JPS6336037B2 - - Google Patents
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- JPS6336037B2 JPS6336037B2 JP54020435A JP2043579A JPS6336037B2 JP S6336037 B2 JPS6336037 B2 JP S6336037B2 JP 54020435 A JP54020435 A JP 54020435A JP 2043579 A JP2043579 A JP 2043579A JP S6336037 B2 JPS6336037 B2 JP S6336037B2
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- 238000013139 quantization Methods 0.000 claims description 25
- 239000000872 buffer Substances 0.000 claims description 20
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 11
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 6
- 238000000926 separation method Methods 0.000 claims description 6
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 11
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 8
- 229910052770 Uranium Inorganic materials 0.000 description 4
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
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- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
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- Character Input (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
本発明は、ある文字の前後の文字情報や、ある
文字を含む行の平均的な文字情報を利用して判定
する機能を持たせた文字認識装置に関する。
文字を含む行の平均的な文字情報を利用して判定
する機能を持たせた文字認識装置に関する。
文字を認識する場合、活字に対しては、入力文
字を２値のメツシユパターンに量子化して、各メ
ツシユに適当なウエイトを持たせたり、あるいは
認識に必要なメツシユだけを選んで構成された標
準パターンとを重ね合わせて類似度あるいは相違
度を求めてカテゴリー名を判定する手法が一般に
行われている。
字を２値のメツシユパターンに量子化して、各メ
ツシユに適当なウエイトを持たせたり、あるいは
認識に必要なメツシユだけを選んで構成された標
準パターンとを重ね合わせて類似度あるいは相違
度を求めてカテゴリー名を判定する手法が一般に
行われている。
ところが、印字文字の大きさとか字形が規定す
ることができない場合は、困難な問題がある。そ
の１つには英大文字と英小文字の区別の問題で、
（Ｃ、ｃ）、（Ｏ、ｏ）、（Ｐ、ｐ）、（Ｓ、ｓ）、（
Ｕ、
ｕ）、（Ｖ、ｖ）、（Ｗ、ｗ）、（Ｘ、ｘ）、（Ｚ、ｚ
）
の区別がその例である。また、英小文字と数字で
は、Ｑの小文字のｑと、数字の９、が形が似てい
るため区別が困難な場合がある。
ることができない場合は、困難な問題がある。そ
の１つには英大文字と英小文字の区別の問題で、
（Ｃ、ｃ）、（Ｏ、ｏ）、（Ｐ、ｐ）、（Ｓ、ｓ）、（
Ｕ、
ｕ）、（Ｖ、ｖ）、（Ｗ、ｗ）、（Ｘ、ｘ）、（Ｚ、ｚ
）
の区別がその例である。また、英小文字と数字で
は、Ｑの小文字のｑと、数字の９、が形が似てい
るため区別が困難な場合がある。
本発明の目的は、英大文字、小文字、数字から
なる文字列中に含まれる特定文字を認識する場合
に、前後の文字の予め定められたカテゴリーの文
字の高さとか位置等の情報を参照することにより
判定を可能とした文字認識方式を提供することに
ある。
なる文字列中に含まれる特定文字を認識する場合
に、前後の文字の予め定められたカテゴリーの文
字の高さとか位置等の情報を参照することにより
判定を可能とした文字認識方式を提供することに
ある。
本発明は帳票中の文字を２値の量子化パターン
に量子化し、１文字毎の量子化パターンに分離す
る量子化分離手段と、前記量子化パターンPiの上
端位置Ti及び下端位置Biを検出する上下端位置検
出手段と、前記量子化パターンPiを予め用意され
た標準パターンと照合してカテゴリー名Ciを決定
するカテゴリ判定手段と、前記カテゴリー名Ci、
前記上端位置Ti及び前記下端位置Biを組にして、
文字順に記憶するバツフアーと、前記カテゴリー
名Ciが予め定められたカテゴリー集合SAに属する
場合の高さの平均α、及び前記カテゴリー名Ciが
予め定められたカテゴリー集合Saに属する場合の
高さ平均βとを求める平均高さ検出手段と、前記
バツフアー内のカテゴリー名Ciが予め定められた
カテゴリー集合SPに属する時、前記カテゴリーCi
の最も近くに検出されるカリゴリー集合SBに属す
るカテゴリーCoの最上端位置To及び最下端位置
Boと、前記カテゴリー名Ci、前記最上端位置Ti及
び最下端位置Biと、前記高さα及びβとを用い
て、前記カテゴリー名Ciを認定するか変更する突
出判定手段とによつて構成されたことを特徴とす
る文字認識方式である。また本発明は帳票中の文
字を２値の量子化パターンに量子化し、１文字毎
の量子化パターンに分離する量子化分離手段と、
前記量子化パターンPiの上端位置Ti及び下端位置
Biを検出する上下端位置検出手段と、前記量子化
パターンPiを予め用意された標準パターンと照合
してカテゴリー名Ciを決定するカテゴリ判定手段
と、前記カテゴリー名Ci前記上端位置Ti及び前記
下端位置Biを組にして、文字順に記憶するバツフ
アーと、前記カテゴリー名Ciが予め定められたカ
テゴリ集合SAに属する場合の高さの平均α、及
び前記カテゴリー名Ciが予め定められたカテゴリ
集合Saに属する場合の高さの平均βとを求める平
均高さ検出手段と、前記バツフア内のカテゴリー
名Ciが予め定められたカテゴリー集合Scに属する
時に、前記上端位置Ti前記下端位置Bi前記高さ平
均α及びβとの比較によつて、カテゴリー名Ciを
認定または変更する大小判定手段と、前記バツフ
ア内のカテゴリ名Ciが予め定められたカテゴリー
集合SPに属する時前記カテゴリCiの最も近くに検
出されるカテゴリー集合SBに属するカテゴリCo
の最上端位置To及び最下端位置Boと、前記カテ
ゴリー名Ci前記最上端位置Ti及び最下端位置Bi
と、前記高さ平均α及びβとを用いて、前記カテ
ゴリー名Ciを認定するか変更する突出判定手段と
によつて構成されたことを特徴とする文字認識方
式である。
に量子化し、１文字毎の量子化パターンに分離す
る量子化分離手段と、前記量子化パターンPiの上
端位置Ti及び下端位置Biを検出する上下端位置検
出手段と、前記量子化パターンPiを予め用意され
た標準パターンと照合してカテゴリー名Ciを決定
するカテゴリ判定手段と、前記カテゴリー名Ci、
前記上端位置Ti及び前記下端位置Biを組にして、
文字順に記憶するバツフアーと、前記カテゴリー
名Ciが予め定められたカテゴリー集合SAに属する
場合の高さの平均α、及び前記カテゴリー名Ciが
予め定められたカテゴリー集合Saに属する場合の
高さ平均βとを求める平均高さ検出手段と、前記
バツフアー内のカテゴリー名Ciが予め定められた
カテゴリー集合SPに属する時、前記カテゴリーCi
の最も近くに検出されるカリゴリー集合SBに属す
るカテゴリーCoの最上端位置To及び最下端位置
Boと、前記カテゴリー名Ci、前記最上端位置Ti及
び最下端位置Biと、前記高さα及びβとを用い
て、前記カテゴリー名Ciを認定するか変更する突
出判定手段とによつて構成されたことを特徴とす
る文字認識方式である。また本発明は帳票中の文
字を２値の量子化パターンに量子化し、１文字毎
の量子化パターンに分離する量子化分離手段と、
前記量子化パターンPiの上端位置Ti及び下端位置
Biを検出する上下端位置検出手段と、前記量子化
パターンPiを予め用意された標準パターンと照合
してカテゴリー名Ciを決定するカテゴリ判定手段
と、前記カテゴリー名Ci前記上端位置Ti及び前記
下端位置Biを組にして、文字順に記憶するバツフ
アーと、前記カテゴリー名Ciが予め定められたカ
テゴリ集合SAに属する場合の高さの平均α、及
び前記カテゴリー名Ciが予め定められたカテゴリ
集合Saに属する場合の高さの平均βとを求める平
均高さ検出手段と、前記バツフア内のカテゴリー
名Ciが予め定められたカテゴリー集合Scに属する
時に、前記上端位置Ti前記下端位置Bi前記高さ平
均α及びβとの比較によつて、カテゴリー名Ciを
認定または変更する大小判定手段と、前記バツフ
ア内のカテゴリ名Ciが予め定められたカテゴリー
集合SPに属する時前記カテゴリCiの最も近くに検
出されるカテゴリー集合SBに属するカテゴリCo
の最上端位置To及び最下端位置Boと、前記カテ
ゴリー名Ci前記最上端位置Ti及び最下端位置Bi
と、前記高さ平均α及びβとを用いて、前記カテ
ゴリー名Ciを認定するか変更する突出判定手段と
によつて構成されたことを特徴とする文字認識方
式である。
第１図は、本発明の文字認識方式の１実施例を
示すブロツク図である。
示すブロツク図である。
第１図の９１は、帳票上の印字された文字を走
査して黒部分を“１”、紙の白地部分を“０”の
ように２値パターンに変換し、１文字づつ分離す
る量子化分離回路である。９２は、１文字づつに
分離された量子化パターンの最上位にある“１”
の高さ位置を最上端Ｔとし、最下位にある“１”
の高さ位置を最下端Ｂとして検出して、レジスタ
９５の一部にセツトする文字の最上端最下端検出
回路である。座標は、上部から順に０、１、２、
３…と与えられるとする。この実現手段は、例え
ば特公昭43−126により可能である。９３は、標
準パターン記憶装置に記憶された標準パターンの
各々を量子化パターンと重ね合わせて相違度（類
似度でも良い）を求めて最も相違度の小さい標準
パターンの名前を判定カテゴリー名としてレジス
タ９５に出力するカテゴリ判定回路である。この
実現手段は、一例として特開昭50−156322号公報
によつても可能である。マルチプレクサ５では、
カテゴリ判定回路が動作している間は信号線９０
７上の信号によつて、レジスタ９５の内容を通す
ようになつており、レジスタ９５に、カテゴリ判
定回路による判定カテゴリが設定されると、アド
レスカウンタ８で指定されるバツフア６の番地
に、レジスタ９５の内容が、信号線９０５上の書
き込み信号により書き込まれる。帳票上の１行が
走査される前に、バツフア６及びアドレスカウン
タ８は、制御部９からの信号９０１Ｓ（信号９０
１から送られる信号を示す。以下、信号線lmn上
の信号を、lmnSで表わす）によつてリセツトさ
れており、マルチプレクサ７は、アドレスカウン
タ８の内容を通すように制御される。１文字が認
識される度に、アドレスカウンタ８の内容が信号
９０２Ｓによつて１づつ増加され、入力の量子化
パターンの最上端、最下端、判定カテゴリ名が、
バツフア６の異る番地に１行分遂次記憶される。
査して黒部分を“１”、紙の白地部分を“０”の
ように２値パターンに変換し、１文字づつ分離す
る量子化分離回路である。９２は、１文字づつに
分離された量子化パターンの最上位にある“１”
の高さ位置を最上端Ｔとし、最下位にある“１”
の高さ位置を最下端Ｂとして検出して、レジスタ
９５の一部にセツトする文字の最上端最下端検出
回路である。座標は、上部から順に０、１、２、
３…と与えられるとする。この実現手段は、例え
ば特公昭43−126により可能である。９３は、標
準パターン記憶装置に記憶された標準パターンの
各々を量子化パターンと重ね合わせて相違度（類
似度でも良い）を求めて最も相違度の小さい標準
パターンの名前を判定カテゴリー名としてレジス
タ９５に出力するカテゴリ判定回路である。この
実現手段は、一例として特開昭50−156322号公報
によつても可能である。マルチプレクサ５では、
カテゴリ判定回路が動作している間は信号線９０
７上の信号によつて、レジスタ９５の内容を通す
ようになつており、レジスタ９５に、カテゴリ判
定回路による判定カテゴリが設定されると、アド
レスカウンタ８で指定されるバツフア６の番地
に、レジスタ９５の内容が、信号線９０５上の書
き込み信号により書き込まれる。帳票上の１行が
走査される前に、バツフア６及びアドレスカウン
タ８は、制御部９からの信号９０１Ｓ（信号９０
１から送られる信号を示す。以下、信号線lmn上
の信号を、lmnSで表わす）によつてリセツトさ
れており、マルチプレクサ７は、アドレスカウン
タ８の内容を通すように制御される。１文字が認
識される度に、アドレスカウンタ８の内容が信号
９０２Ｓによつて１づつ増加され、入力の量子化
パターンの最上端、最下端、判定カテゴリ名が、
バツフア６の異る番地に１行分遂次記憶される。
第２図は本願の動作を具体的に示すための図で
ある。第２図ａは、Susan opened the box
quicklyという文章を量子化分離回路９１で量子
化した場合の各文字の上端位置、下端位置を示す
ためのものである。上から０、１、２、…20…40
…60…80…99というように、０〜99の100個のメ
ツシユに分けられる。例えば、最初のＳは、上端
位置Ｔは20、下端位置Ｂは60の40メツシユの間に
入つていて、openのｐの文字は上端位置Ｔは40、
下端位置Ｂは80になつている。
ある。第２図ａは、Susan opened the box
quicklyという文章を量子化分離回路９１で量子
化した場合の各文字の上端位置、下端位置を示す
ためのものである。上から０、１、２、…20…40
…60…80…99というように、０〜99の100個のメ
ツシユに分けられる。例えば、最初のＳは、上端
位置Ｔは20、下端位置Ｂは60の40メツシユの間に
入つていて、openのｐの文字は上端位置Ｔは40、
下端位置Ｂは80になつている。
このような量子化された入力文字列は上下端位
置検出回路９２によつて、各文字の上端位置Ti
（ｉはｉ番目の文字を表わす）、下端位置Biが求め
られ、カテゴリ判定回路９３によつて、各文字の
カテゴリCiが認識されて出力される。このカテゴ
リ判定回路は、Ｓとｓ、Ｕとｕのように形が同じ
で大きさのみ異るカテゴリの時には大文字と小文
字の区別は出来ないもので、判定出力として、大
文字がなされるものとする。第２図ｂは、ａの入
力文字列に対応したレジスタ６の内容を示す。単
純化するため、Ti、Biは、15、20、40、60、80の
いずれかにした。quicklyのｑは、英字小文字の
ｑと、数字９とが判定不可として併記されてい
る。
置検出回路９２によつて、各文字の上端位置Ti
（ｉはｉ番目の文字を表わす）、下端位置Biが求め
られ、カテゴリ判定回路９３によつて、各文字の
カテゴリCiが認識されて出力される。このカテゴ
リ判定回路は、Ｓとｓ、Ｕとｕのように形が同じ
で大きさのみ異るカテゴリの時には大文字と小文
字の区別は出来ないもので、判定出力として、大
文字がなされるものとする。第２図ｂは、ａの入
力文字列に対応したレジスタ６の内容を示す。単
純化するため、Ti、Biは、15、20、40、60、80の
いずれかにした。quicklyのｑは、英字小文字の
ｑと、数字９とが判定不可として併記されてい
る。
バツフア６には、１行分貯えられると、マルチ
プレクサ１０において信号線９０４上の信号によ
つて、レジスタ１２、及び１３が選ばれ、アドレ
スカウンタ８は、信号９０１Ｓによつて、クリア
される。検索回路１４は、レジスタ１２のカテゴ
リー名部によつて指定されるメモリ１４１の内容
（１または０）が読み出され、内容が“１”の時、
検索信号“１”と、レジスタ１２の内容である最
上端及び最下端位置とが、平均値計算回路１６に
入力される。メモリ１４１では、大文字
ABCDEFGHIJKLMNQRTY、小文字
bdghklpqy、数字1.2.3.4.5.6.7.8.9.に対応するアド
レスの内容が１となつている。平均値計算回路１
６では、判定カテゴリがこれらのカテゴリー名
（以下、カテゴリ集合SAと呼ぶ。すなわちこのカ
テゴリ集合SAには、英数字の中で、縦方向の文
字幅が大きい文字が含まれる。）の時に量子化パ
ターンの高さ（上端と下端の表）を加え合わせ
る。そしてバツフア６の内容を読み出し終つた
ら、検索回路１４からの出力信号“１”の和で、
高さの和を割つて平均を求めて、カテゴリー集合
SAの文字の高さαとする。
プレクサ１０において信号線９０４上の信号によ
つて、レジスタ１２、及び１３が選ばれ、アドレ
スカウンタ８は、信号９０１Ｓによつて、クリア
される。検索回路１４は、レジスタ１２のカテゴ
リー名部によつて指定されるメモリ１４１の内容
（１または０）が読み出され、内容が“１”の時、
検索信号“１”と、レジスタ１２の内容である最
上端及び最下端位置とが、平均値計算回路１６に
入力される。メモリ１４１では、大文字
ABCDEFGHIJKLMNQRTY、小文字
bdghklpqy、数字1.2.3.4.5.6.7.8.9.に対応するアド
レスの内容が１となつている。平均値計算回路１
６では、判定カテゴリがこれらのカテゴリー名
（以下、カテゴリ集合SAと呼ぶ。すなわちこのカ
テゴリ集合SAには、英数字の中で、縦方向の文
字幅が大きい文字が含まれる。）の時に量子化パ
ターンの高さ（上端と下端の表）を加え合わせ
る。そしてバツフア６の内容を読み出し終つた
ら、検索回路１４からの出力信号“１”の和で、
高さの和を割つて平均を求めて、カテゴリー集合
SAの文字の高さαとする。
第２図ｂのレジスタ６のカテゴリCiのうちで、
レジスタ１４から“１”を出力させるものは、第
２図ｃに示すように左から順にｑ、ｄ、ｈ、ｂ、
ｑ、ｋ、ｌ、ｙの７文字である。これらの高さ
は、全て、Bi−Ti＝40であるから、カテゴリ集
合SAの文字の高さ平均αも40となる。
レジスタ１４から“１”を出力させるものは、第
２図ｃに示すように左から順にｑ、ｄ、ｈ、ｂ、
ｑ、ｋ、ｌ、ｙの７文字である。これらの高さ
は、全て、Bi−Ti＝40であるから、カテゴリ集
合SAの文字の高さ平均αも40となる。
レジスタ１３、検索回路１５、メモリ１５１、
平均値計算回路１７は、レジスタ１２、検索回路
１４、メモリ１４１、平均値計算回路１６に夫々
対応する。但し、メモリ１５１には、小文字の
ａ、ｅ、ｍ、ｎ、ｒ、（以下、カテゴリ集合Saと
呼ぶ。すなわちこのカテゴリ集合Saには、英字の
中で縦方向の文字幅か小さい文字が含まれる。）
に対応するアドレスの内容が“１”となつている
ので、平均値計算回路１７では、カテゴリー集合
Saの文字の高さβを求めることになる。
平均値計算回路１７は、レジスタ１２、検索回路
１４、メモリ１４１、平均値計算回路１６に夫々
対応する。但し、メモリ１５１には、小文字の
ａ、ｅ、ｍ、ｎ、ｒ、（以下、カテゴリ集合Saと
呼ぶ。すなわちこのカテゴリ集合Saには、英字の
中で縦方向の文字幅か小さい文字が含まれる。）
に対応するアドレスの内容が“１”となつている
ので、平均値計算回路１７では、カテゴリー集合
Saの文字の高さβを求めることになる。
第２図ｂのレジスタ６のカテゴリCiのうちで、
レジスタ１５から“１”を出力させるものは、第
２図ｄに示すように、左からａ、ｎ、ｅ、ｎ、
ｅ、ｅの６文字である。これらの高さは、全て、
Bi−Ti＝20であるから、カテゴリ集合Saの文字の
高さ平均βも20となる。（大文字のＰと小文字の
ｐ）あるいは、（小文字のｑと、数字の９）等は
形も大きさも殆んど同一であるがこれらの文字の
最下端Ｂが、近くに並んでいる特定のカテゴリ集
合の文字、例えば大文字Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、
Ｆ、Ｇ…Ｙ、Ｚ、小文字のabcdeh、ｉ、ｋ、ｌ、
ｍ、ｎ、ｏ、ｒ、ｓ、ｔ、ｕ、ｖ、ｗ、ｘ、ｚの
うちの１つの文字の最下端よりも下方につきでて
いないなら（この条件を満たす文字の集合をカテ
ゴリ集合SBと呼ぶ）、大文字のＰ、つきでていれ
ば小文字のｐと判定することが出来る。具体的に
は、アドレスカウンタ８は、リセツトされて、バ
ツフア６から読み出しを開始する。制御信号９０
４は、今度はレジスタ３０に読み出された情報を
送るようにマルチプレクサ１０を制御する。レジ
スタ３０のカテゴリー部の内容がメモリ３１０に
登録された大文字Ｐ、数字９等カテゴリ集合SP
（形、大きさが同じ他の英数字があり、それらと
は文字の位置のみが異なつている英数字の集合）
のカテゴリであれば、検索回路３１から信号
“１”が信号線３２に出力される。信号線３２は
制御部９に接続されており、制御部９は、アドレ
スカウンタ８の内容を、アドレスカウンタ５０及
び６０にセツトする。アドレスカウンタ５０は、
信号５１Ｓによつて１つづつ増加するようになつ
ており、アドレスカウンタ６０は信号６１Ｓによ
つて１つづつ減少するようになつている。アドレ
スカウンタ５０，６０のオーバフローは信号５２
Ｓ，６２Ｓを通じて制御部９がチエツクする。ア
ドレスカウンタ５０の内容が１つ増加した後、マ
ルチプレクサ７では、信号５３Ｓをバツフア６の
アドレスとし、アドレスカウンタ６０の内容が１
つ減少した後、マルチプレクサ７では信号６３Ｓ
をバツフア６のアドレスとするように、且つ、信
号５３Ｓと６３Ｓとは交互に発生される。アドレ
スカウンタ５０と６０とは交互に選ばれるように
制御信号９０３が発生される。
レジスタ１５から“１”を出力させるものは、第
２図ｄに示すように、左からａ、ｎ、ｅ、ｎ、
ｅ、ｅの６文字である。これらの高さは、全て、
Bi−Ti＝20であるから、カテゴリ集合Saの文字の
高さ平均βも20となる。（大文字のＰと小文字の
ｐ）あるいは、（小文字のｑと、数字の９）等は
形も大きさも殆んど同一であるがこれらの文字の
最下端Ｂが、近くに並んでいる特定のカテゴリ集
合の文字、例えば大文字Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、
Ｆ、Ｇ…Ｙ、Ｚ、小文字のabcdeh、ｉ、ｋ、ｌ、
ｍ、ｎ、ｏ、ｒ、ｓ、ｔ、ｕ、ｖ、ｗ、ｘ、ｚの
うちの１つの文字の最下端よりも下方につきでて
いないなら（この条件を満たす文字の集合をカテ
ゴリ集合SBと呼ぶ）、大文字のＰ、つきでていれ
ば小文字のｐと判定することが出来る。具体的に
は、アドレスカウンタ８は、リセツトされて、バ
ツフア６から読み出しを開始する。制御信号９０
４は、今度はレジスタ３０に読み出された情報を
送るようにマルチプレクサ１０を制御する。レジ
スタ３０のカテゴリー部の内容がメモリ３１０に
登録された大文字Ｐ、数字９等カテゴリ集合SP
（形、大きさが同じ他の英数字があり、それらと
は文字の位置のみが異なつている英数字の集合）
のカテゴリであれば、検索回路３１から信号
“１”が信号線３２に出力される。信号線３２は
制御部９に接続されており、制御部９は、アドレ
スカウンタ８の内容を、アドレスカウンタ５０及
び６０にセツトする。アドレスカウンタ５０は、
信号５１Ｓによつて１つづつ増加するようになつ
ており、アドレスカウンタ６０は信号６１Ｓによ
つて１つづつ減少するようになつている。アドレ
スカウンタ５０，６０のオーバフローは信号５２
Ｓ，６２Ｓを通じて制御部９がチエツクする。ア
ドレスカウンタ５０の内容が１つ増加した後、マ
ルチプレクサ７では、信号５３Ｓをバツフア６の
アドレスとし、アドレスカウンタ６０の内容が１
つ減少した後、マルチプレクサ７では信号６３Ｓ
をバツフア６のアドレスとするように、且つ、信
号５３Ｓと６３Ｓとは交互に発生される。アドレ
スカウンタ５０と６０とは交互に選ばれるように
制御信号９０３が発生される。
マルチプレクサ１０では、制御信号９０４によ
つて、バツフア６から読まれたデータは、レジス
タ４０にセツトされる。レジスタ４０のカテゴリ
ー部の内容がメモリ４１０に登録された前述した
Ａ、Ｂ…YZ、abcdeh、ｉ、ｋ、ｌ、ｍ、ｎ、
ｏ、ｒ、ｓ、ｔ、ｕ、ｖ、ｗ、ｘ、ｚといつたカ
テゴリー集合SBの内のものであるかを、検索回路
４１がチエツクし、登録されたものであれば、信
号線４２に“１”を出力する。アドレスカウンタ
５０と６０は交互に選ばれるので、信号線４２に
“１”が出力されたということは、メモリ４１０
に登録されたカテゴリーの文字のうち、レジスタ
３０にセツトされているカテゴリ名の文字の最近
辺にある文字が検索されたことを示している。検
索回路４１から信号線４２に“１”が出力される
と、突出し判定回路３４では、レジスタ４０の、
最下端位置Bo、レジスタ３０のカテゴリー名Ci最
下端位置Bi大文字の大きさを示すα、特定小文字
の大きさを示すβの情報及び0.2、0.3、0.4等の定
数を用いて、判定する。具体的には、 カリゴリ名Ｐで、Bi−Bo＞0.3αまたはBi−Bo
＞0.4βなら小文字ｐ カテゴリ名９で、Bi−Bo＞0.3αまたはBi−Bo
＞0.4βなら小文字ｑ カテゴリ名Ｐで、Bi−Bo＜0.2αまたはBi−Bo
＜0.3βなら大文字Ｐ カテゴリ名９で、Bi−Bo＜0.2αまたはBi−Bo
＜0.3βなら数字９ のような計算によつて実現される。但し、ここで
は、最上端位置を使用していないが必要に応じて
使うことはできる。
つて、バツフア６から読まれたデータは、レジス
タ４０にセツトされる。レジスタ４０のカテゴリ
ー部の内容がメモリ４１０に登録された前述した
Ａ、Ｂ…YZ、abcdeh、ｉ、ｋ、ｌ、ｍ、ｎ、
ｏ、ｒ、ｓ、ｔ、ｕ、ｖ、ｗ、ｘ、ｚといつたカ
テゴリー集合SBの内のものであるかを、検索回路
４１がチエツクし、登録されたものであれば、信
号線４２に“１”を出力する。アドレスカウンタ
５０と６０は交互に選ばれるので、信号線４２に
“１”が出力されたということは、メモリ４１０
に登録されたカテゴリーの文字のうち、レジスタ
３０にセツトされているカテゴリ名の文字の最近
辺にある文字が検索されたことを示している。検
索回路４１から信号線４２に“１”が出力される
と、突出し判定回路３４では、レジスタ４０の、
最下端位置Bo、レジスタ３０のカテゴリー名Ci最
下端位置Bi大文字の大きさを示すα、特定小文字
の大きさを示すβの情報及び0.2、0.3、0.4等の定
数を用いて、判定する。具体的には、 カリゴリ名Ｐで、Bi−Bo＞0.3αまたはBi−Bo
＞0.4βなら小文字ｐ カテゴリ名９で、Bi−Bo＞0.3αまたはBi−Bo
＞0.4βなら小文字ｑ カテゴリ名Ｐで、Bi−Bo＜0.2αまたはBi−Bo
＜0.3βなら大文字Ｐ カテゴリ名９で、Bi−Bo＜0.2αまたはBi−Bo
＜0.3βなら数字９ のような計算によつて実現される。但し、ここで
は、最上端位置を使用していないが必要に応じて
使うことはできる。
第２図の場合には、第２図ｅに示すように、先
ず、OPenedのＰが検索回路３１から“１”を出
力させる。この“１”がトリガーとなつて、第２
図ｆのように次の文字ｅが、検索回路４１から
“１”を出力させる。カテゴリＰの下端位置Biは
80、カテゴリーｅの下端位置Boは60であるから、
突出回路３４において、 Bi−Bo＝80−60＝20＞0.3×40＝12 従つて、カテゴリＰは小文字となる。次に
quicklyのｑが英字のｑか数字の９か分らないま
まであるが、このｑまたは９が検索回路３１から
“１”を引き出し、次の文字のｕが検索回路４１
から“１”を引き出す。カテゴリｑまたは９の下
端位置Biは80、カテゴリーｕの下端位置Boは60
であるから Bi−Bo＝80−60＝20＞0.3×40＝12 となつて、カテゴリーは小文字のｑとなる。この
ようにして、小文字ｐとｑとが、第２図ｆのよう
に突出判定回路３４から出力される。上端位置
Ti、下端位置Biも一緒に出力される。
ず、OPenedのＰが検索回路３１から“１”を出
力させる。この“１”がトリガーとなつて、第２
図ｆのように次の文字ｅが、検索回路４１から
“１”を出力させる。カテゴリＰの下端位置Biは
80、カテゴリーｅの下端位置Boは60であるから、
突出回路３４において、 Bi−Bo＝80−60＝20＞0.3×40＝12 従つて、カテゴリＰは小文字となる。次に
quicklyのｑが英字のｑか数字の９か分らないま
まであるが、このｑまたは９が検索回路３１から
“１”を引き出し、次の文字のｕが検索回路４１
から“１”を引き出す。カテゴリｑまたは９の下
端位置Biは80、カテゴリーｕの下端位置Boは60
であるから Bi−Bo＝80−60＝20＞0.3×40＝12 となつて、カテゴリーは小文字のｑとなる。この
ようにして、小文字ｐとｑとが、第２図ｆのよう
に突出判定回路３４から出力される。上端位置
Ti、下端位置Biも一緒に出力される。
以上のような動作によつて、大文字のＰか、小
文字のｐか、あるいは数字の９か、小文字のｑか
判定されて、信号線３５に、最上端Ti最下端Biと
共に送り出される。制御部９は、これらの情報
を、信号線９０６に出力し、更にアドレスカウン
タ８によつて指定されるバツフア６のアドレスに
マルチプレクサ８を経て書き込む。
文字のｐか、あるいは数字の９か、小文字のｑか
判定されて、信号線３５に、最上端Ti最下端Biと
共に送り出される。制御部９は、これらの情報
を、信号線９０６に出力し、更にアドレスカウン
タ８によつて指定されるバツフア６のアドレスに
マルチプレクサ８を経て書き込む。
以上のような手段によつて従来困難であつたマ
ルチフオント活字の英字の大文字Ｐと小文字ｐの
判定、及び英字Ｑと小文字ｑと数字９との判定が
可能である。
ルチフオント活字の英字の大文字Ｐと小文字ｐの
判定、及び英字Ｑと小文字ｑと数字９との判定が
可能である。
ところで、郵便物の宛名のように単に入力帳票
を仕分けるだけであれば英字と数字の区別はとも
かく、大文字と小文字の区別は不必要である。し
かし、読んだ結果を人に送つたりする場合には大
文字と小文字の区別が必要である。そのためには
アドレスカウンタ８をリセツトさせそして、制御
信号９０４Ｓによつてマルチプレクサ１０におい
て、レジスタ２０に、バツフア６からのデータを
セツトする。メモリ２１０では、カテゴリ集合Sc
として、大文字のＣ、Ｏ、Ｓ、Ｕ、Ｖ、Ｗ、Ｘ、
及びＺに対応する番地に“１”が記憶されてお
り、検索回路２１ではレジスタ２０の内容が、こ
れらカテゴリ集合SC（すなわち、大文字と小文字
の形が同一の文字の集合）に含まれる時に、信号
線２２に信号“１”が送られる。大小判定回路２
４では、信号線２２に信号“１”が表われた時、
レジスタ２０のカテゴリCi最上端Ti及び最下端
Bi、平均値計算回路１６及び１７の高さα及びβ
とが入力され、これらのTi、Bi、α、β、及びそ
の他の定数0.8、0.9、1.2、1.3によつて、カテゴ
リCiが大文字か小文字かを判定する。具体的に
は、 ｜Ti−Bi｜0.8αまたは｜Ti−Bi｜1.2βなら
小文字に変更する ｜Ti−Bi｜0.9αまたは｜Ti−Bi｜1.3βなら
大文字のまゝとする のような判定をして、信号線２６に、確認または
変更後のカテゴリー名Ci最上端位置Ti、最下端位
置Biを制御部９に送る。制御部９は、この結果を
信号線９０６に送り出し、制御信号９０７Ｓによ
つて、マルチプレクサ５を通過させ、アドレスカ
ウンタ８によつて示されるバツフア６のアドレス
に信号線９０５上の書き込み信号に従つて、書き
込む。このような動作を、バツフア６の内容が全
てレジスタ２０を通過する迄、続ける。その結果
COSUVWXZのように大文字と小文字とが同じ
形のカテゴリが大小の区別をつけられてバツフア
６に入力される。
を仕分けるだけであれば英字と数字の区別はとも
かく、大文字と小文字の区別は不必要である。し
かし、読んだ結果を人に送つたりする場合には大
文字と小文字の区別が必要である。そのためには
アドレスカウンタ８をリセツトさせそして、制御
信号９０４Ｓによつてマルチプレクサ１０におい
て、レジスタ２０に、バツフア６からのデータを
セツトする。メモリ２１０では、カテゴリ集合Sc
として、大文字のＣ、Ｏ、Ｓ、Ｕ、Ｖ、Ｗ、Ｘ、
及びＺに対応する番地に“１”が記憶されてお
り、検索回路２１ではレジスタ２０の内容が、こ
れらカテゴリ集合SC（すなわち、大文字と小文字
の形が同一の文字の集合）に含まれる時に、信号
線２２に信号“１”が送られる。大小判定回路２
４では、信号線２２に信号“１”が表われた時、
レジスタ２０のカテゴリCi最上端Ti及び最下端
Bi、平均値計算回路１６及び１７の高さα及びβ
とが入力され、これらのTi、Bi、α、β、及びそ
の他の定数0.8、0.9、1.2、1.3によつて、カテゴ
リCiが大文字か小文字かを判定する。具体的に
は、 ｜Ti−Bi｜0.8αまたは｜Ti−Bi｜1.2βなら
小文字に変更する ｜Ti−Bi｜0.9αまたは｜Ti−Bi｜1.3βなら
大文字のまゝとする のような判定をして、信号線２６に、確認または
変更後のカテゴリー名Ci最上端位置Ti、最下端位
置Biを制御部９に送る。制御部９は、この結果を
信号線９０６に送り出し、制御信号９０７Ｓによ
つて、マルチプレクサ５を通過させ、アドレスカ
ウンタ８によつて示されるバツフア６のアドレス
に信号線９０５上の書き込み信号に従つて、書き
込む。このような動作を、バツフア６の内容が全
てレジスタ２０を通過する迄、続ける。その結果
COSUVWXZのように大文字と小文字とが同じ
形のカテゴリが大小の区別をつけられてバツフア
６に入力される。
第２図ｂのレジスタ６においては、まだＳ、
Ｕ、Ｓ、Ｏ、Ｏ、Ｘ、Ｕ、Ｃが大文字か小文字か
不明のままであつたが、これらが、第２図ｋのよ
うに検索回路２１から“１”を引き出す。最初の
カテゴリーＳでは、Ti＝20、Bi＝60であるが大小
判定回路２４において ｜20−60｜＝40≧0.9α＝0.9×40＝36 従つて、大文字のＳのまま出力する。このＳ以
外は、全てTi＝40、Bi＝60であるが、大小判定回
路２４において ｜40−60｜＝20≦0.8α＝0.8×40＝32 従つて、全て小文字に変えられて出力される。
Ｕ、Ｓ、Ｏ、Ｏ、Ｘ、Ｕ、Ｃが大文字か小文字か
不明のままであつたが、これらが、第２図ｋのよ
うに検索回路２１から“１”を引き出す。最初の
カテゴリーＳでは、Ti＝20、Bi＝60であるが大小
判定回路２４において ｜20−60｜＝40≧0.9α＝0.9×40＝36 従つて、大文字のＳのまま出力する。このＳ以
外は、全てTi＝40、Bi＝60であるが、大小判定回
路２４において ｜40−60｜＝20≦0.8α＝0.8×40＝32 従つて、全て小文字に変えられて出力される。
これらの結果は、第２図ｉのように示される。
そして、最終的に、レジスタ６の内容は、第２図
ｊのように変えられて、認識が終了する。
そして、最終的に、レジスタ６の内容は、第２図
ｊのように変えられて、認識が終了する。
このような手段を、付加することによつて形が
同じで大きさのみが異るような大文字と小文字を
区別することが出来る。
同じで大きさのみが異るような大文字と小文字を
区別することが出来る。
以上説明した文字認識方式は英数字の活字に
とゞまらず、その他の字種例えばカタカナの濁
点″とハ、半濁点゜とロとの区別にも適用出来る。
とゞまらず、その他の字種例えばカタカナの濁
点″とハ、半濁点゜とロとの区別にも適用出来る。
また、手書文字の認識にも、同様の手段を構ず
ることによつてＣとｃ、Ｗとｗ、等の区別、及び
大文字Ｐと小文字ｐ、Ｑの小文字ｑと数字の９の
区別が可能である。
ることによつてＣとｃ、Ｗとｗ、等の区別、及び
大文字Ｐと小文字ｐ、Ｑの小文字ｑと数字の９の
区別が可能である。
第１図は、本発明の文字認識方式の１実施例を
示すブロツク図である。第２図は本発明の動作を
説明するための図である。 図において、９１は、量子化分離装置、９２は
最上端、最下端検出回路、９３はカテゴリ判定回
路、９４は、標準パターンメモリ、５，７，１０
はマルチプレクサ、６はバツフア、８，５０、及
び６０は、アドレスカウンタ、９は制御部、１
２，１３，２０，３０及び４０は、レジスタ、１
４，１５，２１，３１及び４１は検索回路、１４
１，１５１，２１０，３１０及び４１０は、メモ
リー、１６及び１７は平均値計算回路、２４は大
小判定回路、３４は突出判定回路である。
示すブロツク図である。第２図は本発明の動作を
説明するための図である。 図において、９１は、量子化分離装置、９２は
最上端、最下端検出回路、９３はカテゴリ判定回
路、９４は、標準パターンメモリ、５，７，１０
はマルチプレクサ、６はバツフア、８，５０、及
び６０は、アドレスカウンタ、９は制御部、１
２，１３，２０，３０及び４０は、レジスタ、１
４，１５，２１，３１及び４１は検索回路、１４
１，１５１，２１０，３１０及び４１０は、メモ
リー、１６及び１７は平均値計算回路、２４は大
小判定回路、３４は突出判定回路である。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ 英数字を認識する文字認識装置であつて、帳
票中の文字を２値の量子化パターンに量子化し、
１文字毎の量子化パターンPiに分離する量子化分
離手段と、前記量子化パターンPiの上端位置Ti及
び下端位置Biを検出する上下端位置検出手段と、
前記量子化パターンPiを予め用意された標準パタ
ーンと照合してカテゴリー名Ciを決定するカテゴ
リ判定手段と、前記カテゴリー名Ci、前記上端位
置Ti及び前記下端位置Biを組にして、文字順に記
憶するバツフアーと、前記カテゴリ名Ciが英数字
の中で縦方向の幅が大きい文字の集合であるカテ
ゴリー集合SAに属する場合の高さの平均α、及
び前記カテゴリー名Ciが英小文字の中で縦方向の
幅が小さい文字の集合であるカテゴリ集合Saに属
する場合の高さの平均βとを求める平均高さ検出
手段と、前記バツフアー内のカテゴリー名Ciが英
数字の中で形・大きさが同じもので位置のみが異
なる文字の集合であるカテゴリー集合SPに属する
時、前記カテゴリーCiの最も近くに検出される英
字の中で下端に突き出しのない文字の集合である
カテゴリー集合SBに属するカテゴリーCoの最上
端位置To及び、最下端位置Boと、前記カテゴリ
ー名Ci、前記最上端位置Ti及び、最下端位置Bi
と、前記高さ平均α及びβとを用いて、前記カテ
ゴリー名Ciを認定もしくは変更する突出判定手段
とによつて構成されたことを特徴とする文字認識
方式。 ２ 帳票中の文字を２値の量子化パターンに量子
化し、１文字毎の量子化パターンPiに分離する量
子化分離手段と、前記量子化パターンPiの上端位
置Ti及び下端位置Biを検出する上下端位置検出手
段と、前記量子化パターンPiを予め用意された標
準パターンと照合してカテゴリー名Ciを決定する
カテゴリ判定手段と、前記カテゴリー名Ci、前記
上端位置Ti及び前記下端位置Biを組にして、文字
順に記憶するバツフアーと、前記カテゴリー名Ci
が英数字の中で縦方向の幅が大きい文字の集合で
あるカテゴリー集合SAに属する場合の高さの平
均α、及び前記カテゴリー名Ciが英小文字の中で
縦方向の幅が小さい文字の集合であるカテゴリ集
合Saに属する場合の高さの平均βとを求める平均
高さ検出手段と、前記バツフアー内のカテゴリー
名Ciが英字の中で大文字と小文字の形が同一であ
る文字の集合であるカテゴリ集合Scに属する時
に、前記上端位置Ti、前記下端位置Bi、前記高さ
平均α及びβとの比較によつて、カテゴリー名Ci
を認定または変更する大小判定手段と、前記バツ
フアー内のカテゴリー名Ciが英数字の中で形・大
きさが同じで位置のみが異なる文字の集合である
カテゴリー集合Spに属する時、前記カテゴリーCi
の最も近くに検出される英字の中で下端に突き出
しのない文字の集合であるカテゴリー集合SBに属
するカテゴリーCoの最上端位置To及び、最下端
位置Boと、前記カテゴリー名Ci、前記最上端位置
Ti及び、最下端位置Biと、前記高さ平均α及びβ
とを用いて、前記カテゴリー名Ciを認定もしくは
変更する突出判定手段とによつて構成されたこと
を特徴とする文字認識方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2043579A JPS55112687A (en) | 1979-02-22 | 1979-02-22 | Character recognition system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2043579A JPS55112687A (en) | 1979-02-22 | 1979-02-22 | Character recognition system |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS55112687A JPS55112687A (en) | 1980-08-30 |
| JPS6336037B2 true JPS6336037B2 (ja) | 1988-07-18 |
Family
ID=12026955
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2043579A Granted JPS55112687A (en) | 1979-02-22 | 1979-02-22 | Character recognition system |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS55112687A (ja) |
Families Citing this family (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0731711B2 (ja) * | 1983-01-31 | 1995-04-10 | 株式会社東芝 | 光学的文字読取装置 |
| JP2697790B2 (ja) * | 1985-10-01 | 1998-01-14 | ザ パランチール コーポレーション | 文字タイプ決定方法 |
| JPS6453284A (en) * | 1987-08-24 | 1989-03-01 | Matsushita Electric Industrial Co Ltd | Character recognizing device |
| JPS6459478A (en) * | 1987-08-31 | 1989-03-07 | Matsushita Electric Industrial Co Ltd | Character recognizing device |
| JPH083827B2 (ja) * | 1987-10-21 | 1996-01-17 | シャープ株式会社 | キャラクタ画像処理方法 |
| JPH01114991A (ja) * | 1987-10-29 | 1989-05-08 | Fuji Electric Co Ltd | 大文字，小文字の判別方法 |
| JPH01171080A (ja) * | 1987-12-25 | 1989-07-06 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 誤り自動訂正文字認識装置 |
| JP2788506B2 (ja) * | 1989-10-11 | 1998-08-20 | 沖電気工業株式会社 | 文字認識装置 |
| JP2918363B2 (ja) * | 1991-09-17 | 1999-07-12 | 沖電気工業株式会社 | 文字分類方法及び文字認識装置 |
-
1979
- 1979-02-22 JP JP2043579A patent/JPS55112687A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS55112687A (en) | 1980-08-30 |
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