JPS61269780A - 文字認識方式 - 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】 ［概　要］ 印字された漢字のように、「つぶれ」を有するパターン
に対して、内部の「つぶれ」をそのパターンにおける線
幅を予測して、Ｄｏｎ’ｔ　Ｃａｒｅ　　（無視）化す
ることにより、本来「白」の部分の「黒」エラー・カウ
ントを減らし、候補列中に真のカテゴリを上位に取り込
むことができるようにしたものである。

［産業上の利用分野コ 本発明は、文字その他の線図形の認識方式に係わり、さ
らに特定すれば、「つぶれ」のある文字その他の線図形
に対して特に有効な認識方式に関するものである。

［従来の技術］ 印字された漢字、特に画数の多い漢字をドツト・プリン
タで印字したような場合は、第２図の例に示すように、
内部に「つぶれ」を生ずることがしばしばある。

第２図は、印刷された漢字「堰」を光電変換して２値化
したパターンであって、「堰」の文字のつくり側は、か
まえの中の「日」および「女」のそれぞれ中央部の白領
域がつぶれ、「黒」となっている。

上記のドツト・プリンタ印字における「つぶれ」は、１
文字を構成するドツト数と、ワイヤ・ドツトの寸法と、
文字の複雑度により生ずる必然的なものがあり、認識処
理装置側における光電変換部の分解能の向上によっては
救済できない。

従来の認識処理装置におけるパターン・マツチング手法
では、テンプレート・パターン作成時において、その処
理対象全体で、他との弁別で不可欠なところに重み付け
たり、２つ以上のテンプレート間での違いの部分につい
てのみマス゛りして、入力パターンを評価する等の工夫
がされている。

しかし、いずれも、入力パターンの「欠け」や、「つぶ
れ」に対しては充分な対策を講じていない。

［発明が解決しようとする問題点］ パターンが文字であって、英数字程度の場合には、「つ
ぶれ」等もあまり影響せず分解能の向上で解決する部分
が多いが、画数の多い漢字等の場合は限界があり、「つ
ぶれ」対策が必要となる。

漢字等のようにカテゴリ数の多いもので、「単語チェッ
ク」的な後処理を含めて判断する場合には、候補列中に
真のカテゴリを取り込むことが重要となる。

本発明は、上記のような「つぶれ」に対して対策を講じ
た認識方式を提供しようとするものである。

［問題点を解決するための手段］ 第１図は本発明の文字認識方式の処理の流れを示すブロ
ック図である。

第１図ｆａ）において、ｌは認識処理対象パターンであ
り、２は光電変換部を示す。

３は多値画像情報を２値化し、ノイズを除去する等の前
処理であり、４は１文字又は１パターンごとに切り出す
、切出し処理であり、５は標準の大きさに正規化する処
理である。

６はＤｏｎ’ｔ　Ｃａｒｅ化処理であって、第１図（ｂ
）に示すように、３つの処理に別けられる。　６１は、
従来からも行われている周辺部のＤｏｎ’　ｔ　Ｃａｒ
ｅ化処理であって、白黒境界における量子化誤差等を考
慮し、真の点部分だけを残し、周辺部をＤｏｎ’ｔＣａ
ｒｅ化（特徴抽出時ならびに全面照合時において無視す
ること）するものである。

６２は、入力パターンの一部で線幅を計測する処理であ
る。

６３は、６１の周辺部Ｄｏｎ’　ｔ　Ｃａｒｅ化処理結
果の白黒境界線より黒側へ、６２で計測した線幅相当部
分を有効黒領域とし、残余をＤｏｎ’ｔ　Ｃａｒｅ　ｍ
ｌ域として、特徴抽出時ならびに全面照合時に無視する
領域とする処理である。

７は黒点数、周囲長数、「黒ラン」の連続量等の特徴抽
出、または圧縮化パターンによる照合により、少数の候
補カテゴリにしぼる大分類段階である。

８は７で選出された各候補間を差別するためのチェック
・ポイントを摘出する段階である。

９は各候補カテゴリの標準パターンとの全面照合の段階
であって、８で摘出したチェック・ポイントに対して重
みを付けて照合を行う。

１０は一致度の最も高いカテゴリを出力する段階である
。

［作用］ 上記手段におけるＤｏｎ’ｔ　Ｃａｒｅ化処理６によっ
て、線間の空白部が「つぶれ」で「黒」となったと想定
される部分をＤｏｎ’　ｔ　Ｃａｒｅ領域とすることに
よって、黒点数、周囲長数等による大分類情報の誤差を
減らすとともに、全面照合の際、本来「白」の部分の「
黒」エラー・カウントを減らすことができる。

これによって、真のカテゴリのエラー・カウントを少な
くして、候補列中で上位に選択できるようにしたもので
ある。

第１図に図示してないが、さらに単語等による後処理を
行う場合においても、真のカテゴリが、候補列中の上位
に選択されていることが重要である。

［実施例］ 以下第２図〜第６図に示す実施例により、本発明をさら
に詳細に説明する。

第２図〜第４図は、本発明の一実施例の処理過程を説明
する図である。

第２図は、［従来の技術］の項で説明したように、中程
度の複雑さを持つ漢字「堰」の入力パターンを示す。

第３図は、パターン周辺部のＤｏｎ’ｔ　Ｃａｒｅ化処
理の実施例を説明する図である。

これは、入力パターンの輪郭の１ビツトは、「白」　「
黒」の境界であることを示すもので、確実に「黒」であ
るわけではないので、輪郭の１ビツトをＤｏｎ’ｔ　Ｃ
ａｒｅ化しその内側を有効「黒」とするものである。

周辺部Ｄｏｎ’　ｔ　Ｃａｒｅ化処理は、第３図（ａ）
に示すＸ軸、Ｙ軸それぞれの方向の２ビツトの比較器を
用いて白−黒の境界点をＤｏｎ’ｔ　Ｃａｒｅ化する。

第３図（ｂ）が周辺部Ｄｏｎ’　ｔ　Ｃａｒｅ化処理語
処理結果パターン。

このパターンの一部の走査から線幅を計測し、線幅平均
２ビットを得る。

つぎに、第３図のパターンの縁から、さらに、線幅に相
当する２ビツトの幅を有効「黒」として登録し、残った
「黒」を内部Ｄｏｎ’ｔ　Ｃａｒｅ点とする。

第４図は、内部Ｄｏｎ’ｔ　Ｃａｒｅ化処理結果のパタ
ーンであって、黒塗り部分が内部Ｄｏｎ’　ｔ　Ｃａｒ
ｅ化された領域を示す。

Ｄｏｎ’ｔ　Ｃａｒｅ領域は、画像メモリ上では、「黒
」パターン・データにおいて“１”から“０”に変えら
れ、「白」パターン・データにおいて“Ｏ”のままとし
ておくので、それぞれ、「黒」辞書パターンおよび「白
」辞書パターンと照合したときに、「白」でも「黒」で
もない領域として扱われることになる。

第５図は、長斜線検出におけるＤｏｎ’　ｔ　Ｃａｒｅ
化処理の実施例を説明する図である。

第５図（ａｌは、第３図のパターンについて、−４５度
スリットによって斜め（右下がり）ストロークを検出し
た状況であって、「つぶれ」のため、どこでも斜めスリ
ットにかかり、「つぶれ」と文字間の差がなくなってい
る・ 第５図（ｂｌは、内部Ｄｏｎ’　ｔ　Ｃａｒｅ化処理し
た結果について、−４５度スリットによる長ストローク
の検出を行ったものであり、「黒」扱いしない部分があ
るため、「つぶれ」のない本来のものに近くなり、より
候補内容に信頼性が高まることを示している。

第６図は、複雑な漢字パターンにおける線幅計測と内部
Ｄｏｎ’ｔ　Ｃａｒｅ化処理の実施例を説明する図であ
る。

第６図に示すのは、代表的の複雑な漢字の印刷パターン
「岩」であって、例えば左下に小さな丸で示した本来「
白」であるドツト部分も「つぶれ」のため「黒ぺた」と
なっている。

このような状況でも、線幅を計測するところがあること
を示し、その線幅によって、Ｄｏｎ’ｔ　Ｃａｒｅ化領
域を設定したところを示す。

本発明は、上記に説明したように、主として印刷文字を
対象として、その「つぶれ」による不一致のための減点
を救済する方式であるが、手書き文字における特徴抽出
においても、この　Ｄｏｎ’ｔＣａｒｅ化処理は効果を
存するものである。

［発明の効果］ 以上説明のように本発明によれば、複雑の文字等におけ
る線間埋まりを、比較的簡単な方法で、Ｄｏｎ’　ｔ　
Ｃａｒｅ化することによって、前段階の大分類において
、真のカテゴリを落すことなく、全面照合でも「つぶれ
」に強いマツチングが可能となり、ひいては、後段での
「単語」等による後処理を有効にすることができ、その
実用上の効果は大である。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の文字認識方式の処理の流れを示すブロ
ック図、 第２図は中程度の複雑さを有する漢字の入力パターン、 第３図は周辺部Ｄｏｎ’ｔ　Ｃａｒｅ化処理の実施例を
説明する図、 第４図は内部Ｄｏｎ’ｔ　Ｃａｒｅ化処理の実施例を説
明する図、 第５図は長斜線検出におけるＤｏｎ’ｔ　Ｃａｒｅ化処
理の実施例を説明する図、 第６図は複雑な漢字パターンの線幅計測と内部Ｄｏｎ’
　ｔ　Ｃａｒｅ化処理の実施例を説明する図である。 （ｂ）

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 文字その他の線図形パターンを認識処理する認識処理装
   置において、 前処理の終了した認識対象入力パターンの一部において
   線幅を抽出し、 前記認識対象入力パターンの白黒境界線より黒側へ、該
   線幅に等しい幅を有効黒とし、 残余を特徴抽出時ならびに照合時における、無視領域と
   するよう構成したことを特徴とする文字認識方式。