JPH01189785A - 特徴抽出方法及び特徴抽出装置 - Google Patents

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。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） この発明は、文字図形の特徴抽出を簡単な手順でしかも
高速に行なうための方法及び装置に関する。

（従来の技術） 従来、文字図形認識装置において一般に行なわれる特徴
抽出ては、文字図形パタンがらストロークを抽出し、そ
れら抽出されたストロークの位置、長さ、ストローク間
の相互関係等を用いて認識する方法が広く採用されでい
る。その手法は、（１）文字図形の輪郭を追跡すること
により検出された輪郭点系列についで曲率を計算し、そ
の曲率の大きな値の点を分割点として輪郭系列を分割し
、分割された系列を組合せることによりストローク（パ
タンの線素）を抽出するか、（２）文字図形パタンに細
線化処理を行なって骨格化し、その骨格化パタンの連結
性及び骨格パタンを追跡して急激な角度の変化点等を検
出してストロークについて幾何学的な特徴等を抽出して
識別を行なっていた。

また、認識対象となる文字の数が少ない場合例えば数字
の認識を行なう場合の方法として、例えば文献■「電子
計算機入力のための文字・図形の自動認識（電気学会編
）」に開示される■マトリウスマツチング法、■ストロ
ーク・アナリシス法及び■幾何学的特徴抽出法かある。

（発明か解決しようとする課題） しかしなから、上述した従来の一般的手法である（１）
の方法は文字パタンか大きくなり、又、文字図形パタン
か複雑化すると、その処理量が増大し処理速度の低下を
招いていた。又、（２）の方法は文字図形パタンを細線
化する必要があり、細線化によるパタンの歪、ヒゲの発
生等の問題があり、歪の修正、ヒゲの除去等その後の処
理を複雑なものとしていた。処理か複雑となる結果、装
置構成の規模か大きくなり、また高速な処理か行なえな
いという問題点があった。

また、文献■に掲げられる■の方法は数字のように１Ｏ
ｆ！程度の文字を認識する場合には処理手順が簡単とな
るという利点があるが、印字のじみや欠けなどの雑音に
弱く従って印字品質に影響され易く、さらに印字ずれ、
読取り時の位置決め精度が悪いために生じる文字パタン
の傾き（傾斜）や位置ずれに影響され易いという問題点
があった。

ざらに■及び■の方法は、文字図形パタンがらストロー
クを抽出する必要があるので、上述した（１）及び（２
）の方法と同様の問題が生じ、従って装置規模が大きく
、また高速な処理が行なえないという問題点があった。

この出願の目的は、上述した従来の問題点を解決するた
め、入力文字図形パタンがらストロークを抽出する等の
複雑な処理手順を省略し簡単な処理手順で従って高速に
特徴抽出が行なえ、しかも安定した特徴抽出が行なえる
方法及び装置を桿供することにある。

（課題を解決するための手段） この目的の達成を図るため、この出願の特徴抽出方法は
、 特徴抽出対象となる被抽出パタンを含む量子化画像テー
クの画素にＸ座標及びＸ座標を付与し、 ×、Ｘ座標と少なくとも２組の特定のα値及びβ値とを
用いて所定の画素値を有する被抽出パタンの画素に関す
る最大及び最小の計算値αＸ＋βＹｉ検出し、これら最
大及び最小計算値を与える前記被抽出パタンの画素のＸ
、Ｘ座標を特徴点座標とし、 この特徴点座標に基づき幾何学的特徴１を算出すること
によって被抽出パタンの特徴抽出を行なうことを特徴と
する。

ざらに、この出願の装置発明は、 特徴抽出対象となる被抽出パタンを含む量子化画像デー
タの画素にＸ座標を付与するためのＸ座標発生手段と、 前記量子化画像データの画素にＸ座標を付与するための
Ｘ座標発生手段と、 Ｘ、Ｘ座標と少なくとも２組の特定のα値及びβ値とを
用いて所定の画素値を有する被抽出パタンの画素に関す
る最大及び最小の計算値αＸ＋βＹを検出し、これら最
大及び最小計算値を与える被抽出パタンの画素のＸ、Ｙ
座標をそれぞれ特徴点座標として出力するための座標検
出手段と、被抽出パタンの特徴抽出を行なうための幾何
学的特徴量を特徴点座標に基づき算出する特徴量算出手
段とを備える。

この装置発明の実施に当り、座標検出手段は、計算値α
Ｘ＋βＹを算出する計算手段と、最大計算値を検出する
ための最大値検出手段と、最大計算値を与える画素のＸ
、Ｙ座標を保存するための最大値座標保存手段と、最小
計算値を検出するための最小値検出手段と、最小計算値
を与える画素のＸ、Ｙ座標を保存するための最小値座標
保存手段とを備えた構成とするのか好適である。

（作用） 上述した方法及び装置発明によれば、量子化画像データ
の画素にＸ、Ｙ座標を付与して画像データ％Ｘ−Ｙ座標
系て表現し、所定の画素値を有する被抽出パタンの画素
に関する最大及び最小の計算値αＸ＋βＹを検出し、検
出した最大及び最小計算値を与える画素の座標をそれぞ
れ特徴点座標とする。そして、特徴点座標に基づき被抽
出パタンの幾何学的特徴量を算出する。

このようにして特徴量を算出する上述の処理手順におい
ては、最大及び最小計算値を検出する手順か非常に簡単
な手順であるので、装置構成の簡素化を図れる。

また上述の処理手順は簡単であるので特徴量の算出を高
速に行なえる。

（実施例） 以下、図面を参照して、この出願の方法発明及び装置発
明の実施例につき説明する。尚、図面はこれら発明が理
解出来る程度；こ概略的に示しであるにすぎず、従って
各構成成分の構成、データ、データの流れ及び数値的条
件は必ずしも図示例に限定されるものではない。

夫施刊 く装置発明の実施例の構成〉 第１図は装置発明の実施例の構成の説明に供する機能ブ
ロック図である。

同図において、Ｍは特徴抽出対象となる被抽出パタンを
含む量子化画像データを示す。この実施例の特徴抽出対
象は、特徴抽出に適した一単位の画像データＭを出力す
る読取処理部８と、画像データＭの画素にＸ座標を付与
するためのＸ座標発生手段１０と、画像データＭの画素
にＹ座標、を付与するためのＹ座標発生手段１２と、前
記×、Ｙ座標と少なくとも２組の特定のα値及びβ値と
を用いて被抽出パタンの画素に関する最大及び最小の計
算値αＸ＋βＹｕ検出し、これら最大及び最小計算値を
与える被抽出パタンの画素のＸ、Ｙ座標をそれぞれ特徴
点座標として出力するための座標検出手段１４．１６と
、被抽出パタンの特徴抽出を行なうための幾何学的特徴
量を特徴点座標に基づき算出する特徴量算出手段１８と
を備えている。

読取処理部８の構成は、特徴抽出に適したー単位の被抽
出パタンを含む画像データＭを出力するのであれば、ど
のような構成としても良い。この実施例では読取処理部
８を、図示せずも、光電変換部及び走査機構（スキャナ
）を備える読取部と、原画像データを格納する画像メモ
リと、帳票、原稿等に記載された文字図形パタンの記載
位置情報に基づき通常行なわれる如く原画像データから
画像データＭｕ切出す切出部とを以って構成している。

また、座標検出手段１４は、計算値αＸ＋βＹを算出す
る計算手段１４１と、最大計算値を検出するための最大
値検出手段１４２と、最大計算値を与える画素のＸ、Ｙ
座標を保存するための最大値座標保存手段１４３と、最
小計算値を検出するための最小値検出手段１４４と、最
小計算値を与える画素のＸ、Ｙ座標を保存するための最
小値座標保存手段１４５とを備えている。座標検出手段
１６もまたこの座標検出手段１４と同様、計算手段１６
１と最大値検出手段１６２と最大値座標保存手段１６３
と最小値検出手段１６４と最小値座標保存手段１６５と
を備えている。

この実施例では、特徴点座標検出のために例えば（α−
β−１）及び（α＝１、β−−１）の二組のα及びβ値
を用いるので２個の座標検出手段１４．１６を備える構
成となっている。座標検出手段１４にあっては計算値Ｘ
十Ｙに関する、及び座標検出手段１６（こあっては計算
値］−Ｙに関する、最大及び最小計算値を与える画素の
座標を検出する。

座標検出手段１４．１６の構成については、例えば、計
算手段１４１ヲ加算回路を以って、計算手段１６１は減
算回路を以って、検出手段１４２．１４４．１６２．１
６４ヲそれぞれ比較器及びレジスタを以って、ざらに座
標保存手段１４３．１４５．１６３．１６５をそれぞれ
レジスタを以って構成することが出来る。このような構
成によれば装置構成を非常に簡単化することか出来、従
ってハードウェア規模を小さく出来る。

また、座標発生手段１０．１２は座標検出手段１４．１
６に関し共通に用いるように成しであり、従って各座標
検出手段１４．１６は座標発生手段１０．１２から出力
される×、Ｙ座標をそれぞれ入力して特徴点座標の検出
を行なう。

尚、座標検出手段の配設個数は特徴量算出のために何組
のα及びβ値ヲ用いるかによって任意好適（こ変更する
ことが出来、例えばｎ組のα及びβ値を用いる場合、ｎ
個の座標検出手段を備えた構成としα及び又はβ値を座
標検出手段毎に異なる任意好適な値に設定すれば良い。

また、Ｘ座標発生手段及びＹ座標発生手段は、各座標検
出手段に関して共通して用いても良いし、或は各座標検
出手段毎に個別に設けるようにしても良い。装置構成を
簡素化するため、Ｘ及びＹ座標発生手段を共通に用いる
のが良い。

また、読取処理部の構成は、上述の実施例のものに限定
されない。例えば、帳票等に特徴抽出−単位分の文字図
形しか記載されない場合（例えば文字か１文字しか書か
れない場合）に、上述した実施例において画像メモリ及
び切出部を省略した構成としても良い。この場合、帳票
等の読取領域を全面走査して読取処理部から出力される
画像データを、特徴抽出−単位の被抽出パタンを含む画
像データとして用いれば良い。或は読取処理部を、帳票
等に記載された文字図形の記載位置情報に基づき特徴抽
出−単位分の領域のみを走査するように動作する走査機
構と、光電変換部とからのみ構成するようにしても良い
。この場合、読取領域を部分的に走査して読取処理部か
ら出力される原画像データを、特徴抽出−単位の被抽出
パタンを含む画像データとして用いれば良い。

また、図中の符号２４は後述する文字認識装置の特徴抽
出部に相当する部分である。

く画像データ〉 第２図は被抽出パタンを含む量子化画像データの一例を
示す図である。

同図において、Ｍｌは被抽出パタン及びＭ２は被抽出パ
タンの背景となる背景パタンを示し、これらパタンＭ１
及びＭ２から成る量子化画像データＭか読取処理部８か
ら出力される。この実施例のパタンＭｌ、Ｍ２は、２値
のディジタル信号で表現されでおり、被抽出パタンＭｌ
ｉ画素値「１」の黒ビット及び背景パタンＭ２を画素値
「０」の白ビットとしている。

画像データＭの画素は、主走査方向（水平右向き方向）
（こＸ軸及び副走査方向（垂直下向き方向）にＹ軸を取
り、左上角の画素を原点とする×−Ｙ座標系で表現され
、後述するように、画像データＭの画素に対しＸ、Ｙ座
標か付与される。

座標検出手段１４．１６に入力される画像データＭは、
特徴抽出対象である文字−単位或は図形−単位の被抽出
パタンＭ２ｕ含んだデータとなっている。

尚、第２図に示す被抽出パタンＭ１は、数字の「４」を
示す文字パタン（文字線）であり、この実施例では、特
徴抽出対象の一例として２１３Ｂフオントの数文字を用
いる。参考のため第３図に２１３Ｂフオントの「１」〜
「９」、「０」の字形を示した。

〈方法発明の詳細な説明、 及び装置発明の実施例の動作の説明〉 第４図（Ａ）〜（Ｂ）は方法発明の実施例及び装置発明
の実施例の動作の説明に供する図である。

被抽出パタンに関する最大計算値及び最小計算値を検出
する方法としては、例えば次の■或は■の方法が考えら
れる。■計算手段１４１及び１６１においで画像データ
Ｍの全画素につき計算値を算出し、検出手段１４２．１
４４及び１６２．１６４において手段１４１．１６１か
ら入力された計算値か被抽出パタンの画素値を有する画
素のものであるか否かを判断し被抽出パタンの画素の計
算値についでのみ比較判定を行なうことによって、被抽
出パタンの画素に関する最小及び最大計算値を検出する
、■計算手段１４１及び１６１においで入力された画素
のＸ、　Ｙ座標か被抽出パタンの画素値を有する画素の
ものであるか否かを判断し被抽出パタンの画素について
のみＸ、Ｙ座標から計算値を算出し、検出手段１４２．
１４４及び１６２．１６４において手段１４１．１６１
から入力された全ての計算値の比較判定を行なうことに
よって被抽出パタンの画素に関する最小及び最大計算値
を検出する。方法としては前記■及び■のいずれても良
いか、以下に述へる実施例では前記■の方法によって検
出を行なう。

■、座標検出手段１４に着目した説明 ＊ステップ（１）〜（３） 読取処理部８の読取部か文字図形の記されている帳票の
読取り領域の走査を開始すると（ステップ（１））、帳
票上の文字図形パタンの光信号Ｇか読取処理部８の光電
変換部に入力される。光電変換部は入力された光信号Ｇ
を２値の量子化されたディジタル信号に変換し、このデ
ィジタル信号から成る原画像データを出力する。そして
、読取処理部８の切出部によって、特徴抽出−単位の画
像データＭが原画像データから切出され出力される。こ
の画像データＭは画素毎に最大値検出手段１４２及び最
小値検出手段１４４に入力される。

これと共に、Ｘ座標発生手段１０及びＹ座標発生手段１
２は、画像データＭの出力と同期させてこのデータＭの
それぞれの画素毎に対応付けたＸ、　Ｙ座標を発生する
。その結果、これら発生手段１０．１２によって画像デ
ータＭにＸ、Ｙ座標の付与が行なわれる。そして出力さ
れたＸ、Ｙ座標は計算手段１４１、最大値座標保存手段
１４３及び最小値座標保存手段１４５に入力される。（
ステップ（２））計算手段１４１はＸ、Ｙ座標を入力す
るとこれらＸ、Ｙ座標から計算値Ｘ＋Ｙを算出し、算出
した計算値を最大値検出手段１４２及び最小値検出手段
１４４に対し出力する。（ステップ（３））ステップ（
２）〜（３）によって、最大値検出手段１４２は画像デ
ータＭ及び計算値を、最小値検出手段１４４は画像デー
タＭ及び計算値を、最大値座標保存手段１４３はＸ、Ｙ
座標を、最小値座標保存手段１４５はＸ、Ｙ座標を、そ
れぞれ１画素毎に入力する。そして、座標検出生殺１４
は後述のステップ（４）、（５ａ）、（５ｂ）或は（７
）の判断を１画素毎に繰り返し行ない、その判断結果に
応した動作を行なう。

＊ステップ（４） 最大値検出手段１４２及び最小値検出手段１４４は入力
された画像データＭの画素が被抽出パタンＭ２の画素で
あるか否かを判断する。この判断は、入力された画素の
画素値か被抽出パタンＭ２を意味する所定の画素値（こ
の実施例では画素値「１」）であるか否かを判断するこ
とによって、行なう。

■所定の画素値を有さないとき 最大値検出手段１４２及び最小値検出手段１４４は格納
しでいる比較値を書換えず、これと共に最大値座標保存
手段１４３及び最小値座標保存手段１４５は格納されて
いるＸ、Ｙ座標を書換えない。

検出手段１４２．１４４はステップ（４）の次にステッ
プ（７）の判断を行なう。

■所定の画素値を有するとき 最大値検出手段１４２はステップ（４）の次に比較値及
び計算値の比較（ステップ（５））を及び、最小値検出
手段１４４はステップ（４）の次に比較値及び計算値の
比較（ステップ（５ｂ）　）　ｕ行なう。

＊ステップ（５ａ） ■計算値か比較値よりも大きいとき 最大値検出手段１４２は先に格納されている比較値に換
えて、比較値よりも大きい計算値を新たな比較値として
格納しく比較値の書換え）、これと共にセットパルスを
最大値座標保存手段１４３に対し出力する。セットパル
スを入力した最大値座標保存手段１４３は格納されてい
るＸ、Ｙ座標に換えて、比較値よりも大きな計算値を与
える画素のＸ、Ｙ座標を新たに格納する（Ｘ、Ｙ座標の
書換え）。（ステップ（６）） ■計算値か比較値よりも小さいか或は比較値と等しいと
き 最大値検出手段１４２は先に格納されている比較値を書
換えずにそのまま格納すると共に、最大値座標保存手段
１２２は格納されているＸ、Ｙ座標を書換えない。

最大値検出手段１４２は■及び■のいずれの場合もステ
ップ（５ａ）の次にステップ（７）の判断を行なう。

尚、最大Ｊａ検出手段１４２に格納される比較値の初期
値としては、例えば計算値αとして取り得る値よりも小
さな値を用いれば良い。例えばα−８−］であり画像デ
ータＭをρ行ｍ列の画素に分割した（従ってＯ≦Ｘ≦ｍ
−１、及びＯ≦Ｙ≦ｐ−１となる）場合には、例えば−
１を比較値の初期値とすることか出来る。或は比較値の
初期値として最大値検出手段１４２に一番最初に入力さ
れた計算値αＸ＋βＹＷ用いるようにしても良い。

また最大値検出手段１４２が比較値及びＸ、Ｙ座標の書
換えを計算値αＸ＋βＹが比較値よりも大きいとき及び
計算値か比較値と等しいときに行なうようにし、これと
共に計算値が比較値よりも小さいとき比較値及び×、Ｙ
座標の書換えを行なわないようにしても良い。

また最大値座標保存手段１４３の×、Ｙ座標としては任
意好適な数値を用いで良い。

＊ステップ（５ｂ） ■計算値が比較値よりも小さいとき 最小値検出手段１４４は先（こ格納されている比較値に
換えて比較値よりも小さい計算値を比較値として新たに
格納する（比較値の書換え）と共に、最小値座標保存手
段１４５に対しセットパルスを出力する。最小値座標保
存手段１４５はセ・ントバルスを入力すると、格納され
ているＸ、Ｙ座標を比較値よりも小さな計算値を与える
画素のＸ、　Ｙ座標に書換える（Ｘ、Ｙ座標の書換え）
。（ステップ（６）） 最小値検出手段１４４（よ■及び■のいずれの場合にも
ステップ（５ｂ）の次にステップ（７）の判断を行なう
。

尚、最小値検出手段１４４に格納される比較値の初期値
としては、例えば計算値αＸ＋ＢＹとして取り得る値よ
りも大きな値を用いれば良い。例えばα−Ｂ−１であり
画像データＭをβ行ｍ列の画素に分割した（従ってＯ≦
Ｘ≦ｍ−１、及びＯ≦Ｙ≦β−１となる）場合には、例
えばｍ＋ｎ−１を比較値の初期値とすることが出来る。

或は比較値の初期値として最小値検出手段１４４に一番
最初に入力された計算値αＸ＋βＹを用いるようにして
も良い。

また最小値検出手段１４４は計算値か比較値よりも小さ
いとき及び計算値か比較値と等しいとき比較値及びＸ、
Ｙ座標の書換えを行ない、これと共に計算値か比較値よ
りも大きいとき比較値及びＸ、Ｙ座標の書換えを行なわ
ないようにしても良い。

また最小値座標保存手段１４５のＸ、Ｙ座標としては任
意好適な数値を用いて良い。

＊ステップ（７） ■画像データＭの走査を終了したとき 最大値検出手段１４２及び最小値座標保存手段１４４は
画像データＭの走査が終了しデータＭの全ての画素につ
き処理か終了すると、Ｘ、Ｙ座標の出力信号を最大値座
標保存手段１４３及び最小値座標保存手段１４５に対し
て出力する。この出力信号を入力した座標保存手段１４
３．１４５は、格納している×、Ｙ座標を特徴点座標と
して出力する。これと共に検出手段１４２．１４４は比
較値の初期化を行なう６　（ステップ（８）） 全ての画素につき処理を終了した時点で、最大値座標保
存手段１４３及び最小値座標保存手段１４５に格納され
ている×、Ｙ座標か最大及び最小計算値を与える画素の
Ｘ、Ｙ座標すなわち特徴点座標となる。

座標検出手段１４にあってはα＝８−１としたので、全
処理終了時点で例えば第２図に示す被抽出パタンＭ２の
特徴点ＢＲの座標が最大値座標保存手段１４３に格納さ
れており、また特徴点ＴＬの座標が最小値座標保存手段
１４５に格納されている。

■画像データＭの走査が終了しないとき座標検出手段１
４は、画像データＭの走査が終了せず従ってデータＭの
全ての画素につき処理が終了しでいなければ、画像デー
タＭの残りの画素につきステップ（４）、（５ａ）、（
５ｂ）或は（７）の判断を行ない、その判断結果に応し
で動作する。

■Ｉ：座標検出手段１６に着目した説明座標検出手段１
６は、上述した座標検出手段１４の動作と並行して座標
検出手段１４と同様の動作を行なうので、この検出手段
１６の動作説明を省略する。

座標検出手段１６にあっては、α−１及びβ＝＝１とし
たので、全ての画素につき処理を終了した時点で、例え
ば第２図（こ示す被抽出パタンＭ２の特徴点ＴＲの座標
が最大値座標保存手段１６３に格納されており、また特
徴点Ｂ［の座標か最小値座標保存手段１６５に格納され
ている。

■・特徴量算出手段１８に着目した説明特徴量算出手段
１８は、特徴点８日、ＴＬ、ＴＲ，ＢＬの座標を読出し
、−これら特徴点座標に基づき幾何学的特徴量ＤＴ、Ｄ
Ｂ、ＤＲ，ＤＬを算出する。これら特徴量はそれぞれ特
徴点間の距離を表すものであり、式（１）〜（４）に従
って算出することか出来る。尚、式（１）〜（４）にお
いて特徴点８日、ＴＬ、ＴＲ，ＢＬのＸ座標を８ＲＸ、
　ＴＬＸ、　ＴＲＸ、　ＢＬＸとして及びＹ座標をＢＲ
Ｖ’、几ＹＸＴＲＹ８叶Ｙとしてそれぞれ表す。

ＤＴ＝、巨１罰Ｃ〒ｉ了丁「で百Ｙ−ＴＬＹ）’　　・
・・式（１）特徴量算出手段１８は上式（１）〜（４）
に従って特徴量を算出すると、算出した特徴量ＤＴ、Ｄ
Ｂ、ＤＲ，ＤＬを出力する。

■：特徴点座標検出の原理的説明 第５図は特徴点座標検出の原理的説明に供する図である
。以下、第５図を参照して説明するが、この説明では、
特徴抽出対象となる被抽出パタンＭ２を矩形パタンとす
る。この場合、特徴点は被抽出パタンＭ２の角点ＴＬ、
ＴＲ，ＢＬ、ＳＲとなる。

特徴点座標検出のため、ます、画像データＭ上（こおい
て被抽出パタンＭ２Ｇ通過する直線αＸ＋βＹを想定し
、傾きか一定値に固定されＣの値が種々の値となる直線
群α×＋βＹ＝Ｃを考える。

すると、被抽出パタンＭ２＠Ａ過する直線を見出すこと
が出来、このとき特徴点となる角点を通過する直線のＣ
の値は直線群中、最小の値或は最大の値となる。

従って、被抽出パタンＭ２の各画素につきＣの１直すな
わち計算値αＸ＋βＹを算出し、計算値αＸ＋ＢＹか最
大成は最小となる画素のＸ、Ｙ座標を特徴点の座標とす
れば良いことが理解出来る。

矩形パタンの場合であれば、−組の特定のα及びβ値を
用いること（こよって２つの角点（特徴点）を検出する
ことか出来る。

例えばα−β−１として被抽出パタンＭ２の領域を通過
する直線群Ｌ　：　Ｘ＋Ｙ＝ＣＩを考え、Ｃ１の値をよ
り小さくしてゆくと特徴点下りを通過する直線し、が得
られることか理解出来る。またＣ１の値か最小となると
き特徴点Ｔ［を通過する直線し、か得らえる。またＣ４
の値をより大きくしてゆくと特徴点ＢＲにより近い直線
か得られＣ１の値か最大となるとき特徴点ＳＲを通過す
る直線Ｌｎが得られる。従って、被抽出パタンＭ２の画
素のなかで計算値Ｘ十Ｙの最小値を与える画素の座標が
特徴点Ｔしの及び最大値を与える画素の座標が特徴点Ｂ
Ｒの座標となることか理解出来る。

同様にして、例えばα−１及びβ＝−１として被抽出パ
タンＭ２の領域を通過する直線群に：ＸＹ　”　Ｃ２を
考えると、Ｃ２の値が最小となるとき特徴点ＢＬを通過
する直線に□が及びＣ２の値が最大となるとき特徴点Ｔ
Ｒを通過する直線Ｋ。

か得られる。従って、被抽出パタンＭ２の画素のなかで
計算値Ｘ−Ｙの最小値を与える画素の座標が特徴点ＢＬ
の及び最大値を与える画素の座標が特徴点１日の座標と
なる。

〈文字認識装置〉 次に、この出願の方法発明及び装置発明の理解を深める
ため、上述した方法及び装置発明の実施例を文字認識装
置に適用した例につき説明する。

第６図は文字認識装置の一構成例を示す機能ブロック図
である。同図に示す文字認識装置は、読取部２０と、画
像メモリ２１と、切出部２２と、被抽出パタンに関する
幾何学的特徴量を出力する特徴抽出部２４と（第１図参
照）、標準パタンに関する幾何字的特微量を収める辞Ｎ
２６と、標準パタン及び被抽出パタンに関する幾何学的
特徴量に基づき認識結果を出力する識別部２８とを備え
た構成を有する。この文字認識装置の読取部２０は光電
変換部２０ａ及び走査機構（図示せす）を備えている。

このような構成の文字認識装置にあっては、読取部２０
が、帳票等を走査しで得られる光信号Ｇを量子化された
ディジタル信号に変換し、このディジタル信号から成る
原画像データを出力する。

出力された原画像データは画像メモリ２１に格納され、
切出部２２は帳票上の文字の記載位置の情報に基づき画
像メモリ２１の原画像データから画像データＭを切り出
し、この切出した画像データＭを１画素毎に特徴抽出部
２４に対し出力する。特徴抽出部２４は画像データＭを
入力すると、既に説明したようにして、被抽出パタンの
幾何学的特徴量ＤＴ、ＤＢ、ＤＲ，ＤＬを算出しこれら
特徴量を識別部２８に対し出力する。

ところで、辞書２６は予め用意された標準パタンの標準
時微量ＪＴ、ＪＢ、ＪＲ及びＪＬを格納している。これ
ら幾何学的特徴量ＪＴ、ＪＢ、ＪＲ，ＪＬは、被抽出パ
タンの特徴量と同様、検出された特徴点の間の距Ｍを表
すものであり、ＪＴはＤＴに、ＪＢはＤＢに、ＪＲはＤ
Ｒに及びＪＬはＤＬに対応する特徴量である。

識別部２８は、特徴抽出部２８からの特徴量ＤＴ、ＤＢ
、ＤＢ、ＤＬと辞書２６の特徴量ＪＴ、ＪＢ、ＪＲ，Ｊ
Ｌとを照合する。この照合のため、認識部２８は次式（
５）に基づき距離りを算出し、距離りが最も小さくなる
標準時微量を検出する。そして、最も小さな距離りを与
える標準時微量を有する標準パタンの文字名を、文字名
出力（認識結果）として出力する。

Ｄ　−（ＤＴ−ＪＴ）２＋　（ＤＯ−ＪＢ）２＋　（Ｄ
Ｒ−ＪＲ）２＋　（ＤＬ−ＪＬ）２・・・　（５） 尚、上述の装置においで、文字の標準パタンに関する標
準時微量に換えて或は加えて図形の標準パタンに関する
標準時微量を辞書２６に格納すれば、図形認識装置或は
文字図形認識装置を構成することが出来る。文字及び図
形の標準パタンのための辞書はそれぞれ個別の辞書とし
ても良いし或は共通の１個の辞書としても良い。この出
願の方法及び装置発明は従来提案されている種々の文字
及び又は図形認識装置に適用及び応用することが出来る
。

この出願の方法発明及び装置発明は上述した実施例にの
み限定されるものではなく、任意好適に変更或は変形す
ることが出来る。

例えば、特徴抽出のための画像データＭとして２値に処
理されたデータのみならす、多値処理されたデータを用
いても良い。多値処理された画像データから特定色の文
字図形パタンの特徴抽出や特定範囲の濃度を有する文字
図形パタンの特徴抽出を行なうことか出来る。特定色の
文字図形パタンの場合（こは、特定の色を有する画素で
あることを意味する画素値の画素に着目し、この画素に
閉する最大及び最小計算値を求めることによって、特徴
点座標を検出出来る。また特定範囲の濃度を有する文字
図形パタンの場合には、特定濃度範囲の画素値を有する
画素に着目して、この画素に関する最大及び最小計算値
を求めることによって、特徴点座標を検出することが出
来る。

また上述した実施例では、２組のα及びβを用い従って
傾きが異なる２つの直線群り、Ｋを用いて特徴点座標を
検出した場合につき説明したが、例えばほぼ多角形形状
（はぼｎ角形形状）の図形パタンに関する特徴点座標を
検出する場合など、３組以上のα及びβを用い従って傾
きが異なる３つ以上の直線群を用いて特徴点座標の検出
を行なうようにしても良い。この場合、それぞれの組の
α及びβ値に関し上述と同様の原理に従って最大及び最
小計算（ａを求め、これら最大及び最小計算値を与える
画素の座標から文字図形パタンの幾何学的特徴量を求め
ることが出来る。この場合の装置構成は、座標検出手段
の配設個数を、特徴点座標検出のために用いるα及びβ
値の組の個数と同数とする他は、上述した実施例と同様
の構成とすれば良い。

また幾何学的特徴量として、検出された特徴点の座標を
もとにして得られる種々の幾何学的特徴量を用いること
が出来る。上述した特徴点間の距離以外の幾何学的特徴
量を例示すれば、例えば、特長点を結ぶ直線の傾きや、
特長点を結んで得られる三角形、四角形等の多角形領域
の面積その他を挙げることが出来る。そして、これら種
々の幾何字的特微量を単独で或は種々に組み合せて文字
パクンや図形パタンの認識のために用いることが出来る
。

また所定の画素＠を有する画素に関する最大及び最小計
算値を算出するための手順（アルゴリズム）は上述した
実施例にのみ限定されず、最大及び最小値を求めるため
に従来より用いられている任意好適な手順を用いても良
い。

またこの出願の方法及び装置発明は、特に字形の簡単な
文字例えばＥ１３Ｂフォントの数字を認識対象とする文
字認識装置に適用して好適であり、この場合に小型で処
理速度の速い文字認識袋Ｍを実現することが出来る。ま
た、これら方法及び装置発明は文字認識装置、図形認識
装置その他の画像処理装置に広く適用して良い。

（発明の効果） 上述した説明からも明らかなように、この出願の特徴抽
出方法及び特徴抽出装置によれば、量子化画像データの
画素に×、Ｙ座標を付与して画像データをＸ−Ｙ座標系
で表現し、所定の画素値を有する被抽出パタンの画素（
こ開する最大及び最小の計算値αＸ＋βＹを検出し、こ
れら最大及び最小計算値を与える画素の座標をそれぞれ
特徴点座標とする。そして、特徴点座標に基づき被抽出
パタンの幾何学的特徴量を算出する。

このようにして特徴量を算出する上述の処理手順にあっ
ては、最大及び最小計算値を検出する手順か非常に簡単
な手順であるので、装置構成の簡素化を図れ、ハードウ
ェアの規模縮小化を実現出来るという利点がある。

また最大及び最小計算値を検出する処理手順は簡単であ
るので特徴量の算出を高速に行なえるという利点かある
。特に読取処理部が画像メモリを有する場合（こは、特
徴点座標を画像メモリの一回の走査で検出することが出
来るので、高速化を効果的に図れる。

また最大及び最小計算値を与える画素の座標を特徴点座
標とするので、従来のマトリクス・マツチング法と比較
して帳票、原稿等の傾きや、被抽出パタンの欠けに影響
されにくい安定した特徴量を得られるという利点がある
。

【図面の簡単な説明】

第１図は装置発明の詳細な説明に供する機能ブロック図
、 第２図は特徴抽出のために用いる量子化画像データの一
例を示す図、 第３図は特徴抽出対象となる文字パタンの一例を示す図
、 第４図（Ａ）〜（Ｂ）は方法発明及び装置発明の詳細な
説明に供する動作流れ図、 第５図は特徴点座標検出の原理的説明に供する図、 第６図は方法発明及び装置発明の実施例を適用例として
示す文字認識装置の機能ブロック図である。 ８・・・読取処理部、　　１０・・・Ｘ座標発生手段１
２・・・Ｙ座標発生手段、１４．１６・・・座標検出手
段１４１．１６１・・・計算手段 １４２．１６２・・・最大値検出手段 １４３．１６３・・・最大値座標保存手段１４４．１６
４・・・最小値検出手段 １４５．１６５・・・最小値座標保存手段１８・・・特
徴量算出手段。 特許出願人　　　沖電気工業株式会社 量子化画像データの一例 第２図 特徴抽出対象の一例 第３図 方法発明及び装置発明の説明図 第４図 方法発明及び装置発明の説明図 第４図

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. （１）特徴抽出対象となる被抽出パタンを含む量子化画
   像データの画素にＸ座標及びＹ座標を付与し、 前記Ｘ、Ｙ座標と少なくとも２組の特定のα値及びβ値
   とを用いて所定の画素値を有する前記被抽出パタンの画
   素に関する最大及び最小の計算値αＸ＋βＹを検出し、
   これら最大及び最小計算値を与える前記被抽出パタンの
   画素のＸ、Ｙ座標を特徴点座標とし、 該特徴点座標に基づき幾何学的特徴量を算出することに
   よって前記被抽出パタンの特徴抽出を行なうことを特徴
   とする特徴抽出方法。
2. （２）特徴抽出対象となる被抽出パタンを含む量子化画
   像データの画素にＸ座標を付与するためのＸ座標発生手
   段と、 前記量子化画像データの画素にＹ座標を付与するための
   Ｙ座標発生手段と、 前記Ｘ、Ｙ座標と少なくとも２組の特定のα値及びβ値
   とを用いて所定の画素値を有する前記被抽出パタンの画
   素に関する最大及び最小の計算値αＸ＋βＹを検出し、
   これら最大及び最小計算値を与える前記被抽出パタンの
   画素のＸ、Ｙ座標をそれぞれ特徴点座標として出力する
   ための座標検出手段と、 前記被抽出パタンの特徴抽出を行なうための幾何学的特
   徴量を前記特徴点座標に基づき算出する特徴量算出手段
   とを備えて成ることを特徴とする特徴抽出装置。
3. （３）前記座標検出手段は、前記計算値αＸ＋βＹを算
   出する計算手段と、前記最大計算値を検出するための最
   大値検出手段と、前記最大計算値を与える画素のＸ、Ｙ
   座標を保存するための最大値座標保存手段と、前記最小
   計算値を検出するための最小値検出手段と、前記最小計
   算値を与える画素のＸ、Ｙ座標を保存するための最小値
   座標保存手段とを備えて成ることを特徴とする請求項２
   に記載の特徴抽出装置。