JPH041383B2 - - Google Patents
Info
- Publication number
- JPH041383B2 JPH041383B2 JP57043954A JP4395482A JPH041383B2 JP H041383 B2 JPH041383 B2 JP H041383B2 JP 57043954 A JP57043954 A JP 57043954A JP 4395482 A JP4395482 A JP 4395482A JP H041383 B2 JPH041383 B2 JP H041383B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- pattern
- ambiguity
- verification
- circuit
- similarity
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/26—Segmentation of patterns in the image field; Cutting or merging of image elements to establish the pattern region, e.g. clustering-based techniques; Detection of occlusion
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
(1) 発明の技術分野
本発明は画像の中からある特定の対象を自動抽
出する画像認識におけるパターンマツチング方法
に関するものである。
出する画像認識におけるパターンマツチング方法
に関するものである。
(2) 従来技術と問題点
従来、論理回路図面等のように、予め定められ
た格子軸を基準として描かれた論理表記シンボル
と、格子軸上に沿つて描かれた論理表記シンボル
間の配線パターンと、シンボルの名称を意味する
文字が混在する図面の中から論理表記シンボルの
位置および形状を自動抽出する方式は種々考えら
れているが、論理表記シンボルは様々な大きさの
ものがあり、しかも手書きによる変形が生じる可
能性が高いから、これらの手法を適用しようとす
ると、第１には種々の大きさに対処するためには
特徴が複雑になり、第２には種々の変形に対処す
るためには辞書パターンの数がぼう大になる等の
欠点がある。
た格子軸を基準として描かれた論理表記シンボル
と、格子軸上に沿つて描かれた論理表記シンボル
間の配線パターンと、シンボルの名称を意味する
文字が混在する図面の中から論理表記シンボルの
位置および形状を自動抽出する方式は種々考えら
れているが、論理表記シンボルは様々な大きさの
ものがあり、しかも手書きによる変形が生じる可
能性が高いから、これらの手法を適用しようとす
ると、第１には種々の大きさに対処するためには
特徴が複雑になり、第２には種々の変形に対処す
るためには辞書パターンの数がぼう大になる等の
欠点がある。
これに対し、本出願人は先に「線パターンの自
動認識装置」、「手書き線図形の自動認識方式」等
の数種の提案を行なつている。これらは、格子軸
上にたとえば手書き等により描かれた線パターン
と文字群が存在する図面を光学的に読取り、この
入力画像情報を格子を基準とした小さな矩形領域
単位で情報圧縮し、この圧縮された情報を用いて
線パターン部分のみを抽出し、格子軸上の情報に
変換近似するようにしたものである。そのため、
後述の実施例で示すように、入力画像情報を検証
回路により、画像データの格子軸に対する水平、
垂直方向のズレをサイズを異にする２つの検証窓
を用い第１、第２の検証処理を行ない、これによ
り正規化された図形に対し、格子点近傍を第３の
検証窓を用いて線パターンの線分の有無から第３
の検証処理が行なわれる。
動認識装置」、「手書き線図形の自動認識方式」等
の数種の提案を行なつている。これらは、格子軸
上にたとえば手書き等により描かれた線パターン
と文字群が存在する図面を光学的に読取り、この
入力画像情報を格子を基準とした小さな矩形領域
単位で情報圧縮し、この圧縮された情報を用いて
線パターン部分のみを抽出し、格子軸上の情報に
変換近似するようにしたものである。そのため、
後述の実施例で示すように、入力画像情報を検証
回路により、画像データの格子軸に対する水平、
垂直方向のズレをサイズを異にする２つの検証窓
を用い第１、第２の検証処理を行ない、これによ
り正規化された図形に対し、格子点近傍を第３の
検証窓を用いて線パターンの線分の有無から第３
の検証処理が行なわれる。
その結果、第１、第２の各方向と第３の対応す
る方向の検証の不一致からあいまい方向が検出さ
れる。これらをまとめて第１図に示す格子点ラベ
ルコードを得る。すなわち、16ビツトの区分のう
ち12〜15ビツトは正規化された図形の形状が格子
点から４方向、すなわち下(D)、左（Ｌ）、上
（Ｕ）、右（Ｒ）で示され、この方向に対応してズ
レ方向が３〜６ビツトに、あいまい方向が８〜11
ビツトに示され、あいまい方向とずれ方向の有無
に応じてそれぞれ０ビツトと７ビツトにフラグが
設けられる。
る方向の検証の不一致からあいまい方向が検出さ
れる。これらをまとめて第１図に示す格子点ラベ
ルコードを得る。すなわち、16ビツトの区分のう
ち12〜15ビツトは正規化された図形の形状が格子
点から４方向、すなわち下(D)、左（Ｌ）、上
（Ｕ）、右（Ｒ）で示され、この方向に対応してズ
レ方向が３〜６ビツトに、あいまい方向が８〜11
ビツトに示され、あいまい方向とずれ方向の有無
に応じてそれぞれ０ビツトと７ビツトにフラグが
設けられる。
このような格子点ラベルコードを決定し、手書
き等による線パターン切れ、文字除去、ズレ補
正、あいまい補正等の処理を行ない線パターン部
分のみを抽出する。
き等による線パターン切れ、文字除去、ズレ補
正、あいまい補正等の処理を行ない線パターン部
分のみを抽出する。
以上の検証処理手順で、とくに問題となるのは
あいまい性の評価と処理である。従来、本出願人
により提案されたものは可成り複雑な手順で処理
されている。これを簡単化するため、格子点の４
方向のあいまい方向の組合せを「0000」から
「1111」までの16通りの状態を用意しておき、あ
いまい性の評価として、「あるべき状態」を
“１”、「あつてはならない状態」を“−１”、無関
係を“０”として集計し、ある閾値以上の時その
あいまいさは許容される。しかしこの場合でも各
線パターン毎16通りの状態を辞書パターンに用意
する必要があり、辞書メモリが増大するという欠
点があつた。
あいまい性の評価と処理である。従来、本出願人
により提案されたものは可成り複雑な手順で処理
されている。これを簡単化するため、格子点の４
方向のあいまい方向の組合せを「0000」から
「1111」までの16通りの状態を用意しておき、あ
いまい性の評価として、「あるべき状態」を
“１”、「あつてはならない状態」を“−１”、無関
係を“０”として集計し、ある閾値以上の時その
あいまいさは許容される。しかしこの場合でも各
線パターン毎16通りの状態を辞書パターンに用意
する必要があり、辞書メモリが増大するという欠
点があつた。
(3) 発明の目的
本発明の目的は画像の中から特定の線パターン
を自動抽出する場合、とくにあいまい方向の検証
処理用の辞書パターンを少くして線パターンを有
効に認識しうるパターンマツチング方法を提供す
ることである。
を自動抽出する場合、とくにあいまい方向の検証
処理用の辞書パターンを少くして線パターンを有
効に認識しうるパターンマツチング方法を提供す
ることである。
(4) 発明の構成
前記目的を達成するため、本発明のパターンマ
ツチング方法は、画像の中からある特定の対象を
自動抽出する画像認識方法において、 該画像について、自動抽出する対象を細分化す
る様に２次元的な小領域単位に分割し複数の要素
で圧縮表現した情報を入力パターンとし、 一方認識対象物の辞書パターンとして前記小領
域単位の情報圧縮により複数の要素で表現される
標準パターンと該標準パターンの要素毎に付加さ
れたあいまいさを許容するパターンと、該標準パ
ターン毎に付加したあいまいさを許容する全体評
価により構成し、 圧縮された情報としての入力パターンと前記辞
書パターンとの逐次的な類似度演算を行う手段を
設け、 第１段階として、該入力パターンと標準パター
ンとの類似度の演算を該あいまいさを許容するパ
ターンを考慮して行い、 第２段階として、該第１段階での演算結果につ
いて、該全体評価を用いて、再度類似度の演算を
行うことを、前記小領域毎に繰り返し行い、 最終的に、類似度の総和が閾値以上か否かを判
定する様にしたことを特徴とするものである。
ツチング方法は、画像の中からある特定の対象を
自動抽出する画像認識方法において、 該画像について、自動抽出する対象を細分化す
る様に２次元的な小領域単位に分割し複数の要素
で圧縮表現した情報を入力パターンとし、 一方認識対象物の辞書パターンとして前記小領
域単位の情報圧縮により複数の要素で表現される
標準パターンと該標準パターンの要素毎に付加さ
れたあいまいさを許容するパターンと、該標準パ
ターン毎に付加したあいまいさを許容する全体評
価により構成し、 圧縮された情報としての入力パターンと前記辞
書パターンとの逐次的な類似度演算を行う手段を
設け、 第１段階として、該入力パターンと標準パター
ンとの類似度の演算を該あいまいさを許容するパ
ターンを考慮して行い、 第２段階として、該第１段階での演算結果につ
いて、該全体評価を用いて、再度類似度の演算を
行うことを、前記小領域毎に繰り返し行い、 最終的に、類似度の総和が閾値以上か否かを判
定する様にしたことを特徴とするものである。
(5) 発明の実施例
第２図〜第６図は本発明の概略と原理説明図で
ある。
ある。
第２図ａ，ｂは本発明の標準パターンの説明図
である。同図ａは論理表記シンボルの１例として
ANDゲートをとりあげると、同図ｂは同図ａの
シンボルの形状が影響を及ぼす（射影される）と
考えられる領域（MX、MY）および４方向コー
ドの標準パターンである。すなわち、各格子領域
に対し、４方向コードを図形で表わしたもので、
たとえば“●”は“0000”を、“〓”は“1001”
を意味する。同図ａの論理表記シンボルを認識す
る場合、基本的には、同図ｂのP1、P2、P3列の
標準パターンを辞書パターンとして用意してお
き、入力画像情報から抽出した４方向コードの入
力パターンを辞書パターンと比較し、一致すれば
そこにシンボルが存在すると認識すればよい。し
かし、この方法では第３図ａのように入力の一方
が線切れしている場合には、同図ｂに示すように
別パターンとなり第２図ｂのパターンとは見なさ
れない。これを第２図のパターンに吸収しようと
すれば新たに第３図のパターンも辞書パターンと
して登録しておかなければならず、辞書パターン
数が増大する。
である。同図ａは論理表記シンボルの１例として
ANDゲートをとりあげると、同図ｂは同図ａの
シンボルの形状が影響を及ぼす（射影される）と
考えられる領域（MX、MY）および４方向コー
ドの標準パターンである。すなわち、各格子領域
に対し、４方向コードを図形で表わしたもので、
たとえば“●”は“0000”を、“〓”は“1001”
を意味する。同図ａの論理表記シンボルを認識す
る場合、基本的には、同図ｂのP1、P2、P3列の
標準パターンを辞書パターンとして用意してお
き、入力画像情報から抽出した４方向コードの入
力パターンを辞書パターンと比較し、一致すれば
そこにシンボルが存在すると認識すればよい。し
かし、この方法では第３図ａのように入力の一方
が線切れしている場合には、同図ｂに示すように
別パターンとなり第２図ｂのパターンとは見なさ
れない。これを第２図のパターンに吸収しようと
すれば新たに第３図のパターンも辞書パターンと
して登録しておかなければならず、辞書パターン
数が増大する。
以上の方式では、入力画像情報のもつ各局部情
報を小さな矩形領域単位に一旦圧縮するという特
徴を有するから、辞書パターンと入力パターン全
体が全く一致するか否かを見るのではなく、第４
図に示すように、対応した４方向コード間でのマ
ツチングをとり、一致した個数がある閾値以上で
あれば、一致したと見なす方法をとればある程度
の変形は吸収できる。
報を小さな矩形領域単位に一旦圧縮するという特
徴を有するから、辞書パターンと入力パターン全
体が全く一致するか否かを見るのではなく、第４
図に示すように、対応した４方向コード間でのマ
ツチングをとり、一致した個数がある閾値以上で
あれば、一致したと見なす方法をとればある程度
の変形は吸収できる。
しかし、上述の方法においても、第５図ａ，ｂ
の両変形パターンを同一視するという欠点があ
る。第５図の矢印で示した４方向コードに着目し
てみると、辞書パターンとして第２図ａのパター
ンが登録された場合、“〓”と“〓”の間の違い
と、“〓”と“●”の間の違いは明らかに異なる
筈である。このような不一致の状態（または類似
の状態）を区別して捉えるために、本発明では別
方向のドントケアコード、すなわち許容しても差
支えないというコードを設け、あいまい性の処理
をするようにしたものである。
の両変形パターンを同一視するという欠点があ
る。第５図の矢印で示した４方向コードに着目し
てみると、辞書パターンとして第２図ａのパター
ンが登録された場合、“〓”と“〓”の間の違い
と、“〓”と“●”の間の違いは明らかに異なる
筈である。このような不一致の状態（または類似
の状態）を区別して捉えるために、本発明では別
方向のドントケアコード、すなわち許容しても差
支えないというコードを設け、あいまい性の処理
をするようにしたものである。
第６図ａは第２図ｂの標準パターンのP1列に
相当する部分を取出したものであり、同図ｂはこ
れに対応する辞書パターンを示す。すなわち、
P1列の領域１〜７の各パターンに対する４ビツ
トの標準コードA1(D)、A2(L)、A3（Ｕ）、A4（Ｒ）
の後に５ビツトのドントケアコードN1(D)、N2
(L)、N3（Ｕ）、N4（Ｒ）を設け、最終にドントケ
アコードの全体評価NTを付加し、合計９ビツト
であいまい性の評価が行なわれる。ここに示すド
ントケアコードで示される各領域の図形は同図ａ
に斜線部イ〜ヘで示されるもので、このように標
準図形からのはみ出しがあつても許容され、全体
評価NTは０となり減点されないことを示してい
る。これにより相当分のあいまい性が処理され、
これ以外のコードの場合だけが減点されることに
なる。
相当する部分を取出したものであり、同図ｂはこ
れに対応する辞書パターンを示す。すなわち、
P1列の領域１〜７の各パターンに対する４ビツ
トの標準コードA1(D)、A2(L)、A3（Ｕ）、A4（Ｒ）
の後に５ビツトのドントケアコードN1(D)、N2
(L)、N3（Ｕ）、N4（Ｒ）を設け、最終にドントケ
アコードの全体評価NTを付加し、合計９ビツト
であいまい性の評価が行なわれる。ここに示すド
ントケアコードで示される各領域の図形は同図ａ
に斜線部イ〜ヘで示されるもので、このように標
準図形からのはみ出しがあつても許容され、全体
評価NTは０となり減点されないことを示してい
る。これにより相当分のあいまい性が処理され、
これ以外のコードの場合だけが減点されることに
なる。
このパターンマツチングの方法でP1と同様に
P2、P3をとり、MY×MXの入力パターンを呼出
し、辞書パターンとの類似度演算を次式(1)に従つ
て行なう。いまＳが全体的な類似度を示すと、 Ｓ＝ 〓x 〓y Wxy (1) ここで Wxy＝T・4 〓y ｛K k∨（PkAk）∧Nk｝ この全体的な類似度Ｓに対して閾値を設定し、
閾値以上であればシンボルと判定できる。標準パ
ターンと異なるあいまいな認識対象物に対して
も、１つの辞書パターンで柔軟に対処でき、より
精密なマツチングが可能となる。またこの段階で
はいかなるシンボルであるかを決定しないで、全
体的な類似度Ｓを保持したまま、別の処理を行な
い、その処理結果と類似度を組合わせた形のシン
ボル認識も可能となる。
P2、P3をとり、MY×MXの入力パターンを呼出
し、辞書パターンとの類似度演算を次式(1)に従つ
て行なう。いまＳが全体的な類似度を示すと、 Ｓ＝ 〓x 〓y Wxy (1) ここで Wxy＝T・4 〓y ｛K k∨（PkAk）∧Nk｝ この全体的な類似度Ｓに対して閾値を設定し、
閾値以上であればシンボルと判定できる。標準パ
ターンと異なるあいまいな認識対象物に対して
も、１つの辞書パターンで柔軟に対処でき、より
精密なマツチングが可能となる。またこの段階で
はいかなるシンボルであるかを決定しないで、全
体的な類似度Ｓを保持したまま、別の処理を行な
い、その処理結果と類似度を組合わせた形のシン
ボル認識も可能となる。
第７図は上述の原理に従う本発明の実施例の構
成説明図である。
成説明図である。
同図は前述の提案例「手書線図形の自動認識方
式」における実施例回路により手書線図等を格子
単位に格子点ラベルコードとして正規化し、さら
にあいまい補正を含む各補正処理等の最初の手順
までを適用し、その結果の格子点ラベルコードに
対し本発明を適用したものである。
式」における実施例回路により手書線図等を格子
単位に格子点ラベルコードとして正規化し、さら
にあいまい補正を含む各補正処理等の最初の手順
までを適用し、その結果の格子点ラベルコードに
対し本発明を適用したものである。
同図において、手書き図面が画像入力装置１に
より読取られ、画像データが画像メモリ２に記憶
される。この画像メモリ２に保持された画像デー
タから基準点の入力状態が基準点検出回路４によ
り検出され、その入力歪に基づき補正された各格
子点のアドレスが格子点テーブル５に保持され
る。
より読取られ、画像データが画像メモリ２に記憶
される。この画像メモリ２に保持された画像デー
タから基準点の入力状態が基準点検出回路４によ
り検出され、その入力歪に基づき補正された各格
子点のアドレスが格子点テーブル５に保持され
る。
次に、制御部１１はこの格子点テーブル５から
得られたアドレスに基づき、画面メモリ２を格子
軸間のサイズで２×２の検証窓で読出し、これを
格子変換回路（水平）６および格子変換回路（垂
直）８に転送し、その結果得られたデータを格子
点ラベルコード生成回路（水平）７および格子点
ラベルコード生成回路（垂直）９において処理
し、初期格子点ラベルコードLBLを抽出する。
そしてこれをLBLテーブル１３に格納する。
得られたアドレスに基づき、画面メモリ２を格子
軸間のサイズで２×２の検証窓で読出し、これを
格子変換回路（水平）６および格子変換回路（垂
直）８に転送し、その結果得られたデータを格子
点ラベルコード生成回路（水平）７および格子点
ラベルコード生成回路（垂直）９において処理
し、初期格子点ラベルコードLBLを抽出する。
そしてこれをLBLテーブル１３に格納する。
この初期格子点ラベルコードLBLに応じて、
検証ウインドウ設定回路１２により所定のサイズ
の第１検証窓を設定し、これを用い検証回路３に
より第１検証処理を行なう。この結果得られた第
１検証ズレ情報SX1、SY1をSX1・SY1テーブル
１６に格納する。
検証ウインドウ設定回路１２により所定のサイズ
の第１検証窓を設定し、これを用い検証回路３に
より第１検証処理を行なう。この結果得られた第
１検証ズレ情報SX1、SY1をSX1・SY1テーブル
１６に格納する。
このようにして得られた第１検証ズレ情報
SX1、SY1を基にして格子点テーブル５の格子点
アドレスをアドレス変換回路１８でシフトさせて
正規化した後、再び格子変換回路（水平）６およ
び格子変換回路（垂直）８と、格子点ラベルコー
ド生成回路（水平）７および格子点ラベルコード
生成回路（垂直）９により第１検証ラベルコード
LB1を求め、これをLB1テーブル１４に記入す
る。このLB1に基づき、検証ウインドウ設定回路
１２により所定のサイズの第２検証窓を設定し、
これを用い検証回路３により第２検証処理を行な
う。この結果得られた第２検証ズレ情報SX2、
SY2をSX2・SY2テーブル１７に格納する。
SX1、SY1を基にして格子点テーブル５の格子点
アドレスをアドレス変換回路１８でシフトさせて
正規化した後、再び格子変換回路（水平）６およ
び格子変換回路（垂直）８と、格子点ラベルコー
ド生成回路（水平）７および格子点ラベルコード
生成回路（垂直）９により第１検証ラベルコード
LB1を求め、これをLB1テーブル１４に記入す
る。このLB1に基づき、検証ウインドウ設定回路
１２により所定のサイズの第２検証窓を設定し、
これを用い検証回路３により第２検証処理を行な
う。この結果得られた第２検証ズレ情報SX2、
SY2をSX2・SY2テーブル１７に格納する。
このようにして得られた第２検証ズレ情報
SX2、SY2により格子点テーブル５から得られる
格子点アドレスをアドレス変換回路１８でシフト
させて正規化した後、前述と同様にして第２検証
ラベルコードLB2を求め、これをLB2テーブル１
５に格納する。
SX2、SY2により格子点テーブル５から得られる
格子点アドレスをアドレス変換回路１８でシフト
させて正規化した後、前述と同様にして第２検証
ラベルコードLB2を求め、これをLB2テーブル１
５に格納する。
次に格子点近傍の詳細な図形状態を調べるた
め、第３検証窓を検証ウインドウ設定回路１２に
設定し、前述の第１、第２検証窓の場合と同様に
検証回路３により処理を行なう。その結果得られ
たデータをLB3生成回路１９に送出し、第３検証
ラベルコードLB3を得て、これをLB3テーブル２
０に格納する。
め、第３検証窓を検証ウインドウ設定回路１２に
設定し、前述の第１、第２検証窓の場合と同様に
検証回路３により処理を行なう。その結果得られ
たデータをLB3生成回路１９に送出し、第３検証
ラベルコードLB3を得て、これをLB3テーブル２
０に格納する。
そして、LB3テーブル２０からの第３検証ラベ
ルコードLB3、LBL、テーブル１３からの初期
格子点ラベルコードLBL、LB1テーブル１４か
らの第１検証ラベルコードLB1、LB2テーブル１
５からの第２検証ラベルコードLB2、SX1・SY1
テーブル１６からの第１検証ズレ情報SX1、
SY1、およびSX2・SY2テーブル１７からの第２
検証ズレ情報SX2、SY2等により、格子点ラベル
コード決定回路２１で処理、修正される。その結
果得られた格子点ラベルコードLABELがラベル
テーブル２２に格納される。
ルコードLB3、LBL、テーブル１３からの初期
格子点ラベルコードLBL、LB1テーブル１４か
らの第１検証ラベルコードLB1、LB2テーブル１
５からの第２検証ラベルコードLB2、SX1・SY1
テーブル１６からの第１検証ズレ情報SX1、
SY1、およびSX2・SY2テーブル１７からの第２
検証ズレ情報SX2、SY2等により、格子点ラベル
コード決定回路２１で処理、修正される。その結
果得られた格子点ラベルコードLABELがラベル
テーブル２２に格納される。
このラベルコードテーブル２２からの格子点ラ
ベルコードに対し、対処理回路２３により格子点
間の関係が対となつていないものを除去する処理
を行ない、線パターン切れ補正回路２４により線
パターン切れを補正し、文字除去回路(I)２５によ
り格子点間の関係が文字の特徴を示すものを除去
し、次のズレ補正回路(I)２６でその格子点におけ
る格子点ラベルコードのズレフラグが“１”てあ
つてもこのズレ方向に対向する格子点のズレフラ
グとあいまいフラグがいずれも“０”であると、
当初の格子点のズレフラグを“０”に落す。ま
た、あいまい補正回路(I)２７でその格子点におけ
る格子点ラベルコードのあいまいフラグが“１”
であつても、４方向のうち、少なくとも２方向が
あいまい方向を示す“１”であり、このあいまい
方向に対向する格子点のズレフラグとあいまいフ
ラグがいずれも“０”であると、当初の格子点の
あいまいフラグを“０”に落す。
ベルコードに対し、対処理回路２３により格子点
間の関係が対となつていないものを除去する処理
を行ない、線パターン切れ補正回路２４により線
パターン切れを補正し、文字除去回路(I)２５によ
り格子点間の関係が文字の特徴を示すものを除去
し、次のズレ補正回路(I)２６でその格子点におけ
る格子点ラベルコードのズレフラグが“１”てあ
つてもこのズレ方向に対向する格子点のズレフラ
グとあいまいフラグがいずれも“０”であると、
当初の格子点のズレフラグを“０”に落す。ま
た、あいまい補正回路(I)２７でその格子点におけ
る格子点ラベルコードのあいまいフラグが“１”
であつても、４方向のうち、少なくとも２方向が
あいまい方向を示す“１”であり、このあいまい
方向に対向する格子点のズレフラグとあいまいフ
ラグがいずれも“０”であると、当初の格子点の
あいまいフラグを“０”に落す。
以下提案例では文字除去、ズレ補正、、あいま
い補正等の手順がさらに繰返して行なわれている
が、本発明ではこれらを省略して類似度抽出回路
２９で処理するように構成したものである。
い補正等の手順がさらに繰返して行なわれている
が、本発明ではこれらを省略して類似度抽出回路
２９で処理するように構成したものである。
すなわち、ラベルテーブル２２内の格子点ラベ
ルコードは前述の補正回路２３〜２７で補正さ
れ、第６図ａのP1に相当する入力パターンを類
似度抽出回路２９に入れ、一方辞書メモリ２８か
ら第６図ｂに示す標準コードA1〜A4、ドントケ
アコードN1〜N4、NTより成る辞書パターンを類
似度抽出回路２９に入れる。ここで両者を用い式
(1)の逐次的な類似度演算を行ない、所定の閾値を
設定してパターンマツチングを行ない、シンボル
を認識し、シンボルを認識テーブル３０に格納す
る。
ルコードは前述の補正回路２３〜２７で補正さ
れ、第６図ａのP1に相当する入力パターンを類
似度抽出回路２９に入れ、一方辞書メモリ２８か
ら第６図ｂに示す標準コードA1〜A4、ドントケ
アコードN1〜N4、NTより成る辞書パターンを類
似度抽出回路２９に入れる。ここで両者を用い式
(1)の逐次的な類似度演算を行ない、所定の閾値を
設定してパターンマツチングを行ない、シンボル
を認識し、シンボルを認識テーブル３０に格納す
る。
(6) 発明の効果
以上説明したように、本発明によれば、画像を
２次元的な小領域単位に分割し圧縮表現した情報
を入力パターンとし、一方辞書パターンとして前
記小領域単位の情報圧縮により得られる標準パタ
ーンとあいまいさを許容するパターンを組合せて
構成し、この両パターンの逐次的な類似度演算を
行なうことにより、所定の評価閾値により入力パ
ターンを認識できる。これにより、あいまい性の
処理を簡単な構成で行なうことができ、１カテゴ
リ当り１辞書パターンのみで変形に柔軟に対処し
うるし、またあいまいさを類似度としてある程度
区別した形で抽出できるという利点がある。
２次元的な小領域単位に分割し圧縮表現した情報
を入力パターンとし、一方辞書パターンとして前
記小領域単位の情報圧縮により得られる標準パタ
ーンとあいまいさを許容するパターンを組合せて
構成し、この両パターンの逐次的な類似度演算を
行なうことにより、所定の評価閾値により入力パ
ターンを認識できる。これにより、あいまい性の
処理を簡単な構成で行なうことができ、１カテゴ
リ当り１辞書パターンのみで変形に柔軟に対処し
うるし、またあいまいさを類似度としてある程度
区別した形で抽出できるという利点がある。
第１図は従来提案例に用いる格子点ラベルコー
ド、第２図ａ，ｂはシンボルの１例と情報圧縮に
よる標準パターン、第３図ａ，ｂは第２図の変形
例、第４図はパターンマツチングの説明図、第５
図ａ，ｂは他の変形例、第６図ａ，ｂは本発明の
原理説明図、第７図は本発明の実施例の構成説明
図であり、 図中１は画像入力装置、２は画像メモリ、３は
検証回路、４は基準点検出回路、５は格子点テー
ブル、６は格子変換回路（水平）、７は格子点ラ
ベルコード生成回路（水平）、８は格子変換回路
（垂直）、９は格子点ラベルコード生成回路（垂
直）、１０はアドレス制御部、１１は制御部、１
２は検証ウインドウ設定回路、１３はLBLテー
ブル、１４はLB1テーブル、１５はLB2テーブ
ル、１６はSX1・SY1テーブル、１７はSX2・
SY2テーブル、１８はアドレス変換回路、１９は
LB3生成回路、２０はLB3テーブル、２１は格子
点ラベルコード決定回路、２２はラベルテーブ
ル、２３は対処理回路、２４は線パターン切れ補
正回路、２５は文字除去回路(I)、２６はズレ補正
回路(I)、２７はあいまい補正回路(I)、２８は辞書
メモリ、２９は類似度抽出回路、３０はシンボル
認識テーブルを示す。
ド、第２図ａ，ｂはシンボルの１例と情報圧縮に
よる標準パターン、第３図ａ，ｂは第２図の変形
例、第４図はパターンマツチングの説明図、第５
図ａ，ｂは他の変形例、第６図ａ，ｂは本発明の
原理説明図、第７図は本発明の実施例の構成説明
図であり、 図中１は画像入力装置、２は画像メモリ、３は
検証回路、４は基準点検出回路、５は格子点テー
ブル、６は格子変換回路（水平）、７は格子点ラ
ベルコード生成回路（水平）、８は格子変換回路
（垂直）、９は格子点ラベルコード生成回路（垂
直）、１０はアドレス制御部、１１は制御部、１
２は検証ウインドウ設定回路、１３はLBLテー
ブル、１４はLB1テーブル、１５はLB2テーブ
ル、１６はSX1・SY1テーブル、１７はSX2・
SY2テーブル、１８はアドレス変換回路、１９は
LB3生成回路、２０はLB3テーブル、２１は格子
点ラベルコード決定回路、２２はラベルテーブ
ル、２３は対処理回路、２４は線パターン切れ補
正回路、２５は文字除去回路(I)、２６はズレ補正
回路(I)、２７はあいまい補正回路(I)、２８は辞書
メモリ、２９は類似度抽出回路、３０はシンボル
認識テーブルを示す。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ 画像の中からある特定の対象を自動抽出する
画像認識方法において、 該画像について、自動抽出する対象を細分化す
る様に２次元的な小領域単位に分割し複数の要素
で圧縮表現した情報を入力パターンとし、 一方認識対象物の辞書パターンとして前記小領
域単位の情報圧縮により複数の要素で表現される
標準パターンと該標準パターンの要素毎に付加さ
れたあいまいさを許容するパターンと、該標準パ
ターン毎に付加したあいまいさを許容する全体評
価値により構成し、 圧縮された情報としての入力パターンと前記辞
書パターンとの逐次的な類似度演算を行う手段を
設け、 第１段階として、該入力パターンと標準パター
ンとの類似度の演算を該あいまいさを許容するパ
ターンを考慮して行い、 第２段階として、該第１段階での演算結果につ
いて、該全体評価値を用いて、再度類似度の演算
を行うことを、前記小領域毎に繰り返し行い、 最終的に、類似度の総和が閾値以上か否かを判
定する様にしたことを特徴とするパターンマツチ
ング方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57043954A JPS58161088A (ja) | 1982-03-19 | 1982-03-19 | パタ−ンマツチング方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57043954A JPS58161088A (ja) | 1982-03-19 | 1982-03-19 | パタ−ンマツチング方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS58161088A JPS58161088A (ja) | 1983-09-24 |
| JPH041383B2 true JPH041383B2 (ja) | 1992-01-10 |
Family
ID=12678090
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP57043954A Granted JPS58161088A (ja) | 1982-03-19 | 1982-03-19 | パタ−ンマツチング方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS58161088A (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS59117674A (ja) * | 1982-12-25 | 1984-07-07 | Fujitsu Ltd | 図形パタ−ン抽出処理におけるパタ−ンマツチング処理方式 |
| JPS61273632A (ja) * | 1985-05-30 | 1986-12-03 | Ando Electric Co Ltd | デ−タの比較方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6020790B2 (ja) * | 1977-10-21 | 1985-05-23 | 富士通株式会社 | 図形認識装置整合回路 |
-
1982
- 1982-03-19 JP JP57043954A patent/JPS58161088A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS58161088A (ja) | 1983-09-24 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JPS6033675A (ja) | 文字読取装置 | |
| EP0036150B1 (en) | Pattern recognition system operating by the multiple similarity method | |
| EP0173098A2 (en) | Pattern outline tracking method and apparatus | |
| JPH041383B2 (ja) | ||
| JPS6341107B2 (ja) | ||
| JPH0421228B2 (ja) | ||
| JPH10105647A (ja) | コンテナ番号読取り装置及びコンテナ番号読取り方法 | |
| JPS6321949B2 (ja) | ||
| JPS62257583A (ja) | 文字認識方式 | |
| JPH03142691A (ja) | 表形式文書認識方式 | |
| JPS5952385A (ja) | ゲ−トセルシンボルの端子位置の認識方式 | |
| JP2833314B2 (ja) | 指紋照合装置 | |
| JPS59117674A (ja) | 図形パタ−ン抽出処理におけるパタ−ンマツチング処理方式 | |
| JP3104355B2 (ja) | 特徴抽出装置 | |
| JPS648872B2 (ja) | ||
| JPH01191992A (ja) | 文字認識装置 | |
| JPS62271190A (ja) | セグメント数字認識方式 | |
| JPS6111886A (ja) | 文字認識方式 | |
| JPH04177483A (ja) | パターンマッチング方式 | |
| JPH081643B2 (ja) | 図形パタ−ン描出方式 | |
| JP3009237B2 (ja) | 特徴抽出方法 | |
| JPS63226791A (ja) | 文字の特徴抽出装置 | |
| JP2001126030A (ja) | パターン認識方法及びパターン認識装置 | |
| JPH04266186A (ja) | 文字認識方法及び文字認識装置 | |
| JP2000251016A (ja) | ナンバープレート認識装置 |