JPH0357509B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

本発明は図形パターンの輪郭線の属性情報から
上記図形パターンを簡易に且つ安定に認識できる
図形認識装置に関する。 計算機システムを用いた情報処理の発展に伴
い、手書された文字図形を読取り認識して情報入
力することが注目されている。このような文字図
形を認識する手法として、文字パターンを細線化
処理してそのノード構成を調べたり、また図形の
輪郭線を追跡してそのパターンを調べたりするこ
とが一般的に知られている。 第１図ａ，ｂは輪郭線を追跡して図形認識を行
う従来装置の処理概念を示すものである。即ち、
第１図ａの如く定められた方向成分の情報を用い
て、同図ｂのように求められた図形パターンの輪
郭線の方向属性情報の例（３，４，４，５，５，
５，６，６…）を認識対象セグメント列とする。
そして辞書パターンの同様なセグメント列情報を
そのカテゴリ毎にオートマトンに対応付けし、上
記認識対象セグメント列がオートマトンに受入れ
られるか否かによつて、上記図形パターンを認識
するものである。 然し、このような認識処理では、輪郭線をミク
ロ的に捕えてその方向性を属性情報として求めて
いるので、これに伴つて辞書構造の複雑化・大規
模化を招き、その作成・修正に困難を伴う不具合
がある。しかも入力文字の図形パターンは多様な
変化を呈し、その属性情報の異なりを招くことが
あるので、安定な特徴抽出とその認識が保障され
ない不都合がある。また属性として求められる方
向性が粗く設定されている為、細かい特徴の抽出
に精密化を欠く等の欠点がある。 このような欠点を招かないものとして、図形パ
ターンを細線化処理し、これによつて得られた骨
格線情報の特徴から認識を行うことが考えられて
いるが、認識処理時のノイズ等による所謂ヒゲ状
のパターン発生によつて誤認識の虞れが大きくな
ると云う問題があつた。 本発明はこのような事情を考慮してなされたも
ので、その目的とするところは、多様に変形する
図形パターンを高精度で安定に、しかも簡易な処
理によつて認識することのできる新規で実用性の
高い図形認識装置を提供することにある。 本発明の概要は図形パターンの輪郭線情報をマ
クロ的に区分された輪郭線セグメントの方向や曲
率、長さ等の属性情報として捕えてそのセグメン
ト列情報として示し、また辞書パターンに各輪郭
線セグメントの属性情報についての照合の性質を
現すセグメント型式の情報を各輪郭線セグメント
毎に持たせ、このセグメント型式の情報に従つて
辞書パターンの輪郭線セグメントの属性情報を単
独で、或いは省略して、または隣接する輪郭線セ
グメントとの間で統合して、前記図形パターンの
属性情報と順に比較照合していくことにより、辞
書パターンと図形パターンとの簡易で精度の高い
参照比較を可能として、安定な認識を行い得るよ
うにして、上述した目的を効果的に達成したもの
である。 特に本発明では、辞書セグメントに付されたセ
グメント型式情報を利用することによつて、各セ
グメントの属性情報の照合処理に柔軟性を持た
せ、多様に変化する図形パターンに対しても安定
にその認識を可能としたものである。 また属性情報として従来のような１つの特性の
みならず、複数の特徴情報の採用を可能とし、精
度の高い簡易な認識を可能としている。 以下、図面を参照して本発明の一実施例につき
説明する。 今、数字「２」なる文字図形が入力されると、
その図形パターンは、第２図ａに示すように輪郭
線をマクロ的に区分してなる複数の輪郭線セグメ
ントの列として捕えられる。そして、これらの輪
郭線セグメントは、それぞれその曲率、方向、位
置、長さ、特徴等の属性情報として表現され、こ
れらの属性情報からなるセグメント列情報として
前記図形パターンが示される。一方、複数の辞書
パターンも同様にしてセグメント列情報として示
されており、標準パターンである文字「２」の辞
書パターンは、第２図ｂに示すように輪郭線セグ
メントを形成している。他の文字の辞書パターン
も同様にして、その標準パターンの輪郭線を示す
セグメント列情報として表わされている。そし
て、これらの辞書パターンのセグメント列情報と
前記認識対象である図形パターンのセグメント列
情報との各属性情報を、輪郭線セグメント位置毎
に参照比較して、照合が行われる。この照合は図
形パターンの属性情報が、辞書パターンの属性情
報が示す許容範囲内に該当するか否かの判定によ
り行われる。そしてこの照合により一致判定され
たセグメント列情報の辞書パターンが示すカテゴ
リを図形パターンの認識結果として求め、これに
より図形認識を完了する。 さて、このような認識処理を実行する図形認識
装置は、基本的には第３図に示すように構成され
る。 即ち、入力図形パターン情報は輪郭線抽出部１
に導びかれ、上記図形パターンの輪郭線を追跡し
て、各輪郭線セグメントの属性情報が抽出検出さ
れる。そして、これらの属性情報の列として上記
図形パターンのセグメント列情報が出力される。
このセグメント列情報は、例えば次表に示すよう
な情報テーブルとして表わせば、その理解が容易
である。

【表】 尚、前記図形パターン情報を特徴抽出部２に導
びき、その全体的な特徴検出から上記輪郭線セグ
メントの照合開始セグメント決定情報を得たり、
照合対象として予備選択する辞書パターンの選択
情報を得るようにしても良い。この選択情報は、
図形パターンのループ数、つまり閉パターンを形
成する数やそのブロツク数等からなる。 一方、辞書メモリ３は、複数のカテゴリにそれ
ぞれ対応した辞書パターンの輪郭線セグメントの
属性情報からなるセグメント列情報をそれぞれ記
憶している。この辞書パターンの属性情報は、属
性項目のそれぞれについて許容範囲やその有無等
を示す情報からなるものである。そして、各属性
情報にはその輪郭線セグメントが有する特徴や、
セグメント型式情報等が付加され、更には辞書パ
ターンに対する参照比較の開始セグメント情報等
が付加されている。従つて、辞書メモリ３には、
各辞書パターン毎に属性情報が例えば次のように
格納される。

【表】 しかして、これらの図形パターンおよび辞書パ
ターンのセグメント列情報はそれぞれ辞書照合部
４に与えられ、対応する輪郭線セグメント位置毎
に順に属性情報の参照比較が行われる。この照合
によつて属性情報の一致した、あるいは許容範囲
内の条件を満たした辞書パターンのセグメント列
情報が選択抽出され、そのカテゴリが出力される
ことになる。 ところで、辞書照合部４では、基本的には図形
セグメントと辞書セグメントとの１対１による参
照比較が行われるが、辞書セグメントのセグメン
ト型式に応じて適宜辞書セグメントの省略、統合
および図形セグメントの省略、統合を行い、多様
に変化する図形パターンに対する柔軟性を持たせ
るべく、セグメント型式情報がそれぞれ付加され
ている。このセグメント型式情報は、例えばフラ
ツグマークＳ，＃，＊等によつて示される。フラ
ツグマークＳは、セグメントの属性情報の照合
を、図形セグメントおよび辞書セグメントの間
で、１対１で単独に行わせることを指定するもの
である。またフラツグマーク＃は、その照合時に
おける辞書セグメントの省略を許容するものであ
る。従つて図形セグメントと辞書セグメントとの
１対１の照合によつてそのマツチングが否定され
た場合、その辞書セグメントとの照合を中止して
次の辞書セグメントとの照合を行うことが許容さ
れる。またフラツグマーク＊は、図形セグメント
の統合を許容し、統合された図形セグメント列と
辞書セグメントとの照合を行わしめる。この場
合、図形セグメントを連続にｎ個統合し、辞書セ
グメントとのマツチングがとられるセグメント迄
を統合が許されるものとすればよい。このとき、
その照合の属性を３種類に分けて行うようにすれ
ば都合が良い。即ち、その１つとして、複数のセ
グメントのうち最初のセグメントについてのみそ
の属性をチエツクするものとし、また別の属性と
して複数のセグメントのうち最後のセグメントに
ついてのみその属性をチエツクするようにする。
そして、第３の種類として複数のセグメントの全
てについて属性をチエツクするようにすればよ
い。このようにすることによつて、簡単にその属
性チエツクを行うことが可能となり、認識処理効
率の向上を図り得る。また図形パターンの全体的
な特徴を抽出しておき、この特徴から照合すべき
辞書パターンの種類を限定し、これらの選出され
た辞書パターンとの間でのみ照合を行わしめるこ
とによつて処理の高速化を図り、且つ認識の安定
化を図ることが可能となる。そして、辞書メモリ
３に登録された照合開始セグメント位置情報に従
つて図形パターン中から照合開始セグメントを見
つけ出し、そのセグメントから辞書との照合を行
えば効率の良い認識が可能となる。 さて、上述したように図形パターンの輪郭線を
区分して複数の輪郭線セグメントを抽出する手法
としては種々考えられるが、例えば輪郭線の曲率
が変化する変曲点によつて上記輪郭線を区分して
いけばよい。そして、これらの各輪郭線セグメン
トの属性としては、例えばセグメント長、平均曲
率、セグメントの最終方向、最終的位置、図形パ
ターン中の相対位置等を求めるようにすればよ
い。またこれらの属性から抽出される情報として
は、例えば第４図に示すような端点セグメント等
がある。この端点セグメントは、例えばその前の
セグメントの最終方向θ₀と、そのセグメントの最
終方向θ₁との差Δθや、セグメント長、平均曲率
等によつて認識される。特にΔθが180゜以上あり、
セグメント長が短かく、且つ曲率の大きいものは
端点であると顕著に示される。このような端点の
情報を参照すれば更に安定な図形認識が可能とな
る。 次に第２図ａに示す図形パターンと同図ｂに示
す辞書パターンとの照合例につき説明する。尚、
ここではフラツグマークＳは省略してある。この
例では、辞書メモリ３に登録された情報により、
端点セグメントＡより右廻りにセグメント照合を
行うことが指定される。先ず、辞書メモリ３に記
述された照合開始セグメントの指定情報に従つ
て、第２図の図形パターンの各セグメントの属性
がサーチされ、照合開始位置のセグメントの検出
が行われる。このセグメント検出は、図形パター
ンの最上位にあるセグメントより左廻りにその
属性によつて示される特徴を順に調べ、端点セグ
メントを得てこれを照合開始セグメントとする。
従つて、この場合にはセグメントが照合開始セ
グメントとして選ばれる。その後、そのセグメン
ト位置から順に右廻りに各セグメントの属性情報
の照合が行われる。即ち、最初にセグメントと
Ａとの属性情報の参照比較が行われる。このマツ
チング結果を得て、次にセグメントとＢ，セグ
メントとＣの照合が順に行われる。そして、次
にセグメントとＤ＃の照合を行う場合、その属
性情報が異なることから一旦否認されるが、辞書
セグメントＤ＃は、セグメント型式として省略可
能なものとして定められていることから、セグメ
ントとＥとの照合が行われる。これによつて、
セグメントのマツチング結果が得られる。その
後、続いてセグメントとＦ，セグメントとＧ
の照合を行い、次にセグメントとＨ＊との照合
を行うことになる。このとき、辞書セグメントＨ
＊は、そのセグメント型式を統合可能なものとし
ている。ことから、図形セグメントに対して単
独に、また図形セグメント，を統合したも
の、およびセグメント，，を統合したもの
について、それぞれ辞書セグメントＨ＊との照合
を行う。これによつて、セグメント，，と
のマツチングに失敗することから、そのマツチン
グが成功した統合セグメント，を１つのセグ
メントとして採用する。その後、セグメントと
との照合を行い、これによつて図形パターンを
示す全てのセグメントに対する照合が完了するこ
とになる。尚、上記統合したセグメントの属性の
参照比較は、曲率については全てのセグメントに
ついてマツチングされ、最終方向や位置等につい
ては、統合されたセグメントのうち最終セグメン
トについてのみ照合すれば、その目的を十分に達
成できる。また、準備された複数の辞書パターン
の全てについてその照合が失敗した場合、図形パ
ターンの認識ができないとしてリジエクトされる
が、そのとき、図形パターンが複数のブロツクで
構成される場合には、その最小のブロツクを削除
した上で、照合の再試行を行うようにすればよ
い。また逆に１つの図形パターンについて複数の
辞書パターンとの照合に成功した場合には、その
属性の更に詳細な照合を行つて図形認識を行うよ
うにすればよい。 尚、辞書セグメントの型式として、次のような
フラツグを設けるようにしてもよい。即ち、フラ
ツグマーク＃によつてセグメントの省略が行われ
て、次の辞書セグメントとの照合を行つたとき、
その照合に失敗した場合には元の辞書セグメント
に戻つて再照合を行わせるようにする。これによ
つて照合の適確性を向上させるようにしてもよ
い。またセグメントの統合を可能とすると同時
に、その省略を可能とするようにしてもよい。更
には統合したセグメントと辞書セグメントとの照
合を行うとき、図形セグメントの統合を１セグメ
ントずつ増加させながら照合を行わしめ、照合失
敗したセグメントの前のセグメントまでを統合セ
グメントとして扱うようにしてもよい。 このように本発明によれば、図形パターンの輪
郭線をその曲率変化点等で区分して複数の輪郭線
セグメントの列として示し、各輪郭線セグメント
の属性情報により、上記図形パターンを示してい
る。そして、複数の辞書パターンのセグメント列
情報の各属性情報と、各輪郭線セグメント位置毎
に参照比較して照合を行う。従つて、照合対象と
して従来のように輪郭線の方向情報のみを扱うこ
とのみならず、曲率や、位置、長さ等の属性情報
に亘つて幅広い照合が可能となる。故に照合精度
を十分に高めることが可能となる。その上、種々
変形する図形パターンについても十分に対処でき
るので、安定な認識ができる。また認識対象とす
るセグメントが、上述したようにマクロ的に分割
されたものである為、その情報の取扱いが容易
で、高速処理が可能である。そして同時に辞書の
構成の簡略化を図ることもでき、その設計、メイ
ンテナンス性の向上をも図り得る等の絶大なる効
果を奏する。 尚、本発明は上記実施例に限定されるものでは
ない。例えば輪郭線セグメントの属性情報とし
て、上述した特性以外のものを用いることができ
る。また照合開始セグメントの決定手法も種々変
形できる。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。

【図面の簡単な説明】

第１図ａ，ｂは従来の図形認識装置の概念を示
す図、第２図ａ，ｂは本発明に係る図形認識の概
念を示す図、第３図は実施例装置の概略構成図、
第４図は輪郭線セグメントの抽出処理を示す図で
ある。 １…輪郭線抽出部、２…特徴抽出部、３…辞書
メモリ、４…辞書照合部。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ 図形パターンの輪郭線を区分してなる複数の
   輪郭線セグメントの属性情報の列からなる上記図
   形パターンのセグメント列情報と、辞書パターン
   の各輪郭線を区分してなる複数の輪郭線セグメン
   トの属性情報の列からなる前記辞書パターンのセ
   グメント列情報とを、所定の輪郭線セグメント位
   置から順に比較し、属性情報の一致が検出された
   セグメント列情報により示される辞書パターンを
   前記図形パターンの認識結果として求める手段を
   具備し、 前記辞書パターンは、各輪郭線セグメントの属
   性情報についての照合の性質を現すセグメント型
   式の情報を各輪郭線セグメント毎に持ち、 セグメント列情報の比較照合は、上記セグメン
   ト型式の情報に従つて前記辞書パターンの輪郭線
   セグメントの属性情報を単独で、或いは省略し
   て、または隣接する輪郭線セグメントとの間で統
   合して、前記図形パターンの属性情報と順に比較
   することを特徴とする図形認識装置。 ２ 辞書パターンの輪郭線セグメントのセグメン
   ト形式の情報は、辞書パターンの輪郭線セグメン
   トの属性情報を図形パターンの輪郭線セグメント
   の属性情報に対して１対１の単独での参照比較を
   指定する情報、辞書パターンの輪郭線セグメント
   の属性情報についての図形パターンの輪郭線セグ
   メントの属性情報に対する参照比較の省略を許容
   する情報、および辞書パターンの隣接する輪郭線
   セグメント間でその属性情報を統合した上で図形
   パターンの輪郭線セグメントの属性情報との参照
   比較を許容する情報とからなるものである特許請
   求の範囲第１項記載の図形認識装置。