JPS6382584A - パタ−ン認識方法 - Google Patents
パタ−ン認識方法Info
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- JPS6382584A JPS6382584A JP61228829A JP22882986A JPS6382584A JP S6382584 A JPS6382584 A JP S6382584A JP 61228829 A JP61228829 A JP 61228829A JP 22882986 A JP22882986 A JP 22882986A JP S6382584 A JPS6382584 A JP S6382584A
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- 238000000034 method Methods 0.000 title description 21
- 238000012567 pattern recognition method Methods 0.000 claims description 9
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 claims 1
- 238000002372 labelling Methods 0.000 abstract 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- FFBHFFJDDLITSX-UHFFFAOYSA-N benzyl N-[2-hydroxy-4-(3-oxomorpholin-4-yl)phenyl]carbamate Chemical compound OC1=C(NC(=O)OCC2=CC=CC=C2)C=CC(=C1)N1CCOCC1=O FFBHFFJDDLITSX-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 2
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/10—Image acquisition
- G06V10/17—Image acquisition using hand-held instruments
-
- G—PHYSICS
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- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
- G06V30/32—Digital ink
- G06V30/36—Matching; Classification
- G06V30/373—Matching; Classification using a special pattern or subpattern alphabet
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/46—Descriptors for shape, contour or point-related descriptors, e.g. scale invariant feature transform [SIFT] or bags of words [BoW]; Salient regional features
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、パターン認識方法に係り、特にあいまいさを
伴う、手書き文字・図形の認識装置に好適な、線分セグ
メント法パターン認識方法に関する。
伴う、手書き文字・図形の認識装置に好適な、線分セグ
メント法パターン認識方法に関する。
従来のパターン認識方法は、特開昭６０−１３６８９２
号公報記載のように、入力図形ストロークを、形状の特
徴から円弧または直線による１組の線分要素列データに
変換し、あらかじめ同様の線分要素列データとして定義
されている登録図形とのマツチングをとることで認識し
ていた。しかし、前記ストローク形状のあいまいさによ
り、円弧または直線による線分要素列データが２組以上
の可能性が存在することについては考慮されていなかっ
た。
号公報記載のように、入力図形ストロークを、形状の特
徴から円弧または直線による１組の線分要素列データに
変換し、あらかじめ同様の線分要素列データとして定義
されている登録図形とのマツチングをとることで認識し
ていた。しかし、前記ストローク形状のあいまいさによ
り、円弧または直線による線分要素列データが２組以上
の可能性が存在することについては考慮されていなかっ
た。
上記従来技術は、入力ストロークの形状のあいまいさに
ついて配慮がされておらず、手ブレなどによる変形から
、円弧または直線としての特徴がわずかでも許容範囲外
にあった場合、誤まった線分要素列データに変換されて
、正しい辞書図形とのマツチングができずに、誤認識す
るといった問題があった。
ついて配慮がされておらず、手ブレなどによる変形から
、円弧または直線としての特徴がわずかでも許容範囲外
にあった場合、誤まった線分要素列データに変換されて
、正しい辞書図形とのマツチングができずに、誤認識す
るといった問題があった。
本発明の目的は、ストローク形状にあいまいさがあって
も、登録図形との正しいマツチングを可能にし、認識精
度の高いパターン認識方法を提供することにある。
も、登録図形との正しいマツチングを可能にし、認識精
度の高いパターン認識方法を提供することにある。
上記目的は、入力ストロークを、その形状が明確に円弧
である部分、明確に直線である部分、及び円弧か直線か
があいまいな部分に分離しく形状分離手段）、このあい
まいな部分が円弧か直線かの解釈を変えて、入力ストロ
ークの゛円弧または直線の線分要素による構造パターン
を複数個作り（円弧直線抽出手段）、これらの構造パタ
ーンと各辞書図形の構造パターンとの、構造の比較や、
線分要素の円弧らしさまたは直線らしさのチェックによ
り相違度を求め、これの小さいものを選択する（スイッ
チング手段）ことにより達成される。
である部分、明確に直線である部分、及び円弧か直線か
があいまいな部分に分離しく形状分離手段）、このあい
まいな部分が円弧か直線かの解釈を変えて、入力ストロ
ークの゛円弧または直線の線分要素による構造パターン
を複数個作り（円弧直線抽出手段）、これらの構造パタ
ーンと各辞書図形の構造パターンとの、構造の比較や、
線分要素の円弧らしさまたは直線らしさのチェックによ
り相違度を求め、これの小さいものを選択する（スイッ
チング手段）ことにより達成される。
形状分離手段により抽出された入力ストローク形状が円
弧または直線かがあいまいな部分については、円弧直線
抽出手段により両方の場合での構造パターンを得る事が
できるので、正しい辞書図形とのマツチングを必ず行う
ことができる。またマツチング手段においては１円弧直
線抽出手段で得られた入力図形の線分要素の円弧らしさ
または直線らしさもチェックし、相違度に反映させるの
で、入力ストローク形状のあいまいさを認めながらも、
最もよく似た図形を選択することができる。
弧または直線かがあいまいな部分については、円弧直線
抽出手段により両方の場合での構造パターンを得る事が
できるので、正しい辞書図形とのマツチングを必ず行う
ことができる。またマツチング手段においては１円弧直
線抽出手段で得られた入力図形の線分要素の円弧らしさ
または直線らしさもチェックし、相違度に反映させるの
で、入力ストローク形状のあいまいさを認めながらも、
最もよく似た図形を選択することができる。
本発明の一実施例として、オンライン手書図形認識装置
の例を、以下、第１図〜第１２図を用いて説明する。
の例を、以下、第１図〜第１２図を用いて説明する。
第１図は、システム構成図である。
タブレット１から、信号線１００を介して送られる手書
き図形ストロークデータは、データ読込部２で、単位時
間ごとの座標点列として読み込まれ信号線１０１に出力
される。折れ線近似部３では１図形ストロークを折れ線
近似して、信号線１０２に出力する。
き図形ストロークデータは、データ読込部２で、単位時
間ごとの座標点列として読み込まれ信号線１０１に出力
される。折れ線近似部３では１図形ストロークを折れ線
近似して、信号線１０２に出力する。
円弧／直線判定部４では、メモリ６より信号線１０３を
介して受は取る円弧の定義に従って、折れ線２本毎に、
円弧／直線／円弧か直線かあいまいの３値のラベル付け
をして、信号線１０４に出力する。
介して受は取る円弧の定義に従って、折れ線２本毎に、
円弧／直線／円弧か直線かあいまいの３値のラベル付け
をして、信号線１０４に出力する。
認識部５では、折れ線列から１円弧または直線の線分要
素列を作るが、円弧／直線判定部４によりあいまいとさ
れた部分は、円弧または直線の解釈を変えて、入力図形
の円弧または直線の線分要素列による図形構造パターン
と、信号線１０５を介してメモリ６中の辞書図形の同様
の構造パターンとのマツチングを行う。そして各辞書図
形のメンバシップ値を求めて、最も高いメンバシップ値
の辞書図形を認識結果として、信号線１０６に出力する
。
素列を作るが、円弧／直線判定部４によりあいまいとさ
れた部分は、円弧または直線の解釈を変えて、入力図形
の円弧または直線の線分要素列による図形構造パターン
と、信号線１０５を介してメモリ６中の辞書図形の同様
の構造パターンとのマツチングを行う。そして各辞書図
形のメンバシップ値を求めて、最も高いメンバシップ値
の辞書図形を認識結果として、信号線１０６に出力する
。
以下、各ブロックの処理フローを説明する。
タブレット１．データ読込部２．折り線近似部３につい
ては、文献１を参照のこと。例えば、第２図の様な入力
図形ストロークは、第３図の様に折れ線近似される。
ては、文献１を参照のこと。例えば、第２図の様な入力
図形ストロークは、第３図の様に折れ線近似される。
第４図は、第１図の円弧／直線判定部４の処理フローで
ある。
ある。
処理１において、あいまい箇所カウンタＦＺ−Ｃをリセ
ットする。処理２において、折れ線データ（Ｑｘ 、Ｑ
２．・・・・・・）の以下の処理を、折れ線２本Ｑｌ−
Ｉ ＨＱｔ毎についてのくり返しを制御する。処理３に
おいて、折れ線Ｑ１ｐ Ｑｔ−１間の方向コード差θ１
−１を、メモリ６より受は取った閾値θし、θＨｃｒｕ
Ｌ＜θＨ）と比較する。θｔ−１〈θＬならば折れ線ｎ
ｎの方向コード差が小さく。
ットする。処理２において、折れ線データ（Ｑｘ 、Ｑ
２．・・・・・・）の以下の処理を、折れ線２本Ｑｌ−
Ｉ ＨＱｔ毎についてのくり返しを制御する。処理３に
おいて、折れ線Ｑ１ｐ Ｑｔ−１間の方向コード差θ１
−１を、メモリ６より受は取った閾値θし、θＨｃｒｕ
Ｌ＜θＨ）と比較する。θｔ−１〈θＬならば折れ線ｎ
ｎの方向コード差が小さく。
ＱｉとＱ ｉ−ｔは円弧を成していると判定し、処理４
において、Ｒ（ｉ）を円弧とセットする。また。
において、Ｒ（ｉ）を円弧とセットする。また。
０Ｉ（〈θＩ、ｊならば、折れ線間の方向コード差が大
きく、Ｑｌと２１−１は円弧を成しておらず、各各が独
立した直線と判定し、処理６においてＲ（ｉ）を直線と
セットする。また、θしくθ１−１（θＨの場合は、円
弧か直線かあいまいとして、処理５において、Ｒ（ｉ）
を、あいまいとセットする。さらに、あいまいな折れｆ
ｉ＆ｉをＦＺに登録し、ＦＺ Ｃをインクリメントす
る。第３図に示す折れ線のＲ（ｉ）を、第５図に示す。
きく、Ｑｌと２１−１は円弧を成しておらず、各各が独
立した直線と判定し、処理６においてＲ（ｉ）を直線と
セットする。また、θしくθ１−１（θＨの場合は、円
弧か直線かあいまいとして、処理５において、Ｒ（ｉ）
を、あいまいとセットする。さらに、あいまいな折れｆ
ｉ＆ｉをＦＺに登録し、ＦＺ Ｃをインクリメントす
る。第３図に示す折れ線のＲ（ｉ）を、第５図に示す。
第６図は、第１図認識部５の処理フローである。
処理１で、各辞書図形に対するメンバシップ値Ｍをリセ
ットする。処理２において、各図形構成パターンについ
てのくり返しを制御する。あいまいな箇所は、ＦＺ
Ｃだけであるので、構造パターンは２ Ｆ：１０個生成
される。例えば第３図はあいまいな箇所が１ケ所あるの
で第７図に示す様な２つの構造パターンが生成される。
ットする。処理２において、各図形構成パターンについ
てのくり返しを制御する。あいまいな箇所は、ＦＺ
Ｃだけであるので、構造パターンは２ Ｆ：１０個生成
される。例えば第３図はあいまいな箇所が１ケ所あるの
で第７図に示す様な２つの構造パターンが生成される。
第６図の処理３〜処理６において、構成パターン番号Ｆ
ＬＧに対応して、各あいまい箇所（Ｆｚ（ｊ’）番めの
折れ線間）の関係Ｒ（ＦＺ （ｊ） ）を、６円弧また
は直線にセットする。処理７において、ＦＬＧ番目の図
形構成パターンによる各辞１１形とのマツチングを行い
、メンバシップ値Ｍ（ＤＩＣＮｏ）を求める。処理８で
は、最も高いメンバシップ値をもつ辞書図形を認識結果
とする。
ＬＧに対応して、各あいまい箇所（Ｆｚ（ｊ’）番めの
折れ線間）の関係Ｒ（ＦＺ （ｊ） ）を、６円弧また
は直線にセットする。処理７において、ＦＬＧ番目の図
形構成パターンによる各辞１１形とのマツチングを行い
、メンバシップ値Ｍ（ＤＩＣＮｏ）を求める。処理８で
は、最も高いメンバシップ値をもつ辞書図形を認識結果
とする。
第８図は、第６図の処理７のフローである。
処理１は、各辞書図形についてのくり返しを制御し、処
理２において１円弧または直線の、図形構成線分数が異
るものをはぶき、以下のマツチング処理を行う。
理２において１円弧または直線の、図形構成線分数が異
るものをはぶき、以下のマツチング処理を行う。
第８図の処理３では、辞書図形と入力図形の構造パター
ンの比較を、対応する線分要素毎に行うが、そのくり返
しを制御する。処理４では、線分要素ＬＫ 、ＬＫ−ｘ
の間の方向コード差δＫを辞書図形中の対応方向コード
差δに′ と比較し、そのメンバシップ値Ｍδ （Ｋ）
を、第９図に示すメンバシップ関数により得る。第７図
（１）の構造パターンと、扇形の辞書図形の比較を第１
０図に、そのＭδ （）Ｃ）を第１１図（１）に示す。
ンの比較を、対応する線分要素毎に行うが、そのくり返
しを制御する。処理４では、線分要素ＬＫ 、ＬＫ−ｘ
の間の方向コード差δＫを辞書図形中の対応方向コード
差δに′ と比較し、そのメンバシップ値Ｍδ （Ｋ）
を、第９図に示すメンバシップ関数により得る。第７図
（１）の構造パターンと、扇形の辞書図形の比較を第１
０図に、そのＭδ （）Ｃ）を第１１図（１）に示す。
第８図の処理５では、線分要素ＬＫの腺分要素種を、辞
書図形中の対応線分要素ＬＫ’ と比較し、そのメン
バシップ値Ｍｃ （Ｋ）を、以下の手法で得る。
書図形中の対応線分要素ＬＫ’ と比較し、そのメン
バシップ値Ｍｃ （Ｋ）を、以下の手法で得る。
ＬＫ’ が円弧の場合：
Ｌにが含む折れ線Ｑｌ−Ｑｉ について、その折れ線間
の各方向コード差Ｏについて、円弧らしさのメンバシッ
プ値を、第１２図に示すメンバシップ関数より求め、そ
のＭＩＮをとる。
の各方向コード差Ｏについて、円弧らしさのメンバシッ
プ値を、第１２図に示すメンバシップ関数より求め、そ
のＭＩＮをとる。
ＬＸ’ が直線の場合：
１とする。
第１０図の例での各Ｍｃ （Ｋ）を、第１１図（１）に
示す。
示す。
第８図の処理６では、以上求めたＭδ （１）。
Ｍδ（２）、−・−・及びＭｃ （１）、Ｍｃ （２）
、＝−・・・のＭＩＮをとって、ＦＬＧ番目の１１告パ
ターンによる、ＤＩＣＮｏ番目の辞書図形に対するメン
バシップ値ＭＦＬＯ（ＤＩＣＮｏ）を得る。
、＝−・・・のＭＩＮをとって、ＦＬＧ番目の１１告パ
ターンによる、ＤＩＣＮｏ番目の辞書図形に対するメン
バシップ値ＭＦＬＯ（ＤＩＣＮｏ）を得る。
第１０図の例のＭＬ（扇型の辞書Ｎｏ）を第１１図（１
）に示す。また、第７図（２）を、半円の辞書図形と比
較した各メンバシップ値を、第１１図（２）に示す。
）に示す。また、第７図（２）を、半円の辞書図形と比
較した各メンバシップ値を、第１１図（２）に示す。
第８図の処理７では、ＤＩＩＣＮｏ番目の辞書図形に対
する総合的なメンバシップ値Ｍ（ＤＩＣ−ＮＯ）を、各
構造パターンでのメンバシップ値ＭＦＬＧ （ＤＩＣ
Ｎｏ）（： ＦＬＧ＝１〜２”−Ｃ）のＭＡＸをとる事
で得る。
する総合的なメンバシップ値Ｍ（ＤＩＣ−ＮＯ）を、各
構造パターンでのメンバシップ値ＭＦＬＧ （ＤＩＣ
Ｎｏ）（： ＦＬＧ＝１〜２”−Ｃ）のＭＡＸをとる事
で得る。
第７図（１）以外の構造パターンでは扇型の辞書図形と
のマツチングはとれないので。
のマツチングはとれないので。
Ｍ（扇型のＤＩＣＮｏ）＝ＭｒＬａ （扇型のＤＩＣ
Ｎｏ） ＝０．４ 同様に、 Ｍ（半円のＤＩＣＮｏ）＝Ｍｐｔ、ａ （半円のＤＩ
ＣＮｏ） ＝０．５ である。
Ｎｏ） ＝０．４ 同様に、 Ｍ（半円のＤＩＣＮｏ）＝Ｍｐｔ、ａ （半円のＤＩ
ＣＮｏ） ＝０．５ である。
従って、第６図処理８により、第２図に示す入力図形は
、半円と認識できる。
、半円と認識できる。
この実施例の他にも、２次元の出直線以外の図形あるい
は文字などの、より複雑なパターンであっても、ファジ
ィ集合として定義する事によって、同様に認識を行うこ
とができる。
は文字などの、より複雑なパターンであっても、ファジ
ィ集合として定義する事によって、同様に認識を行うこ
とができる。
本発明によれば、辞書図形とのマツチングを精度よく行
うことができるので、認識性能の向上を図ることができ
る。
うことができるので、認識性能の向上を図ることができ
る。
第１図は本発明の一実施例のシステム橋成図、第２図は
入力図形の一例、第３図は第２図入力図形の折れ線間近
似結果、第４図、第６図及び第８図は第１図の各ブロッ
クの処理フロー、第５図の第３図の折れ線間関係表、第
７図は第３図の構造パターン、第９図及び第１２図はメ
ンバシップ関数図、第１０図は入力図形構造パターンと
扇型辞書図形とのマツチング例、第１１図は第７図の構
造パターンによる各特徴量のメンバシップ値である。 １・・・タブレット、２・・・データ読込部、３・・・
折れ線近似部、４・・・円弧／直線判定部、５・・・認
識部、６・・・メモリ。
入力図形の一例、第３図は第２図入力図形の折れ線間近
似結果、第４図、第６図及び第８図は第１図の各ブロッ
クの処理フロー、第５図の第３図の折れ線間関係表、第
７図は第３図の構造パターン、第９図及び第１２図はメ
ンバシップ関数図、第１０図は入力図形構造パターンと
扇型辞書図形とのマツチング例、第１１図は第７図の構
造パターンによる各特徴量のメンバシップ値である。 １・・・タブレット、２・・・データ読込部、３・・・
折れ線近似部、４・・・円弧／直線判定部、５・・・認
識部、６・・・メモリ。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １、２次元線画像をＸ、Ｙ座標による点列データに変換
する手段と、該点列データの特徴を判定して、１つ以上
の円弧または直線の組み合せで構成される線分要素列デ
ータを作る手段と、あらかじめ円弧または直線の組み合
せで構成される線分要素列データを定義した複数の辞書
図形を保持する手段を備え、上記線分要素列データと最
も似たものを辞書図形中から選択するパターン認識にお
いて、上記点列データの特徴があいまいさを有するとき
、当該あいまい部分の円弧または直線の組み合せから複
数の線分要素列データを作り、該線分要素列データ各々
と前記２次元線画像の所定の辞書図形との相違度を求め
、該相違度が最小の辞書図形を選択することを特徴とす
るパターン認識方法。 ２、特許請求の範囲第１項において、前記線分要素列デ
ータと辞書図形との相違度は、該線分要素列データを構
成する線分要素の特徴量を当該線分要素と判定された部
分に対応する前記点列データの特徴量から求め、上記線
分要素の特徴量を用いて、上記線分要素列データと辞書
図形との間の相違度を求めることを特徴とするパターン
認識方法。 ３、特許請求の範囲第１項において、前記線分要素列デ
ータと辞書図形との相違度は、性質の異なる複数の特徴
量各々による上記線分要素列データと上記辞書図形との
定性的な相違度の集合を用いて、当該線分要素列データ
と辞書図形との相違度を求めることを特徴とするパター
ン認識方法。 ４、特許請求の範囲第３項において、前記特徴量各々の
相違度の集合の、平均、あるいは総和、あるいは総乗、
あるいは最小値、あるいは最大値を、前記線分要素列デ
ータと前記辞書図形との相違度とすることを特徴とする
パターン認識方法。 ５、特許請求の範囲第１項において、前記線分要素列デ
ータ各々と辞書図形との間の相違度の集合の、平均、あ
るいは総和、あるいは総乗、あるいは最小値、あるいは
最大値を、前記２次元線画像の辞書図形に対する相違度
とすることを特徴とするパターン認識方法。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61228829A JPH07107708B2 (ja) | 1986-09-26 | 1986-09-26 | パタ−ン認識方法 |
| KR1019870010469A KR940009992B1 (ko) | 1986-09-26 | 1987-09-21 | 패턴인식장치 |
| US07/101,124 US4878249A (en) | 1986-09-26 | 1987-09-25 | Pattern recognizing device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61228829A JPH07107708B2 (ja) | 1986-09-26 | 1986-09-26 | パタ−ン認識方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6382584A true JPS6382584A (ja) | 1988-04-13 |
| JPH07107708B2 JPH07107708B2 (ja) | 1995-11-15 |
Family
ID=16882510
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP61228829A Expired - Fee Related JPH07107708B2 (ja) | 1986-09-26 | 1986-09-26 | パタ−ン認識方法 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US4878249A (ja) |
| JP (1) | JPH07107708B2 (ja) |
| KR (1) | KR940009992B1 (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006065045A1 (en) * | 2004-12-13 | 2006-06-22 | Finger System, Inc. | System and method of detecting absolute coordinates |
| US8269720B2 (en) | 2005-02-18 | 2012-09-18 | Finger System, Inc. | Input device having the function of recognizing hybrid coordinates and operating method of the same |
Families Citing this family (20)
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|---|---|---|---|---|
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| JP2651009B2 (ja) * | 1989-04-06 | 1997-09-10 | キヤノン株式会社 | 情報認識装置 |
| JPH0638274B2 (ja) * | 1989-07-31 | 1994-05-18 | 工業技術院長 | 画像認識装置および画像認識方法 |
| JP2719202B2 (ja) * | 1989-09-21 | 1998-02-25 | 株式会社リコー | 線図形特徴抽出及び認識方法 |
| US5029223A (en) * | 1990-02-02 | 1991-07-02 | International Business Machines Corporation | Constraint driven-on line recognition of handwritten characters and symbols |
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