"同じ文字の軌跡および書き順に関する情報に基づいて、当該文字の構造をストローク別に分解するストローク分解手段と、該ストローク分解手段により分解されたストローク毎に、当該ストロークの形状を特徴付ける特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、前記ストロークの一の特徴点を基準として、当該ストロークにおける全ての他の特徴点から前記一の特徴点までの距離と方向とを示す影響ベクトルの集合を、当該ストロークにおける全ての特徴点について求める影響ベクトル集合抽出手段と、該影響ベクトル集合抽出手段により求められた前記影響ベクトルの集合であって、複数回書かれた前記同じ文字毎の全てのストロークの全ての特徴点における前記影響ベクトルの集合を、複数回書かれた前記同じ文字の同じ部位を構成するストロークの特徴点毎にクラスタリングすることにより、当該特徴点における前記影響ベクトルの集合をクラス分けするクラスタリング手段と、前記一の特徴点から次の特徴点の位置を決定するための位置決定パターンを、前記クラスタリング手段によりクラス分けされた前記一の特徴点における前記影響ベクトルの集合のクラス数に応じて数パターン設定し、全ての特徴点の位置決定パターンに基づいて特徴点位置判断モデルを生成するモデル生成手段と、該モデル生成手段により生成された特徴点位置判断モデルに従って、次の特徴点の位置を決定するための位置決定パターンとして前記クラスタリング手段によりクラス分けされた前記影響ベクトルの集合を用いることにより、各特徴点の位置を決定してストロークを生成するストローク生成手段とを備えることを特徴とするストローク生成装置。前記ストロークの一の特徴点を基準として、当該一の特徴点よりも前の軌跡に位置する他の特徴点を影響点として求める影響点抽出手段を備え、前記影響ベクトル集合抽出手段は、前記影響点から前記一の特徴点までの距離と方向とを示す影響ベクトルを、前記一の特徴点における全ての影響点において求めることを特徴とする請求項1に記載のストローク生成装置。前記ストロークの一の特徴点を基準として、当該一の特徴点よりも前の軌跡に位置する他の特徴点であって、前記一の特徴点と前記他の特徴点とを結んだラインがいずれかのストロークの軌跡によって遮られない他の特徴点を影響点として求める影響点抽出手段を備え、前記影響ベクトル集合抽出手段は、前記影響点から前記一の特徴点までの距離と方向とを示す影響ベクトルを、前記一の特徴点における全ての影響点において求めることを特徴とする請求項1に記載のストローク生成装置。複数回書かれた前記同じ文字の同じ部位を構成する複数のストローク毎に特徴点の数が異なる場合に、当該ストローク別に特徴点の追加処理を行って特徴点の数を同じにする特徴点追加手段を備えることを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれか1項に記載のストローク生成装置。請求項1乃至請求項4のいずれか1項に記載のストローク生成装置と、前記ストローク分解手段により分解された、同一の文字の異なる部位を構成するストローク間において、一のストロークの特徴点を基準とし、当該一のストロークとは異なる他のストロークの全ての特徴点から前記一のストロークの特徴点までの距離と方向とを示すストローク間ベクトルの集合を、複数回書かれた同じ文字毎の全てのストロークにおける全ての特徴点毎に求めるストローク間ベクトル集合抽出手段と、前記ストローク生成手段により生成された一のストロークの大きさを、同一の文字であって異なる部位を構成する他のストロークのストローク間ベクトルの集合と、同一の文字であって同じ部位を構成する同一のストロークにおける影響ベクトルの集合とに基づいて調整する大きさ調整手段と、該大きさ調整手段により大きさ調整が行われたストロークの位置を、同一の文字であって異なる部位を構成する他のストロークにおけるストローク間ベクトルの集合に基づいて調整する位置調整手段と、を備えることを特徴とする文字生成装置。前記ストローク分解手段により分解された、同一の文字の異なる部位を構成するストローク間において、一のストロークの特徴点を基準とし、当該一のストロークよりも書き順的に前に位置する他のストロークの特徴点を、ストローク間影響点として求めるストローク間影響点抽出手段を備え、前記ストローク間ベクトル集合抽出手段は、前記ストローク間影響点抽出手段により求められた全てのストローク間影響点から前記一のストロークの特徴点までの距離と方向とを示すストローク間ベクトルの集合を、複数回書かれた同じ文字毎の全てのストロークにおける全ての特徴点毎に求めることを特徴とする請求項5に記載の文字生成装置。前記ストローク分解手段により分解された、同一の文字の異なる部位を構成するストローク間において、一のストロークの特徴点を基準とし、当該一のストロークよりも書き順的に前に位置する他のストロークであって、当該他のストロークのいずれかの特徴点と前記一のストロークの特徴点とを結んだラインがいずれかのストロークの軌跡によって遮られない前記いずれかの特徴点を、ストローク間影響点として求めるストローク間影響点抽出手段を備え、前記ストローク間ベクトル集合抽出手段は、前記ストローク間影響点抽出手段により求められた全てのストローク間影響点から前記一のストロークの特徴点までの距離と方向とを示すストローク間ベクトルの集合を、複数回書かれた同じ文字毎の全てのストロークにおける全ての特徴点毎に求めることを特徴とする請求項5に記載の文字生成装置。ストローク分解手段が、同じ文字の軌跡および書き順に関する情報に基づいて、当該文字の構造をストローク別に分解するストローク分解ステップと、該ストローク分解ステップにおいて分解されたストローク毎に、特徴点抽出手段が、当該ストロークの形状を特徴付ける特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、前記ストロークの一の特徴点を基準として、当該ストロークにおける全ての他の特徴点から前記一の特徴点までの距離と方向とを示す影響ベクトルの集合を、影響ベクトル集合抽出手段が、当該ストロークにおける全ての特徴点について求める影響ベクトル集合抽出ステップと、該影響ベクトル集合抽出ステップにおいて求められた前記影響ベクトルの集合であって、複数回書かれた前記同じ文字毎の全てのストロークの全ての特徴点における前記影響ベクトルの集合を、複数回書かれた前記同じ文字の同じ部位を構成するストロークの特徴点毎にクラスタリングすることにより、クラスタリング手段が、当該特徴点における前記影響ベクトルの集合をクラス分けするクラスタリングステップと、モデル生成手段が、前記一の特徴点から次の特徴点の位置を決定するための位置決定パターンを、前記クラスタリングステップにおいてクラス分けされた前記一の特徴点における前記影響ベクトルの集合のクラス数に応じて数パターン設定し、全ての特徴点の位置決定パターンに基づいて特徴点位置判断モデルを生成するモデル生成ステップと、該モデル生成ステップにおいて生成された特徴点位置判断モデルに従って、次の特徴点の位置を決定するための位置決定パターンとして前記クラスタリングステップにおいてクラス分けされた前記影響ベクトルの集合を用いることにより、ストローク生成手段が、各特徴点の位置を決定してストロークを生成するストローク生成ステップとを備えることを特徴とするストローク生成方法。前記ストロークの一の特徴点を基準として、影響点抽出手段が、当該一の特徴点よりも前の軌跡に位置する他の特徴点を影響点として求める影響点抽出ステップを備え、前記影響ベクトル集合抽出ステップにおいて、前記影響ベクトル集合抽出手段が、前記影響点から前記一の特徴点までの距離と方向とを示す影響ベクトルを、前記一の特徴点における全ての影響点において求めることを特徴とする請求項8に記載のストローク生成方法。前記ストロークの一の特徴点を基準として、影響点抽出手段が、当該一の特徴点よりも前の軌跡に位置する他の特徴点であって、前記一の特徴点と前記他の特徴点とを結んだラインがいずれかのストロークの軌跡によって遮られない他の特徴点を影響点として求める影響点抽出ステップを備え、前記影響ベクトル集合抽出ステップにおいて、前記影響ベクトル集合抽出手段は、前記影響点から前記一の特徴点までの距離と方向とを示す影響ベクトルを、前記一の特徴点における全ての影響点において求めることを特徴とする請求項8に記載のストローク生成方法。複数回書かれた前記同じ文字の同じ部位を構成する複数のストローク毎に特徴点の数が異なる場合に、特徴点追加手段が、当該ストローク別に特徴点の追加処理を行って特徴点の数を同じにする特徴点追加ステップを備えることを特徴とする請求項8乃至請求項10のいずれか1項に記載のストローク生成方法。請求項8乃至請求項11のいずれか1項に記載のストローク生成方法と、前記ストローク分解ステップにおいて分解された、同一の文字の異なる部位を構成するストローク間において、一のストロークの特徴点を基準とし、当該一のストロークとは異なる他のストロークの全ての特徴点から前記一のストロークの特徴点までの距離と方向とを示すストローク間ベクトルの集合を、ストローク間ベクトル集合抽出手段が、複数回書かれた同じ文字毎の全てのストロークの全ての特徴点毎に求めるストローク間ベクトル集合抽出ステップと、前記ストローク生成ステップにおいて生成された一のストロークの大きさを、大きさ調整手段が、同一の文字であって異なる部位を構成する他のストロークのストローク間ベクトルの集合と、同一の文字であって同じ部位を構成する同一のストロークにおける影響ベクトルの集合とに基づいて調整する大きさ調整ステップと、該大きさ調整ステップにより大きさ調整が行われたストロークの位置を、位置調整手段が、同一の文字であって異なる部位を構成する他のストロークにおけるストローク間ベクトルの集合に基づいて調整する位置調整ステップとを備えることを特徴とする文字生成方法。前記ストローク分解ステップにおいて分解された、同一の文字の異なる部位を構成するストローク間において、一のストロークの特徴点を基準とし、ストローク間影響点抽出手段が、当該一のストロークよりも書き順的に前に位置する他のストロークの特徴点を、ストローク間影響点として求めるストローク間影響点抽出ステップを備え、前記ストローク間ベクトル集合抽出ステップにおいて、前記ストローク間ベクトル集合抽出手段が、前記ストローク間影響点抽出ステップにおいて求められた全てのストローク間影響点から前記一のストロークの特徴点までの距離と方向とを示すストローク間ベクトルの集合を、複数回書かれた同じ文字毎の全てのストロークの全ての特徴点毎に求めることを特徴とする請求項12に記載の文字生成方法。前記ストローク分解ステップにおいて分解された、同一の文字の異なる部位を構成するストローク間において、一のストロークの特徴点を基準とし、ストローク間影響点抽出手段が、当該一のストロークよりも書き順的に前に位置する他のストロークであって、当該他のストロークのいずれかの特徴点と前記一のストロークの特徴点とを結んだラインがいずれかのストロークの軌跡によって遮られない前記いずれかの特徴点を、ストローク間影響点として求めるストローク間影響点抽出ステップを備え、前記ストローク間ベクトル集合抽出ステップにおいて、前記ストローク間ベクトル集合抽出手段が、前記ストローク間影響点抽出ステップにおいて求められた全てのストローク間影響点から前記一のストロークの特徴点までの距離と方向とを示すストローク間ベクトルの集合を、複数回書かれた同じ文字毎の全てのストロークの全ての特徴点毎に求めることを特徴とする請求項12に記載の文字生成方法。複数回書かれた同じ文字の軌跡および書き順に関する情報を用いることにより、前記文字を構成するストロークに類似するストロークを生成することが可能なストローク生成プログラムであって、コンピュータに、前記同じ文字の軌跡および書き順に関する情報に基づいて、当該文字の構造をストローク別に分解させるストローク分解機能と、該ストローク分解機能により分解されたストローク毎に、当該ストロークの形状を特徴付ける特徴点を抽出させる特徴点抽出機能と、前記ストロークの一の特徴点を基準として、当該ストロークにおける全ての他の特徴点から前記一の特徴点までの距離と方向とを示す影響ベクトルの集合を、当該ストロークにおける全ての特徴点について求めさせる影響ベクトル集合抽出機能と、該影響ベクトル集合抽出機能により求められた前記影響ベクトルの集合であって、複数回書かれた前記同じ文字毎の全てのストロークの全ての特徴点における前記影響ベクトルの集合を、複数回書かれた前記同じ文字の同じ部位を構成するストロークの特徴点毎にクラスタリングさせることにより、当該特徴点における前記影響ベクトルの集合をクラス分けさせるクラスタリング機能と、前記一の特徴点から次の特徴点の位置を決定するための位置決定パターンを、前記クラスタリング機能によってクラス分けされた前記一の特徴点における前記影響ベクトルの集合のクラス数に応じて数パターン設定させ、全ての特徴点の位置決定パターンに基づいて特徴点位置判断モデルを生成させるモデル生成機能と、該モデル生成機能において生成された特徴点位置判断モデルに従って、次の特徴点の位置を決定するための位置決定パターンとして前記クラスタリング機能によりクラス分けされた前記影響ベクトルの集合を用いることにより、各特徴点の位置を決定するストロークを生成させるストローク生成機能とを実現させることを特徴とするストローク生成プログラム。前記コンピュータに、前記ストロークの一の特徴点を基準として、当該一の特徴点よりも前の軌跡に位置する他の特徴点を影響点として求めさせる影響点抽出機能を実現させ、前記影響ベクトル集合抽出機能において、前記影響点から前記一の特徴点までの距離と方向とを示す影響ベクトルを、前記一の特徴点における全ての影響点において求めさせることを特徴とする請求項15に記載のストローク生成プログラム。前記コンピュータに、前記ストロークの一の特徴点を基準として、当該一の特徴点よりも前の軌跡に位置する他の特徴点であって、前記一の特徴点と前記他の特徴点とを結んだラインがいずれかのストロークの軌跡によって遮られない他の特徴点を影響点として求めさせる影響点抽出機能を実現させ、前記影響ベクトル集合抽出機能において、前記影響点から前記一の特徴点までの距離と方向とを示す影響ベクトルを、前記一の特徴点における全ての影響点において求めさせることを特徴とする請求項15に記載のストローク生成プログラム。前記コンピュータに、複数回書かれた前記同じ文字の同じ部位を構成する複数のストローク毎に特徴点の数が異なる場合に、当該ストローク別に特徴点の追加処理を行って特徴点の数を同じにさせる特徴点追加機能を実現させることを特徴とする請求項15乃至請求項17のいずれか1項に記載のストローク生成プログラム。コンピュータに、請求項15乃至請求項18のいずれか1項に記載のストローク生成プログラムにより実現される機能と、前記ストローク分解機能により分解された、同一の文字の異なる部位を構成するストローク間において、一のストロークの特徴点を基準とし、当該一のストロークとは異なる他のストロークの全ての特徴点から前記一のストロークの特徴点までの距離と方向とを示すストローク間ベクトルの集合を、複数回書かれた同じ文字毎の全てのストロークの全ての特徴点毎に求めさせるストローク間ベクトル集合抽出機能と、前記ストローク生成機能により生成された一のストロークの大きさを、同一の文字であって異なる部位を構成する他のストロークのストローク間ベクトルの集合と、同一の文字であって同じ部位を構成する同一のストロークにおける影響ベクトルの集合とに基づいて調整させる大きさ調整機能と、該大きさ調整機能により大きさ調整が行われたストロークの位置を、同一の文字であって異なる部位を構成する他のストロークにおけるストローク間ベクトルの集合に基づいて調整させる位置調整機能とを実現させるための文字生成プログラム。前記コンピュータに、前記ストローク分解機能によって分解された、同一の文字の異なる部位を構成するストローク間において、一のストロークの特徴点を基準とし、当該一のストロークよりも書き順的に前に位置する他のストロークの特徴点を、ストローク間影響点として求めさせるストローク間影響点抽出機能を実現させ、前記ストローク間ベクトル集合抽出機能において、前記ストローク間影響点抽出機能により求められた全てのストローク間影響点から前記一のストロークの特徴点までの距離と方向とを示すストローク間ベクトルの集合を、複数回書かれた同じ文字毎の全てのストロークの全ての特徴点毎に求めさせることを特徴とする請求項19に記載の文字生成プログラム。前記コンピュータに、前記ストローク分解機能により分解された、同一の文字の異なる部位を構成するストローク間において、一のストロークの特徴点を基準とし、当該一のストロークよりも書き順的に前に位置する他のストロークであって、当該他のストロークのいずれかの特徴点と前記一のストロークの特徴点とを結んだラインがいずれかのストロークの軌跡によって遮られない前記いずれかの特徴点を、ストローク間影響点として求めさせるストローク間影響点抽出機能を実現させ、前記ストローク間ベクトル集合抽出機能において、前記ストローク間影響点抽出機能により求められた全てのストローク間影響点から前記一のストロークの特徴点までの距離と方向とを示すストローク間ベクトルの集合を、複数回書かれた同じ文字毎の全てのストロークの全ての特徴点毎に求めさせることを特徴とする請求項19に記載の文字生成プログラム。しかしながら、上述したような従来の手書き文字生成方法では、いくつかの筆記スタイルを一つのモデルで表現することができない。具体的には、個人性を備えつつも、それぞれ異なった形状を示す変移性を備えた文字を生成する場合、従来の手書き文字生成方法では、変移性を表現することが可能な文字モデルを、その変移性の多様性に応じて複数用意しなければならないという問題があった。このため、書き手により書かれた文字の基本的なスタイルを維持しながらつまり、個人性を維持しながら、多様な手書きの文字変移性を備える文字を生成することが、従来の手書き文字生成方法では困難であるという問題があった。本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、書き手により書かれた複数の同じ文字をサンプルとして、同一の書き手により書かれた文字であると認識可能な個人性を備えつつ、それぞれの文字の形状に多様性を生じさせる変移性を備えたストロークまたは文字を、サンプルの個数以上に多く生成することが可能な、ストローク生成装置、ストローク生成方法、ストローク生成プログラム、文字生成装置、文字生成方法および文字生成プログラムを提供することを課題とする。上記課題を解決するために、本発明に係るストローク生成装置は、同じ文字の軌跡および書き順に関する情報に基づいて、当該文字の構造をストローク別に分解するストローク分解手段と、該ストローク分解手段により分解されたストローク毎に、当該ストロークの形状を特徴付ける特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、前記ストロークの一の特徴点を基準として、当該ストロークにおける全ての他の特徴点から前記一の特徴点までの距離と方向とを示す影響ベクトルの集合を、当該ストロークにおける全ての特徴点について求める影響ベクトル集合抽出手段と、該影響ベクトル集合抽出手段により求められた前記影響ベクトルの集合であって、複数回書かれた前記同じ文字毎の全てのストロークの全ての特徴点における前記影響ベクトルの集合を、複数回書かれた前記同じ文字の同じ部位を構成するストロークの特徴点毎にクラスタリングすることにより、当該特徴点における前記影響ベクトルの集合をクラス分けするクラスタリング手段と、前記一の特徴点から次の特徴点の位置を決定するための位置決定パターンを、前記クラスタリング手段によりクラス分けされた前記一の特徴点における前記影響ベクトルの集合のクラス数に応じて数パターン設定し、全ての特徴点の位置決定パターンに基づいて特徴点位置判断モデルを生成するモデル生成手段と、該モデル生成手段により生成された特徴点位置判断モデルに従って、次の特徴点の位置を決定するための位置決定パターンとして前記クラスタリング手段によりクラス分けされた前記影響ベクトルの集合を用いることにより、各特徴点の位置を決定してストロークを生成するストローク生成手段とを備えることを特徴とする。また、本発明に係るストローク生成方法は、ストローク分解手段が、同じ文字の軌跡および書き順に関する情報に基づいて、当該文字の構造をストローク別に分解するストローク分解ステップと、該ストローク分解ステップにおいて分解されたストローク毎に、特徴点抽出手段が、当該ストロークの形状を特徴付ける特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、前記ストロークの一の特徴点を基準として、当該ストロークにおける全ての他の特徴点から前記一の特徴点までの距離と方向とを示す影響ベクトルの集合を、影響ベクトル集合抽出手段が、当該ストロークにおける全ての特徴点について求める影響ベクトル集合抽出ステップと、該影響ベクトル集合抽出ステップにおいて求められた前記影響ベクトルの集合であって、複数回書かれた前記同じ文字毎の全てのストロークの全ての特徴点における前記影響ベクトルの集合を、複数回書かれた前記同じ文字の同じ部位を構成するストロークの特徴点毎にクラスタリングすることにより、クラスタリング手段が、当該特徴点における前記影響ベクトルの集合をクラス分けするクラスタリングステップと、モデル生成手段が、前記一の特徴点から次の特徴点の位置を決定するための位置決定パターンを、前記クラスタリングステップにおいてクラス分けされた前記一の特徴点における前記影響ベクトルの集合のクラス数に応じて数パターン設定し、全ての特徴点の位置決定パターンに基づいて特徴点位置判断モデルを生成するモデル生成ステップと、該モデル生成ステップにおいて生成された特徴点位置判断モデルに従って、次の特徴点の位置を決定するための位置決定パターンとして前記クラスタリングステップにおいてクラス分けされた前記影響ベクトルの集合を用いることにより、ストローク生成手段が、各特徴点の位置を決定してストロークを生成するストローク生成ステップとを備えることを特徴とする。さらに、本発明に係るストローク生成プログラムは、複数回書かれた同じ文字の軌跡および書き順に関する情報を用いることにより、前記文字を構成するストロークに類似するストロークを生成することが可能なストローク生成プログラムであって、コンピュータに、前記同じ文字の軌跡および書き順に関する情報に基づいて、当該文字の構造をストローク別に分解させるストローク分解機能と、該ストローク分解機能により分解されたストローク毎に、当該ストロークの形状を特徴付ける特徴点を抽出させる特徴点抽出機能と、前記ストロークの一の特徴点を基準として、当該ストロークにおける全ての他の特徴点から前記一の特徴点までの距離と方向とを示す影響ベクトルの集合を、当該ストロークにおける全ての特徴点について求めさせる影響ベクトル集合抽出機能と、該影響ベクトル集合抽出機能により求められた前記影響ベクトルの集合であって、複数回書かれた前記同じ文字毎の全てのストロークの全ての特徴点における前記影響ベクトルの集合を、複数回書かれた前記同じ文字の同じ部位を構成するストロークの特徴点毎にクラスタリングさせることにより、当該特徴点における前記影響ベクトルの集合をクラス分けさせるクラスタリング機能と、前記一の特徴点から次の特徴点の位置を決定するための位置決定パターンを、前記クラスタリング機能によってクラス分けされた前記一の特徴点における前記影響ベクトルの集合のクラス数に応じて数パターン設定させ、全ての特徴点の位置決定パターンに基づいて特徴点位置判断モデルを生成させるモデル生成機能と、該モデル生成機能において生成された特徴点位置判断モデルに従って、次の特徴点の位置を決定するための位置決定パターンとして前記クラスタリング機能によりクラス分けされた前記影響ベクトルの集合を用いることにより、各特徴点の位置を決定するストロークを生成させるストローク生成機能とを実現させるプログラムであることを特徴とする。なお、上述した文字には、漢字やひらがななどの一般的な文字だけに限定されるのではなく、記号やマークなどがが含まれるものとする。また、ストロークには、文字を構成する点や線などが該当する。また、特徴点位置判断モデルとして、例えば、位置決定パターンの集合によりツリー構造に類似した構造で示されるモデルや、特徴点毎の位置決定パターンのパターン数に応じて各特徴点の関係が示された表などからなるモデル等が一例として該当する。上述したように、本発明に係るストローク生成装置、ストローク生成方法およびストローク生成プログラムでは、文字の構造をストローク毎に分解した後に、ストロークの形状を特徴付ける特徴点を抽出し、該当するストロークの一の特徴点の位置を示す他の特徴点からの影響ベクトルの集合を求める。ここで、分解されたストロークは、複数回書かれた同じ文字毎に求められるため、複数回書かれた同じ文字の同じ部位を構成するストロークの特徴点毎に複数の影響ベクトルの集合を求めることができる。このため、本発明に係るストローク生成装置、ストローク生成方法およびストローク生成プログラムでは、複数回書かれた同じ文字の同じ部位を構成するストロークの特徴点毎に複数の影響ベクトルの集合をクラスタリングすることにより、特徴点の位置を決定するための特徴点位置判断モデルを、位置決定パターンに基づいて求めることが可能となる。この特徴点位置判断モデルは、特徴点毎に数パターンの分岐位置決定パターンが形成されるため、書き手によって書かれた同じ文字の回数よりも多種類のストロークを生成することができる。さらに、このように生成されるストロークは、実際に書き手により書かれた文字の軌跡および書き順に関する情報に基づいて求められるものであるため、書き手の文字であることを示す個人性を備え、さらに個人性を備えながらも、それぞれのストロークが異なる形状となる変移性を備えたものとすることができる。また、上述したストローク生成装置は、前記ストロークの一の特徴点を基準として、当該一の特徴点よりも前の軌跡に位置する他の特徴点を影響点として求める影響点抽出手段を備え、前記影響ベクトル集合抽出手段は、前記影響点から前記一の特徴点までの距離と方向とを示す影響ベクトルを、前記一の特徴点における全ての影響点において求めるものであってもよい。また、上述したストローク生成方法は、前記ストロークの一の特徴点を基準として、影響点抽出手段が、当該一の特徴点よりも前の軌跡に位置する他の特徴点を影響点として求める影響点抽出ステップを備え、前記影響ベクトル集合抽出ステップにおいて、前記影響ベクトル集合抽出手段が、前記影響点から前記一の特徴点までの距離と方向とを示す影響ベクトルを、前記一の特徴点における全ての影響点において求めるものであってもよい。さらに、上述したストローク生成プログラムは、前記コンピュータに、前記ストロークの一の特徴点を基準として、当該一の特徴点よりも前の軌跡に位置する他の特徴点を影響点として求めさせる影響点抽出機能を実現させ、前記影響ベクトル集合抽出機能において、前記影響点から前記一の特徴点までの距離と方向とを示す影響ベクトルを、前記一の特徴点における全ての影響点において求めさせるものであってもよい。実際に書き手が文字を書く場合には、書いている箇所よりも少し前のストロークの軌跡を考慮して、文字およびストロークの形状、大きさ、バランスを判断し、文字を書く傾向がある。このため、ストロークの形状を特徴付ける特徴点の位置も、その特徴点よりも前の軌跡に位置する特徴点の影響を多く受け得るものである。本発明に係るストローク生成装置、ストローク生成方法およびストローク生成プログラムでは、上述したように、ストロークの一の特徴点を基準として、当該一の特徴点よりも前の軌跡に位置する他の特徴点を影響点として求め、影響点から一の特徴点までの距離と方向とを示す影響ベクトルを、一の特徴点における全ての影響点において求めている。このように、一の特徴点よりも前の軌跡に位置する他の特徴点を基準として特徴点の位置を決定する影響ベクトルを求めることにより、影響ベクトルの集合に基づいて決定される特徴点の位置が、実際の書き手が文字を書くときの特徴を反映させた状態で決定されることになる。また、上述したストローク生成装置は、前記ストロークの一の特徴点を基準として、当該一の特徴点よりも前の軌跡に位置する他の特徴点であって、前記一の特徴点と前記他の特徴点とを結んだラインがいずれかのストロークの軌跡によって遮られない他の特徴点を影響点として求める影響点抽出手段を備え、前記影響ベクトル集合抽出手段は、前記影響点から前記一の特徴点までの距離と方向とを示す影響ベクトルを、前記一の特徴点における全ての影響点において求めるものであってもよい。さらに、上記ストローク生成方法は、前記ストロークの一の特徴点を基準として、影響点抽出手段が、当該一の特徴点よりも前の軌跡に位置する他の特徴点であって、前記一の特徴点と前記他の特徴点とを結んだラインがいずれかのストロークの軌跡によって遮られない他の特徴点を影響点として求める影響点抽出ステップを備え、前記影響ベクトル集合抽出ステップにおいて、前記影響ベクトル集合抽出手段は、前記影響点から前記一の特徴点までの距離と方向とを示す影響ベクトルを、前記一の特徴点における全ての影響点において求めるものであってもよい。また、上述したストローク生成プログラムは、前記コンピュータに、前記ストロークの一の特徴点を基準として、当該一の特徴点よりも前の軌跡に位置する他の特徴点であって、前記一の特徴点と前記他の特徴点とを結んだラインがいずれかのストロークの軌跡によって遮られない他の特徴点を影響点として求めさせる影響点抽出機能を実現させ、前記影響ベクトル集合抽出機能において、前記影響点から前記一の特徴点までの距離と方向とを示す影響ベクトルを、前記一の特徴点における全ての影響点において求めさせるものであってもよい。実際に書き手が文字を書く場合には、書いている箇所よりも少し前のストロークの軌跡を考慮して、文字およびストロークの形状、大きさ、バランスを判断し、文字を書く傾向がある。さらに、書き手が文字を書く場合には、書いている箇所に近い部分の軌跡の影響を大きく受けて文字の形状、大きさ、バランスの判断を行う傾向があり、文字の軌跡により遮られた離れた場所のストローク文字の点や線などの影響を受けにくいという傾向がある。このため、本発明に係るストローク生成装置、ストローク生成方法およびストローク生成プログラムでは、上述したように、ストロークの一の特徴点を基準として、一の特徴点よりも前の軌跡に位置する他の特徴点であって、一の特徴点と他の特徴点とを結んだラインがいずれかのストロークの軌跡によって遮られない他の特徴点を影響点として求め、影響点から一の特徴点までの距離と方向とを示す影響ベクトルを、一の特徴点における全ての影響点において求めている。このようにして、影響ベクトルを求めることにより、影響ベクトルの集合に基づいて決定される特徴点の位置が、実際の書き手が文字を書くときの特徴を反映させた状態で決定されることになる。また、上述したストローク生成装置は、複数回書かれた前記同じ文字の同じ部位を構成する複数のストローク毎に特徴点の数が異なる場合に、当該ストローク別に特徴点の追加処理を行って特徴点の数を同じにする特徴点追加手段を備えるものであってもよい。さらに、上述したストローク生成方法は、複数回書かれた前記同じ文字の同じ部位を構成する複数のストローク毎に特徴点の数が異なる場合に、特徴点追加手段が、当該ストローク別に特徴点の追加処理を行って特徴点の数を同じにする特徴点追加ステップを備えるものであってもよい。また、上述したストローク生成プログラムは、前記コンピュータに、複数回書かれた前記同じ文字の同じ部位を構成する複数のストローク毎に特徴点の数が異なる場合に、当該ストローク別に特徴点の追加処理を行って特徴点の数を同じにさせる特徴点追加機能を実現させるものであってもよい。同一の書き手によって複数回書かれた同じ文字の同じ部位を構成するストロークの特徴点の位置は、書かれた文字毎に共通すること多いが、書かれる文字は毎回全く同じ文字をコピーしたものではないため、特徴点の個数がストローク毎に異なってしまう場合もあり得る。このように、複数回書かれた同じ文字の同じ部位を構成するストロークの特徴点の個数が異なる場合には、クラスタリングされた影響ベクトルの集合によって、特徴点位置判断モデルを生成することが困難となる。このため、本発明に係るストローク生成装置、ストローク生成方法およびストローク生成プログラムでは、複数回書かれた同じ文字の同じ部位を構成する複数のストローク毎に特徴点の数が異なる場合に、当該ストローク別に特徴点の追加処理を行うことにより、特徴点の数を同じにさせる処理を行い、特徴点位置判断モデルの生成を行いやすくすることが可能となる。また、本発明に係る文字生成装置は、上述したストローク生成装置と、前記ストローク分解手段により分解された、同一の文字の異なる部位を構成するストローク間において、一のストロークの特徴点を基準とし、当該一のストロークとは異なる他のストロークの全ての特徴点から前記一のストロークの特徴点までの距離と方向とを示すストローク間ベクトルの集合を、複数回書かれた同じ文字毎の全てのストロークにおける全ての特徴点毎に求めるストローク間ベクトル集合抽出手段と、前記ストローク生成手段により生成された一のストロークの大きさを、同一の文字であって異なる部位を構成する他のストロークのストローク間ベクトルの集合と、同一の文字であって同じ部位を構成する同一のストロークにおける影響ベクトルの集合とに基づいて調整する大きさ調整手段と、該大きさ調整手段により大きさ調整が行われたストロークの位置を、同一の文字であって異なる部位を構成する他のストロークにおけるストローク間ベクトルの集合に基づいて調整する位置調整手段とを備えることを特徴とする。さらに、本発明に係る文字生成方法は、上述したストローク生成方法と、前記ストローク分解ステップにおいて分解された、同一の文字の異なる部位を構成するストローク間において、一のストロークの特徴点を基準とし、当該一のストロークとは異なる他のストロークの全ての特徴点から前記一のストロークの特徴点までの距離と方向とを示すストローク間ベクトルの集合を、ストローク間ベクトル集合抽出手段が、複数回書かれた同じ文字毎の全てのストロークの全ての特徴点毎に求めるストローク間ベクトル集合抽出ステップと、前記ストローク生成ステップにおいて生成された一のストロークの大きさを、大きさ調整手段が、同一の文字であって異なる部位を構成する他のストロークのストローク間ベクトルの集合と、同一の文字であって同じ部位を構成する同一のストロークにおける影響ベクトルの集合とに基づいて調整する大きさ調整ステップと、該大きさ調整ステップにより大きさ調整が行われたストロークの位置を、位置調整手段が、同一の文字であって異なる部位を構成する他のストロークにおけるストローク間ベクトルの集合に基づいて調整する位置調整ステップとを備えることを特徴とする。また、上述した文字生成プログラムは、コンピュータに、上述したストローク生成プログラムにより実現される機能と、前記ストローク分解機能により分解された、同一の文字の異なる部位を構成するストローク間において、一のストロークの特徴点を基準とし、当該一のストロークとは異なる他のストロークの全ての特徴点から前記一のストロークの特徴点までの距離と方向とを示すストローク間ベクトルの集合を、複数回書かれた同じ文字毎の全てのストロークの全ての特徴点毎に求めさせるストローク間ベクトル集合抽出機能と、前記ストローク生成機能により生成された一のストロークの大きさを、同一の文字であって異なる部位を構成する他のストロークのストローク間ベクトルの集合と、同一の文字であって同じ部位を構成する同一のストロークにおける影響ベクトルの集合とに基づいて調整させる大きさ調整機能と、該大きさ調整機能により大きさ調整が行われたストロークの位置を、同一の文字であって異なる部位を構成する他のストロークにおけるストローク間ベクトルの集合に基づいて調整させる位置調整機能とを実現させるための文字生成プログラムであることを特徴とする。上述したように、本発明に係る文字生成装置、文字生成方法および文字生成プログラムでは、異なるストローク間の位置関係を示すストローク間ベクトルを求める。このストローク間ベクトルは、一のストロークの特徴点を基準とし、当該一のストロークとは異なる他のストロークの全ての特徴点から前記一のストロークの特徴点までの距離と方向とを示すベクトルである。ストローク間ベクトルを全ての特徴点毎に求めることによって、ストロークの特徴点レベルで他のストロークからの特徴点に基づく相対的な位置関係を求めることが可能となる。本発明に係る文字生成装置、文字生成方法および文字生成プログラムでは、ストロークの大きさを調整する場合には、ストローク間ベクトルの集合と影響ベクトルの集合とに基づいて大きさ調整を行う。ストロークの大きさ調整を行う場合には、他のストロークからの相対的な関係だけでなく、同じストローク内の特徴点における影響も大きさ決定に影響を受けるためである。一方で、本発明に係る文字生成装置、文字生成方法および文字生成プログラムでは、ストロークの位置を調整する場合には、ストローク間ベクトルの集合に基づいて位置調整を行う。位置調整を行う場合には、他のストロークに対する相対的な関係が大きく影響し、同じストローク内の特徴点の関係については、他のストロークに対する相対的な関係に比べて影響を受けにくいことを考慮したものである。また、上述した文字生成装置は、前記ストローク分解手段により分解された、同一の文字の異なる部位を構成するストローク間において、一のストロークの特徴点を基準とし、当該一のストロークよりも書き順的に前に位置する他のストロークの特徴点を、ストローク間影響点として求めるストローク間影響点抽出手段を備え、前記ストローク間ベクトル集合抽出手段は、前記ストローク間影響点抽出手段により求められた全てのストローク間影響点から前記一のストロークの特徴点までの距離と方向とを示すストローク間ベクトルの集合を、複数回書かれた同じ文字毎の全てのストロークにおける全ての特徴点毎に求めるものであってもよい。さらに、上述した文字生成方法は、前記ストローク分解ステップにおいて分解された、同一の文字の異なる部位を構成するストローク間において、一のストロークの特徴点を基準とし、ストローク間影響点抽出手段が、当該一のストロークよりも書き順的に前に位置する他のストロークの特徴点を、ストローク間影響点として求めるストローク間影響点抽出ステップを備え、前記ストローク間ベクトル集合抽出ステップにおいて、前記ストローク間ベクトル集合抽出手段が、前記ストローク間影響点抽出ステップにおいて求められた全てのストローク間影響点から前記一のストロークの特徴点までの距離と方向とを示すストローク間ベクトルの集合を、複数回書かれた同じ文字毎の全てのストロークの全ての特徴点毎に求めるものであってもよい。また、上述した文字生成プログラムは、前記コンピュータに、前記ストローク分解機能によって分解された、同一の文字の異なる部位を構成するストローク間において、一のストロークの特徴点を基準とし、当該一のストロークよりも書き順的に前に位置する他のストロークの特徴点を、ストローク間影響点として求めさせるストローク間影響点抽出機能を実現させ、前記ストローク間ベクトル集合抽出機能において、前記ストローク間影響点抽出機能により求められた全てのストローク間影響点から前記一のストロークの特徴点までの距離と方向とを示すストローク間ベクトルの集合を、複数回書かれた同じ文字毎の全てのストロークの全ての特徴点毎に求めさせるものであってもよい。実際に書き手が文字を書く場合には、書いている箇所よりも少し前のストロークの軌跡を考慮して、文字およびストロークの形状、大きさ、バランスを判断し、文字を書く傾向がある。このため、異なるストローク間の位置関係を示すストローク間ベクトルのストローク間影響点も、一のストロークよりも書き順的に前に位置する他のストロークの特徴点の影響を多く受け得るものである。本発明に係る文字生成装置、文字生成方法および文字生成プログラムでは、上述したように、同一の文字の異なる部位を構成するストローク間において、一のストロークの特徴点を基準とし、当該一のストロークよりも書き順的に前に位置する他のストロークの特徴点を、ストローク間影響点として求め、ストローク間影響点から一のストロークの特徴点までの距離と方向とを示すストローク間ベクトルの集合を、複数回書かれた同じ文字毎の全てのストロークの全ての特徴点毎に求めている。このように、一のストロークよりも書き順的に前に位置する他のストロークの特徴点を基準としてストロークの大きさおよび位置調整を行うためのストローク間ベクトルを求めることにより、ストローク間ベクトルの集合に基づいて決定されるストロークの大きさおよび位置が、実際の書き手が文字を書くときの特徴を反映させた状態で決定されることになる。上述した文字生成装置は、前記ストローク分解手段により分解された、同一の文字の異なる部位を構成するストローク間において、一のストロークの特徴点を基準とし、当該一のストロークよりも書き順的に前に位置する他のストロークであって、当該他のストロークのいずれかの特徴点と前記一のストロークの特徴点とを結んだラインがいずれかのストロークの軌跡によって遮られない前記いずれかの特徴点を、ストローク間影響点として求めるストローク間影響点抽出手段を備え、前記ストローク間ベクトル集合抽出手段は、前記ストローク間影響点抽出手段により求められた全てのストローク間影響点から前記一のストロークの特徴点までの距離と方向とを示すストローク間ベクトルの集合を、複数回書かれた同じ文字毎の全てのストロークにおける全ての特徴点毎に求めるものであってもよい。さらに、上述した文字生成方法は、前記ストローク分解ステップにおいて分解された、同一の文字の異なる部位を構成するストローク間において、一のストロークの特徴点を基準とし、ストローク間影響点抽出手段が、当該一のストロークよりも書き順的に前に位置する他のストロークであって、当該他のストロークのいずれかの特徴点と前記一のストロークの特徴点とを結んだラインがいずれかのストロークの軌跡によって遮られない前記いずれかの特徴点を、ストローク間影響点として求めるストローク間影響点抽出ステップを備え、前記ストローク間ベクトル集合抽出ステップにおいて、前記ストローク間ベクトル集合抽出手段が、前記ストローク間影響点抽出ステップにおいて求められた全てのストローク間影響点から前記一のストロークの特徴点までの距離と方向とを示すストローク間ベクトルの集合を、複数回書かれた同じ文字毎の全てのストロークの全ての特徴点毎に求めるものであってもよい。また、上述した文字生成プログラムは、前記コンピュータに、前記ストローク分解機能により分解された、同一の文字の異なる部位を構成するストローク間において、一のストロークの特徴点を基準とし、当該一のストロークよりも書き順的に前に位置する他のストロークであって、当該他のストロークのいずれかの特徴点と前記一のストロークの特徴点とを結んだラインがいずれかのストロークの軌跡によって遮られない前記いずれかの特徴点を、ストローク間影響点として求めさせるストローク間影響点抽出機能を実現させ、前記ストローク間ベクトル集合抽出機能において、前記ストローク間影響点抽出機能により求められた全てのストローク間影響点から前記一のストロークの特徴点までの距離と方向とを示すストローク間ベクトルの集合を、複数回書かれた同じ文字毎の全てのストロークの全ての特徴点毎に求めさせるものであってもよい。実際に書き手が文字を書く場合には、書いている箇所よりも少し前のストロークの軌跡を考慮して、文字およびストロークの形状、大きさ、バランスを判断し、文字を書く傾向がある。さらに、書き手が文字を書く場合には、書いている箇所に近い他のストロークの影響を大きく受けて文字の形状、大きさ、バランスの判断を行う傾向があり、他のストロークの軌跡により遮られた離れた場所のストロークの影響を受けにくいという傾向がある。このため、本発明に係る文字生成装置、文字生成方法および文字生成プログラムでは、上述したように、一のストロークの特徴点を基準とし、当該一のストロークよりも書き順的に前に位置する他のストロークであって、当該他のストロークのいずれかの特徴点と一のストロークの特徴点とを結んだラインがいずれかのストロークの軌跡によって遮られないいずれかの特徴点を、ストローク間影響点として求め、ストローク間影響点から一のストロークの特徴点までの距離と方向とを示すストローク間ベクトルの集合を、複数回書かれた同じ文字毎の全てのストロークの全ての特徴点毎に求めている。このように、一のストロークよりも書き順的に前に位置する他のストロークの特徴点であって、他のストロークのいずれかの特徴点と一のストロークの特徴点とを結んだラインがいずれかのストロークの軌跡によって遮られないいずれかの特徴点を基準としてストロークの大きさおよび位置調整を行うためのストローク間ベクトルを求めることにより、ストローク間ベクトルの集合に基づいて決定されるストロークの大きさおよび位置が、実際の書き手が文字を書くときの特徴を反映させた状態で決定されることになる。上述したように、本発明に係るストローク生成装置、ストローク生成方法、ストローク生成プログラム、文字生成装置、文字生成方法および文字生成プログラムは、文字の構造をストローク毎に分解した後に、ストロークの形状を特徴付ける特徴点を抽出し、該当するストロークの一の特徴点の位置を示す他の特徴点からの影響ベクトルの集合を求める。分解されたストロークは、複数回書かれた同じ文字毎に求められるため、複数回書かれた同じ文字の同じ部位を構成するストロークの特徴点毎に複数の影響ベクトルの集合を求めることができる。このため、複数回書かれた同じ文字の同じ部位を構成するストロークの特徴点毎に、複数の影響ベクトルの集合をクラスタリングすることにより、特徴点の位置を決定するための特徴点位置判断モデルを、位置決定パターンに基づいて求めることが可能となる。この特徴点位置判断モデルは、特徴点毎に分岐点が形成されるため、書き手によって書かれた同じ文字の回数よりも多種類のストロークを生成することができる。さらに、このように生成されるストロークは、実際に書き手により書かれた文字の軌跡および書き順に関する情報に基づいて求められるものであるため、書き手の文字であることを示す個人性を備え、さらに個人性を備えながらも、それぞれのストロークが異なる形状となる変移性を備えたものとすることができる。以下、本発明に係る文字生成装置の一例として、手書き文字生成装置を示しつつ、図面を用いて詳細に説明する。図1は、実施の形態に係る手書き文字生成装置の概略構成を示したブロック図である。手書き文字生成装置1は、図1に示すように、ディスプレイ部11と、入力操作部12と、本体部13とを有している。ディスプレイ部11は、本体部13における処理内容を、ユーザに対して視認可能に表示させる役割を有している。ディスプレイ部11には、液晶ディスプレイや、CRTディスプレイなどの一般的な表示装置が用いられる。入力操作部12は、本体部13に対してデータ等の入力を行う場合に、ユーザによって操作される入力手段である。本実施の形態に係る本体部13では、手書き文字を入力するためのタブレットがその一例として用いられている。タブレットは、電子ペン12aと,電子ペン12aにより書かれたペン先の座標位置を読み取るスクリーン部12bとを有している。ユーザは、筆記用具で文字を書くようにして、電子ペン12aのペン先でスクリーン部12bに文字を書くことにより、文字の各ストローク文字を構成する点や線などが該当し、本実施の形態に係る手書き文字生成装置1では、電子ペン12aのペン先がスクリーン部12bに接触されてから、スクリーン部12b上をなぞるようにして移動し、その後に、ペン先がスクリーン部12bから離れるまでの一連の動作により求められるペン先の移動状態を1ストロークとするの座標を求めることができる。本実施の形態に係る手書き文字生成装置1により、手書き文字を生成するためのサンプル文字は、入力操作部12のスクリーン部12bを介して、ユーザにより操作された電子ペン12aの移動状態に基づいて取得される。なお、図1には、入力操作部12としてタブレットのみを示しているが、入力操作部12はタブレットだけに限定されるものではなく、一般的なキーボード、マウス、トラックボールなどの機器を含めることができる。本体部13は、制御部20と、データ記録部21とを有している。データ記録部21は、ハードディスク、SSDSolidStateDriveなどの一般的な補助記憶装置により構成されている。データ記録部21には、制御部20において実行される手書き文字の生成処理に関するプログラムが記録されている。また、データ記録部21は、入力操作部12により取得されたサンプル文字が記録される。さらに、データ記録部21には、手書き文字を生成する処理において、必要に応じて記録される様々な情報例えば、後述する統計的なモデル特徴点位置判断モデルに関する情報などを記録することが可能となっている。制御部20は、データ記録部21に記録されるプログラムに従って、後述する手書き文字の生成処理を行う役割を有している。具体的に、制御部20は、CPUCentralProcessingUnit:ストローク分解手段、ストローク生成手段、ストローク間ベクトル集合抽出手段、ストローク間影響点抽出手段、影響点抽出手段、特徴点追加手段、特徴点抽出手段、影響ベクトル集合抽出手段、クラスタリング手段、モデル生成手段、大きさ調整手段、位置調整手段30と、RAMRandomAccessMemory31とを有している。CPU30は、制御部20における手書き文字の生成処理を実質的に実行する役割を有している。RAM31は、CPU30の処理に利用されるワークエリアとして用いられる。次に、制御部20のCPU30による手書き文字の生成について説明する。CPU30は、データ記録部21に記録されるプログラムに従って、手書き文字の生成処理を実行する。図2は、CPU30により実行される手書き文字の生成処理の処理手順を示したフローチャートであり、図3は、手書き文字の生成処理の処理内容を模式的に示した説明図である。まず、CPU30は、生成する文字のサンプル情報を取得する図2におけるステップS.1、図3におけるステップS.21。具体的には、まず、書き手に、サンプルとなる文字または文字列例えば、文章などを所定回数、例えば5回だけ、入力操作部12電子ペン12aおよびスクリーン部12bを用いて繰り返し記載してもらう。CPU30は、入力操作部12を介して取得した文字情報を、サンプル情報としてデータ記録部21に記録する。このサンプル情報は、ユーザにより書かれた文字における各ストロークの書き始めから書き終わりまでの筆先の軌跡に関する情報を、書き始め座標から書き終わり座標までの時間的な経過情報およびペン先の位置的座標的な経過情報により構成される。また、サンプル情報は、同じ文字内における複数のストローク間の位置関係の情報、および、各ストロークが書かれた順番を示す情報等により構成される。なお、本実施の形態に係る手書き文字生成装置1においては、電子ペン12aおよびスクリーン部12bからなる入力操作部12が設けられており、入力操作部12を用いることによって、書き手により書かれた文字情報をサンプル情報として取得する構成を採用する。しかしながら、文字のサンプル情報は、必ずしも入力操作部12により読み取られる構成には限定されず、例えば、入力操作部12を設けず、他の入力操作部等を用いて予め取得されたサンプル情報が、データ記録部21に記録される構成であってもよい。予め、データ記録部21にサンプル情報が記録されている場合、CPU30は、ステップS.1の処理として、データ記録部21に記録されているサンプル情報を読み出す処理を行う。次に、CPU30は、取得されたサンプル情報に基づいて、各文字の各ストロークを個別に抽出しステップS.2、ステップS.22、ストローク分解ステップ、1つのストロークの形状を特徴付ける特徴的な点以下特徴点というを求める特徴点抽出ステップと共に、複数の特徴点の個数を同一のストロークを示す複数のストロークにおいて共通化する処理を行うステップS.3、ステップS.23、特徴点追加ステップ。各ストロークにおける特徴的な点の個数の共通化処理については、後で詳細に説明する。次に、CPU30は、同一のストローク内における各特徴点の関係を求めるステップS.4、ステップS.23。具体的に、CPU30は、各特徴点について、一の特徴点に影響を及ぼし得る同一ストローク内の他の特徴点を求め、他の特徴点から一の特徴点までの相対的な方向およびその距離に基づいて影響ベクトルを求める。そして、CPU30は、一の特徴点における複数の他の特徴点からの影響ベクトルの集合を、特徴点毎に求めて影響ベクトル集合抽出ステップ、影響ベクトルの集合毎にクラスタリング処理を行うステップS.5、ステップS.23、クラスタリングステップ。このクラスタリング処理によって、各ストロークにおける各特徴点の相対的な方向関係および隣接する特徴点間の距離関係をクラス分けして求めることが可能となる。その後、CPU30は、クラスタリングされた影響ベクトルの集合のクラスと、サンプル情報とに基づいて、ストロークの形状を特徴付ける特徴点の位置を影響ベクトルの集合のクラスに応じて、特徴点毎に分岐した位置決定パターンに分けた統計的なモデルを生成する処理を行うステップS.6、ステップS.23、モデル生成ステップ。その詳細については後述する。次に、CPU30は、文字を構成する複数のストロークとの相互的な関係を、各ストロークにおける特徴点との関係に基づいて求めるステップS.7、ステップS.24。具体的に、CPU30は、各特徴点について、一の特徴点に影響を及ぼし得る他のストローク内の他の影響点特徴点を求め、他の影響点から一の特徴点までの相対的な位置関係およびその距離に基づいてストローク間ベクトルを求める。そして、CPU30は、他ストローク内の他の特徴点から一の特徴点までのストローク間ベクトルの集合を、特徴点毎に求めるステップS.8、ステップS.24、ストローク間ベクトル集合抽出ステップ。ここまで説明したステップS.1~ステップS.8ステップS.21~ステップS.24までの処理により、CPU30は、取得したサンプル情報に基づいて、個人性を備えつつ変移性を備えた手書き文字を生成するためのモデルパターンを取得することになる。このステップS.1~ステップS.8に基づいて生成されたモデルパターンを利用することにより、次述するステップS.9およびステップS.10の処理を経て、個人性を備えつつ変移性を備えた手書き文字を生成する。まず、CPU30は、ステップS.6において求められた統計的なモデルと、ステップS.5において求められた影響ベクトルとに基づいて、各ストロークの生成を行うステップS.9、ステップS.25、ストローク生成ステップ。各ストロークの生成に関する詳細な説明は後述するが、原則として、一の特徴点は、その特徴点が描かれる以前の同一ストローク内の他の特徴点の影響を受けてこのような特徴点を影響点という、その位置が決定される。さらに、影響を受け得る特徴点は、一の特徴点からストローク軌跡により遮られることの無い可視的な影響点の影響この影響点をヴィジブルな影響点という。を大きく受けるという考え方に基づいて、ストロークの生成が行われる。次に、CPU30は、ステップS.8において取得された各特徴点のストローク間ベクトルに基づいて、各ストロークの大きさ調整および位置調整が行われるステップS.10、ステップS.25。具体的に、CPU30は、ストローク間ベクトルに基づいて、一つ文字の形成する複数のストローク間の相対的な大きさ調整大きさ調整ステップと、各ストローク間における相対的な位置調整位置調整ステップを行う。このように、ステップS.9におけるストロークの生成、および、ステップS.10における各ストロークの位置調整大きさ調整を繰り返し行うことにより、個人性を備えつつ変移性を備えた手書き文字を、サンプル文字として書き手に書かれた文字の回数より多くの種類生成することが可能となるステップS.26。次に、上述したプログラムにおいて実行される各処理内容の詳細について説明する。[1つのストロークを構成する複数の特徴的な点の個数を同一のストロークを示す複数のストロークにおいて共通化する処理図2のステップS.3]図2のステップS.3に示した、1つのストロークを構成する複数の特徴点を求める処理について説明する。上述したように、ステップS.2において、CPU30が、サンプル情報に基づいて、各文字の各ストロークを個別に抽出している。ここで、サンプル情報とは、書き手によって複数回書かれた同じ文字の軌跡および書き順に関する文字毎の情報である。例えば、書き手にイという文字を5回だけ手書き入力してもらった場合には、サンプル情報として、ノ部分のストロークと|部分の2つのストロークにより構成されるイのサンプル情報が、5文字分だけ抽出されることになる。CPU30は、ステップS.2において、例えば、ノ部分のストロークを5文字分だけ抽出し、ステップS.3において、このノ部分のストロークを構成する特徴的点の抽出処理を行う。具体的にCPU30は、特徴点として、ストロークの形状を形成する特徴的な点、つまり、隣接配置された特徴点を直線で結ぶことにより、点と点との連結によりストロークの形状を示すことが可能なストローク内の特徴点を抽出する。例えば、|は直線であるため、直線の両単にそれぞれ特徴点を1つずつ設定すれば、|の形状を点と点との連結で示すことができる。しかしながらノは、湾曲した形状をしているため、両端の特徴点だけでなくその間に湾曲状態に対応して複数の特徴点を設定しなければ、その湾曲状態を点と点との連結で示すことができなくなる。このため、ノは、CPU30によって、|よりも多くの特徴点が抽出されることになる。なお、書き手が複数回同じ文字を書くことによってサンプル情報を取得した場合、同じ文字の同じストロークであっても、そのストロークの形状などによって、特徴点の数が異なった数となってしまう場合がある。この場合には、特徴点の数を合わせておく必要がある。2つのストロークを比較して特徴点の個数を合わせる手法として、Dynamictimewarpingwithsegmentdivisionと呼ばれる手法が知られている。この手法は、既存のDynamicTimeWarpingProc22thConfKoreaInformationProcessingSocietyVol11No22004を用いる。図7a~cは、図6に示したストロークのP6点における影響ベクトルのクラスタリング結果クラス0~クラス2を示している。具体的には、図6に示したP6点を基準として、P6点にとってヴィジブルな影響点P2点、P3点、P4点、P5点からP6点への影響ベクトルを求めて、各影響ベクトルの特徴に基づいてクラスタリングを行っている。図7に示すクラスタリングは、4つの影響ベクトルの距離を計算した結果に基づいてグループ分けを行った場合のクラスタリング結果を示している。このクラスタリング結果より、例えば、P6点の位置決定パターンは、同一ストロークのP5点を基準としてクラスタリングされたクラスの数だけ図7に示す3つ可能性があることが示されている。つまり、それぞれのクラスタリング結果に応じて求められるP6点の位置は、P5点を基準として、いずれかのクラスクラス0~クラス2が選択されたかによって、そのクラスに該当する影響ベクトルの方向と距離とによって決定される。[特徴点の位置決定パターンを示す統計的なモデルを構成する処理図2のステップS.6:StatisticalModel]次に、特徴点の位置決定パターンを示す統計的なモデルを構成する処理について説明する。上述した影響ベクトルのクラスタリング処理図2のステップS.5によって、一つ前の特徴点から次の特徴点の位置を決定する方法が求められる。例えば、図6に示したP5点を基準として次の特徴点であるP6点の位置決定パターンは、図7に示した3パターンのいずれかの影響ベクトルの集合に基づいて決定される。従って、P6点はP5点を基準として3パターン3つのクラスの異なった位置に決定されることになる。このように、全ての特徴点において影響ベクトルの集合を求めることによって、一つ前の特徴点から次の特徴点の位置決定パターンが求められる。さらに、いずれのパターンに従って次の特徴点が決定されるかの割合は、サンプル情報に基づいて算出することができる。すなわち、同じストロークを構成するn回分のサンプル情報が、クラスタリングされた影響ベクトルの集合のどのクラスに該当するかを求めることにより、全体数nに対する各クラスの該当数に基づく割合を求めることができる。つまり、ストロークの特徴を示す特徴点の位置決定は、同一ストロークにおける直前の特徴点を基準として、影響ベクトルの集合のクラスに基づいて決定され、そのクラスの決定割合は、サンプル情報における各クラスの該当割合に応じて決定されることになる。図8aは、このようにして求められた一連の特徴点の位置決定パターンをモデル統計的なモデルで示した図である。図8aにおいて、orderは、ストロークを構成する特徴点の順番を示し、order0は、一番はじめの特徴点を示している。orderの値が1つ大きくなる場合、つまり次の特徴点を決定する場合には、その前の特徴点、つまり、値が1つ大きくなる前のorderを基準として、クラスタリングされた影響ベクトルの集合の個数だけ、特徴点の分岐する位置決定パターンが存在することになる。例えば、order1の特徴点は、order0の特徴点C00に対して2種類の位置決定パターンを有しており、一方の特徴点がC10、他方の特徴点がC11となっている。同様にしてorder2の特徴点は、order1の特徴点においてそれぞれ2種類の位置決定パターンが存在している。このため、order2の特徴点は、C20、C21、C22、C23、の4種類となっている。同様にorder3特徴点は、C30、C31、C32、C33の4種類となっている。さらに、分岐した位置決定パターンのどれが選択されるかという割合は、n個のサンプル情報のうち、どちらの位置決定パターンに該当するサンプルパターンが存在するかの割合に応じて決定される。例えば、サンプル情報として10回分のストロークに関する情報が存在する場合、10回分のストロークのうち、何回のストロークが、クラスタリングされたクラスのいずれに該当するかによって、位置決定パターンの決定割合が求められる。図8aにおいては、特徴点C00から特徴点C10に分岐する割合が0.6、特徴点C00から特徴点C11に分岐する割合が0.4となっていることが示されている。つまり、特徴点C00におけるサンプル数が10であった場合には、6のサンプルが特徴点C10に属する位置決定パターンを示し、4のサンプルが特徴点C11に属する位置決定パターンを示したことになる。このようにして、全ての特徴点について、クラスの数とその割合に応じて1つ前の特徴点との対応関係を求めることにより、図8aに示すような統計的なモデルを求めることができる。このモデルに従って、ストロークを完成させることにより、様々な特徴を備えたストロークを示すことが可能となる。モデルに従って求められる各特徴点は、全て書き手の特徴に基づいてクラスタリングされた影響ベクトルの集合に基づいて決定されるため、特徴点に基づいて形成される各ストロークは、書き手の特徴を示した形状を示すことになる。このため、モデルを用いて求められるストロークは、同一の書き手により書いた文字であると認識可能な個人性を備えたストロークであると共に、それぞれの文字の形状に多様性を生じさせる変移性を備えたストロークを示すという特徴を備えることになる。さらに、モデルを用いて求められるストロークは、サンプル情報の個数以上に多くの種類の形状特徴点の組み合わせで示すことができ、実際に書き手にサンプルとして書いてもらう文字の回数よりも多くのストロークモデルを生成することが可能となる。なお、モデルを構築する場合には、既に説明したように、同一のストロークに含まれるストロークを構成する特徴点の数を同じにする必要がある。このため、ストロークにおける特徴点の数が同じでない場合には、既に、図4,図5を示して説明した処理を行うことにより、特徴点の数を同じにする処理を優先して行う必要が生ずる。また、モデルは、図8aに示すようなツリー構造に類似した形状をなすものには限定されない。図8bは、図8aに示したモデルの代わりに表によって特徴点の位置決定パターンを示したものである。このように、具体的なモデルの構成は、クラスタリングされたクラスのいずれに該当するかによって、位置決定パターンの決定割合が求められるものであれば、ツリー構造に類似した形状をなすものであっても、表により特定されるものであっても、さらに異なる構成により成立するものであってもよい。[複数のストロークにおける相互的な関係を、各ストロークにおける特徴点との関係に基づいて求める処理図2のステップS.7:InterstrokeModel次に、文字を構成する複数のストロークにおける相互的な関係を、各ストロークにおける特徴点との関係に基づいて求める処理について説明する。上述したモデルの構成処理によって、個人性および変移性を備えたストロークの形状を求めることができる。本処理では、このような、個人性および変移性を備えたストロークを組み合わせることにより、個人性および変移性を備えた文字を生成する処理を行う。生成された文字において個人性および変移性を備えるためには、ストロークのそれぞれに個人性および変移性が備わっているだけでなく、文字を形成するそれぞれのストロークの関係においても、サンプル情報に基づいて求められる特徴を備えたものでなくてはいけない。このため、文字を構成する一のストロークと他のストロークとの相互的な関係を、他のストロークにおける特徴点から一のストロークにおける特徴点までの方向と距離とに基づいて求める。従って、本処理では、各サンプル情報に基づいて、一のストロークの特徴点の位置を、他のストロークの特徴点からのベクトル以下、ストローク間ベクトルとするにより求める処理を行う。ストローク間ベクトルは、同一文字の異なる部位を構成するストローク間において、異なる他のストロークの全ての特徴点の影響を一のストロークにおける特徴点が受けるものとする。実際に書き手が文字を書く場合には、既に描かれたストローク例えば、文字の点や線等の位置や大きさに対応するように注意して次に描くストロークの位置や大きさを決定調整する傾向がある。このため、本処理においても、既に描かれた他のストロークの特徴点からのストローク間ベクトルを求める。このようにして求められたストローク間ベクトルに基づいて、既に描かれているストロークの特徴点からの方向および距離を求めることにより、目的とするストロークの位置および大きさを決定調整することが可能となる。また、ストローク間ベクトルを求める場合においても、ヴィジブルな影響点を考慮して決定される。つまり、一のストロークにおける特定の特徴点と、その特徴点よりも前に描かれたそれぞれの特徴点とを結んだラインが、いずれかのストロークによって遮られない影響点を基準として、ストローク間ベクトルを求める。図9a~cは、4つのストロークにより構成される同じ文字を、書き手が3回書いた場合を示している。それぞれの文字は、左側縦線からなるストロークW1、上側横線からなるストロークW2、右側縦線からなるストロークW3、中央部横線からなるW4の4つのストロークにより構成されている。このストロークの書き順はW1、W2、W3、W4の順番である。また、ストロークW1~W3は、それぞれの端部に位置する2つの特徴点により構成されており、ストロークW4は、横方向に配列された3つの特徴点によって構成されている。図9a~cでは、ストロークW4の一番左側の特徴点におけるストローク間ベクトルがベクトル表記矢印記号によって示されている。より詳細に、図9a~cには、ストロークW4とは異なるストロークの特徴点のうち、ストロークW4よりも前に書かれたストロークW1~W3であって、さらに、各ストロークW1~W3の各特徴点から、ストロークW4の一番左側の特徴点へと結ばれたラインが、ストロークW1~W3の存在によって遮られていない特徴点ヴィジブルな特徴点のストローク間ベクトルが描かれている。このようにして求められたストローク間ベクトルに基づいて、ストローク間の大きさ調整および位置調整を行うことが可能となる。[モデルと影響ベクトルとに基づくストロークの生成処理図2のステップS.9]次に、CPU30が、ステップS.6において求められた統計的なモデルと、ステップS.5において求められた影響ベクトルとに基づいて、各ストロークの生成を行う処理について説明する。上述したように、同一ストローク内の特徴点の位置は、他の特徴点からの影響ベクトルにより求めることができる。また、各特徴点を決定する場合に用いられる影響ベクトルの集合は、クラスタリングされた影響ベクトルの集合のクラスのいずれかであり、どの影響ベクトルの集合が採用されるかは、モデルの特徴点各order毎に決定される。従って、モデルの分岐に応じて、はじめのorder0から最後のorderまでの経路にそって各特徴点の位置を決定することにより、個人性および変移性を備えた複数のストロークを生成することが可能となる。図10a~cは、数字の2文字の最後の特徴点P6点の位置を決定する処理過程を示している。図10aは、数字の2において特徴点P5点までの位置が決定された状態を示しており、bは、P6点を決定するために用いられる影響ベクトルの集合を示している。そして、図10cは、aに示されたヴィジブルな影響点であるP2~P5の特徴点における影響ベクトルを、bに示した影響ベクトルを用いて示した図である。図10cに示すように、クラスタリングされた影響ベクトルの集合を用いてP6の位置を特定する場合には、必ずしも各影響ベクトルの先端が1点に一致するものではない。図10cに示すように、各影響ベクトルの先端位置が1点に一致しない場合には、それぞれの影響ベクトルにおける加重平均により求められる位置を、特徴点P6として決定する。このようにしてストロークにおける各特徴点をいずれかの影響ベクトルの集合を用いて決定することにより、様々な形状のストロークを生成することが可能となる。[ストローク間ベクトルに基づく各ストロークの大きさ調整および位置調整の処理図2のステップS.10]次に、各特徴点のストローク間ベクトルに基づいて、各ストロークの大きさ調整および位置調整を行う方法について説明する。まず、ストロークの大きさの調整をする場合には、一のストロークの全ての特徴点に対して、同一のストロークにおける影響点からの影響ベクトルと他のストロークにおける影響点からのストローク間ベクトルとを用いて、一のストロークにおける仮想位置を算出する。ストロークにおける仮想位置の算出において、他のストロークにおけるストローク間ベクトルを用いることにより、ストローク間の相対的な位置関係を考慮した仮想位置を算出することが可能となる。さらに、同一のストロークにおける影響点からの影響ベクトルを用いて仮想位置を算出することにより、同一ストローク内における各特徴点の相対的な位置関係を考慮した仮想位置を求めることが可能となる。そして、CPU30では、算出された仮想位置から、一のストロークにおける仮想的なストロークの大きさ高さ寸法および幅寸法を計算して、既存のストロークの大きさを計算された仮想ストロークの大きさに対応させて調整する。図11a~dは、ストロークの大きさ調整の過程を示した図である。図11aのストロークW1~W4は図9aに示したストロークと同一のものである。図11aのストロークW4の大きさ調整を行う場合、CPU30は、ストロークW4内の影響点における影響ベクトルと、他のストロークW1~W3の影響点におけるストローク間ベクトルとに基づいて、図11bの白丸で示されるストロークW4の仮想位置を算出する。そしてCPU30は、求められた仮想位置に基づいて、図11cに示すように、仮想的な大きさのストロークW4aを計算し、図11dに示すように、既存のストロークW4の大きさを計算された仮想ストロークW4aの大きさに対応させて調整する。次に、CPU30では、大きさ調整が行われたストロークの位置調整処理を行う。位置調整処理においては、他のストロークの影響点におけるストローク間ベクトルのみを用いて、一のストロークにおける特徴点の仮想位置を算出する。位置調整処理においては、他のストロークに対するストローク間ベクトルのみを用い、同一ストローク内における影響ベクトルを用いない点で、大きさ調整処理を相違する。既に一のストロークにおける大きさ調整が行われており、この位置調整処理によってストロークの大きさおよび形状は変化がなく、また、一のストロークにおける位置調整には、他のストロークとの相互的な位置関係が、個人性および変移性を備えた文字を生成するために必要とされるためである。そして、計算されたストロークにおける特徴点の仮想位置と、大きさ調整されたストロークにおける特徴点の実際の位置との誤差が最も小さくなるようにして、ストロークの位置の調整が行われる。図12a~cは、ストロークの位置調整の過程を示した図である。図12aは、ストロークの大きさ調整によりストロークW4の大きさが調整された後のストロークW1~W4を示している。CPU30では、図12bに示すように、他のストロークW1~W4の影響点におけるストローク間ベクトルのみを用いて、ストロークW4における特徴点の仮想位置図12bにおける白丸の点を算出する。そして、CPU30は、図12cに示すように、計算されたストロークW4の特徴点における仮想位置図12bにおける白丸の点と、大きさ調整されたストロークにおける特徴点の実際の位置との誤差が最も小さくなるようにして、ストロークW4の位置調整を行う。このようにして、モデルの分岐に応じて様々なパターンのストロークを生成すると共に、生成されたストロークの大きさ調整および位置調整を上述したように行うことによって、サンプルとして文字を書いた書き手の個人性および変移性を備えた文字を、サンプルとして書いた文字の回数以上に多種類に生成することが可能となる。図13aは、書き手により2gmx四柿雪魅右石亜からなる縦書きの文字列を5回だけ、サンプルとして書いてもらった手書き文字列を示している。一方で、図13bは、図13aのサンプルの文字列を入力操作部12において読み取り、上述した処理に基づいて、書き手の書いたサンプル文字列の個人性および変移性を備えた文字列を10文字列だけ生成させた例を示している。図13aと図13bとを比較すると、それぞれの文字は、全く同じ文字ではないが、共通した形状を示している。このように、手書き文字生成装置1を用いて文字を生成することにより、書き手が書いた文字列であると認識可能な特徴を示す個人性が反映された文字を生成することができると共に、それぞれの文字が共通した特徴を備えながら、それぞれ異なった文字としての特徴相違点を備えた文字である変移性を備えた文字を生成することが可能となる。さらに、サンプルとして書かれた文字列は5回分、つまり1文字あたりのサンプルは5文字しかないのにかかわらず、生成された文字列は、5つ以上の異なった変移性を備えた文字列を生成することが可能となる。以上説明したように、本実施の形態にかかる手書き文字生成装置1を用いることにより、文字を構成するストローク内の特徴点の位置を、同一ストローク内の各特徴点における影響ベクトルの集合によって求めることができるので、サンプルとして用いられる文字を書いた書き手の個人性および変移性を備えたストロークを生成することが可能となる。さらに、各特徴点における影響ベクトルの集合をクラスタリングしてクラス分けすることにより、ストローク内の特徴点の位置決定を複数モデルの分岐数選択することが可能となるので、サンプルの文字を書いた回数よりも多種類のストロークを生成することが可能となる。さらに、各ストロークの大きさ調整および位置調整を影響ベクトルの集合およびストローク間ベクトルの集合を用いて決定することができるので、ストローク間相互の位置および大きさをサンプルの文字の特徴に準じて調整することが可能となり、結果として、書き手の個人性および変移性を備えた文字を、サンプルを書いた回数よりも多種類に生成することが可能となる。以上、本発明に係る文字生成装置について、図面を用いて詳細に説明したが、本発明に係る文字生成装置は上述した実施の形態の例には限定されない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例また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。例えば、生成しようとする全ての文字の平均文字データをあらかじめ標準パターンとして第1のデータベースに記録させておき、さらに、ある書き手により、生成しようとする文字の特徴を備えた所定の文字を記述してもらうことによって、書き手により書かれた文字とは異なる特定の特徴を備えた文字を生成することが可能となる。具体的には、第1のデータベースに記録された標準パターンにおいて、全ての文字をストローク単位で分離し、分離されたストロークをクラスタリングすることによって多数のグループを生成する。そして、クラスタリングされた多数のグループを備えたストロークと、これから生成しようとする文字との関係を求めて、第3のデータベースに記録させる。一方で、書き手により書かれたサンプル文字によって求められるサンプル情報を、第2のデータベースに記録させる。このようにして、第1のデータベースに標準パターンを記録し、第2のデータベースに書き手により書かれた文字のサンプル情報を記録し、第3のデータベースにクラスタリングされた多数のストロークのグループと、生成しようとする文字との関係を示す情報を記録することによって、第2のデータベースに記録された生成可能な文字に関するストロークの集合を、第3のデータベースから求めることができ、求められた多数のストロークの情報を利用することによって、新しい文字を生成することができる。既存の研究方法例えば、JungpilShinKazunoriSuzukiAtsushiHasegawaHandwrittenChineseCharacterFontGenerationBasedonStrokeCorrespondenceInternationalJournalofComputerProcessingofOrientalLanguagesVol18Issue3p2112262005を利用した場合には、書き手に100種類程度の漢字の入力を行ってもらうだけで、入力された漢字とは異なる3000種類程度の漢字を生成することが可能となる。また、サンプル情報として、同一の書き手により記述された文字だけを利用するのではなく、異なる書き手により書かれた異なる文字を混ぜ合わせてサンプル情報を採取することにより、それぞれの書き手における文字の特徴が混ぜ合わされた新たな個人性および変移性を備えた文字を生成することが可能となる。特に、上述した標準パターンを予めデータベースに記録しておくことにより、書き手により書かれた文字と異なる文字を生成することが可能となる。このため、十分な標準パターンを構築することにより、ユーザにより入力される文字数が少ない場合であっても、実際の書き手の文字に似通った多種類の文字を生成することが可能となる。また、漢字は、数多くの種類の文字を備えているが、各文字は、部首と呼ばれる共通した様々なストロークの集合によって構成されている。このため、複数の部首の相互間の関係を、本実施の形態に係る手書き文字生成装置1における他のストロークの特徴点を基準とするストローク間ベクトルの集合を、目的とするストロークの特徴点毎に求める処理方法に基づいてモデリングすることにより、共通する部首を使用する他の文字の生成を行うことが可能となる。さらに、本発明に係る文字生成方法を応用することにより、楷書体で書かれたサンプル文字に基づいて草書体の文字を生成することが可能である。なお、草書体は、文字のストロークが他の文字と異なって接続された一筆書き的な形状を呈するという特徴を有している。このため、草書体を生成するためには、草書体を形成するストローク間の一般的な接続情報が必要となり、このような接続情報が第4のデータベースに記録されているものとする。楷書体から草書体を生成する場合には、楷書体のサンプル情報に基づいてたくさんの楷書体のストロークを生成する。そして、生成された楷書体のストロークを、第4のデータベースに記録される接続情報に基づいて連結させて、ストロークの一部が接続された文字を生成する。その後、生成された文字情報を、フーリエ変換を用いて周波数領域に変換し、変換された周波数領域における高周波数の情報を除去した後に、フーリエ逆変換を用いてデータを文字情報平面情報に変換する。このようにフーリエ変換を行った後に高周波成分を除去してからフーリエ逆変換で文字情報に戻すことにより、ストロークのつながりがなめらかで美的に変形された美的に崩れた形状の草書体を生成することが可能となる。"