JPH06251202A - 文字認識装置 - Google Patents
文字認識装置Info
- Publication number
- JPH06251202A JPH06251202A JP5039703A JP3970393A JPH06251202A JP H06251202 A JPH06251202 A JP H06251202A JP 5039703 A JP5039703 A JP 5039703A JP 3970393 A JP3970393 A JP 3970393A JP H06251202 A JPH06251202 A JP H06251202A
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- pattern
- line width
- image
- circuit
- character
- Prior art date
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- Pending
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- Character Discrimination (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】線幅の異なる文字パターンの認識性能を向上さ
せる。 【構成】この文字認識装置は、認識対象パターン８を撮
像するカメラ１と、このカメラ１から入力した映像信号
ａを数値変換し濃淡画像ｂを出力する数値変換回路２
と、濃淡画像ｂを入力し明るい部分と暗い部分との二値
化画像ｃに変換する二値化回路３とを備える入力部９を
備える。また、二値化画像ｃの外形座標を検出して切り
出しパターンｄとして出力するパターン切り出し回路４
と、この切り出しパターンｄから線幅を計測する線幅計
測回路５と、計測された線幅信号ｅを用いて切り出しパ
ターンの線幅を正規化して正規化パターンｆを出力する
線幅正規化回路６とを備える正規化パターン生成部１０
と、正規化パターンｆからニューロ演算により文字認識
を行なうニューロ演算回路７とを備える。
せる。 【構成】この文字認識装置は、認識対象パターン８を撮
像するカメラ１と、このカメラ１から入力した映像信号
ａを数値変換し濃淡画像ｂを出力する数値変換回路２
と、濃淡画像ｂを入力し明るい部分と暗い部分との二値
化画像ｃに変換する二値化回路３とを備える入力部９を
備える。また、二値化画像ｃの外形座標を検出して切り
出しパターンｄとして出力するパターン切り出し回路４
と、この切り出しパターンｄから線幅を計測する線幅計
測回路５と、計測された線幅信号ｅを用いて切り出しパ
ターンの線幅を正規化して正規化パターンｆを出力する
線幅正規化回路６とを備える正規化パターン生成部１０
と、正規化パターンｆからニューロ演算により文字認識
を行なうニューロ演算回路７とを備える。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は文字認識装置に関し、特
に線幅の異なる複数のフォントや線幅のばらつくフォン
トの認識をするニューラルネットワークを用いた文字認
識装置に関する。
に線幅の異なる複数のフォントや線幅のばらつくフォン
トの認識をするニューラルネットワークを用いた文字認
識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、この種の文字認識装置は、たとえ
ば特開平３−１３６１８６号公報に示すように、取り込
み画像から文字パターンを切り出して、切り出した文字
パターンを、人間の脳の働きに着目してコンピュータが
学習をしその学習の内容を使って推論をするような機能
を持つニューラルネットワークに入力し、ニューラルネ
ットワークの演算を行い文字認識を行う。
ば特開平３−１３６１８６号公報に示すように、取り込
み画像から文字パターンを切り出して、切り出した文字
パターンを、人間の脳の働きに着目してコンピュータが
学習をしその学習の内容を使って推論をするような機能
を持つニューラルネットワークに入力し、ニューラルネ
ットワークの演算を行い文字認識を行う。
【０００３】図３は、従来の技術を説明するためのブロ
ック図である。図３を参照すると、認識対象の文字パタ
ーンの切り出しを行う文字パターン切り出し回路３１
と、文字パターン切り出し回路３１から出力される切り
出しパターンｇを入力としニューラルネットワーク演算
を行い認識文字の出力を行うニューロ演算回路３２から
構成される。
ック図である。図３を参照すると、認識対象の文字パタ
ーンの切り出しを行う文字パターン切り出し回路３１
と、文字パターン切り出し回路３１から出力される切り
出しパターンｇを入力としニューラルネットワーク演算
を行い認識文字の出力を行うニューロ演算回路３２から
構成される。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】この従来の文字認識装
置は、切り出した文字パターンをそのままニューロ演算
回路に入力しているため、学習させたフォントと異なる
線幅のフォントを認識させると、ニューラルネットワー
クの出力値が低下してしまい文字認識性能が低下してし
まう。また同じフォントであっても学習データと異なる
線幅の文字パターンを認識させる場合も、ニューラルネ
ットワークの出力値が低下してしまい文字認識性能が低
下してしまう。
置は、切り出した文字パターンをそのままニューロ演算
回路に入力しているため、学習させたフォントと異なる
線幅のフォントを認識させると、ニューラルネットワー
クの出力値が低下してしまい文字認識性能が低下してし
まう。また同じフォントであっても学習データと異なる
線幅の文字パターンを認識させる場合も、ニューラルネ
ットワークの出力値が低下してしまい文字認識性能が低
下してしまう。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明の文字認識装置
は、認識対象パターンを二値化画像にする入力手段と、
前記二値化画像から所定の線幅の正規化パターンを生成
する正規化パターン生成手段と、前記正規化パターンか
らニューロ演算により文字認識を行なうニューロ演算手
段とを備える。
は、認識対象パターンを二値化画像にする入力手段と、
前記二値化画像から所定の線幅の正規化パターンを生成
する正規化パターン生成手段と、前記正規化パターンか
らニューロ演算により文字認識を行なうニューロ演算手
段とを備える。
【０００６】また、本発明の文字認識装置の前記入力手
段は、前記認識対象パターンを撮像する撮像手段と、前
記撮像手段から入力した映像を数値変換し濃淡画像を出
力する数値変換手段と、前記濃淡画像を入力し明るい部
分と暗い部分との二値化画像に変換する二値化手段とを
備える。
段は、前記認識対象パターンを撮像する撮像手段と、前
記撮像手段から入力した映像を数値変換し濃淡画像を出
力する数値変換手段と、前記濃淡画像を入力し明るい部
分と暗い部分との二値化画像に変換する二値化手段とを
備える。
【０００７】さらに、本発明の文字認識装置の前記正規
化パターン生成手段は、前記二値化画像の外形座標を検
出して切り出しパターンとして出力するパターン切り出
し手段と、前記切り出しパターンから線幅を計測する線
幅計測手段と、計測された前記線幅を用いて前記切り出
しパターンの線幅を正規化する線幅正規化手段とを備え
る。
化パターン生成手段は、前記二値化画像の外形座標を検
出して切り出しパターンとして出力するパターン切り出
し手段と、前記切り出しパターンから線幅を計測する線
幅計測手段と、計測された前記線幅を用いて前記切り出
しパターンの線幅を正規化する線幅正規化手段とを備え
る。
【０００８】
【実施例】次に、本発明について図面を参照して説明す
る。本発明の一実施例をブロックで示す図１を参照する
と、この実施例の文字認識装置において、入力部９は認
識対象パターン８を二値化画像ｃに変換する手段であ
り、カメラ１と数値変換回路２と二値化回路３とから構
成される。カメラ１は認識対象パターン８を撮像し映像
信号ａを出力する。数値変換回路２はカメラ１から入力
した映像信号ａを数値変換し濃淡画像ｂを出力する。二
値化回路３は濃淡画像ｂを入力し明るい部分は”１”
に、暗い部分は”０”の二値化画像ｃに変換して出力す
る。二値化レベルの決定方法は、取り込み画像の明るさ
のヒストグラムの谷間を二値化レベルとするモード法等
が知られている。正規化パターン生成部１０は二値化画
像ｃから所定の線幅の正規化パターンｆを生成する手段
であり、パターン切り出し回路４と線幅計測回路５と線
幅正規化回路６とから構成される。パターン切り出し回
路４は、二値化画像ｃを入力し認識対象パターンを切り
出す。例えば、認識対象パターンの切り出しは、”１”
の連続した領域の最外形座標を検索することで行うこと
ができる。線幅計測回路５は、パターン切り出し回路４
から切り出しパターンｄを入力し、切り出した文字パタ
ーンの線幅の計測を行う。線幅の計測は、例えば１画素
ずつのパターンの縮小処理を繰り返し、芯線のみになり
縮小処理によりパターンの変化がなくなるまでの縮小処
理の回数をカウントすることにより行うことができる。
線幅正規化回路６は、パターン切り出し回路４から出力
される切り出しパターンｄと、線幅計測回路５から出力
される線幅信号ｅとを入力し、ニューラルネットワーク
の学習に用いた文字パターンの線幅になるように、切り
出しパターンｄの線幅の正規化を行う。計測された線幅
が学習に用いた文字パターンの線幅より太い場合は、学
習文字パターンの線幅になるまで縮小処理を繰り返し、
計測された線幅が学習に用いた文字パターンの線幅より
細い場合は、学習文字パターンの線幅になるまで拡大処
理を繰り返す。ニューロ演算回路７は、線幅正規化回路
６から出力される正規化パターン信号ｆを入力し、人間
の脳の働きに着目してコンピュータが学習をしその学習
の内容を使って推論をするような機能を持つニューラル
ネットッワークの演算を行い認識結果の出力を行う。
る。本発明の一実施例をブロックで示す図１を参照する
と、この実施例の文字認識装置において、入力部９は認
識対象パターン８を二値化画像ｃに変換する手段であ
り、カメラ１と数値変換回路２と二値化回路３とから構
成される。カメラ１は認識対象パターン８を撮像し映像
信号ａを出力する。数値変換回路２はカメラ１から入力
した映像信号ａを数値変換し濃淡画像ｂを出力する。二
値化回路３は濃淡画像ｂを入力し明るい部分は”１”
に、暗い部分は”０”の二値化画像ｃに変換して出力す
る。二値化レベルの決定方法は、取り込み画像の明るさ
のヒストグラムの谷間を二値化レベルとするモード法等
が知られている。正規化パターン生成部１０は二値化画
像ｃから所定の線幅の正規化パターンｆを生成する手段
であり、パターン切り出し回路４と線幅計測回路５と線
幅正規化回路６とから構成される。パターン切り出し回
路４は、二値化画像ｃを入力し認識対象パターンを切り
出す。例えば、認識対象パターンの切り出しは、”１”
の連続した領域の最外形座標を検索することで行うこと
ができる。線幅計測回路５は、パターン切り出し回路４
から切り出しパターンｄを入力し、切り出した文字パタ
ーンの線幅の計測を行う。線幅の計測は、例えば１画素
ずつのパターンの縮小処理を繰り返し、芯線のみになり
縮小処理によりパターンの変化がなくなるまでの縮小処
理の回数をカウントすることにより行うことができる。
線幅正規化回路６は、パターン切り出し回路４から出力
される切り出しパターンｄと、線幅計測回路５から出力
される線幅信号ｅとを入力し、ニューラルネットワーク
の学習に用いた文字パターンの線幅になるように、切り
出しパターンｄの線幅の正規化を行う。計測された線幅
が学習に用いた文字パターンの線幅より太い場合は、学
習文字パターンの線幅になるまで縮小処理を繰り返し、
計測された線幅が学習に用いた文字パターンの線幅より
細い場合は、学習文字パターンの線幅になるまで拡大処
理を繰り返す。ニューロ演算回路７は、線幅正規化回路
６から出力される正規化パターン信号ｆを入力し、人間
の脳の働きに着目してコンピュータが学習をしその学習
の内容を使って推論をするような機能を持つニューラル
ネットッワークの演算を行い認識結果の出力を行う。
【０００９】図２はこの実施例を説明するためのパター
ン図である。図２を図１に併せて参照すると、学習に用
いたパターンより線幅の狭いパターン１１は、線幅正規
化回路６により線幅の正規化が行われ正規化パターン１
３に変換される。学習に用いたパターンより線幅の太い
パターン１２は、線幅正規化回路６により線幅の正規化
がおこなわれ正規化パターン１３に変換される。パター
ン１３の線幅で学習を行わせてある場合、パターン１１
やパターン１２のままでは、ニューラルネットワークへ
の入力値が大きく異なるので、正しい文字への出力値が
低下してしまうが、パターン１１やパターン１２をパタ
ーン１３に変換してから認識させれば、ニューラルネッ
トワークへの入力値は正規化を行わないパターンに比べ
て学習パターンと大きく変わらないので、正しい文字へ
の出力値は、正規化しないパターンに比べて高くなるこ
とがわかる。線幅の異なるフォントをニューラルネット
ワークを用いて認識させる場合、従来は高い認識性能を
得るためにフォント毎に荷重データを作成し、認識対象
フォント毎に荷重データを替えて認識を行わせていた
が、この実施例による線幅の正規化を行ってから認識さ
せるようにすれば、フォント毎に荷重データを作成する
必要もなくまた、認識時も一つの荷重データで認識を行
うことができる。
ン図である。図２を図１に併せて参照すると、学習に用
いたパターンより線幅の狭いパターン１１は、線幅正規
化回路６により線幅の正規化が行われ正規化パターン１
３に変換される。学習に用いたパターンより線幅の太い
パターン１２は、線幅正規化回路６により線幅の正規化
がおこなわれ正規化パターン１３に変換される。パター
ン１３の線幅で学習を行わせてある場合、パターン１１
やパターン１２のままでは、ニューラルネットワークへ
の入力値が大きく異なるので、正しい文字への出力値が
低下してしまうが、パターン１１やパターン１２をパタ
ーン１３に変換してから認識させれば、ニューラルネッ
トワークへの入力値は正規化を行わないパターンに比べ
て学習パターンと大きく変わらないので、正しい文字へ
の出力値は、正規化しないパターンに比べて高くなるこ
とがわかる。線幅の異なるフォントをニューラルネット
ワークを用いて認識させる場合、従来は高い認識性能を
得るためにフォント毎に荷重データを作成し、認識対象
フォント毎に荷重データを替えて認識を行わせていた
が、この実施例による線幅の正規化を行ってから認識さ
せるようにすれば、フォント毎に荷重データを作成する
必要もなくまた、認識時も一つの荷重データで認識を行
うことができる。
【００１０】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
認識対象パターンを二値化画像にし、この二値化画像か
ら所定の線幅の正規化パターンを生成し、この正規化パ
ターンからニューロ演算により文字認識を行なうことに
より、認識対象文字の線幅が学習時に用いた文字の線幅
と異なっていても認識性能が低下しない。そのため線幅
の異なるフォントの認識においても、一つの荷重データ
により文字認識を行うことができる。
認識対象パターンを二値化画像にし、この二値化画像か
ら所定の線幅の正規化パターンを生成し、この正規化パ
ターンからニューロ演算により文字認識を行なうことに
より、認識対象文字の線幅が学習時に用いた文字の線幅
と異なっていても認識性能が低下しない。そのため線幅
の異なるフォントの認識においても、一つの荷重データ
により文字認識を行うことができる。
【図１】本発明の一実施例を示すブロック図である。
【図２】この実施例を説明するためのパターン図であ
る。
る。
【図３】従来例を示すブロック図である。
１ カメラ ２ 数値変換回路 ３ 二値化回路 ４ パターン切り出し回路 ５ 線幅計測回路 ６ 線幅正規化回路 ７ ニューロ演算回路 ８ 認識対象パターン ９ 入力部 １０ 正規化パターン生成部 １１ 線幅の狭いパターン １２ 線幅の広いパターン １３ 正規化パターン ａ 映像信号 ｂ 濃淡画像 ｃ 二値化画像 ｄ 切り出しパターン ｅ 線幅信号 ｆ 正規化パターン
Claims (3)
- 【請求項１】 認識対象パターンを二値化画像にする入
力手段と、前記二値化画像から所定の線幅の正規化パタ
ーンを生成する正規化パターン生成手段と、前記正規化
パターンからニューロ演算により文字認識を行なうニュ
ーロ演算手段とを備えることを特徴とする文字認識装
置。 - 【請求項２】 前記入力手段は、前記認識対象パターン
を撮像する撮像手段と、前記撮像手段から入力した映像
を数値変換し濃淡画像を出力する数値変換手段と、前記
濃淡画像を入力し明るい部分と暗い部分との二値化画像
に変換する二値化手段とを備えることを特徴とする請求
項１記載の文字認識装置。 - 【請求項３】 前記正規化パターン生成手段は、前記二
値化画像の外形座標を検出して切り出しパターンとして
出力するパターン切り出し手段と、前記切り出しパター
ンから線幅を計測する線幅計測手段と、計測された前記
線幅を用いて前記切り出しパターンの線幅を正規化する
線幅正規化手段とを備えることを特徴とする請求項１記
載の文字認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5039703A JPH06251202A (ja) | 1993-03-01 | 1993-03-01 | 文字認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5039703A JPH06251202A (ja) | 1993-03-01 | 1993-03-01 | 文字認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06251202A true JPH06251202A (ja) | 1994-09-09 |
Family
ID=12560375
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5039703A Pending JPH06251202A (ja) | 1993-03-01 | 1993-03-01 | 文字認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06251202A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4904313A (en) * | 1988-06-10 | 1990-02-27 | Allegheny Ludlum Corporation | Method of producing stable magnetic domain refinement of electrical steels by metallic contaminants |
| US4904314A (en) * | 1988-06-10 | 1990-02-27 | Allegheny Ludlum Corporation | Method of refining magnetic domains of barrier-coated electrical steels using metallic contaminants |
| US4911766A (en) * | 1988-06-10 | 1990-03-27 | Allegheny Ludlum Corporation | Method of refining magnetic domains of electrical steels using phosphorus |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH04219883A (ja) * | 1990-12-20 | 1992-08-10 | Nec Corp | 活字文字認識装置 |
-
1993
- 1993-03-01 JP JP5039703A patent/JPH06251202A/ja active Pending
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH04219883A (ja) * | 1990-12-20 | 1992-08-10 | Nec Corp | 活字文字認識装置 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4904313A (en) * | 1988-06-10 | 1990-02-27 | Allegheny Ludlum Corporation | Method of producing stable magnetic domain refinement of electrical steels by metallic contaminants |
| US4904314A (en) * | 1988-06-10 | 1990-02-27 | Allegheny Ludlum Corporation | Method of refining magnetic domains of barrier-coated electrical steels using metallic contaminants |
| US4911766A (en) * | 1988-06-10 | 1990-03-27 | Allegheny Ludlum Corporation | Method of refining magnetic domains of electrical steels using phosphorus |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 19951114 |