JPS63238686A - 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シス
トローフを抽出し１．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
された系列を組合わせることにより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（１１（２１より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ピント数分
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全行な
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あった。

（１）の方式では文字図形パターンが犬きくなり、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。１２）の方式では文字図形
パターンを細線化する必要がらり、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０ また、（３）の方式で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全目的とする。

（問題点を解決する次めの手段） 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２４画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、ｆｂ）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、
（０）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、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
域毎に、該分割領域の２つの軸方向の辺の長さの比を計
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。決定手段で得られた分割座標
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２つの軸方向（Ｘ。

Ｙ軸方向）の辺長の比が計算手段により計算されて各分
割領域の辺長比を要素とする分割領域辺長比マトリクス
が作成される。このように、パターンの走査と所定の演
算処理にょシ特徴情報としての分割領域面積マＩ−ＩＪ
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。ま几抽出された分割領域面積マｌ−ＩＪク
スは二次元の性質を表わすので、本来二次元である文字
図形の特徴を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認識に用いることにより、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。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の構成要素である。

文字、図形、記号等（以下文字という）が記載された幅
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１１２８ｘ１２８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、ｌ）、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、ｌ、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）ヲそ
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３の入力文字パタ
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２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）’！に作成する。

但Ｌ、ｘ、ｙはパターンレジスタ３における夫夫０〜１
２７なる２次元座標であり、Ｙｔ、Ｙｂは文字枠のＹ軸
方向の上端座標、下端座標、Ｘ　１　＊　Ｘ　ｒはＸ軸
方向の左端座標、右端座標であり、Ｐ（ｘ。

ｙ）は黒ピット又は白ビットｔ−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’Ｆｒ、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）　、　（
ｅ）に第２図（ａ）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ｘｌ
−ｘｒ、ｙｔ−Ｙｂ及び前の過程で検出した重心座標で
その範囲ｘｌ−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（Ｍｑ）ｅ求めるものでアシ、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、ＭｐｌＭｑ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）Ｍ、＝１〜Ｍ
Ｙ（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（Ｍ
ｐ）’＆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ｘｌ＝ｘｒｔ”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Ｍ４の
重心座標Ｘ（Ｍ４）ｅ求め次いで、その重心座標Ｘ（Ｍ
ｌ）で分割された夫夫の範囲、ＸＩ〜Ｘ（Ｍｌ）、Ｘ（
Ｍｌ）〜Ｘｒ　　’に対象として２つの重心座標Ｘ（Ｍ
ｌ）　、Ｘ（Ｍａ）を求める。

次いで、これまで検出された重心座標Ｘ（Ｍｌ）　。

Ｘ（Ｍｌ）−Ｘ（Ｍｅ）で分割された範囲ＸＩ　−Ｘ　
（Ｍｌ）　。

Ｘ　（Ｍｌ）〜Ｘ　（Ｍｌ）　、　Ｘ　（Ｍｌ）〜Ｘ　
（Ｍａ）　、　Ｘ　（Ｍａ）〜Ｘ　ｒ　ｆ　一対象とし
て４個の重心座標Ｘ（Ｍ、）　、Ｘ（Ｍｓ）　、Ｘ（Ｍ
５）。

Ｘ　（Ｍ、）を求める。

（↓ＸＴ−余白う Ｙ軸方向の重心座標Ｙ（Ｍ９）の検出も検出する重心座
標個数ＭＹを７個とした場合、まず、文字枠の範囲Ｙｔ
−Ｙｂ’６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Ｙ　ｔ　＝Ｙ　（Ｍｌ
　）　、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Ｙ（Ｍｌ）　。

Ｙ（Ｍｌ）　　を検出し、更にこれまでに検出された重
心座標Ｙ（Ｍり　、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（Ｍｚ）　、
Ｙ（Ｍｚ）〜Ｙ（Ｍｌ）　、Ｙ（Ｍｌ）〜Ｙ（Ｍａ）　
、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（Ｍｌ）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）、　ｔｃ）ｉ黒ビッ
ト数分布５Ｘ（ｘ）、ＳＹＯ’）図中に重心座標Ｘ（Ｍ
ｌ）〜Ｘ（Ｍｌ）、Ｙ（Ｍ、）〜ｙ　（Ｍｌ）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’ｔＮＸｋ、ＮＹｋとし、各サブパター
ン対応のＸ、Ｙ軸台方向の分割座標系列をＤＸ（ｋ　ｉ
）　、　ＤＹ（ｋ　ｊ　）として、ｘ、ｙ軸台方向の重
心座標系列Ｘ（Ｍ、）、Ｙ（Ｍｑ）ｆ：分割座標候補と
して、重心座標番号Ｍｐ、Ｍ、’を分割座標番号ｋｉ。

ｋｊにほぼ均等に対応づけて分割座標ＤＸ（ｋｉ）。

ＤＹ（ｋｊ）＝ｉ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〜Ｎ
Ｘ−１，ＮＸ＝４．５，６．８）　　２とし且つＹ軸方
向の分割座標番号ｅｋｊ（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（ｋ　ｉ　
）　、ＤＹ（ｋ　ｊ　）　ｔ−決定する。Ｘ、Ｙ軸台方
向の重心座標番号Ｍｐ１Ｍｑ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Ｄ
Ｘ（ｋｉ）、ＤＹ（ｋｊ）を決定するために用いるデー
プルを第１表に示す。

１第１表 このデープルを参照して、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、’に読み出し、その重心座標番号Ｍｐ、Ｍ、に対応
した重心座標Ｘ（Ｍｐ）、Ｙ（Ｍ、）を分割座標ＤＸ（
ｋ　ｉ）；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（ｋｉ）、ＤＹ（ｋｊ）　　と重心座
標系列Ｘ（Ｍｐ）、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、Ｊ）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、ＮＹｔ−決定し、或いはいったんり以上の様
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（Ｍ？）に対応する分割座標Ｄ　Ｘ（１１、Ｄ　Ｘ＋
２１　、　Ｄ　Ｘ（３）、Ｙ軸方向については、重心座
標Ｙ（Ｍり〜Ｙ（Ｍ６）に対応する分割座標Ｄ　Ｙ（１
１〜ＤＹ（３１を決定する。

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ｘ１．　
ＤＸ（１１、ＤＸｉ２１、ＤＸ（３１、Ｄ　Ｘ＋４１、
ＤＸｆ５１、Ｄ　Ｘ（６１、Ｄ　Ｘ（７１、Ｘｒ、とＹ
軸方向の文字枠座標及び分割座標Ｘｔ％ＤＹ（ＩＩ、Ｄ
Ｙ（２）、Ｄ　Ｙ（３１、ＤＹＩ４１、ＤＹ１５１、Ｄ
　Ｙ（６１、ＤＹ（７）、Ｙｂ′ｔ−受けて、各分割座
標で分割される各領域の辺長比を次の（６）式によって
計算して、その辺長比を要素とする分割領域辺長比マト
リクス（ＦＳＲ（Ｉ、Ｊ月Ｉ＝１〜Ｂ、Ｉ＝１〜８）を
作成する。

分割領域辺長比マトリクス； 〔但し、Ｉ＝１〜８　、Ｊ＝１〜８〕 但し、ＤＸ（Ｏ１＝Ｘｌ、ＤＸｆ８１＝Ｘｒ、ＤＹ（０
）＝Ｙｔ、ＤＹ（８）＝Ｙｂである。Ｋは定数でアリ、
本実施例て−はに＝１００とする。

第４図に分割座標系列ＤＸ（０）〜ＤＸ＋８１、ＤＹ（
０）〜ＤＹｉ８）と分割領域辺長比マトリクス（ＦＳＲ
（１，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「止」と「上」
夫々の入力文字パターンにおける分割座標Ｄ　Ｘ（０１
〜Ｄ　Ｘ（８）　、ＤＹ（０１〜ＤＹ（８１と、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。更に、実際に第２図（ａ）の漢字
「止」と「上」について作成した、分割領域辺長比マト
リクス（ＦＳＲ（−ンの特徴情報としての分割領域辺長
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１月Ｏ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
割領域辺長比マ）　＋７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友人力文字パター
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
ーン塩として認識し、その文字コードを出力端子１１に
出力する。本実施例では、辞書メモリ１０内の標準パタ
ーンの分割領域辺長比マトリクスｆｍと入力文字パター
ンの分割領域辺長比マ）　ＩＪクスｆｉ　との間におけ
る次の（７）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＝乃〒ｉ（ｆｍ　質７　　・・・・・・・・・・・・
（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　を与えたものであり、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特徴抽出方式の特徴情報である分
割領域辺長比マ）　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（ａ）　、　（ｂｌ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）＝２３３である
のに対し、「上」ではＦＳＲ（２，２）＝６６となって
おり、大きな相違が検出できる。同様ニマトリクス要素
ＦＳＲ（３，４）についても、「止ＪがＦＳＲ（３，４
）＝７２であるのに対し、「上」はＦＳＲ（３，４）＝
７００となっておシ、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
明らかでるる。

また、分割領域辺長比マ）　＋７クスなる特徴は、重心
座標系列を利用して分割された分割−？　）　ＩＪ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口や、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辺長
比マ）　ＩＪクスなる特徴は、微小な差異を検出するこ
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って得られ、二次元の性質を表わす
分割領域辺長比マ）　ＩＪクスを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）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念が、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Ｍｃｔ’ｅ求め、ステップＳ２゜Ｓ３
でＭＸ／’ＮＸ　（７）剰余Ｒ１とそ（７）Ｒ，（７）
剰余Ｒ，ヲ求める。又、ステップＳ４で分割数の中央値
４を求め、ステップ８５．Ｓ６で分割番号ｋｉ　と重心
番号ＭｐをＯにセットする。又、ステップ８７゜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Ｒ２を１つ減じ、重心番号Ｍｐ’ｋＭｏ＜
ずつ増加させる。ステップ８１０で剰余Ｒ２が負でない
ことを調べ、剰余Ｒ２が負でない限夛ステップ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Ｍｐｔ−分割番号ｋｉに対応づけ、分割座標ＤＸ（Ｍ
ｐ）？決定する剰余Ｒ２が負の場合、ステップＳ１３で
現在の分割番号ｋｉが中央値に、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）を決定し、ステップ８１４で分割番号ｋｉが（Ｎ
Ｘ−１）に一致し友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
分割領域辺長比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全文字図形
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０分割座標系列及び分割領域辺長比マ）　＋７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分割領
域辺長比１トリクスとの対応関係を示す図、第５図（ａ
ｌ　、　（ｂｌは第２図（ａｌの入力文字パターン例の
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−トである。 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・・・分割領域辺長比計算部、９・・・識別部
、１０・・・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
   割領域毎に、該分割領域の２つの軸方向の辺の長さの比
   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とを具備することを特徴とする特徴
   抽出方式。