JPS6152782A - 文字認識方式 - Google Patents

文字認識方式

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Publication number
JPS6152782A
JPS6152782A JP59173268A JP17326884A JPS6152782A JP S6152782 A JPS6152782 A JP S6152782A JP 59173268 A JP59173268 A JP 59173268A JP 17326884 A JP17326884 A JP 17326884A JP S6152782 A JPS6152782 A JP S6152782A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
character
pattern
density function
feature
stroke density
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
Application number
JP59173268A
Other languages
English (en)
Inventor
Osamu Kunisaki
国崎 修
Yasuo Kurosu
康雄 黒須
Yasuaki Nakano
中野 康明
Hiromichi Fujisawa
藤沢 浩道
Akizo Kadota
門田 彰三
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi Ltd
Original Assignee
Hitachi Ltd
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Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi Ltd filed Critical Hitachi Ltd
Priority to JP59173268A priority Critical patent/JPS6152782A/ja
Publication of JPS6152782A publication Critical patent/JPS6152782A/ja
Pending legal-status Critical Current

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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。

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の利用分野〕 本発明は文字認識方式に係り、特に手書き漢字ような複
雑でカテゴリ数の多い文字を対象とするに好適な認識シ
ステムにおける特徴抽出および識別方式に関する。
〔発明の背景〕
従来、手書き漢字のような複雑でカテゴリ数の多い文字
を認識するには、まず対象とする文字パターンの複雑さ
を表わす特徴量を用いて、候補とすべきカテゴリ数を絞
り込む、いわゆる大分類が有効であることが知られてい
る。この大分類に有効な特徴量として、特公昭58−5
5551号公報に示されるような、ストローク密度関数
が知られている、この特徴量は、文字ノ(ターンのスト
ロークの複雑さを、例えば水平または垂直座標軸方向力
1ら文字を眺め、該座標軸にそって文字を構成する文字
線の本数を計数し、それを文字)(ターンの該座標軸上
のベクトルとして抽出するものである。この特徴量は従
来のものと異なり、2値化された2次元パターンの複雑
さに応じて特徴の次元数1±増えず、特徴量を求める分
解能に応じて次元数力1定まるという利点があった。し
かしながら、この特徴量は、原理的に2種パターンの0
力1ら1しこ変イヒする点の数をカウントするため、輪
郭線の微細な変動の影響を受は易いという問題があった
〔発明の目的〕
本発明の目的は、上記問題点を解決し、文字ノ(ターン
の微細な変動に影響を受けずに1文字形状の複雑さを表
わす特徴を抽出し、それを用t1て大分類のための識別
を行う認識方式を提供することにある。
〔発明の概要〕 かかる目的を達成するため、本発明は、求めたストロー
ク密度関数に一次元フィルタリングを施して平滑化し、
この平滑化したストローク密度関数を特徴パラメータと
して用いることを特徴とするものである。
ここで、本発明の概要を図面を用いて説明する。
第1図は、従来のストローク密度関数と呼ばれている特
徴抽出法の原理を示す、ここでは2方向について抽出す
る場合で説明する。すなわち1文字パターン1の水平1
重直方向の座標軸X、Yに沿って文字パターンを切断し
、「0」から「1」に変化する点の数をカウントし、ス
トローク密度関数3および4を求める。ここで2次元パ
ターン1の部分2を拡大すると第2図のようになり、実
際には輪郭部分の変動が生ずることが多い、このためX
軸方向に対して重直な方向で切断したストローク密度は
、4′のようになり、1ビツトの出入りの影響で本来1
となる値が2となり、座標軸に沿って各点毎に特徴値の
差をとって評価する識別     (法では、影響が大
きい。
そこで、本発明では第3図に示すように、従来と同様の
方法でストローク密度間・数を抽出した後。
各方向軸上のストローク密度関数に対して、メディアン
(中央値)フィルタあるいはモード(最頻値)フィルタ
などの一次元フィルタをかけて平滑化する。このように
して得られた平滑化ストローク密度関数を用いて作成し
た参照パターンと、未知パターンの特徴との整合を行な
し1、整合結果し;応じて識別を行う、すなわち、従来
の方法で得られるストローク密度関数に対して一次元の
フィルタをかけることにより、輪郭線上の微少な変動の
特徴値への影響を除去したものである。
〔発明の実施例〕
第4図は本発明の文字認識方式の概念図を示している0
文字が記入された帳票50は、光電変換部100により
ディジタルパターンに変換され、文字切出し部200で
切出され、大きさやノイズの正規化を行う前処理部30
0を通って、特徴抽出部40〇八入る。ここで特徴抽出
として、ストローク密度関数の抽出部410で抽出後、
得られた特徴に対してフィルタリング部450で例えば
メディアンフィルタを掛ける。このようにして得られた
入力文字の特徴455と、参照パターンファイル550
内の識別の対象とすべき参照パターン特徴555との類
似尺度の計算を整合部500で行い、その結果を閾値処
理して判定部600にて判定を行う、i&後に得られた
認識結果700は、入カバターンに対して答を出す(ア
クセプト)か、リジェクト(複数の答の区別が不可能と
判断)のいずれかとなる。
ここで第4図のうち、特徴抽出部400以外は公知の技
術を用いて実現できる。ここでは本発明のポイントとな
る特徴抽出部400についで詳絹に説明する。第5図は
特徴抽出方式の処理の流れを示す。入力の2種パターン
をf(x、y)f  (x、y)=Oorlとし、X+
’/軸上のパターンのサイズをそれぞれM、Nとする。
このときX軸方向のストローク密度関数SX (x)と
y方軸方向のストローク密度関数SY (’y)とはそ
れぞれy軸、X軸方向に2値パターンf(x、y)が0
から1に変化する回数をカウントすることによつて得ら
れる。次にSX (x) 、 S、Y (y)に対して
各軸方向に長さLのメディアンフィルタを掛ける。長さ
しはストローク密度関数が輪郭の変動を受けない程度に
設定し、例えばL=3とすると。
注目点の前後の値を考慮して注目点の値を決定すること
になる。
これらの処理は全てマイクロコンピュータ制御の下に実
現できる。
なお、第5図のうち、後半のメディアンフィルタリング
の部分は、中央値の代りに最頻値を用いたモードフィル
タとしてもよい。モードフィルタでは最頻値が決定でき
ない場合には、準最頻値の中央値を採用すること、ある
いは準I&頻値の平均値を採用することなどの例外処理
を追加する0例えばフィルタ長L=3で、sx (i)
=l、5x(2)=2.SX (3)=6の場合、メデ
ィアンフィルタの出力SX (2)=2であるが、モー
ドフィルタの場合には最頻値が存在しないため準最頻値
1,2.6に対して中央値2を採用するか。
理が必要となる。
なお、本実施例ではストローク密度関数を2方向軸に対
して抽出する場合で説明したが、X+Y軸の十−の向き
を考慮した4方向軸の場合、あるいは、斜め方向(右上
り、右下り)を加えて4方向軸あるいは8方向軸の場合
でも効果は同様にあることは言うまでもない、− また、ストローク密度関数を、各方向軸方向にサンプリ
ングしながらフィルタを掛け、次元数を縮少することも
可能である。
〔発明の効果〕
本発明によれば、文字認識(特に漢字認識における大分
類)に有効な、ストローク密度関数の欠点である輪郭の
Wi細変動によるストローク数の変動整吸収することが
できるので、大分類における分類効率を向上することが
できる効果がある。特      1に、輪郭の微細変
動の吸収は、前処理として2値パターンの上で実現する
こともできるが、この場合2次元パターン上で変形を加
えると、ストローク密度関数以外の特徴抽出に影響を与
える場合もあるので好ましくない。また、フィルタリン
グを一次元データに施すので処理量も少なく、処理速度
の点からも望ましい。
【図面の簡単な説明】
第1図はス1へローフ密度関数の原理説明図、第2図は
ストローク密度関数の問題点を説明する図、第3図は本
発明の詳細な説明するための図、第4図は本発明の一実
施例を示す図、第5図は実施例冨 1 図 z 2 図 第づ図 赳 一タレ4′2J−o−7”鮪 第 4 図 りh

Claims (1)

  1. 【特許請求の範囲】 1、文字パターンをディジタルパターンに変換し、該デ
    ィジタルパターンの少なくとも2つの座標軸上の座標値
    にしたがつて上記文字パターンのストローク密度関数を
    求め、求めたストローク密度関数に一次元フィルタリン
    グを施して平滑化し、該平滑化した特徴を予め記憶して
    おいた参照用特徴と整合し、その結果に基づいて上記文
    字パターンを識別することを特徴とする文字認識方式。 2、特許請求の範囲第1項記載の文字認識方式において
    、上記求めたストローク密度関数を、その座標軸に沿つ
    た前後の関数値に応じて中央値に置換することにより平
    滑化したことを特徴とする文字認識方式。 3、特許請求の範囲第1項記載の文字認識方式において
    、上記求めたストローク密度関数を、その座標軸に沿つ
    た前後の関数値に応じて最頻値(モード)に置換するこ
    とにより平滑化したことを特徴とする文字認識方式。 4、特許請求の範囲第1項記載の文字認識方式において
    、上記求めたストローク密度関数を、その座標軸に沿つ
    た前後の関数値に応じて算術平均値に置換することによ
    り平滑化したことを特徴とする文字認識方式。
JP59173268A 1984-08-22 1984-08-22 文字認識方式 Pending JPS6152782A (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP59173268A JPS6152782A (ja) 1984-08-22 1984-08-22 文字認識方式

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JP59173268A JPS6152782A (ja) 1984-08-22 1984-08-22 文字認識方式

Publications (1)

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JPS6152782A true JPS6152782A (ja) 1986-03-15

Family

ID=15957297

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JP59173268A Pending JPS6152782A (ja) 1984-08-22 1984-08-22 文字認識方式

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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04126208A (ja) * 1990-09-17 1992-04-27 Kojima Press Co Ltd ヒンジ部が一体成形された合成樹脂成形品及びその製造方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04126208A (ja) * 1990-09-17 1992-04-27 Kojima Press Co Ltd ヒンジ部が一体成形された合成樹脂成形品及びその製造方法
JPH0643069B2 (ja) * 1990-09-17 1994-06-08 小島プレス工業株式会社 ヒンジ部が一体成形された合成樹脂成形品及びその製造方法

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