JPH0256708B2 - - Google Patents
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- JPH0256708B2 JPH0256708B2 JP58009806A JP980683A JPH0256708B2 JP H0256708 B2 JPH0256708 B2 JP H0256708B2 JP 58009806 A JP58009806 A JP 58009806A JP 980683 A JP980683 A JP 980683A JP H0256708 B2 JPH0256708 B2 JP H0256708B2
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Classifications
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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
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
- G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
- G06V10/751—Comparing pixel values or logical combinations thereof, or feature values having positional relevance, e.g. template matching
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- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
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- Physics & Mathematics (AREA)
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- Character Discrimination (AREA)
Description
この発明は、文字や図形（以下、単に文字また
はパターンもしくは文字パターンともいう。）を
工業用テレビジヨン（ITV）カメラの如き最像
装置により撮像して得られるビデオ信号を論理処
理して文字を識別する、文字またはパターンの識
別装置に関する。一般に、この種の装置において
は、識別が高速かつ正確になされることが望まし
い。 従来、この種の装置として、出願人は以下に述
べる如き文字識別装置を提案している（特願昭57
−109746号）。 第１図〜第３図はかかる従来の文字識別装置を
説明するためのもので、第１図はその全体的な構
成を示すブロツク図、第２図はセグメント情報を
説明する説明図、第３図は未知のパターンとその
ビツトマトリツクスおよび標準文字のクラスタ表
現を説明する説明図である。第１図において、１
はITVカメラまたはMOSトランジスタ、CCD
（Charge Coupled Device）タイプの固体撮像カ
メラ（以下、単にカメラという。）、２は２値化・
画素化回路、３は特徴抽出回路、４は画像データ
記憶回路、５は演算処理装置、６は主としてプロ
グラムが記憶されるROM（リードオンリメモリ）
タイプのメモリ、７は主としてデータが記憶され
るRAM（ランダムアクセスメモリ）タイプのメ
モリ、８はキーボード、表示装置を含む入出力
部、OBは識別の対象となる文字または文字パタ
ーンである。 すなわち、文字パターンOBはカメラ１により
水平（ｘ）方向の走査を順次垂直（ｙ）方向へ繰
り返すことにより走査され、その走査信号（ビデ
オ信号）は２値化回路２において順次所定のしき
い値レベルで２値化されるとともに、所定の信号
により画素（絵素）に分割される。こうして画素
化されたパターンを模式的に示すと、第２図の如
くなる。つまり、文字パターンを表わす画素を例
えば“１”、背景を表わす画素を“０”とし、各
水平方向の“１”で表わされる画素のつらなりを
セグメントと呼ぶことにすると、対象となるパタ
ーンは、第２図の如く水平走査線SCi〜SCo……
毎にセグメント化され、したがつて、各文字はこ
れらセグメントSEi1，SEi2……SEo1……のかたま
りとして表わすことができる。これら各セグメン
トが同一の文字に属しているものと判別するため
には、、例えばセグメント毎の座標比較を行なう
ことが必要である。すなわち、現在走査している
走査線が現走査SCkであるとき、現走査線SCkの
セグメントSEk1が１つ前の走査線SCiのセグメン
トSEi1と同一のパターンに属するものであると判
別するためには、現走査SCkと前走査SCiのセグ
メントのｘ，ｙ座標を互いに比較し、ｙ座標が１
つだけ異なつていて、しかもセグメントのｘ座標
が一部分でも重なつていれば、同一のパターンに
属するものと判定する如き手法が必要となる。そ
こで、これらセグメントの関係を明瞭に把握し得
るようにするため、各セグメントをスタートセグ
メントおよびジヨイントセグメント等に分類する
とともに、オーバラツプポインタなるものを考え
る。すなわち、スタートセグメントは前走査にお
いて、いずれのセグメントとも重ならないもの、
つまり現走査で始めて出現するセグメントであ
り、第２図ではSEi1，SEi2，SEx等がそれであ
る。また、ジヨイントセグメントは前走査で現わ
れたセグメントのいずれかと重なるもので、第２
図では例えばSEK1，SEn1等がこれに相当し、オ
ーバラツプポインタは現走査線上のセグメントが
前回の走査線上にある２つ以上のセグメントと重
なつていることを表わす情報で、第２図では例え
ばセグメントSEo1に対して該情報が付されるこ
とになる。そして、これらのセグメントまたはオ
ーバラツプポインタが付されたセグメントは、互
いに同一の“単片”に属するものとして各セグメ
ントに単片番号を与えるとともに、これら単片番
号が付されたセグメントの連結性を解析すること
により、どの単片かどの“複片”、つまり文字パ
ターンに属するものであるかを判定する。なお、
第１図の特徴抽出回路３では、上述の如くしてセ
グメント化された情報からスタートセグメント、
ジヨイントセグメント、オーバラツプポイタン、
単片番号とその個数、セグメント長またはセグメ
ントの右端座標等の種々の特徴を抽出してメモリ
４へ記憶する。演算処理装置５は、該メモリ４に
記憶されたデータおよびROM６に記憶されたプ
ログラム等にもとづいて、上述の如きセグメント
のかたまりとして表わされるパターンの幅WCお
よび高さHCを求めるとともに、次の如き量SCを
考え、 SC＝｜WC−WA｜＋｜HC−HA｜ 該SCがSC≦SCUなる条件を満たすとき、対象と
なるパターンを例えば文字であると判定する。な
お、WAおよびHAは所定大きさの外接枠または探
索枠の幅および高さであり、SCUは上限設定値で
ある。つまり、セグメントのかたまりとして処理
されたパターンの中には、第３図Ａの如く文字パ
ターン１１を表わすものだけでなく、ノイズ１２
等も含まれることになるので、上述の如き所定大
きさの外接枠１３を設定して所定の演算を行なう
ことにより、この外接枠内に所定の大きさで収ま
るものだけを文字パターとしてその大きさを正規
化する。このようにして、パターンの切り出しを
行なつた後、外接枠１３を例えば24×12（一般的
にはｍ×ｎ）のメツシユに分割し、該メツシユ内
にセグメントが１つでも存在すれば“１”、そう
でない場合は“０”として論理処理すれば、対象
パターンを“０”，“１”のビツトからなる24×12
の大きさのマトリツクスで表現することができ
る。なお、このようにして作成されるマトリツク
スを、以下ビツトマトリツクスと呼ぶことにす
る。ところで、このビツトマトリツクスの各要素
は、常に“１”または“０”となるもの、または
“０”になつたり“１”になつたりするものを含
んでいるので、これらを次の如く４種類に分類す
ることとする。 イ パターン要素；常に“１”となるもの ロ ブランク要素；常に“０”となるもの ハ マスク要素；“１”か“０”か不定なもの ニ 変形要素；変形鎖（変形クラス）を構成する
もの そして、このような分類にしたがい、第３図Ｂ
で示される未知パターンのビツトマトリツクスに
対応する標準文字パターンを表わすと、例えば第
３図Ｃの如くなる。同図において、「Γ」，「Γ―Γ
―Γ」，「●」および空白部はそれぞれ上記の変形
要素、該変形要素からなる変形鎖（変形クラス）、
マスク要素およびブランク要素を表わす。そし
て、同図Ｃの如き表現方法をクラスタ表現、ま
た、このように表現されたものを文字クラスタと
云う。ここで、上記変形鎖については、文字の傾
きや線幅が変動しても常に文字の心線と交叉する
ように選択することとする。なお、同図Ｃには上
記パターン要素は含まれていないが、変形要素の
中に含めて表現しているからである。次に、この
ような文字クラスタに対して標準ビツトマトリツ
クスBK S（ｉ，ｊ）、マスクビツトマトリツクスBK M
（ｉ，ｊ）および未知のパターンＢ（ｉ，ｊ）に作
用する変形オペレータDK（Ｂ（ｉ，ｊ））を考え
る。なお、これら諸量の決め方は次の通りであ
り、太文字はマトリツクスであることを示す。 BK S（ｉ，ｊ）；各々の要素がパターン要素また
は変形要素ならば“１”で、それ以外は
“０” BK M（ｉ，ｊ）；各々の要素がマスク要素ならば
“０”で、それ以外は“１” DK（Ｂ（ｉ，ｊ））；（ｉ，ｊ）を含む変形鎖に対
応するＢ（ｉ，ｊ）の要素の少なくとも１
つが“１”のとき“１”で、それ以外は不
変、つまりＢ（ｉ，ｊ） このように定義される諸量を用いて未知パター
ンＢ（ｉ，ｊ）と標準または設定文字Ｋとの距離
DK（Ｂ）を次式で定義する。 DK（Ｂ）＝M 〓i=1 N 〓 〓j=1 〔BK S（ｉ，ｊ）｛BK M（ｉ，ｊ）・Ｄ（Ｂ（ｉ，
ｊ））｝〕…(1) なお、(1)式において“”は排他的論理和演算
を、“・”は論理積演算を、また“Σ”は算術総
和演算を施すことを意味する。こうすることによ
り、全体集合｛Ω｝に含まれるすべての文字Ｋに
ついて、距離の集合｛DK（Ｂ）｝を求めることが
できる。そして、上記(1)式で求められる距離の最
小値D1とそのときの文字K0および第２番目に小
さい距離D2を求め、これらが D1≦DU D2−D1≦DL なる条件を満たすとき、未知パターンＢ（ｉ，
ｊ）は文字K0に属するものと判定する。なお、
DU，DLは実験により求められる上、下限設定値
である。 以上が従来の装置である。ところで、一般にこ
の種の装置においては、文字識別アルゴリズムの
設計が容易であること、および識別の対象となる
文字の種類を容易に拡張し得ることが望ましい
が、上述の如き文字識別装置においてはかかる拡
張は必ずしも容易ではない。これは、上述の如き
標準ビツトマトリツクスBK S、マスクビツトマト
リツクスBK Mおよび変形オペレータDK等の設定値
が対象となる文字種別によりめ限定して決定され
ていて、一旦設定されるとその修理が困難である
ためである。 この発明はかかる点に鑑みてなされたもので、
より簡単に設定値を決定することができ、かつ対
象となる文字の種類を増やすこと、すなわち設定
値の拡張が容易な文字識別装置を提供することを
目的とする。 その特徴は、従来の如くして得られる未知パタ
ーンのビツトマトリツクスＢについて所定の操作
をすることにより未知パターンの文字クラスタを
作成する一方、予め記憶されている所定のテーブ
ルにもとづいてこの未知パターンの文字クラスタ
と既に登録されている個々の文字クラスタ群との
最小距離をそれぞれ求め、該最小距離がすべて所
定の設定値を超える未知パターンの文字クラスタ
のみを登するようにした点にある。 以下、この発明の実施例について図面を参照し
て説明する。 第４図はこの発明の実施例を説明するための説
明図である。なお、この発明に用いられる回路ま
たは部分の配置構成は第１図に示されるものと同
様とする。 まず、第３図で説明した如く、未知パターン１
１の外接枠１３をＭ×Ｎ（８×６）に分割し（第
４図Ａ参照）、該分割領域内に未知パターンのセ
グメントが存在するか否かに応じて“１”または
“０”を割り当て、第４図Ｂの如き未知パターン
のビツトマトリツクスＢを作成する。そして、該
ビツトマトリツクスから以下の如きルールにした
がつて、第３図Ｃの場合と同様に未知パターンの
クラスタ表現を行なう。すなわち、 イ ビツトマトリツクスＢの所定の要素（ｉ，
ｊ）について、その水平方向と垂直方向の
“１”の要素の連なりの数を調べ、その数が少
ない方向の要素の連なりRSに着目する。なお、
着目する（ｉ，ｊ）要素が既に変形鎖（変形ク
ラス）に含まれていると判断されているとき
は、次の要素に処理を移す。 ロ 少ない方の要素の連なりRSと直交する方向
の要素のつながり群RS1，RS2…の中に、連なり
RSの数より少ない要素のつながりが存在する
ときは、着目している（ｉ，ｊ）要素はマスク
要素とし、存在しないときはイ）にいう水平ま
たは垂直方向の“１”の要素の連なりを変形鎖
とする。例えば、第４図Ｃの如く（ｉ，ｊ）要
素に着目すると、この場合は水平方向に６個、
垂直方向に４個の連なりがあるので、その浅い
方、つまり垂直方向に着目する。そして、この
垂直方向と直交する方向、すなわち水平方向の
要素のつながりを調べると、（２，１）要素は
要素が１つだけであるので、（１，１）要素は
マスク要素となる。また、（１，２）要素につ
いては、その垂直方向に着目すると１要素だけ
で構成されているので垂直要素となり、（２，
２）要素も垂直要素となる。なお、この関係は
（１，３）〜（１，６）要素についても同様で
ある（第４図Ｄ参照）。同様にして（２，１）
要素については、その水平方向に１要素だけで
あるので水平要素となるが、これは、例えば要
素（６，６）の場合も同様である。また、第４
図Ｅの如く、（３，１）要素については、水平
方向に３個の“１”の連なり（変形鎖）があ
り、その変形鎖の構成要素（３，２）と（３，
３）において、同図Ｆに示される如くその垂直
方向に３より少ない数（２）の連なりを持つて
いるので、該要素（３，１）はマスク要素とな
り、これは、例えば要素（４，１）についても
同様である。同様の考え方により、（４，２）
〜（４，４）要素等が垂直変形要素となること
がわかる。なお、要素（３，２），（３，３）等
については、上記方法だけでは決まらないの
で、以下の如く変形要素の拡大を行なう。つま
り、一般にメツシユの大きさが小さいビツトマ
トリツクスでは、上述の如き分類方法によれば
１要素で構成される変形要素は出て来ず、２値
図形の文字線の凹凸が出てしまうことになるた
め、このような場合にはビツトマトリツクスに
おける変形要素を拡大する。これは、着目する
要素（ｉ，ｊ）の近傍に、いずれか１つでも
“１”となる要素が存在すれば、要素（ｉ，ｊ）
を“１”とする操作を云うもので、式で表現す
ると次の如く表わされる。すなわち、ビツトマ
トリツクスＢ（ｉ，ｊ）とすると、 BE（ｉ，ｊ） ＝Ｂ（ｉ−１，ｊ−１）＋Ｂ（ｉ−１，ｊ） ＋Ｂ（ｉ−１，ｊ＋１）＋Ｂ（ｆ，ｊ−１） ＋Ｂ（ｉ，ｊ）＋Ｂ（ｉ，ｊ＋１）＋Ｂ（ｉ ＋１，ｊ−１）＋Ｂ（ｉ＋１，ｊ）＋Ｂ（ｉ ＋１，ｊ＋１） ここで、「＋」は論理和操作することを意味
するものである。なお、この関係は、第４図Ｇ
を参照すればより一層明らかであろう。また、
上述の要素（３，２）、（３，３）等は、このよ
うな拡大（太め）処理によつて決定される。こ
うして、未知パターンのビツトマトリツクス
は、第４図Ｈの如くクラスタ表現される。同図
において、「△」はマスク要素、「〓」は垂直変
形要素、「Γ―Γ」は水平変形要素、「無印」は
ブランク要素である。 次に、予め設定されている文字の全体（Ω）の
元となる文字（既知または既登録の文字）K0と、
新しく設定しようとする文字（未知または未登録
の文字）Ｋとの距離DK0（Ｋ）を次の表から求め
る。なお、該表は未登録の文字と既登録の文字と
の最小距離を求めるためのテーブルである。
はパターンもしくは文字パターンともいう。）を
工業用テレビジヨン（ITV）カメラの如き最像
装置により撮像して得られるビデオ信号を論理処
理して文字を識別する、文字またはパターンの識
別装置に関する。一般に、この種の装置において
は、識別が高速かつ正確になされることが望まし
い。 従来、この種の装置として、出願人は以下に述
べる如き文字識別装置を提案している（特願昭57
−109746号）。 第１図〜第３図はかかる従来の文字識別装置を
説明するためのもので、第１図はその全体的な構
成を示すブロツク図、第２図はセグメント情報を
説明する説明図、第３図は未知のパターンとその
ビツトマトリツクスおよび標準文字のクラスタ表
現を説明する説明図である。第１図において、１
はITVカメラまたはMOSトランジスタ、CCD
（Charge Coupled Device）タイプの固体撮像カ
メラ（以下、単にカメラという。）、２は２値化・
画素化回路、３は特徴抽出回路、４は画像データ
記憶回路、５は演算処理装置、６は主としてプロ
グラムが記憶されるROM（リードオンリメモリ）
タイプのメモリ、７は主としてデータが記憶され
るRAM（ランダムアクセスメモリ）タイプのメ
モリ、８はキーボード、表示装置を含む入出力
部、OBは識別の対象となる文字または文字パタ
ーンである。 すなわち、文字パターンOBはカメラ１により
水平（ｘ）方向の走査を順次垂直（ｙ）方向へ繰
り返すことにより走査され、その走査信号（ビデ
オ信号）は２値化回路２において順次所定のしき
い値レベルで２値化されるとともに、所定の信号
により画素（絵素）に分割される。こうして画素
化されたパターンを模式的に示すと、第２図の如
くなる。つまり、文字パターンを表わす画素を例
えば“１”、背景を表わす画素を“０”とし、各
水平方向の“１”で表わされる画素のつらなりを
セグメントと呼ぶことにすると、対象となるパタ
ーンは、第２図の如く水平走査線SCi〜SCo……
毎にセグメント化され、したがつて、各文字はこ
れらセグメントSEi1，SEi2……SEo1……のかたま
りとして表わすことができる。これら各セグメン
トが同一の文字に属しているものと判別するため
には、、例えばセグメント毎の座標比較を行なう
ことが必要である。すなわち、現在走査している
走査線が現走査SCkであるとき、現走査線SCkの
セグメントSEk1が１つ前の走査線SCiのセグメン
トSEi1と同一のパターンに属するものであると判
別するためには、現走査SCkと前走査SCiのセグ
メントのｘ，ｙ座標を互いに比較し、ｙ座標が１
つだけ異なつていて、しかもセグメントのｘ座標
が一部分でも重なつていれば、同一のパターンに
属するものと判定する如き手法が必要となる。そ
こで、これらセグメントの関係を明瞭に把握し得
るようにするため、各セグメントをスタートセグ
メントおよびジヨイントセグメント等に分類する
とともに、オーバラツプポインタなるものを考え
る。すなわち、スタートセグメントは前走査にお
いて、いずれのセグメントとも重ならないもの、
つまり現走査で始めて出現するセグメントであ
り、第２図ではSEi1，SEi2，SEx等がそれであ
る。また、ジヨイントセグメントは前走査で現わ
れたセグメントのいずれかと重なるもので、第２
図では例えばSEK1，SEn1等がこれに相当し、オ
ーバラツプポインタは現走査線上のセグメントが
前回の走査線上にある２つ以上のセグメントと重
なつていることを表わす情報で、第２図では例え
ばセグメントSEo1に対して該情報が付されるこ
とになる。そして、これらのセグメントまたはオ
ーバラツプポインタが付されたセグメントは、互
いに同一の“単片”に属するものとして各セグメ
ントに単片番号を与えるとともに、これら単片番
号が付されたセグメントの連結性を解析すること
により、どの単片かどの“複片”、つまり文字パ
ターンに属するものであるかを判定する。なお、
第１図の特徴抽出回路３では、上述の如くしてセ
グメント化された情報からスタートセグメント、
ジヨイントセグメント、オーバラツプポイタン、
単片番号とその個数、セグメント長またはセグメ
ントの右端座標等の種々の特徴を抽出してメモリ
４へ記憶する。演算処理装置５は、該メモリ４に
記憶されたデータおよびROM６に記憶されたプ
ログラム等にもとづいて、上述の如きセグメント
のかたまりとして表わされるパターンの幅WCお
よび高さHCを求めるとともに、次の如き量SCを
考え、 SC＝｜WC−WA｜＋｜HC−HA｜ 該SCがSC≦SCUなる条件を満たすとき、対象と
なるパターンを例えば文字であると判定する。な
お、WAおよびHAは所定大きさの外接枠または探
索枠の幅および高さであり、SCUは上限設定値で
ある。つまり、セグメントのかたまりとして処理
されたパターンの中には、第３図Ａの如く文字パ
ターン１１を表わすものだけでなく、ノイズ１２
等も含まれることになるので、上述の如き所定大
きさの外接枠１３を設定して所定の演算を行なう
ことにより、この外接枠内に所定の大きさで収ま
るものだけを文字パターとしてその大きさを正規
化する。このようにして、パターンの切り出しを
行なつた後、外接枠１３を例えば24×12（一般的
にはｍ×ｎ）のメツシユに分割し、該メツシユ内
にセグメントが１つでも存在すれば“１”、そう
でない場合は“０”として論理処理すれば、対象
パターンを“０”，“１”のビツトからなる24×12
の大きさのマトリツクスで表現することができ
る。なお、このようにして作成されるマトリツク
スを、以下ビツトマトリツクスと呼ぶことにす
る。ところで、このビツトマトリツクスの各要素
は、常に“１”または“０”となるもの、または
“０”になつたり“１”になつたりするものを含
んでいるので、これらを次の如く４種類に分類す
ることとする。 イ パターン要素；常に“１”となるもの ロ ブランク要素；常に“０”となるもの ハ マスク要素；“１”か“０”か不定なもの ニ 変形要素；変形鎖（変形クラス）を構成する
もの そして、このような分類にしたがい、第３図Ｂ
で示される未知パターンのビツトマトリツクスに
対応する標準文字パターンを表わすと、例えば第
３図Ｃの如くなる。同図において、「Γ」，「Γ―Γ
―Γ」，「●」および空白部はそれぞれ上記の変形
要素、該変形要素からなる変形鎖（変形クラス）、
マスク要素およびブランク要素を表わす。そし
て、同図Ｃの如き表現方法をクラスタ表現、ま
た、このように表現されたものを文字クラスタと
云う。ここで、上記変形鎖については、文字の傾
きや線幅が変動しても常に文字の心線と交叉する
ように選択することとする。なお、同図Ｃには上
記パターン要素は含まれていないが、変形要素の
中に含めて表現しているからである。次に、この
ような文字クラスタに対して標準ビツトマトリツ
クスBK S（ｉ，ｊ）、マスクビツトマトリツクスBK M
（ｉ，ｊ）および未知のパターンＢ（ｉ，ｊ）に作
用する変形オペレータDK（Ｂ（ｉ，ｊ））を考え
る。なお、これら諸量の決め方は次の通りであ
り、太文字はマトリツクスであることを示す。 BK S（ｉ，ｊ）；各々の要素がパターン要素また
は変形要素ならば“１”で、それ以外は
“０” BK M（ｉ，ｊ）；各々の要素がマスク要素ならば
“０”で、それ以外は“１” DK（Ｂ（ｉ，ｊ））；（ｉ，ｊ）を含む変形鎖に対
応するＢ（ｉ，ｊ）の要素の少なくとも１
つが“１”のとき“１”で、それ以外は不
変、つまりＢ（ｉ，ｊ） このように定義される諸量を用いて未知パター
ンＢ（ｉ，ｊ）と標準または設定文字Ｋとの距離
DK（Ｂ）を次式で定義する。 DK（Ｂ）＝M 〓i=1 N 〓 〓j=1 〔BK S（ｉ，ｊ）｛BK M（ｉ，ｊ）・Ｄ（Ｂ（ｉ，
ｊ））｝〕…(1) なお、(1)式において“”は排他的論理和演算
を、“・”は論理積演算を、また“Σ”は算術総
和演算を施すことを意味する。こうすることによ
り、全体集合｛Ω｝に含まれるすべての文字Ｋに
ついて、距離の集合｛DK（Ｂ）｝を求めることが
できる。そして、上記(1)式で求められる距離の最
小値D1とそのときの文字K0および第２番目に小
さい距離D2を求め、これらが D1≦DU D2−D1≦DL なる条件を満たすとき、未知パターンＢ（ｉ，
ｊ）は文字K0に属するものと判定する。なお、
DU，DLは実験により求められる上、下限設定値
である。 以上が従来の装置である。ところで、一般にこ
の種の装置においては、文字識別アルゴリズムの
設計が容易であること、および識別の対象となる
文字の種類を容易に拡張し得ることが望ましい
が、上述の如き文字識別装置においてはかかる拡
張は必ずしも容易ではない。これは、上述の如き
標準ビツトマトリツクスBK S、マスクビツトマト
リツクスBK Mおよび変形オペレータDK等の設定値
が対象となる文字種別によりめ限定して決定され
ていて、一旦設定されるとその修理が困難である
ためである。 この発明はかかる点に鑑みてなされたもので、
より簡単に設定値を決定することができ、かつ対
象となる文字の種類を増やすこと、すなわち設定
値の拡張が容易な文字識別装置を提供することを
目的とする。 その特徴は、従来の如くして得られる未知パタ
ーンのビツトマトリツクスＢについて所定の操作
をすることにより未知パターンの文字クラスタを
作成する一方、予め記憶されている所定のテーブ
ルにもとづいてこの未知パターンの文字クラスタ
と既に登録されている個々の文字クラスタ群との
最小距離をそれぞれ求め、該最小距離がすべて所
定の設定値を超える未知パターンの文字クラスタ
のみを登するようにした点にある。 以下、この発明の実施例について図面を参照し
て説明する。 第４図はこの発明の実施例を説明するための説
明図である。なお、この発明に用いられる回路ま
たは部分の配置構成は第１図に示されるものと同
様とする。 まず、第３図で説明した如く、未知パターン１
１の外接枠１３をＭ×Ｎ（８×６）に分割し（第
４図Ａ参照）、該分割領域内に未知パターンのセ
グメントが存在するか否かに応じて“１”または
“０”を割り当て、第４図Ｂの如き未知パターン
のビツトマトリツクスＢを作成する。そして、該
ビツトマトリツクスから以下の如きルールにした
がつて、第３図Ｃの場合と同様に未知パターンの
クラスタ表現を行なう。すなわち、 イ ビツトマトリツクスＢの所定の要素（ｉ，
ｊ）について、その水平方向と垂直方向の
“１”の要素の連なりの数を調べ、その数が少
ない方向の要素の連なりRSに着目する。なお、
着目する（ｉ，ｊ）要素が既に変形鎖（変形ク
ラス）に含まれていると判断されているとき
は、次の要素に処理を移す。 ロ 少ない方の要素の連なりRSと直交する方向
の要素のつながり群RS1，RS2…の中に、連なり
RSの数より少ない要素のつながりが存在する
ときは、着目している（ｉ，ｊ）要素はマスク
要素とし、存在しないときはイ）にいう水平ま
たは垂直方向の“１”の要素の連なりを変形鎖
とする。例えば、第４図Ｃの如く（ｉ，ｊ）要
素に着目すると、この場合は水平方向に６個、
垂直方向に４個の連なりがあるので、その浅い
方、つまり垂直方向に着目する。そして、この
垂直方向と直交する方向、すなわち水平方向の
要素のつながりを調べると、（２，１）要素は
要素が１つだけであるので、（１，１）要素は
マスク要素となる。また、（１，２）要素につ
いては、その垂直方向に着目すると１要素だけ
で構成されているので垂直要素となり、（２，
２）要素も垂直要素となる。なお、この関係は
（１，３）〜（１，６）要素についても同様で
ある（第４図Ｄ参照）。同様にして（２，１）
要素については、その水平方向に１要素だけで
あるので水平要素となるが、これは、例えば要
素（６，６）の場合も同様である。また、第４
図Ｅの如く、（３，１）要素については、水平
方向に３個の“１”の連なり（変形鎖）があ
り、その変形鎖の構成要素（３，２）と（３，
３）において、同図Ｆに示される如くその垂直
方向に３より少ない数（２）の連なりを持つて
いるので、該要素（３，１）はマスク要素とな
り、これは、例えば要素（４，１）についても
同様である。同様の考え方により、（４，２）
〜（４，４）要素等が垂直変形要素となること
がわかる。なお、要素（３，２），（３，３）等
については、上記方法だけでは決まらないの
で、以下の如く変形要素の拡大を行なう。つま
り、一般にメツシユの大きさが小さいビツトマ
トリツクスでは、上述の如き分類方法によれば
１要素で構成される変形要素は出て来ず、２値
図形の文字線の凹凸が出てしまうことになるた
め、このような場合にはビツトマトリツクスに
おける変形要素を拡大する。これは、着目する
要素（ｉ，ｊ）の近傍に、いずれか１つでも
“１”となる要素が存在すれば、要素（ｉ，ｊ）
を“１”とする操作を云うもので、式で表現す
ると次の如く表わされる。すなわち、ビツトマ
トリツクスＢ（ｉ，ｊ）とすると、 BE（ｉ，ｊ） ＝Ｂ（ｉ−１，ｊ−１）＋Ｂ（ｉ−１，ｊ） ＋Ｂ（ｉ−１，ｊ＋１）＋Ｂ（ｆ，ｊ−１） ＋Ｂ（ｉ，ｊ）＋Ｂ（ｉ，ｊ＋１）＋Ｂ（ｉ ＋１，ｊ−１）＋Ｂ（ｉ＋１，ｊ）＋Ｂ（ｉ ＋１，ｊ＋１） ここで、「＋」は論理和操作することを意味
するものである。なお、この関係は、第４図Ｇ
を参照すればより一層明らかであろう。また、
上述の要素（３，２）、（３，３）等は、このよ
うな拡大（太め）処理によつて決定される。こ
うして、未知パターンのビツトマトリツクス
は、第４図Ｈの如くクラスタ表現される。同図
において、「△」はマスク要素、「〓」は垂直変
形要素、「Γ―Γ」は水平変形要素、「無印」は
ブランク要素である。 次に、予め設定されている文字の全体（Ω）の
元となる文字（既知または既登録の文字）K0と、
新しく設定しようとする文字（未知または未登録
の文字）Ｋとの距離DK0（Ｋ）を次の表から求め
る。なお、該表は未登録の文字と既登録の文字と
の最小距離を求めるためのテーブルである。
【表】
ここで、Ｐはパターン要素、Ｂはブランク要
素、Ｍはマスク要素、Ｄは変形鎖（垂直変形要
素、水平変形要素）を意味する。つまり、既登録
文字K0を未登録文字Ｋのクラスタ表現された各
要素を互いに比較し、その比較結果にもとづいて
個々に距離を計算し、該距離の総和をもつて両者
間の距離とするものである。例えば、上表におい
て、既登録文字K0の要素がパターン要素Ｐであ
るとき、未登録文字Ｋの要素がパターン要素Ｐ、
マスク要素Ｍまたは変形鎖（水平、垂直変形要
素）Ｄであるときは距離は“０”とし、ブランク
要素Ｂならば“１”とする。以下、既登録文字
K0の要素がブランク要素Ｂ、マスク要素Ｍおよ
び変形鎖Ｄについても上表にしたがつて未登録文
字Ｋとの距離を計算し、その総和を求める。な
お、上表における注１は、未登録文字Ｋの着目す
る変形鎖Ｄに対応する既登録文字K0の要素がい
ずれもブランク要素Ｂであるときは、それらの要
素の距離は“１”で、それ以外ならば“０”とす
ることを表わす。また、注２では既登録文字K0
の着目する変化鎖Ｄに対応する未登録文字Ｋの要
素がすべてブランク要素Ｂであるとき、変形鎖を
構成する要素の数によつて距離を表わし、それ以
外ならば“０”とするものである。こうして、未
登録文字Ｋの既登録文字K0に対する最少距離
｛DK0（Ｋ），〓K0∈Ω｝のうちで、所定の設定値
DK0 U以下となる既登録文字を探し、若しなければ
未登録文字Ｋは設定されるべきものとして所定の
メモリへ登録する。ただし、〓K0∈Ωは文字集
合Ωに含まれるすべての文字K0を意味する。こ
の場合、設定値DK0 Uよりも小さいDK0（Ｋ）が存在
すれば、同様な文字について異なる設定を行なう
ことになるので登録は行なわず、別のサンプルに
ついて上記と同様のことを対話形式で繰り返す。
このようにしても、なお、最小距離を与える既登
録文字K0があれば、上述の如きメツシユを細か
くする等して既登録文字K0の設定値の決め直し
を行なう。なお、このきめ直しは第１図に示され
る入力装置等から指示することができる。つま
り、既に登録されている文字クラスタ群との最小
距離が所定値以上のときは、新たな設定値として
その登録を許可するが、所定値以下のときは既に
登録されているものとの判別ができなくなるの
で、このような場合はその登録を行なわないよう
にするものである。 以上のように、この発明によれば、対話形式で
ビツトマトリツクスの文字クラスタ表現が可能に
なるとともに、所定のテーブルを用いて最小距離
を定義することにより、文字クラスタ表現を登録
するに当たり類似な文字クラスタ表現を探索する
ことができるので、誤設定を防止することができ
るばかりでなく、未登録の文字クラスタを容易に
登録することができる利点を有するものである。 なお、この発明は印刷文字の識別ばかりでな
く、刻印文字や一般の線図形の識別等の場合にも
適用することができるものである。
素、Ｍはマスク要素、Ｄは変形鎖（垂直変形要
素、水平変形要素）を意味する。つまり、既登録
文字K0を未登録文字Ｋのクラスタ表現された各
要素を互いに比較し、その比較結果にもとづいて
個々に距離を計算し、該距離の総和をもつて両者
間の距離とするものである。例えば、上表におい
て、既登録文字K0の要素がパターン要素Ｐであ
るとき、未登録文字Ｋの要素がパターン要素Ｐ、
マスク要素Ｍまたは変形鎖（水平、垂直変形要
素）Ｄであるときは距離は“０”とし、ブランク
要素Ｂならば“１”とする。以下、既登録文字
K0の要素がブランク要素Ｂ、マスク要素Ｍおよ
び変形鎖Ｄについても上表にしたがつて未登録文
字Ｋとの距離を計算し、その総和を求める。な
お、上表における注１は、未登録文字Ｋの着目す
る変形鎖Ｄに対応する既登録文字K0の要素がい
ずれもブランク要素Ｂであるときは、それらの要
素の距離は“１”で、それ以外ならば“０”とす
ることを表わす。また、注２では既登録文字K0
の着目する変化鎖Ｄに対応する未登録文字Ｋの要
素がすべてブランク要素Ｂであるとき、変形鎖を
構成する要素の数によつて距離を表わし、それ以
外ならば“０”とするものである。こうして、未
登録文字Ｋの既登録文字K0に対する最少距離
｛DK0（Ｋ），〓K0∈Ω｝のうちで、所定の設定値
DK0 U以下となる既登録文字を探し、若しなければ
未登録文字Ｋは設定されるべきものとして所定の
メモリへ登録する。ただし、〓K0∈Ωは文字集
合Ωに含まれるすべての文字K0を意味する。こ
の場合、設定値DK0 Uよりも小さいDK0（Ｋ）が存在
すれば、同様な文字について異なる設定を行なう
ことになるので登録は行なわず、別のサンプルに
ついて上記と同様のことを対話形式で繰り返す。
このようにしても、なお、最小距離を与える既登
録文字K0があれば、上述の如きメツシユを細か
くする等して既登録文字K0の設定値の決め直し
を行なう。なお、このきめ直しは第１図に示され
る入力装置等から指示することができる。つま
り、既に登録されている文字クラスタ群との最小
距離が所定値以上のときは、新たな設定値として
その登録を許可するが、所定値以下のときは既に
登録されているものとの判別ができなくなるの
で、このような場合はその登録を行なわないよう
にするものである。 以上のように、この発明によれば、対話形式で
ビツトマトリツクスの文字クラスタ表現が可能に
なるとともに、所定のテーブルを用いて最小距離
を定義することにより、文字クラスタ表現を登録
するに当たり類似な文字クラスタ表現を探索する
ことができるので、誤設定を防止することができ
るばかりでなく、未登録の文字クラスタを容易に
登録することができる利点を有するものである。 なお、この発明は印刷文字の識別ばかりでな
く、刻印文字や一般の線図形の識別等の場合にも
適用することができるものである。
第１図は従来の文字識別装置の構成を示すブロ
ツク図、第２図はセグメント情報を説明する説明
図、第３図は未知パターンとその外接枠の関係、
メツシユ分割方法および文字クラスタ表現を説明
する説明図、第４図はこの発明による文字のクラ
スタ化の方法を説明する説明図である。 符号の説明、１……カメラ、２……２値化・画
素化回路、３……特徴抽出回路、４……画像メモ
リ、５……演算処理装置、６……ROM、７……
RAM、８……入、出力装置、１１……未知パタ
ーン、１２……ノイズ、１３……外接枠。
ツク図、第２図はセグメント情報を説明する説明
図、第３図は未知パターンとその外接枠の関係、
メツシユ分割方法および文字クラスタ表現を説明
する説明図、第４図はこの発明による文字のクラ
スタ化の方法を説明する説明図である。 符号の説明、１……カメラ、２……２値化・画
素化回路、３……特徴抽出回路、４……画像メモ
リ、５……演算処理装置、６……ROM、７……
RAM、８……入、出力装置、１１……未知パタ
ーン、１２……ノイズ、１３……外接枠。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ 所定の媒体上に記録された文字、図形等の未
知パターンを撮像して得られる撮像信号を所定の
しきい値レベルで２値化する２値化手段と、該２
値化されたパターンをセグメント化するとともに
その特徴を抽出する特徴抽出手段と、該抽出され
た情報を記憶する記憶手段と、該記憶された情報
にもといて所定の演算処理を行なう演算処理手段
とを備え、該演算制御手段は所定の大きさの外接
四角形を設定して未知パターンを切り出すととも
に該外接四角形を複数のメツシユに分割し該メツ
シユ内にセグメントが存在するか否かに応じて未
知パターンのビツトマトリツクスと該ビツトマト
リツクスから所定の操作をすることにより未知パ
ターンの文字クラスタとを演算する一方、予め記
憶されている所定のテーブルにもとづいて未知パ
ターンの文字クラスタと既に登録されている個々
の文字クラスタとの類似度を表わす指標となる最
小距離をそれぞれ演算し、各距離がすべて所定の
設定値を越える未知パターンの文字クラスタは新
たな文字クラスタとして登録し、そうでないもの
は登録しないことを特徴とするパターン識別装
置。 ２ 特許請求の範囲第１項に記載のパターン識別
装置において、前記演算装置に対してメツシユの
大きさを指定して新しい文字クラスタの登録を再
試行させる指示手段を設けることを特徴とするパ
ターン識別装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58009806A JPS59136875A (ja) | 1983-01-26 | 1983-01-26 | パタ−ン識別装置 |
| US06/573,812 US4641355A (en) | 1983-01-26 | 1984-01-25 | Pattern recognition apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58009806A JPS59136875A (ja) | 1983-01-26 | 1983-01-26 | パタ−ン識別装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS59136875A JPS59136875A (ja) | 1984-08-06 |
| JPH0256708B2 true JPH0256708B2 (ja) | 1990-11-30 |
Family
ID=11730421
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP58009806A Granted JPS59136875A (ja) | 1983-01-26 | 1983-01-26 | パタ−ン識別装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US4641355A (ja) |
| JP (1) | JPS59136875A (ja) |
Families Citing this family (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6282468A (ja) * | 1985-10-07 | 1987-04-15 | Mitsubishi Electric Corp | 対話型図形認識処理システム |
| JPH0782542B2 (ja) * | 1988-01-29 | 1995-09-06 | 株式会社スキャンテクノロジー | 印字検査方法、印字検査装置および印刷物自動振分けシステム |
| US5321470A (en) * | 1988-05-13 | 1994-06-14 | Canon Kabushiki Kaisha | Apparatus with anti-forgery provision |
| DE68927410T2 (de) * | 1988-05-13 | 1997-03-20 | Canon Kk | Gerät zur Bildherstellung |
| WO1990001198A1 (en) * | 1988-07-20 | 1990-02-08 | Fujitsu Limited | Character recognition apparatus |
| US5625710A (en) * | 1988-07-20 | 1997-04-29 | Fujitsu Limited | Character recognition apparatus using modification of a characteristic quantity |
| US5125039A (en) * | 1989-06-16 | 1992-06-23 | Hawkins Jeffrey C | Object recognition system |
| JPH03223976A (ja) * | 1990-01-29 | 1991-10-02 | Ezel Inc | 画像照合装置 |
| US6320977B1 (en) * | 1990-04-04 | 2001-11-20 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd | Method and apparatus for positional detection using pattern matching process |
| US5054094A (en) * | 1990-05-07 | 1991-10-01 | Eastman Kodak Company | Rotationally impervious feature extraction for optical character recognition |
| US5802204A (en) * | 1995-06-07 | 1998-09-01 | Microchip Technology Incorporated | Handwritten character translator using fuzzy logic |
| US6721719B1 (en) * | 1999-07-26 | 2004-04-13 | International Business Machines Corporation | System and method for classification using time sequences |
| US6577757B1 (en) * | 1999-07-28 | 2003-06-10 | Intelligent Reasoning Systems, Inc. | System and method for dynamic image recognition |
| US6775034B1 (en) | 2000-10-11 | 2004-08-10 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Portable scanning apparatus having high storage capacity |
| JP2005339039A (ja) * | 2004-05-25 | 2005-12-08 | Fuji Xerox Co Ltd | 文書処理装置および文書処理方法 |
| KR101525064B1 (ko) * | 2009-07-23 | 2015-06-03 | 삼성전자주식회사 | 토너 절약 방법, 토너 절약 시스템 및 화상형성장치 |
Family Cites Families (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US3713099A (en) * | 1959-08-04 | 1973-01-23 | Character Recognition Corp | Method and apparatus for identifying letters, characters, symbols and the like |
| US3104372A (en) * | 1961-02-02 | 1963-09-17 | Rabinow Engineering Co Inc | Multilevel quantizing for character readers |
| US3178688A (en) * | 1962-12-20 | 1965-04-13 | Control Data Corp | Character recognition by feature selection |
| US3601802A (en) * | 1966-09-09 | 1971-08-24 | Kokusai Denshin Denwa Co Ltd | Pattern matching character recognition system |
| USB618016I5 (ja) * | 1968-11-29 | |||
| US3576534A (en) * | 1969-08-11 | 1971-04-27 | Compuscan Inc | Image cross correlator |
| JPS48102926A (ja) * | 1972-04-07 | 1973-12-24 | ||
| JPS5517988B2 (ja) * | 1974-06-05 | 1980-05-15 | ||
| US4183013A (en) * | 1976-11-29 | 1980-01-08 | Coulter Electronics, Inc. | System for extracting shape features from an image |
| US4110737A (en) * | 1977-08-22 | 1978-08-29 | The Singer Company | Character recognition apparatus for serially comparing an unknown character with a plurality of reference characters |
| US4162482A (en) * | 1977-12-07 | 1979-07-24 | Burroughs Corporation | Pre-processing and feature extraction system for character recognition |
| US4288782A (en) * | 1979-08-24 | 1981-09-08 | Compression Labs, Inc. | High speed character matcher and method |
| US4371865A (en) * | 1980-07-03 | 1983-02-01 | Palmguard, Inc. | Method for analyzing stored image details |
| US4398256A (en) * | 1981-03-16 | 1983-08-09 | Hughes Aircraft Company | Image processing architecture |
-
1983
- 1983-01-26 JP JP58009806A patent/JPS59136875A/ja active Granted
-
1984
- 1984-01-25 US US06/573,812 patent/US4641355A/en not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS59136875A (ja) | 1984-08-06 |
| US4641355A (en) | 1987-02-03 |
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