JPH06195513A

JPH06195513A - 光学式文字認識システム用折曲点抽出方法

Info

Publication number: JPH06195513A
Application number: JP5171761A
Authority: JP
Inventors: Hiroyasu Takahashi; ヒロヤス・タカハシ
Original assignee: International Business Machines Corp
Current assignee: International Business Machines Corp
Priority date: 1992-08-12
Filing date: 1993-07-12
Publication date: 1994-07-15
Anticipated expiration: 2012-08-13
Also published as: JP2641380B2; EP0587301A3; EP0587301A2; US5590220A

Abstract

(57)【要約】【目的】光学式文字認識処理手順に用いる折曲点を文
字画像から抽出するコンピュータ実施方法を提供するこ
と。【構成】認識対象の文字画像を表す画素配列パターン
の１つ以上の輪郭を追跡し、各輪郭点について、輪郭湾
曲の角度を表す先鋭度値を計算し、先鋭度値リストに書
き込む（ステップ６８）。先鋭度値リストを、全て凸状
の湾曲あるいは全て凹状の湾曲となるように、一連の連
続点を有する複数の輪郭群に分割する（ステップ７
０）。次いで、１回以上の反復によって発見的に決定さ
れたパラメータを用いて、折曲点を１つ以上の輪郭群か
ら抽出し、折曲点とそれらのオリエンテーションと先鋭
度とのリストを含む折曲点データ集合出力を生成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は光学式文字認識に用い
るためのデータ発生に関する。更に特定すれば、この発
明は光学式文字認識システムにおける構造分析や文字分
類のための幾何学的特徴データ及び位相情報（ｔｏｐｏ
ｌｏｇｉｃａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）、具体的に
は折曲点の獲得に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】光学式文字認識では、対象となる文字の
特徴を表す選択された文字データを分類処理過程に用
い、入力として与えられた文字の特徴を基に文字を分類
して文字認識を試みる。光学式文字認識のために提案さ
れた種々の文字の特徴の中で、文字の「折曲点（ｂｅｎ
ｄｉｎｇｐｏｉｎｔ）」は、最近大きな注目を集めて
いる。折曲点は、湾曲の位置や先鋭度等の属性を有する
位相的な（ｔｏｐｏｌｏｇｉｃａｌ）湾曲の特徴を表
す。光学式文字認識システムにおいて文字の折曲点を含
む幾何学的情報を用いて構造分析及び文字分類を行なう
と、高い文字認識率が達成される。例えば、折曲点の特
徴を用いて、バック・プロパゲーション法を用いたニュ
ーラル・ネットワーク光学式文字認識システムにおい
て、非常に高い認識率を得ることができるということが
報告されている（Ｈ．タカハシ「幾何学的及び領域パタ
ーンの特徴を用いたニューラル・ネットＯＲＣ」（１９
９１年１０月））。

【０００３】歴史的に、入力された文字データから折曲
点情報を抽出することが課題であった。文字によっては
多数の折曲点を有し、各折曲点の特徴及び有意度に関し
て、意味のない特徴は排除し、関連のある特徴を保存す
るよう判断を下さなければならない。適切な折曲点を識
別するために、複雑なアルゴリズムが提案されている。
例えば、Ｉ．セキタ等は「弛緩照合のスプライン機能に
よる手書き日本語文字の特徴抽出」（パターン認識、
Ｖｏｌ．２１，Ｎｏ．１，ｐｐ．９〜１７（１９８
８））において、非常に時間がかかるスプライン近似方
法を開示している。この方法は、従来の方法の５倍のＣ
ＰＵ時間がかかると言われているが、文字認識率が改善
されたことにより、肯定的に正当化されている。

【０００４】不適当な処理時間をかけずに高い認識率を
達成する折曲点抽出方法は、これまで提案されていな
い。したがって、適切に選択された折曲点データによっ
て高い認識率を得ることができるとすれば、既存の処理
手順についてこれまで認識されている欠陥を克服する高
速且つ正確な折曲点抽出方法に対する明らかな要求は、
未だに満たされないでいる。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】上述の従来技術の欠点
及び欠陥に鑑みて、この発明の主要な目的は、光学式文
字認識に用いるための折曲点データ集合を生成するため
の折曲点抽出に対する新規な折曲点抽出方法を提供する
ことである。

【０００６】この発明の別の目的は、処理時間内に最小
の費用で折曲点データ集合を生成するための折曲点抽出
方法を提供することである。

【０００７】この発明の更に別の目的は、高い文字認識
率を達成する折曲点データを生成する折曲点抽出方法を
提供することである。

【０００８】

【課題を解決するための手段】これらの及び他の目的及
び利点は、光学式文字認識システムに用いる、文字画像
から折曲点を抽出するためのコンピュータ実施方法によ
って達成される。この発明の一実施例においては、文字
画像の輪郭（ストロークの境界）を追跡し、発見的に決
定されたパラメータを、データ集合出力として与えられ
ている位置、湾曲の角度、凸凹及び先鋭度等の選択され
た属性と共に用いて、強い湾曲を折曲点として検出す
る。

【０００９】詳細には、この発明の好適な方法は、認識
対象の文字画像を表す白及び黒の画素の画素配列パター
ンを入力するステップを含む。画素配列パターンは、前
記文字画像の輪郭を表す複数のアレイ位置を含んでい
る。その画素配列パターンを走査し、１つ以上の文字画
像の輪郭を追跡して輪郭点のリストを生成する。各輪郭
点毎に、輪郭の湾曲度を表す先鋭度を計算し、先鋭度値
リストに書き込む。この先鋭度値リストを、全て凸状の
湾曲又は全て凹状の湾曲である一連の連続点を有する複
数の輪郭群に分割する。次いで、選択された折曲点を１
回以上の反復において、発見的に決定されたパラメータ
を用いて１つ以上の輪郭群から抽出し、文字折曲点とそ
のオリエンテーションと先鋭度とのリストを含む折曲点
データ集合出力を生成する。

【００１０】

【実施例】自動化された光学式文字認識処理手順によっ
て認識可能な任意の文字画像には、当該文字画像が一員
であるクラスに特有と考えられる折曲点が１つ以上存在
する。図１〜図４は、文字画像の折曲点の例を示すもの
である。各図において、文字画像は２４×１８個の画素
からなる画素配列パターンとして表され、各画素配列パ
ターンは白及び黒の画素を含み、黒い画素は文字画像に
対応するよう配列されている。図１及び図２において、
黒い画素はアステリスク「＊」によって示されおり、白
い画素は白い空間として示されている。

【００１１】図１は文字画像「Ａ」を示している。この
画像は「ａ」〜「ｇ」で識別される７つの折曲点を有し
ている。図２は文字画像「Ｄ」を描いたもので、「ａ」
〜「ｆ」の６つの折曲点を示している。任意の文字画像
に対する折曲点の最少数は、例えば数字「１」の画像の
ように、通常は２つである。図３及び図４は、図１及び
図２の折曲点を、ｘ−ｙ座標位置、折曲点が凸状か凹状
か、折曲点の方向及び折曲点の先鋭度を示すようにそれ
ぞれ表にまとめたものである。ｘ−ｙ座標は折曲点の画
素配列位置である。凸／凹の指示は折曲点における輪郭
の湾曲の性質を示す。曲がりの方向は８つに量子化され
る（例えば、上＝０、左＝２、下＝４、右＝６、右上＝
７等）。先鋭度は、当該折曲点とそのＮ個前の点とを結
ぶ線と、当該折曲点とそのＮ個後ろの点とを結ぶ線との
なす角度を用いて計算される。角度が鋭い程、先鋭度値
は大きくなる（例えば、９は極めて強い先鋭度を表し、
１は極めて弱い先鋭度を表す）。

【００１２】この発明の折曲点抽出方法は、入力された
文字画像から折曲点データ集合を発生し、後の文字認識
に用いることができるようにするものである。図５にお
いて、文書１０は認識対象の１つ以上の文字画像を含ん
でいる。文書１０は、多くの形式及び形態の広範囲の文
字画像担持媒体を含む。例えば、文書１０は英数字のテ
キスト情報を含む手紙、或はグラフィックス及びテキス
ト情報を含む図面である。また、文書１０は、例えば郵
便小包で使われ得るような、走査を必要とする英数字テ
キスト情報を有する小包、ラベル又はタグでもよい。各
入力された文書１０は走査されてしきい値処理され、文
字は従来の走査・しきい値処理・セグメント化装置１２
を用いてセグメント化される。この形式の装置は当該技
術分野ではよく知られており、典型的には、文書供給機
構、光源、レンズ、一線上に配置された複数の光学的感
知素子、しきい値処理回路及びセグメント化回路を備え
ている。光学的感知素子の数は典型的には１ｍｍ当たり
約８個である。即ち、主走査方向における画素密度は、
典型的には２００画素／インチであり、主走査方向に垂
直な副走査方向における画素密度も２００画素／インチ
である。１つの光学素子は１つの画素に対応するアナロ
グ信号を発生し、このアナログ信号はしきい値処理回路
に印加される。該アナログ信号が所定のしきい値より小
さいとき、黒い画素を表す二進の「１」が発生され、一
方、該アナログ信号が所定のしきい値より大きいとき、
白い画素を表す二進の「０」が発生される。セグメント
化回路は各文字画像を図５に示すような個別の文字画素
配列パターンに区分する。画素配列パターン１４は、入
力記憶バッファ１６内の例えば２４×１６個の画素から
成るフレームに記憶することができる。

【００１３】ここで理解すべきことは、この発明の折曲
点抽出方法は、光学式文字認識プロセスにおいて文書か
ら文字が取得された時点で実施される（ｉｎｖｏｋｅ
ｄ）ということであり、該文字は走査され、しきい値処
理され、セグメント化され、入力記憶バッファ１６に記
憶される。この発明の折曲点抽出方法は、中央処理装置
（ＣＰＵ）２０、１つ以上の記憶レジスタ２２、局所リ
ードオンリ及びランダム・アクセス・メモリ２４、及び
この発明の折曲点抽出方法を実行するための実行可能な
命令セットを含むプログラムを記憶するための長期間プ
ログラム・メモリ２６を備えた従来のデータ処理システ
ム１８を用いて実施することができる。この発明を実施
するのに適した従来のデータ処理システムとしては、Ｉ
ＢＭのＯＳ／２（登録商標）オペレーティング・システ
ムの下で動作するＩＢＭＰＳ／２（登録商標）のよう
なスタンド・アロン型パーソナル・コンピュータ（Ｐ
Ｃ）がある。他のデータ処理システムとしては、ネット
ワークに組み込まれたＰＣ及びワークステーション、及
び、ミドレンジ及びメインフレーム・プラットホームが
含まれる。この発明の実施例に係る折曲点抽出方法はソ
フトウエアで実施されるが、以下により詳しく述べるよ
うに、部分的にハードウエアでの実施を含むこともでき
る。データ処理システム１８は、折曲点データ集合の出
力を生成し、これはテープ、ディスクその他の公知の永
久記憶媒体を用いる従来の出力記憶装置２６に記憶され
る。出力記憶装置２６に記憶された折曲点データ集合
は、光学式文字認識システム２８へ入力される。この発
明にしたがって発生される折曲点データ集合を受け取る
には、種々の光学式文字認識システムを用いることがで
きるが、従来の技術で先に論じたように、それにはバッ
ク・プロパゲーション法を用いたニューラル・ネットワ
ークＯＣＲシステムが含まれる。

【００１４】次に図６〜図８を参照し、一例として数字
の「８」に対応する文字画像を用いて、図９ａも参照し
ながら、好適な折曲点抽出処理手順について説明する。
この数字を用いるのは、外側及び内側の輪郭を含んでお
り、しかも不当に入り組んでおらず、さほど複雑でもな
いからである。文字画像の走査は、図６のステップ５０
にて開始され、１つ以上の画素配列パターンが生成さ
れ、入力記憶バッファ１６に記憶される。図９ａの画素
配列パターン１００は、認識対象の文字画像を表す２４
×１６の黒及び白の画素から成る配列である。この画素
配列パターンは、図９ｂに示される位置１０２〜１０８
を含む複数の配列位置を有しており、文字画像の連続し
た輪郭を表す。折曲点抽出処理手順のステップ５２で、
画素配列パターン１００はデータ処理システム１８に入
力され、局所メモリ２４に記憶される。

【００１５】折曲点抽出処理手順の第１の目的は、文字
画像１００の外側及び内側の連続した輪郭を追跡し、追
跡した各輪郭に対して輪郭点のリストを作成することで
ある。文字画像「８」の輪郭を追跡するための処理手順
は、画素配列パターン１００の各ラインを左から右に水
平方向に掃引して走査する２×２構成のマスク・アレイ
１１０を用いる。図９ｃは、マスク・アレイ１１０が
８、４、２及び１の二進位置値が割り当てられている４
個のアレイ位置を含むことを示している。これらの位置
に現れる黒及び白の画素の組み合せにしたがって、０か
ら１５までの値をマスク・アレイから読み取ることがで
きる。

【００１６】折曲点抽出処理手順のプロセス・ステップ
５４において、マスク・アレイ１１０を用いて、画素配
列パターン１００の各位置が走査される。この走査によ
って、折曲点抽出処理過程のステップ５６及び５８にお
けるパターン・マトリクスとタグ・マトリクスとが生成
される。パターン・マトリクスは図９ｄに、タグ・マト
リクスは図９ｅにそれぞれ示されている。各マトリクス
は２５×１７個の記憶位置を含んでおり、これらの記憶
位置は、図９ａに示すマスク・アレイ１１０の中央が画
素パターン１００を左縁から右縁へ、画素配列パターン
の上縁から開始して下縁に到達するまで、画素配列パタ
ーンの各行間を走査することによって生成される。この
ようにして、パターン・マトリクス及びタグ・マトリク
スの各内側位置が、画素配列パターン１００の４つの位
置の交点を表す１つの位置に対応付けられることにな
る。

【００１７】パターン・マトリクス１２０の各画素は、
２×２マスク・アレイ１１０の４つのアレイ位置の色か
ら決定される加重和である値（０−１５）を有する。こ
れらの値は追跡方向を決定するために用いられるが、こ
れについては後述する。タグ・マトリクスの各画素に
も、マスク・アレイ１１０の位置に現れる色から決定さ
れる値が割り当てられる。マスク・アレイの位置の全て
が白又は黒の場合、値ゼロ（輪郭なし）がその対応する
タグ・マトリクスの位置に割り当てられる。また、マス
ク・アレイが対角線上に２つの黒及び２つの白の画素を
示す場合、値２がそのタグ・マトリクスに割り当てられ
る。他の全てのマスク・アレイの色の組み合せでは、タ
グ・マトリクスに値１が割り当てられる。タグ・マトリ
クス１３０は輪郭が１回しか追跡されないように追跡の
制御を行なうのに用いられる。２というタグ・マトリク
ス値は、マトリクス位置が２つの輪郭の一部であるとき
に用いられる特別な場合である（図９ｆ参照）。

【００１８】画素配列パターン１００を走査してパター
ン・マトリクス１２０及びタグ・マトリクス１３０を生
成する処理手順は、従来のＣ言語のようなプログラミン
グ言語を用いてソフトウエアで実施するのが有利であ
る。加えて、プロセス・ステップ５４〜５８は、好まし
くは一対の１６ビットシフトレジスタを含む記憶レジス
タ２２を用いてハードウエアで部分的に実施することも
可能である。このような実施においては、画素配列パタ
ーン１００の連続するライン対がシフト・レジスタに入
力される。各レジスタを連続的にシフトすることによ
り、２×２マトリクス・アレイ１１０の各位置に対する
値が連続的に読み出され、パターン・マトリクス及びタ
グ・マトリクスを生成するために用いられる。タグ・マ
トリクスはパターン・マトリクス１２０の対応する位置
からの値を用いて生成することができる。

【００１９】折曲点抽出処理手順のプロセス・ステップ
６０において、入力された第１の輪郭を追跡し、ｘ−ｙ
リストを作成する。追跡処理手順では、タグ・マトリク
ス１３０を左から右の方向に走査し、輪郭の開始点を示
す第１の非ゼロ値を見出す。この開始点のｘ−ｙタグ・
マトリクス座標位置はｘ−ｙ座標リスト１４０（図１１
ｃ）に記憶される。次の輪郭点の方向を決定するため
に、ｘ−ｙ座標位置においてパターン・マトリクス１２
０を対応する参照する。この位置には、マスク・アレイ
１１０がその位置に配置されたときにその中に含まれる
白及び黒の画素のパターンに対応する０から１５までの
値が記憶される。このパターン・マトリクス記憶位置に
割り当てられた数に基づいて、図１０に示すように、追
跡方向が決定される。図１０は、パターン・マトリクス
値が１、５、１３のとき、追跡方向は下であり、、パタ
ーン・マトリクス値が２、３、７のとき、追跡方向は左
であり、パターン・マトリクス値が８、１０、１１のと
き、追跡方向は上であり、パターン・マトリクス値が
４、１２、１４のとき、追跡方向は右であることを示し
ている。パターン・マトリクス値が６又は９のとき、図
１０に示すように、以前の輪郭点に対する方向値を参照
して、図１０に示すように、どの方向を取るかが判断さ
れる。パターン・マトリクスに割り当てられる方向値
は、対応するマスク・アレイのパターンの外見に基づい
て直観的に正しいことが図１０から理解される。マスク
・アレイを画素配列パターン上に配した窓と考えるなら
ば、各マスク・アレイのパターンは、入力された文字画
像の輪郭上の位置に対応するように現れる。例えば、図
９ｄは、１２及び５の値のマスク・アレイが発生される
文字輪郭パターン上の位置を示している。追跡プロセス
期間において、文字輪郭はマスク・アレイ値に割り当て
られた方向に追跡される。

【００２０】図９ａの画素配列パターンの場合、タグ・
マトリクス１３０から決定される追跡開始点は、パター
ン・マトリクス値１に対応する。図１１ａに示すよう
に、次の輪郭点に向かう方向は下方である。図１１ａの
残りの矢印は、後続する各輪郭点におけるパターン・マ
トリクス値に基づいた連続した追跡方向を示している。
図１１ｂはタグ・マトリクス１３０の輪郭開始点を示
す。開始点のｘ−ｙ座標をｘ−ｙリストに設定すると、
その位置におけるタグ・マトリクス値は１だけ減分さ
れ、輪郭点の処理が完了したことが示される。次に、パ
ターン・マトリクス１２０から決定した追跡方向に１位
置だけ移動させることによって、タグ・マトリクスから
次の輪郭点のｘ−ｙ座標が決定される。次の輪郭点のｘ
−ｙ座標はｘ−ｙリストに記憶され、輪郭全体が追跡さ
れるまで、同様の処理が継続される。図１１ｃは、追跡
処理手順によって生成されたｘ−ｙリスト１４０を示
す。この追跡によって、入力文字画像「８」の外側輪郭
を規定するｘ−ｙ座標点のリストが作成される。引続
き、図１２ａ〜図１２ｃに示すように、２度目及び３度
目の追跡が同様に行なわれ、数「８」の内側輪郭に対し
てｘ−ｙリスト１４２及び１４４が作成される。ｘ−ｙ
リスト１４０、１４２、１４４の作成後は、画素配列パ
ターン１１０、パターン・マトリクス１２０及びタグ・
マトリクス１３０は不要であって、破棄してよい。これ
は、全ての輪郭点の識別が完了し、それぞれのｘ−ｙリ
ストへの蓄積が完了したからである。折曲点抽出処理手
順のステップ６２は、未だ輪郭が残っているかどうかを
決定する検査を示している。

【００２１】全文字輪郭の識別に続いて、折曲点抽出処
理手順はプロセス・ステップ６４（図７）を実行する。
ここで、ｘ−ｙリスト内で選択された点の間のオリエン
テーション方向（ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎｄｉｒｅｃ
ｔｉｏｎ）を表すオリエンテーション・リストを生成す
る。図１３に示すように、オリエンテーション・リスト
は、オリエンテーション・マトリクス索引表１５０を用
いて迅速に生成することができる。オリエンテーション
・マトリクス１５０には複数の記憶位置があり、それぞ
れの記憶位置は、１つの輪郭点と選択された次の輪郭点
との間のオリエンテーション方向を表す値を含んでい
る。オリエンテーション・マトリクスは、輪郭点と選択
された次の輪郭点との間のｘ−ｙ座標値の差を表すｘ−
ｙオフセット値を用いてアドレスすることができる。図
１４ａは、一例として、一連のｘ−ｙ輪郭点座標値を含
むｘ−ｙリスト１５２を示している。それぞれの輪郭点
からそのＮ個後ろの輪郭点に至るオリエンテーション方
向を見つけることが望ましい。しきい値の増分に用いる
数Ｎは変えてもよいが、２４×１６画素から成るアレイ
・パターンではＮ＝３を用いると良好な結果が得られ
た。それより多くの位置を有する画素配列パターンで
は、大きい値のＮを用いることができる。例えば、図１
３及び図１４ａは、Ｎ＝５のしきい値増分値に基づいて
いる。

【００２２】このように、各輪郭点に対するオリエンテ
ーションは、当該輪郭点からそのＮ個後ろの点に至る矢
印として定義される。これは、好ましくは（２Ｎ＋１）
×（２Ｎ＋１）個の要素から成り予め計算されたオリエ
ンテーション・マトリクス１５０を用いることによって
迅速に求められる。図１４ａでは、ｘ−ｙリスト１５２
の最初の輪郭点（ｘ＝８、ｙ＝１）と、その点から５個
後ろの輪郭点（ｘ＝６、ｙ＝４）との間のｘ−ｙオフセ
ット値は、それぞれｄｘ＝−２及びｄｙ＝３である。こ
れらの値を、オリエンテーション・マトリクス１５０の
アドレスとして用いると、基準方向（例えばゼロ度）か
らオリエンテーション方向への角度を表すオリエンテー
ション値Θを迅速に決定することができる。図１５は、
オリエンテーション値が文字「８」の外側の輪郭とどの
ように関連するかを図式的に示している。折曲点抽出処
理手順のステップ６４で決定されるオリエンテーション
値は、図１４ｂに示すオリエンテーション・リスト１６
０に記憶される。場合によっては、折曲点抽出処理手順
のステップ６６（図７）にあるように、平滑化を行なっ
て輪郭点間のオリエンテーションの連続性を強めること
が好ましい。平滑化は、対象となる輪郭点の直前及び直
後の輪郭点に対するオリエンテーション値の加重平均を
取ることによって、輪郭点間の一層一般的な角度を決定
するものである。例えば、ｉ番目の輪郭点に対する平滑
化されたオリエンテーション値Θ_iは、直前の輪郭点に
対するオリエンテーション値Θ_i-1及び直後の輪郭点に
対するオリエンテーション値Θ_i+1から

【数１】（Θ_i-1 ＋２Θ_i ＋ Θ_i+1）／４に従って決定される。画素配列パターンの大きさが５０
×５０画素以上であり、しきい値の増分Ｎがおよそ７個
又はそれ以上の輪郭点である場合、平滑化は一般的に不
要である。

【００２３】オリエンテーション・リストの作成及びそ
の平滑化に続いて、折曲点抽出処理手順はプロセス・ス
テップ６８において先鋭度リストを生成する。先鋭度リ
ストは図１４ｃに参照番号１７０で示されている。先鋭
度リストは、各輪郭点とそこからＮ個後ろの輪郭点との
間の湾曲の先鋭度角を表す値を決定することによって生
成される。先鋭度角は、ｉ番目の輪郭点に割り当てられ
たオリエンテーション値Θ_iと（ｉ＋Ｎ）番目の輪郭点
に割り当てられたオリエンテーション値Θ_i+Nとの間の
差を求めることによって容易に見出される。値Ｎはオリ
エンテーション値を割り当てる際に用いたものと同一で
あることが好ましい。

【００２４】折曲点抽出処理手順のプロセス・ステップ
７０において、先鋭度リスト１７０を１つ以上の輪郭群
に分割する。各輪郭群は、全てが凸状の湾曲或は全てが
凹状の湾曲を形成する一連の連続した輪郭点から成る。
凸状及び凹状は湾曲の角度から容易に決定される。Ｎ個
前の点からＮ個後ろの点を見て湾曲度が１８０度以下の
場合、湾曲は凸状とみなされる。他の全ての湾曲度は凹
状である。図１６は、文字「８」について凸状及び凹状
の輪郭群を識別した結果を示している。２つの凸状の輪
郭群１８２及び１８４が存在する。輪郭群１８６、１８
８、１９０、１９２は全て凹状の輪郭群である。

【００２５】折曲点抽出の次の一連のステップでは、発
見的に決定されたパラメータに基づく折曲点の抽出が試
みられる。これらのパラメータは、折曲点抽出処理手順
を実行する前に、実験によって決定される。本質的に
は、最良の初期近似を行ってパラメータを最適化し、可
能な最高の認識率を得ることである。以下の３種類のパ
ラメータが用いられる。第１のパラメータＡ_nは先鋭度
しきい値を表し、この先鋭度しきい値より低い先鋭度角
を有する折曲点は排除される。第２のパラメータはエッ
ジ値Ｅ_nであり、これは各輪郭群のエッジからＥ_n個の輪
郭点以内にある折曲点を排除するために用いられる。こ
のパラメータにより、選択された折曲点間に適宜の間隔
が維持される。第３のパラメータＬ_nは最短長しきい値
であり、Ｌ_n個の輪郭点より短い長さを有する輪郭群を
排除するために用いられる。図１７は、エッジ・パラメ
ータＥｎ及び長さパラメータＬ_nの用法を図式的に表し
たものである。既に抽出されている２つの折曲点２０
４、２０６の間の輪郭群２００について考察すると、エ
ッジ・パラメータＥｎはそれぞれの既に抽出された折曲
点からＥ_n個の点以内の折曲点を除去し、長さパラメー
タＬｎはその輪郭群にＬ_n個未満の点しか残っていない
ときにその輪郭群を除去する。

【００２６】輪郭群からの有意な折曲点の抽出は、一連
の反復動作において実行される。各反復毎に、プロセス
・ステップ７２では、反復に用いるための各パラメータ
Ａ_n、Ｅ_n、Ｌ_nに対する値が（例えば、パラメータ索引
表から）選択される。下付き文字ｎは反復ステップを示
す。各反復毎に、異なるパラメータを用いて異なる折曲
点が抽出される。折曲点抽出処理手順のプロセス・ステ
ップ７４において、最初の折曲点抽出ステップは、潜在
的な折曲点を有する輪郭群の識別である。このステップ
では、エッジ・パラメータを用いて各輪郭群の端からＥ
_n個の点が除去され、更に、長さパラメータを用いてＬ_n
個の点より短い長さを有する輪郭群が除去される。次の
プロセス・ステップ７６では、各選択された輪郭群にお
いて最大の先鋭度角を有する輪郭点が見出される。プロ
セス・ステップ７８では、識別された最大先鋭度の点が
有意であると決定されたならば、その点が折曲点として
抽出される。折曲点が有意と決定されるのは、その先鋭
度が先鋭度しきい値Ａ_nを越える場合である。先鋭度し
きい値を満足しなければ、その最大先鋭度の点は破棄さ
れる。選択された群から有意の折曲点を抽出したのに続
いて、折曲点が抽出された各輪郭群は、その折曲点にお
いて１つ以上の輪郭副群に分割される。その後、プロセ
ス・ステップ８２おいて、更に反復が必要であると決定
されたならば、処理手順はプロセス・ステップ７２に戻
り、新たなパラメータ値が次の反復に割り当てられる。

【００２７】先に示したように、各折曲点抽出の反復手
順は、異なる度合いの有意性を持つ折曲点を識別しよう
とするものである。次ページの表１は、４つの発見的ス
テップに対するパラメータ値を含むパラメータ表の例を
示している。

【００２８】

【表１】ステップＡ_n Ｅ_n Ｌ_n ──────────────────────── １Ｓ − − ２ＬＭ − ３ＳＬＬ４ＭＭＭ但しＬ：大きな値Ｓ：小さな値Ｍ：中間値 −：適用せずステップ１では、かなり小さな湾曲を有する各輪郭群か
ら１つの折曲点を抽出しようとする。表１においては、
先鋭度パラメータＡ_nは、湾曲しきい値が弱いことを表
す小さな値「Ｓ」を有するとして示されている。この最
初の反復では、長さパラメータには値が割り当てられい
ない。この結果、各輪郭群は長さに関係なく処理される
ことになる。更に、既に抽出された折曲点がないので、
抽出された折曲点の間の間隔を確保するためにエッジ点
を除去する必要がない。したがって、エッジ・パラメー
タにも値が割り当てられない。表１の２度目の反復で
は、強い湾曲を有する輪郭群からの折曲点の抽出を試み
る。このステップでは、先鋭度しきい値Ａ_nに大きな値
「Ｌ」が割り当てられ、強い湾曲を有する輪郭群のみを
許容する。また、エッジ・パラメータＥ_nには中間値
「Ｍ」が割り当てられる。これにより、２度目の反復で
選択された折曲点と先に抽出された複数の折曲点との間
に、中程度の間隔が設けられる。長さパラメータＬ_nに
は値が割り当てられず、２度目の反復では長さが要素に
ならないようにする。表１の３度目の反復では、文字
「０」の場合のような長く緩やかな湾曲からの折曲点の
抽出を試みる。先鋭度しきい値パラメータＡ_nには、極
めて小さな値「Ｓ」が割り当てられ、かなり弱い湾曲を
有する輪郭群をも受け入れる。エッジ・パラメータＥ_n
には、折曲点の間に最大の間隔を設けるように大きな値
「Ｌ」が割り当てられる。長さパラメータＬ_nにも大き
な値「Ｌ」が割り当てられ、長い輪郭群のみが受け入れ
られる。最初の３回の反復では、望ましい折曲点を残し
てしまうことがあるので、４度目のステップが表１にお
いて用いられ、中間値「Ｍ」が各パラメータＡ_n、Ｅ_n、
Ｌ_nの各々に割り当てられる。

【００２９】図１８及び図１９は、表１のパラメータ値
を用いた各反復の効果を図式的に示している。図１８で
は文字「ｚ」が処理される。この文字は参照番号２１０
で示されており、当初の凸状輪郭群２１２、２１４、２
１６、２１８と凹状輪郭群２２０、２２２、２２４、２
２６とを含んでいる。最初の反復で抽出された折曲点は
参照番号１で示されている。上述のように、折曲点は各
輪郭群から抽出される。次いで、これらの輪郭群は選択
された折曲点の各々において分割される。２度目の反復
では、強い湾曲に対して検査が行なわれて１つの折曲点
「２」が抽出され、その点を含む輪郭群が分割される。
３度目の反復では、折曲点「３」が長く緩やかな湾曲を
有する輪郭群から抽出される。図１９は、文字「Ｄ」２
３０が示されている。もともと、この文字は１つの凸状
輪郭群２３２と１つの凹状輪郭群２３４とを含んでいる
ので、輪郭点抽出反復処理の初回では１つの折曲点
「１」が各輪郭群から抽出され、輪郭群が分割される。
２度目の反復では、高い先鋭度を有する折曲点「２」が
各輪郭群から抽出され、抽出した折曲点において再び輪
郭群が分割される。３度目の反復では、折曲点「３」が
長く緩やかな湾曲を有する２つの残りの輪郭群から抽出
される。最後に、４度目の反復で、残りの折曲点「４」
が抽出される。

【００３０】表１からのパラメータを用いることの文字
認識率に対する影響は、達成される光学式文字認識率か
ら決定することができる。所望であれば、パラメータを
調整し、又は更に反復ステップを増加することができ、
試行錯誤により有効な値を決定することができる。１組
の最適なパラメータ値が得られたなら、人間の直観とよ
く一致する、所望の折曲点が抽出される。

【００３１】折曲点抽出処理手順のプロセス・ステップ
８４では、折曲点出力データ集合が発生される。このデ
ータ集合は、次ページの表２に示す情報を含んでいる。

【００３２】

【表２】表２に掲げた折曲点情報は、日本語のカタカナ（音声）
文字に対応するもので、図２０及び図２１に示すよう
に、オペレータの確認のために図式的に出力することが
できる。図２０では、文字のストロークが「０」で示さ
れている。図２１では、抽出された折曲点がアステリス
ク「＊」で示されている。加えて、各凸状の点には先鋭
度値を表す１から９までの数が関連付けられている。各
凹状の点にも、先鋭度を表す「ａ」から「ｉ」までの文
字（即ち、ａ＝−１．．．ｉ＝−９）が割り当てられて
いる。結果的に得られるデータ集合は、全ての文字輪郭
の識別、各輪郭での輪郭点の数、各輪郭での凸／凹輪郭
群の数、及び、ｘ−ｙ折曲点座標と各折曲点における輪
郭の先鋭度（正の値は凸、負の値は凹）と各折曲点にお
ける輪郭のオリエンテーションとを含む文字画像におけ
る全ての輪郭点の識別を含む。このデータ集合は、文字
認識のために、選択された光学式文字認識プログラムに
渡される。

【００３３】

【発明の効果】以上、この発明に係る光学式文字認識用
自動折曲点抽出方法及び装置を詳細に説明したところか
ら明らかなように、表索引技術を用いることにより、従
来の方法と比較して、この発明は折曲点を迅速に抽出す
ることができるという効果を奏することができる。所望
の折曲点を分析することにより、発見的方法が設計さ
れ、必須のパラメータが開発される。これらのパラメー
タは各発見的ステップに対して異なる値を有するので、
短い湾曲、長い湾曲、緩やかな湾曲及び鋭い湾曲を含む
種々の湾曲について折曲点を柔軟に抽出することができ
る。試行錯誤で折曲点抽出ステップを繰り返すことによ
り、ユーザは人間の直観とよく合致する折曲点を得るた
めの最適なパラメータ値を選択することができる。この
発明の折曲点抽出方法は、より複雑な従来技術のアルゴ
リズムに対抗でき、各発見的ステップに単純なパラメー
タ値を用いることによって、種々の湾曲に対して折曲点
を柔軟に抽出することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】認識対象の文字画像を表す画素配列パターンを
示す図。

【図２】他の認識対象の文字画像を表す画素配列パター
ンを示す図。

【図３】図１に表された文字画像の有意な折曲点をリス
ティングした折曲点表を示す図。

【図４】図２に表された文字画像の有意な折曲点をリス
ティングした折曲点表を示す図。

【図５】この発明に係る、光学式的に文字画像を文書か
ら認識するコンピュータ実施システムを示すブロック
図。

【図６】この発明に係る、コンピュータにより実施され
る折曲点抽出方法の流れ図。

【図７】この発明に係る、コンピュータにより実施され
る折曲点抽出方法の流れ図。

【図８】この発明に係る、コンピュータにより実施され
る折曲点抽出方法の流れ図。

【図９】図９ａは画素配列パターンと画素配列パターン
を走査するために用いられるマスク・アレイとを示す図
であり、図９ｂは図９ａの画素配列パターンの一部の拡
大図であって、文字画像を表すための画素配列パターン
位置での白及び黒の使用を示す図であり、図９ｃは９ａ
図のマスク・アレイの拡大図であって、各マスク・アレ
イへの二進値の指定を示す図であり、図９ｄはこの発明
にしたがって図９ａの画素配列パターンから生成された
パターン・マトリクスを示す図であり、図９ｅはこの発
明にしたがって図９ａの画素配列パターンから生成され
たタグ・マトリクスを示す図であり、図９ｆは図９ｅの
タグ・マトリクスの拡大図であって、輪郭追跡に用いる
画素配列パターン位置への数値の割当てを示す図であ
る。

【図１０】図９ａのマスク・アレイの拡大図であって、
図９ａの画素配列パターンの走査から得られた異なるマ
スク・アレイ構成に対する追跡方向の割当てを示す図。

【図１１】図１１ａはパターン・マトリクス値によって
与えられる追跡方向情報を示す最初の文字画像輪郭追跡
を示す図であり、図１１ｂはタグ・マトリクス値によっ
て与えられる追跡制御情報を用いた最初の文字画像輪郭
追跡を示す図であり、図１１ｃは第１の文字画像の輪郭
追跡から得られる文字画像輪郭点のｘ−ｙ座標リストを
示す図である。

【図１２】図１２ａはパターン・マトリクス値によって
与えられる追跡方向情報を用いた２度目及び３度目の文
字画像輪郭の追跡を示す図であり、図１２ｂはタグ・マ
トリクス値によって得られる追跡制御情報を用いた２度
目及び３度目の文字画像輪郭の追跡を示す図であり、図
１２ｃは２度目及び３度目の文字画像輪郭の追跡中に発
生されるｘ−ｙ座標のリストを示す図である。

【図１３】図１１ｃ及び図１２ｃのｘ−ｙ座標リストの
座標間の相対的なオリエンテーションの決定に用いられ
るための記憶されたオリエンテーション・マトリクスを
示す図。

【図１４】図１４ａは輪郭点間のｘ及びｙの差の値を得
てアドレス値として図１３のオリエンテーション・マト
リクスに入力する方法を示す拡大されたｘ−ｙ座標リス
トを示す図であり、図１４ｂは文字画像輪郭点に割り当
てられたオリエンテーション値のオリエンテーション・
リストを示す図であり、図１４ｃは図１４ｂのオリエン
テーション・リストから生成された先鋭度リストを示す
図である。

【図１５】文字画像の輪郭に沿った点へのオリエンテー
ション値の割当てを示す図。

【図１６】文字画像の輪郭追跡から得られた凸輪郭群及
び凹輪郭群を示す図であって、図９ａの画素配列パター
ンに対応する文字画像を示す図。

【図１７】この発明による折曲点抽出に用いられる種々
の発見的に決定されるパラメータの有意度を示す図。

【図１８】折曲点抽出を３回反復した結果として抽出さ
れた折曲点を示す図。

【図１９】折曲点抽出を４回反復した結果として抽出さ
れた折曲点を示す図。

【図２０】サンプル入力文字画像を示す図。

【図２１】この発明にしたがって生成された折曲点デー
タ出力集合を示す図。

【符号の説明】

１０文書１２走査・しきい値処理・セグメント化装置１４画素配列パターン１６入力記憶バッファ１８データ処理システム２０中央処理装置（ＣＰＵ）２２記憶レジスタ２４リードオンリ及びランダム・アクセス・メモリ２６長期間プログラム・メモリ２６出力記憶装置２８光学式文字認識システム

─────────────────────────────────────────────────────

【手続補正書】

【提出日】平成６年１月１３日

【手続補正１】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】図面の簡単な説明

【補正方法】変更

【補正内容】

【図面の簡単な説明】

【図９】この発明に係る折曲点抽出処理手順を説明する
ための図であって、ａは画素配列パターンと画素配列パ
ターンを走査するために用いられるマスク・アレイとを
示す図、ｂはａの画素配列パターンの一部の拡大図であ
って、文字画像を表すための画素配列パターン位置での
白及び黒の使用を示す図、ｃはａのマスク・アレイの拡
大図であって、各マスク・アレイへの二進値の指定を示
す図、ｄはこの発明にしたがってａの画素配列パターン
から生成されたパターン・マトリクスを示す図、ｅはこ
の発明にしたがってａの画素配列パターンから生成され
たタグ・マトリクスを示す図、ｆはｅのタグ・マトリク
スの拡大図であって、輪郭追跡に用いる画素配列パター
ン位置への数値の割当てを示す図である。

【図１０】図９のａのマスク・アレイの拡大図であっ
て、図９のａの画素配列パターンの走査から得られた異
なるマスク・アレイ構成に対する追跡方向の割当てを示
す図。

【図１１】この発明に係る折曲点抽出処理手順を説明す
るための図であって、ａはパターン・マトリクス値によ
って与えられる追跡方向情報を示す最初の文字画像輪郭
追跡を示す図、ｂはタグ・マトリクス値によって与えら
れる追跡制御情報を用いた最初の文字画像輪郭追跡を示
す図、ｃは第１の文字画像の輪郭追跡から得られる文字
画像輪郭点のｘ−ｙ座標リストを示す図である。

【図１２】この発明に係る折曲点抽出処理手順を説明す
るための図であって、ａはパターン・マトリクス値によ
って与えられる追跡方向情報を用いた２度目及び３度目
の文字画像輪郭の追跡を示す図、ｂはタグ・マトリクス
値によって得られる追跡制御情報を用いた２度目及び３
度目の文字画像輪郭の追跡を示す図、ｃは２度目及び３
度目の文字画像輪郭の追跡中に発生されるｘ−ｙ座標の
リストを示す図である。

【図１３】図１１のｃ及び図１２のｃのｘ−ｙ座標リス
トの座標間の相対的なオリエンテーションの決定に用い
られるための記憶されたオリエンテーション・マトリク
スを示す図。

【図１４】この発明に係る折曲点抽出処理手順を説明す
るための図であって、ａは輪郭点間のｘ及びｙの差の値
を得てアドレス値として図１３のオリエンテーション・
マトリクスに入力する方法を示す拡大されたｘ−ｙ座標
リストを示す図、ｂは文字画像輪郭点に割り当てられた
オリエンテーション値のオリエンテーション・リストを
示す図、ｃはｂのオリエンテーション・リストから生成
された先鋭度リストを示す図である。

【図１６】文字画像の輪郭追跡から得られた凸輪郭群及
び凹輪郭群を示す図であって、図９のａの画素配列パタ
ーンに対応する文字画像を示す図。

【図２０】サンプル入力文字画像を示す図。

【符号の説明】１０文書１２走査・しきい値処理・セグメント化装置１４画素配列パターン１６入力記憶バッファ１８データ処理システム２０中央処理装置（ＣＰＵ）２２記憶レジスタ２４リードオンリ及びランダム・アクセス・メモ
リ２６長期間プログラム・メモリ２６出力記憶装置２８光学式文字認識システム

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】文字画像における折曲点を選択的に識別
して対応するデータ集合を生成し、前記文字画像を識別
する光学式文字認識処理手順への入力として用いる折曲
点抽出方法であって、認識すべき文字画像を表す黒及び白の画素から成り前記
文字画像の連続した輪郭を表す複数のアレイ位置を有す
る画素配列パターンを入力するステップと、前記画素配列パターンを走査して、前記文字画像の１つ
以上の連続した輪郭を追跡し、追跡された輪郭毎に輪郭
点のリストを作成するステップと、各輪郭点に対して、輪郭の湾曲を表す先鋭度値を決定
し、各追跡された輪郭に対して先鋭度値リストを生成す
るステップと、それぞれの前記先鋭度リストを、全て凸状の湾曲と全て
凹状の湾曲とのいずれかである一連の連続点を有する輪
郭群に分割するステップと、１回以上の反復で発見的に決定されたパラメータを用い
て、１つ以上の輪郭群から、選択された折曲点を抽出す
るステップと、文字の折曲点とそのオリエンテーションと先鋭度とのリ
ストを含む折曲点データ集合出力を作成するステップ
と、を含むことを特徴とする折曲点抽出方法。
【請求項２】請求項１記載の折曲点抽出方法におい
て、前記文字画像の１つ以上の連続した輪郭を追跡する
前記のステップが（１）各輪郭上の追跡開始点を識別するサブステップ
と、前記輪郭の追跡開始点の位置に基づいて次の輪郭点
への方向を決定するサブステップとを含むステップ、（２）各輪郭上の追跡開始点を識別するサブステップ
と、前記画素配列パターン内の隣接する位置の色に基づ
いて次の輪郭点への方向を決定するサブステップとを含
むステップ、（３）各輪郭点に、次の輪郭点への方向を表す追跡方向
値を割り当てるステップ、（４）追跡に適格であるとする輪郭点を示す追跡制御情
報を保持するステップ、（５）輪郭点が追跡に適格であるとされた回数を表す値
を各輪郭点に割り当てるステップ、（６）輪郭点に対応
する複数の記憶位置を有するタグ・マトリクスであっ
て、その各記憶位置には関連する輪郭点が追跡に適格である
とされた回数を表す値を含むタグ・マトリクスを生成す
るステップ、のうちのいずれか１つのステップを含むこ
とを特徴とする折曲点抽出方法。
【請求項３】請求項１記載の折曲点抽出方法におい
て、輪郭点のリストを作成する前記のステップが、各輪
郭点に対してｘ−ｙ座標値のリストを作成するステップ
を含むことを特徴とする折曲点抽出方法。
【請求項４】請求項１記載の折曲点抽出方法におい
て、各輪郭点に対して先鋭度値を決定する前記のステッ
プが、各輪郭点から選択された後続の輪郭点へのオリエ
ンテーション方向を表すオリエンテーション値のリスト
を作成するステップを含んでおり、各輪郭点に対する先
鋭度値は、前記輪郭点と前記選択された後続の輪郭点と
の間のオリエンテーション値の角度差であることを特徴
とする折曲点抽出方法。
【請求項５】請求項１記載の折曲点抽出方法におい
て、各輪郭群からの折曲点の抽出に続いて、前記折曲点
において輪郭群を１つ以上の輪郭副群に分割し、各輪郭
副群に対して、選択された折曲点を抽出するステップを
繰り返すことを特徴とする折曲点抽出方法。
【請求項６】請求項１記載の折曲点抽出方法におい
て、前記発見的に決定されたパラメータは先鋭度パラメ
ータＡ_n、エッジ・パラメータＥ_n及び長さパラメータＬ
_nを含むことを特徴とする折曲点抽出方法。
【請求項７】光学式文字認識処理手順において、文字
画像における折曲点を選択的に識別して対応するデータ
集合を生成し、前記文字画像の識別に用いる折曲点抽出
方法であって、入力された文字画像を走査するステップと、前記文字画像の凸状の湾曲及び凹状の湾曲のみを有する
１つ以上の輪郭群を識別するステップと、前記輪郭群の物理的特性をしきい値として定義する発見
的決定パラメータを用いて各輪郭群を繰り返し検査し、
前記発見的決定パラメータによって決められるしきい値
に合致する又は超える輪郭群と折曲点とを識別するステ
ップと、識別された折曲点のデータ集合を生成して前記文字画像
の識別に用いるステップと、を含むことを特徴とする折
曲点抽出方法。
【請求項８】文字画像における折曲点を選択的に識別
して対応するデータ集合を生成し、前記文字画像を識別
する光学式文字認識処理手順への入力として用いるコン
ピュータ実施用折曲点抽出方法であって、認識すべき文字画像を表す画素配列パターンを入力する
ステップと、マスク・アレイを用いて前記画素配列パターンを走査
し、追跡方向情報を含むパターン・マトリクスと追跡制
御情報を含むタグ・マトリクスとを作成するステップで
あって、それぞれの前記マトリクスは前記文字画像の輪
郭を追跡するために前記画素配列パターンの４つのアレ
イ位置の連続した群の交点に対応する複数の記憶位置を
有するステップと、（ａ）前記タグ・マトリクスを走査して輪郭開始点を見
出し、（ｂ）前記輪郭位置のｘ座標及びｙ座標を抽出し
て前記座標をｘ−ｙリストに追加し、（ｃ）前記輪郭位
置におけるパターン・マトリクスを読み出して次の輪郭
位置への方向を決定し、（ｄ）前記輪郭位置が処理され
たことを示すように前記タグ・マトリクスを調整し、
（ｅ）前記パターン・マトリクスから決定された次の輪
郭位置に移動し、（ｆ）前記輪郭の追跡が終了まで、前
記（ｂ）〜（ｅ）の処理を繰り返すことによって前記文
字画像の輪郭を追跡するステップと、オリエンテーション方向を表す値を含んでいて各輪郭点
と選択された後続の輪郭点との間のｘ−ｙ座標値の差を
表すｘ−ｙオフセット値によりアドレス可能な複数の記
憶位置を有するオリエンテーション・マトリクスを用い
て、前記ｘ−ｙリストでの選択された点の間のオリエン
テーションのオリエンテーション・リストを生成するス
テップと、オリエンテーション・リストにおける角度を平滑化し、
選択された点の間のオリエンテーションの連続性を強化
するステップと、前記選択された点の間の湾曲の先鋭度角を表す値を計算
し、該計算された先鋭度値を含む先鋭度リストを生成す
るステップと、前記先鋭度リストを、全て凸状の湾曲と全て凹状の湾曲
とのいずれかである一連の連続点を有する輪郭群に分割
するステップと、先鋭度パラメータＡ_n、エッジ・パラメータＥ_n及び長さ
パラメータＬ_nを含む発見的決定パラメータを用いて、
（ｇ）前記エッジ・パラメータを用いて各輪郭端からＥ
_n個の点を除去し、前記長さパラメータを用いてＬ_n個の
点より短い長さを有する輪郭群を除去することにより、
潜在的折曲点を有する輪郭群を識別し、（ｈ）識別され
た各輪郭群における最大先鋭度点を見出し、（ｉ）前記
先鋭度パラメータを用いて先鋭度がＡ_nより小さい点を
除去し、最大先鋭度点を折曲点として抽出し、（ｊ）前
記折曲点において各輪郭群を１つ以上の輪郭副群に分割
し、（ｋ）必要に応じて、前記（ｇ）〜（ｊ）の処理を
繰り返して所望の折曲点を得ることにより、前記輪郭群
から、選択された折曲点を抽出するステップであって、
極めて弱い湾曲を有する各輪郭群から折曲点が抽出され
るように前記の各パラメータを選択する第１の反復と、
強い湾曲を有する輪郭群から折曲点が抽出されるように
前記の各パラメータを選択する第２の反復と、長く緩や
かな湾曲を有する輪郭群から折曲点が抽出されるように
前記の各パラメータを選択する第３の反復と、中程度の
湾曲及び長さの輪郭群から折曲点が抽出されるように前
記の各パラメータを選択する第４の反復とから成る４つ
の反復において実行されるステップと、全ての文字輪郭の識別、各輪郭における輪郭点の数、各
輪郭における凸状輪郭群と凹状輪郭群との数、及び、ｘ
−ｙ折曲点座標と各折曲点における輪郭の先鋭度と各折
曲点における輪郭のオリエンテーションとを含む文字画
像内の全ての折曲点の識別を含む折曲点データ集合を発
生するステップと、を含むことを特徴とする折曲点抽出
方法。