JPH026112B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 (1) 発明の属する分野の説明 本発明は、文字パターンの分類装置、特に光電
変換によつて得られた文字パターンを２値化した
文字パターンに対し、手書き漢字のような多くの
字種、多くの手書き文字変形をもつ文字対象を効
率よく分類するために、２次元的な文字線構造の
分布から文字パターンの特徴を抽出し、入力文字
パターンを分類する文字パターンの分類装置に関
するものである。

(2) 従来の技術の説明 従来、漢字を含む文字パターンの認識装置また
は分類装置として、手書き漢字を対象として、２
値化と位置及び大きさの正規化と、平滑化とを行
つた文字パターンを、水平軸及び垂直軸の２座標
軸方向から観測し、該座標軸上の各位置における
該座標軸に直交する方向の文字部を横切る文字線
数を計数し、この情報から特徴ベクトルパターン
を作成し、すでに蓄えておいた各文字の特徴辞書
テーブルとのマツチングをとり、文字パターンの
分類を行う方式が知られている。しかしながら、
この方式では、水平軸ないしは垂直座標軸等の１
次元座標軸方向へ、文字の線密度を投影するた
め、文字パターンの分類に必要な２次元的な文字
線構造の分布から得られる特徴を十分に抽出でき
ないため、この特徴だけでは十分な分類能力を実
現しえないという欠点がある。

また、手書き漢字を対象とした文字認識では、
２値化、位置及び大きさの正規化、平滑化を行つ
た文字パターンを、粗いメツシユの矩形領域に分
割して、各矩形領域内に存在する文字部に対して
水平軸と垂直軸の２座標軸方向から観測し、該座
標軸上の各位置における該座標軸に直交する方向
の文字部を横切る文字線数を計数し、この情報か
ら特徴ベクトルパターンを作成し、すでに蓄えて
おいた各文字の特徴辞書テーブルとのマツチング
をとり、文字パターンの分類を行う方式が知られ
ている。しかしながら、この方式についても、各
粗いメツシユ領域内の文字線構造の大まかな複雑
さのちがいを区別できるものの、文字線の方向成
分、接続関係等の、より詳細な文字線構造のちが
いを表わす情報がないため、類似文字が多くかつ
文字線の位置ずれ等の手書き変形も多い文字対象
を効率よく認識できないという欠点があつた。

従つて、上記各方式では手書き漢字などの字種
も多く変形の大きい文字集合に対しては、必ずし
も十分な認識を行うことが期待し難い。

(3) 発明の目的 本発明は、従来技術により、２値化、位置及び
大きさの正規化、文字枠取り処理、平滑化を行つ
た文字パターンの各文字線の方向成分、接続関係
等の文字線構造についての情報を黒点の方向寄与
度をもとにして求め、さらに文字パターンを粗い
メツシユの矩形領域に分割し、各矩形領域内の文
字線構造情報を文字線の方向別に計数する装置を
提供し、多字種、多変形をもつ手書き漢字を含む
手書き文字パターンを、効率よく分類することを
目的としている。

(4) 発明の構成および作用の説明 以下に本発明を、図面を用いて詳細に説明す
る。

第１図は、本発明による文字パターンの分類装
置の一実施例のブロツク図である。同図におい
て、１は記憶回路であり、はじめに２値化された
手書き文字パターンを記憶しておく。

２は、この２値化された文字パターンを入力
し、既知の重心及び２次モーメントを用いて位置
及び大きさの正規化処理を行う文字パターンの位
置及び大きさの正規化処理装置である。

３は、正規化処理装置２によつて得られたＮ×
Ｎメツシユの正規化文字パターンを入力し、手書
き文字の外郭付近で起きるストロークの極端な突
き出しに対処するため、重心を中心とするＷメツ
シユの正方領域の文字枠取り枠で文字を枠取り
し、枠外にはみ出た文字部を除去する枠取り処理
装置である。

４は、枠取り処理装置３によつて得られた文字
枠取り後の文字パターンを入力し、文字線輪郭部
分の黒点の１メツシユの凹凸をそれぞれ埋めまた
は取り除く平滑化処理装置である。

５は、本発明の主要部をなす特徴抽出装置であ
る。該装置５においては、平滑化処理を行つた文
字パターンを入力し、該文字パターンの各黒点か
ら水平方向を基準にしてＭ方向（たとえば８方向
の場合には、0゜、45゜、90゜、135゜、180゜、225゜、
270゜、315゜の８方向）に触手を伸ばした時に、各
方向別に連続する黒点数を計数して、黒点の方向
寄与度を求める処理を行い、該方向寄与度抽出処
理によつて、方向寄与度でラベル付けされた文字
パターンについて、Ｐ個の、粗い例えば正方メツ
シユ領域に等分割し、各粗いメツシユ領域内に存
在する文字部に対して、少なくとも２座標軸の複
数座標軸方向から観測し、該座標軸上の各位置に
おける該座標軸に直交する方向に走査した場合
に、横切る文字線の方向寄与度を方向成分別に計
数して、この値を文字パターンの各文字線の方向
と接続関係についての２次元的なひろがり分布を
表わす特徴として抽出する特徴抽出装置である。

６は、装置５によつて割り当てられた各粗いメ
ツシユ領域内の方向成分別の方向寄与度の計数値
をもとに、文字パターンを分類するための特徴テ
ーブルを作成し、該手段によつて作成した特徴テ
ーブルをもとにすでにたくわえておいた各文字の
特徴辞書テーブルとマツチングをとり、文字パタ
ーンの分類を行う分類処理装置である。

次に、特徴抽出装置５の具体例として、８方向
（0゜、45゜、90゜、135゜、180゜、225゜、270゜、315
゜の８
方向で、それらの方向にそれぞれ１、２、３、
４、５、６、７、８の番号を付与する）に触手を
伸ばし黒画素の方向寄与度を求め、文字パターン
を分類する場合を例にとつて、２つの方法を説明
する。

その第１の方法は以下の通りである。平滑化処
理装置４によつて得られたＷ×Ｗメツシユの文字
パターン内の文字部の任意の画素の方向寄与度ａ
は、 ａ＝（a₁、a₂…、a₈） なる８次元ベクトルで表わされる。ここでa₁、
a₂、…、a₈は８方向それぞれの方向寄与度成分
で、該画素から８方向に触手を伸ばして、各方向
別に得られる黒点連結長l_i（ｉ＝１、２、…８）を
用いて、一例として なる式で表わされる。なおこの式には、ユークリ
ツド距離以外の他の距離も適用可能である。該手
段によつて得られる方向寄与度ａがラベル付けさ
れた文字パターンを、Ｐ個の粗い例えば正方メツ
シユ領域に等分割し、第ｐ番目（１、２、…ｐ、
…、Ｐ）粗いメツシユ領域内に存在する文字部に
対して、水平軸方向を基準にして、４方向座標軸
（水平軸、＋45゜方向軸、垂直軸、−45゜方向軸の４
座標軸であり、それぞれに１、２、３、４の番号
を付与するものとする）から観測し、ｋ方向座標
軸（ｋ＝１、２、３、４）上の位置ｊ（ｋ＝１、
３ではｊ＝１、２、…、Ｗ、ｋ＝２、４ではｊ＝
１、２、…、W′となる。ここでW′＝2W）で、
該座標軸に直交する方向に走査して、得られる方
向寄与度密度g_kjpは、 g_kjp＝（g₁、g₂、…、g₈、g₁′、g₂′、…、g₈′）ｐ なる16次元ベクトルで表わされる。

ここで、g₁、g₂、…、g₈は該走査により文字部
とｍ回交叉した場合、ｎ（ｎ≦ｍ）回目の交叉時
の白点から黒点に変化した該黒点（走査開始時は
直前の画素が白点と仮定する）の方向寄与度a_o＝
（a_1o、a_2o、…、a_8o）をそれぞれ、方向成分別に
累積した方向寄与度密度のベクトルの各要素で、
ｉ方向成分の該密度g_iは g_i＝_n 〓ⁿ⁼¹ a_io で表わされる。

また、g₁′、g₂′、…、g₈′は該走査により、文字
部とｍ回交叉した場合、ｎ回目の交叉時の黒点か
ら白点に変化した該黒点の方向寄与度ベクトル
a_o′＝（a_1o′、a_2o′、…、a_8o′）をそれぞれ、方向
成分別に累積した方向寄与度密度のベクトルの各
要素であり、ｉ方向成分の該密度g_i′は g_i′＝_n 〓ⁿ⁼¹ a_io′ で表わされる。

従つて、文字パターンの特徴ベクトル〓は 〓＝（〓₁₁₁、〓₁₂₁、…、〓_1W1、〓₂₁₁、〓₂₂₁、 …、〓_2w′₁、〓₃₁₁、〓₃₂₁、…、〓_3w1、〓₄₁₁、 〓₄₂₁、…、〓_4w′₁、〓₁₁₂、…、〓_1w2、〓₂₁₂、 …、〓_2w′₂、〓₃₁₂、…、〓_3w2、〓₄₁₂、…、 〓_4w′₂、…、〓_kjp、…〓_4w′Ｐ） で表わされる。このようにして表わされる文字パ
ターンの特徴ベクトル〓を複数の要素ごとに平均
化した値を文字パターンの特徴として特徴テーブ
ルを作成し、公知の識別関数Ｄ（〓）を求め文字
パターンを分類する。

次に、第２の方法は以下の通りである。前記の
Ｗ×Ｗメツシユの文字パターン内の文字部の任意
の画素の方向寄与度〓は、 〓＝（b₁、b₂、b₃、b₄） なる４次元ベクトルで表わされる。ここで、b₁、
b₂、b₃、b₄は４方向それぞれの方向寄与度成分
で、前記手段によつて求まる該画素の黒点連結長
l_i（ｉ＝１、２、…、８）を用いて、１例として なる式で表わされる。なお、この式にはユークリ
ツド距離以外の距離も適用可能である。該手段に
よつて得られる方向寄与度〓がラベル付けされた
文字パターンをＰ個の粗い例えば正方メツシユ領
域に等分割し、第ｐ番目の粗いメツシユ領域内に
存在する文字部に対して、水平軸方向を基準にし
て、４方向座標軸（水平軸、＋45゜方向軸、垂直
軸、−45゜方向軸の４座標軸で、それぞれ１、２、
３、４の番号を付与する）から観測し、ｋ方向座
標軸（ｋ＝１、２、３、４）上の位置ｊ（ｋ＝１、
３ではｊ＝１、２、…、Ｗ、ｋ＝２、４ではｊ＝
１、２、…、W′となる。ここでW′＝2W）で、
該座標軸に直交する方向に走査して、得られる方
向寄与度密度〓_kjpは 〓_kjp＝（k₁、k₂、k₃、k₄、k₁′、 k₂′、k₃′、k₄′）ｐ なる８次元ベクトルで表わされる。

ここで、h₁、h₂、h₃、h₄は該走査により、文字
部とｍ回交叉した場合、ｎ（ｎ≦ｍ）回目の交叉
の白点から黒点に変化した該黒点（走査開始時は
直前の画素が白点と仮定する）の方向寄与度〓_o
（b_1o、b_2o、b_3o、b_4o）をそれぞれ方向成分別に累
積した方向寄与度密度のベクトルの各要素であ
り、ｔ方向成分（ｔ＝１、２、３、４）の該密度
k_iは k_k＝_n 〓ⁿ⁼¹ b_to で表わされる。

また、k₁′、k₂′、k₃′、k₄′は該走査により、文
字部とｍ回交叉した場合、ｎ回目の交叉時の黒点
から白点に変化した該黒点の方向寄与度〓_o′＝
（b_1o′、b_2o′、b_3o′、b_4o′）をそれぞれ、方向成分
別に累積した方向寄与度密度のベクトルの各要素
であり、ｔ方向成分の該密度k_t′は、 h_t′＝_n 〓ⁿ⁼¹ b_to′ で表わされる。

従つて、文字パターンの特徴ベクトル〓は 〓＝（〓₁₁₁、〓₁₂₁、…、〓_1w1、〓₂₁₁、〓₂₂₁、 …、〓_2w′₁、〓₃₁₁、〓₃₂₁、…、〓_3w1、〓₄₁₁、 〓₄₂₁、…、〓_4w′₁、〓₁₁₂、〓₁₂₂、…、〓_1w2、 〓₂₁₂、〓₂₂₂、…、〓_2w′₂、〓₃₁₂、〓₃₂₂、…、 〓_3w2、〓₄₁₂、〓₄₂₂、…、〓_4w′₂、…、〓_kjp、 …、〓_4w′Ｐ） で表わされる。このようにして表わされる文字パ
ターンの特徴ベクトル〓を複数の要素ごとに平均
化した値を文字パターンの特徴として特徴テーブ
ルを作成し、公知の識別関数Ｄ（〓）を求め、文
字パターンを分類する。

第２図に、記憶回路１、正規化処理装置２、文
字枠取り処理装置３、平滑化処理装置４、の動作
例を示す。第２図Ａは、記憶回路１にはじめにた
くわえられている２値化された文字パターンの例
である。第２図Ｂは、第２図Ａの文字パターンに
対し、正規化処理装置２により、位置及び大きさ
の正規化を行つた文字パターンの例である。第２
図Ｃは、第２図Ｂの文字パターンに対し、文字枠
取り処理装置３により、文字枠取り処理を行つた
文字パターンの例である。第２図Ｄは、第２図Ｃ
の文字パターンに対し、平滑化処理装置４によ
り、平滑化を行つた文字パターンの例である。

第３図は装置５内の方向寄与度を求める動作を
説明する説明図であり、第３図Ａは、文字パター
ンの黒点の黒点連結長を求めるための触手を伸ば
す方向を矢印で示したものである。第３図Ｂは文
字パターンの黒点８から第３図Ａで示すように８
方向に触手を伸ばし、各方向の黒点連結長を矢印
の長さで表わしたものである。

第４図は、方向寄与度の値を計数して特徴抽出
する動作の例を説明する説明図であり、Ｗ×Ｗメ
ツシユの文字枠取り領域内を、粗い正方メツシユ
領域９−１，９−２，…，９−ｐ，…，９−Ｐに
分割した例である。

第５図は、第４図で説明したＷ×Ｗメツシユの
文字枠取り領域内の粗い正方メツシユ領域９−ｐ
から方向寄与度の値を計数する動作を説明する説
明図であり、第５図Ａは方向寄与度密度を求める
ために観測する４方向座標軸と各軸内の位置座標
の動作範囲とを示した例である。第５図Ａの軸１
０−１は水平方向座標軸、軸１０−２は＋45゜方
向座標軸、軸１０−３は垂直方向座標軸、軸１０
−４は−45゜方向座標軸を示す。第５図Ｂは水平
方向座標軸上の位置ｊ＝j₀で座標軸に直交する方
向に走査して文字部と１回交叉した場合、黒点１
１−１は白点から黒点に変化した該黒点の例を示
し、黒点１１−２は黒点から白点に変化した該黒
点の例を示したものである。第５図Ｂの水平方向
座標軸上の位置ｊ＝joにおける前記第１の方法で
得られる方向寄与度密度〓_1j0pの１例を示すと、 〓_1j0p＝（0.31、0.21、0.21、0.27、0.84、0.10、 0.10、0.13、０、0.24、0.26、0.31、0.88、 ０、０、０）ｐ となり、また前記第２の方法で得られる方向寄与
度密度〓_1j0pの１例を示すと、 〓_1j0p＝（0.89、0.24、0.24、0.31、0.88、 0.24、0.26、0.31）ｐ となる。この方向寄与度密度のベクトルの値は粗
い正方メツシユ領域９−ｐ内で水平方向座標軸の
該位置ｊ＝j₀で座標軸に直交する方向に存在する
文字線の方向と方向別の文字線密度とを表わして
いる。前記第２の方法から求められた〓_1j0pを例
にとれば、〓_1j0pでk₁とk₁′の値が大きいことか
ら、該粗メツシユ領域の該位置の走査方向には水
平の文字線成分が存在することが容易にわかると
いう利点をもつ。

また、前記第１の方法を用いれば、端点、交叉
点、屈曲点等の文字の詳細な幾何学的特徴も抽出
できるという利点をもつ。

これにより、装置５に示した特徴抽出は、幾何
学的特徴に着目する手書き漢字等の文字認識に有
効な手段となる。

なお、特徴抽出装置５に示した特徴抽出手段と
従来から知られている手段、たとえば文字パター
ンを複数座標軸方向から観測し、該座標軸上の各
位置において該座標軸に直交する方向に走査し、
横切る文字線の方向寄与度の値を方向成分別に計
数する特徴抽出手段とを併用して、個々の特徴を
分類して得られる複数個のカテゴリからその和集
合を選び出し、手書き文字パターンを分類するよ
うにすると、様々な手書き変形に対し、さらに一
層対処できる分類能力の高い文字認識システムを
実現できる。

(5) 効果の説明 以上説明したように、本発明の文字パターンの
分類装置は、文字パターン内の各黒点から例えば
0゜、45゜、90゜、135゜、180゜、225゜、270゜、315゜
の８
方向のように複数方向に触手を伸ばし、各方向別
の黒点連結数を計数し、該黒点の方向寄与度を求
め、次に文字パターンを粗いメツシユの矩形領域
に分割し、各矩形領域内を複数座標軸方向から観
測し、座標軸上の各位置で座標軸に直交する方向
の文字線の方向寄与度を計数するため、文字線の
方向や接続関係等の２次元的な幾何学的特徴を簡
易な手法で抽出できるだけでなく、文字線のかす
れ、つぶれ等による手書き変形にも強く、多字
種、多変形な手書き漢字等を含む文字対象を効率
よく分類できるという利点をもつ。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明による文字パターンの分類装
置の一実施例ブロツク図、第２図は第１図に示す
回路１、および装置２、乃至４による処理の態様
を説明する説明図、第３図乃至第５図は本発明の
主要部である装置５の特徴抽出手段の機能説明
図。 図中１は記憶回路、２は文字パターン正規化処
理装置、３は文字パターン枠取り処理装置、４は
平滑化処理装置、５は文字パターンの特徴抽出装
置、６は文字パターンの分類処理装置、７は文字
枠取り枠、８は文字パターン内の黒点、９−１，
９−２，…，９−ｐ，…，９−Ｐは分割された正
方メツシユ領域、１０−１，１０−２，１０−
３，１０−４は方向寄与度密度観測の座標軸、１
１−１，１１−２は文字走査時に黒点から白点ま
たは白点から黒点に変化する該黒点を示す。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １ ２値化された文字パターンに対して、文字部
   の重心と２次モーメントを求めて、位置及び大き
   さの正規化処理を行う手段と、該正規化処理手段
   によつて得られた文字パターンを文字枠取り枠で
   枠取りする処理手段と、該枠取り処理手段によつ
   て得られた文字パターンに平滑化処理を行う平滑
   化処理手段と、該平滑化処理手段によつて得られ
   た文字パターンの全黒画素から予め定めた複数の
   方向に触手を伸ばして各方向別に得られる黒点列
   の長さから与えられる方向寄与度を求める方向寄
   与度抽出手段と、該平滑化処理手段によつて得ら
   れた文字パターンを粗いメツシユの矩形領域に分
   割して、当該各矩形領域内に存在する文字部に対
   して、少なくとも２座標軸の複数座標軸方向から
   観測し、該座標軸上の各位置における該座標軸に
   直交する方向に走査し、横切る文字線の方向寄与
   度の値を方向成分別に計数する特徴抽出手段とを
   そなえ、該特徴抽出手段からの出力情報を少なく
   とも利用し、文字パターンを分類するようにした
   ことを特徴とする文字パターン分類装置。