JPH0562019A - 文字認識装置 - Google Patents
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- JPH0562019A JPH0562019A JP3219784A JP21978491A JPH0562019A JP H0562019 A JPH0562019 A JP H0562019A JP 3219784 A JP3219784 A JP 3219784A JP 21978491 A JP21978491 A JP 21978491A JP H0562019 A JPH0562019 A JP H0562019A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 より人間の判定に近い高認識率を有して文字
を適確に認識する。 【構成】 各文字のパターン部分と背景部分の画素毎の
出現頻度を認識対象文字群全体に対して出現頻度算出部
１１で算出し、該出現頻度において各文字のパターン部
分と背景部分の各画素に対応する部分の各出現頻度を重
み付けし、パターン部分と背景部分の各重み付け値に対
してそれぞれ異なる符号を付与した重み付け値を重み付
け部１３および正規化部１５において算出し、該重み付
け値を各画素に対応して有した各文字を辞書画像として
辞書１７に記憶し、置換部１９を介して供給される認識
対象文字の処理画像と辞書１７に記憶された各文字の辞
書画像との相関計算を類似度計算部２１において行い、
各相関度から類似度を判断する。
を適確に認識する。 【構成】 各文字のパターン部分と背景部分の画素毎の
出現頻度を認識対象文字群全体に対して出現頻度算出部
１１で算出し、該出現頻度において各文字のパターン部
分と背景部分の各画素に対応する部分の各出現頻度を重
み付けし、パターン部分と背景部分の各重み付け値に対
してそれぞれ異なる符号を付与した重み付け値を重み付
け部１３および正規化部１５において算出し、該重み付
け値を各画素に対応して有した各文字を辞書画像として
辞書１７に記憶し、置換部１９を介して供給される認識
対象文字の処理画像と辞書１７に記憶された各文字の辞
書画像との相関計算を類似度計算部２１において行い、
各相関度から類似度を判断する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、光学式文字読み取り装
置に使用される文字認識装置に関する。
置に使用される文字認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】この種の文字認識装置に適用される手法
には、従来、例えば複合類似度法（特願昭４４−８８１
０９参照）、マッチング法、構造解析法等がある。複合
類似度法およびマッチング法は、基本的には対象文字と
辞書（参照文字）との相関度の高低によって文字を認識
するものであるが、特に複合類似度法は位置ずれに強く
するために、ぼかし処理を行っていることが特長であ
る。
には、従来、例えば複合類似度法（特願昭４４−８８１
０９参照）、マッチング法、構造解析法等がある。複合
類似度法およびマッチング法は、基本的には対象文字と
辞書（参照文字）との相関度の高低によって文字を認識
するものであるが、特に複合類似度法は位置ずれに強く
するために、ぼかし処理を行っていることが特長であ
る。
【０００３】また、構造解析法は文字がどのような特徴
からどのように構成されているかを解析し、その解析に
基づいて構造を記述し、この記述と各文字概念の記述と
の整合を取って認識する方法である。
からどのように構成されているかを解析し、その解析に
基づいて構造を記述し、この記述と各文字概念の記述と
の整合を取って認識する方法である。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】上述した各手法は、認
識しようとする文字がその特徴を保持しているにも関わ
らず、その一部が欠損したり、汚れが重なったりする
と、誤判定したり、不読したりするという問題がある。
識しようとする文字がその特徴を保持しているにも関わ
らず、その一部が欠損したり、汚れが重なったりする
と、誤判定したり、不読したりするという問題がある。
【０００５】本発明は、上記に鑑みてなされたもので、
その目的とするところは、より人間の判定に近い高認識
率を有して文字を適確に認識する文字認識装置を提供す
ることにある。
その目的とするところは、より人間の判定に近い高認識
率を有して文字を適確に認識する文字認識装置を提供す
ることにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明の文字認識装置は、認識対象文字群の各文字
を構成するパターン部分と背景部分の画素毎の出現頻度
を認識対象文字群全体に対して算出する出現頻度算出手
段と、この出現頻度算出手段で算出した認識対象文字群
全体の出現頻度において各文字のパターン部分と背景部
分の各画素に対応する部分の各出現頻度を重み付けし、
パターン部分と背景部分の各重み付け値に対してそれぞ
れ異なる符号を付与した重み付け値を算出する重み付け
値算出手段と、この重み付け算出手段で算出された重み
付け値を各画素に対応して有した各文字を辞書画像とし
て記憶する記憶手段と、入力された認識対象文字の処理
画像と前記記憶手段に記憶された各文字の辞書画像との
相関計算を行い、各相関度から類似度を判断する類似度
判断手段とを有することを要旨とする。
め、本発明の文字認識装置は、認識対象文字群の各文字
を構成するパターン部分と背景部分の画素毎の出現頻度
を認識対象文字群全体に対して算出する出現頻度算出手
段と、この出現頻度算出手段で算出した認識対象文字群
全体の出現頻度において各文字のパターン部分と背景部
分の各画素に対応する部分の各出現頻度を重み付けし、
パターン部分と背景部分の各重み付け値に対してそれぞ
れ異なる符号を付与した重み付け値を算出する重み付け
値算出手段と、この重み付け算出手段で算出された重み
付け値を各画素に対応して有した各文字を辞書画像とし
て記憶する記憶手段と、入力された認識対象文字の処理
画像と前記記憶手段に記憶された各文字の辞書画像との
相関計算を行い、各相関度から類似度を判断する類似度
判断手段とを有することを要旨とする。
【０００７】
【作用】本発明の文字認識装置では、各文字のパターン
部分と背景部分の画素毎の出現頻度を認識対象文字群全
体に対して算出し、該出現頻度において各文字のパター
ン部分と背景部分の各画素に対応する部分の各出現頻度
を重み付けし、パターン部分と背景部分の各重み付け値
に対してそれぞれ異なる符号を付与した重み付け値を算
出し、該重み付け値を各画素に対応して有した各文字を
辞書画像として記憶し、入力された認識対象文字の処理
画像と前記記憶された各文字の辞書画像との相関計算を
行い、各相関度から類似度を判断する。
部分と背景部分の画素毎の出現頻度を認識対象文字群全
体に対して算出し、該出現頻度において各文字のパター
ン部分と背景部分の各画素に対応する部分の各出現頻度
を重み付けし、パターン部分と背景部分の各重み付け値
に対してそれぞれ異なる符号を付与した重み付け値を算
出し、該重み付け値を各画素に対応して有した各文字を
辞書画像として記憶し、入力された認識対象文字の処理
画像と前記記憶された各文字の辞書画像との相関計算を
行い、各相関度から類似度を判断する。
【０００８】
【実施例】以下、図面を用いて本発明の実施例を説明す
る。
る。
【０００９】図１は、本発明の一実施例に係る文字認識
装置の構成を示すブロック図である。同図に示す文字認
識装置は、各文字の特徴点を抽出し、その特徴点のウェ
イトを大きくした辞書を作成し、この辞書と認識対象文
字との相関計算を行い、各相関度から類似度を判断し、
その最も大きなものから文字を識別するものである。
装置の構成を示すブロック図である。同図に示す文字認
識装置は、各文字の特徴点を抽出し、その特徴点のウェ
イトを大きくした辞書を作成し、この辞書と認識対象文
字との相関計算を行い、各相関度から類似度を判断し、
その最も大きなものから文字を識別するものである。
【００１０】図１において、カメラ１で撮像された認識
対象文字画像信号は、処理装置３のアナログ−ディジタ
ル変換器５に供給されて、ディジタル信号に変換され
る。このディジタル信号の画像信号は、更に二値化処理
部７で二値化されて、文字切り出し部９に供給され、対
象とする文字部分が切り出される。
対象文字画像信号は、処理装置３のアナログ−ディジタ
ル変換器５に供給されて、ディジタル信号に変換され
る。このディジタル信号の画像信号は、更に二値化処理
部７で二値化されて、文字切り出し部９に供給され、対
象とする文字部分が切り出される。
【００１１】文字切り出し部９で切り出された文字情報
は、出現頻度算出部１１、重み付け部１３、正規化部１
５および辞書１７からなる辞書作成部を介して類似度計
算部２１に供給される場合と、置換部１９を介して類似
度計算部２１に供給される場合とがあるが、本文字認識
装置においては、まず出現頻度算出部１１、重み付け部
１３、正規化部１５、辞書１７からなる辞書作成部に認
識対象文字群のすべての基準文字を供給することによ
り、各文字の基準となる辞書画像を辞書１７に記憶した
後、認識対象文字を置換部１９を介して類似度計算部２
１に供給し、この類似度計算部２１において辞書１７か
らの各文字の基準となる辞書画像と類似度を計算し、該
認識対象文字を認識するようになっている。
は、出現頻度算出部１１、重み付け部１３、正規化部１
５および辞書１７からなる辞書作成部を介して類似度計
算部２１に供給される場合と、置換部１９を介して類似
度計算部２１に供給される場合とがあるが、本文字認識
装置においては、まず出現頻度算出部１１、重み付け部
１３、正規化部１５、辞書１７からなる辞書作成部に認
識対象文字群のすべての基準文字を供給することによ
り、各文字の基準となる辞書画像を辞書１７に記憶した
後、認識対象文字を置換部１９を介して類似度計算部２
１に供給し、この類似度計算部２１において辞書１７か
らの各文字の基準となる辞書画像と類似度を計算し、該
認識対象文字を認識するようになっている。
【００１２】従って、まず最初は、カメラ１で基準文字
を撮像したものとし、この基準文字の画像信号がアナロ
グ−ディジタル変換器５、二値化処理部７を介して文字
切り出し部９に供給され、文字切り出し部９から切り出
された基準文字情報を出現頻度算出部１１、重み付け部
１３、正規化部１５に供給して辞書を作成する場合につ
いて説明する。
を撮像したものとし、この基準文字の画像信号がアナロ
グ−ディジタル変換器５、二値化処理部７を介して文字
切り出し部９に供給され、文字切り出し部９から切り出
された基準文字情報を出現頻度算出部１１、重み付け部
１３、正規化部１５に供給して辞書を作成する場合につ
いて説明する。
【００１３】文字切り出し部９から切り出された各基準
文字画像信号は、出現頻度算出部１１に供給され、ここ
で認識対象文字群の各文字を構成するパターン部分と背
景部分の画素毎の出現頻度を認識対象文字群全体に対し
て算出される。更に具体的に、図２および図３を参照し
て説明する。
文字画像信号は、出現頻度算出部１１に供給され、ここ
で認識対象文字群の各文字を構成するパターン部分と背
景部分の画素毎の出現頻度を認識対象文字群全体に対し
て算出される。更に具体的に、図２および図３を参照し
て説明する。
【００１４】図２は、認識対象文字群の全体を一例とし
て、数字の１〜０とし、この１〜０を横５×縦９の画素
で構成した文字例を示している。図３は、図２に示した
横５×縦９の各画素を各枠で囲って示すとともに、各画
素内に図２に示した各文字のパターン部分の各画素の出
現頻度を示している。この出現頻度を横方向の位置をｍ
とし、縦方向の位置をｎとして、Ｇｍ，ｎで表すとする
と、Ｇ1,1 ＝５、Ｇ1,2 ＝９等であるが、例えばＧ1,2
＝９は認識対象数字の４以外の数字がこのＧ1,2 の位置
に画素を有していることを示し、この位置に画素がない
場合には、４であることがわかる。また、Ｇ2,3 の位置
に画素がある数字は１つであり、これは数字の１である
ことがわかる。
て、数字の１〜０とし、この１〜０を横５×縦９の画素
で構成した文字例を示している。図３は、図２に示した
横５×縦９の各画素を各枠で囲って示すとともに、各画
素内に図２に示した各文字のパターン部分の各画素の出
現頻度を示している。この出現頻度を横方向の位置をｍ
とし、縦方向の位置をｎとして、Ｇｍ，ｎで表すとする
と、Ｇ1,1 ＝５、Ｇ1,2 ＝９等であるが、例えばＧ1,2
＝９は認識対象数字の４以外の数字がこのＧ1,2 の位置
に画素を有していることを示し、この位置に画素がない
場合には、４であることがわかる。また、Ｇ2,3 の位置
に画素がある数字は１つであり、これは数字の１である
ことがわかる。
【００１５】出現頻度算出部１１において算出された図
３に示すような出現頻度は、重み付け部１３および正規
化部１５に供給されて、各文字毎に重み付けされ、かつ
正規化される。図４は、太線でパターン部を囲んで示す
数字１に対する重み付けおよび正規化した結果を示して
いるが、同図においてｋは各文字のパターン部の画素の
正規化係数であり、ｋ’は各文字のパターンのない背景
部分の画素の正規化係数である。重み付けおよび正規化
は、各文字、図４では数字１のパターン部にある各画素
では、その画素の出現頻度の逆数に正規化係数ｋを乗じ
た値となり、パターン部のない背景部分にある各画素で
は、その背景部分の画素の出現頻度（すなわち、図３に
示したパターン部の画素の出現頻度を全体の出現頻度で
ある１０から引いて求まる出現頻度）の逆数に正規化係
数を乗じ、符号を負、すなわち−とした値となってい
る。具体的には、図４において文字１のパターン部の左
上の画素の出現頻度Ｇ1,1 ＝５（図３参照）に対して
は、５の逆数を取り、この逆数に正規化係数ｋを乗じた
値ｋ／５となり、また背景部分である右上の画素の出現
頻度Ｇ1,5 ＝７（１０−３）に対しては、７の逆数を取
り、この逆数に正規化係数ｋ’を乗じ、符号を−とした
値−ｋ’／７となっている。図４は、図３に示す認識対
象文字群の全体の出現頻度に対する文字１の正規化重み
付け値を示しているが、同様な処理を数字１以外の認識
対象文字群全体の各文字に対して行う。このようにして
認識対象文字群の各文字１〜０に対して求められた正規
化重み付け値は、各文字に対する基準文字の辞書画像と
して辞書１７に記憶される。
３に示すような出現頻度は、重み付け部１３および正規
化部１５に供給されて、各文字毎に重み付けされ、かつ
正規化される。図４は、太線でパターン部を囲んで示す
数字１に対する重み付けおよび正規化した結果を示して
いるが、同図においてｋは各文字のパターン部の画素の
正規化係数であり、ｋ’は各文字のパターンのない背景
部分の画素の正規化係数である。重み付けおよび正規化
は、各文字、図４では数字１のパターン部にある各画素
では、その画素の出現頻度の逆数に正規化係数ｋを乗じ
た値となり、パターン部のない背景部分にある各画素で
は、その背景部分の画素の出現頻度（すなわち、図３に
示したパターン部の画素の出現頻度を全体の出現頻度で
ある１０から引いて求まる出現頻度）の逆数に正規化係
数を乗じ、符号を負、すなわち−とした値となってい
る。具体的には、図４において文字１のパターン部の左
上の画素の出現頻度Ｇ1,1 ＝５（図３参照）に対して
は、５の逆数を取り、この逆数に正規化係数ｋを乗じた
値ｋ／５となり、また背景部分である右上の画素の出現
頻度Ｇ1,5 ＝７（１０−３）に対しては、７の逆数を取
り、この逆数に正規化係数ｋ’を乗じ、符号を−とした
値−ｋ’／７となっている。図４は、図３に示す認識対
象文字群の全体の出現頻度に対する文字１の正規化重み
付け値を示しているが、同様な処理を数字１以外の認識
対象文字群全体の各文字に対して行う。このようにして
認識対象文字群の各文字１〜０に対して求められた正規
化重み付け値は、各文字に対する基準文字の辞書画像と
して辞書１７に記憶される。
【００１６】なお、図４は、正規化重み付け値として図
３に示す出現頻度の逆数に正規化係数を乗じた値を示し
ているが、図５は別の正規化重み付け値を示している。
この図５に示す正規化重み付け値は、パターン部に対し
ては全体の出現頻度１０から図３に示す出現頻度を引い
た値に正規化係数を乗じた値とし、背景部分に対しては
図３に示す出現頻度（すなわち、全体の出現頻度１０か
ら背景部分の出現頻度を引いて求まる出現頻度）に正規
化係数を乗じた値としているものである。
３に示す出現頻度の逆数に正規化係数を乗じた値を示し
ているが、図５は別の正規化重み付け値を示している。
この図５に示す正規化重み付け値は、パターン部に対し
ては全体の出現頻度１０から図３に示す出現頻度を引い
た値に正規化係数を乗じた値とし、背景部分に対しては
図３に示す出現頻度（すなわち、全体の出現頻度１０か
ら背景部分の出現頻度を引いて求まる出現頻度）に正規
化係数を乗じた値としているものである。
【００１７】以上のようにして各文字に対する辞書画像
が辞書１７に記憶されると、次に実際に認識したい文字
をカメラ１で読み取り、この文字を辞書１７に記憶され
ている各基準文字の辞書画像と類度度を算出して、文字
認識を行うことになるが、この処理について説明する。
が辞書１７に記憶されると、次に実際に認識したい文字
をカメラ１で読み取り、この文字を辞書１７に記憶され
ている各基準文字の辞書画像と類度度を算出して、文字
認識を行うことになるが、この処理について説明する。
【００１８】上述したように、カメラ１で撮像された認
識対象文字は、アナログ−ディジタル変換器５でディジ
タル信号に変換され、二値化処理部７で二値化され、文
字切り出し部９において対象とする文字部分が切り出さ
れると、この切り出された認識対象文字の画像信号は置
換部１９に供給される。認識対象文字の画像信号は例え
ば図６（ａ）に示すように濃度情報に対して二値化処理
部７から１，０の２値信号として与えられるが、すなわ
ち各文字のパターン部の画素に対しては１が与えられ、
パターン部でない背景部分の画素に対しては０が与えら
れるが、この背景部分の画素に対する０の値を”−１”
に置換する処理を置換部１９において行い、認識対象文
字画像Ｐ（ｍ，ｎ）として類似度計算部２１に供給す
る。このように０を−１とすることにより、類似度計算
部２１で行われる相関計算における乗算を有効にするも
のである。すなわち、相関計算では、乗算処理が行われ
るが、０では無となってしまうので、これを防止するた
めに、０を−１とする置換処理を行うのである。
識対象文字は、アナログ−ディジタル変換器５でディジ
タル信号に変換され、二値化処理部７で二値化され、文
字切り出し部９において対象とする文字部分が切り出さ
れると、この切り出された認識対象文字の画像信号は置
換部１９に供給される。認識対象文字の画像信号は例え
ば図６（ａ）に示すように濃度情報に対して二値化処理
部７から１，０の２値信号として与えられるが、すなわ
ち各文字のパターン部の画素に対しては１が与えられ、
パターン部でない背景部分の画素に対しては０が与えら
れるが、この背景部分の画素に対する０の値を”−１”
に置換する処理を置換部１９において行い、認識対象文
字画像Ｐ（ｍ，ｎ）として類似度計算部２１に供給す
る。このように０を−１とすることにより、類似度計算
部２１で行われる相関計算における乗算を有効にするも
のである。すなわち、相関計算では、乗算処理が行われ
るが、０では無となってしまうので、これを防止するた
めに、０を−１とする置換処理を行うのである。
【００１９】類似度計算部２１は、置換部１９から供給
される認識対象文字画像Ｐ（ｍ，ｎ）と辞書１７から読
み出される各文字の辞書画像Ｂｉ（ｍ，ｎ）との類似度
計算を次式に示す相関計算から算出する。
される認識対象文字画像Ｐ（ｍ，ｎ）と辞書１７から読
み出される各文字の辞書画像Ｂｉ（ｍ，ｎ）との類似度
計算を次式に示す相関計算から算出する。
【００２０】
【数１】
【００２１】ここにおいて、ｉは認識対象文字群内の文
字種類数であり、１〜１０である。ＭおよびＮは各文字
に対する画像サイズであり、具体的には図２，３に示す
ような横の画素数および縦の画素数である。
字種類数であり、１〜１０である。ＭおよびＮは各文字
に対する画像サイズであり、具体的には図２，３に示す
ような横の画素数および縦の画素数である。
【００２２】図７は、前記類似度計算を図示しているも
のであるが、認識対象文字画像Ｐ（ｍ，ｎ）と辞書１７
から読み出される各文字の辞書画像Ｂｉ（ｍ，ｎ）との
類似度計算を上述した相関計算式に従って算出し、最大
類似度を有する辞書の文字を前記認識対象文字に対する
答として出力する。
のであるが、認識対象文字画像Ｐ（ｍ，ｎ）と辞書１７
から読み出される各文字の辞書画像Ｂｉ（ｍ，ｎ）との
類似度計算を上述した相関計算式に従って算出し、最大
類似度を有する辞書の文字を前記認識対象文字に対する
答として出力する。
【００２３】上述した実施例では、二値化した画像を対
象としたが、本発明の文字認識装置の多値濃淡画像に対
しても処理可能である。この場合の出現頻度Ｇｍ，ｎは
各画素の濃度の加算値を使用し、前記置換部１９におけ
る”−１”の符号付けは一定濃度のバイアスを設け、こ
の濃度値を基準に正負の符号を付せばよいことになる。
例えば、図８（ａ）に示すような多値入力画像濃度に対
して、図８（ｂ）に示すようなほぼ中程の値を有するバ
イアスを設け、このバイアスより上側を＋とし、下側を
−とすればよい。
象としたが、本発明の文字認識装置の多値濃淡画像に対
しても処理可能である。この場合の出現頻度Ｇｍ，ｎは
各画素の濃度の加算値を使用し、前記置換部１９におけ
る”−１”の符号付けは一定濃度のバイアスを設け、こ
の濃度値を基準に正負の符号を付せばよいことになる。
例えば、図８（ａ）に示すような多値入力画像濃度に対
して、図８（ｂ）に示すようなほぼ中程の値を有するバ
イアスを設け、このバイアスより上側を＋とし、下側を
−とすればよい。
【００２４】上述したように、本文字認識装置では、各
文字の特徴点を抽出し、その特徴点のウェイトを大きく
した辞書を作成し、この辞書と認識対象文字との類似度
計算を行っているが、その特徴点が強調されるため、よ
り人間の認識に近い結果が得られる。また、特徴点は文
字を構成するパターン部のみならず、パターン部のない
背景部分も考慮しているので、パターン部において文字
の欠けが生じた場合でも、文字毎の重要度の低い部分の
欠けに対しては鈍く、文字毎の重要度の高い部分の欠け
に対しては大きく類似度に作用し、背景部分において文
字周辺の汚れに対して同様な効果が得られ、文字の部分
欠落や周辺の汚れ等に対してより高い正解率が得られ
る。
文字の特徴点を抽出し、その特徴点のウェイトを大きく
した辞書を作成し、この辞書と認識対象文字との類似度
計算を行っているが、その特徴点が強調されるため、よ
り人間の認識に近い結果が得られる。また、特徴点は文
字を構成するパターン部のみならず、パターン部のない
背景部分も考慮しているので、パターン部において文字
の欠けが生じた場合でも、文字毎の重要度の低い部分の
欠けに対しては鈍く、文字毎の重要度の高い部分の欠け
に対しては大きく類似度に作用し、背景部分において文
字周辺の汚れに対して同様な効果が得られ、文字の部分
欠落や周辺の汚れ等に対してより高い正解率が得られ
る。
【００２５】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
各文字のパターン部分と背景部分の画素毎の出現頻度を
認識対象文字群全体に対して算出し、該出現頻度におい
て各文字のパターン部分と背景部分の各画素に対応する
部分の各出現頻度を重み付けし、パターン部分と背景部
分の各重み付け値に対してそれぞれ異なる符号を付与し
た重み付け値を算出し、該重み付け値を各画素に対応し
て有した各文字を辞書画像として記憶し、入力された認
識対象文字の処理画像と前記記憶された各文字の辞書画
像との相関計算を行い、各相関度から類似度を判断する
ので、各文字に欠落があったり、汚れがあったとして
も、高い精度をもって適確に文字認識を行うことができ
る。
各文字のパターン部分と背景部分の画素毎の出現頻度を
認識対象文字群全体に対して算出し、該出現頻度におい
て各文字のパターン部分と背景部分の各画素に対応する
部分の各出現頻度を重み付けし、パターン部分と背景部
分の各重み付け値に対してそれぞれ異なる符号を付与し
た重み付け値を算出し、該重み付け値を各画素に対応し
て有した各文字を辞書画像として記憶し、入力された認
識対象文字の処理画像と前記記憶された各文字の辞書画
像との相関計算を行い、各相関度から類似度を判断する
ので、各文字に欠落があったり、汚れがあったとして
も、高い精度をもって適確に文字認識を行うことができ
る。
【図１】本発明の一実施例に係わる文字認識装置の構成
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
【図２】認識対象文字群の全体を一例として、数字の１
〜０としを場合の各数字１〜０を横５×縦９の画素で構
成した図を示している。
〜０としを場合の各数字１〜０を横５×縦９の画素で構
成した図を示している。
【図３】図２に示す各文字のパターン部の画素の出現頻
度を示す図である。
度を示す図である。
【図４】図２に示す出現頻度に対する文字１の正規化重
み付け値を示す図である。
み付け値を示す図である。
【図５】図２に示す出現頻度に対する文字１の別の正規
化重み付け値を示す図である。
化重み付け値を示す図である。
【図６】図１の文字認識装置における入力画像濃度の２
値化処理を示す説明図である。
値化処理を示す説明図である。
【図７】図１の文字認識装置に使用されている類似度計
算部における相関計算処理を示す説明図である。
算部における相関計算処理を示す説明図である。
【図８】多値濃淡画像の入力画像に対する図１の文字認
識装置の置換部における符号処理を示す説明図である。
識装置の置換部における符号処理を示す説明図である。
１ カメラ ３ 処理装置 ７ 二値化処理部 ９ 文字切り出し部 １１ 出現頻度算出部 １３ 重み付け部 １５ 正規化部 １７ 辞書 １９ 置換部 ２１ 類似度計算部
Claims (2)
- 【請求項１】 認識対象文字群の各文字を構成するパタ
ーン部分と背景部分の画素毎の出現頻度を認識対象文字
群全体に対して算出する出現頻度算出手段と、 この出現頻度算出手段で算出した認識対象文字群全体の
出現頻度において各文字のパターン部分と背景部分の各
画素に対応する部分の各出現頻度を重み付けし、パター
ン部分と背景部分の各重み付け値に対してそれぞれ異な
る符号を付与した重み付け値を算出する重み付け値算出
手段と、 この重み付け算出手段で算出された重み付け値を各画素
に対応して有した各文字を辞書画像として記憶する記憶
手段と、 入力された認識対象文字の処理画像と前記記憶手段に記
憶された各文字の辞書画像との相関計算を行い、各相関
度から類似度を判断する類似度判断手段とを有すること
を特徴とする文字認識装置。 - 【請求項２】 前記入力された認識対象文字の処理画像
は、各文字のパターン部分と背景部分がそれぞれ異なる
符号を付与された画像であることを特徴とする請求項１
記載の文字認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3219784A JPH0562019A (ja) | 1991-08-30 | 1991-08-30 | 文字認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3219784A JPH0562019A (ja) | 1991-08-30 | 1991-08-30 | 文字認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0562019A true JPH0562019A (ja) | 1993-03-12 |
Family
ID=16740958
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3219784A Pending JPH0562019A (ja) | 1991-08-30 | 1991-08-30 | 文字認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0562019A (ja) |
-
1991
- 1991-08-30 JP JP3219784A patent/JPH0562019A/ja active Pending
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