JPS638514B2 - - Google Patents
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- Publication number
- JPS638514B2 JPS638514B2 JP56134840A JP13484081A JPS638514B2 JP S638514 B2 JPS638514 B2 JP S638514B2 JP 56134840 A JP56134840 A JP 56134840A JP 13484081 A JP13484081 A JP 13484081A JP S638514 B2 JPS638514 B2 JP S638514B2
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- character
- pattern
- sub
- feature matrix
- matrix
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- Expired
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-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
- G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
- G06V10/751—Comparing pixel values or logical combinations thereof, or feature values having positional relevance, e.g. template matching
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
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- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
本発明は、簡単でかつ高速で正確な文字認識方
式に関するものである。
式に関するものである。
一般に文字図形の認識は文字図形パターンから
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の幾
何学的な特徴を抽出する事により行なわれてい
る。そしてストロークの抽出には、次のような２
つの方法が広く用いられている。
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の幾
何学的な特徴を抽出する事により行なわれてい
る。そしてストロークの抽出には、次のような２
つの方法が広く用いられている。
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
ストロークの抽出を行なう。
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
ストロークの抽出を行なう。
文字図形パターンに細線化処理を行なつて骨
格化し、その骨格パターンの連結性及び骨格パ
ターンを追跡し、急激な角度の変化点等を検出
してストロークを抽出する。
格化し、その骨格パターンの連結性及び骨格パ
ターンを追跡し、急激な角度の変化点等を検出
してストロークを抽出する。
しかし、の方法は文字図形パターンが大きい
場合や複雑な場合には、その処理量が増大し処理
速度の低下を招くこと、またの方法は文字図形
パターンを細線化する必要があり、さらにその細
線化によるパターンの歪、ヒゲの発生等の問題が
ありその後の処理を複雑化させること、等の欠点
を有している。
場合や複雑な場合には、その処理量が増大し処理
速度の低下を招くこと、またの方法は文字図形
パターンを細線化する必要があり、さらにその細
線化によるパターンの歪、ヒゲの発生等の問題が
ありその後の処理を複雑化させること、等の欠点
を有している。
そこでこれらの欠点を除去する方法として、文
字図形パターンの線巾Ｗを検出し、前記パターン
を所望の方向に走査し、パターンの当該走査方向
における記入点の長さｌと、前記線巾Ｗとの間
で、ｌnW（ｎは定数）を満足する記入点を取
り出すことにより走査方向のストローク成分を表
わすサブパターンを抽出し、さらに文字枠内を
（Ｍ×Ｎ）の領域（Ｍ，Ｎは整数）に分割して各
領域の文字線量を計算して認識する方法が提案さ
れている。
字図形パターンの線巾Ｗを検出し、前記パターン
を所望の方向に走査し、パターンの当該走査方向
における記入点の長さｌと、前記線巾Ｗとの間
で、ｌnW（ｎは定数）を満足する記入点を取
り出すことにより走査方向のストローク成分を表
わすサブパターンを抽出し、さらに文字枠内を
（Ｍ×Ｎ）の領域（Ｍ，Ｎは整数）に分割して各
領域の文字線量を計算して認識する方法が提案さ
れている。
しかし、第１図に漢字の“木”の例を示すよう
に、正しくはＡの垂直サブパターンが同図Ｂの位
置にあるべきものが、同図Ｃのように文字が変形
するとその垂直サブパターンはＤのように分割領
域の位置がずれ、すなわち、抽出する特徴が不安
定となり、文字識別を困難にしていた。このよう
な文字の変形を吸収するためには、以後の処理が
複雑になり、ひいては処理速度の低下を招いてい
た。
に、正しくはＡの垂直サブパターンが同図Ｂの位
置にあるべきものが、同図Ｃのように文字が変形
するとその垂直サブパターンはＤのように分割領
域の位置がずれ、すなわち、抽出する特徴が不安
定となり、文字識別を困難にしていた。このよう
な文字の変形を吸収するためには、以後の処理が
複雑になり、ひいては処理速度の低下を招いてい
た。
本発明の目的は、この従来の欠点を除去するた
めに前記特徴マトリクスにぼけ処理を施し、その
特徴マトリクスを用いた文字認識を行なうように
したもので、以下詳細に説明する。
めに前記特徴マトリクスにぼけ処理を施し、その
特徴マトリクスを用いた文字認識を行なうように
したもので、以下詳細に説明する。
第２図は、本発明の文字認識装置における実施
例を示すものである。光信号入力１は、光電変換
部２において２値の量子化されたデイジタル電気
信号に変換され、パターンレジスタ３に格納され
る。それと同時に、線巾計算部４において入力パ
ターンの線巾が計算される。垂直サブパターン抽
出部５は、パターンレジスタについて垂直スキヤ
ンを全面行なつて、黒ビツトの連続の長さと計算
部４において計算された線巾との関係より垂直サ
ブパターン（VSP）を抽出する。同様に、水平
サブパターン抽出部６は水平スキヤンにより水平
サブパターン（HSP）を、右斜めサブパターン
抽出部７は右斜め45゜スキヤンにより右斜めサブ
パターン（RSP）を、左斜めサブパターン抽出
部８は左斜め45゜スキヤンにより左斜めサブパタ
ーン（LSP）を抽出する。
例を示すものである。光信号入力１は、光電変換
部２において２値の量子化されたデイジタル電気
信号に変換され、パターンレジスタ３に格納され
る。それと同時に、線巾計算部４において入力パ
ターンの線巾が計算される。垂直サブパターン抽
出部５は、パターンレジスタについて垂直スキヤ
ンを全面行なつて、黒ビツトの連続の長さと計算
部４において計算された線巾との関係より垂直サ
ブパターン（VSP）を抽出する。同様に、水平
サブパターン抽出部６は水平スキヤンにより水平
サブパターン（HSP）を、右斜めサブパターン
抽出部７は右斜め45゜スキヤンにより右斜めサブ
パターン（RSP）を、左斜めサブパターン抽出
部８は左斜め45゜スキヤンにより左斜めサブパタ
ーン（LSP）を抽出する。
文字枠検出部９はパターンレジスタ３内の文字
パターンに外接する文字枠を検出し、その結果を
文字枠分割決定部１０へ送る。文字枠分割決定部
１０は検出された文字枠内をＭ×Ｎの領域（Ｍ，
Ｎは整数、本実施例ではＭ＝Ｎ＝５）に分割する
ための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。
パターンに外接する文字枠を検出し、その結果を
文字枠分割決定部１０へ送る。文字枠分割決定部
１０は検出された文字枠内をＭ×Ｎの領域（Ｍ，
Ｎは整数、本実施例ではＭ＝Ｎ＝５）に分割する
ための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。
特徴マトリクス抽出部１１は、文字枠分割決定
部１０により決定された分割点座標によりVSP，
HSP，RSP，LSPの各サブパターンレジスタ上
の文字枠領域をＭ×Ｎの領域に分割し、各領域の
黒ビツト数Bijを計数し、線巾Ｗを使用して式(1)
により文字線長を示す特徴を計算し、Ｍ×Ｎ×４
次元の特徴マトリクスを作成する。
部１０により決定された分割点座標によりVSP，
HSP，RSP，LSPの各サブパターンレジスタ上
の文字枠領域をＭ×Ｎの領域に分割し、各領域の
黒ビツト数Bijを計数し、線巾Ｗを使用して式(1)
により文字線長を示す特徴を計算し、Ｍ×Ｎ×４
次元の特徴マトリクスを作成する。
Lij＝Bij／Ｗ (1)
その後、VSP特徴マトリクスは文字枠のｙ軸
方向の長さΔYで、HSP特徴マトリクスはｘ軸方
向の長さΔXで、RSP及びLSP特徴マトリクスは
√（）2＋（）2でそれぞれ正規化を行ない最終
的にＭ×Ｎ×４次元の正規化特徴マトリクスを作
成する。
方向の長さΔYで、HSP特徴マトリクスはｘ軸方
向の長さΔXで、RSP及びLSP特徴マトリクスは
√（）2＋（）2でそれぞれ正規化を行ない最終
的にＭ×Ｎ×４次元の正規化特徴マトリクスを作
成する。
ぼけ処理部１２は、特徴マトリクス作成部１１
で作成された正規化特徴マトリクスにぼけ処理を
施す。本実施例では、次に示すような方法でサブ
パターンの抽出方向に対して垂直な方向にぼか
す。すなわち、水平サブパターンより作成した水
平特徴マトリクスの要素Mijについて、次式(2)を
適用してぼけ特徴マトリクスの要素M′ijを計算す
る。
で作成された正規化特徴マトリクスにぼけ処理を
施す。本実施例では、次に示すような方法でサブ
パターンの抽出方向に対して垂直な方向にぼか
す。すなわち、水平サブパターンより作成した水
平特徴マトリクスの要素Mijについて、次式(2)を
適用してぼけ特徴マトリクスの要素M′ijを計算す
る。
M′ij＝CMij＋Mi，j-1＋Mi，j+1／Ｃ＋２ (2)
同様に、垂直サブパターンより作成した垂直特
徴マトリクスについては(3)式、右斜めサブパター
ンより作成した右斜め特徴マトリクスについては
(4)式、左斜めサブパターンより作成した左斜め特
徴マトリクスについては(5)式を適用して、ぼけ特
徴マトリクスの要素M′ijを計算する。
徴マトリクスについては(3)式、右斜めサブパター
ンより作成した右斜め特徴マトリクスについては
(4)式、左斜めサブパターンより作成した左斜め特
徴マトリクスについては(5)式を適用して、ぼけ特
徴マトリクスの要素M′ijを計算する。
M′ij＝CMij＋Mi-1，ｊ＋Mi+1，ｊ／Ｃ＋２ (3)
M′ij＝CMij＋Mi-1,j+1＋Mi+1,j-1／Ｃ＋２ (4)
M′ij＝CMij＋Mi-1,j-1＋Mi+1,j+1／Ｃ＋２ (5)
但しＣは定数、また最も外側の領域について計
算する場合は、さらに外側の領域の要素がMijと
等しいものとみなす。
算する場合は、さらに外側の領域の要素がMijと
等しいものとみなす。
すなわち、上記各式右辺における特徴マトリク
ス要素値Mpqの添字ｐ，ｑについて、ｐ＞Ｍまた
はｑ＞Ｎまたはｐ＜１またはｑ＜１が成立する場
合は、Mpq＝Mijとする。
ス要素値Mpqの添字ｐ，ｑについて、ｐ＞Ｍまた
はｑ＞Ｎまたはｐ＜１またはｑ＜１が成立する場
合は、Mpq＝Mijとする。
上記(2)式は、注目する水平特徴マトリクス要素
値Mijと、それに垂直方向に隣接する要素値
Mi,j-1，Mi,j+1とを用いて、重み付けした平均値で
ぼかすことを意味する。各要素値は水平サブパタ
ーンの各領域における長さと対応づけられる量な
ので、各要素の長さを垂直方向へ再配分するもの
と考えてよい。同様に垂直特徴マトリクスの場合
は水平方向へ、右斜めは左斜めに、左斜めは右斜
めに再配分する。Ｃの値は、代表的には４であ
り、この例では一律にＣ＝４としている。
値Mijと、それに垂直方向に隣接する要素値
Mi,j-1，Mi,j+1とを用いて、重み付けした平均値で
ぼかすことを意味する。各要素値は水平サブパタ
ーンの各領域における長さと対応づけられる量な
ので、各要素の長さを垂直方向へ再配分するもの
と考えてよい。同様に垂直特徴マトリクスの場合
は水平方向へ、右斜めは左斜めに、左斜めは右斜
めに再配分する。Ｃの値は、代表的には４であ
り、この例では一律にＣ＝４としている。
識別部１３は、標準文字マスク（fm）とぼけ
特徴マトリクス（fi）との間に式(6)で定義される
距離Ｄを適用し、Ｄが最小の値となるような標準
文字マスクのカテゴリ名を文字出力１４に出力す
る。
特徴マトリクス（fi）との間に式(6)で定義される
距離Ｄを適用し、Ｄが最小の値となるような標準
文字マスクのカテゴリ名を文字出力１４に出力す
る。
Ｄ＝√（n−i）2 (6)
以上説明したように、本実施例では正規化特徴
マトリクスにぼけ処理を施しているので、文字の
変形を吸収できるという利点がある。
マトリクスにぼけ処理を施しているので、文字の
変形を吸収できるという利点がある。
本発明は、正規化特徴マトリクスを作成したの
ちに、さらに簡単な変換式を適用することにより
ぼけ処理を施し、このぼけ特徴マトリクスを用い
て識別を行なうので文字の変形を吸収することが
でき、簡単で正確な文字認識装置が実現できる。
ちに、さらに簡単な変換式を適用することにより
ぼけ処理を施し、このぼけ特徴マトリクスを用い
て識別を行なうので文字の変形を吸収することが
でき、簡単で正確な文字認識装置が実現できる。
第１図は従来の文字認識方式の説明図、第２図
は本発明に係る実施例の構成図である。 １……光信号入力、２……光電変換部、３……
パターンレジスタ、４……線巾計算部、５〜８…
…サブパターン抽出部、９……文字枠検出部、１
０……文字枠分割決定部、１１……特徴マトリク
ス抽出部、１２……ぼけ処理部、１３……識別
部、１４……文字名出力。
は本発明に係る実施例の構成図である。 １……光信号入力、２……光電変換部、３……
パターンレジスタ、４……線巾計算部、５〜８…
…サブパターン抽出部、９……文字枠検出部、１
０……文字枠分割決定部、１１……特徴マトリク
ス抽出部、１２……ぼけ処理部、１３……識別
部、１４……文字名出力。
Claims (1)
- １ 文字図形を光電変換し、量子化して得られた
デイジタル信号を原パターンとしてパターンレジ
スタに格納し、前記原パターンから各方向のスト
ローク成分をあらわすサブパターンを抽出してサ
ブパターンレジスタに格納し、前記原パターンの
文字枠内領域を前記サブパターンレジスタについ
てＭ×Ｎ個の領域（Ｍ，Ｎは整数）に分割し、各
領域内の文字線長をあらわす特徴量を文字の大き
さで正規化して特徴マトリクスを作成し、該特徴
マトリクスを標準文字マトリクスと照合して前記
文字図形を認識する文字認識方法において、前記
特徴マトリクスにぼけ処理を施し、その特徴マト
リクスとあらかじめ貯蔵された辞書と照合して文
字図形を識別することを特徴とする文字認識方
式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56134840A JPS5837780A (ja) | 1981-08-29 | 1981-08-29 | 文字認識方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56134840A JPS5837780A (ja) | 1981-08-29 | 1981-08-29 | 文字認識方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS5837780A JPS5837780A (ja) | 1983-03-05 |
| JPS638514B2 true JPS638514B2 (ja) | 1988-02-23 |
Family
ID=15137687
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP56134840A Granted JPS5837780A (ja) | 1981-08-29 | 1981-08-29 | 文字認識方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS5837780A (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0664629B2 (ja) * | 1985-11-26 | 1994-08-22 | 沖電気工業株式会社 | 文字認識方式 |
-
1981
- 1981-08-29 JP JP56134840A patent/JPS5837780A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS5837780A (ja) | 1983-03-05 |
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