JPH0127474B2 - - Google Patents
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- Publication number
- JPH0127474B2 JPH0127474B2 JP56190499A JP19049981A JPH0127474B2 JP H0127474 B2 JPH0127474 B2 JP H0127474B2 JP 56190499 A JP56190499 A JP 56190499A JP 19049981 A JP19049981 A JP 19049981A JP H0127474 B2 JPH0127474 B2 JP H0127474B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- dictionary
- character
- feature
- feature matrix
- classification
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
- G06V30/24—Character recognition characterised by the processing or recognition method
- G06V30/242—Division of the character sequences into groups prior to recognition; Selection of dictionaries
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
本発明は高速で精度の良い文字認識装置に関す
るものである。
るものである。
従来文字認識装置における手書文字については
筆者の違いによる文字線の傾斜等、又印刷文字に
ついては印字の傾斜による文字線の傾斜等による
特徴のばらつきを吸収するため辞書マスクの複数
化の手段により前記特徴のばらつきを吸収してい
た。しかしながらこの手段は識別を行なう際の抽
出した特徴と辞書との照合の時間が辞書マスクの
数に比例して増大し、装置の処理速度の低下を招
いていた。
筆者の違いによる文字線の傾斜等、又印刷文字に
ついては印字の傾斜による文字線の傾斜等による
特徴のばらつきを吸収するため辞書マスクの複数
化の手段により前記特徴のばらつきを吸収してい
た。しかしながらこの手段は識別を行なう際の抽
出した特徴と辞書との照合の時間が辞書マスクの
数に比例して増大し、装置の処理速度の低下を招
いていた。
本発明は、このような従来の欠点を除去するた
めに文字ごとに各方向の文字線の傾斜を抽出し、
該文字に適した辞書を選択し認識を行うようにし
たもので、その目的とするところは高速で安定な
文字認識装置を提供することにある。以下本発明
の一実施例を図面により詳細に説明する。
めに文字ごとに各方向の文字線の傾斜を抽出し、
該文字に適した辞書を選択し認識を行うようにし
たもので、その目的とするところは高速で安定な
文字認識装置を提供することにある。以下本発明
の一実施例を図面により詳細に説明する。
第１図は、本発明文字認識装置における一実施
例の構成図を示す。図において、文字の光信号は
光信号入力１より光電変換部２において２値の量
子化されたデイジタル電気信号に変換され、パタ
ーンレジスタ３に格納される。それと同時に線幅
計算部４において入力パターンの線幅Ｗが計算さ
れる。サブパターン抽出部５はパターンレジスタ
３について垂直スキヤンを全面に行なつて黒点
（文字線部を黒点とする）の連続の長さと線幅計
算部４において計算された線幅との関係より垂直
サブパターン（VSP）を抽出する。同様に、水
平スキヤンにより水平サブパターン（HSP）を、
右斜め45゜スキヤンにより右斜めサブパターン
（RSP）を、左斜め45゜スキヤンにより左斜めサブ
パターン（LSP）を抽出する。第２図は原パター
ンと各サブパターンの例でａは原パターン、ｂは
垂直サブパターン（VSP）、ｃは水平サブパター
ン（HSP）、ｄは右斜めサブパターン（RSP）、
ｅは左斜めサブパターン（LSP）である。
例の構成図を示す。図において、文字の光信号は
光信号入力１より光電変換部２において２値の量
子化されたデイジタル電気信号に変換され、パタ
ーンレジスタ３に格納される。それと同時に線幅
計算部４において入力パターンの線幅Ｗが計算さ
れる。サブパターン抽出部５はパターンレジスタ
３について垂直スキヤンを全面に行なつて黒点
（文字線部を黒点とする）の連続の長さと線幅計
算部４において計算された線幅との関係より垂直
サブパターン（VSP）を抽出する。同様に、水
平スキヤンにより水平サブパターン（HSP）を、
右斜め45゜スキヤンにより右斜めサブパターン
（RSP）を、左斜め45゜スキヤンにより左斜めサブ
パターン（LSP）を抽出する。第２図は原パター
ンと各サブパターンの例でａは原パターン、ｂは
垂直サブパターン（VSP）、ｃは水平サブパター
ン（HSP）、ｄは右斜めサブパターン（RSP）、
ｅは左斜めサブパターン（LSP）である。
ストローク抽出部６は各サブパターンレジスタ
における水平又は垂直スキヤンを全面行ない、白
点から黒点、黒点から白点への変化点を検出し、
１列（又は行）前のスキヤンにおける変化点個数
と変化点座標と現列（又は行）の変化点個数と変
化点座標の関係よりストロークを抽出し、抽出し
た各サブパターンレジスタ内のストロークの両端
点のパターンレジスタ３で定義される２次元座標
系における座標（パターンレジスタの左下を原点
とする）を平均角度計算部７へ送出する。平均角
度計算部７はストローク抽出部６において抽出し
た各サブパターンレジスタ内のストロークの両端
点座標を参照し、各サブパターンごとに平均角度
を計算する。即ち、水平サブパターンより抽出し
たストロークの両端点座標を（HXSp、HYSp）、
（HXEp、HYEp）、但しｐ＝１、…、Ｐ、Ｐはス
トローク数として(1)式により平均角度θHを計算す
る。（但しHXEpHXSp） 同様にθV、θR、θLを(2)〜(4)式により計算する。
但しVYEqVYSq、RXEsRXSs、LXEt
LXStとする。
における水平又は垂直スキヤンを全面行ない、白
点から黒点、黒点から白点への変化点を検出し、
１列（又は行）前のスキヤンにおける変化点個数
と変化点座標と現列（又は行）の変化点個数と変
化点座標の関係よりストロークを抽出し、抽出し
た各サブパターンレジスタ内のストロークの両端
点のパターンレジスタ３で定義される２次元座標
系における座標（パターンレジスタの左下を原点
とする）を平均角度計算部７へ送出する。平均角
度計算部７はストローク抽出部６において抽出し
た各サブパターンレジスタ内のストロークの両端
点座標を参照し、各サブパターンごとに平均角度
を計算する。即ち、水平サブパターンより抽出し
たストロークの両端点座標を（HXSp、HYSp）、
（HXEp、HYEp）、但しｐ＝１、…、Ｐ、Ｐはス
トローク数として(1)式により平均角度θHを計算す
る。（但しHXEpHXSp） 同様にθV、θR、θLを(2)〜(4)式により計算する。
但しVYEqVYSq、RXEsRXSs、LXEt
LXStとする。
なお、上記式中Ｑ、Ｓ、Ｔはそれぞれ垂直サブ
パターン、右斜めサブパターン、左斜めサブパタ
ーンより抽出したストローク数である。またスト
ローク数が０のときは平均角度も０とする。平均
角度計算部７は上記式(1)〜(4)より計算した各サブ
パターンの平均角度を辞書選択部８へ送出する。
文字枠検出部９はパターンレジスタ３内の文字パ
ターンに外接する文字枠を検出し、その結果を文
字枠分割決定部１０へ送る。
パターン、右斜めサブパターン、左斜めサブパタ
ーンより抽出したストローク数である。またスト
ローク数が０のときは平均角度も０とする。平均
角度計算部７は上記式(1)〜(4)より計算した各サブ
パターンの平均角度を辞書選択部８へ送出する。
文字枠検出部９はパターンレジスタ３内の文字パ
ターンに外接する文字枠を検出し、その結果を文
字枠分割決定部１０へ送る。
文字枠分割決定部１０は検出された文字枠内を
Ｍ×Ｎの領域（Ｍ、Ｎは整数、本実施例ではＭ＝
Ｎ＝５）に分割するためのＸ軸、Ｙ軸上の分割点
座標を決定する。ここでＸ軸は文字枠の水平方向
を、Ｙ軸は垂直方向をそれぞれ示す。
Ｍ×Ｎの領域（Ｍ、Ｎは整数、本実施例ではＭ＝
Ｎ＝５）に分割するためのＸ軸、Ｙ軸上の分割点
座標を決定する。ここでＸ軸は文字枠の水平方向
を、Ｙ軸は垂直方向をそれぞれ示す。
特徴マトリクス抽出部１１は文字枠分割決定部
１０により決定された分割点座標によりVSP、
HSP、RSP、LSPの各サブパターンレジスタ上
の文字枠領域をＭ×Ｎの領域に分割し、各領域の
黒点数Bnoを計数し、線幅計算部４で計算した線
幅Ｗを用いて式(5)により文字線長を示す特徴を計
算しＭ×Ｎ×４次元の特徴マトリクスを作成す
る。
１０により決定された分割点座標によりVSP、
HSP、RSP、LSPの各サブパターンレジスタ上
の文字枠領域をＭ×Ｎの領域に分割し、各領域の
黒点数Bnoを計数し、線幅計算部４で計算した線
幅Ｗを用いて式(5)により文字線長を示す特徴を計
算しＭ×Ｎ×４次元の特徴マトリクスを作成す
る。
Lno＝Bno／Ｗ (5)
その後、VSP特徴マトリクスは文字枠のＹ軸
方向の長さΔYで、HSP特徴マトリクスはＸ軸方
向の長さΔXで、RSP及びLSP特徴マトリクスは
（ΔX＋ΔY）／２でそれぞれ正規化を行ない最終
的にＭ×Ｎ×４次元の特徴マトリクスfiを作成す
る。
方向の長さΔYで、HSP特徴マトリクスはＸ軸方
向の長さΔXで、RSP及びLSP特徴マトリクスは
（ΔX＋ΔY）／２でそれぞれ正規化を行ない最終
的にＭ×Ｎ×４次元の特徴マトリクスfiを作成す
る。
辞書選択部８は平均角度計算部７より出力され
た平均角度θH、θV、θR、θLを参照して入力文字パ
ターンに適した辞書を選択するための選択信号を
辞書メモリ部１３に送出する。辞書メモリ部１３
にはあらかじめ特徴ごとに分類して作成した辞書
マスクが特徴ごとに数種類用意してある。本実施
例において辞書メモリ部にはVSP特徴マトリク
ス、HSP特徴マトリクス、RSP特徴マトリクス、
LSP特徴マトリクスについてそれぞれ３種類の平
均角度に対応する辞書マスクを用意した。各特徴
マトリクスの平均角度はそれぞれ θH−0.25、−0.25＜θH＜0.25、0.25θHの３種
類 …(7) θV−0.25、−0.25＜θV＜0.25、0.25θVの３種
類 …(8) θR0.7、0.7＜θR＜1.4、1.4θRの３種類 …(9) θL−1.4、−1.4＜θL＜−0.7、−0.7θLの３種
類
…(10) に対応している。辞書選択部８は平均角度計算部
から得た平均角度θH、θV、θR、θLに対応した各特
徴マトリクスごとの辞書を選択するための信号を
出力する。辞書メモリ部１３は上記選択信号で指
定された、各特徴ごとの辞書を識別部１２に参照
させる。以下、辞書選択部８及び辞書メモリ部１
３の動作を詳細に説明する。まず、辞書選択部８
は平均角度計算部７から得られた、各サブパター
ンの平均角度θH、θV、θR、θLに対して式(7)、(8)、
(9)、(10)を適用し、対応する分類番号を決定する。
たとえば、平均角度がθH＝0.3、θV＝0.0、θR＝1.0、
θL＝−1.0の場合はHSP特徴マトリクスは分類番
号３、VSP特徴マトリクスは分類番号２、RSP
特徴マトリクスは分類番号２、LSP特徴マトリク
スは分類番号２に決定される。決定された分類番
号は選択信号２１７として、辞書メモリ部１３へ
送出される。辞書選択部８の動作を第３図に示す
フローチヤートにより、さらに詳細に説明する。
た平均角度θH、θV、θR、θLを参照して入力文字パ
ターンに適した辞書を選択するための選択信号を
辞書メモリ部１３に送出する。辞書メモリ部１３
にはあらかじめ特徴ごとに分類して作成した辞書
マスクが特徴ごとに数種類用意してある。本実施
例において辞書メモリ部にはVSP特徴マトリク
ス、HSP特徴マトリクス、RSP特徴マトリクス、
LSP特徴マトリクスについてそれぞれ３種類の平
均角度に対応する辞書マスクを用意した。各特徴
マトリクスの平均角度はそれぞれ θH−0.25、−0.25＜θH＜0.25、0.25θHの３種
類 …(7) θV−0.25、−0.25＜θV＜0.25、0.25θVの３種
類 …(8) θR0.7、0.7＜θR＜1.4、1.4θRの３種類 …(9) θL−1.4、−1.4＜θL＜−0.7、−0.7θLの３種
類
…(10) に対応している。辞書選択部８は平均角度計算部
から得た平均角度θH、θV、θR、θLに対応した各特
徴マトリクスごとの辞書を選択するための信号を
出力する。辞書メモリ部１３は上記選択信号で指
定された、各特徴ごとの辞書を識別部１２に参照
させる。以下、辞書選択部８及び辞書メモリ部１
３の動作を詳細に説明する。まず、辞書選択部８
は平均角度計算部７から得られた、各サブパター
ンの平均角度θH、θV、θR、θLに対して式(7)、(8)、
(9)、(10)を適用し、対応する分類番号を決定する。
たとえば、平均角度がθH＝0.3、θV＝0.0、θR＝1.0、
θL＝−1.0の場合はHSP特徴マトリクスは分類番
号３、VSP特徴マトリクスは分類番号２、RSP
特徴マトリクスは分類番号２、LSP特徴マトリク
スは分類番号２に決定される。決定された分類番
号は選択信号２１７として、辞書メモリ部１３へ
送出される。辞書選択部８の動作を第３図に示す
フローチヤートにより、さらに詳細に説明する。
辞書選択部８は平均角度計算部７より平均角度
θH、θV、θR、θLを受け、まず、θHの大きさにより
判断して（ステツプ301）、HSP特徴マトリクス
の分類番号SHを決定する（ステツプ302、303、
304）。次にθVの大きさより判断して（ステツプ
305）VSP特徴マトリクスの分類番号SVを決定す
る。以下、同様に、θR、θLの大きさによりRSP特
徴マトリクスの分類番号SRおよびLSP特徴マトリ
クスの分類番号SLとを決定する（ステツプ309〜
316）。このようにして決定された分類番号SH，
SV，SR，SLを辞書メモリ部１３へ送出する。
θH、θV、θR、θLを受け、まず、θHの大きさにより
判断して（ステツプ301）、HSP特徴マトリクス
の分類番号SHを決定する（ステツプ302、303、
304）。次にθVの大きさより判断して（ステツプ
305）VSP特徴マトリクスの分類番号SVを決定す
る。以下、同様に、θR、θLの大きさによりRSP特
徴マトリクスの分類番号SRおよびLSP特徴マトリ
クスの分類番号SLとを決定する（ステツプ309〜
316）。このようにして決定された分類番号SH，
SV，SR，SLを辞書メモリ部１３へ送出する。
本実施例における辞書メモリ部１３の構成を第
４図に示す。HSP特徴マトリクス辞書２０１，
２０２，２０３は、それぞれ前記分類番号SHの
１、２、３に対応する。また、VSP特徴マトリ
クス辞書２０４，２０５，２０６は同様に分類番
号SVの１、２、３、RSP特徴マトリクス辞書２
０７，２０８，２０９は分類番号SRの１、２、
３、LSP特徴マトリクス辞書２１０，２１１，２
１２は分類番号SLの１、２、３にそれぞれ対応す
る。
４図に示す。HSP特徴マトリクス辞書２０１，
２０２，２０３は、それぞれ前記分類番号SHの
１、２、３に対応する。また、VSP特徴マトリ
クス辞書２０４，２０５，２０６は同様に分類番
号SVの１、２、３、RSP特徴マトリクス辞書２
０７，２０８，２０９は分類番号SRの１、２、
３、LSP特徴マトリクス辞書２１０，２１１，２
１２は分類番号SLの１、２、３にそれぞれ対応す
る。
セレクタ２１３，２１４，２１５，２１６は選
択信号２１７を受けて特徴ごとに特徴マトリクス
辞書を切換える。従つて識別部１２は前記辞書選
択部８で決定された分類番号SH，SV，SR，SLに
対応する特徴マトリクス辞書が参照可能となる。
択信号２１７を受けて特徴ごとに特徴マトリクス
辞書を切換える。従つて識別部１２は前記辞書選
択部８で決定された分類番号SH，SV，SR，SLに
対応する特徴マトリクス辞書が参照可能となる。
たとえばHSP特徴マトリクスの分類番号SHが
３、VSP特徴マトリクスの分類番号SVが２、
LSP特徴マトリクスの分類番号SLが２、RSP特
徴マトリクスの分類番号SRが２の場合はセレクタ
２１３〜２１６が分類番号３のHSP特徴マトリ
クス辞書２０３、分類番号２のVSP特徴マトリ
クス辞書２０５、分類番号２のRSP特徴マトリ
クス辞書２０８、分類番号２のLSP特徴マトリク
ス辞書２１１を出力するように切換えが行われ
る。
３、VSP特徴マトリクスの分類番号SVが２、
LSP特徴マトリクスの分類番号SLが２、RSP特
徴マトリクスの分類番号SRが２の場合はセレクタ
２１３〜２１６が分類番号３のHSP特徴マトリ
クス辞書２０３、分類番号２のVSP特徴マトリ
クス辞書２０５、分類番号２のRSP特徴マトリ
クス辞書２０８、分類番号２のLSP特徴マトリク
ス辞書２１１を出力するように切換えが行われ
る。
なお、上記４種類の特徴マトリクス辞書には識
別対象となる文字ごとにそれぞれ前記４種類の特
徴マトリクスに対応し、種類毎に複数の辞書マス
クが格納されている。前記セレクタで切換えるこ
とにより識別部１２はそれぞれの特徴ごとに辞書
選択部８で決定された分類番号の辞書マスクを読
み出すことが可能となる。従つて識別部１２にお
いて、識別対象となる文字ごとの辞書マスクfjが
参照可能となる。識別部１２は文字ごとに辞書マ
スクを順次読出し、次に述べる識別動作を行う。
識別部１２は各特徴ごとに指定された辞書マスク
fjと前記抽出された特徴マトリクスfiとの間に式
(6)で定義される距離Ｄを適用しＤが最小となるよ
うな辞書マスクのカテゴリ名を文字名出力１４へ
出力するものである。
別対象となる文字ごとにそれぞれ前記４種類の特
徴マトリクスに対応し、種類毎に複数の辞書マス
クが格納されている。前記セレクタで切換えるこ
とにより識別部１２はそれぞれの特徴ごとに辞書
選択部８で決定された分類番号の辞書マスクを読
み出すことが可能となる。従つて識別部１２にお
いて、識別対象となる文字ごとの辞書マスクfjが
参照可能となる。識別部１２は文字ごとに辞書マ
スクを順次読出し、次に述べる識別動作を行う。
識別部１２は各特徴ごとに指定された辞書マスク
fjと前記抽出された特徴マトリクスfiとの間に式
(6)で定義される距離Ｄを適用しＤが最小となるよ
うな辞書マスクのカテゴリ名を文字名出力１４へ
出力するものである。
Ｄ＝√（i−j）2 (6)
このように入力文字の各方向の文字線の傾斜を
計算して、あらかじめ特徴ごとに分類して用意し
た辞書群の内から該文字に適した辞書マスクを特
徴ごとに選択し、該辞書マスクを用いて識別を行
なうようにしたから、たとえば、手書文字に特有
な右上がりや右下がりの癖等の文字線の傾斜によ
る特徴の変動を識別の際に参照する辞書マスクを
増大させることなく吸収することができる。
計算して、あらかじめ特徴ごとに分類して用意し
た辞書群の内から該文字に適した辞書マスクを特
徴ごとに選択し、該辞書マスクを用いて識別を行
なうようにしたから、たとえば、手書文字に特有
な右上がりや右下がりの癖等の文字線の傾斜によ
る特徴の変動を識別の際に参照する辞書マスクを
増大させることなく吸収することができる。
以上詳細に説明したように、本発明は入力文字
ごとに文字線の傾斜を抽出して最適な辞書を選択
して文字を認識しているので識別時間を増大させ
ることなく精度の良い認識を行なうことができ、
高速で認識精度の良い文字認識装置が得られる効
果がある。
ごとに文字線の傾斜を抽出して最適な辞書を選択
して文字を認識しているので識別時間を増大させ
ることなく精度の良い認識を行なうことができ、
高速で認識精度の良い文字認識装置が得られる効
果がある。
第１図は本発明文字認識装置の一実施例を示す
構成図、第２図は原パターンと各サブパターンの
例を示す図、第３図は辞書選択部８の動作を示す
フローチヤート、第４図は辞書メモリ部１３の構
成図である。 １…光信号入力、２…光電変換部、３…パター
ンレジスタ、４…線幅計算部、５…サブパターン
抽出部、６…ストローク抽出部、７…平均角度計
算部、８…辞書選択部、９…文字枠検出部、１０
…文字枠分割決定部、１１…特徴マトリクス抽出
部、１２…識別部、１３…辞書メモリ部、１４…
文字名出力。
構成図、第２図は原パターンと各サブパターンの
例を示す図、第３図は辞書選択部８の動作を示す
フローチヤート、第４図は辞書メモリ部１３の構
成図である。 １…光信号入力、２…光電変換部、３…パター
ンレジスタ、４…線幅計算部、５…サブパターン
抽出部、６…ストローク抽出部、７…平均角度計
算部、８…辞書選択部、９…文字枠検出部、１０
…文字枠分割決定部、１１…特徴マトリクス抽出
部、１２…識別部、１３…辞書メモリ部、１４…
文字名出力。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ 認識対象文字画像より複数の特徴を抽出する
手段と、 少なくとも水平方向もしくは垂直方向のいずれ
か一方向のストローク成分を前記文字画像より抽
出して前記方向の文字線の傾斜量を抽出する手段
と、 前記抽出した方向の文字線の傾斜量にもとづい
て前記文字画像についての前記特徴ごとの分類を
決定する手段と、 予め複数の認識対象文字に対し前記特徴抽出、
前記文字線傾斜量抽出および前記分類決定を行な
うことにより作成されたそれぞれ分類ごとの辞書
マスクで構成される各特徴ごとの辞書を備えた辞
書メモリ部と、 前記文字画像の前記特徴ごとの分類に基づい
て、前記各特徴ごとの辞書のうちの対応する分類
の辞書マスクを選択する手段と、 前記文字画像より抽出した特徴と前記選択され
た辞書マスクとを照合することにより文字を認識
する手段とを備えたことを特徴とする文字認識装
置。 ２ 前記文字線の傾斜量を抽出する手段が、水平
方向または垂直方向を含む複数の方向のストロー
ク成分を前記文字画像より抽出して、前記方向ご
との文字線の傾斜量を抽出するものであることを
特徴とする特許請求の範囲第１項記載の文字認識
装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56190499A JPS5894065A (ja) | 1981-11-30 | 1981-11-30 | 文字認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56190499A JPS5894065A (ja) | 1981-11-30 | 1981-11-30 | 文字認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS5894065A JPS5894065A (ja) | 1983-06-04 |
| JPH0127474B2 true JPH0127474B2 (ja) | 1989-05-29 |
Family
ID=16259105
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP56190499A Granted JPS5894065A (ja) | 1981-11-30 | 1981-11-30 | 文字認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS5894065A (ja) |
-
1981
- 1981-11-30 JP JP56190499A patent/JPS5894065A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS5894065A (ja) | 1983-06-04 |
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