JPS6221154B2

JPS6221154B2 -

Info

Publication number: JPS6221154B2
Application number: JP54124119A
Authority: JP
Inventors: Yasuaki Nakano; Hiromichi Fujisawa; Shunichi Yajima; Masao Yamamoto; Osamu Kunisaki; Toshitsugu Ozaki; Saiji Kageyama; Toshihiro Hananoi
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1979-09-28
Filing date: 1979-09-28
Publication date: 1987-05-11
Also published as: JPS5647876A

Description

【発明の詳細な説明】本発明は外接点法による手書き文字認識方式の
改良に関する。

従来、手書き文字認識手法として、 (1) 文字の中心線に着目する方法（線解析法） (2) 文字の白地部分を含めた特徴に着目する方法
（背景解析法）の二通りの手法が広く使用されているが、線解析
法では中心線を抽出するとき、重要な枝の消失、
不要な枝（ひげ）の発生などの欠点があり、背景
解析法の方が優れていると認められている。背景
解析法の中でも、外接点法が実用性と認識性能の
バランスが良く、現段階で最も進んでいると考え
られる。外接点法とは、第１図に示すように、文
字パターンの外側を弾性的な閉曲線（………線で
示す）で囲み、文字パターン輪郭を上記の閉曲線
に接する部分（凸線分）と接しない部分（凹線
分）に分割するものである。実際の輪郭分割法は
例えば特開昭53−41136号公報に開示されている
ように、文字パターン輪郭を追跡し、16方向の
各々について最も外側の点（外接点）を求め、相
隣り合う外接点の間の弧長と弦長を比較して、こ
の区分の凹凸を決定したのち、凹と凹、あるいは
凸と凸が接していればこれらを統合することによ
つて行つている。文字パターンの各輪郭について
凹凸分割を行つて、各区分についての特徴量を求
め、これを予め定めた（凹凸分割の一致する）標
準パターンの特徴量と比較することによつて、文
字の認識が行われる。

前述したように、外接点法は現段階で極めて進
んだ方法と考えられており、手書き片仮名や英数
字に対して高い認識率を達成している。しかしな
がら、文字の外郭に着目するため分割の不安定性
の問題があり、超高精度の認識を達成する場合の
障害となつている。すなわち、第２図に示すよう
に局部的な形状が同一でも、文字パターン上で遠
く離れた部分の僅かな変形によつて凹凸分割点が
図示のC₁かC₂のごとく大きく変動してしまう難
点があり、これを救済するためには各変形に対し
てそれぞれ別個の標準パターンを用意する必要が
あるため、標準パターンを格納するメモリ容量の
増大を招いていた。また、第３図に示すように、
文字の内部構造が複雑になつたときの形状の把握
として、内部凸（凹線分の内部に限定して求めた
外接点から定まる凸線分）を抽出しているが、認
識系が複雑となり十分な形状把握が困難であつ
た。

本発明はこのような問題点を解決するためにな
されたもので、文字輪郭上での外接点のみでなく
内部凸抽出のための候補点（これらを合わせて極
点と呼ぶ）を同時に求めることを目的としてい
る。第４図Ａは、外接点抽出の原理を示す図であ
り、簡単のため同図Ｂの８方向について外接点を
求めているが、方向の数は12方向でも16方向で
も、その他任意の数でもよい。基線は文字エリア
を示す四角形の一番外側に設定するのが便利であ
る。すなわち、第４図Ｂで示した方向１，３，
５，７については、四角形の４辺を基線とし、方
向２，４，６，８については、四角形の４隅を通
り、４辺と±45゜の角度をなす直線を基線とすれ
ばよい。第４図のａは水平方向の基線であり、こ
の基線に平行でａから最も遠くにある文字パター
ンとの接線をa′として求める。同様にして８方向
についてa′〜h′の接線が求まり、接点は黒丸で示
されている。具体的な接点の求め方は、文字パタ
ーンの輪郭上の各点について、ａからの距離を求
め、最大距離を与える点を接点としている。第５
図は、本発明による極点抽出の原理であり、第４
図と同様に８方向で説明している。基線ａに平行
な接線として第４図と同様にa′が求まるが、ここ
で終了するのではなく更に接線a′を基線ａに近付
けて行つて第２の接線a″が求まる。具体的には、
輪郭上の各点についてａからの距離を求め、その
最大値の他に、局所的最大値を求めることによ
り、a″の接点が求められる。そのとき、ａから見
て輪郭をはさんで黒地が白地よりも手前側にある
ような領域でのみ上記の局所的最大値を求めるよ
うにする。これは、輪郭の局所的最大値というだ
けでは文字線の裏側で凹部の最も凹んだ部分を抽
出してしまう危険があるからである。以下同様に
ａ〜ｈの８方向について行うことにより、図示し
た極点（第５図の黒丸）が求められる。この極点
で区分した文字パターン輪郭について、各区分が
凸であるか、凹であるかを判定し、相隣る区分が
凸同士あるいは凹同士であれば統合していつて、
最終的に第６図のような凹凸分割を得る。第６図
は第２図Ｂの文字パターンに対応する。また、第
３図の文字パターンに対しては、第７図の凹凸分
割を得る。これらの図から明らかなように、本発
明によれば自然な凹凸分割が得られ、内部凸も同
時に表現可能である。

以下本発明を実施例を用いて詳細に説明する。
第８図は本発明による一実施例の構成を示すブロ
ツク図である。文字パターンが記入あるいは印刷
された帳票を光電変換部１で観測して、文字パタ
ーンを含む２値デイジタルパターンが得られる。
前処理部２では、光電変換部１の出力から１文字
パターンの部分を切り出し、雑音除去、正規化な
どの処理を行つたのち、認識部３に送る。認識部
３に送られる文字パターンは、Ｍ×Ｎビツトのマ
トリクスで表わされ、文字部分で１、白地部分で
０の２値をとる。認識部３は、輪郭抽出部４、極
点抽出部５、凹凸判定部６、特徴抽出部７、照合
部８、標準パターンメモリ９から構成される。輪
郭抽出部４では、文字パターンの輪郭部分を抽出
する。文字、とくに片仮名は複数個の連結部分で
構成されるものが多いので、輪郭は一個ではな
く、複数個のこともある。また、文字「０」など
のように、外側の輪郭だけでなく内側の輪郭を有
する文字もある。輪郭抽出部４では、これらの複
数個の輪郭を表わす情報と、各輪郭が内輪郭か外
輪郭かを指定する情報と、輪郭の個数を表わす情
報とを後段に送る。極点抽出部５では、各輪郭パ
ターンに対して極点を抽出し輪郭を区分する。凹
凸判定部６では、極点で区分された輪郭の各区分
について、これが凹線分か凸線分かを判定し、か
つ相隣る凹線分同士、凸線分同士は統合して、最
終的な凹凸分割を定める。特徴抽出部７では分割
された各線分に対して特徴量を抽出する。特徴量
としては、各線分の弧長、弦長、開いている方
向、重心、凹凸の区別、方向ヒストグラム、他線
分との相対関係などをとればよい。統合部８で
は、あらかじめ各文字パターンについて定めてお
いた標準パターンを標準パターンメモリ９から読
出し、これと未知文字パターンとを照合し、認識
結果を出力する。照合は、凹凸分割が一致する標
準パターンについてのみ行われ、各特徴量の統計
的な変動範囲に対して、未知入力の特徴量が許容
範囲に入るか、許容範囲を外れるとすればどの程
度外れるかを距離として与え、この距離によつて
判定を行う。したがつて、同一文字カテゴリであ
つても、凹凸分割が変化するようなものは別個の
標準パターンとして用意しておくことはもちろん
である。

第８図の構成のうち、極点抽出部５以外の部分
は、公知の技術から比較的容易に構成できるか
ら、説明を省略し、極点抽出部５について詳細に
説明する。第９図は極点抽出部５の詳細な構成を
示すブロツク図である。輪郭抽出部４から送られ
てきた輪郭情報はメモリ１１に、内輪郭か外輪郭
かを示す情報はメモリ１２に、輪郭の個数はメモ
リ１３に一旦格納される。輪郭情報は、輪郭上を
反時計回りに一周するような順序で整列された輪
郭座標系列として表わされており、一個の輪郭の
終了を示すための終了符号（Ｉ）によつて区切ら
れて複数の輪郭についての輪郭座標系列が順次並
んでいる。たとえば、ある文字について第５図Ｂ
に示すごときＮ番目の輪郭についての座標系列は
Ix₁ ^Ny₁ ^Nx₂ ^Ny₂ ^Nx₃ ^Ny₃ ^N………ｘ_o ^Nｙ_o ^NＩにより表わ
される。極点抽出動作全体は制御部１４によつて
制御され、メモリ１３に貯えられた輪郭の個数回
だけ以下の動作が繰り返される。まず、方向カウ
ンタ１５は極点を抽出する方向の回数をカウント
するもので、最初は０にリセツトされ、以下の動
作ごとにカウントアツプされる。カウンタ１５の
内容と具体的な方向との対応はあらかじめ設定し
ておく。方向カウンタ１５の内容はアドレス変換
回路１６によつてアドレスに変換され、カウンタ
１５の内容に対応する方向についての方向余弦
が、メモリ１７から、バツフアメモリ１８に読み
出される。計算回路１９では、メモリ１１から順
次読み出した座標値の組（Ｘ、Ｙ）と、バツフア
メモリ１８に格納されている方向余弦（Ｃ、Ｓ）
とから、量Ｋ＝Ｃ・Ｘ＋Ｓ・Ｙ ………(1) を計算する。Ｋは、各方向基線から測つた輪郭上
の各点の距離を表わすものである。１９の出力は
フイルタ２０により、微少な凹凸を除去されたの
ち極大値抽出回路２１に加えられる。２１で極大
値が抽出されると、１１の読出し出力を遅延回路
２２で遅延させて得た輪郭座標値がゲート２３で
ゲートされて、極点の値としてメモリ２４に記憶
される。メモリ２４には制御部１４から与えられ
る輪郭番号も加えられ、座標値とともに出力とし
て編成される。遅延回路２２は、１９，２０，２
１による極点抽出時間の遅れを補正するものであ
る。また、１１の読出し出力は比較回路２５で監
視され、輪郭の終了符号を検知すると制御部１４
に伝える。制御部１４では、方向カウンタ１５を
カウントアツプし、輪郭情報メモリ１１の読出し
アドレスを現在処理中の輪郭の先頭に戻して、極
点抽出を繰り返す。全方向について完了すると、
１１の読出しアドレスを終了符号の次に進めるこ
とにより次の輪郭の処理に移り、カウンタ１５を
リセツトする。以上が輪郭の数だけ繰返されて、
全ての抽出が終了する。

既に述べたように、単純な極点の抽出では、凹
部の中央を極点として抽出する危険がある。以下
に述べる処理はこれを避けるためのものである。
座標系列（１１の出力）と方向余弦（１８の内
容）は、計算回路２６にも加えられる。２６では
量Ｖ＝−Ｓ・Ｘ＋Ｃ・Ｙ ………(2) を計算する。Ｖは、現在極点を検出している方向
と直交する方向の距離の増減を示す量である。輪
郭上を反時計回りに一周するとき、基線から見て
文字パターンの向う側でＶは減少し、手前側でＶ
は増加する。この間の事情は第１０図に示されて
いる。計算回路２６の出力Ｖはフイルタ２７で雑
音除去されたのち、増減判定回路２８に加えられ
る。２８でＶが増加と判定された領域では後述す
る回路２９を経てゲート２３に禁止信号を送り、
極点検出を抑制する。なお、２６，２７，２８，
２９における計算の遅延は、１９，２０，２１の
それと等しいとしている。また、内輪郭において
は、検出すべき極点と文字の白地・黒地との関係
が逆転するので、メモリ１２に記憶された外輪郭
が内輪郭かの区別に応じて、極点検出の抑制信号
を切り換えるようにする。具体的には１２の出力
によつて、２８の出力をそのまま、あるいは反転
させる回路２９を通して抑制信号に使用する。

以上の実施例では、輪郭の表現法として座標系
列で表現したが、輪郭の方向コードを併用するこ
とも有効である。すなわち、方向基線と輪郭の方
向とが逆向き（あるいは同一）のときに極点抽出
を抑制することもできる。また基線からの距離Ｋ
を計算するとき、基線の方向と平行かほぼ平行な
方向の輪郭部分だけに限定して計算することで高
速化できる。

以上の説明から理解されるように、本発明によ
れば、文字パターン輪郭の安定な凹凸分割が可能
であり、内部凸の検出を特別扱いせず同時に処理
可能であるから、認識系の構成が単純となる利点
を有する。

【図面の簡単な説明】

第１図〜第４図は従来法の原理を示す図、第
５，６，７図は本発明の原理を示す図、第８，９
図は本発明による一実施例の構成図、第１０図は
本発明による実施例の動作を説明するための図で
ある。

Claims

【特許請求の範囲】１外接点法を用いた文字認識方式において、所
定方向の基線からの距離が局所的最大または最小
となる文字パターン輪郭上の点を極点として抽出
し、抽出された極点で区分された文字パターン輪
郭の種類を判定し、相隣る同種類の文字パターン
輪郭を統合し、統合された文字パターン輪郭に関
する特徴量を抽出して文字パターンの認識をおこ
なう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、前記所定方向の基線に直交する基線と文
字パターン輪郭上の点との距離の増減を検出する
ことにより、前記極点の抽出を制御することを特
徴とする文字認識方式。