JPH02252083A - パターン認識方法 - 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２図形を含む２次元空間上の未知パタ
ーンから少なくとも特徴量を抽出し、これと辞書パター
ンとの相関（主に類似度）を利用して認識するパターン
認識方法に関する。

〔従来の技術］ ２次元パターンの認識手法には大きく分けて、構造解析
法と重ね合せ法（相関法）の２つの流れがある〔電子通
信学会誌、Ｖｏｌ、６１、Ｎα２（昭和５３年２月）、
ｐｐ、１１５〜１２４参照〕。

構造解析法に属するパターン認識手法は、現在商用化さ
れている文字認識装置、すなわちＯＣＲの中で主として
手書き文字に適用されており、形状の変動が比較的大き
い対象にも適用し得る点が特徴である。しかし、半面で
はかかる手法を適用するには、認識対象となる文字群の
種々の性質、すなわち数字か仮名かなどによって異なる
カテゴリの総数、あるいは手書き文字特有の形状変動の
程度などに応じて、膨大な設計および実験的作業が必要
であり、最終的にも相対的な完成度しか得られないのが
、この種の手法の難点である。

一方、重ね合せ法の流れに属する手法は認識のための処
理が原理的に単純であり、物理的かつ直観的な個別処理
の意味付けを明確になしうる点と、原理的には上記の認
識対象文字群の性質とは無関係に通用できる汎用性をも
つ点が特徴である。

第４図は重ね合せ法のうち最も単純な手法である、類似
度法を用いたパターン認識方法の一般的な例を示すフロ
ーチャートである。

すなわち、認識の対象となる文字を入力した後、二次元
ラインセンサの如き光電変換手段により光電変換して（
■、■参照）、その画像データを図示されないメモリに
格納し、このデータに対しコンピュータ等を用いてノイ
ズ除去２泣置合わせを含む前処理を行い（■参照）、さ
らに特徴抽出。

正規化処理をした後（■、■参照）、所定の標準パター
ンＰＡとの間で類似度計算をするとともにその最大値を
検出しく■、■参照）、認識結果として出力する（■参
照）。

〔発明が解決しようとする課題〕 しかしながら、このような類似度法は、単一字体の印刷
文字については数字から漢字までを原理的には同じ手法
で処理し得る半面［電子通信学会論文誌、Ｖｏｌ、５６
−Ｄ、　Ｎ（１３（昭和４８年１０月）、ｐｐ、５４５
〜５５２参照］、そのま−では形状変動の大きな手書き
文字等には適用できないと云う問題がある。

したがって、この発明の課題は手書き文字についても重
ね合せ法、特に類似度法を適用して充分な認識率を得ら
れるようにすることにある。

〔課題を解決するための手段〕

文字５図形を含む２次元空間上の未知パターンから少な
くとも特徴量を抽出し、これと辞書パターンとの類似度
から未知パターンを認識するに当たり、前記未知パター
ンを走査して２次元関数として表現するとともに、この
２次元関数から直接ストローク間の相対距離を抽出して
未知パターンをこの相対距離を新たな変数として含む３
次元関数として表現し、これを特徴量として用いる。

〔作用〕

ストローク間の相対距離を抽出して未知パターンをこの
相対距離を含む３次元関数として表現することにより、
特徴量の増大を図り認識率を向上させる。

〔実施例〕

第１図はこの発明の実施例を示すフローチャートで、特
徴抽出後の処理を示す。

同図からも明らかなように、この実施例は第４図に示す
従来例に相対距離抽出処理■を付加した点が特徴であり
、その他は第４図と同様である。

こ−で相対距離とは、例えば第２図の画面１内で斜線を
施して示されるようなパターン２があるとき、黒画素と
黒画素間（ストローク間）距離３゜４のことを云うもの
とする。この相対距離として第２図では黒画素から白画
素へと変化した始点より、白画素から黒画素へと変化し
た終端までの水平、垂直方向の距離としているが、この
始点または終点としては「黒画素から白画素」または「
白画素から黒画素」への変化点のいずれとしても良く、
黒画素の中心としても良い。また、この距離は始点と終
点の座標位置から容易に求めることができる。

このようにすれば、Ｘ、Ｙ座標上の２次元特徴量ｆ（Ｘ
、　Ｙ）に対し、相対距離Ｋを加えたｆ（Ｘ、Ｙ、Ｋ） なる量を特徴量として用いることができ、従来のものよ
り特徴量を増やすことが可能となる。このとき、相対路
ＭＫとして無限大まで考慮することにより、パターンの
最外部をも特徴量として残すことが原理的に可能となる
。

２次元特微量に相対距離Ｋを考慮した３次元時＠量の例
を第３図に示す。

こ＼で、左端が原２次元図形、第２列から第１６列が各
四角枠の下部に付された数値に対応する相対距離に存在
するストローク（境界）対、第１７列が対向するストロ
ーク（境界）の存在しないストローク（境界）、つまり
無限大の距離にあるストローク（境界）をそれぞれ示し
、また右端の列は第２列から第１７列までの特徴量をす
べて加えたものを示しており、こうして抽出された特徴
量は従来と同様に処理される。

なお、第１図■で抽出する特ｆ′Ｉｉ、ｔとしてスカラ
量を想定しているが、この発明は空間微分等の処理をし
て方向を考慮したベクトル量を抽出するものについても
、同じように適用することができる。

〔発明の効果］ この発明によれば、２次元時ｆｆ１ｆｆｉにストローク
間距離を加えて３次元時ｆｆ１ｆｆｉを得るようにした
ので、特徴量を増やすことができ、その結果、認識率の
向上を期待することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の実施例を示すフローチャート、第２
図は相対距離を説明するための説明図、第３図は３次元
時ｆｉｌの具体例を説明するための説明図、第４図は類
似度法を用いたパターン認識方法の一般的な例を示すフ
ローチャートである。 符号説明 １・・・画面、２・・・パターン、３．４・・・相対距
離。 代理人　弁理士　並　木　昭　夫

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 文字、図形を含む２次元空間上の未知パターンから少な
   くとも特徴量を抽出し、これと辞書パターンとの類似度
   から未知パターンを認識するパターン認識方法において
   、 前記未知パターンを走査して２次元関数として表現する
   とともに、この２次元関数から直接ストローク間の相対
   距離を抽出して未知パターンをこの相対距離を新たな変
   数として含む３次元関数として表現し、これを特徴量と
   して用いることを特徴とするパターン認識方法。