JPH031712B2 - - Google Patents
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- JPH031712B2 JPH031712B2 JP57046749A JP4674982A JPH031712B2 JP H031712 B2 JPH031712 B2 JP H031712B2 JP 57046749 A JP57046749 A JP 57046749A JP 4674982 A JP4674982 A JP 4674982A JP H031712 B2 JPH031712 B2 JP H031712B2
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- character
- character pattern
- circumscribed
- pattern
- length
- Prior art date
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-
- 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
- G06V30/18—Extraction of features or characteristics of the image
- G06V30/182—Extraction of features or characteristics of the image by coding the contour of the pattern
-
- 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
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- 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】
〔発明の技術分野〕
本発明は漢字を含む多数の文字を読取り対象と
して、安定に且つ効率良く大分類識別の特徴を抽
出することのできる実用性の高い文字読取装置に
関する。
して、安定に且つ効率良く大分類識別の特徴を抽
出することのできる実用性の高い文字読取装置に
関する。
入力文字パターンの特徴を抽出し、辞書に予め
登録されている辞書パターンの特徴との照合を行
い、その照合結果に従つて上記入力文字パターン
の読取り認識することが行われている。ところが
この文字認識において漢字を含む多数の文字を読
取り対象とする場合、上記特徴の照合処理が非常
に膨大な量となり、処理効率が著しく悪くなる。
そこで従来では、上記認識処理に先立つて認識対
象文字を複数の概略的な特徴によつて大分類し、
これによつて識別段階での照合文字数を低減して
処理効率の向上、処理速度の高速化を図ることが
行われている。この際、上記大分類に用いる特徴
と候補文字識別に用いる特徴とに同じものを用い
ることが必要であるが、この特徴は手書文字等に
起因する文字パターンの変形や種々の雑音に対し
て十分安定であることが必要である。
登録されている辞書パターンの特徴との照合を行
い、その照合結果に従つて上記入力文字パターン
の読取り認識することが行われている。ところが
この文字認識において漢字を含む多数の文字を読
取り対象とする場合、上記特徴の照合処理が非常
に膨大な量となり、処理効率が著しく悪くなる。
そこで従来では、上記認識処理に先立つて認識対
象文字を複数の概略的な特徴によつて大分類し、
これによつて識別段階での照合文字数を低減して
処理効率の向上、処理速度の高速化を図ることが
行われている。この際、上記大分類に用いる特徴
と候補文字識別に用いる特徴とに同じものを用い
ることが必要であるが、この特徴は手書文字等に
起因する文字パターンの変形や種々の雑音に対し
て十分安定であることが必要である。
しかして、従来、このような文字パターンの大
分類に用いられる特徴としては、文字線の複雑さ
に着目したものや、文字周辺部の形状に着目した
もの、更には文字全体の粗い形状に着目したもの
等がある。尚、これらについては、例えば下記の
文献に詳しく紹介されている。
分類に用いられる特徴としては、文字線の複雑さ
に着目したものや、文字周辺部の形状に着目した
もの、更には文字全体の粗い形状に着目したもの
等がある。尚、これらについては、例えば下記の
文献に詳しく紹介されている。
坂井，渡辺
“印刷漢字認識の現状”
情報処理、Vol.22No.４ PP.274〜279
（昭和56年４月）
第１図はその一例を示すもので、原文字パター
ンの周囲の形状に着目し、その周辺部上下左右に
矩形状に設けた走査領域Ｕ，Ｄ，Ｌ，Ｒ内に存在
する文字線を検出し、その量を「０」，「１」，
「２」なる３段階のレベルに量子化してこれを特
徴データとするものである。また第２図に示すも
のは、原文字パターンに接する外接辺ｕ，ｄ，
ｌ，ｒに着目し、これらの外接辺ｕ，ｄ，ｌ，ｒ
に接する文字背景部の面積を求め、これを多次元
の特徴ベクトルとして利用するものである。前者
（第１図）は文字線部に着目するのに対し、後者
（第２図）は背景部面積に着目する点を異にして
いるが、いずれも文字パターンの周囲における面
積的数量を特徴としていると云える。
ンの周囲の形状に着目し、その周辺部上下左右に
矩形状に設けた走査領域Ｕ，Ｄ，Ｌ，Ｒ内に存在
する文字線を検出し、その量を「０」，「１」，
「２」なる３段階のレベルに量子化してこれを特
徴データとするものである。また第２図に示すも
のは、原文字パターンに接する外接辺ｕ，ｄ，
ｌ，ｒに着目し、これらの外接辺ｕ，ｄ，ｌ，ｒ
に接する文字背景部の面積を求め、これを多次元
の特徴ベクトルとして利用するものである。前者
（第１図）は文字線部に着目するのに対し、後者
（第２図）は背景部面積に着目する点を異にして
いるが、いずれも文字パターンの周囲における面
積的数量を特徴としていると云える。
ところが、上記特徴抽出は、活字文字等のよう
にそのパターンが規格されている場合には非常に
有効であるが、手書文字のように文字としての特
徴を有しながらも大きく変形しているような場合
には極めて不安定である。しかも、例え活字文字
であつても、文字パターンに欠けやかすれが存在
する場合、その特徴抽出は甚だ不安定なものとな
る。換言すれば文字パターンの変形や種々の雑音
に対して常に安定に特徴抽出を行い得ないと云う
問題を有している。
にそのパターンが規格されている場合には非常に
有効であるが、手書文字のように文字としての特
徴を有しながらも大きく変形しているような場合
には極めて不安定である。しかも、例え活字文字
であつても、文字パターンに欠けやかすれが存在
する場合、その特徴抽出は甚だ不安定なものとな
る。換言すれば文字パターンの変形や種々の雑音
に対して常に安定に特徴抽出を行い得ないと云う
問題を有している。
本発明はこのような事情に考慮してなされたも
ので、その目的とするところは、手書きされた漢
字を含む多数の文字を読取り対象として、入力さ
れた原文字パターンの大分類識別に必要な特徴を
安定に且つ効率良く抽出することのできる実用性
の高い文字読取り装置を提供することにある。
ので、その目的とするところは、手書きされた漢
字を含む多数の文字を読取り対象として、入力さ
れた原文字パターンの大分類識別に必要な特徴を
安定に且つ効率良く抽出することのできる実用性
の高い文字読取り装置を提供することにある。
本発明は文字の大分類識別に必要な分類情報
（特徴）が文字パターンの周囲部に多く存在する
ことに着目し、上記文字パターンの周囲部におい
て、文字線部と背景部の境界線長をその入力され
た原文字パターンの各外接辺にそれぞれ対応して
求め、これらの境界線の長さの外接枠の長さに対
する相対値から文字パターンの平均的凹凸量を求
めてこれを大分類識別の特徴として抽出するよう
にした文字読取り装置に係わる。
（特徴）が文字パターンの周囲部に多く存在する
ことに着目し、上記文字パターンの周囲部におい
て、文字線部と背景部の境界線長をその入力され
た原文字パターンの各外接辺にそれぞれ対応して
求め、これらの境界線の長さの外接枠の長さに対
する相対値から文字パターンの平均的凹凸量を求
めてこれを大分類識別の特徴として抽出するよう
にした文字読取り装置に係わる。
本発明によれば、入力された文字パターンに接
する外接辺によつて囲まれる上記文字パターンの
各外接辺に対応した文字線部と背景部の境界線長
と云う新規な概念、すなわち、文字周囲部の凹凸
度合、言いかえれば形状の複雑さを導入し、しか
もこれらの境界線長の外接枠に対する相対的な大
きさを特徴とするので、文字パターンの大きさの
変化や位置のずれなどの種々の雑音に対して十分
安定にその特徴情報を得、入力パターンの大分類
識別を安定且つ効率良く行なうことができるの
で、文字認識処理の著しい向上を図り得る。また
漢字等の複雑な文字パターンであつても、また手
書文字を対象とする場合であつてもさらには活字
文字を対象とする場合であつても上記特徴は以下
に述べる簡単な方法によつて容易に得ることがで
きるので文字認識処理において実用性の高い顕著
な効果を奏し得る。
する外接辺によつて囲まれる上記文字パターンの
各外接辺に対応した文字線部と背景部の境界線長
と云う新規な概念、すなわち、文字周囲部の凹凸
度合、言いかえれば形状の複雑さを導入し、しか
もこれらの境界線長の外接枠に対する相対的な大
きさを特徴とするので、文字パターンの大きさの
変化や位置のずれなどの種々の雑音に対して十分
安定にその特徴情報を得、入力パターンの大分類
識別を安定且つ効率良く行なうことができるの
で、文字認識処理の著しい向上を図り得る。また
漢字等の複雑な文字パターンであつても、また手
書文字を対象とする場合であつてもさらには活字
文字を対象とする場合であつても上記特徴は以下
に述べる簡単な方法によつて容易に得ることがで
きるので文字認識処理において実用性の高い顕著
な効果を奏し得る。
以下、図面を参照して本発明の一実施例につき
説明する。
説明する。
第３図は本発明における入力文字パターンの特
徴抽出処理について示すものであり、ここでは手
書き入力された「天」なる文字パターンが示され
る。特徴抽出処理は、先ず与えられた文字パター
ンについて、これを囲む外接枠を検出することか
ら行われる。この外接枠は、文字パターンの最左
端に接する左外接辺Ｌ、同じく最右端に接する右
外接辺Ｒ、そして文字パターンの最上端に接する
上外接辺Ｕと最下端に接する下外接辺Ｄをそれぞ
れ検出することによつて求められる。尚、上記各
外接辺Ｕ，Ｄ，Ｌ，Ｒは文字パターンを走査し、
文字線の位置座標の限界値を計算することにより
容易に求められる。
徴抽出処理について示すものであり、ここでは手
書き入力された「天」なる文字パターンが示され
る。特徴抽出処理は、先ず与えられた文字パター
ンについて、これを囲む外接枠を検出することか
ら行われる。この外接枠は、文字パターンの最左
端に接する左外接辺Ｌ、同じく最右端に接する右
外接辺Ｒ、そして文字パターンの最上端に接する
上外接辺Ｕと最下端に接する下外接辺Ｄをそれぞ
れ検出することによつて求められる。尚、上記各
外接辺Ｕ，Ｄ，Ｌ，Ｒは文字パターンを走査し、
文字線の位置座標の限界値を計算することにより
容易に求められる。
しかるのち、求められた各外接辺Ｕ，Ｄ，Ｌ，
Ｒを基準位置（基準線）として、各外接辺Ｕ，
Ｄ，Ｌ，Ｒから文字パターン中心に向う方向にそ
れぞれ走査し、文字線に到達する迄の走査線長を
求める。但し、上記走査の最大長を文字パターン
の大きさに応じた一定の割合とすることが信号処
理上好ましい。そして、これらの走査線長間の差
の総和を各外接辺Ｕ，Ｄ，Ｌ，Ｒにそれぞれ対応
して算出し、この値を文字パターンの背景部と文
字線部の境界線長として検出する。例えば外接辺
Ｌにおける境界線の長さlLは、第３図に示すよう
に最大長をhH（ｈ＞１）に規定し、Ｌを基準位置
として文字パターンの中心に向う方向に走査し、
個々の長さを求める。但し、走査線が文字線に到
達しなかつたときには前記長さhHに達したときに
その走査を終るとする。そして、このようにして
求められた走査線について、第４図の如く隣接す
る走査線間の長さの差（絶対値）を加算しさらに
文字の縦幅Ｖを加える。このようにして求められ
る外接辺Ｌに接する輪郭線長lL（図４の太線の長
さ）は文字パターンの文字線の幅や文字の傾きや
位置ずれに対して安定化されに広域に亘る特徴量
である。しかして、同様な処理により、他の外接
辺Ｒ，Ｕ，Ｄにそれぞれ接する背景部についても
その輪郭線長を求める。
Ｒを基準位置（基準線）として、各外接辺Ｕ，
Ｄ，Ｌ，Ｒから文字パターン中心に向う方向にそ
れぞれ走査し、文字線に到達する迄の走査線長を
求める。但し、上記走査の最大長を文字パターン
の大きさに応じた一定の割合とすることが信号処
理上好ましい。そして、これらの走査線長間の差
の総和を各外接辺Ｕ，Ｄ，Ｌ，Ｒにそれぞれ対応
して算出し、この値を文字パターンの背景部と文
字線部の境界線長として検出する。例えば外接辺
Ｌにおける境界線の長さlLは、第３図に示すよう
に最大長をhH（ｈ＞１）に規定し、Ｌを基準位置
として文字パターンの中心に向う方向に走査し、
個々の長さを求める。但し、走査線が文字線に到
達しなかつたときには前記長さhHに達したときに
その走査を終るとする。そして、このようにして
求められた走査線について、第４図の如く隣接す
る走査線間の長さの差（絶対値）を加算しさらに
文字の縦幅Ｖを加える。このようにして求められ
る外接辺Ｌに接する輪郭線長lL（図４の太線の長
さ）は文字パターンの文字線の幅や文字の傾きや
位置ずれに対して安定化されに広域に亘る特徴量
である。しかして、同様な処理により、他の外接
辺Ｒ，Ｕ，Ｄにそれぞれ接する背景部についても
その輪郭線長を求める。
その後、これらの値を文字パターンの外接枠の
大きさ、つまり縦幅および横幅について正規化し
た前記境界線長を CL＝lL／Ｈ＋Ｖ CR＝lR／Ｈ＋Ｖ CU＝lU／Ｈ＋Ｖ CD＝lD／Ｈ＋Ｖ として求める。但し、上式中Ｈ，Ｖは文字パター
ン外接枠の横幅および縦幅を示している。これに
よつて、入力された文字パターンの周囲部の特徴
を示す情報が、境界線長の組｛CL，CR，CU，CD｝
として求められる。この情報は、文字パターンの
外接辺Ｕ，Ｄ，Ｌ，Ｒから見た外形部の平均的凹
凸度合、言いかえれば文字周囲部の複雑さに相当
したものであり、従つて文字パターンを大分類識
別する上で文字パターンが有する特徴を十分反映
したものとなつている。すなわちこのようにして
求められた文字パターンの周囲部の特徴｛CL，
CR，CU，CD｝を用いることにより、上記文字パ
ターンを効果的に、且つ安定確実に大分類識別す
ることが可能となる。
大きさ、つまり縦幅および横幅について正規化し
た前記境界線長を CL＝lL／Ｈ＋Ｖ CR＝lR／Ｈ＋Ｖ CU＝lU／Ｈ＋Ｖ CD＝lD／Ｈ＋Ｖ として求める。但し、上式中Ｈ，Ｖは文字パター
ン外接枠の横幅および縦幅を示している。これに
よつて、入力された文字パターンの周囲部の特徴
を示す情報が、境界線長の組｛CL，CR，CU，CD｝
として求められる。この情報は、文字パターンの
外接辺Ｕ，Ｄ，Ｌ，Ｒから見た外形部の平均的凹
凸度合、言いかえれば文字周囲部の複雑さに相当
したものであり、従つて文字パターンを大分類識
別する上で文字パターンが有する特徴を十分反映
したものとなつている。すなわちこのようにして
求められた文字パターンの周囲部の特徴｛CL，
CR，CU，CD｝を用いることにより、上記文字パ
ターンを効果的に、且つ安定確実に大分類識別す
ることが可能となる。
例えば第５図ａ，ｂ，ｃにそれぞれ示されるよ
うに手書きされた様々な形の文字「古」が入力さ
れた場合、上述した処理によりその文字パターン
上辺部の境界線長l1，l2，l3を求めれば、これら
はいずれも第５図ｄの形状のパターンのl4（＝H4
＋hV4）を計数することに一致する。従つて、こ
れらの特徴情報を文字の大きさで正規化すれば、
ＨとＶの比が同一である限り、特徴値は同一とな
る。すなわち｛CL，CR，CU，CD｝は文字の変形
に対して安定化された特徴であると言える。
うに手書きされた様々な形の文字「古」が入力さ
れた場合、上述した処理によりその文字パターン
上辺部の境界線長l1，l2，l3を求めれば、これら
はいずれも第５図ｄの形状のパターンのl4（＝H4
＋hV4）を計数することに一致する。従つて、こ
れらの特徴情報を文字の大きさで正規化すれば、
ＨとＶの比が同一である限り、特徴値は同一とな
る。すなわち｛CL，CR，CU，CD｝は文字の変形
に対して安定化された特徴であると言える。
第６図はこのような処理を施して文字パターン
の大分類識別の為の特徴を抽出する本発明の一実
施例装置を示す概略構成図である。
の大分類識別の為の特徴を抽出する本発明の一実
施例装置を示す概略構成図である。
読取り対象である文字パターン１は、例えばテ
レビジヨンカメラ等からなる走査光電変換装置２
により光電変換され、文字面を走査して入力され
る。この光電変換装置２を介して入力された文字
パターン１の像信号は２値量子化装置３に入力さ
れ、例えば背景濃度を基準として定められた弁別
レベルにて弁別されて２値量子化される。そし
て、量子化されてなる文字パターン信号は、走査
位置に対応する２値画素信号として１フレームメ
モリ等のパターン記憶装置４に記憶される。この
記憶装置４に記憶格納された文字パターン画素信
号が所定方向に走査して読出され、前述した特徴
抽出処理に供される。
レビジヨンカメラ等からなる走査光電変換装置２
により光電変換され、文字面を走査して入力され
る。この光電変換装置２を介して入力された文字
パターン１の像信号は２値量子化装置３に入力さ
れ、例えば背景濃度を基準として定められた弁別
レベルにて弁別されて２値量子化される。そし
て、量子化されてなる文字パターン信号は、走査
位置に対応する２値画素信号として１フレームメ
モリ等のパターン記憶装置４に記憶される。この
記憶装置４に記憶格納された文字パターン画素信
号が所定方向に走査して読出され、前述した特徴
抽出処理に供される。
即ち、外接枠検出装置５は、上記記憶装置４に
格納された文字パターンの文字線の位置座標をサ
ーチし、その最左端座標XL、その最右端座標XR
を求め、左外接辺ＬをＬ＝XLとして、また右外
接辺ＲをＲ＝XRとして求めている。同時に文字
パターンの文字線の最上端座標YUと最下端座標
YDを求め、上外接辺Ｕと下外接辺Ｄを求めてい
る。そして、外接枠検出装置５は、これらの外接
辺Ｌ，Ｒ，Ｕ，Ｄの情報を走査回路６Ｌ，６Ｒ，
６Ｕ，６Ｄに制御情報としてそれぞれ与えてい
る。しかして、各走査回路６Ｌ，６Ｒ，６Ｕ，６
Ｄでは、与えられた外接辺の情報から走査開始の
基準線を定め、前記記憶装置４に格納された文字
パターンの信号を上記基準線から文字パターンの
中心に向う方向に、（左→右），（右→左），（上→
下），（下→上）へと順次走査し、各外接辺に対応
した（接した）走査線長を求めている。このよう
にして求められた走査線の情報は境界線計算部７
Ｌ，７Ｒ，７Ｕ，７Ｄに入力され、前述したよう
にその走査線長の差の総和lL，lR，lU，lDをそれぞ
れ求め、これを正規化して相対的な量であるCL，
CR，CU，CDが求められるこれらの情報が統括さ
れ、入力文字パターンの周囲部の特徴情報｛CL，
CR，CU，CD｝として特徴比較装置８に与えられ
る。
格納された文字パターンの文字線の位置座標をサ
ーチし、その最左端座標XL、その最右端座標XR
を求め、左外接辺ＬをＬ＝XLとして、また右外
接辺ＲをＲ＝XRとして求めている。同時に文字
パターンの文字線の最上端座標YUと最下端座標
YDを求め、上外接辺Ｕと下外接辺Ｄを求めてい
る。そして、外接枠検出装置５は、これらの外接
辺Ｌ，Ｒ，Ｕ，Ｄの情報を走査回路６Ｌ，６Ｒ，
６Ｕ，６Ｄに制御情報としてそれぞれ与えてい
る。しかして、各走査回路６Ｌ，６Ｒ，６Ｕ，６
Ｄでは、与えられた外接辺の情報から走査開始の
基準線を定め、前記記憶装置４に格納された文字
パターンの信号を上記基準線から文字パターンの
中心に向う方向に、（左→右），（右→左），（上→
下），（下→上）へと順次走査し、各外接辺に対応
した（接した）走査線長を求めている。このよう
にして求められた走査線の情報は境界線計算部７
Ｌ，７Ｒ，７Ｕ，７Ｄに入力され、前述したよう
にその走査線長の差の総和lL，lR，lU，lDをそれぞ
れ求め、これを正規化して相対的な量であるCL，
CR，CU，CDが求められるこれらの情報が統括さ
れ、入力文字パターンの周囲部の特徴情報｛CL，
CR，CU，CD｝として特徴比較装置８に与えられ
る。
特徴辞書９には、予め認識の対象となる各文字
に対する上記したような特徴情報が登録されてお
り、特徴比較装置８はこれらの辞書特徴と前記求
められた入力文字パターンの特徴との類似性（類
似度）を順次計算している。そして、その類似度
が、所定の許容値θ以上とき、これを得た特徴辞
書のカテゴリーを大分類識別結果として出力して
いる。
に対する上記したような特徴情報が登録されてお
り、特徴比較装置８はこれらの辞書特徴と前記求
められた入力文字パターンの特徴との類似性（類
似度）を順次計算している。そして、その類似度
が、所定の許容値θ以上とき、これを得た特徴辞
書のカテゴリーを大分類識別結果として出力して
いる。
このように、本発明に係る特徴抽出と、これに
基づく大分類識別を行う実施例装置は非常に簡単
に実現できる。そして、このようにして得られた
大分類識別結果と、入力文字パターンの像信号と
を次段の文字認識部に与えれば、その文字認識を
簡易に且つ効率良く行うことが可能となる。しか
も上述したように手書文字等の文字パターンの変
形や種々の雑音に対して安定なので、認識処理の
効率を著しく向上せしめ得る。従つて、漢字を含
む多くの文字を認識対象とする実用性の高い文字
読取り認識システムを構築できる等の絶大なる効
果を奏する。
基づく大分類識別を行う実施例装置は非常に簡単
に実現できる。そして、このようにして得られた
大分類識別結果と、入力文字パターンの像信号と
を次段の文字認識部に与えれば、その文字認識を
簡易に且つ効率良く行うことが可能となる。しか
も上述したように手書文字等の文字パターンの変
形や種々の雑音に対して安定なので、認識処理の
効率を著しく向上せしめ得る。従つて、漢字を含
む多くの文字を認識対象とする実用性の高い文字
読取り認識システムを構築できる等の絶大なる効
果を奏する。
尚、本発明は上記した実施例にのみ限定される
ものではない。例えば、実施例では境界線長を隣
接する走査線の長さの差の総和として求めたが、
類似効果を得るものとして文字部の輪郭を直接追
跡して境界線長を求めるようにしてもよい。この
ようにすれば、データ処理量は増えるがより詳細
また文字線や背景部正確な境界線長を得ることが
できる。特徴情報等も併せて大分類識別を行うよ
うにしてもよい。要するに本発明はその要旨を逸
脱しない範囲で種々変形して実施することができ
る。
ものではない。例えば、実施例では境界線長を隣
接する走査線の長さの差の総和として求めたが、
類似効果を得るものとして文字部の輪郭を直接追
跡して境界線長を求めるようにしてもよい。この
ようにすれば、データ処理量は増えるがより詳細
また文字線や背景部正確な境界線長を得ることが
できる。特徴情報等も併せて大分類識別を行うよ
うにしてもよい。要するに本発明はその要旨を逸
脱しない範囲で種々変形して実施することができ
る。
第１図および第２図は従来の文字パターンの特
徴抽出の概念を説明する為の図、第３図は本発明
に係る文字パターンの特徴抽出の概念を説明する
為の図、第４図は本発明による文字パターンの特
徴抽出の具体的方法を説明する為の図、第５図ａ
〜ｄは本発明の効果を示す為の図、第６図は本発
明の一実施例装置の要部概略構成図である。 １…文字パターン、２…走査光電変換装置、３
…２値量子化装置、４…パターン記憶装置、５…
外接枠検出装置、６Ｌ，６Ｒ，６Ｕ，６Ｄ…走査
回路、７Ｌ，７Ｒ，７Ｕ，７Ｄ…境界線計算部、
８…特徴比較装置、９…特徴辞書。
徴抽出の概念を説明する為の図、第３図は本発明
に係る文字パターンの特徴抽出の概念を説明する
為の図、第４図は本発明による文字パターンの特
徴抽出の具体的方法を説明する為の図、第５図ａ
〜ｄは本発明の効果を示す為の図、第６図は本発
明の一実施例装置の要部概略構成図である。 １…文字パターン、２…走査光電変換装置、３
…２値量子化装置、４…パターン記憶装置、５…
外接枠検出装置、６Ｌ，６Ｒ，６Ｕ，６Ｄ…走査
回路、７Ｌ，７Ｒ，７Ｕ，７Ｄ…境界線計算部、
８…特徴比較装置、９…特徴辞書。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ 原文字パターンを光電変換して入力する手段
と、この入力された原文字パターンを２値量子化
して記憶する手段と、この記憶された原文字パタ
ーンの上下左右４方向の外接辺からなる外接枠を
検出する手段と、上記各外接辺から原文字中心に
向う方向の文字背景部の輪郭線を検出する手段
と、これらの各外接辺に対応した文字背景部の輪
郭線長の前記外接枠に対する相対長さから前記原
文字パターン周囲の平均的凹凸量を検出する手段
と、この検出された平均的凹凸量から前記原文字
パターンの大分類識別を行う手段とを具備したこ
とを特徴とする文字読取り装置。 ２ 文字背景部の輪郭線長を検出する手段は、各
外接辺から原文字パターンの中心に向う方向に走
査して、外接辺から文字線に到るまでの走査距離
の差を集積して行われる特許請求の範囲第１項記
載の文字読取り装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57046749A JPS58165178A (ja) | 1982-03-24 | 1982-03-24 | 文字読取り装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57046749A JPS58165178A (ja) | 1982-03-24 | 1982-03-24 | 文字読取り装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS58165178A JPS58165178A (ja) | 1983-09-30 |
| JPH031712B2 true JPH031712B2 (ja) | 1991-01-11 |
Family
ID=12755974
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP57046749A Granted JPS58165178A (ja) | 1982-03-24 | 1982-03-24 | 文字読取り装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS58165178A (ja) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2578767B2 (ja) * | 1986-05-30 | 1997-02-05 | キヤノン株式会社 | 画像処理方法 |
| JPH0769933B2 (ja) * | 1987-07-31 | 1995-07-31 | 株式会社豊田中央研究所 | 標準文字パタ−ン作成装置 |
| JPH0769932B2 (ja) * | 1987-07-31 | 1995-07-31 | 株式会社豊田中央研究所 | 文字認識装置 |
-
1982
- 1982-03-24 JP JP57046749A patent/JPS58165178A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS58165178A (ja) | 1983-09-30 |
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