JPH09161009A - 文字認識方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 文字列の認識結果と記号の認識結果の順番の
ソートを行うことにより、隣接文字と接触しているよう
な文字列の領域中に記号が存在する場合でも正しい認識
結果を得る。 【解決手段】 文字列画像全体を用いて文字列の認識を
行なう文字認識方法において、記号の認識を行う記号認
識処理部１２と文字列の認識を行う文字列認識処理部１
３とを有する。記号認識処理部１２で出力された認識結
果と文字列認識処理部１３で出力された認識結果を認識
結果ソート部１４でソートし、正しい順番の認識結果を
出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、文字認識方法、特
に、記号や文字列も認識対象とした文字認識方法に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】文字認識方法として、従来、多くの方法
が提案されている。例えば、特開平３−１０８０７９号
公報（線図形特徴抽出及び認識方法）では、入力された
文字の構造的特徴を抽出し、その構造的特徴が辞書モデ
ルと一致するかを調べ、一致したものに対しては、構造
的特徴の形状を表すパラメータを用いて距離計算を行な
い、最も距離の近い辞書を認識結果として出力するもの
である。

【０００３】上記方法のように、大抵の文字認識方法の
場合、文字認識処理部に入ってくる画像は、既に文字切
り出し処理が行われた一文字分の画像を対象としている
ことが多い。しかし、手書き文字などの場合、隣接文字
との接触が頻繁に起こる可能性があり、文字の接触が起
った場合の文字切り出しは非常に難しく、文字切り出し
技術だけでは対処できず十分な性能が得られない場合も
多い。

【０００４】隣接文字が接触しているような文字列の認
識が可能な文字認識方法としては、特開平６−７６１１
４号公報（文字認識方法）があるが、この方法は、文字
列画像の細線化を行い、文字列の骨格線図形を生成し、
この骨格線図形を用いて文字列の認識を行うことによ
り、文字列中の隣接文字との接触の有無に関係なく、文
字列の認識を行うことができるものである。

【０００５】また、記号以外の文字の認識に用いる文字
認識方法と異なる方法で、コンマ、ピリオド、句読点な
どの記号の認識を行う方法としては、特開昭５９−２０
５６７９号公報（文字切り出し装置）がある。この装置
では、記号の位置、大きさなどから記号を識別し、記号
を文字と分離してから文字切り出しを行なうことによ
り、文字の前後に付いた記号を誤って切り出すことをな
くすようにしている。

【０００６】また、この方法では、記号と文字の位置の
前後関係は明らかなものを対象としているようで、記号
認識結果と文字認識結果の順番の入れ換えについては、
何も記述されていない。しかし、隣接文字が接触してい
るような文字列の認識も可能な文字認識方法の場合、記
号と文字列の位置関係が複雑に入り組んでしまうことが
あり、この方法では対処することができない。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】上記方法のように、大
抵の文字認識方法の場合、文字認識処理部に入ってくる
画像は、既に文字切り出し処理を行われた一文字分の画
像を対象としていることが多い。しかし、手書き文字な
どの場合、隣接文字との接触が頻繁に起こる可能性があ
り、文字の接触が起った場合の文字切り出しは非常に難
しく、文字切り出し技術だけでは対処できず十分な性能
が得られない場合も多い。しかし、隣接文字が接触して
いるような文字列の認識も可能な文字認識方法の場合、
記号と文字列の位置関係が複雑に入り組んでしまうこと
があり、この方法では対処することができない。

【０００８】本発明は、上述のごとき実情に鑑みてなさ
れたもので、文字列の認識結果と記号の認識結果の順番
のソートを行うことにより、隣接文字と接触しているよ
うな文字列の領域中に記号が存在する場合でも正しい認
識結果を得ることを目的とするものである。

【０００９】

【課題を解決するための手段】請求項１の発明は、文字
列画像全体を用いて文字列の認識を行なう文字認識方法
において、記号の認識を行う記号認識処理部と、文字列
の認識を行う文字列認識処理部と、前記記号認識処理部
で出力された認識結果と文字列認識処理部で出力された
認識結果をソートし、正しい順番の認識結果を出力する
認識結果ソート部とを有することを特徴としたものであ
る。

【００１０】請求項２の発明は、請求項１に記載の文字
認識方法において、前記認識結果ソート部では、文字列
認識の文字列の位置と文字列の認識結果文字数と記号の
位置を用いて、文字列認識結果と記号認識結果のソート
を行うことを特徴としたものである。

【００１１】請求項３の発明は、請求項１又は２に記載
の文字認識方法において、前記文字列認識処理部では、
認識した文字列中の各文字の認識に用いた画像の領域を
求め、この各文字毎の領域の情報も用いて、文字列認識
結果と記号認識結果のソートを行うことを特徴としたも
のである。

【００１２】請求項４の発明は、請求項１又は２又は３
に記載の文字認識方法において、前記記号認識処理部で
記号と認識された画像を前記文字列認識部での認識処理
に用いないことを特徴としたものである。

【００１３】請求項５の発明は、請求項１乃至４のいず
れかに記載の文字認識方法において、前記文字列認識部
で十分な認識結果が得られなかった場合のみ、前記記号
認識処理部で記号と認識された画像も用いて前記文字列
認識部で認識処理を行うことを特徴としたものである。

【００１４】請求項６の発明は、請求項１乃至５のいず
れかに記載の文字認識方法において、記号の存在し得る
位置の情報などを用いて記号位置や記号認識結果を修正
する記号修正部を有することを特徴としたものである。

【００１５】

【発明の実施の形態】図１は、請求項１，２，３に記載
の発明の一実施例を説明するためのブロック図、図２
は、請求項１に記載の発明の動作原理を説明するための
フローチャートで、図中、１１は画像入力部、１２は記
号認識部、１３は文字列認識部、１４は認識結果ソート
部、１５は結果出力部である。画像入力部１１は、文字
認識を行う文字を入力するもので、スキャナなどの画像
入力装置を用いて文字を画像データとして取り込む。記
号認識部１２は、画像入力部１１で入力された画像デー
タを用いて、コンマ、ピリオド、句読点などの記号を認
識し、認識結果とその位置情報を出力するものである。
方法としては、大きさや位置などの情報から記号を認識
する方法を用いれば良い。例えば、図１１（ａ）の文字
列にあるようなコンマを抽出する場合には、コンマは、
他の文字と比較して小さく、文字列中の下側に位置して
いる、などの情報を用いて認識すれば良い。

【００１６】文字列認識部１３は、画像入力部１１で入
力された画像データを用いて、文字列中の文字を認識
し、認識結果とその位置情報を出力するものであり、特
開平６−７６１１４号公報（文字認識方法）に記載の文
字列認識方法を用いれば良い。認識結果ソート部１４
は、記号認識部１２で得られた記号認識結果、記号位置
情報と、文字列認識部１３で得られた文字列認識結果、
文字列位置情報から記号認識結果と文字列認識結果の両
方を組合せた認識結果のソートを行うものである。例え
ば、図１１（ｂ）の文字列の場合、記号認識結
果（“，”、“，”）と文字列認識結果（“１ ２ ３
４５ ０００”）という二つの認識結果を組み合わせ
た後、位置情報からソートを行い、“１２，３４５，０
００”という認識結果を出力する。認識結果出力部１５
は、認識結果ソート部１４でソートされた認識結果を文
字認識の認識結果として出力するものである。

【００１７】なお、図３に示すように、文字切り出し部
１６を設け、記号認識部１２、文字列認識部３３で認識
処理を行う前に文字切り出し処理を行い、文字切り出し
可能な部分を先に切り出しておき、一文字単位に切り出
された文字だけ、先に特開平３−１０８０７９号公報
（線図形特徴抽出及び認識方法）記載の一文字認識方法
などで文字認識処理を行っても良い。例えば、図１１
（ｂ）の文字列の場合、“１ ２，３”の部分は、隣接
文字との接触がなく、文字と文字との区切りが明らかな
ので、先に一文字切り出して認識処理を行うようにす
る。

【００１８】図４は、請求項２に記載の発明の動作原理
を説明するためのフローチャートで、図１のブロック図
を用いて説明すると、画像入力部１１、記号認識部１
２、認識結果出力部１５には、請求項１に記載の発明と
同じものを用いれば良い。文字列認識部１３には、請求
項１に記載の発明と同じものを用いれば良いが、文字列
認識部１３の出力として、Ｓ４３に示すように、文字列
認識結果とその位置情報の他に、文字列中の文字数を出
力する必要がある。

【００１９】認識結果ソート部１４は、記号認識部１２
で得られた記号認識結果、記号位置情報と、文字列認識
部１３で得られた文字列認識結果、文字列位置情報、文
字列中文字数から記号認識結果と文字列認識結果の両方
を組合せた認識結果のソートを行うものである。例え
ば、図１１（ｄ）の文字列の場合、記号認識部１２での
記号認識結果（“，”）と文字列認識部１３で文字列認
識結果（“０００００”）が得られる。この際に、文字
列認識部１３では文字列中の文字数も出力するので、そ
の文字列の矩形を図１１（ｅ）のように文字数で等分割
し、その等分割された領域を各文字の領域であるとす
る。このようにして求めた各文字の領域の位置と記号認
識部１２で得られた記号位置情報を用いて認識結果のソ
ートを行なうことにより、認識結果（“００，００
０”）が得られる。

【００２０】図５は、請求項３に記載の発明の動作原理
を説明するためのフローチャートで、図１のブロック図
を用いて説明すると、画像入力部１１、記号認識部１
２、認識結果出力部１５には、請求項１に記載の発明と
同じものを用いれば良い。文字列認識部１３には、請求
項１に記載の発明と同じものを用いれば良いが、文字列
認識部の出力として文字列認識結果とその位置情報の他
に文字列中の各文字の認識に用いられた画像の領域の情
報を出力する必要がある。図１１（ｅ）に出力する領域
の例を示す。文字列認識部では、この領域の情報を出力
する。

【００２１】認識結果ソート部１４は、記号認識部１２
で得られた記号認識結果、記号位置情報と、文字列認識
部１３で得られた文字列認識結果、文字列位置情報、文
字列中の各文字の領域から記号認識結果と文字列認識結
果の両方を組合せた認識結果のソートを行うものであ
る。例えば、図１１（ｄ）の場合、記号認識部１２で記
号認識結果（“，”）と文字列認識部１３で文字列認識
結果（“０００００”）が得られる。この際に、文字列
認識１３では図１１（ｆ）のように文字列中の各文字の
領域を出力するので、各文字の領域の位置と記号認識部
１２で得られた記号位置情報を用いて認識結果のソート
を行なうことにより、認識結果（“００，０００”）が
得られる。

【００２２】図６は、請求項４，５に記載の発明の実施
例を説明するためのブロック図、図７は、請求項４に記
載の発明の動作原理を説明するためのフローチャート
で、図中、画像入力部１１、認識結果出力部１５には、
請求項１に記載の発明と同じものを用いれば良い。記号
認識部１２には、請求項１に記載の発明と同じものを用
いれば良いが、記号認識部１２の出力として認識結果と
その位置情報の他に記号認識に用いられた画像の領域の
情報を出力する必要がある。

【００２３】文字列認識部１３は、方法としては、請求
項１に記載の発明と同じものを用いれば良いが、記号認
識部１２で出力される記号の画像領域情報を用いて、記
号認識に用いた領域の画像を含まない画像を用いて文字
列認識処理を行なう。例えば、図１１（ｄ）の文字列の
場合、記号認識部１２でコンマが認識されるので、コン
マの画像を用いず、図１１（ｇ）のように、コンマを除
いた画像を用いて文字列認識処理を行えば良い。認識結
果ソート部１４は、記号認識部１２で得られた記号認識
結果、記号位置情報と、文字列認識部１３で得られた文
字列認識結果、文字列位置情報から記号認識結果と文字
列認識結果の両方を組合せた認識結果のソートを行う。

【００２４】図８は、請求項５に記載の発明の動作原理
を説明するためのフローチャートで、図６のブロック図
を用いて説明すると、画像入力部１１、認識結果出力部
１５には、請求項１に記載の発明と同じものを用いれば
良い。記号認識部１２には、請求項４に記載の発明と同
じものを用いれば良い。文字列認識部１２は、方法とし
ては、請求項１に記載の発明と同じものを用いれば良い
が、まず、画像入力部１１で入力された画像を用いて文
字列認識処理を行なった後、認識できずにリジェクトさ
れた文字があった場合などのように十分な認識結果が得
られなかった場合のみ、記号認識部１２で出力される記
号の画像領域情報を用いて、記号認識に用いた領域の画
像を含まない画像を用いて文字列認識処理を行なう。認
識結果ソート部１４は、記号認識部１２で得られた記号
認識結果、記号位置情報と、文字列認識部１３で得られ
た文字列認識結果、文字列位置情報から記号認識結果と
文字列認識結果の両方を組合せた認識結果のソートを行
う。

【００２５】図９は、請求項６に記載の発明の一実施例
を説明するためのブロック図、図１０は、請求項６に記
載の発明の動作原理を説明するためのフローチャート
で、画像入力部１１、記号認識部１２、文字列認識部１
３、認識結果ソート部１４、認識結果出力部１５には、
請求項５に記載の発明と同じものを用いれば良い。記号
修正部１７では、各記号の存在し得る位置の情報などを
用いて記号位置や記号認識結果の修正を行う。各記号の
存在し得る位置の情報とは、例えば、図１１（ａ）,
（ｂ）,（ｃ）のように数字中のコンマは３桁おきに書
かれる。図１１（ｈ）のように数字中の−は先頭に書か
れる。（ｉ）のように句点は一番最後に書かれる、など
の情報を用いれば良い。

【００２６】

【発明の効果】

請求項１，２，６，４，５及び６に対応する作用効果；
記号認識部での記号認識結果と文字列認識部での文字列
認識結果を組み合わせる際にソートを行うようにしたの
で、文字列中に記号が含まれた画像も正しく認識するこ
とができる。 請求項２に対応する作用効果；文字列認識を行う際に文
字列認識中の各文字の画像領域の情報を抽出しなくても
正しく認識することができる。 請求項３に対応する作用効果；文字列認識を行う際に文
字列認識中の各文字の画像領域の情報を抽出しているの
で、請求項２よりも精度良く認識することができる。 請求項４に対応する作用効果；記号の認識に用いた画像
を文字列認識に用いないようにするので、文字列認識の
精度を良くすることができる。 請求項５に対応する作用効果；請求項４の発明では、図
１１（ｊ）のような場合、“点”という文字の下の部分
を記号認識で誤って読点と認識してしまった場合に、そ
の読点と誤認識した画像を文字認識に用いないので、
“点”という文字の認識も誤ってしまう可能性が高かっ
た。しかし、本発明では、記号を取り除かない画像でも
文字認識処理を行うので、正しく認識することができ
る。 請求項６に対応する作用効果；各記号の存在し得る位置
の情報などを用いて記号位置や記号認識結果の修正を行
うようにしているので、認識結果ソート部でのソート誤
りなどを検出して、修正することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 請求項１，２，３に記載の発明の一実施例を
説明するためのブロック図である。

【図２】 請求項１に記載の発明の動作原理を説明する
ためのフローチャートである。

【図３】 図１の変形実施例を示す図である。

【図４】 請求項２に記載の発明の動作原理を説明する
ためのフローチャートである。

【図５】 請求項３に記載の発明の動作原理を説明する
ためのフローチャートである。

【図６】 請求項４，５に記載の発明の実施例を説明す
るためのブロック図である。

【図７】 請求項４に記載の発明の動作原理を説明する
ためのフローチャートである。

【図８】 請求項５に記載の発明の動作原理を説明する
ためのフローチャートである。

【図９】 請求項６に記載の発明の一実施例を説明する
ためのブロック図である。

【図１０】 請求項６に記載の発明の動作原理を説明す
るためのフローチャートである。

【図１１】 各種文字列の例を示す図である。

【符号の説明】

１１…画像入力部、１２…記号認識部、１３…文字認識
部、１４…認識結果ソート部、１５…認識結果出力部、
１６…文字切り出し部、１７…記号修正部。

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 文字列画像全体を用いて文字列の認識を
   行なう文字認識方法において、記号の認識を行う記号認
   識処理部と、文字列の認識を行う文字列認識処理部と、
   前記記号認識処理部で出力された認識結果と文字列認識
   処理部で出力された認識結果をソートし、正しい順番の
   認識結果を出力する認識結果ソート部とを有することを
   特徴とする文字認識方法。
2. 【請求項２】 請求項１に記載の文字認識方法におい
   て、前記認識結果ソート部では、文字列認識の文字列の
   位置と文字列の認識結果文字数と記号の位置を用いて、
   文字列認識結果と記号認識結果のソートを行うことを特
   徴とする文字認識方法。
3. 【請求項３】 請求項１又は２に記載の文字認識方法に
   おいて、前記文字列認識処理部では、認識した文字列中
   の各文字の認識に用いた画像の領域を求め、この各文字
   毎の領域の情報も用いて、文字列認識結果と記号認識結
   果のソートを行うことを特徴とする文字認識方法。
4. 【請求項４】 請求項１又は２又は３に記載の文字認識
   方法において、前記記号認識処理部で記号と認識された
   画像を前記文字列認識部での認識処理に用いないことを
   特徴とする文字認識方法。
5. 【請求項５】 請求項１乃至４のいずれかに記載の文字
   認識方法において、前記文字列認識部で十分な認識結果
   が得られなかった場合のみ、前記記号認識処理部で記号
   と認識された画像も用いて前記文字列認識部で認識処理
   を行うことを特徴とする文字認識方法。
6. 【請求項６】 請求項１乃至５のいずれかに記載の文字
   認識方法において、記号の存在し得る位置の情報などを
   用いて記号位置や記号認識結果を修正する記号修正部を
   有することを特徴とする文字認識方法。