JPS63234372A - 特徴抽出方式 - 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】 （産業上の利用分野） 本発明は文字図形認識装置等において使用され、文字図
形の特徴を抽出する特徴抽出方式に関するものである。

（従来の技術） 従来、文字図形認識装置では、文字図形パターンよりス
トロークを抽出し、それら抽出されたストロークの位置
、長さ、ストローク間の相互関係等を用いて認識する方
式が多く採用されている。

その手法は（１）文字図形の輪郭を追跡することにより
検出された輪郭点系列について曲率を計算し、その曲率
の大きな値の点を分割点として輪郭系列を分割し、分割
され次系列を組合わせることによ９ストロークを抽出す
るか、（２）文字図形パターンに細線化処理を行なって
骨格化し、その骨格パターンの連結性及び骨格パターン
を追跡し急激な角度の変化点等を検出してストロークを
抽出し、前記（１戸２）よ、り抽出され次ストロークに
ついて幾何学的な特徴等を抽出して識別を行なっていた
。

また、処理が簡単な手法として、（３）入力文学図形パ
ターンを走査して得られる所定の２つの軸（Ｘ、Ｙ軸）
上における黒ビット数分布に対し、文字枠で定められる
範囲で重心座標を決定する。次いで、それまでに検出し
た夫々の重心座標で、上記文字枠で定められる範囲を分
割した夫々の範囲を対象として夫々の前記黒ビット数分
布の重心座標を決定する過程を複数回繰返して求める。

求めた夫々の重心座標系列とほぼ均等に対応させた分割
座標系列によって、上記入力文字図形パターンを夫々の
軸方向に分割し、夫々の軸上の夫々の各分割領域を夫々
の文字枠で正規化して得た正規化分割領域長系列を上記
入力文字図形パターンの特徴として抽出して識別を行な
っていた。

（発明が解決しようとする問題点） しかしながら、前記従来の文字認識装置における特徴抽
出方式では次のような問題点がめった。

（１）の方式では文字図形パターンが大きくなり、又文
字図形パターンが複雑化すると、その処理量が増大し処
理速度の低下を招いていた。（２）の方式では文字図形
パターンを細線化する必要があり、又その細線化による
パターンのひずみ、ヒゲ等の問題がアリ、その後の処理
を複雑なものとしていた。また、（３）の方式では処理
が簡単ではめるが、本来二次元の性質をもつ文字図形パ
ターンを分割領域長という一次元の性質を表わす特徴で
表現しているために、入力文字図形パターンによっては
特徴が正確に抽出できない場合があった。

本発明は以上述べた問題点を解決し、簡単な処理で高速
かつ正確に文字図形の特徴を抽出することが可能な特徴
抽出方式を提供することを目的とする。

（問題点を解決するための手段） 本発明は前記問題点を解決するために、媒体上の文字図
形を読取って２値化して得られるパターンを記憶する記
憶手段を備え、前記パターン忙基づいて文字図形の特徴
を抽出する特徴抽出方式において、（ａ）前記パターン
を走査して文字図形の外接枠を検出する第１の検出手段
、（ｂ）前記パターンを走査して所定の２つの軸に投影
した各軸方向の黒ピット数分布を作成する作成手段、（
ｅ）前記２つの軸方向の前記外接枠内の範囲で各黒ピッ
ト数分布の重心座標を決定し、決定した各重心座標で外
接枠内の範囲を分割した各分割範囲に対し各黒ビット数
分布の重心座標を決定する過程を繰シ返して各軸方向の
重心座標系列を検出する第２の検出手段、（ｄ）設定さ
れる分割数に基づいて、前記重心座標系列に対応した各
軸方向の分割座標系列を決定する決定手段、及び（ｅ＞
前記分割座標系列で分割される前記外接枠内の分割領域
の面積を要素とする分割領域面積マトリクスを計算する
計算手段を具備するものである。

（作用） 本発明によれば、以上のように特徴抽出方式を構成した
ので、技術的手段は次のように作用する。

記憶手段に格納されたパターンを走査することによって
、第１の検出手段では文字図形の外接枠（文字枠）が検
出され、作成手段では各軸方向（例えばＸ軸、Ｙ軸方向
）の黒ビット数分布が作成される。このように得られた
外接枠及び各黒ビット数分布に基づいて、第２の検出手
段で各軸方向の重心座標系列が検出される。次に、設定
される分割数に基づいて、第２の検出手段で検出された
重心座標系列に対応した各軸方向の分割座標系列が決定
手段により決定される。分割数は、例えば文字図形の複
雑度に応じて設定される。決定手段で得られ念分割座標
系列で分割される外接枠内の分割領域の面積を要素とす
る分割領域面積マトリクスが計算手段によフ計算される
。このように、パターンの走査と所定の演算処理により
特徴情報としての分割領域面積マトリクスを抽出してい
るので、従来と比較して簡単で高速な処理となる。また
抽出された分割領域面積マトリクスは二次元の性質を表
わすので、２次元である文字図形の特徴全正確に抽出し
たことになる。従って、この特徴情報を文字図形望識に
用いることによシ、簡単な処理で高速かつ正確に文字図
形を認識することが可能となる。

（実施例） 以下、第１図乃至第５図を参照して本発明の詳細な説明
する。

第１図は本発明の特徴抽出方式を採用した文字図形認識
装置を示す機能ブロック図である。本実施例の文字認識
装置は、光入力１を光電変換する光電変換部２、パター
ンレジスタ３、文字枠検出部４、文字投影作成部５、重
心検出部６、文字枠分割点決定部７、分割領域面積計算
部８、識別部９、辞書メモリ１０及び出力端子から構成
される。

以上の構成要素のうち、本発明の方式に直接関係するも
のは参照符号２〜８の構成要素でろる。

文字、図形、記号等（以下文字という）が記載された帳
票等の媒体からの光入力１は光電変換部２に入力される
。光電変換部２は光入力１を光電変換して、１つの文字
予定領域’に１２８ｘ１２８の画素へ分解し、各画素を
２値のディジタル信号（以下これを入力文字パターンと
呼ぶ）へ変換するものであり、平均的大きさの１文字は
６０Ｘ６０ビット程度の入力文字パターンで表現される
。パターンレジスタ３は文字予定領域における各画素の
Ｘ、Ｙ座標を再現できる形式で入力文字パターンを記憶
するものであり、文字予定領域に対応して１２８Ｘ１２
８ビットの容量を有するものである。

文字枠検出部４は、例えば文字の外接枠（文字枠）ヲソ
のパターンレジスタにおける左端座標Ｘｌ、右端座標Ｘ
ｒ、上端座標Ｙｔ、下端座標Ｙｂで表現して検出する。

文字投影作成部５はパターンレジスタ３０入力文字パタ
ーンを所定の軸、例えばＸ軸、Ｙ軸（夫夫パターンレジ
スタ３０２次元座標における水平方向、垂直方向）へ投
影して黒ビット数の分布を求め、黒ビット数分布５Ｘ（
ｘ　）　、　５Ｙ（ｙ　）　’ｒ：作成する０ 但し、Ｘ、ｙはパターンレジスタ３における夫夫０〜１
２７　なる２次元座標でメジ、Ｙｔ、Ｙｂは文字枠のＹ
軸方向の上端座標、下端座標、Ｘｌ、ＸｒはＸ軸方向の
左端座標、右端座標であり、Ｐ　（ｘ　ｖ　ｙ　）は黒
ビット又は白ビットを意味し、黒ビット（有意色）の場
合Ｐ（ｘ、ｙ）＝１、白ビット（背景色）の場合Ｐ（ｘ
、ｙ）＝Ｏをとる。

第２図［ａ）に入力文字パターン例として漢字「田」と
「口」のパターンの場合を示し、第２図（ｂ）　、　（
ｃ）に第２図ｆａ）の各パターンに対する黒ビット数分
布５Ｘ（ｘ）、５Ｙ（Ｙ）を示す。

重心検出部６は、文字枠のＸ、Ｙ各軸方向の全範囲Ｘ１
〜Ｘｒ、Ｙｔ−Ｙｂ及び前の過程で検出した重心座標で
その範囲Ｘ１〜Ｘ、、Ｙｔ−Ｙｂ２分割し念各範囲を対
象として、入力文字パターンの夫々の黒ビット数分布５
Ｘ（ｘ）、５Ｙ（ｙ）の重心座標系列Ｘ（Ｍｐ）、Ｙ（
Ｍｑ）’に求めるものであり、各範囲の１次モーメント
の和をその範囲の黒ビット和で除算することによって求
めるものである。但し、Ｍｐ、Ｍ９は座標値の大きさの
順に付した重心座標番号でアシ、Ｍｐ＝１〜ＭＸ（ＭＸ
はＸ軸方向の重心の個数であって奇数）Ｍ、＝１〜ＭＹ
（ＭＹはＹ軸方向の重心の個数でろって奇数）である。

Ｘ軸方向の重心座標の個数ＭＸとしては、１５個程度の
比較的多い数（分割数に比べて）を採用することが望ま
しいが、説明の簡略化のために７個の重心座標Ｘ（Ｍｐ
ｉ検出する場合について述べる。

まず、文字枠のＸ軸方向の範囲ｘｉ−ｘｒ’ｌ：対象と
して、次式に示すように入力文字パターンの黒ビット数
分布５Ｘ（ｘ）の１次モーメント和をその範囲の黒ビッ
ト和で除算することによって、中央の重心座標番号Ｍ、
の重心座標Ｘ（Ｍ＋）ｅ求め次めで、その重心座標Ｘ（
ＭＯで分割され几夫々の範囲、Ｘｌ＝Ｘ（ＮＬ）−Ｘ（
Ｍ＜）〜Ｘｒを対象として２つの重心座標Ｘ（Ｍｔ）　
、Ｘ（Ｍａ）を求める。

次いで、これまで検出された重心座標Ｘ（Ｌ）−Ｘ（Ｍ
ｌ）　、Ｘ（Ｍａ）で分割された範囲Ｘ　ｌ−Ｘ　（Ｍ
ｔ）　。

Ｘ　（Ｍｔ）〜Ｘ　（Ｍｌ）　、Ｘ　（Ｍｌ）〜Ｘ　（
Ｍｅ）　、　Ｘ　（Ｍｓ）〜Ｘｒ　を対象として４個の
重心座標Ｘ（Ｍｌ）　、Ｘ（Ｍり　、Ｘ（Ｍ５）。

Ｘ（Ｍｐ）を求める。

Ｙ軸方向の重心座標Ｙ（Ｍｑ）の検出も検出する重心座
標個数ＭＹｔ−７個とした場合、まず、文字枠の範囲Ｙ
ｔ−Ｙｂｅ対象として入力文字パターンの黒ビット数分
布５Ｙ（ｙ）の重心座標Ｙ（Ｍｌ）　　を検出し、次い
で文字枠を重心座標で２分した範囲Ｙｔ−Ｙ（Ｍ＜）、
Ｙ（Ｍｌ）〜Ｙｂそれぞれを対象として黒ビット数分布
５Ｙ（ｙ）の重心座標ｒｃＭｔ）−Ｙ（Ｍａ）ｔ″検出
、更にこれまでに検出され念重心座標Ｙ　（Ｍｔ）　、
　Ｙ　（Ｍｌ）　、　Ｙ　（Ｍａ）でＹ軸方向の文字枠
を分割した夫々の範囲ｙｔ　−ｙ’（Ｍｘ）　、Ｙ（Ｍ
ｔ）〜Ｙ（Ｍｌ）　、Ｙ（Ｍｌ）〜Ｙ　（Ｍｓ）　、　
Ｙ　（Ｍａ）〜Ｙｂを対象として黒ビット数分布５Ｙ（
ｙ）の重心座標を検出することによって、計７個の重心
座標Ｙ（Ｍｌ）〜Ｙ（Ｍ７）を検出する。

漢字「田」と「口」の入力文字パターン（第２図（ａ）
）の場合については、第２図（ｂ）　、　（ｃ）の黒ビ
ット数分布（ＳＸ（ｘ）、５Ｙ（ｙ））図中に重心座標
Ｘ（ＭＩ）〜Ｘ（Ｍｙ）、Ｙ（ＭＩ）〜Ｙ（Ｍｐ）を示
す。

文字枠分割点決定部７は、各サブパターン対応のＸ、Ｙ
軸方向の分割数ｆＮＸｋ、ＮＹｋとし、各サブパターン
対応のＸ、Ｙ軸各方向の分割座標系列をＤＸ（ｋｉ）、
ＤＹ（ｋｊ）として、ｘ、ｙ軸各方向の重心座標系列Ｘ
（Ｍｐ）、Ｙ（Ｍｑ）″ｆｒ：分割座標候補として、重
心座標番号Ｍｐ、Ｍｑｔ−分割座標番号ｋｉ、ｋｊにほ
ぼ均等に対応づけて分割座標ＤＸ（ｋｉ　）。

ＤＹ（ｋｊ）　ｔ−決定するものである。

この実施例における分割単位領域の分割形式は、Ｘ軸方
向に関する分割数としてＮＸ＝４．５，６゜８なる４形
式を取ることができ、同様ＫＹ軸方向に関する分割数Ｎ
ＹとしてＮＹ＝４．５．６．８なる４形式を取ることが
でき、Ｘ軸方向の分割座標番号ｆ、ｋｉ　（ｋｉ＝１〜
ＮＸ−１、ＮＸ＝４　、５　、６　、８）とし且つＹ軸
方向の分割座標番号’ｔｋｊ　（ｋｊ　＝１〜ＮＹ−１
、ＮＹ＝４　、５　、６　、８）として、文字枠をＮＸ
−ＮＹなる個数の分割単位領域に分割する分割座標系列
ＤＸ（ｋｉ）、ＤＹ（ｋｊ）を決定する。ｘ、ｙ軸各方
向の重心座標番号Ｍｐ、Ｍ９とＸ、Ｙ軸方向の分割座標
番号ｋｉ、ｋｊｔ−はぼ均等に対応づけて分割座標系列
ＤＸ（ｋｉ）＝ＤＹ（ｋ　ｊ）’に決定するために用い
るテーブルを第１表に示す。

第１表 このテーブルを参照して、Ｘ、Ｙ軸各方向の分割数ＮＸ
、ＮＹに対応してこのテーブルから重心座標番号Ｍｐ、
Ｍｑ’ｉ読み出し、その重心座標番号Ｍｐ、Ｍｑに対応
した重心座標Ｘ（Ｍｐ）、Ｙ（Ｍ９）を分割座標ＤＸ（
ｋｉ　）、ＤＹ（ｋｊ）　　として決定する。

第１表のテーブルは、重心検出部６で検出する重心座標
の個数ＭＸ、ＭＹが７個の場合であるが、一般的な場合
においても、Ｘ、Ｙ各方向の分割数の重心座標が含まれ
るように対応させ、且つその際余分の７重心座標が残っ
た場合は両端の領域から順に１個多い重心座標が含まれ
るように対応させることによって作ることができる。

第３図には、Ｘ、Ｙ軸各方向の分割数ＮＸ、ＮＹとして
ＮＸ＝ＮＹ＝５なる分割数が指定された場合について、
分割座標系列ＤＸ（ｋ　ｉ　）　、ＤＹ（ｋ　ｊ　）　
　と重心座標系列Ｘ（Ｍ、）、Ｙ（Ｍ、）との対応関係
を示すと共に、それらの分割座標系列ＤＸ（ｋｉ）。

ＤＹ（ｋｊ）で設定される分割単位領域（ｋｉ　、ｋｊ
　）を示す。

なお、分割数ＮＸ、ＮＹは入力文字の複雑度に応じて分
割数ＮＸ、ＮＹを決定し、或いはいったんリジェクトさ
れた場合に分割数ＮＸ、ＮＹ’（ｒ変更して再度文字認
識を行なわせるものである。

以上の様に文字枠分割点決定部７では、分割単位領域の
分割形式は、Ｘ軸方向に関する分割数としてＮＸ＝４．
５．６．８なる４型式、Ｙ軸方向に関する分割数として
ＮＹ＝４．５．６．８　なる４形式をとることができる
。本実施列では分割数をＮＸ＝ＮＹ＝８として以下説明
する。この場合、Ｘ軸方向については、重心座標Ｘ（Ｍ
、）〜Ｘ（Ｍｔ）に対応する分割座標Ｄ　Ｘ（１１、Ｄ
　Ｘｆ２１　、　Ｄ　Ｘ（３）、Ｙ軸方向については、
重心座標Ｙ（Ｍり〜Ｙ（Ｍ、）に対応する分割座標Ｄ　
Ｙ（１１〜Ｄ　ＹＩ３１を決定する。

分割領域面積計算部８は、入力文字パターンの分割数に
対応したＸ軸方向の文字枠座標及び分割座標ｘｌ　、　
ＤＸｔｌｌ〜ＤＸ＋７１、Ｘｒ　とＹ軸方向の文字枠座
標及び分割座標Ｙｔ％ＤＹｆｌｌ〜Ｄ　Ｙ（７１、Ｙｂ
　を受けて、各軸上において各分割座標で分割される各
分割領域の面積を要素とする分割領域面積マトリクスを
次の（６）式によって計算スる。

分割領域面積マトリクス； Ｂ膠（Ｉ　、Ｊ）　＝　（ＤＸ（Ｉ）−ＤＸ（Ｉ　−１
’）　）　（ＤＹ（Ｊ）−ＤＹ（Ｊ−１’）　）　。

Ｉ＝１〜８．Ｊ＝１〜８　　　・・・・・・・・・・・
・・・（６）ただし、ＤＸ（０）＝Ｘ１　、　ＤＸ（８
）＝Ｘｒ、　ＤＹ（０）＝Ｙｔ、ＤＹ（８１＝Ｙｂであ
る。

第４図に、分割座標系列ＤＸ（０１〜ＤＸ（８１、Ｄ　
Ｙ（０）〜ＤＹ１８）と分割領域面積マトリクス（ＢＥ
Ｓ（Ｉ、Ｊ）１工＝１〜８、Ｊ＝１〜８）の対応関係を
示す。また、前述の第２図（ａ）に、漢字「田」と「口
」夫々の入力文字パターンにおける分割座標Ｄ　Ｘ（０
）〜Ｄ　Ｘ（８１、ＤＹ（０１〜ＤＹｔ８１と、これら
の分割座標によって入力文字パターン（文字枠内）が各
領域に分割される様子を示す。

分割領域面積計算部８で得られた入力文字パターンの特
徴情報としての分割領域系列 ｆ　ｉ　＝　（ＢＥＳ（Ｉ　、Ｊ）　ｌ　Ｉ’＝１〜８
．Ｊ＝１〜８）　は識別部９に与えられる。

辞書メモリ１０には、入力文字パターンの場合と同様に
して計算され標準パターンに対する特徴情報としての分
割領域面積マトリクスｆｍが予め登録されている。

識別部９は、以上のようにして得られた入力文字パター
ン及び標準パターンの特徴情報の類似度を測定し、最も
類似する標準パターンの文字コードを入力文字図形パタ
ーン名として認識し、その文字コードを出力端１１に出
力する。本実施例では、辞書メモリ１０内の標準パター
ンの分割領域面積でトリクスｆｍと入力文字パターンの
分割領域面積マトリクスｆｉ　との間における（９）式
の重み付きユークリッド距離（Ｄ）の最小値を与える標
準パターンを最も類似する標準パターンとする。

Ｄ＝ｆ遍Ｔコπ−ｒｔ）”　　　　・・・・・・・・・
（７）ここで、ユークリッド距離（Ｄ）の重みは各分割
領域に重み係数Ｗｉ　ｌ与えたものであり、本実施例で
は重み係数Ｗｉは全て１とする。

なおまた、前記実施例においてはテーブルを採用するこ
とによって重心座標と分割座標とを対応づけたが、所定
の手順のフローチャートの演算処理を実行させることに
よっても対応づけることができる。この場合のフローチ
ャートラ第５図に示す。なお、第５図における除算の結
果はすべて小数点以下切シ捨てである。

第５図において、ステップＳ１で重心個数■を分割数Ｎ
Ｘで割った数ＲＩＬＬ　を求め、ステップＳ２゜Ｓ３で
Ｍｘ／′ＮＸノ剰余Ｒ１とそ（７）Ｒ，（Ｄ剰余Ｒｘ　
ｋ求める。又、ステップＳ４で分割数の中央値４′ｆ。

求め、ステップＳ５．Ｓ６で分割番号ｋｉ　と重心番号
ＭｐｔＯにセットする。又、ステップＳ７゜Ｓ８．Ｓ９
で、分割番号ｋｉ’ｉ１つ増加する毎に、前に設定され
ているＲ、ｉｌつＡじ、重心番号Ｍ。

ｆ、Ｍｔずつ増加させる。ステップＳＩＯで剰余Ｒｓｚ
負でないことを調べ、剰余Ｒ７が負でない限クステツブ
８１１で重心番号の数を１つ増し、ステップステップ８
１３で現在の分割番号ｋｉが中央値ｋ。

より大きいか否かを判定し、大きい場合は重心番号を１
つ増し、小さい場合はステップＳ９で設定された重心番
号を、分割座標ＤＸ（Ｍｐ）ｔ−決定し、ステップＳ１
４で分割番号ｋｉが（ＮＸ−１）に一致したことを検出
して終了する。

以上述べた本実施例の特徴抽出方式における入力文字パ
ターンの特徴情報である分割領域面積フトリクスの有効
性を以下に説明する。

例えば第２図（ａ）に夫々示される「田」と「口」の入
力文字パターンにおいて、パターン中心部における垂直
ストロークと水平ストロークの交差の有無という両パタ
ーンの相異性が分割領域面積マトリクスの［特徴要素Ｂ
ＥＳ（５，４）において顕著な差となってるられれ、分
割領域面積マトリクスが文字図形パターンの差異を有効
に反映していることが明らかである。

この例において、ＢＥＳ（４，４）、ＢＥＳ（４，５）
、ＢＥＳ　（５、５）においても同様である。

また、分割領域面積マトリクスなる特徴は、重−心座標
系列を利用して分割された各分割領域における文字線の
密度を表わすもので原文字図形パターンの二次元の性質
を表わす。したがって前記従来技術の（３）の方式で示
した正規化分割領域長系列なる特徴のような、本来二次
元の性質を持つ原文字図形パターンを一次元の性質で表
わすものに比べ、本実施例の分割領域面積、ｆｆ　）　
ＩＪクスなる特徴は、安定な特徴であり、本実施例では
より安定に、即ちより正確に文字図形の特徴を抽出する
ことができる。

以上のように本実施例によれば入力文字パターンの走査
と所定の演算により得られ、二次元の性質を表わす分割
領域面積マトリクス全文字の特徴情報としたので、簡単
な処理で高速かつ正確に文字（図形、記号等を含む）の
特徴を抽出することができる。

（発明の効果） 以上詳細に説明したように本発明によれば、従来の特徴
情報抽出方式における、輪郭追跡や細線化等の複雑なパ
ターン処理を行なうことなく、入力文字図形パターンを
走査するだけで得られる所定の２つの軸上における黒ビ
ット数分布から、重心を利用して二次元の性質を表わす
分割領域面積マトリクスを特徴情報としているので、簡
単な処理で高速かつ正確に文字図形の特徴を抽出すこと
ができる。従って、本発明の特徴抽出方式を文字図形認
識装置に採用すれば、簡単な処理で高速かつ正確な文字
図形認識が期待できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の特徴抽出方式を採用した文字図形認識
装置示す機能ブロック図、第２図は入力文字パターン例
と、重心座標系列１分割座標系列及び分割領域長系列と
の関係を示す図、第３図は重心座標系列と分割座標系列
との対応関係を示す図、第４図は分割座標系列と分割領
域面積マドＩＪクスとの対応関係を示す図、第５図は分
割座標系列の他の決定方法を示すフローチャートでろる
。 １・・・光入力、２・・・光電変換部、３・・・パター
ンレジスタ、４・・・文字枠検出部、５・・・文字投影
作成部、６・・・重心検出部、７・・・文字枠分割点決
定部、８・・・分割領域面積計算部、９・・・識別部、
１ｏ・・・辞書メモリ、１１・・・出力端子

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 媒体上の文字図形を読取つて２値化して得られるパター
   ンを記憶する記憶手段を備え、前記パターンに基づいて
   文字図形の特徴を抽出する特徴抽出方式において、 （ａ）前記パターンを走査して文字図形の外接枠を検出
   する第１の検出手段、 （ｂ）前記パターンを走査して所定の２つの軸に投影し
   た各軸方向の黒ビット数分布を作成する作成手段、 （ｃ）前記２つの軸方向の前記外接枠内の範囲で各黒ビ
   ット数分布の重心座標を決定し、決定した各重心座標で
   外接枠内の範囲を分割した各分割範囲に対し各黒ビット
   数分布の重心座標を決定する過程を繰り返して各軸方向
   の重心座標系列を検出する第２の検出手段、 （ｄ）設定される分割数に基づいて、前記重心座標系列
   に対応した各軸方向の分割座標系列を決定する決定手段
   、 （ｅ）前記分割座標系列で分割される前記外接枠内の分
   割領域の面積を要素とする分割領域面積マトリクスを計
   算する計算手段とを具備することを特徴とする特徴抽出
   方式。