JPH01201788A

JPH01201788A - 文字読取方法

Info

Publication number: JPH01201788A
Application number: JP63026389A
Authority: JP
Inventors: Narihide Yamada; 成英山田
Original assignee: Fuji Electric Co Ltd
Current assignee: Fuji Electric Co Ltd
Priority date: 1988-02-06
Filing date: 1988-02-06
Publication date: 1989-08-14

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）本発明は文字読取方法にかかり、詳しくは、光学式文字
読取装置（ＯＣＲ）において、背景及び文字パターンを
２値化して辞書となる基準文字パターンとのマツチング
判定により文字を認識する文字読取方法に関する。

（従来の技術）従来この種の文字読取方法としては、以下に述べる方法
が知られている。

すなわち、読取対象となる１文字毎に基準文字パターン
とのマツチング判定を行う場合、まず、第６図に示すよ
うに基準文字パターンＰに対して線幅に広狭をもたせた
最大幅パターンＰ１及び最小幅パターンＰ２を設定する
０次に、読取対象であるサンプル文字パターンとこれら
の最大幅パターンＰ１及び最小幅パターンＰ２とを比較
し、最大幅パターンＰ１から外れたサンプル文字パター
ンの画素数を計測値α、最小幅パターンＰ２の内部にあ
るサンプル文字パターンの画素数を計測値βとして計数
する。

そして、最大幅パターンＰ工に含まれる全画素数に対す
る計測値αの割合が予め設定したＡ％以下であり、かつ
、最小幅パターンＰ２に含まれる全画素数に対する計測
値βの割合が予め設定したＢ％以上である場合、サンプ
ル文字パターンにかかる文字を基準文字パターンＰにか
かる文字と同一のものとして認識するものである。これ
により、サンプル文字パターンにかかる文字の読み取り
を行うことができる。

（発明が解決しようとする課題）しかしながらこの文字読取方法によると、計測値αの割
合がＡ％よりも僅かに大きかったり、計測値βの割合が
Ｂ％よりも僅かに小さかったりした場合には、サンプル
文字パターンが基準文字パターンと同一の文字であるに
も拘らず認識されないことがあり、しきい値であるＡ、
Ｂの設定の仕方によって文字認識率がばらついてしまう
という問題があった。

本発明は上記課題を解決するために提案されたもので、
その目的とするところは、基準文字パターンを複数回走
査し、座標毎に画素の現れる確率を求めてその文字の比
較パターンとする作業を予め多数の文字につき行ってお
き、２値化されたサンプル文字パターンと前記比較パタ
ーンとのマツチング判定によって高い認識率で正確に文
字を読取可能とした文字読取方法を提供することにある
。

（課題を解決するための手段）上記目的を達成するため、本発明は、読取対象であるサ
ンプル文字パターンの辞書となる基準文字パターンを複
数回走査し、各座標毎に画素が現れる確率の総和を求め
て比較パターンを予め複数作成し、前記サンプル文字パ
ターンと前記各比較パターンとのマツチング判定により
、前記サンプル文字パターンとの一致度が最も高い比較
パターンにかかる文字を前記サンプル文字パターンにか
かる文字として認識することを特徴とする。

また、前記マツチング判定の具体的な方法としては、比
較パターンの各、座標のうち、サンプル文字パターンと
重なり合う部分において画素が現れる確率の総和と、比
較パターンのうち画素が現れる確率が０％の部分と重な
り合うサンプル文字パターンの画素数とに基づいてマツ
チング判定を行うことが好ましい。

（作用）本発明によれば、まず、各基準文字パターンについて複
数回の走査を行うことにより、前記文字パターンの各座
標毎に画素の現れる確率（２値化確率）が算出され、こ
れがサンプル文字パターンとの比較に供される比較パタ
ーンとしてメモリ等に記憶される。

次に、読取対象である文字を撮像し、その２値化データ
としてのサンプル文字パターンが多数の前記比較パター
ンと比較される。

そして、サンプル文字パターンと比較パターンとのマツ
チング度ないしアンマツチング度に基づく一致度順位に
より、サンプル文字パターンが−の比較パターンと同一
のものとしてその文字が認識される。

（実施例）以下、図に沿って本発明の一実施例を説明する。

まず、本発明においては、辞書となる各基準文字パター
ンについて、以下に述べるような作業によりその文字の
比較パターンがそれぞれ作成され、この比較パターンが
予めメモリ等に記憶される。

すなわち、この基準文字パターンが複数回走査されて２
値化され、各走査毎に、基準文字パターンの各座標につ
いて画素あり（論理“１”）、または画素なしく論理“
Ｏ”）すなわち背景部分かの判断が行われる。

第１図（イ）〜（ホ）は、基準文字パターンが文字とし
ての数字の「５」であり、この基準文字パターンについ
て５回の走査を行った際の認識パターンＰを示しており
、この結果、各座標毎に画素の現れる確率ないし頻度（
２値化確率）を求めると、第２図に示すとおりとなる。

この第２図において、確率が［０」の座標は５回の走査
で一度も画素が検出されていない位置、同ｒ１００Ｊの
座標は常に画素が検出される位置を示している。

こうして求めた基準文字パターンの２値化確率をその文
字「５」の比較パターンＱとし、かかる作業を辞書とな
るすべての文字（基準文字パターン）について行い、す
べての比較パターンＱをメモリに記憶しておく。

次に、読取対象であるサンプル文字を撮像し、画素の有
無による２値化処理を行う、いま、サンプル文字パター
ンＳが第３図に示すとおりであるとすると、このサンプ
ル文字パターンＳを多数の比較パターンＱに重ね合わせ
る。第４図は、サンプル文字パターンＳを第２図に示さ
れた比較パターンＱに重ね合わせた場合を示しているが
、実際には、辞書となる多数の文字に対応する比較パタ
ーンＱに個々に重ね合わせるものである。

次いで、サンプル文字パターンＳ及び比較パターン０間
のマツチング度及びアンマツチング度を求める。

すなわち、第４図のサンプル文字パターンＳと比較パタ
ーンＱとの重なり合った部分について、比較パターンＱ
の２値化確率の総和を求めてその数値をこのサンプル文
字パターンＳ及び比較パターン０間のマツチング度とす
る。従って、第４図の例ではマツチング度がｒ１８４０
Ｊとなる。

また、比較パターンＱ上の２値化確率「０％」に重なり
合うサンプル文字パターンＳの画素の総数を求め、この
数値をサンプル文字パターンＳ及び基準文字パターン０
間のアンマツチング度とする。

従って、第４図の例ではアンマツチング度が「４」とな
る。

上述したようなパターンマツチング処理を、１つのサン
プル文字パターンＳと多数の比較パターンＱとの間で行
い、最終的にサンプル文字パターンＳがどの比較パター
ンに該当するかを判断してその文字を認識するわけであ
るが、文字を確定するには以下の方法によるものとする
。

まず始めに、マツチング度が大きい程、またはアンマツ
チング度が小さい程、サンプル文字パターンＳと比較パ
ターンＱとの一致度が大きいと仮定する。

例えばサンプル文字パターンＳに対して、各比較パター
ンＱ１〜Ｑ５についてのマツチング度及びアンマツチン
グ度が表１で示される場合、マツチング度による一致度
順位は表２、アンマツチング度による一致度順位は表３
にそれぞれ示すとおりとなる。

表　　１表　　２表３次に、マツチング度及びアンマツチング度につき一致度
順位が最も高いものが同一の比較パターンであれば、サ
ンプル文字パターンＳはその比較パターンにかかる文字
に該当するものとして認識する。上記の例で言えば、表
２９表３の何れにおいても比較パターンＱ３の一致度順
位が最高であるから、文字パターンＳは比較パターンＱ
３にかかる文字に該当することが認識される。

また、マツチング度及びアンマツチング度について、表
４９表５に示す如く一致度順位が最高である比較パター
ンが一致しない場合には、次の方法に従う。

表４表　　５すなわちこの場合には、マツチング度について。

一致度順位が１番目と２番目のものにつき１番目のマツ
チング度を基準にした変化率を求め、また、アンマツチ
ング度について、一致度順位が１番目と２番目のものに
つき２番目のアンマツチング度を基準にした変化率を求
め、これらの変化率のうち大きい方（マツチング度また
はアンマツチング度）の一致度順位の１番目にある比較
パターンを該当する文字と認識する。つまり、表４２表
５の例で言えば、マツチング度（表４）については一致
度順位が１番目のマツチング度を基準にした変化率が、（１２００−５００）　／　１２００　＝　０．５８ま
た、アンマツチング度（表５）については一致度順位が
２番目のアンマツチング度を基準にした変化率が、（１９−１８）　／　１９　＝　０．０５２であるから
、変化率の大きいマツチング度についての１番目の一致
度順位を持つ比較パターンＱ３にかかる文字を、サンプ
ル文字パターンに該当する文字として認識する。

更に、マツチング度とアンマツチング度のそれぞれにつ
いて１表６９表７に示すように一致度順位が最高である
比較パターンが同一でなく、がっ、上記変化率も同一で
ある場合には、マツチング度の一致度順位が最高の比較
パターンにががる文字を該当する文字とする。

表６表７よって表６１表７の場合には、マツチング度の一致度順
位が最高である比較パターンＱ４にかかる文字が、サン
プル文字パターンＳの該当する文字となる。

以上の方法により、読取対象であるサンプル文字パター
ンがいかなる文字であるかを認識するものである。

第５図はこの実施例に用いられる文字読取システムの概
略的な構成を示すもので１図において１は読取対象とな
る文字を撮像する画像入力手段。

２はＡ／Ｄ　（アナログ／ディジタル）変換回路やコン
パレータ等からなる２値化手段、３は２値画像データを
記憶するメモリ等のサンプル文字パターン記憶手段、４
は多数の比較パターンを予め記憶したメモリ等の比較パ
ターン記憶手段、５は上述したパターンマツチング処理
を行うマイクロコンピュータ等のマツチング判定手段で
ある。

なお、この文字読取システムはあくまで例示的なもので
あり、本発明は他の構成によっても実現可能である。

（発明の効果）以上詳述したように本発明によれば、従来のようにしき
い値を基準にして該当する文字を検索するのではなく、
比較パターンに対するマツチング度及びアンマツチング
度に基づいて、多数の比較パターンのうち、相対的に一
致度順位の高いものをもってサンプル文字パターンの認
識を行うものであるから、しきい値の設定の仕方に左右
されることなく高い確率及び効率で文字を正確に認識で
きるという効果がある。

また、マツチング処理に際して必要な演算は簡単な四則
演算のみであるから、ハードウェア及びソフトウェアの
負担も少なくて済むという利点がある。

【図面の簡単な説明】

第１図ないし第５図は本発明の一実施例を示すもので、
第１図（イ）〜（ホ）は認識パターンの説明図、第２図
は比較パターンの説明図、第３図はサンプル文字パター
ンの説明図、第４図はサンプル文字パターンを比較パタ
ーンに重ね合わせた状態の説明図、第５図はこの実施例
に用いられる文字読取システムの構成図、第６図は従来
例を説明するための基準文字パターンの説明図である。Ｐ・・・認識パターン　　　　　Ｑ・・・比較パターン
Ｓ・・・サンプル文字パターント・・画像入力手段　　　　　２・・・２値化手段３・
・・サンプル文字パターン記憶手段４・・・比較パター
ン記憶手段５・・・マツチング判定手段第４　図第５図第６図

Claims

【特許請求の範囲】

（１）読取対象であるサンプル文字パターンの辞書とな
る基準文字パターンを複数回走査し、各座標毎に画素が
現れる確率の総和を求めて比較パターンを予め複数形成
し、前記サンプル文字パターンと前記各比較パターンと
のマッチング判定により、前記サンプル文字パターンと
の一致度が最も高い前記比較パターンにかかる文字を前
記サンプル文字パターンにかかる文字として認識するこ
とを特徴とする文字読取方法。
（２）比較パターンの各座標のうち、サンプル文字パタ
ーンと重なり合う部分において画素が現れる確率の総和
と、比較パターンのうち画素が現れる確率が０％の部分
と重なり合うサンプル文字パターンの画素数とに基づい
てマッチング判定を行う請求項（１）記載の文字読取方
法。