[发明专利]手写字符识别方法、手写字符识别系统、手写字符识别程序以及存储介质

说明书

技术领域

本发明涉及一种进行联机手写字符识别的手写字符识别方法和手写字符识别系统、实现该识别方法的手写字符识别程序以及保存该程序的存储介质。

背景技术

以往，提出并实际应用了很多字符识别系统，关于其基本原理有两个观点，一个是构造解析的观点，另一个是模式匹配的观点，前者一般应用于该识别系统简单因而输入限制较强的情况即笔画数、笔顺固定或者使任一个固定的对象中，另一方面后者应用于使笔画数、笔顺两者自由的情况或与其接近的情况。

作为构造解析的观点，如電子通信学会論文誌，56-D，5，pp.312-319，“手書き数字·片仮名字符のオンライン実時間認識”、日本特许厅公布的特开昭59-131972号公报中所记载那样，有称为基本笔划(stroke)方式的方式，将笔划分类为简单笔划(4种)、复合笔划(7种)并由识别自动装置进行识别，虽然简单，但是在作成字典、处理连笔字、简写字时存在问题，在其发展性上存在问题。

模式匹配法大体分为两种方法。一种是如電子情報通信学会論文誌，J63-D，2，pp.153-160，“スト口一クの点近似による手書き字符のオンライン認識”中所记载那样，用少数的点来近似笔划并将它们作为特征点，还估计笔在端点上的运动方向并将它们也作为特征点，构成特征向量。字典分解为笔划，它们同样具有特征向量，取得输入向量与对各范畴的每个所准备的特征向量之间的对应，对取得对应的字典计算距离，提供最小距离的字典名是被识别的字符名，基本上相对于笔顺、笔画数是自由的。

还存在一种模式匹配法，作为特征点的对应方式的原论文，有记载在電子通信学会論文  PRL74-20中的“Rubber StringMatching法による手書き字符認識”，另外有如日本特许厅公布的特开昭57-45679号公报以及特开平8-24942号公报中所说的通过DP(Dynamic Programming：动态规划)方式将输入字符与字典的特征点向量进行对应的方法，它正成为手写字符的联机识别的主流。

此外，最近将联机字符识别技术应用于联机中。

其中，存在至今为止积累的OCR技术，它也可以使用于联机字符识别中。

如果从该观点看OCR技术，主流是方向特征匹配。对此有庞大的文献，基本的考虑方法例如作为原论文在[電子情報通信学会論文誌，J62-D，3，pp.217-224，“文字認識のための相関法の一改良”]中。该方法与构造解析的方法的根本的不同点在于，特征一般被分配到n×m的格子平面上，将该平面上的特征分布作为最终的输入字符的表现，将n×m例如从左角向右进行扫描，设为n×m维的向量。关于识别，计算标准方向特征向量与输入字符方向特征向量的内积(类似度)，将其值最大的标准方向特征向量的范畴名设为答复。此时，特别是在变形明显的手写字符中进行高度非线性标准化的预处理。需要该处理是因为该方法将n×m的格子平面设为基本框架。该方法的优点如下：由于一般能够应用向量空间、特别是定义了内积的希尔伯特空间论，因此引用高度的识别理论。另外从实用性来讲，抗噪声强。但是，抹杀了难得的联机最大的优点即分割的容易性。在联机中例如在相同的位置上无论写几个字符，机器都能够识别。另外，对于特别明显的变形，即使进行高度的非线性标准化也不够，例如在转动变形中需要相当高度的、相当大的计算量的标准化。在[S.Mori，H.Nishida，H.Yamada，Optical CharacterRecognition，Wiley]的第3章中有详细的记述。