JPS5922178A - 図形認識装置 - Google Patents
図形認識装置Info
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- JPS5922178A JPS5922178A JP57131564A JP13156482A JPS5922178A JP S5922178 A JPS5922178 A JP S5922178A JP 57131564 A JP57131564 A JP 57131564A JP 13156482 A JP13156482 A JP 13156482A JP S5922178 A JPS5922178 A JP S5922178A
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- JP
- Japan
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- contour
- direction code
- dictionary
- code string
- pattern
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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
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
- G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
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- General Physics & Mathematics (AREA)
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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】
〔発明の技術分野〕
本発明は図形の輪郭情報から上記図形を簡易に且つ安定
に認識することのできる図形認識装置に関する。
に認識することのできる図形認識装置に関する。
近時、手書きされた文字図形を読取シ認識して情報入力
する為の、マン・マシンインターフェースとしての図形
認識装置が注目されている。
する為の、マン・マシンインターフェースとしての図形
認識装置が注目されている。
このような文字図形を認識する手法として、従来一般に
文字図形・ぐ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パターン特
徴を調べることが知られている。
文字図形・ぐ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パターン特
徴を調べることが知られている。
即ち、第１図に示す如く方向成分を定めた方向コードを
用いて、例えば第２図に示されるような図形の輪郭を追
跡し、各輪郭点での輪郭線追跡方向を量子化してその方
向コード列を得る。
用いて、例えば第２図に示されるような図形の輪郭を追
跡し、各輪郭点での輪郭線追跡方向を量子化してその方
向コード列を得る。
そしてこの輪郭線の方向コード列を認識対象とする。一
方、同様にして求められる辞紺パタ−ンの方向コード列
をそのカテゴリ毎にオートマトンに対応付けしておき、
上記認識対象方向コード列が上記オートマトンに受入れ
られるか否かによって上記図形を認識するものである。
方、同様にして求められる辞紺パタ−ンの方向コード列
をそのカテゴリ毎にオートマトンに対応付けしておき、
上記認識対象方向コード列が上記オートマトンに受入れ
られるか否かによって上記図形を認識するものである。
然し乍ら、従来のこのよう々輪郭情報を用いた認識処理
では、輪郭線をミクロ的に捕えてその方向性を特徴情報
としているだけなので、複雑で大規模な辞書構造を必要
とする上、その作成・修正が困難であると云う問題があ
る。しかも文字図形は多様な変化を示すので、方向コー
ド情報を安定な特徴として抽出することが雛しく、１だ
輪郭特徴として示される方向コードが粗く設定されてい
る為に、輪郭の細い特徴を抽出することができないと云
う欠点があった。
では、輪郭線をミクロ的に捕えてその方向性を特徴情報
としているだけなので、複雑で大規模な辞書構造を必要
とする上、その作成・修正が困難であると云う問題があ
る。しかも文字図形は多様な変化を示すので、方向コー
ド情報を安定な特徴として抽出することが雛しく、１だ
輪郭特徴として示される方向コードが粗く設定されてい
る為に、輪郭の細い特徴を抽出することができないと云
う欠点があった。
一方、図形パターンを細線化処理して、その骨格線の特
徴から図形を認識することも考えられているが、辞１の
複雑化やノイズによる誤認識が多いと云う問題があった
。
徴から図形を認識することも考えられているが、辞１の
複雑化やノイズによる誤認識が多いと云う問題があった
。
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、認識処理に供する辞１を容易に
作成することができ、多様に変形する図形をその輪郭情
報から高精度に、且つ安定に認識することのできる図形
認識装置を提供することにある。
の目的とするところは、認識処理に供する辞１を容易に
作成することができ、多様に変形する図形をその輪郭情
報から高精度に、且つ安定に認識することのできる図形
認識装置を提供することにある。
本発明は図形の輪郭を追跡して各輪郭点における輪郭線
追跡方向を量子化してその方向コードを求め、その方向
コード列あるいは上記輪郭の特異点によって区分さ！し
た部分方向コード列を正規化処理し、この正規化された
方向コード列あるいは部分方向コード列と予め登録され
た辞書パターンとを照合して前記図形を認識するように
したものである。
追跡方向を量子化してその方向コードを求め、その方向
コード列あるいは上記輪郭の特異点によって区分さ！し
た部分方向コード列を正規化処理し、この正規化された
方向コード列あるいは部分方向コード列と予め登録され
た辞書パターンとを照合して前記図形を認識するように
したものである。
本発明によ！しば、正規化された方向コード列を用いて
辞書照合するので１図形の多様な変形を吸収した上で、
標準化された辞書パターンを有効に利用して図形を安定
に認識することができる。しかも辞書ツクターンを図形
の変形に拘らず簡易に作成することができ、またその修
正も容易であり、精度の高い照合処理が可能となる等の
多大な効果が奏せられる。
辞書照合するので１図形の多様な変形を吸収した上で、
標準化された辞書パターンを有効に利用して図形を安定
に認識することができる。しかも辞書ツクターンを図形
の変形に拘らず簡易に作成することができ、またその修
正も容易であり、精度の高い照合処理が可能となる等の
多大な効果が奏せられる。
以下、図面を参照して本発明の二実施例につき説明する
。
。
・第３図は実施例装置の概略構成図である。この装置は
、手１・文字等の図形を読取シ入力する光電変換部１、
この入力された例えば第４図に示す如き図形の輪郭を追
跡し、各輪郭点における方向コードを求める輪郭追跡部
２、これによって求められた前記図形の輪郭を示す方向
コード列をその特異点に従って区分し、これを正規化す
るセグメンテーション部３、ぞして辞１メモリ４、およ
びこの辞書メモリ４に予め登録された辞書・やターンと
上記正規化された方向コード列とを照合するマツチング
部５によって構成される。
、手１・文字等の図形を読取シ入力する光電変換部１、
この入力された例えば第４図に示す如き図形の輪郭を追
跡し、各輪郭点における方向コードを求める輪郭追跡部
２、これによって求められた前記図形の輪郭を示す方向
コード列をその特異点に従って区分し、これを正規化す
るセグメンテーション部３、ぞして辞１メモリ４、およ
びこの辞書メモリ４に予め登録された辞書・やターンと
上記正規化された方向コード列とを照合するマツチング
部５によって構成される。
今、数字「２」なる手誓文字図形が入力されたとする。
このとき、上記図形の例えば最上位の輪郭点Ａを始点と
して、右廻りに図形輪郭を追跡し、第１図に示す方向コ
ードに従って各輪郭点における方向コードを順次求める
。この方向コードは、輪郭線追跡方向を量子化すること
によって求められ、例えばｒＯＪから「７Ｊまでの各位
をと杉、一般に方向コード値の増大によって凸状の曲シ
、また方向コード値の減少によって凹状の曲りが示され
る。ところが、図形の性質からして、方向コードの値が
「０」から「７」へ、あるいは「７」から「０」へと方
向を変えることがらシ、上記した方向コード列の一般的
性質からしてみれば輪郭の不連続が生じることがある。
して、右廻りに図形輪郭を追跡し、第１図に示す方向コ
ードに従って各輪郭点における方向コードを順次求める
。この方向コードは、輪郭線追跡方向を量子化すること
によって求められ、例えばｒＯＪから「７Ｊまでの各位
をと杉、一般に方向コード値の増大によって凸状の曲シ
、また方向コード値の減少によって凹状の曲りが示され
る。ところが、図形の性質からして、方向コードの値が
「０」から「７」へ、あるいは「７」から「０」へと方
向を変えることがらシ、上記した方向コード列の一般的
性質からしてみれば輪郭の不連続が生じることがある。
そこで、輪郭の不連続性を除去するべく、例えば第２図
中方向の変化を○印で囲んで示すように、方向コード「
０」を通過する輪郭点においては、上記量子化の数「８
」を加減算して方向コードを等価変換する。つまシ、方
向コードｒｌＪで示される輪郭点の方向性を方向コード
「９」で示す等して、方向コード列の不連続性を除去す
る。これによって方向コード列の各方向コード値の変化
は輪郭形状を直線的に示すものとなり、例えば第５図に
プロットして示されるようになる。尚、この場合、始点
Ａから終点ＡＩまでの輪郭追跡は、図形輪郭を一周する
ことになるので、始点（Ｐ、点）での方向コードの値に
は「８」なる差が生じることになる。
中方向の変化を○印で囲んで示すように、方向コード「
０」を通過する輪郭点においては、上記量子化の数「８
」を加減算して方向コードを等価変換する。つまシ、方
向コードｒｌＪで示される輪郭点の方向性を方向コード
「９」で示す等して、方向コード列の不連続性を除去す
る。これによって方向コード列の各方向コード値の変化
は輪郭形状を直線的に示すものとなり、例えば第５図に
プロットして示されるようになる。尚、この場合、始点
Ａから終点ＡＩまでの輪郭追跡は、図形輪郭を一周する
ことになるので、始点（Ｐ、点）での方向コードの値に
は「８」なる差が生じることになる。
そこで次に、上記の如くして求められた輪郭線の方向コ
ード列に対して、例えば隣接する３つの輪郭点（ｉ−１
）、１１（ｉ＋１）での方向コード値の和を順次求め、
これをその中央の輪郭点ｌでの方向コードとする等して
平滑化を行う。この平滑化によって、ノイズ成分が除去
され、第５図に曲線Ｘとして示されるようになる。
ード列に対して、例えば隣接する３つの輪郭点（ｉ−１
）、１１（ｉ＋１）での方向コード値の和を順次求め、
これをその中央の輪郭点ｌでの方向コードとする等して
平滑化を行う。この平滑化によって、ノイズ成分が除去
され、第５図に曲線Ｘとして示されるようになる。
前記セグメンテーション部３では、上記の如くスムージ
ング化された方向コード列の曲線に対して、その傾きを
順次検査し、輪郭の特異点である端点Ｂ、Ｃを検出して
いる。この端点Ｂ。
ング化された方向コード列の曲線に対して、その傾きを
順次検査し、輪郭の特異点である端点Ｂ、Ｃを検出して
いる。この端点Ｂ。
Ｃの検出は、輪郭の凸状曲線が急である点、つまり前記
曲線の傾きが犬となる点を検出することにより行われる
。このようにして検出される端点Ｂ、Ｃの輪郭点の情報
に従って前記方向コード列で示される輪郭を例えばＡ
Ｂ ｔ Ｂ ＣｐＣＡ’の３つの部分領域（部分輪郭）
に分割する。
曲線の傾きが犬となる点を検出することにより行われる
。このようにして検出される端点Ｂ、Ｃの輪郭点の情報
に従って前記方向コード列で示される輪郭を例えばＡ
Ｂ ｔ Ｂ ＣｐＣＡ’の３つの部分領域（部分輪郭）
に分割する。
そして、この場合にはＢＣで示される部分領域が図形の
特徴を良く反映していることから、これを認識対象とし
て切出し、正規化処理する。
特徴を良く反映していることから、これを認識対象とし
て切出し、正規化処理する。
この正規化処理は、上記の如く切出された成る長さの部
分輪郭を、標準化された長さにリサンプル処理して変換
することによって行われる。
分輪郭を、標準化された長さにリサンプル処理して変換
することによって行われる。
例えば第５図中曲線Ｙで示すように、１６のリサンゾル
点を定め、 ｆ！＝＜ｆｘｌ、ｆｓｚ 、ｆｌｓ ・・・ｆｔｎ）と
して、正規化された方向コード列のベクトルパターンを
得る。
点を定め、 ｆ！＝＜ｆｘｌ、ｆｓｚ 、ｆｌｓ ・・・ｆｔｎ）と
して、正規化された方向コード列のベクトルパターンを
得る。
さて、辞書メモリ４には、同様な手法によって求められ
た標準図形のパターンが、そのカテゴリ毎に整理されて
予め登録されている。これらの辞書パターンは、そのカ
テゴリをｌ （＝１ 。
た標準図形のパターンが、そのカテゴリ毎に整理されて
予め登録されている。これらの辞書パターンは、そのカ
テゴリをｌ （＝１ 。
２・・・、Ｋ）としたとき、ｙ、、ＣＩ−’）として与
えられる。つまシ、この辞書パターンは、前記正規化さ
れたパターンｈと同一形式によシ Ｖ’１（ｔ）＝ （Ｆｔｔ （ｔ）＋Ｆｔｔ （ｔ）、
Ｆ１ａ （ｔ”、Ｆｉｎ（ｔ））として与えられるよう
ｋなっている。しかしてマツチング部５では、辞書メモ
リ４に登録された辞書パターンＰｉ（ｔ）と正規化され
た入カバターンｆｌとを照合して、次のようにしてその
類似度Ｓを求めている。
えられる。つまシ、この辞書パターンは、前記正規化さ
れたパターンｈと同一形式によシ Ｖ’１（ｔ）＝ （Ｆｔｔ （ｔ）＋Ｆｔｔ （ｔ）、
Ｆ１ａ （ｔ”、Ｆｉｎ（ｔ））として与えられるよう
ｋなっている。しかしてマツチング部５では、辞書メモ
リ４に登録された辞書パターンＰｉ（ｔ）と正規化され
た入カバターンｆｌとを照合して、次のようにしてその
類似度Ｓを求めている。
但し上式中、内積演算（ｈ 、ｖｌ（ｔ））はとして示
される・もぐである。また上式中ＭＳＭＩは複合類似度
として知られるもので、雑音に対して優れた特徴を有し
ている。しかして類似度Ｓは、各方向コード列毎に求め
られる類似度値に重みαｌを掛けたものの総和として定
義される。
される・もぐである。また上式中ＭＳＭＩは複合類似度
として知られるもので、雑音に対して優れた特徴を有し
ている。しかして類似度Ｓは、各方向コード列毎に求め
られる類似度値に重みαｌを掛けたものの総和として定
義される。
従って、この類似度Ｓによって、入カバターンｆｉと辞
書パターンＦ、（ｔ）との−散性が示されることになる
。尚、上記重みαｉは、方向コード列の重要性に応じて
定められるものである。
書パターンＦ、（ｔ）との−散性が示されることになる
。尚、上記重みαｉは、方向コード列の重要性に応じて
定められるものである。
しかしてマツチング部５は、複数のカテゴリの各辞書パ
ターンについて、それぞれ入カバターンとの類似度を求
め、その中で最も高い類似度を得るカテゴリを求めて、
これを入力・ぐターン、即ち図形の認識結果として出力
している。
ターンについて、それぞれ入カバターンとの類似度を求
め、その中で最も高い類似度を得るカテゴリを求めて、
これを入力・ぐターン、即ち図形の認識結果として出力
している。
以上のように本装置によれば、図形の輪郭情報を方向コ
ード列として抽出し、この方向コード列を平滑化、正規
化して認識対象とし、あるいは上記平滑化された方向コ
ード列の特異点によってセグメント化された部分方向コ
ード列を正規化して認識対象とし、この認識対象ノ等タ
ーント辞書パターンとのマツチングによって認識処理す
るので、安定に、しかも簡易に且つ精度良く図形を認識
することができる。しかも、上記したように認識対象が
単純な形式の方向コード列パターンであシ、更には正規
化されているのでマツチング処理を容易に行うことがで
きる。
ード列として抽出し、この方向コード列を平滑化、正規
化して認識対象とし、あるいは上記平滑化された方向コ
ード列の特異点によってセグメント化された部分方向コ
ード列を正規化して認識対象とし、この認識対象ノ等タ
ーント辞書パターンとのマツチングによって認識処理す
るので、安定に、しかも簡易に且つ精度良く図形を認識
することができる。しかも、上記したように認識対象が
単純な形式の方向コード列パターンであシ、更には正規
化されているのでマツチング処理を容易に行うことがで
きる。
このことは、辞書構造も簡単で良いことを意味し、辞書
の作成およびその修正を簡易に行うことが可能となる。
の作成およびその修正を簡易に行うことが可能となる。
更には、従来のオートマトンを利用したものとは異って
、パターンの照合により認識を行うので、その処理が簡
単である上、精度が高いと云う効果が奏せられる。故に
、高精度な図形認識を安定に行うことが可能となる。
、パターンの照合により認識を行うので、その処理が簡
単である上、精度が高いと云う効果が奏せられる。故に
、高精度な図形認識を安定に行うことが可能となる。
尚、本発明は上記実施例に限定されるものではない。例
えば輪郭の方向コード列のセグメント化に際しては、端
点のみならず凹部や凸部を抽出し、これらの特異点情報
を用いるようにしてもよい。また方向コード変化の傾き
のみならず、急激な傾きを持つ区間の長さ等を検出し、
これを前述した処理に利用することもできる。
えば輪郭の方向コード列のセグメント化に際しては、端
点のみならず凹部や凸部を抽出し、これらの特異点情報
を用いるようにしてもよい。また方向コード変化の傾き
のみならず、急激な傾きを持つ区間の長さ等を検出し、
これを前述した処理に利用することもできる。
更には、辞書ノ卆ターンとの照合に
ＭＤｔ＝ （ｆｔ−ｍｈ ）−Ｍ−１（ｆｔ −ｍ＋
）Ｔなる情報を用いることも可能である。但し、上式中
ｍｉ、Ｍは学習パターンから作られる平均ベクトルと共
分散行列を示している。このよう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。
）Ｔなる情報を用いることも可能である。但し、上式中
ｍｉ、Ｍは学習パターンから作られる平均ベクトルと共
分散行列を示している。このよう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図は方向コードの設定例を示す図、第２図は図形ノ
ｆターンとその輪郭追跡との関係を示す図、第３図は本
発明の一実施例装置の概略構成図、第４図は図形輪郭の
セグメント化を示す図、第５図は輪郭の方向コード列と
その平滑化および部分方向コード列め切出しと正規化の
関係を示す図である。 １・・・光電変換部、２・・・輪郭追跡部、３・・・セ
グメンテーション部、４・・・辞書メモリ、５・・・マ
ツチング部。
ｆターンとその輪郭追跡との関係を示す図、第３図は本
発明の一実施例装置の概略構成図、第４図は図形輪郭の
セグメント化を示す図、第５図は輪郭の方向コード列と
その平滑化および部分方向コード列め切出しと正規化の
関係を示す図である。 １・・・光電変換部、２・・・輪郭追跡部、３・・・セ
グメンテーション部、４・・・辞書メモリ、５・・・マ
ツチング部。
Claims (2)
- （１） 図形の輪郭を追跡して各輪郭点における輪郭
線追跡進行方向を示す方向コードを求める手段と、上記
各輪郭点の方向コードからなる方向コード列或いは前記
輪郭の特異点に従って上記方向コード列を分割してなる
部分方向コード列を正規化する手段と、この正規化され
た方向コード列或いは部分方向コード列のパターンと予
め登録された辞書パターンとを照合して一致性の高い辞
書パターンのカテゴリを求める手段とを具備したことを
特徴とする図形認識装置。 - （２）正規化された方向コード列或いは部分方向コード
列のパターンと辞書パターンとの照合は、複合類似度法
を用いて上記パターン間の複合類似度を求めて行われる
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 (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57131564A JPS5922178A (ja) | 1982-07-28 | 1982-07-28 | 図形認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57131564A JPS5922178A (ja) | 1982-07-28 | 1982-07-28 | 図形認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS5922178A true JPS5922178A (ja) | 1984-02-04 |
| JPH0365585B2 JPH0365585B2 (ja) | 1991-10-14 |
Family
ID=15061007
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP57131564A Granted JPS5922178A (ja) | 1982-07-28 | 1982-07-28 | 図形認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS5922178A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6170674A (ja) * | 1984-09-14 | 1986-04-11 | Canon Inc | 画像処理装置 |
| JPS61262888A (ja) * | 1985-05-16 | 1986-11-20 | Toshiba Corp | パタ−ンの特徴抽出方式 |
-
1982
- 1982-07-28 JP JP57131564A patent/JPS5922178A/ja active Granted
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6170674A (ja) * | 1984-09-14 | 1986-04-11 | Canon Inc | 画像処理装置 |
| JPS61262888A (ja) * | 1985-05-16 | 1986-11-20 | Toshiba Corp | パタ−ンの特徴抽出方式 |
| JPH0357501B2 (ja) * | 1985-05-16 | 1991-09-02 | Tokyo Shibaura Electric Co |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0365585B2 (ja) | 1991-10-14 |
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