JPH01180083A - 複数フォント文字認識装置 - Google Patents
複数フォント文字認識装置Info
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- JPH01180083A JPH01180083A JP63004168A JP416888A JPH01180083A JP H01180083 A JPH01180083 A JP H01180083A JP 63004168 A JP63004168 A JP 63004168A JP 416888 A JP416888 A JP 416888A JP H01180083 A JPH01180083 A JP H01180083A
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- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 13
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 9
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 8
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- 238000012795 verification Methods 0.000 description 12
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
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Landscapes
- Character Discrimination (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明は複数フォント文字認識装置に関し、特にフォン
ト別の認識辞書を使った照合結果がらフォントを確定後
文字読み取りを行なう複数フォント文字認識装置に関す
る。
ト別の認識辞書を使った照合結果がらフォントを確定後
文字読み取りを行なう複数フォント文字認識装置に関す
る。
複数フォント文字の認識方法として、複数個の単一フォ
ント読み収り機構で得られた各々の読み取り結果に対し
て単語照合を用いて最終結果を決定することで複数フォ
ントを認識する方法〔例えば、アイ イー イー イー
トランザクションズ オン コンピューターズ 第Ｃ
−２７巻 第８号 ７２１ 頁 （ＩＥＥＥＴＲ人Ｎ
５ＡＣＴＩＯＮＳ ＯＮ ＣＯＭＰＵＴＥＲＳ Ｖ
ＯＬ、Ｃ−２７，ＮＯ，８，ＰＰ、７２１）の“＾Ｍｕ
ｌｔｉｆｏｎｔＷｏｒｄ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ Ｓ
ｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｐｏ５ｔａｌ Ａｄｄｒｅｓｓ
Ｒｅａｄｉｎｇ ”、（参考文献１）〕複数のフォン
トで共通な特徴を用いて認識する方法〔例えば、アイイ
ー イー イー トランザクションズ オンパタン ア
ナリシス アンド マシン インテリジェンス 第ＰＡ
ＭＩ−９巻 第２号 ２７４頁 （Ｉ Ｅ Ｅ
Ｅ ＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮＳ ＯＮ ＰＡＴＴ
Ｉ！ＲＮ ＡＮＡＬＹＳＩＳＡＮＤ ＭＡＣＨＩＮ
Ｅ ＩＮ置ＬＩＧＥＮＣＥ、ＶＯＬ、ＰＡＭＩ−９，
ＮＯ，２゜ＰＰ、２７４＞の”Ｏｎ ｔｈｅ Ｒｅｃｏ
ｇｎｉｔｉｏｎ ｏｆ Ｐｒ１ｎｔｅｄ Ｃｈａｒａｃ
ｔｅｒｓ ｏｆ Ａｎｙ Ｆｏｎｔ ａｎｄ ５ｉｚｅ
”、（参考文献２）等が知られている。
ント読み収り機構で得られた各々の読み取り結果に対し
て単語照合を用いて最終結果を決定することで複数フォ
ントを認識する方法〔例えば、アイ イー イー イー
トランザクションズ オン コンピューターズ 第Ｃ
−２７巻 第８号 ７２１ 頁 （ＩＥＥＥＴＲ人Ｎ
５ＡＣＴＩＯＮＳ ＯＮ ＣＯＭＰＵＴＥＲＳ Ｖ
ＯＬ、Ｃ−２７，ＮＯ，８，ＰＰ、７２１）の“＾Ｍｕ
ｌｔｉｆｏｎｔＷｏｒｄ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ Ｓ
ｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｐｏ５ｔａｌ Ａｄｄｒｅｓｓ
Ｒｅａｄｉｎｇ ”、（参考文献１）〕複数のフォン
トで共通な特徴を用いて認識する方法〔例えば、アイイ
ー イー イー トランザクションズ オンパタン ア
ナリシス アンド マシン インテリジェンス 第ＰＡ
ＭＩ−９巻 第２号 ２７４頁 （Ｉ Ｅ Ｅ
Ｅ ＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮＳ ＯＮ ＰＡＴＴ
Ｉ！ＲＮ ＡＮＡＬＹＳＩＳＡＮＤ ＭＡＣＨＩＮ
Ｅ ＩＮ置ＬＩＧＥＮＣＥ、ＶＯＬ、ＰＡＭＩ−９，
ＮＯ，２゜ＰＰ、２７４＞の”Ｏｎ ｔｈｅ Ｒｅｃｏ
ｇｎｉｔｉｏｎ ｏｆ Ｐｒ１ｎｔｅｄ Ｃｈａｒａｃ
ｔｅｒｓ ｏｆ Ａｎｙ Ｆｏｎｔ ａｎｄ ５ｉｚｅ
”、（参考文献２）等が知られている。
また、電子通信学会、パターン認識と理解研究会資料Ｐ
ＲＵ８６−７６の「階層化判別法とその文字認識システ
ムＰＣ−ＯＣＲｊは、分割した辞書に対する整合処理と
最大整合量の文字カテゴリの検出処理とにイメージバイ
ブラインドプロセッサを用い、各プロセッサからの文字
カテゴリの整合量を比較し最終結果を得るに汎用プロセ
ッサを使った複数プロセッサ構成の文字認識装置である
く参考文献３）。
ＲＵ８６−７６の「階層化判別法とその文字認識システ
ムＰＣ−ＯＣＲｊは、分割した辞書に対する整合処理と
最大整合量の文字カテゴリの検出処理とにイメージバイ
ブラインドプロセッサを用い、各プロセッサからの文字
カテゴリの整合量を比較し最終結果を得るに汎用プロセ
ッサを使った複数プロセッサ構成の文字認識装置である
く参考文献３）。
参考文献１はシングルフォント読み取りを基本にしてい
るので辞書作成は容易となるが、文書の文字認識装置と
しては照合すべき単語数が多くなり、大規模な装置とな
ってしまうという問題点がある。また参考文献２のよう
な方法は文字認識辞書を小さくできる可能性があるが、
認識辞書作成に時間がかかり、また認識性能の向上を計
りにくいという問題点がある。
るので辞書作成は容易となるが、文書の文字認識装置と
しては照合すべき単語数が多くなり、大規模な装置とな
ってしまうという問題点がある。また参考文献２のよう
な方法は文字認識辞書を小さくできる可能性があるが、
認識辞書作成に時間がかかり、また認識性能の向上を計
りにくいという問題点がある。
本発明の第一の発明は、複数のプロセッサとフォント別
の認識辞書とを備えた文字認識装置において、まづ読み
取り範囲内の数文字分の入力文字画像に対する各フォン
トの認識辞書での距離値による整合処理を複数個の判定
用プロセッサで行い、制御用プロセッサでは前記数文字
分の最小距離値の平均値を計算し各フォントでの平均値
の比較により値の最小となるフォントを選ぶフォント決
定を行い、次に選択したフォントの認識辞書での読み取
り範囲内の文字画像に対する整合処理を複数個の判定用
プロセッサで並列に行うことを備えて構成される。
の認識辞書とを備えた文字認識装置において、まづ読み
取り範囲内の数文字分の入力文字画像に対する各フォン
トの認識辞書での距離値による整合処理を複数個の判定
用プロセッサで行い、制御用プロセッサでは前記数文字
分の最小距離値の平均値を計算し各フォントでの平均値
の比較により値の最小となるフォントを選ぶフォント決
定を行い、次に選択したフォントの認識辞書での読み取
り範囲内の文字画像に対する整合処理を複数個の判定用
プロセッサで並列に行うことを備えて構成される。
本発明の第二の発明は、複数のプロセッサとフォント別
の認識辞書とを備えた文字認識装置において、まず読み
取り範囲内の数文字分の入力文字画像に対する各フォン
トの認識辞書での距離値による整合処理を複数個の判定
用プロセッサで行い、制御用プロセッサでは前記数文字
分の判定結果のうちで特定カテゴリ以外の最小距離値の
平均値を計算し各フォントでの平均値の比較により値の
最小となるフォントを選ぶフォント決定を行い、次に選
択したフォントの認識辞書での読み取り範囲内の文字画
像に対する整合処理を複数個の判定用プロセッサで並列
に行うことを備えて構成される。
の認識辞書とを備えた文字認識装置において、まず読み
取り範囲内の数文字分の入力文字画像に対する各フォン
トの認識辞書での距離値による整合処理を複数個の判定
用プロセッサで行い、制御用プロセッサでは前記数文字
分の判定結果のうちで特定カテゴリ以外の最小距離値の
平均値を計算し各フォントでの平均値の比較により値の
最小となるフォントを選ぶフォント決定を行い、次に選
択したフォントの認識辞書での読み取り範囲内の文字画
像に対する整合処理を複数個の判定用プロセッサで並列
に行うことを備えて構成される。
文書が認識対象で節あるいは一行を読み取りの単位とす
ると、各単位内では単一フォント文字が使われることが
多い。シングルフォント読み取りは辞書作成が容易で認
識性能の向上を計りやすいことから、節あるいは一行を
単位としてまず読み取り単位内の文字フォントを決定し
、その後で選択されたフォントの認識辞書による文字認
識（シングルフォント文字認識）を行なうという方法を
採用することで、認識性能の向上が計りやすいマルチフ
ォント文字認識方式とすることが可能となる。フォント
の決定方法としては、各フォントの認識辞書での照合結
果を用いる方法が考えられる。参考文献３の判別分析法
は辞書作成に用いた学習バタンと異なる形の文字を判定
すると判定結果が多きな最小距離値となる性質を持って
いる。
ると、各単位内では単一フォント文字が使われることが
多い。シングルフォント読み取りは辞書作成が容易で認
識性能の向上を計りやすいことから、節あるいは一行を
単位としてまず読み取り単位内の文字フォントを決定し
、その後で選択されたフォントの認識辞書による文字認
識（シングルフォント文字認識）を行なうという方法を
採用することで、認識性能の向上が計りやすいマルチフ
ォント文字認識方式とすることが可能となる。フォント
の決定方法としては、各フォントの認識辞書での照合結
果を用いる方法が考えられる。参考文献３の判別分析法
は辞書作成に用いた学習バタンと異なる形の文字を判定
すると判定結果が多きな最小距離値となる性質を持って
いる。
そこで、フォントごとに作成した辞書で判定した最小距
離値を比較すると、フォント決定が可能となる。ところ
で、入力文字バタンはその文字の印字状態や画像入力部
の状態あるいは画像の正規化により、学習に用いた文字
バタンとは完全には一致しないと考えられる。それ故、
−個のみの最小距離値によるフォント選択では誤ったフ
ォント決定が起こる可能性が高い。また、特定のカテゴ
リはフォントでの字形の違いは少ないので、フォント決
定に利用できない場合がある。第４図は、−フォントの
文字データに対していくつかのフォントの認識辞書で照
合して得られた最小距離値の例である。この図では、英
小字のｉ、１や記号のカンマ、プラス等は、別フォント
での距離値は小さいので、フォント決定には利用できな
い。
離値を比較すると、フォント決定が可能となる。ところ
で、入力文字バタンはその文字の印字状態や画像入力部
の状態あるいは画像の正規化により、学習に用いた文字
バタンとは完全には一致しないと考えられる。それ故、
−個のみの最小距離値によるフォント選択では誤ったフ
ォント決定が起こる可能性が高い。また、特定のカテゴ
リはフォントでの字形の違いは少ないので、フォント決
定に利用できない場合がある。第４図は、−フォントの
文字データに対していくつかのフォントの認識辞書で照
合して得られた最小距離値の例である。この図では、英
小字のｉ、１や記号のカンマ、プラス等は、別フォント
での距離値は小さいので、フォント決定には利用できな
い。
従って、読み取り単位内の数文字の判定結果である最小
距離値の平均値を使うと、確実なフォント決定が可能と
なる。また、判定結果から特定カテゴリを除いて最小距
離値の平均値をとることでフォント決定がより確実とな
る。
距離値の平均値を使うと、確実なフォント決定が可能と
なる。また、判定結果から特定カテゴリを除いて最小距
離値の平均値をとることでフォント決定がより確実とな
る。
参考文献３のシングルフォント文字認識方法は、線形判
別分析での特徴変換により識別率を保持したままで特徴
量のデータ長が短くできるために、距離計算の照合時間
を短縮できる。またプロセッサ間でデータを高速に転送
することができるので、照合プログラムをデータとする
ことで、各フォントに対する照合プログラムの入れ替え
が可能となり、参考文献１のようなフォント別のハード
ウェアを用意しなくても、前述のマルチフォント文字認
識方式を実現できる。
別分析での特徴変換により識別率を保持したままで特徴
量のデータ長が短くできるために、距離計算の照合時間
を短縮できる。またプロセッサ間でデータを高速に転送
することができるので、照合プログラムをデータとする
ことで、各フォントに対する照合プログラムの入れ替え
が可能となり、参考文献１のようなフォント別のハード
ウェアを用意しなくても、前述のマルチフォント文字認
識方式を実現できる。
以下、本願発明の実施例を図面を参照して説明する。
第１図は、本Ｗ！４発明の一実施例である文字認識装置
における処理を流れ図で表わしたものである。また第３
図は、本願発明の詳細な説明を容易にするための５個の
プロセッサを用いた文字認識装置である。これは前記参
考文献３と類似の構成となっている。
における処理を流れ図で表わしたものである。また第３
図は、本願発明の詳細な説明を容易にするための５個の
プロセッサを用いた文字認識装置である。これは前記参
考文献３と類似の構成となっている。
参考文献３での文字切出し後の本願発明による文字認識
フローを次に簡単に説明する。まず、切出された文字画
像からの文字外接枠を求め、得られた外接枠から文字画
像の中心位置を決定する。
フローを次に簡単に説明する。まず、切出された文字画
像からの文字外接枠を求め、得られた外接枠から文字画
像の中心位置を決定する。
次に得られた中心位置からあらかじめ定めた距離だけ離
れた位置をリサンプリング位置とし、各リサンプリング
位置とその周囲の位置とにおける画像とガウス形フィル
タとの相関計算により得られた値を初期ベクトルの要素
とする。従って、複数のリサンプリング位置におけるガ
ウス形フィルタとの相関により求まった値から、初期ベ
クトルが作られる。一方、あらかじめ多数の学習データ
の各々から作られた初期ベクトルを線形判別分析という
統計処理により、線形判別分析の変換行列を用意してお
く、前記−文字の画像から作られた初期ベクトルと前記
変換行列との積により得られるベクトルを、特徴ベクト
ルとする。最後に前記特徴ベクトルと文字認識辞書であ
る予め用意された各カテゴリのベクトルとの距離を計算
し、最小距離値となる前記文字認識辞書のカテゴリ名を
判定結果とする。
れた位置をリサンプリング位置とし、各リサンプリング
位置とその周囲の位置とにおける画像とガウス形フィル
タとの相関計算により得られた値を初期ベクトルの要素
とする。従って、複数のリサンプリング位置におけるガ
ウス形フィルタとの相関により求まった値から、初期ベ
クトルが作られる。一方、あらかじめ多数の学習データ
の各々から作られた初期ベクトルを線形判別分析という
統計処理により、線形判別分析の変換行列を用意してお
く、前記−文字の画像から作られた初期ベクトルと前記
変換行列との積により得られるベクトルを、特徴ベクト
ルとする。最後に前記特徴ベクトルと文字認識辞書であ
る予め用意された各カテゴリのベクトルとの距離を計算
し、最小距離値となる前記文字認識辞書のカテゴリ名を
判定結果とする。
第３図において、１は文字認識処理を制御する汎用プロ
セッサ、２は１の汎用プロセッサを動かすプログラムや
読み取り範囲内の文字列画像や文字切り出し位置等のデ
ータを記憶するメモリ、３はプログラム・文字列画像・
認識辞書・照合結果・特徴値等のデータを記憶するメモ
リ、４は１の汎用プロセッサからの制御によりメモリ２
と３との間でデータの授受を行ったり、メモリ３と専用
プロセッサ５および８との間でデータの授受を行うメモ
リコントローラである。また５がら８はパイプラインに
つなぐことができる専用プロセッサである。メモリ２に
は１の汎用プロセッサが行う制御プログラム・文字列画
像・文字切り出し位置のデータが既に記憶されていると
する。またメモリ３には専用プロセッサ５から８で実行
できるフォント別の照合プログラムと認識辞書とが記憶
されているとする。
セッサ、２は１の汎用プロセッサを動かすプログラムや
読み取り範囲内の文字列画像や文字切り出し位置等のデ
ータを記憶するメモリ、３はプログラム・文字列画像・
認識辞書・照合結果・特徴値等のデータを記憶するメモ
リ、４は１の汎用プロセッサからの制御によりメモリ２
と３との間でデータの授受を行ったり、メモリ３と専用
プロセッサ５および８との間でデータの授受を行うメモ
リコントローラである。また５がら８はパイプラインに
つなぐことができる専用プロセッサである。メモリ２に
は１の汎用プロセッサが行う制御プログラム・文字列画
像・文字切り出し位置のデータが既に記憶されていると
する。またメモリ３には専用プロセッサ５から８で実行
できるフォント別の照合プログラムと認識辞書とが記憶
されているとする。
本願発明の第一の実施例である第１図の流れ図の処理は
、メモリ２の制御プログラムのもとに汎用プロセッサ１
にて行う。なお、以下の０内の番号は、流れ図の番号に
対応している。
、メモリ２の制御プログラムのもとに汎用プロセッサ１
にて行う。なお、以下の０内の番号は、流れ図の番号に
対応している。
まず、照合プログラムのロード開始データをメモリコン
トローラ４に送ると（１０１）、メモリコントローラ４
はメモリ３にある４フオントの照合プログラムをデータ
として専用プロセッサ５〜８に送る。次に、メモリ２の
一つの文字列画像と文字切り出し位置とのデータをメモ
リコントローラ４を介してメモリ３に転送しく１０２）
、転送終了データを受は取ると照合開始データをメモリ
コントローラ４に送る（１０３）。メモリコントローラ
４が照合開始データを専用プロセッサ５〜８に送ると、
専用プロセッサ５〜８では各フォントでの照合処理が実
行され、メモリ３に記憶している各文字画像に対する照
合結果である最小距離値をメモリ３に出力し、指定文字
数文の照合終了後、その終了データがメモリコントロー
ラ４を介して汎用プロセッサ１に返される。照合終了デ
ータを受は取ると、汎用プロセッサ１は、メモリコント
ローラ４を介してメモリ３に記憶されている各文字の照
合結果である各フォントに対する最小距離値を受は取る
（１０４）、汎用プロセッサ１は、受は取った最小距離
値からフォントごとの平均最小距離値を求め（１０５）
、最小となる平均最小距離値のフォントを求めるフォン
トと決定する（１０６）。
トローラ４に送ると（１０１）、メモリコントローラ４
はメモリ３にある４フオントの照合プログラムをデータ
として専用プロセッサ５〜８に送る。次に、メモリ２の
一つの文字列画像と文字切り出し位置とのデータをメモ
リコントローラ４を介してメモリ３に転送しく１０２）
、転送終了データを受は取ると照合開始データをメモリ
コントローラ４に送る（１０３）。メモリコントローラ
４が照合開始データを専用プロセッサ５〜８に送ると、
専用プロセッサ５〜８では各フォントでの照合処理が実
行され、メモリ３に記憶している各文字画像に対する照
合結果である最小距離値をメモリ３に出力し、指定文字
数文の照合終了後、その終了データがメモリコントロー
ラ４を介して汎用プロセッサ１に返される。照合終了デ
ータを受は取ると、汎用プロセッサ１は、メモリコント
ローラ４を介してメモリ３に記憶されている各文字の照
合結果である各フォントに対する最小距離値を受は取る
（１０４）、汎用プロセッサ１は、受は取った最小距離
値からフォントごとの平均最小距離値を求め（１０５）
、最小となる平均最小距離値のフォントを求めるフォン
トと決定する（１０６）。
次に、汎用プロセッサ１は、メモリ３にある照合プログ
ラムの内から選択したフォントの照合プログラムのロー
ド開始データをメモリコントローラ４に送る（１０７）
、メモリコントローラ４はメモリ３に記憶されている照
合プログラム２をデータとして専用プロセッサ５〜８に
送る。さらに、照合開始データをメモリコントローラ４
を介して、専用プロセッサ５〜８までに送るとく１０８
）、専用プロセッサ５〜８は照合処理プログラムを並列
に実行し、メモリ４に記憶している文字位置の画像に対
する照合結果をメモリ３に出力し、照合終了後、その終
了データがメモリコントローラ４を介して汎用プロセッ
サ１に返される。
ラムの内から選択したフォントの照合プログラムのロー
ド開始データをメモリコントローラ４に送る（１０７）
、メモリコントローラ４はメモリ３に記憶されている照
合プログラム２をデータとして専用プロセッサ５〜８に
送る。さらに、照合開始データをメモリコントローラ４
を介して、専用プロセッサ５〜８までに送るとく１０８
）、専用プロセッサ５〜８は照合処理プログラムを並列
に実行し、メモリ４に記憶している文字位置の画像に対
する照合結果をメモリ３に出力し、照合終了後、その終
了データがメモリコントローラ４を介して汎用プロセッ
サ１に返される。
照合終了データを受は取ると、汎用プロセッサ４は、メ
モリコントローラ４を介してメモリ３に記憶している照
合結果を受は取る（１０９）。
モリコントローラ４を介してメモリ３に記憶している照
合結果を受は取る（１０９）。
第２図は、本Ｍ発明の第二の実施例である文字認識装置
における処理を流れ図で表わしたものである。第２図の
流れ図の処理は、第１図と同様にメモリ２の制御プログ
ラムのもとに汎用プロセッサ１にて行う。
における処理を流れ図で表わしたものである。第２図の
流れ図の処理は、第１図と同様にメモリ２の制御プログ
ラムのもとに汎用プロセッサ１にて行う。
まず、照合プログラムのロード開始データをメモリコン
トローラ４に送ると（１０１）、メモリコントローラ４
はメモリ３にある４フオントの照合プログラムをデータ
として専用プロセッサ５〜８に送る。次に、メモリ２の
一つの文字列画像と文字切り出し位置とのデータをメモ
リコントローラ４を介してメモリ３に転送しく１０２）
、転送終了データを受は取ると照合開始データをメモリ
コントローラ４に送る（１０３）。メモリコントローラ
４が照合開始データを専用プロセッサ５〜８に送ると、
専用プロセッサ５〜８では各フォントでの照合処理が実
行され、メモリ３に記憶している各文字画像に対する照
合結果である最小距離値をメモリ３に出力し、指定文字
数文の照合終了後、その終了データがメモリコントロー
ラ４を介して汎用プロセッサ１に返される。照合終了デ
ータをを受は取ると、汎用プロセッサ１は、メモリコン
トローラ４を介してメモリ３に記憶されている各文字の
照合結果である各フォントに対する最小距離値を受は取
る（１０４）。汎用プロセッサ１は、受は取った最小距
離値のカテゴリから特定のカテゴリの最小距離値を除い
てフォントごとの平均最小距離値を求め（１０５Ａ）＝
最小となる平均最小距離値のフォントを求めるフォント
と決定する（１０６）。
トローラ４に送ると（１０１）、メモリコントローラ４
はメモリ３にある４フオントの照合プログラムをデータ
として専用プロセッサ５〜８に送る。次に、メモリ２の
一つの文字列画像と文字切り出し位置とのデータをメモ
リコントローラ４を介してメモリ３に転送しく１０２）
、転送終了データを受は取ると照合開始データをメモリ
コントローラ４に送る（１０３）。メモリコントローラ
４が照合開始データを専用プロセッサ５〜８に送ると、
専用プロセッサ５〜８では各フォントでの照合処理が実
行され、メモリ３に記憶している各文字画像に対する照
合結果である最小距離値をメモリ３に出力し、指定文字
数文の照合終了後、その終了データがメモリコントロー
ラ４を介して汎用プロセッサ１に返される。照合終了デ
ータをを受は取ると、汎用プロセッサ１は、メモリコン
トローラ４を介してメモリ３に記憶されている各文字の
照合結果である各フォントに対する最小距離値を受は取
る（１０４）。汎用プロセッサ１は、受は取った最小距
離値のカテゴリから特定のカテゴリの最小距離値を除い
てフォントごとの平均最小距離値を求め（１０５Ａ）＝
最小となる平均最小距離値のフォントを求めるフォント
と決定する（１０６）。
次に、汎用プロセッサ１は、メモリ３にある照合プログ
ラムの内から選択したフォントの照合プログラムのロー
ド開始データをメモリコントローラ４を送る（１０７）
。メモリコントローラ４はメモリ３に記憶されている照
合プログラム２をデ−夕として専用プロセッサ５〜８に
送る。さらに、照合開始データをメモリコントローラ４
を介して、専用プロセッサ５〜８までに送ると（１０８
）、専用プロセッサ５〜８は照合処理プログラムを並列
に実行し、メモリ４に記憶している文字位置の画像に対
する照合結果をメモリ３に出力し、照合終了後、その終
了データがメモリコントローラ４を介して汎用プロセッ
サ１に返される。
ラムの内から選択したフォントの照合プログラムのロー
ド開始データをメモリコントローラ４を送る（１０７）
。メモリコントローラ４はメモリ３に記憶されている照
合プログラム２をデ−夕として専用プロセッサ５〜８に
送る。さらに、照合開始データをメモリコントローラ４
を介して、専用プロセッサ５〜８までに送ると（１０８
）、専用プロセッサ５〜８は照合処理プログラムを並列
に実行し、メモリ４に記憶している文字位置の画像に対
する照合結果をメモリ３に出力し、照合終了後、その終
了データがメモリコントローラ４を介して汎用プロセッ
サ１に返される。
照合終了データを受は取ると、汎用プロセッサ１は、メ
モリコントローラ４を介してメモリ３に記憶している照
合結果を受は取る（１０９）。
モリコントローラ４を介してメモリ３に記憶している照
合結果を受は取る（１０９）。
本願発明は、読み取り可能なフォントは４フオントに限
定されるものではなく、専用プロセッサで行なう照合プ
ログラムを順次入れ換えることで、より多フォントに対
応でき、また専用プロセッサはプログラマブルな信号処
理プロセッサ等を使って行うこともできる。
定されるものではなく、専用プロセッサで行なう照合プ
ログラムを順次入れ換えることで、より多フォントに対
応でき、また専用プロセッサはプログラマブルな信号処
理プロセッサ等を使って行うこともできる。
以上説明したように本願発明によれば、フォント決定に
はシングルフォント辞書での照合結果を使うので、フォ
ント判定用の特殊な特徴が不用であり、フォント選択後
は判別分析法によるシングルフォント認識で読み取りを
行なうので辞書作成が簡単になるという効果がある。
はシングルフォント辞書での照合結果を使うので、フォ
ント判定用の特殊な特徴が不用であり、フォント選択後
は判別分析法によるシングルフォント認識で読み取りを
行なうので辞書作成が簡単になるという効果がある。
？
第１図の第２図とはそれぞれ本願発明の複数フォント文
字認識装置の第一および第二の実施例での処理を説明す
る流れ図、第３図は本願発明を説明するためのマルチフ
ォント文字認識装置の一例を示すブロック図、第４図は
あるフォントのデータに対するフォントが同じ場合と異
なる場合との照合結果であるカテゴリ別の最小距離値の
分布の一例である。 １・・・汎用プロセッサ、２・３・・・メモリ、４・・
・メモリコントローラ、５〜８・・・専用プロセッサ。
字認識装置の第一および第二の実施例での処理を説明す
る流れ図、第３図は本願発明を説明するためのマルチフ
ォント文字認識装置の一例を示すブロック図、第４図は
あるフォントのデータに対するフォントが同じ場合と異
なる場合との照合結果であるカテゴリ別の最小距離値の
分布の一例である。 １・・・汎用プロセッサ、２・３・・・メモリ、４・・
・メモリコントローラ、５〜８・・・専用プロセッサ。
Claims (3)
- （１）複数のプロセッサとフォント別の認識辞書とを備
えた文字認識装置において、まづ読み取り範囲内の数文
字分の入力文字画像に対する各フォントの認識辞書での
距離値による整合処理を複数個の判定用プロセッサで行
い、制御用プロセッサでは前記数文字分の最小距離値の
平均値を計算し各フォントでの平均値の比較により値の
最小となるフォントを選ぶフォント決定を行い、次に選
択したフォントの認識辞書での読み取り範囲内の文字画
像に対する整合処理を複数個の判定用プロセッサで並列
に行うことを備えて成ることを特徴とする複数フォント
文字認識装置。 - （２）複数のプロセッサとフォント別の認識辞書とを備
えた文字認識装置において、まず読み取り範囲内の数文
字分の入力文字画像に対する各フォントの認識辞書での
距離値による整合処理を複数個の判定用プロセッサで行
い、制御用プロセッサでは前記数文字分の判定結果のう
ちで特定カテゴリ以外の最小距離値の平均値を計算し各
フォントでの平均値の比較により値の最小となるフォン
トを選ぶフォント決定を行い、次に選択したフォントの
認識辞書での読み取り範囲内の文字画像に対する整合処
理を複数個の判定用プロセッサで並列に行うことを備え
て成ることを特徴とする複数フォント文字認識装置。 - （３）文字画像のリサンプリング点におけるガウス形フ
ィルタで検出して並べた初期ベクトルを線形判別分析に
よる特徴変換で変換し得られる特徴ベクトルを整合処理
に用いた特許請求の範囲第１項または第２項記載の複数
フォント文字認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63004168A JPH01180083A (ja) | 1988-01-11 | 1988-01-11 | 複数フォント文字認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63004168A JPH01180083A (ja) | 1988-01-11 | 1988-01-11 | 複数フォント文字認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH01180083A true JPH01180083A (ja) | 1989-07-18 |
Family
ID=11577208
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63004168A Pending JPH01180083A (ja) | 1988-01-11 | 1988-01-11 | 複数フォント文字認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH01180083A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0582490A3 (en) * | 1992-08-07 | 1995-02-15 | Donnelley & Sons Co | Convert bitmap data to page definition language commands. |
-
1988
- 1988-01-11 JP JP63004168A patent/JPH01180083A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0582490A3 (en) * | 1992-08-07 | 1995-02-15 | Donnelley & Sons Co | Convert bitmap data to page definition language commands. |
| US5659638A (en) * | 1992-08-07 | 1997-08-19 | R. R. Donnelley & Sons Company | Method and system for converting bitmap data into page definition language commands |
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