JPH06309507A - 文字認識装置 - Google Patents
文字認識装置Info
- Publication number
- JPH06309507A JPH06309507A JP5120482A JP12048293A JPH06309507A JP H06309507 A JPH06309507 A JP H06309507A JP 5120482 A JP5120482 A JP 5120482A JP 12048293 A JP12048293 A JP 12048293A JP H06309507 A JPH06309507 A JP H06309507A
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- JP
- Japan
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 字体の異なる入力文字に対して辞書を増設す
ることなく認識率を向上する。 【構成】 入力された画像を切出し、類似度を求めて候
補文字列を作成する（ｓｔｅｐ１〜３）。次に、候補文
字列の先頭文字がテーブルのＢ欄に書き込まれているか
否かを判別する（ｓｔｅｐ４，５）。テーブルのＡ欄に
は、誤って認識されやすい文字の真のコードが書き込ま
れ、Ｂ欄にはそのコードを誤って認識して得られる文字
のコードが書き込まれている。ここで、候補文字列の先
頭文字がテーブルのＢ欄に書き込まれていれば、対応す
るＡ欄に書き込まれている文字コードまたは文字クラス
タコードを読み取り、さらに、候補文字列におけるコー
ドＡの有無を判別する（ｓｔｅｐ６，７）。コードＡが
あれば、コードＡを候補文字列の先頭に移動し、コード
Ａを認識結果として出力する（ｓｔｅｐ８）。
ることなく認識率を向上する。 【構成】 入力された画像を切出し、類似度を求めて候
補文字列を作成する（ｓｔｅｐ１〜３）。次に、候補文
字列の先頭文字がテーブルのＢ欄に書き込まれているか
否かを判別する（ｓｔｅｐ４，５）。テーブルのＡ欄に
は、誤って認識されやすい文字の真のコードが書き込ま
れ、Ｂ欄にはそのコードを誤って認識して得られる文字
のコードが書き込まれている。ここで、候補文字列の先
頭文字がテーブルのＢ欄に書き込まれていれば、対応す
るＡ欄に書き込まれている文字コードまたは文字クラス
タコードを読み取り、さらに、候補文字列におけるコー
ドＡの有無を判別する（ｓｔｅｐ６，７）。コードＡが
あれば、コードＡを候補文字列の先頭に移動し、コード
Ａを認識結果として出力する（ｓｔｅｐ８）。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、光学的に入力された文
書画像より未知の文字パターンを切り出し、辞書パター
ンを用いて認識する文字認識装置に関する。
書画像より未知の文字パターンを切り出し、辞書パター
ンを用いて認識する文字認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来のパターンマッチングによる文字認
識は、各文字ごとにあらかじめ標準となる文字画像デー
タから特徴量を抽出して辞書として記憶しておき、入力
された未知文字の画像データから特徴量を抽出して辞書
の文字ごとの特徴量と相関演算を行い、その相関値（以
下、類似度という）の最も大きい文字を未知文字の読み
としている。また、認識精度を向上させるため、明朝
体、ゴシック体等の異なる字体ごとに複数の辞書を用意
しておくこともある。
識は、各文字ごとにあらかじめ標準となる文字画像デー
タから特徴量を抽出して辞書として記憶しておき、入力
された未知文字の画像データから特徴量を抽出して辞書
の文字ごとの特徴量と相関演算を行い、その相関値（以
下、類似度という）の最も大きい文字を未知文字の読み
としている。また、認識精度を向上させるため、明朝
体、ゴシック体等の異なる字体ごとに複数の辞書を用意
しておくこともある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】ところで、従来の文字
認識では、辞書として用意されていない字体の未知文字
が入力されると、その未知文字に関する辞書各文字の類
似度が低下するものの、辞書全体の類似度が一様に低下
するため一応は正しく認識することができる。しかしな
がら、入力文字と辞書の字体が異なる場合、文字によっ
ては異なる文字間で字形が類似しているため誤認識され
ることがある。例えば、図９に示すように、辞書とは異
なる字体の入力文字「う」が、辞書の文字「ろ」と形状
が似ていることがある。そのため入力文字「う」につい
て辞書との類似度を求めると、図１０および図１１のよ
うな候補文字列が得られる。
認識では、辞書として用意されていない字体の未知文字
が入力されると、その未知文字に関する辞書各文字の類
似度が低下するものの、辞書全体の類似度が一様に低下
するため一応は正しく認識することができる。しかしな
がら、入力文字と辞書の字体が異なる場合、文字によっ
ては異なる文字間で字形が類似しているため誤認識され
ることがある。例えば、図９に示すように、辞書とは異
なる字体の入力文字「う」が、辞書の文字「ろ」と形状
が似ていることがある。そのため入力文字「う」につい
て辞書との類似度を求めると、図１０および図１１のよ
うな候補文字列が得られる。
【０００４】この候補文字列は類似度の大きい順に並べ
られ、いずれも正しい読み「う」が候補文字列中に含ま
れるものの先頭は誤った読み「ろ」であるから、誤った
認識結果が出力されてしまう。その結果、図２の文字列
が入力されると、図３のように読み取られて末尾に誤認
識が発生する。なお、図１１は同一文字に対して複数の
辞書を備えた場合を示し、文字の下方の数字が文字クラ
スタコードを表す。本発明は上記問題点を解決するため
になされたもので、その目的とするところは、入力され
た未知文字の字体と辞書の字体が異なる場合の誤認識を
防止して認識精度を向上させることができる文字認識装
置を提供することにある。
られ、いずれも正しい読み「う」が候補文字列中に含ま
れるものの先頭は誤った読み「ろ」であるから、誤った
認識結果が出力されてしまう。その結果、図２の文字列
が入力されると、図３のように読み取られて末尾に誤認
識が発生する。なお、図１１は同一文字に対して複数の
辞書を備えた場合を示し、文字の下方の数字が文字クラ
スタコードを表す。本発明は上記問題点を解決するため
になされたもので、その目的とするところは、入力され
た未知文字の字体と辞書の字体が異なる場合の誤認識を
防止して認識精度を向上させることができる文字認識装
置を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明は、上述した従来の誤認識における次の特徴
に着目した。 （１）候補文字列中に正解文字Ａが存在する可能性が高
い。 （２）逆のケース、すなわち、誤って正解と判定した文
字Ｂを入力して認識を行った場合は、文字Ａは候補文字
列として出現する可能性が低い。
に、本発明は、上述した従来の誤認識における次の特徴
に着目した。 （１）候補文字列中に正解文字Ａが存在する可能性が高
い。 （２）逆のケース、すなわち、誤って正解と判定した文
字Ｂを入力して認識を行った場合は、文字Ａは候補文字
列として出現する可能性が低い。
【０００６】それにより、第１の発明は、未知の文字パ
ターンから抽出した特徴量を辞書の各文字ごとの特徴量
とそれぞれ相関演算を行い得られた類似度の最も大きい
文字を認識結果として出力する文字認識装置において、
誤認識されやすい文字のコードを真文字コードとし、誤
認識されて得られる文字のコードを誤文字コードとして
それぞれを組み合わせて作成したテーブルと、未知文字
と辞書の各文字ごとに行われる相関演算より得られた各
文字ごとの類似度を大きい順に所定数抽出して候補文字
列を作成する手段と、候補文字列の先頭の文字コードが
テーブル内の誤文字コードのいずれかに該当するか否か
を判別する手段と、テーブル内に該当する誤文字コード
がある場合は、誤文字コードに対応する真文字コードを
読み出し、その真文字コードが前記候補文字列内にある
か否かを判別する手段と、候補文字列内に真文字コード
がある場合は、その真文字コードを認識結果として出力
する手段とを備えたことを特徴とする。
ターンから抽出した特徴量を辞書の各文字ごとの特徴量
とそれぞれ相関演算を行い得られた類似度の最も大きい
文字を認識結果として出力する文字認識装置において、
誤認識されやすい文字のコードを真文字コードとし、誤
認識されて得られる文字のコードを誤文字コードとして
それぞれを組み合わせて作成したテーブルと、未知文字
と辞書の各文字ごとに行われる相関演算より得られた各
文字ごとの類似度を大きい順に所定数抽出して候補文字
列を作成する手段と、候補文字列の先頭の文字コードが
テーブル内の誤文字コードのいずれかに該当するか否か
を判別する手段と、テーブル内に該当する誤文字コード
がある場合は、誤文字コードに対応する真文字コードを
読み出し、その真文字コードが前記候補文字列内にある
か否かを判別する手段と、候補文字列内に真文字コード
がある場合は、その真文字コードを認識結果として出力
する手段とを備えたことを特徴とする。
【０００７】第２の発明は、第１の発明において各文字
コードをそれぞれ文字クラスタコードに置き換えたこと
を特徴とする。
コードをそれぞれ文字クラスタコードに置き換えたこと
を特徴とする。
【０００８】
【作用】第１の発明においては、誤認識されやすい文字
のコードを真文字コードとし、誤認識されて得られる文
字のコードを誤文字コードとしてそれぞれを組み合わせ
てテーブルが作成されている。未知文字と辞書の各文字
ごとに行われる相関演算より得られた各文字ごとの類似
度が大きい順に所定数抽出されて候補文字列が作成され
る。候補文字列の先頭の文字コードがテーブル内の誤文
字コードのいずれかに該当するか否かが判別され、誤文
字コードがあると判別された場合は、誤文字コードに対
応する真文字コードが読み出され、その真文字コードが
前記候補文字列内にあるか否かが判別される。候補文字
列内に真文字コードがあると判別された場合、その真文
字コードが認識結果として出力される。
のコードを真文字コードとし、誤認識されて得られる文
字のコードを誤文字コードとしてそれぞれを組み合わせ
てテーブルが作成されている。未知文字と辞書の各文字
ごとに行われる相関演算より得られた各文字ごとの類似
度が大きい順に所定数抽出されて候補文字列が作成され
る。候補文字列の先頭の文字コードがテーブル内の誤文
字コードのいずれかに該当するか否かが判別され、誤文
字コードがあると判別された場合は、誤文字コードに対
応する真文字コードが読み出され、その真文字コードが
前記候補文字列内にあるか否かが判別される。候補文字
列内に真文字コードがあると判別された場合、その真文
字コードが認識結果として出力される。
【０００９】第２の発明においては、第１の発明と同様
にして文字コードの替わりに文字クラスタコードが用い
られて認識がなされる。
にして文字コードの替わりに文字クラスタコードが用い
られて認識がなされる。
【００１０】
【実施例】以下、図に沿って本発明の実施例を説明す
る。図１は本発明の実施例の動作を示すフローチャート
である。以下、このフローチャートに基づいて動作を説
明する。図において、ｓｔｅｐ１〜ｓｔｅｐ３までの、
画像入力、切り出し、認識は従来の処理である。ここ
で、図２に示すような文字列が画像入力されたものとす
ると、先頭の文字から切り出されてその特徴について順
に辞書との類似度が求められ、その中から類似度の大き
い順に所定数の文字が抽出されて候補文字列が作成され
る。従来はこの候補文字列の先頭の文字が認識結果とし
てそのまま出力されていた。
る。図１は本発明の実施例の動作を示すフローチャート
である。以下、このフローチャートに基づいて動作を説
明する。図において、ｓｔｅｐ１〜ｓｔｅｐ３までの、
画像入力、切り出し、認識は従来の処理である。ここ
で、図２に示すような文字列が画像入力されたものとす
ると、先頭の文字から切り出されてその特徴について順
に辞書との類似度が求められ、その中から類似度の大き
い順に所定数の文字が抽出されて候補文字列が作成され
る。従来はこの候補文字列の先頭の文字が認識結果とし
てそのまま出力されていた。
【００１１】次に、テーブルをサーチし、候補文字列の
先頭文字がテーブルの文字欄Ｂに欄に書き込まれている
か否かを判別する（ｓｔｅｐ４，５）。このテーブル
は、誤って認識されやすい文字コードまたは文字クラス
タコードの真のコードをＡ欄に書き込み、そのコードを
誤って認識して得られた文字コードまたは文字クラスタ
コードをＢ欄に書き込んで作成したものである。テーブ
ルの一例を示したのが表１，２であり、表１は文字コー
ドの場合を、表２は文字クラスタコードの場合を示す。
先頭文字がテーブルの文字欄Ｂに欄に書き込まれている
か否かを判別する（ｓｔｅｐ４，５）。このテーブル
は、誤って認識されやすい文字コードまたは文字クラス
タコードの真のコードをＡ欄に書き込み、そのコードを
誤って認識して得られた文字コードまたは文字クラスタ
コードをＢ欄に書き込んで作成したものである。テーブ
ルの一例を示したのが表１，２であり、表１は文字コー
ドの場合を、表２は文字クラスタコードの場合を示す。
【００１２】
【表１】
【００１３】
【表２】
【００１４】実施例では、図２の入力文字列を順に認識
していくと、その結果が図３となり、末尾の文字「う」
が誤って「ろ」と認識される。この誤認された「ろ」の
文字コードまたは文字クラスタコードについてテーブル
をサーチすると、それぞれ表１、表２の先頭のＢ欄に
「ろ」のコードが見つけられる。それにより、「ろ」と
認識された未知文字は、ともにＡ欄に書き込まれている
文字「う」が誤認された可能性が高いことになる。
していくと、その結果が図３となり、末尾の文字「う」
が誤って「ろ」と認識される。この誤認された「ろ」の
文字コードまたは文字クラスタコードについてテーブル
をサーチすると、それぞれ表１、表２の先頭のＢ欄に
「ろ」のコードが見つけられる。それにより、「ろ」と
認識された未知文字は、ともにＡ欄に書き込まれている
文字「う」が誤認された可能性が高いことになる。
【００１５】次に、候補文字列の先頭文字がテーブルの
文字欄Ｂに書き込まれていれば、対応する文字欄Ａに書
き込まれている文字コードまたは文字クラスタコードを
読み取った後に、候補文字列をサーチして文字欄Ａのコ
ード（以下、コードＡという）の有無を判別する（ｓｔ
ｅｐ６，７）。候補文字列中にコードＡがある場合は、
コードＡの位置は先頭の次以降にあるのでコードＡを先
頭に移動し、それまで先頭であったコードを末尾に移動
してコードＡを認識結果として出力する（ｓｔｅｐ
８）。
文字欄Ｂに書き込まれていれば、対応する文字欄Ａに書
き込まれている文字コードまたは文字クラスタコードを
読み取った後に、候補文字列をサーチして文字欄Ａのコ
ード（以下、コードＡという）の有無を判別する（ｓｔ
ｅｐ６，７）。候補文字列中にコードＡがある場合は、
コードＡの位置は先頭の次以降にあるのでコードＡを先
頭に移動し、それまで先頭であったコードを末尾に移動
してコードＡを認識結果として出力する（ｓｔｅｐ
８）。
【００１６】実施例では、表１，表２のＢ欄の「ろ」に
対応してＡ欄に書き込まれいる「う」が、図４に示すよ
うに候補文字列中の第２番目にあるため、「う」を先頭
に移動するとともに、「ろ」を末尾に移動する。同時
に、先頭に移動された「う」のコードを認識結果として
出力する。以上の実施例では、認識結果「ろ」が誤りの
場合の補正処理を示したが、認識結果「ろ」が正しい場
合の処理を以下に説明する。
対応してＡ欄に書き込まれいる「う」が、図４に示すよ
うに候補文字列中の第２番目にあるため、「う」を先頭
に移動するとともに、「ろ」を末尾に移動する。同時
に、先頭に移動された「う」のコードを認識結果として
出力する。以上の実施例では、認識結果「ろ」が誤りの
場合の補正処理を示したが、認識結果「ろ」が正しい場
合の処理を以下に説明する。
【００１７】図５に示す文字列が入力されて、図６のよ
うに認識されたものとすると、テーブルのサーチの結
果、表１，表２のＢ欄に文字「ろ」があるが、文字
「ろ」に対応してＡ欄に書き込まれている「う」は、図
７，図８に示される文字「ろ」の候補文字列の中にはな
いので、候補文字列の先頭の「ろ」は正しい認識結果と
して出力される。このように、本発明の実施例では、辞
書として用意されている字体以外の字体が入力された場
合に対しても、対応する字体の辞書を新たに追加して作
成することなく認知精度を向上させることができる。
うに認識されたものとすると、テーブルのサーチの結
果、表１，表２のＢ欄に文字「ろ」があるが、文字
「ろ」に対応してＡ欄に書き込まれている「う」は、図
７，図８に示される文字「ろ」の候補文字列の中にはな
いので、候補文字列の先頭の「ろ」は正しい認識結果と
して出力される。このように、本発明の実施例では、辞
書として用意されている字体以外の字体が入力された場
合に対しても、対応する字体の辞書を新たに追加して作
成することなく認知精度を向上させることができる。
【００１８】また、実施例で設置したテーブルは、辞書
のデータ量と比較しても小容量で構成されるため、新た
に辞書を作成して追加する場合に比べメモリの節約が可
能となり、限られた記憶容量でより多くの字体について
の認識が可能になる。なお、実施例では、文字コード以
外に文字クラスタコードを用いたのは、１つの文字がそ
の字体によって複数のテーブルに書き込まれる可能性が
あるためであり、文字コードのみの場合に比べテーブル
の容量が若干大きくなるが精度はさらに向上する。ま
た、実際の文字認識装置では、一つの字体についてのみ
の辞書を有していれば表１の文字コードのみを使用し、
複数の字体の辞書を有していれば表２の文字クラスタコ
ードを使用する。
のデータ量と比較しても小容量で構成されるため、新た
に辞書を作成して追加する場合に比べメモリの節約が可
能となり、限られた記憶容量でより多くの字体について
の認識が可能になる。なお、実施例では、文字コード以
外に文字クラスタコードを用いたのは、１つの文字がそ
の字体によって複数のテーブルに書き込まれる可能性が
あるためであり、文字コードのみの場合に比べテーブル
の容量が若干大きくなるが精度はさらに向上する。ま
た、実際の文字認識装置では、一つの字体についてのみ
の辞書を有していれば表１の文字コードのみを使用し、
複数の字体の辞書を有していれば表２の文字クラスタコ
ードを使用する。
【００１９】
【発明の効果】以上述べたように第１および段２の発明
によれば、いったん類似度の大きい文字を得た後に、テ
ーブルを参照して誤りを正すことにより、辞書と異なる
字体の文字が入力された場合の認識精度が向上する。ま
た、その結果、新たな辞書を追加することなく他の字体
の文字の認識が可能になる。
によれば、いったん類似度の大きい文字を得た後に、テ
ーブルを参照して誤りを正すことにより、辞書と異なる
字体の文字が入力された場合の認識精度が向上する。ま
た、その結果、新たな辞書を追加することなく他の字体
の文字の認識が可能になる。
【図１】本発明の実施例の動作を示すフローチャートで
ある。
ある。
【図２】入力画像の一例を示す説明図である。
【図３】図２の入力画像の認識結果を示す説明図であ
る。
る。
【図４】候補文字列の処理例を示す説明図である。
【図５】入力画像の他の例を示す説明図である。
【図６】図５の入力画像の認識結果を示す説明図であ
る。
る。
【図７】入力文字と候補文字列の対応を示す説明図であ
る。
る。
【図８】入力文字と候補文字列の対応を示す説明図であ
る。
る。
【図９】入力文字と辞書文字を対比して示した説明図で
ある。
ある。
【図１０】入力文字と候補文字列の対応を示す説明図で
ある。
ある。
【図１１】入力文字と候補文字列の対応を示す説明図で
ある。
ある。
Claims (2)
- 【請求項１】 未知の文字パターンから抽出した特徴量
を辞書の各文字ごとの特徴量とそれぞれ相関演算を行い
得られた類似度の最も大きい文字を認識結果として出力
する文字認識装置において、 誤認識されやすい文字のコードを真文字コードとし、誤
認識されて得られる文字のコードを誤文字コードとして
それぞれを組み合わせて作成したテーブルと、 未知文字と辞書の各文字ごとに行われる相関演算より得
られた各文字ごとの類似度を大きい順に所定数抽出して
候補文字列を作成する手段と、 候補文字列の先頭の文字コードがテーブル内の誤文字コ
ードのいずれかに該当するか否かを判別する手段と、 テーブル内に該当する誤文字コードがある場合は、誤文
字コードに対応する真文字コードを読み出し、その真文
字コードが前記候補文字列内にあるか否かを判別する手
段と、 候補文字列内に真文字コードがある場合は、その真文字
コードを認識結果として出力する手段と、 を備えたことを特徴とする文字認識装置。 - 【請求項２】 請求項１記載の文字認識装置において、
各文字コードをそれぞれ文字クラスタコードに置き換え
たことを特徴とする文字認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5120482A JPH06309507A (ja) | 1993-04-23 | 1993-04-23 | 文字認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5120482A JPH06309507A (ja) | 1993-04-23 | 1993-04-23 | 文字認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06309507A true JPH06309507A (ja) | 1994-11-04 |
Family
ID=14787273
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5120482A Withdrawn JPH06309507A (ja) | 1993-04-23 | 1993-04-23 | 文字認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06309507A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7003162B2 (en) | 2000-11-27 | 2006-02-21 | Omron Corporation | Apparatus and method for examining images |
-
1993
- 1993-04-23 JP JP5120482A patent/JPH06309507A/ja not_active Withdrawn
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7003162B2 (en) | 2000-11-27 | 2006-02-21 | Omron Corporation | Apparatus and method for examining images |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20000704 |