JPH1063780A - パターン認識における多角形近似法および文字認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 文字認識処理において、記入線の太さを無視
することなく、見た目に自然な文字パターンを得るパタ
ーン認識の多角形近似法および文字認識装置の提供。 【解決手段】 文字認識装置は多角形近似処理を行なう
ための多角形近似処理手段１６を備え、多角形近似処理
手段１６は正規化された２値画像データの第１輪郭ベク
トルを決定する第１輪郭ベクトル決定手段１６１と、第
１輪郭ベクトル決定の際に着目画素を順次調べるため画
像の輪郭を一定方向回りに追跡する輪郭追跡手段１６
１’と、第１輪郭ベクトルのパターンの部分的な歪み等
を補正する第２輪郭ベクトル変換手段１６２と、同一方
向で連続する第２輪郭ベクトルを合成する第３輪郭ベク
トル合成手段１６３と、不定ベクトルを補正して当該線
分の特徴データを抽出するため不定ベクトル判定手段１
６４および不定ベクトル補正手段１６５から構成されて
いる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、文字認識に関し、
特に、数字や平仮名等の手書き文字や図形等の２次元パ
ターンを表現するパターン認識方法および文字認識装置
に関する。

【０００２】

【従来の技術】数字や平仮名等の手書き文字や図形等の
２次元パターン、特に、手書き文字を認識し、これらの
手書き文字の清書、編集を自動的に行なうために、従
来、コンピュータ装置を用いての文字認識法が多々提案
されている。

【０００３】文字認識法の例としては外郭方向寄与度を
用いたものや弛緩整合法があり、これらの方法では、光
電変換後に位置及び大きさの正規化を行った１文字単位
の２値画像データについて外郭方向寄与度による特徴ベ
クトル或いは弛緩整合法による線分特徴を作成し辞書テ
ーブルとのマッチングをとり、文字パターンの分類を行
っている。ここで、外郭方向寄与度とは文字パターンを
複数方向から走査したとき、白（背景）から黒（文字）
へ変化する点（外郭点）を求めることにより文字の大局
的な特徴を表す外郭特徴と、黒（文字）部分の複数方向
の連結長により文字の局所的な方向を示す方向寄与度に
よって構成されており、外郭特徴で表わされる外郭点に
おける方向寄与度特徴を選択した特徴を文字パターンの
特徴とするものであり、外郭方向寄与度については、電
子通信学会論文誌１９８３／１０Ｖｏｌ．Ｊ６６−Ｄ
Ｎｏ．１０（荻田紀博，内藤誠一郎，増田功）の１１８
５頁〜１１９２頁に「外郭方向寄与度特徴による手書き
漢字の識別」と題して掲載されている。

【０００４】一方、弛緩整合法とは正規化された１字単
位の文字パターンの輪郭を抽出した後、多数の線分によ
る多角形近似を行なって各線分の各線分の始点および終
点の座標、長さ、角度からなる線分特徴を得て、辞書テ
ーブルとのマッチングをとり、文字パターンの分類を行
う方法である。

【０００５】上記従前の弛緩整合法による文字認識方法
では、認識対象をＪＩＳ第１水準の漢字２０７１字種お
よび平仮名６５字種の計３０３６字種まで拡大した場
合、９５％程度の高い認識率を得ることはできるが、字
種の拡大に伴う類似文字（例えば「へん」又は「つく
り」など文字の一部だけが異なって、あとの部分が同じ
である字種）の増加により、文字パターンに生ずる文字
の潰れや欠け（特に手書き文字を読取った場合に生ずる
頻度が高い）に対しては、辞書線分と読取った文字の線
分特徴との対応づけがうまく行かず、誤認が生じ得ると
いう問題点があった。

【０００６】このような従前の弛緩整合法の問題点を解
決するものとして、特開昭６３−１７５９８４号に開示
の方法がある。この方法では、２値画像の境界を追跡し
て幾つかの閉じた点列を求め、この閉じた点列の区間の
任意の３点のなす角度θに対してｃｏｓθを求める。但
し、任意の３点は中点から他の２点がそれぞれ等しいも
のとする。そして、切断法１として上記区間で局所的に
最大の値を持つ閾値以上のｃｏｓθが存在すれば、中点
によって曲線を切断し、境界線の多角形近似を行なう。
次に、切断法２として文字の折れ角度の大きい屈曲部の
特徴を出すために、切断法１で得られた切断点を始点、
終点とする入力文字の境界曲線とその近似曲線との距離
を求め、その距離が規定値以上ならば、その距離を与え
る境界曲線上の点を切断点とし、これを繰返して全ての
境界の曲線とそれを近似した曲線との距離が規定値内と
なるようにすることで多角形近似パターンを得ている。
図１７に上記多角形近似法によって多角近似されたパタ
ーンの例（手書き文字「の」の２値画像の多角近似パタ
ーン）を示す。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
方法では記入線の一方の輪郭線１７０５，１７０６と対
象位置の輪郭線１７１０，１７１１の傾きが異なってい
るために見た目に不自然な文字パターンとなり、更に、
記入線の太さが無視されているため、記入線にはある程
度は太さがあるにも拘らず、線の太さのない部分（図１
７の点線１７０１，１７０１内の部分）が発生するとい
う問題点があった。

【０００８】本発明は、文字認識処理における上記問題
点を解決するために創案されたものであり、記入線の太
さを無視することなく、見た目に自然な文字パターンを
得るパターン認識における多角形近似法および文字認識
装置の提供を目的とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、本発明の多角形近似方法は、２値画像データの輪郭
を追跡して輪郭追及方向の情報を持つ複数の輪郭線を第
１輪郭ベクトルとし、特定の特徴と出力特徴を対応させ
て構成した特徴変換手段により連続する第１輪郭ベクト
ルについて特定の第１輪郭ベクトルの特徴が前記特定の
特徴と一致する場合にその特定の第１輪郭ベクトルの特
徴を出力特徴に変換して第２輪郭ベクトルを得ると共
に、第２輪郭ベクトルに変換されない第１輪郭ベクトル
も第２輪郭ベクトルとし、輪郭追跡の順序で連続する同
一方向の第２輪郭ベクトルを合成して第３輪郭ベクトル
とし、第３輪郭ベクトルとして合成されなかった第２輪
郭ベクトルよび第３輪郭ベクトルの特徴データを抽出す
る、ことを特徴とする。

【００１０】なお、実施例では、第３輪郭ベクトルとし
て合成されなかった第２輪郭ベクトルと、規定の長さ以
下の第３輪郭ベクトルを不定ベクトルとして判定し、不
定ベクトルと判定された、第２輪郭ベクトルと第３輪郭
ベクトルの特徴データから得られる情報に基づいて、不
定ベクトルを削除し、不定ベクトルの前後にあった第３
輪郭ベクトルを補正するか或いは第４輪郭ベクトルを作
成し、残った第２輪郭ベクトル，第３輪郭ベクトル，お
よび第４ベクトルの特徴データを抽出することが望まし
い。

【００１１】本発明の文字認識装置は、正規化された２
値画像データの輪郭を追跡する輪郭追及手段と、該輪郭
追及方向の情報を持つ複数の輪郭線を第１輪郭ベクトル
として抽出する第１輪郭ベクトル決定手段と、特定の特
徴と出力特徴を対応させて構成したテンプレートにより
連続する第１輪郭ベクトルについて特定の第１輪郭ベク
トルの特徴が前記特定の特徴と一致する場合にその特定
の第１輪郭ベクトルの特徴を出力特徴に変換して第２輪
郭ベクトルを得ると共に、第２輪郭ベクトルに変換され
ない第１輪郭ベクトルも第２輪郭ベクトルとする第２輪
郭ベクトル変換手段と、輪郭追跡の順序で連続する同一
方向の第２輪郭ベクトルを合成して第３輪郭ベクトルを
得る第２輪郭ベクトル合成手段と、からなり第３輪郭ベ
クトルとして合成されなかった第２輪郭ベクトルと第３
輪郭ベクトルの特徴データを抽出する多角形近似処理手
段を備えたことを特徴とする。

【００１２】さらに、実施例では、多角形近似処理手段
が、更に、第３輪郭ベクトルとして合成されなかった第
２輪郭ベクトルと、規定の長さ以下の第３輪郭ベクトル
を不定ベクトルとして判定する不定ベクトル判定手段
と、上記不定ベクトルと判定された、第２輪郭ベクトル
と第３輪郭ベクトルの特徴データから得られる情報に基
づいて、不定ベクトルを削除し、不定ベクトルの前後に
あった第３輪郭ベクトルを補正するか或いは第４輪郭ベ
クトルを作成する不定ベクトル補正手段を有し、残った
第２輪郭ベクトル，第３輪郭ベクトル，および第４ベク
トルの特徴データを抽出することが望ましい。

【００１３】

【発明の実施の形態】

１．文字認識装置 図１（ａ）は本発明の多角形近似法を用いた文字認識装
置１０の一実施例の構成を示すブロック図であり、１１
は光電変換部、１２は画像メモリー、１３は正規化前処
理部、１４は正規化処理部、１５は識別部、１６は多角
形近似処理手段、１７は認識手段、１８は辞書である。
なお、図３では制御回路（ＣＰＵ），内部メモリー等の
コンピュータ装置としてのハードウエア構成および制御
線は図示を省略してある。また、本発明の多角形近似法
を文字認識装置等に適用する場合には多角形近似処理手
段１６をハードウエアで構成してもよいが、プログラム
で構成し、ＲＯＭ，磁気ディスク，フロッピーディスク
等の媒体に格納して、認識処理の一部としてコンピュー
タを用いた文字認識装置等の制御回路（ＣＰＵ）で実行
するように構成することが望ましい。

【００１４】光電変換部１１は入力された文字パターン
を電気信号に変換し、画像メモリー１２に出力する。正
規化前処理部１３は文字認識処理の前段処理として画像
メモリー１２に格納されている各画素データを適切なレ
ベルで２値化したり当該画素データによって表わされる
未知の文字パターン（２値画像データ）の外接枠決定等
を行なう。正規化処理部１４は正規化前処理部１３によ
る前処理が施された未知の文字パターンの移動、拡大、
縮小等の位置や大きさの正規化を行い、未知の文字パタ
ーンの１文字単位での切出しを行なう。認識部１５は、
多角形近似処理手段１６および認識手段１７で構成され
ている。多角形近似処理手段１６は正規化処理部１４で
切出された１文字単位の未知の文字パターンに対して本
発明の多角形近似処理（後述）を施し、多角形近似処理
後の未知の文字パターンの特徴データ（線分の始点の座
標、方向、長さ）および線分番号データを認識手段１７
に与える。認識手段１７は、線分番号データを基に、多
角形近似処理後の未知の文字パターンの特徴データ辞書
１８に登録されている特徴データとの対応付けと距離測
定を行ない、数値化された距離が最も近くなるような参
照モデルの字種を当該未知の文字パターンの認識結果と
して出力する。なお、辞書１８の初期化の場合にはそれ
ぞれの字種の参照モデルについて光電変換部１１による
変換、正規化前処理部１３による前処理、正規化処理部
１４による正規化及び文字の切出しを経て得られたそれ
ぞれの字種の参照モデルの特徴データおよび線分番号が
代入される。

【００１５】図１（ｂ）は多角形近似処理手段１６の構
成例を示すブロック図であり、多角形近似処理手段１６
は第１輪郭ベクトル決定手段１６１，輪郭追跡手段１６
１’，第２輪郭ベクトル変換手段１６２，第３輪郭ベク
トル合成手段１６３から構成される。なお、不定ベクト
ル（後述）を補正して当該線分の特徴データを抽出する
不定ベクトル判定手段１６４および不定ベクトル補正手
段１６５を付加して構成することが望ましい。

【００１６】２．多角形近似処理 図２は多角形近似処理手段１６の多角形近似処理時にお
ける基本的動作を示すフローチャートである。

【００１７】ステップＳ１で、多角形近似処理手段１６
は画像認識の前処理段階によって得られた未知の文字パ
ターン、すなわち、上述した手書き文字の読取りから正
規化処理に至る各段の処理を経て正規化された２値画像
データ、を正規化処理部１４から受け取る。

【００１８】次に、ステップＳ２で、多角形近似処理手
段１６は正規化処理部１４から受け取った未知の文字パ
ターン（図７の例参照）の輪郭を輪郭追跡手段１６１’
により追跡し、複数の第１の輪郭ベクトルを得る（図８
の例参照）。第１輪郭ベクトル決定手段１６１は切出さ
れた２値画像データを含むビットマップを所定の輪郭追
跡スタート位置、例えば左上のドットから右方向に１ラ
イン分スキャンし、１番右までスキャンしたら１ドット
下（すなわち、次のライン）の１番左から同様に右に向
って１ライン分スキャンし、この方法を繰返して最初に
現れた黒画素の１ドットの上の画素を注目画素として、
輪郭追跡手段１６１’に基づいて追跡方向を決定して線
分ベクトル（第１輪郭ベクトル）を作成し、その線分ベ
クトル毎のデータ、すなわち、始点の座標，方向，長さ
または終点の座標、をメモリーに格納する。更に、輪郭
追跡手段１６１’に基づいて同一方向回りに追跡を続行
してやがて複数の線分ベクトル（第１輪郭ベクトル）の
連続からなる１文字分の輪郭を作成する。これにより、
第１輪郭ベクトルのデータ、すなわち、各線分ベクトル
の始点の座標，方向，長さまたは終点の座標、がメモリ
ーに格納される。このとき輪郭追跡は最初に用いた輪郭
追跡手段１６１’によって決定される右或いは左回りの
一定の方向に行なわれる。第１輪郭ベクトル決定手段１
６１および輪郭追跡手段１６１’の動作については後述
する。ここで、第１輪郭ベクトル決定手段１６１が受け
取った２値画像データが表現する未知の文字パターンが
図７に示すような「５」のようなパターンの場合には輪
郭は１個であるが、字種や手書き文字参照パターンによ
っては輪郭が複数存在する場合がある。例えば、未知の
文字パターンが「９」や「石」のようなものの場合には
輪郭は外側を示すものと閉鎖された内側の部分を示すも
のの２つが、「田」のようなものの場合には輪郭は外側
を示すもの１つと閉鎖された内側の部分を示すもの４つ
の計５つがあるが、このような場合には最も画像の外側
を構成するものから順に第１輪郭ベクトルを作成しその
第１輪郭ベクトルの作成が終了した後、ビットマップ中
で第１輪郭ベクトルが作成されていない部分があるかを
調べ、ある場合にはその部分について第１輪郭ベクトル
を作成する。例えば、未知の文字パターンが「田」のよ
うなものの場合には、輪郭データは５つの第１輪郭ベク
トル・データ群の組から構成される。

【００１９】ステップＳ３で、第２輪郭ベクトル変換手
段１６２は、文字パターンの部分的な歪み等を補正する
ため第１輪郭ベクトルを上述の輪郭追跡の順番に並べ、
予め設定された補正テンプレート（図１０の例参照）を
基に変換して第２輪郭ベクトルを得る（例えば、図１０
（ａ）のような歪んだ左下向きのパターンを図１０
（ａ）’のような歪みを除去したパターンとする）。第
１輪郭ベクトルのうち予め設定されたどのテンプレート
にも一致しないものはそのまま第２輪郭ベクトルとす
る。この作成された第２輪郭ベクトルのデータ（始点の
座標，方向，長さまたは終点の座標）をメモリーに格納
する。なお、図１０（ａ）〜（ｄ），（ａ）’〜
（ｄ）’の例に示す補正テンプレートは３×３のテンプ
レートであるが、これに限られず、原稿を読取って電気
信号に変換した場合の解像度（画素密度）、取得したい
輪郭の精度、２値画像データの正規化等、多角形近似処
理の前段階における条件によりｍ×ｎ（ｍ，ｎは自然
数）のテンプレートを用いるようにする。

【００２０】次に、ステップＳ４で、第３輪郭ベクトル
合成手段１６３は、各第２輪郭ベクトルをメモリーから
読み出して輪郭追跡の順に調べ連続する同一方向の第２
輪郭ベクトルの有無を判定し、同一方向で連続する２つ
以上の第２輪郭ベクトルがある場合にはこれらの第２輪
郭ベクトルを合成（加算）して第３輪郭ベクトルとし、
ステップＳ５に移行する。調べた２つの第２輪郭ベクト
ルが同一方向で連続していない場合には、前後２つの第
２輪郭ベクトルのうち前の１つの第２輪郭ベクトルをみ
なし第３輪郭ベクトルとし、ステップＳ５に移行する。

【００２１】ステップＳ５では、第３輪郭ベクトルおよ
びみなし第３輪郭ベクトルのデータ（始点の座標，方
向，長さまたは終点の座標）を特徴データとして順次メ
モリーに格納する。特徴データには線分情報（通常は線
分の番号データ）を対応させるか、特徴データの一部と
してメモリーに格納することが望ましい。以上、ステッ
プＳ４，Ｓ５の動作を１文字分の第２輪郭ベクトルが終
るまで繰返すことにより未知の文字パターンすなわち受
け取った２値画像データの多角形近似が行なわれること
となる。

【００２２】３．不定ベクトルの補正処理 図２のステップＳ４では連続する同一方向の第２輪郭ベ
クトルを調べ、連続する同一方向の第２輪郭ベクトルを
第３輪郭ベクトルとして合成し、同一方向で連続しなか
った第２輪郭ベクトルをみなし第３輪郭ベクトルとして
それらの始点の座標，方向，長さまたは終点の座標を特
徴データとしたが、不定ベクトルの補正処理では、これ
に代えて、みなし第３輪郭ベクトル成分および第３輪郭
ベクトル成分のうち長さが規定値に満たないものを不定
ベクトルとして、不定ベクトルと判定されたみなし第３
輪郭ベクトルおよび第３輪郭ベクトルについて補正処理
を行なう。

【００２３】図３は、図２の多角形近似処理手段１６の
基本的動作に上記不定ベクトルの補正処理を加えた多角
形近似処理のフローチャートである。図３で、ステップ
Ｓ１〜Ｓ４の動作は図２の場合と同様である。

【００２４】ステップＳ５’で、不定ベクトル判定手段
１６４（図１（ｂ））はみなし第３輪郭ベクトルおよび
第３輪郭ベクトルの長さを調べ、みなし第３輪郭ベクト
ルおよび第３輪郭ベクトルのうち長さが規定値に満たな
いものを不定ベクトルと判定し、不定ベクトルがある場
合にはステップＳ６に移行し、不定ベクトルがない場合
にはステップＳ７に移行する。

【００２５】ステップＳ６では不定ベクトルの位置、方
向、長さ等の条件を調べそれら条件に対応した補正処理
を行なう（実施例参照）。補正処理を行なう条件の１と
しては、不定ベクトルの長さの合計が規定値α以下であ
り、且つ、不定ベクトルの直前の第３輪郭ベクトルの終
点と不定ベクトルの直後の第３輪郭ベクトルの始点との
距離が規定値λ以下である場合、であり、この場合は不
定ベクトルを削除し、不定ベクトルの前後の第３輪郭ベ
クトルの位置と長さを調整して上記不定ベクトルの前後
の第３輪郭ベクトルを第４輪郭ベクトルに変換する。補
正処理を行なう条件の２としては、不定ベクトルの長さ
の合計が、ある２つの規定値βとγの間にあり、且つ、
不定ベクトルの方向と補正により作成される第４輪郭ベ
クトルの方向がなす角度θについてｃｏｓθが規定値δ
以上である場合、であり、この場合は不定ベクトルを削
除し、不定ベクトルの直前の第３輪郭ベクトルの終点
と、上記不定ベクトルの直後の第３輪郭ベクトルの始点
を結ぶ第４輪郭ベクトルを新たに作成する。また、不定
ベクトルが上記２つの補正処理を行なう条件を満たさな
い場合にはその不定ベクトルを補正不能の不定ベクトル
としステップＳ７に移行する。

【００２６】ステップＳ７では、ステップＳ５’から移
行した場合には第３輪郭ベクトルおよびみなし第３輪郭
ベクトルのデータ（始点の座標，方向，長さまたは終点
の座標）を特徴データとして順次メモリーに格納する。
特徴データには線分情報を対応させるか、特徴データの
一部としてメモリーに格納することが望ましい。また、
ステップＳ５’から移行した場合には不定ベクトル以外
の第３輪郭ベクトルおよびみなし第３輪郭ベクトルのデ
ータと、第４輪郭ベクトルと、補正不能とされた不定ベ
クトルに対応する第３輪郭ベクトルおよびみなし第３輪
郭ベクトルのデータを特徴データとして順次メモリーに
格納する。特徴データには線分情報を対応させるか、特
徴データの一部としてメモリーに格納することが望まし
い。

【００２７】４．第１輪郭ベクトル決定手段，輪郭追跡
手段 第１輪郭ベクトル決定手段１６１は図４に例示するよう
な３×３の複数の第１輪郭ベクトル決定テンプレート４
１〜４８を用いて第１輪郭ベクトルの決定を行ない、輪
郭追跡手段１６１’は第１輪郭ベクトル決定に必要な着
目画素を求めて輪郭追跡を行なう。第１輪郭ベクトル決
定テンプレート４１〜４８は着目画素Ｃ（マトリックス
３×３の中央の画素をいう）と着目画素Ｃに隣接する８
画素で構成される。図４で、”０”は白画素を、”１”
は黒画素を表わし、＊はその位置にある画素が白画素で
も黒画素でもよいことを意味する。この場合、図４のテ
ンプレート４１〜４８は作成される第１輪郭ベクトルの
方向を決定するものであり、注目画素Ｃの位置によりテ
ンプレート４１〜４８のうちのどのテンプレートを適用
するかが定まり、そのテンプレートの持つ方向により第
１輪郭ベクトルの方向が決定される。図４の場合、テン
プレート４１〜４８には追跡方向を左回りとする場合に
は次の意味（方向決定規則）が与えられている。

【００２８】＜左回りの方向決定規則＞ テンプレート４１： 作成する第１輪郭ベクトルを左向
きとする。 テンプレート４２： 作成する第１輪郭ベクトルを下向
きとする。 テンプレート４３： 作成する第１輪郭ベクトルを右向
きとする。 テンプレート４４： 作成する第１輪郭ベクトルを上向
きとする。 テンプレート４５： 作成する第１輪郭ベクトルを左下
向きとする。 テンプレート４６： 作成する第１輪郭ベクトルを右下
向きとする。 テンプレート４７： 作成する第１輪郭ベクトルを右上
向きとする。 テンプレート４８： 作成する第１輪郭ベクトルを左上
向きとする。 なお、図４では注目画素Ｃを白画素としたが黒画素とす
ることもできる。但し、注目画素を白画素とした場合に
は文字パターンに外接する輪郭ベクトルを求めることに
なるが、注目画素を黒画素とした図４の各追跡方向決定
テンプレートは文字パターンに内接する輪郭ベクトルを
求める場合に用いる。また、追跡方向を右回りとする場
合には上述の左回りの方向決定規則でそれぞれのテンプ
レートについて第１輪郭ベクトルの向きを逆方向とした
右回りの方向決定規則を定めればよい。また、上記テン
プレート４１〜４８に代えて別のテンプレートを作成し
各々意味（第１輪郭ベクトルの方向）を与えてもよい。
さらに、後述するように追跡方向決定テンプレートの数
は方向の数によって規定されるので、４方向なら追跡方
向決定テンプレートは４個、８方向なら追跡方向決定テ
ンプレートは８個、１６方向なら追跡方向決定テンプレ
ートは１６個必要となる。

【００２９】次に、輪郭追跡手段１６１’の輪郭追跡動
作について図５，図６の説明図およびテンプレート４１
〜４８を用いて説明する。切出された未知の文字パター
ンを図５（ａ）のパターン５１とする。図２および図３
のステップＳ２の説明で述べたように、第１輪郭ベクト
ル決定手段１６１は切出されたパターン５１の２値画像
データを含むビットマップの所定の輪郭追跡スタート位
置５０から右方向に１ライン分スキャンし、１番右まで
スキャンしたら１ドット下（すなわち、次のライン）の
１番左から同様に右に向って１ライン分スキャンし、こ
の方法を繰返して最初に現れた黒画素の１ドット上の画
素を注目画素Ｃとする（図５（ａ），（ｂ）参照；な
お、図５（ｂ）は図５（ａ）の部分拡大図である）。し
たがって、１番最初に適用される追跡方向決定テンプレ
ートは黒画素の上に注目画素Ｃが位置しているテンプレ
ート４１となり、前述の左回りの方向決定規則を適用す
ると最初の近似線分（第１輪郭ベクトル）の方向は左向
きに決定される。

【００３０】２番目以降の着目画素Ｃは次のようにして
決定される。図５で、今の着目画素Ｃ１を中心に８方向
のドットの有無をこの着目画素Ｃ１によって決定した第
１輪郭ベクトルＶ１の方向から調べる。第１輪郭ベクト
ルが左方向の場合には、図５（ｃ）に示す検索順序マト
リックスを想定して、検索順序０の位置から順番に次の
２条件を満たす位置ｎを検索する。

【００３１】＜検索条件＞ ｎ（０≦ｎ≦７）の位置のドットが白画素、 ｎ＋１のドットが黒画素 従って、図５（ａ）の場合にはｎ＝１のとき上記，
の条件を満たすので、この位置の画素（すなわち、今の
着目画素Ｃ１の左下の画素５２）が次の着目画素とな
る。そこで、画素５２に隣接する８画素の配置を調べる
と注目画素としての画素５２の右となりと下に黒画素が
あるので、テンプレート４５が該当する。そこで、２番
目の第１輪郭ベクトルＶ２の方向は図６（ａ）に示すよ
うに左下向きのベクトルとして決定される。

【００３２】次に、図６（ａ），（ｂ）のように輪郭追
跡が行なわれた場合（第１輪郭ベクトルＶ１〜Ｖ４が決
定済み）について、輪郭追跡手段１６１’は、今の着目
画素Ｃ４（図６（ｂ））の次の着目画素の決定を行な
う。このため、今の着目画素Ｃ４を中心に８方向のドッ
トの有無をこの着目画素Ｃ４によって決定した第１輪郭
ベクトルＶ４の方向（下方向）から調べる。第１輪郭ベ
クトルが下方向の場合には、図６（ｃ）に示す検索順序
マトリックスを想定して、検索順序０の位置から順番に
次の２条件を満たす位置ｎを検索する。図６（ａ），
（ｂ）の場合、先の条件，を満たすものはｎ＝１の
とき、すなわち、着目画素Ｃ４の右下の画素６２が次の
着目画素となる。

【００３３】ここで、着目画素を決定すると第１輪郭ベ
クトルの方向が定まるから輪郭追跡の方向が定まる。そ
こで、次の着目画素の決定方法は上述したように今の着
目画素の次にある画素を位置０として、右回りなら右回
りに、左回りなら左回りに位置１〜位置７の画素を調
べ、前述の条件，を満たす位置を次の着目画素とす
ればよいから、文字パターン５１全体の第１輪郭ベクト
ルを求めるには、着目画素をこのようにして順次求め、
左方向に一周したところで追跡動作を停止すればよい。

【００３４】

【実施例】図７は正規化された２値画像データ（未知の
文字パターン）の例であり、本実施例では、２値画像デ
ータに図３の多角形近似処理手段１６を施して多角形近
似されたパターン（図１２）を得る過程を本発明の一実
施例として図８〜図１５により示すものである。

【００３５】図８は第１輪郭ベクトル決定手段１６１に
より得た第１輪郭ベクトルによって近似された図７の２
値画像データの表わす文字パターンであり、図７の２値
画像データを図４の第１輪郭ベクトル決定テンプレート
４１〜４８により求めたものである。

【００３６】図９は、輪郭ベクトルの方向と図１０の各
補正テンプレートで用いている方向を示す数値との対応
を表わす図であり、各方向には１〜８の数値が対応付け
られている。なお、本実施例では方向を８としたが、こ
れに限られず、方向は４の倍数であればよく、例えば、
４方向であれば各方向には１〜４の数値を対応づけ、１
６方向であれば各方向には１〜１６の数値を対応づけれ
ばよい。また、前述したように第１輪郭ベクトル決定テ
ンプレートの数は方向の数によって規定される（すなわ
ち、方向の数＝第１輪郭ベクトル決定テンプレートの
数）。

【００３７】図１０は第２輪郭ベクトル変換手段１６２
で用いる補正テンプレートであり、文字パターンの部分
的な歪み等を補正するために用いる。第２輪郭ベクトル
変換手段１６２は第１輪郭ベクトルを輪郭追跡の順番に
並べ、予め設定されている補正テンプレートを基に変換
して第２輪郭ベクトルを得る。例えば、図１０（ａ）の
補正テンプレート１０１に示すような歪んだ左下向きの
部分パターンを図１０（ａ）’の補正テンプレート１０
１’のような歪みを除去した部分パターンとするとす
る。図１０で（ａ）〜（ｄ）に示すテンプレート１０１
〜１０４は図３（図２）のステップＳ２で得た第１輪郭
ベクトルと照合する照合用テンプレートの例であり、
（ａ）’〜（ｄ）’に示すテンプレート１０１’〜１０
４’は照合用テンプレート１０１〜１０４と一致する部
分パターンを補正するための変換用テンプレートの例で
あり、テンプレート１０１は１０１’と、テンプレート
１０２は１０２’と対応し、以下のテンプレートについ
ても同様である。

【００３８】図１１は不定ベクトルの補正処理前の本発
明の多角形近似パターンであり、図５の補正テンプレー
トを用いて変換された第２輪郭ベクトルおよび補正テン
プレートを用いることなく第２輪郭ベクトルとされた第
１輪郭ベクトルと、第３輪郭ベクトル合成手段１６３に
より合成（加算）された第３輪郭ベクトルからなる多角
形近似パターンであり、多角形近似処理手段１６の処理
段階からいうと図３（図２）のステップＳ４の段階で得
るパターンに相当する。なお、図１１で輪郭ベクトル１
１１，１１２等は補正テンプレートを用いることなく第
２輪郭ベクトルとされた第１輪郭ベクトルであり、輪郭
１１３〜１１６等は第３輪郭ベクトルであり、輪郭１１
７は、図８との対比からも明らかなように補正テンプレ
ートを用いて第２輪郭ベクトルに変換された後に第３輪
郭ベクトル合成手段１６３により合成（加算）された第
３輪郭ベクトルである。

【００３９】図１２は図３の不定ベクトルの補正処理後
の多角形近似パターンであり、不定ベクトルの補正処理
により図１１では存在した輪郭ベクトル１１１，１１２
等による段差が補正されて図１２に示すような見やすい
パターンが形成された。

【００４０】図１３〜図１５は図３のステップＳ６の不
定ベクトルの補正処理の実施例を示す図である。図１３
は前述の補正処理を行なう条件の１による補正処理を行
なった例であり、図１３（ａ）で、破線で囲んだ複数の
不定ベクトル１１０２の直前には第３輪郭ベクトル１１
０１が、直後には第３輪郭ベクトル１１０３があり２つ
の第３輪郭ベクトル１１０１，１１０３の長さの合計は
規定値αより小さく、第３輪郭ベクトル１１０１の終点
と第３輪郭ベクトル１１０３の始点との距離は規定値γ
より小さい。この場合、不定ベクトル補正手段１６５は
不定ベクトル１１０２を削除し、第３輪郭ベクトル１１
０１の終点の位置を変えることにより長さを調整し、図
１３（ｂ）に示す第４輪郭ベクトル１２０１に変換す
る。不定ベクトル補正手段１６５はさらに第３輪郭ベク
トル１１０３の終点の位置を変えることにより長さを調
整し、図１３（ｂ）に示す第４輪郭ベクトル１２０２に
変換する。

【００４１】図１４は前述の補正処理を行なう条件の２
による補正処理を行なった例であり、図１４（ａ）で、
破線で囲んだ複数の不定ベクトル１３０２の直前には第
３輪郭ベクトル１３０１が、直後には第３輪郭ベクトル
１３０３があり、不定ベクトルの長さの合計が規定値β
とγの間にあり、全ての不定ベクトルの方向と補正によ
り作成される第４輪郭ベクトルの方向がなす角度θにつ
いてｃｏｓθが規定値δ以上である。この場合、不定ベ
クトル補正手段１６５は不定ベクトル１３０２を削除
し、図１４（ｂ）に示すように第３輪郭ベクトル１３０
１の終点と第３ベクトル１３０２の始点を結ぶ第４輪郭
ベクトル１４０１を新たに作成する。

【００４２】図１５は正規化後の２値画像データにノイ
ズが多く、図１５（ａ）は第１輪郭ベクトルが乱れてい
る場合の補正処理の一例であり、複数の不定ベクトル１
５０２とその前後の第３輪郭ベクトル１５０１および１
５０３を示す。この例の場合、上述の２つの補正処理を
行なう条件を満たさないので、不定ベクトル１５０２は
補正されず、図１５（ｂ）に示すようにそのまま残った
状態となる。

【００４３】次に、図７の正規化後の２値画像データ
（未知の文字パターン）に対する本発明による多角形近
似パターンの一実施例としての図１２の多角形近似パタ
ーンの多角形近似された輪郭ベクトルの特徴の表現（特
徴データ）の一例を示す。輪郭ベクトルの表現方法とし
て、 （始点のＸ座標，始点のＹ座標，方向，長さ） を用いると、図１２のように多角形近似された輪郭ベク
トルは、輪郭追跡の順番で、 （１４， １， ２， ６） （ ８， ７， ３，１０） （ ９，１７， ５， ６） （１５，１８， ４， ２） （１７，２０， ３， ４） （１６，２４， ２， ３） （１３，２７， １， ５） （ ８，２６， ８， ２） （ ６，２４， １， ３） （ ３，２５， ３， ３） （ ４，２８， ４， ３） （ ７，３１， ５， ８） （１５，３０， ６， ６） （２１，２４， ７， ６） （２０，１８， ８， ５） （１５，１３， １， ２） （１３，１２， ７， ２） （１４，１０， ５，１４） （２８， ９， ７， ３） （２７， ６， １，１３） （１５， ５， ６， ３） （１８， ２， ７， ２） （１７， ０， １， ３） と表わされる。但し、原点Ｏを左上とし、方向は図９の
符号に従うものとする。

【００４４】図１６（ａ）は平仮名”の”の２値画像デ
ータであり、図１６（ｂ）は図１８（ａ）の２値画像デ
ータに対して図３ステップＳ２〜Ｓ６の処理を行ない多
角形近似した図である。本発明によれば、図１６からも
明らかなように、見た目に自然で記入線の太さもわかる
多角形近似が実現できる。

【００４５】

【発明の効果】上記説明から明らかなように本発明によ
れば、正規化された２値画像に対して多角形近似処理を
施して得た第１輪郭ベクトルのうち部分的なパターンの
歪み等を補正して第２輪郭ベクトルを得て、同一方向で
連続する第２輪郭ベクトルを第３輪郭ベクトルとして合
成して多角形近似を行ない、さらに、長さ等が規定値以
下の第２輪郭ベクトルおよび第３輪郭ベクトルを不定ベ
クトルとして、不定ベクトルのうち特定の条件を満たす
ものに補正を施して多角形近似をさらに行なうので、多
角形近似処理後の２値画像データは、見た目に自然で記
入線の太さもわかる多角形近似が実現されたパターンと
して表現される。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の多角形近似法を用いた文字認識装置の
一実施例の構成を示すブロック図である。

【図２】多角形近似処理手段の多角形近似処理時におけ
る基本的動作を示すフローチャートである。

【図３】図２の多角形近似処理手段１６の多角形近似処
理時における基本的動作に不定ベクトルの補正処理を加
えた多角形近似処理のフローチャートである。

【図４】追跡方向決定テンプレートの例である。

【図５】輪郭追跡の説明図である。

【図６】輪郭追跡の説明図である。

【図７】正規化された２値画像データ（未知の文字パタ
ーン）の例である。

【図８】第１輪郭ベクトルによって近似された図７の文
字パターンである。

【図９】輪郭ベクトルの方向と補正テンプレートでの方
向を示す数値との対応を表わす図である。

【図１０】補正テンプレートの例である。

【図１１】不定ベクトルの補正処理前の本発明の多角形
近似パターンである。

【図１２】不定ベクトルの補正処理後の本発明の多角形
近似パターンである。

【図１３】不定ベクトルの補正処理の実施例である。

【図１４】不定ベクトルの補正処理の実施例である。

【図１５】不定ベクトルの補正処理の実施例である。

【図１６】本発明の多角形近似法による多角形近似の一
実施例を示すである。

【図１７】従来の多角形近似法によって多角近似された
パターンの例を示す図である。

【符号の説明】

１０ 認識装置 １６ 多角形近似処理手段 ４１〜４８ 第１輪郭ベクトル決定テンプレート １１１，１１２ 第２輪郭ベクトル １１３〜１１７ 第３輪郭ベクトル １６１ 第１輪郭ベクトル決定手段 １６２ 第２輪郭ベクトル変換手段 １６３ 第３輪郭ベクトル合成手段 １６４ 不定ベクトル判定手段 １６５ 不定ベクトル補正手段 １１０１，１１０３，１３０１，１３０３ 第３輪郭ベ
クトル １１０２，１３０２，１５０２ 不定ベクトル １２０１，１２０２，１４０１ 第４輪郭ベクトル Ｃ，Ｃ１ 着目画素 Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３，Ｖ４ 第１輪郭ベクトル

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ２値画像データの輪郭を追跡して輪郭追
   及方向の情報を持つ複数の輪郭線を第１輪郭ベクトルと
   し、特定の特徴と出力特徴を対応させて構成した特徴変
   換手段により連続する第１輪郭ベクトルについて特定の
   第１輪郭ベクトルの特徴が前記特定の特徴と一致する場
   合にその特定の第１輪郭ベクトルの特徴を出力特徴に変
   換して第２輪郭ベクトルを得ると共に、第２輪郭ベクト
   ルに変換されない第１輪郭ベクトルも第２輪郭ベクトル
   とし、輪郭追跡の順序で連続する同一方向の第２輪郭ベ
   クトルを合成して第３輪郭ベクトルとし、第３輪郭ベク
   トルとして合成されなかった第２輪郭ベクトルよび第３
   輪郭ベクトルの特徴データを抽出する、ことを特徴とす
   るパターン認識における多角形近似法。
2. 【請求項２】 請求項１記載のパターン認識における多
   角形近似法において、第３輪郭ベクトルとして合成され
   なかった第２輪郭ベクトルと、規定の長さ以下の第３輪
   郭ベクトルを不定ベクトルとして判定し、不定ベクトル
   と判定された、第２輪郭ベクトルと第３輪郭ベクトルの
   特徴データから得られる情報に基づいて、不定ベクトル
   を削除し、不定ベクトルの前後にあった第３輪郭ベクト
   ルを補正するか或いは第４輪郭ベクトルを作成し、残っ
   た第２輪郭ベクトル，第３輪郭ベクトル，および第４ベ
   クトルの特徴データを抽出する、ことを特徴とするパタ
   ーン認識における多角形近似法。
3. 【請求項３】 文字認識装置であって、正規化された２
   値画像データの輪郭を追跡する輪郭追及手段と、該輪郭
   追及方向の情報を持つ複数の輪郭線を第１輪郭ベクトル
   として抽出する第１輪郭ベクトル決定手段と、 特定の特徴と出力特徴を対応させて構成したテンプレー
   トにより連続する第１輪郭ベクトルについて特定の第１
   輪郭ベクトルの特徴が前記特定の特徴と一致する場合に
   その特定の第１輪郭ベクトルの特徴を出力特徴に変換し
   て第２輪郭ベクトルを得ると共に、第２輪郭ベクトルに
   変換されない第１輪郭ベクトルも第２輪郭ベクトルとす
   る第２輪郭ベクトル変換手段と、 輪郭追跡の順序で連続する同一方向の第２輪郭ベクトル
   を合成して第３輪郭ベクトルを得る第２輪郭ベクトル合
   成手段と、からなり第３輪郭ベクトルとして合成されな
   かった第２輪郭ベクトルと第３輪郭ベクトルの特徴デー
   タを抽出する多角形近似処理手段を備えたことを特徴と
   する文字認識装置。
4. 【請求項４】 請求項４記載の文字認識装置において、
   多角形近似処理手段が、更に、第３輪郭ベクトルとして
   合成されなかった第２輪郭ベクトルと、規定の長さ以下
   の第３輪郭ベクトルを不定ベクトルとして判定する不定
   ベクトル判定手段と、上記不定ベクトルと判定された、
   第２輪郭ベクトルと第３輪郭ベクトルの特徴データから
   得られる情報に基づいて、不定ベクトルを削除し、不定
   ベクトルの前後にあった第３輪郭ベクトルを補正するか
   或いは第４輪郭ベクトルを作成する不定ベクトル補正手
   段を有し、残った第２輪郭ベクトル，第３輪郭ベクト
   ル，および第４ベクトルの特徴データを抽出する、こと
   を特徴とする文字認識装置。
5. 【請求項５】 請求項３または４に記載の文字認識装置
   の制御部の制御動作を機能させて多角形近似処理動作を
   行なう多角形近似処理手段を格納したことを特徴とする
   記憶媒体。