JP3574562B2 - Method for recognizing and detecting deformation of a series of patterns in an image and recording medium storing the program - Google Patents

Method for recognizing and detecting deformation of a series of patterns in an image and recording medium storing the program Download PDF

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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、カメラなどで撮影された入力画像内の認識対象を複数含む一連パターンの認識と形状変化の度合を同時に検出する方法及びそのプログラムを記録した記録媒体に関する。
【0002】
【従来の技術】
従来、文字の変形を検出するには、例えば印刷文字では行間が平行であったり、1つの文字列では傾いている場合でも文字の傾いた方向には文字間の分離が生じることなどを利用して、予め文字の変形を前処理として計算し、その後、この変形検出結果に基づいて認識処理を行う方法が用いられている。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】
従来技術のように、変形を予め計算する方法では、変形の検出に失敗すると次のステップである認識処理に行っても意味がないという問題が生じていた。また、対象が文字のような規則性をパターン化できない場合には、前処理としての変形検出は不可能であった。
【0004】
本発明の目的は、認識対象に傾いているなどの見かけの形状変化が存在する場合にも、該認識対象を複数含む一連パターンを一つの塊りとして、その認識と傾き等の変形を同時にかつ正確に検出する方法及びそのプログラムを記録した記録媒体を提供することにある。
【0005】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、請求項1の発明は、予め備えられた標準の認識辞書を予め定める種々の変形種別により変形する認識辞書変形処理と、入力画像内の一連パターン中の各認識対象について、それぞれ認識辞書及びその変形辞書を用いた認識処理を行い、各認識対象の認識辞書及びその変形辞書との合致度を計算する認識対象合致度計算処理と、認識辞書及びその変形辞書毎に各認識対象毎の合致度に基づいて一連パターンの合致度を計算する一連パターン合致度計算処理と、この一連パターン合致度計算処理の結果として得られるすべての変形中から一連パターンの合致度が最良の変形を一連パターンの変形として検出する一連パターン変形検出処理と、該検出された一連パターンの変形に対応する認識辞書あるいは変形辞書で得られる認識結果を当該一連パターンの認識結果と決定する一連パターン認識決定処理とを有することを特徴とする。
【0006】
また、請求項2の発明は、認識対象が文字であり、一連パターンは文字列であることを特徴とし、請求項3の発明は、認識対象がナンバープレート上の文字であり、標準の認識辞書は数字、平仮名、ローマ字、漢字、記号を含むことを特徴とする。
【0007】
さらに、請求項4の発明は、入力画像内の認識対象を複数含む一連パターンを認識辞書を用いて認識するとともに該一連パターンの変形を検出するためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、標準の認識辞書を指定された種々の変形種別により変形する処理ステップと、入力画像内の一連パターン中の各認識対象について、それぞれ認識辞書及びその変形辞書を用いた認識処理を行い、各認識対象の認識辞書及びその変形辞書との合致度を計算する処理ステップと、認識辞書及びその変形辞書毎に、各認識対象毎の合致度に基づいて一連パターンの合致度を計算する処理ステップと、この一連パターン合致度計算処理の結果として得られるすべての変形中から一連パターンの合致度が最良の変形を一連パターンの変形として検出する処理ステップと、該検出された一連パターンの変形に対応する認識辞書あるいは変形辞書で得られる認識結果を当該一連パターンの認識結果とする処理ステップとからなるプログラムを記録することを特徴とする。
【0008】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施例について図面を用いて説明する。
図1は、本発明の画像内の一連パターンの認識および変形検出方法の一実施例の全体的処理手順を示す。図1において、認識辞書変形処理101は、もともとからある認識辞書(標準辞書)を予め定めた変形の種別により変形処理する。認識対象合致度計算処理102は、別途あたえられる入力画像内の一連パターン中の各認識対象について、変形辞書等を用いて認識処理を行い、各認識対象の辞書との合致度を計算する。一連パターン合致度計算処理103は、認識対象合致度計算処理102で求まった各認識対象毎の合致度に基づいて、該認識対象を複数含む当該一連パターンとしての総合的な合致度を計算する。この認識辞書変形処理101から一連パターン合致度計算処理103までを、種々の辞書変形毎に繰り返す。この場合、認識辞書変形処理101では、例えば認識辞書を変形する種別及び処理順序を予め設定しておく。一連パターン変形検出処理104では、一連パターン合致度計算処理103の結果として得られる各辞書毎のすべての変形の一連パターン合致度のうち最良の合致度を示す変形を、当該一連パターンの変形として検出する。また、一連パターン認識決定処理105では、この一連パターン変形検出処理104で検出された変形に対応する辞書で得られた認識結果を当該一連パターンの認識結果と決定する。
【0009】
図1の一連の処理は所謂コンピュータ上で自動的に実現されるものである。図2に、本発明にかかる画像内の一連パターンの認識および変形検出方法を実現するコンピュータシステムの概略構成を示す。図において、主制御部(CPU)200はシステム全体を統括的に制御するもので、記憶装置210が接続されるとともに、入出力制御部220を介して画像入力装置230、キーボードやマウス等の一般入力装置240及び認識結果モニタ用などの表示装置250が接続される。主制御部(CPU)200は、OS等の制御プログラム、当該一連パターンの認識および変形検出のためのプログラム、および、処理途中結果等を格納する内部メモリを有し、画像入力装置230から画像を入力して図1に示したような処理を実行し、その一連パターン変形検出結果や一連パターン認識結果を表示装置250に出力する。記憶装置210はハードディスクなどで構成され、種々の変形種別とその処理順序を定めた変形方法211、標準の認識辞書212、及び、該認識辞書212より得られる種々の変形辞書213が格納される。ここで、変形方法211は、入力装置240などを用いて予め入力しておく。
【0010】
なお、図1に示すような一連パターンの認識および変形検出の処理手順を記述したプログラムは、あらかじめコンピュータ読み取り可能な記録媒体、例えばフロッピーディスクやメモリカード、MO、コンパクトディスク(CD−ROM)、テープなどに記録して提供することが可能である。この記録媒体に記録されたプログラムを図2に示すようなシステムにインストールすることで、本発明の一連パターンの認識および変形検出の自動処理が達成される。
【0011】
以下に、具体的処理について、認識対象をナンバープレート上の文字として、図3を用いて説明を行う。なお、認識対象はナンバープレート上の大きな4桁の数字(プラス「・」)とする。
【0012】
図3において、入力画像301は、カメラなどから撮影された映像またはこれに前処理を加えた結果である。ここで、認識対象合致度計算処理308が、カメラから得られた画像をそのまま利用して辞書との比較を行う場合には、入力画像301はカメラからの画像そのものとなり、相関値などの合致度計算処理に用いられることになる。また、認識対象合致度計算処理308が2値画像の比較である場合には、前処理として2値化処理が加わり、入力画像301は2値画像となる。本例では、予め前処理として2値化処理を行い、認識対象合致度計算処理308は、2つの2値化画像の不一致ビット数を計算するものとして説明する。
【0013】
入力画像301内の一連パターン302は、認識する対象となる文字列であり、この場合は傾いて撮影されているとする。この認識対象となる一連パターン302は、すでに何らかの方法で特定されているとする。認識対象303は、一連パターン302を構成する各文字であり、該一連パターン内の認識対象の各文字は同一の変形、この場合は傾きが加わっている。
【0014】
認識辞書304は、認識対象303などを認識するための標準辞書である。これは正面から撮影した映像を元にしているとする。また、ここでは2値画像を比較する方法を利用するとして説明するので、認識辞書304も2値画像とする。
【0015】
変形方法305には、入力画像301を得るために想定される種々の変形の種別とその処理順序が記述されている。
【0016】
認識辞書変形処理306は、変形方法305に従って認識辞書304を変形処理する。その結果が変形辞書307である。
【0017】
認識対象合致度計算処理308は、変形辞書307(元々の認識辞書304も含めて)を用いて入力画像301内の一連パターン302の各認識対象303の合致度309を計算する。ここでは、認識対象303と変形辞書307が双方とも2値画像であることを想定しているので、例えば合致度309は2値画像が一致しない画素数(不一致ビット数)とする。この場合、数値が小さいほど合致していることになる。その他に、例えば相関値を計算する方法を用いれば、1に近い値を示すほど合致していることを示す。この辞書との照合処理は、一般的にはいわゆる認識処理と呼ばれる処理であり、認識結果は、対応する辞書(テンプレート)により示される。
【0018】
一連パターン合致度計算処理310は、各認識対象303の合致度309を総合して、一連パターン302としての合致度を計算する。この結果が一連パターン合致度311である。認識対象303の合致度309が2値画像中の一致しない画素の数である場合は、一連パターン合致度計算処理310は、単純に合致度309の合計で十分である。この場合も数値が小さいほど一連パターンとして良い結果が得られたことになる。
【0019】
以上の認識辞書変形処理306から一連パターン合致度計算処理310までを、変形方法305で示されるすべての変形につて繰り返す。なお、認識辞書変形処理306において、あらかじめ認識辞書304について必要なすべての変形処理を行い、種々の変形辞書を作成しておけば、認識対象合致度計算処理308と一連パターン合致度計算処理310の繰り返しだけですむ。
【0020】
一連パターン変形検出処理312は、一連パターン合致度311が最良の結果を示す変形を検出する。これによって得られた変形が一連パターン変形検出結果313である。一連パターン認識決定処理314は、一連パターン変形検出結果313が示す変形に対応する変形辞書で得られる各認識対象303の認識結果を当該一連パターン302の認識結果として決定する。この結果が一連パターン認識結果315となる。
【0021】
図4乃至図6は、図3で示したような一連パターン302を認識する場合の例を具体的に示したものである。
【0022】
図4において、認識辞書401は傾きがない辞書(標準辞書)、変形辞書(1)402は右へ傾いた辞書、変形辞書(2)403は左に傾いた辞書となっている。変形辞書(1)402と変形辞書(2)403は辞書401から作成される。認識対象の一連パターン404は、文字列「1237」が左に傾いたパターンを示す。
【0023】
図5において、501〜503は、一連パターン404の各認識対象文字を、それぞれ独立に401〜403の辞書を用いて認識した場合の処理を示したものである。図5では、辞書(テンプレート)と認識対象が重ねて表示してある。辞書は中を透かし、認識対象は黒く塗りつぶして表示してある。○印は、不一致ビットが比較的少なくなるパターンを示す。ここで、「2」が2又は7と認識可能であること、「7」が1または7と認識可能であることを示している。
【0024】
図6は認識結果を示したもので、600は文字毎に独立に最も類似するとされる結果、即ち、認識対象毎だけに着目した結果を示したものである。この場合、認識結果は「1231」となり、最後の「7」が誤っている。
601〜603は、認識辞書401〜403を用いて一連パターンとして認識した結果を示す。ここで、601は「1731」、602は「?7?1」、603は「1237」と認識できている。このうち、一連パターンとしての不一致ビットが最低となるのは、辞書403を用いた場合の603である。このため、認識対象の一連パターン404の認識結果は「1237」、同時に当該一連パターン404の変形は、辞書403の変形に対応する「左に傾いている」と判断できる。
【0025】
以上のように、1つ1つの認識対象毎では判断が困難な場合でも、これら認識対象を含む一連のパターンの認識を総合して判断することにより、正確な認識が可能となる。
【0026】
なお、実施形態としては、辞書と入力画像の双方を変形する方法が考えられる。この考え方を利用すれば、以下の効果がある。例えば入力画像の変形程度が非常に大きい可能性がある場合に入力画像を予め複数大きな変形処理を行ってあたかも複数の画像が存在するように用意し、辞書の変形は小さくして少しに留める。これにより、大きな変形を伴う入力画像を辞書の変形は少なく、しかも、きめ細かに比較することができる。これは、辞書側の変形を予め用意しておく場合、その辞書変形以上の変形に対応する場合に利用可能であり、主に変形処理部分のアルゴリズムの簡略化に利用できる。
【0027】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、一連パターン毎にパターンの変形が一定である場合、認識辞書を行いながら変形を同時に検出することが可能となる。特に、単独の認識対象では変形を判断しにくいパターンにおいては、一連パターンを1つの塊として認識を行うことにより、認識精度の向上と正確な変形判断が可能となる。従って、認識対象に対する条件を緩和でき、例えば、ナンバープレート認識では、正面以外から撮影した映像でも、プレートの文字認識が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明方法の一実施例の全体的処理手順を示す図である。
【図2】本発明方法を実現するコンピュータシステムの一実施例のブロック図である。
【図3】本発明方法の一実施例の具体的処理手順を示す図である。
【図4】認識辞書、変形辞書及び一連パターンの具体例である。
【図5】図4の例の認識対象毎の認識処理を示す図である。
【図6】図6の例の認識結果を示す図である。
【符号の説明】
101、306 認識辞書変形処理
102、308 認識対象合致度計算処理
103、310 一連パターン合致度計算処理
104、312 一連パターン変形検出処理
105、314 一連パターン認識決定処理
301 入力画像
302 一連パターン
303 認識対象
304 認識辞書
305 変形方法
307 変形辞書
309 認識対象合致度
311 一連パターン合致度
313 一連パターン変形検出結果
315 一連パターン認識結果
[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a method for simultaneously recognizing a series of patterns including a plurality of recognition targets in an input image captured by a camera or the like and detecting a degree of a shape change, and a recording medium storing a program thereof.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, character deformation is detected by utilizing the fact that, for example, the spacing between lines in printed characters is parallel, or the separation between characters occurs in the direction in which the characters are inclined even if the character string is inclined. Thus, a method is used in which a deformation of a character is calculated in advance as preprocessing, and thereafter, a recognition process is performed based on the result of detecting the deformation.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
In the method of calculating the deformation in advance as in the related art, there has been a problem that if the detection of the deformation fails, it is meaningless to perform the next step of the recognition process. In addition, when the object cannot pattern regularity such as characters, it is impossible to detect deformation as preprocessing.
[0004]
An object of the present invention is that even when there is an apparent shape change such as a tilt in a recognition target, a series of patterns including a plurality of the recognition targets is regarded as one lump, and the recognition and the deformation such as the tilt are performed simultaneously and simultaneously. It is an object of the present invention to provide a method for accurately detecting a program and a recording medium on which the program is recorded.
[0005]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, an invention according to claim 1 is a recognition dictionary transformation process for transforming a standard recognition dictionary provided in advance by various transformation types determined in advance, and each recognition target in a series of patterns in an input image. for performs recognition processing using the respective recognition dictionary and variations thereof dictionary, the recognition target matching degree calculation process of calculating the matching degree between the recognition dictionary and variations dictionary of each recognition target, for each recognition dictionary and variations thereof dictionary A series pattern matching score calculation process for calculating the matching score of a series pattern based on the matching score for each recognition target, and the matching score of the series pattern is the best among all the deformations obtained as a result of the series pattern matching score calculation process a series pattern deformation detecting process of detecting the variation as a variation of a set pattern, resulting in the recognition dictionary or deformed dictionary corresponding to the deformation of a sequence pattern issued該検The recognition results and having a series pattern recognition determination process for determining a recognition result of the series pattern.
[0006]
The invention according to claim 2 is characterized in that the recognition target is a character and the series of patterns is a character string. The invention according to claim 3 is characterized in that the recognition target is a character on a license plate and a standard recognition dictionary. Is characterized by including numbers, hiragana, romaji, kanji, and symbols.
[0007]
Further, the invention according to claim 4 is a computer-readable recording medium that records a program for recognizing a series of patterns including a plurality of recognition targets in an input image using a recognition dictionary and detects a deformation of the series of patterns. There is a processing step of transforming the standard recognition dictionary according to various designated transformation types, and for each recognition target in a series of patterns in the input image, performing a recognition process using the recognition dictionary and the transformed dictionary , respectively . A processing step of calculating the degree of coincidence of each recognition target with the recognition dictionary and its modified dictionary, and a processing step of calculating the degree of coincidence of a series of patterns based on the degree of coincidence of each recognized object for each of the recognition dictionary and its modified dictionary When a series putter degrees of concurrence the best variant of the sequence patterns from all during deformation resulting from this series pattern matching degree calculation process A processing step of detecting a variation, that the recognition result obtained by the recognition dictionary or deformed dictionary corresponding to the deformation of a sequence pattern issued該検recording a program of a processing step of the recognition result of the series pattern Features.
[0008]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 shows an overall processing procedure of an embodiment of a method for recognizing a series of patterns in an image and detecting deformation according to the present invention. In FIG. 1, a recognition dictionary transformation process 101 transforms an original recognition dictionary (standard dictionary) according to a predetermined transformation type. The recognition target matching degree calculation processing 102 performs recognition processing on each recognition target in a series of patterns in the input image which is separately given using a deformation dictionary or the like , and calculates the matching degree with each recognition target dictionary. The series pattern matching degree calculation processing 103 calculates the overall matching degree as the series pattern including a plurality of recognition targets based on the matching degree for each recognition target obtained in the recognition target matching degree calculation processing 102. The processing from the recognition dictionary transformation processing 101 to the series pattern matching degree calculation processing 103 is repeated for each of various dictionary transformations. In this case, in the recognition dictionary transformation process 101, for example, the type and the processing order for transforming the recognition dictionary are set in advance. In the series pattern deformation detection processing 104, a deformation showing the best matching degree among the series pattern matching degrees of all the deformations for each dictionary obtained as a result of the series pattern matching degree calculation processing 103 is detected as a deformation of the series pattern. I do. In the series pattern recognition determination processing 105, the recognition result obtained by the dictionary corresponding to the deformation detected in the series pattern deformation detection processing 104 is determined as the recognition result of the series pattern.
[0009]
The series of processes in FIG. 1 are automatically realized on a so-called computer. FIG. 2 shows a schematic configuration of a computer system that realizes a method of recognizing a series of patterns in an image and detecting a deformation according to the present invention. In FIG. 1, a main control unit (CPU) 200 controls the entire system as a whole, and is connected to a storage device 210, and further includes an image input device 230, a keyboard and a mouse, etc., via an input / output control unit 220. An input device 240 and a display device 250 for recognition result monitoring are connected. The main control unit (CPU) 200 has a control program such as an OS, a program for recognizing the series of patterns and detecting deformation, and an internal memory for storing the results of the processing and the like. 1 and executes the processing shown in FIG. 1, and outputs a series pattern deformation detection result and a series pattern recognition result to the display device 250. The storage device 210 is configured by a hard disk or the like, and stores a deformation method 211 that defines various deformation types and their processing order, a standard recognition dictionary 212, and various deformation dictionaries 213 obtained from the recognition dictionary 212. Here, the deformation method 211 is input in advance using the input device 240 or the like.
[0010]
A program describing the processing procedure for recognizing a series of patterns and detecting deformation as shown in FIG. 1 is stored in a computer-readable recording medium such as a floppy disk, a memory card, an MO, a compact disk (CD-ROM), and a tape. It can be recorded and provided. By installing the program recorded on this recording medium into a system as shown in FIG. 2, the automatic processing of recognition of a series of patterns and deformation detection of the present invention is achieved.
[0011]
Hereinafter, specific processing will be described with reference to FIG. 3, with the recognition target being a character on a license plate. The recognition target is a large four-digit number (plus ".") On the license plate.
[0012]
In FIG. 3, an input image 301 is a video taken from a camera or the like or a result obtained by applying preprocessing to the video. Here, when the recognition target matching degree calculation processing 308 performs comparison with the dictionary using the image obtained from the camera as it is, the input image 301 becomes the image itself from the camera, and the matching degree such as the correlation value is used. It will be used for calculation processing. If the recognition target matching degree calculation processing 308 is a comparison of binary images, a binarization processing is added as preprocessing, and the input image 301 becomes a binary image. In this example, the binarization processing is performed in advance as preprocessing, and the recognition target matching degree calculation processing 308 is described as calculating the number of mismatch bits between two binarized images.
[0013]
A series pattern 302 in the input image 301 is a character string to be recognized, and in this case, it is assumed that the image is captured with an inclination. It is assumed that the series of patterns 302 to be recognized has already been specified by some method. The recognition target 303 is each character constituting the series pattern 302, and each character to be recognized in the series pattern has the same deformation, in this case, an inclination.
[0014]
The recognition dictionary 304 is a standard dictionary for recognizing the recognition target 303 and the like. This is based on a video taken from the front. In addition, since the description is made on the assumption that a method of comparing binary images is used, the recognition dictionary 304 is also a binary image.
[0015]
The deformation method 305 describes various types of deformation assumed to obtain the input image 301 and the processing order.
[0016]
The recognition dictionary transformation process 306 transforms the recognition dictionary 304 according to the transformation method 305. The result is the transformation dictionary 307.
[0017]
The recognition target matching degree calculation processing 308 calculates the matching degree 309 of each recognition target 303 of the series pattern 302 in the input image 301 using the deformation dictionary 307 (including the original recognition dictionary 304). Here, since it is assumed that both the recognition target 303 and the transformation dictionary 307 are binary images, the matching degree 309 is, for example, the number of pixels where the binary images do not match (the number of mismatch bits). In this case, the smaller the numerical value, the better the match. In addition, for example, when a method of calculating a correlation value is used, a value closer to 1 indicates a higher match. The process of collating with the dictionary is generally a so-called recognition process, and the recognition result is indicated by a corresponding dictionary (template).
[0018]
A series pattern matching score calculation process 310 calculates the matching score of the series pattern 302 by integrating the matching scores 309 of the recognition targets 303. The result is a series pattern matching degree 311. When the matching degree 309 of the recognition target 303 is the number of non-matching pixels in the binary image, the series pattern matching degree calculation processing 310 simply requires the sum of the matching degrees 309. Also in this case, the smaller the numerical value, the better the result obtained as a series of patterns.
[0019]
The above-described processing from the recognition dictionary deformation processing 306 to the series pattern matching degree calculation processing 310 is repeated for all the deformations indicated by the deformation method 305. In the recognition dictionary deformation process 306, if all necessary deformation processes are performed on the recognition dictionary 304 in advance and various deformation dictionaries are created, the recognition target matching degree calculation processing 308 and the series pattern matching degree calculation processing 310 It just needs to be repeated.
[0020]
The series pattern deformation detection process 312 detects a deformation in which the series pattern matching degree 311 shows the best result. The resulting deformation is a series of pattern deformation detection results 313. The series pattern recognition determination processing 314 determines the recognition result of each recognition target 303 obtained by the deformation dictionary corresponding to the deformation indicated by the series pattern deformation detection result 313 as the recognition result of the series pattern 302. This result is a series of pattern recognition results 315.
[0021]
FIGS. 4 to 6 specifically show an example of the case of recognizing the series pattern 302 as shown in FIG.
[0022]
In FIG. 4, the recognition dictionary 401 is a dictionary without inclination (standard dictionary), the modified dictionary (1) 402 is a dictionary inclined to the right, and the modified dictionary (2) 403 is a dictionary inclined to the left. The modified dictionary (1) 402 and the modified dictionary (2) 403 are created from the dictionary 401. The series of recognition target patterns 404 is a pattern in which the character string “1237” is inclined to the left.
[0023]
In FIG. 5, reference numerals 501 to 503 denote processing when each of the recognition target characters of the series pattern 404 is independently recognized using the dictionaries 401 to 403. In FIG. 5, the dictionary (template) and the recognition target are displayed in an overlapping manner. The dictionary is watermarked inside, and the recognition target is displayed in black. A mark indicates a pattern in which the number of mismatch bits is relatively small. Here, “2” indicates that 2 or 7 can be recognized, and “7” indicates that 1 or 7 can be recognized.
[0024]
FIG. 6 shows a recognition result, and reference numeral 600 denotes a result that is considered to be most similar independently for each character, that is, a result obtained by focusing only on each recognition target. In this case, the recognition result is “1231”, and the last “7” is incorrect.
Reference numerals 601 to 603 denote results of recognition as a series of patterns using the recognition dictionaries 401 to 403. Here, 601 can be recognized as “1731”, 602 can be recognized as “? 7? 1”, and 603 can be recognized as “1237”. Among these, the lowest number of mismatch bits as a series pattern is 603 when the dictionary 403 is used. Thus, the recognition result of the series pattern 404 to be recognized is “1237”, and at the same time, the deformation of the series pattern 404 can be determined to be “tilted to the left” corresponding to the deformation of the dictionary 403.
[0025]
As described above, even when it is difficult to determine each recognition target individually, accurate recognition can be performed by comprehensively determining the recognition of a series of patterns including these recognition targets.
[0026]
As an embodiment, a method of deforming both the dictionary and the input image can be considered. The use of this concept has the following effects. For example, when there is a possibility that the degree of deformation of the input image is very large, a plurality of input images are subjected to large deformation processing in advance to prepare as if a plurality of images exist, and the dictionary deformation is reduced to a small amount. Thus, deformation of the input image with large deformation dictionary is small, moreover, it is possible to finely comparison. This can be used when a dictionary-side transformation is prepared in advance, or when the transformation corresponding to the dictionary transformation is performed, and can be used mainly for simplifying the algorithm of the transformation processing portion.
[0027]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, when the deformation of a pattern is constant for each series of patterns, the deformation can be simultaneously detected while performing a recognition dictionary. In particular, for a pattern in which it is difficult to determine deformation by a single recognition target, recognition of a series of patterns as one block makes it possible to improve recognition accuracy and accurately determine deformation. Therefore, the conditions for the recognition target can be relaxed. For example, in license plate recognition, plate characters can be recognized even in a video taken from a position other than the front.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing an overall processing procedure of an embodiment of the method of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram of one embodiment of a computer system for implementing the method of the present invention.
FIG. 3 is a diagram showing a specific processing procedure of an embodiment of the method of the present invention.
FIG. 4 is a specific example of a recognition dictionary, a transformation dictionary, and a series of patterns.
FIG. 5 is a diagram illustrating a recognition process for each recognition target in the example of FIG. 4;
FIG. 6 is a diagram illustrating a recognition result of the example of FIG. 6;
[Explanation of symbols]
101, 306 recognition dictionary deformation processing 102, 308 recognition target matching degree calculation processing 103, 310 series pattern matching degree calculation processing 104, 312 series pattern deformation detection processing 105, 314 series pattern recognition determination processing 301 input image 302 series pattern 303 recognition target 304 Recognition dictionary 305 Deformation method 307 Deformation dictionary 309 Recognition target matching degree 311 Series pattern matching degree 313 Series pattern deformation detection result 315 Series pattern recognition result

Claims (4)

入力画像内の認識対象を複数含む一連パターンを認識辞書を用いて認識するとともに該一連パターンの変形を検出する方法であって、
予め備えられた標準の認識辞書を予め定める種々の変形種別により変形する認識辞書変形処理と、
入力画像内の一連パターン中の各認識対象について、それぞれ認識辞書及びその変形辞書を用いた認識処理を行い、各認識対象の認識辞書及びその変形辞書との合致度を計算する認識対象合致度計算処理と、
認識辞書及びその変形辞書毎に、各認識対象毎の合致度に基づいて一連パターンの合致度を計算する一連パターン合致度計算処理と、
上記一連パターン合致度計算処理の結果として得られるすべての変形中から一連パターンの合致度が最良の変形を一連パターンの変形として検出する一連パターン変形検出処理と、
上記検出された一連パターンの変形に対応する認識辞書あるいは変形辞書で得られる認識結果を当該一連パターンの認識結果と決定とする一連パターン認識決定処理と、
を有することを特徴とする画像内の一連パターンの認識および変形検出方法。
A method for recognizing a series of patterns including a plurality of recognition targets in an input image using a recognition dictionary and detecting deformation of the series of patterns,
A recognition dictionary transformation process for transforming a standard recognition dictionary provided in advance by various transformation types determined in advance;
For each recognition target set pattern in the input image, performs a recognition process using the respective recognition dictionary and variations thereof dictionary, the recognition target matching degree calculation to calculate the degree of match between the recognition dictionary and variations dictionary of each recognition target Processing,
For each recognition dictionary and its transformation dictionary, a series of pattern matching degree calculation processing for calculating the degree of matching of a series of patterns based on the degree of matching for each recognition target,
A series pattern deformation detection process of detecting the best deformation as the series pattern deformation, from among all the deformations obtained as a result of the series pattern matching calculation process ,
A series pattern recognition determination process for determining a recognition result obtained by a recognition dictionary or a deformation dictionary corresponding to the detected series pattern deformation as a recognition result of the series pattern,
And a method for recognizing a series of patterns in an image and detecting deformation.
請求項1記載の画像内の一連パターンの認識および変形検出方法において、The method for recognizing and detecting a series of patterns in an image according to claim 1,
認識対象が文字であり、一連パターンは文字列であることを特徴とする画像内の一連パターンの認識および変形検出方法。A method for recognizing a series of patterns in an image and detecting deformation, wherein a recognition target is a character and a series of patterns is a character string.
請求項第1記載の画像内の一連パターンの認識および変形検出方法において、A method for recognizing and detecting a series of patterns in an image according to claim 1,
認識対象がナンバープレート上の文字であり、標準の認識辞書は数字、平仮名、ローマ字、漢字、記号を含むことを特徴とする画像内の一連パターンの認識および変形検出方法。A method for recognizing a series of patterns in an image and detecting a deformation, wherein a recognition target is a character on a license plate, and a standard recognition dictionary includes numerals, hiragana, romaji, kanji, and symbols.
入力画像内の認識対象を複数含む一連パターンを認識辞書を用いて認識するとともに該一連パターンの変形を検出するためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、A computer-readable recording medium recording a program for recognizing a series of patterns including a plurality of recognition targets in an input image using a recognition dictionary and detecting a deformation of the series of patterns,
標準の認識辞書を指定された種々の変形種別により変形する処理ステップと、Processing steps for transforming the standard recognition dictionary according to various designated transformation types;
入力画像内の一連パターン中の各認識対象について、それぞれ認識辞書及びその変形辞書を用いた認識処理を行い、各認識対象の認識辞書及びその変形辞書との合致度を計算する処理ステップと、For each recognition target in a series of patterns in the input image, perform a recognition process using the recognition dictionary and its modified dictionary, respectively, and calculate a matching degree of the recognition dictionary of each recognition target and its modified dictionary,
認識辞書及びその変形辞書毎に、各認識対象毎の合致度に基づいて一連パターンの合致度を計算する処理ステップと、A processing step of calculating a matching degree of a series of patterns based on the matching degree of each recognition target for each recognition dictionary and its transformation dictionary;
上記一連パターン合致度計算処理の結果として得られるすべての変形中から一連パターンの合致度が最良の変形を一連パターンの変形として検出する処理ステップと、A processing step of detecting, as the deformation of the series pattern, the deformation having the best matching degree of the series pattern from among all the deformations obtained as a result of the series pattern matching degree calculation processing,
上記検出された一連パターンの変形に対応する認識辞書あるいは変形辞書で得られる認識結果を当該一連パターンの認識結果とする処理ステップと、A processing step of setting a recognition result obtained by a recognition dictionary or a deformation dictionary corresponding to the detected deformation of the series pattern as a recognition result of the series pattern;
からなるプログラムを記録した記録媒体。Recording medium recording a program consisting of
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