JPS63216185A - 複合パタ−ン認識方式 - 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】 ［概　要］ 入力画像と認識辞書中の指定された図形の標準画像との
相関を求める複数のセルの並列処理の結果から複合図形
を構成する要素図形を認識するように構成したもので、
従来困難であった複合図形の認識を容易且つ高速に行う
ことができる。

［産業上の利用分野］ 本発明はパターン認°識技術に係わり、特に複合図形を
認識する方式に関する。

近年、電子計算機への入力は、キーボードに代り、文字
や図形を直接入力する方法が増加しつつある。

それに伴い種々なパターンに対応できる強力且つ高速な
認識技術が要求される。それらの中で、第６図に示すよ
うな複合図形の構成要素を、容易且つ高速に認識する方
式が必要とされる。

［従来の技術］ 従来のパターン認識方式を第７図に示す。

図において、７１はスキャナ等の画像入力装置であり、
７４は画像入力装置７１により入力され、計算ｍ７３の
主記憶へ格納された入力画像７０の画像データである。

７６は磁気ディスク装置に格納された認識辞書であり、
７５は認識辞書７６から取り出した画像データである。

入力画像データ７４および認識辞書７６中の画像データ
は、一般に正規化や特徴抽出などの画像処理を施したも
のである。

従来のパターン認識方式では、まず入力画像に対して特
徴抽出を行い、そこで得られた特徴を用いて、認識辞書
中の多くの画像データ（一般に数千〜万×画像の種類価
）の中からよりよく合うものを探索していた。

［発明が解決しようとす゛る問題点］ 従来のパターン認識方式においては、 （１）人力画像に対し特徴抽出を行うと、複合図形の場
合には、構成要素の図形の特徴が混じり合い、それらを
分離することが困難となり、従って認識辞書中の画像デ
ータとのマツチングをとることが難しく、複合図形の認
識が困難である。

（２）認識辞書中には前記のように非常に多くの画像デ
ータが格納されており、それらとマツチングをとるには
時間がかかる。

といった問題点が生じていた。

本発明は、このような従来の問題点を解消した複合パタ
ーン認識方式を提供しようとするものである。

［問題点を解決するための手段］ 第１図は本発明の複合パターン認識方式の原理ブロック
図を示す。

図において、１は認識辞書であり、複合図形を構成する
要素図形の標準画像を格納する。

２　ｏ、　２１．−はセルであり、認識辞書１中の指定
された図形の標準画像を読み出し、入力画像との相関を
求める相関計算手段２１を備えている。

３はホスト計算機であり、複数のセル２０、２１。

−の各々に認識辞書ｌ中の使用すべき図形を指定する辞
書指定手段３１と、各セル２　ｏ、　２　＋、−に入力
画像データを放送する入力画像放送手段３２と、各セル
の求めた相関データから入力画像の要素図形を判定する
判定手段３３を備えている。

［作用］ 上記構成において、各セルが入力画像データと認識辞Ｓ
中のそれぞれ異なる画像データとの相関をとるため、複
合図形である入力画像を構成する図形の候補が多数でる
が、ホスト計算機の処理により構成図形を絞ることが可
能である。

また、多数のセルにより並列処理を行うので、認識速度
の高速化が可能である。

［実施例］ 以下第２図乃至第５図に示す実施例により、本発明をさ
らに具体的に説明する。

第２図は、本発明の一実施例の構成を示すブロック図で
ある。

図において、５は入力画像であり、４は画像入力装置で
ある。

２０．２１、２２．・−は複数個のセルであり、各々プ
ロセッサとメモリを備えて並列計算機を構成するユニッ
トである。

３はホスト計算機であり、各セル２０．２１、２２゜・
・−に入力画像を渡し、各セル２０．２１、２２．・−
・からの出力を取り込み、入力画像と最も相関の高いも
のを決定する。

■は磁気ディスク装置に格納された認識辞書であり、多
数の標準パターンの画像データからなる。

各セル２０．２１、２２．−・−は、ホスト計算機３か
ら渡された入力画像データ２２を共通に持ち、認識辞書
１からそれぞれホスト計算機３にらり指定された異なる
画像データ２３を取り込み、認識辞書中のデータと入力
画像データとの相関をとり、その結果をホスト計算機３
に渡す。

６はホスト計算機３に接続した端末であり、操作者との
人間・機械間インタフェースを行う。

第３図は本発明の一実施例による複合図形の認識例を示
す図である。

図において、５は入力画像であり、３はホスト計算機で
あり、２０、２１．２２．２３はセルであり、１は認識
辞書である。

いま、認識辞書ｌには、○１ロ、△、×の４種類の辞書
画像が格納されているものとする。

入力画像データおよび辞書画像データは、共に二値画像
データとする。

ホスト計算機３は、各セル２０、　２　＋、　２２．２
３に辞書画像を割り当てた後、入力画像データを全セル
２０、２１、２２．２ｔに放送する。

各セル２０．２１、２２．２３は、割り当てられた辞書
画像データを認識辞書１中から取り出し、セル内に格納
する。

ここでは、各セル２０、２１、２２．２３はそれぞれ一
つの辞書画像を割り当てられたとする。

第１図は、各セルにおける処理の流れを示すフローチャ
ートである。

図において、（ａ）は主フロー（ＭＡＩＮ）を示し、（
ｂｌは主フロー中の一つのステップの内容を示すサブフ
ロー１　　（ＳＵＢＩ　　（ｄ、Ｐ））であり、（Ｃ）
はサブフロー１中の二つのステップの内容を示すサブフ
ロー２　（ＳＵＢ２　（ＩＭＡＧ、ｄ、ｖ））であ出を
示す図である。

図に示す例は、分割数ｄ＝４の場合であり、画像を４×
４の領域に分割している。以下、第１図のフローチャー
トに従って各セルの処理の流れを説明する。

０画像の分割数ｄをｎと定める処理である。

■サブフロー１　　（ＳＵＢＩ　　（ｄ、Ｐ））の処理
であって、辞書画像が入力画像に含まれる割合Ｐを求め
る処理であり、詳細はステップ０以下示す（第２図（ｂ
））。

■人力画像をＩＩＭＡＧとし、辞書画像をＤＩＭＡＧと
する。

■分割数ｄに対する入力画像の濃度値データｖｌ＠−１
人力画像ＩＩＭＡＧを２′′２分割する。第４図に示す
ように、ｄ＝４であれば、４×４−１６の領域に分割す
る。

ｏ−２分割された領域番号をｌとし、その領域の濃度値
をＶとする。最初に１＝０．ｖ＝なし、とおく。

■−３１を１だけ増す（ｌ＝ｆ＋１）。

＠−４１が２′′２に達したかを判定する。Ｙｅｓであ
れば、サブフロー１のステップ＠に戻り、Ｎ。

であればステップ０−５へ進む。

＠−５小領域ｌの濃度値Ｖを求める。小領域ｌ内の黒画
素数がある値以上であればＢ（黒）とし、黒画素数があ
る価基ＦであればＷ（白）とし、黒画素数がその中間の
ある範囲であればＧ（灰色）とし、ステップ０−３へ戻
る。

ダ この処理を繰り返して、第４図に示すように、ｖ＝ＢＷ
ＷＧＧＷＧ）３８ＢＢＧＧＷＷＷのようなデータを得る
。

０辞書画像ＤＭＡＧの濃度値データｖＤを求める。

詳細は、■と同じく＠−１以下による。

■ｖｌノード中にｖ［ｌの中の並びが一番多く含まれて
いる部分を捜し、それがｖＤＯ中に占める率Ｐを求める
。例えば、ｖＩ　＝ＢＷＷＧ　；　ｖＤ＝ＢＷＷＷとす
ると、Ｐｍ３／４＝０．７５となる。

この処理を終ると主フローに戻る。

■ステップ■で求めたＰの値Ｐｋを他の全セルへ放送す
る。

■他セルからのＰの値Ｐｉを受信する。

■他のセルからのＰｉＯ中で最大の値Ｐｍを求める。

■自セルの求めたＰｋとＰｍを比較し、Ｐｋ＜Ｐｍを判
定する。Ｙｅｓであれば、処理を中止（ＳＴＯＰ）Ｌ、
Ｎｏであれば、ステップ■に進む。

■処理を中止したセルがあるかを判定し、Ｎｏであれば
、ステップ■へ飛び、Ｙｅｓであればステップ■へ進む
。

■分割数ｄを一つ増しくｄ＝ｄ＋１）、ステップ■へ戻
る。

■処理を中止したセルがなくなった時点で、ホスト計算
機へ、中止したセルがなくなった旨のメソセージを送る
。

以上の処理の流れにより、例えば第１回目は分割数ｄ＝
４として各セルのＰを求め、中止したセルがなくなった
時点で、分割数ｄを１増してｄ−５として残ったセルに
おいてさらに詳細なＰを求め、中止したセルがなくなっ
た所で、ホスト計算機は、入力画像がセルに割り当てた
辞書画像から構成されていることを認識する。

第２図の例では、第１回目で、○２口、△、×のＰを各
々Ｏ’、５．１．０．０．７．　１．０とすると、○と
△を受は持ったセルは中止する。

２回目は、口と×を受は持つセル２０とセル２Ｉが処理
を続け、セル２０のＰ＝１．０、セル２ＩのＰ＝１．０
となったとき、セル２０とセル２Ｉがホスト計算機３へ
、口と×であるとメツセージを送るので、ホスト計算機
３は入力画像が口と×から成ると認識できる。

セルの数は、認識辞書中の画像の個数分あるのが望まし
いが、１セルが複数の画像を割り当てられる構成をとっ
てもよい。

この場合でも、従来例に比べ大幅に速度の向上を図るこ
とができる。

［発明の効果］ 以上説明のように本発明によれば、各セルが認識辞書デ
ータを元として入力画像との相関を求め、ホスト計算機
がそれらのうち最も相関の高いものを選ぶことにより、
複合図形の認識を可能とし、さらに各セルは並列処理を
行うため高速な認識が可能となり、その実用上の効果は
大である。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の原理ブロック図、 第２図は本発明の一実施例の構成を示すブロック図、 第３図は本発明の一実施例による処理例を示す図、 第４図は本発明の一実施例の処理の流れを示すフローチ
ャート、 第５図は本発明の一実施例による分割領域濃度を説明す
る図、 第６図は複合図形を説明する図、 第７図は従来の認識方式を示すブロック図である。 図面において、 １．７６は認識辞書、　２０、２１、２２．２ｔ、−・
−はセル、３はホスト計算機、　４，７１は画像入力装
置、５．７０は入力画像、　６は端末、 ２１は相関計算手段、　２２．７４は入力画像データ、
２３、７５は認識辞書データ、　３１は辞書指定手段、
３２は入力画像放送手段、　　３３は判定手段、７３は
計算機、 をそれぞれ示す。 入力　画像 第３図 （ａ） 本発明の一実施例の処理の流れを示すフローチャート第
　　４　　図　（その１） （ｃ） 本発明の一実施例の処理の流れを示すフローチャート第
　　４　　図　（その２） ４　Ｘ　４　＝１６の領域に分割　　　　　Ｂ、　Ｗ、
　Ｇの何れかで表す濃度値データｖ＝ＢＷＷＧＧＷＧＢ
ＢＢＢＧＧＷＷＷ本発明の一実ＪｅｌＪによる分割領域
濃度を説明する図第　　５　　図 からなる複合図形である 第６図 従来の認識方式を示すブロック図 第　　７　　図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 複合図形を構成する要素図形の標準画像を格納する認識
   辞書（１）と、 認識辞書（１）中の指定された図形の標準画像を読み出
   し、入力画像との相関を求める手段を備えた複数のセル
   （２＿０、２＿１、・・・・・）と、複数のセル（２＿
   ０、２＿１、・・・・・）の各々に、認識辞書（１）中
   の使用すべき図形を指定し、入力画像を放送した後、各
   セルの求めた相関データから入力画像の要素図形を判定
   するホスト計算機（３）を備え、入力画像を構成する要
   素図形を認識するよう構成したことを特徴とする複合パ
   ターン認識方式。