JPH0261783A - 文字認識装置 - Google Patents
文字認識装置Info
- Publication number
- JPH0261783A JPH0261783A JP63213992A JP21399288A JPH0261783A JP H0261783 A JPH0261783 A JP H0261783A JP 63213992 A JP63213992 A JP 63213992A JP 21399288 A JP21399288 A JP 21399288A JP H0261783 A JPH0261783 A JP H0261783A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- character
- recognition
- picture
- dictionary
- image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Character Discrimination (AREA)
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。
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
置に関するものである。
、例えばＪＩＳコード等の情報量に変換する文字認識装
置に関するものである。
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くパターン認識と学習＞
ＰＲＬ８２−４Ｇ 目黒他 「マルチフォント印刷漢
字認識実験装置」）。
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くパターン認識と学習＞
ＰＲＬ８２−４Ｇ 目黒他 「マルチフォント印刷漢
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
図に示す特微量辞書内め各文字の標準的な特徴量との市
街地距離を求めると、特微量辞書内の文字「ホ」との距
離Ｄｉ ＝ １２、特微量辞書内の文字「ボ」゛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」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
う問題点を育していた。
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
図に示す特微量辞書内め各文字の標準的な特徴量との市
街地距離を求めると、特微量辞書内の文字「ホ」との距
離Ｄｉ ＝ １２、特微量辞書内の文字「ボ」゛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」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
う問題点を育していた。
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。
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、前記間濾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の特徴量を求める特
徴量算出部と、予め各文字の標準的な特徴量を記憶して
いる特徴量辞書と、前記特徴量算出部で求められた認識
対象文字画像の特徴量と前記特徴量辞書とを照合し前記
認識対象文字画像に対する認識候補文字を求める分類部
と、予め各文字が成立するために不可欠な条件を格納し
ている文字判定用辞書と、前記文字判定用辞書に格納さ
れている前記認識候補文字が成立するために不可欠な条
件が前記認識対象文字画像において満たされているか否
かを判定する認識結果判定部とを有することを特徴とす
る文字認識装置である。
部で切り出された認識対象文字画像の特徴量を求める特
徴量算出部と、予め各文字の標準的な特徴量を記憶して
いる特徴量辞書と、前記特徴量算出部で求められた認識
対象文字画像の特徴量と前記特徴量辞書とを照合し前記
認識対象文字画像に対する認識候補文字を求める分類部
と、予め各文字が成立するために不可欠な条件を格納し
ている文字判定用辞書と、前記文字判定用辞書に格納さ
れている前記認識候補文字が成立するために不可欠な条
件が前記認識対象文字画像において満たされているか否
かを判定する認識結果判定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、認識結果判定部において
、文字判定用辞書に格納されている認識候補文字が成立
するために不可欠な条件が、認識対象文字画像において
溝たされているか否かを判定することにより、分類部で
求められた認識候補文字の正誤を判断するので、類似文
字間での局所的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。
、文字判定用辞書に格納されている認識候補文字が成立
するために不可欠な条件が、認識対象文字画像において
溝たされているか否かを判定することにより、分類部で
求められた認識候補文字の正誤を判断するので、類似文
字間での局所的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。
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１で入力された
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当該認識対象文字
画像の特徴量として求める。６は特徴量辞書であり、各
文字の標準的な特徴量を予め記憶している。４は分類部
であり、特徴量算出部３で求められた認識対象文字画像
の特徴量と特徴量辞書６とを照合し前記認識対象文字画
像に対する認識候補文字を求める。７は文字判定用辞書
であり、予め各文字が成立するために不可欠な条件を格
納している。５は認識結果判定部であり、文字判定用辞
書７に格納されている前記認識候補文字が成立するため
に不可欠な条件が前記認識対象文字画像において満たさ
れているか否かを判定する。
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当該認識対象文字
画像の特徴量として求める。６は特徴量辞書であり、各
文字の標準的な特徴量を予め記憶している。４は分類部
であり、特徴量算出部３で求められた認識対象文字画像
の特徴量と特徴量辞書６とを照合し前記認識対象文字画
像に対する認識候補文字を求める。７は文字判定用辞書
であり、予め各文字が成立するために不可欠な条件を格
納している。５は認識結果判定部であり、文字判定用辞
書７に格納されている前記認識候補文字が成立するため
に不可欠な条件が前記認識対象文字画像において満たさ
れているか否かを判定する。
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。 画像入力部１より、
第２図（ａ）に示すような画像Ｑが入力された場合を例
に説明する。
て、以下その動作を説明する。 画像入力部１より、
第２図（ａ）に示すような画像Ｑが入力された場合を例
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で入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（ｌｓｇ、 ｌｓ
ｇ） （ｇ＝１，２）を求め、文字列画像Ｌｇを切り
出す。第２図（ｂ）に文字列画像Ｌｌ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Ｈａを求め、ヒストグラムＨ
ｃの値が１画素以上である文字部の開始０終了座標から
１文字１文字の文字列方向の座標（ｃｓｈ、 ｃｅｈ
） （ｈ：Ｉ、・・、５）を求め、文字列座標と組み
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。
向に基づき、画像入力部１で入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（ｌｓｇ、 ｌｓ
ｇ） （ｇ＝１，２）を求め、文字列画像Ｌｇを切り
出す。第２図（ｂ）に文字列画像Ｌｌ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Ｈａを求め、ヒストグラムＨ
ｃの値が１画素以上である文字部の開始０終了座標から
１文字１文字の文字列方向の座標（ｃｓｈ、 ｃｅｈ
） （ｈ：Ｉ、・・、５）を求め、文字列座標と組み
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。
特徴量算出部３では、前記認識対象文字画像を第３図に
示すように縦横各４分割して［Ａ］ 、［Ｂ］ 、 ＊
φＩ 、［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。
示すように縦横各４分割して［Ａ］ 、［Ｂ］ 、 ＊
φＩ 、［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。
１ ”ｌ＋・・・、１６）としてこの特徴成分から構成
される認識対象文字画像の特徴量を求める。第４図に第
２図（Ｃ）の認識対象文字「ホ」の特徴量を示す。
される認識対象文字画像の特徴量を求める。第４図に第
２図（Ｃ）の認識対象文字「ホ」の特徴量を示す。
分類部４では、特徴量算出部３で求められた認識対象文
字画像の特徴量の特徴成分子１（ｉ＝１＋・命・、１６
）と特徴量辞書６に記憶されている各文字ｔの標準的な
特徴量の特徴成分ｄｔｘ（＋＝１．φ・φ、Ｉ６）とを
用いて認識対象文字画像と文字ｔとの相違度Ｄｔを式（
１）により求め、相違度の小さい方から４個の認識候補
文字を抽出する。
字画像の特徴量の特徴成分子１（ｉ＝１＋・命・、１６
）と特徴量辞書６に記憶されている各文字ｔの標準的な
特徴量の特徴成分ｄｔｘ（＋＝１．φ・φ、Ｉ６）とを
用いて認識対象文字画像と文字ｔとの相違度Ｄｔを式（
１）により求め、相違度の小さい方から４個の認識候補
文字を抽出する。
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、近い方から順に「ボ」 「ホ」
「ポ」 「木」という４個の認識候補文字を得る。
る認識候補文字として、近い方から順に「ボ」 「ホ」
「ポ」 「木」という４個の認識候補文字を得る。
文字判定用辞書７は、第６図に示すように条件参照テー
ブルと条件テーブルとから構成される。
ブルと条件テーブルとから構成される。
条件参照テーブルは、条件テーブル内で各文字の条件が
格納されている領域の先頭アドレスを記憶している。条
件テーブルは、文字を構成するストロークの数Ｓ、連続
した文字部である文字塊の数Ｃ９濁点の数Ｐ１．半濁点
の数Ｐ２等の条件の種別とその値を各文字に応じて必要
なだけ記憶している。
格納されている領域の先頭アドレスを記憶している。条
件テーブルは、文字を構成するストロークの数Ｓ、連続
した文字部である文字塊の数Ｃ９濁点の数Ｐ１．半濁点
の数Ｐ２等の条件の種別とその値を各文字に応じて必要
なだけ記憶している。
認識結果判定部５では、文字判定用辞書７内の「ボ」の
条件テーブルを参照する。文字「ボ」が成立するために
はＳ＝６． Ｃ＝５． Ｐ１＝１． Ｐ２＝０と
いう条件が満たされなければならないことがわかる。そ
こで上記認識対象文字画像についてＳ、 Ｃ，Ｐｉ、
Ｐ２を調べるとＳ＝４． Ｃ＝３゜Ｐ１＝０．Ｐ
２＝０となり、文字「ボ」であるために不可欠な条件が
満たされていないことがわかる。第２候補の「ホ」、第
３候補の「ポ」、第４候補の「木」についても同様に判
定を行なう。すると、 「ホ」であるために不可欠な条
件が満たされており、「ボ」 「木」であるために不可
欠な条件は溝たされていないことがわかる。従って、認
識候補文字「ボ」 「ボ」 「木」は棄却され、上記認
識対象文字画像に対する認識結果が「ホ」であることか
決定される。この段階で、全認識候補文字が棄却された
場合は認識不、能とし、複数の認識候補が残った場合は
上位候補を認識結果とする。
条件テーブルを参照する。文字「ボ」が成立するために
はＳ＝６． Ｃ＝５． Ｐ１＝１． Ｐ２＝０と
いう条件が満たされなければならないことがわかる。そ
こで上記認識対象文字画像についてＳ、 Ｃ，Ｐｉ、
Ｐ２を調べるとＳ＝４． Ｃ＝３゜Ｐ１＝０．Ｐ
２＝０となり、文字「ボ」であるために不可欠な条件が
満たされていないことがわかる。第２候補の「ホ」、第
３候補の「ポ」、第４候補の「木」についても同様に判
定を行なう。すると、 「ホ」であるために不可欠な条
件が満たされており、「ボ」 「木」であるために不可
欠な条件は溝たされていないことがわかる。従って、認
識候補文字「ボ」 「ボ」 「木」は棄却され、上記認
識対象文字画像に対する認識結果が「ホ」であることか
決定される。この段階で、全認識候補文字が棄却された
場合は認識不、能とし、複数の認識候補が残った場合は
上位候補を認識結果とする。
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、認識候補文字が成立するために不可欠な条
件が認識対象文字画像において満たされているか否かを
調べることにより、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。
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、認識候補文字が成立するために不可欠な条
件が認識対象文字画像において満たされているか否かを
調べることにより、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。
なお、文字判定用辞書に、例えば、小文字である条件と
して周囲の文字より小さいか否かの条件を入れておく等
、文字判定用辞書に記憶されている条件の皿別は上記実
施例において示したもののみに限らないことは言うまで
もない。
して周囲の文字より小さいか否かの条件を入れておく等
、文字判定用辞書に記憶されている条件の皿別は上記実
施例において示したもののみに限らないことは言うまで
もない。
発明の詳細
な説明したように、本発明によれば、認識結果判定部に
おいて、文字判定用辞書に格納されている認識候補文字
が成立するために不可欠な条件が、認識対象文字画像に
おいて溝たされているか否かを判定することにより、分
類部で求められた認識候補文字の正誤を判断するので、
類似文字間での局所的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。また、認識候補
文字に基づいてチエツクされるべき条件を必要最小限に
とどめることができるので、辞書の容量や処理時間の膨
大な増加なくして認識の精度を向上させることができる
。
おいて、文字判定用辞書に格納されている認識候補文字
が成立するために不可欠な条件が、認識対象文字画像に
おいて溝たされているか否かを判定することにより、分
類部で求められた認識候補文字の正誤を判断するので、
類似文字間での局所的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。また、認識候補
文字に基づいてチエツクされるべき条件を必要最小限に
とどめることができるので、辞書の容量や処理時間の膨
大な増加なくして認識の精度を向上させることができる
。
第１図は本発明の一実施例によ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
説明図、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的な特徴量を示す説明図、第６
図は本発明の一実施例における文字判定用辞書の構造を
示す説明図である。 １・・・画像入力部、２・・・文字切り出し部、３・・
・特徴量算出部、４・・・分類部、５・・・認識結果判
定部、８・・・特徴量辞書、７・・・文字判定用辞書。 代理人の氏名 弁理士 粟野重孝 はか１８第 図 Ｃ（Ｌ） （ｅ／ ｅｚ ｅ３ ｅ４ ｅｓ 第 図 第 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
説明図、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的な特徴量を示す説明図、第６
図は本発明の一実施例における文字判定用辞書の構造を
示す説明図である。 １・・・画像入力部、２・・・文字切り出し部、３・・
・特徴量算出部、４・・・分類部、５・・・認識結果判
定部、８・・・特徴量辞書、７・・・文字判定用辞書。 代理人の氏名 弁理士 粟野重孝 はか１８第 図 Ｃ（Ｌ） （ｅ／ ｅｚ ｅ３ ｅ４ ｅｓ 第 図 第 図
Claims (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の特徴量を求める特徴量算出部
と、予め各文字の標準的な特徴量を記憶している特徴量
辞書と、前記特徴量算出部で求められた認識対象文字画
像の特徴量と前記特徴量辞書とを照合し前記認識対象文
字画像に対する認識候補文字を求める分類部と、予め各
文字が成立するために不可欠な条件を格納している文字
判定用辞書と、前記文字判定用辞書に格納されている前
記認識候補文字が成立するために不可欠な条件が前記認
識対象文字画像において満たされているか否かを判定す
る認識結果判定部とを有することを特徴とする文字認識
装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63213992A JPH0261783A (ja) | 1988-08-29 | 1988-08-29 | 文字認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63213992A JPH0261783A (ja) | 1988-08-29 | 1988-08-29 | 文字認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0261783A true JPH0261783A (ja) | 1990-03-01 |
Family
ID=16648466
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63213992A Pending JPH0261783A (ja) | 1988-08-29 | 1988-08-29 | 文字認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0261783A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS63198517U (ja) * | 1987-06-15 | 1988-12-21 | ||
| US5292262A (en) * | 1991-10-18 | 1994-03-08 | Yazaki Corporation | Electrical connector with rear holder |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62286190A (ja) * | 1986-06-04 | 1987-12-12 | Fujitsu Ltd | オンライン濁音半濁音識別方式 |
-
1988
- 1988-08-29 JP JP63213992A patent/JPH0261783A/ja active Pending
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62286190A (ja) * | 1986-06-04 | 1987-12-12 | Fujitsu Ltd | オンライン濁音半濁音識別方式 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS63198517U (ja) * | 1987-06-15 | 1988-12-21 | ||
| US5292262A (en) * | 1991-10-18 | 1994-03-08 | Yazaki Corporation | Electrical connector with rear holder |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| O'Gorman | The document spectrum for page layout analysis | |
| US7519226B2 (en) | Form search apparatus and method | |
| KR900007009B1 (ko) | 문자인식장치 | |
| JPH05242292A (ja) | 分離方法 | |
| JPH06348896A (ja) | 文字の切り出し方法及びその装置 | |
| Lu | On the segmentation of touching characters | |
| CN116778503A (zh) | 一种基于ocr识别的印章真伪鉴别方法及系统 | |
| CN116824608A (zh) | 基于目标检测技术的答题卡版面分析方法 | |
| JP2926066B2 (ja) | 表認識装置 | |
| JPH0950527A (ja) | 枠抽出装置及び矩形抽出装置 | |
| JPH0261783A (ja) | 文字認識装置 | |
| Bai et al. | Object Boundary Encoding—a new vectorisation algorithm for engineering drawings | |
| JP2675303B2 (ja) | 文字認識方法 | |
| Habed et al. | Dimension sets detection in technical drawings | |
| JPH0816719A (ja) | 文字切り出し方法とこれを用いた文字認識方法及び装置 | |
| JPH0797390B2 (ja) | 文字認識装置 | |
| JP2963474B2 (ja) | 類似文字識別方法 | |
| JPH0259979A (ja) | 文書画像処理装置 | |
| JPH01233678A (ja) | 文字認識装置 | |
| JPH05114047A (ja) | 文字切り出し装置 | |
| JPH08202822A (ja) | 文字切り出し装置、及び文字切り出し方法 | |
| JPH04335487A (ja) | 文字認識装置の文字切り出し方法 | |
| Zhang et al. | Using Orientation Voting to Extract Text Lines with Various Mixed Directions from a Document Image | |
| JPH05274471A (ja) | イメージ文書のタイトル領域抽出処理方法 | |
| JPH08272909A (ja) | 文字認識方法および文字認識装置 |