JPH0327488A - 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、複数の字体の文字を含む帳票でも高速にかつ
精度よく読取ることのできる文字認識装置に関するもの
である。

（従来の技術） 従来、文字認識装置においては、例えば、特公昭６０−
３８７５６号公報に開示されるものがあり、以下の構成
要素（ａ）〜（ｆ）を具備して構成される。

（ａ）文字図形を光電変換して量子化することにより黒
ビット及び白ビットで表わされるディジタル信号の原パ
ターンを作成する。

（ｂ）次に、該原パターンの線幅を算出する。

（ｃ）次に、前記原パターンを複数の方向に走査を行っ
て各走査列毎の黒ビットの連続個数を検出し、当該黒ビ
ットと連続個数を検出し、当該黒ビット連続個数と前記
線幅とに基づいて前記複数の走査方向毎に対応した複数
のサブパターンを抽出する。

（ｄ）次に、前記原パターンの文字枠内領域をサブパタ
ーンについて（ＮＸＭ）個の領域（Ｎ，’Ｍは定数）に
分割し、該分割された領域内についてセルを単位として
黒点を計数した結果と各サブパターンの線幅とを基に特
徴量を計算する。

（ｅ）次に、該特徴量を文字の大きさで正視化して特徴
マトリクスを作成する。

（ｆ）そして、該特徴マトリクスを予め用意した文字図
形パターンの標準文字マスクと照合して文字図形を認識
する。

このような文字認識装置において、複数の字体を含む帳
票、例えば第９図に示すような氏名や地名などを強調す
るため特定の単語だけイタリック体で印字されているよ
うな英文を認識する場合、予め認識対象となる全ての字
体の標準文字マスクを辞書マスクとして用意しておき、
前記全ての辞書マスクと入力文字図形を照合し、認識を
行う、という方法が広く用いられている。

（発明が解決しようとする課題） しかしながら、上記従来の方法では、辞書マトリクスの
数が字体の数に比例して大きくなり従って照合回数が増
大し、認識速度が大幅に低下し、更には認識精度の低下
を招くという問題点があった。

本発明はこれらの問題点を解決するためのもので、高速
に複数の字体を含む帳票を読取ることができ、更には高
精度の読取り可能とする文字認識装置を提供することを
目的とする。

（発明が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、媒体上の特徴抽
出対象を光電変換し量子化された画像データを得、該画
像データより１文字づつの文字パターンを切り出し、当
該切り出された入力文字パターンの字体の判定を行ない
、判定結果に基づいて認識辞書マスクの選択を行ない、
選択された辞書マスクを用いて入力文字パターンの照合
を行ない、文字を認識する文字認識装置において、１文
字づつ切り出された入力文字パターンの画像データの画
素にＸ座標を付与するＸ座標発生手段と、１文字づつ切
り出された入力文字パターンの画像データの画素にＹ座
標を付与するＹ座標発生手段と、Ｘ，Ｙ座標と少なくと
も２組の特定のα値及びβ値とを用いて所定の画素値を
有する入力文字パターンの画素に関する最大及び最小の
計算値αＸ＋βＹを検出し、これら最大及び最小計算値
を与える入力文字パターンの画素のＸ，Ｙ座標を検出す
る座標検出手段と、検出されたＸ，Ｙ座標に基づき幾何
学的な特徴量を算出する特徴量算出手段とを有し、該特
徴量算出手段により算出された特徴量に基づいて字体の
判定を行なう字体判定部と、 判定された字体に対応する認識辞書マスクを選択する辞
書部と、 選択された辞書マスクを用いて入力文字パターンの照合
を行ない、文字を識別する識別部とを具備することに特
徴がある。

（作用） 以上のような構成を有する本発明によれば、１文字づつ
切り出された入力文字パターンの画像データの画素にＸ
座標及びＹ座標を付与して入力文字パターンをＸ−Ｙ座
標系で表現する。そしてＸ，Ｙ座標と少なくとも２組の
特定のα値及びβ値とを用いて所定の画素値を有する入
力文字パターンの画素に関する最大及び最小の計算値α
Ｘ十βＹを検出し、これら最大及び最小計算値を与える
入力文字パターンの画素のＸ，Ｙ座標を検出する。検出
されたＸ，Ｙ座標に基づき幾何学的な特徴量を算出する
。算出された特徴量に基づいて字体の判定を行なう。判
定された字体に対応する認識辞書マスクが選択される。

選択された辞書マスクを用いて入力文字パターンの照合
を行ない、入力文字は識別される。

したがって、本発明は前記問題点を解決でき、高速に複
数の字体を含む帳票を読取ることができ、更には高精度
の読取り可能とする文字認識装置を提供できる。

（実施例） 以下、本発明の一実施例を図面に基づいて説明する。

第１図は本発明の一実施例を示すブロック図である。同
図において、ｌＯは文字認識装置、１１は光電変換部、
１２はラインバッファ、ｌ３は文字切り出し部、ｌ４は
パターンレジスタ、１５は字体判定部、ｌ６は辞書部、
ｌ７は識別部、ｌ８は出力端子である。

なお、出力端子１８は、例えばコンピュータ等の外部機
器のデータ入力端子等に接続されるものであり、文字認
識の終了した文字名（例えばＪＩＳの文字コード）を出
力するものである。

第２図（ａ）は文字行領域における２値画像データを示
す図、第２図（ｂ）は２値画像データによる周辺分布を
示す図、第２図（ｃ）は入力文字パターンの特徴値Ｆを
示す図、第２図（ｄ）は入力文字パターンに対する認識
結果を示す図である。

第３図は第１図の字体判定部１５を示すブロック図であ
る。同図において、３０はＸ座標発生手段、３２はＹ座
標発生手段、３４．　３６は座標検出手段であり、座標
検出手段３４はｘ＋ｙ計算手段３４ｌ、最大値検出手段
３４２、最大値座標保存手段３４３、最小値検出手段３
４４及び最小値座標保存手段３４５を備え、また最小値
検出手段３６はＸ−Ｙ計算手段３６ｌ、最大値検出手段
３６２、最大値座標保存手段３６３、最小値検出手段３
６４、最小値座標保存手段３６５を備える。３８は特徴
算出手段である。

第４図は本実施例における最大値座標検出手段の動作を
示すフローチャートである。

第５図は本実施例における最小値座標検出手段の動作を
示すフローチャートである。

第６図は第１図の辞書ｌ６の構成を示すブロック図であ
る。同図において、６０は辞書選択部、６１は第１の辞
書マトリクス、６２は第２の辞書マトリクスである。

第７図は本実施例の特徴点座標検出の原理的説明図であ
る。第７図（ａ）はローマン自体の標準タイブ、第７図
（ｂ）はローマン自体のイタリックタイプである。

第８図はローマン自体の標準タイプとローマン自体のイ
タリックタイプの標準文字パターンとその文字の辞書マ
トリクスの説明図である。

第９図は本実施例に用いる文字が記載された帳票を示す
図である。

第ｌＯ図（ａ）は入力書式テーブルの例を示す図、第ｌ
Ｏ図（ｂ）は入力書式テーブルを説明する図である。

以下、第１図から第ｌＯ図を用いて本実施例を詳細に説
明する。

先ず、認識対象文字の入力文字パターンを得ることにつ
き説明する。第１図の光電変換部ｌ１は、文字、図形等
（以下、文字と称する）が記載された帳票等の媒体から
の光信号（第１図中Ｓで示す）より文字行領域を検出し
、該文字行領域を光電変換し、文字線部を画素値「１」
の黒ビット及び背景部を画素値ｒＯＪの白ビットとして
各画素毎に２値のディジタル信号で表現した行画像デー
夕を得、ラインバッファ１２に格納する。ここで、文字
行領域とは帳票上における文字が記載される１行分の領
域のことである。

そして、ラインバツファｌ２は入力文字パターンの行画
像データにおける各画素の信号をこの領域の２次元座標
通りに再現できる形式で記憶し、１２８Ｘ４０９６画素
の大きさを持っているものである。

次に、文字切り出し部ｌ３はラインバツファ１２から行
画像データを読み込み、縦方向に走査を行ない黒点の分
布を作成する。黒点の分布のＯから１以上に変化する点
より１以上からＯに変化する点までを１つの文字予定領
域とし、パターンレジスタ１４に入力文字パターンとし
て格納する。

パターンレジスタｌ４は入力文字パターンの文字とて領
域における各画素の信号をこの領域の２次元座標とおり
に再現できる形式で記憶し、ｌ２８×１２８画素の大き
さを持っているものである。

パターンレジスタ１４に格納されている入力パターンは
識別部ｌ７及び字体判定部１５に出力される。

次に、第１図の字体判定部ｌ５における字体制御信号を
出力することにつき説明する。

字体判定部１５はパターンレジスタｌ４から読み込む入
力文字パターンの字体を判定し、辞書部ｌ６に字体判定
信号を出力する。なお、第３図におけるＭはパターンレ
ジスタｌ４から読み込む、認識対象となる入力文字パタ
ーンを含む量子化画像データを示す。字体判定部１５は
画像データＭの画素にＸ座標を付与するためのＸ座標発
生手段３０と、画像データＭの画素にＹ座標を付与する
ためのＹ座標発生手段３２と、前記Ｘ，Ｙ座標と少なく
とも２組の特定のα値及びβ値とを用いて入力文字パタ
ーンの画素に関する最大及び最小の計算値αＸ十βＹを
検出し、これら最大及び最小計算値を与えるパターンの
画素のＸ，Ｙ座標をそれぞれ特徴点座標として出力する
ための座標検出手段３４．　３６と、入力文字パターン
の字体判定を行なうための幾何学的特徴量を特徴点座標
に基づき算出する特徴量算出手段３８を備えている。

また、座標検出手段３４は、計算値ａＸ＋βＹを１ｌ １２ 算出する計算手段３４１と、最大計算値を検出するため
の最大値検出手段３４２と、最大計算値を与える画素の
Ｘ，Ｙ座標を保存するための最大値座標保存手段３４３
と、再承知計算値を検出するための最小値検出手段３４
４と、最小計算値を与える画素のＸ，Ｙ座標を保存する
ための最小値座標保存手段３４５とを備えている。座標
検出手段３６もまたこの座標検出手段３６２と最大値座
標保存手段３６３と再承知検出手段３６４と最小値座標
保存手段３６５とを備えている。

本実施例では、（α＝β＝１）及び（α＝１．β＝−１
）の２組のα及びβ値をＸ＋Ｙ及びＸ−Ｙに関する最大
及び最小計算値を与える画素の座標により、傾きを検出
し、辞書選択のための信号を辞書部ｌ６へ出力するので
２個の座標検出手段３４．　３６を備える構成となって
いる。座標検出手段３４にあっては計算値Ｘ＋Ｙに関す
る、及び座標検出手段３６にあっては計算値Ｘ−Ｙに関
する、最大及び最小計算値を与える画素の座標を検出す
る。

以下に第１図の字体判定部１５について第４図及び第５
図を用いて詳細に説明する。

［座標検出手段３４に着目した説明］　（ｘ＋ｙの最大
値及び最小値検出方法の説明） 第１図のパターンレジスタｌ４より読み込まれる（ステ
ップ４０１）入力文字パターンは、画素毎に最大値検出
手段３４２及び最小値検出手段３４４に入力される。こ
れと共に、Ｘ座標発生手段３０及びＹ座標発生手段３２
は、画像データＭの出力と同期させてこのデータＭのそ
れぞれの画素毎に対応付けたＸ，Ｙ座標を発生する。そ
の結果、これら発生手段３０．　３２によって画像デー
タＭにＸ，Ｙ座標の付与が行なわれる。そして出力され
たＸ，Ｙ座標は計算手段３４ｌ、最大値座標保存手段３
４３及び最小値座標保存手段３４５に入力される（ステ
ップ４０２）。計算手段３４１はＸ，Ｙ座標を入力する
と、これらＸ，Ｙ座標から計算値Ｘ＋Ｙを算出し、算出
した計算値を最大値検出手段３４２及び最小値検出手段
３４４に対し出力する（ステップ４０３）。

このステップ４０２〜４０３によって、最大値検出千段
３４２は画像デークＭ及び計算値を、最小値検出手段３
４４は画像データＭ及び計算値を、最大値座標保存手段
３４３はＸ，Ｙ座標を、最小値座標保存手段３４５はＸ
，Ｙ座標を、それぞれｌ画素毎に入力する。そして、座
標検出手段が後述のステップ４０４，４０５，４０５あ
るいは４０７の判断を１画素毎に繰り返し行ない、その
判断結果に応じた動作を行なう。

特にステップ４０４では、最大値検出手段３４２及び最
小値検出手段３４４は入力された画像データＭの画素が
入力文字パターンＭ２の画素であるか否かを判断する。

この判断は、入力された画素の画素値が入力文字パター
ンＭ２を意味する所定の画素値（この実施例では画素値
「１」）であるか否かを判断することによって行なう。

所定の画素値を有するときには、最大値検出手段３４２
はステップ４０４の次に比較値及び計算値の比較をステ
ップ４０５で、及び最小値検出手段３４４はステップ４
０４の次に比較値及び計算値の比較をステップ５０１で
行なう。

ここでステップ４０５において ■計算値が比較値よりも大きいとき 最大値検出手段３４２は先に格納されている比較値に換
えて、比較値よりも大きい計算値を新たな比較値として
格納し（比較値の書き換え）、これと共にセットパルス
を最大値座標保存手段３４３に対し出力する。セットパ
ルスを入力した最大値座標保存手段３４３は格納されて
いるＸ，Ｙ座標に換えて、比較値よりも大きな計算値を
与える画素のＸ，Ｙ座標を新たに格納する（Ｘ，Ｙ座標
の書換え）（ステップ４０６）。

■計算値が比較値よりも小さいかあるいは比較値と等し
いとき 最大値検出手段３４２は先に格納されている比較値を書
換えずにそのまま格納する共に、最大値座標保存手段３
４３は格納されているＸ，Ｙ座標を書換えない。

最大値検出手段３４２は上記■及び■のいずれの場合も
ステップ４０５の次にステップ４０７の判断を行なう。

ｌ　５ １　６ なお、最大値検出手段３４２に格納される比較値の初期
値としては、例えば計算値αとして取り得る値よりも小
さな値を用いれば良い。例えばα＝β＝１であり画像デ
ータＭをβ行ｍ列の画素の分割した（従ってＯ≦Ｘ≦ｍ
−１，及びＯ≦Ｙ≦忍一１となる）場合には、例えば−
１を比較値の初期値とすることができる。あるいは一番
最初に入力された計算値αＸ＋βＹを用いるようにして
も良い。

また最大値検出手段３４２が比較値及びＸ，Ｙ座標の書
換えを計算値αＸ十βＹが比較値よりも大きいとき及び
計算値が比較値と等しいときに行なうようにし、これと
ともに計算値が比較値よりも小さいとき比較値及びＸ，
Ｙ座標の書換えを行なわないようにしても良い。

また最大値座標保存手段３４３のＸ，Ｙ座標としては任
意好適な数値を用いて良い。

ここでステップ５０１において ■計算値が比較値よりも小さいとき 最小値検出手段３４４は先に格納されている比較値に換
えて比較値よりも小さい計算値を比較値として新たに格
納する（比較値の書き換え）と共に、最小値座標保存手
段３４５に対しセットパルスを出力する。最小値座標保
存手段３４５はセットパルスを入力すると、格納されて
いるＸ，Ｙ座標を比較値よりも小さな計算値を与える画
素のＸ，　Ｙ座標に書換える（ｘ，ｙ座標の書換え）（
ステップ４０６）。

■計算値が比較値よりも小さいかあるいは比較値と等し
いとき 最小値検出手段３４４は先に格納されている比較値を書
換えずにそのまま格納する共に、最小値座標保存手段３
４５は格納されているＸ，Ｙ座標を書換えない。

最小値検出手段３４４は上記■及び■のいずれかの場合
にはステップ５０１の次にステップ４０７の判断を行な
う。

尚、最小値検出手段３４４に格納される比較値の初期値
としては、例えば計算値αＸ＋βＹとして取り得る値よ
りも大きな値を用いれば良い。例えばα＝β＝１であり
、画像データＭをβ行ｍ列の画素に分割した（従って０
≦Ｘ≦ｍ−１，及びＯ≦Ｙ≦１２−１となる）場合には
、例えばｍ＋ｎ一１を比較値の初期値とすることができ
る。あるいは比較値の初期値として最小値検出手段３４
４に一番最初に入力された計算値αＸ＋βＹを用いるよ
うにしても良い。

また最小値検出手段３４４は計算値が比較値よりも小さ
いとき及び計算値が比較値と等しいとき比較値及びＸ，
Ｙ座標の書換えを行ない、これと共に計算値が比較値よ
りも大きいとき比較値及びＸ，Ｔ座標の書換えを行なわ
ないようにしても良い。

また最小値座標保存手段３４５のＸ，Ｙ座標として任意
好適な数値を用いて良い。

さらにステップ４０７において ■画像データＭの走査が終了しないとき座標検出手段３
４は、画像データＭの走査が終了せず、従ってデータＭ
の全ての画素につき処理が終了していなければ、画像デ
ータＭの残りの画素につきステップ４０４，　４０５，
　５０１あるいは４０７の判断を行ない、その判断結果
に応じて動作する。

■画像データＭの走査が終了したとき 最大値検出手段３４２及び最小値検出手段３４４は画像
デークＭの走査が終了しデータＭのすべての画素につき
処理が終了すると、Ｘ，Ｙ座標の出力信号を最大値座標
保存手段３４３及び最小値座標保存手段３４５に対して
出力する。この出力信号を入力した座標保存手段３４３
，　３４５は、格納しているＸ，Ｙ座標を特徴点座標と
して出力する。これ共に検出手段３４２，　３４４は比
較値の初期化を行なう（ステップ４０８）。

全ての画素につき処理を終了した時点で、最大値座標保
存手段３４３及び最小値座標保存手段３４５に格納され
ているＸ，Ｙ座標が最大及び最小計算値を与える画素の
Ｘ，Ｙ座標すなわち特徴点座標となる。

座標検出手段３４にあってはα＝β＝１としたので、全
処理終了時点で例えば第７図に示す入力文字パターンＭ
２の特徴点ＢＲの座標が最大値座標保存ｌ　９ ２　０ 手段３４３に格納されており、また特徴点ＴＬの座標が
最小座標保存手段３４５に格納されている。

［座標検出手段３６に着目した説明］　　（Ｘ−Ｙの最
大値・最小値検出方法の説明） 座標検出手段３６は、上述した座標検出手段３４の動作
と並行して座標検出手段３４と同様の動作を行なうので
、この検出手段３６の動作説明を省略する。

座標検出手段３６にあっては、α＝１及びβ＝一ｌとし
たので、全ての画素につき処理を終了した時点で、例え
ば第７図に示す入力文字パターンＭ２の特徴点ＴＲの座
標が最大値座標保存手段３６３に格納されており、また
特徴点ＢＬの座標が最小値座標保存手段３６５に格納さ
れている。

入力文字パターンの特徴点をＴＬ，　ＢＬ，　ＴＲ及び
ＢＲの座標を用い、特徴値Ｆを下記の式（１）により算
出する。

なお、式（１）において特徴点ＴＬ，　ＢＬ，　ＴＲ，
　ＢＲのＸ座標をＴＬＸ，　ＢＬＸ，　ＴＲＸ　，　Ｂ
ＲＸとして表わす。

Ｆ＝ｋ　（Ｉ２（ＴＬＸ−ＢＬＸ）＋ｍ（ＴＲＸ−ＢＲ
Ｘ）｝　・・・式（１）式（１）中、ｋ，β，ｍは任意
の定数である。

式（１）により算出されるＦの下記の式（２）による条
件により、字体を判定し、辞書部ｌ６に字体判定信号Ｎ
を出力する。

式（２）中、ＣＩｌ　Ｃ２は、固定閾値であり、任意に
変えることができる。

なお、本実施例では、出力する字体判定信号Ｎは、ｒｌ
ｌ，ｒ２Ｊ，ｒ３Ｊの３種であるが、字体判定信号Ｎは
３種以外のものとなっても何ら差し支えない。

次に、入力文字パターンを識別し、結果を出力すること
について説明する。

第１図の字体判定部１５により出力された字体判定信号
Ｎは、辞書部ｌ６へ出力され、字体判定信号Ｎに対応す
る辞書を選択する。

第６図の辞書部ｌ６は、辞書選択部６０、第１の辞書マ
トリクス６１及び第２の辞書マトリクス６２を備える。

本実施例では、辞書マトリクスは２つであるが、これは
３つ以上でも何ら差し支えない。

辞書選択部６０は、字体判定部１５から出力される字体
判定信号Ｎ＝１，Ｎ＝２，又はＮ＝３に対応してそれぞ
れ第１の辞書マトリクス６１，第２の辞書マトリクス６
２、又は第１，第２の辞書マトリクス６１．　６２を選
択し、選択した辞書マトリクスを識別部ｌ７に対して出
力する。

次に、識別部ｌ７について説明する。

識別部ｌ７は、この入力文字パターンについて特徴抽出
処理及び入力文字パターンの認識を行なう。この特徴抽
出の方法は、従来公知の種々の方法を用いることができ
るが、本実施例の場合、以下に説明するような方法で行
なう。

先ず、入力文字パターンについて外接する方形枠を検出
し、これを文字枠とする。更に当該入力文字パターンに
ついて線幅Ｗを算出する。この線幅算出は、例えば下記
に示すような周知の近似式（３）を用いて行なうことが
できる。

Ｖｌ＝１／｛１−（Ｑ／Ａ））　　　　　・・・式（３
）ただし、式（３）において、Ｑは入力文字パターンを
構成する各点をこれらの点が（２Ｘ２）個づつの範囲で
見られる窓で分けたとき、この窓内の全ての点が黒ビッ
トとなる窓の個数であり、またＡは文字枠内の黒ビット
の個数である。

更に、この入力文字パターンを複数の方向に走査を行な
って各走査列毎の黒ビットの連続個数を検出し、この黒
ビット連続個数と上述の線幅とに基づいて上述の複数の
方向毎に対応したサブパターンをそれぞれ抽出する。そ
して、この入力文字パターンの文字枠内領域をサブパタ
ーンについて（ＮＸＭ）個の領域（Ｍ，Ｎは定数）に分
割し、更に、各領域内の文字線長を表わす特徴量を、文
字を分割した領域毎に計算し、この特徴量を文字枠の大
きさで正視化して特徴マトリクスを得る。

本実施例では、特徴量を、（Δχ十ΔＹ）／２なる値で
除することによって正視化する。ここで、ΔＸは文字枠
の水平方向長さ、ΔＹは垂直方向長さである。

識別部ｌ７は、このようにして抽出した特徴マト２　３ ２　４ リクスと、辞書部１６より出力される、辞書選択後の辞
書マトリクスとの照合を行ない、最も類似度が大きな値
を示した辞書マトリクスに対応する文字名（ＪＩＳコー
ド等）を出力端子ｌ８を介して外部装置に出力する。

なお、本実施例の場合上述した類似度は、以下に示す式
（４）に基づいて求めている。

但し、式（４）において、Ｒは類似度、ｆ，は入力文字
・パターン、ｇ１は辞書内に格納させてある辞書マトリ
クスをそれぞれ示し、また、ｉ　＝１．　２，　３，・
・・，ＮＸＭである。

次に、本実施例において第１図に沿って具体的に説明す
る。

先ず、文字が記された、例えば第９図に示すような帳票
は画像データＳとして光電変換部１１に入力される。光
電変換部１ｌでは帳票の各文字領域を検出し、行単位で
光電変換し、２値のディジタル画像データに変換し、ラ
インバッファｌ２に格納する。前記行領域の検出は、本
実施例では予め光電変換部１１に設定されている第１０
図（ａ）に示す入力書式テーブルを参照して順次行なう
ものとする。

前記入力書式テーブルには第１０図（ｂ）に示すように
第１行目の行領域の帳票の上端及び左端からの距離行領
域の大きさ、行ピッチ及び行数が記録されている。

第２図（ａ）及び第２図（ｂ）に示すように、ラインバ
ッファｌ２から読み込まれた２値のディジタル信号であ
る行画像データは、文字切り出し部１３黒点の分布のＯ
から１以上に変化する点より１以上からＯへ変化する点
までを、文字予定領域として行画像データから検出し、
１２８　Ｘｌ２８画素の入力文字パターンを抽出する。

この入力文字パターンは、一文字毎にパターンレジスタ
ｌ４に格納される。

パターンレジスタｌ４から入力文字パターンを読み込ん
だ字体判定部ｌ５は、入力文字パターンの１２８　Ｘ１
２ｇ画素に、Ｘ座標及びＹ座標をそれぞれ付与し、入力
文字パターンの画素に関する最大及び最小の計算値αＸ
＋βＹを検出し、これら最大及び最小計算値を与える特
徴点座標を抽出する。

本実施例では、特徴点を検出するためのα及びβは（α
＝１，β＝１）と（α＝１，β＝−１）の２組とし、前
記計算値による特徴点座標は第７図（ａ）では、ＴＬ＝
　（０，　Ｏ）　，　ＢＬ＝　（０，　４？）　，ＴＲ
＝　（４２，　Ｏ）　’＋　ＢＲ＝　（４２．　４７）
　、第７図（ｂ）では、ＴＬ＝　（８，　Ｏ）　，　Ｂ
Ｌ＝　（０．　４７）　，　ＴＲ＝（４２，　Ｏ）　，
　ＢＲ＝　（３５．　４７）である。前記特徴点座標に
より式（１）を用いて特徴値Ｆを算出する。

このとき、本実施例では定数ｋ，　ｊ２，　ｍはそれぞ
れ（ｋ＝局，氾＝１，ｍ＝１）であり、また固定しきい
値Ｃ，＝５．０　，　Ｃ２＝３、０である。前記条件に
より算出される特徴値は、第７図（ａ）ではＦ＝０であ
り、第７図（ｂ）ではＦ＝７．５である。

従って、式（２）により、第９図の帳票が入力された場
合、第２図（Ｃ）に示す値Ｆが算出され、Ｆ＞Ｃ，の入
力文字パターンについては字体判定信号Ｎ＝ｌがＦ＜Ｃ
２の入力文字パターンは字体判定信号Ｎ＝２が、辞書部
ｌ６の辞書選択部６０に出力される。本実施例では、Ｍ
，Ｙ，Ｎ，Ａ，Ｍ，Ｅ，Ｉ，Ｓに対してはＮ＝２を出力
し、第１の辞書マトリクス６ｌを選択する。

識別部１７は、パターンレジスタｌ４から読み込まれる
入力文字パターンの水平、垂直、右斜め、左斜めの４方
向について　サブパターンを線幅に抽出し、それぞれの
サブパターンを、文字枠内領域についてＮＸＭに分割す
る。本実施例では５×５である。各領域において、文字
線長を表わす特徴量を計算し、特徴マトリクスを得る。

この特徴マトリクスと、第８図（ａ）及び第８図（ｂ）
に示すような、字体判定され選択された辞書マトリクス
との照合を行ない、最も類似度が大きい値を示した辞書
マトリクスに対応する文字名（ｊＩｓコード等）を出力
端子ｌ８を介して図示していない外部装置に出力する。

（発明の効果） 以上説明したように、本発明によれば、帳票上の各文字
の文字線を有する各画素に対してαＸ＋２　７ ２　８ βＹ及びαＸ−βＹの最大及び最小の計算値を算出し、
特徴点座標を抽出することにより、イタリック体等の斜
体文字を検出し、入力文字パターンの字体の判定を行な
って判定結果に基づき照合するための辞書マスクを選択
している。したがって、辞書マスクは選択された辞書マ
スクとのみ照合を行なうため、照合に要する時間が短く
なり、字体の異なる文字が混在する帳票も高速に精度よ
く読み取ることの可能な文字認識装置を実現できる。

【図面の簡単な説明】

第ｌ図は本発明の一実施例を示すブロック図、第２図（
ａ）は文字行領域における２値画像データを示す図、第
２図（ｂ）は２値画像データによる周辺分布を示す図、
第２図（ｃ）は入力文字パターンの特徴値Ｆを示す図、
第２図（ｄ）は入力文字パターンに対する認識結果を示
す図、第３図は第１図の字体判定部ｌ５を示すブロック
図、第４図は本実施例における最大値座標検出手段の動
作を示すフローチャート、第５図は本実施例における最
小値座標検出手段の動作を示すフローチャート、第６図
は第１図の辞書ｌ６の構成を示すブロック図、第７図（
ａ）はローマン自体の標準タイプの入力文字パターンと
特徴点座標を示す図、第７図（ｂ）はローマン自体のイ
タリックタイプの入力文字パターンと特徴点座標を示す
図、第８図はローマン自体の標準タイプとローマン自体
のイタリックタイプの標準文字パターンとその文字の辞
書マトリクスの説明図、第９図は本実施例に用いる文字
が記載された帳票を示す図、第ｌＯ図（ａ）は入力書式
テーブルの例を示す図、第ｌＯ図（ｂ）は入力書式テー
ブルを説明する図である。 １０・ １ｌ・ １２・ ｌ３・ ｌ４・ ｌ５・ ｌ６・ 文字認識装置、 光電変換部、 ラインバッファ、 文字切り出し部、 パターンレジスタ、 字体判定部、 辞書部、 １７・・・識別部、 ｌ８・・・出力端子。

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. （１）媒体上の特徴抽出対象を光電変換し量子化された
   画像データを得、該画像データより１文字づつの文字パ
   ターンを切り出し、当該切り出された入力文字パターン
   の字体の判定を行ない、判定結果に基づいて認識辞書マ
   スクの選択を行ない、選択された辞書マスクを用いて入
   力文字パターンの照合を行ない、文字を認識する文字認
   識装置において、 １文字づつ切り出された前記入力文字パターンの画像デ
   ータの画素にＸ座標を付与するＸ座標発生手段と、 １文字づつ切り出された前記入力文字パターンの画像デ
   ータの画素にＹ座標を付与するＹ座標発生手段と、 前記Ｘ、Ｙ座標と少なくとも２組の特定のα値及びβ値
   とを用いて所定の画素値を有する前記入力文字パターン
   の画素に関する最大及び最小の計算値αＸ＋βＹを検出
   し、これら最大及び最小計算値を与える前記入力文字パ
   ターンの画素のＸ、Ｙ座標を検出する座標検出手段と、 検出されたＸ、Ｙ座標に基づき幾何学的な特徴量を算出
   する特徴量算出手段とを有し、該特徴量算出手段により
   算出された特徴量に基づいて字体の判定を行なう字体判
   定部と、 判定された字体に対応する認識辞書マスクを選択する辞
   書部と、 選択された辞書マスクを用いて入力文字パターンの照合
   を行ない、文字を識別する識別部とを具備することを特
   徴とする文字認識装置。
2. （２）前記座標検出手段において、α＝β＝１及びα＝
   １、β＝−１の２組の前記α値及びβ値とを用いて所定
   の画素値を有する前記入力文字パターンの画素に関する
   最大及び最小の計算値Ｘ＋Ｙ及びＸ−Ｙを検出し、これ
   ら最大及び最小計算値を与える前記入力文字パターンの
   画素のＸ、Ｙ座標を検出する請求項１記載の文字認識装
   置。
3. （３）前記特徴量算出手段において、前記検出された座
   標におけるＸ＋Ｙの最大値のＸ座標をＴＲＸ、最小値の
   Ｘ座標をＢＬＸ、Ｘ−Ｙの最大値のＸ座標をＢＲＸ、最
   小値のｘ座標をＴＬＸとし、特徴量ＦはＦ＝ｋ｛ｌ（Ｔ
   ＬＸ−ＢＬＸ）＋ｍ（ＴＲＸ−ＢＲＸ）｝（但し、ｋ、
   ｌ、ｍは任意の定数である） により算出される請求項２記載の文字認識装置。