JP2996285B2 - Pattern recognition method - Google Patents
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Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、楕円形状曲線のパ
ターン認識に関する。[0001] 1. Field of the Invention [0002] The present invention relates to pattern recognition of an elliptic curve.
【０００２】[0002]
【従来の技術】様々なパターン認識方式すなわち方法お
よび装置が知られている。後で更に詳細に述べるよう
に、パターン認識方式が、ストローク形状識別方式とし
て特許公開公報昭和５８年第２２３、８８５号に開示さ
れている。BACKGROUND OF THE INVENTION Various pattern recognition schemes or methods and devices are known. As will be described in more detail later, a pattern recognition method is disclosed in Japanese Patent Laid-Open Publication No. 58-223,885 as a stroke shape identification method.
【０００３】ストローク形状識別方式は、予め選択され
た形状についてストロークを識別し、その形状のパラメ
ータを決定するものである。予め選択された形状は、直
線、折線、円を含む楕円、および弧である。この方式
は、座標列としてストローク上の点の座標を計算する手
段と、前記座標列と予め選択された形状のおのおのを近
似するパラメータとの間の類似度を計算する手段と、予
め定められた形状の一つのうち最大類似度を持つ選択す
る手段とを備える。[0003] The stroke shape identification method is to identify a stroke of a preselected shape and determine parameters of the shape. The preselected shapes are straight lines, broken lines, ellipses including circles, and arcs. This method includes: means for calculating coordinates of a point on a stroke as a coordinate sequence; means for calculating a similarity between the coordinate sequence and a parameter approximating each of the preselected shapes; Means for selecting one of the shapes having the highest similarity.
【０００４】[0004]
【発明が解決しようとする課題】ところで、このストロ
ーク形状識別方式により楕円の一つであるかどうかをス
トロークが識別しようとするにあたっては、楕円の長短
軸は座標軸に平行であると。従って、座標列はパラメー
タを計算しないうちにアフィン変換を施す必要がある。
これは膨大な量の計算を必要としそれ故に処理速度を遅
くしている。When the stroke is to be identified as one of the ellipses by the stroke shape identification method, it is assumed that the major and minor axes of the ellipse are parallel to the coordinate axes. Therefore, it is necessary to apply an affine transformation to the coordinate sequence before calculating the parameters.
This requires an enormous amount of computation and therefore slows processing.
【０００５】そこで、本発明の技術的課題は、楕円様の
パターンとして平面曲線の入力パターンを認識するにあ
たり膨大な量の計算を不要とするパターン認識方式を提
供することである。It is an object of the present invention to provide a pattern recognition system which does not require an enormous amount of calculation when recognizing an input pattern of a plane curve as an elliptical pattern.
【０００６】また、本発明の他の技術的課題は、この種
のパターン認識方式であって、高速動作可能なパターン
認識方式を提供することである。Another technical object of the present invention is to provide a pattern recognition system of this type which can operate at high speed.
【０００７】[0007]
【０００８】[0008]
【０００９】[0009]
【課題を解決するための手段】本発明によれば、平面曲
線の入力パターン上の点の座標を座標列として計算する
手段を含み前記入力パターンを楕円様のパターンとして
認識するためのパターン認識方式において、前記座標列
を使用して楕円の２つの焦点の焦点座標を含む楕円パラ
メータを計算する手段と、前記座標列と前記焦点座標と
を使用して前記点のおのおのと前記２つの焦点との間の
距離の和を計算する手段と、前記距離の和に代数計算を
施して該代数計算の結果を計算する手段と、前記結果の
ばらつきを前記入力パターンが幾何学的楕円に関係的に
持っている類似度として評価する手段とを備えることを
特徴とするパターン認識方式が得られる。According to the present invention, there is provided a pattern recognition method for recognizing an input pattern as an elliptical pattern including means for calculating coordinates of points on a plane curve input pattern as a coordinate sequence. Means for calculating elliptic parameters including focal coordinates of two focal points of an ellipse using said coordinate sequence; and using said coordinate sequence and said focal coordinates to calculate each of said points and said two focal points. Means for calculating the sum of the distances between each other; means for performing an algebraic calculation on the sum of the distances to calculate the result of the algebraic calculation; and And a means for evaluating the degree of similarity.
【００１０】[0010]
【発明の実施の形態】図１において、平面曲線ないしは
ストロークは、この平面曲線が幾何学的に正確な楕円で
あるか否かに関して認識されるべき閉じた楕円または楕
円形状曲線である。平面曲線は入力パターンとしてパタ
ーン認識装置に供給される。パターン認識装置は、まず
平面曲線の上またはそれに沿っているサンプル点を取
り、単に説明を簡単にするためのｘ・ｙ軸の直角右手座
標系によって定義されているものとして仮定された座標
平面上にサンプル点の座標を座標列として計算する。座
標列から、パターン認識装置は、平面曲線の頂点座標
（ｘ，ｙ）のように特徴を引き出す。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS In FIG. 1, a plane curve or stroke is a closed ellipse or ellipse-shaped curve to be recognized as to whether this plane curve is a geometrically correct ellipse. The plane curve is supplied to the pattern recognition device as an input pattern. The pattern recognizer first takes the sample points on or along the plane curve, and simply on the coordinate plane assumed to be defined by the right-handed right-hand coordinate system of the x and y axes for ease of explanation. The coordinates of the sample points are calculated as a coordinate sequence. From the coordinate sequence, the pattern recognition device extracts features such as vertex coordinates (x, y) of a plane curve.
【００１１】図２に移って図１を続けて参照すると、従
来のパターン認識装置について、本発明の理解を容易に
するために述べる。このパターン認識装置は、上述した
ようにストローク形状識別装置として特許公開公報昭和
５８年第２２３、８８５号に開示され、直線、折線、楕
円（円）等についてストロークを識別するものである。
ストローク識別装置の動作は特許公報では明らかでない
部分があることに注意すべきである。 Turning to FIG . 2 and continuing reference to FIG.
Easy to understand the present invention for conventional pattern recognition devices
I will tell you. This pattern recognition device is described above.
Patent Publication Showa as stroke shape identification device
No. 223,885, 1983;
The stroke is identified for a circle (circle) or the like.
Operation of stroke identification device is not clear in patent gazette
It should be noted that there are parts.
【００１２】ストローク識別装置に供給するためストロ
ークは、直交ｘｙ軸の右手座標系の上に表わされたスト
ロークからサンプル点として取られた点のサンプル座標
（ｘｎ、ｙｎ）の予め定められた数Ｎの入力列ＩＮで予
め表わされる。ここでｎは１とＮとを含んでこれらの間
で変化する。入力列は、以後単に参照番号１１で集合的
に示された第１〜第Ｍのパラメータ計算回路１１
（１）、１１（２）、…、および１１（Ｍ）に送られ
る。同様の参照番号および符号についてはこの後で使用
される。まもなく述べるように、第１〜第Ｍのパラメー
タ計算回路１１は、第１〜第Ｍの形状パラメータＰ
（１）、Ｐ（２）、…、およびＰ（Ｍ）すなわちＰを生
成する。 In order to supply a stroke identification device,
Stroke is represented on the right-handed coordinate system of the orthogonal xy axes.
The sample coordinates of the point taken as the sample point from the roke
(Xn, yn) of a predetermined number N of input columns IN
Is represented. Where n is between 1 and N, inclusive
To change. The input sequence is hereafter simply referred to by the reference number 11
1 to M-th parameter calculation circuit 11 shown in FIG.
(1), 11 (2), ..., and 11 (M)
You. Similar reference numbers and signs will be used later
Is done. As mentioned shortly, the first to M-th parameters
The data calculation circuit 11 calculates the first to M-th shape parameters P
(1), P (2), ..., and P (M), that is, P
To achieve.
【００１３】入力列および形状パラメータに基づき、第
１〜第Ｍの類似度計算回路１３（１）、１３（２）、
…、および１３（Ｍ）すなわち１３は、第１〜第Ｍの類
似度Ｓ（１）、Ｓ（２）、…、およびＳ（Ｍ）すなわち
Ｓを生成する。形状判定回路１５は、第１〜第Ｍの類似
度のうちの最大を選択し予め選択された形状のストロー
クに形状が最も類似する一つを表わす装置出力信号ＯＵ
Ｔを生成する。ついでながら、パラメータ決定回路１７
は、第１〜第Ｍの形状パラメータおよび装置出力信号に
応答しストロークの実際のパラメータを決定する。 Based on the input sequence and the shape parameters,
1st to M-th similarity calculation circuits 13 (1), 13 (2),
... and 13 (M), that is, 13 is the first to Mth
Similarities S (1), S (2),... And S (M)
Generate S. The shape determination circuit 15 includes first to Mth similarities.
Select the maximum of the degrees and the straw of the preselected shape
Output signal OU representing one of the shapes most similar to
Generate T. Incidentally, the parameter determination circuit 17
Are the first to M-th shape parameters and the device output signal.
Respond to determine the actual parameters of the stroke.
【００１４】図１および図２を参照して、ストローク識
別装置の動作を第ｍのパラメータ計算回路１１（ｍ）お
よび第ｍの類似計算回路１３（ｍ）に関して更に詳細に
述べる。ただし、ｍは１とＭとを含んでこれらの間のあ
る一つを表わす。第ｍのパラメータ計算回路１１（ｍ）
は、次の式（１） （ｘ（ｔ）−ｘ（０）） ２ ／ａ ２ ＋（ｙ（ｔ）−ｙ（０）） ２ ／ｂ ２ ＝１ で表わされた楕円である第ｍの予め定められた形状であ
る。ただし、形状組み合わせ（ｘ（ｔ）、ｙ（ｔ））は
楕円上の点を表わし、中央組み合わせ（ｘ（０）、ｙ
（０））は図１で示された楕円中心を表わし、ａおよび
ｂは楕円の長半径および短半径を表わす。更に説明の便
宜のため、Ｎは３の整数倍であるとする。このようにし
て、幾つかの点を選択された点としてサンプル点から選
択する。 Referring to FIG . 1 and FIG.
The operation of another device is described by the m-th parameter calculation circuit 11 (m) and
And the m-th similarity calculation circuit 13 (m) in more detail.
State. However, m includes 1 and M, and
One. M-th parameter calculation circuit 11 (m)
Is first an ellipse represented by the following formula (1) (x (t) -x (0)) 2 / a 2 + (y (t) -y (0)) 2 / b 2 = 1 m with a predetermined shape
You. However, the shape combination (x (t), y (t))
Represents a point on the ellipse, and the central combination (x (0), y
(0)) represents the center of the ellipse shown in FIG.
b represents the major axis and the minor axis of the ellipse. Further explanation
For convenience, it is assumed that N is an integer multiple of 3. Like this
Select some points from the sample points as selected points.
Select.
【００１５】第ｍのパラメータ計算回路１１（ｍ）は、
入力列から選択された組み合わせ（ｘｉ、ｙｉ）を選択
し、形状組み合わせに選択された組み合わせを代入し、
第ｍの形状パラメータＰ（ｍ）として代入された式を計
算する。この代入された式は、式（１）における形状組
み合わせとしてサンプル座標を使用することにより与え
られ、楕円中央および長短半径と共働して第ｍの概略形
状を表わす。 The m-th parameter calculation circuit 11 (m)
Select the combination (xi, yi) selected from the input column
Then, substitute the selected combination for the shape combination,
The equation substituted for the m-th shape parameter P (m) is calculated.
Calculate. The substituted expression is the shape set in Expression (1).
Given by using sample coordinates as registration
M-th schematic shape in cooperation with the center of the ellipse and the major and minor radii
Indicates the shape.
【００１６】第ｍの類似計算回路１３（ｍ）は、代入さ
れた式とサンプル点との間の第ｎの計算距離ｄｎを計算
する。 The m-th similarity calculation circuit 13 (m)
The nth calculation distance dn between the given equation and the sample point
I do.
【００１７】従って、第ｍの類似計算回路１３（ｍ）
は、距離を計算した第ｎの計算距離の最大距離ｄｉを選
択し最大距離で割ってこの割り算の商により第ｍの類似
度Ｓ（ｍ）を決定する。第ｍの補正定数Ｃ（ｍ）をどう
にか決定して、形状判定回路１５は、このような補正定
数の積および同様の楕円に使用される類似度計算回路１
１のいくつかのものによって生成された類似度を計算す
る。最大の積を見出しながら、形状判定回路１５は、最
大の積に使用された類似度を持つ予め選択された形状の
一つを候補楕円として装置出力信号を表示する。パラメ
ータ決定回路１７の説明はここでは省略する。 Therefore, the m-th similarity calculation circuit 13 (m)
Selects the maximum distance di of the n-th calculated distance for which the distance has been calculated.
Divided by the maximum distance and the quotient of this division gives the m-th similarity
Degree S (m) is determined. What is the m-th correction constant C (m)
The shape determination circuit 15 determines such a correction value.
Similarity calculation circuit 1 used for product of numbers and similar ellipses
Calculate the similarity generated by some of the ones
You. While finding the maximum product, the shape determination circuit 15
Of a pre-selected shape with similarity used for the product of large
The device output signal is displayed as one candidate ellipse. parameter
The description of the data determination circuit 17 is omitted here.
【００１８】上述したように、楕円の長短半径は、ｘ軸
およびｙ軸に平行である。従って、楕円形状を表わす座
標列をアフィン変換に施すことは必須である。 As described above, the major and minor radii of the ellipse are defined by the x-axis.
And parallel to the y-axis. Therefore, a seat representing an elliptical shape
It is essential to apply the canon to the affine transformation.
【００１９】さて図３を参照すると、楕円様のパターン
は、本発明によるパターン認識装置によって幾何学的楕
円として認められるべき平面曲線として図示されてい
る。この幾何学的楕円は、第１および第２の焦点Ｆ
（１）およびＦ（２）を持っている。図１におけるよう
に、複数の点は、サンプル点としての楕円パターンの上
またはそれに沿って取られサンプル座標（ｘ，ｙ）で表
わされ座標列によって楕円パターンを表わしている。サ
ンプル点は上述したタイプの予め定められた数に等しく
すべきことはここでは不要である。Referring now to FIG. 3, the elliptical-like pattern is illustrated as a planar curve to be recognized as a geometric ellipse by the pattern recognition device according to the present invention. This geometric ellipse has first and second focal points F
(1) and F (2). As in FIG. 1, the plurality of points are taken on or along the elliptical pattern as sample points, are represented by sample coordinates (x, y), and represent the elliptical pattern by a coordinate sequence. It is not necessary here that the sample points be equal to a predetermined number of the type described above.
【００２０】図４に移って続けて図３を参照すると、パ
ターン認識装置は、本発明の第１の実施例に従い、入力
パターンが幾何学的楕円に類似するか否かを認識するた
めのものである。上述した座標列を生成するために、入
力パターンは、ペン入力またはマウスである入力ユニッ
ト２１によってトレースされる。4, continuing with reference to FIG. 3, a pattern recognition device for recognizing whether an input pattern resembles a geometric ellipse according to a first embodiment of the present invention. It is. The input pattern is traced by the input unit 21, which is a pen input or a mouse, to generate the above-mentioned coordinate sequence.
【００２１】次に述べるように、プロセッサユニット２
３は、座標列を処理の最終結果までに処理する。最終結
果を使用しながら、認識ユニット２５は、候補パターン
として処理列を特定する。As described below, the processor unit 2
No. 3 processes the coordinate sequence until the final result of the process. Using the final result, the recognition unit 25 specifies the processing sequence as a candidate pattern.
【００２２】プロセッサユニット２３は、座標列と計算
の中間結果とをメモリ２７に格納してプロセッサユニッ
ト２３によって使用できるように更に作用する。出力ユ
ニット２９は、プロセッサユニット２３および認識ユニ
ット２５の協力により入力パターンの認識結果を表示す
るためのものである。認識結果は、予め定められた表示
により候補パターンと入力パターンが幾何学的楕円に類
似しない事実とを表わす。The processor unit 23 further stores the coordinate sequence and the intermediate result of the calculation in the memory 27 so as to be usable by the processor unit 23. The output unit 29 is for displaying the recognition result of the input pattern in cooperation with the processor unit 23 and the recognition unit 25. The recognition result indicates the candidate pattern and the fact that the input pattern does not resemble a geometric ellipse by a predetermined display.
【００２３】更に図５に移って図３および図４を続けて
参照すると、プロセッサユニット２３の動作を述べる。
この動作は、座標列がプロセッサユニット２３に供給さ
れるときに、始まる。Still referring to FIG. 5, referring to FIGS. 3 and 4, the operation of the processor unit 23 will be described.
This operation starts when the coordinate sequence is supplied to the processor unit 23.
【００２４】第１ステップＳ１では、内接長方形を、座
標列の使用により計算する。この内接長方形は、長短軸
に平行な内接辺を持つ。内接長方形は、入力パターンま
たは幾何学的楕円のいずれかに丁度内接することは不要
である。最大ｘ・ｙ座標すなわちｘ（ＭＡＸ）およびｙ
（ＭＡＮ）を計算するだけで最初は十分である。次いで
座標列とｘ（ＭＡＸ）およびｙ（ＭＡＮ）とを使用する
ことにより、内接長方形の４つの頂点のうちｘ座標とし
て最大・最小ｘ座標を持っている２頂点のｙ座標を計算
する。座標列と最大・最小ｙ座標とを使用することによ
り、４つの頂点のうちｙ座標として最大・最小ｙ座標を
持っている他の２つの頂点のｘ座標を計算する。そして
最大および最小のｘ座標と最大および最小のｙ座標との
算術平均値は、図１および図２に関して述べた楕円中心
を表わす中心組み合わせ（ｘ（０）、ｙ（０））を与え
る。従って、４つの頂点のｘｙ座標の次の計算にすぐ続
いて、楕円中央を通る直交線を計算する。 In the first step S1, the inscribed rectangle is
Calculated by using the mark. This inscribed rectangle is the major and minor axes
Has an inscribed side parallel to. The inscribed rectangle is
Or just inscribed in one of the geometric ellipses
It is. Maximum xy coordinates, ie x (MAX) and y
It is initially sufficient to calculate (MAN). Then
Use coordinate sequence and x (MAX) and y (MAN)
Thus, the x coordinate of the four vertices of the inscribed rectangle
The y-coordinate of two vertices with maximum and minimum x-coordinates
I do. By using the coordinate sequence and the maximum and minimum y coordinates
The maximum and minimum y coordinates of the four vertices
Calculate the x coordinate of the other two vertices. And
Between the maximum and minimum x coordinate and the maximum and minimum y coordinate
The arithmetic mean is the center of the ellipse described with respect to FIGS.
Given by (x (0), y (0))
You. Therefore, immediately following the next calculation of the xy coordinates of the four vertices
Then, an orthogonal line passing through the center of the ellipse is calculated.
【００２５】第２ステップＳ２では、外接長方形は、座
標列に関して計算され長短軸に平行な外接辺を持つ。直
交線から入力パターン（座標列）による切片が計算され
る。長短の切片は、長短軸を与える。切片の４つの端点
は、直交線に平行な外接長方形の４辺の中点で、外接辺
が座標列に接線である点である。長短の切片から、第１
および第２の焦点組み合わせと長短軸２ａおよび２ｂと
が、楕円パラメータとして第３ステップＳ３で計算され
る。外接長方形に内接する楕円は候補楕円になる。 In the second step S2, the circumscribed rectangle is
It has a circumscribing edge calculated on the canon and parallel to the major and minor axes. straight
From the intersection line, the intercept of the input pattern (coordinate sequence) is calculated.
You. Long and short sections give the long and short axes. Four endpoints of the intercept
Is the midpoint of the four sides of the circumscribed rectangle parallel to the orthogonal line,
Is a point tangent to the coordinate sequence. First from long and short sections
And a second focus combination, major and minor axes 2a and 2b
Is calculated in the third step S3 as an ellipse parameter
You. An ellipse inscribed in the circumscribed rectangle is a candidate ellipse.
【００２６】様々の他の方法で内外接長方形を計算する
ことが可能である。例えば、第２ステップＳ２では次の
ように実行される。未だ処理されていない内接長方形左
の４辺の少なくとも一つがあるか否かをチェックする。
もし一辺があれば（ＹＥＳ），サンプル点からこの一辺
への法線が計算される。このような法線の最大を与える
サンプル点の一つは長短軸のいずれかの終点を与える。
繰り返されたチェックの後で内接長方形の辺がない（Ｎ
Ｏ）とき、４つの終点が得られる。４つの外接辺の計算
は外接長方形を与える。 Compute the bounding rectangle in various other ways
It is possible. For example, in the second step S2, the following
Is performed as follows. Inscribed rectangle left not yet processed
Check if there is at least one of the four sides.
If there is one side (YES), this one side from the sample point
The normal to is calculated. Give the maximum of such a normal
One of the sample points gives either end of the major or minor axis.
No edges of inscribed rectangle after repeated checks (N
O) At this point, four endpoints are obtained. Calculation of four circumscribed edges
Gives the bounding rectangle.
【００２７】第４ステップＳ４では、次のような処理が
施されないサンプル点の少なくとも一つあるか否かに関
して座標列を使用することによりチェックされる。サン
プル点左の一つがある（Ｙ）ならば、この一つは第５ス
テップＳ５で第１および第２の焦点への距離の和の計算
に使用される。第６ステップＳ６では、和の長軸に対す
る比が計算される。第６ステップＳ６は、サンプル点が
なくなる（Ｎ）まで第４ステップに戻る。代数計算が第
５および第６ステップＳ５およびＳ６に使用されるか
ら、代数計算の結果としての複数の比を求めることは可
能である。もし入力パターンが幾何学的に丁度楕円であ
るならば、それら結果は共通値を持つ。In the fourth step S4, it is checked whether or not there is at least one sample point not subjected to the following processing by using a coordinate sequence. If there is one left of the sample point (Y), this one is used in the fifth step S5 to calculate the sum of the distances to the first and second focal points. In a sixth step S6, the ratio of the sum to the major axis is calculated. The sixth step S6 returns to the fourth step until there are no more sample points (N). Since algebraic calculations are used in the fifth and sixth steps S5 and S6, it is possible to determine a plurality of ratios as a result of the algebraic calculations. If the input pattern is geometrically just an ellipse, the results will have a common value.
【００２８】第７ステップでは、それら結果の分散が計
算される。入力パターンが幾何学的楕円に関係的に持っ
ている類似度であるとこの分散を理解することが可能で
ある。第８ステップＳ８では、楕円パラメータと分散と
を認識ユニット２３に送る。In a seventh step, the variance of the results is calculated. This variance can be understood as the similarity that the input pattern has in relation to the geometric ellipse. In an eighth step S8, the ellipse parameters and the variance are sent to the recognition unit 23.
【００２９】図４に戻って、本発明の第２の好ましい実
施例によるパターン認識装置を説明する。このパターン
認識装置は図４に移って説明したものと構造的に異なる
ものではない。Referring back to FIG. 4, a pattern recognition apparatus according to a second preferred embodiment of the present invention will be described. This pattern recognition device is not structurally different from that described with reference to FIG.
【００３０】更に図６を参照し図３〜図５を再び参照す
ると、説明中の例に関して動作を述べる。同様のステッ
プは、同様の参照符号によって示される。Referring again to FIG. 6 and again to FIGS. 3-5, the operation will be described with respect to the example being described. Similar steps are denoted by similar reference numerals.
【００３１】第１〜第８ステップは、図５に関して述べ
たものとは異なるものではない。図５の第４ステップに
関して述べた処理中に、図６においては付加的ステップ
が次のように加えられている。The first to eighth steps are not different from those described with reference to FIG. During the process described with respect to the fourth step of FIG. 5, additional steps have been added in FIG. 6 as follows.
【００３２】第１付加的ステップＡＳ１では、比が予め
定められた範囲の間にあるか否かに関してチェックが行
われる。その範囲は好ましくは０．８５と１．１５との
間である。もし比が予め定められた範囲の間にない
（Ｎ）ならば、プロセッサユニット２３は、第２付加的
ステップＡＳ２で入力パターンが楕円に類似していない
と判定する。プロセッサユニット２３の動作は、終わり
になる。その判定は認識ユニット２５によって実行され
る。もし比が予め定められた範囲の間にある（Ｙ）なら
ば、第１付加的ステップＡＳ１は第４ステップに戻る。In a first additional step AS1, a check is made as to whether the ratio is between a predetermined range. The range is preferably between 0.85 and 1.15. If the ratio is not between the predetermined ranges (N), the processor unit 23 determines in a second additional step AS2 that the input pattern does not resemble an ellipse. The operation of the processor unit 23 ends. The determination is performed by the recognition unit 25. If the ratio is between the predetermined ranges (Y), the first additional step AS1 returns to the fourth step.
【００３３】図６において、第１および第２付加的ステ
ップＡＳ１およびＡＳ２を処理するのにあまり時間がか
かっていないことが指摘されるべきである。入力パター
ンが楕円に類似していないならば、第７および第８ステ
ップは必要でない。これは、動作のより高いスピードを
パターン認識装置に与える。In FIG. 6, it should be pointed out that it does not take much time to process the first and second additional steps AS1 and AS2. If the input pattern does not resemble an ellipse, the seventh and eighth steps are not necessary. This gives the pattern recognizer a higher speed of operation.
【００３４】図３〜図８を再び参照すると、マイクロプ
ロセッサによるプロセッサユニット２３を実現すること
が可能である。認識ユニット２５は、マイクロプロセッ
サ内に含ませることが可能である。図５および図６にお
いて、第６ステップにおける比を計算せず距離の和を入
力パターン上の点について複数個求めて直接第７ステッ
プで分散を計算することが可能である。更に、一般に、
第７ステップで算術計算の結果のばらつきの程度を評価
することは可能である。Referring again to FIGS. 3 to 8, it is possible to implement the processor unit 23 by a microprocessor. The recognition unit 25 can be included in a microprocessor. 5 and 6, it is possible to directly calculate the variance in the seventh step by calculating a plurality of sums of distances for points on the input pattern without calculating the ratio in the sixth step. Further, in general,
In the seventh step, it is possible to evaluate the degree of variation in the result of the arithmetic calculation.
【００３５】この発明について２つだけの好ましい実施
例に関して詳しく述べたが、本発明を当業者は様々な他
の方法で直ぐに実施することも可能である。例えば、合
計の分散を計算する代わりに距離の和の算術平均値を使
用することができる。幾何学的楕円は円または、楕円の
２つの焦点は計算されるかまたはこのような２つの焦点
の計算のために外挿できるように十分な長さを持つ楕円
の弧であってもよい。Although the invention has been described in detail with respect to only two preferred embodiments, those skilled in the art can readily implement the invention in various other ways. For example, instead of calculating the total variance, the arithmetic mean of the sum of the distances can be used. The geometric ellipse may be a circle or an arc of an ellipse of sufficient length such that the two foci of the ellipse are calculated or extrapolated for the calculation of such two foci.
【００３６】[0036]
【発明の効果】以上説明したように、本発明のパターン
認識方式によれば、膨大な量の計算を不要とする、楕円
様のパターンとして平面曲線の入力パターンを認識する
高速動作可能なパターン認識方式を提供できるという効
果を奏する。 As described above, according to the pattern recognition method of the present invention, an input pattern of a plane curve is recognized as an elliptical pattern which does not require an enormous amount of calculation.
That Sosu an effect of providing a high-speed operable pattern recognition method.
【図１】本発明が適用できるパターン認識方式により楕
円として識別するための平面曲線を示す図である。FIG. 1 is a diagram showing a plane curve for identifying an ellipse by a pattern recognition method to which the present invention can be applied.
【図２】従来のパーターン認識方式のブロック図であ
る。FIG. 2 is a block diagram of a conventional pattern recognition method.
【図３】本発明によるパターン認識方式を述べるのに使
用する楕円入力パターンを示す図である。FIG. 3 shows an ellipse input pattern used to describe the pattern recognition scheme according to the present invention.
【図４】本発明の第１の実施例によるパターン認識方式
のブロック図である。FIG. 4 is a block diagram of a pattern recognition system according to the first embodiment of the present invention.
【図５】図４に図示された装置の動作を説明するのに使
用するフローチャートである。FIG. 5 is a flowchart used to explain the operation of the apparatus shown in FIG. 4;
【図６】本発明の第２の実施例によるパターン認識方式
の動作を述べる際に使用するフローチャートである。FIG. 6 is a flowchart used when describing the operation of the pattern recognition system according to the second embodiment of the present invention.
【符号の説明】 ２１ 入力ユニット（座標列を計算する手段） ２３ プロセッサユニット ２５ 認識ユニット ２７ メモリ Ｓ１−Ｓ３ 楕円パラメータを計算する手段 Ｓ１ 内接長方形を計算する手段 Ｓ２ 外接長方形を計算する手段 Ｓ３ 焦点座標・長軸の長さを計算する手段 Ｓ４−５ ２つの焦点との間の距離の和を計算する手
段 Ｓ６ 代数計算の結果を計算する手段 Ｓ７ ばらつきを評価する手段[Description of Signs] 21 Input unit (means for calculating a coordinate sequence) 23 Processor unit 25 Recognition unit 27 Memory S1-S3 Means for calculating ellipse parameters S1 Means for calculating inscribed rectangle S2 Means for calculating circumscribed rectangle S3 Focus Means for calculating coordinates and length of major axis S4-5 Means for calculating the sum of distances between two focal points S6 Means for calculating the result of algebraic calculation S7 Means for evaluating variation
Claims (8)
座標列として計算する手段を含み前記入力パターンを楕
円様のパターンとして認識するためのパターン認識方式
において、前記座標列を使用して楕円の２つの焦点の焦
点座標を含む楕円パラメータを計算する手段と、前記座
標列と前記焦点座標とを使用して前記点のおのおのと前
記２つの焦点との間の距離の和を計算する手段と、前記
距離の和に代数計算を施して該代数計算の結果を計算す
る手段と、前記結果のばらつきを前記入力パターンが幾
何学的楕円に関係的に持っている類似度として評価する
手段とを備えることを特徴とするパターン認識方式。1. A pattern recognition method for recognizing an input pattern as an ellipse-like pattern, comprising means for calculating coordinates of a point on an input pattern of a plane curve as a coordinate sequence. Means for calculating an ellipse parameter including the focal coordinates of the two focal points; and means for calculating the sum of the distances between each of the points and the two focal points using the coordinate sequence and the focal coordinates. Means for performing an algebraic calculation on the sum of the distances to calculate a result of the algebraic calculation, and means for evaluating a variation in the result as a similarity having the input pattern related to a geometric ellipse. A pattern recognition method comprising:
いて、前記ばらつきを評価する手段は、前記結果の分散
を計算する手段であることを特徴とするパターン認識方
式。2. The pattern recognition method according to claim 1, wherein the means for evaluating the variation is a means for calculating a variance of the result.
いて、前記ばらつきを評価する手段においては、前記結
果の算術平均値を計算することを特徴とするパターン認
識方式。3. The pattern recognition method according to claim 1, wherein the means for evaluating the variation calculates an arithmetic average of the result.
いて、前記楕円パラメータ計算手段においては、前記焦
点座標と前記２つの焦点とを持つ楕円の長軸の長さを計
算し、前記代数計算の結果を計算する手段は、代数計算
の前記結果としての複数個の比を計算するためのもの
で、各比が前記距離の和の前記長軸の長さへに対するも
のであることを特徴とするパターン認識方式。4. The pattern recognition method according to claim 2, wherein the ellipse parameter calculating means calculates a length of a major axis of the ellipse having the focal coordinates and the two focal points, and calculates the length of the algebra. The means for calculating the result is for calculating a plurality of ratios as the result of the algebraic calculation, wherein each ratio is to the sum of the distances to the length of the major axis. Pattern recognition method.
いて、前記距離の和に代数計算を施して該代数計算の結
果を計算する手段は、距離の前記和の長軸の前記長さに
対する比を計算する手段と、前記比が前記複数個計算さ
れるまで前記比を計算する手段を繰り返し動作させる手
段とを備え、前記パターン認識方式は、前記比を計算す
る手段と前記分散を計算する手段との間に、前記複数個
の比のおのおのが予め定められた範囲にあるか否かをチ
ェックする手段と、前記複数個の比のおのおのが予め定
められた範囲にないとき前記距離の和に代数計算を施し
て該代数計算の結果を計算する手段と前記評価する手段
との動作を停止する手段と、前記複数個の比のおのおの
が予め定められた範囲にあるとき前記距離の和に代数計
算を施して該代数計算の結果を計算する手段と前記評価
する手段との動作を継続する手段とを更に備えることを
特徴とするパターン認識方式。5. The pattern recognition method according to claim 4, wherein the means for performing an algebraic calculation on the sum of the distances and calculating a result of the algebraic calculation includes a ratio of a major axis of the distance to the length of the sum. Means for calculating the ratio, and means for repeatedly operating the means for calculating the ratio until the plurality of ratios are calculated, wherein the pattern recognition method comprises means for calculating the ratio and means for calculating the variance. Means for checking whether or not each of the plurality of ratios is within a predetermined range; and, when each of the plurality of ratios is not within a predetermined range, the sum of the distances is determined. Means for performing algebraic calculation to calculate the result of the algebraic calculation, means for stopping the operation of the means for evaluating, and, when each of the plurality of ratios is within a predetermined range, the sum of the distances is algebraically calculated. Perform the calculation and calculate the algebra A pattern recognition method further comprising: means for calculating the result of the calculation; and means for continuing the operation of the means for evaluating.
いて、前記予め定められた範囲は、０．８５と１．１５
との間にあることを特徴とするパターン認識方式。6. The pattern recognition method according to claim 5, wherein the predetermined range is between 0.85 and 1.15.
And a pattern recognition method.
ーン認識方式において、前記楕円パラメータ計算手段
は、前記座標列を使用して前記入力パターンに内接する
内接長方形を計算する手段と、前記座標列および前記内
接長方形を使用して前記入力パターンに外接する外接長
方形を計算する手段と、前記座標列および前記外接長方
形を使用して前記焦点座標および長軸の前記長さを計算
する手段とを備えることを特徴とするパターン認識方
式。7. The pattern recognition method according to claim 1, wherein the ellipse parameter calculating means calculates an inscribed rectangle inscribed in the input pattern using the coordinate sequence. Means for calculating a circumscribed rectangle circumscribing the input pattern using the coordinate sequence and the inscribed rectangle, and calculating the focal coordinates and the length of the long axis using the coordinate sequence and the circumscribed rectangle And a pattern recognition method.
いて、ばらつきを評価する手段においては、前記和を前
記パターン上の点すべてについて複数個の和として計算
することを特徴とするパターン認識方式。8. The pattern recognition method according to claim 2, wherein the means for evaluating the variation calculates the sum as a plurality of sums for all points on the pattern.
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|---|---|---|---|
| JP7187492A JP2996285B2 (en) | 1994-07-22 | 1995-07-24 | Pattern recognition method |
Applications Claiming Priority (3)
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|---|---|---|---|
| JP17101594 | 1994-07-22 | ||
| JP6-171015 | 1994-07-22 | ||
| JP7187492A JP2996285B2 (en) | 1994-07-22 | 1995-07-24 | Pattern recognition method |
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| JPH0887598A JPH0887598A (en) | 1996-04-02 |
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1995
- 1995-07-24 JP JP7187492A patent/JP2996285B2/en not_active Expired - Fee Related
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