JPH04158488A - 文字認識装置及びその方法 - 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】 ［産業上の利用分野］ この発明は文字認識装置及びその方法に関するものであ
り、さらに詳しくは漢字のような読み取り対象文字が大
量に存在する場合の大分類を高速に行うことのできる文
字認識方式に関するものである。

［従来の技術］ （１）従来技術の構成の説明 第３図は従来の文字認識方式を採用した文字認識装置の
構成を示すブロック図である。

図において、１は読み取るべき文字パターンが記入また
は印刷されている帳票や用紙等の記録媒体であり、ここ
では、以下帳票として説明する。

２は帳票ｌ上の文字を走査して光電変換するイメージス
キャナ等の走査手段、 ３は走査手段２で得られた文字パターンから特徴量を算
出する特徴量抽出手段、 ４は認識対象文字の基準パターンの特徴量をＲＯＭ等に
格納した認識辞書、 ５は特徴量抽出手段３から送られる入力文字パターンの
大分類用の特徴量と認識辞書４内の基準パターンの大分
類用の特徴量を比較して各文字との距離を計算し、距離
の小さいものから順に大分類候補文字として出力する大
分類手段、６は特徴量抽出手段５から送られる入力文字
パターンの詳細分類用の特徴量と認識辞書４内の大分類
手段５から出力される大分類候補文字の基準パターンの
詳細分類用の特徴量との距離を計算し、距離の小さいも
のから順に規定側認識候補文字として出力する詳細分類
手段、 ７は上記走査手段、特徴量抽出手段、大分類手段、詳細
分類手段を制御する制御手段である。

なお、上記特徴量抽出手段、大分類手段、詳細分類手段
および制御手段はマイクロプロセッサ等により実現され
るものである。

（２）従来の技術の作用、動作の説明 次に動作について説明する。

帳票１上の文字を走査手段２で走査、光電変換し、第４
図に示すような入力文字パターン１０を得る。次に入力
文字パターン１０は特徴量抽出手段３に入力され、大き
さの正規化を行った後、文字の外接矩形の水平、垂直方
向に８つの領域に分割する領域分割を行い、外接矩形の
各辺から反対側の辺の方向に走査し、文字線に出会うま
での面積を各領域毎に計数し、８（領域）＊４（方向）
＝３２次元の特徴量を抽出する。

第５図は入力文字パターンｌＯに大きさの正規化および
領域分割を行った後、水平方向の各領域毎に外接矩形の
上辺から下辺へ走査し、文字線に出会うまでの面積を求
めた例である。図の斜線部分が各領域の面積すなわち８
次元の特徴量であるまた、第６図は入力パターン１０の
３２次元の特徴量の例である。

次に大分類手段５では、上記入力文字の特徴量３２次元
の特徴量の内、大分類用の特徴量Ｔｊ　　（ｊ＝１．２
．　　・・・、１６）と予め認識辞書４に貯えられてい
るｎ個の文字の基準パターンの大分類用の特徴量Ｓｉｊ
　（ｉ＝１．２　・・・＊、　ｎ、　ｊ＝１．２．　　
・・・・、１６）との距離ＤＤｉを、により求め、求め
られたｎ個の距離ＤＤｉの中で、距離の小さいものから
ｍ個（１≦ｍ≦ｎ）を大分類候補文字ＤＣｋ　　（ｋ＝
１．２．　　・・・＋、ｍ）として抽出する。

詳細分類手段６では、上記入力文字の詳細分類用の特徴
量Ｔｊ　　（ｊ＝１７．１８．　　・・・・、３２）と
認識辞書内４に貯えられている上記ｍ個の大分類候補文
字の基準パターンの詳細分類用の特徴量Ｓｉｊ　（ｉ＝
Ｄｃ１　、ＤＣ２、・・・＋、ＤＣｍ、ｊ＝１７．１８
．　　・・・＋、３２）との距離ＳＤｉを、 により求め、求められたｍ個の距離ＳＤｉの中で、距離
の小さいものからｒ個（１≦ｒ≦ｍ）を認識結果として
出力する。

［発明が解決しようとする課題］ （１）従来技術の問題点の説明 まず、第一の問題点について説明する。

従来の文字認識方式は以上のように構成されており、前
記の動作例で示したように大分類手段で認識辞書の各文
字の基準パターンの大分類用の特徴量と入力文字パター
ンの大分類用の特徴量を比較し、距離を求める場合には
単純に距離計算を行うと、１６Ｘｎ回の減算、絶対値演
算および加算が必要となり、ＪＩＳ第１水準の漢字を考
えるとｎが約３０００となり、それぞれの演算を４８０
００回行う必要があった。ここで、一般に加減算に比べ
て絶対値演算は処理時間がかかるので、１回加減算に１
マイクロ秒、１回の絶対値演算に２マイクロ秒かかる計
算機では距離計算のみで４８０００＋４８０００＋９６
０００＝１９２ミリ秒要するといった問題点があった。

また、入力文字パターン１０の場合は第５図のように下
辺から上辺方向の特徴量はすべて０となる。したがって
入力パターンの次元９〜１６については認識辞書内の特
徴量との大小関係が判っているので、減算の順序を減算
の結果が正の数になるように設定すれば絶対値演算が必
要にないにもかかわらず、減算の順序を考えずに減算を
行い、減算後に絶対値演算を行っていた。

また、特に明朝体などの印刷文字の場合に横線の線幅が
細いためにカスレが発生し易い。このような場合にはカ
スレが発生した箇所の特徴量がカスレが発生しないもの
に比べて大きく異なり、大分類候補文字に正解文字が入
らなくなる場合がある。このような不具合を解決するた
めに面積を求める際に単純に文字線に出会うまででなく
、走査範囲を限定するあるしきい値を設定し、それを越
えるまで文字線に出会わない場合にはそのしきい値まで
を面積として計算するなどの手法を採用してカスレによ
る特徴量の急激な変化を抑えているが、第７図に示すよ
うな文字「川」１１のパターンの場合、しきい値を矩形
の中心に設定した場合、上辺から下辺および下辺から上
辺の特徴のほとんどの次元で特徴量がこのしきい値の値
つまり最大値となる。この場合にも大小関係を考えずに
単純に減算を行うので、減算後に絶対値演算が必要とな
り処理時間の増加につながっていた。

次に、第二の問題点について説明する。

前述したように、大分類手段でｎ個の文字との距離ＤＤ
ｉを求めた後、ｍ個の大分類候補文字を求める際に、距
離ＤＤｉの小さいものから順にｍ個を選択する必要があ
る。この場合、全体をソーティングする必要はなく、小
さいものから順にｍ個求めるだけでよいので、ｍ回最小
値を選択するという単純な方法で求められる。この場合
の比較の回数は（ｎ−１）　＋（ｎ−２）＋・・・＋（
ｎ−ｍ）回となる。ここで、漢字のように認識対象文字
がｎ＝３０００程度の場合には大分類候補文字数ｍはｎ
の１０分の工程度選択するので、ｍは３００となる。し
たがって、比較の回数ば２９９９＋２８８８＋・・・＋
２７００＝８５４８５０回となる。ここで、比較に１マ
イクロ秒かかる計算機のでは８５４ミリ秒の時間を要し
、処理時間の増加につながっていた。また、この場合詳
細分類手段では大分類候補文字の順位を使用しないため
、大分類候補文字は距離値の小さい順にソーティングさ
れていなくても良いにもかかわらず結果的にソーティン
グされるので余分な処理に時間を費やすといった問題点
があった。

また、大分類候補文字の選択法として、適当なしきい値
を設定し、入力パターンの特徴量がこのしきい値を越え
るものについては比較対象から除（といった方法もある
が、しきい値は求められた入力パターンの特徴量が存在
する辞書の特徴空間の分布に依存するので必ずしも一定
のしきい値が設定できず、このしきい値を小さい値にす
るほど正解の文字が大分類候補文字に入らない場合が発
生し、識別能力が低下する。また、このしきい値を大き
い値に設定した場合は絞られる数が限られ比較時間の短
縮につながらないといった問題点があり、このしきい値
の設定が困難であった。

（２）発明の目的 この発明は上記のような問題点を解消するためになされ
たもので、漢字のように読み取り対象文字が多い場合に
、大分類手段で距離計算および距離計算結果からの大分
類候補文字の抽出を高速に行うことができる文字認識装
置及びその方法を得ることを目的とする。

［課題を解決するための手段］ 第一の発明に係る文字認識装置は、認識辞書内の基準パ
ターンの特徴量の各次元毎にその最大値および最小値を
格納し、入力パターンの特徴量の各次元毎にその最大値
、最小値との大小関係を調べ、距離計算の演算量を減少
させるように距離計算方法を選択する大分類距離計算選
択手段を備えたものである。

第二の発明に係る文字認識方法は、予め認識辞書内の各
基準パターンの特徴量の各次元毎にその最大値、最小値
を格納しておく最大最小格納工程と、得られた入力文字
パターンの特徴量の各次元毎にこの最大値と最小値との
比較を行い、入力パターンの特徴量が最小値以下あるい
は最大値以上の場合には加算減算により認識辞書内の基
準パターンとの距離を計算し、入力パターンの特徴量が
最小値と最大値の間の場合には絶対値演算をすることよ
り認識辞書内の基準パターンとの距離を計算し、得られ
た各次元ごとの距離を加算して距離合計を求める距離計
算工程を備えたものである。

第三の発明に係る文字認識装置は、距離値毎にその距離
に該当する文字の数を計数し、距離値の小さいものから
大分類候補文字数に達する距離値を上限距離値として出
力する距離値計数手段を備え、大分類手段ではその上限
距離値以下の文字を大分類候補文字として詳細分類手段
に出力するようにしたものである。

第四の発明に係る文字認識方法は、得られた各文字との
距離値から距離値毎にその距離値となる文字を計数し、
距離値を軸とした文字数の分布を求める分布作成工程と
、得られた分布に基づき、距離値の小さいものから文字
数の累計を求め、所定の文字数に到達した場合の当該距
離値を上限距離値として出力する上限算出工程と、出力
された上限距離値以下の距離値の文字を候補文字として
出力する出カニ程を備えたものである。

［作用］ 第一の発明の文字認識装置における大分類距離計算選択
手段及び第二の発明の文字認識方法における距離計算工
程は、予め認識辞書内の各基準パターンの大分類特徴量
の各次元毎にその最大値、最小値を格納しておき、特徴
量抽出手段３で得られた大カバクーンの特徴量の各次元
毎にこの最大値と最小値との比較を行い、入力パターン
の特徴量が最小値以下あるいは最大値以上の場合には認
識辞書との大小関係を判定し、絶対値演算を省略するよ
うにすることにより大分類距離計算時間を短縮する。

第三の発明の文字認識装置における距離値計数手段及び
第四の発明の文字認識方法における分布作成工程と上限
算出工程と出カニ程は、求められた各文字との距離値か
ら距離値毎にその距離値となる文字を計数し、距離値を
軸とした文字数の分布を求め、距離値の小さいものから
文字数の累計を求め、大分類候補文字数に到達した距離
値を上限距離値として出力するようにし、出力された上
限距離値以下の距離値の文字を大分類候補文字として出
力することにより、大分類候補文字の抽出が高速化でき
、全体の認識処理時間の短縮が可能となる。

［発明の実施例］ （１）実施例の構成の詳細な説明 以下、これら発明の一実施例を図について説明する。

第１図は実施例の構成を示すブロック図であり、第３図
に示した従来例と同一または相当部分には同一符号を用
い、その説明は省略する。図において、 ８は大分類手段で入力文字パターンの大分類用の特徴量
と認識辞書の各基準パターンの大分類用の特徴量を比較
して距離を計算する場合に距離計算の演算量を減少させ
るように距離計算方法を選択する距離計算選択手段、 ９は大分類手段５ａで求められた認識辞書内容文字との
距離値に対して、距離値毎にその距離に該当する文字数
を計数し距離値に対する文字数分布を求め、大分類候補
文字となる上限の距離値を出力する距離値計数手段であ
る。

また、本願の大分類手段５ａには、従来の大分類手段５
の機能以外に大分類距離計算選択手段により距離計算方
法の選択を指定された場合の距離計算方法の切り換え機
能、求められた距離値を距離値計数手段に送る機能およ
び距離値計数手段から大分類候補文字の上限距離値が送
られてきた場合にその距離値以下の文字を大分類候補文
字として出力する機能が付加されている。

（２）実施例の作用、動作の詳細な説明法に第一と第二
の発明についての本実施例の動作を説明する。なお、前
記［従来の技術］の項で記述した内容と重複するものの
説明は省略し、ここでは新たに追加、変更した手段につ
いてのみ説明する。

大分類手段５ａでは第６図に示した特徴量の内、次元１
〜１６を大分類用の特徴量として入力し大分類距離計算
選択手段８に送る。

大分類距離計算手段８は受は取った大分類用特徴量の各
次元毎に、予め貯えられた認識辞書的該当次元の最小値
、最大値との比較を行い、入力パターンの特徴量の次元
ｐの値が最大値以上の場合には入力パターンの次元ｐの
特徴ｔＴｐと認識辞書の次元ｐの特徴量Ｓｉｐの間には
、Ｔｊ≧Ｓｉｐの関係がｉの値によらず常に成り立つの
で、認識辞書内の次元ｐとの距離ＤＤｉｐ（１≦ｉ≦ｎ
）を式ＤＤｉｐ＝Ｔｐ　−３ｉｐ で計算する。

最小値以下の場合には逆に 式Ｄ　Ｄ　ｉｐ＝　Ｓ　ｉｐ−Ｔｐ で計算する。

このいずれにも一致しない場合には 式ＤＤｉｐ＝　ｌ　Ｔｐ　−３ｉｐｌ で計算する。

すべての次元について距離を求めた後、文字ｉとの距離
ＤＤｉ　　（１≦ｉ≦ｎ）を 式ＤＤｉ　＝ΣＤＤｉｊ ｆｆ１ｌ で計算する。

ここで、第２図が大分類距離計算選択手段に格納された
認識辞書の大分類用特徴量の各次元の最大値、最小値を
示した図である。このような最大値、最小値を示した表
は、認識辞書全体でひとつであっても構わないし、ある
いは、かな用辞書、英語辞書、漢字用辞書等の各認識辞
書ごとに持たせても構わない。第６図に示した入力パタ
ーン１０の次元１〜１６の各特徴量と第２図の最大値、
最小値を比較すると、次元９〜１６が最小値以下になる
ので、次元１〜８については距離ＤＤｉｐ（１≦ｉ≦ｎ
、　１≦ｐ≦８）を 式ＤＤｉｐ＝　ｌ　Ｔｐ　−３ｉｐｌ により計算し、次元９〜１６については距離ＤＤｉｐ（
１≦ｉ≦ｎ、　９≦ｐ≦１６）を式Ｄ　Ｄｉｐ＝　５ｉ
ｐ−Ｔｐ により計算し、文字ｉとの距離ＤＤｉ　　（１≦ｉ≦ｎ
）を 式ＤＤｉ　＝ΣＤＤｉｊ により求める。

次に、第三と第四の発明についての実施例の動作につい
て説明する。

前述した方式で求められた各文字との距離ＤＤｉを距離
値計数手段９に出力し、距離値計数手段９では距離値に
の文字数ＤＮｋ　　（ｋ＝ＤＤ１　、ＤＤ２．・・・、
ＤＤｎ）を 式　ＤＮｋ　＝ＤＮｋ　＋１ で計数する。ここで、ＤＮｋの各要素の初期値は０を入
力しておく。

次に、求められた距離値に毎の文字数ＤＮｋを距離値の
小さいものから順に距離値りまでの文字数の累計５ＤＮ
Ｌ　　（ＳＤＮＯ＝Ｏ）を式５ＤＮＬ＝ＳＤＮＬ−，＋
ＤＮｋ で計算し、５ＤＮＬと大分類候補文字数ｍを比較し、一
致するか越えるまでＬの値を１ずつ増加させ、上記計算
を繰り返す。これにより求められた距離値を大分類候補
文字の上限距離値ＤＣＬとして大分類手段５ａに出力す
る。

大分類手段５ａでは送られてきた大分類候補文字の上限
距離値ＤＣＬ以下の距離値の文字を大分類候補文字とし
てすべて詳細分類手段６に出力する。

以下詳細分類手段６では従来例と同様に処理を行い、ｒ
個の認識結果を出力する。

例えば、第６図の文字パターン１０の場合、次元９〜１
６の特徴量に関しては第２図の大分類距離計算選択手段
に格納された各次元の最小値に一致するので絶対値演算
を省略可能になる。したがって、３０００ｘ８＝２４０
００回の絶対値演算が省略でき、従来の方法に比べ絶対
値演算の回数が半分になる。ここで、従来例の場合と同
様に１回の絶対値演算に２マイクロ秒かかる計算機の場
合であると、４８ミリ秒の節約になるので、距離計算時
間全体が１９２ミリ秒から１４４ミリ秒となるので、７
５％の処理時間に短縮される。

また、第８図のパターンの場合は、最大値２４に該当す
る次元が１０次元、最小値０に該当する次元が４次元あ
るので、合計で１４次元について絶対値演算を省略でき
る。したがって、この場合の距離計算時間全体は１０８
ミリ秒となり、約５６％に短縮される。

また、距離値を求めた後の大分類候補文字の選択も、実
施例の方法であると、距離値の分布を求めるためのｎ回
の加算と、大分類候補の上限値を求めるまでの距離値分
布配列との比較回数りと、上限距離値以下の候補文字の
選択のためのｎ回の比較が必要となる。ここで、ｈは距
離値の分布に依存するがこの例の場合は大分類の距離計
算に使用する次元数は１６で、各次元の採り得る最大値
は２４なので、距離値の採り得る最大値は２４Ｘ１６＝
３８４である。したがって、ｈの値はこの値で抑えられ
る。例えば、ｈの値を３８４．ｎは従来例と同様に３０
００と設定すると、３０００回の加算と３３８４回の比
較が必要となる。従来と同様に、加算と比較に１マイク
ロ秒かかる計算機の場合は約６．４ミリ秒で大分類候補
文字の選択が可能になる。従来例の場合は８５４ミリ秒
要していたので１％未満の処理時間となる。

（３）他の実施例の説明、他の用途への転用例の説明 なお、上記実施例では距離値分布を求めた後に大分類候
補文字選択距離値を求め、その距離値以下の文字を大分
類候補として出力していたが、距離値分布を求める際に
距離値毎にその距離に一致する文字を距離値毎文字格納
バッファに格納しておくことにより、大分類候補文字選
択距離値が求まった時点でその距離値以下の距離値毎文
字格納バッファの内容を大分類候補文字として詳細分類
手段に出力するようにしてもよい。

また、上記実施例では大分類手段での距離計算に用いる
特徴量と詳細分類手段で用いる特徴量を分けているが、
詳細分類手段での距離計算に大分類手段の距離計算で用
いた特徴量を使用してもよい。

また、上記実施例では大分類手段での距離計算に使用す
る特徴量としてペリフェラル特徴を用いたが、これは他
の特徴を使用してもよい。

また、上記実施例では大分類手段の距離計算にシティ−
ブロック距離（例：基準点Ａと比較点Ｂの２次元座標を
それぞれ（Ｘｉ、Ｙｌ）、（Ｘ２、Ｙ２）とすると、距
離がｌＸｌ−Ｘ２＋＋１Ｙ１−Ｙ２１で表されるもの）
を用いたがこれは他のユークリッド距離（例：基準点Ａ
と比較点Ｂの２次元座標をそれぞれ（Ｘｉ、Ｙｌ）、（
Ｘ２、Ｙ２）　とすルト、距離が（ＸＩ−Ｘ２）　２＋
（Ｙｌ−Ｙ２）２の平方根で表されるもの）などでもよ
い。

また、例えばユークリッド距離などのように距離計算に
絶対値演算を使用しない場合には大分類距離計算選択手
段の効果がなくなるが、距離値計数手段の効果は使用す
る距離計算方法に依存しないのでその効果は残る。

以上、前述した実施例では、記録媒体上の文字を走査し
て光電変換する走査手段と、上記走査手段で得られた入
力文字パターンから特徴量を抽出する特徴量抽出手段と
、認識対象文字の基準パターンの特徴量を格納した認識
辞書と、上記特徴量抽出手段から送られる入力文字パタ
ーンの特徴量と上記認識辞書内の特徴量を比較して規定
個を大分類候補文字として出力する大分類手段と、上記
大分類手段が出力する大分類候補文字からさらに規定個
を認識候補文字として出力する詳細分類手段と、上記走
査手段と上記特徴量抽出手段と上記大分類手段と上記詳
細分類手段を制御する制御手段を備えた文字認識装置に
おいて、認識辞書内の基準パターンの特徴量の各次元毎
にその最大値および最小値を格納し、入力パターンの特
徴量の各次元毎にその最大値、最小値との大小関係を調
べ、距離計算の演算量を減少させるように距離計算方法
を選択する大分類距離計算選択手段および上記大分類手
段で求められた各文字の基準パターンとの距離値毎にそ
の距離に分布する文字数を計数し、距離の小さいものか
ら順に累計し大分類候補文字数に達した距離を大分類候
補文字の上限距離値とし、その上限距離値以下の文字を
大分類候補文字として詳細分類手段に出力する距離値計
数手段を備えたことを特徴とする文字認識方式を説明し
た。

なお、この発明にかかわる技術としては、特開昭６３−
１３１２８７号公報及び特開昭６０−８９２８９号公報
に開示されたものがある。

特開昭６３−１３１２８７号公報に開示された技術は大
分類、詳細分類の２段階で識別を行う場合に、予め用意
したテーブルにより、入力文字の大分類特徴量の抽出を
高速に行い、大分類候補とするしきい値を１つまたは文
字種別に複数個用意しておき、そのしきい値以下の文字
についてのみ以降の詳細分類を行うものである。

また、特開昭６０−８９２８９号公報に開示された技術
も大分類、詳細分類の２段階で識別を行う場合に大分類
結果を類似度の大きい順に詳細識別処理を行い、特定の
条件を満たした文字が求められた時点で、以降の詳細分
類を省略するようにし、詳細分類処理の高速化を図った
ものである。

これに対しこの第一と第二の発明は、辞書内の特徴量の
各次元についてその最大値、最小値を格納した大分類距
離計算選択手段を設け、入力待微量との距離を求める際
の絶対値演算の回数を減少させるように距離計算方法を
選択し、大分類の距離計算を高速に行うようにしたもの
で、大分類特徴量の抽出を高速に行うものでなく、大分
類特徴量を求めた後の認識辞書内の大分類用特徴量との
距離計算（比較）を高速に行うものである。

また、第三と第四の発明と比較すると、大分類候補文字
の抽出に関しては、特開昭６３−１３１２８７号公報に
開示された技術では大分類候補とするしきい値を予め用
意しておき、しきい値以下の距離の文字を大分類候補文
字として、詳細分類に出力する特許であるが、この第三
、第四の発明は、しきい値を予め用意しておくのではな
（、距離値計数手段により距離の分布を求め、予め用意
した大分類候補とする文字数を満たす距離を大分類候補
のしきい値として求め、そのしきい値以下の文字を大分
類候補として抽出することにより、大分類候補を高速に
求めるものである。つまり、特開昭６３−１３１２８７
号公報に開示された技術は大分類候補とする文字の距離
のしきい値を予め用意しておくのに対して、第三、第四
の発明では大分類候補とする文字数を予め用意するだけ
で、距離のしきい値に関しては距離値計数手段にて入力
文字毎に求めるようにしている点で異なる。

特開昭６３−１３１２８７号公報に開示された技術のよ
うに予め大分類候補とする文字の距離のしきい値をもっ
ておく方式の問題点については、「従来技術の問題点」
の項で説明している。

また、特開昭６０−８９２８９号公報に開示された技術
では、大分類結果の候補文字を類似度の高い順にソーテ
ィングしておき、詳細分類で類似度の大きい順に詳細識
別を行うようにして詳細分類の効率化を行う技術である
が、第三、第四の発明は大分類結果のソーティングは行
わず、求められたしきい値以下の文字をそのまま詳細分
類に出力し、これらすべての文字を用いて詳細分類を行
うので明らかに異なるものである。

［発明の効果］ 以上のように、この発明によれば大分類手段での距離計
算の際に距離計算の演算量を減少させるようにしたので
、あるいは、大分類手段での大分類候補文字の抽出を高
速に行うようにしたので、大分類が高速にでき、また、
認識対象文字が増加した場合でも大分類が高速にできる
文字認識装置あるいはその方法を得ることができる。

また、大分類候補文字を求める際にしきい値を用いない
ので、大分類候補文字に正解文字が含まれなくなるとい
った不具合が発生する頻度が減少し、高精度な大分類が
実現できる文字認識装置あるいはその方法を得ることが
できる。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の一実施例の文字認識方式を採用した
文字認識装置の構成を示すブロック図、第２図は大分類
距離計算選択手段に格納された認識辞書内の大分類用の
各次元の最大値、最小値を示す図、 第３図は従来の文字認識方式を採用した文字認識装置の
構成を示すブロック図、 第４図は入力パターン「金」を示す図、第５図は入力バ
クーン「金」を正規化、領域分割した後の上辺から下辺
への特徴量を示す図、第６図は入力パターン「金」の３
２次元の特徴量を示す図、 第７図は入力パターン「川」を正規化、領域分割した後
の上辺から下辺への特徴量を示す図、第８図はパターン
「川」の大分類に使用する１６次元の特徴量を示す図で
ある。 １は帳票、 ２は走査手段、 ３は特徴量抽出手段、 ４は認識辞書、 ５は大分類手段、 ６は詳細分類手段、 ７は制御手段、 ８は大分類距離計算選択手段、 ９は距離値計数手段。 以上

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. （１）以下の要素を有する文字認識装置 （ａ）記録媒体上の文字を走査して光電変換する走査手
   段と、 （ｂ）上記走査手段で得られた入力文字パターンから特
   徴量を抽出する特徴量抽出手段と、 （ｃ）認識対象文字の基準パターンの特徴量を所定の次
   元に基づいて格納した認識辞書と、 （ｄ）上記特徴量抽出手段から送られる入力文字パター
   ンの特徴量と上記認識辞書内の特徴量を対応する次元ご
   とに比較しその差を距離として計算し規定個を大分類候
   補文字として出力する大分類手段と、 （ｅ）上記大分類手段が出力する大分類候補文字からさ
   らに規定個を認識候補文字として出力する詳細分類手段
   と、 （ｆ）上記走査手段と上記特徴量抽出手段と上記大分類
   手段と上記詳細分類手段を制御する制御手段と、 （ｇ）認識辞書内の基準パターンの特徴量の各次元毎に
   その最大値および最小値を格納し、入力パターンの特徴
   量の各次元毎にその最大値、最小値との大小関係を調べ
   、距離計算の演算量を減少させるように距離計算方法を
   選択する大分類距離計算選択手段。
2. （２）以下の工程を有する文字認識方法 （ａ）認識対象文字の基準パターンの特徴量を所定の次
   元に基づいて格納しておく認識辞書を作成する辞書作成
   工程、 （ｂ）予め認識辞書内の各基準パターンの特徴量の各次
   元毎にその最大値、最小値を格納しておく最大最小格納
   工程、 （ｃ）入力文字パターンから、特徴量を抽出する抽出工
   程、 （ｄ）得られた入力文字パターンの特徴量の各次元毎に
   この最大値と最小値との比較を行い、入力パターンの特
   徴量が最小値以下あるいは最大値以上の場合には加算減
   算により認識辞書内の基準パターンとの距離を計算し、
   入力パターンの特徴量が最小値と最大値の間の場合には
   絶対値演算をすることより認識辞書内の基準パターンと
   の距離を計算し、得られた各次元ごとの距離を加算して
   距離合計を求める距離計算工程、 （ｅ）その距離合計の大小に基づき文字認識の判定処理
   を続行する続行工程。
3. （３）以下の要素を有する文字認識装置 （ａ）記録媒体上の文字を走査して光電変換する走査手
   段と、 （ｂ）上記走査手段で得られた入力文字パターンから特
   徴量を抽出する特徴量抽出手段と、 （ｃ）認識対象文字の基準パターンの特徴量を格納した
   認識辞書と、 （ｄ）上記特徴量抽出手段から送られる入力文字パター
   ンの特徴量と上記認識辞書内の特徴量を比較しその差を
   距離として求め規定個を大分類候補文字として出力する
   大分類手段と、 （ｅ）上記大分類手段が出力する大分類候補文字からさ
   らに規定個を認識候補文字として出力する詳細分類手段
   と、 （ｆ）上記走査手段と上記特徴量抽出手段と上記大分類
   手段と上記詳細分類手段を制御する制御手段と、 （ｇ）上記大分類手段で求められた各文字の基準パター
   ンとの距離値毎にその距離に分布する文字数を計数し、
   距離の小さいものから順に累計し大分類候補文字の規定
   個数に達した距離を大分類候補文字の上限距離値として
   算出する距離値計数手段。
4. （４）以下の工程を有する文字認識方法 （ａ）認識対象文字の基準パターンの特徴量を所定の次
   元に基づいて格納しておく認識辞書を作成する辞書作成
   工程、 （ｂ）入力文字パターンから特徴量を抽出する抽出工程
   、 （ｃ）得られた入力文字パターンの特徴量により認識辞
   書内の基準パターンとの距離を計算する距離計算工程、 （ｅ）得られた各文字との距離値から距離値毎にその距
   離値となる文字を計数し、距離値を軸とした文字数の分
   布を求める分布作成工程、 （ｆ）得られた分布に基づき、距離値の小さいものから
   文字数の累計を求め、所定の文字数に到達した場合の当
   該距離値を上限距離値として出力する上限算出工程、 （ｇ）出力された上限距離値以下の距離値の文字を候補
   文字として出力する出力工程。