JPS63237183A - 文字の特徴を抽出するシステム - 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、英数字等の連続しない文字を認識するための
方法および装置に関し、特に電子的に走査された文字を
認識するため統計的な判断ツリーにより更に効率的に使
用することができる特徴の　　　　−効率的な抽出を行
なうための方法および装置に関し、また特に、一般に大
きさの不変量および回転の不変量である％りを生じるこ
とができる如き方法および装置に関する。

〔従来の技術および解決しようとする問題点〕過去にお
いては、１つは「構造的な」試みであり他は「統計的な
」試みである、不連続な文字の認識に直する２つの広く
用いられる試みがあった。

構造的な試みにおいては、文字は当業者には周知の正中
軸変換法によりスケルトン化され、次いで文字の各部が
このスケルトンの空間的分析を経て識別される。手順側
ベースによる分析、−次元および二次元文法による分析
、また構造的判断ツリー分析によるものを含む文字の各
部を識別するための広範囲の手法が当業者には知られて
いる。正中軸変換法は、計算機によっても非常に高価に
つく。構造的方法論において要求されるコンピュータ処
理は、走査された文字の無意味な「偽の」構造即ち「ノ
イズ」構造の識別を生起する。単一文字に対して非常に
大きな数となり得るこのような構造を処理する際には、
誤った分類を避けるために複雑な認識アルゴリズムが必
要となる。

文字認識に対する統計的な試みは１文字の走査と、種々
の予め定めた文字種に対する予め選定された特徴の組に
抽申された特徴を比較し、最後には文字を認識するかあ
るいは棄却する統計的判断ツリーに対して抽出した特徴
を送ることにより得られるピクセル・データからの「特
徴」の抽出とを含んでいる。従来の文字抽出手法は、は
とんどが矩形状格子内の大量サンプリング、二次元モー
メントの生成、ある境界特性のフーリエ変換、文字の縦
横比、文字の周囲長さ対暗ピクセル数の厚みの比率、等
に限られてきた。抽出された特徴についての従来の統計
的手法は、一般に文字の大きさおよび方位が既知である
ことを要求する。別の充分な統計的特徴抽出法が考えら
れてきたが、これらは一般に大量のコンピュータ処理時
間および記憶容量を必要とするものである。

このように、Ｍｏ　ｔ　ｏ　ｒ　ｏ　ｌ　ａ社のＭＣ６
８０２０Ｗイクロプロセツサの如き１つ以上の技術水準
のマイクロプロセッサによシ有効な統計的文字認識を迅
速に行なうことを可能にするため、Ｃ，Ｙ、　５ｕｅｎ
およびＱ、　Ｌ　Ｗａｎｇの「新たな目的を持つＩ　５
ＯＥＴＲＰ一対話集合アルゴリズムＪ　（ｒ　Ｐａｔｔ
ｅｒｎ　Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　Ｊ第１７巻、第２号
、２１１〜２１９頁、１９８４年刊）に基くものの如き
技術水準の判断ツリーにより処理することができる有効
な組をなす大きさの不変量、回転不変量の特徴を生じる
改善された文字特徴の抽出の方法および装置を求める文
字認識技術における満たされざる需要が存在する。

〔問題点を解決するための手段〕

本発明の目的は、全てが文字の大きさおよび方位とは独
立しておりかつ統計的判断ツリーにより文字を認識する
際に効率的な１組の特徴を抽出するためのシステムの提
供にある。

本発明の別の目的は、従来技術において使用されてきた
ものよりも基かに複雑でないコンピュータ・ハードウェ
アを用いる文字の迅速な認識のための方法および装置の
提供にある。

本発明の他の目的は、特徴が微分平均および小さな標準
偏差を伴なう確率分布を持つ走査文字デーｆｉからの「
強固な」特徴グループを生成することにある。

本発明の他の目的は、文字の形状についての実質的に異
なる情報を提供するように特徴が極小関連付けがなされ
る走査文字データから「豊かな」特徴グループを抽出す
ることにある。

要約すれば、また本発明の一実施態様によれば、本発明
は、電子的に走査された文字の特徴の抽出を行なうため
のシステムを提供するもので、この特徴は文字の認識を
行なうため統計的判断ツリーに対して与えられるべき大
きさが独立でありかつ回転が独立である。記述する実施
態様においては、各々が文字の各４つの点に接する４つ
の辺を有する固定数（例えば、６）の仮想的な最小制限
矩形の複数の子め定めたパラメータを決定することに−
より１組の特徴が抽出され、この最小制限矩形はそれぞ
れ予め定めたある角度（例えば、１５°）だけ他に対し
て回転している。それぞれ各最小制限矩形の高さおよび
巾、各最小制限矩形の面積、各最小制限矩形の縦横比、
各最小制限矩形の中心点および各最小制限矩形の中心点
間の距離を含む一次元の列が生成される。％徴は、最小
制限矩形の中心点により定義される多角形の周囲の長さ
を計算することによシ得られる。文字の個々の周ピクセ
ルのＸ座標列、および各周ピクセルのｙ座標の同様な列
が生成される。文字の中心点からその各局ピクセルまで
の半径の長さを含む列が生成される。各々がＯ乃至７の
値を有する方向のコード列が、６対の文字の周ピクセル
毎に生成される。各周ピクセルから次のピクセルまでの
距離を含む別の列が生成され、もし次のピクセルがその
時の周ピクセルに対して水平または垂直方向に大きさが
生成されるならば、各ピクセルの距離は１となり、もし
次の周ピクセルがその時のピクセルに対して斜め方向に
整合されるならば、２の平方根に等しい。周ピクセルの
ＸおよびＸ座標列は、各々が再びサンプルされた固定数
（例えば、６４）のＸまたはｙ座標を含むように再サン
プルされ、その６各はそれぞれ総数のＸまたはｙ座標の
等しい端数の平均となる。２回の複素形ツー」Ｊ工変換
が再サンプルされたＸおよびｙ座標について行なわれて
２つの対応するグループをなす８つの大きさの二乗調和
係数を生じ、その各々は８つの対応する調和係数の和で
除した後平方根をとることにより正規化される。半径の
長さ列は、各々が文字の周囲長さの等しい割合を表わす
固定数（例えば、６４）の再サンプルされた半径長さを
生じるためピクセル距離の列について演算することによ
り再サンプルされる。方向コード列は、これおよびピク
セル距離の列について演算することにより再サンプルさ
れて、各々が文字の周囲長さの等しい割合にわ★、る周
囲の正接角を表わす固定数（例えば、６４）の再サンプ
ルされた方向コードを生じる。円の増分が再サンプルさ
れた各方向コードから差引かれて、補正された丙サンプ
ル方向コードの列を生じる。

再サンプルされた方向コードの移動平均が演算さｊして
、各々が１つの移動平均数と次の平均数との間の差に等
しい固定数（例えば、６４）の方向コ・−ド増分を生成
する。方向コード増分は各々１つの閾値に比較され、も
しこの方向コード増分がこの閾値より小さければ凹の表
示数が増分され、もしこの方向コード増分が閾値より大
きければ、凸の表示数が増分される。凹および凸の異な
る極値を測定するため多重閾値を定めることができる。

変数環の固定した大きさく例えば、８）の列が文字を囲
む円内の等しい半径の増分の対応する仮想的な連続循環
領域に割当てられる。文字における各ピクセルのＸおよ
びｙ座標は、もし対応するピクセルが暗でちるかどうか
を判定するため系統的に増分され、もしそうであれば、
その時のピクセルがどの循環領域に見出されるかが判定
され、その対応する変数環が増分される。文字も全ての
暗ピクセルがこれにより有効に１つの循環領域と関連付
けられた後、変数環の各々がこれを文字における暗のピ
クセルの総数により除すことにより区分される。

ある固定された大きさく例えば、２４）の列のスライス
変数が、文字の１つの境界円の対応する仮想的な連続し
たパイ状のスライス領域（例えば、１５°に対する）に
割当てられる。対応するピクセルが暗であるかどうかを
決定するため、文字における各ピクセルのＸおよびｙ座
標が系統的に増分され、もしそうであれば、その時のピ
クセルがどのスライス領域に見出されるかが決定され、
対応するスライス変数が増分される。文字の全ての暗の
ピクセルがこれにより有効に１つのスライス領域と関連
付けられた後、このスライス変数の各々は文字内の暗ピ
クセルの総数により除すことにより区分される。尖形フ
ーリエ変換演算が、制限矩形列、半径長さの再サンプル
された周囲列および補正された再サンプル方向コード、
およびスライス列について個々に行なわれて、対応する
グル・−ブをなす８つの大きさの二乗調和係数を生じ、
その各々は８つの調和係数の和で除し、その平方根をと
ることにより正規化される。正規化された自己相関演算
がこれらの同じ列について行なわれる。

最初の４つの一次元のモーメント、即ち平均、分散、歪
みおよびとがりが長さ、面積、縦横比および矩形列を限
定する中心点距離、半径および方向のコード増分の長さ
の再サンプルされた周囲列、および循環およびスライス
列について個々に計算される。分類操作はこれらの列に
ついて行なわれ、これから得られる組をなす要素の色々
な算術的組合せが計算される。モーメントおよび分類さ
れた要素は、予め計算された長さおよび面積の変数によ
り適当に区分される。

文字における最も大きな穴の中心軌跡と文字の最小制限
矩形の中心の平均との間の区分された距離が計算される
。文字のこの２つの最も大きな穴の周囲と文字の周囲長
さとの間の比率もまた計算される。

組をなす抽出された特徴は、８つの正規化された調和係
数と選択された制限矩形列、周囲の列およびスライス列
の正規化された自己相関との組、４つの一次元の区分さ
れたモーメントおよび区分された分類要素および選定さ
れた制限矩形列、周囲列循環およびスライス列のその徨
々の算術的組合せ、凹および凸の表示値、最小制限矩形
の隣接する中心間の距離の区分された和、文字の穴の周
囲を含む比率、および文字の最も大きな穴の中心軌跡と
文字の中心との間の区分された距離を含んでいる。

〔実施例〕

初めに、本発明の特徴抽出手法が、認識されるべき文字
を含む文書の行単位の走査に応答して生じたファイルか
ら表１に示された１つのグループの入力変数を受取るこ
とを理解すべきである。当業者は、対象物を走査するこ
とにより生じるピクセル・データについて演算すること
により、文字認識システムにおいて使用することができ
る種々の入力変数を生じる色々な公知の境界追跡アルゴ
リズムには馴染があろう。本発明の現在望ましい実施態
様においては、従来の境界走査サブルーチンが「対象物
」即ち目的ファイルについて動作する。この対象物は、
走査される文書における文字の幾何学的構造と対応する
水平方向のスライスとして組立てられた認識されるべき
文字の全てのピクセル・データを含んでいる。

以下に示す表１は、上記の境界追跡ルーチンにより生じ
る入力変数およびこれらの変数の定義のリストである。

表１ 人力変数 Ｐ（ｘｙｙ）　　　２進ピクセル像（０＝明／１＝暗）
、但し、全ての暗ピクセルが結合状態にあるｘ　　　Ｐ
（ｘ、ｙ）のＸ座標：０　≦ｘ＜ｍｘｙ　　　Ｐ（ｘ、
ｙ）のＸ座標：０≦ｙ≦ｍｙｍｘ　　Ｐ（ｘ、ｙ）＝１
の量大Ｘ座標ｍｙ　　Ｐ（ｘ、ｙ）＝＝１の最大ｙ座標
ｎｐｉｘ暗ｐｘｐ　（ｘ、　ｙ）＝＝１の数ｐｘ（ｉｐ
）　　　最も左上のＰ（ｘ、ｙ）＝１周ピクセルのＸ座
標から反時計方向に追跡された座標 Ｐｙ（ｉｐ）　　　最も左上のＰ（ｘ、ｙ）＝１周ピク
セルのＸ座標から反時計方向に追跡された座標 ＰＤ　（ｉｐ　）　　　周ピクセルｉｐから（ｉｐ＋１
）までの８通りの方向（０〜７）（あるいは、最後のピ
クセル々らば０） ｉｐ　　周ピクセル標識（Ｏ≦ｉｐ≦ｎｐｅｒ＋ｍ　−
１１ｐｅｒｉｒｎ　　周ピクセルの数 ｐｅｒｉｍ　　　周長（水平または垂直（偶数）方向毎
に１ｆ、加算、また対角（奇数）方向毎に２加算） Ｈｘ（ｉｈ）　　最も左上のＰ　（Ｘ＊　ｙ　）　＝０
０最も大きな穴の境界ピクセルのＸ座標から反時計方向
に追跡され念座標 Ｈｙ（ｔｈ）　　最も左上（’）Ｐ（ｘ、ｙ）＝Ｏの最
も大きな穴の境界ピクセルのＸ座標から反時計方向に追
跡された座標 ＨＤ　（ｉ　ｈ　）　　最も大きな穴の境界ピクセルｉ
ｈから（ｔｈ＋１）まで８通りの方向（θ〜７）、（あ
るいは、最後のピクセルならば０）ｔｈ　　最も大きな
穴の境界ピクセル標識：０　≦　ｉｈ　　≦ｎｈｏｌｅ ｎｈｏｌｅ　　最も大きな穴の境界ピクセル数（もしな
ければ０） ａｈｏｌｅ　　最も大きなｎｈｏｌｅの境界長さくもし
２なければＯ） ｂｈｏｌｅ　　２番目に大きな穴の境界長さくもしなけ
れば０） 第２図は、ｒＢＪＯ形を有する認識すべき文字の図であ
る。表１の入力変数の記述に際して、第２図を参照する
のが便利であろう。表１においては、Ｐ　（Ｘ、　ｙ　
）は二次元の列であり、２進ピクセル像を表わす。もし
Ｐ（ｘ、ｙ）がその時のｘ、Ｘ座標における「１」であ
るならば、これは暗のピクセルを表わし、同様に、もし
Ｐ　（Ｘ、　ｙ　）がｒＯＪならば、これは座枠Ｘ、７
における明即ち透明なピクセルを表わす。２進数のＸ軸
に沿って示されるように、Ｘは０とｍｘとの間のどんな
値でもとり得る。同様に、２進数のｙ軸で示されるよう
に、ｙは０とｍｙとの間のどんな値でもとり得る。０回
転における最小制限矩形は、図に示すように点（０，０
）、（０，ｍｘ）、（ｍｘ、ｍｙ）および（０゜ｍｙ）
によシ定義される。文字１０における暗ピクセルの総数
、即ちＰ　（ｘｐ　ｙ　）が「１」に等しいピクセル数
は、ｎｐｔｘに等しい。

ＰＸ（ｉｐ）は、ｎｐｅ　ｊｍ　　の周囲即ち文字１０
のピクセルのＸ座標の一次元列である。標識の変数ｉｐ
はＯとｎｐｅｒｉｍ−１との間のどんな値でもとり得る
が、ここでｎｐｅｒｉｍ　　とは文字１０の周囲ピクセ
ルの総数である。同様に、ＰＹ（ｉｐ）は。

文字１０のｎｐｅｒｉｍ　　ピクセル全てのＸ座標の一
次元列である。ＰＸ　（ｉｐ）およびＰＹ（ｉｐ）の列
は、文字１０の最も左上のピクセルから、即ち第２図に
おける点１３から反時計方向に追跡された周囲点の順序
にリストされる。もし文字１０が、例えば文字を「円滑
化（ｓｍｏｏｔｈ　）　ｊ、　「薄化（ｔｈｉｎ）Ｊ６
るいは［分解（ｄｅｃｏｍｐｏｓｅｓ）　Ｊするプログ
ラムにより前処理されるならば、ＰＸ（ｉｐ）およびＰ
Ｙ（ｉｐ）列は、結果（単数または複数）の周囲を表わ
すことになろう。

一次元列ＰＤ（ｉｐ）は、文字の境界が反時計方向に追
跡されるため、ある周ピクセルｉｐから次の周ピクセル
（ｉｐ＋１）までの８つの方向の１つを表わす。ＤＰ　
（ｉｐ）は、第２Ａ図の９で示されるようにＯ乃至７の
どんな値でもとり得、この場合０°、４５°、９０’、
１３５°％１８０°、２７０゜および３１５°　の８つ
の方向がそれぞれ０．１．２．３．４，５．６および７
により表わされる。このため、３つの列ＰＸ（ｉｐ）、
ＰＹ（ｉｐ）およびＰＤ　（ｉｐ）のグループは、文字
１０に対する隣接ピクセル間の周の点および方向の全て
を表わす。

（ＰＤ（ｉｐ）列はＰ　（ｘ＋　ｙ　）あるいはＰＸ（
ｉＰ）、およびＰＹ（ｉｐ）から容易に得ることができ
ることに注意。） 変数ｐｅｒｉｍ　　は、文字１０における周囲長さを表
わす。この長さは、文字１０の周囲がピクセル１３から
逆にピクセル１７まで反時計方向に追跡されるため、隣
接するピクセル間の全ての距離を加算することによシ決
定される。ＰＤ（ｉｐ）の偶数を付した６値においては
、水平または垂直方向の距離の長さ即ち１がｐｅｒｉｍ
　に加算され、ｐｏ（ｉｐ）の奇数を付した６値におい
ては、対角距離の長さく例えば、第２図における１６あ
るいは１９）、即ち２の平方根が文字１０の周囲長さを
得るためｐｅｒｉｍ　　に加算される。

ＨＸ（ｉｈ）　、ＨＹ（ｉｈ）およびＨＤ　（ｉｈ）は
、最も大きな穴の境界ピクセルに対するＸ座標、Ｘ座標
および方向のコード列であり、もし文字がその中に穴を
持つならば、ｐＸ（ｉｐ）、ｐｙ（ｉｐ）およびｐｏ（
ｉｐ）が穴の境界のＸおよびｙの座標を含む点を除いて
、それぞれこれらおよび方向のコードに類似している。

ｉｈは最も大きな穴の境界ピクセルであり、Ｏと（ｎｈ
ｏｌｅ−１）との間のどんな値でもとり得るが、この場
合ｎｈｏｌｅは文字１０の最も大きな穴１５における境
界ピクセルの総数である。第２図においては、参照番号
１４および１５は穴を表わす。点１９は、点２０まで反
時計方向に穴１５の境界を追跡するための開始点を表わ
す。第２図に示されるように、２、Ｐ（ｘ、ｙ）は文字
が暗であるどこでも１となる。穴１４および１５のよう
な文字における穴の場所では、Ｐ（ｘ、ｙ）はＯとなる
。明のピクセルは、どこでも第２図におけるＰ（ｘ、ｙ
）で示される。

最も大きな穴の境界の長さ、即ち穴１５の境界の長さは
、変数１−ａｈａ　Ｌ　ｅＪで表わされ、もし文字中に
穴がなければ値Ｏを有する。変数「ｂｈｏ　Ｉ　ｅｊは
、もし２番目の穴があれば、文字１０の２番目に大きな
穴即ち穴１３の境界長さである。もし２番目の穴がなけ
れば、ｂｈｏｌｅはＯの値を持つ。

第１図のフローチャートに関して記述する本発明の特徴
抽出プログラムおよびこれにより呼出される色々なサブ
ルーチンについて説明する先立ち、以下に示す表２に列
記される計算された変数について最初にある程度詳細に
記述することが役立とう。

表２ 計算された変数 ｃｌｅｎ（０”ｌｌ）　　１５°ずつ回転されたＰ（ｘ
、ｙ）の制限矩形の辺部の長さ ｃａｒｄ（０〜５）　　１５°ずつ回転されたＰ（ｘ、
ｙ）の制限矩形の面積 ｃｄｉｖ（０〜５）　　１５°ずつ回転されたＰ（ｘ、
ｙ）の制限矩形の縦横比 ｃｘｃｐ（０〜５）　　１５°ずつ回転されたｐ（ｘ、
ｙ）の制限矩形の中心点のＸ座標 ｃｙｃｐ（０−５）　　１５°ずつ回転されたｐ（ｘ、
ｙ）の制限矩形の中心点のＸ座標 ｃｘ制限矩形の中心点の平均Ｘ座標 ｃｙ制限矩形の中心点のｔａｖｅｒａｇｅ　ｙ座標ｃｄ
ｉｓｔ（０〜１４）　　各制限矩形の中心点間距離ｃｄ
ｓｕｍ　ｐｅｒｉｍで区分された隣接の制限矩形の中心
点間の距離の和 ｘｐｒｏｊ　（ｉｐ）　　周ピクセルのｎｐｅｒｉｍの
Ｘ座標列（ｐｘ（ｉｐ）と同） ｙｐｒｏｊ（ｉｐ）　　周ピクセルのｎｐｅｒｊｍのＸ
座標列（ｐｘ（ｉｐ）と同） ｐｌｅｎ（ｉｐ）　　　隣接の周ピクセル間のｎｐｅｒ
　ｉｍ距離の列（もしＰＤ（ｉｐ）が偶数ならば１１も
しｐＤ（ｉｐ）が奇数ならばｄ） ｐｒａｄ（ｉｐ）　　　（ｃｘ、ｃｙ）から各（ＰＸ（
ｉｐ）。

ｐｙ（ｉｐ））ｔでのｎｐｅｒｉｍ距離の列ｐｔａｎ（
ｉｐ）　　　隣接の周ピクセル間のｎｐｅｒｉｍ距離の
列（ＰＤ（ｉｐ）と同） ｐｒｍａｘ　　（ｅｘ、　ｃｙ）から（ＰＸ（ｉｐ）ｓ
ＰＹ（ｉｐ））までの最大距離 ｍｓａｍｐ（０”６３）　　　ｘｐｒｏｊからの周囲の
再サンプルされたＸ軸射影 ｙ　ｓ　ａｍｐ　（０〜６３）　　ｙｐｒｏｊからの周
囲の再サンプルされたｙ射影 ｒｓａｍｐ（０−６３）　　ｐｌｅｎおよびｐｒａｄか
ら再サンプルされた周半径 ｔｓａｍｐ（０〜６３）　　ｐｌｅｎおよびｐｔａｎか
ら再サンプルされた周正接 ｔｎｏｒｍ（０〜６３）　　　ｔｓａｍｐから正規化さ
れた周正接ｔｄｉｆｆ（０〜６３）　　　ｔｓａｍｐか
らの周正接の平滑差ｃｃｏｅｆ（１〜８）　　二乗の和
で区分されたｘ　ｓ　ａｍｐおよびｙｓａｍｐからの最
初の８つの複合７−りエ係数 ｄｃｏｅｆ（１〜８　）　　二乗の和で区分されたｘｓ
ａｍｐおよびｙ　ｓ　ａｍｐからの最初の８つの複合フ
ーリエ係数 ｔｈｉｓｕｍ　　ｔｄｉｆｆからのある閾値より大きな
周正接差の和 ｔｌｏｓｕｍ　ｔｄｉｆｆからのある閾値上り小さな周
正接差の和 口ｎｇ（０〜７）　　ｎｐｉｘにより区分された半径方
向サンプルされたＰ（ｘ、ｙ）からの等しい半径方向増
分の同心円環 ５ｌｉｃｅ（０〜２３）　　　ｎｐｉｘにより区分され
た半径方向サンプルされたＰ（ｘ、ｙ）からの等しい面
積の隣接する１５°のスライス ｈｘ最も大きな穴境界中心軌跡のＸ座標ｂｙ最も大きな
穴境界中心軌跡のｙ座標ｈｄｉｓｔ　　ｐｒｍａｘに対
する（ｈｘ、ｂｙ）と（ｃ　ｘ。

ｃｙ）間の距離の比 ｈｒａｔｌ　　ｐｅｒｉｍに対するａｈｏｌｅの比ｈｒ
ａｔ２　　ｐｅｒｉｍに対するｂｈｏｌｅの比表２の計
算された変数について述べるに先立ち、第２Ａ図につい
て述べておくことが役立とう。同図においては、参照番
号２５が再び認識すべき仮想的な文字を表わす。番号３
２−０は、文字２５の第１の最小制限矩形を表わす。本
発明によれば、第２の最小制限矩形３２−１もまた、Ｘ
およびｙ軸の原点に対して１５°回転して描くことがで
きる。

それぞれ次の最小制限矩形に対して１５°時計方向（あ
るいは、反時計方向）に回転された更に４つの最小制限
矩形（図示せず）もまた描くことができる。６つの最小
制限矩形はそれぞれ、異なる中心と、異なる高さと、異
なる巾とを持つことができる。ｃｌｅｎ（０）は第１の
最小制限矩形３２−Ｏの高さを表わし、ｃｌｅｎ（７）
はこの最小制限矩形の巾であり、ｃｌｅｎ（２）は第１
の回転された最小制限矩形３２−１の高さ、ｃｌｅｎ（
８）は矩形３２−１の巾・・・・・・・マとなシ、その
結果１組の変数ｃ　ｔｅｎ（０）　・−ｃ　ｆｅｎ（１
１）がＰ（ｘ、ｙ）の６つの全ての回転された最小制限
矩形の２つの直交する辺部の長さを表わす。

ｃｐｒｄ（０）、ｃａｒｄ（１）　・・−・−ｃｐｒｄ
（５）は、Ｐ（ｘ、ｙ）の６つの最小制限矩形の面積で
ある。

ｃｄｉｖ（Ｑ）・・・・・・ｃｄｉｖ（５）は、それぞ
れそのより長いｃｌｅｎ値で除した前記矩形のより短い
ｃｌｅｎ値と等しい６つの最小制限矩形の各々の縦横比
であり、その結果ｃｄｉｖ（０〜５）の全ての値は１よ
シ小さいかあるいは１と等しい。

変数ｃｘｃｐ（０）・・・・・・ｃ　ｘｃ　ｐ　（５）
は、各最小制限矩形の６つの中心点のＸ座標である。ｃ
ｙｃｐ（０）・・・・・・ｃｙｃｐ（５）は、各最小制
限矩形の、６つの中心点のｙ座標である。ｃｘは６つの
最小制限矩形の中心点の平均Ｘ座標であり、ｃｙは６つ
の最小制限矩形の中心点の平均ｙ座標である。ｃｘ、　
　ｃｙは、本文においては文字の中心点即ち中心として
用いられる。１５の変数ｃｄｉｓｔ（０）・・・・・・
ｃｄｉｓｔ（１４）は、６つの最小制限矩形の中心点間
の１５の存在し得る距離を表わす。ｃｄｓｕｍは、この
６、つの隣接する（回転角度に関する）最小制限矩形の
中心点間の距離の和に等しく、これは中心点２６−０．
２６−１等により定義される第２Ａ図の矢印２５Ａによ
って示される多角形の周囲の長さである。

列ｘｐｒｏｊ　（ｉｐ）は、（第７図に関して説明され
るように）ｐｘ（ｉｐ）に設定される。同様に、ｙｐｒ
ｏｊ　（ｉｐ）列は第７図においてｐｙ（ｊｐ）に対し
て設定される。このため、ｘｐｒｏｊ（ｉｐ）およびｙ
ｐｒｏｊ（ｉｐ）は、それぞれ文字の最も左上のピクセ
ルから反時計方向に見た周ピクセルのＸおよびｙ座標列
である。ｐｔａｎ（ｉｐ）は第７図においてＰＤ（ｉｐ
）に設定される方向コード列であシ、このため、隣接す
る周ピクセル間の方向列となる。

文字１０の各周囲点ｎｐｅｒｉｍからの距離のｐｒａｄ
（ｉｐ）は、この文字の中心点（これもまた第２Ｂ図に
おいて番号２６によシ識別される）から前記周囲点まで
に対する。例えば、距離のｐ　ｒ　ａｄ　（０）、ｐｒ
ａｄ（１）およびｐｒａｄ（２）は、第２Ｃ図において
矢印３４−０，３４−１および３４−２により示される
。対応する周囲点は、第２Ｂ図において点３３−０．３
３−１．３３−２によって示される。ｘｐｒｏｊ（０）
、ｘｐｒｏｊ（１）およびｘｐｒｏｊ（２）はそれぞれ
周囲点３３−１．３３−１および３３−２のｘｑ標であ
る。ｙｐｒｏｊ（０）、ｙｐｒｏｊ　（１）およびｙｐ
ｒｏｊ　（２）はこれら同じ３つの周囲点のｙ座標であ
る。ｐｒｍａｘは、その全周における文字２５の半径３
４−０．３４−１・・・・・・等のどれかの最大長さで
あり、即ちｐｒａｄ（ｉｐ）の最大値である。ｐｌｅｎ
（ｉｐ）は、ｎｐｅｒｉｍの周囲点３３−０．３３−１
・・・・・・３３の各々の次のものまでの距離の列であ
る。この距離は、対応するｐｎ（ｉｐ）がそれぞれ偶数
か奇数のいずれであるかに従って１であるかあるいは２
の平方根である。表２のこの部分における残りの計算さ
れた変数は、残りのフローチャートを参照することによ
シ最もよく理解することができよう。

本発明の再サンプリング手法については、この再サンプ
リング法の概要を述べるフローチャートを参照すれば最
もよく理解されよう。フーリエ係数については、これら
の式を示すフローチャートを参照することによシ最もよ
く理解されよう。

計算された変数環（Ｏ〜７）は、それぞれ同じ半径の増
分を持つ８つの中心円環の１つを表わす。

このことは第２Ｃ図を参照することによシ理解すること
ができ、同図においては参照番号２５が再び認識される
べき仮想的な文字を表わす。第２図におけるように、ｙ
軸およびｙ軸はそれぞれ番号１１および１２により示さ
れる。文字の中心は、参照番号２６により示される。中
心点２６から各周ピクセルまで引かれた半径の最大値ｐ
ｒｍａｘは、矢印３１により示される。８つの同心円２
７−０、２７−１・・・・・・２７−７が、８つの円環
を形成するように中心２６の周囲に描かれる。各環状変
数の値は、その周囲に文字におけるピクセルの総数であ
るｎｐｉｘによシ前記環が描かれる文字のＰ　（ｘ。

ｙ）の暗ピクセルの数に等しい。

各々が１５°の角度に対する２４のパイ形のスライスは
、参照番号３０−０．３０−１・・・・・・３０−２３
によって示される。第１のスライス３０−０は、中心点
２６を通る水平軸２８に対し−７，５°の角度をなす半
径２９−１と、軸２８に対し＋７．５゜の角度をなす半
径２９−１とにより定義される。

番号２９−２および２９−２３は、第２Ｃ図に示される
ように他のスライスを包囲する。各スライス変数の値は
、その周囲でこのスライスがｎｐｉｘにより分割された
状態で示される文字Ｐ（ｘ、ｙ）の暗ピクセル数に等し
い。変数ｈｘ、　ＩＩＹｓｈｄｉｓｔ、　ｈｒａｔｌお
よびｈｒａｔ　２は、第２Ｄ図に関して理解することが
できよう。ここで第２Ｄ図によれば、「８」の形状にお
ける文字２５は大きな穴３５と小さな穴３６とを持つよ
うに示される。（英数字は３つの種別、即ち穴のないも
の、１つの穴を持つものおよび２つの穴を持つものに該
当する。）番号３７で示される点ｈｘ、ｂｙは、その境
界に関して最も大きな穴３５の中心円環である。前のよ
うに、文字２５の中心は番号２６により示される点Ｃｘ
Ｘ　Ｃｙである。ｈｄｉｓｔは線３９により示される最
大半径ｐｒｍａｘで切られた第２Ｄ図の＠３８によシ示
される最も大きな穴の中心円Ｊｊ１３７と文字の中心２
６との間の距離である。ｈｒａｔｌは、文字の周囲ｐｅ
ｒｉｍに対する境界長さを制限する最も大きな穴３５の
比である。

ｈｒａｔ２は、文字の周囲長さｐｅｒｉｍに対する比較
的小さな穴３６の制限穴境界長さの比である。

ｈｒａｔｌおよびｈｒａｔ２はまた、手で薔いたｒＫｌ
の如き文字に現われ得る「ノイズ穴」間を見分ける際に
非常に有効であり、このようなノイズ穴と第２Ｄ図の「
８」における如き意図された穴との間を見分ける方法を
提供する。

特徴抽出プログラムについて詳細に述べるに先立ち、最
初に本発明の特徴抽出システムが包含される文書走査シ
ステムの構造を示す図である第２１図を参照することは
役立とう。第２１図においては、スキャナ２が手書き文
書ｌを走査し、ノイズ・フィルタ２Ａによシフィルタさ
れるピクセルを生じるが、このフィルタ出力はランレン
グス・工゛ンコーダ２Ｂに対して送られる。このランレ
ングス・エンコーダ２Ｂは、図面ｌにおいて走査された
対象物の形態と対応する方法で配列された粗のランレン
グス即ち水平方向のスライスからなる「対象物」に形成
される粗のランレングスを生じる。対象物分類装置３Ｂ
が、大きさその他の幾何学的特性から、対象物が１つの
文字として分類されるに充分に小さいかどうかを判定し
、もしそうであれば、この対象物の粗のう／レングスを
ランレングス・デコーダ４Ａに対して送シ、これが対象
物のランレングスを再びピクセル像、即ちＰ（ｘ、ｙ）
に変換して、ｍＸＸｍｙおよびｎｐｉｘを計算する。次
いで境界追跡装置４ＢがＰ（ｘ、ｙ）について演［痺し
、表１に示される残りの入力変数を生成する。

本発明の特徴抽出システムは第２１図において参照番号
５により示され、第１図および第１Ａ図に示され表２に
含まれる計算された中間変数および抽出された特徴を生
じる。抽出された特徴は、判断ツリー分類装置６Ａへ送
られ、その出力が規則に基く文字文脈ルーチン６Ｂに送
られ、これからフォーマツタ７へ送られ、その出力はＩ
ＢＭ社のＰＣ−ＡＴコンピュータ、キーボード、高解像
度グラフィックス・モニター、高解像度プロッタ、ハー
ドディスクおよび他の適当なハードウェアを含むワーク
ステーション８に対し編集のためロードされる。

第１図を除く第２１図に示された全てのブロック、スキ
ャナ２およびワークステーション８は、多数の６８０２
０マイクロプロセツサおよび適当なメモリーを含むグラ
フィックス・プロセッサ８Ａに含まれる。

次に第１図においては、サブルーチンの名称はブロック
内に含まれ、大文字により表わされる。

構成文字で表わされる計算された列の後に京が付される
と、第１６図のＲＦＯＵＲＩＥＲサブルーチンが実行さ
れてこの列の組をなす８つの正規化された調和係数を計
算し、第１７図のサブルーチンＣ０ＲＲＥＬが実行され
てｎ個の要素を持つ前記列の組をなすｎ個の正規化され
た自己相関関数を計算する。小文字によシ表わされる計
算された変数列の後に十が続く時は、第１８図のサブル
ーチンＭＯＭＥＮＴが実行されて第１Ａ図に示される如
き前記列の平均、分散、歪みおよびとがりを計算し、第
１９図のサブルーチン５ＯＲＴが実行されて前記列の予
め定めたソート操作およびノートされた要素の種々の算
術的組合せを実施する。

第１図においては、第１図または第１Ａ図のいずれかに
下線を付記した計算された変数または変数列の特徴抽出
が行なわれ、この特徴が文字の認識機能を行なう前記の
統計的判断ツリーに対して与えられる。モーメントおよ
びソート変数は、後で説明するようにスケール因数によ
る除算が行なわれ、大きさの不変性を保証する。

第１図においては、入力変数ｐｘ（ｉｐ）、ＰＹ（ｉｐ
）、ＰＤ（ｉｐ）、ｎｐｅｒｉｍおよびｐｅｒｉｍがサ
ブルーチンＤＯＣＯＨに対する入力変数である。このサ
ブルーチンＤＯＣＯＮは、第２Ｂ図における文字２５の
如き文字の周囲に６つの最小制限矩形を有効に描出し、
各最小制限矩形は前の矩形に対して１５°回転されて、
０°、１５°、３０’、４５°、６０°および７５°の
方位を持つ６つの最小制限矩形が生じる。

出力変数（ｆｅｎ（０〜１１）、ｃｐｒｄ（０−５）お
よびｃｄｉｖ（０〜５）が第３図乃至第６図のサブルー
チンＤＯＣＯＮにより生成される。第１６図の実フーリ
エ変換サブルーチンがｃｌｅｎ、ｃｐｒｄおよびｃｄｉ
ｖ列について演算して、抽出された特徴であるｃｌｃｏ
ｅｆ（１〜４）、ｃｐｃｏｅｆ（１〜２）およびｃｄｃ
ｏｅｆ（１〜２）の正規化された調和係数を生成する。

また、第１７図のサブルーチン自己相関操作がこの同じ
列について演算して、拡張された特徴であるｃｌｃｏｒ
（１〜１１）、ｃｐｃｏｒ（１〜５）およびｃｄｃｏｒ
（１〜５）の正規化された自己相関を生成する。

ブロック１１のサブルーチンＤＯＣＯＮはまた、ｃｄｉ
ｔｔ（０＝１４）、ｅｘおよびｃｙ変数およびｃｄｓｕ
ｍの特徴を演算する。また、ｃｌｅｎ。

ｃｐｒｄ、ｃｄｉｖおよびｃｄｉｓｔ列がサブルーチン
ＭＯＭＥＮＴおよび５ＯＲＴによシ演算され、その出力
は次いで区分されて第１Ａ図に示される如き抽出された
特徴を生成する。

入力変数ｐｘ（ｉｐ）、ｐｙ（ｉｐ）、ｐＤ（ｉｐ）、
ｎｐｅｒｉｍ、ｐｅｒｉｍおよび計算された変数ｃｘお
よびｃｙが第７図のサブルーチンＤＯＰＥＲＩＭＫより
演算されて特徴が抽出される文字の周囲の点の分析を行
なう。サブルーチンＤＯＰＥＲＩＭ１２は％　　ｘｐｒ
ｏｊ（”ｉｐ）、ｙｐｒｏｊ（ｉｐ）、ｐ　ｒ　ａ　ｄ
（ｉｐ）、ｐｔａｎ（ｉｐ）およびｐｌｅｎ（ｉｐ）列
を計算する。

ＤＯＰＥＲＴＭはまた、ＤＯＲＡＤおよびＤＯＨＯＬＥ
により用いられるｐ　ｒｍａ　ｘ変数を計算する。

各々が特徴が抽出される文字の境界における多数のピク
セル数と等しい値の数を含むｘｐｒｏｊおよびｙｐｒｏ
ｊ列が、第１図のブロック１４に示される如きサブルー
チアＦＳＡＭＰによシ演算され、このサブルーチンがｘ
ｐｒｏｊおよびｙｐｒｏｊを「再サンプル」してｎｐｅ
ｒｉｍから６４までの点数を減少（あるいは増加）シ、
これによりｘ　ｓ　ａｍｐ（０−６３）列およびｙｓａ
ｍｐ（０〜６３）列を生成する。はとんどの場合、この
６４個の再サンプルされた点は抽出された特徴の精度を
χ質的に損うことなく周ピクセルの元の数からの非常に
大きな減少を表わす。次に、第９図の双対複素フーリエ
変換のサブルーチンが、ＸＳａｍｐおよびｙｓａｍｐに
ついて一緒に演算して、２組の８つの調和係数を生成す
る。これらの調和係数の各々は、この時これが帰属する
組をなす８つの調和係数の和でこれを除すことにより第
１Ｏ図において正規化され、次いでその平方根を求める
ことによシ、大きさが不変の回転が不変の調和係数列ｃ
ｃｏｅｆ（１〜８）およびｄｃｏｅｆ（１〜８）を生成
する。

ＤＯＰＥＲＩＭによシ生成されるｐｒａｄ（ｉｐ）およ
びｐｔａｎ（ｉｐ）列はそれぞれ第１図のブロック２４
に示される如き「媒介変数再サンプリング」サブルーチ
ンＰ　Ｆ　Ｓ　ＡＭＰにより演算され、ｐｌｅｎ（ｉｐ
）を用いて各々が６４個の点を持つｒｓａｍｐ（０〜６
３）列およびｔｓａｍｐ（０＝６３）列を生成する。こ
のサブルーチンＰＦＳＡＭＰｉｌた、ｐｔａｎ（ｉｐ）
列について演算する時ｔｎｏｒｍ（０〜６３）列を生成
する。第１６図の突形フーリエ変携サブルーチンは、ｒ
ｓａｍｐおよびｔｎｏｒｍ列について演算して、ｒｃｏ
ｅｆ（１〜８）およびｔｃｏｅｆ（１〜８）正規化調和
係数を生成し、これが抽出された特徴である。また、第
１７図の自己相関サブルーチンは、これらの走査された
列について演算して、ｒｃｏｒ（１〜６３）およびｔｃ
ｏｒ（１〜６３）醇ヒｎ＞関を生成し、これが抽出され
た特徴である。また、ｒｓａｍｐ列がサブルーチンＭＯ
ＭＥＮＴおよび５ＯＲＴにより演算され、その出力は次
に区分されて第１Ａ図に示される如き抽出された特徴を
生成する。

ｔｓａｍｐ（０〜６３）列がブロックｚ２に示される如
き第１２図のサブルーチンＤＥＲＩＶにより演算されて
、ｔｃＬｉｆｆ（０〜６３）列を生成する。

この列は、第１図のブロック２３に示される如き第１３
図のサブルーチンＨＩＬＯ８ＵＭにより演算されて、ｔ
ｈｉｓｕｍおよびｔｌｏｓｕｍを生成するが、これらは
認識されるべき文字の顕著な凸凹性を表わす。この列は
また、サブルーチンＭＯＭＥＮＴおよび５ＯＲＴにより
演算され、その出力は区分されて第１Ａ図に示される如
き更に他の抽出された特徴を生成する。

第１図のブロック３０により示される第１５図のサブル
ーチンＤＯＲＡＤはＰ（ｘ、ｙ）およびｎｐｉｘおよび
ｐｒｍａｘについて演算して、円環（０〜７）列および
スライス（Ｏ〜２３）列を生成する。円環（０〜７）列
はそれ自体抽出された特徴である。第１６図の尖形フー
リエ変換サブルーチンは、前記スライス列について演算
して、抽出された特徴である５ｃｏｅｆ　（１〜６）正
規化調和係数を生成する。また、第１７図の自己相関サ
ブルーチンはスライス列について演算して、抽出された
特徴である５ｃｏｒ（１〜２３）正規化自己相関関数を
生じる。円環列およびスライス列はサブルーチンＭＯＭ
ＥＮＴおよび５ＯＲＴにより演算されて、＠ＩＡ図に示
される如き抽出された特徴を生成する。

第１図の参照番号３３で示される第２０図のサブルーチ
ンＤＯＨＯＬＥは、ＨＸ（ｉｈ）、ＨＹ（ｉｎ）、ｎｈ
ｏｌｅ、ｅｘ、ｃｙおよびｐｒｍａｘ変数について演算
してｈｄｉｓｔの抽出された特徴を生成し、またａｈｏ
ｌｅ、ｂｈｏｌｅおよびｐｅｒｉｍ間に簡単な比をとっ
てｈｒａｔｌおよびｈｒａｔ２の抽出された特徴を計算
する。

次に、個々のサブルーチンについて述べることにする。

第３図においては、サブルーチンＤＯＣＯＮが、各々が
前のものに対して１５°回転した文字の６つの仮想的な
最小制限矩形の種々の特性を生成する。第２Ａ図におい
て示される３２−０および３２−１により典型化される
如き最小制限矩形は実際には「描かれる」ものではない
が、これらを視覚化することがその結果計算された変数
を理解する上で役立ち得る。サブルーチンＤＯＣＯＮは
第３図乃至第６図からなっている。

基本的には、第３図の目的は、考察の結果縁形および凹
状の周囲点を除外することにより、最小制限矩形の組を
な−す４つの接触周囲点に対して同様に候補となる第２
Ａ図の２５の如きある文字の全ての周ピクセルを見出す
ことにある。第４図の目的は各最小制限矩形の組をなす
４つの接触する周囲点を見出すことにあり、第５図の目
的は各最小制限矩形の中心点、巾、面積および縦横比、
ならびに平均中心点を見出すことにある。最後に、第６
図は、最小制限矩形の６対の中心点間の距離と、これら
中心点により形成される多角形の周囲の長さとを計算す
る。

サブルーチンＤＯＣＯＮは、ブロック５０において開始
し、文字の前のピクセルから最も左上のピクセルへの方
向である値ＰＤ（ｎｐｅｒｉｍ−１）に対する前の方向
変数ｐｃｔを初期化する。例えば、第２Ａ図においては
、番号２３Ａは文字の最も左上のピクセルであり、点２
３Ｂは前の（ｎｐｅｒｉｍ−１）番目のピクセルの位置
である。

次いでこのサブルーチンはブロック５１へ進み、周囲の
標！ＲｉｐをＯに初期化し、またｃｐｉ列の標識Ｃを０
に設定する。このｃｐｉ列は、凸のピクセル標識列と呼
ぶ。次いで、サブルーチンはブロック５２へ進み、その
時の方向変数ｃｄｆ、ＰＤ（ｉｐ）に設定する。

周囲のピクセル列ｐｘ（ｉｐ）およびＰＹ（ｉｐ）は周
囲のＸおよびＸ座標の全てを含む。第３図は１つの新ら
しい列を充填する方法を提供し、これにおいてはどれか
の最小制限矩形に接触するための適当な候補であるピク
セルを指示するために、凸のピクセル標識列即ちｃｐｉ
（ｃ）列がｉｐの代りＫ　ＰＸおよびＰＹの周ピクセル
列の標識として用いることができる。

第３図のサブルーチンはブロック５２から判断ブロック
５３へ進んで、（ｃｄ−ｐｄ）が−４よシ小さいかある
いはこれと等しいかを判定する。もしこの判定が肯定で
あれば、このことは文字の周囲が一回以上方向０を通る
ように充分な累積角度にわたって追跡されたことを意味
し、凹であることを維持するためブロック５４に示され
る如くその時の方向ｃｄを８だけ増分することを必要と
する。もしブロック５３の判定が否定ならば、サブルー
チンは判断ブロック５５へ進み、その時の方向（ｃｄ　
−ｐｄ　）が４よシも大きいかどうかを判定する。もし
この判定が肯定ならば、このことは文字の周囲が一回以
上方向０を通るように正の充分な累積角度にわたって追
跡されたことを意味し、凸であることを維持するために
ブロック５６に示される如くその時の方向ｃｄを８だけ
減分することを必要とする。もしブロック５５の判定が
否定ならば、プログラムは判断ブロック５７に進み、そ
の時の方向ｃｄが前の方向ｐａよりも大きいかどうかを
判定する。もしこの判定が肯定ならば、このことは、ブ
ロック５７の否定的な判定によシ示されるように、周囲
のその時Ω部分が線形もしくは凹ではなく凸であること
を意味する。もし周囲のその時の部分が凸であるならば
、凸のピクセル標識列がブロック５８におけるその時の
周ピクセルの数であるｉｐに設定される。このｃｐｉ標
Ｒｃはブロック５９において１だけ増分される。

次いでサブルーチンは判断ブロック６０進み、その時の
ピクセルが文字の最後の周ピクセルであるかどうかを判
定する。この判定は、判断ブロック６０の否定的な判定
と対応する。もしループが完了しなければ、サブルーチ
ンはブロック６ｏからブロック６１へ進み、前の方向ｐ
ａをその時の方向ｃｄに設定し、次いでブロック６２へ
進んでピクセルの標識ｉｐを１だけ増分し、ブロック５
２へ戻って継続する。ブロック６３においては、サブル
ーチンは凸のピクセル・カラン）ｃｐｎｕｍをＣに設定
し、ラベルＡを介して第４図のサブルーチンへ進む。

第４図においては、最初のステップは、ブロック７０に
示されるように回転標識ｉを０に初期化することである
　この回転標識は、上記の６つの最小制限矩形の６つの
異なる回転を記録し、文字２５の周囲の６回の１５°の
回転を記録し、結果として得られる最小制限矩形の測定
の組を記録する。ブロック７１においては、サブルーチ
ンはＸおよびＸ座標の最小のｘｍｉｎおよびｙｍｉｎを
外ならぬ正の値に初期化し、ＸおよびＸ座標の最大値ｘ
ｍａｘおよびｙｍａｘを外ならぬ負の値に初期化する。

次にサブルーチンはブロック１７２へ進み、９０’の回
転標識ｊを（ｉ＋６）に設定し、角度θを（１１１π／
２）／６に設定するが、ここでπ＝３．１４．１１は乗
算を表わすため用いられる。

サブルーチンは次いでブロック７３へ進み、標識ｃｐｉ
をＯに初期化し、ブロック７３Ａへ進んでその時のＸ座
標をｘ＝ＰＸ（ｃｐｉ（ｃ））に設定し、その時のＸ座
標をｙ＝ＰＹ（ｃｐｉ（ｃ））に設定し、次にブロック
７４へ進む。

２つの回転標識ｉおよびｊを提供する目的は、回転毎に
、２つの最小制限矩形の長さ、即ち最小制限矩形の垂直
長さ即ち高さおよび最小制限矩形の水平長さ即ち巾がそ
れぞれ長さの列の要素ｃｌｅｎ（ｉ）およびｃｌｅｎ（
ｊ）に格納されるようにすることである。（下記のブロ
ック８２も参照）ブロック７２においては、回転標識ｉ
は増分され、θもまた１５°だけ増分される。

ブロック７３Ａ、７４．７５．７６および７７は、回転
したＸ座標および回転したＸ座標の最小値および最大値
を決定するために、θの増分の後に文字の周囲における
各候補の凸の点を調べるループを構成する。ブロック７
４においては、サブルーチンは回転したＸ座標ｘｒを下
式の値即ち、ｘｒ＝ｘ来ｃｏｓ（θ）−ｙ＊５ｉｎ（θ
）に設定し、また回転したｙ座標ｙｒを下式の値即ち、 ｙｒ＝ｘ＊５ｉｎ（θ）＋ｙ奈ｃｏｓ（θ）に設定する
。

上記の２つの式は、点Ｘ％　Ｙを原点（０，０）の周囲
で点（ｘｒ、　ｙｒ）まで有効に回転させるよう作用す
る。

次いで、サブルーチンはブロック７５へ進み、ｘｍｉｎ
をｘｒおよびｘｍｉｎの前の値の小さい方に設定するこ
とによシ回転された対象物の極値を調べ、ｙｍｉｎをｙ
ｒおよびｙｍｉｎの前の値の小さい方に設定し、ｘｍａ
ｘをｘｒおよびｘｍａ　ｘの前の値の大きな方に設定し
、ｙｍａｘをｙｒおよびｙｍａ　ｘの前の値の大きな方
と等しく設定する。次に、プログラムはブロック７６へ
進み、凸のピクセル初期化列１ｎｄｅｘ　　ｃが凸のピ
クセル・カウント（ｃｐｎｕｍ−１）よシ小さいかどう
かを決定する。

もしこの決定が肯定ならば、更に多くの候補の凸の周ピ
クセルがあり、従ってサブルーチンはブロック７７へ進
み、Ｃを１だけ増分し、ブロック７３Ａへ戻る。さもな
ければ、サブルーチンはラベルＣを介して第５図へ進む
。

第５図のブロック８０においては、サブルーチンは回転
した中心点の座標ｘｒｃを（ｘｍａｘ＋ｘｍｉｎ）／２
に設定し、回転した中心点の座標ｙｒｃを（ｙｍａｘ＋
ｙｍｉｎ）／２へ設定する。サブルーチンは次にブロッ
ク８１へ進み、回転ｉに対する最小制限矩形の中心点の
Ｘ座標であるｃｘｃｐ（ｉ）をｘｒｃ奈ｃｏｓ（θ）　
＋ｙｒｃ垂５ｉｎ（θ）に設定し、その時の最小制限矩
形の中心点のＸ座標であるｃｙｃｐ（ｉ）を−ｘｒｃ＊
５ｉｎ（θ）　＋　ｙｒｃ＊ｃｏｓｉｎ（θ）に設定す
る。上記の２つの式は、点ｘｒｃ。

ｙｒｃを原点（０，０）の周囲て点ｃｘｃｐ（ｉ）、ｃ
ｙｃｐ（ｉ）まで時計方向に有効に回転させるよう作用
する。

サブルーチンは次にブロック８２へ進み、巾ｃｌｅｎ（
ｉ）を（ｘｍａｘ−ｘｍｉｎ）に設定し１高さｃｌｅｎ
（ｊ）を（ｙｍａｘ−ｙｍｉｎ）へ設定する。次いでサ
ブルーチンは、ブロック８３において、ｃｐｒｄ（ｉ）
をｃｌｅｎ（ｉ）＊ｃｌｅｎ（ｊ）に設定する。

サブルーチンは次にブロック８４へ進み、その時の最小
制限矩形について巾ｃｌｅｎ（ｉ）が高さｃｌｅｎ（ｊ
）より小さいかどうかを判定する。もしこの判定が肯定
ならば、サブルーチンはブロック８５へ進み、ｃｌｅｎ
（ｉ）／ｃｌｅｎ（ｊ）の比と等しい縦横比ｃｄｉｖ（
ｉ）を計算する。さもなければ、サブルーチンはブロッ
ク８６へ進み、縦横比ｃｄｉｖ（ｉ）を反応の比ｃｌｅ
ｎ（ｊ）／ｃｌｅｎ（ｉ）に設定して、縦横比が常に１
より小さいかあるいはこれと等しくなるようにする。

いずれの場合も、サブルーチンはブロック８７へ進み、
回転の標識が５より小さいかを判定する。

もしそうであれば、プログラムはブロック８６へ進み、
ｉを増分し、ラベルＢを各して第４図のブロック７１へ
戻って別の１５°の回転のため上記の過程を反復する。

さもなければ、サブルーチンはブロック９８へ進み、ｃ
ｘを６のｃｘｃｐ（ｉ）の平均値に設定し、またｃｙを
６のｃｙｃｐ（ｉ）の平均値に等しく設定する。サブル
ーチンは次にラベルＤを介して第６図へ進む。

この時、サブルーチンは文字２５の回転を完了して６つ
の最小制限矩形を生成する。結果としての６つの中心点
に関する変数は次に計算される。

第６図のブロック９０における最初のステップは、最初
の中心点標識１１を０に初期化すること、およびｃｄｉ
ｓｔの標識ｄをＯに初期化することである。このｃｄｉ
ｓｔの標識ｄはＯから１４の１５の値をとシ、これは回
転した最小制限矩形の全ての対の６つの中心点間に引く
ことができる線の数である。次に、サブルーチンはブロ
ック９１へ進ミ、２番目の中心点標識ｉ２′ｆｒ、（ｉ
ｌ＋１）に初期化する。次いで、サブルーチンはブロッ
ク９２へ進み、ｃｄｉｓｔ（ｄ）を （ｃｘｃｐ（ｉｌ）　−ｃｘｃｐ（ｉ２）　）２＋　（
ｃｙｃｐ　（１ｌ）−ｃｙｃｐ（ｉ２）　）　２サブル
ーチンは次にブロック９３へ進み、２番目の中心点標識
１２が５より小さいかどうかを判定し、もしそうであれ
ば、このサブルーチンは１２およびｄを増加し、ブロッ
ク９２へ戻ってｃｄｉｓｔ（ｄ）に対する新たな値を設
定する。否定の判定がブロック３から得られ時は、サブ
ルーチンはブロック９４へ進み、最初の中心点標識１１
が４よシも小さいかどうかを判定し、もしそうであれば
、１１を増加してブロック９１へ戻る。否定の判定がブ
ロック９５から得られる時は、サブルーチンはブロック
９７へ進む。実際に、判断ブロック９３．９４によシ供
される２つのループは、最初の中心点ｃｘ、ｃｙから２
番目、３番目、４番目および５番目の中心点までの距離
を測定し、次いで２番目の中心点から３番目、４番目お
よび５番目の点までの距離、というようにあシ得る全て
の対をなす６つの中心点間の距離が測定さ−れることに
よりｃｄｉｓｔ（０〜１４）の値を生じるまで測定する
よう作用する。

ブロック９７においては、サブルーチンは最初の中心点
の標ｓｆａ　ｉｌをＯに再び初期化し、また変数ｃｄｓ
ｕｍもＯに初期化する。次いで、サブルーチンはブロッ
ク９８へ進み、２番目の中心点の標識１２を（ｉｌ＋１
）（ｍｏｄ６）に設定する。サブルーチンは次にブロッ
ク９９へ進み、隣接する制限矩形の中心点間の全ての距
離の和であるｃｄｓｕｍを下式の量、 （ｃｘｃｐ（ｉ）−ｃｘｃｐ（ｊ）　）２＋（ｃｙｃｐ
（ｉ）−ｃｙｃｐ（ｊ）　またけ増分し、次いでブロッ
ク１００へ進み、１１が５よシ小さいかどうかを判定す
る。もしそうであれば、サブルーチンは１１を増分し、
ブロック９８へ戻り、また他のブロックに戻る。

次に第７図においては、サブルーチンＤＯＰＥＲＩＭが
ＤＯＣＯＮと同じ周囲の情報、即ちｎｐｅｒｉｍ。

ｐｅｒｉｍ、　ＰＸ（ｉｐ）、ｐｙ（ｉｐ）およびｐｎ
（ｉｐ）列、ならびに前にＤｏＣＯＮにより計算された
ｃｘ、ｃｙについて演算する。ブロック１０５において
は、前の方向変数ｐａが０に初期化され、始動方向変数
ｓｄがＰＤ（０）に初期化される（ｐｄ＄”よびｓｄは
単にｐｔａｎ（ｉｐ）列を生成する際に用いられるに過
ぎない）。次いでサブルーチンはブロック１０６へ進み
、周囲標識ｉｐ’）０に初期化し、次いでブロック１０
７へ進んでｘｐｒｏｊ（ｉｐ）をｐｘ（ｉｐ）に設定し
、またｙｐｒｏｊ　（ｉｐ）をｐｙ（ｉｐ）に設定する
。（上記のステップの理由は、整数から浮動少数点表記
への変換を許容することである）次に、ブロック１０８
においては、サブルーチンＤＯＰＥＲＩＭは中心ｃｘ、
ｃｙから半径の長さを計算し、ｐｒａｄ（ｉｐ）をこの
半径に等しく、即ちｐｒａｄ（ｉｐ）＝　　（ＰＸ（ｉ
ｐ）−ｃｘ）２＋（ＰＹ（ｉｐ）−ｃｙ）２と等しく設
定する。

次ニ、サブルーチンは判断ブロック１０９へ進み、方向
ＰＤ（ｉｐ）が偶数および奇数のどちらであるかどうか
を判定する。もし偶数であれば、サブルーチンはブロッ
ク１１０へ進み、ｐｌｅｎ（ｉｐ）を１に設定するが、
これはこの時の方向が水平か垂直のいずれかであるため
である。もしこの時の方向が偶数でなければ、この時の
方向は対角であシ、サブルーチンはｐｌｅｎ（ｉｐ）を
２の平方根に等しく設定する。いずれの場合でも、サブ
ルーチンはブロック１１２へ進み、この時の方向変数ｃ
ｄをｐＤ（ｉｐ）−８α　に設定して、最初の方向が常
に０になり、また偏りあるいは始動の方向が以降の方向
から差引かれるようにする。

次にサブルーチン、はブロック１１３へ進む。第７図の
ブロック１１３〜１１６は、第３図のブロック５３〜５
６と正確に同じことを実行する。ブロック１１７におい
ては、サブルーチンはｐｔａｎ（ｉｐ）をこの時の方向
ｃｄに設定し、また前の方向ｐｃｔをその時のｃｄの値
に設定し、次いで判断ブロック１１８へ進み、このブロ
ックが前の手順が（ｎｐｅｒｉｍ−１）の周囲点まで全
ての周囲点について行なわれたかどうかを判定する。も
しこの角度が否定ならば、即ち、もしこれ以上の周囲点
が残るならば、サブルーチンはブロック１１９へ進み、
周囲の標識ｉｐを１だけ増分して、ブロック１０７へ戻
る。さもなければ、サブルーチンはｐ　ｒｍａ　ｘをｐ
ｒａｄ（ｉｐ）における半径の長さの最犬噴となるよう
に計算して戻る。

次に、特徴抽出ルーチンは第８図のサブルーチンＦＳＡ
ＭＰに進む。このサブルーチンＦＳＡＭＰば、文字２５
の周ピクセル数であるｎｐｅｒｉｍ要素列について演算
する。サブルーチンＦＳＡＭＰはこれらの列を「再びサ
ンプル」してこれらを６４点で表わするが、これは充分
な精度であることが判った。周囲の点の数をこのように
一定の小さな数まで減じることにより、フーリエ係数、
モーメント等を鍔るため必要な計算時間を大幅に短縮し
。

て、フーリエ変換の計算のため格納された余弦および正
弦衣のアクセスを便利にする。（第８図においては＼　
ｘｐｒｏｊおよび）（ｓａｍｐ変数を用いることのみが
示されるが、同じサブルーチンＦＳＡＭＰがｘｐｒｏｊ
（ｉｐ）およびｙｐｒｏｊ　（ｉｐ）について演算する
ため実行されることに注意すべきである。

もしサブルーチンＦＳＡＭＰがｙｐｒｏｊについて演算
するならば、変数ｙｓａｍｐが用いられる。）第１に、
サブルーチンはブロック１２５へ進み、再サンプリング
−サイズ変数を釧Ｚｅをｎｐｅｒｊｍ／６４に等しく設
定する。ｎｐｅｒｌｌＴｉの周ピクセル点が存在するこ
と、およびこれらを６４の再サンプル点に変換すること
が望ましいこと、従ってこのサンプリングφサイズを６
４で除したｎｐｅｒｉｍに等しく定義することが必要で
あることに注意。

次に、サブルーチンはブロック１２６へ進み、サンプル
和ｓｓｕｍを初期化し、またサンプル増分ｔｓｕｍ’ｅ
Ｏに初期化する。このサンプル増分ｔｓｕｍを用いて、
サンプル−サイズｔｓｉｚｅｉ持つサンプルをカウント
し、５ｓｕｒｎはこれらの値の和を表わす。

次にサブルーチンはバッファ１２７へ進み、ｘｐｒｏｊ
の標識ｉおよびｘｓａｍｐの標識ＪをＯに初期化する。

ｘｐｒｏｊ傾識ｌはｎｐｅｒｉｒｎ周囲点を経てカウン
トし、またｘｓａｍｐ標識１は６４の再サンプル点ｅＭ
でカウントする。

次いで、サブルーチ／ｈａブロック１２８へ進み、ｔｓ
ｕｍを１だけ増分し、またｓｓｕｍをｘｐｒｏｊ（ｉ）
だけ増分する。

次に、サブルーチンは判断ブロック１２９へ進み、ｔｓ
ｕｍがｔｓｉｚｅより大きいかあるいはこれと等しいか
を判定する。もしこの判定が肯定ならば、このことは、
ｉが別のｘｓａｍｐサンプルの形成のため必要な境界を
越えたことを意味する。従って、サブルーチンはブロッ
ク１３０においてｔｓｉｚｅだけｔｓｕｍ’ｉ減じ、ブ
ロック１３１へ進み、サンプル和の残りｓｒｅｍをｔｓ
ｕｍｘｘｐｒｏｊ（ｉ）に設定する。この時サブルーチ
ンはブロック１３２へ進み、ｘｓａｍｐ（ｊ）を（ｓｓ
ｕｍ−ｓｒｅｍ）／１ｓｉｚｅ　に設定し、ブロック１
３４において１を１だけ増分し、判断ブロック１２９へ
戻る。もし判断ブロック】２９の判定が否定ならば、サ
ブルーチンは判断ブロック１３５へ進み、ｘｐｒｏｊの
標ｒ！　＋が（ｎｐｅｒｉｍ−１）より小さいかどうか
を判定する。もしこの判定が否定ならば、このことは、
全てのｎｐｅｒｉｍの周囲点が再びサンプルされたこと
を意味し−、サブルーチンは呼出しプログラムへ戻る。

もし、ブロック１３５の判定が肯定ならば、ｘｐｒｏｊ
の標識ｉを１だけ増分し、ブロック１２８へ戻る。

（ｙｐｒｏｉ列がＦＳＡＭＰにより演算さｎつつあるな
らば、ｘｐｒｏｊはブロック１２７においてｙｐｒｏｉ
で置換され、ｘｓａｍｐはブロック１２７においてｙ　
ｓ　ａｍｐにより置換される。ｘｐｒｏｊはブロック１
３１においてｙｐｒｏｊにより置換され、ｘｓａｍｐは
ブロック１３２においてｙｓａｍｐにより置換される。

） おそらくは、ザブルーチンＦＳＡＭＰの動作については
、第８Ａ図を参照することによシ更に理解することがで
きるが、同図においては、参照番号１３９がｘｐｒｏｊ
の標識ｉに対してプロットされたｘｐｒｏｊ（ｉ）列を
表わす。もし垂直線］、３９Ｂと垂直軸】３９Ｃとの間
の距離がｔｓｉｚｅであれば、ｘｓａｍｐ（１）はｔｓ
ｉｚｅ線１３９ＢとＯの軸１３９Ｃとの間のカーブの下
の面積である。これは、第８図のブロック１；３２にお
いて計算さ９．たｌである。

この値は、水平＠１３９Ｄにより衣わされ、この水平線
はｎｐｒｒｉｍ／６４の周ピクセルと対応する許容され
る６４への１つの再サンプル点を表わす。

もしブロック１２９においてｔｓｕｍがｔｓｉｚｅより
も大きいことが判定されるならば、残りのｓｒｅｍは、
垂直線１３９　Ａと１３９Ｂとの間のカーブ１３９の下
の面積で表わされ、垂直線１３９Ａはこの場合ｔｓｕｍ
を表わしている。量ｓｒｅｍは１次の操作でブロック１
３２において計算されるｘｓａｍｐ（２）に含まれ、ｔ
ｓｉｚｅの２倍に等しい垂直線１３９Ｅまで延びるレベ
ル１３９Ｆによシ示される。

上記のサブルーチンは、もしｎｐｅｒｉｍが６４を越え
るならばｎｐｅｒｉｍの周ピクセルを６４の更に操作可
能なサンプル・サイズに正確に「縮減」し、またもしｎ
ｐｅｒｉｍが６４よシ小さければｎｐｅｒｉｍピクセル
を６４を生じるように「伸長」する。

第１図に示されるように、ｘｓａｍｐおよびｙｓａｍｐ
は共に第９図の双対複素形７−リエ変換サブルーチンに
よシ演算されるが、このサブルーチンはｚｓａｍｐおよ
びｙｓａｍｐ列の２組の８つの調和係数を計算する。第
９図および第１０図のサプルーチｙｃＤＦＯＵＲＩＥＲ
は最初にブロック１４０に進み、変数ｃｃｏｅｆおよび
変数ｄｃｏｅｆに対する標識である標ｆａｃを１に初期
化する。次いでサブルーチンはブロック１４１へａみ、
Ｘ＄ａｍｐおよびｙｓａｍｐの標識１１余弦の和ｘｃｏ
ｓおよびｙｃｏｓ　、および正弦の和ｘｓｉｎおよびｙ
ｓｉｎを０に初期化する。サブルーチンは次にブロック
１４２へ進み、このブロックが角度θをｉ＊ｃ＊２／６
４に設定するが、これは６４の点が文字の周囲の第１の
ピクセルから（ｎｐｅｒｉｍ−１）番目のピクセルまで
の移動、即ち１サイクルを示すためである。

次に、サブルーチンはブロック１４３へ進み、ｘｃｏｓ
をｘｓａｍｐ（ｉ）秦ｃｏｓ（θ）だけ増分し、ｘ：ｓ
ｊｎをｘｓａｍｐ（ｉ）来５ｉｎ（θ）だけ増分し、ｙ
ｃｏｓ　’Ｆｒｙｓａｍｐ（ｉ）毫ｃｏｓ（θ）だけ増
分し、またψセンサインをｙｓａｒｎｐ（ｉ）ｘｓｉｎ
（θ）だけ増分する。

次に、サブルーチンは判断ブロック１４４へ進み、ｘｓ
ａｍｐおよびｙｓａｍｐの標識ｉが６３より小さいかど
うかを判定し、もしこの判定が肯定ならば、サブルーチ
ンの内部ループが未完了となり、従ってｉは１だけ増分
され、サブルーチンはブロック１４２へ戻る。もし判断
ブロック１４４の判定が否定ならば、サブルーチンの内
部ループが完了し、サブルーチンはブロック１４６へ進
み、ｃｃｏｅｆ（ｃ）ｃｃｏｅｆ（ｃ）＝（ｘｃｏｓ＋
ｙｓｉｎ）２＋　（ｙｃｏｓ−ｘｓｉｎ）”に設定し、
またｄｃｏｅｆ（ｃ）を ｄｃｏｅｆ（ｃ）＝ｘｃｏｓ２＋ｘｓｉｎ２＋ｙｃｏｓ
２＋ｙｓｉｎ２に設定する。

次いで、サブルーチンはブロック１４７へ進み、ｃｃｏ
ｅｆおよびｄｃｏｅ　ｆの標識Ｃが８より小さいかどう
かを判定し、もしそうであれば、Ｃを１だけ増分してブ
ロック１４１へ戻る。もしＣが８より小さくなければ、
サブルーチンは第１０図のブロック１４８へ進む。

前に計算された係数ｃｃｏｅｆ（１〜８）およびｄｃｏ
ｅｆ（１〜８）は、これらが文字の大きさに依存する「
粗の」係数である。このことは、大きさて依存すること
が小さな文字の比較的高い振幅の高調波を大きな文字の
比較的低い振幅の高調波から見分けることを不可能にす
る故、即ち両者が同じ大きさを持つことになる故に望ま
しくない。従来技術においては、高調波の係数を正規化
するための試みは第１の高調波の大きさあるいは全ての
高調波の大きさの和により係数を除すことであった。最
初の高調波の振幅のみによる正規化を行なうというこの
試みは、最初の高調波自体が有効な特徴となるという短
所を持ち、一般に、この特徴の情報内容が失われる故に
１つの有効な特徴で区分する即ち正規化することは望ま
しくない。

後者の試みの主な短所は、もし文字のノイズが非常に多
ければ、比較的高い次数のフーリエ係数が異常に高いも
のとなることである。

第１０図について説明を続ければ、変数ｃｓｕｍおよび
ｄｓｕｍはブロック１４８において８つの粗の係数の各
組の和に等しく設定され、ＣＣ０ｅｆおよびｄｃｏｅｆ
の標識Ｃは１に初期化される。次にブロック４９はｃｃ
ｏｅｆ（ｃ）ｋ ｃｃｏｅｆ（ｃ）＝ｖ’ｃｃｏｅｆ（ｃ）／ｃｓｕｍに
設定し、またｄｃｏｅｆ（ｃ）を ｄｃｏｅｆ（ｃ）＝ｖ’丁：ｏｅｆ（ｃ）／ｄｓｕｍに
設定する。このように、この方法は、大きさを二乗した
粗の係数の各々をこれが帰属する組をなす８つの高調波
係数の和により正規化し、次いで平方根を求めることで
ある。

第１１図のＰＦＳＡＭＰ媒介変数再サンプリング・サブ
ルーチンは、このサブルーチンがｐｌｅｎ（ｉｐ）を用
いてサプルーチ：ｙ　ｐｒｉｌｄ（ｉｐ）およびｐｔａ
ｎ（ｉｐ）について演算する点を除いて、第８図のサブ
ルーチンＦＳＡＭＰと類似しておシ、その要素はｘｐｒ
ｏＪ（ｉｐ）およびｙｐｒｏｊ（ｉｐ）列におけるよう
に等間隔になっていない。第１１図においては、ブロッ
ク１５０および１５１はそれぞれ第８図のブロック１２
５および１２６と同じである。

ブロック１５２ば、このブロックにおいてｉがｐｒａｄ
標識でありかつｊがｒｓａｍｐ標識である点を除いてブ
ロック１２７と類似し７ている。第１１図のブロック１
５３においては、ｔｓｕｍは長さｐｌｅｎ（ｉ）により
媒介変数により増分され、ｓｓｕｍは面積ｐｌｅｎ（ｉ
）＊ｐｒａｄ（ｉ）で増分される。第１１図のブロック
１５４．１５５．１５８．１５９．１６０．１６１およ
び１６２は、それぞれブロック１２９．１３０．１昭、
１３４．１３５．１３７および１３６と同じものである
。

ブロック１５６においては、５ｒｅｌＹ１は面積ｔｓｕ
ｍ乗ｐｒａｄ（ｉ）に設定され、ブロック１５７におい
ては、ｒ　ｓ　ａｍｐ　（」）は（ｓｓｕｍ−ｓｒｅｍ
）／１ｓｉｚｅになるよう計算される。

第１１Ａ図は、サンプルｐｒａｄ（ｉ）がｐｌｅｎ（ｉ
）に従って不均等な間隔で隔てられる点を除いて第８Ａ
図と同じものである。もし第１１図のサブルーチンＰＦ
ＳＡＭＰがｐｒａｄ（ｉｐ）の代りにｐｔａｎ（ｉｐ）
について演算するならば、ブロック１５２におけるｐｒ
ａｄおよびｒｓａｍｐ（ｉｐ）はそれぞれｐｔａｎ（ｉ
ｐ）およびｔｓａｍｐにより置換される。ｔｓａｍｐは
、実際には、区分された周囲の正接角度である。更にま
た、もしＰ　Ｆ　Ｓ　ＡＭＰがｐｔａｎ（ｉｐ）につい
て演算する別の、ブロック１６３はブロック１５７と１
５８の間に挿入され、ｔｎｏｒｍ（ｊ）がｔｓａｍｐ（
ｊ）　　８来ｊ／６４に設定されることを示す。

「円度」の増分を除去することによりｔｓａｍｐを補正
するためにブロック１６３が付加される。これが何を意
味するかを理解するためには、ｔｓａｍｐ　　。

が」に対してプロットされる第１１Ｂ図を参照されたい
。斜め線１６６は、もし示される文字が円１６６Ａであ
るならばｔｓａｍｐを表わす。カーブ１６７は、もし文
字が「８の字」の形状１６８Ｂであるならば、ｔｓａｍ
ｐのプロットとなる。関数ｔｓａｍｐ（ｊ）は周期を持
たず、即ちＯには回帰せず、従ってｔｓａｍｐ（ｊ）の
フーリエ変換は不可能である。しかし、もし斜め線１６
６が減算される、即ち「円度」の増分が量ｊｅ８／６４
を差引くことにより取除かれてｔｎｏｒｍ（ｉｐ）を生
成するならば、ｔｎｏｒｍ（０〜６３）の有意義なフー
リエ変換を第１図に示されるように計算することができ
る。

第１２図は、ｔｓａ、ｍｐ（０＝６３）について平滑化
する微分演算を行なってｔｄ　ｉ　ｆ　ｆ　（０〜６３
）列を生成するサブルーチンＤＥＲＩＶを示し、この列
はｔｓａｍｐ列の連続する平滑化された点間の差として
再サンプルされた方向コードにおける増分を表わす。以
降に述べるように、この情報は、特徴が抽出されつつあ
る文字の凸および凹の各部を評価する際に有効である。

これは、英数字セットが文字の凸性および菌性の太きさ
を分析することによっては一部は認識できない故に有効
である。

第１２図においては、最初のステップは、ブロック１９
０に示されるように平滑化和変数ｓｓｕｍｔ−最初の８
つのｔｓａｍｐ列の要素の和に初期化することである。

ブロック１９１においては、サブルーチンは小さな平滑
化標識ｊをＯに初期化し、また大きな平滑化標識ｋを７
に初期化する。これは、実際には、移動平均が計算され
る８つの要素の「移動する窓」を確立する。次いでサブ
ルーチンはブロック１９２へ進み、ｔｄｉｆｆ（ｊ）ｔ
−ｓｓｕｍ／８に設定する。サブルーチンは次にブロッ
ク１９３へ進み、ｓｓｕｍをｔ　ｓ　ａｍｐ　（ｊ　）
だけ減分し、これによりこの項を窓から取払う。

次いで、サブルーチンはブロック１９４へ進ミ、大きな
平滑化標識ｋが６４よシ小さいかどうかを判定し、もし
そうであればブロック１９５へ進み、ｓｓｕｍをｔｓａ
ｍｐ（ｋ）だけ増分し、これによりこの項を窓に加算す
る。もしｋが６４よりも小さくなければ、サブルーチン
はブロック１９５Ａへ進み、その代り「丸め」のため５
Ｓｕｎ〕をｔｓａｍｐ（ｋ−６４）＋８だけ増分する。

次に、サブルーチンは判断ブロック１９６へ進み、小さ
な平滑化標識ｊが６３よシ小さいかどうかを判定する。

もしそうであれば、サブルーチンはブロック１９７へ進
み、ｊを増分し、ブロック１９２へ戻り、ｔｄｉｆｆ（
ｊ）の新たな値、即ち移動平均ｔｄｉｆｆ（ｊ）の新た
な値を計算する。もしブロック１９６の判定が平滑化ル
ープが終了したことであれば、サブルーチンはブロック
１９８へ進み、ｔｄｉｆｆの標識ｉを１に初期化し、ブ
ロック１９９における別のループに入９、ｔｄｉｆｆ（
ｉ）を（ｔｄｉｆｆ（ｉ＋１）−ｔｄｉｆｆ（ｉ））に
リセットし、これにより方向のコード増分を計算する。

次にサブルーチンは判断ブロック２００へ進み、ｔｄｉ
ｆｆの標識ｉが６２よシ小さいかどうかを判定し、もし
そうであれば、ｉを増分してブロック１９９へ戻る。ｔ
ｄｉｆｆ（ｉ）列の最初の６３点が計算された時、サブ
ルーチンはブロック２００カラ否定の判定を得、ブロッ
ク２０２へ進み、丸めのためにｔｄｉｆｆ（ｉ）列の最
後の点即ち点ｔｄｉｆｆ（６３）、の値を（８＋ｔｄｉ
ｆｆ（０）−ｔｄｉｆｆ（６３））になるように計算す
る。実際には、ｔｄｉｆｆは周囲の正接角の増分の列で
ある。次いでサブルーチンは戻る。

次に、特徴が抽出されつつある文字の菌性を分析する第
１３図のサブルーチンＨＩＬＯ８ＵＭＫついて述べる。

このサブルーチンは、ｔｓａｍｐ列からの周囲の方向コ
ードの平滑化された差を含むｔｄｉｆｆ（ｉ）列につい
て演算する。第１３図のサブルーチンＨＩＬＯ８ＵＭに
ついては、ｔｄｉｆｆ（ｉ）が「８の字」の文字２５に
対してプロットされている第１４図を参照すれば理解が
助けられよう。波形２１３はｔｄｉｆｆ（０〜６３）を
示す。公差あるいは閾値である変数ｔｏｌの２つの値、
即ち−１および＋１に等しいｔｄｉｆｆもまた示される
。

点Ａ、Ｒ，Ｃ，Ｄ、ＥおよびＦは文字の凸性Ａ１Ｃ，Ｄ
およびＥｌおよび菌性ＢおよびＦを識別するためカーブ
３１３において識別される。ｔｄｉｆｆカーブにおいて
は凸性はピークとして現われ、菌性は谷として現われる
。第１４図のカーブ２１３かち判るように、比較的高い
ｔｏｌ値＋１の上の領域２１４Ｅは顕著な凸性を表わす
が、比較的小さなｔｏｌ値−１の下の領域２１４Ｄは顕
著な菌性を表わす。

多重値ｔｏｌは、特徴が抽出されつつある文字の菌性オ
よび凸性についての所要の情報レベルヲ生じるように実
験的に選定することができる。

第１３図のサブルーチンＨＩＬＯ８ＵＭは最初にブロッ
ク２０５へ進み、低いカウント変数１ｎｕｍ。

低い和の変数１ｓｕｍ、高いカウント和変数ｈｎｕｍ。

高い和変数ｈｓｕｍおよびｔｄｉｆｆの標識ｉを全て０
に初期化する。次いで、このサブルーチンは判断ブロッ
ク２０６へ進み、ｔｄｉｆｆ（ｉ）のその時の値がｔｏ
ｌより小さいかどうかを判定する。もしブロック２０６
の判定が肯定ならば、サブルーチンはブロック２０７へ
進み、ｌｎｕｍを１だけ増分し、ｌｓｕｍをｔｄｉｆｆ
（ｉ）だけ増分し、判断ブ０７り２０９へ進む。もしブ
ロック２０６の判定が不定ならば、サブルーチンブロッ
ク２０８へ進み、ｈｕｎｍを１だけ増分し、ｈｓｕｍを
ｔｄｉｆｆ（ｉ）だけ増分し、判断ブロック２０９へ進
む。ブロック２０９はｉが６３より小さいかどうかを判
定し、もしそうであれば、サブルーチンはブロック２１
０へ進んでｉを１だけ増分し、ブロック２０６へ戻る。

さもなければ、サブルーチンはブロック２１１へ進み、
ｔｌｏｓｕｍをｔｌｏｓｕｒｎ＝（ｔｏｌ来１ｎｕｍ−
１ｓｕｍ）／６４に設定し、またｔｈｉｓｕｍを ｔｈｉｓｕｍ＝（ｈｓｕｍ−ｔｏｌ＊ｈｎｕｍ）／６４
に設定して戻る。実際に、第１４図における２１４Ｅの
如き凸の領域の区分和はこの和によって表わされ、また
菌性を表わす領域２１４Ｄの区分和はｔｌｏｓｕｍによ
り表わされる。

次に、第２Ｃに関し７て先に述べた如き円環およびスラ
イスを形成する第１５図のサブルーチンＤＯＲＡＤは、
文字のピクセルが如何にして円環およびスライスに対し
付加されるかを示している。

ブロック２１６においては、サブルーチンは円環区分因
数の変数ｒｓｉｚｅを７．９９　＝７　ｐ　ｒｍａ　ｘ
に記憶し、これによりどの半径も０乃至７の間の截頭整
数に区分する。次いでサブルーチンはブロック２１７へ
進み、全ての角度をＯ乃至２３の間の截頭整数に区分す
るため、スライスの区分因数変数５ｓｉｚｅを２３．９
９−／２πに設定する。

ブロック２１８においては、サブルーチンは全ての円環
（θ〜７）列をＯに初期化し、また全てのスライス（０
〜２３）列をＯに初期化する。

ブロック２１９においては、サブルーチンはｙを０に初
期化し、ブロック２２０へ運んでＸを０に初期化する。

従って、初期化された円環およびスライスの変数は、サ
ブルーチンＤＯＲＡＤが実行される時円環またはスライ
スが重った暗ピクセルが合計される数学的な積分値とし
て考えることができる。

次に、サブルーチンは判断ブロック２２１へ進み、Ｐ（
ｘ、ｙ）が１に等しいかどうか、即ちその時のピクセル
が暗であるかどうかを判定する。もしこの判定が肯定な
らば、サブルーチンはブロック２２２へ進み、Ｘをｘ−
ｃｘに等しく設定しかつｙをｙ−ｃｙに等しく設定する
ことにより、第２Ａ図において参照番号２６で示される
中心点ＣＸ。

ｃｙに関してＸおよびｙ座標を変換する。

この時、サブルーチンはブロック２２３へ進み、円環初
期化ｒをｒｓ　ｉｚｅ　ｘ　（ｘ”　＋ｙ”）の平方根
に等しく設定し、これにより同項標識を特定の文字のピ
クセルと文字の中心との間の距離に設定し、ｒｓｉｚｅ
により乗じてｒを０と７の間の整数になるよう打切る。

次いで、サブルーチンはブロック２２４へ進み、スライ
ス標Ｒ８を（−ｙ／ｘ　）の逆正接に等しく設定し、こ
れによりこのスライス標識を特定の文字のピクセルおよ
びこの文字の中心を通って引布れた正のＸ軸とによ多形
成される角度に設定し、５ｓｉｚｅで乗じてＳを０と２
３の間の整数になるよう打切る。サブルーチンは次ニブ
ロック２２５へ進み、円ｍ　（ｒ）およびスライス（Ｓ
）を増加し、判断ブロック２２６に進み、もしＸが回転
Ｏにおける最小制限矩形の巾であるｍｘよシ小さければ
、サブルーチンはＸを増分して判断ブロック２２１へ戻
る。もしブロック２２６の判定が否定ならば、サブルー
チンは判断ブロック２２８へ進み、ｙが回転Ｏにおける
最小制限矩形の高さであるｍｙより小さいかどうかを判
定する。もしこの判定が肯定ならば、サブルーチンはｙ
を増分し、ブロック２２へ戻り、さもなければ、ブロッ
ク２３０へ進み、円環（０〜７）およびスライス（０〜
２３）ｉｎｐｉｘで除すことによシ区分してこれら変数
をＯと１の間にさせて大きさが不変の状態にする。この
ように、文字列Ｐ（ｘ、ｙ）が線単位に走査され、暗ピ
クセル８つの定義された円環の適当なものおよび２４個
の定義されたスライスの適当なものに加算される即ちこ
れに含められる。従って、８つの円環および２４のスラ
イスの各々は、文字中の全ての暗ピクセルのある一部を
含む。

第１図に関して前に述べたように、スライス（０〜２３
）列は回転不変性ではなく、そのため第１６図のサブル
ーチンＲＦＯＵＲＩＥＲ，第１７図のサブルーチンＣ０
ＲＲＥＬ、第１８図のサブルーチンＭＯＭＥＮＴ、およ
び第１９図のサブルーチン５ＯＲＴがスライス（０〜２
３）列について演算して、大きさの不変性および回転不
変性を生成する。

特徴抽出プログラムの実行におけるこの時点において、
全ての計算された変数列が生成されたことを知るべきで
ある。前述の如く、第１６図のサブルーチンＲＦＯＵＲ
Ｉ　ＥＲおよび第１７図のサブルーチンＣ０ＲＲＥＬ、
および（または）第１８図のサブルーチンＭＯＭＥＮＴ
および第１９図のサブルーチン５ＯＲＴは、第１図に示
される如くそれぞれ計算された変数列の後にａ来または
十が続く場合における別の特徴を計算するため用いられ
た。第１６図乃至第１９図においては、ｒｘｙｚＪはｎ
項のｘｙｚ（０）−＝　ｘｙｚ（ｎ−１）のこれらの列
のどれかを指示する。第１６図、第１７図、第１８図お
よび第１９図のこれらのサブルーチンにより生成される
全ての特徴は、無論回転不変性のものである。サブルー
チンＲＦＯＵＲＩＥＲおよびＣ０ＲＲＥＬにより生成さ
れる特徴は、これらサブルーチン内で行なわれる正規化
の故に大きさ不変性を呈する。サブルーチンＭＯＭＥＮ
Ｔおよび５ＯＲＴにより計算される変数に対する大きさ
の不変性は、以下に論述するように適当な基準化因数で
除すことにより達成される。

次に、第１６図の突形フーリエ変換サブルーチンについ
て記述する。これは、ｘｓａｍｐおよびｙｓａｍｐの代
りに、単一の列ｘｙｚ、即ちｃｌｅｎ。

ｃｐｒｄ、ｃｄｉｖ、ｒｓａｍｐ、ｔｎｏｒｍおよびス
ライスの１つについて演算し、かつｃｃｏｅｆおよびｄ
ｃｏｅｆの代りに、単一のｃｏｅｆ列、即ちｃｌｃｏｅ
ｆ（１−４）、ｃｐｃｏｅｆ（１−２）、ｃｄｃｏｅｆ
（１−２）、ｒｃｏｅｆ（１−８）、ｔｃｏｅｆ（１−
８）および５ｃｏｅｆ（１−６）をそれぞれ生成する点
を除いて、第９図および第１０図の複素形フーリエ変換
サブルーチンと全く同様である。フーリエ変換のための
サブルーチン１６の手法は当技術においては周知であシ
、本文においては完全を期すためにのみ含まれる。第１
６図のブロック１７０は、ｉがｘｙｚの標識であり、ｃ
ｏｓｉｎｅおよび５ｉｎｅの和がｘｃｏｓ　　ｙｃｏｓ
、ｘｓｉｎおよびｙｓｉｎの代りにｒｃｏｓおよびｒｓ
ｉｎである点を除いてブロック１４１と同じである。第
１６図のブロック１７２は、第９図のブロック１４２と
同じものである。ブロック１７３に示される計算は、ブ
ロック１４３に示される計算の半分からなる。ブロック
１７６における計算は、ブロック１４６に示される２つ
の計算よりも簡単である。最後に、第１６図のブロック
１８０〜１８４に示されたｒｓｕｍを用いる正規化は、
Ｃ５ｕｍおよびｄｓｕｍを用いる第１０図のブロック１
４８〜１４９Ｂに示される２つの正規化と同じ計算であ
る。

次に、第１７図の自己相関サブルーチンについて述べる
。自己相関のためのサブルーチン１７の手法は当技術に
おいては周知であり、従って本文においては完全を期す
ためにのみ含まれる。第１７図においては、サブルーチ
ンＣＯＲＲＥＬｕ最初に全てのあシ得る相関ａｃｏｒ（
０−（ｎ−１））をＯに初期化する。次いで、サブルー
チンはブロック２３６へ進み、相関標識ｃｆ、ｏに初期
化し、Ｘｙｚ標識ｉをＯに初期化することにより、ブロ
ック２３７において外側のループに入る。サブルーチン
は次にブロック２３８において内部ループに入シ、変位
されたｘｙｚ標識ｊを（ｉ＋ｃ）ｍｏｄｎに設定する。

次にサブルーチンはブロック２３９へ進み、ａｃｏｒ（
ｃ）をｘｙｚ（ｉ）棄ｘｙｚ（ｊ）だけ増分する。

もしｉが判断ブロック２４０により決定される如き（ｎ
−１）よりも小さい場合におけるようにこのループが未
完了であるならば、サブルーチンはブロック２４１へ進
んでｉを増分し、ブロック２３８へ戻って内部ループを
継続し、これが相関変数ａｃｏｒ（Ｃ）の計算を続ける
。このループが完了すると、相関変数ａｃｏｒ（ｃ）は
判断ブロック２４２へ進み、相関標ＲＣが（ｎ−１）よ
シ小さいかどうかを判定し、もしそうであれば、ブロッ
ク２４３へ進み、Ｃを増分し、ブロック２３７へ戻って
外側のループを続行する。外側のループが完了すると、
サブルーチンはブロック２４４へ進み、値ａ　ｃ　ｏ　
ｒ（０）、変位しない自己相関、あるいはｘｙｚ列の二
乗の和で各項を除すことにより列ａｃｏｒ（１−ｎ−１
）の計算された値を正規化して戻る。

この段階において、第９図におけるブロック１４７の後
のｃｃｏｅｆ（１−８）およびｄｃｏｅｆ（１−８）の
ように、ｃｏｅｆ（１−８）が粗の係数である。

ｃｃａｅｆ（１−８）の要素は、第１０図においてｃｃ
ｏｅ　ｆ　（１−８）およびｄｃｏｅｆ（１−８）がブ
ロック１４８乃至１４９Ｂにより区分されると同じ方法
で、第１６図のブロック１８０乃至１８４によって区分
される。

第１８図の一次元モーメントのサブルーチンは単に周知
の技術に従ってモーメントを計算し、また完全を期す目
的のみのため本文に触れる。第１８図においては、列に
おける要素の数により列の全ての要素を除すことにより
、列の平均がブロック２５０において計算される。ブロ
ック２５１においては、分散、歪みおよびとがｌ）が従
来の周知の式を用いて計算される。第１９図においては
、１つのブロック２４６が、列が昇順（あるいは、使用
可能な他の予め定めた順序）で要素に分類されることを
示している。当業者は、列を分類するルーチンを容易に
提供することができる。一般に、新たな特徴は分−類さ
れた列からの組をなす要素の算術的な組合せによって生
成することができる。経験的には、最小および最大の要
素を分離し、その和、差、積および（または）比を求め
ることが有効である。また、固定数の隣接する要素を加
えることにより列を減らすこと、またその和、差、積お
よび（または）比を求めることが、別の有効な特徴を生
成することを発見し７た。

サブルーチンＭＯＭＥＮＴおよび５ＯＲＴから生じるあ
る計算された変数は、大きさおよび分散の抽出された特
徴を得るため適当な区分因数により区分される必要があ
る。列ｃｌｅｎ、ｃｄｉｓｔおよびｒｓａｍｐは長さ即
ち距離を含み、文字の直組的距離に比例する。そのモー
メントおよび分類された要素を、ｐｅｒｉｍ即ちｃｌｅ
ｎおよびｐｒａｄの列の最小、最大あるいは平均、ある
いはｃｐｒｄ列の最小、最大または平均の平方根のよう
な線形値によりそのモーメントおよび分類された要素を
区分することが、この線形値への依存度を有効に排除す
る。列ｃｐｒｄは、文字の二乗した線形次元に比例する
面積を含む。そのモーメントおよび分類された要素をｐ
ｅｒｉｍ”の如き面積値、（ｆｅｎおよびｐｒａｄ列の
最小、最大または平均、あるいはｃｐｒｄ列の最小、最
大または平均の二乗により区分することによシ、このよ
うな線形二乗された依存度を有効に排除する。残りの列
ｃｄｉｖ、　ｔｄｉｆｆ。

円環およびスライスは既に大きさが不変性であシ、その
モーメントおよび分類された要素のこれ以上の区分は不
要である。

第２０図はおいては、サブルーチンＤＯＨＯＬＥが変数
ｈｘおよびｈｙをブロック２６６における式により表わ
される平均値に設定し、また最も大きな穴の中心軌跡ｈ
ｘと文字の中心との間の距離であるｈｄｉｓｔを設定し
、これにより第２Ｄ図に示された最大半径長さｐｒｍａ
ｘ３８で除した長さを計算する。変数ｈｒａｔｌおよび
ｈｒａｔ２は、それぞれブロック２６８に示されるよう
に比ａｈｏｌｅ／ｐｅｒｉｍおよびｂｈｏｌｅ／ｐｅｒ
ｉｍと等しく設定される。

上記の抽出された特徴の組の大半は、文字の認識に対す
る上記の「構造的な」試みの場合よりも文字構造におけ
る変動によシ生じる「ノイズ」に対する不感性が更に大
きいことが発見された。この改善されたノイズ不感性は
、「ノイズ特徴」が実際にノイズであるか、あるいは認
識される文字の真の一部であるかを確認することがしば
しば難しい故に生じるように思われる。この問題は、従
来の構造的な文字の認識手法において要求される種々の
閾値レベルの設定において大きな困難を生じる。ノイズ
は、構造的なスケルトンにおける新らしいセグメントと
して現われ、文字の認識に対する構造的な試みに欠かせ
ない文法、規則ペースあるいは判断ブロックを大幅に拡
張することを必要とする。更にまた、周知の正中軸変換
法を介してスケルトンを得ることは、これまでに述べた
特徴の抽出よシもコンピュータ経費的に遥かに高いもの
になる。

上記の特徴抽出システムにおいて、認識される文字のピ
クセル・マスの代りにこの文字の境界を用いることは、
円環およびスライスの特徴の計算を除いて、所要の計算
回数を大きく減少させながら、特徴の大半を取得する上
で有効かつ充分であった。フーリエ変換が計算される固
定数の列の要素を生じる再サンプリング法は、正弦値お
よび余弦値を得るため少数の組の予め計算された三角関
数表を用いることを容易にする。しかし、得られた回転
不変性の円環およびスライスの特徴は、他の境界領域に
基く特徴に比して非常に有益であり、従来の統計的な文
字認識の判断ツリーによシ有効に認識することができる
高度に最適化された１組の抽出特徴をもたらす結果とな
った。この特徴のあるものは実際には調べられなかった
が、有効であろうと予期され、また本発明の範囲内に含
まれるものと見做される。

上記の組をなす抽出された特徴の「一貫性」および「豊
かさ」ならびにその全体的な計算の容易さは、第２１図
において示されたシステムの文字認識能力に大きく寄与
するものである。先に定義した抽出特徴の大半を用いて
３２００の文字サンプルを集めることによシ前に述べた
５ｕｅｎの方法を用いて判断ツリーが形成され（収集プ
ログラムが最も有効な特徴のサブセットを自動的に選定
して表わされた文字種を見分ける）、このＩｌｌｌｌ上
用セット８．３％および別の文字の未成のセットの９７
．３％が前記判断ツリーにより正しく認識された。アル
ゴリズムの改善は、加えられ倍増される数の動的範囲の
確立によって容易になされた。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の特徴抽出法を示す一般化７ａ−チャー
ト、第１Ａ図は種々の特徴を計算するため第１図のフロ
ーチャートによシ呼出されるサブルーチンを示すフロー
チャート、第２図は第１図の特徴抽出法により用いられ
る種々の入力変数の説明に役立つ図、第２Ａ図は本発明
において用いられる最小制限矩形の説明に役立つ図、第
２Ｂ図は本発明において用いられる半径および周囲距離
の長さの説明に役立つ図、第２Ｃ図は本発明において用
いられる循環およびスライスの積分の説明に役立つ図、
第２Ｄ図は本発明において計算される特徴点ｈｄｉｓｔ
、　ｈｒａｔ　１およびｈｒａｔ２の説明に役立つ図、
第３図乃至第６図は第１図のサブルーチンＤＯＣＯＮを
示すフローチャートを構成する図、第７図は第１図のサ
ブルーチンＤＯＰＥＲＩＭを示すフローチャート、第８
図は第１図のサブルーチンＦ’ＳＡＭＰを示すフローチ
ャート、第８Ａ図は第８図のフローチャートの動作の理
解に役立つ図、第９図および第１０図は第１図のサブル
ーチンＣＤＦＯＵＲＩＥＲを示すフローチャートを構成
する図、第１１図は第１図のサブルーチンＰ　Ｆ　Ｓ　
ＡＭＰを示すフローチャート、第１１Ａ図は第１１図の
フローチャートの動作の理解に役立つ図、・第１１Ｂ図
もまた第１１図のフローチャートの動作の理解に役立つ
図、第１２図は第１図のサブルーチンＤＥＲＩＶを示す
フローチャート、第１３図は第１図のサブルーチンＨＩ
ＬＯ８ＵＭを示す７０−チャート、第１４図は第１３図
のサブルーチンの動作の理解に役立つ図、第１５図は第
１図のサブルーチンＤＣＦＲＡＤを示すフローチャート
、第１６図は第１図のサブルーチンＲＦＯＵＲＩ　ＥＲ
を示すフローチャート、第１７図は第１図のサブルーチ
ンＣ０ＲＲＥＬを示すフローチャート、第１８図は第１
Ａ図のサブルーチンＭＯＭＥＮＴを示す７０−チャート
、第１９図は第１Ａ図のサブルーチン５ＯＲＴを示すフ
ローチャート、第２０図は第１図のサブルーチンＤＯＨ
ＯＬＥを示すフローチャート、および第２１図は第１図
の特徴抽出プログラムが盛り込まれた文書認識システム
を示す図である。 １・・・文書、２・・・スキャナ、３Ａ・・・対象物形
成装置、３Ｂ・・・対象物分類装置、４Ａ・・・ランレ
ングス・デコーダ、４Ｂ・・・文字境界追跡装置、５・
・・特徴抽出システム、６Ａ・・・判断ツリー分類装置
、６Ｂ・・・規則に基く文脈文字認識装置、７・・・フ
ァイル・フォーマツタ、８・・・ワークステーション、
８Ａ・・・グラフィックス・プロセッサ、２５・・・文
字、２６・・・文字の中心、３５・・・大きな穴、３６
・・・小さな穴、３７・・・中心円環。 （外４名） Ｆ”ｘｒ−−Ｅ； ＦＯＨ５〜７ Ｆ′Ｈ５語 Ｆｘｒ、ｒ：ｙＥｌ　　　　　　　　　　　　　　　’
　””へ）Ｆ□、１１Ａ Ｆｘｒ；、−１１Ｂ Ｆｘｓ、：ＩＥ！ ｄ−」Ｆ、５−７５ Ｆｘｓ、Ｍ３ １”ｘｓ、１７

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、文字の大きさおよび方位の不変特徴を抽出するシス
   テムにおいて、 （ａ）文字を走査する手段と、該走査手段に応答して走
   査された文字の周ピクセルの複数のｘおよびｙ座標を生
   じる手段と、 （ｂ）前記ｘおよびｙ座標について演算して、各々が文
   字に対して種々の方位をなす複数の最小限多角形の予め
   選定されたパラメータの値を決定する手段とを設け、各
   最小限多角形はその各々が文字の少なくとも１つの各周
   囲点と接触する複数の辺部を持ち、 （ｃ）前記値について演算してこれから大きさおよび方
   位の情報を除去する手段を設けるシステム。 ２、各最小制限多角形が最小制限矩形であり、各最小限
   矩形の２つの相互に直交する辺の次元を決定する手段を
   設ける請求項１記載のシステム。 ３、各最小制限矩形の面積および縦横比を計算する手段
   を設ける請求項２記載のシステム。 ４、前記最小限矩形の各々の中心点の座標を決定し、こ
   れら中心点間の距離を計算する手段を設ける請求項２記
   載のシステム。 ５、隣接する中心点間の計算された距離の和を決定する
   手段を設ける請求項４記載のシステム。 ６、文字の特徴を抽出するシステムにおいて、（ａ）各
   周ピクセルのｘおよびｙ座標を生成する手段と、 （ｂ）ｘおよびｙ座標について演算して各対の周ピクセ
   ル間の周囲距離を生成する手段と、 （ｃ）ｘおよびｙ座標、および文字の中心について演算
   し、該中心と各周ピクセルとの間の半径方向距離を生成
   する手段と、 （ｄ）前記周囲距離を用いて前記半径方向距離を再サン
   プルして、それぞれ全周囲長さの等しい割合と対応する
   固定数の再サンプルされた半径方向距離を生成する手段
   と、 （ｅ）前記再サンプルされた半径方向距離について演算
   してこれから大きさおよび方位の情報を除去し、これに
   より抽出された特徴を生成する手段とを設けるシステム
   。 ７、再サンプルされた半径方向距離について実フーリエ
   変換を行なう手段を設ける請求項６記載のシステム。 ８、直角の特徴を抽出するシステムにおいて、（ａ）文
   字を電子的に走査して周ピクセル・データを生成する手
   段と、該周ピクセル・データに応答して各周ピクセルの
   ｘおよびｙ座標を生成する手段と、 （ｂ）前記ｘおよびｙ座標について演算して、各対の周
   ピクセル間の周囲距離を生成する手段と、（ｃ）前記ｘ
   およびｙ座標について演算して、各周ピクセル毎に周囲
   に対して接する角度の測定を行なう手段と、 （ｄ）前記周囲距離を用いて前記接触角度を再サンプル
   して各々が全周囲長さの等しい部分と対応する固定数の
   再サンプルされた接触角度を生成する手段とを設けるシ
   ステム。 ９、再サンプルされた各接触角度から円度の増分を差引
   いて、前記固定数の補正された再サンプル接触角度を生
   成する手段を設ける請求項８記載のシステム。 １０、前記の補正された再サンプル接触角度について実
   フーリエ変換を行ない調和係数を生成する手段を設ける
   請求項９記載のシステム。 １１、前記の補正された再サンプル接触角度の移動平均
   差を生成することにより平滑化された接触角度増分を生
   成する手段と、 前記各接触角度増分をある閾値と比較し、もし該接触角
   度増分が凹性閾値より小さければ凹性表示子を増分する
   手段と、 前記各接触角度増分をある閾値と比較し、もし該接触角
   度増分が凸性閾値より大きければ凸性表示子を生成する
   手段とを設ける請求項１０記載のシステム。 １２、文字の特徴を抽出するシステムにおいて、（ａ）
   文字を走査して周ピクセル・データを生成する手段と、
   該周ピクセル・データについて演算してそれぞれ対応す
   る各周ピクセルのｘおよびｙ座標を生成する手段と、 （ｂ）前記ｘおよびｙ座標を再サンプルしてこれについ
   て演算することにより、各々がそれぞれｘおよびｙ座標
   の総数の等しい部分を表わす固定数の再サンプルされた
   ｘおよびｙ座標数値を生成する手段と、 （ｃ）前記再サンプルされたｘおよびｙ座標について複
   素フーリエ変換を行ない、調和係数を生成する手段とを
   設けるシステム。 １３、文字の特徴を抽出するシステムにおいて、（ａ）
   文字を走査して周ピクセルを生成する手段と、（ｂ）該
   周ピクセルについて演算して文字を囲む複数の仮想的な
   連続する円環領域を生成する手段と、各円環領域と対応
   する複数の環変数を生成する手段と、 （ｃ）各円環領域内に位置する文字の暗ピクセル数を決
   定し、該ピクセル数と対応する環変数を設定する手段と
   、 （ｄ）変数から大きさの情報を除去する手段とを設ける
   システム。 １４、文字の特徴を抽出するシステムにおいて、（ａ）
   文字を走査してピクセル・データを生成する手段と、 （ｂ）前記ピクセル・データについて演算して、文字を
   囲む円の複数の仮想的な連続するスライス領域を生成す
   る手段と、前記各スライス領域と対応する複数のスライ
   ス変数を生成する手段と、（ｃ）各スライス領域内に位
   置する文字の暗ピクセル数を決定し、該ピクセル数に等
   しくその対応するスライス変数を設定する手段と、 （ｄ）前記スライス変数の各々から大きさの情報を除去
   する手段とを設けるシステム。