JPS62125484A - 文字認識方式 - Google Patents

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。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は文字図形の認識方式に関し、更に詳細には、文
字図形・母ターンから所定方向の文字線の成分を表わす
サブパターンを抽出し、このサブパターンを複数領域に
分割して各領域内の特徴量（％徴要素）を計算して特徴
マ）　ＩＪクスを作成する方式に関する。

（従来の技術） 従来の文字図形の認識においては、文字図形ノやターン
よりストロークを抽出し、それら抽出されたストローク
の位置、長さ、ストローク間の相互関係等を用いて認識
する方式が多く採用されている。その手法は（１）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、分割烙れだ系列を組合わせ
ることによりストロークを抽出するか、（２）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／
４’ターンの連結性及び骨格パ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し、前記（１
）　（２）よシ抽出されたストロークについて幾何学的
な特徴等を抽出して識別を行なっていた。しかしながら
（１）の方法は文字図形・母ターンが大きくなり、又文
字図形パターンが複雑化すると、その処理量が増大し処
理速度の低下を招いていた。（２）の方法は文字図形パ
ターンを細線化する必要があり、又その細線化によるノ
やターンのひずみ、ヒゲ等の問題がありその後の処理を
複雑なものとしていた。

これらの問題点を解決するために、本出願人は例えば特
開昭５７−２３１８５号公報や特公昭６０−２４５１３
号公報に開示されてｂる文字認識方式を提案している。

この方式を簡単に説明すると、（ａ）文字図形パターン
を所定のある方向に走査して、当該走査方向における文
字線の断面を検出し、（ｂ）断面長が前記文字図形パタ
ーンの文字線幅より十分に長い断面を抽出することによ
り行なうサブパターンの抽出を複数の方法について行い
、（ｃ）抽出したサブパターンのそれぞれについて任意
の分割領域の黒ビット数を、文字線幅とストローク方向
に対応した文字枠の大きさとで正規化して得られる量を
特徴要素とし、（ｄ）前記ストローク方向の異なる複数
のサブパターンごとに文字枠を分割することによって得
られる分割単位領域ごとに前記特徴要素を抽出して特徴
マ）　ＩＪクスを作成する。

例えば、第５図において同図（ａ）の原ツクターンから
同図（ｂ）〜（ｅ）に示すような垂直サブパターン（ｖ
ｓｐ）、水平サブパターン（Ｈ４Ｆ）　、右斜めサブパ
ターン（Ｈ８Ｆ）、左斜めサブパターン（ＬＳＰ）が抽
出される。そして上記（ｃ）及び（ｄ）の処理を経て、
ｖｓｐ特徴マトリクス、Ｈ８Ｐ特徴マトリクス、Ｒ８Ｐ
特徴マトリクス、ＬＳＰ特徴マトリクスから成る特徴マ
トリクスが作成される。次に、この特徴マトリクスと予
め用意した標準特徴マトリクス（４方向の標準特徴マ）
　ＩＪクスからなる）との間に（１）式を適用して距離
Ｕを計算し、距離の小さな標準特徴マトリクスの文字名
を認識結果とする。

Ｕ＝７−！”　（Ｆｍｉ　　Ｆｄｉ）２−（１）Ｆｍｉ
　：入力文字図形の特徴マ）　ＩＪクス要素Ｆｄｉ：標
準特徴マトリクス要素 （発明が解決しようとする問題点） しかしながら、上記従来の文字認識方式は以下の問題点
を有する。

第３図は漢字の“止“を認識するだめの図である。

６止”の左側の垂直文字線が本来は同図（ａ）の位置に
あるべきところを、同図（ｂ）のように位置が移動した
文字が記入でれたとする。このとき、同図（、）のパタ
ーンから抽出される垂直サブ／ぐターン（ｖｓｐ）は同
図（ｃ）のようになり、同図（ｂ）のパターンから抽出
されるＶＳＰは同図（ｄ）のようになる。そして、ｖＳ
Ｐ特徴マ）　ＩＪクスは同図（Ｃ）のＶＳＰから同図（
ｅ）となり、同図（ｄ）は同図（ｆ）となる。すなわち
、パ止″の左側の垂直文字線の移動に従って、ｖｓｐ特
徴マトリクスが変化していることがわかる。

ここで、同図（ｆ＞のｖＳＰ特徴マトリクスを、第４図
（ａ）に示す漢字上″の標準特徴マ）　ＩＪクスのうち
の標準ｖｓｐ特徴マ）　ＩＪクス、及び同図（ｂ）に示
す°゛止”の標準ｖｓｐ特徴マドＩＪクスと比較する場
合を考える。この比較には、前述した（１）式が用いら
れる。まず、第３図（ｆ）と第４図（ａ）を比較すると
、対となる。同様に、第３図（ｆ）と第４図（ａ）を比
較すると、対応する要素のうち８ケ所が異なるので、距
離Ｕは〆丁下］となる。尚、この例ではｖｓｐ以外の特
徴マ）　ＩＪクスは同一であるので、■ＳＰ特徴マトリ
クスの距離を計算するだけでよい。この結果第３図（ｂ
）の″止″の標準特徴マ）　ＩＪクスパ上”に対する距
離はｙ／Ｔコ「１であり、標準特徴マ）　ＩＪクス“止
″に対する距離は／丁子下でちるので、距離の小さい゛
上″が認識結果として出力されてしまう。

つまり、第３図（ｂ）のようなｉ８ターンの”止”が入
力てれると、°′上″に誤認識する。

このように、従来の文字認識方式では、手書文字では筆
者の違いによる局所的な文字線の位置移動や傾き、まだ
印刷文字では活字の傾き等により入力文字図形が変形す
ると抽出される特徴が不安定となり、その認識が困難と
なる。このような文字図形の変形に対処するには、従来
方式では多数の標準特徴マトリクス（辞書マトリクス）
を用意しなければならず、標準特徴マ）　ＩＪクスを格
納するための辞書メモリの増大や処理速度の低下を招い
ていた。

従って、本発明は以上説明した文字図形の変形によって
抽出特徴が不安定になるという問題点を解決し、安定で
かつ高速で認識精度の高い文字認識方式を提供すること
を目的とする。

（問題点を解決するだめの手段） 本発明は以下の（、）〜（ｆ）の構成要素を具備して構
成される。

（ａ）　　文字図形パターンを所定のある方向に走査し
て、当該走査方向における文字線の断面を検出する。

（ｂ）　　次に、断面長が前記文字図形パターンの文字
線幅よシ十分に長い断面を抽出することにより行なうサ
ブパターンの抽出を複数の方向について行なう。

（ｃ）　　次に、抽出したサブ・母ターンのそれぞれに
ついて任意の分割領域の黒ビット数を、文字線幅とスト
ローク方向に対応した文字枠の大きさとで正規化して得
られる量を特徴要素とする。

（ｄ）　　次に、前記ストローク方向の異なる複数のサ
ブパターンごとに文字枠を分割することによって得られ
る分割単位領域ごとに前記特徴要素を抽出して特徴マト
リクスを作成する。

（、）　　次に、該特徴マトリクスと予め用意した標準
特徴マ）　ＩＪクスとを照合して複数の候補を得る。

（ｆ）　　また、前記サブ・にターンごとの特徴マ）　
ＩＪクスの複数の特徴要素を、予め用意嘔れた統合すべ
き特徴要素の領域を規定する複数の統合テーブルに従っ
て統合して複数の統合特徴を抽出する。

（ｇ）　　そして、該統合特徴と予め用意した文字図形
パターンの標準統合特徴との照合を、前記候補について
行なうことにより文字図形・セターンを認識する。

（作用） 上記構成要素（ａ）及び（ｂ）は、複数方向のサブパタ
ーンを抽出する作用を呈する。このサブ・母ターンとは
、例えば水平方向サブパターン（Ｈ８Ｐ）　、垂直方向
サブパターン（ｖｓｐ）　、右斜め方向サブパターン（
Ｒ８Ｐ）及び左斜め方向サブパターン（ＬＳＰ）である
。

上記構成要素（Ｃ）及び（ｄ）は特徴マトリクスを抽出
する作用を呈する。特徴マトリクスは例えばＨ８Ｐ特徴
マトリクス、ｖＳＰ特徴マトリクス、Ｒ８Ｐ特徴マトリ
クス及びＬＳＰ特徴マトリクスで構成される。

上記構成要素（ｅ）は下記構成要素（ｇ）での照合すべ
き対象をある範囲内にしぼる作用を呈する。

上記構成要素（ｆ）は文字図形の変形を補償する作用を
呈する。すなわち、予め特徴マ）　ＩＪクスの複数の特
徴要素のうちどの領域内の特徴要素を統合すべきかを規
定する統合テーブルに従って、この領域内の特徴マトリ
クスの特徴要素を統合（統合とは簡単に言えば各特徴要
素の和を算出する作業）して、複数の統合特徴を得るこ
とにょシ、文字図形の位置ずれは吸収できる。例えば、
ある同一の統合テーブルを用いて正しい文字と変形して
いる同一の文字のそれぞれの統合特徴（特徴要素の和）
が等しければ、両者は同じ文字であることがわかる。す
なわち、文字図形の変形は補償されたことになる。

上記構成要素（ｇ）は（ｆ）で得られた統合特徴と、予
め用意されている文字図形ノやターンの標準統合特徴と
を（、）で得られた候補に関して比較し、両者の距離が
最も小さいときの標準統合特徴に対応する文字図形を認
識結果として出力する。

（実施例） 以下、本発明の一実施例を図面を参照して詳細に説明す
る。゛ 第１図は、本発明の一実施例を示すブロック図である。

同図において、１は光信号入力、２は光電変換部、３は
パターンレジスタ、４は線幅計算部、５はサブ・ゼター
ン抽出部、６は文字枠検出部、７は文字枠分割決定部、
８は特徴マ）　ＩＪクス抽出部、９は第１認識部、１０
は第１辞書、１１は統合特徴計算部、１２は統合マスク
、１３は第２識別部、１４は第２辞書及び１５は文字名
出力である。

以下、各部の構成を説明する。光電変換部２は文字図形
パターンの光信号を光信号人力１として入力し、２値の
量子化された電気信号に変換する。

・母ターンレノスタ３は、この電気信号を格納する。

線幅計算部４は・！ターンレジスタ３の出力に基づき入
力文字図形・９ターンの線幅（Ｗ）を計算する。

サブノＲターン抽出部５はノぐターンレジスタ３につい
て垂直走査を全面に行って、黒点（文字Ａ’メタン文字
線部に相当する量子化点を黒点、背景に相当する量子化
点を白点とする。）の連続個数と線幅計算部４において
計算された線幅との関係よシ、垂直サブ・ぞタン（ｖｓ
ｐ）を抽出し、内部の垂直サプバタンレノスタに格納す
る。同様に水平スキャンにより水平サブ・にターン（Ｈ
４Ｆ）を、右斜め４５°スキヤンにより右斜めサブ・マ
ターン（Ｈ８Ｆ）を左斜め４５°スキヤンにより左斜め
サブノ！ターン（ＬＳＰ）を抽出し、各サブ／Ｊターン
レジスタに格納する。この結果、前述した第５図（、）
の原パターンに対し、同図（ｂ）〜（ｅ）に示すＶＳＰ
　、　Ｈ４Ｆ　、　Ｈ８Ｆ　、　ＬＳＰが得られる。

文字枠検出部６はパターンレジスタ３内の入力パターン
に外接する方形枠を検出し、その結果を文字枠分割決定
部７へ送る。この方形枠を文字枠と呼ぶ。

文字枠分割決定部７は文字枠検出部６で検出した文字枠
内をＭＸＮ個（Ｍ、Ｎは整数、本実施例ではＭ＝Ｎ＝８
）の領域に分割するだめのＸ軸。

Ｙ軸上の分割座標を決定する。本実施例では文字枠を等
間隔に分割するだめの分割座標を決定する。

なお、ここでＸ軸、Ｙ軸はそれぞれ水平方向及び垂直方
向の座標軸を示す。

特徴マトリクス抽出部８は文字枠分割決定部により決定
された分割点座標をうけてＶＳＰ　、　Ｈ４Ｆ　。

Ｈ８Ｆ　、　ＬＳＰの各サブ／やターンレジスタ上の文
字枠内領域をＭＸＮ個の部分領域に分割し、各領域内の
特徴量を計算して、ＭＸＮＸ４次元の特徴マトリクスを
抽出する。以下、特徴量の計算方法を説明する。

まず、それぞれのサブノＺターンについて各部分領域内
の黒点数Ｂｉｊを計数し、線幅計算部４で計算した線幅
Ｗを用いて式（１）により文字線長をあられす特徴量を
計算し、ＭＸＮ次元のマトリクスをそれぞれのサブ／ぞ
ターンごとに作成する。

１ｊ Ｌｊｊ＝　　　　　　　　（２） ざらにｖＳＰ特徴マトリクスは文字枠のＹ軸方向の長さ
ΔＹで、Ｈ８Ｐ特徴マトリクスは文字枠のＸ軸方向の長
さΔＸで、　Ｈ８Ｆ及びＬＳＰ特徴マトリクスは（Δχ
＋ΔＹ）／２でそれぞれ正規化を行ない最終的にＭｘＮ
Ｘ４次元の特徴マ、トリクスを抽出する。

第１識別部９は特徴マ）　ＩＪクス抽出部８で得られた
特徴マトリクスと第１辞書１０に格納された標準特徴マ
トリクスとの間に前記（１）式を適用して距離りを計算
し、距離の小さな順にに個の標準特徴マ）　ＩＪクスの
文字名を第２識別部１３に出力する（例えばに＝５）。

統合特徴計算部１１は、特徴マトリクス抽出部８で抽出
した特徴マ）　ＩＪクスについて、予め用意した統合マ
スク１２に従い、この特徴マトリクスの複数の要素を統
合した統合特徴を計算する。以下、統合特徴の計算方法
を詳細に説明する。まず、本実施例における統合マスク
の例を第２図（ａ）〜（ｄ）に示す。統合マスクは特徴
マトリクスの各要素に対応しており、各方向の特徴マト
リクスと同じ次元数をもつ。第２図では、Ｏ印の位置（
要素値１）に対応する要素を統合することを示す。統合
マスクは次のとおり定義される。

ここで、１≦ｉ≦Ｍ、１≦ｊ≦Ｍ、には統合マスクの番
号で１≦に≦Ｐ（Ｐは整数で例えばＰ＝１０００、すな
わち１０００種類の統合マスク）、Ｆｉ　ｊｄは特徴マ
トリクスの要素を表わし、ｄ＝１はｖｓｐ特徴マトリク
ス、ｄ＝２はＨ８Ｐ特徴マトリクス、ｄ＝３ばＲ８Ｐ特
徴マトリクス、ｄ−４はＬＳＰ特徴マトリクスを示す。

このように定義される統合マスクを用い、特徴マトリク
スＦｉ　ｊｄに対し統合を行ない、下記（４）式で定義
される統合特徴Ｓｋｄを計算する。

すなわち、各方向特徴マトリクスごと（ｄ＝１゜２．３
．４）にかつＰ個（本例の場合、Ｐ＝１０００）の統合
マスクについて統合特徴Ｓｋｄを計算する。

そして、（５）式を適用して統合マスクごとの統合特徴
の和Ｓｋ５を計算する。

そして、ＳｋｄとＳｋ５を合わせてＳｋｄ’として（ｄ
’＝１．２，３，４．５）、ＰＸ５個の統合特徴を第２
識別部１３に出力する。例えば、前述した第３図（ｅ）
の■ＳＰ特徴マトリクスを第２図（ａ）の統合マスクを
用いて統合した場合の１個の統合特徴は、統合マスクの
○印の部分に対応するｖｓｐ特徴マトリクスの要素の和
を計算することで得られ、その値は６０となる。このよ
うな統合が繰り返えされ、最終的にＰＸ５個の統合特徴
が得られる。

第２識別部１３ば、第１識別部９で得られたに個の候補
について、統合特徴計算部１１で計算した統合特徴と予
め用意した第２辞書１４とを照合して再識別して得られ
た文字名を文字名出力１５として出力する。以下、この
再識別の詳細を説明する。第２辞書１４には予め用意し
た文字種ごとの標準統合特徴と重み係数とが格納てれて
いる。

第１識別部９で得られたに個の候補に対応する標準統合
特徴及び重み係数と、統合特徴計算部１１で得られた統
合特徴との間に（６）式で定義される距離りを計算し、
Ｋ個の候補のうち最も距離の小さな標準統合特徴に対応
する文字名を文字名山力１５とする。

ｋ　ｄ’ ただし、Ｊｋｄ’は予め標準・母ターンから抽出した標
準統合特徴で、Ｗｋｄ’は各文字図形単位に定められた
重み係数であり、当該特徴が有効な場合は１、無効な場
合はＯとする。例えば、第４図（ａ）及び（ｂ）の標準
ＶＳＰ特徴マトリクス（標準パターン）に対し、第２図
（、）の統合マスクを用いて得られる標準統合特徴は第
４図（ａ）の場合は３０、同図（ｂ）の場合は６０であ
る。

次に、動作を説明する。

文字図形パターン（入カバターン）の光信号人力１は、
光電変換部２で２値化された電気信号に変換され、・に
ターンレソスタ３に格納される。線幅計算部４は入カバ
ターンの線幅（Ｗ）を計算し、サブパターン抽出部５及
び特徴マトリクス抽出部８に出力する。文字枠検出部６
は入力パターンに外接する方形枠を検出し、これを文字
枠として文字枠分割決定部７に出力する。文字枠分割決
定部７は文字枠をＭＸＮ個の領域に分割するためのＸ軸
、Ｙ軸上の分割座標を決定する。このようにして得られ
た文字枠と入力パターンと線幅とに基づき、サブパター
ン抽出部５は前述したように、ＶＳＰ　、　Ｈ８Ｐ　、
　Ｒ８Ｐ　、　ＬＳＰの各サブパターンを抽出して内部
の各サブパターンレノスタに格納する。

特徴マトリクス抽出部８は文字枠と分割座標と入力パタ
ーンと線幅とに基づき、前述したようにＭＸＮＸ４次元
の特徴マトリクスを抽出する。この特徴マ）　ＩＪクス
は、第１識別部９と統合特徴計算部１１に供給される。

第１識別部９は第１辞書１０内の標準特徴マトリクスと
特徴マトリクスとを照合し、Ｋ個の候補を得て第２識別
部１３に出力する。統合特徴計算部１１は特徴マ）　Ｉ
Ｊクスに対し統合マスク１２を用い、前述したようにＰ
Ｘ５個の統合特徴を計算し、第２識別部１３に出力する
。第２識別部１３は第２辞書１４内のに個の候補に対応
する標準、統合特徴とＰＸ５個の統合特徴との距離りを
求め、最小の距離となる標準統合特徴に対応する文字名
を文字名山力１５として出力する。

ここで、前述した第３図（ａ）と（ｂ）に対し、本実施
例を適用した場合について説明する。この場合も、前述
したように、ｖＳＰ以外の特徴マ）　ＩＪクスは同一で
あるので、ｖＳＰ特徴マトリクスのみを考える。

統合マスクとして第２図（ａ）を用いた場合、第３図（
ｅ）の■ＳＰ特徴マトリクスの統合特徴（すなわち、○
印の部分に対応するｖＳＰ特徴マトリクスの和）を計算
すると、その値は６０である。同様に、第３図（ｆ）の
■ＳＰ特徴マトリクスの統合特徴も６ｏである。また、
Ｋ個の候補として得られたもののうち、第４図（ａ）の
標準ｖｓｐ特徴マ）　ＩＪクスの標準統合特徴を計算す
ると、その値は３ｏである。同様に第４図（ｂ）の標準
統合特徴は６０である。よって、第２図（ａ）の統合マ
スクを用いて計算した第３図（ａ）及び（ｂ）の入力パ
ターンの統合特徴（いずれも６０である）と第４図（ａ
）の標準統合特徴との距離Ｄ１はＤＩ＝％〒（６フー＝
〒蚕−目＝３０で、第４図（ｂ）の標準統合特徴との距
離Ｄ２はＤ２＝／１　（６０−６０）２＝　０である。

ただし、第２図（ａ）の統合マスクから得られる統合特
徴はパ止″及び°゛上″認識するために有効な特徴なの
で、（６）式における重み係数は１である。従って、Ｄ
ｌに比べＤｌが小さく、第３図（ａ）及び（ｂ）のいず
れの入カバターンに対しても′°止″と正しく認識する
ことができる。

このように、本実施例では統合特徴を得ることによって
文字図形の位置変動を補償することができるとともに、
統合特徴と標準統合特徴との照合は第１識別部９の特徴
マトリクスの照合で得られたに個の候補についてのみ行
なえばよいので、識別処理は極めて高速である。

以上、本発明の詳細な説明した。統合マスクは第２図（
、）〜（ｄ）のみを例示したが、その他種々のものが用
いられる。特に、第２図（ａ）〜（ｃ）は方形の統合マ
スクの例であるが、同図（ｄ）のような複数の方形マス
クを組み合わせた形の統合マスクを用いることにより、
有効な統合特徴を少数の統合マスクで抽出できる。

（発明の効果） 以上説明したように、本発明によれば、文字図形の位置
変動を吸収して文字図形パターンの特徴を忠実に抽出す
ることができるので、辞書メモリを増加させることなく
、高速で高精度の文字認識が行なえる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例のブロック図、第２図は本実
施例で用いられる統合マスクの例を示す図、第３図は原
ノぐターンからＶｓＰ特徴マトリクスを得る過程を説明
するだめの図、第４図は標準ｖＳＰ特徴マトリクスを示
す図、及び第５図は原パターンと各サブパターンの例を
示す図である。 １・・・光信号入力、２・・・光電変換部、３・・・パ
ターンレジスタ、４・・・線幅計算部、５・・・サブＩ
’ターン抽出部、６・・・文字枠検出部、７・・・文字
枠分割決定部、８・・・特徴マ）　ＩＪクス抽出部、９
・・・第１識別部、１０・・・第１辞書、１１・・・統
合特徴計算部、１２・・・統合マスク、１３・・・第２
識別部、１４・・・第２辞書、１５・・・文字名出力。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 （ａ）文字図形パターンを所定のある方向に走査して、
   当該走査方向における文字線の断面を検出し、 （ｂ）断面長が前記文字図形パターンの文字線幅より十
   分に長い断面を抽出することにより行なうサブパターン
   の抽出を複数の方向について行い、（ｃ）抽出したサブ
   パターンのそれぞれについて任意の分割領域の黒ビット
   数を、文字線幅とストローク方向に対応した文字枠の大
   きさとで正規化して得られる量を特徴要素とし、 （ｄ）前記ストローク方向の異なる複数のサブパターン
   ごとに文字枠を分割することによって得られる分割単位
   領域ごとに前記特徴要素を抽出して特徴マトリクスを作
   成し、 （ｅ）該特徴マトリクスと予め用意した標準特徴マトリ
   クスとを照合して複数の候補を得、 （ｆ）前記サブパターンごとの特徴マトリクスの複数の
   特徴要素を、予め用意された統合すべき特徴要素の領域
   を規定する複数の統合テーブルに従って統合して複数の
   統合特徴を抽出し、 （ｇ）該統合特徴と予め用意した文字図形パターンの標
   準統合特徴との照合を、前記候補について行なうことに
   より文字図形パターンを認識することを特徴とする文字
   認識方式。