JPH04279988A - 辞書照合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】本発明は筆記者で異なる文字字形
を高精度で認識するための辞書照合方式に関する。

【０００２】

【従来の技術】光学式文字読取り装置の適用分野が広ま
るに伴い、文字を記入する書き手が、専従の特定筆記者
から各種申込み用紙に記入する申込者本人のような不特
定筆記者へと広がってきている。このため、手書き文字
認識において、手書き文字の書き手の癖などによる文字
の変形の多様性を、複数の標準パターンを構成し、その
標準パターンと照合することによって、文字を識別する
ようにしている。

【０００３】照合すべき標準パターンは、手書き文字の
特徴の種類として、例えば、線密度、線の方向成分（以
下、線方向と呼ぶ）を水平軸、垂直軸に投影した値を用
い、その特徴の種類（線密度、線方向）ごとに複数の標
準パターンを構成して、辞書を形作っている。

【０００４】特徴の種類のうち線密度は、図７に示すよ
うに、文字画像ａを垂直方向（図中の走査線１の方向）
に走査し、文字を構成する線と交差する回数をカウント
した値（図中の値‘３’）とし、同様のことを水平方向
（図中の走査線２の方向）の走査でも行い、そのカウン
ト値（図中の値‘１’）とすることにしている。

【０００５】線方向は、図８に示すように、文字画像ｂ
からそれぞれ水平軸、垂直軸に投影した水平方向要素ｃ
、垂直方向要素ｄを求めてカウントした値としている。

【０００６】日という文字の変形した手書き文字におけ
る文字画像ｍまたはｎから線密度特徴と水平方向要素の
線方向特徴をもとめて構成する標準パターンの構成方法
を、図９乃至図１１に基づき説明する。

【０００７】図９のように、文字画像ｍの垂直方向にお
ける線密度特徴は３で示し、水平方向における線密度特
徴は５で示す。文字画像ｍの線方向特徴の垂直投影は４
で示し、水平投影は６で示す。図１０のように、文字画
像ｎの垂直方向における線密度特徴は７で示し、水平方
向における線密度特徴は９で示す。文字画像ｎの線方向
特徴の垂直投影は８で示し、水平投影は１０で示す。

【０００８】これらから図１１に示すように、線密度特
徴だけで２つの標準パターンｓ１，ｓ２を、線方向特徴
も２つの標準パターンｓ３，ｓ４をつくっている。標準
パターンｓ１は垂直方向の線密度特徴３と水平方向の線
密度特徴５を組み合わせてつくられ、標準パターンｓ２
は垂直方向の線密度特徴７と水平方向の線密度特徴９を
組み合わせてつくられる。標準パターンｓ３は線方向特
徴の垂直投影４と線方向特徴の水平投影６を組み合わせ
てつくられ、標準パターンｓ４は線方向特徴の垂直投影
８と線方向特徴の水平投影１０を組み合わせてつくられ
る。

【０００９】このようにそれぞれの特徴ごとに複数の標
準パターンをつくる。図１１のように線密度特徴で２、
線方向特徴で２の場合では、図１２に示すように、それ
ぞれ４通りの組合せが考えられる。

【００１０】入力された文字と辞書に格納されている標
準パターンとの照合は、図１３に示すように行っている
。ここで、辞書に格納されている標準パターンとして、
カテゴリＣＡには線密度特徴Ｃ１にｅ，ｆが、線方向特
徴Ｃ２にｇ，ｈの２つのパターンがそれぞれあるものと
する。入力文字の線密度特徴Ｉ１としてｉが、線方向特
徴Ｉ２としてｊが求められると、その特徴はｎ次元ベク
トルの要素として、標準パターンとの間で次式に従って
距離計算が行われる。

【００１１】

【式１】

【００１２】この式は、カテゴリＣＡとの距離は各特徴
ごとの最小距離の和として定義されている。つまり、線
密度特徴Ｉ１，Ｃ１についてはｉとｅ、ｉとｆの間で距
離計算し、距離の小さい方（図ではＤｅ）が、線方向特
徴Ｉ２，Ｃ２についてはｊとｇ、ｊとｈの間で距離計算
し、距離の小さい方（図ではＤｇ）が求まり、その和Ｄ
ａ＝Ｄｅ＋ＤｇがカテゴリＣＡとの距離となる。すべて
のカテゴリの標準パターンと照合して最小の距離となっ
たカテゴリが認識結果となる。

【００１３】

【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、それぞれの特徴ごとに複数の標準パターンをつく
り、それらのすべての組合せが照合の対象となる。この
ため、例えば、図１２に示すように、組合せＡ＝（ｓ１
，ｓ４）、組合せＢ＝（ｓ２，ｓ４）、組合せＣ＝（ｓ
１，ｓ３）、組合せＤ＝（ｓ２，ｓ３）については、組
合せＢおよび組合せＣはそれぞれ文字画像ｎまたは文字
画像ｍにおける標準パターンに相当するが、組合せＡお
よび組合せＤは矛盾する組合せとなり、実際上は存在し
ない文字パターンとなる。従って、複数の特徴要素を組
合わせた複数の標準パターンのすべての組合せをとると
、存在しない文字パターンなどの無駄な部分が存在し、
照合処理が遅くなり、処理効率が悪くなるという問題点
があった。

【００１４】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、存在しない文字パターンの
組合せをなくして、無用な処理を減少させ、処理効率を
向上させた辞書照合方式を提供することを課題とする。

【００１５】

【課題を解決するための手段】本発明は処理効率を向上
させることができるようにするため、図１に示すように
、辞書照合方法では、一文字として取り出された文字画
像から文字を表現する特徴を複数抽出し、その抽出され
た特徴と辞書１３に格納されている標準パターンとを比
較して最も似ている標準パターンを探し、前記文字画像
を探し出した標準パターンを有する文字として認識する
文字認識装置において、前記辞書１３には各カテゴリに
つき投影軸と同数有する単位データごとに複数の標準パ
ターンを持たせ、各単位データには複数種類の特徴をま
とめておき、前記文字を表現する特徴として複数の投影
軸に文字画像各点の特徴要素を投影して抽出し、前記各
投影軸ごとに複数種類の特徴を１つの単位データとして
まとめ、前記辞書１３に格納された標準パターンとの照
合では、各単位データごとに抽出した特徴と前記カテゴ
リに属す標準パターンとの間で距離計算し、最小距離と
なる標準パターンとの距離をもってカテゴリとの距離と
し、計算されたカテゴリとの距離が最小となるカテゴリ
を求め、そのカテゴリの示す文字と照合されたものとす
ることを特徴とする。

【００１６】この辞書照合方法を実行する文字認識装置
は、一文字として取り出された文字画像から文字を表現
する特徴を複数抽出し、その抽出された特徴と辞書に格
納されている標準パターンとを比較して最も似ている標
準パターンを探し、前記文字画像を探し出した標準パタ
ーンを有する文字として認識する文字認識装置において
、文字を表現する特徴として複数の投影軸に文字画像の
各点の特徴要素を投影して投影軸分の特徴を抽出する特
徴抽出部１１と、抽出された特徴を投影軸ごとに複数ま
とめて１つの単位データとして格納した特徴メモリ１２
と、各カテゴリには投影軸分有する単位データごとに複
数の標準パターンを持たせ、各標準パターンは同一方向
への投影特徴によって形成し、各単位データは複数種類
の特徴をまとめている辞書１３と、各単位データごとに
前記特徴メモリ１２の内容と前記辞書１３に格納されて
いる標準パターンとの間の距離を計算して最小距離をと
る標準パターンを見付ける距離計算部１４とを備えたこ
とを特徴とする。

【００１７】

【作用】辞書照合方法では、文字を表現する特徴として
複数の投影軸に文字画像各点の特徴要素を投影して抽出
し、前記各投影軸ごとに複数種類の特徴を１つの単位デ
ータとしてまとめ、辞書１３に格納された標準パターン
と抽出した特徴とカテゴリに属す標準パターンとの間で
各単位データごとに距離計算し、標準パターンとの間で
最小の距離をもつカテゴリを見附け出し、その最小距離
をとるカテゴリの示す文字と照合されたものとする。こ
れにより、同一投影軸ごとにまとめた単位データごとの
距離計算しか行われずに済み、存在しない特徴を組合せ
たデータの距離計算を回避でき、不用な処理をすること
がなくなり、処理効率を向上させる。

【００１８】文字認識装置では、読み込まれた文字を特
徴抽出部１１によって文字画像の各点の特徴要素を各投
影軸に投影して抽出し、特徴メモリ１２に抽出された特
徴を投影軸ごとに１つの単位データとしてまとめて格納
し、距離計算部１４によって各単位データごとに前記特
徴メモリ１２の内容と辞書１３に格納されている標準パ
ターンとの間の距離を計算させて、最小距離をとる標準
パターンを見付け出し、各カテゴリのうち最小距離をと
るカテゴリを見付け出して、その最小距離をとるカテゴ
リの示す文字と照合されたものとする。

【００１９】

【実施例】本発明における以下の実施例では線密度特徴
および線方向特徴の抽出方法を従来の方法と同様の定義
とする場合について説明する。

【００２０】図２は一実施例における文字認識装置を示
す構成図である。ここに、２１は特徴抽出部であって、
文字の形状を表す特徴を従来と同様に線密度特徴および
線方向特徴によって抽出する。２２は特徴メモリであり
、垂直方向への投影特徴だけでつくる標準パターンの一
部分（垂直投影特徴）と水平方向への投影特徴だけでつ
くる標準パターンの一部分（水平投影特徴）とをまとめ
て１つの（単位）データとして格納する。２３は辞書で
あり、格納すべきデータはカテゴリごとに分けられ、カ
テゴリの中ではｍ１次元の垂直投影特徴が複数テンプレ
ートあり、ｍ２次元の水平投影特徴が複数テンプレート
ある構造をしている（図中では３テンプレートの例を示
す）。特徴の次元数は任意であり、また特徴ごとにテン
プレート数が異なっていても良い。特徴の種類は垂直と
水平の２種類に限らなくとも良い。２４は距離計算部で
あり、距離計算は式１に従って行い、入力文字の距離を
垂直投影特徴の距離と水平投影特徴の距離にそれぞれ分
解することによって求め、それらの和をカテゴリとの距
離として、全てのカテゴリとの間で計算する。垂直投影
特徴の距離は、特徴メモリ２２の垂直投影特徴と辞書２
３の各テンプレートの垂直投影特徴との間で距離計算し
、その最小距離をとる。水平投影特徴の距離は、特徴メ
モリ２２の水平投影特徴と辞書２３の各テンプレートの
水平投影特徴との間で距離計算し、その最小距離をとる
。２５は候補メモリであって、距離計算部２４が計算し
たカテゴリとの距離を小さい方からＭ位まで順に選択し
て、そのカテゴリのデータを格納する。

【００２１】特徴抽出部２１における各特徴の抽出方法
は、線密度特徴および線方向特徴の定義を図７〜図１０
に示す従来と同様の抽出方法とし、その後の標準パター
ン（１つの単位）の作り方は垂直方向への投影特徴だけ
で標準パターンをつくり、水平方向への投影特徴だけで
標準パターンをつくる。例えば、図３（ａ）の垂直方向
への投影だけで標準パターンをつくる場合では、垂直方
向への線密度特徴３と線方向特徴４とから標準パターン
ｓ５を、垂直方向への線密度特徴７と線方向特徴８とか
ら標準パターンｓ６をつくる。また、図３（ｂ）の水平
方向への投影だけで標準パターンをつくる場合では、図
４に示すように、水平方向への線密度特徴５と線方向特
徴６とから標準パターンｓ７を、水平方向への線密度特
徴９と線方向特徴１０とから標準パターンｓ８をつくる
。

【００２２】このように各特徴を抽出して標準パターン
を作ると、距離計算部２４においては、標準パターンと
の距離計算で４通りの組合せＥ＝（ｓ５，ｓ８）、Ｆ＝
（ｓ６，ｓ８）、Ｇ＝（ｓ５，ｓ７）、Ｈ＝（ｓ６，ｓ
７）が作られる。このうちＧは図９に相当し、またＦは
図１０に相当する。また、Ｅは図５（図１０を裏返した
図）の文字画像から抽出した特徴に相当し、Ｈは図６（
図９裏返した図）の文字画像から抽出した特徴に相当す
る。

【００２３】このように構成した実施例においては、帳
票上に記入された文字列は、２値画像として読み込まれ
、一文字の画像について特徴抽出部２１で文字の形状を
表す特徴が抽出される。抽出された特徴は特徴メモリ２
２の垂直投影特徴と水平投影特徴のそれぞれに格納され
る。格納された特徴は距離計算部２４に読み出されて辞
書の各カテゴリ毎に垂直投影特徴と水平投影特徴に対し
てそれぞれ距離計算され、垂直投影特徴と水平投影特徴
のそれぞれの最小のテンプレートとの距離の和をカテゴ
リとの距離として求め、辞書内の全てのカテゴリとの距
離について計算し、距離の小さい順に候補メモリ２５へ
格納していく。候補メモリ２５に格納されたカテゴリと
の最小の距離を有するカテゴリを認識結果とする。

【００２４】このように実施例では、線密度特徴および
線方向特徴を従来と同様に定義し、標準パターンを垂直
方向への投影特徴（線密度特徴および線方向特徴）だけ
、または水平方向への投影特徴（線密度特徴および線方
向特徴）だけから作るようにしたことによって、距離計
算において存在しない文字パターンをつくり出して無用
の計算を実行することが避けられ、処理効率を向上させ
ることができる。

【００２５】

【発明の効果】以上のように本発明では、　　辞書照合
方法において、文字を表現する特徴として複数の投影軸
に文字画像各点の特徴要素を投影して抽出し、前記各投
影軸ごとに複数種類の特徴を１つの単位データとしてま
とめ、辞書１３に格納された標準パターンと抽出した特
徴とカテゴリに属す標準パターンとの間で各単位データ
ごとに距離計算し、標準パターンとの間で最小の距離を
もつカテゴリを見付け出し、その最小距離をとるカテゴ
リの示す文字と照合されたものとすることによって、同
一投影軸ごとにまとめた単位データごとの距離計算だけ
が行われ、存在しない特徴を組合せたデータの距離計算
を回避でき、不用な処理をすることがなくなり、処理効
率を向上させることができる。従って、文字の記入者に
よって変動する文字字形変動を効率よく吸収することが
でき、認識率を向上させることができる。

【００２６】また、文字認識装置では、読み込まれた文
字を特徴抽出部１１によって文字画像の各点の特徴要素
を各投影軸に投影して抽出し、特徴メモリ１２に抽出さ
れた特徴を投影軸ごとに１つの単位データとしてまとめ
て格納し、距離計算部１４によって各単位データごとに
前記特徴メモリ１２の内容と辞書１３に格納されている
標準パターンとの間の距離を計算させて、最小距離をと
る標準パターンを見付け出し、各カテゴリのうち最小距
離をとるカテゴリを見付け出して、その最小距離をとる
カテゴリの示す文字と照合されたものとすることができ
るようにしたことによって、不必要な計算を避けて、い
かなるカテゴリに属す文字かを効率良く照合でき、処理
効率が向上できる。また、変動する文字字形変動を効率
よく吸収できて、認識率を向上させることができる。

【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】実施例における標準パターンの構成方法を示す
説明図であり、（ａ）は垂直方向への投影だけで構成し
た標準パターン、（ｂ）は水平方向への投影だけで構成
した標準パターン。

【図４】実施例における標準パターンの組合せを示す説
明図である。

【図５】実施例における裏返し文字の特徴抽出例を示す
説明図である。

【図６】実施例における裏返し文字の特徴抽出例を示す
説明図である。

【図７】特徴抽出における線密度の定義を示す説明図で
ある。

【図８】特徴抽出における線方向要素の定義を示す説明
図である。

【図９】従来における文字画像ｍの特徴抽出例を示す説
明図である。

【図１０】従来における文字画像ｎの特徴抽出例を示す
説明図である。

【図１１】従来における標準パターンの構成方法を示す
説明図であり、（ａ）は線密度だけで構成した標準パタ
ーン、（ｂ）は線方向要素だけで構成した標準パターン
。

【図１２】従来における標準パターンの組合せを示す説
明図である。

【図１３】従来における距離計算方法を示す説明図であ
る。

【符号の説明】

１１　　特徴抽出部 １２　　特徴メモリ １３　　辞書 １４　　距離計算部

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　一文字として取り出された文字画像か
   ら文字を表現する特徴を複数抽出し、その抽出された特
   徴と辞書（１３）に格納されている標準パターンとを比
   較して最も似ている標準パターンを探し、前記文字画像
   を探し出した標準パターンを有する文字として認識する
   文字認識装置において、前記辞書（１３）には各カテゴ
   リにつき投影軸と同数有する単位データごとに複数の標
   準パターンを持たせ、各単位データには複数種類の特徴
   をまとめておき、前記文字を表現する特徴として複数の
   投影軸に文字画像各点の特徴要素を投影して抽出し、前
   記各投影軸ごとに複数種類の特徴を１つの単位データと
   してまとめ、前記辞書（１３）に格納された標準パター
   ンとの照合では、各単位データごとに抽出した特徴と前
   記カテゴリに属す標準パターンとの間で距離計算し、最
   小距離となる標準パターンとの距離をもってカテゴリと
   の距離とし、計算されたカテゴリとの距離が最小となる
   カテゴリを求め、そのカテゴリの示す文字と照合された
   ものとすることを特徴とする辞書照合方法。
2. 【請求項２】　　一文字として取り出された文字画像か
   ら文字を表現する特徴を複数抽出し、その抽出された特
   徴と辞書（１３）に格納されている標準パターンとを比
   較して最も似ている標準パターンを探し、前記文字画像
   を探し出した標準パターンを有する文字として認識する
   文字認識装置において、文字を表現する特徴として複数
   の投影軸に文字画像の各点の特徴要素を投影して投影軸
   分の特徴を抽出する特徴抽出部（１１）と、抽出された
   特徴を投影軸ごとに複数まとめて１つの単位データとし
   て格納した特徴メモリ（１２）と、各カテゴリには投影
   軸分有する単位データごとに複数の標準パターンを持た
   せ、各標準パターンは同一方向への投影特徴によって形
   成し、各単位データは複数種類の特徴をまとめている辞
   書（１３）と、各単位データごとに前記特徴メモリ（１
   ２）の内容と前記辞書（１３）に格納されている標準パ
   ターンとの間の距離を計算して最小距離をとる標準パタ
   ーンを見付ける距離計算部（１４）とを備えたことを特
   徴とする文字認識装置。