JPH02137080A - 文字認識方式 - 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） 本発明は文字認識に関する。

（従来の技術） 情報処理システムの多様化に伴い、様々なデータ人力方
法が要求されており、文字認識技術も有力なデータ人力
方法として実用化が進められている。しかし現在の文字
認識技術は、文字の読み取り性能の点で人間に比べては
るかに劣っており、種々改良が行われている。

文字認識方式には種々のものがあるが、本願と同一出願
人により、昭和６３年９月２０日に出願された特許願（
６５）　ｒ文字認識方式１または特許願（６６）　ｒ文
字認識方式」等で示される方式も有力なものの一つであ
る。この文字認識方式では、第２図（ａ）に示したよう
に文字パタンを複数の部分領域に分割する。そして、第
２図（ｂ）に示したように、各部分領域の特徴を複数の
方向に対してスカラーまたはベクトルの系列として記述
することによって特徴パタンを作成する。そして、特徴
の記述形式が同一の参照パタンとの間で対応する系列間
の非線形マツチングを行って、入力文字と参照パタンと
の相違を求めている。なお、第２図（ｂ）は部分領域の
特徴記述の例を４方向に対する２次元ベクトルの系列を
例として示している。

（発明が解決しようとする問題点） 上記の（従来技術）の項で説明した文字認識方式では、
部分領域内での位置ずれ問題は解決されていたが、文字
パタンを部分領域に分割したときの境界付近で起こる位
置ずれの問題については、何らの対策が行われていない
。第３図（ａ）、（ｂ）は部分領域の境界付近で生じる
位置ずれ問題の例を示している。本発明の目的は、部分
領域の境界を越える位置ずれ問題を解決することによっ
てより高性能の文字認識方式を提供することにある。

（問題を解決するための手段） 本発明は、二次元格子状の配列として与えられる文字パ
タンを格納する文字パタン記憶部と、前記文字パタン記
憶部から文字パタン信号を読み込み、文字パタン上を複
数に分割して定まる部分領域の特徴を複数の方向に対し
てスカラーまたはベクトルの系列として記述することに
よって特徴パタンを作成する特徴抽出部と、前記特徴抽
出部によって求められた特徴パタンを格納する特徴パタ
ン記憶部と、前記特徴パタン記憶部に格納されている特
徴パタンと同一の形式で記述されている各読み取り字種
ごとの参照パタンを格納している参照パタン記憶部と、
前記特徴パタン記憶部から特徴パタン信号を読み込み、
前記参照パタン記憶部から各読み取り対象字種ごと参照
パタンを読み込み、特徴パタンの各部分領域と参照パタ
ン上の対応する部分領域との間の相違度を求めるときに
、特徴パタンの各部分領域の特徴を記述する各方向の特
徴系列と各方向の特徴系列に対して隣接する部分領域上
の隣接する特徴系列の一部を付加することによって得ら
れる系列を複数通りの付加の仕方で複数種類の特徴系列
を作成し、各方向に対して原特徴系列及び作成された複
数種類の特徴系列のそれぞれと原特徴系列に対応する参
照パタンの特徴系列との間で非線形マツチングを行い、
各方向の非線形マツチングの評価値が最小のものの総和
を部分領域間の相違度と定めることによって文字パタン
と各字種の参照パタンとの相違度を決定し、相違度によ
って分類を行い、分類結果を出力する分類部とを具備す
ることによって、部分領域の境界を越えた位置ずれにも
対応できる文字認識方式を提供している。

（作用） 以下、本発明の原理について図を用いて説明する。

第４図は入力文字パタンの部分領域の一つの方向の特徴
系列亀）と参照パタンの対応する部分領域特徴系列ｇ（
ｉ）との非線形マツチングを示している。第４図では特
徴系列ｇ＜１Ｘｉ＝０．・・・、７）に対して部分領域
の境界を越えた特徴系列亀Ｘ１＝０．・・・、９）が対
応している様子が示されている。このような対応を求め
るためには、特徴系列ｇ（ｉ）（ｉ＝０．・・・、７）
と原特徴系列ｆ（ｉ）（ｉ　＝０．・・・、９）、複数
種類の特徴系列ｆ（ｉＸｉ　＝　−２，・・・、７）、
ｆ（ｉＸｉ　＝−２，・・・、８）、璋）（ｉ　＝−２
，・・・、９）、ｆ（ｉＸｉ＝−１，・・・、７）、飽
）（ｉ＝−１，・・・、８）、亀）（ｉ＝−１，・・・
、９）、璋Ｘ１＝Ｏ，・・・、８）との非線形マツチン
グをそれぞれ行い、マツチングの評価値の最小値を特徴
系列の相違度と定めればよい。

この処理を各方向に対して行い、各方向の特徴系列の相
違度総和を求めることによって部分領域の相違度とを定
め、さらに各部分領域の相違度の総和を求めることによ
って入力文字パタンと参照パタンとの相違度を定める。

特徴系列の非線形マツチングは、例えば文献（音響学会
誌、２７，９．ｐｐ・４８３−ミ００（昭和４６年）、
迫江、千葉、［動的計画法を利用した音声の時間正規化
に基づく連続単語認識］）で提案されているＤＰマツチ
ング法を適用すればよい。

（実施例） 第１図は本発明の構成の一実施例を示すブロック図であ
る。

文字パタン記憶部１は入力文字パタンを格納するもので
通常の記憶手段でよい。特徴抽出部２の前記文字パタン
記憶部１から文字パタン信号を読み込み、文字パタンを
複数領域に分割し、各部分領域を複数方向の特徴系列で
記述することによって特徴パタンを作成し、特徴パタン
信号を出力するもので詳細は後述する。特徴パタン記憶
部３は前記特徴抽出部２から出力される特徴パタン信号
を格納するもので通常の記憶手段でよい。参照パタン記
憶部４は前記特徴パタン記憶部３と同一の形式で記述さ
れた各読み取り対象字種ごとの特徴パタンを参照パタン
として格納するもので通常の記憶手段でよい。分類処理
部５は前記特徴パタン記憶部３から特徴パタン信号を読
み込み、前記参照パタン記憶部４から各読み取り対象字
種ごとの参照パタン信号を読み込み、（作用）の項で説
明したように各部分領域において各方向ごとの特徴系列
の相違度を求め、各方向ごとの相違度の総和で各部分領
域の相違度を定め、各部分領域ごとの総和で入力文字パ
タンと参照パタンとの相違度を決定し、各字種に対する
相違度を用いて分類結果を決定して分類結果信号を出力
するもので詳細は後述する。

第５図は前記特徴抽出部２の構成の一例を示すブロック
図である。有向方向分布抽出部２１は、前記文字パタン
記憶部１から文字パタン信号を読み取り、向きを考慮し
た各方向ごとの方向成分の分布を抽出し、向きを考慮し
た各方向の有向方向分布パタン信号を出力するもので、
従来のパタン認識技術、画像処理技術で容易に実現でき
る。有向方向分布パタン記憶部２２は、前記有向方向分
布抽出部２１から出力された有向方向パタンを格納する
もので通常の記憶手段でよい。投影領域記憶部２３は、
各部分領域の向きを考慮した各方向の系列を求めるため
の投影処理を行う各投影領域の各位値座標を格納するも
ので通常の記憶手段でよい。

部分投影抽出部２４は前記投影領域記憶部２３から各部
分領域における向きを考慮した各方向の各投影領域の位
置座標信号を読み込み、対応する有向方向分布パタン信
号を前記有向方向分布パタン記憶部２２から読み込み、
各部分投影を求めることによって各部分領域の向きを考
慮した各方向のスカラー系列信号を出力するもので、従
来のパタン認識技術及び画像処理技術で実現できる。特
徴記述部２５は前記部分投影抽出部２４から出力された
向きを考慮した各方向のスカラー系列信号を読み込み、
各部分領域の各方向に関して同一方向の相反する向きに
対応する２つのスカラー系列を２次元ベクトルの系列と
して記述して特徴パタンを作成し、特徴パタン信号とし
て出力するもので、ディジタル回路技術等の従来技術で
容易に実現できる。

第６図は前記分類処理部５の構成の一例を示すブロック
図である。候補特徴系列生成部５０は、前記特徴抽出部
２から特徴パタン信号を読み込み、（作用）の項で説明
したように、各部分領域の各方向の特徴系列に対して特
徴系列の長さ及び位置の異なる複数種類の特徴系列を候
補特徴系列として生成し、候補特徴系列信号として出力
するもので従来技術で実現できる。候補方向相違度計算
部５１は前記候補特徴系列生成部５０から各部分領域の
各方向の候補特徴系列信号を読み込み、前記参照パタン
記憶部４から各字種の参照パタンを構成する各部分領域
の各方向の特徴系列を順次読み込み、対応する参照パタ
ンの特徴系列と各候補特徴系列との間でＤＰマツチング
を行い、ＤＰマツチングの各候補特徴系列に対する評価
値を候補方向相違信号として出力するもので、従来のパ
タン認識技術で実現できる。最小値検出部５２は前記候
補方向相違度計算部５１から出力された各部分領域の各
方向に対応する候補方向相違度信号を読み込み、各候補
方向相違度記憶信号の最小値を方向相違度信号として出
力するもので従来技術で実現できる。方向相違度記憶部
５３は前記最小値検出部５２から出力された各方向相違
度信号を格納す・るもので通常の記憶手段でよい。部分
領域相違度計算部５４は前記方向相違度記憶５３から各
部分領域内の各方向に対応する方向相違度信号を読み込
み、方向相違度信号の総和を求めて部分領域相違度信号
として出力するもので従来技術で実現できる。部分領域
相違度記憶部５５は前記部分領域相違度計算部５４から
出力された各部分領域の部分領域相違度信号を格納する
もので通常の記憶手段でよい。相違度計算部５６は前記
部分領域相違度記憶部５５から各部分領域に対応する部
分領域相違度信号を読み込み、入力文字パタンと各字種
の参照パタンとの相違度を順次求め、相違度信号として
出力するもので従来技術で実現できる。判定部５７は前
記相違度計算部５６から出力された各字種の相違度信号
を読み込み、相違度によって分類結果を決定し、分類結
果信号を出力するもので従来のパタン認識技術で実現で
きる。

以上のように、本発明によれば、文字のパタン上の各部
分領域において、部分領域の境界を越える位置ずれに対
しても吸収能力を持った精度の高い相違度を求めること
ができ、文字認識の性能向上に大きく役立つ。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の構成の一実施例を示すブロック図であ
る。図中、１は文字パタン記憶部、２は特徴抽出部、３
は特徴パタン記憶部、４は参照パタン記憶部、５は分類
処理部である。第２図は従来の文字認識方式を説明する
ための図、第３図は本発明で解決しようとする問題の一
例を示す図、第４図は部分領域の境界を越えた特徴系列
の非線形マツチング示す図である。第５図は特徴抽出部
２の構成の一例を示すブロック図である。図中、２工は
有向方向分布抽出部、２２は有向方向分布パタン記憶部
、２３は投影領域記憶部、２４は部分投影抽出部、２５
は特徴記述部である。第６図は分類処理部５の構成の一
例のブロック図である。図中、５０は候補特徴系列生成
部、５１は候補方向相違度計算部、５２は最小値検出部
、５３は方向相違度記憶部、５４は部分領域相違度計算
部、５５は部分領域相違度記憶部、５６は相違度計算部
、５７は判定部である。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 二次元格子状の配列として与えられる文字パタンを格納
   する文字パタン記憶部と、前記文字パタン記憶部から文
   字パタン信号を読み込み、文字パタン上を複数に分割し
   て定まる部分領域の特徴を複数の方向に対してスカラー
   またはベクトルの系列として記述することによって特徴
   パタンを作成する特徴抽出部と、前記特徴抽出部によっ
   て求められた特徴パタンを格納する特徴パタン記憶部と
   、前記特徴パタン記憶部に格納されている特徴パタンと
   同一の形式で記述されている各読み取り字種ごとの参照
   パタンを格納している参照パタン記憶部と、前記特徴パ
   タン記憶部から特徴パタン信号を読み込み、前記参照パ
   タン記憶部から各読み取り対象字種ごとの参照パタンを
   読み込み、特徴パタンの各部分領域と参照パタン上の対
   応する部分領域との間の相違度を求めるときに、特徴パ
   タンの各部分領域の特徴を記述する各方向の特徴系列と
   各特徴系列に対して隣接する部分領域上の隣接する特徴
   系列の一部を付加することによって得られる系列を複数
   通りの付加の仕方で複数種類の特徴系列を作成し、各方
   向に対して原特徴系列及び作成された複数種類の特徴系
   列のそれぞれと原特徴系列に対応する参照パタンの特徴
   系列との間で非線形マッチングを行い、各方向の非線形
   マッチングの評価値が最小のものの総和を部分領域間の
   相違度と定めることによって文字パタンと各字種の参照
   パタンとの相違度を決定し、相違度によって分類を行い
   、分類結果を出力する分類部とを具備することを特徴と
   する文字認識方式。