JPH07200735A - 図形認識装置 - Google Patents
図形認識装置Info
- Publication number
- JPH07200735A JPH07200735A JP5334647A JP33464793A JPH07200735A JP H07200735 A JPH07200735 A JP H07200735A JP 5334647 A JP5334647 A JP 5334647A JP 33464793 A JP33464793 A JP 33464793A JP H07200735 A JPH07200735 A JP H07200735A
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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
- G06V10/40—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
Abstract
(57)【要約】
【目的】 手書き図形における曲線区間の特異点を抽出
する。 【構成】 入力装置１から座標点列読込手段２１に与え
られた座標点列は、距離間引き手段２２によって、連続
する２つの座標点の距離が短い場合に１点を間引く。次
に、仰角算出手段２３は残った点列の連続３点の仰角を
求める。次に、仰角最頻値算出手段２４は仰角の最頻値
を算出する。仰角と最頻値の差算出手段２５は、最頻値
と全ての仰角との差を求める。そして、最頻値の値が０
に近い値の時は直線として、また最頻値の値がある一定
の値を持つときは曲線として認識する。また、求められ
た差の値が大きい点を曲線区間の特異点として認識す
る。
する。 【構成】 入力装置１から座標点列読込手段２１に与え
られた座標点列は、距離間引き手段２２によって、連続
する２つの座標点の距離が短い場合に１点を間引く。次
に、仰角算出手段２３は残った点列の連続３点の仰角を
求める。次に、仰角最頻値算出手段２４は仰角の最頻値
を算出する。仰角と最頻値の差算出手段２５は、最頻値
と全ての仰角との差を求める。そして、最頻値の値が０
に近い値の時は直線として、また最頻値の値がある一定
の値を持つときは曲線として認識する。また、求められ
た差の値が大きい点を曲線区間の特異点として認識す
る。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、図形認識装置に関し、
特に、曲線の特異点抽出の際にそれぞれの仰角とその最
頻値との差を算出して求めている図形認識装置に関す
る。
特に、曲線の特異点抽出の際にそれぞれの仰角とその最
頻値との差を算出して求めている図形認識装置に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】従来、この種の図形認識装置は、図形の
直線部分と曲線部分の抽出をするため用いられている。
従来の図形認識装置の一例が、特開平２−２７８４８０
号公報に示されている。この公報記載の図形認識装置
は、入力された図形を直線部分と曲線部分に判別して近
似する図形認識装置である。入力された座標点列を連続
する直線ショートベクトルの集合として抽出して、２つ
の直線ショートベクトルのなす角やベクトルの大きさを
算出することによって、２つの直線ショートベクトルの
接続関係を，「角」、「直線に続く曲線」、「曲線に続
く直線」、「曲線上の一点」に分類する接続点判別部
と、分類された接続関係を、属性情報設定部に記述され
た判別方法に応じて、直線ショートベクトルの線種を判
別する直線ショートベクトル判別部から構成される。
直線部分と曲線部分の抽出をするため用いられている。
従来の図形認識装置の一例が、特開平２−２７８４８０
号公報に示されている。この公報記載の図形認識装置
は、入力された図形を直線部分と曲線部分に判別して近
似する図形認識装置である。入力された座標点列を連続
する直線ショートベクトルの集合として抽出して、２つ
の直線ショートベクトルのなす角やベクトルの大きさを
算出することによって、２つの直線ショートベクトルの
接続関係を，「角」、「直線に続く曲線」、「曲線に続
く直線」、「曲線上の一点」に分類する接続点判別部
と、分類された接続関係を、属性情報設定部に記述され
た判別方法に応じて、直線ショートベクトルの線種を判
別する直線ショートベクトル判別部から構成される。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】この従来の図形認識装
置では、直線部分と曲線部分の判別しかおこなわないた
め、曲線中の変曲点などの曲線部分の特異点の抽出がで
きない、という問題がある。
置では、直線部分と曲線部分の判別しかおこなわないた
め、曲線中の変曲点などの曲線部分の特異点の抽出がで
きない、という問題がある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】上述した問題点を解決す
るため、本発明の図形認識装置は、入力装置と、出力装
置と、入力装置から座標点列を読み込む座標点列読込手
段と、座標点列を一定の距離で間引く距離間引き手段
と、残った座標点列の仰角を求める仰角算出手段と、全
ての仰角の最頻値を求める仰角最頻値算出手段と、それ
ぞれの仰角と最頻値の差を求める仰角と最頻値の差算出
手段と、候補図形を特定する認識装置とを備えている。
るため、本発明の図形認識装置は、入力装置と、出力装
置と、入力装置から座標点列を読み込む座標点列読込手
段と、座標点列を一定の距離で間引く距離間引き手段
と、残った座標点列の仰角を求める仰角算出手段と、全
ての仰角の最頻値を求める仰角最頻値算出手段と、それ
ぞれの仰角と最頻値の差を求める仰角と最頻値の差算出
手段と、候補図形を特定する認識装置とを備えている。
【０００５】
【実施例】次に、本発明について図面を参照して説明す
る。図１は、本発明の一実施例を示すブロック図であ
る。図１を参照すると、本発明の実施例は、ペン入力に
よるタブレット等の入力装置１と、ブログラム制御によ
り動作する処理装置２と、入力装置１から読み取った点
列を記憶する記憶装置３と、出力装置４と、候補図形を
特定する認識装置５とから構成される。
る。図１は、本発明の一実施例を示すブロック図であ
る。図１を参照すると、本発明の実施例は、ペン入力に
よるタブレット等の入力装置１と、ブログラム制御によ
り動作する処理装置２と、入力装置１から読み取った点
列を記憶する記憶装置３と、出力装置４と、候補図形を
特定する認識装置５とから構成される。
【０００６】処理装置２は、入力装置１から点列を読み
込む座標点列読込手段２１と、点列を一定の距離で間引
く、距離間引き手段２２と、間引かれた点列を入力順に
結んだときにできる仰角を求める仰角算出手段２３と、
全ての仰角の値から仰角の最頻値を算出する仰角最頻値
算出手段２４と、それぞれの仰角と最頻値の差を求める
仰角と最頻値の差算出手段２５からなる。
込む座標点列読込手段２１と、点列を一定の距離で間引
く、距離間引き手段２２と、間引かれた点列を入力順に
結んだときにできる仰角を求める仰角算出手段２３と、
全ての仰角の値から仰角の最頻値を算出する仰角最頻値
算出手段２４と、それぞれの仰角と最頻値の差を求める
仰角と最頻値の差算出手段２５からなる。
【０００７】次に、図１ないし図５を参照して、本実施
例の動作について説明する。図２は、本発明の一実施例
の処理手順を示すフローチャートである。図３（ａ）
は、手書きされた入力図形の一例である。図３（ｂ）
は、入力装置１から座標点列読み込み手段に与えられる
実際の座標点列を示す一例である。図４は、連続３点の
なす仰角を示す図である。図５は、仰角算出手段２３に
よって求められた仰角の値の一例を示す図である。
例の動作について説明する。図２は、本発明の一実施例
の処理手順を示すフローチャートである。図３（ａ）
は、手書きされた入力図形の一例である。図３（ｂ）
は、入力装置１から座標点列読み込み手段に与えられる
実際の座標点列を示す一例である。図４は、連続３点の
なす仰角を示す図である。図５は、仰角算出手段２３に
よって求められた仰角の値の一例を示す図である。
【０００８】入力装置１から、座標点列読込手段２１に
与えられた座標点列は、距離間引き手段２２に入力され
る。距離間引き手段２２は、連続する２つの座標点の距
離がある一定の値より短い場合、２点のうち後ろの１点
を間引く。この処理を全ての座標点に対して、入力順に
おこなう。このとき、実際に間引き処理がおこなわれた
場合は、残った１点と間引いた点の次の１点が次の処理
対象点となる。一方、実際に間引かれなかった場合は、
後の１点とその次の点が次の処理対象点となる（ステッ
プＡ１）。ステップＡ１の処理によって、手ぶれなどの
ノイズの影響を減少させる。
与えられた座標点列は、距離間引き手段２２に入力され
る。距離間引き手段２２は、連続する２つの座標点の距
離がある一定の値より短い場合、２点のうち後ろの１点
を間引く。この処理を全ての座標点に対して、入力順に
おこなう。このとき、実際に間引き処理がおこなわれた
場合は、残った１点と間引いた点の次の１点が次の処理
対象点となる。一方、実際に間引かれなかった場合は、
後の１点とその次の点が次の処理対象点となる（ステッ
プＡ１）。ステップＡ１の処理によって、手ぶれなどの
ノイズの影響を減少させる。
【０００９】ステップＡ１の処理後、残った点列は、仰
角算出手段２３に入力される。仰角算出手段２３は、入
力された連続する３点の座標点列から仰角を求める（ス
テップＡ２）。ここで、仰角とは、図４で示すように、
連続する３点を２つの直線で結び、１点目と２点目を結
ぶ直線を延長した直線と２点目と３点目を結ぶ直線のな
す角のことである。
角算出手段２３に入力される。仰角算出手段２３は、入
力された連続する３点の座標点列から仰角を求める（ス
テップＡ２）。ここで、仰角とは、図４で示すように、
連続する３点を２つの直線で結び、１点目と２点目を結
ぶ直線を延長した直線と２点目と３点目を結ぶ直線のな
す角のことである。
【００１０】全ての仰角が求められると、仰角最頻値算
出手段２４は、仰角の最頻値を算出する（ステップＡ
３）。
出手段２４は、仰角の最頻値を算出する（ステップＡ
３）。
【００１１】仰角最頻値算出手段２４で求められた最頻
値とそれぞれの仰角の値を用いて、仰角と最頻値の差算
出手段２５は、最頻値と全ての仰角との差を求める（ス
テップＡ４）。
値とそれぞれの仰角の値を用いて、仰角と最頻値の差算
出手段２５は、最頻値と全ての仰角との差を求める（ス
テップＡ４）。
【００１２】そして、最頻値の値が０に近い値の時は直
線として、また最頻値の値がある一定の値を持つときは
曲線として認識する。また、求められた差の値が大きな
座標点を入力された曲線区間の特異点として認識する
（ステップＡ５）。
線として、また最頻値の値がある一定の値を持つときは
曲線として認識する。また、求められた差の値が大きな
座標点を入力された曲線区間の特異点として認識する
（ステップＡ５）。
【００１３】以上の処理によって求められた特徴量を用
いて、認識装置５で候補図形を認識する。
いて、認識装置５で候補図形を認識する。
【００１４】次に、本発明の第２の実施例について説明
する。図６は、本発明の第２の実施例の一例を示すブロ
ック図である。図７は、本発明の第２の実施例の処理手
順を示すフローチャートである。
する。図６は、本発明の第２の実施例の一例を示すブロ
ック図である。図７は、本発明の第２の実施例の処理手
順を示すフローチャートである。
【００１５】図６を参照すると、本発明の第２の実施例
は、処理装置６が、図１に示した第１の実施例における
処理装置２の構成に加え、入力座標点列のなす角が微小
なときに、座標点を間引く仰角間引き手段２６を有する
点で異なる。
は、処理装置６が、図１に示した第１の実施例における
処理装置２の構成に加え、入力座標点列のなす角が微小
なときに、座標点を間引く仰角間引き手段２６を有する
点で異なる。
【００１６】図６および図７を参照して、本実施例の動
作を説明する。
作を説明する。
【００１７】図７のステップＡ１の動作は第１の実施例
と同一なため、説明は省略する。ステップＡ１の処理の
後、残った点列は仰角間引き手段２６に入力される。
と同一なため、説明は省略する。ステップＡ１の処理の
後、残った点列は仰角間引き手段２６に入力される。
【００１８】仰角間引き手段２６は、入力された連続す
る３点の座標点列から仰角を求める（ステップＢ１）。
求められた仰角をそれまでに求めていた仰角の和に加え
る（ステップＢ２）。求められた和がある一定の値以上
であった場合、仰角間引き手段２６は、３点の内の２番
目の点を記憶装置３に残す。このとき、仰角の和を初期
化する（ステップＢ３、ステップＢ４）。仰角を求めて
いない点が残っているときは、２番目の点、３番目の点
とその次の１点を用いて再び、仰角を求める（ステップ
Ｂ５）。
る３点の座標点列から仰角を求める（ステップＢ１）。
求められた仰角をそれまでに求めていた仰角の和に加え
る（ステップＢ２）。求められた和がある一定の値以上
であった場合、仰角間引き手段２６は、３点の内の２番
目の点を記憶装置３に残す。このとき、仰角の和を初期
化する（ステップＢ３、ステップＢ４）。仰角を求めて
いない点が残っているときは、２番目の点、３番目の点
とその次の１点を用いて再び、仰角を求める（ステップ
Ｂ５）。
【００１９】ステップＢ１からステップＢ５の処理の
後、残った点列は、仰角算出手段２３に入力されて、以
後第１の実施例と同じ動作をする（ステップＡ２〜Ａ
５）。ステップＢ１からステップＢ５の処理によって、
微小な仰角の変化を除去して、直線部分やなだらかな曲
線部分の仰角を一定にすることができる。すなわち、同
じ値を持つ仰角が増えることにより、その値が最頻値に
なる可能性が高くなる。よって、特異点とそれ以外の点
の仰角の差がより明確になる。
後、残った点列は、仰角算出手段２３に入力されて、以
後第１の実施例と同じ動作をする（ステップＡ２〜Ａ
５）。ステップＢ１からステップＢ５の処理によって、
微小な仰角の変化を除去して、直線部分やなだらかな曲
線部分の仰角を一定にすることができる。すなわち、同
じ値を持つ仰角が増えることにより、その値が最頻値に
なる可能性が高くなる。よって、特異点とそれ以外の点
の仰角の差がより明確になる。
【００２０】
【発明の効果】以上説明したように、本発明による図形
認識装置は、入力された線図形の特徴量として、最頻値
の値から、直線と曲線の大分類を行うことができる。ま
た、最頻値との差を求めることによって、曲線部分の誤
差と特異点を区別することの認識精度が向上するという
効果を有する。
認識装置は、入力された線図形の特徴量として、最頻値
の値から、直線と曲線の大分類を行うことができる。ま
た、最頻値との差を求めることによって、曲線部分の誤
差と特異点を区別することの認識精度が向上するという
効果を有する。
【図１】本発明の第１の実施例を示すブロック図であ
る。
る。
【図２】本発明の第１の実施例の処理手順を示すフロー
チャートである。
チャートである。
【図３】入力装置１から得られた座標点列の一例を示す
図である。
図である。
【図４】３点の座標点を結んでできる仰角を示す図であ
る。
る。
【図５】本発明による仰角の値を示すグラフである。
【図６】本発明の第２の実施例を示すブロック図であ
る。
る。
【図７】本発明の第２の実施例の処理手順を示すフロー
チャートである。
チャートである。
１ 入力装置 ２ 本発明の第１の実施例における処理装置 ３ 記憶装置 ４ 出力装置 ５ 認識装置 ６ 本発明の第２の実施例における処理装置 ２１ 座標点列読込手段 ２２ 距離間引き手段 ２３ 仰角算出手段 ２４ 仰角最頻値算出手段 ２５ 仰角と最頻値の差算出手段 ２６ 仰角間引き手段
Claims (2)
- 【請求項１】 入力された線図形を点列に変換し、前記
点列から特徴点を算出し、前記特徴点を境に、前記線図
形を基本的な線種とみなせる区間に分割し、前記特徴点
の位置関係や前記区間の線種を補正することにより前記
線図形を近似する、あるいは、前記特徴点や前記区間の
線種と所定の辞書データとの整合性を計算することによ
り前記線図形の種類を認識する図形認識装置において、 線図形を入力する入力装置と、 出力装置と、 前記入力装置から座標点列を読み込む手段と、 座標点列を記憶する記憶装置と、 座標点列を一定の距離で間引く距離間引き手段と、 前記距離間引き手段によって残った座標点列の仰角の大
きさを求める仰角算出手段と、 前記仰角算出手段によって求められた、全ての仰角の最
頻値を算出する仰角最頻値算出手段と、 それぞれの仰角と最頻値の差を求める仰角と最頻値の差
算出手段とを備えたことを特徴とする図形認識装置。 - 【請求項２】 入力された線図形を少なくとも座標値を
含む点列に変換し、前記点列から特徴点（端点、屈曲点
や変曲点）を算出し、前記特徴点を境に、前記線図形を
基本的な線種とみなせる区間に分割し、前記特徴点の位
置関係や前記区間の線種を補正することにより前記線図
形を近似する、あるいは、前記特徴点や前記区間の線種
と所定の辞書データとの整合性を計算することにより前
記線図形の種類を認識する図形認識装置において、 線図形を入力する入力装置と、 出力装置と、 前記入力装置から座標点列を読み込む手段と、 座標点列を記憶する記憶装置と、 座標点列を一定の距離で間引く距離間引き手段と、 前記距離間引き手段によって残った座標点列のなす仰角
が微小なときに、その点を間引く仰角間引き手段と、 前記仰角間引き手段によって残った座標点列の仰角の大
きさを求める仰角算出手段と、 前記仰角算出手段によって求められた、全ての仰角の最
頻値を算出する仰角最頻値算出手段と、 それぞれの仰角と最頻値の差を求める仰角と最頻値の差
算出手段とを備えたことを特徴とする図形認識装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5334647A JPH07200735A (ja) | 1993-12-28 | 1993-12-28 | 図形認識装置 |
| US08/976,184 US5841906A (en) | 1993-12-28 | 1997-11-21 | Graphic form recognition apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5334647A JPH07200735A (ja) | 1993-12-28 | 1993-12-28 | 図形認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07200735A true JPH07200735A (ja) | 1995-08-04 |
Family
ID=18279705
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5334647A Pending JPH07200735A (ja) | 1993-12-28 | 1993-12-28 | 図形認識装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5841906A (ja) |
| JP (1) | JPH07200735A (ja) |
Cited By (2)
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| JPH05298485A (ja) * | 1992-04-16 | 1993-11-12 | Fujitsu Ltd | 形状判定方法及び文字認識装置 |
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-
1993
- 1993-12-28 JP JP5334647A patent/JPH07200735A/ja active Pending
-
1997
- 1997-11-21 US US08/976,184 patent/US5841906A/en not_active Expired - Fee Related
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Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US5841906A (en) | 1998-11-24 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 19990406 |