JPH09259224A - 文字認識方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】ノイズ、かすれ、低解像度を有する低品質画像
をも高精度に認識できる頑強な文字認識を実現するこ
と。 【解決手段】文字を表す二値画像に対して，各黒画素に
おける文字の局所的な特徴であるストロークの方向を抽
出し（１０１）、同じストロークの方向を持つ隣接する
画素を統合することでストローク直線を生成し（１０
２）、隣接するストローク直線を統合して流束を生成し
（１０３）、流束を接続してストロークを表現する文字
の構成要素である弧を構成し（１０４）、構成された弧
の特徴量に基づいて（１０５）文字の認識を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、紙などに記載され
た文字を光学的に読み取りディジタル画像に変換し、こ
れを自動認識し対応する文字コードに変換する文字認識
技術に関するものである。その中でも特に不特定の起債
者の自由手書き文字を認識する文字認識に関するもので
ある。

【０００２】

【従来の技術】従来の手書き文字認識の方法は、大きく
分けて二つある。一つ目は、パタンマッチングと呼ばれ
る手法である。これは、適当な特徴量空間を生成し距離
あるいはそれに類する尺度によるマッチングを行なう方
法である。このパタンマッチングによる方法の従来例と
しては、電子情報通信学会論文誌 １９９３．１２ Ｖ
ｏｌ．Ｊ７６−Ｄ−ＩＩ Ｎｏ．１２ ｐｐ．２４９５
−２５０３「手書き文字認識における特徴量の次元数と
変数変換に関する考察」や電子情報通信学会論文誌１９
９１．３ Ｖｏｌ．Ｊ７４−Ｄ−ＩＩ Ｎｏ．３「方向
線素特徴量を用いた高精度文字認識」に開示されてい
る。これら従来例は、文字を表す画像を定量的なベクト
ル空間にマッピングしたのち、機械的な繰り返し処理に
より認識するものである（これを従来方法１とする）。
従来方法１では、当て推量の傾向が強くなり、誤認識率
が高くなってしまうという問題点がある。

【０００３】二つ目の方法は、構造解析法と呼ばれる手
法である。ここでは、従来方法１における誤認識の問題
を改善することを目的としている。この方法は、その名
の通り文字の構造的特徴を捉えそれをもとに認識するも
のである。この方法は、特徴量空間におけるマッチング
に比べると、人手による識別論理の調整が必要となる。
この誤認識を従来法１に比べ、低くできるものの、開発
コストが大きくなるとの問題点を有している。この方法
が記載された従来例として、森監修「パターン認識」
（電子情報通信学会）ｐｐ．５０−５１のように文字を
芯線化（骨格化，細線化とも呼ばれる）して文字の構造
を表現して、認識する方法（従来方法２）がある。ま
た、東芝レビュー１９８６ Ｖｏｌ．４１ Ｎｏ．１２
ｐｐ．１０１２−１０１５にも、に輪郭線の情報を基
に認識する方法（従来方法３）として開示されている。
これら従来方法２および３では、文字画像の情報を芯線
あるいは輪郭線という画素点の列にマッピングし、これ
らの点列を幾つかのセグメントに分け、これらのセグメ
ントの形状や位置関係などをもとにして認識を行う。

【０００４】このように、構造解析法は文字の構造に基
づく論理的な識別を行う。したがって、従来方法１に比
較して、誤認識などの問題が生じても論理的に原因分析
することとが容易となり、文字の識別論理を調整するこ
とで誤認識を減少させることが可能となる。このため、
従来方法１に比較して高精度、特に低誤認識率の文字認
識を実現できる。

【０００５】しかし、従来方法２および３のような構造
解析法では、認識対象がノイズ、かすれ、低解像度を有
するような低品質画像の場合は、認識精度が低下してし
まう。これは、芯線や輪郭線といった文字の構成要素を
安定に捉えることが困難であるためである。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】上記のパタンマッチン
グ法には、誤認識率が高いという問題がある。また、こ
れまでに開発された構造解析法は、ノイズ、かすれ、低
解像度を有するような低品質画像中の文字を認識する場
合に認識精度が低下してしまうという問題が残ってい
る。

【０００７】本発明は、低品質画像中でも高精度、特に
低誤認識率で文字を認識できる文字認識方法を提供する
ことを目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上述の目的を達成するた
めに本発明は、以下の構成を採用した。所定の画素値と
有する画素のストロークの流れを表すストロークの方向
を計算し、ストロークの方向を基に、ストロークの流れ
を表す線分であるストローク線を生成し、隣接する同じ
方向のストローク線を束ねて文字構成要素を生成し、文
字構成要素の特徴に基づいて所定の画素値を有する画素
の示す文字を識別することを特徴とする。

【０００９】また、上記の文字構成要素として、同じ方
向を示すストローク線の集合である流束および複数の上
記流束の集合である弧を用いるとよりよい。

【００１０】さらに、文字構成要素の特徴として、文字
構成要素の形状、向き、位置、文字構成要素同士の位置
関係および接続関係のうち少なくとも１つを用いるとよ
りよい。

【００１１】

【発明の実施の形態】本発明を用いた文字認識方法の概
要を図１を用いて説明する。まず、認識対象とする二値
画像の全ての黒画素において、その点でのストロークの
流れを表す「ストローク方向」を計算する（処理１０
１）。ここでは、注目する黒画素から所定の方向（例え
ば、縦横斜め４方向）に黒画素が続く限り線分を伸ば
し、最も線分が長く取られた方向を「ストローク方向」
とする。最も長い方向が２以上あった場合には、それぞ
れについて下記に示す処理を施してもよい。さらに、
「ストローク方向」を基に、「ストローク直線」と呼ぶ
直線を生成する（１０２）。「ストローク直線」は、よ
り巨視的にストロークの流れを表すことができる。言い
換えると全体的なストロークの流れを表すことができ
る。ここで、隣接する同じ方向の「ストローク直線」を
束ねたもの（「流束」という）を設定する（処理１０
３）。そして、「流束」が弧状に並んでいるか否かを判
断する。この結果、弧を描くように並んでいれば、より
大きなストロークの流れを表すものと捉える。その弧状
に並ぶ「流束」の系列を「弧」とする（処理１０４）。
このように画素レベルの文字の特徴量からより巨視的な
構成要素を構築していく。最後に、得られた「弧」を文
字の基本的な構成要素とし、各「弧」の形状、向き、記
載されている位置などを表す特徴量やそれら「弧」同士
の位置関係および接続関係により、与えられた画像がど
の文字であるか識別する（処理１０５）。

【００１２】本発明による文字認識方法では、文字構成
要素として，画素における「ストローク方向」、「スト
ローク直線」、「流束」、「弧」というように、段階的
に微視的な要素からより巨視的な要素を構築していく。
そして、最終的に「弧」を基にして論理的に文字の識別
を行う。文字の微視的な構成要素だけに基づき文字の識
別を行う方法では、一つの文字に対する構成要素による
表現が多様になる。このため、識別が難しくなる。そこ
で、本発明では、「ストロークの方向」から「弧」とい
う巨視的な構成要素を形成する。このことによって、構
成要素による文字の表現の多様性を吸収でき、より簡便
な識別論理を用いた文字の識別を可能にする。

【００１３】図２を用いて本発明の原理を説明する。図
２には、二値画像に本発明を適用した例を示す。図２に
示すように画像は、ｘｙ直交座標において、格子点
（ｘ，ｙ）に黒（１）か白（０）の値を割り当てたもの
として表現する。ここで、認識対象文字の存在領域は、
｛（ｘ，ｙ）｜ｘ＝１，２，…，ｗ；ｙ＝１，２，…，
ｈ｝であるとする。この白黒の割り当てられた格子点を
画素と呼ぶ。ただし、ｘ，ｙ軸は、それぞれ水平右向
き、鉛直下向きとする。

【００１４】まず初めに、各黒画素における一次と二次
のストローク方向を求める（図３および図４参照）。こ
の際以下の処理を行う。点（ｘ，ｙ）のストローク方向
を次のように定める。図３に示すように，Ｖ１＝（１，
０），Ｖ２＝（１，１），Ｖ３＝（０，１），Ｖ４＝
（−１，１）の４つの方向を考える。点（ｘ，ｙ）から
Ｖｄ方向に黒画素が続く限り出来るだけ長く線分を伸ば
す。この長さをＬｄとする。すなわち，点（ｘ，ｙ）を
通り、方向がＶｄ、両端点が格子点であるような線分の
うち、線分上の格子点が全て黒画素となる最大長の線分
の長さをＬｄとする（ｄ＝１，２，３，４）。４つの方
向のうち、Ｌｄが最も大きくなる方向Ｖｄをその点の一
次のストローク方向、二番目に大きくなる方向を二次の
ストローク方向とする。ただし、Ｌｄ（ｄ＝１，２，
３，４）を大きい順に並べる際に、大きさが同じものが
あれば、ｄの値が小さいものを上位とする。例として、
図３の点３０１におけるストローク方向を求める様子を
図４を用いて説明する。図４の（ａ），（ｂ），
（ｃ），（ｄ）は、図３の円で囲まれた領域３０２の拡
大図である。ここで、それぞれは、点３０１からＶ１，
Ｖ２，Ｖ３，Ｖ４方向に黒画素が続く限り伸ばした線分
を白抜きの画素の並びで表している。これより、Ｌ１＝
３，Ｌ２＝５√２≒７.１，Ｌ３＝４，Ｌ４＝２√２≒
２.８であることが分かる。したがって、一次と二次の
ストローク方向は、それぞれＶ２とＶ３となる。

【００１５】次に、ストローク方向に基づきストローク
直線を次のようにして求める（図５）。ある線分上の格
子点が全て黒画素であり、しかもストローク方向（一次
でも二次でもよい）が同じならば、それらの黒画素を結
んで出来る線分をストローク直線とする。図５に示した
複数の線分がストローク直線である。すべての黒画素を
覆うような、できるだけ長いストローク直線の集合を生
成する。

【００１６】次に、流束の生成を行う（図６）。得られ
たストローク直線の中で方向が同じで互いに隣接するも
のをまとめあげる。得られたストローク直線の束を流束
（６０１）と呼ぶ。

【００１７】次に、弧の生成を行う（図７）。幾つかの
流束が連続して弧を描くように並んでいれば、それはス
トロークの流れを表すものと考えられる。そこで、弧状
に並ぶ流束の系列を抽出し、それを弧とみなす。図７で
実線で囲まれた流束の系列が弧である。

【００１８】上記の方法で得られた弧を文字の基本的な
構成要素とし、弧の形状、向き、位置、弧同士の位置関
係および接続関係により、与えられた画像がどの文字で
あるか識別する（処理１０５）。以下に文字の識別方法
を説明する。前述の方法で得られる各々の弧に対して、
弧を構成する流束の数、弧の形状、向き等の特徴を表す
量を算出する。そして、あらかじめ各文字ごとに用意し
た弧との関係を用いて文字の識別を行う。例えば、その
文字が何本の弧で表現され、それぞれの弧がどのような
特徴量を持ち、どのように接続されるべきかなどとの文
字の判定条件により文字の識別を行う。この文字の識別
を行う論理を文字識別論理と呼ぶ。ただし、同じ文字で
あっても形が大きく異なるために一つの判定条件で表す
ことが困難な場合がある。このような文字については、
文字の変形に対応するため同じ文字に対して複数の文字
の型と画像がその型に属するための判定条件を用意す
る。このように、文字の判定条件を弧に対する条件で表
すことを弧による文字の表現と呼ぶ。図８は、弧による
文字の表現の例を表象的に図示したものである。各図形
が一つの文字の型を表しているが、文字識別論理には各
々の型に対応する文字の判定条件をあらかじめ記述して
おく。図８にこれらの弧による文字の表現を区別するた
めのコードも示す。用意された文字の判定条件のいずれ
にも適合しない場合にはリジェクトとする。文字の判定
のために用いる条件を分類すると次のようになる。

【００１９】（ａ）弧の数に対する条件 （ｂ）各々の弧が持つ特徴量に対する条件 （ｃ）弧の間の相互関係に対する条件 例として、与えられた弧の集合を図８で２３というコー
ドで示す型（カテゴリ）に属すると判定するための条件
を図９に示す。図９−ｂの判定条件の中で用いる特徴量
の意味を図１０−ａを用いて説明する。弧１００１にお
いて、回転数は、弧の先頭から末尾までの流束の回転を
表し、１単位は１／２直角（４５度）である。また、タ
イプがＵであるとは、弧がループを成さないことを表
す。向きは、弧の両端点をＰ，Ｑ、直線ＰＱから弧上で
最も遠い点をＩ，Ｉから直線ＰＱに降ろした垂線の足を
Ｈとするときに、ＩからＨに向かう向きである。湾曲、
開口度は、それぞれ、ｄｉｓ（Ｉ，Ｈ）とａｒｃ（Ｐ，
Ｑ）、ｄｉｓ（Ｐ，Ｑ）とａｒｃ（Ｉ，Ｈ）との比であ
る。ただし、二点Ｘ，Ｙに対してｄｉｓ（Ｘ，Ｙ）とａ
ｒｃ（Ｘ，Ｙ）は、それぞれＸとＹとの間の距離、弧に
沿って測ったＸからＹまでの長さを表す。また、図９−
ｃでＳ１，Ｓ２は、上下の弧の面積である。図１０−ｂ
に示すように、Ａ，Ｂは上の弧１００２の端点である。
また、Ａ’，Ｂ’は、それぞれ下の弧１００３上でＡ，
Ｂから最も近い点を表す。同様に、Ｃ，Ｄは下の弧の端
点である。また、Ｃ’，Ｄ’は、それぞれ上の弧上で
Ｃ，Ｄから最も近い点を表す。図９に挙げた条件全てが
満たされるときに、与えられた画像はこのコード２３で
表されるカテゴリに属すると判定され、文字「３」であ
ると判断される。

【００２０】図１１は、本発明による文字認識方法を用
いた文字認識装置の全体ブロック図である。１１０１の
スキャナで入力された画像データは、１１０２のスキャ
ナコントローラを通して、１１０４のメインメモリに格
納される。１１０６のディスクには、画像データ、認識
結果などを格納する。また、必要に応じて１１０５のデ
ィスクコントローラを介して、メモリ内容の格納、メモ
リへの書き込みを行う。１１０４のメインメモリには、
図１に示した認識処理プログラムを格納するとともに、
認識を行う際のワークデータなどを蓄える。１１０３の
ＣＰＵでは、システム全体の制御および認識処理を行
う。１１１０のキーボードおよび１１０９のキーボード
コントローラは、システムの制御に必要な命令その他の
情報を入力するためのものである。１１０８のディスプ
レイと１１０７のディスプレイコントローラは、認識結
果などの情報を表示するためのものである。

【００２１】図１２に、文字認識装置の全体処理の概略
を表すフローチャートを示す。以下各処理の詳細を説明
する。

【００２２】処理１２０１：スキャナから画像データを
読み込み、１１０４のメインメモリに格納する。本実施
例では、スキャナからの読み込みによって得られる画像
は二値画像である。

【００２３】処理１２０２：メインメモリに読み込まれ
た画像に対し、連結成分の抽出を行う。ここで、連結成
分とは、任意の固定した黒画素に対し一意に定まるその
黒画素と連結する黒画素から成る（集合の包含関係の意
味で）最大の集合をいう。ただし、２つの黒画素が連結
するとは、２つの画素の間を縦横左右斜め８方向のいず
れかで隣接している黒画素をつなぎ合わせてできる道に
より行き来できることをいう。

【００２４】処理１２０３：処理１２０２で抽出した連
結成分をもとに、文字列抽出を行う。

【００２５】処理１２０４：処理１２０３で抽出した文
字列に対し、文字切り出しを行う。すなわち、文字の存
在する領域を１文字ごとに切り出す。

【００２６】処理１２０５：処理１２０４で抽出した文
字の存在領域の各々に対して文字認識処理を行う。認識
結果は文字コードとして出力する。適宜、１１０６のデ
ィスクへの書き込みや１１０８のディスプレイへの表示
を行う。

【００２７】前述の原理に基づき図１に示す文字認識処
理を行う過程をフローチャートを用い具体的に説明す
る。認識対象画像の存在領域｛（ｘ，ｙ）｜ｘ＝１，
２，…，ｗ；ｙ＝１，２，…，ｈ｝をＲとする。さら
に、点（ｘ，ｙ）∈Ｒの画素値（０または１）をｇ
（ｘ，ｙ）で表す。

【００２８】図１３は、各黒画素におけるストローク方
向を求めるストローク方向抽出処理ステップ１０１の内
容を示すフローチャートである。ここで，ｘ，ｙは注目
する画素の座標を表す変数である。ストローク方向抽出
処理は、ｘ，ｙに関する繰り返し処理により実現する。
以下各処理の詳細を説明する。

【００２９】処理１３０１：初期化を行う。

【００３０】処理１３０２：点（ｘ，ｙ）が画像の存在
領域Ｒにあるかを判定する。

【００３１】処理１３０３：ｄ＝１，２，３，４に対し
て、点（ｘ，ｙ）からＶｄ方向に黒画素が続く限り出来
るだけ長く線分を伸ばし、その長さをＬｄとする。

【００３２】処理１３０４：Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４の
うち最大のもの、２番目に大きいものを求める。そし
て、Ｌｄが最も大きくなる方向Ｖｄをその点の一次のス
トローク方向、二番目に大きくなる方向を二次のストロ
ーク方向として記憶する。

【００３３】処理１３０５：点（ｘ，ｙ）の位置を移動
する。

【００３４】図１４は、ストローク直線生成処理ステッ
プ１０２の具体的手順を示したものである。変数ｘ，ｙ
は、画素の座標を表すものである。ここで、（ｘ，ｙ）
を起点にストローク直線を生成する処理をｘ，ｙを移動
させながら繰り返し行う。この際、各（ｘ，ｙ）∈Ｒに
対し、（ｘ，ｙ）を起点とする処理が必要か否かを表す
フラグｆｌａｇ（ｘ）（ｙ）を用意しておく。ここで、
ｆｌａｇ（ｘ）（ｙ）＝１のとき処理が必要とし、ｆｌ
ａｇ（ｘ）（ｙ）＝０のときは不要とする。

【００３５】処理１４０１：初期化を行い、黒画素にフ
ラグを立てておく。

【００３６】処理１４０２：点（ｘ，ｙ）が画像の存在
領域Ｒにあるかを判定する。

【００３７】処理１４０３：点（ｘ，ｙ）にフラグが立
っているか（ｆｌａｇ（ｘ）（ｙ）＝１か）否かを判定
する。

【００３８】処理１４０４：点（ｘ，ｙ）を通り、点
（ｘ，ｙ）における一次のストローク方向Ｖを有する次
のようなストローク直線を生成する。線分上の格子点が
全て黒画素であり、しかも各点の一次もしくは二次のス
トローク方向が点（ｘ，ｙ）の一次のストローク方向Ｖ
に一致するような最大長の線分を求める。ただし、線分
の両端点は格子点であるとする。

【００３９】処理１４０５：１４０４で生成した方向Ｖ
のストローク直線上の全ての格子点（ｉ，ｊ）について
次の処理を行う。点（ｉ，ｊ）の一次のストローク方向
がＶに等しいなら、ｆｌａｇ（ｉ）（ｊ）に０を代入
し、異るならば何もしない。

【００４０】処理１４０６：点（ｘ，ｙ）の位置を移動
する。

【００４１】図１５および１６は、流束生成処理ステッ
プ１０３のフローチャートを示したものである。図１５
は、流束生成を方向別に行う様子を示すものである。ま
た、各方向について流束生成を行う具体的な方法は図１
６に示す。

【００４２】処理１５０１：ストローク直線を方向別に
グルーピングする。

【００４３】処理１５０２：初期化を行う。ここで、ｄ
は方向を表す変数である。

【００４４】処理１５０３：ｄ≦４であるかを判定す
る。

【００４５】処理１５０４：Ｖｄ方向のストローク直線
の集合を入力として、流束を出力とする流束生成処理を
行う。この処理の内容は、図１６で説明する。

【００４６】処理１５０５：Ｖｄ方向の流束を記憶す
る。

【００４７】処理１５０６：ｄを一つインクリメントす
る。

【００４８】方向ごとに流束を生成する方法について、
図１６を用いて説明する。入力するストローク直線に
は、区別のため通し番号１，２，…，ｎを振る。ここ
で、各ストローク直線は、ｓ１，ｓ１，…，ｓｎと表
し、ストローク直線１，ストローク直線２，…，ストロ
ーク直線ｎと呼ぶ（ｎはストローク直線の数）。個々の
ストローク直線は、始点と終点の座標によって表現す
る。また、流束はストローク直線の集合として表現す
る。流束を表すために、ストローク直線の集合を格納で
きる変数Ｆ１，Ｆ２，…を用意しておく。図１６の流束
生成メイン処理の結果、Ｆ１，Ｆ２，…，ＦＮが流束と
して出力される（流束の数Ｎも処理の結果決まる）。

【００４９】処理１６０１：初期化を行う。ここで、ｉ
は、生成済みの流束の数を表すカウンタである。ｊは、
ストローク直線を表す番号である。

【００５０】処理１６０２：番号ｊが、ストローク直線
の総数ｎを超えないか判定する。

【００５１】処理１６０３：初期化を行う。ここで、ｋ
は、流束を表す番号である。

【００５２】処理１６０４：番号ｋが、既に生成された
流束の数ｉを超えないか判定する。

【００５３】処理１６０５：Ｆｋの中にストローク直線
ｊと「隣接する」ストローク直線があるか判定する。こ
こで、ストローク直線ａとｂとが「隣接する」ための必
要十分条件は、ストローク直線ａ上の格子点とｂ上の格
子点との最小距離が１であることとする。

【００５４】処理１６０６：Ｆｋにストローク直線ｊを
加える。

【００５５】処理１６０７：ｊのインクリメントを行
う。

【００５６】処理１６０８：流束の数を表す変数ｉを一
つ増やす。

【００５７】処理１６０９：Ｆｉとしてｓｊのみからな
る流束を作る。これは、繰り返し処理１６０４−１６０
５で既に存在する流束の中にｓｊを加えるべきものが見
つからなかった場合に新たに流束を生成するものであ
る。

【００５８】処理１６１０：ｋのインクリメントを行
う。

【００５９】図１７は、弧生成処理ステップ１０４の内
容を示すフローチャートである。流束生成処理ステップ
により生成された流束には区別のため通し番号１，２，
…，ｍを振る。ここで、それぞれの流束を流束１、流束
２、…、流束ｍと呼ぶことにする（ｍは流束の数）。弧
は、流束の番号の系列として例えば（１，５，７）とい
うように表現できる（この例は流束１、流束５、流束７
の順に並んだ弧状の系列を表す）。そこで、弧を表すた
め整数の系列を複数記憶できる領域をあらかじめ用意し
ておく。図１７の弧生成処理の結果、Ａ１，Ａ２，…，
ＡＭが弧として出力される（弧の数Ｍも処理の結果決ま
る）。

【００６０】処理１７０１：初期化を行う。ｉは、生成
済みの弧の数を表すカウンタである。ｊは、流束を表す
番号である。

【００６１】処理１７０２：番号ｊが、流束の総数ｍを
超えないか判定する。

【００６２】処理１７０３：初期化を行う。ｋは、弧を
表す番号である。

【００６３】処理１７０４：番号ｋが、既に生成された
弧の数ｉを超えないか判定する。

【００６４】処理１７０５：流束ｊが、Ａｋに接続可能
か否かを判定する。接続可能であるとは、Ａｋの先頭ま
たは末尾に流束ｊを付加することで出来る系列が弧とし
て成立することをいう。ここで、系列（ｉ１，ｉ２，
…，ｉｐ）（ｉ１，ｉ２，…，ｉｐは、流束の番号；ｐ
は正の整数）が弧であるための条件は、系列の隣合う要
素（が指す流束）が同じ画素を共有し方向が４５度また
は９０度だけ異っている。流束ｉ１からｉ２，ｉ２から
ｉ３，…，ｉ（ｐ−１）からｉｐに進む際の回転の向き
（右向き／左向き）が一定であることである。

【００６５】処理１７０６：Ａｋの先頭または末尾に流
束ｊを加える。

【００６６】処理１７０７：ｊのインクリメントを行
う。

【００６７】処理１７０８：弧の数を表す変数ｉを一つ
インクリメントする。

【００６８】処理１７０９：Ａｉとして流束ｊのみから
なる弧を作る。これは、繰り返し処理１７０４−１７０
５で既に存在する弧の中に流束ｊと接続可能なものが見
つからなかった場合に新たに弧を生成するものである。

【００６９】処理１７１０：ｋのインクリメントを行
う。

【００７０】図１８は、文字識別処理ステップ１０５の
内容を示すフローチャートである。先に説明したよう
に、文字識別処理によって出力し得る認識コードの各々
には対応する文字判定条件が用意されている。認識コー
ドの総数をＫとし、認識コードをｃ１，ｃ２，…，ｃＫ
と表す。また、認識拒否を示すコードｃ０を用意する。
図１８の処理では、ｉを１からＫまで変化させ，順次、
得られた弧がコードｃｉに対応する文字条件を満たすか
を判定し条件を満たせば、認識結果を表す変数ｒにｃｉ
を代入する。

【００７１】処理１８０１：弧生成処理ステップで得ら
れた各々の弧に対して、弧を構成する流束の数、弧の形
状、向き等の特徴を表す量を算出する。弧が複数あれ
ば、弧の間の相互関係を表す量を算出する。

【００７２】処理１８０２：初期化を行う。

【００７３】処理１８０３：ｉが、認識コード総数Ｋを
超えないか判定する。

【００７４】処理１８０４：コードｃｉに対応する文字
判定条件を満たすか否かを判定する。

【００７５】処理１８０５：処理１８０４の条件を満た
せば、ｒにｃｉを代入する。

【００７６】処理１８０６：ｉのインクリメントする。

【００７７】処理１８０７：ｒにリジェクトコードｃ０
を代入する。これは、弧がｃ１，ｃ２，…，ｃＫのいず
れにも適合しなかったためである。

【００７８】以上の処理により文字の認識が行われる。

【００７９】

【発明の効果】本発明による文字認識方法によれば，ス
トロークの流れを表す文字構成要素を用いることで，ノ
イズ，かすれ，低解像度を有する画像中でも比較的安定
に文字構成要素を抽出できる。そのため，これらの文字
構成要素を用いて構造解析を行うことにより，低品質画
像に対しても高精度の認識が可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本文字認識処理の概略を示す図である。

【図２】認識対象文字画像例を示す図である。

【図３】ストローク方向を説明するための図である。

【図４】ストローク方向の算出法説明図である。

【図５】ストローク直線を説明するための図である。

【図６】流束を説明するための図である。

【図７】弧を説明するための図である。

【図８】弧による文字の表現を示す図である。

【図９】コード２３の型の数字「３」と判別されるため
の条件を示す図である。

【図１０】コード２３の型の数字「３」の識別に用いる
特徴量を示す図である。

【図１１】本発明を利用した文字認識装置のブロック図
である。

【図１２】文字認識装置全体処理フローチャートであ
る。

【図１３】ストローク方向抽出処理フローチャートであ
る。

【図１４】ストローク直線生成処理フローチャートであ
る。

【図１５】流束生成処理フローチャート（１）である。

【図１６】流束生成処理フローチャート（２）である。

【図１７】弧生成処理フローチャートである。

【図１８】文字識別処理フローチャートである。

【符号の説明】

１０１…ストローク方向抽出処理ステップ、１０２…ス
トローク直線生成処理ステップ、１０３…流束生成処理
ステップ、１０４…弧生成処理ステップ、１０５…文字
識別処理ステップ

フロントページの続き (72)発明者 寺本 正人 愛知県尾張旭市晴丘町池上１番地 株式会 社日立製作所オフィスシステム事業部内 (72)発明者 酒井 努 愛知県尾張旭市晴丘町池上１番地 株式会 社日立旭エレクトロニクス内

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】所定の画素値と有する画素のストロークの
   流れを表すストロークの方向を計算し、 上記ストロークの方向を基に、上記ストロークの流れを
   表す線分であるストローク線を生成し、 隣接する同じ方向のストローク線を束ねて文字構成要素
   を生成し、 上記文字構成要素の特徴に基づいて所定の画素値を有す
   る画素の示す文字を識別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、 上記文字構成要素は、同じ方向を示すストローク線の集
   合である流束および複数の上記流束の集合である弧であ
   ることを特徴とする文字認識方法。
3. 【請求項３】請求項１または２に記載の文字認識方法に
   おいて、 上記文字構成要素の特徴は、上記文字構成要素の形状、
   向き、位置、上記文字構成要素同士の位置関係および接
   続関係のうち少なくとも１つであることを特徴とする文
   字認識方法。