JP2740506B2 - 画像認識方法 - Google Patents
画像認識方法Info
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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法、詳しくはイメージデータ中の
文字記号パターンから、そのパターンに該当する文字記
号を認識する画像認識方法に関するものである。 ［従来の技術］ 従来から、原稿読み取り装置でもって入力したイメー
ジデータ中にある文字記号パターンから正規の文字を認
識する文字認識装置がある。この種の装置では、イメー
ジデータ中に文字記号パターンのみが存在していること
を前提としているものであつて、例えば文字記号パター
ンと円グラフパターンとが混在している場合には認識で
きなかつた。更に、この種の文字認識装置では、入力し
た文字パターンそのものから認識処理していた。すなわ
ち認識しようとする文字パターンの置かれている状態或
いは環境から認識処理を補助するということをしていな
かつたため、認識効率という点ではまだ十分とはいえな
かつた。 ［発明が解決しようとする問題点］ 本発明は、上記従来技術に鑑みなされたものであり、
グラフ内の各項目の数値文字については文字認識処理の
みではなく、グラフの各項目の面積比をも参照すること
で、文字の認識率を向上させる画像認識方法を提供しよ
うとするものである。 ［課題を解決するための手段］ この課題を解決する本発明の画像認識方法は以下の工
程を行う。すなわち、 グラフ中の比率を示す数値文字に対して文字認識して
得た候補群の中から候補を絞り込む画像認識方法であっ
て、 認識対象の引率を示す文字を含むグラフの画像データ
を格納し、 格納された画像データを細線化し、 細線化後の画像データから前記グラフを構成している
線分を構成している連続する点列を抽出し、 該連続する点列に基づいてベクトル情報を生成し、 生成されたベクトル情報に従ってグラフの各項目の面
積比率を求め、 求められた面積比率を用いて、前記グラフ中の各項目
の数値文字を認識して得られた候補群の中から候補を絞
り込む。 ［実施例］ 以下添付図面に従つて本発明に係る実施例を詳細に説
明する。 第１図は本実施例の情報認識装置のブロツク構成図で
ある。 図中、１は原稿であり、本実施例におけるこの原稿１
には第２図（ａ）に示す様に文章情報（“×”は文字を
意味する）と円グラフが既に書かれているものとする。
２は原稿１を光学的に読取る画像読み取り装置である。
３は読み取つたイメージデータを格納するバツフアメモ
リである。４はバツフアメモリ３内に展開されたイメー
ジデータ中の円グラフを認識する円グラフ認識部であ
り、その詳細は後述する。５は文字フオントROM6内の情
報、及び円グラフ認識部４で得られた情報を基に、バツ
フアメモリ３内に展開されたイメージデータ中の文字記
号パターンを認識する文字認識部である。この文字認識
部５で認識された文字パターンは文字フオントROM6から
正規の文字パターンを読出し、表示様のRAMであるVRAM7
に書込む処理をする。このVRAM7に格納された各種パタ
ーンはグラフイツクコントローラGC8でもつてCRT9に表
示する。 更に、10は本装置全体を制御するCPUであり、装置全
体を制御するための制御プログラム（第４図、第６図の
フローチヤート）を格納するROM10aと、CPU10のワーク
エリアとして使用するRAM10bとを備えている。 ［円グラフ認識部の説明（第２図（ａ）〜（ｃ），第３
図）］ 上述した構成において、原稿１上の画像が第２図
（ａ）に示すものとした場合、結局、画像読取り装置２
を介してバツフアメモリ３に格納される画像データも第
２図（ａ）に示すものとなる。 そして、バツフアメモリ３に画像データが格納される
と、円グラフ認識部４はバツフアメモリ３から画像を読
込んで、イメージデータを細線化し（第２図（ｂ））、
まとまつた点列のみをベクトル化することで第２図
（ｃ）に示す直線と円のパターンのみが抽出される。
尚、この抽出された画像はVRAM7に展開しても良いが、
本実施例では円グラフ認識部４内に設けられた不図示の
RAMに展開されるものとする。 さて、この様にして得られた円グラフを認識すると
き、本実施例では第３図に示す様に、エリアＡにおける
角度θＡ、エリアＢの角度θＢ及びエリアＣの角度θＣ
とから、各エリアにおける円全体に対する角度比（面積
比と等価である）を算出する。 尚、θＡ＋θＢ＋θＣ＝360゜となるから、各エリア
毎の円全体に対する角度比（仮にσA,σB,σＣという）
は次式によつて算出される。 すなわち、 さて、上記の式でもつて、算出されたσA,σB,σＣの
一例を第４図に示す。また、これらσA,σB,σＣは換言
すれば各エリアのパーセンテージ、即ち、原稿１内の円
グラフ中の各エリア内の度数比率を表わす数値文字その
ものを意味することになる。 従つて、文字認識部５でもつて円グラフ中の度数比率
を表わした数値文字を認識するとき（それら文字は他の
文字と比較して小さいこともあり、認識候補が多数発生
することが考えられる）の、複数の候補数値文字の中か
ら１つを選択する要素として用いることができるわけで
ある。 ［認識処理の説明（第５図〜第７図）］ 以上の円グラフ認識処理を踏まえて、本実施例の処理
の流れを第５図に示すフローチヤートに従つて説明す
る。 先ずステツプS1では原稿画像１を読み込み、バツフア
メモリ３内に格納する。次にステツプS2の円グラフ認識
処理とステツプS4の文字切り出し処置の２つに分かれる
が、先ずステツプS2から説明する。 ステツプS2ではバツフアメモリ３内に格納されたイメ
ージデータを細線化し、ベクトル化して文字パターンを
除く円グラフの認識処理する。次にステツプS3で円グラ
フ内の各エリア毎の度数比率を算出する。 また、ステツプS2,3と並行してステツプS4ではバツフ
アメモリ３内に格納された画像中の文字パターンのみを
切り出し（ステツプS4）て、通常の文字認識処理を実行
する（ステツプS5）。このとき、円グラフ中の文字及び
比率文字も認識対象となる。尚、このステツプS4,S5の
処理はステツプS2,S3と必ずしも並行して処理する必要
はなく、ステツプS2,S3の後でも構わない。また、文字
切り出しであるが、例えばステツプS2でもつて円グラフ
認識されたとき、その円グラフ以外のイメージデータ
（結局、文字パターンとなる）を文字認識すればよい。 さて、ステツプS6では文字認識処理（ステツプS5）の
結果を受けて、円グラフ中の各エリア毎の度数比率の認
識候補群から１つを選択するために、ステツプS3でもつ
て得られた各エリア毎の度数比率値（σA,σB,σＣ）を
参照し、最善の認識候補を選択する。 次に、ステツプS7で認識された文字パターンに対応す
る正規の文字パターンを文字フオントROM6から読出し
て、VRAM7に展開し、表示する。尚、このとき、円グラ
フパターンのそのものもVRAM7に転送（必要なら縮小し
て転送）するものとする。 例えばステツプS5で文字認識部５をもつて認識され
た、円グラフ内のエリアA,B,Cの度数比率値の認識候補
文字が第６図に示す様になり、円グラフ認識部４から送
られてきた各エリア毎の度数比率値が第４図（ｂ）に示
す毎くなつた場合のステツプS6での処理は第７図に示す
フローチヤートの様になる。 ステツプS70ではエリアＡのσＡ（＝54.5）との差が
最も小さい候補値“55"を認識結果とすることになる。
以下、ステツプS71では“3"を、ステツプS72では“42"
を認識結果とすることになる。 以上説明した毎く、円グラフと文章情報とが混在した
原稿においても、文字パターンのみを切り出して認識す
ることが可能となる。 また、円グラフ中の度数比率値は円グラフそのものか
らある程度予測できるのであるから、この予測の基で、
度数比率値の文字認識の効率は著しく向上することにな
る。 ［発明の効果］ 以上説明したように本発明によれば、グラフ内の各項
目の数値文字については文字認識処理のみではなく、グ
ラフの各項目の面積比をも参照することで、文字の認識
率を向上させることが可能になる。
文字記号パターンから、そのパターンに該当する文字記
号を認識する画像認識方法に関するものである。 ［従来の技術］ 従来から、原稿読み取り装置でもって入力したイメー
ジデータ中にある文字記号パターンから正規の文字を認
識する文字認識装置がある。この種の装置では、イメー
ジデータ中に文字記号パターンのみが存在していること
を前提としているものであつて、例えば文字記号パター
ンと円グラフパターンとが混在している場合には認識で
きなかつた。更に、この種の文字認識装置では、入力し
た文字パターンそのものから認識処理していた。すなわ
ち認識しようとする文字パターンの置かれている状態或
いは環境から認識処理を補助するということをしていな
かつたため、認識効率という点ではまだ十分とはいえな
かつた。 ［発明が解決しようとする問題点］ 本発明は、上記従来技術に鑑みなされたものであり、
グラフ内の各項目の数値文字については文字認識処理の
みではなく、グラフの各項目の面積比をも参照すること
で、文字の認識率を向上させる画像認識方法を提供しよ
うとするものである。 ［課題を解決するための手段］ この課題を解決する本発明の画像認識方法は以下の工
程を行う。すなわち、 グラフ中の比率を示す数値文字に対して文字認識して
得た候補群の中から候補を絞り込む画像認識方法であっ
て、 認識対象の引率を示す文字を含むグラフの画像データ
を格納し、 格納された画像データを細線化し、 細線化後の画像データから前記グラフを構成している
線分を構成している連続する点列を抽出し、 該連続する点列に基づいてベクトル情報を生成し、 生成されたベクトル情報に従ってグラフの各項目の面
積比率を求め、 求められた面積比率を用いて、前記グラフ中の各項目
の数値文字を認識して得られた候補群の中から候補を絞
り込む。 ［実施例］ 以下添付図面に従つて本発明に係る実施例を詳細に説
明する。 第１図は本実施例の情報認識装置のブロツク構成図で
ある。 図中、１は原稿であり、本実施例におけるこの原稿１
には第２図（ａ）に示す様に文章情報（“×”は文字を
意味する）と円グラフが既に書かれているものとする。
２は原稿１を光学的に読取る画像読み取り装置である。
３は読み取つたイメージデータを格納するバツフアメモ
リである。４はバツフアメモリ３内に展開されたイメー
ジデータ中の円グラフを認識する円グラフ認識部であ
り、その詳細は後述する。５は文字フオントROM6内の情
報、及び円グラフ認識部４で得られた情報を基に、バツ
フアメモリ３内に展開されたイメージデータ中の文字記
号パターンを認識する文字認識部である。この文字認識
部５で認識された文字パターンは文字フオントROM6から
正規の文字パターンを読出し、表示様のRAMであるVRAM7
に書込む処理をする。このVRAM7に格納された各種パタ
ーンはグラフイツクコントローラGC8でもつてCRT9に表
示する。 更に、10は本装置全体を制御するCPUであり、装置全
体を制御するための制御プログラム（第４図、第６図の
フローチヤート）を格納するROM10aと、CPU10のワーク
エリアとして使用するRAM10bとを備えている。 ［円グラフ認識部の説明（第２図（ａ）〜（ｃ），第３
図）］ 上述した構成において、原稿１上の画像が第２図
（ａ）に示すものとした場合、結局、画像読取り装置２
を介してバツフアメモリ３に格納される画像データも第
２図（ａ）に示すものとなる。 そして、バツフアメモリ３に画像データが格納される
と、円グラフ認識部４はバツフアメモリ３から画像を読
込んで、イメージデータを細線化し（第２図（ｂ））、
まとまつた点列のみをベクトル化することで第２図
（ｃ）に示す直線と円のパターンのみが抽出される。
尚、この抽出された画像はVRAM7に展開しても良いが、
本実施例では円グラフ認識部４内に設けられた不図示の
RAMに展開されるものとする。 さて、この様にして得られた円グラフを認識すると
き、本実施例では第３図に示す様に、エリアＡにおける
角度θＡ、エリアＢの角度θＢ及びエリアＣの角度θＣ
とから、各エリアにおける円全体に対する角度比（面積
比と等価である）を算出する。 尚、θＡ＋θＢ＋θＣ＝360゜となるから、各エリア
毎の円全体に対する角度比（仮にσA,σB,σＣという）
は次式によつて算出される。 すなわち、 さて、上記の式でもつて、算出されたσA,σB,σＣの
一例を第４図に示す。また、これらσA,σB,σＣは換言
すれば各エリアのパーセンテージ、即ち、原稿１内の円
グラフ中の各エリア内の度数比率を表わす数値文字その
ものを意味することになる。 従つて、文字認識部５でもつて円グラフ中の度数比率
を表わした数値文字を認識するとき（それら文字は他の
文字と比較して小さいこともあり、認識候補が多数発生
することが考えられる）の、複数の候補数値文字の中か
ら１つを選択する要素として用いることができるわけで
ある。 ［認識処理の説明（第５図〜第７図）］ 以上の円グラフ認識処理を踏まえて、本実施例の処理
の流れを第５図に示すフローチヤートに従つて説明す
る。 先ずステツプS1では原稿画像１を読み込み、バツフア
メモリ３内に格納する。次にステツプS2の円グラフ認識
処理とステツプS4の文字切り出し処置の２つに分かれる
が、先ずステツプS2から説明する。 ステツプS2ではバツフアメモリ３内に格納されたイメ
ージデータを細線化し、ベクトル化して文字パターンを
除く円グラフの認識処理する。次にステツプS3で円グラ
フ内の各エリア毎の度数比率を算出する。 また、ステツプS2,3と並行してステツプS4ではバツフ
アメモリ３内に格納された画像中の文字パターンのみを
切り出し（ステツプS4）て、通常の文字認識処理を実行
する（ステツプS5）。このとき、円グラフ中の文字及び
比率文字も認識対象となる。尚、このステツプS4,S5の
処理はステツプS2,S3と必ずしも並行して処理する必要
はなく、ステツプS2,S3の後でも構わない。また、文字
切り出しであるが、例えばステツプS2でもつて円グラフ
認識されたとき、その円グラフ以外のイメージデータ
（結局、文字パターンとなる）を文字認識すればよい。 さて、ステツプS6では文字認識処理（ステツプS5）の
結果を受けて、円グラフ中の各エリア毎の度数比率の認
識候補群から１つを選択するために、ステツプS3でもつ
て得られた各エリア毎の度数比率値（σA,σB,σＣ）を
参照し、最善の認識候補を選択する。 次に、ステツプS7で認識された文字パターンに対応す
る正規の文字パターンを文字フオントROM6から読出し
て、VRAM7に展開し、表示する。尚、このとき、円グラ
フパターンのそのものもVRAM7に転送（必要なら縮小し
て転送）するものとする。 例えばステツプS5で文字認識部５をもつて認識され
た、円グラフ内のエリアA,B,Cの度数比率値の認識候補
文字が第６図に示す様になり、円グラフ認識部４から送
られてきた各エリア毎の度数比率値が第４図（ｂ）に示
す毎くなつた場合のステツプS6での処理は第７図に示す
フローチヤートの様になる。 ステツプS70ではエリアＡのσＡ（＝54.5）との差が
最も小さい候補値“55"を認識結果とすることになる。
以下、ステツプS71では“3"を、ステツプS72では“42"
を認識結果とすることになる。 以上説明した毎く、円グラフと文章情報とが混在した
原稿においても、文字パターンのみを切り出して認識す
ることが可能となる。 また、円グラフ中の度数比率値は円グラフそのものか
らある程度予測できるのであるから、この予測の基で、
度数比率値の文字認識の効率は著しく向上することにな
る。 ［発明の効果］ 以上説明したように本発明によれば、グラフ内の各項
目の数値文字については文字認識処理のみではなく、グ
ラフの各項目の面積比をも参照することで、文字の認識
率を向上させることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
第１図は本実施例のおける文字認識装置のブロツク構成
図、 第２図（ａ）は原稿画像を示す図、 第２図（ｂ）は細線化したイメージデータを示す図、 第２図（ｃ）は第２図（ｂ）の画像から円グラフを抽出
した画像を示す図、 第３図は円グラフでもつて度数比率値を算出することを
説明するための図、 第４図は円グラフ中の各度数値の算出例を示す図、 第５図は本実施例における文字認識処理の動作フローチ
ヤート、 第６図は本実施例における文字認識部でもつて認識され
た各エリア毎の度数比率値の候補を示す図、 第７図は認識結果となる度数比率値を選択する手順を示
したフローチヤートである。 図中、１……原稿、２……画像読取り装置、３……バツ
フアメモリ、４……円グラフ認識部、５……文字認識
部、６……文字フオントROM、７……VRAM、８……GC、
９……CRT、10……CPU、10a……ROM、10b……RAMであ
る。
図、 第２図（ａ）は原稿画像を示す図、 第２図（ｂ）は細線化したイメージデータを示す図、 第２図（ｃ）は第２図（ｂ）の画像から円グラフを抽出
した画像を示す図、 第３図は円グラフでもつて度数比率値を算出することを
説明するための図、 第４図は円グラフ中の各度数値の算出例を示す図、 第５図は本実施例における文字認識処理の動作フローチ
ヤート、 第６図は本実施例における文字認識部でもつて認識され
た各エリア毎の度数比率値の候補を示す図、 第７図は認識結果となる度数比率値を選択する手順を示
したフローチヤートである。 図中、１……原稿、２……画像読取り装置、３……バツ
フアメモリ、４……円グラフ認識部、５……文字認識
部、６……文字フオントROM、７……VRAM、８……GC、
９……CRT、10……CPU、10a……ROM、10b……RAMであ
る。
Claims (1)
- (57)【特許請求の範囲】 １．グラフ中の比率を示す数値文字に対して文字認識し
て得た候補群の中から候補を絞り込む画像認識方法であ
って、 認識対象の比率を示す文字を含むグラフの画像データを
格納し、 格納された画像データを細線化し、 細線化後の画像データから前記グラフを構成している線
分を構成している連続する点列を抽出し、 該連続する点列に基づいてベクトル情報を生成し、 生成されたベクトル情報に従ってグラフの各項目の面積
比率を求め、 求められた面積比率を用いて、前記グラフ中の各項目の
数値文字を認識して得られた候補群の中から候補を絞り
込む ことを特徴とする画像認識方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62039198A JP2740506B2 (ja) | 1987-02-24 | 1987-02-24 | 画像認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62039198A JP2740506B2 (ja) | 1987-02-24 | 1987-02-24 | 画像認識方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS63206882A JPS63206882A (ja) | 1988-08-26 |
| JP2740506B2 true JP2740506B2 (ja) | 1998-04-15 |
Family
ID=12546424
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP62039198A Expired - Fee Related JP2740506B2 (ja) | 1987-02-24 | 1987-02-24 | 画像認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2740506B2 (ja) |
-
1987
- 1987-02-24 JP JP62039198A patent/JP2740506B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS63206882A (ja) | 1988-08-26 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |