JPS6031683A - Handwritten character recognition device - Google Patents
Handwritten character recognition deviceInfo
- Publication number
- JPS6031683A JPS6031683A JP58140518A JP14051883A JPS6031683A JP S6031683 A JPS6031683 A JP S6031683A JP 58140518 A JP58140518 A JP 58140518A JP 14051883 A JP14051883 A JP 14051883A JP S6031683 A JPS6031683 A JP S6031683A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- character
- stroke
- pattern
- inclination
- author
- 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.)
- Pending
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- Character Discrimination (AREA)
Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
(技術分野)
本発明は高速で精度のよい手書文字認識装置に関するも
のである。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION (Technical Field) The present invention relates to a high-speed and highly accurate handwritten character recognition device.
(背景技術)
従来の手書文字認識装置においては、筆者の違いによる
文字線の傾斜等のばらつきによる特徴のばらつきを吸収
するため、辞書マスクの複数化により前記特徴のばらつ
きを吸収していた。しかしながらこの装置は識別を行う
際の抽出した特徴と辞書との照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く欠点が
あった。(Background Art) In conventional handwritten character recognition devices, in order to absorb variations in features due to variations in the slope of character lines due to different writers, the variations in features are absorbed by using a plurality of dictionary masks. However, this device has the disadvantage that the time required to compare the extracted features with the dictionary during identification increases in proportion to the number of dictionary masks, resulting in a reduction in the processing speed of the device.
(発明の課題)
本発明は、このような従来の欠点を除去するだめ、あら
かじめ筆者の文字サンプルを読みとることにより、水平
、垂直方向の文字線の傾斜量を抽出して登録しておき、
以後同一筆者の文字パターンについては登録された傾斜
量を用いて、文字枠内を部分領域に分割し、特徴要素を
計算することにより手書文字を認識するようにしたもの
でその目的は高速で安定な手書文字認識装置を提供する
ことにある。(Problems to be solved by the invention) In order to eliminate such conventional drawbacks, the present invention reads a sample of the author's characters in advance, extracts and registers the amount of inclination of character lines in the horizontal and vertical directions, and
Subsequently, for character patterns written by the same author, handwritten characters were recognized by dividing the character frame into partial regions using the registered slope amount and calculating characteristic elements.The purpose was to recognize handwritten characters at high speed. The objective is to provide a stable handwritten character recognition device.
(発明の構成および作用)
第1図は、本発明の手書文字認識装置における一実施例
を示す構成図で、図において1は光電変換部、2は・ぐ
ターンレジスタ、3は線幅計算部、4は文字枠検出部、
5は文字枠分割決定部、6はザブパターン抽出部、7は
特徴マトリクス抽出部、8は識別部、9は制御部、1o
はメモリ部、11は文字出力、12はストローク抽出部
、13は傾ネ〕1抽出部、14はキーボード部を示−r
0次に動作を説明する。先ず(1)筆者毎の文字サンプ
ルによる傾斜量め抽出登録次に(2)認識動作の順に行
う。(Structure and operation of the invention) FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of the handwritten character recognition device of the present invention. In the figure, 1 is a photoelectric conversion unit, 2 is a turn register, and 3 is a line width calculation unit. part, 4 is a character frame detection part,
5 is a character frame division determination unit, 6 is a sub pattern extraction unit, 7 is a feature matrix extraction unit, 8 is an identification unit, 9 is a control unit, 1o
1 is a memory section, 11 is a character output section, 12 is a stroke extraction section, 13 is a tilt extraction section, and 14 is a keyboard section.
The operation will be explained in the 0th order. First, (1) slant amount extraction and registration using character samples for each writer, and then (2) recognition operation.
(1)の筆者毎の文字サンプルによる傾斜量の抽出、登
録は以下の手順で行う。Extracting and registering the amount of inclination using character samples for each author in (1) is performed in the following steps.
オ被レークはキーボード部14の筆者登録制御キー及び
筆者登録番号キーを押下する。キーボード部14は前記
キーの押下を検出し、登録制御信号及び登録番号信号を
制御部9へ送出する。次にオイレーターは、筆者の文字
サンプルが書いである帳票を読取機構にセットする。本
実施例においては文字サンプルを漢字の「木」とした。The author presses the author registration control key and the author registration number key on the keyboard section 14. The keyboard unit 14 detects the depression of the key and sends a registration control signal and a registration number signal to the control unit 9. Next, the oiler places the form containing the writer's sample of writing into the reading mechanism. In this example, the character sample is the kanji character ``木''.
読取機構にセットされた帳票上の文字は、光電変換部l
において2値の量子化されたディノタル電気信号に変換
され、・クターンレノスタ2に格納される。The characters on the form set in the reading mechanism are read by the photoelectric conversion unit l.
It is converted into a binary quantized dinotal electrical signal and stored in the cutan renoster 2.
それと同時に、線幅計算部3において入カバターンの線
幅が計算される。サブ・ぐターン抽出部6は、・母ター
ンレノスタについて垂直スキャンを全血行なって、黒ピ
ットの連続の長さと計算部3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(vsp)を抽出する。同
様に、水平スキャンによる水平サブパターン(H4F)
を、右斜め45°スキヤンによシ右斜めサブパターン(
H8F)を、左斜め45゜スキャンにより左斜めサブパ
ターン(LSP)を抽出する。第2図は原パターンと各
ザプノeターンの例で(a) ハ原・ぐターン、(b)
は垂直サブ・やターフ (VSP)、(c)は水平サブ
パターン(H4F)、(d)は右斜めサブパターン(H
8F)、(e)は左斜めサブパターン(LSP)である
。At the same time, the line width of the input pattern is calculated in the line width calculation section 3. The sub pattern extraction unit 6 performs a vertical whole blood scan on the mother turn renostar and extracts a vertical sub pattern (vsp) from the relationship between the continuous length of black pits and the line width calculated by the calculation unit 3. . Similarly, horizontal sub-pattern (H4F) by horizontal scan
The right diagonal subpattern (
H8F), the left diagonal sub-pattern (LSP) is extracted by scanning the left diagonal at 45 degrees. Figure 2 shows examples of the original pattern and each zapno e-turn (a) Hahara-gu-turn, (b)
(c) is the horizontal subpattern (H4F), (d) is the right diagonal subpattern (H4F), and (c) is the horizontal subpattern (H4F).
8F) and (e) are left diagonal sub-patterns (LSP).
ストローク抽出部12は各サブ・ぐターンレジスタに対
し水平又は垂直スキャンを全血行ない、白点から黒点(
文字線部を黒点とする)、黒点から白点への変化点を検
出し、1列(又は行)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、抽出した各サプノぞ
ターンレジスタ内のストロークの両端点のノeターンレ
ノスタで定義される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13へ
送出する。 T法王#白)
傾斜抽出部13はス)o−り抽出部12において抽出し
だサブi9ターンレノスタH8P 、 VSPのストロ
ークの両端点座標を参照し、傾斜を計算する。The stroke extraction unit 12 performs a horizontal or vertical scan of the entire blood for each sub-gut turn register, and extracts from the white point to the black point (
), detect the change point from black point to white point, and calculate the number of change points in the previous scan of one column (or row), the coordinates of the change point, and the number of change points in the current column (or row). Extract the stroke from the relationship of the change point coordinates, and calculate the coordinates in the two-dimensional coordinate system defined by the noe turn reno star of both end points of the stroke in each extracted sapnozo turn register (the origin is at the bottom left of the pattern register). It is sent to the slope extraction section 13. The slope extractor 13 calculates the slope by referring to the coordinates of both end points of the stroke of the sub-i9 turn Renosta H8P and VSP extracted in the o-ri extractor 12.
即ち水平サブパターンH8Pより抽出したストロークの
両端点座標を(HXSn、 HYSn) (HXFn、
HYEn)但しn=1.・・・、N、Nはストローク数
として、(1)式により傾斜θ□を計算する。(但し■
■XEn〉HXSn)
(1)式中のHLGnは当該ス)o−りの長さを表わし
近似式(2)によりめる。That is, the coordinates of both end points of the stroke extracted from the horizontal sub-pattern H8P are (HXSn, HYSn) (HXFn,
HYEn) However, n=1. ..., N, N is the number of strokes, and the slope θ□ is calculated using equation (1). (However ■
(2) XEn>HXSn) In the formula (1), HLGn represents the length of the relevant stroke, which is determined by approximate formula (2).
HLGn= MAX (IHXEn−HXSnl 、
l HYE、 −HYSnl 1+(MIN目HXEn
−HXS、 l 、 ’l I−rYEn−HYSnl
)]/2(2)(2)式は2点間の距離を、2点間の水
平及び垂直座標の差のうちで小さい方の腫と他の一方と
の和とする近似式である。同様にθ7を(3)式により
計算する。但し■YEm>vYsmとする。HLGn= MAX (IHXEn-HXSnl,
l HYE, -HYSnl 1+(MIN HXEn
-HXS, l, 'l I-rYEn-HYSnl
)]/2(2) Equation (2) is an approximation equation in which the distance between two points is the sum of the smaller one of the differences in horizontal and vertical coordinates between the two points and the other one. Similarly, θ7 is calculated using equation (3). However, ■YEm>vYsm.
なお、上記中Mは垂直サブパターンより抽出したストロ
ーク数である。またストローク数がOのときは傾斜もO
とする。またストロークの長さVLGmは(2)式と同
様の近似式により算出する。Note that M in the above is the number of strokes extracted from the vertical sub-pattern. Also, when the number of strokes is O, the slope is also O.
shall be. Further, the stroke length VLGm is calculated using an approximate equation similar to equation (2).
傾斜抽出部13は上記(1)〜(3)式により計算した
各ザブ・ぐターンの傾斜を制御部9へ送出する。制御部
9は傾斜抽出部13より送出された各サブパターン毎の
傾斜データを、キーボード部14より送出された登録番
号に対応するメモ〜り部10の所定の番地に格納する。The slope extraction unit 13 sends the slope of each sub-gutter calculated using the above equations (1) to (3) to the control unit 9. The control section 9 stores the slope data for each sub-pattern sent from the slope extraction section 13 at a predetermined address in the memory section 10 corresponding to the registration number sent from the keyboard section 14.
次に(2)の認識動作は以下の手順により行なう。Next, the recognition operation (2) is performed according to the following procedure.
オ啄レークはキーボード部14の読取対象の帳票の筆者
登録番号キーと読取制御キーを押下し、読取対象帳票を
読取機構にセットする。キーボード部14は前記キーの
押下を検出し、読取制御キー押下信号と登録番号信号を
制御部9へ送出する。Okurake presses the author registration number key and the reading control key of the form to be read on the keyboard section 14, and sets the form to be read in the reading mechanism. The keyboard unit 14 detects the depression of the key and sends a reading control key depression signal and a registration number signal to the control unit 9.
制御部9は読取制御信号と、登録番号信号を受けとると
、メモリ部10より前記登録番号に対応する所定の番地
よシ、筆者の傾斜データを読出し特徴マトリクス抽出部
7へ送出した後、識別部8よりカテゴリ名(識別結果)
が出力されるのを待つ。When the control unit 9 receives the read control signal and the registration number signal, it reads out the author's slope data from the memory unit 10 at a predetermined address corresponding to the registration number, sends it to the feature matrix extraction unit 7, and then sends it to the identification unit. Category name from 8 (identification result)
Wait for it to be output.
読取機構にセットされた帳票上の文字は光電変換部1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2に格納される。それと同時に、
線幅計算部3において入力・ぐターンの線幅が計算され
る。The characters on the form set in the reading mechanism are converted into binary quantized digital electrical signals by the photoelectric conversion section 1 and stored in the pattern register 2. At the same time,
The line width calculation section 3 calculates the line width of the input pattern.
サブパターン抽出部6は、バタ・−ンレノスタニついて
垂直スキャンを全血行なって、黒ビットの連続の長さと
計算部3において計算された線幅との関係よシ垂直サブ
・ぐターン(vsp)を抽出する。The sub-pattern extraction unit 6 performs a vertical scan on the whole blood and extracts a vertical sub-pattern (vsp) based on the relationship between the continuous length of black bits and the line width calculated by the calculation unit 3. Extract.
同様に、水平スキャンにより水平サブパターン(H4F
)ヲ、右斜め45°スキヤンにょし右斜めサブ、e タ
ー :y (H8F)を、左斜め45°スキヤンによす
左斜めサブ・々ターン(LSP)を抽出する。Similarly, by horizontal scanning, horizontal subpattern (H4F
) Extract the left diagonal sub-turns (LSP) by scanning diagonally 45 degrees to the right and sub-turns diagonally to the right.
文字枠検出部4はノ9ターンレノスタ2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決
定部5へ送る。文字枠分割決定部5は検出された文字枠
内をJXIの領域(J、Iは整数、本実施例ではJ−I
−5)に分割するだめのY軸、Y軸上の分割点座標を決
定する。ここでY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。The character frame detection unit 4 detects a character frame circumscribing the character pattern in the 9-turn reno star 2, and sends the result to the character frame division determination unit 5. The character frame division determination unit 5 divides the inside of the detected character frame into a JXI area (J and I are integers, in this embodiment J-I
-5) Determine the Y-axis to be divided and the coordinates of the dividing point on the Y-axis. Here, the Y axis indicates the horizontal direction of the character frame, and the Y axis indicates the vertical direction.
分割点の決定は次のように行う。まず文字・やターンを
Y軸及びY軸上に投影してそれぞれ黒ビット数の分布を
めそれら分布の一次モーメント値を総点ビット数で除算
することにより該分布の重心をめる。The division points are determined as follows. First, characters and turns are projected onto the Y-axis and the Y-axis to find the distribution of the number of black bits, respectively, and the center of gravity of the distribution is determined by dividing the first moment value of the distribution by the total number of point bits.
さらにめた重心で分布を2分し、それぞれの分布の重心
を割算するという手順を繰り返すことにより、複数の重
心座標を得る。この重心座標系列から目的とする分割数
に必要な分割座標を選択し、これと最初にめた文字パタ
ーンの重心座標Xc、Ycを特徴マトリクス抽出部7へ
出力する。By repeating the procedure of dividing the distribution into two by the further determined center of gravity and dividing the center of gravity of each distribution, a plurality of coordinates of the center of gravity are obtained. The division coordinates necessary for the desired number of divisions are selected from this barycenter coordinate series, and this and the barycenter coordinates Xc, Yc of the first drawn character pattern are output to the feature matrix extraction section 7.
特徴マトリクス抽出部7は、文字枠分割決定部5により
決定された分割点座標X1 ’ X2 j・・・XJ−
4及びY、 l Y2.・・・Yl−4及び文字・ぐタ
ンの重心座標Xo、Ycと、制御部9より送出された傾
斜量θ1.。The feature matrix extraction section 7 extracts the division point coordinates X1' X2 j...XJ- determined by the character frame division determination section 5.
4 and Y, l Y2. . . . Yl-4, the center of gravity coordinates Xo, Yc of the letters and buttons, and the amount of inclination θ1 sent from the control unit 9. .
θ7によりVSP 、 H4F 、 H8F 、 LS
Pの各サブパターンレジスタ上の文字枠領域をJXI個
の部分領域に分割する。VSP, H4F, H8F, LS by θ7
The character frame area on each subpattern register of P is divided into JXI partial areas.
以下分割領域の決定方法を説明する。The method for determining divided regions will be explained below.
まず、分割点座標x、 、 x2・・・X、−1及びY
l。First, dividing point coordinates x, , x2...X, -1 and Y
l.
Y2.− Yl、 、及びXc、Yc傾斜量θ□、θ7
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(J+l−2) 本の直線を定義する
。Y2. - Yl, , and Xc, Yc inclination amount θ□, θ7
(
4) Define (J+l-2) straight lines shown by the equation.
(但し、Y<Y・・・<’Y’r−1+ Xl(X2・
・(x、、)2
文字枠内の任意の点A(Xe’ye)が(5)式の不等
式を満たすときA点は部分領域(Li)に含捷れる。(However, Y<Y...<'Y'r-1+ Xl(X2・
・(x,,)2 When any point A (Xe'ye) within the character frame satisfies the inequality of equation (5), point A is included in the partial area (Li).
θ、((Xe−Xc) + Yi−1<Ye≦01、(
xe−Xc)+Y1カッθv (ye −YC) +
X5−1 (x、≦θv (y、−Y(1)+Xj(5
)すなわち(4)式の直線を境界として文字枠内を複数
個の部分領域に分割する。第3図はI−J=5の場合の
分割例である。θ, ((Xe-Xc) + Yi-1<Ye≦01, (
xe-Xc)+Y1kθv (ye-YC) +
X5-1 (x, ≦θv (y, -Y(1)+Xj(5
) That is, the character frame is divided into a plurality of partial areas using the straight line in equation (4) as a boundary. FIG. 3 shows an example of division when I-J=5.
特徴マトリクス抽出部7は上記の方法で文字枠内を部分
領域に分割された各サプノeターンレジスタの各領域の
黒点数Bjjを計数し、線中計算部3で計算した線巾W
を用いて、(6)によシ文字線長をあられす特徴を計算
しJXIX4次元の特徴マトリクスを作成する。The feature matrix extraction unit 7 counts the number of black dots Bjj in each area of each sub-e turn register in which the character frame is divided into partial areas using the method described above, and calculates the line width W calculated by the line width calculation unit 3.
Using (6), calculate the features that determine the character line length and create a JXIX four-dimensional feature matrix.
L45 = Bij/W (6)
その後、■SP特徴マ) IJクスは文字枠のY軸方向
の長さΔYで、H8P特徴マトリクスはX軸方向の長さ
ΔXで、R3P及びLSP特徴マトリクスは(Δχ十Δ
Y)/2でそれぞれ正規化を行ない最終的にJXIX4
次元の特徴マトリクスを作成する。識別部8は辞書マス
ク(f、)と前記抽出された特徴マトリクス(f、)と
の間に式(7)で定義される距離(D)を適用し、Dが
最小の値となるような辞書マスクのカテゴリ名を制御部
9へ送出する。制御部9は送られてきたカテゴリ名を文
字名出力11に出力するようにしたものである。L45 = Bij/W (6) After that, ■SP feature matrix) IJ is the length ΔY of the character frame in the Y-axis direction, H8P feature matrix is the length ΔX in the X-axis direction, and R3P and LSP feature matrix are ( Δχ1Δ
Normalize each with Y)/2 and finally JXIX4
Create a dimensional feature matrix. The identification unit 8 applies the distance (D) defined by equation (7) between the dictionary mask (f,) and the extracted feature matrix (f,), and calculates the distance so that D becomes the minimum value. The category name of the dictionary mask is sent to the control unit 9. The control unit 9 is configured to output the received category name to a character name output 11.
D−f■τ7q了 (7)
以上説明したように、本実施例では、あらかじめ筆者の
文字サンプルを読みとることによシ、当該筆者の文字線
の傾斜量を抽出して登録しておき、以後同一筆者の文字
パターンについては登録された傾斜量を用いて、文字枠
内を分割することによシ箔該筆者の文字を認識するため
、精度良く、高速に認識することが出来るという利点が
ある。D−f■τ7q了 (7) As explained above, in this embodiment, by reading the writer's character sample in advance, the amount of inclination of the character line of the writer is extracted and registered. For character patterns of the same author, the registered inclination amount is used to divide the character frame to recognize the characters of the same author, which has the advantage of being able to recognize accurately and quickly. .
(発明の効果)
本発明は、あらかじめ筆者の文字サンプルから文字線の
傾斜の傾向を登録しておき、この傾斜量を用いて、文字
枠内を分割し、特徴要素を抽出しているため、精度の良
い認識を行うことが出来、まだ、同一筆者の文字につい
ては登録された傾斜量を用いることができるため、高速
で精度の良い手書文字認識装置に利用するこ吉ができる
。(Effects of the Invention) In the present invention, the tendency of the inclination of character lines is registered in advance from the author's character sample, and this inclination amount is used to divide the character frame and extract characteristic elements. It is possible to perform highly accurate recognition, and the registered tilt amount can be used for characters written by the same author, so it can be used in a high-speed and highly accurate handwritten character recognition device.
第1図は本発明の文字認識装置における一実施例を示す
構成図、第2図は原パターンと各サブ・ぐターンの例を
示す図、第3図は領域分割の例を示す図である。
1・・・光電変換部、2・・・・やターンレジスタ、3
・・・線中計算部、4・・・文字枠検出部、5川文字枠
分割決定部、6・・・サブ・ぐターン抽出部、7・・特
徴マトリクス抽出部、8・・・識別部、9・・・制御部
、1o・・・メモリ部、11・・・文字出力、12・・
・ストローク抽出部、13・傾斜抽出部、14・・キー
ボード部。
特許出願人
沖電気工業株式会社
特許出願代理人
弁理士 山 本 恵 −
第 2 因
(a) (b) ’(c)
(d) (e)
第3図
手続補正書(自発)
昭和59年1月25日
特許庁長官 若 杉 和 夫 殿
1、事件の表示
昭和58年 特許願 第140518号2、発明の名称
手書文字認識装置
3、補正をする者
事件との関係 特許出願人
名称 (029) 沖電気工業株式会社\
4、代理人
5、補正の対象
明細書の特許請求の範囲の欄及び発明の詳細な説明の欄
並びに図面
6、補正の内容
−(1)明細書の特許請求の範囲を別紙の通り補正する
。
(2)同第3頁第13行の「筆者毎の」を「筆者の」と
補正する。
(3)同第3頁第18行の「筆者毎の」を「′4E者の
」と補正する。
(4)同第4頁第11行の「長さと計算部」を「長さと
線幅計算部」と補正する。
(5)同第6頁の(2)式を次の通り補正する。
r HLGTl= MAX (IHXEn−HXSnl
、IHYEn−HYSnl )+ [KIN (lHX
En HXSnl、1HYEn HYSnl ’t ]
/2 (2)J(6)同第7頁第10行から第12行の
「各サブパターンの一一−−の傾斜データを」を「サブ
バタ3P、VSPの傾斜を制御部9へ送出
制御部9は傾斜抽出部13より送出されたーンH3P、
VSPの傾斜データ8Jと補止する。
(7)同第9頁第10行から第11行の「重心をめる。
」を[重心座標Xc、Ycをめる。]と補正する。
(8)同第9頁第12行から第14行の[さらに−m−
を得る。」を「さらにめた重心で分布を2分し、分割さ
れたそれぞれの領域の重心座標を計算する。以後それま
でにめた重心で前記分布を複数の領域に分割して、それ
ぞれの領域の重心をめる処理を繰り返すことにより複数
の重心座標を得る。」と補正する。
(9)同第1O頁第7行c7)rYc傾斜量」をrYc
。
傾斜量」と補正する。
(10)同第11頁第8行の「文字名出力」を「文字出
力Jと補正する。
(11)同第12頁第1O行の「傾斜の傾向を」を「傾
斜量を」と補正する。
(12)同図の第1図を別紙の通り補正する。
以上
筆者の文字サンプルを光電変換し、量子化して得られた
ディジタル信号を原パターンとしてパターンレジスタに
格納し前記原パターンより所望の方向のストロークを表
すサブパターンを抽出し5.水五反J1貞サブパターン
より得られるストロークの傾斜を、ストロークの長さを
重みとして加重平均したものを該筆者の文字線の傾斜と
して抽出して登録する機能をもち、通常の読み取りの際
は筆者を指定することにより原パターンより得られる前
記各サブパターンを文字枠内について前記登録された傾
斜に従って分割することにより得られる部分領域毎に該
部分領域内の黒ビット数を文字線幅とストローク方向に
対応した文字枠の大きさで正規化して得られる量を特徴
要素として、特徴マトリクスを作成し、標準文字マスク
が該特徴マトリクスと同形式、で記述される辞書を参照
することにより認識を行うことを特徴とする手書文字認
識装置。FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of the character recognition device of the present invention, FIG. 2 is a diagram showing an example of an original pattern and each sub pattern, and FIG. 3 is a diagram showing an example of area division. . 1... Photoelectric conversion unit, 2... and turn register, 3
. . . line calculation unit, 4 . . . character frame detection unit, 5-character frame division determination unit, 6 . , 9...Control unit, 1o...Memory unit, 11...Character output, 12...
- Stroke extraction part, 13 - Inclination extraction part, 14... Keyboard part. Patent Applicant Oki Electric Industry Co., Ltd. Patent Application Agent Megumi Yamamoto - Second Cause (a) (b) '(c) (d) (e) Figure 3 Procedural Amendment (Voluntary) 1982 Kazuo Wakasugi, Commissioner of the Japan Patent Office (May 25) 1, Indication of the case 1982 Patent Application No. 140518 2, Title of the invention Handwritten character recognition device 3, Person making the amendment Relationship with the case Patent applicant name (029) ) Oki Electric Industry Co., Ltd.\4, Agent 5, Claims column and Detailed Description of the Invention column of the specification to be amended, Drawing 6, Contents of the amendment - (1) Claims of the specification Correct the range as shown in the attached sheet. (2) "By the author" in line 13 of page 3 is corrected to "by the author." (3) On page 3, line 18, "by author" is corrected to "'4E's". (4) "Length and calculation section" on page 4, line 11 is corrected to "length and line width calculation section." (5) Formula (2) on page 6 of the same page is corrected as follows. r HLGTl= MAX (IHXEn-HXSnl
, IHYEn-HYSnl ) + [KIN (lHX
En HXSnl, 1HYEn HYSnl 't]
/2 (2) J(6) Change "Inclination data of each subpattern 11--" from line 10 to line 12 of page 7 to "Control sending the inclination of sub-patterns 3P and VSP to the control unit 9. Part 9 is the tone H3P sent out from the slope extraction part 13,
Supplement with VSP slope data 8J. (7) "Determine the center of gravity" in lines 10 to 11 of page 9. ] and correct it. (8) Page 9, lines 12 to 14 [Furthermore -m-
get. '' is further divided into two by the centroid determined, and the barycenter coordinates of each divided region are calculated.Then, the distribution is divided into multiple regions by the centroid determined so far, and the coordinates of the center of gravity of each region are calculated. By repeating the process of determining the center of gravity, multiple coordinates of the center of gravity are obtained.'' (9) Same page 10, line 7 c7) rYc slope amount'
. Correct the amount of inclination. (10) Correct “Character name output” on page 11, line 8 of the same page to “Character output J.” (11) Correct “tendency of slope” on line 1 O of page 12 of the same page to “amount of slope” do. (12) Correct Figure 1 of the same figure as shown in the attached sheet. 5. Photoelectrically converting the author's character sample and storing the obtained digital signal as an original pattern in a pattern register as an original pattern, and extracting a sub-pattern representing a stroke in a desired direction from the original pattern.5. It has a function that extracts and registers the weighted average of the stroke inclination obtained from the Mizugotan J1 Sada subpattern using the stroke length as a weight, as the inclination of the character line of the writer. For each partial area obtained by dividing each of the sub-patterns obtained from the original pattern by specifying the author according to the registered slope within the character frame, the number of black bits in the partial area is determined by the character line width and stroke. A feature matrix is created using the amount obtained by normalizing with the size of the character frame corresponding to the direction as the feature element, and the standard character mask is recognized by referring to a dictionary written in the same format as the feature matrix. A handwritten character recognition device characterized by:
Claims (1)
ディノタル信号を原パターンとしてパターンレジスタに
格納し前記原ノ4ターンより所望の方向のストロークを
表すサブパターンを抽出し各サブ・ぐターンより得られ
るストロークの傾斜を、ストロークの長さを重みとして
加重平均したものを該筆者の文字の傾斜として抽出して
登録する機能をもち、通常の読み取りの際は筆者を指定
することにより原・ぐターンより得られる前記各サブ・
ぐターンを文字枠内についぞ前記登録された傾斜に従っ
て分割することにより得られる部分領域毎に該部分領域
内の黒ピット数を文字線幅とストローク方向に対応した
文字枠の大きさで正規化して得られる量を特徴要素とし
て、特徴マトリクスを作成し7、標準文字マスクが該特
徴マトリクスと同形式で記述される辞書を参照すること
により認識を行うことを特徴とする手書文字認識装置。The writer's character sample is photoelectrically converted and quantized, and the obtained dinotal signal is stored in a pattern register as an original pattern, and a sub-pattern representing a stroke in a desired direction is extracted from the original four turns. It has a function that extracts and registers the weighted average of the obtained stroke inclinations using the stroke length as the weight, and registers it as the inclination of the author's character. During normal reading, by specifying the author, the original or Each of the above subs obtained from the turn
For each partial area obtained by dividing the turn within the character frame according to the registered slope, the number of black pits in the partial area is normalized by the character line width and the size of the character frame corresponding to the stroke direction. 7. A handwritten character recognition device characterized in that a feature matrix is created using quantities obtained as feature elements, and recognition is performed by referring to a dictionary in which standard character masks are described in the same format as the feature matrix.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP58140518A JPS6031683A (en) | 1983-08-02 | 1983-08-02 | Handwritten character recognition device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP58140518A JPS6031683A (en) | 1983-08-02 | 1983-08-02 | Handwritten character recognition device |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS6031683A true JPS6031683A (en) | 1985-02-18 |
Family
ID=15270517
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP58140518A Pending JPS6031683A (en) | 1983-08-02 | 1983-08-02 | Handwritten character recognition device |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPS6031683A (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0431207A (en) * | 1990-05-18 | 1992-02-03 | Chuo Housouki Kk | Gusset forming mechanism in filling packaging machine |
-
1983
- 1983-08-02 JP JP58140518A patent/JPS6031683A/en active Pending
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0431207A (en) * | 1990-05-18 | 1992-02-03 | Chuo Housouki Kk | Gusset forming mechanism in filling packaging machine |
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