JPH07107708B2 - パタ−ン認識方法 - Google Patents
パタ−ン認識方法Info
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- JPH07107708B2 JPH07107708B2 JP61228829A JP22882986A JPH07107708B2 JP H07107708 B2 JPH07107708 B2 JP H07107708B2 JP 61228829 A JP61228829 A JP 61228829A JP 22882986 A JP22882986 A JP 22882986A JP H07107708 B2 JPH07107708 B2 JP H07107708B2
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/10—Image acquisition
- G06V10/17—Image acquisition using hand-held instruments
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- G—PHYSICS
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- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
- G06V30/32—Digital ink
- G06V30/36—Matching; Classification
- G06V30/373—Matching; Classification using a special pattern or subpattern alphabet
-
- G—PHYSICS
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- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/46—Descriptors for shape, contour or point-related descriptors, e.g. scale invariant feature transform [SIFT] or bags of words [BoW]; Salient regional features
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- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
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- Image Analysis (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、パターン認識方法に係り、特にあいまいさを
伴う、手書き文字・図形の認識装置に好適な、線分セグ
メント法パターン認識方法に関する。
伴う、手書き文字・図形の認識装置に好適な、線分セグ
メント法パターン認識方法に関する。
従来のパターン認識方法は、特開昭60−136892号公報記
載のように、入力図形ストロークを、形状の特徴から円
弧または直線による１組の線分要素列データに変換し、
あらかじめ同様の線分要素列データとして定義されてい
る登録図形とのマツチングをとることで認識していた。
しかし、前記ストローク形状のあいまいさにより、円弧
または直線による線分要素列データが２組以上の可能性
が存在することについては考慮されていなかつた。
載のように、入力図形ストロークを、形状の特徴から円
弧または直線による１組の線分要素列データに変換し、
あらかじめ同様の線分要素列データとして定義されてい
る登録図形とのマツチングをとることで認識していた。
しかし、前記ストローク形状のあいまいさにより、円弧
または直線による線分要素列データが２組以上の可能性
が存在することについては考慮されていなかつた。
上記従来技術は、入力ストロークの形状のあいまいさに
ついて配慮がされておらず、手ブレなどによる変形か
ら、円弧または直線としての特徴がわずかでも許容範囲
外にあつた場合、誤まつた線分要素列データに変換され
て、正しい辞書図形とのマツチングができずに、誤認識
するといつた問題があつた。
ついて配慮がされておらず、手ブレなどによる変形か
ら、円弧または直線としての特徴がわずかでも許容範囲
外にあつた場合、誤まつた線分要素列データに変換され
て、正しい辞書図形とのマツチングができずに、誤認識
するといつた問題があつた。
本発明の目的は、ストローク形状にあいまいさがあつて
も、登録図形との正しいマツチングを可能にし、認識精
度の高いパターン認識方法を提供することにある。
も、登録図形との正しいマツチングを可能にし、認識精
度の高いパターン認識方法を提供することにある。
上記目的は、入力ストロークを、その形状が明確に円弧
である部分、明確に直線である部分、及び円弧か直線か
があいまいな部分に分離し（形状分離手段）、このあい
まいな部分が円弧か直線かの解釈を変えて、入力ストロ
ークの円弧または直線の線分要素による構造パターンを
複数個作り（円弧直線抽出手段）、これらの構造パター
ンと各辞書図形の構造パターンとの、構造の比較や、線
分要素の円弧らしさまたは直線らしさのチエツクにより
相違度を求め、これの小さいものを選択する（スイツチ
ング手段）ことにより達成される。
である部分、明確に直線である部分、及び円弧か直線か
があいまいな部分に分離し（形状分離手段）、このあい
まいな部分が円弧か直線かの解釈を変えて、入力ストロ
ークの円弧または直線の線分要素による構造パターンを
複数個作り（円弧直線抽出手段）、これらの構造パター
ンと各辞書図形の構造パターンとの、構造の比較や、線
分要素の円弧らしさまたは直線らしさのチエツクにより
相違度を求め、これの小さいものを選択する（スイツチ
ング手段）ことにより達成される。
形状分離手段により抽出された入力ストローク形状が円
弧または直線かがあいまいな部分については、円弧直線
抽出手段により両方の場合での構造パターンを得る事が
できるので、正しい辞書図形とのマツチングを必ず行う
ことができる。またマツチング手段においては、円弧直
線抽出手段で得られた入力図形の線分要素の円弧らしさ
または直線らしさもチエツクし、相違度に反映させるの
で、入力ストローク形状のあいまいさを認めながらも、
最もよく似た図形を選択することができる。
弧または直線かがあいまいな部分については、円弧直線
抽出手段により両方の場合での構造パターンを得る事が
できるので、正しい辞書図形とのマツチングを必ず行う
ことができる。またマツチング手段においては、円弧直
線抽出手段で得られた入力図形の線分要素の円弧らしさ
または直線らしさもチエツクし、相違度に反映させるの
で、入力ストローク形状のあいまいさを認めながらも、
最もよく似た図形を選択することができる。
本発明の一実施例として、オンライン手書図形認識装置
の例を、以下、第１図〜第12図を用いて説明する。
の例を、以下、第１図〜第12図を用いて説明する。
第１図は、システム構成図である。
タブレツト１から、信号線100を介して送られる手書き
図形ストロークデータは、データ読込部２で、単位時間
ごとの座標点列として読み込まれ信号線101に出力され
る。折れ線近似部３では、図形ストロークを折れ線近似
して、信号線102に出力する。
図形ストロークデータは、データ読込部２で、単位時間
ごとの座標点列として読み込まれ信号線101に出力され
る。折れ線近似部３では、図形ストロークを折れ線近似
して、信号線102に出力する。
円弧／直線判定部４では、メモリ６より信号線103を介
して受け取る円弧の定義に従つて、折れ線２本毎に、円
弧／直線／円弧か直線かあいまいの３値のラベル付けを
して、信号線104に出力する。
して受け取る円弧の定義に従つて、折れ線２本毎に、円
弧／直線／円弧か直線かあいまいの３値のラベル付けを
して、信号線104に出力する。
認識部５では、折れ線列から、円弧または直線の線分要
素列を作るが、円弧／直線判定部４によりあいまいとさ
れた部分は、円弧または直線の解釈を変えて、入力図形
の円弧または直線の線分要素列による図形構造パターン
と、信号線105を介してメモリ６中の辞書図形の同様の
構造パターンとのマツチングを行う。そして各辞書図形
のメンバシツプ値を求めて、最も高いメンバシツプ値の
辞書図形を認識結果として、信号線106に出力する。
素列を作るが、円弧／直線判定部４によりあいまいとさ
れた部分は、円弧または直線の解釈を変えて、入力図形
の円弧または直線の線分要素列による図形構造パターン
と、信号線105を介してメモリ６中の辞書図形の同様の
構造パターンとのマツチングを行う。そして各辞書図形
のメンバシツプ値を求めて、最も高いメンバシツプ値の
辞書図形を認識結果として、信号線106に出力する。
以下、各ブロツクの処理フローを説明する。
タブレツト1,データ読込部2,折れ線近似部３について
は、特開昭60−136892号を参照のこと。例えば、第２図
の様な入力図形ストロークは、第３図の様に折れ線近似
される。
は、特開昭60−136892号を参照のこと。例えば、第２図
の様な入力図形ストロークは、第３図の様に折れ線近似
される。
第４図は、第１図の円弧／直線判定部４の処理フローで
ある。
ある。
処理１において、あいまい箇所カウンタFZ_Cをリセツト
する。処理２において、折れ線データ（l1,l2,……）の
以下の処理を、折れ線２本ｌi_1,li毎についてのくり返
しを制御する。処理３において、折れ線li,li_1間の方
向コード差θi_1を、メモリ６より受け取つた閾値θL,
θＨ（θＬθＨ）と比較する。θi_1＜θＬならば折
れ線間の方向コード差が小さく、liとｌi_1は円弧を成
していると判定し、処理４において、Ｒ（ｉ）を円弧と
セツトする。また、θＨ＜θi_1ならば、折れ線間の方
向コード差が大きく、liとｌi_1は円弧を成しておら
ず、各各が独立した直線と判定し、処理６においてＲ
（ｉ）を直線とセツトする。また、θＬθi_1θＨ
の場合は、円弧か直線かあいまいとして、処理５におい
て、Ｒ（ｉ）を、あいまいとセツトする。さらに、あい
まいな折れ線No.iをFZに登録し、FZ_Cをインクリメント
する。第３図に示す折れ線のＲ（ｉ）を、第５図に示
す。
する。処理２において、折れ線データ（l1,l2,……）の
以下の処理を、折れ線２本ｌi_1,li毎についてのくり返
しを制御する。処理３において、折れ線li,li_1間の方
向コード差θi_1を、メモリ６より受け取つた閾値θL,
θＨ（θＬθＨ）と比較する。θi_1＜θＬならば折
れ線間の方向コード差が小さく、liとｌi_1は円弧を成
していると判定し、処理４において、Ｒ（ｉ）を円弧と
セツトする。また、θＨ＜θi_1ならば、折れ線間の方
向コード差が大きく、liとｌi_1は円弧を成しておら
ず、各各が独立した直線と判定し、処理６においてＲ
（ｉ）を直線とセツトする。また、θＬθi_1θＨ
の場合は、円弧か直線かあいまいとして、処理５におい
て、Ｒ（ｉ）を、あいまいとセツトする。さらに、あい
まいな折れ線No.iをFZに登録し、FZ_Cをインクリメント
する。第３図に示す折れ線のＲ（ｉ）を、第５図に示
す。
第６図は、第１図認識部５の処理フローである。
処理１で、各辞書図形に対するメンバシツプ値Ｍをリセ
ツトする。処理２において、各図形構成パターンについ
てのくり返しを制御する。あいまいな箇所は、FZ_Cだけ
であるので、構造パターンは２FZ_C個生成される。例え
ば第３図はあいまいな箇所が１ケ所あるので第７図に示
す様な２つの構造パターンが生成される。第６図の処理
３〜処理６において、構成パターン番号LFGに対応し
て、各あいまい箇所（FZ（ｊ）番めの折れ線間）の関係
Ｒ（FZ（ｊ））を、円弧または直線にセツトする。処理
７において、LFG番目の図形構成パターンによる各辞書
図形とのマツチングを行い、メンバシツプ値Ｍ（DIC_N
o）を求める。処理８では、最も高いメンバシツプ値を
もつ辞書図形を認識結果とする。
ツトする。処理２において、各図形構成パターンについ
てのくり返しを制御する。あいまいな箇所は、FZ_Cだけ
であるので、構造パターンは２FZ_C個生成される。例え
ば第３図はあいまいな箇所が１ケ所あるので第７図に示
す様な２つの構造パターンが生成される。第６図の処理
３〜処理６において、構成パターン番号LFGに対応し
て、各あいまい箇所（FZ（ｊ）番めの折れ線間）の関係
Ｒ（FZ（ｊ））を、円弧または直線にセツトする。処理
７において、LFG番目の図形構成パターンによる各辞書
図形とのマツチングを行い、メンバシツプ値Ｍ（DIC_N
o）を求める。処理８では、最も高いメンバシツプ値を
もつ辞書図形を認識結果とする。
第８図は、第６図の処理７のフローである。
処理１は、各辞書図形についてのくり返しを制御し、処
理２において、円弧または直線の、図形構成線分数が異
るものをはぶき、以下のマツチング処理を行う。
理２において、円弧または直線の、図形構成線分数が異
るものをはぶき、以下のマツチング処理を行う。
第８図の処理３では、辞書図形と入力図形の構造パター
ンの比較を、対応する線分要素毎に行うが、そのくり返
しを制御する。処理４では、線分要素LK,LK_1の間の方
向コード差δＫを辞書図形中の対応方向コード差δＫ′
と比較し、そのメンバシツプ値Ｍδ（Ｋ）を、第９図に
示すメンバシツプ関数により得る、第７図（１）の構造
パターンと、扇形の辞書図形の比較を第10図に、そのＭ
δ（Ｋ）を第11図（１）に示す。第８図の処理５では、
線分要素LKの線分要素種を、辞書図形中の対応線分要素
LK′と比較し、そのメンバシツプ値Mc（Ｋ）を、以下の
手法で得る。
ンの比較を、対応する線分要素毎に行うが、そのくり返
しを制御する。処理４では、線分要素LK,LK_1の間の方
向コード差δＫを辞書図形中の対応方向コード差δＫ′
と比較し、そのメンバシツプ値Ｍδ（Ｋ）を、第９図に
示すメンバシツプ関数により得る、第７図（１）の構造
パターンと、扇形の辞書図形の比較を第10図に、そのＭ
δ（Ｋ）を第11図（１）に示す。第８図の処理５では、
線分要素LKの線分要素種を、辞書図形中の対応線分要素
LK′と比較し、そのメンバシツプ値Mc（Ｋ）を、以下の
手法で得る。
LK′が円弧の場合： LKが含む折れ線li〜ljについて、その折れ線間の各方向
コード差θについて、円弧らしさのメンバシツプ値を、
第12図に示すメンバシツプ関数より求め、そのMINをと
る。
コード差θについて、円弧らしさのメンバシツプ値を、
第12図に示すメンバシツプ関数より求め、そのMINをと
る。
LK′が直線の場合： １とする。
第10図の例での各Mc（Ｋ）を、第11図（１）に示す。
第８図の処理６では、以上求めたＭδ（１）,Mδ
（２），……及びMc（１）,Mc（２），……のMINをとつ
て、FLG番目の構造パターンによる、DIC_No番目の辞書
図形に対するメンバシツプ値MFLG（DIC_No）を得る。
（２），……及びMc（１）,Mc（２），……のMINをとつ
て、FLG番目の構造パターンによる、DIC_No番目の辞書
図形に対するメンバシツプ値MFLG（DIC_No）を得る。
第10図の例のM1（扇型の辞書No）を第11図（１）に示
す。また、第７図（２）を、半円の辞書図形と比較した
各メンバシツプ値を、第11図（２）に示す。
す。また、第７図（２）を、半円の辞書図形と比較した
各メンバシツプ値を、第11図（２）に示す。
第８図の処理７では、DIC_No番目の辞書図形に対する総
合的なメンバシツプ値Ｍ（DIC_No）を、各構造パターン
でのメンバシツプ値MFLG（DIC_No）（:FLG＝１〜
２FZ_C）のMAXをとる事で得る。
合的なメンバシツプ値Ｍ（DIC_No）を、各構造パターン
でのメンバシツプ値MFLG（DIC_No）（:FLG＝１〜
２FZ_C）のMAXをとる事で得る。
第７図（１）以外の構造パターンでは扇型の辞書図形と
のマツチングはとれないので、 Ｍ（扇型のDIC_No）＝MFLG（扇型のDIC_No） ＝0.4 同様に、 Ｍ（半円のDIC_No）＝MFLG（半円のDIC_No） ＝0.5 である。
のマツチングはとれないので、 Ｍ（扇型のDIC_No）＝MFLG（扇型のDIC_No） ＝0.4 同様に、 Ｍ（半円のDIC_No）＝MFLG（半円のDIC_No） ＝0.5 である。
従つて、第６図処理８により、第２図に示す入力図形
は、半円と認識できる。
は、半円と認識できる。
この実施例の他にも、２次元の円直線以外の図形あるい
は文字などの、より複雑なパターンであつても、フアジ
イ集合として定義する事によつて、同様に認識を行うこ
とができる。
は文字などの、より複雑なパターンであつても、フアジ
イ集合として定義する事によつて、同様に認識を行うこ
とができる。
本発明によれば、辞書図形とマツチングを精度よく行う
ことができるので、認識性能の向上を図ることができ
る。
ことができるので、認識性能の向上を図ることができ
る。
第１図は本発明の一実施例のシステム構成図、第２図は
入力図形の一例、第３図は第２図入力図形の折れ線間近
似結果、第４図，第６図及び第８図は第１図の各ブロツ
クの処理フロー、第５図は第３図の折れ線間関係図、第
７図は第３図の構造パターン、第９図及び第12図はメン
バシツプ関数図、第10図は入力図形構造パターンと扇型
辞書図形とのマツチング例、第11図は第７図の構造パタ
ーンによる各特徴量のメンバシツプ値である。 １……タブレツト、２……データ読込部、３……折れ線
近似部、４……円弧／直線判定部、５……認識部、６…
…メモリ。
入力図形の一例、第３図は第２図入力図形の折れ線間近
似結果、第４図，第６図及び第８図は第１図の各ブロツ
クの処理フロー、第５図は第３図の折れ線間関係図、第
７図は第３図の構造パターン、第９図及び第12図はメン
バシツプ関数図、第10図は入力図形構造パターンと扇型
辞書図形とのマツチング例、第11図は第７図の構造パタ
ーンによる各特徴量のメンバシツプ値である。 １……タブレツト、２……データ読込部、３……折れ線
近似部、４……円弧／直線判定部、５……認識部、６…
…メモリ。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 森 順子 茨城県日立市久慈町4026番地 株式会社日 立製作所日立研究所内 (72)発明者 福永 泰 茨城県日立市久慈町4026番地 株式会社日 立製作所日立研究所内
Claims (3)
- 【請求項１】２次元線画像をX,Y座標による点列データ
に変換する手段と、該点列データの特徴を判定して、一
つ以上の円弧または直線の組み合せで構成される線分要
素列データを作る手段と、あらかじめ円弧または直線の
組み合せで構成される線分要素列データを定義した複数
の辞書図形を保持する手段を備え、上記線分要素列デー
タと最も似たものを辞書図形中から選択するパターン認
識方法において、前記作成された線分要素列データを構
成する複数の線分要素のうち、円弧を構成するものか直
線を構成するものかあいまいな線分要素に対し、当該線
分要素を直線及び円弧とそれぞれ仮定し、得られた各線
分要素列データと前記あらかじめ保持された辞書図形と
の相違度を求め、当該求めた相違度のうち最小となる辞
書図形を選択することを特徴とするパターン認識方法。 - 【請求項２】特許請求の範囲第１項において、前記線分
要素列データと辞書図形との相違度は、該線分要素列デ
ータを構成する線分要素の特徴量を当該線分要素と判定
された部分に対応する前記点列データの特徴量から求
め、上記線分要素の特徴量を用いて、上記線分要素列デ
ータと辞書図形との間の相違度を求めることを特徴とす
るパターン認識方法。 - 【請求項３】特許請求の範囲第１項において、前記線分
要素列データ各々と辞書図形との間の相違度の集合の、
平均、あるいは総和、あるいは総乗、あるいは最小値、
あるいは最大値を、前記２次元線画像の辞書図形に対す
る相違度とすることを特徴とするパターン認識方法。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61228829A JPH07107708B2 (ja) | 1986-09-26 | 1986-09-26 | パタ−ン認識方法 |
| KR1019870010469A KR940009992B1 (ko) | 1986-09-26 | 1987-09-21 | 패턴인식장치 |
| US07/101,124 US4878249A (en) | 1986-09-26 | 1987-09-25 | Pattern recognizing device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61228829A JPH07107708B2 (ja) | 1986-09-26 | 1986-09-26 | パタ−ン認識方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6382584A JPS6382584A (ja) | 1988-04-13 |
| JPH07107708B2 true JPH07107708B2 (ja) | 1995-11-15 |
Family
ID=16882510
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP61228829A Expired - Fee Related JPH07107708B2 (ja) | 1986-09-26 | 1986-09-26 | パタ−ン認識方法 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US4878249A (ja) |
| JP (1) | JPH07107708B2 (ja) |
| KR (1) | KR940009992B1 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2014103775A1 (ja) | 2012-12-28 | 2014-07-03 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラム記憶媒体 |
Families Citing this family (21)
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|---|---|---|---|---|
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| JPH0638274B2 (ja) * | 1989-07-31 | 1994-05-18 | 工業技術院長 | 画像認識装置および画像認識方法 |
| JP2719202B2 (ja) * | 1989-09-21 | 1998-02-25 | 株式会社リコー | 線図形特徴抽出及び認識方法 |
| US5029223A (en) * | 1990-02-02 | 1991-07-02 | International Business Machines Corporation | Constraint driven-on line recognition of handwritten characters and symbols |
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