JPH01233678A - 文字認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 産業上の利用分野　　′ 本発明は、新聞・雑誌等の活字及び手書き文字を認識し
、例えばＪＩＳコード等の情報量に変換する文字認識装
置に間するものである。

従来の技術 従来の文字認識装置では、文字領域をメツシュの矩形領
域に分割し、その各領域に存在する文字部の面積を特徴
量として用い、認識対象文字の各特徴量と標準文字の各
特徴量との差の絶対値和である市街地距離を計算し、当
距離の小さい文字を認識結果として抽′出していた（例
えば、電子通信学会技術研究報告〈パターン認識と学習
＞ＰＲＬ８２−４６　　目黒他　「マルチフォーント印
刷漢字認識実験装置」）。

発明が解決しようとする課題 しかしながら上記のような方法を用いた装置では、例え
ば第２図（ｃ）に示す認識対象文字画像「ホ」について
、第３図に示すように分割した各矩形領域の文字部の面
積を特徴とする求めると第４図に示すようになり、第５
図に示す辞書内の各文字の標準特徴量との市街地距離を
求めると、辞書内の文字ｒホｊとの距離ＤＩ＝１２、辞
書内の文字「ボＪとの距離Ｄ２＝１０となり、認識対象
文字「ホ」の認識結果として「ボＪの方が上位候補とし
て抽出されるというように、形状の非常によく似ている
文字の識別が難しいという問題点を有していた。

本発明はかかる点に鑑み、上記のように形状の非常によ
く似ている文字の識別をより正確に行なうことのできる
文字認識装置を提供することを目的とする。

課題を解決するための手段 本発明は、前記問題点を解決するために、文字切り出し
部で切り出された認識対象文字画像より認識対象文字の
特徴を示す特徴成分から成る特徴量を求める特徴量算出
部と、各文字の標準的な特徴を示す特徴成分から成る標
準特徴量を予め記憶している辞書と、前記特徴量算出部
で得られた認識対象文字の特徴量の特徴成分と前記辞書
に記憶されている各文字の標準特徴量の特徴成分とを照
合し前記認識対象文字に対する複数の認識候補文字を求
める大分類部と、前記大分類部で得られた認識候補文字
における標準特徴量の特徴成分毎のばらつきを基に特徴
成分から認識候補文字相互の違いを示すのに適した特徴
成分であるキー特徴成分を決定するキー特徴成分決定部
と、前記認識対象文字の特徴量のキー特徴成分と前記認
識候補文字の標準特徴量のキー特徴成分とを照合して認
識対象文字に対する認識結果を決定する詳細分類部とを
有することを特徴とする文字認識装置である。

作　　　用 本発明は前記した構成により、大分類部において認識対
象文字の特徴量の特徴成分と前記辞書に記憶されている
各文字の標準特徴量の特徴成分とを照合して前記認識対
象文字に対する複数の認識候補文字を求め、キー特徴成
分決定部において前記大分類部で得られた認識候補文字
における標準特徴量の特徴成分毎のばらつきを基に特徴
成分のうち認識候補文字相互の違いを示すのに適した特
徴成分であるキー特徴成分を決定し、詳細分類部におい
て前記認識対象文字の特徴量のキー特徴成分と前記認識
候補文字の標準特徴量のキー特徴成分とを照合して認識
対象文字に対する認識結果を決定するので、類似文字間
の微小な差を検出することができ、文字の認識精度を向
上させることができる。

実施例 第１図は、本発明の文字認識装置の一実施例を示す構成
図である。第１図において、１は画像入力部であり、認
識対象文字を含む画像を入力する。

２は文字切り出し部であり、画像入力部Ｉで人力された
画像から認識対象文字画像を矩形で切り出す。３は特徴
量算出部であり、文字切り出し部２で得られた認識対象
文字画像を縦横に各４分割して１６個の矩形領域に分け
、各矩形領域における文字部の面積を特徴成分とする当
該認識対象文字の特徴量を求め、特徴量記伊部１２に当
特徴量を記憶させる。１１は辞書であり、各文字の標準
的な特徴を示す特徴成分から成る標準特徴量を予め記憶
している。４は大分類部であり、特徴量記憶部１２に記
憶された認識対象文字の特徴量と辞書１１に記憶されて
いる各文字の標準特徴量とを全特徴成分を用いて照合し
、認識対象文字に対する複数の認識候補文字を求める。

５はキー特徴成分決定部であり、大分類部４で得られた
認識候補文字について標準特徴量の特徴成分毎に分散を
求め、分散の大きい特徴成分をキー特徴成分と決定する
。

６は詳細分類部であり、特徴量記憶部１２に記憶された
認識対象文字の特徴量と辞書１１に記憶されている認識
候補文字の標準特徴量とをキー特徴成分決定部５で決定
されたキー特徴成分のみを用いて照合し、認識対象文字
に対する認識結果を決定する。

以上のように構成された本実施例の文字認識装置につい
て、以下その動作を説明する。　画像人刃部１より、第
２図（ａ）に示すような画像Ｑが人力された場合を例に
説明する。

文字切り出し部２では、オペレータが設定した文字列方
向に基づき、画像入力部１で人力された画像を文字列方
向に射影して文字列を形成する画素のヒストグラムＨ１
を求め、ヒストグラムＨ１の値が１画素以上である文字
部の開始・終了座標から文字列座標（ｌ　ｓ　ｇ　？　
　ｌ　ｅ　ｇ　）　　（ｇ　＝ｌ　ｔ　２　）を求め、
文字列画像Ｌｇを切り出す。第２図（ｂ）に文字列画像
Ｌ１を示す。次に文字列画像Ｌ１を文字列に垂直な方向
に射影して文字部を形成する画素のヒストグラムＨｃを
求め、ヒストグラムＨｃＯ値が１画素以上である文字部
の開始・終了座標から１文字１文字の文字列方向の座標
（ｃｓｈ、　ｃｅｈ）　　（ｈ＝１．・・、５）を求め
、文字列座標と紺み合わせて認識対象文字画像Ｒｊ　（
ｈ＝１．２．・・・）を第２図（Ｃ）に示すように切り
出す。

特Ｒ量算出部３では、前記認識対象文字を第３図に示す
ように縦横各４分割して［：Ａ］、［８１，・・・、［
Ｐ］の１６個の領域に分割し、各領域毎の文字部の面積
を特徴成分子ｉ（ｉは特徴成分番号。ｉ＝１、・・・、
１６）としてこの特徴成分から構成される認識対象文字
の特徴量を求める。そして求めた認識対象文字の特徴量
を特徴量記憶部１２に格納する。第４図に第２図（ｃ）
の認識対象文字「ホ」の特徴量を示す。

大分類部４では、特徴量記憶部１２に格納された認識対
象文字の特徴量の全特徴成分子１（ｉ＝１、・・・、１
６）と辞書１１に記憶されている各文字ｔの標準特徴量
の全特徴成分ｄｔｉ　（ｉ＝１．・・・。

１６）との距離Ｄｔを式（１）により求め、距離の小さ
い方から４個の認識候補文字を抽出する。

Ｄｔ＝ΣＩ　ｆ　ｉ　−ｄｔｉ　ｌ　　　式（１）ここ
で、第２図（ｃ）に示す認識対象文字「ホ」に対する認
識候補文字として、ｒホ」　「ボ１　「ボｊｒ木１とい
う４個の認識候補文字が得られたとする。

キー特徴成分決定部５では、大分類部４において得られ
た４個の認識候補文字の標準特徴量において各特徴成分
毎に分散５ｉ（ｉ＝１．・・・、１６）を求める。４つ
の認識候補文字「ホ」　ｒボ」　「ボ１ｒ木Ｊの標準特
徴量における各特徴成分毎の分散を求めると第６図に示
すようになる。そして、分散Ｓｉの大きい方から５個の
特徴成分をキー特徴成分として決定する。ここでは、第
ｋ　（ｋ＝４，９，１０．１１，１２）特徴成分がキー
特徴成分と決定される。

詳細分類部６では、特徴量記憶部１２に格納された認識
対象文字の特徴量のキー特徴成分子ｋ（ｋ＝４，９，１
０，１１，１２）と辞書ｌｌ内の前記認識候補文字Ｕの
標準特徴量のキー特徴成分ｄｕｋ　（ｋ＝４．９，１０
．１１．１２）との距離Ｅｕを式（２）により求め、距
離Ｅｕが最小となる認識候補文字を認識対象文字に対す
る認識結果として決定する。

Ｅｕ＝　Ｉ　ｆ４−ｄｕ４１　＋　ｌ　ｆ９−ｄｕ９１
＋　Ｉ　ｆ　１Ｏ−ｄｕｌｏ　Ｉ　＋　Ｉ　ｆ　１ｌ−
ｄｕｌｌ　１＋　Ｉ　ｆ　１２−ｄｕ１２１　　　　式
（２）認識候補文字「ホｊ　ｒボＪｆボＪ　ｒ木１に対
する距離はそれぞれＥ１＝５、Ｅ２＝７、Ｅ３＝９、−
Ｅ４＝２６となり、　ｒホＪが第２図（Ｃ）に示す認識
対象文字「ホ」の認識結果として決定される。

このように、本実施例によれば、１６個の特徴成分を用
いて辞書内の全文字との照合を行なって認識候補文字を
抽出した後、認識候補文字の標準特徴量において１６個
の特徴成分のうち分散の大きい５個の特徴成分のみを用
いて再度辞書内の認識候補文字と照合を行なうことによ
り、濁点や半濁点の有無等の細かい部分の識別が可能に
なるので、認識の精度を向上させることができる。

但し、上記実施例の動作説明においては、認識対象文字
画像を矩形領域に分割し各矩形領域における文字部の面
積を特徴成分とする特徴量を用いたが、例えばストロー
クの方向性を示す特徴量等の他の特徴量を用いてもよい
。また大分類部において抽出する認識候補文字の数は定
数とは限らず、照合結果の距離を基に決定してもよい。

更にキー特徴成分の数も定数とは限らず、例えば求めた
分散が予め定めた値より大きくなる特徴成分をキー特徴
成分と決定するような方法をとってもよい。

発明の効果 以上説明したように、本発明によれば、全特徴成分を用
いて認識候補文字を抽出した後、更に認識候補文字相互
の違いを反映している特徴成分のみを用いて認識結果を
決定することにより、類似文字間の微小な差を検出する
ことができるので、認識精度を向上させることができる
。また、本発明では、大分類において使用した特徴成分
の一部を、詳細分類において再度使用するという方法を
用いているため、詳細分類のために新たに別の特徴量を
求める必要がないので処理の効率化をはかることができ
、辞書の容量の増大を押えることもてきるという利点が
ある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例における文字認識装置の構成
図、第２図は本発明の一実施例における文字切り出し方
式の説明図、第３図は本発明の一実施例における文字認
識方法の説明図、第４図は本発明の一実施例における特
徴量算出部で得られた認識候補文字に対する特徴量を示
す特徴量表図、第５図は本発明の一実施例における辞書
に記憶されている各文字の標準特徴策を示す特徴潰表図
、第６図は本発明の一実施例における認識候補文字にお
いての標準特徴量の特徴成分毎の分散を示す分散表面で
ある。 １・・・画像入力部、２・・・文字切り出し部、３・・
・特徴量算出部、４・・・大分類部、５・・・キー特徴
成分決定部、６・・・詳細分類部。 代理人の氏名　弁理士　中尾敏男　ばか１名第１図 窮　２　図 １１／　　Ｃｅ２　　Ｃｅ３　　　Ｃｅ４　　Ｃｅ−５
Ｒノ ／ 第３図 第４図 第５図 第６図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 認識対象文字を含む画像を入力する画像入力部と、前記
   画像入力部で入力された画像から認識対象文字画像を切
   り出す文字切り出し部と、前記文字切り出し部で切り出
   された認識対象文字画像より認識対象文字の特徴を示す
   特徴成分から成る特徴量を求める特徴量算出部と、各文
   字の標準的な特徴を示す特徴成分から成る標準特徴量を
   予め記憶している辞書と、前記特徴量算出部で得られた
   認識対象文字の特徴量の特徴成分と前記辞書に記憶され
   ている各文字の標準特徴量の特徴成分とを照合し前記認
   識対象文字に対する複数の認識候補文字を求める大分類
   部と、前記大分類部で得られた認識候補文字における標
   準特徴量の特徴成分毎のばらつきを基に特徴量の中から
   認識候補文字相互の違いを示すのに適した特徴成分であ
   るキー特徴成分を決定するキー特徴成分決定部と、前記
   認識対象文字の特徴量のキー特徴成分と前記認識候補文
   字の標準特徴量のキー特徴成分とを照合して認識対象文
   字に対する認識結果を決定する詳細分類部とを有するこ
   とを特徴とする文字認識装置。