JPS62281093A - パタ−ン情報認識方法 - 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】 ３、発明の詳細な説明 ［産業上の利用分野コ 本発明は未知の英字、数字等の文字を自動的に読み取っ
て認識するパターン情報認識方法に関する。

［従来の技術］ 従来この種の文字認識装置のパターン情報認識処理を第
１３図に示す。

原稿用紙Ｐ上の文字をステップＳ８１に示す如く１文字
毎に読込んで光電変換し、これを更にステップＳ８２で
“１”、”Ｏ″′の２値データのパターンに変換してい
る。続くステップＳ８３で、後に説明する処理を効果的
にするための前処理、即ちステップＳ８２で２値化され
たパターンに基づき文字が記録されている用紙Ｐ上の黒
点などのノイズ処理や文字図形境界面の平滑化などを含
む一連の処理がなされる。

次にステップＳ８４で文字認識を行うのに必要ないくつ
かの特徴（交点、分岐点、ループ数、ス］・ローフの長
さ情報など）を抽出する特徴抽出処理が行われる。この
抽出結果に応じて、多数の文字より特徴が共通するいく
つかの文字が選択さオ］る。

更に、ステップＳ８５以下でその中から唯一の文字の選
択を行うための識別処理としての辞書照合処理、及び認
識処理がなされる。

まずステップＳ８５で抽出された特徴に従って辞書を誘
導（検索）することが可能か否かを調べる。ここで抽出
した特徴が辞書を誘導するに値しないものである場合に
はステップＳ８８に進み、認識不能が出力される。一方
、抽出特徴点により辞書誘導可能であればステップＳ８
６で備えつりの辞書を検索し、先に抽出した特徴と順次
照合する。ステップＳ８７で照合の結果一致すると、ス
テップ３８８で当該一致した結果を認識出力として出力
する。一致がとれない場合には認識不能として出力する
。

［発明が解決しようとする問題点コ ところが、この従来の認識方法によると、簡易な文字（
認識されやすい文字）、アルファベット、数字だけの場
合に対しても、前記の複雑な処理を行うため、処理時間
がかかり過きるという欠点があった。

又、上記処理を実現するための構成も複雑であり、コス
トアップや信頼性の点においても種々の問題点を抱えて
いた。

［問題点を解決するための手段］ 本発明は前記した従来時桁の問題点に鑑み成されたもの
で、上述の問題点を解決する一手段として以下の構成を
備える。

即ち、読取面上のパターン情報を光学的に読取る読取手
段と、該手段に続ぎ誘み取ったパターン情報を所定の領
域毎に分°割する領域分割手段と、該領域分割手段で分
割された各領域毎の黒密度の量を検出する検出手段と、
領域分割手段で分割された各領域毎に入力されるべき予
想黒密度の最大値に対応した複数のスレッシュホールド
レベルを設定する設定手段と、検出手段で検出した各領
域毎の黒密度の量を該設定手段で設定した異なる複数の
スレッシュホールドレベルと比較した結果にに基づいて
読取りパターンの認識を行なう認識手段とを備える。

［作用］ 以上の構成において、認識手段は検出手段で検出した黒
密度の量を、設定手段で設定した異なる複数のスレッシ
ュボールドレベルと比較して各領域の代表値を求め、こ
の代表値に基づいて読取りパターンの認識を行なう。

［実施例］ 以下、図面を参照して本発明に係る一実施例を詳細に説
明する。

第１図は本発明の一実施例のブロック図であり、図中１
はＯＭＲによるキーワードを含む文書画像情報を読み込
み電気信号に変換するリーダ、２はリーダ１で読み取っ
た画像情報を記憶する光ディスク、３は本実施例全体を
制御するホストコンピュータ、４はキーボード、５は画
像情報やオペレーション情報等を表示するＣＲＴ、６は
画像情報等を印刷出力するプリンタである。また、７は
リーダ１の原稿読み取り面に原稿を１枚毎に自動送りす
るオートフィーダである。

ホストコンピュータ３において、５０はＲＯＭ５１に記
憶された第４図に示す制御プログラムに従って本装置全
体を制御するＣＰＵであり、ＣＰＵ５０は例えばモトロ
ーラ社製のマイクロコンピュータＭＣ６８０００等で構
成することが望ましい。５１はＲＯＭであり、ＲＯＭ５
１には標準特徴パターン記憶領域５１ａが含まれる。５
２はＣＲＴ５とのインタフェースを司どるＣＲＴインタ
フェース、５３はキーボード４とのインタフェースを司
どるキーボードインタフェース、５４は光、ディスクと
のインタフェースを司どる光デイスクインタフェースで
ある。また、５５はリーダ１とのインタフェースを司ど
るリーダインタフェース、５６はプリンタ６とのインタ
フェースを司どるプリンタインタフェース、５７は処理
経過や、読み取りマークの認識処理経過等の記憶される
ＲＡＭ、６０は各構成間を接続するバスである。

ＲＡＭ５７の詳細記憶領域を第２図に示す。

第２図において、２１はパター・ンバッファ、２２はラ
インヒストグラムバッファ、２３は領域ヒス］・グラム
バッファ、２４はスレッシュホールドバッファ、２５は
代表値バッファである。

以上の構成を備える本実施例の外観図を第３図に示す。

図中第１図と同様構成については同一番号を付した。８
はリーダ１とホストコンピュータ３とのインタフェース
ケーブル、９はプリンタ６とホストコンピュータ３との
インタフェースケーブルである。

以上の構成を備える本実施例の動作を第４図のフローチ
ャートを参照して以下に説明する。

第４図においても第１３図と同様に、リーダ１にセット
された原稿上のＰに示すパターンを読み取り、認識する
処理を例に説明する。

本実施例においては、リーダ１が読み取り原稿面を走査
して、原稿面の画像データを読み込む。

原稿面は例えば第５図に示すＯＭＲシートの下部に図の
マークを配置し、該マークの枠内に活字パターンを第６
図に示すように塗る。そして、上記ＯＭＲシートは電子
ファイルシステムのキーワードの登録、ファクシミリの
電話番号入力、複写機などの画像形成装置のコピ一枚数
、縮率などのモード設定用に使用する。

第６図に示すようなフォーマットを固定し、その上に定
形パターンの文字を書く方法を取ると、その後の処理は
より簡単になる。なお、第６図には“Ａ”〜″ｚ　”及
び°゛１”〜゛０°°の定型パターンが示されている。

第６図のフォーマットの基本パターンはＸ方向３木、Ｘ
方向３木のストロークで構成された「田」の字と斜め２
方のストローク「ｘＪを組み合せた形の一部となってい
る。

本実施例ではり−ダ１の読み取りパターンデータは、リ
ーダインタフェース５５に内蔵のアナログ−デジタルコ
ンバータにより、１°’、”ｏ”の２値パターンのデジ
タル信号に変換され、この１文字分のデータはパターン
バッファ２１の４８ビツト×４８ビツトの領域に格納さ
れる。

まずステップＳ１で上記読み取り定形パターンを所定の
領域に分割する。例えば、第７図の如く縦方向（Ｙ方向
）を領域１〜５、横方向（Ｘ方向）を領域６〜１０に分
割する。そしてステップＳ２で分割した領域が第１の領
域か否かを調へ、第１の領域の場合にはステップＳ３で
第１のスレッシュホールドレベルを設定し、第１の領域
でない場合（第２の領域の場合）にはステップｓ４で第
２のスレッシュホール下レベルを設定し、共にステップ
Ｓ５に進み、設定したスレッシュホールドレベルをＲＡ
Ｍ５７のスレッシュホールドバッファ２４に格納する。

そして続くステップＳ６において全ての領域についての
スレッシュホールドレベルの設定が終了したか否かを調
べ、終了していなければステップＳ２に戻り、全ての領
域についてのスレッシュホールドレベルの設定を行なう
。

ここで、領域を第７図に示す如く分割した場合には、領
域１においては入力されるストローク（黒密度）の最大
値は全領域に渡り、０ビツトから最大４８ビツトとなる
。一方、領域２については、第８図（Ａ）〜（Ｄ）に示
すように４通りの入カバターンが考えられる。同様に領
域３及び５は最大４８ビツトとなり、領域４においては
領域２と同様となる。このため、第５図に示す入力スト
ロークの枠の幅が４ビツトである場合には、各領域のス
トロークの最大値は第９図（Ａ）に示す如く、領域１，
３．５において４８ビツト、領域２．４において１６ビ
ツトとなる。従って第１の領域を最大値が４８ビツトと
なる領域とし、第２の領域を他の領域とすると、スレッ
シュホールドレベルをそれぞれ３レベル設定するときは
、第１の領域の場合には、例えば。×１を１６ビツト、
ｘ２を３２ビツト、ｘ３は４８ビツトとし、第２の領域
の場合には多少余裕を取り、ｘ′ｌを６ビツト、Ｘ′２
は１２ビツト、Ｘ’３を１８ビットとすればよい。この
スレッシュホールドレベルの設定例を第９図（Ｂ）に示
す。

ステップＳ６で全領域に対するスレッシュホールドレベ
ルの設定が終了すると、ステップ３７以下において人カ
バターンの読み込み、認識処理を行なう。

以下、原稿面のマーク位置Ｐに、例えば′Ａ°。

が書込まれ、これを読み込んだ場合を例に説明する。

ＣＰＬ１５０はステップＳ７で、リーダインタフェース
５５を介してリーダ１を起動し、読み取り原稿面Ｐを走
査して原稿面の画像データを読み込む。リーダ１により
光電変換されて読み込まれた信号は、ステップＳ８に示
す如くリーダインタフェース５５に送られ、”１’、　
　“０°°の２値のデジタル信号に変換され、変換され
たデジタル信号はＣＰＵ５０に入力される。ＣＰＵ５０
は、ステップＳ９でこのようにして入力されたデジタル
データを順次ＲＡＭ５７のパターンバッファ２１に格納
する。

”Ａ”を読み込んだ場合の、読み取りデータのパターン
バッファ２１への格納例を第１０図に示す。第１０図に
示すパターンの場合には、横方向の（Ｘ方向の）最上ラ
インの黒密度の数は“４８”、第７ライン目は°°４°
’十”４°°の“′８゛となり、縦方向の（Ｙ方向の）
最左ラインの黒密度の数は’４８”、第７ライン目は４
°°＋″４”の８′°となる。

そしてステップＳＩＯで、各ライン毎の横方向（Ｘ方向
）及び縦方向（Ｙ方向）のそれぞれに対しての°゛１”
である黒密度（ストローク密度）の数を調べ、黒密度の
数を計数する。モしてステップＳＩＯで求められた黒密
度の数はステップｓ１１で順次ＲＡＭ５７のラインヒス
トグラムバッファ２２に格納される。この各ラインの黒
密度の数をステップＳ３で分解した各領域毎に計数した
結果を棒グラフの形で示し、たのが第１１図（Ａ）、（
Ｂ）である。第１１図（Ａ）は横方向の積算量を、第１
０図（Ｂ）は縦方向の積算量を示している。

続いてステップＳ１２で先に分割された所定領域内のラ
イン毎の黒密度の数の最大値を求め、この値を当該領域
の一応の代表値としてＲＡＭ５７の領、域ヒストグラム
バッファ２３に格納する。

領域１においては黒密度の数の最大値は４８°゛となり
、領域ヒストグラムバッファ２３にはこの”　４８　”
が格納される。同様に領域２においては黒密度の数の最
大値は°゛８°′となり、領域ヒストグラムバッファ２
３にはこの８”が格納される。次に、ステップＳ１３で
各領域の黒密度の最大値に対して、ステップＳ５でＲＡ
Ｍ５７のスレッシュホールドバッファ２４に格納された
スレッシュホールドレベルに従ってこれを対応する多値
データに変換する。そして、この値を当該領域の代表値
として代表値バッファ２５に格納する。

本実施例においては、各領域について、縦方向にも横方
向と同様に、第１１図（Ｂ）に示す如く：Ｙｌ、：Ｙ２
．　ｙ３及び、：Ｙ’ｉ、　ｙ’２．　ｙ’３の各３レ
ベルのスレッシュホールドレベルを設定している。本実
施例においてはスレッシュホールドレベルが３レベルで
あり、代表値は３値となる。従って、代表値Ｐが（ｘｚ
＞Ｐ）のときは１°゛、（Ｘ２　　＜Ｐ　＜Ｘ３　）の
ときは”　２　”、（ｘ３　＜Ｐ）のときは３”となる
。この代表値バッファ２５に格納される図”Ａ″入力時
の各領域毎の代表値を第１２図（Ａ）に示す。

続くステップＳ１４でＲＯＭ５１の標準特徴パターン５
１ａに記憶の標準パターンと、代表値バッファ２５に格
納されて・いる読取りパターンの代表値とのマツチング
を行なう。その結果、ステップＳ１５でパターンの一致
が得られれば、ステップＳ１６で一致の得られたパター
ンの人力として認識し、結果を出力する。一方一致が得
られない場合にはステップＳ１７に進み、認識不能を出
力して処理を終了する。そして再び次のパターンの読み
込み処理等を実行する。

人力標準特徴パターン５１ａの“Ａ”の標準パターンは
第１２図（Ｂ）に示すパターンであり、第１２図（Ａ）
に示す読取りパターンの代表値と一致し、第１２図（Ａ
）の入カバターンはＡ　”の人力であると認識される。

以上説明した様に本実施例によれば、例えば第１０図に
示す文字パターンを認識する上で、次のような効果が考
えられる。

■所定の領域での黒密度（ストローク密度）の黒密度の
数を計数し、この計数した黒密度の最大値を代表値とし
て認識し、かつこの値を所定のスレッシュホールドレベ
ルで３値化することにより、少ない量のパターンマツチ
ングでパターン認識がされ、同時に領域内の誤読取であ
るゴミ等の読み取りを除去するという効果を含んでいる
。このため、領域内ゴミ等があって当該ラインの黒密度
の数が多少変化しても、その影響を防ぐことができ、正
確な文字認識が可能となる。

■さらに、照合されるデータ量が少ないため、処理時間
が大幅に削減され、第１２図（Ａ）のパターンと第１２
図（Ｂ）に示す標準特徴パターンという少量のデータの
照合のみで認識が可能となる。

このように、文字認識°装置の簡易な文字の認識におけ
る欠点を解消し、簡易な文字の認識に必要な処理時間を
短縮し、高速、かつ、高精度の文字認識が可能となる。

更に、定形パターン（活字型）の数字、もしくはアルフ
ァベットの文字を、高速かつ高精度に認識することかで
きる。

また、以上の説明において、更にスレッシュホールドレ
ベルの数を増やし、５レベルにする等して認識精度を上
げるよう制御してもよい。

［発明の効果］ 以上説明した如く、本発明によれば、非常に短時間で、
かつ正確なパターン認識処理が行なえる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明に係る一実施例のブロック図、第２図は
第１図に示すＲＡＭの詳細構成図、第３図は本実施例の
外観図、 第４図は本実施例のパターン認識制御フローチャート、 第５図は本実施例で用いられるＯＭＲシートを示す図、 第６図は本実施例で用いる標準入カバターンを示す図、 第７図は本実施例のＯＭＲシートの入力枠への人力レイ
アウトを示す図、 第８図（Ａ）〜（Ｄ）は本実施例のＯＭＲシートの入力
枠への入力態様を示す図、 第９図（Ａ）は本実施例の各領域毎の入力ストローク密
度を示す図、 第９図（Ｂ）は本実施例の各領域毎の入力ストローク密
度と設定スレツスユホールドレベルの関係を示す図、 第１０図は本実施例のパターンバッファへの読取りパタ
ーン格納例を示す図、 第１１図（Ａ）、（Ｂ）は“Ａ”読み取り時の各領域毎
の入力ストローク密度と設定スレツスユホールドレベル
の関係を示す図、 第１２図（Ａ）は本実施例の°゛Ａ”読み取り時の読取
りパターンの代表値を示す図、 第１２図（Ｂ）は標準特徴パターンにおける“Ａ”の格
納パターンを示す図、 第１３図は従来のパターン認：Ｊｌ理を示すフローチャ
ートである。 図中、１・・・　リーグ、２・・・光ディスク、３・・
・ホストコンピュータ、４・・・キーボード、５・・・
ＣＲＴ、６・・・プリンタ、７・・・オートフィーダ、
５０・・・ＣＰＵ、５１−ＲＯＭ、５１ａ−・−標準特
徴パターン記憶領域、５２・・・ＣＲＴインタフェース
、５３・・・キ・−ボードインタフェース、５４・・・
光デイスクインタフェース、５５・・・リーグインタフ
ェース、５６・・・プリンタインタフェース、５７・・
・ＲＡＭ、６０・・・バスである。 特許出願人　　　キャノン株式会社 第１０図 Ｘｉ’　Ｘ１Ｘｉ 第１１図　（Ａ） 第１１図　（Ｂ）

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）読取面上のパターン情報を光学的に読取る読取工
   程と、該工程に続き読み取つたパターン情報を所定の領
   域毎に分割する領域分割工程と、該領域分割工程で分割
   された各領域毎の黒密度の量を検出する検出工程と、前
   記領域分割工程で分割された各領域毎に入力されるべき
   予想黒密度の最大値に対応した複数のスレツシユホール
   ドレベルを設定する設定工程と、前記検出工程で検出し
   た各領域毎の黒密度の量を該設定工程で設定した異なる
   複数のスレツシユホールドレベルと比較した結果により
   前記分割領域の代表値を判別し、該代表値に基づきパタ
   ーン認識する認識工程とより成ることを特徴とするパタ
   ーン情報認識方法。
2. （２）認識工程は各領域の代表値を該領域内の黒密度の
   最大値とすることを特徴とする特許請求の範囲第１項記
   載のパターン情報認識方法。