JPS63236182A - 特徴抽出方式 - 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】 （産業上の利用分野） 本発明は文字認識装置等に適用される安定性があり信頼
性の高い特徴抽出方式に関する。

（従来の技術） 従来の文字図形の認識においては、文字図形パタンより
ストロークを抽出し、それら抽出されたストロークの位
置、長さ、ストローク間の相互関係等を用いて認識する
方式が多く採用されている。

その手法は、（１）文字図形の輪郭を追跡することによ
り検出された輪郭点系列について曲率を計算し、その曲
率の大きな値の点を分割点として輪郭系列を分割し、分
割された系列を組合わせることによりストロークを抽出
するか、（２）文字図形パタンに細線化処理を行なって
骨格化し、その骨格パタンの連結性及び骨格・Ｑタンを
追跡し急激な角度の変化点等を検出してストロークを抽
出し、前記ｆｉｌ（２＋より抽出されたストロークにつ
いて幾何学的な特徴等を抽出して識別を行なっていた。

しかしながら（１）の方法は文字図形パタンが犬きくな
シ、又文字図形パタンが複雑化すると、その処理量が増
大し処理速度の低下を招いていた。（２）の方法は文字
図形パタンを細線化する必要があり、又その細線化によ
るパタンのひずみ、ヒゲ等の問題があシその後の処理を
複雑なものとしていた。

そこで本出願人は、これら問題点を解決するため、文字
図形パタンを輪郭追跡して抽出した輪郭座標系列をセグ
メントとして抽出し、前記抽出したすべてのセグメント
に対して前記セグメントのＸ軸方向の最小値座標、最大
値座標及びＹ軸方向の最小値座標、最大値座標を抽出し
、あらかじめ用意された部分領域テーブルのすべての部
分領域の郡分領域座標と、前記セグメントのＸ軸方向の
最小値座標、最大値座標及びＹ軸方向の最小値座標、最
大値座標との照合を行い、部分領域内に含まれるセグメ
ント又は含まれないセグメント又は前記両セグメントを
計数し、もって文字図形パタンの特徴抽出を行う方式を
提案した。

（発明が解決しようとする問題点） 従来の方法ｆｉｌ（２＋では、手書文字などの筆者の違
いによる局所的な文字線の位置移動や傾き、また印刷文
字では活字の傾き等により、入力文字図形パタンが変形
すると抽出される特徴が不安定となり、その認識が困難
となる。

本出願人が先に提案した方式は、これら文字の変形に対
して、部分領域を設定し、部分領域内での文字線の位置
移動は許容していた。ところがこの方式においては、前
記部分領域を決定する際に、入力文字図形パタンの外接
枠を検出し、前記外接枠のＸ軸方向（水平方向）及びＹ
軸方向（垂直方向）を等間隔に分割し、分割座標を決定
し、前記分割座標により、前記部分領域の左端座標、右
端座標、上端座標、下端座標を決定していたため、手書
文字等の文字図形パタンの変形によっては、抽出される
特徴が不安定となる場合もあり、改良の余地があった。

本発明は、以上述べた文字図形パタンの変形によって抽
出される特徴が不安定になるという問題を除去し、安定
で、信頼性の高い文字認識装置を提供することを目的と
する。

（問題点を解決するための手段） 本発明の特徴抽出方式は、前記従来技術の問題点を解決
するため、文字図形パタンを輪郭追跡して抽出された輪
郭座標系列をセグメントとして抽出する第１の手段（セ
グメント検出部）と、第１の手段が抽出するすべてのセ
グメントに対して、Ｘ軸方向の最小値座標、最大値座標
およびＹ軸方向の最小値座標、最大値座標を抽出する第
２の手段（ＭＩＮ−ＭＡＸ座標検出部）と、文字図形パ
タンに外接する方形枠を文字枠として検出する第３の手
段（文字枠検出部）と、前記文字枠をＸ軸方向にＭ分割
、Ｙ軸方向にＮ分割（Ｍ、Ｎは定数）し、それらの分割
点に対する分割座標の抽出を行う第４の手段（文字枠重
心分割決定部）と、文字枠の分割点により定まる文字枠
内の複数の部分領域に関するデータをテーブルとして予
め格納している第５の手段（部分領域テーブル）と、第
４の手段が抽出した分割座標を参照して第５の手段から
該第５の手段に格納されているすべての部分領域につい
ての郡分領域座標を得、第２の手段で抽出したすべての
セグメントのＸ軸方向の最小値座標、最大値座標および
Ｙ軸方向の最小値座標、最大値座標と、前記部分領域の
郡分領域座標との照合を行い、前記部分領域内に含まれ
るセグメントおよび含まれないセグメントのうちの少な
くとも一方を計数する第６の手段（セグメント計数部）
を設けるとともに、前記第４の手段（文字枠重心分割決
定部）が、文字図形パタンの文字線に相当する量子化点
のＸ軸上およびＹ軸上の分布を求め、これら分布の一次
モーメント値を用い、前記文字図形パタンの文字枠を重
心分割するようにしたものである。

（作用） 本発明では、第１の手段は文字図形の量子化された２値
パタンに対して輪郭追跡を行い、セグメントを抽出して
第２の手段に出力する。第２の手段は、抽出したすべて
のセグメントに対してそのＸ軸方向の最小値座標、最大
値座標およびＹ軸方向の最小値座標、最大値座標を抽出
して第６の手段に出力する。第３の手段は文字図形パタ
ンの文字枠を検出して第４の手段に出力する。第４の手
段はこの文字枠を重心分割法により分割し、分割座標を
抽出して第６の手段に出力する。第５の手段はたとえば
部分領域の左端座標、右端座標、上端座標、下端座標等
のデータをテーブル化したものを予め用意している。第
６の手段は第２．の手段および第４の手段からの出力を
基に、第５の手段の部分領域テーブルを参照しつつ郡分
領域座標との照合を行い、部分領域内に含まれるセグメ
ント、又は含まれないセグメント、又はその両方のセグ
メントを計数する。そしてその計数結果により文字図形
パタンの特徴抽出が行われる。したがって、文字図形パ
タンの変形にもかかわらず、正しい認識が行えるように
なり、前記従来技術の問題点が解決される。

（実施例） 第１図は本発明の一実施例の構成を示すブロック図であ
る。同図において、１は光信号入力、２は光電変換部、
３はバタンレジスタ、４は文字枠検出部、５は文字枠重
心分割決定部、６はセグメント検出部、７はＭＩＮ−Ｍ
ＡＸ座標検出部、８はセグメント計数部、９Ｖ１部分領
域テーブル、１０は特徴出力である。

以下、各部の構成を説明する。光電変換部２は文字図形
パタンの光信号を光信号人力ｌとして入力し、２値の量
子化された電気信号に変換する。

バタンレジスタ３ば、この電気信号を格納する。

文字枠検出部４はバタンレジスタ３内の入カッ２タンに
外接する方形枠を検出し、その結果を文字枠重心分割決
定部５へ送る。シヌ下、Ｓ→方形枠を文字枠と呼ぶ。

文字枠重心分割決定部５はバタンレジスタ３と文字枠検
出部４で抽出した文字枠を参照して前記文字枠内をＭＸ
Ｎの領域（Ｍ、Ｎは整数、本実施例ではＭ＝Ｎ＝４　）
に分割するだめのＸ軸、Ｙ軸上の分割点座標を決定する
。ここでＸ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う。まず文字パタンをＸ軸
及びＹ軸上に投影してそれぞれ黒点（文字図形パタンの
文字線部に相当する量子化点）数の分布を求めそれら分
布の一次モーメント値を総黒点数で除算することにより
該分布の重心座標を求める。さらに求めた重心で分布を
２分し、分割されたそれぞれの領域の重心座標を計算す
る。以後それまでに求めた重心で前記分布を複数の領域
に分割して、それぞれの領域の重心を求める処理をくり
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、セ
グメント計数部８へ出力する６゜ここで本実施例におけ
る分割座標の決定手順をおってみる。まずＸ軸方向の分
割座標を抽出する。

文字図形パタンの文字枠の左端座標を０、右端座標をＸ
Ｅとし、Ｘ軸上の座標ＯからＸＥの間で、前記文字図形
ｉＰメタンＸ軸上に投影してそれぞれの黒点数の分布を
求め、前記分布の一次モーメント値を総黒点数で除算す
ることにより、該分布の重心座標Ｘ。１を求める。さら
に前記重心座標Ｘ。１でＸ軸上を座標ΩからＸｃｌとＸ
ｃｌ　＋　１からＸＥに２分し、分割されたそれぞれの
領域ごとに重心座標Ｘｃ２．Ｘｃ５を算出する。以上の
処理により、Ｘ軸上の分割座標、Ｘｌ　＝Ｏ、Ｘ２　＝
Ｘｃ２　＋１　、　Ｘ５＝Ｘｃｉ　＋　１　＋Ｘ４＝Ｘ
Ｃ３＋１　、　Ｘ５＝ＸＥ−１−１を決定することがで
きる。

次にＹ軸上の分割座標であるが、Ｙ軸上の分割座標もＸ
軸上の分割方法と同様にして決定することができる。

セグメント検出部６はノ？タンレジスタ３０入力・Ｐタ
ンに対して輪郭追跡を行い、輪郭座標系列をセグメント
として抽出し、ＭＩＮ−ＭＡＸ座標検出部７へ出力する
。ＭＩＮ−ＭＡＸ座標検出部７は、セグメント検出部６
で抽出した各セグメントの輪郭座標系列を参照して、Ｘ
軸方向の座標の最小値（ＭＩＮＸ座標）、最大値（ＭＡ
Ｘ　Ｘ座標）及びＹ軸方向の座標の最小値（ＭＩＮＹ座
標）、最大値（ＭＡＸ　Ｙ座標）を抽出し、セグメント
計数部８へ出力する。

ここでＭＩＮ　Ｘ座標、ＭＡＸＸ座標とは、バタンレソ
スタ３の左上部かどを原点として、セグメントの輪郭座
標系列のＸ座標に着目し、原点に最も近いＸ座標及び原
点から最も遠いＸ座標である。ＭＩＮＹＩＩ標、ＭＡＸ
Ｙ座標もＭＩＮ　Ｘ座標、ＭＡＸ　Ｘ座標と同様である
。

第２図は、セグメント抽出例を示す図であり、セグメン
ト検出部６の働きにより同図左側に示す入カノクタン（
ひらがな”ば”）から５つのセグメントが得られる。ま
だセグメント検出部６は第２図の入力パタンに対して反
時計回りに輪郭追跡を行い、セグメントを抽出する際に
、輪郭追跡の進行方向に対して右側が白点（文字図形パ
タンの文字線部に相当する量子化点を黒点、背景に相当
する量子化点を白点とする。）の場合は当該セグメント
を外セグメントとし、黒点の場合は当該セグメントを内
セグメントとし、２種類のセグメントを抽出している。

セグメント計数部８は予め用意した部分領域テーブル９
を参照し、文字枠重心分割決定部５で抽出した分割座標
から部分領域の郡分領域座標（ＭＬ。

ＭＲ，ＭＴ、ＭＢ）を得るとともに、ＭＩＮ−ＭＡＸ座
標検出部７で検出した各セグメントのＭＩＮ　Ｘ座標、
ＭＡＸＸ座標、ＭＩＮ　Ｙ座標、ＭＡＸＹ座標と前記部
分領域の部分領域左端座標、部分領域右端座標、部分領
域上端座標、部分領域下端座標との間に（１）式を適用
して、（１）式をすべて満足する内セグメントおよび外
セグメントをそれぞれ計数し、特徴出力１０として出力
する。以下計数結果をセグメント計数特徴という。

（ｙン下イ臼） ＭＬ：部分領域左端座標 ＭＲ：部分領域右端座標 ＭＴ：部分領域上端座標 ＭＢ：部分領域下端座標 ただしＭＬはＸ１〜ＸＭ、ＭＲばＸ２〜Ｘ、＋１、ＭＲ
）ＭＬＭＴばＹ１〜ＹＮ、ＭＢはＹ２〜ＹＮ十、　、Ｍ
Ｂ）ＭＴここでセグメント計数特徴は部分領域テーブル
９に登録されている部分領域の個数をＭＫ、前記部分領
域から計数するセグメントの種類をＳＫとすると、ＭＫ
ＸＳＫ個抽出される。

次に本実施例におけるセグメント計数特徴の計数方法に
ついて詳細に説明する。

まずセグメント計数用の部分領域例を第３図の（ａ）　
、　（ｂ）　、　（ｃ）に示す。また第４図は第２図の
例の場合の部分領域Ａ（Ｘ３Ｊ　ｘ５＋　”Ｉ　＊　ｙ
３）におけるセグメント計数例であり、この場合、部分
領域Ａの外セグメントとして第２図で示すセグメン）ｌ
が、部分領域Ａの内セグメントとしてセグメント２がそ
れぞれ計数され、セグメント３．４．５は（１）式をす
べて満足しないため、計数されない。

第５図は部分領域テーブル９と第２図の例の場合に対す
るセグメント計数特徴の関係を示す図であり、１つの部
分領域に対して外セグメントおよび内セグメントをそれ
ぞれ計数し、部分領域テーブル９のすべての部分領域の
計数結果をセグメント計数特徴としている。

以上本実施例におけるセグメント計数特徴の抽出方法に
ついて述べてきたが、ここで（ａ）従来の文字枠を等分
割する場合のセグメント計数特徴抽出方式と、（ｂ）本
実施例による文字枠を重心分割する場合のセグメント計
数特徴抽出方式との比較を第６′図により行ってみる。

同図（、）は入力バタンＡ、Ｂ（それぞれ手書文字で漢
字の”犬”）に対して前記入力バタンの文字枠を等分割
する方式（ａ）により、斜線の部分領域内の外セグメン
トを計数した結果であり、同図（ｂ）は前記入力バタン
Ａ、１１に対して前記入力バタンの文字枠を重心分割す
る方式（ｂ）により、斜線の部分領域内の外セグメント
を計数した結果である。同図（ａ）の入カパタ／Ａでは
前記入力パタンＡの右肩の文字線が外セグメントとして
計数されたのに対して、同図（ａ）の入力バタンＢでは
、文字の変形により、前記入力バタンＢの右肩の文字線
は、斜線の部分領域からはみ出しているため、外セグメ
ント数ｌ″ｉｏである。

つまり、入力パタン（漢字犬”）の右肩の文字線を部分
領域内に捕らえようとしたにもかかわらず、従来の方式
（ａ）では文字図形パタンによっては、前記文字図形パ
タンの変形を吸収しきれず、セグメントの計数結果が不
安定となる。

しかしながら文字図形パタンの文字枠の分割を重心分割
で行う本実施例の方式においては、同図（ｂ）でうかが
えるように、前記入力バタンＢに対しても文字図形パタ
ンの変形を重心の位置を利用することによジ吸収してい
るため、安定にセグメントを計数することができる。つ
まシ、本実施例によれば、文字図形パタンの文字枠の分
割に、重心分割を用いることにより特徴抽出がより安定
となったことがわかる。

次に第７図により、セグメント計数特徴によるひらがな
”ば”と”ば′の比較例を示す。同図（ａ）は入力パタ
ン（ひらがな”ば″）に対して、前記パタンの文字枠を
Ｘ軸方向に４分割、Ｙｉ！１１方向に４分割し、部分領
域Ａ　（Ｘ３　＋　Ｘ５　ｒ　Ｙｌ　＋　Ｙ３　）の外
セグメント及び内セグメントをそれぞれ計数したもので
ある。また同図（ｂ）は、入カッＥタン（ひらがな”ば
”）に対して、前記入力・マタン（ひらがな“ばｎ）と
同等の処理を行ったものである。ここで同図（ａ）、（
ｂ）の部分領域Ａにおける外セグメント数及び内セグメ
ント数に着目してみると、同図（ａ）、（ｂ）のセグメ
ント計数結果に顕著な違いが現われていることがわかる
。したがって、本実施例において、セグメント計数特徴
は文字図形パタンの文字特有の性質を表現しているもの
であり、文字の局所的な違いが前記特徴に充分に反映さ
れるので認識精度の向上を図ることができる。

（発明の効果） 以上詳細に説明したように、本発明によれば、文字図形
パタンの文字枠の分割に重心分割を用いるようにしたの
で、印刷文字での字体の相異に基づく文字線の位置変動
の影響、あるいは、手書文字での個人差に基づく文字の
変形や文字線の位置変動の影響を吸収する効果がある。

また、本発明によれば、文字図形パタンの部分領域に着
目して、前記部分領域に含まれるセグメント又は含まれ
ないセグメント又はその両方を計数し、計数値を文字図
形パタンの特徴値としているので、文字図形ｉｊメタン
きれ、かすれ、ノイズ、つぶれ等が生じた場合でも着目
部分領域外であれば特徴値への影響はまったくなく、安
定で信頼性り高い特徴抽出を行うことができる。

従って、この発明によれば、高速でしかも認識官度の良
い文字図形バタン認識装置を提供すると＞；可能となる
。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の実施例の構成を示すブロック図、第２
図はセグメント抽出例を示す図、第３図はセグメント計
数用の部分領域例を示す図、第４図はセグメント計数例
を示す図、第５図はセグメント計数特徴例を示す図、第
６図は文字枠分割方法の違いによる認識結果の説明図、
第７図はセグメント計数特徴によるひらがなの”ば”と
゛ば″の比較例を示す図である。 ２・・・光を変換部、３・・りぐタンレジスタ、４・・
・文字枠検出部、５・・・文字枠重心分割決定部、６・
・・セグメント検出部、７・・・ＭＩＮ−ＭＡＸ座標検
出部、８・・セグメント計数部、９・・・部分領域テー
ブル。 特許出願人　沖電気工業株式会社 特許出願代理人　　弁理士　　山　本　恵　−−Ｘ抛力
百分暑１．責。 ａ”Ｍ’Ｌ９α３．Ｘｓ、　Ｙ＋、　Ｙ３）　ｅ４縄（
Ｘｌ、　Ｘｓ、　Ｙ３．　Ｙ５　）部桶虻（Ｘ２．Ｘｔ
、、　Ｙ２　、Ｙ４　）（ａ）　　　　　　　　（ｂ）
　　　　　　　　（Ｃ）亡ゲメシトｉｌ七欠凧−＋９ｉ
Ｐ今↑良創（介１を示１日第３図 ｉゲメごト引＆仲゛１をネ）凪 第４図 部分乍１硯チーアル　　　　　　　ｔプメン）１＋キ丸
特イ数、セプ′メント計叛特イも３？１を示Ａい第５図 入力１（ヲ）Ａ　　　　　　　　　　λ力ｌｆタシＢλ
力１ぐタンＡの外七グンントキ（＝１　　　人力＋ｅ９
ンＢの外しグメコトＶ−Ｏ文つ４卆饗分者」１こよ５℃
グメント言１＆紹果（ａ） 入力１ぐタンＡのタト亡グツシト＆＝１　　　人力１Ｉ
ｏ５シＢの外ヒヴメン）＆−１−Ｘ軸方向 （ａ） （ｂ）

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 文字図形パタンを輪郭追跡して抽出された輪郭座標系列
   をセグメントとして抽出する第１の手段と、 第１の手段が抽出するすべてのセグメントに対して、Ｘ
   軸方向の最小値座標、最大値座標およびＹ軸方向の最小
   値座標、最大値座標を抽出する第２の手段と、 文字図形パタンに外接する方形枠を文字枠として検出す
   る第３の手段と、 前記文字枠をＸ軸方向にＭ分割、Ｙ軸方向にＮ分割（Ｍ
   、Ｎは定数）し、それらの分割点に対する分割座標の抽
   出を行う第４の手段と、 文字枠の分割点により定まる文字枠内の複数の部分領域
   に関するデータをテーブルとして予め格納している第５
   の手段と、 第４の手段が抽出した分割座標を参照して第５の手段か
   ら該第５の手段に格納されているすべての部分領域につ
   いての部分領域座標を得、第２の手段で抽出したすべて
   のセグメントのＸ軸方向の最小値座標、最大値座標およ
   びＹ軸方向の最小値座標、最大値座標と、前記部分領域
   の郡分領域座標との照合を行い、前記部分領域内に含ま
   れるセグメントおよび含まれないセグメントのうちの少
   なくとも一方を計数する第６の手段とを設けた特徴抽出
   方式において、 前記第４の手段が、文字図形パタンの文字線に相当する
   量子化点のＸ軸上およびＹ軸上の分布を求め、これら分
   布の一次モーメント値を用い、前記文字図形パタンの文
   字枠を重心分割することを特徴とする特徴抽出方式。