辞書画像のスカラー値である辞書スカラー値を記憶する辞書データベース、を有するコンピュータが実行する文字認識方法であって、認識対象画像を入力する入力ステップと、前記認識対象画像を細線化し、連続性を判定することによって、ストローク部品に分割する分割ステップと、前記ストローク部品の集合から、前記認識対象画像のスカラー値である認識対象スカラー値に変換する変換ステップと、前記辞書データベースを参照して前記認識対象スカラー値と一致する前記辞書スカラー値を検索することによって、前記認識対象画像の文字種別を判定する判定ステップと、を含み、前記スカラー値は、全体構成を示す第1スカラー値、前記ストローク部品ごとの要素種別を示す第2スカラー値、前記ストローク部品同士が交差するノードである交差ノードの数を示す第3スカラー値、及び、前記交差ノードと前記ストローク部品のリンクを示す第4スカラー値を有することを特徴とする文字認識方法。前記判定ステップは、前記第2スカラー値のみを比較することによって、前記認識対象画像の文字種別を判定する第1判定ステップ、を含むことを特徴とする請求項1に記載の文字認識方法。前記判定ステップは、前記第1判定ステップによって前記認識対象画像の文字種別が判定できない場合には、更に、前記第2スカラー値及び前記第3スカラー値のみを比較することによって、前記認識対象画像の文字種別を判定する第2判定ステップ、を含むことを特徴とする請求項2に記載の文字認識方法。前記分割ステップは、前記認識対象画像を局所的に近似する平行線の組を探索し、前記平行線の組のいずれか一方又は中間線から輪郭部品を決定し、前記輪郭部品同士の接続角度が所定の閾値以内であれば、同一の前記ストローク部品とすることを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれかに記載の文字認識方法。前記分割ステップは、前記認識対象画像を局所的に近似する曲線の組を探索し、前記曲線の組のいずれか一方又は中間曲線から輪郭部品を決定し、前記輪郭部品の曲率変化が所定の閾値以内であれば、前記輪郭部品全体を同一の前記ストローク部品とし、更に、前記輪郭部品同士の接続角度が所定の閾値以内であれば、同一の前記ストローク部品とすることを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれかに記載の文字認識方法。前記ストローク部品ごとの要素種別は、文字の閉領域を示す輪郭線である孔、文字の端部を示す点である端点を結ぶ線である単独エッジ、複数の前記孔及び/又は前記単独エッジが結ばれる点である分岐点、並びに、前記交差ノードの位置が特定されてテンプレート化されている縮退を含むことを特徴とする請求項1乃至請求項5のいずれかに記載の文字認識方法。前記スカラー値は、更に、前記端点の角度情報を示す第5スカラー値を有することを特徴とする請求項6に記載の文字認識方法。前記認識対象画像に基づいて認識対象のグラフである認識対象グラフを作成する作成ステップ、を更に含み、前記グラフの構成要素であるグラフ要素は、前記孔、前記端点、前記分岐点、複数の前記端点及び/又は前記分岐点を結ぶ線であるエッジ、並びに、前記孔同士の隣接関係を示す線である隣接線が定義されており、前記作成ステップは、前記認識対象画像の隙間の埋立処理を実行し、連結領域に分離し、更に、連結領域ごとに、前記孔の探索、前記隣接線の探索、複数の前記孔を包含する包含孔の探索、前記端点の探索、前記端点から伸びる前記エッジの探索、前記分岐点の探索、前記認識対象画像の文字領域としては連結しているが、前記グラフ要素としては接続されていない非接続部のエッジ化、の順に処理を実行し、前記認識対象グラフの前記グラフ要素を設定し、前記変換ステップは、前記認識対象グラフから前記認識対象スカラー値に変換し、前記判定ステップは、前記辞書データベースを参照して前記認識対象スカラー値と一致する前記辞書スカラー値を検索することによって、前記認識対象画像の文字種別を判定することを特徴とする請求項6に記載の文字認識方法。辞書画像のスカラー値である辞書スカラー値を記憶する辞書データベースと、認識対象画像を入力する入力手段と、前記認識対象画像を細線化し、連続性を判定することによって、ストローク部品に分割する分割手段と、前記ストローク部品の集合から、前記認識対象画像のスカラー値である認識対象スカラー値に変換する変換手段と、前記辞書データベースを参照して前記認識対象スカラー値と一致する前記辞書スカラー値を検索することによって、前記認識対象画像の文字種別を判定する判定手段と、を具備し、前記スカラー値は、全体構成を示す第1スカラー値、前記ストローク部品ごとの要素種別を示す第2スカラー値、前記ストローク部品同士が交差するノードである交差ノードの数を示す第3スカラー値、及び、前記交差ノードと前記ストローク部品のリンクを示す第4スカラー値を有することを特徴とする文字認識装置。コンピュータを、辞書画像のスカラー値である辞書スカラー値を記憶する辞書データベースと、認識対象画像を入力する入力手段と、前記認識対象画像を細線化し、連続性を判定することによって、ストローク部品に分割する分割手段と、前記ストローク部品の集合から、前記認識対象画像のスカラー値である認識対象スカラー値に変換する変換手段と、前記辞書データベースを参照して前記認識対象スカラー値と一致する前記辞書スカラー値を検索することによって、前記認識対象画像の文字種別を判定する判定手段と、を具備し、前記スカラー値は、全体構成を示す第1スカラー値、前記ストローク部品ごとの要素種別を示す第2スカラー値、前記ストローク部品同士が交差するノードである交差ノードの数を示す第3スカラー値、及び、前記交差ノードと前記ストローク部品のリンクを示す第4スカラー値を有する文字認識装置として機能させるためのコンピュータ読取可能なプログラム。しかしながら、特許文献1及び特許文献2を含めて従来技術では、十分な認識精度が達成できていない。特に、オンライン手書き文字認識の場合、及び、手書きによって紙に記入済みの文字特許文献1に記載するところのオフライン文字をスキャナなどで読み込み、読み込んだ画像いわゆるラスター画像内の文字を認識する場合オフライン手書き文字認識の場合、の両方において、高精度に文字を認識できるものはない。本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたもので、その目的とすることは、認識対象の文字を入力する仕組みに制約がなく、高精度に文字を認識できる文字認識方法等を提供することである。前述した目的を達成するために第1の発明は、辞書画像のスカラー値である辞書スカラー値を記憶する辞書データベース、を有するコンピュータが実行する文字認識方法であって、認識対象画像を入力する入力ステップと、前記認識対象画像を細線化し、連続性を判定することによって、ストローク部品に分割する分割ステップと、前記ストローク部品の集合から、前記認識対象画像のスカラー値である認識対象スカラー値に変換する変換ステップと、前記辞書データベースを参照して前記認識対象スカラー値と一致する前記辞書スカラー値を検索することによって、前記認識対象画像の文字種別を判定する判定ステップと、を含み、前記スカラー値は、全体構成を示す第1スカラー値、前記ストローク部品ごとの要素種別を示す第2スカラー値、前記ストローク部品同士が交差するノードである交差ノードの数を示す第3スカラー値、及び、前記交差ノードと前記ストローク部品のリンクを示す第4スカラー値を有することを特徴とする文字認識方法である。第1の発明の文字認識方法は、認識対象の文字を入力する仕組みに制約がなく、高精度に文字を認識できる。第1の発明における前記判定ステップは、前記第2スカラー値のみを比較することによって、前記認識対象画像の文字種別を判定する第1判定ステップ、を含むことが望ましい。これによって、複雑な文字であっても、一致する辞書スカラー値を特定することができ、判別結果なしの状態を回避することができる。また、第1の発明における前記判定ステップは、前記第1判定ステップによって前記認識対象画像の文字種別が判定できない場合には、更に、前記第2スカラー値及び前記第3スカラー値のみを比較することによって、前記認識対象画像の文字種別を判定する第2判定ステップ、を含むことが望ましい。第2スカラー値のみの比較によって一致する辞書スカラー値を特定できなくても、すなわち、複数の辞書スカラー値が一致した場合であっても、第2判定ステップによる判定を行うことによって、一致する辞書スカラー値を一意に特定することができる。また、第1の発明における前記分割ステップは、例えば、前記認識対象画像を局所的に近似する平行線の組を探索し、前記平行線の組のいずれか一方又は中間線から輪郭部品を決定し、前記輪郭部品同士の接続角度が所定の閾値以内であれば、同一の前記ストローク部品とする。これによって、オフライン手書き文字認識であっても、高精度に文字を認識することができる。これは、例えば、直線が多い文字に有効である。また、第1の発明における前記分割ステップは、前記認識対象画像を局所的に近似する曲線の組を探索し、前記曲線の組のいずれか一方又は中間曲線から輪郭部品を決定し、前記輪郭部品の曲率変化が所定の閾値以内であれば、前記輪郭部品全体を同一の前記ストローク部品とし、更に、前記輪郭部品同士の接続角度が所定の閾値以内であれば、同一の前記ストローク部品とする。これによって、オフライン手書き文字認識であっても、高精度に文字を認識することができる。これは、例えば、曲線が多い文字に有効である。また、第1の発明における前記ストローク部品ごとの要素種別は、例えば、文字の閉領域を示す輪郭線である孔、文字の端部を示す点である端点を結ぶ線である単独エッジ、複数の前記孔及び/又は前記単独エッジが結ばれる点である分岐点、並びに、前記交差ノードの位置が特定されてテンプレート化されている縮退を含む。これによって、各ストローク筆跡のグラフ形状も考慮して文字種別が判定されるので、高精度に文字を認識することができる。また、第1の発明における前記スカラー値は、更に、前記端点の角度情報を示す第5スカラー値を有する。これによって、文字の端部を示す点である端点の角度情報も考慮して文字種別が判定されるので、高精度に文字を認識することができる。また、第1の発明における前記認識対象画像に基づいて認識対象のグラフである認識対象グラフを作成する作成ステップ、を更に含み、前記グラフの構成要素であるグラフ要素は、前記孔、前記端点、前記分岐点、複数の前記端点及び/又は前記分岐点を結ぶ線であるエッジ、並びに、前記孔同士の隣接関係を示す線である隣接線が定義されており、前記作成ステップは、前記認識対象画像の隙間の埋立処理を実行し、連結領域に分離し、更に、連結領域ごとに、前記孔の探索、前記隣接線の探索、複数の前記孔を包含する包含孔の探索、前記端点の探索、前記端点から伸びる前記エッジの探索、前記分岐点の探索、前記認識対象画像の文字領域としては連結しているが、前記グラフ要素としては接続されていない非接続部のエッジ化、の順に処理を実行し、前記認識対象グラフの前記グラフ要素を設定し、前記変換ステップは、前記認識対象グラフから前記認識対象スカラー値に変換し、前記判定ステップは、前記辞書データベースを参照して前記認識対象スカラー値と一致する前記辞書スカラー値を検索することによって、前記認識対象画像の文字種別を判定するようにしても良い。これによって、ストローク部品分割処理に基づく文字種別判定処理によって一致する辞書スカラー値を特定できなくても、別のアプローチによって文字種別判定処理を実行することができるので、判別結果なしの状態を回避することができる。特に、文字全体のグラフ形状を考慮して文字種別が判定されるので、ストローク部品分割処理に基づく文字種別判定処理を補完するアプローチと言える。第2の発明は、辞書画像のスカラー値である辞書スカラー値を記憶する辞書データベースと、認識対象画像を入力する入力手段と、前記認識対象画像を細線化し、連続性を判定することによって、ストローク部品に分割する分割手段と、前記ストローク部品の集合から、前記認識対象画像のスカラー値である認識対象スカラー値に変換する変換手段と、前記辞書データベースを参照して前記認識対象スカラー値と一致する前記辞書スカラー値を検索することによって、前記認識対象画像の文字種別を判定する判定手段と、を具備し、前記スカラー値は、全体構成を示す第1スカラー値、前記ストローク部品ごとの要素種別を示す第2スカラー値、前記ストローク部品同士が交差するノードである交差ノードの数を示す第3スカラー値、及び、前記交差ノードと前記ストローク部品のリンクを示す第4スカラー値を有することを特徴とする文字認識装置である。第2の発明の文字認識装置は、認識対象の文字を入力する仕組みに制約がなく、高精度に文字を認識できる。第3の発明は、コンピュータを、辞書画像のスカラー値である辞書スカラー値を記憶する辞書データベースと、認識対象画像を入力する入力手段と、前記認識対象画像を細線化し、連続性を判定することによって、ストローク部品に分割する分割手段と、前記ストローク部品の集合から、前記認識対象画像のスカラー値である認識対象スカラー値に変換する変換手段と、前記辞書データベースを参照して前記認識対象スカラー値と一致する前記辞書スカラー値を検索することによって、前記認識対象画像の文字種別を判定する判定手段と、を具備し、前記スカラー値は、全体構成を示す第1スカラー値、前記ストローク部品ごとの要素種別を示す第2スカラー値、前記ストローク部品同士が交差するノードである交差ノードの数を示す第3スカラー値、及び、前記交差ノードと前記ストローク部品のリンクを示す第4スカラー値を有する文字認識装置として機能させるためのコンピュータ読取可能なプログラムである。第3の発明のプログラムを汎用のコンピュータにインストールすることによって、第2の発明を得ることができる。本発明により、認識対象の文字を入力する仕組みに制約がなく、高精度に文字を認識できる文字認識方法等を提供することができる。以下図面に基づいて、本発明の実施の形態を詳細に説明する。本発明の実施の形態は、オンライン手書き文字認識及びオフライン手書き文字認識の両方に適用することができる。<1.装置構成と用語の定義>最初に、図1から図3を参照しながら、装置構成と用語の定義などについて説明する。図1は、文字認識装置1のハードウエア構成図である。尚、図1のハードウエア構成は一例であり、用途、目的に応じて様々な構成を採ることが可能である。文字認識装置1は、制御部11、記憶部12、メディア入出力部13、通信制御部14、入力部15、表示部16、周辺機器I/F部17等が、バス18を介して接続される。制御部11は、CPUCentralProcessingUnit、ROMReadOnlyMemory、RAMRandomAccessMemory等で構成される。CPUは、記憶部12、ROM、記録媒体等に格納されるプログラムをRAM上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス18を介して接続された各装置を駆動制御し、文字認識装置1が行う後述する処理を実現する。ROMは、不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやBIOS等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。RAMは、揮発性メモリであり、記憶部12、ROM、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部11が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。記憶部12は、HDDハードディスクドライブであり、制御部11が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、OSオペレーティングシステム等が格納される。プログラムに関しては、OSオペレーティングシステムに相当する制御プログラムや、後述する処理をコンピュータに実行させるためのアプリケーションプログラムが格納されている。これらの各プログラムコードは、制御部11により必要に応じて読み出されてRAMに移され、CPUに読み出されて各種の手段として実行される。メディア入出力部13ドライブ装置は、データの入出力を行い、例えば、CDドライブ-ROM、-R、-RW等、DVDドライブ-ROM、-R、-RW等等のメディア入出力装置を有する。通信制御部14は、通信制御装置、通信ポート等を有し、コンピュータとネットワーク間の通信を媒介する通信インタフェースであり、ネットワークを介して、他のコンピュータ間との通信制御を行う。ネットワークは、有線、無線を問わない。入力部15は、データの入力を行い、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置を有する。入力部15を介して、コンピュータに対して、操作指示、動作指示、データ入力等を行うことができる。また、オンライン手書き文字認識の場合、文字認識装置1は、例えば、カメラなどが内蔵されているペンデジタルペンと接続される接続形態は有線、無線を問わない。。この場合、入力部15は、デジタルペンによる紙の上の運筆を検出することによって、時間の経過による筆跡の変化データを取得し、制御部11に入力する。表示部16は、CRTモニタ、液晶パネル等のディスプレイ装置、ディスプレイ装置と連携してコンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路等ビデオアダプタ等を有する。周辺機器I/Fインタフェース部17は、コンピュータに周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器I/F部17を介してコンピュータは周辺機器とのデータの送受信を行う。周辺機器I/F部17は、USBやIEEE1394やRS-232C等で構成されており、通常複数の周辺機器I/Fを有する。周辺機器との接続形態は有線、無線を問わない。例えば、周辺機器I/F部17には、認識対象画像を入力する為のスキャナが接続される。この場合、制御部11は、デジタルペンに代わりに、スキャナから認識対象画像を入力することになる。バス18は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。図2は、グラフ表現に用いる記号を示す図である。本発明の実施の形態では、認識対象画像の文字や、記憶部12に記憶させておく辞書画像の文字に対して、独自のグラフ表現を定義することにより、文字認識処理を行う。各画像は、文字認識処理を行う前に2値画像に変換され、文字領域と背景領域に分けられているものとする。図2には、グラフを構成する要素以下、グラフ要素という。として、端点、エッジ、分岐点、孔、隣接線、交差ノードを示す記号が図示されている。また、グラフ作成処理の前処理として実行される埋立処理を示す記号が図示されている。端点は、文字の端部を示す点である。端点は、グラフ理論におけるノードの一態様である。エッジは、端点及び分岐点などのノード同士を結ぶ線であり、グラフ理論における定義と同様である。分岐点は、複数のグラフ要素が結ばれる点である。分岐点は、グラフ理論におけるノードの一態様である。端点と分岐点との違いとしては、端点が1個のグラフ要素通常はエッジのみ接続されているのに対し、分岐点は複数のグラフ要素エッジとは限らない。が接続されることである。図2に示す使用例21には、端点211、エッジ212、分岐点213、エッジ214、端点215が含まれている。エッジ212は、端点211と分岐点213を結んでいる。エッジ214は、分岐点213と端点215を結んでいる。端点211、分岐点213及び端点215をノードとみなすことにより、使用例21は、グラフとなっている。孔は、文字の閉領域を示す輪郭線である。孔は、グラフ理論におけるノードの一態様である。孔は、記号の形状としては、グラフ理論におけるループloopに似ているが、定義は異なる。グラフ理論におけるループは、同じノードを結ぶエッジのことを意味するが、孔は、あくまでもノードの一態様である。このように、本発明の実施の形態では、混乱を避けるために、ループではなく、孔と呼ぶことにしている。隣接線は、孔同士の隣接関係を示し、孔同士を結ぶ線である。隣接線は、グラフ理論におけるエッジの一態様である。図2に示す使用例22には、孔221、孔222、孔223、孔224、隣接線225、隣接線226が含まれている。隣接線225は、孔222と孔223が隣接関係にあることを示している。隣接線226は、孔223と孔224が隣接関係にあることを示している。孔221は、複数の孔、すなわち孔222、孔223及び孔224を包含している。以下では、このように、複数の孔を包含する孔を包含孔と呼ぶことにする。埋立は、グラフ要素ではなく、後述する埋立処理を説明する為に便宜上定義する記号である。文字のフォントには、様々な形状が存在する。つまり、同じ文字種別であっても、明朝体では連結している箇所が、行書体では連結していない。例えば、口という文字は、明朝体であれば全ての箇所が連結しているが、行書体図3の文字231を参照では2箇所が連結していない。これと同様に、手書きの文字には、無数の形状が存在する。そこで、本発明の実施の形態では、グラフ作成処理の前に、非連結部分を積極的に連結させる埋立処理を実行する。これによって、ひいては、高精度に文字種別を判定することができる。図2に示す使用例23には、文字画像231と、埋立処理後画像232が示されている。埋立処理後画像232では、文字画像231の2箇所の隙間に相当する位置に、埋立233及び埋立234が配置され、全ての箇所が連結している。交差ノードは、ストローク部品同士が交差するノードである。交差ノードは、グラフ理論におけるノードの一態様である。ストローク部品は、ほぼ1回分の運筆に相当する。但し、文字の画数とストローク部品数は、一致する必要はない。本発明の実施の形態では、後述するストローク部品分割処理に従って、文字画像を複数のストローク部品に分割する。図3は、辞書データベース3の一例である。辞書データベース3は、文字認識装置1の記憶部12などに記憶され、後述する文字種別の判定処理において参照される。辞書データベース3には、文字種別31ごとに、1または複数の辞書画像32が対応付けられている。また、辞書データベース3には、辞書画像32ごとに、1または複数の辞書スカラー値33が対応付けられている。文字種別31は、各文字の種別を示すデータであり、例えば、文字コードである。辞書画像32は、各文字のフォントの画像データである。辞書スカラー値33は、各辞書画像32に対応するスカラー値である。辞書スカラー値33は、1の辞書画像32に基づいて、複数個記憶されていても良い。辞書スカラー値33は、図3に示すように、全体構成を示すスカラー値、ストローク部品ごとの要素種別を示すスカラー値、交差ノードの数を示すスカラー値、交差ノードとストローク部品のリンクを示すスカラー値などを有する。各スカラー値の詳細については後述する。文字認識装置1は、辞書データベース3を記憶部12などに記憶し、制御部11が、文字認識処理を実行する。文字認識処理では、制御部11が、認識対象画像を入力する。次に、制御部11が、認識対象画像を細線化し、連続性を判定することによって、ストローク部品に分割する。次に、制御部11が、ストローク部品の集合から、認識対象画像のスカラー値である認識対象スカラー値に変換する。そして、制御部11が、辞書データベース3を参照して認識対象スカラー値と一致する辞書スカラー値33を検索することによって、認識対象画像の文字種別を判定する。また、ストローク部品分割処理に基づく文字種別判定処理では辞書スカラー値33を特定できない場合、制御部11は、認識対象画像から、認識対象グラフを作成し、認識対象グラフを認識対象スカラー値に変換し、再度、文字種別を判定する。文字認識処理の詳細は後述する。また、制御部11は、辞書データベース3の構築処理を実行する。辞書データベース3の構築処理では、制御部11が、辞書画像32に基づいてストローク部品に分割し、ストローク部品の集合から、辞書スカラー値33に変換し、辞書データベース3を構築する。辞書データベース3の構築処理の詳細は後述する。<2.文字認識処理の概要>次に、図4を参照しながら、文字認識処理の概要について説明する。図4は、文字認識処理の流れを示すフローチャートである。図4では、1個の文字画像を認識対象画像とする処理の流れを示している。図4に示すように、文字認識装置1の制御部11は、メディア入出力部13、通信制御部14、入力部15、周辺機器I/F部などを介して、認識対象画像を入力するS101。ここで、オンライン手書き文字認識の場合、入力部15は、デジタルペンによる紙の上の運筆を検出することによって、時間の経過による筆跡の変化データを取得し、制御部11に入力する。次に、制御部11は、ストローク部品への分割処理を実行しS102、ストローク部品の集合をRAMに記憶する。ストローク部品への分割処理の詳細は後述する。次に、制御部11は、ストローク部品の集合から、認識対象スカラー値に変換しS103、認識対象スカラー値をRAMに記憶する。スカラー値変換処理の詳細は後述する。次に、制御部11は、辞書データベース3を参照して認識対象スカラー値と一致する辞書スカラー値を検索するS104。そして、制御部11は、文字種別の判定を行うS105。ストローク部品分割処理に基づく文字種別判定処理の詳細は後述する。一致する辞書スカラー値が特定できた場合にはS105の一致、制御部11は、一致する辞書スカラー値と対応付けられている文字種別を、認識対象画像の文字種別とし、処理を終了する。一致する辞書スカラー値が特定できない場合にはS105の不一致、制御部11は、S106に進む。S106では、制御部11は、認識対象スカラー値の始点要素順位が1位の要素を変更し、変換処理を再度実行する。ここで、要素順位について説明する。要素とは、認識対象画像に含まれるストローク部品又はグラフ要素を意味する。まず、最も左の要素を第1要素始点とする。また、水平方向の位置が同じ場合、最も上の要素を第1要素始点とする。そして、例えば、反時計回りなど所定の順番によって要素順位を設定していく。始点の変更とは、例えば、反時計回りに、要素順位を1つずつ繰り上げる、又は、繰り下げることを意味する。このように、始点を変更して変換処理を再度実行することによって、算出される認識対象スカラー値は異なるものとなる。従って、改めて文字種別の判定処理を実行することにより、辞書スカラー値33を特定できる場合がある。ここで、S106の技術的意義について説明する。認識対象スカラー値の始点を変更するということは、文字の位置を回転することを意味する。従って、認識対象画像に係る文字が、辞書画像32に係る文字の位置と比較して回転している場合、始点を変更することにより、辞書スカラー値33を特定できる。始点を変更した後、制御部11は、文字種別の判定を行い、完全に一致する辞書スカラー値33が特定できた場合S107の一致、制御部11は処理を終了する。完全に一致する辞書スカラー値33が特定できない場合S107の不一致、制御部11はS108の処理に進む。S108では、制御部11は、辞書スカラー値33の一部を変更する。S108における処理の対象は、認識対象スカラー値と近い辞書スカラー値33から選択する。S108の処理は、認識対象画像の文字領域を局所的に拡大または縮小する拡縮する処理である。S108における拡縮処理では、端点やエッジの個数の変更など、比較的小さい拡縮を実現する。S108における拡縮処理では、スカラー値表現を直接変更するので、高速な処理を実現することができる。拡縮処理を行った後、制御部11は、文字種別の判定を行い、完全に一致する辞書スカラー値33が特的できた場合S109の一致、制御部11は処理を終了する。完全に一致する辞書スカラー値33が特定できない場合S109の不一致、制御部11は、認識対象グラフの作成処理を実行しS110、S103から処理を繰り返す。グラフ作成処理の詳細は後述する。以上の通り、文字認識装置1は、文字認識処理を実行する。<3.ストローク部品分割処理>次に、図5~図9を参照しながら、ストローク部品分割処理について説明する。図5は、ストローク部品分割処理の流れを示すフローチャートである。図5では、後述する2通りの手法の流れを纏めて表現している。以下、理解を容易にするために、図6~図9を合わせて参照しながら、図5に示すストローク部品分割処理の流れを説明する。図6、図7は、第1のストローク部品分割処理を説明する図である。図8、図9は、第2のストローク部品分割処理を説明する図である。図6~図9における認識対象画像の文字種別は、4桁の数字5813である。文字認識装置1の制御部11は、認識対象画像の輪郭線を抽出するS201。輪郭線を抽出する際、制御部11は、認識対象画像に含まれる孔を積極的に探索する必要があれば、埋立処理も行う。。図6a及び図8aは、S201の処理結果である。白の画素が、認識対象画像の輪郭線を示している。図6a及び図8aに示すように、8の数字には、上下に2つの孔が抽出されている。孔を積極的に抽出する理由は、一般に、印刷されたデジタルフォントの文字であれば、元々、文字の閉領域孔に留意してデザインされており、手書き文字であっても、文字の閉領域孔に留意して筆記すると考えられる為、文字種別の判定が精度良くできると考えられるからである。次に、制御部11は、第1の手法の場合には平行線の組を探索する。第2の手法の場合には曲線の組を探索するS202。1平行線の組の場合制御部11は、例えば、抽出された輪郭線の各点において微分値を算出し、隣り合う点の微分値が類似する微分値の差が所定の閾値以内など。場合には1つの近似直線とし、更に、文字領域を挟んで対向する近似直線の距離が十分に小さい距離が所定の閾値以内など。場合には、平行線の組とする。また、制御部11は、例えば、抽出された輪郭線を部分的に分割して近似直線の方程式を算出し、端点を共有する近似直線の方程式の係数が類似する係数の差が所定の閾値以内など。場合には1つの近似直線とし、更に、文字領域を挟んで対向する近似直線の距離が十分に小さい場合には、平行線の組とする。2曲線の組の場合制御部11は、近似曲線の方程式を予め記憶しておく。近似曲線の方程式は、例えば、円、楕円、N次N≧2多項式などである。制御部11は、例えば、抽出された輪郭線の各点において微分値を算出し、隣り合う点の微分値が類似する微分値の差が所定の閾値以内など。場合には1つの近似曲線とし、更に、文字領域を挟んで対向する近似曲線の距離が十分に小さい距離が所定の閾値以内など。場合には、曲線の組とする。また、制御部11は、例えば、抽出された輪郭線を部分的に分割して近似曲線の方程式を算出し、端点を共有する近似曲線の方程式の係数が類似する係数の差が所定の閾値以内など。場合には1つの近似曲線とし、更に、文字領域を挟んで対向する近似曲線の距離が十分に小さい場合には、曲線の組とする。図6b及び図8bは、S202の処理結果である。図6bには、平行線の組の集合が図示されている。平行線の組は、両端点を黒丸とする実線として図示されており、互いにほぼ平行な2つの直線である。図8bには、曲線の組の集合が図示されている。曲線の組は、両端点を黒丸とする実線として図示されており、互いにほぼ平行な2つの曲線である。次に、制御部11は、第1の手法の場合には平行線の組のいずれか一方又は中間線から輪郭部品を決定する。第2の手法の場合には曲線の組のいずれか一方又は中間線から輪郭部品を決定するS203。制御部11は、平行線の組に含まれる2つの直線のうち、端点を共有する他の平行線の組に含まれる直線と接続が良い方端点同士の距離が近い方、又は、両者の中間線を輪郭部品として決定する。また、制御部11は、曲線の組に含まれる2つの曲線のうち、端点を共有する他の曲線の組に含まれる曲線と接続が良い方端点同士の距離が近い方、又は、両者の中間線を輪郭部品として決定する。図6c及び図8cは、S203の処理結果である。図6cには、平行線の組から決定される輪郭部品の集合が図示されている。輪郭部品は、両端点を黒の菱形とする実線として図示されている。図8cには、曲線の組から決定される輪郭部品の集合が図示されている。輪郭部品は、両端点を黒の菱形とする実線として図示されている。次に、制御部11は、第1の手法の場合には輪郭部品同士の接続角度が所定の閾値以内であれば、同一のストローク部品とする。第2手法の場合には輪郭部品の曲率変化が所定の閾値以内であれば、輪郭部品全体を同一のストローク部品とし、更に、輪郭部品同士の接続角度が所定の閾値以内であれば、同一のストローク部品とするS204。図7a及び図9aは、S204における判定結果を示している。図7aにおける分割線は、接続角度による判定において、異なるストローク部品として分割される境界を示している。分割線は、点線として図示されている。図9aにおける分割線は、曲率変化及び接続角度による判定において、異なるストローク部品として分割される境界を示している。分割線は、点線として図示されている。図7b及び図9bは、S204の処理結果である。図7b及び図9bには、ストローク部品の集合が図示されている。ストローク部品は、実線又は点線として図示されている。仮に、ストローク部品を全て直線にて図示すると、ストローク部品の境界が不明瞭となってしまう。そこで、図7b及び図9bでは、実線と点線を交互に用いることによって、ストローク部品の境界を明瞭にしている。従って、実線と点線は、本質的には同じストローク部品を意味する。前述した図5~図9は、オフライン手書き文字認識の場合を示している。オンライン手書き文字認識の場合では、制御部11は、デジタルペンから入力される情報によって、例えば、デジタルペンが所定の時間よりも長く紙媒体から離間した場合には、異なるストローク部品とすれば良い。<4.スカラー値変換処理>次に、図10~図24を参照しながら、スカラー値変換処理について説明する。まず、ストローク部品の集合に対するスカラー値表現について説明する。図10~図14は、第1のスカラー値表現の定義を示す図である。図15~図19は、第2のスカラー値表現の定義を示す図である。第1のスカラー値表現の定義は、以下の通りである。図10aは、全体構成のスカラー値表現の定義を示している。全体構成のスカラー値表現では、ストローク部品の数を設定する。具体的には、第1ビットから第8ビットによって、ストローク部品の数を設定する。図10bは、要素種別のスカラー値表現の定義を示している。要素種別のスカラー値表現では、ストローク部品の種別及び要素順位を設定する。具体的には、第1ビットから第32ビットによって、2ビットずつ、各ストローク部品の種別を設定する。ストローク部品種別は、1単独エッジ:0、2分岐点:1、3孔:2、4縮退:3、の4種類である。ストローク部品の数は、第16要素までに限らず、必要な数だけ、記憶領域を増やして繰り返す。ここで、要素順位について説明する。まず、最も左のストローク部品を第1要素始点とする。また、水平方向の位置が同じ場合、最も上のストローク部品を第1要素始点とする。そして、例えば、反時計回りに要素順位を設定していく。また、縮退とは、ある文字の全部又は一部の情報がテンプレート化されたものである。構成要素の部分集合が、既に登録した文字と一致するものは、縮退である可能性があると見做し、優先的に探索を行う。結果として、他の構成要素の認識がうまくいった場合、縮退であるとして認識し、うまくいかなかった場合、縮退ではないものとして認識する。図10cは、単独エッジのスカラー値表現1の定義を示している。単独エッジのスカラー値表現1では、交差ノード数、1つ目の交差ノードの位置、最後の交差ノードの位置を設定する。具体的には、第1ビットから第4ビットによって、交差ノード数を設定する。また、第5ビットによって、1つ目の交差ノードの位置途中:0、端部:1を設定する。また、第6ビットによって、最後の交差ノードの位置途中:0、端部:1を設定する。単独エッジのスカラー値表現1は、必要な数単独エッジの数だけ、記憶領域を増やして繰り返す。図10dでは、単独エッジのスカラー値表現2の定義を示している。単独エッジのスカラー値表現2では、単独エッジのスカラー値表現1について、第1リンク情報として、相手ストローク部品のインデックス、交差ノードのインデックスを設定する。相手ストローク部品とは、交差ノードにおける交差相手のストローク部品のことである。インデックスとは、ストローク部品や交差ノードを一意に識別する番号である。具体的には、第1ビットから第8ビットによって、相手ストローク部品のインデックスを設定する。また、第9ビットから第16ビットによって、交差ノードのインデックスを設定する。単独エッジのスカラー値表現2は、必要な数単独エッジにおける交差ノードの数だけ、記憶領域を増やして繰り返す。以下、図10dに示すものと同様の定義は、第1リンク情報の定義と表記し、重複する説明を省略する。図11aでは、分岐点のスカラー値表現1の定義を示している。分岐点のスカラー値表現1では、分岐先のエッジ数、分岐先のエッジの種別及び要素順位を設定する。ここで、分岐点における元側のエッジは、要素順位順に定義していき既に定義されているエッジを意味する。また、分岐点における分岐先のエッジは、元側のエッジを除くエッジを意味する。具体的には、第1ビットから第4ビットによって、分岐先のエッジ数を設定する。また、第5ビットから第32ビットによって、2ビットずつ、各エッジの種別を設定する。エッジの種別小要素種別は、1端点:0、2分岐点:1、3孔:2、4縮退:3、の4種類である。端点の場合、その下位の情報は不要となる。図11bでは、分岐点のスカラー値表現2の定義を示している。分岐点のスカラー値表現2では、元側のエッジに関して、交差ノード数、1つ目の交差ノードの位置、最後の交差ノードの位置を設定する。具体的には、第1ビットから第4ビットによって、交差ノード数を設定する。また、第5ビットによって、1つ目の交差ノードの位置途中:0、端部:1を設定する。また、第6ビットによって、最後の交差ノードの位置途中:0、端部:1を設定する。分岐点のスカラー値表現2は、必要な数元側のエッジの数だけ、記憶領域を増やして繰り返す。図11cでは、分岐点のスカラー値表現3の定義を示している。分岐点のスカラー値表現3では、分岐点のスカラー値表現2について、第1リンク情報の定義を設定する。分岐点のスカラー値表現3は、必要な数元側のエッジにおける交差ノードの数だけ、記憶領域を増やして繰り返す。図11dでは、分岐点のスカラー値表現4の定義を示している。分岐点のスカラー値表現4では、分岐先のエッジに関して、交差ノード数、1つ目の交差ノードの位置、最後の交差ノードの位置を設定する。具体的には、第1ビットから第4ビットによって、交差ノード数を設定する。また、第5ビットによって、1つ目の交差ノードの位置途中:0、端部:1を設定する。また、第6ビットによって、最後の交差ノードの位置途中:0、端部:1を設定する。分岐点のスカラー値表現4は、必要な数分岐先のエッジの数だけ、記憶領域を増やして繰り返す。図11eでは、分岐点のスカラー値表現5の定義を示している。分岐点のスカラー値表現5では、分岐点のスカラー値表現4について、第1リンク情報の定義を設定する。分岐点のスカラー値表現5は、必要な数分岐先のエッジにおける交差ノードの数だけ、記憶領域を増やして繰り返す。図12aでは、孔のスカラー値表現1の定義を示している。孔のスカラー値表現1では、内部孔数、孔間接続数、内部エッジ数、外部先のエッジ数を設定する。具体的には、第1ビットから第8ビットによって、内部孔数を設定する。また、第9ビットから第16ビットによって、孔間接続数を設定する。また、第17ビットから第24ビットによって、内部エッジ数を設定する。また、第25ビットから第32ビットによって、外部先のエッジ数を設定する。図12bでは、孔のスカラー値表現2の定義を示している。孔のスカラー値表現2では、孔の外周上に関して、交差ノード数、1つ目の交差ノードの位置、最後の交差ノードの位置を設定する。具体的には、第1ビットから第4ビットによって、交差ノード数を設定する。また、第5ビットによって、1つ目の交差ノードの位置途中:0、端部:1を設定する。また、第6ビットによって、最後の交差ノードの位置途中:0、端部:1を設定する。孔のスカラー値表現2は、必要な数孔の数だけ、記憶領域を増やして繰り返す。図12cでは、孔のスカラー値表現3の定義を示している。孔のスカラー値表現3では、孔のスカラー値表現2について、第1リンク情報の定義を設定する。孔のスカラー値表現3は、必要な数孔の外周上における交差ノードの数だけ、記憶領域を増やして繰り返す。図12dでは、孔のスカラー値表現4の定義を示している。孔のスカラー値表現4では、内部エッジの種別及び要素順位を設定する。具体的には、第1ビットから第32ビットによって、2ビットずつ、各エッジの種別を設定する。エッジの種別小要素種別は、1端点:0、2分岐点:1、3孔:2、4縮退:3、の4種類である。端点の場合、その下位の情報は不要となる。図13aでは、孔のスカラー値表現5の定義を示している。孔のスカラー値表現5では、内部エッジに関して、交差ノード数、1つ目の交差ノードの位置、最後の交差ノードの位置を設定する。具体的には、第1ビットから第4ビットによって、交差ノード数を設定する。また、第5ビットによって、1つ目の交差ノードの位置途中:0、端部:1を設定する。また、第6ビットによって、最後の交差ノードの位置途中:0、端部:1を設定する。孔のスカラー値表現5は、必要な数内部エッジの数だけ、記憶領域を増やして繰り返す。図13bでは、孔のスカラー値表現6の定義を示している。孔のスカラー値表現6では、孔のスカラー値表現5について、第1リンク情報の定義を設定する。孔のスカラー値表現6は、必要な数内部エッジにおける交差ノードの数だけ、記憶領域を増やして繰り返す。図13cでは、孔のスカラー値表現7の定義を示している。孔のスカラー値表現7では、外部エッジの種別及び要素順位を設定する。具体的には、第1ビットから第32ビットによって、2ビットずつ、各エッジの種別を設定する。エッジの種別小要素種別は、1端点:0、2分岐点:1、3孔:2、4縮退:3、の4種類である。端点の場合、その下位の情報は不要となる。図14aでは、孔のスカラー値表現8の定義を示している。孔のスカラー値表現8では、外部エッジに関して、交差ノード数、1つ目の交差ノードの位置、最後の交差ノードの位置を設定する。具体的には、第1ビットから第4ビットによって、交差ノード数を設定する。また、第5ビットによって、1つ目の交差ノードの位置途中:0、端部:1を設定する。また、第6ビットによって、最後の交差ノードの位置途中:0、端部:1を設定する。孔のスカラー値表現8は、必要な数外部エッジの数だけ、記憶領域を増やして繰り返す。図14bでは、孔のスカラー値表現9の定義を示している。孔のスカラー値表現9では、孔のスカラー値表現8について、第1リンク情報の定義を設定する。孔のスカラー値表現9は、必要な数外部エッジにおける交差ノードの数だけ、記憶領域を増やして繰り返す。図14cでは、縮退のスカラー値表現の定義を示している。縮退のスカラー値表現では、縮退として登録されているグラフを一意に識別するコード以下、縮退登録コードという。を設定する。具体的には、第1ビットから第32ビットによって、縮退登録コードを設定する。ここでの縮退登録コードは、交差ノードの位置が特定されてテンプレート化されたものである。第2のスカラー値表現の定義は、以下の通りである。尚、第1のスカラー値表現の定義と一致する部分は、対応関係を示し、重複する説明を省略する。図15aは、交差ノード数のスカラー値表現の定義を示している。交差ノード数のスカラー値表現では、交差ノードの数を設定する。具体的には、第1ビットから第8ビットによって、交差ノードの数を設定する。図15bは、全体構成のスカラー値表現の定義を示している。図15bは、図10aと同様である。図15cは、要素種別のスカラー値表現の定義を示している。図15cは、図10bと同様である。図15dは、単独エッジのスカラー値表現1の定義を示している。図15dは、図10cと同様である。図15eは、単独エッジのスカラー値表現2の定義を示している。単独エッジのスカラー値表現2では、単独エッジのスカラー値表現1について、第2のリンク情報として、リンクされている全ての交差ノードのインデックスを設定する。具体的には、第1ビットから第8ビットによって、1つ目の交差ノードのインデックスを設定する。また、第9ビットから第16ビットによって、2つ目の交差ノードのインデックスを設定する。また、第17ビットから第24ビットによって、3つ目の交差ノードのインデックスを設定する。また、第25ビットから第32ビットによって、4つ目の交差ノードのインデックスを設定する。以下、必要な数単独エッジにリンクされている交差ノードの数だけ、記憶領域を増やして繰り返す。以下、図15eに示すものと同様の定義は、第2のリンク情報の定義と表記し、重複する説明を省略する。図16aは、分岐点のスカラー値表現1の定義を示している。図16aは、図11aと同様である。図16bは、分岐点のスカラー値表現2の定義を示している。図16bは、図11bと同様である。図16cは、分岐点のスカラー値表現3の定義を示している。分岐点のスカラー値表現3では、分岐点のスカラー値表現2について、第2リンク情報の定義を設定する。分岐点のスカラー値表現3は、必要な数元側のエッジにおける交差ノードの数だけ、記憶領域を増やして繰り返す。図16dは、分岐点のスカラー値表現4の定義を示している。図16dは、図11dと同様である。図16eは、分岐点のスカラー値表現5の定義を示している。分岐点のスカラー値表現5では、分岐点のスカラー値表現4について、第2リンク情報の定義を設定する。分岐点のスカラー値表現5は、必要な数分岐先のエッジにおける交差ノードの数だけ、記憶領域を増やして繰り返す。図17aは、孔のスカラー値表現1の定義を示している。図17aは、図12aと同様である。図17bは、孔のスカラー値表現2の定義を示している。図17bは、図12bと同様である。図17cは、孔のスカラー値表現3の定義を示している。孔のスカラー値表現3では、孔のスカラー値表現2について、第2リンク情報の定義を設定する。孔のスカラー値表現3は、必要な数孔の外周上における交差ノードの数だけ、記憶領域を増やして繰り返す。図17dは、孔のスカラー値表現4の定義を示している。図17dは、図12dと同様である。図18aは、孔のスカラー値表現5の定義を示している。図18aは、図13aと同様である。図18bは、孔のスカラー値表現6の定義を示している。孔のスカラー値表現6では、孔のスカラー値表現5について、第2リンク情報の定義を設定する。孔のスカラー値表現6は、必要な数内部エッジにおける交差ノードの数だけ、記憶領域を増やして繰り返す。図18cは、孔のスカラー値表現7の定義を示している。図18cは、図13cと同様である。図19aは、孔のスカラー値表現8の定義を示している。図19aは、図14aと同様である。図19bは、孔のスカラー値表現9の定義を示している。孔のスカラー値表現9では、孔のスカラー値表現8について、第2リンク情報の定義を設定する。孔のスカラー値表現9は、必要な数外部エッジにおける交差ノードの数だけ、記憶領域を増やして繰り返す。図19cは、縮退のスカラー値表現の定義を示している。図19cは、図14cと同様である。第1のスカラー値表現では、交差ノードを1つずつ分割して表現している。一方、第2のスカラー値表現では、交差ノードを、文字単位縮退を使う場合は縮退単位に纏めて表現している。本発明の実施の形態では、第1のスカラー値表現及び第2のスカラー値表現の両方を適用することが可能である。また、スカラー値表現は、第1のスカラー値表現、第2のスカラー値表現に限定されるものではなく、全体構成、ストローク部品ごとの要素種別、交差ノードの数、及び、交差ノードとストローク部品のリンクを表現できる範囲内において、適宜変更することができる。第1のスカラー値表現の例では、図10aが全体構成、図10bがストローク部品ごとの要素種別、並びに、図10c~図14cが交差ノードの数及び交差ノードとストローク部品のリンクを示している。また、第2のスカラー値表現の例では、図15bが全体構成、図15cがストローク部品ごとの要素種別、図15aが交差ノードの数、並びに、図15d~図19cが交差ノードとストローク部品のリンクを示している。次に、スカラー値変換処理の詳細について説明する。図20は、スカラー値変換処理の流れを示すフローチャートである。以下、理解を容易にするために、図21~図24を合わせて参照しながら、図20に示すスカラー値変換処理の流れを説明する。図21は、スカラー値変換処理を説明する為の認識対象画像鑑の一例である。図22~図24は、鑑のスカラー値変換処理の変換結果である。以下では、第2のスカラー値表現の定義によってスカラー値に変換する場合について説明する。尚、第1のスカラー値表現の定義によってスカラー値に変換する場合も、同様の考え方によって処理を実行することができる。図21aには、認識対象画像鑑が示されている。図20に示すように、文字認識装置1の制御部11は、接続レベルでの分割を行うS301。接続レベルでの分割とは、画素が連結しているか否か、または、画素が連結していなくても、離間している距離が小さいか否かなどによって、認識対象画像を複数の領域に分割することである。図21bでは、部首単位によって分割されている。また、図21cでは、画素が連結しているか否かによって分割されている。制御部11は、図21bに示す金や監を縮退とみなし、優先的に探索を行っても良い。以下では、金や監を縮退とみなさない場合の処理について説明する。尚、縮退とみなす場合も、同様の考え方によって処理を実行することができる。次に、制御部11は、ストローク部品ごとに交差ノードを付与するS302。図21dでは、全、臣、人、皿の分割領域に対して、それぞれ交差ノードを付与している。尚、図21dでは、紙面の都合上、交差ノードのインデックスを、各分割領域の範囲内において一意に識別できるように付番しているが、実際には、認識対象画像鑑全体として一意に識別できるように付番する。図21dの全では、6個の交差ノードが付与されている。前述したように、交差ノードは、最も左の要素を第1要素始点とする。また、水平方向の位置が同じ場合、最も上の要素を第1要素始点とする。そして、例えば、反時計回りなど所定の順番によって要素順位を設定していく。同様に、臣では10個の交差ノード、人では1個の交差ノード、皿では8個の交差ノードが付与されている。更に、図21eでは、ストローク部品を分解し、ストローク部品ごとに交差ノードが付与されている。例えば、全の分割領域に対しては、6個のストローク部品に分解されている。第1のストローク部品には、インデックスが1、2の2個の交差ノードが付与されている。第2のストローク部品には、インデックスが1、3、6の3個の交差ノードが付与されている。第3のストローク部品には、インデックスが4の1個の交差ノードが付与されている。第4のストローク部品には、インデックスが5の1個の交差ノードが付与されている。第5のストローク部品には、インデックスが2、6の2個の交差ノードが付与されている。第6のストローク部品には、インデックスが3、4、5の3個の交差ノードが付与されている。次に、制御部11は、交差ノード数を示すスカラー値を算出するS303。図22aには、交差ノード数を示すスカラー値の算出結果が示されている。2進数11001は、10進数25であるから、交差ノード数は25個である。算出式は、61018=25である。次に、制御部11は、全体構成ストローク部品の数を示すスカラー値を算出するS304。図22bには、全体構成ストローク部品の数を示すスカラー値の算出結果が示されている。2進数11001は、10進数25であるから、ストローク部品の数は25個である。算出式は、6118216=25である。尚、交差ノード数とストローク部品の数の一致は、単なる偶然である。次に、制御部11は、ストローク部品の要素種別を示すスカラー値を算出するS305。図22c及びdには、ストローク部品の要素種別を示すスカラー値の算出結果が示されている。25個のストローク部品は、全て単独エッジ設定値が0であるから、cの第1ビットから第32ビット、及び、dの第1ビットから第18ビットまでが、全て0となる。次に、制御部11は、交差ノードとストローク部品のリンクを示すスカラー値を算出するS306。図22c及びdには、金の部首全、一、一の分割領域について、交差ノードとストローク部品のリンクを示すスカラー値の算出結果が示されている。尚、監の部首臣、人、一、皿の分割領域については、金の部首の例から容易に理解できる為、説明を省略する。図22e及びfには、全の分割領域に含まれる第1のストローク部品の算出結果が示されている。このストローク部品は、インデックスが1、2の2個の交差ノードが付与されている。従って、eの第1ビットから第4ビットは001010進数では2となる。また、1つ目の交差ノードインデックスが1の位置は、ストローク部品の途中である。従って、eの第5ビットは0途中となる。また、最後の交差ノードインデックスが2の位置は、ストローク部品の端部である。従って、eの第6ビットは1端部となる。また、1つ目の交差ノードは、インデックスが1である。従って、fの第1ビットから第8ビットは0000000110進数では1となる。また、2つ目の交差ノードは、インデックスが2である。従って、fの第9ビットから第16ビットは0000001010進数では2となる。図23a及びbには、全の分割領域に含まれる第2のストローク部品の算出結果が示されている。このストローク部品は、インデックスが1、3、6の3個の交差ノードが付与されている。従って、aの第1ビットから第4ビットは001110進数では3となる。また、1つ目の交差ノードインデックスが1の位置は、ストローク部品の端部である。従って、eの第5ビットは1端部となる。また、最後の交差ノードインデックスが6の位置は、ストローク部品の端部である。従って、eの第6ビットは1端部となる。また、1つ目の交差ノードは、インデックスが1である。従って、fの第1ビットから第8ビットは0000000110進数では1となる。また、2つ目の交差ノードは、インデックスが3である。従って、fの第9ビットから第16ビットは0000001110進数では3となる。また、3つ目の交差ノードは、インデックスが6である。従って、fの第17ビットから第24ビットは0000011010進数では6となる。図23c及びdには、全の分割領域に含まれる第3のストローク部品の算出結果が示されている。図23e及びfには、全の分割領域に含まれる第4のストローク部品の算出結果が示されている。図24a及びbには、全の分割領域に含まれる第5のストローク部品の算出結果が示されている。図24c及びdには、全の分割領域に含まれる第6のストローク部品の算出結果が示されている。図24eには、1つ目の一の分割領域に含まれる第7のストローク部品の算出結果が示されている。図24eには、2つ目の一の分割領域に含まれる第8のストローク部品の算出結果が示されている。いずれも、第1のストローク部品及び第2のストローク部品と同様の考え方によって算出される。図21~図24に示す例では、ストローク部品が全て単独エッジであったが、ストローク部品が分岐点、孔、縮退であっても、前述の定義に従って算出することができる。例えば、図7b及び図9cに示す例4桁の数字5813の例であれば、5の一番下のストローク部品つの形状に近い軌跡を有するストローク部品は、分岐点となる。また、8の2つのストローク部品は、孔となる。<5.ストローク部品分割処理に基づく文字種別判定処理>次に、図25を参照しながら、ストローク部品分割処理に基づく文字種別判定処理について説明する。図25は、ストローク部品分割処理に基づく文字種別判定処理の流れを示すフローチャートである。図25に示すように、文字認識装置1の制御部11は、認識対象スカラー値の中で、ストローク部品ごとの要素種別を示すスカラー値のみを取り出し、ストローク部品ごとの要素種別の比較を行うことによって、辞書データベース3に一致する辞書スカラー値を検索するS401。一致する辞書スカラー値を特定できる場合S402のYes、制御部11は、一致と判定しS403、処理を終了する。一致する辞書スカラー値が特定できない場合S402のNo、制御部11は、S404に進む。S404では、制御部11は、認識対象スカラー値の中で、ストローク部品ごとの要素種別及び交差ノードの数を示すスカラー値を取り出し、ストローク部品ごとの要素種別及び交差ノードの数の比較を行うことによって、辞書データベース3に一致する辞書スカラー値を検索する。一致する辞書スカラー値を特定できる場合S405のYes、制御部11は、一致と判定しS403、処理を終了する。一致する辞書スカラー値が特定できない場合S405のNo、制御部11は、S406に進む。S406では、制御部11は、認識対象スカラー値の中で、ストローク部品ごとの要素種別、交差ノードの数、及び、交差ノードとストローク部品のリンクを示すスカラー値を取り出し、ストローク部品ごとの要素種別、交差ノードの数、及び、交差ノードとストローク部品のリンクの比較を行うことによって、辞書データベース3に一致する辞書スカラー値を検索する。一致する辞書スカラー値を特定できる場合S407のYes、制御部11は、一致と判定しS403、処理を終了する。一致する辞書スカラー値が特定できない場合S407のNo、制御部11は、不一致と判定しS408、処理を終了する。複雑な文字の場合、細部まで完全に一致する辞書スカラー値を全て登録しておくことは難しい。そこで、S401において、最初に、ストローク部品ごとの要素種別のみを比較することによって、画数が多く複雑な文字であっても、一致する辞書スカラー値を一意に特定することができる。また、S401の比較によって一致する辞書スカラー値を特定できなくても、すなわち、複数の辞書スカラー値が一致した場合であっても、S404において、ストローク部品ごとの要素種別及び交差ノードの数を比較することによって、一致する辞書スカラー値を一意に特定することができる。また、S404の比較によって一致する辞書スカラー値を特定できなくても、すなわち、複数の辞書スカラー値が一致した場合であっても、S406において、ストローク部品ごとの要素種別、交差ノードの数、及び、交差ノードとストローク部品のリンクを比較することによって、一致する辞書スカラー値を一意に特定することができる。<6.グラフ作成処理>次に、図26~図32を参照しながら、グラフ作成処理について説明する。文字認識装置1は、ストローク部品分割処理に基づく文字種別判定処理において、一致する辞書スカラー値が存在しなかった場合、グラフ作成処理を実行し、グラフ作成処理に基づくスカラー値変換処理及び文字種別判定処理を実行する。すなわち、文字認識装置1は、複数の手法を用いて文字種別を判定する。図26は、辞書データベース3aの一例である。辞書データベース3aは、グラフ作成処理に基づく文字種別判定に用いられる。辞書データベース3aには、文字種別31ごとに、1または複数の辞書画像32が対応付けられている。また、辞書データベース3aには、辞書画像32ごとに、1または複数の辞書グラフ34が対応付けられている。また、辞書データベース3aには、辞書グラフ34と辞書スカラー値33aが1対1に対応付けられている。文字種別31は、各文字の種別を示すデータであり、例えば、文字コードである。辞書画像32は、各文字のフォントの画像データである。辞書グラフ34は、各辞書画像32に対応するグラフである。辞書グラフ34は、1の辞書画像32に基づいて、複数個記憶されていても良い。辞書グラフ34の詳細については後述する。辞書スカラー値33aは、辞書グラフ34と1対1に対応付けられるスカラー値である。但し、図26の辞書スカラー値33aは、一部のみを図示している。辞書スカラー値33aの詳細については後述する。図27は、グラフ作成処理の流れを示すフローチャートである。以下、理解を容易にするために、図28から図30を合わせて参照しながら、具体的な例とともに説明する。図28から図30は、夏のグラフ作成処理の一例である。図27に示すように、文字認識装置1の制御部11は、認識対象画像に存在する閾値以下の距離を有する隙間の埋立処理を実行するS501。図28の1に示す認識対象文字は、全ての箇所において連結している。従って、この例では、隙間が存在せず、埋立が行われる箇所はない。ここで、連結しているとは、認識対象画像における文字領域の画素同士がつながっていることを意味する。例えば、4連結の場合、注目画素の上下左右の位置のいずれかにおいて、文字領域の画素が存在する場合、注目画素において連結している。また、例えば、8連結の場合、注目画素の上下左右に斜め方向の4個を加えた位置のいずれかにおいて、文字領域の画素が存在する場合、注目画素において連結している。以下では、連結している文字領域の集合を連結領域と呼ぶことにする。次に、制御部11は、連結領域ごとにラベリングし、認識対象画像を分離するS502。前述の通り、図28の1に示す認識対象文字は、全ての箇所において連結しているから、連結領域は1個となる。図28の2では、1個の連結領域を図示している。制御部11は、以降の処理S503~S509の処理を連結領域ごとに実行する。次に、制御部11は、認識対象画像に含まれる小孔を探索するS503。ここで、小孔とは、包含孔と区別するための用語であり、閉領域の大きさには無関係である。また、探索とは、認識対象画像の文字領域を走査し、探索対象のグラフ要素S503では、小孔に相当する箇所S503では、文字の閉領域を特定することである。図28の3-1では、グラフ要素が識別できるように、認識対象画像の文字を点線にて図示している。以降、図29及び図30においても、認識対象画像の文字を点線にて図示する。また、図28の3-2では、グラフ要素の位置関係が識別できるように、3-1からグラフ要素のみを抽出して図示している。以降、図29及び図30においても、グラフ要素のみ抽出されている図を示す。図28の3-1及び3-2では、認識対象画像の上部に、横長の小孔が3個図示されている。また、認識対象画像の下部に、比較的円に近い小孔が1個図示されている。このように、本発明の実施の形態では、グラフ要素として孔を定義しておき、グラフ作成処理において、認識対象画像に含まれる小孔から探索し、認識対象グラフのグラフ要素として設定していく。これによって、ひいては、高精度に文字種別を判定することができる。次に、制御部11は、S503においてグラフ要素として設定されている小孔に対して、小孔同士の隣接関係を示す隣接線を探索するS504。制御部11は、注目している2個の小孔同士の距離が閾値以下の場合、その小孔同士が隣接しているとし、その小孔同士の隣接線を設定する。図29の1-1及び1-2では、2個の隣接線が設定されている。具体的には、認識対象画像の上部に存在する横長の3個の小孔のうち、上から1番目の小孔と、上から2番目の小孔とに隣接線が設定されている。同様に、上から2番目の小孔と、上から3番目の小孔とに隣接線が設定されている。一方、上から1番目の小孔と、上から3番目の小孔とは、距離が遠いことから隣接線が設定されていない。同様に、認識対象画像の下部に存在する比較的円に近い小孔上から4番目の小孔と、上から3番目の小孔とは、距離が遠いことから、隣接線が設定されていない。尚、隣接線は以降の処理において設定されるグラフ要素と直接関係がないので、途中の図では図示を省略し、図30の3-2にのみ図示するものとする。次に、制御部11は、いわゆる一筆書きによって輪郭線を描くことができ、かつ可能な限り多くの小孔を包含する包含孔を探索するS505。一筆書きとは、同じ経路を1回のみ通過する筆跡である。図29の2-1及び2-2では、1個の包含孔が設定されている。この包含孔は、上から1番目、2番目及び3番目の3個の小孔を包含している。この包含孔は、上から1番目と2番目の2個の小孔を包含するものや、上から2番目と3番目の2個の小孔を包含するものと比較して小孔の数が大きい。また、上から4番目の小孔を包含しようとすると、一筆書きによって輪郭線を描くことができない。従って、制御部11は、図29の2-1及び2-2に示す包含孔をグラフ要素として設定する。このように、本発明の実施の形態では、グラフ作成処理において、認識対象画像に含まれる複数の小孔を包含する包含孔を探索し、認識対象グラフのグラフ要素として設定していく。これによって、ひいては、高精度に文字種別を判定することができる。次に、制御部11は、認識対象画像に含まれる端点を探索するS506。制御部11は、所定のアスペクト比縦横比の条件に基づいて、端点の探索を行う。前述の通り、端点は、1個のグラフ要素のみ接続される。図29の3-1及び3-2では、5個の端部が設定されている。ここで、アスペクト比の条件について簡単に説明しておく。制御部11は、各運筆の筆長を縦の長さ、筆幅を横の長さとしたときに、各運筆が所定のアスペクト比の条件を満たしているかどうかを判定する。例えば、夏の文字に含まれる夂のうち、左上のノの筆長が短く、所定のアスペクト比の条件を満たさない場合、制御部11は、ノの終点に対して、端点を設定しない。次に、制御部11は、S507においてグラフ要素として設定されている端点から伸びるエッジを探索するS507。図30の1-1及び1-2では、5個の端点のそれぞれに対して、1本ずつのエッジ合計5本のエッジが設定されている。次に、制御部11は、S504、S505及びS507においてグラフ要素として設定されている小孔、包含孔及びエッジの交点である分岐点を探索するS508。ここで、制御部11は、エッジとエッジの交点よりも、エッジと孔小孔又は包含孔の交点を優先し、分岐点として設定する。図30の2-1及び2-2では、4個の分岐点が設定されている。ここで、夏の文字に含まれる夂のうち、下の2本のエッジの交点が分岐点として設定されていないのは、エッジと孔の交点が優先され、分岐点として設定されているからである。次に、制御部11は、認識対象画像の文字領域としては連結しているが、グラフ要素としては接続されていない非接続部のエッジ化を行うS509。図30の2-2において、一点鎖線にて図示されているように、S508の処理が終了した時点では、3個に分かれている。元々これら3個は、1個の連結領域であるから接続する必要がある。図30の3-1及び3-2では、新たに3個の分岐点と2個のエッジが設定されている。隣接線を含む最終的なグラフは、図30の3-2に図示する通りである。以上により、夏のグラフ作成処理が終了する。図31、図32は、第3のスカラー値表現の定義を示す図である。第3のスカラー値表現は、グラフ作成処理によって作成される認識対象グラフから認識対象スカラー値に変換する為に用いられる。以下では、図31、図32を参照しながら、1例として、32ビットのデータ列をデータ単位とする第3のスカラー値表現の定義を説明する。図31aは、全体構成のスカラー値表現の定義を示している。全体構成のスカラー値表現では、グラフを構成し、概念的に大きな要素例えば、連結領域である。以下、大要素という。の数、種別及び要素順位を設定する。具体的には、第1ビットから第4ビットによって、大要素数を設定する。また、第4ビットから第32ビットによって、2ビットずつ、各大要素の種別を設定する。大要素種別は、1単独エッジ:0、2分岐点:1、3孔:2、4縮退:3、の4種類である。ここで、要素順位について説明する。まず、最も左の大要素を第1要素始点とする。また、水平方向の位置が同じ場合、最も上の大要素を第1要素始点とする。そして、例えば、反時計回りに要素順位を設定していく。容易に分かるように、図31aに示す定義によって表現可能なグラフは、大要素の数が14個までとなる。尚、単独エッジだけは、1個であっても複数個であっても、大要素としては、1個と数える。図31bは、単独エッジのスカラー値表現の定義を示している。単独エッジのスカラー値表現では、単独エッジの数を設定する。具体的には、第1ビットから第4ビットによって、単独エッジの数を設定する。第5ビットから第32ビットは未定義である。容易に分かるように、図31bに示す定義によって表現可能なグラフは、単独エッジの数が16個までとなる。図31cは、分岐点のスカラー値表現の定義を示している。分岐点のスカラー値表現では、接続先であって、概念的に小さな要素以下、小要素という。の数、種別及び要素順位を設定する。具体的には、第1ビットから第4ビットによって、接続先の小要素数但し、上位要素を除いた数とする。を設定する。また、第5ビットから第32ビットによって、2ビットずつ、各小要素の種別を設定する。小要素種別は、1端点:0、2分岐点:1、3孔:2、4縮退:3、の4種類である。端点の場合、その下位の情報は不要となる。図32aは、孔のスカラー値表現の定義を示している。孔のスカラー値表現では、内部に存在する孔以下、内部孔という。の数、内部孔同士の隣接線の数、内部に存在する小要素の数但し、孔を除く。、外部に存在する小要素の数但し、上位要素を除く。を設定する。具体的には、第1ビットから第8ビットによって、内部孔数を設定する。また、第9ビットから第16ビットによって、内部孔同士の隣接線の数を設定する。また、第17ビットから第24ビットによって、内部要素数を設定する。また、第25ビットから第32ビットによって、外部要素数を設定する。図32bは、孔の内部要素に関するスカラー値表現の定義を示している。孔の内部要素に関するスカラー値表現では、内部要素の種別を設定する。具体的には、第1ビットから第32ビットによって、2ビットずつ、各内部要素の種別を設定する。内部要素の種別は小要素種別と同じである。図32cは、孔の外部要素に関するスカラー値表現の定義を示している。孔の外部要素に関するスカラー値表現では、外部要素の種別を設定する。具体的には、第1ビットから第32ビットによって、2ビットずつ、各外部要素の種別を設定する。外部要素の種別は小要素種別と同じである。図32dは、縮退のスカラー値表現の定義を示している。縮退のスカラー値表現では、縮退登録コードを設定する。具体的には、第1ビットから第16ビットによって、縮退登録コードを設定する。第17ビットから第32ビットは未定義である。文字認識装置1は、認識対象グラフから、図31及び図32に示す第3のスカラー値表現の定義に従って、認識対象スカラー値に変換する。スカラー値変換処理は、図22~図24を参照して前述した鑑の例と同様の考え方によって実行することができる。<7.辞書データベースの構築処理>次に、図33を参照しながら、辞書データベースの構築処理について説明する。辞書データベースの構築処理は、図4を参照して説明した文字認識処理と同様の処理が多いことから、図4のステップを引用することによって重複する説明を省略する。文字認識装置1の制御部11は、文字種別31を1つ選択するS601。次に、制御部11は、S601にて選択される文字種別31と対応する辞書画像32を1つ選択するS602。次に、制御部11は、S602にて選択される辞書画像32に基づいて、ストローク部品への分割処理を実行するS603。S603におけるストローク部品への分割処理は、S102におけるストローク部品への分割処理と同様である。次に、制御部11は、ストローク部品の集合から、辞書スカラー値33に変換するS604。S604における辞書スカラー値34への変換処理は、S103における認識対象スカラー値への変換処理と同様である。次に、制御部11は、S604にて変換される辞書スカラー値33を辞書データベース3に登録するS605。次に、制御部11は、全ての拡縮パターンの処理が終了したかどうか確認するS606。拡縮パターンとは、例えば、埋立処理やストローク部品への分割処理に用いられる閾値変更など、様々な拡縮処理のパターンを意味する。全ての拡縮パターンの処理が終了していない場合S606のNo、制御部11は、S603から処理を繰り返す。全ての拡縮パターンの処理が終了している場合S606のYes、制御部11は、S607に進む。次に、制御部11は、全ての辞書画像32の処理が終了したかどうか確認するS607。全ての辞書画像32の処理が終了していない場合S607のNo、制御部11は、S602から処理を繰り返す。全ての辞書画像32の処理が終了している場合S607のYes、制御部11は、S608に進む。次に、制御部11は、全ての文字種別31の処理が終了したかどうか確認するS608。全ての文字種別31の処理が終了していない場合S608のNo、制御部11は、S601から処理を繰り返す。全ての文字種別31の処理が終了している場合S608のYes、制御部11は、処理を終了する。以上の通り、文字認識装置1は、辞書データベース3の構築処理を実行する。また、容易に分かるように、文字認識装置1は、同様に、辞書データベース3aの構築処理も実行することができる。<8.変形例>次に、図34を参照しながら、変形例について説明する。図3に示す例では、辞書スカラー値33は、全体構成を示すスカラー値、ストローク部品ごとの要素種別を示すスカラー値、交差ノードの数を示すスカラー値、交差ノードとストローク部品のリンクを示すスカラー値などを有するとしたが、変形例では、更に、辞書スカラー値33は、端点の角度情報を示すスカラー値を有する。図34では、文字種別があの手書き文字について、グラフ要素として端点文字の端部を示す点のみを図示している。変形例では、制御部11は、端点をグラフ要素として設定すると、端点の角度情報も算出する。端点の角度情報とは、端点からストローク筆跡が伸びる方向を示すベクトルの角度情報である。制御部11は、端点の角度情報として、例えば、360度を8分割し、ベクトルの方向が0度~45度の場合は1、ベクトルの方向が45度~90度の場合は2、、ベクトルの方向が315度~360度の場合は8を設定し、スカラー値として記憶部12に記憶する。スカラー値の記憶領域は、前述の説明と同様に定義することができる。図34には、端点41~46に対して、それぞれ、端点からストローク筆跡が伸びる方向を示すベクトル51~56が示されている。制御部11は、ベクトル51~56の角度情報を、端点41~46の角度情報として、スカラー値表現に変換する。そして、制御部11は、文字種別を判定する際、端点の角度情報を示すスカラー値も比較する。これによって、文字の端部を示す点である端点の角度情報も考慮して文字種別が判定されるので、高精度に文字を認識することができる。本発明の実施の形態では、ストローク部品への分割処理を実行し、ストローク部品の集合から認識対象スカラー値に変換し、認識対象スカラー値と一致する辞書スカラー値を特定することによって、認識対象画像の文字種別を判定する。すなわち、認識対象の文字を3次元的に捉えて、ストローク筆跡の数や重なりに着目することによって、文字を認識する。従って、オンライン手書き文字認識であっても、オフライン手書き文字認識であっても、高精度に文字を認識することができる。以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る文字認識方法等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。