JPH0799535B2

JPH0799535B2 - 文字図形認識方式

Info

Publication number: JPH0799535B2
Application number: JP62067968A
Authority: JP
Inventors: 敏行射手園; 浩一樋口; 義征山下; 晃治伊東
Original assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Current assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Priority date: 1987-03-24
Filing date: 1987-03-24
Publication date: 1995-10-25
Anticipated expiration: 2010-10-25
Also published as: JPS63234374A

Description

【発明の詳細な説明】（産業上の利用分野）本発明は媒体上の文字図形を認識する文字図形認識方式
に関するものである。

（従来の技術）従来、文字図形認識装置では、文字図形パターンよりス
トロークを抽出し、それら抽出されたストロークの位
置、長さ、ストローク間の相互関係等を用いて認識する
方式が多く採用されている。その手法は（１）文字図形
の輪郭を追跡することにより検出された輪郭点系列につ
いて曲率を計算し、その曲率の大きな値の点を分割点と
して輪郭系列を分割し、分割された系列を組合わせるこ
とによりストロークを抽出するか、（２）文字図形パタ
ーンに細線化処理を行なつて骨格化し、その骨格パター
ンの連結性及び骨格パターンを追跡し急激な角度の変化
点等を検出してストロークを抽出し、前記（１）（２）
より抽出されたストロークについて幾何学的な特徴等を
抽出して識別を行なつていた。

また、処理が簡単な手法として、（３）入力文字図形パ
ターンを走査して得られる所定の２つの軸（例えば水平
軸，垂直軸）上における黒ビツト数分布に対し、文字枠
で定められる範囲で重心座標を決定する。次いで、それ
までに検出した夫々の重心座標で、上記文字枠で定めら
れる範囲を分割した夫々の範囲を対象として夫々の前記
黒ビツト数分布の重心座標を決定する過程を複数回繰返
して重心座標系列を求める。求めた夫々の重心座標系列
とほぼ均等に対応させた分割座標系列によつて、上記入
力文字図形パターンを夫々の軸方向に分割し、夫々の軸
上の夫々の各分割領域長を夫々の軸方向の文字枠長で正
規化して得た正規化分割領域長系列を上記入力文字図形
パターンの特徴として抽出して識別を行なつていた。

（発明が解決しようとする問題点）しかしながら、前記従来の文字図形認識方式では、次の
ような問題点がある。

（１）の方式では文字図形パターンが大きくなり、又文
字図形パターンが複雑化すると、その処理量が増大し処
理速度の低下を招いていた。（２）の方式では文字図形
パターンを細線化する必要があり、又その細線化による
パターンのひずみ、ヒゲ等の問題があり、その後の処理
を複雑なものとしていた。また（３）の方式は処理が簡
単ではあるが、本来二次元の性質をもつ文字図形パター
ンを分割領域長という一次元の性質を表わす特徴で表現
しているために、入力文字図形パターンによつては識別
が困難な場合があつた。

本発明は以上述べた問題点を解決し、簡単な処理で高速
かつ正確に文字図形を認識することが可能な文字図形認
識方式を提供することを目的とする。

（問題点を解決するための手段）本発明は前記問題点を解決するために、媒体上の文字図
形を読取って量子化,2値化して、例えば文字線部を黒ビ
ット、背景部を白ビットと表わして得られるパターンを
記憶する記憶手段を備え、前記パターンに基づいて文字
図形を認識する文字図形認識方式において、（ａ）前記
パターンを走査して文字図形の外接枠を検出する第１の
検出手段、（ｂ）前記パターンを走査して所定の２つの
軸に（例えば２次元座標における水平方向、垂直方向。
以下これらをＸ軸、Ｙ軸という。）に投影した各軸方向
の黒ビツト数分布を作成する作成手段、（ｃ）前記２つ
の軸方向の前記外接枠内の範囲で各黒ビツト数分布の重
心座標を決定し、決定した各重心座標で外接枠内の範囲
を分割した各分割範囲に対し各黒ビツト数分布の重心座
標を決定する過程を繰り返して各軸方向の重心座標系列
を検出する第２の検出手段、（ｄ）設定される分割数に
基づいて、前記重心座標系列に対応した各軸方向の分割
座標系列を決定する決定手段、（ｅ）前記分割座標系列
で分割される前記外接枠内の分割領域毎に、該分割領域
の面積を外接枠内の面積で正規化した分割領域面積マト
リクスを計算する計算手段、及び（ｆ）前記分割領域面
積マトリクスと予め計算された標準パターンの分割領域
面積マトリクスとを照合して前記パターンの文字図形を
認識する認識手段を具備するものである。

（作用）本発明によれば、以上のように文字認識方式を構成した
ので技術的手段は次のように作用する。記憶手段に格納
されたパターンを走査することによつて、第１の検出手
段では文字図形の外接枠（文字枠）が検出され、作成手
段では各軸方向（例えばＸ軸,Y軸方向）の黒ビツト数分
布が作成される。このようにして得られた外接枠及び各
黒ビツト数分布に基づいて、第２の検出手段で各軸方向
の重心座標系列が検出される。次に、設定される分割数
に基づいて、第２の検出手段で検出された重心座標系列
に対応した各軸方向の分割座標系列が決定手段により決
定される。分割数は、例えば文字図形の複雑度に応じて
設定される。決定手段で得られた分割座標系列で分割さ
れる外接枠内の分割領域毎に、その分割領域の面積を外
接枠内の面積で正規化した分割領域面積のマトリクス
（分割領域面積マトリクス）が計算手段により計算され
る。この正規化した分割領域面積マトリクスと予め同様
にして計算された標準パターンの分割領域面積マトリク
スとが、認識手段により照合され、該当する標準パター
ンのカテゴリ名が文字図形名として出力される。このよ
うに、本発明では文字図形のパターンを走査して得られ
る黒ビツト数分布よりその重心を利用して文字図形の特
徴情報として二次元的性質を表わす分割領域面積マトリ
クスを求め、この特徴情報を用いて文字図形を認識して
いるので、簡単な処理で高速かつ正確に文字図形を認識
することができる。

（実施例）以下、第１図乃至第５図を参照して本発明の実施例を説
明する。

第１図は本発明の方式を適用した文字図形認識装置を示
す機能ブロツク図である。本実施例の文字認識装置は、
光入力１を光電変換する光電変換部２、パターンレジス
タ３、文字枠検出部４、文字投影作成部５、重心検出部
６、文字枠分割点決定部７、正規化分割領域面積計算部
８、識別部９、辞書メモリ10及び出力端子11から構成さ
れる。

文字、図形、記号等（以下文字という）が記載された帳
票等の媒体からの光入力１は光電変換部２に入力され
る。光電変換部２は光入力１を光電変換して、１つの文
字予定領域を128×128の画素へ分解し、各画素を２値の
デイジタル信号（以下これを入力文字パターンと呼ぶ）
へ変換するものであり、平均的大きさの１文字は60×60
ビット程度の入力文字パターンで表現される。パターン
レジスタ３は文字予定領域における各画素のX,Y座標を
再現できる形式で入力文字パターンを記憶するものであ
り、文字予定領域に対応して128×128ビツトの容量を有
するものである。

文字枠検出部４は、例えば文字の外接枠（文字枠）をそ
のパターンレジスタにおける左端座標X_l、右端座標X_r、
上端座標Y_t、下端座標Y_bで表現して検出する。

文字投影作成部５はパターンレジスタ３の入力文字パタ
ーンを所定の軸、例えばＸ軸,Y軸（夫夫パターンレジス
タ３の２次元座標における水平方向，垂直方向）へ投影
して黒ビツト数の分布を求め、黒ビツト数分布SX
（ｘ）,SY（ｙ）を作成する。

但し、x,yはパターンレジスタ３における夫夫０〜127な
る２次元座標であり、Y_t,Y_bは文字枠のＹ軸方向の上端
座標、下端座標、X_l,X_rはＸ軸方向の左端座標、右端座
標であり、Ｐ（x,y）は黒ビツト又は白ビツトを意味
し、黒ビツト（有意色）の場合Ｐ（x,y）＝１、白ビツ
ト（背景色）の場合Ｐ（x,y）＝０をとる。

第２図（ａ）に入力文字パターン例として漢字「田」と
「口」のパターンの場合を示し、第２図（ｂ），（ｃ）
に第２図（ａ）の各パターンに対する黒ビツト数分布SX
（ｘ）,SY（ｙ）を示す。

重心検出部６は、文字枠のX,Y各軸方向の全範囲X_l〜X_r,
Y_t〜Y_b及び前の過程で検出した重心座標でその範囲X_l〜
X_r,Y_t〜Y_bを分割した各範囲を対象として、入力文字パ
ターンの夫々の黒ビツト数分布SX（ｘ）,SY（ｙ）の重
心座標系列Ｘ（M_p）,Y（M_q）を求めるものであり、各範
囲の１次モーメントの和をその範囲の黒ビツト和で除算
することによつて求めるものである。但し、M_p,M_qは座
標値の大きさの順に付した重心座標番号であり、M_p＝１
〜MX（MXはＸ軸方向の重心の個数）M_q＝１〜MY（MYはＹ
軸方向の重心の個数）である。Ｘ軸方向の重心座標の個
数MXとしては、15個程度の比較的多い数（分割数に比べ
て）を採用することが望ましいが、説明の簡略化のため
に７個の重心座標Ｘ（M_p）を検出する場合について述べ
る。

まず、文字枠のＸ軸方向の範囲X_l〜X_rを対象として、次
式に示すように入力文字パターンの黒ビツト数分布SX
（ｘ）の１次モーメント和をその範囲の黒ビツト和で除
算することによつて、中央の重心座標番号４の重心座標
Ｘ（４）を求め次いで、その重心座標Ｘ（４）で分割された夫々の範
囲、X_l〜Ｘ（４）,X4〜X_rを対象として２つの重心座標
Ｘ（２）,X（６）を求める。

次いで、これまで検出された重心座標Ｘ（２）,X
（４）,X（６）で分割された範囲X_l〜Ｘ（２）,X（２）
〜Ｘ（４）,X（４）〜Ｘ（６）,X（６）〜X_rを対象とし
て４個の重心座標Ｘ（１）,X（３）,X（５）,X（７）を
求める。

Ｙ軸方向の重心座標Ｙ（M_q）の検出も検出する重心座標
個数MYを７個とした場合、まず、文字枠の範囲Y_t〜Y_bを
対象として入力文字パターンの黒ビツト数分布SY（ｙ）
の重心座標Ｙ（４）を検出し、次いで文字枠を重心座標
で２分した範囲Y_t〜Ｙ（４）,Y（４）〜Y_bそれぞれを対
象として黒ビツト数分布SY（ｙ）の重心座標Ｙ（２）,Y
（６）を検出し、更にこれまでに検出された重心座標Ｙ
（２）,Y（４）,Y（６）でＹ軸方向の文字枠を分割した
夫々の範囲Y_t〜Ｙ（２）,Y（２）〜Ｙ（４）,Y（４）〜
Ｙ（６）,Y（６）〜Y_bを対象として黒ビツト数分布SY
（ｙ）の重心座標を検出することによつて、計７個の重
心座標Ｙ（１）〜Ｙ（７）を検出する。

漢字「田」と「口」の入力文字パターン（第２図
（ａ））の場合についは、第２図（ｂ），（ｃ）の黒ビ
ツト数分布（SX（ｘ）,SY（ｙ））図中に重心座標Ｘ
（１）〜Ｘ（７）、Ｙ（１）〜Ｙ（７）を示す。

文字枠分割点決定部７は、重心検出部６よりうけたX,Y
軸各方向の重心座標系列Ｘ（M_p）,Y（M_q）を分割座標候
補として、重心座標番号M_p,M_qを分割座標番号k_i,k_jにほ
ぼ均等に対応づけて入力文字パターンの文字枠内をNX,N
Yなる個数の分割単位領域に分割する分割座標系列DX（k
_i）,DY（k_j）を決定するものである。

この実施例における分割単位領域の分割形式は、Ｘ軸方
向に関する分割数としてNX＝4,5,6,8なる４形式を取る
ことができ、同様にＹ軸方向に関する分割数NYとしてNY
＝4,5,6,8なる４形式を取ることができ、Ｘ軸方向の分
割座標番号をk_i（k_i＝１〜NX-1,NX＝4,5,6,8）とし且つ
Ｙ軸方向の分割座標番号をk_j（k_j＝１〜NY-1,NY＝4,5,
6,8）として、文字枠をNX・NYなる個数の分割単位領域
に分割する分割座標系列DX（k_i）,DY（k_j）を決定す
る。X,Y軸各方向の重心座標番号M_p,M_qとX,Y軸方向の分
割座標番号k_i,k_jをほぼ均等に対応づけて分割座標系列D
X（k_i）,DY（k_j）を決定するために用いるテーブルを第
１表に示す。

このテーブルを参照して、X,Y軸各方向の分割数NX,NYに
対応してこのテーブルから重心座標番号M_p,M_qを読み出
し、その重心座標番号M_p,M_qに対応した重心座標Ｘ
（M_p）,Y（M_q）を分割座標DX（k_i）,DY（k_j）として決
定する。

第１表のテーブルは、重心検出部６で検出する重心座標
の個数MX,MYが７個の場合であるが、一般的な場合にお
いても、X,Y各方向の分割数の重心座標が含まれるよう
に対応させ、且つその際余分の重心座標が残つた場合は
両端の領域から順に１個多い重心座標が含まれるように
対応させることによつて作ることができる。

第３図には、X,Y軸各方向の分割数NX,NYとしてNX＝NY＝
５なる分割数が指定された場合について、分割座標系列
DX（k_i）,DY（k_j）と重心座標系列Ｘ（M_p）,Y（M_q）と
の対応関係を示すと共に、それらの分割座標系列DX
（k_i）,DY（k_j）で設定される分割単位領域（k_i,k_j）を
示す。

なお、分割数NX,NYは入力文字の複雑度に応じて分割数N
X,NYを決定し、或いはいつたんリジエクトされた場合に
分割数NX,NYを変更して再度文字認識を行なわせるもの
である。

以上の様に文字枠分割点決定部７では、分割単位領域の
分割形式は、Ｘ軸方向に関する分割数としてNX＝4,5,6,
8なる４形式、Ｙ軸方向に関する分割数としてNY＝4,5,
6,8なる４形式をとることができる。本実施例では分割
数をNX＝NY＝８として以下説明する。この場合、Ｘ軸方
向については、重心座標Ｘ（１）〜Ｘ（７）に対応する
分割座標DX（１）〜DX（７）、Ｙ軸方向については、重
心座標Ｙ（１）〜Ｙ（７）に対応する分割座標DY（１）
〜DY（７）を決定する。

正規化分割領域面積計算部８は、文字枠検出部４で検出
されたＸ方向の文字枠座標X_l,X_rとＹ軸方向の文字枠座
標Y_t,Y_b、及び文字枠分割点決定部７で決定されたＸ軸
方向の分割座標DX（１）〜DX（７）Ｙ軸方向の分割座標
DY（１）〜DY（７）を受けて、各軸上において各分割座
標で分割される各分割領域の面積を、上記両端座標間の
長さの積で正規化した正規化分割領域面積マトリクスを
次の（６）式によつて計算する。

正規化分割領域面積マトリクス；Ｘ軸両端座標間長;LX＝X_r−X_l＋１ ………（７）Ｙ軸両端座標間長;LY＝Y_b−Y_t＋１ ………（８）ただし、DX（０）＝X_l、DX（８）＝X_r、DX（０）＝Y_t、
DY（８）＝Y_bである。また、Ｋは定数であり、本実施例
ではＫ＝1000とする。

第４図に、分割座標DX（０）〜DX（８）、DY（０）〜DY
（８）と正規化分割領域面積マトリクス｛BES（I,J）|I
＝１〜８、Ｊ＝１〜８｝の対応関係を示す。また、前述
の第２図（ａ）に、漢字「田」と「口」夫夫の入力文字
パターンにおける分割座標DX（０）〜DX（８）、DY
（０）〜DY（８）と、これらの分割座標によつて入力文
字パターン（文字枠内）が各領域に分割される様子を示
す。

正規化分割領域面積計算部８で得られた入力文字パター
ンの特徴情報としての正規化分割領域面積マトリクスf_i
＝｛BES（I,J）|I＝１〜８、Ｊ＝１〜８｝は識別部９に
与えられる。

辞書メモリ10には、入力文字パターンの場合と同様にし
て計算された標準パターンに対する特徴情報としての正
規化分割領域面積マトリクスg_iが予め登録されている。

識別部９は、以上のようにして得られた入力文字パター
ン及び標準パターンの特徴情報の類似度を測定し、最も
類似する標準パターンの文字コードを入力文字図形パタ
ーン名として認識し、その文字コードを出力端子11に出
力する。本実施例では、辞書メモリ10内の標準パターン
の正規化分割領域面積マトリクスg_iと入力文字パターン
の正規化分割領域面積マトリクスf_iとの間における次の
（９）式の重み付きユークリツド距離（Ｄ）の最小値を
与える標準パターンを最も類似する標準パターンとす
る。

ここで、ユークリツド距離（Ｄ）の重みは各分割領域に
重み係数W_iを与えたものであり、本実施例では重み係数
W_iを全て１とする。

なおまた、前記実施例においてはテーブルを採用するこ
とによつて重心座標と分割座標とを対応づけたが、所定
の手順のフローチヤートの演算処理を実行させることに
よつても対応づけることができる。この場合のフローチ
ヤートを第５図に示す。

なお、第５図における除算の結果はすべて小数点以下切
り捨てである。

第５図において、ステツプS1で重心個数MXを分割数NXで
割つた数M_αを求め、ステツプS2,S3でMX/NXの剰余R₁と
そのR₁を２で割った商R₂を求める。又、ステツプS4で分
割数の中央値k_αを求め、ステツプS5,S6で分割番号k_iと
重心番号M_pを０にセツトする。又、ステツプS7,S8,S9
で、分割番号k_iを１つ増加する毎に、前に、設定されて
いる商R₂を１つ減じ、重心番号M_pをM_αずつ増加させ
る。ステツプS10で商R₂が負でないことを調べ、商R₂が
負でない限りステツプS11で重心番号の数を１つ増し、
ステツプS12でその重心番号M_pを分割番号k_iに対応づ
け、分割座標DX（M_p）を決定する。商R₂が負の場合、シ
ステツプS13で現在の分割番号k_iが中央値k_αより大きい
か否かを判定し、大きい場合は重心番号を１つ増し、小
さい場合はステツプS9で設定された重心番号を、分割座
標DX（M_p）を決定し、ステツプS14で分割番号k_iが（NX-
1）に一致したことを検出して終了する。

以上述べた本実施例の文字図形認識方式の特徴情報であ
る正規化分割領域面積マトリクスの有効性を以下に説明
する。

例えば第２図（ａ）に夫々示される「田」と「口」の入
力文字パターンにおいて、パターン中心部における垂直
ストロークと水平ストロークの交差の有無という両パタ
ーンの相異性が正規化分割領域面積マトリクスの１特徴
要素BES（5,4）において顕著な差となつてあらわれ、正
規化分割領域面積マトリクスが文字図形パターンの差異
を有効に反映していることが明らかである。この例にお
いて、BES（4,4）、BES（4,5）、BES（5,5）においても
同様である。

また、正規化分割領域面積マトリクスなる特徴は、重心
座標系列を利用して分割された各分割領域において当該
領域およびそのＸ軸方向、Ｙ軸方向の領域内の文字線の
密度を反映したもので原文字図形パターンの二次元の性
質を表わす。したがつて、前記従来技術の（３）の方式
で示した正規化分割領域長系列なる特徴のような、本来
二次元の性質を持つ原文字図形パターンを一次元の性質
で表わすものに比べ、本実施例で用いる正規化分割領域
面積マトリクスなる特徴は、安全な特徴であり、本実施
例はより安定に文字図形を認識することが可能となる。

更に、正規化分割領域面積マトリクスなる特徴は各分割
領域を文字の大きさを表現する文字枠内面積で正規化し
たものであるので、文字の大きさの変動に対しても安定
なものである。

以上のように本実施例によれば、入力文字パターンの走
査と所定の演算によつて得られ、二次元の性質を表わす
正規化分割領域面積マトリクスを文字の特徴情報とした
ので、簡単な処理で高速かつ正確に、さらに文字図形の
大きさの変動に対して安定に文字（図形、記号等を含
む）を認識することができる。

（発明の効果）以上詳細に説明したように本発明によれば、従来の文字
図形認識方式の特徴情報抽出における、輪郭追跡や細線
化等の複雑なパターン処理を行なうことなく、入力文字
図形パターンを走査するだけで得られる所定２つの軸上
における黒ビツト数分布から求めた重心座標系列を利用
して二次元の性質を表わす特徴情報である正規化した分
割領域面積マトリクスを求め、これを文字図形認識に用
いているで、簡単な処理でかつ正確に、さらに文字図形
の大きさの変動に対して安定でありながら、文字の形状
の微小な差異を検討でき、文字図形を確認することがで
きる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明による文字図形認識方式の一実施例を示
す機能ブロツク図、第２図（ａ），（ｂ），（ｃ）は入
力文字パターン例と、重心座標系列、分割座標系列との
関係を示す図、第３図は重心座標系列と分割座標系列と
の対応関係を示す図、第４図は分割座標系列と正規化分
割領域面積マトリクスとの対応関係を示す図、第５図は
分割座標系列の他の決定方法を示すフローチヤートであ
る。１……光入力、２……光電変換部、３……パターンレジ
スタ、４……文字枠検出部、５……文字投影作成部、６
……重心検出部、７……文字枠分割点決定部、８……正
規化分割領域面積計算部、９……識別部、10……辞書メ
モリ、11……出力端子

フロントページの続き (72)発明者伊東晃治東京都港区虎ノ門１丁目７番12号沖電気工業株式会社内 (56)参考文献特開昭58−123171（ＪＰ，Ａ) 特開昭61−150086（ＪＰ，Ａ)

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】媒体上の文字図形を読取って量子化して得
られるパターンを記憶する記憶手段を備え、前記パター
ンに基づいて文字図形を認識する文字図形認識方式にお
いて、（ａ）前記パターンを走査して文字図形の外接枠を検出
する第１の検出手段、（ｂ）前記パターンを走査して所定の２つの軸に投影し
た各軸方向の黒ビット数分布を作成する作成手段、（ｃ）前記２つの軸方向の前記外接枠内の範囲で各黒ビ
ット数分布の重心座標を決定し、決定した各重心座標で
外接枠内の範囲を分割した各分割範囲に対し各黒ビット
数分布の重心座標を決定する過程を繰り返して各軸方向
の重心座標系列を検出する第２の検出手段、（ｄ）設定される分割数に基づいて、前記重心座標系列
に対応した各軸方向の分割座標系列を決定する決定手
段、（ｅ）前記分割座標系列で分割される前記外接枠内の分
割領域毎に、該分割領域の面積を外接枠内の面積で正規
化した分割領域面積マトリクスを計算する計算手段、（ｆ）前記分割領域面積マトリクスと予め計算された標
準パターンの分割領域面積マトリクスとを照合して前記
パターンの文字図形を認識する認識手段とを具備するこ
とを特徴とする文字図形認識方式。