JPS60258688A - パタ−ン認識方法及びこれを用いた装置 - Google Patents
パタ−ン認識方法及びこれを用いた装置Info
- Publication number
- JPS60258688A JPS60258688A JP59020329A JP2032984A JPS60258688A JP S60258688 A JPS60258688 A JP S60258688A JP 59020329 A JP59020329 A JP 59020329A JP 2032984 A JP2032984 A JP 2032984A JP S60258688 A JPS60258688 A JP S60258688A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- pattern
- scored
- memory
- circuit
- maximum line
- 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.)
- Pending
Links
Landscapes
- 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】
（イ）発明の技術分野
本発明はパターン認識方法及びこれを用いた装置に係り
、特に入力画像パターンの各画素をその周囲に存在する
パターン部分の状況に応じて点数化して入力画像パター
ンを認識するパターン認識方法及びこれを用いた装置に
関する。
、特に入力画像パターンの各画素をその周囲に存在する
パターン部分の状況に応じて点数化して入力画像パター
ンを認識するパターン認識方法及びこれを用いた装置に
関する。
（０）技術の背景
パターン認識装置においてはその認識率の向上が重要な
課題であり、そのためには、特徴点を首尾よく抽出し得
ることが必要である。
課題であり、そのためには、特徴点を首尾よく抽出し得
ることが必要である。
従来の特徴点の抽出法では、その抽出と共に不所望な要
素が混入する虞れが多分にあるという不具合があり、パ
ターン認識上の障害になっているので、このような不具
合を回避し得る技術手段の開発が要望されている。
素が混入する虞れが多分にあるという不具合があり、パ
ターン認識上の障害になっているので、このような不具
合を回避し得る技術手段の開発が要望されている。
（ハ）従来技術と問題点
従来における文字認識では、文字の特徴点抽出は文字の
骨格化処理後に行なっている。その骨格化処理において
、第１図の（１−１）に示すように文字の芯線以外にひ
げａが現われたり、第１図の（１−２）に示すように直
線の交点が２つの三分岐点として骨格化されたりするた
め、安定した文字認識に支障を来すという不具合がある
。
骨格化処理後に行なっている。その骨格化処理において
、第１図の（１−１）に示すように文字の芯線以外にひ
げａが現われたり、第１図の（１−２）に示すように直
線の交点が２つの三分岐点として骨格化されたりするた
め、安定した文字認識に支障を来すという不具合がある
。
（ニ）発明の目的
本発明は上述したような従来技法の有する欠点に鑑みて
創案されたもので、その目的は従来のような骨格化処理
を行なうことなしに特徴点の抽出を行ない、安定したパ
ターン認識を行ない得るパターン認識方法及びこれを用
いた装置を提供することにある。
創案されたもので、その目的は従来のような骨格化処理
を行なうことなしに特徴点の抽出を行ない、安定したパ
ターン認識を行ない得るパターン認識方法及びこれを用
いた装置を提供することにある。
（ロ）発明の構成
そして、この目的達成のため、本発明による方法は撮像
して得られた入力画像パターンの各画素毎にその周りに
存在するパターン箇所の数に応した点数を付与して点数
付パターンを発生し、該点数付パターンを上記入力画像
パターンの認識に用いるようになし、本発明の第１の装
置は撮像装置と、該撮像装置に接続された二値化回路と
、該二値化回路に接続されたフレームメモリと、該フレ
ームメモリに接続され画像パターンの最大線幅をめる最
大線幅測定回路と、上記フレームメモリ及び最大線幅測
定回路に接続され、上記最大線幅で決まる窓の中心を点
数化せんとする画素に位置決めして窓外周でのパターン
箇所数を計数し、その計数した点数を上記画素の点数と
した点数付パターンを発生する点数付パターン発生回路
と、該点数付パターン発生回路に接続された点数付パタ
ーンメモリと、辞書メモリと、上記点数付パターンメモ
リ及び辞書メモリに接続された認識論理装置とを備えて
構成し、本発明の第２の装置は撮像装置と、該撮像装置
に接続された二値化回路と、該二値化回路に接続された
フレームメモリと、該フレームメモリに接続され画像パ
ターンの最大線幅をめる最大線幅測定回路と、上記フレ
ームメモリ及び最大線幅測定回路に接続され、上記最大
線幅で決まる窓の中心を点数化せんとする画素に位置決
めして窓外周でのパターン箇所数を計数しその計数した
点数を上記画素の点数とした点数付パターンを発生する
点数付パターン発生回路と、該点数付パターン発生回路
に接続された点数付パターンメモリと、該点数付パター
ンメモリに接続され特徴領域の重心をめる重心決定回路
と、辞書メモリと、上記重心決定回路及び辞書メモリに
接続された認識論理装置とを備えて構成したものである
。
して得られた入力画像パターンの各画素毎にその周りに
存在するパターン箇所の数に応した点数を付与して点数
付パターンを発生し、該点数付パターンを上記入力画像
パターンの認識に用いるようになし、本発明の第１の装
置は撮像装置と、該撮像装置に接続された二値化回路と
、該二値化回路に接続されたフレームメモリと、該フレ
ームメモリに接続され画像パターンの最大線幅をめる最
大線幅測定回路と、上記フレームメモリ及び最大線幅測
定回路に接続され、上記最大線幅で決まる窓の中心を点
数化せんとする画素に位置決めして窓外周でのパターン
箇所数を計数し、その計数した点数を上記画素の点数と
した点数付パターンを発生する点数付パターン発生回路
と、該点数付パターン発生回路に接続された点数付パタ
ーンメモリと、辞書メモリと、上記点数付パターンメモ
リ及び辞書メモリに接続された認識論理装置とを備えて
構成し、本発明の第２の装置は撮像装置と、該撮像装置
に接続された二値化回路と、該二値化回路に接続された
フレームメモリと、該フレームメモリに接続され画像パ
ターンの最大線幅をめる最大線幅測定回路と、上記フレ
ームメモリ及び最大線幅測定回路に接続され、上記最大
線幅で決まる窓の中心を点数化せんとする画素に位置決
めして窓外周でのパターン箇所数を計数しその計数した
点数を上記画素の点数とした点数付パターンを発生する
点数付パターン発生回路と、該点数付パターン発生回路
に接続された点数付パターンメモリと、該点数付パター
ンメモリに接続され特徴領域の重心をめる重心決定回路
と、辞書メモリと、上記重心決定回路及び辞書メモリに
接続された認識論理装置とを備えて構成したものである
。
（→発明の実施例
以下、添付図面を参照しながら本発明の詳細な説明する
。
。
第２図は本発販の１つの実施例を示す。この実施例のパ
ターン認識装置は撮像装置１、二値化回路２、フレーム
メモリ３、最大線幅測定回路４、窓外周文字箇所計数回
路５、点数付パターンメモリ６、辞書メモリ７、そして
、認識論埋装Ｗ８から成る。゛ 次に、この構成になる本発明装置の動作を説明する。
ターン認識装置は撮像装置１、二値化回路２、フレーム
メモリ３、最大線幅測定回路４、窓外周文字箇所計数回
路５、点数付パターンメモリ６、辞書メモリ７、そして
、認識論埋装Ｗ８から成る。゛ 次に、この構成になる本発明装置の動作を説明する。
撮像装置１で撮像されたビデオ信号は二値化回路２で二
値化され、その二値化画像データ（入力画像バクーン）
はフレームメモリ３に格納される。
値化され、その二値化画像データ（入力画像バクーン）
はフレームメモリ３に格納される。
そして、メモリ３の画像データを最大線幅測定回路４で
用いて最大線幅をめる（第３図のステンブＳｌ）。これ
を第４図を参照して説明する。先ず、２×２の窓で画像
データ上を走査してゆき、その窓が文字部に完全に含ま
れてしまう点が検出されたならばその窓による走査を終
了し、窓を３×３にして同様の走査を行なう。このよう
にして、窓の大きさを１ビツト（画素）ずつ大きくして
ゆき、その窓が文字部に完全に含まれる場所がなくなっ
た時の窓の大きさが（ｎ＋１）Ｘ （ｎ＋１）であった
とすると、その文字部の最大文字幅をｎと定義する。こ
れを第４図について云えば、３×３の窓は完全に文字部
に含まれるが、４×４の窓は文字部に完全に含まれるこ
とはないので、この文字部での最大線幅（最大文字幅）
は３であるということになる。
用いて最大線幅をめる（第３図のステンブＳｌ）。これ
を第４図を参照して説明する。先ず、２×２の窓で画像
データ上を走査してゆき、その窓が文字部に完全に含ま
れてしまう点が検出されたならばその窓による走査を終
了し、窓を３×３にして同様の走査を行なう。このよう
にして、窓の大きさを１ビツト（画素）ずつ大きくして
ゆき、その窓が文字部に完全に含まれる場所がなくなっ
た時の窓の大きさが（ｎ＋１）Ｘ （ｎ＋１）であった
とすると、その文字部の最大文字幅をｎと定義する。こ
れを第４図について云えば、３×３の窓は完全に文字部
に含まれるが、４×４の窓は文字部に完全に含まれるこ
とはないので、この文字部での最大線幅（最大文字幅）
は３であるということになる。
こうしてめられた最大文字幅を窓外周文字箇所計数回路
５で次のようにして用いてすべての文字ビットに点数を
付け、その結果を点数付パターンメモリ６へ出力する。
５で次のようにして用いてすべての文字ビットに点数を
付け、その結果を点数付パターンメモリ６へ出力する。
先ず、文字ビ・７トの点数化のために（最大文字幅）Ｘ
２＋１の大きさの窓の中心を点数化せんとする文字ビッ
トに位置決めし、その窓内で該文字ビットと連続してい
ない文字ピントを消去する（第３図のステップＳ２、第
５図参照）。然る後に、窓の外周部の文字領域（パター
ン箇所）の数を計数する。その計数の仕方としては、第
６図に示すように、位置付けられた窓の外周上を右まわ
りに走査してゆき、背景部から文字部に移る時にカウン
タに１を加えるか、又は文字部から背景部に移る時にカ
ウンタに１を加えるようにするか、或いはこれら両者を
カウントし、その−巡後に２で割るようにしてもよい。
２＋１の大きさの窓の中心を点数化せんとする文字ビッ
トに位置決めし、その窓内で該文字ビットと連続してい
ない文字ピントを消去する（第３図のステップＳ２、第
５図参照）。然る後に、窓の外周部の文字領域（パター
ン箇所）の数を計数する。その計数の仕方としては、第
６図に示すように、位置付けられた窓の外周上を右まわ
りに走査してゆき、背景部から文字部に移る時にカウン
タに１を加えるか、又は文字部から背景部に移る時にカ
ウンタに１を加えるようにするか、或いはこれら両者を
カウントし、その−巡後に２で割るようにしてもよい。
かくして得られた計数値を点数化せんとする文字ビット
（注目している文字ピント）の点数とする（第３図のス
テップＳ３）。
（注目している文字ピント）の点数とする（第３図のス
テップＳ３）。
このようにして点数を付けると、第７図に示すように端
点には１、線上の点には２、三分岐点には３、・・・と
いうように、各文字ビットに点数が付けられて各領域を
定めることができ、特徴領域を抽出することができる。
点には１、線上の点には２、三分岐点には３、・・・と
いうように、各文字ビットに点数が付けられて各領域を
定めることができ、特徴領域を抽出することができる。
このような点数化処理を行なうと、四分岐点以上の枝を
もつｎ分岐点では、第８図に示すように、そのｎ点の領
域の周囲には（ｎ−１＞点の領域が必ず現われる。この
（ｎ−１）点の領域はｎ点の領域の一部で、あるとみな
してｎ点に置き変える（第８図、第３図のステップＳ４
）。
もつｎ分岐点では、第８図に示すように、そのｎ点の領
域の周囲には（ｎ−１＞点の領域が必ず現われる。この
（ｎ−１）点の領域はｎ点の領域の一部で、あるとみな
してｎ点に置き変える（第８図、第３図のステップＳ４
）。
上述したようにして特徴領域の抽出が終了したなら（第
３図のステップＳ５）、その結果である点数付パターン
を点数付パターンメモリ６に出力する。その点数付パタ
ーンの例を第９図に示す。
３図のステップＳ５）、その結果である点数付パターン
を点数付パターンメモリ６に出力する。その点数付パタ
ーンの例を第９図に示す。
この点数付パターンは辞書メモリ７の辞書点数付パター
ンと共に認識論理装置８に供給されてそのパターン認識
に供される。
ンと共に認識論理装置８に供給されてそのパターン認識
に供される。
第１０図は本発明の他の実施例を示し、この実施例は点
数付パターンメモリ６までの構成を第２図の実施例と同
じくするが、点数付パターンメモリ６と認識論理装置８
゛との間に重心決定回路９を設け、該回路９の出力はそ
こから得られるパターンのための辞書パターンを予め、
格納している辞書メモリ７″の出力と共に認識論理装置
８′に接続して構成した点で第２図実施例と相違する。
数付パターンメモリ６までの構成を第２図の実施例と同
じくするが、点数付パターンメモリ６と認識論理装置８
゛との間に重心決定回路９を設け、該回路９の出力はそ
こから得られるパターンのための辞書パターンを予め、
格納している辞書メモリ７″の出力と共に認識論理装置
８′に接続して構成した点で第２図実施例と相違する。
この重心決定回路９を設けることにより、各特徴領域の
重心をめ得ることとなり、特徴領域を点とした特徴点を
抽出することができる。
重心をめ得ることとなり、特徴領域を点とした特徴点を
抽出することができる。
なお、上記実施例においては、窓を正方形とする例につ
いて説明したが、上記の説明から明らかなようにこれに
限定されるものではない。
いて説明したが、上記の説明から明らかなようにこれに
限定されるものではない。
（ト）発明の効果
以上述べたように、本発明によれば、パターン認識に供
される入力画像パターンに対し上述のような点数化処理
を施しているから、従来のような骨格化処理では回避す
ることが困難であった不具合を排除することができ、パ
ターンの安定した認識を行なうことができる。
される入力画像パターンに対し上述のような点数化処理
を施しているから、従来のような骨格化処理では回避す
ることが困難であった不具合を排除することができ、パ
ターンの安定した認識を行なうことができる。
第１図は従来の骨格化処理では生じてしまう不具合を説
明するだめの図、第２図は本発明の１つの実施例を示す
図、第３図は第２図実施例要部のためのフローチャート
、第４図はパターンの最大線幅測定の説明に用いる図、
第５図は点数化のため注目しているピントと連続してい
ない文字ビットの消去を図解する図、第６図は点数のカ
ウント方法を説明するのに用いる図、第７図は窓に対し
て占めるパターンの態様と点数の割当てとを図解する図
、第８図は四分岐点以上の枝を有する分岐点における点
数の修正を説明する図、第９図は点数化パターンの例を
示す図、第１０図は本発明の他の実施例を説明する図で
ある。 図中、１は撮像装置、２は二値化回路、３はフレームメ
モリ、４は最大線幅測定回路、５は窓外周文字箇所計数
回路、６は点数付バクーンメモリ、７は辞書メモリ、８
は認識論理装置である。 第１図 （１−１） （１−２） ニイ直、亘Ｌ４４号辷 ｑ訃梧イｔニイ象 ＊＋ 本ナシ 第３図 第４図 第５図 ｋｌｋしこいない文奪４１孤。 第６図 第７図 １１Ｍ燕 １．ぐ、 系ｔＬ１の浜、２点第８図 第１０図 第 ９図 窓サイズ′ ５
明するだめの図、第２図は本発明の１つの実施例を示す
図、第３図は第２図実施例要部のためのフローチャート
、第４図はパターンの最大線幅測定の説明に用いる図、
第５図は点数化のため注目しているピントと連続してい
ない文字ビットの消去を図解する図、第６図は点数のカ
ウント方法を説明するのに用いる図、第７図は窓に対し
て占めるパターンの態様と点数の割当てとを図解する図
、第８図は四分岐点以上の枝を有する分岐点における点
数の修正を説明する図、第９図は点数化パターンの例を
示す図、第１０図は本発明の他の実施例を説明する図で
ある。 図中、１は撮像装置、２は二値化回路、３はフレームメ
モリ、４は最大線幅測定回路、５は窓外周文字箇所計数
回路、６は点数付バクーンメモリ、７は辞書メモリ、８
は認識論理装置である。 第１図 （１−１） （１−２） ニイ直、亘Ｌ４４号辷 ｑ訃梧イｔニイ象 ＊＋ 本ナシ 第３図 第４図 第５図 ｋｌｋしこいない文奪４１孤。 第６図 第７図 １１Ｍ燕 １．ぐ、 系ｔＬ１の浜、２点第８図 第１０図 第 ９図 窓サイズ′ ５
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 ＋１） 撮像して得られた入力画像パターンの各画素毎
にその周りに存在するバクーン箇所の数に応じた点数を
付与して点数付パターンを発生し、該点数付パターンを
上記入力画像パターンの認識に用いるようにしたパター
ン認識方法。 （２） 撮像装置と、該撮像装置に接続された二値化回
路と、該二値化回路に接続されたフレームメモリと、該
フレームメモリに接続され画像パターンの最大線幅を測
定する最大線幅測定回路と、上記フレームメモリ及び最
大線幅測定回路に接続され、上記最大線幅で決まる窓の
中心を点数化せんとする画素に位置決めして窓外周での
パターン箇所数を計数し、その計数された点数を上記画
素の点数とした点数付パターンを発生する点数付パター
ン発生回路と、該点数付パターン発生回路に接続された
点数付パターンメモリと、辞書メモリと、上記点数付パ
ターンメモリ及び辞書メモリに接続された認識論理装置
とを備えて構成したことを特徴とするパターン認識装置
。 （３） 撮像装置と、該撮像装置に接続された二値化回
路と、該二値化回路に接続されたフレームメモリと、該
フレームメモリに接続され画像パターンの最大線幅を測
定する最大線幅測定回路と、上記フレームメモリ及び最
大線幅測定回路に接続され、上記最大線幅で決まる窓の
中心を点数化せんとする画素に位置決めして窓外周での
パターン箇所数を計数し、その計数した点数を上記画素
の点数とした点数付パターンを発生する点数付パターン
発生回路と、該点数付パターン発生回路に接続された点
数付パターンメモリと、該点数付パターンメモリに接続
され特徴領域の重心をめる重心決定回路と、辞書メモリ
と、上記重心決定回路及び辞書メモリに接続された認識
論理装置とを備えて構成したことを特徴とするパターン
認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59020329A JPS60258688A (ja) | 1984-02-06 | 1984-02-06 | パタ−ン認識方法及びこれを用いた装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59020329A JPS60258688A (ja) | 1984-02-06 | 1984-02-06 | パタ−ン認識方法及びこれを用いた装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS60258688A true JPS60258688A (ja) | 1985-12-20 |
Family
ID=12024094
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP59020329A Pending JPS60258688A (ja) | 1984-02-06 | 1984-02-06 | パタ−ン認識方法及びこれを用いた装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS60258688A (ja) |
-
1984
- 1984-02-06 JP JP59020329A patent/JPS60258688A/ja active Pending
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JPH0196771A (ja) | 円弧部認識方法 | |
| KR100243350B1 (ko) | 뉴스 비디오 자막 추출 및 인식 방법 | |
| JPS60258688A (ja) | パタ−ン認識方法及びこれを用いた装置 | |
| JP2890306B2 (ja) | 表領域分離装置および表領域分離方法 | |
| JPH03142691A (ja) | 表形式文書認識方式 | |
| JP3095437B2 (ja) | 文字行検出切出装置および文字読取装置 | |
| JP2894111B2 (ja) | 光学式活字文字認識装置における認識結果の総合判定方式 | |
| Balasubramanian et al. | Information extraction from tabular drawings | |
| JP2789622B2 (ja) | 文字／図形領域判定装置 | |
| JP2506071B2 (ja) | 輪郭追跡装置 | |
| JP2878327B2 (ja) | 文字切り出し装置 | |
| JPH08202855A (ja) | 画像入力装置 | |
| JPS60225985A (ja) | 文字認識装置 | |
| JPS61125687A (ja) | パタ−ン抽出方式 | |
| JPS6125285A (ja) | 文字認識装置 | |
| JPS6410872B2 (ja) | ||
| JPS61206088A (ja) | 文字読取装置 | |
| JPS596418B2 (ja) | 文字読取方式 | |
| JPS58195987A (ja) | シンボル・文字検出装置 | |
| JPS5914078A (ja) | 帳票読取装置 | |
| JPS62247473A (ja) | 画像処理装置 | |
| JPH06124334A (ja) | 画像処理装置 | |
| JPH0433074B2 (ja) | ||
| JPH0433079A (ja) | 表処理方式 | |
| JPH0677270B2 (ja) | 文字認識装置 |