類似文字間を合成パターンを生成表示し、ユーザの指示により所望の中間パターンを生成する。
【００６１】
次に類似文字中間パターン指示生成部９で、生成される類似文字間の合成パターンの生成方法について、図１７〜図１９を用いて説明する。
図１７〜図１９は実施の形態２の類似文字間の合成パターンの生成方法を説明するための図である。
図１７の（ａ）は類似文字“わ”と“れ”の“わ”の標準的なストロークパターンであり、図１７の（ｂ）は類似文字“わ”と“れ”の“れ”の標準的なストロークパターンである。図１８は、文字入力板１０２ａの文字枠に表示される図１７に示される“わ”と“れ”の各ストロークパターンを合成して得られる合成パターンであり、“わ”の２筆目と“れ”の２筆目が合成される。図１８に示されるように、“わ”の２筆目のストローク距離の始点から終点を２０等分し、同様に“れ”の２筆目のストローク距離の始点から終点を２０等分する。更に、“わ”の２筆目のストロークの始点と“れ”の２筆目のストロークの始点、“わ”の２筆目のストロークの１／２０点と“れ”の２筆目のストロークの１／２０点、…、“わ”の２筆目のストロークの１／２０点と“れ”の２筆目のストロークのｎ／２０点（ｎは１から２０の整数）というように、各座標点同士を対応付けＲＡＭ１０１に記憶する。そして、その合成パターンを構成する図１７の“わ”のストロークと“れ”のストロークとの間を、ペン１１で所望の中間パターンを、例えば、図１９のストロークＥのように入力する。
【００６２】
所望の中間パターンの座標位置データは、すなわち、図１８の始点Ａｓ、始点Ｂｓを結んだ直線と図１９のストロークＥが交差する点が、所望の中間パターンの始点Ｅｓになる。“わ”のストロークと“れ”のストロークの１／２０点を、例に挙げて説明すると、“わ”の２筆目のストロークの１／２０点の座標位置データＡ１が（５４，２５）、“れ”の２筆目のストロークの１／２０点の座標位置データＢ１が（４７，１８）であるとすると、その間を結ぶ直線上の任意の座標位置データを所望の中間パターンのストロークＥの１／２０点の位置座標データとして選択する。図１９では、ストロークＥの１／２０点が、座標位置データＡ１（５４，２５）と座標位置データＢ１（４７，１８）を結ぶ直線と交差する座標位置データＥ１（４８，２０）が選択されている。
【００６３】
同様にして、図１７の“わ”のストロークの２／２０点の座標位置データＡ２、図１７の“れ”のストロークの２／２０点の座標位置データＢ２を結んだ直線とストロークＥが交差する点が、所望の中間パターンのストロークの１／２０点の座標位置データＥ２になる。同様に、図１７の“わ”のストロークの終点（２０／２０点）の座標位置データＡｅ、図１７の“れ”のストロークの終点（２０／２０点）の座標位置データＢｅを結んだ直線と、ストロークＥが交差する点が所望の中間パターンのストロークの終点（２０／２０点）の座標位置データＥｅになる。この様にして、Ｅｓ〜Ｅｅの各座標位置データからなる所望の中間パターンのストロークが生成される。
【００６４】
また、図１７の“わ”のストロークと“れ”のストロークのパターンそれぞれは、図４の類似文字の中間パターンのテーブルに対し、図２０に示されるような類似文字の中間パターン１と中間パターン２として格納しておく。また、類似文字中間パターン指示生成部９が起動されると、“わ”の標準的パターンと“れ”の標準的パターンに対応する類似文字の中間パターン１と中間パターン２が読み出され、合成されたストロークが文字枠に表示される。
【００６５】
次に実施の形態２で実行される類似文字の任意の中間パターンの生成処理について、図２１のフローチャートを用いて説明する。
図２１は実施の形態２の類似文字の任意の中間パターンを生成する処理フローを示すフローチャートである。
尚、図２１のフローチャートで実行される処理は、図１０のステップＳ１０３を置き換えてなされる処理であり、それ以外の処理は図１０のフローチャートと同様なので、その説明は省略する。
【００６６】
ステップＳ２１０で、入力された類似文字間の標準的パターンを合成し合成パターンを、その入力された文字枠に表示する。ステップＳ２１１で、ユーザは、表示された合成パターン内にペン１１で、所望の中間パターンを入力する。
以上説明したように、実施の形態２によれば、類似文字テーブル５の類似文字間の標準的パターンを合成して得られる合成パターンを用いて、所望の中間パターンをペン１１によって生成する。そのため、実施の形態１に比べて、予め類似文字テーブル５に格納しておく類似文字の中間パターンとして、類似文字間の標準的パターンのみを格納しておくだけで、実施の形態１と同様の効果を得られるばかりか、類似文字テーブル５の記憶容量が軽減される。
【００６７】
また、実施の形態１では、中間パターンの数は限られているが、実施の形態２では、ユーザによって所望の中間パターンを入力できる構成であるので、その中間パターンの数は無限に近く生成できる。そのため、より詳細にユーザの筆跡に適応した類似文字識別関数閾値の設定が可能であり、認識率も向上する。
尚、本発明は、複数の機器（例えばホストコンピュータ、インタフェース機器、リーダ、プリンタ等）から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置等）に適用してもよい。
【００６８】
また、本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。
【００６９】
この場合、記憶媒体から読出されたプログラムコード自体が上述した実施の形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フロッピディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いることができる。
【００７０】
また、コンピュータが読出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００７１】
更に、記憶媒体から読出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００７２】
本発明を上記記憶媒体に適用する場合、その記憶媒体には、先に説明したフローチャートに対応するプログラムコードを格納することになるが、簡単に説明すると、図２２のメモリマップ例に示す各モジュールを記憶媒体に格納することになる。
すなわち、少なくとも「設定モジュール」、「判定モジュール」、「算出モジュール」、「比較モジュール」および「識別モジュール」の各モジュールのプログラムコードを記憶媒体に格納すればよい。
【００７３】
尚、「設定モジュール」は、類似文字を識別するための所望の閾値を設定する。「判定モジュール」は、文字が類似文字であるか否かを判定する。「算出モジュール」は、文字が類似文字と判定された場合、該類似文字間の特徴量を算出する。
「比較モジュール」は、類似文字と判定された文字の特徴量を算出し、該算出された特徴量と設定された該類似文字の閾値を比較する。「識別モジュール」は、比較の結果に基づいて、類似文字と判定された文字を該類似文字のいずれかとして識別する。
【００７４】
【発明の効果】
以上の説明からも明らかなように、本発明によれば、類似文字の識別精度を向上し、かつ入力された文字の認識を向上する文字認識装置及びその方法を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施の形態１の手書き文字認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施の形態１の手書き文字認識装置の機能構成を示すブロック図である。
【図３】実施の形態１の類似文字テーブルの詳細な構造を示す図である。
【図４】実施の形態１の類似文字の中間パターンの種類の構成を示す図である。
【図５】実施の形態１の図４の類似文字の中間パターン群の１つを示す図である。
【図６】実施の形態１の類似似文字識別関数閾値の算出方法を説明するための図である。
【図７】実施の形態１の文字入力板１０２ａに手書き文字を入力した様子を示す図である。
【図８】実施の形態１の図７で入力された手書き文字の認識結果を示す図である。
【図９】図９は実施の形態１の図８で得られる認識結果に対して実行した修正操作完了後の様子を示す図である。
【図１０】実施の形態１の類似文字の登録処理の処理フローを示すフローチャートである。
【図１１】実施の形態１の類似文字の中間パターンの登録を行うための操作画面を示す図である。
【図１２】実施の形態１の類似文字の中間パターンの登録を行うための操作画面の操作例を示す図である。
【図１３】実施の形態１で実行される処理フローの概要を示すフローチャートである。
【図１４】実施の形態１の認識辞書メンテナンスウインドウ１３００の表示画面を示す図である。
【図１５】実施の形態１の類似文字テーブルの一覧表示１３１０の表示画面を示す図である。
【図１６】実施の形態２の手書き文字認識装置の機能構成を示すブロック図である。
【図１７】（ａ）は類似文字“わ”と“れ”の“わ”の標準的なストロークパターンであり、（ｂ）は類似文字“わ”と“れ”の“れ”の標準的なストロークパターンを示す図である。
【図１８】実施の形態２の図１７に示される“わ”と“れ”の各ストロークパターンを合成して得られる合成パターンを示す図である。
【図１９】実施の形態２の図１８に示される合成パターンを用いて、生成される所望の中間パターンを示す図である。
【図２０】実施の形態２の類似文字テーブル５に格納される類似文字の中間パターンの構成を示す図である。
【図２１】実施の形態２の類似文字の任意の中間パターンを生成する処理フローを示すフローチャートである。
【図２２】本発明で実行される処理フローのプログラムを記憶させたＦＤのメモリマップの構造を示す図である。
【符号の説明】
１１  入力ペン
１００  ＣＰＵ
１０１  ＲＡＭ
１０１ａ  バッファエリア
１０２  表示部
１０２ａ  文字入力板
１０３  表示制御部
１０３ａ  ＶＲＡＭ
１０４  座標検出板
１０５  座標検出部
１０６  認識用辞書
１０７  Ｉ／Ｆ
１０８  バス
１０９  キーボード
１１０  ＲＯＭ
１１１  ＦＤＤ
【図１】
0003744997.tif 000002
【図２】
0003744997.tif 000003
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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