JPH0757051A - パターン認識装置 - Google Patents
パターン認識装置Info
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- JPH0757051A JPH0757051A JP4118065A JP11806592A JPH0757051A JP H0757051 A JPH0757051 A JP H0757051A JP 4118065 A JP4118065 A JP 4118065A JP 11806592 A JP11806592 A JP 11806592A JP H0757051 A JPH0757051 A JP H0757051A
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- feature
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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
- G06V10/7515—Shifting the patterns to accommodate for positional errors
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- Health & Medical Sciences (AREA)
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- Artificial Intelligence (AREA)
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- Computing Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
- Character Input (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Holo Graphy (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 平面に表されあらかじめ設定されたマスメに
描かれていない文字および符号などのパターンを前処理
することなく認識する。 【構成】 入力されたデータが表すパターンの特徴をあ
らかじめ用意されたパターンと対応させ、その確からし
さを表す係数とともに出力する。これを受けた判定手段
ではその係数にしたがって最も確かである位置にその対
応させたパターンを表示する。 【効果】 前処理を省くことができるので処理時間およ
び処理ステップ数が著しく減少する。
描かれていない文字および符号などのパターンを前処理
することなく認識する。 【構成】 入力されたデータが表すパターンの特徴をあ
らかじめ用意されたパターンと対応させ、その確からし
さを表す係数とともに出力する。これを受けた判定手段
ではその係数にしたがって最も確かである位置にその対
応させたパターンを表示する。 【効果】 前処理を省くことができるので処理時間およ
び処理ステップ数が著しく減少する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は図形または文字のパター
ン認識装置に関する。パターン認識装置は、特に図形や
文字等の二次元パターンを、自動的に認識する装置であ
る。本発明は、特に、二次元の可視パターンを認識する
光文字認識装置に関する。
ン認識装置に関する。パターン認識装置は、特に図形や
文字等の二次元パターンを、自動的に認識する装置であ
る。本発明は、特に、二次元の可視パターンを認識する
光文字認識装置に関する。
【０００２】本発明は、二次元の可視パターンを光学的
に認識するパターン認識装置において、入力されたパタ
ーンの特徴を少しずつ異なる複数個の位置を基準として
検出し、それぞれの位置で予測値（ラベル）およびその
信頼性を解析し、その信頼性の最も高い予測値およびそ
の位置を出力することにより、入力パターンのセグメン
ト分け等の前処理を不要にし、しかも連続的に可視パタ
ーンを認識するものである。
に認識するパターン認識装置において、入力されたパタ
ーンの特徴を少しずつ異なる複数個の位置を基準として
検出し、それぞれの位置で予測値（ラベル）およびその
信頼性を解析し、その信頼性の最も高い予測値およびそ
の位置を出力することにより、入力パターンのセグメン
ト分け等の前処理を不要にし、しかも連続的に可視パタ
ーンを認識するものである。
【０００３】
【従来の技術】従来のパターン認識装置は、実際に認識
を行う処理の前に、多くの前処理を必要とする。、これ
らの前処理としては、雑音のフィルタリング、余分な信
号の除去、寸法の正規化およびパターンの時間的または
空間的なセグメント分けなど、多数の処理がある。この
ような多くの前処理により認識可能なパターンを生成
し、認識の精度を高めている。
を行う処理の前に、多くの前処理を必要とする。、これ
らの前処理としては、雑音のフィルタリング、余分な信
号の除去、寸法の正規化およびパターンの時間的または
空間的なセグメント分けなど、多数の処理がある。この
ような多くの前処理により認識可能なパターンを生成
し、認識の精度を高めている。
【０００４】しかし、前処理を行うための装置構成は複
雑であり、価格も高価である。さらに、前処理によりあ
らたに誤認識の原因が生じることがある。
雑であり、価格も高価である。さらに、前処理によりあ
らたに誤認識の原因が生じることがある。
【０００５】従来のパターン認識装置で最も一般的に用
いられる前処理に、「セグメント分け」の処理がある。
特に光学文字認識装置では、セグメント分け処理が一般
的に用いられる。光学文字認識装置は、多くの場合、所
定の四角に区切られた位置に記入された文字だけを、実
用的な速度または精度で認識するものである。従来の光
学文字認識装置では、処理すべきデータ量を削減するた
め、および認識のための処理を簡単にするため、認識し
ようとする文字列（以下「テキスト」という）の行を縦
にセグメント分けしている。しかし、文字が接触してい
る場合、行からずれている場合、通常の文字間隔から離
れている場合、および書類上のテキストの行が傾いてい
る場合等には、セグメント分けが非常に困難であり、誤
認識を生じる欠点がある。
いられる前処理に、「セグメント分け」の処理がある。
特に光学文字認識装置では、セグメント分け処理が一般
的に用いられる。光学文字認識装置は、多くの場合、所
定の四角に区切られた位置に記入された文字だけを、実
用的な速度または精度で認識するものである。従来の光
学文字認識装置では、処理すべきデータ量を削減するた
め、および認識のための処理を簡単にするため、認識し
ようとする文字列（以下「テキスト」という）の行を縦
にセグメント分けしている。しかし、文字が接触してい
る場合、行からずれている場合、通常の文字間隔から離
れている場合、および書類上のテキストの行が傾いてい
る場合等には、セグメント分けが非常に困難であり、誤
認識を生じる欠点がある。
【０００６】セグメント分けは広く用いられている。Ｉ
ＢＭシャーナル・オブ・リサーチ・アンド・デベロープ
メント（ＩＢＭ J.Res.Develop.)1986年７月号に記載さ
れたＩＢＭ1975光学ページ読み取り装置では、セグメン
ト分けされた文字列の使用が非常に重要になっている。
この装置では、文字の最初の点と次の文字の最初の点の
間の距離を平均し、この値を基本にしてセグメント分け
を行う。他にも多くのセグメント分けの方法が知られて
いる。例えば、文字列の間の空白や平均文字間隔を計算
し、この計算値により文字列のセグメント分けを行う方
法が知られている。また、走査したデータと参照データ
との間で試験的に相関を求め、この値によりセグメント
分けを行う装置も公知である。このような装置では、テ
キストの行から得られる標本データと参照データとを比
較し、その間にある程度の相関があるときに、セグメン
ト分けを開始する。このような装置は、行内の文字が記
入されている領域、すなわちテキスト領域の開始位置を
検出するに適している。このような装置の例は、アメリ
カ合衆国特許第3,303,466 号明細書および図面に開示さ
れている。
ＢＭシャーナル・オブ・リサーチ・アンド・デベロープ
メント（ＩＢＭ J.Res.Develop.)1986年７月号に記載さ
れたＩＢＭ1975光学ページ読み取り装置では、セグメン
ト分けされた文字列の使用が非常に重要になっている。
この装置では、文字の最初の点と次の文字の最初の点の
間の距離を平均し、この値を基本にしてセグメント分け
を行う。他にも多くのセグメント分けの方法が知られて
いる。例えば、文字列の間の空白や平均文字間隔を計算
し、この計算値により文字列のセグメント分けを行う方
法が知られている。また、走査したデータと参照データ
との間で試験的に相関を求め、この値によりセグメント
分けを行う装置も公知である。このような装置では、テ
キストの行から得られる標本データと参照データとを比
較し、その間にある程度の相関があるときに、セグメン
ト分けを開始する。このような装置は、行内の文字が記
入されている領域、すなわちテキスト領域の開始位置を
検出するに適している。このような装置の例は、アメリ
カ合衆国特許第3,303,466 号明細書および図面に開示さ
れている。
【０００７】また、テキストの行の位置から得られた標
本データと参照データとの間の相関により、各々の文字
の位置を検出する装置も公知である。このような装置で
は、テキストの行を一定間隔で連続する小部分に分割
し、この小部分に対する相関を求め、この相関が最適と
なるような行上の位置に、文字が配列されていると仮定
する。このような装置は、アメリカ合衆国特許第3,519,
990 号明細書および図面に開示されている。
本データと参照データとの間の相関により、各々の文字
の位置を検出する装置も公知である。このような装置で
は、テキストの行を一定間隔で連続する小部分に分割
し、この小部分に対する相関を求め、この相関が最適と
なるような行上の位置に、文字が配列されていると仮定
する。このような装置は、アメリカ合衆国特許第3,519,
990 号明細書および図面に開示されている。
【０００８】しかし、従来のパターン認識装置では、必
ず垂直または水平方向にセグメント分けを行っている。
また、認識すべき文字が予想される位置から水平や垂直
にずれている場合には、その文字を連続的に認識するこ
とができない。従来のパターン認識装置では、文字間隔
が変化している場合、テキストの行が傾いている場合ま
たは行毎に印刷されていない書類の場合には、満足に動
作できない欠点があった。さらに、連続して文字認識を
行う装置でも、従来は、隣接する文字の間隔が短く一つ
の文字の位置に複数の文字が記入されている場合や、隣
の文字が離れ過ぎている場合には、それらの文字の分
離、認識が不十分であり、存在する文字を認識できない
ことがある。
ず垂直または水平方向にセグメント分けを行っている。
また、認識すべき文字が予想される位置から水平や垂直
にずれている場合には、その文字を連続的に認識するこ
とができない。従来のパターン認識装置では、文字間隔
が変化している場合、テキストの行が傾いている場合ま
たは行毎に印刷されていない書類の場合には、満足に動
作できない欠点があった。さらに、連続して文字認識を
行う装置でも、従来は、隣接する文字の間隔が短く一つ
の文字の位置に複数の文字が記入されている場合や、隣
の文字が離れ過ぎている場合には、それらの文字の分
離、認識が不十分であり、存在する文字を認識できない
ことがある。
【０００９】従来の文字認識装置では、数値的に文字を
認識している。通常は、認識しようとするセグメント分
けされたパターンを二値化し、この値をセグメント分け
された文字の上を走査するセルのマトリクスに対応する
ように動作するシフトレジスタを通過させる。文字デー
タがレジスタを通過するときに、レジスタ中で黒または
白ビットが存在するか否かを検出するように、検出器が
各々のレジスタのセルに接続される。検出器は、各々の
セルに入力が接続された論理和回路であり、走査した文
字の特徴の存在や、走査した文字とテンプレートとの一
致を検出する。
認識している。通常は、認識しようとするセグメント分
けされたパターンを二値化し、この値をセグメント分け
された文字の上を走査するセルのマトリクスに対応する
ように動作するシフトレジスタを通過させる。文字デー
タがレジスタを通過するときに、レジスタ中で黒または
白ビットが存在するか否かを検出するように、検出器が
各々のレジスタのセルに接続される。検出器は、各々の
セルに入力が接続された論理和回路であり、走査した文
字の特徴の存在や、走査した文字とテンプレートとの一
致を検出する。
【００１０】テンプレートとの一致を検出する場合に
は、セグメント分けされた文字を、標準文字を示すデー
タ列に比較し、最も似ている文字を選択して認識する。
文字のセグメント分けの一つの問題は、比較のために選
択したセグメントが、認識しようとする文字の位置とず
れる場合があることである。これにより誤認識が生じ
る。この問題を解決するには、セグメントを少し大きめ
にし、それぞれの標準文字をそれぞれセグメント内で移
動させ、「最も良く一致するもの」または最も似ている
ものを見つける。セグメント分けされた文字は、全ての
標準文字のなかで最も似ているものとして認識される。
このような装置は、例えばアメリカ合衆国特許第4,153,
897 号明細書および図面に開示されている。このような
方法により文字を認識する場合には、繰り返しの計算を
行う必要があり、多数の類似性の比較を行う必要があ
る。さらに、このような方法では、標準のパターンと標
本のパターンとを相対的に移動させる必要がある。文字
を認識する前にこのような前処理を実施することは、標
本化の速度に対して長い時間を必要とし、連続的な動作
には本質的に適していない。
は、セグメント分けされた文字を、標準文字を示すデー
タ列に比較し、最も似ている文字を選択して認識する。
文字のセグメント分けの一つの問題は、比較のために選
択したセグメントが、認識しようとする文字の位置とず
れる場合があることである。これにより誤認識が生じ
る。この問題を解決するには、セグメントを少し大きめ
にし、それぞれの標準文字をそれぞれセグメント内で移
動させ、「最も良く一致するもの」または最も似ている
ものを見つける。セグメント分けされた文字は、全ての
標準文字のなかで最も似ているものとして認識される。
このような装置は、例えばアメリカ合衆国特許第4,153,
897 号明細書および図面に開示されている。このような
方法により文字を認識する場合には、繰り返しの計算を
行う必要があり、多数の類似性の比較を行う必要があ
る。さらに、このような方法では、標準のパターンと標
本のパターンとを相対的に移動させる必要がある。文字
を認識する前にこのような前処理を実施することは、標
本化の速度に対して長い時間を必要とし、連続的な動作
には本質的に適していない。
【００１１】特徴検出による文字認識は、パターン中の
特徴を検出し、このパターンの特徴応答を、既知の文字
の組または個々の文字に対する参照特徴応答（参照ベク
トル）に比較することにより行う。文字の特徴として
は、通常は、認識しようする文字データが通過するマト
リクスの特定のセルに、黒または白のビットが存在する
か否かの情報により得られたものを用いる。特徴の適当
な組の形態と参照ベクトルの適当な組とにより、レジス
タを通過するデータの「ラベル」、すなわち最も可能性
のある文字を指定することができる。このような装置で
は、特徴検出器が文字データの特徴の有無だけを検出
し、その領域のどこにその特徴があるかは関知しない。
したがって、文字の位置がずれていてもその文字を認識
できる。また、特徴検出と同時に文字データの読み出し
を行うと、レジスタにデータを連続的に通過させること
ができる。
特徴を検出し、このパターンの特徴応答を、既知の文字
の組または個々の文字に対する参照特徴応答（参照ベク
トル）に比較することにより行う。文字の特徴として
は、通常は、認識しようする文字データが通過するマト
リクスの特定のセルに、黒または白のビットが存在する
か否かの情報により得られたものを用いる。特徴の適当
な組の形態と参照ベクトルの適当な組とにより、レジス
タを通過するデータの「ラベル」、すなわち最も可能性
のある文字を指定することができる。このような装置で
は、特徴検出器が文字データの特徴の有無だけを検出
し、その領域のどこにその特徴があるかは関知しない。
したがって、文字の位置がずれていてもその文字を認識
できる。また、特徴検出と同時に文字データの読み出し
を行うと、レジスタにデータを連続的に通過させること
ができる。
【００１２】しかし、この場合には、他の文字との位置
関係が一定でなければ、その文字の特徴を検出すること
ができない。このような例は、ＩＢＭ1418光学文字読み
取り器に見られる。この装置は、シフトレジスタを、空
白ピクセルの挿入とともに用いる。これにより、マトリ
クスを通過するテキストの領域を、特徴検出器に対する
全ての相対的位置で走査を行うことができる。したがっ
て、シフトレジスタを通過するデータの標本セグメント
内で認識可能な文字の位置ずれを、標本セグメントと特
徴検出器により構成されるマトリクス（標本セグメント
と同じパターン領域を示す）との重なり合う割り合いを
変化させて、これらの一致を可能な限りすべて試験する
ことにより、ある程度補償できる。しかし、このような
装置も、正確な文字認識のために、ある種の文字のセグ
メント分けを行っている。例えば、マトリクスのある領
域の「窓」内の黒ビットの最小数を検出して、これによ
りセグメント分けを行っている。さらに、このような装
置では、セグメント分けを行わない場合には、与えられ
た文字列を認識するときに、上述のように文字を区分し
過ぎるか、または十分に区分できなくる。
関係が一定でなければ、その文字の特徴を検出すること
ができない。このような例は、ＩＢＭ1418光学文字読み
取り器に見られる。この装置は、シフトレジスタを、空
白ピクセルの挿入とともに用いる。これにより、マトリ
クスを通過するテキストの領域を、特徴検出器に対する
全ての相対的位置で走査を行うことができる。したがっ
て、シフトレジスタを通過するデータの標本セグメント
内で認識可能な文字の位置ずれを、標本セグメントと特
徴検出器により構成されるマトリクス（標本セグメント
と同じパターン領域を示す）との重なり合う割り合いを
変化させて、これらの一致を可能な限りすべて試験する
ことにより、ある程度補償できる。しかし、このような
装置も、正確な文字認識のために、ある種の文字のセグ
メント分けを行っている。例えば、マトリクスのある領
域の「窓」内の黒ビットの最小数を検出して、これによ
りセグメント分けを行っている。さらに、このような装
置では、セグメント分けを行わない場合には、与えられ
た文字列を認識するときに、上述のように文字を区分し
過ぎるか、または十分に区分できなくる。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】このように、従来のパ
ターン認識装置では、連続プロセスで装置に供給される
入力データの全てを認識する場合に、本当の意味で連続
に認識することができなかった。すなわち、ラベルによ
りテキストまたはパターンの領域を指定する前に、セグ
メント分けまたは他の同様な処理ステップにより、なん
らかの処理が必要となる欠点があった。また、一度に認
識できるテキストの行を予め設定するため、垂直方向に
ずれた文字を認識しない欠点があった。
ターン認識装置では、連続プロセスで装置に供給される
入力データの全てを認識する場合に、本当の意味で連続
に認識することができなかった。すなわち、ラベルによ
りテキストまたはパターンの領域を指定する前に、セグ
メント分けまたは他の同様な処理ステップにより、なん
らかの処理が必要となる欠点があった。また、一度に認
識できるテキストの行を予め設定するため、垂直方向に
ずれた文字を認識しない欠点があった。
【００１４】本発明は、セグメント分けの必要がなく、
行から外れたパターンやパターンどうしのピッチがずれ
ていても、連続にパターンを認識できるパターン認識装
置を提供することを目的とする。
行から外れたパターンやパターンどうしのピッチがずれ
ていても、連続にパターンを認識できるパターン認識装
置を提供することを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】本発明のパターン認識装
置は、認識しようとする二次元パターンを電気的なデー
タに変換する入力手段と、このデータの上記二次元パタ
ーンの連続する部分に対応する部分を解析して、このデ
ータが表している可能性の最も高いパターンを示すラベ
ルを出力する解析手段とを備えたパターン認識装置にお
いて、上記解析手段は、上記ラベルの確からしさを段階
的に示す信頼性情報を出力する手段を含み、複数の隣接
する領域に対して、そのラベルおよび信頼性情報とその
領域の位置情報とを含む領域値を蓄えるバッファ手段
と、このバッファ手段が蓄えた領域値の信頼性情報が、
隣接する他の領域の信頼性情報とあらかじめ定められた
信頼性関係を示すときに、この領域値のラベルおよび位
置情報を電気信号として出力する判定手段とを備えたこ
とを特徴とする。
置は、認識しようとする二次元パターンを電気的なデー
タに変換する入力手段と、このデータの上記二次元パタ
ーンの連続する部分に対応する部分を解析して、このデ
ータが表している可能性の最も高いパターンを示すラベ
ルを出力する解析手段とを備えたパターン認識装置にお
いて、上記解析手段は、上記ラベルの確からしさを段階
的に示す信頼性情報を出力する手段を含み、複数の隣接
する領域に対して、そのラベルおよび信頼性情報とその
領域の位置情報とを含む領域値を蓄えるバッファ手段
と、このバッファ手段が蓄えた領域値の信頼性情報が、
隣接する他の領域の信頼性情報とあらかじめ定められた
信頼性関係を示すときに、この領域値のラベルおよび位
置情報を電気信号として出力する判定手段とを備えたこ
とを特徴とする。
【００１６】あらかじめ定められた信頼性関係の一例と
しては、隣接するいくつかの領域のラベルの信頼性より
高いかあるいは等しく、かつ他の領域のラベルの信頼性
より低い関係にあるとする。
しては、隣接するいくつかの領域のラベルの信頼性より
高いかあるいは等しく、かつ他の領域のラベルの信頼性
より低い関係にあるとする。
【００１７】また、あらかじめ定められた信頼性関係
は、隣接する領域のラベルの信頼性より高い関係にある
とすることもできる。
は、隣接する領域のラベルの信頼性より高い関係にある
とすることもできる。
【００１８】さらに、あらかじめ定められた信頼性関係
は、隣接する領域のラベルの信頼性より高いかあるいは
等しい関係にあるとすることもできる。
は、隣接する領域のラベルの信頼性より高いかあるいは
等しい関係にあるとすることもできる。
【００１９】隣接する領域は、直接に重なり合う領域を
含むことが望ましい。
含むことが望ましい。
【００２０】位置情報は二次元平面のＸ成分およびＹ成
分を含み、バッファ手段は、少なくとも三つの連続する
Ｙ成分、すなわち、三層の領域に対して領域値を記憶す
る構成であることが望ましい。
分を含み、バッファ手段は、少なくとも三つの連続する
Ｙ成分、すなわち、三層の領域に対して領域値を記憶す
る構成であることが望ましい。
【００２１】判定手段は、位置情報(X,Y) に対応する領
域のラベルの信頼性が、位置情報(X-1,Y+1) 、(X,Y+1)
、(X+1,Y) および(X+1,Y-1) に対応する領域の信頼性
より高く、位置情報(X-1,Y-1) 、(X-1,Y) および(X,Y-
1) に対応する領域の信頼性より高いかまたは等しいと
きに、ラベルおよび位置情報(X,Y) を出力する構成であ
る。
域のラベルの信頼性が、位置情報(X-1,Y+1) 、(X,Y+1)
、(X+1,Y) および(X+1,Y-1) に対応する領域の信頼性
より高く、位置情報(X-1,Y-1) 、(X-1,Y) および(X,Y-
1) に対応する領域の信頼性より高いかまたは等しいと
きに、ラベルおよび位置情報(X,Y) を出力する構成であ
る。
【００２２】判定手段は、ＹおよびY-1 に対する領域値
が全てバッファに蓄えられた状態で、位置情報(X,Y) に
対応する領域の領域値に連続して、次の位置情報(X+1,Y
+1)に対応する領域値を解析手段から得る構成である。
が全てバッファに蓄えられた状態で、位置情報(X,Y) に
対応する領域の領域値に連続して、次の位置情報(X+1,Y
+1)に対応する領域値を解析手段から得る構成である。
【００２３】バッファ手段を、少なくとも五層の領域の
領域値を蓄える構成とすることもできる。
領域値を蓄える構成とすることもできる。
【００２４】この場合には、判定手段は、同一のＸ成分
の隣接する５個の領域に対してラベルの信頼性が最も高
い領域(X,Y) を選択する手段と、次の判定を領域(X+1,
Y) を中心とするＸ成分が同一の隣接する５層の領域で
実行する手段とを含む。
の隣接する５個の領域に対してラベルの信頼性が最も高
い領域(X,Y) を選択する手段と、次の判定を領域(X+1,
Y) を中心とするＸ成分が同一の隣接する５層の領域で
実行する手段とを含む。
【００２５】バッファ手段は、少なくとも五層の領域値
を蓄える構成であり、位置情報(X,Y) に対応する領域に
対して隣接する領域は、位置情報(X±1, Y±1)、(X±2,
Y±2)、(X±1,Y)、(X±1, Y±2)、(X±2, Y±1)、(X±
2,Y)、(X, Y ±1)、(X, Y ±2)により示される。
を蓄える構成であり、位置情報(X,Y) に対応する領域に
対して隣接する領域は、位置情報(X±1, Y±1)、(X±2,
Y±2)、(X±1,Y)、(X±1, Y±2)、(X±2, Y±1)、(X±
2,Y)、(X, Y ±1)、(X, Y ±2)により示される。
【００２６】判定手段が領域情報(X,Y) により示される
領域の判定を行っているときに、バッファにY+1 、Y 、
Y-1 、Y-2 の層の値が蓄えられている状態で、隣接する
領域(X+2,Y+2) が解析手段によりバッファに入力され
る。
領域の判定を行っているときに、バッファにY+1 、Y 、
Y-1 、Y-2 の層の値が蓄えられている状態で、隣接する
領域(X+2,Y+2) が解析手段によりバッファに入力され
る。
【００２７】このようなパターン認識装置において、解
析手段は、連続に供給されるデータを通過させる複数の
セルにより構成されるシフトレジスタと、上記複数のセ
ルの所定の組のデータの内容から特徴を検出する多数の
特徴検出器と、上記シフトレジスタを通過するデータの
個々のステップで同時に特徴検出器を読み出す手段と、
この読み出す手段の出力を複数の参照ベクトルと比較し
てその最も似ている参照ベクトルをラベルとして指定す
る手段とを含む。
析手段は、連続に供給されるデータを通過させる複数の
セルにより構成されるシフトレジスタと、上記複数のセ
ルの所定の組のデータの内容から特徴を検出する多数の
特徴検出器と、上記シフトレジスタを通過するデータの
個々のステップで同時に特徴検出器を読み出す手段と、
この読み出す手段の出力を複数の参照ベクトルと比較し
てその最も似ている参照ベクトルをラベルとして指定す
る手段とを含む。
【００２８】特徴検出器に接続される複数のセルは、異
なる時間にシフトレジスタを通過するデータの位置で特
徴を検出するように配列され、読み出す手段は、特徴検
出器の出力を同時に読み出すための遅延回路を含み、シ
フトレジスタは、特徴を遅延なしに同時に読み出すため
に必要なセル数より多いセルを含む。
なる時間にシフトレジスタを通過するデータの位置で特
徴を検出するように配列され、読み出す手段は、特徴検
出器の出力を同時に読み出すための遅延回路を含み、シ
フトレジスタは、特徴を遅延なしに同時に読み出すため
に必要なセル数より多いセルを含む。
【００２９】入力手段は光学走査手段を含み、解析手段
は、最も信頼性情報の値が小さいときには「空白」ラベ
ルを指定する手段を含む。
は、最も信頼性情報の値が小さいときには「空白」ラベ
ルを指定する手段を含む。
【００３０】判定手段は、信頼性情報の値が所定の値よ
り小さいときには、その対応する領域に空白「ラベル」
を指定する手段を含む。
り小さいときには、その対応する領域に空白「ラベル」
を指定する手段を含む。
【００３１】
【作用】本発明のパターン認識装置は、特徴を検出して
ラベルを指定するときに、そのラベルの確かさも同時に
求める。さらに、ラベルを指定した領域と少しずれた領
域に対しても同様に特徴検出、ラベル指定、その信頼性
を求める。このようにして得られた互いに少しずつずれ
た領域のラベルの信頼性を比較し、同じラベルで最も信
頼性の高い領域を選択し、そのラベルおよび位置を出力
する。
ラベルを指定するときに、そのラベルの確かさも同時に
求める。さらに、ラベルを指定した領域と少しずれた領
域に対しても同様に特徴検出、ラベル指定、その信頼性
を求める。このようにして得られた互いに少しずつずれ
た領域のラベルの信頼性を比較し、同じラベルで最も信
頼性の高い領域を選択し、そのラベルおよび位置を出力
する。
【００３２】これにより、パターンのセグメント分けを
行う必要がなく、また同一の領域に対して多数の参照パ
ターンを比較する必要がなくなり、連続してパターンを
認識できる。隣接する領域の相対的信頼性によりラベル
を決定するため、認識しようとする文字が重なっていた
り通常の間隔より離れていても、容易にパターンを認識
できる。さらに、セグメント分けを行っていないので、
行からずれた文字や重なり合った文字でも、垂直または
水平方向の配列の補正をすることなしに、容易に文字を
認識できる。
行う必要がなく、また同一の領域に対して多数の参照パ
ターンを比較する必要がなくなり、連続してパターンを
認識できる。隣接する領域の相対的信頼性によりラベル
を決定するため、認識しようとする文字が重なっていた
り通常の間隔より離れていても、容易にパターンを認識
できる。さらに、セグメント分けを行っていないので、
行からずれた文字や重なり合った文字でも、垂直または
水平方向の配列の補正をすることなしに、容易に文字を
認識できる。
【００３３】バッファ手段が、少なくともＹ成分が異な
る５層の領域値を記憶できる場合には、Ｘ成分が同一の
５個の領域のラベルの信頼性を検査し、この値が最も高
い領域に対してさらに直接隣接する８個の領域のラベル
の信頼性の最も高いものを検査する。バッファ手段が記
憶できる層（位置情報のＹ成分が異なる領域）を増加さ
せ、文字の最初の位置は水平走査線により検出して決定
することにより、上下にずれた文字や傾いた文字を容易
に認識でき、データの処理量を削減できる。すなわち、
本発明の装置は、書類上の文字を全ての可能性のある領
域で検査するのではなく、走査線に沿って連続的に検査
する。
る５層の領域値を記憶できる場合には、Ｘ成分が同一の
５個の領域のラベルの信頼性を検査し、この値が最も高
い領域に対してさらに直接隣接する８個の領域のラベル
の信頼性の最も高いものを検査する。バッファ手段が記
憶できる層（位置情報のＹ成分が異なる領域）を増加さ
せ、文字の最初の位置は水平走査線により検出して決定
することにより、上下にずれた文字や傾いた文字を容易
に認識でき、データの処理量を削減できる。すなわち、
本発明の装置は、書類上の文字を全ての可能性のある領
域で検査するのではなく、走査線に沿って連続的に検査
する。
【００３４】
【実施例】第１図は本発明実施例光学文字認識装置のブ
ロック構成図である。
ロック構成図である。
【００３５】ラスタ入力部１は、紙等の媒体に記述され
た二次元の文字を線走査し、実測したテキストを文字の
ビデオ信号２に変換する。このようなラスタ入力を行う
装置として、ファクシミリ装置の走査装置を例示するこ
とができる。このラスタ入力部１は、一個以上の光検出
器を備え、認識しようとするテキストが記載されている
書類の表面から反射された光を集光して検出する。
た二次元の文字を線走査し、実測したテキストを文字の
ビデオ信号２に変換する。このようなラスタ入力を行う
装置として、ファクシミリ装置の走査装置を例示するこ
とができる。このラスタ入力部１は、一個以上の光検出
器を備え、認識しようとするテキストが記載されている
書類の表面から反射された光を集光して検出する。
【００３６】二値化部３は、ビデオ信号２を、グレイス
ケールのビデオ信号から二値符号化ビデオ信号４に変換
する。この二値符号化ビデオ信号４は、それぞれが元の
像の黒または白を示す複数のピクセルを含む。二値化部
３は、増幅、しきい値の設定および時間で標本化する回
路を備え、光学セルにより得られた水平走査線に対応し
た「黒」または「白」ビットの列を生成する。
ケールのビデオ信号から二値符号化ビデオ信号４に変換
する。この二値符号化ビデオ信号４は、それぞれが元の
像の黒または白を示す複数のピクセルを含む。二値化部
３は、増幅、しきい値の設定および時間で標本化する回
路を備え、光学セルにより得られた水平走査線に対応し
た「黒」または「白」ビットの列を生成する。
【００３７】二値化部３からの二値符号化ビデオ信号４
は、特徴整合部５に供給される。
は、特徴整合部５に供給される。
【００３８】特徴整合部５は、通過する二値符号化ビデ
オ信号４内の特徴の組の存在を検査し、この結果の特徴
応答信号６をラベル指定判定回路７に出力する。ラベル
指定判定回路７は、特徴応答信号６を参照ベクトルに比
較し、各々の特徴応答情報６から、予想される文字を示
す「ラベル」およびその信頼性情報を含むラベル情報８
を出力する。構文処理部９は、ラベル、信頼性情報およ
びこのラベルに対応してラスタ入力部１から得られる位
置情報１０を、バッファに収集する。この後に構文処理
部９は、信頼性情報の値が大きい（またはある状況では
等しい）領域を選択し、この領域に対応するラベルおよ
び位置情報を出力１１とし、隣接する二次元配列の領域
をバッファに蓄える。
オ信号４内の特徴の組の存在を検査し、この結果の特徴
応答信号６をラベル指定判定回路７に出力する。ラベル
指定判定回路７は、特徴応答信号６を参照ベクトルに比
較し、各々の特徴応答情報６から、予想される文字を示
す「ラベル」およびその信頼性情報を含むラベル情報８
を出力する。構文処理部９は、ラベル、信頼性情報およ
びこのラベルに対応してラスタ入力部１から得られる位
置情報１０を、バッファに収集する。この後に構文処理
部９は、信頼性情報の値が大きい（またはある状況では
等しい）領域を選択し、この領域に対応するラベルおよ
び位置情報を出力１１とし、隣接する二次元配列の領域
をバッファに蓄える。
【００３９】第２図は特徴パターンの一例を示し、第３
図はこの特徴パターンと文字パターンとの関係を示す。
図はこの特徴パターンと文字パターンとの関係を示す。
【００４０】二値化部３により生成された二値符号化ビ
デオ信号４は、走査した像上の特定点の黒または白を示
す連続したピクセルを含む。特徴整合部５では、二値符
号化ビデオ信号４のピクセルに特徴パターンが存在する
か否かを検出する。第２図に示した特徴パターン１２で
は、二つの黒ピクセル１３および一つの白ピクセル１４
とが、特定空間構造に配置されている。特徴整合部５
は、このような特徴パターンを多数用いる。特徴パター
ンの数および内容は、実行する認識処理の方式に依存す
る。典型的な多点光学文字認識処理では、約３００個の
特徴パターンを用い、それぞれの特徴パターンで例えば
１ないし１２個のピクセルの状態を特徴付ける。可能な
限り多数の情報を二値符号化ビデオ信号４から引き出す
ために、用いられる特徴パターンの形状 (構造) の選択
が重要である。この手段は、それぞれの特徴パターンが
多数のパターンのカテゴリに存在することがある。これ
は、個々の特徴が一つのカテゴリにだけ存在する直接相
関法と対照的である。例えば第２図に示した特徴パター
ンは、第３図の１５個の文字パターンに存在し、他の１
９個の文字パターンには存在しない。この装置に使用す
るに適した特徴パターンの組の数は、直観や例えば完全
に自動的な手段で、全てまたは部分的に選択できる。ラ
ベルの与えられた組の指定のための、特徴パターンの組
および対応する参照ベクトルの組を選択する方法は、ス
テンティフォード(F. W.M.Stentiford)の、「自動機械
の設計における新しい概念 ( A New Concept in the De
sign ofAutomata) 」 (サザンプトン大学の1975年の博
士論文) に開示されている。装置の連続動作を可能にす
るためには、用いられる特徴パターンの組を、接触した
文字または位置がずれた文字により生じる文字間の誤認
識を除去できるように選択できることが重要である。
デオ信号４は、走査した像上の特定点の黒または白を示
す連続したピクセルを含む。特徴整合部５では、二値符
号化ビデオ信号４のピクセルに特徴パターンが存在する
か否かを検出する。第２図に示した特徴パターン１２で
は、二つの黒ピクセル１３および一つの白ピクセル１４
とが、特定空間構造に配置されている。特徴整合部５
は、このような特徴パターンを多数用いる。特徴パター
ンの数および内容は、実行する認識処理の方式に依存す
る。典型的な多点光学文字認識処理では、約３００個の
特徴パターンを用い、それぞれの特徴パターンで例えば
１ないし１２個のピクセルの状態を特徴付ける。可能な
限り多数の情報を二値符号化ビデオ信号４から引き出す
ために、用いられる特徴パターンの形状 (構造) の選択
が重要である。この手段は、それぞれの特徴パターンが
多数のパターンのカテゴリに存在することがある。これ
は、個々の特徴が一つのカテゴリにだけ存在する直接相
関法と対照的である。例えば第２図に示した特徴パター
ンは、第３図の１５個の文字パターンに存在し、他の１
９個の文字パターンには存在しない。この装置に使用す
るに適した特徴パターンの組の数は、直観や例えば完全
に自動的な手段で、全てまたは部分的に選択できる。ラ
ベルの与えられた組の指定のための、特徴パターンの組
および対応する参照ベクトルの組を選択する方法は、ス
テンティフォード(F. W.M.Stentiford)の、「自動機械
の設計における新しい概念 ( A New Concept in the De
sign ofAutomata) 」 (サザンプトン大学の1975年の博
士論文) に開示されている。装置の連続動作を可能にす
るためには、用いられる特徴パターンの組を、接触した
文字または位置がずれた文字により生じる文字間の誤認
識を除去できるように選択できることが重要である。
【００４１】第４図および第５図は、特徴整合部５の動
作を示すための説明図である。特徴整合部５は、長いシ
フトレジスタ１５を備え、書類を連続的に走査して得ら
れた二値符号化ビデオ信号４が供給される。シフトレジ
スタ１５は、実効的に、一つの走査線により得られるピ
クセル数（例えば30個程度）を列とし、書類の幅により
得られる多数のピクセル数（例えば2000程度) を行とす
るマトリクスとして配置されている。第４図および第５
図では、簡単のためピクセルの行数を１０行としてい
る。マトリクスの一方の終端には小マトリクス１６が形
成される。第４図では１０行８列のマトリクスとして示
す。この小マトリクス１６は、認識しようとする文字の
中で最も大きい文字の寸法よりわずかに大きく、この小
マトリクス１６に含まれるセルには、特徴検出器が接続
される。第４図には、簡単のため特徴検出器を二つだけ
示す。特徴検出器１７、１８は、例えば論理和回路で構
成することができる。黒および白ピクセルは、入力信号
線に反転回路を挿入した回路を用いて検出できる。他の
方法により検出することも可能であり、そのような例も
後で説明する。特徴検出器１７、１８が接続されたセル
により構成される小マトリクス１６は、シフトレジスタ
１５の適当なセルに特徴検出器の入力を接続することに
より、第５図に示すように接続される。空白ピクセル挿
入回路１９は、必要な場合に、それぞれの走査線の終端
に空白ピクセルを挿入する。これにより、「包み込み
(wrap around)」の効果を防ぐことができる。動作中に
は、ラスタ入力部１から二値化部３を経由した二値符号
化ビデオ信号４が、走査線ごとに連続して供給される。
新しい二値符号化ビデオ信号４が入力される毎に、シフ
トレジスタ１５のピクセルが一個ずつ移動する。したが
って、小マトリクス１６が、書類上の全ての可能な位置
をピクセル毎に走査することになる。
作を示すための説明図である。特徴整合部５は、長いシ
フトレジスタ１５を備え、書類を連続的に走査して得ら
れた二値符号化ビデオ信号４が供給される。シフトレジ
スタ１５は、実効的に、一つの走査線により得られるピ
クセル数（例えば30個程度）を列とし、書類の幅により
得られる多数のピクセル数（例えば2000程度) を行とす
るマトリクスとして配置されている。第４図および第５
図では、簡単のためピクセルの行数を１０行としてい
る。マトリクスの一方の終端には小マトリクス１６が形
成される。第４図では１０行８列のマトリクスとして示
す。この小マトリクス１６は、認識しようとする文字の
中で最も大きい文字の寸法よりわずかに大きく、この小
マトリクス１６に含まれるセルには、特徴検出器が接続
される。第４図には、簡単のため特徴検出器を二つだけ
示す。特徴検出器１７、１８は、例えば論理和回路で構
成することができる。黒および白ピクセルは、入力信号
線に反転回路を挿入した回路を用いて検出できる。他の
方法により検出することも可能であり、そのような例も
後で説明する。特徴検出器１７、１８が接続されたセル
により構成される小マトリクス１６は、シフトレジスタ
１５の適当なセルに特徴検出器の入力を接続することに
より、第５図に示すように接続される。空白ピクセル挿
入回路１９は、必要な場合に、それぞれの走査線の終端
に空白ピクセルを挿入する。これにより、「包み込み
(wrap around)」の効果を防ぐことができる。動作中に
は、ラスタ入力部１から二値化部３を経由した二値符号
化ビデオ信号４が、走査線ごとに連続して供給される。
新しい二値符号化ビデオ信号４が入力される毎に、シフ
トレジスタ１５のピクセルが一個ずつ移動する。したが
って、小マトリクス１６が、書類上の全ての可能な位置
をピクセル毎に走査することになる。
【００４２】文字を認識するために特徴パターンを使用
する場合に、例えば３０×１６個のセルにより構成され
る小マトリクス１６に、例えば３００個の特徴検出器を
接続することは実用的ではない。このような接続を実現
するためには、特徴検出器と小マトリクス１６のセルと
の相互接続の密度が非常に高くなり、特別に設計したVL
SIを用いる必要がある。この問題を解決するためには、
特徴検出器をシフトレジスタ１５のセルに接続し、異な
る特徴パターンを異なる位置で検出する。すなわち、テ
キスト上の同じ位置から得られたデータに対して、異な
る特徴パターンについては、シフトレジスタ１５上の異
なる位置および異なる時間に検出する。検出された特徴
パターンをラベル指定判定回路７で同時に検出するため
には、第６図に示すように、特徴検出器の出力に遅延回
路２０を接続する。これにより３０×2000の配列の種々
の領域で検出した特徴パターンを、あたかも単一の３０
×１６の小マトリクス１６に接続された特徴検出器の組
から供給されたように、同時にラベル指定判定回路７に
供給する。小マトリクス１６は、第５図ないし第６図で
は、簡単のため１０×８ピクセルだけを示した。したが
って、シフトレジスタ１５は、特徴検出器が遅延回路な
しに同時に特徴パターンを検出する場合に必要となるセ
ルより多くのセルを備えている。３０×１６の単一の小
マトリクスで遅延回路を用いずに特徴パターンを転出す
る場合に比較して、セル当たり接続される特徴検出器の
密度は小さい。
する場合に、例えば３０×１６個のセルにより構成され
る小マトリクス１６に、例えば３００個の特徴検出器を
接続することは実用的ではない。このような接続を実現
するためには、特徴検出器と小マトリクス１６のセルと
の相互接続の密度が非常に高くなり、特別に設計したVL
SIを用いる必要がある。この問題を解決するためには、
特徴検出器をシフトレジスタ１５のセルに接続し、異な
る特徴パターンを異なる位置で検出する。すなわち、テ
キスト上の同じ位置から得られたデータに対して、異な
る特徴パターンについては、シフトレジスタ１５上の異
なる位置および異なる時間に検出する。検出された特徴
パターンをラベル指定判定回路７で同時に検出するため
には、第６図に示すように、特徴検出器の出力に遅延回
路２０を接続する。これにより３０×2000の配列の種々
の領域で検出した特徴パターンを、あたかも単一の３０
×１６の小マトリクス１６に接続された特徴検出器の組
から供給されたように、同時にラベル指定判定回路７に
供給する。小マトリクス１６は、第５図ないし第６図で
は、簡単のため１０×８ピクセルだけを示した。したが
って、シフトレジスタ１５は、特徴検出器が遅延回路な
しに同時に特徴パターンを検出する場合に必要となるセ
ルより多くのセルを備えている。３０×１６の単一の小
マトリクスで遅延回路を用いずに特徴パターンを転出す
る場合に比較して、セル当たり接続される特徴検出器の
密度は小さい。
【００４３】それぞれの特徴パターンに対応する特徴検
出器１７、１８からの二値の特徴応答信号６は、ラベル
指定判定回路７に供給される。
出器１７、１８からの二値の特徴応答信号６は、ラベル
指定判定回路７に供給される。
【００４４】ラベル指定判定回路７は、特徴応答信号６
を、各々ラベルの付いた多数の二値参照ベクトルと同時
に比較する。この参照ベクトルの成分は、時間的に並列
に、多数のレジスタから並列に読み出される。比較が完
了すると、特徴応答信号６に最も一致している参照ベク
トルを、ラベルの確実な測定値として出力する。本実施
例に適した判定回路の例としては、アメリカ合衆国特許
第4,119,946 号に開示されている。このような判定回路
および特徴検出器を用いることにより、余分の特徴パタ
ーンおよび余分の参照ベクトルを装置に付加することが
可能となり、また、既存のハードウェアの構成に影響す
ることなしに容易に装置を拡張することができる。これ
は、新しい認識問題が生じたときに、装置の認識能力を
拡張するうえで特に有用である。認識プロセスの並列性
により、このような拡張は、必ずしも認識プロセスの速
度を低下させるものではない。本発明による認識プロセ
スは、結果としてハードウェアの拡張を行っても、装置
をビデオ信号を得るための速度（読み取り速度）で動作
させることができる。
を、各々ラベルの付いた多数の二値参照ベクトルと同時
に比較する。この参照ベクトルの成分は、時間的に並列
に、多数のレジスタから並列に読み出される。比較が完
了すると、特徴応答信号６に最も一致している参照ベク
トルを、ラベルの確実な測定値として出力する。本実施
例に適した判定回路の例としては、アメリカ合衆国特許
第4,119,946 号に開示されている。このような判定回路
および特徴検出器を用いることにより、余分の特徴パタ
ーンおよび余分の参照ベクトルを装置に付加することが
可能となり、また、既存のハードウェアの構成に影響す
ることなしに容易に装置を拡張することができる。これ
は、新しい認識問題が生じたときに、装置の認識能力を
拡張するうえで特に有用である。認識プロセスの並列性
により、このような拡張は、必ずしも認識プロセスの速
度を低下させるものではない。本発明による認識プロセ
スは、結果としてハードウェアの拡張を行っても、装置
をビデオ信号を得るための速度（読み取り速度）で動作
させることができる。
【００４５】第７図は構文処理部９の動作を示すフロー
チャートである。
チャートである。
【００４６】構文処理部９には、ラベル情報８および位
置情報１０が入力される。位置情報１０は、ラベルを指
定するもととなったテキスト上の領域の位置を示す。構
文処理部９は、ラベルＬ、これに対する信頼性情報ｄお
よび位置情報が入力されることにより、その基本的な動
作を開始する。位置情報はＸ成分およびＹ成分を含み、
ラベルＬが指定した入力パターンの領域を定義する。こ
られの値をバッファに蓄え、次のラベルＬ、領域(X+1,Y
+1) に対する位置情報および信頼性情報ｄの値が入力さ
れた後に、直接に取り囲む領域(X-1,Y-1) 、(X,Y-1) 、
(X+1,Y-1) 、(X,Y+1) 、(X-1,Y+1) 、(X+1,Y+1) 、(X+
1,Y) および(X-1,Y) に対して、信頼性情報ｄの値の最
大値を捜す。ラベルＬに対する信頼性情報ｄの値が、直
接に取り囲む領域の信頼性情報の値より大きいか、また
は領域(X,Y-1) 、(X-1,Y) または(X-1,Y-1) の信頼性情
報の値に等しい場合には、ラベルＬおよび位置情報(X,
Y) を出力し、この値に対してさらに処理を行う。信頼
性情報が、直接に取り囲む八個の領域に対してではな
く、八個の領域の三個に等しい場合には、信頼性情報の
分布に変化が生じているとして、文字認識を禁止する。
置情報１０が入力される。位置情報１０は、ラベルを指
定するもととなったテキスト上の領域の位置を示す。構
文処理部９は、ラベルＬ、これに対する信頼性情報ｄお
よび位置情報が入力されることにより、その基本的な動
作を開始する。位置情報はＸ成分およびＹ成分を含み、
ラベルＬが指定した入力パターンの領域を定義する。こ
られの値をバッファに蓄え、次のラベルＬ、領域(X+1,Y
+1) に対する位置情報および信頼性情報ｄの値が入力さ
れた後に、直接に取り囲む領域(X-1,Y-1) 、(X,Y-1) 、
(X+1,Y-1) 、(X,Y+1) 、(X-1,Y+1) 、(X+1,Y+1) 、(X+
1,Y) および(X-1,Y) に対して、信頼性情報ｄの値の最
大値を捜す。ラベルＬに対する信頼性情報ｄの値が、直
接に取り囲む領域の信頼性情報の値より大きいか、また
は領域(X,Y-1) 、(X-1,Y) または(X-1,Y-1) の信頼性情
報の値に等しい場合には、ラベルＬおよび位置情報(X,
Y) を出力し、この値に対してさらに処理を行う。信頼
性情報が、直接に取り囲む八個の領域に対してではな
く、八個の領域の三個に等しい場合には、信頼性情報の
分布に変化が生じているとして、文字認識を禁止する。
【００４７】第８図はオリジナルのテキストとバッファ
内の領域の値との概略を示す。
内の領域の値との概略を示す。
【００４８】バッファ２９には、領域値３０の配列が蓄
えられる。この領域値３０は、それぞれラベルＬ、信頼
性情報ｄおよびＸ、Ｙ成分で示される位置情報を含む。
ただし、ここで用いる信頼性情報ｄは、ラベルＬの指定
の信頼性に反比例する量で示す。オリジナルのテキスト
３１に対応する領域は、テキストが重なり合った長方形
の領域を含み、対応するＸ、Ｙ成分は、特徴検出器を含
む小マトリクス１６の部分の寸法に対応するピクセル寸
法で表される。テキストの領域の位置は、ピクセルの一
つの行分だけ互いに異なる。特徴検出器は実効的に領域
の連続する行に対応するピクセルを走査し、このときラ
ベル指定判定回路７が対応する領域の値を、構文処理部
９のバッファ２９に供給する。第８図の例では、位置
(3,4) に対する領域のラベルＬおよび信頼性情報ｄが入
力され、位置(2,3) の出力として「Ａ」を出力する。位
置(7,2) の値は、すでに「３」として出力されている。
例えば位置(4,3) および(4,2) で示した、文字が互いに
接触している部分については、ラベル指定判定回路７
が、「空白」のラベルを指定する。
えられる。この領域値３０は、それぞれラベルＬ、信頼
性情報ｄおよびＸ、Ｙ成分で示される位置情報を含む。
ただし、ここで用いる信頼性情報ｄは、ラベルＬの指定
の信頼性に反比例する量で示す。オリジナルのテキスト
３１に対応する領域は、テキストが重なり合った長方形
の領域を含み、対応するＸ、Ｙ成分は、特徴検出器を含
む小マトリクス１６の部分の寸法に対応するピクセル寸
法で表される。テキストの領域の位置は、ピクセルの一
つの行分だけ互いに異なる。特徴検出器は実効的に領域
の連続する行に対応するピクセルを走査し、このときラ
ベル指定判定回路７が対応する領域の値を、構文処理部
９のバッファ２９に供給する。第８図の例では、位置
(3,4) に対する領域のラベルＬおよび信頼性情報ｄが入
力され、位置(2,3) の出力として「Ａ」を出力する。位
置(7,2) の値は、すでに「３」として出力されている。
例えば位置(4,3) および(4,2) で示した、文字が互いに
接触している部分については、ラベル指定判定回路７
が、「空白」のラベルを指定する。
【００４９】用いられるバッファが十分に大きいので、
読み込んだ書類の領域の、少なくとも三本分の走査線の
重なりについて、領域値を蓄えることができる。さらに
信頼性情報の比較を行う必要がない場合には、このデー
タを新しいものに書き替える。第７図に示したように、
本実施例では、信頼性情報ｄが最大となる位置(X,Y)を
判定するプロセスに加えて、構文処理部９は、他の多く
の処理を実行する。
読み込んだ書類の領域の、少なくとも三本分の走査線の
重なりについて、領域値を蓄えることができる。さらに
信頼性情報の比較を行う必要がない場合には、このデー
タを新しいものに書き替える。第７図に示したように、
本実施例では、信頼性情報ｄが最大となる位置(X,Y)を
判定するプロセスに加えて、構文処理部９は、他の多く
の処理を実行する。
【００５０】ラベルＬ、位置情報(X+1,Y+1) および信頼
性情報ｄの最新の領域値が入力されると、位置情報の検
査を行い、位置(X,Y) の値が予め定められた限度に達し
ているか否かを検査する。これは、ページの終了に達し
たことを示す。ページの終了でなければ、光学しきい値
判定を続行する。信頼性情報ｄの値が設定しきい値より
小さいときには、その領域値は除外する。このような領
域値を除外することは可能であり、このようなラベルを
指定できない領域には、単に「空白」のラベルを指定す
る。これらのラベルＬは、ラベル指定判定回路７の出力
に含まれ、信頼性情報ｄおよび位置情報とともにページ
記憶装置に蓄えられる。位置(X,Y) の値を変化させてペ
ージの読み取りを終了すると、適当な外部装置にラベル
Ｌを出力する。本実施例では、このステップの前に、二
つの光学構文処理工程を実行し、文字の重なりや使用さ
れるピッチまたは行間の空白に全体としてそぐわない文
字を、ページ文字記憶装置から除去する。記載された言
語の文字頻度テーブルで表される構文規則に矛盾する文
字も除去する。このような処理およびその他の構文処理
ステップを同時に行うため、次のページを処理するとき
には、第二のページ文字記憶装置に文字を記憶する。構
文処理の間にページ文字記憶装置から除去された文字
は、除去シンボルで置換える。上述の、文字をページ文
字記憶装置から除去するステップは、実行するか否かを
切り換え可能にすることが望ましい。切り換え可能にす
ることにより、印刷された書類のピッチが変化しても文
字の認識が可能になり、未知の特徴を有する文字が記載
された書類も処理できる。実行可能な他の構文処理ステ
ップとして、綴りの検査およびありそうもない単語の隣
接を除去する等の処理がある。構文処理の終了によるラ
ベルＬの出力１１は、書式制御により完了し、例えばワ
ードプロセッサ等の装置に供給される。
性情報ｄの最新の領域値が入力されると、位置情報の検
査を行い、位置(X,Y) の値が予め定められた限度に達し
ているか否かを検査する。これは、ページの終了に達し
たことを示す。ページの終了でなければ、光学しきい値
判定を続行する。信頼性情報ｄの値が設定しきい値より
小さいときには、その領域値は除外する。このような領
域値を除外することは可能であり、このようなラベルを
指定できない領域には、単に「空白」のラベルを指定す
る。これらのラベルＬは、ラベル指定判定回路７の出力
に含まれ、信頼性情報ｄおよび位置情報とともにページ
記憶装置に蓄えられる。位置(X,Y) の値を変化させてペ
ージの読み取りを終了すると、適当な外部装置にラベル
Ｌを出力する。本実施例では、このステップの前に、二
つの光学構文処理工程を実行し、文字の重なりや使用さ
れるピッチまたは行間の空白に全体としてそぐわない文
字を、ページ文字記憶装置から除去する。記載された言
語の文字頻度テーブルで表される構文規則に矛盾する文
字も除去する。このような処理およびその他の構文処理
ステップを同時に行うため、次のページを処理するとき
には、第二のページ文字記憶装置に文字を記憶する。構
文処理の間にページ文字記憶装置から除去された文字
は、除去シンボルで置換える。上述の、文字をページ文
字記憶装置から除去するステップは、実行するか否かを
切り換え可能にすることが望ましい。切り換え可能にす
ることにより、印刷された書類のピッチが変化しても文
字の認識が可能になり、未知の特徴を有する文字が記載
された書類も処理できる。実行可能な他の構文処理ステ
ップとして、綴りの検査およびありそうもない単語の隣
接を除去する等の処理がある。構文処理の終了によるラ
ベルＬの出力１１は、書式制御により完了し、例えばワ
ードプロセッサ等の装置に供給される。
【００５１】構文処理部９を備えた完全な認識装置、二
次元領域値バッファ、ページ文字記憶装置および第７図
に示した判定を行う回路は、公知の電子回路で構成する
ことができ、望ましくはＶＬＳＩを用いて実施できる。
しかし、装置をソフトウェアで実現することもできる。
ＶＬＳＩを用いた場合には、高速で連続的に文字の認識
を実行でき、特にビデオ信号を得る速度と同じ速度で文
字認識が可能となる。本発明は、光学文字認識装置以外
のパターン認識装置にも同様に実施できる。
次元領域値バッファ、ページ文字記憶装置および第７図
に示した判定を行う回路は、公知の電子回路で構成する
ことができ、望ましくはＶＬＳＩを用いて実施できる。
しかし、装置をソフトウェアで実現することもできる。
ＶＬＳＩを用いた場合には、高速で連続的に文字の認識
を実行でき、特にビデオ信号を得る速度と同じ速度で文
字認識が可能となる。本発明は、光学文字認識装置以外
のパターン認識装置にも同様に実施できる。
【００５２】
【発明の効果】以上説明したように、本発明のパターン
認識装置を光学文字ページ読み取り装置として使用する
場合には、連続的にページの全ての位置の文字を認識す
ることができる。したがって、セグメント分けの必要が
ない。行から外れた文字およびピッチがずれた文字も容
易に認識することができる。２０分の１の部分だけが重
なった程度のテキストの行を形成する文字でも、従来必
要とされた前処理の必要がない。認識する文字が離れ過
ぎている場合にも離れていない場合にも、問題なく連続
に動作することができる。
認識装置を光学文字ページ読み取り装置として使用する
場合には、連続的にページの全ての位置の文字を認識す
ることができる。したがって、セグメント分けの必要が
ない。行から外れた文字およびピッチがずれた文字も容
易に認識することができる。２０分の１の部分だけが重
なった程度のテキストの行を形成する文字でも、従来必
要とされた前処理の必要がない。認識する文字が離れ過
ぎている場合にも離れていない場合にも、問題なく連続
に動作することができる。
【図１】本発明実施例光学文字認識装置のブロック構成
図。
図。
【図２】特徴パターンの一例を示す図。
【図３】特徴パターンと文字パターンとの関係を示す
図。
図。
【図４】特徴整合部の動作を示す説明図。
【図５】特徴整合部の動作を示す説明図。
【図６】特徴整合部の動作を示す説明図。
【図７】構文処理部の動作を示すフローチャート。
【図８】オリジナルのテキストとバッファ内の領域の値
との概略を示す図。
との概略を示す図。
１ ラスタ入力部 ２ ビデオ信号 ３ 二値化部 ４ 二値符号化ビデオ信号 ５ 特徴整合部 ６ 特徴応答信号 ７ ラベル指定判定回路 ８ ラベル情報 ９ 構文処理部 １０ 位置情報 １１ 出力 １２ 特徴パターン １３ 黒ピクセル １４ 白ピクセル １５ シフトレジスタ １６ 小マトリクス １７、１８ 特徴検出器 １９ 空白ピクセル挿入回路 ２０ 遅延回路 ２９ バッファ ３０ 領域値 ３１ オリジナルのテキスト
─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成４年５月１１日
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項１
【補正方法】変更
【補正内容】
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００２
【補正方法】変更
【補正内容】
【０００２】本発明は、二次元の可視パターンを光学的
に認識するパターン認識装置において、ラスター走査に
より入力されたパターンをあらかじめ設定されたＮ個の
特徴パターンとの整合を識別し、この特徴パターンとあ
らかじめ割り付けられたＭ個のラベル（文字または数字
など）とを対応させ、そのＭ個のラベルの一つを識別
し、その識別された一つのラベルの確からしさを表す信
頼性情報を用いて、その信頼性情報が最大となるラベル
を認識結果として出力することにより、入力パターンの
セグメント分け等の前処理を不要にし、しかも連続的に
可視パターンを認識するものである。本発明は、一つの
プロセッサに実装されたソフトウエアによりその処理の
大部分を実行するものである。
に認識するパターン認識装置において、ラスター走査に
より入力されたパターンをあらかじめ設定されたＮ個の
特徴パターンとの整合を識別し、この特徴パターンとあ
らかじめ割り付けられたＭ個のラベル（文字または数字
など）とを対応させ、そのＭ個のラベルの一つを識別
し、その識別された一つのラベルの確からしさを表す信
頼性情報を用いて、その信頼性情報が最大となるラベル
を認識結果として出力することにより、入力パターンの
セグメント分け等の前処理を不要にし、しかも連続的に
可視パターンを認識するものである。本発明は、一つの
プロセッサに実装されたソフトウエアによりその処理の
大部分を実行するものである。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】変更
【補正内容】
【００１５】
【課題を解決するための手段】本発明のパターン認識装
置は、認識しようとする二次元パターンをその二次元パ
ターンが表示された平面（テキストが表示された平面に
相当する、例えばＡ４サイズの紙面）をＸＹ直交座標で
表示するときＸ列Ｙ行方向にラスター走査することによ
り発生された連続的な二値ディジタル符号により表示さ
れた電気的なデータを入力し、前記平面の中に含まれＰ
列Ｑ行のピクセルの集合で表される小さい領域（ほぼ１
つの文字の大きさに相当する）について前記データが表
す値と、その領域についてあらかじめ設定されたＮ個の
特徴パターン（その小さい領域の中のＮ個のピクセル位
置にあらかじめ設定される、第２図に例が表示される）
との整合を連続するＸＹ座標について識別し、このＮ個
の特徴パターンとあらかじめ割り付けられたＭ個のラベ
ル（アラファベット２６文字の大文字および小文字、数
字、記号などを含めて約百程度となる）とを対応させそ
のＭ個のラベルの一つを識別しその識別された一つのラ
ベルの確からしさを表す信頼性情報およびその領域の位
置情報とともに連続するＸＹ座標について出力し、Ｘ方
向およびＹ方向に隣接する複数のＸＹ座標の中の前記領
域についてこの信頼性情報がその前後で最大となるラベ
ルを認識結果として出力する処理手段を備えたことを特
徴とするものであって、本発明では、これを一つのプロ
セッサに実装されたソフトウエアにより実現することを
特徴とする。
置は、認識しようとする二次元パターンをその二次元パ
ターンが表示された平面（テキストが表示された平面に
相当する、例えばＡ４サイズの紙面）をＸＹ直交座標で
表示するときＸ列Ｙ行方向にラスター走査することによ
り発生された連続的な二値ディジタル符号により表示さ
れた電気的なデータを入力し、前記平面の中に含まれＰ
列Ｑ行のピクセルの集合で表される小さい領域（ほぼ１
つの文字の大きさに相当する）について前記データが表
す値と、その領域についてあらかじめ設定されたＮ個の
特徴パターン（その小さい領域の中のＮ個のピクセル位
置にあらかじめ設定される、第２図に例が表示される）
との整合を連続するＸＹ座標について識別し、このＮ個
の特徴パターンとあらかじめ割り付けられたＭ個のラベ
ル（アラファベット２６文字の大文字および小文字、数
字、記号などを含めて約百程度となる）とを対応させそ
のＭ個のラベルの一つを識別しその識別された一つのラ
ベルの確からしさを表す信頼性情報およびその領域の位
置情報とともに連続するＸＹ座標について出力し、Ｘ方
向およびＹ方向に隣接する複数のＸＹ座標の中の前記領
域についてこの信頼性情報がその前後で最大となるラベ
ルを認識結果として出力する処理手段を備えたことを特
徴とするものであって、本発明では、これを一つのプロ
セッサに実装されたソフトウエアにより実現することを
特徴とする。
【手続補正４】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図２
【補正方法】変更
【補正内容】
【図２】 ─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成４年５月１１日
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項１
【補正方法】変更
【補正内容】
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００２
【補正方法】変更
【補正内容】
【０００２】本発明は、二次元の可視パターンを光学的
に認識するパターン認識装置において、ラスター走査に
より入力されたパターンをあらかじめ設定されたＮ涸の
特徴パターンとの整合を識別し、この特徴パターンとあ
らかじめ割り付けられたＭ個のラベル（文字または数字
など）とを対応させ、そのＭ個のラベルの一つを識別
し、その識別された一つのラベルの確からしさを表す信
頼性情報を用いて、その信頼性情報が最大となるラベル
を認識結果として出力することにより、入力パターンの
セグメント分け等の前処理を不要にし、しかも連続的に
可視パターンを認識するものである。本発明は、一つの
プロセッサに実装されたソフトウエアによりその処理の
大部分を実行するものである。
に認識するパターン認識装置において、ラスター走査に
より入力されたパターンをあらかじめ設定されたＮ涸の
特徴パターンとの整合を識別し、この特徴パターンとあ
らかじめ割り付けられたＭ個のラベル（文字または数字
など）とを対応させ、そのＭ個のラベルの一つを識別
し、その識別された一つのラベルの確からしさを表す信
頼性情報を用いて、その信頼性情報が最大となるラベル
を認識結果として出力することにより、入力パターンの
セグメント分け等の前処理を不要にし、しかも連続的に
可視パターンを認識するものである。本発明は、一つの
プロセッサに実装されたソフトウエアによりその処理の
大部分を実行するものである。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】変更
【補正内容】
【００１５】
【課題を解決するための手段】本発明のパターン認識装
置は、認識しようとする二次元パターンをその二次元パ
ターンが表示された平面（テキストが表示された平面に
相当する、例えばＡ４サイズの紙面）をＸＹ直交座標で
表示するときＸ列Ｙ行方向にラスター走査することによ
り発生された連続的な二値ディジタル符号により表示さ
れた電気的なデータを入力し、前記平面の中に含まれＰ
列Ｑ行のピクセルの集合で表される小さい領域（ほぼ１
つの文字の大きさに相当する）について前記データが表
す値と、その領域についてあらかじめ設定されたＮ個の
特徴パターン（その小さい領域の中のＮ個のピクセル位
置にあらかじめ設定される、第２図に例が表示される）
との整合を連続するＸＹ座標について識別し、このＮ個
の特徴パターンとあらかじめ割り付けられたＭ個のラベ
ル（アラファベット２６文字の大文字および小文字、数
字、記号などを含めて約百程度となる）とを対応させそ
のＭ個のラベルの一つを識別しその識別された一つのラ
ベルの確からしさを表す信頼性情報およびその領域の位
置情報とともに連続するＸＹ座標について出力し、Ｘ方
向およびＹ方向に隣接する複数のＸＹ座標の中の前記領
域についてこの信頼性情報がその前後で最大となるラベ
ルを認識結果として出力する処理手段を備えたことを特
徴とするものであって、本発明では、これを一つのプロ
セッサに実装されたソフトウエアにより実現することを
特徴とする。
置は、認識しようとする二次元パターンをその二次元パ
ターンが表示された平面（テキストが表示された平面に
相当する、例えばＡ４サイズの紙面）をＸＹ直交座標で
表示するときＸ列Ｙ行方向にラスター走査することによ
り発生された連続的な二値ディジタル符号により表示さ
れた電気的なデータを入力し、前記平面の中に含まれＰ
列Ｑ行のピクセルの集合で表される小さい領域（ほぼ１
つの文字の大きさに相当する）について前記データが表
す値と、その領域についてあらかじめ設定されたＮ個の
特徴パターン（その小さい領域の中のＮ個のピクセル位
置にあらかじめ設定される、第２図に例が表示される）
との整合を連続するＸＹ座標について識別し、このＮ個
の特徴パターンとあらかじめ割り付けられたＭ個のラベ
ル（アラファベット２６文字の大文字および小文字、数
字、記号などを含めて約百程度となる）とを対応させそ
のＭ個のラベルの一つを識別しその識別された一つのラ
ベルの確からしさを表す信頼性情報およびその領域の位
置情報とともに連続するＸＹ座標について出力し、Ｘ方
向およびＹ方向に隣接する複数のＸＹ座標の中の前記領
域についてこの信頼性情報がその前後で最大となるラベ
ルを認識結果として出力する処理手段を備えたことを特
徴とするものであって、本発明では、これを一つのプロ
セッサに実装されたソフトウエアにより実現することを
特徴とする。
【手続補正４】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図２
【補正方法】変更
【補正内容】
【図２】
Claims (1)
- 【請求項１】 入力データに表示される複数の認識しよ
うとするパターンの相対位置があらかじめ定められてい
ない状態であり、しかもそのパターン認識に先立って前
処理を施すことを必要としないパターン認識装置におい
て、 前記複数の認識しようとするパターンがＸＹ座標で表示
できる二次元格子で区分された面に配置された状態で、
その面がラスター走査された連続的な二値ディジタル符
号により表示された電気的なデータに変換するディジタ
ル入力手段と、 このデータを受信して上記二次元パターンの連続するＰ
ＸＱデータ値が存在する部分を解析して、前記ＸＹ座標
上であらかじめ用意されたＮ個の特徴的なベクトルと対
応させる特徴整合手段と、 このＮ個の特徴的なベクトルとあらかじめ割り付けられ
たラベルと結合させあらかじめ割り付けられたＭパター
ンのラベルとその特徴的なベクトルとの組の確からしさ
を表す係数とを出力するラベル指定判定手段と、 この判定手段が送出するラベルおよび前記係数を受け、
最も確からしさの大きいＸＹ座標上の位置にその対応さ
せたパターンを配列して出力する構文処理手段とを備え
たことを特徴とするパターン認識装置。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| GB8409196 | 1984-04-10 | ||
| GB8409196 | 1984-04-10 |
Related Parent Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP60074587A Division JPS615386A (ja) | 1984-04-10 | 1985-04-10 | パタ−ン認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0757051A true JPH0757051A (ja) | 1995-03-03 |
Family
ID=10559444
Family Applications (2)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP60074587A Pending JPS615386A (ja) | 1984-04-10 | 1985-04-10 | パタ−ン認識装置 |
| JP4118065A Pending JPH0757051A (ja) | 1984-04-10 | 1992-04-10 | パターン認識装置 |
Family Applications Before (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP60074587A Pending JPS615386A (ja) | 1984-04-10 | 1985-04-10 | パタ−ン認識装置 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US4817171A (ja) |
| EP (1) | EP0163377B1 (ja) |
| JP (2) | JPS615386A (ja) |
| AT (1) | ATE56549T1 (ja) |
| DE (1) | DE3579627D1 (ja) |
Families Citing this family (37)
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| CA2044404C (en) * | 1990-07-31 | 1998-06-23 | Dan S. Bloomberg | Self-clocking glyph shape codes |
| US5168147A (en) * | 1990-07-31 | 1992-12-01 | Xerox Corporation | Binary image processing for decoding self-clocking glyph shape codes |
| US5091968A (en) * | 1990-12-28 | 1992-02-25 | Ncr Corporation | Optical character recognition system and method |
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| US7242988B1 (en) | 1991-12-23 | 2007-07-10 | Linda Irene Hoffberg | Adaptive pattern recognition based controller apparatus and method and human-factored interface therefore |
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| US6418424B1 (en) | 1991-12-23 | 2002-07-09 | Steven M. Hoffberg | Ergonomic man-machine interface incorporating adaptive pattern recognition based control system |
| US6400996B1 (en) | 1999-02-01 | 2002-06-04 | Steven M. Hoffberg | Adaptive pattern recognition based control system and method |
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- 1985-03-25 DE DE8585302060T patent/DE3579627D1/de not_active Expired - Lifetime
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-
1992
- 1992-04-10 JP JP4118065A patent/JPH0757051A/ja active Pending
Patent Citations (1)
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