JPH0799536B2 - 文字図形認識方式 - Google Patents
文字図形認識方式Info
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- JPH0799536B2 JPH0799536B2 JP62070502A JP7050287A JPH0799536B2 JP H0799536 B2 JPH0799536 B2 JP H0799536B2 JP 62070502 A JP62070502 A JP 62070502A JP 7050287 A JP7050287 A JP 7050287A JP H0799536 B2 JPH0799536 B2 JP H0799536B2
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Description
【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は媒体上の文字図形を認識する文字図形認識方式
に関するものである。
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。
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。
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（例えば水平
軸、垂直軸）上における黒ビット数分布に対し、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
黒ビット数分布の重心座標を決定する過程を複数回繰り
返して重心座標系列を求める。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って、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長を夫々の軸方向の文字枠長で
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っていた。
ターンを走査して得られる所定の２つの軸（例えば水平
軸、垂直軸）上における黒ビット数分布に対し、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
黒ビット数分布の重心座標を決定する過程を複数回繰り
返して重心座標系列を求める。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って、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長を夫々の軸方向の文字枠長で
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っていた。
（発明が解決しようとする問題点） しかしながら、前記従来の文字図形認識方式では次のよ
うな問題点がある。
うな問題点がある。
（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
を複雑なものとしいた。また（３）の方式は処理が簡単
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っては識別が
困難な場合があった。
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
を複雑なものとしいた。また（３）の方式は処理が簡単
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っては識別が
困難な場合があった。
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を認識することが可能な文字図形認
識方式を提供することを目的とする。
かつ正確に文字図形を認識することが可能な文字図形認
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） 本発明は前記問題点を解決するために、媒体上の文字図
形を読取って量子化２値化して例えば文字線部黒ビッ
ト、背景部を白ビットと表わ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
形を認識する文字図形認識方式において、（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（例えば２次元座標における水平方向、垂直方向。以
下これらをＸ軸、Ｙ軸という）投影した各軸方向の黒ビ
ッ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ッ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ッ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、該分割領域の各軸
方向の辺の長さを対応する軸方向の外接枠の辺の長さで
正規化し、正規化した２つの軸方向の辺長の比を計算し
て該比を要素とする正規化分割領域辺長比マトリクスを
作成する計算手段、及び（ｆ）前記正規化分割領域辺長
比マトリクスと予め計算された標準パターンの正規化分
割領域辺長比マトリクスを照合して前記パターンの文字
図形を認識する認識手段を具備するものである。
形を読取って量子化２値化して例えば文字線部黒ビッ
ト、背景部を白ビットと表わ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
形を認識する文字図形認識方式において、（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（例えば２次元座標における水平方向、垂直方向。以
下これらをＸ軸、Ｙ軸という）投影した各軸方向の黒ビ
ッ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ッ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ッ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、該分割領域の各軸
方向の辺の長さを対応する軸方向の外接枠の辺の長さで
正規化し、正規化した２つの軸方向の辺長の比を計算し
て該比を要素とする正規化分割領域辺長比マトリクスを
作成する計算手段、及び（ｆ）前記正規化分割領域辺長
比マトリクスと予め計算された標準パターンの正規化分
割領域辺長比マトリクスを照合して前記パターンの文字
図形を認識する認識手段を具備するものである。
（作用） 本発明によれば、以上のように文字認識方式を構成した
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って、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）の黒ビット数
分布が作成される。このように得られた外接枠及び各黒
ビッ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数度に応じて設
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、その分割領域の各軸方向の
辺の長さを対応する軸方向の外接枠の辺の長さで正規化
し、正規化した２つの軸方向（例えばX,Y軸方向）の辺
長の比が計算される。この結果、各分割領域の辺長比を
要素とする正規化した分割領域辺長比マトリクスが作成
される。この正規化した分割領域辺長比マトリクスと予
め同様にして計算された標準パターンの正規化分割領域
辺長比マトリクスとが、認識手段により照合され、該当
する標準パターンのカテゴリ名が文字図形名として出力
される。このように、本発明では文字図形のパターンを
走査して得られる黒ビット数分布よりその重心を利用し
て文字図形の特徴情報として二次元的性質を表わす正規
化した分割領域辺長比マトリクスを求め、この特徴情報
を用いて文字図形を認識しているので、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できる。
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って、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）の黒ビット数
分布が作成される。このように得られた外接枠及び各黒
ビッ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数度に応じて設
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、その分割領域の各軸方向の
辺の長さを対応する軸方向の外接枠の辺の長さで正規化
し、正規化した２つの軸方向（例えばX,Y軸方向）の辺
長の比が計算される。この結果、各分割領域の辺長比を
要素とする正規化した分割領域辺長比マトリクスが作成
される。この正規化した分割領域辺長比マトリクスと予
め同様にして計算された標準パターンの正規化分割領域
辺長比マトリクスとが、認識手段により照合され、該当
する標準パターンのカテゴリ名が文字図形名として出力
される。このように、本発明では文字図形のパターンを
走査して得られる黒ビット数分布よりその重心を利用し
て文字図形の特徴情報として二次元的性質を表わす正規
化した分割領域辺長比マトリクスを求め、この特徴情報
を用いて文字図形を認識しているので、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できる。
（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図は本発明の方式を適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、正規化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。
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、正規化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。
文字、図形、記号等（以下文字という）が記載された帳
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
ディジタル信号（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
ビッ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二次元座標
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128×128ビットの容量を
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
ディジタル信号（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
ビッ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二次元座標
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128×128ビットの容量を
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（夫々パターンレジス
タ３の二次元座標における水平方向，垂直方向）へ投影
して黒ビット数の分布を求め、黒ビット数分布SX
（ｘ）,SY（ｙ）を作成する。
ーンを所定の軸、例えばＸ軸,Y軸（夫々パターンレジス
タ３の二次元座標における水平方向，垂直方向）へ投影
して黒ビット数の分布を求め、黒ビット数分布SX
（ｘ）,SY（ｙ）を作成する。
但し、x,yはパターンレジスタ３における夫々０〜127な
る二次元座標であり、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）は黒ビット又は白ビットを意味
し、黒ビット（有意色）の場合Ｐ（x,y）＝１、白ビッ
ト（背景色）の場合Ｐ（x,y）＝０をとる。
る二次元座標であり、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）は黒ビット又は白ビットを意味
し、黒ビット（有意色）の場合Ｐ（x,y）＝１、白ビッ
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ット数分布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ット数分布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ット数分布SX（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
囲の一次モーメントの和をその範囲の黒ビット和で除算
することによっ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）Mq＝（１〜MY（MYは
Ｙ軸方向の重心の個数）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。
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ット数分布SX（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
囲の一次モーメントの和をその範囲の黒ビット和で除算
することによっ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）Mq＝（１〜MY（MYは
Ｙ軸方向の重心の個数）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ット数分布SX
（ｘ）の一次モーメント和をその範囲の黒ビット和で除
算することによって、中央の重心座標番号４の重心座標
Ｘ（４）を求め 次いで、その重心座標Ｘ（４）で分割された夫々の範
囲、Xl〜Ｘ（４）,X（４）〜Xrを対象として２つの重心
座標Ｘ（２）,X（６）を求める。
式に示すように入力文字パターンの黒ビット数分布SX
（ｘ）の一次モーメント和をその範囲の黒ビット和で除
算することによって、中央の重心座標番号４の重心座標
Ｘ（４）を求め 次いで、その重心座標Ｘ（４）で分割された夫々の範
囲、Xl〜Ｘ（４）,X（４）〜Xrを対象として２つの重心
座標Ｘ（２）,X（６）を求める。
次いで、これまで検出された重心座標Ｘ（２）,X
（４）,X（６）で分割された範囲Xl〜Ｘ（２）,X（２）
〜Ｘ（４）,X（４）〜Ｘ（６）,X（６）〜Xrを対象とし
て４個の重心座標Ｘ（１）,X（３）,X（５）,X（７）を
求める。
（４）,X（６）で分割された範囲Xl〜Ｘ（２）,X（２）
〜Ｘ（４）,X（４）〜Ｘ（６）,X（６）〜Xrを対象とし
て４個の重心座標Ｘ（１）,X（３）,X（５）,X（７）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ット数分布SY（ｙ）
の重心座標Ｙ（４）を検出し、次いで文字枠を重心座標
で２分した範囲Yt〜Ｙ（４）,Y（４）〜Ybをそれぞれ対
象として黒ビット数分布SY（ｙ）重心座標Ｙ（２）,Y
（４）を検出し、更にこれまでに検出された重心座標Ｙ
（２）,Y（４）,Y（６）でＹ軸方向の文字枠を分割した
夫々の範囲Yt〜Ｙ（２）,Y（２）〜Ｙ（４）,Y（４）〜
Ｙ（６）,Y（６）〜Ybを対象として黒ビット数分布SY
（ｙ）の重心座標を検出することによって、計７個の重
心座標Ｙ（１）〜Ｙ（７）を検出する。
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ット数分布SY（ｙ）
の重心座標Ｙ（４）を検出し、次いで文字枠を重心座標
で２分した範囲Yt〜Ｙ（４）,Y（４）〜Ybをそれぞれ対
象として黒ビット数分布SY（ｙ）重心座標Ｙ（２）,Y
（４）を検出し、更にこれまでに検出された重心座標Ｙ
（２）,Y（４）,Y（６）でＹ軸方向の文字枠を分割した
夫々の範囲Yt〜Ｙ（２）,Y（２）〜Ｙ（４）,Y（４）〜
Ｙ（６）,Y（６）〜Ybを対象として黒ビット数分布SY
（ｙ）の重心座標を検出することによって、計７個の重
心座標Ｙ（１）〜Ｙ（７）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
ビット数分布（SX（ｘ）,SY（ｙ））図中に重心座標Ｘ
（１）〜Ｘ（７）、Ｙ（１）〜Ｙ（７）を示す。
（ａ））の場合については、第２図（ｂ），（ｃ）の黒
ビット数分布（SX（ｘ）,SY（ｙ））図中に重心座標Ｘ
（１）〜Ｘ（７）、Ｙ（１）〜Ｙ（７）を示す。
文字枠分割点決定部７は、重心検出部６よりうけた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入力文字パターンの文字枠を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（kj）を決定するものである。
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入力文字パターンの文字枠を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（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NY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（kj）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D
X（ki）,DY（kj）を決定するために用いるテーブルを第
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NY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（kj）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D
X（ki）,DY（kj）を決定するために用いるテーブルを第
１表に示す。
このテーブルを参照して、X,Y軸各方向の分割数NX,NYに
対応してこのテーブルからから重心座標番号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DX（ki）,DY（kj）として決
定する。
対応してこのテーブルからから重心座標番号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DX（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った場合
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っ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った場合
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っ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。
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N
X,NYを決定し、或はいったんリジェ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。
X,NYを決定し、或はいったんリジェ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（１）〜Ｘ（７）に対応する
分割座標DX（１）〜DX（７）、Ｙ軸方向については、重
心座標Ｙ（１）〜Ｙ（７）に対応する分割座標DY（１）
〜DY（７）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（１）〜Ｘ（７）に対応する
分割座標DX（１）〜DX（７）、Ｙ軸方向については、重
心座標Ｙ（１）〜Ｙ（７）に対応する分割座標DY（１）
〜DY（７）を決定する。
正規化分割領域辺長比計算部８は、文字枠検出部４で検
出されたＸ軸方向文字枠座標Xl,XrとＹ軸方向文字枠座
標Yt,Yb及び文字枠分割点決定部７で決定されたＸ軸方
向の分割座標DX（１）,DX（２）,DX（３）,DX（４）,DX
（５）,DX（６）,DX（７）とＹ軸方向の分割座標DY
（１）,DY（２）,DY（３）,DY（４）,DY（５）,DY
（６）,DY（７）を受けて、各分割座標で分割される各
領域の辺長を、夫々Ｘ軸及びＹ軸の両端の座標間の長さ
で正規化した正規化分割領域辺長の比を次の（６）式に
よって計算することにより、正規化分割領域辺長比マト
リクス｛FSR（I,J）|I＝１〜8,J＝１〜８｝を作成す
る。
出されたＸ軸方向文字枠座標Xl,XrとＹ軸方向文字枠座
標Yt,Yb及び文字枠分割点決定部７で決定されたＸ軸方
向の分割座標DX（１）,DX（２）,DX（３）,DX（４）,DX
（５）,DX（６）,DX（７）とＹ軸方向の分割座標DY
（１）,DY（２）,DY（３）,DY（４）,DY（５）,DY
（６）,DY（７）を受けて、各分割座標で分割される各
領域の辺長を、夫々Ｘ軸及びＹ軸の両端の座標間の長さ
で正規化した正規化分割領域辺長の比を次の（６）式に
よって計算することにより、正規化分割領域辺長比マト
リクス｛FSR（I,J）|I＝１〜8,J＝１〜８｝を作成す
る。
但し、Ｘ軸両端座標間長 LX＝Xr−Xl＋１ …（７） 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
ての正規化分割領域辺長比マトリクスgiが予め登録され
ている。
ての正規化分割領域辺長比マトリクスgi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
の正規化分割領域辺長比マトリクスgiと入力文字パター
ンの正規化分割領域辺長比マトリクスfiとの間における
次の（９）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
の正規化分割領域辺長比マトリクスgiと入力文字パター
ンの正規化分割領域辺長比マトリクスfiとの間における
次の（９）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。
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。
以上述べた本実施例の文字認識方式の特徴情報である正
規化分割領域辺長比マトリクスの有効性分割領域長系列
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
で用いる正規化分割領域辺長比マトリクスなる特徴は、
微笑な際を検出することができる。
規化分割領域辺長比マトリクスの有効性分割領域長系列
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
で用いる正規化分割領域辺長比マトリクスなる特徴は、
微笑な際を検出することができる。
更に、正規化分割領域辺長比マトリクスなる特徴は、各
分割領域を文字の大きさを表現する文字枠の辺の長さで
正規化しているので、文字の大きさの変動に対して、安
定である。
分割領域を文字の大きさを表現する文字枠の辺の長さで
正規化しているので、文字の大きさの変動に対して、安
定である。
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って得られ、二次元の性質を表わ
す正規化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、文字の大きさの変動に対して
安定に認識でき、しかも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。
走査と所定の演算によって得られ、二次元の性質を表わ
す正規化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、文字の大きさの変動に対して
安定に認識でき、しかも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。
なおまた、前記実施例においてはテーブルを採用するこ
とによって重心座標と分割座標とを対応づけたが、所定
の手順のフローチャートの演算処理を実行させることに
よっても対応づけることができる。この場合のフローチ
ャートを第６図に示す。なお、第６図における除算の結
果はすべて少数点以下切り捨てである。
とによって重心座標と分割座標とを対応づけたが、所定
の手順のフローチャートの演算処理を実行させることに
よっても対応づけることができる。この場合のフローチ
ャートを第６図に示す。なお、第６図における除算の結
果はすべて少数点以下切り捨てである。
第６図において、ステップS1で重心個数MXを分割数NXで
割った数Mαを求め、ステップS2,S3でMX/NXの剰余R1と
を２で割った商R2を求める。又、ステップS4でkαを求
め、ステップS5,S6で分割番号kiと重心番号Mpを０にセ
ットする。又、ステップS7,S8,S9で、分割番号kiを１つ
増加する毎に、前に設定されているR2を１つ減じ、重心
番号MpをMαずつ増加させる。ステップS10でR2が負でな
いことを調べ、R2が負でない限りステップS11で重心番
号の数を１つ増し、ステップS12でその重心番号Mpを分
割番号kiに対応づけ、分割座標DX（Mp）を決定するR2が
負の場合、ステップS13で現在の分割番号kiが中央値kα
より大きいか否かを判定し、大きい場合は重心番号を１
つ増し、小さい場合はステップS9で設定された重心番号
を、分割座標DX（Mp）を決定し、ステップS14で分割番
号kiが（NX-1）に一致したことを検出して終了する。
割った数Mαを求め、ステップS2,S3でMX/NXの剰余R1と
を２で割った商R2を求める。又、ステップS4でkαを求
め、ステップS5,S6で分割番号kiと重心番号Mpを０にセ
ットする。又、ステップS7,S8,S9で、分割番号kiを１つ
増加する毎に、前に設定されているR2を１つ減じ、重心
番号MpをMαずつ増加させる。ステップS10でR2が負でな
いことを調べ、R2が負でない限りステップS11で重心番
号の数を１つ増し、ステップS12でその重心番号Mpを分
割番号kiに対応づけ、分割座標DX（Mp）を決定するR2が
負の場合、ステップS13で現在の分割番号kiが中央値kα
より大きいか否かを判定し、大きい場合は重心番号を１
つ増し、小さい場合はステップS9で設定された重心番号
を、分割座標DX（Mp）を決定し、ステップS14で分割番
号kiが（NX-1）に一致したことを検出して終了する。
（発明の効果） 以上詳細に説明したように本発明によれば、従来の文字
図形認識方式の特徴情報抽出における、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
上における黒ビット数分布から、求めた重心座標系列を
利用して二次元の性質を表わす特徴情報である正規化し
た分割領域辺長比マトリクスを求め、これを文字図形認
識に用いているので、簡単な処理で、文字図形の大きさ
の変動に対して安定でしかも高速でありながら、文字の
形状の微小な差異を検出でき、正確に文字図形を認識す
ることができる。
図形認識方式の特徴情報抽出における、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
上における黒ビット数分布から、求めた重心座標系列を
利用して二次元の性質を表わす特徴情報である正規化し
た分割領域辺長比マトリクスを求め、これを文字図形認
識に用いているので、簡単な処理で、文字図形の大きさ
の変動に対して安定でしかも高速でありながら、文字の
形状の微小な差異を検出でき、正確に文字図形を認識す
ることができる。
第１図は本発明による文字図形認識方式の一実施例を示
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
正規化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正規化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正規化分割領域辺
長比マトリクスを示す図、第６図は分割座標系列のほか
の決定方法を示すフローチャートである。 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……正
規化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
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
正規化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正規化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正規化分割領域辺
長比マトリクスを示す図、第６図は分割座標系列のほか
の決定方法を示すフローチャートである。 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……正
規化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58−123171（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って量子化して得
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を認識する文字図形認識方式にお
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
た各軸方向の黒ビッ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
ッ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ット
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、該分割領域の各軸方向の辺の長さを対応す
る軸方向の外接枠の辺の長さで正規化し、正規化した２
つの軸方向の辺長の比を計算して該比を要素とする正規
化分割領域辺長比マトリクスを作成する計算手段、 （ｆ）前記正規化分割領域辺長比マトリクスと予め計算
された標準パターンの正規化分割領域辺長比マトリクス
を照合して前記パターンの文字図形を認識する認識手段
とを具備することを特徴とする文字図形認識方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62070502A JPH0799536B2 (ja) | 1987-03-26 | 1987-03-26 | 文字図形認識方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62070502A JPH0799536B2 (ja) | 1987-03-26 | 1987-03-26 | 文字図形認識方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS63238685A JPS63238685A (ja) | 1988-10-04 |
| JPH0799536B2 true JPH0799536B2 (ja) | 1995-10-25 |
Family
ID=13433364
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP62070502A Expired - Fee Related JPH0799536B2 (ja) | 1987-03-26 | 1987-03-26 | 文字図形認識方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0799536B2 (ja) |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS58123171A (ja) * | 1982-01-18 | 1983-07-22 | Oki Electric Ind Co Ltd | 文字認識方式 |
-
1987
- 1987-03-26 JP JP62070502A patent/JPH0799536B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS63238685A (ja) | 1988-10-04 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |