JPH06168358A - ファジィテンプレート作成装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 高速にかつメモリを多く必要とせずに、取り
込んだ画像よりファジィテンプレートを作成できるよう
にすることを目的とする。 【構成】 細線化処理部２により細線化された２値化画
像データより、主要線だけのデートとし、この主要線が
適合度１となる３次元メンバシップ関数を生成してファ
ジィテンプレートを作成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、文字認識や画像パタ
ーン認識などで利用されるファジィパターン認識装置に
おける、ファジィテンプレートを自動的に生成するファ
ジィテンプレート作成装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】手書きによるあいまいな文字を認識する
手段として、ファジィ推論を利用したファジィパターン
認識がある。これは、メンバシップ関数によるドットで
構成されたファジィテンプレートを複数用意し、このフ
ァジィテンプレートに対する認識対象の文字との適合度
を求め、この適合度により認識対象の文字を識別しよう
とするものである。例えば、手書きの数字を認識しよう
とする場合、まず、「０」〜「９」に対応する１０個の
ファジィテンプレートを用意する。ついで、ドットで構
成された画像データとして入力された認識対象の数字
と、この「０」〜「９」のファジィテンプレートとの適
合度をそれぞれ求め、適合度の最も高いファジィテンプ
レートの数字をこの認識対象の数字とする。

【０００３】このファジィパターン認識におけるファジ
ィテンプレートは、認識すべき文字の形状に合わせて、
多次元メンバシップ関数の適合度の組み合わせに基づい
て作成する。このファジィテンプレートを、カメラなど
の画像入力手段より入力した画像データをもとに作成す
ることも可能であり、これを実現するのが画像入力によ
るファジィテンプレート作成装置である。このファジィ
テンプレート作成装置は、｛０，１｝に２値化処理され
た入力画像データを、２値のうちの「１」になるドット
の位置に適合度１（一致度最大）の点を与える多次元メ
ンバシップ関数を与えるようにして、近似的なファジィ
テンプレートを作成することができる。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】従来は、以上のように
なされていたので、ドットで構成された入力画像のなか
で、２値化した結果「１」になるドット、すなわち文字
の部分を示すドットの数だけ多次元メンバシップ関数を
用意しなければならず、これを記憶しておくための容量
が非常に大きくなってしまうという問題があった。ま
た、ファジィテンプレートを作成するのに、時間がかか
るという問題があった。

【０００５】この発明は以上のような問題点を解消する
ために成されたものであり、高速にかつメモリを多く必
要とせずに、取り込んだ画像よりファジィテンプレート
を作成できるようにすることを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】この発明のファジィテン
プレート作成装置は、２値化処理した入力画像データの
パターン部を細くする細線化処理手段と、この画像デー
タの２値化処理により「１」が与えられたドット同士を
結んで線成分から構成される画像データに変換し、か
つ、変換された線成分を縦線「｜」，横線「―」，右上
がり線「／」，左上がり線「＼」の４つの線成分に分類
する線成分分析分類手段と、線成分により構成された画
像データの中で、同一の分類で共通の端点を有する線成
分群を１つの主要線とする第１の主要線抽出手段と、第
１の主要線抽出手段により抽出された主要線と共通の端
点を有する線成分を消去する削除可能線削除手段と、線
成分により構成された画像データの中で、異なる分類で
共通の端点を有する２つの線成分からなる線成分群の共
通端点以外の端点同士を結ぶ主要線を生成し、前記異な
る分類で共通の端点を有する線成分群を消去し、前記主
要線の中で共通の端点を有するものを１つの主要線とす
る第２の主要線抽出手段と、を有することを特徴とす
る。

【０００７】くわえて、互いに平行で距離が１ドット以
下の位置関係にある２つの主要線の４つの端点のなか
で、最も距離の離れた２点を端点とする主要線を生成
し、元の２つの主要線を消去する平行線処理手段と、主
要線の２つの端点のドット位置に基づき適合度が最大と
なる直線を与える３次元矩形メンバシップ関数のパラメ
ータを設定する第１のファジィテンプレートパラメータ
設定手段と、主要線の２つの端点のドット位置に基づき
適合度が最大となる１点を与える３次元楕円メンバシッ
プ関数のパラメータを設定する第２のファジィテンプレ
ートパラメータ設定手段とを有することを特徴とする。

【０００８】

【作用】２値化されたドットから構成される入力画像デ
ータは、がたつきの無い主要線から構成される画像デー
タに変換され、この主要線が適合度最大となる３次元メ
ンバシップ関数が設定される。

【０００９】

【実施例】以下、この発明の１実施例を図について説明
する。図１は、この発明の１実施例であるファジィテン
プレート作成装置の構成を示す構成図であり、１は所定
の階調の階調値でドット構成された入力画像を２値化画
像に処理する２値化処理部、２は２値化された入力画像
（入力文字）のパターン部の幅を１ドットとする細線化
処理部、３は２値化された画像データのドット同士を結
ぶ線成分を生成し、これらを分類する線成分分析分類処
理部、４は線成分の中より同一分類で端点を共有する線
成分群を主要線として抽出し、この主要線に含まれる線
成分を消去する第１の主要線抽出処理部である。

【００１０】また、５は主要線上に端点を有する線成分
を消去する削除可能線削除処理部、６は異なる分類で共
通の端点を有する２つの線成分の端点同士結んで新たな
主要線を生成し、元の２つの線成分を消去し、新たな主
要線の中で共通の端点を有して傾きの同一な主要線同士
を１つの主要線とする第２の主要線抽出部、７は互いに
平行で距離が１ドット以下の位置関係にある２つの主要
線の４つの端点の中で、最も距離の離れた２点を端点と
する主要線を生成し、元の２つの主要線を消去する平行
線処理部である。

【００１１】そして、８は抽出された主要線の端点のド
ット位置を変換するための座標変換部、９は主要線の２
つの端点のドット位置に基づき適合度が１（一致度最
大）となる直線を与える３次元矩形メンバシップ関数の
パラメータを設定する第１のファジィテンプレートパラ
メータ設定部、１０は主要線の２つの端点のドット位置
に基づき適合度が１となる１点を与える３次元楕円メン
バシップ関数のパラメータを設定する第２のファジィテ
ンプレートパラメータ設定部、１１は設定する３次元メ
ンバシップ関数のファジィエントロピーを決定するため
の定数を算出するファジィエントロピーパラメータ決定
演算処理部、１２は処理をする画像データを一時的に記
憶しておく画像データ記憶部、１３は求められたファジ
ィテンプレートを規定する多次元メンバシップ関数のパ
ラメータを出力するファジィテンプレートパラメータ出
力部である。

【００１２】ここでは、手書き文字「５」を入力画像と
し、これをもとに「５」のファジィテンプレートを作成
する場合について説明する。手書き文字「５」は、図示
されていない画像入力装置によりドットで構成された画
像データとして入力される。このドットで構成され、そ
のそれぞれのドットが０〜９９の階調値で表された入力
画像を［０，１］に正規化する。すなわち、入力画像の
各ドットの値を１００で割り、この結果を小数点第２位
以下を切り捨てる。このようにして得られた、図２
（ａ）に示す、入力画像のグレーパターンを２値化処理
装置１０により２値化処理し、これを画像データ記憶部
１２に記憶する。すなわち、図２（ａ）に示すグレーパ
ターンを具体的な数値に置き換えたものが図２（ｂ）に
示すものであり、この図２（ａ）に示すグレーパターン
をある規則に則って「０」か「１」の数値にそれぞれ置
き換え、図３に示すような、２値化パターンとする。

【００１３】次に、画像データ記憶部１２に記憶された
文字「５」の２値化パターンを、２値化パターンの細線
化処理部２で細線化処理をして、図４のようなパターン
データを得る。この細線化処理は、「Ｈｉｌｄｉｔｃ
ｈ」の逐次型細線化アルゴリズムのうち、孤立点保存条
件を除いたものを用いて行う。なお、入力された画像デ
ータは、図４に示すように細線化されればいいので、上
記の逐次型細線化アルゴリズムによる処理に限るもので
はない。この細線化処理された入力画像データは、ひと
まず画像データ記憶部１２に格納される。

【００１４】画像データ記憶部１２に格納された入力画
像データは、まず、線成分分析分類処理部３により図５
に示すように線成分化される。この線成分化は、以下の
ようにして行う。まず、図４に示す細線化された入力画
像データの隣接するドット同士を結ぶ線を生成し、これ
らを縦線「｜」，横線「―」，右上がり線「／」，左上
がり線「＼」の４つの線成分に分類する。この結果、図
５に示すように、縦線「｜」，横線「―」，右上がり線
「／」，左上がり線「＼」の４種類の線成分から構成さ
れた文字「５」を示す線成分データが得られる。

【００１５】ついで、画像データ記憶部１２に格納され
ている線成分化された入力画像データは、第１の主要線
抽出処理部４において、主要線が抽出される（図６）。
この主要線の抽出は以下のようにして行う。まず、線成
分分析分類処理部３の分類の結果により、同一分類の線
成分が共通の短点をもつものを主要線として抽出する。
このとき、抽出された主要線に含まれる線成分は消去さ
れる。次に、この入力画像データは削除可能線削除処理
部５において、所定の線成分が消去される（図７）。こ
こで消去される線成分は、主要線と共通の端点を有する
もの、もしくは主要線上に端点をもつものである。

【００１６】ここで、上記までの処理を行っても、図７
に示すように線成分が残っている。この残っている線成
分は、となりあっている線成分同士が同一の分類に入ら
ないものである。このような状態の線成分群より主要線
を生成するのが第２の主要線抽出部６であり、削除可能
線削除処理部５の処理を終えて画像データ記憶部１２に
記憶されている入力画像データを以下に示すように処理
する。まず、入力画像データの残った線成分の中で、図
８（ａ）に示すように、横線「−」，縦線「｜」に右上
がり線「／」や左上がり線「＼」が連なったものを抽出
し、図８（ｂ）に示すようにそれらの関係にある２つの
線成分の端点を共有しないドットを結ぶ主要線を生成す
る。そして、これらの主要線について、図８（ｃ）に示
すように、同一の傾きで連なっているものを１つの主要
線として抽出し、１つに連ねられた元の主要線は削除す
る。

【００１７】次いで、図８（ｄ）に示すように、残った
線成分のうち右上がり線「／」と左上がり線「＼」が共
通の端点をもつものを抽出し、図８（ｅ）に示すよう
に、共通端点以外の２つの端点を端点とする主要線を生
成する。そして、図８（ｆ）に示すように、これらの中
より前述と同様に同一の傾きで連なっているものを１つ
の主要線として抽出し、１つに連ねられた元の主要線は
消去する。以上のことにより、図７に示した文字「５」
を示すデータが、図９に示すように主要線だけからなる
データとなる。ただし、この実施例においては、右上が
り線と左上がり線が共通の端点をもつもは存在しないの
で、この図８（ｄ）〜（ｆ）に示す処理は行われない。

【００１８】ここで、図９からも明らかなように、これ
までの処理で加工された記憶部１２に記憶されている入
力画像データには、主要線が平行して二重に存在すると
ころがある。この状態は余分な主要線が存在している状
態であり、平行線処理部７の処理によりこの余分な主要
線を消去する。平行線処理部７の処理対象となるのは、
図１０に示すような点線で囲われた中の関係にある２つ
の主要線である。すなわち、互いに平行な位置関係にあ
り、かつ、その２つの主要線をそれぞれ延長して二重に
重なり合う状態の時の間隔が１ドット以下であり、水平
方向もしくは垂直方向からこの２つの主要線を見たとき
重なり合うか接しているという状態の２つの主要線であ
る。そして、平行線処理部７における処理は、この２つ
の主要線のそれぞれの端点同士の中で最も距離の離れた
もの同士を結ぶ新たな主要線を生成し、元の２つの主要
線を消去するものである。

【００１９】例えば、図９に示すこの実施例の場合、ド
ット位置（９，２）と（１３，４）を結ぶ主要線と、ド
ット位置（８，２）と（１２，４）を結ぶ主要線とが上
述の関係となっている。この２つの主要線の端点同士の
距離の中で、ドット位置（８，２）とドット位置（１
３，４）との距離がいちばん長いので、これを結ぶ主要
線を新たに生成し、ドット位置（９，２）と（１３，
４）を結ぶ主要線と、ドット位置（８，２）と（１２，
４）を結ぶ主要線とを消去し、図１１に示すようにす
る。このように１ドットを隔てて互いに平行な関係にあ
る主要線を１つの主要線とし、最終的に図１２に示すよ
うな主要線から構成されるデータとする。以上のことに
より、図５に示す線成分からなる画像データは、主要線
からなる、より単純なデータ量の少ない画像データに加
工されたことになる。

【００２０】次に、単独の主要線からなる画像データが
得られたので、今度は、この状態を基にメンバシップ関
数を用いてファジィテンプレートを作成する。このファ
ジィテンプレートの作成について、図１２を参照して以
下に説明する。まず、座標変換部８において、各主要線
の２つの端点のドット位置を基準ドット数に対応する基
準座標平面上の座標値に換算する。基準ドット数とは認
識対象の文字の画像１画面を構成するドット数である。
このとき、従来では２値化して「１」となるドット全て
についてこの換算を行わなければならなかったが、この
発明では各主要線の端点のドットについて行えば良いの
でより高速に処理をすることが可能となる。図５に示す
細線化された２値化画像データの場合、従来では４２個
のドットについて上記の換算を行わなければならなかっ
たが、この発明の場合、図１２に示す主要線の端点のド
ットについて行えば良いので、１７個のドットに行えば
良く、半分以下の処理で済む。

【００２１】次に、第１のファジィテンプレートパラメ
ータ設定部９において（図１）、その２つの座標値に基
づき、適合度１を与える３次元矩形メンバシップ関数パ
ラメータを算出する。次いで、第２のファジィテンプレ
ートパラメータ設定部１０において（図１）、その２つ
の座標値に基づき、今度は、適合度１を与える３次元楕
円メンバシップ関数パラメータを算出する。まず、直線
の数式である３次元矩形メンバシップ関数は、以下の式
１により与えられる。

【００２２】 ｔ＝ｅｘｐ〔−（Ｘ／ａ_x）²〕 ・・・（１） ここで、Ｘ＝（ｘ−ｘ₀）ｃｏｓθ＋（ｙ−ｙ₀）ｓｉｎ
θの（ｘ₀，ｙ₀）、ａ_x はこの式のファジィエントロピ
ーを決定する定数である。

【００２３】例えば、図１２に示す（１０，２２）−
（１２，１８）の主要線の場合、この主要線の中心座標
（１１，２０）を上式に当てはめると、Ｘ＝（ｘ−１
１）ｃｏｓθ＋（ｙ−２０）ｓｉｎθとなり、これを式
１に代入すればよい。ただし、（１０，２２）−（１
２，１８）の主要線の長さの半分をＬとすれば、−Ｌ≦
−（ｘ−１１）ｓｉｎθ＋（ｙ−２０）ｃｏｓθ≦Ｌで
ある。

【００２４】次に、点（円）の数式である３次元楕円メ
ンバシップ関数は、以下の式２により与えられる。

【００２５】 ｔ＝ｅｘｐ［−｛（Ｘ−ｘ₁）²／ａ_x ²＋（Ｙ−ｙ₁）²／ａ_y ²｝］・・・（２） ただし、ａ_x，ａ_yはこの式のファジィエントロピーのを
決定する定数である。

【００２６】この式（２）の（ｘ₁，ｙ₁）に（１０，２
２）−（１２，１８）の主要線の端点の座標（１０，２
２），（１２，１８）をそれぞれ当てはめれば良い。な
お、テンプレート作成用入力画面と、実際にパターン認
識を行う入力画面とが同一のドット数で構成されている
場合は、テンプレート作成用入力画面のドットをそのま
ま基準ドットとする。

【００２７】ところで、ファジィテンプレートを構成す
るメンバシップ関数の適合度が１となる適合度線の長さ
の総和を求め、この値に応じてメンバシップ関数のファ
ジィエントロピーを決定する定数を決定するようにする
と、生成したファジィテンプレートが認識対象の文字や
数字の太さの変化に対応できるようになる。従来では、
生成するファジィテンプレートが、適合度１の点を与え
る３次元楕円メンバシップ関数から構成されていたの
で、メンバシップ関数の適合度が１となる適合度線が存
在せず、ファジィテンプレートの状態に応じてメンバシ
ップ関数のファジィエントロピーを決定する定数を決定
することができなかった。この発明においては、ファジ
ィエントロピーパラメータ決定演算処理部１１（図１）
において、図１１に示す各主要線の長さを算出し、その
総和を求め、その値に応じて式１の定数ａ_xと式２の定
数ａ_x，ａ_yとを決定することができる。最後に、以上の
ことにより決定されたファジィテンプレートを形成する
ためのファジィテンプレートパラメータをパラメータ出
力部１３より、図示していない文字認識装置に出力す
る。

【００２８】以上示したように、入力した画像データを
線のデータとし、この線のデータに３次元メンバシップ
関数を当てはめることにより、図１３に示すようなファ
ジィテンプレートを得るが、図５に示す線成分にしただ
けのデータでは、当てはめる３次元メンバシップ関数が
多くなり、それだけ処理に時間がかかってしまう。例え
ば、図１２に示す、（１０，２２）−（１２，１８）の
主要線の場合、図５に示す状態では５つの線成分から構
成されるので、このままで上述の処理を行おうとする
と、５つの３次元矩形メンバシップ関数の処理と６つの
３次元楕円メンバシップ関数の処理が必要となる。しか
し、図１２に示す状態では、１つの３次元矩形メンバシ
ップ関数の処理と、２つの３次元楕円メンバシップ関数
の処理で済む。

【００２９】なお、上記実施例では取り込む文字データ
は１つであるが、これに限るものではない。ファジィパ
ターン認識装置が認識・識別している文字を統計的に蓄
積した結果を用いて、この発明のファジィテンプレート
作成装置の入力画像としても良い。ファジィパターン認
識装置が認識・識別動作をしているときに、取り込んだ
文字画像データの中で、例えば、「５」の文字に注目す
れば、文字「５」と認識されたものについて蓄積し、１
０回蓄積した時点でこの発明のファジィテンプレート作
成装置により新たに「５」のファジィテンプレートを生
成するようにする。そして、ファジィパターン認識装置
では、この新たに生成した「５」のファジィテンプレー
トを用いてパターン認識・識別を行えば、認識・識別の
精度が向上する。

【００３０】

【発明の効果】以上説明したように、この発明によれ
ば、２値化した結果「１」になるドットの数だけ多次元
メンバシップ関数を用意する必要がなく、これを記憶し
ておくための容量が小さくて済むという効果がある。ま
た、このためファジィテンプレートを作成するための処
理時間も短くなるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の１実施例であるファジィテンプレー
ト作成装置の構成を示す構成図である。

【図２】入力されドットで構成される画像データを示す
説明図である。

【図３】２値化された画像データを示す説明図である。

【図４】細線化された２値化画像データを示す説明図で
ある。

【図５】ドットで構成される画像データを線成分に加工
した状態を示す説明図である。

【図６】主要線を抽出した状態を示す説明図である。

【図７】線成分を消去した状態を示す説明図である。

【図８】主要線を抽出する過程を示す説明図である。

【図９】主要線を抽出した状態を示す説明図である。

【図１０】処理する平行線の状態の条件を説明するため
の説明図である。

【図１１】平行線を処理した状態を示す説明図である。

【図１２】主要線だけとした最終的な状態を示す説明図
である。

【図１３】この発明によるファジィテンプレートを示す
説明図である。

【符号の説明】

１ ２値化処理部 ２ 細線化処理部 ３ 線成分分析分類処理部 ４ 第１の主要線抽出処理部 ５ 削除可能線削除処理部 ６ 第２の主要線抽出処理部 ７ 平行線処理部 ８ 座標変換部 ９ 第１のファジィテンプレートパラメータ決定演算処
理部 １０ 第２のファジィテンプレートパラメータ決定演算
処理部 １１ ファジィエントロピーパラメータ決定演算処理部 １２ 画像データ記憶部 １３ パラメータ出力部

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 階調値が与えられたドットから構成され
   る入力画像を２値化処理し、この２値化処理した画像デ
   ータによりファジィテンプレートを作成するファジィテ
   ンプレート作成装置において、 前記２値化処理した画像データのパターン部の幅を細く
   する細線化処理手段と、 前記細線化処理手段により処理された２値化画像データ
   の、２値化処理により「１」が与えられたドット同士を
   結ぶことにより、ドットにより構成される２値化画像デ
   ータを線成分から構成される画像データに変換し、か
   つ、変換された線成分を縦線「｜」，横線「―」，右上
   がり線「／」，左上がり線「＼」の４つの線成分に分類
   する線成分分析分類手段と、 前記線成分により構成された画像データの中で、同一の
   分類で共通の端点を有する線成分群を１つの主要線とす
   る第１の主要線抽出手段と、 前記第１の主要線抽出手段により抽出された主要線と共
   通の端点を有する線成分を消去する削除可能線削除手段
   と、 線成分により構成された画像データの中で、異なる分類
   で共通の端点を有する２つの線成分からなる線成分群の
   共通端点以外の端点同士を結ぶ主要線を生成し、前記異
   なる分類で共通の端点を有する線成分群を消去し、前記
   主要線の中で共通の端点を有するものを１つの主要線と
   する第２の主要線抽出手段と、 互いに平行で距離が１ドット以下の位置関係にある２つ
   の主要線の４つの端点の中で、最も距離の離れた２点を
   端点とする主要線を生成し、元の２つの主要線を消去す
   る平行線処理手段と、 前記主要線の２つの端点のドット位置に基づき適合度が
   最大となる直線を与える３次元矩形メンバシップ関数の
   パラメータを設定する第１のファジィテンプレートパラ
   メータ設定手段と、 前記主要線の２つの端点のドット位置に基づき適合度が
   最大となる１点を与える３次元楕円メンバシップ関数の
   パラメータを設定する第２のファジィテンプレートパラ
   メータ設定手段とを有することを特徴とするファジィテ
   ンプレート作成装置。