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技術 手書き情報認識装置及び方法

出願人 キヤノン株式会社
発明者 島田和俊松林一弘巽栄作長崎克彦砂川伸一森重樹福田亮治原田隆史
出願日 1994年6月21日 (26年5ヶ月経過) 出願番号 1994-138581
公開日 1996年1月12日 (24年10ヶ月経過) 公開番号 1996-007032
状態 特許登録済
技術分野 文字認識
主要キーワード 多点接続 まとめ役 コマンドウインドウ C言語 認識依頼 ホスト役 認識イベント 認識コマンド
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(1996年1月12日)のものです。
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図面 (13)

目的

収集された手書き文字情報を、正確に認識する。

構成

端末1000と、端末5と端末7とはネットワークで接続されており、端末1000は他の端末からの手書き情報を受信して属性付加部3で書き手に応じた属性を付加し、FEP100に入力する。認識制御部4は、属性を調べ、端末1000自身で入力され立てが気異方は認識部104で認識し、端末5からの情報は端末5で、端末7からの情報は端末7で認識させる。これにより、手書き文字の癖により特化した認識用辞書を用いて認識でき、正確な認識が可能となる。

概要

背景

最近、ペンコンピュータが非常に注目されているが、市場盛り上がりまだ起こっていない。その一つの原因として、手書き文字認識率仕様に記載されている率ほど実用の場面で高くなっていないということがあげられる。それは各個人によって、書き癖があり文字の特徴が異なっていることや、場面によっては丁寧に書く余裕が無く走り書きになってしまったりするからである。そのため、手書き文字を認識するアルゴリズムの開発と共に個人の個性を反映させるために認識辞書を個別にカスタマイズする手法も検討されてきている。カスタマイズの手法は登録や学習など各種考えられるが、いずれにせよ基本認識辞書と共に個人認識辞書が作成されることになる。

図12に、文字入力ソフト構成図を示す。文字入力に関することは、キーボード・手書きによらず統合的に扱うフロントエンドプロセッサ(FEP)100としてシステムに組み込まれており、各アプリケーション共通に使用可能である。101は入力情報を受け取る入力部、102は、複写・移動・削除・挿入などを行う編集部、103はキーボードで入力したとき又は手書きでひらがな入力した文字が文字として認識された後に漢字に変換するカナ漢字変換部、104は手書き入力文字コード情報に変換する認識部で、認識エンジン105と基本辞書106と認識を個人毎にカスタマイズするための登録アプリケーション107そしてそれによって生成された個人辞書108によって成り立っている。109は基本ソフトであるウインドウズやUNIX等のOSで、ファイルメモリ管理とともに通信制御の一部を担当している。110はアプリケーションである。

一方ペンコンピュータは、携帯性を特徴としているので外出先でのデータ収集セールスに用いられるようになった。そのため、会社と出先でのデータの交信などの重要性増し通信の機能が不可欠になった。

さらに、ネットワーク発達により、テレビ会議電子メール、テレライティンググループウェアなどによる情報交換も盛んになり、それらの端末として、ペンコンピュータを始めとして、ペン入力を備えたコンピュータが用いられるようになって来ている。オンラインKJエディタのようなアプリケーションソフトは、各自のコンピュータ端末思考にまかせてでたアイデアを手書きで入力していくと、ホスト役の端末で、各端末で書かれる全てのアイデアを見ることができ、また並び変えやまとめなどの編集が可能なものである。このような交互に送りあった手書き文字情報をまとめる時に、手書き情報のままでは二次加工できないので文字認識させる必要があった。ネットワークを介してやり取りされる手書きデータは、手書き座標時間的変化の要素を送れば、オンライン手書き文字認識を備えたコンピュータによりそれを認識することは可能である。

概要

収集された手書き文字情報を、正確に認識する。

端末1000と、端末5と端末7とはネットワークで接続されており、端末1000は他の端末からの手書き情報を受信して属性付加部3で書き手に応じた属性を付加し、FEP100に入力する。認識制御部4は、属性を調べ、端末1000自身で入力され立てが気異方は認識部104で認識し、端末5からの情報は端末5で、端末7からの情報は端末7で認識させる。これにより、手書き文字の癖により特化した認識用辞書を用いて認識でき、正確な認識が可能となる。

目的

本発明は、上記従来例に鑑みてなされたもので、受信した手書き情報を認識する際には、発信者すなわち受信した手書き文字を書いた人の認識環境によって認識させるように情報の制御することにより、個人に合わせた認識を可能にし、文字認識率を向上させた手書き文字認識装置及び方法を提供することを目的とする。

効果

実績

技術文献被引用数
1件
牽制数
2件

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請求項1

通信により端末と接続された手書き情報認識装置であって、発信者との通信を行う情報通信手段と、該情報通信手段により受信した情報を編集する情報編集手段と、手書き文字パターンを認識する手書き情報認識手段と、受信した情報に発信者の属性を付加する属性付加手段と、発信者の属性に応じて手書き情報分類し、分類した手書き情報をそれぞれの発信者の手書き認識手法によって認識させる認識制御手段と、を備えることを特徴とする手書き情報認識装置。

請求項2

前記認識制御手段は、発信者の端末またはそれと同様な認識機能を有する端末に、認識すべき手書き情報と認識依頼のメッセージ送付し、認識結果を前記端末より受け取ることを特徴とする請求項1項記載の手書き情報認識装置。

請求項3

前記手書き情報認識手段は、発信者の属性に応じた手書き情報を認識し、前記認識制御手段は、受信した手書き情報を前記手書き認識手段によって認識させることを特徴とする請求項1項記載の手書き情報認識装置。

請求項4

前記認識制御手段は、前記発信者の属性に応じた手書き情報認識用辞書を更に備え、受信した手書き情報を、前記辞書または前記端末が有する当該手書き情報の属性に対応する手書き認識辞書を用いて認識することを特徴とする請求項1項記載の手書き情報認識装置。

請求項5

前記認識制御手段は、当該手書き情報認識装置が有する手書き情報認識手段と、通信で接続された端末の有する手書き情報認識手段との状態に応じて、前記受信した手書き情報をいずれで認識するか決定することを特徴とする請求項1項記載の手書き情報認識装置。

請求項6

通信により互いに接続された端末における手書き情報認識方法であって、発信者との通信を行う情報通信工程と、該情報通信工程により受信した情報を編集する情報編集工程と、手書き文字パターンを認識する手書き情報認識工程と、受信した情報に発信者の属性を付加する属性付加工程と、発信者の属性に応じて手書き情報を分類し、分類した手書き情報をそれぞれの発信者の手書き認識手法によって認識させる認識制御工程と、を備えることを特徴とする手書き情報認識方法。

請求項7

前記認識制御工程は、発信者の端末またはそれと同様な認識機能を有する端末に、認識すべき手書き情報と認識依頼のメッセージを送付し、認識結果を前記端末より受け取ることを特徴とする請求項6項記載の手書き情報認識方法。

請求項8

前記手書き情報認識工程は、発信者の属性に応じた手書き情報を認識し、前記認識制御工程は、受信した手書き情報を前記手書き認識工程によって認識させることを特徴とする請求項6項記載の手書き情報認識方法。

請求項9

前記認識制御工程は、前記発信者の属性に応じた手書き情報認識用辞書または前記端末が有する当該手書き情報の属性に対応する手書き認識辞書を用いて受信した手書き情報を認識することを特徴とする請求項6項記載の手書き情報認識方法。

請求項10

前記認識制御工程は、当該手書き情報認識方法が有する手書き情報認識工程と、通信で接続された端末の有する手書き情報認識工程との状態に応じて、前記受信した手書き情報をいずれで認識するか決定することを特徴とする請求項6項記載の手書き情報認識方法。

技術分野

0001

本発明は、手書き文字認識入力手段として有する情報機器、特にネットワークなどの回線につながれ相互に手書き文字交換ができる手書き情報認識装置及び方法に関するものである。

背景技術

0002

最近、ペンコンピュータが非常に注目されているが、市場盛り上がりまだ起こっていない。その一つの原因として、手書き文字の認識率仕様に記載されている率ほど実用の場面で高くなっていないということがあげられる。それは各個人によって、書き癖があり文字の特徴が異なっていることや、場面によっては丁寧に書く余裕が無く走り書きになってしまったりするからである。そのため、手書き文字を認識するアルゴリズムの開発と共に個人の個性を反映させるために認識辞書を個別にカスタマイズする手法も検討されてきている。カスタマイズの手法は登録や学習など各種考えられるが、いずれにせよ基本認識辞書と共に個人認識辞書が作成されることになる。

0003

図12に、文字入力ソフト構成図を示す。文字入力に関することは、キーボード・手書きによらず統合的に扱うフロントエンドプロセッサ(FEP)100としてシステムに組み込まれており、各アプリケーション共通に使用可能である。101は入力情報を受け取る入力部、102は、複写・移動・削除・挿入などを行う編集部、103はキーボードで入力したとき又は手書きでひらがな入力した文字が文字として認識された後に漢字に変換するカナ漢字変換部、104は手書き入力文字コード情報に変換する認識部で、認識エンジン105と基本辞書106と認識を個人毎にカスタマイズするための登録アプリケーション107そしてそれによって生成された個人辞書108によって成り立っている。109は基本ソフトであるウインドウズやUNIX等のOSで、ファイルメモリ管理とともに通信制御の一部を担当している。110はアプリケーションである。

0004

一方ペンコンピュータは、携帯性を特徴としているので外出先でのデータ収集セールスに用いられるようになった。そのため、会社と出先でのデータの交信などの重要性増し通信の機能が不可欠になった。

0005

さらに、ネットワークの発達により、テレビ会議電子メール、テレライティンググループウェアなどによる情報交換も盛んになり、それらの端末として、ペンコンピュータを始めとして、ペン入力を備えたコンピュータが用いられるようになって来ている。オンラインKJエディタのようなアプリケーションソフトは、各自のコンピュータ端末思考にまかせてでたアイデアを手書きで入力していくと、ホスト役の端末で、各端末で書かれる全てのアイデアを見ることができ、また並び変えやまとめなどの編集が可能なものである。このような交互に送りあった手書き文字情報をまとめる時に、手書き情報のままでは二次加工できないので文字認識させる必要があった。ネットワークを介してやり取りされる手書きデータは、手書き座標時間的変化の要素を送れば、オンライン手書き文字認識を備えたコンピュータによりそれを認識することは可能である。

発明が解決しようとする課題

0006

しかしながら、前述のように、手書き文字認識は個人の書き癖に大きく依存するために、基本辞書のみでは充分な認識結果を得ることはできていない。

0007

さらには、個人辞書は認識アルゴリズムに依存するが、各自の端末にある文字認識ソフトウエアは種類やバージョンが異なっていることが多く、簡単に相互に交換できない。

0008

本発明は、上記従来例に鑑みてなされたもので、受信した手書き情報を認識する際には、発信者すなわち受信した手書き文字を書いた人の認識環境によって認識させるように情報の制御することにより、個人に合わせた認識を可能にし、文字認識率を向上させた手書き文字認識装置及び方法を提供することを目的とする。

0009

及び

0010

また、発信者と受信者認識手法が同等で、個人辞書が異なるときは、認識制御手段が認識すべき手書き情報を当該手書き情報認識装置に存在する発信者の手書き認識辞書又は発信者の端末に存在する手書き認識辞書または情報端末に存在する発信者の手書き認識辞書を用いて認識する。

0011

さらには、各端末の状態や認識手法と辞書の種類に応じて、前記認識制御手段が、前記制御手段中から最適なものを選択する。

0012

<第1実施例>図1は、本発明の特徴を最も良く表している手書き文字認識機能を有する端末装置ソフトウエア構成図である。これを用いて全体の流れを説明する。なお、図10の従来例で示した部分と共通のところは同番号である。

0013

他の端末からのデータを総合するまとめ役の端末1000は、A氏の使用する端末5と、B氏の使用する端末7とネットワークで接続されている。これら端末は個人用資源を除いては同じ構成を有する。なお、まとめ役の端末1000を、本人端末と呼ぶことがある。

0014

端末1000において、、アプリケーション1は、デスクトップ会議・テレビ会議・テレライティング・KJエディタなど、少なくとも1つ以上の他の端末と手書きを含む情報のやり取りすることで成り立つアプリケーションソフト(以下、アプリと略す)である。通信サービス2は、多点接続されている端末に対してアプリのコマンドや情報を的確に配送し、また受けとってアプリに渡すための属性が付加され、本体から入力されると同様に入力101,FEP100を介してアプリ1に入力情報が渡される。アプリ1は、相手からのコマンドや現モードによって、入力された情報を、相手のウインド協調作業ウインドに入力させる。

0015

端末1000の通信相手は、現在A氏の端末5とB氏の端末7で、ネットワークで接続されている。A氏の端末5でもB氏の端末7でも本人端末1000と同じアプリが走っている。また認識エンジン・基本辞書6及び8は本人端末のものと同様であっても全く異なっていても良い。個人辞書は当然各人によって異なっている。

0016

ここでユーザの操作で手書き情報の認識を指示された時、従来例では入出力制御を行うFEP100を介して認識にアクセスしていたが、さらにそこに認識を制御する認識制御手段4が介在する。認識制御手段4は、認識すべきデータの属性を調べ、本人による記述か、A氏またはB氏による記述かを分離して、本人記述の文字に関しては認識部104に認識させる。A氏B氏の記述は、それぞれネットワークを介してそれぞれの端末で認識できるように、通信サービスを通して認識の依頼メッセージ認識データを、端末5からの手書きデータならば端末5に、端末7からのデータならば端末7にそれぞれ送る。そして、各手書きデータは、それらが入力された端末において、そこに登録されている辞書や認識エンジンを用いて文字認識される。その認識結果は、またネットワークを介して送り返され、認識制御4で本人の分とA氏B氏の分をまとめてFEP100に返す。このように、記述した本人の端末に認識を依頼することで、記述した本人に適した認識辞書による認識が可能になり認識率の向上につながる。また、アプリ1は、本装置内の認識部104で認識された結果であるか依頼した結果であるか気にしなくとも良い。

0017

上述の例では、手書き文字を記述した各人の端末に送り返して、各人の端末の資源を利用したが、ネットワーク上に存在する、各人が持つと同様な認識手法と辞書を備えた認識サーバ9に総合して依頼しても同様の効果を上げられる。認識サーバ9は、このような協調作業を行なう人達の認識アルゴリズム(エンジン)・基本辞書・個人辞書を備え、各人の要請によって認識して候補を返答する機能を持つサーバである。この例では、3種類の認識エンジンを備え、A氏用10、B氏用11とC氏D氏兼用12があり、C氏とD氏はそれぞれ個別の個人辞書13,14を持つ。このように、実際に記述した端末でなくとも同様な認識が可能なサーバがあれば、会議などが終了して、後から書かれた文字を認識させたい場合にすでにA氏及びB氏の端末が電源オフしていたときでも有効である。なお、認識サーバを備えたネットワークであれば、各端末が認識エンジンを持たなくともかまわない。その場合には、各端末で入力された手書き文字は必ず認識サーバ9に送られて文字認識される。

0018

次に、図2にこの端末の代表的なハード構成図を示す。CPU15は、インテル486やRISC系のもので、端末全体の制御/演算を行なう。周辺I/O16はチップセットで、周辺I/Oを制御するための機能が集積されている。ROM17は、BIOSや固定的な情報を収めておき、RAM18はプログラムやワーク領域などに用いるメモリである。入力デバイス19は、キーボードやマウスデジタイザなどユーザ入力デバイスである。VGA20は、表示コントローラ一種で、表示デビス21の液晶やCRTコントロールを行なう。HDD22は、ハードディスクでプログラムやユーザデータの蓄積デバイスである。通信デバイス23は、テレビ会議などの本実施例で示されるアプリを実行するとき、他の端末とデータのやり取りを行なうための手段でイーサネットISDNなどに対応する。以上の構成は、パーソナルコンピュータを例にとったものであるが、ワークステーションに近いものでも、テレライティングに特化したものでも良い。

0019

図3には、前記アプリケーションの1つである、オンラインKJエディタの例を示す。従来例で述べたように、各人のアイデアをカードに書いて、それを分類してまとめながら、思考を進めて行く従来の手法を電子会議に応用したもので、まとめ役の端末(図1の端末1000に相当する)は、各参加者が各々の端末を通して記述するカードを編集することが可能である。先ず図3(a)は、端末の各人がカードにアイデアを記述し、それを手書き文字のまま端末1000で受信して表示している例で、左下は、コマンド入力用のウインドウ、右側が編集用のウインドウである。図3(b)では、まとめ役(端末1000のオペレータ)が、各記述内容で関連性のあるものを各カードから切取りと貼り付け(カットアンドペースト)で行なったところである。この例では、B氏のアイデアはカードを図示していないが2個ある。図4(c)では、この編集ウインドウ中の文字列を選択して、コマンドウインドウに文字認識を指示することで、それらを記述した人の属性によってそれぞれの認識手法で認識されるように、各端末またはそれと同機能を有する認識サーバに文字認識を依頼する。図4(d)では、その認識結果を受けて表示しているが、本体のFEP100を通して表示しているのでユーザにはどこで認識されたか分からないようになっている。認識結果に不備があったときに、その文字を指定すると次候補が表示され、その中から選択出来るような仕組みは同じくFEP100で提供され、認識手法などによる使い勝手相違は起こらない。認識指示は、コマンドウインドウに入力する例を記述しているが、メニューからの選択や、ペンコンピュータに見られるペンジェスチャーコマンド入力などでももちろん良い。

0020

図5に、認識制御部4の制御フローチャートを示す。このフローチャートは、図2のCPU15によりRAM18のプログラムを実行することで実現できる。

0021

まず、認識コマンドの発生によりFEP100を介して認識制御部4に認識依頼が行なわれる(ステップS10)。この時、認識すべきデータの属性やポインタなど、必要なパラメータが渡される。ステップS11で、認識すべきデータを、データ毎に付加されている属性に基づいて分類する。図3の例では、記述人を分類の為の属性として、A氏、B氏、本人の3人に分けた。本人とは、まとめ用端末1000を利用して入力されたデータに付される属性である。

0022

ステップS12では、本人の、すなわち端末1000から入力された文字が認識すべきデータに含まれているかを判定し、含まれていればS13で通常に本人が自分のデータを自分の認識エンジン105・辞書106,107を用いて認識するように認識エンジン104に認識を依頼する。さらに、認識すべきデータ中に本人以外のデータが存在するかをステップS14で判定し、あればステップS15で、各筆者の端末またはそれと同等に筆者の認識手法を用いて認識可能な情報端末に、認識を依頼する。認識の依頼は、筆者・認識依頼コマンド・認識すべきデータのポインタをメッセージとして通信サービス2に送ると、送信データフォーマットを整えて転送すべき端末へ伝送される。そして、ステップS16で、認識結果を待つ待機中モードになる。マルチタスクでは、タスク待ち行列に入れることになる。

0023

次に、図5(b)では、認識結果の集計を行なう。認識結果が出る毎に、ステップS17で認識イベントが発生し、認識結果を文字認識を依頼した各端末から受け取る(S18)。自端末による文字の認識結果は、認識エンジン105からイベントが発生し、他の端末に依頼した結果の到着は、通信サービス2が認識結果の到着を解釈してイベントを発生させる。ステップS19で、依頼した認識の結果が全部揃ったかを判定して、まだならさらに待機し(ステップS20)、揃っていれば、認識結果を、認識すべきデータの順番に並び変えるなどの整理を行ない、ステップS22でFEP100にその結果が入ったポインタを返して終了する。

0024

さらに図6(a)には、逆に他の端末から、認識の依頼を受けた時の流れを示す。通信サービス2が、認識依頼が含まれた通信データを受けると、そこで解釈して、認識依頼を認識制御部に送る(ステップS23)。ステップS24で、通常の認識と同様に認識すべきデータのポインタ等を認識エンジンに渡して、ステップS25で待機に入る。

0025

図6(b)では、ステップS26で認識結果が出たイベントを受けて、通常そのままFEP100に渡すところをステップS27で通信サービス2に結果を渡し、依頼した端末に結果を送り返す。

0026

認識依頼によって転送される文字の情報は、書いた位置・時間情報をすべて含んだストローク情報でも良く、また書いた本人の端末に依頼するときは、最初にまとめ役の端末に送った時に交わされるデータ群の番号(カード番号など)とその中のどの部分であるかを示す矩形位置情報を返して、依頼された端末は、その番号と位置情報から、自分の記憶領域内にあるストローク情報を断定し、それを認識しても良い(伝送時間の節約のため)。

0027

以上説明したように、通常のFEPと認識エンジンの中間に認識制御部を設けることで、認識は自分の本体内で行なわれているか、他の端末で代行して行なわれているか、アプリケーションはなんら気にせず、かつ文字を書いた筆者に一番適した認識手法を用いて認識することができるようになった。

0028

<第2実施例>次に、認識を他の端末に依頼するのではなく、あらかじめ各アプリケーション参加者の手書き文字認識手法をまとめ役端末の本体内に構築しておき、筆者の属性に応じて各認識手法に認識を依頼する例を示す。図7はそのソフト構成図である。

0029

図において、24は例えばAという人の書いた文字を認識する為のA氏認識エンジンで、その基本辞書25と個人辞書26が付随している。同様に、B氏の認識エンジン27、基本辞書28、個人辞書29も本体内に実装されている。これらは、アプリケーションの開始時に各自の認識手法を交換しておくことで達成でき、送られて来たエンジンおよび各辞書は、本体内でコンパイルを行ない実行可能な形態にしてある。これは、認識エンジンはじめ全てが高級言語(例えばC言語)で記述されていることが前提であるが、お互いに解釈できる言語で記述しておくことで移植は容易に行なうことができる。

0030

この時の認識制御部4の制御フローチャートを図8に示す。

0031

ステップS28では、認識すべきデータを筆者ごとに分離し、ステップS29で各認識エンジンに認識すべきデータの情報を渡して認識の依頼を行なう。各認識エンジンはマルチタスクでもシングルタスクでも良い。各認識結果をステップS30で受け取り、ステップS31ですべて結果が揃ったかを判定し、揃っていれば、前記同様にステップS32で結果を整理し、S33で結果をFEP100に渡す。

0032

<第3実施例>次に、各端末で同じ認識エンジンを使用している例を示す。図9は、そのソフト構成図である。この場合2つの方法があり、1つは、まとめ役の端末本体内に各個人辞書をアプリケーションの開始時または随時に転送して、認識エンジンの下に配置しておくものである。それが、A氏の個人辞書30とB氏の個人辞書31である。基本辞書は、もちろん106を共通に用いる。

0033

もう1つは、各端末にある個人辞書をあたかも認識エンジンの下に配置してあるように利用する方法である。これらが各端末の個人辞書6’,8’,10’,11’,13,14である。

0034

本実施例の端末の認識制御部4による制御手順のフローチャートを図8に示す。

0035

認識依頼によって、ステップS34で筆者の属性ごとにデータを分離して、ステップS35で認識すべきデータがまであるかどうかを判定し(もちろん始めは存在する)、あればステップS36で認識すべきデータの筆者1人を取り上げて個人認識辞書をその人に指定して、ステップS37で認識を依頼する。認識結果のイベントによってステップS38で認識結果を受け取り、ステップS35でさらに次の認識すべきデータがあるかを判定していき、認識すべきデータを個人辞書を取り替えながら全員分行なう。そして、もう認識すべきデータが残っていないと判断されるとステップS39に移行して結果の整理とステップS40のFEPの送付が行なわれる。この説明では、認識エンジンは、多重して使用出来ない例として切り替えながら認識させたが、多重可能として各認識エンジンモジュールにそれぞれの個人辞書を設定して、マルチタスクで行なってももちろん良い。

0036

さらに、ネットワークを介して個人辞書をアクセスするときも、ステップS36でネットワーク上の辞書データマウントによて内蔵ディスクと同じように読み書き可能なので、同じフローチャートをそのまま使用できる。

0037

<第4実施例>以上の3実施例では、文字を書いた人の認識手法について、それぞれの例を述べた。本実施例では、これらの運用に関して述べる。上記の実施例は、通信端末の全てに関して当てはまるというわけではなくある端末どうしでは第1実施例が、またある端末では第2実施例が、というぐあいに端末の認識手法によってどの方法が適しているか異なる。さらには、アプリケーション終了後に、後から認識を実行しようとしたとき依頼すべき端末がすでに電源が落とされたり、ネットワークから抜けていたときは、アプリケーション実行中では、その端末に認識依頼するのが最良であっても、状態の変化によって認識手法を変更する必要が出てくる。

0038

図11に、これを最適に行なうためのフローチャートを示す。まず、ステップS41で認識依頼がFEPよりあった時またはアプリケーションの開始時で各端末が接続された時に、各人の認識手法の確認と現在の端末の接続状態を調べる。ステップS42で相手の端末の認識エンジンが共通であるときは、個人辞書を転送しておくようにする。個人辞書が見えるときはステップS43で個人辞書を切り替える手法を用いる(第3実施例)。さらに、ステップS34で、本体内に認識手法が存在するときは、ステップS45で認識手法切り替えによって認識を実行する(第2実施例)。ステップS46で、相手の端末がネットワーク上に存在する時、ステップS47の認識依頼を行ない、ステップS48で認識サーバが存在するときは、ステップS49で同じく認識依頼を行なう(第1実施例)。

0039

このように、優先順位を設けてどの様に選択していくかによって、またどういう端末かによって、実際に認識される手法は異なる。また、優先順位は例であって、もちろん端末に認識依頼を行なうことを最優先しても良い。

0040

このように、書いた本人の認識手法を用いて認識を行なうことについて述べてが、状況によってどの手法も実行出来ないときは、ステップS50のように基本辞書のみで認識を行なうことになる。運用上こうならないよう、あらかじめアプリケーションが終了しても認識できるように、個人辞書の交換や認識手法の交換を行っておくことが望ましい。

0041

尚、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても1つの機器から成る装置に適用しても良い。また、本発明は、システム或は装置にプログラムを供給することによって達成される場合にも適用できることはいうまでもない。

発明の効果

0042

以上説明したように、本発明に係る文字認識装置及び方法は、手書き文字を、それを書いた人の文字の特徴に対して最適化された認識手法によって認識でき、手書きによるデータの通信が発生しても、最適な認識が行なえるため、認識率の向上を図ることができるという効果がある。

0043

さらには、認識制御部を従来のFEPと認識エンジンの間に配したので、アプリケーションからは、本体内での認識となんら区別なく、認識過程を気にせずに認識が実行できるようになった。

0044

図面の簡単な説明

0045

図1第1実施例の文字認識装置のソフトウエア構成図である。
図2第1実施例の文字認識装置のハードウエア構成図である。
図3アプリケーション画面例を示す図である。
図4アプリケーション画面例を示す図である。
図5第1実施例の認識制御部による制御手順のフローチャートである。
図6第1実施例の認識制御部による制御手順のフローチャートである。
図7第2実施例の文字認識装置のソフトウエア構成図である。
図8第2実施例の認識制御部による制御手順のフローチャートである。
図9第3実施例の文字認識装置のソフトウエア構成図である。
図10第3実施例の認識制御部による制御手順のフローチャートである。
図11第4実施例の認識制御部による制御手順のフローチャートである。
図12従来の文字認識装置のソフトウエア構成図である。

--

0046

アプリケーション層
2通信サービス
属性付
4 認識制御部
5〜14 他の端末関連
15 CPU
16周辺I/O
104 認識部

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