JPS58191085A - 文字認識装置 - Google Patents
文字認識装置Info
- Publication number
- JPS58191085A JPS58191085A JP57073004A JP7300482A JPS58191085A JP S58191085 A JPS58191085 A JP S58191085A JP 57073004 A JP57073004 A JP 57073004A JP 7300482 A JP7300482 A JP 7300482A JP S58191085 A JPS58191085 A JP S58191085A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- distribution
- character
- stroke
- direction code
- pattern
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
- G06V30/18—Extraction of features or characteristics of the image
- G06V30/182—Extraction of features or characteristics of the image by coding the contour of the pattern
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
この発明はストロークの多い文字を酩織する文字酩ｉＪ
Ｒ装置に関するものであり、史に詳Ｌ〈灯漢字を認識す
る文字−繊装置に関するものである。
Ｒ装置に関するものであり、史に詳Ｌ〈灯漢字を認識す
る文字−繊装置に関するものである。
従来、漢字ｆ認識する場合、特に印刷漢字を認識する装
置ではパターンマツチング法あるいけこれに類する手法
が用いられていた。印刷漢字やきわめて丁寧に壷かれた
横書の場合にはこれらの方法が有効であつ几。
置ではパターンマツチング法あるいけこれに類する手法
が用いられていた。印刷漢字やきわめて丁寧に壷かれた
横書の場合にはこれらの方法が有効であつ几。
しかし、第１図に示すように、記入枠０）円の基準文字
パターン（２１に対して入力文字パターン１３１が傾い
ている場合１両者の類似度は小さくなる。また＃！２図
に示すように基準文字パターン（４）に対して、大力文
字パターン（５）の巌暢が異なる場合も両者の類似度は
小吏くなる。従って、生簀き漢字のように各ストローク
が基準文字パターンに対して傾いていたり、 ＋１１！
４ｍが一足でない文字に対しては。
パターン（２１に対して入力文字パターン１３１が傾い
ている場合１両者の類似度は小さくなる。また＃！２図
に示すように基準文字パターン（４）に対して、大力文
字パターン（５）の巌暢が異なる場合も両者の類似度は
小吏くなる。従って、生簀き漢字のように各ストローク
が基準文字パターンに対して傾いていたり、 ＋１１！
４ｍが一足でない文字に対しては。
パターンマツチング法を適用しても高い認識率が得られ
ないという欠点かあった。
ないという欠点かあった。
この発明はこれらの欠点ｆ除去するため、入力文字パタ
ーンから一郭融の方向コードと基点１公岐点、屈折点寺
の特徴点とストロークを佃出し。
ーンから一郭融の方向コードと基点１公岐点、屈折点寺
の特徴点とストロークを佃出し。
これらの’ｆＮＩＬｆ合せ用いることによって餡繊を行
うことを特徴とし、その目的は高い−ｔＲＭ１１茨の文
以下図ｉｉ］ｆ用いて詳細に説明する。
うことを特徴とし、その目的は高い−ｔＲＭ１１茨の文
以下図ｉｉ］ｆ用いて詳細に説明する。
第３図はこの発明の実施例の榊成図である。まず、帳票
（６１上の入力文字を走査手段（７１で走査し。
（６１上の入力文字を走査手段（７１で走査し。
文字パターンをパターンメモリ（８１に記憶する。方向
コード抽出手段＋９１ ｕ ｍパターンメモリ＋８１
Ｋ 記ｔｌされた文字パターンの数個に分割きれた領域
毎に一郭嶽の方向コード分布、即ち同一の方向コードｆ
持つ＠郭点の数を抽出する。ここで、方向コードとは注
目する輪郭点から隣接する輪郭点への方向をコード化し
たものである。次に細線化＋段ＱＱに、パターンメモリ
（８１に記憶された文字パターンを＃−化し細線化パタ
ーンメモリａｔ＋に入れる。特徴点抽出手段Ｏは、細線
化パターンメモリａ１１に記憶されｆｃ軸軸化化パター
ン数個に分割された領域毎に端点１分肢点、屈折点等の
特徴点の数を抽出する。また、ストローク抽出手段Ｏに
、 ｌ１１１１麿化バ□゛・。
コード抽出手段＋９１ ｕ ｍパターンメモリ＋８１
Ｋ 記ｔｌされた文字パターンの数個に分割きれた領域
毎に一郭嶽の方向コード分布、即ち同一の方向コードｆ
持つ＠郭点の数を抽出する。ここで、方向コードとは注
目する輪郭点から隣接する輪郭点への方向をコード化し
たものである。次に細線化＋段ＱＱに、パターンメモリ
（８１に記憶された文字パターンを＃−化し細線化パタ
ーンメモリａｔ＋に入れる。特徴点抽出手段Ｏは、細線
化パターンメモリａ１１に記憶されｆｃ軸軸化化パター
ン数個に分割された領域毎に端点１分肢点、屈折点等の
特徴点の数を抽出する。また、ストローク抽出手段Ｏに
、 ｌ１１１１麿化バ□゛・。
ターンメモリ（ＩＩに記憶されたｈ＃ｌ化パターンから
ストロークを抽出し、その方向、長さ及び中点の位置１
求める。決定手段α場では、上記方向コード分布、上記
特徴点分布、上記ストロークの中点分布と、決足手段内
に予め記憶されている基準文字の方向コード分布、特徴
点分布、ストロークの中点分布との類似度を求め、これ
らの類似度を用いて入力文字の文字名を決定する。
ストロークを抽出し、その方向、長さ及び中点の位置１
求める。決定手段α場では、上記方向コード分布、上記
特徴点分布、上記ストロークの中点分布と、決足手段内
に予め記憶されている基準文字の方向コード分布、特徴
点分布、ストロークの中点分布との類似度を求め、これ
らの類似度を用いて入力文字の文字名を決定する。
＃！４図Ｕ、洟字′金“ の入力文字パターンから上記
方向コード抽出手段（９）により求めｆＣ輪郭線の方向
コードを示す図でおる。ここで、記号“Ｈ“。
方向コード抽出手段（９）により求めｆＣ輪郭線の方向
コードを示す図でおる。ここで、記号“Ｈ“。
＃ ｙ ｚ／ 、 ／／ Ｒ／／ 、 〃Ｌ ／／は令
々水平、垂直１石上９゜左±９の方向コードを表してい
る。次に２文字パターンを”１Ｘｎ２ （ｎｌ、 ｎ２
は！Ｉ数）の領域に分割し９分割され次領域毎に水平、
垂直２石上り、左上りの４つの方向の方向コードの度数
を求め方向コード分布とする。即ち、方向コード分布［
ＩＰａ＊。
々水平、垂直１石上９゜左±９の方向コードを表してい
る。次に２文字パターンを”１Ｘｎ２ （ｎｌ、 ｎ２
は！Ｉ数）の領域に分割し９分割され次領域毎に水平、
垂直２石上り、左上りの４つの方向の方向コードの度数
を求め方向コード分布とする。即ち、方向コード分布［
ＩＰａ＊。
ｍ＝４ｎ１Ｘｎ２とすると
ＩＦｄ＝ （ｄｌ、 ｄ２． ・・曲、 ｄｍ）で表
される。ここでｐ ｄｉｕ各領域での特定の方向の方向
コードの度数である。
される。ここでｐ ｄｉｕ各領域での特定の方向の方向
コードの度数である。
第５図は、漢字′金“の入力文字パターンを上記細線化
手段軸によりａｌｌｉｌ森化した例を示すものであり、
細線化パターンの文字部０９を１１“で表している。
手段軸によりａｌｌｉｌ森化した例を示すものであり、
細線化パターンの文字部０９を１１“で表している。
第６図に、上記細−化パターンから上記特徴点抽出手段
−により求めた端点２分岐点、屈折点等の特徴点と、上
記ストローク抽出手段０により求めたストロークを示す
図である。ここで、各％徴点會“※”’Ｔ”、 ４！ｒ
ストロークを′Ａ”〜“Ｈ“ で示【ている。これより
特徴点分布及びストロークの中点分布ｆ求める。特徴点
分布は、細−化パターンのｎ５Ｘｎ４ （ｎ３Ｂ ”４
−に整数）に分割された饋域毎に特徴点の数を求めたも
のである。即ち。
−により求めた端点２分岐点、屈折点等の特徴点と、上
記ストローク抽出手段０により求めたストロークを示す
図である。ここで、各％徴点會“※”’Ｔ”、 ４！ｒ
ストロークを′Ａ”〜“Ｈ“ で示【ている。これより
特徴点分布及びストロークの中点分布ｆ求める。特徴点
分布は、細−化パターンのｎ５Ｘｎ４ （ｎ３Ｂ ”４
−に整数）に分割された饋域毎に特徴点の数を求めたも
のである。即ち。
特徴点分布ＩＦｆは、 ｔ＝ｎ５ Ｘ ｎ４ とす
ると；む” （ｆｌ ＋ ｆ２ｙ・・・ｆｔ ・で
表される。ここで、 ｆｉ Ｔ’Ｓ各狽域の％徴点数
である。
ると；む” （ｆｌ ＋ ｆ２ｙ・・・ｆｔ ・で
表される。ここで、 ｆｉ Ｔ’Ｓ各狽域の％徴点数
である。
ストロークの中点分布は、ストロークの中点の位置をス
トロークの方向別に求めたものである。
トロークの方向別に求めたものである。
ストロークの方向としては水平ｉ垂直９石上り。
左上りの４樵類を用いる。第１図は水平方向のストロー
クの中点パターンを示したものでおる。ストロークの中
点には第６図のストローク記号”Ｃ′。
クの中点パターンを示したものでおる。ストロークの中
点には第６図のストローク記号”Ｃ′。
＃ Ｈ＃ 、 ＃ Ｈ“に対応した記号を付けている。
垂直。
右上り、左上りのストロークの中点パターンも同様にし
て求められる。
て求められる。
決足手ＲＱ番でに、入力文字の方向コード分布。
特徴点分布、ストロークの中点分布と、決定手段ａ−に
記憶されている基準文字Ｃ１の方向コード分布、４ｆ徴
点分布、ストロークの中点分布との類似度を各々算出す
る。これら３つの類似度ｆｓｄ（す。
記憶されている基準文字Ｃ１の方向コード分布、４ｆ徴
点分布、ストロークの中点分布との類似度を各々算出す
る。これら３つの類似度ｆｓｄ（す。
８ｆ（すｅ Ｓｃ（’）とする。
８ｄ（す＊ ａｆ（ｔ）ｒ Ｓｃ（りの足−はいろいろ
考えられるが２例えば次のように決めることかできる。
考えられるが２例えば次のように決めることかできる。
８ ａ （ｉ） ＃′ｉ、入力文字と基準文字の方向コ
ード分布ｆ％々 ＩＦｄ＝（ｄｌ 、ｄ２ ・・・
、ｄ！ｎ）、 ＬＮｄ（す＝（ｄｌ ＋ ｄ２ ｅ
”’ ＋ ｄｍ ）とする場合。
ード分布ｆ％々 ＩＦｄ＝（ｄｌ 、ｄ２ ・・・
、ｄ！ｎ）、 ＬＮｄ（す＝（ｄｌ ＋ ｄ２ ｅ
”’ ＋ ｄｍ ）とする場合。
と定義する。
８ｆ（１）ｔｊ、入力文字と基準文字Ｏ％像点分布を各
々 １ｌＰｆ＝ （ｆ １＋ ｆ２ｙ・・・ｔ ｆＬＬ
”ｆ （’）＝ （’ｔ’Ｓ ｔ （ｉ）＝エムニ
見鵡比 １１１１’ｆｌｌ・ ＩＩＩＮ ｆ（ｉｌｌと足−する
。
々 １ｌＰｆ＝ （ｆ １＋ ｆ２ｙ・・・ｔ ｆＬＬ
”ｆ （’）＝ （’ｔ’Ｓ ｔ （ｉ）＝エムニ
見鵡比 １１１１’ｆｌｌ・ ＩＩＩＮ ｆ（ｉｌｌと足−する
。
５ｃ（１）ｔｊ、入力文字のストロークの方向別中点パ
ターンと基準文字のストロークの方向別中点パターンを
用いてストロークの対応づけを行うことによって求める
。具体的にはまず、入力文字のストロークの中点に対し
て基準文字のストロークの中点のうち距離の蛾も近い点
管対応づける。次に上記対応づけられｆｊ−２点間の距
離を加算し、その逆数ＹｒＳＣ（１）とする。
ターンと基準文字のストロークの方向別中点パターンを
用いてストロークの対応づけを行うことによって求める
。具体的にはまず、入力文字のストロークの中点に対し
て基準文字のストロークの中点のうち距離の蛾も近い点
管対応づける。次に上記対応づけられｆｊ−２点間の距
離を加算し、その逆数ＹｒＳＣ（１）とする。
ｍｅに−５ｄ（ｉＪ ｅ ５ｆ（１）＋ ８ｃ（リ
から総合類似ｔｌ、−８，（１） ｆ求め、入力文字の
文字名管決足する。即ち”ｄ＋ ’ｆ＊ ”Ｏを％
特徴に対する重みとし８．１．＝Ｗａ８ａ（ｉＪ＋Ｗｆ
８ｆ（１）＋Ｗ０８゜（１）で表きれる一合類似度が最
も大きい値？持つ基準文字をｇ織文字と決定する。
から総合類似ｔｌ、−８，（１） ｆ求め、入力文字の
文字名管決足する。即ち”ｄ＋ ’ｆ＊ ”Ｏを％
特徴に対する重みとし８．１．＝Ｗａ８ａ（ｉＪ＋Ｗｆ
８ｆ（１）＋Ｗ０８゜（１）で表きれる一合類似度が最
も大きい値？持つ基準文字をｇ織文字と決定する。
このように、方向コード分布と特徴点分布とストローク
の中点分布を用いて認識しているので。
の中点分布を用いて認識しているので。
従来の方法に比較して高い＆ｇａ糟ｉを得ることかでき
る。 Ｃなお
２以上は手書き漢字を認識する場合について説明したが
、この発明はｉ［ＩＩの多い文字２例えば手書きカタカ
ナ文字等の認識に使用してもよい。
る。 Ｃなお
２以上は手書き漢字を認識する場合について説明したが
、この発明はｉ［ＩＩの多い文字２例えば手書きカタカ
ナ文字等の認識に使用してもよい。
また、決定手段の決定方法として、方向コード分布、ｔ
！＃徴点分点分布トロークの中点分布の％徴を同時に使
用する場合について説明したが、Ｃれに限らず、Ｓｃ類
の特徴を階層に分けて使用してもよい。例えば、方向コ
ード分布を用いて大分類をした後、４Ｇ徴点分布、スト
ロークの中点分布管用いてＭ識を行えばよい。こうする
ことによって処理時間の短縮を図ることかできる。
！＃徴点分点分布トロークの中点分布の％徴を同時に使
用する場合について説明したが、Ｃれに限らず、Ｓｃ類
の特徴を階層に分けて使用してもよい。例えば、方向コ
ード分布を用いて大分類をした後、４Ｇ徴点分布、スト
ロークの中点分布管用いてＭ識を行えばよい。こうする
ことによって処理時間の短縮を図ることかできる。
以上のように、この発明によれば方向コード。
特徴点、ストロークの中点の分布を用いてｇ織している
ので線分の傾きの小さな変動や線幅の変動に対しても安
定であり、かつ性質の異なる３樵類の％黴を組合せて用
いているので各々の％黴の長所を生かし、高い精度で手
書き文字をｇ織できる利点かある。又、認識対象文字に
よっては、上記特徴点分布又は方向コード分布のいずれ
かの使用ｆ除外してもよい。
ので線分の傾きの小さな変動や線幅の変動に対しても安
定であり、かつ性質の異なる３樵類の％黴を組合せて用
いているので各々の％黴の長所を生かし、高い精度で手
書き文字をｇ織できる利点かある。又、認識対象文字に
よっては、上記特徴点分布又は方向コード分布のいずれ
かの使用ｆ除外してもよい。
第１図及び第２図は入力文字パターンの変動例を示す図
、＄３図はこの発明による装置Ｏｍａ図。 第４図１方向コード管抽出した入力文字パターンの例、
ｇｓ図は１蛛化パターンの例、第６園は特徴点及びスト
ロークを抽出した入力文字パターンの例、第１図は水平
方向についての入力文字のストローク中点パターンの例
である。 図中、（６１は帳票、（７）は走査手段、（８１にパタ
ーンメモＩＪ、 （９）Ｆｉ方向コード抽出手段、 ａ
Ｓに細嶽化手＆、 ＱＩＩＵ細縁化パターンメモＩＪ、
ＱＢ＆！％愼点抽出手段、Ｕはストローク抽出手段、α
４１は決定手段でおる。 なお９図中、同一あるいは相当部分には同一符号を付し
て示しである。 代理人 為 野 信 −
、＄３図はこの発明による装置Ｏｍａ図。 第４図１方向コード管抽出した入力文字パターンの例、
ｇｓ図は１蛛化パターンの例、第６園は特徴点及びスト
ロークを抽出した入力文字パターンの例、第１図は水平
方向についての入力文字のストローク中点パターンの例
である。 図中、（６１は帳票、（７）は走査手段、（８１にパタ
ーンメモＩＪ、 （９）Ｆｉ方向コード抽出手段、 ａ
Ｓに細嶽化手＆、 ＱＩＩＵ細縁化パターンメモＩＪ、
ＱＢ＆！％愼点抽出手段、Ｕはストローク抽出手段、α
４１は決定手段でおる。 なお９図中、同一あるいは相当部分には同一符号を付し
て示しである。 代理人 為 野 信 −
Claims (1)
- （１） ４１！票などの記録媒体に記入または印刷宮
れた文字ｆｅ１１．織する文字ｍａｓｔにおいて１文字
を走査して光電変洪する走査手段と、走査手段で得られ
た入力文字パターンから輪郭線の方向コードを抽出する
方向コード抽出手段と、入力文字パターンを細線化して
細−化パターンｆ得る細繊化手段と、−１化パターンか
ら端点１分岐点、屈折点等の特徴点ｆ抽出する特徴点抽
出手！Ｒき、−１化パターンからＩＥ−一分であるスト
ロークを抽出するストローク抽出手段と、上記方向コー
ドと４１黴点とストロークとを用いて入力文字の文字名
を決定する決定手段とを具備し、上記方向コード抽出手
段において、入力文字パターンの複数個に分割された領
域毎に一郭−の方向コード分布を抽出し。 ±記特黴点袖出手ＩＲにおいて、細−化パターンの複数
個に分割された領域毎に特徴点分布を抽出し。 上記ストローク抽出手段において、上記ストロークの中
点分布を抽出し、上記決定手段において。 上記方向コード分布、上記特徴点分布、上記ストローク
の中点分布と、決足手段内に予め記憶されている基準文
字の方向コード分布、Ｉ＃倣点点分布ストロークの中点
分布との類似度を各々算出し。 これらの類似度を用いて文字を認識することを特許とす
る文字ｇｔＩＩｔ装置。 （２、特許請求の範囲第１項記載の認識装置において、
上記方向コード分布と上記ストロークの中点分布の類似
度のみを用いて文字′ｆｒｉｇ繊すること？１１＃黴と
する文字Ｍａ！装置。 （３１％許結氷の範囲第１ｓＡ記載の酩誠装置において
、上記特徴点分布と上記ストロークの中点分布の類似度
のみを用いて文字をｇ織することを臀値とする文字Ｍ織
装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57073004A JPS58191085A (ja) | 1982-04-30 | 1982-04-30 | 文字認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57073004A JPS58191085A (ja) | 1982-04-30 | 1982-04-30 | 文字認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS58191085A true JPS58191085A (ja) | 1983-11-08 |
| JPH0246988B2 JPH0246988B2 (ja) | 1990-10-18 |
Family
ID=13505767
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP57073004A Granted JPS58191085A (ja) | 1982-04-30 | 1982-04-30 | 文字認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS58191085A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009202004A (ja) * | 2009-06-15 | 2009-09-10 | Daiichi Shokai Co Ltd | 遊技機 |
-
1982
- 1982-04-30 JP JP57073004A patent/JPS58191085A/ja active Granted
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009202004A (ja) * | 2009-06-15 | 2009-09-10 | Daiichi Shokai Co Ltd | 遊技機 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0246988B2 (ja) | 1990-10-18 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Pietikäinen et al. | Two decades of local binary patterns: A survey | |
| Raviv et al. | Symmetries of non-rigid shapes | |
| JP4018354B2 (ja) | 形状記述子抽出方法 | |
| Shuai et al. | Fingerprint indexing based on composite set of reduced SIFT features | |
| Liu et al. | D-resunet: Resunet and dilated convolution for high resolution satellite imagery road extraction | |
| CN104933068A (zh) | 一种信息搜索的方法和装置 | |
| Lee et al. | Skewed rotation symmetry group detection | |
| CN103366400A (zh) | 一种三维头像自动生成方法 | |
| CN104077742B (zh) | 基于Gabor特征的人脸素描合成方法及系统 | |
| CN103235929A (zh) | 基于手背静脉图像的身份识别方法和装置 | |
| CN106170784A (zh) | 用于分析、存储和再生信息的方法和系统 | |
| Zhou et al. | Identifying designs from incomplete, fragmented cultural heritage objects by curve-pattern matching | |
| EP1122690A3 (en) | Pattern matching method and apparatus | |
| CN105956610B (zh) | 一种基于多层编码结构的遥感图像地形分类方法 | |
| Rosato et al. | Automatic registration of vertex correspondences for 3D facial expression analysis | |
| Lamghari et al. | Template matching for recognition of handwritten Arabic characters using structural characteristics and Freeman code | |
| Rattani et al. | Robust feature-level multibiometric classification | |
| Huu et al. | Multilingual-GAN: a multilingual GAN-based approach for handwritten generation | |
| Wang et al. | Contour matching using the affine‐invariant support point set | |
| Yuen et al. | Printed chinese character similarity measurement using ring projection and distance transform | |
| Schall et al. | Deep aggregation of regional convolutional activations for content based image retrieval | |
| CN105590114A (zh) | 一种图像特征量的生成方法 | |
| KR102513285B1 (ko) | 멀티 집중 모듈을 이용한 표현 학습 방법 및 시스템 | |
| CN105095854A (zh) | 低分辨率无接触的在线掌纹匹配方法 | |
| Choi et al. | A segmentation-free recognition of two touching numerals using neural network |