JPH0436431B2 - - Google Patents
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- JPH0436431B2 JPH0436431B2 JP59093288A JP9328884A JPH0436431B2 JP H0436431 B2 JPH0436431 B2 JP H0436431B2 JP 59093288 A JP59093288 A JP 59093288A JP 9328884 A JP9328884 A JP 9328884A JP H0436431 B2 JPH0436431 B2 JP H0436431B2
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- Japan
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- section
- characters
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- Character Discrimination (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
(イ) 産業上の利用分野
本発明は、手書きあるいは印刷による文字を認
識する方式に関し、特に、大文字と小文字の認識
方式に係る。
識する方式に関し、特に、大文字と小文字の認識
方式に係る。
(ロ) 従来技術
近年、信号処理技術やエレクトロニクスの進歩
により、文字認識技術の研究は急速に進み、種々
のOCRが開発されるようになつてきた。しかし
ながら、この種のものは、認識対象文字に制限が
あるものが多く、一般の文章を正確に認識できる
ようなものはほとんどなかつた。特に、文字の大
きさのみが異なり字形が同一である「ア」、「ア」、
「ツ」、「ツ」というような、カタカナあるいはひ
らがなの大文字と小文字を認識を行なえるものは
なく、従来は、電気通信協会から発行されている
「文字認識概論」の第162頁に開示されているよう
に、小文字の「ヨ」を入力しても、認識結果とし
ては大文字の「ヨ」が出力されてしまうものが多
かつた。
により、文字認識技術の研究は急速に進み、種々
のOCRが開発されるようになつてきた。しかし
ながら、この種のものは、認識対象文字に制限が
あるものが多く、一般の文章を正確に認識できる
ようなものはほとんどなかつた。特に、文字の大
きさのみが異なり字形が同一である「ア」、「ア」、
「ツ」、「ツ」というような、カタカナあるいはひ
らがなの大文字と小文字を認識を行なえるものは
なく、従来は、電気通信協会から発行されている
「文字認識概論」の第162頁に開示されているよう
に、小文字の「ヨ」を入力しても、認識結果とし
ては大文字の「ヨ」が出力されてしまうものが多
かつた。
又、認識率を向上させるため、前処理段階で大
きさに関する正規化を行なう方式があるが、この
場合、正規化した後の文字パターンは、大文字と
小文字とでほぼ同一になつてしまうため、電子技
術総合研究所研究報告第834号「セル特徴を用い
た手書き漢字認識の研究」に開示されているよう
に、小文字の認識は行なわれていないのが現状で
ある。
きさに関する正規化を行なう方式があるが、この
場合、正規化した後の文字パターンは、大文字と
小文字とでほぼ同一になつてしまうため、電子技
術総合研究所研究報告第834号「セル特徴を用い
た手書き漢字認識の研究」に開示されているよう
に、小文字の認識は行なわれていないのが現状で
ある。
(ハ) 発明の目的
本発明は、文字の大きさのみが異なり字形が同
一であるカタカナあるいはひらがなの小文字を認
識できるようにすることを目的としたものであ
り、この際、辞書部には小文字の標準特徴パター
ンを、特別に用意しなくても済むようにしたもの
である。
一であるカタカナあるいはひらがなの小文字を認
識できるようにすることを目的としたものであ
り、この際、辞書部には小文字の標準特徴パター
ンを、特別に用意しなくても済むようにしたもの
である。
(ニ) 発明の構成
本発明は、大文字にも小文字にも成り得る文字
の唯一の標準特徴パターンを記憶した第１の領域
と、大文字にしか成り得ない文字の標準特徴パタ
ーンを記憶した第２の領域とを有する辞書部を備
え、入力文字パターンに対して大きさに関する正
規化を施し、正規化された文字パターンから特徴
パターンを抽出し、該特徴パターンを前記辞書部
に登録された標準特徴パターンとマツチングし
て、文字の認識を行う文字認識方式において、前
記入力文字パターンの文字の大きさを検出する検
出手段を設け、該手段により入力文字が大文字と
判定されたときは前記マツチングの範囲を前記第
１及び第２の双方の領域とし、小文字と判定され
たときは前記マツチング範囲を前記第１の領域に
限定し、該マツチング結果と前記検出手段の検出
結果に基づいて、出力すべき文字を決定するよう
に構成したものである。
の唯一の標準特徴パターンを記憶した第１の領域
と、大文字にしか成り得ない文字の標準特徴パタ
ーンを記憶した第２の領域とを有する辞書部を備
え、入力文字パターンに対して大きさに関する正
規化を施し、正規化された文字パターンから特徴
パターンを抽出し、該特徴パターンを前記辞書部
に登録された標準特徴パターンとマツチングし
て、文字の認識を行う文字認識方式において、前
記入力文字パターンの文字の大きさを検出する検
出手段を設け、該手段により入力文字が大文字と
判定されたときは前記マツチングの範囲を前記第
１及び第２の双方の領域とし、小文字と判定され
たときは前記マツチング範囲を前記第１の領域に
限定し、該マツチング結果と前記検出手段の検出
結果に基づいて、出力すべき文字を決定するよう
に構成したものである。
(ホ) 実施例
第１図は、本発明の一実施例を実現するための
文字認識装置全体の構成を示すブロツク図であ
り、１は文字観測部、２は前処理部、３は特徴抽
出部、４はパターンマツチング部、５は辞書部、
６は識別部、７は文字コードメモリである。
文字認識装置全体の構成を示すブロツク図であ
り、１は文字観測部、２は前処理部、３は特徴抽
出部、４はパターンマツチング部、５は辞書部、
６は識別部、７は文字コードメモリである。
認識される文字は、第２図に示すように、文字
の記入枠だけが印刷された原稿用紙８に手書きさ
れ、この手書き文字が文字観測部１に入力され
る。文字観測部１は、CCDイメージセンサー等
により、入力された全ての手書き文字を走査及び
光電変換し、各文字を濃淡に応じた観測文字パタ
ーンに変換し、前処理部２へ送る。前処理部２で
は、先ず、２値化部２１で、観測文字パターンを
Ｍ×Ｎメツシユの各格子点が「０」か「１」を採
る入力文字パターンに変換し、認識対象文字パタ
ーンを１文字だけ切出し、文字切出し部２２で、
外接矩形枠によつて囲まれた文字パターンを切出
す。即ち、第３図に示すように、Ｍ×Ｎメツシユ
の入力文字パターンにおいて、各辺より中心方向
に触手をのばし、最初に文字部分に出合つたとこ
ろでその辺の外接枠を検出し、このようにして検
出された各外接枠によつて囲まれた部分の情報を
文字パターンとして切出す。この際、各外接枠の
座標x1、x2及びy1、y2が検出される。切出された
文字パターンは、正規化部２４で伸縮処理が施さ
れ、大きさの正規化が先ず行なわれ、続いて位置
に関しても正規化される。従つて、例えば、「ア」
と「ア」という字形が同一な大文字と小文字の文
字パターンが入力されたときには、これらの正規
化後の文字パターンは同一となる。そして、正規
化された文字パターンは、特徴抽出部３で特徴パ
ターンが抽出される。
の記入枠だけが印刷された原稿用紙８に手書きさ
れ、この手書き文字が文字観測部１に入力され
る。文字観測部１は、CCDイメージセンサー等
により、入力された全ての手書き文字を走査及び
光電変換し、各文字を濃淡に応じた観測文字パタ
ーンに変換し、前処理部２へ送る。前処理部２で
は、先ず、２値化部２１で、観測文字パターンを
Ｍ×Ｎメツシユの各格子点が「０」か「１」を採
る入力文字パターンに変換し、認識対象文字パタ
ーンを１文字だけ切出し、文字切出し部２２で、
外接矩形枠によつて囲まれた文字パターンを切出
す。即ち、第３図に示すように、Ｍ×Ｎメツシユ
の入力文字パターンにおいて、各辺より中心方向
に触手をのばし、最初に文字部分に出合つたとこ
ろでその辺の外接枠を検出し、このようにして検
出された各外接枠によつて囲まれた部分の情報を
文字パターンとして切出す。この際、各外接枠の
座標x1、x2及びy1、y2が検出される。切出された
文字パターンは、正規化部２４で伸縮処理が施さ
れ、大きさの正規化が先ず行なわれ、続いて位置
に関しても正規化される。従つて、例えば、「ア」
と「ア」という字形が同一な大文字と小文字の文
字パターンが入力されたときには、これらの正規
化後の文字パターンは同一となる。そして、正規
化された文字パターンは、特徴抽出部３で特徴パ
ターンが抽出される。
ところで、文字大きさ検出部２３は、文字切出
し時に検出した座標情報を基に、入力文字パター
ンの文字の横長ａ及び縦長ｂを各々、ａ＝（x2−
x1＋１）、ｂ＝（y2−y1＋１）として求め、これら
の値ａ及びｂを各々所定の閾値Ｗ及びＨと比較す
る。そしてａ≧Ｗ且つｂ≧Ｈのとき即ち大文字の
とき、デイメンシヨンフラグFdとして「０」を
付し、ａ＜Ｗ且つｂ＜Ｈのとき即ち小文字のと
き、デイメンシヨンフラグFdとして「１」を付
す。このようにして得たデイメンシヨンフラグ
Fdと抽出された特徴パターンは、パターンマツ
チング部４に入力され、バツフア４１及び４２に
各々格納される。
し時に検出した座標情報を基に、入力文字パター
ンの文字の横長ａ及び縦長ｂを各々、ａ＝（x2−
x1＋１）、ｂ＝（y2−y1＋１）として求め、これら
の値ａ及びｂを各々所定の閾値Ｗ及びＨと比較す
る。そしてａ≧Ｗ且つｂ≧Ｈのとき即ち大文字の
とき、デイメンシヨンフラグFdとして「０」を
付し、ａ＜Ｗ且つｂ＜Ｈのとき即ち小文字のと
き、デイメンシヨンフラグFdとして「１」を付
す。このようにして得たデイメンシヨンフラグ
Fdと抽出された特徴パターンは、パターンマツ
チング部４に入力され、バツフア４１及び４２に
各々格納される。
ここで、辞書部５について説明すると、大きさ
のみが異なり、字形が同一なカタカナ及びひらが
なの大文字と小文字、例えば、「ア」と「ア」、
「ツ」と「ツ」、「よ」と「よ」，「や」と「や」の
各文字に関しては、同一の標準特徴パターンを唯
一辞書部５に記憶せしめており、具体的には、第
１図に示すように、辞書部５のアドレス０〜８の
領域５ａに、これら大文字にも小文字にもなり得
る文字の標準特徴パターンを記憶し、アドレス９
〜99の領域５ｂに、大文字にしかなり得ない文字
の標準特徴パターンを記憶している。
のみが異なり、字形が同一なカタカナ及びひらが
なの大文字と小文字、例えば、「ア」と「ア」、
「ツ」と「ツ」、「よ」と「よ」，「や」と「や」の
各文字に関しては、同一の標準特徴パターンを唯
一辞書部５に記憶せしめており、具体的には、第
１図に示すように、辞書部５のアドレス０〜８の
領域５ａに、これら大文字にも小文字にもなり得
る文字の標準特徴パターンを記憶し、アドレス９
〜99の領域５ｂに、大文字にしかなり得ない文字
の標準特徴パターンを記憶している。
次に、パターンマツチング部４の処理について
説明する。
説明する。
先ず、制御部４３は、アドレスカウンタ４４に
辞書部５の先頭アドレス「０」をセツトし、これ
と同時に、デイメンシヨンフラグFdの内容に応
じて、文字番号ポインタ４５に異なる初期値をセ
ツトする。即ち、デイメンシヨンフラグFdが
「０」のときは「０」をセツトし、「１」のときは
「100」をセツトする。そして、アドレスカウンタ
４４が示す辞書部５のアドレス０から標準特徴パ
ターンを読出し、距離計算部４６で、バツフア４
２に記憶された入力文字パターンの特徴パターン
とパターンマツチングを行ない、両パターンの距
離を計算する。計算結果としての距離は、文字番
号ポインタ４５の内容である文字番号と対にし
て、識別部６に送られる。１つの標準特徴パター
ンとのマツチングが終了すると、アドレスカウン
タ４４及び文字番号ポインタ４５を順次インクリ
メントし、先頭アドレス「０」に続くアドレス
「１」「２」「３」……に記憶されている標準特徴
パターンとのパターンマツチングを順次行ない、
その距離を文字番号と共に順次出力して行く。そ
して、制御部４３はデイメンシヨンフラグFdが
「１」であるときは、マツチングすべき範囲を辞
書部５の領域５ａに限定するため、アドレスカウ
ンタ４４の内容が領域５ａの最終アドレス８に達
した後、パターンマツチング処理を終了し、デイ
メンシヨンフラグFdが「０」であるときは、辞
書部５の全領域の標準特徴パターンとマツチング
を行なうため、辞書部５の最終アドレス９９に達
するまでパターンマツチング処理を続行する。従
つて、識別部６のバツフア６１には、デイメンシ
ヨンフラグFdが「０」のときは100個の文字番号
及び距離から成るデータが貯えられ、「１」のと
きは９個のデータが貯えられる。
辞書部５の先頭アドレス「０」をセツトし、これ
と同時に、デイメンシヨンフラグFdの内容に応
じて、文字番号ポインタ４５に異なる初期値をセ
ツトする。即ち、デイメンシヨンフラグFdが
「０」のときは「０」をセツトし、「１」のときは
「100」をセツトする。そして、アドレスカウンタ
４４が示す辞書部５のアドレス０から標準特徴パ
ターンを読出し、距離計算部４６で、バツフア４
２に記憶された入力文字パターンの特徴パターン
とパターンマツチングを行ない、両パターンの距
離を計算する。計算結果としての距離は、文字番
号ポインタ４５の内容である文字番号と対にし
て、識別部６に送られる。１つの標準特徴パター
ンとのマツチングが終了すると、アドレスカウン
タ４４及び文字番号ポインタ４５を順次インクリ
メントし、先頭アドレス「０」に続くアドレス
「１」「２」「３」……に記憶されている標準特徴
パターンとのパターンマツチングを順次行ない、
その距離を文字番号と共に順次出力して行く。そ
して、制御部４３はデイメンシヨンフラグFdが
「１」であるときは、マツチングすべき範囲を辞
書部５の領域５ａに限定するため、アドレスカウ
ンタ４４の内容が領域５ａの最終アドレス８に達
した後、パターンマツチング処理を終了し、デイ
メンシヨンフラグFdが「０」であるときは、辞
書部５の全領域の標準特徴パターンとマツチング
を行なうため、辞書部５の最終アドレス９９に達
するまでパターンマツチング処理を続行する。従
つて、識別部６のバツフア６１には、デイメンシ
ヨンフラグFdが「０」のときは100個の文字番号
及び距離から成るデータが貯えられ、「１」のと
きは９個のデータが貯えられる。
ここで、入力文字が字形が同一な大文字「ア」
と小文字「ア」の場合、これらの特徴パターンは
辞書部５の領域５ａに記憶されている同一の標準
特徴パターンとパターンマツチングされ、計算結
果としての距離は、ほぼ同一の値α、β、γ、…
…となる。しかしながら、文字番号は、大文字の
場合「０」から始まり、小文字の場合「100」か
ら始まることとなるので、識別部６へ出力される
データ（文字番号、距離）は、大文字の場合
（０、α）（１、β）（２、γ）……となり、小文
字の場合（100、α）（101、β）（102、γ）……
となる。識別部６では、これらデータの全ての距
離を比較し、その距離が最小であるものを識別
し、その文字番号を基に文字コードメモリ７を検
索する。文字コードメモリ７は、文字番号に対応
して文字コードを記憶しており、文字番号０〜99
に対して、辞書部５のアドレス０〜99に記憶され
ている標準特徴パターンに対応する大文字の文字
コードを順に記憶しており、文字番号100〜108に
対しては、辞書部５のアドレス０〜８に記憶され
ている標準特徴パターンに対応する小文字の文字
コードを順に記憶している。従つて、識別部６の
識別結果として、入力文字パターンの文字の大き
さに応じて、距離が最小値となる大文字の文字コ
ードあるいは小文字の文字コードが出力されるこ
ととになる。
と小文字「ア」の場合、これらの特徴パターンは
辞書部５の領域５ａに記憶されている同一の標準
特徴パターンとパターンマツチングされ、計算結
果としての距離は、ほぼ同一の値α、β、γ、…
…となる。しかしながら、文字番号は、大文字の
場合「０」から始まり、小文字の場合「100」か
ら始まることとなるので、識別部６へ出力される
データ（文字番号、距離）は、大文字の場合
（０、α）（１、β）（２、γ）……となり、小文
字の場合（100、α）（101、β）（102、γ）……
となる。識別部６では、これらデータの全ての距
離を比較し、その距離が最小であるものを識別
し、その文字番号を基に文字コードメモリ７を検
索する。文字コードメモリ７は、文字番号に対応
して文字コードを記憶しており、文字番号０〜99
に対して、辞書部５のアドレス０〜99に記憶され
ている標準特徴パターンに対応する大文字の文字
コードを順に記憶しており、文字番号100〜108に
対しては、辞書部５のアドレス０〜８に記憶され
ている標準特徴パターンに対応する小文字の文字
コードを順に記憶している。従つて、識別部６の
識別結果として、入力文字パターンの文字の大き
さに応じて、距離が最小値となる大文字の文字コ
ードあるいは小文字の文字コードが出力されるこ
ととになる。
このように、識別部６から出力される文字コー
ドは、距離計算部４６の計算結果としての距離だ
けでなく、文字大きさ検出部２３の検出結果であ
るデイメンシヨンフラグFdに基づいて決定され
る。
ドは、距離計算部４６の計算結果としての距離だ
けでなく、文字大きさ検出部２３の検出結果であ
るデイメンシヨンフラグFdに基づいて決定され
る。
ところで、閾値Ｗ及びＨの一例を上げておく
と、原稿の記入枠を13mm角、文字観測部１の
CCDイメージセンサの解像度を８本／mmとした
場合、Ｍ×ＮメツシユのＭ値及びＮ値は「96」と
なるが、閾値Ｗ及びＨとしては、例えば「32」を
用いればよい。
と、原稿の記入枠を13mm角、文字観測部１の
CCDイメージセンサの解像度を８本／mmとした
場合、Ｍ×ＮメツシユのＭ値及びＮ値は「96」と
なるが、閾値Ｗ及びＨとしては、例えば「32」を
用いればよい。
(ヘ) 発明の効果
本発明の文字認識方式は、パターンマツチング
における距離の計算結果だけでなく、入力文字パ
ターンの文字の大きさの検出結果に基づいて、出
力すべき文字が決定されるので、文字の大きさの
みが異なり字形が同一なカタカナあるいはひらが
なの小文字をも認識可能となり、一般的な手書き
文章の認識が行なえるようになる。又、小文字の
標準特徴パターンを大文字の標準特徴パターンと
兼用できるので、辞書部の容量が少なくて済み、
更に、小文字の認識を入力文字パターンの文字の
大きさを検出するという非常に簡単な処理により
実現しているので、システムを小型化することが
可能となる。しかも、入力文字が小文字の場合
は、マツチング範囲が辞書部の第１領域に限定さ
れるので処理が高速化されると共に認識率が向上
する。
における距離の計算結果だけでなく、入力文字パ
ターンの文字の大きさの検出結果に基づいて、出
力すべき文字が決定されるので、文字の大きさの
みが異なり字形が同一なカタカナあるいはひらが
なの小文字をも認識可能となり、一般的な手書き
文章の認識が行なえるようになる。又、小文字の
標準特徴パターンを大文字の標準特徴パターンと
兼用できるので、辞書部の容量が少なくて済み、
更に、小文字の認識を入力文字パターンの文字の
大きさを検出するという非常に簡単な処理により
実現しているので、システムを小型化することが
可能となる。しかも、入力文字が小文字の場合
は、マツチング範囲が辞書部の第１領域に限定さ
れるので処理が高速化されると共に認識率が向上
する。
第１図は本発明の一実施例を実現するための文
字認識装置全体の構成を示すブロツク図、第２図
は入力原稿のフオーマツトを示す図、第３図は入
力文字パターンを示す説明図である。 主な図番の説明、１……文字観測部、２……前
処理部、３……特徴抽出部、４……パターンマツ
チング部、５……辞書部、６……識別部、７……
文字コードメモリ。
字認識装置全体の構成を示すブロツク図、第２図
は入力原稿のフオーマツトを示す図、第３図は入
力文字パターンを示す説明図である。 主な図番の説明、１……文字観測部、２……前
処理部、３……特徴抽出部、４……パターンマツ
チング部、５……辞書部、６……識別部、７……
文字コードメモリ。
Claims (1)
- １ 大文字にも小文字にも成り得る文字の唯一の
標準特徴パターンを記憶した第１の領域と、大文
字しか成り得ない文字の標準特徴パターンを記憶
した第２の領域とを有する辞書部を備え、入力文
字パターンに対して大きさに関する正規化を施
し、正規化された文字パターンから特徴パターン
を抽出し、該特徴パターンを前記辞書部に登録さ
れた標準特徴パターンとマツチングして、文字の
認識を行う文字認識方式において、前記入力文字
パターンの文字の大きさを検出する検出手段を設
け、該手段により入力文字が大文字と判定された
ときは前記マツチングの範囲を前記第１及び第２
の双方の領域とし、小文字と判定されたときは前
記マツチング範囲を前記第１の領域に限定し、該
マツチング結果と前記検出手段の検出結果に基づ
いて出力すべき文字を決定するようにしたことを
特徴とする文字認識方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59093288A JPS60237584A (ja) | 1984-05-09 | 1984-05-09 | 文字認識方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59093288A JPS60237584A (ja) | 1984-05-09 | 1984-05-09 | 文字認識方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS60237584A JPS60237584A (ja) | 1985-11-26 |
| JPH0436431B2 true JPH0436431B2 (ja) | 1992-06-16 |
Family
ID=14078215
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP59093288A Granted JPS60237584A (ja) | 1984-05-09 | 1984-05-09 | 文字認識方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS60237584A (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6320265U (ja) * | 1986-07-18 | 1988-02-10 | ||
| JP2574776B2 (ja) * | 1986-10-24 | 1997-01-22 | 株式会社日立製作所 | 文字認識方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS58214972A (ja) * | 1982-06-09 | 1983-12-14 | Hitachi Ltd | オンライン手書き文字認識装置 |
-
1984
- 1984-05-09 JP JP59093288A patent/JPS60237584A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS60237584A (ja) | 1985-11-26 |
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