JPH0656625B2 - 特徴抽出方式 - Google Patents
特徴抽出方式Info
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- JPH0656625B2 JPH0656625B2 JP62070503A JP7050387A JPH0656625B2 JP H0656625 B2 JPH0656625 B2 JP H0656625B2 JP 62070503 A JP62070503 A JP 62070503A JP 7050387 A JP7050387 A JP 7050387A JP H0656625 B2 JPH0656625 B2 JP H0656625B2
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Description
【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は文字図形認識装置等において使用され、文字図
形の特徴を抽出する特徴抽出方式に関するものである。
形の特徴を抽出する特徴抽出方式に関するものである。
（従来の技術） 従来、文字図形認識装置では、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つて骨格化し、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
別を行なつていた。
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つて骨格化し、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
別を行なつていた。
また、処理が簡単な手法として、(3)入力文字図形パタ
ーンを走査して得られる所定の２つの軸（Ｘ，Ｙ軸）上
における黒ビツト数分布に対し、文字枠で定められる範
囲で重心座標を決定する。次いで、それまでに検出した
夫々の重心座標で、上記文字枠で定められる範囲を分割
した夫々の範囲を対象として夫々の前記黒ビツト数分布
の重心座標を決定する過程を複数回繰返して求める。求
めた夫々の重心座標系列とほぼ均等に対応させた分割座
標系列によつて、上記入力文字図形パターンを夫々の軸
方向に分割し、夫々の軸上の夫々の各分割領域を夫々の
文字枠で正規化して得た正規化分割領域長系列を上記入
力文字図形パターンの特徴として抽出して識別を行なつ
ていた。
ーンを走査して得られる所定の２つの軸（Ｘ，Ｙ軸）上
における黒ビツト数分布に対し、文字枠で定められる範
囲で重心座標を決定する。次いで、それまでに検出した
夫々の重心座標で、上記文字枠で定められる範囲を分割
した夫々の範囲を対象として夫々の前記黒ビツト数分布
の重心座標を決定する過程を複数回繰返して求める。求
めた夫々の重心座標系列とほぼ均等に対応させた分割座
標系列によつて、上記入力文字図形パターンを夫々の軸
方向に分割し、夫々の軸上の夫々の各分割領域を夫々の
文字枠で正規化して得た正規化分割領域長系列を上記入
力文字図形パターンの特徴として抽出して識別を行なつ
ていた。
（発明が解決しようとする問題点） しかしながら、前記従来の文字認識装置における特徴抽
出方式では次のような問題点があつた。
出方式では次のような問題点があつた。
(1)の方式で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)の方式では文字図形パタ
ーンを細線化する必要があり、又その細線化によるパタ
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。
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)の方式では文字図形パタ
ーンを細線化する必要があり、又その細線化によるパタ
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。
また、(3)の方式では処理が簡単ではあるが、本来二次
元の性質をもつ文字図形パターンを分割領域長という一
次元の性質を表わす特徴で表現しているために、入力文
字図形パターンによつては特徴が正確に抽出できない場
合があつた。
元の性質をもつ文字図形パターンを分割領域長という一
次元の性質を表わす特徴で表現しているために、入力文
字図形パターンによつては特徴が正確に抽出できない場
合があつた。
本発明は以上述べた問題点を解決し、簡単な処理で高速
かつ正確に文字図形の特徴を抽出することが可能な特徴
抽出方式を提供することを目的とする。
かつ正確に文字図形の特徴を抽出することが可能な特徴
抽出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） 本発明は前記問題点を解決するために、媒体上の文字図
形を読取つて２値化して得られるパターンを記憶する記
憶手段を備え、前記パターンに基づいて文字図形の特徴
を抽出する特徴抽出方式において、(a)前記パターンを
走査して文字図形の外接枠を検出する第１の検出手段、
(b)前記パターンを走査して所定の２つの軸に投影した
各軸方向の黒ビツト数分布を作成する作成手段、(c)前
記２つの軸方向の前記外接枠内の範囲で各黒ビツト数分
布の重心座標を決定し、決定した各重心座標で外接枠内
の範囲を分割した各分割範囲に対し各黒ビツト数分布の
重心座標を決定する過程を繰り返して各軸方向の重心座
標系列を検出する第２の検出手段、(d)設定される分割
数に基づいて、前記重心座標系列に対応した各軸方向の
分割座標系列を決定する決定手段、及び(e)前記分割座
標系列で分割される前記外接枠内の分割領域毎に、該分
割領域の２つの軸方向の辺の長さの比を計算して該比を
要素とする分割領域辺長比マトリクスを作成する計算手
段を具備するものである。
形を読取つて２値化して得られるパターンを記憶する記
憶手段を備え、前記パターンに基づいて文字図形の特徴
を抽出する特徴抽出方式において、(a)前記パターンを
走査して文字図形の外接枠を検出する第１の検出手段、
(b)前記パターンを走査して所定の２つの軸に投影した
各軸方向の黒ビツト数分布を作成する作成手段、(c)前
記２つの軸方向の前記外接枠内の範囲で各黒ビツト数分
布の重心座標を決定し、決定した各重心座標で外接枠内
の範囲を分割した各分割範囲に対し各黒ビツト数分布の
重心座標を決定する過程を繰り返して各軸方向の重心座
標系列を検出する第２の検出手段、(d)設定される分割
数に基づいて、前記重心座標系列に対応した各軸方向の
分割座標系列を決定する決定手段、及び(e)前記分割座
標系列で分割される前記外接枠内の分割領域毎に、該分
割領域の２つの軸方向の辺の長さの比を計算して該比を
要素とする分割領域辺長比マトリクスを作成する計算手
段を具備するものである。
（作用） 本発明によれば、以上のように特徴抽出方式を構成した
ので、技術的手段は次のように作用する。記憶手段に格
納されたパターンを走査することによつて、第１の検出
手段では文字図形の外接枠（文字枠）が検出され、作成
手段では各軸方向（例えばＸ軸，Ｙ軸方向）の黒ビツト
数分布が作成される。このように得られた外接枠及び各
黒ビツト数分布に基づいて、第２の検出手段で各軸方向
の重心座標系列が検出される。次に、設定される分割数
に基づいて、第２の検出手段で検出された重心座標系列
に対応した各軸方向の分割座標系列が決定手段により決
定される。分割数は、例えば文字図形の複雑度に応じて
設定される。決定手段で得られた分割座標系列で分割さ
れる外接枠内の分割領域毎に、その分割領域の２つの軸
方向（Ｘ，Ｙ軸方向）の辺長の比が計算手段により計算
されて各分割領域の辺長比を要素とする分割領域辺長比
マトリクスが作成される。このように、パターンの走査
と所定の演算処理により特徴情報としての分割領域面積
マトリクスを抽出しているので、従来と比較して簡単で
高速な処理となる。また抽出された分割領域面積マトリ
クスは二次元の性質を表わすので、本来二次元である文
字図形の特徴を正確に抽出したことになる。従つて、こ
の特徴情報を文字図形認識に用いることにより、簡単な
処理で高速かつ正確に文字図形を認識することが可能と
なる。
ので、技術的手段は次のように作用する。記憶手段に格
納されたパターンを走査することによつて、第１の検出
手段では文字図形の外接枠（文字枠）が検出され、作成
手段では各軸方向（例えばＸ軸，Ｙ軸方向）の黒ビツト
数分布が作成される。このように得られた外接枠及び各
黒ビツト数分布に基づいて、第２の検出手段で各軸方向
の重心座標系列が検出される。次に、設定される分割数
に基づいて、第２の検出手段で検出された重心座標系列
に対応した各軸方向の分割座標系列が決定手段により決
定される。分割数は、例えば文字図形の複雑度に応じて
設定される。決定手段で得られた分割座標系列で分割さ
れる外接枠内の分割領域毎に、その分割領域の２つの軸
方向（Ｘ，Ｙ軸方向）の辺長の比が計算手段により計算
されて各分割領域の辺長比を要素とする分割領域辺長比
マトリクスが作成される。このように、パターンの走査
と所定の演算処理により特徴情報としての分割領域面積
マトリクスを抽出しているので、従来と比較して簡単で
高速な処理となる。また抽出された分割領域面積マトリ
クスは二次元の性質を表わすので、本来二次元である文
字図形の特徴を正確に抽出したことになる。従つて、こ
の特徴情報を文字図形認識に用いることにより、簡単な
処理で高速かつ正確に文字図形を認識することが可能と
なる。
（実施例） 以下、第１図乃至第６図を参照して本発明の実施例を説
明する。
明する。
第１図は本発明の特徴抽出方式を採用した文字図形認識
装置を示す機能ブロック図である。本実施例の文字認識
装置は、光入力１を光電変換する光電変換部２、パター
ンレジスタ３、文字枠検出部４、文字投影作成部５、重
心検出部６、文字枠分割点決定部７、分割領域辺長比計
算部８、識別部９、辞書メモリ10及び出力端子11から構
成される。以上の構成要素のうち、本発明の方式に直接
関係するものは参照符号２〜８の構成要素である。
装置を示す機能ブロック図である。本実施例の文字認識
装置は、光入力１を光電変換する光電変換部２、パター
ンレジスタ３、文字枠検出部４、文字投影作成部５、重
心検出部６、文字枠分割点決定部７、分割領域辺長比計
算部８、識別部９、辞書メモリ10及び出力端子11から構
成される。以上の構成要素のうち、本発明の方式に直接
関係するものは参照符号２〜８の構成要素である。
文字、図形、記号等（以下文字という）が記載された幅
票等の媒体からの光入力１は光電変換部２に入力され
る。光電変換部２は光入力１を光電変換して、１つの文
字予定領域を１２８×１２８の画素へ分解し、各画素を
２値のデイジタル信号（以下これを入力文字パターンと
呼ぶ）へ変換するものであり、平均的大きさの１文字は
６０×６０ビツト程度の入力文字パターンで表現され
る。パターンレジスタ３は文字予定領域における各画素
のＸ，Ｙ座標を再現できる形式で入力文字パターンを記
憶するものであり、文字予定領域に対応して１２８×１
２８ビツトの容量を有するものである。
票等の媒体からの光入力１は光電変換部２に入力され
る。光電変換部２は光入力１を光電変換して、１つの文
字予定領域を１２８×１２８の画素へ分解し、各画素を
２値のデイジタル信号（以下これを入力文字パターンと
呼ぶ）へ変換するものであり、平均的大きさの１文字は
６０×６０ビツト程度の入力文字パターンで表現され
る。パターンレジスタ３は文字予定領域における各画素
のＸ，Ｙ座標を再現できる形式で入力文字パターンを記
憶するものであり、文字予定領域に対応して１２８×１
２８ビツトの容量を有するものである。
文字枠検出部４は、例えば文字の外接枠（文字枠）をそ
のパターンレジスタ３における左端座標Ｘｌ、右端座標
Ｘｒ、上端座標Ｙｔ、下端座標Ｙｂで表現して検出す
る。
のパターンレジスタ３における左端座標Ｘｌ、右端座標
Ｘｒ、上端座標Ｙｔ、下端座標Ｙｂで表現して検出す
る。
文字投影作成部５はパターンレジスタ３の入力文字パタ
ーンを所定の軸、例えばＸ軸，Ｙ軸（夫夫パターンレジ
スタ３の２次元座標における水平方向，垂直方向）へ投
影して黒ビツト数の分布を求め、黒ビツト数分布ＳＸ
（ｘ），ＳＹ（ｙ）を作成する。
ーンを所定の軸、例えばＸ軸，Ｙ軸（夫夫パターンレジ
スタ３の２次元座標における水平方向，垂直方向）へ投
影して黒ビツト数の分布を求め、黒ビツト数分布ＳＸ
（ｘ），ＳＹ（ｙ）を作成する。
但し、ｘ，ｙはパターンレジスタ３における夫夫０〜１
２７なる２次元座標であり、Ｙｔ，Ｙｂは文字枠のＹ軸
方向の上端座標、下端座標、Ｘｌ，ＸｒはＸ軸方向の左
端座標、右端座標であり、Ｐ（ｘ，ｙ）は黒ビツト又は
白ビツトを意味し、黒ビツト（有意色）の場合Ｐ（ｘ，
ｙ）＝１、白ビツト（背景色）の場合Ｐ（ｘ，ｙ）＝０
をとる。
２７なる２次元座標であり、Ｙｔ，Ｙｂは文字枠のＹ軸
方向の上端座標、下端座標、Ｘｌ，ＸｒはＸ軸方向の左
端座標、右端座標であり、Ｐ（ｘ，ｙ）は黒ビツト又は
白ビツトを意味し、黒ビツト（有意色）の場合Ｐ（ｘ，
ｙ）＝１、白ビツト（背景色）の場合Ｐ（ｘ，ｙ）＝０
をとる。
第２図(a)に入力文字パターン例として漢字「止」と
「上」のパターンの場合を示し、第２図(b),(c)に第２
図(a)の各パターンに対する黒ビツト数分布ＳＸ
（ｘ），ＳＹ（ｙ）を示す。
「上」のパターンの場合を示し、第２図(b),(c)に第２
図(a)の各パターンに対する黒ビツト数分布ＳＸ
（ｘ），ＳＹ（ｙ）を示す。
重心検出部６は、文字枠のＸ，Ｙ各軸方向の全範囲Ｘｌ
〜Ｘｒ，Ｙｔ〜Ｙｂ及び前の過程で検出した重心座標で
その範囲Ｘｌ〜Ｘｒ，Ｙｔ〜Ｙｂを分割した各範囲を対
象として、入力文字パターンの夫々の黒ビツト数分布Ｓ
Ｘ（ｘ），ＳＹ（ｙ）の重心座標系列Ｘ（Ｍｐ），Ｙ
（Ｍｑ）を求めるものであり、各範囲の１次モーメント
の和をその範囲の黒ビツト和で除算することによつて求
めるものである。但し、Ｍｐ，Ｍｑは座標値の大きさの
順に付した重心座標番号であり、Ｍｐ＝１〜ＭＸ（ＭＸ
はＸ軸方向の重心の個数であつて奇数）Ｍｑ＝１〜ＭＹ
（ＭＹはＹ軸方向の重心の個数であつて奇数）である。
Ｘ軸方向の重心座標の個数ＭＸとしては、１５個程度の
比較的多い数（分割数に比べて）を採用することが望ま
しいが、説明の簡略化のために７個の重心座標Ｘ
（Ｍｐ）を検出する場合について述べる。
〜Ｘｒ，Ｙｔ〜Ｙｂ及び前の過程で検出した重心座標で
その範囲Ｘｌ〜Ｘｒ，Ｙｔ〜Ｙｂを分割した各範囲を対
象として、入力文字パターンの夫々の黒ビツト数分布Ｓ
Ｘ（ｘ），ＳＹ（ｙ）の重心座標系列Ｘ（Ｍｐ），Ｙ
（Ｍｑ）を求めるものであり、各範囲の１次モーメント
の和をその範囲の黒ビツト和で除算することによつて求
めるものである。但し、Ｍｐ，Ｍｑは座標値の大きさの
順に付した重心座標番号であり、Ｍｐ＝１〜ＭＸ（ＭＸ
はＸ軸方向の重心の個数であつて奇数）Ｍｑ＝１〜ＭＹ
（ＭＹはＹ軸方向の重心の個数であつて奇数）である。
Ｘ軸方向の重心座標の個数ＭＸとしては、１５個程度の
比較的多い数（分割数に比べて）を採用することが望ま
しいが、説明の簡略化のために７個の重心座標Ｘ
（Ｍｐ）を検出する場合について述べる。
まず、文字枠のＸ軸方向の範囲Ｘｌ〜Ｘｒを対象とし
て、次式に示すように入力文字パターンの黒ビツト数分
布ＳＸ（ｘ）の１次モーメント和をその範囲の黒ビツト
和で除算することによつて、中央の重心座標番号Ｍ４の
重心座標Ｘ（Ｍ４）を求め 次いで、その重心座標Ｘ（Ｍ４）で分割された夫夫の範
囲、Ｘｌ〜Ｘ（Ｍ４），Ｘ（Ｍ４）〜Ｘｒを対象として
２つの重心座標Ｘ（Ｍ２），Ｘ（Ｍ６）を求める。
て、次式に示すように入力文字パターンの黒ビツト数分
布ＳＸ（ｘ）の１次モーメント和をその範囲の黒ビツト
和で除算することによつて、中央の重心座標番号Ｍ４の
重心座標Ｘ（Ｍ４）を求め 次いで、その重心座標Ｘ（Ｍ４）で分割された夫夫の範
囲、Ｘｌ〜Ｘ（Ｍ４），Ｘ（Ｍ４）〜Ｘｒを対象として
２つの重心座標Ｘ（Ｍ２），Ｘ（Ｍ６）を求める。
次いで、これまで検出された重心座標Ｘ（Ｍ２），Ｘ
（Ｍ４），Ｘ（Ｍ６）で分割された範囲Ｘｌ〜Ｘ
（Ｍ２），Ｘ（Ｍ２）〜Ｘ（Ｍ４），Ｘ（Ｍ４）〜Ｘ
（Ｍ６），Ｘ（Ｍ６）〜Ｘｒを対象として４個の重心座
標Ｘ（Ｍ１），Ｘ（Ｍ３），Ｘ（Ｍ５），Ｘ（Ｍ７）を
求める。
（Ｍ４），Ｘ（Ｍ６）で分割された範囲Ｘｌ〜Ｘ
（Ｍ２），Ｘ（Ｍ２）〜Ｘ（Ｍ４），Ｘ（Ｍ４）〜Ｘ
（Ｍ６），Ｘ（Ｍ６）〜Ｘｒを対象として４個の重心座
標Ｘ（Ｍ１），Ｘ（Ｍ３），Ｘ（Ｍ５），Ｘ（Ｍ７）を
求める。
Ｙ軸方向の重心座標Ｙ（Ｍｑ）の検出も検出する重心座
標個数ＭＹを７個とした場合、まず、文字枠の範囲Ｙｔ
〜Ｙｂを対象として入力文字パターンの黒ビツト数分布
ＳＹ（ｙ）の重心座標Ｙ（Ｍ４）を検出し、次いで文字
枠を重心座標で２分した範囲Ｙｔ〜Ｙ（Ｍ４），Ｙ（Ｍ
４）〜Ｙｂそれぞれを対象として黒ビツト数分布ＳＹ
（ｙ）の重心座標Ｙ（Ｍ２），Ｙ（Ｍ４）を検出し、更
にこれまでに検出された重心座標Ｙ（Ｍ２），Ｙ
（Ｍ４），Ｙ（Ｍ６）でＹ軸方向の文字枠を分割した夫
々の範囲Ｙｔ〜Ｙ（Ｍ２），Ｙ（Ｍ２）〜Ｙ（Ｍ４），
Ｙ（Ｍ４）〜Ｙ（Ｍ６），Ｙ（Ｍ６）〜Ｙｂを対象とし
て黒ビツト数分布ＳＹ（ｙ）の重心座標を検出すること
によつて、計７個の重心座標Ｙ（Ｍ１）〜Ｙ（Ｍ７）を
検出する。
標個数ＭＹを７個とした場合、まず、文字枠の範囲Ｙｔ
〜Ｙｂを対象として入力文字パターンの黒ビツト数分布
ＳＹ（ｙ）の重心座標Ｙ（Ｍ４）を検出し、次いで文字
枠を重心座標で２分した範囲Ｙｔ〜Ｙ（Ｍ４），Ｙ（Ｍ
４）〜Ｙｂそれぞれを対象として黒ビツト数分布ＳＹ
（ｙ）の重心座標Ｙ（Ｍ２），Ｙ（Ｍ４）を検出し、更
にこれまでに検出された重心座標Ｙ（Ｍ２），Ｙ
（Ｍ４），Ｙ（Ｍ６）でＹ軸方向の文字枠を分割した夫
々の範囲Ｙｔ〜Ｙ（Ｍ２），Ｙ（Ｍ２）〜Ｙ（Ｍ４），
Ｙ（Ｍ４）〜Ｙ（Ｍ６），Ｙ（Ｍ６）〜Ｙｂを対象とし
て黒ビツト数分布ＳＹ（ｙ）の重心座標を検出すること
によつて、計７個の重心座標Ｙ（Ｍ１）〜Ｙ（Ｍ７）を
検出する。
漢字「止」と「上」の入力文字パターン（第２図(a)）
の場合については、第２図(b),(c)の黒ビツト数分布Ｓ
Ｘ（ｘ），ＳＹ（ｙ）図中に重心座標Ｘ（Ｍ１）〜Ｘ
（Ｍ７）、Ｙ（Ｍ１）〜Ｙ（Ｍ７）を示す。
の場合については、第２図(b),(c)の黒ビツト数分布Ｓ
Ｘ（ｘ），ＳＹ（ｙ）図中に重心座標Ｘ（Ｍ１）〜Ｘ
（Ｍ７）、Ｙ（Ｍ１）〜Ｙ（Ｍ７）を示す。
文字枠分割点決定部７は、各サブパターン対応のＸ，Ｙ
軸方向の分割数をＮＫｋ，ＮＹｋとし、各サブパターン
対応のＸ，Ｙ軸各方向の分割座標系列をＤＹ（ｋｉ），
ＤＹ（ｋｊ）として、Ｘ，Ｙ軸各方向の重心座標系列Ｘ
（Ｍｐ），Ｙ（Ｍｑ）を分割座標候補として、重心座標
番号Ｍｐ，Ｍｑを分割座標番号ｋｉ，ｋｊにほぼ均等に
対応づけて分割座標ＤＸ（ｋｉ），ＤＹ（ｋｊ）を決定
するものである。
軸方向の分割数をＮＫｋ，ＮＹｋとし、各サブパターン
対応のＸ，Ｙ軸各方向の分割座標系列をＤＹ（ｋｉ），
ＤＹ（ｋｊ）として、Ｘ，Ｙ軸各方向の重心座標系列Ｘ
（Ｍｐ），Ｙ（Ｍｑ）を分割座標候補として、重心座標
番号Ｍｐ，Ｍｑを分割座標番号ｋｉ，ｋｊにほぼ均等に
対応づけて分割座標ＤＸ（ｋｉ），ＤＹ（ｋｊ）を決定
するものである。
この実施例における分割単位領域の分割形式は、Ｘ軸方
向に関する分割数としてＮＸ＝４，５，６，８なる４形
式を取ることができ、同様にＹ軸方向に関する分割数Ｎ
ＹとしてＮＹ＝４，５，６，８なる４形式を取ることが
でき、Ｘ軸方向の分割座標番号をｋｉ（ｋｉ＝１〜ＮＸ
−１，ＮＸ＝４，５，６，８）とし且つＹ軸方向の分割
座標番号をｋｊ（ｋｊ＝１〜ＮＹ−１，ＮＹ＝４，５，
６，８）として、文字枠をＮＸ・ＮＹなる個数の分割単
位領域に分割する分割座標系列ＤＸ（ｋｉ），ＤＹ（ｋ
ｊ）を決定する。Ｘ，Ｙ軸各方向の重心座標番号Ｍｐ，
ＭｑとＸ，Ｙ軸方向の分割座標番号ｋｉ，ｋｊをほぼ均
等に対応づけて分割座標系列ＤＸ（ｋｉ），ＤＹ
（ｋｊ）を決定するために用いるデーブルを第１表に示
す。
向に関する分割数としてＮＸ＝４，５，６，８なる４形
式を取ることができ、同様にＹ軸方向に関する分割数Ｎ
ＹとしてＮＹ＝４，５，６，８なる４形式を取ることが
でき、Ｘ軸方向の分割座標番号をｋｉ（ｋｉ＝１〜ＮＸ
−１，ＮＸ＝４，５，６，８）とし且つＹ軸方向の分割
座標番号をｋｊ（ｋｊ＝１〜ＮＹ−１，ＮＹ＝４，５，
６，８）として、文字枠をＮＸ・ＮＹなる個数の分割単
位領域に分割する分割座標系列ＤＸ（ｋｉ），ＤＹ（ｋ
ｊ）を決定する。Ｘ，Ｙ軸各方向の重心座標番号Ｍｐ，
ＭｑとＸ，Ｙ軸方向の分割座標番号ｋｉ，ｋｊをほぼ均
等に対応づけて分割座標系列ＤＸ（ｋｉ），ＤＹ
（ｋｊ）を決定するために用いるデーブルを第１表に示
す。
このデーブルを参照して、Ｘ，Ｙ軸各方向の分割数Ｎ
Ｘ，ＮＹに対応してこのテーブルから重心座標番号
Ｍｐ，Ｍｑを読み出し、その重心座標番号Ｍｐ，Ｍｑに
対応した重心座標Ｘ（Ｍｐ），Ｙ（Ｍｑ）を分割座標Ｄ
Ｘ（ｋｉ），ＤＹ（ｋｊ）として決定する。
Ｘ，ＮＹに対応してこのテーブルから重心座標番号
Ｍｐ，Ｍｑを読み出し、その重心座標番号Ｍｐ，Ｍｑに
対応した重心座標Ｘ（Ｍｐ），Ｙ（Ｍｑ）を分割座標Ｄ
Ｘ（ｋｉ），ＤＹ（ｋｊ）として決定する。
第１表のテーブルは、重心検出部６で検出する重心座標
の個数ＭＸ，ＭＹが７個の場合であるが、一般的な場合
においても、Ｘ，Ｙ軸各方向の分割数の重心座標が含ま
れるように対応させ、且つその際余分の重心座標が残つ
た場合は両端の領域から順に１個多い重心座標が含まれ
るように対応させることによつて作ることができる。
の個数ＭＸ，ＭＹが７個の場合であるが、一般的な場合
においても、Ｘ，Ｙ軸各方向の分割数の重心座標が含ま
れるように対応させ、且つその際余分の重心座標が残つ
た場合は両端の領域から順に１個多い重心座標が含まれ
るように対応させることによつて作ることができる。
第３図には、Ｘ，Ｙ軸各方向の分割数ＮＸ，ＮＹとして
ＮＸ＝ＮＹ＝５なる分割数が指定された場合について、
分割座標系列ＤＸ（ｋｉ），ＤＹ（ｋｊ）と重心座標系
列Ｘ（Ｍｐ），Ｙ（Ｍｑ）との対応関係を示すと共に、
それらの分割座標系列ＤＸ（ｋｉ），ＤＹ（ｋｊ）で設
定される分割単位領域（ｋｉ，ｋｊ）を示す。
ＮＸ＝ＮＹ＝５なる分割数が指定された場合について、
分割座標系列ＤＸ（ｋｉ），ＤＹ（ｋｊ）と重心座標系
列Ｘ（Ｍｐ），Ｙ（Ｍｑ）との対応関係を示すと共に、
それらの分割座標系列ＤＸ（ｋｉ），ＤＹ（ｋｊ）で設
定される分割単位領域（ｋｉ，ｋｊ）を示す。
なお、分割数ＮＸ，ＮＹは入力文字の複雑度に応じて分
割数ＮＸ，ＮＹを決定し、或いはいつたんリジエクトさ
れた場合に分割数ＮＸ，ＮＹを変更して再度文字認識を
行なわせるものである。
割数ＮＸ，ＮＹを決定し、或いはいつたんリジエクトさ
れた場合に分割数ＮＸ，ＮＹを変更して再度文字認識を
行なわせるものである。
以上の様に文字枠分割点決定部７では、分割単位領域の
分割形式は、Ｘ軸方向に関する分割数としてＮＸ＝４，
５，６，８なる４形式、Ｙ軸方向に関する分割数として
ＮＹ＝４，５，６，８なる４形式をとることができる。
本実施例では分割数をＮＸ＝ＮＹ＝８として以下説明す
る。この場合、Ｘ軸方向については、重心座標Ｘ
（Ｍ１）〜Ｘ（Ｍ７）に対応する分割座標ＤＸ(1)，Ｄ
Ｘ(2)、ＤＸ(3)、Ｙ軸方向については、重心座標Ｙ（Ｍ
２）〜Ｙ（Ｍ６）に対応する分割座標ＤＹ(1)〜ＤＹ(3)
を決定する。
分割形式は、Ｘ軸方向に関する分割数としてＮＸ＝４，
５，６，８なる４形式、Ｙ軸方向に関する分割数として
ＮＹ＝４，５，６，８なる４形式をとることができる。
本実施例では分割数をＮＸ＝ＮＹ＝８として以下説明す
る。この場合、Ｘ軸方向については、重心座標Ｘ
（Ｍ１）〜Ｘ（Ｍ７）に対応する分割座標ＤＸ(1)，Ｄ
Ｘ(2)、ＤＸ(3)、Ｙ軸方向については、重心座標Ｙ（Ｍ
２）〜Ｙ（Ｍ６）に対応する分割座標ＤＹ(1)〜ＤＹ(3)
を決定する。
分割領域長辺比計算部８は、文字図形パターンの分割数
に対応したＸ軸方向の文字枠座標及び分割座標Ｘ１、Ｄ
Ｘ(1)、ＤＸ(2)、ＤＸ(3)、ＤＸ(4)、ＤＸ(5)、ＤＸ
(6)、ＤＸ(7)、Ｘｒ、とＹ軸方向の文字枠座標及び分割
座標Ｘｔ、ＤＹ(1)、ＤＹ(2)、ＤＹ(3)、ＤＹ(4)、ＤＹ
(5)、ＤＹ(6)、ＤＹ(7)、Ｙｂを受けて、各分割座標で
分割される各領域の辺長比を次の(6)式によつて計算し
て、その辺長比を要素とする分割領域辺長比マトリクス
｛ＦＳＲ（Ｉ，Ｊ）｜Ｉ＝１〜８，Ｉ＝１〜８｝を作成
する。
に対応したＸ軸方向の文字枠座標及び分割座標Ｘ１、Ｄ
Ｘ(1)、ＤＸ(2)、ＤＸ(3)、ＤＸ(4)、ＤＸ(5)、ＤＸ
(6)、ＤＸ(7)、Ｘｒ、とＹ軸方向の文字枠座標及び分割
座標Ｘｔ、ＤＹ(1)、ＤＹ(2)、ＤＹ(3)、ＤＹ(4)、ＤＹ
(5)、ＤＹ(6)、ＤＹ(7)、Ｙｂを受けて、各分割座標で
分割される各領域の辺長比を次の(6)式によつて計算し
て、その辺長比を要素とする分割領域辺長比マトリクス
｛ＦＳＲ（Ｉ，Ｊ）｜Ｉ＝１〜８，Ｉ＝１〜８｝を作成
する。
分割領域長辺比マトリクス； 〔但し、Ｉ＝１〜８，Ｊ＝１〜８〕 但し、ＤＸ(0)＝Ｘｌ、ＤＸ(8)＝Ｘｒ、ＤＹ(0)＝
Ｙｔ、ＤＹ(8)＝Ｙｂである。Ｋは定数であり、本実施
例ではＫ＝１００とする。
Ｙｔ、ＤＹ(8)＝Ｙｂである。Ｋは定数であり、本実施
例ではＫ＝１００とする。
第４図に分割座標系列ＤＸ(0)〜ＤＸ(8)、ＤＹ(0)〜Ｄ
Ｙ(8)と分割領域辺長比マトリクス｛ＦＳＲ（Ｉ，Ｊ）
｜Ｉ＝１〜８，Ｊ＝１〜８｝の対応関係を示す。また、
前述の第２図(a)に、漢字「止」と「上」夫々の入力文
字パターンにおける分解座標ＤＸ(0)〜ＤＸ(8)、ＤＹ
(0)〜ＤＹ(8)と、分割座標によつて入力文字パターン
（文字枠内）が各領域に分割される様子を示す。更に、
実際に第２図(a)の漢字「止」と「上」について作成し
た、分割領域辺長比マトリクス｛ＦＳＲ（Ｉ，Ｊ）｜Ｉ
＝１〜８，Ｊ＝１〜８｝を第５図(a),(b)に示す。
Ｙ(8)と分割領域辺長比マトリクス｛ＦＳＲ（Ｉ，Ｊ）
｜Ｉ＝１〜８，Ｊ＝１〜８｝の対応関係を示す。また、
前述の第２図(a)に、漢字「止」と「上」夫々の入力文
字パターンにおける分解座標ＤＸ(0)〜ＤＸ(8)、ＤＹ
(0)〜ＤＹ(8)と、分割座標によつて入力文字パターン
（文字枠内）が各領域に分割される様子を示す。更に、
実際に第２図(a)の漢字「止」と「上」について作成し
た、分割領域辺長比マトリクス｛ＦＳＲ（Ｉ，Ｊ）｜Ｉ
＝１〜８，Ｊ＝１〜８｝を第５図(a),(b)に示す。
分割領域辺長比計算部８で得られた入力文字パターンの
特徴情報としての分割領域辺長比マトリクスｆｉ＝｛Ｆ
ＳＲ（Ｉ，Ｊ）｜Ｉ＝１〜８，Ｊ＝１〜８｝は識別部９
に与えられる。
特徴情報としての分割領域辺長比マトリクスｆｉ＝｛Ｆ
ＳＲ（Ｉ，Ｊ）｜Ｉ＝１〜８，Ｊ＝１〜８｝は識別部９
に与えられる。
辞書メモリ10には、入力文字パターンの場合と同様にし
て計算され標準パターンに対する特徴情報としての分割
領域辺長比マトリクスｆｍが予め登録されている。
て計算され標準パターンに対する特徴情報としての分割
領域辺長比マトリクスｆｍが予め登録されている。
識別部９は、以上のようにして得られた入力文字パター
ン及び標準パターンの特徴情報の類似度を測定し、最も
類似する標準パターンの文字コードを入力文字図形パタ
ーン名として認識し、その文字コードを出力端子11に出
力する。本実施例では、辞書メモリ10内の標準パターン
の分割領域辺長比マトリクスｆｍと入力文字パターンの
分割領域辺長比マトリクスｆｉとの間における次の(7)
式の重み付きユークリッド距離(D)の最小値を与える標
準パターンを最も類似する標準パターンとする。
ン及び標準パターンの特徴情報の類似度を測定し、最も
類似する標準パターンの文字コードを入力文字図形パタ
ーン名として認識し、その文字コードを出力端子11に出
力する。本実施例では、辞書メモリ10内の標準パターン
の分割領域辺長比マトリクスｆｍと入力文字パターンの
分割領域辺長比マトリクスｆｉとの間における次の(7)
式の重み付きユークリッド距離(D)の最小値を与える標
準パターンを最も類似する標準パターンとする。
ここで、ユークリッド距離(D)の重みは各分割領域に重
み係数Ｗｉを与えたものであり、本実施例では重み係数
Ｗｉは全て１とする。
み係数Ｗｉを与えたものであり、本実施例では重み係数
Ｗｉは全て１とする。
以上述べた本実施例の特徴抽出方式の特徴情報である分
割領域辺長比マトリクスの有効性を説明する。
割領域辺長比マトリクスの有効性を説明する。
例えば、第２図(a)に夫々示される漢字「止」と「上」
の入力文字パターンにおいてはパターン左部分の垂直短
ストロークの有無が両パターンの差異となつている。第
５図(a),(b)の正規化分割領域辺長比マトリクスを参照
し、マトリクス要素ＦＳＲ（２，２）に着目すると、
「止」ではＦＳＲ（２，２）＝２３３であるのに対し、
「上」ではＦＳＲ（２，２）＝６６となつており、大き
な相違が検出できる。同様にマトリクス要素ＦＳＲ
（３，４）についても、「止」がＦＳＲ（３，４）＝７
２であるのに対し、「上」はＦＳＲ（３，４）＝７００
となつており、顕著な相異が生じている。このように元
の文字の形状の差異を有効に反映していることが明らか
である。
の入力文字パターンにおいてはパターン左部分の垂直短
ストロークの有無が両パターンの差異となつている。第
５図(a),(b)の正規化分割領域辺長比マトリクスを参照
し、マトリクス要素ＦＳＲ（２，２）に着目すると、
「止」ではＦＳＲ（２，２）＝２３３であるのに対し、
「上」ではＦＳＲ（２，２）＝６６となつており、大き
な相違が検出できる。同様にマトリクス要素ＦＳＲ
（３，４）についても、「止」がＦＳＲ（３，４）＝７
２であるのに対し、「上」はＦＳＲ（３，４）＝７００
となつており、顕著な相異が生じている。このように元
の文字の形状の差異を有効に反映していることが明らか
である。
また、分割領域辺長比マトリクスなる特徴は、重心座標
系列を利用して分割された分割マトリクス上の各分割領
域を含む２つの軸方向領域上の文字線の密度の相関を表
わすものであり、原文字図形パターンの二次元の性質を
表わす。したがつて、前記従来技術の(3)の方式で示し
た正規化分割領域長系列なる特徴のような、本来二次元
の性質を持つ原文字図形パターンを一次元の性質で表わ
すものに比べ、本実施例の分割領域辺長比マトリクスな
る特徴は、微小な差異を検出することができる。
系列を利用して分割された分割マトリクス上の各分割領
域を含む２つの軸方向領域上の文字線の密度の相関を表
わすものであり、原文字図形パターンの二次元の性質を
表わす。したがつて、前記従来技術の(3)の方式で示し
た正規化分割領域長系列なる特徴のような、本来二次元
の性質を持つ原文字図形パターンを一次元の性質で表わ
すものに比べ、本実施例の分割領域辺長比マトリクスな
る特徴は、微小な差異を検出することができる。
以上のように本実施例によれば、入力文字パターンの走
査と所定の演算によつて得られ、二次元の性質を表わす
分割領域辺長比マトリクスを文字の特徴情報としたの
で、簡単な処理で、高速かつ正確に文字（図形、記号等
を含む）を認識することができる。
査と所定の演算によつて得られ、二次元の性質を表わす
分割領域辺長比マトリクスを文字の特徴情報としたの
で、簡単な処理で、高速かつ正確に文字（図形、記号等
を含む）を認識することができる。
（発明の効果） 以上詳細に説明したように本発明によれば、従来の特徴
情報抽出方式における、輪郭追跡や細線化等の複雑なパ
ターン処理を行なうことなく、入力文字図形パターンを
走査するだけで得られる所定の２つの軸上における黒ビ
ツト数分布から、重心を利用して二次元の性質を表わす
分割領域辺長比マトリクスを特徴情報としているので、
簡単な処理で高速かつ正確に文字図形の特徴を抽出すこ
とができる。従つて、本発明の特徴抽出方式を文字図形
認識装置に採用すれば、簡単な処理で高速かつ正確な文
字図形認識が期待できる。
情報抽出方式における、輪郭追跡や細線化等の複雑なパ
ターン処理を行なうことなく、入力文字図形パターンを
走査するだけで得られる所定の２つの軸上における黒ビ
ツト数分布から、重心を利用して二次元の性質を表わす
分割領域辺長比マトリクスを特徴情報としているので、
簡単な処理で高速かつ正確に文字図形の特徴を抽出すこ
とができる。従つて、本発明の特徴抽出方式を文字図形
認識装置に採用すれば、簡単な処理で高速かつ正確な文
字図形認識が期待できる。
第１図は本発明の特徴抽出方式を採用した文字図形認識
装置を示す機能ブロック図、第２図(a),(b),(c)は入力
文字パターン例と重心座標系列，分割座標系列及び分割
領域辺長比マトリクスとの関係を示す図、第３図は重心
座標系列と分割座標系列との対応関係を示す図、第４図
は分割座標系列と分割領域辺長比マトリクスとの対応関
係を示す図、第５図(a),(b)は第２図(a)の入力文字パタ
ーン例の分割領域辺長比マトリクスを示す図である。 １…光入力、２…光電変換部、３…パターンレジスタ、
４…文字枠検出部、５…文字投影作成部、６…重心検出
部、７…文字枠分割点決定部、８…分割領域辺長比計算
部、９…識別部、10…辞書メモリ、11…出力端子
装置を示す機能ブロック図、第２図(a),(b),(c)は入力
文字パターン例と重心座標系列，分割座標系列及び分割
領域辺長比マトリクスとの関係を示す図、第３図は重心
座標系列と分割座標系列との対応関係を示す図、第４図
は分割座標系列と分割領域辺長比マトリクスとの対応関
係を示す図、第５図(a),(b)は第２図(a)の入力文字パタ
ーン例の分割領域辺長比マトリクスを示す図である。 １…光入力、２…光電変換部、３…パターンレジスタ、
４…文字枠検出部、５…文字投影作成部、６…重心検出
部、７…文字枠分割点決定部、８…分割領域辺長比計算
部、９…識別部、10…辞書メモリ、11…出力端子
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 後藤 裕久 東京都港区虎ノ門１丁目７番12号 沖電気 工業株式会社内 (56)参考文献 特開 昭60−45885（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−150086（ＪＰ，Ａ)
Claims (1)
- 【請求項１】媒体上の文字図形を読取つて２値化して得
られるパターンを記憶する記憶手段を備え、前記パター
ンに基づいて文字図形の特徴を抽出する特徴抽出方式に
おいて、 (a)前記パターンを走査して文字図形の外接枠を検出す
る第１の検出手段、 (b)前記パターンを走査して所定の２つの軸に投影した
各軸方向の黒ビツト数分布を作成する作成手段、 (c)前記２つの軸方向の前記外接枠内の範囲で各黒ビツ
ト数分布の重心座標を決定し、決定した各重心座標で外
接枠内の範囲を分割した各分割範囲に対し各黒ビツト数
分布の重心座標を決定する過程を繰り返して各軸方向の
重心座標系列を検出する第２の検出手段、 (d)設定される分割数に基づいて、前記重心座標系列に
対応した各軸方向の分割座標系列を決定する決定手段、 (e)前記分割座標系列で分割される前記外接枠内の分割
領域毎に、該分割領域の２つの軸方向の辺の長さの比を
計算して該比を要素とする分割領域辺長比マトリクスを
作成する計算手段とを具備することを特徴とする特徴抽
出方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62070503A JPH0656625B2 (ja) | 1987-03-26 | 1987-03-26 | 特徴抽出方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62070503A JPH0656625B2 (ja) | 1987-03-26 | 1987-03-26 | 特徴抽出方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS63238686A JPS63238686A (ja) | 1988-10-04 |
| JPH0656625B2 true JPH0656625B2 (ja) | 1994-07-27 |
Family
ID=13433397
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP62070503A Expired - Fee Related JPH0656625B2 (ja) | 1987-03-26 | 1987-03-26 | 特徴抽出方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0656625B2 (ja) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2749947B2 (ja) * | 1990-04-17 | 1998-05-13 | 沖電気工業株式会社 | 文字認識方法 |
| JPH04590A (ja) * | 1990-04-17 | 1992-01-06 | Oki Electric Ind Co Ltd | 文字認識方法 |
| JP2749946B2 (ja) * | 1990-04-17 | 1998-05-13 | 沖電気工業株式会社 | 文字認識方法 |
-
1987
- 1987-03-26 JP JP62070503A patent/JPH0656625B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS63238686A (ja) | 1988-10-04 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |