JPS6047635B2 - 文字認識方式 - Google Patents
文字認識方式Info
- Publication number
- JPS6047635B2 JPS6047635B2 JP55120477A JP12047780A JPS6047635B2 JP S6047635 B2 JPS6047635 B2 JP S6047635B2 JP 55120477 A JP55120477 A JP 55120477A JP 12047780 A JP12047780 A JP 12047780A JP S6047635 B2 JPS6047635 B2 JP S6047635B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- character
- recognized
- intersections
- effective area
- similarity
- 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.)
- Expired
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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
- G06V30/184—Extraction of features or characteristics of the image by analysing segments intersecting 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)
Description
【発明の詳細な説明】
本発明は類似度法による文字認識方式、特に手書き文
字の認識に好適な文字認識方式に関する。
字の認識に好適な文字認識方式に関する。
従来、一般に手書き文字の認識には、類似度法による
文字認識方式は不適とされ、特徴整合法や構造解析法に
よる文字認識方式が採用されていた。 しかし、従来の
特徴整合法や構造解析法等による文字認識方式は、変形
パターンを含めた多くの標準パターンを用意しなければ
ならないとともに、文字の大きさや位置等が認識率に影
響を及ぼす等の欠点を有していた。
文字認識方式は不適とされ、特徴整合法や構造解析法に
よる文字認識方式が採用されていた。 しかし、従来の
特徴整合法や構造解析法等による文字認識方式は、変形
パターンを含めた多くの標準パターンを用意しなければ
ならないとともに、文字の大きさや位置等が認識率に影
響を及ぼす等の欠点を有していた。
本発明は前記従来の欠点を解消するべくなされたもの
で、被認識文字の大きさや位置が認識率に影響を及ぼす
ことがなく、かつ手書き文字を認識できる、類似度法に
よる文字認識方式を提供するものである。
で、被認識文字の大きさや位置が認識率に影響を及ぼす
ことがなく、かつ手書き文字を認識できる、類似度法に
よる文字認識方式を提供するものである。
以下本発明の一実施例を図滅に基づいて説明する。
まず被認識文字を仮想空間に投影し、この仮想空間上に
おいて、互いに直交するＸ，ｙの２方向（便宜上、Ｘ方
向は上下方向、ｙ方向は左右方向とする）に被認識文字
を走査し、被認識文字の有効領域Ａを求める。ここでは
、該有効領域Ａは被認識文字が前記仮想空間上において
Ｘ，ｙ両方向にそれぞれ占める最大幅て囲まれる領域を
指す。このようにして有効領域Ａが求められると、次に
第１図のように（第１図において被認識文字はアラビア
数字の５とされている）、その有効領域ＡをＸ方向の等
間較な９本の走査線Ｘｉ（１＝１，２，・・９）および
ｙ方向の等間隔な９本の走査線Ｙｉ（１＝１，２，・・
９）ぜ走査する。
おいて、互いに直交するＸ，ｙの２方向（便宜上、Ｘ方
向は上下方向、ｙ方向は左右方向とする）に被認識文字
を走査し、被認識文字の有効領域Ａを求める。ここでは
、該有効領域Ａは被認識文字が前記仮想空間上において
Ｘ，ｙ両方向にそれぞれ占める最大幅て囲まれる領域を
指す。このようにして有効領域Ａが求められると、次に
第１図のように（第１図において被認識文字はアラビア
数字の５とされている）、その有効領域ＡをＸ方向の等
間較な９本の走査線Ｘｉ（１＝１，２，・・９）および
ｙ方向の等間隔な９本の走査線Ｙｉ（１＝１，２，・・
９）ぜ走査する。
なお、各走査線ＸｉおよびＹｉのうち、両端に位置する
Ｘｌ，Ｘ９，ｙｌおよびＹ９は有効領域Ａの４辺をなす
ようにする。そして有効領域Ａを、第２図（ａ）に示す
ように、該有効領域Ａをｘ方向の線分で２等分してなる
ｙ（左）領域Ｙｆおよびｙ（右）領域Ｙｒと、第２図（
ｂ）に示すように、該有効領域Ａをｙ方向線分で２当分
してなるｘ（上）領域およびＸ（下）領域Ｘｅとの４つ
の領域に分割し、領域Ｙ１およびＹｒにおいては各走査
線Ｙｉと被認識文字との交点数を求めるとともに、領域
ＸｕおよびＸｆにおいては各走査線Ｘｉと被認識文字と
の交点数を求めることにより、各領域毎に被認識文字の
特徴パターンを抽出する。
Ｘｌ，Ｘ９，ｙｌおよびＹ９は有効領域Ａの４辺をなす
ようにする。そして有効領域Ａを、第２図（ａ）に示す
ように、該有効領域Ａをｘ方向の線分で２等分してなる
ｙ（左）領域Ｙｆおよびｙ（右）領域Ｙｒと、第２図（
ｂ）に示すように、該有効領域Ａをｙ方向線分で２当分
してなるｘ（上）領域およびＸ（下）領域Ｘｅとの４つ
の領域に分割し、領域Ｙ１およびＹｒにおいては各走査
線Ｙｉと被認識文字との交点数を求めるとともに、領域
ＸｕおよびＸｆにおいては各走査線Ｘｉと被認識文字と
の交点数を求めることにより、各領域毎に被認識文字の
特徴パターンを抽出する。
なお第１図において前記交点はＯで示されている。ここ
で、前記領域毎の特徴パターンは、第３図のように、各
走査線ＸｉまたはＹｉにブロックＢｉを対．応させ、有
効領域Ａの４辺をなす走査線Ｘｌ，ｙｌおよびＸ９，ｙ
９に対応するブロックＢ１およびＢ９には１ビットを割
り付け、残りのブロックＢ２，Ｂ３・・・Ｂ８にはそれ
ぞれ２ビットを割り付けかつ各ブロックＢｉに対応する
走査線Ｘｉまたは±ｉと被認識ζ文字との交点数を第１
表のようにグレイコード形式で設定することによりそれ
ぞれ９ブロック１６ビットパターンで構成する。
で、前記領域毎の特徴パターンは、第３図のように、各
走査線ＸｉまたはＹｉにブロックＢｉを対．応させ、有
効領域Ａの４辺をなす走査線Ｘｌ，ｙｌおよびＸ９，ｙ
９に対応するブロックＢ１およびＢ９には１ビットを割
り付け、残りのブロックＢ２，Ｂ３・・・Ｂ８にはそれ
ぞれ２ビットを割り付けかつ各ブロックＢｉに対応する
走査線Ｘｉまたは±ｉと被認識ζ文字との交点数を第１
表のようにグレイコード形式で設定することによりそれ
ぞれ９ブロック１６ビットパターンで構成する。
なお、ブロックＢ１およびＢ９には、１ビットしか割り
付けないのは、被認識文字の対象を数字、カナ文字等に
限定すること、有効領域Ａの４辺をなす走査線Ｘｌ，ｙ
ｌ，Ｘ９およびＹ９と被認識文字との交点数はＯまたは
１に限られるからである。
付けないのは、被認識文字の対象を数字、カナ文字等に
限定すること、有効領域Ａの４辺をなす走査線Ｘｌ，ｙ
ｌ，Ｘ９およびＹ９と被認識文字との交点数はＯまたは
１に限られるからである。
また、文字端点並び走査線Ｘｌ，ｙｌ，Ｘ９およびＹ９
に・おける交点数が不安定であることから、前記のよう
に交点数をグレイコード形式で設定すれば、バイナリ−
コード形式で設定するより認識率を高めることができる
。このようにして抽出された各領域Ｙ′，Ｙｒ，・Ｘｕ
，ｘｅにおける被認識文字の特徴パターンを、以下それ
ぞれｙ（左）軸特徴パターン、ｙ（右）軸特徴パターン
、ｘ（上）軸特徴パターン、ｘ（下）軸特徴パターンと
称することとし、これらの特徴パターンを第１図（ａ）
，Ｙｂ）の有効領域Ａの周囲に示す。
に・おける交点数が不安定であることから、前記のよう
に交点数をグレイコード形式で設定すれば、バイナリ−
コード形式で設定するより認識率を高めることができる
。このようにして抽出された各領域Ｙ′，Ｙｒ，・Ｘｕ
，ｘｅにおける被認識文字の特徴パターンを、以下それ
ぞれｙ（左）軸特徴パターン、ｙ（右）軸特徴パターン
、ｘ（上）軸特徴パターン、ｘ（下）軸特徴パターンと
称することとし、これらの特徴パターンを第１図（ａ）
，Ｙｂ）の有効領域Ａの周囲に示す。
次に、このようにして得られた各軸特徴パターンをあら
かじめ用意されたすべてのカテゴリーの標準パターンと
対比し、類似度を求める。
かじめ用意されたすべてのカテゴリーの標準パターンと
対比し、類似度を求める。
ここで各カテゴリーの標準パターンは、多くの被験者デ
ータを統計的に解析し、各ビットの重み量として求め、
これをテーブル化したものとする。第４図は一例として
アラビア数字の場合における各特徴軸の前記各ビットの
重み量を示したものである。
ータを統計的に解析し、各ビットの重み量として求め、
これをテーブル化したものとする。第４図は一例として
アラビア数字の場合における各特徴軸の前記各ビットの
重み量を示したものである。
第４図において、各ビットの重み量は絶対値で示され、
各特徴軸を示す線が重み量０を意味する。なお、各ビッ
トの重み量は後述するように規格化されているため、最
大値は１である。また第５図は標準パターンのメモリー
マップ、の一例を示す。類似度は次式で定義する。
各特徴軸を示す線が重み量０を意味する。なお、各ビッ
トの重み量は後述するように規格化されているため、最
大値は１である。また第５図は標準パターンのメモリー
マップ、の一例を示す。類似度は次式で定義する。
””ＵＪここ
で、Ｓｋは被認識文字、Ｓｅは推定文字をそれぞれ示す
。
で、Ｓｋは被認識文字、Ｓｅは推定文字をそれぞれ示す
。
また、Ｒｎ（Ｓｋ，Ｓｅ）は任意パターンのｎ軸に対す
る類似度を示し、次式で定義する。（２）式中のＵｎｉ
（Ｓｋ，Ｓｌ）は次式で表わされる。
る類似度を示し、次式で定義する。（２）式中のＵｎｉ
（Ｓｋ，Ｓｌ）は次式で表わされる。
（３）式中のＸｎｉ（Ｓｋ）は、被認識文字をｎ軸上で
１６ビット表示された特徴パターンのｉビット目を示す
。またＷｎｉ（Ｓｅ）はで示されるもので、多数の被験
者データから求めた各ビットの重み量である。
１６ビット表示された特徴パターンのｉビット目を示す
。またＷｎｉ（Ｓｅ）はで示されるもので、多数の被験
者データから求めた各ビットの重み量である。
（４）式中のＮｎｉｌはｍ人による推定文字Ｓｆのｎ軸
上でのｉビットが１である数、ＮｎｉＯはｍ人による推
定文字ＳｆＯｎ軸上でのｆビット目がＯである数である
。
上でのｉビットが１である数、ＮｎｉＯはｍ人による推
定文字ＳｆＯｎ軸上でのｆビット目がＯである数である
。
また（２）式中のＷｎ（Ｓｆ）はｎ軸特徴パターンの各
ビットの重み量の絶対値の総和でである。
ビットの重み量の絶対値の総和でである。
本方式では、前記各式に従つて全てのカテゴリーについ
ての類似度を求め、そのうちの最大類似度と次大類似度
との差があらかじめ設定した閾値以上ならば、被認識文
字は前記最大類似度を示すカテゴリーに属すると判定す
る。
ての類似度を求め、そのうちの最大類似度と次大類似度
との差があらかじめ設定した閾値以上ならば、被認識文
字は前記最大類似度を示すカテゴリーに属すると判定す
る。
また、最大類似度と次大類似度との差が前記閾値より小
さいならば、判定不能とする。
さいならば、判定不能とする。
前記閾値の適切な値は実験的に求めることがてきる。な
お、数字“１゛および負号゛−゛を認識する場合は、有
効領域Ａ（７）ｘ方向またはｙ方向の幅がある閾値であ
ることを測定することにより、前記のように類似度を求
めることなく、直ちに“゜１゛またば−゛と判定するこ
とができる。第６図は以上の被認識手順をフローチャー
トで示したものである。
お、数字“１゛および負号゛−゛を認識する場合は、有
効領域Ａ（７）ｘ方向またはｙ方向の幅がある閾値であ
ることを測定することにより、前記のように類似度を求
めることなく、直ちに“゜１゛またば−゛と判定するこ
とができる。第６図は以上の被認識手順をフローチャー
トで示したものである。
第７図は本方式を実施するための装置の実施例を示す。
光電変換装置１は被認識文字を２次元に走査して読み取
り、該被認識文字を電気信号に変換するとともに、有効
領域Ａを求め、これらを被認識文字格納レジスタ２へ出
力する。該レジスタ２に格納さぇた有効領域Ａは走査線
Ｘｉ，ｙｉ（１＝１，２・・・９）でＸ，ｙ方向に走査
され、これにより得られたｙ（左）軸、ｙ（右）軸ｘ（
上）軸およびｘ（下）軸特徴パクーンは特徴パターン格
納レジスタ３に格納される。一方、各カテゴリーの標準
パターンは標準パターン記憶装置４にあらかじめ記憶さ
れており、類似度演算回路５は特徴パターン格納レジス
タ３から引き出される各軸特徴パターンおよび標準パタ
ーン記憶装置４から引き出される標準パターンにより、
類似度を算出する。
り、該被認識文字を電気信号に変換するとともに、有効
領域Ａを求め、これらを被認識文字格納レジスタ２へ出
力する。該レジスタ２に格納さぇた有効領域Ａは走査線
Ｘｉ，ｙｉ（１＝１，２・・・９）でＸ，ｙ方向に走査
され、これにより得られたｙ（左）軸、ｙ（右）軸ｘ（
上）軸およびｘ（下）軸特徴パクーンは特徴パターン格
納レジスタ３に格納される。一方、各カテゴリーの標準
パターンは標準パターン記憶装置４にあらかじめ記憶さ
れており、類似度演算回路５は特徴パターン格納レジス
タ３から引き出される各軸特徴パターンおよび標準パタ
ーン記憶装置４から引き出される標準パターンにより、
類似度を算出する。
算出された類似度は類似度格納レジスタ２６に格納され
るが、アドレスレジスタ７は１つのカテゴリーについて
の類似度が算出ざれる毎に標準パターン記憶装置４に指
示を与えて次のカテゴリーの標準パターンを類似度演算
回路５へ出力させ、すべてのカテゴリーについて類似度
が算出されるようにする。
るが、アドレスレジスタ７は１つのカテゴリーについて
の類似度が算出ざれる毎に標準パターン記憶装置４に指
示を与えて次のカテゴリーの標準パターンを類似度演算
回路５へ出力させ、すべてのカテゴリーについて類似度
が算出されるようにする。
このようにして、すべてのカテゴリーについて類似度が
求められると、そのうちの最大類似度および次大類似度
が最大・次大類似度格納レジスタ８によつて格納される
。
求められると、そのうちの最大類似度および次大類似度
が最大・次大類似度格納レジスタ８によつて格納される
。
判定演算回路９は、前記最大類似度と次大類似度との差
が設定された閾値以上であるならば、被認識文字は最大
類似度を示すカテゴリーに属すると判定し、最大類似度
と次大類似度との差が閾値より小さい場合は判定不能と
する。
が設定された閾値以上であるならば、被認識文字は最大
類似度を示すカテゴリーに属すると判定し、最大類似度
と次大類似度との差が閾値より小さい場合は判定不能と
する。
以上本発明による被認識文字方式は、類似度法ｌに特徴
パターンを抽出するので、被認識文字の大きさや位置が
認識率に影響を及ぼすことがなく、かつ手書き文字の認
識を行なうことができるという優れた効果を得られる利
点を有する。
パターンを抽出するので、被認識文字の大きさや位置が
認識率に影響を及ぼすことがなく、かつ手書き文字の認
識を行なうことができるという優れた効果を得られる利
点を有する。
″ 図面は本発明の一実施例を示し、第１図は有効領域
、走査線および各軸特徴パターンを示す説明図、第２図
は第１図におけるｙ（左）、ｙ（右）、ｘ（上）、ｘ（
下）領域を示す説明図、第３図は第１図における各軸特
徴パターン構成法を示す説フ明図、第４図は数字パター
ンを例として各軸特徴パターンの各ビットの重み量を示
す説明図、第５図は数字パターンを例とした標準パター
ンの構成例を示す説明図、第６図はそのフローチャート
、第７図は前記実施例を実行する装置ブロック図である
。 （４）・・・・・・有効領域、（Ｘｕ）・・・・・・ｘ
（上）領域、（Ｘｅ）・・・・・・ｘ（下）領域、（Ｙ
ｅ）・・・・・・ｙ（左）領域、（Ｙｒ）・・・・・・
ｙ（右）領域、（Ｘｉ）・・・・・・ｘ方向走査線、（
Ｙｉ）・・・・・・ｙ方向走査線、１・・・・・・光電
変換装置、２・・・・・被認識文字格納レジスタ、３・
・・・・・特徴パターン格納レジスタ、４・・・・・・
標準パターン記憶装置、５・・・・・類似度演算回路、
６・・・・・類似度格納レジスタ、８・・・・・・最大
・次大類似度カテゴリー格納レジスタ、９・・・・・・
判定演算回路。
、走査線および各軸特徴パターンを示す説明図、第２図
は第１図におけるｙ（左）、ｙ（右）、ｘ（上）、ｘ（
下）領域を示す説明図、第３図は第１図における各軸特
徴パターン構成法を示す説フ明図、第４図は数字パター
ンを例として各軸特徴パターンの各ビットの重み量を示
す説明図、第５図は数字パターンを例とした標準パター
ンの構成例を示す説明図、第６図はそのフローチャート
、第７図は前記実施例を実行する装置ブロック図である
。 （４）・・・・・・有効領域、（Ｘｕ）・・・・・・ｘ
（上）領域、（Ｘｅ）・・・・・・ｘ（下）領域、（Ｙ
ｅ）・・・・・・ｙ（左）領域、（Ｙｒ）・・・・・・
ｙ（右）領域、（Ｘｉ）・・・・・・ｘ方向走査線、（
Ｙｉ）・・・・・・ｙ方向走査線、１・・・・・・光電
変換装置、２・・・・・被認識文字格納レジスタ、３・
・・・・・特徴パターン格納レジスタ、４・・・・・・
標準パターン記憶装置、５・・・・・類似度演算回路、
６・・・・・類似度格納レジスタ、８・・・・・・最大
・次大類似度カテゴリー格納レジスタ、９・・・・・・
判定演算回路。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ 光電変換素子で二次元的に走査した被認識文字を格
納する被認識文字格納手段と、この被認識文字格納手段
に格納された被認識文字の有効領域をｘ方向のｎ本（但
しｎは整数）の走査線および前記ｘ方向に直交するｙ方
向のｎ本の走査線で走査し、前記有効領域をｘ方向の線
分で２分してなる２つの領域における前記被認識文字と
前記ｙ方向の各走査線との交点数、および前記有効領域
をｙ方向の線分で２分割してなる２つの領域における前
記被認識文字と前記ｘ方向の各走査線との交点数をそれ
ぞれ求め、前記ｘ、ｙ両方向の各ｎ本の走査線のうちの
前記有効領域の端を通過する両端の２本の走査線におけ
る前記各交点数に対しては１ビットを割り付けられると
ともに、残りの走査線における前記各交点数に対しては
２ビットを割り付けた上、前記分割された４つの領域毎
に前記各交点数をコード化して得た４次元の特徴パター
ンをそれぞれｎブロック２ｎ−２）ビットのデータとし
て格納する特徴パターン格納手段と、各文字毎に予め設
定された複数の標準パターンを記憶する標準パターン記
憶手段とを具備し、前記特徴パターン格納手段と前記標
準パターン記憶手段との出力とにより前記特徴パターン
と前記複数の標準パターンとの最大類似度と次最大類似
度とを求め、前記最大類似度と次最大類似度との差が所
定の閾値以上である場合に前記被認識文字は前記最大類
似度を示すカテゴリーに属すると判定する文字認識方式
。 ２ 分割された４つの領域毎に各交点数をコード化する
ためのコードをグレイコードとしたことを特徴とする特
許請求の範囲第１項記載の文字認識方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP55120477A JPS6047635B2 (ja) | 1980-08-29 | 1980-08-29 | 文字認識方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP55120477A JPS6047635B2 (ja) | 1980-08-29 | 1980-08-29 | 文字認識方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS5745682A JPS5745682A (en) | 1982-03-15 |
| JPS6047635B2 true JPS6047635B2 (ja) | 1985-10-22 |
Family
ID=14787138
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP55120477A Expired JPS6047635B2 (ja) | 1980-08-29 | 1980-08-29 | 文字認識方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS6047635B2 (ja) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62281090A (ja) * | 1986-05-30 | 1987-12-05 | Canon Inc | パタ−ン情報認識方法 |
| JP2578768B2 (ja) * | 1986-05-30 | 1997-02-05 | キヤノン株式会社 | 画像処理方法 |
| JP2578767B2 (ja) * | 1986-05-30 | 1997-02-05 | キヤノン株式会社 | 画像処理方法 |
-
1980
- 1980-08-29 JP JP55120477A patent/JPS6047635B2/ja not_active Expired
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS5745682A (en) | 1982-03-15 |
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