JPH03180989A - 文字認識装置 - Google Patents
文字認識装置Info
- Publication number
- JPH03180989A JPH03180989A JP1318827A JP31882789A JPH03180989A JP H03180989 A JPH03180989 A JP H03180989A JP 1318827 A JP1318827 A JP 1318827A JP 31882789 A JP31882789 A JP 31882789A JP H03180989 A JPH03180989 A JP H03180989A
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- JP
- Japan
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- character
- character pattern
- pattern
- symmetry
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- Prior art date
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- Pending
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- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 12
- 239000000284 extract Substances 0.000 abstract description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000000034 method Methods 0.000 description 7
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Character Discrimination (AREA)
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。
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、文字パターンを高速に認識する文字認識装置
に関する。
に関する。
文字パターンを認識する従来の方式には、認識する対象
となる文字パターンを予め辞書に登録しておき、認識す
べき文字の入カバターンと予め辞書に登録されている各
辞書パターンとを重ね合わせ、最も良く一致した辞書パ
ターンを認識結果とする方法がある。たとえば、「パタ
ーン認識」森健−監修 電子情報通信学会 ４７〜４９
頁に１己載されている。
となる文字パターンを予め辞書に登録しておき、認識す
べき文字の入カバターンと予め辞書に登録されている各
辞書パターンとを重ね合わせ、最も良く一致した辞書パ
ターンを認識結果とする方法がある。たとえば、「パタ
ーン認識」森健−監修 電子情報通信学会 ４７〜４９
頁に１己載されている。
しかし、上記方法で漢字を含む日本語の文字パターンを
認識する場合には、辞書に登録するパターンが多くなる
ため、認識すべき文字パターンと辞書に登録した登録文
字パターンとを重ね合わせるための処理時間が長くなる
。
認識する場合には、辞書に登録するパターンが多くなる
ため、認識すべき文字パターンと辞書に登録した登録文
字パターンとを重ね合わせるための処理時間が長くなる
。
本発明は、上記問題点を解決し、文字パターンを高速に
認識することを可能にする文字認識装置を提供すること
を目的とする。
認識することを可能にする文字認識装置を提供すること
を目的とする。
本発明は、前記目的を達成するために、認識すべき文字
パターンの対称性に基づく特徴を求める対象性特徴抽出
部と、抽出された対象性に基づく特徴により文字パター
ンを分類する文字パターン分類処理部と、文字パターン
分類処理部による分類の結果に応じて文字パターンを認
識する文字認識処理部と、を備えている。
パターンの対称性に基づく特徴を求める対象性特徴抽出
部と、抽出された対象性に基づく特徴により文字パター
ンを分類する文字パターン分類処理部と、文字パターン
分類処理部による分類の結果に応じて文字パターンを認
識する文字認識処理部と、を備えている。
〔作 用）
対象性特徴抽出部は、認識すべき文字パターンから、文
字パターンの対称性に基づく特徴（対象性の度合など）
を抽出する。文字パターン分類処理部は、抽出した特徴
を予め定めた基準に照らして認識すべき文字パターンを
分類する。文字認識処理部は分類の結果に応じて文字ば
ターンを認識する。
字パターンの対称性に基づく特徴（対象性の度合など）
を抽出する。文字パターン分類処理部は、抽出した特徴
を予め定めた基準に照らして認識すべき文字パターンを
分類する。文字認識処理部は分類の結果に応じて文字ば
ターンを認識する。
本発明によれば、文字の対象性に基づく特徴により文字
を分類するので、分類のための特徴抽出処理と分類処理
を、比較的簡単にかつ高速に行うことができる。また、
この分類によって、認識処理で使用する辞書パターンを
限定できるので、認識にかかる処理時間を短縮できる。
を分類するので、分類のための特徴抽出処理と分類処理
を、比較的簡単にかつ高速に行うことができる。また、
この分類によって、認識処理で使用する辞書パターンを
限定できるので、認識にかかる処理時間を短縮できる。
従って、分類処理の高速化と認識処理の高速化とが相俟
って、全体として高速に文字パターンの認識を行うこと
ができる。
って、全体として高速に文字パターンの認識を行うこと
ができる。
第１図は本発明の一実施例による文字認識装置の構成を
示すブロック構成図である。この文字認識装置は、文書
を２値画像として読み込む画像入力装置１と、画像入力
装＠１で入力した画像および処理途中の画像等を記憶す
る画像メモリ２と、文字認識装置全体の制御を行う制御
装＠３と、コマンド等を入力する入力装置４と、入力し
た文書画像中に存在する各文字パターンの位置と大きさ
を検出する文字切り出し処理部５と、文字パターンの対
称性の度合いを算出する対称性特徴抽出処理部６および
その対称性の度合いにより文字パターンを分類する対称
性特徴分類処理部７とからなる文字パターン大分類処理
部８と、分類゛した結果に応じて文字パターンを認識す
る文字認識処理部９とから構成される。
示すブロック構成図である。この文字認識装置は、文書
を２値画像として読み込む画像入力装置１と、画像入力
装＠１で入力した画像および処理途中の画像等を記憶す
る画像メモリ２と、文字認識装置全体の制御を行う制御
装＠３と、コマンド等を入力する入力装置４と、入力し
た文書画像中に存在する各文字パターンの位置と大きさ
を検出する文字切り出し処理部５と、文字パターンの対
称性の度合いを算出する対称性特徴抽出処理部６および
その対称性の度合いにより文字パターンを分類する対称
性特徴分類処理部７とからなる文字パターン大分類処理
部８と、分類゛した結果に応じて文字パターンを認識す
る文字認識処理部９とから構成される。
文字切り出し処理部５は、入力された文書が横書きの場
合、その文書１ｉｉｉｉ像の横方向の射影を求め、縦書
きの場合、縦方向の射影を求め、その結果、影のできた
部分に文字列が存在すると判定する。
合、その文書１ｉｉｉｉ像の横方向の射影を求め、縦書
きの場合、縦方向の射影を求め、その結果、影のできた
部分に文字列が存在すると判定する。
次に、検出されたその文字列ごとに、横書きの場合、縦
方向の射影を求め、＃書きの場合、横方向の射影を求め
、その結果、影のできた部分に文字パターンが存在する
と判定する。このようにして、文字切り出し処理部５は
各文字パターンの位１ｎと大きさを検出し、文字を切り
出す。
方向の射影を求め、＃書きの場合、横方向の射影を求め
、その結果、影のできた部分に文字パターンが存在する
と判定する。このようにして、文字切り出し処理部５は
各文字パターンの位１ｎと大きさを検出し、文字を切り
出す。
第３図は対象性特徴抽出処理部６の動作を示すフロー図
であり、第５図（ａ）ないしくＣ）は文字パターンの対
称性に基づく特徴を説明するための図である。
であり、第５図（ａ）ないしくＣ）は文字パターンの対
称性に基づく特徴を説明するための図である。
第５図において、■はたとえば、「画」、「意」「速」
のごとき認識すべき文字パターンである。
のごとき認識すべき文字パターンである。
■は文字パターン■の横方向鏡像、■は文字パターン■
の縦方向鏡像、■は文字パターン■の１８０度回転像で
、本実施例ではこの３種類の対称性を使用している。
の縦方向鏡像、■は文字パターン■の１８０度回転像で
、本実施例ではこの３種類の対称性を使用している。
対象性特徴抽出処理部６は、第３図に示すように、文字
切り出し処理部５で切り出した文字パターン■の対象性
の特徴を求めるために、まず、切り出し文字パターン■
から、その横方向の鏡像パターン■、縦方向の鏡像パタ
ーン■、１８０” 回転像パターン■をそれぞれ作成す
る（ステップ３１〜３３）。次に、切り出し文字パター
ン■と横方向鏡像パターン■との論理積、切り出し文字
パターン■と縦方向鏡像パターン■との論理積、および
切り出し文字パターンのと１８０’ 回転像パターン■
との論理積の各演算をそれぞれ実行し、論理積パターン
■、■および■をそれぞれ作成する（ステップ３４〜３
６）。そして、これらの対象性に関するパターン■■■
に基づき対象性の度合を表す特徴ａ、ｂ、ｃをそれぞれ
算出する（ステップ３７〜３９）。すなわち次の演算を
行う。
切り出し処理部５で切り出した文字パターン■の対象性
の特徴を求めるために、まず、切り出し文字パターン■
から、その横方向の鏡像パターン■、縦方向の鏡像パタ
ーン■、１８０” 回転像パターン■をそれぞれ作成す
る（ステップ３１〜３３）。次に、切り出し文字パター
ン■と横方向鏡像パターン■との論理積、切り出し文字
パターン■と縦方向鏡像パターン■との論理積、および
切り出し文字パターンのと１８０’ 回転像パターン■
との論理積の各演算をそれぞれ実行し、論理積パターン
■、■および■をそれぞれ作成する（ステップ３４〜３
６）。そして、これらの対象性に関するパターン■■■
に基づき対象性の度合を表す特徴ａ、ｂ、ｃをそれぞれ
算出する（ステップ３７〜３９）。すなわち次の演算を
行う。
ａ＝（論理積パターン■の黒画素数）／（切り出し文字
パターン■の黒画素数） ｂ＝（論理積パターン■の黒画素数）／（切り出し文字
パターン■の黒画素数） Ｃ＝（論理積パターン■の黒画素数）／（切り出し文字
パターン■の黒画素数） 第４図は、対称性特徴分類処理部７の動作を説明する動
作フロー図である。
パターン■の黒画素数） ｂ＝（論理積パターン■の黒画素数）／（切り出し文字
パターン■の黒画素数） Ｃ＝（論理積パターン■の黒画素数）／（切り出し文字
パターン■の黒画素数） 第４図は、対称性特徴分類処理部７の動作を説明する動
作フロー図である。
対称性特徴分類処理部７は、上記の特徴ａ＋ ｂ＋Ｃの
値が予め設定したしきい値（本実施例の場合０．５）よ
りも大きく従って対象性のある特徴がどれであるかによ
り５つのグループに分類する。
値が予め設定したしきい値（本実施例の場合０．５）よ
りも大きく従って対象性のある特徴がどれであるかによ
り５つのグループに分類する。
すなわち、第４図に示すように、特徴ａのみが０．５以
上であるか否かを調べ（ステップ４０）、特１ｔｆｆｌ
ａのみが０．５以上であるときは、切り出し文字パター
ンのがグループＩに属すると判定する。
上であるか否かを調べ（ステップ４０）、特１ｔｆｆｌ
ａのみが０．５以上であるときは、切り出し文字パター
ンのがグループＩに属すると判定する。
同様にして、特徴すのみが０．５以上であるか否かを調
べ（ステップ４１）、特徴すのみが０．５以上であると
きは、切り出し文字パターン■がグループＨに属すると
判定し、特徴Ｃのみが０．５以上であるか否かを調べ（
ステップ４２）、特徴Ｃのみが０．５以上であるときは
、切り出し文字パターン■がグループ■に属すると判定
する。
べ（ステップ４１）、特徴すのみが０．５以上であると
きは、切り出し文字パターン■がグループＨに属すると
判定し、特徴Ｃのみが０．５以上であるか否かを調べ（
ステップ４２）、特徴Ｃのみが０．５以上であるときは
、切り出し文字パターン■がグループ■に属すると判定
する。
上記の判定の結果、１つの特徴のみがしきい値０．５以
上の場合以外のときは、さらに２つ以上の特徴が０．５
以上であるかを調べ（ステップ４３）、そうであればグ
ループ■に属すると判定する。特ｍａｔ ｂ、ｃのすべ
てが０．５未満のときは（ステップ４４）、グループＶ
に属すると判定する。
上の場合以外のときは、さらに２つ以上の特徴が０．５
以上であるかを調べ（ステップ４３）、そうであればグ
ループ■に属すると判定する。特ｍａｔ ｂ、ｃのすべ
てが０．５未満のときは（ステップ４４）、グループＶ
に属すると判定する。
第５図（ａ）の「画」という文字パターンの場合、認識
すべき文字パターン■の黒画素数に対する各論理積パタ
ーン■■■の黒画素数の割合ａ１ｂ、ｃは、図示のごと
く、少なくとも２つ以上が０．５を越えているので、グ
ループ■に属する。
すべき文字パターン■の黒画素数に対する各論理積パタ
ーン■■■の黒画素数の割合ａ１ｂ、ｃは、図示のごと
く、少なくとも２つ以上が０．５を越えているので、グ
ループ■に属する。
第５図（ｂ）の「意」という文字パターンの場合、認識
すべき文字パターン■の黒画素数に対する各論理積パタ
ーン■■■の黒画素数の割合ａ１ｂ、ｃは、図示のごと
く、ａのみが０．５を越えているので、グループＩに属
する。
すべき文字パターン■の黒画素数に対する各論理積パタ
ーン■■■の黒画素数の割合ａ１ｂ、ｃは、図示のごと
く、ａのみが０．５を越えているので、グループＩに属
する。
第５図（Ｃ）の「速」という文字パターンの場合、特徴
ａｓ ｂｚ Ｃは、図示のごとく、全てのパターンが０
．５未満であるから、グループＶに属する。
ａｓ ｂｚ Ｃは、図示のごとく、全てのパターンが０
．５未満であるから、グループＶに属する。
文字認識処理部９では、切り出し文字パターン■を辞書
に登録されている各文字パターンと比較し、最もよく一
致した辞書の文字パターンを認識結果とする。本実施例
では、辞書の文字パターンも上記の５つのグループに予
め分類して登録しておく。そして、切り出し文字パター
ンと照合する辞書の分類された５つの辞書グループは、
認識時に文字パターン分類処理部７の分類判定出力によ
り選択される。従って、入力文字パターンと辞書パター
ンとを比較する回数が減少し、処理時間を節約できる。
に登録されている各文字パターンと比較し、最もよく一
致した辞書の文字パターンを認識結果とする。本実施例
では、辞書の文字パターンも上記の５つのグループに予
め分類して登録しておく。そして、切り出し文字パター
ンと照合する辞書の分類された５つの辞書グループは、
認識時に文字パターン分類処理部７の分類判定出力によ
り選択される。従って、入力文字パターンと辞書パター
ンとを比較する回数が減少し、処理時間を節約できる。
なお、実施例では、特徴量の閾値を０．５にしたが、こ
の閾値は他の値を用いてもよい。また、実施例では、５
つのグループに分類したが、グループの数は適宜に変更
することが可能である。さらに、対称性の取り方を変え
るようにしてもよい。
の閾値は他の値を用いてもよい。また、実施例では、５
つのグループに分類したが、グループの数は適宜に変更
することが可能である。さらに、対称性の取り方を変え
るようにしてもよい。
また、実施例では、分類をＩ特徴ごとに（１次元で）行
ったが、複数の特徴を同時に用いて（多次元空間で）行
ってもよい。
ったが、複数の特徴を同時に用いて（多次元空間で）行
ってもよい。
本発明によれば、文字の対象性に基づく特徴により文字
を分類するので、分類のための特徴抽出処理と分類処理
を、比較的簡単にかつ高速に行うことができる。また、
この分類によって、認識処理で使用する辞書パターンを
限定できるので、認識にかかる処理時間を短縮できる。
を分類するので、分類のための特徴抽出処理と分類処理
を、比較的簡単にかつ高速に行うことができる。また、
この分類によって、認識処理で使用する辞書パターンを
限定できるので、認識にかかる処理時間を短縮できる。
従って、分類処理の高速化と認識処理の高速化とが相俟
つで、全体として高速に文字パターンの認識を行うこと
ができる。
つで、全体として高速に文字パターンの認識を行うこと
ができる。
第１図は本発明の文字認識装置の構成を示すブロック構
成図である。 第２図は文字の射影による文字切り出し処理の説明をす
るための図である。 第３図は対象性特徴抽出部の動作を示す動作フロー図で
ある。 第４図は対象性特徴分類処理部の動作を示す動作フロー
図である。 第５図（ａ）ないしくＣ）は文字パターンの種々の対称
性の例を示す図である。 １・・・画像入力装置 ２・・・画像メモリ ３・・・制御装置 ４・・・入力装置 ５・・・文字切り出し処理部 ６・・・対称性特徴抽出処理部 ７・・・対称性特徴分類処理部 ８・・・文字パターン大分類処理部 ９・・・文字認識処理部
成図である。 第２図は文字の射影による文字切り出し処理の説明をす
るための図である。 第３図は対象性特徴抽出部の動作を示す動作フロー図で
ある。 第４図は対象性特徴分類処理部の動作を示す動作フロー
図である。 第５図（ａ）ないしくＣ）は文字パターンの種々の対称
性の例を示す図である。 １・・・画像入力装置 ２・・・画像メモリ ３・・・制御装置 ４・・・入力装置 ５・・・文字切り出し処理部 ６・・・対称性特徴抽出処理部 ７・・・対称性特徴分類処理部 ８・・・文字パターン大分類処理部 ９・・・文字認識処理部
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 認識すべき文字パターンの対称性に基づく特徴を求め
る対象性特徴抽出部と、 抽出された対象性に基づく特徴により文字パターンを分
類する文字パターン分類処理部と、文字パターン分類処
理部による分類の結果に応じて文字パターンを認識する
文字認識処理部と、を備えたことを特徴とする文字認識
装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1318827A JPH03180989A (ja) | 1989-12-11 | 1989-12-11 | 文字認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1318827A JPH03180989A (ja) | 1989-12-11 | 1989-12-11 | 文字認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03180989A true JPH03180989A (ja) | 1991-08-06 |
Family
ID=18103398
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1318827A Pending JPH03180989A (ja) | 1989-12-11 | 1989-12-11 | 文字認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH03180989A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008146373A (ja) * | 2006-12-11 | 2008-06-26 | Sharp Corp | パターン認識方法、パターン認識プログラムおよびパターン認識装置 |
-
1989
- 1989-12-11 JP JP1318827A patent/JPH03180989A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008146373A (ja) * | 2006-12-11 | 2008-06-26 | Sharp Corp | パターン認識方法、パターン認識プログラムおよびパターン認識装置 |
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