JPH0833908B2

JPH0833908B2 - 特徴抽出方法

Info

Publication number: JPH0833908B2
Application number: JP62310882A
Authority: JP
Inventors: 裕久後藤; 浩一樋口; 義征山下
Original assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Current assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Priority date: 1987-12-10
Filing date: 1987-12-10
Publication date: 1996-03-29
Anticipated expiration: 2011-03-29
Also published as: JPH01152585A

Description

【発明の詳細な説明】（産業上の利用分野）本発明は、文字認識装置等に適用される特徴抽出方法
に関する。

（従来の技術）従来、例えば文字図形認識装置に於ては、紙面等から
読み取られた文字図形パターンよりその文字等を構成す
る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文字等
を認識する方法が多く採用されていた。

例えばその第１の手法においては、文字図形パターン
の輪郭を追跡することにより検出された輪郭点系列（座
標値の場合）についてその曲率を計算し、曲率の大きな
値の点を分割点として輪郭点系列を分割し、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して、そ
のストロークについて幾何学的な特徴等を抽出して標準
文字マスクと照合し、文字図形を認識するようにしてい
た。

又、第２の手法においては、文字図形パターンの細線
化処理を行なって骨格化し、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、そのストロークについて第
１の手法と同様に幾何学的な特徴等を抽出して文字図形
の認識を行なっていた。

しかしながら上記第１の手法は、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く欠点があった。

又、第２の手法は、文字図形パターンを細線化する必
要があり、その細線化によるパターンのひずみ、屈曲点
等における不要なヒゲの発生等の問題があり、その後の
処理を複雑なものとしていた。

このような問題を解決するために、本出願人は、先の
出願（特開昭62−154079号公報）により、以下の（ａ）
から（ｆ）の手順に従って文字図形パターンの特徴抽出
を行なう方法を提案している。

第２図（ａ）〜（ｅ）にその構成を図解した。

（ａ）先ず、紙面等に記載された文字図形パターンをイ
メージラインセンサ等で読み取り、光電変換して量子化
することにより、黒ビット及び白ビットで表わされるデ
ィジタル信号の原パターン21を作成する［第２図
（ａ）］。

（ｂ）次に、その原パターン中の文字図形の線幅Ｗを算
出する。

（ｃ）次に、文字に外接する文字枠22により文字を取り
囲む。そして、その文字枠内領域において、原パターン
21について複数の方向（例えば縦、横、斜め方向）に第
１の走査（それぞれ全面走査）を行なって、各方向の走
査について各走査列毎の黒ビットの連続個数を検出し、
当該黒ビットの連続個数と前記線幅Ｗとに基づいて、第
１の走査の複数の方向毎に対応した複数のサブパターン
（VSP、HSP、RSP、LSP）を抽出する。

これは即ち、第２図（ａ）の原パターンから、縦方向
のストローク、横方向のストローク、斜め方向のストロ
ークのみをそれぞれ抽出して、これらをもとに、サブパ
ターン23a〜23dを得ることを意味する［第２図
（ｂ）］。

（ｄ）次に、上記原パターン21の文字枠内領域を上記各
サブパターン毎に（Ｎ×Ｍ）個の領域（N,Mは整数、図
の例ではＭ＝Ｎ＝５）に分割し、更に各サブパターンの
抽出の際に走査した第１の走査の方向と所定の角度を成
す方向にそれぞれ第２の走査を行ない、白ビットから黒
ビット、黒ビットから白ビットへ変化したときの黒ビッ
トの座標位置を基に線長マトリクスを作成する。

実際には、第２図（ｂ）の垂直サブパターン（VSP）
中に例示したように、第２の走査27を行なったとき、線
28との交叉部分の中点29を求める。そして、その中点29
が存在する細長マトリクス上のデータに“1"を加算す
る。各サブパターンの100×100の画素構成の全画素につ
いて第２の走査を行なえば、各分割された領域でそれぞ
れ20個の中点が検出されるから、その領域内で一端から
他端まで連続する線についての特徴量は、それぞれ、
“20"となる。領域内で終端する線についての特徴量
は、その領域内における線の長さに応じた値となる。そ
の結果、例えば第２図（ｃ）のような線長マトリクス24
a〜24dを得る。

（ｅ）次に、その線長マトリクスを文字の大きさで正規
化して特徴マトリクスを作成する。

これは、標準マスクとこのマトリクスを比較する前
に、原パターン21の縦横比やサイズを正規のものに近づ
けるための補正演算を行なうことを意味する。

（ｆ）こうして得られた特徴マトリクス25を、予め用意
した文字図形パターンの標準文字マスクと照合して文字
図形を認識する。

（発明が解決しようとする問題点）ところで、文字図形パターンを光電変換するイメージ
センサの分解能の不足や、文字図形パターンそのものの
画像のボケ等により、実質的に読み取られる文字図形パ
ターンが、例えば第３図（ｂ）に示すようにつぶれてし
まう現象がある。尚、第３図（ａ）はつぶされていない
パターンを示したものである。

各サブパターンを走査して得られる白ビットか黒ビッ
ト、又は黒ビットから白ビットに変化するときの黒ビッ
トの座標位置を基にして縦長マトリクスを作成する先に
説明した方法では、文字図形パターンがつぶれている部
分で、白ビットから黒ビット又は黒ビットから白ビット
に変化する点が、本来検出されるべき位置で検出できな
い。従って、抽出する特徴量が大幅に変わり、誤認識の
原因となっていた。

そこで、第３図（ａ），（ｂ）に示す明朝体活字パタ
ーン例のような、ある程度のパターンの変形を許容し、
認識精度を向上させるために、認識辞書の複数化を従来
行なっていた。しかしながら、この認識辞書の複雑化
は、装置の大型化を招くと共に、照合に要する処理時間
を増大させるという欠点があった。

同様な問題は、特公昭58−55551号公報に記載されて
いるような走査線と、ストロークの交叉数を特徴量とし
て抽出する特徴抽出方法でも存在していた。

本発明は、以上述べたように、文字図形パターンのつ
ぶれによって文字図形パターンからの特徴抽出が不安定
で精度が低くなるという問題点を除去し、文字認識装置
などに適用される安定で信頼性の高い特徴抽出方法を提
供することを目的とする。

（問題点を解決するための手段）本発明の特徴抽出方法は、認識すべき文字図形パター
ンを光電変換して量子化し、これに基づいて黒ビット及
び白ビットで表されるディジタル信号の原パタンを得、
当該原パタンに外接する文字枠を検出すると共に当該文
字図形の平均的な線幅を抽出し、前記文字枠内の原パタ
ンを所定の方向に第１の走査を行って当該方向の文字図
形成分のみから成るサブパタンを抽出し、当該サブパタ
ンの前記文字枠に囲まれた部分をＭ×Ｎ個（M,Nは整
数）の領域に分割し、前記サブパタンを前記第１の走査
方向と異なる第２の方向に走査した時に検出される黒ラ
ン中の一点を特徴点として、当該特徴点が含まれる領域
の特徴量に所定数を加算することにより前記Ｍ×Ｎ個の
領域に対応するＭ×Ｎ次元の特徴抽出を行う特徴抽出方
法であって、前記第２の走査方向において検出された黒
ランの長さを前記線幅で除した値に基づいて前記所定数
を決定することを特徴とするものである。

（作用）本発明においては、デジタル信号で表される原パタン
に外接する文字枠が検出されると共に当該文字図形の平
均的な線幅が抽出される。さらに原パタンを所定の第１
の走査方向へ走査することによって当該走査方向のサブ
パタンが抽出され、このサブパタンの文字枠に囲まれた
部分がＭ×Ｎの領域に分割される。その後、このサブパ
タンを前記第１の走査方向とは異なる第２の走査方向に
走査することにより黒ランを検出し、この第２の走査方
向における黒ラン上の１点を特徴点として当該特徴点が
属するＭ×Ｎ分割領域内の領域の特徴量に所定数を加算
することにより、Ｍ×Ｎ次元の特徴抽出が行われる。こ
の時、前記所定数を前記第２の走査方向における前記黒
ランの長さを当該文字図形の平均的な線幅で除した値に
基づいて決定するものである。このようにして得られた
特徴量は文字図形パターンのつぶれ部分の特徴量を、つ
ぶれの無いパタンの特徴とほぼ同一の値とする作用があ
り、文字図形パタンのつぶれに対する特徴量の変動を極
力抑えることができ、誤認識の発生を抑えることができ
る。

（実施例）以下、本発明を、文字認識装置に適用した一実施例に
基づき、図面を参照して詳細に説明する。

〈文字認識装置の概要〉まず、第４図は、本発明の方法の実施に適する文字認
識装置を示すブロック図である。

この装置は、光信号入力端子１と、光電変換部２と、
パターンレジスタ３と、線幅計算部４と、文字枠検出部
５と、垂直サブパターン抽出部６と、水平サブパターン
抽出部７と、右斜めサブパターン抽出部８と、左斜めサ
ブパターン抽出部９と、特徴マトリクス抽出部10と、認
識部11と、文字名出力端子12とから構成されている。

〈装置各ブロックの機能〉ここで、光電変換部２はイメージラインセンサ等から
成り、黒パターンの光信号入力を２値の量子化されたデ
ィジタル電気信号に変換する回路である。パターンレジ
スタ３はランダム・アクセス・メモリ等から成り、この
電気信号を例えば１文字分格納する回路である。この格
納の際、文字は例えば100×100個の画素に分解されて、
各画素を白ビット又は黒ビットで表わすディジタル信号
がパターンレジスタ３に記憶される。線幅計算部４は周
知のフィルタ回路と同様にシフトレジスタ構成となって
いる。この回路は、例えば下記に示すような既知の近似
式を用いて原パターン中の文字図形の線幅Ｗを計算す
る。

Ｗ＝1/｛１−（Ｑ−Ａ）｝上式において、Ｑは、原パターンを２×２ビットのウィ
ンドウからのぞいた場合、その全ての点が黒ビットとな
る場合の数である。又、Ａは、全黒ビットの個数であ
る。即ち、これらＱ及びＡを計算し、その結果から上式
に従ってＷを演算して求める。

文字枠検出部５は、パターンレジスタ３内の原パター
ンの文字図形に外接する文字枠を検出し、その文字枠を
特定するデータを特徴マトリクス抽出部10へ送る回路で
ある。

又、垂直サブパターン抽出部６は、パターンレジスタ
３に格納された原パターンについて、垂直スキャンを全
面に行なって、各走査列毎に黒ビットの連続個数を検出
し、その長さと線幅計算部４に於て計算された線幅との
関係より、垂直サブパターン（VSP）を抽出する回路で
ある。このサブパターンは第２図（ｂ）で説明したとお
りのものである。同様に水平サブパターン抽出部７は水
平スキャンにより水平サブパターン（HSP）を、右斜め
サブパターン抽出部８は右斜め（45°）スキャンによ
り、右斜めサブパターン（RSP）を、左斜めサブパター
ン抽出部９は左斜め（45°）スキャンにより、左斜めサ
ブパターン（LSP）を抽出する回路である。これらのサ
ブパターン抽出部６〜９は、パターンレジスタと同様の
ランダム・アクセス・メモリ等から構成される。

特徴マトリクス抽出部10はマイクロプロセッサ等から
構成され、各サブパターンの文字枠検出部５で検出した
文字枠に囲まれた領域を、（Ｎ×Ｍ）の領域（例えばＮ
＝Ｍ＝５）に分割し、最終的に特徴マトリクスを得る回
路である。例えば文字が100×100の画素から構成され、
Ｎ＝Ｍ＝５の場合には、各領域は20×20の画素を有する
ことになる。この特徴マトリクスを得るために線長マト
リクスを求めるが、線長マトリクスと特徴マトリクスの
構成は、いずれも第２図（ｃ），（ｄ）に示したものと
ほぼ同様の形式となる。

〈線長マトリクスの作成〉ここで、第５図に示した垂直サブパターン（VSP）を
例にとり、特徴マトリクスを抽出する方法を説明する。

特徴マトリクス抽出部10（第１図）は、各分割領域15
毎に設けた図示していない合計（Ｎ×Ｍ）個の細長マト
リクス用メモリの記憶する数値を“0"にする。その一方
で、文字枠16内を水平に左から右（主走査方向17）へ走
査し、その走査列単位に、白ビット（文字背影部）から
黒ビット（文字線部18）へ変化した時の黒ビットの座標
位置（X_WB，Y_nと、黒ビットから白ビットへ変化した時
の黒ビットの座標位置（X_BW，Y_n）を検出し、その中点
の位置座標（X_n，Y_n）を次式（１）により計算する。
尚、Y_nはそのままであることはいうまでもない。即ち、
この実施例では、走査列と文字線部との交鎖部分の中点
を特徴点としてとらえ、この特徴点の存在する領域につ
いて、特徴量を数値化して求めるようにしている。特徴
点は必ずしも中点でなくて、その近傍の点であればよ
い。

X_n＝（X_WB＋X_BW）/2 …（１）次に、この中点の位置座標（X_n，Y_n）即ち特徴点が、
分割領域15のどこに存在しているかを判断し、判断した
分割領域15′に対応するメモリに定数Ｋを加算する。最
終的に得られる各領域に対応する特徴量は、その領域で
20個の中点が検出される場合にはＫ×20の値になる。こ
の特徴量は、その領域を通る線の長さに比例する。この
ようにして、その垂直サブパターンについて、Ｍ×Ｎの
行列データ（Ｍ×Ｎ次元の線長マトリクスと呼ぶ）を得
る。

尚、このメモリの増分Ｋは、白ビットから黒ビットに
変化した時の黒ビットから、黒ビットから白ビットへ変
化した時の黒ビットまでの黒ビットの連続個数を黒ラン
と定義したとき、その黒ランと、先に線幅計算部４で計
算した線幅Ｗを用いて、次式（２）のように算出する。
但し、Ｋは整数であり、右辺の計算結果の小数点以下を
切り捨てて求める。

Ｋ＝ａ×（X_BW−X_WB＋１）/W＋ｂ …（２）（a,bは定数、本実施例ではａ＝0.4,b＝１とする）第２図で説明した従来技術では、このＫを単に“1"と
おいている。

一方、本発明では、先ず黒ランを求める。この黒ラン
は上式（X_BW−X_WB＋１）に相当する値である。そして、
黒ランと線幅Ｗとの比を求め、定数ａとの積をとり一定
数ｂを加算している。

この結果、黒ランが文字のつぶれ等により大きな値に
なると、Ｋもそれにほぼ比例して大きくなる。理論的に
は、Ｋを（X_BW−X_WB＋１）とＷの比から直接求めればよ
いが、文字図形を構成する線の輪郭の性質等を考慮し
て、実験的に最適な換算式を求めた結果、上記a,bを得
た。

〈線長マトリクス作成回路〉第１図は、本発明の方法を実施する特徴マトリクス抽
出部を詳細に示したブロック図である。

この図には、パターンレジスタ３（第４図）の出力信
号3Aを処理して識別部11（第４図）の入力信号10A、即
ち特徴マトリクスを得る部分が示されている。特徴マト
リクス抽出部10は、サブパターン切換部101、黒ラン検
出部102、特徴量増分計算部103、特徴マトリクス作成部
104から構成される。

サブパターン切換部101は、垂直サブパターン抽出部
６、水平サブパターン抽出部７、右斜めサブパターン抽
出部８、左斜めサブパターン抽出部９で得られたサブパ
ターンを切換えて選択的に受け入れるマルチプレクサ等
から成る回路である。黒ラン検出部102は、そのサブパ
ターンを各サブパターン毎に定められた方向に走査し
（第２の走査）、黒ランの長さを求める回路である。

尚、第２の走査方向は、VSPについては先に説明した
ように、主走査方向を水平に左から右へ、副走査方向を
垂直に上から下へとる。又、HSPについては主走査方向
を垂直に上から下へ、副走査方向を水平に左から右へ走
査する。RSP、LSPは主走査方向を垂直に上から下へ副走
査方向を水平に左から右へ、又は、主走査方向を水平に
左から右へ、副走査方向を垂直に上から下へ走査する。

特徴量増分計算部103は、この黒ランの長さと、線幅
計算部４で求めた線幅Ｗを用いて、メモリの増分Ｋを前
述の（２）式を用いて算出し、特徴マトリクス作成部10
4に出力する回路である。特徴マトリクス作成部104は、
この増分Ｋを用いて第２図（ｃ）に示したような線長マ
トリクスを作成する回路である。この回路は、線長マト
リクスを保持するメモリと、その線長マトリクスから特
徴マトリクスを作成して出力する変換回路とから構成さ
れている。

〈特徴マトリクスの作成〉特徴マトリクス作成部104は、抽出した線長マトリク
スを標準的な文字の大きさに正規化し、特徴マトリクス
を作成する。

その方法は、正規化前の線長マトリクスの１要素をei
j、正規化後の１要素をLij,文字枠の水平方向の長さ
（画素数）をΔＸ、垂直方向の長さ（画素数）をΔＹと
すると、下記の様な処理を行なう。

（１）垂直サブパターン（VSP）マトリクスの場合 Lij＝eij/ΔＹ …（３）（２）水平サブパターン（HSP）マトリクスの場合 Lij＝eij/ΔＸ …（４）（３）斜めサブパターン（RSP、LSP）マトリクスの場合 Lij＝eij/｛（ΔＸ）²＋（ΔＹ）²｝^1/2 …（５）以上の処理により、特徴マトリクス抽出部10は、最終
的に原パターンを表現する｛（Ｎ×Ｍ）×４｝次元の正
規化した特徴マトリクスを作成して、識別部11（第４
図）に向けて出力する。

識別部11は、図示しないメモリに予め格納した標準文
字マスク（g_i）と、特徴マトリクス抽出部10に於て抽出
された特徴マトリクス（f_i）を比較する回路である。こ
の回路は、この種の文字認識手段として従来から多用さ
れているように、（g_i）と（f_i）の距離（Ｄ）を求め
る。その手法は次式（６）に示す通りである。そして、
その距離（Ｄ）が最少の値を与える標準文字マスクのカ
テゴリ名を文字名として出力する。

Ｄ＝｛Σ（g_i−f_i）²｝^1/2 …（６）以上のようにして原パターンを特定の文字名と対応付
け、その認識を行なうことができる。

〈本発明の方法の効果の証明〉次に、本発明の方法を用いた場合に、つぶれの生じた
原パターンが、従来の方法と比較してより正確に認識で
きることを証明する。

さて、第６図は第３図に示した「解」という文字につ
いての垂直サブパターンの、左下部分に設定された１つ
の領域を表わした図である。

この領域は、第３図（ａ）中に示したラインX1,X2,Y
1,Y2に囲まれた領域である。第６図（ａ）は、つぶれて
いない文字から抽出した垂直サブパターン、同図（ｂ）
はつぶされた文字から抽出した垂直サブパターンであ
る。

この図を用いて、本発明の方法の線長マトリクスの計
算方法とその効果を以下詳細に説明する。

第６図中の黒丸31は、走査列30中で白ビットから黒ビ
ットに変化した部分の黒ビット、黒丸32は黒ビットから
白ビットに変化した部分の黒ビット、白丸33はこれらの
２つの黒ビットの中点である。尚、この領域は例えば25
×25ドットの画素から構成されているものとする。

第６図（ａ）に示したようにな垂直サブパターンを図
のように水平方向に走査すると、中点33を３個検出す
る。これに基づいて前述（２）式を用いて増分Ｋを求め
る。ここで、黒ランの長さは例えばそれぞれ５とする。
又、この原パターンについて、線幅計算部で求められた
線幅はＷ＝4.1であったとする。その場合、増分Ｋ＝0.4
×5/4.1＋１＝１となる。故にこの領域については、中
点33が３個存在しそれぞれに対応する増分Ｋが“1"であ
るから、走査列30についてこの領域に対応するメモリの
増分は“3"となる。

一方、第６図（ｂ）に示した垂直サブパターンを図の
ように水平方向に走査すると、つぶれのために走査列30
中で中点33は１個しか検出されない。又、当該走査列30
中の黒ランの長さは25となる。一方、この原パターンの
線幅計算部で求められた線幅はつぶれの影響によりやや
増加し、第10頁に記載の線幅Ｗの計算式におけるＡ及び
Ｑの値はそれぞれＡ＝1225,Q＝971となり、Ｗ＝4.8とな
る。故に前述の（２）式でＫを求めると、Ｋ＝0.4×25/
4.8＋１＝３となる。故に、その領域に対応するメモリ
は３だけ増加する。

即ち、第６図（ｂ）のつぶれた垂直サブパターンにつ
いては、中点数が１個しか検出されていないのにもかか
わらず、当該走査方向の黒ランの長さに比例してカウン
タの増分を決定する本発明の方法によれば、第３図
（ａ）のつぶれていないパターンと同等の細長マトリク
スを得ることができる。

〈他の適用範囲〉本発明の方法は以上の実施例に限定されない。

本発明の方法は、例えば先に説明した特公昭58−5555
1号公報に記載されているような特徴量抽出装置におい
ても適用することができ、同様の効果を得ることができ
る。

即ち、この例は、走査線と文字を構成するストローク
との交点数を特徴量としてとらえているが、文字につぶ
れがあれば交点数も減少する。ここで、その交点数と線
幅との比をとって換算して特徴量を求めれば、つぶれに
よる誤認を防止できる。

（発明の効果）以上詳細に説明したように本発明によれば、抽出する
特徴量を、黒ランと当該原パターンの線幅等の所定の定
数との比に基づいて求めたので、文字図形パターンにつ
ぶれがある場合でも抽出する特徴が変動せず、安定とな
り信頼性が高い。故に、認識精度を向上させるための認
識辞書の複数化が不要となり、小型で処理速度の速い文
字認識装置が実現できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の方法を実施する文字認識装置の特徴マ
トリクス抽出部のブロック図、第２図は本発明者等が先
に開発した方法の説明図、第３図は認識すべき文字の原
パターンのつぶれの例を示す説明図、第４図は本発明の
方法を実施する文字認識装置のブロック図、第５図は本
発明の特徴マトリクス抽出法の説明図、第６図は本発明
の方法の具体的な効果を証明する説明図である。１…光信号入力端子、２…光電変換部、３…パターンレ
ジスタ、４…線幅計算部、５…文字枠検出部、６…垂直
サブパターン抽出部、７…水平サブパターン抽出部、８
…右斜めサブパターン抽出部、９…左斜めサブパターン
抽出部、10…特徴マトリクス抽出部、11…識別部、12…
文字名出力端子、101…サブパターン切換部、102…黒ラ
ン検出部、103…特徴量増分計算部、104…特徴マトリク
ス作成部。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献特開昭62−154079（ＪＰ，Ａ) 特開昭60−140487（ＪＰ，Ａ) 特開昭62−271085（ＪＰ，Ａ)

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】認識すべき文字図形パターンを光電変換し
て量子化し、これに基づいて黒ビット及び白ビットで表
わされるディジタル信号の原パターンを得、当該原パターンに外接する文字枠を検出すると共に当該
文字図形の平均的な線幅を抽出し、前記文字枠内の原パターンを所定の方向に第１の走査を
行って当該方向の文字図形成分のみから成るサブパター
ンを抽出し、当該サブパターンの前記文字枠に囲まれた部分をＭ×Ｎ
個（M,Nは整数）の領域に分割し、前記サブパターンを前記第１の走査方向と異なる第２の
方向に走査した時に検出される黒ラン中の一点を特徴点
として、当該特徴点が含まれる領域の特徴量に所定数を
加算することにより前記Ｍ×Ｎ個の領域に対応するＭ×
Ｎ次元の特徴抽出を行う特徴抽出方法であって、前記第２の走査方向において検出される黒ランの長さを
前記線幅で除した値に基づいて前記所定数を決定するこ
とを特徴とする特徴抽出方法。