JPH0475553B2 - - Google Patents
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- JPH0475553B2 JPH0475553B2 JP58196222A JP19622283A JPH0475553B2 JP H0475553 B2 JPH0475553 B2 JP H0475553B2 JP 58196222 A JP58196222 A JP 58196222A JP 19622283 A JP19622283 A JP 19622283A JP H0475553 B2 JPH0475553 B2 JP H0475553B2
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- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 7
- 230000008685 targeting Effects 0.000 claims description 3
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- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 6
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 6
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- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
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- Character Discrimination (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
（技術分野）
本発明は高速で安定な特徴抽出方式に関し、文
字の認識に利用することができる。
字の認識に利用することができる。
（背景技術）
従来、文字図形認識装置に於ては、文字図形パ
ターンよりストロークを抽出し、それら抽出され
たストロークの位置、長さ、ストローク間の相互
関係等を用いて認識する方式が多く採用されてい
る。この種の装置においては、(1)文字図形の輪郭
を追跡することにより検出された輪郭点系列につ
いて曲率を計算し、その曲率の大きな値の点を分
割点として輪郭系列を分割し、分割された系列を
組合わせることによりストロークを抽出するか、
又は(2)文字図形パターンに細線化処理を行なつて
骨格化し、その骨格パターンの連結性及び骨格パ
ターンを追跡し急激な角度の変化点等を検出して
ストロークを抽出し、該抽出されたストロークに
ついて幾何学的な特徴等を抽出し字文図形の識別
を行なつていた。しかしながら、(1)の方法は、文
字図形パターンが大きくなり又文字図形パターン
が複雑化すると、その処理量が増大しそのため処
理速度の低下を招き、(2)の方法は、文字図形パタ
ーンを細線化する必要があり又その細線化による
パターンのひずみ、ヒゲ等の問題があり、その後
の処理を複雑なものとしていた。そこでこれらの
欠点を改善するものとして、文字図形パターンを
所望の方向に走査し、当該走査方向のストローク
成分を表わすサブパターンを抽出し、サブパター
ンについて文字枠の複数の辺上の各点から走査し
てすべての文字線との交点を検出し、走査を開始
した辺上の点と前記文字線との交点間の距離のＮ
乗和を抽出し、もつて文字図形パターンの特徴抽
出をなす方法が考案されている。しかし手書文字
のように局所的な文字線の移動、たとえば図３の
漢字の〓上〓のようにストロークが同図ａの位置
からｂの位置に移動すると、同図に示すように文
字枠下辺から走査したとき抽出される特徴Hb
（ｘ）が大きく変動する。このような特徴の変動
を吸収するためには、文字認識の段階で変形に対
応した辞書マスクをあらかじめ複数個用意しなけ
ればならず、辞書メモリの増大及び処理速度の低
下を招いていた。
ターンよりストロークを抽出し、それら抽出され
たストロークの位置、長さ、ストローク間の相互
関係等を用いて認識する方式が多く採用されてい
る。この種の装置においては、(1)文字図形の輪郭
を追跡することにより検出された輪郭点系列につ
いて曲率を計算し、その曲率の大きな値の点を分
割点として輪郭系列を分割し、分割された系列を
組合わせることによりストロークを抽出するか、
又は(2)文字図形パターンに細線化処理を行なつて
骨格化し、その骨格パターンの連結性及び骨格パ
ターンを追跡し急激な角度の変化点等を検出して
ストロークを抽出し、該抽出されたストロークに
ついて幾何学的な特徴等を抽出し字文図形の識別
を行なつていた。しかしながら、(1)の方法は、文
字図形パターンが大きくなり又文字図形パターン
が複雑化すると、その処理量が増大しそのため処
理速度の低下を招き、(2)の方法は、文字図形パタ
ーンを細線化する必要があり又その細線化による
パターンのひずみ、ヒゲ等の問題があり、その後
の処理を複雑なものとしていた。そこでこれらの
欠点を改善するものとして、文字図形パターンを
所望の方向に走査し、当該走査方向のストローク
成分を表わすサブパターンを抽出し、サブパター
ンについて文字枠の複数の辺上の各点から走査し
てすべての文字線との交点を検出し、走査を開始
した辺上の点と前記文字線との交点間の距離のＮ
乗和を抽出し、もつて文字図形パターンの特徴抽
出をなす方法が考案されている。しかし手書文字
のように局所的な文字線の移動、たとえば図３の
漢字の〓上〓のようにストロークが同図ａの位置
からｂの位置に移動すると、同図に示すように文
字枠下辺から走査したとき抽出される特徴Hb
（ｘ）が大きく変動する。このような特徴の変動
を吸収するためには、文字認識の段階で変形に対
応した辞書マスクをあらかじめ複数個用意しなけ
ればならず、辞書メモリの増大及び処理速度の低
下を招いていた。
（発明の課題）
本発明の目的はこのような従来の技術の欠点を
除去することにあり、文字枠の各辺から文字線ま
での距離を文字パターンの周辺分布を利用して、
文字線の位置変動に追従した尺度に変換すること
により位置変動の特徴量に対する影響を軽減した
ものであり、その特徴は、文字図形パターンを予
め定めた方向に走査して、該走査方向における文
字線の断面を検出し、断面長が前記文字図形パタ
ーンの文字線幅より十分長い断面を抽出すること
によりサブパターンを抽出し、該サブパターンに
ついて前記文字図形パターンの方形の文字外接枠
の４辺のうち、少なくとも２辺の辺上の各点から
所定の方向へ走査して走査線上におけるすべての
文字線の位置を検出し、走査を開始した辺上の点
と前記検出した文字線との距離のＮ乗和（Ｎ：定
数）を抽出することにより、文字図形パターンの
特徴抽出を行なう特徴抽出方式において、 入力文字図形パターンを垂直軸、水平軸とに夫
夫投影して、文字図形部分の投影分布を求める段
階と、文字外接枠の範囲を対象として夫々の分布
の重心座標を決定し、次いですでに検出した重心
座標で、投影分布を分割し、分割した夫々の範囲
を対象として夫々の前記投影分布の重心座標を決
定する過程を複数回繰返して重心座標系列を求め
る段階を備え、 前記走査を開始した辺上の点の座標及び前記検
出した文字線の位置座標を、重心座標系列の座標
値と対応させて、重心座標系列に座標値の小さな
順に付した重心座標番号を尺度とする値にそれぞ
れ変換し、この２つの値の差のＮ乗和（Ｎ：定
数）を抽出することにより特徴抽出を行うことに
ある。
除去することにあり、文字枠の各辺から文字線ま
での距離を文字パターンの周辺分布を利用して、
文字線の位置変動に追従した尺度に変換すること
により位置変動の特徴量に対する影響を軽減した
ものであり、その特徴は、文字図形パターンを予
め定めた方向に走査して、該走査方向における文
字線の断面を検出し、断面長が前記文字図形パタ
ーンの文字線幅より十分長い断面を抽出すること
によりサブパターンを抽出し、該サブパターンに
ついて前記文字図形パターンの方形の文字外接枠
の４辺のうち、少なくとも２辺の辺上の各点から
所定の方向へ走査して走査線上におけるすべての
文字線の位置を検出し、走査を開始した辺上の点
と前記検出した文字線との距離のＮ乗和（Ｎ：定
数）を抽出することにより、文字図形パターンの
特徴抽出を行なう特徴抽出方式において、 入力文字図形パターンを垂直軸、水平軸とに夫
夫投影して、文字図形部分の投影分布を求める段
階と、文字外接枠の範囲を対象として夫々の分布
の重心座標を決定し、次いですでに検出した重心
座標で、投影分布を分割し、分割した夫々の範囲
を対象として夫々の前記投影分布の重心座標を決
定する過程を複数回繰返して重心座標系列を求め
る段階を備え、 前記走査を開始した辺上の点の座標及び前記検
出した文字線の位置座標を、重心座標系列の座標
値と対応させて、重心座標系列に座標値の小さな
順に付した重心座標番号を尺度とする値にそれぞ
れ変換し、この２つの値の差のＮ乗和（Ｎ：定
数）を抽出することにより特徴抽出を行うことに
ある。
（発明の構成および作用）
第１図は本発明の文字認識装置における一実施
例を示す図である。同図において、１は光電変換
部、２はパターンレジスタ、３は線幅計算部、４
はサブパターン抽出部、５は文字枠検出部、６は
文字投影作成部、７は重心座標系列抽出部、８は
特徴抽出部、９は特徴マトリクス抽出部、１０は
識別部、１１は文字名出力である。
例を示す図である。同図において、１は光電変換
部、２はパターンレジスタ、３は線幅計算部、４
はサブパターン抽出部、５は文字枠検出部、６は
文字投影作成部、７は重心座標系列抽出部、８は
特徴抽出部、９は特徴マトリクス抽出部、１０は
識別部、１１は文字名出力である。
本実施例の動作は、次のとおりである。まず、
読取機構にセツトされた帳票上の文字は、光電変
換部１において２値の量子化されたデイジタル電
気信号に変換され、パターンレジスタ２に格納さ
れる。それと同時に、線幅計算部３において入力
パターンの線幅(W)が計算される。サブパターン抽
出部４は、パターンレジスタについて垂直スキヤ
ンを全面行なつて、黒ビツトの連続長さと線幅計
算部３において計算された線幅との関係より垂直
サブパターン（VSP）を抽出する。同様に、水
平スキヤンにより水平サブパターン（HSP）を、
右斜め45゜スキヤンにより右斜めサブパターン
（RSP）を、左斜め45゜スキヤンにより左斜めサブ
パターン（LSP）を抽出する。第２図は原パター
ンと各サブパターンの例でａは原パターン、ｂは
垂直サブパターン（VSP）、ｃは水平サブパター
ン（HSP）、ｄは右斜めサブパターン（RSP）、
ｅは左斜めサブパターン（LSP）である。
読取機構にセツトされた帳票上の文字は、光電変
換部１において２値の量子化されたデイジタル電
気信号に変換され、パターンレジスタ２に格納さ
れる。それと同時に、線幅計算部３において入力
パターンの線幅(W)が計算される。サブパターン抽
出部４は、パターンレジスタについて垂直スキヤ
ンを全面行なつて、黒ビツトの連続長さと線幅計
算部３において計算された線幅との関係より垂直
サブパターン（VSP）を抽出する。同様に、水
平スキヤンにより水平サブパターン（HSP）を、
右斜め45゜スキヤンにより右斜めサブパターン
（RSP）を、左斜め45゜スキヤンにより左斜めサブ
パターン（LSP）を抽出する。第２図は原パター
ンと各サブパターンの例でａは原パターン、ｂは
垂直サブパターン（VSP）、ｃは水平サブパター
ン（HSP）、ｄは右斜めサブパターン（RSP）、
ｅは左斜めサブパターン（LSP）である。
文字枠検出部５はパターンレジスタ内の文字図
形パターンに外接する方形の枠（以後文字枠と称
する）を検出し、パターンレジスタで定義される
２次元平面における前記文字枠を規定する為の位
置座標を特徴抽出部８へ送出する。以後の説明に
おいては文字枠の左下を原点とし、水平方向をＸ
軸、垂直方向をＹ軸とする座標系を使用する。
形パターンに外接する方形の枠（以後文字枠と称
する）を検出し、パターンレジスタで定義される
２次元平面における前記文字枠を規定する為の位
置座標を特徴抽出部８へ送出する。以後の説明に
おいては文字枠の左下を原点とし、水平方向をＸ
軸、垂直方向をＹ軸とする座標系を使用する。
文字投影作成部６はパターンレジスタに格納さ
れている文字図形パターンをＸ軸、Ｙ軸へ投影し
て黒ビツト数の分布を求め、黒ビツト数分布SX
(x)，SY(y)を作成する。
れている文字図形パターンをＸ軸、Ｙ軸へ投影し
て黒ビツト数の分布を求め、黒ビツト数分布SX
(x)，SY(y)を作成する。
SX(x)＝y=Yb
〓y=Yt
Ｐ（ｘ，ｙ）
SY(y)＝x=xr
〓x=xl
Ｐ（ｘ，ｙ） (1)
但し、ｘ，ｙはパターンレジスタ２における夫
夫０〜127なる２次座標であり、Yt，Ybは文字枠
のＹ軸方向の上端座標、下端座標、Xl，XrはＸ
軸方向の左端座標、右端座標であり、背景部はＰ
（ｘ，ｙ）＝０、文字線部はＰ（ｘ，ｙ）＝１であ
る。
夫０〜127なる２次座標であり、Yt，Ybは文字枠
のＹ軸方向の上端座標、下端座標、Xl，XrはＸ
軸方向の左端座標、右端座標であり、背景部はＰ
（ｘ，ｙ）＝０、文字線部はＰ（ｘ，ｙ）＝１であ
る。
重心座標系列抽出部７は、文字枠の範囲を対象
として文字投影作成部６で成形した黒ビツト分布
SX(x)，SY(y)の重心座標系列、Ｘ（Mp），Ｙ（Mq）
を求めるものであり、これは文字枠のＸ軸方向又
はＹ軸方向の全範囲又はそれまでに求めた重心座
標で分割された範囲における一次モーメントの和
をその範囲の黒ビツト和で除算することにより求
めるものである。但し、Mp，Mqは座標値の大き
さの順に付した重心座標番号であり、Mp＝１〜
MX（MXはＸ軸方向の重心の個数であつて奇
数）、Mq＝１〜MY（MYはＹ軸方向の重心の個
数であつて奇数）である。MX，MYの値として
は、文字図形パターンの大きさ（この実施例では
60×60ビツト）に近い値として15個又は31個程度
を採用することが望ましいが、ここでは説明の簡
略化のため７個の重心座標Ｘ（Mp）を検出する場
合について述べる。
として文字投影作成部６で成形した黒ビツト分布
SX(x)，SY(y)の重心座標系列、Ｘ（Mp），Ｙ（Mq）
を求めるものであり、これは文字枠のＸ軸方向又
はＹ軸方向の全範囲又はそれまでに求めた重心座
標で分割された範囲における一次モーメントの和
をその範囲の黒ビツト和で除算することにより求
めるものである。但し、Mp，Mqは座標値の大き
さの順に付した重心座標番号であり、Mp＝１〜
MX（MXはＸ軸方向の重心の個数であつて奇
数）、Mq＝１〜MY（MYはＹ軸方向の重心の個
数であつて奇数）である。MX，MYの値として
は、文字図形パターンの大きさ（この実施例では
60×60ビツト）に近い値として15個又は31個程度
を採用することが望ましいが、ここでは説明の簡
略化のため７個の重心座標Ｘ（Mp）を検出する場
合について述べる。
まず、文字枠のＸ軸方向の範囲X1〜Xrを対象
として、次式に示すように入力文字パターンの黒
ビツト数分布SX(x)の１次モーメント和をその範
囲の黒ビツト和で除算することによつて、中央の
重心座標番号４の重心座標Ｘ(4)を求める。
として、次式に示すように入力文字パターンの黒
ビツト数分布SX(x)の１次モーメント和をその範
囲の黒ビツト和で除算することによつて、中央の
重心座標番号４の重心座標Ｘ(4)を求める。
Ｘ(4)＝x=Xr
〓x=Xl
SX(x)・ｘ／x=Xr
〓x=Xl
SX(x) (2)
次いで、その重心座標Ｘ(4)で分割された夫々の範
囲、Xl〜Ｘ(4)，Ｘ(4)〜Xrを対象として２つの重
心座標Ｘ(2)，Ｘ(6)を求める。
囲、Xl〜Ｘ(4)，Ｘ(4)〜Xrを対象として２つの重
心座標Ｘ(2)，Ｘ(6)を求める。
Ｘ(2)＝x=X(4)
〓x=Xl
SX(x)・ｘ／x=X(4)
〓x=Xl
SX(x)
Ｘ(6)＝x=Xr
〓x=(4)
SX(x)・ｘ／x=Xr
〓x=X(4)
SX(x) (3)
次いで、これまで検出された重心座標Ｘ(2)，Ｘ
(4)，Ｘ(6)で分割された範囲X1〜Ｘ(2)，Ｘ(2)〜Ｘ
(4)，Ｘ(4)〜Ｘ(6)，Ｘ(6)〜Xrを対象として４個の
重心座標Ｘ(1)，Ｘ(3)，Ｘ(5)，Ｘ(7)を求める。
(4)，Ｘ(6)で分割された範囲X1〜Ｘ(2)，Ｘ(2)〜Ｘ
(4)，Ｘ(4)〜Ｘ(6)，Ｘ(6)〜Xrを対象として４個の
重心座標Ｘ(1)，Ｘ(3)，Ｘ(5)，Ｘ(7)を求める。
Ｘ(1)＝x=X(2)
〓x=Xl
SX(x)・ｘ／x=X(2)
〓x=Xl
SX(x)
Ｘ(3)＝x=X(4)
〓x=X(2)
SX(x)・ｘ／x=X(4)
〓x=X(2)
SX(x)
〓
Ｘ(7)＝x=Xr
〓x=X(6)
SX(x)・ｘ／x=Xr
〓x=X(6)
SX(x) (4)
Ｙ軸方向の重心座標Ｙ（Mq）の検出も検出する重
心座標個数MYを７個とした場合、まず、文字枠
の範囲Yb〜Ytを対象として入力文字パターンの
黒ビツト分布SY(y)の重心座標Ｙ(4)を検出し、次
いで方形文字外接枠を重心座標で２分した範囲
Yb〜Ｙ(4)，Ｙ(4)〜Ytそれぞれを対象として黒ビ
ツト分布SY(y)の重心座標Ｙ(2)，Ｙ(6)を検出し、
更にこれまでに検出された重心座標Ｙ(2)，Ｙ(4)，
Ｙ(6)でＹ軸方向の方形文字外接枠を分割した夫々
の範囲Yb〜Ｙ(2)，Ｙ(2)〜Ｙ(4)，Ｙ(4)〜Ｙ(6)，Ｙ
(6)〜Ytを対象として黒ビツト分布SY(y)の重心座
標を検出することによつて、計７個の重心座標Ｙ
(1)〜Ｙ(7)を検出する。
心座標個数MYを７個とした場合、まず、文字枠
の範囲Yb〜Ytを対象として入力文字パターンの
黒ビツト分布SY(y)の重心座標Ｙ(4)を検出し、次
いで方形文字外接枠を重心座標で２分した範囲
Yb〜Ｙ(4)，Ｙ(4)〜Ytそれぞれを対象として黒ビ
ツト分布SY(y)の重心座標Ｙ(2)，Ｙ(6)を検出し、
更にこれまでに検出された重心座標Ｙ(2)，Ｙ(4)，
Ｙ(6)でＹ軸方向の方形文字外接枠を分割した夫々
の範囲Yb〜Ｙ(2)，Ｙ(2)〜Ｙ(4)，Ｙ(4)〜Ｙ(6)，Ｙ
(6)〜Ytを対象として黒ビツト分布SY(y)の重心座
標を検出することによつて、計７個の重心座標Ｙ
(1)〜Ｙ(7)を検出する。
第４図に漢字の〓上〓を例としてSY(y)及びＹ
（Mq）を示した。
（Mq）を示した。
特徴抽出部８は、まず垂直サブパターンについ
て文字枠を構成する４辺のうち垂直な辺である左
辺上の点Ｐ（Xl，ｙ）から水平走査を開始し、白
点から黒点への変化点をすべて検出する。次にこ
の変化点座標を変換式を用いて重心座標番号を尺
度とする値に変換する。変換は次のように行う。
重心座標系列抽出部７で抽出したＸ軸方向の重心
座標系列Ｘ（Mp）を用いて前記検出した変化点の
ｘ座標を(5)式に従つて重心座標番号を尺度とする
値x′に変換する。
て文字枠を構成する４辺のうち垂直な辺である左
辺上の点Ｐ（Xl，ｙ）から水平走査を開始し、白
点から黒点への変化点をすべて検出する。次にこ
の変化点座標を変換式を用いて重心座標番号を尺
度とする値に変換する。変換は次のように行う。
重心座標系列抽出部７で抽出したＸ軸方向の重心
座標系列Ｘ（Mp）を用いて前記検出した変化点の
ｘ座標を(5)式に従つて重心座標番号を尺度とする
値x′に変換する。
Ｘ（Mp）≦ｘ＜Ｘ（Mp＋１）の場合
x′＝Mp＋（ｘ−Ｘ（Mp））／（Ｘ（Mp＋１）−Ｘ
（Mp）） ｘ＝Xlの場合 x′＝０ ｘ＝Xrの場合 x′＝MX＋１ …(5) 但し、Ｘ（０）＝Xl，Ｘ（Mp＋１）＝Xrとする。
このx′と走査開始点のｘ座標の変換値との差
ΔX′kのＮ乗（Ｎは定数、本実施例ではＮ＝２）
の値の計算を前記検出したすべての変化点につい
て行ない、その値の総和を配列要素Vl(y)に格納す
る。但し、前記白点とは文字背景部を表わし、黒
点は文字線部を表わす。また式(6)は前記のVl(y)を
式で表わしたものであり、式中のΔXk′はそれぞ
れの変化点と文字枠辺との座標変換値の差を表わ
す。
（Mp）） ｘ＝Xlの場合 x′＝０ ｘ＝Xrの場合 x′＝MX＋１ …(5) 但し、Ｘ（０）＝Xl，Ｘ（Mp＋１）＝Xrとする。
このx′と走査開始点のｘ座標の変換値との差
ΔX′kのＮ乗（Ｎは定数、本実施例ではＮ＝２）
の値の計算を前記検出したすべての変化点につい
て行ない、その値の総和を配列要素Vl(y)に格納す
る。但し、前記白点とは文字背景部を表わし、黒
点は文字線部を表わす。また式(6)は前記のVl(y)を
式で表わしたものであり、式中のΔXk′はそれぞ
れの変化点と文字枠辺との座標変換値の差を表わ
す。
Vl(y)＝〓（ΔX′k）N …(6)
上記の様な処理を文字枠の２つの垂直辺上のす
べての点を開始点として行ない、垂直サブパター
ンについて、文字枠の左辺上の点から水平走査を
開始して作成する配列Vl(y)、文字枠の右辺上の点
から水平走査を開始して作成する配列Vr(y)を抽
出する。但し、ｙ＝０，…，Yt，Ytは文字枠上
辺のＹ座標である。同様な処理により、水平サブ
パターン、右斜めサブパターン左斜めサブパター
ンについては文字枠の２個の水平辺上すなわち上
辺及び下辺のすべての点から垂直走査を行なつ
て、水平サブパターンについて配列Hb(x)，Ht(x)、
右斜めサブパターンについての配列Rb(x)，Rt(x)、
左斜めサブパターンについての配列Lb(x)，Lt(x)を
抽出する。但し、ｊ＝０，…，Xr，Xrは文字枠
右辺のＸ座標である。
べての点を開始点として行ない、垂直サブパター
ンについて、文字枠の左辺上の点から水平走査を
開始して作成する配列Vl(y)、文字枠の右辺上の点
から水平走査を開始して作成する配列Vr(y)を抽
出する。但し、ｙ＝０，…，Yt，Ytは文字枠上
辺のＹ座標である。同様な処理により、水平サブ
パターン、右斜めサブパターン左斜めサブパター
ンについては文字枠の２個の水平辺上すなわち上
辺及び下辺のすべての点から垂直走査を行なつ
て、水平サブパターンについて配列Hb(x)，Ht(x)、
右斜めサブパターンについての配列Rb(x)，Rt(x)、
左斜めサブパターンについての配列Lb(x)，Lt(x)を
抽出する。但し、ｊ＝０，…，Xr，Xrは文字枠
右辺のＸ座標である。
特徴マトリクス抽出部９は、特徴抽出部８にお
いて抽出された８種の配列を使用し、各配列をＭ
個に分割し、分割された配列の同一分割単位内の
配列の値の平均値を計算することにより、Ｍ×８
次元の特徴マトリクスＦ（ｍ，ｎ）を抽出する。
いて抽出された８種の配列を使用し、各配列をＭ
個に分割し、分割された配列の同一分割単位内の
配列の値の平均値を計算することにより、Ｍ×８
次元の特徴マトリクスＦ（ｍ，ｎ）を抽出する。
但しｍ＝１，…，Ｍ，ｎ＝１，…，８である。
識別部１０は特徴マトリクス抽出部７で抽出され
た特徴マトリクスと、同形式で記述された標準文
字マスクｆ（ｍ，ｎ）との間の式(7)で示される距
離(D)を計算し、その距離が最も小さい値を与える
標準文字マスクのカテゴリ名を文字名出力１１へ
出力する。
識別部１０は特徴マトリクス抽出部７で抽出され
た特徴マトリクスと、同形式で記述された標準文
字マスクｆ（ｍ，ｎ）との間の式(7)で示される距
離(D)を計算し、その距離が最も小さい値を与える
標準文字マスクのカテゴリ名を文字名出力１１へ
出力する。
Ｄ＝√〓｛（，）−（，）｝2…(7)
（発明の効果）
以上説明した様に本実施例では、文字パターン
の周辺分布の重心座標系列を用いて文字枠の各辺
から文字線までの距離を文字線の局所的な位置変
動に追従した尺度に変換しているので、抽出され
る特徴が安定である。第３図に従来の技術の特徴
抽出例、第４図に本方式の特徴抽出例を示すよう
に、Hb(x)の値が従来の技術では４倍の変動があ
つたものが、本方式では1.5倍の変動に緩和され
ている。このように抽出される特徴が安定である
から、認識精度の良い文字認識を行うことができ
る。
の周辺分布の重心座標系列を用いて文字枠の各辺
から文字線までの距離を文字線の局所的な位置変
動に追従した尺度に変換しているので、抽出され
る特徴が安定である。第３図に従来の技術の特徴
抽出例、第４図に本方式の特徴抽出例を示すよう
に、Hb(x)の値が従来の技術では４倍の変動があ
つたものが、本方式では1.5倍の変動に緩和され
ている。このように抽出される特徴が安定である
から、認識精度の良い文字認識を行うことができ
る。
本発明は、文字パターンの各辺から文字線まで
の距離を文字パターンの周辺分布を利用して文字
線の位置変動に追従した尺度に変換しているの
で、安定な特徴を抽出することができるという利
点があり、高速で認識精度の良い文字認識装置に
利用することができる。
の距離を文字パターンの周辺分布を利用して文字
線の位置変動に追従した尺度に変換しているの
で、安定な特徴を抽出することができるという利
点があり、高速で認識精度の良い文字認識装置に
利用することができる。
第１図は本発明の一実施例を示すブロツク図、
第２図ａ〜ｅは原パターン及びサブパターンの例
を示す図、第３図は従来の技術の説明図、第４図
は本発明を適用した場合における、文字図形パタ
ーン周辺分布、重心座標系列及び特徴抽出結果を
示す図である。 １…光電変換部、２…パターンレジスタ、３…
線幅計算部、４…サブパターン抽出部、５…文字
枠検出部、６…文字投影作成部、７…重心座標系
列抽出部、８…特徴抽出部、９…特徴マトリクス
抽出部、１０…識別部、１１…文字名出力。
第２図ａ〜ｅは原パターン及びサブパターンの例
を示す図、第３図は従来の技術の説明図、第４図
は本発明を適用した場合における、文字図形パタ
ーン周辺分布、重心座標系列及び特徴抽出結果を
示す図である。 １…光電変換部、２…パターンレジスタ、３…
線幅計算部、４…サブパターン抽出部、５…文字
枠検出部、６…文字投影作成部、７…重心座標系
列抽出部、８…特徴抽出部、９…特徴マトリクス
抽出部、１０…識別部、１１…文字名出力。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ 文字図形パターンを予め定めた方向に走査し
て、該走査方向における文字線の断面を検出し、
断面長が前記文字図形パターンの文字線幅より十
分長い断面を抽出することによりサブパターンを
抽出し、該サブパターンについて前記文字図形パ
ターンの方形の文字外接枠の４辺のうち、少なく
とも２辺の辺上の各点から所定の方向へ走査して
走査線上におけるすべての文字線の位置を検出
し、走査を開始した辺上の点と前記検出した文字
線との距離Ｎ乗和（Ｎ：定数）を抽出することに
より、文字図形パターンの特徴抽出を行なう特徴
抽出方式において、 入力文字図形パターンを垂直軸、水平軸とに夫
夫投影して、文字図形部分の投影分布を求める段
階と、文字外接枠の範囲を対象として夫々の分布
の重心座標を決定し、次いですでに検出した重心
座標で、投影分布を分割し、分割した夫々の範囲
を対象として夫々の前記投影分布の重心座標を決
定する過程を複数回繰返して重心座標系列を求め
る段階を備え、 前記走査を開始した辺上の点の座標及び前記検
出した文字線の位置座標を、重心座標系列の座標
値と対応させて、重心座標系列に座標値の小さな
順に付した重心座標番号を尺度とする値にそれぞ
れ変換し、この２つの値の差のＮ乗和（Ｎ：定
数）を抽出することにより特徴抽出を行うことを
特徴とする特徴抽出方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58196222A JPS6089288A (ja) | 1983-10-21 | 1983-10-21 | 特徴抽出方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58196222A JPS6089288A (ja) | 1983-10-21 | 1983-10-21 | 特徴抽出方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6089288A JPS6089288A (ja) | 1985-05-20 |
| JPH0475553B2 true JPH0475553B2 (ja) | 1992-12-01 |
Family
ID=16354227
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP58196222A Granted JPS6089288A (ja) | 1983-10-21 | 1983-10-21 | 特徴抽出方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS6089288A (ja) |
-
1983
- 1983-10-21 JP JP58196222A patent/JPS6089288A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS6089288A (ja) | 1985-05-20 |
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