JP2785438B2 - 文字認識方式 - Google Patents
文字認識方式Info
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- JP2785438B2 JP2785438B2 JP2106645A JP10664590A JP2785438B2 JP 2785438 B2 JP2785438 B2 JP 2785438B2 JP 2106645 A JP2106645 A JP 2106645A JP 10664590 A JP10664590 A JP 10664590A JP 2785438 B2 JP2785438 B2 JP 2785438B2
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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、文字認識方式に関し、特に文字認識装置に
おいて、文字認識精度を向上するのに好適な文字認識方
式に関するものである。
おいて、文字認識精度を向上するのに好適な文字認識方
式に関するものである。
（従来の技術） 従来、文字認識装置における文字認識方式には種々の
方式が提案されている。英数字、カタカナを対象とした
文字の認識法としては、ストロークアナリシス法やパタ
ーンマッチング法が多用されており、さらに文字の変形
をより吸収する方法としてパターンの線構造を解析する
方法や背景構造を解析する方法等がある。
方式が提案されている。英数字、カタカナを対象とした
文字の認識法としては、ストロークアナリシス法やパタ
ーンマッチング法が多用されており、さらに文字の変形
をより吸収する方法としてパターンの線構造を解析する
方法や背景構造を解析する方法等がある。
（発明が解決しようとする課題） しかしながら、上記従来の方式では、例えばストロー
クアナリシス法の場合、各文字の特徴を変形までも含め
て辞書に記述するため、辞書が膨大となり、処理時間が
長くなるという問題がある。一方、処理時間を短くしよ
うとするとハードウェア規模が大きくなり、簡易的な用
途には向かないという問題がある。
クアナリシス法の場合、各文字の特徴を変形までも含め
て辞書に記述するため、辞書が膨大となり、処理時間が
長くなるという問題がある。一方、処理時間を短くしよ
うとするとハードウェア規模が大きくなり、簡易的な用
途には向かないという問題がある。
また、上記従来の背景構造を解析する方法では、文字
の背景部に着目し、文字線のループ、あるいは凹、凸形
状などの特徴を抽出することにより文字を識別するので
あるが、白黒点判定等の処理方法が複雑であるという問
題がある。
の背景部に着目し、文字線のループ、あるいは凹、凸形
状などの特徴を抽出することにより文字を識別するので
あるが、白黒点判定等の処理方法が複雑であるという問
題がある。
本発明の目的は、このような従来の問題を解決し、文
字認識装置において、辞書容量を大きくすることなく、
ハードウェア規模も大きくすることなく、文字認識精度
を向上させる文字認識方式を提供することにある。
字認識装置において、辞書容量を大きくすることなく、
ハードウェア規模も大きくすることなく、文字認識精度
を向上させる文字認識方式を提供することにある。
（課題を解決するための手段） 上記目的を達成するため、本発明の文字認識方式は、
帳票上の文字を読取って、２値化した文字パターンのデ
ータを格納する手段と、該データより文字パターンの輪
郭を抽出する手段とを有する文字認識装置において、上
記抽出手段により抽出した文字パターンの輪郭データよ
り線分の方向を判別する手段と、該判別した方向別に輪
郭線分の所定の基準点からの相対位置よりなる特徴量の
算出を行う手段と、予め格納されている特徴量と上記算
出手段による算出結果の特徴量とを比較する手段とを有
し、入力文字パターンの線分の分布位置を線分の方向別
に識別することにより文字を認識することに特徴があ
る。
帳票上の文字を読取って、２値化した文字パターンのデ
ータを格納する手段と、該データより文字パターンの輪
郭を抽出する手段とを有する文字認識装置において、上
記抽出手段により抽出した文字パターンの輪郭データよ
り線分の方向を判別する手段と、該判別した方向別に輪
郭線分の所定の基準点からの相対位置よりなる特徴量の
算出を行う手段と、予め格納されている特徴量と上記算
出手段による算出結果の特徴量とを比較する手段とを有
し、入力文字パターンの線分の分布位置を線分の方向別
に識別することにより文字を認識することに特徴があ
る。
（作用） 本発明においては、上記抽出手段により抽出した文字
パターンの輪郭データより線分の方向を判別する手段
と、該判別した方向別に輪郭線分の所定の基準点からの
相対位置よりなる特徴量の算出を行う手段と、予め格納
されている特徴量と上記算出手段による算出結果の特徴
量とを比較する手段とを有し、入力文字パターンの線分
の分布位置を線分の方向別に識別することにより文字を
認識する。これにより、文字認識力を高めることができ
る。
パターンの輪郭データより線分の方向を判別する手段
と、該判別した方向別に輪郭線分の所定の基準点からの
相対位置よりなる特徴量の算出を行う手段と、予め格納
されている特徴量と上記算出手段による算出結果の特徴
量とを比較する手段とを有し、入力文字パターンの線分
の分布位置を線分の方向別に識別することにより文字を
認識する。これにより、文字認識力を高めることができ
る。
（実施例） 以下、本発明の実施例を、図面により詳細に説明す
る。
る。
第１図は、本発明の一実施例を示す文字認識方式を説
明するための図である。これは、本実施例の文字認識方
式を適用した文字認識装置のブロック図である。
明するための図である。これは、本実施例の文字認識方
式を適用した文字認識装置のブロック図である。
第１図において、１は２値化された文字パターンを格
納するパターンレジスタ、２はパターンレジスタ１の内
容により文字パターンの輪郭を抽出する輪郭抽出部、３
は輪郭抽出部２で抽出されたｘ、ｙ輪郭座標より線分を
８方向 に判別する方向判別部、４は方向判別部３で判別した方
向別文字パターンの線分の相対位置よりなる特徴量を算
出する特徴量算出部、５は文字パターンを識別する識別
部である。
納するパターンレジスタ、２はパターンレジスタ１の内
容により文字パターンの輪郭を抽出する輪郭抽出部、３
は輪郭抽出部２で抽出されたｘ、ｙ輪郭座標より線分を
８方向 に判別する方向判別部、４は方向判別部３で判別した方
向別文字パターンの線分の相対位置よりなる特徴量を算
出する特徴量算出部、５は文字パターンを識別する識別
部である。
パターンレジスタ１には帳票上の文字を読み取って、
２値化された文字パターンが図示しない文字パターン入
力部によって入力されている。ここでは、第２図に示す
文字パターン“A"が格納されているものとする。輪郭抽
出部２はパターンレジスタ１の内容から、第３図に示す
ように、座標（9,32）及び（11,24）を開始点として輪
郭追跡を行い、輪郭特徴を抽出する。輪郭の抽出法は、
種々の輪郭抽出法があるが、本実施例ではこの公知の輪
郭抽出法を用いて行うものとし、詳細については省略す
る。なお、輪郭追跡開始点はどの点であっても良いもの
とする。
２値化された文字パターンが図示しない文字パターン入
力部によって入力されている。ここでは、第２図に示す
文字パターン“A"が格納されているものとする。輪郭抽
出部２はパターンレジスタ１の内容から、第３図に示す
ように、座標（9,32）及び（11,24）を開始点として輪
郭追跡を行い、輪郭特徴を抽出する。輪郭の抽出法は、
種々の輪郭抽出法があるが、本実施例ではこの公知の輪
郭抽出法を用いて行うものとし、詳細については省略す
る。なお、輪郭追跡開始点はどの点であっても良いもの
とする。
次に方向判別部３は輪郭抽出部２で抽出されたx,y輪
郭座標より線分の方向を判別する。ここで、判別する方
向は第４図に示される如く、８方向に判別する。すなわ
ち、 の各条件を判定する。この上記各条件を判定することに
より各線分の方向が判別される。
郭座標より線分の方向を判別する。ここで、判別する方
向は第４図に示される如く、８方向に判別する。すなわ
ち、 の各条件を判定する。この上記各条件を判定することに
より各線分の方向が判別される。
第５図に文字パターンのｘ、ｙ座標と方向を示す。第
５図の方向（傾き）の項で“→”は０度方向、 は45度方向、“↑”は90度方向、 は135度方向、“←”は180度方向、 は225度方向、“↓”は270度方向、 は315度方向を示している。
５図の方向（傾き）の項で“→”は０度方向、 は45度方向、“↑”は90度方向、 は135度方向、“←”は180度方向、 は225度方向、“↓”は270度方向、 は315度方向を示している。
特徴量算出部４は方向判別部３で判別された方向別に
ｘ、ｙ輪郭座標より線分の相対位置よりなる特徴量の算
出を行う。この特徴量算出について以下詳細に説明す
る。
ｘ、ｙ輪郭座標より線分の相対位置よりなる特徴量の算
出を行う。この特徴量算出について以下詳細に説明す
る。
ここでは、特徴量として、各線分が存在する位置を用
いる。存在する位置としてある線分が、x,y方向のどの
場所に存在するかをx,y成分別に数値化する。
いる。存在する位置としてある線分が、x,y方向のどの
場所に存在するかをx,y成分別に数値化する。
まず、０度方向（→）の線分について考える。
ｘ軸上での相対位置は、 ｙ軸上での相対位置は、 ここで、（ ）内の計算は０度方向の成分についてのみ
行い、他方向成分の時は値を０として計算する。また、
Hx、Hyは文字パターンの文字幅を示している。
行い、他方向成分の時は値を０として計算する。また、
Hx、Hyは文字パターンの文字幅を示している。
同様にして、方向成分ごとの式を求めると以下の様に
示される。
示される。
90度方向（↑）については、 180度方向（←）については、 270度方向（↓）については、 の式より求まる。
上記Q1x〜Q8x及びQ1y〜Q8yは、文字パターンに外接す
る長方形の左下（第３図中、座標（1,1））を原点とす
る座標系により演算を行う。これにより、各線分のx,y
成分の存在する位置は、ｙ軸上の位置については下にく
るほど、ｘ軸上の位置については左にくるほど、その特
徴量が小さくなる。また、本実施例の方法では全線分の
位置に関わる重みを全て加算するため、原点に近い部分
での線分の変化が小さな差となって表われ、文字パター
ンに外接する長方形上での右上の部分での線分の変化に
より左右されることとなる。したがって、文字パターン
に外接する長方形の右上（第３図中、座標（22,32））
を原点とする座標系での上記Q1x〜Q8x、Q1y〜Q8yに関す
る演算を行い、その結果をそれぞれQ9x〜Q16x、Q9y〜Q
16yとする。
る長方形の左下（第３図中、座標（1,1））を原点とす
る座標系により演算を行う。これにより、各線分のx,y
成分の存在する位置は、ｙ軸上の位置については下にく
るほど、ｘ軸上の位置については左にくるほど、その特
徴量が小さくなる。また、本実施例の方法では全線分の
位置に関わる重みを全て加算するため、原点に近い部分
での線分の変化が小さな差となって表われ、文字パター
ンに外接する長方形上での右上の部分での線分の変化に
より左右されることとなる。したがって、文字パターン
に外接する長方形の右上（第３図中、座標（22,32））
を原点とする座標系での上記Q1x〜Q8x、Q1y〜Q8yに関す
る演算を行い、その結果をそれぞれQ9x〜Q16x、Q9y〜Q
16yとする。
以上説明したQ1x〜Q16x、Q1y〜Q16yの式を用いて第５
図に示されたｘ、ｙ座標及び方向データにより演算を行
う。すなわち、第５図（ａ）に示した外縁輪郭、（ｂ）
に示した内縁輪郭に関して各々演算を行い、結果は外縁
輪郭と外縁輪郭との和としてQ1x〜Q16x、Q1y〜Q16yが求
められる。このように、上記の演算は、複数の内縁があ
る文字に対しては、その全線分に関して演算を行う。
図に示されたｘ、ｙ座標及び方向データにより演算を行
う。すなわち、第５図（ａ）に示した外縁輪郭、（ｂ）
に示した内縁輪郭に関して各々演算を行い、結果は外縁
輪郭と外縁輪郭との和としてQ1x〜Q16x、Q1y〜Q16yが求
められる。このように、上記の演算は、複数の内縁があ
る文字に対しては、その全線分に関して演算を行う。
識別部５には認識対象文字毎のQ1x〜Q16x、Q1y〜Q16y
の特徴量が格納されている。識別部５は特徴量算出部４
で算出された入力文字パターンの特徴量Q1x〜Q16x、Q1y
〜Q16yと識別部５に格納されている標準パターンの特徴
量Q* 1x〜Q* 16x、Q* 1y〜Q* 16yとをマッチングさせる。こ
れらのマッチングにおける差をマッチング距離とし、こ
の算出を識別部５に格納されている認識対象文字全てに
ついて行い、マッチング距離による並べ替えを行う。
の特徴量が格納されている。識別部５は特徴量算出部４
で算出された入力文字パターンの特徴量Q1x〜Q16x、Q1y
〜Q16yと識別部５に格納されている標準パターンの特徴
量Q* 1x〜Q* 16x、Q* 1y〜Q* 16yとをマッチングさせる。こ
れらのマッチングにおける差をマッチング距離とし、こ
の算出を識別部５に格納されている認識対象文字全てに
ついて行い、マッチング距離による並べ替えを行う。
この並べ替え結果に従って、マッチング距離の最小の
文字が認識結果として選択される。
文字が認識結果として選択される。
（発明の効果） 以上説明したように、本発明によれば、文字を図形と
してとらえ、線分の方向を考慮した方向別の特徴量抽出
を行うこととしたので、ハードウェア構成を増加するこ
となく文字認識装置における文字認識精度を向上させる
ことができる。
してとらえ、線分の方向を考慮した方向別の特徴量抽出
を行うこととしたので、ハードウェア構成を増加するこ
となく文字認識装置における文字認識精度を向上させる
ことができる。
第１図は本発明の一実施例を示す文字認識方式を説明す
るための図、 第２図は文字パターン例を示す図、 第３図は文字パターンの輪郭抽出図、 第４図は線分の方向を示す図、 第５図は座標と方向を示す輪郭特徴図である。 1:パターンレジスタ、2:輪郭抽出部、3:方向判別部、4:
特徴量抽出部、5:識別部。
るための図、 第２図は文字パターン例を示す図、 第３図は文字パターンの輪郭抽出図、 第４図は線分の方向を示す図、 第５図は座標と方向を示す輪郭特徴図である。 1:パターンレジスタ、2:輪郭抽出部、3:方向判別部、4:
特徴量抽出部、5:識別部。
フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) G06K 9/48 G06K 9/62 630 G06K 9/46
Claims (1)
- 【請求項１】帳票上の文字を読取って、２値化した文字
パターンのデータを格納する手段と、該データより文字
パターンの輪郭を抽出する手段とを有する文字認識装置
において、 上記抽出手段により抽出した文字パターンの輪郭データ
より線分の方向を判別する手段と、 該判別した方向別に輪郭線分の所定の基準点からの相対
位置よりなる特徴量の算出を行う手段と、 予め格納されている特徴量と上記算出手段による算出結
果の特徴量とを比較する手段とを有し、 入力文字パターンの線分の分布位置を線分の方向別に識
別することにより文字を認識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 |
|---|---|---|---|
| JP2106645A JP2785438B2 (ja) | 1990-04-24 | 1990-04-24 | 文字認識方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2106645A JP2785438B2 (ja) | 1990-04-24 | 1990-04-24 | 文字認識方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH045781A JPH045781A (ja) | 1992-01-09 |
| JP2785438B2 true JP2785438B2 (ja) | 1998-08-13 |
Family
ID=14438862
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2106645A Expired - Fee Related JP2785438B2 (ja) | 1990-04-24 | 1990-04-24 | 文字認識方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2785438B2 (ja) |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2658136B2 (ja) * | 1988-03-11 | 1997-09-30 | 沖電気工業株式会社 | 文字認識方式 |
-
1990
- 1990-04-24 JP JP2106645A patent/JP2785438B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH045781A (ja) | 1992-01-09 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080529 Year of fee payment: 10 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090529 Year of fee payment: 11 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |