JPH07160829A - 学習能力を有する手書きシンボル認識方法及び装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 辞書の学習によってストロークパターン数が
増加した場合でも、認識率の低下がおこらず、またマッ
チング時間の増大も生じない手書きシンボル認識装置を
提供する。 【構成】 シンボルパターン辞書のストロークパターン
に学習ストローク辞書に登録されたストロークパターン
が含まれている場合には、それらの画に対応する入力ス
トロークデータを学習ストローク辞書マッチング部に渡
してマッチングを行わせ、残りの基本ストロークパター
ンについては、それらの画に対応するストロークパター
ン候補をシンボルパターン辞書マッチング部に渡してマ
ッチングを行わせ、両方のマッチング結果を合わせて、
シンボルパターン辞書の１シンボル分のストロークパタ
ーンとの一致度合の最も高いものについて、そのシンボ
ルパターンに対応するシンボルを認識候補シンボルとし
て決定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、手書きシンボル認識方
法及び装置に関し、特に学習能力を有するものに関す
る。

【０００２】

【従来の技術】まず、本明細書で使用する重要な用語に
ついて定義若しくは説明をしておく。発明の名称等に使
用している「手書き」とは、電子ペンとディジタイザー
等による手書き入力がシンボル認識装置に入力されると
いう意味であり、必ずしも、手書き入力装置とシンボル
認識装置とが使用者（手書き入力者）による入力状態に
おいて物理的、回線的に接続されていなくてもよい。な
お、この場合には前者に記憶装置が内蔵されることとな
る。

【０００３】同じく、「シンボル」とは、「文字」に限
定されず、「記号」、「改行、改頁等の指示」その他
「点や点線」等をも含めた概念である。またこのため、
「改行の指示」を認識した場合には、これに対応するシ
ンボルを認識候補シンボルとして決定するとは、ＣＲＴ
における入力文字の表示位置等の改行がなされることを
意味する。

【０００４】請求の範囲等に使用している「ストロー
ク」とは、シンボルを構成する要素たる線のみならず点
をも含む。「ストロークデータ」とは、ストロークはも
とより、更に線の入力（手書き）速度や方向、点と点の
入力間隔等のシンボルの認識に影響ある限りにおいての
位置的、時間的な要素をも含む。「ストロークパター
ン」とは、ストローク辞書に登録されている位置、形状
等に特徴を有する各種の「ストローク」若しくは「スト
ロークデータ」をいう。ただし、「ストローク」、「ス
トロークパターン」にそう大きな意味の差があるわけで
はない。

【０００５】「マッチング」及び「類似度を調べる」と
は、入力されたストロークについて、これが辞書に登録
されているいずれのストロークと同一若しくはほぼ同一
かを比較、照合の上類似度を判断しまた必要に応じてこ
れらの結果やその結果に基づく何等かの選定結果を他部
に出力する動作をいうが、比較照合の対象は幾何学的な
形状のみならず、それに先立っての多少の大小の修正、
ある一シンボル分として定められた手書き区間内に入力
されているか否かの判断、他のストロークとの入力順序
等をも含む。また、最初から登録されている基本ストロ
ークに対しては、「一致度を調べる」という用語を使用
するが、これも基本的には同じ作用、手順である。

【０００６】「辞書」と「辞書部」とは、各シンボルと
該シンボルを構成するストロークや必要に応じて各スト
ローク相互の関係等の情報がいわゆる辞書的に配列の上
対応づけられて照合可能な様に記憶されている物であ
り、記憶は高速半導体メモリやディスク等になされてい
る。ただし、厳密には紙に記載され製本されたいわゆる
辞書とは異なるため、必要に応じて「辞書」とせず「辞
書部」という語を使用している。

【０００７】次に、本発明を実現するための若しくは本
発明が前提としているタブレット、ディジタイザー、電
子ペン（以下、「ペン」ともいう）等の各種手書き装置
は、例えば、渡辺 茂他二名編 オーム社刊 「マイク
ロコンピュータハンドブック」、等にも紹介されている
技術であるため、それらについての説明は省略する。な
お、入力されたストロークから文字を特定するのは、あ
らかじめ文字毎にその文字を構成するストロークが対応
して登録された表が作成されており、一の文字を構成す
るとされた全てのストロークのみを有する文字か否かが
順に照合されていくのが基本的な手法である。また、一
の文字を構成するストロークの認識は、ディジタイザー
の所定の記入場所（位置、記入用枠）内に記入されるか
否かや前のストロークとの入力時間間隔等によりなされ
る。

【０００８】次に、手書きストロークの学習機能である
が、これは基本ストロークパターンとして最初からは登
録されていないストロークやシンボルであるが別途の手
段で手書き入力者の意図するシンボルやこれを構成する
ものと認識されたストロークやそのストロークを有する
シンボルを順次登録（シンボルの認識等に使用可能な状
態での記憶）していく、若しくは一時記憶装置に格納
後、ある回数手書き入力として使用されれば登録してい
くこと等によりなされる。なお、別途の手段での認識と
は、手書き入力者による意図する文字のキーボードやこ
れに類した操作盤による入力操作や押しボタン操作によ
る特定等である。ただし、これらも市販の手書き入力ワ
ードプロセッサー等にも広く採用されているいわば周知
の技術であるため、その詳細な説明は省略する。

【０００９】以上のもとで、以下本発明に直接関係する
従来の技術について説明する。近年、コンピュータの性
能向上により、文字や図形を認識する手書きシンボル認
識の技術が実用化され、このため手書きによる文字入力
がキーボードに代わる新しい文字入力手段として携帯用
コンピュータやワードプロセッサーなどに採用され始め
ている。

【００１０】さて、キーボードによる入力と違い、手書
き入力では、同じシンボルを入力しようとしても、人に
よって入力される形状が異なっていることが多いため、
そのままでは、候補シンボルとして現われなかったり誤
認識したりすることが多々ある。また、時には、本人に
しか読めないような略字や崩し字のようなものが入力さ
れる場合もあり、そのままではこのような場合には正し
く認識されることはほとんどなかった。このため、個人
のシンボルの癖を学習させていくような学習型の手書き
シンボル認識装置の研究が進められている。これにより
入力者は、自分が書き慣れた字を書いてコンピュータに
入力することができるようになる。

【００１１】次に、この従来の学習可能な手書きシンボ
ル認識装置について、以下図面を用いて説明する。図１
３は、この手書きシンボル認識装置の一例の構成図であ
る。本図において、１３０１はストロークデータ入力部
であり、１３０２はストローク辞書マッチング部であ
り、１３０３はストローク辞書部であり、１３０４はシ
ンボルパターン辞書マッチング部であり、１３０５はシ
ンボルパターン辞書部である。また、図１４はこの手書
きシンボル認識装置のストローク辞書マッチング部の動
作流れ図であり、図１５はこの手書きシンボル認識装置
のシンボルパターン辞書マッチング部の動作流れ図であ
る。また、図１６はこの手書きシンボル認識装置のスト
ローク辞書部の各ストロークパターン（筆跡を構成する
一連の線の形状）を示したものであり、ｄ１からｄ７ま
では辞書の初期状態から登録されているストロークパタ
ーン（以下、基本ストロークパターンと呼ぶ）であり、
ｄ８からｄｎまでは、個人の癖のあるストロークや崩し
字などのストロークを学習したことによって追加された
ストロークパターン（以下、学習ストロークパターンと
呼ぶ）である。また、図１７はこの手書きシンボル認識
装置のシンボルパターン辞書部内の各シンボルパターン
の内容を示したものである。本図において、（Ａ）は基
本ストロークパターンのみの組合せで記述される「わ」
のシンボルであり、（Ｂ）は基本ストロークパターンの
みで記述される「ｎ」のシンボルであり、（Ｃ）は基本
ストロークパターンと学習ストロークパターンの組合せ
で記述される、すなわち結果的に学習により追加して登
録されたこととなるシンボル「わ」である。ただし、勿
論これらの個々のシンボルパターンについては、それを
構成するストロークそのものはｄ４、ｄ５等の数字の形
で対応されている。また必要に応じて他の認識に使用す
るデータも必要に応じて対応づけて登録されている。も
っとも、これらのことは本発明の趣旨には直結しないの
で、これ以上の説明は省略する。

【００１２】以上のように構成された従来の手書きシン
ボル認識装置について、以下にその動作を説明する。ま
ず、ストロークデータ入力部１３０１で入力者からペン
等の入力手段を用いてストロークデータが入力される。
ストロークデータとは、ペンがタブレットに接触してか
ら離れるまで、あるいはペンスイッチがオンになった状
態からオフになるまでの点列についての一連の座標デー
タであり、シンボル、特に漢字の１画に相当する。

【００１３】ストロークデータ入力部１３０１で入力さ
れたストロークデータは、ストローク辞書マッチング部
１３０２に渡される。ストローク辞書マッチング部１３
０２では、ストローク辞書部１３０３を参照して受けと
ったストロークデータが辞書中のどのストロークパター
ンと一致するかを調べる。なお、手書きシンボル認識の
場合、手書きで筆記されたシンボルと辞書部に格納され
ているストロークのパターンとが完全に一致すること、
つまりストロークを構成する全ての点の座標位置（相対
的な座標）が一致することの可能性は非常に低いため、
入力ストロークデータから各種の特徴を取り出し、その
特徴が最も多く一致するストロークパターンを辞書内か
ら探し出すことでシンボルの認識（手書き者が入力を意
図しているシンボルであろうと最終的に決定の上その決
定結果を表示出力等すること。）に採用する候補ストロ
ークパターンを決める。そして、ここで用いられる特徴
には、例えばストロークの始点から終点への方向、スト
ロークを４５度づく区分けした８方向のいずれかのベク
トルのつながりとみなしたときの各ベクトルの長さと方
向の変化、屈曲点の相対位置や屈曲の向きなどが使われ
る。そして、実際の辞書の中身には、各ストロークパタ
ーン毎に上記したような特徴が記述されている。ただ
し、これらはいわば周知の技術であるため、これ以上の
説明は省略する。

【００１４】次に、ストローク辞書マッチング部１３０
２の動作を図１４のフロー図を用いて説明する。 （Ｓ１４１）ストロークデータ入力部から１ストローク
分のストロークデータを受けとる。 （Ｓ１４２）そのストロークデータの特徴を抽出する。

【００１５】（Ｓ１４３）そして抽出された特徴と、ス
トローク辞書部の１つのストロークパターンの特徴との
比較を行う。 （Ｓ１４４）特徴の一致度合、すなわちストロークパタ
ーンとの類似度を比較する。 （Ｓ１４５）これがある閾値より高い場合には、入力ス
トロークがそのストロークパターンと類似しているとみ
なし、そのストロークパターンをシンボルの認識に採用
する候補のストロークパターンとする。なお、類似度の
計算内容については後に説明する。

【００１６】（Ｓ１４６）ストローク辞書マッチング部
は、同様にストローク辞書中の他のストロークパターン
についても特徴の比較を行い候補を選出していく。 （Ｓ１４７）ストローク辞書部の全てのストロークパタ
ーンとの比較が終了した後、その中で最も類似度の高い
ものをシンボルの認識に採用する候補のストロークパタ
ーンとしてシンボルパターン辞書マッチング部に渡す。
なお、ここで渡される候補ストロークの数は、シンボル
パターン辞書マッチング部の機能に応じて入力されたス
トローク１に対して１つであっても複数であってもよ
い。

【００１７】次に、上記動作での類似度の計算方法およ
び閾値の値であるが、これらは、特徴のとり方によって
決められる。例えば、類似度の値を０から１の間にと
り、その入力ストロークパターンの特徴が辞書のストロ
ークパターンの特徴と完全に一致したときに１、特徴が
全く一致しないときに０としている。このため、１に近
いほど類似度が高く、０に近いほど類似度は低いことに
なる。また閾値の値を、例えば０．８という値にした場
合には、特徴の８０％が一致した時にその入力ストロー
クデータが辞書のストロークパターンの候補とみなされ
る。

【００１８】シンボルパターンマッチング部は、ストロ
ーク辞書マッチング部から１シンボル分のシンボルの認
識に採用するストロークパターンを受けとった後、シン
ボルパターン辞書部を用いて認識シンボルの候補を選出
する。このシンボルパターン辞書部の内容を図１７を用
いて説明する。シンボルパターン辞書部には、シンボル
がどういうストロークで構成されているかという情報が
シンボル単位あるいは文字部首などのいわばシンボルの
一部の単位でシンボルパターンとして登録されている。
例えば、図１７の（Ａ）に示すように「わ」のシンボル
は、図１６の２つのストロークパターンｄ４、ｄ５で構
成され、また、（Ｂ）に示すように「ｎ」というシンボ
ルはｄ７のストロークパターンで構成されている。シン
ボルパターン辞書マッチング部は、これらの辞書情報を
用いて、受けとったストロークパターンがｄ４とｄ５で
あるときには「わ」と認識し、受けとったストロークパ
ターンがｄ７であるときには「ｎ」と認識し、これらを
候補シンボルとして出力する。

【００１９】以下、このシンボルパターン辞書マッチン
グ部の動作を図１５のフロー図を用いて説明する。 （Ｓ１５１）シンボルパターン辞書マッチング部は、ス
トローク辞書マッチング部から１シンボル分のストロー
クパターンを受けとる。 （Ｓ１５２）次に受けとったストロークパターンをもと
にシンボルパターン辞書部のシンボルパターンの一つと
比較する。

【００２０】（Ｓ１５３）一致した場合には、そのシン
ボルパターンに対応するシンボルを候補シンボルとす
る。 （Ｓ１５４）例えば、候補ストロークパターンがｄ４と
ｄ５であれば図１７の（Ａ）のシンボルパターンと一致
し、そのシンボルパターンと対応するシンボル「わ」が
候補とされる。ストローク辞書マッチング部から受けと
るストロークパターンの候補が複数の場合には、複数の
候補シンボルが現われる可能性があるため、全てのシン
ボルパターンに対してマッチングを行っていく。シンボ
ルパターン辞書部の全てのシンボルパターンとの比較が
終了した後、そのシンボルパターンに対応するシンボル
を認識結果として出力する。

【００２１】そして、最終的にはシンボルの入力者が正
しいものを選択等する。

【００２２】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の手書きシンボル認識装置では、学習ストロークパタ
ーンが増加した場合には、以下の理由で期待していた候
補シンボルが現われにくくなるどころか認識率がかえっ
て低下する恐れがある。すなわち、例えば、図１７の
（Ｃ）に示されるような「わ」のシンボルパターンは、
シンボルの学習によって新たに追加して登録されたもの
であり、ストロークパターンｄ９は、もともとのストロ
ーク辞書部にはなかったものである。ところで、学習を
しない手書きシンボル認識装置であれば、ストローク辞
書マッチング部はｄ１からｄ７の中からストロークパタ
ーンの中から選べばよかった。しかるに、学習によりス
トロークパターンがｄｎにまで増えたため、検索量が多
くなりこのため検索時間が増大する。また、類似するス
トロークパターンが同じ辞書内に現われる可能性があ
り、これが正しい検索の阻害要因となる。すなわち、例
えば学習により登録されたストロークパターンｄ９は、
もとからあるストロークパターンｄ５、ｄ７と類似した
ストロークである。このため、１画のシンボルでｄ９に
類似した「ｎ」のシンボルが入力された場合に、学習前
にはストロークパターンｄ７が候補として挙がることで
「ｎ」の候補シンボルが現れていたものが、学習後はｄ
９のストロークパターンの方の類似度が高いため、
「ｎ」が候補シンボルとして現われなくなる。結局、学
習したことによってかえって認識率が下がってしまう。

【００２３】本発明はかかる課題に鑑み、辞書の学習に
よってストロークパターン数が増加した場合でも、スト
ロークパターン間の類似による認識率の低下がおこら
ず、また、ストローク選定のための所要時間が増大しな
い手書きシンボル認識装置を提供することを目的として
なされたものである。

【００２４】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、請求項１の発明においては、入力されたストローク
データをストローク単位毎に、形状特徴が基本的なスト
ロークパターンがあらかじめ登録されている基本ストロ
ーク辞書内のストロークパターンと比較する比較ステッ
プと、比較の結果各入力ストロークデータ毎に最も類似
している基本ストロークパターンを一応のシンボルの認
識に採用するストロークの候補として選出する基本スト
ローク辞書マッチングステップと、入力済のストローク
パターンをストローク単位毎にその形状特徴をもとに学
習して登録することにより学習ストローク辞書を作成す
る学習ストローク辞書作成ステップと、１シンボル単位
毎に該シンボルを構成するストロークについてのデータ
を対応させて登録してあるシンボルパターン辞書に前記
学習ストローク辞書作成ステップにて学習の上登録され
たストロークパターンを反映させることによりシンボル
を学習するシンボルパターン辞書学習ステップと、入力
された１シンボル分のストロークデータと前記基本スト
ローク辞書マッチングステップで候補として選出された
１シンボル分のストロークパターン候補の少なくも一方
をもとにシンボルパターン辞書の中から一応の候補シン
ボルを選定する候補シンボル選定ステップと、該ステッ
プにて一応の候補シンボルとして選定された各シンボル
を対象にこれを構成するストロークに前記学習ストロー
ク辞書に登録されたストロークパターンが含まれている
か否かを判断するシンボルストロークマッチングステッ
プと、前記シンボルストロークマッチングステップの結
果含まれていると判断された場合にはそれに対応する前
記学習ストローク辞書作成ステップで作成された学習ス
トローク辞書のストロークパターンと入力ストロークデ
ータを比較して両ストロークの類似度を調べる学習スト
ローク辞書マッチングステップと、該シンボルの残りの
ストロークに対応するシンボルパターン辞書の最初から
登録してあるシンボルパターンと入力ストロークデータ
とを比較して両ストロークの一致度を調べるシンボルパ
ターン辞書マッチングステップと、前記学習ストローク
辞書マッチングステップと前記シンボルパターン辞書マ
ッチングステップからのマッチング結果を合わせて、選
定された候補シンボルについての前記シンボルパターン
辞書の１シンボル分のストロークパターンに関するデー
タと比較し、その一致度合の最も高いものを認識候補シ
ンボルとして決定する認識候補シンボル決定ステップと
を有していることを特徴としている。

【００２５】請求項２の発明においては、形状特徴が基
本的なストロークがストローク単位毎にストロークパタ
ーンとしてあらかじめ登録されている基本ストローク辞
書部と、入力されたストロークデータを前記基本ストロ
ーク辞書部の各ストロークパターンと比較し最も類似し
ているストロークパターンを一応のシンボルの認識に採
用するストロークの候補として選出する基本ストローク
辞書マッチング部と、学習による入力済のストロークパ
ターンについてのデータがストローク単位毎にその形状
特徴をもとに学習ストロークパターンとして登録されて
いる学習ストローク辞書部と、１シンボル単位毎にこれ
を構成するストロークパターンを記述したシンボルパタ
ーン辞書部と、前記シンボルパターン辞書部に前記学習
ストローク辞書部により登録された学習ストロークパタ
ーンを反映させるシンボルパターン辞書学習部と、１シ
ンボル分の入力ストロークデータと前記基本ストローク
辞書マッチング部で候補として選出された１シンボル分
のストロークパターン候補の少なくも一方をもとに前記
シンボルパターン辞書の中から一応の候補シンボルを選
定する候補シンボル選定部と、該候補シンボル選定部に
て一応の候補シンボルとして選定された各シンボルを対
象にこれを構成するストロークに前記学習ストローク辞
書部に登録されたストロークパターンが含まれているか
否かを判断するシンボルストロークマッチング部と、前
記シンボルストロークマッチング部が学習ストローク辞
書部に登録されたストロークが含まれていると判断した
場合にはそれに対応する前記学習ストローク辞書部のス
トロークパターンと入力ストロークデータとを比較して
両ストロークの類似度を調べる学習ストローク辞書マッ
チング部と、該シンボルの残りのストロークに対応する
前記シンボルパターン辞書部の最初から登録してあるシ
ンボルパターンと入力ストロークとの一致度を調べるシ
ンボルパターン辞書マッチング部と、前記学習ストロー
ク辞書マッチング部と前記シンボルパターン辞書マッチ
ング部からのマッチング結果を合わせて、選定された各
候補シンボルについての前記シンボルパターン辞書部の
１シンボル分のストロークパターンに関するデータと比
較し、その一致度合の最も高いものについて、そのシン
ボルパターンに対応するシンボルを認識候補シンボルと
して決定する認識候補シンボル決定部とを備えたことを
ことを特徴としている。

【００２６】請求項３の発明においては、基本ストロー
クパターンがストロークパターン毎にその形状特徴と初
期状態からの登録である旨を示すフラグとが登録されて
いるストローク辞書に学習機能によって学習されたスト
ロークパターンと該ストロークパターンが後から追加登
録された旨を示すフラグを併せて追加登録するストロー
ク辞書学習ステップと、１シンボル単位毎に該シンボル
を構成するストロークについてのデータを対応させて登
録してあるシンボルパターン辞書に前記ストローク辞書
学習ステップにて学習の上登録されたストロークパター
ンを反映させることによりシンボルを学習するシンボル
パターン辞書学習ステップと、入力されたストロークデ
ータをストローク辞書部の各基本ストロークパターンと
比較して各入力ストロークデータ毎に最も類似している
基本ストロークパターンを一応のシンボルの認識に採用
するストロークの候補として選出する基本ストローク辞
書マッチングステップと、１シンボル分の入力されたス
トロークデータと前記基本ストローク辞書マッチングス
テップで候補として選出された１シンボル分のストロー
クパターン候補の少なくも一方をもとにシンボルパター
ン辞書の中から一応の候補シンボルを選定する候補シン
ボル選定ステップと、該ステップにて一応の候補シンボ
ルとして選定された各シンボル毎にこれを構成するスト
ロークパターンに学習ストロークパターンが含まれてい
るか否かを判断するシンボルストロークマッチングステ
ップと、前記シンボルストロークマッチングステップの
結果含まれていると判断された場合にはそれに対応する
前記ストローク辞書の学習ストロークパターンと入力ス
トロークデータとを比較して両ストロークの類似度を調
べる学習ストローク辞書マッチングステップと、該シン
ボルの残りのストロークパターンに対応するシンボルパ
ターン辞書の最初から登録してあるシンボルパターンと
入力ストロークデータとを比較して両ストロークの一致
度を調べるシンボルパターン辞書マッチングステップ
と、前記学習ストローク辞書マッチングステップと前記
シンボルパターン辞書マッチングステップからのマッチ
ング結果を合わせて、選定された候補シンボルについて
の前記シンボルパターン辞書の１シンボル分のストロー
クパターンに関するデータと比較し、その一致度合の最
も高いものについて、そのシンボルパターンに対応する
シンボルを認識候補シンボルとして決定する認識候補シ
ンボル決定ステップを有していることを特徴としてい
る。

【００２７】請求項４の発明においては、基本ストロー
クパターンがストローク毎にその形状特徴と初期から登
録されている旨を示すフラグと共に登録され、かつ学習
によって学習ストロークパターンを後から追加記録され
た旨を示すフラグと共に登録可能なストローク辞書部
と、入力されたストロークデータを前記ストローク辞書
部の各基本ストロークパターンと比較しその中で各入力
ストロークデータ毎に最も類似している基本ストローク
パターンを一応のシンボルの認識に採用するストローク
の候補として選出する基本ストローク辞書マッチング部
と、１シンボル単位毎にそのシンボルを構成するストロ
ークパターンについてのデータを記述したシンボルパタ
ーン辞書部と、前記シンボルパターン辞書部に学習によ
り前記ストローク辞書に登録されたストロークパターン
を反映させるシンボルパターン辞書学習部と、１シンボ
ル分の入力されたストロークデータと前記基本ストロー
ク辞書マッチング部で候補として選出された１シンボル
分のストロークパターン候補の少なくも一方をもとにシ
ンボルパターン辞書部の中から一応の候補シンボルを選
定する候補シンボル選定部と、該候補シンボル選定部に
て一応の候補シンボルとして選定された各シンボルを対
象にこれを構成するストロークパターンに学習ストロー
クパターンが含まれているか否かを判断するシンボルス
トロークマッチング部と、前記シンボルストロークマッ
チング部が含まれていると判断した場合にはそれに対応
する前記ストローク辞書部の学習ストロークパターンと
入力ストロークデータとを比較して両ストロークの類似
度を調べる学習ストローク辞書マッチング部と、該シン
ボルの残りのストロークに対応する前記シンボルパター
ン辞書部の最初から登録してあるシンボルと入力ストロ
ークデータとを比較して両ストロークの一致度を調べる
シンボルパターン辞書マッチング部と、前記学習ストロ
ーク辞書マッチング部と前記シンボルパターン辞書マッ
チング部からのマッチング結果を合わせて、選定された
各候補シンボルに対する前記シンボルパターン辞書部の
１シンボル分のストロークパターンに関するデータと比
較し、その一致度合の最も高いものについて、そのシン
ボルパターンに対応するシンボルを認識候補シンボルと
して決定する認識候補シンボル決定部とを備えたことを
ことを特徴としている。

【００２８】請求項５の発明においては、前記基本スト
ローク辞書マッチングステップは、各入力ストロークデ
ータについて基本ストロークパターンか否か、基本スト
ロークパターンに類似するものがあるか否かを判断し、
前記学習ストローク辞書マッチングステップは入力スト
ロークデータのうち前記基本ストローク辞書マッチング
ステップで基本ストロークパターンと判断されたものは
類似度の調査の対象外とし、前記シンボルパターン辞書
マッチングステップは入力ストロークデータのうち前記
基本ストローク辞書マッチングステップで基本ストロー
クパターンに類似するストロークがないと判断されたも
のは一致度の調査の対象外とすることを特徴としてい
る。

【００２９】請求項６の発明においては、前記基本スト
ローク辞書マッチング部は、各入力ストロークデータに
ついて基本ストロークパターンか否か、基本ストローク
パターンに類似するものがあるか否かを判断し、前記学
習ストローク辞書マッチング部は入力ストロークデータ
のうち前記基本ストローク辞書マッチング部が基本スト
ロークパターンと判断したものは類似度の調査の対象外
とし、前記シンボルパターン辞書マッチング部は入力ス
トロークデータのうち前記基本ストロークパターンに類
似するストロークがないと判断したものは一致度の調査
の対象外とすることを特徴としている。

【００３０】請求項７の発明においては、前記候補シン
ボル選定ステップの候補シンボルの選定は手書き入力者
による各種の指示若しくは学習能力を有する手書き入力
装置が装備するシンボルパターン辞書等の各構成部、構
成手段の内容に起因する制限のもとでなされ、前記認識
候補決定ステップは前記ステップにおける指示若しくは
制限にて定まる範囲内でのシンボルパターン辞書内のシ
ンボルについて一致度合を調べた上決定するものである
ことを特徴としている。

【００３１】請求項８の発明においては、前記候補シン
ボル選定部は、候補シンボルの選定を手書き入力者によ
る各種の指示若しくは学習能力を有する手書き入力装置
が装備するシンボルパターン辞書等の各構成部、構成手
段の内容に起因する制限のもとで行い、前記認識候補決
定部は前記指示若しくは制限にて定まる範囲内でのシン
ボルパターン辞書内のシンボルについて一致度合を調べ
た上決定するものであることを特徴としている。

【００３２】

【作用】上記構成により請求項１の発明においては、比
較ステップでは入力された入力ストロークデータをスト
ローク単位毎に、形状特徴が基本的なストロークパター
ンがあらかじめ登録されている基本ストローク辞書内の
ストロークパターンと比較する。基本ストローク辞書マ
ッチングステップでは、各入力ストロークデータ毎に前
記比較ステップの結果最も類似しているストロークパタ
ーンをシンボルの認識に採用するストロークの候補とし
て選出する。学習ストローク辞書作成ステップでは、認
識の対象としているシンボルの入力時には入力済のスト
ロークパターンをストローク単位毎にその形状特徴をも
とにして学習して登録することにより学習ストローク辞
書を作成している。シンボルパターン辞書学習ステップ
では、１シンボル単位毎に該シンボルを構成するストロ
ークについてのデータを対応させて登録してあるシンボ
ルパターン辞書に学習ストローク辞書作成ステップにて
学習の上登録されたストロークパターンを反映させるこ
とによりシンボルを学習する。候補シンボル選定ステッ
プでは、入力された１シンボル分のストロークデータ
と、基本ストローク辞書マッチングステップで候補とし
て選出された１シンボル分のストロークパターン候補の
少なくも一方をもとにシンボルパターン辞書の中から一
応の候補シンボルを選定する。シンボルストロークマッ
チングステップでは、一応の候補シンボルとして選定さ
れた各シンボルを対象にこれを構成するストロークパタ
ーンに前記学習ストローク辞書に登録されたストローク
パターンが含まれているか否かを判断する。学習ストロ
ーク辞書マッチングステップでは、シンボルストローク
マッチングステップの結果含まれていると判断された場
合にはそれに対応する学習ストローク辞書のストローク
パターンと入力ストロークデータとを比較して両ストロ
ークの類似度を調べる。シンボルパターン辞書マッチン
グステップでは、該シンボルの残りのストロークに対応
するシンボルパターン辞書の最初から登録してあるスト
ロークと入力ストロークデータとを比較して両ストロー
クの一致度を調べる。認識候補シンボル決定ステップで
は、学習ストローク辞書マッチングステップとシンボル
パターン辞書マッチングステップからのマッチング結果
を合わせて、選定された各候補シンボルに対するシンボ
ルパターン辞書の１シンボル分のストロークパターンに
関するデータ（パターンそのものを含む）と比較し、そ
の一致度合の最も高いものについて、そのシンボルパタ
ーンに対応するシンボルを手書き入力者が入力を意図し
ていたと最終的に推定した上、これをその認識候補シン
ボルとして決定する。

【００３３】請求項２の発明においては、基本ストロー
ク辞書部にはストローク単位毎に形状特徴が基本的なス
トロークがストロークパターンとしてあらかじめ登録さ
れている。基本ストローク辞書マッチング部が、入力さ
れたストロークデータを、基本ストローク辞書部の各ス
トロークパターンと比較し、最も類似しているストロー
クパターンを一応のシンボルの認識に採用するストロー
クの候補として選出する。学習ストローク辞書部には、
認識の対象となるシンボルの入力時には入力済のストロ
ークパターンがストローク単位毎にその形状特徴をもと
に学習ストロークパターンとして学習により登録されて
いる。シンボルパターン辞書部には、１シンボル単位毎
にこれを構成するストロークパターンについてのデータ
が記述してある。シンボルパターン辞書学習部がシンボ
ルパターン辞書部に学習ストローク辞書部により登録さ
れた学習ストロークパターンを反映させ、結果的にシン
ボルを追加登録させる。候補シンボル選定部が、１シン
ボル分の入力ストロークデータと、基本ストローク辞書
マッチング部で候補として選出された１シンボル分のス
トロークパターン候補の少なくも一方をもとにシンボル
パターン辞書部の中から一応の候補シンボルを選定する
（勿論、ない場合もありえる。）。シンボルストローク
マッチング部が、一応の候補シンボルとして選定された
各シンボルを対象に、これを構成するストロークに学習
ストローク辞書部に登録されたストロークパターンが含
まれているか否かを判断する。学習ストローク辞書マッ
チング部が、シンボルストローク判断部が学習ストロー
ク辞書部に登録されたストロークが含まれていると判断
した場合には、それに対応する学習ストローク辞書部の
ストロークパターンと入力ストロークデータとを比較し
て両ストロークの類似度を調べる。シンボルパターン辞
書マッチング部が、該シンボルの残りのストロークに対
応する前記シンボルパターン辞書部の最初から登録して
あるストロークパターンと入力ストロークデータとの一
致度を調べる。認識候補シンボル決定部が、学習ストロ
ーク辞書マッチング部と前記シンボルパターン辞書マッ
チング部からのマッチング結果を合わせて、選定された
各候補シンボルに対する前記シンボルパターン辞書部の
１シンボル分のストロークパターンに関するデータとの
比較を行ない、その一致度合の最も高いものについて、
そのシンボルパターンに対応するシンボルを認識候補シ
ンボルとして決定する。

【００３４】請求項３の発明においては、ストローク辞
書学習ステップにて基本ストロークパターンがストロー
ク毎にその形状特徴と初期状態からの登録である旨を示
すフラグとがあらかじめ登録されているストローク辞書
に学習機能によって学習されたストロークパターンと該
ストロークパターンが後から追加登録された旨を示すフ
ラグを併せて追加登録する。シンボルパターン辞書学習
ステップにて、１シンボル単位毎に該シンボルを構成す
るストロークを対応させて登録してあるシンボルパター
ン辞書にストローク辞書学習ステップにて学習の上登録
されたストロークパターンを反映させることによりシン
ボルを学習する。基本ストローク辞書マッチングステッ
プでは、入力されたストロークデータをストローク辞書
の各基本ストロークパターンと比較して最も類似してい
る基本ストロークパターンを一応のシンボルの認識に採
用するストロークの候補として選出する。候補シンボル
選定部では、１シンボル分の入力ストロークデータと基
本ストローク辞書マッチングステップで候補として選出
された１シンボル分のストロークパターン候補の少なく
も一方をもとにシンボルパターン辞書の中から一応の候
補シンボルを選定する。シンボルストロークマッチング
ステップでは、一応の候補シンボルとして選定された各
シンボルを対象にこれを構成するストロークパターンに
学習ストロークパターンが含まれているか否かをフラグ
をもとに判断する。学習ストローク辞書マッチングステ
ップでは、シンボルストローク判断ステップの結果含ま
れていると判断された場合にはそれに対応する学習スト
ローク辞書のストロークパターンと入力ストロークデー
タとを比較して両ストロークの類似度を調べる。シンボ
ルパターン辞書マッチングステップでは、該シンボルの
残りのストロークパターンに対応するシンボルパターン
辞書の最初から登録されているストロークと入力ストロ
ークデータとの一致度を調べる。認識候補シンボル決定
ステップでは、学習ストローク辞書マッチングステップ
とシンボルパターン辞書マッチングステップからのマッ
チング結果を合わせて、選定された各候補シンボルに対
するシンボルパターン辞書の１シンボル分のストローク
パターンに関するデータと比較し、その一致度合の最も
高いものについて、そのシンボルパターンに対応するシ
ンボルを認識候補シンボルとして決定する。

【００３５】請求項４の発明においては、ストローク辞
書部には基本ストロークパターンがストローク毎にその
形状特徴と初期から登録されている旨を示すフラグと共
に登録されかつ学習によって学習ストロークパターンを
後から追加登録された旨を示すフラグと共に記憶可能と
され、またこの結果登録されている。基本ストローク辞
書マッチング部が、入力されたストロークデータを、ス
トローク辞書部の各基本ストロークパターンと比較し、
その中で各入力ストロークデータ毎に最も類似している
基本ストロークパターンを一応のシンボルの認識に採用
するストロークの候補として選出する。シンボルパター
ン辞書部には、１シンボル単位毎にそのシンボルを構成
するストロークパターンについてのデータが記述してあ
る。シンボルパターン辞書学習部は、シンボルパターン
辞書部に学習によりストローク辞書に登録されたストロ
ークパターンを反映させる。候補シンボル選定部が、１
シンボル分の入力ストロークデータと前記基本ストロー
ク辞書マッチング部で候補として選出された１シンボル
分のストロークパターン候補の少なくも一方をもとにシ
ンボルパターン辞書部の中から一応の候補シンボルを選
定する。シンボルストロークマッチング部が、一応の候
補シンボルとして選定された各シンボルを対象にこれを
構成するストロークパターンに学習ストロークパターン
が含まれているか否かを判断する。学習ストローク辞書
マッチング部が、シンボルストロークマッチング部によ
り含まれていると判断された場合には、それに対応する
学習ストローク辞書部のストロークパターンと入力スト
ロークデータとを比較して両ストロークの類似度を調べ
る。シンボルパターン辞書マッチング部が、該シンボル
の残りのストロークパターンに対応するシンボルパター
ン辞書部の最初から登録してあるストロークパターンと
入力ストロークデータとの一致度を調べる。認識候補シ
ンボル決定部が、学習ストローク辞書マッチング部と前
記シンボルパターン辞書マッチング部からのマッチング
結果を合わせて、選定された各候補シンボルに対するシ
ンボルパターン辞書部の１シンボル分のストロークパタ
ーンに関するデータと比較し、その一致度合の最も高い
ものについて、そのシンボルパターンに対応するシンボ
ルを認識候補シンボルとして決定する。

【００３６】請求項５の発明においては、基本ストロー
ク辞書マッチングステップでは、各入力ストロークデー
タについて基本ストロークパターンか否か、基本ストロ
ークパターンに類似するものがあるか否かを判断する。
学習ストローク辞書マッチングステップでは、入力スト
ロークデータのうち基本ストローク辞書マッチングステ
ップで基本ストロークパターンと判断されたものは類似
度の調査の対象外とする。シンボルパターン辞書マッチ
ングステップでは、入力ストロークデータのうち基本ス
トローク辞書マッチングステップで基本ストロークパタ
ーンに類似するストロークがないと判断したものは一致
度の調査の対象外とする。

【００３７】請求項６の発明において、基本ストローク
辞書マッチング部が各入力ストロークデータについて基
本ストロークパターンか否か、基本ストロークパターン
に類似するものがあるか否かを判断する。学習ストロー
ク辞書マッチング部が、入力ストロークデータのうち基
本ストローク辞書マンチング部が基本ストロークパター
ンと判断したものは、類似度の調査の対象外とする。シ
ンボルパターン辞書マンチング部が入力ストロークデー
タのうち基本ストローク辞書マンチング部が基本ストロ
ークパターンに類似するストロークがないと判断したも
のは一致度の調査の対象外とする。

【００３８】請求項７の発明においては、候補シンボル
選定ステップの候補シンボルの選定は、手書き入力者に
よる各種の指示若しくは学習能力を有する手書き入力装
置が装備するシンボルパターン辞書等の各構成部、構成
手段の内容に起因する制限のもとでなされる（従って、
この選定ステップを全く欠く場合もある。）。認識候補
決定ステップは、前記ステップにおける指示若しくは制
限にて定まる範囲内でのシンボルパターン辞書内のシン
ボルについて一致度合を調べた上決定するものである。

【００３９】請求項８の発明においては、候補シンボル
選定部の候補シンボルの選定は、手書き入力者による各
種の指示若しくは学習能力を有する手書き入力装置が装
備するシンボルパターン辞書等の各構成部、構成手段の
内容に起因する制限のもとでなされる（従って、この候
補シンボル選定部を欠く場合もある。）。認識候補決定
部は、上記指示若しくは制限にて定まる範囲内でのシン
ボルパターン辞書内のシンボルついて一致度合を調べた
上決定する。

【００４０】

【実施例】以下、本発明に係る手書きシンボル認識装置
を実施例に基づいて説明する。 （第１実施例）図１は本発明に係る手書きシンボル認識
装置の一実施例の構成図である。本図において、１０１
はストロークデータ入力部であり、１０２は基本ストロ
ーク辞書マッチング部であり、１０３は基本ストローク
辞書部であり、１０４は認識候補シンボル決定部であ
り、１０５はシンボルパターン辞書部であり、１０６は
学習ストローク辞書マッチング部であり、１０７は学習
ストローク辞書部であり、１０８はシンボルパターン辞
書マッチング部である。以上の他、入力されたシンボル
を表示していく表示部同じく記憶していく記憶部やフロ
ッピーディスク収納部、正しい認識がなされた場合にこ
の旨の通知をなすと共に入力されたシンボルを所定位置
に表示の上記憶等させる確定操作部、誤った認識がなさ
れた場合にシンボルパターン辞書マッチング部１０８や
手書き入力者にその旨を通知すると共に手書き入力者に
よる正しい（入力を意図する）シンボルの入力の受け入
れやこの上で各部への通知やこの通知をもとにストロー
クやシンボルの学習を可能ならしめる各種操作部等が装
備されているのは勿論である。しかしながら、これらや
その原理等は、手書きシンボル認識装置のみならずキー
ボード式のワードプロセッサー等極く日常的な機器にま
で採用されているいわば周知の技術である。このため、
これらについての図示、説明等は省略する。

【００４１】次に、上記各部の動作の説明に先立ち、図
について必要な説明をする。図２は本実施例のストロー
ク辞書マッチング部の動作流れ図であり、図３は同じく
認識候補シンボル決定部の動作流れ図である。次に、図
４は本実施例のストローク辞書部に登録等されているス
トロークのパターンを例示したものであり、図４（ａ）
は基本ストローク辞書部の内容を、（ｂ）は学習ストロ
ーク辞書部の内容を示す。また、ａ１からａｎは基本ス
トロークパターンであり、ｂ１からｂｎは学習ストロー
クパターンである。図５は、本実施例のシンボルパター
ン辞書部の各シンボルパターンの内容を示したものであ
る。本図において、（Ａ）は基本ストロークパターンの
みの組合せで記述される「わ」のシンボルであり、
（Ｂ）は基本ストロークパターンのみで記述される
「ｎ」のシンボルであり、（Ｃ）は基本ストロークパタ
ーンと学習ストロークパターンの組合せで記述される
「わ」のシンボルを示している。なお、このためシンボ
ルパターン学習部はシンボルをも学習の上追加登録され
ることとなっている。また、図６は図１に示す手書きシ
ンボル認識装置への入力ストロークデータの例とその認
識処理の結果を順に示した表である。

【００４２】以下、本実施例のオンライン手書きシンボ
ル認識装置について、図１から図４を用いてその動作を
説明する。まず、ストロークデータ入力部１０１でペン
等の入力手段を用いて入力者からストロークデータが入
力される。ストロークデータ入力部１０１で入力された
全てのストロークデータは、基本ストローク辞書マッチ
ング部１０２と認識候補シンボル決定部１０４に渡され
る。基本ストローク辞書マッチング部１０２に渡された
ストロークデータは、基本ストローク辞書マッチング部
１０２が基本ストローク辞書部１０３を参照して、各入
力ストロークデータ毎に辞書中のいずれのストロークパ
ターンと一致するかを調べる。

【００４３】実際の基本ストローク辞書部１０３には、
各ストロークパターン毎に図４の（ａ）に示したような
特徴が記述されており、またこの辞書には崩し字などの
学習を行ったことによる学習ストロークパターンが追加
記録されることはない。以下、基本ストローク辞書マッ
チング部の動作を図２を用いて説明する。 （Ｓ２１）ストロークデータ入力部から１ストローク分
のストロークデータを受けとる。

【００４４】（Ｓ２２）そのストロークデータの特徴を
抽出する。 （Ｓ２３）抽出された特徴と、基本ストローク辞書部の
１つのストロークパターンの特徴との比較を行う。 （Ｓ２４）類似度と閾値との比較を行う。 （Ｓ２５）特徴の一致度合、すなわちストロークパター
ンとの類似度がある特定の閾値より高い場合（ステップ
Ｓ２４でＹｅｓ）、入力ストロークデータがそのストロ
ークパターンと類似しているとみなし、そのストローク
パターンを候補ストロークパターンとする。なお、ここ
での類似度の計算方法および閾値の値については後に説
明する。

【００４５】（Ｓ２６）同様に辞書中の他のストローク
パターンについても特徴の比較を行い候補を選出してい
く。 （Ｓ２７）基本ストローク辞書部の全てのストロークパ
ターンとの比較が終了した後、その中で最も類似度の高
いものを最終的な候補ストロークパターンとして認識候
補シンボル決定部に渡す。なお、本ステップで入力され
たストロークデータのうち明白に基本ストロークパター
ンと認識されたもの及び明らかに基本ストロークパター
ンでないと認識されたものは、各々最終的なシンボルの
認識にも利用されるのは勿論である。そして、これは後
述の第２実施例でも同様である。認識候補シンボル決定
部は、ストロークデータ入力部からの入力ストロークデ
ータと、基本ストローク辞書マッチング部からの候補ス
トロークパターンをもとに、シンボルパターン辞書部を
参照して図３に示すような動作を行う。以下その動作を
順に説明する。

【００４６】（Ｓ３１）最初に、ストロークデータ入力
部から入力ストロークデータを、基本ストローク辞書マ
ッチング部から候補ストロークパターンをそれぞれ受け
とる。 （Ｓ３２）受け取ったストロークデータ及びストローク
パターンをもとに、シンボルパターン辞書部のシンボル
の内から一応の候補シンボルを決定する。なお、この手
順は後に説明する。

【００４７】（Ｓ３３）続いて一応の候補の各シンボル
パターンに対するマッチングを以下の順に行っていく。
まず、シンボルパターンに学習ストロークパターンが含
まれるか否かを調べる。 （Ｓ３４）含まれる場合には、シンボルパターン中でそ
れらの学習ストロークパターンの画に対応する画の入力
ストロークデータを学習ストローク辞書マッチング部に
渡して、入力ストロークデータとその学習ストロークパ
ターンとの類似度を調べさせる。

【００４８】（Ｓ３５）学習ストローク辞書マッチング
部は、学習ストローク辞書部を参照して、受けとった各
ストロークデータに対して指定の学習ストロークパター
ンとの類似度を求める。類似度の計算方法については基
本ストローク辞書マッチング部と同様に特徴の比較を行
い、その結果を類似度の値で返す。次にシンボルパター
ンに基本ストロークパターンが含まれるか否かを調べ
る。

【００４９】（Ｓ３６）含まれる場合は、シンボルパタ
ーン中のそれらの基本ストロークパターンの画に対応す
る画の候補ストロークパターンをシンボルパターン辞書
マッチング部に渡して、候補ストロークパターンとその
基本ストロークパターンとがどれだけ一致しているかを
調べさせる。 （Ｓ３７）シンボルパターン辞書マッチング部は、シン
ボルパターン辞書部を参照して、受けとった各ストロー
クパターンと、シンボルパターン中の同じ画に対応する
ストロークパターンが一致しているか否かを調べ、一致
した数を返す。認識候補シンボル決定部は、学習ストロ
ーク辞書マッチング部からのマッチング結果の類似度
と、シンボルパターン辞書マッチング部からのマッチン
グ結果の一致数とを用いて、シンボルパターンとしての
マッチング度を計算する。なお、マッチング度の計算方
法についても後に説明する。

【００５０】（Ｓ３８）もしマッチング度が閾値より高
ければ、そのシンボルパターンの示すシンボルを候補シ
ンボルとする。この閾値についても後に説明する。 （Ｓ３９）認識候補シンボル決定部は、上述の（Ｓ３
２）から（Ｓ３７）までの処理を、全てのシンボルパタ
ーンに対して行い、候補シンボルを決定していく。

【００５１】（Ｓ４０）最後に、候補シンボルをマッチ
ング度の高い順に並べ、それらを順に認識結果の候補と
して出力する。 次に、学習ストロークパターンの類似度について説明す
る。本実施例ではこれは、例えば以下の方法による。縦
向きのストロークの入力位置は横向きのストロークより
も誤差の許容差を大きくする。また、屈曲部の多いスト
ロークについても誤差の許容差を大きくする。

【００５２】７５°〜１１５°の範囲内での屈曲の有無
の相違は、ストロークそのものの類似度に１００％の影
響を与える。この一方で、縦向きのストロークの最下部
の角度変化が１３０°を超え、変化後のストローク長さ
が相対的に小さい場合には、入力されたストローク数が
４以上の場合には無視される。これは「木」等の漢字に
おけるハネの有無（この場合には、両方とも正しい）を
考慮したものである。縦及び横向きのストロークの長さ
の相違は非線形的な関数により類似度に影響を与える。
一方、曲線等多少複雑なストロークは縦及び横のストロ
ークに比較した場合に入力位置の変化が累似度に及ぼす
影響は小さくする。

【００５３】なお、筆順の相違は、ストロークのみでは
判別しえない場合のみ考慮される。（これも「上」等に
おける２種の正しい筆順の存在等を考慮したものであ
る。）等である。シンボルパターンとしてのマッチング
度であるが、シンボルパターン内の学習ストロークパタ
ーンの類似度を全て掛け合わせることで学習ストローク
パターンのみのマッチング度を求め、その値に（基本ス
トロークパターン一致数／基本ストロークパターン数）
の値を掛けることでシンボルパターン全体としてのマッ
チング度を求めることとしている。この場合、マッチン
グ度の値は０から１の間になり、その入力ストロークデ
ータが辞書のシンボルパターンと完全に一致したときに
１、全てが一致しないときに０となり、１に近いほどマ
ッチング度が高く、０に近いほどマッチング度は低くな
る。

【００５４】次に、閾値であるが、辞書のシンボルパタ
ーンと８０％が一致したときに、そのシンボルパターン
を候補シンボルとしたい場合には閾値を０．８とし、そ
れ以上のマッチング度か否かを調べることで決定する。
認識候補シンボル決定部におけるストローク辞書マッチ
ング部から受け取ったストローク及び入力部から受け取
ったストロークデータをもとに行う一応の候補シンボル
の選定は、入力されたストロークデータの数、基本スト
ロークによりシンボルパターン辞書部のシンボルに対し
て大まかにふるいをかけることによりなされる。具体的
には、 入力されたストロークデータ数が５以上ならば一応漢
字とする。

【００５５】漢字ならばその識別に大きな役割を果た
す上個人差が少ない縦線と横線に相応する基本ストロー
クを重視する。 曲線ストロークのみならば一応漢字は除外する。 曲線ストロークと縦線若しくは横線かつストローク数
が２以下ならば一応仮名及びアルファベットとする。

【００５６】等である。なおこの場合、たとえ漢字の数
は数万あるといっても、これを構成するストロークの種
類は限定されている上に平仮名文字や筆記体のアルファ
ベットに比較した場合にはハネの有無やしんにょう等例
外は多少あるもののストロークはほぼ直線、しかもその
傾斜角や長さは限定されている上に、「０」等のストロ
ークは存在しない。また、基本ストロークのみを一応の
シンボルの認識の候補とするため、ストロークの個数に
よる限定とあわせて誰が手書きをなしてもふるいが精度
よくなる。

【００５７】なおまた、平仮名や手書きのアルファベッ
トにおいては、文字の個数そのものが少ないため、学習
によるストロークパターンが含まれる割合が大きいとい
っても、これは一応のシンボルの認識候補の選定に障害
とはならない。このため、本実施例では候補シンボルの
選定はゆるやかなものとしている。更に、一応のふるい
にかけるのであるから例えば入力されたストロークの数
や種類についても多少の冗長度を持たせているのは勿論
である。これは、例えば構成するストローク数そのもの
はそんなに多くなくても、手書き入力者の正しい筆順に
対する知識の欠如等のため「凹」や「凸」等の漢字は手
書きで入力されるストロークデータが多様であることを
考慮したことによる。勿論、シンボルパターン辞書にお
ける各シンボルとこれを構成するストロークの対応表も
同様である。

【００５８】なお、最終的なシンボルの認識に採用され
る認識技術は、従来の技術欄に説明したものの他以下の
ものが採用されている。ストロークの数や内容、「上」
と「土」との区別等場合によっては入力順序や他のスト
ロークデータとの位置関係等も判断に供する。その他、
具体的には、１つのシンボルを構成するストロークの個
数が５以上であれば一応漢字と判断し、その個数が８個
ならばストロークの構成数が８個の漢字を検索する。更
にこの場合長いストローク、特に縦方向のストロークが
検索キーとして優先される等である。これは、アルファ
ベット、かな、漢字を構成するストロークの個数や性質
及び個人差による位置の変化が少ないことを考慮したも
のである。ただし、これらの手法はあくまでも本実施例
が採用しているものの例であり、その他の手段を併用し
てもよいし、いくつかの手法は採用しなくてもよいのは
勿論である。

【００５９】次に、図４から図６に示す具体的なデータ
を用いて本実施例における作用を説明する。なおこの
際、本発明の要部はシンボルの認識に学習したストロー
クパターンとあらかじめ登録してある基本ストロークパ
ターンとを有効に活用することにもあり、その際類似
度、同一性の判別等に閾値を採用することは重要な手段
であるため、これらのことが理解し易いよう簡単なシン
ボルを例にとる。

【００６０】はじめに、ストロークデータ入力部に図６
の（１）の入力ストロークデータ欄に示す２画のストロ
ークデータが入力された場合について説明する。基本ス
トローク辞書マッチング部は、それぞれの入力ストロー
クデータに対して、図４の（ａ）に示す基本ストローク
辞書部を参照し、全ての基本ストロークパターン、すな
わちａ１からａｎのストロークパターンとのマッチング
を行う。１画目のストロークデータが、基本ストローク
辞書部の各ストロークパターンのうちａ４のストローク
パターンと最も類似度が高いことがわかったとする。基
本ストローク辞書マッチング部は１画目のストロークに
対してａ４のストロークパターンを候補ストロークパタ
ーンとして認識候補シンボル決定部に渡す。同様に２画
目のストロークデータはａ５を候補ストロークパターン
としたとすると、図６の（１）の基本ストローク辞書マ
ッチング結果欄に示すａ４とａ５というマッチング結果
が得られる。続いて認識候補シンボル決定部で、シンボ
ルパターン辞書部の各シンボルパターンとのマッチング
度の計算が行われる。ここで、図５の（Ａ）は、ストロ
ークパターンａ４とストロークパターンａ５で構成され
る２画のシンボルパターンは「わ」というシンボルであ
ることを示しており、同じく（Ｂ）は、ストロークパタ
ーンａ７で構成される１画のシンボルパターンは「ｎ」
というシンボルであることを示しており、同じく（Ｃ）
は、ストロークパターンａ４とストロークパターンｂ３
で構成される２画のシンボルパターンは「わ」というシ
ンボルであることを示している。そして、これらのシン
ボルが一応の候補として選定されたとする。（Ｓ３
２）。そして、この選定は、以降の実施例の説明でも同
様であるとする。まず、（Ａ）のシンボルパターンとの
マッチング度を求める。この場合、（Ａ）のシンボルパ
ターンは、ａ４、ａ５という基本ストロークパターンの
みで構成されるため学習ストローク辞書部でのマッチン
グは無関係となる（Ｓ３３でＮｏの場合に相応する）。
これらの基本ストロークパターンは、シンボルパターン
を構成するストロークであるため（Ｓ３５でＹｅｓ）、
認識候補シンボル決定部はシンボルパターン辞書マッチ
ング部に基本ストローク辞書マッチング部とのマッチン
グ結果であるａ４とａ５の候補ストロークパターンを渡
し、それぞれ（Ａ）のシンボルパターンの１画目、２画
目にマッチングさせる（図３のＳ３６）。シンボルパタ
ーン辞書マッチング部は、受けとった２つの候補ストロ
ークパターンとシンボルパターン辞書部の（Ａ）のシン
ボルパターンとの比較により、２つとも一致しているこ
とを認識候補シンボル決定部に伝える。認識候補シンボ
ル決定部は、（Ａ）のシンボルパターンには学習ストロ
ークパターンがなく、基本ストロークパターンが全て一
致していることから、マッチング度（２／２）＝１とな
り、ここで設定されている閾値０．８より高いため、入
力ストロークデータは（Ａ）のシンボルパターンを候補
シンボルとして認める（Ｓ３７でＹｅｓ）。

【００６１】次に、（Ｂ）のシンボルパターンとのマッ
チング度を求めることとなるが、２画の入力ストローク
データに対して、このシンボルパターンは１画のストロ
ークで構成されるため、両者が一致することはあり得な
い。このため、（Ｂ）のシンボルパターンは候補シンボ
ルとして認めない。次に、（Ｃ）のシンボルパターンと
のマッチング度を求める。（Ｃ）のシンボルパターン
は、ａ４という基本ストロークパターンとｂ３という学
習ストロークパターンで構成されるため、まず、２画目
の入力ストロークデータと学習ストローク辞書部（図４
のｂ）のストロークパターンｂ３とのマッチングを学習
ストローク辞書マッチング部に行わせる（Ｓ３４）。こ
の場合、学習ストローク辞書マッチング部が求めた２画
目のストロークデータとストロークパターンｂ３の類似
度が０．５だったとする。次に、１画目の候補ストロー
クパターンとシンボルパターン辞書部のストロークパタ
ーンａ４とのマッチングをシンボルパターン辞書マッチ
ング部に行わせる（Ｓ３５）。シンボルパターン辞書マ
ッチング部は、受けとった候補ストロークパターンとシ
ンボルパターン辞書部の（Ｃ）のシンボルパターンとの
比較により、それらが一致していることを認識候補シン
ボル決定部に伝える。認識候補シンボル決定部は、
（Ｃ）のシンボルパターンについては、学習ストローク
辞書部のストロークパターンｂ３との類似度が０．５
で、マッチング度０．５＊（１／１）＝０．５（ここに
「＊」はかけ算を表す。）となり、ここで設定されてい
る閾値０．８より低いため、（Ｃ）のシンボルパターン
は候補シンボルとして認めない。この結果、認識候補シ
ンボル決定部は、（Ａ）のシンボルパターンのみが候補
シンボルとして挙がっていることから、図６の（１）の
例では、認識結果として（Ａ）のシンボルパターンたる
「わ」のみを出力する。

【００６２】次に、ストロークデータ入力部に図６の
（２）に示す１画のストロークデータが入力された場合
について説明する。基本ストローク辞書マッチング部
は、入力ストロークデータに対して、図４の（ａ）に示
す基本ストローク辞書部を参照し、全ての基本ストロー
クパターンすなわちａ１からａｎのストロークパターン
とのマッチングを行う。１画目のストロークデータが、
基本ストローク辞書部の各ストロークパターンの特徴か
ら、ａ７のストロークパターンと最も類似度が高いこと
がわかったとする。基本ストローク辞書マッチング部
は、１画目のストロークに対してａ７のストロークパタ
ーンを候補ストロークパターンとして認識候補シンボル
決定部に渡す。続いて認識候補シンボル決定部で、シン
ボルパターン辞書部の各シンボルパターンとのマッチン
グ度合の計算が行われる。まず、（Ａ）のシンボルパタ
ーンとのマッチング度を求めるが、入力ストロークデー
タは１画であるのに対して、（Ａ）のシンボルパターン
は２画であるため、両者が一致することはあり得ない。
このため、（Ａ）のシンボルパターンは候補シンボルと
して認めない。

【００６３】次に、（Ｂ）のシンボルパターンとのマッ
チング度を求める。（Ｂ）のシンボルパターンはａ７と
いう基本ストロークパターンのみで構成されるため学習
ストローク辞書部とのマッチングは行われない（Ｓ３３
でＮｏ）。基本ストロークパターンのみがシンボルパタ
ーンに含まれるため（Ｓ３５でＹｅｓ）、認識候補シン
ボル決定部は、シンボルパターン辞書マッチング部に基
本ストローク辞書マッチングの結果であるａ７の候補ス
トロークパターンを渡し、（Ｂ）のシンボルパターンの
１画目にマッチングさせる（Ｓ３６）。シンボルパター
ン辞書マッチング部は、受けとった１つの候補ストロー
クパターンとシンボルパターン辞書部の（Ｂ）のシンボ
ルパターンとを比較し、その１つが一致していることを
認識候補シンボル決定部に伝える。認識候補シンボル決
定部は、（Ｂ）のシンボルパターンに学習ストロークパ
ターンがないためこれはマッチングの対象とされず、基
本ストロークパターンが全て一致していることから、マ
ッチング度は（１／１）＝１であり、これは本実施例で
設定されている閾値０．８より高いため、入力ストロー
クデータは（Ｂ）のシンボルパターンを候補シンボルと
して認める（Ｓ３７でＹｅｓ）。

【００６４】次に、（Ｃ）のシンボルパターンとのマッ
チング度を求めるが、入力されたストロークデータは１
画であるのに対して、（Ｃ）のシンボルパターンは２画
であるため、両者が一致することはあり得ない。このた
め、（Ｃ）のシンボルパターンは候補シンボルとして認
めない。この結果、認識候補シンボル決定部は、（Ｂ）
のシンボルパターンのみが候補シンボルとして挙がって
いることから、認識結果として（Ｂ）のシンボルパター
ンの示す「ｎ」のシンボルを出力する。

【００６５】次に、ストロークデータ入力部に図６の
（３）に示す２画のストロークデータが入力された場合
について説明する。基本ストローク辞書マッチング部
は、それぞれの入力ストロークデータに対して、図４の
（ａ）に示す基本ストローク辞書部を参照し、全ての基
本ストロークパターンすなわちａ１からａｎのストロー
クパターンとのマッチングを行う。１画目のストローク
データが、基本ストローク辞書部の各ストロークパター
ンの特徴から、ａ４のストロークパターンと最も類似度
が高いことがわかったとすると、基本ストローク辞書マ
ッチング部は１画目のストロークに対してａ４のストロ
ークパターンを候補ストロークパターンとして認識候補
シンボル決定部に渡す。同様に２画目のストロークデー
タはａ７を候補ストロークパターンとしたとすると、図
６の（３）の基本ストローク辞書マッチング結果が得ら
れる。続いて認識候補シンボル決定部で、シンボルパタ
ーン辞書部の各シンボルパターンとのマッチング度合の
計算が行われる。まず、（Ａ）のシンボルパターンとの
マッチング度を求める。（Ａ）のシンボルパターンはａ
４、ａ５という基本ストロークパターンのみで構成され
るため学習ストローク辞書部とのマッチングは行われな
い（Ｓ３３でＮｏ）。これらの基本ストロークパターン
はシンボルパターンに含まれるため（Ｓ３５でＹｅ
ｓ）、認識候補シンボル決定部は、シンボルパターン辞
書マッチング部に基本ストローク辞書マッチング結果で
あるａ４とａ７の候補ストロークパターンを渡し、それ
ぞれ（Ａ）のシンボルパターンの１画目、２画目にマッ
チングさせる（Ｓ３６）。シンボルパターン辞書マッチ
ング部は、受けとった２つの候補ストロークパターンと
シンボルパターン辞書部の（Ａ）のシンボルパターンと
の比較により、１つだけが一致していることを認識候補
シンボル決定部に伝える。認識候補シンボル決定部は、
（Ａ）のシンボルパターンに学習ストロークパターンが
なく、基本ストロークパターンが１つだけ一致している
ことから、マッチング度は（１／２）＝０．５であり、
ここで設定されている閾値０．８より低いため、（Ａ）
のシンボルパターンを入力ストロークデータの候補シン
ボルとして認めない（Ｓ３７でＮｏ）。

【００６６】次に、（Ｂ）のシンボルパターンとのマッ
チング度を求めるが、入力ストロークデータが２画であ
るのに対して、（Ｂ）のシンボルパターンは１画である
ため、両者が一致することはあり得ず、このため、
（Ｂ）のシンボルパターンは候補シンボルとして認めな
い。次に、（Ｃ）のシンボルパターンとのマッチング度
を求める。（Ｃ）のシンボルパターンはａ４という基本
ストロークパターンとｂ３という学習ストロークパター
ンで構成されるため、まず、２画目の入力ストロークデ
ータと学習ストローク辞書部（図４の（ｂ））のストロ
ークパターンｂ３とのマッチングを学習ストローク辞書
マッチング部に行わせる（Ｓ３４）。学習ストローク辞
書マッチング部で、２画目のストロークデータとストロ
ークパターンｂ３の類似度が１、つまりストロークパタ
ーンと完全に一致したとする。次に、１画目の候補スト
ロークパターンとシンボルパターン辞書部のストローク
パターンａ４とのマッチングをシンボルパターン辞書マ
ッチング部に行わせる（Ｓ３６）。シンボルパターン辞
書マッチング部は、受けとった候補ストロークパターン
とシンボルパターン辞書部の（Ｃ）のシンボルパターン
を比較し、それらが一致していることを認識候補シンボ
ル決定部に伝える。認識候補シンボル決定部は、（Ｃ）
のシンボルパターンについては、学習ストローク辞書部
のストロークパターンｂ３との類似度が１で、シンボル
パターン辞書マッチング部のマッチング度が（１／１）
＝１であり、設定されている閾値０．８より高いため、
（Ｃ）のシンボルパターンを入力ストロークデータの候
補シンボルとして認める（Ｓ３７でＹｅｓ）。この結
果、認識候補シンボル決定部は、（Ｃ）のシンボルパタ
ーンのみが候補シンボルとして挙がっていることから、
認識結果として（Ｃ）のシンボルパターンの示す「わ」
のシンボルを出力する。

【００６７】このように、図４の（ｂ）に示す学習され
たストロークパターンｂ３は、図４の（ａ）に示す基本
のストロークパターンａ７と非常に類似しているが、基
本ストローク辞書マッチング部１０２からは、ストロー
クパターンｂ３は参照されない。このため、図６の
（２）の例でもわかるように、学習ストロークパターン
によって類似したストロークパターンｂ３が候補ストロ
ークパターンとして現われて、誤認識を招く恐れが解消
される。また、図６の（３）で示したように、基本スト
ローク辞書マッチング部で学習ストロークパターンｂ３
に類似する基本ストロークパターンａ７を候補としてあ
げてしまった場合にも、学習ストローク辞書マッチング
部における学習ストロークパターンｂ３とのマッチング
結果を優先させるため、学習の効果が損なわれることも
ない。また、学習ストローク辞書マッチング部から、学
習ストローク辞書部の学習ストロークパターンに対する
マッチングは、入力されたストロークの画数に対応する
シンボルパターンに含まれるものとだけ行われるため、
全てのストロークパターンとマッチングすることによっ
て認識時間が増大することはなくなる。 （第２実施例）図７は、本発明に係る手書きシンボル認
識装置の他の実施例の構成図である。本図７において、
７０１はストロークデータ入力部であり、７０２は基本
ストローク辞書マッチング部であり、７０３はストロー
ク辞書部であり、７０４は認識候補シンボル決定部であ
り、７０５はシンボルパターン辞書部であり、７０６は
学習ストローク辞書マッチング部であり、７０７はシン
ボルパターン辞書マッチング部である。また、図８は本
実施例のストローク辞書マッチング部の動作流れ図であ
り、図９は同じく認識候補シンボル決定部の動作流れ図
である。また、図１０は同じくストローク辞書内の各ス
トロークパターンの例を示したものであり、ｃ１からｃ
７は基本ストロークパターンであり、ｃ８からｃｎは学
習ストロークパターンであり、１００１は各ストローク
パターンにおけるストロークパターンの特徴、１００２
は各ストロークパターンにおけるパターン識別フラグで
ある。また、図１１は本実施例のシンボルパターン辞書
の各シンボルパターンの内容を示したものであり、図１
１において（Ａ）は基本ストロークパターンのみの組合
せで記述される「わ」のシンボルであり、（Ｂ）は基本
ストロークパターンのみで記述される「ｎ」のシンボル
であり、（Ｃ）は基本ストロークパターンと学習ストロ
ークパターンの組合せで記述される「わ」のシンボルを
示している。また、図１２は本実施例での入力ストロー
クデータと認識結果の例を示した表である。

【００６８】以上のように構成された本第２実施例につ
いて、図７から図１０を用いてその動作を説明する。ま
ず、ストロークデータ入力部７０１でペン等の入力手段
を用いて入力者からストロークデータが入力される。ス
トロークデータとはペンスイッチがオンになった状態か
らオフになるまでの一連の座標データであり、シンボル
の１画に相当する。ストロークデータ入力部７０１で入
力された全てのストロークデータは、基本ストローク辞
書マッチング部７０２と認識候補シンボル決定部７０４
に渡される。基本ストローク辞書マッチング部７０２に
渡されたストロークデータは、基本ストローク辞書マッ
チング部７０２がストローク辞書部７０３を参照して、
辞書中のどのストロークパターンと一致するか否かを調
べる。なお、この場合の認識に使用する技術は第１実施
例と同じである。

【００６９】図１０は、ストローク辞書部７０３の各ス
トロークパターンの内容を示したものであり、１００１
はストロークパターンの形状、１００２は基本ストロー
クパターンと学習ストロークパターンを識別するための
パターン識別フラグであり、この例ではパターン識別フ
ラグが０のときに、基本ストロークパターン、パターン
識別フラグが１のときに、学習ストロークパターンとな
っている。

【００７０】基本ストローク辞書マッチング部につい
て、図８のフロー図に沿ってその動作を説明する。 （Ｓ８１）ストロークデータ入力部から１ストローク分
のストロークデータを受けとる。 （Ｓ８２）そのストロークデータの特徴を抽出する。

【００７１】（Ｓ８３）そして抽出された特徴と、スト
ローク辞書部の１つのストロークパターンの特徴との比
較を行う。 （Ｓ８４）但し、基本ストローク辞書マッチング部７０
２で行うマッチングは基本ストロークパターンに対して
だけに行うため、パターン識別フラグ１００２を参照
し、その値が０の場合であれば（Ｓ８３でＹｅｓ）、以
下のマッチングを行う。なお、そうでない場合、すなわ
ちパターン識別フラグ１００２の値が１である学習スト
ロークパターンの場合には、マッチングを行わずにスキ
ップする（Ｓ８３でＮｏ）。

【００７２】（Ｓ８５）特徴の一致度合、すなわちスト
ロークパターンとの類似度がある特定の閾値より高いか
否かを判断する。 （Ｓ８６）（Ｓ８５でＹｅｓ）の場合には、入力ストロ
ークデータが、そのストロークパターンと類似している
とみなし、そのストロークパターンを候補ストロークパ
ターンとする。ここでの類似度の計算方法および閾値の
値は、第１実施例のオンライン手書きシンボル認識装置
におけるストローク辞書マッチング部で使われているも
のと同様である。

【００７３】（Ｓ８７）同様に辞書中の他の基本ストロ
ークパターンについても特徴の比較を行い候補を選出し
ていく。 （Ｓ８８）ストローク辞書部の全てのストロークパター
ンとの比較が終了した後、その中で最も類似度の高いも
のを最終的な候補ストロークパターンとして認識候補シ
ンボル決定部に渡す。認識候補シンボル決定部は、スト
ロークデータ入力部からの入力ストロークデータと、基
本ストローク辞書マッチング部からの候補ストロークパ
ターンをもとに、シンボルパターン辞書部を参照してマ
ッチング度の高い順に候補シンボルを決定する。

【００７４】以下、認識候補シンボル決定部の動作につ
いて図９のフロー図に沿って説明する。 （Ｓ９１）ストロークデータ入力部から入力ストローク
データを、基本ストローク辞書マッチング部から候補ス
トロークパターンをそれぞれ受けとる。 （Ｓ９２）第１実施例と同じ手順でシンボルパターン辞
書の複数のシンボルを一応の候補として選定する。

【００７５】（Ｓ９３）各候補シンボルパターンに対す
るマッチングを以下の順に行っていく。すなわち各シン
ボルパターンに学習ストロークパターンが含まれるか否
かを調べる。 （Ｓ９４）含まれる場合には、シンボルパターン中でそ
れらの学習ストロークパターンの画に対応する画の入力
ストロークデータを学習ストローク辞書マッチング部に
渡して、入力ストロークデータとその学習ストロークパ
ターンとの類似度を調べさせる。

【００７６】（Ｓ９５）学習ストローク辞書マッチング
部は、ストローク辞書部を参照して、受けとった各スト
ロークデータに対して指定の学習ストロークパターンと
の類似度を求める。類似度の計算方法については基本ス
トローク辞書マッチング部と同様に特徴の比較を行い、
その結果を類似度の値で返す。次にシンボルパターンに
基本ストロークパターンが含まれるか否かを調べる。

【００７７】（Ｓ９６）含まれる場合には、シンボルパ
ターン中のそれらの基本ストロークパターンの画に対応
する画の候補ストロークパターンをシンボルパターン辞
書マッチング部に渡して、候補ストロークパターンとそ
の基本ストロークパターンとがどれだけ一致しているか
を調べさせる。 （Ｓ９７）シンボルパターン辞書マッチング部は、シン
ボルパターン辞書部を参照して、受けとった各ストロー
クパターンと、シンボルパターン中の同じ画に対応する
ストロークパターンが一致しているか否かを調べ、一致
した数を返す。認識候補シンボル決定部は、学習ストロ
ーク辞書マッチング部からのマッチング結果の類似度
と、シンボルパターン辞書マッチング部からのマッチン
グ結果の一致数とを用いて、シンボルパターンとしての
マッチング度を計算する。なお、マッチング度の計算方
法等は、先の第１実施例と同じである。

【００７８】（Ｓ９８）もしマッチング度が閾値より高
ければ、そのシンボルパターンの示すシンボルを候補シ
ンボルとする。 （Ｓ９９）認識候補シンボル決定部は、（Ｓ９３）から
（Ｓ９８）までの処理を、全てのシンボルパターンに対
して行い、候補シンボルを決定していく。 （Ｓ１００）最後に、候補シンボルをマッチング度の高
い順に並べ、それらを順に認識結果の候補として出力す
る。

【００７９】次に、図１０から図１２に示す具体的なデ
ータ例を用いて本実施例を説明する。はじめに、ストロ
ークデータ入力部に図１２の（１）に示す２画のストロ
ークデータが入力された場合について説明する。基本ス
トローク辞書マッチング部は、それぞれの入力ストロー
クデータに対して、図１０に示すストローク辞書部を参
照し、全ての基本ストロークパターンすなわちｃ１から
ｃ７のストロークパターンとのマッチングを行う。１画
目のストロークデータが、ストローク辞書部の各ストロ
ークパターンの特徴から、ｃ４のストロークパターンと
最も類似度が高いことがわかったとすると、基本ストロ
ーク辞書マッチング部は１画目のストロークに対してｃ
４のストロークパターンを候補ストロークパターンとし
て認識候補シンボル決定部に渡す。同様に２画目のスト
ロークデータはｃ５を候補ストロークパターンとしたと
すると、図１２の（１）の基本ストローク辞書マッチン
グ結果が得られる。続いて認識候補シンボル決定部で、
シンボルパターン辞書部の各シンボルパターンとのマッ
チング度合の計算が行われる。ここで、図１１は既述の
ごとく、（Ａ）はストロークパターンｃ４とストローク
パターンｃ５で構成されるシンボルパターンは「わ」と
いうシンボルであり、（Ｂ）はストロークパターンｃ７
で構成されるシンボルパターンは「ｎ」というシンボル
であり、（Ｃ）はストロークパターンｃ４とストローク
パターンｃ９で構成されるシンボルパターンは「わ」と
いうシンボルであることを示している。

【００８０】まず、（Ａ）のシンボルパターンとのマッ
チング度を求める。（Ａ）のシンボルパターンはｃ４、
ｃ５という基本ストロークパターンのみで構成されるた
め学習ストローク辞書とのマッチングは行われない（Ｓ
９２でＮｏ）。基本ストロークパターンはシンボルパタ
ーンに含まれるため（Ｓ９５でＹｅｓ）、認識候補シン
ボル決定部は、シンボルパターン辞書マッチング部に基
本ストローク辞書マッチング結果であるｃ４とｃ５の候
補ストロークパターンを渡し、それぞれ（Ａ）のシンボ
ルパターンの１画目、２画目にマッチングさせる（Ｓ９
６）。シンボルパターン辞書マッチング部は、受けとっ
た２つの候補ストロークパターンとシンボルパターン辞
書部の（Ａ）のシンボルパターンとの比較により、２つ
とも一致していることを認識候補シンボル決定部に伝え
る。認識候補シンボル決定部は、（Ａ）のシンボルパタ
ーンに学習ストロークパターンがなく、一方基本ストロ
ークパターンは全て一致していることから、マッチング
度（２／２）＝１となり、ここで設定されている閾値
０．８より高いため、（Ａ）のシンボルパターンを入力
ストロークデータの候補シンボルとして認める（Ｓ９７
でＹｅｓ）。

【００８１】次に、（Ｂ）のシンボルパターンとのマッ
チング度を求めるが、入力ストロークデータは２画であ
るのに対して、（Ｂ）のシンボルパターンは１画である
ため、両者が一致することはあり得ない。このため、
（Ｂ）のシンボルパターンは候補シンボルとして認めな
い。次に、（Ｃ）のシンボルパターンとのマッチング度
を求める。（Ｃ）のシンボルパターンはｃ４という基本
ストロークパターンとｃ９という学習ストロークパター
ンで構成されるため、まず、２画目の入力ストロークデ
ータとストローク辞書部のストロークパターンｃ９との
マッチングを学習ストローク辞書マッチング部に行わせ
る（Ｓ９４）。学習ストローク辞書マッチング部が求め
た２画目のストロークデータとストロークパターンｃ９
の類似度が０．５だったとする。次に、１画目の候補ス
トロークパターンとシンボルパターン辞書部のストロー
クパターンｃ４とのマッチングをシンボルパターン辞書
マッチング部に行わせる（Ｓ９６）。シンボルパターン
辞書マッチング部は、受けとった候補ストロークパター
ンとシンボルパターン辞書部の（Ｃ）のシンボルパター
ンとの比較により、それらが一致していることを認識候
補シンボル決定部に伝える。認識候補シンボル決定部
は、（Ｃ）のシンボルパターンについては、ストローク
辞書部のストロークパターンｃ９との類似度が０．５で
あり、マッチング度０．５＊（１／１）＝０．５とな
り、ここで設定されている閾値０．８より低いため、
（Ｃ）のシンボルパターンは候補シンボルとして認めな
い。この結果、認識候補シンボル決定部は、（Ａ）のシ
ンボルパターンのみが候補シンボルとして挙がっている
ことから、図１２の（１）に示す入力ストロークデータ
に示された２つのストロークの場合は、認識結果として
図１１の（Ａ）のシンボルパターンの示す「わ」をシン
ボルとして出力する。

【００８２】次に、同じくストロークデータ入力部に図
１２の（２）の入力ストロークデータ欄に示す１画のス
トロークデータが入力された場合について説明する。基
本ストローク辞書マッチング部は、入力ストロークデー
タに対して、図１０に示すストローク辞書部を参照し、
全ての基本ストロークパターンすなわちｃ１からｃ７の
ストロークパターンとのマッチングを行う。１画目のス
トロークデータが、ストローク辞書部の各ストロークパ
ターンの特徴から、ｃ７のストロークパターンと最も類
似度が高いことがわかったとする。この場合、基本スト
ローク辞書マッチング部は１画目のストロークに対して
ｃ７のストロークパターンを候補ストロークパターンと
して認識し、これを候補シンボル決定部７０４に渡す。
続いて認識候補シンボル決定部で、シンボルパターン辞
書部の各シンボルパターンとのマッチング度合の計算が
行われる。まず、（Ａ）のシンボルパターンとのマッチ
ング度を求めるが、入力ストロークデータは１画である
に対して、（Ａ）のシンボルパターンは２画であるた
め、両者が一致することはあり得ない。このため、
（Ａ）のシンボルパターンは候補シンボルとして認めな
い。

【００８３】次に、同じく（Ｂ）のシンボルパターンと
のマッチング度を求める。（Ｂ）のシンボルパターンは
ｃ７という基本ストロークパターンのみで構成されるた
め、学習ストローク辞書とのマッチングは行われない
（Ｓ９３でＮｏ）。シンボルパターンにこの基本ストロ
ークパターンが含まれるため（Ｓ９５でＹｅｓ）、認識
候補シンボル決定部は、シンボルパターン辞書マッチン
グ部に基本ストローク辞書マッチング結果であるｃ７の
候補ストロークパターンを渡し、シンボルパターン
（Ｂ）の１画目にマッチングさせる（Ｓ９６）。シンボ
ルパターン辞書マッチング部は、受けとった１つの候補
ストロークパターンとシンボルパターン辞書部の（Ｂ）
のシンボルパターンを比較し、その１つが一致している
ことを認識候補シンボル決定部に伝える。認識候補シン
ボル決定部は、（Ｂ）のシンボルパターンに学習ストロ
ークパターンがなく、これは処理対象外であり、一方基
本ストロークパターンは全て一致していることから、マ
ッチング度は（１／１）＝１であり、ここで設定されて
いる閾値０．８より高いため、（Ｂ）のシンボルパター
ンを入力ストロークデータの候補シンボルとして認める
（Ｓ９７でＹｅｓ）。

【００８４】次に、（Ｃ）のシンボルパターンとのマッ
チング度を求めるが、入力ストロークデータは１画であ
るのに対して、（Ｃ）のシンボルパターンは２画である
ため、両者が一致することはあり得ず、このため（Ｃ）
のシンボルパターンを候補シンボルとして認めない。こ
の結果、認識候補シンボル決定部７０４は、シンボルパ
ターン（Ｂ）のみが候補シンボルとして挙がっているこ
とから、認識結果としてシンボルパターン（Ｂ）の示す
「ｎ」のシンボルを出力する。次に、ストロークデータ
入力部に図１２の（３）に示す２画のストロークデータ
が入力された場合について説明する。基本ストローク辞
書マッチング部は、それぞれの入力ストロークデータに
対して、図４に示すストローク辞書部を参照し、全ての
基本ストロークパターン、すなわちｃ１からｃ７のスト
ロークパターンとのマッチングを行う。１画目のストロ
ークデータが、ストローク辞書部の各ストロークパター
ンの特徴から、ｃ４のストロークパターンと最も類似度
が高いことがわかったとすると、基本ストローク辞書マ
ッチング部は１画目のストロークに対してｃ４のストロ
ークパターンを候補ストロークパターンとして認識候補
シンボル決定部に渡す。同様に２画目のストロークデー
タはｃ７を候補ストロークパターンとしたとすると、図
１２の（３）の基本ストローク辞書マッチング結果が得
られる。続いて認識候補シンボル決定部で、シンボルパ
ターン辞書部の各シンボルパターンとのマッチング度合
の計算が行われる。まず、（Ａ）のシンボルパターンと
のマッチング度を求める。（Ａ）のシンボルパターンは
ｃ４、ｃ５という基本ストロークパターンのみで構成さ
れるため、当然学習ストローク辞書部とのマッチングは
行われない（Ｓ９３でＮｏ）。シンボルパターンにこの
基本ストロークパターンが含まれるため（Ｓ９５でＹｅ
ｓ）、認識候補シンボル決定部は、シンボルパターン辞
書マッチング部に基本ストローク辞書部とのマッチング
結果であるｃ４とｃ７の候補ストロークパターンを渡
し、それぞれ（Ａ）のシンボルパターンの１画目、２画
目にマッチングさせる（Ｓ９６）。シンボルパターン辞
書マッチング部は、受けとった２つの候補ストロークパ
ターンとシンボルパターン辞書部の（Ａ）のシンボルパ
ターンとの比較により、１つだけが一致していることを
認識候補シンボル決定部に伝える。認識候補シンボル決
定部は、（Ａ）のシンボルパターンに学習ストロークパ
ターンがなく、一方基本ストロークパターンが１つだけ
一致していることから、マッチング度は（１／２）＝
０．５であり、ここで設定されている閾値０．８より低
いため、（Ａ）の入力ストロークデータはシンボルパタ
ーンを候補シンボルとして認めない（Ｓ９７でＮｏ）。

【００８５】次に、（Ｂ）のシンボルパターンとのマッ
チング度を求めるが、入力ストロークデータは２画であ
るのに対して、（Ｂ）のシンボルパターンは１画である
ため、両者が一致することはあり得ない。このため、
（Ｂ）のシンボルパターンは候補シンボルとして認めな
い。次に、（Ｃ）のシンボルパターンとのマッチング度
を求める。（Ｃ）のシンボルパターンはｃ４という基本
ストロークパターンとｃ９という学習ストロークパター
ンで構成されるため、まず、２画目の入力ストロークデ
ータとストローク辞書部のストロークパターンｃ９との
マッチングを学習ストローク辞書マッチング部に行わせ
る（Ｓ９４）。学習ストローク辞書マッチング部で、２
画目のストロークデータとストロークパターンｃ９の類
似度が１、つまりストロークパターンと完全に一致した
とする。次に、１画目の候補ストロークパターンとシン
ボルパターン辞書部のストロークパターンｃ４とのマッ
チングをシンボルパターン辞書マッチング部に行わせる
（Ｓ９６）。シンボルパターン辞書マッチング部は、受
けとった候補ストロークパターンとシンボルパターン辞
書部の（Ｃ）のシンボルパターンを比較し、両者が一致
していることを認識候補シンボル決定部に伝える。認識
候補シンボル決定部は、（Ｃ）のシンボルパターンにつ
いては、ストローク辞書部のストロークパターンｃ９と
の類似度が１で、シンボルパターン辞書マッチング部の
マッチング度が（１／１）＝１であり、ここで設定され
ている閾値０．８より高いため、（Ｃ）のシンボルパタ
ーンを入力ストロークデータの候補シンボルとして認め
る（Ｓ９７でＹｅｓ）。この結果、認識候補シンボル決
定部は、（Ｃ）のシンボルパターンのみが候補シンボル
として挙がっていることから、認識結果として（Ｃ）の
シンボルパターンの示す「わ」のシンボルを出力する。

【００８６】このように、図１０に示すストローク辞書
部の学習ストロークパターンｃ９は、基本ストロークパ
ターンｃ７と非常に類似しているが、基本ストローク辞
書マッチング部は、パターン識別フラグによりこの基本
ストロークパターンとのマッチングのみを行い、ストロ
ークパターンｃ９は参照されない。このため、学習スト
ロークパターンによって類似したストロークパターンｃ
９が候補ストロークパターンとして現われても誤認識の
恐れがなくなる。また、基本ストローク辞書マッチング
部で学習ストロークパターンｃ９に類似する基本ストロ
ークパターンｃ７を候補としてあげてしまった場合に
も、学習ストロークパターンｃ９とのマッチング結果を
優先させるため、学習の効果も失われない。また、学習
ストローク辞書マッチング部から、ストローク辞書部の
学習ストロークパターンに対するマッチングは、入力さ
れたストロークの画数に対応するシンボルパターンに含
まれるものとだけなされるため、認識時間が増大するこ
とはなくなる。 （第３実施例）次に、本発明の第３実施例について説明
する。ただし、本実施例は先の第１、第２実施例と比較
した場合にハード面において固有の構成はほとんどない
ため、構成図を基に各構成部（要件）の内容を説明する
のは省略し、本実施例そのものの目的ないしは用途と作
用及び効果を説明する。

【００８７】手書きワードプロセッサーにおける手書き
入力は、入力者の意図する漢字そのものではなく、一旦
仮名文字やアルファベットで入力し、この上でこの入力
された仮名文字やアルファベットを認識した上漢字若し
くは漢字仮名交ざり文に変換する場合がある。丁度、手
書き入力のためのディジタイザーやペンがワードプロセ
ッサーのキーボードの役割を果たすような場合である。
そして、これは手書き入力者による誤って出力された漢
字の訂正や学習のための指示あるいはディジタイザー及
びペンそのもののハード面から生じるストロークの解像
能力の制約等のため多々生じる。

【００８８】さて、これらの場合には、手書き入力され
たストロークは、漢字でなく、このためシンボル辞書部
の漢字に関するシンボルパターンとの照合は不必要であ
る。また、学童特に低学年者が手書き入力をする場合等
では、入力者の意図する漢字も教育漢字、せいぜい常用
漢字の範囲である。このため、保護者や入力者等は最初
から入力の対象となる漢字の種類を制限した方が変換が
早くなる。また、この一方で多少のストロークの不足や
過多あるいはハネの有無等の相違があっても候補シンボ
ルとして一応ＣＲＴ等に表示されるようにする、またこ
のためディジタイザーの一シンボル分の枠を大きくして
ストロークの解像度を上げる機能を付加したり、シンボ
ル辞書やストローク辞書に同一文字に対する複数どころ
か多数のストロークパターンの登録等の冗長度を持たせ
ることにより最終的に入力ストロークに誤りがあった場
合にも正しくシンボルを認識し、又はその旨や正しい筆
順等を表示することにより手書き入力者（学童）に対す
る教育効果をも持たせるようにしたいというような要望
も多い。

【００８９】更に、英文の手紙の作成等であり手書きで
入力を意図されるストロークがアラビア数字、アルファ
ベットや仮名文字のみの場合には、入力者の意図する文
字の候補シンボルの一応の選定も特に必要でない。ま
た、我が国内ではアラビア文字やハングル文字等は滅多
に使用されない。そして、かかる場合には、手書き入力
されたストロークデータを基にシンボルパターン辞書内
から該当するシンボルを決定する際、これらの制約の範
囲内で行えばよいこととなる。また、多少検索速度は低
下するが、学童用のためハードを減らして安価な物とし
たい、軽量で携帯性の良い物としたい等の要望もある。
具体的には、第１実施例における学習ストロークパター
ンのマッチングの内容や認識候補シンボル決定部におけ
る一応の候補シンボルの選定は、より簡単なものとした
り省略したり、他の手段を採用する等である。

【００９０】このため、本実施例では、手書き入力の認
識の高速化や柔軟性、あるいはこの面は劣ることとなっ
ても装置の軽量化や安価な物とすること等が優先され
る。さて、主な構成であるが、学童用に多少の誤入力が
あっても検索を行うようにするには、冗長度の他にも例
えば実施例で説明した閾値の値を下げることによっても
ある程度対応が可能である。

【００９１】また、手書きで入力されたアルファベット
等から入力者の意図する漢字等への変換は、このアルフ
ァベットさえ正しく認識しえればその後の手順はキーボ
ード入力式のワードプロセッサー等に広く採用されてい
る技術と同様である。このため、これらの詳細な説明は
省略する。以上、本発明を実施例にもとづいて説明して
きたが、本発明は何も上記実施例に限定されないのは勿
論である。すなわち、例えば、 （１）実施例では、基本ストローク辞書マッチング部候
補が１つの場合についてのみ示されているが、類似度が
閾値より高いストロークパターン全てを候補として認識
候補シンボル決定部に渡すようにしている。この場合、
認識候補シンボル決定部は、シンボルパターン辞書マッ
チング部に対して、全ての候補ストロークパターンに対
してマッチングを行わせることになる。

【００９２】（２）基本ストローク辞書マッチング部、
認識候補シンボル決定部における閾値の値は、値を１に
近付けることで候補数を絞ることができ、値を０に近付
けることで候補数を増やすことができるという性質のも
のである。このため閾値は０．８ではなく、別の値とし
ている。 （３）認識候補シンボル決定部での、マッチング度の計
算方法は、学習ストロークパターンの類似度を掛け合わ
す代わりに、類似度の平均値を取るという方法を採用し
ている。また、学習ストローク辞書マッチング部からの
類似度の値が閾値より低い場合には、マッチング度を０
にし、併せてシンボルパターン辞書とのマッチングを行
わずに、その時点で候補シンボルとして認めないように
するという方法としている。

【００９３】（４）学習ストローク辞書とのマッチング
結果を保存しておき、再利用することにより認識時間の
短縮を図る。 （５）ストロークパターン辞書の基本ストロークパター
ンやシンボルパターン辞書とのマッチングや、一応の候
補としてのシンボルの選定をループでなく、並列で処理
する。

【００９４】（６）製造等の都合で本発明の一の構成要
素（要件）を物理的に複数の物としている、逆に複数の
構成要素（要件）を機械的に一体の物としている。 （７）シンボルの認識手法は、個々のストロークの有無
を照合するのみで充分な場合には、各ストロークの位置
関係までは認識資料とせず、これにより高速化を図って
いる。

【００９５】（８）入力された個々のストロークデータ
に対応する基本ストロークパターンの出力は、乱筆な人
による入力の場合には０の場合もありえる。この場合に
限って、ストローク数のみ一応のシンボルの選定に利用
するようにしている。 （９）「一（いち）」と「−（よこ線）」、「１（い
ち）」と「│（縦線）」等シンボルパターンのみでは判
別が困難な場合には、別途いずれかを特定する手段やス
トロークの細部の相違、例えばわずかに湾曲しているか
否かやストロークが右上りか否か等を判断する機能が付
加されている。具体的には、一文字分の記入枠を大きく
する、両方出力の上、入力者に選択させる等である。

【００９６】（１０）第２実施例において、学習により
登録されたストロークパターンにのみその旨の識別子を
つけ、最初から登録されている基本ストロークパターン
には何も識別子をつけず、また逆に何も識別子がついて
いないことが基本ストロークパターンである旨を示すこ
ととしている。 （１１）シンボルは使用される頻度順に配列され、確実
と判断されるシンボルを検出すれば入力者による確認の
ため表示部に表示し、この一方で他のシンボルの検索を
行うようにしているだけでなく、確定済の前の入力をも
判断資料とする等の機能が付加されている。具体的に
は、前に入力されたシンボルがアルファベットであるな
らば、次の入力もアルファベットの可能性が高いし、前
に入力されたシンボルが漢字であるならば、次の入力は
漢字か仮名の可能性が高くアルファベットの可能性は低
い等である。

【００９７】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、学
習によってストロークパターンが増え、またこれにより
ストローク辞書中の基本ストロークパターンに類似した
学習ストロークパターンが現れた場合でも、ストローク
パターンとのマッチングは学習以前と同様に基本ストロ
ークパターンとのみ行われるため認識率が低下してしま
う恐れがない。また、ストロークデータの個数やシンボ
ルの認識に重要な基本ストロークに注目した上で一応の
候補シンボルの選定にふるいをかけること等のためマッ
チングも学習以前と変わらない時間で行うことができ
る。更に、学習したストロークパターンを優先的にマッ
チングし、ひいてはシンボルの認識に採用することによ
り学習効果も高まる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る手書きシンボル認識装置の第１実
施例の構成図である。

【図２】第１実施例におけるストローク辞書マッチング
部の動作流れ図である。

【図３】第１実施例における認識候補シンボル決定部の
動作流れ図である。

【図４】第１実施例におけるストローク辞書の各ストロ
ークパターン例であり、（ａ）は基本ストローク辞書、
（ｂ）は学習ストローク辞書の内容の例である。

【図５】第１実施例におけるシンボルパターン辞書の各
シンボルパターンの内容の例であり、（Ａ）は基本スト
ロークパターンのみの組合せで記述されるシンボル、
（Ｂ）は同じく基本ストロークパターンのみで記述され
るシンボル、（Ｃ）は基本ストロークパターンと学習ス
トロークパターンの組合せで記述されるシンボルの例で
ある。

【図６】第１実施例における入力ストロークデータと認
識結果の例を示した表である。

【図７】本発明に係る手書きシンボル認識装置の第２実
施例の構成図である。

【図８】第２実施例におけるストローク辞書マッチング
部の動作流れ図である。

【図９】第２実施例における認識候補シンボル決定部の
動作流れ図である。

【図１０】第２実施例におけるストローク辞書の各スト
ロークパターンの例である。

【図１１】第２実施例におけるシンボルパターン辞書の
各シンボルパターンの例であり、（Ａ）は基本ストロー
クパターンのみの組合せで記述されるシンボル、（Ｂ）
は基本ストロークパターンのみで記述されるシンボル、
（Ｃ）は基本ストロークパターンと学習ストロークパタ
ーンの組合せで記述されるシンボルの例である。

【図１２】第２実施例における入力ストロークデータと
認識結果の例である。

【図１３】従来の手書きシンボル認識装置の構成図であ
る。

【図１４】上記従来の手書きシンボル認識装置における
ストローク辞書マッチング部の動作を示すフロー図であ
る。

【図１５】上記従来の手書きシンボル認識装置における
シンボルパターン辞書マッチング部の動作流れ図であ
る。

【図１６】上記従来の手書きシンボル認識装置における
ストローク辞書の各ストロークパターンの例を示したも
のである。

【図１７】上記従来の手書きシンボル認識装置における
シンボルパターン辞書の各シンボルパターンの例を示
したものであり、（Ａ）は基本ストロークパターンのみ
の組合せで記述されるシンボル、（Ｂ）は基本ストロー
クパターンのみで記述されるシンボル、（Ｃ）は基本ス
トロークパターンと学習ストロークパターンの組合せで
記述されるシンボルの例である。

【符号の説明】

１０１、７０１、１３０１ ストロークデータ入力部 １０２ 基本ストローク辞書マッチ
ング部 １０３ 基本ストローク辞書部 １０４、７０４ 認識候補シンボル決定部 １０５、７０５ シンボルパターン辞書部 １０６ 学習ストローク辞書マッチ
ング部 １０７ 学習ストローク辞書部 １０８、７０７ シンボルパターン辞書マッ
チング部 ７０２ 基本ストローク辞書マッチ
ング部 ７０３ ストローク辞書部 ７０６ 学習ストローク辞書マッチ
ング部 １００１ ストロークパターンの形状 １００２ パターン識別フラグ １３０２ ストローク辞書マッチング
部 １３０３ ストローク辞書部 １３０４ シンボルパターン辞書マッ
チング部 １３０５ シンボルパターン辞書部 １３０６ 認識候補シンボル決定部

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力されたストロークデータをストロー
   ク単位毎に、形状特徴が基本的なストロークパターンが
   あらかじめ登録されている基本ストローク辞書内のスト
   ロークパターンと比較する比較ステップと、 比較の結果、各入力ストロークデータ毎に最も類似して
   いる基本ストロークパターンを一応のシンボルの認識に
   採用するストロークの候補として選出する基本ストロー
   ク辞書マッチングステップと、 入力済のストロークパターンをストローク単位毎にその
   形状特徴をもとに学習して登録することにより学習スト
   ローク辞書を作成する学習ストローク辞書作成ステップ
   と、 １シンボル単位毎に該シンボルを構成するストロークに
   ついてのデータを対応させて登録してあるシンボルパタ
   ーン辞書に、前記学習ストローク辞書作成ステップにて
   学習の上登録されたストロークパターンを反映させるこ
   とによりシンボルを学習するシンボルパターン辞書学習
   ステップと、 入力された１シンボル分のストロークデータと、前記基
   本ストローク辞書マッチングステップで候補として選出
   された１シンボル分のストロークパターン候補の少なく
   も一方をもとに、シンボルパターン辞書の中から一応の
   候補シンボルを選定する候補シンボル選定ステップと、 該ステップにて一応の候補シンボルとして選定された各
   シンボルを対象に、これを構成するストロークに前記学
   習ストローク辞書に登録されたストロークパターンが含
   まれているか否かを判断するシンボルストロークマッチ
   ングステップと、 前記シンボルストロークマッチングステップの結果含ま
   れていると判断された場合にはそれに対応する前記学習
   ストローク辞書作成ステップで作成された学習ストロー
   ク辞書のストロークパターンと入力ストロークデータを
   比較して両ストロークの類似度を調べる学習ストローク
   辞書マッチングステップと、 該シンボルの残りのストロークに対応するシンボルパタ
   ーン辞書の最初から登録してあるシンボルパターンと入
   力ストロークデータとを比較して、両ストロークの一致
   度を調べるシンボルパターン辞書マッチングステップ
   と、 前記学習ストローク辞書マッチングステップと前記シン
   ボルパターン辞書マッチングステップからのマッチング
   結果を合わせて、選定された各候補シンボルについての
   前記シンボルパターン辞書の１シンボル分のストローク
   パターンに関するデータと比較し、その一致度合の最も
   高いものを認識候補シンボルとして決定する認識候補シ
   ンボル決定ステップとを有していることを特徴とする学
   習能力を有する手書きシンボル認識方法。
2. 【請求項２】 形状特徴が基本的なストロークがストロ
   ーク単位毎にストロークパターンとしてあらかじめ登録
   されている基本ストローク辞書部と、 入力されたストロークデータを、前記基本ストローク辞
   書部の各ストロークパターンと比較し、最も類似してい
   るストロークパターンを一応のシンボルの認識に採用す
   るストロークの候補として選出する基本ストローク辞書
   マッチング部と、 学習による入力済のストロークパターンがストローク単
   位毎にその形状特徴をもとに学習ストロークパターンと
   して登録されている学習ストローク辞書部と、 １シンボル単位毎にこれを構成するストロークパターン
   についてのデータを記述したシンボルパターン辞書部
   と、 前記シンボルパターン辞書部に前記学習ストローク辞書
   部により登録された学習ストロークパターンを反映させ
   るシンボルパターン辞書学習部と、 １シンボル分の入力ストロークデータと前記基本ストロ
   ーク辞書マッチング部で候補として選出された１シンボ
   ル分のストロークパターン候補の少なくも一方をもとに
   前記シンボルパターン辞書部の中から一応の候補シンボ
   ルを選定する候補シンボル選定部と、 該候補シンボル選定部にて一応の候補シンボルとして選
   定された各シンボルを対象に、これを構成するストロー
   クに前記学習ストローク辞書部に登録されたストローク
   パターンが含まれているか否かを判断するシンボルスト
   ロークマッチング部と、 前記シンボルストロークマッチング部が学習ストローク
   辞書部に登録されたストロークが含まれていると判断し
   た場合には、それに対応する前記学習ストローク辞書部
   のストロークパターンと入力ストロークデータとを比較
   して両ストロークの類似度を調べる学習ストローク辞書
   マッチング部と、 該シンボルの残りのストロークに対応する前記シンボル
   パターン辞書部の最初から登録してあるシンボルパター
   ンと入力ストロークとの一致度を調べるシンボルパター
   ン辞書マッチング部と、 前記学習ストローク辞書マッチング部と前記シンボルパ
   ターン辞書マッチング部からのマッチング結果を合わせ
   て、選定された各候補シンボルについての前記シンボル
   パターン辞書部の１シンボル分のストロークパターンに
   関するデータと比較し、その一致度合の最も高いものに
   ついて、そのシンボルパターンに対応するシンボルを認
   識候補シンボルとして決定する認識候補シンボル決定部
   とを備えたことをことを特徴とする学習能力を有する手
   書きシンボル認識装置。
3. 【請求項３】 基本ストロークパターンがストロークパ
   ターン毎にその形状特徴と初期状態からの登録である旨
   を示すフラグとが登録されているストローク辞書に学習
   機能によって学習されたストロークパターンと該ストロ
   ークパターンが後から追加登録された旨を示すフラグを
   併せて追加登録するストローク辞書学習ステップと、 １シンボル単位毎に該シンボルを構成するストロークに
   ついてのデータを対応させて登録してあるシンボルパタ
   ーン辞書に前記ストローク辞書学習ステップにて学習の
   上登録されたストロークパターンを反映させることによ
   りシンボルを学習するシンボルパターン辞書学習ステッ
   プと、 入力されたストロークデータを、ストローク辞書部の各
   基本ストロークパターンと比較して各入力ストロークデ
   ータ毎に最も類似している基本ストロークパターンを一
   応のシンボルの認識に採用するストロークの候補として
   選出する基本ストローク辞書マッチングステップと、 １シンボル分の入力されたストロークデータと前記基本
   ストローク辞書マッチングステップで候補として選出さ
   れた１シンボル分のストロークパターン候補の少なくも
   一方をもとに、シンボルパターン辞書の中から一応の候
   補シンボルを選定する候補シンボル選定ステップと、 該ステップにて一応の候補シンボルとして選定された各
   シンボル毎にこれを構成するストロークパターンに学習
   ストロークパターンが含まれているか否かを判断するシ
   ンボルストロークマッチングステップと、 前記シンボルストロークマッチングステップの結果含ま
   れていると判断された場合にはそれに対応する前記スト
   ローク辞書の学習ストロークパターンと入力ストローク
   データとを比較して、両ストロークの類似度を調べる学
   習ストローク辞書マッチングステップと、 該シンボルの残りのストロークパターンに対応するシン
   ボルパターン辞書の最初から登録してあるシンボルパタ
   ーンと入力ストロークデータとを比較して両ストローク
   の一致度を調べるシンボルパターン辞書マッチングステ
   ップと、 前記学習ストローク辞書マッチングステップと前記シン
   ボルパターン辞書マッチングステップからのマッチング
   結果を合わせて、選定された各候補シンボルについての
   前記シンボルパターン辞書の１シンボル分のストローク
   パターンに関するデータと比較し、その一致度合の最も
   高いものについて、そのシンボルパターンに対応するシ
   ンボルを認識候補シンボルとして決定する認識候補シン
   ボル決定ステップとからなることを特徴とする学習能力
   を有する手書きシンボル認識方法。
4. 【請求項４】 基本ストロークパターンがストローク毎
   にその形状特徴と初期から登録されている旨を示すフラ
   グと共に登録され、かつ学習によって学習ストロークパ
   ターンを後から追加記録された旨を示すフラグと共に登
   録可能なストローク辞書部と、 入力されたストロークデータを、前記ストローク辞書部
   の各基本ストロークパターンと比較し、その中で各入力
   ストロークデータ毎に最も類似している基本ストローク
   パターンを一応のシンボルの認識に採用するストローク
   の候補として選出する基本ストローク辞書マッチング部
   と、 １シンボル単位毎にそのシンボルを構成するストローク
   パターンについてのデータを記述したシンボルパターン
   辞書部と、 前記シンボルパターン辞書部に学習により前記ストロー
   ク辞書に登録されたストロークパターンを反映させるシ
   ンボルパターン辞書学習部と、 １シンボル分の入力されたストロークデータと前記基本
   ストローク辞書マッチング部で候補として選出された１
   シンボル分のストロークパターン候補の少なくも一方を
   もとに、シンボルパターン辞書部の中から一応の候補シ
   ンボルを選定する候補シンボル選定部と、 該候補シンボル選定部にて、一応の候補シンボルとして
   選定された各シンボルを対象に、これを構成するストロ
   ークパターンに学習ストロークパターンが含まれている
   か否かを判断するシンボルストロークマッチング部と、 前記シンボルストロークマッチング部が含まれていると
   判断した場合には、それに対応する前記ストローク辞書
   部の学習ストロークパターンと入力ストロークデータと
   を比較して両ストロークの類似度を調べる学習ストロー
   ク辞書マッチング部と、 該シンボルの残りのストロークに対応する前記シンボル
   パターン辞書部の最初から登録してあるシンボルと入力
   ストロークデータとを比較して両ストロークの一致度を
   調べるシンボルパターン辞書マッチング部と、 前記学習ストローク辞書マッチング部と前記シンボルパ
   ターン辞書マッチング部からのマッチング結果を合わせ
   て、選定された各候補シンボルに対する前記シンボルパ
   ターン辞書部の１シンボル分のストロークパターンに関
   するデータと比較し、その一致度合の最も高いものにつ
   いて、そのシンボルパターンに対応するシンボルを認識
   候補シンボルとして決定する認識候補シンボル決定部と
   を備えたことをことを特徴とする学習能力を有する手書
   きシンボル認識装置。
5. 【請求項５】 前記基本ストローク辞書マッチングステ
   ップは、各入力ストロークデータについて基本ストロー
   クパターンか否か、基本ストロークパターンに類似する
   ものがあるか否かを判断し、 前記学習ストローク辞書マッチングステップは、入力ス
   トロークデータのうち前記基本ストローク辞書マッチン
   グステップで基本ストロークパターンと判断されたもの
   は類似度の調査の対象外とし、 前記シンボルパターン辞書マッチングステップは、入力
   ストロークデータのうち前記基本ストローク辞書マッチ
   ングステップで基本ストロークパターンに類似するスト
   ロークがないと判断されたものは一致度の調査の対象外
   とすることを特徴とする請求項１若しくは請求項３記載
   の学習能力を有する手書きシンボル認識方法。
6. 【請求項６】 前記基本ストローク辞書マッチング部
   は、各入力ストロークデータについて基本ストロークパ
   ターンか否か、基本ストロークパターンに類似するもの
   があるか否かを判断し、 前記学習ストローク辞書マッチング部は、入力ストロー
   クデータのうち前記基本ストローク辞書マッチング部が
   基本ストロークパターンと判断したものは類似度の調査
   の対象外とし、 前記シンボルパターン辞書マッチング部は、入力ストロ
   ークデータのうち前記基本ストロークパターンに類似す
   るストロークがないと判断したものは一致度の調査の対
   象外とすることを特徴とする請求項２若しくは請求項４
   記載の学習能力を有する手書きシンボル認識装置。
7. 【請求項７】 前記候補シンボル選定ステップの候補シ
   ンボルの選定は手書き入力者による各種の指示若しくは
   学習能力を有する手書き入力装置が装備するシンボルパ
   ターン辞書等の各構成部、構成手段の内容に起因する制
   限のもとでなされ、 前記認識候補決定ステップは、前記ステップにおける指
   示若しくは制限にて定まる範囲内でのシンボルパターン
   辞書内のシンボルについて一致度合を調べた上決定する
   ものであることを特徴とする請求項１若しくは請求項３
   記載の学習能力を有する手書きシンボル認識方法。
8. 【請求項８】 前記候補シンボル選定部は、候補シンボ
   ルの選定を手書き入力者による各種の指示若しくは学習
   能力を有する手書き入力装置が装備するシンボルパター
   ン辞書等の各構成部、構成手段の内容に起因する制限の
   もとで行い、前記認識候補決定部は、前記指示若しくは
   制限にて定まる範囲内でのシンボルパターン辞書内のシ
   ンボルについて一致度合を調べた上決定するものである
   ことを特徴とする請求項２若しくは請求項４記載の学習
   能力を有する手書きシンボル認識装置。