JPS634229B2 - - Google Patents
Info
- Publication number
- JPS634229B2 JPS634229B2 JP56046659A JP4665981A JPS634229B2 JP S634229 B2 JPS634229 B2 JP S634229B2 JP 56046659 A JP56046659 A JP 56046659A JP 4665981 A JP4665981 A JP 4665981A JP S634229 B2 JPS634229 B2 JP S634229B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- character
- character pattern
- directional
- contribution
- coordinate axis
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 14
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 7
- 238000009432 framing Methods 0.000 claims description 5
- 206010064127 Solar lentigo Diseases 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 4
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 4
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 2
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 2
- 238000005452 bending Methods 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
- G06V30/18—Extraction of features or characteristics of the image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Character Input (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
Description
本発明は、文字パターン分類装置、特に光電変
換によつて得られた文字パターンを２値化した文
字パターンに対し、手書き漢字のような、多くの
字種、多くの手書き変形をもつ文字対象を効率よ
く分類するため、文字パターンの各文字線の方向
成分と該方向成分別の複雑さの分布とから文字パ
ターンの特徴を抽出し、入力文字パターンを分類
する文字パターン分類処理装置に関するものであ
る。 従来、漢字を含む文字パターンの認識装置また
は分類装置として、手書き漢字を対象として２値
化、位置及び大きさの正規化、平滑化などを行つ
た文字パターンについて、水平軸及び垂直軸の２
座標軸方向から観測し、該座標軸上の各位置にお
ける該座標軸に直交する方向の文字部を横切る文
字線数を計数し、この情報から特徴ベクトルパタ
ーンを作成し、すでに蓄えておいた各文字の特徴
辞書テーブルとのマツチングをとり、文字パター
ンの分類を行う方式が知られる。しかしながら、
この方式で抽出される各座標軸上の各位置で計数
される文字線密度は字種のちがいによる文字線の
大まかな複雑さのちがいを区別できるものの、計
数時に横切る文字線の方向成分と成分別の文字線
密度となどの文字線構造のちがいを表わす情報が
ないため、類似文字が多く文字線の位置ずれなど
の手書き変形も多い文字対象については効率よく
分類できないという欠点があつた。このため、上
記の方法は手書き漢字などの字種も多くかつ変形
の大きい文字集合に対しては必らずしも十分な分
類を行なうことが期待し難い面をそなえている。 本発明は、いわば従来技術によつて２値化、位
置及び大きさの正規化、文字枠取り処理、平滑化
などを行つた文字パターンについて、当該パター
ンの各文字線の方向成分と成分別の文字線密度に
ついての情報を黒点の方向寄与度とをもとにして
求め、さらにこれらの情報を文字線の方向成分別
に計数する装置を提供し、多字種、多変形をもつ
手書き漢字を含む手書き文字パターンを効率よく
分類することを目的としている。以下、図面を用
いて詳細に説明する。 第１図は、本発明による文字パターンの分類装
置の一実施例のブロツク図である。第１図におい
て、１は記憶回路で、はじめに２値化された手書
き文字パターンを記憶しておく回路である。２は
この２値化された文字パターンを入力し、例えば
従来まで知られている重心と２次モーメントとを
用いて位置及び大きさの正規化処理を行う文字パ
ターンの位置及び大きさの文字パターン正規化処
理装置である。３は装置２によつて得られたＮ×
Ｎメツシユの正規化文字パターンを入力し、手書
き文字の外郭付近で起きる文字線の極端なつき出
しに対処するため、重心を中心とする文字枠取り
枠Ｗメツシユの正方領域で文字を枠取りし、枠外
にはみ出した文字部を除去する文字パターン枠取
り処理装置である。４は装置３によつて得られた
文字枠取り後の文字パターンを入力し、文字線輪
郭部分の黒点の１メツシユの凹，凸をそれぞれう
めあるいは取り除く平滑化処理装置である。５は
本発明の主要部をなす文字パターン特徴抽出装置
で、平滑化処理を行つた文字パターンを入力し、
該文字パターンの各黒点から水平軸方向を基準に
してＭ方向（たとえば、８方向の場合には、0゜，
45゜，90゜，135゜，180゜，225゜，270゜，315゜の８
方向）
に触手を伸ばした時に各方向別に連続する黒点数
を計数して、黒点の方向寄与度を求める操作を行
い、該操作によつて、方向寄与度でラベル付けさ
れた文字パターンに対して、少なくとも２座標軸
の複数座標軸方向から観測し、該座標軸上の各位
置における該座標軸に直交する方向に走査した場
合に、横切る文字線の方向寄与度を方向成分別に
計数して、この値を文字パターンの各文字線の長
さと方向との分布を表わす特徴として抽出する文
字パターン特徴抽出装置である。 ６は、装置５によつて割り当てられた方向成分
別の方向寄与度の計数値をもとに、文字パターン
を分類するための特徴テーブルを作成し、該手段
によつて作成した特徴テーブルをもとに、すでに
たくわえておいた各文字の特徴辞書テーブルとマ
ツチングをとり、文字パターンの分類を行う文字
パターン分類装置である。 装置５の具体例として、８方向（0゜，45゜，90゜，
135゜，180゜，225゜，270゜，315゜の８方向でそれら
の
方向にそれぞれ、１，２，３，４，５，６，７，
８の番号を付与する）に触手を伸ばし、画素の方
向寄与度を求め、文字パターンを分類する場合を
例にとつて説明する。 その第１の方法は以下の通りである。装置４に
よつて得られたＷ×Ｗメツシユの文字パターン内
の文字部の任意の画素の方向寄与度ａはａ＝（a1，
a2，……，a8） なる８次元ベクトルで表わされる。ここで、a1，
a2，……，a8は８方向それぞれの方向寄与度の成
分で、該画素から８方向に触手を伸ばして、各方
向別に得られる黒点連結長li（ｉ＝１，２，……，
８）を用いて、１例としてai＝li／√1 2＋2 2＋…
…＋l8 2 なる式で表わされる。このaiには、ここで示した
ユークリツド距離以外の距離を適用することが可
能である。該手段によつて得られる方向寄与度ａ
がラベル付けされた文字パターンに対し、水平軸
方向を基準にして、４方向座標軸（水平軸、＋45゜
方向軸、垂直軸、−45゜方向軸の４座標軸で、それ
ぞれ１，２，３，４の番号を付与する）から観測
し、ｋ方向座標軸（ｋ＝１，２，３，４）上の位
置ｊ（ｋ＝１，３ではｊ＝１，２……，Ｗ，ｋ＝
２，４ではｊ＝１，２，……，W′となる。ここ
でW′＝2W）で該座標軸に直交する方向に走査し
て、得られる方向寄与度密度gkjはgkj＝（g1，g2，
……，g8，g1′，g2′，……，g8′） なる16次元ベクトルで表わされる。ここで、g1，
g2，……，g8は該走査により、文字部とｍ回交叉
した場合、ｎ（ｎ≦ｍ）回目の交叉時の白点から
黒点に変化した該黒点（走査開始時は直前の画素
が白点と仮定する）の方向寄与度 ao＝（a1o，a2o，……，a8o） をそれぞれ方向成分別に累積した方向寄与度密度
のベクトルの各要素であつて、ｉ方向成分の該密
度giは gi＝n Σn=1 aioで表わされる。また、g1′，
g2′，……，g8′は該走査により、文字部とｍ回交
叉した場合、ｎ回目の交叉時の黒点から白点に変
化した該黒点の方向寄与度ベクトル ao′＝（a1o′，a2o′，……，a8′o） をそれぞれ、方向成分別に累積した方向寄与密度
のベクトルの各要素であつて、ｉ方向成分の該密
度gi′は gi′＝n Σn=1 aio′で表わされる。 従つて、文字パターンの特徴ベクトルＧは Ｇ＝（g11，g12，……，g1w，g21，g22，……，
g2w′，g31，g32，……，g3w，g41，g42，……，
g4w′） で表わされる。このようにして表わされる文字パ
ターンの特徴ベクトルＧの複数の要素ごとに平均
化した値を文字パターンの特徴として特徴テーブ
ルを作成し、公知の識別関数Ｄ（Ｇ）を求め文字
パターンを分類する。 次に第２の方法は以下の通りである。前記のＷ
×Ｗメツシユの文字パターン内の文字部の任意の
画素の方向寄与度ｂは ｂ＝（b1，b2，b3，b4） なる４次元ベクトルで表わす。ここでb1，b2，
b3，b4は４方向それぞれの方向寄与度の成分で、
前記手段によつて求まる該画素の黒点連結長li（ｉ
＝１，２，……，８）を用いて、１例としてbi＝
（li＋li+4）／√（1＋5）2＋（2＋6）2＋（
3＋7）2＋（4
＋l8）2なる式で表わされる。このbiには、ここで
示したユークリツド距離以外の距離を適用するこ
とが可能である。該手段によつて得られる方向寄
与度ｂがラベル付けされた文字パターンに対し、
水平軸方向を基準にして、前記の４方向座標軸か
ら観測し、ｋ方向座標軸（ｋ＝１，２，３，４）
上の位置ｊ（ｋ＝１，３ではｊ＝１，２，……，
Ｗ，ｋ＝２，４ではｊ＝１，２，……，W′とな
る）で、該座標軸に直交する方向に走査して得ら
れる方向寄与度密度hkjはhkj＝（h1，h2，h3，h4，
h1′，h2′，h3′，h4′） なる８次元ベクトルで表わされる。ここで、h1，
h2，h3，h4，は該走査により、文字部とｍ回交叉
した場合、ｎ（ｎ≦ｍ）回目の交叉時の白点から
黒点に変化した該黒点（走査開始時は直前の画素
が白点と仮定する）の方向寄与度 bo＝（b1o，b2o，b3o，b4o） をそれぞれ方向成分別に累積した方向寄与度密度
のベクトルの各要素で、ｔ方向成分（ｔ＝１，
２，３，４）の該密度hiは ht＝n Σn=1 btoで表わ
される。また、h1′，h2′，h3′，h4′は該走査によ
り、文字部とｍ回交叉した場合、ｎ回目の交叉時
の黒点から白点に変化した該黒点の方向寄与度 bo′＝（b1o′，b2o′，b3o′，b4o′ をそれぞれ、方向成分別に累積した方向寄与度密
度のベクトルの各要素で、ｔ方向成分の該密度
ht′は h′t＝n Σn=1 bto′で表わされる。 従つて、文字パターンの特徴ベクトルＨは、Ｈ
＝（h11，h12，……，h1w，h21，h22，……，h2w′
h31，h32，……，h3w，h41，h42，……，h4w′） で表わされる。このようにして表わされる文字パ
ターンの特徴ベクトルＨの複数の要素ごとに平均
化した値を文字パターンの特徴として、特徴テー
ブルを作成し、公知の識別関数Ｄ（Ｈ）を求め、
文字パターンを分類する。 第２図に、回路１、装置２、装置３、装置４の
の動作例を示す。第２図Ａは回路１にはじめにた
くわえられている２値化された文字パターンの例
である。第２図Ｂは、第２図Ａの文字パターンに
対し、装置２により位置及び大きさの正規化を行
つた文字パターンの例である。第２図Ｃは第２図
Ｂの文字パターンに対し、装置３により文字枠取
り処理を行つた文字パターンの例である。第２図
Ｄは第２図Ｃの文字パターンに対し、装置４によ
り平滑化を行つた文字パターンの例である。 第３図は装置５の動作を説明する説明図で、方
向寄与度密度を求めるために観測する４方向座標
軸と各軸内の位置ｊの動作範囲を示す。第３図の
軸８−１は水平方向座標軸、軸８−２は＋45゜方
向座標軸、軸８−３は垂直方向座標軸、軸８−４
は−45゜方向座標軸を示す。第４図は第３図と同
様に装置５の動作を説明する説明図である。 第４図Ａは水平方向座標軸上の位置ｊ＝j0で、
座標軸に直交する方向に走査して、文字部と２回
交叉した場合を示したものである。第４図Ａの黒
換によつて得られた文字パターンを２値化した文
字パターンに対し、手書き漢字のような、多くの
字種、多くの手書き変形をもつ文字対象を効率よ
く分類するため、文字パターンの各文字線の方向
成分と該方向成分別の複雑さの分布とから文字パ
ターンの特徴を抽出し、入力文字パターンを分類
する文字パターン分類処理装置に関するものであ
る。 従来、漢字を含む文字パターンの認識装置また
は分類装置として、手書き漢字を対象として２値
化、位置及び大きさの正規化、平滑化などを行つ
た文字パターンについて、水平軸及び垂直軸の２
座標軸方向から観測し、該座標軸上の各位置にお
ける該座標軸に直交する方向の文字部を横切る文
字線数を計数し、この情報から特徴ベクトルパタ
ーンを作成し、すでに蓄えておいた各文字の特徴
辞書テーブルとのマツチングをとり、文字パター
ンの分類を行う方式が知られる。しかしながら、
この方式で抽出される各座標軸上の各位置で計数
される文字線密度は字種のちがいによる文字線の
大まかな複雑さのちがいを区別できるものの、計
数時に横切る文字線の方向成分と成分別の文字線
密度となどの文字線構造のちがいを表わす情報が
ないため、類似文字が多く文字線の位置ずれなど
の手書き変形も多い文字対象については効率よく
分類できないという欠点があつた。このため、上
記の方法は手書き漢字などの字種も多くかつ変形
の大きい文字集合に対しては必らずしも十分な分
類を行なうことが期待し難い面をそなえている。 本発明は、いわば従来技術によつて２値化、位
置及び大きさの正規化、文字枠取り処理、平滑化
などを行つた文字パターンについて、当該パター
ンの各文字線の方向成分と成分別の文字線密度に
ついての情報を黒点の方向寄与度とをもとにして
求め、さらにこれらの情報を文字線の方向成分別
に計数する装置を提供し、多字種、多変形をもつ
手書き漢字を含む手書き文字パターンを効率よく
分類することを目的としている。以下、図面を用
いて詳細に説明する。 第１図は、本発明による文字パターンの分類装
置の一実施例のブロツク図である。第１図におい
て、１は記憶回路で、はじめに２値化された手書
き文字パターンを記憶しておく回路である。２は
この２値化された文字パターンを入力し、例えば
従来まで知られている重心と２次モーメントとを
用いて位置及び大きさの正規化処理を行う文字パ
ターンの位置及び大きさの文字パターン正規化処
理装置である。３は装置２によつて得られたＮ×
Ｎメツシユの正規化文字パターンを入力し、手書
き文字の外郭付近で起きる文字線の極端なつき出
しに対処するため、重心を中心とする文字枠取り
枠Ｗメツシユの正方領域で文字を枠取りし、枠外
にはみ出した文字部を除去する文字パターン枠取
り処理装置である。４は装置３によつて得られた
文字枠取り後の文字パターンを入力し、文字線輪
郭部分の黒点の１メツシユの凹，凸をそれぞれう
めあるいは取り除く平滑化処理装置である。５は
本発明の主要部をなす文字パターン特徴抽出装置
で、平滑化処理を行つた文字パターンを入力し、
該文字パターンの各黒点から水平軸方向を基準に
してＭ方向（たとえば、８方向の場合には、0゜，
45゜，90゜，135゜，180゜，225゜，270゜，315゜の８
方向）
に触手を伸ばした時に各方向別に連続する黒点数
を計数して、黒点の方向寄与度を求める操作を行
い、該操作によつて、方向寄与度でラベル付けさ
れた文字パターンに対して、少なくとも２座標軸
の複数座標軸方向から観測し、該座標軸上の各位
置における該座標軸に直交する方向に走査した場
合に、横切る文字線の方向寄与度を方向成分別に
計数して、この値を文字パターンの各文字線の長
さと方向との分布を表わす特徴として抽出する文
字パターン特徴抽出装置である。 ６は、装置５によつて割り当てられた方向成分
別の方向寄与度の計数値をもとに、文字パターン
を分類するための特徴テーブルを作成し、該手段
によつて作成した特徴テーブルをもとに、すでに
たくわえておいた各文字の特徴辞書テーブルとマ
ツチングをとり、文字パターンの分類を行う文字
パターン分類装置である。 装置５の具体例として、８方向（0゜，45゜，90゜，
135゜，180゜，225゜，270゜，315゜の８方向でそれら
の
方向にそれぞれ、１，２，３，４，５，６，７，
８の番号を付与する）に触手を伸ばし、画素の方
向寄与度を求め、文字パターンを分類する場合を
例にとつて説明する。 その第１の方法は以下の通りである。装置４に
よつて得られたＷ×Ｗメツシユの文字パターン内
の文字部の任意の画素の方向寄与度ａはａ＝（a1，
a2，……，a8） なる８次元ベクトルで表わされる。ここで、a1，
a2，……，a8は８方向それぞれの方向寄与度の成
分で、該画素から８方向に触手を伸ばして、各方
向別に得られる黒点連結長li（ｉ＝１，２，……，
８）を用いて、１例としてai＝li／√1 2＋2 2＋…
…＋l8 2 なる式で表わされる。このaiには、ここで示した
ユークリツド距離以外の距離を適用することが可
能である。該手段によつて得られる方向寄与度ａ
がラベル付けされた文字パターンに対し、水平軸
方向を基準にして、４方向座標軸（水平軸、＋45゜
方向軸、垂直軸、−45゜方向軸の４座標軸で、それ
ぞれ１，２，３，４の番号を付与する）から観測
し、ｋ方向座標軸（ｋ＝１，２，３，４）上の位
置ｊ（ｋ＝１，３ではｊ＝１，２……，Ｗ，ｋ＝
２，４ではｊ＝１，２，……，W′となる。ここ
でW′＝2W）で該座標軸に直交する方向に走査し
て、得られる方向寄与度密度gkjはgkj＝（g1，g2，
……，g8，g1′，g2′，……，g8′） なる16次元ベクトルで表わされる。ここで、g1，
g2，……，g8は該走査により、文字部とｍ回交叉
した場合、ｎ（ｎ≦ｍ）回目の交叉時の白点から
黒点に変化した該黒点（走査開始時は直前の画素
が白点と仮定する）の方向寄与度 ao＝（a1o，a2o，……，a8o） をそれぞれ方向成分別に累積した方向寄与度密度
のベクトルの各要素であつて、ｉ方向成分の該密
度giは gi＝n Σn=1 aioで表わされる。また、g1′，
g2′，……，g8′は該走査により、文字部とｍ回交
叉した場合、ｎ回目の交叉時の黒点から白点に変
化した該黒点の方向寄与度ベクトル ao′＝（a1o′，a2o′，……，a8′o） をそれぞれ、方向成分別に累積した方向寄与密度
のベクトルの各要素であつて、ｉ方向成分の該密
度gi′は gi′＝n Σn=1 aio′で表わされる。 従つて、文字パターンの特徴ベクトルＧは Ｇ＝（g11，g12，……，g1w，g21，g22，……，
g2w′，g31，g32，……，g3w，g41，g42，……，
g4w′） で表わされる。このようにして表わされる文字パ
ターンの特徴ベクトルＧの複数の要素ごとに平均
化した値を文字パターンの特徴として特徴テーブ
ルを作成し、公知の識別関数Ｄ（Ｇ）を求め文字
パターンを分類する。 次に第２の方法は以下の通りである。前記のＷ
×Ｗメツシユの文字パターン内の文字部の任意の
画素の方向寄与度ｂは ｂ＝（b1，b2，b3，b4） なる４次元ベクトルで表わす。ここでb1，b2，
b3，b4は４方向それぞれの方向寄与度の成分で、
前記手段によつて求まる該画素の黒点連結長li（ｉ
＝１，２，……，８）を用いて、１例としてbi＝
（li＋li+4）／√（1＋5）2＋（2＋6）2＋（
3＋7）2＋（4
＋l8）2なる式で表わされる。このbiには、ここで
示したユークリツド距離以外の距離を適用するこ
とが可能である。該手段によつて得られる方向寄
与度ｂがラベル付けされた文字パターンに対し、
水平軸方向を基準にして、前記の４方向座標軸か
ら観測し、ｋ方向座標軸（ｋ＝１，２，３，４）
上の位置ｊ（ｋ＝１，３ではｊ＝１，２，……，
Ｗ，ｋ＝２，４ではｊ＝１，２，……，W′とな
る）で、該座標軸に直交する方向に走査して得ら
れる方向寄与度密度hkjはhkj＝（h1，h2，h3，h4，
h1′，h2′，h3′，h4′） なる８次元ベクトルで表わされる。ここで、h1，
h2，h3，h4，は該走査により、文字部とｍ回交叉
した場合、ｎ（ｎ≦ｍ）回目の交叉時の白点から
黒点に変化した該黒点（走査開始時は直前の画素
が白点と仮定する）の方向寄与度 bo＝（b1o，b2o，b3o，b4o） をそれぞれ方向成分別に累積した方向寄与度密度
のベクトルの各要素で、ｔ方向成分（ｔ＝１，
２，３，４）の該密度hiは ht＝n Σn=1 btoで表わ
される。また、h1′，h2′，h3′，h4′は該走査によ
り、文字部とｍ回交叉した場合、ｎ回目の交叉時
の黒点から白点に変化した該黒点の方向寄与度 bo′＝（b1o′，b2o′，b3o′，b4o′ をそれぞれ、方向成分別に累積した方向寄与度密
度のベクトルの各要素で、ｔ方向成分の該密度
ht′は h′t＝n Σn=1 bto′で表わされる。 従つて、文字パターンの特徴ベクトルＨは、Ｈ
＝（h11，h12，……，h1w，h21，h22，……，h2w′
h31，h32，……，h3w，h41，h42，……，h4w′） で表わされる。このようにして表わされる文字パ
ターンの特徴ベクトルＨの複数の要素ごとに平均
化した値を文字パターンの特徴として、特徴テー
ブルを作成し、公知の識別関数Ｄ（Ｈ）を求め、
文字パターンを分類する。 第２図に、回路１、装置２、装置３、装置４の
の動作例を示す。第２図Ａは回路１にはじめにた
くわえられている２値化された文字パターンの例
である。第２図Ｂは、第２図Ａの文字パターンに
対し、装置２により位置及び大きさの正規化を行
つた文字パターンの例である。第２図Ｃは第２図
Ｂの文字パターンに対し、装置３により文字枠取
り処理を行つた文字パターンの例である。第２図
Ｄは第２図Ｃの文字パターンに対し、装置４によ
り平滑化を行つた文字パターンの例である。 第３図は装置５の動作を説明する説明図で、方
向寄与度密度を求めるために観測する４方向座標
軸と各軸内の位置ｊの動作範囲を示す。第３図の
軸８−１は水平方向座標軸、軸８−２は＋45゜方
向座標軸、軸８−３は垂直方向座標軸、軸８−４
は−45゜方向座標軸を示す。第４図は第３図と同
様に装置５の動作を説明する説明図である。 第４図Ａは水平方向座標軸上の位置ｊ＝j0で、
座標軸に直交する方向に走査して、文字部と２回
交叉した場合を示したものである。第４図Ａの黒
【表】
【表】
【表】
【表】
点９−１及び黒点９−３の部分は、該走査によ
り、それぞれ文字部と１回目及び２回目に交叉し
た場合の白点から黒点に変化した該黒点を示し、
黒点９−２及び黒点９−４の部分は、該走査によ
り、それぞれ文字部と１回目及び２回目に交叉し
た場合の黒点から白点に変化した該黒点を示す。
第４図Ｂは文字パターンの黒点の黒点連結長を求
めるための触手を伸ばす方向を矢印で示したもの
である。第４図Ａの黒点９−１、黒点９−２、黒
点９−３、黒点９−４の各部分における、前記第
１の方法で得られる方向寄与度a1，a1′，a2，
a2′の１例を第１表と第２表に示し、前記第２の
方法で得られる方向寄与度b1，b1′，b2，b2′の１
例を第３表と第４表に示す。従つて第４図Ａの水
平方向座標軸上の位置ｊ＝j0の方向寄与度密度は
前記第１の方法では、 g1j0＝（1.555，０，０，０，０，0.755，0.62，
0.673，０，1.687，0.548，0.603，0.512，
０，０，０） また、前記第２の方法では h1j0＝（1.555，0.755，0.62，0.673，0.512，
1.687，0.548，0.603） と表わされる。この方向寄与度密度のベクトルの
値は水平方向座標軸の該位置ｊ＝j0で座標軸に直
交する方向に存在する文字線の方向成分と方向成
分別の文字線密度の大きさとを表わしている。前
記第２の方法から求められたh1j0を例にとれば、
h1j0でh1とh2′の値が大きいことから該位置の走
査方向には、水平方向の文字線成分と＋45゜方向
の文字線成分が存在することが容易にわかるとい
う利点をもつだけでなく、これらの文字成分の該
走査方向での文字変形による位置ずれに影響をう
けないという利点ももつ。また、前記第１の方法
を用いれば、端点、交叉点、屈曲点等の詳細な文
字の幾何学的特徴も抽出できるという利点をも
つ。これにより、装置５に示した特徴抽出は幾何
学的特徴に着目する手書き漢字等の文字認識に有
効な手段となる。 以上説明したように、本発明によれば、文字パ
ターン内の各黒点から例えば0゜，45゜，90゜，135゜，
180゜，225゜，270゜，315゜の８方向のように複数方
向に触手を伸ばし、各方向別の黒点連結数を計数
し、該黒点の方向寄与度を求め、次に方向寄与度
でラベル付けされた文字パターンを複数座標軸方
向から観測し、座標軸上の各位置で座標軸に直交
する方向の文字線の方向寄与度を計数するため文
字パターンの各文字線の方向成分と方向成分別の
文字線密度との分布を簡易な手法で抽出できるだ
けでなく、文字線の位置ずれ等による手書き変形
にも強く、多字種、多彩な手書き変形をもつ手書
き漢字等を含む文字対象を効率よく分類できると
いう利点をもつ。
り、それぞれ文字部と１回目及び２回目に交叉し
た場合の白点から黒点に変化した該黒点を示し、
黒点９−２及び黒点９−４の部分は、該走査によ
り、それぞれ文字部と１回目及び２回目に交叉し
た場合の黒点から白点に変化した該黒点を示す。
第４図Ｂは文字パターンの黒点の黒点連結長を求
めるための触手を伸ばす方向を矢印で示したもの
である。第４図Ａの黒点９−１、黒点９−２、黒
点９−３、黒点９−４の各部分における、前記第
１の方法で得られる方向寄与度a1，a1′，a2，
a2′の１例を第１表と第２表に示し、前記第２の
方法で得られる方向寄与度b1，b1′，b2，b2′の１
例を第３表と第４表に示す。従つて第４図Ａの水
平方向座標軸上の位置ｊ＝j0の方向寄与度密度は
前記第１の方法では、 g1j0＝（1.555，０，０，０，０，0.755，0.62，
0.673，０，1.687，0.548，0.603，0.512，
０，０，０） また、前記第２の方法では h1j0＝（1.555，0.755，0.62，0.673，0.512，
1.687，0.548，0.603） と表わされる。この方向寄与度密度のベクトルの
値は水平方向座標軸の該位置ｊ＝j0で座標軸に直
交する方向に存在する文字線の方向成分と方向成
分別の文字線密度の大きさとを表わしている。前
記第２の方法から求められたh1j0を例にとれば、
h1j0でh1とh2′の値が大きいことから該位置の走
査方向には、水平方向の文字線成分と＋45゜方向
の文字線成分が存在することが容易にわかるとい
う利点をもつだけでなく、これらの文字成分の該
走査方向での文字変形による位置ずれに影響をう
けないという利点ももつ。また、前記第１の方法
を用いれば、端点、交叉点、屈曲点等の詳細な文
字の幾何学的特徴も抽出できるという利点をも
つ。これにより、装置５に示した特徴抽出は幾何
学的特徴に着目する手書き漢字等の文字認識に有
効な手段となる。 以上説明したように、本発明によれば、文字パ
ターン内の各黒点から例えば0゜，45゜，90゜，135゜，
180゜，225゜，270゜，315゜の８方向のように複数方
向に触手を伸ばし、各方向別の黒点連結数を計数
し、該黒点の方向寄与度を求め、次に方向寄与度
でラベル付けされた文字パターンを複数座標軸方
向から観測し、座標軸上の各位置で座標軸に直交
する方向の文字線の方向寄与度を計数するため文
字パターンの各文字線の方向成分と方向成分別の
文字線密度との分布を簡易な手法で抽出できるだ
けでなく、文字線の位置ずれ等による手書き変形
にも強く、多字種、多彩な手書き変形をもつ手書
き漢字等を含む文字対象を効率よく分類できると
いう利点をもつ。
第１図は本発明による文字パターンの分類処理
装置の一実施例ブロツク図、第２図は第１図の回
路１、装置２、装置３、及び装置４による処理の
態様を説明する説明図、第３図及び第４図は本発
明の主要部である装置５の特徴抽出手段を説明す
るための説明図を示す。 １は記憶回路、２は文字パターン正規化処理装
置、３は文字パターン枠取り処理装置、４は平滑
化処理装置、５は文字パターン特徴抽出装置、６
は文字パターン分類装置、７は文字枠取り枠、８
−１，８−２，８−３，８−４は方向寄与度密度
観測の座標軸、９−１，９−２，９−３，９−４
は文字走査時に黒点から白点または白点から黒点
に変化する該黒点を示す。
装置の一実施例ブロツク図、第２図は第１図の回
路１、装置２、装置３、及び装置４による処理の
態様を説明する説明図、第３図及び第４図は本発
明の主要部である装置５の特徴抽出手段を説明す
るための説明図を示す。 １は記憶回路、２は文字パターン正規化処理装
置、３は文字パターン枠取り処理装置、４は平滑
化処理装置、５は文字パターン特徴抽出装置、６
は文字パターン分類装置、７は文字枠取り枠、８
−１，８−２，８−３，８−４は方向寄与度密度
観測の座標軸、９−１，９−２，９−３，９−４
は文字走査時に黒点から白点または白点から黒点
に変化する該黒点を示す。
Claims (1)
- １ ２値化された文字パターンに対して位置及び
大きさの正規化処理を行う手段と、該手段によつ
て得られた文字パターンを文字枠取り枠で枠取り
する手段と、該手段によつて得られた文字パター
ンに平滑化処理を行う手段と、該手段によつて得
られた文字パターンの各画素の方向寄与度を求め
る手段とをそなえると共に、該方向寄与度を求め
る手段によつて得られた文字パターンに対して少
なくとも２座標軸の複数座標軸方向から観測し、
該座標軸上の各位置において該座標軸に直交する
方向に走査し、横切る文字線の方向寄与度の値を
方向成分別に計数する特徴抽出手段をそなえ、該
特徴抽出手段からの出力情報を少なくとも利用
し、文字パターンを分類するようにしたことを特
徴とする文字パターン分類処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56046659A JPS57164376A (en) | 1981-03-30 | 1981-03-30 | Character pattern classifying and processing device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56046659A JPS57164376A (en) | 1981-03-30 | 1981-03-30 | Character pattern classifying and processing device |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS57164376A JPS57164376A (en) | 1982-10-08 |
| JPS634229B2 true JPS634229B2 (ja) | 1988-01-28 |
Family
ID=12753451
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP56046659A Granted JPS57164376A (en) | 1981-03-30 | 1981-03-30 | Character pattern classifying and processing device |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS57164376A (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2575402B2 (ja) * | 1987-08-22 | 1997-01-22 | アルプス電気株式会社 | 文字認識方法 |
| JP5268563B2 (ja) * | 2008-10-29 | 2013-08-21 | 日立コンピュータ機器株式会社 | 文字認識装置、及び、認識辞書生成装置 |
-
1981
- 1981-03-30 JP JP56046659A patent/JPS57164376A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS57164376A (en) | 1982-10-08 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP0431496A2 (en) | Number plate recognition system | |
| DE69813416T2 (de) | Vorrichtungen zur Linienrichtungsbestimmung, Bildschrägeerfassung und Bildschrägekorrektur. | |
| Chi et al. | Separation of single-and double-touching handwritten numeral strings | |
| EP0456192B1 (en) | Image processing method and apparatus therefor | |
| JPS634229B2 (ja) | ||
| JPH0159627B2 (ja) | ||
| JPH026112B2 (ja) | ||
| Cheng et al. | Recognition of broken and noisy handwritten characters using statistical methods based on a broken-character-mending algorithm | |
| Liang et al. | Document zone classification using sizes of connected components | |
| JPS6238752B2 (ja) | ||
| JPS634231B2 (ja) | ||
| JP3104355B2 (ja) | 特徴抽出装置 | |
| JPS62125485A (ja) | 文字認識方式 | |
| JP2832035B2 (ja) | 文字認識装置 | |
| JP3140079B2 (ja) | 罫線認識方法及び表処理方法 | |
| JP3365941B2 (ja) | 文字パターン認識方法及びその装置 | |
| JPS6038755B2 (ja) | 特徴抽出方式 | |
| JPS5855553B2 (ja) | 文字パタ−ンの分類装置 | |
| JPS62154079A (ja) | 文字認識方式 | |
| EP0571979A2 (en) | A recognizing method of characters | |
| JPS63298494A (ja) | パタ−ン認識装置 | |
| JPH11120291A (ja) | パタン認識システム | |
| JP2918363B2 (ja) | 文字分類方法及び文字認識装置 | |
| JP2575402B2 (ja) | 文字認識方法 | |
| JPS5951034B2 (ja) | パタ−ン認識装置 |