JPH0576664B2

JPH0576664B2 -

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Publication number: JPH0576664B2
Application number: JP60110287A
Authority: JP
Inventors: Atsushi Tsukumo
Original assignee: Agency of Industrial Science and Technology
Current assignee: National Institute of Advanced Industrial Science and Technology AIST
Priority date: 1985-05-24
Filing date: 1985-05-24
Publication date: 1993-10-25
Also published as: JPS6284389A

Description

【発明の詳細な説明】（産業上の利用分野）本発明は印刷文字認識、特に、漢字、平仮名、
片仮名、英字、数字等の印刷邦文文字の認識にお
ける分類方式に関する。

（従来技術とその問題点）従来印刷漢字認識では、シングルフオントの場
合には、字種の多さ、字形の複雑さ、類似文字対
の多さ等の問題があり、マルチフオントになると
さらに字体の変化が問題とされて来た。一般に漢
字認識の対象字種は少なくとも常用漢字約2000字
からJIS第一水準約3000字であり、場合によつて
はそれ以上の字種の読み取りの要望もある。そこ
で字種の多さに対する対策として、比較的簡単な
処理によつて100字種程度に候補を絞る大分類が、
おおくの場合に採用されている。このようにして
選択された候補字種に対して、字形の複雑さを考
慮した認識方式を適用し、その結果認識出力が一
字種に絞れずに、類似文字対が残つたときには詳
細識別処理が行わなれる。このような処理の例で
は、大分類として複雑指数、四辺コード法の組み
合わせ、認識処理として複合類似度法、詳細識別
処理として混合類似度法が、約2000字のシングル
フオント印刷漢字認識に適用されたことが知られ
ている。（日経エレクトロニクス1977.10.31号
pp.102−128森健一、坂井邦夫、“2000字種を100
字／秒で読む印刷漢字OCRの開発”）しかしこの
ような大分類処理では認識対象をマルチフオント
にしたときの分類性能に問題があり、正しい候補
字種を後続する認識処理に送るために候補字種を
多くすると、認識処理の重荷が増大し、認識性能
および処理速度を維持することが難しくなるとい
う問題が生じる。

この例とは別に常用漢字等の約2000字種のマル
チフオント印刷漢字を対象とし、分類処理をより
高性能にして、形状の類似した文字のある候補だ
けを詳細識別で処理し、殆どの文字は撫類過程で
認識処理してしまう例も報告されている。（電子
通信学会論文誌Vol.J67−Ｄ，No.８，目黒真一、
梅田三千雄、“マルチフオント印刷漢字認識装
置”）この分類過程では、下記に示す通り２種類
の特徴量を用いる。一つは、文字部を黒点、背景
部を白点で二値化されたｍ×ｎ二次元配列で表わ
される文字パタンの外接矩形の水平方向の辺をＭ
分割、垂直方向をＮ分割し、この外接矩形を、Ｍ
×Ｎの矩形部分領域に分割し、各部分領域での黒
点数を計数し、Ｍ×Ｎ次元ベクトルを作り、ベク
トル空間での分類を行なうもので、実験的には、
８×８の部分領域に分割を行なつて64次元ベクト
ルで分類をするときが最も分類性能がよい。もう
一つの特徴量は、同じく二値化された文字パタン
の外接矩形の水平方向の辺をＭ分割、垂直方向の
辺をＮ分割し、左側の垂直方向の辺からは水平方
向右向きに走査し、黒点に初めて到達するまでの
白点数と２度目に到達するまでの白点数を計数す
る。この２種類の白点数をＮ個の区間でそれぞれ
合計すると、２×Ｎ個の要素が得られる。同様の
処理を、右側の垂直方向の辺からは水平方向左向
きに走査して行ない、上側の水平方向の辺からは
垂直方向下向きに走査して行ない、下側水平方向
の辺からは垂直方向上向きに走査して行ない、そ
れぞぞれの辺に対して、２×Ｎ個、２×Ｍ個、２
×Ｍ個の要素が得られる。従つて合計（Ｍ＋Ｎ）
×２×２個の要素が得られるので、（Ｍ＋Ｎ）×２
×２次元ベクトルを作り、ベクトル空間で分類を
行なう。実際的にはＭ＝Ｎ＝８として64次元ベク
トルで処理を行なうと最も性能がよい。

前者の特徴ベクトルは文字パタンの文字部の大
局的な分布を示しており、後者の特徴ベクトルは
文字パタンの周辺の形状を反映しており、共に絶
対位置に文字パタンの構造を大局的に反映させた
異なつた特徴となつている。しかしこれらの特徴
はいずれも大局的な性質を捉えているものなの
で、認識対象をJIS第一水準約3000字のように拡
大し、複雑な構造をした字形の文字が極端に多く
なり、かつ類似文字対の組み合わせが増加する
と、後続する識別処理に負担が大きくかかり、分
類性能の維持が困難になるという問題点がある。

一方、文字パタンの相対位置の情報を反映させ
た特徴ベクトルによる分類方式もある。

従来、この種の代表的な方式として下記の方式
が知られている。すなわち、まず、４辺が認識す
べき文字を囲むような矩形領域を作り、この領域
を縦方向にｍ個、横方向にｎ個に分割し、ｍ×ｎ
個の微小領域の集合とする。この各々の微小領域
を前記文字を含む領域内の点と定義する。このよ
うな点は文字を表わす線を含まない背景点と文字
を表わす線を含む文字点との２種類に分けられ
る。今、こうして定義されたある１つの背景点Ｐ
をとり、その点から左右の水平方向および上下の
垂直方向に走査線を出し、それらの走査線が前記
文字の線と、それぞれ左方にｃ回、右方にｄ回、
上方にａ回、および下方にｂ回交差したとする。
これを背景点Ｐに付随する１つの特性を表わす量
と考え、すべての背景点には、あるそれぞれの
ｃ，ｄ，ａおよびｂの値をもつ特性が付随するこ
とになる。

今、仮に文字の線と交差する回数を表わす前記
ｃ，ｄ，ａ及びｂの値が２又は２以上の場合に
は、それを２と制限することにすると許される値
は０，１および２の３種類とする。従つて、各点
の特性として許される種類の数は3⁴＝81であり、
81種類の各特性について背景点を集計し、81次元
のベクトルを生成し、このベクトルを用いて線形
識別関数によつて文字認識を行なう。

これはグラツクスマン（Glucksman）の方法
［エイチ・エイ・グラツクスマン：クラシフイケ
ーシヨンオブミツクスドフオントアルフアベチツ
クスバイキヤラクタリスチツクスロシ，ダイジエ
ストオブフアストアイイーイーイーコンピユータ
コンフアレンス，138ページ，1967年参照（H.A.
Glucksman：Classification of Mixed font
Alphabetics by Characteristic Loci，Digest
of First IEEE computer Conference，P.138，
1967）］として知られているがこれを漢字を含む
邦文文字の認識に適用しようとすると、次のよう
な問題が生じる。

まず、第１に水平あるいは垂直の走査線が文字
と交差回路を２回を上限としているが、漢字のよ
うにストローク数が多い文字に対しては少なすぎ
る。

第２に単に文字部との交差回数を計数するだけ
では、文字の傾きに対して上記ベクトルの要素の
値が不安定になる。

第３に交差回数の上限を漢字の複数さに合わせ
７程度までとつた場合には、上記のようなベクト
ルを作ると、8⁴＝4096次元という膨大な次元数を
もつ空間のベクトルを処理する必要が生じ、処理
が非常に困難になる。

上記のような欠点を除去するために交差回数の
上限を増加し、交差回数の計数値を文字の傾きに
対して安定に決定し、さらに処理量を実現可能な
量に軽減する文字認識方式は、既に特開昭58−
70383号公報（特願昭56−169153号明細書文字認
識方式）として示されている。この認識方式は、
相対位置情報だけを扱いながら効果的な分類を行
なつているが、印刷文字の分類に用途を限定する
と印刷文字特有の絶対位置情報を導入することに
より、さらに効果的な分類が期待できる。

このような一つの試みとしては既に特公昭58−
16503号公報（文字識別処理方式）がある。ここ
ではまず前記グラツクスマンの方法と同様に各背
景点から上下左右に走査したときの交差回数ａ，
ｂ，ｃ，ｄを求めるが、特に交差回数は２回まで
とは限定していない。前記交差回数が割りつけら
れた後に、前記ｍ×ｎの文字パタンを横方向にＭ
分割、縦方向にＮ分割してＭ×Ｎの局所領域を定
める。この局所領域は、横方向にｐ個、縦方向に
ｑ個から成つており、ｍ＝Ｍ×ｐ，ｎ＝Ｎ×ｑと
いう関係がある。前記各局所領域において、前記
局所領域内の各点に割りつけられた上下左右方向
ごとの交差数の合計を求め、上方向の交差数の合
計をＡ、下方向の交差数の合計をＢ、左方向の交
差数の合計をＣ、右方向の交差数の合計をＤとし
たとき、この（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ）で示される４次
元ベクトルを前記局所領域を代表する特徴ベクト
ルとしている。前記各局所領域について、代表す
る４次元特徴ベクトルを求め、すべての特徴ベク
トル或いは選択された特徴ベクトルを用いてベク
トル演算で分類を行なつている。この方法は確か
に位置情報が反映されてはいるが、各局所領域内
で上下左右方向ごとの交差数の合計を求め、４次
元ベクトルにしていることにより、局所領域が比
較的小さいときには、前記グラツクスマンの方
法、或いは前記特開昭58−70383号公報の方法の
特徴となつている相対位置情報が、前記４次元ベ
クトルでもほぼ保存されるが、前記局所領域が大
きくなると前記相対位置情報が劣化するという問
題がある。従つて分類能力を優先すると、前記局
所領域を小さくすることになる。すなわち前記
ｐ，ｑの値を小さくすることになる。しかし、前
記ｍ，ｎ，Ｍ，Ｎ，ｐ，ｑの関係から、前記ｐ，
ｑの値を小さくすると、前記Ｍ，Ｎの値は大きく
なり、局所領域の数Ｍ×Ｎが大きくなる。前記各
局所領域は４次元ベクトルで代表されているの
で、すべての局所領域を用いて文字パタンを代表
すると４×Ｍ×Ｎ次元のベクトルとなり、前記局
所領域の数Ｍ×Ｎが増大することは前記文字パタ
ンを代表するベクトルの次元が増大することを意
味し、これは分類のためのベクトル演算での処理
の増大を招くことになる。例えば文字パタンが64
×64のパタンであるとき、すなわちｍ＝ｎ＝64で
あるとき、局所領域の大きさを４×４、すなわち
ｐ＝ｑ＝４とすると、前記ｍ，ｎ，Ｍ，Ｎ，ｐ，
ｑの関係からＭ＝Ｎ＝16となり、局所領域の数は
256個、すなわちＭ×Ｎ＝256となる。従つてすべ
ての局所領域を用いて前記文字パタンを表わすと
４×Ｍ×Ｎ＝1024次元という膨大な次元数のベク
トルとなる。また前記次元数を減らすために局所
領域を選択することにしても、仮に８分の１の32
個を選択しても、ベクトルの次元数は128次元
（＝４次元×32）となるが、逆に文字パタンとし
て失なれる情報が大きすぎるという問題点が残
る。また局所領域の大きさを大きくして、仮にｐ
＝ｑ＝８とすると、Ｍ＝Ｎ＝８となり、文字パタ
ンを代表するベクトルの次元数は256次元（＝４
次元×８×８）と低くなるが、既に述べた通り８
×８の領域をわずか４次元ベクトルで代表すると
いうことで分類能力に問題が生じる。

（発明の目的）本発明の目的は字種の増加に伴ない、複雑な構
造をした文字が極端に多くなり、かつ類似文字の
組合わせが増加しても充分に印刷文字の分類性能
を維持するために、相対位置情報と絶対位置情報
とを反映する安定した特徴を、64次元ベクトルと
いう非常に低い次元のベクトルで実現することに
より、処理量の増大をも防止することのできる文
字分類方式を提供するものである。

（発明の構成）本発明によれば、文字部と背景部とが、二値か
ら成る量子化信号に変換されて成る文字パタン上
で、背景部の各点より複数方向に走査し、交差す
るストローク数を計数し、特徴付けを行なうこと
によつて得られる特徴を用いる文字分類方式に於
いて、前記文字パタンの外接矩形領域を、水平方
向及び垂直方向にそれぞれ二等分して４種の小領
域を定め、前記小領域のうち、左上の小領域では
前記背景部の各点から上方向及び左方向の２方向
へ走査を行ない、右上の小領域では前記背景部の
各点から上方向及び右方向の２方向へ走査を行な
い、左下の小領域では前記背景部の各点から下方
向及び左方向の２方向へ走査を行ない、右下の小
領域では前記背景部の各点から下方向及び右方向
の２方向へ走査を行ない、前記上方向及び下方向
の走査では水平方向と斜方向のストロークと交差
した回数を計数し、前記左方向及び右方向の走査
では垂直方向と斜方向のストロークと交差した回
数を計数し、交差回数が０，１，２回のときには
そのままの交差回数を、前記交差回数が３回以上
のときは交差回数を３とし、前記それぞれの４箇
所の小領域の背景部の各点に、２方向の交差回数
の組み合わせて16種類の特徴コードを割りつける
特徴パタン生成部と、前記４箇所の小領域に於い
て、それぞれ16種類の特徴コードの出現頻度を計
数して16個の要素を求め、この結果全領域で求ま
る64個の要素を前記外接矩形の面積で正規化して
得られる64次元ベクトルを入力特徴ベクトルとす
る特徴ベクトル抽出部と、前記入力特徴ベクトル
と同じ形式の64次元ベクトルで記述されて各字種
ごとに用意されている標準ベクトルを格納する標
準ベクトル記憶部と、前記入力特徴ベクトルと前
記各字種ごとの標準特徴ベクトルとを照合し、ベ
クトル計算によつて前記入力特徴ベクトルと前記
各字種ごとの標準ベクトルとの相違度を求める相
違度演算部と、前記相違度によつて各字種の順位
付けを行ない、詳細識別のための候補字種を定め
る分類処理部とを有し、絶対位置情報と文字パタ
ンの構造情報とを反映した特徴量によつて文字認
識のための大分類を行なうことを特徴とする文字
分類方式を実現することができる。

（発明の作用原理）以下図面を用いて本発明の原理について詳細に
説明する。第６図は本発明の原理を説明するため
の図である。第６図ａにおいて、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ
は二値化された文字パタンの外接矩形上のそれぞ
れの辺を２等分する点であり、Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈは
それぞれ前記外接矩形を前記二等分点Ａ，Ｂ，
Ｃ，Ｄで４分割したときの、左上部分領域、右上
部分領域、左下部分領域、右下部分領域に属する
文字の背景部の点である。この背景部の点から、
従来技術の上、下、左、右へと４つの方向に走査
するのと異りその点の属する部分領域によつて指
定される２つの方向のみに走査が行なわれる。す
なわち、前記左上部分領域の背景部のすべての点
からは、上向き及び左向きに走査を行ない、前記
右上部分領域の背景部のすべての点からは上向き
及び右向きに走査を行ない、前記左下部分領域の
背景部のすべての点からは下向き及び左向きに走
査を行ない、前記右下部分領域の背景部のすべて
の点からは下向き及び右向きに走査を行ない、走
査方向と、交差した文字パタンの輪郭部の接線方
向とが、定められた閾値以上の角度で交差してい
れば、交差回数を計数することにより、各背景部
の点を特徴づける。第６図ｂは前記背景点Ｅ，
Ｆ，Ｇ，Ｈの特徴表現を示しており、前記背景点
Ｅは上に２回、左に１回交差し、前記背景点Ｆは
上に１回右に０回交差し、前記背景点Ｇは下に２
回、左に１回交差し、前記背景点Ｈは下に１回、
右に２回交差している。第６図ｃ，ｄは、走査線
が文字ストロークと交差したときに、前記文字パ
タンの輪郭部の接線の方向を考慮して交差回数を
計数することの効果を表わす図である。第６図ｃ
においては第６回ａと同じ文字パタンが傾いて入
力されたことを示しており、A′，B′，C′，D′は
外接矩形の各辺を二等分する点、E′，F′，G′，
H′はそれぞれ背景部の点である。前記背景点
E′から左向きに走査したとき文字部と１回交差す
るが走査方向と輪郭部の接線方向のなす角度が小
さいので計数しない。同じく前記背景点E′から上
向きに走査したとき文字部と２回交差するが、１
回は走査方向と輪郭部の接線方向のなす角度が小
さいので、特徴づけるときの交差回数は１とす
る。前記他の背景点F′，G′，H′についても同様
であり、前記各背景点E′，F′，G′，H′の特徴づ
けられた結果を第６図ｄに示す。この例で示すよ
うに交差回数を計数するときに文字パタンの輪郭
の接線方向と走査方向のなす角度を考慮すること
により、文字パタンの傾きを吸収する効果が得ら
れる。印刷文字認識においては、文字パタンが傾
いて入力されることは頻繁に起こるので、文字パ
タンの傾きが吸収できるか否かは、認識能力に大
きく影響する。

交差回数には、最大３の上限を設定する。すな
わち走査して４回以上の交差をしても交差回数を
３回とする。これは交差回数をコード化するとき
に２ビツトを割当てればよいことを意味する。そ
の理由は文字パタンを前記４箇所の部分領域に分
割したときに、４回以上の交差が起こりうる場合
は非常に稀であるので、交差回数に上限を設けて
特徴づけを行なつても、分類のための特徴として
はその性能を劣化させるものではないからであ
る。このように前記各部分領域において、各背景
点は、垂直、水平の２方向の交差回数で特徴づけ
られ、１方向の特徴に２ビツトが必要なので、２
方向の特徴には４ビツトが必要となり、２方向で
特徴づけられる各背景点は４ビツトが割当てられ
ることになる。従つて前記各部分領域において、
前記各背景点に16種類の特徴のいずれかが割当て
られることなり、前記それぞれの16種類の特徴を
属する４つの部分領域で特徴づけすると、前記文
字パタンの全領域の背景点に64種類の特徴のいず
れかが割当てられる。ここで交差回数を２回以下
に限定すると、１方向の交差回数が０，１，２の
３通りであるので２方向で特徴づけられる背景点
に割当てられる特徴は９（＝３×３）種類となり、
前記全領域の背景点には36（＝９×４）種の特徴
のいずれかが割当てられる。これは交差回数を最
大３回とした場合に比べ、特徴の数は半分以下に
もなつていないが、分類対象を形状の複雑な漢字
としたときには、あまり粗い特徴である。従つて
本方式のように４箇所の部分領域を設定する場合
には、分類能力、処理量を考えて、交差数を最大
３回と定めるのが最もよい効果が得られる。

さて、前記処理を次のように定式化する。前記
部分領域を示すコードをｉとし、左上の前記部分
領域を示すときｉ＝０、右上の前記部分領域を示
すときｉ＝１、左下の前記部分領域を示すときｉ
＝２、右下の前記部分領域を示すときｉ＝３とす
る。次に前記各部分領域における２方向の交差回
数を示すコードをｊ，ｋとする。例えば、ｉ＝０
のとき、ｊは上方向の交差回数でｋは左方向の交
差回数、ｉ＝１のとき、ｊは上方向の交差回数で
ｋは右方向の交差回数、ｉ＝２のとき、ｊは下方
向の交差回数、ｋは左方向の交差回数、ｉ＝３の
とき、ｊは下方向の交差回数、ｋは右方向の交差
回数を示すことにする。前記コードｉ，ｊ，ｋを
用いて前記各背景点に割当てられる特徴をfijkと
表わすと、前記第６図ａの前記背景点Ｅに割当て
られる特徴はf₀₂₁、前記背景点Ｆに割当てられる
特徴はf₁₁₀、前記背景点Ｇに割当てられる特徴は
f₂₂₁、前記背景点Ｈに割当てられる特徴はf₃₁₂と
なる。これまでの説明で前記コードｉ，ｊ，ｋは
０，１，２，３の４種類の値をとるので、特徴
f_ijkは64種類である。

一つの文字パタンの各背景点に前記特徴付けを
行なつたとき、前記特徴f_ijkの割当てられた背景
点の数をF_ijkとし、前記特徴点F_ijkを外接矩形を面
積で正規化した値をF^_ijkとする。前記正規化され
た値F^_ijkを要素とする64次元ベクトルを、前記文
字パタンの特徴ベクトルとする。分類処理は次の
ように行なう。前記64次元の特徴ベクトルを字種
ごとに用意し、これを標準ベクトル〓(S)_lとする。
Ｓは字種を表わすコードである。入力文字パタン
から得られる前記64次元の特徴ベクトルを入力ベ
クトル〓とすると、前記入力ベクトル〓と前記
各々の標準ベクトル〓(S)_lとのベクトル演算で定
義される相違度をＤ（〓，〓(S)_l）とし、前記相違
度の値が小さい順に順位付けを行ない、分類処理
を行なう。この場合の相違度は、ユークリツド距
離、シテイブロツク距離等のベクトル距離等を採
用して、通常の文字認識で行なわれている処理を
実行すればよい。

（実施例）第１図は本発明の構成を示すブロツク図であ
る。

１は特徴パタン生成部であり、二値化された文
字パタンを信号90として入力し、前記４種の部分
領域の前記各背景点に前記特徴づけを行ない、前
記文字パタンの外接矩形情報を信号91、前記部分
領域ごとの特徴づけされた特徴パタンを信号92と
して出力する。２は特徴ベクトル抽出部で、前記
特徴パタン信号92を入力して前記特徴f_ijkをごと
に割当てられた前記文字パタンの背景点の点の数
を計数し、前記出現頻度F^_ijkを求め、同時に前記
外接矩形情報信号91を入力して外接矩形の面積を
計算し、前記出現頻度F_ijkを前記外接矩形の面積
で正規化して、前記正規化された値をF^_ijk求め、
前記64次元入力特徴ベクトル〓として信号93を出
力する。３は相違度演算部で、前記入力特徴ベク
トルを信号93、前記標準特徴ベクトルを信号95と
して入力し、あらかじめ定められたベクトル演算
により、前記入力特徴ベクトルＦと前記標準特徴
ベクトル〓(S)_lとの相違度Ｄ（〓，〓(S)_l）を計算
し、相違度信号94として出力する。４は分類部
で、前記相違度信号94を入力し、準位付等の処理
を行ない、分類結果を信号96として出力する。５
は標準特徴ベクトル記憶部で、字種ごとに前記64
次元の標準特徴ベクトルを格納し、前記相違度演
算部３から前記信号95として、前記標準特徴ベク
トルが読み出される。図中、相違度演算部３、分
類部４、標準ベクトル記憶部５は通常の文字認識
方式等で用いられるものであり、前記相違度演算
部３は、加算器、乗算器、比較器、レジスター等
で容易に実現でき、前記分類部４も同様に、比較
器、レジスター等で容易に実現でき、前記標準特
徴ベクトル記憶部５は、通常の記憶素子で容易に
実現できる。

第２図ａは、前記特徴パタン生成部１の構成の
一実施例を示す図である。

１１は二値パタン記憶部で、前記二値化された
文字パタンを信号90として入力し、格納するもの
で通常の記憶素子で容易に実現できるものであ
る。１２は特徴処理領域抽出部で、信号911とし
て前記二値パタン記憶部１１から前記二値化され
た文字パタンを読み込み、前記文字パタンの外接
矩形を求め、前記外接矩形の頂点の座標値を信号
91として出力する。前記特徴処理は前記外接矩形
の内側で行なわれる。本外接矩形を求める処理
は、文字認識に限らず一般のイメージ処理で行な
われるものであり、前記特徴処理領域抽出部１２
は容易に実現できる。１３は輪郭方向コード生成
部で、前記信号911として前記二値化した文字パ
タンを読み込み、同時に前記特徴処理領域抽出部
１２から前記信号91として前記外接矩形の頂点の
座標値を読み込み、前記外接矩形の内側の各画素
に対して、文字パタンの背景部の点か、輪郭部の
点か、内部の点かを検出し、前記輪郭部の点の場
合には、前記輪郭点における仮の傾斜コードを検
出し、前記背景部の点の場合には、前記外接矩形
の座標値から求められる前記４分割部分領域の各
座標を参照し、前記左上部分領域かを識別するコ
ードを定めて、前記画素の情報とし、前記画素の
情報を信号9131として出力し、次に前記画素の情
報の書き込まれた特徴パタンの画素および隣接す
る画素を同時に信号9132として前記文字部の輪郭
点においては前記画素と前記隣接する画素の仮の
傾斜コードから、前記輪郭点における方向コード
を決定し、信号9133として出力する。１４は特徴
パタン記憶部で、各画素は前記背景点、前記輪郭
点、前記内部点等のパタン上の点の識別子、前記
輪郭点に対しては、前記仮の傾斜コード、前記方
向コード、前記背景点に対しては前記部分領域識
別子、前記特徴づけのための交差数等の属性があ
り、前記パタン上の点の識別子、前記輪郭点に対
する仮の傾斜コードおよび前記部分領域識別子は
前記信号9131として書き込まれ、前記輪郭点に対
する仮の傾斜コードは前記信号9132として読み出
され、前記方向コードは前記信号9133として書き
込まれ、前記画素全体は、信号9141として読み出
され、信号9142として書き込まれ、すべての特徴
づけ処理が行なわれた後には、前記画素全体がそ
れぞれ信号92として読み出されるものである。１
５は交差回数計数部で、前記特徴処理領域抽出部
１２から信号91して前記外接矩形の座標値を読み
込み、前記４分割部分領域の座標を求め、前記特
徴パタン記憶部１４から前記部分領域に応じた走
査手順に従つて前記特徴パタンの画素を信号9141
として順次読み込み、前記文字パタンの輪郭点に
割当てられた方向コードに応じて前記背景部の点
に前記交差数を信号9142として前記特徴パタン記
憶部１４に書き込むものである。

第２図ｂは前記輪郭方向コード生成部１３の構
成の一実施例を示すためのブロツク図である。１
３０は部分領域決定部であり、前記信号91として
前記外接矩形の頂点の座標値を読み込み、水平方
向並び垂直方向の辺をそれぞれ２等分する点の座
標を求め、前記４分割部分領域を決定し、前記４
分割部分領域を定める４個の矩形の頂点の座標を
それぞれ信号9134として出力するもので、容易に
実現できる。１３１は局所画素処理部で、前記信
号911として二値化された文字パタンの各参照画
素と前記参照画素に隣接する８画素の計９画素を
読み込み、前記参照画素が文字パタンの輪郭点の
場合には前記９画素によつて前記仮の傾斜コード
を決定し、前記輪郭点を示すコードと、前記仮の
傾斜コードを前記信号9131として前記特徴パタン
記憶部１４の対応する画素に書き込み、前記参照
画素が文字パタンの内部点の場合には前記内部点
を示すコードを前記信号9131として前記特徴パタ
ン記憶部１４の前記対応する画素に書き込み、前
記参照画素が前記文字パタンの外接矩形内の背景
点の場合には、前記背景点を示すコードと、前記
背景点が属する前記４部割部分領域を示すコード
とを、前記信号9131として前記特徴パタン記憶部
１４の前記対応する画素に書き込むものである。
１３２は輪郭方向決定部であり、前記部分領域決
定部１３０から信号9134として入力される前記４
分割部分領域の頂点の座標から処理を行なう領域
を定め、前記局所画素処理部１３１によつて定め
られた前記特徴パタン記憶部１４の画素を信号
9132として読み込み、前記仮の傾斜コードから前
記方向コードを決定し信号9133として前記特徴パ
タン記憶部の対応する画素に書き込むものであ
る。第３図ａは前記参照画素と前記隣接する８画
素の位置関係を示しており、ｘが参照画素、ａ，
ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆ，ｇ，ｈが隣接する８画素を
示している。第３図ｂは前記仮の傾斜コードを示
す図であり、３桁の２進数、すなわち３ビツトで
表現される。第３図ｃは前記参照画素が文字パタ
ン上の輪郭点である場合に前記仮の傾斜コード
０，１，…，７を割当てる規則を示す図である
が、図中前記傾斜コードの欄が＋になつている部
分は文字パタンの内部となつているので前記傾斜
コードが割当てられない点、＊となつているの
は、前記輪郭点とは見なさずに内部点と同一のコ
ードを割当て、前記方向コードを割当てる処理の
対象外とされる点になることを示す。

第３図ｃの適用の仕方を以下に示す。

前記参照画素ｘの値が０、すなわち背景点の場
合には、前記方向コードを割り当てる処理の対象
外である。前記参照画素ｘの値が１で、第３図ａ
のａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆ，ｇ，ｈが０，０，
０，０，１，１，１，１の場合には、第３図ｃの
ａ，ｂ，ｃ，ｄが０，０，０，０となつている行
と、ｅ，ｆ，ｇ，ｈが１，１，１，１となつてい
る列の交差する欄に注目すると、‘3'となつてい
るので、仮の傾斜コードを３とする。同様に前記
参照画素ｘの値が１で、第３図ａのａ，ｂ，ｃ，
ｄ，ｅ，ｆ，ｇ，ｈが０，１，１，０，１，０，
１，１の場合には、第３図ｃのａ，ｂ，ｃ，ｄが
０，１，１，０となつている行と、ｅ，ｆ，ｇ，
ｈが１，０，１，１となつている列の交差する欄
に注目すると、‘0'となつているので、仮の傾斜
コードを０とする。このように、参照画素に隣接
する８画素の値から、第３図ｃの規則を適用す
る。前記局所画素処理部１３１は、以上説明した
ように仮の傾斜コードを割当てる処理等前記特徴
パタン記憶部１４の各画素に書き込みを行なうの
で、通常の論理回路、順序回路等で容易に実現で
きる。

第３図ｄは前記方向コードを示す図であり、４
桁の２進数、すなわち４ビツトで表現される。第
３図ｅ〜ｌ前記第３図ｂに示す仮の傾斜コード
X₁X₂X₃から前記第３図方向コードY₁Y₂Y₃Y₄を
生成する規則を示す図で、例えば前記仮の傾斜コ
ードX₁X₂X₃が000のときには、前記隣接する画
素のうち前記第３図ａのｂ，ｇに対応する画素の
前記仮の傾斜コードを調べ、それぞれ111，111の
ときには方向コードを1110とし、前記ｂ，ｇに対
応する画素の前記仮の傾斜コードがそれぞれ111，
000のときには方向コードを1111と決定する規則
を示し、前記第３図ｆの前記画素ｂとｇの９通り
以外の組合わせのときには方向コードを000とす
る。

同様に前記仮の傾斜コードX₁X₂X₃が001のと
きには、前記隣接する画素のうちの前記第３図ａ
の画素ｂ，ｇの組合せまたは、ｃ，ｇの組合せを
調べ前記仮の傾斜コードX₁X₂X₃が010のときに
は、前記隣接する画素のｃ，ｆの組合せを調べ、
前記X₁X₂X₃かつ011のときには前記隣接画素の
ｃ，ｄの組合せまたはｅ，ｆの組合せを調べ、前
記X₁X₂X₃が100ときには前記隣接画素ｅ，ｄの
組合せを調べ、前記X₁X₂X₃が101のときには前
記隣接画素ｅ，ａの組合せまたはｄ，ｈの組合せ
を調べ、前記X₁X₂X₃が110のときには前記隣接
画素ｈ，ａの組合せを調べ、前記X₁X₂X₃が111
のときには前記隣接画素ｂ，ｈの組合せまたは
ｇ，ａの組合せを調べ、第３図ｅ〜ｌに示す方向
コード決定規則に該当する隣接画素の組合せがあ
るときには、前記方向コード決定規則から前記方
向コードY₁Y₂Y₃Y₄を決定し、前記該当する組合
せがないときにはY₁Y₂Y₃Y₄＝X₁X₂X₃0として前
記方向コードY₁Y₂Y₃Y₄を決定する。これらの処
理は通常の論理回路、順序回路により容易に実現
することができるものであり、従つて前記輪郭方
向決定部１３２は容易に実現することができる。

第４図は前記特徴パタン記憶部１４の画素の構
成の一実施例を示すための図である。

１画素あたり８ビツトの情報を有し、図中ビツ
ト０は文字パタンの輪郭を示すビツトであり、前
記ビツト０が“１”のときは輪郭部の画素、前記
ビツト０が“０”のときは輪郭部でない画素であ
る。前記輪郭部の画素の場合は、ビツト１，２，
３の３ビツトが前記仮の傾斜コードX₁X₂X₃に対
応し、ビツト４，５，６，７の４ビツトが前記方
向コードY₁Y₂Y₃Y₄に対応する。

前記輪郭部でない画素の場合は、ビツト１は文
字部の点か背景部の点かの識別子で、ビツト１が
“１”の場合には前記文字内部の点、ビツト１が
“０”の場合には前記背景部の点としている。前
記文字内部の点では２，３，４，５，６，７ビツ
トはDon'tCareである。

前記背景部の点の場合、ビツト２，３の２ビツ
トは前記４分割部分領域の識別子、ビツト４，５
の２ビツトとビツト６，７の２ビツトはそれぞれ
２方向への交差回数の計数情報である。前記特徴
パタン記憶部１４は以上のようなビツトごとに属
性を持つもので通常の記憶素子を用いればよい。

第５図ａ，ｂは前記交差回数計数部１５で、前
記各４分割部領域における交差回数計数のための
特徴づけられた画素を効果的に走査方向を示す図
である。

前記交差回数を計数する処理としては、第６図
ａ，ｃに示すようにすべての背景点を出発点とし
て、それぞれ２方向に走査する方法もある。しか
し、前記方法は背景点の画素の特徴づけをわかり
やすく説明することには向いているが、実際に行
なう処理としては、同じ向きに何度も走査を行な
うことになるので効率的ではない。しかし第５図
ａ，ｂのように走査を行なうと、効率的にすべて
の背景点の特徴づけが行なえる。

前記４分割部分領域の左上及び左下の部分領域
では水平方向右むきの走査を行ない、右上及び右
下の部分領域では水平方向左向きの走査を行な
い、左上及び右上の部分領域では垂直方向下向き
の走査を行ない、左下及び右下の部分領域では垂
直方向上向きの走査を行ない、０に初期化された
交差数値を背景点の画素に逐次書き込み、文字パ
タンの輪郭部と交差し、前記ストロークとの交差
条件を満足した場合には前記交差数値に１を加え
たものを新たに交差数値とし、次に出現する背景
部の画素に前記新たな交差数値を書き込むという
処理を繰り返す。上記の処理順序に従つて、左上
及び右下の部分領域で右向きの走査をすべての行
で１回行なうと、前記部分領域内のすべての背景
点から左向きに走査したときの交差回数と同じ値
が求まる。右向き、下向き、上向きの走査のとき
も同様であり、第５図ａ，ｂように走査を行なう
と、走査回数を重複することなく、すべての背景
点の特徴づけが効率的に行なえる。

以上の処理は、記憶部との間の読み出し、書き
込み処理、比較、加算といつた処理から成り立つ
ており、通常の論理回路、順序回路等で容易に実
現できる。

（発明の効果）以上のように本発明によれば、文字パタンの外
接矩形で定まる領域を４分割した部分領域ごとに
特徴を求めることにより、絶対位置情報を反映さ
せることができ、前記部分領域ごとに走査方向を
定めて特徴抽出を行なつているので、安定した相
対位置情報を反映するベクトルを16次元という低
次元で実現することができたので、文字パタン全
体を比較的低次元の64次元ベクトルで表わすこと
ができ、この64次元ベクトルで、漢字のような複
雑な構造を持ち、類似字形のおおき多字種の印刷
文字を充分な性能で分類できる文字分類方式を提
供することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例を示すブロツク図
で、第２図ａは特徴パタン生成部の構成の一実施
例を示すブロツク図で、第２図ｂは輪郭方向コー
ド生成部の構成の一実施例を示すブロツク図であ
る。第３図ａ〜ｌは輪郭方向コード生成部の原理
を説明する図で、第３図ａは隣接画素を示すため
の図、第３図ｂは仮の傾斜方向を示す図、第３図
ｃは仮の傾斜方向を定める規則を示す図、第３図
ｄは方向コードを示す図、第３図ｅ〜ｌは仮の傾
斜コードから方向コードを定める規則を示す図で
ある。第４図は特徴パタン記憶部１４の画素の構
成の一実施例を示す図、第５図は交差回数を計数
するときの各部分領域ごとの走査方向を示す図で
ある。第６図は本発明の原理を示すための図であ
る。図において、１は特徴パタン生成部、２は特徴
ベクトル抽出部、３は相違度演算部、４は分類処
理部、５は標準特徴ベクトル記憶部、１１は二値
パタン記憶部、１２は特徴処理領域抽出部、１３
は輪郭方向コード生成部、１４は特徴パタン記憶
部、１５は交差回数計数部、１３０は部分領域決
定部、１３１は局所画素処理部、１３２は輪郭方
向決定部である。

Claims

【特許請求の範囲】

１文字部と背景部とが、二値から成る量子化信
号に変換されて成る文字パタン上で、背景部の各
点より複数方向に走査し、交差するストローク数
を計数し、特徴付けを行なうことによつて得られ
る特徴を用いる文字分類方式において、前記文字
パタンの外接矩形領域を、水平方向及び垂直方向
にそれぞれ二等分して４種の小領域を定め、前記
小領域のうち、左上の小領域では前記背景部の各
点から上方向及び左方向の２方向へ走査を行な
い、右上の小領域では前記背景部の各点から上方
向及び右方向の２方向へ走査を行ない、左下の小
領域では前記背景部の各点から下方向及び左方向
の２方向へ走査を行ない、右下の小領域では前記
背景部の各点から下方向及び右方向の２方向へ走
査を行ない、前記上方向及び下方向の走査では水
平方向と斜方向のストロークと交差した回数を計
数し、前記左方向及び右方向の走査では垂直方向
と斜方向のストロークと交差した回数を計数し、
交差回数が０，１，２回のときにはそのままの交
差回数を、前記交差回数が３回以上のときは交差
回数を３とし、前記それぞれの４箇所の小領域の
背景部の各点に、２方向の交差回数の組み合わせ
て16種類の特徴コードを割りつける特徴パタン生
成部と、前記４箇所の小領域に於いて、それぞれ
16種類の特徴コードの出現頻度を計数して16個の
要素を求め、この結果全領域で求まる64個の要素
を前記外接矩形の面積で正規化して得られる64次
元ベクトルを入力特徴ベクトルとする特徴ベクト
ル抽出部と、前記入力特徴ベクトルと同じ形式の
64次元ベクトルで記述されて各字種ごとに用意さ
れている標準特徴ベクトルを格納する標準特徴ベ
クトル記憶部と、前記入力特徴ベクトルと前記各
字種ごとの標準特徴ベクトルとを照合し、ベクト
ル計算によつて前記入力特徴ベクトルと前記各字
種ごとの標準特徴ベクトルとの相違度を求める相
違度演算部と、前記相違度によつて各字種の順位
付けを行ない、詳細識別のための候補字種を定め
る分類処理部とを有し、絶対位置情報と文字パタ
ンの構造情報とを反映した特徴量によつて文字認
識のための大分類を行なうことを特徴とする文字
分類方式。