JPH06348898A - 符号認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】本発明は、符号の変型やフォントの違い等に影
響されずに符号を正確に認識する。 【構成】文字画像データの各行要素をグループ分割部に
より各グループに分割してこれらグループ間の接続関係
及びそのグループの属性を接続関係判断部により判断
し、このグループ接続関係等に基づいてセグメント分割
部により所定の各規則に従って各グループを基底グルー
プ及びサブグループに分類し、このうちサブグループを
基底グループに統合して符号を各セグメントに分割す
る。これらセグメントの接続関係と符号の基準パターン
との一致度から符号を分類する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、工業用テレビジョン
（ＩＴＶ）カメラ等を用いて光学的に文字等の読取りを
行う符号認識装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】かかる文字認識は、予め基準となる文字
イメージを計算機内に記憶させておき、ＩＴＶカメラに
より入力される認識すべき文字イメージと基準文字イメ
ージとの同一座標における画素の明暗を比較し、その一
致する割合によって文字を認識している。

【０００３】しかしながら、このような文字認識の方法
では、ＩＴＶカメラにより文字を撮像して入力する場
合、その入力条件により文字が変型して文字を正確に認
識することができないことがある。又、同一の文字種で
もフォントが異なる場合、文字の認識が不能となった
り、他の文字と誤認識することがある。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】以上のように文字が変
型して文字を正確に認識できかったり、又、同一の文字
種でもフォントが異なる場合、文字の認識不能や他の文
字と誤認識することがある。そこで本発明は、符号の変
型やフォントの違い等に影響されずに符号を正確に認識
できる符号認識装置を提供することを目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】請求項１によれば、符号
画像データを各ラインごとの各行要素に分け、これら行
要素を各条件により各グループに分割するグループ分割
手段と、このグループ分割手段により得られた各グルー
プ間の接続関係及びこれらグループの属性を判断する接
続関係判断手段と、この接続関係判断手段により得られ
たグループ接続関係及びグループ属性を基に所定の各規
則に従って各グループを基底グループ及びサブグループ
に分類し、このうちサブグループを基底グループに統合
して符号を各セグメントに分割するセグメント分割手段
と、このセグメント分割手段により得られた各セグメン
トの接続関係を判断し、このセグメント接続関係と符号
の基準パターンとの一致度から符号を分類する分類手段
と備えて上記目的を達成しようとする符号認識装置であ
る。

【０００６】請求項２によれば、符号画像データを各ラ
インごとの各行要素に分け、これら行要素を各条件によ
り各グループに分割するグループ分割手段と、このグル
ープ分割手段により得られた各グループ間の接続関係及
びこれらグループの属性を判断する接続関係判断手段
と、この接続関係判断手段により得られたグループ接続
関係及びグループ属性を基に所定の各規則に従って各グ
ループを基底グループ及びサブグループに分類し、この
うちサブグループを基底グループに統合して符号を各セ
グメントに分割するセグメント分割手段と、このセグメ
ント分割手段により得られた各セグメントの接続関係を
判断し、このセグメント接続関係と符号の基準パターン
との一致度から符号を分類する分類手段と、この分類手
段により符号分類の後に、各セグメントの傾き等の幾何
学的な特徴量のマッチングを行って最終的に符号を確定
する符号確定手段とを備えて上記目的を達成しようとす
る符号認識装置である。

【０００７】請求項３によれば、グループ分割手段は、
符号画像データを１ラインごとにスキャンして符号を各
行要素に分け、これら行要素の長さの比及びこれら行要
素の端の連続性の各条件により各行要素を各グループに
分割する機能を有している。

【０００８】請求項４によれば、接続関係判断手段は、
各グループごとに上下、左右及び中央に接続されている
グループを判断してグループの接続関係を作成し、かつ
各グループごとに端、節及び路が存在するかを判断して
グループ属性を作成する機能を有している。

【０００９】請求項５によれば、セグメント分割手段
は、グループ属性の上端及び下端、他のグループと接続
関係を持たないグループ、グループ属性の路を持つグル
ープがグループ属性の路を持つグループと複数接続して
いるか又はグループ属性の端を持つグループと接続して
いる場合のいずれかのグループ、及びグループ属性の分
岐又は合流を持つグループを基底グループと選定する機
能を有している。

【００１０】

【作用】請求項１によれば、符号画像データを各ライン
ごとの各行要素に分けてこれら行要素を各条件により各
グループに分割し、これらグループ間の例えば上下の接
続関係及びこれらグループの属性、例えば節にあたるか
を判断する。次にこれらグループ接続関係及びグループ
属性を基に所定の各規則に従って各グループを基底グル
ープ及びサブグループに分類し、このうちサブグループ
を基底グループに統合して符号を各セグメントに分割す
る。そして、このセグメントの接続関係を判断し、この
セグメント接続関係と符号の基準パターンとの一致度か
ら符号を分類する。

【００１１】請求項２によれば、上記請求項１によりセ
グメントの接続関係を判断し、このセグメント接続関係
と符号の基準パターンとの一致度から符号を分類した
後、各セグメントの傾き等の幾何学的な特徴量のマッチ
ングを行って最終的に符号を確定する。

【００１２】請求項３によれば、各行要素のグループへ
の分割は、各行要素の長さの比及びこれら行要素の端の
連続性の各条件により行う。請求項４によれば、各グル
ープの接続関係は、各グループにおいて上下、左右及び
中央に接続されているかを判断し、かつグループ属性は
各グループごとに端、節及び路であるかを判断して行っ
ている。

【００１３】請求項５によれば、セグメントへの分割
は、グループ属性の上端及び下端、他のグループと接続
関係を持たないグループ、グループ属性の路を持つグル
ープがグループ属性の路を持つグループと複数接続して
いるか又はグループ属性の端を持つグループと接続して
いる場合のいずれかのグループを基底グループと選定し
ている。

【００１４】

【実施例】以下、本発明の一実施例について図面を参照
して説明する。図１は文字認識装置の構成図である。ス
テーシ１上には、認識すべき文字の記載された読取り対
象物１が載置されている。又、計測ヘッド３が設けら
れ、この計測ヘッド３における移動端部４にＩＴＶカメ
ラ５が取り付けられている。なお、移動端部４は、矢印
（イ）方向、すなわち対象物２に対して昇降する方向に
移動自在となっている。

【００１５】これらステージ１及び計測ヘッド３は、ス
テージコントローラ６により動作制御されている。一
方、ホスト計算機１０が設けられ、これに文字認識処理
装置１１が接続されている。この文字認識処理装置１１
は、ホスト計算機１０からの指令を受けて画像処理等を
行って文字認識を行う機能を有するもので、次の各機能
を有している。すなわち、画像入力部１２はＩＴＶカメ
ラ５からの映像信号を入力する機能を有するものであ
り、前処理部１３は画像入力部１２からの映像信号に対
してノイズ処理等の前処理及び２値化処理を行う機能を
有している。

【００１６】構造解析部１４は、ＩＴＶカメラ５の撮像
により得られる文字画像データから文字を各セグメント
に解析し、これらセグメントにより表される文字と基準
文字パターンとの一致度から文字を分類する機能を有し
ている。

【００１７】具体的には、グループ分割部、接続関係判
断部、セグメント分割部及び分類部の各機能を有してい
る。グループ分割部は、文字画像データを１ラインごと
にスキャンして文字を各行要素に分け、これら行要素の
長さの比及びこれら行要素の端の連続性の各条件により
各行要素を各グループに分割する機能を有している。

【００１８】接続関係判断部は、各グループごとに上
下、左右及び中央に接続されているグループを判断して
グループの接続関係を作成し、かつ各グループごとに
端、節及び路が存在するかを判断してグループ属性を作
成する機能を有している。

【００１９】セグメント分割部は、接続関係判断部によ
り得られた各グループの接続関係及び各グループ属性を
基に、所定の各規則に従って各グループを基底グループ
及びサブグループに分類し、このうちサブグループを基
底グループに統合して文字を各セグメントに分割する機
能を有している。

【００２０】分類部は、セグメント分割部により得られ
た各セグメントの接続関係を判断し、このセグメント接
続関係と文字の基準パターンとの一致度から文字を分類
する機能を有している。

【００２１】特徴抽出部１５は、分類部による文字分類
の後に、各セグメントの傾き、曲り、サイズ等の幾何学
的な構造や特徴を使ってマッチングを行って最終的に文
字を確定する機能を有している。

【００２２】画像表示部１６は、画像入力部１２から入
力されたディジタル映像信号による文字画像データをモ
ニタテレビジョン１８に表示する機能を有している。
又、画像格納部１７は、上記文字画像データや構造解析
部の処理で得られる各画像データを格納する機能を有し
ている。

【００２３】次に上記の如く構成された装置の作用につ
いて図２及び図３に示す文字認識処理フローチャートに
従って説明する。ＩＴＶカメラ５は、ステージ１上に載
置された対象物の文字「Ａ」を撮像してその画像信号を
出力する。この画像信号は、文字認識処理装置１１の画
像入力部１２に送られる。

【００２４】この画像入力部１２はステップ＃１におい
て画像信号を入力し、次に前処理部１３はステップ＃２
において画像信号に対してノイズ処理等の前処理を実行
し、ステップ＃３において２値化処理を行う。この２値
化処理により得られる２値化文字画像データは、画像格
納部１７に記憶される。

【００２５】次に構造解析部１４は、２値化文字画像デ
ータから文字「Ａ」を各セグメントに構造解析する。す
なわち、構造解析部１４のグループ分割部は、図４に示
す文字画像データの文字「Ａ」に対して１ラインごとに
スキャンしながら文字を各行要素に分ける。

【００２６】次にグループ分割部は、ステップ＃４にお
いて各条件「１」「２」を用いて各行要素を各グループ
に分割する。ここで、各条件「１」「２」は次の通りで
ある。

【００２７】条件「１」は、行要素の長さの比であっ
て、上下に位置する２つの行要素の長さを比べ、その比
がある範囲（設定値）内であることである。例えば、図
５に示すように行要素の長さの比が０．５〜２．０の範
囲を外れた場合に別グループと判別する。この場合、同
図(a) では別グループと判別され、同図(b) では同一グ
ループと判別される。

【００２８】条件「２」は、行要素の端の連続性であっ
て、左右の少なくとも一方の端が上下の行で連続である
ことである。なお、ノイズの影響を最大２画素とするな
らば、端の位置の差が２以下であるならば連続とする。
例えば、図６に示すようにノイズの影響を最大２画素と
すると、同図(a) 〜(c) は全て別グループとなる。

【００２９】従って、グループ分割部は、上記各条件
「１」「２」に基づいて図４に示す文字画像データの各
行要素を図７に示すように各グループに分割する。次に
接続関係判断部は、ステップ＃５において各グループご
とに上下、左右及び中央に接続されているグループを判
断してグループの接続関係を作成し、かつ各グループご
とに端、節及び路が存在するかを判断してグループ属性
を作成する。 ［１］ここで、グループの接続関係として次の事項を定
義する。

【００３０】(1)［ＴＢ］…Ｔop−Ｂottom （上下の接
続） 自身の上端が他のグループの下端に接続している。 (2)［ＢＴ］…Ｂottom −Ｔop（下上の接続） 自身の下端が他のグループの上端に接続している。

【００３１】これら［ＴＢ］［ＢＴ］の各々について、
上端・下端の接続位置によって以下の３つの場合に分け
られる。 (a) ［Ｒ］…Ｒight（右の接続） 自身の上端［ＴＢ］又は下端［ＢＴ］に他のグループが
接続している場合で、その接続位置が右側であるもの。
この関係をそれぞれ［ＴＢ−Ｒ］［ＢＴ−Ｒ］として表
す。

【００３２】(c) ［Ｌ］…Ｌeft （左の接続） 自身の上端［ＴＢ］又は下端［ＢＴ］に他のグループが
接続している場合で、その接続位置が左側であるもの。
この関係をそれぞれ［ＴＢ−Ｌ］［ＢＴ−Ｌ］として表
す。

【００３３】(d) ［Ｃ］…Ｃenter （中央の接続） 自身の上端［ＴＢ］又は下端［ＢＴ］に他のグループが
接続している場合で、その接続位置が中央であるもの。
この関係をそれぞれ［ＴＢ−Ｃ］［ＢＴ−Ｃ］として表
す。 ［２］次にグループの属性 上記各グループの接続関係から導かれるグループ属性と
して以下に示すものを定義する。

【００３４】(1)［ＥＮＤ］…Ｅnd（端） 他のグループとの接続関係が存在しないか、又は他グル
ープとの接続が上端（ＴＢ接続）又は下端（ＢＴ接続）
のどちらか一方だけ存在するグループ。

【００３５】(2)［ＮＯＤＥ］…Ｎode （節） ２つ以上のグループが自身の上端に接続（合流［ＭＩ
Ｘ］）するか、又は２つ以上のグループが自身の下端に
接続（分岐［ＤＩＶ］）しているグループ。

【００３６】(3)［ＰＡＴＨ］…Ｐath （路） 自身の上端と下端にそれぞれ１つの他グループとの接続
を持つグループ。 (4)［ＢＡＳＥ］…Ｂase （基底） 各々の文字の幾何学的構造を維持する上での必要なグル
ープ。

【００３７】従って、接続関係判断部は、ステップ＃６
において上記各定義に従って各グループの接続関係を作
成し、かつ各グループごとに端、節及び路のグループ属
性を作成する。例えば、図８に示す各グループ「１」〜
「６」に対するグループ接続関係を作成すると、図９に
示す通りとなる。例えば、グループ「１」は、グループ
「２」の左端の上部に接続され、かつグルーブ属性とし
て上端に存在していることを示す。又、グループ「２」
は、左下端にグループ「３」が接続され、右下端にグル
ープ「４」が接続され、左上端にグループ「１」が接続
され、かつグループ属性として分岐が存在していること
を表している。

【００３８】この結果、図９に示すグループ接続関係に
基づいてグループ接続関係をグラフ表現すると、図１０
に示す通りとなる。次にセグメント分割部は、ステップ
＃７において図９に示すグループ接続関係表を基に、各
規則［１］〜［４］に従って各グループを基底グループ
及びサブグループに分類し、そしてステップ＃８におい
て各サブグループを基底グループに統合して文字を各セ
グメントに分割する。

【００３９】ここで、基底グループとサブグループとの
判別方法は、次の各規則［１］〜［４］に従って行われ
る。 規則［１］グループ属性［ＥＮＤ］（上端又は下端）を
もつグループは基底グループである。

【００４０】規則［２］他のグループと接続関係を持た
ないグループは基底グループである。 規則［３］グループ属性［ＰＡＴＨ］をもつグループが
グループ属性［ＰＡＴＨ］をのつグループと複数接続し
ているかグループ属性［ＥＮＤ］をもつグループと接続
している場合、いずれか１つを基底グループと選定し、
他をサブグループとして選定する。

【００４１】規則［４］グループ属性［ＮＯＤＥ］（分
岐又は合流）をもつグループは基底グループである。 これら４つの規則を基本として、各々のグループの大き
さ・幅・長さの情報を加味して、基底グループとサブグ
ループとの判別を行う。図１０では基底グループとサブ
グループとの区別を図１１に示す円模様により表わして
いる。

【００４２】具体的に上記各規則［１］〜［４］につい
て説明する。図１２及び図１３に示す［case０］［case
１］は、規則［１］についての例である。規則［１］で
は、グループ属性［ＥＮＤ］をもつグループは基底グル
ープであるが、幅・長さ・面積からサブグループの判定
するものと基底グループと判定するものに分かれる。

【００４３】図１４に示す［case２］は、規則［２］に
ついての例である。この場合もグループの幅・長さ・面
積からサブグループと判定するものと基底グループと判
定するものに分かれる。この場合、サブグループとは判
定されたグループは、他の基底グループと統合されず削
除される。

【００４４】図１５に示す［case３］は、規則［３］に
ついての例である。グループ属性［ＰＡＴＨ］をもつグ
ループが複数接続している場合、そのグループの中から
基底とするグループを選択しなければならない。そのた
め、幅・長さ・面積を考慮して基底となるグループを決
定する。基底グループが選択された後に他のグループ属
性［ＰＡＴＨ］をもつサブグループはその基底グループ
に統合される。

【００４５】図１６に示す［case４］も規則［３］につ
いての例であるが、［case４］左図のグループ番号
「２」「３」は、もともと１つの領域であったものが、
ノイズ等によって数画素のぬけが生じてしまい行要素の
グループ化の時点で２つになってしまった場合である。
これにより、上下の接続領域もグループ属性［ＮＯＤ
Ｅ］をもつことになってしまう。このような場合は、グ
ループ番号「２」「３」はサブグループとなり、グルー
プ番号「１」「４」の属性も変更することになる。

【００４６】図１７及び図１８に示す［case５］［case
６］は規則［４］についての例である。グループ属性
［ＮＯＤＥ］をもつグループは、［case５］のグループ
番号「２」や［case６］のグループ番号「３」のよう
に、面積や幅・長さが小さくとも基底グループとして判
定する。

【００４７】このようにしてグループの評価・統合によ
り図８に示すグループの画像は、図１９に示すセグメン
ト画像となる。同図では文字を各セグメント「１」〜
「６」により表している。ここで、セグメントとは、統
合されたグループを指し、セグメント番号「１」〜
「６」はグループ番号を整理したものが与えられてい
る。

【００４８】又、図１９に示すセグメント画像は、図２
０に示すグラフ表現により表される。そして、セグメン
ト分割部は、ステップ＃９において各セグメント「１」
〜「６」の接続関係とセグメント属性を求め、次のステ
ップ＃１０においてセグメント接続関係を作成する。図
２１はこのセグメント接続関係を示している。例えば、
セグメント「１」は、左下端にセグメント「２」が接続
され、右下端にセグメント「３」が接続され、かつグル
ープ属性として上端であり分岐が存在していることを表
している。

【００４９】次に分類部は、ステップ＃１１においてセ
グメント分割部により得られた各セグメント接続関係に
基づいて、このセグメント接続関係により表される文字
と基準パターンとの一致度から文字を分類する。すなわ
ち、各グループ「１」〜「９」を整理、統合して各セグ
メント「１」〜「６」とし、これらセグメント「１」〜
「６」の接続関係を決定した後に、入力した文字画像デ
ータをそのトポロジカルにな構造によって分類する。こ
の分類は、事前に用意された文字の基準パターンから求
めたゼグメント接続関係表と入力パターンから求めたセ
グメント接続関係表との一致度を求めることで行う。

【００５０】次に特徴抽出部１５は、ステップ＃１２に
おいて分類部による文字分類の後に、各セグメントの傾
き、曲り、サイズ等の幾何学的な構造や特徴を使ってマ
ッチングを行って最終的に文字を確定する。

【００５１】すなわち、上記トポロジカルな構造マッチ
ングによる文字分類では、図２２、図２３に示すような
文字「Ｂ」と図２４、図２５に示すような文字「８」等
の文字が同一構造をもつ文字として同一視される。この
ような文字グループについては、トポロジカルな構造評
価による文字分類の後に、セグメントの傾き、曲り、サ
イズ等の幾何学的な特徴量を使ったマッチングを実施し
て最終的な文字を確定する。

【００５２】具体的に図２２、図２３に示すような文字
「Ｂ」と図２４、図２５に示すような文字「８」とを例
にして説明すると、図２６に示すように文字「Ｂ」のセ
グメント「１」「７」と対応する文字「８」のセグメン
ト「１」「７」のサイズ（面積、幅、長さ）の比較によ
って区別される。

【００５３】又、図２７に示すように文字「Ｂ」と
「８」の各セグメント「１」「２」又は（「５」
「７」）を曲線とし、その曲率を比較することで区別す
る。このように上記一実施例においては、文字画像デー
タの各行要素を各グループに分割してその接続関係及び
これらグループの属性を判断し、これらグループ接続関
係等を基に各グループを基底グループ及びサブグループ
に分類し、このうちサブグループを基底グループに統合
して文字を各セグメントに分割し、これらセグメントの
接続関係と文字の基準パターンとの一致度から文字を分
類し、この後に各セグメントの傾き等の幾何学的な構造
によるマッチングを行って最終的に文字を確定するよう
にしたので、文字入力条件の変化により文字の変型や、
同一文字種でもフォントが異なっている場合において
も、誤認識することなく、文字を正確に認識することが
できる。

【００５４】なお、本発明は上記一実施例に限定される
ものでなくその要旨を変更しない範囲で変形してもよ
い。例えば、文字認識に限ることはなく、図形の認識や
地図記号等のシンボルに対しても同様に適用して認識す
るようにしてもよい。

【００５５】

【発明の効果】以上詳記したように本発明によれば、符
号の変型やフォントの違い等に影響されずに符号を正確
に認識できる符号認識装置を提供できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係わる符号認識装置の一実施例を示す
構成図。

【図２】同装置の文字認識処理フローチャート。

【図３】同装置の文字認識処理フローチャート。

【図４】文字画像データにおける行要素を示す模式図。

【図５】行要素をグループに分割する条件を示す図。

【図６】行要素をグループに分割する条件を示す図。

【図７】行要素をグループに分割した模式図。

【図８】行要素をグループに分割した模式図。

【図９】グループの接続関係を示す図。

【図１０】グループ接続関係をグラフ表現した図。

【図１１】サブグループの基底グループへの統合を示す
図。

【図１２】サブグループと基底グループとの判別を示す
図。

【図１３】サブグループと基底グループとの判別を示す
図。

【図１４】サブグループの基底グループへの統合を示す
図。

【図１５】サブグループと基底グループとの判別を示す
図。

【図１６】サブグループと基底グループとの判別を示す
図。

【図１７】サブグループと基底グループとの判別を示す
図。

【図１８】サブグループと基底グループとの判別を示す
図。

【図１９】グループをセグメントで表した図。

【図２０】セグメントをグラフ表現した図。

【図２１】セグメントの接続関係を示す図。

【図２２】トポロジカルな構造が等しい文字のセグメン
ト画像を示す模式図。

【図２３】同セグメント画像をグラフ表現した図。

【図２４】トポロジカルな構造が等しい文字のセグメン
ト画像を示す模式図。

【図２５】同セグメント画像をグラフ表現した図。

【図２６】各文字のサイズのセグメント比較を示す図。

【図２７】各文字の曲りのセグメント比較を示す図。

【符号の説明】

１…ステージ、２…読取り対象物、３…計測ヘッド、５
…ＩＴＶカメラ、６…ステージコントローラ、１０…ホ
スト計算機、１１…文字認識処理装置、１２…画像入力
部、１３…前処理部、１４…構造解析部、１５…特徴抽
出部、１６…画像表示部、１７…画像格納部、１８…モ
ニタテレビジョン。

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 符号画像データを各ラインごとの各行要
   素に分け、これら行要素を各条件により各グループに分
   割するグループ分割手段と、 このグループ分割手段により得られた各グループ間の接
   続関係及びこれらグループの属性を判断する接続関係判
   断手段と、 この接続関係判断手段により得られたグループ接続関係
   及びグループ属性を基に所定の各規則に従って前記各グ
   ループを基底グループ及びサブグループに分類し、この
   うち前記サブグループを前記基底グループに統合して前
   記符号画像データ中の符号を各セグメントに分割するセ
   グメント分割手段と、 このセグメント分割手段により得られた各セグメントの
   接続関係を判断し、このセグメント接続関係と符号の基
   準パターンとの一致度から符号を分類する分類手段と、
   を具備したことを特徴とする符号認識装置。
2. 【請求項２】 符号画像データを各ラインごとの各行要
   素に分け、これら行要素を各条件により各グループに分
   割するグループ分割手段と、 このグループ分割手段により得られた各グループ間の接
   続関係及びこれらグループの属性を判断する接続関係判
   断手段と、 この接続関係判断手段により得られたグループ接続関係
   及びグループ属性を基に所定の各規則に従って前記各グ
   ループを基底グループ及びサブグループに分類し、この
   うち前記サブグループを前記基底グループに統合して前
   記符号画像データ中の符号を各セグメントに分割するセ
   グメント分割手段と、 このセグメント分割手段により得られた各セグメントの
   接続関係を判断し、このセグメント接続関係と符号の基
   準パターンとの一致度から符号を分類する分類手段と、 この分類手段により符号分類の後に、前記各セグメント
   の傾き等の幾何学的な特徴量のマッチングを行って最終
   的に符号を確定する符号確定手段と、を具備したことを
   特徴とする符号認識装置。
3. 【請求項３】 グループ分割手段は、符号画像データを
   １ラインごとにスキャンして符号を各行要素に分け、こ
   れら行要素の長さの比及びこれら行要素の端の連続性の
   各条件により前記各行要素を各グループに分割する機能
   を有することを特徴とする請求項１又は２記載の符号認
   識装置。
4. 【請求項４】 接続関係判断手段は、各グループごとに
   上下、左右及び中央に接続されているグループを判断し
   てグループの接続関係を作成し、かつ前記各グループご
   とに端、節及び路が存在するかを判断してグループ属性
   を作成する機能を有することを特徴とする請求項１又は
   ２記載の符号認識装置。
5. 【請求項５】 セグメント分割手段は、グループ属性の
   上端及び下端、他のグループと接続関係を持たないグル
   ープ、グループ属性の路を持つグループがグループ属性
   の路を持つグループと複数接続しているか又はグループ
   属性の端を持つグループと接続している場合のいずれか
   のグループ、及びグループ属性の分岐又は合流を持つグ
   ループを基底グループと選定する機能を有することを特
   徴とする請求項１又は２記載の符号認識装置。