JPS58200378A - 文字パタ−ンの分類装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （１）発明の属する分野の説明 本発明は１文字パターンの分類装置、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１手書き漢字のような多くの字種、多くの手書き文
字変形をもつ文字対象を効率よく分類するために、２次
元的な文字゛線構造の分布から文字パターンの特徴を抽
出し、入力文字パターンを分類する文字パターンの分類
装置に関するものである。゛（匂　従来の技術の説明 従来、漢字を含む文字パターンの認識装置または分類装
置として１手書き漢字を対象として、２値化と位置及び
大きさの正規化と、平滑化゛とを行゛つた文字パターン
を、水平軸及び垂直軸の２門□標軸方向から観測し、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口、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ツチングをとり１文字パターンの
分類を行う方式が知られている。しかしながら。

この方式では、水平軸ないしは垂直座標軸等の１次元座
標軸方向へ１文字の線密度を投影するため。

文字パターンの分類に必要な２次元的な文字線構造の分
布から得られる特徴を十分に抽出できないため、この特
徴だけでは十分な分類能力を実現しえないという欠点が
ある。

また１手書き漢字を対象とした文字認識では。

２値化９位置及び大きさの正規化、平滑化を行った文字
パターンを、粗いメツシュの矩形領域に分割して、各矩
形領域内に存在する文字部に対して水平軸と垂直軸の２
座標軸方向から観測し、該座標軸上の各位置における該
座−゛紬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ツチ
ングをとシ９文字パターンの分類を行う方式が知られて
いる。しかしながら、この方式についても、各粗いメツ
シュ領域内の文字線構造の大まかな複雑さのちがいを区
別できるものの９文字線の方向成分、接続関係等の、よ
り詳細な文字線構造のちがいを表わす情報がないため、
類似文字が多くかつ文字線の位置ずれ等の手書き変形も
多い文字対象を効率よく認識できないという欠点があっ
た。

従って、上記各方式では手書き漢字などの字種も多く変
形の大きい文字集合に対しては、必ずしも十分な認識を
行うことが期待し難い。

（３）発明の目的 本発明は、従来技術によシ、２値化９位置及び大きさの
正規化９文字枠取多処理、平滑化を行った文字パターン
の各文学線の方向成分、接続関係等の文字線構造につい
ての情報を黒点の方向寄与度をもとにして−ｙＡ”’Ｊ
、さらに文字パターンを粗いメツシュの矩形領域に分割
し、各矩形領域内の文字線構造情報を文字線の方向別に
計数する装置を提供し、多字種、多変形をもつ手書き漢
字を含む手書き文字パターンを、効率よく分類すること
を目的としている。

（４）発明の構成および作用の説明 以下に本発明を９図面を用いて詳細に説明する０第１図
は９本発明による文字パターンの分類装置の一実施例の
ブロック図である。同図において。

１は記憶回路であシ、はじめに２値化された手書き文字
パターンを記憶しておく。

２は、この２値化された文字パターンを入力し。

既知の重心及び２次モーメントを用いて位置及び大きさ
の正規化処理を行う文字パターンの位置及び大きさの正
規化処理装置である。

３は、正規化処理装置２によって得られ九ＮＸＮメツシ
ュの正規化文字パターンを入力し９手書き文字の外郭付
近で起きるストロークの極端な突き出しに対処するため
１重心を中心とするＷメツシュの正方領域の文字枠取シ
枠で文字を枠取シし。

枠外にはみ出た文字部を除去する枠取）処理装置である
。

４は、枠取多処理装置３によって得られた文字枠取シ後
の文字パターンを入力し９文字線輪郭部分の黒点の１メ
ツシユの凹凸をそれぞれ埋めまたは取シ除く平滑化処理
装置である。

５は９本発明の主要部を力す特徴抽出装置である０該装
置５においては、平滑化処理を行った文字パターンを入
力し、該文字パターンの各黒点から水平方向を基準にし
てＭ方向（たとえば８方向の場合には、　　０’：　４
５’：　９０’：　１３５二１８０’：２２５’：２７
ｏ’：ａｔ５°の８方向）に触手を伸ばした時に。

各方向別に連続する黒点数を計数して、黒点の方向寄与
度を求める処理を行い、該方向寄与度パ抽出処理によっ
て、方向寄与度でラベル付けされた文字パターンについ
て、Ｐ個の、粗い例えば正方メツシュ領域に等分割し、
各粗いメツシュ領域内に存在する文字部に対して、少な
くとも２座標軸の複数座標軸方向から観測し、該座標軸
上の各位置における該座標軸に直交する方向に走査した
場合に、横切る文字線の方向寄与度を方向成分別に計数
して、この値を文字パターンの各文字線の方向と接続関
係についての２次元的なひろがり分布を表わす特徴とし
て抽出する特徴抽出装置である。

６は、装置５によって割り当てられた各粗いメツシュ領
域内の方向成分別の方向寄与度の計数値をもとに９文字
パターンを分類するための特徴テーブルを作成し、該手
段によって作成した特徴テーブルをもとにすでにたくわ
えておいた各文字の特徴辞書テーブルとマツチングをと
如９文字パターンの分類を行う分類処理装置である。

次に、特徴抽出装置５の具体例として、８方向（ｏ；４
ｓ−９ｏ’：　１３５’：　ｔｓｏ’：　２２５”：　
２７０’：　３１５゜の８方向で、それらの方向にそれ
ぞれ１．２．３゜４、５．６．７．８の番号を付与する
）に触手を伸ばし黒画素の方向寄与度を求め１文字パタ
ーンを分類する場合を例にとって、２つの方法を説明す
る。

その第１の方法は以下の通シである。平滑化処理装置４
によって得られたＷシＷメツシュの文字パターン内の文
字部の任意の一素の方向寄与度盛は。

＠　”’　（（！ｌ　瞥Ｇ！＋　”’　＋　＜１８　）
なる８次元ベクトルで表わされる。ここで（Ｊ＋８２＋
・・・、ａ８は８方向それぞれの方向寄与度成分で、該
画素から８方向に触手を伸ばして、各方向別に得られる
黒点連結長／７（（＝１．２．・・・８）を用いて。

−例として なる式で表わされる。なおこの式には、ユークリッド距
離以外の他の距離も適用可能である。該手段によって得
られる方向寄与度１がラベル付けされた文字パターンを
、Ｐ個の粗い例えば正方メツシュ領域に等分割し、第２
番目（１，２，・・・ｐ、・・・、Ｐ）粗いメツシュ領
域内に存在する文字部に対して。

水平軸方向を基準にして、４方向座標□軸（水平軸。

＋４５°方向軸、垂直軸、−４５°方向軸の４座標軸で
あシ、それぞれに１．２．３．４　　の番号を付与する
ものとする）から観測し、４方向座標軸（Ａ＝ｌ。

２、３．４　）上の位省’ｊ　（Ａ＝１．３では／＝１
．２．・・・。

Ｗ、Ａ＝２．４では／＝１．２．・・・、Ｗとなる。と
こでＷ’＝　２　Ｗ　）で、該座標軸に直交する方向に
走査して、得られる方向寄与度密度りｊ、は。

ｇ４１．＝　（ｔｔｌ＋　ｇ２１・・・Ｉｆｌｌｆｆｌ
’ｌｌＦ！’Ｉ・・・　、り８′）ｐなる１６次元ベク
トルで表わされる。

ここで＋　　ＩＦ１＋ｌ！ｔ・・・１ｇ８　は該走査に
よシ文字部と悔回交叉した場合９％（％≦情）回目の交
叉時の白点から黒点に変化した該黒点（走査開始時は直
前の画素が白点と仮定する）の方向寄与度１．＝（ａ１
％。

ａ２％、・・・＋ａ８％）をそれぞれ、方向成分別に累
積した方向寄与度密度のベクトルの各要素で、（方向成
分の該密度ｇ４は 一！ ｆ（−８（％ ％−１ で表わされる。

また＋　　ｇ１’＋１ＦＩＩ’＋・、’　＋（Ｉｌ＋’
は該走査−より０文字部と愼回交叉した場合、Ｓ回目の
交叉時の黒点から白点に変化した該黒点の方向寄与度ベ
クトル８％、、１＊＊（ｉ　１１Ｂ　＋　Ｊ　ｓ　”’
　＋　ａ８ｇ’　）　　をそれぞれ、方向成分別に累積
した方向寄与度密度のベクトルの各要素であシ。

１方向成分の核密度ｇ１は １ ｇ１′＝Σａｄ ％−１ で表わされる。

従って９文字パターンの特徴ベクトルＧは＠　＝　（’
１７１１１劃ＩＨ，・・・Ｉｌ］７１Ｗ１１１ｚｕ劃２
Ｈツ・・・、譬２Ｗ″ｈｔａｎ　＋　ｔｌｓｚｘ　＋　
・−＋４Ｆｓｖｔ　＋０４ｔｘ　＋’Ｄ４２１　＋・−
＋　？４ｗ’ｔ　＋ダ１１２．・・・　　、ダ１帽ケ−
１２，・・・　、ダ２，１゜ｆａｔｓ　ｌ　”’　　Ｔ
′ｇ３ｗ２　ｐｕ４１２　＋　””　　ｐ　ｆｉｗ’ｚ
　ｊ・・・、’ＱＡｊｐ　＋・・・　Ｌｇ４Ｗ’−Ｐ　
）で表わされる。このようにして表わされる文字パター
ンの特徴ベクトルΦを複数の要素ごとに平均化した値を
文字パターンの特徴として特徴テーブルを作成し、公知
の識別関数Ｄ（Ｇ）　　を求め文字パターンを分類する
。

次に、第２の方法は以下の通シである。前記のＷｘＷメ
ツシュの文字パターン内の文字部の任意の画素の方向寄
与度すは。

Ｔｏ＝（ｂｔ、ｂ鵞−ｂｓ、ｂ４） なる４次元ベクトルで表わされる。ここで、ｂｌ。

ｂｓ　＋　ｂｓ　＋　ｂ４は４方向それぞれの方向寄与
度成分で１前記手段によって求まる該画素の黒点連結長
！４（（＝１．２．・・・、８）を用いて、１例として
なる式で表わされる。なお、この弐にはユークリッド距
離以外の距離も適用可能である。該手段によって得られ
る方向寄与度すがラベル付けされた文字パターンをＰ個
の粗い例えば正方メツシュ領域に等分割し、第９番目の
粗いメツシュ領域内に存在する文字部に対して、水平軸
方向を基準にして、４方向座標軸（水平軸、＋４５＠方
向軸、垂直軸。

−４５°方向軸の４座標軸で、それぞれ１．２．３゜４
の番号を付与する）から観測し、４方向座標軸（Ａ＝１
．２．３．４）　　上の位置ｊ　（Ａ＝１．３ではｊ＝
１、２．　・、　Ｗ、　　Ａ＝２．４−ｔ’は／＝１．
２．　・、　ｗ’となる。ここでＷ’＝２Ｗ）で、＃座
標軸に直交する方向に走査して、得られる方向寄与度密
度／ｈ４１．はＩｈ４３ｐ　”　（’１　＊　’Ｍ　ｍ
　Ｇ　＃’４　＠　’１′、’ｌ’＋’３’＋　’４’
）　ｊなる８次元ベクトルで表わさ介る。

ここでｅ　　’１＋’念、’ｓ、’４は該走査にょシ９
文字部と悔回交叉した場合０％（ｓ≦ｆｎ）回目の交叉
の白点から黒点に変化した該黒点（走査開始時は直前の
画素が白点と仮定する）の方向寄与度Ｔｏ％（ｂｔ％。

ｂ＊ｓ＋ｂｓｓ＋ｂａｓ）をそれぞれ方向成分別に累積
した方向寄与度密度のベクトルの各要素であり、を方向
成分（ｔ＝１．２．３．４）の該密度匂はで表わされる
。

また１　　’　１’ｇ　’　２′、’　３′ｓ　’　４
’は該走査によシ８文字部と餌口交叉した場合、ｓ回目
の交叉時の黒点から白点に変化した該黒点の方向寄亨度
Ｔｏｇ’＝（ｂｓ％’、ｂｘｓ’＋ｂｅｓ’　、　ｂｕ
／　）をそれぞれ、方向成分別に累積した方向寄与度密
度のベクトルの各要素でありｓｔ方向成分の該密度Ｊ、
／は。

で表わされる。

従って９文字パターンの特徴ベクトル■はＨ＝　　（１
ｈｘｓ＊　　、　Ｉｈ１！ｓ　　、　　。＋　、　）ｈ
ｓｗｘ　　、ｈ＊１１　、　／ｈｕ　１　、　　■−，
ノｈｔｖｒ’ｌ　。

／ＡＳＩＩ　　、／ｈｓ２１　、　　、−、Ｉｈ１ｌＩ
ｖｘ　　、／ｈａｓｓ　　、　ノｈａ１　、　　−−−
、Ａａｖｔ。

／ｈｘｓｚ　　、ｌｈｕ意　　、　　…　、ｊｈｓＷ２
　＋　ノｈｘｘ鵞　、Ａ２ｏ　　、　　　・・・、／ｈ
ｚｖｔ’ｚ　Ｈ７ｈｓ　１ｍ　　、／ｈｓｕ　　、　　
…　、１ｈｓＷ２　、　ノｈａｘ２　　＋　ノｈ４ｕ　
　、　　ｏ・、１ｈ４ｙ’ｓ　　。

°°°　　夛　ノ１し旬ｐ　、　・・・　、　ＩＦＩ４
Ｗ’Ｐ　）で表わされる。このようにして表わされる文
字パターンの特徴ベクトル■を複数の要素ごとに平均化
した値を文字パターンの特徴として特徴テーブルを作成
し、公知の識別関数Ｄ　（ＩＦＩ）を求め１文字パター
ンを分類する。

第２図に、記憶回路１．正規化処理装置２９文字枠取り
処理装置３．平滑化処理装置４．の動作例を示す。第２
図囚は、記憶回路１にはじめにたくわえられている２値
化された文字パターンの例である。第２図■は、第２図
（２）の文字パターンに対し、正規化処理装置２によシ
９位置及び大きさの正規化を行った文字パターンの例で
ある。第２図（Ｏは、第２図（６）の文字パターンに対
し９文字枠取シ処理装置３によシ９文字枠取り処理を行
った文字パターンの例である。第２図（２）は、第２図
（Ｏの文字パターンに対し、平滑化処理装置４によ多。

平滑化を行った文字パターンの例である。

第３図は装置５内の方向寄与度を求める動作を説明する
説明図であ）、第３図（４）は９文字パターンの黒点の
黒点連結長を求めるための触手を伸ばす方向を矢印で示
したものである。第３図（恥は文字パターンの黒点８か
ら第３図（４）で示すように８方向に触手を伸ばし、各
方向の黒点連結長を矢印の長さで表わしたものである。

第４図は、方向寄与度の値を計数して特徴抽出する動作
の例を説明する説明図であ、ｂ、ｗｘｗメツシュの文字
枠取シ領域内を、粗い正方メツシュ領域９−１．９−２
．・・・、　９−ｐ、・・・、９−Ｐに分割した例であ
る。

第５図は、第４図で説明したＷｘＷメツシュの文字枠取
シ領域＾の粗い正方メツシュ領域９−ｊから方向寄与度
の値を計数する動作を説明する説明図であシ、第５図（
４）は方向寄与度密度を求めるために観測する４、方向
座標軸と各軸内の位置座標の動作範囲とを示した例であ
る。第５図囚の軸１０−１は水平方向座標軸、軸１０−
２は＋４５″方向座標軸、軸１０−３は垂直方向座標軸
、軸１０−４は一４５°方向座標軸を示す。第５図の）
は水平方向座標軸上の位置ｊ＝ｊｏで座標軸に直交する
方向に走査して文字部と１回交叉した場合、黒点１１−
１は白点から黒点に変化した該黒点の例を示し、黒点１
１−２は黒点から白点に変化した該黒点の例を示したも
のである。第５図（６）の水平方向座標軸上の位置ｉ　
＝　ｉｏにおける前記第１の方法で得られる方向寄与度
密度管　　の１例を示すと。

　ｊｏｐ ＃１ｊＯ，＝　（０，３１１０，２１＋０．２１１０．
２７１０．８４１０．１０．０．１０．０．１３．０，
０．２４゜０．２６．０．３１，０．８８，０，０．０
）。

となシ、また前記第２の方法で得られる方向寄与度密度
１に＋７゜、の１例を示すと。

ノに１　ｊＯ，＝　　（０，８９１０，２４１０，２４
１０，３１１０，８８゜０．２４，０．２６．０．３１
）。

となる。この方向寄与度密度のベクトルの値は粗い正方
メツシュ領域９−ｐ内で水平方向座標軸の該位置ｊ＝ｉ
ｏ”’Ｃ座標軸に直交１．、、！６方向に存在す６文字
線の方向と方向別の文字−密度とを表わしている。前記
第２の方法から求められたＡ　ｓ７゜、を例にとれば＊
　ＩｋｌｊＯｐで４１とＪＬ１′の値が大きいことから
。

該粗メツシユ領域の該位置の走査方向には水平の文字線
成分が存在することが容易にわかるという利点をもつ。

また、前記第１の方法を用いれば、端点、交叉点、屈曲
点等の文字の詳細な幾何学的特徴も抽出できるという利
点をもつ。

これによシ、装置５に示した特徴抽出は、幾何学的特徴
に着目する手書き漢字等の文字認識に有効な手段となる
。

なお、特徴抽出装置５に示した特徴抽出手段と従来から
知られている手段、たとえば文字パターンを複数座標軸
方向から観測し、該座標軸上の各位置において該座標軸
に直交する方向に走査し。

横切る文字線の方向寄与度の値を方向成分別に計数する
特徴抽出手段とを併用して１個々の特徴を分類して得ら
れる複数個のカテゴリからその和集合を選び出し１手書
き文字パターンを分類するよ、：１・　１１ うにすると、様々な手書き変形に対し、さらに一層対処
できる分類能力の高い文字認識システムを実現できる。

（５）効果の説明 以上説明したように１本発明の文字パターンの分類装置
は９文字パターン内の各黒点から例えば０’：　４５’
：　９０’：　ｘａｓ’：　１ｏｏ’：　２２５’：　
２ｒｏ”、　３１５°の８方向のように複数方向に触手
を伸ばし、各方向別の黒点連結数を計数し、該黒点の方
向寄与度を求め１次に文字パターンを粗いメツシュの矩
形領域に分割し、各矩形領域内を複数座標軸方向から、
観測し、座標軸上の各位置で座標軸に直交する方向の文
字線の方向寄与度を計数するため９文字線の方向や接続
関係等の２次元的な幾何学的特徴を簡易な手法で抽出で
きるだけでなく９文字線のかすれ、つぶれ等による手書
き変形にも強く、多字種、多変形な手書き漢字等を含む
文字対象を効率よく分類できるという利点をもつ。

【図面の簡単な説明】

第１図は９本発明による文字パターンの分類装置の一実
施例ブロック図、第２図は第１図に示す回路１．および
装置２．乃至４による処理の態様を説明する説明図、第
３図乃至第５図は本発明の主要部である装置５の特徴抽
出手段の機能説明図。 図中１は記憶回路、２は文字パターン正規化処理装置、
３は文字パターン枠取）処理装置、４は平滑化処理装置
、５は文字パターンの特徴抽出装置、６は文字パターン
の分類処理装置、７は文字枠取シ枠、８は文字パターン
内の黒点、　　９−１゜９−２．・・・、９−ｐ、・・
・、９−Ｐは分割された正方メツシュ領域、１０−１．
１０−２．１０−３．１０−４は方向寄与度密度観測の
座標軸、１１−１．１１−２は文字走査時に黒点から白
点または白点から黒点に変化する該黒点を示す。 特許出願人　日本電信電話公社 代理人弁理士゛　森　１）　　寛 ９Ｑ″ （７） （Ａ） オ ■ （Ｂ） ３　図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. ２値化された文字パターンに対して２文字部の重心と２
   次モーメントを求めて、位置及び大きさの正規化処理を
   行う手段と、該正規化処理手段によって得られた文字パ
   ターンを文字枠取シ枠で枠取シする処理手段と、該枠取
   多処理手段によって得られた文字パターンに平滑化処理
   を行う平滑化処理手段と、該平滑化処理手段によって得
   られた文字パターンの全黒画素から予め定めた複数の方
   向に触手を伸ばして各方向別に得られる黒点列の長さか
   ら与えられる方向寄与度を求める方向寄与度抽出手段と
   、該平滑化処理手段によって得られた文字パターンを粗
   いメツシ二の矩形領域に分割して、当該各矩形領域内に
   存在する文字部に対して、少なくとも２座標軸の複数座
   標軸方向から観測し、該座標軸上の各位置における核座
   標軸に直交する方向に走査し、横切る文字線の方向寄与
   度の値を方向成分側に計数する特徴抽出手段とをそなえ
   、該特徴抽出手段からの出力情報を少なくとも利用し９
   文字パターンを分類するよ□うにしたことを特徴とする
   文字パターン分類装置。