JP2658137B2 - 文字認識方式 - Google Patents
文字認識方式Info
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- JP2658137B2 JP2658137B2 JP63056123A JP5612388A JP2658137B2 JP 2658137 B2 JP2658137 B2 JP 2658137B2 JP 63056123 A JP63056123 A JP 63056123A JP 5612388 A JP5612388 A JP 5612388A JP 2658137 B2 JP2658137 B2 JP 2658137B2
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- Japan
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- character
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- pattern
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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、文字読取装置における文字認識方式に関す
るものである。
るものである。
（従来の技術） 従来の文字読取装置における文字認識方式には種々の
方式が提案されている。英数字、カタカナを対象とした
文字の認識法としては、ストロークアナリシス法やパタ
ーンマッチング法が多用されており、さらに文字の変形
をより吸収する方法としてパターンの線構造を解析する
方法や背景構造を解析する方法等がある。
方式が提案されている。英数字、カタカナを対象とした
文字の認識法としては、ストロークアナリシス法やパタ
ーンマッチング法が多用されており、さらに文字の変形
をより吸収する方法としてパターンの線構造を解析する
方法や背景構造を解析する方法等がある。
しかし、上記方式においては、たとえばストロークア
ナリシス法の場合、各文字の特徴を変形までも含めて辞
書に記述するため、辞書が膨大となり、従って処理時間
が大となり、処理時間を短くしようとするとハードウェ
ア規模が大となるという欠点があった。
ナリシス法の場合、各文字の特徴を変形までも含めて辞
書に記述するため、辞書が膨大となり、従って処理時間
が大となり、処理時間を短くしようとするとハードウェ
ア規模が大となるという欠点があった。
また、背景構造を解析する方法においては、文字の背
景部に着目し、文字線のループや、あるいは凹とか凸形
状などの特徴を抽出することにより文字を識別するので
あるが、白黒点判定等処理方法が複雑であるという欠点
がある。
景部に着目し、文字線のループや、あるいは凹とか凸形
状などの特徴を抽出することにより文字を識別するので
あるが、白黒点判定等処理方法が複雑であるという欠点
がある。
このような欠点を除去するため従来、このような分野
の技術としては、特開昭59−161784号公報（オンライン
文字認識大分類方法）に記載されるものがあった。以
下、その構成を第２図を用いて説明する。
の技術としては、特開昭59−161784号公報（オンライン
文字認識大分類方法）に記載されるものがあった。以
下、その構成を第２図を用いて説明する。
文字を記載する時の筆記具の座標を示すデータを発生
するタブレット11と、前記タブレットより発生するデー
タに基づき筆記された文字を認識するオンライン文字認
識装置において、タブレットよりのアナログデータをデ
ィジタルデータに変換する手段12と、ストロークの始点
及び終点を含むディジタルデータを一時格納し前処理1
3,14を行い、前記前処理後のデータより線分の長さ、相
対位置等よりなる特徴量の演算14を行った結果を格納す
る手段16と、予め格納されているデータまたは予め格納
されているデータを修飾したデータ17と、前記所定の演
算結果のデータとの間の大小関係を比較する手段18を有
し、筆記された文字のストローク線分の分布位置を識別
することにより筆記文字を認識していた。
するタブレット11と、前記タブレットより発生するデー
タに基づき筆記された文字を認識するオンライン文字認
識装置において、タブレットよりのアナログデータをデ
ィジタルデータに変換する手段12と、ストロークの始点
及び終点を含むディジタルデータを一時格納し前処理1
3,14を行い、前記前処理後のデータより線分の長さ、相
対位置等よりなる特徴量の演算14を行った結果を格納す
る手段16と、予め格納されているデータまたは予め格納
されているデータを修飾したデータ17と、前記所定の演
算結果のデータとの間の大小関係を比較する手段18を有
し、筆記された文字のストローク線分の分布位置を識別
することにより筆記文字を認識していた。
そして、特徴量として記載された全ストロークの線長
及び各セグメントが存在する位置が用いられる。
及び各セグメントが存在する位置が用いられる。
（発明が解決しようとする課題） しかしながら、上記第２図に示した従来の構成では、
文字認識にはストロークの始点と終点とを記録しておか
ねばならず、さらにハードウェア規模の縮小処理時間短
縮を図る上で問題があった。このため輪郭の抽出法を用
い、始点を輪郭上どの点でもよいこととし、つまりスト
ロークを考慮しなくともよいこととした。ここで輪郭の
抽出法を用いる方式は本発明の目的とするところではな
いので説明を省略する。さらに文字の認識力を向上させ
るため特徴量として線分傾き別の特徴量抽出を行うこと
とした。
文字認識にはストロークの始点と終点とを記録しておか
ねばならず、さらにハードウェア規模の縮小処理時間短
縮を図る上で問題があった。このため輪郭の抽出法を用
い、始点を輪郭上どの点でもよいこととし、つまりスト
ロークを考慮しなくともよいこととした。ここで輪郭の
抽出法を用いる方式は本発明の目的とするところではな
いので説明を省略する。さらに文字の認識力を向上させ
るため特徴量として線分傾き別の特徴量抽出を行うこと
とした。
しかしながら、線分傾き別の特徴量を抽出し記憶する
場合に線分が短いと記憶すべき線分の数の増加に伴い情
報量が多くなりハードウェアの規模の縮小、処理時間短
縮を図る上で問題が生ずる。
場合に線分が短いと記憶すべき線分の数の増加に伴い情
報量が多くなりハードウェアの規模の縮小、処理時間短
縮を図る上で問題が生ずる。
本発明は、文字の認識力を一定に保ちつつ、線分傾き
別の特徴量の記録を削減できるように屈曲点を抽出する
文字読取装置における文字認識方式を提供することを目
的とする。
別の特徴量の記録を削減できるように屈曲点を抽出する
文字読取装置における文字認識方式を提供することを目
的とする。
（課題を解決するための手段） 本発明は、帳票上の文字を読取って、２値化した文字
パターンのデータを格納する手段と前記データより文字
パターンの輪郭を抽出する手段を有して文字を認識する
装置において、前記文字パターンの輪郭を抽出したデー
タより隣接する輪郭線分が相互に屈曲する屈曲点を抽出
する手段と、前記屈曲点を抽出した座標間における線分
の傾きを判別する手段と、前記判別した傾き別に、各線
分のx,y輪郭座標に基づいて所定の基準点からの相対位
置である分布位置を示す特徴量の算出を行う手段と、予
め格納されている特徴量と前記算出結果の特徴量とを比
較する手段とを有し、入力文字パターンの線分の分布位
置をx,y輪郭座標間における線分の傾き別に識別するこ
とにより、文字を認識することを特徴とする。
パターンのデータを格納する手段と前記データより文字
パターンの輪郭を抽出する手段を有して文字を認識する
装置において、前記文字パターンの輪郭を抽出したデー
タより隣接する輪郭線分が相互に屈曲する屈曲点を抽出
する手段と、前記屈曲点を抽出した座標間における線分
の傾きを判別する手段と、前記判別した傾き別に、各線
分のx,y輪郭座標に基づいて所定の基準点からの相対位
置である分布位置を示す特徴量の算出を行う手段と、予
め格納されている特徴量と前記算出結果の特徴量とを比
較する手段とを有し、入力文字パターンの線分の分布位
置をx,y輪郭座標間における線分の傾き別に識別するこ
とにより、文字を認識することを特徴とする。
（作用） 本発明によれば、以下のように文字認識方式を構成し
たので、屈曲点を抽出する手段は、文字パターンの輪郭
を抽出したデータより輪郭線分の両端のx,y座標におい
てx,y方向の各差分をサイン（正，負,0の符号）として
算出し、サイン状態の変化点を屈曲点として抽出し、線
分の傾きを判別する手段は文字パターンの輪郭を抽出し
たデータにより前記屈曲点間を結ぶ座標間における線分
であるセグメントの傾きを右上り、右下り、水平あるい
は垂直かを判別し、また特徴量の算出を行う手段は、前
記セグメントの傾きに基づき傾き別に各セグメントのx,
y輪郭座標に基づいて所定の基準点からの相対位置であ
る分布位置を示す特徴量の算出を行う。
たので、屈曲点を抽出する手段は、文字パターンの輪郭
を抽出したデータより輪郭線分の両端のx,y座標におい
てx,y方向の各差分をサイン（正，負,0の符号）として
算出し、サイン状態の変化点を屈曲点として抽出し、線
分の傾きを判別する手段は文字パターンの輪郭を抽出し
たデータにより前記屈曲点間を結ぶ座標間における線分
であるセグメントの傾きを右上り、右下り、水平あるい
は垂直かを判別し、また特徴量の算出を行う手段は、前
記セグメントの傾きに基づき傾き別に各セグメントのx,
y輪郭座標に基づいて所定の基準点からの相対位置であ
る分布位置を示す特徴量の算出を行う。
予め格納されている特徴量と前記所定の算出結果の特
徴量とを比較する手段では、認識対象文字全てについ
て、予め格納されている特徴量と算出結果の特徴量との
マッチングにおける差をマッチング距離とし、マッチン
グ距離によるソーティングを行い、マッチング距離の最
小の文字が認識結果として選択される。
徴量とを比較する手段では、認識対象文字全てについ
て、予め格納されている特徴量と算出結果の特徴量との
マッチングにおける差をマッチング距離とし、マッチン
グ距離によるソーティングを行い、マッチング距離の最
小の文字が認識結果として選択される。
したがって、前記問題点を除去でき、ハードウェアの
規模の縮小、処理時間短縮を図ることができる文字読取
装置における文字認識方式を提供できる。
規模の縮小、処理時間短縮を図ることができる文字読取
装置における文字認識方式を提供できる。
（実施例） 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２値化された文字パターンを格
納するパターンレジスタ、２はパターンレジスタ１の内
容により、文字パターンの輪郭を抽出する輪郭抽出部、
３は輪郭抽出部２で抽出されたx,y輪郭座標より線分の
屈曲点を抽出する屈曲点抽出部、４は屈曲点抽出部３で
抽出された屈曲点間の線分の傾きすなわち右上り、右下
り、水平あるいは垂直かを判別する傾き判別部、５は傾
き判別部４で判別された傾き別に、文字パターンの線分
の相対位置よりなる特徴量を算出する特徴量算出部、６
は文字パターンを識別する識別部である。
る。同図において、１は２値化された文字パターンを格
納するパターンレジスタ、２はパターンレジスタ１の内
容により、文字パターンの輪郭を抽出する輪郭抽出部、
３は輪郭抽出部２で抽出されたx,y輪郭座標より線分の
屈曲点を抽出する屈曲点抽出部、４は屈曲点抽出部３で
抽出された屈曲点間の線分の傾きすなわち右上り、右下
り、水平あるいは垂直かを判別する傾き判別部、５は傾
き判別部４で判別された傾き別に、文字パターンの線分
の相対位置よりなる特徴量を算出する特徴量算出部、６
は文字パターンを識別する識別部である。
以下、本実施例の動作を説明する。
パターンレジスタ１には、帳票上の文字を読取って、
２値化された文字パターンが、図示しない文字パターン
入力部によって入力されている。ここでは、第３図の文
字パターンが格納されているものとする。
２値化された文字パターンが、図示しない文字パターン
入力部によって入力されている。ここでは、第３図の文
字パターンが格納されているものとする。
輪郭抽出部２はパターンレジスタ１の内容から、第４
図に示すように座標（9,32）及び（11,24）を開始点と
して輪郭追跡を行い、輪郭特徴を抽出する。輪郭の抽出
法は、本発明の目的とする処ではないので説明を省略す
るが、容易に輪郭抽出は行える。なお、輪郭追跡開始点
は、どの点であってもよいものとする。
図に示すように座標（9,32）及び（11,24）を開始点と
して輪郭追跡を行い、輪郭特徴を抽出する。輪郭の抽出
法は、本発明の目的とする処ではないので説明を省略す
るが、容易に輪郭抽出は行える。なお、輪郭追跡開始点
は、どの点であってもよいものとする。
次に屈曲点抽出部３は、輪郭抽出部２で抽出された線
分の両端のx,yの輪郭座標データより線分の両端のx,y方
向の各差分をサイン（正，負,0の符号）として算出し、
サイン状態の変化点を屈曲点として抽出する。
分の両端のx,yの輪郭座標データより線分の両端のx,y方
向の各差分をサイン（正，負,0の符号）として算出し、
サイン状態の変化点を屈曲点として抽出する。
データ間のx,y方向のサインXsign,Ysignを Xsign＝Xi−Xi-1 Ysign＝Yi−Yi-1 で求め、＋,0,−で表現する。このようにして求めた各
データ間のXsign、Ysignの状態が連続する回数をカウン
トし、同じ状態がｎ回以上継続した後、異なる状態に変
化した時（xi,yi）を屈曲点として登録する。本説明に
おいてはｎ＝２とする。
データ間のXsign、Ysignの状態が連続する回数をカウン
トし、同じ状態がｎ回以上継続した後、異なる状態に変
化した時（xi,yi）を屈曲点として登録する。本説明に
おいてはｎ＝２とする。
第４図に、このようにして求めた点の他に始終点を加
えた屈曲点を示す。この屈曲点間を結ぶ線分を以下セグ
メントとよぶ。
えた屈曲点を示す。この屈曲点間を結ぶ線分を以下セグ
メントとよぶ。
以上のようにして得られた特徴点情報は傾き判別部４
に出力される。傾き判別部４は特徴点抽出部３により得
られた特徴点情報に基づきセグメントの傾きすなわち右
上り、右下り、水平あるいは垂直かを判別する。
に出力される。傾き判別部４は特徴点抽出部３により得
られた特徴点情報に基づきセグメントの傾きすなわち右
上り、右下り、水平あるいは垂直かを判別する。
右上りについては xi＞xi+1でyi＞yi+1あるいは xi＜xi+1でyi＜yi+1 右下りについては xi＞xi+1でyi＜yi+1あるいは xi＜xi+1でyi＞yi+1 水平については xi＝xi+1でyi≠yi+1 垂直については yi＝yi+1でxi≠xi+1 の各条件を判定することによりセグメントの傾きが判別
される。
される。
第５図に文字パターンのx,y屈曲点座標と傾きを示
す。第５図の傾きの項で“/"は右上り、“＼”は右下
り、“−”は水平、“|"は垂直を示す。
す。第５図の傾きの項で“/"は右上り、“＼”は右下
り、“−”は水平、“|"は垂直を示す。
特徴量算出部５は傾き判別部４で判別された傾き別に
x,y屈曲点座標よりセグメントの相対位置よりなる特徴
量の算出を行う。
x,y屈曲点座標よりセグメントの相対位置よりなる特徴
量の算出を行う。
特徴量算出について以下詳細に説明する。
特徴量として、各セグメントが存在する位置を用い
る。存在する位置としてあるセグメントが、x,y方向の
どの場所に存在するかをx,y成分別に数値化して、その
平均的な値を算出する。
る。存在する位置としてあるセグメントが、x,y方向の
どの場所に存在するかをx,y成分別に数値化して、その
平均的な値を算出する。
まず、右上りのセグメントについて考える。
ｘ成分のｘ軸上の位置については ｙ成分のｙ軸上の位置についても同様に により表わされる。
ここで、Hx,Hyは文字パターンの文字幅を示す。
ｘ成分のｙ軸上の位置については で、またｙ成分のｘ軸上の位置については で表わされる。
右下りのセグメントについても同様に ｘ成分のｘ軸上の位置についてはQ5＝Q1と同等な関係
式、 ｙ成分のｙ軸上の位置についてはQ6＝Q2と同等な関係
式、 ｘ成分のｙ軸上の位置についてはQ7＝Q3と同等な関係
式、 ｙ成分のｘ軸上の位置についてはQ8＝Q4と同等な関係
式、 で表わされる。
式、 ｙ成分のｙ軸上の位置についてはQ6＝Q2と同等な関係
式、 ｘ成分のｙ軸上の位置についてはQ7＝Q3と同等な関係
式、 ｙ成分のｘ軸上の位置についてはQ8＝Q4と同等な関係
式、 で表わされる。
水平なセグメントについては ｘ成分のｘ軸上の位置についてはQ9＝Q1と同等な関係
式、 ｘ成分のｙ軸上の位置についてはQ10＝Q3と同等な関
係式、 さらに垂直なセグメントについては ｙ成分のｙ軸上の位置についてはQ11＝Q2と同等な関
係式、 ｙ成分のｘ軸上の位置についてはQ12＝Q4と同等な関
係式 で表わされる。
式、 ｘ成分のｙ軸上の位置についてはQ10＝Q3と同等な関
係式、 さらに垂直なセグメントについては ｙ成分のｙ軸上の位置についてはQ11＝Q2と同等な関
係式、 ｙ成分のｘ軸上の位置についてはQ12＝Q4と同等な関
係式 で表わされる。
上記Q1〜Q12は、文字パターンに外接する長方形の左
下（第５図（1,1））を原点とする座標系により演算を
行う。従って、各セグメントのx,y成分の存在する位置
は、ｙ軸上の位置については下にくるほど、ｘ軸上の位
置については左にくるほどその特徴量は小さくなり、本
発明の方法では全セグメントの位置に関わる重みをすべ
て加算するため、原点に近い部分でのセグメントの変化
は小さな差となって表われ、文字パターンに外接する長
方形上での右上の部分でのセグメントの変化により左右
されることとなる。従って、文字パターンに外接する長
方形の右上（第５図（22,32））を原点とする座標系で
の前記Q1〜Q12に関する演算を行い、その結果をQ13〜Q
24とする。
下（第５図（1,1））を原点とする座標系により演算を
行う。従って、各セグメントのx,y成分の存在する位置
は、ｙ軸上の位置については下にくるほど、ｘ軸上の位
置については左にくるほどその特徴量は小さくなり、本
発明の方法では全セグメントの位置に関わる重みをすべ
て加算するため、原点に近い部分でのセグメントの変化
は小さな差となって表われ、文字パターンに外接する長
方形上での右上の部分でのセグメントの変化により左右
されることとなる。従って、文字パターンに外接する長
方形の右上（第５図（22,32））を原点とする座標系で
の前記Q1〜Q12に関する演算を行い、その結果をQ13〜Q
24とする。
以上説明したQ1〜Q24の式を用いて、第６図に示され
たx,y屈曲点座標及び傾きデータにより演算を行う。第
６図（ａ）に示した外縁輪郭、（ｂ）に示した内縁輪郭
に関して各々演算を行い、結果は外縁と内縁輪郭の和と
してQ1〜Q24が求められる。このように上記の演算は、
複数の内縁がある文字に対しては、その全セグメントに
関して演算を行う。
たx,y屈曲点座標及び傾きデータにより演算を行う。第
６図（ａ）に示した外縁輪郭、（ｂ）に示した内縁輪郭
に関して各々演算を行い、結果は外縁と内縁輪郭の和と
してQ1〜Q24が求められる。このように上記の演算は、
複数の内縁がある文字に対しては、その全セグメントに
関して演算を行う。
識別部６には認識対象文字毎のQ1〜Q24の特徴量が格
納されている。識別部６は特徴量算出部５で算出された
入力文字パターンの特徴量Q1〜Q24と識別部６に格納さ
れている文字パターンの特徴量Q1〜Q24とをマッチング
させる。これらのマッチングにおける差をマッチング距
離とし、この算出を識別部６に格納されている認識対象
文字全てについて行い、マッチング距離によるソーティ
ングを行う。
納されている。識別部６は特徴量算出部５で算出された
入力文字パターンの特徴量Q1〜Q24と識別部６に格納さ
れている文字パターンの特徴量Q1〜Q24とをマッチング
させる。これらのマッチングにおける差をマッチング距
離とし、この算出を識別部６に格納されている認識対象
文字全てについて行い、マッチング距離によるソーティ
ングを行う。
このソーティング結果に従って、マッチング距離の最
小の文字が認識結果として選択される。
小の文字が認識結果として選択される。
（発明の効果） 以上詳細に説明したように、本発明によれば、屈曲点
を抽出して、座標間における線分の傾きを考慮した傾き
別の特徴量抽出を行なうこととしたので、一定の文字認
識を保持しつつ、文字読取装置におけるハードウェアの
規模の縮小、処理時間の短縮を図れることが期待でき
る。
を抽出して、座標間における線分の傾きを考慮した傾き
別の特徴量抽出を行なうこととしたので、一定の文字認
識を保持しつつ、文字読取装置におけるハードウェアの
規模の縮小、処理時間の短縮を図れることが期待でき
る。
第１図は本発明に係る一実施例のブロック図、第２図は
従来のオンライン文字認識大分類方法に係る構成図、第
３図は文字パターン図、第４図は輪郭抽出図、第５図は
屈曲点抽出図、第６図は屈曲点座標図である。 1:パターンレジスタ、2:輪郭抽出部 3:屈曲点抽出部、4:傾き判別部 5:特徴量算出部、6:認識部
従来のオンライン文字認識大分類方法に係る構成図、第
３図は文字パターン図、第４図は輪郭抽出図、第５図は
屈曲点抽出図、第６図は屈曲点座標図である。 1:パターンレジスタ、2:輪郭抽出部 3:屈曲点抽出部、4:傾き判別部 5:特徴量算出部、6:認識部
フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭62−290985（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−70674（ＪＰ，Ａ) 特開 昭58−114181（ＪＰ，Ａ) 電子通信学会技術研究報告ＰＲＬ82− 29 電子通信学会技術研究報告ＰＲＬ82− 79
Claims (1)
- 【請求項１】帳票上の文字を読取って、２値化した文字
パターンのデータを格納する手段と前記データより文字
パターンの輪郭を抽出する手段を有して文字を認識する
装置において、 前記文字パターンの輪郭を抽出したデータより隣接する
輪郭線分が相互に屈曲する屈曲点を抽出する手段と、 前記屈曲点間を結ぶx,y輪郭座標間における線分の傾き
を判別する手段と、 前記判別した傾き別に、前記各線分のx,y輪郭座標に基
づいて所定の基準点からの相対位置である分布位置を示
す特徴量の算出を行う手段と、 予め格納されている特徴量と前記算出結果の特徴量とを
比較する手段とを有し、 入力文字パターンの線分の前記分布位置をx,y輪郭座標
間における線分の傾き別に識別することにより文字を認
識することを特徴とする文字認識方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63056123A JP2658137B2 (ja) | 1988-03-11 | 1988-03-11 | 文字認識方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63056123A JP2658137B2 (ja) | 1988-03-11 | 1988-03-11 | 文字認識方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH01231189A JPH01231189A (ja) | 1989-09-14 |
| JP2658137B2 true JP2658137B2 (ja) | 1997-09-30 |
Family
ID=13018297
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63056123A Expired - Lifetime JP2658137B2 (ja) | 1988-03-11 | 1988-03-11 | 文字認識方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2658137B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| PL312469A1 (en) * | 1994-05-10 | 1996-04-29 | Motorola Inc | Method of stroke-by-stroke segmenting a hand-written input |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS58114181A (ja) * | 1981-12-26 | 1983-07-07 | Fujitsu Ltd | 文字認識方式 |
| JPS6170674A (ja) * | 1984-09-14 | 1986-04-11 | Canon Inc | 画像処理装置 |
| JPH0632075B2 (ja) * | 1986-06-11 | 1994-04-27 | 株式会社日立製作所 | パタ−ン認識装置 |
-
1988
- 1988-03-11 JP JP63056123A patent/JP2658137B2/ja not_active Expired - Lifetime
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 電子通信学会技術研究報告ＰＲＬ８２−２９ |
| 電子通信学会技術研究報告ＰＲＬ８２−７９ |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH01231189A (ja) | 1989-09-14 |
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