JPS5866176A - 図形認識装置 - Google Patents
図形認識装置Info
- Publication number
- JPS5866176A JPS5866176A JP56165020A JP16502081A JPS5866176A JP S5866176 A JPS5866176 A JP S5866176A JP 56165020 A JP56165020 A JP 56165020A JP 16502081 A JP16502081 A JP 16502081A JP S5866176 A JPS5866176 A JP S5866176A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- segment
- information
- dictionary
- outline
- segments
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
本発明は図形・リーンの輪郭線の属性情報から上記図形
・母ターンを簡易に且つ安定に認識できる図形認識装置
に関する。
・母ターンを簡易に且つ安定に認識できる図形認識装置
に関する。
計算機システムを用いた情報処理の発展に伴い、手書さ
れた文字図形を読４！シ認鐵して情報入力することが注
目されている。このような文字図形を認識する手法とし
て、文字・譬ターンを細線化処理してそのノード構成を
調べたり、また図形の輪郭線を追跡してその・中ターン
を調べたりすることが一般的に知られている。
れた文字図形を読４！シ認鐵して情報入力することが注
目されている。このような文字図形を認識する手法とし
て、文字・譬ターンを細線化処理してそのノード構成を
調べたり、また図形の輪郭線を追跡してその・中ターン
を調べたりすることが一般的に知られている。
第１図（ａ） （ｂ）は輪郭線を追跡して図形認識を行
う従来装置の処理概念を示すものである。即ち、第１図
（１）の如く定められた方向成分の情報を用いて、同図
（ｂ）のように求められた図形・譬ターンの輪郭線の方
向属性情報０列（３，４，５，５，ｓ、６．６・・・）
を認識対象セグメント列とする。そして辞書・ｆターン
の同様なセグメント列情報をそのカテゴリ毎にオートマ
トンに対応付けし、上記ｇ繊対象セグメント列がオー）
ｆｆ）ンに受入れられるか否かによって、上記図形ノ譬
ターンを認識するものである。
う従来装置の処理概念を示すものである。即ち、第１図
（１）の如く定められた方向成分の情報を用いて、同図
（ｂ）のように求められた図形・譬ターンの輪郭線の方
向属性情報０列（３，４，５，５，ｓ、６．６・・・）
を認識対象セグメント列とする。そして辞書・ｆターン
の同様なセグメント列情報をそのカテゴリ毎にオートマ
トンに対応付けし、上記ｇ繊対象セグメント列がオー）
ｆｆ）ンに受入れられるか否かによって、上記図形ノ譬
ターンを認識するものである。
然し、このよう表認識処理では、輪郭−をミクロ的に捕
えイその方向性を属性情報として求めているので、これ
に伴って辞書構造の複雑化・大規模化を招き、その作成
・修正に困難を伴う不具合がある。しかも入力文字の図
形パターンは多様な変化を呈し、その属性情報の異なり
を招くことがあるので、安定な特徴抽出とその認識が保
障されない不都合がある。また属性として求められる方
向性が粗く設定さｎている為、細かい特徴の抽出に積置
化を欠く等の欠点がある。
えイその方向性を属性情報として求めているので、これ
に伴って辞書構造の複雑化・大規模化を招き、その作成
・修正に困難を伴う不具合がある。しかも入力文字の図
形パターンは多様な変化を呈し、その属性情報の異なり
を招くことがあるので、安定な特徴抽出とその認識が保
障されない不都合がある。また属性として求められる方
向性が粗く設定さｎている為、細かい特徴の抽出に積置
化を欠く等の欠点がある。
このよう表欠点を招かないものとして、図形ノ母ターン
を細線化処理し、これによって得られた骨格線情報の特
徴から認識を行うことが考えられているが、暉鐵処履時
のノイズ等による所錆ヒｒ状の・母ターン発生によって
岨認織の虞れが大きくなると云う問題があつ九。
を細線化処理し、これによって得られた骨格線情報の特
徴から認識を行うことが考えられているが、暉鐵処履時
のノイズ等による所錆ヒｒ状の・母ターン発生によって
岨認織の虞れが大きくなると云う問題があつ九。
本発明はこのような事情を考慮してなされたもので、そ
の目的とするところは、多様に変形する図形パターンを
高精度で安定に、しかも簡易な処理によって認識するこ
とのできる新規で実用性の高い図形認識装置を提供する
ことにある。
の目的とするところは、多様に変形する図形パターンを
高精度で安定に、しかも簡易な処理によって認識するこ
とのできる新規で実用性の高い図形認識装置を提供する
ことにある。
本発明の概要は図形ノ譬ターンの輪郭線情報をマクロ的
に区分された輪郭線セグメントの方向や曲率、長さ等の
属性情報として捕えてそのセグメント列情報として示す
ことにより、辞書カテゴリとの簡易で精度の高い参照比
較を可能として、安定な認識を行い得るようにして、上
述した目的を効果的に達成したものである。
に区分された輪郭線セグメントの方向や曲率、長さ等の
属性情報として捕えてそのセグメント列情報として示す
ことにより、辞書カテゴリとの簡易で精度の高い参照比
較を可能として、安定な認識を行い得るようにして、上
述した目的を効果的に達成したものである。
特に本発明では、辞書セグメントに付されたセグメント
型式情報を利用することによって、各セグメントの属性
情報の照合処理に柔軟性を持たせ、多様に変化する図形
ノ皆ターンに対しても安定にその認識を可能としたもの
である。
型式情報を利用することによって、各セグメントの属性
情報の照合処理に柔軟性を持たせ、多様に変化する図形
ノ皆ターンに対しても安定にその認識を可能としたもの
である。
また属性情報として従来のような１つの特性のみならず
、複数の特徴情報の採用を可能とし、精度の高い簡易な
認識を可能としている。
、複数の特徴情報の採用を可能とし、精度の高い簡易な
認識を可能としている。
以下、図面を参照して本発明の一実施例につき説明する
。
。
今、数字「２」なる文字図形が入力されると、その図形
ノ４ターンは、第２図（、）に示すように輪郭線をマク
ロ的に区分してなる被数の輪郭線セグメントの列とｔて
補充られる。そして、これらの輪郭線セグメントは、そ
れぞれその−率、方向、位置、長さ、特徴等の属性情報
として表現され、これらの−性情報からなるセグメント
列情報として前記図形／ぐターンが示される。一方、複
数の辞書・ダターンも同様にしてセグメント列情報とし
て示されており、標準・リーンである文字「２」の辞書
・譬ターンは、第２図（ｂ）に示すように輪郭線セグメ
ントを形成している。
ノ４ターンは、第２図（、）に示すように輪郭線をマク
ロ的に区分してなる被数の輪郭線セグメントの列とｔて
補充られる。そして、これらの輪郭線セグメントは、そ
れぞれその−率、方向、位置、長さ、特徴等の属性情報
として表現され、これらの−性情報からなるセグメント
列情報として前記図形／ぐターンが示される。一方、複
数の辞書・ダターンも同様にしてセグメント列情報とし
て示されており、標準・リーンである文字「２」の辞書
・譬ターンは、第２図（ｂ）に示すように輪郭線セグメ
ントを形成している。
他の文字の辞書・臂ターンも同様にして、その標準・豐
ターンの輪郭−を示すセグメント列情報として表わされ
ている。そして、これらの辞書・母ターンのセグメント
列情報と前記認識対象である図形・母ターンのセグメン
ト列情報との各属性情報を、輪郭線セグメント位置毎に
参照比較して、照合が行われる。この照合は図形ノ譬タ
ーンの属性情報が、辞書・リーンの属性情報が示す許容
範囲内に該当するか否かの判定により行われる。そして
この照合により一致判定されたセグメント列情報の辞書
・母ターンが示すカテゴリを図形・臂ターンの認識結果
として求め、これにより図形認識を完了する。
ターンの輪郭−を示すセグメント列情報として表わされ
ている。そして、これらの辞書・母ターンのセグメント
列情報と前記認識対象である図形・母ターンのセグメン
ト列情報との各属性情報を、輪郭線セグメント位置毎に
参照比較して、照合が行われる。この照合は図形ノ譬タ
ーンの属性情報が、辞書・リーンの属性情報が示す許容
範囲内に該当するか否かの判定により行われる。そして
この照合により一致判定されたセグメント列情報の辞書
・母ターンが示すカテゴリを図形・臂ターンの認識結果
として求め、これにより図形認識を完了する。
ざて、このよりな１鐵処理を集村する図形ば識装置は、
基本的には第３図に示すように構成される。
基本的には第３図に示すように構成される。
即ち、入力図形・臂ターン情報は輪郭線抽出部１に導ひ
かれ、上記図形／昔ターンの輪郭線を追跡して、各輪郭
線セグメントの属性情報が抽出検出される。そして、こ
れらの属性情報の列として上記図形Ｉリーンのセグメン
ト列情報が出力される。このセグメント列情報は、例え
ば次表に示すような情報テーブルとして表わせば、その
理解が容易である。
かれ、上記図形／昔ターンの輪郭線を追跡して、各輪郭
線セグメントの属性情報が抽出検出される。そして、こ
れらの属性情報の列として上記図形Ｉリーンのセグメン
ト列情報が出力される。このセグメント列情報は、例え
ば次表に示すような情報テーブルとして表わせば、その
理解が容易である。
第 １ 表
尚、前記図形ノスターン情報を特徴抽出部２に導びき、
その全体的な４Ｉ黴検出から上記輪郭線セグメントの照
合開始セグメント決定情報を得たシ、照会対象として予
備選択する辞書パターンの選択情報を得るようにしても
良い。この選択情報は、図形パターンのルーグ数、つま
り閉・昔ターンを形成する数やそのブロック赦等からな
る。
その全体的な４Ｉ黴検出から上記輪郭線セグメントの照
合開始セグメント決定情報を得たシ、照会対象として予
備選択する辞書パターンの選択情報を得るようにしても
良い。この選択情報は、図形パターンのルーグ数、つま
り閉・昔ターンを形成する数やそのブロック赦等からな
る。
一方、辞書メモリ３には、複数のカテｆりにそれぞれ対
応した辞書／＃ターンの輪郭線セグメントの属性情報か
らなるセグメント列情報をそれぞれ記憶している。この
辞書・リーンの属性情報は、属性項目のそれぞれについ
て許賛範囲やその有無勢を示す情報からなるものである
。
応した辞書／＃ターンの輪郭線セグメントの属性情報か
らなるセグメント列情報をそれぞれ記憶している。この
辞書・リーンの属性情報は、属性項目のそれぞれについ
て許賛範囲やその有無勢を示す情報からなるものである
。
そして、各属性情報にはその輪郭線セグメントが有する
特徴や、セグメント型式情報勢が付加され、更には辞書
ツクターンに対する参照比較の開始セグメント情報等が
付加されている。従って、辞書メモＩＪ Ｊには、各辞
書・リーン毎に属性情報が例えば次のように格納される
。
特徴や、セグメント型式情報勢が付加され、更には辞書
ツクターンに対する参照比較の開始セグメント情報等が
付加されている。従って、辞書メモＩＪ Ｊには、各辞
書・リーン毎に属性情報が例えば次のように格納される
。
第 ２ 表
置 カテゴリ名 ７Ｔ、−−一−−−、、、、、、、、
、、−−−、 、 、 、 ｉしかして、これら
の図形／豐ターンおよび辞書ノｆターンのセグメント列
情報はそれぞれ辞書照合部４に与えられ、対応する輪郭
線セグメント位置毎に順に属性情報の参照比較が行われ
る。
、、−−−、 、 、 、 ｉしかして、これら
の図形／豐ターンおよび辞書ノｆターンのセグメント列
情報はそれぞれ辞書照合部４に与えられ、対応する輪郭
線セグメント位置毎に順に属性情報の参照比較が行われ
る。
この照合によって属性情報の一致した、あるいは許容範
囲内の条件を満たした辞書Δターンのセグメント列情報
が選択抽出され、そのカテゴリが出力されることになる
。
囲内の条件を満たした辞書Δターンのセグメント列情報
が選択抽出され、そのカテゴリが出力されることになる
。
ところで、辞書照合部４では、基本的には図形セグメン
トと辞書セグメントとの１対ｌによる参照比較が行われ
るが、辞書セグメントのセグメン）１１式に応じて適宜
辞書セグメントの省略、統合および図形セグメントの省
略、統合を行い、多様に変化する図形パターンに対する
柔軟性を持たせるべく、セグメント蓋式情報がそれぞれ
付加されている。このセグメン）１１式情報は、例えば
フラッグマーク８、ナ、本部によって示される。フラッ
グマーク８は、セグメントの属性情報の照合を１図形セ
グメントおよび辞書セグメントの間で、１対１で単独に
行わせることを指定するものである。ま九フラッグマー
クナ社、その照合時における辞書セグメントの省略を許
容するものである。従って図形セグメントと辞書セグメ
ントとの１対１の照合によってそのマツチングが否定さ
れた場合、その辞書セグメントとの照合を中止して次の
辞書セグメントとの照合を行うことが許容される。また
フラッグマーク＊社、図形セグメントの統合を許容し、
統合された図形セグメント列と辞書セグメントとの照合
を行わしめる。この場合、図形セグメントを連続にｎ個
統合し、辞書セグメントとのマツチングがとられるセグ
メント迄を統合が許されるものとすればよい。このとき
、その照合の属性を３種類に分けて行うようにすれば都
合が良い。卸ち、その１つとして、複数のセグメントの
うち最初のセグメントについてのみその属性をチェ乳り
するものとし、また別の属性として複数のセグメントの
うち最後のセグメントについてのみその属性をチェック
するようにする。そして、第３の種類として複数のセグ
メントの全てについて属性をチェックするようにすれば
よい。この二うにすることによって、簡単にその属性チ
ェックを行うことが可能となり、認識処理効率の向上を
図り得る。また図形パターンの全体的な特徴を抽出して
おき、この特徴から照合すべき辞書ノ４ターンのＳ＊を
限定し、これらの選出された辞書／４ターンとの間での
み照合を行わしめることによって処理の高速化を図シ、
且つ認識の安定化を図ることが可能となる。そして、辞
書メモＩＪ Ｊに登録され九照合開始セグメント位置情
報に従って図形ノナターン中から照合開始セグメントを
見つけ出し、そのセグメントから辞書との照合を行えば
効率の良い認識が可能となる。
トと辞書セグメントとの１対ｌによる参照比較が行われ
るが、辞書セグメントのセグメン）１１式に応じて適宜
辞書セグメントの省略、統合および図形セグメントの省
略、統合を行い、多様に変化する図形パターンに対する
柔軟性を持たせるべく、セグメント蓋式情報がそれぞれ
付加されている。このセグメン）１１式情報は、例えば
フラッグマーク８、ナ、本部によって示される。フラッ
グマーク８は、セグメントの属性情報の照合を１図形セ
グメントおよび辞書セグメントの間で、１対１で単独に
行わせることを指定するものである。ま九フラッグマー
クナ社、その照合時における辞書セグメントの省略を許
容するものである。従って図形セグメントと辞書セグメ
ントとの１対１の照合によってそのマツチングが否定さ
れた場合、その辞書セグメントとの照合を中止して次の
辞書セグメントとの照合を行うことが許容される。また
フラッグマーク＊社、図形セグメントの統合を許容し、
統合された図形セグメント列と辞書セグメントとの照合
を行わしめる。この場合、図形セグメントを連続にｎ個
統合し、辞書セグメントとのマツチングがとられるセグ
メント迄を統合が許されるものとすればよい。このとき
、その照合の属性を３種類に分けて行うようにすれば都
合が良い。卸ち、その１つとして、複数のセグメントの
うち最初のセグメントについてのみその属性をチェ乳り
するものとし、また別の属性として複数のセグメントの
うち最後のセグメントについてのみその属性をチェック
するようにする。そして、第３の種類として複数のセグ
メントの全てについて属性をチェックするようにすれば
よい。この二うにすることによって、簡単にその属性チ
ェックを行うことが可能となり、認識処理効率の向上を
図り得る。また図形パターンの全体的な特徴を抽出して
おき、この特徴から照合すべき辞書ノ４ターンのＳ＊を
限定し、これらの選出された辞書／４ターンとの間での
み照合を行わしめることによって処理の高速化を図シ、
且つ認識の安定化を図ることが可能となる。そして、辞
書メモＩＪ Ｊに登録され九照合開始セグメント位置情
報に従って図形ノナターン中から照合開始セグメントを
見つけ出し、そのセグメントから辞書との照合を行えば
効率の良い認識が可能となる。
さて、上述したように図形ノリーンの輪郭線を区分して
豪数の゛輪郭線セグメントを抽出する手法としては種々
考えられるが、例えば輪郭線の曲率が変化する変曲点に
よって上記輪郭線を区分していけばよい。そして、これ
らの各輪郭線セグメントの属性としては、例えばセグメ
ント長、平均曲率、セグメントの最終方向、最終的位置
、図形・すターン中の相対位置等を求めるようにすれば
よい。またこれらの属性から抽出される情報としては、
例えば第４図に示すような端点セグメント等がある。こ
の端点セグメントは、例えばその前のセグメントの最終
方向−〇と、そのセグメントの最終方向−０との差Δ０
や、セグメント長、平均曲率等によって認識される。
豪数の゛輪郭線セグメントを抽出する手法としては種々
考えられるが、例えば輪郭線の曲率が変化する変曲点に
よって上記輪郭線を区分していけばよい。そして、これ
らの各輪郭線セグメントの属性としては、例えばセグメ
ント長、平均曲率、セグメントの最終方向、最終的位置
、図形・すターン中の相対位置等を求めるようにすれば
よい。またこれらの属性から抽出される情報としては、
例えば第４図に示すような端点セグメント等がある。こ
の端点セグメントは、例えばその前のセグメントの最終
方向−〇と、そのセグメントの最終方向−０との差Δ０
や、セグメント長、平均曲率等によって認識される。
特にΔ０がｉｓｏ°以上あシ、セグメント長が短かく、
且つ曲率の大きいものは端点であると顕著に示される。
且つ曲率の大きいものは端点であると顕著に示される。
このような端点の情報を参照すれば更に安定な図形認識
が可能となる。
が可能となる。
次に第２図（、）に示す図形・譬ターンと同図（ｂ）に
示す辞書・リーンとの照合例につき説明する。
示す辞書・リーンとの照合例につき説明する。
局、ここではフラッグ掩−り８は省略しである。
この例では、辞書メモリ１に登録された情報により、端
点セグメントＡより右廻りにセグメント照合を行うこと
が指定される。先ず、辞書メモリ３に記述された照合開
始セグメントの指定情報に従って、第２図の図形・々タ
ーンの各セグメントの属性がサーチされ、照合開始位置
のセグメントの検出が行われる。このセグメント検出は
、図形ノ臂ターンの最上位にあるセグメント■よシ左廻
りにその属性によって示される特徴を順に調べ、端点セ
グメントを得てこれを照合開始セグメントとする。従っ
て、この場合にはセグメント■が照合開始セグメントと
して選ばれる。その後、そのセグメント位置からｊｌＫ
右廻シに各セグメントの属性情報の照合が行われる。即
ち、最初にセグメント■とムとの属性情報の参照比較が
行われる。このマツチング結果を得て、次にセグメント
■とＢ、セグメント■とＣの照合が願に行われる。そし
て、次にセグメント■とＤφの照合を行う場合、その属
性情報が異なることから一旦否認されるが、辞書セグメ
ントＤφは、セグメント型式として省略可能なものとし
て定められていることから、セグメント■とＥとの照合
が行われる。これによって、セグメントのマツチング結
果が得られる。
点セグメントＡより右廻りにセグメント照合を行うこと
が指定される。先ず、辞書メモリ３に記述された照合開
始セグメントの指定情報に従って、第２図の図形・々タ
ーンの各セグメントの属性がサーチされ、照合開始位置
のセグメントの検出が行われる。このセグメント検出は
、図形ノ臂ターンの最上位にあるセグメント■よシ左廻
りにその属性によって示される特徴を順に調べ、端点セ
グメントを得てこれを照合開始セグメントとする。従っ
て、この場合にはセグメント■が照合開始セグメントと
して選ばれる。その後、そのセグメント位置からｊｌＫ
右廻シに各セグメントの属性情報の照合が行われる。即
ち、最初にセグメント■とムとの属性情報の参照比較が
行われる。このマツチング結果を得て、次にセグメント
■とＢ、セグメント■とＣの照合が願に行われる。そし
て、次にセグメント■とＤφの照合を行う場合、その属
性情報が異なることから一旦否認されるが、辞書セグメ
ントＤφは、セグメント型式として省略可能なものとし
て定められていることから、セグメント■とＥとの照合
が行われる。これによって、セグメントのマツチング結
果が得られる。
とＧの照合を行い、次にセグメント（つとＨ本との照合
を行うことになる。このとき、辞書セグメントＨ＊は、
そのセグメント型式を統合可能なものとしている。こと
から、図形セグメント（りに対して単独に、また図形セ
グメント■、■を統合したもの、およびセグメント（す
、■、■を統合したものについて、それぞれ辞書セグメ
ントＨ＊との照合を行う。これによって、セグメント（
！Ｊ 、 ＜７） ＊■とのマツチングに失敗すること
から、そのマツチングが成功した統合セグメンＨＩＤ、
（υを１つのセグメントとして採用する。
を行うことになる。このとき、辞書セグメントＨ＊は、
そのセグメント型式を統合可能なものとしている。こと
から、図形セグメント（りに対して単独に、また図形セ
グメント■、■を統合したもの、およびセグメント（す
、■、■を統合したものについて、それぞれ辞書セグメ
ントＨ＊との照合を行う。これによって、セグメント（
！Ｊ 、 ＜７） ＊■とのマツチングに失敗すること
から、そのマツチングが成功した統合セグメンＨＩＤ、
（υを１つのセグメントとして採用する。
その徒、セグメント■とＩとの照合を行い、これによっ
て図形）９ターンを示す全てのセグメントに対する照合
が完了することになる。尚、上記統合したセグメントの
属性の参照比較は、曲率については全てのセグメントに
ついてマツチングされ、最終方向や位置等については、
統合されたセグメントのうち最終セグメントについての
み照合すれば、その目的を十分に達成できてについてそ
の照合が失敗した場合、図形・皆ターンの認識ができな
いとしてリノエクトされるが、そのとき、図形／４ター
ンが複数のブロックで構成される場合には、その最小の
ブロックを削除した上で、照合の再試行を行うようにす
ればよい。を九逆に１つの図形ノｊターンについて複数
の辞書・皆ターンとの照合に成功した場合には、その属
性の灸に詳細な照合を行って図形認識を行うようにすれ
ばよい。
て図形）９ターンを示す全てのセグメントに対する照合
が完了することになる。尚、上記統合したセグメントの
属性の参照比較は、曲率については全てのセグメントに
ついてマツチングされ、最終方向や位置等については、
統合されたセグメントのうち最終セグメントについての
み照合すれば、その目的を十分に達成できてについてそ
の照合が失敗した場合、図形・皆ターンの認識ができな
いとしてリノエクトされるが、そのとき、図形／４ター
ンが複数のブロックで構成される場合には、その最小の
ブロックを削除した上で、照合の再試行を行うようにす
ればよい。を九逆に１つの図形ノｊターンについて複数
の辞書・皆ターンとの照合に成功した場合には、その属
性の灸に詳細な照合を行って図形認識を行うようにすれ
ばよい。
尚、辞書セグメントの型式として、次のようなフラッグ
を設けるようにしてもよい。即ち、フラッグマークφに
よってセグメントの省略が行われて、次の辞書セグメン
トとの照合を行ったとき、その照合に失敗した場合には
元の辞書セグメントに戻って再照合を行わせるようにす
る。これによって照合の適確性を向上させるようにして
もよい、ま九セグメントの統合を可能とすると同時に、
その省略を可能とするようにしてもよい。更には統合し
九セグメントと辞書セグメントとの照合を行うとき、図
形セグメントの統合を１セグメントずつ増加させながら
照合を行わしめ、廃合失敗したセグメントの前のセグメ
ントまでを統合セグメントとして扱うようにしてもよい
。
を設けるようにしてもよい。即ち、フラッグマークφに
よってセグメントの省略が行われて、次の辞書セグメン
トとの照合を行ったとき、その照合に失敗した場合には
元の辞書セグメントに戻って再照合を行わせるようにす
る。これによって照合の適確性を向上させるようにして
もよい、ま九セグメントの統合を可能とすると同時に、
その省略を可能とするようにしてもよい。更には統合し
九セグメントと辞書セグメントとの照合を行うとき、図
形セグメントの統合を１セグメントずつ増加させながら
照合を行わしめ、廃合失敗したセグメントの前のセグメ
ントまでを統合セグメントとして扱うようにしてもよい
。
このように本発明によれば、図形パターンの輪郭線をそ
の曲事変化点等で区分して複数の輪郭線セグメントの列
として示し、各輪郭線セグメントの属性情報により、上
記図形・母ターンを示している。そして、複数の辞書・
リーンのセグメント列情報の各属性情報と、各輪郭線セ
グメント位置毎に参照比較して照合を行う。従つ線 て、照合対象として従来のように輪郭性の方向情報のみ
を扱うことのみならず、曲率や、位置、長さ等の属性情
報に亘って幅広い照合が可能となる。故に照合精度を十
分に萬めることか可能となる。その上、種々変形する図
形パターンについても十分に対処できるので、安定な認
識ができる。また認識対象とするセグメントが、上述し
たように１クロ的に分割されたものである為、その情報
の取扱いが容易で、高速処理がｉ＝Ｊ能である。そして
同時に辞書の構成の簡略化を図ることもでき、その設計
、メインテナンス性の向上をも図シ得る等の絶大なる効
果を奏する。
の曲事変化点等で区分して複数の輪郭線セグメントの列
として示し、各輪郭線セグメントの属性情報により、上
記図形・母ターンを示している。そして、複数の辞書・
リーンのセグメント列情報の各属性情報と、各輪郭線セ
グメント位置毎に参照比較して照合を行う。従つ線 て、照合対象として従来のように輪郭性の方向情報のみ
を扱うことのみならず、曲率や、位置、長さ等の属性情
報に亘って幅広い照合が可能となる。故に照合精度を十
分に萬めることか可能となる。その上、種々変形する図
形パターンについても十分に対処できるので、安定な認
識ができる。また認識対象とするセグメントが、上述し
たように１クロ的に分割されたものである為、その情報
の取扱いが容易で、高速処理がｉ＝Ｊ能である。そして
同時に辞書の構成の簡略化を図ることもでき、その設計
、メインテナンス性の向上をも図シ得る等の絶大なる効
果を奏する。
尚、本発明は上記実施例に限定されるものではない。例
えば輪郭線セグメントの属性情報として、上述した特性
以外のものを用いることができる。また照合開始セグメ
ントの決定手法も種々変形できる。要するに本発明はそ
の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することが
できる。
えば輪郭線セグメントの属性情報として、上述した特性
以外のものを用いることができる。また照合開始セグメ
ントの決定手法も種々変形できる。要するに本発明はそ
の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することが
できる。
第１図（ａ） （ｂ）は従来の図形線繊処理の観念を示
す図、第２図（ａ） （ｂ）は本発明に係る図形認識の
概念を示す図、第３図は実施例装置の概略構成図、第４
図は輪郭線セグメントの抽出処理を示す図である。 １・・・輪郭線抽出部、２・・・特徴抽出一部、１・・
・辞書メモリ、４・・・辞査照合部。 出願人代理人 弁理士 鈴 江 武 彦悄２図
す図、第２図（ａ） （ｂ）は本発明に係る図形認識の
概念を示す図、第３図は実施例装置の概略構成図、第４
図は輪郭線セグメントの抽出処理を示す図である。 １・・・輪郭線抽出部、２・・・特徴抽出一部、１・・
・辞書メモリ、４・・・辞査照合部。 出願人代理人 弁理士 鈴 江 武 彦悄２図
Claims (2)
- （１） 図形・母ターンの輪郭線を区分してなる複数
の輪郭線セグメントの属準情報の列で示され友上記図形
／？ター／のセグメント列情報と、複数の辞書・リーン
の各輪郭線をそれぞれ区分してなる複数の輪郭線セグメ
ントの属性情報およびそのセグメント型式を示す情報の
列で示され九上記各辞書Δターンのセグメント列情報と
の各輪郭線セグメント位置における属性情報を、上記セ
グメン）１１式の情報に従って単独、省略あるいは統合
して所定の輪郭線セグメント位置から願に参照比較し、
属性情報の一散が検出され九セグメント列情報の辞書・
中ターンを前記図形・−ターンとして認識−することを
特徴とするＩＩＩ形認識装置。 - （２） ＠郭纏セグメントのセグメント型式を示す情
報は、１対１の単一参照比較を指定する情報、そのセグ
メント情報の参照比較の省略を許容する情報および複数
のセグメントの統合参照比較を許容する情報とからなる
ものである特許請求の範囲第１項記載の図形認識装置。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56165020A JPS5866176A (ja) | 1981-10-16 | 1981-10-16 | 図形認識装置 |
| GB08227791A GB2108306B (en) | 1981-10-16 | 1982-09-29 | Pattern recognition apparatus and method |
| DE19823238300 DE3238300A1 (de) | 1981-10-16 | 1982-10-15 | Verfahren und vorrichtung zur muster- oder zeichenerkennung |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56165020A JPS5866176A (ja) | 1981-10-16 | 1981-10-16 | 図形認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS5866176A true JPS5866176A (ja) | 1983-04-20 |
| JPH0357509B2 JPH0357509B2 (ja) | 1991-09-02 |
Family
ID=15804310
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP56165020A Granted JPS5866176A (ja) | 1981-10-16 | 1981-10-16 | 図形認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS5866176A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7535460B2 (en) | 2004-06-03 | 2009-05-19 | Nintendo Co., Ltd. | Method and apparatus for identifying a graphic shape |
| US7771279B2 (en) | 2004-02-23 | 2010-08-10 | Nintendo Co. Ltd. | Game program and game machine for game character and target image processing |
| WO2011052085A1 (ja) * | 2009-10-30 | 2011-05-05 | 富士通フロンテック株式会社 | 生体情報登録方法、生体認証方法および生体認証装置 |
| US8558792B2 (en) | 2005-04-07 | 2013-10-15 | Nintendo Co., Ltd. | Storage medium storing game program and game apparatus therefor |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5552178A (en) * | 1978-10-13 | 1980-04-16 | Agency Of Ind Science & Technol | Pattern read-in system |
-
1981
- 1981-10-16 JP JP56165020A patent/JPS5866176A/ja active Granted
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5552178A (en) * | 1978-10-13 | 1980-04-16 | Agency Of Ind Science & Technol | Pattern read-in system |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7771279B2 (en) | 2004-02-23 | 2010-08-10 | Nintendo Co. Ltd. | Game program and game machine for game character and target image processing |
| US7535460B2 (en) | 2004-06-03 | 2009-05-19 | Nintendo Co., Ltd. | Method and apparatus for identifying a graphic shape |
| US8558792B2 (en) | 2005-04-07 | 2013-10-15 | Nintendo Co., Ltd. | Storage medium storing game program and game apparatus therefor |
| WO2011052085A1 (ja) * | 2009-10-30 | 2011-05-05 | 富士通フロンテック株式会社 | 生体情報登録方法、生体認証方法および生体認証装置 |
| JP5363587B2 (ja) * | 2009-10-30 | 2013-12-11 | 富士通フロンテック株式会社 | 生体情報登録方法、生体認証方法および生体認証装置 |
| US8660318B2 (en) | 2009-10-30 | 2014-02-25 | Fujitsu Frontech Limited | Living body information registration method, biometrics authentication method, and biometrics authentication apparatus |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0357509B2 (ja) | 1991-09-02 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP5071914B2 (ja) | 認識グラフ | |
| EP0564827B1 (en) | A post-processing error correction scheme using a dictionary for on-line handwriting recognition | |
| JP4787275B2 (ja) | セグメント化ベースの認識 | |
| EP0114250B1 (en) | Confusion grouping of strokes in pattern recognition method and system | |
| US20060050962A1 (en) | System, process and software arrangement for recognizing handwritten characters | |
| JP2602596B2 (ja) | オンライン手書き文字認識における類似文字のプロトタイプを改良するための方法および装置 | |
| JPH0562391B2 (ja) | ||
| JPH03127291A (ja) | 手書きストロークの認識装置及び方法 | |
| Elanwar et al. | Simultaneous segmentation and recognition of Arabic characters in an unconstrained on-line cursive handwritten document | |
| Huang et al. | Heuristic approach to handwritten numeral recognition | |
| Nathwani | Online signature verification using bidirectional recurrent neural network | |
| JPH08305797A (ja) | 基準筆跡に基づく筆跡のダイナミックな検証方法 | |
| JPS5866176A (ja) | 図形認識装置 | |
| JPH07509576A (ja) | 文字の認識方法 | |
| JPS6089291A (ja) | 文字認識方式 | |
| Faradji et al. | Online farsi handwritten words recognition using a combination of 3 cascaded RBF neural networks | |
| JPS5866177A (ja) | 図形認識装置 | |
| Xiao et al. | On-line handwritten Chinese character recognition directed by components with dynamic templates | |
| JPS5866175A (ja) | 図形認識装置 | |
| JP3657077B2 (ja) | オンライン文字認識装置 | |
| Jung et al. | Recognition-based segmentation of on-line cursive Korean characters | |
| Kim et al. | On-line recognition of cursive Hangul characters by modeling extended graphemes | |
| JPS60217482A (ja) | 文字認識装置 | |
| JPS5922178A (ja) | 図形認識装置 | |
| Taherzadeh et al. | Optimized Features Set for On-line Signature Verification |