JP2622004B2

JP2622004B2 - 文字認識装置

Info

Publication number: JP2622004B2
Application number: JP2026280A
Authority: JP
Inventors: 央佐々木
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 1990-02-06
Filing date: 1990-02-06
Publication date: 1997-06-18
Anticipated expiration: 2012-06-18
Also published as: JPH03230290A

Description

【発明の詳細な説明】〔概要〕入力文字パターンの認識を行う文字認識装置に関し、パターンの類似した文字についての識別精度の向上を
計ることを目的とし、入力文字パターンの特徴抽出手段と、標準文字パター
ン辞書とを備え、入力文字パターンと標準文字パターン
辞書を全ての特徴要素の特徴データ同士で照合して認識
文字候補を作成する第１次認識処理部と、文字認識を行
うのに有効な特徴要素を選択するための特徴要素マスク
手段と、類似する文字パターン同士の群と、群内の文字
パターンから入力文字パターンを識別するのに有効な上
記特徴要素マスクの１つを指定する類似文字群テーブル
と、第１次認識処理により作成された第１順位の文字の
含まれる類似文字群を検索し、得られた類似文字群に指
定された特徴要素マスク手段を用いて、入力文字パター
ンと検索された類似文字群に属する文字との間で、選択
された特徴要素の特徴データ同士で照合して認識処理を
行う第２次認識処理部を構成として持つ。

〔産業上の利用分野〕

本発明は、入力文字パターンを特徴化し、標準文字パ
ターン辞書に照合することにより得られる認識候補につ
いて、さらに識別に有効な特徴要素により高精度の認識
を行う文字認識装置に関する。

〔従来技術〕

従来、文字認識装置における認識処理は、文字イメー
ジの特徴を抽出し、その特徴をパラメータ化し、これを
多数の文字について予め作成した特徴パラメータを持つ
標準文字パターン辞書と照合して、一番近い文字パター
ンを判定し認識結果を得るようにしていた。

このような従来の文字パターン認識方式を第10図によ
り説明する。

図示のように、従来の文字認識装置は、入力文字パタ
ーン50から特徴データを抽出し、特徴パラメータ52を得
る特徴抽出手段51、多数の文字についての特徴パラメー
タを登録した標準文字パターン辞書53、標準文字パター
ン辞書53の各文字の特徴パラメータと入力文字パターン
50の特徴パラメータとを照合することにより入力文字の
識別を行う認識処理部54により構成される。

次に、従来の文字認識装置による文字認識方式を説明
する。

まず、イメージスキャナ等で読み取られた入力文字パ
ターン50は、特徴抽出手段51で特徴データを抽出され、
特徴をパラメータ化される。52は特徴抽出手段51で抽出
された入力文字パターンの特徴パラメータである。

次に、認識処理部54は、入力文字パターンの特徴パラ
メータ52と標準文字パターン辞書53の各文字の特徴パラ
メータとを照合することにより入力文字パターンと類似
する標準文字パターンを抽出し、類似度により順位づけ
して認識候補文字55を作成していた。

〔発明が解決しようとする課題〕

従来の文字認識装置においては、入力文字パターンと
標準文字パターン辞書の各特徴パラメータを全ての特徴
要素について均一な重みにより照合して認識結果を得て
いた。

そのため、例えば、「末」と「未」、「甲」と「申」
のようなパターンの似かよった文字については、特徴パ
ラメータについても似かよったデータを持つため、全特
徴要素を均一の重みで比較した場合には、全特徴要素に
対するそれらの文字を識別する特徴要素のウェイトが小
さくなる。そのため、入力文字パターンの書体、形、太
さ等の違いにより特徴パラメータの値が変動したような
場合には文字の識別精度が悪かった。

本発明は、入力パターンと特徴データの似かよったパ
ターンの類似した文字についての識別精度の向上を計る
ことを目的とする。

〔課題を解決するための手段〕

本発明は、類似する文字をグループ化してまとめ、文
字群内の文字を識別するのに有効な特徴要素を指定する
類似文字群テーブルと、指定された特徴要素のみを取り
出すマスクデータを備えた特徴要素マスクテーブルとを
設ける。

そして、入力文字パターンと標準文字パターン辞書を
全ての特徴パラメータについて比較し、認識候補を得る
第１次認識処理と、第１次認識処理により得られた第１
順位の認識候補文字の含まれる文字群テーブル上の文字
群を検索する。さらに、文字群内の文字を識別するのに
有効な特徴要素マスクの指定情報に従い、特徴抽出マス
クテーブルより指定された特徴抽出マスクを読み出すよ
うにする。

そして、入力文字パターンと上記検索により見つけ出
した類似文字群の文字を識別するのに不要な特徴パラメ
ータは特徴抽出マスクによりマスクし、有効な特徴パラ
メータのみを取り出して高精度に比較する第２次認識処
理を行い、認識結果を出力する。

本発明の基本構成を第１図に示す。

図において、１はイメージスキャナ等の文字読み取り
装置により読み取られた入力文字パターン、２は入力文
字パターンの特徴要素について特徴データを抽出し、特
徴パラメータ化する特徴抽出手段、３は特徴抽出手段２
により抽出された特徴パラメータ、４は多数の標準文字
パターンの各々ごとに特徴要素データをパラメータ化し
て登録した標準文字パターン辞書、５は入力文字パター
ン１の特徴パラメータ３の全部について、標準文字パラ
メータ辞書の各文字の全特徴パラメータと照合し、認識
候補文字を作成する第１次認識処理部、６は第１次認識
処理部５の作成結果である認識候補、７は類似文字をグ
ループ化し、グループ化した文字群内の文字を識別する
のに有効な特徴パラメータのみを取り出すための特徴要
素マスクを選択するためのポインタを備えた類似文字群
テーブル、８は特徴パラメータを特徴要素ごとに、選
択、非選択の特徴要素マスクのマスクデータを備えた特
徴要素マスクテーブル、９は類似文字群テーブル上の文
字群を識別するのに有効な特徴パラメータのみを取り出
す特徴要素マスク手段、10は類似文字を識別するのに有
効な特徴パラメータのみにより入力パターンと類似文字
群のパターンを比較して入力文字パターンを詳細に認識
する第２次認識処理部である。

〔作用〕

第１図の基本構成の作用を説明する。

例えば、図示のような手書き文字「目」の入力文字パ
ターン１について説明する。

入力文字パターン１について、例えば、特徴要素とし
て、縦線の密度、横線の密度等により、特徴抽出手段２
は入力パターンを特徴パラメータ化する。

そのようにして得られた特徴パラメータをa_i,b_i,c_i,
・・・・f_iとする（特徴パラメータ３）。

第１次認識処理部５は入力文字パターンの特徴パラメ
ータ３と標準文字パターン辞書４の全特徴パラメータを
全ての特徴パラメータにより照合して例えば、「目」、
「日」、「月」の認識候補６を順位付けして作成する。

次に、類似文字群テーブル７を検索して第１順位の
「目」の含まれる例えば、「日」、「目」、「月」、
「白」の類似文字群を見つけ、類似文字「目」、
「日」、「月」、「白」を識別するのに有効な特徴パラ
メータのみを取り出すための特徴要素マスクを指定する
ポインタを読み取る。

読み取ったポインタにより特徴要素マスクテーブル８
にアクセスして例えば、特徴要素として縦線密度ａ、横
線密度ｂを読み出す特徴要素マスクのデータ12を読み出
す。

そして、特徴要素マスク手段９は読み出したマスクデ
ータにより入力文字パターン１のパラメータのうち識別
に不要な特徴パラメータをマスクし、識別に有効な縦線
密度ａと横線密度ｂの特徴パラメータのみを取り出す。

次に、第２次認識処理部10は、入力文字パターン１を
認識候補「目」、「日」、「月」について特徴要素マス
ク手段９の出力する縦線密度と横線密度についての特徴
パラメータにより詳細に比較する。

第２次認識処理の結果入力文字パターン１を「目」と
認識して認識結果11を生成する。

〔実施例〕

第２図ないし第９図により本発明の実施例を説明す
る。

第２図（１）は本発明の特徴要素の例である。

図における特徴（ａ）〜特徴（ｆ）は、縦方向、横方
向、斜め方向の線密度および縦方向、横方向の長さより
なる特徴要素の例を示す。

第２図（２）は、本発明の類似文字群テーブルの例で
ある。

類似文字群は、図示のようにグループ（ア）として
「申」、「甲」、「田」、「中」、「由」等の類似文字
群と各群ごとにその群に含まれる文字を識別するのに有
効な特徴要素（類似文字群アでは横方向の線密度マスク
ｂと縦線の長さｅ）を定めている。

第３図は本発明の実施例の装置の構成を示す。

図において、61は認識処理プログラムの実行等を行う
マイクロプロセッサ、62は手書き文字等の入力文字パタ
ーンを読み取るイメージスキャナ、63は入力文字パター
ンを特徴パラメータ化する特徴抽出処理部、64は入力文
字パターンと標準文字パターン辞書を特徴パラメータに
より照合して入力文字パターンの認識処理を行う照合認
識処理部、65はイメージスキャナ62が読み取った複数の
入力文字を１つづつの文字のパターンに切出し処理を行
う文字切出し処理部、66は入力文字パターンと標準文字
パターンの特徴パラメータを識別するのに不要な特徴パ
ラメータはマスクして取り除き、有効な特徴パラメータ
のみを取り出すための特徴パラメータマスク処理部、67
は多数の文字の標準文字パターンの特徴パラメータによ
り持つ標準文字パターン辞書、68は標準文字パターン辞
書67を読み出してデータを格納する辞書用メモリ、69は
パターンの類似した文字についてグループ化した類似文
字群を持ち、類似文字群ごとに群内の文字を識別するの
に有効な特徴要素を指定する類似文字群テーブル、610
は類似文字群テーブルを読み出してデータを格納する類
似文字群テーブル格納領域、611は特徴パラメータのう
ち、不要な特徴パラメータはマスクして取り除き、必要
とする特徴パラメータのみを取り出すためのマスクデー
タを備えた特徴要素マスクテーブル、612はイメージス
キャナで読み取られた入力文字イメージのデータを格納
する画像格納用メモリ、613は各種データに基づいてプ
ログラムの実行等の処理を行うためのワーク・メモリ、
614は文字切出し処理部65が入力文字イメージから１字
ずつ切り出した文字パターンを格納する入力文字パター
ン格納メモリ、615は特徴抽出処理部63が抽出した入力
文字パターンの特徴データを格納する特徴抽出データ格
納メモリである。

第４図、第５図により、上記実施例の装置構成の動作
を第２次認識処理を中心に説明する。必要に応じて第２
図を参照する。

第４図は、本発明の実施例方法の１を示す。

図の手順に従って、「日」の手書き文字を認識する場
合について説明する。

イメージスキャナが読み取った複数の入力文字のイメ
ージデータから認識の対象とする１文字の入力文字パタ
ーン30を得る。

次に、入力文字パターン30と標準文字パターン辞書3
0′の各文字について全特徴パラメータにより照合する
第１次認識処理を照合認識処理部31が行う。

32は第１次認識処理により得られた認識候補文字を順
位付けした第１次認識結果Ｘを示す。

次に、類似文字群テーブル検索処理部33が、第１次認
識結果Ｘから順位１位の文字「目」の属する類似文字群
を類似文字群テーブル34から選び出し、選択された類似
文字群の文字を識別するのに有効な特徴要素を読み出
す。

34は類似文字をグループ化した類似文字群と類似文字
群ごとに類似文字群内の文字を識別するのに有効な特徴
要素を指定する類似文字群テーブルで類似文字群の例と
して「目」、「口」、「日」（類似文字群ウ）を持ち、
それ等の文字を識別するのに有効な特徴要素として第２
図における縦方向の線密度（ａ）と横方向の線の長さ
（ｆ）を指定するものである。

35は、類似文字群テーブル検索処理部の検索結果を示
す。

その結果、第１次認識結果Ｘを候補群Ａとして、類似
文字群ウと比較することにより第１次認識結果Ｘと類似
文字群ウと共通な「目」、「日」、「口」を認識対象
（36−１）とし、第１次認識結果Ｘのううち類似文字群
に含まれない「白」、「由」・・・を認識対象外（36−
２）とする。

そして、候補群Ａより「目」、「日」、「口」を取り
出して候補群Ｂを作成する。

一方、識別に有効な特徴要素をａ、ｆとすることを読
み取った検索結果35により、特徴要素マスクテーブル38
より特徴要素ａ、ｆを選択し、他の特徴要素は選択しな
いマスクデータを読み取る。

第５図は、第４図の実施例の１の続きを示す実施例の
２を示す。

入力文字パターンと候補群Ｂ（「目」、「日」、
「口」）の各特徴パラメータおよび特徴要素マスクテー
ブルから選択されたマスクデータは特徴要素マスク手段
に入力され、特徴要素ａ、ｆにより詳細に照合処理41が
なされる。

その結果、図示の照合結果Ｙを得る。

45はその結果順位１位の「日」を最終認識結果として
作成することを示すものである。

第６図ないし第９図に第４図および第５図の実施例フ
ローを示す。

第６図は、類似文字群テーブルおよび標準文字パター
ン辞書をそれぞれのメモリ領域に格納する処理を示す。

第７図は文字イメージ読み取り処理から類似文字群テ
ーブル検索処理までのフローを示す。

図において、71は文字イメージ読み取り処理,72は入
力文字パターンの格納処理、74はイメージスキャナで読
み取った文字全ての認識を終えたか否かの判断処理、75
は入力パターンの特徴抽出処理、76は第１次認識処理、
77は第１次の認識結果をワークメモリに格納する処理、
78は類似文字群を検索する処理である。

第８図は類似文字群ウを選択および特徴要素マスク
ａ、ｆを選択する処理から最終認識結果格納処理までの
フローを示す。

図において、80は認識結果Ｘの第１順位の文字の属す
る類似文字群が有る否かの判断処理、81は類似文字群お
よび特徴要素マスクの選択処理、82は候補群Ｂを求める
処理、83は特徴要素をマスクして有効な特徴要素のみを
取り出す特徴要素マスク処理、84は第２次認識処理、85
は最終認識結果を決定する処理、86は最終認識結果を格
納する処理、89は判断処理80において認識結果Ｘに対し
て類似文字群テーブル上に類似文字群がない場合の認識
結果Ｘを最終認識結果として格納する処理である。

第９図は終了処理を示す。

〔発明の効果〕

本発明によれば、認識の対象とする入力文字のパター
ンが書体、形、太さ等の違いにより標準の字体と異なっ
たような場合にも、パターンの似かよった文字との識別
を、精度よく行うことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明の基本構成図である。第２図（１）は、本発明の入力パターンを特徴とする特
徴要素の説明図である。第２図（２）は、本発明の類似文字群テーブルの例を示
す図である。第３図は、本発明の実施例の装置構成図である。第４図は、本発明の実施例の１を示す図である。第５図は、本発明の実施例の２を示す図である。第６図は、本発明の実施例のフロー（１）の図である。第７図は、本発明の実施例のフロー（２）の図である。第８図は、本発明の実施例のフロー（３）の図である。第９図は、本発明の実施例のフロー（４）の図である。第10図は、従来の文字パターンの認識方式の図である。図において、 1:入力文字パターン、 2:特徴抽出手段、 3:特徴パラメータ、 4:標準文字パターン辞書、 5:第１次認識処理部、 6:認識候補、 7:類似文字群テーブル、 8:特徴要素マスクテーブル、 9:特徴要素マスク手段、 10:第２次認識処理部、 11:認識結果。

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】定められた複数の特徴要素について入力文
字パターンから特徴データの抽出を行う特徴抽出手段
と、多数の標準文字パターンの各々ごとに予め作成された上
記複数の特徴要素についての特徴データを登録した標準
文字パターン辞書と、入力文字パターンと標準文字パターン辞書の各標準文字
パターンとを全ての特徴要素の特徴データ同士で照合し
て認識文字候補を作成する第１次認識処理部と、上記定められた複数の特徴要素のうち文字認識を行うの
に有効な特徴要素を選択するための複数の特徴要素マス
ク手段と、類似する文字パターン同士の群と、その群内の文字パタ
ーンから入力文字パターンを識別するのに有効な上記特
徴要素マスクの１つを指定するポインタ情報とを対応付
けて登録した類似文字群テーブルと、類似文字群テーブルにおいて、第１次認識処理により作
成された認識候補文字のうちの第１順位の文字の含まれ
る類似文字群を検索し、得られた類似文字群に対応づけ
られているポインタ情報が指定している特徴要素マスク
手段を用いて、入力文字パターンと上記検索された類似
文字群に属する各標準文字パターンとの間で、選択され
た特徴要素の特徴データ同士で照合して認識処理を行う
第２次認識処理部とを備えた文字認識装置。