JPS5894067A - 文字認識方法 - Google Patents
文字認識方法Info
- Publication number
- JPS5894067A JPS5894067A JP56190501A JP19050181A JPS5894067A JP S5894067 A JPS5894067 A JP S5894067A JP 56190501 A JP56190501 A JP 56190501A JP 19050181 A JP19050181 A JP 19050181A JP S5894067 A JPS5894067 A JP S5894067A
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- character
- pattern
- register
- character frame
- subpatterns
- 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.)
- Granted
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Classifications
-
- 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
- G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
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】
本発明は高速でかつ認識精度の良い文字認識方法に関す
るものである。
るものである。
一般に文字図形の認識は文字図形パターンからストロー
クを抽出し、それら抽壮されたストロークの位置、長さ
、ストローク間の相互関係等の幾伺学的な特徴を抽出す
る事により行なわれている。
クを抽出し、それら抽壮されたストロークの位置、長さ
、ストローク間の相互関係等の幾伺学的な特徴を抽出す
る事により行なわれている。
そしてストロークの抽出には、次のような２つの方法が
広く用いられている。
広く用いられている。
■ 文字図形の輪郭を追跡することにより検出された輪
郭点系列について曲率を計算し、その曲率の大きな値の
点を分割点として輪郭系列を分割し、分割された系列を
組合わせることによりストロークの抽出を行なう。
郭点系列について曲率を計算し、その曲率の大きな値の
点を分割点として輪郭系列を分割し、分割された系列を
組合わせることによりストロークの抽出を行なう。
■ 文字図形パターンに細線化処理を行なって骨格化し
、その骨格パターンの連結性及び骨格ノｅターンを追跡
し、急激な角度の変化点等を検出してストロークを抽出
する。
、その骨格パターンの連結性及び骨格ノｅターンを追跡
し、急激な角度の変化点等を検出してストロークを抽出
する。
しかし、■の方法は文字図形・やターンが大きい場合や
複雑な場合には、その処理量が増大し処理速度の低下を
招くこと、また■の方法は文字図形パターンを細線化す
る必要があシ、さらにその細線化によるパターンの歪、
ヒゲの発生等の問題がありその後の処理を複雑化させる
こと、等の欠点を有している。
複雑な場合には、その処理量が増大し処理速度の低下を
招くこと、また■の方法は文字図形パターンを細線化す
る必要があシ、さらにその細線化によるパターンの歪、
ヒゲの発生等の問題がありその後の処理を複雑化させる
こと、等の欠点を有している。
そこでこれらの欠点を除去する方法として、文字図形パ
ターンの線幅Ｗを検出し、前記パターンを所望の方向に
走査し、パターンの当該走査方向における記入点の長さ
ｔと、前記線幅Ｗとの間で、ｔ≧ｎＷ（ｎは定数）を満
足する記入点を取り出すことによシ走査方向のストロー
ク成分を表わすサプノＪ？ターンを抽出し、さらに文字
枠内を（ＭｘＮ）の領域（Ｍ、Ｎは整数）に分割して各
領域の文字線量を計算して認識する方法が提案されてい
る。
ターンの線幅Ｗを検出し、前記パターンを所望の方向に
走査し、パターンの当該走査方向における記入点の長さ
ｔと、前記線幅Ｗとの間で、ｔ≧ｎＷ（ｎは定数）を満
足する記入点を取り出すことによシ走査方向のストロー
ク成分を表わすサプノＪ？ターンを抽出し、さらに文字
枠内を（ＭｘＮ）の領域（Ｍ、Ｎは整数）に分割して各
領域の文字線量を計算して認識する方法が提案されてい
る。
ところで前記各方向のストローク成分を表わすサブパタ
ーンはその抽出方向により該サブパターンの複雑さくス
トロークの長さ、文字線量等）が異なることが知られて
いる。例えば、漢字では水平方向のストローク成分が垂
直方向のストローク成分より多く複雑である。すなわち
、従来のように各方向のサブ・ぐターンについて全て等
しい分割数ＭｘＮで分割して特徴マ） ＩＪクスを作成
する場合に於て複雑なサブパターンについて十分な分解
能を得るために分割数を多くすると簡単なサブパターン
においてはストロークの位置の自由度が大きいので、そ
の変動を吸収するために複数の辞書マスクを用意する必
要が生じ、辞書の増大及び識別時間の増大を招く欠点が
あった。
ーンはその抽出方向により該サブパターンの複雑さくス
トロークの長さ、文字線量等）が異なることが知られて
いる。例えば、漢字では水平方向のストローク成分が垂
直方向のストローク成分より多く複雑である。すなわち
、従来のように各方向のサブ・ぐターンについて全て等
しい分割数ＭｘＮで分割して特徴マ） ＩＪクスを作成
する場合に於て複雑なサブパターンについて十分な分解
能を得るために分割数を多くすると簡単なサブパターン
においてはストロークの位置の自由度が大きいので、そ
の変動を吸収するために複数の辞書マスクを用意する必
要が生じ、辞書の増大及び識別時間の増大を招く欠点が
あった。
本発明は、このような従来技術の欠点を解決するために
各方向のサブパターンを文字枠内で分割する際、それぞ
れのサブパターンについて異なる分割数で分割して、特
徴マ） ＩＪクスを作成し識別を行うようにしたもので
、その目的とするところは高速で精度の良い文字認識方
法を提供するものである。以下本発明文字認識方法に於
ける一実施例を図面により詳細に説明する。
各方向のサブパターンを文字枠内で分割する際、それぞ
れのサブパターンについて異なる分割数で分割して、特
徴マ） ＩＪクスを作成し識別を行うようにしたもので
、その目的とするところは高速で精度の良い文字認識方
法を提供するものである。以下本発明文字認識方法に於
ける一実施例を図面により詳細に説明する。
第１図は、本発明文字認識方法の一実施例を示す構成図
である。図において光信号人力１は、光電変換部２にお
いて２値の量子化されたディジタル電気信号に変換され
、パターンレジスタ３に格納される。それと同時に、線
幅計算部４において入カバターンの線幅（Ｗ）が計算さ
れる。垂直サブパターン抽出部５は、パターンレジスタ
について垂直スキャンを全面性なって、黒ビットの連続
の長さと計算部４において計算された線幅（Ｗ）との関
係より垂直サブ／ＩＰターン（ｖｓｐ）を抽出する。同
様に、水平サブパターン抽出部６は水平スキャンにより
水平サブパターン（Ｈ４Ｆ）を、右斜めサブパターン抽
出部７は右斜め４５°スキヤンによシ右斜めサブパター
２ （Ｈ８Ｆ）を、左斜めサブパターン抽出部８は左斜
め４５°スキヤンにより左斜めサブパターン（ＬＳＰ）
を抽出する。第２図はサブパターンの・抽出例で（ａ）
は原ノやターン、伽）は垂直サブパターン（ＵＳＰ ）
、（ｃ）は水平サブパターン（Ｈ４Ｆ）、（ｄ）は右斜
めサブパター７（Ｈ８Ｆ） 、（ｅ）は左斜め一サブパ
ターン（ＬＳＰ）を示す。
である。図において光信号人力１は、光電変換部２にお
いて２値の量子化されたディジタル電気信号に変換され
、パターンレジスタ３に格納される。それと同時に、線
幅計算部４において入カバターンの線幅（Ｗ）が計算さ
れる。垂直サブパターン抽出部５は、パターンレジスタ
について垂直スキャンを全面性なって、黒ビットの連続
の長さと計算部４において計算された線幅（Ｗ）との関
係より垂直サブ／ＩＰターン（ｖｓｐ）を抽出する。同
様に、水平サブパターン抽出部６は水平スキャンにより
水平サブパターン（Ｈ４Ｆ）を、右斜めサブパターン抽
出部７は右斜め４５°スキヤンによシ右斜めサブパター
２ （Ｈ８Ｆ）を、左斜めサブパターン抽出部８は左斜
め４５°スキヤンにより左斜めサブパターン（ＬＳＰ）
を抽出する。第２図はサブパターンの・抽出例で（ａ）
は原ノやターン、伽）は垂直サブパターン（ＵＳＰ ）
、（ｃ）は水平サブパターン（Ｈ４Ｆ）、（ｄ）は右斜
めサブパター７（Ｈ８Ｆ） 、（ｅ）は左斜め一サブパ
ターン（ＬＳＰ）を示す。
文字枠検出部９は・母ターンレジスタ３内の文字パター
ンに外接する文字枠を検出し、その結果を文字枠分割決
定部１０へ送る。文字枠分割決定部１０は検出された文
字枠内を水平サブツクターンレジスタについてＭＨｘＮ
Ｈの領域、垂直サブパターンレジスタについてＭｖＸＮ
ｖの領域、右斜めサブパターンレジスタについてＭＲｘ
ＮＲの領域、左斜めサブパターンレジスタについてはＭ
ＬＸＮＬの領域に分割するだめのＸ軸、Ｙ軸上の分割点
座標を決定する。
ンに外接する文字枠を検出し、その結果を文字枠分割決
定部１０へ送る。文字枠分割決定部１０は検出された文
字枠内を水平サブツクターンレジスタについてＭＨｘＮ
Ｈの領域、垂直サブパターンレジスタについてＭｖＸＮ
ｖの領域、右斜めサブパターンレジスタについてＭＲｘ
ＮＲの領域、左斜めサブパターンレジスタについてはＭ
ＬＸＮＬの領域に分割するだめのＸ軸、Ｙ軸上の分割点
座標を決定する。
但し％ Ｍｔｔ ＋ ＮＨ＋ Ｍｖ ＋ Ｎｖ＋ Ｍ
Ｒ，ＮＲ＊ ＭＬ、 ＮＬは整数であり本実施例ではＭ
Ｈ”ＮＨ＝ ７ 、 Ｍｙ ＝Ｎｙ ＝ ５ ＋ ＭＲ
＝ＮＢ＝ＭＬ＝ＮＬ＝６としている。また、Ｘ軸は文字
枠の水平方向を、Ｙ軸は垂直方向をそれぞれ示す。
Ｒ，ＮＲ＊ ＭＬ、 ＮＬは整数であり本実施例ではＭ
Ｈ”ＮＨ＝ ７ 、 Ｍｙ ＝Ｎｙ ＝ ５ ＋ ＭＲ
＝ＮＢ＝ＭＬ＝ＮＬ＝６としている。また、Ｘ軸は文字
枠の水平方向を、Ｙ軸は垂直方向をそれぞれ示す。
特徴マトリクス抽出部１ノは、文字枠分割決定部１０に
よシ決定された分割点座標によりｖｓｐ 。
よシ決定された分割点座標によりｖｓｐ 。
Ｈ４Ｆ 、 Ｈ８Ｆ 、 ＬＳＰの各サブパターンレジ
スタ上の文字枠内領域を分割し、各領域の黒ビット数８
１４を計数し、線幅Ｗを使用して式（１）によシ文字線
長を示す特徴Ｌｉｊを計算し、Ｈ４Ｆに対応するＭ、、
ｘＮＨ次元のＨ８Ｐ特徴マトリクス、 ｖｓｐに対応す
るＭｖｘＮ■次元のｖｓｐ特徴マトリクス５１． Ｈ８
Ｆに対応するＭＲｘＮＲ次元のＲ８Ｐ特徴マトリクス、
ＬＳＰに対応するＭＬｘＮＬ次元のＬＳＰ特徴マ）
ＩＪクスを作成する。
スタ上の文字枠内領域を分割し、各領域の黒ビット数８
１４を計数し、線幅Ｗを使用して式（１）によシ文字線
長を示す特徴Ｌｉｊを計算し、Ｈ４Ｆに対応するＭ、、
ｘＮＨ次元のＨ８Ｐ特徴マトリクス、 ｖｓｐに対応す
るＭｖｘＮ■次元のｖｓｐ特徴マトリクス５１． Ｈ８
Ｆに対応するＭＲｘＮＲ次元のＲ８Ｐ特徴マトリクス、
ＬＳＰに対応するＭＬｘＮＬ次元のＬＳＰ特徴マ）
ＩＪクスを作成する。
Ｌｉ ｊ ＝ Ｂｉ ｊ ／Ｗ（１）
その後、ＶＳＰ特徴マ） ＩＪクスは文字枠のＹ軸方向
の長さΔＹで、Ｈ８Ｐ特徴マトリクヌはＸ軸方向の長さ
ΔＸで、Ｒ８Ｐ及びＬＳＰ特徴マトリクスは（Δχ＋Δ
Ｙ）／２でそれぞれ正規化を行ない、最終的に（ＭＨｘ
ＮＨ十ＭｖＸＮｖ＋ＭＲｘＮＲ十町×ＮＬ）次元の正規
化特徴マトリクスを作成する。
の長さΔＹで、Ｈ８Ｐ特徴マトリクヌはＸ軸方向の長さ
ΔＸで、Ｒ８Ｐ及びＬＳＰ特徴マトリクスは（Δχ＋Δ
Ｙ）／２でそれぞれ正規化を行ない、最終的に（ＭＨｘ
ＮＨ十ＭｖＸＮｖ＋ＭＲｘＮＲ十町×ＮＬ）次元の正規
化特徴マトリクスを作成する。
識別部１２は、標準文字マスク（ｆｍ）とこの特徴マト
リクス（ｆｉ）との間に式（２）で定義される距離（Ｄ
）を適用し、Ｄが最小の値となるような標準文字マスク
のカテゴリ名を文字名出力１３に出力する。
リクス（ｆｉ）との間に式（２）で定義される距離（Ｄ
）を適用し、Ｄが最小の値となるような標準文字マスク
のカテゴリ名を文字名出力１３に出力する。
Ｄ＝〆ΣＷ （ｆｍ−ｆ 、）２ （２）但し、
Ｗは特徴マトリクスの各要素ごとに与える重みである。
Ｗは特徴マトリクスの各要素ごとに与える重みである。
本実施例ではすべての要素についてＷ＝１とした。
このようにするとＨ８Ｐ特徴マトリクスの分割数はｖＳ
Ｐ特徴マ） ＩＪクスの分割数に比べて多くしている（
Ｍｖ＝Ｎｖ＝５に対してＭ、＝Ｎ）Ｉ＝７）ので、漢字
における水平方向ストローク成分が垂直方向ストローク
成分よシ複雑であるという性質に適合し■ＳＰ特徴マト
リクスについてはストロークの位置変動を吸収すること
ができ、辞書を増大させることなく、高速で精度の高い
文字認識を行うことができる。
Ｐ特徴マ） ＩＪクスの分割数に比べて多くしている（
Ｍｖ＝Ｎｖ＝５に対してＭ、＝Ｎ）Ｉ＝７）ので、漢字
における水平方向ストローク成分が垂直方向ストローク
成分よシ複雑であるという性質に適合し■ＳＰ特徴マト
リクスについてはストロークの位置変動を吸収すること
ができ、辞書を増大させることなく、高速で精度の高い
文字認識を行うことができる。
以上詳細に説明したように本発明は各サブパターンにつ
いて文字枠内を分割する際、サブパターンごとに異なる
分割数を使用するので、各サブパターンに対して適した
分割数を選択でき、高速で精度の高い文字の認識が実現
できる効果がある。
いて文字枠内を分割する際、サブパターンごとに異なる
分割数を使用するので、各サブパターンに対して適した
分割数を選択でき、高速で精度の高い文字の認識が実現
できる効果がある。
第１図は本発明文字認識方法に係る一実施例を示す構成
図、第２図はサブパターンの抽出例を示す図である。 １・・・光信号入力、２・・・光電変換部、３・・・・
ぐターンレジスタ、４・・・・線幅計算部、５〜８・・
・サブパターン抽出部、９・・・文字枠検出部、１０・
・・文字枠分割決定部、１ノ・・・特徴マトリクス抽出
部、１２・・・識別部、１３・・・文字名出力。
図、第２図はサブパターンの抽出例を示す図である。 １・・・光信号入力、２・・・光電変換部、３・・・・
ぐターンレジスタ、４・・・・線幅計算部、５〜８・・
・サブパターン抽出部、９・・・文字枠検出部、１０・
・・文字枠分割決定部、１ノ・・・特徴マトリクス抽出
部、１２・・・識別部、１３・・・文字名出力。
Claims (1)
- 文字図形を光電変換し、量子化して得られたディジタル
信号を原・ぐターンとしてパターンレジスタに格納し、
前記原・母ターンから各方向のストローク成分をあられ
すサブノリーンを抽出してサブパターンレジスタに格納
し、前記原Ａターンの文字枠内領域を前記サブパターン
レジスタについてＭｘＮ個の領域（Ｍ、Ｎは整数）に分
割し、各領域内の文字線長をあられす特徴量を文字の大
きさで正規化して特徴マトリクスを作成し、該特徴マト
リクスを標準文字マトリクスと照合して前記文字図形を
認識する文字認識方法において、原・そターンの文字枠
内領域をサブノリ−ンレジスタについて分割する際、各
サブパターンレジスタごとに異なる分割数を用いて分割
することを特徴とする文字認識方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56190501A JPS5894067A (ja) | 1981-11-30 | 1981-11-30 | 文字認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56190501A JPS5894067A (ja) | 1981-11-30 | 1981-11-30 | 文字認識方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS5894067A true JPS5894067A (ja) | 1983-06-04 |
| JPS6363952B2 JPS6363952B2 (ja) | 1988-12-09 |
Family
ID=16259135
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP56190501A Granted JPS5894067A (ja) | 1981-11-30 | 1981-11-30 | 文字認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS5894067A (ja) |
-
1981
- 1981-11-30 JP JP56190501A patent/JPS5894067A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS6363952B2 (ja) | 1988-12-09 |
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