JP2000251013A - 文字認識方法、文字認識装置および記憶媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 認識対象の文字が比較的小さな文字であって
も、高精度に認識できる文字認識方法を提供することを
課題とする。 【解決手段】 入力文字パターンの大きさを検出するス
テップと、当該入力文字パターンの大きさに応じて入力
文字パターンを非線形正規化により拡大するステップ
と、当該非線形正規化の後に線形正規化を行うステップ
と、当該線形正規化後の文字パターンと認識辞書の文字
パターンとを対比するステップとを有する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、文字認識方法に関
し、特に小さな文字に対する認識精度を向上し得る文字
認識方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】ＯＣＲ(Optical Character Reader)やペ
ン入力における文字の認識手法として、入力文字パター
ンを線密度によって非線形正規化した後、方向特徴を抽
出し、その方向特徴を用いて文字を認識する手法が有効
であることが知られている。

【０００３】ここで、線密度による非線形正規化は、文
字の形状や大きさの変動を吸収するための処理であり、
入力された文字パターンの線密度が一定になるように文
字パターンを変形させることにより、文字パターンの冗
長的な部分を少なくする働きがある。

【０００４】かかる線密度による非線形正規化の一例を
図１７に示す。例えば、図１７(a)に示す入力文字（筆
記文字）Ａ１が入力された時、図１７(b)に示すよう
に、まず、入力文字（筆記文字）Ａ１に対して、Ｘ方向
とＹ方向毎に等線密度になるように領域Ｗを水平、垂直
の各所定数の線分（等線密度座標目盛）によって区切
る。その後図１７(c)に示すように、その線分（等線密
度座標目盛）の間隔が等間隔になるように移動し、その
移動に伴って入力文字（筆記文字）Ａ１もＡ２に示すよ
うに変形させる。これにより、入力文字（筆記文字）Ａ
１の冗長的な部分Ａ１１は、Ａ２においてＡ２１のよう
に縮じめられ、これにより形状の変動が抑えられ、安定
的な形状へと変換される。

【０００５】かかる線密度による非線形正規化について
は、"線密度イコライゼーションー相関法のための非線
形正規化法ー"（電子情報通信学会論文,vol.J67-D,No.1
1,pp.1379-1383,1984.11）に詳しい。

【０００６】文字認識処理においては、このようにして
非線形正規化された後の文字パターンに対して方向特徴
の抽出が実行される。かかる方向特徴の抽出は以下のよ
うにして行われる。まず、文字パターンの全エッジ（白
黒の境界）を検出し、各エッジの方向を求める。エッジ
の方向の算出は、図１８に示すように、ある検出対象点
Pnから時計周りにエッジ上の２点目の点Pn+2に向かう方
向を求めることで、隣合うエッジ間の方向による算出よ
り巨視的に見て忠実な方向を求めている。そのエッジの
方向に基づいて、図１９に示すように、４方向（水平、
垂直、右上斜め、右下斜め）別の特徴空間におけるエッ
ジ位置に対応するメッシュ位置に特徴値を加算してい
く。

【０００７】図中、Ａ２は非線形正規化後の文字パター
ン、Ａ３１は水平方向、Ａ３２は垂直方向、Ａ３３は右
上斜め方向、Ａ３４は右下斜め方向の各特徴空間を示
す。

【０００８】ここで、特徴値の算出は以下のように行
う。エッジ方向が上記４方向のいづれかの方向に合って
いる時は特徴値を１とし、づれている時は、近い２方向
に対する各角度の比率に基づいて、逆比例で値１を配分
した値をその２方向の特徴空間に対する特徴値とする。

【０００９】このようにして、全エッジについて方向特
徴のパターン（４特徴空間のメッシュの各特徴値）を求
めた後、当該パターンにガウシャン・フィルターをかけ
てぼかし処理を行う。そして、このぼかしパターンと、
認識辞書のぼかしパターンとを照合し、最も類似度の高
い文字を認識結果としている。ここで、方向特徴のぼか
し処理は、方向特徴パターンの照合における位置ずれを
緩和するために有効とされている。

【００１０】方向特徴を用いた文字認識については、”
手書き漢字の方向パターン・マッチング法による解析”
（電子情報通信学会,Vol.J65-D,No.5,pp.550-557,1982.
5)に詳しい。

【００１１】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来技術における文字認識手法において小さい文字が入力
された場合、非線形正規化によって文字パターンを大き
く引き伸ばすと、文字パターンのエッジ部分がギザギザ
になりやすい。例えば、図２０に示すように、Ｂ１に示
す文字パターンを非線形正規化すると、Ｂ２に示すパタ
ーンになるが、エッジ部分に大きなギザギザが生じる。
Ｂ２Ａの部分のエッジ方向は、本来、右上方向である
が、この部分のエッジ方向を算出すると、Ｂ２Ｂに示す
ように、水平方向となる。これによって入力された元文
字パターンのエッジの方向とは非常に異なった方向にな
り、方向特徴のパターンも忠実なものでなくなり、認識
性能に悪影響が生じるという問題点がある。

【００１２】そこで、本発明は、認識対象の文字が比較
的小さな文字であっても、高精度に認識できる文字認識
方法を提供することを課題とする。

【００１３】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決すべく、
本発明は、それぞれ以下の特徴を有する。

【００１４】請求項１に係る発明は、入力文字パターン
に対し非線形正規化を行うステップと、当該非線形正規
化された文字パターンのエッジ部分を平滑化するステッ
プと、当該平滑化された文字パターンと認識辞書の文字
パターンとを対比するステップとを有することを特徴と
する文字認識方法である。

【００１５】請求項２に係る発明は、入力文字パターン
の大きさを検出するステップと、当該入力文字パターン
の大きさを所定のしきい値と比較するステップと、前記
入力文字パターンが前記しきい値よりも小さいときには
第１の正規化処理を行い、前記入力文字パターンが前記
しきい値よりも大きいときには第２の正規化処理を行う
ことを特徴とする文字認識方法である。

【００１６】請求項３に係る発明は、請求項２におい
て、第１の正規化処理では線形正規化を行い、第２の正
規化処理では非線形正規化を行うことを特徴とする。

【００１７】請求項４に係る発明は、請求項２におい
て、第１の正規化処理では、所定の大きさまで入力文字
パターンを非線形正規化処理によって拡張した後に線形
正規化処理を実行し、第２の正規化処理では非線形正規
化処理のみを実行することを特徴とする。

【００１８】請求項５に係る発明は、請求項２におい
て、第１の正規化処理では、所定の大きさまで入力文字
パターンを線形正規化処理によって拡張した後に非線形
正規化処理を実行し、第２の正規化処理では非線形正規
化処理のみを実行することを特徴とする。

【００１９】請求項６に係る発明は、請求項２におい
て、第１のしきい値と、当該しきい値よりも大きな第２
のしきい値とを設定し、入力文字パターンが第１のしき
い値よりも小さい場合には線形正規化のみを実行し、入
力文字パターンが第２のしきい値よりも大きい場合には
非線形正規化のみを実行し、入力文字パターンが第１の
しきい値と第２のしきい値の間にある場合には所定の大
きさまで入力文字パターンを非線形正規化処理によって
拡張した後に線形正規化処理を実行することを特徴とす
る。

【００２０】請求項７に係る発明は、入力文字パターン
の大きさを検出するステップと、当該入力文字パターン
の大きさに応じて入力文字パターンを非線形正規化によ
り拡大するステップと、当該非線形正規化の後に線形正
規化を行うステップと、当該線形正規化後の文字パター
ンと認識辞書の文字パターンとを対比するステップとを
有することを特徴とする。

【００２１】請求項８に係る発明は、入力文字を線形正
規化処理により第１の大きさまで拡大するステップと、
当該線形正規化処理の後に非線形正規化処理により文字
パターンを第２の大きさまで拡大するステップと、当該
線形正規化後の文字パターンと認識辞書の文字パターン
とを対比するステップとを有することを特徴とする。

【００２２】請求項９に係る発明は、請求項８におい
て、第１の大きさと第２の大きさは同じであることを特
徴とする文字認識方法。

【００２３】請求項１０に係る発明は、請求項３〜９の
何れかにおいて、線形正規化処理がなされた文字パター
ンのエッジ部分に対し補間処理を行うことを特徴とす
る。

【００２４】請求項１１に係る発明は、請求項３〜１０
の何れかにおいて、非線形正規化処理がなされた文字パ
ターンのエッジ部分に対し平滑化処理を行うことを特徴
とする。

【００２５】請求項１２に係る発明は、入力文字パター
ンを正規化した文字パターンのエッジ部分の方向特徴を
認識辞書と比較することによって文字認識を行う文字認
識方法において、入力文字パターンの大きさを検出する
ステップと、入力文字パターンの大きさに応じて前記エ
ッジ部分の方向を判別するための座標間距離を変更する
ステップとを有することを特徴とする。

【００２６】請求項１３に係る発明は、上記請求項１〜
１２の内、少なくとも一つの文字認識方法を実現する制
御手段と認識辞書とを有する文字認識装置である。

【００２７】請求項１４に係る発明は、上記請求項１〜
１２の内、少なくとも一つの文字認識方法を実行するた
めのプログラムを記憶した記憶媒体である。

【００２８】請求項１５に係る発明は、上記請求項１〜
１２の内、少なくとも一つの文字認識方法を実行するた
めの認識辞書を記憶した記憶媒体である。

【００２９】

【発明の実施の形態】以下、本発明に係る好ましい実施
の形態について説明する。

【００３０】図１に本実施形態の基本構成を示す。図に
おいて、１は表示入力一体型タブレットである。当該タ
ブレット１は、ＬＣＤ表示部１ａと座標検出部１ｂとが
一体になって構成されており、互いの座標位置は一対一
に対応している。

【００３１】２は、主制御部であり、メモリに記憶され
たプログラムに従って他部を制御する。３は文字認識部
であり、タブレット１に筆記された座標データを文字認
識辞書内のデータと比較して筆記文字を認識し、認識結
果２に送る。３１は文字筆記データ記憶部で、上記主制
御部２から送られてきた筆記文字の座標データを一時的
に記憶する。

【００３２】タブレット１上にペン等で文字が筆記され
ると、座標検出部１ｂは筆記位置の座標を一定間隔（例
えば１／１００秒）で検出し、当該筆記文字の時系列座
標データを主制御部２に送る。主制御部２は、受け取っ
た時系列座標データに基づいて、筆跡を表示部１ａに表
示すると共に、当該時系列座標データを文字認識部３へ
転送する。文字認識部３は、受け取った座標データをメ
モリ３１に記憶していく。

【００３３】そして、文字の筆記ストロークの開始を検
出してからペンが一定時間文字タブレットから離れたか
を図示しないタイマーをもとに判別し、一定時間以上ペ
ンが離れたと判断すれば、一文字分の筆記が終了したと
して、文字認識部３に認識開始の指令を行う。

【００３４】文字認識部３は、認識の開始の指示を受け
て、それまでに記憶した筆跡の時系列座標データを正規
化し、筆記文字の特徴量を算出する。なお、かかる正規
化と特徴量の算出については、後に詳述する。そして、
この特徴量と、文字認識辞書４に記憶してある特徴量と
を一文字毎に比較し、照合度の最も高い文字を文字認識
辞書４内の認識文字候補から選択して、その認識結果を
主制御部２に送る。主制御部２は、かかる認識結果を受
けて、それまで表示部１ａに表示されている筆跡を消去
し、その筆跡位置に認識結果に係る文字を新たに表示す
る。

【００３５】次に、本実施例の形態に係る文字認識の方
法を以下に説明する。

【００３６】（１）第１の文字認識方法 図２は、本実施例の文字認識の処理を示すフローチャー
トである。

【００３７】まず、タブレットから入力された文字の時
系列データをビットマップデータに変換する（ステップ
Ｓ１０１）。そのビットマップデータに対して正規化を
行う（ステップＳ１０２）。この正規化の処理の内容が
従来技術とは異なり、本実施の形態の特徴的な部分であ
る。この正規化については後で詳細に説明する。正規化
後、方向特徴を抽出して方向特徴パターンを求める（ス
テップＳ１０３）。その方向特徴パターンにガウシャン
・フィルターでぼかし処理を行う（ステップＳ１０
４）。そのぼかしパターンと、あらかじめ作成しておい
た文字認識辞書内の各文字の方向特徴のぼかしパターン
とを照合し、全文字分に対してそれぞれ類似度を求め
（ステップＳ１０５）、最も類似度の高い文字を認識結
果とする（ステップＳ１０６）。

【００３８】次に、本実施の形態に係る種々の正規化方
法を以下に説明する。

【００３９】（第１の正規化方法）この正規化方法は、
入力文字に対し、非線形正規化と線形正規化の２段の正
規化を施すものである。すなわち、まず、非線形正規化
によって入力文字の冗長的な部分をある程度縮めた後
に、線形正規化によって対比対象となる大きさの最終的
な文字パターンを得るものである。

【００４０】図３に、本実施例における第１の正規化方
法のフローチャートを示す。

【００４１】まず、入力された文字の大きさを求める
（ステップＳ２０１）。ここで、文字の大きさは、入力
文字に外接する矩形の領域（面積）とする。その文字の
大きさに基づいて、非線形正規化後の大きさを設定する
（ステップＳ２０２）。例えば、図４のＢ１に示す小さ
い文字が入力された時、当該文字の大きさを所定のしき
い値と比較する。ここで、当該しきい値は、好ましくは
複数設定しておき、入力文字の大きさが各しきい値より
も小さければ、そのしきい値に応じた大きさに非線形正
規化後の大きさを設定する。例えば、図４のＢ１の大き
さであれば、非線形正規化後の文字の大きさをＢ３Ｗの
ように設定する。そして、設定されたそれぞれの大きさ
に基づいて、非線形正規化を行う（ステップＳ２０
３）。これにより、非線形正規化によって文字パターン
のエッジ部分がギザギザになるのが抑えられる。

【００４２】この非線形正規化後に、線形正規化によ
り、文字パターンを所定の大きさに引き伸ばす（ステッ
プＳ２０４）。図４において、Ｂ３Ｗのパターンに線形
正規化を行うとＢ４になる。この線形正規化によって
も、非線形正規化ほど大きなギザギザではないが、やは
りギザギザが引き起こされ、方向特徴の抽出に悪影響が
出ることがある。よって、当該ギザギザを緩和するよう
に補間処理を行う（ステップＳ２０５）。

【００４３】図５に補間処理の例を示す。同図(a)は、
入力された文字エッジ部分の一部を示しており、この部
分を線形正規化で２倍の大きさに引き伸ばすと、同図
(b)のようになる。元のパターンのエッジ部分（Ｐn,Pn+
1,Pn+2)に対応するこの引き伸ばされたパターンにおけ
る部分（Vn,Vn+1,Vn+2）の左上部分（Qn,Qn+1,Qn+2）に
対して、同図(c)に示すように、それぞれの中間点(Rn,R
n+1)を求め、その位置のドットを黒画素に埋めるように
補間処理を行うと、同図(d)のようになる。Sn,Sn+1が補
間処理によって補われたドットである。これにより、エ
ッジ部分のギザギザは、より小さくなる。その結果、方
向特徴は正確に抽出され、正しく文字が認識される。な
お、補間処理の方法は上記に限定されず、他に種々の方
法を採用し得る。

【００４４】ところで、上記の正規化処理においては、
ステップＳ２０５にて補間処理を行うこととしたが、当
該補間処理を行わずに非線形正規化と線形正規化の組み
合わせのみを行うようにしても、不所望なエッジ部分の
ギザギザはある程度抑制でき、認識精度の向上は図れ
る。

【００４５】（第２の正規化方法）この正規化方法は、
上記第１の正規化方法と同様、非線形正規化と線形正規
化の２段の正規化を施すことによって、非線形正規化の
デメリット（エッジ部分のギザギザ）を抑制しながら、
非線形正規化のメリット（入力文字の冗長部分の短縮）
を図るものである。ただし、上記第１の正規化方法とは
異なり、線形正規化を行った後に非線形正規化を行うも
のである。

【００４６】図６に、本実施例における第２の正規化方
法のフローチャートを示す。

【００４７】入力された文字パターンに対して、正規化
後の最終的な文字パターンの大きさまで線形正規化を行
い（ステップＳ４０１）、補間処理を行う（ステップＳ
４０２）。例えば、図７のＢ１に示す文字パターンが入
力された時、Ｂ５に示す大きさに線形正規化を行って補
間処理を行う。その後で、非線形正規化を行う（ステッ
プＳ４０３）。そうすると、図７のＢ６のようになる。
これによって、エッジ部分のギザギザは抑えられる。

【００４８】かかる正規化処理に代えて、図８のような
処理とすることもできる。すなわち、入力文字パターン
の大きさを所定のしきい値と比較し（ステップＳ４０
０）、入力文字パターンがこのしきい値よりも小さけれ
ば当該しきい値の大きさまで線形正規化を行った後に補
間処理を行い（ステップＳ４０１，Ｓ４０２）、入力文
字パターンがこのしきい値よりも大きければ、最終的な
文字パターンの大きさまで非線形正規化を行う。図９
に、当該正規化処理の具体例を示す、図において、Ｂ５
Ｗがしきい値の文字パターンの大きさである。

【００４９】なお、上記の正規化処理においては、ステ
ップＳ４０２にて補間処理を行うこととしたが、当該補
間処理を行わず非線形正規化と線形正規化の組み合わせ
のみでも、不所望なエッジ部分のギザギザはある程度抑
制でき、認識精度の向上は図れる。

【００５０】（第３の正規化方法）この正規化方法は、
上記２つの正規化方法とは異なり、非線形正規化のみに
よって最終的な文字パターンの大きさまで入力文字を拡
大しようとするものである。すなわち、非線形正規化に
よって最終的な大きさにまで入力文字を拡大した後、当
該文字パターンに対して平滑化処理を施して、非線形正
規化後のエッジ部分のギザギザを改善しようとするもの
である。

【００５１】図１０に、本実施例における第３の正規化
方法のフローチャートを示す。

【００５２】まず、入力された文字パターンに対し非線
形正規化を行う（ステップＳ５０１）。その後で、エッ
ジ部分の平滑化を行う（ステップ５０２）。平滑化の例
を図１１に示す。同図(a)は、入力されたパターンの一
部分とそのエッジ部分を示す。エッジ部分の座標点だけ
を取り出すと同図（b)のようになる。それらの座標点に
ついて、以下の数１に基づいて、平滑化処理を行うと、
同図(c)のようになる。

【００５３】

【数１】 数１において、Ｗn-3〜Wn+3は、重み係数であり、これ
らに具体的な数値を入れた式が以下の数２である。

【００５４】

【数２】 Pnは、平滑化によって、P'nに移動する。また、P'n+1
は、エッジでなくなる。この後、エッジ部分だけを抽出
すると、(d)のようになり、エッジ部分のギザギザは抑
えられる。

【００５５】なお、平滑化処理は上記数式に基づく方法
のみならず、他の方法も採用し得る。例えば、エッジ部
分に整合する仮想曲線上に当該エッジ部分を引き込む方
法（スプライン関数に基づく方法）を適用することもで
きる。

【００５６】（第４の正規化方法）この方法は、入力文
字の大きさに応じて、非線形正規化と線形正規化の何れ
かを選択的に適用するものである。すなわち、入力文字
が小さい場合には、冗長的な部分が比較的小さいと予測
できるので非線形正規化を行わず線形正規化のみである
程度対応でき、逆に、入力文字がある程度大きければ、
エッジ部分のギザギザはそれほど顕著とはならないので
非線形正規化のみである程度対応できる。

【００５７】図１２に、本実施例における第４の正規化
方法のフローチャートを示す。

【００５８】入力された文字の大きさを検出し（ステッ
プＳ６０１）、その大きさがしきい値より大きい場合
（ステップＳ６０２；No）には、非線形正規化を行い
（ステップＳ６０３）、しきい値より小さい場合（ステ
ップＳ６０２；Yes）には、線形正規化を行う（ステッ
プＳ６０４）。これにより、小さい文字については、非
線形正規化の効果は無くなるが、その反面エッジの大き
なギザギザは起こらず、方向特徴を正確に抽出できる。
大きな文字の場合には、非線形正規化によって引き伸ば
される率が比較的小さいため、ギザギザもそれほど引き
起こされないので問題ない。

【００５９】なお、図１２においては、入力文字の大き
さに応じて非線形正規化と線形正規化の何れか一方のみ
を適用するものとしたが、これには限定されず、例え
ば、同図のステップＳ６０４に代えて、上記第１又は第
２の正規化方法の何れかを適用するようにしても良い。
また、入力文字の大きさのしきい値を２種類準備し、小
さい方のしきい値よりも小さな入力文字に対してはステ
ップＳ６０４の線形正規化を行い、大きい方のしきい値
よりも大きな入力文字に対してはステップＳ６０３の非
線形正規化を行い、当該２つのしきい値の間にある大き
さの入力文字に対しては上述の第１または第２の正規化
方法を適用するようにしても良い。

【００６０】また、何れの場合においても、非線形正規
化を行う際には、上述の第３の正規化方法に係る平滑化
処理を実行すれば、文字認識の精度をさらに向上させる
ことができるようになる。

【００６１】（２）第２の文字認識方法 上述の第１の文字認識方法は、正規化処理の改良によっ
て文字認識精度を向上させるものであったが、当該第２
の文字認識方法では、正規化した後にエッジ上の座標計
測距離を適宜変更することによって、文字の認識精度を
向上させようとするものである。すなわち、上述の従来
例では、エッジの方向の算出は、図１８に示すように、
ある検出対象点Pnから時計周りにエッジ上の「２点目」
の点Pn+2に向かう方向を求めることで、隣合うエッジ間
の方向を算出するもの、つまり、エッジ上の座標計測距
離は「２点目」に固定されていたが、当該第２の文字認
識方法では、入力文字パターンの大きさ（換言すれば正
規化する際の文字パターンの拡大率）に応じて、当該座
標計測距離を変更するものである。

【００６２】図１３に、当該第２の文字認識方法のフロ
ーチャートを示す。

【００６３】まず、タブレットから入力された文字の時
系列データをビットマップデータに変換する（ステップ
Ｓ７０１）。そのビットマップデータに対して非線形正
規化を行う（ステップＳ７０２）。先のビットマップデ
ータから文字の大きさを検出し（ステップＳ７０３）、
その大きさに基づいて、以降の文字認識抽出のためのエ
ッジ上の計測座標距離を設定する（ステップＳ７０
４）。そのエッジ上の計測座標距離に基づいて、方向特
徴を抽出する（ステップＳ７０５）。

【００６４】上述の従来技術では、エッジ上の２ドット
分離れた位置間での方向を抽出していたが、本発明で
は、文字の大きさに基づいて計測座標距離を可変にす
る。文字のサイズが小さい時は、非線形正規化によって
引き伸ばされる拡大率が大きくなり、これに伴ってギザ
ギザが大きくなる。これに対処するため、本実施例で
は、方向特徴の抽出のための計測座標距離を、文字の大
きさに反比例させて設定する。

【００６５】図１４は、ある座標点Pnからエッジ上の５
点離れた位置Pn+5を計測座標とした例である。これによ
って、ギザギザが大きくても方向特徴は正確に求めるこ
とができる。

【００６６】計測座標距離は、以下のように設定するこ
ともできる。

【００６７】計測座標距離＝２＋整数（Ｂ／Ａ） ここで、Ｂはしきい値となる入力文字パターンの大き
さ、Ａは実際に入力された文字パターンの大きさ、関数
“整数（ｘ）”はｘの整数値である。

【００６８】以降の処理は、第１の文字認識方法での処
理と同様、ぼかし処理を行い（ステップＳ７０６）、文
字認識辞書の各文字と照合して類似度を求め（ステップ
Ｓ７０７）、最も類似度の高い文字を認識結果とする
（ステップＳ７０８）。

【００６９】（３）認識辞書の作成 文字認識用の認識辞書は、上述の第１または第２の文字
認識方法の何れかを、任意の文字に対して複数人が実際
に実行して方向特徴のサンプル抽出を行い、このサンプ
ル抽出を各文字毎に平均化することによって作成され
る。

【００７０】図１５に、文字認識辞書の作成のフローチ
ャートを示す。

【００７１】予め、全文字についてそれぞれ複数のサン
プル・パターンを収集しておく。

【００７２】各文字について、既収集の文字パターンか
ら認識処理と同じ様にビットマップデータを生成し（ス
テップＳ３０１）、正規化を行い（ステップ３０２）、
方向特徴を抽出する（ステップＳ３０４）。この処理を
収集された各文字の複数サンプル分繰り返す（ステップ
Ｓ３０５）。その後、その複数パターン分の方向特徴パ
ターンを平均化し（ステップＳ３０６）、その平均化パ
ターンに対してガウシャン・フィルターによってぼかし
処理を行う（ステップＳ３０８）。この各文字の方向特
徴のぼかしパターンを認識辞書に、文字コードと共に登
録する。

【００７３】以上の処理を、全文字について繰り返し行
って（ステップＳ３０９）、文字認識辞書の生成処理を
終了する。

【００７４】以上は、種々の文字認識方法を、表示入力
一体型のデジタイザに適用した例であるが、本発明はこ
れに限らず、他に、用紙等に記載された文字を光学的に
読みとるＯＣＲにも適用可能である。

【００７５】図１６は、本発明をＯＣＲに適用した第２
の実施例の基本構成である。

【００７６】図において、５はイメージスキャナであ
り、文字を筆記された用紙あるいは文字を印刷された用
紙のイメージを読み取る。６１はキーボード、６２はマ
ウス、７は表示部である。

【００７７】８は、主制御部であり、メモリに記憶され
たプログラムに従って他部を制御する。９は、文字認識
部であり、用紙に筆記もしくは印刷された文字を認識
し、認識結果を主制御部８に送る。９１は入力文字デー
タ記憶部で、上記主制御部８から送られてきた文字のイ
メージデータを一時的に記憶する。

【００７８】キーボード６１からのイメージの読み取り
指示操作に基づいて、主制御部８はイメージの読み取り
指示をイメージスキャナ５へ送る。イメージスキャナ５
は、当該イメージスキャナ５にセットされた用紙上のイ
メージを読み取り、そのイメージ（ビットマップデー
タ）を主制御部８へ送る、主制御部８は、イメージスキ
ャナ５から受け取ったイメージを表示部７へ表示する。
その後、マウス６２の操作によって認識範囲が指定され
ると、主制御部８は、認識範囲に対応するイメージから
１文字毎のイメージを検出する。１文字毎のイメージの
検出は、水平、垂直方向の白画素の所定回数以上の連続
を文字間、行間とみなすことで行う。主制御部８は、１
文字毎に文字イメージを、文字認識部９へ転送すると共
に、認識の開始の指令を行う。

【００７９】文字認識部９は、受け取った文字イメージ
を入力文字データ記憶部へ記憶し、認識の開始の指令を
受けて、記憶された文字イメージの正規化、文字の特徴
量の算出、文字認識辞書の照合によって、その文字を認
識する。文字認識の処理は、第１の実施例での認識処理
とほぼ同様であり、第１の実施例における時系列座標デ
ータからビットマップデータの変換処理が無いだけで、
その他の処理は第１の実施例と同様である。

【００８０】主制御部８は、かかる認識結果を受けて、
メモリに記憶していき、認識範囲内の全文字分が認識さ
れるまで、文字イメージの転送、認識開始指令、認識結
果の受け取りを繰り返す。主制御部８は、認識範囲内の
全文字分が認識されると、それまで、表示部７に表示さ
れている用紙のイメージを消去し、各文字イメージ位置
に、対応する文字の認識結果に係る文字を表示する。

【００８１】以上、本発明の種々の実施の形態について
説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、
他に種々の変更が可能であることは言うまでもない。

【００８２】

【発明の効果】本発明によれば、認識対象の文字が比較
的小さな文字であっても、高精度に認識できる文字認識
方法を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 実施の形態に係るブロック図

【図２】 第１の文字認識処理を示すフローチャート

【図３】 第１の正規化処理を示すフローチャート

【図４】 第１の正規化処理の具体例を示す図

【図５】 第１の正規化処理の具体例を示す図

【図６】 第２の正規化処理を示すフローチャート

【図７】 第２の正規化処理の具体例を示す図

【図８】 第２の正規化処理を示すフローチャート

【図９】 第２の正規化処理の具体例を示す図

【図１０】 第３の正規化処理を示すフローチャート

【図１１】 第２の正規化処理の具体例を示す図

【図１２】 第４の正規化処理を示すフローチャート

【図１３】 第２の文字認識処理を示すフローチャート

【図１４】 第２の文字認識処理の具体例を示す図

【図１５】 認識辞書作成処理のフローチャート

【図１６】 他の実施の形態を示すブロック図

【図１７】 従来例の非線形正規化を説明するための図

【図１８】 従来例の作用を示す図

【図１９】 従来例の方向特徴を示す図

【図２０】 従来例の問題点を説明する為の図

【符号の説明】

１ 表示入力一体型タブレット ２ 主制御部 ３ 文字認識部 ４ 文字認識辞書 ３１ 文字筆記データ記憶用メモリ

Claims (15)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力文字パターンに対し非線形正規化を
   行うステップと、当該非線形正規化された文字パターン
   のエッジ部分を平滑化するステップと、当該平滑化され
   た文字パターンと認識辞書の文字パターンとを対比する
   ステップとを有することを特徴とする文字認識方法。
2. 【請求項２】 入力文字パターンの大きさを検出するス
   テップと、当該入力文字パターンの大きさを所定のしき
   い値と比較するステップと、前記入力文字パターンが前
   記しきい値よりも小さいときには第１の正規化処理を行
   い、前記入力文字パターンが前記しきい値よりも大きい
   ときには第２の正規化処理を行うことを特徴とする文字
   認識方法。
3. 【請求項３】 請求項２において、第１の正規化処理で
   は線形正規化を行い、第２の正規化処理では非線形正規
   化を行うことを特徴とする文字認識方法。
4. 【請求項４】 請求項２において、第１の正規化処理で
   は、所定の大きさまで入力文字パターンを非線形正規化
   処理によって拡張した後に線形正規化処理を実行し、第
   ２の正規化処理では、非線形正規化処理のみを実行する
   ことを特徴とする文字認識方法。
5. 【請求項５】 請求項２において、第１の正規化処理で
   は、所定の大きさまで入力文字パターンを線形正規化処
   理によって拡張した後に非線形正規化処理を実行し、第
   ２の正規化処理では、非線形正規化処理のみを実行する
   ことを特徴とする文字認識方法。
6. 【請求項６】 請求項２において、第１のしきい値と、
   当該しきい値よりも大きな第２のしきい値とを設定し、
   入力文字パターンが第１のしきい値よりも小さい場合に
   は線形正規化のみを実行し、入力文字パターンが第２の
   しきい値よりも大きい場合には非線形正規化のみを実行
   し、入力文字パターンが第１のしきい値と第２のしきい
   値の間にある場合には所定の大きさまで入力文字パター
   ンを非線形正規化処理によって拡張した後に線形正規化
   処理を実行することを特徴とする文字認識方法。
7. 【請求項７】 入力文字パターンの大きさを検出するス
   テップと、当該入力文字パターンの大きさに応じて入力
   文字パターンを非線形正規化により拡大するステップ
   と、当該非線形正規化の後に線形正規化を行うステップ
   と、当該線形正規化後の文字パターンと認識辞書の文字
   パターンとを対比するステップとを有することを特徴と
   する文字認識方法。
8. 【請求項８】 入力文字を線形正規化処理により第１の
   大きさまで拡大するステップと、当該線形正規化処理の
   後に非線形正規化処理により文字パターンを第２の大き
   さまで拡大するステップと、当該線形正規化後の文字パ
   ターンと認識辞書の文字パターンとを対比するステップ
   とを有することを特徴とする文字認識方法。
9. 【請求項９】 請求項８において、第１の大きさと第２
   の大きさは同じであることを特徴とする文字認識方法。
10. 【請求項１０】 請求項３〜９の何れかにおいて、線形
    正規化処理がなされた文字パターンのエッジ部分に対し
    補間処理を行うことを特徴とする文字認識方法。
11. 【請求項１１】 請求項３〜１０の何れかにおいて、非
    線形正規化処理がなされた文字パターンのエッジ部分に
    対し平滑化処理を行うことを特徴とする文字認識方法。
12. 【請求項１２】 入力文字パターンを正規化した文字パ
    ターンのエッジ部分の方向特徴を認識辞書と比較するこ
    とによって文字認識を行う文字認識方法において、入力
    文字パターンの大きさを検出するステップと、入力文字
    パターンの大きさに応じて前記エッジ部分の方向を判別
    するための座標間距離を変更するステップとを有するこ
    とを特徴とする文字認識方法。
13. 【請求項１３】 上記請求項１〜１２の内、少なくとも
    一つの文字認識方法を実現する制御手段と認識辞書とを
    有する文字認識装置。
14. 【請求項１４】 上記請求項１〜１２の内、少なくとも
    一つの文字認識方法を実行するためのプログラムを記憶
    した記憶媒体。
15. 【請求項１５】 上記請求項１〜１２の内、少なくとも
    一つの文字認識方法を実行するための認識辞書を記憶し
    た記憶媒体。