JPH0490084A - 文字認識装置 - Google Patents
文字認識装置Info
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- JPH0490084A JPH0490084A JP2205230A JP20523090A JPH0490084A JP H0490084 A JPH0490084 A JP H0490084A JP 2205230 A JP2205230 A JP 2205230A JP 20523090 A JP20523090 A JP 20523090A JP H0490084 A JPH0490084 A JP H0490084A
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- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 26
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 14
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- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
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- 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］
本発明は文字認識装置、特に特徴抽出方法に特徴を有す
る文字認識装置に関するものである。
る文字認識装置に関するものである。
［従来の技術］
第３Ａ図は文字認識装置の概略構成を示すブロック図で
ある。１１はＣＯＤ等の画像読み取り装置からの画像を
入力する画像入力部、１２は入力された画像から文字領
域を分離する文字領域判別部、１３は文字領域内の文字
を判別出来る大きさに分割して切り出す文字切り出し部
、１４は切り出された文字パターンの特徴を抽出する特
徴抽出部、１５は特徴抽出部１４の特徴抽出と対応して
予め文字と特徴とを関連づけて記憶する辞書部、１６は
特徴抽出部１４からの特徴と辞書部１５からの特徴とを
比較して、例えばその距離等から文字を判別して候補を
選び出すマツチング部、１７は判別文字を文字コードで
出力する文字コード出力部である。
ある。１１はＣＯＤ等の画像読み取り装置からの画像を
入力する画像入力部、１２は入力された画像から文字領
域を分離する文字領域判別部、１３は文字領域内の文字
を判別出来る大きさに分割して切り出す文字切り出し部
、１４は切り出された文字パターンの特徴を抽出する特
徴抽出部、１５は特徴抽出部１４の特徴抽出と対応して
予め文字と特徴とを関連づけて記憶する辞書部、１６は
特徴抽出部１４からの特徴と辞書部１５からの特徴とを
比較して、例えばその距離等から文字を判別して候補を
選び出すマツチング部、１７は判別文字を文字コードで
出力する文字コード出力部である。
従来の文字認識装置における特徴抽出部１４は第３Ｂ図
のように構成されている。Ａは入力端であり、文字切出
し部１３より文字パターンと大きさの情報とが入力され
る。３１は正規化部であり、第４図に示すように各文字
画像はＮＸＮの大きさに変換正規化される。３２はスム
ージング部であり、第５図に示すように正規化画像の各
画素に３×３のフィルタをかけ、正規化によるひずみを
小さくする。３３は特徴ベクトルカウント部であり、第
６図に示すようにＮＸＮの正規化画像を４×４のブロッ
クに分割し、各ブロックの２ｘ２のマスクにより方向指
数１〜４のヒストグラムをとる。Ｂは出力端であり、カ
ウント部３３で得られた方向指数を特徴ベクトルとして
マツチング部１６に出力する。制御部３４は各段の入出
力制御を行なう。
のように構成されている。Ａは入力端であり、文字切出
し部１３より文字パターンと大きさの情報とが入力され
る。３１は正規化部であり、第４図に示すように各文字
画像はＮＸＮの大きさに変換正規化される。３２はスム
ージング部であり、第５図に示すように正規化画像の各
画素に３×３のフィルタをかけ、正規化によるひずみを
小さくする。３３は特徴ベクトルカウント部であり、第
６図に示すようにＮＸＮの正規化画像を４×４のブロッ
クに分割し、各ブロックの２ｘ２のマスクにより方向指
数１〜４のヒストグラムをとる。Ｂは出力端であり、カ
ウント部３３で得られた方向指数を特徴ベクトルとして
マツチング部１６に出力する。制御部３４は各段の入出
力制御を行なう。
［発明が解決しようとしている課題］
しかしながら、上記従来例では、正規化部３１において
文字パターンの大小に関係なく一定の大きさＮＸＮに正
規化されてしまうため、変倍率が大きい場合に特徴ベク
トルが大きくひずんでしまう。具体的に説明すると、第
２図（ａ）に示すよりな３×３の画素があるとする。こ
の原画像の方向指数は、方向指数１が○、方向指数２が
２．方向指数３が０．方向指数４が２となる。これを第
２図（ｂ）のように１２Ｘ１２に正規化すると、方向指
数１が１８．方向指数２が２、方向指数３が１８．方向
指数４が２となり、原画像の特徴を現わさなくなる。こ
れにスムージング処理を加えた場合が第２図（Ｃ）であ
り、方向指数１が６．方向指数２が８．方向指数３が６
、方向指数４が８となり改善はされるが、さらに変倍率
が高くなるとひずみが大きすぎ、しだいにスムージング
等では補正出来なくなる。
文字パターンの大小に関係なく一定の大きさＮＸＮに正
規化されてしまうため、変倍率が大きい場合に特徴ベク
トルが大きくひずんでしまう。具体的に説明すると、第
２図（ａ）に示すよりな３×３の画素があるとする。こ
の原画像の方向指数は、方向指数１が○、方向指数２が
２．方向指数３が０．方向指数４が２となる。これを第
２図（ｂ）のように１２Ｘ１２に正規化すると、方向指
数１が１８．方向指数２が２、方向指数３が１８．方向
指数４が２となり、原画像の特徴を現わさなくなる。こ
れにスムージング処理を加えた場合が第２図（Ｃ）であ
り、方向指数１が６．方向指数２が８．方向指数３が６
、方向指数４が８となり改善はされるが、さらに変倍率
が高くなるとひずみが大きすぎ、しだいにスムージング
等では補正出来なくなる。
逆に、原画像が第２図（ｂ）であり変倍率が１の場合は
、スムージングが改善ではなく特徴ベクトルのひずみを
大きくしてしまう。つまり、第２図（ａ）は小さいひし
形、第２図（ｂ）は十字形という全く異なる画像によっ
て得られる特徴ベクトルが同じパターンになってしまう
。
、スムージングが改善ではなく特徴ベクトルのひずみを
大きくしてしまう。つまり、第２図（ａ）は小さいひし
形、第２図（ｂ）は十字形という全く異なる画像によっ
て得られる特徴ベクトルが同じパターンになってしまう
。
また、縮小の場合にもひずみが生じてしまう。
すなわち、拡大するほどななめ方向成分が消えて縦、構
成分が増え、逆に縮小するほど縦、構成分が消えてなな
め成分が増える。これは、いかなるスムージングを行な
っても補正しきれない。
成分が増え、逆に縮小するほど縦、構成分が消えてなな
め成分が増える。これは、いかなるスムージングを行な
っても補正しきれない。
本発明は、前記従来の欠点を除去し、正規化やスムージ
ング等の処理による特徴ベクトルの劣化をなくし、高い
認識率を有する文字認識装置を提供する。
ング等の処理による特徴ベクトルの劣化をなくし、高い
認識率を有する文字認識装置を提供する。
［課題を解決するための手段］
この課題を解決するために、本発明の文字認識装置は、
入力された画像より文字領域を抽出して文字パターンの
切出しを行ない、切出された前記文字パターンから抽出
された特徴データと予め記憶された特徴データとのマツ
チングに基づいて、文字パターンを文字コードに変換す
る文字認識装置であって、 切り出された前記文字パターンのサイズに対応して複数
種類の正規化サイズを持つ正規化手段と、該正規化手段
により正規化されたパターンの特徴ベクトルを抽出する
特徴ベクトル抽出手段と、得られた前記特徴ベクトルを
前記文字パターンのサイズに対応して単位ベクトル化す
る特徴ベクトル正規化手段とを備える。
入力された画像より文字領域を抽出して文字パターンの
切出しを行ない、切出された前記文字パターンから抽出
された特徴データと予め記憶された特徴データとのマツ
チングに基づいて、文字パターンを文字コードに変換す
る文字認識装置であって、 切り出された前記文字パターンのサイズに対応して複数
種類の正規化サイズを持つ正規化手段と、該正規化手段
により正規化されたパターンの特徴ベクトルを抽出する
特徴ベクトル抽出手段と、得られた前記特徴ベクトルを
前記文字パターンのサイズに対応して単位ベクトル化す
る特徴ベクトル正規化手段とを備える。
［作用］
かかる構成によれば、文字パターンの正規化時にパター
ンのサイズにより正規化サイズを変化させ、得られた特
徴ベクトルを前述の分類情報から正規化することにより
、原文字パターンに近い特徴ベクトルを得ることが出来
るため、認識率の向上がはかれる。
ンのサイズにより正規化サイズを変化させ、得られた特
徴ベクトルを前述の分類情報から正規化することにより
、原文字パターンに近い特徴ベクトルを得ることが出来
るため、認識率の向上がはかれる。
［実施例］
以下、添付図面に従って、本発明の詳細な説明する。
〈実施例１〉
第１図は本実施例の特徴抽出部の構成を示すブロック図
である。Ａは従来例同様の文字画像および文字切り情報
入力端、１は入力端Ａからの文字切り情報を受けて分類
し、サイズ情報を発生する正規化サイズ分類部、２は制
御部５からの制御信号により正規化サイズを変えて入力
端Ａからの文字画像を正規化する文字画像正規化部、３
は文字画像正規化部２で得られた正規化画像に対してブ
ロック化を行ない、ブロックごとの方向指数をカウント
する方向指数カウント部、４は方向指数カウント部３で
得られた方向指数を画像正規化サイズに応じて変倍し、
特徴ベクトルを出力するベクトル正規化部、Ｂは得られ
たベクトルを次段のマツチング部に出力する特徴ベクト
ル出力端である。５は図示しないＣＰＵ、ＲＯＭ。
である。Ａは従来例同様の文字画像および文字切り情報
入力端、１は入力端Ａからの文字切り情報を受けて分類
し、サイズ情報を発生する正規化サイズ分類部、２は制
御部５からの制御信号により正規化サイズを変えて入力
端Ａからの文字画像を正規化する文字画像正規化部、３
は文字画像正規化部２で得られた正規化画像に対してブ
ロック化を行ない、ブロックごとの方向指数をカウント
する方向指数カウント部、４は方向指数カウント部３で
得られた方向指数を画像正規化サイズに応じて変倍し、
特徴ベクトルを出力するベクトル正規化部、Ｂは得られ
たベクトルを次段のマツチング部に出力する特徴ベクト
ル出力端である。５は図示しないＣＰＵ、ＲＯＭ。
ＲＡＭから成り全体の制御を行なう制御部である。
まず、入力端Ａより、前出の第２図（ａ）および（ｂ）
の画像がそれぞれ入力されたとする。正規化サイズＩと
して３．サイズ■として１２を持っていたとすると、正
規化サイズ分類部１では、第２図（ａ）の画像はサイズ
ＩＩ 、第２図（ｂ）の画像はサイズＩＩと分類し、サ
イズ情報を後述の制御部５へ送る。文字画像正規化部２
では制御部５よりの制御信号と入力端よりの文字画像お
よび文字切り情報とを受け、サイズを変えて画像の正規
化を行ない、正規化された文字パターンを方向指数カウ
ント部３に出力する。本例の場合、各画像サイズに等し
い正規化サイズがあるため、第２図（ａ）、（ｂ）の画
像がそのまま出力される。
の画像がそれぞれ入力されたとする。正規化サイズＩと
して３．サイズ■として１２を持っていたとすると、正
規化サイズ分類部１では、第２図（ａ）の画像はサイズ
ＩＩ 、第２図（ｂ）の画像はサイズＩＩと分類し、サ
イズ情報を後述の制御部５へ送る。文字画像正規化部２
では制御部５よりの制御信号と入力端よりの文字画像お
よび文字切り情報とを受け、サイズを変えて画像の正規
化を行ない、正規化された文字パターンを方向指数カウ
ント部３に出力する。本例の場合、各画像サイズに等し
い正規化サイズがあるため、第２図（ａ）、（ｂ）の画
像がそのまま出力される。
方向指数カウント部３は正規化文字パターンを受けて方
向指数をカウントする。ここで、説明の簡略化のためブ
ロック分割しないとすると、第２図（ａ）の画像の方向
指数は、方向指数ｌがＯ１方向指数２は２．方向指数３
は０．方向指数４は２となり、第２図（ｂ）の画像の方
向指数はそれぞれ１８．２，１８．２となる０次に、ベ
クトル正規化部４において、基準値に対する比で方向指
数カウント部３で求められた方向指数を正規化する。各
正規化サイズに対する方向指数（２ｘ２のマスク）の個
数は、（サイズ＋１）２となる。これをブロック分割し
た場合は各ブロック当り（（サイズ＋１）／ブロック分
割数）２個の方向指数となる。ここで、４×４のときは
ブロック分割数には４がはいる。通常は（正規化サイズ
＋１）をブロック分割数のｎ倍（ｎは自然数）に選ぶと
ブロック分割しやすくなる。よって、正規化サイズ＝ｎ
ｘ（ブロック分割数）−１（ｎ＝１．２，３．・・・）
となる。
向指数をカウントする。ここで、説明の簡略化のためブ
ロック分割しないとすると、第２図（ａ）の画像の方向
指数は、方向指数ｌがＯ１方向指数２は２．方向指数３
は０．方向指数４は２となり、第２図（ｂ）の画像の方
向指数はそれぞれ１８．２，１８．２となる０次に、ベ
クトル正規化部４において、基準値に対する比で方向指
数カウント部３で求められた方向指数を正規化する。各
正規化サイズに対する方向指数（２ｘ２のマスク）の個
数は、（サイズ＋１）２となる。これをブロック分割し
た場合は各ブロック当り（（サイズ＋１）／ブロック分
割数）２個の方向指数となる。ここで、４×４のときは
ブロック分割数には４がはいる。通常は（正規化サイズ
＋１）をブロック分割数のｎ倍（ｎは自然数）に選ぶと
ブロック分割しやすくなる。よって、正規化サイズ＝ｎ
ｘ（ブロック分割数）−１（ｎ＝１．２，３．・・・）
となる。
正規化サイズをこれを基準に複数えらべば、ブロック分
割しやすいためハード化もしやすい。
割しやすいためハード化もしやすい。
説明を簡略化するため、ブロック分割数とＩＸＩとする
と、サイズ■では１６．サイズＩＩでは１６９となる。
と、サイズ■では１６．サイズＩＩでは１６９となる。
ここで、仮に基準値を１６９（サイズＩＩ ）とすると
、 得られた係数を、それぞれの方向指数にかけることによ
って、第２図（ａ）の画像の特徴ベクトルは、それぞれ
０．１０．６．０．１０．６となり、第２図（ｂ）の画
像では１８，２，１８．２となる。このように、本実施
例では原画像に近い比率の特徴ベクトルを得ることが出
来る。得られた特徴ベクトルを出力端Ｂよりマツチング
部１６に出力する。制御部５はサイズのコントロールと
各段の入出力制御を行なう。
、 得られた係数を、それぞれの方向指数にかけることによ
って、第２図（ａ）の画像の特徴ベクトルは、それぞれ
０．１０．６．０．１０．６となり、第２図（ｂ）の画
像では１８，２，１８．２となる。このように、本実施
例では原画像に近い比率の特徴ベクトルを得ることが出
来る。得られた特徴ベクトルを出力端Ｂよりマツチング
部１６に出力する。制御部５はサイズのコントロールと
各段の入出力制御を行なう。
〈実施例２〉
第７図、第８図は第２の実施例であり、実施例１にぼか
し処理部６が加わった例である。
し処理部６が加わった例である。
ぼかし処理とは、例えば４×４ブロツクの特徴ベクトル
を求めるために、−反方向指数カウント部３において７
×７ブロツクで方向指数をカウントし、その７×７をガ
ウスフィルタ（尚、第１０図（ａ）にガウスフィルタの
例を示す）をかけることによって、４Ｘ４ブロツクの特
徴ベクトルを求める処理である。
を求めるために、−反方向指数カウント部３において７
×７ブロツクで方向指数をカウントし、その７×７をガ
ウスフィルタ（尚、第１０図（ａ）にガウスフィルタの
例を示す）をかけることによって、４Ｘ４ブロツクの特
徴ベクトルを求める処理である。
〈実施例３〉
第９図は第３の実施例であり、実施例１のベクトル正規
化部４をベクトル正規化とぼかし処理とを同時に実行す
るベクトル正規化ぼかし処理部７に置き代えた例である
。
化部４をベクトル正規化とぼかし処理とを同時に実行す
るベクトル正規化ぼかし処理部７に置き代えた例である
。
ぼかし処理とは、第１０図（ａ）に示すような係数をも
つフィルタ処理である。そこで、本実施例では、第１０
図（ｂ）〜（ｄ）のようにこのフィルタ係数に各ベクト
ル正規化係数をかけたテーブルを各正規化サイズごとに
持つことで、実施例２のようにベクトル正規化とばかし
との処理を１回の処理ですますことが出来る。
つフィルタ処理である。そこで、本実施例では、第１０
図（ｂ）〜（ｄ）のようにこのフィルタ係数に各ベクト
ル正規化係数をかけたテーブルを各正規化サイズごとに
持つことで、実施例２のようにベクトル正規化とばかし
との処理を１回の処理ですますことが出来る。
［発明の効果コ
本発明により、正規化やスムージング等の処理による特
徴ベクトルの劣化をなくし、高い認識率を有する文字認
識装置を提供できる。
徴ベクトルの劣化をなくし、高い認識率を有する文字認
識装置を提供できる。
すなわち、文字画像の大きさによらず、原文字画像に近
い特徴ベクトルが得られるため、認識率の向上がはかれ
る。更に、文字画像サイズのまま方向指数をカウントし
てその後変倍しても同様の効果があるが、正規化サイズ
をブロック分けの倍数で選定すると正規化サイズがほぼ
固定なため、ハード化しやすく高速化しやすい。
い特徴ベクトルが得られるため、認識率の向上がはかれ
る。更に、文字画像サイズのまま方向指数をカウントし
てその後変倍しても同様の効果があるが、正規化サイズ
をブロック分けの倍数で選定すると正規化サイズがほぼ
固定なため、ハード化しやすく高速化しやすい。
第１図は特徴抽出部の第１の実施例の構成を示すブロッ
ク図、 第２図は文字画像の単一サイズの正規化あるいはスムー
ジングによるパターンのひずみを説明する図、 第３Ａ図は文字認識装置の構成を示すブロック図、 第３Ｂ図は従来の特徴抽出部の構成を示す第５図はスム
ージング処理を示す図、 第６図は方向指数の抽出処理を示す図、第７図、第８図
は特徴抽出部の第２の実施例の構成を示すブロック図、 第９図は特徴抽出部の第３の実施例の構成を示すブロッ
ク図、 第１０図（ａ）〜（ｄ）はフィルタ係数を説明する図で
ある。 図中、Ａ・・・文字画像及び文字切り情報入力端、Ｂ・
・・特徴ベクトル出力端、１・・・正規化サイズ分類部
、２・・・文字画像正規化部、３・・・方向指数カウン
ト部、４・・・ベクトル正規化部、５・・・制御部、１
１・・・画像入力部、１２・・・文字領域判別部、１３
・・・文字切り出し部、１４・・・特徴抽出部、１５・
・・辞書部、１６・・・マツチング部、１７・・・文字
コード出力部である。
ク図、 第２図は文字画像の単一サイズの正規化あるいはスムー
ジングによるパターンのひずみを説明する図、 第３Ａ図は文字認識装置の構成を示すブロック図、 第３Ｂ図は従来の特徴抽出部の構成を示す第５図はスム
ージング処理を示す図、 第６図は方向指数の抽出処理を示す図、第７図、第８図
は特徴抽出部の第２の実施例の構成を示すブロック図、 第９図は特徴抽出部の第３の実施例の構成を示すブロッ
ク図、 第１０図（ａ）〜（ｄ）はフィルタ係数を説明する図で
ある。 図中、Ａ・・・文字画像及び文字切り情報入力端、Ｂ・
・・特徴ベクトル出力端、１・・・正規化サイズ分類部
、２・・・文字画像正規化部、３・・・方向指数カウン
ト部、４・・・ベクトル正規化部、５・・・制御部、１
１・・・画像入力部、１２・・・文字領域判別部、１３
・・・文字切り出し部、１４・・・特徴抽出部、１５・
・・辞書部、１６・・・マツチング部、１７・・・文字
コード出力部である。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 入力された画像より文字領域を抽出して文字パターンの
切出しを行ない、切出された前記文字パターンから抽出
された特徴データと予め記憶された特徴データとのマッ
チングに基づいて、文字パターンを文字コードに変換す
る文字認識装置であつて、 切り出された前記文字パターンのサイズに対応して複数
種類の正規化サイズを持つ正規化手段と、 該正規化手段により正規化されたパターンの特徴ベクト
ルを抽出する特徴ベクトル抽出手段と、 得られた前記特徴ベクトルを前記文字パターンのサイズ
に対応して単位ベクトル化する特徴ベクトル正規化手段
とを備えることを特徴とする文字認識装置。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2205230A JPH0490084A (ja) | 1990-08-03 | 1990-08-03 | 文字認識装置 |
| EP91307004A EP0471472B1 (en) | 1990-08-03 | 1991-07-31 | Image processing method and apparatus therefor |
| DE69129284T DE69129284T2 (de) | 1990-08-03 | 1991-07-31 | Gerät und Verfahren zur Bildverarbeitung |
| US08/317,841 US5715336A (en) | 1990-08-03 | 1994-10-04 | Character recognition method and apparatus that re-inputs image data at a second resolution derived from the character size and a selected normalization size |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2205230A JPH0490084A (ja) | 1990-08-03 | 1990-08-03 | 文字認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0490084A true JPH0490084A (ja) | 1992-03-24 |
Family
ID=16503563
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2205230A Pending JPH0490084A (ja) | 1990-08-03 | 1990-08-03 | 文字認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0490084A (ja) |
-
1990
- 1990-08-03 JP JP2205230A patent/JPH0490084A/ja active Pending
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