JPH031711B2 - - Google Patents

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JPH031711B2
JPH031711B2 JP56165019A JP16501981A JPH031711B2 JP H031711 B2 JPH031711 B2 JP H031711B2 JP 56165019 A JP56165019 A JP 56165019A JP 16501981 A JP16501981 A JP 16501981A JP H031711 B2 JPH031711 B2 JP H031711B2
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JP
Japan
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matching
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Expired
Application number
JP56165019A
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English (en)
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JPS5866175A (ja
Inventor
Yoshiaki Kurosawa
Haruo Asada
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toshiba Corp
Original Assignee
Tokyo Shibaura Electric Co Ltd
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Filing date
Publication date
Application filed by Tokyo Shibaura Electric Co Ltd filed Critical Tokyo Shibaura Electric Co Ltd
Priority to JP56165019A priority Critical patent/JPS5866175A/ja
Priority to GB08227791A priority patent/GB2108306B/en
Priority to DE19823238300 priority patent/DE3238300A1/de
Publication of JPS5866175A publication Critical patent/JPS5866175A/ja
Publication of JPH031711B2 publication Critical patent/JPH031711B2/ja
Granted legal-status Critical Current

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    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/74Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
    • G06V10/75Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries

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  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Character Discrimination (AREA)

Description

【発明の詳細な説明】 本発明は図形パターンの輪郭線の属性情報から
上記図形パターンを簡易に且つ安定に、しかも精
度良く認識できる図形認識装置に関する。
計算機システムを用いた情報処理の発達に伴
い、手書された文字図形を読取り認識して情報入
力することが注目されている。このような文字図
形の認識には、その文字パターンを細線化してそ
のノード構成を図形の特徴として調べたり、また
図形の輪郭線を追跡してパターン形状を調べるこ
と等が一般的に行われている。
第1図a,bは輪郭線を追跡して図形認識を行
う従来装置の処理概念を示す図であり、第1図a
は特徴データとして採用する輪郭線の方向を示し
ている。つまり輪郭線は8方向に量子化されて特
徴付けられるようになつている。しかして今、第
1図bに示すように文字図形「2」が与えられた
とき、その図形パターンの輪郭線が単位セグメン
ト毎に抽出され、その方向情報が、例えば(3,
4,4,5,5,5,6…)のように求められ
る。この情報列によつて図形パターンが示され
る。そして、標準的な文字図形パターンとして辞
書に登録された複数のカテゴリの各輪郭線情報列
をそれぞれ対応ずけしたオートマトンと上記認識
対象の情報列とを参照比較し、そのオートマトン
に情報列が受け入れられるか否かによつて図形認
識を行つている。
然し、このような処理法では、方向性情報をミ
クロ的に示す辞書構造が大型・複雑化する上、入
力図形パターンは基本的構造を維持しながらも多
様に変化するので、これに十分対処して安定な認
識を行うことが困難であると云う不具合を有して
いる。しかも、その特徴情報である方向性が8方
向と、粗く定められているので、認識精度を十分
高くすることができない。更には上記オートマト
ン処理を行う場合、他の特徴情報までも導入する
ことが困難である等の不具合がある。
そこで、図形パターンを細線化処理し、その骨
格情報から特徴抽出して図形認識を行うことが試
みられているが、細線化処理に生じるノイズによ
つて所謂ヒゲ状のパターンが発生し易すく、誤認
識の虞れが大きくなると云う問題があつた。
また、上記した輪郭線の追跡によつてパターン
認識する場合であつては、例えば第2図a,bに
示すように文字図形パターンが変形している場合
や、第3図a,bに示すように文字図形パターン
が傾いている場合、辞書に登録された情報との照
合開始点を安定に定めることができなくなると云
う不具合がある。つまり、文字パターンの最上位
位置を照合開始位置とした場合、多様に変化する
文字図形パターンに対処して安定な認識を行うこ
とが非常に困難となり、辞書に要求される変形考
慮性が複雑化し、実用に適さない。
本発明はこのような事情を考慮してなされたも
ので、その目的とするところは、認識対象文字の
図形パターンの輪郭線情報を示すセグメント列情
報の照合開始位置を安定に決定して、精度の高い
安定な図形認識を高効率に行い得る実用性の高い
図形認識装置を提供することにある。
即ち本発明は、輪郭線セグメントの属性情報の
列で示された図形パターンのセグメント列の照合
開始位置をセグメント位置情報に従つてサーチ検
出して決定し、その決定位置からセグメント位置
毎に順にセグメント属性情報の照合を行うことに
より、上述した目的を効果的に達成したものであ
る。
以下、図面を参照して本発明の一実施例につき
説明する。
第4図は実施例装置の概略構成図で、図中1は
認識対象である図形パターンを入力し、その輪郭
線を追跡して特徴抽出を行う特徴抽出部である。
この特徴抽出部1は、例えば輪郭線の曲率を求
め、この曲率変化点で上記輪郭線を区分して複数
の輪郭線セグメントを形成し、これらの輪郭線セ
グメントの列として上記図形パターンを表現して
いる。そして、これらの各輪郭線セグメントの属
性情報、例えば曲率、方向、長さ、位置、特徴等
の情報をそれぞれ求めている。従つて前記図形パ
ターンは、これらの各セグメントをそれぞれ示す
属性情報の列、即ちセグメント列情報として表現
されている。
しかして、このようにして示される図形パター
ンのセグメント列情報は、照合処理部2に導か
れ、辞書メモリ3に予め登録された複数のカテゴ
リをそれぞれ示す標準的な辞書パターンのセグメ
ント列情報と参照比較され、属性情報の一致検出
が行われるようになつている。即ち、照合処理部
2は照合開始位置決定部2aと辞書照合部2bと
からなり、後述するように上記照合開始位置決定
部2aにてセグメントの属性情報の照合開始位置
をサーチ検出して決定し、その後、この決定され
たセグメント位置から順に属性情報の照合を行う
ように構成されている。そして、この照合により
一致判定された辞書パターンのカテゴリが前記図
形パターンの認識結果として出力されるようにな
つている。
即ち、照合開始位置の決定は、第1の指定情報
として与えられたセグメントに対する属性情報の
許容範囲や、その特徴の有無等を照合し、これに
該当するセグメントを対象セグメント列中から見
出すことによつて行われる。次にサーチフラツグ
に従つて、上記見出されたセグメントを照合開始
位置とするか否かを決定する。照合開始位置と決
定した場合には、このセグメントの属性情報から
順に照合を開始する。また、上記セグメントの抽
出に続いて更にそのサーテを続ける場合には、こ
のセグメントをとりあえず準開始位置として定
め、前記サーチフラツグよりサーチの方向性を定
めて同様に照合開始位置に該当するセグメントの
サーチが行われる。このサーチの方向は、情報列
の順序方向と同方向あるいは逆方向に選択的に行
われる。そして、この継続したサーチにより、第
2の指定情報に該当するセグメントの検出が行わ
れる。これにより、該当セグメントが見出された
とき、そのセグメントを照合開始位置として決定
する。尚、該当するセグメントが見出されない場
合はこのセグメントと辞書セグメントの照合を失
敗と看做す。以後、このようにして決定された照
合開始位置のセグメントから、その属性情報の照
合が行われる。
第5図a,bはその例を示すもので、いずれも
文字図形「4」なるパターンを示している。これ
らは基本パターンを同じくするものの大きな変形
を生じている。この場合、第1の指定情報とし
て、最左端に位置するセグメント、またサーチフ
ラツグは右廻り指定、そして第2の指定情報とし
て、端点で且つ曲率の大きいセグメント等として
与えられる。従つて第5図aに示すものではセグ
メントが、また同図bに示すものではセグメン
トがそれぞれ照合開始位置として決定される。
具体的には第5図aに示すものでは、セグメント
が準開始位置として定められたのち、セグメン
ト…とそのサーチが行われてセグメント
がその端点情報から照合開始位置として決定され
る。
尚、端点なる特徴の検出は、例えば第6図に示
すように、1つ前のセグメントの終端の方向θ0
と、そのサーチ対象セグメントの終端の方向θ1
を求め、その差Δθやセグメント長、平均曲率等
をそれぞれ求めればよい。特に上記方向差Δθが
180゜以上あり、セグメント長が短かく、しかも曲
率の大きいものは端点として極めて明確に認定す
ることができる。
このようなセグメントサーチを行えば、第5図
a,bに示すようにパターン形状が変形している
ものであつても、また第3図a,bに示すように
パターンに傾きが存在する場合であつても安定に
且つ正確に照合開始セグメントを決定することが
できる。従つて、照合開始セグメント位置が異な
ることによつてセグメントの属性情報の照合にミ
スが生じたり、あるいは誤認識が生じる等の事態
が効果的に回避される。しかも、照合開始位置が
安定に定まるので、辞書構造を簡略化することが
でき、この結果信頼性の高い認識処理を行うこと
が可能となる。特に、照合アルゴリズムの簡略化
を図り得、認識性能、認識処理効率の向上を図り
得る等の効果を奏する。
尚、属性情報の照合は、辞書パターンの属性情
報として与えられた各属性の許容範囲を図形パタ
ーンの属性情報が満たすか否かを照合して行けば
よく、その情報として複数の属性につきそれぞれ
照合の対象とすればよい。
以上のように本発明によれば、属性情報のセグ
メント列情報として示された図形パターンの照合
開始位置を簡易に、且つ安定に決定したのち、そ
の照合開始セグメント位置から順に辞書パターン
の属性情報との照合を行い、一致検出したカテゴ
リ情報を以つて前記図形パターンを認識するの
で、認識効率が非常に良い。しかも認識構造の簡
略化と照合アルゴリズムの簡略化を図つて誤認識
を防ぐ等の効果を奏する。故に実用的利点が絶大
である。また多くの属性情報を用いて照合を行う
ので認識精度の向上を図り得る等の効果も奏す
る。
尚、本発明は上記実施例に限定されるものでは
ない。例えば認識対象図形は数文字に限られるも
のではなく、和文字・英文字、マーク等を対象と
してもよい。また、図形を複数のブロツクに分け
て、各ブロツク毎に照合を行うようにしてもよ
い。またセグメントの照合開始位置決定アルゴリ
ズム、およびその決定条件指定情報も図形パター
ンに応じて変えることができる。要するに本発明
は、その要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実
施することができる。
【図面の簡単な説明】
第1図a,bは従来の図形認識処理の概要を示
す図、第2図a,bおよび第3図a,bはそれぞ
れパターンの異なりあるいは傾きによる照合開始
位置の不安定な決定を説明する為の図、第4図は
本発明の一実施例を示す概略構成図、第5図a,
bは本発明による照合開始位置の決定処理を示す
図、第6図は特徴検出の例を示す図である。 1…特徴抽出部、2…照合処理部、2a…照合
開始位置決定部、2b…辞書照合部、3…辞書メ
モリ。

Claims (1)

  1. 【特許請求の範囲】 1 図形パターンの輪郭線を区分してなる複数の
    輪郭線セグメントの属性情報の列で示された上記
    図形パターンのセグメント列情報と、複数の辞書
    パターンの各輪郭線をそれぞれ区分してなる複数
    の輪郭線セグメントの属性情報の列で示された上
    記各辞書パターンのセグメント列情報との各輪郭
    線セグメント位置における属性情報を照合開始位
    置セグメントから順に参照比較し、各輪郭線セグ
    メント位置において一致が検出されたセグメント
    列情報の辞書パターンを前記図形パターンの認識
    結果とする図形認識装置において、 上記図形パターンに対し、第1の指定情報に該
    当するセグメントを準開始位置とし、この位置よ
    り一方向にセグメントをサーチして第2の指定情
    報に該当するセグメントを照合開始位置とする照
    合開始位置決定部を備えたことを特徴とする図形
    認識装置。 2 第1の指定情報は、最左端に位置するセグメ
    ントである特許請求の範囲第1項記載の図形認識
    装置。 3 第2の指定情報は、端点で、且つ曲率の大き
    いセグメントである特許請求の範囲第1項記載の
    図形認識装置。
JP56165019A 1981-10-16 1981-10-16 図形認識装置 Granted JPS5866175A (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP56165019A JPS5866175A (ja) 1981-10-16 1981-10-16 図形認識装置
GB08227791A GB2108306B (en) 1981-10-16 1982-09-29 Pattern recognition apparatus and method
DE19823238300 DE3238300A1 (de) 1981-10-16 1982-10-15 Verfahren und vorrichtung zur muster- oder zeichenerkennung

Applications Claiming Priority (1)

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JP56165019A JPS5866175A (ja) 1981-10-16 1981-10-16 図形認識装置

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Publication Number Publication Date
JPS5866175A JPS5866175A (ja) 1983-04-20
JPH031711B2 true JPH031711B2 (ja) 1991-01-11

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JP56165019A Granted JPS5866175A (ja) 1981-10-16 1981-10-16 図形認識装置

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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6146567A (ja) * 1984-08-10 1986-03-06 Fuji Electric Co Ltd 表裏判定装置
JPH0631608B2 (ja) * 1988-04-22 1994-04-27 三菱電機株式会社 内燃機関点火用配電器の配電キャップ

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JPS5866175A (ja) 1983-04-20

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