JPH1027215A - 文字パターンの認識処理方法及び装置 - Google Patents
文字パターンの認識処理方法及び装置Info
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- JPH1027215A JPH1027215A JP8179405A JP17940596A JPH1027215A JP H1027215 A JPH1027215 A JP H1027215A JP 8179405 A JP8179405 A JP 8179405A JP 17940596 A JP17940596 A JP 17940596A JP H1027215 A JPH1027215 A JP H1027215A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 文字線の傾きや位置ずれ、接続関係の変動の
影響を受けにくくし、手書き変形の多い文字対象を認識
可能とする。 【解決手段】 ２値化された文字パターンを複数の粗い
メッシュ領域に分割する（３０１）。各メッシュ領域内
に存在する白画素について、あらかじめ定めた複数方向
に触手を伸ばして各方向別に白画素の連結長を求める
（３０２）。該白画素連結長から該白画素の背景部の方
向成分別の分布状況を表わす方向寄与度の値を各メッシ
ュ領域毎に計数し、文字パターンの特徴とする（３０
３）。この特徴は、文字の２次元的な構造を表わし、か
つ、文字線の傾きや位置ずれ、接続関係の変化の影響を
受けにくく、手書き変形の多い文字対象の認識が可能に
なる。
影響を受けにくくし、手書き変形の多い文字対象を認識
可能とする。 【解決手段】 ２値化された文字パターンを複数の粗い
メッシュ領域に分割する（３０１）。各メッシュ領域内
に存在する白画素について、あらかじめ定めた複数方向
に触手を伸ばして各方向別に白画素の連結長を求める
（３０２）。該白画素連結長から該白画素の背景部の方
向成分別の分布状況を表わす方向寄与度の値を各メッシ
ュ領域毎に計数し、文字パターンの特徴とする（３０
３）。この特徴は、文字の２次元的な構造を表わし、か
つ、文字線の傾きや位置ずれ、接続関係の変化の影響を
受けにくく、手書き変形の多い文字対象の認識が可能に
なる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、文字パターンの認
識方法及び装置に関し、特に光電変換によって得られた
文字パターンを２値化した文字パターンに対して、手書
き漢字のような多字種、多様な手書き変形をもつ文字対
象を認識するのに好適な文字パターン認識方法及び装置
に関するものである。
識方法及び装置に関し、特に光電変換によって得られた
文字パターンを２値化した文字パターンに対して、手書
き漢字のような多字種、多様な手書き変形をもつ文字対
象を認識するのに好適な文字パターン認識方法及び装置
に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】文字パターン認識には、従来から種々の
方法が提案されているが、その一つにメッシュ分割法が
ある。従来、これの代表的な方法としては、次のような
ものが知られている。
方法が提案されているが、その一つにメッシュ分割法が
ある。従来、これの代表的な方法としては、次のような
ものが知られている。
【０００３】第１の方法は、２値化し、位置及び大きさ
の正規化を行った文字パターンを、複数の粗いメッシュ
領域に分割し、各メッシュ領域内に存在する文字部に対
して複数方向の座標軸から観測し、該座標軸上の各位置
における該座標軸に直交する方向の文字部を横切る文字
線数を計数し、この情報から特徴ベクトルパターンを作
成し、すでに蓄えておいた各文字の特徴辞書テーブルと
のマッチングをとり、文字パターンの認識を行う方法で
ある。
の正規化を行った文字パターンを、複数の粗いメッシュ
領域に分割し、各メッシュ領域内に存在する文字部に対
して複数方向の座標軸から観測し、該座標軸上の各位置
における該座標軸に直交する方向の文字部を横切る文字
線数を計数し、この情報から特徴ベクトルパターンを作
成し、すでに蓄えておいた各文字の特徴辞書テーブルと
のマッチングをとり、文字パターンの認識を行う方法で
ある。
【０００４】また、第２の方法は、同様に、２値化し、
位置及び大きさの正規化を行った文字パターンを、複数
の粗いメッシュ領域に分割し、各メッシュ領域内に存在
する文字部に対して複数方向の座標軸から観測し、該座
標軸から走査した際に交差した文字部の黒画素につい
て、文字線の方向寄与度を求めることにより文字を認識
する方法である。
位置及び大きさの正規化を行った文字パターンを、複数
の粗いメッシュ領域に分割し、各メッシュ領域内に存在
する文字部に対して複数方向の座標軸から観測し、該座
標軸から走査した際に交差した文字部の黒画素につい
て、文字線の方向寄与度を求めることにより文字を認識
する方法である。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】上記従来技術におい
て、第１の方法では、文字部を横切る文字線数によって
字種の違いによる文字線構造の大まかな複雑さの違いを
区別できるものの、より詳細な文字線構造の違いを表す
情報がない為、類似文字が多くかつ手書き変形も多い文
字対象をうまく認識できないという問題点があった。ま
た、第２の方法では、文字線の傾きや位置ずれ、接続関
係の変化等の手書き変形の多い文字対象をうまく認識で
きないという問題点があった。
て、第１の方法では、文字部を横切る文字線数によって
字種の違いによる文字線構造の大まかな複雑さの違いを
区別できるものの、より詳細な文字線構造の違いを表す
情報がない為、類似文字が多くかつ手書き変形も多い文
字対象をうまく認識できないという問題点があった。ま
た、第２の方法では、文字線の傾きや位置ずれ、接続関
係の変化等の手書き変形の多い文字対象をうまく認識で
きないという問題点があった。
【０００６】本発明の目的は、２値化し、位置及び大き
さの正規化をされた文字パターンについて、文字の二次
元的な構造に関する情報がえられ、かつ文字線の傾きや
位置ずれ、接続関係の変化等を受けにくい特徴を用いる
ことにより、文字線の傾きや接続関係の変化等の手書き
変形の多い文字対象を認識することを可能にする文字パ
ターン認識処理方法及び装置を提供することにある。
さの正規化をされた文字パターンについて、文字の二次
元的な構造に関する情報がえられ、かつ文字線の傾きや
位置ずれ、接続関係の変化等を受けにくい特徴を用いる
ことにより、文字線の傾きや接続関係の変化等の手書き
変形の多い文字対象を認識することを可能にする文字パ
ターン認識処理方法及び装置を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明は、文字パターンにおける背景部の白点の方
向寄与度を複数に分割された各粗いメッシュ領域ごとに
計算することにより、文字線の相互配置関係に関する情
報を求めることを特徴とする。これにより、文字の二次
元的な構造が得られ、かつ文字線の傾きや位置ずれ、接
続関係の変化の影響を受けにくくなるので、手書き変形
の多い文字対象を認識できるようになる。
め、本発明は、文字パターンにおける背景部の白点の方
向寄与度を複数に分割された各粗いメッシュ領域ごとに
計算することにより、文字線の相互配置関係に関する情
報を求めることを特徴とする。これにより、文字の二次
元的な構造が得られ、かつ文字線の傾きや位置ずれ、接
続関係の変化の影響を受けにくくなるので、手書き変形
の多い文字対象を認識できるようになる。
【０００８】
【発明の実施の形態】以下に、図面を参照して本発明の
一実施例を説明する。図１は、本発明の一実施例を説明
する全体構成図である。図において、１０は２値化され
た入力文字パターン、２０は前処理部、３０は特徴抽出
部、４０は識別処理部、５０は特徴辞書テーブル、６０
は識別結果である。
一実施例を説明する。図１は、本発明の一実施例を説明
する全体構成図である。図において、１０は２値化され
た入力文字パターン、２０は前処理部、３０は特徴抽出
部、４０は識別処理部、５０は特徴辞書テーブル、６０
は識別結果である。
【０００９】前処理部２０は、例えば従来から知られて
いる位置の正規化処理法を用いて、入力文字パターン１
０を構成する全黒点のｘ，ｙ座標値の各々の平均値を算
出して文字の重心と定義し、ついで該重心が文字枠の中
心位置にくるように入力文字パターン全体の平行移動処
理を行う。また、同様に、従来から知られている大きさ
の正規化処理法を用いて、重心から各筆点への距離の平
均値があらかじめ定めた正規化半径に等しくなるよう
に、重心回りに一様に文字パターンの拡大／縮小処理を
行う。さらに、該前処理部２０では、位置と大きさの正
規化処理後の文字パターンが文字枠をはみ出した場合に
は、文字枠にはみ出した文字部を除去する処理（枠取り
処理）を行ったり、また、位置と大きさの正規化処理後
の文字パターンの文字線輪郭部分の黒点の１メッシュの
凹凸をそれぞれ埋めるかまたは取り除く処理（平滑化処
理）を行う。
いる位置の正規化処理法を用いて、入力文字パターン１
０を構成する全黒点のｘ，ｙ座標値の各々の平均値を算
出して文字の重心と定義し、ついで該重心が文字枠の中
心位置にくるように入力文字パターン全体の平行移動処
理を行う。また、同様に、従来から知られている大きさ
の正規化処理法を用いて、重心から各筆点への距離の平
均値があらかじめ定めた正規化半径に等しくなるよう
に、重心回りに一様に文字パターンの拡大／縮小処理を
行う。さらに、該前処理部２０では、位置と大きさの正
規化処理後の文字パターンが文字枠をはみ出した場合に
は、文字枠にはみ出した文字部を除去する処理（枠取り
処理）を行ったり、また、位置と大きさの正規化処理後
の文字パターンの文字線輪郭部分の黒点の１メッシュの
凹凸をそれぞれ埋めるかまたは取り除く処理（平滑化処
理）を行う。
【００１０】図２に、文字「圧」について、前処理部２
０の正規化処理により入力文字パターン１０が正規化さ
れる例を示す。図２（ａ）は入力文字パターン１０の例
である。図２（ｂ）は、前処理部２０において、該入力
文字パターン１０に対して位置と大きさの正規化処理を
行った後の文字パターンである。また、図２（ｃ）は、
位置と大きさの正規化処理後の文字パターンが文字枠を
はみ出した例、図２（ｄ）は、これに対して枠取り処理
を行った例、図２（ｅ）は、平滑化処理を行った例をそ
れぞれ示している。
０の正規化処理により入力文字パターン１０が正規化さ
れる例を示す。図２（ａ）は入力文字パターン１０の例
である。図２（ｂ）は、前処理部２０において、該入力
文字パターン１０に対して位置と大きさの正規化処理を
行った後の文字パターンである。また、図２（ｃ）は、
位置と大きさの正規化処理後の文字パターンが文字枠を
はみ出した例、図２（ｄ）は、これに対して枠取り処理
を行った例、図２（ｅ）は、平滑化処理を行った例をそ
れぞれ示している。
【００１１】特徴抽出部３０は、本発明の主要部をなす
もので、前処理部２０において正規化処理を施こされた
文字パターンを入力して、該文字パターンを複数の粗い
メッシュ領域に分割し、各メッシュ領域内の白画素につ
いてあらかじめ定めた複数方向に触手を伸ばし、各方向
に連絡する白点の点数を計数し、該白画素の方向寄与度
を求める処理を行う。
もので、前処理部２０において正規化処理を施こされた
文字パターンを入力して、該文字パターンを複数の粗い
メッシュ領域に分割し、各メッシュ領域内の白画素につ
いてあらかじめ定めた複数方向に触手を伸ばし、各方向
に連絡する白点の点数を計数し、該白画素の方向寄与度
を求める処理を行う。
【００１２】図３に、該特徴抽出部３０の処理フローチ
ャートを示す。ここで、３０１は文字パターンを複数の
粗いメッシュ領域に分割する処理、３０２は各メッシュ
領域内の白画素について、複数方向（例えば８方向の場
合には０°、４５°、９０°、１３５°、１８０°、２
２５°、２７０°、３１５°の８方向）に触手を伸ばし
て、各方向別に白画素の連結長を求める処理、３０３は
白画素連結長から該白画素の背景部の各方向成分別の分
布状況を表す方向寄与度の値を各メッシュ領域毎に計数
し、当該文字パターンの特徴とする処理である。なお、
この特徴抽出部３０の具体的処理のアルゴリズムについ
ては後述する。
ャートを示す。ここで、３０１は文字パターンを複数の
粗いメッシュ領域に分割する処理、３０２は各メッシュ
領域内の白画素について、複数方向（例えば８方向の場
合には０°、４５°、９０°、１３５°、１８０°、２
２５°、２７０°、３１５°の８方向）に触手を伸ばし
て、各方向別に白画素の連結長を求める処理、３０３は
白画素連結長から該白画素の背景部の各方向成分別の分
布状況を表す方向寄与度の値を各メッシュ領域毎に計数
し、当該文字パターンの特徴とする処理である。なお、
この特徴抽出部３０の具体的処理のアルゴリズムについ
ては後述する。
【００１３】識別部４０は、特徴抽出部３０によって得
られた方向寄与度の値をもとに文字パターンを識別する
ための特徴テーブルを作成し、該特徴テーブルをもと
に、すでに蓄えておいた各文字の特徴辞書テーブル５０
と従来から知られているマッチング方法によりマッチン
グをとり、文字パターンの識別を行う。
られた方向寄与度の値をもとに文字パターンを識別する
ための特徴テーブルを作成し、該特徴テーブルをもと
に、すでに蓄えておいた各文字の特徴辞書テーブル５０
と従来から知られているマッチング方法によりマッチン
グをとり、文字パターンの識別を行う。
【００１４】次に、特徴抽出部３０の処理のアルゴリズ
ムとして、文字パターンをＫ個の粗いメッシュ領域に分
割し、各メッシュ領域内の背景部の白画素について８方
向（０°、４５°、９０°、１３５°、１８０°、２２
５°、２７０°、３１５°）に触手を伸ばして、背景部
の方向寄与度を求め、文字パターンを識別する場合を説
明する。
ムとして、文字パターンをＫ個の粗いメッシュ領域に分
割し、各メッシュ領域内の背景部の白画素について８方
向（０°、４５°、９０°、１３５°、１８０°、２２
５°、２７０°、３１５°）に触手を伸ばして、背景部
の方向寄与度を求め、文字パターンを識別する場合を説
明する。
【００１５】図４は、前処理部２０によって得られたＮ
×Ｎメッシュの文字パターンを、Ｋ個の粗いメッシュ領
域、例えば正方形のメッシュ領域に等分割する様子を示
す。図４において、１，２，・・・，ｋ，・・・，Ｋが
それぞれメッシュ領域である。図５は、メッシュ領域内
の白画素について触手を伸ばす８方向（０°、４５°、
９０°、１３５°、１８０°、２２５°、２７０°、３
１５°）を示した図、図６は、メッシュ領域内の白画素
から８方向に触手を伸ばして白画素連結長を求める様子
を示した図である。以下では、０°、４５°、９０°、
１３５°、１８０°、２２５°、２７０°、３１５°の
各８方向に、それぞれ１，２，３，４，５，６，７，８
の番号を付ける。
×Ｎメッシュの文字パターンを、Ｋ個の粗いメッシュ領
域、例えば正方形のメッシュ領域に等分割する様子を示
す。図４において、１，２，・・・，ｋ，・・・，Ｋが
それぞれメッシュ領域である。図５は、メッシュ領域内
の白画素について触手を伸ばす８方向（０°、４５°、
９０°、１３５°、１８０°、２２５°、２７０°、３
１５°）を示した図、図６は、メッシュ領域内の白画素
から８方向に触手を伸ばして白画素連結長を求める様子
を示した図である。以下では、０°、４５°、９０°、
１３５°、１８０°、２２５°、２７０°、３１５°の
各８方向に、それぞれ１，２，３，４，５，６，７，８
の番号を付ける。
【００１６】第ｋ番目（１，２，・・・，ｋ，・・・，
Ｋ）のメッシュ領域内における背景部の各白点の方向寄
与度ｆは、 ｆ＝（α１，α２，α３，α４，α５，α６，α７，α
８） なる８次元ベクトルで表される。ここで、α１，α２，
・・・，α８はそれぞれ、８方向の方向寄与度成分で、
該当白点から８方向に触手を伸ばし、各方向別に得られ
る白点連結長ｌｉ（ｉ＝１，２，・・・，８）を用い
て、例として
Ｋ）のメッシュ領域内における背景部の各白点の方向寄
与度ｆは、 ｆ＝（α１，α２，α３，α４，α５，α６，α７，α
８） なる８次元ベクトルで表される。ここで、α１，α２，
・・・，α８はそれぞれ、８方向の方向寄与度成分で、
該当白点から８方向に触手を伸ばし、各方向別に得られ
る白点連結長ｌｉ（ｉ＝１，２，・・・，８）を用い
て、例として
【００１７】
【数１】
【００１８】で表される。このαｉには、ここで示した
ユークリッド距離以外の距離を適用することも可能であ
る。
ユークリッド距離以外の距離を適用することも可能であ
る。
【００１９】このようにして求められるｆを各メッシュ
領域内の全白点について求め累積することにより、また
は累積した値を白点の数によって平均化することによ
り、第ｋ番目のメッシュ領域において得られる特徴パタ
ーンｆｋは、 ｆｋ＝（αｋ１，αｋ２，・・・，αｋ８） で表される。ここで、αｋ１，αｋ２，・・・，αｋ８
は、第ｋ番目のメッシュ領域内に存在する全ての白点に
おける方向寄与度ベクトルをそれぞれ方向成分別に累積
した方向寄与度のベクトルの各要素、または方向成分別
に累積した方向寄与度のベクトルの各要素を白点の数に
よって平均化した各要素である。したがって文字パター
ンの特徴ベクトルＦは、 Ｆ＝（ｆ１，ｆ２，・・・，ｆｋ，・・・，ｆＫ） で表される。
領域内の全白点について求め累積することにより、また
は累積した値を白点の数によって平均化することによ
り、第ｋ番目のメッシュ領域において得られる特徴パタ
ーンｆｋは、 ｆｋ＝（αｋ１，αｋ２，・・・，αｋ８） で表される。ここで、αｋ１，αｋ２，・・・，αｋ８
は、第ｋ番目のメッシュ領域内に存在する全ての白点に
おける方向寄与度ベクトルをそれぞれ方向成分別に累積
した方向寄与度のベクトルの各要素、または方向成分別
に累積した方向寄与度のベクトルの各要素を白点の数に
よって平均化した各要素である。したがって文字パター
ンの特徴ベクトルＦは、 Ｆ＝（ｆ１，ｆ２，・・・，ｆｋ，・・・，ｆＫ） で表される。
【００２０】このようにして表される文字パターンの特
徴ベクトルＦの各要素の値を文字パターンの特徴として
特徴テーブルを作成し、識別部４０において、例えば従
来から知られている識別関数としてユークリッド距離な
どの識別関数Ｄ（Ｆ）を求め、文字パターンを識別す
る。
徴ベクトルＦの各要素の値を文字パターンの特徴として
特徴テーブルを作成し、識別部４０において、例えば従
来から知られている識別関数としてユークリッド距離な
どの識別関数Ｄ（Ｆ）を求め、文字パターンを識別す
る。
【００２１】ここで、識別関数は入力文字パターンの特
徴ベクトルと、あらかじめ蓄えられている特徴辞書テー
ブル５０の各文字種ごとの特徴ベクトル間で距離値の演
算を行い、距離値の一番小さい（関数によっては一番大
きい）値をとった文字を候補文字として出力する。
徴ベクトルと、あらかじめ蓄えられている特徴辞書テー
ブル５０の各文字種ごとの特徴ベクトル間で距離値の演
算を行い、距離値の一番小さい（関数によっては一番大
きい）値をとった文字を候補文字として出力する。
【００２２】特徴抽出部３０で得られた入力文字パター
ンの特徴ベクトルをＦ＝（ｆ１，ｆ２，・・・，ｆｋ，
・・・，ｆＫ）、特徴辞書テーブル５０の各文字ｉ（１
≦ｉ≦Ｍ）の特徴ベクトルをＳｉ＝（ｓｉ１，ｓｉ２，
・・・，ｓｉＫ）とすると、例えばユークリッド距離の
場合、識別部４０では、ｉ＝１〜Ｍまでの字種の間で、
ンの特徴ベクトルをＦ＝（ｆ１，ｆ２，・・・，ｆｋ，
・・・，ｆＫ）、特徴辞書テーブル５０の各文字ｉ（１
≦ｉ≦Ｍ）の特徴ベクトルをＳｉ＝（ｓｉ１，ｓｉ２，
・・・，ｓｉＫ）とすると、例えばユークリッド距離の
場合、識別部４０では、ｉ＝１〜Ｍまでの字種の間で、
【００２３】
【数２】
【００２４】の計算を行い、一番小さい値を取ったｉの
字種を正解文字パターンとして出力する。
字種を正解文字パターンとして出力する。
【００２５】次に、特徴抽出部３０における別のアルゴ
リズムの適用例を説明する。前処理部２０によって得ら
れたＮ×Ｎメッシュの文字パターンを、Ｋ個の粗いメッ
シュ領域、例えば正方形のメッシュ領域に等分割する。
本アルゴリズムでは、第ｋ番目（１，２，・・・，ｋ，
・・・，Ｋ）のメッシュ領域内における背景部の各白点
の方向寄与度ｇを、 ｇ＝（β１，β２，β３，β４） なる４次元ベクトルで表す。ここで、β１，β２，・・
・，β４はそれぞれ４方向の方向寄与度成分で、該当白
点から８方向に触手を伸ばし、各方向別に得られる白点
連結長ｌｉ（ｉ＝１，２，・・・，８）を用いて、例と
して
リズムの適用例を説明する。前処理部２０によって得ら
れたＮ×Ｎメッシュの文字パターンを、Ｋ個の粗いメッ
シュ領域、例えば正方形のメッシュ領域に等分割する。
本アルゴリズムでは、第ｋ番目（１，２，・・・，ｋ，
・・・，Ｋ）のメッシュ領域内における背景部の各白点
の方向寄与度ｇを、 ｇ＝（β１，β２，β３，β４） なる４次元ベクトルで表す。ここで、β１，β２，・・
・，β４はそれぞれ４方向の方向寄与度成分で、該当白
点から８方向に触手を伸ばし、各方向別に得られる白点
連結長ｌｉ（ｉ＝１，２，・・・，８）を用いて、例と
して
【００２６】
【数３】
【００２７】で表される。なお、このβｉには、ここで
示したユークリッド距離以外の距離を適用することも可
能である。
示したユークリッド距離以外の距離を適用することも可
能である。
【００２８】このようにして求められるｇを各メッシュ
領域内の全白点について求め、累積することにより、ま
たは累積した値を各メッシュ領域内の白点の数によって
平均化することにより、第ｋ番目のメッシュ領域におい
て得られる特徴パターンｇｋは、 ｇｋ＝（βｋ１，βｋ２，βｋ３，βｋ４） で表される。ここで、βｋ１，βｋ２，βｋ３，βｋ４
は、第ｋ番目のメッシュ領域内に存在する全ての白点に
おける方向寄与度ベクトルをそれぞれ方向成分別に累積
した方向寄与度のベクトルの各要素、または方向成分別
に累積した方向寄与度のベクトルの各要素を白点の数に
よって平均化した各要素である。したがって文字パター
ンの特徴ベクトルＧは、 Ｇ＝（ｇ１，ｇ２，・・・，ｇｋ，・・・ｇＫ） で表される。
領域内の全白点について求め、累積することにより、ま
たは累積した値を各メッシュ領域内の白点の数によって
平均化することにより、第ｋ番目のメッシュ領域におい
て得られる特徴パターンｇｋは、 ｇｋ＝（βｋ１，βｋ２，βｋ３，βｋ４） で表される。ここで、βｋ１，βｋ２，βｋ３，βｋ４
は、第ｋ番目のメッシュ領域内に存在する全ての白点に
おける方向寄与度ベクトルをそれぞれ方向成分別に累積
した方向寄与度のベクトルの各要素、または方向成分別
に累積した方向寄与度のベクトルの各要素を白点の数に
よって平均化した各要素である。したがって文字パター
ンの特徴ベクトルＧは、 Ｇ＝（ｇ１，ｇ２，・・・，ｇｋ，・・・ｇＫ） で表される。
【００２９】このようにして表される文字パターンの特
徴ベクトルＧの各要素の値を文字パターンの特徴として
特徴テーブルを作成し、識別部４０において、例えば従
来から知られている識別関数としてユークリッド距離な
どの識別関数Ｄ（Ｇ）を求め、文字パターンを識別す
る。
徴ベクトルＧの各要素の値を文字パターンの特徴として
特徴テーブルを作成し、識別部４０において、例えば従
来から知られている識別関数としてユークリッド距離な
どの識別関数Ｄ（Ｇ）を求め、文字パターンを識別す
る。
【００３０】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
背景部の方向寄与度を求めることにより、文字の相対配
置及び輪郭近傍の形状が抽出できるので、文字線の傾き
や位置ずれ、接続関係の変動の影響を受けにくくなるこ
とにより、手書き変形の多い文字対象を認識できること
が可能になる。
背景部の方向寄与度を求めることにより、文字の相対配
置及び輪郭近傍の形状が抽出できるので、文字線の傾き
や位置ずれ、接続関係の変動の影響を受けにくくなるこ
とにより、手書き変形の多い文字対象を認識できること
が可能になる。
【図１】本発明の一実施例を示す全体構成図である。
【図２】前処理部における前処理の様子を示す図であ
る。
る。
【図３】特徴抽出部における処理フローチャートであ
る。
る。
【図４】特徴抽出部における文字パターンを粗いメッシ
ュ領域に分割する様子を示す図である。
ュ領域に分割する様子を示す図である。
【図５】特徴抽出部において白点連結長を求めるために
触手を伸ばす方向として、８方向にした場合を示す図で
ある。
触手を伸ばす方向として、８方向にした場合を示す図で
ある。
【図６】特徴抽出部において白点連結長を求める様子を
示す図である。
示す図である。
１０ 入力文字パターン ２０ 前処理部 ３０ 特徴抽出部 ４０ 識別部 ５０ 特徴辞書テーブル ６０ 識別結果
Claims (2)
- 【請求項１】 ２値化された文字パターンを複数のメッ
シュ領域に分割し、各メッシュ領域内に存在する白画素
についてあらかじめ定めた複数方向に触手を伸ばして各
方向別に白画素の連結長を求め、該白画素連結長から該
白画素の背景部の方向成分別の分布状況を表す方向寄与
度の値を各メッシュ領域毎に計数し、該方向寄与度の値
を用いて文字パターンを認識することを特徴とする文字
パターン認識処理方法。 - 【請求項２】 ２値された文字パターンに文字の位置及
び大きさについて正規化処理を行う前処理部と、前記正
規化された文字パターンを複数のメッシュ領域に分割
し、各メッシュ領域内に存在する白画素についてあらか
じめ定めた複数方向に触手を伸ばして各方向別に白画素
の連結長を求め、該白画素連結長から該白画素の背景部
の方向成分別の分布状況を表す方向寄与度の値を各メッ
シュ領域毎に計数して該文字パターンの特徴する特徴抽
出部と、前記特徴を利用した識別処理を行う識別部とを
備えることを特徴とする文字パターン認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8179405A JPH1027215A (ja) | 1996-07-09 | 1996-07-09 | 文字パターンの認識処理方法及び装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8179405A JPH1027215A (ja) | 1996-07-09 | 1996-07-09 | 文字パターンの認識処理方法及び装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1027215A true JPH1027215A (ja) | 1998-01-27 |
Family
ID=16065300
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8179405A Pending JPH1027215A (ja) | 1996-07-09 | 1996-07-09 | 文字パターンの認識処理方法及び装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH1027215A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6528658B1 (en) | 1999-02-19 | 2003-03-04 | Daicel Chemical Industries, Ltd. | Process for preparing cycloalkanone |
-
1996
- 1996-07-09 JP JP8179405A patent/JPH1027215A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6528658B1 (en) | 1999-02-19 | 2003-03-04 | Daicel Chemical Industries, Ltd. | Process for preparing cycloalkanone |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20040413 |