JPH06236455A - 文字認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 予めつぶれ文字を登録する作業が不必要で、
つぶれ部分の存在する文字に対してもつぶれの影響を取
り除いて正確に認識ができ、精度が高くさらに操作性の
良い高性能な文字認識装置を提供する。 【構成】 つぶれ検出部１６０において、入力文字パタ
ンのつぶれを検出し、入力文字パタンから得られた特徴
マトリクスと予め用意された標準文字の特徴マトリクス
とを識別部１８０で照合する際に、つぶれの存在する部
位の特徴マトリクスの要素については照合の対象から除
外、或はその影響度を減じるようにしている。従って、
つぶれ部分の存在する文字に対しても、つぶれの影響を
取り除いて正確に認識ができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、一部がつぶれた文字
も正確に認識のできる文字認識装置に関するものであ
る。

【０００２】

【従来の技術】従来、文字を高精度に認識でき、かつ文
字パタンのつぶれにも対処している文字認識装置として
は、実願平０１−１１７７９６（実開平０３−５８７５
９）に開示されている文字認識装置があった。この文字
認識装置によれば、入力文字パタンから線幅を算出し、
入力文字パタン及び前記線幅より２以上の複数方向の線
素を表す複数のサブパタンを抽出し、サブパタンの文字
枠内領域を複数の部分領域に分割し、各方向に関する文
字線の分布状態を表す特徴マトリクスを抽出し、抽出し
た特徴マトリクスを予め用意した辞書マトリクスと照合
して識別を行い候補文字名を得る。さらに、該識別結果
の候補文字の中に予め定めた特定の文字名が存在した場
合には、予め算出してある文字パタン外接枠を小領域に
分割した各小領域毎の文字線幅に基づき、当該入力文字
パタンがつぶれ文字であるか否かの判定を行い、該判定
結果に基づき当該識別結果を認識結果として出力するか
否か、即ちリジェクトするか否かを決定する、というも
のであった。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、前記従来の認
識方法では、まず識別結果の候補文字名からつぶれ文字
である可能性を検出しているため、予め登録してある文
字のみ前述のようなリジェクトするか否かの検定ができ
るものであり、従って予め登録してない文字については
前述の処理は全く行われず、故につぶれ文字に対し通常
の認識処理を行い、確からしさの非常に低い認識結果を
出力することになり、誤読文字が増え、認識精度の高い
文字認識装置が実現できないという問題点があった。

【０００４】また、前記つぶれ文字の検定を行うために
は、つぶれ易い文字、またつぶれた場合に誤読結果とな
り易い文字名等を予め調査し、登録しておく必要がある
が、前記調査は膨大なテストデータ等を用い、専用のソ
フトウェアを用い、さらに高性能な計算機により調査さ
れるレベルの高度な解析作業であり、例えば文字認識装
置の使用者、オペレーター等が簡単に調査し登録できる
類のものではない。従って、つぶれ文字を検出し当該文
字をリジェクトするという処理を各使用者が効果的に利
用することははなはだ困難であるという問題点があっ
た。

【０００５】また仮に前記登録の操作が可能であったと
しても、煩雑で専門的な知識の必要な作業が必要であ
り、素人でも簡単に使える操作性の良い文字認識装置を
実現することは不可能であるという問題点があった。

【０００６】この発明は、以上述べたような、予め登録
した文字に対してしか処理できず、新たに処理を行う登
録作業は煩雑で専門的知識が必要で簡単には行えなず、
さらに文字外接枠内を分割して作成した小領域間の文字
線幅の差異は微小でありつぶれが効果的に検出できな
い、等のために、つぶれ文字を適切にリジェクトするこ
とができず従って誤読文字を減少させることができず精
度良い認識ができないという問題点と、煩雑な操作が必
要で操作性が良く、素人でも簡単に使えるような装置が
できないという問題点を除去し、予め登録する作業が不
必要で、つぶれ部分の存在する文字に対しても、つぶれ
の影響を取り除いて、正確に認識ができる、精度が高く
さらに操作性の良い高性能な文字認識装置を提供するこ
とを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】この発明は前記課題を解
決するために、文字、記号、図形等の入力文字パタンを
得る画像入力部と、前記入力文字パタンを記憶する記憶
部と、前記記憶されている入力文字パタンの文字外接枠
内を複数の小領域に分割する文字枠分割部と、前記分割
された小領域毎に特徴値を算出し特徴マトリクスを求め
る特徴マトリクス抽出部と、前記特徴マトリクスを予め
用意された標準文字パタンの特徴マトリクスと照合して
認識処理を行う識別部とを具備した文字認識装置におい
て、入力文字パタンのつぶれ領域を検出するつぶれ検出
部を備え、前記識別部は、前記つぶれ検出部により検出
されたつぶれ領域に含まれる前記小領域の特徴値を、前
記特徴マトリクスの照合時に除外叉は影響度を減じて照
合処理を行うことを特徴とする。

【０００８】

【作用】この発明によれば、つぶれ検出部において、入
力文字パタンのつぶれを検出し、入力文字パタンから得
られた特徴マトリクスと予め用意された標準文字の特徴
マトリクスとを照合する際に、つぶれの存在する部位の
特徴マトリクスの要素については照合の対象から除外或
は当該マトリクス要素の影響を低減するようにしてい
る。従って、つぶれ部分の存在する文字に対しても、つ
ぶれの影響を低減して正確に認識ができるようになり、
前記課題が解決されるのである。

【０００９】

【実施例】以下図１〜図９を参照してこの発明の文字認
識装置の実施例につき説明する。図１は本発明の文字認
識装置の一実施例を示すブロック図である。文字認識装
置１００は、画像入力部１１０、パタンレジスタ１２
０、文字枠分割部１３０、線幅算出部１４０、サブパタ
ン抽出部１５０、つぶれ検出部１６０、識別部１８０及
び出力端子１９０である。図２はつぶれ検出部１６０の
一実施例を示すブロック図であり、線幅算出部１６１、
輪郭追跡部１６２、局所線幅抽出部１６３、判定部１６
４及びつぶれ領域決定部１６５から構成される。図３は
入力文字パタンの例を示した図である。図４はサブパタ
ンの例を示した図である。図５輪郭追跡部１６２の動作
説明図である。図６はつぶれ検出部１３０の動作説明図
である。図７は特徴マトリクスの例を示す図である。図
８は標準文字パタンの例を示す図である。図９は標準文
字パタンの特徴マトリクスの例を示す図である。

【００１０】以下、この実施例の文字認識装置の動作を
図１〜図９を用いて詳細に説明する。画像入力部１１０
は、文字、図形、記号等（以下、文字という）が記載さ
れた帳票からの光信号Ｓを光電変換し、例えば文字線部
を黒画素、背景部を白画素で表現した白黒２値に量子化
された電気信号（以下、帳票画像データという）を生成
し、１文字づつの文字パタン（以下、入力文字パタンと
いう）を切り出し、該切り出された入力文字パタンをパ
タンレジスタ１２０に出力する。

【００１１】前記文字パタンの切り出しは以下に述べる
ような方法により行う。まず帳票画像データを行方向に
平行な方向に走査して黒画素の分布を作成し、該黒画素
の分布より１行ずつの行データを抽出する。次に前記抽
出した行データを行方向に垂直な方向に走査して、各行
について黒画素の分布を作成し、該黒画素の分布より１
文字づつの文字間隔を検出する。そして、前記作成され
た各行の黒画素の分布、及び前記検出された文字間隔を
用いて１文字づつの文字領域を検出し、該領域に基づい
て１文字づつの文字パタンを切り出す。尚、本実施例に
おいては図３に示すような入力文字パタンを得た場合を
例にし以降具体的に説明する。

【００１２】パタンレジスタ１２０は、画像入力部１１
０より入力された１文字づつの入力文字パタンを順次記
憶しておく記憶部であり、本実施例では１２８×１２８
画素の記憶容量を持つものである。本パタンレジスタ１
１０内に記憶された１文字づつの入力文字パタンは、文
字枠分割部１３０内、線幅算出部１４０、サブパタン抽
出部１５０及びつぶれ検出部１６０より自由に参照する
ことができるものである。

【００１３】文字枠分割部１３０においては、入力文字
パタンの外接枠を抽出し、外接枠内をＮ×Ｍの小領域に
分割し、当該分割結果を特徴マトリクス抽出部１７０、
及び識別部１８０に出力する。本実施例においては、入
力文字パタンの外接枠を水平、垂直方向に各々８等分し
てできる８×８の小領域に分割するものとし、図３の入
力文字パタンの例では、図３の３０１の罫線で示すよう
な各小領域に分割される。

【００１４】線幅算出部１４０においては、パタンレジ
スタ１２０内の入力文字パタンより当該入力文字パタン
を構成している線素の線幅を算出し、該算出結果の線幅
値をサブパタン抽出部１５０及び特徴マトリクス抽出部
１７０に出力するものである。本実施例においては、前
記線幅の算出は、入力文字パタンを２×２の窓で走査し
たときに２×２の窓の全ての点が黒画素となる点の個数
Ｑと、入力文字パタンの全ての黒画素数Ａとを計数し、
近似式（１）に基づいて入力文字パタンの平均線幅Ｗを
算出することにより行う。 Ｗ ＝ Ａ ／ （ＡーＱ） （１） 図３に示した入力文字パタンにおいては、Ａ＝２９０、
Ｑ＝１６０となり、線幅Ｗ＝２９０／（２９０ー１６
０）＝２．２０となる。

【００１５】サブパタン抽出部１５０においては、パタ
ンレジスタ１２０に記憶されている入力文字パタン及び
線幅算出部１４０より入力された入力文字パタンの平均
線幅より水平、垂直、左斜め、右斜めの４方向の線素を
抽出した４個のサブパタンを抽出し、特徴マトリクス抽
出部１７０に出力する。前記、サブパタン抽出の処理は
本実施例においては下記のように行う。例えば水平サブ
パタンの場合は、入力文字パタンを水平方向に走査し黒
画素の連続を検出し、黒画素の連続数Ｌが式（２）を満
足するときに当該黒画素の連続を水平方向のサブパタン
として抽出するものである。 Ｌ ＞ ２ × Ｗ （２） 但し、Ｗは線幅算出部１４０より入力された平均線幅で
ある。図３に示した入力文字パタンからは図４に示すよ
うな各々水平（Ｈ）、垂直（Ｖ）、左斜め（Ｌ）、右斜
め（Ｒ）のサブパタンが抽出される。

【００１６】次に、つぶれ検出部１６０の動作につい
て、詳細に説明をする。つぶれ検出部１６０内の線幅算
出部１６１においては、パタンレジスタ１２０内の入力
文字パタンより当該入力文字パタンを構成している線素
の線幅を算出し、該算出結果の線幅値を判定部１６４に
出力するものである。本実施例においては、前記線幅算
出部１４０と同様の処理で前記線幅を算出するものとす
る。

【００１７】つぶれ検出部１６０内の輪郭追跡部１６２
においては、入力文字パタンの輪郭を追跡し、輪郭画素
の座標値、及び図５（Ａ）の番号で表現されるような次
輪郭画素への方向番号を抽出し、該座標値及び方向番号
を輪郭系列として局所線幅抽出部１６３に出力する。
尚、前記入力文字パタンの輪郭の追跡は以下のような方
法により行う。 （１） パタンレジスタを左上画素よりＹ方向（以後列
方向という場合もある）に走査を行いつつ、Ｘ方向に順
次走査し黒画素を検出し、検出した黒画素をスタートの
黒画素かつ第１の輪郭画素とする。 （２） 第１の黒画素を中心とした図５（Ａ）に示すよ
うな８方向の隣接画素に、１から８の順に順次着目し黒
である隣接画素を検出し、当該画素を第２の輪郭画素と
する。 （３） 今度は第２の輪郭画素を中心とし前記（２）と
同様に８方向の隣接画素より黒画素を検出する処理を行
い第３の輪郭画素とする。 （４） 以降同様に輪郭画素の検出処理を、検出した輪
郭画素がスタートの輪郭画素と同一の画素となるまで繰
り返し行う。 （５） 検出した画素がスタートの輪郭画素と同一とな
り、前記処理が終了したら、該スタートの画素より再び
前記（１）の走査を行って黒画素を検出し、検出した黒
画素が既に抽出された輪郭の外部の画素であった場合に
は該画素をスタートの黒画素とし、前記（２）以下の処
理を同様に行う。 （６） パタンレジスタ全領域について上記処理を行っ
たら終了する。

【００１８】上述のような方法によれば、例えば図５
（Ｂ）に示すような図３の入力文字パタンの左上の部分
では５０１に示した黒画素がスタートの黒画素となり、
以降図５（Ａ）の１の方向に画素を検定した段階で各々
黒画素と判定され、５０２なる輪郭座標が検出される。
また図５（Ｃ）に示すような前記入力文字パタンの左下
部分のような場合では、輪郭座標５０４を基準として１
の方向の５０５、２の方向５０６が各々検定されるが、
各々白画素であるので３の方向の５０７の画素が輪郭座
標として検出され、以降同様に５０８、５０９なる輪郭
座標が検出される。その結果最終的に、図３に示したよ
うな入力文字パタンに対しては図６の６０１をスタート
の画素とした輪郭６０２、及び６０３をスタートの画素
とした輪郭６０４が抽出される。

【００１９】次につぶれ検出部１６０内の局所線幅検出
部１６３においては、輪郭追跡部１６２より入力された
輪郭系列の各画素を基準として、当該輪郭系列の方向に
対して垂直な方向に入力文字パタンを走査し、黒画素の
連続を計数し、該連続個数を当該画素部分における前記
輪郭系列方向の線素の局所的な線幅とし、該局所線幅及
び前記輪郭系列を判定部１６４に出力する。図６に示し
た輪郭系列について前記処理を具体的に説明すると、例
えば６０５の画素においては図５（Ａ）に示す１の方向
の輪郭であるので、それに垂直な３の方向、即ち図６の
６０６に示す方向に入力文字パタンを走査し黒画素の連
続を計数し、当該画素の局所線幅を計数するのである。

【００２０】次に、つぶれ検出部１６０内の判定部１６
４においては、線幅算出部１６１より入力された入力文
字パタンの平均線幅Ｗ、及び局所線幅抽出部１６３より
入力された入力文字パタンの輪郭各画素の輪郭系列、及
び局所線幅より、当該入力文字パタンにつぶれた可能性
のある部分（以降つぶれ候補領域という）が存在するか
否かを判定し、つぶれ候補領域が存在した場合には当該
つぶれ候補領域の座標値をつぶれ領域決定部１６５に出
力する。尚、前記つぶれ候補領域の判定は、輪郭系列の
任意の部分が式（３）を満たすか否かにより判定をし、
該輪郭系列が式（３）を満たした場合には当該輪郭系列
及び当該輪郭系列の各画素を基準とした局所線幅の領域
を前記つぶれ候補領域とし、該輪郭系列が式（３）を満
足しなかった場合には当該輪郭系列の部分にはつぶれ候
補領域はないと判定するものである。 Ｌ ≧ ＴL （３） 但し、Ｌは、前記輪郭系列の中で輪郭方向が同一であり
かつ当該輪郭画素を基準とした局所線幅Ｗiが式（５）
を満たしている輪郭画素の連続個数であり、ＴLは予め
定めた固定値、或いは算出した閾値であり本実施例では
式（４）にて予め算出する。 ＴL ＝ ｋL × Ｗ （４） 但し、ｋLは予め定めた固定値であり本実施例では２で
あり、Ｗは前述の平均線幅である。 Ｗi ≧ ＴW （５） 但し、ＴWは平均線幅Ｗを用いて予め算出した閾値であ
り本実施例では式（６）にて算出する。 ＴW ＝ ｋW × Ｗ （６） 但し、ｋWは予め定めた固定値であり本実施例では２で
ある。

【００２１】図３に示す入力文字パタンにおいては、前
述のように線幅算出部１６１において平均線幅Ｗ＝２．
２０と算出されているので、前記式（６）、及び式
（４）より閾値ＴW、ＴLはともに４．４０となる。従っ
て、本判定部１６４においては、局所線幅が５画素以上
でありかつ同方向への輪郭である輪郭画素が５画素以上
連続している輪郭部分を検出し、当該部分をつぶれ候補
領域としてつぶれ領域決定部１６５に出力するものであ
る。図６に示すように図３の入力文字パタンにおいて
は、６０７から６０８に至る輪郭系列及び当該輪郭系列
を基準とした局所線幅の部分、及び６０８から６０９に
至る輪郭系列及び当該輪郭系列を基準とした局所線幅の
部分がつぶれ候補領域としてつぶれ領域決定部１６５に
出力される。

【００２２】つぶれ領域決定部１６５においては、判定
部１６３より入力されたつぶれ候補領域より、つぶれ部
分を決定し、当該つぶれ部分の座標を識別部１８０に出
力する。尚、前記つぶれ部分の決定は、２以上のつぶれ
候補領域に共通に含まれる画素を検出し、当該画素を前
記つぶれ部分とすることにより行う。図６に示した前記
判定部１６４から入力された２箇所のつぶれ候補領域に
おいては、６０８、６０９、６１０、及び６１１の画素
に囲まれる矩形領域の画素が前記２カ所のつぶれ候補領
域に共通に含まれるため、前記領域がつぶれ領域として
識別部１８０に出力される。

【００２３】特徴マトリクス抽出部１７０においては、
サブパタン抽出部１５０より入力された水平、垂直、左
斜め、右斜めのサブパタン及び、文字枠分割部１３０寄
り入力された分割座標より、サブパタンの各分割された
小領域の黒画素数を計数し、前記黒画素計数結果及び前
記平均線幅よ、式（７）に基づいて水平、垂直、左斜め
及び右斜めの特徴マトリクスを抽出する。 ＫH（m，ｎ）＝ＢH（ｍ，ｎ）／Ｗ ＫV（m，ｎ）＝ＢV（ｍ，ｎ）／Ｗ ＫL（m，ｎ）＝ＢL（ｍ，ｎ）／Ｗ （７） ＫR（m，ｎ）＝ＢR（ｍ，ｎ）／Ｗ 但し、ＫH、ＫV，ＫL、ＫRは各々水平、垂直、左斜め、
右斜めの特徴マトリクス、ＢH、ＢV，ＢL、ＢRは各々水
平、垂直、左斜め、右斜めの黒画素マトリクス、（ｍ，
ｎ）は各マトリクスの要素番号、Ｗは前述の平均線幅で
ある図４に示すサブパタンよりは、図７に示すような特
徴マトリクスが抽出される。

【００２４】そして識別部１８０においては、つぶれ検
出部１６０より入力されたつぶれ部分の座標、及び文字
枠分割部１３０より入力された文字枠座標より、前記つ
ぶれ部分が前記分割小領域のどの部分にあたるかを検定
し、前記特徴マトリクスと、予め識別部１８０内に具え
る辞書内の標準文字の特徴マトリクスとの各要素のう
ち、前記つぶれ部分の小領域に該当しない要素のみ式
（８）に基づいて照合し、式（８）の距離値Ｄが最も小
さくなる標準文字の文字コードを、当該入力文字パタン
の認識結果として出力端子１５０より出力するものであ
る。 Ｄ ＝ （Σ（ｇi − ｋi）²）^1/2 （８） 但し、ｇiは標準文字の特徴マトリクスの要素、ｋiは入
力文字パタンの特徴マトリクスの要素、ｉは標準文字、
及び入力文字パタンの特徴マトリクスの内つぶれ部分に
該当しない部分の領域番号である。

【００２５】出力端子１９０は、認識結果を外部に出力
するためのデータ出力端子であり、そのほかのシステム
や、認識結果を記録する媒体、通信網、そのほかの情報
処理システム等を接続するものである。

【００２６】尚、本発明は上述した実施例にのみ限定さ
れるものではない。例えば識別部１８０に於て、式
（８）に従い照合を行う場合に、本実施例に於いてはつ
ぶれ部分に当たる領域の要素を除外して照合するものと
したが、これに限られるものではなく、例えば、入力文
字パタンの特徴マトリクスのつぶれ部分の要素値を予め
定めた固定値叉はつぶれ部分以外の要素値の平均値等に
置換して照合を行うようにしても同様の効果が得られる
ものである。

【００２７】また、式（６）、及び式（４）において用
いた固定値ｋW、ｋLは本実施例の値のみに限られるもの
ではなく、本発明の範囲内で任意好適な値を用いて良
い。更に、画像入力方法、パタンレジスタの構成、平均
線幅の算出方法、輪郭追跡の方法、特徴マトリクスの抽
出方法、文字枠分割方法等も本発明の範囲内で適宜変更
してもよく、各構成部分の動作、処理の仕方、入出力信
号の流れ、配設個数、位置、形状及び個数そのほかの条
件を任意好適に変更できる。

【００２８】

【発明の効果】以上詳細に説明をしたように、この発明
によれば、つぶれ検出部において検出されたつぶれ部分
に該当する特徴マトリクスの要素値を除外し或はその影
響度を減じて識別を行っているので、予めつぶれ易い文
字、叉はつぶれて誤読結果として出力され易い文字等の
調査、登録をする必要がなく、煩雑な操作、専門的な知
識等は全く必要なく、素人でも簡単に操作ができる操作
性の良い文字認識装置が可能となる。

【００２９】また、輪郭画素個々について局所線幅を検
出し、輪郭画素の連続部分毎につぶれを検出しているた
め、正確につぶれている領域が検出でき、当該領域の影
響している特徴マトリクス要素を確実に距離計算より除
外、或はその影響度を低減できる。従って、認識精度が
高く、故に誤読率が低く、従って認識結果のチェック、
修正作業等の時間も短縮でき、業務の効率が大幅に向上
するような、精度の高い高性能な文字認識装置が実現可
能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の文字認識装置の一実施例を示すブロッ
ク図である。

【図２】つぶれ検出部の一実施例を示すブロック図であ
る。

【図３】入力文字パタンの一例を示す図である。

【図４】サブパタンの一例を示す図である。

【図５】輪郭追跡部の動作説明図である。

【図６】つぶれ検出部の動作説明図である。

【図７】特徴マトリクスの一例を示す図である。

【図８】標準パタンの一例を示す図である。

【図９】標準パタンの特徴マトリクスの一例を示す図で
ある。

【符号の説明】

１００ 文字認識装置 １１０ 画像入力部 １２０ パタンレジスタ １３０ 文字枠分割部 １４０ 線幅算出部 １５０ サブパタン抽出部 １６０ つぶれ検出部 １７０ 特徴マトリクス抽出部 １８０ 識別部 １９０ 出力端子

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 文字、記号、図形等の入力文字パタンを
   得る画像入力部と、前記入力文字パタンを記憶する記憶
   部と、前記記憶されている入力文字パタンの文字外接枠
   内を複数の小領域に分割する文字枠分割部と、前記分割
   された小領域毎に特徴値を算出し特徴マトリクスを求め
   る特徴マトリクス抽出部と、前記特徴マトリクスを予め
   用意された標準文字パタンの特徴マトリクスと照合して
   認識処理を行う識別部とを具備した文字認識装置におい
   て、 入力文字パタンのつぶれ領域を検出するつぶれ検出部を
   備え、前記識別部は、前記つぶれ検出部により検出され
   たつぶれ領域に含まれる前記小領域の特徴値を、前記特
   徴マトリクスの照合時に除外叉は影響度を減じて照合処
   理を行うことを特徴とする文字認識装置。