JPH05266257A - ニューラルネット用学習データ作成装置 - Google Patents
ニューラルネット用学習データ作成装置Info
- Publication number
- JPH05266257A JPH05266257A JP4052086A JP5208692A JPH05266257A JP H05266257 A JPH05266257 A JP H05266257A JP 4052086 A JP4052086 A JP 4052086A JP 5208692 A JP5208692 A JP 5208692A JP H05266257 A JPH05266257 A JP H05266257A
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- JP
- Japan
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- learning data
- character
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- circuit
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- Pending
Links
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 title claims abstract description 19
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 16
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 11
- 238000005562 fading Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000000034 method Methods 0.000 description 1
- 230000001537 neural effect Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Character Input (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】ニューラルネットによる文字認識において学習
時のデータよりずれたデータを認識させると、従来の装
置では認識の度合いを示すニューラルネットの出力値が
低くなる。ずれたデータの認識の出力値を高くするた
め、あらかじめ上下左右にずらしたデータを作成し、一
定の位置の学習データに加えてニューラルネット用学習
データとする。 【構成】学習対象文字の画像を光電変換スキャナ１によ
って映像信号ａに変換しＡ／Ｄ変換回路２でデジタル画
像に変換した後、画像メモリ３に記憶させておき、２値
化処理を２値化回路４で行う。文字切りだし回路５で１
文字を切りだし、ニューラルネット用学習データ作成回
路６で切り出された画像を上下左右にずらした学習デー
タを作成し、該切りだし画像を加えて学習データとす
る。
時のデータよりずれたデータを認識させると、従来の装
置では認識の度合いを示すニューラルネットの出力値が
低くなる。ずれたデータの認識の出力値を高くするた
め、あらかじめ上下左右にずらしたデータを作成し、一
定の位置の学習データに加えてニューラルネット用学習
データとする。 【構成】学習対象文字の画像を光電変換スキャナ１によ
って映像信号ａに変換しＡ／Ｄ変換回路２でデジタル画
像に変換した後、画像メモリ３に記憶させておき、２値
化処理を２値化回路４で行う。文字切りだし回路５で１
文字を切りだし、ニューラルネット用学習データ作成回
路６で切り出された画像を上下左右にずらした学習デー
タを作成し、該切りだし画像を加えて学習データとす
る。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、文字認識において認識
対象文字をニューラルネットにより認識するための学習
において、入力データとなる学習データを作成するニュ
ーラルネット用学習データ作成装置に関する。
対象文字をニューラルネットにより認識するための学習
において、入力データとなる学習データを作成するニュ
ーラルネット用学習データ作成装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来のニューラルネット用学習データ作
成装置は、１文字を外接する矩形できりだし二値化レベ
ルを変えるなどにより太さの違う文字データをニューラ
ルネット用学習データとして作成していた。
成装置は、１文字を外接する矩形できりだし二値化レベ
ルを変えるなどにより太さの違う文字データをニューラ
ルネット用学習データとして作成していた。
【０００３】図４は二値化レベルを変えて作成した文字
データを示す図で、図４（ａ）は認識対象文字を高い二
値化レベルで切りだし文字を細らせた図で、図４（ｂ）
は認識対象文字を低い二値化レベルで切りだし文字を太
らせた図である。
データを示す図で、図４（ａ）は認識対象文字を高い二
値化レベルで切りだし文字を細らせた図で、図４（ｂ）
は認識対象文字を低い二値化レベルで切りだし文字を太
らせた図である。
【０００４】このように従来のニューラルネット用学習
データ作成装置は、文字の太さを変えた学習データを作
成して文字認識率を高めていたが、文字の位置について
は切り出されたままの位置のみで学習データを作成して
いた。
データ作成装置は、文字の太さを変えた学習データを作
成して文字認識率を高めていたが、文字の位置について
は切り出されたままの位置のみで学習データを作成して
いた。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】文字認識においては文
字の周りのノイズや文字のかすれなどにより学習時のデ
ータよりずれて切り出された文字が発生する。図２は、
文字の周りのノイズにより学習時のデータよりずれて切
り出された認識対象文字の例である。
字の周りのノイズや文字のかすれなどにより学習時のデ
ータよりずれて切り出された文字が発生する。図２は、
文字の周りのノイズにより学習時のデータよりずれて切
り出された認識対象文字の例である。
【０００６】上述した従来のニューラルネット用学習デ
ータ作成方法は、文字が切り出されたままの一定の位置
で学習データを作成するので、文字認識において文字の
周りのノイズや文字のかすれなどにより学習時のデータ
よりずれて切り出された文字を認識すると、ニューラル
ネットにおける認識の度合いとされる出力値が低くなり
確かな認識ができない。
ータ作成方法は、文字が切り出されたままの一定の位置
で学習データを作成するので、文字認識において文字の
周りのノイズや文字のかすれなどにより学習時のデータ
よりずれて切り出された文字を認識すると、ニューラル
ネットにおける認識の度合いとされる出力値が低くなり
確かな認識ができない。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明のニューラルネッ
ト用学習データ作成装置は、学習対象文字の画像撮像す
る光電変換スキャナと、前記光電変換スキャナで撮像し
た映像信号をデジタル変換するＡ／Ｄ変換回路と、前記
Ａ／Ｄ変換回路で変換されたデジタル画像を記憶する画
像メモリと、前記画像メモリに記憶された画像データを
二値化する二値化回路と、前記二値化回路で二値化され
た二値画像より１文字部分を切り出す文字切り出し回路
と、前記文字切り出し回路により切り出された画像およ
びこの切り出された画像を上下左右にずらした画像それ
ぞれからニューラルネット用学習データを作成するニュ
ーラルネット用学習データ作成回路とを含んで構成され
る。
ト用学習データ作成装置は、学習対象文字の画像撮像す
る光電変換スキャナと、前記光電変換スキャナで撮像し
た映像信号をデジタル変換するＡ／Ｄ変換回路と、前記
Ａ／Ｄ変換回路で変換されたデジタル画像を記憶する画
像メモリと、前記画像メモリに記憶された画像データを
二値化する二値化回路と、前記二値化回路で二値化され
た二値画像より１文字部分を切り出す文字切り出し回路
と、前記文字切り出し回路により切り出された画像およ
びこの切り出された画像を上下左右にずらした画像それ
ぞれからニューラルネット用学習データを作成するニュ
ーラルネット用学習データ作成回路とを含んで構成され
る。
【０００８】
【実施例】次に、本発明について図面を参照して詳細に
説明する。
説明する。
【０００９】図１は、本発明の一実施例を示すブロック
図である。図２は、文字の周りのノイズにより学習時の
データよりずれて切り出された認識対象文字の図であ
る。図３は、切り出された文字を上下左右にずらした学
習データの図である。図４は、１文字を切り出し、二値
化レベルを変えて太さの違う学習データを作成した図で
ある。
図である。図２は、文字の周りのノイズにより学習時の
データよりずれて切り出された認識対象文字の図であ
る。図３は、切り出された文字を上下左右にずらした学
習データの図である。図４は、１文字を切り出し、二値
化レベルを変えて太さの違う学習データを作成した図で
ある。
【００１０】図１に示す文字切り出し装置は、映像信号
ａを出力する光電変換スキャナ１と映像信号ａを入力し
デジタル画像ｂを出力するＡ／Ｄ変換回路２と、デジタ
ル画像ｂを入力し画像データｃを出力する画像メモリ３
と、画像データｃを入力し二値化画像ｄを出力する二値
化回路４と、二値画像ｄを入力し切りだし画像ｅを出力
する文字切りだし回路５と、切りだし画像ｅを入力し学
習データ画像ｆを出力するニューラルネット用学習デー
タ作成回路６を備えている。
ａを出力する光電変換スキャナ１と映像信号ａを入力し
デジタル画像ｂを出力するＡ／Ｄ変換回路２と、デジタ
ル画像ｂを入力し画像データｃを出力する画像メモリ３
と、画像データｃを入力し二値化画像ｄを出力する二値
化回路４と、二値画像ｄを入力し切りだし画像ｅを出力
する文字切りだし回路５と、切りだし画像ｅを入力し学
習データ画像ｆを出力するニューラルネット用学習デー
タ作成回路６を備えている。
【００１１】光電変換スキャナ１は学習対象文字の画像
を入力し、映像信号ａを出力する。Ａ／Ｄ変換回路２で
は映像信号ａを入力し、アナログの画像データをデジタ
ルに変換するためにＡ／Ｄ変換し、デジタル画像ｂを出
力する。画像メモリ３ではデジタル画像ｂを記憶してお
き画像データｃを出力する。二値化回路４では画像デー
タｃを入力し、文字部分を黒、背景部分を白とするよう
に二値化を行い、二値画像ｄを出力する。二値化回路４
で二値化レベル変えて文字の太さの異る二値化画像ｄを
出力する。
を入力し、映像信号ａを出力する。Ａ／Ｄ変換回路２で
は映像信号ａを入力し、アナログの画像データをデジタ
ルに変換するためにＡ／Ｄ変換し、デジタル画像ｂを出
力する。画像メモリ３ではデジタル画像ｂを記憶してお
き画像データｃを出力する。二値化回路４では画像デー
タｃを入力し、文字部分を黒、背景部分を白とするよう
に二値化を行い、二値画像ｄを出力する。二値化回路４
で二値化レベル変えて文字の太さの異る二値化画像ｄを
出力する。
【００１２】文字切りだし回路５では二値画像ｄを入力
し１文字が外接する矩形を検出し切りだし画像ｅを出力
する。ニューラルネット用学習データ作成回路６では切
りだし画像ｅを入力し、切り出された画像を上下左右に
ずらした学習データを作成し、切りだし画像ｅを加え学
習データ画像ｆを出力する。図３（ａ）〜（ｄ）はそれ
ぞれ切り出された画像を上下左右にずらした一例を示
す。
し１文字が外接する矩形を検出し切りだし画像ｅを出力
する。ニューラルネット用学習データ作成回路６では切
りだし画像ｅを入力し、切り出された画像を上下左右に
ずらした学習データを作成し、切りだし画像ｅを加え学
習データ画像ｆを出力する。図３（ａ）〜（ｄ）はそれ
ぞれ切り出された画像を上下左右にずらした一例を示
す。
【００１３】
【発明の効果】本発明のニューラルネット学習用学習デ
ータ作成装置は、あらかじめ学習データを入れておいて
学習させる事により、文字認識において文字の周りのノ
イズや文字のかすれなどにより学習時のデータよりずれ
て切り出された文字を、より高いニューラルネットの出
力値で認識することができる。
ータ作成装置は、あらかじめ学習データを入れておいて
学習させる事により、文字認識において文字の周りのノ
イズや文字のかすれなどにより学習時のデータよりずれ
て切り出された文字を、より高いニューラルネットの出
力値で認識することができる。
【図１】本発明の一実施例を示すブロック図である。
【図２】文字の周りのノイズにより学習時のデータより
ずれて切り出された認識対象文字の図である。
ずれて切り出された認識対象文字の図である。
【図３】切り出された文字を上下左右にずらした学習デ
ータの図である。
ータの図である。
【図４】１文字を切りだし、二値化レベルを変えて太さ
の違う学習データを作成した図である。
の違う学習データを作成した図である。
１ 光電変換回路 ２ Ａ／Ｄ変換回路 ３ ２値化回路 ４ 画像メモリ ５ 文字切りだし回路 ６ ニューラルネット用学習データ作成回路 ａ 映像信号 ｂ デジタル画像 ｃ ２値化信号 ｄ 画像データ ｅ 切りだし画像 ｆ 学習データ画像
Claims (1)
- 【請求項１】 学習対象文字の画像撮像する光電変換ス
キャナと、前記光電変換スキャナで撮像した映像信号を
デジタル変換するＡ／Ｄ変換回路と、前記Ａ／Ｄ変換回
路で変換されたデジタル画像を記憶する画像メモリと、
前記画像メモリに記憶された画像データを二値化する二
値化回路と、前記二値化回路で二値化された二値画像よ
り１文字部分を切り出す文字切り出し回路と、前記文字
切り出し回路により切り出された画像およびこの切り出
された画像を上下左右にずらした画像それぞれからニュ
ーラルネット用学習データを作成するニューラルネット
用学習データ作成回路とを含むことを特徴とするニュー
ラルネット用学習データ作成装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4052086A JPH05266257A (ja) | 1992-03-11 | 1992-03-11 | ニューラルネット用学習データ作成装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4052086A JPH05266257A (ja) | 1992-03-11 | 1992-03-11 | ニューラルネット用学習データ作成装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05266257A true JPH05266257A (ja) | 1993-10-15 |
Family
ID=12905021
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4052086A Pending JPH05266257A (ja) | 1992-03-11 | 1992-03-11 | ニューラルネット用学習データ作成装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05266257A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6731788B1 (en) | 1999-01-28 | 2004-05-04 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Symbol Classification with shape features applied to neural network |
-
1992
- 1992-03-11 JP JP4052086A patent/JPH05266257A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6731788B1 (en) | 1999-01-28 | 2004-05-04 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Symbol Classification with shape features applied to neural network |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 19990330 |