JPS6059488A - 文字認識装置 - Google Patents
文字認識装置Info
- Publication number
- JPS6059488A JPS6059488A JP58166799A JP16679983A JPS6059488A JP S6059488 A JPS6059488 A JP S6059488A JP 58166799 A JP58166799 A JP 58166799A JP 16679983 A JP16679983 A JP 16679983A JP S6059488 A JPS6059488 A JP S6059488A
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- Japan
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- character
- slope
- pattern
- extracted
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- Pending
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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】
（技術分野）
本発明は高速で処理効率のよい文字認識装置に関するも
のである。
のである。
（背景技術）
従来文字認識装置において、手書き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Ｍ、 ｉｉｃよる特徴のば
らつきを吸収するため辞病マスクの複数化の手段によシ
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１との照合
の時間が辞書マスフ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。そこでその欠点を除去するため
、各文字毎に文字線の傾斜を抽出して、特徴抽出を前記
抽出した傾斜に従って行なうことにより特徴のばらつき
を吸収する方法がとられていた。しかしながら前記方法
は認識を行なう際の前記傾斜を抽出する際の処理時間が
文字数に比例して増大するので、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に、文字
サンプルをあらかじめ読取ることにより傾斜を抽出し、
識別する際に前記抽出した傾斜の平均値を使用して文字
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帳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」二不可能な場合が多い。また通常の文字認識装置
においては１枚の帳票は同一筆者で書かれている場合が
多く、同一帳票」二の文字ごとに傾斜を抽出するととは
いたずらに処理時間を多くすることとなり、事実上装置
の処理速度の低下を招く欠点がある。
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Ｍ、 ｉｉｃよる特徴のば
らつきを吸収するため辞病マスクの複数化の手段によシ
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１との照合
の時間が辞書マスフ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。そこでその欠点を除去するため
、各文字毎に文字線の傾斜を抽出して、特徴抽出を前記
抽出した傾斜に従って行なうことにより特徴のばらつき
を吸収する方法がとられていた。しかしながら前記方法
は認識を行なう際の前記傾斜を抽出する際の処理時間が
文字数に比例して増大するので、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に、文字
サンプルをあらかじめ読取ることにより傾斜を抽出し、
識別する際に前記抽出した傾斜の平均値を使用して文字
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帳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」二不可能な場合が多い。また通常の文字認識装置
においては１枚の帳票は同一筆者で書かれている場合が
多く、同一帳票」二の文字ごとに傾斜を抽出するととは
いたずらに処理時間を多くすることとなり、事実上装置
の処理速度の低下を招く欠点がある。
（発明の課題）
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、最初の工文字の読取り中に各文字線の傾
斜を抽出して登録しておき、当該帳票の平均傾斜を前記
登録された傾斜よりめ前記工文字以降の読取シは前記平
均傾斜を使用して行なうようにしたもので、その目的と
するところは高速で処理効率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、最初の工文字の読取り中に各文字線の傾
斜を抽出して登録しておき、当該帳票の平均傾斜を前記
登録された傾斜よりめ前記工文字以降の読取シは前記平
均傾斜を使用して行なうようにしたもので、その目的と
するところは高速で処理効率の良い文字認識装置を提供
することにある。
（発明の構成および作用）
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は光信号入力、２は光電変
換部、３はパターンレジスタ、４は線幅計算部、５はザ
ブパターン抽出部、６はストローク抽出部、７は傾劇抽
出部、８は帳票吸入機構部、９は傾斜レノスフ、１０は
文字枠検出部、１１は文字枠分割決定部、１２は特徴マ
トリクス抽出部、１３は識別部、１４は文字名出力であ
る。
成図である。図において、１は光信号入力、２は光電変
換部、３はパターンレジスタ、４は線幅計算部、５はザ
ブパターン抽出部、６はストローク抽出部、７は傾劇抽
出部、８は帳票吸入機構部、９は傾斜レノスフ、１０は
文字枠検出部、１１は文字枠分割決定部、１２は特徴マ
トリクス抽出部、１３は識別部、１４は文字名出力であ
る。
次にその動作について述べる。
帳票吸入機構部８は帳票を１枚吸入する度に帳票吸入信
号を傾斜抽出部７へ送出する。傾斜抽出部７は帳票吸入
信号を受け取ると傾斜レジスタのアドレスカウンタと、
λ力文字カウンタを０にクリアする。
号を傾斜抽出部７へ送出する。傾斜抽出部７は帳票吸入
信号を受け取ると傾斜レジスタのアドレスカウンタと、
λ力文字カウンタを０にクリアする。
本発明の実施例において、文字の光信号は光信号人力１
より光電変換部２において２値の量子化されたディジタ
ル電気信号に変換され、パターンレジスタ３に格納され
る。それと同時に線幅計算部４において入力・ぐターン
の線幅（Ｗ）が計算される。サブパターン抽出部５はパ
ターンレジスタ３について垂直スキャンを全面に行なっ
て黒点（文字線部を黒点とする）の連続の長さと線幅計
算部４において割算された線幅との関係より垂直ザブパ
ターン（ｖｓｐ ）を抽出する。同様に水平スキャンに
より水平ツブ・ぐターン（Ｈ３Ｐ ）を、右斜メ４５°
スキャンにより右斜めザブ・やターン（Ｈ８Ｐ）を、左
斜め４５°スキヤンにより左斜めサブパターｙ （ｒ、
ｓｐ ）を抽出する。第２図は原・ぐターンと各トロー
ク数として（１）式により傾斜θ、Ｉを計算する。
より光電変換部２において２値の量子化されたディジタ
ル電気信号に変換され、パターンレジスタ３に格納され
る。それと同時に線幅計算部４において入力・ぐターン
の線幅（Ｗ）が計算される。サブパターン抽出部５はパ
ターンレジスタ３について垂直スキャンを全面に行なっ
て黒点（文字線部を黒点とする）の連続の長さと線幅計
算部４において割算された線幅との関係より垂直ザブパ
ターン（ｖｓｐ ）を抽出する。同様に水平スキャンに
より水平ツブ・ぐターン（Ｈ３Ｐ ）を、右斜メ４５°
スキャンにより右斜めザブ・やターン（Ｈ８Ｐ）を、左
斜め４５°スキヤンにより左斜めサブパターｙ （ｒ、
ｓｐ ）を抽出する。第２図は原・ぐターンと各トロー
ク数として（１）式により傾斜θ、Ｉを計算する。
（但し、ＨＸＥｐ ） Ｉ（ＸＳｐ ）（１）式中のＨ
ＬＧｐは当該ストロークの長さを表わし、（２）式の近
似式によりめる。
ＬＧｐは当該ストロークの長さを表わし、（２）式の近
似式によりめる。
ＨＬＧｐ＝ＭＡＸ（口（ＸＥＰ−ＨＸＳｐｌ 、 ｌ
ＨＹＥｐ −）１ｙｓｐ ｌ １（２）式は・２点間の
距離を２点間の水平及び垂直座標差のうちで小さい方の
ヲと他の一方との和とする近似式である。同様に０７を
（３）式により計算する。
ＨＹＥｐ −）１ｙｓｐ ｌ １（２）式は・２点間の
距離を２点間の水平及び垂直座標差のうちで小さい方の
ヲと他の一方との和とする近似式である。同様に０７を
（３）式により計算する。
（但しＶＹＥｑ＞ＶＹｓｑ）
なお上記式中Ｑは垂直ザブ・Ｐターンより抽出したスト
ローク数である。またストローク数が０のときは傾斜も
Ｏとし、ストロークの長さＶＬＧｑは（２）式と同様な
計算式にＪ：り算出する。
ローク数である。またストローク数が０のときは傾斜も
Ｏとし、ストロークの長さＶＬＧｑは（２）式と同様な
計算式にＪ：り算出する。
傾余１抽出部７は前述帳票吸入機構部８より送出された
帳票吸入信号を受けとった後の１文字（工は定数で好祉
しくは■≧５、本実施例ではＩ＝１０）に対して前記式
によＩ） ｌ−ｌ５Ｐ及びｖｓｐの傾斜を抽出し、傾斜
レジスタ９に登録すると同時に傾斜レジスタ９の゛アド
レスカウンタをプラスエし、抽出した傾斜を特徴マトリ
クス抽出部１２へ送出する。
帳票吸入信号を受けとった後の１文字（工は定数で好祉
しくは■≧５、本実施例ではＩ＝１０）に対して前記式
によＩ） ｌ−ｌ５Ｐ及びｖｓｐの傾斜を抽出し、傾斜
レジスタ９に登録すると同時に傾斜レジスタ９の゛アド
レスカウンタをプラスエし、抽出した傾斜を特徴マトリ
クス抽出部１２へ送出する。
また傾旧抽出部７は前記帳票吸入信号を受けとった後入
力文字カウンタにより入力文字数を数えはじめ前記入力
文字数が工に達し、■文字目の傾斜を抽出し、傾斜レジ
スタ９に登録し、特徴マトリクス抽出部１２へ送出した
後、傾斜レジスタ９に登録しである工・個の傾斜の平均
値を割算する。以後、傾斜抽出部７は同−帳票上のＩ
−１−１文字目以降の文字に対して傾斜の抽出は行なわ
ずに前記傾旧のモ均値特徴マトリクス抽出部１２へ送出
する。
力文字カウンタにより入力文字数を数えはじめ前記入力
文字数が工に達し、■文字目の傾斜を抽出し、傾斜レジ
スタ９に登録し、特徴マトリクス抽出部１２へ送出した
後、傾斜レジスタ９に登録しである工・個の傾斜の平均
値を割算する。以後、傾斜抽出部７は同−帳票上のＩ
−１−１文字目以降の文字に対して傾斜の抽出は行なわ
ずに前記傾旧のモ均値特徴マトリクス抽出部１２へ送出
する。
文字枠検出部１ｏはパターンレジスタ３内の文字パター
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１１へ送る。
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１１へ送る。
文字枠分割決定部１１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
するだめのＹ軸、Ｙ軸上の分割点座標を決定する。とこ
でＹ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。
領域（Ｍ、Ｎは整数、本実施例ではＭ−Ｎ−５）に分割
するだめのＹ軸、Ｙ軸上の分割点座標を決定する。とこ
でＹ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。
分割点の決定は次のように行なう。まず文字・ξターン
をＹ軸及びＹ軸上に投影して、それぞれ黒ビット数の分
布をめそれら分布の一次モーメント値を総点ピット数で
除算することより該分布の重心をめる。さらにめた重心
で分布を２分し、それぞれの分布の重心を計算するとい
う手順を繰り返すことにより、複数の重心座標を得る。
をＹ軸及びＹ軸上に投影して、それぞれ黒ビット数の分
布をめそれら分布の一次モーメント値を総点ピット数で
除算することより該分布の重心をめる。さらにめた重心
で分布を２分し、それぞれの分布の重心を計算するとい
う手順を繰り返すことにより、複数の重心座標を得る。
この重心座標系列から目的とする分割数に必要な分割座
標を選択し、これと最初にめた文字・やターンの重心座
標ｘｃ 、 ｙｃを特徴マトリクス抽出部１２へ出力す
る。
標を選択し、これと最初にめた文字・やターンの重心座
標ｘｃ 、 ｙｃを特徴マトリクス抽出部１２へ出力す
る。
特徴マトリクス抽出部１２は文字枠分割決定部ｌｌによ
シ決定された分割点座標Ｘ＋ ｔ Ｘ７ ＋・ 。
シ決定された分割点座標Ｘ＋ ｔ Ｘ７ ＋・ 。
ｘＭ、及びＹｌ、 Ｙ２．・ｌ ＹＮ−、及び文字ノぐ
ターンの重心座標ｘｃ、、ｙｃと傾斜抽出部７より得ら
れた傾斜量θ１４．θヮによりＶＳＰ 、 Ｈ８Ｉ’
、 Ｒ８Ｐ 、 ＬＳＰ ノ各ザブパターンレノスタ上
の文字枠領域をＭＸＮ個の部分領域に分割する。以下分
割領域の決定方法を説明する。
ターンの重心座標ｘｃ、、ｙｃと傾斜抽出部７より得ら
れた傾斜量θ１４．θヮによりＶＳＰ 、 Ｈ８Ｉ’
、 Ｒ８Ｐ 、 ＬＳＰ ノ各ザブパターンレノスタ上
の文字枠領域をＭＸＮ個の部分領域に分割する。以下分
割領域の決定方法を説明する。
まず分割点座標Ｘ、 Ｊ Ｘ２．・・・＋ ＸＭ−、及
びＹｌ。
びＹｌ。
Ｙ２ ’ ”’ Ｉ ＹＮ−ｊ及びｘｃ 、 ｙｃと傾
斜量θ１０．θ９とにより文字枠の左下を原点とする２
次元平面上に（４）式で示される（Ｍ＋Ｎ−２）本の直
線を定義する。（但しＹｌ＜￥２〈〈ＹＮ−１，Ｘｌ〈
Ｘ２＜・・＜ＸＭ−１） 文字枠内の閉息の点Ａ（Ｘｅ ＋ Ｙｅ ）が（５）式
の不等式を満たすときＡ点は部分領域（ｍ、ｎ）に含ま
れる。
斜量θ１０．θ９とにより文字枠の左下を原点とする２
次元平面上に（４）式で示される（Ｍ＋Ｎ−２）本の直
線を定義する。（但しＹｌ＜￥２〈〈ＹＮ−１，Ｘｌ〈
Ｘ２＜・・＜ＸＭ−１） 文字枠内の閉息の点Ａ（Ｘｅ ＋ Ｙｅ ）が（５）式
の不等式を満たすときＡ点は部分領域（ｍ、ｎ）に含ま
れる。
すなわち（４）式の直線を境界として文字枠内の複数の
部分領域に分割する。第３図はＭ＝Ｎ二５の場合の分割
例である。特徴マトリクス抽出部１２は上記の方法で文
字枠内を部分領域に分割した各ザブ・やターンレジスタ
の各領域の黒点数ＢＩｊを計数し、−幅側軍部４で計算
した線幅Ｗを用いて（６）式により文字線長をあられず
特徴を割算し、ＭＸＮＸ４次元の特徴マトリクスを作成
する。
部分領域に分割する。第３図はＭ＝Ｎ二５の場合の分割
例である。特徴マトリクス抽出部１２は上記の方法で文
字枠内を部分領域に分割した各ザブ・やターンレジスタ
の各領域の黒点数ＢＩｊを計数し、−幅側軍部４で計算
した線幅Ｗを用いて（６）式により文字線長をあられず
特徴を割算し、ＭＸＮＸ４次元の特徴マトリクスを作成
する。
Ｌ１ｊ＝ Ｂｉｊ−
ｗ（６）
さらにｖｓｐ特徴マトリクスは文字枠のＹ軸方向の長さ
ΔＹで、Ｈ３Ｐ特徴マトリクスはＸ軸方向の長さΔＸで
Ｒ８Ｐ及びＬＳＰ特徴マトリクスクンΔｘ」劇Ｙ）／２
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１３８−１、特徴マト
リクス抽出部１２で抽出された特徴７１・リクン（ｆｌ
）と、あらかじめ用意した辞書マスク（’ｊ）との間に
（７）式で定義される距離（Ｄ）を適用し、Ｄが最小の
値となる辞書マスクのカテゴリ名を文字名出力１４へ出
力するものである。
ΔＹで、Ｈ３Ｐ特徴マトリクスはＸ軸方向の長さΔＸで
Ｒ８Ｐ及びＬＳＰ特徴マトリクスクンΔｘ」劇Ｙ）／２
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１３８−１、特徴マト
リクス抽出部１２で抽出された特徴７１・リクン（ｆｌ
）と、あらかじめ用意した辞書マスク（’ｊ）との間に
（７）式で定義される距離（Ｄ）を適用し、Ｄが最小の
値となる辞書マスクのカテゴリ名を文字名出力１４へ出
力するものである。
０− Σ（ｔｉ−ｆｊ）２（７）
（発明の効果）
以上説明したように本実施例では水平サブ・ぐターンお
よび垂直サブ・ぐターンのストロークの傾斜を１帳票の
最初の■文字よシ抽出し登録しておき、以後同一帳票の
文字・ぐターンについては登録され／こ傾余１量の平均
ｎμを用いて文字枠内を部分領域に分割するのであるか
ら、１帳票の文字パターンを認識する際の傾斜量抽出の
だめの時間を大幅に節約できるという利点がある。
よび垂直サブ・ぐターンのストロークの傾斜を１帳票の
最初の■文字よシ抽出し登録しておき、以後同一帳票の
文字・ぐターンについては登録され／こ傾余１量の平均
ｎμを用いて文字枠内を部分領域に分割するのであるか
ら、１帳票の文字パターンを認識する際の傾斜量抽出の
だめの時間を大幅に節約できるという利点がある。
本発明は文字・やターン内の各方向ストロークの傾斜を
１帳票の最初の１文字より抽出し、以後は抽出された傾
斜量の平均値を文字・ｐターンの傾斜として代用してい
るので１帳−のすべての文字パターンに傾斜抽出処理を
行なわないので、処理速度が上がるという利点があり、
高速処理の文字認識装置に利用することができる。
１帳票の最初の１文字より抽出し、以後は抽出された傾
斜量の平均値を文字・ｐターンの傾斜として代用してい
るので１帳−のすべての文字パターンに傾斜抽出処理を
行なわないので、処理速度が上がるという利点があり、
高速処理の文字認識装置に利用することができる。
第１図は本発明の文字認識装置における一実施例を示す
構成図、第２図（ａ）〜（ｅ）は原・ぐターンと各ザブ
・ぐターンの例、第３図は領域分割の例を示す図である
。 １・・・光信号入力、２・・・光電変換部、３・・・・
ぐターンレジスタ、４・・・線幅計算部、５・・・サブ
゛・ぐターン抽出部、６・・・ストローク抽出部、７・
・・傾斜量ｌＪ３ 音ｌｌ、８・・・帳票吸入機構部、
９・・・傾斜し、ノスタ、１０．・・特許出願人 沖電
気工業株式会社
構成図、第２図（ａ）〜（ｅ）は原・ぐターンと各ザブ
・ぐターンの例、第３図は領域分割の例を示す図である
。 １・・・光信号入力、２・・・光電変換部、３・・・・
ぐターンレジスタ、４・・・線幅計算部、５・・・サブ
゛・ぐターン抽出部、６・・・ストローク抽出部、７・
・・傾斜量ｌＪ３ 音ｌｌ、８・・・帳票吸入機構部、
９・・・傾斜し、ノスタ、１０．・・特許出願人 沖電
気工業株式会社
Claims (1)
- 文字図形を光電変換し、量子化して得られたディジタル
信号を原パターンとしてノ９ターンレジスタに格納し、
前記原パターンより所望の方向のストロークをあられす
サブ・ぐターンを抽出し、前記各サブ・モターンを文字
枠内について文字線の傾斜に従って分割することによっ
て得られる部分領域毎に、該部分領域内の黒ビット数を
文字線幅とストローク方向に対応した文字枠の大きさで
正規化して得られる量を特徴要素として特徴マトリクス
を作成し、標準文字マスクが尚該特徴マトリクスと同形
式で記述されている辞」を参照して文字パターン認識を
行なう文字認識装置において、前記各ザブ・ぞターンよ
シ得られるストロークの傾斜を長さを重みとして加重平
均した値を前記文字線の傾斜として抽出する機能を有し
、帳票上の文字を１洗取る際に、帳票１枚を単位として
最初の■文字（Ｉは定数）を認識する際に前記文字線の
傾斜を抽出し、前記抽出した傾斜を使用して文字枠内を
部分領域に分割するとともに前記傾斜を登録しておき、
当該帳票上の前記■文字以降の文字の認識においては前
記文字線の傾斜抽出は行なわずに前記登録された傾斜の
平均値を使用して文字枠内を部分領域に分割することを
特徴とする文字認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58166799A JPS6059488A (ja) | 1983-09-12 | 1983-09-12 | 文字認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58166799A JPS6059488A (ja) | 1983-09-12 | 1983-09-12 | 文字認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6059488A true JPS6059488A (ja) | 1985-04-05 |
Family
ID=15837892
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP58166799A Pending JPS6059488A (ja) | 1983-09-12 | 1983-09-12 | 文字認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS6059488A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH05272881A (ja) * | 1992-03-27 | 1993-10-22 | Kubota Corp | チラー冷却水の冷却用複数滝システム |
| JPH05332686A (ja) * | 1992-06-03 | 1993-12-14 | Kubota Corp | チラー冷却水の冷却用滝システム |
-
1983
- 1983-09-12 JP JP58166799A patent/JPS6059488A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH05272881A (ja) * | 1992-03-27 | 1993-10-22 | Kubota Corp | チラー冷却水の冷却用複数滝システム |
| JPH05332686A (ja) * | 1992-06-03 | 1993-12-14 | Kubota Corp | チラー冷却水の冷却用滝システム |
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