合法パターン頻度分布に基づく9か国文字の類別
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概要
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文書画像は, 本質的に濃淡値をとる写真のような領域と二値である線図形領域に大きく分けられる. 線図形領域はさらに文字領域のように行という構造をもつ領域と図のように, 特定の構造をもたない領域に分割できる. 文書画像を処理・蓄積・伝送するためには, まずこれらの情報を大きく類別することが必要である. 本論文では, 大きく類別された後の文字領域を対象とした特徴抽出とそれによる9か国文字パターンの類別について述べる. 線図形が十分細かくサンプリングされているときは, それを3×3の単位メッシュで観測すれば, そのうちに起こりうるパターンはほとんどが合法パターン66種である. 合法パターンに対してローカルな方向性を定義すれば, それに基づいて傾斜方向・曲線性などの線特徴パラメータが定義できる. これを利用すれば, 文字領域を対象とする画像に対して合法パターンの統計をとるという簡単な処理により, 含まれている文字の種類を類別することが可能となる. 実験の結果, これらのパラメータは, フォントの違い・画質の低下に対しては変化が激しいが, 文字パターンの大きさの変動に対してはほぼ不変であることが確認できた. すなわち, これらのパラメータは文字領域の特徴をよく表現しているので, 文書画像の処理・蓄積・検索に役立つと考えられる.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1985-03-15
著者
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