JP3084833B2 - 特徴抽出装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、文字または図形（以
下、被認識対象と称する）を認識するために行う被認識
対象の特徴を抽出する特徴抽出装置に関する。

【０００２】ＯＣＲ（光学式文字読み取り装置）の適用
分野が広まるに伴って、文字を記入する書き手が専従の
特定筆記者から各種申込用紙の記入のように申込者本人
のような不特定筆記者へと広がっている。

【０００３】このため、筆記者で異なる形状の被認識対
象を高精度で認識するために有効な特徴を抽出すること
が必要になる。

【０００４】

【従来の技術】図５は従来例を示す図であり、被認識対
象を文字とする。従来は、図示しない入力手段で読み取
られた入力画像を２値化処理し、生成された２値画像を
２値メモリに格納し、格納された２値画像から一文字分
の画像を切り出し、その切り出された文字画像を水平、
垂直、斜め方向に走査し、“０”から“１”、または、
“１”から“０”への変化点を数えることによって特徴
を抽出していた。

【０００５】例えば、“０”から“１”への変化点を特
徴量として数えるとき、図５に示すような２値化された
文字画像の特徴を抽出するための水平方向に走査する際
の一走査Ａにおける特徴量は、“０”から“１”への変
化点が２箇所あるので２となる。

【０００６】前記のような走査を文字画像を囲む文字枠
内を水平、垂直、斜め方向について行い、各走査におけ
る特徴量を求める。全ての走査で求められた特徴量が切
り出された一文字の特徴となる。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】図６は従来の特徴量を
抽出する図であり、同図（ａ）は手書きによるストロー
クを示す図であり、同図（ｂ）はストロークの２値化処
理後を示す図であり、各格子は画素を表す。

【０００８】例えば、図６（ａ）に示すように、太線で
示される線幅が３画素分の１本の水平なストロークを書
こうとするとき、手書きのためにストロークＢは厳密に
は直線とはならないため、ストロークＢと背景との境界
部分で画素の値が一定ではなくなる。この画素の値と
は、画素の面積に対する画像の部分の占める割合によっ
て求まる値である。

【０００９】このストロークＢを２値化処理すると、本
来は２値化処理した際に“１”となるべき画素も、その
画素の値が２値化のために設定された閾値を満たさなけ
れば“０”となるため、図６（ｂ）のストロークＢ’の
ように背景との境界部分に凹凸が数多く生じる場合があ
る。

【００１０】本来は１本の水平なストロークなのでその
ストロークを走査すると、走査Ｃ1、Ｃ5 での特徴量は
０、走査Ｃ2 、Ｃ3 、Ｃ4 での特徴量は１となるが、手
書きのストロークＢを走査すると、走査Ｃ1 、Ｃ2 、Ｃ
3 、Ｃ5 での特徴量は１、走査Ｃ4 での特徴量は２とな
り、異なった特徴を抽出してしまう。

【００１１】特に、粗い画素密度に対して細いストロー
クを書くと、画素の密度と手書きによるストロークの太
さの関係によっては、２値化処理後のストロークが切れ
る場合も生じ、そのストロークの特徴を抽出しても本来
の線を表すものとはならないため、異なった特徴を抽出
してしまう。

【００１２】このように、手書きの被認識対象と背景の
境界部分で２値化のための量子化誤差による凹凸が発生
したり、線切れが生じたりすると、各方向に走査を行い
被認識対象の特徴を抽出したとしても、抽出された特徴
は本来の被認識対象を表す特徴と異なったものとなるた
め、走査によって得られた特徴と辞書に格納されている
標準パターンの特徴の照合を行っても正しく認識され
ず、誤った認識がなされたり、認識不能となったりする
ため、認識率が低下する。

【００１３】本発明は、被認識対象を認識するために行
う被認識対象の特徴抽出において、画像を構成する画像
の値のばらつきから生じる量子化誤差による余分な特徴
を抽出することを減少させることによって、書き手の癖
などによる被認識対象の変形の多様性を吸収する特徴抽
出装置を提供することを目的とする。

【００１４】

【課題を解決するための手段】図１は本発明の原理図で
ある。図中、１は入力画像であり、入力手段によって読
み取られた画像である。

【００１５】２は多値メモリであり、入力画像１を多値
画像として格納するものである。３は切り出し部であ
り、多値メモリ２に格納されている多値画像から被認識
対象を切り出すものである。

【００１６】４は特徴抽出部であり、切り出し部３によ
って切り出された被認識対象の一走査における特徴量
を、一走査で検出される画素のピーク値を累積した累積
値とし、該累積値を該被認識対象の特徴として抽出す
る。

【００１７】

【作用】本発明では、入力手段によって読み取られた入
力画像に２値化処理を行わず、入力画像を多値画像とし
て多値メモリに格納し、格納された多値画像から被認識
対象を切り出し、切り出された多値のままの被認識対象
の特徴を抽出する。

【００１８】即ち、多値にすることで、画素値が２階調
から数階調になり、画素値が数階調になることは被認識
対象と背景の境界部分のような画素の値が不安定の部分
をも特徴を抽出する際の一つの情報として加味すること
ができるため、本来の入力画像の画素の値と多値化処理
後の画素の値の差が小さくなり、従来のような２値化処
理によって発生する量子化誤差を減少させることができ
る。

【００１９】この量子化誤差が減少すると、従来の２値
化処理することにより発生する量子化誤差のために特徴
抽出の際に考慮されなかった画素も特徴抽出の際に反映
することができ、被認識対象を走査して特徴を抽出する
ときに誤った特徴が抽出されることが減少されるため、
被認識対象の認識精度が高くなる。

【００２０】

【実施例】以下、本発明の実施例を図面を用いて詳細に
説明する。図２は本発明の実施例である。

【００２１】図３は水平方向の走査による特徴量の抽出
を示す図であり、同図（ａ）は画像メモリに格納されて
いる多値の文字画像を示す図であり、同図（ｂ）は水平
方向の一走査における画素の値を示す図である。

【００２２】図４は本発明の特徴抽出部の処理のフロー
チャートである。図２において、例えば、申込用紙から
被認識対象として文字画像を入力手段１０１によって読
み取り、読み取った文字画像を各画素が多値レベルをも
つ多値画像として多値メモリ１０２へ格納する。

【００２３】この多値メモリ１０２に格納された多値画
像から切り出し部１０３が一文字に相当する文字画像を
切り出す。切り出された文字画像は、多値のまま画像メ
モリ１０４へ格納される。

【００２４】特徴抽出部１０５は、画像メモリ１０４に
格納された多値の文字画像を多方向から走査し、その文
字画像の特徴を抽出する。図３（ａ）に示す文字画像を
使用し、図４のフローチャートを用いて水平方向の走査
による特徴量の抽出を以下に示す。

【００２５】図３（ａ）に示すように、画像メモリ１０
４に格納された文字画像に対して水平方向にＸ軸、垂直
方向にＹ軸の座標軸を設定し、その際のＸ軸方向の範囲
はＸ1 からＸimax、Ｙ軸方向の範囲はＹ1 からＹjmax
で、それぞれの軸方向の座標の範囲は文字枠の範囲であ
り、ｉｍａｘ及びｊｍａｘは文字枠のドット数によって
決まるものである。この例では、文字枠が２４×２４ド
ットなのでｉｍａｘ、ｊｍａｘは共に２４となる。ま
た、各格子は画素を表す。

【００２６】Ｙ座標Ｙj での水平走査による特徴量を求
めるには、Ｙ座標をＹj で固定してＸ座標をＸ1 からＸ
imaxまで変化させる。このときのＸ座標Ｘi 、Ｙ座標Ｙ
j における画素の値はｆ（Ｘi ，Ｙj ）と表現し、この
画素の値ｆは、画素の面積に対する文字画像の部分の占
める割合によって求まり、多値のレベルをどの程度にと
るかによって変化する。

【００２７】この例では、多値レベルを６レベルと設定
したので、各画素値は“０”から“５”となり、図３
（ａ）に示すような各画素の値が求まったものとする。
また、格子に値が書かれていない画素は背景であり、そ
の画素の値は“０”である。

【００２８】まず、ｊを１とし（図４のＳ１）、Ｙ座標
をＹ1 に固定する。また、Ｙ1 における特徴量ＡＣＣを
０、ｉを１とし（図４のＳ２）、注目画素のＸ座標をＸ
1 に設定する。

【００２９】ここで、ｉは１からｉｍａｘ、ｊは１から
ｊｍａｘの値をとり、特徴量ＡＣＣは一走査における注
目画素の値と走査方向に隣合う注目画素の直前の画素の
値の差が正のときの変化値を累積するものである。

【００３０】図３（ａ）に示すように、注目画素のＸ座
標をＸi 、その注目画素の走査方向に隣合う直前の画素
のＸ座標をＸi-1 とすると、注目画素の座標（Ｘi ，Ｙ
j ）の値とその注目画素の直前の画素の座標（Ｘi-1 ，
Ｙj ）の値との差ＤはＤ＝ｆ（Ｘi ，Ｙj ）─ｆ（Ｘi-
1 ，Ｙj ）によって求まる（図４のＳ３）。

【００３１】この水平方向の文字画像の走査において、
注目画素のＸ座標がＸ1 のときは注目画素の直前の画素
を仮想的に作成し、その仮想的に作成された画素の値を
背景値と設定して２つの座標の画素の値の差Ｄを求め
る。

【００３２】前記によって求められた２つの座標の画素
の値の差Ｄが正のときのみ（図４のＳ４）、その差Ｄを
ＡＣＣに加算する（図４のＳ５）。ｉに１を加え（図４
のＳ７）、Ｘ座標を変えて次の座標の画素を注目画素と
し現注目画素と前注目画素について前記の処理を行い、
ｉがｉｍａｘまで、すなわち、Ｘ座標がＸimaxになるま
で行う（図４のＳ６）。

【００３３】注目画素のＸ座標がＸ1 からＸimaxに達し
たときのＡＣＣの値がＹ座標Ｙj における一水平走査の
特徴量となる。この一走査によって求められた特徴量Ａ
ＣＣは、特徴メモリ１０６に格納される。

【００３４】例として、図３（ａ）においてｊが１１、
すなわち、Ｙ座標がＹ11における各Ｘ座標の画素の値を
図３（ｂ）に示し、そのＹ座標Ｙ11における水平方向の
走査による特徴量ＡＣＣを求める。

【００３５】この水平方向の走査によって、注目画素と
走査方向に隣合う注目画素の直前の画素の差が正である
変化点は、（Ｘ8 ，Ｙ11）と（Ｘ7 ，Ｙ11）、（Ｘ9 ，
Ｙ11）と（Ｘ8 ，Ｙ11）、（Ｘ15，Ｙ11）と（Ｘ14，Ｙ
11）、（Ｘ16，Ｙ11）と（Ｘ15，Ｙ11）であり、それぞ
れの変化値は、４─０＝４、５─４＝１、３─０＝３、
５─３＝２となる。

【００３６】従って、この走査での特徴量ＡＣＣは、４
＋１＋３＋２＝１０と求まる。一走査による特徴量ＡＣ
Ｃが求められると、ｊに１を加え（図４のＳ９）、次の
Ｙ座標の走査に移り、ｊがｊｍａｘまで（図４のＳ
８）、すなわち、Ｙ座標がＹjmaxになるまで行い、水平
方向の各走査による特徴量を求める。

【００３７】水平方向の各走査による特徴量を求める処
理が終わると、垂直方向及び斜め方向についても同様に
行い、それぞれの走査方向に対する各走査の特徴量を求
める。

【００３８】各方向の走査によって求められた全特徴量
が切り出された文字画像の特徴として抽出される。この
特徴抽出部１０５によって抽出された文字画像の特徴
は、特徴メモリ１０６に格納され、格納された文字画像
の特徴は、辞書１０８に格納されている予め多数のサン
プルから作られた標準パターンの特徴と照合部１０７で
距離計算され、距離の小さい順に候補として候補メモリ
１０９に格納される。

【００３９】候補メモリ１０９に格納された候補に対し
て、オペレータは、確認、修正作業を行う。本実施例で
は、被認識対象を走査し特徴量を求める際に、注目画素
の値と走査方向に隣合う注目画素の直前の画素の値との
差が正のときのみその差を累積し、一走査によって求め
られた累積値をその走査の特徴量としたが、２つの画素
の値の差が負のときのみその差を累積し、その求められ
た累積値を特徴量としてもよい。

【００４０】また、一走査における特徴量を、一走査で
検出される画素のピーク値を累積し、その求められた累
積値を特徴量としても同等である。更に、被認識対象が
図形でも本発明によって特徴を抽出することは可能であ
り、その際には図２に示される辞書１０８を被認識対象
に対応した辞書に交換すればよい。

【００４１】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば被
認識対象と背景との境界部分で発生しやすい量子化誤差
に起因するノイズの影響を受けにくい特徴を抽出するこ
とができ、手書きの文字または図形の認識率の向上に寄
与するところが大きい。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理図である。

【図２】本発明の実施例を示す図である。

【図３】水平方向の走査による特徴量の抽出を示す図で
あり、同図（ａ）は画像メモリに格納されている多値の
文字画像を示す図であり、同図（ｂ）は水平方向の一走
査における画素の値を示す図である。

【図４】本発明の特徴抽出部の処理のフローチャートで
ある。

【図５】従来例を示す図である。

【図６】従来の特徴量の抽出を示す図であり、同図
（ａ）は手書きによるストロークを示す図であり、同図
（ｂ）はストロークの２値化処理後を示す図である。

【符号の説明】

１ 入力画像 ２ 多値メモリ ３ 切り出し部 ４ 特徴抽出部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06K 9/46 G06T 7/00 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 多値の被認識対象画像を走査する手段
   と、 一走査における特徴量を注目画素の値と該注目画素と走
   査方向に隣合う画素の値との差が正のときのみ、または
   負のときのみ前記差を累積した累積値とし、全走査によ
   って求められる特徴量を該被認識対象の特徴として抽出
   する手段と、 を有することを特徴とする特徴抽出装置。