JPH026113B2 - - Google Patents
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- JPH026113B2 JPH026113B2 JP56121615A JP12161581A JPH026113B2 JP H026113 B2 JPH026113 B2 JP H026113B2 JP 56121615 A JP56121615 A JP 56121615A JP 12161581 A JP12161581 A JP 12161581A JP H026113 B2 JPH026113 B2 JP H026113B2
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- pattern
- line segment
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- straight line
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- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 7
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 4
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 4
- 238000000034 method Methods 0.000 description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 3
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 3
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 2
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 2
- 238000005452 bending Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- 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
- G06V30/16—Image preprocessing
- G06V30/168—Smoothing or thinning of the pattern; Skeletonisation
-
- 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
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Character Input (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
この発明は直線線分の多い文字を認識する文字
認識装置に関するものであり、更に詳しくは手書
き漢字を認識する文字認識装置に関するものであ
る。
認識装置に関するものであり、更に詳しくは手書
き漢字を認識する文字認識装置に関するものであ
る。
従来、漢字を認識する場合、特に印刷漢字を認
識する装置ではパターンマツチング法が用いられ
ていた。印刷漢字のように字形が一定のものに
は、この方法が有効であつた。
識する装置ではパターンマツチング法が用いられ
ていた。印刷漢字のように字形が一定のものに
は、この方法が有効であつた。
しかし、第１図に示すように、記入枠１内の基
準文字パターン２に対して、入力文字パターン３
が少しでも傾いている場合、両者の類似度は小さ
くなる。また第２図に示すように基準文字パター
ン４に対して、入力文字パターン５の線幅が異な
る場合も両者の類似度は小さくなる。従つて、手
書き漢字のように各ストロークが基準文字パター
ンに対して傾いていたり、線幅が一定でない文字
に対しては、パターンマツチング法を適用しても
高い認識率が得られないという欠点があつた。
準文字パターン２に対して、入力文字パターン３
が少しでも傾いている場合、両者の類似度は小さ
くなる。また第２図に示すように基準文字パター
ン４に対して、入力文字パターン５の線幅が異な
る場合も両者の類似度は小さくなる。従つて、手
書き漢字のように各ストロークが基準文字パター
ンに対して傾いていたり、線幅が一定でない文字
に対しては、パターンマツチング法を適用しても
高い認識率が得られないという欠点があつた。
この発明は、これらの欠点を除去するため、入
力文字パターンから直線線分（以後、ストローク
と呼ぶ）を抽出し、ストロークの中点パターンを
用いて認識を行うことを特徴とし、その目的は高
い認識精度の文字認識装置を実現することにあ
る。
力文字パターンから直線線分（以後、ストローク
と呼ぶ）を抽出し、ストロークの中点パターンを
用いて認識を行うことを特徴とし、その目的は高
い認識精度の文字認識装置を実現することにあ
る。
以下図面を用いて詳細に説明する。
第３図は、この発明の実施例の構成図である。
まず帳票６上の入力文字を走査手段７で走査し、
得られた入力文字パターンを前処理手段８により
細線化する。次にストローク抽出手段９によつ
て、細線化された文字パターンからストロークを
抽出し、その中心位置からストローク中点パター
ンを作成して決定手段１０に送る。決定手段１０
では、上記ストローク中点パターンと、あらかじ
め記憶されている基準文字のストローク中点パタ
ーンとの類似度を求め、入力文字が何であるかを
決定する。
まず帳票６上の入力文字を走査手段７で走査し、
得られた入力文字パターンを前処理手段８により
細線化する。次にストローク抽出手段９によつ
て、細線化された文字パターンからストロークを
抽出し、その中心位置からストローク中点パター
ンを作成して決定手段１０に送る。決定手段１０
では、上記ストローク中点パターンと、あらかじ
め記憶されている基準文字のストローク中点パタ
ーンとの類似度を求め、入力文字が何であるかを
決定する。
第４図は、漢字“金”を上記前処理手段８によ
り細線化した例を示すものであり、細線化された
入力文字パターンの文字部１１を“１”で示して
いる。
り細線化した例を示すものであり、細線化された
入力文字パターンの文字部１１を“１”で示して
いる。
第５図は、上記細線化された入力文字パターン
の文字部１１から、上記ストローク抽出手段９に
より端点、分岐点、屈曲点等の特徴点を求め、特
徴点間を結んだ基本線分を抽出した結果を示した
ものであり、各特徴点を“※”で示し、各基本線
分を“Ａ”〜“Ｎ”で示している。例えば、特徴
点１２に連結している基本線分は“Ｅ”で示され
る基本線分１３、“Ｆ”で示される基本線分１４、
“Ｇ”で示される基本線分１５、“Ｈ”で示される
基本線分１６である。
の文字部１１から、上記ストローク抽出手段９に
より端点、分岐点、屈曲点等の特徴点を求め、特
徴点間を結んだ基本線分を抽出した結果を示した
ものであり、各特徴点を“※”で示し、各基本線
分を“Ａ”〜“Ｎ”で示している。例えば、特徴
点１２に連結している基本線分は“Ｅ”で示され
る基本線分１３、“Ｆ”で示される基本線分１４、
“Ｇ”で示される基本線分１５、“Ｈ”で示される
基本線分１６である。
ストローク抽出手段９では、端点以外の特徴点
を共有する基本線分対（２本の基本線分）の方向
を調べ、方向がほぼ等しい基本線分対を結合する
ことによつてストロークを抽出するが、具体的に
は以下のようにして抽出する。まず、ある特徴点
Piに連結している基本線分対について、特徴点Pi
を終点として他端Pjを始点とした第１の基本線分
の方向ベクトルＰｊＰi――→と、特徴点Piを始点とし
他端Pkを終点とした第２の基本線分の方向ベク
トルＰiＰk――→を求める。特徴点Piにおける第１の基
本線分と第２の基本線分の方向ベクトルとなす角
をθとしたとき、上記２本の基本線分の方向の一
致度をcosθで定義し、特徴点Piに連結したすべて
の基本線分の中から一致度が最大、かつ所定の閾
値以上の基本線分対を結合してストロークとす
る。更に、上記基本線分対を除いた基本線分につ
いて上記ストロークを求める処理を繰り返す。最
後に２つの端点間を結ぶ基本線分及び上記処理で
結合されずに残つた基本線分をそれぞれ１本のス
トロークとして抽出する。
を共有する基本線分対（２本の基本線分）の方向
を調べ、方向がほぼ等しい基本線分対を結合する
ことによつてストロークを抽出するが、具体的に
は以下のようにして抽出する。まず、ある特徴点
Piに連結している基本線分対について、特徴点Pi
を終点として他端Pjを始点とした第１の基本線分
の方向ベクトルＰｊＰi――→と、特徴点Piを始点とし
他端Pkを終点とした第２の基本線分の方向ベク
トルＰiＰk――→を求める。特徴点Piにおける第１の基
本線分と第２の基本線分の方向ベクトルとなす角
をθとしたとき、上記２本の基本線分の方向の一
致度をcosθで定義し、特徴点Piに連結したすべて
の基本線分の中から一致度が最大、かつ所定の閾
値以上の基本線分対を結合してストロークとす
る。更に、上記基本線分対を除いた基本線分につ
いて上記ストロークを求める処理を繰り返す。最
後に２つの端点間を結ぶ基本線分及び上記処理で
結合されずに残つた基本線分をそれぞれ１本のス
トロークとして抽出する。
第６図は、ストローク抽出手段９によつて上記
の方法で決めたストロークを示す図である。
の方法で決めたストロークを示す図である。
即ち、基本線分１３と１５が結合されて“Ｄ”
で示されるストローク１７が抽出され、基本線分
１４と１６が結合されて“Ｅ”で示されるストロ
ーク１８が抽出される。同様にして残りの各スト
ローク“Ａ”〜“Ｃ”、“Ｆ”〜“Ｈ”が抽出され
る。
で示されるストローク１７が抽出され、基本線分
１４と１６が結合されて“Ｅ”で示されるストロ
ーク１８が抽出される。同様にして残りの各スト
ローク“Ａ”〜“Ｃ”、“Ｆ”〜“Ｈ”が抽出され
る。
次に、これら各ストロークからストローク中点
を求める。ストローク中点の座標は、ストローク
の始点の座標を（X1、Y1）、終点の座標を（X2、
Y2）とすると、（（X1＋X2）／２、（Y1＋Y2）／
２）で表わされる。
を求める。ストローク中点の座標は、ストローク
の始点の座標を（X1、Y1）、終点の座標を（X2、
Y2）とすると、（（X1＋X2）／２、（Y1＋Y2）／
２）で表わされる。
第７図は上記処理によつて抽出した入力文字パ
ターンのストローク中点パターン１９〜２６を示
す図であり、ストローク中点には第６図のストロ
ーク番号に対応した番号を付している。
ターンのストローク中点パターン１９〜２６を示
す図であり、ストローク中点には第６図のストロ
ーク番号に対応した番号を付している。
第８図は同様の処理で得られた漢字“金”の基
準文字のストローク中点パターン２７〜３４を示
す図である。決定手段１０においては、上記入力
文字のストローク中点パターン１９〜２６と、決
定手段１０に格納されている基準文字のストロー
ク中点パターン２７〜３４とから類似度を求めて
入力文字が何であるかを決定する。
準文字のストローク中点パターン２７〜３４を示
す図である。決定手段１０においては、上記入力
文字のストローク中点パターン１９〜２６と、決
定手段１０に格納されている基準文字のストロー
ク中点パターン２７〜３４とから類似度を求めて
入力文字が何であるかを決定する。
具体訂には、まず基準文字の各ストローク中点
に対して入力文字の各ストローク中点のうち距離
の最も近い点を対応付ける。この例では、ストロ
ーク中点１９〜２６が基準文字のストローク中点
２７〜３４に対応付けられる。
に対して入力文字の各ストローク中点のうち距離
の最も近い点を対応付ける。この例では、ストロ
ーク中点１９〜２６が基準文字のストローク中点
２７〜３４に対応付けられる。
次に、上記対応付けられた２点間の距離を加算
し、その逆数を基準文字に対する入力文字の類似
度とする。最後に、類似度が最も大きい値を持つ
基準文字を認識文字として決定する。このよう
に、安定なストローク中点を利用して認識してい
るので、従来に比較して高い認識精度を得ること
ができる。
し、その逆数を基準文字に対する入力文字の類似
度とする。最後に、類似度が最も大きい値を持つ
基準文字を認識文字として決定する。このよう
に、安定なストローク中点を利用して認識してい
るので、従来に比較して高い認識精度を得ること
ができる。
「特に、漢字などのようにストロークの方向や
長さが安定している文字を読み取る場合には、ス
トロークの方向や長さの情報をストロークの中点
の情報に加えることにより更に高い認識精度を得
ることができる。次に、これらの情報を用いたも
う一つ別の実施例を第６図、第９図〜第２５図を
用いて説明する。
長さが安定している文字を読み取る場合には、ス
トロークの方向や長さの情報をストロークの中点
の情報に加えることにより更に高い認識精度を得
ることができる。次に、これらの情報を用いたも
う一つ別の実施例を第６図、第９図〜第２５図を
用いて説明する。
まず上記ストローク抽出手段９で抽出した第６
図に示すストロークからストロークの方向と長さ
と中点を求める。即ちストロークの始点の座標を
（X1、Y1）終点の座標を（X2、Y2）とすると、
ストロークの方向角θは θ＝tan-1〔（Y2−Y1）／（X2−X1）〕 で表わされ、これを第９図に示すように４つの方
向にコード化する。すなわち、−πθ＜−７／８ π、−π／８θ＜π／８、７／８πθ＜πのとき方
向を “０”、−７／８πθ＜−５／８π、π／８θ＜３
／８πの とき方向を“１”、−５／８πθ＜−３／８π、３／
８π θ＜５／８πのとき方向を“２”、−３／８πθ＜
− π／８、５／８πθ＜７／８πのとき方向を“３”と
す る。第１０図は、上記ストローク抽出手段９で求
めたストロークの方向を示したものであり、方向
“０”のストロークには“０”、方向“１”のスト
ロークには“１”、方向“２”のストロークには
“２”、方向“３”のストロークには“３”を付し
ている。
図に示すストロークからストロークの方向と長さ
と中点を求める。即ちストロークの始点の座標を
（X1、Y1）終点の座標を（X2、Y2）とすると、
ストロークの方向角θは θ＝tan-1〔（Y2−Y1）／（X2−X1）〕 で表わされ、これを第９図に示すように４つの方
向にコード化する。すなわち、−πθ＜−７／８ π、−π／８θ＜π／８、７／８πθ＜πのとき方
向を “０”、−７／８πθ＜−５／８π、π／８θ＜３
／８πの とき方向を“１”、−５／８πθ＜−３／８π、３／
８π θ＜５／８πのとき方向を“２”、−３／８πθ＜
− π／８、５／８πθ＜７／８πのとき方向を“３”と
す る。第１０図は、上記ストローク抽出手段９で求
めたストロークの方向を示したものであり、方向
“０”のストロークには“０”、方向“１”のスト
ロークには“１”、方向“２”のストロークには
“２”、方向“３”のストロークには“３”を付し
ている。
ストロークの長さは、始点から終点までの細線
化パターン上の点を順次追跡した時の経路の長さ
とする。ストロークの長さが決まると、予め定め
ておいた長さを閾値としてストロークを長さ別の
数個のグループに分類する。第１１図は上記スト
ローク抽出手段９で求めたストロークをその長さ
によつて３つのグループに分類したものを示して
おり、長さｌが、１ｌ６、７ｌ12、ｌ
13のストロークをそれぞれ“４”、“５”、“６”で
表わしている。
化パターン上の点を順次追跡した時の経路の長さ
とする。ストロークの長さが決まると、予め定め
ておいた長さを閾値としてストロークを長さ別の
数個のグループに分類する。第１１図は上記スト
ローク抽出手段９で求めたストロークをその長さ
によつて３つのグループに分類したものを示して
おり、長さｌが、１ｌ６、７ｌ12、ｌ
13のストロークをそれぞれ“４”、“５”、“６”で
表わしている。
またストロークの中点座標は上述した如く
〔（X1＋X2）／２、（Y1＋Y2）／２）〕で求める。
第１２図は、上記処理によつて抽出した入力文字
パターンの方向“０”のストロークの中点パター
ンを示した図である。また第１３図は方向“１”、
第１４図は方向“２”、第１５図は方向“３”の
ストロークの中点パターンを示した図である。第
１６図は長さ１ｌ６のストロークの中点パタ
ーンを示した図である。また第１７図は長さ７
ｌ12、第１８図は長さｌ13のストロークの中
点パターンを示した図である。ストロークの中点
には、第６図のストローク記号Ａ〜Ｈに対応した
記号を付けている。
〔（X1＋X2）／２、（Y1＋Y2）／２）〕で求める。
第１２図は、上記処理によつて抽出した入力文字
パターンの方向“０”のストロークの中点パター
ンを示した図である。また第１３図は方向“１”、
第１４図は方向“２”、第１５図は方向“３”の
ストロークの中点パターンを示した図である。第
１６図は長さ１ｌ６のストロークの中点パタ
ーンを示した図である。また第１７図は長さ７
ｌ12、第１８図は長さｌ13のストロークの中
点パターンを示した図である。ストロークの中点
には、第６図のストローク記号Ａ〜Ｈに対応した
記号を付けている。
第１９図〜第２５図は、同様の処理で得られた
漢字“金”の基準文字の方向“０”、方向“１”、
方向“２”、方向“３”、長さ１ｌ６、長さ７
ｌ12、長さｌ13の各ストロークの中点パタ
ーンを示した図である。
漢字“金”の基準文字の方向“０”、方向“１”、
方向“２”、方向“３”、長さ１ｌ６、長さ７
ｌ12、長さｌ13の各ストロークの中点パタ
ーンを示した図である。
決定手段１０においては、入力文字の方向別の
ストローク中点パターンと決定手段１０に格納さ
れている基準文字の方向別中点パターンとから第
１の類似度と、入力文字の長さ別のストローク中
点パターンと決定手段１０に格納されている基準
文字の長さ別中点パターンとから第２の類似度を
求め、この両者の類似度を使つて入力文字の文字
名を決定するが、そのためにはまずストロークの
対応づけを行う。具体的には第１２図に示す方向
“０”の入力文字のストロークの中点３５〜３７
の各々について、第１９図に示す基準文字の方向
“０”のストロークの中点３８〜４０のうちから
最も距離の近い点を選んで対応付ける。この例で
は、３５〜３７がそれぞれ３８〜４０に対応付け
られる。
ストローク中点パターンと決定手段１０に格納さ
れている基準文字の方向別中点パターンとから第
１の類似度と、入力文字の長さ別のストローク中
点パターンと決定手段１０に格納されている基準
文字の長さ別中点パターンとから第２の類似度を
求め、この両者の類似度を使つて入力文字の文字
名を決定するが、そのためにはまずストロークの
対応づけを行う。具体的には第１２図に示す方向
“０”の入力文字のストロークの中点３５〜３７
の各々について、第１９図に示す基準文字の方向
“０”のストロークの中点３８〜４０のうちから
最も距離の近い点を選んで対応付ける。この例で
は、３５〜３７がそれぞれ３８〜４０に対応付け
られる。
方向“１”については、第１３図に示す入力文
字のストロークの中点４１〜４２が第２０図に示
す基準文字のストロークの中点４３〜４４に対応
付けられる。
字のストロークの中点４１〜４２が第２０図に示
す基準文字のストロークの中点４３〜４４に対応
付けられる。
方向“２”については、第１４図に示す入力文
字のストロークの中点４５が第２１図に示す基準
文字のストロークの中点４６に対応付けられる。
字のストロークの中点４５が第２１図に示す基準
文字のストロークの中点４６に対応付けられる。
方向“３”についても、第１５図に示す入力文
字のストロークの中点４７，４８が、第２２図に
示す基準文字のストロークの中点４９，５０に対
応付けられる。
字のストロークの中点４７，４８が、第２２図に
示す基準文字のストロークの中点４９，５０に対
応付けられる。
長さ１＜ｌ＜６については、第１６図に示す入
力文字のストロークの中点５１，５２，５３が、
第２３図に示す基準文字のストロークの中点５
４，５５，５６に対応付けられる。
力文字のストロークの中点５１，５２，５３が、
第２３図に示す基準文字のストロークの中点５
４，５５，５６に対応付けられる。
長さ７＜ｌ＜12については、第１７図に示す入
力文字のストロークの中点５７，５８，５９，６
０が、第２４図に示す基準文字のストロークの中
点６１，６２，６３，６４に対応付けられる。
力文字のストロークの中点５７，５８，５９，６
０が、第２４図に示す基準文字のストロークの中
点６１，６２，６３，６４に対応付けられる。
長さ13＜ｌについては、第１８図に示す入力文
字のストロークの中点６５が、第２５図に示す基
準文字のストロークの中点６６に対応付けられ
る。
字のストロークの中点６５が、第２５図に示す基
準文字のストロークの中点６６に対応付けられ
る。
次に、上記方向別のストロークの対応付けで、
対応付けられた２点間の距離を加算し、その逆数
を基準文字に対する入力文字の第１の類似度とす
る。また、上記長さ別のストロークの対応付け
で、対応付けられた２点間の距離を加算し、その
逆数を基準文字に対する入力文字の第２の類似度
とする。
対応付けられた２点間の距離を加算し、その逆数
を基準文字に対する入力文字の第１の類似度とす
る。また、上記長さ別のストロークの対応付け
で、対応付けられた２点間の距離を加算し、その
逆数を基準文字に対する入力文字の第２の類似度
とする。
最後に、上記第１の類似度と第２の類似度を加
算して総合類似度を求め、この総合類似度が最も
大きい値を持つ基準文字を認識文字として決定す
る。
算して総合類似度を求め、この総合類似度が最も
大きい値を持つ基準文字を認識文字として決定す
る。
このように、方向別のストロークと長さ別のス
トロークの中点パターンを用いて認識しているの
で高い認識精度を得ることができる。」 なお、以上は手書き漢字を認識する場合につい
て説明したが、この発明は直線の多い文字、例え
ば手書きカタカナ文字等の認識に使用してもよ
い。
トロークの中点パターンを用いて認識しているの
で高い認識精度を得ることができる。」 なお、以上は手書き漢字を認識する場合につい
て説明したが、この発明は直線の多い文字、例え
ば手書きカタカナ文字等の認識に使用してもよ
い。
また、決定手段の決定方法として入力文字のス
トローク中点パターンと基準文字のストローク中
点パターンとを対応付け、その距離から類似度を
求めて決定する方法について説明したが、これに
限らず基準文字の予め重み付けられたストローク
の中点パターンと入力文字のストローク中点パタ
ーンを直接重ね合せて類似度を求めることによつ
て決定する方法を使用してもよい。
トローク中点パターンと基準文字のストローク中
点パターンとを対応付け、その距離から類似度を
求めて決定する方法について説明したが、これに
限らず基準文字の予め重み付けられたストローク
の中点パターンと入力文字のストローク中点パタ
ーンを直接重ね合せて類似度を求めることによつ
て決定する方法を使用してもよい。
さらに、ストロークの長さについては、始点、
終点間の経路の長さを用いる場合について説明し
たが、これに限らず、始点、終点間のユークリツ
ド距離を使用してもよい。
終点間の経路の長さを用いる場合について説明し
たが、これに限らず、始点、終点間のユークリツ
ド距離を使用してもよい。
以上のように、この発明によれば細線化した後
に抽出したストロークの中点パターンを用いて認
識しているので、線分の傾きの小さな変動や線幅
の変動に対しても安定であると共に、端点や分岐
点等の特徴点を特徴とする方法の欠点である文字
線の結合や分離に影響されにくいので高い精度で
手書き文字を認識できるという利点がある。
に抽出したストロークの中点パターンを用いて認
識しているので、線分の傾きの小さな変動や線幅
の変動に対しても安定であると共に、端点や分岐
点等の特徴点を特徴とする方法の欠点である文字
線の結合や分離に影響されにくいので高い精度で
手書き文字を認識できるという利点がある。
第１図及び第２図は入力文字パターンの変動
例、第３図はこの発明による装置の構成図、第４
図は細線化された入力文字パターンの例、第５図
は基本線分を抽出した入力文字パターンの例、第
６図はストロークを抽出した入力文字パターンの
例、第７図は入力文字パターンのストローク中点
パターンの例、第８図は基準文字のストローク中
点パターンの例、第９図は方向の種類、第１０図
はストロークの方向を抽出した入力文字パターン
の例、第１１図はストロークの長さを抽出した入
力文字パターンの例、第１２図〜第１５図は、入
力文字の方向別ストローク中点パターンの例、第
１６図〜第１８図は入力文字の長さ別中点パター
ンの例、第１９図〜第２２図は、基準文字の方向
別ストローク中点パターンの例、第２２図〜第２
５図は、基準文字の長さ別ストローク中点パター
ンの例である。 図中７は走査手段、８は前処理手段、９はスト
ローク抽出手段、１０は決定手段である。なお図
中、同一あるいは相当部分には同一符号を付して
示してある。
例、第３図はこの発明による装置の構成図、第４
図は細線化された入力文字パターンの例、第５図
は基本線分を抽出した入力文字パターンの例、第
６図はストロークを抽出した入力文字パターンの
例、第７図は入力文字パターンのストローク中点
パターンの例、第８図は基準文字のストローク中
点パターンの例、第９図は方向の種類、第１０図
はストロークの方向を抽出した入力文字パターン
の例、第１１図はストロークの長さを抽出した入
力文字パターンの例、第１２図〜第１５図は、入
力文字の方向別ストローク中点パターンの例、第
１６図〜第１８図は入力文字の長さ別中点パター
ンの例、第１９図〜第２２図は、基準文字の方向
別ストローク中点パターンの例、第２２図〜第２
５図は、基準文字の長さ別ストローク中点パター
ンの例である。 図中７は走査手段、８は前処理手段、９はスト
ローク抽出手段、１０は決定手段である。なお図
中、同一あるいは相当部分には同一符号を付して
示してある。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ 帳票などの記録媒体に記録された文字を認識
する文字認識装置において、上記文字を走査して
光電変換する走査手段と、この走査手段で得られ
た入力文字パターンを細線化する前処理手段と、
上記細線化された入力文字パターンから直線線分
を抽出するストローク抽出手段と、このストロー
ク抽出手段で得られた直線線分の中点パターンを
用いて文字を決定する決定手段とを具備してな
り、上記前処理手段において細線化された入力文
字パターンから、上記ストローク抽出手段におい
て端点、分岐点および屈折点などの特徴点を抽出
してこれらを結ぶ線分を求め、この線分から端点
以外の特徴点に連結している方向が等しい線分の
対を結合することにより直線線分を抽出し、上記
直線線分の中点パターンと、上記決定手段内にあ
らかじめ格納されている基準文字パターンの直線
線分の中点パターンとの類似度を用いて文字を認
識することを特徴とする文字認識装置。 ２ 上記決定手段において、上記直線線分の方向
別中点パターンと、決定手段内に予め格納されて
いる基準文字パターンの直線線分の方向別中点パ
ターンとの類似度を算出し、この類似度を用いて
文字を認識することを特徴とする特許請求の範囲
第１項記載の文字認識装置。 ３ 上記決定手段において、上記直線線分の長さ
別中点パターンと、決定手段内に予め格納されて
いる基準文字パターンの直線線分の長さ別中点パ
ターンとの類似度を算出し、この類似度を用いて
文字を認識することを特徴とする特許請求の範囲
第１項記載の文字認識装置。 ４ 上記決定手段において、上記直線線分の方向
別中点パターンと決定手段内に予め格納されてい
る基準文字パターンの直線線分の方向別中点パタ
ーンとの第１の類似度と、上記直線線分の長さ別
中点パターンと決定手段内に予め格納されている
基準文字パターンの直線線分の長さ別中点パター
ンとの第２の類似度を算出し、この第１の類似度
と第２の類似度を用いて文字を認識することを特
徴とする特許請求の範囲第１項記載の文字認識装
置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56121615A JPS5822479A (ja) | 1981-08-03 | 1981-08-03 | 文字認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56121615A JPS5822479A (ja) | 1981-08-03 | 1981-08-03 | 文字認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS5822479A JPS5822479A (ja) | 1983-02-09 |
| JPH026113B2 true JPH026113B2 (ja) | 1990-02-07 |
Family
ID=14815633
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP56121615A Granted JPS5822479A (ja) | 1981-08-03 | 1981-08-03 | 文字認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS5822479A (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010218128A (ja) * | 2009-03-16 | 2010-09-30 | Ricoh Co Ltd | 画像処理装置、画像処理方法、プログラム及び記録媒体 |
-
1981
- 1981-08-03 JP JP56121615A patent/JPS5822479A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS5822479A (ja) | 1983-02-09 |
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