JPH03246781A - 特徴ベクトル化回路 - 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】 〔概　　　要〕 特徴ベクトルによってパターンを認識する認識装置にお
ける特徴ベクトル化回路に関し、例えばドツト対応で線
素データを求めている場合でも高速に特徴ベクトルを求
める特徴ベクトル化回路を提供することを目的とし、 文字パターンの少なくともドツト単位の線素情報が加わ
り、該線素情報を記憶する第１のデータ記憶手段と、該
第１のデータ記憶手段における前記線素情報の記憶位置
を指示するアドレスを発生する第１のアドレス発生手段
と、前記線素情報の重みデータを記憶する第２のデータ
記憶手段と、前記第１のデータ記憶手段で記憶する線素
情報を読み出すアドレスと、該アドレスで読み出される
線素情報に対応する前記重みデータを第２のデータ記憶
手段より読み出すアドレスとを発生する第２のアドレス
発生手段と、前記第２のデータ記憶手段より出力される
重みデータが加わり線素の方向に対応して設けられた数
の累算手段と、前記第１のデータ記憶手段で記憶する線
素情報をデコードするとともに、該デコード結果で前記
累算手段をイネーブルにして方向に対する重み情報を累
算させるデコード手段とよりなるように構成する。

〔産業上の利用分野〕

本発明は文字パターン等の認識装置にかかり、さらに詳
しくは特徴ベクトルによってパターンを認識する認識装
置における特徴ベクトル化回路に関する。

〔従来の技術〕 コンピュータシステムの発展により、画像データを取り
込むとともに、取り込んだ画像データから文字を切り出
し、読み取った書類の文書のそれぞれの文字を認識する
読み取り装置が実用化している。この読み取り装置はた
とえばイメージスキャナ等によって読み取ったドツトデ
ータをあらかじめ定められた領域単位で分割し、その分
割内での文字（枡内文字）とあらかじめ定められた文字
データとを比較し、１番偵かよった文字を結果として出
力している。このあらかじめ定められた文字データは一
般的には辞書メモリに格納されており、辞書メモリはた
とえば各規定の文字を特徴化したデータとして記憶して
いる。そして認識すべき文字が入力した時、同様にその
入力した文字を特徴化し、前述の辞書メモリに格納され
ているあらかしめ定められた特徴データとの距離を求め
ている。この求めた距離から最も小さい文字を認識結果
として出力している。

前述の従来のコンピュータシステムにおける文字等の認
識においては前述の辞書メモリに記憶する特徴化したデ
ータさらには入力した文字（画像データ）の特徴化には
特徴ベクトルが用いられている。この特徴ベクトルは例
えば文字を構成する線素の方向をドツト単位等で求め、
さらにそれを１個の文字領域単位に分割しそれぞれの分
割した領域内におけるそれぞれのベクトル方向を集計し
たものである。この特徴ベクトルにより、入力した文字
の認識率を高めている。

〔発明が解決しようとする課題〕

前述の特徴ベクトルにより認識率を高めているが、求め
た線素データから特定領域単位でその方向を集計するた
めに、領域単位で個々の線素データを読み出し同一方向
単位であらかじめ設けられたレジスタの値をインクリメ
ントする等して方向の数を求めていた。また領域内の位
置によって重み付けをする場合には１ドツト単位で読み
出した方向に対応したレジスタに、重み付けした値を加
算する等の処理を行っていた。このような処理はすべて
線素を表す個々のデータ例えばドツト単位で線素を求め
ている場合には、ドツト単位でデータを処理していた。

このためこの特徴ベクトルを求めるのに多くの時間を有
するという問題を有していた。

また、現在においては、認識率等を高めるため、文字を
読み出すときの分解能を高め、従来より多くのドツトか
ら認識を行うようになってきている。

このため１文字を読み出したときに構成するドツト情報
も多くなり、前述の特徴ベクトルを求めるにもさらに多
くの時間を有すという問題を有していた。

本発明は、例えばドツト対応で線素データを求めている
場合でも高速に特徴ベクトルを求める特徴ベクトル化回
路を提供することを目的とする。

〔課題を解決するための手段〕

第１図は本発明の原理ブロック回である。

第１の記憶手段１は文字パターンの少なくともドツト単
位の線素情報が加わり前記線素情報を記憶する。この線
素情報は例えばそのドツトに対し線素がどちらの方につ
ながっているかを表す情報である。

第１のアドレス発生手段２は前記第１のデータ記憶手段
１における前記線素情報の記憶位置を指示するアドレス
を発生する。

第２のデータ記憶手段３は前記線素情報の重みデータを
記憶する。例えばこの重みデータは各線素のドツトの位
置による重みである。

第２のアドレス発生手段４は前記第１のデータ記憶手段
１で記憶する線素情報を読み出すアドレスと、このアド
レスで読み出される線素情報に対応した前記重みデータ
を前記第２ので記憶手段２より読み出すアドレスとを発
生する。

累算手段５−１〜５−ｎは前記第２のデータ記憶３より
出力される重みデータが加わり、線素に方向に対応して
設けられている。

デコード手段６は前記第１の記憶手段１で記憶する線素
情報をデコードするとともに、その出力結果で前記累算
手段５−１〜５−ｎをイネーブルにして、方向に対して
重み情報を累算する。

〔作　　　用〕

例えば１文字の領域内の線素化情報はドツト単位や複数
ドツトで第１の発生手段２で指示されるアドレス位置に
第１の記憶手段１内に記憶される。

その記憶したデータから第２のアドレス発生手段４は特
定領域内における特徴ベクトルを求めるため、特定領域
内に存在するドツトを指示すべきアドレスを第１にデー
タ記憶手段１に加え、第１のデータ記憶手段１はそのア
ドレスに指示したデータすなわち線素データをデコード
手段６に加える。

第２のアドレス手段４は第１のデータ記憶手段１に加え
るアドレス位置に対応して、その領域内における重み情
報を記憶する第２の重みデータ記憶手段３に対応する位
置のアドレスを加える。第２のデータ記憶手段３より出
力される重みデータは累算手段５−１〜５−ｎに加わる
。累算手段５−１〜５−ｎは線素の方向に対応して設け
られており、デコード手段６で格納方向に対応する値を
デコードし、累算手段５−１〜５−ｎ内の１個を指示す
る。この指示により、方向単位で重み付けが累算され累
算手段５−１〜５−ｎ内にはそれぞれの方向に対する累
算値が得られる。

第１のアドレス手段２で発生するアドレスは各文字内の
各領域単位で累算できるよう各ドツトを特定のアドレス
位置にそれぞれ記憶するので第２のアドレス発生手段４
より読み出す時には第２のデータ記憶手段３で記憶する
各重み付は対応で読み出すことができ処理を高速化する
ことができる。

〔実　　施　　例〕

以下図面を用いて本発明の詳細な説明する。

第２図は本発明の実施例のシステム構成図である。

イメージスキャナ等によって読み取られた情報は画像デ
ータとして画像メモリ１０に格納される。

この画像メモリ１０はイメージスキャナで読み取る１頁
分の記憶容量を有しており、読み取った情報のそれぞれ
各ドツトを白あるいは黒の２値すなわち０，１のデータ
として記憶する。

画像メモリ１０に格納された画像データはノイズ除去モ
ジュール１１に加わり、読み取り時に発生した雑音を除
去する。例えば、このノイズ除去モジュール１１によっ
て除去されるノイズは文字情報等に無関係な雑音例えば
３×３のマスクで中心を黒、その中心のドツトを囲む８
ドツトが白等の雑音であり、その中心のドツトをノイズ
除去モジュール１１は白とする。このノイズ除去モジュ
ールは文字認識前処理部１２内に設けているがこれに限
るわけでなく、例えば後述する正規化モジュール１６内
に文字単位で格納する時に行ってもよく、またさらには
細線化、線素化の時に行ってもよい。

ノイズ除去モジュール１１によってノイズ除去された画
像情報は行ヒストグラムモジュール１３、列ヒストグラ
ムモジュール１４、さらには読み出し制御モジュール１
５に加わる。行ヒストグラムモジュール１３は読み取っ
た情報、例えば前述したイメージスキャナによって読み
取った用紙の内容を各ドツト単位で列方向に投影し、各
ドツト単位の行のドツト数を求めるモジュールである。

すなわち、１ドツトの行（横方向）に対し、その１ドツ
ト行にいくつの黒ドツトが存在するかを各１ドツト行単
位で求める処理である。また列ヒストグラム１４は前述
した行ヒストグラムと同様に列方向に対し投影し、その
投影した黒ドツトの数を求める処理である。

画像メモリｌＯから行方向に順次１ド・ノド単位で読み
出し、ノイズ除去モジュール１１を介して加わったデー
タ（ラスタースキャンと同様のドツトの読み出し）から
、行ヒストグラムモジュール１３は順次界のドツトをカ
ウントする（１ドツト行分）。そして、順次行単位で黒
のドツト数を求める。この黒のドツト数が各行に対応す
る行ヒストグラムとなる。また列ヒストグラム１４は１
ドツト行内のドツト数に対応してそれぞれカウンタを有
し１行のドツトが順次別わる度に黒ドツトに対応するカ
ウンタをインクリメントする。前述した動作を１頁分行
うことにより行ヒストグラムモジュール１６ならびに列
ヒストグラムモジュール１４からは、それぞれ行位置な
らびに列位置に対するドツト数を表したいわゆる行ヒス
トグラム。

列ヒストグラムが求められる。そしてその結果は読み出
し制御モジュール１５に加わる。

読み出し制御モジュール１５はそれらの行ヒストグラム
、列ヒストグラムから行の位置ならびに列の位置を順次
求める。例えばこの位置は行ヒストグラムの周期や列ヒ
ストグラムの周期によって得ることができる。

読み出し制御モジュール１５は行ならびに列の位置を求
めるが、この他に以下の処理を行う。画像データ例えば
イメージスキャナから読みとった情報は紙の位置等によ
り傾きを有することがある。

このため、読み出し制御モジュール１５は列ヒストグラ
ムならびに行ヒストグラムが最大値をとるよう、ヒスト
グラムを求める角度を順次変更し、補正角度を求める。

そして前述したノイズ除去モジュール１１から加わる画
像情報を再度入力して、最終的なヒストグラムを求め、
その補正した傾きにより得られた行ヒストグラム（ヒス
トグラムが最大値をとる）が０から正に変化する点（正
がら０でも可）より１周期分その傾きに対応した１行の
データを読み出し、読み出し制御モジュール１５内に設
けられた行バッファに格納する。

読み出し制御モジュール１５はさらにその行バッファに
格納した１行のデータの内、行内における列ヒストグラ
ムを再度求め、列ヒストグラムが０から正に変化する位
置からそのデータを切り出し正規化モジュール１６に出
力する。また変換表作成モジュール１７にも出力する。

この切り出したデータはＩ文字領域のデータである。

変換表作成モジュール１７は正規化モジュール１６によ
って１文字を正規化するための変換データを求めるモジ
ュールであり、読み出し制御モジュール１５によって切
り出した１文字領域に対し、列方向ならびに行方向に投
影し、黒ドツトが存在する列ならびに行からドツト単位
（行や列単位）で、列ならびに行方向のカウンタをイン
クリメントし、１文字の領域内の最終値′までの値を求
める。

正規化モジュール１６では、この１文字で切り出したド
ツトの行方向並びに列方向の最終値並びに切り出した１
文字の大きさから、その文字が切り出し領域内の全域に
わたって存在する文字に拡大する。例えば６４Ｘ６４ド
ツトの領域を１文字領域とする拡大処理を行う。文字の
列方向並びに行方向の値が変換表作成モジュール１７に
おいて４８（列並びに行とも）ドツトであったならば、
４８ドツトの文字を６４ドツトに変換する処理を行う。

この処理では特定位置の行や列のデータを繰り返して同
じデータとし文字を拡大する。また、縮小の場合には特
定位置の行や列を繰り返し読み出してＯＲ加算し同一行
や同−例として縮小する。

正規化モジュールＩ６によって１文字領域例えば６４Ｘ
６４ドツト内に１文字が拡大された後は、細線化モジュ
ール１８がその文字を細線化する処理を行う。この細線
化モジュール１８では中心ドツトの上下左右１ドッｌ−
（３Ｘ３）とさらにその左１ドツトと中心からの上２ド
ツト目の合計１１ドツトのマスクで細線化処理を行う。

前述のマスクによってあらかじめ決められたパターンで
あるときに中心ドツトをＯとする制御により１回の処理
によって文字を構成するドツトの１ドツト分の回りの細
線化が図れる。このマスクの細線化を順次繰り返すこと
により１ドツトの線による文学上することができる。

細線化モジュール１８によって得られた例えば６４Ｘ６
４ドツトの細線化文字は線素化モジュール１９に加わり
線素化される。この線素化モジュールでは目的のドツト
すなわち中心ドツトから上下方向の黒ドツトが存在する
場合、左右方向に存在する場合、右上、左下に存在する
場合、さらには左上、右下に存在する場合の合計４種類
の線素によって各ドツトを表す。なお上述の４種類の内
、複数に属する場合には例えば、上下方向、続いて左右
方向等の順に優先化を行い、各ドツト単位でその線素が
どちらの方向の存在するかを求める。

なお中心が０ドツトすなわち白であった場合には線は存
在しないとする。

線素化モジュール１９においては、上下、左右、右上が
り斜め、左上がり斜めの４方向さらには線素が存在しな
い場合の５種類があるので、その状態を各ドツト単位で
３ビツトの値で表し、合計３Ｘ６４　Ｘ６４の情報とし
、特徴ベクトルモジュール２０に加える。

特徴ベクトルモジュール２０においては前述した線素化
モジュール１９で得られた線素化情報を、左右上下にそ
れぞれ８ドツト単位で分割し、その分割した領域を下と
右方向に１領域づつ（２×２領域）の合計１６ドツトの
領域を１ベクトルモジユール領域とし、その１ベクトル
モジユール領域内にいくつの上下方向、左右方向、右上
方向、左上方向の４方向の線素が存在するかをカウント
する。１６Ｘ１６ドツトの領域を１ベクトルモジユール
領域として特徴ベクトルを求めるが、この１ベクトルモ
ジユール領域は８ドツト単位で移動させるので行方向な
らびに列方向に対しそれぞれ７領域であり合計７×７の
特徴ベクトルの領域となる。

特徴ベクトル化モジュール２０においては前述した１領
域型位でその方向の数を求めているが、この数を求める
場合にはそれぞれ重み付けをし、中心部を高く周り部を
外にいくにしたがって低くしている。例えばその重み付
けを中心の４×４の領域の各ドツトを重み４、その周り
の２ドツト分の各ドツトを３、さらにその周りの２ドツ
ト分の各ドツトを２、さらにその回りの２ドツト分の各
ドツトを１とし、重み付けを行って特徴ベクトルを求め
る。

この特徴ベクトルは特定の認識すべき文字を正規化モジ
ュール１６によってすべて同じ大きさにしているので、
同一文字であるならばほぼ同一の特徴ベクトルを有し、
文字単位でその特徴ベクトルが異なってくる。しかしな
がら非常によく似たモジュールも存在するので、本発明
の実施例においては演算の処理の高速化さらには認識率
の向上をはかるため、特徴ベクトルの標準パターンを用
いてそれぞれの特徴ベクトル化領域すなわちマス内でク
ラス分けを行い、各マス内でＬクラス（例えばＬ＝２０
）の標準パターンと、加わる未知入力との距離を求める
。すなわち標準パターンの各マス内の特徴ベクトルと特
報ベクトルモジュール２０によって得られたマス内の特
徴ベクトルとの距離をマス単位で求める。その各マスは
クラス分け（クラス１〜クラスし）されており、各マス
内クラスの距離の順位を距離の小さい順に第５番目まで
のクラスを求める。

距離計算モジュール２１はこの距離をクラス辞書２３−
１　（標準パターンをクラス単位で記憶）を用いて演算
する。尚、個別でもその個々の候補文字に対して求める
場合には候補辞書２３−２を用いる（この時にはスイッ
チＳＷは候補辞書２３−２を選択する）。

上位選出＆得点割当モジュール２２では前述の上位５ク
ラスを求めるとともに、各クラスに対応した得点を各マ
ス単位で決定する。すなわち上位選出＆得点割当モジュ
ール２２は距離計算モジュール２１より得られた距離か
らクラス単位で第１〜第５番目の順位の各クラスに対し
与える得点を決定し、各文字の得点を求める。例えば第
１番目の距離（短い距離）であったときには５点、その
次に４点、３，２．１とクラスに対し得点を与える。こ
れはマス１からマス４９に対応してそれぞれ設けられる
。上位選出得点モジュール２２の処理結果は総合評価モ
ジュール２４に加わる。

総合評価モジュール２４は入力対象すなわち入力文字と
その候補とが整合する度合いを計算するモジュールであ
り、連想整合モード、全数整合モード、個別整合モード
の３種類の動作がある。

連想整合モードは、連想辞書２３−３に格納されている
候補に対応したマスクとその属するクラスからその候補
の得点を計算するモードである。

連想辞書は第２図（ｂ）の如く、各マスク毎に候補■Ｄ
をアドレスとして、その候補がそのマスクにおいて属す
るクラスのクラスＩＤを格納している。

このデータは、各候補のマスクＩＤに対応するＤ次元の
部分ベクトルの集合をその（重み付き）距離によってク
ラスタリングして得られるものであり、結果だけが連想
辞書に格納される。同時に距離計算モジュールにおける
クラス辞書２３−１も対応して作成される。

尚、連想辞書２３−３とクラス辞書２３−１は対応して
おり、その種類は同じになる。２種類以上の辞書を１つ
のメモリに格納する場合、使用辞書指定は辞書参照開始
位置となる。（この辞書を候補ＩＤについて分割して、
それぞれについて並列に総合評価を行うことができ、よ
り高速なものが要求される場合容易に実現できる）。

連想辞書２３−３は、候補ａがマスクｍで属するクラス
のクラスＩＤ：Ｋを記した表であり、これをＣ（ｍ、ａ
）＝にと表すと、候補ａ（＝１〜Ｃ）に対して、 で得られる（Ｍ＝４９）、尚、ここでＰ　（ｍ、ｋ）は
得点を表している。この式により候補ａに対する総合評
価値Ｖ　（ａ）を得る。

総合評価モジュールの全数整合モード、個別整合モード
は各候補に対し、計算するモードであり。

全数整合モードはａ＝１〜Ｃ１個別整合モードはＪ＝１
〜ｃｋ、ａ＝ｂ（ｊ）とし、距離をｄ　（ｍ、ａ）で表
し を求める。この値Ｖ　（ａ）は候補ａと入力対象との特
徴ベクトルの（重み付き）距離である。

上位候補選出モジュール２５は各文字対応での上位から
決められた複数の文字例えば５文字を選出し出力する。

この上位５文字が読みとった画像データにおける認識結
果となる。

前述した動作は全てパイプライン処理で成されるもので
ある。すなわち画像データを記憶する画像メモリ１０内
の例えば１頁分のデータをパイプライン処理によって読
み出し、制御分モジュール１５で行単位に分割するとと
もに、正規化モジュール１６に１文字単位で出力する。

その文字車で前述の細線化、線素化、特徴ベクトル化さ
らには認識処理を行う。

上位選出モジュール２５は総合評価値に基づいて、候補
に順位をつけ、上位５個を選出するモジュールであり、
入力が連想全数整合モードであるならば（（ａ’、　Ｖ
（ａ）　ｌ　ａ’、　ａ　＝　１〜ｃを修正したもの） 個別整数台モードであるならば （（ｊ、　ｖ（ａ）ｌｊ　＝　１〜ｃｋ　、　ａ　＝　
ｂ　（ｊ））（個別整合の総合評価出力） 降／昇順：　（文字連想二人きい順、その他：小さい順
）である。また出力は人力のソート結果の順に並んだ候
補ＩＤ（または入力順序）とその総合評価値である。

前述した本発明の実施例においては、係る本発明の実施
例における特徴ベクトル化回路を用いたパターン認識装
置について説明した。以下ではさらにそのパターン認識
装置における特徴ベクトル化回路をさらに詳細に説明す
る。

°第３図は本発明の実施例の詳細な回路構成図である。

切り出した１個の文字パターンが細線化モジュール１８
によって１ドツトの太さの文字に変換し、さらに線素化
モジュール１９によってその細線がどちら方向に連続し
ている（線素）を各ドツト単位で求めている。この線素
化モジュール１９によって求めたデータ（線素化データ
）はデータバッファ３１に加わる。例えばこのデータバ
ッファ３１は１文字車位でその線素化データを記憶する
要領を有しているＦＩＦＯである。そしてデータバッフ
ァ３１に記憶されたデータは１６ビツト単位で読み出さ
れデータ交換メモリ３２に加わる。

一方図示しないＣＰＵ等からの読み出しに対応して、順
次クロックパルスがシーケンスカウンタ３３に加わりシ
ーケンスカウンタ３３は順次パルスをカウントする。こ
のクロックパルスはデータバッファ３１から１回の読み
出しに１パルスを発生する。すなわちデータの読み出し
に対応してシーケンスカウンタは順次そのカウント値を
歩進する。

シーケンスカウンタ１０のカウント値はアドレス発生Ｒ
ＯＭに加わる。アドレス発生ＲＯＭ３４はデータ交換メ
モリ３２に格納すべき位置を記憶している。シーケンス
カウンタ３３のカウント値はデータバッファ３１より読
み出すアドレスの位置に１対１で対応しており、たとえ
ばシーケンスカウンタ３３が“１゛のときには、第４図
に示す如くデータ■、■、■、■を指示する。

本発明の第３図における実施例においては１６ビツト幅
でデータを（線素データ）を読み出している。線素化デ
ータは１ドツトに対し４方向と線素が存在しないさらに
はクロスしている等の情報であり、１ドツトの方向を３
ビツトで表わしている。尚、読み出しの効率を高めるた
め１ドツトを４ビツト構成とし４ドツトの線素化情報を
１回の読み出しによってデータ交換メモリ３２に加える
。

データバッファ３１はＦＩＦＯ構造であり第１番目に入
力したデータＦＩＦＯ−ＤＡＴＡＩ　（■〜■）がデー
タ交換メモリ３２に加わる。

アドレス発生ＲＯＭ３４はこのとき“００００”すなわ
ち“０”を出力しており交換メモリ３２はアドレス“０
０００”にデータＦ　Ｉ　ＦＯ−ＤＡＴＡＩを記憶する
。続いてＦ　Ｉ　ＦＯ−ＤＡＴＡ２が加わるが、シーケ
ンスカウンタ３３は０００１であるがアドレス発生ＲＯ
Ｍ３４内の０００１には６４　（１０進）が記憶されて
おりこの値がデータ交換メモリ３２の入力アドレスに加
わるのでＦＩＦＯ−ＤＡＴＡ２　（データ■、■、■、
■よりなる）は６４番地に格納される。順次このように
６４番地単位でデータを格納するように、アドレス発生
ＲＯＭ３４はデータ交換メモリ３２にアドレスを加える
。そして１７個目のデータすなわちデータＦ　Ｉ　ＦＯ
−ＤＡＴＡｌ、７が加わわるとこのときにはアドレスは
“１“となりデータ変換メモリ３２はアドレス１番地に
データＦ　Ｉ　ＦＯ−ＤＡＴＡｌ７を記憶する。続いて
２番目にはＦ　Ｉ　ＦＯ−ＤＡＴＡｌ　８を６５番地に
・・・と順次光に格納した１６個のデータに続いてそれ
ぞれ記憶させる。

本発明の実施例においては１文字の領域は６４ドツト×
６４ドツトの領域でありデータバッファ３１にパラレル
に加わるので４ドツト単位となる。

すなわち、データバッファ３１は１０２４段のＦＩＦＯ
であり、６４ドツト×６４ドツトの合計４０９６ドツト
を４ドツト単位で記憶する。そしてこのデータバッファ
３１で記憶したデータＦＩＦＯ−ＤＡＴＡ１〜１０２４
　（各データは１６ビツト）は第５図に示す如く、前述
した動作により６４アドレス単位で順次格納される。こ
の４ドツト単位の線素データは第６図に示す変換後イメ
ージデータとメモリアドレスの関係図から明確なように
、縦方向に４ドツトが同時に加わる。ゆえに、第６図に
示す如く縦方向の４ドツトの線素化データが加わるとす
るならば０から６３が横方向のアドレスとなる。すなわ
ち横方向においてはＯ〜６３に合計６４ドツト分のアド
レスを有し縦方向は４ドツト共通に読み出すので１６の
アドレスとなる。

前述した動作により、データ交換メモリ３２には第５図
に示す如く例えば縦方向の４ドツトのデータが６４アド
レス離れて順次格納される。

この格納動作終了の後、シーケンスカウン３５がカウン
ト動作を開始し、順次アドレス発生Ｒ０Ｍ３６と、ハン
ファ３７を介して重み付はテーブル３８に加わる。シー
ケンスカウンタは図示しないがＣＰＵからの指示によっ
てカウント動作を開始する回路であり、シーケンスカウ
ン３５の歩進するデータがアドレス発生ＲＯＭ３６のア
ドレスに加わることにより、アドレス発生ＲＯＭ３６は
マス単位（１６Ｘ１６）でのアクセスを行うべきアドレ
スを発生する。第７図はマス１の発生アドレス図表であ
る。このときにはマスＩとして０−１５．６１−７９．
１２Ｂ−１４３，１９２２０７であり、シーケンスカウ
ンが００時に“ＯＩＩを１の時に“１　”を・・・１５
０時に°６４°“を１７の時に“６５“を・・・３２の
時に“１２８”′を３３の時に“°１２９”を・・・４
８の時に“１９２°°４９の時に“１９３”　・・・を
それぞれ発生する。このアドレス発生ＲＯＭ３６で発生
したデータはデータ交換メモリ３２のアウトプットアド
レスに加わっており、第６図における変化後のイメージ
データとメモリアドレスの関係図内における０から横方
向に対し０−１６、縦方向に対し０，６４，１２８．１
９２の合計６４アドレスがデータ交換メモリ３２により
出力される。このデータ交換メモリに出力されたデータ
はタイミングを合わせるためのフリップロップ（ラッチ
）３９に一時的に取り込まれた後デコーダ４０−１〜４
０−４．に４ビット単位ですなわちドツト単位で加わる
。

デコーダ４０〜１〜４０−４はそれぞれの各ドツトにお
けるベクトル方向（０°、９０’、４５゜１３５°）の
データをデコードし各方向の成分が存在する場合にＨレ
ベルの信号を出力する。それぞれのデコーダ４０−１〜
４０−４のデコード０＠の出力はアンドゲート４１−１
〜４３−１に加わる。また９０°、４５°、１３５＠も
同様にそれぞれ対応するアンドゲートに加わる。

本発明の実施例においては１文字領域内の各マス単位で
のベクトルの重み付けを行って求めるものであり、前述
のデコード値によってゲートがオンとなったアンドゲー
トは重み付はテーブルＲＡＭ３８からタイミング合わせ
用のフリップロップ（ラッチ）４５を介してそれぞれ４
ビツトのデータが加わる。本発明の実施例においては１
マス内における１６ドツトの内２ドツト単位のマス目に
おいて重み付けを設定しているのでその隣合う対応する
ドツトの値を用いるよう重み付けＲＡＭテーブルは８ビ
ツトでありそれのそれぞれ２ドツト単位のデータを対応
するアンドゲートに加えている。例えばＯｏに対応して
アンドゲート４４−１゜アンドゲート４３−１がドツト
単位の隣合うドツトであり、またアントゲ−）４２−１
とアントゲ−）４１−１が隣合うドツトであるので上位
４ビツトと下位４ビツトによってそれぞれ加えるアンド
ゲートの組み合わせを作っている。アントゲ−）４１−
１〜４４−１の出力は累算回路４６−１〜４９−１に加
わる。

本発明の実施例においては９０°、４５°、１３５°に
も対応してそれぞれ重み付けをした特徴ベクトルを求め
るのでアンドゲートを同様にそれに対応して設は累算回
路（４６−２〜４９−２゜４６−３〜４９−３．４６−
４〜４９−４）にそれぞれ加えている。

以下では前述したＯｏ、９０°、４５°、１３５°に対
してそれぞれ同様であるのでＯｏについて詳しく説明す
る。デコーダ４０−１〜４０−４によって０°と判別し
た時には、それに対応するアンドゲートがオンとなり、
重み付はテーブルＲＡＭより出力される４ビツトのデー
タを累算回路に出力する。このデータが加わることによ
り、累算回路は４６−１〜４９−１はその値を累算する
。

マスク１の全ての動作が終了すると、図示しないＣＰＵ
間の指示により累算回路４６−１〜４８−１は順次デー
タを累算回路４９−１に加える。これにより、累算回路
４９−１は零度方向に対する重み付けの特徴ベクトルを
求める。

前述した重み付はテーブルＲＡＭ３８は４ドツト単位で
その重み付けを記憶しており（２Ｘ２）、例えばこのデ
ータが縦方向のドツトデータであるならば、ドツト単位
で共通となり、前述した如く４ビツトの値がアンドゲー
ト４４−１．４３−１に、またもう一方のデータが４２
−１．４１−１に加わる。これに対し横方向すなわち横
に並んだ２ドツトは共通であるので、シーケンスカンウ
タ３５によって重み付はテーブルＲＡＭ３８が出力する
データは、第８図の如く横方向に２ドツト分同−アドレ
スであるので、同一値となる。さらに詳しく表すならば
シーケンスカンウタによって順次歩進しアドレス発生Ｒ
ＯＭに加える１２ビツトのデータに対しＩ　ＬＳＢを除
いた下位６ビツトを出力する。これによりシーケンスカ
ンウタがＯ〜１の時に重み付はテーブルＲＡＭ３８には
２ドツトに対してアドレス０が加わり、続いてアドレス
１．２．３と２個のドツトに対し同一のアドレスが指定
され、同一の重みデータが出力される。これにより、２
ドツト読み出すたびにデコーダでデコードし累算回路の
ゲイトを制御するが、この２ドツトの時の重みは変化せ
ず２×２ドツト単位で合計１６ドツトのマス単位での重
み付けを行うことができ、また重み付けを行った累算を
行うことができる。

以上のように動作させることによりマスｌの発生アドレ
ス図表（第７図参照）で発生するアドレスによって１６
Ｘ１６ドツトのデータを呼び出すことができまたそれに
対応する重み付はテーブルも順次（第８図参照）ドツト
対応で２ドツトおきにデータが変化することとなる。な
お、アドレス発生ＲＯＭは１２ビツトのアドレスを有し
、１０ビツトの出力を有しているのでそれぞれのマス単
位でのアドレスを発生することができ、このアドレス発
生ＲＯＭ３６と重み付はテーブルＲＡＭ３８を対応させ
ることによりそれぞれのマス単位での特徴ベクトルを求
めることができる。

第９図はマス２における発生アドレス図表、第１０図は
マス２に対応する重み付はテーブルアドレス図表であり
、順次そのマスに対して重み付けを変化させることがで
きる。

本発明の実施例においてはデータバッファ３１の出力は
ＣＰＵのバスに接続したバッファ５１に接続しているの
で記憶したデータをモニターすることが可能である。ま
た例えばシーケンスカンウタ３５にもこのバッファ５１
は接続しているのでシーケンスカンウタをＣＰＵの制御
によりイニシャルセット等を行うことができる。

一方重み付はテーブルＲＡＭ３８のアドレス入力とデー
タ端子にはそれぞれバッファ５２．５３が設けられてい
る。例えば特徴ベクトル用の辞書の重み付けが異なった
ような辞書データが存在する場合その辞書に対応した重
み付けをしなくてはならず、この時にはバッファ５２を
介して重み付はテーブルＲＡＭ３８をアクセスしバッフ
ァ５３を介して重み付はデータを格納することをＣＰＵ
によって行うことができる。すなわち任意に目的に応じ
て重み付はテーブルＲＡＭ３８の内容を変更することが
できる。

一方累算回路４９−１〜４９−４にはデータバッファ５
５とバッファ５４が接続している。このバッファにより
それぞれの累算結果（０°〜１３５°）のデータをＣＰ
Ｕ内に取り込むことができ、例えば文字単位での認識な
どを再度行うようなとき（確認認識）には、バッファ５
４を介して累算回路４９−１〜４９−４のデータを読み
取ることができる。

一方第２図に示した如く各回路によって認識する場合に
はデータバッファ５５によって格納した例えばマス単位
のデータを距離計算モジュール２１に加えることにより
高速で求めた特徴ベクトルに対してパイプライン処理で
距離を求めることができる。

〔発明の効果〕

以上述べたように本発明によれば特徴ベクトルを生成す
る場合の演算処理の煩雑さを防止し、簡単な回路構成に
よって同様の演算を行うことができる。また上述の如く
文字認識アルゴリズムで使用される特徴ベクトル生成回
路における処理情報量が多くても、特徴ベクトル生成ア
ルゴリズムを簡単な回路によって実現し、小型化高速化
を可能としている。またこれにより上述の如く文字認識
アルゴリズムを用いた認識装置の小型化高速化を得るこ
とができる。

【図面の簡単な説明】 第１図は、本発明の原理ブロック図、 第２図は、本発明の実施例のシステム構成図、第３図は
、本発明の実施例の詳細な回路構成図、第４図は、入力
データ説明図、 第５図は、メモリ内データ記憶配置図、第６図は、変換
後のイメージデータとメモリアドレスの関係図、 第７図は、〈マスクＮｏ、ｌ　＞の発生アドレス図表、
・ 第８図は、対応する重みテーブルアドレス図表、第９図
は、〈マスクＮｏ、２　＞の発生アドレス図表、 第１０図は、対応する重みテーブルアドレス図表である
。 １・・・第１のデータ記憶手段、 ２・・・第１のアドレス発生手段、 ３・・・第２のデータ記憶手段、 ４・・・第２のアドレス発生手段、 ５・・・累算手段、 ・デコード手段。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １）文字パターンの少なくともドット単位の線素情報が
   加わり、該線素情報を記憶する第１のデータ記憶手段（
   １）と、 該第１のデータ記憶手段（１）における前記線素情報の
   記憶位置を指示するアドレスを発生する第１のアドレス
   発生手段（２）と、 前記線素情報の重みデータを記憶する第２のデータ記憶
   手段（３）と、 前記第１のデータ記憶手段（１）で記憶する線素情報を
   読み出すアドレスと、該アドレスで読み出される線素情
   報に対応する前記重みデータを第２のデータ記憶手段（
   ２）より読み出すアドレスとを発生する第２のアドレス
   発生手段（４）と、前記第２のデータ記憶手段より出力
   される重みデータが加わり線素の方向に対応して設けら
   れた数の累算手段（５−１〜５−ｎ）と、 前記第１のデータ記憶手段（１）で記憶する線素情報を
   デコードするとともに、該デコード結果で前記累算手段
   （５−１〜５−ｎ）をイネーブルにして方向に対する重
   み情報を累算させるデコード手段（６）とよりなること
   を特徴とする特徴ベクトル化回路。 ２）前記累算手段（５−１〜５−ｎ）をｍ組設け、ｍビ
   ット単位で加わる前記線素情報を並列に処理することを
   特徴とする請求項１記載の特徴ベクトル化回路。