(57)【要約】【課題】文字認識処理対象の画像領域の切り出し精度、文字フォントの種類に拘わらず文字認識を行うことができる文字認識装置を提供する。【解決手段】車両の番号標の文字が含まれ得る画像部分の文字を認識する文字認識装置に、複数の所定文字画像のＨＯＧ特徴量を記憶する記憶手段と、前記画像部分のＨＯＧ特徴量を算出する手段と、算出されたＨＯＧ特徴量、及び前記所定文字画像のＨＯＧ特徴量に基づいて、前記画像部分に含まれ得る文字を認識する文字認識手段とを備える。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の番号標の文字が含まれ得る画像部分の文字を認識する文字認識装置において、
複数の所定文字画像のＨＯＧ特徴量を記憶する記憶手段と、
前記画像部分のＨＯＧ特徴量を算出する手段と、
算出されたＨＯＧ特徴量、及び前記所定文字画像のＨＯＧ特徴量に基づいて、前記画像部分に含まれ得る文字を認識する文字認識手段と
を備えることを特徴とする文字認識装置。
【請求項２】
前記画像部分を所定寸法の矩形画像に正規化する正規化手段と、
該正規化手段にて正規化された矩形画像を分割して得た分割画像それぞれのＨＯＧ特徴量を算出する特徴量算出手段と、
ＨＯＧ特徴量空間における、各分割画像のＨＯＧ特徴量を結合してなる前記画像部分のＨＯＧ特徴量と、各所定文字画像のＨＯＧ特徴量との距離を算出する距離算出手段と、
該距離算出手段にて算出された距離を比較する比較手段と
を備え、
前記文字認識手段は、
前記比較手段の比較結果に基づいて、前記画像部分に含まれ得る文字を認識するようにしてある
ことを特徴とする請求項１に記載の文字認識装置。
【請求項３】
前記距離算出手段は、
各ＨＯＧ特徴量間のユークリッド距離、バタチャリア距離又はへリンガー距離を算出するようにしてある
ことを特徴とする請求項２に記載の文字認識装置。
【請求項４】
前記記憶手段が記憶するＨＯＧ特徴量は所定文字画像は数文字画像及び仮名文字画像のＨＯＧ特徴量を含み、仮名文字画像のＨＯＧ特徴量は、数文字画像のＨＯＧ特徴量に比べて多次元であり、
前記特徴量算出手段は、
前記矩形画像を粗く分割して得た分割画像それぞれのＨＯＧ特徴量を算出する手段と、
前記矩形画像を細かく分割して得た分割画像それぞれのＨＯＧ特徴量を算出する手段と
を備え、
前記距離算出手段は、
粗く分割して得た各分割画像のＨＯＧ特徴量を結合してなる前記画像部分のＨＯＧ特徴量、及び各数文字画像のＨＯＧ特徴量の距離を算出する手段と、
細かく分割して得た各分割画像のＨＯＧ特徴量を結合してなる前記画像部分のＨＯＧ特徴量、及び各仮名文字画像のＨＯＧ特徴量の距離を算出する手段と
を備えることを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の文字認識装置。
【請求項５】
複数の所定非文字画像のＨＯＧ特徴量を記憶する手段と、
前記画像部分のＨＯＧ特徴量、及び前記所定非文字画像のＨＯＧ特徴量に基づいて、前記画像部分に含まれ得る非文字を認識する手段と
を備えることを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか一つに記載の文字認識装置。
【請求項６】
前記文字認識手段が所定の文字を認識した場合、前記画像部分の縦横比と、閾値とを比較することにより、文字認識結果を検証する手段を備える
ことを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか一つに記載の文字認識装置。
【請求項７】
文字が含まれ得る画像部分の文字を認識する文字認識装置において、
複数の所定文字画像のＨＯＧ特徴量を記憶する手段と、
前記画像部分のＨＯＧ特徴量を算出する手段と、
算出されたＨＯＧ特徴量、及び前記所定文字画像のＨＯＧ特徴量に基づいて、前記画像部分に含まれ得る文字を認識する文字認識手段と
を備えることを特徴とする文字認識装置。
【請求項８】
車両の番号標の文字が含まれ得る画像部分の文字を認識する文字認識方法において、
前記画像部分のＨＯＧ特徴量を算出するステップと、
該ステップで算出されたＨＯＧ特徴量、及び複数の所定文字画像のＨＯＧ特徴量に基づいて、前記画像部分に含まれ得る文字を認識するステップと
を備えることを特徴とする文字認識方法。
【請求項９】
コンピュータに、車両の番号標の文字が含まれ得る画像部分の文字を認識させるコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータを、
前記画像部分のＨＯＧ特徴量を算出する手段と、
算出されたＨＯＧ特徴量、及び複数の所定文字画像のＨＯＧ特徴量に基づいて、前記画像部分に含まれ得る文字を認識する文字認識手段と
して機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＨＯＧ（Histograms of Oriented Gradient）特徴量を用いて文字認識を行う文字認識装置、文字認識方法及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
四輪車の番号標（ナンバープレート）の文字を認識する文字認識装置がある。従来の一般的な文字認識装置は、道路を走行する車両を撮像して得た番号標画像部分を二値化してエッジ情報を抽出し、抽出されたエッジ情報をそのまま特徴量として利用し、文字認識を行っている。エッジ情報を用いた文字認識方法としては、テンプレートマッチング法がある（例えば、特許文献１）。
【０００３】
テンプレートマッチング法は、探索領域において、テンプレート画像と、探索領域内の二値化画像との相関関係を算出し、相関が高いテンプレート画像の文字を、前記探索領域内にある文字として認識する方法である。探索領域は、番号標画像部分から切り出された画像部分である。探索領域となる画像部分としては、例えば、エッジが連続している領域等、文字画像が含まれていると予想される部分が切り出される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−３４６６６７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の文字認識方法においては、撮像画像から切り出された画像部分から文字画像の一部がはみ出ている場合、文字認識に支障が生じるため、文字画像が含まれ得る画像部分を高い精度で切り出す必要があった。
また、テンプレートの文字フォントと、探索領域に含まれる文字のフォントとが異なっている場合、文字認識の精度が低下するという問題があった。
【０００６】
本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものでありその目的は、ＨＯＧ特徴を用いて文字認識を行うことにより、文字認識処理対象の画像領域の切り出し精度、文字フォントの種類に拘わらず文字認識を行うことができる文字認識装置、文字認識方法及びコンピュータプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る文字認識装置は、車両の番号標の文字が含まれ得る画像部分の文字を認識する文字認識装置において、複数の所定文字画像のＨＯＧ特徴量を記憶する記憶手段と、前記画像部分のＨＯＧ特徴量を算出する手段と、算出されたＨＯＧ特徴量、及び前記所定文字画像のＨＯＧ特徴量に基づいて、前記画像部分に含まれ得る文字を認識する文字認識手段とを備えることを特徴とする。
【０００８】
本発明に係る文字認識装置は、前記画像部分を所定寸法の矩形画像に正規化する正規化手段と、該正規化手段にて正規化された矩形画像を分割して得た分割画像それぞれのＨＯＧ特徴量を算出する特徴量算出手段と、ＨＯＧ特徴量空間における、各分割画像のＨＯＧ特徴量を結合してなる前記画像部分のＨＯＧ特徴量と、各所定文字画像のＨＯＧ特徴量との距離を算出する距離算出手段と、該距離算出手段にて算出された距離を比較する比較手段とを備え、前記文字認識手段は、前記比較手段の比較結果に基づいて、前記画像部分に含まれ得る文字を認識するようにしてあることを特徴とする。
【０００９】
本発明に係る文字認識装置は、前記距離算出手段は、各ＨＯＧ特徴量間のユークリッド距離、バタチャリア距離又はへリンガー距離を算出するようにしてあることを特徴とする。
【００１０】
本発明に係る文字認識装置は、前記記憶手段が記憶するＨＯＧ特徴量は所定文字画像は数文字画像及び仮名文字画像のＨＯＧ特徴量を含み、仮名文字画像のＨＯＧ特徴量は、数文字画像のＨＯＧ特徴量に比べて多次元であり、前記特徴量算出手段は、前記矩形画像を粗く分割して得た分割画像それぞれのＨＯＧ特徴量を算出する手段と、前記矩形画像を細かく分割して得た分割画像それぞれのＨＯＧ特徴量を算出する手段とを備え、前記距離算出手段は、粗く分割して得た各分割画像のＨＯＧ特徴量を結合してなる前記画像部分のＨＯＧ特徴量、及び各数文字画像のＨＯＧ特徴量の距離を算出する手段と、細かく分割して得た各分割画像のＨＯＧ特徴量を結合してなる前記画像部分のＨＯＧ特徴量、及び各仮名文字画像のＨＯＧ特徴量の距離を算出する手段とを備えることを特徴とする。
【００１１】
本発明に係る文字認識装置は、複数の所定非文字画像のＨＯＧ特徴量を記憶する手段と、前記画像部分のＨＯＧ特徴量、及び前記所定非文字画像のＨＯＧ特徴量に基づいて、前記画像部分に含まれ得る非文字を認識する手段とを備えることを特徴とする。
【００１２】
本発明に係る文字認識装置は、前記文字認識手段が所定の文字を認識した場合、前記画像部分の縦横比と、閾値とを比較することにより、文字認識結果を検証する手段を備えることを特徴とする。
【００１３】
本発明に係る文字認識装置は、文字が含まれ得る画像部分の文字を認識する文字認識装置において、複数の所定文字画像のＨＯＧ特徴量を記憶する手段と、前記画像部分のＨＯＧ特徴量を算出する手段と、算出されたＨＯＧ特徴量、及び前記所定文字画像のＨＯＧ特徴量に基づいて、前記画像部分に含まれ得る文字を認識する文字認識手段とを備えることを特徴とする。
【００１４】
本発明に係る文字認識方法は、車両の番号標の文字が含まれ得る画像部分の文字を認識する文字認識方法において、前記画像部分のＨＯＧ特徴量を算出するステップと、該ステップで算出されたＨＯＧ特徴量、及び複数の所定文字画像のＨＯＧ特徴量に基づいて、前記画像部分に含まれ得る文字を認識するステップとを備えることを特徴とする。
【００１５】
本発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、車両の番号標の文字が含まれ得る画像部分の文字を認識させるコンピュータプログラムであって、前記コンピュータを、前記画像部分のＨＯＧ特徴量を算出する手段と、算出されたＨＯＧ特徴量、及び複数の所定文字画像のＨＯＧ特徴量に基づいて、前記画像部分に含まれ得る文字を認識する文字認識手段として機能させることを特徴とする。
【００１６】
本発明にあっては、画像部分のＨＯＧ特徴量を算出し、算出して得たＨＯＧ特徴量と、複数の所定文字画像のＨＯＧ特徴量とに基づいて、前記画像部分に含まれ得る文字を認識する。ＨＯＧ特徴量を用いることにより、画像部分に含まれる文字と、所定文字画像の文字とに共通する曲線部分を捉えることができ、文字画像の一部欠落、フォントの相異に拘わらず、効果的に文字を認識することが可能になる。
【００１７】
本発明にあっては、画像部分を正規化し、正規化された矩形画像を複数の分割画像に分割する。そして、分割して得た各分割画像それぞれのＨＯＧ特徴量を算出し、各ＨＯＧ特徴量を結合することにより、画像部分のＨＯＧ特徴量が得られる。次いで、ＨＯＧ特徴量空間における、画像部分のＨＯＧ特徴量と、所定画像部分のＨＯＧ特徴量との距離を算出し、算出された距離を比較することで、前記画像部分に含まれる文字を認識する。
【００１８】
本発明にあっては、各ＨＯＧ特徴量のユークリッド距離、バタチャリア距離又はへリンガー距離を算出する。特にバタチャリア距離又はへリンガー距離によれば、ユークリッド距離に比べてより高い精度で文字認識を行うことができる（図８参照）。
また、バタチャリア距離はへリンガー距離に比べて文字の認識精度が高く、逆にヘリンガー距離はバタチャリア距離に比べて非文字の認識精度が高い（図８参照）。
【００１９】
本発明にあっては、数文字を低次元のＨＯＧ特徴量に基づいて認識し、仮名文字を高次元のＨＯＧ特徴量に基づいて認識する。数文字はその構成が仮名文字に比べて簡単であるため、低次元のＨＯＧ特徴量を用いることで処理負荷を低減させる。逆に仮名文字はその構成が数文字に比べて複雑であるため、高次元のＨＯＧ特徴量を用いることで文字認識精度を向上させる。
【００２０】
本発明にあっては、画像部分に含まれる非文字を認識することが可能である。非文字を積極的に認識することにより、文字の認識精度を向上させることが可能である。
【００２１】
本発明にあっては、画像部分から所定の文字を認識した場合、該画像部分の縦横比を閾値と比較することにより、文字認識結果の妥当性を検証する。文字画像が含まれる画像部分の縦横比を検証することにより、誤認識を防止することが可能になる。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、文字認識処理対象の画像領域の切り出し精度、文字フォントの種類に拘わらず文字認識を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本実施の形態に係る交通監視システムの一構成例を示すブロック図である。
【図２】本実施の形態に係る文字認識方法の一例を示すフローチャートである。
【図３】番号標画像部分の一例を示す模式図である。
【図４】文字認識に係るサブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【図５】画像部分の正規化及びブロック分割の方法を概念的に示す説明図である。
【図６】ＨＯＧ特徴量を概念的に示す説明図である。
【図７】多次元のＨＯＧ特徴量空間における文字認識方法を概念的に示す説明図である。
【図８】距離の種類と、文字認識成功率との関係を示した実験結果の図表である。
【図９】変形例１における文字認識に係るサブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】変形例１における文字認識に係るサブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】変形例２における文字認識に係るサブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【図１２】変形例２に係る文字認識方法を概念的に示す説明図である。
【図１３】変形例３における文字認識に係るサブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて詳述する。以下の実施の形態では、本発明に係る文字認識装置１を交通監視システムに適用した例を説明する。
【００２５】
＜交通監視システムの構成＞
図１は、本実施の形態に係る交通監視システムの一構成例を示すブロック図である。交通監視システムは、文字認識装置１と、文字認識装置１に接続される撮像装置２と、通信網Ｎを介して該文字認識装置１が接続される中央装置４とを有する。撮像装置２は、道路を走行する原動機付き自転車、四輪車等の車両を撮像し、撮像して得た撮像画像を文字認識装置１へ送出する。文字認識装置１は、撮像装置２から送出された撮像画像を取得し、取得した撮像画像に含まれる車両の番号標画像部分を検出する。そして、文字認識装置１は、番号標画像部分に含まれる文字の認識処理を行うことにより、番号標画像部分から陸運支局、分類番号、用途番号、一連番号等の情報を読み取り、読み取った該情報を中央装置４へ送信する。なお、本実施の形態では、撮像装置２及び文字認識装置１が、道路の路側に設けられた支柱に取り付けられる例を説明するが、文字認識装置１は中央装置４側に設けても良いし、中央装置４に内蔵される構成でも良い。また、文字認識装置１に撮像装置２を内蔵しても良いし、文字認識装置１が有する機能の一部を、撮像装置２又は中央装置４に含ませるように構成しても良い。
【００２６】
撮像装置２は、撮像範囲に少なくとも車両の番号標が含まれるような姿勢で、路側に設けられた支柱に定点固定されている。撮像装置２はレンズ及び撮像素子を備える。撮像素子は例えばＣＣＤであり、レンズで集光し、結像した車両の画像を電気信号に変換する。撮像素子は、マイコンの制御に従って１秒当たりに例えば３０フレームの画像を撮像する。撮像素子で変換された電気信号は、例えばデジタルデータの撮像画像に変換され、該撮像画像は文字認識装置１に送出される。撮像画像は、例えば１９２０×１０８２の画素で構成されている。撮像装置２は、全フレームの撮像画像を送出しても良いが、時間差分により移動物体が検出された際、その前後のフレームの撮像画像を文字認識装置１へ送信するように構成しても良い。また、撮像装置２には照射部を設けても良い。照射部は、撮像タイミング、即ち各フレームの画像を撮像するタイミングに合わせて、道路上の車両に向けて近赤外光を照射する。これにより、例えば夜間であっても車両を撮像することができる。なお、車両の撮像に用いる波長領域は番号標を撮像可能であれば特に限定されない。
【００２７】
文字認識装置１は、撮像装置２と同様、道路の路側に設けられた支柱に取り付けられている。文字認識装置１には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の制御部１１を備えたコンピュータを用いることができる。制御部１１には、バスを介して一次記憶部１２、二次記憶部（記憶手段）１３、入力部１４及び通信部１５が接続されている。
【００２８】
制御部１１は、二次記憶部１３が記憶するコンピュータプログラムＰを一次記憶部１２に読み出して実行することにより、本実施の形態に係る文字認識方法を実行する。文字認識方法の処理手順の詳細は後述する。なお、言うまでもなく、本実施の形態に係る文字認識処理を、専用の画像処理回路にて実行するように構成しても良い。
【００２９】
一次記憶部１２は、コンピュータの初期動作に必要な制御プログラムを記憶したマスクＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等の不揮発性メモリと、コンピュータの動作に必要な制御プログラムを記憶し、制御部１１の演算処理を実行する際に生ずる各種データを一時記憶するＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ等の揮発性メモリとで構成される。
【００３０】
二次記憶部１３は、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブ等の読み出しが可能なディスクドライブ、可搬式の記録媒体３からデータの読み出しが可能なＣＤ−ＲＯＭドライブ等の装置である。記録媒体３には、本実施の形態に係るコンピュータプログラムＰが読み出し可能に記録されている。本実施の形態に係るコンピュータプログラムＰは、コンピュータ読み取り可能に記録された可搬式メディアであるＣＤ（Compact Disc）−ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）−ＲＯＭ、ＢＤ（Blu-ray Disc）等の記録媒体３を介して二次記憶部１３に記録されている。また、通信網Ｎに接続されている図示しない外部コンピュータから本発明に係るコンピュータプログラムＰをダウンロードし、二次記憶部１３に記録するように構成しても良い。制御部１１はこれらコンピュータプログラムＰが記録された記録媒体３又は二次記憶部１３から、コンピュータプログラムＰを読み出し、一次記憶部１２に記憶させる。なお、言うまでもなく、光ディスクは、記録媒体３の一例であり、フレキシブルディスク、磁気光ディスク、外付けハードディスク、半導体メモリ等にコンピュータプログラムＰをコンピュータ読み取り可能に記録しても良い。
また、二次記憶部１３は、認識可能な所定文字画像のＨＯＧ特徴量を記憶している。所定文字画像は、例えば数字、仮名文字の画像である。以下、本実施の形態では特に数文字「０」、「１」…「９」のＨＯＧ特徴量を記憶している例を説明する。なお、図１では、コンピュータプログラムＰと、所定文字画像のＨＯＧ特徴量とを分けて図示しているが、コンピュータプログラムＰに前記ＨＯＧ特徴量を組み込んでおいても良い。
【００３１】
入力部１４は、通信線を介して撮像装置２に接続され、撮像装置２から送出された撮像画像を取得するためのインタフェースである。入力部１４に入力した撮像画像は、制御部１１による制御に従って、一次記憶部１２又は二次記憶部１３に書き込まれる。なお、無線で撮像装置２と、文字認識装置１とを接続するように構成しても良い。
【００３２】
通信部１５は、ネットワークインタフェースであって、有線又は無線の通信網Ｎを介して中央装置４に接続されている。通信部１５は、所定の通信プロトコルに従って、撮像画像ないし番号標に係る所用のデータを、中央装置４との間で送受信する。
【００３３】
＜文字認識方法の処理手順＞
図２は、本実施の形態に係る文字認識方法の一例を示すフローチャート、図３は、番号標画像部分の一例を示す模式図である。制御部１１は、入力部１４を介して撮像装置２から撮像画像を取得し（ステップＳ１）、取得した撮像画像に含まれる車両の番号標画像を検出する（ステップＳ２）。具体的には、制御部１１は、まず時間差分に基づいて車体部分を求めることによって、番号標画像部分の検出処理を行う対象範囲を限定する。そして、制御部１１は、限定された対象範囲の中でさらにエッジ分布によるスクリーニングを行うことによって、図３に示すような番号標画像部分を検出する。なお、番号標画像部分の検出にも後述するＨＯＧ特徴量を利用しても良い。
【００３４】
次いで、制御部１１は、ステップＳ２で検出した番号標画像部分から、文字画像が含まれ得る画像部分を抽出する（ステップＳ３）。図３中、太線の矩形枠で囲まれた部分が、ステップＳ２の処理で抽出される画像部分である。具体的には、制御部１１は、番号標画像部分からエッジを検出し、エッジが連続的に存在する部分を包含した画像部分を抽出する。エッジが連続的に存在する箇所には文字画像が存在し得ると考えられる。
【００３５】
ステップＳ３の処理を終えた制御部１１は、文字認識に係るサブルーチンを呼び出し、文字認識処理を実行し（ステップＳ４）、処理を終える。
【００３６】
図４は、文字認識に係るサブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。まず、制御部１１は、ステップＳ３で抽出した画像部分を所定寸法の矩形画像、例えば１６×１６画素の矩形画像に正規化する（ステップＳ１１）。
【００３７】
そして、制御部１１は、ステップＳ１１で正規化された矩形画像を複数のブロックに分割する（ステップＳ１２）。
【００３８】
図５は、画像部分の正規化及びブロック分割の方法を概念的に示す説明図である。
図５Ａは、ステップＳ３で抽出された矩形画像、図５ＢはステップＳ１２で正規化された矩形画像を示している。制御部１１は、図５Ｃに示すように、矩形画像を水平方向及び垂直方向に分割する。各ブロックは、水平方向及び垂直方向において一部重複するように分割されている。例えば、１つのブロックは８×８画素で構成されている。制御部１１は、左上端部の画像から１つのブロックを抽出すると、次は、４画素右側のブロックを抽出する。以下同様にして、制御部１１は、４画素右側のブロック、つまりこの場合右上端部のブロックを抽出する。上端部分から全てのブロックを抽出できた場合、制御部１１は、上端から４画素下側のブロックを同様にして抽出する。このようにして、１６×１６画素の矩形画像を８×８画素のブロックに分割した場合、３×３＝９個のブロックが得られる。
【００３９】
ステップＳ１２の処理を終えた制御部１１は、矩形画像を分割して得たブロックそれぞれのＨＯＧ特徴量を算出し（ステップＳ１３）、算出された各ブロックのＨＯＧ特徴量を結合する（ステップＳ１４）。
【００４０】
図６は、ＨＯＧ特徴量を概念的に示す説明図である。ＨＯＧ特徴量は、ブロック毎に勾配強度を求め、それをブロック毎に勾配方向で分級して得られる度数分布である。図６中左側に図示された複数の度数分布は各ブロックのＨＯＧ特徴量を表現したものである。横軸は勾配方向、縦軸は度数である。例えば、ブロックを構成する各画素の勾配強度及び勾配方向を算出する。勾配強度ｍ（ｘ，ｙ）及び勾配方向θ（ｘ，ｙ）は、下記式（１）〜（４）で表される。但し、ｘは水平方向の画素の座標位置、ｙは垂直方向の画素の座標位置、Ｉ（ｘ，ｙ）は各画素の輝度を示している。
【００４１】
【数１】
2014029608.tif 000003
【００４２】
そして、勾配方向を０〜１８０°を２０°ずつ９方向に分割し、第１のブロックにおいて、各画素の勾配方向θ（ｘ，ｙ）が対応するビンに該画素の勾配強度ｍ（ｘ，ｙ）を加算することで、９次元の特徴ベクトルを算出する。他のブロックにおいても同様にして特徴ベクトルを算出する。そして、各ブロックの特徴ベクトルを結合して８１元（＝９次元×９）の特徴ベクトルを生成する。そして、該特徴ベクトルの大きさが１になるように正規化することにより、画像部分のＨＯＧ特徴量を得る。なお、ブロックの寸法は一例であり、画像部分に含まれる文字の認識が可能であれば、その大きさは特に限定されない。
【００４３】
次いで、制御部１１は、ＨＯＧ特徴量空間における、画像部分のＨＯＧ特徴量と、複数の所定文字画像のＨＯＧ特徴量との距離を算出する（ステップＳ１５）。以下、ＨＯＧ特徴量空間における所定文字画像のＨＯＧ特徴量の座標位置を代表点という。なお、ステップＳ１５では、複数の所定文字画像それぞれについて、画像部分のＨＯＧ特徴量と、代表点との距離を算出する。
【００４４】
ＨＯＧ特徴量と、代表点との距離の算出方法としては、ユークリッド（Ｅｕｃｌｉｄ）距離、バタチャリア（Ｂｈａｔｔａｃｈａｒｙｙａ）距離又はへリンガー（Ｈｅｌｌｉｎｇｅｒ）距離等を用いた方法が挙げられる。
【００４５】
ステップＳ１５の処理を終えた制御部１１は、ＨＯＧ特徴量空間において、画像部分のＨＯＧ特徴量との距離が最短の代表点を特定する（ステップＳ１６）。
【００４６】
図７は、多次元のＨＯＧ特徴量空間における文字認識方法を概念的に示す説明図である。ＨＯＧ特徴量空間に描かれた数文字１，２…は、所定文字画像のＨＯＧ特徴量の座標点、即ち代表点に位置している。該代表点を囲む領域は、いわば代表点の類似範囲を示している。つまり、代表点に対応する文字が含まれた画像部分のＨＯＧ特徴量は、文字認識処理対象の画像領域の切り出し精度、文字フォントの種類に拘わらず、該代表点を囲んだ特定の領域内に位置することになる。
例えば、数文字「３」を含む画像部分のＨＯＧ特徴量は、所定文字画像「３」の代表点を囲む領域内に位置している。
【００４７】
次いで、制御部１１は、特定された代表点と、画像部分のＨＯＧ特徴量との距離が閾値以下か否かを判定する（ステップＳ１７）。閾値は、例えば二次記憶部１３が記憶している。なお、閾値は一定値であっても良いし、代表点毎に異なる値であっても良い。例えば、所定文字画像に含まれる特徴的な形状が多数である場合、閾値は小さく、所定文字画像に含まれる特徴的な形状が少数である場合、閾値は大きく設定される。具体的には、数文字「８」に対応する閾値を小さく、数文字「１」に対応する閾値を大きくすると良い。所定文字画像の特徴の程度に応じて、異なる閾値を設定することで、文字の認識精度を向上させることが可能である。
【００４８】
ステップＳ１７において、前記距離が閾値以下であると判定した場合（ステップＳ１７：ＹＥＳ）、制御部１１は、画像部分のＨＯＧ特徴量との距離が最短の代表点に対応する文字を画像部分に含まれる文字として認識し（ステップＳ１８）、サブルーチンに係る処理を終える。前記距離が閾値より大きいと判定した場合（ステップＳ１７：ＮＯ）、制御部１１は非文字を認識し（ステップＳ１９）、サブルーチンに係る処理を終える。
【００４９】
＜実験結果＞
図８は、距離の種類と、文字認識成功率との関係を示した実験結果の図表である。左端の列は画像部分に含まれる数文字０〜９及び非文字、その右側に並ぶ３つの列は各数文字に対する認識成功確率を示している。
実験は、原動機付き自転車の番号標画像から人手で切り出した数文字０〜９の画像部分、及び自賠責ステッカー（非文字）の画像部分の１１種類、各５０００枚を、上述の各距離を用いて認識させ、その認識成功率を記録することにより行う。切り出した画像は１６×１６画素に正規化した後９つのブロックに分割し、各ブロックで９方向のＨＯＧ特徴量を算出する。各ブロックのＨＯＧ特徴量を結合することで９×９＝８１次元のベクトルを得る。そして、ＨＯＧ特徴量空間内で、画像部分のＨＯＧ特徴量と、各数文字及び非文字の代表点との距離を算出する。距離としては、ユークリッド距離、バタチャリア距離又はへリンガー距離の３種類を用いる。画像部分のＨＯＧ特徴量との距離が最短の代表点に対応する文字を認識結果とする。ただし、最短の距離が所定の閾値以上である場合、非文字と認識する。
このようにして得られた文字認識成功率をまとめたのが図８である。図８に示すように、ユークリッド距離を用いた場合、文字認識成功率は９１．４９％、非文字の認識成功率は８５．４１％である。バタチャリア距離を用いた場合、文字認識成功率は９８．１５％、非文字の認識成功率は９２．０２％である。ヘリンガー距離を用いた場合、文字認識成功率は９６．９７％、非文字の認識成功率は９４．０２％である。
【００５０】
＜作用効果＞
このように構成された文字認識装置１、文字認識方法及びコンピュータプログラムによれば、ＨＯＧ特徴を用いて文字認識を行うことにより、文字認識処理対象の画像領域の切り出し精度、文字フォントの種類に拘わらず高精度で文字認識を行うことができる。
【００５１】
また、ＨＯＧ特徴量間の距離としてバタチャリア距離又はへリンガー距離を用いることによって、ユークリッド距離に比べて高い精度で文字認識を行うことができる。更に、バタチャリア距離を用いることによって、へリンガー距離に比べて文字の認識精度を向上させることができる。更にまた、ヘリンガー距離を用いることによって、バタチャリア距離に比べて非文字の認識精度を向上させることができる。
【００５２】
（変形例１）
変形例１に係る文字認識装置１、文字認識方法及びコンピュータプログラムＰは、数文字を認識する場合、低次元のＨＯＧ特徴量を用い、仮名文字を認識する場合、高次元のＨＯＧ特徴量を用いることにより、文字認識の処理負荷を低減し、文字認識精度を向上させたものである。
図９及び図１０は、変形例１における文字認識に係るサブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。まず、制御部１１は、ステップＳ３で抽出した画像部分を所定寸法の小矩形画像及び大矩形画像に正規化する（ステップＳ１１１）。小矩形画像は例えば１６×１６画素の画像、大矩形画像は２４×２４画素の画像である。そして、制御部１１は、正規化された小矩形画像を複数の大ブロックに分割する（ステップＳ１１２）。大ブロックは例えば８×８画素で構成されている。この場合、３×３＝９ブロックに分割される。次いで、小矩形画像を分割して得た大ブロックそれぞれのＨＯＧ特徴量を算出し（ステップＳ１１３）、算出された各大ブロックのＨＯＧ特徴量を結合する（ステップＳ１１４）。
【００５３】
次いで、制御部１１は、ＨＯＧ特徴量空間における、画像部分のＨＯＧ特徴量と、複数の数文字画像のＨＯＧ特徴量との距離を算出する（ステップＳ１１５）。そして、制御部１１は、ＨＯＧ特徴量空間において、画像部分のＨＯＧ特徴量との距離が最短の代表点を特定し（ステップＳ１１６）。特定された代表点と、画像部分のＨＯＧ特徴量との距離が閾値以下か否かを判定する（ステップＳ１１７）。
【００５４】
前記距離が閾値以下であると判定した場合（ステップＳ１１７：ＹＥＳ）、制御部１１は、画像部分のＨＯＧ特徴量との距離が最短の代表点に対応する数文字を画像部分に含まれる文字として認識し（ステップＳ１１８）、サブルーチンに係る処理を終える。
【００５５】
前記距離が閾値より大きいと判定した場合（ステップＳ１１７：ＮＯ）、制御部１１は、正規化された大矩形画像を複数の小ブロックに分割する（ステップＳ１１９）。小ブロックは例えば６×６画素で構成されている。この場合、２４×２４画素の大矩形画像を３画素ずらしながら６×６画素の小ブロックに分割するため、７×７＝４９ブロックに分割される。次いで、大矩形画像を分割して得た小ブロックそれぞれのＨＯＧ特徴量を算出し（ステップＳ１２０）、算出された各小ブロックのＨＯＧ特徴量を結合する（ステップＳ１２１）。
【００５６】
次いで、制御部１１は、ＨＯＧ特徴量空間における、画像部分のＨＯＧ特徴量と、複数の仮名文字画像のＨＯＧ特徴量との距離を算出する（ステップＳ１２２）。そして、制御部１１は、ＨＯＧ特徴量空間において、画像部分のＨＯＧ特徴量との距離が最短の代表点を特定し（ステップＳ１２３）。特定された代表点と、画像部分のＨＯＧ特徴量との距離が閾値以下か否かを判定する（ステップＳ１２４）。
【００５７】
前記距離が閾値以下であると判定した場合（ステップＳ１２４：ＹＥＳ）、制御部１１は、画像部分のＨＯＧ特徴量との距離が最短の代表点に対応する仮名文字を画像部分に含まれる文字として認識し（ステップＳ１２５）、サブルーチンに係る処理を終える。前記距離が閾値より大きいと判定した場合（ステップＳ１２４：ＮＯ）、制御部１１は非文字を認識し（ステップＳ１２６）、サブルーチンに係る処理を終える。
【００５８】
変形例１にあっては、数文字を低次元のＨＯＧ特徴量に基づいて認識することにより、文字認識の処理負荷を低減することができる。
また、仮名文字を高次元のＨＯＧ特徴量に基づいて認識することにより、文字認識精度を向上させることができる。
【００５９】
（変形例２）
変形例２に係る文字認識装置１、文字認識方法及びコンピュータプログラムＰは、所定文字画像のみならず、所定非文字画像を積極的に認識することによって、文字認識精度を向上させたものである。
図１１は、変形例２における文字認識に係るサブルーチンの処理手順を示すフローチャート、図１２は、変形例２に係る文字認識方法を概念的に示す説明図である。
まず、制御部１１は、実施の形態と同様、画像部分の正規化、ブロック分割、ＨＯＧ特徴量の算出及び結合の処理を、ステップＳ２１１〜ステップＳ２１４で実行する。
【００６０】
ステップＳ２１４の処理を終えた制御部１１は、ＨＯＧ特徴量空間における、画像部分のＨＯＧ特徴量と、複数の所定文字画像のＨＯＧ特徴量との距離を算出する（ステップＳ２１５）。次いで、制御部１１は、ＨＯＧ特徴量空間における、画像部分のＨＯＧ特徴量と、複数の所定非文字画像のＨＯＧ特徴量との距離を算出する（ステップＳ２１６）。変形例２では、図１２に示すように、所定文字の代表点との距離のみならず、非文字の代表点との距離も算出する。
【００６１】
そして、制御部１１は、ＨＯＧ特徴量空間において、画像部分のＨＯＧ特徴量との距離が最短の代表点を特定する（ステップＳ２１７）。次いで、制御部１１は、特定された代表点と、画像部分のＨＯＧ特徴量との距離が閾値以下か否かを判定する（ステップＳ２１８）。
【００６２】
前記距離が閾値以下であると判定した場合（ステップＳ２１８：ＹＥＳ）、制御部１１は、画像部分のＨＯＧ特徴量との距離が最短の代表点に対応する文字又は非文字を画像部分に含まれる文字又は非文字として認識し（ステップＳ２１９）、サブルーチンに係る処理を終える。前記距離が閾値より大きいと判定した場合（ステップＳ２１８：ＮＯ）、制御部１１は、所定の文字及び非文字のいずれも認識できなかった旨を一時記憶する等の文字認識エラー処理を実行し（ステップＳ２２０）、サブルーチンに係る処理を終える。
エラーが発生した場合、番号標画像部分から切り出す画像部分の位置及び大きさを変更する等して、文字認識処理を再度実行すると良い。
【００６３】
変形例２によれば、画像部分に含まれる非文字を認識することが可能である。非文字を積極的に認識することにより、文字認識精度を向上させることが可能である。
【００６４】
（変形例３）
変形例３に係る文字認識装置１、文字認識方法及びコンピュータプログラムＰは、番号標画像部分から切り出された画像部分の縦横比を用いて文字認識結果を検証することにより、文字認識精度を向上させたものである。
図１３は、変形例３における文字認識に係るサブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。制御部１１は、実施の形態と同様、画像部分の正規化、ブロック分割、ＨＯＧ特徴量の算出及び結合、並びに最短距離の代表点の特定処理を、ステップＳ３１１〜ステップＳ３１６で実行する。
【００６５】
ステップＳ３１６の処理を終えた制御部１１は、特定された代表点と、画像部分のＨＯＧ特徴量との距離が所定閾値以下か否かを判定する（ステップＳ３１７）。前記距離が所定閾値以下であると判定した場合（ステップＳ３１７：ＹＥＳ）、対応する文字が「１」であるか否かを判定する（ステップＳ３１８）。対応する文字が「１」であると判定した場合（ステップＳ３１８：ＹＥＳ）、制御部１１は、元の画像部分の縦横比が閾値より大きいか否かを判定する（ステップＳ３１９）。つまり、制御部１１は、元の画像部分が縦長の画像であるか否かを判定する。数字の「１」のような縦長の画像を正規化した場合、縦長形状の輪郭が横方向に引き延ばされるため、点画像を切り出して正規化したような画像になる。このため、点画像を数字の「１」と誤認識するおそれがある。そこで、元画像の縦横比を確認することにより、点画像を数字の「１」と誤認識することを防止することが可能になる。
【００６６】
元の画像部分の縦横比が閾値より大きいと判定した場合（ステップＳ３１９：ＹＥＳ）、又はステップＳ３１８で対応する文字が「１」では無いと判定した場合（ステップＳ３１８：ＮＯ）、制御部１１は、画像部分のＨＯＧ特徴量との距離が最短の代表点に対応する文字を画像部分に含まれる文字として認識し（ステップＳ３２０）、サブルーチンに係る処理を終える。
【００６７】
前記距離が閾値以下であると判定した場合（ステップＳ３１９：ＮＯ）、又はステップＳ３１７で特定された代表点と、画像部分のＨＯＧ特徴量との距離が所定閾値より大きいと判定した場合（ステップＳ３１７：ＮＯ）、制御部１１非文字を認識し（ステップＳ３２１）、サブルーチンに係る処理を終える。
【００６８】
変形例３にあっては、画像部分から数文字「１」を認識した場合、該画像部分の縦横比を閾値と比較して文字認識結果の妥当性を検証することにより、数文字「１」の誤認識を防止することが可能になる。
【００６９】
なお、変形例３では、数文字「１」の検証を説明したが、同様の方法でその他の所定文字の認識結果を検証するようにしても良い。
【００７０】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【００７１】
１  文字認識装置
２  撮像装置
３  記録媒体
４  中央装置
１１  制御部
１２  一次記憶部
１３  二次記憶部
１４  入力部
１５  通信部
Ｐ  コンピュータプログラム
Ｎ  通信網
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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