JPH0330908B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

本発明は、文字や図形など、いわゆる２次元パ
ターンの認識方式に関するものである。 公知の相関法を利用するパターン認識手法とし
て、例えば特許第1098377号「図形認識装置」、特
願昭53−100377号「図形認識方式」、および特願
昭54−141336号「パターン認識方式」などが既に
提案されているが、これらの先願発明では、未知
図形に、空間微分やストロークとその局所的接続
関係の抽出処理などの基本的な特徴抽出処理を加
えて得られるデータ（以下未知データと称する）
と、予め用意された複数組のカテゴリ別標準デー
タとの間の相関値を空間的な対応関係を保ちつつ
計算し、さらにこの相関値から数学的な演算によ
つて求められる類似度の大小を判別して、相関値
の最も大きな標準データの属するカテゴリをその
未知図形のカテゴリと決定するこことにより当該
未知図形の認識を行なうものである。 ところで、手書き文字のような２次元パターン
では、同一カテゴリに属すると認識すべき図形で
あつても個人差によつて文字の大きさや形状の変
化が無視できないほどばらつくことが多いので、
未知データと標準データの相関値を計算する前に
文字の大きさ、すなわちその空間的拡がりを一定
の矩形領域に投影するような大きさの正規化処理
を行なうのが通例である。 また、未知データと標準データの相関値を計算
する際に、両者の空間的な対応関係を特定の１点
に固定すると、必ずしも最適の相関値が得られる
とは限らないので、両者の空間的な対応関係を一
定の範囲で攝動（標準データに対し、未知データ
の空間的位置を振り回すこと）させ、その各々の
条件のもとで計算した相関値のうち最大となるも
のを所定の相関値として採用するようにしたいわ
ゆる位置補正の方法がある（文献；安田，他「文
字認識のための相関法の一改良」，電子通信学会
論文誌，vo1.62−Ｄ，p.217−224，1979）。ある
いは、上記攝動によらずに、位置補正に相当する
効果を得るよな手法として、いわゆる複合類似度
法も公知である（文献；飯島，「マツチング法に
よる文字認識の理論」，電子通信学会誌，vo1，
56，pp.668−677，1973）。相関値の計算値に際
し、これらの位置補正を行なうと、位置補正を行
なわない場合に比べて確実に良い結果が得られ
る。しかしながら、手書き文字を対象とする場合
には、上記位置補正を適用してもなお実用上充分
に満足し得るような認識精度は得られないことが
分かつた。 このように、相関値の計算に際して未知図形の
位置補正を行つてもなお不充分な結果しか得られ
ない原因は、未知データと標準データの空間的な
対応関係を乱すような変形は、その単独で生起す
るのでなく、未知図形の外縁部に付加した雑音
（汚れ）や、未知図形の空間的バランスが標準的
な文字、図形のそれとは異なつていることなどの
現象に伴なつて生じるためである。 未知図形のこのような空間的な変形の例とし
て、例えば第１図および第２図に示すように、文
字の一部のみが、標準的な形状となつている場合
がある。 第１図では、同図１に示す標準的な形態の
「中」という文字に対し、同図２に示す文字は中
心の縦線が標準のものよりも極端に短く、同図３
に示す文字は同じく中心の縦線が標準のものより
も極端に長くなつている。また、第２図で、同図
１に示す標準的な形態の「這」という文字に対
し、同図２に示す文字は、しんにゆうの末尾が標
準のものよりも極端に長く延長されている。 このように標準的な形態の文字と異なり局部的
に変形している手書き文字を認識する場合にも、
従来は一般に、画一的な方法により文字の大きさ
の正規化を行なつていた。 第３図は、そのような従来の一般的な大きさの
正規化の例を示す。つまり、この例では、未知図
形１（図面では「漢」という文字）の空間的な拡
がりをその文字を包絡する長方形２の大きさとし
て検知し、その包絡長方形２の縦軸方向の拡がり
（長さ）Ｈと横軸方向の拡がり（長さ）Ｗを、予
め一定の拡がり（縦ｈ，横ｗ）に設定した表現領
域３の縦と横の長さに一致させるように比例伸縮
してその中に認識対象となる未知文字（図形）１
を投影することにより大きさを正規化している。 上記手法により、第１図２，３に示すような手
書き文字に大きさ正規化処理を施すと、同図２の
文字は縦線を除いた(ト)「□」の部分が縦方向に引
き延ばされ、また同図３の正規化は「□」の部分
が縦方向に圧縮されてしまうため、標準的な文字
のそれと大きくかけ離れてしまい、相関値もしく
は類似度がかなり低いものとなる。 このように、大きさ正規化だけでは良い結果が
得られない場合を救済するために、公知の手法と
して、未知文字（図形）を横軸に暴行な複数個の
短冊状の領域に分割し、各々の領域の伸縮比率を
それぞれ適応的に選的することも試みられている
が、満足できる結果は得られてない。 また、このように局所的に伸縮比率を変えると
いう方法は、人間の視覚機能を模擬するというパ
ターン認識手法本来の目的的からしても不自然で
あり、本質に良い結果は得られない。 本発明は、上記のような問題点に着目してなさ
れたもので、従来の位置補正手法の限界を越え
て、新規な大きさ正規化手法を採用することによ
り、精度の高いパターン認識を可能にする手法を
提供することを目的とするものである。 すでに述べたように、未知文字（図形）の位置
補正を必要とするような変形は、同時に大きさ正
規化についての補正をもつ本質的には必要として
いる。また、このような大きさ正規化の際の条件
として、局所的な伸縮比率は一様（一定）である
べきである。 この発明は、上記の条件を満たす大きさ正規化
の方法として、未知文字（図形）の投影する表現
領域として第３図に示したような一種類の固定化
された領域ではなく、縦方向と横方向の拡がりを
固定させずに、各々独立に攝動を加え、その組合
せとして得られる全ての表現領域への投影像を作
成し、の複数個の投影像のうち、各々の標準デー
タとの相関値が位置補正と併用した場合に最大と
なるものを当該未知データおよび攝動データの相
関値として採用することにより、第１図あるいは
第２図に例示したよに局部部的に変形した未知図
形についても、妥当な相関値あるいは類似度を得
ることができるようにするものである。 以下この発明を実施例とともに詳細に説明す
る。 第４図は、本発明の一実施例を説明するための
未知文字（図形）の表現領域を示すもので、大き
さ正規化後の表現領域３の外側に付記された縦方
向の拡がり（長さ）を示す記号hiおよび横方向の
拡がり（長さ）を示す記号wiに添記されている
符号ｉは、表現領域２の拡がりが、固定的でなく
攝動可能であることを意味している。ただし、表
現領域２の縦方向の拡がりhiおよび横方向の拡が
りwiは、各々離散的な表現を用いた場合の縦方
向および横方向の拡がりを表しており、各々メツ
シユを単位としている。第１表にその数値例を示
す。

【表】 第３図を用いて説明した従来の大きさ正規化手
法では、第１表におけるｉ＝５に相当するhi＝
16，wi＝16の固定化された表現領域への投影し
か行なつていたが、本実施例では、第１表に示す
ように９通りの大きさ正規化を行なうようにして
いる。 これによつて、第１図２，３および第２図２に
示すように局部的に変形した文字が縦と横の長さ
の異なる９種類の矩形状表現領域にそれぞれ投影
されるため、そのうち少なくとも一つは第１図１
および第２図１のような標準的な文字に非常に近
似したバランを持つ文字に変形され、相関値もし
くは類似度が非常に高くなる。 そこで、次に上記大きさ正規化手法を適用して
パターン認識を行なう場合の全体の処理手順の一
例を第５図を用いて説明する。 先ず、認識対象となる手書き文字等が記載され
た帳票１１を光学的に走査して光電変換処理１２
を施し、２次元未知文字または図形の２次元スカ
ラパターン（２次元シリンダ関数）を得る。 このようにして得られた２次元スカラパターン
に、公知の線図形化処理１３および接続方向抽出
処理１４などの特徴抽出処理を施して、２次元ベ
クトル関数に変換する。 次に、未知文字または図形の位置と大きさの抽
出処理１５をなう。この処理は、第３図１に示さ
れているように、未知文字または図形を包絡する
長方形２の位置と大きさを検出することに相当す
る。 それから、本発明の特徴とする位置および大き
きさ正規化処理１６を行なう。この場合、位置の
正規化（位置の補正）は、大きさ正規化と同時に
行なうことができる。大きさ正規化は上述したよ
うに、縦方向と横方向の拡がり（長さ）が異なる
９つの表現領域３に、未知文字（図形）の包絡長
方形２の縦と横の長さＨ，Ｗが一致するように独
立に比例伸縮を高なつて、各表現領域３内に未知
文字（図形）を投影することにより行なう。ま
た、位置の補正は、比例伸縮された未知文字（図
形）を、表現領域３に対して上下、左右および
45゜斜め方向の計８つの方向にそれぞろれ１メツ
シユもしくは数メツシユずつずらして投影させる
ことにより行なう。 次に、上記のようにして正規化を行なつて得ら
れた未知データに対して前出の先願発明（特願昭
53−100377号）などでは、例えばガウス形のフイ
ルタ関数Ｂ（ｒ，ｓ）の畳み込み演算を行なうこ
とによつて、未知データのぼけ処理もしくはぼか
し処理を施すようにしている。これに対し、この
実施例では、本発明者らが先に出願した「パター
ン認識における相関値計算方式およびその装置」
（特願昭57−99749号）で明らかにされたように、
標準データあるいは未知データのいずれか一方に
のみ、複数のフイルタ関数またはこぜから決定さ
れる変更したフイルム関数との畳み込み演算を行
ない、その演算値と他方のデータとの相関値を計
算すると、標準データと未知データの両者にそれ
ぞれ個有のフイルタ関数を畳み込んから計算した
相関値と同じ結果が得られるという畳み込み演算
の有する性質を利用して、予め標準パターンのデ
ータに所望のフイルタ関数の畳み込みを行なつて
ぼけ処理を施したものを標準データとして用意し
ておくことによつて、未知データに対するぼけ処
理の実行を省略している。 そこで、この実施例では、上記位置および大き
さ正規化処理によつて得られた未知データと、予
め用意された上記ぼけ処理後の標準データ２０と
の類似度計算１７を行なつて、各々の未知データ
（この段階で81個ある）とカテゴリ別の標準デー
タ２０との相関値をそれぞれ求める。それから、
これらの相関値を対象に最大値検出処理１８を行
なつて、上記類似度計算１７によつて得られた相
関値の中から最大のものを選び、それをもつて当
該未知データの相関値とする。そして、その相関
値を得るのに使用した標準データの属するカテゴ
リを、その未知データすなわち未知文字（図形）
のカテゴリと決定して認識結果の出力１９を行な
う。 以上説明したように、この実施例では、上記位
置および大きさ正規化処理１６において、未知デ
ータの位置補正とともに、未知データを縦方向と
横方向の拡がりが異なる９個の矩形状表現領域に
投影して、それらのデータと標準データとの相関
値を求め、その中から最大値を有するものを選択
しているため、位置補正と大きさ正規化（攝動）
処理との相乗作用によつて未知文字もしくは図形
の認識精度が飛躍的に向上し、実用的に充分満足
できる程度の認識率が得られるものである。 なお、上記実施例では、位置および大きさ正規
化処理１６を線図形化処理１３および接続方向抽
出処理１４による特徴抽出処理の後で行なつてい
るが、それに限定されるのでなく、その特徴抽出
処理前すなわち光電変換処理１２の直後に、位置
および大きさ抽出処理１５を行なつてから位置お
よび大きさ正規化処理１６を実行し、その後で線
図形化処理１３および接続方向抽出回転１４を行
なうようにしてもよい。 また、上記実施例における線図形化処理１３と
接続方向抽出処理１４による特徴抽出処理の代わ
りに、公知の空間微分による方向要素抽出処理
（ベクトル化）と置き代えることも可能である。 さらに、予めぼけ処理の施された標準データを
用意する代わりに、未知データの位置および大き
さ正規化処理１６の後に、ぼけ処理を実行してか
ら類似度計算１７を行なうようにしてもよい。 また、上記ぼけ処理２４による最適なぼけの程
度は、一般に対象とする図形の複雑さによつて異
なり、例えば漢字を含む文字を対象とする場合よ
り、片仮名や平仮名だけを対象とする場合の方
が、ぼけの程度が大きくすることができる。さら
に、最適のぼけの程度が決まれば、公知のサンプ
リング定理により、ぼけの程度が大きくてもよい
ものについては、サンプリング定理によつて定ま
る比較的粗い間隔でサンプリングする処理に置換
えることができる。そのよな処理の例として、例
えば、未知デタあるいは標準データに施すぼけ処
理の代わりに、未知データあるいは標準データを
より小さな（メツシユ数の少ない）表現領域に比
例縮小投影させる方法が考えられる。こうする
と、離散的に表現するデータの個数を減少させる
ことができ、標準データ２０を記憶する記憶装置
の容量および類似度計算１７のための相関値計算
の手数を縮減することができる。 次に、第６図は本発明の他の実施例に係ずフロ
ーチヤートを示す。 この実施例は、本発明者らが先に出願した「パ
ターン認識方式およびその装置」（特願昭57−
99748号）において提案した伝播処理２２と停止
処理２１とからなる特徴抽出処理２３を付加する
ことにより更に精度の高い認識を行なえるように
したものである。 この実施例のフローにおける位置および大きさ
正規化処理１６として、前記実施例で説明した未
知データの位置補正と、互いに拡がりの異なる９
種類の表現領域への投影による大きさ攝動処理を
行なうものである。 同図のフローおいて、ベクトル化処理１５′が
前述した空間微分にぐる方向抽出処理に相当す
る。 この実施例における伝播処理２２は、空間微分
によつて得られた知文字（図形）の２次元ベクト
ルパターンの各ベクトル成分ごとに、それを予め
定めた固有の向きに１メツシユずつ伝播（移動）
させる処理であり、停止処理２１はそのようにし
て伝播されたベクトル成分のうち、互いに逆向き
の成分の伝播を停止さという処理からなる。 未知文字（図形）の２次元ベクトルパターンに
上記のような伝播処理２２と停止処理２１とから
なる特徴抽出処理２３を施すことによつて、本来
同一の情報しか担つていない未知文字（図形）の
ストローク図形と背景図形（白図形）の境界から
独立した特徴と引き出すことができ、これによつ
て相関法に適用する場合に、未知文字（図形）か
ら抽出した２次元ベクトルパターンの有効なベク
トル成分数を増加させることができる。その結
果、相関法を利用したパターン認識において、手
書き文字のような未知文字あるいは図形の認識精
度が向上される。 なお、上記実施例においては、位置および大き
さ正規化処理１６をベクトル化１５′の前に行な
つているが、位置および大きさ正規化処理１６は
ベクトル化処理１５′の後、または特徴抽出処理
２３の後などに行なうようにしてもよい。位置お
よび大きさ正規化処理１６は、第６図の処理フロ
ーにおいて出来るでは後の方に持つた方が、原図
形の特徴を歪みなく抽出することができる。しか
し、一般に正規化処理１６前のデータ量は、正規
化処理１６後のそれより大幅に大きいので、正規
化処理１６を後にすればするぼど、全体として処
理すべきデータ量が大幅に増えてしまうことにあ
る。 第６図の実施例では、この点を考慮して正規化
処理１６をベクトル化処理１５′の前に行なつて
いるが、実際には全体としの目的および費用など
を考慮して、どの段階で正規化処理１６を行なう
のが妥当であるかを決定すれば良い。 また、第６図のフローでは、特徴抽出処理２３
の後でぼけ処理２４を行なつてから類似度計算１
７により標準データとの相関値を求めているが、
前記実施例（第３図）と同様に、予め標準パター
ンのデ＊タにぼけ処理を施して得られたデータを
標準データとして用意しておくことにより、未知
データに対する上記ぼけ処理２４を省略するよう
にしてもよい。 さらに、前記実施例では、第１表に示したよう
に２メツシユずつ縦方向の拡がりhi，wiの異な
る９個の表現領域に未知データを投影することに
より、大きさの攝動を行なつているが、攝動の仕
方はそれに限定されるもものではなく、縦方向と
横方向にそれぞれ１メツシユあるいは３メツシユ
以上拡がりを変えた計９個の表現領域に投影させ
るようにしたり、あるいは第１表におけるｉ＝
１，２，４，５もしくはｉ＝５，６，８，９に相
当する４種類の拡がりの異なる表現領域に未知デ
ータを投影させることにより、処理を簡単にする
ことも可能である。 また、前出の特願昭57−99748号の出願に係る
発明を適用した上記実施例においては、ストロー
ク図形を背景図形について別々にベクトル化処理
１５′が行なわれてから、それぞれのベクトル成
分について伝播処理２１と停止処理２２とからな
る特徴抽出処理２３が施されるが、その場合、ス
トローク図形についてはその空間的な量と停止位
置が、ベクトル化処理１５′の直後のそれとほぼ
一致することは明らかである。従つて、上記実施
例において、ストローク図形については、伝播・
停止処理を省略し、ベクトル化処理１５′によつ
て得られたデータを直ちに最終的なストローク成
分に関する未知のデータとして用いるようにして
も実用上の支障はない。ただし、成分間の相対的
な重みを調整する必要はあるが、これによつて、
特鋳抽出処理２３の対象となる未知データの量を
減らし、全体処理スピードの向上を図ることがで
きる。 以上説明したように、この発明は未知文字（図
形）を投影する表現領域として第３図に示したよ
うな一種類の固定化された領域ではなく、縦方向
と横方向の拡がりを固定せずに、各々独立に攝動
を加え、その組合せとして得られる全ての表現領
域への投影像を作成し、この複数個の投影像のう
ち、各々の標準データとの相関値が位置補正と併
用した場合に最大となるのを当該未知データおよ
び標準データの相関値として採用するようにした
ので、局部的に変形した未知あるいは図形につい
ても妥当な相関値あるいは類似度を得ることがで
き、これによつて、パターン認識における認識の
精度が高くなるという効果がある。 特に手書き文字の認識においては、文字の掃引
部分（第１図および第２図の〇印Ａの部分）が特
に長いなどいわゆる癖のある文字を扱うことが多
いが、本発明を適用することによりそのような癖
のある手書き文字の認識率が向上されると予想さ
れる。 なお、前記実施例では、正規化処理１６におい
て大きさの攝動による補正とともに、位置の補正
（攝動）も行なつているが、位置の補正を省略し、
大きさの攝動のみ行なつて正規化しても、それな
りの効果は得られるものである。また、位置の補
正および大きさの攝動の他に回転方向の攝動をも
ち合わせて行なうなどの応用も考えられる。

【図面の簡単な説明】

第１図および第２図は、本発明に係るパターン
認識方式による認識対象となる未知文字（図形と
しての手書き文字の一例を示す説明図、第３図
は、認識対象の未知文字の大きさ正規化の手法の
一例を説明する図面で、同図１は位置・大きさの
抽出が行なわれた状態、また同図２は、一定の拡
がりの表現領域へ投射された状態を示す説明図、
第４図は、本発明を適用した場の表現領域の拡が
りを示す説明図、第５図は、本発明を適用したパ
ターン認識方式の一実施例を示す処理フローチヤ
ート、第６図は、パターン認識方式の他の実施例
を示す処理フローチヤートである。 １……未知文字（図形）、２……包絡長方形、
３……領域領域。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １ 認識対象となる未知の文字あるいは図形を観
   測して得られる２次元座標空間上の２次元スカラ
   関数もしくはこれに特徴抽出処理を施して得られ
   る２次元ベクトル関数に、大きさの正規化処理を
   施して得られる未知データとこれと同一方式で形
   成され、認識装置内に予め貯えられている複数組
   の標準データの各々との相関値あるいは類似度を
   計算し、その大小を判定して観測した未知文字あ
   るいは図形のカテゴリを決定するようにしたパタ
   ーン認識方式であつて、上記相関値もしくは類似
   度の計算に際し、未知文字あるいは図形の位置補
   正を行なうとともに、未知文字あるいは図形が比
   例伸縮投影される表現領域の２次元座標軸方向の
   拡がりに各座標軸ごとに各々独立に攝動を加え、
   異なる拡がりを持つ複数の表現領域に上記未知文
   字あるいは図形を投影することにより得られたそ
   れぞれの未知データと、上記標準データとの相関
   値もしくは類似度を求め、そのうち最大の相関値
   もしくは類似度を持つ標準データの属するカテゴ
   リを当該未知データのカテゴリと決定することを
   特徴とするパターン認識方式。