JPS6162984A

JPS6162984A - 活字文字認識方式

Info

Publication number: JPS6162984A
Application number: JP59184993A
Authority: JP
Inventors: Hiromi Tateyama; 立山　博巳
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 1984-09-04
Filing date: 1984-09-04
Publication date: 1986-03-31

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】（産業上の利用分野）本発明は、光学的文字読取シ装置における活字文字認識
方式に関する。

（従来の技術〕従来技術によるこの種の活字文字認識方式で、各カテゴ
リごとにそれぞれ辞書パターンが登録されているものと
する。斯かる場合には、第５図に示すようにして入力パ
ターン５１と辞書５２の各辞書パターンとのパターンマ
ツチングを行い、それぞれの不一致度を求めることがで
きる。そこで、値の小さい方のカテゴリから第１候補カ
テゴリおよび第２候補カテゴリとして両者の不一致度を
求める。第１候補カテゴリの不一致度が予じめ定めらｈ
た定数α以下であり、且つ、第２候補カテゴリの不一致
度から第１候補カテゴリの不一致度を差引いた差が予じ
め定められた定数β以上の場合にのみ第１候補のカテゴ
リを認識カテゴリとして出力する。しかし、第１候補の
カテゴリと第２候補のカテゴリとが斯かる条件を満足し
ていない場合には、認識不能であった。例えばカテゴリ
％ＯＮやカテゴＩＪ　％　Ｑ　＃のように互いに形状が
似かよった類似カテゴリを従来の方式で認識すると、カ
テゴｌＪ％Ｑ＃とカテゴリ気０＃との間のような類似カ
テゴリ同志が第１候補と第２候補に挙がることが多々ち
った。

（発明が解決しようとする問題点）上記のように１０１と一〇ｌのような場合においては、
その類似性のために第２候補カテゴリの不一致度から第
１候補カテゴリの不一致度を差引いた差が定数β以下で
あって認識カテゴリ決定の条件が満たされず、認識不能
となって認識率低下の原因となっていた。

本発明の目的は、前段の認識過程で決定された第１候補
カテゴリと第２候補カテゴリとの間で各カテゴリのみの
有する特徴点情報を抽出してＷＳＦとしてあらかじめＷ
ＳＦ辞壱手段に登録しておき、ＷＳＦ辞書手段と入力パ
ターンとのパターンマツチングを行って得られた不一致
度により認識カテゴリを決定することによって上記欠点
を解決し、認識率を高めるように構成した活字文字認識
方式を提供することにある。

（問題点を解決するための手段）本発明による活字文字認識方式は、入力パターン格納メ
モリ手段と、辞書手段と、ＷＳＦ辞書手段と、第１のパ
ターンマツチングおよび判定手段と、第２のパターンマ
ツチングおよび判定手段とを具備して構成することによ
って実現したものである。

入力パターン格納メモリ手段は、原画に記入された文字
を観、測して、切出された一文字だけの入力パターンを
格納するためのものである。

辞ＭＩ段は、パターンマツチング用の辞書パターンを名
カテゴリ別に格納するためのものである。

ＷＳＦ辞書手段は、第１候補カテゴリのＷＳＦと第２候
補カテゴ１１のＷＳＦとを各カテゴリ別に結納するため
のものである。

第１のパターンマツチングおよび判定手段は、入力パタ
ーン格納メモリ手段に格納さ引ている入力パターンと辞
書手段に格納されている各カテゴリ別の辞書パターンと
のパターンマツチングを実施して、入力パターンと各カ
テゴリ別の辞書パターンとの不一致度を求め、不一致度
の小さいものから第１候補カテゴリおよび第２侯補カテ
ゴリとして選出し、第１の条件として（第１候補カテゴリの不一致度）≦ａ第２の条件として（第２候補カテゴリの不一致度）−（第１候補カテゴ１
）の不一致度）≧β を設定して、上記両粂件が満足される時には第１候補カ
テゴリを認識カテゴリとして出力するためのものである
。

第２のパターンマツチングおよび判定手段は、上記第１
の条件が満足さね、上記第２の条件が満足されない場合
には、第１のパターンマツチングおよび判定手段から第
１候補カテゴリと第２候補カテゴリとを入力し、ＷＳＦ
辞書手段から引出してきた第１候補カテゴリのＷＳＦ、
または第２候補カテゴリのＷＳＦと上記入力パターン格
納メモリ手段に格納されている入力パターンとを入力し
てパターンマツチングを行い、上記両者の一致度を算出
して比較し、その値の小さい方のカテゴリを認識カテゴ
リとして出力するためのものである。

（実施例）次に、本発明の実施例について図面を参照して説明する
。

まず、前段の認識によってカテゴリ気０〃とその類似カ
テゴリｕＱ／／とが第１候補と第２候補とにあがった場
合を例にして説明する。まず、あらかじめカテゴリ’　
ＯＮとカテゴリ′＆Ｏｌとの辞書パターンから各カテゴ
リのＷＳＦを袖山して辞書に登録しておく必要がある。

斯かる関係を鉋１図を参照して説明する。第１図におい
て１１．１２はそわぞれカテゴリ１０１とカテゴリ気０
〃との酔態パターンであり、１３は重ね合わせたパター
ンである。１０１で表わされた部分はカテゴリ気０〃の
パターンのみが黒である部分であり、１０２で表わされ
た部分はカテゴリ％Ｏｌのパターンのみが黒である部分
である。１４．１５はそれぞれパターン１ろから部分１
０１，１０２を抽出したものである。部分領域１４がカ
テゴリ気Ｏｌのカテゴリ亀０〃に対するＷＳＦパターン
、すなわちカテゴリーＯ〃のＷＳＦパターンであり、部
分領域１５がカテゴリーＯＩのカテゴリ１ＯＮに対する
ＷＳＦパターン、すなわちカテゴリ亀０〃のＷＳＦパタ
ーンである。これらのＷＳＦパターンをあらかじめカテ
ゴリ％ＯＮとカテゴリ顎ＯＩとの辞書に登録しておく。

第２図は、本発明による活字文字認識方式を実現するた
めの一実施例を示すブロック図である。

以下、この装置についてブロック図を参照して動作を詳
細に説明する。第２図において２１は入力パターン格納
メモリ手段、２２は辞書手段、２３は前段に配置された
第１のパターンマツチングおよび判定の手段、２４はＷ
ＳＦ辞書手段、２５は後段に配置された第２のパターン
マツチングおよび判定の手段でおる。入力パターン格納
メモリ手段２１には、原画に記入された文字を観測して
切出された一文字だけのパターンが格納されている。

辞書手段２２には、前段の認識処理に使用するパターン
マツチング用の辞書パターンが格納されている。第１の
パターンマツチングおよび判定手段２ろは、入力パター
ン格納メモリ手段２１に格納されているパターンと辞書
手段２２に格納されている辞書パターンとのパターンマ
ツチングを実施して、入力パターンと各カテゴリ別の辞
書パターンとの不一致度を求め、不一致度の小さいもの
から第１候補カテゴリの不一致度および第２候補カテゴ
リの不一致度を選出し、下記のφ件を満足したときに第
１候補カテゴリを認識カテゴリとして出力する。すなわ
ち、第１候補カテゴリの不一致度≦ａ・・・（１）（第２候
補カテゴリの不一致度）−（第１候補カテゴリの不一致
度）≧β・・・・・・（２）ここで、条件式ｆｉｌを満
足しないときには、認識結果は拒否される。条件式１１
）は満足するが条件式（２）を満足しないときには、第
１のパターンマツチングおよび判定手段２６は第１候補
カテゴリと第２候補カテゴリとを第２のパターンマツチ
ングおよび判定手段２５に出力する。第２のパターンマ
ツチングおよび判定手段２５では、ＷＳＦ辞書手段２４
から引出してきた第１候補カテゴリのＷＳＦ、または第
２候補カテゴリのＷＳＦと入力パターン格納メモリ手段
２１に格納されている入力パターンとを入力としてパタ
ーンマツチングを行い、両者の一致度を算出して比較し
、その値の小さい方のカテゴリを認識カテゴリとして出
力する。

ここで、具体的なパターンを例に挙げ第３図および第４
図を参照して説明する。まず、前段の認識処理について
第３図を参照して説明する。ここで、６１は入力パター
ン、６２はカテゴリ気Ｏｌの辞書パターン、３′！１は
カテゴリ％ＯＩの辞書パターンであるとする。いま、入
力パターン３１に対して前段の認識を行った結果、第１
候補カテゴリに％Ｏｌが選出され、第２候補カテゴリに
気０＃が選出されるものとする。まず、入力パターン３
１とカテゴリ覧Ｏｌの辞書パターン３２との不一致度（
不一致度ｗｋ０１）および入力パターン３１とカテゴリ
％Ｏ＃の辞書パターンとの不一致度（不一致度−０１）
を求める。ここで、ろ４は入力パターン６１とカテゴリ
翫Ｏｌの辞書パターンろ２とを重ね合わせたパターンで
Ｓり、３５は入力パターン３１とカテゴリ亀Ｏｌの辞書
バターン３３とを重ね合わせたパターンである。次に、
不一致度％０１と不一致度％　Ｑ　Ｉ／とが条件式１１
）。

（２）を満足するか否かの判定を行う。

不一致度％Ｏ１が条件式１１）を満足していなければ、
認識結果が拒否される。不一致度亀ＯＩおよび不一致度
％ＯＮが条件式（１）および条件式（２１を共に満足す
れば、第１候補カテゴｊ１％Ｑ＃を認識カテゴリとして
出力する。ここで、不一致度１ＯＮおよび不一致度％Ｏ
Ｉが条件式（１）を満足するか、条件式（２）を満足し
なかったものと仮定する。以下、後段の認識処理につい
て第４図を参照して説明する。第４図において４１は入
力パターン、４２はカテゴリ亀ＯＩのＷＳＦパターン、
４６はカテゴリ嘱ＯＩのＷＳＦパターンである。

第１のパターンマツチングおよび判定手段２６から出力
として得られた第１候補カテゴリ％０１および第２候補
カテゴリ％ＱＩのパターンな入力して、ＷＳＦ辞書手段
２４よシカテゴリ嘔Ｏ１のＷＳＦパターン４２、および
カテゴリ％ＱｌのＷＳＦパターン４３を引出す。第２の
パターンマツチングおよび判定手段２５では、最初に入
力パターン４♂とカテゴリ箪ＯｌのＷＳＦパターン４２
との間でパターンマツチングを行って両者の一致度（一
致度％Ｏｌ）を算出する。同様に、入力パターン４１と
カテゴリ％０１のＷＳＦパターン４ろとの間でパターン
マツチングを行って両者の一致度（一致度１０Ｉ）を算
出する。４４は入力パターン４１とカテゴリ％Ｏ１のＷ
ＳＦパターン４２とを重ね合わせたパターンであり、４
５は入力パターン４１とカテゴリ％ＯｌのＷＳＦパター
ン４６とを重ね合わせたパターンである。第４図の実例
では一致度％Ｏ１が小さいので認識カテゴリは％ＯＩと
なる。

（発明の効果）本発明は以上説明したように、前段の認識で得られた第
１候補カテゴリと第２候補カテゴリとの間で、それぞれ
のカテゴリのみが有する特徴をもとに認識を行うことに
よって、認識率の高い活字文字認識方式が得られるとい
う効果がおる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明によるＷＳＦ抽出の一実施例を示す説
明図である。第２図は、本発明による活字文字認識方式を実現するた
めの一実施例を示すノ・−ドウエアのブロック図を示す
図でらる。第３図は、第２図におけろ前段の活字認識の手順を示し
た説明図である。第４図は、本発明による活字文字認識方式を実現する活
字認識の手順を示した説明図である。第５図は、従来技術による活字認識の手順を示した説明
図である。２１・・・入力パターン格納メモリ手段２２・・・辞書
手段２３．２５・・・パターンマツチングおよび判定手段２４・−・ＷＳＦ辞書手段１１〜１５．３１〜３５．４１〜４５・・譬・ｓｏ・パ
ターン１０１．１０２・ｅ＠領域

Claims

【特許請求の範囲】

原画に記入された文字を観測して、切出された一文字だ
けの入力パターンを格納するための入力パターン格納メ
モリ手段と、パターンマッチング用の辞書パターンを各
カテゴリ別に格納するための辞書手段と、各カテゴリ別
にＷＳＦを格納するためのＷＳＦ辞書手段と、前記入力
パターン格納メモリ手段に格納されている前記入力パタ
ーンと前記辞書手段に格納されている前記各カテゴリ別
の辞書パターンとのパターンマッチングを実施して、前
記入力パターンと前記各カテゴリ別の辞書パターンとの
不一致度を求め、不一致度の小さいものから第１候補カ
テゴリおよび第２候補カテゴリとして選出し、第１の条
件として前記第１候補カテゴリの不一致度が第１の定数
以下であり、第２の条件として前記第２候補カテゴリの
不一致度から前記第１候補カテゴリの不一致度を差引い
た差が第２の定数以上である場合には前記第１候補カテ
ゴリを認識カテゴリとして出力するための前段に配置し
た第１のパターンマッチングおよび判定手段と、前記第
１の条件が満足され、前記第２の条件が満足されない場
合には前記第１のパターンマッチングおよび判定手段か
ら前記第１候補カテゴリと前記第２候補カテゴリとを入
力して、前記ＷＳＦ辞書手段から引出してきた前記第１
候補カテゴリのＷＳＦ、または前記第２候補カテゴリの
ＷＳＦと前記入力パターン格納メモリ手段に格納されて
いる前記入力パターンとを入力してパターンマッチング
を行い、前記両者の一致度を算出して比較し、値の小さ
い方のカテゴリを認識カテゴリとして出力するための後
段に配置した第２のパターンマッチングおよび判定手段
とを具備して構成することにより実現した活字文字認識
方式。