JPS6089289A - 文字認識方式 - Google Patents
文字認識方式Info
- Publication number
- JPS6089289A JPS6089289A JP58196459A JP19645983A JPS6089289A JP S6089289 A JPS6089289 A JP S6089289A JP 58196459 A JP58196459 A JP 58196459A JP 19645983 A JP19645983 A JP 19645983A JP S6089289 A JPS6089289 A JP S6089289A
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- characters
- character
- standard
- pattern
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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】
く技術分野〉
本発明は入力文字の認識処理を行う文字認識方式に関す
るものである。
るものである。
〈従来技術〉
文字認識方式には、入力文字の情報に、１り大分類を行
い、その大分類識別によってめＣ）ね／Ｃ複数の候補文
字から特定の特徴を満足した文字を詳細識別して、該文
字を認識文字として出力する方法が存するが、その従来
方式にあっては詳細識別において候補文字の識別順序に
規則性はｈかった。
い、その大分類識別によってめＣ）ね／Ｃ複数の候補文
字から特定の特徴を満足した文字を詳細識別して、該文
字を認識文字として出力する方法が存するが、その従来
方式にあっては詳細識別において候補文字の識別順序に
規則性はｈかった。
〈発明の目的〉
そこで本発明の文字認識方式においてｉｋ、大分類の識
別結果を生かして、候補文字を類似度の大きい順に詳細
識別して、特定の特徴を満足する文字が出現したらその
時点で該当文字を認識文字として出力し、それ以降の識
別動作を省略して、文字認識処理のスピードアップを図
った。
別結果を生かして、候補文字を類似度の大きい順に詳細
識別して、特定の特徴を満足する文字が出現したらその
時点で該当文字を認識文字として出力し、それ以降の識
別動作を省略して、文字認識処理のスピードアップを図
った。
〈実施例〉
以下、本発明を具体的に開示する１、
本発明の文字認識方式は大分類識別と詳細識別（類似識
別）の２識別処理を実行する。
別）の２識別処理を実行する。
これについて説明しておく。
（イ）大分類識別
■入力された文字（入力文字）の各ストロークの始点座
標、終点座標から該始点と終点との中央位置の中点座標
を抽出して該中点を特徴点とする。
標、終点座標から該始点と終点との中央位置の中点座標
を抽出して該中点を特徴点とする。
■上記入力文字の特徴点である中点と予め準備された標
準文字の各ス）ｏ−りの特徴点である中点との距離を算
出する。
準文字の各ス）ｏ−りの特徴点である中点との距離を算
出する。
■上記特徴点間距離が所定値以下の標準文字を候補文字
とする。
とする。
（ロ）詳細識別（類似識別）
■上記候補文字を、下記（ａ）乃至（ｅ）のいずれかの
特徴を観点として、上記特徴点間距離が小さい順に確認
していく。（）内は適用される文字例である。
特徴を観点として、上記特徴点間距離が小さい順に確認
していく。（）内は適用される文字例である。
（ａ）指定ストロークの最初の方向変化（ら、ろ：い、
ハ） （ｂ）指定ストロークの最後の方向変化（わ、れ。
ハ） （ｂ）指定ストロークの最後の方向変化（わ、れ。
ね）
（ｃ） Ｘ方向の変化度（）、へ）
（ｄ） Ｙ方向の変化度（ん、シ）
（ｅ）指定ストロークの凹凸度（小、ふ）■最初に上記
特徴を満足した候補文字を認識文字とする。
特徴を満足した候補文字を認識文字とする。
続いて、実施例に即して記述する。
第１図は本発明の実施例のブロックダイヤグラムを示す
。図中の符号１は筆点の座標を検出する文字情報入力装
置であるタブレット、２Ｑ；Ｉ、前処理装置、３は各ス
）ｏ−りの始点座標、終点座標から該始点と終点の中央
位置の中点座標を抽出して該中点を特徴点として認識す
る特徴抽出装置、４はパターン間距離計算装置、５は詳
細識別装置、６は大分類についての標準パターン蓄積装
置、７は類似文字間の特徴を記憶した詳細識別用標準パ
ターン蓄積装置、８は認識結果出力装置である。
。図中の符号１は筆点の座標を検出する文字情報入力装
置であるタブレット、２Ｑ；Ｉ、前処理装置、３は各ス
）ｏ−りの始点座標、終点座標から該始点と終点の中央
位置の中点座標を抽出して該中点を特徴点として認識す
る特徴抽出装置、４はパターン間距離計算装置、５は詳
細識別装置、６は大分類についての標準パターン蓄積装
置、７は類似文字間の特徴を記憶した詳細識別用標準パ
ターン蓄積装置、８は認識結果出力装置である。
まず、タブレット１からの文字は前処理装置２により適
当な大きさに正規化される。その後、特徴抽出装置３に
よって各ストロークの特徴点が抽出され、パターン間距
離計算装置４で該特徴点と標準パターン蓄積装置６に記
憶されている大分類についての標準パターンの特徴点の
間のパターン間距離が計算される。この計算の類似度（
前記パターン間距離の大きさ）により所定の候補文字が
抽出され、それらの候補文字は次の詳細識別装置５で類
似文字間の特徴を記憶した詳細識別用標準パターン蓄積
装置７の標準パターンと比較され一致したものが認識結
果文字として出力装置８へ出力される。
当な大きさに正規化される。その後、特徴抽出装置３に
よって各ストロークの特徴点が抽出され、パターン間距
離計算装置４で該特徴点と標準パターン蓄積装置６に記
憶されている大分類についての標準パターンの特徴点の
間のパターン間距離が計算される。この計算の類似度（
前記パターン間距離の大きさ）により所定の候補文字が
抽出され、それらの候補文字は次の詳細識別装置５で類
似文字間の特徴を記憶した詳細識別用標準パターン蓄積
装置７の標準パターンと比較され一致したものが認識結
果文字として出力装置８へ出力される。
第２図は本実施例の大分類及び詳、ｌ’：ＩＩＩ識別部
分の処理フロー図である。
分の処理フロー図である。
ステップＳ１ は大分類処理段階であシ、入力文字の特
徴点と標準パターンの特徴点が比較され所定の候補文字
を抽出する。
徴点と標準パターンの特徴点が比較され所定の候補文字
を抽出する。
例えば、文字「れ」が入力された場合形状が類似してい
る文字「わ」、「れ」、「ね」笠が大分類後の候補文字
として抽出される。これらの候補文字例を１２で示した
。
る文字「わ」、「れ」、「ね」笠が大分類後の候補文字
として抽出される。これらの候補文字例を１２で示した
。
次に８２ ステップにて前記の８１ ステップで抽出さ
れた候補文字「わ」、「れ」、「ね」についてパターン
間距離の小さい順に、上記（ｂ）の特徴について確認し
ていく。前記詳細識別装置７＋、Ｉｊ ／％ターン蓄積
装置７けメモリ１３を具備しており、そのメモリ１３は
特徴フラッグ部１’３ａ及び１１１徴デ一タ部１３ｂで
構成されている。前記特徴フラッグ部１３ａは特徴（上
記（ａ）乃至（ｅ））の種類４示ず情報が収納されてい
る。
れた候補文字「わ」、「れ」、「ね」についてパターン
間距離の小さい順に、上記（ｂ）の特徴について確認し
ていく。前記詳細識別装置７＋、Ｉｊ ／％ターン蓄積
装置７けメモリ１３を具備しており、そのメモリ１３は
特徴フラッグ部１’３ａ及び１１１徴デ一タ部１３ｂで
構成されている。前記特徴フラッグ部１３ａは特徴（上
記（ａ）乃至（ｅ））の種類４示ず情報が収納されてい
る。
本例にあたっては、特徴（ｂ）である指定スト１１−り
の最後の方向変化を示す特徴識別データにより「わ」、
「れ」、「ね」間の識別が行なわれる。
の最後の方向変化を示す特徴識別データにより「わ」、
「れ」、「ね」間の識別が行なわれる。
即ち、「わ」の２ストロークの最後は左から左下方向を
向いており、「れ」の２ストロークの最後は右から右上
方向を向いており、「ね」では２ストロークの最後にル
ープがある点で異なることより、詳細識別の結果「れ」
が認識される。
向いており、「れ」の２ストロークの最後は右から右上
方向を向いており、「ね」では２ストロークの最後にル
ープがある点で異なることより、詳細識別の結果「れ」
が認識される。
そこで、大分類識別の結果が、「わ」、「れ」、「ね」
につきパターン間距離は小さい順序に「わ」→「れ」→
「ね」であるとすれば、「れ」以後つまり「ね」につい
ての確認は行々われない１、よって、「れ」で条件満足
をすると（Ｓａ ステップ）、その結果が出力される（
Ｓ４ ステップ）。
につきパターン間距離は小さい順序に「わ」→「れ」→
「ね」であるとすれば、「れ」以後つまり「ね」につい
ての確認は行々われない１、よって、「れ」で条件満足
をすると（Ｓａ ステップ）、その結果が出力される（
Ｓ４ ステップ）。
〈効 果〉
以上の様に本発明の文字認識方式においては、候補文字
を乱雑でなく特定の規則に従って識別して、条件を満足
するものがあればそれ以降は識別しないようにしたから
、文字認識処理の大幅なスピードアップを図れる。
を乱雑でなく特定の規則に従って識別して、条件を満足
するものがあればそれ以降は識別しないようにしたから
、文字認識処理の大幅なスピードアップを図れる。
第１図は本発明の実施例ブロックダイヤグラム、第２図
は本発明の実施例の処理説明図である。 、１・・・タブレット、２・・・前処理装置、３・・・
特徴抽吊装置、４・・パターン間距離計算装置、５・・
・詳細識別装置、６・・・大分類用標準パターン蓄積装
置、７・・・詳細識別用標準パターン蓄積装置、８・・
・認識結果出力装置、１３・・・メモＩＪ、１３ａ・・
・１１．１′徴タフラッグ、１３ｂ・・特徴データ部。
は本発明の実施例の処理説明図である。 、１・・・タブレット、２・・・前処理装置、３・・・
特徴抽吊装置、４・・パターン間距離計算装置、５・・
・詳細識別装置、６・・・大分類用標準パターン蓄積装
置、７・・・詳細識別用標準パターン蓄積装置、８・・
・認識結果出力装置、１３・・・メモＩＪ、１３ａ・・
・１１．１′徴タフラッグ、１３ｂ・・特徴データ部。
Claims (1)
- １、入力文字の情報によって大分類に識別された複数文
字を類似度の大きい順に詳細に識別するようにしたこと
を特徴とする文字認識方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58196459A JPS6089289A (ja) | 1983-10-19 | 1983-10-19 | 文字認識方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58196459A JPS6089289A (ja) | 1983-10-19 | 1983-10-19 | 文字認識方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6089289A true JPS6089289A (ja) | 1985-05-20 |
Family
ID=16358156
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP58196459A Pending JPS6089289A (ja) | 1983-10-19 | 1983-10-19 | 文字認識方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS6089289A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5426711A (en) * | 1991-12-11 | 1995-06-20 | International Business Machines Corporation | Online handwritten character recognition |
| US12371826B2 (en) | 2020-09-15 | 2025-07-29 | Izawa Towel Co. Ltd. | Toweling and manufacturing method thereof |
-
1983
- 1983-10-19 JP JP58196459A patent/JPS6089289A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5426711A (en) * | 1991-12-11 | 1995-06-20 | International Business Machines Corporation | Online handwritten character recognition |
| US12371826B2 (en) | 2020-09-15 | 2025-07-29 | Izawa Towel Co. Ltd. | Toweling and manufacturing method thereof |
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