JPS603078A - 文字認識方法 - 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】 （Ｉ支術分野） 本発明は安定で精度のよい文字認識方式に関するもので
ある。

（青貝技術） 従来５文字認識装置においては、第１図の例の様な、ｆ
′占文字の筆者の違いによる文字線の傾斜、又は印字文
字の印字の傾斜に起因する文字線の傾ネ４等に起因する
抽出した特徴のばらつきを吸収するために、辞１１）マ
スクの複数化の手段により前記特徴のばらつきを吸収し
ていた。しかしながらこの手段は識゛別を行なう際の抽
出した特徴と辞書とのｌ（（合の時間が辞書マスクの数
に比例して増大し、装置の処理速度の低下を招いていた
。この欠点を除去する為に、各ツノ向の文字線傾斜を抽
出して、使用する辞書マスクを選択することにより処理
速度を向−ｌニさせる方法があるが、認識精度の向１−
のためには文字線の傾きに応じて多種類の辞書マスクを
用意しなければならず、辞書の構成の複雑化を招くとい
う欠点があった。

（発明の課題） 本発明は、このような欠点を除去するために、各サブパ
ターンの傾斜を抽出し、その後特徴マトリクスを作成す
る段階において前記傾斜に従って分割領域を決定するこ
とにより複数の辞書マスクを不用としたもので、その目
的は安定で粘度の良い文字認識方式を提供することにあ
る。

（発明の構成及び作用） 第２図は、本発明の文字認識装置における一実施例の構
成図を示す。図において、文字の光信号は、光信号人力
ｌより光電変換部２において２値の量子化されたディジ
タル電気信号に変換され、パターンレジスタ３に格納さ
れる。それと同時に線幅計算部４において入カバターン
の線幅（Ｗ）か計算される。サブパターン抽出部５はパ
ターンレジスタ３について垂直スキャンを全面に行なっ
て黒点（文字線部を黒点とする）の連続の長さと線幅言
１伸部４において計算された線幅との関係より垂直サブ
パターン（Ｖ　Ｓ　Ｐｇ）を抽出する。同様に、水平ス
キャンにより水平サブパターン（Ｈ３Ｐ）を、右斜め４
５°スキヤンにより右斜めサブパターン（ｎｓｒ’）を
、左斜め４５°スキヤンにより左ネ４めサブパターン（
ＬＳＰ）を抽出する。第３図は原パターンと各サブパタ
ーンの例で（ａ）は原パターン、（ｂ）は垂直サブパタ
ーン（Ｖ　Ｓ　Ｐ）（ｃ）は水平サブパターン（ＨＳ　
Ｐ）、（ｄ）は右斜めサブパターン（ＲＳ　Ｐ）、（ｅ
）は左斜めサブパターン（ＬＳＰ）である。

ストローク抽出部６は、各サブパターンレジスタにおけ
る水・＋１又は垂直スキャンを全面性ない、白点から黒
点、黒点から白点への変化点を検出し、１列（又はイ１
）前のスキャンにおける変化点個数と変化点座標と現列
（又は行）の変化点個数と変化点座標の関係よりストロ
ークを抽出し、抽出した各サブパターンレジスタ浩のス
トロークの＋ｉＴ＋端点のパターンレジスタ３で定義さ
れる２次元座標系における座標（パターンレジスタの左
下を原点とする）を傾斜抽出部７へ送出する。傾斜抽出
部７はスＩ・ローフ抽出部６において抽出したサブパタ
ーンレジスタＨ３Ｐ、ＶＳＰのストロークの両端点座標
を参照し、ＨＳＰ及びＶＳＰの平均傾斜を計算する。即
ち、水平サブパターンＨ３Ｐより抽出したストロークの
両端点座標を（ＨＸＳｎ。

ＨＹＳｎ）、（ＨＸＥｒｌ　、ＨＹＥｎ）、但しｎ＝１
−９・・・・・・Ｐ、Ｐは水平サブパターンより抽出し
たストローク数として、（１）式により水」・、サブパ
ターンの傾斜Ｏ１，ｌを計算する。（但しＨＸＥ　、　
＞Ｈｘｓ　ｐ） （１）式中のＨＬＧＰは当該ストロークの長さを表わし
、（２）式の近似式によりめる。

ＨＬＧＰ＝ＭＡＸ　（、Ｉ　ＨＸＥＰ−Ｈ，ＸＳ、　Ｉ
　Ｉ　ＨＹＥ、−ＨＹＳＰ　Ｉ　）（２）式は２点間の
距離を、２点間の水平及び垂直する近似式である。

同様に垂直サブパターンの傾斜Ｑｖを（３）式により計
算する。但しＶＹＥｑ＞ＶＹＳｑとする。

なお上記式中Ｑは垂直サブパターンより抽出したスＩ・
ローフ数である。またストローク数が０のときは傾斜も
Ｏとする。またストロークの長さＶＬＧｑは（２）式と
同様な計算式により算出する。

傾斜抽出部７は上記式（１）〜（３）より計算した各サ
ブパターンの傾斜を特徴マトリクス抽出部１０へ送出す
る。文字枠検出部８はパターンレジスタ３内の文字パタ
ーンに外接する文字枠を検出し、その結果を文字枠分割
部９へ送る。

文字枠分割決定部９は検出された文字枠内をＭｘＮの領
域（Ｍ、Ｎは整数、本実施例ではＭ＝Ｎ＝５）に分割す
るだめのＸ軸、Ｙ軸上の分割点座標を決定する。ここで
Ｘ軸は文字枠の水平方向を、Ｙ軸は垂直方向をそれぞれ
示す。

特徴マトリクス抽出部１０は、文字枠分割決定部９によ
り決定された分割点座標Ｘ、、Ｘ２．．・・・・・・Ｘ
０１及びＹ、、Ｙ２　、・・・・・・Ｙ工と傾斜抽出部
７より得られた傾斜１−θ□、θヮとにより、ＶＳＰ。

字枠領域をＭｘＮ個の部分領域に分割する。以下分割領
域の決定方法を説明する。

ます、分割点座標Ｘ　ｌ　、Ｘ２・・・・・・ｘｏ−３
及びＹ、。

Ｙ２・・・・・・Ｙ工と傾斜量θ□、θヮとにより、文
字枠の左下を原点とする２次元平面上に（４）式で示さ
れる（Ｍ十Ｎ−２）木の直線を定義する。（但ＬＹＩ　
＜Ｙ２　・”−＜ＹＮ−＋　、ＸＩ　＜Ｘ２−−＜Ｘｒ
＋−＋）文字枠内の任意の点Ａ（ｘ、３．ｙｅ）が（５
）式の不等式を満たすときＡ点は部分領域（ｍ、ｎ）に
含まれる。

但し　Ｙｏ　”Ｘｏ　＝０　、ＹＮ＝ＸＭ＝Ｏ’すなわ
ち（４）式の直線を境界として文字枠内を複数の部分領
域に分割する。第４図はＭ＝Ｎ＝５の場合の分割例であ
る。特徴マトリクス抽出部１０は、−１，記の方法で文
字枠内を部分領域に分割した各サブパターンレジスタの
各領域の黒点数８句を１１１ｑ−シ、線幅計算部４で計
算した線幅Ｗを用いて式（６）により文字線長をあられ
す特徴を計算し、Ｍ　ｘ　Ｎ　ｘ　４次元の特徴マトリ
クスを作成する。

さらにＶＳＰ特徴マトリクスは文字枠のＹ軸方向の長さ
ΔＹで、Ｈ３Ｐ特徴マトリクスは文字枠のＸ軸方向の長
さΔＸで、ＲＳＰ及びＬＳＰ特徴特徴マリクスは（ΔＸ
＋ΔＹ）／２でそれぞれＩＦ規化を行ない最終的にＭ　
Ｘ　Ｎ　Ｘ　４次元の特徴マトリクスを作成する。

識別部１１は、特徴マｉ・リクス抽出部１０で抽出され
たヰ、￥徴マＩ・リクス（ｆ２）とあらかしめ用意した
辞書マスク（ｆｌ）との間に、式（７）で定義される距
＃（Ｄ）を適用し、Ｄが最小の値となる辞、　書マスク
のカテゴリ名を文字名山力１２へ出力するものである。

Ｄ＝わ璽了ニゲＹ（７） 以上説明したように、本実施例では水平サブパターン及
び垂直サブパターンのストロークの傾斜を抽出して、そ
の傾ぶ１に従って文字枠領域を分割し、特徴マトリクス
を抽出しているので、辞書マスクを増大させることなく
ストロークの傾斜による特徴のばらつきを吸収できると
いう利点がある。

換言すれば、傾斜を利用して文字枠内を分割するこの方
法は手書文字認識における筆者の違いによる文字の変形
に追従して特徴を抽出するので有効である。

（発明の効果） 本発明は、文字パターン内の各方向の文字線の傾斜を抽
出し、その傾斜に従って文字枠内領域を分割して特徴マ
トリクスを抽出しているので、辞書マスクの構成を複雑
化させることなく、文字の傾斜による特徴のばらつきを
吸収できるという利点があり、安定で認識精度の良い文
字認識装置を実現することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は手書文字例を示す図、第２図は本発明の文字認
識装置の一実施例を示す構成図、第３図は原パターンと
各サブパターンの例を示す図、第４図は領域分割の例を
示す図である。。 ・　１ １・・・光信シ）人力、２・・・光電変換部、′　３・
・・パターンレジスタ、　４・・・線幅計算部、５・・
・サブパターン抽出部、６・・・ストローク抽出部、７
・・・傾肩抽出部、　８・・・文字枠検出部、９・・・
文字枠分割決定部、１０・・・特徴マトリクス抽出部、
１１・・・識別部、１２・・・文字名出力。 特許出願人 沖゛ＩＦ気工業株式会社 ４、旨１出即代理人 弁理士　山本惣−

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 文字図形パターンの特定方向のストロークをあられすサ
   ブパターンにおける任意の分割単位領域の黒ピッｌ−数
   を、文字線幅とストロータ方向に対応した文字枠の大き
   さとで正規化して得られる量を特徴要素として、ストロ
   ータ方向の異なる複数の各サブパターン４σに且つ文字
   枠内を分ｉ！ｉ１１することによって得られる１１」記
   各分割中位領域毎に人力文字パターンから前記特徴要素
   を抽出してサブパターン特徴マトリクスを作成し、標準
   文字マスクが当該サブパターン特徴マトリクスと同形式
   で記述されている辞書を参照して入力文字パターンの認
   識を行う文字認識方式において、前記サブパターンより
   ス）・ローフを捕出し、抽出した各ストロークの傾斜を
   それぞれのストロークの長さを屯みとして加重平均した
   ものを当該サブパターンの傾斜として抽出し、特徴マト
   リクスを作成する段階において文字枠内の分割単位領域
   を前記サブ、＜ターンの顛！、４に従って決定すること
   を特徴とする文字認識方式。