JPH0245232B2

JPH0245232B2 -

Info

Publication number: JPH0245232B2
Application number: JP57062185A
Authority: JP
Inventors: Eiichiro Yamamoto; Yukikazu Kaburayama; Yoshihisa Fujii; Tozen Hai
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 1982-04-14
Filing date: 1982-04-14
Publication date: 1990-10-08
Also published as: JPS58178486A

Description

【発明の詳細な説明】 (1) 発明の技術分野本発明は文字認識装置、特に例えば手書漢字等
のように変形が多く、また読取対象字種が多い文
字について、多種類の特徴を抽出し、精度よくか
つ効率よく入力文字を認識する文字認識装置に関
するものである。

(2) 従来技術と問題点従来の文字認識装置では印刷文字には２次元相
関法、手書文字には構造解析法が用いられていた
が、前者は手書文字の変形に弱いという欠点があ
り、後者はテンプレートの作成に手数がかかると
いう欠点があつた。

(3) 発明の目的本発明は上記問題点の解決を図り、読取対象字
種が多い場合に、テンプレートが容易に作成でき
るように２次元相関的な方法で整合を行ない、か
つ手書き文字の多様な変形に対処するために、多
種類の特徴を抽出し、複数のテンプレートと特徴
ごとの整合を行ない、さらに認識速度を向上させ
るために階層的に整合を行なう文字認識装置を提
供することを目的としている。

(4) 発明の構成上記目的達成のため、本発明は、多種類の特徴
を同時に使うことにより、個々の特徴の弱点が補
われることを利用し、安定な認識性能を実現し、
さらに複数のテンプレートと特徴ごとの整合を行
なうことにより、手書きの変形の吸収をはかつた
ものである。また、処理速度の向上のために整合
の第一段階では、少数の特徴を用いてあらかじめ
候補カテゴリを絞り、整合の第二段階ですべての
特徴を用いて詳細な分類を行なうようにしたもの
である。すなわち、本発明の文字認識装置は、与
えられた文字を観測しその文字を認識する文字認
識装置において、上記観測文字の異なる種類の特
徴をそれぞれ抽出する複数の特徴抽出手段と、読
取対象字種１カテゴリあたり複数の標準テンプレ
ートを有し該標準テンプレートのそれぞれについ
て上記異なる種類の特徴と対応させられる複数の
標準特徴を記憶した認識辞書と、上記観測文字の
異なる種類の特徴のうちカテゴリを分離する力の
大きい一部の特徴について上記認識辞書に記憶さ
れた各カテゴリ毎の対応する標準特徴との距離の
最小値を求め上記各カテゴリ毎に加算する第１の
距離演算手段と、上記第１の距離演算手段の出力
結果にもとづいて候補カテゴリを絞る候補選択手
段と、上記異なる種類のすべての特徴について上
記認識辞書に記憶された上記各候補カテゴリ毎の
対応する標準特徴との距離の最小値を求め上記各
候補カテゴリ毎に加算する第２の距離演算手段
と、上記第２の距離演算手段の出力結果によつて
詳細な分類を行うカテゴリ判定手段とを備え、上
記カテゴリ判定手段の判定したカテゴリを認識候
補とすることを特徴としている。以下図面を参照
しつつ実施例にもとづいて説明する。

(5) 発明の実施例第１図は本発明の一実施例概略ブロツク図を示
す。

図中、１は用紙上に書かれた文字を光電変換す
る観測部、２，３，４は入力された文字から特徴
を抽出する特徴抽出部であり、ここでは抽出され
る多種類の特徴が３種類であるとし、それぞれ特
徴抽出部、特徴抽出部、特徴抽出部として
ある。また、５は一部の特徴を使つて候補カテゴ
リを選び出す第１の整合部、６はすべての特徴
を用いて詳細な分類を行う第２の整合部、７は
読取対象字種の各カテゴリに対し複数の標準テン
プレートが記憶された認識辞書（なお、１つの標
準テンプレートには、この場合３種類の特徴が対
応づけられている）、８は認識結果の出力部を表
わす。

各特徴抽出部２，３，４で抽出された特徴は、
整合部５へ送られる。整合部５では認識辞書
７のテンプレートとあらかじめ定められた特徴に
ついて整合を行ない、距離の小さな上位ｎカテゴ
リを決定する。整合部６は、整合部５で決定
されたｎカテゴリに関して、すべての特徴につい
て認識辞書７のテンプレートと整合を行ない、距
離値の小さな上位ｍ個を出力部８に送る。出力部
８は、送られてきた候補カテゴリをデイスプレイ
に表示したり、あるいは外部記憶装置に格納す
る。

次に、本発明に関連する部分について詳細に説
明する。

まず、特徴抽出部であるが、ここでは一例とし
て、線密度特徴、線方向特徴、線間領域特徴の３
種類について説明する。

線密度特徴は、文字の複雑さを表現する特徴、
線方向特徴は文字を構成する個々の文字線の方向
性を表現する特徴、線間領域特徴は文字線と文字
線に囲まれた領域の状態を表現する特徴であり、
これら３種類の特徴は互いに相補的であると考え
られる。

第２図は線密度特徴を説明する図である。図
中、１１は認識文字パターン、１４は投影原点、
１５ないし１８は投影軸であつて、１５は横方
向、１６は縦方向、１７は右斜方向、１８は左斜
方向の各投影軸を表わし、さらに１５−１および
１５−２は第１および第２の投影パターンで投影
軸１５に対する投影パターン、１６−１および１
６−２は第３および第４の投影パターンであつて
投影軸１６に対する投影パターン、１７−１およ
び１７−２は第５および第６の投影パターンであ
つて投影軸１７に対する投影パターン、１８−１
および１８−２は第７および第８の投影パターン
であつて投影軸１８に対する投影パターンをそれ
ぞれ表わしている。

すなわち第２図には、任意の位置に投影原点１
４を設定し、投影原点１４において互いに交差す
る例えば４本の投影軸１５ないし１８が設定され
て、投影軸１５ないし１８に対する認識文字パタ
ーンの第１の投影パターン１５−１ないし第８の
投影パターン１８−２が生成された例が示されて
いる。

上記投影軸１５に対する第１および第２の投影
パターン１５−１および１５−２の抽出は、投影
軸１５に対して直角方向に認識文字パターン１１
を走査し、背景部分（たとえば白）から文字部分
（たとえば黒）への変化点を計数することによつ
て第１の投影パターン１５−１が抽出される。ま
た、上記投影軸１５の右側には文字線部が存在し
ないため第２の投影パターン１５−２は現われな
い。同様にして、投影軸１６ないし１８に対する
第３の投影パターン１６−１ないし第８の投影パ
ターン１８−２が抽出される。

第３図に線密度特徴抽出部のブロツク図、第４
図Ａ，Ｂにこのブロツク図を説明するための図を
示す。第３図および第４図における１９および２
０はシフト・レジスタ、２１は一行遅延回路、２
２−１ないし２２−４はノツト回路、２３−１な
いし２３−４はオア回路、２４−１ないし２４−
４はアンド回路、２５−１ないし２５−４はワン
シヨツト・マルチであり入力が「１」から「０」
に変化する際に「１」をワンシヨツト出力するも
の、２６−１ないし２６−４はノツト回路、２７
−１ないし２７−８はアンド回路、２８−１ない
し２８−８は第１ないし第８投影パターン・カウ
ンタ群であつて、第１の投影パターン・カウンタ
群２８−１は第２図の第１の投影パターン１５−
１に対応するカウンタ群である。２９はアドレス
生成部、３０は行アドレス・カウンタであつて行
アドレス（たとえば第４図Ａのアドレスｊ）をカ
ウントするもの、３１は行原点アドレス・レジス
タであつて投影原点の行アドレス（たとえば第４
図Ａの投影原点１４の行アドレスｂ）を格納する
もの、３２は列アドレス・カウンタであつて列ア
ドレス（たとえば第４図Ａの列アドレスｉ）をカ
ウントするもの、３３は列原点アドレス・レジス
タで投影原点の列アドレス（たとえば第４図Ａの
投影原点１４の列アドレスａ）を格納するもの、
３４および３５は演算器であつて、演算器３４は
列アドレス・カウンタ３２の内容ｉと行アドレ
ス・カウンタ３０の内容ｊと（−１）との加算す
なわち（ｉ＋ｊ−１）の演算を行なうものであ
り、演算器３５は上記列アドレス・カウンタ３２
の内容ｉから上記行アドレス・カウンタ３０の内
容ｊを減算して行アドレスの最大値Ｊを加算する
演算すなわち（ｉ−ｊ＋Ｊ）なる演算を行なうも
の、３６および３７はレジスタであり、レジスタ
３６には投影原点の列アドレスａと行アドレスｂ
と（−１）との加算値（ａ＋ｂ−１）がセツトさ
れる。レジスタ３７は投影原点の列アドレスａか
ら行アドレスｂを減算し行アドレスの最大値Ｊを
加算した値（ａ−ｂ＋Ｊ）がセツトされる。３８
ないし４１は比較器であり、比較内容が一致する
までは「１」、一致後は「０」を出力するもの、
４２は抽出された特徴を記憶する特徴レジスタで
ある。４５は文字領域、４６は走査マスクをそれ
ぞれ表わしている。

第３図においてシフト・レジスタ１９に画像信
号が入力される。画像信号は入力文字を水平に走
査して、背景部分を「０」、文字線部分を「１」
として送られてくる。シフト・レジスタ１９に入
力された画像信号は、１行遅延回路２１を介して
シフト・レジスタ２０に送られる結果、シフト・
レジスタ１９の出力端子、およびシフト・レ
ジスタ２０の出力端子、、からは、第４図
Ａ矢印Ｂにおける走査マスク４６すなわち第４図
Ｂの走査マスク４６で走査したのと同様な画像信
号が出力される。なお、上記マスク４６内に記入
されている数字は上記出力端子ないしに対応
している。

まずアンド回路２４−１において、第４図のマ
スク４６の窓１における画像信号とノツト回路２
２−１およびオア回路２３−１を介して送られて
くるマスク４６の窓２における画像信号の反転信
号との論理積がとられる。したがつてアンド回路
２４−１の出力が「１」となるのは、マスク４６
の窓１において「１」を検出し窓２において
「０」を検出した場合、すなわち文字領域４５の
走査方向に一致する方向における「０」から
「１」への変化を検出して上記アンド回路２４−
１は「１」を出力する。アンド回路２４−１の出
力は、アンド回路２７−１および２７−２に送ら
れて、アンド回路２７−１においては比較回路３
８の出力信号と、またアンド回路２７−２におい
ては比較回路３８の出力反転信号との論理積が取
られる。そして、上記アンド回路２７−１の出力
は第１の投影パターン・カウンタ群２８−１の、
またアンド回路２７−２の出力は第２の投影パタ
ーン・カウンタ群２８−２の、それぞれ行アドレ
ス・カウンタ３０の内容に対応づけられたアドレ
スのカウンタで計数される。このように第１の投
影パターン・カウンタ群には第４図の文字領域４
５内の投影軸１５の左側部において横方向に行ア
ドレスｊ対応に存在するストロークの本数がセツ
トされる。また、第２の投影パターン・カウンタ
群には、投影軸１５の右側部のストロークの本数
がセツトされる。

以下、第３ないし第８の投影パターン・カウン
タ群２８−３ないし２８−８における内容も上記
と同様にセツトされる。

このようにして得られた特徴パターンは、特徴
レジスタ４２に記憶される。

第５図ないし第８図は線方向特徴を説明する図
である。第５図は文字に対する方向コードの付加
を説明する図、第６図は方向コード別の水平射影
を示す図、第７図は各種射影方向を説明する図、
第８図は方向コード別の各種射影を示す図であ
る。第５図は「木」という文字に付加される方向
コードを説明する図である。「木」という文字の
各格子点で水平Ｈ、垂直Ｖ、左斜め下りＬ、右斜
め下りＲなる方向コードが付加される。第６図は
第５図の文字を水平走査し、水平走査ごとに方向
コードＨが付加された格子点数、方向コードＶが
付加された格子点数、方向コードＬが付加された
格子点数および方向コードＲが付加された格子点
数を計数して得られた結果を示している。第７図
は射影を作成する際の走査方向を示しており、
は垂直走査方向、は水平走査方向、は右斜め
下り走査方向、は左斜め下り走査方向をそれぞ
れ示している。第８図イは垂直走査によつて得ら
れる方向コード別の射影を示し、ロは右斜め下り
走査によつて得られる方向コード別の斜影を示
し、ハは左斜め下り走査によつて得られる方向コ
ード別の射影を示している。

第９図に線方向特徴抽出部のブロツク図を示
す。第９図において５１はビデオ・メモリ、５２
−１ないし５２−３は一行遅延回路、５３は
PROM、５４−１ないし５４−４はAND回路、
５５−１はＨ成分カウンタ、５５−２はＶ成分カ
ウンタ、５５−３はＬ成分カウンタ、５５−４は
Ｒ成分カウンタ、５６は行アドレス・カウンタを
示している。入力ビデオはビデオ・メモリ５１に
格納される。ビデオ・メモリ５１は水平走査、垂
直走査、右斜め下り走査および左斜め下り走査さ
れる。ビデオ・メモリ５１より読出された格子点
情報は、一行遅延回路５２−１ないし５２−３に
入力され、一行遅延回路５２−１ないし５２−３
からの入力の格子点マトリツクスがPROM５３
に入力される。PROM５３は、入力される３×
３の格子点パターンに対して出力端子Ｐ１，Ｐ
２，Ｐ３，Ｐ４のいずれかに１つの論理「１」信
号を出力する。PROM５３はたとえば、３×３
の格子点のパターンが第１０図ロのような場合に
は出力端子Ｐ２に論理「１」を出力し、第１０図
ハのような場合には出力端子Ｐ４に論理「１」を
出力し、第１０図ニのような場合には出力端子Ｐ
１に論理「１」を出力する。出力端子Ｐ１ないし
Ｐ４の出力はそれぞれAND回路５４−１ないし
５４−４に入力され、AND回路５４−１ないし
５４−４の他の入力端子には３×３マトリツクス
の中心の格子点情報が入力される。AND回路５
４−１からのパルス出力はＨ成分カウンタ５５−
１でカウントされ、AND回路５４−２からのパ
ルス出力はＶ成分カウンタ５５−２でカウントさ
れ、AND回路５４−３からのパルス出力はＬ成
分カウンタ５５−３でカウントされ、AND回路
５４−４からのパルス出力はＲ成分カウンタ５５
−４でカウントされる。カウンタ５５−１ないし
５５−４の値は、行アドレス・カウンタ５６の内
容が更新される時に、特徴パターン・レジスタ５
７にセツトされる。

第１１図は線間領域特徴抽出部のブロツク図、
第１２図および第１３図はこの動作を説明する図
である。第１１図において、６２はメモリ、６３
は垂直走査アドレス・カウンタ、６４は水平走査
アドレス・カウンタ、６５は水平始点検出部、６
６は水平終点検出部、６７は垂直始点検出部、６
８は垂直終点検出部、６９と７０はフリツプ・フ
ロツプ、７１は水平面部特徴メモリ、７２は垂直
面部特徴メモリ、７３ないし７５はAND回路、
７６は両面囲み特徴カウント部、７７は水平面囲
み特徴カウント部、７８は垂直面囲み特徴カウン
ト部、７９は特徴パターン・レジスタをそれぞれ
示している。画像信号はメモリ６２に格納され
る。垂直走査アドレス・カウンタ６３は、メモリ
６２を垂直方向に走査するためのものであり、水
平走査アドレス・カウンタ６４はメモリ６２を水
平方向に走査するためのものである。水平始点検
出部６５は水平走査における黒から白への変化点
を検出するものであり、水平終点検出部６６は水
平走査における白から黒への変化点を検出するも
のであり、垂直始点検出部６７は垂直走査におけ
る黒から白への変化点を検出するものであり、垂
直終点検出部６８は垂直走査における白から黒へ
の変化点を検出するものである。フリツプ・フロ
ツプ６９は水平始点検出部６５が黒から白への変
化点を検出したときにセツトされ、水平終点検出
部６６が白から黒への変化点を検出した時にリセ
ツトされる。フリツプ・フロツプ７０は、垂直始
点検出部６７が黒から白への変化点を検出したと
きセツトされ、垂直終点検出部６８が白から黒へ
の変化点を検出した時にリセツトされる。水平面
部特徴メモリ７１には、フリツプ・フロツプ６９
がセツトされている期間における格子点が逐次書
込まれ、この結果水平走査を行なつた場合におけ
るストロークとストロークとの間にはさまれた背
面部が格納される。同様に垂直面部特徴メモリ７
２には、垂直走査を行なつた場合におけるストロ
ークとストロークとの間にはさまれた背面部が格
納される。両面囲み特徴カウント部７６は両面部
の水平方向又は垂直方向の射影をカウントし、水
平面囲み特徴カウント部７７は水平面部の水平方
向又は垂直方向の射影をカウントし、垂直面囲み
特徴カウント部７８は垂直面部の水平方向又は垂
直方向の射影をカウントする。両面囲み特徴カウ
ント部７６、水平面囲み特徴カウント部７７およ
び垂直面囲み特徴カウント部７８のカウント値は
特徴パターンレジスタ７９に記憶される。

第１２図および第１３図は上記線間領域特徴抽
出部の動作を説明するものである。第１２図は入
力文字を示している。水平走査を行なうと、第１
３図イの横ハツチの背面部が取り出され、第１３
図ハが水平面部特徴メモリ７１に格納される。垂
直走査を行なうと、第１３図ロの縦ハツチの背面
部が取り出され、第１３図ニが垂直面部特徴メモ
リ７２に格納される。両面囲み特徴カウント部７
６は第１３図トのような図形の射影を計数するも
のであり、水平面囲み特徴カウント部７７は第１
３図ホのような図形の射影を計算するものであ
り、垂直面囲み特徴カウント部７８は第１３図ヘ
のような図形の射影を計算するものである。第１
３図チは第１３図ホの水平方向の射影および垂直
方向の射影を示すものである。

次に整合部について説明する。整合部は第１図
図示整合部５、整合部６、認識辞書７等から
構成されるが、これらを詳細に図示すると例えば
第１４図の如くになる。図中、符号５，６，７は
第１図に対応し、１０１は特徴抽出部より抽出さ
れた特徴パターンを記憶するための特徴パター
ン・レジスタ、１０２は特徴パターン・レジスタ
１０１および辞書７からパターンを読出し整合部
へ入力するための読出し制御回路、１０３は特
徴パターン・レジスタ１０１および辞書７からパ
ターンを読出し整合部へ入力するための読出し
制御回路、２００は辞書７に記憶されたパターン
と特徴パターンとの距離を計算する距離計算回路
で、特に１０４はNOT回路、１０５は加算器、
１０６はEOR回路、１０７は加算器、１０８は
レジスタ、１０９はレジスタ、１１０は比較器、
１１１は加算器、１１２はレジスタである。２０
１は距離計算回路２００から出力された距離の大
小を比較することにより入力文字に対する複数の
候補カテゴリを選択する候補選択回路で、１１３
はレジスタ、１１４は比較器である。２０２は辞
書７に記憶されたパターンと特徴パターンとの距
離を計算する距離計算回路で、１１５はNOT回
路、１１６は加算器、１１７はEOR回路、１１
８は加算器、１１９はレジスタ、１２０はレジス
タ、１２１は比較器、１２２は加算器、１２３は
レジスタである。２０３は距離計算回路２０２か
ら出力された距離の大小を比較することにより入
力文字に対応するカテゴリを判定する判定回路で
１２４はレジスタ、１２５は比較器である。

第１５図は第１４図図示整合部の動作説明図を
示す。

第１４図および第１５図を用いて整合部の動作
を説明する。

今、入力文字の特徴パターンを〓とし、カテゴ
リＣのテンプレートを〓_i（ｉ＝１〜Ｐ）とする。
（カテゴリＣはＰ個のテンプレートから構成され
ている。）特徴パターンはＮ種の異なる特徴から
構成されているとし〓＝（〓(1)、〓(2)、……、〓（Ｎ））〓ｉ＝（〓_i(1)、〓_i(2)、……、〓_i（Ｎ））と表現する。ここで、１つの特徴に着目すると、〓（ｎ）＝（f_o1、f_o2、……、f_oＭ）〓_i(o)＝（t_io1、t_io2、……、t_ioM）である。〓_(o)と〓_i(o)の距離をｄで表わしｄ（〓_(o)、〓_i(o)）＝_M 〓^m=1 ｜f_on−t_ion｜とする。入力文字〓とあるカテゴリＣとの距離Ｄ
はＤ（〓、Ｃ）＝_N 〓ⁿ⁼¹ 〔 min^i=1〜P ｛ｄ（〓_(o)、〓_i(o)）｝〕で定義する。このとき入力〓に対してＤ（〓、Ｃ）
が最小となるカテゴリＣを入力のカテゴリと判定
する。

特徴抽出部から抽出された特徴は特徴パター
ン・レジスタ１０１に格納される。読出し制御回
路１０２は、特徴パターン・レジスタ１０１に格
納されている特徴のうちあらかじめ指定された特
徴と辞書７に格納されている各カテゴリのテンプ
レートの対応した特徴を順次読出し、距離計算回
路２００に入力する。NOT回路１０４は特徴パ
ターン・レジスタ１０１から読出された特徴に負
符号をつけるためのもので、加算器１０５の出力
はt_ion−f_onである。EOR回路１０６は加算器１０
５の加算出力t_ion−f_onとキヤリーとのEORをとる
ことにより｜t_ion−f_on｜を出力する。加算器１０
７およびレジスタ１０８は特徴ｎに関する距離ｄ
（〓_(o)、〓_i(o)）＝_M 〓^m=1 ｜f_on−t_ion｜を計算する。レジ
スタ１０９および比較器１１０は最小値を求める
回路で、レジスタ１０９の入力と出力とを比較器
１１０で比較し出力の方が大きければ入力がレジ
スタ１０９にセツトされる。したがつて min^i=1〜P ｛ｄ
（〓_(o)、〓_i(o)）｝が求まる。加算器１１１およびレ
ジスタ１１２は、あらかじめ指定されたすべての
特徴に関して min^i=1〜P ｛ｄ（〓_(o)、〓_i(o)）｝を加算す
る。すなわちあるカテゴリＣと入力〓との距離
D′（〓、Ｃ）＝_N 〓ⁿ⁼¹ 〔 min^i=1〜P ｛ｄ（〓_(o)、〓_i(o)）｝〕が計
算される。候補選択回路２０１はD′（〓、Ｃ）の
うちあらかじめ定められた値より小さなものを選
択する。レジスタ１１３に距離の基準値があらか
じめ設定され比較器１１４により、この値よりレ
ジスタ１１２の出力が小さい場合のみ、制御回路
が読出し制御回路１０３に送られる。

読出し制御回路１０３は、特徴パターン・レジ
スタ１０１および辞書７から特徴を順次読出す。
このとき辞書７から読出すカテゴリは、候補選択
回路２０１により選択されたカテゴリである。距
離計算回路２０２は、距離計算回路２００と同様
にしてあるカテゴリＣと入力〓との距離Ｄ（〓、
Ｃ）＝_N 〓ⁿ⁼¹ 〔 min^i=1〜P ｛ｄ（〓_(o)、〓_i(o)）｝〕を計算する。
距離計算回路２００の処理と距離計算回路２０２
の処理との相違は、距離計算回路２００の処理
が、一部分の特徴を使つて、すべてのカテゴリに
ついて距離を計算するのに対して、距離計算回路
２０２の処理は、すべての特徴を使つて一部のカ
テゴリについて距離を計算することである。判定
回路２０３は、レジスタ１２３から出力される距
離の最小値を求め、対応するカテゴリをレジスタ
に出力する。レジスタ１２４および比較器１２５
が最小値を求める回路であり、比較器１２５はレ
ジスタ１２４の入力が出力より小さい場合に制御
信号を出力する。この制御信号によりレジスタ１
２６に対応するカテゴリがセツトされるのですべ
ての候補カテゴリに対する距離計算が終了した時
点で、レジスタ１２６には判定結果のカテゴリが
格納される。

第１５図においては、カテゴリを分離する能力
が大きい特徴として、第１の特徴(1)と第３の特徴
(3)とを選び、それぞれ別個に入力文字の特徴〓₁
および〓₃との距離の最小値を求めている。そし
て、これらの最小値の和を適当な基準値と比較す
ることにより、候補選択回路２０１によつて、例
えば2000字種のカテゴリを100字種とか50字種と
かの候補に絞るようにされている。

候補選択回路２０１によつて選択されたカテゴ
リについては、すべての特徴(1)〜（Ｎ）のそれぞ
れについて最小の距離とそれらの和が求められ、
判定回路２０３は各カテゴリについての上記最小
距離の和の最小のものを求める。この場合、標準
テンプレート〓が１カテゴリについてＰ種類しか
なかつたとしても、特徴がＮ種類あれば、単にＰ
種類のものから最適なものを選ぶにとどまらず、
各特徴毎に最小距離を求めるのでP^N種類のもの
の中から最適なものを選ぶことになると考えてよ
い。なお、候補をどれだけに絞るかは、第１段階
でどの特徴をどれだけ選ぶか、また候補選択回路
２０１における比較の基準値をどの程度にするか
によつて、容易に調整することができる。

(6) 発明の効果以上説明した如く、本発明によれば多種類の特
徴を同時に使うことにより、個々の特徴の弱点が
補われ安定な認識性能を実現し、さらに複数テン
プレートを用いて特徴ごとの整合を行なうので手
書文字の変形の影響を受けにくい。また、同一特
徴を用いて階層的に整合を行なうことにより辞書
容量の増大をまねくことなく処理速度の向上が実
現できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例概略ブロツク図、第
２図は線密度特徴の説明図、第３図は線密度特徴
抽出部のブロツク図、第４図は第３図図示ブロツ
ク図を説明するための図、第５図ないし第８図は
線方向特徴の説明図、第９図は線方向特徴抽出部
のブロツク図、第１０図は第９図図示ブロツク図
を説明するための図、第１１図は線間特徴抽出部
のブロツク図、第１２図および第１３図は第１１
図図示ブロツク図の動作を説明する図、第１４図
は整合部のブロツク図、第１５図は第１４図図示
ブロツク図を説明するための図を示す。図中、１は観測部、２ないし４は特徴抽出部、
５および６は整合部、７は認識辞書、２００は距
離計算回路、２０１は候補選択回路、２０２は距
離計算回路、２０３は判定回路を表わす。

Claims

【特許請求の範囲】

１与えられた文字を観測しその文字を認識する
文字認識装置において、上記観測文字の異なる種
類の特徴をそれぞれ抽出する複数の特徴抽出手段
と、読取対象字種１カテゴリあたり複数の標準テ
ンプレートを有し該標準テンプレートのそれぞれ
について上記異なる種類の特徴と対応させられる
複数の標準特徴を記憶した認識辞書と、上記観測
文字の異なる種類の特徴のうちカテゴリを分離す
る力の大きい一部の特徴について上記認識辞書に
記憶された各カテゴリ毎の対応する標準特徴との
距離の最小値を求め上記各カテゴリ毎に加算する
第１の距離演算手段と、上記第１の距離演算手段
の出力結果にもとづいて候補カテゴリを絞る候補
選択手段と、上記異なる種類のすべての特徴につ
いて上記認識辞書に記憶された上記各候補カテゴ
リ毎の対応する標準特徴との距離の最小値を求め
上記各候補カテゴリ毎に加算する第２の距離演算
手段と、上記第２の距離演算手段の出力結果によ
つて詳細な分類を行うカテゴリ判定手段とを備
え、上記カテゴリ判定手段の判定したカテゴリを
認識候補とすることを特徴とする文字認識装置。