JPS603076A - 文字認識方法 - Google Patents

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。

Description

【発明の詳細な説明】 （技術分野） 本発明は高速で精度の良い文字の特徴抽出方式に関する
ものである。

（背景技術） 従来文字図形認識装置においては、文字図形パターンよ
りストロークを抽出し、それら抽出されたストロークの
位置、長さ、ストローク間の相互関係等を用いて認識す
る方式が多く採用さ凡でいる。この種の装置においては
、（１）文字図形の輪郭を追跡することにより検出され
た輪郭点系列について曲率を計算し、その曲率の大きな
価の点ケ分割点として輪郭系列を分割し、分割された系
列を組合せることによりストロークを抽出するか、又は
（２）文字図形パターンに１・田線化処理を行なって骨
格化じζ−その骨格パターンの連結性及び屑格パターン
を追跡し急激な角度の表化点等を検出してストロークを
抽出し、該抽出されたストロークについて幾何学的な特
徴等を抽出し文字図形のＷｌｉ別を行なっていた。しか
しながら、（１）の方法は、文字図形パターンが大きく
なりまた文字図形パターンが複雑化すると、その処理量
が増太しそのため処理速度の低下を招き、（２）の方法
は、文字図形パターンを細線化する必要があり、また、
その細線化によるパターンのひずみ、ヒゲ等の問題があ
り、その後の処」１１！が複雑なものとなる欠点がある
。

（発明め課題） 本発明の［］的はこれらの欠点を改傳するほので、文字
図形パターンの所望の方向のストローク成分を表わすザ
ブパターンを抽出し、サブパターンについて文字外接枠
の辺１−１．の点から走査して走査線」二のずべ“Ｃの
文字線の位置の距離を検出し、文字外接枠の大きさでｉ
ＪＥ規化１７て抽出するＮ乗和の辺単位の配列を分割し
て平均ｔ７た値を向いあった２辺どうし加霜１させ特徴
要素を抽出することを特徴とし、その１」的は高速で安
定な文字認識方式を提出することにある。

（発明の４１′１１成および作用） 第１図は本発明の文字認識装置における実施例を示す図
、第２図はサブパターン例を示す図、第３図は特徴抽出
結果例を示す図である。

第１図中１は光電変換部、２はパターンレジスタ、３は
線幅計算部、４はサブパターン抽出部、５は文字枠検出
部、６は特徴抽出部、７は特徴マトリクス抽出部、８は
加算特徴−７トリゲス抽出″ｒ？１り、９は大分類部、
１０は識別部、１１は文字名出力である。

本実施例の動作は、読取機１１へにセットされた帳票−
１−の文字は光電変換部１において２僅の量子化された
ディジタル電気信号に変換され２、パターンレジスタ２
に格納される。それと同１ｌ−５に、ＩＪ　幅Ｓ’１算
部３（−おいて人カバターンの線幅いりかＺ１％）され
る。サブパターン抽出部４は、パターン７ジヌタについ
て垂直スキャンを全面１］なって、Ｗ、ビットの連続長
さと線幅計算部３においてａ計算された線幅との関係よ
り垂直サブパターン（ＶＳＰ）’＆油抽出る。同林に、
水平スキャンにより水平サブノくターン（Ｉ−ＩＳＰ）
を、右企：１め４５°スキヤンにより右斜めサブパター
ン（Ｒ８Ｐ）を、左斜め４５ヌギヤンにより左斜めサブ
パターン（ＬＳＰ）を抽出する。

第２図は原パターンと各サブパターンの例で（−Ｌ）は
原パターン、（＋＋）は垂直サブパターン（ＶＳＰ）、
（ｃ）は水平ザブパターン（ｉ、−ＩＳ　Ｐ　）　、（
ｄ）は右斜めターンパター７　（，１，’ｔＳ、ＩＦ　
）　、　（ｅ）は左斜めザブパターン（Ｌ　Ｓ　Ｐ　）
である。文字枠検出部５はパターンレジスタ内の文字図
形パターンに夕）接する方形の伜（す、後喧字枠と称す
る）を検出し、パターンレジスタで定義される２次元平
面における前記文字枠を規定する為の位１６１座標を特
徴抽出部６へ送出する。以後の説明においては文字枠の
左下を原点とし、水平方向をＸ軸、卸商方向をＹ軸とす
る座標系を使用する。！ｈ徴抽出部６はまず垂直サブパ
ターンについて、９．字枠を４１ｆｊ、成する４辺のう
ち垂直な辺である左辺りの点ｐ（０，ｒ／）から水平走
査を開始Ｌ７、白点から黒点−＼の表化点をずべて検出
し、検出した変化点とｒｉｉＪ　、精走査を開始した垂
直辺−ヒの点Ｐとの間の距１ｊ雌すなわちＸ座標の差を
文字ｆＪ、１４のＸ方向の長さを正規化定数として正規
化１７た値のＮ乗（Ｎは定数１本実施例ではＮ−２）の
仙の＃、ｌ冥１を自ｉＪ記検出したすべての変化点につ
いて行ない、その総和を配列ＶＩＣｕ）に格納する。但
しＡｉＪ記白点とは文字背景部を表わし、黒点とは文字
線部を表わす。

また式（１）は前記のＶｌ（？／）を式で表わしたもの
でありΔＸ、はそれぞれの変化点と文字枠辺１１の走査
開始点との距離を示し、ｋ−１，・、に、ｉぐは検出さ
れた変化点個数を表わす。又１式（１川コのΔＸは文字
枠の水平方向の長さであり、Ｃは整数化定数であり本実
施例においてはＣ＝５０とした。

」１記の様な処理を文字枠の２つの垂直辺上のすべての
点を開始点として行ない、垂直サブパターンについて、
文字枠の左辺−ヒの点から水平走査を開始して作成する
配列■ｒ（ｉ）１文字枠の右辺−ｌ二の点から水平走査
を開始して作成する配列Ｖｒ（ｉ）を抽出する。但しｔ
二〇、・、ＹＴ、ＹＴは文字枠−１−辺のＹ座標である
。同一様な処理により、水平ターフパターン、右斜めザ
ブパターン、左斜めサブパターンについては文字枠の２
個の水平辺土のすべての点から垂直走査を行なって、水
平サブパターンについて配列ＨｂＣｊ）、　Ｈｔ（ｊ）
、、右斜めサブパターンについての配列Ｒ）、（ｊ）、
　Ｒ＋（ｊ）、左斜めサブパターンについての配夕’１
１．ｂ（３）、　Ｌ、（ｊ）を抽出する。什ｌし、ｊ＝
０．・、Ｘ、１．（、、Ｘ、１％は文字枠右辺のＸ座標
である。薗記水平ヅーブパターン、右斜めサブパターン
。

左斜めサブパターンについて抽出する配列の添字ｌは文
字枠の水平なＦ辺」二の点を開始点としたものを表わし
ｔは水平な左辺−ヒの点を開始点としたものを表わす。

又、　ｌ−１ｂ（、ｊ）、　Ｈｔ（り）、■焼Ｃｊ）、
　Ｒ，（ｊ）。

Ｌ、（ｒ）、　Ｌ、（３）を抽出する際における走査開
始点と前記変化点との距離の正規化定数としては文字枠
の垂直方向の長さΔＹを使用した。

特徴マトリクス抽出部７は特徴抽出部６において抽出さ
れた８種の配列を使用し、各配列をＭ個ＣＭは定数４本
実施例ではＭ−７）に分割し、分割された配列の同−分
割単位内の配列の値の］ｉ均値をｒｉ’ｌ算することに
より、ＭＸ８次元のサブパターン特徴−マトリクスＦ　
（ｍ、　ｐ、　ｑ　）を抽出する。ただし・？ンＬ−１
．・・、Ｍ［分割領域）　、ｐ＝　Ｖ、　Ｈ，、Ｌ、　
１１〔走査方向）］、ｑ＝ｌ、　ｒ　（ｐ　＝Ｖのとき
）またはｑ＝　ｂ、　ｔ　（ｐ＝Ｈ，Ｌ、　Ｒのとき〕
〔走査開始位１１も〕。

加算特徴マトリクス抽出部８は、１・１徴フトリクス抽
出部７によって抽出されたＭｘ８次元のり一ブパターン
勃徴マトリクスＦ（ｍ、ｐ、ｑ）をあ１：み込み、次式
（２）の演算を実行することによってザブパターン特徴
マトリクスＰ（ｍ、ｐ、ｑ）の対応する向いあった２辺
の領域（ｍ、　ｐ　）の動機要素を加算した値をそのイ
ｉｌ″Ｊ域（ｍ、　ｐ　）の動機要素１”Ａ（ｆｆｌｌ
ｐ）とするＭｘ４次元の加算特徴マトリクスを作成する
。

大分類部９では、加算特徴マトリクス抽出部８で抽出さ
れた加算特徴マトリクスＦＡ（ｍ、ｐ）と同形式で゛記
述された標準文字マスクｆ（ｍ、ｐ）の辞州が用意され
ており、θ（式（３）の演算を実イ］することにより文
字図形パターンの加所特徴マトリクスと各標準文字マス
クとの類似度］）Ａが測定され、ム１似度の順位の大き
い（ＤＡの値が小さい）特定個数（代表的には３０個）
のカテゴリ名を候補カテゴリとして検出する。

識別部１０には、特徴マトリクス抽出部７て抽出された
特徴マＩ・リクスと同形式で記述された標ｉイＪ＜文字
マスクｆ（ｍ、ｐ、ｑ）の辞也が用意されていて、次式
（４）の演算を実イｊすることにより大分類部９で検出
された候補カテゴリの標準文字マスクｆ　（ｍ。

７’、１７）と文字図形パターンの一ナフパターン特徴
マトリクスＦ（ｍ、　ｐｌ、ｑ）との類似度が測定され
、最も類似する標！ｒ１１文字マスクのカテゴリ名を文
字名出力１１に出力する。

（発明の効果） 以−に説明したように、本実施例の特徴マトリクス抽出
部におい一〇抽出された特徴マトリクスは、文字図形パ
ターンのストロークの位置、長さ、方向等を表わすもの
で、文字特有の性質を表現している。また、図３に２釉
の形が類似した文字パターンと特徴抽出部で抽出する配
列を図形的に表現した例において観察されるように、文
字の局所的な違いがｍＪ記配列に充分に反映されるので
認識精度の向上を図ることができる。また、特徴抽出部
において各配列を作成する際に走査を開始した文字枠辺
上の点と文字線との距離を文字枠の当該走査方向の大き
さで正規化しているので１手書文字において特有な筆者
の違いによる文字の大きさの変動を吸収することができ
るのでｆｉ！ｉ度の良い認識が用能である。また、文字
図形パターンからの特徴抽出を単純な走査という処ｊＮ
ｐと、特別な処４′！１：。

演算を必要としない（マトリクスの単純加算）大１分類
部により候補カテゴリを絞り、その後に識別を行なって
いるので抽出した特徴を失うことなく高速で安定な文字
認識かできる利点がある。

本発明は、文字図形パターンから各方向のストローク成
分を抽出したサブパターンを垂直または水平走査し、文
字枠辺と文字線との距離を当該走査方向の文字枠の大き
さで正規化した値のＮ乗和を特徴としているので複雑な
処理を必要とせず、また、手書文字の変形に追従して安
定に特徴を抽出できる・また、サブパターンより抽出し
た特徴マトリクスを加算した服算特徴マトリクスにより
大分類を行ない、その後に品別を行なっているので静速
で精度の良い文字認識装Ｋが実現できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の文字認識し置における実施例を示す図
、第２図はサブパターンの例を示す図、第３図は特徴抽
出例を示す図である。 １・・・光を変換部、　２・・・パターンレジスタ。 ３・・・線幅計算部、　４・・・サブパター７抽出部。 ５・・・文字枠検出部、　６・・・特ａ抽出部、　７・
・・特徴マトリクス抽出部、　８・・・加算特徴マトリ
クス抽出部、９・・・大分類部、１０・・・識別部、１
１・・・文字名出力。 特許出願人 沖電気工業株式会社 特Ｉト出願代理人 弁理士　山本油、− 奉２　口 （α）　（ｂン　（ｃ） （ｄ）　（ｅ） 阜３図 Ｈｂｔ、７ノ

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 文字図形パターンを所望の方向に走査して、当該走査方
   向における文字線の断面を検出し、断面長が前記文字図
   形パターンの文字線幅より十分長い断面を抽出すること
   によりサブパターンを抽出し、ｄｉＪ記サブパターンに
   ついてｌ’ｌｉｊ　記文字図形ノくターンの方形文字外
   接枠の４辺のうち、少なくとも２辺以上の辺上の各点か
   ら所定の方向へ走査して走査線上におけるすべての文字
   線の位置を検出し、走査を開始した辺上の点と前記検出
   した文字線との距離を文字外接枠の大きさで正規化ｌま
   た値のＮ乗和（Ｎは定数）を測定し、サブパターンごと
   に辺を単位としてそれぞれＭ個（Ｍは定数）Ｃ二分割し
   、各分割単位内のＮ乗和の平均値を計算しその平均値を
   特徴要素としたサブパターン特徴マトリクスを作成し、
   標準文字マスクが当該サブノくターン特徴マトリクスと
   同形式で記述されている辞書を参照し−Ｃ文字図形パタ
   ーンの認識を行なう文字認識方式において、ザブパター
   ン単位に向いあった２辺の特徴要素を加算した値をその
   サブパターンの特徴要素とした加算特徴マトリクスで標
   偲文字マスクが記述された辞書を別に用意し、ておき、
   サブパターン単位に向いあった２辺の特徴要素を加算し
   た値をそのサブパターンの特徴要素とした文字図形パタ
   ーンの加算特徴マトリクスを作成し、文字図形パターン
   の当該加算特徴マトリクスと前記加算特徴マトリクスの
   辞書の各標準文字マスクとの類似度を測定して類似度が
   一定値以上もしくは一定順位以上の一群の標桑文字名を
   検出し、サブパタ・−ン特徴マトリクヌの前記辞偶にお
   ける当該一群の標ｆｌ、ｌｉ文字名に対応した標準文字
   マスクと文字図形パターンのＩ’ｌｉＪ記サブパタすン
   特徴マトリクヌとの類似度を測定することによって人力
   文字パターンを認識することを特徴とする文字認識方式
   。