JPH0145109B2 - - Google Patents
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- JPH0145109B2 JPH0145109B2 JP56203089A JP20308981A JPH0145109B2 JP H0145109 B2 JPH0145109 B2 JP H0145109B2 JP 56203089 A JP56203089 A JP 56203089A JP 20308981 A JP20308981 A JP 20308981A JP H0145109 B2 JPH0145109 B2 JP H0145109B2
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- Japan
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- character
- coordinate point
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- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 24
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 16
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 7
- 238000003672 processing method Methods 0.000 claims description 7
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
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-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
- G06V30/14—Image acquisition
- G06V30/142—Image acquisition using hand-held instruments; Constructional details of the instruments
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
(A) 本発明の技術分野
本発明は、実時間文字認識処理方式、特に時系
列の座標点列データにもとづいて、座標点の移動
をＸ軸方向の移動ベクトルとＹ軸方向の移動ベク
トルとによつて表現した上で文字認識を行なうに
当つて、特に１画の文字に対する認識率を向上す
べく、座標点列データ中の点が、上記いずれのベ
クトルに対応して存在するかの情報や文字枠を区
分したいずれの部分領域上に存在しているかの情
報などを合わせて抽出し、認識処理を行なうよう
にした実時間認識文字処理方式に関するものであ
る。
列の座標点列データにもとづいて、座標点の移動
をＸ軸方向の移動ベクトルとＹ軸方向の移動ベク
トルとによつて表現した上で文字認識を行なうに
当つて、特に１画の文字に対する認識率を向上す
べく、座標点列データ中の点が、上記いずれのベ
クトルに対応して存在するかの情報や文字枠を区
分したいずれの部分領域上に存在しているかの情
報などを合わせて抽出し、認識処理を行なうよう
にした実時間認識文字処理方式に関するものであ
る。
(B) 技術の背景と問題点
実時間文字認識処理方法においては、筆の動き
を座標点列データとして抽出するようにされ、該
座標点列データにもとづいて特徴抽出を行なつて
ゆくようにされる。しかし、１画の文字において
は、複数面の文々の認識に利用できる所のストロ
ーク相互間の位置関係を利用することができな
い。このために、特に１画の文字例えば｛０、
１、２、３、６、７、８、９、０、Ｇ、Ｈ、Ｉ、
Ｊ、Ｌ、Ｍ、Ｎ、Ｏ、Ｑ、Ｓ、Ｕ、Ｖ、Ｗ、（、）、
＜、＞、〔、〕、／、＼、＠、＆、、∧、「、」、−
、｝
についての認識率が低下する傾向をもつている。
を座標点列データとして抽出するようにされ、該
座標点列データにもとづいて特徴抽出を行なつて
ゆくようにされる。しかし、１画の文字において
は、複数面の文々の認識に利用できる所のストロ
ーク相互間の位置関係を利用することができな
い。このために、特に１画の文字例えば｛０、
１、２、３、６、７、８、９、０、Ｇ、Ｈ、Ｉ、
Ｊ、Ｌ、Ｍ、Ｎ、Ｏ、Ｑ、Ｓ、Ｕ、Ｖ、Ｗ、（、）、
＜、＞、〔、〕、／、＼、＠、＆、、∧、「、」、−
、｝
についての認識率が低下する傾向をもつている。
(C) 発明の目的と構成
本発明は、上記の点を解決することを目的とし
ており、上記１画の文字に限られるものではない
が、複数個の特徴量を合わせ抽出して、認識率の
向上を図ることを目的としている。そしてそのた
め、本発明の実時間文字認識処理方式は、時系列
順に座標点列データが与えられる形で文字状報を
抽出し、当該文字に関する座標点の移動を投影し
てＸ軸方向の移動ベストルとＹ軸向の移動ベクト
ルとを抽出して、当該文字の特徴を抽出しつつ認
識を行なう実時間文字認識処理方式において、上
記文字を囲う文字枠の大きさを正規化して区分す
る文字枠正規化部、上記入力される座標点列デー
タの個数を正規化した正規化点を抽出する座標点
数正規化部、当該正規化によつて得られた正規化
点のすべてあるいは選択されたものが上記いずれ
のベクトルに対応して存在するかを含むベクトル
に関する情報を計算する投影特徴計算部、上記正
規化されて区分された部分領域内に上記特徴点が
位置するか否かを計算する文字枠特徴計算部、抽
出された投影特徴と文字枠特徴とにもとづいて辞
書部の内容と照合する比較処理部をそなえたこと
を特徴としている。以下図面を参照しつつ説明す
る。
ており、上記１画の文字に限られるものではない
が、複数個の特徴量を合わせ抽出して、認識率の
向上を図ることを目的としている。そしてそのた
め、本発明の実時間文字認識処理方式は、時系列
順に座標点列データが与えられる形で文字状報を
抽出し、当該文字に関する座標点の移動を投影し
てＸ軸方向の移動ベストルとＹ軸向の移動ベクト
ルとを抽出して、当該文字の特徴を抽出しつつ認
識を行なう実時間文字認識処理方式において、上
記文字を囲う文字枠の大きさを正規化して区分す
る文字枠正規化部、上記入力される座標点列デー
タの個数を正規化した正規化点を抽出する座標点
数正規化部、当該正規化によつて得られた正規化
点のすべてあるいは選択されたものが上記いずれ
のベクトルに対応して存在するかを含むベクトル
に関する情報を計算する投影特徴計算部、上記正
規化されて区分された部分領域内に上記特徴点が
位置するか否かを計算する文字枠特徴計算部、抽
出された投影特徴と文字枠特徴とにもとづいて辞
書部の内容と照合する比較処理部をそなえたこと
を特徴としている。以下図面を参照しつつ説明す
る。
(D) 発明の実施例
第１図は本発明において抽出される一実施例の
特徴量を説明する説明図、第２図は本発明の一実
施例構成、第３図は第２図図示の投影特徴計算部
の一実施例構成、第４図は第２図図示の文字枠特
徴計算部の一実施例構成を示す。
特徴量を説明する説明図、第２図は本発明の一実
施例構成、第３図は第２図図示の投影特徴計算部
の一実施例構成、第４図は第２図図示の文字枠特
徴計算部の一実施例構成を示す。
第１図に示す如く認識対象文字１について認識
を行なうに当つて、当該文字１上の座標点のデー
タが時系列に座標点列データとして順次与えられ
る。なお、図示１は、後述する正規化点によつて
描かれた文字であるが、入力された文字であると
して説明をつづける。このとき、当該座標点の２
次元上の移動をＸ軸方向の動きとＸ軸方向の動き
とに投影し、夫々ベクトル｛X1、X2、X3、X4｝、
｛Y1、Y2、Y3、Y4｝を抽出し、これを利用した
形で（これのみではないが）、当該文字１を認識
するようにされる。
を行なうに当つて、当該文字１上の座標点のデー
タが時系列に座標点列データとして順次与えられ
る。なお、図示１は、後述する正規化点によつて
描かれた文字であるが、入力された文字であると
して説明をつづける。このとき、当該座標点の２
次元上の移動をＸ軸方向の動きとＸ軸方向の動き
とに投影し、夫々ベクトル｛X1、X2、X3、X4｝、
｛Y1、Y2、Y3、Y4｝を抽出し、これを利用した
形で（これのみではないが）、当該文字１を認識
するようにされる。
しかし、１画の文字の場合には上述の如く認識
率が必らずしも高くない点に鑑みて、本発明にお
いては次の如き特徴量を抽出するようにしてい
る。
率が必らずしも高くない点に鑑みて、本発明にお
いては次の如き特徴量を抽出するようにしてい
る。
(i) Ｘ軸へ投影したベクトルX1、X2などの本数、
(ii) Ｙ軸へ投影したベクトルY1、Y2などの本数、
(iii) Ｘ軸へ投影したベクトルの１本目（X1）の
方向、 (iv) Ｙ軸へ投影したベクトルの１本目（Y1）の
方向、 (v) 投影したベクトルの組合わせ、 (vi) 文字枠を９つの領域に区分して部分領域上に
座標点が存在すか否か、 を例えば23個の特徴量として抽出するようにして
いる。
方向、 (iv) Ｙ軸へ投影したベクトルの１本目（Y1）の
方向、 (v) 投影したベクトルの組合わせ、 (vi) 文字枠を９つの領域に区分して部分領域上に
座標点が存在すか否か、 を例えば23個の特徴量として抽出するようにして
いる。
上記特徴(i)は、第１図図示の場合には、X1な
いしX4の計４本である。上記特徴(ii)は同じく４
本である。上記特徴(iii)は、第１図図示の場合に
は、ｘマイナス方向である。上記特徴(iv)は、第１
図図示の場合、Ｙプラス方向である。上記特徴(v)
は、第１図図示の場合には、ベストルX1の終端
でありかつベクトルX2の始端である点（特徴点）
Px1、以下同様にPx2、Px3が夫々ベクトルY1な
いしY4のいづれの上に存在するかを、ベクトル
Y1の終端でありかつベクトルY2の始端である点
（特徴点）Py1、以下同様にPy2、Py3が夫々ベク
トルX1ないしX4のいずれの上に存在するかを示
す特徴である。即ち第１図図示の場合、（Px1、
Y1）、（Px2、Y2）、（Px3、Y3）、（Py1、X2）、
（Py2、X3）、（Py3、X4）の合計６個が特徴量と
される。なお、一般に各軸へのベクトルの本数を
最大６本としているので、当該特徴量は最大10個
となる。更に上記特徴(vi)は、第１図図示の場合、
図示の部分領域(A)ないし（）内に座標点が存在
するか否かが与えられる。最大９個の特徴量とな
る。なお、当該特徴点によつて、例えば文字間
｛９、Ｓ｝、｛６、０｝、｛Ｕ、Ｖ｝、｛、（、＜、
Ｃ｝
などの文字相互間を識別するために利用される。
いしX4の計４本である。上記特徴(ii)は同じく４
本である。上記特徴(iii)は、第１図図示の場合に
は、ｘマイナス方向である。上記特徴(iv)は、第１
図図示の場合、Ｙプラス方向である。上記特徴(v)
は、第１図図示の場合には、ベストルX1の終端
でありかつベクトルX2の始端である点（特徴点）
Px1、以下同様にPx2、Px3が夫々ベクトルY1な
いしY4のいづれの上に存在するかを、ベクトル
Y1の終端でありかつベクトルY2の始端である点
（特徴点）Py1、以下同様にPy2、Py3が夫々ベク
トルX1ないしX4のいずれの上に存在するかを示
す特徴である。即ち第１図図示の場合、（Px1、
Y1）、（Px2、Y2）、（Px3、Y3）、（Py1、X2）、
（Py2、X3）、（Py3、X4）の合計６個が特徴量と
される。なお、一般に各軸へのベクトルの本数を
最大６本としているので、当該特徴量は最大10個
となる。更に上記特徴(vi)は、第１図図示の場合、
図示の部分領域(A)ないし（）内に座標点が存在
するか否かが与えられる。最大９個の特徴量とな
る。なお、当該特徴点によつて、例えば文字間
｛９、Ｓ｝、｛６、０｝、｛Ｕ、Ｖ｝、｛、（、＜、
Ｃ｝
などの文字相互間を識別するために利用される。
第２図は本発明の一実施例構成を示している。
図中の符号２は、座標点列格納部であつて、例え
ば第１図図示の文字１上の座標点データが筆の動
きの速度に対応して等時間間隔で抽出されて格納
される。３は文字枠情報計算部であり、４は文字
枠正規化部である。該両者は文字を囲う文字枠の
大きさを正規化するものである。計算部３は、格
納部２から座標データを１点づつ読込んで、Ｘ座
標値の最小値と最大値、Ｙ座標値の最小値と最大
値を抽出して、文字枠の大きさを計算する。そし
て、文字枠を正規化するための比を求めて、上記
Ｘ、Ｙ座標の最小値と一縮に、文字枠正規化部４
へ出力する。正規化部４は、格納部２から座標デ
ータを１点づつ読込み、当該座標値（ｘ、ｙ）か
ら上記Ｘ座標の最小値x0とＹ座標の最小値y0とを
減算し、（ｘ−x0）と（ｙ−y0）とに夫々上記比
を乗算して、格納部２に書戻す。
図中の符号２は、座標点列格納部であつて、例え
ば第１図図示の文字１上の座標点データが筆の動
きの速度に対応して等時間間隔で抽出されて格納
される。３は文字枠情報計算部であり、４は文字
枠正規化部である。該両者は文字を囲う文字枠の
大きさを正規化するものである。計算部３は、格
納部２から座標データを１点づつ読込んで、Ｘ座
標値の最小値と最大値、Ｙ座標値の最小値と最大
値を抽出して、文字枠の大きさを計算する。そし
て、文字枠を正規化するための比を求めて、上記
Ｘ、Ｙ座標の最小値と一縮に、文字枠正規化部４
へ出力する。正規化部４は、格納部２から座標デ
ータを１点づつ読込み、当該座標値（ｘ、ｙ）か
ら上記Ｘ座標の最小値x0とＹ座標の最小値y0とを
減算し、（ｘ−x0）と（ｙ−y0）とに夫々上記比
を乗算して、格納部２に書戻す。
５は文字長計算部であり、６は座標点数正規化
部である。該両者は、文字の線分の長さを計算し
て、文字の線分を例えば19等分した所の20個の正
規化点を抽出するように、座標点列の個数を正規
化する。これは、筆の動き速度が文字の線分の各
部分で均一でないことを補正するものと考えてよ
い。上記計算部５は、格納部２上の点列データを
２つづつ順次読込んで点間の距離を求める。そし
て、これを累算して全長を決定し、該全長を値
「19」で割つて正規化された点数の下での点間の
正規化された距離を決定する。該正規化された距
離は正規化部６に供給される。正規化部６は、格
納部２からの点列データを２つづつ順次読込ん
で、距離を累積してゆき、上記正規化された距離
を超える状態となつたときの２点間を内分して座
標値を求め、これを格納部２に格納してゆく。
部である。該両者は、文字の線分の長さを計算し
て、文字の線分を例えば19等分した所の20個の正
規化点を抽出するように、座標点列の個数を正規
化する。これは、筆の動き速度が文字の線分の各
部分で均一でないことを補正するものと考えてよ
い。上記計算部５は、格納部２上の点列データを
２つづつ順次読込んで点間の距離を求める。そし
て、これを累算して全長を決定し、該全長を値
「19」で割つて正規化された点数の下での点間の
正規化された距離を決定する。該正規化された距
離は正規化部６に供給される。正規化部６は、格
納部２からの点列データを２つづつ順次読込ん
で、距離を累積してゆき、上記正規化された距離
を超える状態となつたときの２点間を内分して座
標値を求め、これを格納部２に格納してゆく。
７は、文字枠特徴計算部であつて、第４図に内
部構成が示されている。格納部２から点列データ
を読込んで、文字枠における第１図図示のXHと
YHとを矩形領域計算部１２にて計算する。そし
て部分領域計算部１３は、格納部２上の点列デー
タがいずれの部分領域内にあるかをチエツクして
ゆき、各部分領域毎に座標点したか否かを特徴量
として出力する。
部構成が示されている。格納部２から点列データ
を読込んで、文字枠における第１図図示のXHと
YHとを矩形領域計算部１２にて計算する。そし
て部分領域計算部１３は、格納部２上の点列デー
タがいずれの部分領域内にあるかをチエツクして
ゆき、各部分領域毎に座標点したか否かを特徴量
として出力する。
８は、投影特徴計算部であつて、第３図に内部
構成が示されている。格納部２から点列データが
読込まれてゆき、Ｘ方向投影特徴点検出部１４は
上述の点Px1、Px2、Px3を検出し、Ｙ方向投影
特徴点検出部１５の上述の点Py1、Py2、Py3を検
出し、夫々の特徴点が上記正規化点の第幾番目の
点に対応するかを格納する。これらの情報は、Ｘ
方向投影特徴格納部１６やＹ方向投影特徴点格納
部１７に夫々格納される。投影本数計算部１８や
１９は、上記特徴点にもとづいて、投影されたベ
クトルの本数を計算する。始点方向検出部２０や
２１は、ベクトルX1とY1との方向を検出する。
ソーテイング処理部２２は、上記各特徴点が第幾
番目の点に対応しているかの情報にもとづいて、
例えば特徴点Px1が第４番目の点に対応している
ことと第４番目の点はベクトルY1上に位置して
いることから、特徴量（Px1、Y1）を抽出する。
構成が示されている。格納部２から点列データが
読込まれてゆき、Ｘ方向投影特徴点検出部１４は
上述の点Px1、Px2、Px3を検出し、Ｙ方向投影
特徴点検出部１５の上述の点Py1、Py2、Py3を検
出し、夫々の特徴点が上記正規化点の第幾番目の
点に対応するかを格納する。これらの情報は、Ｘ
方向投影特徴格納部１６やＹ方向投影特徴点格納
部１７に夫々格納される。投影本数計算部１８や
１９は、上記特徴点にもとづいて、投影されたベ
クトルの本数を計算する。始点方向検出部２０や
２１は、ベクトルX1とY1との方向を検出する。
ソーテイング処理部２２は、上記各特徴点が第幾
番目の点に対応しているかの情報にもとづいて、
例えば特徴点Px1が第４番目の点に対応している
ことと第４番目の点はベクトルY1上に位置して
いることから、特徴量（Px1、Y1）を抽出する。
第２図図示の符号９は、算出特徴格納部であつ
て、文字枠特徴計算部７からの特徴量と、投影特
徴計算部８からの特徴量とを格納する。また１０
は辞書部であつて周知の如く各文字毎に標準特徹
量が格納されている。更に１１は、比較処理部で
あつて、算出特徴格納部９の内容と辞書部１０の
内容とが照合されて、文字１のカテゴリが決定さ
れる。
て、文字枠特徴計算部７からの特徴量と、投影特
徴計算部８からの特徴量とを格納する。また１０
は辞書部であつて周知の如く各文字毎に標準特徹
量が格納されている。更に１１は、比較処理部で
あつて、算出特徴格納部９の内容と辞書部１０の
内容とが照合されて、文字１のカテゴリが決定さ
れる。
(E) 発明の効果
以上説明した如く、本発明によれば、１画の文
字であつても、特徴点Px、Pyがどのベクトルに
対応しているかの情報や、文字枠内を区分した部
分領域内に座標点が存在するかの情報を合わせ使
用するめに、認識率が向上される。また、上記特
徴点の抽出や、部分領域内での座標点の有無は、
比較的簡単に抽出できるものであり、実時間処理
にきわめて適している。
字であつても、特徴点Px、Pyがどのベクトルに
対応しているかの情報や、文字枠内を区分した部
分領域内に座標点が存在するかの情報を合わせ使
用するめに、認識率が向上される。また、上記特
徴点の抽出や、部分領域内での座標点の有無は、
比較的簡単に抽出できるものであり、実時間処理
にきわめて適している。
第１図は本発明において抽出される一実施例の
特徴量を説明する説明図、第２図は本発明の一実
施例構成、第３図は第２図図示の投影特徴計算部
の一実施例構成、第４図は第２図図示の文字枠特
徴計算部の一実施例構成を示す。 図中、１は文字、２は座標点列格納部、４は文
字枠正規化部、６は座標点数正規化部、７は文字
枠特徴計算部、８は投影特徴計算部、１０は辞書
部、１１は比較処理部を表わす。
特徴量を説明する説明図、第２図は本発明の一実
施例構成、第３図は第２図図示の投影特徴計算部
の一実施例構成、第４図は第２図図示の文字枠特
徴計算部の一実施例構成を示す。 図中、１は文字、２は座標点列格納部、４は文
字枠正規化部、６は座標点数正規化部、７は文字
枠特徴計算部、８は投影特徴計算部、１０は辞書
部、１１は比較処理部を表わす。
Claims (1)
- １ 時系列順に座標点列データが与えられる形で
文字情報を抽出し、当該文字に関する座標点の移
動を投影してＸ軸方向の移動ベクトルとＹ軸方向
の移動ベクトルとを抽出して、当該文字の特徴を
抽出しつつ認識を行なう実時間文字認識処理方式
において、上記文字を囲う文字枠の大きさを正規
化して区分する文字枠正規化部、上記入力される
座標点列データの個数を正規化した正規化点を抽
出する座標点数正規化部、当該正規化によつて得
られた正規化点のすべてあるいは選択されたもの
が上記いずれのベクトルに対応して存在するかを
含むベクトルに関する情報を計算する投影特徴計
算部、上記正規化されて区分された部分領域内に
上記座標点が位置するか否かを計算する文字枠特
徴計算部、抽出された投影特徴と文字枠特徴とに
もとづいて辞書部の内容と照合する比較処理部を
そなえたことを特徴とする実時間文字認識処理方
式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56203089A JPS58105386A (ja) | 1981-12-16 | 1981-12-16 | 実時間文字認識処理方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56203089A JPS58105386A (ja) | 1981-12-16 | 1981-12-16 | 実時間文字認識処理方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS58105386A JPS58105386A (ja) | 1983-06-23 |
| JPH0145109B2 true JPH0145109B2 (ja) | 1989-10-02 |
Family
ID=16468179
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP56203089A Granted JPS58105386A (ja) | 1981-12-16 | 1981-12-16 | 実時間文字認識処理方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS58105386A (ja) |
-
1981
- 1981-12-16 JP JP56203089A patent/JPS58105386A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS58105386A (ja) | 1983-06-23 |
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