JP2576491B2 - 特徴抽出方式 - Google Patents
特徴抽出方式Info
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- JP2576491B2 JP2576491B2 JP62065580A JP6558087A JP2576491B2 JP 2576491 B2 JP2576491 B2 JP 2576491B2 JP 62065580 A JP62065580 A JP 62065580A JP 6558087 A JP6558087 A JP 6558087A JP 2576491 B2 JP2576491 B2 JP 2576491B2
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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。
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パ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（１）（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。
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パ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（１）（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。
（発明が解決しようとする問題点） しかしながら（１）の方法は文字図形パタンが大きく
なり、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、ヒゲ等の問題がありその後の処理
を複雑なものとしていた。
なり、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、ヒゲ等の問題がありその後の処理
を複雑なものとしていた。
本発明の目的はこれらの欠点を改善するもので、文字
図形パタンの特徴抽出が複雑でなく、文字図形パタンの
ひずみ、ヒゲ等の悪影響を回避可能な文字認識装置を提
供することにある。
図形パタンの特徴抽出が複雑でなく、文字図形パタンの
ひずみ、ヒゲ等の悪影響を回避可能な文字認識装置を提
供することにある。
（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、文字図形パタンに外接する方形枠を文字枠
として検出する第１の手段（文字枠検出部）と、前記文
字枠内の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２の手段（セグ
メント検出部）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３の手段（文字枠分割決定
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４の手段（部分領域テーブル）と、第３の手段が
抽出した分割座標を参照して第４の手段から該第４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
に対して、該セグメントの輪郭座標と、前記部分領域の
部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５の手段（セグメント計数部）
とを設けたものである。
決するため、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１の手段（文字枠検出部）と、前記文
字枠内の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２の手段（セグ
メント検出部）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３の手段（文字枠分割決定
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４の手段（部分領域テーブル）と、第３の手段が
抽出した分割座標を参照して第４の手段から該第４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
に対して、該セグメントの輪郭座標と、前記部分領域の
部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５の手段（セグメント計数部）
とを設けたものである。
（作用） 本発明では、第１の手段により文字図形パタンの文字
枠を検出し第２、第３の手段に出力する。第２の手段
は、文字枠内の文字図形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５の手段に出力する。第３
の手段はこの文字枠を分割し、分割座標を抽出して第５
の手段に出力する。第４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５の手段は第
２の手段および第３の手段からの出力を基に、第４の手
段の部分領域テーブルを参照しつつ部分領域座標との照
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、文字図形パタンにきれ、か
すれ、ノイズ、つぶれ等が生じたとしても特徴値への影
響がなくなり前記従来技術の問題点が解決される。
枠を検出し第２、第３の手段に出力する。第２の手段
は、文字枠内の文字図形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５の手段に出力する。第３
の手段はこの文字枠を分割し、分割座標を抽出して第５
の手段に出力する。第４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５の手段は第
２の手段および第３の手段からの出力を基に、第４の手
段の部分領域テーブルを参照しつつ部分領域座標との照
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、文字図形パタンにきれ、か
すれ、ノイズ、つぶれ等が生じたとしても特徴値への影
響がなく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はパタンレジスタ、４は文字枠検出部、５は文字
枠分割決定部、６はセグメント検出部、７はセグメント
計数部、８は部分領域テーブル、９は特徴出力である。
ある。同図において、１は光信号入力、２は光電変換
部、３はパタンレジスタ、４は文字枠検出部、５は文字
枠分割決定部、６はセグメント検出部、７はセグメント
計数部、８は部分領域テーブル、９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入力１として入力し、２値の
量子化をされた電気信号に変換する。パタンレジスタ３
は、この電気信号を格納する。
形パタンの光信号を光信号入力１として入力し、２値の
量子化をされた電気信号に変換する。パタンレジスタ３
は、この電気信号を格納する。
文字枠検出部４はパタンレジスタ３内の入力パタンに
外接する方形枠を検出し、その結果を文字枠分割決定部
５とセグメント検出部６へ送る。この方形枠を以下文字
枠と呼ぶ。
外接する方形枠を検出し、その結果を文字枠分割決定部
５とセグメント検出部６へ送る。この方形枠を以下文字
枠と呼ぶ。
文字枠分割決定部５は文字枠検出部４で検出した文字
枠内を（１）式によりＭ×Ｎ個（M,Nは整数、本実施例
ではＭ＝Ｎ＝４）の領域に分割するためのＸ軸,Y軸上の
分割座標（X1〜XM+1,Y1〜YN+1）を決定する。本実施例
では文字枠を等間隔に分割するための分割座標を決定す
る。なお、ここでＸ軸,Y軸はそれぞれ水平方向及び垂直
方向の座標軸を示す。
枠内を（１）式によりＭ×Ｎ個（M,Nは整数、本実施例
ではＭ＝Ｎ＝４）の領域に分割するためのＸ軸,Y軸上の
分割座標（X1〜XM+1,Y1〜YN+1）を決定する。本実施例
では文字枠を等間隔に分割するための分割座標を決定す
る。なお、ここでＸ軸,Y軸はそれぞれ水平方向及び垂直
方向の座標軸を示す。
XE:X軸方向の文字枠終端座標 YE:Y軸方向の文字枠終端座標 セグメント検出部６はパタンレジスタ３の入力パタン
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、セグメント計数部７へ出力する。
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、セグメント計数部７へ出力する。
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力パタン
（ひらがな“ぱ”）から５つのセグメントが得られる。
またセグメント検出部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。
ント検出部６の働きにより同図左側に示す入力パタン
（ひらがな“ぱ”）から５つのセグメントが得られる。
またセグメント検出部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７は予め用意した部分領域テーブル
８を参照し、文字枠分割決定部５で抽出した分割座標か
ら部分領域の部分領域座標（ML,MR,MT,MB）を得るとと
もに、セグメント検出部６で抽出した各セグメントのす
べての輪郭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（２）式を適用して、（２）式をすべて満足す
る輪郭座標を有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９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。
８を参照し、文字枠分割決定部５で抽出した分割座標か
ら部分領域の部分領域座標（ML,MR,MT,MB）を得るとと
もに、セグメント検出部６で抽出した各セグメントのす
べての輪郭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（２）式を適用して、（２）式をすべて満足す
る輪郭座標を有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９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。
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はX2〜XM+1,MR＞ML MTはY1〜YN,MBはY2〜YN+1,MB＞MT ここでセグメント計数特徴は部分領域テーブル８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×SK個抽出さ
れる。
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×SK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。
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（X3,X5,Y1,Y3）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図で示すセグメント１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（２）式をすべて満足しないため、計
数されない。
（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（X3,X5,Y1,Y3）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図で示すセグメント１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（２）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８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。
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、ここで第６図により、セグメ
ント計数特徴によるひらがな“ぱ”と“ば”の比較例を
示す。同図（ａ）は入力パタン（ひらがな“ぱ”）に対
して、前記パタンの文字をＸ軸方向に４分割、Ｙ軸方向
に４分割し、部分領域Ａ（X3,X5,Y1,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、入力パタン（ひらがな“ば”）に対し
て、前記入力パタン（ひらがな“ぱ”）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。
法について述べてきたが、ここで第６図により、セグメ
ント計数特徴によるひらがな“ぱ”と“ば”の比較例を
示す。同図（ａ）は入力パタン（ひらがな“ぱ”）に対
して、前記パタンの文字をＸ軸方向に４分割、Ｙ軸方向
に４分割し、部分領域Ａ（X3,X5,Y1,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、入力パタン（ひらがな“ば”）に対し
て、前記入力パタン（ひらがな“ぱ”）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
形の部分領域に着目して前記部分領域に含まれる又は含
まれないセグメント又はその両方のセグメントを計数
し、計数値を文字図形パタンの特徴値として特徴抽出を
行うようにしたので、文字図形パタンのきれ、かすれ、
ノイズ、つぶれ等が生じた場合でも着目部分領域以外で
あれば特徴値への影響はまったくなく、安定で信頼性の
高い特徴抽出を行うことができる。従って、この説明に
よれば、認識精度の良い文字図形パタン認識装置を提供
することが可能となる。
形の部分領域に着目して前記部分領域に含まれる又は含
まれないセグメント又はその両方のセグメントを計数
し、計数値を文字図形パタンの特徴値として特徴抽出を
行うようにしたので、文字図形パタンのきれ、かすれ、
ノイズ、つぶれ等が生じた場合でも着目部分領域以外で
あれば特徴値への影響はまったくなく、安定で信頼性の
高い特徴抽出を行うことができる。従って、この説明に
よれば、認識精度の良い文字図形パタン認識装置を提供
することが可能となる。
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図はセグメント計数特徴によるひらがなの“ぱ”と
“ば”の比較例を示す図である。 ２……光電変換部、３……パタンレジスタ、４……文字
枠検出部、５……文字枠分割決定部、６……セグメント
検出部、７……セグメント計数部、８……部分領域テー
ブル
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図はセグメント計数特徴によるひらがなの“ぱ”と
“ば”の比較例を示す図である。 ２……光電変換部、３……パタンレジスタ、４……文字
枠検出部、５……文字枠分割決定部、６……セグメント
検出部、７……セグメント計数部、８……部分領域テー
ブル
Claims (1)
- 【請求項１】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１の手段と、 前記文字枠内の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２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３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４
の手段と、 第３の手段が抽出した分割座標を参照して第４の手段か
ら該第４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
のセグメントに対して、該セグメントの輪郭座標と、前
記部分領域の部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５の手段とを設け
たことを特徴とする特徴抽出方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62065580A JP2576491B2 (ja) | 1987-03-23 | 1987-03-23 | 特徴抽出方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62065580A JP2576491B2 (ja) | 1987-03-23 | 1987-03-23 | 特徴抽出方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS63233486A JPS63233486A (ja) | 1988-09-29 |
| JP2576491B2 true JP2576491B2 (ja) | 1997-01-29 |
Family
ID=13291088
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP62065580A Expired - Fee Related JP2576491B2 (ja) | 1987-03-23 | 1987-03-23 | 特徴抽出方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2576491B2 (ja) |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5943488A (ja) * | 1982-09-04 | 1984-03-10 | Omron Tateisi Electronics Co | 文字認識装置 |
-
1987
- 1987-03-23 JP JP62065580A patent/JP2576491B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5943488A (ja) * | 1982-09-04 | 1984-03-10 | Omron Tateisi Electronics Co | 文字認識装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS63233486A (ja) | 1988-09-29 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |