JPH0991379A - 文字認識方法および文字認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 いずれの文字についてもつぶれ対策ができ、
かつ、そうしても演算量、メモリ量の増大を抑え得る文
字認識方法を提供する。 【解決手段】 画像イメージから文字パタンを抽出する
処理と、該抽出した文字パタンについての特徴を予め用
意した辞書と照合して該文字パタンの認識結果を出力す
る処理と、を含む文字認識方法において、前記抽出した
文字パタンについて該文字パタン中のつぶれ候補領域を
先ず検出し、かつ、該つぶれ候補領域が真につぶれてい
るか否かを判別し、該判別においてつぶれ候補領域が真
につぶれていると判別された場合は、当該文字パタンに
ついての処理を異ならせる。また、前記つぶれ候補領域
が真につぶれ領域と判別された場合は、前記文字パタン
から抽出した特徴におけるつぶれ候補領域に対応する部
分の特徴の補正を行なうようにしても良い。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、文書、帳票等の
媒体上の文字を認識する方法およびその実施に好適な文
字認識装置に関し、特に文字がつぶれ部分を有している
ものである場合にも好適な文字認識方法および文字認識
装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】一般に文字認識装置では、例えば
「６」、「９」または「８」の数字認識において上また
は下のル−プセグメントがつぶれた場合、「１」または
「９」に誤読する場合がある。そこで入力文字パタンの
一部につぶれがある場合にも誤読の対策を施した文字認
識装置として、例えば実開平０３−０５８７５９号に開
示されているものがあった。この文字認識装置では、文
字パタンの外接枠が検出され、この外接枠内が所定の複
数の領域に分割され、さらにこれら分割された部分領域
ごとの線幅が計算される。また、該文字パタンの特徴と
予め用意された標準特徴とが照合されて該文字パタンに
ついての認識候補が抽出される。またその際、認識候補
の中に特定のカテゴリ（つぶれ文字となり易く然もつぶ
れ文字となった場合に他の文字に類似してしまいそのた
め誤認識し易いカテゴリをいう。）が含まれている場合
は、該特定のカテゴリを出力するか否かが、前記所定の
部分領域毎の線幅に基づいて決定されていた。従って、
この従来の文字認識装置では、入力文字パタンの一部が
つぶれていてこのため誤読しやすくなった場合でも、一
定の精度でつぶれか否かの判定ができ、該判定結果に基
づいて誤読を未然に防止することが可能となるから、高
精度の文字認識が実現できた。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述の
従来の文字認識装置では、予め定めた特定のカテゴリだ
けに当該方法が適用されるので、特定のカテゴリ以外の
カテゴリについてはつぶれ文字の対策はできなかった。
認識対象となる文字種が、例えば数字だけというように
少ない場合は、数字中の特定のカテゴリを決めて対策す
ることは不可能ではない。しかし、認識対象が漢字を含
む数千種類の場合では、これらすべてについてつぶれ対
策を施すことは、演算量、メモリ資源の増大といった点
から考えて不可能に近くなるので、改善が望まれる。

【０００４】また、文字パタンの外接枠を分割する分割
位置や分割数を認識対象文字に応じ適正なものに固定す
るようにしているため、千差万様する文字パタンのつぶ
れに対処するためには、あらゆるつぶれのケ−スを想定
して、何通りもの部分領域について線幅を計算しておか
ねばならなくなる場合も生じる。これは、特定のカテゴ
リ以外のカテゴリについて対策をする上記の場合と同様
に、演算量、メモリ資源の増大といった点から考えて好
ましくなく、改善が望まれる。

【０００５】いずれの文字についてもつぶれ対策がで
き、かつ、そうしたとしても演算量、メモリ資源の増大
が生じにくい文字認識方法および文字認識装置が望まれ
る。

【０００６】

【課題を解決するための手段】そこで、この出願の第一
発明によれば、画像イメージから文字パタンを抽出する
処理と、該抽出した文字パタンについての特徴を予め用
意した辞書と照合して該文字パタンの認識結果を出力す
る処理と、を含む文字認識方法において、前記抽出した
文字パタンについて該文字パタン中のつぶれ候補領域を
先ず検出し、かつ、該つぶれ候補領域が真につぶれてい
るか否かを判別し、該判別においてつぶれ候補領域が真
につぶれていると判別された場合は、当該文字パタンに
ついての処理を異ならせることを特徴とする。

【０００７】また、この出願の第二発明によれば、画像
イメ−ジを格納する画像格納部と、該画像格納部に格納
された画像イメ−ジから文字パタンを抽出する文字パタ
ン抽出部と、該抽出した文字パタンについての特徴を予
め用意した辞書と照合して該文字パタンの認識結果を出
力する認識部とを具える文字認識装置において、前記抽
出した文字パタン中のつぶれ候補領域を検出し、かつ、
該つぶれ候補領域が真につぶれているか否かを判別する
つぶれ判別部と、該つぶれ判別部においてつぶれ候補領
域が真につぶれていると判別された場合に動作し該文字
パタンの処理を変更する処理変更部とを具えたことを特
徴とする。

【０００８】また、この出願の第三発明によれば、画像
イメ−ジから文字パタンを抽出する処理と、該抽出した
文字パタンの特徴を抽出する処理と、該特徴を予め用意
された辞書中の標準特徴と照合してその結果に基づき該
文字パタンの認識結果を出力する処理とを含む文字認識
方法において、前記抽出された文字パタン中のつぶれ候
補領域を検出し、かつ、該つぶれ候補領域が真につぶれ
ているか否かを判別する処理と、前記つぶれ候補領域が
真につぶれ領域と判別された場合は、前記文字パタンに
おける前記つぶれ候補領域に対応する部分の特徴の補正
を行なう処理とをさらに含むことを特徴とする。

【０００９】また、この出願の第四発明の文字認識装置
によれば、媒体上の画像イメ−ジを格納する画像格納部
と、該画像格納部に格納された画像イメ−ジから文字パ
タンを抽出する文字パタン抽出部と、前記文字パタン中
のつぶれ候補領域を検出し、かつ、該つぶれ候補領域が
真につぶれているか否かを判別するつぶれ判別部と、前
記文字パタンの特徴を抽出すると共に、前記つぶれ候補
領域が真につぶれ領域と判別された場合は、前記文字パ
タンにおける前記つぶれ候補領域に対応する部分の特徴
の補正を行なう特徴抽出部と、標準特徴を格納している
辞書と、該標準特徴と前記特徴抽出部から入力した特徴
とを照合して前記文字パタンの認識結果を出力する認識
部とを具えたことを特徴とする。

【００１０】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照してこの出願の
各発明の実施の形態について説明する。しかしながら、
説明に用いる各図はこれらの発明を理解出来る程度に概
略的に示してある。また、各図において同様な構成成分
については同一の番号を付して示してある。

【００１１】１．第一発明および第二発明の実施の形態 まず、第一発明および第二発明の実施の形態について併
せて説明する。図１は、第一発明の文字認識方法の実施
に好適な、第二発明の文字認識装置の一形態の説明に供
するブロック図である。

【００１２】この実施の形態の文字認識装置は、画像格
納部１０、フォーマット情報記憶部２０、文字パタン抽
出部３０、つぶれ判別部４０、処理変更部５０、認識部
６０および辞書７０を具える。

【００１３】ここで、画像格納部１０は、例えば文書、
帳票等の媒体に記載された文字、記号等に関する画像イ
メージを格納するものである。媒体が例えば図２（Ａ）
に示した様にドロップアウトカラーで印刷された文字記
入枠７１ａを有した帳票７１である場合は、画像格納部
１０は、この帳票７１における文字記入枠７１ａを含む
所定領域を光学的に走査し、そしてこの帳票７１からの
光信号を光電変換しかつ量子化して電気信号にすること
により得られる図２（Ｂ）に示したような画像イメージ
７３、すなわち文字パタン７３ａを含む画像イメージ７
３を格納するものとできる。なお、画像イメージを格納
するメモリ７５上にはＸ−Ｙ座標を仮想的に設定し、こ
の座標系で表される位置の画素データをこのメモリ７５
上から読み出すことができるようにしている。

【００１４】また、フォーマット情報記憶部２０は、画
像格納部１０における画像イメ−ジの格納領域について
の座標情報、例えば図２の例で言えば、メモリ７５の座
標系における文字記入枠７１ａについての座標情報（位
置情報ともいう）を予め格納しているものである。

【００１５】また、文字パタン抽出部３０は、画像格納
部１０に格納された画像イメ−ジから文字パタンを抽出
するものである。この場合の文字パタン抽出部３０は、
画像格納部１０に格納されている画像イメージ７３か
ら、文字パタンを、前記フォーマット情報記憶部２０に
格納されている位置情報に基づいて抽出し、さらに、こ
の文字パタンの外接から文字パタンの文字枠（以下、文
字枠という。）を検出するものである。

【００１６】また、つぶれ判別部４０は、文字パタン抽
出部３０で抽出された文字パタン中のつぶれ候補領域を
検出し、かつ、該つぶれ候補領域が真につぶれているか
否かを判別してその結果を出力するものである。この場
合のつぶれ判別部４０は、図３に示したように、重心検
出部４１、つぶれ候補領域検出部４２、線幅検出部４３
および評価値検出部４４とを具える構成としてある。

【００１７】ここで、重心検出部４１は、例えば図４
（Ａ）に示す文字パタン４１１に対し、文字幅方向Ｘお
よび文字高方向Ｙの各々の方向を走査して周辺分布を
得、さらにこれら文字幅方向の周辺分布の重心位置４１
２と文字高方向の周辺分布の重心位置４１３とから、文
字パタンの重心位置４１４を検出するものとしてある。
重心位置を中心につぶれ候補領域を検出した理由は、そ
うしない場合に比べ、文字パタン中につぶれがある場合
のつぶれ個所をつぶれ候補領域中に含ませ得る確率を極
めて高く出来るからである。

【００１８】また、つぶれ候補領域検出部４２は、図４
（Ｂ）に示すように前記重心検出部４１で検出した重心
４１４を中心とし、例えば前記文字パタン抽出部３０で
検出した文字枠における文字幅・文字高の短い方をＬと
したとき、Ｌ／Ｎを一辺とする正方形をつぶれ候補領域
４２１として設定する。ここで、Ｎは実数であり、例え
ばあらかじめ統計的処理等により好適な値に設定される
ものである。

【００１９】また、線幅検出部４３は、つぶれ候補領域
検出部４２で検出したつぶれ候補領域４２１を走査して
線幅Ｗｔを求め、次に文字パタンからつぶれ候補領域を
除いた領域４２２を走査して線幅Ｗｎｔを求め、これら
の線幅を評価値検出部４４に出力するものである。ここ
でこれら線幅Ｗｔ、Ｗｎｔは、つぶれ候補領域４２１ま
たはつぶれ候補領域以外の文字パタン領域４２２の黒画
素数をＡ、つぶれ候補領域４２１またはつぶれ候補領域
以外の文字パタン領域４２２を２×２の観測窓で覗いた
時に観測窓のすべてが黒画素となる数（以下、４黒点数
と呼ぶ）をＱとした場合、下記の式（１）を用いて算出
する。ただし、（１）式中ＷはＷｔ、Ｗｎｔを包括した
ものである。

【００２０】Ｗ＝Ａ／（Ａ−Ｑ） ・・・（１） また、評価値検出部４４は、つぶれ候補領域が真につぶ
れ領域であるか否かを判別するための評価値を算出し、
かつ、この評価値に基づいてつぶれ候補領域が真につぶ
れ領域か否かの判別をするものである。ここでは前記線
幅検出部４３から、つぶれ候補領域の線幅Ｗｔと、文字
パタンからつぶれ候補領域を除いた領域の線幅Ｗｎｔと
を読込み、下記の式（２）を用いて評価値Ｄをまず算出
する。

【００２１】Ｄ＝Ｗｔ／Ｗｎｔ ・・・（２） この評価値Ｄは、その値により文字パタン中につぶれ領
域があるか否かを判別できる。なぜなら、文字パタン中
につぶれ領域がある場合は、つぶれ候補領域における４
黒点数の割合が多くなるため線幅Ｗｔは線幅Ｗｎｔに対
して大きな値をとるため評価値Ｄは大きな値をとる。文
字パタン中につぶれ領域がない場合は、つぶれ候補領域
における４黒点数は、つぶれ候補領域以外の文字パタン
領域における４黒点数の割合とほぼ同数になるため、線
幅Ｗｔと線幅Ｗｎｔは近い値をとるため評価値Ｄの値は
小さくなるからである。

【００２２】そこでこの場合の評価値検出部４４は上記
求めた評価値Ｄを、次に、予め用意した閾値ＴＨＬと比
較し、Ｄ＞ＴＨＬの場合はつぶれ候補領域は真につぶれ
領域であると（文字の一部がつぶれていると）判別し、
Ｄ≦ＴＨＬの場合はつぶれ候補領域はつぶれ領域域でな
いと判別するものとしてある。

【００２３】また、処理変更部５０は、つぶれ判別部４
０においてつぶれ候補領域が真につぶれていると判別さ
れた場合に動作し当該文字パタンの処理を異なる処理に
変更するものである。ここで異なる処理とは、つぶれ候
補領域がつぶれ領域でなかった場合に取られる通常の処
理とは異なる処理、という意味であり、具体的には、認
識部による処理を行なうことなく直ちに当該文字パタン
の認識結果としてリジェクトを出力する処理、またはオ
ペレータに警告を発する処理、および帳票（媒体）を排
出するスタッカの切換先を特定する処理すなわちつぶれ
文字を含む帳票のみを１個所に集める処理のうちの少な
くとも１つの処理とできる。

【００２４】また、認識部６０は、文字パタン抽出部３
０で抽出した文字パタンの特徴を予め用意した辞書７０
との照合により認識結果を得るものである。この認識部
６０は、例えば、辞書６０から入力された標準特徴とし
ての例えば標準特徴マトリクス（ｆｍ）と文字パタンか
ら抽出した特徴マトリクス（ｆｉ）（図６（Ａ）参照。
詳細は後述する。）との間に周知の下記（３）式の距離
Ｄすなわちｍ×ｎ次元特徴空間における２つのベクトル
の差分ベクトルの長さ、が最少の値を与える標準特徴の
カテゴリ名を認識結果として出力する構成と出来る。た
だし、この場合の認識部６０は、つぶれ判別部４０の出
力結果が入力文字パタンがつぶれ文字であると判定した
場合動作しないようにするのが良い。なお、特徴の抽出
は図１においては図示を省略した特徴抽出部において行
なえる。

【００２５】Ｄ＝Σ（ｆｍ−ｆｉ）² ・・・（３） この第二発明に係る実施の形態の文字認識装置では、い
ずれの文字についてもその文字パタン中からつぶれ候補
領域を先ず検出できる。さらに、つぶれ候補領域が真に
つぶれ領域か否かを自動的に判別できる。そして、つぶ
れ候補領域が真につぶれ領域であった場合当該文字パタ
ンについて通常とは異なる処理を行なえる。すなわち第
一発明の文字認識方法を自動的に実施出来る。

【００２６】このため、この出願の第一発明及び第二発
明によれば、いずれの文字についてもつぶれ候補領域の
検出およびそれが真につぶれ領域か否かの判定がなされ
る。そして、つぶれ領域を有すると判定された文字パタ
ンについてのみ、異なる処理が行なわれる。したがっ
て、いずれの文字についてもつぶれ対策ができ、しか
も、演算量、メモリ資源の増大といった問題を解決した
文字認識方法および文字認識装置を実現できる。

【００２７】２．第三発明および第四発明の実施の形態 上述の第一発明および第二発明の場合、いずれの文字に
ついても文字パタン中につぶれ領域があるか否かを判別
し、そしてつぶれ領域があると判別された場合その後の
処理を異ならせることが出来たが、判別結果を識別処理
に積極的に活用するというものではなかった。つぶれ領
域がある場合にその領域を補正して認識処理を行なえれ
ば、例えば直ちにリジェクトする場合に比べ機械による
認識処理が増えるのでオペレータが目視で認識する量を
減らせる等の効果が得られる。第三発明および第四発明
はこれを実現するものである。以下、これら第三発明お
よび第四発明の実施の形態ついて併せて説明する。図５
は、第三発明の文字認識方法の実施に好適な、第四発明
の文字認識装置の一形態の説明に供するブロック図であ
る。

【００２８】この第四発明の実施の形態の文字認識装置
は、画像格納部１０、フォーマット情報記憶部２０、文
字パタン抽出部３０、つぶれ判別部４０、認識部６０、
辞書７０および特徴抽出部８０を具える。ここで、画像
格納部１０、フォーマット情報記憶部２０、文字パタン
抽出部３０、つぶれ判別部４０、認識部６０および辞書
７０それぞれは、この場合は、第二発明の文字認識装置
の実施の形態において説明した各構成成分と同様な構成
としてあるので、ここではそれらの説明は省略する。

【００２９】またこの第三および第四発明に係る特徴抽
出部８０は、文字パタン抽出部３０で抽出された文字パ
タンからその特徴を抽出すると共に、つぶれ判別部４０
において前記文字パタンについてのつぶれ候補領域が真
につぶれ領域と判別された場合は、前記抽出した特徴に
おける前記つぶれ候補領域に対応する部分の補正を行な
い、この補正後の特徴を認識部６０に出力し、またつぶ
れ候補領域がつぶれ領域でないと判別された場合上記補
正はおこなわずに、抽出した特徴をそのまま認識部６０
に出力するものである。ここで文字パタンの特徴を特徴
マトリクスとする場合、文字パタンからの特徴の抽出は
例えば以下のように行なえる。文字パタン抽出部３０で
抽出した文字パタンをｍ×ｎの領域に分割し、各領域の
黒ビット数Ｂ_ijを計数する。そして、文字パタンのうち
のつぶれ候補領域をのぞいた領域での線幅Ｗｎｔと上記
Ｂ_ijとを使用して下記（４）式により線長を示す特徴を
計算してｍ×ｎ次元の特徴マトリクスを作成する。

【００３０】Ｌ_ij＝Ｂ_ij／Ｗｎｔ ・・・（４） ただし、（４）式中のＬ_ijは特徴マトリクスにおける１
構成要素である。このように抽出される特徴マトリクス
の一例を図６（Ａ）に示した。

【００３１】また、つぶれ候補領域が真につぶれ領域で
あると判別された場合の上記補正は、抽出する特徴が上
記の様な特徴マトリクスである場合は、特徴マトリクス
におけるつぶれ候補領域に対応する部分の各要素値をそ
れぞれ１／Ｍ倍するか、またはこれら各要素値から定数
Ｋを引くことにより実現出来る。ただし、Ｍ，Ｋはそれ
ぞれ整数であり、例えばあらかじめ統計的処理等により
好適な値に設定されるものである。また、定数Ｋを引く
補正処理を行なう場合でその処理の結果要素値が負の値
になってしまう場合は、その要素値は所定値（例えば
零）にする。上述した補正処理の理解を深めるため、１
／Ｍ倍による補正処理の具体例を図６（Ａ）および
（Ｂ）を参照して説明する。ここで図６（Ａ）はある文
字パタンであってその左下領域につぶれを有している文
字パタンから抽出した特徴マトリクスの一例を示した図
である。すなわち、５×５＝２５の要素値のうちの左下
部分の３×３の要素値（図中網掛け模様を付しかつ８１
を付した要素値）が文字パタンにおけるつぶれ部分に当
たる要素値となっている、特徴マトリクスを示した図で
ある。そこで、この図６（Ａ）に示した特徴マトリクス
におけるつぶれ領域に対応する部分の各要素値をそれぞ
れ１／Ｍ倍する補正処理、ここでは１／５倍する補正処
理を行なうと、つぶれ部分にあたる各要素値は図６
（Ｂ）に８３を付して示したようにそれぞれ１／５の大
きさを持つ要素値に補正される。こうして補正後の特徴
８５が得られる。

【００３２】この第四発明に係る実施の形態の文字認識
装置では、画像イメージから抽出した文字パタン中から
つぶれ候補領域を先ず検出できる。さらに、つぶれ候補
領域が真につぶれ領域か否かを自動的に判別できる。さ
らに、文字パタンの特徴を抽出すると共に、前記つぶれ
候補領域が真につぶれ領域であった場合この特徴におけ
るつぶれ領域に当たる部分の特徴の補正を自動的に行な
える。そして、文字がつぶれ部分を含むか否かで補正後
の特徴または補正無しの特徴と標準特徴との照合を自動
的に行なえる。すなわち第三発明の文字認識方法を自動
的に実施出来る。

【００３３】このため、この出願の第三発明及び第四発
明によれば、いずれの文字についてもつぶれ対策が可能
で、かつ、演算量、メモリ資源の増大といった問題を解
決した文字認識方法および文字認識装置を実現できる。
さらに、つぶれがあると判別した入力文字パタンについ
ては、該文字パタンの特徴におけるつぶれ部分に対応す
る部分の特徴を補正しこの補正後の特徴を用いて辞書と
の照合を行なうので、つぶれがある場合でも入力文字パ
タンをリジェクトすることなくかつ精度良く認識処理が
行なえる。

【００３４】なお、上述の第一〜第四発明の実施の形態
では、つぶれ候補領域を、文字パタン抽出部３０で検出
した文字枠における文字幅・文字高の短い方をＬとした
ときのＬ／Ｎを一辺とする正方形として設定したが、本
発明はこれに限定されるものではなく、たとえば文字パ
タンの重心を中心として、文字枠の１／Ｎ倍（Ｎは実
数）した領域をつぶれ候補領域として設定する場合にも
適用できる。

【００３５】また上述の実施の形態では、式（４）を用
いて特徴マトリクスを算出したが、特徴マトリクスの算
出方法はこれに限られない。例えば、図７に示すように
文字パタンをｍ×ｎに分割し、これら分割した各領域内
の画像を走査した際に画素が白画素から黒画素あるいは
白画素に変化する点を計数することによって特徴マトリ
クスを算出することも可能である。すなわち、図７
（Ａ）に示すように文字パタンを５×５に分割した際の
領域９１において、領域内の画像を走査した際に画素が
白画素から黒画素に変化する点Ａ、および黒画素から白
画素に変化する点Ｂをカウントし、該カウント値を特徴
マトリクスの要素値としても良い。ただしこの場合、図
７（Ｂ）に示すように文字パタン中につぶれがあると、
つぶれがない場合に比べ、画素が白画素から黒画素ある
いは黒画素から白画素に変化する点が少なくなるため、
特徴マトリクスの要素値は小さくなる。よって、つぶれ
候補領域の補正は、つぶれ候補領域の各特徴マトリクス
の要素値をＭ倍するか、またはつぶれ候補領域の各特徴
マトリクスの要素値に定数Ｋを加算することにより実現
する。ただし、Ｍ，Ｋは整数であり、例えばあらかじめ
統計的処理等により好適な値にされるものである。

【００３６】

【発明の効果】上述した発明から明らかなように、この
出願の第一発明によれば、画像イメージから抽出した文
字パタン中からつぶれ候補領域を先ず検出し、さらに、
つぶれ候補領域が真につぶれ領域か否かを判別し、そし
て、つぶれ候補領域が真につぶれ領域であった場合当該
文字パタンについて通常とは異なる処理をする。また、
この出願の第二発明によれば、第一発明を容易に実施で
きる。このため、これら第一発明および第二発明によれ
ば、特定カテゴリにかぎらずいずれの文字についてもつ
ぶれ対策が出来る。しかも、千差万様する文字パタンの
つぶれに対処するためあらゆるつぶれのケ−スを想定し
て何通りもの部分領域について線幅を計算する必要がな
くなるので、演算量、メモリ資源の増大といった問題を
も解決できる。

【００３７】また、この出願の第三によれば、第一発明
の構成に加え、文字パタンの特徴を抽出すると共に、前
記つぶれ候補領域が真につぶれ領域であった場合この特
徴におけるつぶれ領域に当たる部分の特徴の補正をし、
そして、文字がつぶれ部分を含むか否かで補正後の特徴
または補正無しの特徴と標準特徴との照合をして文字の
認識をする。また、第四発明によれば、第三発明を容易
に実施出来る。このため、これら第三及び第四発明によ
れば、第一及び第二発明での効果に加え、つぶれがある
場合でも入力文字パタンをリジェクトすることなくかつ
精度良く認識処理が行なえるという効果がさらに得られ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】第一発明の実施に好適な文字認識装置（第二発
明の文字認識装置）の一形態の説明図である。

【図２】画像イメージの説明図である。

【図３】つぶれ判別部の一形態の説明図である。

【図４】つぶれ候補領域の検出およびつぶれ判別の説明
図である。

【図５】第三発明の実施に好適な文字認識装置（第四発
明の文字認識装置）の一形態の説明図である。

【図６】第三、第四発明に係る特徴抽出部の説明図であ
る。

【図７】他の形態による特徴抽出および特徴補正の説明
図である。

【符号の説明】

１０：画像格納部 ２０：フォーマット情報記憶部 ３０：文字パタン抽出部 ４０：つぶれ判別部 ４１：重心検出部 ４２：つぶれ候補領域検出部 ４３：線幅検出部 ４４：評価値検出部 ４１１：文字パタン ４１２：文字幅方向の周辺分布の重心位置 ４１３：文字高方向の周辺分布の重心位置 ４１４：文字パタンの重心 ４２１：つぶれ候補領域 ４２２：つぶれ候補領域を除いた文字パタンの領域 ５０：処理変更部 ６０：認識部 ７０：辞書 ７１：帳票 ７１ａ：文字記入枠 ７３：画像イメージ ７３ａ：文字パタン ７５：メモリ ８０：特徴抽出部 ８１：補正前の要素値 ８３：補正後の要素値 ８５：補正後の特徴 ９１：文字パタンを分割した領域

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像イメージから文字パタンを抽出する
   処理と、該抽出した文字パタンについての特徴を予め用
   意した辞書と照合して該文字パタンの認識結果を出力す
   る処理と、を含む文字認識方法において、 前記抽出した文字パタンについて該文字パタン中のつぶ
   れ候補領域を先ず検出し、かつ、該つぶれ候補領域が真
   につぶれているか否かを判別し、該判別においてつぶれ
   候補領域が真につぶれていると判別された場合は、当該
   文字パタンについての処理を異ならせることを特徴とす
   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、 前記つぶれ候補領域を、前記文字パタンの重心を中心と
   する任意の大きさを持つ領域とし、 つぶれ候補領域が真につぶれているか否かの前記判別
   は、前記つぶれ候補領域内における文字線幅と、該つぶ
   れ候補領域を除いた文字パタンの領域における文字線幅
   とをそれぞれ求め、これら文字線幅を比較することによ
   り行なうことを特徴とする文字認識方法。
3. 【請求項３】 請求項１に記載の文字認識方法におい
   て、 前記異ならせる処理を、 当該文字パタンの認識結果としてリジェクトを直ちに出
   力する処理、警告を発する処理、および前記画像イメー
   ジが記録されている媒体を排出するスタッカの切換先を
   特定する処理のうちの１または２以上の処理とすること
   を特徴とする文字認識方法。
4. 【請求項４】 画像イメ−ジを格納する画像格納部と、
   該画像格納部に格納された画像イメ−ジから文字パタン
   を抽出する文字パタン抽出部と、該抽出した文字パタン
   についての特徴を予め用意した辞書と照合して該文字パ
   タンの認識結果を出力する認識部とを具える文字認識装
   置において、 前記抽出した文字パタン中のつぶれ候補領域を検出し、
   かつ、該つぶれ候補領域が真につぶれているか否かを判
   別するつぶれ判別部と、 該つぶれ判別部においてつぶれ候補領域が真につぶれて
   いると判別された場合に動作し該文字パタンの処理を変
   更する処理変更部とを具えたことを特徴とする文字認識
   装置。
5. 【請求項５】 請求項４に記載の文字認識装置におい
   て、 前記つぶれ判別部は、 前記文字パタンの重心を中心とする任意の大きさを持つ
   領域を前記つぶれ候補領域として検出すると共に、 該検出したつぶれ候補領域が真につぶれているか否かの
   判別を、前記つぶれ候補領域内における文字線幅と、該
   つぶれ候補領域を除いた文字パタンの領域における文字
   線幅とをそれぞれ求めてこれら文字線幅を比較すること
   により行なうものであることを特徴とする文字認識装
   置。
6. 【請求項６】 請求項４に記載の文字認識装置におい
   て、 前記処理変更部は、 当該文字パタンの認識結果としてリジェクトを直ちに出
   力する処理、警告を発する処理、および前記画像イメー
   ジが記録されている媒体を排出するスタッカの切換先を
   特定する処理のうちの１または２以上の処理も実施する
   ものであることを特徴とする文字認識装置。
7. 【請求項７】 画像イメ−ジから文字パタンを抽出する
   処理と、該抽出した文字パタンの特徴を抽出する処理
   と、該特徴を予め用意された辞書中の標準特徴と照合し
   てその結果に基づき該文字パタンの認識結果を出力する
   処理とを含む文字認識方法において、 前記抽出された文字パタン中のつぶれ候補領域を検出
   し、かつ、該つぶれ候補領域が真につぶれているか否か
   を判別する処理と、 前記つぶれ候補領域が真につぶれ領域と判別された場合
   は、前記文字パタンにおける前記つぶれ候補領域に対応
   する部分の特徴の補正を行なう処理とをさらに含むこと
   を特徴とする文字認識方法。
8. 【請求項８】 請求項７に記載の文字認識方法におい
   て、 前記つぶれ候補領域を、前記文字パタンの重心を中心と
   する任意の大きさを持つ領域とし、 つぶれ候補領域が真につぶれているか否かの前記判別
   は、前記つぶれ候補領域内における文字線幅と、該つぶ
   れ候補領域を除いた文字パタンにおける文字線幅とをそ
   れぞれ求め、これら文字線幅を比較することにより行な
   うことを特徴とする文字認識方法。
9. 【請求項９】 媒体上の画像イメ−ジを格納する画像格
   納部と、 該画像格納部に格納された画像イメ−ジから文字パタン
   を抽出する文字パタン抽出部と、 前記文字パタン中のつぶれ候補領域を検出し、かつ、該
   つぶれ候補領域が真につぶれているか否かを判別するつ
   ぶれ判別部と、 前記文字パタンの特徴を抽出すると共に、前記つぶれ候
   補領域が真につぶれ領域と判別された場合は、前記文字
   パタンにおける前記つぶれ候補領域に対応する部分の特
   徴の補正を行なう特徴抽出部と、 標準特徴を格納している辞書と、 該標準特徴と前記特徴抽出部から入力した特徴とを照合
   して前記文字パタンの認識結果を出力する認識部とを具
   えたことを特徴とする文字認識装置。
10. 【請求項１０】 請求項９に記載の文字認識装置におい
    て、 前記つぶれ判別部は、 前記文字パタンの重心を中心とする任意の大きさを持つ
    領域を前記つぶれ候補領域として検出すると共に、 該検出したつぶれ候補領域が真につぶれているか否かの
    判別を、前記つぶれ候補領域内における文字線幅と、該
    つぶれ候補領域を除いた文字パタンの領域における文字
    線幅とをそれぞれ求めてこれら文字線幅を比較すること
    により行なうものであることを特徴とする文字認識装
    置。