JPH0365781A - パターン正規化方式 - 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］ 本発明はパターン正規化方式、詳しくは文字認識の前段
階で行なう認識対象の文字パターンの正規化方式に関す
るものである。

［従来の技術］ 従来、認識対象の文字パターンを正規化する場合には、
その矩形文字パターンの上下或いは左右にある白画素部
分を取り除き、縦横それぞれ別に正規化比率を計算して
処理していた。

［発明が解決しようとしている課題］ しかしながら、上述した従来の処理で正規化を行なう、
すなわち、白画素部分を取り除いて縦横それぞれに変倍
すると上下或は左右に片寄った文字・記号等はその情報
が失われてしまうことになり問題があった。

例えば、オーバーライン“−”、マイナス記号アンダー
ライン“等はすべて“■” になってしまっていた。また、大文字の“つ”と小文字
のそれとは、従来の正規化処理の後に認識結果では大き
さ情報が失われているために、区別して認識することが
できなかった。

本発明はかかる課題に鑑みなされたものであり、良好な
認識結果を得ることを可能ならしめるパターン正規化方
式を提供しようとするものである。

［課題を解決するための手段］及び［作用］この課題を
解決する本発明のパターン正規化方式は以下に示す構成
を備える。すなわち、文字認識の前処理で行なう切り出
し文字パターンの正規化方式において、正規化対象の文
字記号の位置する行或いは列中の最大高さ或いは幅の一
方を基準辺とし、他辺を注目文字記号パターンのドツト
存在幅とした矩形領域で当該注目文字記号パターンを切
り出し、この切り出された文字記号パターンを正規化す
るとき、正規化サイズに対する前記基準辺の比でもって
注目文字記号パターンの高さ及び幅方向の大きさを変倍
する。

［実施例］ 以下、添付図面に従って本発明に係る実施例を詳細に説
明する。

第１図は実施例の装置の概略構成図であり、本実施例で
は横書き文書の文字認識を対象にしている。

先ず、スキャナ等の入力部１より文書画像を読取り、画
像メモリ２に格納する。この画像メモリ２より、文字行
検出部３によって文字行を検出し、文字行バッファ４に
格納する。更に、検出された文字行から最大高さ検出部
５により、文字行の最大高さが求められる。また、文字
行バッファから文字矩形検出部６により文字矩形が検出
され文字矩形バッファ７に格納される。文字矩形が検出
されると文字幅検出部８によって文字の幅が検出され、
一方で検出された文字行の高さと共に文字正規化部９に
入力され、文字の正規化処理が行なわれる。更に、特徴
抽出部１０により、正規化された文字の特徴を表すパラ
メータを抽出し、認識部１１では既に得られている各文
字の特徴を格納している辞書１２と比較することにより
文字の認識を行なう。

第２図は特徴抽出部の処理を示すフローチャートである
。

ステップＳ１では文字行の最大高さｈとし、ステップＳ
２で文字の矩形幅をｄとし、このｈとｄから、ステップ
Ｓ３において、これらの最大値をとる方を基準辺Ｗとす
る。そして、ステップＳ４において、予め決められてい
る正規化サイズ℃と求められたＷにより正規化比率ｒ　
＝　ｆｌ　／　ｗを決め、このｒを文字矩形の縦横それ
ぞれに乗じ、正規化された文字矩形を得る画像正規化処
理をステップＳ５で行なう。

尚、上述した処理の中で、文字列行の検出は公知のもの
を採用するものとしその詳述は割愛する。

第３図に文字矩形の検出結果の一例を示す。各文字矩形
の高さは、その行の最大高さである“ｈ（図示の場合に
は文字ｒ度Ｊの高さ）”とした。

すなわち、この最大高さｈが、そのまま他の文字の高さ
とした。尚、最大高さｈを求める方法として、その注目
前を構成しているドツトの分布を調べればわかる。

また、各文字の幅であるが、これは各文字を構成してい
るドツトの横方向の存在範囲に一致させた。これもドツ
ト分布より求められる。

今、上述した処理でもってピリオド記号の矩形が第４図
（ａ）に示すように、高さｈ、幅ｄとして決定されたと
する。このｈとｄとでは、ｈの方が大きい。そこで、こ
れを正規化サイズβ×βにする場合には、比ｎ／ｈを正
規化比率とし変倍処理を施す。

すなわち、高さに対しては、矩形の高さｈに対して正規
化比率ｆｌ／ｈを乗することは勿論、幅ｄ対してもβ／
ｈを乗じて第４図（ｂ）のような正規化サイズのパター
ンを得る（正規化処理を示す）。パターンの変倍処理自
体はドツト間を補間する処理を施せば良い。

尚、変倍した後の幅ｄ’　　（＝ａｘｇ／ｈ）は、ｄ’
　＜厄であるので、その左右に（ｇ−ｄ’）／２の空白
部分（白画素からなる）を加え、℃×４の正規化文字矩
形サイズを得た。

因に、従来の正規化処理では、注目パターンの上下左右
の空白部分を除いた文字矩形に対して正規化処理を施し
ていた。従って、その正規化処理を施した後のパターン
は第４図（Ｃ）のようになり、それがピリオドか否かを
区別がつかなくなる。

ところが、本実施例の正規化処理によれば、第４図（ｂ
）に示すようになり、上部分に空白部分。

が存在するので、この画像から特徴量を抽出すれば、他
の特別な情報を持たせることなくピリオドとして認識さ
せることが可能となる。

第５図（ａ）〜（Ｃ）はそれぞれオーバーライン、マイ
ナス記号そしてアンダーラインのパターンを正規化サイ
ズに正規化させた状態を示している。図示の様に、各パ
ターンを正規化しても、その正規化サイズ内の各々の特
徴的な位置（特徴量の１つ）は保たれたままになってい
ることがわかる。すなわち、この正規化サイズから特徴
量を抽出することにより文字の認識が可能となる。尚、
第５図（ａ）〜（Ｃ）の場合にも、先の第４図で説明し
たように、縦横の長さを比較し、長いものと正規化サイ
ズとの比によって正規化している。

ところが、縦横の長さが著しく異なる文字図形では、縦
横別の倍率によって正規化を行なうと基の形や位置は、
ゆがんだものとなり、他の文字・記号との区別がつかな
かったりする。例えば、オーバーライン、マイナス記号
、アンダーライン等をこの処理で正規化すると、全て第
５図（ｄ）のようになってしまうが、本実施例の正規化
処理によればこのようなことは発生しない。

以上説明したように本実施例によれば、正規化したパタ
ーンは元の特徴量を保ったままにすることが可能となる
ので、文字認識処理における認識効率を向上させるいこ
とが可能となる。

尚、実施例では認識対象の文書を横書きとして説明した
が、縦書きの場合には、最初にその中で最大幅を検出し
、この最大幅を個々の文字の幅として切り出すようにす
れば良い。

［発明の効果コ 以上説明したように本発明によれば、元の特徴量を保っ
たまま正規化されるので、文字の認識率を向上させるこ
とが可能となる。

【図面の簡単な説明】

第１図は実施例における文字認識装置のプロッり構成図
、 第２図の正規化部の処理内容を示すフローチャート、 第３図は文字矩形検出に係る原理を示す図、第４図（ａ
）は実施例の正規化処理による結果を示す図、 第４図（ｂ）は従来の正規化処理の結果を示す図、 第５図（ａ）〜（ｃ）は実施例の正規化処理による結果
を示す図、 第５図（ｄ）は従来の正規化処理の結果を示す図である
。 図中、１・・・文書画像、２・・・文字行検出処理、３
・・・文字矩形検出処理、４・・・各文字矩形正規化処
理である。 第２図 第３図 第４図 第５図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 文字認識の前処理で行なう切り出し文字パターンの正規
   化方式において、 正規化対象の文字記号の位置する行或いは列中の最大高
   さ或いは幅の一方を基準辺とし、他辺を注目文字記号パ
   ターンのドット存在幅とした矩形領域で当該注目文字記
   号パターンを切り出し、この切り出された文字記号パタ
   ーンを正規化するとき、正規化サイズに対する前記基準
   辺の比でもつて注目文字記号パターンの高さ及び幅方向
   の大きさを変倍することを特徴とするパターン正規化方
   式。