JPH0424887A - 文子認識装置 - Google Patents
文子認識装置Info
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- JPH0424887A JPH0424887A JP2129237A JP12923790A JPH0424887A JP H0424887 A JPH0424887 A JP H0424887A JP 2129237 A JP2129237 A JP 2129237A JP 12923790 A JP12923790 A JP 12923790A JP H0424887 A JPH0424887 A JP H0424887A
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- 230000015654 memory Effects 0.000 claims abstract description 35
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 20
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 2
- 238000000605 extraction 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〕
この発明は、個々の文字の標準パターンを辞書メモリに
記憶しておき、未知文字パターンと標準文字パターンと
の相関演算を実行して、相関値の大きい文字を認識文字
として決定する文字認識装置に関する。
記憶しておき、未知文字パターンと標準文字パターンと
の相関演算を実行して、相関値の大きい文字を認識文字
として決定する文字認識装置に関する。
従来の文字認識装置は、未知文字に対し粗い分類特徴デ
ータを用いて第１次候補文字を選択する分類処理と、こ
の１次候補文字の中から詳細な認識特徴データを用いて
相関演算を実行する認識処理の２つの類似した回路で構
成されており、分類用辞書メモリと認識用辞書メモリと
を別々に持っているのが一般的である。
ータを用いて第１次候補文字を選択する分類処理と、こ
の１次候補文字の中から詳細な認識特徴データを用いて
相関演算を実行する認識処理の２つの類似した回路で構
成されており、分類用辞書メモリと認識用辞書メモリと
を別々に持っているのが一般的である。
しかしながら、このような構成では、以下のような問題
がある。
がある。
ｉ）分類処理モード、認識処理モードの実行回路を別々
に持っているため、辞書メモリ、積和回路が二重に必要
である。
に持っているため、辞書メモリ、積和回路が二重に必要
である。
ｉｌ）シかるに、辞書の構成は分類用、認識用辞書とも
次元数（データ量）が固定されており、構成の変更に対
して柔軟性に乏しい。将来、文字パターンの特徴抽出方
法を変更し、少ない特ｆｍｔで文字認識が可能となった
場合でもメモリの個数を減らすことができず、構成も簡
単にならない。
次元数（データ量）が固定されており、構成の変更に対
して柔軟性に乏しい。将来、文字パターンの特徴抽出方
法を変更し、少ない特ｆｍｔで文字認識が可能となった
場合でもメモリの個数を減らすことができず、構成も簡
単にならない。
したがって、この発明の課題はメモリの個数を少なくシ
（低容量化）、構成の簡略化を図ることにある。
（低容量化）、構成の簡略化を図ることにある。
未知文字に対し粗い辞書データを用いて第１次候補文字
を選択する分類処理と、この１次候補文字の中から詳細
な辞書データを用いて相関演算を実行する認識処理をし
て文字を認識する文字認識装置において、各文字カテゴ
リ毎に粗な辞書データと詳細な辞書データとを対にして
記憶する記憶手段と、前記粗な辞書データについてはそ
の内容を連続的に読み出し、前記詳細な辞書データにつ
いては各文字カテゴリ毎に読み出す読出手段と、粗な辞
書データおよび詳細な辞書データと未知文字との積和演
算を順次行なう演算手段と、この演算手段から出力され
る相関値をその大きいものの順に並べるソータ手段とを
設ける。
を選択する分類処理と、この１次候補文字の中から詳細
な辞書データを用いて相関演算を実行する認識処理をし
て文字を認識する文字認識装置において、各文字カテゴ
リ毎に粗な辞書データと詳細な辞書データとを対にして
記憶する記憶手段と、前記粗な辞書データについてはそ
の内容を連続的に読み出し、前記詳細な辞書データにつ
いては各文字カテゴリ毎に読み出す読出手段と、粗な辞
書データおよび詳細な辞書データと未知文字との積和演
算を順次行なう演算手段と、この演算手段から出力され
る相関値をその大きいものの順に並べるソータ手段とを
設ける。
分類用、認識用の各辞書データを同一メモリに格納して
メモリの個数を少なくし、相関演算用の積和回路を分類
処理と認識処理とで共用することにより構成の簡略化、
高速化を図る。
メモリの個数を少なくし、相関演算用の積和回路を分類
処理と認識処理とで共用することにより構成の簡略化、
高速化を図る。
第１図はこの発明の実施例を示す構成図、第２図はメモ
リの構成を示す概要図、第３図はアドレス生成回路の具
体例を説明するための説明図である。
リの構成を示す概要図、第３図はアドレス生成回路の具
体例を説明するための説明図である。
第１図において、１はアドレス生成回路、２はアドレス
カウンタ、３は辞書メモリ、４は未知パターンメモリ、
５，１０はコンパレータ、６は積和演算器、７はシフト
レジスタ、８はカウンタ、９はランチ回路、１１はソー
タ、１２は制御回路（シーケンスロジック）である。
カウンタ、３は辞書メモリ、４は未知パターンメモリ、
５，１０はコンパレータ、６は積和演算器、７はシフト
レジスタ、８はカウンタ、９はランチ回路、１１はソー
タ、１２は制御回路（シーケンスロジック）である。
まず、第２図を参照してこの発明によるメモリ構成を説
明する。
明する。
分類用、認識用の辞書データを同一のメモリに格納する
ため、１文字分のデータを文字種コード分類用データお
よび認識用データから構成する。
ため、１文字分のデータを文字種コード分類用データお
よび認識用データから構成する。
文字種コードはアルファベント、数字１片板名。
漢字などの文字の種類を示し、ここではにバイトで構成
する。この文字種コードの次に分類用データをｎ次元（
ｎバイト）、認識用データをｍ次元（ｍバイト）格納し
、計（ｋ ＋ ｎ ＋ｍ）バイトで１文字分の辞書デー
タを構成する。なお、ｋ、 ｎｍは任意次元とし、ｋ
としては字種が少ない場合は１ハイドとする。また、分
類用、認識用データの最′Ｐ！２バイトには、相関結果
を正規化するための正規化定数を格納しておくものとす
る。
する。この文字種コードの次に分類用データをｎ次元（
ｎバイト）、認識用データをｍ次元（ｍバイト）格納し
、計（ｋ ＋ ｎ ＋ｍ）バイトで１文字分の辞書デー
タを構成する。なお、ｋ、 ｎｍは任意次元とし、ｋ
としては字種が少ない場合は１ハイドとする。また、分
類用、認識用データの最′Ｐ！２バイトには、相関結果
を正規化するための正規化定数を格納しておくものとす
る。
次に、アドレス生成回路につき、第３図を参照して説明
する。
する。
同図（イ）からも明らかなように、アドレス生成回路は
ランチ回路１３．１４および積和演算器１５から構成さ
れ、ラッチ回路１３．１４には上位処理装置（ＣＰＵ）
からの設定データをランチし、積和演算器１５はランチ
回路１３．１４からのデータの積和演算を実行する。メ
モリが第２図の如く構成さカ２る場合の、ＣＰＵからラ
ンチ回路１３．１４に設定されるデータの例を第３図（
ロ）に示す。
ランチ回路１３．１４および積和演算器１５から構成さ
れ、ラッチ回路１３．１４には上位処理装置（ＣＰＵ）
からの設定データをランチし、積和演算器１５はランチ
回路１３．１４からのデータの積和演算を実行する。メ
モリが第２図の如く構成さカ２る場合の、ＣＰＵからラ
ンチ回路１３．１４に設定されるデータの例を第３図（
ロ）に示す。
すなわち、分類処理時（以下、分類または連続モードと
もいう）にはランチ回路１３には「１う、７千回路１４
にはｒｎ＋ｍ＋１Ｂがそれぞれ設定さ丸、ランチ回路１
４の（ｎ＋ｍ＋ｋ）を２倍。
もいう）にはランチ回路１３には「１う、７千回路１４
にはｒｎ＋ｍ＋１Ｂがそれぞれ設定さ丸、ランチ回路１
４の（ｎ＋ｍ＋ｋ）を２倍。
３倍・・・と更新して行くことにより、全ての文字の分
類用データの先頭を指示することができる。したがって
、ランチ回路１４の内容は１文字分データのステップ幅
を示すことになる。これに対し、認識処理時（以下、認
識または単独モードともいう）には、まず最初にラッチ
回路１３にはｒｌＪ。
類用データの先頭を指示することができる。したがって
、ランチ回路１４の内容は１文字分データのステップ幅
を示すことになる。これに対し、認識処理時（以下、認
識または単独モードともいう）には、まず最初にラッチ
回路１３にはｒｌＪ。
ラッチ回路１４にはｒｎ＋に＋１ｊがそれぞれ設定され
、以後はラッチ回路ｉ３＆こけメモリ上の何番目の文字
であるかを示す「文字コード」が、またラッチ回路１４
には１文章分データのステップ幅を示すｒｎ＋ｍ−Ｌｋ
Ｂがそれぞれ設定される。
、以後はラッチ回路ｉ３＆こけメモリ上の何番目の文字
であるかを示す「文字コード」が、またラッチ回路１４
には１文章分データのステップ幅を示すｒｎ＋ｍ−Ｌｋ
Ｂがそれぞれ設定される。
これにより、分類処理にて選出された各文字の認識用デ
ータの先頭が指示されることになる。
ータの先頭が指示されることになる。
このように構成されるアドレス生成回路ｌ、メモリ３に
より、第１図は以下のように動作する。
より、第１図は以下のように動作する。
（連続モード時）
まず、アドレス生成回路ｌを介して得られる分類用デー
タまたは認識用データの先頭アドレスデータはアドレス
カウンタ２に与えられ、これを初期値としてアドレスカ
ウンタ２によるカウントアツプが行なわれ、辞書メモリ
３がアドレス指定されてその内容が読み出される。アド
レスカウンタ２によるカウントアツプをどこまで行なう
かのデータ（データの次元数または相関演算回数）を上
位ＣＰｔＪよりラッチ回路９に設定しておき、アドレス
カウンタ２と同期して動作するカウンタ８の出力値がこ
れと一致したとき停止するものとし、一致の有無を検出
するコンパレータｌＯの出力を判断する制御回路１２に
よってそのための制御が行なわれる。
タまたは認識用データの先頭アドレスデータはアドレス
カウンタ２に与えられ、これを初期値としてアドレスカ
ウンタ２によるカウントアツプが行なわれ、辞書メモリ
３がアドレス指定されてその内容が読み出される。アド
レスカウンタ２によるカウントアツプをどこまで行なう
かのデータ（データの次元数または相関演算回数）を上
位ＣＰｔＪよりラッチ回路９に設定しておき、アドレス
カウンタ２と同期して動作するカウンタ８の出力値がこ
れと一致したとき停止するものとし、一致の有無を検出
するコンパレータｌＯの出力を判断する制御回路１２に
よってそのための制御が行なわれる。
未知パターンメモリ４も辞書メモリ３と同様に構成され
、そのアドレス指定がカウンタ８からの出力によって行
なわれるので、未知パターンと辞書の各データが積和演
算器６に与えられ、両者の積和演算が行なわれる。この
とき、両メモリから読み出される先頭データの文字種コ
ードがコンパレータ５で比較され、相関演算を行なうか
否かが判断される。つまり、未知パターンが辞書データ
にない字種であるときは相関演算はなされず、次の辞書
データが読み出されて比較が行なわれることになる。そ
して、両者の文字種コードが一致したらアドレスカウン
タ２およびカウンタ８のカウントアツプが始まり、未知
パターンおよび辞書パターンが読み出されて積和演算器
６で相関演算が行なわれる。
、そのアドレス指定がカウンタ８からの出力によって行
なわれるので、未知パターンと辞書の各データが積和演
算器６に与えられ、両者の積和演算が行なわれる。この
とき、両メモリから読み出される先頭データの文字種コ
ードがコンパレータ５で比較され、相関演算を行なうか
否かが判断される。つまり、未知パターンが辞書データ
にない字種であるときは相関演算はなされず、次の辞書
データが読み出されて比較が行なわれることになる。そ
して、両者の文字種コードが一致したらアドレスカウン
タ２およびカウンタ８のカウントアツプが始まり、未知
パターンおよび辞書パターンが読み出されて積和演算器
６で相関演算が行なわれる。
相関演算が終了する毎に演算結果をシフトレジスタ７に
よりシフトダウンすることにより、辞書メモリ３から出
力される正規化定数との掛は算（実際には割り算）を実
行する。また、１文字の相関結果はソータ１１に入力さ
れる。ソータ１１は順次入力される相関結果をその相関
値の大きいものの順に整理し、詳細候補データを選出す
る。
よりシフトダウンすることにより、辞書メモリ３から出
力される正規化定数との掛は算（実際には割り算）を実
行する。また、１文字の相関結果はソータ１１に入力さ
れる。ソータ１１は順次入力される相関結果をその相関
値の大きいものの順に整理し、詳細候補データを選出す
る。
連続モードでは、アドレス生成回路ｌへの設定を一変し
て処理をスタートすると、以上のような動作が連続的に
行なわれる。
て処理をスタートすると、以上のような動作が連続的に
行なわれる。
（単独モード時）
連続モードで選出された候補文字を１文字ずつアドレス
生成回路１へ設定し、処理スタートを出す。連続モード
との相違点は、文字種コードの比較を実行せず直ちに相
関演算に移行する点や、ラッチ回路９に設定される相関
演算回数データ値、およびシフトレジスタにおけるシフ
ト回数などで、その他は連続モード時と同様である。
生成回路１へ設定し、処理スタートを出す。連続モード
との相違点は、文字種コードの比較を実行せず直ちに相
関演算に移行する点や、ラッチ回路９に設定される相関
演算回数データ値、およびシフトレジスタにおけるシフ
ト回数などで、その他は連続モード時と同様である。
この発明によれば、以下のような効果を期待することが
できる。
できる。
イ）相関演算回路を分類処理と認識処理とで共用するよ
うにしたので、回路構成を簡素化することができる。
うにしたので、回路構成を簡素化することができる。
口）分類用および認識用辞書を同一メモリに格納し、し
かも１文字のデータ量を可変にしたので、辞書メモリの
全体容量を減することができる。すなわち、現在のメモ
リは１文字のデータ量が画定で、各文字に対応するデー
タの先頭アドレスが固定されている。したがって、１文
字のデータ量がたとえ１／２になっても、メモリの不使
用領域が増えるだけで、メモリの個数を減らすことが出
来なかったが、この発明では１文字のデータ量が可変で
、データを連続的に格納出来るので、データ量が１／２
になればメモリ個数（容量）も１／２に削減することが
可能となる。
かも１文字のデータ量を可変にしたので、辞書メモリの
全体容量を減することができる。すなわち、現在のメモ
リは１文字のデータ量が画定で、各文字に対応するデー
タの先頭アドレスが固定されている。したがって、１文
字のデータ量がたとえ１／２になっても、メモリの不使
用領域が増えるだけで、メモリの個数を減らすことが出
来なかったが、この発明では１文字のデータ量が可変で
、データを連続的に格納出来るので、データ量が１／２
になればメモリ個数（容量）も１／２に削減することが
可能となる。
ハ）分類用、認識用の合計データ量が可変なので、辞書
の構成変更に柔軟に対応することができる。
の構成変更に柔軟に対応することができる。
二）分類相関演算の前に、文字種コードの比較により相
関演算の適否を判断し、否の場合は処理を飛ばすように
したので、迅速な処理が可能となる。
関演算の適否を判断し、否の場合は処理を飛ばすように
したので、迅速な処理が可能となる。
第１図はこの発明の実施例を示す構成図、第２図はメモ
リの構成を示す概要図、第３図はアドレス生成回路の具
体例を説明するための説明図である。 １・・・アドレス性成回路、２・・・アドレスカウンタ
、３・・・辞書メモリ、４・・・未知パターンメモリ、
５゜１０・・・コンパレータ、６，１５・・・積和演算
器、７・・・シフトレジスタ、８・・・カウンタ、９，
１３．１４・・・ラッチ回路、１１・・・ソータ、１２
・・・制御回路（シーケンスロジック）。
リの構成を示す概要図、第３図はアドレス生成回路の具
体例を説明するための説明図である。 １・・・アドレス性成回路、２・・・アドレスカウンタ
、３・・・辞書メモリ、４・・・未知パターンメモリ、
５゜１０・・・コンパレータ、６，１５・・・積和演算
器、７・・・シフトレジスタ、８・・・カウンタ、９，
１３．１４・・・ラッチ回路、１１・・・ソータ、１２
・・・制御回路（シーケンスロジック）。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １）未知文字に対し粗い辞書データを用いて第１次候補
文字を選択する分類処理と、この１次候補文字の中から
詳細な辞書データを用いて相関演算を実行する認識処理
をして文字を認識する文字認識装置において、 各文字カテゴリ毎に粗な辞書データと詳細な辞書データ
とを対にして記憶する記憶手段と、前記粗な辞書データ
についてはその内容を連続的に読み出し、前記詳細な辞
書データについては各文字カテゴリ毎に読み出す読出手
段と、 粗な辞書データおよび詳細な辞書データと未知文字との
積和演算を順次行なう演算手段と、この演算手段から出
力される相関値をその大きいものの順に並べるソータ手
段と、 を設けてなることを特徴とする文字認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2129237A JPH0424887A (ja) | 1990-05-21 | 1990-05-21 | 文子認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2129237A JPH0424887A (ja) | 1990-05-21 | 1990-05-21 | 文子認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0424887A true JPH0424887A (ja) | 1992-01-28 |
Family
ID=15004576
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2129237A Pending JPH0424887A (ja) | 1990-05-21 | 1990-05-21 | 文子認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0424887A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0696610A2 (en) | 1994-08-12 | 1996-02-14 | SOKEN CHEMICAL & ENGINEERING CO. LTD., | Acrylic sheet, acrylic adhesive sheet and process for preparing the sheets |
-
1990
- 1990-05-21 JP JP2129237A patent/JPH0424887A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0696610A2 (en) | 1994-08-12 | 1996-02-14 | SOKEN CHEMICAL & ENGINEERING CO. LTD., | Acrylic sheet, acrylic adhesive sheet and process for preparing the sheets |
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