JPS6375989A - 画像認識装置 - Google Patents
画像認識装置Info
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- JPS6375989A JPS6375989A JP61221173A JP22117386A JPS6375989A JP S6375989 A JPS6375989 A JP S6375989A JP 61221173 A JP61221173 A JP 61221173A JP 22117386 A JP22117386 A JP 22117386A JP S6375989 A JPS6375989 A JP S6375989A
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- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 12
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000001149 cognitive effect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
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。
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、画像認識方式に関し、特に文字パターン等の
画像を順位相関を使用して適確に認識する画像認識方式
に関する。
画像を順位相関を使用して適確に認識する画像認識方式
に関する。
文字パターン等の画像を認識する画像認識方式は、手書
き文字に限らず、タイプまたは印刷文字、更に文字に限
らず、その他の種々の画像情報をコンピュータ等の機械
装置に人間を介さずに入力するために使用され得る有益
な装置であり、種々の方式のものが研究開発されている
。
き文字に限らず、タイプまたは印刷文字、更に文字に限
らず、その他の種々の画像情報をコンピュータ等の機械
装置に人間を介さずに入力するために使用され得る有益
な装置であり、種々の方式のものが研究開発されている
。
従来、種々の画像Ｐ！識方式が開発されてはいるが、ま
だ完全な認識能力を有するものは開発されておらず、更
に多くの開発が必要とされ、これらの開発の上に立って
更に優れた認識能力を有するものを開発することが要望
されている。
だ完全な認識能力を有するものは開発されておらず、更
に多くの開発が必要とされ、これらの開発の上に立って
更に優れた認識能力を有するものを開発することが要望
されている。
本発明の目的は、比較的簡単な手法により適確に画像を
認識し得る画像認識方式を捷供することにある。
認識し得る画像認識方式を捷供することにある。
本発明の画像認識方式は、認識すべき画像を囲む所定形
状の領域を画定する領域画定手段と、該領域画定手段で
画定された所定形状の領域を所定の複数の副領域に分割
する分割手段と、該分割手段で分割された各副５Ｍ域内
に存在する画像の再素数を求める画素ｖｉ、算出手段と
、該画素数算出手段で求めた各副領域の画素数の多い順
に前記複数の副領域を順位付けし、各副領域に対する順
位値を求める順位値算出手段と、該順位値算出手段で求
めた各副領域の順位値を基準画像の各副領域の順位値と
比較して両者の順位相関を求める順位相関算出手段と、
該順位相関算出手段で求めた順位相関に基づいて認識す
べき画像が基準画像と同じであるか否かを判定する判定
手段とを有する。
状の領域を画定する領域画定手段と、該領域画定手段で
画定された所定形状の領域を所定の複数の副領域に分割
する分割手段と、該分割手段で分割された各副５Ｍ域内
に存在する画像の再素数を求める画素ｖｉ、算出手段と
、該画素数算出手段で求めた各副領域の画素数の多い順
に前記複数の副領域を順位付けし、各副領域に対する順
位値を求める順位値算出手段と、該順位値算出手段で求
めた各副領域の順位値を基準画像の各副領域の順位値と
比較して両者の順位相関を求める順位相関算出手段と、
該順位相関算出手段で求めた順位相関に基づいて認識す
べき画像が基準画像と同じであるか否かを判定する判定
手段とを有する。
本発明の画像Ｐ２ｍ方式においては、認識すべき画像を
囲む所定形状の領域を複数の副領域に分割し、この分割
した各副領域に存在する画像の画素数を求め、この画素
数の多い順に複数の副領域を順位付けして各副領域に対
する順位値を求め、この順位値を基準画像の各副領域の
順位値と比較して両者の順位相関を求め、この順位相関
に基づいて認識すべき画像が基準画像と同じであるか否
かを判定している。
囲む所定形状の領域を複数の副領域に分割し、この分割
した各副領域に存在する画像の画素数を求め、この画素
数の多い順に複数の副領域を順位付けして各副領域に対
する順位値を求め、この順位値を基準画像の各副領域の
順位値と比較して両者の順位相関を求め、この順位相関
に基づいて認識すべき画像が基準画像と同じであるか否
かを判定している。
以下、図面を用いて本発明の詳細な説明する。
第１図は本発明の一実施例に係る画像認識方式の作用を
示すフローチャートである。この実施例の画像認識方式
は、画像情報として文字パターンを識別する場合につい
て示し、この文字パターンを複数の副ｆｉｌ ｂ”Ｕに
分割し、この各副領域における画素数の順位値を基準画
像パターン、すなわち辞書パターンの１１１１位値と比
較して両者の順位相関を求め、この順位相関により文字
パターンをＰ２ｔｔｉしている。
示すフローチャートである。この実施例の画像認識方式
は、画像情報として文字パターンを識別する場合につい
て示し、この文字パターンを複数の副ｆｉｌ ｂ”Ｕに
分割し、この各副領域における画素数の順位値を基準画
像パターン、すなわち辞書パターンの１１１１位値と比
較して両者の順位相関を求め、この順位相関により文字
パターンをＰ２ｔｔｉしている。
すなわち、第１図において（ａ）に示すような文字パタ
ーン「代」が入力されたとすると、この文字パターンを
含むまたは囲む最小矩形を（ｂ）に示すように算出し、
更にこの矩形を大きさの等しい複数の副領域、すなわち
第１図の（Ｃ）に示すようにＭＸＮ個の複数のブロック
に分割する（ステップ１１０．１２０）、なお、第１図
の（Ｃ）では４×４の１６個のブロックに分割されてい
る。
ーン「代」が入力されたとすると、この文字パターンを
含むまたは囲む最小矩形を（ｂ）に示すように算出し、
更にこの矩形を大きさの等しい複数の副領域、すなわち
第１図の（Ｃ）に示すようにＭＸＮ個の複数のブロック
に分割する（ステップ１１０．１２０）、なお、第１図
の（Ｃ）では４×４の１６個のブロックに分割されてい
る。
次に、ＭＸＮ個に分割された各ブロック内に存在する画
素数、図示の場合には黒画素数を求める。
素数、図示の場合には黒画素数を求める。
第１図の（ｄ）は１６個に分割された各ブロック内の数
字でｍ素数を示しているが、この画素数は第１図の（Ｃ
）で示す文字「代」に対応しているものである。それか
ら、このように求めた各ブロック毎の画素数の多い順に
各ブロックに）頑位付けを行う（ステップ１３０）、第
１図の（ｅ）は第１図の（ｄ）に示す画素数に基づいて
その多い順に番号を１から１６までの順位値を付したも
のであるが、画素数が「８５」と最も多いブロックが順
位値１を付され、画素数が「５」の最も少ないブロック
が順位値１６を付されている。この順位値１１は１以上
で、ＭＸＮ以下の値、すなわち１≦ｉＪ≦ＭＸＮであり
、ここでｊ＝１，２．− ・−。
字でｍ素数を示しているが、この画素数は第１図の（Ｃ
）で示す文字「代」に対応しているものである。それか
ら、このように求めた各ブロック毎の画素数の多い順に
各ブロックに）頑位付けを行う（ステップ１３０）、第
１図の（ｅ）は第１図の（ｄ）に示す画素数に基づいて
その多い順に番号を１から１６までの順位値を付したも
のであるが、画素数が「８５」と最も多いブロックが順
位値１を付され、画素数が「５」の最も少ないブロック
が順位値１６を付されている。この順位値１１は１以上
で、ＭＸＮ以下の値、すなわち１≦ｉＪ≦ＭＸＮであり
、ここでｊ＝１，２．− ・−。
ＭＸＮである。
次のステップ１４０では、上述したように求めた入力文
字パターンの順位値ｉ、を基準画像パターン、すなわち
辞書パターンの順位値αｊと比較し、両者の順位相関γ
１１を求めるのであるが、ここで第２図を参照して辞書
パターンの順位値α、を記憶している文字データの辞書
構成について説明する。
字パターンの順位値ｉ、を基準画像パターン、すなわち
辞書パターンの順位値αｊと比較し、両者の順位相関γ
１１を求めるのであるが、ここで第２図を参照して辞書
パターンの順位値α、を記憶している文字データの辞書
構成について説明する。
第２図において、文字パターン「代」は、上述したステ
ップ１２０．１３０と同様に最小矩形および複数の副領
域であるブロックＭＸＮに分割され、各ブロック内に含
まれる画素数を求め、更にこの画素数の多い１頭に各ブ
ロックを順位付けする。
ップ１２０．１３０と同様に最小矩形および複数の副領
域であるブロックＭＸＮに分割され、各ブロック内に含
まれる画素数を求め、更にこの画素数の多い１頭に各ブ
ロックを順位付けする。
第２図（ｆ）はこのように順位付けされた順位値を示し
ているものであるが、このようにしてすべての文字パタ
ーンに対する順位値α、を求め、これらの順位値α、を
各文字パターンに対応してメモリ等に記憶して辞書デー
タを構成しておくのである。
ているものであるが、このようにしてすべての文字パタ
ーンに対する順位値α、を求め、これらの順位値α、を
各文字パターンに対応してメモリ等に記憶して辞書デー
タを構成しておくのである。
このように構成されている辞書パターンの順位値α、を
メモリ等から順次読み出し、この辞書パターンの順位値
α１を上述したように算出した入力文字パターンの順位
値ｔＪと比較し、両パターンの順位相関γＪｄＬを求め
る（ステップ１４０）。
メモリ等から順次読み出し、この辞書パターンの順位値
α１を上述したように算出した入力文字パターンの順位
値ｔＪと比較し、両パターンの順位相関γＪｄＬを求め
る（ステップ１４０）。
順位値ｉ ｊおよび順位値α、はそれぞれ第１図の（ｆ
）および（ｇ）に示すように各ブロック内に割り当てら
れている。このように割り当てられた両パターンの順位
相関Ｔｉｊは一１≦Ｔ、に≦１であり、ここでα−１，
２，・・・ｋである。
）および（ｇ）に示すように各ブロック内に割り当てら
れている。このように割り当てられた両パターンの順位
相関Ｔｉｊは一１≦Ｔ、に≦１であり、ここでα−１，
２，・・・ｋである。
両パターンの順位相関Ｔ、−を求めた後は、この順位相
関１８区の最大値γシ、を求める（ステップ１５０）。
関１８区の最大値γシ、を求める（ステップ１５０）。
Ｔｈ”＝ｍａ ×（ｒｔに１α−１，２，・・＋、ｋｌ
そして、この順位相関γ、２の最大値−どをすべての辞
書パターンに対して求め、この最大値Ｔｕｔ、 ”の最
も大きな辞書パターンα“の画像、すなわち文字パター
ンを入力文字パターンに対応する文字パターンとして認
識するのである（ステップ１６０）。
そして、この順位相関γ、２の最大値−どをすべての辞
書パターンに対して求め、この最大値Ｔｕｔ、 ”の最
も大きな辞書パターンα“の画像、すなわち文字パター
ンを入力文字パターンに対応する文字パターンとして認
識するのである（ステップ１６０）。
次に、順位相関、特にスペアマンの順位相関について説
明する。
明する。
順位相関はｎ個の特性を有する２つの固体ｉおよびαに
おいて各々のｎ個の特性を何らかの基準によって順位付
けして、次の表に示すように順位付けした両順位値ｉｊ
＋ α１を求める。この順位値弓、α、はｌ≦ｉ、≦
ｎ、 ｌ≦α、≦ｎであり、ここでｊ−１，２，・・
・、ｎである。
おいて各々のｎ個の特性を何らかの基準によって順位付
けして、次の表に示すように順位付けした両順位値ｉｊ
＋ α１を求める。この順位値弓、α、はｌ≦ｉ、≦
ｎ、 ｌ≦α、≦ｎであり、ここでｊ−１，２，・・
・、ｎである。
このように求めた両者の順位値蓋７およびα１から次式
により順位相関Ｔ１．ｔ、が求められるのである。
により順位相関Ｔ１．ｔ、が求められるのである。
ｎ（ｎ＋１）”
なお、上記実施例においては、文字パターンを含む最小
矩形を求め、これを分割しているが、この形状は矩形に
限定されるものでなく、認識すべき画像パターンを含む
他の形状でもよい。
矩形を求め、これを分割しているが、この形状は矩形に
限定されるものでなく、認識すべき画像パターンを含む
他の形状でもよい。
また、各ブロック内で算出する画素数は黒画素数に限定
されるものでなく、反対に黒画素のない白または無画素
あるいはこれに相当するものを用いてもよい。
されるものでなく、反対に黒画素のない白または無画素
あるいはこれに相当するものを用いてもよい。
以上説明したように、本発明によれば、認識すべき画像
を複数の副領域に分割し、各副領域に含まれる画素数の
順位値と基準画像の各副領域の順位値との順位相関に岱
づいて画像を認識しているので、画像を分割して形成さ
れる副領域への細分化により比較的微細な部分の認識も
適確に行われ
を複数の副領域に分割し、各副領域に含まれる画素数の
順位値と基準画像の各副領域の順位値との順位相関に岱
づいて画像を認識しているので、画像を分割して形成さ
れる副領域への細分化により比較的微細な部分の認識も
適確に行われ
第１図は本発明の一実施例に係る画像Ｌ２識方式の作用
を示すフローチャート、 第２図は第１図の実施例で使用する順位相関の説明図で
ある。 図において、 １１０〜１６０・・・ステップである。 第１図 第２図
を示すフローチャート、 第２図は第１図の実施例で使用する順位相関の説明図で
ある。 図において、 １１０〜１６０・・・ステップである。 第１図 第２図
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 認識すべき画像を囲む所定形状の領域を画定する領域画
定手段と、 該領域画定手段で画定された所定形状の領域を所定の複
数の副領域に分割する分割手段と、該分割手段で分割さ
れた各副領域内に存在する画像の画素数を求める画素数
算出手段と、 該画素数算出手段で求めた各副領域の画素数の多い順に
前記複数の副領域を順位付けし、各副領域に対する順位
値を求める順位値算出手段と、該順位値算出手段で求め
た各副領域の順位値を基準画像の各副領域の順位値と比
較して両者の順位相関を求める順位相関算出手段と、 該順位相関算出手段で求めた順位相関に基づいて認識す
べき画像が基準画像と同じであるか否かを判定する判定
手段と、 を有することを特徴とする画像認識方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61221173A JPH0719277B2 (ja) | 1986-09-19 | 1986-09-19 | 画像認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61221173A JPH0719277B2 (ja) | 1986-09-19 | 1986-09-19 | 画像認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6375989A true JPS6375989A (ja) | 1988-04-06 |
| JPH0719277B2 JPH0719277B2 (ja) | 1995-03-06 |
Family
ID=16762619
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP61221173A Expired - Fee Related JPH0719277B2 (ja) | 1986-09-19 | 1986-09-19 | 画像認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0719277B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1995017734A1 (fr) * | 1993-12-21 | 1995-06-29 | Birds Systems Research Institute, Inc. | Procede et appareil destines a la reconnaissance de structures et procede de compilation d'un dictionnaire en vue de la reconnaissance de structures |
| JP2006164180A (ja) * | 2004-12-10 | 2006-06-22 | Fuji Xerox Co Ltd | 固体識別装置及び方法 |
-
1986
- 1986-09-19 JP JP61221173A patent/JPH0719277B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1995017734A1 (fr) * | 1993-12-21 | 1995-06-29 | Birds Systems Research Institute, Inc. | Procede et appareil destines a la reconnaissance de structures et procede de compilation d'un dictionnaire en vue de la reconnaissance de structures |
| US5689584A (en) * | 1993-12-21 | 1997-11-18 | Bird Systems Research Institute, Inc. | Method of and apparatus for pattern recognition and method of creating pattern recognition dictionary |
| JP2006164180A (ja) * | 2004-12-10 | 2006-06-22 | Fuji Xerox Co Ltd | 固体識別装置及び方法 |
| JP4655615B2 (ja) * | 2004-12-10 | 2011-03-23 | 富士ゼロックス株式会社 | 固体識別装置及びプログラム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0719277B2 (ja) | 1995-03-06 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |