JPH03282985A - 手書き数字認識における雑音処理方式 - Google Patents
手書き数字認識における雑音処理方式Info
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- JPH03282985A JPH03282985A JP2084390A JP8439090A JPH03282985A JP H03282985 A JPH03282985 A JP H03282985A JP 2084390 A JP2084390 A JP 2084390A JP 8439090 A JP8439090 A JP 8439090A JP H03282985 A JPH03282985 A JP H03282985A
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- 238000003672 processing method Methods 0.000 claims description 8
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 6
- 238000000034 method Methods 0.000 description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 5
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 3
- 238000005452 bending Methods 0.000 description 2
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
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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】
発明の目的：
（産業上の利用分野）
この発明は、小切手等に手書きされた数字認識の記識率
を向上させるための数字認識における雑音処理方式に関
する。
を向上させるための数字認識における雑音処理方式に関
する。
（従来の技術）
手書きの数字等を認識する認識方式として、特開平１−
１１６７８１号公報、特開平１−１１６７８２号公報で
示されるような方式かある。これらは手書き数字を前処
理して細線化した後、ループ、直線及びアークの要素に
よる特徴抽出を行ない、予め登録されている分類コード
と比較して手書き数字を認識する方法である。
１１６７８１号公報、特開平１−１１６７８２号公報で
示されるような方式かある。これらは手書き数字を前処
理して細線化した後、ループ、直線及びアークの要素に
よる特徴抽出を行ない、予め登録されている分類コード
と比較して手書き数字を認識する方法である。
（発明が解決しようとする課題）
上述した従来の認識方式では、短かい線も雑音として前
処理で除去するようになっている。従って、例えば第１
２図（八）で示す手書き文字はひげ部１が前処理の段階
で雑音として除去され、同図（Ｂ）で示すような数字と
して処理されてしまうため、“８”とは認識することが
できなかった。
処理で除去するようになっている。従って、例えば第１
２図（八）で示す手書き文字はひげ部１が前処理の段階
で雑音として除去され、同図（Ｂ）で示すような数字と
して処理されてしまうため、“８”とは認識することが
できなかった。
この発明は上述のような事情より成されたものてあり、
この発明の目的は、一定の条件を満たす場合にのみ雑音
処理を行なうことにより、確実な数字の認識を可能とし
た手書き数字認識方式における雑音処理方式を提供する
ことにある。
この発明の目的は、一定の条件を満たす場合にのみ雑音
処理を行なうことにより、確実な数字の認識を可能とし
た手書き数字認識方式における雑音処理方式を提供する
ことにある。
発明の構成
（課題を解決するための手段）
この発明は、手書き数字を前処理して細線化した後、ル
ープ、直線及びアークの要素による特徴抽出を行ない、
予め登録されている分類コードと比較して認識する手書
き数字認識における雑音処理方式に関するものて、この
発明の上記目的は、前記前処理では雑音を除去せずに残
しておき、予め登録されている前記分類コードには雑音
を含んだコードを用意しておき、認識結果が前記雑音を
含んだコードに該当するとき、雑音要素に該当する部分
の長さか所定以下のときのみ除去して再度前記分類コー
ドと比較することによって達成される。
ープ、直線及びアークの要素による特徴抽出を行ない、
予め登録されている分類コードと比較して認識する手書
き数字認識における雑音処理方式に関するものて、この
発明の上記目的は、前記前処理では雑音を除去せずに残
しておき、予め登録されている前記分類コードには雑音
を含んだコードを用意しておき、認識結果が前記雑音を
含んだコードに該当するとき、雑音要素に該当する部分
の長さか所定以下のときのみ除去して再度前記分類コー
ドと比較することによって達成される。
（作用）
この発明は、小切手等に対する手書き数字を読取って前
処理して細線化した後、ループ、直線及びアークの要素
による特徴抽出を行ない、予め登録されている分類コー
ドと比較して手書き数字を１ｆｆｌ識する場合の雑音処
理方式である。そして、定値以内の長さの部分を雑音と
して無条件に除去する前処理を、特開平１−１１６７８
２号公報で示されるようなドツト処理と組合せて活用し
、文字認識のフローの中に小ループ処理、つなき処理、
Ｎ棒処理、更には２値情報を用いたつふれ対策処理を導
入した数字認識における雑音処理方式である。
処理して細線化した後、ループ、直線及びアークの要素
による特徴抽出を行ない、予め登録されている分類コー
ドと比較して手書き数字を１ｆｆｌ識する場合の雑音処
理方式である。そして、定値以内の長さの部分を雑音と
して無条件に除去する前処理を、特開平１−１１６７８
２号公報で示されるようなドツト処理と組合せて活用し
、文字認識のフローの中に小ループ処理、つなき処理、
Ｎ棒処理、更には２値情報を用いたつふれ対策処理を導
入した数字認識における雑音処理方式である。
（実施例）
この発明は前述したような特開平１−１１６７８２号公
報又は特開平１−１１６７８１号公報て示される文字認
識を前提としているが、第１図はこの発明の処理動作の
詳細を示しており、前処理された細線化文字の原型を得
（ステップ５１）、“０”〜°“９”の大分類の文字候
補を決定しくステップＳ２）、その後に候補があるか否
かを判断する（ステップＳ３）。
報又は特開平１−１１６７８１号公報て示される文字認
識を前提としているが、第１図はこの発明の処理動作の
詳細を示しており、前処理された細線化文字の原型を得
（ステップ５１）、“０”〜°“９”の大分類の文字候
補を決定しくステップＳ２）、その後に候補があるか否
かを判断する（ステップＳ３）。
そして、候補かある場合は雑音対象となるドツトブラン
チか候補の中に有るか否かをチエツクする（ステップ５
４）。ドツト自体を基準コードパターンの作成時に適宜
定義しておく。ここに、ドツトブランチとは、細線化特
有の折れ曲り点などに生ずる細いひげ又は数字として不
要な部分てあり、例えば第３図（Ａ）て示す手書き文字
については、ＰＩは直線、Ｐ２はドツト、Ｐ３は直線、
Ｐ４はループ、Ｐ５はドツト、Ｐ６は直線として、第３
図（Ｂ）で示すように細線化される。そして、ドツトＰ
２は折れ曲り点などによく出現するノイズであることが
分つているので、これを雑音対象となるドツトブランチ
として予め登録しておく。なお、ドツトは要素の種類（
アーク、直線）は関係しない。又、ドツトＰ５について
も同様で種類は問わないが、この場合、ドツトＰ５は端
点ブランチ（片側が端点であるブランチ）ではないので
、雑音処理の対象にはならない。
チか候補の中に有るか否かをチエツクする（ステップ５
４）。ドツト自体を基準コードパターンの作成時に適宜
定義しておく。ここに、ドツトブランチとは、細線化特
有の折れ曲り点などに生ずる細いひげ又は数字として不
要な部分てあり、例えば第３図（Ａ）て示す手書き文字
については、ＰＩは直線、Ｐ２はドツト、Ｐ３は直線、
Ｐ４はループ、Ｐ５はドツト、Ｐ６は直線として、第３
図（Ｂ）で示すように細線化される。そして、ドツトＰ
２は折れ曲り点などによく出現するノイズであることが
分つているので、これを雑音対象となるドツトブランチ
として予め登録しておく。なお、ドツトは要素の種類（
アーク、直線）は関係しない。又、ドツトＰ５について
も同様で種類は問わないが、この場合、ドツトＰ５は端
点ブランチ（片側が端点であるブランチ）ではないので
、雑音処理の対象にはならない。
上記ステップＳ４において雑音対象となるドツトブラン
チが候補の中にある場合には、雑音対象のドツトブラン
チ番号の指定を行ない（ステップ５５）（第３図（Ｂ）
ではＰ２）、上記ドツトブランチ番号に対応するブラン
チの長さが所定以下か否かを判断しくステップＳ６）、
所定以下の場合には雑音処理１を行なう（ステップ５７
）。上記ステップＳ５のドツトブランチ番号の指定で述
へた端点ドツトフランチて、且つ一定長さ以下のブラン
チを除去することを、ここでは雑音処理１としている。
チが候補の中にある場合には、雑音対象のドツトブラン
チ番号の指定を行ない（ステップ５５）（第３図（Ｂ）
ではＰ２）、上記ドツトブランチ番号に対応するブラン
チの長さが所定以下か否かを判断しくステップＳ６）、
所定以下の場合には雑音処理１を行なう（ステップ５７
）。上記ステップＳ５のドツトブランチ番号の指定で述
へた端点ドツトフランチて、且つ一定長さ以下のブラン
チを除去することを、ここでは雑音処理１としている。
このような雑音処理１の後、又は上記ステップＳ４及び
Ｓ６でＮＯと判断された場合には文字認識の処理となり
（ステップＳ８）、その認識結果かＯＫか否かを判断し
くステップＳ９） 、ＯＫの場合には認識結果を出力す
る。文字認識の処理は前述の公報に記載されているか、
その処理は第２図で示すようになっている。すなわち、
先ず読取データに対してデータ構成、特徴抽出を行なっ
て後、特徴抽出に基づいて数字“Ｏ”〜“９”について
一応の認識を行ない、認識された数字についてそれぞれ
大分類、ウェイトチエツク（文字としての各要素毎の比
率の良さを評価する。例えは第１Ｏ図（八）の場合、同
図（Ｂ）に示す各要素か全体の中で占める割合によりチ
エツクする。）、ひすみチエツク（直線性及び滑かさを
評価する。）、ポジションチエツク（文字の各中心とな
る点の位置を評価する。例えば第１１図（Ａ）の場合、
同図（Ｂ） に示す交点４の上下方向の位置によりチエ
ツクする。）及び詳細評価を行なって後、つぶれ文字チ
エツク及び総合判定を行なうものである。
Ｓ６でＮＯと判断された場合には文字認識の処理となり
（ステップＳ８）、その認識結果かＯＫか否かを判断し
くステップＳ９） 、ＯＫの場合には認識結果を出力す
る。文字認識の処理は前述の公報に記載されているか、
その処理は第２図で示すようになっている。すなわち、
先ず読取データに対してデータ構成、特徴抽出を行なっ
て後、特徴抽出に基づいて数字“Ｏ”〜“９”について
一応の認識を行ない、認識された数字についてそれぞれ
大分類、ウェイトチエツク（文字としての各要素毎の比
率の良さを評価する。例えは第１Ｏ図（八）の場合、同
図（Ｂ）に示す各要素か全体の中で占める割合によりチ
エツクする。）、ひすみチエツク（直線性及び滑かさを
評価する。）、ポジションチエツク（文字の各中心とな
る点の位置を評価する。例えば第１１図（Ａ）の場合、
同図（Ｂ） に示す交点４の上下方向の位置によりチエ
ツクする。）及び詳細評価を行なって後、つぶれ文字チ
エツク及び総合判定を行なうものである。
方、上記ステップＳ３て候補が無い場合、又は上記ステ
ップＳ９て認識結果かＯＫでない場合には雑音処理２と
なる（ステップ５１０）。この雑音処理２は、無条件で
一定の長さの端点ブランチを除去することを意味してい
る。この雑音処理２の後に再度文字認識を行ない（ステ
ップ５ｌｌ）、認識結果がＯＫの場合にはその結果を出
力し、認識結果がＯＫでない場合は小ループ処理となる
（ステップ５１２）。
ップＳ９て認識結果かＯＫでない場合には雑音処理２と
なる（ステップ５１０）。この雑音処理２は、無条件で
一定の長さの端点ブランチを除去することを意味してい
る。この雑音処理２の後に再度文字認識を行ない（ステ
ップ５ｌｌ）、認識結果がＯＫの場合にはその結果を出
力し、認識結果がＯＫでない場合は小ループ処理となる
（ステップ５１２）。
小ループ処理（ステップ５２０）は、第４図で示すよう
な小ループ２をループ構成ブンラチ長が一定以下の小ル
ープを除去し、その２点間を１本の線で接続することで
ある。なお、小ループ２はホールベンでインクの出か悪
いとき、その中が抜けて細線化てループになることか多
い。かかる小ループ処理の後に再度文字認識を行ない（
ステップ５２１）、認識結果かＯＫか否かを判断しくス
テップ５２２）、ＯＫの場合にはその結果を出力し、Ｏ
Ｋでない場合にはつなき処理となる（ステップ５２３）
。このつなぎ処理は一定長さの端点間距離の２点を線て
つなぐことを意味し、このつなき処理の後に再度文字認
識を行ない（ステップ５２４）、認識結果かＯＫか否か
を判断しくステップ５２５）、ＯＫの場合には結果を出
力し、０にでない場合には縦棒除去の処理となる（ステ
ップ５２６）。縦棒除去は、第８図の（Ａ）で示すよう
な２つのループの共有ブランチとなる同図（Ｂ）の縦棒
３を除去する処理であり、この縦棒除去の後に再度文字
認識を行ないくステップ５２７）、認識結果が０にか否
かを判断して、いずれの場合もその結果を出力する（ス
テップ５２８）。
な小ループ２をループ構成ブンラチ長が一定以下の小ル
ープを除去し、その２点間を１本の線で接続することで
ある。なお、小ループ２はホールベンでインクの出か悪
いとき、その中が抜けて細線化てループになることか多
い。かかる小ループ処理の後に再度文字認識を行ない（
ステップ５２１）、認識結果かＯＫか否かを判断しくス
テップ５２２）、ＯＫの場合にはその結果を出力し、Ｏ
Ｋでない場合にはつなき処理となる（ステップ５２３）
。このつなぎ処理は一定長さの端点間距離の２点を線て
つなぐことを意味し、このつなき処理の後に再度文字認
識を行ない（ステップ５２４）、認識結果かＯＫか否か
を判断しくステップ５２５）、ＯＫの場合には結果を出
力し、０にでない場合には縦棒除去の処理となる（ステ
ップ５２６）。縦棒除去は、第８図の（Ａ）で示すよう
な２つのループの共有ブランチとなる同図（Ｂ）の縦棒
３を除去する処理であり、この縦棒除去の後に再度文字
認識を行ないくステップ５２７）、認識結果が０にか否
かを判断して、いずれの場合もその結果を出力する（ス
テップ５２８）。
次に、文字のつぶれの誤認対策について、第６図のフロ
ーチャートを参照して説明する。代表的なつぶれの例は
第５図（Ａ）〜（Ｃ）の２値化データで示すような例か
挙げられる。つまり、第５図（Ａ）〜（Ｃ）はそれぞれ
’Ｏ”、”８°゛、°“０゛かつぶされたものであるが
、これらを細線化するとそれぞれ１” ”９”、”６
°°となってしまうので、逆に１”“９°°、°“６゛
°等と認識したときに限って元の２値化のデータの幅か
どうかをそれぞれ調へてやれば誤認が防止できることに
なる。例えば第５図ＣＢ）の例、すなわち°′９°゛と
文字認識されたときには、先ず上部のループの平均３点
の膨らみの抽出をαとして第７図の如く得（ステップ５
３０）、更につぶれの近傍線幅をβとして抽出する（ス
テップ５３１）。そして、近傍線幅βがａを係数として
ａ・αよりも大きいか否かを判断しくステップ５３２）
、大きい場合には２値レベルのチエツクアウトを行ない
、“９”と認識した結果を無効としくステップ５３３）
、近傍線幅βの方が小さい場合にはその結果を出力する
。すなわち、”９”と認識しても良いとする。
ーチャートを参照して説明する。代表的なつぶれの例は
第５図（Ａ）〜（Ｃ）の２値化データで示すような例か
挙げられる。つまり、第５図（Ａ）〜（Ｃ）はそれぞれ
’Ｏ”、”８°゛、°“０゛かつぶされたものであるが
、これらを細線化するとそれぞれ１” ”９”、”６
°°となってしまうので、逆に１”“９°°、°“６゛
°等と認識したときに限って元の２値化のデータの幅か
どうかをそれぞれ調へてやれば誤認が防止できることに
なる。例えば第５図ＣＢ）の例、すなわち°′９°゛と
文字認識されたときには、先ず上部のループの平均３点
の膨らみの抽出をαとして第７図の如く得（ステップ５
３０）、更につぶれの近傍線幅をβとして抽出する（ス
テップ５３１）。そして、近傍線幅βがａを係数として
ａ・αよりも大きいか否かを判断しくステップ５３２）
、大きい場合には２値レベルのチエツクアウトを行ない
、“９”と認識した結果を無効としくステップ５３３）
、近傍線幅βの方が小さい場合にはその結果を出力する
。すなわち、”９”と認識しても良いとする。
この発明によれは、第１２図（Ａ）で示すようなひげ部
１を有する手書き数字に対して、ステップＳ３の候補判
定ては候補が有ると判定されるのてそのまま文字認識が
行なわれ、“８゛と認識てきる。
１を有する手書き数字に対して、ステップＳ３の候補判
定ては候補が有ると判定されるのてそのまま文字認識が
行なわれ、“８゛と認識てきる。
ところが、従来の方法、すなわち、一定値以下の長さの
ひげを除去する処理では、雑音処理の後に文字認識を行
なっているために“６′°又はリジェクトとなる可能性
がある。
ひげを除去する処理では、雑音処理の後に文字認識を行
なっているために“６′°又はリジェクトとなる可能性
がある。
発明の効果：
以上のようにこの発明の雑音処理方式によれは、認識結
果か雑音を含んだコードに該当する場合、雑音要素に該
当する部分の長さか所定以下の時にのみ除去して分類判
断を行なうようにしているため、雑音による誤認識を防
止することかできる。
果か雑音を含んだコードに該当する場合、雑音要素に該
当する部分の長さか所定以下の時にのみ除去して分類判
断を行なうようにしているため、雑音による誤認識を防
止することかできる。
第１図はこの発明の一実施例を示すフローチャート、第
２図は文字認識の概略的な動作を示すフローチャート、
第３図（Ａ）及び（Ｂ）は文字の特徴抽出を説明するた
めの図、第４図〜第９図はこの発明を説明するための図
、第１０図（Ａ） 、 （Ｂ）はウェイトチエツクを説
明するための図、ｉｌを図（Ａ） 、 （Ｂ）はポジシ
ョンチエツクを説明するための図、第１２図（八）及び
（Ｂ）は手書き文字の細線化による雑音処理を説明する
ための図である。 １・・・ひげ部、２・・・小ループ、３・・・縦棒。
２図は文字認識の概略的な動作を示すフローチャート、
第３図（Ａ）及び（Ｂ）は文字の特徴抽出を説明するた
めの図、第４図〜第９図はこの発明を説明するための図
、第１０図（Ａ） 、 （Ｂ）はウェイトチエツクを説
明するための図、ｉｌを図（Ａ） 、 （Ｂ）はポジシ
ョンチエツクを説明するための図、第１２図（八）及び
（Ｂ）は手書き文字の細線化による雑音処理を説明する
ための図である。 １・・・ひげ部、２・・・小ループ、３・・・縦棒。
Claims (1)
- １、手書き数字を前処理して細線化した後、ループ、直
線及びアークの要素による特徴抽出を行ない、予め登録
されている分類コードと比較して認識する数字認識方式
において、前記前処理では雑音を除去せずに残しておき
、予め登録されている前記分類コードには雑音を含んだ
コードを用意しておき、認識結果が前記雑音を含んだコ
ードに該当するとき、雑音要素に該当する部分の長さが
所定以下のときのみ除去して再度前記分類コードと比較
するようにしたことを特徴とする手書き数字認識におけ
る雑音処理方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2084390A JPH03282985A (ja) | 1990-03-30 | 1990-03-30 | 手書き数字認識における雑音処理方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2084390A JPH03282985A (ja) | 1990-03-30 | 1990-03-30 | 手書き数字認識における雑音処理方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03282985A true JPH03282985A (ja) | 1991-12-13 |
Family
ID=13829241
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2084390A Pending JPH03282985A (ja) | 1990-03-30 | 1990-03-30 | 手書き数字認識における雑音処理方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH03282985A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0632402A1 (en) * | 1993-06-30 | 1995-01-04 | International Business Machines Corporation | Method for image segmentation and classification of image elements for document processing |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH01116782A (ja) * | 1987-10-30 | 1989-05-09 | Glory Ltd | 文字パターン認識方法 |
-
1990
- 1990-03-30 JP JP2084390A patent/JPH03282985A/ja active Pending
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH01116782A (ja) * | 1987-10-30 | 1989-05-09 | Glory Ltd | 文字パターン認識方法 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0632402A1 (en) * | 1993-06-30 | 1995-01-04 | International Business Machines Corporation | Method for image segmentation and classification of image elements for document processing |
| US5751850A (en) * | 1993-06-30 | 1998-05-12 | International Business Machines Corporation | Method for image segmentation and classification of image elements for documents processing |
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