JPS5894066A - 文字認識装置 - Google Patents
文字認識装置Info
- Publication number
- JPS5894066A JPS5894066A JP56190500A JP19050081A JPS5894066A JP S5894066 A JPS5894066 A JP S5894066A JP 56190500 A JP56190500 A JP 56190500A JP 19050081 A JP19050081 A JP 19050081A JP S5894066 A JPS5894066 A JP S5894066A
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- dictionary
- character
- slip
- characters
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-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/28—Determining representative reference patterns, e.g. by averaging or distorting; Generating dictionaries
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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】
本発明は高速で精度の良い文字認識装置に関するもので
ある。
ある。
従来文字認識装置において、手書文字については筆者の
違いによる文字線の傾斜等、又印刷文字については印字
の傾斜による文字線の傾斜等による特徴のばらつきを吸
収するため辞書マスクの複数化の手段により前記特徴の
ばらつきを吸収していた。しかしながら、この手段は識
別を行なう際の抽出した特徴と辞書との照合の時間が辞
書マスクの数に比例して増大し、装置の処理速度の低下
を招いていた。そこで、この欠点を除去するため、文字
サンプルをあらかじめ読取ることにより専用辞書を作成
し、該辞書を使用して文字を認識する装置が提案されて
いる。しかしながら通常の文字認識装置においては、多
数の帳票を連続的に読取ることが多く、手書文字の場合
は帳票毎に筆者が違う場合が多く、又印刷文字の場合は
張票毎に印刷条件が違う場合が多く、前記あらかじめ文
字サンプルを読取ることは事実上不可能な場合が多い。
違いによる文字線の傾斜等、又印刷文字については印字
の傾斜による文字線の傾斜等による特徴のばらつきを吸
収するため辞書マスクの複数化の手段により前記特徴の
ばらつきを吸収していた。しかしながら、この手段は識
別を行なう際の抽出した特徴と辞書との照合の時間が辞
書マスクの数に比例して増大し、装置の処理速度の低下
を招いていた。そこで、この欠点を除去するため、文字
サンプルをあらかじめ読取ることにより専用辞書を作成
し、該辞書を使用して文字を認識する装置が提案されて
いる。しかしながら通常の文字認識装置においては、多
数の帳票を連続的に読取ることが多く、手書文字の場合
は帳票毎に筆者が違う場合が多く、又印刷文字の場合は
張票毎に印刷条件が違う場合が多く、前記あらかじめ文
字サンプルを読取ることは事実上不可能な場合が多い。
本発明はこのような従来の欠点を除去する為に、帳票１
枚を単位とし、最初の！文字の読取シ中に各文字線の傾
斜を抽出して、当該帳票専用辞書を作成し、前記Ｉ文字
以降の読取シは前記専用辞書を使用して行なうようにし
だもので、その目的とするところは高速で精度の良い文
字認識装置を提供することにある。
枚を単位とし、最初の！文字の読取シ中に各文字線の傾
斜を抽出して、当該帳票専用辞書を作成し、前記Ｉ文字
以降の読取シは前記専用辞書を使用して行なうようにし
だもので、その目的とするところは高速で精度の良い文
字認識装置を提供することにある。
第１図は本発明手書文字認識装置における一実施例の構
成図である。図において、１は光電変換部、２は・母タ
ーンレジスタ、３は線幅計算部、４は文字枠検出部、ｉ
は文字枠分割決定部、６はサブ・母ターン抽出部、７は
特徴７トリクス抽出部、８は識別部、９は制御部、ｌＯ
はメモリ部、１１は文字名出力、１２はストローク抽出
部、１３は平均角度計算部、１４は帳票吸入機構部であ
る。
成図である。図において、１は光電変換部、２は・母タ
ーンレジスタ、３は線幅計算部、４は文字枠検出部、ｉ
は文字枠分割決定部、６はサブ・母ターン抽出部、７は
特徴７トリクス抽出部、８は識別部、９は制御部、ｌＯ
はメモリ部、１１は文字名出力、１２はストローク抽出
部、１３は平均角度計算部、１４は帳票吸入機構部であ
る。
次に、その動作について述べる。
帳票吸入機構部１４は帳票を１枚吸入する度に帳票吸入
信号を制御部９へ送出する。制御部９は帳票吸入信号を
受は取ると、メモリ部１０よりあらかじめ用意した、当
該読取り中の帳票専用辞書を作成する為の元になる辞書
（以後元辞書と称する）を読出し識別部８へ送出する。
信号を制御部９へ送出する。制御部９は帳票吸入信号を
受は取ると、メモリ部１０よりあらかじめ用意した、当
該読取り中の帳票専用辞書を作成する為の元になる辞書
（以後元辞書と称する）を読出し識別部８へ送出する。
本発明の実施例において元辞書は水平特徴７１・め特徴
７トリクスマスク、左斜め特徴７トリクスマスクについ
てそれぞれ３種類の平均角度に対応するマスクを用意し
た。但し水平特徴７トリクスは水平サブパターンよシ、
垂直特徴マＩ・リクスは垂直サブ・母ターンより、右斜
め特徴７トリクスは右斜めサブ・母ターンより、左斜め
特徴７トリクスは左斜めサブ・母ターンより夫々抽出す
る特徴７トリクスであり、その抽出方法は後述する。
７トリクスマスク、左斜め特徴７トリクスマスクについ
てそれぞれ３種類の平均角度に対応するマスクを用意し
た。但し水平特徴７トリクスは水平サブパターンよシ、
垂直特徴マＩ・リクスは垂直サブ・母ターンより、右斜
め特徴７トリクスは右斜めサブ・母ターンより、左斜め
特徴７トリクスは左斜めサブ・母ターンより夫々抽出す
る特徴７トリクスであり、その抽出方法は後述する。
各特徴７トリクスマスクの３種類とは平均角度がそれぞ
れ、 θ□＜−０，２５，−０，２ｓ ＜θ□（：０．２５
、０．２５≦θ□の３種類θ、 ＜−０，２５，−０，
２５＜θ、＜０．２５ 、０．２５＜θ７の３種類θＲ
＜０．７ 、０．７＜θ、（１，４、１，４＜０８の３
種類θ、＜−１，４，−１，４＜θ、 （−０，７、−
０，７≦θ、の３種類に対応するマスクを用意した。（
平均角度については後述する。） 読取機構にセットされた帳票上の文字は光電変換部１に
おいて２値の量子化されたディノタル電気信号に変換さ
れ、パターンレノスタ２に格納される。それと同時に、
線幅計算部３において入カッｅターンの線幅（Ｗ）が計
算される。サプノｅターン抽出部６は、ノ母ターンレジ
スタについて垂直スキャンを全血行なって、黒ピットの
連続長さと線幅計算部３において計算された線幅との関
係より垂直サブ・ぐターン（ｖｓｐ）を抽出する。同様
に、水平スキャンにより水平サブツクター／（Ｈ４Ｆ）
を、右斜め４５°スキヤンにより右斜めサブパターン（
Ｈ８Ｆ）を、左斜め４５°スキヤンによシ左斜めサプノ
リ−ン（ＬＳＰ）を抽出する。第２図は原・ンターンと
各サブ・母ターンの例で（ａ）は原・ンター７、（ｂ）
は垂直サブパター７ （ＶＳＰ）、（ｃ）は水平サブパ
ターン（Ｈ４Ｆ）、（ｄ）は右斜めサブパターン（Ｈ８
Ｆ） 、（ｅ）は左斜めサブ２やターン（ＬＳＰ）であ
る。
れ、 θ□＜−０，２５，−０，２ｓ ＜θ□（：０．２５
、０．２５≦θ□の３種類θ、 ＜−０，２５，−０，
２５＜θ、＜０．２５ 、０．２５＜θ７の３種類θＲ
＜０．７ 、０．７＜θ、（１，４、１，４＜０８の３
種類θ、＜−１，４，−１，４＜θ、 （−０，７、−
０，７≦θ、の３種類に対応するマスクを用意した。（
平均角度については後述する。） 読取機構にセットされた帳票上の文字は光電変換部１に
おいて２値の量子化されたディノタル電気信号に変換さ
れ、パターンレノスタ２に格納される。それと同時に、
線幅計算部３において入カッｅターンの線幅（Ｗ）が計
算される。サプノｅターン抽出部６は、ノ母ターンレジ
スタについて垂直スキャンを全血行なって、黒ピットの
連続長さと線幅計算部３において計算された線幅との関
係より垂直サブ・ぐターン（ｖｓｐ）を抽出する。同様
に、水平スキャンにより水平サブツクター／（Ｈ４Ｆ）
を、右斜め４５°スキヤンにより右斜めサブパターン（
Ｈ８Ｆ）を、左斜め４５°スキヤンによシ左斜めサプノ
リ−ン（ＬＳＰ）を抽出する。第２図は原・ンターンと
各サブ・母ターンの例で（ａ）は原・ンター７、（ｂ）
は垂直サブパター７ （ＶＳＰ）、（ｃ）は水平サブパ
ターン（Ｈ４Ｆ）、（ｄ）は右斜めサブパターン（Ｈ８
Ｆ） 、（ｅ）は左斜めサブ２やターン（ＬＳＰ）であ
る。
ストローク抽出部１２は各サプノ４’ターンレジスタを
水平又は垂直ス曵ヤンを全血行ない、白点から黒点（文
字線部を黒点とする）、黒点から白点への変化点を検出
し、１列（又は行）前のスキャンにおける変化点個数と
変化点座標と現列（又は行）の変化点個数と変化点座標
の関係よりストロークを抽出し、抽出した各サブ・ぜタ
ー７レノスタ内のストロークの両端点の・やターンレノ
スタで定義すれる２次元座標系における座標（パターン
レノスタの左下を原点とする。）を平均角度計算部１３
へ送出する。平均角度計算部１３はストローク袖出部１
２において抽出したサツｉ！ターンレジスタ内のストロ
ークの両端点座標を診照し、各サブパターン毎に平均角
度を計算する。即ち水平サブパターンよシ抽出したスト
ロークの両端点座標を（ＨＸＳｐ、 ＨＹＳ、） 、
（ＨＸＦＪ、 、 ＨＹＥ、）、但しｐ＝１．・・・Ｐ
％ Ｐはストローク数として、（１）式により平均角
度θ８を計算する。（但しＨＸＥ、）ＨＸＳ、 ）同様
に０９．θ８．θ、を（２）〜（４）式によシ計算す・
る。但しＶＹＥ、）ＶＹＳｌ、 ＲＸＥｔ）ＲＸＳｔ
、 ＬＸＥｋ＞ＬＸＳ、とする。
水平又は垂直ス曵ヤンを全血行ない、白点から黒点（文
字線部を黒点とする）、黒点から白点への変化点を検出
し、１列（又は行）前のスキャンにおける変化点個数と
変化点座標と現列（又は行）の変化点個数と変化点座標
の関係よりストロークを抽出し、抽出した各サブ・ぜタ
ー７レノスタ内のストロークの両端点の・やターンレノ
スタで定義すれる２次元座標系における座標（パターン
レノスタの左下を原点とする。）を平均角度計算部１３
へ送出する。平均角度計算部１３はストローク袖出部１
２において抽出したサツｉ！ターンレジスタ内のストロ
ークの両端点座標を診照し、各サブパターン毎に平均角
度を計算する。即ち水平サブパターンよシ抽出したスト
ロークの両端点座標を（ＨＸＳｐ、 ＨＹＳ、） 、
（ＨＸＦＪ、 、 ＨＹＥ、）、但しｐ＝１．・・・Ｐ
％ Ｐはストローク数として、（１）式により平均角
度θ８を計算する。（但しＨＸＥ、）ＨＸＳ、 ）同様
に０９．θ８．θ、を（２）〜（４）式によシ計算す・
る。但しＶＹＥ、）ＶＹＳｌ、 ＲＸＥｔ）ＲＸＳｔ
、 ＬＸＥｋ＞ＬＸＳ、とする。
に
但し上記式中Ｑ、Ｌ、にはそれぞれ垂直サブパターン右
斜めサブ・母ターン、左斜めサブパターンより抽出した
ストローク数である。平均角度計算部１３は上記式によ
り計算した各サブノやターンの平均角度を制御部９へ送
出する。
斜めサブ・母ターン、左斜めサブパターンより抽出した
ストローク数である。平均角度計算部１３は上記式によ
り計算した各サブノやターンの平均角度を制御部９へ送
出する。
文字枠検出部４はパターンレジスタ２内の文字・母ター
ンに外接する文字枠を検出し、その結果を文字枠分割決
定部５へ送る。文字枠分割決定部は検出された文字枠内
をＭＸＮの領域（Ｍ、Ｎは整数、本実施例ではＭ＝Ｎ＝
５ ）に分割するためのＸ軸、Ｙ軸上の分割点座標を決
定する。ここでＸ軸は文字枠の水平方向を、Ｙ軸は垂直
方向をそれぞれ示す。
ンに外接する文字枠を検出し、その結果を文字枠分割決
定部５へ送る。文字枠分割決定部は検出された文字枠内
をＭＸＮの領域（Ｍ、Ｎは整数、本実施例ではＭ＝Ｎ＝
５ ）に分割するためのＸ軸、Ｙ軸上の分割点座標を決
定する。ここでＸ軸は文字枠の水平方向を、Ｙ軸は垂直
方向をそれぞれ示す。
特徴ゴー・リクス抽出部７は、文字枠分割決定部５によ
り決定された分割点座標によりＶＳＰ、Ｈ８Ｐ。
り決定された分割点座標によりＶＳＰ、Ｈ８Ｐ。
Ｒ８Ｐ 、 ＬＳＰの各サブノＥターンレソスタ上の文
字枠領域をＭＸＮの領域に分割し、各領域の黒ビット数
Ｂ１．を計数し、線幅Ｗを使用して式（５）により文字
線長を示す特徴を計算し、ＭＸＮＸ４次元の特徴７トリ
クスを作成する。
字枠領域をＭＸＮの領域に分割し、各領域の黒ビット数
Ｂ１．を計数し、線幅Ｗを使用して式（５）により文字
線長を示す特徴を計算し、ＭＸＮＸ４次元の特徴７トリ
クスを作成する。
Ｌ、、 ＝ Ｂ、、 ／Ｗ （５）ＩＪ
ＩＪ その後、■ＳＰ特徴７トリクスは文字枠のＹ軸方向の長
さ△Ｙで、Ｈ８Ｐ特徴７トリクスはＸ軸方向の長さ△Ｘ
で、Ｒ８Ｐ及びＬＳＰ特徴７トリクスは（」十群）／Ｚ
でそれぞれ正規化を行ない最終的にＭＸＮＸ４次元の特
徴マトリクスを作成する。識別部８は辞書マスク（ｆｊ
）と前記抽出された特徴７トリクス（ｆ、）との間に式
（６）で定義される距離（Ｄ）を適用し、Ｄが最小の値
となるような辞書マスクのカテゴリ名を制御部９へ送出
する。制御部９は送られてきたカテゴリ名を文字名出力
１１に出゛力する。
ＩＪ その後、■ＳＰ特徴７トリクスは文字枠のＹ軸方向の長
さ△Ｙで、Ｈ８Ｐ特徴７トリクスはＸ軸方向の長さ△Ｘ
で、Ｒ８Ｐ及びＬＳＰ特徴７トリクスは（」十群）／Ｚ
でそれぞれ正規化を行ない最終的にＭＸＮＸ４次元の特
徴マトリクスを作成する。識別部８は辞書マスク（ｆｊ
）と前記抽出された特徴７トリクス（ｆ、）との間に式
（６）で定義される距離（Ｄ）を適用し、Ｄが最小の値
となるような辞書マスクのカテゴリ名を制御部９へ送出
する。制御部９は送られてきたカテゴリ名を文字名出力
１１に出゛力する。
Ｄ−Σ（ｆｉ−、ｆ、 ）２（６）
又制御部９は前述平均角度計算部１３よシ送出されたθ
□、θ９．θ８．θ、について、前述帳票−人様構部１
４より送出された帳票吸入信号を受けとった後の■文字
（Ｉは定数、本実施例ではＩ＝１０ ）の平均をそれぞ
れ計算して、元辞書をメモリ部１０より読出し、前記元
辞書のθ□、θ９．θ８．θ、の分類を参照して対応す
るマスクを元辞書より抜き出し１組の辞書として構成し
識別部８へ送出する。故にＩ文字目以降の文字について
識別部８においては前記平均角度を参照して作成した辞
書を使用する。
□、θ９．θ８．θ、について、前述帳票−人様構部１
４より送出された帳票吸入信号を受けとった後の■文字
（Ｉは定数、本実施例ではＩ＝１０ ）の平均をそれぞ
れ計算して、元辞書をメモリ部１０より読出し、前記元
辞書のθ□、θ９．θ８．θ、の分類を参照して対応す
るマスクを元辞書より抜き出し１組の辞書として構成し
識別部８へ送出する。故にＩ文字目以降の文字について
識別部８においては前記平均角度を参照して作成した辞
書を使用する。
このように本発明の実施例においては、帳票を吸入した
後の■文字の認識については元辞書を使用し、■文字目
までの平均の文字線の傾斜を計算して、当該帳票専用の
辞書を作成し、■文字目以降の文字の認識については、
当該帳票の読取シに不必要な辞書マスクを除いた前記新
らたに作成した辞書を使用しているのであらかじめ文字
サンプルの読取シを行なうこと力〈高速な処理を行なう
ことができる。又帳票毎に新らたに辞書を作成している
ので、筆記者が違う又印刷条件が違う帳票を連続的に処
理する場合でも各帳票毎に最適な辞書を作成することが
できる。
後の■文字の認識については元辞書を使用し、■文字目
までの平均の文字線の傾斜を計算して、当該帳票専用の
辞書を作成し、■文字目以降の文字の認識については、
当該帳票の読取シに不必要な辞書マスクを除いた前記新
らたに作成した辞書を使用しているのであらかじめ文字
サンプルの読取シを行なうこと力〈高速な処理を行なう
ことができる。又帳票毎に新らたに辞書を作成している
ので、筆記者が違う又印刷条件が違う帳票を連続的に処
理する場合でも各帳票毎に最適な辞書を作成することが
できる。
以上詳細に説明したように本発明は帳蒙毎に最適な辞書
を作成し、該辞書を使用して文字を認識しているので、
高速で精度の良い認識を行なうことができ、高速で精度
の良い文字認識装置に利用できる効果がある。
を作成し、該辞書を使用して文字を認識しているので、
高速で精度の良い認識を行なうことができ、高速で精度
の良い文字認識装置に利用できる効果がある。
第１図は本発明文字認識装置の一実施例の構成図、第２
図は原・やターンと各サブパターンの例を示す図である
。 １・・・光電変換部、２・・・ｉｅターンレジスタ、３
・・・線幅計算部、４・・・文字枠検出部、５・・・文
字枠分割決定部、６・・・サブ・ぐターン抽出部、７・
・・特徴７トリクス抽出部、８・・・識別部、９・・・
制御部、１ｏ・・・メモリ部、１１・・・文字名出力、
１２・・・ストローク抽出部、１３・・・平均角度計算
部、１４・・・帳票吸入機構部。
図は原・やターンと各サブパターンの例を示す図である
。 １・・・光電変換部、２・・・ｉｅターンレジスタ、３
・・・線幅計算部、４・・・文字枠検出部、５・・・文
字枠分割決定部、６・・・サブ・ぐターン抽出部、７・
・・特徴７トリクス抽出部、８・・・識別部、９・・・
制御部、１ｏ・・・メモリ部、１１・・・文字名出力、
１２・・・ストローク抽出部、１３・・・平均角度計算
部、１４・・・帳票吸入機構部。
Claims (1)
- あらかじめ特徴毎に分類して作成した辞書マスクを、特
徴毎に数種類用意しておき、帳票上の文字を読取る際に
、帳票１枚を単位とし最初のＩ文字（Ｉは定数）は前記
あらかじめ用意したすべての辞書マスクを使用して認識
を行々い、前記■文字の読取中に各文字の各方向のスト
ローク成分を抽出して文字線の傾斜を抽出し、当該帳票
上の文字についての特徴毎の分類を決定し、前記あらか
じめ用意した特徴毎の複数の辞書マスクの中からそれぞ
れ特徴毎に選択して新らしい辞書を構成し、前記Ｉ文字
以降の文字の認識においては前記新らしく構成した辞書
を使用して認識することを特徴とする文字認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56190500A JPS5894066A (ja) | 1981-11-30 | 1981-11-30 | 文字認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56190500A JPS5894066A (ja) | 1981-11-30 | 1981-11-30 | 文字認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS5894066A true JPS5894066A (ja) | 1983-06-04 |
Family
ID=16259119
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP56190500A Pending JPS5894066A (ja) | 1981-11-30 | 1981-11-30 | 文字認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS5894066A (ja) |
-
1981
- 1981-11-30 JP JP56190500A patent/JPS5894066A/ja active Pending
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