JPH1063251A

JPH1063251A - パターン生成装置

Info

Publication number: JPH1063251A
Application number: JP8217095A
Authority: JP
Inventors: Kayoko Morioka; 佳代子森岡; Naoki Sashita; 直毅指田; Satoshi Naoi; 聡直井; Shigemi Osada; 茂美長田; Daiki Masumoto; 大器増本
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 1996-08-19
Filing date: 1996-08-19
Publication date: 1998-03-06

Abstract

(57)【要約】【課題】人為的な整形処理を必要最小限に抑えて高品質
なパターンを効率良く生成する。【解決手段】部分パターンデータベース１０に、複数の
原図パターンから抽出した共通部分パターンを、その特
徴量に基づいて指定された数（クラスタ数）のグループ
に分類して登録し各グループ毎に代表候補を定めてい
る。パターン生成部１２は、幾何変換情報と原図パター
ンを入力し、入力原図パターンの共通部分パターンの特
徴量に基づいて部分パターンデータベース１０を検索し
て組合せ可能な複数グループの代表候補をディスプレイ
上に表示し、その中の適当な代表候補の共通部分パター
ンをオペレータが選択すると、入力原図パターンの固有
部分パターンに組み合わせて変換パターンを生成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、同じ共通部分パタ
ーンをもつ文字、図形等の複数の原図パターンを対象
に、異なる原図パターンの共通部分パターンの置き換え
により変換パターンを生成するパターン生成装置に関す
る。近年、文字のディジタル処理技術の導入が進み、Ｏ
Ａ機器や電子出版システムなどでは、文字品質そのもの
が問われる時代になっている。このようなシステムに
は、膨大な数および種類の文字、図形等が使用される
が、実際にこれらのパターンを計算機上で利用するため
には、それぞれの文字、図形等に対応する膨大なパター
ンデータを事前に作成しておく必要がある。

【０００２】このようなパターンデータの作成に際し、
原図パターンから直接パターンデータを生成する作業を
可能な限り省力化、効率化することが望まれる。このた
め、例えば同種のサイズのみ異なるパターン等に対して
は、原図パターンにサイズ変換や回転変換等の幾何変換
処理を施すことで、様々な種類の幾何変換パターンを生
成する方法が用いられている。

【０００３】

【従来の技術】従来の文字、図形等のパターンデータの
生成にあたっては、まず各パターンの基となる原図、例
えば文字の作成では、「字母」と呼ばれる書道家が書い
た文字を入手し、原図を手本として計算機のメモリ上に
記憶するのに適した表現形式に合わせて原図パターンが
作成される。

【０００４】原図パターンの表現形式としては、文字、
図形をフルドットで記憶する方法の他に、パターンの輪
郭線（アウトライン）に注目し、パターンをアウトライ
ン・データとして記憶する方法がある。アウトライン・
データによる表現形式は、データ量を少なくできるばか
りでなく、品質のよい復元パターンが得られるため、最
近では電子出版システムや高品質プリンタ等において多
く利用されている。このアウトラインで表現された原図
パターンは、アフィン変換等の数式を使った変換手法を
用いて幾何変換処理され、必要なサイズの幾何変換パタ
ーンに変換される。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来のパターン生成装置にあっては、幾何変換処理
の結果として得られるパターンは、拡大や縮小率等の変
換比率に比例して輪郭線の変形の度合が強くなるため、
変換処理により出力されたパターンを更にオペレータが
逐一目視検査でチェックし、不適当なパターンに対して
は手作業で整形処理を施している。

【０００６】一般に使用される文字パターンは第１〜第
２水準の漢字だけでも約６千種にものぼるため、使用対
象となる全ての種類およびサイズの文字一つ一つに対し
て人為的な整形処理を施すことは、時間や労力の点から
見て、非常に効率が悪いという問題を抱えている。本発
明は、このような従来の問題点に鑑みてなされたもの
で、人為的な整形処理を必要最小限に抑えて高品質なパ
ターンが効率良く生成できるパターン生成装置を提供す
ることを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】図１は本発明の原理図で
ある。本発明は、文字、シンボル等の基本となる原図パ
ターンから様々な種類の変換パターンを生成するパター
ン生成装置であり、図１（Ａ）のように、部分パターン
データベース１０とパターン生成部１２で構成される。

【０００８】部分パターンデータベース１０は、偏等の
共通部分パターンをもつ複数の原図パターンの特徴量を
抽出し、この特徴量の類似度に基づいたクラスタ分析の
手法によって、予め指定した数（指定クラスタリング
数）のグループに分類して登録すると共に、各グループ
毎に代表的な共通部分パターンをもつ代表候補を定め、
図１（Ｂ）のようなデータ構造で登録している。

【０００９】パターン生成部１２は、パターン生成対象
とする原図パターンを入力し、この入力原図パターンの
特徴量と部分パターンデータベース１０に登録された各
グループの代表候補の特徴量とを比較して、入力原図パ
ターンの特徴量に近い順に指定数の代表候補を置換え候
補として選択してディスプレイに表示し、オペレータが
その中から入力原図パターンに最も近いと思われる候補
を選択した際に、選択候補の共通部分パターンを、入力
原図パターンの固有部分パターンに組み合わせて変換パ
ターンを生成する。

【００１０】このように本発明のパターン生成装置は、
同じ共通部分パターンをもつ多数の原図パターンの特徴
量を抽出し、クラスタリングによってグループ化したデ
ータベースを備え、変換パターンの生成時には、入力原
図パターンに近い特徴量をもつ順に指定数分の代表候補
が置換え候補としてオペーレータに対する表示によって
提示され、その中から最も近い特徴量をもつ置換え候補
を選択することで、最適な共通部分パターンを入力原図
パターンの固有部分パターンに組合わせた変換パターン
が生成でき、オペレータが逐一目視検査と修正を加える
という作業を大幅に低減できる。

【００１１】部分パターンデータベース１０における原
図パターンの特徴量としては、共通部分パターンの方向
性、共通部分パターンと固有部分パターンの各重心位
置、共通部分パターンと固有部分パターンの各面積等を
抽出し、これらの特徴量に基づいたクラスタ分析により
指定数にグループ分けする。パターン生成部１２による
入力原図パターンと部分パターンデータベース１０の各
グループの代表候補の各特徴量の比較による置換え候補
の選択の仕方としては、次の３つがある。

【００１２】パターン生成部１２は、入力原図パター
ンと各グループの代表候補の各々における共通部分パタ
ーンの特徴量を比較し、入力原図パターンの特徴量に近
い指定数の代表候補を置換え候補として選択して表示す
る。パターン生成部１２は、入力原図パターンと各グルー
プの代表候補の各々における共通部分パターンと固有部
分パターンとの間の重心距離を算出して比較し、入力原
図パターンの重心距離に対し一定の範囲内にある指定数
の代表候補を置換え候補として選択して表示する。

【００１３】パターン生成部１２は、入力原図パター
ンと各グループの代表候補の各々における共通部分パタ
ーンと固有部分パターンとの接触度を算出して比較し、
入力原図パターンの接触度に対し一定の範囲内にある指
定数の代表候補を置換え候補として選択して表示する。更に、パターン生成部１２は、置換え表示候補の中から
選択された特定の原図パターンの共通部分パターンを、
入力原図パターンの固有部分パターンに組み合わせて変
換パターンを生成した際に、変換前と変換後の比較によ
り変換パターンの適否を判定し、不適切な場合は、クラ
スタリングのやり直しを行う。このクラスタリングのや
り直しには、次の３つのものがある。

【００１４】パターン生成部１２は、変換パターンと
入力原図パターンとの不一致度を算出し、不一致度が大
きい場合は、グループの指定数（クラスタリング数）を
増加させて部分データベース１２による再グループ分け
を行って変換パターンを再度生成させる。パターン生成部１２は、変換パターンと入力原図パタ
ーンの各々における共通部分パターンと固有部分パター
ンとの接触度を算出し、接触度の相違が大きい場合は、
グループの指定数を増加させて前記部分データベースに
よる再グループ分けを行って変換パターンを再度生成さ
せる。

【００１５】パターン生成部１２は、変換パターンと
入力原図パターンの各々における共通部分パターンと固
有部分パターンとの重心距離を算出し、重心距離の相違
が大きい場合は、グループの指定数を増加させて部分デ
ータベースによる再グループ分けを行って変換パターン
を再度生成させる。

【００１６】

【発明の実施の形態】図２は本発明のパターン生成装置
の実施形態のブロック図である。図２において本発明の
パターン生成装置は、部分パターンデータベース１０と
パターン生成部１２で構成される。部分パターンデータ
ベース１０には、特徴抽出部１４、クラスタリング処理
部１６及び部分パターンテーブル１８が設けられる。ま
たパターン生成部１２には、幾何変換処理部２０、候補
文字選択部２２、置換処理部２４及びディスプレイ２６
が設けられる。

【００１７】部分パターンデータベース１０は、部分パ
ターンテーブル１８に偏等の同じ共通部分パターンをも
つ多数の原図パターンを対象に、特徴量の抽出結果に基
づいたクラスタ分析により、予め指定されたクラスタリ
ング数（グループ数）に分類し且つ各グループ毎の代表
候補を決めて登録する登録モードと、変換対象とする原
図パターンを入力した際に、入力原図パターンの特徴量
に近い順番にグループの代表候補を選択し、指定数だけ
オペレータに対し置換え候補として提示する登録モード
との２つのモードを有する。

【００１８】部分パターンデータベース１０の登録モー
ドにあっては、まず予め準備された原図パターン群の中
から、形状の異なる複数種類の部分パターンがもれなく
均等に含まれるような部分パターンのサンプルを取り出
す。例えば原図パターン群が漢字であった場合には、
「字母」と呼ばれる書道家の書いた文字の原図を集めた
原図パターン群の中から、例えば共通部分パターンとし
て偏「木」をもつ原図パターンを、形状の異なる複数種
類の偏「木」の部分パターンがもれなく均等に含まれる
ようにサンプルを取り出す。

【００１９】このようにサンプリングされた原図パター
ン群に対し、特徴抽出処理部１４によって特徴量ベクト
ルＸを抽出し、これをクラスタリング処理部１６に与
え、クラスタ分析の手法を基に、予め指定された数のグ
ループに分類する。ここでクラスタ分析とは、特徴量空
間の中で各パターンの類似度（例えばユークリッド距
離）を計算し、類似度（例えばユークリッド距離）の大
きいパターン同士または距離の小さいパターン同士を順
次結合することでグループ化を行う手法である。

【００２０】特徴抽出部１４における特徴ベクトルＸの
抽出としては、例えば図３のような特徴抽出が行われ
る。図３において、例えば印刷された原図パターン３を
カメラ４によって真上から撮影し、カメラ４から得られ
た原図パターン画像をスキャナ等で読み取ってデジタル
化し、このデジタル画像データを解析することによって
特徴量ベクトルＸを測定する。

【００２１】図３の場合、原図パターン画像３として
「机」を例にとっており、共通部分パターンである偏
「木」の特徴量ベクトルＸにおける特徴量として高さ
（Ｘh ）、幅（Ｙh ）、天地左右の空き量（Ｈh ，Ｆh
，Ｌh ，Ｒh ）、重心位置（Ｕh ，Ｖh ）、画数（Ｎh
）等を測定する。また非共通部分パターン即ち固有部
分パターンとなる旁３−２の特徴量ベクトルＸの特徴量
についても同様に、高さ（Ｘc）、幅（Ｙc ）、天地左
右の空き量（Ｈc ，Ｆc ，Ｌc ，Ｒc ）、重心位置（Ｕ
c ，Ｖc ）、及び画数（Ｎc ）を測定する。

【００２２】更に本発明の特徴抽出処理部１４にあって
は、図３における共通部分パターンである偏３−１につ
いて、方向性を特徴量として測定する。この共通部分パ
ターンの方向性とは、偏３−１を構成するドットパター
ンの各ドットに順次注目したときの上下左右斜めの８方
向の隣接するドットの黒，白のビットパターンの出現頻
度として求められる。この部分共通パターンの方向性の
検出については、後の説明で詳細が明らかにされる。

【００２３】このような特徴抽出処理部１４による原図
パターンに対する特徴量ベクトルＸの測定結果が得られ
たならば、クラスタリング処理部１６によるクラスタ分
析を用いたグループ化を行うことになる。クラスタリン
グ処理部１６は、グループ化が済むと、各グループにお
ける代表候補を定める。グループの代表候補は、共通部
分パターンについてグループ内の特徴量ベクトルの平均
値を求め、この平均値に最も近い特徴量ベクトルをもつ
原図パターンを代表候補として選択する。

【００２４】ここで特徴量ベクトルＸを用いた類似度、
即ち特徴量ベクトルの距離としては、２つのベクトルの各要素の誤差の平方和であるユーク
リッド平方距離、２つのベクトルの各要素の自乗誤差を要素の分散で除
して和をとった標準化ユークリッド平方距離、あるい
は、２つのベクトルの誤差ベクトルと分散、共分散行列の
二次形式で表わされるマハラノビス距離、等、適宜の距
離を用いることができる。図２の部分パターンテーブル
１８には、特徴抽出処理部１４及びクラスタリング処理
部１６の処理結果として得られた原図パターンのデータ
が登録される。

【００２５】図４は部分パターンテーブル１８の登録デ
ータのフォーマット説明図である。このデータフォーマ
ットは、文字コード２８、縮尺３０、グループ番号３
２、代表候補識別子３４、共通部分パターン３６、固有
部分パターン３８、共通部分パターン３６の特徴量４
２、及び固有部分パターン３８の特徴量４４で構成され
る。

【００２６】特徴量４２，４４は、特徴量４２に代表し
て示すように、例えば共通部分パターン３６の方向性４
６、高さ４８、幅５０、重心位置５２、面積５４等が格
納されている。もちろん特徴量４２，４４としては、図
３のような共通部分及び固有部分を含む特徴量ベクトル
Ｘの全パラメータを登録し、これに共通部分パターン３
６の方向性４６を加える等、新たに抽出した特徴量を組
み込むこともできる。

【００２７】図５は図２の部分パターンデータベース１
０におけるデータベース登録処理のフローチャートであ
る。まずステップＳ１で二値原画データを読み込み、ス
テップＳ２で原画データの偏の部分を共通部分パターン
として分離する。そしてステップＳ３で、共通部分パタ
ーンとなる偏の特徴量の検出を行う。この特徴量の検出
は、方向性、更に図３の特徴量ベクトルＸにおける高
さ、重心位置、面積等のパラメータの検出である。

【００２８】続いてステップＳ４で、原画パターンのド
ットデータに偏の特徴量を組み合わせて特徴量データを
生成する。具体的には、図４のテーブルデータのフォー
マットにおける文字コード２８、縮尺３０、共通部分パ
ターン３６、固有部分パターン３８に加え、共通部分パ
ターン３６の特徴量４２を付加したデータが生成され
る。なお、この場合、固有部分パターン３８についても
同様にして、特徴量を検出して、これを原画データに組
み合わせた特徴量データとしてもよい。

【００２９】次にステップＳ５に進み、オペレータが所
定のクラスタリング数Ｎ、例えばＮ＝２５を指定し、ク
ラスタリング処理部１６によるクラスタ分析処理をステ
ップＳ６で行わせ、特徴量の類似度（例えばユークリッ
ド距離）に基づいたＮ＝２５グループへのクラスタリン
グによるグループ分けが行われる。このクラスタリング
によるグループ分けが済んだならば、ステップＳ７で、
各グループの代表候補文字を決定する。この結果、図４
のテーブルデータのフォーマットにおけるグループ番号
３２と代表候補識別子３４が決まり、最終的に部分パタ
ーンテーブル１８に登録されることになる。

【００３０】図６は図５のステップＳ３で行う共通部分
パターンとなる偏の特徴量検出における方向性抽出処理
のフローチャートである。この方向性抽出処理にあって
は、ステップＳ１で共通部分パターンの予め定めた初期
位置の１つのドット、例えば左上隅のドットに着目す
る。次にステップＳ２で、着目したドットが黒か否かチ
ェックする。黒であればステップＳ３に進み、上下左右
斜めの８方向のそれぞれを参照し、ドットが黒であった
らビットを１、白であったらビットを０にセットする。

【００３１】例えば図７（Ａ）の中央のドットを処理し
ていたとすると、この中央のドットを基準に上下左右斜
めの８方向に存在するドットを参照し、これらのドット
に図７（Ｂ）のようにビットｂ０〜ｂ８の８ビットを割
り当てていたとすると、黒でビットを１にセットし、白
でビットを０にセットし、その結果、図７（Ｃ）のよう
に「０００１１１１１」のビットパターンを得ることが
できる。

【００３２】この８ビットパターンは２５６パターン存
在することから、ステップＳ４に進み、予め定めた２５
６パターンの中の対応するパターンのカウントを１つあ
げる。次にステップＳ５で、現在着目しているドットを
右に１つずらし、ステップＳ６でドットなしとなるま
で、ステップＳ１〜Ｓ５の処理を繰り返す。右にずらし
ながらドットがなくなったならば、ステップＳ７に進
み、着目しているドットを１つ下にずらし、ステップＳ
８でドットなしとなるまで、再びステップＳ１〜Ｓ５の
処理を繰り返す。この結果、方向性抽出処理が終了する
と、８ビット表現される２５６パターンの出現頻度情報
が得られ、共通部分パターンにおけるドット黒の位置的
な片寄りを示す情報を特徴量として測定することができ
る。

【００３３】図８は図５のデータベース登録処理の特徴
量抽出とクラスタ分析によってグループ分けされた共通
部分パターンとして偏「女」をもつ漢字パターンの具体
例であり、この場合、クラスタ数Ｎ＝２５を指定してお
り、その内のクラスタ番号（グループ番号）１番、２
番、３番の例を示している。クラスタ番号１，２，３の
各グループから明らかなように、それぞれのグループに
は共通部分パターンである偏「女」が似通った集まりと
して分類されていることが分かる。そしてクラスタ番号
１，２，３のそれぞれにおいては、例えば「姉」「姫」
「妾」のそれぞれが候補順位１位の代表候補文字として
定められている。

【００３４】図９、図１０は図２のパターン生成部１２
によるパターン生成処理のフローチャートである。この
パターン生成処理にあっては、まずステップＳ１で、パ
ターン生成を行う任意の原図パターンの二値原画データ
と幾何変換情報を、部分パターンデータベース１０及び
パターン生成部１２に並列的に入力する。この原図パタ
ーンと幾何変換情報の入力を受けて、ステップＳ２で、
部分パターンデータベース１０及びパターン生成部１２
のそれぞれにおいて、変換対象となる共通部分パターン
「偏」と非変換部分パターンである固有部分パターン
「旁」に分離する。そして、特徴抽出部１４において、
登録モードの際のクラスタ分析で使用したと同じ特徴量
を求める。

【００３５】次にステップＳ３で入力原図パターンの特
徴量と、部分パターンテーブル１８にクラスタリングに
より分類されている各グループの代表候補文字の特徴量
とを比較し、入力原図パターンに近い特徴量をもつグル
ープの代表候補文字の順に出力する。図１１は、登録モ
ードにおいてグループＧ１〜Ｇ９にクラスタリグされた
特徴量空間を示しており、ｃ１〜ｃ９は各グループの代
表候補文字である。

【００３６】例えば入力原図パターンの特徴量Ｉがグル
ープＧ６に属していたとすると、入力原図パターンの特
徴量Ｉに最も近い特徴量をもつものは、同じグループＧ
６の代表候補文字ｃ６であり、最初に代表候補文字ｃ６
が選択される。この実施形態では置換え候補の指定数を
５としていることから、残り４候補は、特徴距離の短い
順に、代表候補文字ｃ３，ｃ２，ｃ８，ｃ７となる。

【００３７】ステップＳ８で入力原図パターンに最も近
い特徴量をもつ代表候補文字ｃ６を選択したならば、次
のステップＳ６で代表候補文字ｃ６が置換え候補文字と
して適切か否か判定する。この判定基準は、選択された
代表候補文字のパターンが入力図形パターンに近いか否
か判定し、近くないものは置換え候補から排除する。こ
の判定基準には、次の３つがある。

【００３８】判定基準入力原図パターンと代表候補文字の各々における共通部
分パターンの特徴量を比較し、入力原図パターンの特徴
量に近いものを選択する。判定基準入力原図パターンと代表候補文字の各々における共通部
分パターンと固有部分パターンとの間の重心距離を算出
し、入力原図パターンの重心距離に対し一定の範囲内に
あるものを選択する。

【００３９】判定基準入力原図パターンと代表候補文字の各々における共通部
分パターンと固有部分パターンとの接触度（接触ドット
数）を算出し、入力原図パターンの接触度に対し一定の
範囲内にあるものを選択する。尚、ステップＳ８におけ
る判定は、判定基準〜のいずれか１つを使用しても
よいし、複数の判定基準を任意に組合わせてもよい。

【００４０】次にステップＳ５でステップＳ４の判定を
パスしたか否かチェックし、パスしていればステップＳ
６で指定候補数に達したか否かチェックし、指定候補数
に達するまでステップＳ３〜Ｓ５の処理を繰り返す。ま
たステップＳ４で判定にパスしなかった場合は、その代
表候補文字は置換え候補から除外し、次の代表候補文字
の処理に進む。

【００４１】ステップＳ６で指定候補数分の判定パスが
得られると、ステップＳ７で判定をパスした例えば５つ
の置換え候補文字を、入力原図パターンの特徴量に近い
順番にディスプレイに表示し、オペレータに提示する。
この場合、置換え候補文字に加え、ステップＳ４の判定
で算出した重心距離、縦横成分、接触度等をオペレータ
の選択判断に使用するパラメータとして同時に表示させ
てもよい。

【００４２】この置換え候補文字の提示を受けたオペレ
ータは、入力原図パターンに最も近いと思われる置換え
候補文字を選択すると、選択した置換え候補文字の共通
部分パターンが入力原図パターンの共通部分パターンに
置換えられ、即ち、置換え候補文字の共通部分パターン
を入力原図パターンの固有部分パターンに結合され、変
換パターンが生成される。

【００４３】続いて図１０のステップＳ８に進み、変換
前と変換後の比較により両者の不一致度を判定し、不適
切な場合はクラスタリングのやり直しを行う。この不一
致度の判定には、次の３つのものがある。不一致度判定変換前の入力原図パターンと変換後の変換パターンの各
々の共通部分パターンの不一致度、即ち一致していない
ドット数を判定する。

【００４４】不一致度判定変換前の入力原図パターンと変換後の変換パターンの各
々における共通部分パターンと固有部分パターンとの接
触度（接触ドット数）の不一致度を判定する。不一致度判定変換前の入力原図パターンと変換後の変換パターンの各
々における共通部分パターンと固有部分パターンとの重
心距離の不一致度を判定する。

【００４５】尚、ステップＳ１０における不一致度の判
定は、不一致度判定〜のいずれか１つを使用しても
よいし、複数の判定を任意に組合わせてもよい。ステッ
プＳ９では、ステップＳ８の判定にける不一致度が大き
いか否かチェックし、不一致度が大きい場合は、ステッ
プＳ１１に進んでクラスタリング数を増加させ、ステッ
プＳ１２で部分パターンデータベース１２によるクラス
タリングの再処理を行ってグループ数を増加させたグル
ープ分けを行い、再び図９のステップＳ３に戻ってパタ
ーン生成の処理をやり直す。

【００４６】このように変換前と変換後の不一致度が大
きくなるのは、クラスタリングによるグループ分けが粗
すぎることに起因している。そこで、グループ数を増加
させてクラスタリングをやり直すことにより、変換前と
変換後の不一致度を少なくなり、最適な変換パターンを
生成することができる。ステップＳ９で変換前と変換後
の不一致度が小さければ、変換パターンは入力原図パタ
ーンと同じバランスをもつパターンとして生成されてお
り、ステップＳ１０でファイル等に登録して処理を終了
する。勿論、ファイルに登録する前、目視による検査を
行い、必要があれば修正してもよい。しかし、最適な置
換え候補の選択による変換パターンの生成ができている
ことから、目視検査による修正は基本的には必要としな
い。

【００４７】図１２は共通部分パターン「木」につい
て、部分パターンデータベース１０での特徴抽出及びク
ラスタリング処理により得られたクラスタ数Ｎ＝２５と
した場合の各グループの代表候補文字の例である。図
９、図１０のパターン生成処理にあっては、処理対象と
して入力された原図パターンの共通部分パターン「木」
の特徴量に最も近い予め定めた数、例えば５つのグルー
プの代表候補文字が、図１０の２５グループの代表文字
の中から例えば類似度の高い順に５つ選択されてディス
プレイ２６上に表示され、この中からオペレータが適当
と思われる共通部分パターン「木」をもつ文字を選ぶこ
とで、選択した共通部分パターンと入力文字パターンの
固有部分パターンとの組合せによる変換パターンが作成
できる。

【００４８】尚、上記の実施形態にあっては、原図パタ
ーンとして文字パターンを例にとるものであったが、本
発明はこれに限定されず、文字パターン以外の図形やア
イコン等の様々なパターンに対しても、同様に高品質な
変換パターンを効率的に生成することができる。

【００４９】

【発明の効果】以上説明してきたように本発明によれ
ば、同じ共通部分パターンをもつ文字、図形などの原図
パターンの特徴量を抽出し、クラスタリングによってグ
ループ化したデータベースを備え、変換パターンの生成
時にはデータベースの検索によって、特徴量の最も近い
指定数分の置換え候補が選択されてオペレータに提示さ
れ、提示された中から特徴量が最も近いと思われる置換
え候補を選択することで、置換え候補の部分共通パター
ンが入力図形パターンの固有部分パターンに結合されて
最適な変換パターンが得られ、オペレータが生成パター
ンについて逐一目視検査と修正を加えるという作業を大
幅に低減することができ、人為的な整形処理を必要最小
限に抑えて、高品質なパターンを効率よく生成できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理説明図

【図２】本発明の実施形態のブロック図

【図３】部分パターンデータベースのテーブル登録デー
タの構成図

【図４】文字パターンにおける特徴量の説明図

【図５】図２の部分パターンデータベースの生成処理の
フローチャート

【図６】図５における方向性の抽出処理のフローチャー
ト

【図７】パターンの方向性の説明図

【図８】図５の処理によりクラスタリングされた女偏の
文字グループの説明図

【図９】図２のパターン生成処理のフローチャート

【図１０】図２のパターン生成処理のフローチャート
（続き）

【図１１】特徴量空間における入力原図パターンに近い
特徴量をもつグループ代表候補文字の選択処理の説明図

【図１２】図９のパターン生成処理でディスプレイ上に
表示された２５クラスタ分の代表文字の説明図

【符号の説明】

１０：部分パターンデータベース１２：パターン生成部１４：特徴抽出処理部１６：クラスタリング処理部１８：部分パターンテーブル２０：幾何変換処理部２２：候補文字選択部２４：置換処理部２６：ディスプレイ２８：文字コード３０：縮尺３２：グループ番号３４：候補順位３６：共通部分パターン（変換部分パターン）３８：非共通部分パターン（固有部分パターン）４２，４４：特徴量４６：方向性４８：高さ５０：幅５２：重心位置５４：面積

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者直井聡神奈川県川崎市中原区上小田中４丁目１番１号富士通株式会社内 (72)発明者長田茂美神奈川県川崎市中原区上小田中４丁目１番１号富士通株式会社内 (72)発明者増本大器神奈川県川崎市中原区上小田中４丁目１番１号富士通株式会社内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】文字、シンボルの基本となる原図パターン
から様々な種類の変換パターンを生成するパターン生成
装置に於いて、共通部分パターンをもつ複数の原図パターンの特徴量を
抽出し、該特徴量の類似度によって予め指定した数のグ
ループに分類して登録すると共に、各グループ毎に代表
的な共通部分パターンをもつ代表候補を定めた部分パタ
ーンデータベースと、パターン生成対象とする原図パターンを入力し、該入力
原図パターンの特徴量と前記部分パターンデータベース
に登録された各グループの代表候補の特徴量とを比較し
て、入力原図パターンに近い順に指定数の代表候補を置
換え候補として選択して表示し、該置換え表示候補の中
から入力原図パターンに最も近いと思われる候補が選択
された際に、該選択候補の共通部分パターンを前記入力
原図パターンの固有部分パターンに組み合わせて変換パ
ターンを生成するパターン生成部と、を備えたことを特
徴とするパターン生成装置。
【請求項２】請求項１記載のパターン生成装置に於い
て、前記部分パターンデータベースは、前記原図パター
ンの特徴量として、共通部分パターンの方向性、共通部
分パターンと固有部分パターンの各重心位置、共通部分
パターンと固有部分パターンの各面積等を抽出してグル
ープ分けすることを特徴とするパターン生成装置。
【請求項３】請求項１記載のパターン生成装置に於い
て、前記パターン生成部は、入力原図パターンと各グル
ープの代表候補の各々における共通部分パターンの特徴
量（縦と横の成分等）を比較し、入力原図パターンの特
徴量（縦と横の成分等）に近い指定数の代表候補を置換
え候補として選択して表示することを特徴とするパター
ン生成装置。
【請求項４】請求項１記載のパターン生成装置に於い
て、前記パターン生成部は、入力原図パターンと各グル
ープの代表候補の各々における共通部分パターンと固有
部分パターンとの間の重心距離を算出して比較し、入力
原図パターンの重心距離に対し一定の範囲内にある指定
数の代表候補を置換え候補として選択して表示すること
を特徴とするパターン生成装置。
【請求項５】請求項１記載のパターン生成装置に於い
て、前記パターン生成部は、入力原図パターンと各グル
ープの代表候補の各々における共通部分パターンと固有
部分パターンとの接触度を算出して比較し、入力原図パ
ターンの接触度に対し一定の範囲内にある指定数の代表
候補を置換え候補として選択して表示することを特徴と
するパターン生成装置。
【請求項６】請求項１記載のパターン生成装置に於い
て、前記パターン生成部は、前記置換え表示候補の中か
ら選択された特定の原図パターンの共通部分パターン
を、前記入力原図パターンの固有部分パターンに組み合
わせて変換パターンを生成した際に、該変換パターンと
入力原図パターンとの不一致度を算出し、該不一致度が
大きい場合は、前記グループの指定数を増加させて前記
部分データベースによる再グループ分けを行って変換パ
ターンを再度生成させることを特徴とするパターン生成
装置。
【請求項７】請求項１記載のパターン生成装置に於い
て、前記パターン生成部は、前記置換え表示候補の中か
ら選択された特定の原図パターンの共通部分パターン
を、前記入力原図パターンの固有部分パターンに組み合
わせて変換パターンを生成した際に、該変換パターンと
入力原図パターンの各々における共通部分パターンと固
有部分パターンとの接触度を算出し、該接触度の相違が
大きい場合は、前記グループの指定数を増加させて前記
部分データベースによる再グループ分けを行って変換パ
ターンを再度生成させることを特徴とするパターン生成
装置。
【請求項８】請求項１記載のパターン生成装置に於い
て、前記パターン生成部は、前記置換え表示候補の中か
ら選択された特定の原図パターンの共通部分パターン
を、前記入力原図パターンの固有部分パターンに組み合
わせて変換パターンを生成した際に、該変換パターンと
入力原図パターンの各々における共通部分パターンと固
有部分パターンとの重心距離を算出し、該重心距離の相
違が大きい場合は、前記グループの指定数を増加させて
前記部分データベースによる再グループ分けを行って変
換パターンを再度生成させることを特徴とするパターン
生成装置。