JPH01159781A - 文字認識方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、文字・図形等のパターンを認識するための認
識方法に関するものである。

〔従来の技術〕

文字・図形等のパターン認識を行う有力な手段の一つに
相関法がある。相関法により文字・図形等のパターン認
識を行う装置においては、元の２次元画像そのものから
相関計算して認識を行うよりも、−旦、特徴抽出処理を
行って高次特徴同志で相関を取った方が良い結果が得ら
れることが知られており、このような観点から例えば、
特開昭５９−７９２号公報のような提案が成されている
。

この方式は、優れた実験結果を残しており、そのことは
、電子通信学会論文集（Ｄ）Ｊ６７−Ｄ、２（昭和５９
年２月）のｐｐ２２４〜２３１やＪ６７−Ｄ、１２（昭
和５９年１２月）のｐｐ１４４２〜１４４９に「文字認
識のための相関法の一改良」として発表されている。以
下、その概略につき第５図のフローチャートを参照して
説明する。

こ−では認識の対象となる文書を入力した後、二次元ラ
インセンサの如き光電変換手段により光電変換して（■
参照）その画像データをメモリに格納し、このデータに
対しては図示はされていないがコンピュータ等の計算手
段により位置合わせ。

ベクトル化、大きさの正規化等を行い（■、■参照）、
さらに伝播停止処理を繰り返して（■、■。

■参照）高次特徴量を抽出し、２次元のガウス形重み関
数の畳込みを含むベクトル面間の配分によるボケ処理を
行い（■参照）、所定の辞書パターンとの間で類似度計
算をすると−もにその最大値を検出しく■、■参照）、
認識結果として出力する。

以上のことに関し、第６図ないし第１０図を参照しても
う少し具体的に説明する。なお、第６図は単位方向ベク
トルを示す説明図、第７図は空間微分マスクを示す構成
図、第８図は結合係数マスクを示す構成図、第９図は伝
播停止処理の概念を説明する説明図、第１０図は伝播停
止処理条件を説明する説明図である。

先ず、白黒に２値化された画像を所定の大きさのメツシ
ュに空間量子化するとともに、各メツシュについて文字
を構成する黒部分（ストローク成分）と白地の背景部分
（背景成分）との境界を取り出しさらに、これを第６図
の如く４５度間隔で定義された単位ベクトルｇ１〜ｇ８
により、係数の２乗和を最小にする線形結合で表現する
。この境界成分を表す線形結合係数を容易に求めるため
、第７図の空間微分マスクＭＡ、、ＭＡ、と第８図の結
合係数マスクＭＢ＋　、ＭＢｚ　、ＭＢ３　、ＭＢ４を
用いる。つまり、空間微分マスクＭＡ、、ＭＡ。

により、境界の空間微分値がＸ方向成分、Ｘ方向成分の
組（Ｘ、ｙ）として得られ、結合係数マスクＭＢ、−Ｍ
Ｂ４により非零の単位ベクトル番号とその係数が得られ
る。

こうして、Ｘ座標ｉ、Ｙ座標ｊ、単位ベクトルｋに対し
て結合係数ＰがＰ（ｉ、ｊ、ｋ）として表され、ｋをパ
ラメータとするベクトル面Ｐｈ（ｔａｊ）　と考える。

即ち、 Ｐ　ｔ＋（ｉ、ｊ）　”’　Ｐ　（ｔ＋ｊ＋ｋ）とする
。次に、大きさの正規化をＰｉｔ（ｔａｊ）に行った後
の方向別パターンＱｓ＋（ｉ、ｊ）を、まず、定められ
た方向へと伝播せしめ、次いで停止処理を行う。これを
所定の回数繰り返す。伝播処理はベクトル成分の向きに
単位位置だけ移動させることである。直交成分について
は文字通りであるが、斜め成分については直交座標上の
格子点を使用している便宜上、水平、垂直成分に分解し
て伝播させる。従って、もともと８方向の成分であった
が、停止・伝播処理の演算の都合で第１表のように、み
かけ（中間経過）では１２面となる。

第ｎ回目の伝播処理の結果を、Ｑｈ　”’　（ＩＩＪ）
とすると、そのアルゴリズムは次のように表せる。

Ｑｋ（″）（ｉ＋λに＋Ｊ＋μい＝Ｑ１１”−”　（Ｉ
ＩＪ）但し、Ｑｋ”）（ｉ、ｊ）　＝　Ｑｈ（ｉ、Ｄ　
とする。なお、λよ、μ工はベクトル回毎の単位位置移
動方向を示している。λよ、μ、の値を第１表に示す。

また、伝播処理はそのバリエーションとして直交成分、
斜め成分について任意の重み付けをすることができる。

斜め成分の重みをＯにすれば水平、垂直成分のみとする
こともできる。但し、斜め成分は水平、垂直成分に分解
して伝播させているので、重み付けの際はこの点に注意
する必要がある。

次に、停止処理について説明する。ある成分が停止する
とは、その成分についてはそれ以上伝播処理が実施され
ないことを言う。停止処理の第１の条件は、方向が同じ
で向きが反対の１対のベクトル成分が互いに同一座標上
に存在するとき成立する。第２の条件は、このベクトル
成分が互いに伝播方向に向き合って座標上隣接している
とき、即ち、空間が量子化されている都合上、座標値の
奇偶の関係で互いに同一座標上に存在することがない場
合には、もう−度、伝播処理を行うと互いにすり抜けて
しまうので、その直前で停止せしめる。第３に、向きが
９０度以上の１対のベクトル成分が互いに同一座標上に
存在するとき。但し、９０度以上とは、斜め成分が便宜
上水平、垂直成分に分解される前のことである。このこ
とを直観的に分かるように示したのが第９図で、ＶＯＩ
＋Ｖ（１ｇが着目ベクトル成分、ＶＡ−Ｖ、が停止条件
を満たす対向ベクトルを示している。第４に、これらの
停止処理はすでに停止しているベクトル成分と未だ伝播
している成分との間にも成立、処理されるものとする。

これらの停止条件は第１０図のようにまとめることがで
きる。こ−では、記号Ａ−Ｈの記入しであるベクトル成
分間においてのみ、停止処理を行なうことを表わしてい
る。なお、コンピュータで行う際の実際の手続では、停
止処理を行う度に停止した成分を、別な格納場所Ｒに（
ｉ、Ｄに記憶するようにしている。

次に、ぼけ処理を行う。ぼけ処理は公知のガウス形フィ
ルタ関数Ｂ（ｒ＋ｓ）と、以上の如き停止・伝播処理の
結果得られた２次元特徴パターンの各成分を示す関数Ｒ
＊”’（ｔ＋ｊ）（ｋは第に成分を表わすパラメータ、
ｔ、ｊ　は座標を表わすパラメータを示す。）との畳み
込みを利用して計算する。

Ｇ　ｋ（ｓ　ｌ　Ｊ　）−Σ、Σ５Ｂ（ｒ＋ｓ）・Ｒｘ
”）（ｔ＋ｊ）ぼけ処理は２次元関数ＲＫ”’（ＩＩＪ
）を空間周波数領域でみた場合に、その高周波成分を減
少させるものであるが、これと［４１１の効果を持つ他
のフィルタ関数に置き換えることもできる。

類似度計算は、以上のようにして認識すべき未知図形か
ら特徴抽出して得られたデータＧ（ｉ、ｊ、ｋ）と、予
め別な手段で用意した標準パターンデータとの正規化さ
れた相関値を求める処理である。標準パターンをＦ　（
Ｌ’　（ｉ、ｊ、ｋ）とすると、類似度３ｒ、（Ｌ）は
、次の式で計算される。

ただし、 （Ｆ（Ｌ）、Ｇ）＝ΣｉΣＪΣ＊　Ｇ　ｋ（ｉ　、ｊ　
）・Ｆ　＊　”　（ＩＩＪ）＝Σ籠ΣｊΣｋＣｒ＋（ｉ
、ｊ、ｋ）・Ｆ　”’　（ｔ＋ｊ、ｋ）　ＩＩＩ　　Ｆ
　　（Ｌ）　　ｌｌ　　、、　　　（１；’　　（Ｌ）
、　　　ｐ’　　（Ｌ））ＩＩＩ　　　。

ＩＩ　Ｃ１１＝　（Ｇ、　Ｇ）ＩＩＩ とする。なお、類似度計算はベクトル面に重みを加えて
、次のようにしても良い。

（Ｆ”’、Ｇ）＝ΣｋＷ、・　（Σ五ΣｊＧ＊（ｉ、ｊ
）Ｘ　Ｆ　ｉ＋　”’　（ＩＩＪ）　）−ΣｋＷｋ×（
ΣえΣｊＧ（ｉ、ｊ、ｋ）・Ｆ　（Ｌ）（ｉ、Ｌｋ）　
）こうして得られた類似度（３Ｇ（１）、・・・・・・
３．（Ｌ）。

・・・・・・３　、　（Ｌ）　）より最大のもの３　ｒ
、（Ｍ）を求めれば、ＳＧ（に’−ＭＡＸ（Ｓｃ”’、
・・・・・・５Ｇ（Ｌ）ｌ　・・・・・・３　Ｇ（Ｌ）
　）未知図形ＧはカテゴリＭに属すると認識される。

また、 ３　、　（Ｎ）≦５ＧＬ（設定値） が成立するときは、未知パターンは辞書パターンと異な
るとして、リジェクトする。

第１１図は伝播・停止処理の過程を具体的に説明するた
めの説明図、第１２図は伝播・停止処理結果の具体例を
説明するための説明図である。

すなわち、第１１図は数字“０”の背景成分を抽出する
過程の例を示しており、その第２行目は８方向の各ベク
トル成分、第３行目は伝播時の初期状態、第４行目は停
止ベクトルの各成分、第５行目は第４行目を統合した最
終結果をそれぞれ示している。また、第１２図（イ）〜
（ヌ）は数字“０”°〜“９゛′の各成分を示すもので
、左端Ｆ０が原図形、２列目Ｆ１が背景図形成分を重ね
たもの、３列Ｆ１〜６列Ｆ４がストロークの各成分、７
列Ｆｓから１４列Ｆ”＋ｔが背景図形の各成分を示して
いる。

〔発明が解決しようとする問題点〕

しかしながら、この方式による成果は教育漢字データベ
ースという限られた実験範囲で得られたものであり、手
書き文字認識やマルチフォントの印刷文字認識等の分野
でＪＩＳ第二水準の範囲で実用にしてみると、筆記者の
手書き変形やフォントの多様さに加え、字画の多い文字
の出現率が増加するため、複雑な文字同志、または複雑
な文字と仮名文字が分離し難くなり、未だ改善の余地が
あることが明らかになった。

従って、本発明は上述の点に鑑み、文字の構造が明示的
に表現され、故に手書き変形やフォント毎の細部の違い
に左右されない安定した特徴が得られるよう、その特徴
抽出方法を改良し、その結果、複雑な文字でも容易に分
離し得る、認識率の高い認識方法を提供することを目的
とするものである。

〔問題点を解決するための手段〕

従来の単純な特徴パターンを、文字の構造を最外部から
内深部への深さとして明示的に表現できるよう、特徴パ
ターンの次数を増やす。

すなわち、 ■１本発明では固定的に１方向へと伝播するのではなく
、メツシュ毎に伝播、停止処理を所定回数実行した後停
止した成分のみ残して終了させる処理を、伝播方向を交
互に反転させて繰り返し行う。

■、各終了時に停止した成分を高次特徴パターンとして
保存しておき、認識の際、それぞれを独立した特徴とし
て相関値を求める。

〔作用〕

保存された特徴パターンを時系列に沿ってならべると、
反転の度にその時の最外部成分が特徴面の外部へ流出し
ていくので、内深部の成分程、後まで残ることになる。

従って、上記■、■項により、構造上長（似ている文字
例えば、「自」と「白」、「天」と「大」等が良く分離
し、認識率が向上する。

〔実施例〕 第１図は本発明の実施例を示すフローチャートである。

これは、第５図と対応するものであるが、従来と同じ部
分は省略し、異なる部分（第５図のステップ■〜■に相
当する部分）だけを示したものである。

すなわち、文字を構成する線分の８つの方向別パターン
　Ｑｉ＋（ｉ、ｊ）を、まず、定められた方向へと伝播
せしめ（■参照）、次いで停止処理を行う（■参照）。

これを所定の回数だけ繰り返す。

その後は固定的に１方向へと伝播し続けるのではなく、
−旦、停止処理した特徴パターンから停止しなかった成
分を除去した後、これを前とは反対方向に伝播せしめ（
■参照）、逆向きのベクトル成分として伝播停止処理を
再び所定の回数だけ繰り返す（■参照）。このようにし
て、停止処理後の特徴パターンを反転の度に保存してお
き、Ｍ回反転を繰り返す。なお、反転の繰り返し数はメ
モリの容量に応じて定まり、４．５何で終了する場合も
あり、パターンがなくなるまで繰り返す場合もある。通
常は４〜８である。

以下、より詳細に説明する。

まず、伝播処理は基本的に従来と同様であり、反転の度
に伝播方向が逆むきになる点が異なる。

水平、垂直成分についてはベクトル成分の向きに、また
斜め成分については水平、垂直成分に分解して単位位置
だけ移動させる。従って、もともと８方向の成分であっ
たが、演算の都合で第２表のように、みかけでは１２面
となる。第ｍ回反転後、第ｎ回目の伝播処理の結果をＱ
ｋ（’　（ＩＩＪ）とすると、そのアルゴリズムは次の
ように表せる。

Ｑ、１″′＋（ｉ＋ω、・λに＋Ｊ十ω、・μい＝　Ｃ
ｂ　（−”　（ｉ＋Ｄ但し、 ω、＝（−１νｍ・１）。

Ｑｍ”’（ＬＤ＝Ｑｋ（ｉ、ｊ） である。こ＼に、λ６、μ３はベクトル回毎の単位位置
移動方向を示し、ω１は、それが１回おきに反転するこ
とを示している。λよ、μアの値を第２表に示す。

次に、停止処理について説明する。この停止処理も基本
的に従来と同様であるが、反転の度に停止条件の方向が
逆むきになる点と、文字の構造を最外部から内深部へ順
に明示するという目的のため、停止条件そのものに次の
ような変更が加えられている。第１の停止条件は、方向
が同じで向きが反対の１対のベクトル成分が互いに同一
座標上に存在するとき停止を行う、第２に、このベクト
ル成分が互いに伝播方向に向き合って座標上に隣接して
いるとき、即ち、空間が量子化されている都合上、互い
に同一座標上に存在することがなく、もう−度、伝播処
理を行うと互いにすり抜けてしまう場合には、その直前
に停止せしめる。第３に、向きが１３５°以上の１対の
ベクトル成分が互いに同一座標上に存在するとき停止を
行う。第４に、方向が同じで向きが反対の、または向き
が１３５’以上の既に停止しているベクトル成分が同一
座標上に存在するとき停止を行う。このようにすれば、
従来と異なり、９０度のベクトル成分に対して停止条件
は成立せず、また、既に停止しているベクトル成分に対
してはベクトル成分が隣接しているときでも停止条件は
成立しない。

第２図に本発明の停止処理の概念を示す。また、これら
の停止条件は第３図のようにまとめることができる。な
お、第２図、第３図はそれぞれ第９図、第１０図に対応
するが、これらを互いに比較すれば明らかなように、第
２図および第３図では特に９０度のベクトル成分に対し
ては停止条件が成立しないことがわかる。

第４図は本発明による処理を説明するための説明図であ
る。同図の（イ）列は「白」なる手書き文字を、（ロ）
列は「自」なる手書き文字を、（ハ）はｒ大」なる手書
き文字を、また（二）は「天」なる手書き文字をそれぞ
れ処理した結果を示すもので、（イ）〜（ニ）の第１段
目は原パターン、第２段目以降はその１次、２次、・・
・・・・、７次特微量をそれぞれ示している。なお、多
次の特徴量は目視が容易なように、８面（中間結果を合
わせると１２面）の各パターンを重ね合わせたもの、す
なわち、 Ｒ’（ｉ、ｊ、ｍ）　＝　’Ｅ　　Ｒｋ（ｉ、ｊ、ｍ）
であるＲ’　＝（ＩＩＪＩＩｌｌ）を、ｍに従って縦に
ならべたものである。

同図の（イ）と（ロ）を比較すれば明らかなように、（
イ）ではｍ＝３までしかパターンが残っていないのに対
し、（ロ）ではｍ＝＝４まで残っており、文字線の数が
１本違いとなる文字の差が、反転次数ｍによって明確に
区別することができる。

同様にして、（ハ）と（ニ）を比較すれば、（ハ）では
ｍ＝１までしか残っていないのに対し、（ニ）ではｍ＝
２まで残っており、これによって「大」と「天」が明確
に区別される。なお、こ＼ではｍ＝７まで採っているが
、ｍ＝＝５以降ではパターンが残っていないので、ｍ＝
４で終了することもできる。

コンピュータで行う際の実際の手続では、停止処理を行
う度に停止した成分を別な格納場所Ｒ（ｉ＋ｊ＋ｋｔｍ
）に記・憶し、反転処理ではこの場所Ｒ（１＋　Ｊ　＋
　ｋ＋　ＩＩＩ）の内容をＱｋ（”（ｉ＋ｊ）に複写す
れば良い。方向を反転するには、伝播方向、停止条件を
示すテーブルを用意して、これを参照して処理されるよ
うに構成し、そのテーブルを書き換えるか、参照するた
めのポインタを付は替えるかすれば良い。

ぼけ処理は従来同様であり、その結果、構造を明示した
特徴抽出パターンデータＧ（１＋ＪＪ＋ｌＤ）が得られ
る。

Ｒ４１２度計算は、未知パターンデータＧ（１１Ｊ＋に
＋ｌｌ）と予め別な手段で用意した標準パターンデータ
との正規化された相関値を求める処理であり、構造を含
んでいる意味合いから、次の０〜０項の如き幾つかの類
似度を定義できる。

■、従来の特徴パターンを本発明による特徴パターンに
置き換えて類似度計算する。構造を明示し標準パターン
をＦ　”’　（１＋ＪＪ、ｌＩ）　とすると、類似度３
．（Ｌ）は、次の式で計算される。

ただし、 （Ｆ（”、Ｇ）震Σ、Σ、Σ、Σｗａ　Ｇ（１＋Ｊ＋に
ＩＩ）ＸＦｋ（Ｌ）（ＬＪＪ＋ｌ＋） １１１１’　（Ｌ）　１ｌ−（Ｆ（Ｌ）、　　Ｆ　ＩＬ
））Ｉ／！。

ＩＩ　Ｇ　ＩＩ　−（Ｇ、　Ｇ）Ｉ／”である、なお、
類似度計算は、ベクトル面に重みを加えて、次のように
しても良い。

（Ｆ（Ｌ）、Ｇ）＝Σ１Σ□Σ、Σ、Ｗ、・Ｗ。

Ｘ　Ｇ　（ｉ、ｊ、に、ｎ＋）　・Ｆ　（Ｌ）（ｉ、ｊ
＋に＋ｍ）■、深さ色毎に類似度計算し、その総和を総
合類似度とする。

３、（ｔ）−Σ、３Ｇ、（Ｌ） （Ｆ　（Ｌ）、Ｇ）、−Σ五ΣｊΣｋ　Ｇ（ｉ＋ｊ、に
＋ｍ）×Ｆ　（Ｌ’　（ｔ＋ＪＪ＋ｌ１１） ｌｌ　　１１’　、（Ｌ）　　ｌｌ　　Ｗ　　（Ｆ、（
Ｌ）、　　　Ｆ、（Ｌｌ）　鵞／１　　。

ＩＩ　Ｇ、ＩＩ　＝　（Ｇ、　、　Ｇ、）””Ｇ、（ｉ
、ｊ、ｋ）５Ｇ（１＋Ｊ＋に、１１）■、深さｍの低い
面（深さの浅い面）を大分類。

深さの高い面を詳細認識用の特徴として使い分ける。即
ち、３　、　（１）で大分類し、候補をＳ　Ｇｌｌ　（
りたに作り、類似度計算する。

Ｈ＋５（ｉｔｊ＋ｋ）　−Ｇｓ（ＬＬｋ）　−Ｇｓ−ｚ
（ｉ＋ｊ＋ｋ）（Ｆ（Ｌ）　、Ｈ）−Σ工Σ、Σ工Σｖ
ａ　Ｈ（１＋Ｊ＋に＋１ｌ）Ｘ　Ｆ　　”’　（１＋Ｊ
　＋に＋麟）ＩＩ　Ｆ、（Ｌ）　ＩＩ　、　（Ｆ　（Ｌ
）　、　　Ｆ　（Ｌ））ｌ／！。

ＩＩ　ＨＩＩ　−（Ｈ，Ｈ）”” 〔発明の効果〕 本発明によれば、従来の特徴パターンをより高次な特徴
へと拡張し、文字の構造を最外部から内深部への深さと
して明示的に表現できるようにしている。その結果、以
下の如き効果を期待することができる。

■、固定的に１方向へと伝播させるのではなく、メツシ
ュ毎に伝播、停止処理を所定回数実行した後停止した成
分のみを残して終了させる処理を、伝播方向を交互に反
転させて繰り返し行う、すなわち、反転とその繰り返し
を行うことにより、従来よりさらに高次特徴量を抽出す
ることができる。

■、各終了時に停止した成分を高次特徴パターンとして
保存しておき、認識の際、それぞれを独立した特徴とし
て相関値を求める。その結果、認識を大まかなＰ！識か
ら詳細認識へと、段階的に効率良く実行できる。

■、保存された特徴パターンを時系列に沿ってならべる
と、反転の度にその時の最外部成分が特徴面の外部へ流
出していくので、内深部の成分程、後まで残ることにな
る。つまり、簡単な文字（画数の少ないもの）程、反転
次数（ｍ）の低いパターンしか成分が残らず、線の本数
の違いが特徴パターンに明確に現われる。従って、上記
■、■により、構造上良く僚ている文字例えば、「自」
と「白」、「天」と「大」等が良く分離し、認識率が向
上する。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の実施例を示すフローチャート、第２図
は本発明による停止処理の概念を説明するための説明図
、第３図は本発明による伝播停止処理条件を説明するた
めの説明図、第４図は本発明による特徴抽出方法を説明
するための説明図、第５図は相関法にもとづくパターン
認識方法の従来例を示すフローチャート、第６図は単位
方向ベクトルを説明するための説明図、第７図は空間微
分マスクを示す構成図、第８図は結合係数マスクを示す
構成図、第９図は従来の伝播停止処理の概念を説明する
ための説明図、第１０図は従来の伝播停止処理条件を説
明するための説明図、第１１図は従来の伝播停止処理の
過程を具体的に説明するための説明図、第１２図は従来
の伝播停止処理結果の具体例を説明するための説明図で
ある。 符号説明 Ｖ１１１＋　　ＶＯＲ・・・・・・着目ベクトル成分、
ＶＡ〜Ｖ。 ・・・・・・対向ベクトル成分、ｇ、〜ｇｓ・・・・・
・単位方向ベクトル、ＭＡ、、ＭＡ、・・・・・・空間
微分マスク、ＭＢ、〜Ｍ　Ｂ　ａ・・・・・・結合係数
マスク。 代理人　弁理士　並　木　昭　夫 代理人　弁理士　松　崎　　　清 ３Ｆ１　図 ｇ２　　図 （イ）　　　　　　（ロ） ３１１１　ＩＩ 笥４　＠ 第５図 第６図 第７図 （イ）　　　　　　　　０口） ＭＡＸ　　　　　　　ＭＡＹ

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 認識すべき文字を含む画面を所定大きさのメッシュに分
   割し、各メッシュ毎に文字を構成するストロークとその
   背景との境界成分を取り出して所定大きさと方向をもつ
   ベクトルとして表し、これにもとづき認識を行う文字認
   識方法において、メッシュ毎に伝播、停止処理を所定回
   数実行した後停止した成分のみ残して終了させる処理を
   伝播方向を交互に反転させて繰り返し行い、各終了時に
   停止した成分を高次特徴パターンとして抽出することを
   特徴とする文字認識方法。