JPH05258113A - 文字認識方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 縦位相表現の特徴を失うことなく、大分類さ
れた文字グループを詳細に認識する。 【構成】 ２値化処理部１は、画像を読み取って２値化
し、ランレングスデータ生成部２でランデータが生成さ
れる。縦位相表現データ生成部３では、隣接する行のラ
ンレングスデータから位相変化ペアを抽出して縦位相表
現を生成する。ｇｉデータ分類部４は、縦位相表現のト
ポロジーコードを分類し、文字認識部７は、ｇｉデータ
を用いて詳細認識する。ｇｉデータで識別できない文字
については、方向コード生成部６から出力される、輪郭
の方向をコード化した方向コードを用いて詳細認識す
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、縦位相表現を用いて文
字を認識する文字認識方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】２値化された文字画像を認識する方法に
おいて、本出願人は先に、２値化された画像データから
行毎にランデータを生成し、隣接する行間のランデータ
パターンが異なる一対の行（位相変化ペア）を抽出し、
該一対の行の連なりによって線図形を表現し（縦位相表
現）、該縦位相表現を用いて文字を認識する方法を提案
した（特願平３−２５３１８６号）。この縦位相表現に
は、位相的情報である接続状態情報と、若干の量的情報
が含まれる。

【０００３】すなわち、２値化された画像データ（図１
９）は、位相変化ペア２０１〜２０４で構成された縦位
相に表現される（図２０の２０５）。これはまたスタン
プ（白丸と黒丸）によっても表現される（図２１）。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】縦位相表現の接続状態
情報を一つの文字列で表現したものを、縦位相表現にお
けるトポロジーコードといい、図２２には、１０種類の
トポロジーコード（ただし、その他のコード＊を含む）
を示す。例えば、数字「２」については、ｄ，Ａ，ｐ
Ｉ，ｐとなる（図２３）。先に提案した文字認識方法で
は、縦位相表現のトポロジーコードの組み合わせによっ
て文字を大分類した。

【０００５】しかしながら、図２４に示すような文字を
認識する場合、文字“６”，“４”，“０”のいずれも
同一のトポロジーコード（ｄ，Ｉｄ，ＩＡ，ＶＩ，Ｖ，
ｐ）となるので、縦位相表現のトポロジーコードを用い
るだけでは不十分であった。このように、縦位相表現の
トポロジーコードは、文字の大分類までしか行うことが
できず、したがって更に詳細に分類を行う必要がある。

【０００６】本発明の目的は、縦位相表現の特徴を失う
ことなく、大分類された文字グループを詳細に認識する
方法を提供することにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
に、請求項１記載の発明では、２値化された画像データ
から行毎にランデータを生成し、隣接する行間のランデ
ータパターンが異なる位相変化ペアを抽出し、該位相変
化ペアで構成された縦位相表現を用いて文字を認識する
方法において、前記縦位相表現中の所定位置のランデー
タを参照することにより、文字を詳細分類することを特
徴としている。

【０００８】請求項２記載の発明では、文字画像の輪郭
の一部を、位相変化ペアとランデータへのインデックス
によって指定し、該指定された輪郭の所定位置における
傾きを求め、一連の傾き情報を用いて文字を詳細分類す
ることを特徴としている。

【０００９】請求項３記載の発明では、前記輪郭の指定
は、位相変化ペアとランデータへのインデックスを指示
することにより行うことを特徴としている。

【００１０】

【作用】２値化処理部では、画像を読み取って２値化処
理し、ランレングスデータ生成部においてランレングス
データが生成され、縦位相表現データ生成部では、隣接
する行のランレングスデータから位相変化ペアを抽出し
て縦位相表現を生成する。ｇｉデータ分類部では、縦位
相表現のトポロジーコードを分類し、その分類データを
文字認識部に渡す。文字認識部は、ｇｉデータを用いて
文字を詳細認識する。さらに、ｇｉデータで識別できな
い文字については、プロファイル指定された輪郭の方向
をコード化した方向コードを用いて詳細認識する。

【００１１】

【実施例】以下、本発明の一実施例を図面を用いて具体
的に説明する。図１は、本発明の実施例のブロック構成
図である。図において、１は、画像を読み取って２値化
する２値化処理部、２は、２値化された画像データから
ランレングスデータを生成するランレングスデータ生成
部、３は、隣接する行のランレングスデータから位相変
化ペアを抽出して縦位相表現を生成する縦位相表現デー
タ生成部である。これら２値化処理部１、ランレングス
データ生成部２、縦位相表現データ生成部３は、前掲し
た出願に記載されたものと同一の機能、構成を有するも
のである。４は、縦位相表現から得られる情報を用い
て、縦位相表現のトポロジーコードを分類するｇｉデー
タ分類部、５は、部分輪郭の集合を指定するプロファイ
ル指定部、６は、プロファイル指定された輪郭の一部分
に対して等間隔のサンプリング点をとり、各サンプリン
グ点毎に輪郭の方向をコード化する方向コード生成部、
７は、ｇｉデータ、方向コードを用いて詳細認識する文
字認識部である。

【００１２】〈ｇｉデータ分類部〉ｇｉデータ分類部４
は、縦位相表現から得られる以下（１）、（２）に記載
の情報を用いて、モデル（つまり縦位相表現のトポロジ
ーコードまたは、トポロジーコードに該当するデータ）
を分類し、文字認識部７は、該分類された文字データを
用いて詳細認識する。すなわち、 （１）縦位相表現における各位相変化ペアの行番号（つ
まり高さであり、言い替えると各スタンプに対応するラ
ンのｙ座標）を用いる。 （２）縦位相表現が表すランの端の横方向の位置（ｘ座
標）を用いる。 なお、ここでの縦位相表現は、隣合う二行の他に、隣合
う二列、あるいは斜め方向に対して処理することによっ
て作成される。

【００１３】上記（１）の各位相変化ペアの行番号を用
いた分類を具体例を挙げて説明すると、緩い筆記制限の
もとに得た約１３０００字の手書き数字データのうち、
図２のトポロジーコード（ｄ，Ｉｄ，ＩＡ，ＶＩ，Ｖ，
ｐ）を生成する文字は、９８文字であり、その内訳は文
字“６”が９６例、文字“０”および文字“４”がそれ
ぞれ１例ずつであった。

【００１４】図２のモデル（ｄ，Ｉｄ，ＩＡ，ＶＩ，
Ｖ，ｐ）において、各位相変化ペアを上から順に、ｇｉ
０，ｇｉ１，・・・ｇｉ５とする。そして、ｇｉ５とｇ
ｉ４の高さの差をａ、ｇｉ１とｇｉ０の高さの差をｂ、
ｇｉ４とｇｉ２の高さの差をｃ、ｇｉ５とｇｉ０の高さ
の差をｈとする。

【００１５】上記したモデル（ｄ，Ｉｄ，ＩＡ，ＶＩ，
Ｖ，ｐ）に属する９８文字のデータは、上記したａ，
ｂ，ｃ，ｈを用いた次の条件によって完全に分離するこ
とができる。 文字“６”の条件：ａ／ｈ＜０．１５かつ０．２５≦ｂ
／ｈ＜０．８０ 文字“０”の条件：ａ／ｈ＜０．１５かつｂ／ｈ＜０．
１５ 文字“４”の条件：０．２５≦ａ／ｈ＜０．６０ さらに、これらのデータは、何れも０．１５≦ｃ／ｈ＜
０．６０を満たしているので、この条件を文字“６”、
文字“０”、文字“４”の確認用に用いることができ
る。図３は、モデル（ｄ，Ｉｄ，ＩＡ，ＶＩ，Ｖ，ｐ）
を分類するフローチャートである。

【００１６】上記（２）について説明する。前述したよ
うに、縦位相表現は、スタンプによっても表すことがで
き、各スタンプに対して原図形におけるランが一意に定
まる。図４は、原図形と、その黒スタンプに対応するラ
ンを英数字で示す。そして、各ランは、１つのｙ座標と
２つのｘ座標を持つ。例えば、図４のランａは、ｙ座標
＝２、ｘ座標＝３（黒ランの左端ｘｌ），６（黒ランの
右端ｘｒ）である。

【００１７】上記（２）は、各スタンプに対応するラン
のｘ座標（ｘｌ，ｘｒ）を用いるものである。具体例を
挙げて説明すると、緩い筆記制限のもとに得た約１３０
００字の手書き数字データのうち、図５のトポロジーコ
ード（ｄ，Ｉｄ，Ｖ，Ａ，Ｉｐ，ｐ）を生成するデータ
は、１０４文字あり、これらは何れも数字の“４”であ
った。

【００１８】図５のモデル（ｄ，Ｉｄ，Ｖ，Ａ，Ｉｐ，
ｐ）において、各位相変化ペアを上から順に、ｇｉ０，
ｇｉ１，・・・ｇｉ５とする。そして、ｇｉ３とｇｉ２
の高さの差をａ、ｇｉ５とｇｉ０の高さの差をｈ、ｇｉ
４の上側の２つの黒スタンプに対応する２つの黒ランに
おいて、左側の黒ランの左端から右側の黒ランの右端ま
での距離をｂ（このｂは、ランレングスデータの行番号
と何番目のランであるかを指定することで、直ちに分か
る）とする。

【００１９】上記したモデル（ｄ，Ｉｄ，Ｖ，Ａ，Ｉ
ｐ，ｐ）に属する１０４例のデータは、上記したａ，
ｂ，ｈを用いた次の何れの条件をも満たしていた。 ａ／ｈ＜０．２７ ０．１８≦ｂ／ｈ＜０．８２ そこで、本実施例では、この条件を、数字“４”の確認
用の条件とした。

【００２０】〈方向コードによる分類〉本実施例の方向
コードによる分類は、前述したｇｉデータを用いた方法
では分類できない「ｄ，Ａ，Ｖ，ｐ」における数字
“０”と数字“４”の分類を可能とするものである。

【００２１】本実施例の方向コードとは、輪郭の一部分
に対して等間隔でサンプリング点をとり、各点の傾きを
コード化して並べたものである。輪郭のどの部分に対し
てサンプリングするか、またサンプリング点数を幾つに
するかは重要であり、本実施例では、これを後述するよ
うな方法で行うが、辞書に格納するようにしてもよい。
さらに、これら方向コードを、文字認識用のオートマト
ンを用いて分類する。

【００２２】方向コードを用いた分類における計算量
は、ｇｉデータを用いた場合よりも多くなるが、計算時
間の実測値は十分に実用的な範囲内に収まった（ランレ
ングスデータを得るのに要する時間が７．５ｍｓｅｃの
とき、その計算時間は３ｍｓｅｃ未満であった）。

【００２３】以下、「輪郭の一部」を表現する場合の本
実施例の具体的な方法、本実施例の方向コードの詳細、
方向コードを用いた認識方法について、詳述する。

【００２４】〈プロファイル指定部〉図６は、数字
“０”と数字“４”を分離する際に着目した「輪郭の一
部」を示す図で、図６の「二重線の部分」の如く、形状
に関する情報は、その表現が難しい。これを文字列で表
現できると文字認識装置の辞書作成等が容易になり、か
つ効率良く作成することができる。本実施例では、「輪
郭の一部を表現する方法」を、以下、プロファイル指定
という。

【００２５】一つのプロファイル指定は、輪郭上で連続
な部分を指定する。プロファイル指定は、コンマで区切
られた一般に複数のフィールドからなり、各フィールド
は二つの位相変化ペア間にある一つの輪郭を意味する。

【００２６】具体例で説明すると、図７に示す図形の輪
郭は、外周（Ａ−Ｂ−Ｃ−Ｄ−Ｅ−Ｆ−Ｇ−Ｈ）と内周
（Ｉ−Ｊ−Ｋ−Ｌ）とからなる。これらを位相変化ペア
の部分で切ったものを部分輪郭と呼ぶことにする。すな
わち、ｙ＝２とｙ＝３の間の線、ｙ＝５とｙ＝６の間の
線、ｙ＝１０とｙ＝１１の間の線、ｙ＝１３とｙ＝１４
の間の線が、その切断の場所を表している。これによっ
て、この例では、外周はＡ〜Ｈの８個の部分輪郭に、内
周はＩ〜Ｌの４個の部分輪郭に分けられる。

【００２７】これらの部分輪郭を指定するものが、前述
したプロファイル指定におけるフィールドであり、部分
輪郭の集合（例えば、Ｈ＆Ｇ＆Ｆ）を指定するものがプ
ロファイル指定である。この部分輪郭を指定するには、
隣合う位相変化ペアおよびそのペアの間で左から何番目
であるか（インデックス）の情報が必要である。

【００２８】例えば、図８の場合、部分輪郭Ｂは、位相
変化ペアｇｉ０とｇｉ１の間で左端（インデックス＝
０）となり、部分輪郭Ｈは、位相変化ペアｇｉ０とｇｉ
１の間で左から２番目（インデックス＝１）となる。

【００２９】図９の場合は、部分輪郭Ｃは、位相変化ペ
アｇｉ１とｇｉ２の間で左端（インデックス＝０）とな
り、部分輪郭Ｊは、位相変化ペアｇｉ１とｇｉ２の間で
左から２番目（インデックス＝１）となり、部分輪郭Ｌ
は、位相変化ペアｇｉ１とｇｉ２の間で左から３番目
（インデックス＝２）となり、部分輪郭Ｇは、位相変化
ペアｇｉ１とｇｉ２の間で左から４番目（インデックス
＝３）となる。

【００３０】このように、部分輪郭は、コロン「：」で
区切られた３個の数字からなり、すなわち、初めの位相
変化ペア、２番目の位相変化ペア、ランレングスデータ
へのインデックスから構成される。従って、図１０の部
分輪郭Ｈは、０：１：１と表現され、部分輪郭Ｇは、
１：２：３と表現され，部分輪郭Ｆは、２：３：１と表
現され、図１０の二重線で示す輪郭の一部は、“０：
１：１，１：２：３，２：３：１”となる。

【００３１】また、複数の連続するフィールドに対応し
て、上記した記法を次のように省略することができる。
すなわち、 数字−数字：数字 第１番目の数字は、初めの位相変化ペアを表し、２番目
の数字は、終わりの位相変化ペアを表し、３番目の数字
は、初めの位相変化ペアと２番目の位相変化ペアにおけ
るランレングスデータへのインデックスを表す。なお、
２番目の位相変化ペアと３番目の位相変化ペアの間以降
のインデックスは、指定する輪郭が連続となるように選
ばれるものとする。

【００３２】図１０の二重線で示す輪郭の一部（Ｈ＆Ｇ
＆Ｆ）を、この省略した記法で表すと、“０−２：１”
となる（なお、図１０の図形は、ｄ，Ａ，Ｖ，ｐであ
る）。ここで、３番目の数字“１”は、「ｇｉ０とｇｉ
１の間ではインデックスは１」、即ち、部分輪郭Ｈから
始まることを示しており、後続する輪郭が連結するよう
に上から下へとたどることにより、二重線で示す輪郭の
一部（Ｈ＆Ｇ＆Ｆ）が得られる。

【００３３】さらに、本実施例では、ｓオプションおよ
びｅオプションの使用が可能である。すなわち、図７に
おいて、部分輪郭の内、Ａ，Ｉ，Ｋ，Ｅ等を単独で表現
する方法がないので、部分輪郭の集合として、これらを
含めるか否かを指定する方法がプロファイル指定におけ
るオプションである。例えば、 Ｈ＆Ｇ＆Ｆ（オプションなし） ０：１：１，１：２：
３，２：３：１ Ａ＆Ｈ＆Ｇ＆Ｆ（ｓオプション） ｓ０：１：１，１：
２：３，２：３：１ Ｈ＆Ｇ＆Ｆ＆Ｅ（ｅオプション） ０：１：１，１：
２：３，２：３：１ｅ Ａ＆Ｈ＆Ｇ＆Ｆ＆Ｅ（ｓオプションおよびｅオプショ
ン） ｓ０：１：１，１：２：３，２：３：１ｅ となる。

【００３４】オプションが指定できることにより、文字
認識装置における認識の精度を向上させることができ
る。例えば、図１１に示す図形を「２」と認識する時、
図の二重線の部分の存在に着目することにより識別が容
易になる。この部分は、図形全体の傾きに応じて、図の
輪郭Ｂに含まれたり、あるいはＤに含まれたり、Ｃとし
て単独で現われたりするので、認識時にオプションによ
って、Ｂ＆Ｃ，Ｄ＆Ｃの指定を行い、認識率の向上を図
る。

【００３５】〈方向コード生成部〉方向コード生成部６
は、方向コードのサンプリング点数をｗとすると、各点
について輪郭の傾きを調べ、その傾きを量子化し、０〜
８のコードを割り当てて、出力する。図１２は、方向コ
ードを示し、０は真左、８は真右、４は真下を表す。本
実施例では、輪郭の一部として輪郭上で上から下に向か
う部分を用いているので、上記したコードで十分である
が、これを３６０度全ての方向についてコードを割り当
てるようにしてもよい。

【００３６】図１３は、プロファイル指定から方向コー
ドを生成する方向コード生成部６におけるフローチャー
トである。図１４に示す図形（トポロジーコードはｄ，
ｐ）を例にして方向コードの生成処理を説明する。ステ
ップＡでは、まずプロファイル指定を解釈し、ランレン
グスデータを抽出する。例えば、プロファイル指定が
０：１：１であるとすると、これは、図１４の輪郭
｛ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆ，ｇ，ｈ，ｉ，ｊ，ｋ，ｌ，
ｍ，ｎ，ｏ，ｐ，ｑ，ｒ，ｓ，ｔ，ｕ｝を指定するもの
であり、この指定された輪郭に対応するランレングスデ
ータから、点ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｉ，ｊ，ｋ，ｌ，
ｍ，ｑ，ｒ，ｓ，ｔ，ｕの座標が得られ、これを図１５
に示すように行輪郭データとして一時的に保持してお
く。

【００３７】ステップＢにおいては、行輪郭データから
輪郭を復元する。図１６に示すように、復元されたデー
タを点列データという。

【００３８】ステップＣでは、ｈ＝ｍａｘ（４，Ｎ／
ｗ）を求める（Ｎは、点の数）。図１４に示す例につい
て、説明の便宜上、点ａから点ｕを点０〜２０と呼ぶ
（点１９は、点ｔを意味し、Ｎは２１である）。例え
ば、３桁の方向コードを得る場合（つまり、サンプリン
グ点数ｗ＝３）を考えると、ｈは ｈ＝ｍａｘ（４，Ｎ／ｗ）＝７ となる。

【００３９】次いで、ステップＤでは、各サンプリング
点毎に輪郭の方向を求める。初めのサンプリング点はＮ
／２ｗ番目の点、以降Ｎ／ｗの間隔でサンプリング点を
とる。図１４の例では、初めのサンプリング点は、点３
（＝点ｄ）、２番目のサンプリング点は、点１０（＝点
ｋ）、３番目のサンプリング点はｒとなる。そして、初
めのサンプリング点について、その点から＋ｈ／２、−
ｈ／２にある２点によって作られるベクトルの方向を求
める。図１４の場合は、図１６の点列データにおいて、
初めのサンプリング点４（点ｄ）について、−ｈ／２の
点は、点０（点ａ）となり、＋ｈ／２の点は、点６（点
ｇ）となる。そして、点ａと点ｇを結ぶ線の傾きが、求
めるべき輪郭の方向となる。次のサンプリング点ｋにつ
いても、同様にして＋ｈ／２、−ｈ／２にある２点を求
める。

【００４０】ステップＥでは、求められた方向を量子化
した０〜８のコードを出力する。図１４の２点、ａとｇ
の作る方向は、点ａ，ｇのｘ方向の差分がｄｘ＝４、ｙ
方向の差分がｄｙ＝５であるので、方向コードは“６”
となる。以上の処理を全てのサンプリング点について行
う（ステップＦ）。このようにして、サンプリング点毎
に０〜８の方向コードを得て、ｗ桁の方向コードの文字
列を得る。図１７は、方向コードの例を示す。なお、ｈ
個の点列は、サンプリング点から＋ｈ／２、−ｈ／２に
ある２点をとることによって得られるが、＋ｈ／２だけ
進む前に、点列データの端に至る場合には、ｈ個より少
ない点列で上記した処理を行う。

【００４１】〈方向コードによる認識〉上述した方向コ
ードは、文字認識部７においてそれぞれの文字認識用に
作成されたオートマトンを用いて認識される。オートマ
トンは、一般的に各プロファイル指定毎に複数個作成さ
れる。方向コード全体を８のｗ乗個の要素を持つ空間と
した時、各オートマトンはそのごく一部にしかマッチし
ないように作成される。そして、一つの文字毎に一般に
複数のオートマトンが対応し、何れか一つのオートマト
ンにマッチしたら、その文字であると識別する。本実施
例の方向コードによる認識は、輪郭の一箇所だけでな
く、何個所かについての結果を総合することによって行
ってもよい。

【００４２】具体例を挙げて説明すると、緩い筆記制限
のもとに得た約１３０００字の手書き数字データのう
ち、トポロジーコード（ｄ，Ａ，Ｖ，ｐ）を生成する文
字は、２９７７文字あり、このモデルには数字“６”、
“０”、“４”、“９”等が入る。まず、これらをｇｉ
データで大分類し、３つのグループに分ける。すなわ
ち、図１８のａ／ｂを閾値０．８５および１．２５で分
ける。ａ／ｂの小さい順にグループ１，２，３と分ける
と、数字“９”は全てグループ１に入り、数字“６”は
全てグループ３に入り、数字“０”は一個の例外的デー
タを除いてグループ２に入った。しかし、数字“４”
は、グループ１と２にまたがって入り、かつ数字“９”
と数字“４”、数字“４”と数字“０”をｇｉデータで
分離することができなかった。

【００４３】例えば、グループ２の場合、数字“０”ま
たは数字“４”からなり、合わせて１３５５字あり、そ
の内訳は数字“０”が１３１９字、数字“４”が３６字
であった。これらについて、図６の２重線で示す部分で
ｗ＝１０の方向コードを作成し、作成されたコードの
内、頻度の多いものから数個について、頻度順の方向コ
ードを示した図が図１７である。この図１７から明らか
なように、数字“０”と数字“４”とに共通する方向コ
ードは出現していない。これは重要な点で、もし共通す
る方向コードが出現した場合には、数字“０”と数字
“４”の区別が不可能になるので、そのような時にはサ
ンプリング点数ｗを大きくするか、輪郭をとる場所を変
更する必要がある。本実施例によると、１３５５個の方
向コードは、数字“０”について３種類のオートマト
ン、数字“４”について４種類のオートマトンを作成す
ることによって認識することができた。

【００４４】

【発明の効果】以上、説明したように、請求項１記載の
発明によれば、縦位相表現中の所定位置のランデータを
用いて文字を詳細分類しているので、文字認識を高速に
行うことが可能となる。請求項２記載の発明によれば、
輪郭の傾きを用いて文字を詳細分類しているので、請求
項１記載の方法によって分類できない文字についても、
詳細に分類することが可能となり、文字認識の認識精度
を更に向上させることができる。請求項３記載の発明に
よれば、輪郭の一部が文字列によって表現されるので、
文字認識装置における辞書の作成を容易に行うことがで
きる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例のブロック構成図である。

【図２】モデル（ｄ，Ｉｄ，ＩＡ，ＶＩ，Ｖ，ｐ）のｇ
ｉデータによる分類を説明する図である。

【図３】モデル（ｄ，Ｉｄ，ＩＡ，ＶＩ，Ｖ，ｐ）を分
類するフローチャートである。

【図４】原図形とその黒スタンプに対応するランを示す
図である。

【図５】モデル（ｄ，Ｉｄ，Ｖ，Ａ，Ｉｐ，ｐ）のｇｉ
データによる分類を説明する図である。

【図６】数字“０”と数字“４”を分離する際に着目し
た「輪郭の一部」を示す図である。

【図７】図形の輪郭を説明する図である。

【図８】部分輪郭の表現方法を説明する図である。

【図９】部分輪郭の表現方法を説明する図である。

【図１０】輪郭の一部の表現方法を説明する図である。

【図１１】オプションを用いた文字認識を説明する図で
ある。

【図１２】方向コードを示す図である。

【図１３】プロファイル指定から方向コードを生成する
方向コード生成部におけるフローチャートである。

【図１４】方向コードの生成処理を説明するための図形
例である。

【図１５】行輪郭データを示す図である。

【図１６】点列データを示す図である。

【図１７】方向コードの例を示す図である。

【図１８】モデル（ｄ，Ａ，Ｖ，ｐ）のｇｉデータによ
る分類を説明する図である。

【図１９】２値化された画像データである。

【図２０】図１９の画像データの縦位相表現図である。

【図２１】図２０をスタンプで表した図である。

【図２２】縦位相表現のトポロジーコードを示す図であ
る。

【図２３】数字２の縦位相表現とトポロジーコードを示
す図である。

【図２４】トポロジーコードのみでは文字を分類できな
い例を示す図である。

【符号の説明】

１ ２値化処理部 ２ ランレングスデータ生成部 ３ 縦位相表現データ生成部 ４ ｇｉデータ分類部 ５ プロファイル指定部 ６ 方向コード生成部 ７ 文字認識部

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ２値化された画像データから行毎にラン
   データを生成し、隣接する行間のランデータパターンが
   異なる位相変化ペアを抽出し、該位相変化ペアで構成さ
   れた縦位相表現を用いて文字を認識する方法において、
   前記縦位相表現中の所定位置のランデータを参照するこ
   とにより文字を詳細分類することを特徴とする文字認識
   方法。
2. 【請求項２】 文字画像の輪郭の一部を指定し、該指定
   された輪郭の所定位置における傾きを求め、一連の傾き
   情報を用いて文字を詳細分類することを特徴とする請求
   項１記載の文字認識方法。
3. 【請求項３】 前記輪郭の指定は、位相変化ペアとラン
   データへのインデックスを指示することにより行うこと
   を特徴とする請求項２記載の文字認識方法。