JPH0412512B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

本発明は、入力文字パターンの特定方向のスト
ロークをあらわす各サブパターンにおける各文字
枠分割単位領域毎の黒ビツト和を文字線幅とスト
ローク方向に対応した文字枠の大きさとで正規化
して入力文字パターンの特徴マトリツクスの特徴
要素を抽出して文字を認識するものであつて、ま
ず、所定のぼかし係数を用いて入力文字パターン
の特徴マトリツクスにぼかし処理を施こすことに
よつて一群の認識候補文字を選択し、これら認識
候補文字の複雑度とぼかし係数との対応関係を検
査した後、ぼかし係数を変更して文字の認識を行
わせる文字認識方式に関する。 文字認識方式の１形式として下記の式であらわ
される量を特徴要素Ｆ（ｋ、ｉ、ｊ）とする特徴
マトリツクスを作成し、同様の形式であらわされ
た標準文字マスクとの類似度を測定して文字を認
識する文字認識方式である。 Ｆ（ｋ、ｉ、ｊ）＝Bk（ｉ、ｊ）／WL・WPk WLは入力文字パターンの文字線幅をあらわ
す。 WPkはWPh、WPv、WPr、WPl等をあらわ
し、例えばWPhは水平方向の文字枠の大きさで
あり、以下同様にWPv、WPr、WP1はそれぞれ
垂直方向、右斜め45度方向、左斜め45度方向の文
字枠の大きさである。Bk（ｉ、ｊ）はBh（ｉ、
ｊ）、Bv（ｉ、ｊ）、Br（ｉ、ｊ）、Bl（ｉ、ｊ）等
をあらわし、例えばBh（ｉ、ｈ）は水平サブパタ
ーンHSPの分割単位領域（ｉ、ｊ）における黒
ビツトの和であり、ｉは文字枠のＸ軸方向の分割
単位領域の番号であり、ｊは文字枠のＹ軸方向の
分割単位領域の番号である。以下同様にBv（ｉ、
ｊ）、Br（ｉ、ｊ）、Bl（ｉ、ｊ）はそれぞれ垂直
サブパターンVSP、右斜め45度サブパターン
RSP、左斜め45度のサブパターンLSPの分割単
位領域（ｉ、ｊ）における黒ビツトの和である。 この方式の一般的傾向として、個人差による文
字のストロークの位置変動の影響を受け易く、各
特徴要素とその隣接要素で加重平均してストロー
クの位置変動を吸収することによつて認識率は向
上する。 他方また、複雑な字形の文字ほどストロークの
位置変動の影響が少なく、簡単な文字ほどストロ
ーク位置変動の影響を受け易い。例えば、文字枠
をＸ軸、Ｙ軸各方向ともに７分割する分割形式で
特徴マトリツクスを作成した場合、３画程度の画
数の文字は1/5程度の荷重で、隣接要素で平均化
することによつて高い認識率が得られ、12画程度
のものは1/6程度の荷重で、16画程度のものは1/7
程度の荷重で平均化することによつて高い認識率
が得られる。 本発明は、このような着眼点に基づき、入力文
字パターンの特徴マトリツクスに所定のぼかし係
数を用いてぼかし処理を施こし、前記所定のぼか
し係数に対応した辞書を参照して、認識候補文字
を選び、これら認識候補文字の複雑度の平均値を
求め、且つぼかし係数と標準の平均的複雑度との
対応を示したテーブルを参照して、認識候補文字
の複雑度の平均値に対応したぼかし係数を決定し
てそのぼかし係数が前記所定のぼかし係数と一致
しない時には、再度新たなぼかし係数を用いて入
力文字パターンの特徴マトリツクスにぼかし処理
を施こす。 第１図は、本発明による文字認識装置の一実施
例を示したものである。以下第１図に基づいて詳
細に説明する。 １は帳票からの光入力である。この光入力１は
光電変換部２に入力される。光電変換部２は１つ
の文字予定領域を128×128の画素へ分解し、各画
素を２値のデイジタル信号（以下これを入力文字
パターンと呼ぶ）へ変換するものであり、平均的
大きさの１文字は60×60ビツト程度の入力文字パ
ターンで表現される。パターンレジスタ３は文字
予定領域における各画素のＸ、Ｙ座標を再現でき
る形式で入力文字パターンを記憶するものであ
り、文字予定領域に対応して128×128ビツトの容
量を有するものである。文字線幅計算部４は周知
のフイルタ回路と同様にシフトレジスタ構成とな
つており、入力文字パターンを受けて２×２段の
シフトレジスタ窓のすべての画素が黒ビツトとな
る状態の個数Ｑと入力文字パターンの黒ビツト和
Ａを計数し、下記に示す周知式で線幅WLを算出
する。 WL＝Ａ／Ａ−Ｑ 文字枠検出部５は文字の外接枠をそのパターン
レジスタにおける左端座標Xl、右端座標Xr、上
端座標Yt、下端座標Ybで表現して検出し、更に
文字枠の大きさを検出するものである。文字枠の
大きさは水平方向の大きさとしてWPh＝Xr−Xl
＋１、垂直方向の大きさとしてWPv＝Yt−Yb＋
１、として検出される。右斜め45度方向及び左斜
め45度方向の大きさとして WP_R＝WPl＝WPh＋WPv／２ として検出する。サブパターン抽出部６は入力文
字パターンと線幅WLとに基づいて水平、垂直、
右斜め、左斜め、の各方向のストロークをあらわ
すサブパターンHSP、VSP、RSP、LSPを抽出
するものであり、各方向に対応した線幅より十分
長く連続する黒ビツトを抽出することにより行
う。例えばサブパターンHSPはパターンレジス
タ３の全面を水平に走査し、各走査線毎に黒ビツ
トの連続する個数を検出し、その長さが2WLよ
り大きい黒ビツトを抽出することにより水平スト
ロークからなる水平サブパターンを抽出する。同
様に、垂直、右斜め、左斜めの各サブパターンは
パターンレジスタ３をそれぞれ垂直方向、右斜め
方向、左斜め方向へ走査することにより抽出す
る。 このように抽出されたサブパターンの一例を第
２図に示しており、第２図のORGは入力文字パ
ターン、HSPは水平サブパターン、VSPは垂直
サブパターン、RSPは右斜めサブパターン、
LSPは左斜めサブパターンである。 文字枠分割決定部７は、分割形式によつて指定
されるＸ軸、Ｙ軸各方向の分割数NX、NYと文
字枠座標Xl、Xr、Yt、Ybと入力文字パターン
ORGとを受けて、Ｘ軸、Ｙ軸夫々に投影された
入力文字パターンORGの黒ビツト数分布を対象
として、予め設定された最大の分割数よりも十分
大きい個数の重心座標の系列を求め、分割数
NX、NYに対応してほぼ均等個数おきの重心座
標を選択することによつて夫々（NX−１）、
（NY−１）個の分割座標を決定する。 例えばＸ軸の重心座標系列Ｘ（Mi）（但しMiは
重心番号でｉ＝１〜15）の検出は入力文字パター
ンをＸ軸に投影して黒ビツト数分布を求め、まず
最初はＸ軸に関する文字枠の範囲Xl〜Xrを対象
として重心座標Ｘ（Mp）を求め、次いで、前段
までに求められた重心座標系列によつてＸ軸に関
する文字枠の範囲Xl−Xrを分割して夫々の範囲
を対象として重心座標を求める過程を３回繰返す
ことによつて他の14個の重心座標Ｘ（M1）−Ｘ
（M7）、Ｘ（M9）〜Ｘ（M15）を検出する。このよ
うにして求めた15個の重心座標を分割座標の候補
点として予め用意しておいた下記テーブルに基づ
いて、分割数NXに応じたほぼ均等個数おきのも
のを選択し決定する。

【表】 Ｙ軸についても同様にして15個の重心座標Ｙ
（M1）−（M15）を求め、前記テーブルを参照して
６個の分割座標を決定する。 なお、分割形式は一旦リジエクトされた場合に
変更して設定したり、或いはまた入力文字パター
ンの複雑度に応じて設定するものであるが、ここ
では説明の簡略化のためにNX＝NX＝７なる分
割形式に設定されているものとした。 従つて、文字枠分割決定部７は、NX＝NY＝
７なる分割形式に対応してＸ軸方向の分割座標と
してＸ（M3）、Ｘ（M5）、Ｘ（M7）、Ｘ（M9）、Ｘ
（M11）、Ｘ（M13）を、Ｙ軸方向の分割座標とし
てＹ（M3）、Ｘ（M5）、Ｘ（M7）、Ｘ（M9）、Ｘ
（M11）、Ｘ（M13）を決定する。 特徴マトリツクス抽出部８は、サブパターンの
分割数に対応したＸ軸方向の分割座標・両端座標
Xe、Ｘ（M3）、Ｘ（M5）、Ｘ（M7）、Ｘ（M9）、Ｘ
（M11）、Ｘ（M13）、Xrと、Ｙ軸方向の分割座
標・両端座標Yb、Ｙ（M3）、Ｙ（M5）、Ｙ（M7）、
Ｙ（M9）、Ｙ（M11）、Ｙ（M13）、Ytと、各サブパ
ターンHSP、VSP、RSP、LSPと、各サブパタ
ーンに対応した文字枠の大きさWPh、WPv、
WPr、WPlと、文字線幅WLとを受けて、各サブ
パターンを前記分割座標からきまる複数の分割単
位領域に分割して、各分割単位領域毎の黒ビツト
数Bk（ｉ、ｊ）を計数し、下記の式で示すように
線幅WLと各サブパターンに対応した文字枠の大
きさWPh、WPv、WPr、WPlとで正規化し、各
サブパターンの分割単位領域毎に特徴要素Ｆ（ｋ、
ｉ、ｊ）＝Bk（ｉ、ｊ）／WL・WPk（但し、ｋ＝ｈ、ｖ
、ｒ、 ｌ）を抽出し、特徴マトリツクスを作成する。 Ｆ（ｈ、ｉ、ｊ）＝Bh（ｉ、ｊ）／WL・WPh Ｆ（ｖ、ｉ、ｊ）＝Bv（ｉ、ｊ）／WL・WPv Ｆ（ｒ、ｉ、ｊ）＝Br（ｉ、ｊ）／WL・WPr FA（ｌ、ｉ、ｊ）＝Ca・Ｆ（ｌ・ｉ・ｊ）＋
Ｆ（l.i−１、ｊ−１）＋Ｆ（ｌ、ｉ＋１、ｊ＋１）／C
a＋２ 各サブパターンの分割単位領域（ｉ、ｊ）毎の
黒ビツト和Bk（ｉ、ｊ）の算出は、分割単位領域
（ｉ、ｊ）に対応した分割座標で各サブパターン
を読み込み、黒ビツトの個数を加算することによ
つて行う。例えば特徴要素Ｆ（ｈ、１、１）に対
応した黒ビツト和Bh（１、１）は分割単位領域
（１、１）に対応したＸ座標Xl、Ｘ（M3）及びＹ
座標Yb、Ｙ（M3）で決定される範囲の水平サブ
パターンHSPをサブパターン抽出部６から読み
出し、黒ビツト数を計数することによつて求めら
れる。 第１ぼかし処理部９は、入力文字パターンの特
徴マトリツクスの特徴要素Ｆ（ｋ、ｉ、ｊ）を受
けて又、所定のぼかし係数caとに従つて、注目
特徴要素の荷重をca／（ca＋２）とし、且つ隣
接特徴要素の荷重を１／（ca＋２）として、各
注目特徴要素をそのストローク方向と直交する方
向で隣接する２つの隣接要素で加重平均すること
によつて注目特徴要素を特徴マトリツクスと同様
に４×７×７次元のぼかし特徴要素FA（ｋ、ｉ、
ｊ）（但しｋ＝ｈ、ｖ、ｒ、ｌ、ｉ、ｊ＝１〜７）
からなるぼかし特徴マトリツクスを作成する。す
なわち、各サブパターン毎に隣接要素の指定を異
ならせた次の式の演算を実行することによつてぼ
かし特徴マトリツクスを作成する。 水平サブパターンについては FA（ｈ、ｉ、ｊ）＝ca・Ｆ（ｈ、ｉ、ｊ）＋
Ｆ（ｈ、ｉ、ｊ−１）＋Ｆ（ｈ、ｉ、ｊ＋１）／ca＋２
垂直サブパターンについては FA（ｖ、ｉ、ｊ）＝ca・Ｆ（ｖ、ｉ、ｊ）＋
Ｆ（ｖ、ｉ−１、ｊ）＋Ｆ（ｖ、ｉ＋１、ｊ）／ca＋２
右斜めサブパターンについては FA（ｒ、ｉ、ｊ）＝ca・Ｆ（ｒ、ｉ、ｊ）＋Ｆ（ｒ、ｉ
−１、ｊ＋１）＋Ｆ（ｒ、ｉ＋１、ｊ−１）／ca＋２ 左斜めサブパターンについては FA（ｌ、ｉ、ｊ）＝ca・Ｆ（ｌ、ｉ、ｊ）＋Ｆ（ｌ、ｉ
−１、ｊ−１）＋Ｆ（ｌ、ｉ＋１、ｊ＋１）／ca＋２ として求める。但し、ここでのぼかし係数caは
ca＝４に設定している。 なお、ｉ−１＝０、ｊ−１＝０となる特徴要素
については夫々ｉ＝１、ｊ＝１なる特徴要素に置
き換え、且つｉ＋１＝８、ｊ＋１＝８となる特徴
要素については夫々ｉ＝７、ｊ＝７なる特徴要素
におきかえてぼかし特徴要素を求める。 第１識別部１０には、標準文字マスクが入力文
パターンにおけるぼかし特徴マトリツクスと同様
に、標準文字の各サブパターンに関する各分割単
位領域（ｉ、ｊ）の黒ビツト和を文字線幅とサブ
パターンに対応した文字枠の大きさとで正規化さ
れ、更にぼかし係数caに従つて加重平均化され
たぼかし特徴FS（ｋ、ｉ、ｊ）で表現され、ぼか
し係数ｃ＝４の辞書が用意されていて、入力文字
パターンの特徴マトリツクスと標準文字マスクと
の類似度が測定され、類似度が大きいものから順
に特定の個数Ｐ個（ここではＰ＝30）の標準文字
マスクの文字名コードを入力文字パターンの認識
候補文字として出力する。 すなわち、入力文字パターンORGのぼかし特
徴マトリツクスFA（ｋ、ｉ、ｊ）を受けて、標準
文字マスクの特徴マトリツクスFS（ｋ、ｉ、ｊ）
との距離Ｄ Ｄ＝√｛（、、）−（、、）｝
² を計算し、類似度が大きい（Ｄが小さい）ものか
ら順にＰ個の標準文字マスクの文字名コードを出
力する。 複雑度判定部１１は、全ての各標準文字マスク
の複雑度を示すテーブルと、ぼかし係数と平均的
複雑度との対応を示したテーブルとを備えてお
り、Ｐ個の認識候補文字の文字名コードを受け
て、Ｐ個の認識候補文字の複雑度の平均値を検出
し、その平均値に対応したぼかし係数cbを決定
する。複雑度としては、標準文字の文字線密度に
対応した量を用いている。 すなわち、前記辞書に格納された各標準文字に
ついて４種類のサブパターン、HSP、VSP、
RSP、LSPと文字枠の大きさWPh、WPv、
WPr、WPlと、文字線幅WLとを求め且つ各サブ
パターンの文字枠内の黒ビツトを計数して黒ビツ
ト和Ah、Av、Ar、Alを求め、下記式により文
字線幅と各ストローク方向に対応した文字枠の大
きさとで正規化し、文字線密度に対応した量Gh、
Gv、Gr、Glを求め、それらの総和を標準文字の
複雑度Ｇとしている。 Ｇ＝Gh＋Gv＋Gr＋Gl 但し Gh＝Ah／WL・WPh、Gr＝Ar／WL・WPr Gv＝Av／WL・WPv、Gl＝Al／WL・WPl このようにして、予め用意しておいたテーブル
を参照して、Ｐ個の認識候補文字の文字コード対
応でＰ個の複雑度Gn（但し、ｎ＝１、２、…、
Ｐ）を読み出し、次式の演算を実行することによ
つて、認識文字候補の複雑度の平均値Gaを検出
する。 Ga＝１／Ｐ_o=P 〓ⁿ⁼¹ Gn 次に標準複雑度とぼかし係数との対応を示した
次のテーブルを参照して、認識候補文字の複雑度
平均値Gaに対応したぼかし係数cbを求める。

【表】 テーブルを参照した結果、求められたぼかし係
数cbがcb＝４で、前記所定のぼかし係数caと一
致したときには、前記Ｐ個の認識候補文字のう
ち、距離Ｄが最も小さい（類似度が最も大きい）
文字名コードを文字名コード出力端１４へ出力す
る。 又、テーブルを参照した結果、求められたぼか
し係数cbがcb＝４ではなく、従つて、前記所定
のぼかし係数caと一致しないときにはこの新し
く求められたぼかし係数cbを第２ぼかし処理部
１２へ出力する。例えば、複雑度の平均値Gaが
Ga＝３であつたとするテーブルから求められる
ぼかし係数cbはcb＝３であつて所定のぼかし係
数caと一致せず、従つてぼかし係数cb＝３が第
２ぼかし処理部１２へ出力される。 第２ぼかし処理部１２では、新たなぼかし係数
cbと、入力文字パターンの特徴マトリツクスの
特徴要素Ｆ（ｋ、ｉ、ｊ）とを受けて、ぼかし係
数cbを用いて新たなぼかし処理を施し、ぼかし
特徴要素FB（ｋ、ｉ、ｊ）のぼかし特徴マトリツ
クスを作成する。ぼかし処理の方法については、
第１ぼかし処理部の説明で行つたものと同じであ
るので、ここでは詳しい説明は省略する。 第２識別部１３には、各標準文字マスクが第１
識別部１０におけると同様にぼかし特徴要素FB
（ｋ、ｉ、ｊ）で表現され、第１識別部１０で用
いられたぼかし係数ca（ここではca＝４）以外の
ぼかし係数（ここではCb＝３又はCb＝５）に対
応して複数の辞書が用意されていて、前記新たな
ぼかし係数cb（例えばcb＝３）に対応した辞書を
用いて入力文字パターンのぼかし特徴マトリツク
スと標準文字マスクとの類似度が測定され、最も
類似度が高いもの、すなわち、距離Ｄが最小の文
字名コードを文字コード出力端１４へ出力する。 以下、第１図に示すブロツク図、第３図の特徴
抽出法の説明図、第４図の複雑度テーブルの例、
第５図の処理フロー、及び、第６図の第２識別部
の構成に基づいて処理過程を詳細に説明する。 第３図ａ〜ｄは特徴抽出の過程を具体的に説明
した図であり、カタカナの「ホ」を例として、入
力文字パターン、サブパターン、特徴マトリク
ス、ぼかし特徴マトリクスを図示している。 第４図は、文字コードと複雑度との関係を示す
複雑度テーブルの一例である。 第６図は、第２識別部の構成を示すブロツク図
である。 第５図は、本実施例における処理フローを示し
ている。このフローに基づいて以下詳細に説明す
る。以下の説明において（ ）内の番号は第５図
の各処理番号に対応している。 (601) 先ず、紙面等に記載された文字図形パタ
ーンをイメージセンサ等で読取り、光電変換部
２により光電変換することにより、黒ビツト及
び白ビツトで表すデジタル信号の入力文字パタ
ーン４１を作成する。この入力文字パターンを
128×128画素の容量を持つパターンレジスタ３
に格納する。第３図ａはカタカナ「ホ」の入力
文字パターンの例である。 (602) 次に、文字線幅計算部４により、入力文
字パターンの線幅WLを計算する。この計算方
法は前述の通りである。 (603) 文字枠検出部５によりパターンレジスタ
３内の文字パターンに外接する方形枠を検出す
る。これを文字枠と呼ぶ。第３図ａに文字枠４
２を点線で示す。 (604) さらに、文字枠分割決定部７によりサブ
パターンに関するNX×NYに分割するための
分割座標を決定する。分割座標の決定方法は前
述の通りである。 (605) サブパターン抽出部６により、前記文字
線幅計算部４より得られた線幅に基づいて、入
力文字パターンからサブパターンを抽出する。
すなわち、パターンレジスタを４方向（縦、
横、±45゜斜め方向）に走査（それぞれ、文字枠
内の全面走査）を行つて、各方向の走査につい
て各走査列毎の黒ビツトの連続個数を検出し、
当該黒ビツトの連続個数が前記線幅WLの２倍
より大きい黒ビツトの連続を取り出すことによ
り、走査方向に対応した複数のサブパターン
（VSP、HSP、RSP、LSP）を抽出する。サブ
パターン抽出処理により、第３図ａの原パター
ンから、縦方向のストローク、横方向のストロ
ーク、±45゜斜め方向のストロークのみをそれぞ
れ抽出したサブパターン４３ａ〜４３ｄを得
る。 (606) 特徴マトリクス抽出部８は、前記文字枠
分割決定部７により決定された分割座標を用い
てサブパターンを分割し、分割された領域内の
特徴値を計算し特徴マトリクスを作成する。す
なわち、第３図の例では、サブパターン４３
ａ，４３ｂ，４３ｃ，４３ｄのそれぞれについ
て、Ｎ×Ｍの領域（Ｎ、Ｍは整数であり、図示
の例ではＭ＝Ｎ＝５）に分割し、分割した領域
内の黒ビツトを計数し、更に正規化して、各サ
ブパターンの分割単位領域毎に特徴要素を抽出
し、特徴マトリクスを作成する。第３図ｃの４
４ａ〜４４ｄが特徴マトリクスの実際の例であ
る。 (607) 第１ぼかし処理部９は、前記特徴マトリ
クスについて、ぼかし係数Caを用いて、第１
ぼかし処理を行い、第１ぼかし特徴マトリクス
を作成する。計算式は前述の通りである。本実
施例では、ぼかし係数としてCa＝４を設定し
ている。実際の例を第３図ｄに示す。本実施例
では、各特徴マトリクスのマトリクス要素毎
に、該特徴マトリクス要素値を、該特徴マトリ
クス要素を含む該特徴マトリクスに対応するサ
ブパターンにおける抽出方向と直交する方向の
特徴マトリクス要素に、ぼかし係数に基づいて
分配している。 (608) 第１識別部１０において、前記第１ぼか
し特徴マトリクスを用いて識別を行う。第１識
別部１０には、ぼかし係数Caに対応した辞書
が用意されている。本実施例では、標準文字マ
スクは、ぼかし特徴マトリクスと同形式であ
る。識別処理では、前記標準文字マスクの全て
について、入力文字パターンのぼかし特徴マト
リクスとの類似度を計算し、類似度が最も大き
いものから順にＰ個の標準文字マスクの文字コ
ードを出力する。このＰ個の文字を候補文字と
する。類似度の計算は前述の通りである。 (609) 複雑度判定部１１には、全ての各標準文
字マスクの複雑度を示すテーブル（複雑度テー
ブル）と、入力文字パターンの複雑度とぼかし
係数との対応を示したテーブル（ぼかし係数テ
ーブル）を備えている。複雑度判定は、先ず、
前記Ｐ個の候補文字の文字コードについて、複
雑度テーブルを適用し、Ｐ個の各文字の複雑度
を得る。次に、此等の複雑度を平均し、候補文
字平均複雑度を求める。更に、この平均複雑度
に対応したぼかし係数Cbをぼかし係数テーブ
ルより求める。 第４図は複雑度テーブルの一例であり、候補
文字の文字コードに対応した複雑度を得ること
ができる。入力文字パターンの候補文字とし
て、例えば「ホ」、「ａ」、「亜」が出力された場
合は、それぞれの複雑度として、3.5、4.0、7.0
が得られ、更にこれらを平均すると、入力文字
パターンの複雑度として4.8が得られる。更に、
前述のぼかし係数テーブルを参照することによ
つて、複雑度4.8に対応するぼかし係数として
Cb＝３が得られる。 (610) 第１ぼかし処理部９で使用したぼかし係
数Caと複雑度判定部１１で得られたぼかし係
数Cbとを比較し、一致した場合は、第１識別
部１０の識別で得られた候補文字コードの内、
第１位の文字コードを文字名出力に出力し認識
処理を終了する。一致しない場合は、次の第２
ぼかし処理を行う。例えば、Ca＝４、Cb＝３
の場合は、一致しないので、第２ぼかし処理を
行う。 (611) 第２ぼかし処理部１２は特徴マトリクス
抽出部８で作成した特徴マトリクスについて、
複雑度判定部１１で決定したぼかし係数Cbを
用いて、ぼかし処理を行い、第２ぼかし特徴マ
トリクスを作成する。計算式は前述のとおりで
ある。 (612) 第２識別部１３において前記第２ぼかし
特徴マトリクスを用いて第２識別を行う。第６
図は第２識別部の構成の一例を示すブロツク図
である。 第２識別部１３には、ぼかし係数毎の標準文
字マスクが格納された辞書１３３，１３４が用
意されている。本実施例では、ぼかし係数テー
ブルのぼかし係数（本実施例では３種類）のう
ち、第１識別部１０で使用したぼかし係数（ぼ
かし係数Ca＝４）以外の係数に対応する標準
文字マスクを使用する。 識別処理は、先ず、辞書選択部１３２によ
り、前記複雑度判定処理で決定したぼかし係数
Cbにに対応する標準文字マスクの格納された
辞書を選択する。次に、類似度計算部１３１
で、選択された標準文字マスクの全てについ
て、入力文字パターンの第２ぼかし特徴マトリ
クスとの類似度を計算し、類似度が最も大きな
標準文字マスクの文字コードを文字名出力とし
て出力する。類似度の計算式は前述のとおりで
ある。 以上説明したように、本発明によれば所定のぼ
かし係数を用いてぼかし処理を行つた入力文字パ
ターンのぼかし特徴マトリツクスを、前記所定の
ぼかし係数に対応してもうけられた辞書の全標準
文字マスクを参照して特定個数の認識候補文字を
選択し、この各認識文字の複雑度から入力文字パ
ターンの複雑度を求め、入力文字パターンの複雑
度とぼかし係数との対応を示すテーブルを参照し
て前記所定のぼかし係数と一致しなかつた場合に
は再度新たに得られたぼかし係数で入力文字パタ
ーンの特徴マトリツクスをぼかし処理し、新たな
ぼかし係数に対応した辞書の全標準文字マスクと
の類似度を測定して認識文字名を決定しているた
め、安定な特徴抽出をすることができ、文字認識
率の向上を期待できる。 なお、文字の複雑度としては、各サブパターン
のストローク数の総和を採用してもよく、ぼかし
係数としてｃ＝３、４、５なる３形式を採用した
場合、複雑度の平均値Gaとしては、夫々Ga≦
５、５＜Ga＜15、Ga≧15程度の値に対応づける
とよい。 なおまた、認識候補文字を選択する場合は、類
似度の順位が上位の一定個数のものを選択する代
りに、類似度の値そのものが一定値以上の標準文
字マスクを選択するようにしてもよく、この場合
は認識候補文字の個数を検出してその個数で複雑
度の平均値Gaを求めるようにすればよい。 なおまた、複雑度自体も文字を区別し得る特徴
要素であり、上記実施例程度の少数の辞書数を用
意する場合は、各辞書の標準マスクの記憶配列を
複雑度の順に配列して区分けしておくことによ
り、或いは複雑度と標準文字マスクのカテゴリと
の対応を示すテーブルを用意しておくことによ
り、複雑度に応じて１つの辞書とその内での区分
もしくはカテゴリ名を指定することにより、１つ
の辞書の１部の標準文字マスクと照合するのみで
文字を認識することもできる。 なお又、本発明は、文字枠分割決定部での分割
数と重心との対応を示すテーブルをＸ軸Ｙ軸対応
に２種類用意しておくことにより、Ｘ方向とＹ方
向との分割数を異ならせた場合にも適用でき、更
にそのテーブルをサブパターン対応に４種類設け
ておくことによりサブパターン毎に異なる分割数
を設定した場合にも適用できる。 本発明は所定のぼかし係数でぼかし処理した特
徴マトリツクスで識別し得られた上位候補名より
複雑度を判定し、その複雑度に適したぼかし係数
をテーブルを参照して決定してそのぼかし係数が
前記所定のぼかし係数と一致しない場合は再度特
徴マトリツクスを作成して識別しているので、安
定で認識精度のよい文字認識装置が実現できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の実施例を示す機能ブロツク
図、第２図は入力文字パターンとサブパターンの
例を示す図、第３図は特徴抽出法の説明図、第４
図は複雑度テーブルの一例を示す図、第５図は処
理フロー、第６図は第２識別部の構成を示す機能
ブロツク図である。 １……光信号入力、２……光電変換部、３……
パターンレジスタ、４……文字線幅計算部、５…
…文字枠検出部、６……サブパターン抽出部、７
……文字枠分割決定部、８……特徴マトリツクス
抽出部、９……第１ぼかし処理部、１０……第１
識別部、１１……複雑度判定部、１２……第２ぼ
かし処理部、１３……第２識別部、１４……文字
名コード出力端。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ 入力文字パターンの特定方向のストロークを
   あらわすサブパターンにおける任意の分割単位領
   域の黒ビツト数を、文字線幅とストローク方向に
   対応した文字枠の大きさとで正規化して得られる
   量を特徴要素として、ストローク方向の異なる複
   数の各サブパターン毎に且つ文字枠を分割するこ
   とによつて得られる前記各分割単位領域毎に入力
   文字パターンから前記特徴要素を抽出して特徴マ
   トリツクスを作成し、各特徴要素のストローク方
   向と直交する方向で隣接する隣接特徴要素で前記
   各特徴要素をぼかし係数に従つて加重平均するこ
   とによつてぼかし特徴マトリツクスを作成し、標
   準文字マスクが当該ぼかし特徴マトリツクスと同
   形式で記述されている辞書を参照して入力文字パ
   ターンの認識を行う文字認識方式において、 予め定められた第１のぼかし係数で入力文字パ
   ターンのぼかし特徴マトリツクスを作成し、第１
   の前記ぼかし係数に対応した辞書の標準文字マス
   クと第１の前記ぼかし特徴マトリツクスとの類似
   度を測定して類似度が一定値以上もしくは一定順
   位以上の前記標準文字マスクを認識候補として選
   択し、標準文字の複雑度を示す予め用意されてい
   るテーブルを参照して前記認識候補の複雑度の平
   均値を検出し、ぼかし係数と標準の平均的複雑度
   との対応を示す予め用意されているテーブルを参
   照して前記複雑度の平均値に対応した第２ぼかし
   係数を検出し、第２の当該ぼかし係数と第１の前
   記ぼかし係数との一致を検出し、両ぼかし係数の
   一致を条件として前記認識候補文字のうちで類似
   度が最も大きいものを認識文字名として出力し、
   前記両ぼかし係数の不一致を条件として第２の前
   記ぼかし係数で入力文字パターンの新たなぼかし
   特徴マトリツクスを作成し、第２の前記ぼかし係
   数に対応した辞書を参照して入力文字パターンの
   新たな前記ぼかし特徴マトリツクスと標準文字マ
   スクとの類似度の測定を行わせ、文字認識を行わ
   せることを特徴とする文字認識方式。