JPS6380373A - Pattern recognition device - Google Patents

Pattern recognition device

Info

Publication number
JPS6380373A
JPS6380373A JP22495886A JP22495886A JPS6380373A JP S6380373 A JPS6380373 A JP S6380373A JP 22495886 A JP22495886 A JP 22495886A JP 22495886 A JP22495886 A JP 22495886A JP S6380373 A JPS6380373 A JP S6380373A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
pattern
image data
data
specific
storage device
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.)
Pending
Application number
JP22495886A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Takashi Ishizaki
貴 石崎
Shigeru Abe
茂 阿部
Yasuaki Nakamura
泰明 中村
Katsuyuki Kamei
克之 亀井
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Mitsubishi Electric Corp
Original Assignee
Mitsubishi Electric Corp
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Mitsubishi Electric Corp filed Critical Mitsubishi Electric Corp
Priority to JP22495886A priority Critical patent/JPS6380373A/en
Publication of JPS6380373A publication Critical patent/JPS6380373A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Image Analysis (AREA)

Abstract

PURPOSE:To recognize a specific pattern in a short time by designating specific picture elements of the pattern and subjecting only specified picture elements to logical operation and recognizing the pattern with a small number of operations. CONSTITUTION:Information of a reference picture element A and featuring picture elements B, C, and E is inputted to define picture elements A, B, C, and E as specific picture elements of a pattern. Coordinates (X, Y) of specific picture elements to the reference picture element and their values P are set to the value of the picture element A. When the heading offset value of picture data is defined as SOFF, a heading offset value ROFF of objective picture data is obtained in accordance with an equation I where XH indicates the size in the horizontal direction. Next, feature points B and C are subjected to the operation in accordance with a formula II with respect to picture data, and results and the feature point E are subjected to the operation in accordance with a formula III, and results are transferred to an output area. These operations are executed in all areas. Thus, the pattern is satisfactorily recognized with a small number of operations.

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 この発明は、画像データから特定のパターンを認識する
パターン認識装置に関するものである。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Field of Industrial Application] The present invention relates to a pattern recognition device that recognizes a specific pattern from image data.

〔従来の技術〕[Conventional technology]

従来この種のパターン認識装置として第7図に示すもの
があった。また第8図は第7図の従来におけるパターン
認識装置が行っている、手塚慶−1北橋忠宏、小川秀夫
著、ディジタル画像処理工学、日刊工業新聞社、198
5.pp107−111に示されたテンプレートマツチ
ングと呼ばれるパターン認識手法を示す図である。第7
図において、1はテンプレートデータを記憶するテンプ
レートメモリ、2は前記図面の画像データを記憶する記
憶装置、3はテンプレートメモリ1と記憶装置2に記憶
されたデータの一致度を計測する演算装置である。
A conventional pattern recognition device of this type is shown in FIG. Furthermore, FIG. 8 shows the results of the conventional pattern recognition device shown in FIG.
5. It is a figure which shows the pattern recognition method called template matching shown in pp107-111. 7th
In the figure, 1 is a template memory that stores template data, 2 is a storage device that stores image data of the drawing, and 3 is an arithmetic device that measures the degree of coincidence between the data stored in the template memory 1 and the storage device 2. .

次に動作について説明する。まず第8図(a)に示すパ
ターンを認識する場合にはテンプレートメモリ1に第8
図(b)に示すテンプレートデータを用意し、記憶装置
2゛に記憶された図面の画像データと演算装置3で照合
する。演算装置3では画像データ中のテンプレートデー
タのサイズ内の画素(第8図(C)の破線内の部分)に
ついて、テンプレートデータの画素の値との一致を調べ
、パターンの一致を判定する。この操作を画像データ中
の照合範囲を一画素ずつ移動しく第8図(c)の矢印)
、画像データ全面について行い、結果を記憶装置2に格
納する。
Next, the operation will be explained. First, when recognizing the pattern shown in FIG.
Template data shown in FIG. 3(b) is prepared and compared with the image data of the drawing stored in the storage device 2' by the arithmetic device 3. The arithmetic unit 3 checks whether pixels within the size of the template data in the image data (portion within the broken line in FIG. 8C) match the pixel values of the template data, and determines whether the patterns match. This operation moves the matching range in the image data one pixel at a time (arrow in Figure 8(c)).
, is performed on the entire image data, and the results are stored in the storage device 2.

〔発明が解決しようとする問題点〕[Problem that the invention seeks to solve]

従来のパターン認識装置は以上のように構成されている
ので、テンプレートデータの画素数の演算を画像データ
の画素数回だけ行うことになる。
Since the conventional pattern recognition device is configured as described above, the calculation of the number of pixels of template data is performed as many times as the number of pixels of image data.

つまシ、テンプレートデータが82X82画素、画像デ
ータが100OX100O画素とすると演算回数は約1
,000,000,000回となる。演算装置3が1秒
に1.000,000回演算可能としても1000秒か
かる。このように処理に時間がかかるという問題点があ
った0 この発明は上記のような問題点を解消するためになされ
たもので、短時間で画像データから特定パターンを認識
するパターン認識装置を得ることを目的とする。
If the template data is 82 x 82 pixels and the image data is 100 x 100 pixels, the number of calculations is approximately 1.
,000,000,000 times. Even if the calculation device 3 can perform calculations 1.000,000 times per second, it will take 1000 seconds. As described above, there was a problem that processing took a long time. This invention was made to solve the above problem, and it is possible to obtain a pattern recognition device that recognizes a specific pattern from image data in a short time. The purpose is to

〔問題点を解決するための手段〕[Means for solving problems]

この発明に係るパターン認識装置は、認識しようとする
パターンのうち特徴的な値をもつある画素を指定し、そ
の特徴をもつ画素データを求めて記憶装置に格納し、中
央演算処理装置によシ演算処理を行うことによって特定
のパターンを認識するものである。また、複数の特徴を
持つ画素を、高速の論理演算にて求めるようにしたもの
である。
The pattern recognition device according to the present invention specifies a certain pixel having a characteristic value in a pattern to be recognized, obtains pixel data having that characteristic, stores it in a storage device, and executes the process using a central processing unit. A specific pattern is recognized by performing arithmetic processing. Furthermore, pixels having a plurality of characteristics are determined by high-speed logical operations.

〔作 用〕[For production]

この発明におけるパターン認識装置の特定画素の指定は
、パターンの特徴となる画素を特定し、特定された該画
素のみについて論理演算を行うことによって少い演算回
数でパターンを認識する。
In order to specify a specific pixel in the pattern recognition device of the present invention, a pixel that is a characteristic of a pattern is specified, and a logical operation is performed only on the specified pixel, thereby recognizing a pattern with a small number of operations.

特定された画素の演算は中央演算処理装置の内部レジス
タを用いて画像データ上の1ワード分の画素についてま
とめて論理演算を実行する。
For the operations on the identified pixels, logical operations are performed on the pixels of one word on the image data at once using an internal register of the central processing unit.

〔実施例〕〔Example〕

以下、この発明の一実施例を図について説明する。第1
図において、4は図面の2値画像データと認識しようと
するパターンのデータとの演算結果を格納する記憶装置
、5は認識されるパターンサイズの101データで回廊
を構成した認識用のデータを格納する一時記憶装置、6
は中央演算処理装置(CPUと略称)である。なお、中
央演算処理装置6は、ビット単位に指定した領域と他の
領域を高速で論理演算する機能を具備しておシ、上記演
算を数Mバイト/秒程度で実行する。
An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. 1st
In the figure, 4 is a storage device that stores the calculation result of the binary image data of the drawing and the data of the pattern to be recognized, and 5 is the storage device that stores the recognition data in which a corridor is formed by 101 data of the pattern size to be recognized. temporary storage device, 6
is a central processing unit (abbreviated as CPU). Note that the central processing unit 6 has a function of performing logical operations on areas specified in bit units and other areas at high speed, and executes the above operations at approximately several Mbytes/second.

次に、動作について説明する。まず第2図のフローチャ
ートにおいて、ステップ7では初期設定を行う。図面等
の2値画像データ、認識しようとするパターンの基準画
素およびそのパターンに特徴的な画素の値と基準画素に
対する座標を記憶装置4に入力する。さらに、前記記憶
装置4に画像データのサイズに合わせて、演算結果デー
タの領域を確保して”l″に初期化する。以下、第3図
(a)のパターンを認識するものとして説明する。この
場合、ステップ7では第3図(b)に示すように、基準
画素Aと特徴的な画素B 、C、Eの情報を入力する。
Next, the operation will be explained. First, in the flowchart of FIG. 2, initial settings are performed in step 7. Binary image data such as a drawing, a reference pixel of a pattern to be recognized, pixel values characteristic of the pattern, and coordinates for the reference pixel are input into the storage device 4. Further, an area for calculation result data is secured in the storage device 4 according to the size of the image data and initialized to "1". The following description will be made assuming that the pattern shown in FIG. 3(a) is recognized. In this case, in step 7, information on the reference pixel A and the characteristic pixels B, C, and E is input as shown in FIG. 3(b).

そして、A、B、C,Eをパターンの特定画素とする。Then, let A, B, C, and E be specific pixels of the pattern.

ステップ8では特定画素の基準画素に対する座標(X、
Y)とその値Pを基準画素人の値に設定する。
In step 8, the coordinates (X,
Y) and its value P are set to the values of the reference pixel.

次にステップ9では、座標(x 、y)によシ論理演算
の対象領域を設定する。すなわち画像データを一次元メ
モリとして配置した場合の画像データに対する対象画像
データの一次元的な距離(オフセット値の差)を求める
。画像データの先頭オフセット値をS。FFとすると対
象画像データの先頭オフセット値R8FFは ROFF = 5OFF −XHX Y + X   
−(1)で求められる。ここでXHは第4図ら)の水平
方向のサイズ44を示す。
Next, in step 9, a target area for the logical operation is set based on the coordinates (x, y). That is, the one-dimensional distance (difference in offset value) between the target image data and the image data when the image data is arranged as a one-dimensional memory is determined. The start offset value of the image data is S. If it is FF, the start offset value R8FF of the target image data is ROFF = 5OFF -XHX Y + X
- It is determined by (1). Here, XH indicates the horizontal size 44 of FIG.

ステップ10ではPの値を判定し、proすなわち、P
=1であればステップ11へ、P=oならばステップ1
2へ移る。
In step 10, the value of P is determined and pro, that is, P
If = 1, go to step 11, if P = o, step 1
Move on to 2.

ステップ11では画像データに対して次の論理演算を行
う。
In step 11, the following logical operation is performed on the image data.

R−(RoFF)・(5OFF )     ・=・(
2)ここで’  (SOFF)は画像データの内容(画
像データの先頭オフセット値) 、 (RO□)は対象
画像データの内容、Rは演算結果を格納するレジスタ、
・は論理積を表す。
R-(RoFF)・(5OFF) ・=・(
2) Here, ' (SOFF) is the content of the image data (starting offset value of the image data), (RO□) is the content of the target image data, R is the register that stores the calculation result,
・represents logical product.

この演算について第4図を参照し説明する。This calculation will be explained with reference to FIG.

第4図(a)は画像データを示す図、第4図(b)は画
像データと対象画像データとの論理演算について説明す
る図、第4図(c)は演算結果を示す図である。
FIG. 4(a) is a diagram showing image data, FIG. 4(b) is a diagram explaining a logical operation between the image data and target image data, and FIG. 4(c) is a diagram showing the calculation result.

第4図Q11)の論理演算について第3図ら)の特徴点
Bのケースで説明する。ここではわかシやすくする為に
、二次元メモリ上での説明を行い、つづいて−次元メモ
リ上での動作について説明する。
The logical operation in Q11) in FIG. 4 will be explained using the case of feature point B in FIG. 3 et al. Here, for the sake of clarity, the explanation will be given on a two-dimensional memory, and then the operation on a -dimensional memory will be explained.

まず、特徴点Bの基準画素Aに対する座標は(XB、Y
B)で値は1”であるから、S(x+XB、y+YB)
とS(X 、y)を重ねると第4図ら)のようになる。
First, the coordinates of feature point B with respect to reference pixel A are (XB, Y
B) and the value is 1”, so S(x+XB, y+YB)
By overlapping and S(X, y), it becomes as shown in Fig. 4, etc.).

41はS(x 、y)の画像データ、42はS (x+
XB −3’十YB )画像データを示す。画像データ
上でパターンの基準画素となる画素(xo、yo)では
、S (xo +XB −’fo +YB)が111と
なる。従って、パターン上の特定画素(x 、y)が1
1なら、S (x+X 、 )’+Y )が111とな
る画素にパターンの基準画素が存在する可能性がある。
41 is image data of S(x,y), 42 is S(x+
XB-3'+YB) Indicates image data. For the pixel (xo, yo) that is the reference pixel of the pattern on the image data, S (xo +XB -'fo +YB) is 111. Therefore, the specific pixel (x, y) on the pattern is 1
If it is 1, there is a possibility that the reference pixel of the pattern exists at the pixel where S (x+X, )'+Y) is 111.

画像データ41と42の重ね合わせを行うことは、画像
データ41を基準として(XB、YB)の座標分ずれた
画像データ43と41の論理積を実行することと等価で
ある。これを−次元メモリ上での論理演算として考える
と、 画像データ45・・・先頭オフセット値8OFFから3
2ビツトのデータと 対象画像データ46・・・先頭オフセット値ROFFか
ら32ビツトのデータとの論理積をとる。
Superimposing image data 41 and 42 is equivalent to performing a logical product of image data 43 and 41 that are shifted by coordinates (XB, YB) with respect to image data 41. Considering this as a logical operation on -dimensional memory, image data 45...starting offset value 8OFF to 3
The 2-bit data and the target image data 46 . . . 32-bit data starting from the leading offset value ROFF are ANDed.

ステップ12では次の論理演算を行う。In step 12, the following logical operation is performed.

R←(ROFF )・R・・・・・・(3)Rは演算結
果を格納しておくレジスタ、(Rob? )は対象画像
データの内容を反転したものを示す。
R←(ROFF)·R (3) R is a register that stores the calculation result, and (Rob?) indicates the inverted contents of the target image data.

この演算について第5図で説明する。第5図(a)につ
いて第3図伽)のEについて説明する図、第5図(c)
は演算結果を示す図である。画素Eの基準面素人に対す
る座標は(XE、Yl)で値は101であるから、S 
(x+XB、 y+Yi )とS <x 、y)を重ね
ると第5図〜)のようになる。51は5(X−7)、5
2はS (x+XB 、 y+Ym )を示す。
This calculation will be explained with reference to FIG. Figure 5(a) is a diagram explaining E in Figure 3(a), Figure 5(c)
is a diagram showing calculation results. The coordinates of pixel E with respect to the reference plane amateur are (XE, Yl) and the value is 101, so S
When (x+XB, y+Yi) and S<x, y) are superimposed, it becomes as shown in Fig. 5~). 51 is 5 (X-7), 5
2 indicates S (x+XB, y+Ym).

画像データ上でパターンの基準画素となる画素(xo、
yo)ではS (XO+XE 、)’o+Y]if )
は101になる。
A pixel (xo,
yo) then S (XO+XE,)'o+Y]if )
becomes 101.

従って、パターン上の特定画素(x、y)が101なら
、S (x+X 、 y+Y )が01となる画像デー
タ上の画素(x−y)にパターンの基準画素が存在する
可能性がある。
Therefore, if the specific pixel (x, y) on the pattern is 101, there is a possibility that the reference pixel of the pattern exists at the pixel (x-y) on the image data where S (x+X, y+Y) is 01.

ステップ11と同様に、画像データ51を基準として(
XE # YE )の座標分ずれ良画像データ53と4
1の論理積を実行する。
Similarly to step 11, using the image data 51 as a reference (
Good image data 53 and 4 with coordinate deviation of XE #YE)
Performs a logical AND of 1.

ステップ11とステップ12の演算を対象画像データ数
回くシ返し実行する。第3図(b)において特徴点B、
Cについてはステップ11の演算を、それらの結果と特
徴点Eについてはステップ12の演算を行いその結果を
出力用領域に転送する。
The calculations in steps 11 and 12 are repeated several times on the target image data. In Fig. 3(b), feature point B,
The calculation in step 11 is performed for C, and the calculation in step 12 is performed for those results and the feature point E, and the results are transferred to the output area.

上記の演算を全領域について実行する。The above calculation is executed for the entire area.

この装置によるパターン認識を第6図に示す。FIG. 6 shows pattern recognition by this device.

すなわち第6図(a)の画像データから、第3図(a)
のパターンを認識する。特徴点Bに対する論理演算を行
った結果を第6図(b)に、さらに特徴点Cについての
演算を行った結果を第6図(c)に、さらに特徴点Eに
ついて演算を行うと第6図(d)に示す演算結果が得ら
れ、第3図(a)のパターンの基準画素が存在する画素
がその一!ま残シ、パターンが認識される。但し、本特
許においては特徴点B 、C、Eについての演算をレジ
スタで行っている為に、第6図(b) −(c)の状況
は出力されず、(d)の処理結果が得られる。
That is, from the image data of FIG. 6(a), FIG. 3(a)
Recognize patterns. The result of performing the logical operation on feature point B is shown in FIG. 6(b), the result of performing the operation on feature point C is shown in FIG. 6(c), and the result of performing the operation on feature point E is shown in FIG. The calculation result shown in FIG. 3(d) is obtained, and the pixel where the reference pixel of the pattern in FIG. 3(a) exists is one! The remaining pattern is recognized. However, in this patent, since the calculations for the feature points B, C, and E are performed using registers, the situations shown in FIGS. It will be done.

パターン上の特定画素の指定は、画像データとの関連で
、そのパターンに特徴的な画素を選ぶ。
To specify a specific pixel on a pattern, select a pixel that is characteristic of the pattern in relation to the image data.

式(2) 、 (3)の演算、ステップ11.12は可
変長フィールドのデータ演算ができる中央演算処理装置
6で高速に行う。
The calculations of equations (2) and (3), steps 11 and 12, are performed at high speed by the central processing unit 6, which is capable of data calculations on variable length fields.

1000X100Q画素の画像データの場合、中央演算
処理装f6の演算能力を4Mバイト/秒としてもパター
ン上の特定画素1画素分について、演算時間は約0.0
3秒、パターン上指定する画素を10画素とすると演A
時間は約0.3秒となる。仮に32X32画素すべてを
特定画素としたとしても演算時間は約30秒である。パ
ターンの特定画素の指定と、高速論理演算の実行により
処理時間を短縮することができる。
In the case of image data of 1000 x 100 Q pixels, even if the computing power of the central processing unit f6 is 4 Mbytes/sec, the computing time for one specific pixel on the pattern is approximately 0.0
3 seconds, if the pixels specified on the pattern are 10 pixels, then operation A
The time is approximately 0.3 seconds. Even if all 32×32 pixels are designated as specific pixels, the calculation time is about 30 seconds. Processing time can be shortened by specifying specific pixels of a pattern and performing high-speed logical operations.

なお、上記実施例では、中央演算処理装置での演算出力
結果を記憶装置に格納するようにしたが、ディスプレイ
装置上のディスプレイ用の記憶装置に格納すれば、演算
結果が即座にディスプレイ装置に表示される。
In the above embodiment, the calculation output results from the central processing unit are stored in the storage device, but if they are stored in the storage device for display on the display device, the calculation results can be immediately displayed on the display device. be done.

また、画像データの論理演算として論理積のみを行った
けれど、パターン認識に裕度を持たせる為に、特徴点m
ヶのうちnヶ成立するものを求めることによシ実行(n
≦m)できる。またこの処理に関しては、画像データ間
の論理演算の回数が増加する為に、内部レジスタの演算
回数が増加し、よシー層の高速化が図れる。(例えば、
内部レジスタの演算速度は約32Mバイト/秒。)〔発
明の効果〕 以上のように、この発明によれば、パターンの特定画素
を指定し、特定された画素のみについて論理演算を実行
することによって少い演算回数でパターン認識ができる
ので、高速の論理演算の実行によシ、短時間で特定のパ
ターンを認識することができる効果がある。
In addition, although only logical product was performed as a logical operation on image data, in order to provide margin for pattern recognition, feature points m
This is executed by finding n cases that hold true out of
≦m) Yes. Further, regarding this processing, since the number of logical operations between image data increases, the number of operations of internal registers increases, and the speed of the storage layer can be increased. (for example,
The internal register operation speed is approximately 32 Mbytes/sec. ) [Effects of the Invention] As described above, according to the present invention, by specifying specific pixels of a pattern and performing logical operations only on the specified pixels, pattern recognition can be performed with a small number of operations, resulting in high-speed pattern recognition. By performing logical operations, it is possible to recognize specific patterns in a short time.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

第1図はこの発明の一実施例によるパターン認識装置の
構成を示すブロック図、第2図はこの発明の一実施例に
よるパターン認識装置の動作を示すフローチャート、第
3図(a) −(b) 、第4図(a) −(c) 。 第5図(a)〜(e)及び第6口伝)〜(d)はこの発
明の一実施例によるパターン認識装置の動作を示す説明
図、第7図は従来のパターン認識装置の構成を示すブロ
ック図、第8図(a)〜(c)は従来のパターン認識装
置の動作を示す説明図である。 図において、4は記憶装置、5は一時記憶装置、6は中
央演算処理装置である。 特許出願人  三菱電機株式会社 、−−−−− 第1図 6:中央ミ実算処環装置 第2図 第3図   第4図 ■ 第5図    第6図 t
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a pattern recognition device according to an embodiment of the invention, FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the pattern recognition device according to an embodiment of the invention, and FIGS. ), Figures 4(a)-(c). FIGS. 5(a) to (e) and 6th oral history) to (d) are explanatory diagrams showing the operation of a pattern recognition device according to an embodiment of the present invention, and FIG. 7 shows the configuration of a conventional pattern recognition device. The block diagram and FIGS. 8(a) to 8(c) are explanatory diagrams showing the operation of a conventional pattern recognition device. In the figure, 4 is a storage device, 5 is a temporary storage device, and 6 is a central processing unit. Patent Applicant: Mitsubishi Electric Corporation, ------- Figure 1 6: Central MI Actual Processing System Figure 2 Figure 3 Figure 4 ■ Figure 5 Figure 6 t

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 図面の2値画像データと認識しようとするパターンの特
定画素のデータとを格納する記憶装置と、前記記憶装置
のビット単位に指定した領域のデータと他の領域のデー
タとの論理演算を実行し、認識するパターンの特定画素
の位置情報を格納する一時記憶装置と、前記記憶装置の
ビット単位に指定した領域と他の領域及び種類を制御し
ながら後記中央演算処理装置内部のレジスタを用いて画
像データ上の1ワード分の画素についてまとめて論理演
算を実行する中央演算処理装置とを備えたパターン認識
装置。
A storage device that stores binary image data of a drawing and data of specific pixels of a pattern to be recognized, and a logical operation between data in an area specified in bits of the storage device and data in other areas. , a temporary storage device that stores the position information of specific pixels of the pattern to be recognized, and an area specified in bit units of the storage device and other areas and types that are controlled while using registers inside the central processing unit (described later) to create an image. A pattern recognition device comprising a central processing unit that collectively performs logical operations on pixels for one word on data.
JP22495886A 1986-09-25 1986-09-25 Pattern recognition device Pending JPS6380373A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP22495886A JPS6380373A (en) 1986-09-25 1986-09-25 Pattern recognition device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP22495886A JPS6380373A (en) 1986-09-25 1986-09-25 Pattern recognition device

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JPS6380373A true JPS6380373A (en) 1988-04-11

Family

ID=16821860

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP22495886A Pending JPS6380373A (en) 1986-09-25 1986-09-25 Pattern recognition device

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JPS6380373A (en)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8340433B2 (en) Image processing apparatus, electronic medium, and image processing method
CN112336342A (en) Hand key point detection method and device and terminal equipment
JPH11167455A (en) Hand form recognition device and monochromatic object form recognition device
JPS6380373A (en) Pattern recognition device
JPS6380372A (en) Pattern recognition device
JPH0337778A (en) Boundary tracking method
JPH0737893B2 (en) Pattern matching method
Patil et al. Acceleration of hough transform algorithm using Graphics Processing Unit (GPU)
JPH0523464B2 (en)
JP3080102B2 (en) Data processing method and device
JP2824271B2 (en) 2D tool path generation method
JPS6283790A (en) Image processor
JPH0139153B2 (en)
JP2838556B2 (en) Image processing device
JP2938915B2 (en) Pattern processing method
JPH067390B2 (en) Graphic analysis device
JPH0434668A (en) Image processor
JP3536589B2 (en) High-speed Huff converter
JPH04579A (en) Method for extracting feature point of graphic
JP2852044B2 (en) Symbol recognition device
JPS62274484A (en) Pattern recognizing device
JPH06251154A (en) Pattern matching processor for image data
JPH0421078A (en) Pattern matching processor
JPS63292374A (en) Method for vectorization of image
JPS6353679A (en) Automatic arrangement system for character to be drawn