JPH0467234B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

この発明は、刻印文字または印刷文字等のパタ
ーン識別装置に関する。一般に、この種のパター
ン識別装置は正読率が高く、かつ読取り速度が速
いことが望ましい。 従来、この種のパターン識別方式として、マト
リツクスマツチング法と呼ばれる方法がある。 第１図はかかる方法を説明するための説明図で
ある。これは、文字毎に荷重パターンと称される
特徴が予め決められているもので、同図には文字
“Ｂ”の荷重パターンが示されている。すなわち、
各文字が含まれる領域を複数の小領域に分割し、
該領域毎に荷重または重み付け（図では数字をも
つて示されている。）をする。この重み付けは各
文字毎に異なり、したがつて標準の文字の荷重パ
ターンと読み取られた文字等の荷重パターン（入
力パターン）とを比較することにより文字の識別
を行なうことができる。 しかるに、この方法によれば、標準文字の荷重
パターンと入力パターンとの相対的な位置ずれ、
または文字線幅の変動等によつて一致度が変化
し、不安定となる欠点を有している。したがつ
て、本出願人は上記の欠点を除去すべく形状マト
リツクスによる文字識別方式（特願昭56−175709
号）を提案している。これは、各文字を例えば９
×８の小領域に分割し、該分割された領域内にパ
ターンが存在するか否かによつて、各文字毎の形
状マトリツクスを考え、該形状マトリツクスと標
準の形状マトリツクスとを比較することにより文
字を識別する。しかし、この方法によれば、例え
ば刻印文字を読み取る場合、打刻面の切削痕や煤
などの汚れによつて読み取られる文字の形状マト
リツクスが変動し、したがつて正確な識別が困難
となり、また９×８の形状マトリツクスでは、文
字の種類が多くなると（10以上）、読み取りが出
来なくなるという欠点を有している。 この発明は上述の如き欠点を除去すべくなされ
たもので、識別能力が高くかつ印刷または刻印状
態が悪いものでも読み取りが可能なパターン識別
装置を提供することを目的とする。 その特徴は、刻印文字等をテレビカメラにより
撮像して得られるビデオ信号を２値化することに
よりセグメント化し、該セグメント化された情報
からその特徴量を抽出してメモリに記憶させ、該
記憶された情報にもとづいて次の如き演算処理を
することにより刻印文字等を識別する。すなわ
ち、セグメントの連結性を解析することにより未
知の文字パターンをいくつかのセグメントの集合
に分類するとともに、所定の大きさの外接四角形
によつて未知パターンの切り出しを行ない、該四
角形を複数の線分で縦、横に分割し、該分割され
た各領域についてパターンが存在するところには
例えば論理“１”を、また存在しないところには
論理“０”をそれぞれ割り当ててパターンを行列
（ビツトマトリツクスＢ）で表わす一方、別途パ
ターンビツト（常に“１”）、ブランクビツト（常
に“０”）、デフオメーシヨンビツト（縦または横
方向のビツトの連なりで、そのうちのいずれか１
つが“１”であればその連なり全体を“１”であ
るとしてもよいもの）およびマスクビツト（“１”
か“０”か不定）からなる標準のビツトマトリツ
クスB^K _S、マスクビツトマトリツクスB^K _Mおよびデ
フオメーシヨンオペレータ〓^Kを予め決定して記
憶しておき、所定のパターンＫとビツトマトリツ
クスＢで表現される未知のパターンとの距離D^K
を次式にもとづき演算し（なお、〓^K（Ｂ（ｉ，
ｊ））はビツトマトリツクスＢのデフオメーシヨ
ンビツトの組み合わせのビツトのうちいずれか１
つが“１”である場合は“１”である場合は
“１”、そのすべてが“０”の場合は“０”とし、
デフオメーシヨンビツト以外の場合は不変とする
演算を行なうことを意味する。）、 D^K＝_M 〓ⁱ⁼¹ _N 〓 〓^j=1 ｛B^K _S（ｉ，ｊ）〓〔B^K _M（ｉ，ｊ）∧〓^K（Ｂ（ｉ，
ｊ））〕｝ この距離｛D^K｝の中で最小の値D₁をとるパタ
ーンをK₁とし、次に小さい値をD₂とし、 D₁≦D_U（設定値）、D₂−D₁≧D_L（設定値）なる
条件を満たすとき前記未知のパターンをパターン
K₁と判定する。 以下、この発明の実施例を図面を参照して説明
する。 第２図はこの発明の実施例を示すブロツク図、
第３図は文字“Ｗ”の量子化画像を説明する説明
図、第４図はセグメント化された画像を説明する
説明図、第５図は第４図に示されるセグメント情
報から抽出された各種の特徴抽出情報を説明する
説明図である。 第２図において、１は例えばMOSトランジス
タまたはCCD（Charge Coupled Device）形の固
体撮像装置（以下、単にカメラともいう。）、２は
２値化回路、３は特徴抽出回路、４は画像データ
記憶回路（RAM1）、５はマイクロプロセツサ等
の演算処理装置、６は主としてプログラムが記憶
されるＰ−ROMタイプのメモリ、７は主として
データが記憶されるメモリ（RAM2）、８は判定
出力部である。 すなわち、対象となる文字、図形をカメラ１を
用いてＸ方向に水平走査しながら順次Ｙ方向に垂
直走査を行ない、各水平走査によつて得られるビ
デオ信号を２値化回路２により或るしきい値レベ
ルで２値化する。なお、この２値化画像を模式的
に示すと、第３図の如くなる。文字パターンの存
在するところを、例えば“１”で表わし、該パタ
ーンが水平走査線と交わる論理レベル“１”の連
なりをセグメントと呼ぶこにすると、各文字パタ
ーンは第４図の如く各水平走査線毎（SC₈，SC₉，
SC_i，SC_k……）にセグメント化（SE₈₁，SE₈₂，
SE_ij，SE_k1……）され、したがつて文字パターン
はこれらセグメントのかたまりで表わすことがで
きる。この各セグメントが同一の文字パターンに
属していると識別するためには、セグメント毎に
座標比較を行なうことが必要である。例えば、現
在走査している走査線が現走査SC₉であるとき、
現走査SC₉のセグメントSE₉₁が１つ前の走査線で
あるSC₈のセグメントSE₈₁と同一パターンに属す
るものであると判断するためには、現走査SD₉と
前走査セグメントのSC₈のＹ座標が１つだけ異な
つていて、しかもセグメントSE₈₁，SE₉₁のＸ座
標が一部分でも重なつていることである。そこ
で、これらの関係を明瞭に把握しうるようにする
ために各セグメントについてスタート情報、合流
情報および接続情報を考える。すなわち、スター
ト情報は前走査においていずれのセグメントとも
重ならないセグメント、つまり現走査において始
めて出現するセグメントに対してつけられるもの
で、第４図ではSE₈₁，SE₈₂，SE_ijがそれである。
また、接続情報は各走査線上に出現するセグメン
トの発生順番を表わし、合流情報はセグメントの
重なり具合を示すもので、前の走査線上にある２
本以上のセグメントが互いに接続していることを
表わす。そして、スタート情報が付される各セグ
メントと接続または合流しているセグメントは同
一の単片に属するものとして各セグメントSE₈₁，
SE₈₂，SE_ijにそれぞれ単片番号１，２，３を付け
る。なお、合流情報が付されるセグメント、例え
ばSE_k+1には右側のセグメントSE_k2と同一の単片
番号をつけるものとする。 このようにして、セグメント化された画像デー
タから第５図の如き特徴がそれぞれ抽出される。
すなわち、同図イには上述のセグメントの単片番
号が、同図ロには各セグメントの右端座標が、同
図ハにはＹ座標（水平走査線の番号）が、同図ニ
にはセグメント長が、同図ホ，ヘには合流してい
る単片番号の組が、同図トにはセグメントの総個
数が、同図チには合流回数が、また同図リには単
片の個数がそれぞれ示され、同図の如き態様で記
憶装置４（第１図参照）に記憶される。なお、セ
グメント長Ａは右端Ｘ座標（X_R）と左端Ｘ座標
（X_L）との差に＋１した値で表わされる（X_R−
X_L+1）が、＋１するのは右端および左端座標が等
しい場合はセグメント長が零となり、不都合であ
るからである。 第６図は上述の如き各特徴量を抽出する特徴抽
出回路の構成を示すブロツク図である。 同図において、９は走査線３本分の今回、前回
および前々回の２値化信号を記憶する３×３局部
メモリ、１０はスタートセグメント検出回路、１
１は単片番号カウンタ回路、１２は単片番号レジ
スタ、１３は右点検出回路、１４はＸ座標発生回
路、１５はＹ座標発生回路、１６はセグメント長
カウンタ回路、１７は合流検出回路、１８は合流
回数カウンタ回路、１９はセグメント数カウンタ
回路である。 先の２値化回路により２値化されたビデオ信号
は、まず３×３局部メモリ９に入力され、その出
力から検出回路１０ではスタートセグメントを検
出し、カウンタ回路１１でカウントして最新の単
片番号を単片番号レジスタ１２に記憶する。右点
検出回路１３では各セグメントの右点の位置を検
出するとともに、そのタイミングでＸ座標、Ｙ座
標発生回路１４，１５からの出力X_R，Ｙを画像
メモリ４（第１図参照）へ書き込む。カウンタ回
路１６では２値化信号が“１”の領域をカウント
し、セグメント長Ａとして出力する。一方、検出
回路１７では局部メモリ９の出力から合流を検出
して合流回数（N_TJ）カウンタ回路１８へ供給す
るとともに、単片番号レジスタ１２へ入力する。
単片番号レジスタ１２によつて合流情報が検出さ
れると、結合される単片情報E₁，₂を出力する一
方、単片番号N_Sを毎回出力する。セグメント数
カウンタ回路１９では右点検出信号をカウントし
てセグメント総数N_TSを出力する。 第７図は各セグメントの単片番号を説明する説
明図、第８図は該単片番号を一時的に記憶するレ
ジスタ（第６図の記号１２を参照）の内容を説明
するための説明図である。 すなわち、第４図および第５図においても説明
したように、例えば文字“Ｗ”をセグメント化し
各セグメントの水平走査線上に現われる順番とス
タート情報とにもとづいて各セグメントに番号、
つまり単片番号を付すことにすると、該文字
“Ｗ”は第７図に示される如く“１”，“２”およ
び“３”なる単片番号が付されたセグメントの集
合と考えることができる。ここで、例えばセグメ
ントの水平走査線SC₁₉（Ｙ＝19）およびSC₂₀（Ｙ
＝20）上に現われる順番、すなわち単片番号につ
いて考えると、同図からも明らかなように走査線
上SC₁₉の現走査ラインでは１，３，３および２
であり、走査線SC₂₀の現走査ラインでは３およ
び２であるから、単片番号レジスタにはこれらの
情報が第８図の如く記憶される。なお、該レジス
タの前回の走査結果も第８図の如く記憶され、し
たがつて、これらの内容を調べることによつて単
片の個数N_SSおよび互に合流する単片番号の組
E₁，E₂を知ることができる。このようにして、
１つの文字パターンは単片番号が付されたセグメ
ントの集合と考えられるので、特徴抽出回路によ
つて各文字パターンからその特徴を抽出すること
ができる。なお、このようにして得られる文字パ
ターンの各特徴量はメモリ（RAM1）に記憶さ
れるので、第２図に示されるマイクロプロセツサ
μ−CPU等の演算処理装置５は該記憶情報およ
びＰ−ROM6に記憶されたプログラムにもとづ
き所定の演算処理をすることにより文字パターン
を識別する。 以上は、主として簡単な文字パターンについて
説明したが、一般的に複雑な文字、図形パターン
も上記と同様に処理することができる。以下、そ
の処理方法について簡単に説明する。 第９図は任意パターンの単片番号とその単片領
域との関係を示す説明図、第１０図は第９図にお
ける単片番号の組と単片および複片フアイルとを
説明する説明図、第１１図は単片フアイル作成プ
ログラムを示すフローチヤート、第１２図は複片
フアイル作成プログラムを示すフローチヤートで
ある。 すなわち、対象パターンが第９図に示される如
き複雑な図形である場合にも、上記と同様にして
スタート情報にもとづき各セグメントに同図の数
字で示される如き単片番号１〜18を付ける。した
がつて、この場合は単片総数N_SS＝18で、合流回
数N_TJ＝17である。また、同図の点線は各単片の
領域をわかり易くするために付したもので、この
点線の部分で各セグメントが合流（ジヨイント）
していること、例えばセグメント１と２、セグメ
ント３と１、セグメント５と４……が合流してい
ることがわかるので、これらを対として第１０図
イの如きE₁，E₂フアイルに記憶する。なお、E₁
は左側、E₂は右側の各セグメントフアイルを示
す。 次に、このE₁，E₂から同図ロの如き単片フア
イルR_Sを作成する手順について説明する。 つまり、単片フアイルR_Sはアドレスとして単
片番号１〜18が与えれており、かつフアイルは最
初はゼロクリアされている。そして、E₁，E₂フ
アイルをアドレスｉを更新しながら上から順に読
み出し、単片E₂と連結する単片E₁を順次調べ互
に重複するもの、また冗長なものを除去しながら
次のように単片フアイルR_Sに作成する。 (1) E₁，E₂フアイルのｉ＝ｊでは、E₂＝２，E₁
＝１であるから、E₂＝２に基づきR_Sのアドレ
スｉ＝２のところに単片１を入れる。 (2) ｉ＝２では、E₂＝１，E₁＝３であるから、
R_Sのアドレスｉ＝１のところに単片３を入れ
る。 (3) ｉ＝３では、E₂＝４，E₁＝５であるから、
R_Sのアドレスｉ＝４のところに単片５を入れ
る。 (4) ｉ＝４では、E₂＝２，E₁＝６でR_Sのアドレ
スｉ＝２のところに単片６が入るべきところ、
ｉ＝２には既に単片１が入つており、単片番号
１（ｉ＝１）のところには単片３が入つている
が、単片番号３のところは空いているので、こ
こに単片６を入れる。 (5) ｉ＝５では、E₂＝４，E₁＝７であるから、
R_Sのアドレスｉ＝４のところに単片７を入れ
るべきところ、ここには単片５が入つているの
で、単片番号５のところに単片７を入れる。 (6) ｉ＝６では、E₂＝10，E₁＝11であるから、
R_Sのアドレスｉ＝10のところに単片11を入れ
る。 (7) ｉ＝７では、E₂＝９，E₁＝８であるから、
R_Sのアドレスｉ＝９のところに単片８を入れ
る。 (8) ｉ＝８では、E₂＝10，E₁＝４であるが、R_S
のアドレスｉ＝10のところにはすでに単片11が
入つており、R_Sの単片番号11のところは空い
ているので、ここに単片番号４を入れる。 (9) ｉ＝９では、E₂＝10，E₁＝12であるが、R_S
のアドレスｉ＝10のところには単片11，ｉ＝11
には単片４，ｉ＝４には単片５，ｉ＝５には単
片７をがそれぞれ入つており、ｉ＝７は空いて
いるので、ここに単片12を入れる。 (10) ｉ＝10では、E₂＝10，E₁＝７であるが、(9)
で単片７はR_Sのアドレスｉ＝５に既に入つて
いて重複するので、無視する。 (11) ｉ＝11では、E₂＝９，E₁＝10であるが、R_S
のアドレスｉ＝９には単片８，ｉ＝８に単片10
が入つていてこれも重複するので、無視する。 (12) ｉ＝12では、E₂＝13，E₁＝14であるから、
R_Sのアドレスｉ＝13のところに単片14を入れ
る。 (13) ｉ＝13では、E₂＝16，E₂＝16，E₁＝13であ
るから、R_Sのアドレスｉ＝16のところに単片
13を入れる。 (14) ｉ＝14では、E₂＝15，E₂＝15，E₁＝９であ
るから、R_Sのアドレスｉ＝15のところに単片
９を入れる。 (15) ｉ＝15では、E₂＝17，E₁＝13であるから、
R_Sのアドレスｉ＝17のところに単片13を入れ
る。 (16) ｉ＝16では、E₂＝15，E₁＝10であるが、R_S
のアドレスｉ＝15には９，ｉ＝９には８，ｉ＝
８にはすでに10が入つているので、これも無視
する。 (17) ｉ＝17では、E₂＝18，E₁＝１であるので、
R_Sのアドレスｉ＝18のところに単片１を入れ
る。 なお、R_Sのアドレスｉ＝６，12，14は何も入
れられなかつたので、ゼロ設定のままとして残
る。 以上のように、単片フアイルR_Sは合流してい
る単片番号の組E₁，E₂の関係から互いに重複す
るもの、または冗長なものを除去することにより
作成されるが、その作成プログラム例を示すのが
第１１図である。 同図を簡単に説明すると、ステツプ〜はフ
アイルE₁とE₂の内容を比較し、両者の内容が等
しくないとき、E₁の引数i₁をE₁の内容で置き換え
る一方、F_Tフアイルのアドレスｊを１にする操
作を示す。なお、F_Tフアイルは単片E₁と連結す
る単片の重複関係を調べるためのフアイルであ
る。また、ステツ〜は引数i₁を基点とした単
片のつらなり（連結したもの）の集合をF_Tフア
イルに書き込む操作を示し、ステツプ〜は
E₂の引数i₂がF_Tフアイルの中に含まれる単片か否
かをチエツクし、含まれていれば次の連結対（ｉ
←ｉ＋１）のチエツクに移る操作を示している。
さらに、からのループでは引数i₂を基点とし
てフアイルR_Sの連結単片集合がF_Tフアイルと同
一の単片を含まないことをチエツクしている。 次に、こうして得られる単片フアイルR_Sをさ
らに整理することにより、互いに接続される単片
の集合である複片（対象とする文字または図形の
パターン）の番号を各単片に付すための処理が行
なわれるが、R_Sフアイルからは（１−３−６，
２−１，18−１）の連結、（４−５−７−12，８
−10−11−４，９−815−９）の連結、（13−14，
16−13，17−13）の連結があることがわかるの
で、これらの連結に属する各単片には第１０図ｂ
ハの如く、各連結ごとに同一の複片番号(1)，(2)，
(3)が付けられることになる。その複片フアイルを
示すのがR_Cである。その結果、第９図における
文字パターンの個数N_CSは、第１０図ニにも示す
ように「３」となることがわかる。 以上の処理を示すのが第１２図で、概略的には
ステツプ〜で複片番号を更新し、ステツプ
〜で複片番号の書き換えを行ない、ステツプ
を経て最終的な複片総数N_TSを出力するものであ
る。R_Cは複片フアイル（第１０図ハ参照）を示
し、これもフアイルR_Sと同様最初はゼロクリア
されている。また、ｉ，ｊ，ｋ，ｌ，ｍ等は種々
設けられているフアイルの各引数を示し、E₁
（ｉ），E₂（ｉ）は引数ｉにおけるフアイルE₁，E₂
の内容、F_T（ｊ）は引数ｊにおけるフアイルF_Tの
内容、R_S（i₁），R_S（i₂）は引数i₁，i₂におけるフア
イルR_Sの内容、R_C（ｋ）は引数ｋにおけるフアイ
ルR_Cの内容をそれぞれ示している。 なお、第１１図または第１２図で示されるプログ
ラムはFORTRAN言語で記載されていおり、図
中の（〓）は処理ボツクスを示し、例えば
Ｘ＝ＹはＹをＸに代入する処理を行なうもので
あり、

〔第１ステツプ〕

未知パターンをセグメントの集合に分類するこ
とにより、文字の部分及び背景の汚れ部分による
集合をとりだす。 各セグメントの集合の位置、大きさ等はセグメ
ントの情報から得ることができ、文字パターンの
位置、大きさはおおよそ判つているので、文字パ
ターンの位置から離れているような背景の汚れ部
分による集合をノイズとして識別対象から除外す
る。すなわち、文字の部分と背景の汚れ部分とに
よる集合を分離し、文字の部分の集合のみを今後
の識別対象として選択する。 〔第２ステツプ〕 文字がかすれたり切れたりしている場合には、
１つの文字パターンが複数のセグメント集合（複
片）に分離されてしまうので、文字パターンに応
じた所定の大きさの外接四角形を用いて、１つの
文字を構成すると思われる複数の複片を一括して
切出し、また、文字パターンに接続されている汚
れ部分を除去する（第１３図参照）。 〔第３ステツプ〕 外接四角形を用いて切り出された１ないし複数
の複片をビツトマトリツクスで表現し、所定パタ
ーンとの距離を演算することにより、文字の線の
太さの変動があつても正確な識別を行う。 このようなステツプにより、本発明によれば、
印刷または刻印状態の悪い文字パターンであつて
も文字の部分と背景の汚れ部分との分類を可能と
し、また外接四角形を設定することにより、互い
に分離されたものでも、それが切れやかすれによ
るものであるときにはそれを救済し、ノイズによ
るものであるときにはこれを除外することができ
る。さらには、ビツトマトリツクスを作成し辞書
との距離を利用することにより、特に線幅の影響
を受けなくすることができる。 なお、この発明は刻印文字や印刷文字の外に、
キーボード等に含まれる特殊記号の識別等につい
て適用しても有効である。

【図面の簡単な説明】

第１図は従来の荷重パターンによる文字識別方
式を説明するための説明図、第２図はこの発明の
実施例を示すブロツク図、第３図は文字“Ｗ”の
２値化画像を示す説明図、第４図は第３図の画像
のセグメント化された様子を説明する説明図、第
５図はセグメント情報から抽出される各種の特徴
抽出情報を説明する説明図、第６図は特徴抽出回
路の構成を示すブロツク図、第７図はセグメント
の単片番号を説明する説明図、第８図は単片番号
レジスタを示す構成図、第９図は任意パターンの
単片番号とその単片領域との関係を示す説明図、
第１０図は第９図における単片番号の組と単片、
複片フアイルとを説明する説明図、第１１図は単
片フアイル作成プログラムを示すフローチヤー
ト、第１２図は複片フアイル作成プログラムを示
すフローチヤート、第１３図は文字パターンの切
り出し方法を説明するための説明図、第１４図は
文字パターンの量子化画像とその外接枠との関係
を説明する説明図、第１５図は第１４図の量子化
画像のビツトマトリツクスを示す説明図、第１６
図は第１４図のパターンと対応する標準文字
“５”のマスクビツトマトリツクス及びデフオメ
ーシヨンビツトマトリツクスの例を示す説明図、
第１７図は本発明によるパターン識別操作の説明
図、第１８図は標準文字“６”のマスクビツトマ
トリツクス及びデフオメーシヨンビツトマトリツ
クスの例を示す説明図、第１９図は本発明による
パターン識別操作の説明図である。 符号説明、１……固体撮像装置（カメラ）、２
……２値化回路、３……特徴抽出回路、４，６，
７……メモリ、５……演算処理装置（マイクロプ
ロセツサ）、８……判定出力部、９……局部メモ
リ、１０……スタートセグメント検出回路、１１
……単片番号カウンタ、１２……単片番号レジス
タ、１３……右点検出回路、１４……Ｘ座標発生
回路、１５……Ｙ座標発生回路、１６……セグメ
ント長カウンタ、１７……合流検出回路、１８…
…合流回数カウンタ、１９……セグメント数カウ
ンタ。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 印刷または刻印により所定の媒体上に記録され
   た文字、図形等のパターンを撮像手段により撮像
   して得られるビデオ信号を所定のしきい値レベル
   で２値化する２値化手段と、 該２値化されたパターンをセグメント化すると
   ともに、各セグメントの特徴を抽出する特徴抽出
   手段と、 該抽出された情報を記憶するメモリ手段と、 該記憶されたセグメント情報の連結性を解析す
   ることにより未知のパターンをセグメントの集合
   に分類するとともに、所定の大きさの外接四角形
   によつて未知パターンの切り出しを行い、該四角
   形を複数の線分で縦、横に分割し、該分割された
   各領域についてパターンが存在するところには例
   えば論理“１”を、また存在しないところには論
   理“０”を割り当ててパターンを行列（ビツトマ
   トリツクスＢ）で表現する一方、別途、常に
   “１”であるパターンビツト、常に“０”である
   ブランクビツト、縦または横方向のビツトの連な
   りで、そのうちのいずれか１つが“１”であれば
   そのつらなり全体が“１”であると考えても良い
   デフオメーシヨンビツト及び“１”か“０”か不
   定であるマスクビツトに基づいて標準ビツトマト
   リツクスB^K _S，のマスクビツトマトリツクスB^K _Mお
   よびビツトマトリツクスＢで表現される未知パタ
   ーンに対して、デフオメーシヨンビツトの組み合
   わせのうちいずれか１つが“１”である場合は
   “１”、その全てが“０”の場合は“０”とし、デ
   フオメーシヨンビツト以外の場合は不変とする演
   算を行うデフオメーシヨンオペレータ〓^K（Ｂ
   （ｉ，ｊ））を予め各標準文字、図形毎に決定して
   おき、各標準文字、図形の中の所定のパターンＫ
   とビツトマトリツクスＢで表現される未知のパタ
   ーンとの距離D^Kを次式に基づき演算し、 D^K＝_N 〓^j=1 _M 〓 〓ⁱ⁼¹ ｛B^K _S（ｉ，ｊ）〓〔B^K _M（ｉ，ｊ）Λ〓^K（Ｂ（ｉ，
   ｊ））〕｝ 但し、〓は排他的論理和演算、Λは論理積演
   算、 この距離｛D^K｝の中で最小の値D₁をとるパタ
   ーンをK₁とし、次の小さい値をD₂とし、 D₁≦D_U D₂−D₁≧D_L 但し、D_U，D_Lは設定値、 なる条件を満たすとき前記未知パターンをパター
   ンK₁と判定する演算手段と、 を備えてなることを特徴とするパターン識別装
   置。