(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
２値化された文字パターンの正規化処理を行う正規化処理部と、
前記正規化処理部による正規化処理後の文字パターンを入力し、該文字パターンの外郭特徴を抽出する外郭特徴抽出部と、
前記正規化処理部による正規化処理後の文字パターンを入力し、該文字パターンの輪郭法線成分を抽出する輪郭法線成分抽出部と、
外郭特徴抽出部で抽出された外郭特徴と前記輪郭法線成分抽出部によって抽出された該外郭特徴の外郭点における輪郭法線成分から前記正規化処理部による正規化処理後の文字パターンの特徴量を求める特徴合成部と、を有し、前記特徴合成部で得た特徴量に基づいて候補文字を出力することを特徴とする文字認識装置。
【請求項２】
前記輪郭法線成分抽出部は、文字パターン上の外郭点の画素とその周辺の白画素の総和ベクトルを求める総和ベクトル算出手段と、総和ベクトル算出手段により得た総和ベクトルを方向コード別に分割して輪郭法線成分を得る総和ベクトル分割手段と、を有することを特徴とする請求項１に記載の文字認識装置。
【請求項３】
更に、外郭特徴格納手段及び輪郭法線成分を方向成分別に格納する輪郭法線成分格納手段を有し、特徴合成部が、上記外郭特徴格納手段から各外郭点毎の外郭特徴を順次読み出す外郭特徴読み出し手段と、上記読み出された外郭特徴から輪郭法線成分の前記輪郭法線成分格納手段における格納位置を決定する特徴量格納位置決定手段と、上記読み出された外郭特徴の外郭点の輪郭法線成分を方向成分別に上記格納位置に累積して特徴量を得る特徴量算出手段と、を有することを特徴とする請求項１または２に記載の文字認識装置。
【請求項４】
更に、１つの文字パターンの全ての外郭特徴についての特徴量を得た後、各特徴量毎に最大の値を持つ特徴方向成分の値を選択して正規化する特徴量正規化手段を有することを特徴とする請求項３に記載の文字認識装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は文字認識装置に関し、特に、光電変換によって得られた文字パターンを２値化し、２値化した文字パターンから文字の特徴量を抽出し、その特徴量を用いて文字を認識する文字認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、手書き文字を認識する文字認識装置として、外郭方向寄与度を用いたものが知られている。ここで、外郭寄与度とは文字パターンを複数方向から走査したとき、白（背景）から黒（文字）へ変化する点（外郭点）を求めることにより文字の大局的な特徴を表す外郭特徴と、黒（文字）部分の複数方向の連結長により文字の局所的な方向を示す方向寄与度によって構成されており、外郭特徴で表わされる外郭点における方向寄与度特徴を選択した特徴を文字パターンの特徴とする。
【０００３】
外郭寄与度については、電子通信学会論文誌１９８３／１０Ｖｏｌ．Ｊ６６−Ｄ Ｎｏ．１０（荻田紀博，内藤誠一郎，増田功）の１１８５頁〜１１９２頁に「外郭方向寄与度特徴による手書き漢字の識別」と題して掲載されている。また、上記論文の外郭方向寄与度特徴による文字認識に関連する発明として、（イ）特開昭５７−８８８０号（文字パターンの分類処理装置）、（ロ）特開昭５７−１６４３７６号（文字パターン分類処理装置）、（ハ）特開昭５７−１８９２７７号（文字認識装置）、（ニ）特開昭５８−２００３７８号（文字パターンの分類装置）、（ホ）特開昭５８−２２３８８４号（文字パターンの分類処理装置）、（ヘ）特開昭６４−５１５９３号（文字認識方法）がある。
【０００４】
上述の発明のうち、（イ）は方向寄与度と局所的なメッシュ特徴の組み合わせに関するものであり、（ロ）は方向寄与度と大局的特徴との組み合わせに関するものであり、（ハ）は（イ）と（ロ）と大局的線密度特徴との組み合わせに関するものであり、（ニ）は局所的なメッシュ領域において（ロ）の方法を適用したものであり、（ホ）は（ロ）の方法の特殊なタイプであり、（ニ）は外郭寄与度と方向密度ベクトルとの組み合わせに関するものである。一方、従来の文字認識装置では光電変換後に位置及び大きさの正規化を行った文字パターンについて、上記外郭寄与度による特徴ベクトルを作成し予め用意された辞書テーブルとのマッチングをとり、文字パターンの分類を行っていた。
【０００５】
しかしながら、方向寄与度の問題点として次のようなものがある。
（１）方向寄与度は文字の黒画素の追跡によって求められる特徴であり、黒画素の凹凸や欠落によるノイズにより特徴量が変動する点、（２）黒画素の凹凸ノイズは文字の輪郭で発生するので、外郭特徴と方向寄与度との組み合わせでは特徴量の変動を受けやすい点、例えば、図２（ａ）に示す文字パターン（被認識対象文字画像）の一部についてノイズＤがない場合に画素Ａ，Ｂ，及びＣについて方向寄与度を求めるものとする。ここで、文字線の方向コードを図２（ｂ）に示すように（方向１，２，３，４で）定義し、ある画素における方向寄与度ＶをＶ＝（Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３，Ｖ４）とする。但し、Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３，Ｖ４はそれぞれ方向１，２，３，４における方向寄与度である。
【０００６】
ノイズＤがない場合の画素Ａ，Ｂ，Ｃにおける方向寄与度ＶＡ，ＶＢ，ＶＣは、
ＶＡ＝（０．４２０，０．３４３，０．４２０，０．７２８）
ＶＢ＝（０．４０８，０．３３３，０．４７１，０．７０７）
ＶＣ＝（０．４８０，０．３９２，０．５５５，０．５５５）
と表わされる。同様にノイズＤがある場合の画素Ａ，Ｂ，Ｃにおける方向寄与度をＷＡ，ＷＢ，ＷＣを求めると、
ＷＡ＝（０．４０８，０．３３３，０．４７１，０．７０７）
ＶＢ＝（０．５１６，０．３６５，０．５１６，０．５７７）
ＶＣ＝（０．４６３，０．３７８，０．５３５，０．５９８）
となる。
【０００７】
上記の計算結果から外郭特徴の左方向からの走査時は本来ならば方向寄与度はＶＡ，ＶＢ，ＶＣとなるはずであるが、ノイズＤの発生によりＷＡ，ＷＢ，ＷＣとして得られることとなり、また、 ＶSUM ＝ＶＡ＋ＶＢ＋ＶＣ ＝（１．３０８，１．０６８，１．４４６，１．９９０）
ＷSUM ＝ＷＡ＋ＷＢ＋ＷＣ ＝（１．３８７，１．０７６，１．５２２，１．８８２）
から、ノイズＤにより特徴が大きく変動することがわかる。
【０００８】
上記従来技術の、方向寄与度がノイズによって大きく変動する、という問題点を解決する手段として、従来はノイズ除去処理を行っていた。ノイズ除去処理の代表例として、３３のマトリックスによるパターンマッチング手法があり、これによれば１ドット幅の凹凸ノイズが除去できる。しかしながら、この手法によれば認識率がノイズ除去処理の性能に左右されるという問題点、及びノイズ除去処理の性能を上げるための処理量が増大するという新たな問題点が生じた。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来の技術の問題点である、外郭寄与度が文字パターンの凹凸ノイズに影響されやすく、認識性能低下の原因になっている点、及びノイズ除去処理を行った場合処理量が多くなり認識時間が遅くなる点、を解消する技術として、文字の局所的な方向をノイズの影響なく求めるエッジ特徴と文字の大局的特徴を求める外郭特徴とを組合せてノイズ除去が不要で且つ文字輪郭部分のノイズに影響されずに高い認識性能を得ることを目的としてなされた特願平５−２８０６５１号に記載の文字認識装置がある。
【００１０】
上記技術では正規化処理部で文字認識装置は２値化された文字のパターンに対し位置及び大きさの正規化処理を行い、エッジ特徴抽出部で正規化処理後の文字パターンを入力してそのエッジ特徴を抽出し、特徴合成部で外郭特徴抽出部で得た外郭特徴の外郭点におけるエッジ特徴をエッジ特徴抽出部から入力して特徴量を求め、特徴合成部で得た特徴量に基づいて文字パターンの分類を行っている。しかしながら、上記文字認識装置のエッジ特徴を抽出して得た特徴量による文字パターンの分類方式では、特徴量の変化が輪郭の変形に鋭敏過ぎ、輪郭が少々変形しても特徴量が異なる場合があるという問題点があった。
【００１１】
例えば、図１６（ａ）において同図の階段状の部分(1)〜(6)を文字の輪郭の一部と想定し、部分(1)〜(6)の分割枠のピッチを同一とし、図の下方から走査する場合の特徴量を上記方式により求めると、部分（１）〜（６）の特徴成分はそれぞれ、(1)（０，０，１６，０)、(2)（０，１１，０，０）、(3)(０，０，１６，０)、(4)（０，１１，０，０)、(5)（０，０，１６，０）、(6)(０，１１，０，０）となり、部分(1)〜(6)の特徴量の合計は（０，３３，４８，０）になる。
【００１２】
また、図１６（ｂ）で同様に特徴量を上記方式により求めると、部分(7)〜(12)の特徴成分はそれぞれ、(7)（０，７，１０，０)、(8)（０，７，５，０)、(9)（０，７，１０，０）、(10)（０，７，５，０)、(11)（０，７，１０，０)、(12)（０，７，５，０）となり、部分(7)〜(12)の特徴量の合計は（０，４２，４５，０）となり、図１６（ａ）と図１６（ｂ）では輪郭が少し異なる（すなわち、（ａ）で部分(3)，(4)がたいらであるのに対し、（ｂ）で対応する部分(9)，(10)が１ピッチ垂直方向に異なる）だけでも特徴量が少なからず異なることになる。このように、特徴量の変化が輪郭の変形に鋭敏過ぎ、輪郭が少々変形しても特徴量が異なると、認識方法がマルチテンプレートで行われる文字認識装置では同種文字の距離差が拡大し同種文字の辞書数が増える場合があるという問題点がある。
【００１３】
本発明は、（１）従来の文字認識装置で用いられている外郭方向寄与度が文字パターンの輪郭部に発生する凹凸ノイズに影響されやすく、認識性能低下の原因になる、（２）ノイズ除去処理を行った場合、処理量が多くなり認識時間が遅くなる、という問題点を解決するためになされたものであり、文字の局所的な方向をノイズの影響なく求め得る輪郭法線成分と文字の大局的特徴を求める外郭特徴とを組合せることにより、ノイズ除去が不要で且つ文字輪郭部分のノイズに影響されることがなく、しかも、少々の輪郭の変形に関係ない特徴量を出力することにより同種文字の辞書数の増加を抑制しつつ高い認識性能を有する文字認識装置の提供を目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、第１の発明の文字認識装置は、２値化された文字パターンの正規化処理を行う正規化処理部と、正規化処理部による正規化処理後の文字パターンを入力し該文字パターンの外郭特徴を抽出する外郭特徴抽出部と、正規化処理部による正規化処理後の文字パターンを入力し該文字パターンの輪郭法線成分を抽出する輪郭法線成分抽出部と、外郭特徴抽出部で抽出された外郭特徴と輪郭法線成分抽出部によって抽出された該外郭特徴の外郭点における輪郭法線成分から正規化処理部による正規化処理後の文字パターンの特徴量を求める特徴合成部と、を有し、特徴合成部で得た特徴量に基づいて候補文字を出力することを特徴とする。
【００１５】
第２の発明は上記第１の発明の文字認識装置において、輪郭法線成分抽出部は、文字パターン上の外郭点の画素とその周辺の白画素の総和ベクトルを求める総和ベクトル算出手段と、総和ベクトル算出手段により得た総和ベクトルを方向コード別に分割して輪郭法線成分を得る総和ベクトル分割手段と、を有することを特徴とする。
【００１６】
第３の発明は、上記第１または第２の発明の文字認識装置において、更に、外郭特徴格納手段及び輪郭法線成分を方向成分別に格納する輪郭法線成分格納手段を有し、特徴合成部が、外郭特徴格納手段から各外郭点毎の外郭特徴を順次読み出す外郭特徴読み出し手段と、読み出された外郭特徴から輪郭法線成分の輪郭法線成分格納手段における格納位置を決定する特徴量格納位置決定手段と、読み出された外郭特徴の外郭点の輪郭法線成分を方向成分別に上記格納位置に累積して特徴量を得る特徴量算出手段と、を有することを特徴とする。
【００１７】
第４の発明は、上記第３の発明の文字認識装置において、更に、１つの文字パターンの全ての外郭特徴についての特徴量を得た後各特徴量毎に最大の値を持つ特徴方向成分の値を選択して正規化する特徴量正規化手段を有することを特徴とする。
【００１８】
【作用】
上記構成により第１の発明の文字認識装置は、正規化処理部で正規化処理された文字パターンから外郭特徴抽出部で文字の大局的特徴を求める外郭特徴を抽出する。また、正規化処理部で正規化処理された文字パターンから輪郭法線成分抽出部で文字の局所的な方向をノイズの影響なく求めることができる。そして、特徴合成部で輪郭法線成分と外郭特徴とを合成し、その合成した特徴と各文字の特徴辞書とのマッチングをとり文字パターンの分類を行い、候補文字を出力する。したがって、文字パターンの輪郭部に発生する凹凸ノイズに影響されない文字認識が実現できる。
【００１９】
また、第２、第３、及び第４の発明では輪郭法線成分抽出部が、総和ベクトル算出手段により文字パターン上の外郭点の画素とその周辺の白画素の総和ベクトルを求め、総和ベクトル分割手段により総和ベクトルを方向コード別に分割して輪郭法線成分を得る。そして、輪郭法線成分を用いることにより文字輪郭部分の少々の変形に関係ない特徴量を出力することができる。
【００２０】
【実施例】
図１は本発明に基づく文字認識装置１０の一実施例の構成を示すブロック図であり、１１は光電変換部、１２は正規化処理部、１３は外郭特徴抽出部、１４は輪郭法線成分抽出部、１５は特徴合成部、１６は識別部、１７は辞書部である。光電変換部１１は入力された文字パターンを電気信号に変換し、正規化処理部に出力する。正規化処理部１２は光電変換部１１によって電気信号に変換された文字パターンの位置及び大きさの正規化を行い、外郭特徴抽出部１３および輪郭法線成分抽出部１４に出力する。外郭特徴抽出部１３は正規化処理部１２からの正規化データを基に従来の外郭方向寄与度を用いた文字認識装置で用いられている外郭特徴抽出処理（従来の技術の項参照）と同様の外郭特徴処理を行う。すなわち、正規化処理部１２から出力される文字パターンを複数方向から走査し、ある走査方向に対して文字線を最初に横切る点を第１次特徴とし、同様に２回目、３回目、・・・、ｎ回目に横切る点をそれぞれ第２次特徴、第３次特徴、・・・、第ｎ次特徴として求め、外郭特徴部抽出部のメモリ（図５（ａ）参照）に格納する。
【００２１】
図３は認識文字の例であり、’・’は背景部（白）を’１’は文字部（黒）を表わし、図４は図３に示す認識文字例の外郭特徴部１３による処理結果の一例であり、走査方向Ｓのうち図５（ｂ）に示す走査方向７による外郭特徴抽出処理の例である。また、図５（ａ）は外郭特徴のテーブル構成例であり、この例では外郭特徴は走査方向Ｓ、外郭点の座標（ｉ，ｊ）、次数Ｍ、及び区間Ｗで構成されている。なお、区間Ｗはある走査方向における走査範囲を意味し、図４に示した処理例では１〜４まである。輪郭法線成分抽出部１４は正規化処理部１２からの正規データを基に文字パターンの輪郭法線成分を抽出する（後述［１］）。
特徴合成部１５は、まず外郭特徴抽出部１３から各外郭点毎の外郭特徴を入力し、ついで各外郭特徴の外郭点における輪郭法線成分を輪郭法線成分抽出部１４から入力し、それぞれ外郭特徴と輪郭法線成分を組合せて入力パターンの特徴量を求める（後述［２］）。
識別部１６は上述した特徴合成部１５で得られた特徴量と特徴辞書部１７に予め用意された各文字の特徴辞書とのマッチングをとり、認識対象文字全ての標準特徴量との距離を求め、距離の近い文字を候補文字として出力する。
【００２２】
［１］輪郭法線成分抽出部１４による輪郭法線成分抽出動作の説明
図６（ａ）は文字パターン上の任意の文字部の画素Ｏとその周辺の８画素Ａ〜Ｈを示す。輪郭法線成分抽出部１４による輪郭法線成分抽出の原理としては、先ず、画素Ｏから周辺の８画素Ａ〜Ｈのうち白画素（背景部の画素をいう、また、黒画素は文字部の画素をいう）に対するベクトル成分の総和を求め、次に、総和ベクトルから各方向コード（後述；図７（ｂ）参照）別に成分を分割し、輪郭法線成分を求める。以下、総和ベクトル成分の計算法及び総和ベクトル成分の分割法について説明し、次いで、その具体例について述べる。
【００２３】
総和和ベクトル成分の計算画素Ｏとその周辺の８画素Ａ〜Ｈの総和ベクトルＯＶは次により求めることができる。
ＯＶ＝ＯＡ＋ＯＢ＋ＯＣ＋ＯＤ＋ＯＥ＋ＯＦ＋ＯＧ＋ＯＨここで、横方向をＸ、縦方向をＹとして、ＯＡ＝（−１，１）、ＯＢ＝（−１，０）、ＯＣ＝（−１，−１）、ＯＤ＝（０，−１）、ＯＥ＝（１，−１）、ＯＦ＝（１，０）、ＯＧ＝（１，１）、ＯＨ＝（０，１）と定義すると、ＯＶ＝（Ｘ，Ｙ）の取り得る値の範囲は図６（ｂ）に示すようになる。
【００２４】
総和ベクトル分割条件ＯＶ＝（Ｘ，Ｙ）とし分割方向を図２（ｂ）に示すように１〜４とすると、分割成分ｖiは（ｖ1，ｖ2，ｖ3，ｖ4）で表わすことができる。
そこで、条件ａ； ｜Ｘ｜＝｜Ｙ｜の場合で、
ａ１． Ｘ＝０，Ｙ＝０で、分割成分ｖ＝（０，０，０，０）
ａ２． Ｘ×Ｙ＜０で、分割成分ｖ＝（０，０，０，｜Ｘ｜）
ａ３． Ｘ×Ｙ＞０で、分割成分ｖ＝（０，｜Ｘ｜，０，０）
条件ｂ； ｜Ｘ｜＞｜Ｙ｜の場合で、
ｂ１． Ｙ＝０で、分割成分ｖ＝（｜Ｘ｜，０，０，０）
ｂ２． Ｘ×Ｙ＜０で、分割成分ｖ＝（｜Ｘ｜−｜Ｙ｜，０，０，｜Ｙ｜）
ｂ３． Ｘ×Ｙ＞０で、分割成分ｖ＝（｜Ｘ｜−｜Ｙ｜，｜Ｙ｜，０，０）
条件ｃ； ｜Ｘ｜＜｜Ｙ｜の場合で、
ｃ１． Ｘ＝０で、分割成分ｖ＝（０，０，｜Ｙ｜，０）
ｃ２． Ｘ×Ｙ＜０で、分割成分ｖ＝（０，０，｜Ｘ｜−｜Ｙ｜，｜Ｘ｜）
ｃ３． Ｘ×Ｙ＜０で、分割成分ｖ＝（０，｜Ｘ｜，｜Ｘ｜−｜Ｙ｜，０）
として分割できる。
図６（ｃ）は上記条件ａ１〜ａ３，ｂ１〜ｂ３，ｃ１〜ｃ３の場合における総和ベクトルＯＶの変域を示す図である。
【００２５】
＜特徴抽出の計算例＞
図７（ａ）は図２（ａ）に示す文字パターンの一部と同じ部分の図であり、説明上、文字パターン上の任意の文字部の画素Ｏを走査ラインのピッチに合わせてＯ2，Ｏ3，Ｏ4，・・・，Ｏ7，Ｏ8，・・として示し、図７（ｂ）に本例における方向コード１〜４を示す。
【００２６】
１．Ｏ2の走査（ライン２の走査）時の特徴量の計算
図７（ｃ）から、総和ベクトルＯ2Ｖ＝Ｏ2Ａ＋Ｏ2Ｂ＋Ｏ2Ｃ＋Ｏ2Ｇ＋Ｏ2Ｈ＝（−１，１）＋（−１，０）＋（−１，−１）＋（１，１）＋（０，１）＝（−２，２）
となり、総和ベクトル分割条件ａ１から、（ｖ1，ｖ2，ｖ3，ｖ4）＝（０，０，０，２）が求められ、強度補正（後述）を行うと（α，β，γ，δ）＝（０，０，０，１４）が得られる。比較上、前述したエッジ特徴の場合は、図７（ｃ）から、 Ｏ2Ｄ＋Ｏ2Ｅ＋Ｏ2Ｆ＝（０，−１）＋（１，−１）＋（１，０）＝（２，−２）
となり、＝ｔａｎ-1（−２／２）＝１３５から方向４を得る。また、Ｖ＝（（４＋４）２４．５）1/2＝１４であるから、（ｖ1，ｖ2，ｖ3，ｖ4）＝（０，０，０，１４）となる。
【００２７】
２．Ｏ3 の走査（ライン３の走査）時の特徴量の計算
図７（ｄ）から、総和ベクトルＯ3Ｖ＝Ｏ3Ａ＋Ｏ3Ｂ＋Ｏ3Ｃ＝（−１，１）＋（−１，０）＋（−１，−１）
＝（−３，０）
となり、総和ベクトル分割条件ｂ１から、（ｖ1，ｖ2，ｖ3，ｖ4）＝（３，０，０，０）が求められ、強度補正を行うと（α，β，γ，δ）＝（１５，０，０，０）が得られる。
比較上、前述したエッジ特徴の場合は、図７（ｄ）から、Ｏ3Ｄ＋Ｏ3Ｅ＋Ｏ3Ｆ＋Ｏ3Ｇ＋Ｏ3Ｈ＝（０，−１）＋（１，−１）＋（１，０）＋（１，１）＋（０，１）＝（３，０）
となり、＝ｔａｎ-1（０／３）＝０から、方向１を得る。また、Ｖ＝（（９＋０）２４．５）1/2＝１４．８５≒１５から、（ｖ1,ｖ2,ｖ3，ｖ4）＝（１５，０，０）を得る。
【００２８】
Ｏ4の走査（ライン４の走査）時の特徴量の計算図７（ｅ）から総和ベクトルＯ4Ｖ＝Ｏ4Ａ＋Ｏ4Ｂ＋Ｏ4Ｃ＋Ｏ4Ｄ＋Ｏ4Ｅ＝（−１，１）＋（−１，０）＋（−１，−１）＋（０，−１）＋（１，−１）＝（−２，−２）
となり、総和ベクトル分割条件ａ３から、（ｖ1，ｖ2，ｖ3，ｖ4）＝（０，２，０，０）が求められ、強度補正を行うと（α，β，γ，δ）＝（０，１４，０，０）が得られる。
比較上、前述したエッジ特徴の場合は、図７（ｅ）から、Ｏ4Ｆ＋Ｏ4Ｇ＋Ｏ4Ｈ＝（１，０）＋（１，１）＋（０，１）＝（２，２）
となり、＝ｔａｎ-1（２／２）＝４５から方向２を得る。また、Ｖ＝（（４＋４）２４．５）1/2＝１４であるから、（ｖ1，ｖ2，ｖ3，ｖ4）＝（０，１４，０，０）となる。
【００２９】
４．Ｏ7の走査（ライン７の走査）時の特徴量の計算
図７（ｆ）から総和ベクトルＯ7Ｖ＝Ｏ7Ｂ＋Ｏ7Ｃ＝（−１，０）＋（−１，−１）＝（−２，−１）
となり、総和ベクトル分割条件ｂ３から、（ｖ1，ｖ2，ｖ3，ｖ4）＝（１，１，０，０）が求められ、強度補正を行うと（α，β，γ，δ）＝（５，７，０，０）が得られる。
比較上、前述したエッジ特徴の場合は、図７（ｆ）から、Ｏ7Ａ＋Ｏ7Ｄ＋Ｏ7Ｅ＋Ｏ7Ｆ＋Ｏ7Ｇ＋Ｏ7Ｈ＝（−１，１）＋（０，−１）＋（１，−１）＋（１，０）＋（１，１）＋（０，１）＝（２，１）となり、＝ｔａｎ-1（２／１）＝６３．４３から方向２を得る。また、Ｖ＝（（４＋１）２４．５）1/2＝１１．０６≒１１から、（ｖ1，ｖ2，ｖ3，ｖ4）＝（０，１１，０，０）となる。
【００３０】
５．Ｏ8の走査（ライン８の走査）時の特徴量の計算
図７（ｇ）から総和ベクトルＯ8Ｖ＝Ｏ8Ａ＋Ｏ8Ｂ＋Ｏ8Ｃ＋Ｏ8Ｄ＝（−１，１）＋（−１，０）＋（−１，−１）＋（０，−１）＝（−３，−１）
となり、総和ベクトル分割条件ｂ３から、（ｖ1，ｖ2，ｖ3，ｖ4）＝（２，１，０，０）が求められ、強度補正を行うと（α，β，γ，δ）＝（１０，７，０，０）が得られる。比較上、前述したエッジ特徴の場合は、図７（ｇ）から、Ｏ8Ｅ＋Ｏ8Ｆ＋Ｏ8Ｇ＋Ｏ8Ｈ＝（１，−１）＋（１，０）＋（１，１）＋（０，１）＝（３，１）
となり、＝ｔａｎ-1（３／１）＝１８．４から、方向１を得る。また、Ｖ＝（（９＋１）２４．５）1/2 ＝１５．７であるから、（ｖ1，ｖ2，ｖ3，ｖ4）＝（１６，０，０，０）となる。
【００３１】
（ニ）強度補正
上記（ハ）の総和ベクトル分割により（ｖ1，ｖ2，ｖ3，ｖ4）の各成分を求めることができるがｖ1，ｖ2，ｖ3，ｖ4の基本的強度単位の関係は本例では、ｖ1：ｖ2：ｖ3：ｖ4＝１：２1/2：１：２1/2になっているので、距離計算時に不都合が発生する（なお、不都合が発生しないような計算方法によることもできる）。
【００３２】
これに対し、本実施例ではｖ1，ｖ2，ｖ3，ｖ4を変換し（１：２1/2≒５：７から）、α＝５×ｖ1β＝７×ｖ2γ＝５×ｖ3δ＝７×ｖ4として、α：β：γ：δ≒１：１：１：１として用いている。上記計算例からも明らかなように本発明の方式と前述のエッジ特徴による方式とでは結果が異なる場合がある（上記（ハ）−４、（ハ）−５参照）。
【００３３】
前述した図１６（ａ），（ｂ）の場合に例をとると、図１６（ａ）でエッジ特徴抽出方式では部分(1)〜(6)の特徴成分はそれぞれ、(1)（０，０，１６，０)、(2)（０，１１，０，０)、(3)(０，０，１６，０）、(4)（０，１１，０，０）、(5)(０，０，１６，０)、(6)（０，１１，０，０）で、部分(1)〜(6)の特徴量の合計は（０，３３，４８，０）になる。
【００３４】
また、図１６（ｂ）で部分(7)〜(12)の特徴成分はそれぞれ、(7)（０，７，１０，０）、(8)（０，７，５，０）、(9)(０，７，１０，０)、(10)（０，７，５，０）、(11)（０，７，１０，０）、(12)（０，７，５，０)で、部分(7)〜(12)の特徴量の合計は（０，４２，４５，０）となる。すなわち、特徴量の変化が輪郭の変形に鋭敏過ぎ、輪郭が少々変形しても特徴量が異なる。
【００３５】
これに対し本発明の輪郭線成分抽出の方式によれば、図１６で部分(1)〜(6)の特徴成分はそれぞれ、(1)（０，７，１０，０）、(2)（０，７，５，０）、(3)（０，７，１０，０)、(4)（０，７，５，０）、(5)（０，７，１０，０）、(6)（０，７，５，０）で、部分(1)〜(6)の特徴量の合計は（０，４２，４５，０）になる。
【００３６】
また、図１６（ｂ）で部分(7)〜(12)の特徴成分はそれぞれ、(7)（０，７，１０，０）、(8)（０，７，５，０）、(9)（０，１４，０，０)、(10)（０，７，１０，０）、(11)（０，０，１５，０)、(12)（０，７，５，０）で、部分(7)〜(12)の特徴量の合計は（０，４２，４５，０）となる。すなわち、前述したように図１６（ａ）と図１６（ｂ）では輪郭が少し異なっても特徴量は同じであり、輪郭の少々の変形に係わりなく同じ特徴量を出力できる。
【００３７】
図８は特徴合成部１５の具体的動作を示すフローチャートであり、ステップＳ１で外郭特徴抽出部１３の特徴テーブル（例、図５（ａ）を参照しステップＳ２に移行する。ステップＳ２では図５（ａ）に示すような外郭特徴テーブルの外郭特徴に基づいて決定される特徴量格納位置（図９参照）を求め、ステップＳ３に移行する。ステップＳ３ではその外郭特徴の外郭点の特徴成分を輪郭法線成分抽出部１４から入力してステップＳ４に移行する。例えば、図５（ａ）の例で走査方向Ｓ＝７における外郭点（２４，２）の特徴成分として図９のテーブルの座標（２４，２）に方向成分（０，０，５，０）が格納され、ステップＳ４に移行する。ステップＳ４ではステップＳ２で求めた格納位置に特徴成分を方向成分別に累積して正規化前の特徴量とし、ステップＳ５に移行する。ここで、特徴成分が（０，０，０，０）の場合には不定方向となり、走査方向Ｓと並行な方向成分にＶ５を蓄積する。不定方向時に蓄積するＶ５は任意に設定可能であり、Ｖ５＝０の場合は不定方向成分を無視したことになる。
【００３８】
図１０は不定方向成分の説明図であり、図示の認識文字列文は図３に示した認識文字列文と比べると文字線幅が細くなっている。図１０は図１１に示した認識文字列文の輪郭法線抽出部１４による特徴成分方向の抽出結果から、Ｖ１＋Ｖ２＋Ｖ３＋Ｖ４＝０、すなわち不定方向であるものを「」、Ｖ１＋Ｖ２＋Ｖ３＋Ｖ４０ のものを「」とした図であり、領域Ｃにおいて不定方向成分（０，０，０，０）が多数存在している。例えば、走査方向Ｓ＝７の場合、Ｖ５＝０ではＶ５の蓄積は行われず領域Ｃの文字情報は失われる。一方、Ｖ＞０の場合は特徴成分方向３の特徴量格納位置にＶ５が累積される。従って、図１１に示した認識文字列文のように文字線幅が細い場合にも文字情報が反映される。
【００３９】
ステップＳ５では上記ステップＳ４の動作を外郭特徴の外郭点の数に対応する回数だけ繰返し、ステップＳ６に移行する。
【００４０】
ステップＳ６では各特徴量格納位置内で方向別に特徴量の正規化を行う。正規化後の特徴量Ｄｉはある方向成分ｉにおける特徴成分方向の累積値（正規化前の特徴量をＶｉとすると、Ｄｉ＝（Ｖｉ／ｍａｘｊ（Ｖｊ））で表わされる（ｍａｘｊはｊの最大値を意味する）。
【００４１】
上記式は特徴量を表わし、例えば、特徴方向の数が４つの場合はｊ＝１〜４となる。また、この場合、上記式の分母ｍａｘｊ（Ｖｊ）は４つの特徴方向のうち最大の値を持つ特徴方向を選択することを意味する（すなわち、各格納位置内において最大の値を持つ特徴方向成分の値が１になるよう正規化することを意味する）。
【００４２】
以上本発明の文字認識装置およびその輪郭法線成分の求め方について説明したが、次に、文字認識時にノイズがない場合とノイズが混入した場合の具体的な比較例を以下に示す。
【００４３】
図２の文字パターンにおいて、ノイズＤがないとした場合についてＡ点，Ｂ点，Ｃ点の輪郭法線成分をＶを求めると、ＶA＝（０，２，０，０）、Ｖ＝（１，１，０，０）、ＶC＝（２，１，０，０）
となり、同様に、ノイズＤがある場合についてＡ点，Ｂ点，Ｃ点の輪郭法線成分をＷを求めると、ＷA＝（１，１，０，０）、ＷB＝（２，１，０，０）、ＷC＝（０，２，０，０）となる。
それぞれの合計成分ＶSUM 、ＷSUM を求めると、ＶSUM＝（３，４，０，０）、ＷSUM＝（３，４，０，０）となる。
すなわち、ノイズＤがある場合についてもＡ点，Ｂ点，Ｃ点の輪郭法線成分を求め、特徴合成部１５による合成を行うことによりノイズの影響を無くすことができる。
【００４４】
なお、図１２および図１３に図３に示した認識文字例の本発明による処理結果の一例（図１２は方向１成分、図１３は方向２の成分）を示し、図１４および図１５に図１１に示した認識文字例の本発明による処理結果の一例（図１４は方向１成分、図１５は方向２の成分）を示す（方向３および方向４についてはそれぞれ図示を省略した）。
【００４５】
【発明の効果】
以上説明したように本発明の文字認識装置によれば、文字の局所的な方向をノイズの影響なく求め得る輪郭法線成分と文字の大局的特徴を求める外郭特徴とを合成し、その合成した特徴と各文字の特徴辞書とのマッチングをとり文字パターンの分類を行っているので、文字パターンの輪郭部に発生する凹凸ノイズに影響されない文字認識が実現できる。また、輪郭法線成分を用いることにより文字輪郭部分の少々の変形に関係ない特徴量を出力することができるので、同種文字の辞書数増大を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明に基づく文字認識装置の一実施例の構成を示すブロック図である。
【図２】  認識文字パターンの一部分を示す図である。
【図３】  認識文字文の一例である。
【図４】  図３に示す認識文字例の外郭特徴部による処理結果の一例である。
【図５】  外郭特徴のテーブル構成例である。
【図６】  輪郭法線成分抽出部による特徴抽出の説明図である。
【図７】  輪郭法線成分抽出部による特徴抽出の具体例の説明図である。
【図８】  特徴合成部の具体的動作を示すフローチャートである。
【図９】  特徴量格納エリア（テーブル）の一構成例である。
【図１０】  不定方向成分の説明図である。
【図１１】図３の認識文字文とは線の幅の異なる認識文字文の一例である。
【図１２】図３に示す認識文字例の外郭特徴部による処理結果の一例（方向１の成分）である。
【図１３】  図３に示す認識文字例の外郭特徴部による処理結果の一例（方向２の成分）である。
【図１４】  図１１に示す認識文字例の外郭特徴部による処理結果の一例（方向１の成分）である。
【図１５】  図１１に示す認識文字例の外郭特徴部による処理結果の一例（方向２の成分）である。
【図１６】  エッジ特徴抽出方式と本発明の輪郭法線成分抽出方式による計算結果の比較を行うために用いたパターン図の例である。
【符号の説明】
１０  文字認識装置
１１  光電変換部
１２  正規化処理部
１３  外郭特徴抽出部
１４  輪郭法線抽出部
１５  特徴合成部
１６  識別部
１７  辞書部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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