JPH04279987A - 文字認識方法および文字認識装置 - 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】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、図面や文書に混在する
活字や手書き文字等の文字を認識する文字認識方法およ
び文字認識装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】ＣＡＤ／ＣＡＭ、コンピュータマッピン
グの普及に伴い、既存の地図、機械図面、回路図等をデ
ィジタルデータ化する手段として、図面を自動入力する
必要性が高くなっている。図面の中に記入されている要
素は、図８に示すように、大きくわけて図形要素１〜３
と文字要素４〜９に大別される。そして文字要素４〜９
は手書き文字４，６と活字５，７，８，９とに分けられ
る。図面の自動入力において、図形要素１〜３はベクト
ルデータとして、また文字要素４〜９は認識した文字コ
ードとして出力することが要求される。

【０００３】従来における図面中の文字を文字列化し、
認識する処理の流れを図９に示す。この処理では、文字
要素分離、文字列抽出および文字認識の順に処理を行う
。まず、図面をスキャナにより読み込み、ラスタデータ
化する。このラスタデータを細線化し、また折れ線近似
手段等によりベクトルデータ化する。このベクトルデー
タを検索して相互に連続なベクトル同士をグループ化す
る（ステップ１１）。各グループの（縦、横の）大きさ
を計測して調べ（ステップ１２）、その大きさに基づき
文字要素４〜９を抽出する。文字要素の抽出は具体的に
は、縦、横いずれかの大きさが指定された最大文字サイ
ズあるいは最小文字サイズの範囲内か調べ（ステップ１
３）、その範囲内に入っていればそのグループを文字要
素とし（ステップ１４）、縦、横いずれか一方が大きい
か、縦・横いずれも小さければ、すなわち指定範囲外に
なればそのグループを図形要素とする（ステップ１５）
。そして図形要素１〜３と文字要素４〜９とを分離する
。その後、文字要素４〜９は近傍にある文字要素同士を
距離、角度等の条件に基づいて統合して文字列を作成す
る（ステップ１７）。作成した文字列について、その文
字列の全ての文字について文字の位置、大きさ、傾き等
に従って文字画像を切り出す（ステップ１８）。そして
その文字画像の認識を行う（ステップ１９）。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上記従来の技術におい
ては、図形から文字要素を分離し、文字列を作成する際
に、対象となる文字が手書き文字であるか活字であるか
といった情報はまったく考慮されていない。同じ文字で
あっても、活字の場合は文字の大きさがほぼ一定であり
、文字間隔もまた一定である。一方、手書き文字は逆に
１つの文字列内であっても、文字の大きさや文字間隔に
バラツキがあるのが普通である。従って、手書き文字を
活字並みに扱うと１つの文字列となるべきものが分割さ
れ、逆に、活字を手書き文字並みに扱うと本来別々の文
字を１つの文字として統合してしまうことがあるなどに
より、文字列の抽出が精度良くできないという問題点が
あった。

【０００５】本発明は上記従来の技術における問題点を
解消するためのものであり、手書き文字と活字を区別し
て扱うことにより文字列の抽出を精度良く行えるように
した文字認識方法および文字認識装置について提供する
ことを課題とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明は手書き文字と活
字を判別できるようにするため、図１に示すように、文
字認識方法は、入力された画像情報から文字要素を分離
し、文字列を抽出し、その文字列を構成する文字と辞書
２６に登録されている文字とを照合して文字認識させる
文字認識装置において、画像情報から図形要素と文字要
素とを分離し、分離した文字要素から文字の列を抽出し
、その抽出された文字列が手書き文字の列か活字文字の
列か評価し、その文字列の文字高さおよび文字間隔の変
動指数が活字の閾値以下かまたは手書き文字の閾値以上
か等について調べ、活字の閾値以下であれば文字高さお
よび文字間隔のバラツキを再評価して複数の文字列が統
合されたものか調べ、統合されている複数の文字列を分
離して文字列の分割を行ない、評価された文字列のうち
活字文字の列については辞書２６における活字辞書２６
ａの内容と照合し、手書き文字の列については辞書２６
における手書き辞書２６ｂの内容と照合して、文字列を
構成する具体的な文字を認識することを特徴とする。

【０００７】この文字認識方法を実行する文字認識装置
は、スキャナ２１から主制御部２４を介してメモリ２５
に画像情報を格納し、その格納した画像情報から文字要
素を分離し、文字列を抽出して、その文字列を構成する
文字と辞書２６に登録されている文字とを照合して文字
認識させる画像情報入力装置において、前記辞書２６に
は活字辞書２６ａと手書き辞書２６ｂを備え、前記主制
御部２４には画像情報から図形要素と文字要素とを分離
して文字の列を抽出する文字分離・文字列抽出部２７と
、抽出された文字列が手書き文字の列か活字文字の列か
評価するとともに、複数の文字列が統合されている文字
列については複数個の文字列に分割する文字列評価部２
８と、評価された文字列の文字を活字文字列については
前記活字辞書２６ａの内容と照合し手書き文字列につい
ては手書き辞書２６ｂの内容と照合して具体的な文字を
認識する文字認識部２９を備えたことを特徴とする。

【０００８】

【作用】このように構成したことにより、文字認識方法
では、画像情報から図形要素と文字要素を分離し、分離
した文字要素から文字の列を抽出し、その抽出された文
字列が手書き文字の列か活字文字の列か評価し、各文字
列の文字高さおよび文字間隔の変動指数が活字の閾値以
下かまたは手書き文字の閾値以上か等について調べ、活
字の閾値以下であれば文字高さおよび文字間隔のバラツ
キを再評価して複数の文字列が統合されたものか調べて
、統合されている複数の文字列を分離して文字列の分割
を行ない、評価された文字列のうち活字文字の列につい
ては活字辞書２６ａの内容と照合し、手書き文字の列に
ついては手書き辞書２６ｂの内容と照合して、文字列を
構成する具体的な文字を認識するようにしたことにより
、画像情報の中に手書き文字と活字文字とが混在してい
る場合であっても、誤抽出せずに精度良く文字列が抽出
できるようになり、また文字認識する際に照合する辞書
をあらかじめ活字辞書２６ａか手書き辞書２６ｂかを特
定できて処理時間が短縮する。

【０００９】文字認識装置では、スキャナ２１から画像
情報を入力してメモリ２５に格納し、その格納した画像
情報から、主制御部２４の文字分離・文字列抽出部２７
が図形要素と文字要素とを分離して文字の列を抽出し、
文字列評価部２８が抽出された文字列について手書き文
字の列か活字文字の列か評価し、また、複数の文字列が
統合されている文字列については複数個の文字列に分割
し、文字認識部２９が活字文字列については前記活字辞
書２６ａの内容と照合し、手書き文字列については手書
き辞書２６ｂの内容と照合して、評価された文字列の文
字を具体的な文字として認識するようにしたことにより
、手書き文字列か活字文字列かを適切に選別してそれぞ
れに適した辞書の内容と照合して、文字列の抽出を精度
良く実行するとともにあらかじめ照合すべき辞書を特定
させて処理を短時間に終了させる。

【００１０】

【実施例】本発明における以下の実施例では画像認識装
置の場合について説明する。

【００１１】図２は一実施例の構成を示す図である。こ
こに、３１はスキャナで、図面等をラスター・データと
して読み込む。３２は文字および図形を認識する画像認
識装置で、スキャナ３１から読み込まれた情報から文字
および図形を識別して文字を抽出し、いかなる文字か認
識する。３３はホストコンピュータで、画像認識装置３
２により認識された文字を利用して、ＣＡＤ／ＣＡＭあ
るいはコンピュータマッピングを効率よく実行する。

【００１２】画像認識装置３２は、装置全体を制御する
主制御部３４と、スキャナ３１から読み込まれた画像を
格納するフレームメモリ３５と、フレームメモリ３５の
画像より生成されたベクトルデータを格納するベクトル
メモリ３６と、識別用の活字文字を格納する活字辞書３
７ａおよび識別用の手書き文字を格納する手書き辞書３
７ｂを有するメモリからなる辞書部３７と、文字の認識
された結果を格納するコードメモリ３８を備える。

【００１３】主制御部３４には、スキャナ３１を制御し
て図面を読み込みフレームメモリ３５へ格納させるスキ
ャナ制御部４１と、フレームメモリ３５に格納されてい
る画像を細線化する画像処理部４２と、細線化した画像
からベクトルデータを生成するベクトル生成部４３と、
ベクトルデータに対してグループ化を行い文字要素を抽
出し文字列化を行う文字分離・文字列抽出部４４と、ベ
クトルデータの図形要素については図形プリミティブ（
直線、円、円弧等）の認識を行うベクトル演算部４５と
、抽出された各文字列について、あいまい文字列か、手
書き文字列か、活字文字列かを評価する文字列評価部４
６と、評価された各文字列の各文字について辞書部３７
からの手書き文字あるいは活字文字と照合して文字を認
識する文字認識部４７と、図形データおよび文字データ
をホストコンピュータ３３へ出力する通信制御部４８を
備えている。

【００１４】このように構成した装置による処理手順は
、画像情報から文字要素を分離し、分離した文字要素に
ついて文字列を抽出し、抽出した文字列を手書き文字列
か活字文字列か評価して、評価した文字列を構成する文
字につき文字認識する。この処理のうち、文字要素の分
離と文字列の抽出は従来と同様の手順とする。

【００１５】文字列評価の処理手順は、図３および図４
に示すように、抽出されたすべての文字列について未処
理のフラグをＯＮにする（ステップ５１）。すべての文
字列の未処理フラグがＯＦＦになるまで以下を繰り返す
（ステップ５２）。各文字列の未処理フラグがＯＦＦか
調べ（ステップ５３）、ＯＦＦであれば次の文字列へ進
み（ステップ５４）、ＯＦＦでなければ各文字列の文字
数が３文字以内か調べ（ステップ５５）、３文字以内で
あればその文字列を曖昧文字列とし、未処理フラグをＯ
ＦＦにする（ステップ５６）。３文字以内でなければ、
その文字列内のすべての文字について文字の高さを計測
し（ステップ５７）、そして、その文字列内のすべての
文字間について文字間隔を計測し（ステップ５８）、そ
れから、文字高さおよび文字間隔の平均値を式１および
式２により求め（ステップ５９）、文字高さおよび文字
間隔の変動指数を式３および式４により求める（ステッ
プ６０）。

【００１６】

【式１】

【００１７】

【式２】

【００１８】

【式３】

【００１９】

【式４】

【００２０】つぎに（図４に示すように）文字高さおよ
び文字間隔の変動指数が活字の閾値以下か調べ（ステッ
プ６１）、活字の閾値以下であれば文字高さおよび文字
間隔のバラツキを再評価する（ステップ６２）。その再
評価では、複数の文字列が統合されたものか調べる（ス
テップ６３）。もし複数の文字列が統合されたものであ
れば分離して２つの文字列とし（この時未処理フラグは
ＯＮ）（ステップ６４）、統合されたものでなければ活
字文字列とし未処理フラグをＯＦＦにする（ステップ６
５）。もし文字高さおよび文字間隔の変動指数が活字の
閾値以下でなければ、手書き文字の閾値以上か調べ（ス
テップ６６）、手書き文字の閾値以上であれば手書き文
字列と判定し、未処理フラグをＯＦＦにする（ステップ
６７）。手書き文字の閾値以上でなければ曖昧文字列と
して文字高さおよび文字間隔のバラツキを再評価する（
ステップ６８）。その再評価には、文字列の中に分離可
能な場所があるか調べ（ステップ６９）、分離可能な場
所があれば分離して２つの文字列とし（この時未処理フ
ラグはＯＮ）（ステップ７０）、分離可能な場所がなけ
れば曖昧文字列とし未処理フラグをＯＦＦにする（ステ
ップ７１）。

【００２１】文字認識の処理手順は、図５に示すように
、すべての文字列について以下のことを繰り返す（ステ
ップ８１）。各文字列内のすべての文字について以下の
手順値に従って辞書の内容と照合する（ステップ８２）
。文字位置及び文字列傾きに従って文字画像を切り出す
（ステップ８３）。その文字列は活字文字列か調べ（ス
テップ８４）、活字文字列であれば活字辞書との照合を
行う（ステップ８５）。もし活字文字列でなければその
文字列が手書き文字列か調べ（ステップ８６）、手書き
文字列であれば手書き辞書との照合を行う（ステップ８
７）。もし手書き文字列でなければ活字辞書との照合を
行い（ステップ８８）、つぎに手書き辞書との照合を行
う（ステップ８９）。照合すべき文字列が曖昧文字列で
あれば（ステップ９０）、手書きの照合結果が活字の照
合結果より良好な結果か調べ（ステップ９１）、活字の
照合結果より手書きの照合結果が良ければ手書きの照合
結果を認識結果とし（ステップ９２）、活字の照合結果
より手書きの照合結果が悪ければ活字の照合結果を認識
結果とする（ステップ９３）。

【００２２】このような実施例においては、図８に示す
ような画像に対して文字認識する場合、スキャナ３１に
より図８の画像を読み込み、フレームメモリ３５に画像
情報を格納してから、ベクトル生成部４３および文字分
離・文字列抽出部４４が、格納された画像情報より図６
に示すように図面要素とから文字要素を分離し、分離さ
れた文字要素のうち近傍にある文字要素を統合して文字
列１０１〜１０５を作成する。文字列評価部４６がすべ
ての文字列１０１〜１０５について文字の高さ、間隔な
どから手書き文字の並んだものか活字文字の並んだもの
かを評価し、その文字列が図７のように手書き文字列１
０３か活字文字列１０２ｂ，１０４ａ，１０４ｂ，１０
５か、それともどちらとも決定しかねる（曖昧）文字列
１０１，１０２ａかを識別する。文字認識部４７が識別
した文字列について手書き文字列１０３は手書き辞書３
７ａの内容と照合し、また活字文字列１０２ｂ，１０４
ａ，１０４ｂ，１０５は活字辞書３７ｂの内容と照合し
、（曖昧）文字列１０１，１０２ａは手書き辞書３７ａ
および活字辞書３７ｂの両辞書の内容と照合してリジェ
クト数の少ない方の文字として文字認識し、その認識し
た結果として手書き文字による文字列１０１，１０２ａ
，１０３と、活字文字による文字列１０２ｂ，１０４ａ
，１０４ｂ，１０５とを決定する。認識された結果はコ
ードメモリ３８に格納し、通信制御部４８を介してホス
トコンピュータ３３へ出力させる。

【００２３】このように実施例では、画像情報を読み込
むと、その中に含まれている文字要素を抽出して動的に
手書きであるか活字であるかを判定できるようになり、
文字列の誤抽出を低減させて抽出精度を高くすることが
できるとともに、文字列抽出時に照合する辞書を手書き
辞書３７ａまたは活字辞書３７ｂのどちらにより照合す
るか選択することができるようになり、処理速度を速く
することができる。

【００２４】

【発明の効果】以上のように本発明では、文字認識方法
においては、画像情報から図形要素と文字要素を分離し
、分離した文字要素から文字の列を抽出し、その抽出さ
れた文字列が手書き文字の列か活字文字の列か評価する
とともに、その文字列が複数文字列の統合されたもので
あれば分割し、評価された文字列のうち活字文字の列に
ついては活字辞書２６ａの内容と照合し、手書き文字の
列については手書き辞書２６ｂの内容と照合して、文字
列を構成する具体的な文字を認識するようにしたことに
より、画像情報の中に手書き文字と活字文字とが混在し
ている場合であっても、誤抽出せずに精度良く文字列が
抽出でき、また文字認識する際に照合する辞書をあらか
じめ活字辞書２６ａか手書き辞書２６ｂかを特定できる
ことにより処理時間を短縮させることができる。

【００２５】また、文字認識装置においては、文字分離
・文字列抽出部２７が画像情報から図形要素と文字要素
とを分離して文字の列を抽出し、文字列評価部２８が抽
出された文字列について手書き文字の列か活字文字の列
か評価するとともに、統合されている複数文字列を分割
し、文字認識部２９が活字文字列については前記活字辞
書２６ａの内容と照合し、手書き文字列については手書
き辞書２６ｂの内容と照合して、評価された文字列の文
字を具体的に認識させるようにしたことにより、手書き
文字列か活字文字列かを適切に選別してそれぞれに適し
た辞書の内容と照合して、文字列の抽出を精度良く実行
させることができ、しかもあらかじめ照合すべき辞書を
特定させて文字認識処理させることにより処理時間を短
縮させて装置のみかけの処理速度を速め、性能向上に寄
与することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理構成図である。

【図２】実施例装置の構成図である。

【図３】実施例の文字列評価手順（その１）を示す流れ
図である。

【図４】実施例の文字列評価手順（その２）を示す流れ
図である。

【図５】実施例の文字認識手順を示す流れ図である。

【図６】実施例による文字列抽出後の状態を示す状態説
明図である。

【図７】実施例による文字列評価後の状態を示す状態説
明図である。

【図８】従来例による画像情報の処理例説明図である。

【図９】従来における画像情報の処理手順を示す流れ図
である。

【符号の説明】

２１　　スキャナ ２２　　画像情報入力装置 ２３　　ホストコンピュータ ２４　　主制御部 ２５　　メモリ ２６　　辞書 ２６ａ　　活字辞書 ２６ｂ　　手書き辞書 ２７　　文字分離・文字列抽出部 ２８　　文字列評価部 ２９　　文字認識部

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】入力された画像情報から文字要素を分離し
   、文字列を抽出し、その文字列を構成する文字と辞書（
   ２６）に登録されている文字とを照合して文字認識させ
   る文字認識方法において、画像情報から図形要素と文字
   要素とを分離し、分離した文字要素から文字の列を抽出
   し、その抽出された文字列が手書き文字の列か活字文字
   の列か評価し、その文字列の文字高さおよび文字間隔の
   変動指数が活字の閾値以下かまたは手書き文字の閾値以
   上か等について調べ、活字の閾値以下であれば文字高さ
   および文字間隔のバラツキを再評価して複数の文字列が
   統合されたものか調べ、統合されている複数の文字列を
   分離して文字列の分割を行ない、評価された文字列のう
   ち活字文字の列については辞書（２６）における活字辞
   書（２６ａ）の内容と照合し、手書き文字の列について
   は辞書（２６）における手書き辞書（２６ｂ）の内容と
   照合して、文字列を構成する具体的な文字を認識するこ
   とを特徴とする文字認識方法。
2. 【請求項２】スキャナ（２１）から主制御部（２４）を
   介してメモリ（２５）に画像情報を格納し、その格納し
   た画像情報から文字要素を分離し、文字列を抽出して、
   その文字列を構成する文字と辞書（２６）に登録されて
   いる文字とを照合して文字認識させる画像情報入力装置
   において、前記辞書（２６）には活字辞書（２６ａ）と
   手書き辞書（２６ｂ）を備え、前記主制御部（２４）に
   は画像情報から図形要素と文字要素とを分離して文字の
   列を抽出する文字分離・文字列抽出部（２７）と、抽出
   された文字列が手書き文字の列か活字文字の列か評価す
   るとともに、複数の文字列が統合されている文字列につ
   いては複数個の文字列に分割する文字列評価部（２８）
   と、評価された文字列の文字を活字文字列については前
   記活字辞書（２６ａ）の内容と照合し手書き文字列につ
   いては手書き辞書（２６ｂ）の内容と照合して具体的な
   文字を認識する文字認識部（２９）を備えたことを特徴
   とする文字認識装置。