JPH04174088A - 印刷文字認識装置 - Google Patents

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。

Description

【発明の詳細な説明】 【産業上の利用分野】

この発明は、神経科学あるいは神経工学を利用した印刷
文字認識装置に関するものである。

【従来の技術】

第５図は従来の印刷文字ｖｌｌｌｉ装置を示す構成図で
ある。図において、１は印刷された文字が読み取られて
認識される原稿であり、２は原稿１上の文字を１文字ず
つ分離し、当該１文字を分離したフレームを画素分解し
て白黒の画像に変換した１文字ずつのビットマツプを作
成する印刷文字写し取り手段である。３はこの印刷文字
写し取り手段２にて作成されたビットマツプの情報圧縮
を行う圧縮部、４は前記ビットマツプを逐次処理的に比
較して文字認識を行う認識部であり、５はこれら圧縮部
３．認識部４を含む処理手段である。６はこの処理手段
５における処理結果が記録される記憶手段である。 次に動作について説明する。ここで、第６図はこの印刷
文字認識装置の処理の流れを示す説明図である。 ユーザはまず、印刷原稿１に印刷された文字の大きさや
フォントを判定してそれについての情報を指定する。印
刷文字写し取り手段２は指定された情報に基づいて１文
字ずつフレームウィンドウに分離し、各フレーム毎に、
走査線（ラスタ）分解をして画素（ピクセル）の明暗を
、文字上のピクセルについては“黒”としてこれに数′
′１″を対応させ、空白上のピクセルについては“′白
”としてこれには数“０”を対応させる。こうして１文
字ずつビットマツプと呼ばれる情報に変換する。 典型的な読み取りにおいては、１インチ当り３００ピク
セル（３００ｄｐｉ）が用いられ、Ａ４サイズ１頁当り
の情報量は約１メガバイトに達する。 文字認識としては最も原始的な方法として、このビット
マツプを処理手段５より直接記憶手段６に送って記録し
ていく方法がある（これを方法ｌとする）。この方法は
認識と呼ばれる処理は実際のところ行っていない。 この方法をもう少し改良するとして、ビットマツプのデ
ータを圧縮するやり方がある。例えば、ｌフレームのデ
ータ列に対し、データ列の中で“１”　（あるいは“０
′”）が連続して連なる場合、”　１　”か“０”かを
区別する記号を置く操作と、その繰り返し数を振り当て
る操作を内蔵する圧縮部３にて実行する。処理手段５は
こうして得た圧縮情報を記憶手段６に送って記録させる
（これを方法２とする）。この方法によると、元のビッ
トマツプデータは、荒っぽく言ってその情報量をＡ４サ
イズ１頁当り１キロバイト程度まで落とすことが可能で
ある。これも文字の認識処理は実際のところ行っていな
い。 実際の認識処理を含むやり方としては、ビットマツプを
もとに、データベースとして各文字に対応するビットマ
ツプを用意しておき、認識部４において印刷文字写し取
り手段２の写し取ったビットマツプを逐次処理的に比較
して文字認識を行い、その結果、認識された文字を符号
化して記憶手段６に送り、記録する方法がある（これを
方法３とする）。

【発明が解決しようとする課題】

従来の印刷文字認識装置は以上のように構成されている
ので、ユーザが印刷原稿１の文字の大きさ、フォントの
種別等をあらかじめ事前情報として与える必要があり、
また、文書等の多数の文字が印刷されている印刷原稿１
については、処理すべきデータ量の爆発、さらには文字
認識の際、調べるべき場合の数の爆発などによって処理
時間が極端に増大し、処理のためのプログラムにおける
極端な複雑さの発生などによって、ノイマン型の情報処
理方式では現実的には処理が不可能になるなどの課題が
あった。 この発明は上記のような課題を解消するためになされた
もので、事前情報をあらかじめ与えておく必要がなく、
処理時間が極端に増大するようなこともない印刷文字認
識装置を得ることを目的とする。

【課題を解決するための手段】

この発明に係る印刷文字認識装置は、印刷文字写し取り
手段に視野の縮小／拡大が可能な可動フレームを採用し
、当該印刷文字写し取り手段の作成したビットマツプか
ら定まった次数までのモーメントを計算するモーメント
神経回路網と、そのモーメント出力のパターンをもとに
モード競合を生じせしめて登録してある文字のどれであ
るかを指定するモード競合神経回路網と、その出力をも
とに読み取った文字列を記録する記憶手段とを備えたも
のである。

【作　用】

この発明における印刷文字写し取り手段は、可動フレー
ムを採用することで原稿の印刷文字がどんな大きさでど
んなフォントで印刷されているかを事前情報として与え
ておく必要をなくして、直ちにビットマツプ作成作業の
開始を可能とし、モード競合神経回路網は、確定したビ
ットマツプをもとにモーメント神経回路網が並列的に計
算したモーメント出力を受けてモード競合を生じせしめ
、種々のフォントによる印刷文字の違いを統合すること
により、処理すべきデータおよび調べるべき場合の数の
暴発による計算時間の増大を抑制できる印刷文字認識装
置を実現する。

【実施例】

以下、この発明の一実施例を図について説明する。第１
図において、１は原稿、６は記憶手段であり、７は可動
フレームを採用している点で従来のそれとは異なった印
刷文字写し取り手段である。 ８はこの印刷文字写し取り手段７における文字スキャン
のためのフレームであり、９はこのフレーム８のピクセ
ル分解した時の各ピクセルである。 以下、このフレームをスキャンウィンドウ、ピクセルを
セグメントという。 １０は各セグメントからビットマツプとしての入力を受
けるセグメント神経細胞層であり、１１はこのセグメン
ト神経細胞層１０からの各セグメント情報より、指定さ
れた次数のモーメントを計算するモーメント神経回路網
としてのモーメント計算層である。１２はこのモーメン
ト計算層１１からの入力を受けて、それがどの文字に一
番近いかをモード競合によって決定するモード競合神経
回路網としてのモード競合層であり、１３はこのモード
競合層１２の出力を受けて対応する文字を符号化し、そ
れを定められた記憶手段６に送って記録させる出力層で
ある。 次に動作について説明する。ここで、第２図はその全体
処理の流れを示すフローチャートである。 今、印刷された文字列から成る原稿１が与えられると、
まず初期条件として任意の大きさのスキャンウィンドウ
８を設定して（ステップ５ＴＩ）そこからの入力を考え
る。次に、定められた精度で設定されたスキャンウィン
ドウ８内の横のラスタをたどってスキャンを行い（ステ
ップ５Ｔ２）、空白行もしくは空白ａ（そのラスク上に
は白レベル以外の信号がない）の存在を検出する（ステ
ップ５Ｔ３）。空白行（空白ａ）が存在する場合にはス
キャンウィンドウ８をそこまで収縮させて（ステップ５
Ｔ４）、１行分のスイープを終了したことを検出（ステ
ップ５Ｔ５）するまで次のラスタへ移行して（ステップ
５Ｔ６）処理を繰り返す。 １行分のスイープを終えると、ステップＳＴ７〜５Ｔ１
１にて縦のラスタをたどる同様の処理を実行する。１文
字分のスイープが終了して１文字１フレームの形で分離
した後、定められた大きさまで全体を相似形に拡大ある
いは収縮させ、前処理としてのフレーム処理を完成する
。第３図はこの１フレームの文字が確定してモーメント
計算層１１へ送られるまでを模式的に示した説明図であ
る。 この画＆をピクセル分解（セグメンテーション）して、
各ピクセル毎に輝度の平均を行い、闇値処理によって白
レベルには“０″、黒レベルには１１”の値を与え、こ
れを各セグメントのフレーム原点に関する座標整数ｉ及
びｊの関数として表してこれをセグメント信号 １Ｊ とする。これがビットマツプを作成（ステップ５Ｔ１２
）するセグメント神経細胞層１０での処理である。 以下、神経回路網処理（ステップ５Ｔ３）によって文字
認識が行われる。ここで、セグメント神経細胞層１０と
モーメント計算層１１とのシナプス結合行列を Ｗ　、ＪｌｌｌＩ＝　ｉ　Ｉ　　ｊ　ｌ″と取って、積
和演算 Ｍ０＝ΣｉＪ　ｐ、□ｊ　Ｗ　ｉ　ｊ　’″を行い、こ
れをモーメント計算層１１の神経細胞の発火（興奮）パ
ターンとする。この実施例では１＋ｍ＝６　　であり、
大火のモーメントまでの処理を行い、これに更に定めら
れた演算を加えて、重心に関するモーメントに変換を行
い、それらを順に、Ｑ＋＋ｑｚ、・・・・、ｑ、、と番
号付けをして、モーメント計算層１１の神経細胞の発火
（興奮）パターンとする。 次に、このモーメント計算層１１とモード競合層１２と
のシナプス結合行列　Ａ７Ｂ、　　の値を、記憶させた
い文字の内　ｉ　番目の文字の　ｋ　番目のモーメント
のイ直とする。そうすると、モーメント計算層１１の出
力はモード競合層１２にｄｉ　（０）＝ΣｋＡ、□ｋｑ
。 の値を加えることになる。これがモード競合層１２にお
ける初期条件となる。もし、（ｑｋ）が記憶してある一
つの文字と一致しているならば、対応する文字の初期条
件としての　ｄｉ　　（０）は１になる。 モード競合層１１はその意味で、印刷文字写し取り手段
７からの読み取り信号として、雑音が入ったり、多少変
形したりした文字の信号から、登録してあるどの文字が
その信号に一番フイツトしているかを自律的に判定させ
る機能を持つのである。なお、第４図に登録されたアル
ファベットの次のモーメントまでのモーメントパターン
を例示する。その時間発展方程式は、上に与えられた初
期条件に対し、 で定義される。 この方程式はどれかの　ｉ　に対応する値が１となり、
他は全てゼロとなる定常解を持ちこれらを（ｄｉ　’　
）　とする。こうして得られた（ｄｉ’）がモード競合
層１２の出力となる。出力層１３との定められた符号化
に基づくシナプス結合行列をＢ　ｊ　ｉとすると、出力
層１３は ｐＪ＝Σ　ＢＪ、ｄパ なる出力発火（興奮）パターンが出力されることになる
。この情報は定められた処理を受けて、これも定められ
た記憶手段６に送られて記録される。 このようにして１文字ずつの認識を行い、原稿１の最後
の文字の認識が終了したことを検出（ステップ５Ｔ１４
）するまで、スキャンウィンドウ８を１文字分、あるい
は改行分ずらせ（ステップ５Ｔ１５）ながら処理をステ
ップＳＴ２へ戻し、以上の処理を繰り返す。 なお、上記実施例では、モーメント計算の次数を６とし
たものを示したが、問題によって任意の定まった次数を
設定してもよい。

【発明の効果】

以上のように、この発明によれば、印刷文字写し取り手
段に可動フレームを採用し、モード競合神経回路網にお
いて、確定したビットマツプをもとにモーメント神経回
路網が並列的に計算したモーメント出力を受けてモード
競合を生じせしめ、種々のフォントによる印刷文字の違
いを統合するように構成したので、原稿の印刷文字の大
きさ、フォントの種類などを事前情報として与えておく
必要がなく、処理すべきデータおよび調べるべき場合の
数の暴発による計算時間の極端な増大を抑制することの
できる印刷文字認識装置が得られる効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の一実施例による印刷文字認識装置を
示す構成図、第２図はその全体処理の流れを示すフロー
チャート、第３図はその１フレームの文字が確定した後
にモーメント計算層へ送られるまでの処理を模式的に示
す説明図、第４図は登録されたアルファベットの６次の
モーメントまでのモーメントパターンを示す説明図、第
５図は従来の印刷文字認識装置を示す構成図、第６図は
その処理の流れを示す説明図である。 １は原稿、６は記憶手段、７は印刷文字写し取り手段、
８はフレーム（スキャンウィンドウ）、１１はモーメン
ト神経回路網（モーメント計算層）、１２はモード競合
神経回路網（モード競合層）。 なお、図中、同一符号は同一、又は相当部分を示す。 特　許　出　願　人　　三菱電機株式会社ｒＴＦ−゛′ １０′セクメント神経酊萌乞眉　　　　　　１３　士力
層第３図 第４図 第５図 第６図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 　視野の縮小／拡大が可能なフレームを有し、前記フレ
   ームの縮小／拡大によって原稿上の１文字を分離し、当
   該１文字を分離したフレームを画素分解して白黒の画像
   に変換した１文字ずつのビットマップを作成し、それを
   前記原稿全体にわたって実行する印刷文字写し取り手段
   と、前記ビットマップから定まった次数までのモーメン
   トを計算するモーメント神経回路網と、前記モーメント
   神経回路網からのモーメント出力のパターンをもとにモ
   ード競合を生じせしめ、あらかじめ登録してある文字の
   いずれに該当するかを指定するモード競合神経回路網と
   、前記モード競合神経回路網の出力をもとに、読み取っ
   た文字列を記録する記憶手段とを備えた印刷文字認識装
   置。