[其他]模式识别系统

说明书

本发明涉及一种用来识别在两维平面上定义的模式的模式识别系统和方法，本发明特别涉及一种利用与模式有关的特征向量来识别诸如字符模式或语音模式等模式的系统和方法。更确切地说，本发明涉及一种特别适于识别手写字符的模式识别方法和系统。

日本专利申请59-202822和58-202825中披露了一种采用多层方向直方图的模式识别方法。上述两个申请转让给本申请的受让人，因而上述两个申请被作为参考。根据这个采用了多层方向直方图的模式识别方法，首先，多个予定方向码被指定为周边象素，沿着一个模式（例如字符模式）的轮廓而安置。然后，该模式的方向码从环绕字符模式的帧图象的一边向另一边扫描，从而检测出一个在一个或多个白象素（背景）之后出现的方向码，这个被检测出的方向码根据沿扫描线的状态等级而被划分到多个予定层的一层。然后，对于该模式帧图象内每一个细分的区域，至到予定层的每一层相对于方向码组成一个直方图;因而，具有这种直方图的向量被作为分量（各特征的总数）而被用作为一个模式的特征向量。

例如，可以订出8种不同类型的予定的方向码，一个模式的帧图象可以被细分为4×4个格网区域。在这种情况下，如果方向码被分到第一和第二层，那么特征向量的维数是256（＝4×4×2×8）。

考虑一个库（也就是已知模式特征向量的集合），从多个模式中析取每一种模式的相同的特征向量，将它们的平均值作为库的特征向量或参考模式而寄存在库中。

应注意的是细分一个模式帧图象的区域的方法将不仅限于上述申请所披露的内容。例如，同上述申请所披露的模式识别方法相似，可以采用一种方法，在这种方法中，一个模式的区域被细分成使得方向码均匀地分布的格网区域，按照予定的参量这些被细分的格网区域部分地重合，因而细分的数目减至最少。一种带有这种细分方法的多层方向直方图的模式识别方法已由这项申请的申请人提出。

在这样一种采用多层方向直方图的模式识别系统中，为了辨认出一个未知的输入模式，要计算从未知模式中析取的特征向量和库（参考）模式的特征向量之间的匹配距离。在这种情况下，如果特征向量的维的数目或量级变大，那么计算距离的数量也变得很大，因而匹配计算过程需要很长的时间。

本发明的主要目的是要避免上述现有技术存在的缺点，以提供一种改进的模式识别方法和系统。

本发明的另一个目的是提供一种采用多层方向直方图来识别一种模式（例如字符模式）的改进的方法和系统。

本发明的进一步的目的是提供一种改进的方法和系统，以高速和高识别率来识别一种模式。

本发明的进一步目的是提供一种改进的模式识别方法和系统，能够有效地执行匹配计算。

本发明的进一步目的是提供一种改进的模式识别方法和系统，以适于使用机器来识别手写字符、字母和符号。

本发明的进一步目的是提供一种改进的模式识别方法和系统，可以减少用于存贮已知字符的参考数据所需的库的容量。

本发明的其它优点和新的特征将在下面结合附图对本发明进行详细说明时可以体现出来。

图1是根据本发明的一个实施例而给出的一种模式识别系统的方框图;

图2a至2c表示当图1所示的系统工作在记录方式时，库形成过程的各步骤顺序的流程图;

图3表示当图1所示的系统工作在识别方式时，模式识别过程的各步骤顺序的流程图;

图4是根据本发明的另一个实施例的一个模式识别过程的各步骤顺序的流程图;

图5是根据本发明的又一个实施例的一个模式识别过程的各步骤顺序的流程图;

图6是一幅用来说明在多层方向直方图方法中被采用的特征向量的性质的图表;

图7是根据本发明的另一个实施例而给出的一种模式识别系统的方框图;

图8表示图7所示的系统所进行的匹配过程的各步骤顺序的流程图;

图9是根据本发明的另一实施例的匹配过程的各步骤顺序的流程图;

图10a和图10b是用来说明特征向量重新排列的图;

图11是根据本发明的一个实施例而设计的一种字符识别方法的各步骤顺序的流程图;

图12是根据本发明另一个实施例而设计的一种光字符识别系统的功能方框图;

图13用来说明在本发明的模式识别方法和系统中适用的多个予置方向码;

图14示出了一个字符模式的例子;

图15示出了当图13所示的方向码作为周边象素沿图14所示的字符模式的轮廓而排列的结果;

图16可用于说明垂直于图14所示的字符模式进行光扫描以确定一个字符模式周边的方法;