JPS5875279A - 文字分類方式 - Google Patents
文字分類方式Info
- Publication number
- JPS5875279A JPS5875279A JP56174327A JP17432781A JPS5875279A JP S5875279 A JPS5875279 A JP S5875279A JP 56174327 A JP56174327 A JP 56174327A JP 17432781 A JP17432781 A JP 17432781A JP S5875279 A JPS5875279 A JP S5875279A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- directional
- character
- feature
- information
- scan
- 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
- G06V30/186—Extraction of features or characteristics of the image by deriving mathematical or geometrical properties from the whole image
-
- 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)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Algebra (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (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】
本発明は、漢字、ひらがな、かたかな、英数字等のよう
な多字種の文字の分類方式に関する。
な多字種の文字の分類方式に関する。
従来の英数字、かな、記号の他に漢字を読取対象とする
文字認識方式では、読取対象文字種が多いために、対象
文字種全体から分類を行なって直接化判定結果を出すよ
りも、第一段階として大分類を行ない、候補を絞って次
の分類を行なうという階層的な分類法が望まれている。
文字認識方式では、読取対象文字種が多いために、対象
文字種全体から分類を行なって直接化判定結果を出すよ
りも、第一段階として大分類を行ない、候補を絞って次
の分類を行なうという階層的な分類法が望まれている。
この場合の大分類方式は、まず処理対象が多いことから
比較的簡単に実現でき、かつ効率的な方法が望まれる。
比較的簡単に実現でき、かつ効率的な方法が望まれる。
これまでに発表された大分類法では、縦方向、横方向の
複維さを求めて二次元ベクトルとして分類を行なうもの
があるが、印刷文字に対して効果があるものの手書き文
字に対してはベクトル要素数が少ないことから、その分
類精度には限界がある０ また入力文字２値パタンを外接矩形の縦横の辺のそれぞ
れをＮ分割することによってＮ２個の矩形領域に分け、
各矩形領域内に含まれる文字部の黒ビットの絶対個数を
特徴とする方法では、印刷文字に対しては有効であるが
、手書き文字に対しては、文字の一部の変形が特徴全体
に影響するという欠点かあった。
複維さを求めて二次元ベクトルとして分類を行なうもの
があるが、印刷文字に対して効果があるものの手書き文
字に対してはベクトル要素数が少ないことから、その分
類精度には限界がある０ また入力文字２値パタンを外接矩形の縦横の辺のそれぞ
れをＮ分割することによってＮ２個の矩形領域に分け、
各矩形領域内に含まれる文字部の黒ビットの絶対個数を
特徴とする方法では、印刷文字に対しては有効であるが
、手書き文字に対しては、文字の一部の変形が特徴全体
に影響するという欠点かあった。
また入力文字２値バタンを外接矩形内で垂直方向、水平
方向、斜め２方向の計４方向についてＮ箇所で走査して
、文字部との交差回数を４ＸＮ次元のベクトルとして特
徴づける方向があり、手暑き文字に対して効果をあげて
いるものの、各交差回数を抽出する位置が固定している
点で、一部の変形が特徴全体に影響し、またベクトルの
次元数は実験的にＮ＝３２位の値が適当ということで全
体では１２８次元と１（す、実際の装置ではかなり大が
かりなものになる。またこの分類方式の後にくる認識方
式を別に独立に作らなければならないきいう点が、やは
り実際の装置化を行なう際に問題になる。
方向、斜め２方向の計４方向についてＮ箇所で走査して
、文字部との交差回数を４ＸＮ次元のベクトルとして特
徴づける方向があり、手暑き文字に対して効果をあげて
いるものの、各交差回数を抽出する位置が固定している
点で、一部の変形が特徴全体に影響し、またベクトルの
次元数は実験的にＮ＝３２位の値が適当ということで全
体では１２８次元と１（す、実際の装置ではかなり大が
かりなものになる。またこの分類方式の後にくる認識方
式を別に独立に作らなければならないきいう点が、やは
り実際の装置化を行なう際に問題になる。
本発明の目的は、単独でも比較的簡単に実現でき、また
後続の認識方式によっては整合できる特徴を用いること
により、装置化するときにより効果をもたらす文字分類
方式を提供することにある。
後続の認識方式によっては整合できる特徴を用いること
により、装置化するときにより効果をもたらす文字分類
方式を提供することにある。
以下本発明について文字画面上の走査方向を水平方向、
垂直方向の２方向を例として、図を用いて詳細な説明を
行なう。
垂直方向の２方向を例として、図を用いて詳細な説明を
行なう。
第１図（ａｌ 、 （ｂ）は文字画面（本発明において
は文字等の記載された書面あるいは、その書面を走査し
て得られたバタン信号を記憶して成る画面を含むもので
ある）上を水平方向及び垂直方向に走査して背景部の点
を特徴づける例を示しており、同図（ａ）の上側に示す
文字「±」に対して点Ａでは文字ストロークと上方向に
０回、前記上方向に対応する下方向に２回、左方向に０
回、前記左方向に対応する右方向に１回だけ交差してい
ることを示しており、点Ｂでは、同様に考えると上方向
に１回、下方向に１回、左方向に１回、右方向！こ０回
だけ交差しており、同図（ａｌの下側に各点における交
差数を模式化して示している。
は文字等の記載された書面あるいは、その書面を走査し
て得られたバタン信号を記憶して成る画面を含むもので
ある）上を水平方向及び垂直方向に走査して背景部の点
を特徴づける例を示しており、同図（ａ）の上側に示す
文字「±」に対して点Ａでは文字ストロークと上方向に
０回、前記上方向に対応する下方向に２回、左方向に０
回、前記左方向に対応する右方向に１回だけ交差してい
ることを示しており、点Ｂでは、同様に考えると上方向
に１回、下方向に１回、左方向に１回、右方向！こ０回
だけ交差しており、同図（ａｌの下側に各点における交
差数を模式化して示している。
同図（ｂ）の上側に示す文字「±」に対して点Ｃでは上
方向に１回、下方向に１回、左方向に０回、右方向に１
回たけ交差していることを示しており、点りでは上方向
に０回下方向に１回、左方向に１回、右方向に０回だけ
交差しており、同Ｅ （ｂ）の下側に各点における交差
数を模式化して示している。
方向に１回、下方向に１回、左方向に０回、右方向に１
回たけ交差していることを示しており、点りでは上方向
に０回下方向に１回、左方向に１回、右方向に０回だけ
交差しており、同Ｅ （ｂ）の下側に各点における交差
数を模式化して示している。
５−
考慮して交差Ｖ、を計敬しているからである。この特徴
をそのまま甲いる方式として、同一出願人により昭和５
６年１０月２２日付出願の［文字認識少数候補文字に対
して用いることにより、実現性の点において効果が出る
。
をそのまま甲いる方式として、同一出願人により昭和５
６年１０月２２日付出願の［文字認識少数候補文字に対
して用いることにより、実現性の点において効果が出る
。
本発明で目的としているのは、上記特徴のうちの一部の
特徴を用いることにより処理量の少ない大分類を行なう
ことである。
特徴を用いることにより処理量の少ない大分類を行なう
ことである。
第２図（ａ）ａ （ｂ＋ ＊ （ｃ）は上述の％微から
方向別特徴情報として、垂直方向の特徴と、字種により
前記垂直方向の特徴の出方が異なることを示している。
方向別特徴情報として、垂直方向の特徴と、字種により
前記垂直方向の特徴の出方が異なることを示している。
図中Ｃｉｊは上方向走査で１回、前記上方向走査に対応
する下方向走査で１回だけストロークと交差することを
示す％１ｉで、同Ｉ８／１（８１に示す文字圧」Ｃ謙勧
向■徴、肪わち、上方向走査での交差数を、前記走査に
対応する下方向走査での交差数との対６− で同一内容を持つ対が°ＣＯＩ、ＣＯ２、ＣＯ３、ＣＩ
Ｏ，Ｃ１１，Ｃ１２、Ｃ２０、Ｃ２１、Ｃ３０の９種類
あるのに対し、同図（ｂ）、（Ｃ）に示す文字「±」及
び文字「±」は垂直方向の特徴がＣ０１、ＣＯ２、ｃｔ
ｏ、Ｃ１ｌ、Ｃ２０の５種類でその４？徴の出方が異な
る。なお、各特徴を各文字に対応させて同図右側に示し
ている０また文字「土」と文字「±」も特徴の稽類は同
一であるが特徴Ｃ１０、＃ｆｖｌＩＣ０１の出現頻度の
違いによって、すなわち、特徴が０１０やＣＯｌである
領域の面積によって分類が可能である０第３図は本発明
の構成の一実施例を示すブロック図であり、１は特徴抽
出部で、文字画面上を走査して画像信号１０を入力信号
として、前記各方向別の交差回数を計数し、その結果を
出力信号１１として２の特徴パタン記憶部に誉き込む。
する下方向走査で１回だけストロークと交差することを
示す％１ｉで、同Ｉ８／１（８１に示す文字圧」Ｃ謙勧
向■徴、肪わち、上方向走査での交差数を、前記走査に
対応する下方向走査での交差数との対６− で同一内容を持つ対が°ＣＯＩ、ＣＯ２、ＣＯ３、ＣＩ
Ｏ，Ｃ１１，Ｃ１２、Ｃ２０、Ｃ２１、Ｃ３０の９種類
あるのに対し、同図（ｂ）、（Ｃ）に示す文字「±」及
び文字「±」は垂直方向の特徴がＣ０１、ＣＯ２、ｃｔ
ｏ、Ｃ１ｌ、Ｃ２０の５種類でその４？徴の出方が異な
る。なお、各特徴を各文字に対応させて同図右側に示し
ている０また文字「土」と文字「±」も特徴の稽類は同
一であるが特徴Ｃ１０、＃ｆｖｌＩＣ０１の出現頻度の
違いによって、すなわち、特徴が０１０やＣＯｌである
領域の面積によって分類が可能である０第３図は本発明
の構成の一実施例を示すブロック図であり、１は特徴抽
出部で、文字画面上を走査して画像信号１０を入力信号
として、前記各方向別の交差回数を計数し、その結果を
出力信号１１として２の特徴パタン記憶部に誉き込む。
３は方向別特徴抽出部で、特徴バタン記憶部２から定め
られた方向対の交差数（例えば、上方向走査により得ら
れる交差数と前記上方向走査に対応する下方向の走査に
より得られる交差数差信号２１として、逐次読み込み、
各方向別％徴としての同一内容の方向対の出現頻度を計
数し、特徴パタン記憶部２上の全面に対して、上記処理
を行なって方向別特徴情報を信号３１として方向別照合
部５に入力する。一方標準方向別情報記憶部４は各文字
種ごとにあらかじめ方向別の特徴情報としての方向対と
その頻度とを格納し、標準方向別情報信号４１として方
向別照合部５に送り出す。
られた方向対の交差数（例えば、上方向走査により得ら
れる交差数と前記上方向走査に対応する下方向の走査に
より得られる交差数差信号２１として、逐次読み込み、
各方向別％徴としての同一内容の方向対の出現頻度を計
数し、特徴パタン記憶部２上の全面に対して、上記処理
を行なって方向別特徴情報を信号３１として方向別照合
部５に入力する。一方標準方向別情報記憶部４は各文字
種ごとにあらかじめ方向別の特徴情報としての方向対と
その頻度とを格納し、標準方向別情報信号４１として方
向別照合部５に送り出す。
方向別照合部５では人力文字パタンの方向別特徴情報と
、あらかじめ登録されている標準方向別情報とをあらか
じめ定められた評価式で評価値を求め、その結果を信号
５１として出力する。
、あらかじめ登録されている標準方向別情報とをあらか
じめ定められた評価式で評価値を求め、その結果を信号
５１として出力する。
次に本発明の各構成要素について詳細に説明する０
第４図は特徴抽出部１が文字画面上を走査して特徴を求
めるときの走査方向の例を示す図であり、文字画面上を
この４方向の走査を行なうことによって、各方向でのス
トロークとの交差数を求めることができる。例えば第４
図（ａ） 、 （ｂｌのように水平方向に走査するとき
には、第５図に示す７つの３×３のマスクパタン（’Ｈ
’はＤｏｎ’ｔ Ｃａｒｅを示す）と、これらを１８０
°回転したマスクパタンを満足したときに、交差数を計
数し、第４図（ｃ）、 （ｄｌのように垂直方向に走査
するときには、第５図に示す７つの３×３のマスクパタ
ンを±９０°回転したマスク パタンを満足したときに
交差数を計数するという処理を加えることで、特徴を求
めることができる０ 特徴バタン記憶部２では文字パタンの１画素に対して、
例えば文字部か背景部かを区別する１ビツトと、１走査
方向の交差数に対して３ピット割り当てて、上下左右４
方向を使用するならば３ビツト×４方向で１２ビツトと
の計１３ビットがあれば、交差回数は０回から、７回ま
での８通りが記述でき、漢字を対象とする場合には充分
と考えられるＯ 方向別特徴抽出部３では特徴バタン記憶部２の画素を順
次読み出し、垂直方向対と水平方向対を特徴として抽出
し、該当するそれぞれの特徴の頻度用のカウンタの値を
１つ増加する。垂直方向特徴９− は、上方向が８通り、下方向が８通りの値をとりつるの
で、その組合せは８”＝６４通りで、６４個のカウンタ
を用意すればよく、水平方向特徴にしても同様に６４個
のカウンタを用意すればよい。
めるときの走査方向の例を示す図であり、文字画面上を
この４方向の走査を行なうことによって、各方向でのス
トロークとの交差数を求めることができる。例えば第４
図（ａ） 、 （ｂｌのように水平方向に走査するとき
には、第５図に示す７つの３×３のマスクパタン（’Ｈ
’はＤｏｎ’ｔ Ｃａｒｅを示す）と、これらを１８０
°回転したマスクパタンを満足したときに、交差数を計
数し、第４図（ｃ）、 （ｄｌのように垂直方向に走査
するときには、第５図に示す７つの３×３のマスクパタ
ンを±９０°回転したマスク パタンを満足したときに
交差数を計数するという処理を加えることで、特徴を求
めることができる０ 特徴バタン記憶部２では文字パタンの１画素に対して、
例えば文字部か背景部かを区別する１ビツトと、１走査
方向の交差数に対して３ピット割り当てて、上下左右４
方向を使用するならば３ビツト×４方向で１２ビツトと
の計１３ビットがあれば、交差回数は０回から、７回ま
での８通りが記述でき、漢字を対象とする場合には充分
と考えられるＯ 方向別特徴抽出部３では特徴バタン記憶部２の画素を順
次読み出し、垂直方向対と水平方向対を特徴として抽出
し、該当するそれぞれの特徴の頻度用のカウンタの値を
１つ増加する。垂直方向特徴９− は、上方向が８通り、下方向が８通りの値をとりつるの
で、その組合せは８”＝６４通りで、６４個のカウンタ
を用意すればよく、水平方向特徴にしても同様に６４個
のカウンタを用意すればよい。
方向別特徴抽出部３から方向別照合部５への出力信号３
１としては、垂直方向の６４要素と水平方向の６４要素
すべてを送り出してもよいが、これらの中から有効な要
素を複数個、例えば１６要素ずつとり出して送り出すこ
とも可能である。
１としては、垂直方向の６４要素と水平方向の６４要素
すべてを送り出してもよいが、これらの中から有効な要
素を複数個、例えば１６要素ずつとり出して送り出すこ
とも可能である。
標準方向別情報記憶部４では文字種ごとに、垂直方向対
及び水平方向対の特徴について選択された方向対要素と
頻度情報の対の形で複数個の要素を記憶しておけばよく
、例えば１６要素ずつの計３２要素を持つことにすれば
よい。
及び水平方向対の特徴について選択された方向対要素と
頻度情報の対の形で複数個の要素を記憶しておけばよく
、例えば１６要素ずつの計３２要素を持つことにすれば
よい。
方向別照合部５では、入力文字から得られる方向別特徴
情報と、標準字体として複数個登録されている標準方向
別情報とを用いて、基本的にはベクトル演算を行なう。
情報と、標準字体として複数個登録されている標準方向
別情報とを用いて、基本的にはベクトル演算を行なう。
例えば最も簡単な例としては方向別特徴情報を示すベク
トルをＸ−（ｘ １１．、、、、。
トルをＸ−（ｘ １１．、、、、。
ｘｍ４）、標準方向別情報を示すベクトルをＦｓ 、（
＋３−１〇− ・・・・・・、８”ａ４）（ｉ ＝１、・・・・・・、
ｍ：ｍは標準字体の個数）としたとき、 Ｄ（Ｘｌ、Ｓ”）−Σ Ｉ ｘＫ−ＢＫ（ｉｌ 。
＋３−１〇− ・・・・・・、８”ａ４）（ｉ ＝１、・・・・・・、
ｍ：ｍは標準字体の個数）としたとき、 Ｄ（Ｘｌ、Ｓ”）−Σ Ｉ ｘＫ−ＢＫ（ｉｌ 。
Ｋ＝１
を評価式とし、Ｄ （Ｘ１Ｓ ” ） の値が小さい
程類イリ性があるとみなす。この場合に、方向別特徴情
報と標準方向別情報とは選択された方向対と頻度情報の
対として記憶されているので、ベクトルに展開するとき
には、方向対に対応する要素に頻度情報を書き込み、方
向対に対応しない要素にはＯを入れて、６４次元のベク
トルとみなす。
程類イリ性があるとみなす。この場合に、方向別特徴情
報と標準方向別情報とは選択された方向対と頻度情報の
対として記憶されているので、ベクトルに展開するとき
には、方向対に対応する要素に頻度情報を書き込み、方
向対に対応しない要素にはＯを入れて、６４次元のベク
トルとみなす。
上記のようにして−ｙ入力文字の方向別特徴情報と標準
方向別情報との照合を行なった後に類似性のあるものの
順に信号５１として出力する。
方向別情報との照合を行なった後に類似性のあるものの
順に信号５１として出力する。
第６図は方向別特徴抽出部３の一実施例を示すブロック
図である。信号２１は特徴バタン記憶部２から１画素分
ずつの情報として順次読み込まれ□前記読み込まれた画
素が文字部に含まれるならば次の画素を読み込み、背を
部に含まれる画素すらば、垂直方向対要素検出部３２と
水平方向対要素検出部３３とにそのまま送られる。垂直
方向要素検出部３２では前記画素の情報の中から上方向
へ走査したときの交差数と下方向へ走査したときの交差
数とから、前記６４要素のうちの該当する要素を選択し
、前記該当する要素に対応するカウンタ３２ｉ（ｉ＝０
１〜６４のいずれか）のみに１を加える。水平方向要素
検出部３３でも同様に前記画素の情報の中から左方向へ
走査したときの交差数と右方向へ走査したときの交差数
とから、前記６４要素のうちの該当する要素を選択し、
前記該当する要素に対応するカウンタ３３ｉ（ｉ＝０１
〜６４のいずれか）のみに１を加える。
図である。信号２１は特徴バタン記憶部２から１画素分
ずつの情報として順次読み込まれ□前記読み込まれた画
素が文字部に含まれるならば次の画素を読み込み、背を
部に含まれる画素すらば、垂直方向対要素検出部３２と
水平方向対要素検出部３３とにそのまま送られる。垂直
方向要素検出部３２では前記画素の情報の中から上方向
へ走査したときの交差数と下方向へ走査したときの交差
数とから、前記６４要素のうちの該当する要素を選択し
、前記該当する要素に対応するカウンタ３２ｉ（ｉ＝０
１〜６４のいずれか）のみに１を加える。水平方向要素
検出部３３でも同様に前記画素の情報の中から左方向へ
走査したときの交差数と右方向へ走査したときの交差数
とから、前記６４要素のうちの該当する要素を選択し、
前記該当する要素に対応するカウンタ３３ｉ（ｉ＝０１
〜６４のいずれか）のみに１を加える。
特徴バタン記憶部２の全画叱に対して上記の処理が行な
われると、カウンタ３２ｏ１からカウンタ３２６４の内
容はそれぞれ対応する乎直方向俣累の頻度を表わし、カ
ウンタ３３ｏ１からカウンタ３３６４の内容はそれぞれ
対応する水平方向要素の頻度を表わしている。垂直方向
要素選択部３２Ｏは、前記垂直方向要素の頻度の多いも
のの順に複数個、例えば１６個の要素とその枳度を信号
３２２として方向別特徴記憶部３４に送り、同様に水平
方向要素選択部３３０は、前記水平方向要素の頻度の多
いものの順に複数個、例えば垂直方向要素と同じ１６個
の要素とその頻度を信号３３２として方向別特徴記憶部
３４に送る。方向別特徴記憶部３４は出力信号３１を送
り出す。
われると、カウンタ３２ｏ１からカウンタ３２６４の内
容はそれぞれ対応する乎直方向俣累の頻度を表わし、カ
ウンタ３３ｏ１からカウンタ３３６４の内容はそれぞれ
対応する水平方向要素の頻度を表わしている。垂直方向
要素選択部３２Ｏは、前記垂直方向要素の頻度の多いも
のの順に複数個、例えば１６個の要素とその枳度を信号
３２２として方向別特徴記憶部３４に送り、同様に水平
方向要素選択部３３０は、前記水平方向要素の頻度の多
いものの順に複数個、例えば垂直方向要素と同じ１６個
の要素とその頻度を信号３３２として方向別特徴記憶部
３４に送る。方向別特徴記憶部３４は出力信号３１を送
り出す。
以上説明したように本発明によれば、比較的簡単な処理
によって多字種の中から候補文字を分類することができ
、しかも用いた４？徴は後続する細かい識別にも用いる
ことができるので、装置として実現する場合には、コン
パクトな構成が可能になる。例えば本発明による大分類
に後続する方式として、前記同一出願人による昭和５６
年ｌＯ月２２日付出願の「文字認識方式」を採用すると
、第１図で示した特徴が一貫して使えることになる。
によって多字種の中から候補文字を分類することができ
、しかも用いた４？徴は後続する細かい識別にも用いる
ことができるので、装置として実現する場合には、コン
パクトな構成が可能になる。例えば本発明による大分類
に後続する方式として、前記同一出願人による昭和５６
年ｌＯ月２２日付出願の「文字認識方式」を採用すると
、第１図で示した特徴が一貫して使えることになる。
すなわち、第１図で示した特徴を求めた後に、本発明で
用いた方向別特徴情報を求め、前記方向別特徴情報を用
いてマクロな分類を行ない、候補を絞った後に、前記文
字認識方式により、第１図に示した全体の特徴を用いて
ミクロな認識を行なう１３− ことができる。
用いた方向別特徴情報を求め、前記方向別特徴情報を用
いてマクロな分類を行ない、候補を絞った後に、前記文
字認識方式により、第１図に示した全体の特徴を用いて
ミクロな認識を行なう１３− ことができる。
また、前述した実施例では垂直方向、水平方向の両方向
別特徴を用いたが、そのいずれか一方のみであっても同
様な効果を得られることは云うまでもない。
別特徴を用いたが、そのいずれか一方のみであっても同
様な効果を得られることは云うまでもない。
また、更に、例としては用いなかったが、例えば上方向
の交差数と右方向の交差数の組合わせ等を用いることも
本発明の一実施例とみなすことができる。
の交差数と右方向の交差数の組合わせ等を用いることも
本発明の一実施例とみなすことができる。
第１図（ａｌ 、 （ｂｌは本発明における基本的な特
徴の一例を説明するために示す図、第２図ｆａｔ ＊
（ｂｌ １（ｃ）は前記基本的な特徴から得られる方向
別特徴の一例を示す図、第３図は本発明の一実施例を示
すブロック図、第４図（ａｌ 、 （ｂ）、 （ｃ）
、 （ｄ）は本発明における特徴抽出処理の走査方向の
一例を示す図、第５図は特徴抽出処理において用いる３
×３のマスクパタンの一例を示す図、第６図は方向別％
徴抽出部３の一実施例を示すブロック図である。 １４− 図中、１は特徴抽出部、２は特徴バタン記憶部、３は方
向別特徴抽出部、４は標準方向別情報記憶部、５は方向
別照合部であり、３２は垂直方向要素検出部、３３は水
平方向要素検出部、３２０１〜３２６４及び３３０１〜
３３６４は頻度情報を格納するカウンタ、３２０は垂直
方向要素選択部、３３０は水平方向要素選択部、３４は
方向別特徴記憶部＝１５− 箋 １ 図 （ａ） （ｂ）第 ７
図 第 ３ 図 第 ４ 図 第 ５ 図 葛 ら 図
徴の一例を説明するために示す図、第２図ｆａｔ ＊
（ｂｌ １（ｃ）は前記基本的な特徴から得られる方向
別特徴の一例を示す図、第３図は本発明の一実施例を示
すブロック図、第４図（ａｌ 、 （ｂ）、 （ｃ）
、 （ｄ）は本発明における特徴抽出処理の走査方向の
一例を示す図、第５図は特徴抽出処理において用いる３
×３のマスクパタンの一例を示す図、第６図は方向別％
徴抽出部３の一実施例を示すブロック図である。 １４− 図中、１は特徴抽出部、２は特徴バタン記憶部、３は方
向別特徴抽出部、４は標準方向別情報記憶部、５は方向
別照合部であり、３２は垂直方向要素検出部、３３は水
平方向要素検出部、３２０１〜３２６４及び３３０１〜
３３６４は頻度情報を格納するカウンタ、３２０は垂直
方向要素選択部、３３０は水平方向要素選択部、３４は
方向別特徴記憶部＝１５− 箋 １ 図 （ａ） （ｂ）第 ７
図 第 ３ 図 第 ４ 図 第 ５ 図 葛 ら 図
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １、文字部及び背景部から成る文字画面上の背景部の各
点から複数方向に文字画面上を走査し、各走査方向に対
して定められた角度で又差する文字ストローク数（以下
父差数とする〕を６走をごとに求め特徴バタンとする特
＆抽出部と、前記特徴抽出部により得られる特徴バタン
を格納する特徴バタン記憶部と、前記特徴バタン記憶部
から、各走査毎に得られる前記交浬般と前記走査に対応
すす る他の方向の走査によｌ得られる交差数との対を方向対
として得るとともに同一内容を持つ方向対の出現頻度を
得て方向別特徴情報とする方向別特徴抽出部と、前記方
向別特徴抽出部により得られる方向別特徴情報と同形式
で前記方向別特徴情報と照合するための標準方向別情報
とを記憶する標準方向別情報記憶部と、前記方向別特徴
情報と前記標準方向別情報との照合を行なう方向別照合
部とを有することを特徴とする文字分類方式。 ２、 方向別特徴抽出部が各上方向走査毎に得られる交
差数と前記走査に対応する下方向の走査により得られる
交差数との対（以下垂直方向対とする）を得て、同一内
容を持つ方向対の出現頻度を求める特許請求の範囲第１
項記載の文字分類方式。 ３、方向別特徴抽出部が各左方向走査毎に得られる交差
数と前記走査に対応する右方向のに査により得られる交
差数との対（以下水平方向対とする）を得て、同一内容
を持つ方向対の出現頻度を求める特許請求の範囲第１項
記載の文字分類方式。 ４８ 方向別特徴抽出部が垂直方向対および水平方向
対に右ける同一内容を持つ方向対の出現頻度を求める特
許請求の範囲第１項記載の文字分類方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56174327A JPS5875279A (ja) | 1981-10-29 | 1981-10-29 | 文字分類方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56174327A JPS5875279A (ja) | 1981-10-29 | 1981-10-29 | 文字分類方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS5875279A true JPS5875279A (ja) | 1983-05-06 |
| JPH0252313B2 JPH0252313B2 (ja) | 1990-11-13 |
Family
ID=15976696
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP56174327A Granted JPS5875279A (ja) | 1981-10-29 | 1981-10-29 | 文字分類方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS5875279A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008004116A (ja) * | 2007-08-02 | 2008-01-10 | Hitachi Ltd | 映像中の文字検索方法及び装置 |
| US7403657B2 (en) | 2001-03-22 | 2008-07-22 | Hitachi, Ltd. | Method and apparatus for character string search in image |
-
1981
- 1981-10-29 JP JP56174327A patent/JPS5875279A/ja active Granted
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7403657B2 (en) | 2001-03-22 | 2008-07-22 | Hitachi, Ltd. | Method and apparatus for character string search in image |
| JP2008004116A (ja) * | 2007-08-02 | 2008-01-10 | Hitachi Ltd | 映像中の文字検索方法及び装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0252313B2 (ja) | 1990-11-13 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US3873972A (en) | Analytic character recognition system | |
| US7313277B2 (en) | Method and device for recognition of a handwritten pattern | |
| JP6095817B1 (ja) | 物体検出装置 | |
| JP2014010633A (ja) | 画像認識装置、画像認識方法、及び画像認識プログラム | |
| JPS5875279A (ja) | 文字分類方式 | |
| JP2008186399A (ja) | 文字認識装置 | |
| JP2832928B2 (ja) | 文字認識方法 | |
| JP3253201B2 (ja) | 画像処理装置と画像種類判定方法 | |
| JP2789622B2 (ja) | 文字／図形領域判定装置 | |
| JP2507949B2 (ja) | 文字／図形領域判定装置 | |
| JPH05242224A (ja) | 指紋照合装置 | |
| JPH0877293A (ja) | 文字認識装置および文字認識用辞書作成方法 | |
| JPS59100990A (ja) | パタ−ン認識装置 | |
| JP3104355B2 (ja) | 特徴抽出装置 | |
| JP2613211B2 (ja) | 画像入力装置 | |
| JPS622382A (ja) | 画像処理方法 | |
| JPH0721323A (ja) | オンライン文字認識装置 | |
| JPH0656625B2 (ja) | 特徴抽出方式 | |
| JP2006252491A (ja) | 画像識別用タグ及び画像識別システム | |
| JPH03126188A (ja) | 文字認識装置 | |
| JPH0434794B2 (ja) | ||
| JPH0146913B2 (ja) | ||
| JP2514663B2 (ja) | 光学文字読取装置 | |
| JPH1021397A (ja) | 方向特徴ベクトル抽出方法 | |
| JPH1021396A (ja) | 画像の方向パターン抽出方法 |