JPH0365585B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の技術分野〕 本発明は図形の輪郭情報から上記図形を簡易に
且つ安定に認識することのできる図形認識装置に
関する。

〔発明の技術的背景とその問題点〕

近時、手書きされた文字図形を読取り認識して
情報入力する為の、マン・マシンインターフエー
スとしての図形認識装置が注目されている。この
ような文字図形を認識する手法として、従来一般
に文字図形パターンを細線化処理してそのノード
構成を調べたり、また図形の輪郭線を追跡してそ
のパターン特徴を調べることが知られている。

即ち、第１図に示す如く方向成分を定めた方向
コードを用いて、例えば第２図に示されるような
図形の輪郭を追跡し、各輪郭点での輪郭線追跡方
向を量子化してその方向コード列を得る。そして
この輪郭線の方向コード列を認識対象とする。一
方、同様にして求められる辞書パターンの方向コ
ード列をそのカテゴリ毎にオートマトンに対応付
けしておき、上記認識対象方向コード列が上記オ
ートマトンに受入れられるか否かによつて上記図
形を認識するものである。

然し乍ら、従来のこのような輪郭情報を用いた
認識処理では、輪郭線をミクロ的に捕えてその方
向性を特徴情報としているだけなので、複雑で大
規模な辞書構造を必要とする上、その作成・修正
が困難であると云う問題がある。しかも文字図形
は多様な変化を示すので、方向コード情報を安定
な特徴として抽出することが難しく、また輪郭特
徴として示される方向コードが粗く設定されてい
る為に、輪郭の細い特徴を抽出することができな
いと云う欠点があつた。

一方、図形パターンを細線化処理して、その骨
格線の特徴から図形を認識することも考えられて
いるが、辞書の複雑化やノイズによる誤認識が多
いと云う問題があつた。

〔発明の目的〕

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、認識処理に供す
る辞書を容易に作成することができ、多様に変形
する図形をその輪郭情報から高精度に、且つ安定
に認識することのできる図形認識装置を提供する
ことにある。

〔発明の概要〕

本発明は図形の輪郭を追跡して各輪郭点におけ
る輪郭線追跡方向を量子化してその方向コードを
求め、その方向コード列から前記輪郭の特徴点間
に位置している部分方向コード列を抽出するとと
もに上記部分方向コード列が位置している領域を
一定の長さに正規化し、この正規化された部分方
向コード列のパターンと予め登録された辞書パタ
ーンとを照合して前記図形を認識するようにした
ものである。

〔発明の効果〕

本発明によれば、正規化された部分方向コード
列を用いて辞書照合するので、図形の多様な変形
を吸収した上で、標準化された辞書パターンを有
効に利用して図形を安定に認識することができ
る。しかも辞書パターンを図形の変形に拘らず簡
易に作成することができ、またその修正も容易で
あり、精度の高い照合処理が可能となる等の多大
な効果が奏せられる。

〔発明の実施例〕

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３図は実施例装置の概略構成図である。この
装置は、手書文字等の図形を読取り入力する光電
変換部１、この入力された例えば第４図に示す如
き図形の輪郭を追跡し、各輪郭点における方向コ
ードを求める輪郭追跡部２、これによつて求めら
れた前記図形の輪郭を示す方向コード列をその特
徴点に従つて区分し、この区分領域を一定の長さ
に正規化するセグメンテーシヨン部３、そして辞
書メモリ４、およびこの辞書メモリ４に予め登録
された辞書パターンと上記正規化された方向コー
ド列とを照合するマツチング部５によつて構成さ
れる。

今、数字「２」なる手書文字図形が入力された
とする。このとき、上記図形の例えば最上位の輪
郭点Ａを始点として、右廻りに図形輪郭を追跡
し、第１図に示す方向コードに従つて各輪郭点に
おける方向コードを順次求める。この方向コード
は、輪郭線追跡方向を量子化することによつて求
められ、例えば「０」から「７」までの各値をと
り、一般に方向コード値の増大によつて凸状の曲
り、また方向コード値の減少によつて凹状の曲り
が示される。ところが、図形の性質からして、方
向コードの値が「０」から「７」へ、あるいは
「７」から「０」へと方向を変えることがあり、
上記した方向コード列の一般的性質からしてみれ
ば輪郭の不連続が生じることがある。そこで、輪
郭の不連続性を除去するべく、例えば第２図中方
向の変化を〇印で囲んで示すように、方向コード
「０」を通過する輪郭点においては、上記量子化
の数「８」を加減算して方向コードを等価変換す
る。つまり、方向コード「１」で示される輪郭点
の方向性を方向コード「９」で示す等して、方向
コード列の不連続性を除去する。これによつて方
向コード列の各方向コード値の変化は輪郭形状を
直線的に示すものとなり、例えば第５図にプロツ
トして示されるようになる。尚、この場合、始点
Ａから終点A′までの輪郭追跡は、図形輪郭を一
周することになるので、始点（終点）での方向コ
ードの値には「８」なる差が生じることになる。

そこで次に、上記の如くして求められた輪郭線
の方向コード列に対して、例えば隣接する３つの
輪郭点（ｉ−１）、ｉ、（ｉ＋１）での方向コード
値の和を順次求め、これをその中央の輪郭点ｉで
の方向コードとする等して平滑化を行う。この平
滑化によつて、ノイズ成分が除去され、第５図に
曲線Ｘとして示されるようになる。

前記セグメンテーシヨン部３では、上記の如く
スムージング化された方向コード列の曲線に対し
て、その傾きを順次検査し、輪郭の特徴点である
端点Ｂ，Ｃを検出している。この端点Ｂ，Ｃの検
出は、輪郭の凸状曲線が急である点、つまり前記
曲線の傾きが大となる点を検出することにより行
われる。このようにして検出される端点Ｂ，Ｃの
輪郭点の情報に従つて前記方向コード列で示され
る輪郭を例えばAB，BC，CA′の３つの部分領域
（部分輪郭）に分割する。

そして、この場合にはBCで示される部分領域
が図形の特徴を良く反映していることから、これ
を認識対象として切出し、正規化処理する。この
正規化処理は、上記の如く切出された或る長さの
部分輪郭を、標準化された長さにリサンプル処理
して変換することによつて行われる。すなわち、
ここでは後述する辞書パターンと同じ次元で照合
するために長さの正規化が行われる。例えば第５
図中曲線Ｙで示すように、16のリサンプル点を定
め、 f₁＝（f₁₁，f₁₂，f₁₃…f_1o） として、一定の長さに正規化された部分方向コー
ド列のベクトルパターンを得る。

さて、辞書メモリ４には、同様な手法によつて
求められた標準図形のパターンが、そのカテゴリ
毎に整理されて予め登録されている。これらの辞
書パターンは、そのカテゴリをｌ（＝１，２…，
Ｋ）としたとき、Ψ_i ^(l)として与えられる。まり、
この辞書パターンは、前記正規化されたパターン
f_iと同一形式により Ψ_i ^(l)＝（Ψ_i1 ^(l)，Ψ_i2 ^(l)，Ψ_i3 ^(l)…Ψ_io ^(l)） として与えられるようになつている。しかしてマ
ツチング部５では、辞書メモリ４に登録された辞
書パターンΨ_i ^(l)と正規化された入力パターンf_iと
を照合して、次のようにしてその類似度Ｓを求め
ている。

MSM_i＝_k 〓^l=1 （f_i，Ψ_i ^(l)）²／（f_i，f_i） Ｓ＝_o 〓ⁱ⁼¹ α_i・MSM_i／Σα_i 但し上式中、内積演算（f_i，Ψ_i ^(l)）は （f_i，Ψ_i ^(l)）＝_o 〓^j=1 f_ij・Ψ_ij ^(l) として示されるものである。また上式中MSM_iは
複合類似度として知られるもので、雑音に対して
優れた特徴を有している。しかして類似度Ｓは、
各方向コード列毎に求められる類似度値に重みα_i
を掛けたものの総和として定義される。従つて、
この類似度Ｓによつて、入力パターンf_iと辞書パ
ターンΨ_i ^(l)との一致性が示されることになる。
尚、上記重みα_iは、方向コード列の重要性に応じ
て定められるものである。

しかしてマツチング部５は、複数のカテゴリの
各辞書パターンについて、それぞれ入力パターン
との類似度を求め、その中で最も高い類似度を得
るカテゴリを求めて、これを入力パターン、即ち
図形の認識結果として出力している。

以上のように本装置によれば、図形の輪郭情報
を方向コード列として抽出し、この方向コード列
から安定に抽出できる特徴部分を部分方向コード
列として抽出し、この部分方向コード列が位置し
ている領域を一定の長さに正規化して認識対象と
し、この認識対象パターンと辞書パターンとのマ
ツチングによつて認識処理するので、安定に、し
かも簡易に且つ精度良く図形を認識することがで
きる。しかも、上記したように認識対象が単純な
形式の方向コード列パターンであり、更には正規
化されているのでマツチング処理を容易に行うこ
とができる。このことは、辞書構造も簡単で良い
ことを意味し、辞書の作成およびその修正を簡易
に行うことが可能となる。更には、従来のオート
マトンを利用したものとは異なつて、パターンの
照合により認識を行うので、その処理が簡単であ
る上、精度が高いと云う効果が奏せられる。故
に、高精度な図形認識を安定に行うことが可能と
なる。

尚、本発明は上記実施例に限定されるものでは
ない。例えば輪郭の方向コード列のセグメント化
に際しては、端点のみならず凹部や凸部を抽出
し、これらの特異点情報を用いるようにしてもよ
い。また方向コード変化の傾きのみならず、急激
な傾きを持つ区間の長さ等を検出し、これを前述
した処理に利用することもできる。更には、辞書
パターンとの照合に MD_i＝（f_i−m_i）・M^-1・（f_i−m_i）^T なる情報を用いることも可能である。但し、上式
中m_i、Ｍは学習パターンから作られる平均ベク
トルと共分散行列を示している。このように本発
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図は方向コードの設定例を示す図、第２図
は図形パターンとその輪郭追跡との関係を示す
図、第３図は本発明の一実施例装置の概略構成
図、第４図は図形輪郭のセグメント化を示す図、
第５図は輪郭の方向コード列とその平滑化および
部分方向コード列の切出しと正規化の関係を示す
図である。 １…光電変換部、２…輪郭追跡部、３…セグメ
ンテーシヨン部、４…辞書メモリ、５…マツチン
グ部。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ 図形の輪郭を追跡し、輪郭追跡順序に各輪郭
   点における輪郭線追跡進行方向を示す方向コード
   の並んだ方向コード列を求める手段と、この手段
   によつて求められた方向コード列から前記輪郭の
   特徴点間に位置している部分方向コード列を抽出
   するとともに上記部分方向コード列が位置してい
   る領域を一定の長さに正規化する手段と、この手
   段によつて正規化された部分方向コード列のパタ
   ーンと予め登録された辞書パターンとを照合して
   一致性の高い辞書パターンのカテゴリを求める手
   段とを具備してなることを特徴とする図形認識装
   置。 ２ 前記正規化された部分方向コード列のパター
   ンと辞書パターンとの照合は、複合類似度法を用
   いて上記パターン間の複合類似度を求めて行われ
   るものである特許請求の範囲第１項記載の図形認
   識装置。