JP3053164B2 - 画像認識方法 - Google Patents

画像認識方法

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JP3053164B2
JP3053164B2 JP8086063A JP8606396A JP3053164B2 JP 3053164 B2 JP3053164 B2 JP 3053164B2 JP 8086063 A JP8086063 A JP 8086063A JP 8606396 A JP8606396 A JP 8606396A JP 3053164 B2 JP3053164 B2 JP 3053164B2
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剛一 石原
統之 近藤
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株式会社プラスミック
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Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【発明の属する技術分野】この発明は、例えば、画面上
あるいは印刷物に表示された数字等の認識方法に関する
ものである。
【0002】さらには、この発明は、例えば場外馬券売
り場や地方競馬場のように場内TVにより中央で開催さ
れている競馬のオッズ情報は画面を通して見ることはで
きるが、該場内TVの近辺にはデータ回線はもとより、
電話回線も配設されていない場合に、該オッズ情報を前
記場内TVの画像より取り込んでプリントアウトするオ
ッズ情報出力装置に用いられる数字等の認識方法に関す
る。
【0003】
【従来の技術】従来、数字等の文字あるいは画像の認識
方法は数多く研究されている。手書き文字の認識は誤認
識が多く実用化にいたっていないが、数字とか文字とか
の、数が限られていて、しかも画像表示とか印刷物のよ
うに表示パターンが規格化されているものは比較的同定
作業が容易なため実用化に供されている。
【0004】しかし、その認識方法はかなり複雑であっ
て、バーコード読取りのように簡便で正確なものはなか
なか出現しない。この発明は、このような数が限られて
いて、しかも画像表示とか印刷物のように表示パターン
が規格化されている数字等の認識を簡便で正確に行う方
法を提供するものである。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】数字等の文字あるいは
画像の認識方法は数多く研究されているが、簡便で正確
なものはない。この発明は、対象とする標本パターンと
予め用意された標準パターンとを、ドット・マトリック
スでドットごとに一致するか否かを逐次比較し、各ドッ
ト毎の一致評価の総計を評価関数として数字等を認識す
るものである。
【0006】該認識方法においては、(1)対象とする
標本パターンを採取する場合に位置ずれが生じるとドッ
ト・パターンが不正確になるので、誤認識が生じ易い、
(2)対象とする標本パターンを採取する場合にノイズ
やミスプリント等により、ドット・パターンに誤信号が
混入すると誤認識が生じる、等の問題点がある。
【0007】この発明はこのような位置ずれやノイズに
強い(多少の位置ずれやノイズ混入に対しても、誤認識
を生じさせない)認識方法を提供することを目的として
いる。
【0008】
【課題を解決するための手段】この発明に係る認識方法
は、前記標本パターンを所定の数の複数行、複数列のド
ット・パターンに変換し、同じ複数行、複数列のドット
・パターンからなる標準パターンと逐次比較し各ドット
毎の一致度を総計して、最終的にどの画像に合致するか
を認識する方法であって、該認識の過程において比較す
る標準パターンの各ドットの内、存在する確率の非常に
高い部分(例えば、「0」の時の周辺部)のドットに対
してプラスの大きな係数を用意し、存在する確率の非常
に少ない部分(例えば、「0」の時の真ん中部分)のド
ットに対してはマイナスの大きな係数を用意することを
特徴としている。
【0009】こうすることにより、各ドットの比較した
結果を総計して全体のパターンの一致度を対比する時、
例えば、存在する確率の非常に少ない部分に対して標本
パターンの方に信号が存在するような時、総計値をより
大きく引き下げることになるので、その分余計評価関数
を低くし、両者は違うものと判定する傾向が強くなる。
【0010】この重み付け操作は前記位置ずれに強い効
果がある。すなわち、位置ずれの場合、本来あるべき表
示位置の近辺に表示位置がずれるのであるから、存在す
る確率の高い位置から、存在する確率の非常に低い位置
までの前記重み付けの係数に傾斜を付けることにより多
少の位置ずれは評価関数を僅か下げるだけとなるので、
同定作業に多少の位置ずれを吸収する効果がある。
【0011】また、ランダムに混入するノイズは防ぎよ
うがないが、ドットのミスプリント(例えば、滲み)等
は、本来の表示部分の近くに生じることが多いので、こ
のようなものに対しても同様にこの発明の認識方法は効
果がある。
【0012】この効果は、本来ある確率の高い位置に信
号があることが他の位置より高く評価されると同時に、
本来ない確率の高い位置に信号がないことが他の位置よ
り高く評価されることである。逆に、本来ある確率の高
い位置に信号がないことや本来ない確率の高い位置に信
号があることが、その位置の重み付け次第でマイナス方
向に他の位置より高く評価され、最終評価値を大きく引
き下げることになる。
【0013】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して、この発明
の一実施の形態について説明する。図1にはこの発明に
用いられるシステムの概要を示す。図1において1はビ
デオカメラであり、この実施例ではこのビデオカメラに
より競馬の配当表示画面を撮影する。この配当率のこと
を一般にオッズという。
【0014】なお、この配当表示画面は通常、配当表示
板から配信され場内、あるいは場外馬券売り場の近辺の
TVに表示されているものである。2は、ビデオカメラ
1が出力するビデオ信号をデジタルビデオデータに変換
するA/D変換器である。3はV−RAM(Video
−Random Access Memory)であ
り、A/D変換器出力を例えば640×480の画素の
各々に対応する画素データ(8ビット・データ)として
記憶する。
【0015】4は読み出し専用のROMやRAM等のメ
モリ、5は認識した数字等を表示する表示装置である。
これらA/D変換器2、V−RAM3、メモリ4及び表
示装置5はバスライン6に接続され、CPU7によって
制御される。配当表示板から撮影された配当率(以下、
オッズと言う。)は場内TV上の所定の位置に、図2の
如く表示される。該表示された画像は上記ビデオカメラ
1により再度撮影され、画素データ(8ビット・デー
タ)として記憶される。場内TV上のオッズ表示は位置
が規定されているので、位置合わせは容易である。
【0016】図2の如く、TV画面状の表示はドット・
パターンであり、この実施例の場合、1数字当たり12
×15のドット・マトリクスである。誤認識率を考慮
し、なるべく処理を簡単化するため、この実施例では図
4に示す如く、この12×15のドット・マトリクスを
3×5のドット・マトリクスに圧縮変換する。
【0017】図3にこの圧縮変換のやり方を示す。図3
において、一つの升が前記1ドットに相当する。圧縮は
同図の太線で囲まれた部分(1,0データ)を単純加算
して上記3×5のドット・マトリクスとすることにより
行われる。標準パタ−ン(マスターパターン)は図5に
示す如く作成される。同図において、プラスの数字がつ
いている所をなぞると図6に示すような0〜9の数字が
浮き出てくるのが看取できるであろう。図6は実際に競
馬場の場内TVでオッズを表示する時のパターンであ
る。
【0018】図5において、プラス、マイナスの数字が
所により、単なる1,0パターンでなく、0から7まで
の数値が付与されていることも同時に読み取ることがで
きる。これが、後述するように、パターン認識の際の重
み付けであって、この点が本発明の特徴となる部分であ
る。例えば、図5の「0」の場合、中心部が「−5」で
あり、その上下が「−3」となっている。これは標本パ
ターンが「0」の場合、上記真ん中部分に信号が生じる
確率は非常に少なく、該部分に信号がある標本パターン
は通常「0」でないと判断されることを意味する。
【0019】以下、この実施例の数字認識プロセスをフ
ローチャートを用いて説明する。図7はこの実施例の数
字認識プロセスを示すフローチャートである。正確に位
置決めされ、ビデオカメラで撮影され、V−RAMに記
憶された画像データ(12×15ドット)はCPUに読
み出されて、3×5ドットのデータDに圧縮される。
(図7、Sa1〜Sa3) データDの平均値Avを先ず算出し、その平均値が著し
く小さい場合は、数値データでないものとして排除され
る。(図7、Sa4〜Sa5) 上記3×5のドット・パターンの各々の値が上記平均値
より大きいか小さいかによって2値化(1,0)する。
これが符号データとなる。(図7、Sa6)
【0020】前記3×5のデータ・マトリクスを今図8
の如くD(1,1)…D(3,5)と呼称すると、各標
本パターンDs(x,y)と標準パターン(マスターパ
ターン)Dm(x,y)とが、符号が一致するか否かを
検知し(この場合上記符号データの「1」はプラス、
「0」はマイナスとして扱う。)、一致する場合のみ標
準パターンの絶対値を加算して、総計を求める。(図
7、Sa9〜Sa14)
【0021】これを0から9の全てについて計算し、各
総計値(評価値)が最大になった標準パターンが標本パ
ターンと一致する数値であるとして認識する。(図7、
Sa17) 図5から分かるように、数字のドット・パターンにおい
て、存在する確率の高い所、及び存在する確率の低い所
ほど重み付け係数を大きくしているので、それだけ認識
精度が高まると共に、撮影の際の位置ずれとかノイズの
混入に強いものとなる。
【0022】なお、この実施例では存在する確率の高い
所、及び存在する確率の低い所の両方に重み付け手法を
用いているが、対象とする画像データの種類によっては
一方のみでも良い。また、この実施例では符号の一致す
る場合のみを加算したが、符号の一致する場合を加算す
ると共に、符号の一致しない部分は減算する方がさらに
認識精度は高まる。さらに、この実施例では加算して総
計を求めたが、符号データを(1,−1)として、前記
重み付け係数を掛け合わせたものを用いて総計を算出し
ても良い。
【0023】
【発明の効果】この発明は、以上説明したように、複数
行、複数列のドットで表示された数字、文字、図形等の
画像データを、同じ複数行、複数列のドットで表示され
た標準パターンと比較して特定の画像であるかどうかを
認識する画像認識方法において、画像両者を同定する場
合、上記標準パターンの上記複数のドットの内、上記特
定の画像の表示部分(線分等)に相当するドットをプラ
スに重み付けし、該特定の画像の表示部分に相当しない
ドットをマイナスに重み付けして、該ドット毎に両者の
ドットの数値を掛け合わせ、該掛け算の総和をとること
により、または該ドット毎に重み付け係数の総和をとる
ことにより、両者が同一か否かの評価をすることによ
り、対象とする標本パターンを採取する場合に位置ずれ
が生じるとドット・パターンが不正確になるので、誤認
識が生じ易いとか、対象とする標本パターンを採取する
場合にノイズやミスプリント等により、ドット・パター
ンに誤信号が混入すると誤認識が生じる、等の問題に強
い(多少の位置ずれやノイズ混入に対しても、誤認識を
生じさせない)認識方法を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図1】この発明に用いられるシステムの概要を示す図
である。
【図2】場内TV上の所定の位置に表示される、オッズ
の表示パターンを示す図である。
【図3】数字表示のドット・パターンである、12×1
5のドット・マトリクスを3×5のドット・マトリクス
に圧縮変換するやり方を示す図である。
【図4】12×15のドット・マトリクスを3×5のド
ット・マトリクスに圧縮変換する図である。
【図5】3×5のドット・マトリクスで表示された標準
パターン(マスター・パターン)を示す図である。
【図6】実際に競馬場の場内TVでオッズを表示する時
のパターンを示す図である。
【図7】実施例の数字認識プロセスのフローチャートを
示す図である。
【図8】3×5のデータ・マトリクスをD(1,1)…
D(3,5)で表現した図である。
【符号の説明】
1 ビデオカメラ 2 A/D変換器 3 V−RAM 4 メモリ 5 表示装置 6 バス 7 CPU
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭61−275974(JP,A) 特開 平5−174191(JP,A) 特開 平1−187685(JP,A) (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) G06K 9/62

Claims (4)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】 複数行、複数列のドット(1,0)で表
    示された数字、文字、図形等の標本画像デ−タを、同じ
    複数行、複数列のドット(1,0)で表示された標準パ
    タ−ンと比較して特定の画像であるかどうかを認識する
    画像認識方法において、 両者を同定する場合、上記標準パタ−ンの上記複数のド
    ットの内、線分等の上記特定の画像の表示部分に相当す
    るドットをその存在確率の高さに応じてプラスに重み付
    けし、該特定の画像の表示部分に相当しない空白部分の
    ドットをその存在確率の低さに応じてマイナスに重み付
    けして、上記ドットの符号が一致する場合に、該ドット
    毎の各重み付け係数の絶対値を加算し、該加算による総
    和をとることにより両者が同一か否かの評価をすること
    を特徴とする画像認識方法。
  2. 【請求項2】 複数行、複数列のドット(1,0)で表
    示された数字、文字、図形等の画像デ−タを、同じ複数
    行、複数列のドット(1,0)で表示された標準パタ−
    ンと比較して特定の画像であるかどうかを認識する画像
    認識方法において、 両者を同定する場合、上記標準パタ−ンの上記複数のド
    ットの内、線分等の上記特定の画像の表示部分に相当す
    るドットをその存在確率の高さに応じてプラスに重み付
    けし、該特定の画像の表示部分に相当しない空白部分の
    ドットをその存在確率の低さに応じてマイナスに重み付
    けして、上記ドットの符号が一致する場合に、該ドット
    毎の各重み付け係数の絶対値を加算し、上記ドットの
    号が一致しない場合には、該ドット毎の各重み付け係数
    の絶対値を減算して、該加減算による総和をとることに
    より両者が同一か否かの評価をすることを特徴とする画
    像認識方法。
  3. 【請求項3】 前記標本画像デ−タが競馬場や競輪場の
    場内テレビに表示されたオッズ情報であることを特徴と
    する請求項1、2の内、いずれか1項記載の画像認識方
    法。
  4. 【請求項4】 前記複数行、複数列のドット(1,0)
    で表示された数字、文字、図形等の標本画像デ−タと、
    同じ複数行、複数列のドット(1,0)で表示された標
    準パタ−ンが、12×15の原ドット・マトリックスを
    3×5のドッ ト・マトリックスに圧縮・変換したもので
    あることを特徴とする請求項1〜3の内、いずれか1項
    記載の画像認識方法。
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