スタイルフリーな手書き文字列検索機能
†織田英人

伊藤禎宣

†

中川正樹

†

Style Free Handwritten Text Search†

HIDETO ODA

SADANORI ITO†

MASAKI NAKAGAWA

2.1

1. はじめに†文字列の抽出

本研究では，スタイルフリーな文書を収集する際，ペンで『書く（描く）』行為は有史以来，知的生産性

文字や図形，数式など手書きパタンの種類ごとに個別の高い行為と捉えられてきた．これを電子化する手書に筆記枠を設けない．よって，まず，手書きパタンかき入力インタフェースの研究は，これまで TabletPC やら検索対象である文字列パタンを抽出する必要がある．

PDA などハードウェア，ソフトウェアの両面から行わ

我々は，既に，手書きパタンを文字，図形，数式にれ，手書きによるインタラクティブな創造活動の可能分離する手法について提案している[1]．筆記されたス性を示唆している．このような手書き入力インタフェ

トローク（筆画）の大きさに着目すると，図形を構成ースの普及に伴い，今後個々のコンピュータやネットするストロークは文字を構成するストロークよりも大ワークサーバ上に手書きの情報(手書きパタン)が蓄積きい，または，大きいストロークと接触しているといされていくことが予想される．これを効率的に参照しう特性がある．これを利用し検索対象となる文字列パたり再利用したりできるように，本稿では手書きパタタンを抽出する．

ンに対する全文検索手法を提案する．

2.2

筆記方向の推定

西洋言語とは異なり，日本語には，横書きと縦書き

2. 手書き文字列検索の設計の両方が存在する．また，黒板やホワイトボードの板

本稿では，図 1 に示すような，様々な筆記方向の文書などは，文字列が斜めに傾く可能性を否定できない．

字列や図形が混在するスタイルフリーな手書きパタン

我々は，これまでに文字列の筆記方向を推定する手を扱う．提案する手書き文字列検索機能では，このよ法を提案している[2]．筆記方向は個々の文字の向き(文うな手書き文書に対し，検索キーワードとして入力さ字方向)と文字列の向き(行方向)から成る．ストロークれた文字コード列に該当する部分を出力する．の移動方向に着目し，これの分布を取ると，２つのピークが約 90 度離れた位置に出現する．
この特性を用いることで，文字方向と行方向が推定できる(図 2)．ピー
クが１つしか出現しない場合は，行方向と文字方向が一致していることを意味する．

図 1 手書きパタン
Figure 1

Handwritten Pattern.
図 2 文字方向と行方向† 東京農工大学

Tokyo University of Agriculture and Technology

Figure 2 Character Direction. and Line Direction.

2.3

手書き文字列検索

るオンライン手書き文字パタンデータベース TUAT

検索の対象となる文字列パタンは，位置や方向特徴

Nakagawa Lab.HANDS-kuchibue（総筆記者数 120，筆記による時系列データであるため，文字コード列である者一人当たり 11,962 文字パタン）[3]の文字パタンからテキストと直接比較できない．そこで，手書き文字列生成した擬似的な横書きの文字列パタンを用いた．ま

認識技術を用いて，手書き文字列パタンを予めテキスた，検索キーワードとして，無作為に抽出した 2～4

トデータに変換する必要がある[2]．しかし，文字列認文字から成る単語（各々1,000 個）を用いた．実験結果

識技術では，認識結果を一意に決定してしまうため，を表 1 に示す．
表 1 実験結果誤認識が生じた場合，検索対象が認識結果のテキストデータに含まれない危険性がある．

Table 1 Experimental Result.

例えば，図 3 のような文字列を認識する場合，認識結果として「公太郎」と「ハム太郎」のどちらの可能性もあるため，それを一意に決定するのは困難である．
また，多くの漢字は偏と旁から構成されるため「女子再現率

適合率

F 尺度

2 文字

79.9%

75.0%

0.774

3 文字

86.1%

88.4%

0.872

4 文字

88.5%

94.2%

0.912

学生」が「好学生」などと誤認識される場合もある．
この問題に対し，我々は，図 3 に示すように，与え

表 1 において，再現率は検索漏れの少なさを示し，られた手書き文字列パタンの文字認識候補と分割候補検索が適合した文字列の総数と検索対象中に実際に含を複数個生成し，これに対して検索を行うことで対処まれる適合する文字列の総数の商で求まる．適合率はする．

検索ノイズの少なさを示し，検索が適合した文字列の総数と，検索ノイズを含む検索された情報の数の商で求まる．F 尺度はこれら相反する要素を総合的に評価する尺度で，両者の調和平均によって求まる．
実験の結果，全ての長さの検索キーワードでＦ尺度が 0.75 を上回った．このことから，提案手法が実用にある程度，耐えうる精度を持っているといえる．

4. おわりに
本稿では，手書き文字列に対する全文検索手法を提案した．今後の課題として，様々な筆記方向の文字列や図形などが混在した実社会で筆記され得る手書きパ
図 3 認識候補ラティス
Figure 3タンを用いた評価が挙げられる．

Recognition Candidate Lattice.

図 3 に示すネットワークを認識候補ラティスと呼ぶ．
これのノードとパスは，分割位置の候補を表現している．また，個々のノードには，各文字の認識候補と認識の確からしさを表す認識スコアが格納される．
認識候補ラティス内の，検索キーワードに適合する部分を探索することで，手書き文字列検索は実現される．これは，動的計画法の一種である Viterbi アルゴリズムによって実現される．

3. 性能評価
2 章で提案したスタイルフリーな手書き文字列検索技術のうち，本稿では，2.3 で述べた手書き文字列検索機能の性能についてのみ評価を行った．実験用データのうち，手書き文字パタンとして，当研究室が所有す

謝辞 本研究の一部は，情報処理推進機構，2006 年度下期未踏ソフトウェア創造事業の支援による．

参考文献
1) Mochida, K. and Nakagawa, M.: Separating Figures,
Mathematical Formulas and Japanese Text from Free
Handwriting in Mixed On-Line Documents, International
Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence,Vol. 18, No. 7, pp.1173-1187, 2004.
2) Nakagawa M., Zhu B. and Onuma M.: A Model ofOn-line Handwritten Japanese Text Recognition Free fromLine Direction and Writing Format Constraints, IEICE Trans.
Inf&Syst., Vol.E88-D, No.8, pp.1815-1822, August 2005.
3) Nakagawa, M.., Kaoru, M.: Collection of on-line
handwritten Japanese character pattern database and theiranalyses, Int'l J. Document Analysis and Recognition, vol. 7,
no. 1, pp. 69-81, 2004.