JPS63238685A - 文字図形認識方式 - 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） 本発明は媒体上の文字図形を認識する文字図形認識方式
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全計算し、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
された系列を組合わせることによシストローフ全抽出す
るか、１２）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＋１１　ｆ２）よシ抽出されたストローク
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）入力文字図形パ
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９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友分割
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、前記従来の文字図形認識方式では次のよ
うな問題点がある。

（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。１２１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、ヒゲ等の問題があり、その後の処理
を複雑なものとしていた。また（３）の方式は処理が簡
単ではあるが、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識
別が困難な場合があった。

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を認識することが可能な文字図形認
識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、前記パターンに基づいて文字図形を認識
する文字図形認識方式において、（ａ）前記パターンを
走査して文字図形の外接枠全検出する第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毎に、
該分割領域の各軸方向の辺の長さを対応する軸方向の外
接枠の辺の長さで正規化し、正規化した２つの軸方向の
辺長の比を計算して核化を要素とする分割領域辺長比マ
）　ＩＪクスを作成する計算手段、及び（ｆ＋前前記分
割領域長長比マトリクス予め計算され友標準パターンの
分割領域辺長比マ）　ＩＪクスを照合して前記パターン
の文字図形を認識する認識手段を具備するものでるる。

（作用） 本発明によれば、以上のように文字認識方式を構成した
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友各軸方向の分割座標系列が決定
手段によシ決定される。分割数は、例えば文字図形の複
雑度に応じて設定される。決定手段で得られ文分割座標
系列で分割される外接枠内の分割領域毎に、その分割領
域の各軸方向の辺の長さを対応する軸方向の外接枠の辺
の長さで正規化し、正規化した２つの軸方向（ｘ、Ｘ軸
方向）の辺長の比が計算手段により計算される。この結
果、各分割領域の辺長比を要素とする正規化した分割領
域辺長比マトリクスが作成される。この正規化した分割
領域辺長比マｌ−ＩＪクスと予め同様にして計算された
標準パターンの分割領域辺長比マ）　ＩＪクスとが、認
識手段により照合され、該当する標準パターンのカテゴ
リ名が文字図形名として出力される。このように、本発
明では文字図形のパターンを走査して得られる黒ビット
数分布よりその重心を利用して文字図形の特徴情報とし
て二次元的性質を表わす正規化した分割領域辺長比マト
リクスを求め、この特徴情報を用いて文字図形を認識し
ているので、簡単な処理で高速かつ正確に文字図形を認
識することができる。

（実施例） 以下、第１図乃至第６図を参照して本発明の詳細な説明
する。

第１図は本発明の方式を適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金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、正規化分割領域辺長比計算
部８、識別部９、辞書メモリ１０及び出力端子１１から
構成される。

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金光電変換して、１つの文字
予定領域ｆ　１２８ｘ　１２８の画素へ分解し、各画素
全２値のディジタル信号（以下これ全入力文字パターン
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１２８Ｘ
１２８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３における左端座標Ｘｌ、右端座標
Ｘｒ、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３の二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）を作成する０ 但し、ｘ、ｙはパターンレジスタ３における夫夫０〜１
２７なる二次元座標であり、Ｙｊ　、Ｙｂは文字枠のＹ
軸方向の上端座標、下端座標、Ｘｌ、Ｘ。

はＸ軸方向の左端座標、右端座標であり、Ｐ（ｘ、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「止」と
「上」のパターンの場合を示し、第２図（ｂ）　、　（
ｃ）に第２図（ａｌ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
〜Ｘ、、Ｙｊ−Ｙｂ及び前の過程で検出した重心座標で
その範囲ＸＩ−Ｘｒ　、Ｙｔ−Ｙｂｔ分割した各範囲を
対象として、入力文字パターンの夫々の黒ビット数分布
５Ｘ（ｘ）、５Ｙ（ｙ）の重心座標系列Ｘ（Ｍｐ）、Ｙ
（Ｍ、）’ｘ求めるものであり、各範囲の一次モーメン
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、Ｍ、は座標値の大きさ
の順に付した重心座標番号であり、Ｍｐ＝１〜ＭＸ（Ｍ
ＸはＸ軸方向の重心の個数であって奇数）　Ｍ９＝　］
〜ＭＹ（ＭＹはＹ軸方向の重心の個数であって奇数）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）を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Ｘ１−Ｘｒｔ一対象とし
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−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Ｍ４の
重心座標Ｘ（Ｍ４）　ｅ求め次いで、その重心座標Ｘ（
Ｍ４）で分割された夫夫の範囲、ＸＩ−Ｘ（Ｍ４）　、
Ｘ（Ｍ４）〜Ｘ、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（Ｍｔ）　。

Ｘ（Ｍ、）　、Ｘ（Ｍａ）で分割された範囲Ｘ　ｌ−Ｘ
　（Ｍ　ｔ　）　。

Ｘ（Ｍｔ）〜Ｘ（Ｍ４）　、Ｘ（Ｍ４）〜Ｘ（Ｍａ）　
、Ｘ（Ｍａ）〜Ｘｒ　Ｔｈ対象として４個の重心座標Ｘ
（Ｍｔ）　、Ｘ（Ｍｓ）　。

Ｘ（Ｍｓ）　、Ｘ（Ｍｙ）を求める。

Ｙ軸方向の重心座標Ｙ（Ｍ、）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−Ｙｌ）’を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（Ｍ４）　　ｆｔ。

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（Ｍ４）〜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Ｙ（Ｍ、）　。

Ｙ（Ｍ４）を検出し、更にこれまでに検出された重心座
標Ｙ（Ｍｔ）　、Ｙ（Ｍ４）　、Ｙ（Ｍｅ）でＹ軸方向
の文字枠を分割した夫々の範囲Ｙｔ−Ｙ（Ｍｚ）　、Ｙ
（Ｍり〜Ｙ　（Ｍ４　）　、　Ｙ　（Ｍ４　）〜Ｙ（Ｍ
ａ）　、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（Ｍり〜Ｙ　（ＭＹ）を検出する。

漢字「止」と「上」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（Ｍｔ）〜Ｘ（ＭＹ）、ｙ　（Ｍ　＋　）〜Ｙ（Ｍ７
）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’１ＮＸｋ、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）とじて、Ｘ、Ｙ軸各方向の重心座標系列
Ｘ（Ｍｐ）、Ｙ（Ｍｑ）’？−分割座標候補として、重
心座標番号Ｍ、、Ｍ、ｅ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）を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、同様にＹ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を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
１ＮＸ−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、ＭｑとＸ、Ｙ軸方
向の分割座標番号ｋｉ、ｋｊ？はぼ均等に対応づけて分
割座標系列ＤＸ（ｋｉ）、ＤＹ（ｋｊ）　　を決定する
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軸台方向の分割数ＮＸ
、ＮＹに対応してこのテーブルから重心座標番号Ｍｐ、
Ｍ、を読み出し、その重心座標番号Ｍｐ１Ｍｑに対応し
た重心座標Ｘ（Ｍｐ）、Ｙ（Ｍｑ）？−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軸台方向の分割数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（ｋｔ　）、ＤＹ（ｋｊ）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、ＮＹｅ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形式、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。

本実施例では分割数ｅＮＸ＝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（Ｍ７）に対応する分割座標Ｄ　Ｘ（１１、
Ｄ　Ｘｆ２１　、　Ｄ　Ｘ（３１、Ｙ軸方向については
、重心座標Ｙ　（Ｍ２）〜Ｙ（Ｍ６）に対応する分割座
標ＤＹ（１）〜ＤＹ（３１ｔ−決定する。

正規化分割領域辺長比計算部８は、文字図形パターンの
分割数に対応したＸ軸方向の文字枠座標及び分割座標ｘ
ｌ　、　ＤＸ（１）　、　ＤＸｆ２１　、　ＤＸ（３１
、ＤＸ（４１。

ＤＸＴ５１　、　ＤＸｆ６１　、　ＤＸｆ７１　、　Ｘ
ｒ、とＹ軸方向の文字枠座標及び分割座標Ｘｉ　、　Ｄ
　Ｙｌｌｌ　、　Ｄ　Ｙ１２１　、　Ｄ　Ｙ（３１。

Ｄ　ＹＩ４１　、　Ｄ　Ｙ（５１、Ｄ　Ｙ（６１、Ｄ　
Ｙ（７１、ｙｂ　　を受けて、各分割座標で分割される
各領域の辺長を、夫々Ｘ軸及びＹ軸の両端の座標間の長
さで正規化した正規化分割領域辺長比を次の（６）式に
よって計算することによシ、正規化分割領域辺長比マト
リクス（ＦＳＲ（１，Ｊ）ＩＩ＝１〜８．Ｊ＝１〜８）
を作成する。

Ｘ 但し、Ｘ軸両端座標間長　ＬＸ＝Ｘ１−ＸＩ　＋　１・
・・（７）Ｙ軸両端座標間長　ＬＹ＝Ｙｂ−Ｙ　ｔ−１
・・・・・・（８）ＤＸ（０）＝Ｘ１　、　ＤＸ！８１
＝Ｘｒ、　ＤＹ（０１＝Ｙｔ、　ＤＹＩ８１＝ｂ Ｋ：定数（本実施例ではに＝１００） ＷＪ４図に分割座標系列ＤＸ（０）〜Ｄ　Ｘｔ８）　、
　Ｄ　Ｙ＋０１〜ＤＹ（８１と正規化分割領域辺長比マ
トリクス（Ｆ’５Ｒ（１，Ｊ）　ｌ　Ｉ＝１〜８．Ｊ＝
１〜８）の対応関係を示す。

また、前述の第２図（ａｔに、漢字「止」と「上」夫夫
の入力文字パターンにおける分割座標ＤＸ（０１〜ＤＸ
１Ｂ＋、ＤＹ（０）〜ＤＹ＋８１と、分割座標に工って
人力文字パターンが各領域に分割される様子を示す。

更に、実際に第２図（ａ）の漢字「止」　と「上」につ
いて作成した正規化分割領域辺長比マトリクス（ＦＳＲ
（１，Ｊ）ｌＩ＝１〜８．Ｊ＝１〜８）’に第５図（ａ
ｔ　、　（ｂ１字バター／の特徴情報としての正規化分
割領域辺長比マトリクスｆｉ＝（ＦＳＲ（１，Ｊ）ｌＩ
＝１〜８．Ｊ＝１〜８）は識別部９に与えられる。

辞書メモリ１０には、人力文字バター７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正
規化分割領域辺長比マトリクス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子１１に
出力する。本実施例では、辞書メモ１月０内の標準パタ
ーンの正規化分割領域辺長比マトリクスｆｍと入力文字
パターンノ正規化分割領域辺長比マＩ−ＩＪクスｆｉ　
　との間における次の（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＝Ｊ斥亭「儒巧〒ア　　　・・・・・・・・・・・・
（９）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　ｋ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。

以上述べた本実施例の文字認識方式の特徴情報である正
規化分割領域辺長比マｌ−ＩＪクスの有効性を説明する
。例えば、第２図（ａ）に夫々示される漢字「止」と「
上」の入力文字パターンにおいてはパターン左部分の垂
直短ストロークの有無が両パターンの差異となっている
。第５図（ａｌ　、　ｆｂｌの正規化分割領域辺長比マ
トリクスを参照し、マトリクス要素ＦＳＲ（２，２）に
着目すると、「止」ではＦＳＲ（２，２）＝２１９であ
るのに対し、「上」ではＦＳＲ（２，２）＝６２となっ
ており、大きな相違が検出できる。同様にマトリクス要
素ＦＳＲ（３，４）についても、「止」がＦＳＲ（３，
４）＝６８でめるのに対し、「上」はＦＳＲ（３，４）
＝６５９となっており、顕著な相異が生じている。この
ように元の文字の形状の差異を有効に反映していること
が明らかである。

また、正規化分割領域辺長比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九分割マトリクス上の各
分割領域を含む２つの軸方向領域上の文字線の密度の相
関を表わすもので、１、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
来二次元の城辺長比マトリクスなる特徴は、微小な差異
を検出することができる。

更に、正規化分割領域辺長比マドＩＪクスなる特徴は、
各分割領域全文字の大きさを表現する文字枠内面積で正
規化しているので、文字の大きさの変動に対して、安定
である。

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って得られ、二次元の性質を表わ
す正規化分割領域面積マドＩＪクスを文字の特徴情報と
したので、簡単な処理で、文字の大きさの変動に対して
安定に認識でき、しかも高速かつ正確に文字（図形、記
号等を含む）を認識することができる。

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６図に示す。なお、第６図における除算の結
果はすべて小数点以下切り捨てである。

第６図において、ステップＳ１で重心個数ＭＸを分割数
ＮＸで割った数Ｍ蝋を求め、ステップＳ２゜Ｓ３でＭＸ
／’ＮＸの剰余Ｒ１とそのＲ１の剰余Ｒ２を求める。又
、ステップＳ４で分割数の中央値凪全求め、ステップＳ
５．Ｓ６で分割番号ｋｉ　と重心番号Ｍ、ｅｏにセット
する。又、ステップＳ７゜Ｓ８　、Ｓ９で、分割番号ｋ
ｉ　’ｉ１つ増加する毎に、前に設定されているＲ２ｔ
　１つ減じ、重心番号ＭｐヲＭ砿ずつ増加させる。ステ
ップＳＩＯで剰余Ｒ２が負でないことを調べ、剰余Ｒ２
が負でない限システップＳｌｌで重心番号の数を１つ増
し、ステップ８１２でその重心番号Ｍ、を分割番号ｋｉ
に対応づけ、分割座標ＤＸ（Ｍｐ）ｔ−決定するＲ２が
負の場合、ステップＳ１３で現在の分割番号ｋｉが中央
値〜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（Ｍ、）’ｅ決定し、ステップ
Ｓ１４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。

（発明の効果） 以上詳細に説明したように本発明によれば、従来の文字
図形認識方式の特徴情報抽出における、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
性質を表わす特徴情報である正規化した分割領域辺長比
マトリクスを求め、これ全文字図形認識に用いているの
で、簡単な処理で、文字図形の大きさの変動に対して安
定して認識でき、しかも高速かつ正確に文字図形を認識
することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明による文字図形認識方式の一実施例を示
す機能ブロック図、第２図（ａ）　、　（ｂ）　、　（
ｃ）は入力文字パターン例と、重心座標系列３分割座標
系列及び正規化分割領域辺長比マトリクスとの関係を示
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正規化分割領域辺
長比２　ト１７クスとの対応関係を示す図、第５図（ａ
）　、　（ｂｌは第２図ｆａ）の入力文字パターン例の
正規化分割領域辺長比マトリクスを示す図、第６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ある
。

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
   文字図形を認識する文字図形認識方式において、 （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
   割領域毎に、該分割領域の各軸方向の辺の長さを対応す
   る軸方向の外接枠の辺の長さで正規化し、正規化した２
   つの軸方向の辺長を計算して該比を要素とする分割領域
   辺長比マトリクスを作成する計算手段、 （ｆ）前記分割領域辺長比マトリクスと予め計算された
   標準パターンの分割領域辺長比マトリクスを照合して前
   記パターンの文字図形を認識する認識手段とを具備する
   ことを特徴とする文字図形認識方式。