JPH04280393A - Character/graphic recognizing device - Google Patents

Character/graphic recognizing device

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Publication number
JPH04280393A
JPH04280393A JP3043757A JP4375791A JPH04280393A JP H04280393 A JPH04280393 A JP H04280393A JP 3043757 A JP3043757 A JP 3043757A JP 4375791 A JP4375791 A JP 4375791A JP H04280393 A JPH04280393 A JP H04280393A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
character
characters
condition
recognition
conditions
Prior art date
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Withdrawn
Application number
JP3043757A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Junichi Koizumi
潤一 小泉
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujitsu Ltd
Original Assignee
Fujitsu Ltd
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Filing date
Publication date
Application filed by Fujitsu Ltd filed Critical Fujitsu Ltd
Priority to JP3043757A priority Critical patent/JPH04280393A/en
Publication of JPH04280393A publication Critical patent/JPH04280393A/en
Withdrawn legal-status Critical Current

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Abstract

PURPOSE:To improve the rate of character recognition by reducing danger to erroneously extract a graphic as a character and reducing the integration error of character strings concerning the character/graphic recognizing device. CONSTITUTION:A first condition memory 22 stores the character conditions of respective characters making size conditions as the sizes of respective characters correspondent to category conditions as the types of respective characters. A character separation part 30 extracts characters by collating the respective areas of images with the size conditions of the respective characters, and a character recognition part 3 recognizes characters by collating the characters extracted by the character separation part 30 with the dictionary of the type instructed by the category condition corresponding to the size condition.

Description

【発明の詳細な説明】[Detailed description of the invention]

【0001】0001

【産業上の利用分野】CAD/CAM、コンピュータ・
マッピングの普及に伴い、既存の地図・機械図・回路図
等をディジタル・データ化する手段として、図面の自動
入力の必要性が高まってきている。図面の中に記入され
ている要素は大きく分けて、図形要素と文字要素に大別
される。図面の自動入力において、図形要素はベクトル
・データとして、また文字要素は認識した文字コードと
して出力することが要求される。
[Industrial application field] CAD/CAM, computer/
With the spread of mapping, there is an increasing need for automatic input of drawings as a means of converting existing maps, mechanical diagrams, circuit diagrams, etc. into digital data. The elements written in drawings can be broadly divided into graphic elements and text elements. In automatic input of drawings, graphic elements are required to be output as vector data, and character elements are required to be output as recognized character codes.

【0002】0002

【従来の技術】図10は従来の文字図形分離処理のフロ
ーチャートを示す。
2. Description of the Related Art FIG. 10 shows a flowchart of conventional character/graphic separation processing.

【0003】図面をスキャナにより読み込み、ラスター
・データ化し、ラスター・データを細線化及び折線近似
を施すことにより図11(A)に示す如くベクトル・デ
ータ化して図の処理を実行する。ベクトル・データを検
索して、相互に連続なベクトル同士を図11(B)の破
線で囲む如くグループ化する(ステップ10)。
A drawing is read by a scanner, converted into raster data, and the raster data is thinned and approximated by broken lines to be converted into vector data as shown in FIG. 11(A), and the processing of the drawing is executed. Vector data is searched and mutually continuous vectors are grouped as surrounded by the broken line in FIG. 11(B) (step 10).

【0004】文字は比較的小さな領域を持ち、他の図形
・文字から孤立しているという特徴を使ってステップ1
1のループで各グループの大きさを調べ、その大きさに
基づき文字要素を抽出する。具体的には、予め定められ
た文字の大きさに適合するグループを文字要素として抽
出する(ステップ12,13)。また、文字要素以外を
図形要素とする(ステップ14)。
[0004] Taking advantage of the characteristics that characters have a relatively small area and are isolated from other figures and characters, step 1
In loop 1, the size of each group is checked, and character elements are extracted based on the size. Specifically, groups that match a predetermined character size are extracted as character elements (steps 12 and 13). Furthermore, elements other than character elements are treated as graphic elements (step 14).

【0005】この後、文字要素は近傍の文字要素同士を
間隔・角度の条件により統合して、文字列を作成する(
ステップ15)。図11(C)では、中央の文字要素A
に対して、統合可能範囲内に文字列−1と文字列−2が
ある。Aに対して両文字列の最近傍文字との距離L1,
L2を計算して、距離が小さいほど高い評価値を与える
。また、文字列−1の傾きと、文字列−1にAを統合し
たときの傾きの差θ1,文字列−2の傾きと、文字列−
2にAを統合したときの傾きの差θ2を計算して、差の
小さいほど高い評価値を与える。この2つの評価により
文字列−1に統合するか、文字列−2に統合するか、ま
たはどちらとも統合しないかを決定する。次にステップ
16,17のループで、文字の位置・大きさ・傾きに従
って文字画像を切り出して文字を認識する。
[0005] After this, character strings are created by integrating neighboring character elements according to spacing and angle conditions (
Step 15). In FIG. 11(C), the central character element A
However, there are string-1 and string-2 within the range that can be integrated. The distance L1 from the nearest character of both character strings to A,
L2 is calculated, and the smaller the distance, the higher the evaluation value is given. Also, the difference θ1 between the slope of character string -1 and the slope when A is integrated into character string -1, the slope of character string -2, and the slope of character string -1
2 and A are integrated, and the smaller the difference, the higher the evaluation value is given. Based on these two evaluations, it is determined whether to integrate into character string-1, character string-2, or neither. Next, in a loop of steps 16 and 17, the character image is cut out according to the position, size, and inclination of the character, and the character is recognized.

【0006】一方、図形要素は直線・円・円弧といった
プリミティブ認識を行う。
On the other hand, primitives such as straight lines, circles, and arcs are recognized as graphic elements.

【0007】[0007]

【発明が解決しようとする課題】上記したように、図形
から文字を分離するために使用する条件は文字の大きさ
である。この条件は従来、文字の最小サイズと文字の最
大サイズという形をとっていた。
As described above, the condition used to separate characters from figures is the size of the characters. Traditionally, this condition has taken the form of a minimum font size and a maximum font size.

【0008】しかしながら、実際には、一つの図面の中
に大小の文字が混在して記入されることが多い。このよ
うな場合、従来は最も大きな文字に合わせて最大サイズ
を決め、小さな文字に合わせて最小サイズを決める必要
があった。こうすると、大きな文字と小さな文字の間の
差が大きいほど、その間の大きさを持つ文字以外の図形
を文字と分類してしまうこととなるという問題があった
[0008] However, in reality, characters of different sizes are often written in a mixture of characters in one drawing. In such cases, conventionally it was necessary to determine the maximum size according to the largest font and the minimum size according to the smallest font. This poses a problem in that the greater the difference between large and small characters, the more graphics other than characters with sizes between them will be classified as characters.

【0009】本発明は上記の点に鑑みなされたもので、
図形を文字と誤抽出するおそれが低減し、文字列の統合
誤りを低減でき、文字認識率が向上する文字図形認識装
置を提供することを目的とする。
[0009] The present invention has been made in view of the above points.
It is an object of the present invention to provide a character/figure recognition device that reduces the risk of erroneously extracting figures as characters, reduces erroneous integration of character strings, and improves character recognition rate.

【0010】0010

【課題を解決するための手段】本発明の文字図形認識装
置は、文字及び図形が混在する画像を読み取り、該文字
及び図形夫々を認識する文字図形認識装置において、各
文字の大きさであるサイズ条件と各文字の字種であるカ
テゴリ条件とを対応させた各文字の文字条件を格納した
第1の条件メモリと、画像の各領域を該各文字のサイズ
条件と照合して文字の抽出を行なう文字分離部と、文字
分離部で抽出された文字についてサイズ条件に対応する
カテゴリ条件で指示される字種の辞書と照合して文字認
識を行なう文字認識部とを有する。
[Means for Solving the Problems] The character/figure recognition device of the present invention reads an image in which characters and figures are mixed, and recognizes each of the characters and figures. A first condition memory stores character conditions for each character in which conditions are matched with a category condition, which is the character type of each character, and a character is extracted by comparing each region of the image with the size condition of each character. and a character recognition unit that performs character recognition by comparing the characters extracted by the character separation unit with a dictionary of character types specified by category conditions corresponding to size conditions.

【0011】また、文字及び図形が混在する画像を読み
取り、文字要素を抽出して近傍の文字要素どうしを統合
して文字列を作成し、該文字列の個々の文字要素を認識
する文字図形認識装置において、文字列の文字数に応じ
文字列の分割条件及び認識の条件を予め定めたルールを
格納した第2の条件メモリと、文字列を該ルールに従っ
て再帰的に分割すると共に認識の条件に従って文字要素
から図形要素への変更を行なう文字列後処理部を有する
[0011] Also, character/figure recognition reads an image containing a mixture of characters and figures, extracts character elements, integrates neighboring character elements to create a character string, and recognizes each character element of the character string. The device includes a second condition memory that stores rules for predetermining character string division conditions and recognition conditions according to the number of characters in the character string; It has a character string post-processing unit that changes elements to graphic elements.

【0012】0012

【作用】請求項1の発明においては、文字条件で複数の
文字の大きさを指定できるため、文字程度の大きさの図
形を誤抽出するおそれが低くなり、また各文字のサイズ
条件毎に対応する字種の辞書と照合を行なうため文字認
識率が向上する。
[Operation] In the invention as claimed in claim 1, since multiple character sizes can be specified in the character condition, there is less risk of erroneously extracting a figure as large as a character, and it is possible to specify the size of each character according to the size condition. The character recognition rate improves because the character type is checked against the dictionary.

【0013】また、請求項2の発明においては、文字列
の構成要件をルールとして指定できるため、文字の抽出
誤り及び文字統合誤りを抑止でき、更に、文字列内の文
字位置により認識対象とするカテゴリをしぼり込め、認
識率が向上する。
[0013] Furthermore, in the invention of claim 2, since constituent elements of a character string can be specified as rules, character extraction errors and character integration errors can be suppressed, and furthermore, character positions within a character string can be used as recognition targets. Narrow down categories and improve recognition rate.

【0014】[0014]

【実施例】図1は本発明の文字図形認識装置の第1実施
例のブロック図を示す。同図中、ホストコンピュータ2
0より、図面の読み取り条件・認識条件を指定して、図
面の認識要求を文字図形認識装置21に行う。読み取り
・認識条件は装置内の条件メモリ22に格納される。
DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS FIG. 1 shows a block diagram of a first embodiment of a character/figure recognition device according to the present invention. In the figure, host computer 2
0, the drawing reading conditions and recognition conditions are specified and a drawing recognition request is made to the character/figure recognition device 21. The reading/recognition conditions are stored in a condition memory 22 within the device.

【0015】この読み取り条件に基づいて、図面をスキ
ャナ23により読み込み、フレームメモリ24に画像を
格納する。このとき、スキャナの制御は主制御部25内
のスキャナ制御部26が行う。フレームメモリ24の画
像を画像処理部27により細線化を行う。細線化画像に
対して、ベクトル生成部28がベクトル・データを生成
して、ベクトル・メモリ29に格納する。ベクトル・デ
ータに対して文字分離部30で、グループ化を行い文字
要素を抽出する。このとき、条件メモリ22に格納され
た文字を参照する。
Based on the reading conditions, the drawing is read by the scanner 23 and the image is stored in the frame memory 24. At this time, the scanner control section 26 within the main control section 25 controls the scanner. The image in the frame memory 24 is thinned by the image processing section 27. A vector generation unit 28 generates vector data for the thinned image and stores it in a vector memory 29. A character separation unit 30 groups the vector data and extracts character elements. At this time, the characters stored in the condition memory 22 are referred to.

【0016】分離された文字要素は文字認識部31によ
り一文字単位にフレームメモリより画像を切り出して認
識を行う。認識された結果はコードメモリ32に格納さ
れる。
The separated character elements are recognized by a character recognition unit 31 by cutting out an image from the frame memory character by character. The recognized results are stored in code memory 32.

【0017】一方、図形要素はベクトル演算部33によ
り、条件メモリ22の認識条件に従って図形プリミティ
ブ(直線・円・円弧等)の認識が行われる。結果はベク
トル・メモリ29に格納される。こうして得られたベク
トル・データ及び文字データは通信制御部34を介して
、CADやマッピング・システムを持つホストコンピュ
ータへ出力される。
On the other hand, the vector calculation unit 33 recognizes graphic primitives (straight lines, circles, arcs, etc.) according to the recognition conditions stored in the condition memory 22. The results are stored in vector memory 29. The vector data and character data thus obtained are output via the communication control unit 34 to a host computer having a CAD or mapping system.

【0018】スキャナ23によって例えば図2に示す画
像を読み込む場合は次の文字条件を与える。
When reading, for example, the image shown in FIG. 2 by the scanner 23, the following character conditions are given.

【0019】     文字条件■  サイズ条件  :  図3中、
右上の大きな文字(PID)に相当         
                       する
大きさ                カテゴリ条件
:  英字    文字条件■  サイズ条件  : 
 シンボル近傍の文字(TB,PDT)に相当    
                         
   する大きさ                カ
テゴリ条件:  英字    文字条件■  サイズ条
件  :  ライン近傍の文字(204−104−1)
に                        
        相当する大きさ          
      カテゴリ条件:  数字及び記号フォント
条件(字体)は同一とする。
Character conditions ■ Size conditions: In Figure 3,
Corresponds to the large letter (PID) in the upper right corner
Category conditions: Alphabetic characters Character conditions■ Size conditions:
Corresponds to the characters near the symbol (TB, PDT)

Category conditions: Alphabetic characters Character conditions■ Size conditions: Characters near the line (204-104-1)
to
equivalent size
Category conditions: Numbers and symbols font conditions (font) shall be the same.

【0020】図2の画像のラスター・データを細線化及
び折線近似を施し、この後、図3の図形文字分離処理を
実行する。
The raster data of the image shown in FIG. 2 is subjected to line thinning and broken line approximation, and then the graphic character separation process shown in FIG. 3 is executed.

【0021】図3において、ステップ40でベクトル・
データを検索して、相互に連続なベクトル同士をグルー
プ化する。ステップ41のループではグループ毎に縦・
横方向の大きさを計測する。ステップ42のループ内の
ステップ43ではすべてのベクトル・グループに対して
、すべての文字サイズ条件に適合するか否かの判定を行
う。何れかに適合した場合は、適合した条件を示す符号
を与え(ステップ44)適合しない場合には図形要素と
する(ステップ45)。
In FIG. 3, in step 40 the vector
Search the data and group mutually consecutive vectors together. In the loop of step 41, vertical and
Measure the horizontal size. In step 43 within the loop of step 42, it is determined whether all vector groups meet all character size conditions. If any of the conditions is met, a code indicating the met condition is given (step 44), and if it is not met, it is designated as a graphic element (step 45).

【0022】次にステップ46で、隣接する文字要素間
の距離(文字要素の外接矩形の中心点間を結ぶ直線の長
さ)及び角度(文字要素の外接矩形の中心点間を結ぶ直
線と、主走査線との間の角度)により、近接する文字要
素同士を統合して、文字列を作成する。このとき文字列
の角度(文字列の先頭文字と末尾文字の中心点を結ぶ直
線と、主走査点との間の角度)を、該文字列を構成する
文字要素の角度として与える。これによって、図2の画
像からは図4に示す文字列統合結果が得られる。図4中
、統合された文字列を破線で囲み、その左肩部に○付数
字で適合した文字条件を表わしている。
Next, in step 46, the distance between adjacent character elements (the length of the straight line connecting the center points of the circumscribed rectangle of the character element) and the angle (the length of the straight line connecting the center points of the circumscribed rectangle of the character element, A character string is created by integrating character elements that are adjacent to each other depending on the angle between the main scanning line and the main scanning line. At this time, the angle of the character string (the angle between the main scanning point and the straight line connecting the center points of the first character and the last character of the character string) is given as the angle of the character elements constituting the character string. As a result, the character string integration result shown in FIG. 4 is obtained from the image shown in FIG. 2. In FIG. 4, the integrated character string is surrounded by a broken line, and the character condition that satisfies the character string is indicated by a circled number on the left shoulder of the dashed line.

【0023】ステップ47のループではすべての文字列
について適合した文字条件のフォント条件,カテゴリ条
件を文字認識部31に設定する。
In the loop of step 47, font conditions and category conditions of character conditions that are compatible with all character strings are set in the character recognition unit 31.

【0024】ステップ48では各文字列の各文字を文字
位置・文字列角度に従って、一文字毎に画像を切り出し
文字を認識する。このとき、文字条件に指定されたフォ
ント条件,カテゴリ条件を使用して、対象となる辞書と
のみ照合を行う。図4におけるstring−1は文字
条件1により抽出されたので、英字の辞書のみ照合を行
う。同様にstring−2,3,4は文字条件2に従
って、英字の辞書のみと、string−5,6は文字
条件3に従って、数字の辞書のみと照合を行う。
In step 48, an image is cut out for each character in each character string according to the character position and character string angle, and the characters are recognized. At this time, matching is performed only with the target dictionary using the font condition and category condition specified in the character condition. Since string-1 in FIG. 4 was extracted under character condition 1, only the alphabetical dictionary is compared. Similarly, strings-2, 3, and 4 are checked against only an alphabetic dictionary according to character condition 2, and strings-5 and 6 are checked against only a numeric dictionary according to character condition 3.

【0025】このように、上記第1実施例によれば,複
数の文字条件を指定できるために、比較的小さな図形を
文字として誤抽出する可能性が低くなるとともに同一サ
イズの文字同士のみを文字列統合の対象とするために、
文字列の統合誤りを低減できる。更に、文字条件毎に照
合する辞書のフォント、カテゴリを指定できるために文
字認識率の向上にも寄与する。
As described above, according to the first embodiment, since a plurality of character conditions can be specified, the possibility of erroneously extracting relatively small figures as characters is reduced, and only characters of the same size are extracted as characters. To target column integration,
String integration errors can be reduced. Furthermore, since it is possible to specify the dictionary font and category to be checked for each character condition, it also contributes to improving the character recognition rate.

【0026】図5は本発明装置の第2実施例のブロック
図を示す。同図中、第2図と同一部分には同一符号を付
し、その説明を省略する。
FIG. 5 shows a block diagram of a second embodiment of the device according to the invention. In this figure, the same parts as in FIG. 2 are designated by the same reference numerals, and their explanations will be omitted.

【0027】図5において、文字列後処理部50は条件
メモリ52から図面中に記入される文字列の規約である
ルールパラメタを読出して解析し、これに従って文字列
の再編成を行なう。ここで、文字属性から図形属性に変
化した要素のデータはコードメモリ32からベクトルメ
モリ29へ移動される。
In FIG. 5, a character string post-processing section 50 reads rule parameters, which are rules for character strings written in a drawing, from a condition memory 52, analyzes them, and reorganizes the character strings in accordance with the rules. Here, the data of the element whose character attribute has changed to a graphic attribute is moved from the code memory 32 to the vector memory 29.

【0028】また、コードメモリ32の各々の文字には
、認識条件として対象とするカテゴリが設定される。 分離された文字要素は文字認識部31により一文字単位
にフレームメモリより画像を切り出して認識を行う。こ
のとき、認識条件として設定されたカテゴリの辞書との
み照合を行う。
Furthermore, a target category is set for each character in the code memory 32 as a recognition condition. The separated character elements are recognized by the character recognition section 31 by cutting out an image from the frame memory character by character. At this time, matching is performed only with the dictionary of the category set as the recognition condition.

【0029】図6に示す図面の作図規約は以下のような
ものである。
The drawing rules for the drawing shown in FIG. 6 are as follows.

【0030】1.1文字の文字列と3文字の文字列が存
在する。
1. There are a 1-character string and a 3-character string.

【0031】2.1文字の文字列は英字である。2. A string of one character is an alphabetic character.

【0032】3.3文字の文字列は先頭が英字であり、
後の2文字が数字である。
[0032] The first character string of 3.3 characters is an alphabetic character,
The last two characters are numbers.

【0033】この規約から、ルールを設定するここでル
ール文法を以下のように定める。
From this convention, rules are set. Here, the rule grammar is defined as follows.

【0034】     文            :IF(条件)T
HEN                      
    処理                   
 ENDIF    条件          :={
文字列構成文字数条件|文字構成ベクトル数条件}  
  文字列構成       文字数条件  :={文字列構成文字数=
=N}                      
      文字構成ベク       トル数条件  :={文字構成ベクトル数
  比較演算子  N}    比較演算子    :
={<|>|≦|≧|==|!=}    処理   
       :={分離条件|認識条件|属性条件|
基本文型}    分離条件      :=  分離
条件=(                     
     {N文字文字列|(分離条件+N文字分離列
)|                       
     (分離条件or分離条件)}       
                 )    認識条
件      :=認識条件=(          
            {カテゴリ|(カテゴリ条件
/カテゴリ条件}                 
       )    カテゴリ条件  :={カテ
ゴリ|(カテゴリ条件orカテゴリ)}    属性条
件      :={図形属性とする}    カテゴ
リ      :={英字|数字|記号}ここで、==
は左辺と右辺が等しいことを、!=左辺と右辺が等しく
ないことを示し、/は第N文字と第N+1文字の区切り
を示し、|はオア条件を示し、Nは正の整数値を示す。
Sentence: IF (condition) T
HEN
process
ENDIF condition :={
Condition for the number of characters in a string | Condition for the number of vectors in a character string
String composition Number of characters condition: = {Number of characters in string composition =
=N}
Number of character constituent vectors condition: = {Number of character constituent vectors Comparison operator N} Comparison operator:
={<|>|≦|≧|==|! =} Processing
:= {Separation condition | Recognition condition | Attribute condition |
Basic sentence pattern} Separation condition := Separation condition = (
{N character string | (separation condition + N character separation string) |
(Separation condition or separation condition)}
) Recognition condition := Recognition condition = (
{Category | (Category condition/Category condition}
) Category condition := {Category | (Category condition or category)} Attribute condition := {Shape attribute} Category := {Alphabet | Number | Symbol} Here, ==
means that the left and right sides are equal! = indicates that the left side and right side are not equal, / indicates a separation between the Nth character and the N+1th character, | indicates an OR condition, and N indicates a positive integer value.

【0035】図6の図面規約をルール表現すると、次の
ようになる。
When the drawing convention of FIG. 6 is expressed as a rule, it is as follows.

【0036】(a)1文字の文字列が存在すれば、該文
字を構成するベクトル数を調べ、ベクトル数が2本以下
なら図形とする。3以上なら、英字として認識を行う。 (b)2文字の文字列が存在すれば、1文字単位に2つ
の文字列に分離する。
(a) If a character string of one character exists, the number of vectors constituting the character is checked, and if the number of vectors is two or less, it is determined as a figure. If it is 3 or more, it is recognized as an alphabetic character. (b) If a string of two characters exists, separate each character into two strings.

【0037】(c)3文字の文字列が存在すれば、先頭
の1文字を英字として、残りの2文字を数字として認識
する。
(c) If a string of three characters exists, the first character is recognized as an alphabetic character and the remaining two characters are recognized as numbers.

【0038】(d)4文字の文字列が存在すれば、3文
字の文字列と1文字の文字列に分離する。
(d) If a 4-character string exists, it is separated into a 3-character string and a 1-character string.

【0039】(e)5文字の文字列が存在すれば、3文
字の文字列と2文字の文字列に分離するか、3文字の文
字列と1文字の文字列×2の、3つの文字列に分離する
。 (f)6文字の文字列が存在すれば、3文字の文字列×
2に分離する。
(e) If a 5-character string exists, either separate it into a 3-character string and a 2-character string, or create a 3-character string and a 1-character string x 2. Separate into columns. (f) If a string of 6 characters exists, a string of 3 characters ×
Separate into 2.

【0040】図6におけるルールを上記ルール文法に従
って記述すると以下の如くになる。
When the rule in FIG. 6 is described according to the above rule grammar, it is as follows.

【0041】(a)IF(文字数==1)THENIF
(文字構成ベクトル数≦2)THEN図形属性とする ENDIF 認識条件=(英字) ENDIF (b)IF(文字数==2)THEN 分離条件=(1文字文字列+1文字文字列)ENDIF (c)IF(文字数==3)THEN 認識条件=(英字/数字/数字) ENDIF (d)IF(文字数==4)THEN 分離条件=(1文字文字列+3文字文字列)ENDIF (e)IF(文字数==5)THEN 分離条件=(2文字文字列+3文字文字列)or(3文
字文字列+1文字文字列+1文字文字列)ENDIF (f)IF(文字数==6)THEN 分離条件=(3文字文字列+3文字文字列)ENDIF 図6の画像のラスター・データを細線化及び折線近似を
施し図7のステップ60で文字図形分離処理(図3のス
テップ40〜45と同一)を実行することにより図8に
示す文字列統合結果が得られる。図8中、統合された文
字列を破線で囲み、その左肩部に○付数字で文字列の番
号を示す。
(a) IF (number of characters==1) THENIF
(Number of character constituent vectors ≦ 2) THEN ENDIF as figure attribute Recognition condition = (English characters) ENDIF (b) IF (Number of characters = = 2) THEN Separation condition = (1 character string + 1 character string) ENDIF (c) IF (Number of characters = = 3) THEN Recognition condition = (Alphabets/Numbers/Numbers) ENDIF (d) IF (Number of characters = = 4) THEN Separation condition = (1 character string + 3 character string) ENDIF (e) IF (Number of characters = =5) THEN Separation condition = (2 character string + 3 character string) or (3 character string + 1 character string + 1 character string) ENDIF (f) IF (number of characters = = 6) THEN Separation condition = (3 characters Character string + 3 character character string) ENDIF By applying thinning and broken line approximation to the raster data of the image in FIG. The string integration result shown in FIG. 8 is obtained. In FIG. 8, the integrated character string is surrounded by a broken line, and the number of the character string is indicated by a circled number on the left shoulder.

【0042】次に図7のステップ61の全ての文字列に
ついてのループ内のステップ62で文字列のケース分け
を行なう。
Next, in step 62 of the loop for all character strings in step 61 of FIG. 7, the character strings are classified into cases.

【0043】文字列にルール(b),(d),(e),
(f)の分離条件があるケースはステップ63で上記分
離条件に従って分離可能な文字間を探し、各文字間の評
価値を求め、これに従って文字列を分離する。文字列に
ルール(a),(c)の認識条件があるケースは、ステ
ップ64で文字列を構成する各文字のコードメモリ上の
カテゴリ項に上記認識条件で指定されたカテゴリを設定
し、この文字列を処理済とする。文字列にルール(a)
の図形属性とする条件(属性条件)があるケースは、ス
テップ65でこの文字が属性条件を満足するかどうかを
判別する。満足するなら、ステップ66でこの文字をコ
ードメモリから削除してベクトルメモリに登録し、満足
しない場合はステップ67でコードメモリ上の文字のカ
テゴリ項に認識条件を設定し処理済とする。
[0043] Rules (b), (d), (e),
In the case where the separation condition (f) exists, in step 63, characters that can be separated according to the separation condition are searched for, an evaluation value between each character is determined, and the character string is separated according to this. In the case where the character string has the recognition conditions of rules (a) and (c), in step 64, the category specified by the above recognition condition is set in the category field on the code memory of each character composing the character string, and this Mark the string as processed. Rule (a) in string
In the case where there is a condition (attribute condition) for making the character a graphic attribute, it is determined in step 65 whether or not this character satisfies the attribute condition. If the character is satisfied, the character is deleted from the code memory and registered in the vector memory in step 66, and if it is not satisfied, the recognition condition is set in the category term of the character on the code memory in step 67, and the processing is completed.

【0044】次にステップ68の全ての文字列について
のループ内でステップ69の全ての文字についてのルー
プを行なう。ここではコードメモリの文字位置及び文字
列傾きに従って一文字分の画像を切り出し、文字認識部
にコードメモリのカテゴリ項に指定されたカテゴリ条件
を設定し、文字画像の認識を行なう。
Next, within the loop for all character strings at step 68, a loop for all characters at step 69 is performed. Here, an image for one character is cut out according to the character position and character string inclination in the code memory, the category condition specified in the category item of the code memory is set in the character recognition section, and the character image is recognized.

【0045】なお、ステップ60では図3のステップ4
0〜45の処理の代わりに図10のステップ10〜15
の処理を行なっても良い。
Note that in step 60, step 4 in FIG.
Steps 10 to 15 in Figure 10 instead of processing steps 0 to 45
You may also perform the following processing.

【0046】ここで、図8の文字列統合結果について図
7の後処理を適用した場合について説明する。なお文字
列内の文字は図中左から右の順に第1文字,第2文字と
言う。また、第N文字と第N+1文字との間の連結状態
の評価値をE(N)とする。
Here, a case will be described in which the post-processing shown in FIG. 7 is applied to the character string integration result shown in FIG. 8. Note that the characters in the character string are called the first character and the second character in order from left to right in the figure. Further, the evaluation value of the connection state between the Nth character and the N+1th character is assumed to be E(N).

【0047】(1)■の文字列は1文字で構成されるの
で、ルール(a)によりそのまま英字として認識する。
(1) Since the character string (■) consists of one character, it is recognized as an alphabetic character according to rule (a).

【0048】(2)■の文字列は2文字として構成され
るので、ルール(b)により1文字単位に分離し、各文
字列に対してルール(a)を適用することにより、左側
は図形となる。右側は英字として認識する。
(2) Since the character string of becomes. The right side is recognized as an alphabetic character.

【0049】(3)■の文字列は3文字で構成されるの
で、ルール(c)により先頭文字を英字として、残り2
文字を数字として認識する。
(3) Since the character string ■ consists of three characters, the first character is an alphabetic character according to rule (c), and the remaining two
Recognize characters as numbers.

【0050】(4)■の文字列は4文字で構成されるの
で、ルール(d)により第1文字と第2文字の連結状態
及び第3文字と第4文字の連結状態を距離・角度により
評価する。この例では、E(1)<E(3)となるため
、第1文字と第2文字の間で分離する。分離された第1
文字は(a)を適用して英字として認識する。第2〜4
文字は3文字の文字例としてルール(c)を適用し、英
字・数字・数字として認識する。
(4) Since the character string ■ is composed of 4 characters, rule (d) determines the connected state of the first character and the second character and the connected state of the third character and the fourth character based on the distance and angle. evaluate. In this example, since E(1)<E(3), the first character and the second character are separated. separated first
Characters are recognized as alphabetic characters by applying (a). 2nd to 4th
Rule (c) is applied to the characters as an example of three characters, and they are recognized as letters, numbers, and numbers.

【0051】(5)■の文字列は5文字で構成されるの
で、ルール(d)により2つの文字に、あるいは3つの
文字に分離可能である。
(5) Since the character string (■) is composed of five characters, it can be separated into two or three characters according to rule (d).

【0052】2つの文字列に分離するなら、1)第2文
字と第3文字の間で分離する。
To separate into two character strings, 1) Separate between the second and third characters.

【0053】2)第3文字と第4文字の間で分離する。2) Separate between the third and fourth characters.

【0054】3つの文字列に分離するなら3)第1文字
と第2文字の間、第4文字と第5文字の間でそれぞれ分
離する。であるから、4つの文字間の連結状態を評価す
る。
To separate into three character strings, 3) Separate between the first and second characters, and between the fourth and fifth characters. Therefore, the connection state between the four characters is evaluated.

【0055】E(2)とE(3)と(E(1)+E(4
))÷2を比較する。
E(2), E(3) and (E(1)+E(4)
)) Compare ÷2.

【0056】この例では、最後のものの評価が高いので
、第1文字と第2文字の間、第4文字と第5文字の間で
それぞれ分離する。
In this example, since the last one has a high evaluation, the characters are separated between the first and second characters, and between the fourth and fifth characters.

【0057】第1文字はルール(a)を適用して、図形
とする。
The first character is made into a figure by applying rule (a).

【0058】第2〜4文字はルール(c)を適用して、
英字・数字・数字として認識する。
[0058] Applying rule (c) to the second to fourth characters,
Recognize as letters, numbers, and numbers.

【0059】第5文字はルール(a)を適用して、英字
として認識する。
The fifth character is recognized as an alphabetic character by applying rule (a).

【0060】(6)■の文字列は6文字で構成されるの
でルール(e)により第3文字と第4文字との間で分離
して各々にルール(c)を適用して、英字・数字・数字
として認識する。
(6) Since the character string ■ consists of 6 characters, the third and fourth characters are separated according to rule (e) and rule (c) is applied to each character to form alphabetic characters. Recognize as numbers/digits.

【0061】上記の後処理によって図9に示す再編成さ
れた文字列統合結果が得られる。
By the above post-processing, the reorganized character string integration result shown in FIG. 9 is obtained.

【0062】このように上記第2実施例によれば、文字
列の構成要件をルールとして指定できるため、文字の抽
出誤り、文字列の統合誤りを抑止できるとともに文字列
内の文字順により認識対象とするカテゴリをしぼり込め
るので、認識率の向上にも寄与する。
As described above, according to the second embodiment, since the structural requirements of a character string can be specified as a rule, it is possible to prevent character extraction errors and character string integration errors, and to determine the recognition target based on the order of characters in the character string. Since the categories can be narrowed down, it also contributes to improving the recognition rate.

【0063】[0063]

【発明の効果】上述の如く、本発明の文字図形認識装置
によれば、図形を文字と誤抽出するおそれが低減し、文
字列の統合誤りを低減でき、文字認識を向上することが
でき、実用上きわめて有用である。
[Effects of the Invention] As described above, according to the character/figure recognition device of the present invention, it is possible to reduce the possibility of erroneously extracting a figure as a character, reduce erroneous integration of character strings, and improve character recognition. It is extremely useful in practice.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

【図1】本発明装置の第1実施例のブロック図である。FIG. 1 is a block diagram of a first embodiment of the device of the present invention.

【図2】読み込み画像を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing a read image.

【図3】本発明装置の文字図形分離処理の第1実施例の
フローチャートである。
FIG. 3 is a flowchart of a first embodiment of character/figure separation processing of the apparatus of the present invention.

【図4】文字列統合結果を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing the result of character string integration.

【図5】本発明装置の第2実施例のブロック図である。FIG. 5 is a block diagram of a second embodiment of the device of the present invention.

【図6】読み込み画像を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing a read image.

【図7】本発明装置の文字図形分離処理の第2実施例の
フローチャートである。
FIG. 7 is a flowchart of a second embodiment of character/figure separation processing of the apparatus of the present invention.

【図8】文字列統合の結果を示す図である。FIG. 8 is a diagram showing the result of character string integration.

【図9】再編成された文字列統合結果を示す図である。FIG. 9 is a diagram showing the result of reorganized character string integration.

【図10】従来装置の文字図形分離処理の一例のフロー
チャートである。
FIG. 10 is a flowchart of an example of character/figure separation processing of a conventional device.

【図11】文字図形分離処理を説明するための図である
FIG. 11 is a diagram for explaining character/figure separation processing.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

22,52  条件メモリ 28  ベクトル生成部 29  ベクトルメモリ 30  文字分離部 31  文字認識部 32  コードメモリ 50  文字列後処理部 22, 52 Condition memory 28 Vector generation section 29 Vector memory 30 Character separation section 31 Character recognition section 32 Code memory 50 String post-processing section

Claims (2)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】  文字及び図形が混在する画像を読み取
り、該文字及び図形夫々を認識する文字図形認識装置に
おいて、各文字の大きさであるサイズ条件と各文字の字
種であるカテゴリ条件とを対応させた各文字の文字条件
を格納した第1の条件メモリ(22)と、該画像の各領
域を該各文字のサイズ条件と照合して文字の抽出を行な
う文字分離部(30)と、該文字分離部(30)で抽出
された文字についてサイズ条件に対応するカテゴリ条件
で指示される字種の辞書と照合して文字認識を行なう文
字認識部(31)とを有することを特徴とする文字図形
認識装置。
[Claim 1] A character/figure recognition device that reads an image containing a mixture of characters and figures and recognizes each of the characters and figures, which has a size condition, which is the size of each character, and a category condition, which is the type of each character. a first condition memory (22) that stores character conditions for each of the associated characters; a character separation unit (30) that extracts characters by comparing each region of the image with the size condition of each character; The character recognition unit (31) performs character recognition by comparing the characters extracted by the character separation unit (30) with a dictionary of character types specified by the category condition corresponding to the size condition. Character/figure recognition device.
【請求項2】  文字及び図形が混在する画像を読み取
り、文字要素を抽出して近傍の文字要素どうしを統合し
て文字列を作成し、該文字列の個々の文字要素を認識す
る文字図形認識装置において、文字列の文字数に応じ該
文字列の分割条件及び認識の条件を予め定めたルールを
格納した第2の条件メモリ(52)と、該文字列を該ル
ールに従って再帰的に分割すると共に認識の条件に従っ
て文字要素から図形要素への変更を行なう文字列後処理
部(50)を有することを特徴とする文字図形認識装置
[Claim 2] Character and figure recognition that reads an image containing a mixture of characters and figures, extracts character elements, integrates neighboring character elements to create a character string, and recognizes each character element of the character string. The device includes a second condition memory (52) that stores rules for predetermining division conditions and recognition conditions for a character string according to the number of characters in the character string, and a second condition memory (52) for recursively dividing the character string according to the rules. A character/graphic recognition device comprising a character string post-processing unit (50) that changes character elements into graphic elements according to recognition conditions.
JP3043757A 1991-03-08 1991-03-08 Character/graphic recognizing device Withdrawn JPH04280393A (en)

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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007164253A (en) * 2005-12-09 2007-06-28 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Video character recognition device, video character recognition method, program, and recording medium

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JP2007164253A (en) * 2005-12-09 2007-06-28 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Video character recognition device, video character recognition method, program, and recording medium

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