JPH0632080B2

JPH0632080B2 - 文字認識方式

Info

Publication number: JPH0632080B2
Application number: JP60253810A
Authority: JP
Inventors: 浩一樋口; 裕久後藤; 純子平山; 義征山下
Original assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Current assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Priority date: 1985-11-14
Filing date: 1985-11-14
Publication date: 1994-04-27
Anticipated expiration: 2009-04-27
Also published as: JPS62114080A

Description

【発明の詳細な説明】（産業上の利用分野）本発明は文字図形の認識方式に関し、更に詳細には、文
字図形パターンから所定方向の文字線の成分を表わすサ
ブパターンを抽出し、このサブパターンを複数領域に分
割して各領域内の特徴量（特徴要素）を計算して特徴マ
トリクスを作成する方式に関する。

（従来の技術）従来の文字図形の認識においては、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。その手法は(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、(2)文字図形パター
ンに細線化処理を行なって骨格化し、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、前記(1)(2)より抽出
されたストロークについて幾何学的な特徴等を抽出して
識別を行なっていた。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処理速度の低下を招いてい
た。(2)の方法は文字図形パターンを細線化する必要が
あり、又その細線化によりパターンのひずみ、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。

これらの問題点を解決するために、本出願人は例えば特
開昭５７−２３１８５号公報や特公昭６０−２４５１３
号公報に開示されている文字認識方式を提案している。
この方式を簡単に説明すると、(a)文字図形パターンを
所定のある方向に走査して、当該走査方向における文字
線の断面を検出し、(b)断面長が前記文字図形パターン
の文字線幅より十分に長い断面を抽出することにより行
なうサブパターンの抽出を複数の方法について行い、
(c)抽出したサブパターンのそれぞれについて任意の分
割領域の黒ビット数を、文字線幅とストローク方向に対
応した文字枠の大きさとで正規化して得られる量を特徴
要素とし、(d)前記ストローク方向の異なる複数のサブ
パターンごとに文字枠を分割することによって得られる
分割単位領域ごとに前記特徴要素を抽出して特徴マトリ
クスを作成する。

例えば、第５図において同図(a)の原パターンから同図
(b)〜(e)に示すような垂直サブパターン（VSP）、水平
サブパターン（HSP）、右斜めサブパターン（RSP）、左
斜めサブパターン（LSP）が抽出される。そして上記(c)
及び(d)の処理を経て、VSP特徴マトリクス、HSP特徴マ
トリクス、RSP特徴マトリクス、LSP特徴マトリクスから
成る特徴マトリクスが作成される。次に、この特徴マト
リクスと予め用意した標準特徴マトリクス（４方向の標
準特徴マトリクスからなる）との間に(1)式を適用して
距離Ｕを計算し、距離の小さな標準特徴マトリクスの文
字名を認識結果とする。

Ｆ_mi：入力文字図形の特徴マトリクス要素Ｆ_di：標準特徴マトリクス要素（発明が解決しようとする問題点）しかしながら、上記従来の文字認識方式はは以下の問題
点を有する。

第３図は漢字の“止”を認識するための図である。
“止”の左側の垂直文字線が本来は同図(a)の位置にあ
るべきところを、同図(b)のように位置が移動した文字
が記入されたとする。このとき、同図(a)のパターンか
ら抽出される垂直サブパターン（VSP）は同図(c)のよう
になり、同図(b)のパターンから抽出されるVSPは同図
(d)のようになる。そして、VSP特徴マトリクスは同図
(c)のVSPから同図(e)となり、同図(d)は同図(f)とな
る。すなわち、“止”の左側の垂直文字線の移動に従っ
て、VSP特徴マトリクスが変化していることがわかる。

ここで、同図(f)のVSP特徴マトリクスも、第４図(a)に
示す漢字“上”の標準特徴マトリクスのうちの標準VSP
特徴マトリクス、及び同図(b)に示す“止”の標準VSP特
徴マトリクスと比較する場合を考える。この比較には、
前述した(1)式が用いられる。まず、第３図(f)と第４図
(a)を比較すると、対応する要のうち４ケ所だけ異なる
ので、となる。同様に、第３図(f)と第４図(b)を比較すると、
対応する要素のうち８ケ所が異なるので、距離Ｕはとなる。尚、この例ではVSP以外の特徴マトリクスは同
一であるので、VSP特徴マトリクスの距離を計算するだ
けでよい。この結果、第３図(b)の“止”の標準特徴マ
トリクス“上”に対する距離はであり、標準特徴マトリクス“止”に対する距離はであるので、距離の小さい“上”に認識結果として出力
されてしまう。つまり、第３図(b)のようなパターンの
“止”が入力されると、“上”に誤認識する。

このように、従来の文字認識方式では、手書文字では筆
者の違いによる局所的な文字線の位置移動や傾き、また
印刷文字では活字の傾き等により入力文字図形が変形す
ると抽出される特徴が不安定となり、その認識が困難と
なる。このような文字図形の変形に対処するには、従来
方式では変形に対応した多数の標準特徴マトリクス（辞
書マトリクス）を用意しなければならず、標準特徴マト
リクスを格納するための辞書メモリの増大や処理速度の
低下を招いていた。

従って、本発明は以上説明した文字図形の変形によって
抽出特徴が不安定になるという問題点を解決し、安定で
かつ高速で認識精度の高い文字認識方式を提供すること
を目的とする。

（問題点を解決するための手段）本発明は以下の(a)〜(f)の構成要素を具備して構成され
る。

(a) 文字図形パターンを所定のある方向に走査して、
当該走査方向における文字線の断面を検出する。

(b) 次に、断面長が前記文字図形パターンの文字線幅
より十分に長い断面を抽出することにより行なうサブパ
ターンの抽出を複数の方向について行なう。

(c) 次に、抽出したサブパターンのそれぞれについて
任意の分割領域の黒ビット数を、文字線幅とストローク
方向に対応した文字枠の大きさとで正規化して得られる
量を特徴要素とする。

(d) 次に、前記ストローク方向の異なる複数のサブパ
ターンごとに文字枠を分割することによって得られる分
割単位領域ごとに前記特徴要素を抽出して特徴マトリク
スを作成する。

(e) 次に、前記サブパターンごとの特徴マトリクスの
複数の特徴要素を、予め用意された統合すべき特徴要素
の領域を規定する複数の統合マスクに従って統合して複
数の統合特徴を抽出する。

(f) そして、該統合特徴を予め用意された文字図形パ
ターンの標準統合特徴と照合して入力された文字図形パ
ターンを認識する。

（作用）上記構成要素(a)及び(b)は、複数方向のサブパターンを
抽出する作用を呈する。このサブパターンとは、例えば
水平方向サブパターン（HSP）、垂直方向サブパターン
（USP）、右斜め方向サブパターン（RSP）及び左斜め方
向サブパターン（LSP）である。

上記構成要素(c)及び(d)は特徴マトリクスを抽出する作
用を呈する。特徴マトリクスは例えばHSP特徴マトリク
ス、VSP特徴マトリクス、RSP特徴マトリクス及びLSP特
徴マトリクスで構成される。

上記構成要素(e)は文字図形の変形を補償する作用を呈
する。すなわち、予め特徴マトリクスの複数の特徴要素
のうちどの領域内の特徴要素を統合すべきかを規定する
統合マスクに従って、この領域内の特徴マトリクスの特
徴要素を統合（統合とは簡単に言えば各特徴要素の和を
算出する作業）して、複数の統合特徴を得ることによ
り、文字図形の位置ずれは吸収できる。例えば、ある同
一の統合テーブルを用いて正しい文字と変形している同
一の文字のそれぞれの統合特徴（特徴要素の和）が等し
ければ、両者は同じ文字であることがわかる。すなわ
ち、文字図形の変形は補償されたことになる。

上記構成要素(f)は(e)で得られた統合特徴と、予め用意
されている文字図形パターンの標準統合特徴とを比較
し、両者の距離が最も小さいときの標準統合特徴に対応
する文字図形を認識結果として出力する。

（実施例）以下、本発明の一実施例を図面を参照して詳細に説明す
る。

第１図は、本発明の一実施例を示すブロック図である。
同図において、１は光信号入力、２は光電変換部、３は
パターンレジスタ、４は線幅計算部、５はサブパター抽
出部、６は文字枠検出部、７は文字枠分割決定部、８は
特徴マトリクス抽出部、９は統合特徴計算部、１０は統
合マスク、１１は判定部、１２は判定辞書、及び１３は
文字名出力である。

以下、各部の構成を説明する。光電変換部２は文字図形
パターンの光信号を光信号入力１として入力し、２値の
量子化された電気信号に変換する。パターンレジスタ３
は、この電気信号を格納する。線幅計算部４はパターン
レジスタ３の出力に基づき入力文字図形パターンの線幅
（Ｗ）を計算する。

サブパターン抽出部５はパターンレジスタ３について垂
直走査を全面に行って、黒点（文字パターンの文字線部
に相当する量子化点を黒点，背景に相当する量子化点を
白点とする。）の連続個数と線幅計算部４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
抽出し、内部の垂直サブパターンレジスタに格納する。
同様に水平スキャンにより水平サブパターン（HSP）
を、右斜め４５゜スキャンにより右斜めサブパターン
（RSP）を、左斜め４５゜スキャンにより左斜めサブパ
ターン（LSP）を抽出し、各サブパターンレジスタに格
納する。この結果、前述した第５図(a)の原パターンに
対し、同図(b)〜(e)に示すVSP，HSP，RSP，LSPが得られ
る。

文字枠検出部６ははパターンレジスタ３内の入力パター
ンに外接する方形枠を検出し、その結果を文字枠分割決
定部７へ送る。この方形枠を文字枠と呼ぶ。

文字枠分割決定部７は文字枠検出部６で検出した文字枠
内をＭ×Ｎ個（Ｍ，Ｎは整数、本実施例ではＭ＝Ｎ＝
８）の領域に分割するためのＸ軸，Ｙ軸上の分割座標を
決定する。本実施例では文字枠を等間隔に分割するため
の分割座標を決定する。なお、ここでＸ軸，Ｙ軸はそれ
ぞれ水平方向及び垂直方向の座標軸を示す。

特徴マトリクス抽出部８は文字枠分割決定部により決定
された分割点座標をうけてVSP，HSP，RSP，LSPの各サブ
パターンレジスタ上の文字枠内領域をＭ×Ｎ個の部分領
域に分割し、各領域内の特徴量を計算して、Ｍ×Ｎ×４
次元の特徴マトリクスを抽出する。以下、特徴量の計算
方法を説明する。

まず、それぞれのサブパターンについて各部分領域内の
黒点数Ｂ_ijを計数し、線幅計算部４で計算した線幅Ｗを
用いて式(1)ににより文字線長をあらわす特徴量を計算
し、Ｍ×Ｎ次元のマトリクスをそれぞれのサブパターン
ごとに作成する。

さらにVPR特徴マトリクスはは文字枠のＹ軸方向の長さ
ΔＹで、HSP特徴マトリクスは文字枠のＸ方向の長さΔ
Ｘで、RSP及びLSP特徴マトリクスは（ΔＸ＋ΔＹ）／２
でそれぞれ正規化を行ない最終的にＭ×Ｎ×４次元の特
徴マトリクスを抽出する。

統合特徴計算部９は、特徴マトリクス抽出部８で抽出し
た特徴マトリクスについて、予め用意した統合マスク１
０に基づいた、特徴マトリクスの複数の要の統合、すな
わち特徴マトリクスの複数の要の和を求めることによ
り、統合特徴を計算する。

以下、統合特徴の計算方法を詳細に説明する。先ず、本
実施例における統合マスクの例を第２図（ａ）〜（ｄ）
にす。統合マスクはＭ×Ｎの次元数を持ち、その各要素
は前記Ｍ×Ｎ×４次元の特徴マトリクスのうち前記ＶＳ
ＰまたはＨＳＰまたはＲＳＰまたはＬＳＰ特徴マトリク
スのいずれかのＭ×Ｎの特徴マトリクスの各要素に対応
する。統合マスクの各要素は、０又は１の値を有する。
以下、統合特徴の計算方法を示す。

前記統合マスクをＰ個（Ｐは複数で、本実施例では１０
００個である）用意する。統合マスクＴ_ijkを次のとお
り定義する。

統合マスクＴ_ijkは、第２図に示す統合マスクの〇印の
位置（要素１）に対応する要素を統合することを示す。

ここで、１≦ｉ≦Ｍ、１≦ｊ≦Ｎ、ｋは統合マスクの番
号で１≦ｋ≦Ｐ（Ｐは整数で例えば、Ｐ＝１０００、す
なわち１０００種類の統合マスク）、Ｆ_ijdは特徴マト
リクスの要素を表し、ｄ＝１はＶＳＰ特徴マトリクス、
ｄ＝２はＨＳＰ特徴マトリクス、ｄ＝３はＲＳＰ特徴マ
トリクス、ｄ＝４はＬＳＰ特徴マトリクスを示す。この
ように定義される統合マスクを用い、特徴マトリクスＦ
_ijdに対し統合を行ない、下記（４）式で定義される統
合特徴Ｓ_kdを計算する。

このようにして、各方向の特徴マトリクス毎に（ｄ＝
１，２，３，４）かつ、Ｐ個の（本実施例ではＰ＝１０
００個）の統合マスクについて、統合特徴Ｓ_kdを計算す
る。更に、（５）式を適用してＶＳＰ、ＨＳＰ、ＲＳ
Ｐ、ＬＳＰ特徴マトリクスより計算した統合特徴の和Ｓ
_k5を計算する。

Ｓ_kdとＳ_k5をまとめてＳ_kd′（ｄ′＝１，２，３，４，
５）と定義する。このようにして計算されたＰ×５個の
統合特徴を判定部１１に出力する。

第６図を用いて、統合特徴の計算方法をより具体的に説
明する。

第６図（ａ）は、前述の第３図（ｅ）のＶＳＰ特徴マト
リクスを再掲したものであり、第６図（ｂ）は第２図
（ａ）の統合マスクを再掲したものである。この場合の
統合特徴は次のように求められる。

第６図（ｂ）の統合マスクの〇印の要素が１、〇のない
要素が０である。当該ＶＳＰ特徴マトリクスと統合マス
クについて、前記（４）式を適用して、統合特徴を計算
する。これは、第６図（ｃ）に示すように、ＶＳＰ特徴
マトリクスと統合マスクを重ね合わせ、統合マスクの〇
の要素に対応するＶＳＰ特徴マトリクスの要素の和を計
算することに相当する。第６図（ｃ）において、〇で囲
まれた要素の和は６０であり、従って、統合特徴値６０
が得られる。

このようにして、Ｐ個の統合マスクをＶＳＰ、ＨＳＰ、
ＲＳＰ、ＬＳＰ特徴マトリクスに対応させて統合特徴を
計算し、更に（５）式を適用してＶＳＰ、ＨＳＰ、ＲＳ
Ｐ、ＬＳＰ特徴マトリクスより計算した統合特徴の和を
計算し、最終的にＰ×５個の統合特徴を得る。

判定部１１は、統合特徴計算部９で計算した統合特徴と
判定辞書１２に格納されている標準統合特徴及び重み係
数との間に、(6)式で定義される距離Ｄを計算し、最も
距離の小さな標準統合特徴に対応する文字名を文字出力
１３とする。

但し、Ｊ_kd′は予め標準パターンから抽出した標準統合
特徴で、Ｗ_kd′は各文字図形単位に定められた重み係数
であり、当該特徴が有効な場合は１、無効な場合は０と
する。標準統合特徴及び重み係数は、予め判定辞書１２
に格納されている。

標準統合特徴は、予め標準パターンから抽出されるもの
であるが、その計算方法は、前述の統合特徴計算部９の
説明で述べたものと同一である。以下第４図（ａ）、
（ｂ）の標準特徴マトリクスを例に計算方法を説明す
る。

第４図（ａ）の標準ＶＳＰ特徴マトリクス（標準パタン
から抽出したＶＳＰ特徴マトリクス）に対し、第２図
（ａ）の統合マスクを用いて得られる標準統合特徴計算
方法を第７図を用いて説明する。

第７図（ａ）は前述の第４図（ａ）の標準ＶＳＰ特徴マ
トリクスを再掲したものであり、第７図（ｂ）は第２図
（ａ）の統合マスクを再掲したものである。第７図
（ｂ）の統合マスクの〇印の要素が１、〇のない要素が
０である。当該標準ＶＳＰ特徴マトリクスと統合マスク
について前記（４）式を適用して統合特徴を計算する。
これは第７図（ｃ）に示すように、標準ＶＳＰ特徴マト
リクス統合マスクを重ね合わせ、統合マスクの〇の要素
に対応する標準ＶＳＰ特徴マトリクスの要素の和を計算
することに相当する。第７図（ｃ）において、〇で囲ま
れた要素の和は３０であり、従って標準統合特徴値３０
が得られる。

第４図（ｂ）の標準ＶＳＰ特徴マトリクスの場合も同様
に計算し、標準統合特徴値６０が得られる。これを第８
図を用いて説明する。

第８図（ａ）は、前述の第４図（ｂ）の標準ＶＳＰ特徴
マトリクスを再掲したものであり、第８図（ｂ）は第２
図（ａ）の統合マスクを再掲したものである。第８図
（ｂ）の統合マスクの〇印の要素が１、〇のない要素が
０である。当該標準ＶＳＰ特徴マトリクスと統合マスク
について前記（４）式を適用して統合特徴を計算する。
これは第８図（ｃ）に示すように、標準ＶＳＰ特徴マト
リクスと統合マスクを重ね合わせ、統合マスクの〇の要
素に対応する標準ＶＳＰ特徴マトリクスの要素の和を計
算することに相当する。第８図（ｃ）において、〇で囲
まれた要素の和は６０であり、従って標準統合特徴値６
０が得られる。

このようにして得られた標準統合特徴が予め判定辞書１
２に格納されている。

次に、動作を説明する。

文字図形パターン（入力パターン）の光信号入力１は、
光電変換部２で２値化された電気信号に変換され、パタ
ーンレジスタ３に格納される。線幅計算部４は入力パタ
ーンの線幅（Ｗ）を計算し、サブパターン抽出部５及び
特徴マトリクス抽出部８に出力する。文字枠検出部６は
入力パターンに外接する方形枠を検出し、これを文字枠
として文字枠分割決定部７に出力する。文字枠分割決定
部７は文字枠をＭ×Ｎ個の領域に分割するためのＸ軸，
Ｙ軸上の分割座標を決定する。このようにして得られた
文字枠と入力パターンと線幅とに基づき、サブパターン
抽出部５は前述したように、VSP，HSP，RSP，LSPの各サ
ブパターンを抽出して内部の各サブパターンレジスタに
格納する。特徴マトリクス抽出部８は文字枠と分割座標
と入力パターンと線幅とに基づき、前述したようにＭ×
Ｎ×４次元の特徴マトリクスを抽出する。この特徴マト
リクスは統合特徴計算部９に供給される。統合特徴計算
部９は特徴マトリクスに対し統合マスク１０を用い、前
述したようにＰ×５個の統合特徴を計算し、判定部１１
に出力する。判定部１１は判定辞書１２内の標準統合特
徴とＰ×５個の統合特徴との距離Ｄを求め、最小の距離
となる標準統合特徴に対応する文字名を文字名出力１３
として出力する。

ここで、前述した第３図(a)と(b)に対し、本実施例を適
用した場合について説明する。この場合も、前述したよ
うに、VSP以外の特徴マトリクスは同一であるので、VSP
特徴マトリクスのみを考える。統合マスクとして第２図
(a)を用いた場合、第３図(e)のVSP特徴マトリクスの統
合特徴（すなわち、〇印の部分に対応するVSP特徴マト
リクスの和）を計算すると、その値は６０である。同様
に、第３図(f)のVSP特徴マトリクスの統合特徴も６０で
ある。また、第４図(a)の標準VSP特徴マトリクスの標準
統合特徴を計算すると、その値は３０である。同様に第
４図(b)の標準統合特徴は６０である。よって、第２図
(a)の統合マスクを用いて計算した第３図(a)及び(b)の
入力パターンの統合特徴（いずれも６０である）と第４
図(a)の標準統合特徴との距離Ｄ_１はで、第４図(b)の標準統合特徴との距離Ｄ_２はである。ただし、第２図(a)の統合マスクから得られる
統合特徴は“止”及び“上”を認識するために有効な特
徴なので、(6)式における重み係数は１である。従っ
て、Ｄ_１に比べＤ_２が小さく、第３図(a)及び(b)のいず
れの入力パターンに対しても“止”と正しく認識するこ
とができる。

以上、本発明の実施例を説明した。統合マスクは第２図
(a)〜(d)のみを例示したが、その他種々のものが用いら
れる。特に第２図(a)〜(c)は方形の統合マスクの例であ
るが、同図(d)のような複数の方形マスクを組み合わせ
た形の統合マスクを用いることにより、有効な統合特徴
を少数の統合マスクで抽出できる。

（発明の効果）以上説明したように、本発明によれば、文字図形の位置
変動を吸収して文字図形パターンの特徴を忠実に抽出す
ることができるので、辞書メモリを増加させることな
く、高速で高精度の文字認識が行なえる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例のブロック図、第２図は本実
施例で用いられる統合マスクの例を示す図、第３図は原
パターンからVSP特徴マトリクスを得る過程を説明する
ための図、第４図は標準VSP特徴マトリクスを示す図、
第５図は原パターンと各サブパターンの例を示す図、第
６図は統合特徴計算方法の説明図、第７図及び第８図は
標準統合特徴計算方法の説明図である。１……光信号入力、２……光電変換部、３……パターン
レジスタ、４……線幅計算部、５……サブパターン抽出
部、６……文字枠検出部、７……文字枠分割決定部、８
……特徴マトリクス抽出部、９……統合特徴計算部、１
０……統合マスク、１１……判定部、１２……判定辞
書、１３……文字名出力。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】(a)文字図形パターンを所定のある方向に
走査して、当該走査方向における文字線の断面を検出
し、 (b)断面長が前記文字図形パターンの文字線幅より十分
に長い断面を抽出することにより行なうサブパターンの
抽出を複数の方向について行い、 (c)抽出したサブパターンのそれぞれについて任意の分
割領域の黒ビット数を、文字線幅とストローク方向に対
応した文字枠の大きさとで正規化して得られる量を特徴
要素とし、 (d)前記ストローク方向の異なる複数のサブパターンご
とに文字枠を分割することによって得られる分割単位領
域ごとに前記特徴要素を抽出して特徴マトリクスを作成
し、 (e)前記サブパターンごとの特徴マトリクスの複数の特
徴要素を、予め用意された統合すべき特徴要素の領域を
規定する複数の統合マスクに従って統合して複数の統合
特徴を抽出し、 (f)該統合特徴を予め用意された文字図形パターンの標
準統合特徴と照合して入力された文字図形パターンを認
識することを特徴とする文字認識方式。