JPH03192487A - パターン認識方法 - Google Patents
パターン認識方法Info
- Publication number
- JPH03192487A JPH03192487A JP1331254A JP33125489A JPH03192487A JP H03192487 A JPH03192487 A JP H03192487A JP 1331254 A JP1331254 A JP 1331254A JP 33125489 A JP33125489 A JP 33125489A JP H03192487 A JPH03192487 A JP H03192487A
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- JP
- Japan
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- pattern
- probability
- similarity
- character
- recognition
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- Pending
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- 238000000034 method Methods 0.000 title description 12
- 238000012567 pattern recognition method Methods 0.000 claims description 9
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 238000011017 operating method Methods 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Character Discrimination (AREA)
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。
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］
本発明はパターン認識方法、特に原稿等に付与された文
字等のパターンなＣＣＤ等で読み取り、標準パターンと
比較して認識するパターン認識方法に関するものである
。
字等のパターンなＣＣＤ等で読み取り、標準パターンと
比較して認識するパターン認識方法に関するものである
。
［従来の技術］
従来、パターン認識においては、辞書の数種類の標準パ
ターンと対象パターンとを比較し、一致する画素数が最
も多くかつ設定値（そのパターンであるとするのに最低
必要な数）より大きい時、対象パターンをその標準パタ
ーンで表わされるパターンであると決定していた。
ターンと対象パターンとを比較し、一致する画素数が最
も多くかつ設定値（そのパターンであるとするのに最低
必要な数）より大きい時、対象パターンをその標準パタ
ーンで表わされるパターンであると決定していた。
［発明が解決しようとしている課題］
しかしながら、上記従来例にあっては、認識対象のパタ
ーンの種類（文字においてはフォントの種類）を増やそ
うとした時、同じパターンであっても標準パターンを複
数持たなければならないという欠点があった。更に、標
準パターンが増えることにより比較処理回数が増え、認
識が遅くなるという欠点もあった。
ーンの種類（文字においてはフォントの種類）を増やそ
うとした時、同じパターンであっても標準パターンを複
数持たなければならないという欠点があった。更に、標
準パターンが増えることにより比較処理回数が増え、認
識が遅くなるという欠点もあった。
本発明は、前記従来の欠点を除去し、少ない認識辞書で
迅速にパターンを認識するパターン認識方法を提供する
。
迅速にパターンを認識するパターン認識方法を提供する
。
［課題を解決するための手段］
この課題を解決するために、本発明のパターン認識方法
は、入力されたパターンを標準パターンと比較してパタ
ーンを同定するパターン認識方法であって、 同一パターンに対応する複数種類の標準パターンに基づ
いて、予め各画素について類似確率を求め、れた前記パ
ターンの各画素に対応して前記類似確率を累積すること
により類似度を求める。
は、入力されたパターンを標準パターンと比較してパタ
ーンを同定するパターン認識方法であって、 同一パターンに対応する複数種類の標準パターンに基づ
いて、予め各画素について類似確率を求め、れた前記パ
ターンの各画素に対応して前記類似確率を累積すること
により類似度を求める。
［実施例コ
以下添付図面に従って、本発明の実施例を詳細に説明す
る。
る。
〈パターン認識の原理〉
まず、本実施例のパターン認識の原理を説明する。尚本
実施例では、入カバターンは２値化処理により黒（１）
と白（０）とに変換したものに基づいて説明する。
実施例では、入カバターンは２値化処理により黒（１）
と白（０）とに変換したものに基づいて説明する。
第５図（Ａ）〜（Ｃ）は数字“５”の２０Ｘ２０画素の
３つの標準パターンを表わし、第６図は第５図（Ａ）〜
（Ｃ）の３つの標準パターンより求められる２０Ｘ２０
の各画素の黒である確率である。すなわち、本例では°
゛５”には３つのパターンを想定しているので、各パタ
ーンの黒の部分を局として加算することにより、第６図
のような確率パターンが得られる。従って、同じ文字の
標準パターンがｎ個ある場合は、各パターンの黒の部分
を１ ／ ｎとして加算することとなる。図中、空白は
０′°を示す。一方、白である確率は第７図のように“
１゛°から黒である確率を引けば求められろ。
３つの標準パターンを表わし、第６図は第５図（Ａ）〜
（Ｃ）の３つの標準パターンより求められる２０Ｘ２０
の各画素の黒である確率である。すなわち、本例では°
゛５”には３つのパターンを想定しているので、各パタ
ーンの黒の部分を局として加算することにより、第６図
のような確率パターンが得られる。従って、同じ文字の
標準パターンがｎ個ある場合は、各パターンの黒の部分
を１ ／ ｎとして加算することとなる。図中、空白は
０′°を示す。一方、白である確率は第７図のように“
１゛°から黒である確率を引けば求められろ。
一例として、第６図、第７図の２０Ｘ２０の各画素の確
率パターンを辞書とし、例えば第８図の２０Ｘ２０画素
の対象文字パターンとの類似度を求める場合を説明する
。
率パターンを辞書とし、例えば第８図の２０Ｘ２０画素
の対象文字パターンとの類似度を求める場合を説明する
。
まず、類似度をＯとしておき、第８図において座標（ｘ
、ｙ）＝ （０，Ｏ）の画素が白であるため、第７図を
参照して類似度に°゛ｌ”を加算する。次に座標（１，
Ｏ）においても白であるため、第７図を参照し類似度に
“０パを加算する。
、ｙ）＝ （０，Ｏ）の画素が白であるため、第７図を
参照して類似度に°゛ｌ”を加算する。次に座標（１，
Ｏ）においても白であるため、第７図を参照し類似度に
“０パを加算する。
同様に、座標（２，０）（３，０）（４，Ｏ）では白で
あるため第７図を参照して°°Ｏ°°を加算する。座標
（５，Ｏ）では黒であるため第６図を参照して°１”を
加算する。
あるため第７図を参照して°°Ｏ°°を加算する。座標
（５，Ｏ）では黒であるため第６図を参照して°１”を
加算する。
以下、同様に座標（１９，１９）まで画素が白ならば第
７図より、黒ならば第６図より確率を求めて順次加算し
ていく。以上の操作で第８図の文字パターンと複数の標
準パターンとの類似度を得る。
７図より、黒ならば第６図より確率を求めて順次加算し
ていく。以上の操作で第８図の文字パターンと複数の標
準パターンとの類似度を得る。
実際には確率パターンは複数であるので、たとえば数字
の°°０”°〜” ９ ”であれば、１０個の確率パタ
ーン夫々について類似度を求め、類似度の最大である文
字を認識文字とする。
の°°０”°〜” ９ ”であれば、１０個の確率パタ
ーン夫々について類似度を求め、類似度の最大である文
字を認識文字とする。
くパターン認識装置の構成例〉
第１図は本実施例のパターン認識方法を実゛現するパタ
ーン認識装置の一例である文字認識装置の構成を示すブ
ロック図である。
ーン認識装置の一例である文字認識装置の構成を示すブ
ロック図である。
１は演算、制御用のｃｐｕ、２はＣＰＵＩの制御プログ
ラムを格納するＲＯＭ、３は補助記憶用のＲＡＭであり
、計算される類似度を記憶する類似度記憶部３ａと候補
文字とするか否かの判定のためのしきい値を記憶するし
きい値記憶部３ｂと画素毎の比較のためのカウンタ３Ｃ
及び３ｄ（以下カウンタｉ、ｊ）とを有する。４は文字
認識のために比較するパターンを格納する認識辞書であ
り、本実施例では従来の標準パターンから作成された確
率パターンを格納する確率パターン格納部４ａを有する
。又、確率パターンを本装置で作成する場合には、−時
的に標準パターンを格納する標準パターン格納部４ｂを
有することもある。
ラムを格納するＲＯＭ、３は補助記憶用のＲＡＭであり
、計算される類似度を記憶する類似度記憶部３ａと候補
文字とするか否かの判定のためのしきい値を記憶するし
きい値記憶部３ｂと画素毎の比較のためのカウンタ３Ｃ
及び３ｄ（以下カウンタｉ、ｊ）とを有する。４は文字
認識のために比較するパターンを格納する認識辞書であ
り、本実施例では従来の標準パターンから作成された確
率パターンを格納する確率パターン格納部４ａを有する
。又、確率パターンを本装置で作成する場合には、−時
的に標準パターンを格納する標準パターン格納部４ｂを
有することもある。
５は入力インクフェースで、スキャナ６等からの入カバ
ターンの入力を制御する。７は入出力インタフェースで
、ＣＲＴ８あるいはプリンタ９への出力及び認識を終了
した入力文書を格納する文書格納部ｌＯとの入出力を制
御する。
ターンの入力を制御する。７は入出力インタフェースで
、ＣＲＴ８あるいはプリンタ９への出力及び認識を終了
した入力文書を格納する文書格納部ｌＯとの入出力を制
御する。
第２図は第１図の文字認識装置の基本動作手順を示した
フローチャートである。
フローチャートである。
まず、ステップＳ２１でスキャナ６等より入力原稿を読
み込み、パターンの切り出し、正規化等の前処理を行う
。ステップＳ２２で確率パターン格納部４ａより１つの
確率パターンを読み出し、ステップＳ２３で以下に詳細
を述べる類似度の計算を行う。次に、ステップＳ２４で
算出された類似度と所定のしきい値Ｔとを比較し、類似
度が大きければ、ステップＳ２５でこの確率パターンを
持つ文字を人カバターンの候補文字とする。
み込み、パターンの切り出し、正規化等の前処理を行う
。ステップＳ２２で確率パターン格納部４ａより１つの
確率パターンを読み出し、ステップＳ２３で以下に詳細
を述べる類似度の計算を行う。次に、ステップＳ２４で
算出された類似度と所定のしきい値Ｔとを比較し、類似
度が大きければ、ステップＳ２５でこの確率パターンを
持つ文字を人カバターンの候補文字とする。
類似度がしきい値Ｔ以下ならば、何もせずステップＳ２
６で全文字の確率パターンとの類似度計算が終了したか
をチエツクし、終了していない場合は、ステップＳ２２
に戻って次の確率パターンについてステップＳ２２〜Ｓ
２６を繰り返す。
６で全文字の確率パターンとの類似度計算が終了したか
をチエツクし、終了していない場合は、ステップＳ２２
に戻って次の確率パターンについてステップＳ２２〜Ｓ
２６を繰り返す。
全文字のチエツクが終了すると、ステップＳ２７で候補
文字を出力する。この出力処理において、更に複数の候
補文字から類似度の差や値の大きさ等により候補文字を
絞る等の処理も行なわれる。
文字を出力する。この出力処理において、更に複数の候
補文字から類似度の差や値の大きさ等により候補文字を
絞る等の処理も行なわれる。
第３図は第２図のステップＳ２３の類似度の計算を更に
詳細に示すフローチャートである。
詳細に示すフローチャートである。
まず、ステップＳ３１で類似度及びカウンタｊをＯとす
る。ステップＳ３２でカウンタｉをＯとする。ステップ
Ｓ３３で画素ＰＩＪが白か黒かを判断し、白の場合はス
テップＳ３４で今迄の類似度に、確率パターンのＰＩＪ
が白の確率を加えて新しい類似度とし、黒の場合はステ
ップＳ３５でＰＩＪが黒の確率を加えて新しい類似度と
する。
る。ステップＳ３２でカウンタｉをＯとする。ステップ
Ｓ３３で画素ＰＩＪが白か黒かを判断し、白の場合はス
テップＳ３４で今迄の類似度に、確率パターンのＰＩＪ
が白の確率を加えて新しい類似度とし、黒の場合はステ
ップＳ３５でＰＩＪが黒の確率を加えて新しい類似度と
する。
これを本例では２０Ｘ２０画素、従って、ｉ、ｊ＝１〜
２０の間で順に加算することにより類似度が算出される
。
２０の間で順に加算することにより類似度が算出される
。
第４図は標準パターンより確率パターンを求める手順を
示すフローチャートである。
示すフローチャートである。
まず、ステップＳ４１で全画素の黒の確率パターンＱＩ
Ｊ及び白の確率パターンＲＩＪをＯとする。ステップＳ
４２で標準パターンの１つを標準パターン格納部４ｂか
ら読み出す。ステップＳ４３でｊ＝０．ステップＳ４４
でｉ＝ｏとし、ステップＳ４５で対称画素が１ （黒）
かＯ（白）かをチエツクし、標準パターン数がｎの場合
、１”ならばＱ ｚ＝ Ｑ ＩＪ ＋ １ ／ ｎとし
、”○”ならばＲｚ−ＲＩＪ＋ １ ／ｎとする。
Ｊ及び白の確率パターンＲＩＪをＯとする。ステップＳ
４２で標準パターンの１つを標準パターン格納部４ｂか
ら読み出す。ステップＳ４３でｊ＝０．ステップＳ４４
でｉ＝ｏとし、ステップＳ４５で対称画素が１ （黒）
かＯ（白）かをチエツクし、標準パターン数がｎの場合
、１”ならばＱ ｚ＝ Ｑ ＩＪ ＋ １ ／ ｎとし
、”○”ならばＲｚ−ＲＩＪ＋ １ ／ｎとする。
これを本例では、２０ｘ２０画素分作成し、標準パター
ンを他に有する場合は、ステップＳ５２から３４２に戻
ってこの処理を繰り返す。
ンを他に有する場合は、ステップＳ５２から３４２に戻
ってこの処理を繰り返す。
所定文字の全標準パターンについて加算が終了すると、
ステップＳ’５３で作成された確率パターンを確率パタ
ーン格納部４ａに格納する。
ステップＳ’５３で作成された確率パターンを確率パタ
ーン格納部４ａに格納する。
尚、本実施例では第６図、第７図において、辞書の画素
が黒である確率と白である確率とを画素位置に対応させ
て示したが、前述したように画素が白である確率は１か
ら画素が黒である確率を引いたものであるので（逆も又
真）、辞書としてはどちらか一方を記憶しておけばよい
。処理を高速にする為には、両方を記憶しておいた方が
よい。更に、本実施例においては２値化された白と黒の
画像について処理したが、カラー画像等にも適用できる
のは自明である。
が黒である確率と白である確率とを画素位置に対応させ
て示したが、前述したように画素が白である確率は１か
ら画素が黒である確率を引いたものであるので（逆も又
真）、辞書としてはどちらか一方を記憶しておけばよい
。処理を高速にする為には、両方を記憶しておいた方が
よい。更に、本実施例においては２値化された白と黒の
画像について処理したが、カラー画像等にも適用できる
のは自明である。
以上説明したように、同一文字の複数の標準パターンよ
り、画素が白あるいは黒である確率を求め、認識対象文
字の各々の画素について、その確率を累積する事により
類似度を求める文字認識法により、フォントを増やした
時でも辞書を増やさずに済むという効果がある。又、認
識時間も短くなる。
り、画素が白あるいは黒である確率を求め、認識対象文
字の各々の画素について、その確率を累積する事により
類似度を求める文字認識法により、フォントを増やした
時でも辞書を増やさずに済むという効果がある。又、認
識時間も短くなる。
［発明の効果］
本発明により、少ない認識辞書で迅速にパターンを認識
するパターン認識方法を提供てきる。
するパターン認識方法を提供てきる。
第１図は本実施例の文字認識装置の構成を示すブロック
図、 第２図は本実施例の文字認識装置の処理手順を示すフロ
ーチャート、 第３図は対象文字と辞書の類似度を求める手順を示すフ
ローチャート、 第４図は確率パターン作成の手順を示すフローチャート
、 第５図（Ａ）〜（Ｃ）は３つの標準パターンを示す図、 第６図は第５図（Ａ）〜（Ｃ）の３つの標準パターンよ
り求められる各画素の黒である確率パターンを示す図、 第７図は第５図（Ａ）〜（Ｃ）の３つの標準パターンよ
り求められる各画素の白である確率パターンを示す図、 第８図は入カバターン例を示す図である。 図中、１・・・ｃｐ、ｕ、２・・・ＲＯＭ、３・・・Ｒ
ＡＭ、３ａ・・・類似度記憶部、３ｂ・・・しきい値記
憶部、３ｃ・・・カウンタｉ、３ｄ・・・カウンタｊ、
４・・・認識辞書、４ａ・・・確率パターン格納部、４
ｂ・・・確率パターン格納部、５・・・入力インタフェ
ース、６・・・スキップ、７・・・入出力インタフェー
ス、８・・・ＣＲＴ、９・・・プリンタ、 １０・・・文書格納部で ある。
図、 第２図は本実施例の文字認識装置の処理手順を示すフロ
ーチャート、 第３図は対象文字と辞書の類似度を求める手順を示すフ
ローチャート、 第４図は確率パターン作成の手順を示すフローチャート
、 第５図（Ａ）〜（Ｃ）は３つの標準パターンを示す図、 第６図は第５図（Ａ）〜（Ｃ）の３つの標準パターンよ
り求められる各画素の黒である確率パターンを示す図、 第７図は第５図（Ａ）〜（Ｃ）の３つの標準パターンよ
り求められる各画素の白である確率パターンを示す図、 第８図は入カバターン例を示す図である。 図中、１・・・ｃｐ、ｕ、２・・・ＲＯＭ、３・・・Ｒ
ＡＭ、３ａ・・・類似度記憶部、３ｂ・・・しきい値記
憶部、３ｃ・・・カウンタｉ、３ｄ・・・カウンタｊ、
４・・・認識辞書、４ａ・・・確率パターン格納部、４
ｂ・・・確率パターン格納部、５・・・入力インタフェ
ース、６・・・スキップ、７・・・入出力インタフェー
ス、８・・・ＣＲＴ、９・・・プリンタ、 １０・・・文書格納部で ある。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 入力されたパターンを標準パターンと比較してパターン
を同定するパターン認識方法であつて、同一パターンに
対応する複数種類の標準パターンに基づいて、予め各画
素について類似確率を求め、 入力された前記パターンの各画素に対応して前記類似確
率を累積することにより類似度を求めることを特徴とす
るパターン認識方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1331254A JPH03192487A (ja) | 1989-12-22 | 1989-12-22 | パターン認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1331254A JPH03192487A (ja) | 1989-12-22 | 1989-12-22 | パターン認識方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03192487A true JPH03192487A (ja) | 1991-08-22 |
Family
ID=18241630
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1331254A Pending JPH03192487A (ja) | 1989-12-22 | 1989-12-22 | パターン認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH03192487A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0737041A (ja) * | 1993-07-01 | 1995-02-07 | Internatl Business Mach Corp <Ibm> | パターン認識方法 |
-
1989
- 1989-12-22 JP JP1331254A patent/JPH03192487A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0737041A (ja) * | 1993-07-01 | 1995-02-07 | Internatl Business Mach Corp <Ibm> | パターン認識方法 |
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