JPH0420227B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 （技術分野） 本発明は、高速で安定な傾斜抽出方式に関する
ものである。

（背景技術） 従来、文字認識装置においては、第１図の例の
様な手書文字の筆者の違いによる文字線の傾斜、
又印字文字の印字の傾斜による文字線の傾斜等に
起因する抽出した特徴のばらつきを吸収するため
に、辞書マスクの複数化の手段により前記特徴の
ばらつきを吸収していた。しかしながら、この手
段は識別を行なう際の抽出した特徴と辞書との照
合の時間が辞書マスクの数に比例して増大し、装
置の処理速度の低下を招いていた。この欠点を除
去する為に、各方向の文字線傾斜を抽出して使用
する辞書マスクを選択することにより処理速度を
向上させる方法があるが、従来の傾斜抽出方法は
各方向について、当該方向の各ストロークの傾斜
の単純平均により算出しているので、傾斜の傾向
が不安定な短かいストロークの影響により、抽出
する傾斜が不安定となりひいては認識性能の低下
を招いていた。

（発明の目的） 本発明は、このような欠点を除去する為に、文
字パターンより抽出したストローク成分の傾斜
の、各ストローク成分の長さを重みとする加重平
均を算出することにより、安定な文字線の傾斜を
算出することを特徴とし、その目的は高速で安定
な傾斜抽出方式を提供することにある。

（発明の構成及び作用） 第２図は、本発明の文字認識装置における一実
施例の構成図を示す。同図において、文字の光信
号は光信号入力１より光電変換部２において２値
の量子化されたデイジタル電気信号に変換され、
パターンレジスタ３に格納される。それと同時に
線幅計算部４において入力パターンの線幅（Ｗ）
が計算される。サブパターン抽出部５は、パター
ンレジスタ３について垂直スキヤンを全面に行な
つて黒点（文字線部を黒点とする）の連続する長
さと、線幅計算部４において計算された線幅との
関係より、垂直サブパターン（VSP）を抽出す
る。同様に、水平スキヤンにより水平サブパター
ン（HSP）を、右斜め45°スキヤンにより右斜め
サブパターン（RSP）を、左斜め45°スキヤンに
より左斜めサブパターン（LSP）を抽出する。第
３図は原パターンと各サブパターンの例で、(a)は
原パターン、(b)は垂直サブパターン（VSP）、(c)
は水平サブパターン（HSP）、(d)は右斜めサブパ
ターン（RSP）、(e)は左斜めサブパターン
（LSP）である。

ストローク抽出部６は各サブパターンが格納さ
れているサブパターンレジスタにおいて水平又は
垂直スキヤンを全面に行ない、白点から黒点、黒
点から白点への変化点を検出し、１列（又は行）
前のスキヤンにおける変化点個数と変化座標と現
列（又は行）の変化点個数と変化点座標の関係よ
りストロークを抽出し、抽出した各サブパターン
レジスタ内のストロークの両端点のパターンレジ
スタ３で定義される２次元座標系における座標
（パターンレジスタの左下を原点とする）を傾斜
抽出部７へ送出する。傾斜抽出部７はストローク
抽出部６において抽出した各サブパターンレジス
タ内のストロークの両端点座標を参照し、各サブ
パターンごとに平均傾斜を計算する。

以下、サブパターンレジスタの水平方向にＸ
軸、垂直方向にＹ軸を設定し説明する。先ず、水
平サブパターンより抽出したＰ本のストロークの
それぞれの両端点座標を（HXSp、HYSp）、
（HXEp、HYEp）、（但しｐ＝１、…Ｐ；Ｐはス
トローク数）として該座標を用いて(1)式及び(2)式
により傾斜θ_Hを計算する。

第４図に示すように、当該ストロークの
（HXSp、HYSp）を始点、（HXEp、HYEp）を
終点とする線分のＸ軸に対する角度をθ_Pとすれ
ば、その正接（tan θ_P）は下記（1a）式となる。

tanθ_P＝HYEp−HYSp／HXEp−HXSp ……（1a） 但し当該ストロークの両端点についてHXEp＞
HXSpとなるように始点、終点を設定する。この
ように（1a）式は、当該ストロークのＸ軸に関
する傾斜の大きさを表しており（このtanθ_Pを当
該ストロークのＸ軸に関する傾斜として称する）、
この（1a）式を用いると(1)式は下記（1b）式の
ように表せる。

（1b）式の分母は水平サブパターンより抽出
したＰ本のストロークの長さの和であり、分子は
各ストロークの傾斜（tanθ_P）とストロークの長
さ（HLGp）を乗じて合計したものである。従つ
て（1b）式（即ち(1)式）により、水平サブパタ
ーンから抽出したＰ本のストロークの傾斜の、そ
れぞれのストロークの長さを重みとした加重平均
が計算される。これを水平サブパターンの傾斜と
する。

なお、(1)式、（1b）式におけるHLGpは当該ス
トロークの長さであつて前記(2)式により計算され
る。(2)式は２点間の距離を、２点間の水平及び垂
直座標差の絶対値の内で、小さいほうの1/2と他
の一方との和とする近似式である。この近似式の
代わりに下記（2b）式を用いても良い。

HLGp ＝√（−）²＋（−
）²
……（2b） 同様に垂直サブパターンの傾斜θ_V、右斜めサブ
パターンの傾斜θ_R、左斜めサブパターンの傾斜θ_L
を(3)〜(5)式により計算する。但し、ストロークの
傾斜の基準軸として、θ_VについてはＹ軸、θ_R、θ_L
についてはＸ軸を用い、VYEq＞VYSq、RXEl
＞RXSl、LXEk＞LXSkとなるようにストロー
クの始点、終点を設定する。

なお、上記式中Ｑ、Ｌ、Ｋはそれぞれ垂直サブ
パターン、右斜めサブパターン、左斜めサブパタ
ーンより抽出したストローク数である。またスト
ローク数が０のときは傾斜も０とする。またスト
ロークの長さVLGq、RLGl、LLGkは(2)式と同
様な計算により算出する。

傾斜抽出部７は、上記式(1)、(2)及び式(3)〜(5)よ
り計算した各サブパターンの傾斜を辞書選択部８
へ送出する。文字枠検出部９はパターンレジスタ
３内の文字パターンに外接する文字枠を検出し、
その結果を文字枠分割決定部１０へ送る。

文字枠分割決定部１０は、検出された文字枠内
をＭ×Ｎの領域（Ｍ、Ｎは整定数、本実施例では
Ｍ＝Ｎ＝５）に分割するためのＸ軸、Ｙ軸上の分
割点座標を決定する。ここでＸ軸は文字枠の水平
方向を、Ｙ軸は垂直方向をそれぞれ示す。

特徴マトリクス抽出部１１は、文字枠分割決定
部１０により決定された分割点座標によりVSP、
HSP、RSP、LSPの各サブパターンレジスタ上
の文字枠領域をＭ×Ｎの領域に分割し、各領域の
黒点数Bijを計数し、線幅計算部４で計算した線
幅Ｗを用いて次式(6)により文字線長を示す特徴を
計算し、Ｍ×Ｎ×４次元の特徴マトリクスを作成
する。

Lij＝Bij／Ｗ (6) その後、VSP特徴マトリクスは文字枠のＹ軸
方向の長さΔYで、HSP特徴マトリクスはＸ軸方
向の長さΔXで、RSP及びLSP特徴マトリクスは
（ΔX＋ΔY）／２でそれぞれ正規化を行ない最終
的にＭ×Ｎ×４次元の特徴マトリクスを作成す
る。

辞書選択部８は傾斜抽出部７より出力された傾
斜θ_H、θ_V、θ_R、θ_Lを参照して、入力文字パターン
に適した辞書を選択するための選択信号を辞書メ
モリ部１３に送出する。辞書メモリ部１３には、
あらかじめ特徴ごとに分類して作成した辞書マス
クが特徴ごとに数種類用意してある。本実施例に
おいては辞書メモリ部にはVSP特徴マトリクス、
HSP特徴マトリクス、RSP特徴マトリクス、
LSP特徴マトリクスについてそれぞれ３種類の傾
斜に対応する辞書マスクを用意した。各特徴マト
リクスの傾斜はそれぞれ θ_H−0.25、−0.25＜θ_H＜0.25、0.25θ_Hの３種類 θ_V−0.25、−0.25＜θ_V＜0.25、0.25θ_Vの３種類 θ_R−0.7、−0.7＜θ_R＜1.4、1.4θ_Rの３種類 θ_L−1.4、−1.4＜θ_L＜−0.7、−0.7≦θ_Lの３種類 に対応している。辞書選択部８は、傾斜抽出部か
ら得た傾斜θ_H、θ_V、θ_R、θ_Lに対応した各特徴マト
リクスごとの辞書を選択するための信号を出力す
る。辞書メモリ部１３は上記選択信号で指定され
た、各特徴ごとの辞書を識別部１２に参照させ
る。識別部１２は、各特徴ごとに指定された辞書
マスク(f)と前記抽出された特徴マトリクス(F)との
間に式(7)で定義される距離(D)を適用し、Ｄが最小
の値となるような辞書マスクのカテゴリ名を文字
名出力１４へ出力するものである。

Ｄ＝√（−）² ……(7) この様に、本実施例においては入力文字の各方
向の文字線の傾斜を、ストロークの長さを重みと
して、抽出した各サブパターン内のストロークの
傾斜を加重平均することにより抽出しているの
で、文字パターン内の各方向毎の文字線の傾斜角
度が短いストロークの傾斜の不安定性の影響を除
去して安定に抽出できる利点がある。

換言すれば、筆記者の違いによる文字線の傾斜
傾向を抽出する方法としてはその処理が簡単であ
り、又、大分類法で使用するサブパターンを使用
すれば大分類法との整合性の点も問題がない。

（発明の効果） 本発明は文字パターン内の各方向の文字線の傾
斜を、抽出したサブパターン内の各ストロークの
傾斜をストロークの長さを重みとする加重平均す
ることにより抽出しているので、傾斜の不安定な
短いストロークの影響が除かれて安定に傾斜を抽
出できる利点があり、高速で認識精度の良い文字
認識装置に利用することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は手書文字例、第２図は本発明の文字認
識装置における一実施例を示す構成図、第３図は
原パターンと各サブパターンの例を示す図、第４
図は(1)式の説明図である。 １：光信号入力、２：光電変換部、３：パター
ンレジスタ、４：線幅計算部、５：サブパターン
抽出部、６：ストローク抽出部、７：傾斜抽出
部、８：辞書選択部、９：文字枠検出部、１０：
文字枠分割決定部、１１：特徴マトリクス抽出
部、１２：識別部、１３：辞書メモリ、１４：文
字名出力。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １ 文字図形パターンを予め定めた複数方向ごと
   に走査して検出した文字線の断面の中からその断
   面長が前記文字図形パターン内の線幅より十分に
   長い断面を抽出することにより作成する各サブパ
   ターンからストローク成分を抽出し該ストローク
   成分に基づいてサブパターンごとの傾斜を抽出す
   る傾斜抽出方式において、該抽出したサブパター
   ンごとのストローク成分の傾斜をそれぞれのスト
   ローク成分の長さを重みとして加重平均したもの
   を、当該サブパターンの傾斜として抽出すること
   を特徴とする傾斜抽出方式。