DE2623861A1

DE2623861A1 - Verfahren zum erkennen von schriftzeichen

Info

Publication number: DE2623861A1
Application number: DE19762623861
Authority: DE
Inventors: Arie Adriaan Spanjersberg
Original assignee: Nederlanden Staat
Current assignee: Nederlanden Staat
Priority date: 1975-06-02
Filing date: 1976-05-28
Publication date: 1976-12-09
Also published as: DE2623861C3; NL165863C; SE7605957L; CH616255A5; CA1054718A; JPS5744186B2; DE2623861B2; SE435219B; BE842422A; GB1515202A; FR2313717B1; FR2313717A1; US4066999A; NL165863B; NL7506520A; JPS527636A

Description

DR. FRIEDRICH E.MAYER '7530 pforzheim

WESTLICHE 24

KABELi TRIPATENT ΡΓ PATENTANWÄLTE tilefon «oraaii i34öo

DIPL-ING. A. PANTENBURG _{kabelitripatent}„_orzheim

BESCHREIBUNG

zur Patentanmeldung

De Staat der Nederlanden, te dezen vertegenwoordigd door de directeur-generaal der Posterijen, Telegrafie en Telefonie, Den Haag (Niederlande).

betreffend: Verfahren zum Erkennen von Schriftzeichen.

Pie Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zum Erkennen von Schriftzeichen, wobei sowohl in der Lernphase als in der darauffolgenden Kannphase Eigenschaften von Schriftzeichenbildern nach einer Reihe ihrer Aspekte in eine Anzahl Gruppen klassifiziert und die Ergebnisse dieser Klassifizierungen in der Lernphase als Häufigkeitswerte in einem Speicher registriert und im Lauf der Kannphase die Resultate der Eigenschaftsklassifizierung eines neu erscheinenden Schriftzeichens benutzt werden, um die Wahrscheinlichkeit der gefundenen Eigenschaften dieses Schriftzeichens für jede einzelne Schriftzeichenklasse zu bestimmen.

Ein derartiges Verfahren ist aus der deutschen Patentanmeldung Nr. P 2432 129.7 bekannt. Nach diesem Verfahren können charakteristische Eigenschaften durch die Feststellung ermittelt werden, ob Teile des zu erkennenden Schriftzeichens hinsichtlich ihrer Geometrie mit den im voraus gegebenen Definitionen charakteristischer Eigenschaften übereinstimmen. Dabei stösst es im allgemeinen auf Schwierigkeiten, dass bei nicht völliger Obereinstimmung zwischen der Geometrie eines Schriftzeichent«·1 ·» und der

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Definition der Eigenschaft diese Eigenschaft als nicht vorhanden betrachtet wird. Diese Schwierigkeit macht sich insbesondere bei Schriftzeichen geltend, die mit der Hand geschrieben sind. Ihr kann dadurch entgegengetreten werden, dass die Definitionen der Eigenschaften derart festgelegt werden, dass den Anforderungen genügt ist, wenn die Eigenschaften zwar anwesend sind, nicht aber in der idealen oder deutlichsten Form. Dadurch entsteht eine andere Schwierigkeit, dass nämlich zwar Information erzielt wird oder ein Schriftzeichenelement der Definition einer Eigenschaft genügt, dass aber keine quantitativen Daten in bezug auf die Ausgeprägtheit oder das Mass der Deutlichkeit erzielt werden, in der die Eigenschaft in dem untersuchten Schriftzeichen vorhanden ist.

Die Erfindung bietet eine Lösung der genannten Schwierigkeiten, die darin besteht, dass jeder der Eigenschaften eines zu erkennenden Schriftzeichenbilds ein Gewicht zuerkannt wird, das von der Form des Bildes abhängig ist, worauf aufgrund des Werts der Gewichte Eigenschaften selektiert werden, deren in dem Speicher vorhandene Haufigkeitswerte mit den Werten der Gewichte multipliziert werden, und danach der Maximalwert aus der Reihe der Resultate für die Bezeichnung der Klasse benutzt wird. Hierbei empfiehlt es sich, dass Konfigurationen von Schriftzeichenelementen, die zu einer bestimmten Eigenschaft beitragen, mit einem positiven Zeichen und solche, die zu den übrigen Eigenschaften in der Gruppe beitragen, mit einem negativen Zeichen berücksichtigt werden, worauf pro Gruppe die Eigenschaft mit dem höchsten Gewicht selektiert wird.

Vorzugsweise wird der numerische Wert der Gewichte in einem von der Bildgrösse unabhängigen normierten Wert zum Ausdruck gebracht. Nach der auf Seite I erwähnten Patentanmeldung wird bei jedem Schriftzeichen für jeden Aussen- und für jeden Innenaspekt aus vier Gruppen von Eigenschaften gewählt - von jeder Gruppe stets eine Eigenschaft.

Für jede der in dem System möglichen K Eigenschaften wird in der Lernphase die Wahrscheinlichkeit P bestimmt, dass bei einem zu erkennenden Schriftzeichen - z.B. eine der Ziffern 0 ... 9 - das zur Klasse i gehört, die Eigenschaft K gefunden wird.
In dem nachstehenden Schema ist das dargelegt:

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Aspekte Eigenschafts- Eigengruppen schäften

' Sprünge

Neigungen

oberer J
Aspekt

Endpunkte

Inseln

linker ·< Sprünge
Aspekt I

·+· Klassen

Γερο

\ bis \ EF6

/ ELO

-< bis

V. EL6

H M-

I I

PKi-

I I

Die Bestimmung des Werts PKi erfolgt, indem die Schriftzeichen einer Klasse i gezählt werden, bei denen die Eigenschaft K vorhanden ist. Die Normierung findet durch Teilung durch ni - d.h. die Zahl der Schriftzeichen der Klasse i in dem Lernmatarial - statt.

Beispiel : PKi

bedeutet, dass die Eigenschaft K in 9000 Fällen der angebotenen 10000 Schriftzeichen der Klasse i konstatiert wird.

Die Ermittlung der Eigenschaften stellt stets die Wahl einer Eigenschaft aus einer Gruppe, z.B. aus der Gruppe der Sprünge, dar. Diese Wahl bezieht sich also stets auf eine der möglichen Konfigurationen von Sprüngen, die das System kennt. Der gewählten Eigenschaft wird dabei das Gewicht 1 zuerkannt und allen anderen Eigeschaften das Gewicht 0.

Eine Verfeinerung kann nach der Erfindung durch eine nähere Andeutung des Gewichts, das den Eigenschaften zuerkannt wird, erzielt werden. Das Verfahren arbeitet so, dass für jeden Aspekt das Gewicht, das jeder der Eigenschaften zuerkannt wird, als ein numerischer Wert berechnet und dann registriert wird. Aus jeder Gruppe (Sprünge, Neigungen usw.) wird in erster Instanz die Eigenschaft mit dem höchsten Gewicht (gk) gewählt.

Auf die bekannte Weise wird erreicht, dass für jedes Bild bei der

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Ableitung der Eigenschaften eine Teilsammlung χ der Totalsammlung möglicher Kennzeichen benutzt wird. So ist es denkbar, dass bei Endpunkten und Inseln die Innenaspekte nicht benutzt werden, so dass anstelle von 4 χ 8 = 32 Aspekten bei vier Gruppen von Eigenschaften nach dem vorstehenden Schema nur 8+8+4+4= 24 Aspekte benutzt werden.

Ein Schriftzeichen wird der Klasse zugewiesen, für die Σ gk. PKi

1 am höchsten ist. Die Methode der Bestimmung der Gewichte (gk) wird nachstehend für jede der Gruppen von Eigenschaften gesondert behandelt. Hierbei wird die Zeichnung benutzt, in der

Fig. 1 einen Sprung in einem Schriftzeichenbild, Fig. 2 einen Extrasprung,

Fig. 3 einen zu kleinen Sprung,

Fig. 4 zwei positive Sprünge und drei Neigungen, Fig. 5 eine Neigung,

Fig. 6 eine lange, schwache Neigung, Fig. 7 eine Neigung mit einem positiven und einem negativen Teil, Fig. 8 eine negative/positive/negative Neigung, Fig. 9 einen Endpunkt,

Fig. 10 ebenfalls einen Endpunkt,

Fig. 11 ein Beispiel mit Eiidpunkten, Fig. 12 Inseln,

Fig. 13 ein Blockschema für die Verarbeitung der Gewichtsinformation und

Fig. 14 ein Blockschema für eine zweite Art der Verarbeitung zeigt.
Sprünge

Das Gewicht eines Sprungs wird nach der Zahl weisser Bildelemente zwischen dem Ende einer Durchschneidung und dem Anfang einer Durchschneidung auf der nächsten Zeile (Fig. 1) eines Bilds bestimmt, in das das Schriftzeichen auf bekannte Art umgewandelt ist.

Es werden positive und negative Sprünge - nach der aus der auf Seite erwähnten Patentanmeldung bekannten Definition - unterschieden. Für die Bestimmung des Gewichts der Sprungfigurationen wird ein Zähler benutzt, mit dem die Zahl der Sprünge in einem Aspekt gezählt werden kann. Die Höchstzahl, die gezählt werden kann, ist drei. Weiter gibt es für jeden Sprung zwei Register. Tritt ein Sprung auf, so werden die weissen BiId-

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elemente, die das Gewicht des Sprungs bestimmen, gezählt. Je nachdem, ob es sich um einen positiven oder einen negativen Sprung handelt, wird die Zahl in dem entsprechenden Register notiert.

Sprung	pos(itiv)	neg(ativ)
Sl	Pl	nl
S2	p2	n2

S3	P3	n3

Die Bezeichnungen pl ... ρ3 und nl ... n3 geben die Gewichte an.

Unterschieden werden die nachstehenden Sprungkonfigurationen und dazugehörigen Gewichte:

Code	]	pos	Sprünge	Sprung	Gewicht	I	Definition	B-Ee	(Ee - - Ee	ρ max) =
SO	Beschreibung	neg	. Sprung	Sprung	go	P 2	max - ■ p max	(Ee - - Ee	η max) =
Sl	keine	pos	. Sprung	Sprung	gl	ι η 2	max - .n max	- (ρ,	n) min
S2	1	neg	. Sprung + 1 pos.		g2	P	max-1	- (p,	n) min
S3	1	pos	. Sprung + 1 neg.	g3	η	max-1	η max) max +	min - η max )
S4	1	mehr	. Sprung + 1 neg.	g4		(ρ max, [se-( ρ	(P>n)	min
S5	1	als 2 Sprünge	g5	(S3) .
S6	1		g6

Hierbei ist:

= Breite bzw. Höhe des Schriftzeichenbilds.

= Summe aller dazwischenliegenden weissen Bildelemente

bei den Sprüngen in einem einzigen Aspekt. = grösste der drei Ziffern pl, p2 und p3, die den

grossten positiven Sprung angibt.

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η max = grösste der drei Ziffern nl, n2 und n3, die den

grössten negativen Sprung angibt.

ρ max-1 = zweitgrösster Wert von pl, p2 und p3.

η max-1 = " " von nl, n2 und n3.

(p,n) min = kleinste der Ziffern pl ... p3 und nl ... n3. (p max, η max) min = kleinere der beiden Ziffern ρ max und η max. (S3) = 1, wenn (p3, n3) φ

= 0, wenn (p3, n3) =

Aus dieser und nachstehenden Formeltabellen und Beispielen ergibt sich, dass Konfigurationen von Schriftzeichenelementen, die zu einer bestimmten Eigenschaft beitragen, mit einem positiven Zeichen und solche, die zu den übrigen Eigenschaften der betr. Gruppe beitragen, mit einem negativen Zeichen berücksichtigt werden.

Nachstehend zwei Beispiele, wobei zu bemerken ist, dass, wenn der Abstand zwischen den Beginnpunkten zweier, aneinander anschliessender Durchschneidungen gleich der Hülfte der Breite bzw. der Höhe des Schriftzeichenbilds oder grosser ist, dies als ein Sprung (extra Sprung) betrachtet wird (Fig. 2).

Beispiel 1 - (Fig. 3) Abtastresultat (linker Aspekt):

51 : pl = 0 nl =

52 : p2 = 0 n2 =

53 : p3 = 0 n3 =

Berechnung der Gewichte:

) gO = 8 - 3 = 5

gl » 0 - 3 = g2 = 6 - 3 = 3 g3 = 0 - 0 = 0 g4 = 0 - 0 = 0 _g5 = 0 - 0 = 0 g6 = 0 - 0 = 0

Schlussfolgerung: bei einem Schriftzeichen in der Klasse nach Fig. 3 ist das Gewicht gO am grössten, d. h. die Eigenschaft SO (keine Sprünge) geniesst den Vorzug. Der eine (negative) Sprung ist offenbar zu klein, als dass er

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Einfluss hätte. Das nächsthöchste Gewicht ist das Gewicht g2 für die Eigenschaft S2 (1 neg. Sprung). Die Gewichte gl und g5 sind negativ, d.h. die entsprechenden Eigenschaften haben noch weniger Einfluss.

Beispiel 2 (Fig. 4).
Abtastresultat (linker Aspekt):

B = Bs = 18

51 : pl - 4 nl = 0

52 : p2 = 7 n2 = 0

53 : p3 = 0 n3 = 0

Berechnung der Gewichte:

gO = 9 - 11 - - 2
gl = 7 - 4 = 3
g2 = 0 - 11 = - 11

g3 = 4 - 0 = 4

g4 = 0 - 0 =0
g5=0-4 =-4
g6 » 0 - 0 =0

Schlussfolgerung: bei einem Schriftzeichen in der Klasse nach Fig. 4 ist das Gewicht g3 am höchsten, d.h.die Eigenschaft S3 (zwei pos. Sprünge) geniesst den Vorzug. Ihr folgt direkt die Eigenschaft eines pos. Sprungs (vergl. gl für Sl). Das Gewicht g2 ist für das Auftreten eines einzigen neg. Sprungs (S2) sehr negativ (-11), so dass die entsprechende Eigenschaft keinen Einfluss hat.

Neigungen.

Das Gewicht, das einer Neigungskonfiguration zuerkannt wird, wird durch die Zahl der Bildzeichen, über die die Konfiguration sich erstreckt, bestimmt. Die Neigung wird nachstehend in etwas anderer Art und Weise definiert als in dem System nach der auf Seite 1 erwähnten Patentanmeldung. Es handelt sich um eine Neigung, wenn sich bei zwei oder mehr aufeinanderfolgenden Zeilen eine Änderung des Abstands im Verhältnis zu der Seite des umschliessenden Rechtecks ergibt. Hierzu gehört auch das Verspringen eines einzigen Elements in einer Zeile, wenn in der nächsten Zeile keine- Änderung des Abstands auftritt. Vergl. Fig. 5. In diesem Fall ist in den Zeilen 3 und 4 für den linken Aspekt eine neg. Neigung gegeben. Setzt sich die Linie danach noch fort, so wird jede zweite Zeile gezählt. Vergl. Fig. 6.

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Das Gewicht der neg. Neigung ist damit 5. Eine Neigung endet stets mit einem Sprung oder einem Extrasprung.

Die Höchstzahl aufeinanderfolgender Neigungen, die in einem Aspekt registriert werden kann, beschränkt sich auf 4. Bei einer zusammengesetzten Neigungskonfiguration - wenn z.B. einer neg. Neigung eine positive folgt bestimmt sich das Gewicht nach dem Mass der Gleichheit der zwei Teilgebiete (Symmetrie der Neigungen). Vergl. Fig. 7.

Die erste Neigung im linken Aspekt ist in 3 Zeilen negativ (nh 1). Die zweite Neigung ist in 5 Zeilen positiv (ph 2). Das Gewicht der Eigenschaft "neg. Neigung, pos. Neigung" wird dadurch gefunden, dass der kleinere Wert der zwei Ziffern nh 1 und ph 2 bestimmt und mit 2 multipliziert wird. Schreibweise: 2 (nh 1, ph 2) min. Das gewicht ist also 2.3=6,

In dem Beispiel nach Fig. 8 muss der Eigenschaft "neg. Neigung, pos. Neigung, neg. Neigung" das höchste Gewicht zuerkannt werden. Das Gewicht wird dadurch gefunden, dass der kleinste Wert der Ziffern nh 1, ph 2 und nh 3 ermittelt und mit 3 multipliziert wird. Schreibweise: 3 ( nh 1, ph 2, nh 3) min.

In dem vorstehenden Beispiel ist das Gewicht der Eigenschaft "neg., pos., neg." also 3.3=9.

Der Registrierung des Werts der aufeinanderfolgenden Neigunger, dienen acht Register: ph 1 ... ph 4 und nh 1 ... nh 4. Die ph-Register enthalten die Daten der positiven und die nh-Register die der negativen Neigungen. Es gibt Fälle, in denen die Register ph 4 und nh 4 beide leer sind Schreibweise: (p,n) h 4 = 0. Dann sind also höchstens drei Neigungen in einem Aspekt gegeben. Zu unterscheiden sind die nachstehenden Neigungskonfigurationen und dazugehörigen Gewichte:

Code	Beschreibung	Gewicht	Definition
HO	keine Neigung	go	Π B - Σ hl . HE 4
Hl	pos. Neigung	gi	ph max - (Eh - ph max) . HE 4
H2	neg. Neigung	g2	Inh max - (Eh - nh max)! . HE 4
H3	pos.pos.Neigung	g3	höchster Wert von: 12 { (ph 1, ph 2) min - (ρ, η) h 3 }\| . HE 4 und _ L· { (ph 2, ph 3) min - (ρ, η) h 1 }J . HE 4

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Code	Beschreibung	Gewicht	2623861 Definition
H4	pos.neg.Neigung		höchster Wert von: Γ 2 { (ph 1, nh 2) min - (ρ, η) h3 } J . HE 4 und [" 2 { (ph 2, nh 3) min - (ρ, η) hl } J . HE 4
H5	neg.pos.Neigung		höchster Wert von: Γ 2 { (nh 1, ph 2) min - (p, n) h3 } . HE 4 und \|_2 { (rh 2, ph 3) min - (p, n) hl }J . HE 4
H6	neg.neg.Neigung	g6	höchster Wert von: _. Γ 2 { (nh 1, nh 2) min - (p, n) h3 } . HE 4 und L2 { (nh 2, nh 3) min - (p, n) hl }J . HE 4
H7	pos.pos.neg.	g7	höchster Wert von: 3 { (ph 1, ph 2, nh 3) min - (p, n) h4 } und 3 { (ph 2, ph 3, nh 4) min - (p, n) hl }
H8	pos.neg.pos.	g8	höchster Wert von: 3 '{ (ph I₅ nh 2, ph 3) min - (p, n) h4 } und 3 { (ph 2, nh 3, ph 4) min - (p, n) hl } ;
H9	pos.neg.neg.		höchster Wert von: 3 { (ph 1, nh 2, nh 3) min - (p, n) h4 } und 3 { (ph 2, nh 3, ph 4) min - (p, n) hl } }
HlO	neg.pos.pos.	gio	höchster Wert von: 3 { (nh 1, ph 2, ph 3) min - (ρ, η) h4 } und 3 { (nh 2, ph 3, ph 4) min - (ρ, η) hl }
HIl	neg.pos.neg.	gll	höchster Wert von: 3 { (nh 1, ph 2, nh 3) min - (p, n) h4 } und 3 { (nh 2, ph 3, nh 4) min - (p, n) hl }

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Code

Beschreibung

T"
Gewicht

·· &

Definitioi

{

(nh

1.

2,

nh 2,

ph

3)

3

min -

(P,

η)

h4

}

H12

neg.neg.pos.

gl2

höchster Wert von:

und

1,

3

{

(nh

n)

nh 3,

ph

4)

min -

(P,

η)

hl

}

(nh

n)

ph 2,

nh

3,

ph 4)

min

3

{

(P,

hi, (ρ

, n)

h2, (p

, η)

h3

H13

neg.pos.neg.pos

gl3

4

(P,

h4}.{

G 1

}

H13

4 Neigungen

gl4

4

Hierbei ist:

B = Breite bzw. Hohe des Musters Eh = Summe aller Neigungswerte HE 4 = 1 als (p, n) h4 =

= 0 als (p, n) h4 = φ

G13 = 1 als gl3 = 0 = 0 als gl3 φ 0.

Die Neigungskonfigurationen "pos.pos.pos." und "neg.neg.neg." sind nicht erwähnt, weil sie sehr selten vorkommen. Die Konfiguration mit den vier Neigungen "neg.pos.neg.pos." aber wird gesondert behandelt (H13), weil zu erwarten ist, dass gerade diese Konfiguration bei den Ziffern "3" und "8" sehr oft auftritt.

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Beispiel (Fig. 4, Imker	= -4	Aspe	»kl	:):	B	= Bh
	= -Π				Zh	= 14
	- 9) = +5	ph	1	= 0	nh I	= 3
		ph	2	= 0	nh 2	- 9
		ph	3	- 1	nh 3	- 0
	-2	ph	4	= 0	nh 4	= 0
gO = 9 - 13	+4
gl = 1 - 12
§2=9- (13
g3 = -2
g4 = -2 _#
g5 = 0 - 2 =
g6 = 6 - 2 =

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AL INSPECTED

g7	- 0
g8	'- 0
g9	= 0
glO	- 0
gU	- 0
gl2	= 3 - 0 = +3
gl3	- 0
gl4	= 0.
Endpunkte.

Endpunkte sind dadurch charakterisiert, dass die Zahl der Bildelemente s in der Breite der Linien geringer ist als die Zahl der Zeilen p, über die das betr. Linienstück sich erstreckt (Fig. 9). Wird der linke Aussenaspekt in bezug auf Sprünge und Neigungen behandelt, so bildet sich zugleich die Endpunktkonfiguration für den Aussenaspekt. Die Zeilen mit Bildinformation werden, der Reihe nach von oben nach unten, nach links aus der Matrix geschoben. Während dieses Prozesses wird jeweils festgestellt, wieviel anschliessende Bildelemente s die Breite der Linie erfasst. Diese Zahl wird vorläufig in einem Arbeitsspeicher festgelegt. Wird ein Wert s konstatiert, der grosser als der in dem Register gespeicherte Wert ist, dann wird dieser neugefundene Wert (s max) registriert. Weiter wird gezählt, über wieviele Zeilen ρ sich der Endpunkt erstreckt. Für jede Zeile wird aufs neue das Verhältnis ·*-

s max bestimmt. Ist der neu berechnete Wert grosser als der vorübergehend in einem Register gespeicherte Wert, dann wird der neue Wert registriert. Auf diese

Weise erhält man den Höchstwert des Verhältnisses ^ , der während der

s max

Bildung der Endpunktkonfiguration auftritt.

In dem Beispiel nach Fig. 9 ist der Höchstwert des Verhältnisses

■*- ·= -τ- ■*■ 2. Dieser Wert bestimmt das Gewicht, das der Eigenschaft

s max 2

zuerkannt wird.

Bei der Betrachtung jedes Aussenaspekts werden zuerst die Positionen der Extreme bestimmt. Ein Extrem ist dann gegeben, wenn ab der Aussenseite des Rechtecks die erste Durchschneidung der Bildfläche konstatiert wird. Die Position des Extrems ist dann das letzte schwarze Bildelement der Durchschneidung.

In dem Beispiel nach Fig. 10 hat das Extrem beim oberen Aspekt die Position k = 10, r = 4. Die Zählung der Zeilen, die zu dem Endpunkt gehören, wird eingestellt, sobald kein korrekter Anschluss zweier aufeinanderfolgender Durchschneidungen mehr gegeben ist. Es wird eine ODER-Funktion der aufeinander-

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folgenden Zeilen des Bilds hergestellt. Wird der ODER-Funktion Zeile η hinzugefügt, so wird geprüft, ob die zu einem Endpunkt gehörige Durchschneidung in Zeile (n-1) aus anschliessenden schwarzen Bildelementen innerhalb des ODER-Gebiets besteht. Nur wenn das der Fall ist, trägt Zeile (n-1) zu dem Wert des Endpunkts bei. Bei der neuen Eigenschaftsbestimmung unterscheidet man die gleichen Endpunktkonfigurationen wie in dem System nach der auf Seite 1 erwähnten Patentanmeldung. Die Codierung gibt an, ob die Extreme von Endpunkten oben oder unten in einem Aspekt gegeben sind.

Die ermittelten Werte der Endpunkte, die zu den Positionen der dazugehörigen Extreme im Verhältnis stehen, werden in vier Registern b 1,2 und ο 1,2 gespeichert.

Die in dem oberen Teil des Aspekts gefundenen Werte der Endpunkte werden in den Registern bl bzw. b2 und die Werte der im unteren Teil des Aspekts ermittelten Endpunkte in den Registern öl und o2 gespeichert.

	0	Endpunktkonfigurationen mit dazugehörigen Gewichten:	Gewicht	C	2 -	(bl + b2	+ Ol H	(b	Definition	1,-	(o 1,2)min}
	1	Beschreibung	go		(b	1,2) max -	- {	(o	H O2)	,2)	2) max
Code	2	keine Endpunkte	gi		(o	1,2) max -	- {	) 1	l,2)min + ol + o2}		..., wobei dieser Min-
EP	3	1 Endpunkt oben	g2		Ο»	1,2) min -	- (c	l,2)min + bl + b2}		destwert φ 0 ist, und
EP	4	1 Endpunkt unten	g3		(b	1,2)max, (c	) 1	, 2)max		nicht mehr als 1 Register
EP		2 Endpunkte oben	_g4				,2)max } min - { (b 1,2)	leer sein darf.
EP	5	1 Endpunkt oben,			(o	l,2)min -	min +
EP	6	1 Endpunkt unten	g5		3 χ	(b 1,2 c	(b
		2 Endpunkte unten	g6			) 1
EP		mehr als 2 Endpunkte
EP

Für die Endpunkte des linken die nachstehenden Höchstwerte des

Aspekts nach dem Beispiel It. Fig. 11 werden Verhältnisses ρ registriert:

s max

bl	1 +	1
	3	1
	4 ⁺
ol		5
o2		O

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Aufgrund der Definitionen berechnete Gewichte:

gO = -5

gl = -5

g2 = +3

g3 = -4

g4 = 0

g5 = -1

g6 = +3

Die Eigenschaft "mehr als 2 Endpunkte" hat also das gleiche Gewicht wie die Eigenschaft "1 Endpunkt unten".

Inseln.

Die Art und Weise, in der die Inseln aus dem ursprünglichen Schriftzeichenbild abgeleitet werden, ist die gleiche wie die im Rahmen des bekannten Systems. Die weitere Verarbeitung aber verläuft völlig anders.

Nachdem die Inseln gebildet sind, wird für jede Insel das Extrem, d.h. die Zeile, auf der die Insel zum ersten Mal konstatiert wird, ermittelt und festgestellt, ob es in der oberen oder unteren Hälfte eines Aspekts erscheint. Selbstverständlich wird das für alle vier Aussenaspekte getan. Wir unterscheiden die nachstehenden Konfigurationen:

EL 0 - keine Insel El 1 - 1 Insel, Extrem oben El 2 - 1 Insel, Extrem unten El 3 - 2 Inseln, 2 Extreme oben El 4 - 2 Inseln, 1 Extrem oben, 1 Extrem unten El 5 - 2 Inseln, 2 Extreme unten El 6 - mehr als 2 Inseln.

Das Gewicht jeder einzelnen Eigenschaft bestimmt sich durch die Zahl der Zeilen, über die die Insel sich erstreckt. Um auf einfache Art und Weise den Extremwert und die Zahl der Zeilen, über die sich eine Insel erstreckt, zu bestimmen, wird die ODER-Funktion je zweier aufeinanderfolgender Zeilen gebildet, Solange die Durchschneidung einer Insel eine geschlossene Kette schwarzer Bildelemente bildet, gehört sie zu der betr. Insel. Für die Registrierung dienen vier Register el, e2, fl und f2.

Für Inseln, deren Extrem im oberen Teil des Aspekts liegt, wird das Total der Anzahl Zeilen für den betr. Aspekt in den Registern el bzw. e2, für solche, deren Extrem im unteren Teil des Aspekts liegt, in den Registern f1 bzw. f2 registriert.

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In einer Bildhälfte können also maximal zwei Inselextreme verarbeitet werden. Erscheinen in einer Bildhälfte mehr als zwei Inselextreme, so werden die überzähligen Extreme und damit die betr. Inseln ausser Betracht gelassen.

Wir unterscheiden die nachstehenden Inselkonfigurationen und dazugehörigen Gewichte:

Code	0	Beschreibung	Insel,	Extrem oben	Gewicht	i B	Definition
EL	1	keine Inseln	Insel,	Extrem untei	go	(el,	- (el + e2 + fl + f2)
EL	2	I	Inseln	, 2 Extreme oben	gi	(fl,	2)max - {(el, 2)min + f1 + f2 }
EL	3	1	Inseln	1 Extrem ot 1 Extrem ui	ι g2	2(el	2)max - {(fl, 2)min + el + e2 }
EL	4	2	Inseln	2 Extreme unten	g3	2 {	, 2) min - (f1 + f2)
EL	5	2	mehr als	2 Inseln	>en g4 iten	2 (f	(el, 2) max¹ (fl, 2)max > min - { (el, 2)min + (fl, 2)min }
EL	6	2			g5	3 χ	1, 2)min - (el + e2)
EL				g6		(el, 2, fl, 2)..., wobei dieser Mindest
					wert ^ 0 und nicht mehr als 1 Register
			leer sein darf.

Für die Daten des oberen Aspekts werden für das Beispiel nach Fig. die nachstehenden Gewichte konstatiert:

gO » —■ - (1+3+5+0) =5 - 9 = -4.

gl = 3 - (1 + 5 + 0) = 3 - 6 = -3. g2 = 5 - (0 + 1 + 3) = 5 - 4 = +1. g3 = 2.1 - (5 + 0) = 2 - 5 = -3.

g4 = 2.3 - (1 + 0) - 6 - 1 = +5. g5 = 2.0 - (I + 3) = 0 - 4 = -4. g6 = 3.1 = = +3.

Der Eigenschaft "2 Inseln, 1 Extrem oben, 1 Extrem unten" ist das höchste Gewicht zuzuerkennen. Für das gleiche Bild sind als Daten des linken Aspekts zu notieren:

el = 7

e2 = 6

fl = 5

f2 = 0

B = 12

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Gewichte: gO	⁼ 4~	(7 π	5 + 0)
* gi	= 7 -	(6 η	0)
g2		(0 η	6)
g3	= 2.6 -	(5 ^J
g4	= 2.5 -	(6 π
g5	= 2.0 -	(7 η
H 6 +
ι- 5 +
η 7 +
■■ 0)
y 0)
·· 6)

= 3 - 18 = -15 = 7 - 11 = -4 = 5 - 13 = -8 = 12 - 5 = +7 - 10 - 6 = +4 = 0 - 13 = -13 g6 - 3.5 = +15

Der Eigenschaft "mehr als 2 Inseln" ist das höchste Gewicht zuzuerkennen. Die Entscheidungsvorrichtung

a. Maximumselektor : binäre Eigenschaftskomponenten.

Nachdem nunmehr die Gewichte aller Eigenschaften bestimmt werden können, sind allerlei Variationen der Entscheidungsvorrichtung denkbar. Die einfachste Methode ist die, mit der man sich der existierenden Entscheidungsmethode so weit wie möglich annähert. Auf diese Weise könnte sich ergeben, ob bereits eine bessere Bestimmung der Eigenschaften eine Verbesserung zur Folge hat.

Das Blockschema des Systems kann so aussehen, wie in Fig. 13 dargestellt ist. Dabei ist 1 ein Schriftzeichenbild, 2 ein Bildmanipulator. Mit dem Bildmanipulator werden die vier Aussen- und die vier Innenaspekte gebildet. Für jeden einzelnen Aspekt werden in der bereits beschriebenen Art und Weise für jede Gruppe von Eigenschaften (Sprünge S, Neigungen H, Endpunkte EP und Inseln EL) von Recheneinheiten 3 die Gewichte der einzelnen Konfigurationen berechnet. Selektoren 4 bestimmen pro Gruppe das höchste der berechneten Gewichte.

Das Resultat ist, dass pro Aspekt vier Werte g , g, , g und g. für die vier Eigenschaften S, H, EP und EL verfügbar sind.

Bei der einfachsten Ausführung der Entscheidungsvorrichtung werden nicht

die numerischen Werte g , g, , g und g,, sondern wird nur der Häufigkeitswert

s η ρ i

benutzt, mit der die gewählten Eigenschaften bei Schriftzeichen der verschiedenen Klassen erscheinen. Ist eine Eigenschaft χ gewählt, weil der Wert des Gewichts g innerhalb der Gruppe von Eigenschaften, der χ angehört, der

Jv

höchste Wert ist, und gehört das betr. Schriftzeichen zu der Klasse y, dann wird in der Lernphase der Inhalt des Speicherplatzes P in einer Lernmatrix

xy

um 1 erhöht. Die Zuweisung des Speicherplatzes erfolgt mit Hilfe der Codeumsetzer 5, die die betr. Zeile in der Lernmatrix angeben.

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Am Ende der Lernphase der Inhalt eines Speicherplatzes P den Wert

xy

S , wobei Sx die Zahl der Male angibt, dass die Eigenschaft (x) bei Bildern der Klasse y gewählt wurde. Die Wahrscheinlichkeit eines Schriftzeichens der Klasse y ist, wenn die Eigenschaft χ gewählt ist, K(y|x). Dafür gilt:

Σ S

k ^xy

Hierbei ist Σ S die Summe aller Schriftzeichen in der Lernsammlung, für die die Eigenschaft χ gewählt wurde.

Danach wird am Ende der Lernphase der Logarithmus aller Wahrscheinlichkeiten K(y| x) bestimmt, also

K(y|x)_L = log K(y|x).

Die (logarithmische) Wahrscheinlichkeit, dass ein Zeichen zu der Klasse y gehört, wird in der Kannphase durch Summierung der logarithmischen Wahrscheinlichkeiten aller gewählten Eigenschaften K(y) = Σ K(ylx) mit Hilfe eines Maximumselektors 7 ermittelt.

Liegen Eigenschaften vor, die innerhalb ein und derselben Gruppe das gleiche Gewicht haben, so wird in der Lernphase verfahren, als ob verschiedene Bilder vorliegen, deren gewählte Eigenschaften also sämtlich registriert werden. In der Kannphase wird in diesem Fall das Erkennen für die verschiedenen Darstellungen durchgeführt. Sind die Resultate unvereinbar, so wird das betr. Schriftzeichen verworfen.

b) Entscheidungsvorrichtung mit gewogenen Kennzeichenkomponenten. Fig. 14 gibt zu erkennen, wie in der Lernphase eine Lernmatrix gefüllt, und wie in der Kannphase ein Bild derart erkannt wird, dass die numerischen Werte der Eigenschaften benutzt werden.

In der Lernphase und auch in der Kannphase werden von jedem zu verarbeitenden Schriftzeichenbild 8 mit Hilfe des Bildmanipulators 9 die Aspekte präsentiert. In der Recheneinheit 10 werden die Gewichte berechnet. Für jeden Aspekt wird pro Eigenschaftsgruppe mit Hilfe des Maximumselektros 11 das höchste Gewicht (g ) ermittelt. Mit Hilfe der Codiervorrichtung 12 wird die Zeile in der Lernmatrix 13 angegeben, die der betr. gewählten Eigenschaft entspricht. Auf die bekannte Art und Weise wird in der Lernphase der Inhalt eines Speicherplatzes xy um 1 erhöht, wenn die Eigenschaft χ bei einem Schriftzeichen der Klasse y konstatiert wird. Für die Dauer der Lernphase ist also auf jedem Speicherplatz der Lernmatrix eine Summe S(y|x) vorhanden, die die Zahl der Male ist, dass die Eigenschaft (x) bei Bildern der Klasse y

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gewählt wurde. In genau der gleichen Art und Weise wie bei der ersten Ausführungsform der Entscheidungsvorrichtung (Fig. 13) kann am Ende der Lernphase die Wahrscheinlichkeit eines Schriftzeichens der Klasse y bestimmt werden, wenn die Eigenschaft χ gewählt ist:

K(y|x)= ^Z_

Σ S xy

Da für die Klassifizierung von Bildern die Produkt-Wahrscheinlichkeiten für alle gewählten Eigenschaften benutzt werden, wird auch bei dieser Ausführungsform der Entscheidungsvorrichtung mit den logarithmischen Werten der Wahrscheinlichkeit gerechnet. Am Ende der Lernphase ist auf jedem Speicherplatz der Lernmatrix die logarithmische Wahrscheinlichkeit eines Zeichens der Klasse y vorhanden, wenn die Eigenschaft χ gewählt ist:

K(y|x)_L = log K(y|x).

In der darauffolgenden Kannphase wird für jedes erscheinende Schriftzeichenbild, ebenfalls pro Aspekt, für jede Eigenschaftsgruppe das höchste Gewicht (g ) bestimmt, dessen numerischer Wert durch Teilung durch die Abmessung B (Breite bzw. Hohe) des Bildes normiert wird. Das erfolgt in der Normierungsvorrichtung 14. Danach wird durch Logikschaltungen 15 der logerithmische Wert der normierten Gewichte bestimmt.

Logarithmisches Gewicht des gewählten Kennzeichens:

^gxL

Gewogene Wahrscheinlichkeit, dass ein Bild der Klasse y vorliegt, wenn eine Eigenschaft χ mit dem Gewicht gx gewählt ist:

K (χ) = K(y|x) . ^ .

Logarithmische Wahrscheinlichkeit:

(x) = log Ky (x)

Diese Wahrscheinlichkeit wird durch Summierung der logarithmischen Wahrscheinlichkeit K(y|x) aus der Lernmatrix und des logarithmischen₉ normierten

Gewichts g ermittelt:
xL

K_yL(x) - K(y!x)_L

In Fig. 14 ist angegeben, dass für jede Gruppe von Eigenschaften eine Summierungsschaltung 16 vorhanden ist. Bei jeder Eigenschaftsgruppe erfolgt für die gewählte Eigenschaft die Summierung pro Aspekt für alle Klassen. Es entsteht

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also eine zweite Matrix 17 mit k Spalten, wobei k der Zahl der Schriftzeichenklassen entspricht, und die Zeilenzahl mit der Zahl der gewählten Eigenschaften mal der Zahl der Aspekte übereinstimmt. Nachdem die zweite Matrix zum Erkennen eines Bildes gefüllt ist, wird die logarithmische Wahrscheinlichkeit, dass das Schriftzeichen zu der Klasse y gehört, durch Summierung der Wahrscheinlichkexten K (x) ermittelt.

^{y x} '

Diese Summe ist Γ 3s

yL

^x '

Das Muster wird derjenigen Klasse zugewiesen, für die Σ K am höchsten

yL ist. Der Maximalwert wird mit Hilfe des Maximumselektors 18 bestimmt. Die Einführung von Gewichten, wie weiter oben beschrieben, führt zu einer Verbesserung der Methode zur Bestimmung der Eigenschaften eines Schriftzeichenbilds, und die berechneten Gewichte können überdies bei der Klassifizierung von Bildern benutzt werden, wobei die gewählten Gewichte vorzugsweise nach den Abmessungen der Bilder normiert werden, und die Klassifizierung eines Bildes einerseits durch die statistischen Frequenzen bestimmt wird, die in der benutzten Lernsammlung der Eigenschaften vorkommen, die auch bei dem betr. Schriftzeichenbild gewählt sind, und andererseits durch die Gewichte der für das betr. Bild gewählten Eigenschaften.

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Claims

PATENTANSPRÜCHE

(\jj Verfahren zum Erkennen von Schriftzeichen, wobei sowohl in der Lernphase als in der darauffolgenden Kannphase Eigenschaften von Schriftzeicheribildern nach einer Reihe ihrer Aspekte in eine Anzahl Gruppen klassifiziert und die Ergebnisse dieser Klassifizierungen in der Lernphase als Häufigkeitswerte in einem Speicher registriert und im Laufe der Kannphase die Resultate der Eigenschaftsklassifizierung eines neu erscheinenden Schriftzeichens benutzt werden, um die Wahrscheinlichkeit der gefundenen Eigenschaften dieses Schriftzeichens für jede einzelne Schriftzeichenklasse zu bestimmen, dadurch gekennzeichnet, dass jeder der Eigenschaften eines zu erkennenden Schriftzeichenbilds ein Gewicht zuerkannt wird, das von der Form des Bildes abhängig ist, worauf aufgrund des Werts der Gewichte Eigenschaften selektiert werden, deren in dem Speicher vorhandene Häufigkeitswerte mit den Werten der Gewichte multipliziert werden, und danach der Maximalwert aus der Reihe der Resultate für die Bezeichnung der Klasse benutzt wird.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass Konfigurationen von Schriftzeichenelementen, die zu einer bestimmten Eigenschaft beitragen, mit einem positiven Zeichen und solche, die zu den übrigen Eigenschaften in der Gruppe beitragen, mit einem negativen Zeichen berücksichtigt werden, worauf pro Gruppe die Eigenschaft mit dem höchsten Gewicht selektiert wird.
3. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass der numerische Wert der Gewichte in einem von der Bildgrösse unabhängigen normierten Wert zum Ausdruck gebracht wird.
4. Vorrichtung für die Durchführung des Verfahrens nach den vorstehenden Ansprüchen mit einem Bildmanipulator und einer Lernmatrix, gekennzeichnet durch eine Anzahl Recheneinheiten (10) für das Berechnen der Gewichte der konstatierten Kennzeichen pro Aspekt des Schriftzeichenbildes; eine Anzahl Maximumselektoren (11), um aus jeder Gruppe von Eigenschaften pro Aspekt die Eigenschaft mit dem höchsten Gewicht zu wählen; eine Anzahl Codiervorrichtungen (12), um während der Lernphase für jeden Höchstwert den Speicher der Lernmatrix zu ergänzen; eine Anzahl Normierungsvorrichtungen (14), um den von den Selektoren (11) bestimmten Wert zu der Grosse des Bilds in dem betr. Aspekt ins Verhältnis zu setzen; eine Anzahl Logikschaltungen (15), um die logarithmischen Werte der Ergebnisse aus den Normierungsvorrichtungen (14) zu bestimmen; eine Anzahl Summierungsschaltungen (16), um die logarithmischen Werte aus den Logikschaltungen (15) den logarithmischen Werten der in der Lernmatrix pro Aspekt

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für die betr. Eigenschaft in allen Schriftzeichenklassen registrierten Werten hinzuzuzählen; eine zweite Matrix (17) für die Speicherung der in den Summierungsschaltungen (16) für alle Schriftzeichenklassen gefundenen logarithmischen Werte und einen Maximumselektor (18) für die Bestimmung des Höchstwerts der Summe der Werte der Eigenschaften für alle Aspekte sämtlicher Schriftzeichenklassen.

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L e e r s e i t e