JPH03246779A - 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、印刷文書等を光学的に読取る光学式文字読取
り装置（Ｏｐｔｉｃａｌ　Ｃｈａｒａｃｔｅｒ　Ｒｅａ
ｄｅｒ、以下ＯＣＲという）等における高速かつ小型で
、操作性の良い文字認識装置に関するものである。

（従来の技術） 従来、このような分野の技術としては、特開昭６２−１
６６４７９号公報に記載されるものがあった。

近年、日本語情報処理システムの普及により、日本語印
刷文書を計算機に入力する要求が急速に高まり、入力の
高速化及び省力化のために、印刷漢字ＯＣＲの必要性が
急速に高まってきている。

この印刷漢字ＯＣＲでは、文字認識装置が設けられ、そ
の文字認識装置によって印刷文書中の漢字等を読取り、
その読取った漢字等の文字パタンを認識することが必要
となる。

ところで、印刷文書には、横書きの文書と、新聞や文庫
本等の縦書きの文書とがある。

例えば、印刷文書の一例として名刺を挙げると、第２図
（ａ）〜（ｄ）に示すように、横書きの名刺（第２図（
ａ））と縦書きの名刺（第２図（ｂ））とがある。第２
図（Ｃ）は、横書き名刺（第２図（ａ））のパタンであ
り、また第２図（ｄ）は、縦書き名刺（第２図（ｂ））
のパタン例であって第２図（Ｃ）のパタンを反時計方向
に９０°回転させたパタンになっている。

従来の印刷漢字ＯＣＲにおける文字認識装置では、画像
読取手段により読取った入力パタンを画像記憶手段に記
憶し、その画像記憶手段に記憶された入力パタンから文
字切出手段によって１文字ずつ文字パタンを切出す。そ
して、その切出された文字パタンの特徴を特徴抽出手段
によって抽出し、その抽出された特徴と、照合辞書マス
クを格納した辞書記憶手段の内容とを、照合手段によっ
て照合し、入力パタンの文字認識を行うようになってい
る。

このような文字認識装置では、第２図のように帳票の形
状が同じで文字方向が横書きと縦書きがある場合や、横
書き行と縦書き行が混在した文書を認識する場合には、
オペレータが帳票を見ながら、帳票毎や文字列毎に、横
書きか縦書きかをキーボード等で指定しなければ、正し
く文字認識を行うことができなかった。

そこで、このような問題を解決するため、前記文献の技
術では、０°、９０°、１８０°、２７０°回転した４
種類の辞書を予め辞書記憶手段に記憶させておく。そし
て、入力パタンを前記４種類の辞書で認識し、それぞれ
の辞書で認識して得られた認識結果から、最も類似度の
高い結果が出力された辞書の方向を文字方向と判定し、
その判定結果に基づき文字の認識を行うようになってい
た。

（発明が解決しようとする課題） しかしながら、上記構成の装置では、次のような課題が
あった。

前記文献の技術では、文字方向を判定してその判定結果
に基づき文字の認識を行うようになっているが、１つの
文字パタンに対し、０°、９０゜１８０°、２７０°回
転に対応する４種類の識別を行うことが必要となるため
、文字認識処理に時間がかかる。しかも、０°、９０°
、１８０゜２７０°といった４種類の辞書を用意しなけ
ればならないため、それらを記憶する辞書記憶手段のメ
モリ容量が大きくなってしまい、装置の大型化を招くと
いう問題があった。さらに、前記文献の技術では、縦書
きや横書きの名刺を自動的に認識することはできても、
名刺以外の印刷文書等については認識することができず
、そのため装置としての汎用性が低く、技術的に十分満
足のゆくものではなかった。

本発明は前記従来技術が持っていた課題として、名刺以
外の印刷文書等についてはオペレータが文字方向の横書
きかまたは紺書きかを判別して指定しなければならず、
オペレータの操作が煩雑になって処理時間がかかるとい
う点と、装置が大型化する等といった点について解決し
た文字認識装置を提供するものである。

（課題を解決するための手段） 前記課題を解決するために、第１の発明は、帳票上等の
文字列を含む所定の領域内から１文字ずつ文字パタンを
切出す文字切出手段と、前記文字切出手段で切出された
文字パタンの特徴を抽出する特徴抽出手段と、横書き用
等の所定の照合辞書マスクを格納した辞書記憶手段と、
前記特徴抽出手段で抽出された特徴を前記辞書記憶手段
の内容と照合して前記文字パタンの識別を行う識別手段
とを、備えた文字認識装置において、前記所定の領域を
任意の数の領域に分割して複数の分割領域を生成する領
域切出手段と、前記各分割領域の垂直サブパタン及び水
平サブパタンを任意の領域数だけ抽出するサブパタン抽
出手段と、文字方向判定手段と、変換手段とを、設けた
ものである。

ここで、文字方向判定手段は、前記サブパタン抽出手段
で抽出された垂直サブパタン及び水平サブパタンの特徴
を抽出し、その特徴に基づき、前記所定の領域内に含ま
れる文字列の文字の方向を判定して文字方向判定結果を
出力する機能を有している。また、変換手段は、前記文
字方向判定結果に基づき、特徴変換またはパタン変換を
行って前記特徴抽出手段で文字パタンの特徴抽出を行な
わせる機能を有している。

第２〜第４の発明では、前記文字方向判定手段を次のよ
うに構成している。即ち、第２の発明の文字方向判定手
段では、前記複数の分割領域がら垂直サブパタン及び水
平サブパタンか抽出される毎に、該垂直サブパタンの線
幅と水平サブパタンの線幅を算出し、その垂直サブパタ
ンの線幅和と水平サブパタンの線幅和とを求め、その両
線幅和の比と予め定めた線幅比基準値とを比較して文字
方向を判定する機能を有している。

第３の発明の文字方向判定手段では、垂直サブパタンの
線幅と水平サブパタンの線幅とを算出し、その両線幅の
比を前記各分割領域毎に求め、その線幅比と予め定めた
線幅比基準値とを比較した分割領域毎の比較結果に基づ
き、文字方向を判定する機能を有している。

第４の発明の文字方向判定手段では、垂直サブパタンの
線幅と水平サブパタンの線幅を算出し、その両線幅の比
を前記各分割領域毎に求め、その線幅比の平均と予め定
めた線幅比基準値とを比較して文字方向を判定する機能
を有している。

第５の発明では、第１〜第４の発明において、前記の所
定の領域を行とすることを特徴としている。

（作用） 第１〜第５の発明によれば、以上のように文字認識装置
を構成したので、帳票イメージ等が入力されると、領域
切出平段は、文字列を含む所定の領域（例えば、行）を
任意の数の領域に分割して複数の分割領域を生成し、そ
の生成結果をサブパタン抽出手段に与える。サブパタン
抽出手段は、複数の分割領域をそれぞれ走査して垂直サ
ブパタン及び水平サブパタンを任意の領域数だけ抽出し
、その抽出結果を文字方向判定手段に与える。文字方向
判定手段は、サブパタン抽出手段で抽出された垂直サブ
パタン及び水平サブパタンの特徴（例えば、垂直サブパ
タン及び水平サブパタンの線幅等）を抽出し、その特徴
に基づき、演算等によって前記所定の領域内に含まれる
文字列の文字方向（例えば、縦方向及び横方向）を判定
し、その文字方向判定結果を変換手段へ出力する。

変換手段は、文字方向判定結果に基づき、特徴抽出手段
における文字パタンの特徴の変換あるいは文字パタンの
パタン変換を行ってその特徴抽出手段で、文字パタンの
的確な特徴抽出を行なわせるように働く。すると、識別
手段では、特徴抽出手段の出力に基づき、辞書記憶手段
内の照合辞書マスクを参照して文字パタンの識別を行う
。これにより、名刺を含めた種々の帳票等における文字
列の文字を高速で、かつ操作性が良く、小さなメモリ容
量で的確に認識可能となる。従って、前記課題を解決で
きるのである。

（実施例） 第１図は、本発明の一実施例を示す文字認識装置の機能
ブロック図である。

この機能ブロック図を説明する前に、先ず本実施例の原
理を説明する。

印刷文書に使用される活字の大部分を占める、例えば明
朝体について、その線幅に着目し、後述するサブパタン
抽出方法を用いて得た水平サブパタンの線幅と垂直サブ
パタンの線幅との比について測定を行った結果を第１表
に示す。

第１表 水平サブパタン及び垂直サブパタンの 線幅比測定結果 第３図（ａ）〜（ｆ＞は、明朝体「亜」の垂直サブパタ
ンと水平サブパタンを示す図である。第１表の測定では
、第３図（ａ）に示す明朝体の「亜」の文字について、
活字の大きさ８．１２、及び１６ポイントを対象に、分
解能３７．５μｍのイメージスキャンにより得られた２
値パタンについて水平サブパタン及び垂直サブパタンを
抽出し、水平サブパタン線幅及び垂直サブパタン線幅を
それぞれ求めた。

水平サブパタン及び垂直サブパタンの抽出方法は、後述
する（１）式を用いて入力パタンの線幅を求め、該入力
パタンを水平及び垂直方向に走査して検出した文字線の
断面の中から、その断面共が該入力パタンの線幅よりも
十分に長い断面を抽出して行う。

第３図（ａ）に示す明朝体の横書きの「亜」の垂直サブ
パタン例が第３図（ｂ）に、及び水平サブパタン例が第
３図（Ｃ）にそれぞれ示されている。また、第３図（ａ
＞、（ｂ）、（ｃ）に対応する縦書きのパタン例が第３
図（ｄ）、（ｅ）。

（ｆ）にそれぞれ示されている。すなわち、第３図（ｄ
）は、縦書きの明朝体の「亜」であり、第３図（ａ）の
文字パタンを反時計方向に９０°回転させた状態となっ
ている。従って、第３図（ｄ）の垂直サブパタンを示す
第３図（ｅ）と水平サブパタンを示す第３図（ｆ＞とは
、それぞれ第３図（Ｃ）、（ｂ）のパタンを反時計方向
に９０°回転させたものと同一のパタンとなる。

第１表から明らかなように、明朝体は、水平サブパタン
線幅と垂直サブパタン線幅の大きさが大きく異なる。従
って、横書き文字の線幅比（＝垂直サブパタン線幅／水
平サブパタン線幅）の大きさは、２゜８以上となってい
る。同様に、縦書き文字の線幅比（＝垂直サブパタン線
幅／水平サブパタン線幅）は、０．３６以下となってい
る。

以上のことから理解できるように、入力パタンの線幅比
（＝垂直サブパタン線幅／水平サブパタン線幅）の大き
さにより、入力パタンが横書きか、縦書きかを判断する
ことが可能となる。

次に、以上のような原理に基づき構成された第１図の文
字認識装置の構成を説明する。

この文字認識装置は、帳票上の文字を光信号Ｓｉｎの形
で入力して光電変換により電気信号に変換する画像読取
手段１を有し、その画像読取手段１の出力側には、ラン
ダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）等で構成された画像
記憶手段２が接続されている。画像記憶手段２は、例え
ば１帳票分のイメージを格納するもので、その出力側に
は、行位置検出手段３及び領域切出手段４が接続されて
いる。行位置検出手段３は、画像記憶手段２の帳票イメ
ージより、その画像記憶手段２における行の位置座標を
出力する機能を有している。領域切出手段４は、行位置
検出手段３の出力に基づき、画像記憶手段２の帳票イメ
ージの行を、文字を含む複数の領域に分割する機能を有
し、その出力側には、サブパタン抽出手段１０が接続さ
れている。

サブパタン抽出手段１０は、領域切出手段４で切出され
た複数の分割領域の垂直サブパタン及び水平サブパタン
を複数の領域数だけ抽出する機能を有している。このサ
ブパタン抽出手段１０は、領域切出手段４から出力され
た１領域分のデータを格納するバッファ等からなる領域
記憶手段１１と、領域切出手段４から出力された領域に
ついて領域線幅Ｗａを計算する領域線幅計算手段１２と
、領域記憶手段１１の領域内を垂直に走査して領域の垂
直サブパタンを抽出する垂直サブパタン抽出手段１３と
、領域記憶手段１１の領域内を水平に走査して領域の水
平サブパタンを抽出する水平サブパタン抽出手段１４と
で、構成されている。この垂直サブパタン抽出手段１３
及び水平サブパタン抽出手段１４の出力側には、文字方
向判定手段２０が接続されている。

文字方向判定手段２０は、垂直サブパタン及び水平サブ
パタンの特徴、例えば線幅を抽出し、その線幅に基づき
、文字方向が縦書きが横書きかを判定し、その文字方向
判定結果を出力するものであり、判定手段２１と、バッ
ファ等からなる記憶手段２２とで構成されている。

また、行位置検出手段３の出力側には文字切出手段３０
が接続されている。文字切出手段３０は、行位置検出手
段３から出力された各行の行位置座標を入力し、１文字
ずつを切出した文字パタンを出力する機能を有し、その
出力側には、特徴抽出手段４０が接続されている。

特徴抽出手段４０は、文字切出手段３０で切出された文
字パタンに基づき、特徴マトリクスを生成するものであ
り、パタン記憶手段４１、線幅計算手段４２、サブパタ
ン抽出手段４３、文字枠検出手段４４、文字枠分割決定
手段４５、特徴マトリクス抽出手段４６、及び特徴変換
手段４７より構成されている。

パタン記憶手段４１は、文字切出手段３０で切出された
文字パタンを格納し、その格納結果をサブパタン抽出手
段４３及び文字枠検出手段４４へ与えるものであり、レ
ジスタ等で構成されている。

線幅計算手段４２は、文字切出手段３０で切出された文
字パタンの線幅Ｗを計算し、その計算結果をサブパタン
抽出手段４３及び特徴マトリクス抽出手段４６へ与える
機能を有している。

サブパタン抽出手段４３は、パタン記憶手段４１につい
て複数の方向く例えば、垂直方向、水平方向、右斜め方
向、左斜め方向）に走査して垂直サブパタンＶＳＰ、水
平サブパタンＨ３Ｐ、右斜めサブパタンＲ３Ｐ、及び左
斜めサブパタンＬＳＰを抽出し、その抽出結果を特徴マ
トリクス抽出手段４６へ出力する機能を有している。文
字枠検出手段４４は、パタン記憶手段４１内の文字パタ
ンに外接する文字枠を検出し、それを文字枠分割決定手
段４５へ出力する機能を有している。文字枠分割決定手
段４５は、検出された文字枠の内部領域を複数の領域に
分割するためのＸ軸（文字枠の水平方向）、Ｙ軸（文字
枠の垂直方向）上の分割点座標を決定し、その決定結果
を特徴マトリクス抽出手段４６へ出力するものである。

特徴マトリクス抽出手段４６は、パタン記憶手段４１内
の文字パタンの特徴を抽出して特徴マトリクスを生成し
、それを特徴変換手段４７へ与える機能を有している。

特徴変換手段４７は、判定手段２１から出力された文字
方向判定結果に基づき、特徴マトリクス抽出手段４６か
らの特徴マトリクスを所定角度回転する機能を有してい
る。この特徴変換手段４７の出力側には、識別手段５１
が接続され、その識別手段５１に辞書記憶手段５０が接
続されている。

辞書記憶手段５０は、例えば横書き用の照合辞書マスク
を格納するもので、リード・オンリ・メモリ（ＲＯＭ＞
等で構成されている。識別手段５１は、特徴抽出手段４
７からの特徴マトリクスを照合辞書マスクで照合し、そ
の照合した文字パタンの文字名５ｏｕｔを出力する機能
を有している。

次に、以上のように構成される文字認識装置の動作を、
第４図及び第５図（ａ）〜（ｅ）を参照しつつ説明する
。なお、第４図は名刺のイメージを示す図、第５図（ａ
〉〜（ｅ）は２値パタンと各サブパタンとを説明するた
めの図である。

第１図において、帳票上の文字に対応した光信号Ｓｉｎ
が画像読取手段１に入力されると、画像読取手段１は、
光信号Ｓｉｎを電気信号に変換して画像記憶手段２へ出
力する。画像記憶手段２は、画像読取手段１からの電気
信号を入力し、１帳票分のイメージを格納する。行位置
検出手段３は、画像記憶手段２に格納された帳票イメー
ジを走査して水平方向と垂直方向の周辺分布を作成し、
行の切出しを行い、画像記憶手段２における行の位置座
標を出力する。

即ち、第４図のような名刺のイメージが画像記憶手段２
に格納されている場合、行位置検出手段３ではそのイメ
ージに対して水平走査を行い、周辺分布ｈ　（ｙ）を作
成し、１行目の開始位ｆｉＹｓ１と終了位置Ｙｅｌ、２
行目の開始位置Ｙｓ２と終了位置Ｙｅ２．３行目の開始
位置Ｙｓ３と終了位置Ｙｅ３を順次得る。次に、行位置
検出手段３は、画像記憶手段２のイメージに対して行毎
に垂直走査を行い、例えば２行目について開始位置ＸＳ
と終了位置Ｘｅを得る。このようにして行位置検出手段
３は、画像記憶手段２のイメージに対して行位置を検出
し、その検出結果を領域切出手段４及び文字切出手段３
０へ出力する。

領域切出手段４は、行位置検出手段３から出力された画
像記憶手段２内の行の位置を検出し、その行を、文字を
含む複数の領域に分割する。第４図を例にとると、「吉
」　「田」　「正」の１文字ずつを含む３つの領域ｍｌ
、ｍ２．ｍ３に分割する。

即ち、この領域切出手段４では、第４図に示すように、
垂直走査による各文字の中心Ｘｍｌ、Ｘｍ２、Ｘｍ３の
中点Ｘｄｌ、Ｘｄ２を分割点とし、それぞれｍｌ、ｍ２
．ｍ３の３つの領域（分割領域）に分割する。そして、
領域切出手段４は、１領域のデータを、サブパタン抽出
手段１０内の領域記憶手段１１及び領域線幅計算手段１
２へ出力する。

領域記憶手段１１は、領域切出手段４から出力された１
領域分のデータを格納し、その格納結果を垂直サブパタ
ン抽出手段１３及び水平サブパタン抽出手段１４へ出力
する。領域線幅計算手段１２は、領域切出手段４から出
力された領域について領域線幅Ｗａを計算し、その線幅
Ｗａを垂直サブパタン抽出手段１３及び水平サブパタン
抽出手段１４へ出力する。

この領域線幅計算手段１２は、例えば公知の画像処理用
フィルタ回路と同様にシフトレジスタ構成となっており
、次式に示すような公知の近似式を用いて線幅Ｗを計算
する。

Ｗ＝１／　（１−（Ｑ／Ａ））　　　　　・・・・・・
（１）この（１）式において、Ｑは（２Ｘ２＞の窓（Ｗ
ｉｎｄｏｗ：方形領域）の全ての点が黒点となる点（こ
れを４黒点という〉の個数、Ａは全黒点の個数である。

領域線幅計算手段１２では、これら４黒点の個数Ｑ及び
全黒点の個数Ａを計数し、その計数結果から（１）式に
従って線幅Ｗを演算により求める。

垂直サブパタン抽出手段１３は、領域記憶手段１１の領
域内を垂直に走査し、黒点の連続する長さと、領域線幅
計算部平段１２で計算された線幅Ｗａとの関係により、
領域の垂直サブパタンを抽出し、その抽出結果を文字方
向判定手段２０内の判定手段２１へ出力する。また、水
平サブパタン抽出手段１４は、領域記憶手段１１の領域
内を水平に走査し、黒点の連続する長さと、領域線幅計
算手段１２で計算された線幅Ｗａとの関係により、領域
の水平サブパタンを抽出し、その抽出結果を判定手段２
１へ出力する。

文字方向判定手段２０における判定手段２１は、垂直サ
ブパタン抽出手段１３に格納されている領域の垂直サブ
パタンについて、領域線幅計算手段１２と同様に全黒点
数と４黒点数を求め、（１）式を用いて垂直サブパタン
の線幅Ｗｖを求める。

また、水平サブパタン抽出手段１４に格納されている領
域の水平サブパタンについても、同様にして線幅ｗｈを
求める。このようにして求めた垂直サブパタンの線幅Ｗ
ｖ及び水平サブパタンの線幅ｗｈは、記憶手段２２に格
納される。これらの線幅計算処理と記憶手段２２への格
納処理とは、領域切出手段４が切出すべき全ての領域（
例えば、第４図の３つの分割領域ｍｌ、ｍ２．ｍ３）に
ついて行われる。

判定手段２１では、領域切出手段４が切出すべき全ての
領域（例えば、ｍｌ、ｍ２．ｍ３）を切出した後に、記
憶手段２２に格納された前記切出すべき全ての領域の垂
直サブパタンの線幅Ｗｖと水平サブパタンの線幅ｗｈを
読出し、垂直サブパタンの線幅Ｗｖと水平サブパタンの
線幅ｗｈのそれぞれの総和を求める。さらに、この判定
手段２１では、垂直サブパタンの線幅の総和ΣＷｖと水
平サブパタンの線幅の総和Σｗｈとの比ΣＷｖ／Σｗｈ
を求め、その比を予め定めた線幅比基準値ｗｔｈと比較
し、次の（２）式、（３）式を満足するか否かの判定を
行う。

ΣＷｖ／Σｗｈ≧ｗｔｈ　　　　　・・・・・・（２）
ΣＷｖ／Σｗｈ＜ｗｔｈ　　　　・曲直３）（本実施例
では、例えばＷｔｈ＝１＞ 判定手段２１では、（２）式を満足すれば、文字方向を
横書きと判定して横書きの文字方向判定結果を、（３）
式を満足すれば、文字方向を縦書きと判定して縦書きの
文字方向判定結果を、それぞれ特徴変換手段４７へ出力
する。

以上のように、画像記憶手段２内の帳票イメージ上の文
字の方向が判定した後、次に説明するように、帳票イメ
ージ上の各文字に対して認識処理が行われる。

先ず、文字切出手段３０では、行位置検出手段３から出
力された各行の行位置座標を入力すると、その行位置検
出手段３で得た画像記憶手段２内における行位置の行に
ついて、垂直に走査を行って周辺分布を作成し、その周
辺分布に基づき、１文字ずつ切出した文字パタンを、特
徴抽出手段４０内のパタン記憶手段４１及び線幅計算手
段４２に与える。パタン記憶手段４１は、文字切出手段
３０で切出された文字パタンを格納する。線幅計算手段
４２は、文字切出手段３０から出力された文字パタンに
ついて、領域線幅計算手段１２と同様にして、全黒点数
と４黒点数を求め、前記（１）式を用いて文字パタンの
線幅Ｗを計算し、その計算結果をサブパタン抽出手段４
３及び特徴マトリクス抽出手段４６に与える。

サブパタン抽出手段４３は、パタン記憶手段４１に格納
された文字パタンに対して垂直走査を全面に行い、黒点
の連続する長さと、線幅計算手段４２で計算された線幅
Ｗとの関係により、垂直サブパタンＶＳＰを抽出する。

同様にして、サブパタン抽出手段４３は、水平走査によ
り水平サブパタンＨ３Ｐを、右斜め４５°走査により右
斜めサブパタンＲ８Ｐを、左斜め４５°走査により左斜
めサブパタンＬＳＰを、それぞれ抽出する。

このようにして抽出されたサブパタンの例が第５図（ａ
）〜（ｅ）に示されている。第５図（ａ）は外接する文
字枠Ｆ内の２値パタンからなる原パタンであり、このよ
うな原パタンから得られた垂直サブパタンか第５図（ｂ
）に、水平サブパタンか第５図（Ｃ）に、右斜めサブパ
タンか第５図（ｄ）に、左斜めサブパタンか第５図（ｅ
）に、それぞれ示されている。

パタン記憶手段４１の出力側に接続された文字枠検出手
段４４では、パタン記憶手段４１内の文字パタンに外接
する文字枠Ｆを検出し、その検出結果を文字枠分割決定
手段４５へ出力する。文字枠分割決定手段４５は、検出
された文字枠Ｆの内部領域をＭＸＮの領域（但し、Ｍ、
Ｎは整数、本実施例では例えばＭ＝Ｎ＝５とする〉に分
割するための、Ｘ軸およびＹ軸上の分割点座標を決定す
る。ここで、Ｘ軸は文字枠Ｆの水平方向を、Ｙ軸は文字
枠Ｆの垂直方向をそれぞれ示す。

次に、特徴マトリクス抽出手段４６は、文字枠分割決定
手段４５によって決定された分割点座標に基づき、垂直
、水平、右斜め及び左斜めの各サブパタン（ＶＳＰ、Ｈ
３Ｐ、Ｈ３Ｐ及びＬＳＰ）におけるパタン記憶手段４１
上の文字枠領域を、ＭＸＮの領域に分割し、得られた各
分割領域内の黒点数Ｂｉｊを計数する。この黒点Ｂｉｊ
と、線幅計算手段４２で求めた線幅Ｗとを用い、次の式
（４）によって文字線長Ｌｉｊを示す特徴を計算し、Ｍ
ＸＮＸ４次元の特徴マトリクスを作成する。

Ｌｉｊ＝Ｂｉｊ／Ｗ　　　　　・・・・・・（４）さら
に、この特徴マトリクス抽出手段４６では、垂直サブパ
タン■ＳＰの特徴マトリクスに対しては文字枠ＦのＹ軸
方向の長さΔＹで、水平サブパタンＨ３Ｐの特徴マトリ
クスに対してはＸ軸方向の長さΔＸで、右斜めサブパタ
ンＲ３Ｐ及び左斜めサブパタンＬＳＰの特徴マトリクス
に対しては（Δχ＋ΔＹ）／２で、それぞれ正規化を行
い、文字の大きさによる変動を吸収した］ＶＩＸＮＸ４
次元の特徴マトリクスを作成する。

特徴変換手段４７は、判定手段２１から出力された文字
方向判定結果に基づき、特徴マトリクス抽出手段４６で
抽出された特徴マトリクスを変換する。即ち、文字方向
判定結果が横書きである場合、特徴マトリクス抽出手段
４６で抽出された特徴マトリクスをそのまま識別手段５
１へ出力する。

また、文字方向判定結果が縦書きである場合、特徴マト
リクス抽出手段４６で抽出した特徴マトリクスを９０°
時計方向に回転し、水平特徴マトリクスを垂直特徴マト
リクスへ、垂直特徴マトリクスを水平特徴マトリクスへ
、左斜め特徴マトリクスを右斜め特徴マトリクスへ、右
斜め特徴マトリクスを左斜め特徴マトリクスへ、それぞ
れ変換して識別手段５１に出力する。

その後、識別手段５１では、辞書記憶手段５０に格納さ
れた照合辞書マスクを用い、各特徴毎に指定された照合
辞書マスクｆｊと、抽出された特徴マトリクスｆｉとの
間に、次の式（５）で定義される距離りを適用し、この
距離りが最小の値となるような辞書マスクのカテゴリ名
を文字名Ｓ。

ｕｔの形で出力する。

これにより、帳票上の文字の的確な認識が行える。

以上のように、本実施例では次のような利点を有してい
る。

（ｉ）本実施例では、領域切出手段４により、帳票上の
文字列を含む所定の領域を任意の複数の領域に分割し、
各分割領域からサブパタン抽出手段１０で垂直サブパタ
ン及び水平サブパタンを抽出し、文字方向判定手段２０
により、垂直サブパタン及び水平サブパタンの特徴、例
えば線幅を抽出し、その特徴に基づき所定の領域内の文
字列の文字の方向を自動的に判定し５、その文字方向判
定結果に基づき、文字パタンの特徴を抽出するようにし
た。そのため、名刺を含む種々の帳票について、オペレ
ータが張票単位や、帳票上の文字列毎に文字方向を指定
するという煩雑な作業が省略でき、それによって名刺を
含む種々の帳票上等の文字を、操作性良く、高精度かつ
高速に認識することができる。

（ｉｉ）　　本実施例では、領域切出手段４により、所
定の領域を任意の複数の領域に分割し、各分割領域につ
いてサブパタン抽出手段１０で垂直サブパタン及び水平
サブパタンを抽出し、文字方向判定手段２０で文字方向
を判定し、その判定結果に基づき特徴抽出手段４０で文
字パタンの特徴を抽出している。そのため、文字方向の
判定に必要なメモリ（領域記憶手段１１及び記憶手段２
２等〉は、所定の領域全体を記憶する必要がなく、分割
領域の大きさのメモリ容量で十分である。さらに、文字
方向判定手段２０の文字方向判定結果に基づき、特徴抽
出手段４０で文字パタンの特徴抽出を行っているので、
辞書記憶手段５０に格納する所定角度回転した照合辞書
マスクの数を、従来のものに比べて少なくでき、それに
よって辞書記憶手段５０のメモリ容量の小型化が図れる
。このように、従来のものに比べてメモリ容量を小さく
できるので、装置全体の小型化が可能となる。

（ｉｉｉ　）　　文字方向判定手段２０は、垂直サブパ
タンの線幅Ｗｖと水平サブパタンの線幅ｗｈとの比を求
め、その比と予め設定された線幅比基準値Ｗｔｈとを比
較し、その比較結果に基づき行内の文字列の文字の方向
を判定するようにしているので、構成が簡単で、精度の
良い文字方向の判定結果が得られる。

なお、本発明は、図示の実施例に限定されず、種々の変
形が可能である。その変形例としては、例えば次のよう
なものがある。

（ｉ）　　上記実施例では、切出すべき各領域の垂直サ
ブパタンの線幅Ｗｖと水平サブパタンの線幅ｗｈとを、
各領域毎に記憶手段２２に格納し、領域切出手段４が切
出すべき全ての領域を切出した後に、文字方向を判定す
るようにしているが、他の方法によって文字方向を判定
するようにしても良い。

例えば、各領域毎に垂直サブパタンの線幅Ｗｖと水平サ
ブパタンの線幅ｗｈとを求めた後に、垂直サブパタンの
線幅Ｗｖと水平サブパタンの線幅ｗｈの比を求め、その
線幅比を記憶手段２２に各領域毎に格納する。そして、
領域切出手段４によって切出すべき領域を全て切出した
後に、判定手段２１により、記憶手段２２に格納された
領域毎の線幅比について、それぞれの線幅比と予め定め
た線幅比基準値とをそれぞれ比較し、縦書きと判定され
た領域数Ａｔと横書きと判定された領域数Ａｙとを求め
、次の（６）式及び（７）式の判定を行う。

Ａｔ≦Ａｙ　　　　　　・・・・・ペロ）Ａｔ＞Ａｙ　
　　　　　　・・・・・・（７）判定手段２１では、 （６）式を満足するならば、 横書きの文字方向判定結果を、（７）式を満足するなら
ば、縦方向の文字判定結果を、それぞれ出力し、それを
特徴変換手段４７へ与えるようにしてもよい。

また、判定手段２１では、記憶手段２２に格納された領
域毎の線幅比の平均Ｗａｖを求め、その平均Ｗａｖと予
め定めた線幅比基準値ｗｔｈとを比較し、その比較結果
に基づき文字方向を判定するようにしても良い。

文字方向判定手段をこのような構成にしても、上記実施
例とほぼ同様の利点が得られる。

（ｉｉ）　　上記実施例では、文字方向判定手段２０に
よる文字方向の判定結果に基づき、特徴変換手段４７で
特徴マトリクスを変換した後、文字の識別を行うように
しているが、例えばパタン変換手段を文字切出手段３０
の出力側に設け、そのパタン変換手段により、文字方向
判定手段２０の文字方向判定結果に基づき、文字切出手
段３０から切出された文字パタンを所定方向に回転し、
その回転した文字パタンに基づき、文字パタンの特徴抽
出を行うようにしても良い。このような構成にしても、
上記実施例とほぼ同様の作用、効果が得られる。

（ｉｉｉ　）　　上記実施例では、サブパタン抽出手段
４３でサブパタンを求め、このサブパタンから、特徴マ
トリクス抽出手段４６で特徴マトリクスを求めることに
より、文字の特徴抽出を行っているが、これ以外の構成
により、特徴を抽出することも可能である。例えば、パ
タン記憶手段４１内を水平及び垂直方向にそれぞれ走査
し、走査線が文字手段を横切る回数を被認識文字の特徴
とするような構成にしても良い。このように構成した場
合、特徴変換手段４７は、被認識文字が縦書きの場合、
水平走査により得られた特徴を被認識文字の垂直方向の
特徴として識別手段５１へ出力し、垂直方向により得ら
れた特徴を被認識文字の水平方向の特徴として識別手段
５１へ出力するような構成に変更することが必要である
。

（ｉｖ）　　上記実施例の行位置検出手段３、領域切出
手段４、サブパタン抽出手段１０、文字方向判定年段２
０、文字切出手段３０、特徴抽出手段４０、及び識別手
段５１等は、個別回路で構成する以外に、計算機Ｇこよ
るプログラム制御等により実行するようにしても良い。

（発明の効果） 以上詳細に説明したように、第１の発明によれば、領域
切出手段により、帳票上等の文字列を含む所定の領域を
任意の複数の領域に分割し、各分割領域からサブパタン
抽出手段によって垂直サブパタン及び水平サブパタンを
抽出し、文字方向判定手段によって垂直サブパタン及び
水平サブパタンの特徴を抽出し、その特徴に基づき所定
の領域内の文字列の文字方向を判定し、その判定結果に
基づき文字パタンの特徴抽出を行なわせるようにしたの
で、名刺はもとより、それ以外の帳票等の文字について
も、文字方向の判定が行え、その判定結果に基づき的確
な文字認識が可能となる。そのため、オペレータが帳票
単位や、帳票上の文字列毎に文字方向を指定するという
煩雑な作業を省略でき、高速かつ操作性の良い文字認識
が行える。

しかも、領域切出手段により、所定の領域を任意の複数
の領域に分割し、各分割領域についてサブパタン抽出手
段でサブパタンを抽出し、その抽出したサブパタンによ
り文字方向判定手段で文字方向を判定し、その判定結果
に基づき文字パタンの特徴抽出を行わせているので、文
字方向の判定に必要なメモリ容量は、所定の領域全体で
ある必要がなく、分割領域の大きさのメモリ容量があれ
ば十分である。その上、文字方向判定結果に基づき文字
パタンの特徴抽出を行っているので、辞書記憶手段に格
納するデータ数を少なくでき、それによって辞書記憶手
段のメモリ容量を小さくできる。このように記憶容量を
小さくすることができるので、装置全体を小型にするこ
とが可能となる。

第２〜第４の発明によれば、文字方向判定手段により、
垂直サブパタンの線幅と水平サブパタンの線幅とに基づ
き文字方向を判定するようにしているので、構成が簡単
で、精度の良い文字方向の判定が行える。

第５の発明では、所定の領域を行としているので、横書
き、あるいは縦書きで書かれた文字を的確に認識できる
。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の実施例を示す文字認識装置の機能ブロ
ック図、第２図（ａ）〜（ｄ）は印刷文書の例を示す図
、第３図（ａ）〜（ｆ）は明朝体の垂直サブパタンと水
平サブパタンの例を示す図、第４図は名刺のイメージの
例を示す図、第５図（ａ）〜（ｅ）は２値パタンと各サ
ブパタンとを説明するための図である。 １・・・・・・画像読取手段、２・・・・・・画像記憶
手段、３・・・・・・行位置検出手段、４・・・・・・
領域切出手段、１０・・・・・・サブパタン抽出手段、
１２・・・・・・領域線幅計算手段、１３・・・・・・
垂直サブパタン抽出手段、１４・・・１．・水平サブパ
タン抽出手段、２０・・・・・・文字方向判定手段、２
１・・・・・・判定手段、２２・・・・・・記憶手段、
３０・・・・・・文字切出手段、４０・・・・・・特徴
槽ｌＪ后段、４６・・・・・・特徴マトリクス抽出手段
、４７・・・・・・特徴変換手段、５０・・・・・・辞
書記憶手段、５１・・・・・・識別手段。 印刷文書の例 第２図 （α） （ｂ） （ｃ） ［ぎ明朝クリ？穴タン （ｄ７） 縦書き明ＷｗＭ”ｌＴＫグン （ｅ） 剥を書さ明Ｉ＃＊千寸１大タシ （ｆ） 明朝体の垂直サブノマグンと水平サブツマタンのイ列第
３図 名利のイメージ 第４図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、文字列を含む所定の領域内から１文字ずつ文字パタ
   ンを切出す文字切出手段と、前記文字切出手段で切出さ
   れた文字パタンの特徴を抽出する特徴抽出手段と、所定
   の照合辞書マスクを格納した辞書記憶手段と、前記特徴
   抽出手段で抽出された特徴を前記辞書記憶手段の内容と
   照合して前記文字パタンの識別を行う識別手段とを、備
   えた文字認識装置において、 前記所定の領域を任意の数の領域に分割して複数の分割
   領域を生成する領域切出手段と、 前記各分割領域の垂直サブパタン及び水平サブパタンを
   任意の領域数だけ抽出するサブパタン抽出手段と、 前記サブパタン抽出手段で抽出された垂直サブパタン及
   び水平サブパタンの特徴を抽出し、その特徴に基づき、
   前記所定の領域内に含まれる文字列の文字の方向を判定
   して文字方向判定結果を出力する文字方向判定手段と、 前記文字方向判定結果に基づき特徴変換またはパタン変
   換を行って前記特徴抽出手段で文字パタンの特徴抽出を
   行なわせる変換手段とを、 設けたことを特徴とする文字認識装置。 ２、請求項１記載の文字認識装置において、前記文字方
   向判定手段は、 前記複数の分割領域から垂直サブパタン及び水平サブパ
   タンが抽出される毎に、該垂直サブパタンの線幅と水平
   サブパタンの線幅を算出し、その垂直サブパタンの線幅
   和と水平サブパタンの線幅和とを求め、その両線幅和の
   比と予め定めた線幅比基準値とを比較して文字方向を判
   定する機能を有することを特徴とする文字認識装置。 ３、請求項１記載の文字認識装置において、前記文字方
   向判定手段は、 前記複数の分割領域から垂直サブパタン及び水平サブパ
   タンが抽出される毎に、該垂直サブパタンの線幅と水平
   サブパタンの線幅とを算出し、その両線幅の比を前記各
   分割領域毎に求め、その線幅比と予め定めた線幅比基準
   値とを比較した分割領域毎の比較結果に基づき文字方向
   を判定する機能を有することを特徴とする文字認識装置
   。 ４、請求項１記載の文字認識装置において、前記文字方
   向判定手段は、 前記複数の分割領域から垂直サブパタン及び水平サブパ
   タンが抽出される毎に、該垂直サブパターンの線幅と水
   平サブパタンの線幅を算出し、その両線幅の比を前記各
   分割領域毎に求め、その線幅比の平均と予め定めた線幅
   比基準値とを比較して文字方向を判定する機能を有する
   ことを特徴とする文字認識装置。 ５、請求項１、２、３又は４記載の文字認識装置におい
   て、 前記所定の領域を行とすることを特徴とする文字認識装
   置。