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JPH0247786B2 - - Google Patents
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JPH0247786B2 - - Google Patents

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JPH0247786B2
JPH0247786B2 JP57097453A JP9745382A JPH0247786B2 JP H0247786 B2 JPH0247786 B2 JP H0247786B2 JP 57097453 A JP57097453 A JP 57097453A JP 9745382 A JP9745382 A JP 9745382A JP H0247786 B2 JPH0247786 B2 JP H0247786B2
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JP
Japan
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stroke
strokes
interest
series
section
Prior art date
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JP57097453A
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Japanese (ja)
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JPS58214971A (en
Inventor
Akio Shio
Takahiko Kawatani
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NTT Inc
Original Assignee
Nippon Telegraph and Telephone Corp
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Publication date
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    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10Character recognition
    • G06V30/18Extraction of features or characteristics of the image

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  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
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  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Character Discrimination (AREA)

Description

【発明の詳細な説明】 (1) 発明の属する分野の説明 本発明は、特徴抽出処理方式、特に漢字など構
造の複雑な文字パタンの識別に有効な特徴を抽出
する特徴抽出処理方式に関するものである。
[Detailed Description of the Invention] (1) Description of the field to which the invention pertains The present invention relates to a feature extraction processing method, and particularly to a feature extraction processing method for extracting features effective for identifying character patterns with complex structures such as kanji. be.

(2) 従来の技術の説明 従来より手書きカタカナや数字を読み取る光学
文字読取装置(OCR)が出されているが、これ
らを、手書き漢字の様に字種が多く構造の複雑な
パタンの認識に適用することは特徴に含まれる情
報の量からみて困難である。また手書き漢字の認
識を目指す幾つかの方法も提案されているが、そ
れらは文字線の傾き情報などをパタン上に特徴化
し、特徴化されたパタンと標準パタンとの重ね合
せによつて入力文字を判定する方法をとつてお
り、手書き漢字の分類用としては有効であるが識
別用としては不十分である。
(2) Explanation of conventional technology Optical character readers (OCR) that read handwritten katakana and numbers have been available for some time, but these devices cannot be used to recognize patterns with many character types and complex structures, such as handwritten kanji. This is difficult to apply due to the amount of information contained in the features. In addition, several methods have been proposed that aim to recognize handwritten kanji, but these methods feature information such as the slope of character lines on the pattern, and then superimpose the characterized pattern with a standard pattern to recognize input characters. This method is effective for classifying handwritten kanji, but is insufficient for identification.

(3) 発明の目的 本発明は、ストロークを情報の単位とし、各ス
トローク毎にそのまわりのストロークの情報を集
積することを特徴とし、その目的は手書き漢字の
分類に止まらず識別までを可能とする特徴抽出装
置を提供することにある。以下図面について詳細
に説明する。
(3) Purpose of the Invention The present invention is characterized by using a stroke as a unit of information and accumulating information about the surrounding strokes for each stroke.The purpose of the present invention is to not only classify handwritten kanji but also to identify them. The object of the present invention is to provide a feature extraction device that performs the following. The drawings will be explained in detail below.

(4) 発明の構成および作用の説明 第1図は、本発明を含む認識系の構成例であつ
て、1は走査部、2はパタンメモリ部、3はスト
ローク抽出部、4はストローク座標メモリ部、5
は特徴抽出部、6は識別部、7は制御部である。
(4) Description of structure and operation of the invention FIG. 1 shows an example of the structure of a recognition system including the present invention, in which 1 is a scanning section, 2 is a pattern memory section, 3 is a stroke extraction section, and 4 is a stroke coordinate memory. Part, 5
6 is a feature extraction unit, 6 is an identification unit, and 7 is a control unit.

まず走査部1は、ドキユメント上の文字を走
査・光電変換し2値信号をパタンメモリ部2へ送
る。パタンメモリ部2は、走査部1からの2値信
号を1時格納するRAMである。ストローク抽出
部3は、パタンメモリ部2に格納された1文字分
の2値パタンから文字線ストロークを抽出し、ス
トローク毎に両端の(x、y)座標を求め、スト
ローク座標メモリ部4に格納する。次に本発明の
対象である特徴抽出部5は、ストローク座標メモ
リ部4に格納された各ストロークの両端の座標を
もとに、各ストロークから上下左右の各方向位置
に(以下簡単のために「方向に」と略すことがあ
る)存在するストロークの傾きを近い順に求めて
1ケまたは、複数個のストローク傾き系列を求
め、識別部6へ送る。識別部6は、これをもとに
入力文字のカテゴリ名を判定し出力する。これら
の処理は、すべて制御部7が与えるタイミング信
号により制御される。
First, the scanning section 1 scans and photoelectrically converts characters on a document and sends a binary signal to the pattern memory section 2. The pattern memory section 2 is a RAM that temporarily stores the binary signal from the scanning section 1. The stroke extraction unit 3 extracts character line strokes from the binary pattern for one character stored in the pattern memory unit 2, calculates the (x, y) coordinates of both ends for each stroke, and stores them in the stroke coordinate memory unit 4. do. Next, the feature extraction unit 5, which is the object of the present invention, extracts the positions from each stroke in each direction (for simplicity, The inclinations of existing strokes (sometimes abbreviated as "in the direction") are determined in descending order of the inclinations, one or more stroke inclination series are determined, and the obtained stroke inclination series is sent to the identification unit 6. The identification unit 6 determines the category name of the input character based on this and outputs it. All of these processes are controlled by timing signals given by the control section 7.

第2図は第1図図示の特徴抽出部5の実施例で
あつて、51は傾き抽出部、52は傾きテーブル
部、53は位置関係抽出部、54は位置関係マト
リクス部、55はストローク傾き系列抽出部、5
6はストロークテーブル部である。
FIG. 2 shows an embodiment of the feature extracting section 5 shown in FIG. 1, in which 51 is an inclination extraction section, 52 is an inclination table section, 53 is a positional relationship extraction section, 54 is a positional relationship matrix section, and 55 is a stroke inclination. Series extraction part, 5
6 is a stroke table section.

これらは、制御部7から与えられるタイミング
信号により制御されて動作する。まず傾き抽出部
51は、ストローク座標メモリ部4の内容を読み
とつて傾きを算出し、傾きテーブル部52に格納
する。ここで扱うストロークとは、直線と見なせ
ることを基本としており、屈曲がある時には直線
に分割されるようになつており、このことから一
般にいうストローク(一筆)と意味を異にする。
These are controlled and operated by timing signals given from the control section 7. First, the inclination extraction section 51 reads the contents of the stroke coordinate memory section 4, calculates the inclination, and stores it in the inclination table section 52. The strokes treated here are basically straight lines, and when there is a bend, they are divided into straight lines, and for this reason they have a different meaning from the general term stroke (single stroke).

第3図は、ストロークに分割したパタンの例を
示し、「・」で記している30は特徴点、31〜
40は第1〜第10のストロークを示す。
Figure 3 shows an example of a pattern divided into strokes, where 30 marked with "・" is a feature point, 31 to
40 indicates the first to tenth strokes.

第4図は、ストローク座標メモリ部4の実施例
であり、アドレス‘0'には出現した総ストローク
数N、またアドレス‘a'(a=1、2、……N)
には、アドレスをストローク番号に対応させて、
始端および終端の座標(xs a、ys a)、(xE a、yE a)が格
納されている。
FIG. 4 shows an embodiment of the stroke coordinate memory unit 4, where the total number of strokes N appearing at address '0' and address 'a' (a=1, 2,...N).
To do this, match the address to the stroke number,
The coordinates (x s a , y s a ) and (x E a , y E a ) of the starting end and ending end are stored.

傾き抽出部51における傾きの抽出法の一例と
して、第5図に示す0〜7の8種類(22.5゜きざ
み)の傾きコードに変換する場合を示す。
As an example of the method for extracting the slope in the slope extracting section 51, a case will be shown in which the slope is converted into eight types of slope codes from 0 to 7 (in 22.5° increments) shown in FIG.

任意のストローク(番号i)の平均傾きθは θ=tan-1(△y/△x);(△x≠0) π/2;(△x=0、△y>0) −π/2;(△x=0、△y<0) 値なし;(△x=△y=0) (ただし、△x=xE i−xS i、△y=yE i−yS i−π/2
≦θ≦π/2) と表わすことが出来るから、△xおよび△yの値
によつて傾きコードを求めることができる。
The average slope θ of any stroke (number i) is θ=tan -1 (△y/△x); (△x≠0) π/2; (△x=0, △y>0) −π/2 ; (△x=0, △y<0) No value; (△x=△y=0) (However, △x=x E i −x S i , △y=y E i −y S i −π /2
≦θ≦π/2) Therefore, the slope code can be obtained from the values of △x and △y.

第6図は、傾きテーブル部52の実施例であつ
て、第3図のパタンから得られる傾きテーブル部
の内容を示す。アドレス‘0'には総ストローク
数、アドレス‘1'以降には、各ストローク番号に
対応した傾きコードが格納される。例えば、第6
図において、アドレス‘8'には、第3図の第8の
ストローク38の傾きコード“0”が格納され
る。
FIG. 6 is an embodiment of the tilt table section 52, and shows the contents of the tilt table section obtained from the pattern of FIG. 3. The total number of strokes is stored at address '0', and the slope code corresponding to each stroke number is stored at and after address '1'. For example, the 6th
In the figure, the inclination code "0" of the eighth stroke 38 in FIG. 3 is stored at address '8'.

位置関係抽出部53は、ストローク座標メモリ
部4に書かれた各ストロークの両端の座標をもと
に、任意の2つのストロークの相対的な位置関係
(上下関係、左右関係)を求め、その結果を位置
関係マトリクス部54に書き込む。
The positional relationship extraction unit 53 determines the relative positional relationship (vertical relationship, horizontal relationship) between any two strokes based on the coordinates of both ends of each stroke written in the stroke coordinate memory unit 4, and extracts the result. is written in the positional relationship matrix section 54.

位置関係抽出部53における処理のうち、スト
ローク間の上下関係を調べる方法について一例を
示すと、まず、任意の2本のストロークが上下関
係をもつためには、左右方向に一定の重なりをも
つことが必要である。第7図A〜Dは、任意の2
本のストロークが左右方向に重なりを持つときの
位置関係の変化を模式的に示したもので、531
は第i番目のストローク、532は第j番目のス
トロークを示す。第7図C,Dの場合には、無条
件に重なりを持つと見なせるが、第7図A,Bの
場合には以下の条件を満足する必要がある。
An example of a method for checking the vertical relationship between strokes in the process performed by the positional relationship extraction unit 53 is as follows: First, in order for any two strokes to have a vertical relationship, they must have a certain overlap in the left and right direction. is necessary. Figure 7 A to D are any 2
This diagram schematically shows the change in positional relationship when the strokes of a book overlap in the left and right direction.
indicates the i-th stroke, and 532 indicates the j-th stroke. In the cases of C and D in FIG. 7, it can be considered that there is an unconditional overlap, but in the cases of A and B in FIG. 7, the following conditions must be satisfied.

(条件)△≧αまたは△≧β・min(li、lj) ただし(α、βは予め定める閾値 △は、2本のストロークの重なり長、 li、ljはそれぞれストロークi、jのx方向の
長さを意味する。) 次に、左右方向に重なりをもつた一組のストロ
ークの上下関係の決定法の一例を示す。上下関係
は、2本のストロークの重なり部分の両端のy座
標の大小で決定することができる。第8図は、左
右に重なりをもつ一組のストロークの上下関係を
判定する方法の説明図であり、531は第i番目
のストローク、532は第j番目のストロークを
示す。同図において、次の条件を満たすとき、第
j番目のストローク532は、第i番目のストロ
ーク531の下にあると判定する。
(Condition) △≧α or △≧β・min (l i , l j ) However, (α and β are predetermined thresholds △ is the overlapping length of two strokes, l i and l j are the strokes i and j, respectively) (means the length in the x direction of .) Next, an example of a method for determining the vertical relationship of a set of strokes that overlap in the horizontal direction will be described. The vertical relationship can be determined by the magnitude of the y-coordinates at both ends of the overlapping portion of the two strokes. FIG. 8 is an explanatory diagram of a method for determining the vertical relationship between a set of strokes that overlap on the left and right, where 531 indicates the i-th stroke and 532 indicates the j-th stroke. In the figure, when the following condition is satisfied, the j-th stroke 532 is determined to be below the i-th stroke 531.

(条件)(ym i>ym jかつyn i≧yn j またはym i=ym jかつyn i>yn j) また、次の条件を満たすとき、第j番目のスト
ローク532は、第i番目のストローク531の
上にあると判定する。
(Condition) (y m i > y m j and y n i ≧ y n j or y m i = y m j and y n i > y n j ) Also, when the following condition is satisfied, the jth stroke 532 is determined to be above the i-th stroke 531.

(条件)(ym i<ym jかつyn i≦yn j またはym i=ym jかつyn i<yn j) 任意の2本のストロークi、jの上下関係は、
以上の様に求めることができるが、左右関係につ
いても、以上説明した方法に関し、x方向とy方
向を入れ替えた方法によつて求めることができ
る。この様にして得られる任意の2本のストロー
クi、jの上下、左右関係は、位置関係マトリク
ス部54のアドレスi、jに記録される。位置関
係マトリクス部54は、RAMで構成され、スト
ロークiから見たストロークjの位置関係を
「上」、「下」、「左」、「右」に対応させた4面のマ
トリクスで表現する。第9図と第10図とに、第
3図に示したパタンに対する位置関係マトリクス
部54の「上」と「下」とに対応するマトリクス
の実施例を示す。本実施例によれば、第3図第1
のストローク31から上方には第9図から第2、
第3のストローク32,33が、下方には第10
図から第4〜第10のストローク34〜40が存在
することを示している。
(Condition) (y m i < y m j and y n i ≦y n j or y m i = y m j and y n i < y n j ) The vertical relationship between arbitrary two strokes i and j is
Although it can be determined as described above, the left-right relationship can also be determined by replacing the x-direction and the y-direction with respect to the method described above. The vertical and horizontal relationships between arbitrary two strokes i and j obtained in this way are recorded in addresses i and j of the positional relationship matrix section 54. The positional relationship matrix unit 54 is composed of a RAM, and expresses the positional relationship of the stroke j viewed from the stroke i using a four-sided matrix that corresponds to "top", "bottom", "left", and "right". 9 and 10 show examples of matrices corresponding to the "upper" and "lower" portions of the positional relationship matrix section 54 with respect to the pattern shown in FIG. 3. According to this embodiment, FIG.
2 from FIG. 9 upward from the stroke 31 of
The third stroke 32, 33 is downward the tenth stroke.
The figure shows that there are fourth to tenth strokes 34 to 40.

ストローク傾き系列抽出部55は、位置関係マ
トリクス部54の内容をもとに各ストロークから
上、下、左、右の各方向に見た時に、存在するス
トロークの番号系列を求め、さらに傾きテーブル
部52の内容を参照して番号系列を傾き系列に変
換し、ストロークテーブル部56に出力する。任
意のストロークから各方向に見たストロークの系
列は、一般に複数個存在する。例えば、第3図に
示したパタン例において、第1のストローク31
から下方を見ると、第4のストローク34が第1
系列、第5、第6、第7のストローク35,3
6,37が第2系列、第8のストローク38が第
3系列、第9のストローク39が第4系列、第10
のストローク40が第5系列となり、5つの系列
が存在する。
The stroke inclination series extraction section 55 calculates the number series of existing strokes when viewed from each stroke in the upper, lower, left, and right directions based on the contents of the positional relationship matrix section 54, and further extracts the number series of existing strokes from the inclination table section. 52, the number series is converted into a slope series, and the number series is output to the stroke table section 56. Generally, there are a plurality of stroke series seen in each direction from a given stroke. For example, in the pattern example shown in FIG.
Looking down from the top, the fourth stroke 34 is the first
Series, 5th, 6th, 7th strokes 35, 3
6, 37 are the second series, the eighth stroke 38 is the third series, the ninth stroke 39 is the fourth series, the 10th stroke
The stroke 40 is the fifth series, and there are five series.

次にこれらを求める方法について説明する。処
理は、「上」、「下」、「左」、「右」の各方向につい
て行なわれるが、各方向の処理は同様の手順で行
なわれるので、「下」方向に存在するストローク
を求める場合に限定して説明する。
Next, a method for obtaining these will be explained. Processing is performed in the "up", "down", "left", and "right" directions, but since the processing in each direction is performed using the same procedure, when determining the strokes that exist in the "down" direction, The explanation will be limited to.

まず、任意のストロークiを着目ストロークと
すると、着目ストロークの下方にあるストローク
番号は、位置関係マトリクス部54の「下」方向
のマトリクスにより求めることができる。第10
図に示した「下」方向のマトリクスの第i番目の
1行を MD i=(K1、K2、……、Kj、……) で表わすと、もし、任意のストロークjがストロ
ークiの下方にあるなら、Kj=1となる。次に、
ストロークjが、着目ストロークiのすぐ下にあ
るためには、着目ストロークiとストロークjの
間に他のストロークが存在しないことが必要であ
るから、次の条件を満たす必要がある。第9図に
示した「上」方向のマトリクスの第i番目の1行
を MU i=(K1′、K2′、……、Kj′、……) で表わすとき、条件 MD i・DU j=(0、0、0、……)を満足するな
らば、ストロークjは、ストロークiのすぐ下に
存在する。
First, when an arbitrary stroke i is a stroke of interest, the stroke number below the stroke of interest can be found from the matrix in the "down" direction of the positional relationship matrix section 54. 10th
If the i-th row of the matrix in the "down" direction shown in the figure is expressed as M D i = (K 1 , K 2 , ..., K j , ...), if any stroke j is a stroke If it is below i, then K j =1. next,
In order for the stroke j to be immediately below the stroke i of interest, it is necessary that no other stroke exists between the stroke i of interest and the stroke j, and therefore the following condition must be satisfied. When the i-th row of the matrix in the upward direction shown in Figure 9 is expressed as M U i = (K 1 ′, K 2 ′, ..., K j ′, ...), the condition M D If i ·D U j =(0, 0, 0, . . . ) is satisfied, stroke j exists immediately below stroke i.

この様にして得られるストロークjを順次着目
ストロークiに置き換えて行くことにより、スト
ロークの順序系列を求めることが出来る。
By sequentially replacing the stroke j obtained in this manner with the stroke of interest i, the sequence of strokes can be determined.

第3図で示した第1のストローク31を着目ス
トロークとした場合を例に、これを説明する。ま
ず、第1のストローク31の下方のストロークの
番号jは、第10図のi=1の1行分 MD 1=(0、0、0、1、1、1、1、1、1、
1) から、 j=4、5、6、7、8、9、10 となる。このうち、j=4、5、8、9、10の場
合には、 MD 1・MU j=(0、0、0、0、0、0、0、0、
0、0) となり、それぞれがストローク31のすぐ下にあ
るストロークとなる。
This will be explained by taking as an example the case where the first stroke 31 shown in FIG. 3 is the stroke of interest. First, the stroke number j below the first stroke 31 is one line of i= 1 in FIG .
1), j=4, 5, 6, 7, 8, 9, 10. Among these, in the case of j=4, 5, 8, 9, 10, M D 1・M U j =(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0), each of which is a stroke immediately below stroke 31.

次にこれらストローク(j=4、5、8、9、
10)を着目ストロークにおきかえ、更にその下の
ストロークの存在を調べると、j=5の場合を除
いて、 MD j=(0、0、0、0、0、0、0、0、0、
0) となるから、これ以上、下にはストロークがない
ことがわかる。
Next, these strokes (j=4, 5, 8, 9,
10) as the stroke of interest and further examine the existence of strokes below it, M D j = (0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, except for the case where j = 5). ,
0), which means there is no further stroke below.

一方、j=5の場合には、 MD 5=(0、0、0、0、0、1、1、0、0、0)≠
(0、0、0、0、0、0、0、0、0、0) となるから、j=6、7のストロークがこの下方
向に存在する。このうち、j=6の場合を調べる
と、 MD 5・MU 6=(0、0、0、0、0、0、0、0、
0、0) となり、ストローク36(j=6)がストローク
35(j=5)のすぐ下にくることがわかる。
On the other hand, when j=5, M D 5 = (0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0)≠
(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0), so there are strokes of j=6 and 7 in this downward direction. Among these, when examining the case of j=6, M D 5 · M U 6 = (0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0), and it can be seen that stroke 36 (j=6) is immediately below stroke 35 (j=5).

以上の様な処理により、ストローク31の
「下」方向には次の5つのストローク番号系列が
得られる。
Through the processing described above, the following five stroke number series are obtained in the "downward" direction of the stroke 31.

(系列1) 1−4 ( 〃 2) 1−5−6−7 ( 〃 3) 1−8 (系列4) 1−9 ( 〃 5) 1−10 次に、これらのストローク番号系列をストロー
クの傾き系列に変換する方法について説明する。
各ストロークの傾きは、第6図に示した傾きテー
ブル部52に格納されている。したがつて各スト
ローク番号をアドレスとして傾きテーブル部52
の内容を読み出し、ストロークテーブル部56内
の対応するアドレスに書き込めばよい。
(Series 1) 1-4 (〃 2) 1-5-6-7 (〃 3) 1-8 (Series 4) 1-9 (〃 5) 1-10 Next, convert these stroke number series into stroke numbers. The method of converting into a slope series will be explained.
The inclination of each stroke is stored in the inclination table section 52 shown in FIG. Therefore, the tilt table section 52 uses each stroke number as an address.
It is sufficient to read out the contents of and write them to the corresponding address in the stroke table section 56.

第11図は、第3図のパタンに対応するストロ
ークテーブル部56の実施例を模式的に示したも
ので、561は着目ストロークの傾き、562
は、着目ストロークの上方にあるストロークの傾
き系列、563は下方にあるストロークの傾き系
列、564は左方にあるストロークの傾き系列、
565は右方にあるストロークの傾き系列であ
る。
FIG. 11 schematically shows an embodiment of the stroke table section 56 corresponding to the pattern shown in FIG.
is the slope series of strokes above the stroke of interest, 563 is the slope series of strokes below, 564 is the slope series of strokes to the left,
565 is a slope series of strokes on the right side.

(5) 効果の説明 以上説明したように、本特徴抽出処理方式によ
れば、ストロークを単位として任意の着目ストロ
ークに対し、まわりのストローク情報を集積する
方式をとつており、集積に際しては各着目ストロ
ークに対し複数の傾き系列を着目ストロークに近
い順に求めることを可能としたものであるから、
手書き漢字の複雑な構造の記述が可能であり、か
つ相対的な位置情報を用いているため入力文字の
位置変動に対しても安定な特徴が得られる。
(5) Explanation of effects As explained above, according to this feature extraction processing method, information on the surrounding strokes is accumulated for any given stroke of interest using a stroke as a unit. Since it is possible to obtain multiple inclination series for a stroke in order of proximity to the stroke of interest,
It is possible to describe the complex structure of handwritten kanji, and since relative position information is used, stable characteristics can be obtained even with changes in the position of input characters.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

第1図は、本発明を含む認識系の一実施例構
成、第2図は特徴抽出部の実施例、第3図はスト
ロークに分割したパタン例、第4図はストローク
座標メモリ部の実施例、第5図は傾きコードの
例、第6図は、傾きテーブル部の実施例、第7
図、第8図は、2本のストロークの位置関係を示
す説明図、第9図、第10図は、位置関係マトリ
クス部の「上」「下」に対応するマトリクスの実
施例、第11図は、ストロークテーブル部の実施
例である。 1……走査部、2……パタンメモリ部、3……
ストローク抽出部、4……ストローク座標メモリ
部、5……特徴抽出部、6……識別部、7……制
御部、30……特徴点、31〜40……第1〜第
10のストローク、51……傾き抽出部、52……
傾きテーブル部、53……位置関係抽出部、54
……位置関係マトリクス部、55……ストローク
傾き系列抽出部、56……ストロークテーブル
部。
Fig. 1 shows an example configuration of a recognition system including the present invention, Fig. 2 shows an example of a feature extraction section, Fig. 3 shows an example of a pattern divided into strokes, and Fig. 4 shows an example of a stroke coordinate memory section. , FIG. 5 is an example of a tilt code, FIG. 6 is an example of a tilt table section, and FIG. 7 is an example of a tilt code.
8 are explanatory diagrams showing the positional relationship between two strokes, FIGS. 9 and 10 are examples of matrices corresponding to "upper" and "lower" of the positional relationship matrix section, and FIG. 11 This is an example of the stroke table section. 1...Scanning section, 2...Pattern memory section, 3...
Stroke extraction unit, 4... Stroke coordinate memory unit, 5... Feature extraction unit, 6... Identification unit, 7... Control unit, 30... Feature points, 31-40... 1st to 1st
10 strokes, 51... slope extraction section, 52...
Tilt table section, 53...Positional relationship extraction section, 54
. . . Positional relationship matrix section, 55 . . . Stroke inclination series extraction section, 56 . . . Stroke table section.

Claims (1)

【特許請求の範囲】 1 黒、白からなる2値の文字パタンを処理して
ストロークを抽出し、ストロークの情報をもとに
入力パタンの属するカテゴリ名を識別するパタン
認識方式において、上記任意のストロークの傾き
を求める手段、任意の2本のストロークについて
当該2本のストロークの存在位置情報から相対的
位置関係を求める手段、および任意のストローク
を着目ストロークとして上記相対的位置関係をも
とに当該着目ストロークの予め定められた所定の
方向位置に存在するストロークを当該着目ストロ
ークから近い順に求めて各方向位置に存在するス
トロークの傾き系列を求める手段をそなえ、上記
ストロークの情報を抽出し、着目ストローク毎の
上記ストロークの傾き系列を当該着目ストローク
に集積するようにしたことを特徴とする特徴抽出
処理方式。 2 上記ストロークの傾き系列は、各着目ストロ
ークの予め定められた所定の方向位置毎に複数系
列抽出することを特徴とする特許請求の範囲第1
項記載の特徴抽出処理方式。
[Claims] 1. A pattern recognition method that processes a binary character pattern consisting of black and white to extract strokes and identifies a category name to which an input pattern belongs based on stroke information, A means for determining the inclination of a stroke, a means for determining a relative positional relationship between any two strokes from existing position information of the two strokes, and a means for determining the relative positional relationship of any two strokes based on the relative positional relationship, with the arbitrary stroke being the stroke of interest. A means is provided for determining the strokes existing at predetermined directional positions of the stroke of interest in order of proximity to the stroke of interest, and obtaining a slope series of the strokes existing at each directional position, extracting information on the strokes, and determining the stroke of interest. A feature extraction processing method characterized in that the slope series of the strokes for each stroke is accumulated in the stroke of interest. 2. A plurality of inclination series of the strokes are extracted for each predetermined directional position of each stroke of interest.
Feature extraction processing method described in section.
JP57097453A 1982-06-07 1982-06-07 Feature extraction processing system Granted JPS58214971A (en)

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