(57)【要約】【課題】  文字認識において、同一字種であっても、縦横比によって文字の正規化方法が変わることに起因する誤認識を減少する。【解決手段】  文字ブロック抽出手段と、複数の文字画像正規化手段と、特徴抽出手段と、同一字種を複数の正規化方法で正規化した学習サンプルで学習し、正規化方法ごとにそれぞれの標準パタンを持つ認識辞書と、識別演算手段を備える。一つの字種に一つ以上の標準パタンを持つ認識辞書で類似度計算するように動作する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像から文字ブロックを抽出する文字ブロック抽出手段と、文字ブロックの縦横比により選択される、抽出された文字ブロックの文字画像を正規化する複数の文字画像正規化手段と、正規化された文字画像から特徴を抽出する特徴抽出手段と、対象文字の標準パタンを格納する認識辞書と、抽出された特徴と認識辞書の標準パタンで識別演算を行う識別演算手段を具備する文字認識装置において、同一字種を複数の正規化方法で正規化した学習サンプルで学習し、正規化方法ごとにそれぞれの標準パタンを持つ認識辞書を具備することを特徴とする文字認識装置。
【請求項２】
文字画像正規化手段は、あらかじめ定められた正規化サイズに文字画像を拡大あるいは縮小することを特徴とする請求項１記載の文字認識装置。
【請求項３】
文字画像正規化手段は、文字ブロックの縦横比を変えずにあらかじめ定められた正規化サイズに収まる最大の画像を得るように文字画像を拡大あるいは縮小することを特徴とする請求項１記載の文字認識装置。
【請求項４】
入力画像から文字ブロックを抽出する文字ブロック抽出手段と、文字ブロックの縦横比により抽出された文字ブロックに空白を付加するかどうかを判定する空白付加判定手段と、文字ブロックの文字画像から特徴を抽出する特徴抽出手段と、抽出された特徴を正規化する特徴正規化手段と、対象文字の標準パタンを格納する認識辞書と、正規化された特徴と認識辞書の標準パタンで識別演算を行う識別演算手段を具備する文字認識装置において、同一字種の学習サンプルの空白の付加状況により、同一字種の標準パタンを複数作成した認識辞書を具備することを特徴とする文字認識装置。
【請求項５】
特徴抽出手段は、文字画像の輪郭線の方向指数の個数であることを特徴とする請求項１または請求項４記載の文字認識装置。
【請求項６】
入力画像から文字ブロックを抽出する文字ブロック抽出工程と、文字ブロックの縦横比により選択される、抽出された文字ブロックの文字画像を正規化する複数の文字画像正規化工程と、正規化された文字画像から特徴を抽出する特徴抽出工程と、対象文字の標準パタンを格納する認識辞書と、抽出された特徴と認識辞書の標準パタンで識別演算を行う識別演算工程を具備する文字認識方法において、同一字種を複数の正規化方法で正規化した学習サンプルで学習し、正規化方法ごとにそれぞれの標準パタンを持つ認識辞書を具備することを特徴とする文字認識方法。
【請求項７】
文字画像正規化工程は、あらかじめ定められた正規化サイズに文字画像を拡大あるいは縮小することを特徴とする請求項６記載の文字認識方法。
【請求項８】
文字画像正規化工程は、文字ブロックの縦横比を変えずにあらかじめ定められた正規化サイズに収まる最大の画像を得るように文字画像を拡大あるいは縮小することを特徴とする請求項６記載の文字認識方法。
【請求項９】
入力画像から文字ブロックを抽出する文字ブロック抽出工程と、文字ブロックの縦横比により抽出された文字ブロックに空白を付加するかどうかを判定する空白付加判定工程と、文字ブロックの文字画像から特徴を抽出する特徴抽出工程と、抽出された特徴を正規化する特徴正規化工程と、対象文字の標準パタンを格納する認識辞書と、正規化された特徴と認識辞書の標準パタンで識別演算を行う識別演算工程を具備する文字認識方法において、同一字種の学習サンプルの空白の付加状況により、同一字種の標準パタンを複数作成した認識辞書を具備することを特徴とする文字認識方法。
【請求項１０】
特徴抽出工程は、文字画像の輪郭線の方向指数の個数であることを特徴とする請求項６または請求項９記載の文字認識方法。
【請求項１１】
請求項６ないし１０いずれか記載の文字認識方法をコンピュータによって実現させるための制御プログラム。
【請求項１２】
請求項６ないし１０いずれか記載の文字認識方法をコンピュータによって実現させるための制御プログラムを格納する記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、原稿を光学的に読み取り文字を認識する文字認識装置および文字認識方法、制御プログラムおよび記憶媒体に関するものであり、特に文字認識の処理中に行われる文字の正規化に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
光学的文字認識装置（ＯＣＲ）では、行方向に射影を取り、行の抽出を行い、その後、行と垂直方向に射影を取ることで文字ブロックを抽出する。文字ブロックを抽出後、標準的な文字サイズや文字ピッチ等を推定し、それらの情報を用いて１文字単位の文字画像を取り出す。取り出された１文字単位の文字画像から特徴を抽出し、あらかじめ記憶された対象となるすべての文字の標準パタンとの類似度を計算し、最も類似度の高い字種を認識結果とする。この標準パタンは認識辞書と呼ばれる。
【０００３】
文字画像から特徴を抽出する際、文字の大きさのばらつきを吸収するため正規化を行う。通常、正規化は、文字画像をある一定の大きさの矩形に拡大あるいは縮小するが、縦横比が大きい文字は、変形度合いが大きくなるため、文字認識の精度を低下させる原因となる。そのため、変形の影響を少なくするような提案がいくつかなされている。
【０００４】
従来、正規化サイズを多段階に分け、縦横比が最も近い正規化サイズに正規化するように構成されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００５】
また、縦横比が一定範囲内であれば、あらかじめ定めた正規化サイズいっぱいになるように文字画像を拡大・縮小し、縦横比が一定以上大きくなると、すなわち縦長や横長の文字画像は、元の値を定数値で割った縦横比となる正規化サイズになるように構成されているものもある（例えば、特許文献２参照）。
【０００６】
あるいは、正規化サイズを縦横比により場合分けし、同一字種が異なった条件に判定されても、正規化後の形状が大きく異ならないように構成されている（例えば、特許文献３参照）。
【特許文献１】特開平０７−２７１９０８号公報
【特許文献２】特開平０５−０８１４７９号公報
【特許文献３】特許第３２１６９８３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら上記特許文献１、特許文献２では、同一字種であっても、縦横比の違いにより異なる正規化サイズになり、正規化後の文字画像が大きく異なる欠点があった。
【０００８】
また上記特許文献３では、これらの問題を鑑みたものであり、条件が異なっても文字画像の変形ができるだけ不連続にならないようにしたものであるが、完全には解決しておらず、横長の文字画像は、一定値以上の比になると正規化サイズいっぱいから縦横比を保存した状態になり、正規化画像の変形が不連続になる欠点があった。
【０００９】
本発明は上記の課題を解決するためになされたもので、正規化サイズ条件の境界に近い縦横比を持つ文字種は、複数の正規化により得られた標準パタンを持つことで認識精度を上げることのできる文字認識装置および文字認識方法、制御プログラムおよび記憶媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
かかる課題を解決するため、例えば本発明の文字認識装置は以下の構成を備える。すなわち、入力画像から文字ブロックを抽出する文字ブロック抽出手段と、文字ブロックの縦横比により選択される、抽出された文字ブロックの文字画像を正規化する複数の文字画像正規化手段と、正規化された文字画像から特徴を抽出する特徴抽出手段と、対象文字の標準パタンを格納する認識辞書と、抽出された特徴と認識辞書の標準パタンで識別演算を行う識別演算手段を備える。
【００１１】
また、入力画像から文字ブロックを抽出する文字ブロック抽出手段と、文字ブロックの縦横比により抽出された文字ブロックに空白を付加するかどうかを判定する空白付加判定手段と、文字ブロックの文字画像から特徴を抽出する特徴抽出手段と、抽出された特徴を正規化する特徴正規化手段と、対象文字の標準パタンを格納する認識辞書と、正規化された特徴と認識辞書の標準パタンで識別演算を行う識別演算手段を備える。
【００１２】
上記構成において、一つの字種に一つ以上の標準パタンを持つ認識辞書で類似度計算するように動作する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、同一字種を正規化方法の異なる複数のカテゴリを標準パタンに持つので、同一字種でありながら縦横比により正規化サイズが異なることによる誤認識を減少できる効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下本発明を実施するための最良の形態を、実施例により詳しく説明する。
【実施例】
【００１５】
［第一の実施形態］
図１は本発明を実施するための文字認識装置の構成を示すブロック図である。１０１はＲＯＭ１０２に格納されている制御プログラムに従って本装置全体の制御を行うＣＰＵ、１０２はＣＰＵ１０１が実行する後述するフローチャートに示す処理等本装置の制御プログラム等を格納するＲＯＭ、１０３は文書画像等を記憶するＲＡＭ、１０４は磁気ディスク等の外部記憶装置であり、１０５はディスプレイ、１０６はキーボード、１０７はマウス等のポインティングデバイス、１０８は画像を読み取るためのイメージスキャナである。
【００１６】
本発明は汎用的なコンピュータでも実施可能であり、その場合、媒体等で提供される制御プログラムを外部記憶装置１０４に記憶し、オペレータの指示等によりＣＰＵ１０１で実行するように構成されてもよい。また、１０９はネットワークインターフェースであり、図示しない遠隔地に存在する装置と通信し、プログラムやデータなどを読み込んだり、書き込んだりする。
【００１７】
図１に示す構成の文字認識装置が実行する本実施形態を図２のフローチャートを用いて説明する。
【００１８】
図２は、文字ブロックの縦横比を元に正規化を変えて文字認識を行う方法を示すフローチャートである。
【００１９】
ステップＳ２０１でスキャナ１０８あるいは外部記憶１０４に記憶された画像を入力する。ステップＳ２０２で入力された画像から文字行を抽出する。ステップＳ２０３で抽出された文字行から１文字単位の文字ブロックを抽出する。入力された画像を行方向に射影を取ることで行が抽出され、それぞれの行に対して、行と垂直方向に射影を取ることで文字ブロックが抽出される。いったん抽出された文字ブロックは、推定した文字サイズや文字ピッチをもとに結合、あるいは分割して、最終的な文字ブロックを確定するようにしてもよい。
【００２０】
ステップＳ２０４で抽出された文字ブロックの縦横比を求める。十分縦長、あるいは十分横長の場合は、正規化による変形が大きくならないように縦横比を保ったままとし、縦横比が正規化サイズの縦横比に近い場合は、正規化サイズいっぱいに文字画像を拡大、あるいは縮小して正規化する。
【００２１】
例えば、縦横比Ｒ＝幅／高さと定義すると、Ｔ１≦Ｒ≦Ｔ２ならステップＳ２０５で正規化サイズいっぱいに文字画像を拡大、あるいは縮小し、Ｒ＜Ｔ１ならステップＳ２０６で高さが正規化サイズになるようにし、Ｒ＞Ｔ２ならステップＳ２０７で幅が正規化サイズになるように正規化する。ここでＴ１、Ｔ２は閾値で、漢字を含む活字認識ならＴ１＝０．４、Ｔ２＝２．５などとする。
【００２２】
図４の４０１はＲ＝２．０の文字ブロックであり、上記例ではａのように正規化サイズ４０２いっぱいになるように正規化する。
【００２３】
正規化が終了すると、ステップＳ２０８で正規化後の画像を識別演算する。識別演算は、正規化画像から特徴抽出を行い、認識辞書に格納された字種ごとの標準パタンとの類似度を計算し、ステップＳ２０９で最も類似度の大きいものを認識結果として決定する。
【００２４】
認識辞書は、文字画像の縦横比が閾値Ｔ１あるいはＴ２に近い場合、両方の正規化方法で正規化した画像を学習させ、それそれの標準パタンを格納しておく。すなわち、ある字種に関して、学習データがＲ≦Ｔ２のもののみで４０２の正規化による学習を行い、Ｒ＞Ｔ２のもののみで４０３にあるような縦横比を保存した状態の正規化画像で学習を行い、同一字種を別カテゴリとして、両方の標準パタンを認識辞書に格納する。認識時には、Ｒ≦Ｔ２の文字画像は図４のａの標準パタンに、Ｒ＞Ｔ２の文字画像はｂの標準パタンにマッチする。Ｔ１についても同様である。
【００２５】
また、同一字種の学習データがひとつの条件だけの場合は、これまでどおり、一字種一カテゴリで標準パタンを辞書に格納する。漢字の場合、大部分はＴ１≦Ｒ≦Ｔ２の条件に含まれるので一カテゴリとなる。
【００２６】
以上説明したように、本実施形態により、同一字種でありながら、画像の正規化が縦横比によって異なる場合でも、どちらかの標準パタンでマッチングできるので正しく認識できる効果がある。
【００２７】
図７は、本発明に係る文字認識装置で読みだし可能な各種データ処理プログラムを格納する記憶媒体のメモリマップを説明する図である。なお、特に図示しないが、各種プログラムに従属するデータも上記ディレクトリに管理されている。また、各種プログラムをコンピュータにインストールするためのプログラム等が記憶される場合もある。
【００２８】
［第２の実施形態］
図１に示す文字認識装置が実行する他の実施形態として図３のフローチャートを用いて説明する。
【００２９】
ステップＳ３０１で画像を入力する。ステップＳ３０２で入力された画像から文字行を抽出し、ステップＳ３０３で抽出された文字行から１文字単位の文字ブロックを抽出する。
【００３０】
ステップＳ３０４では抽出された文字ブロックの縦横比Ｒ＝幅／高さを調べ、ステップＳ３０４でＲ＜Ｔ１なら縦長の文字ブロックであり、ステップＳ３０５に進み、文字ブロックの左右にそれぞれ（ｈ×Ｔ１−ｗ）／２の空白を追加した画像を新たな文字ブロックとする。この結果、新たな文字ブロックはＲ＝Ｔ１となる。
【００３１】
また、ステップＳ３０４でＲ＞Ｔ２以上なら横長の文字ブロックであり、Ｓ３０６に進み、文字ブロックの上下にそれぞれ（ｗ／Ｔ２−ｈ）／２の空白を追加した画像を新たな文字ブロックとする。図６はその一例で、ａは元の文字ブロック、ｂは上下に空白を追加した新たな文字ブロックである。なお、Ｔ１、Ｔ２はあらかじめ定めた閾値で、Ｔ１を０．４、Ｔ２を２．５などとする。
【００３２】
次にステップＳ３０７で特徴抽出を行う。特徴抽出は、図５に示すように、まず文字ブロック５０１をｎ×ｍに分割する。図はｎ＝４、ｍ＝４である。その後、分割された小領域に存在する方向指数の数を数える。すなわち、文字画像の輪郭を取り出し、それぞれの方向を数えるもので、図では４方向の例を示しており、５０２はそのうち左上から右下の方向指数を示す。その結果、小領域ごとの各方向の方向指数が取り出され、それを特徴とする。
【００３３】
次にステップＳ３０８で特徴の正規化をおこなう。文字ブロックの幅をｗ、高さをｈとし、正規化サイズの一辺をＮとすると、水平方向の方向指数はＮ／ｗ倍、垂直方向の方向指数はＮ／ｈ倍、斜め方向の方向指数はＮ／｛（ｗ×ｈ）１／２｝倍する。
【００３４】
その後ステップＳ３０９で識別演算を行う。このようにして得られた各文字ブロックの結果から、ステップＳ３１０で認識結果を決定する。
認識辞書は、ある字種の学習データがＲ＜Ｔ１のものは左右に空白を追加した文字ブロックで特徴抽出を行ったものを、Ｒ≧Ｔ１のものは元の文字ブロックで特徴抽出を行ったものを使用して標準パタンを作り、それぞれ別カテゴリとして保存する。
【００３５】
以上説明したように、本実施形態により、元画像の微細な凹凸が画像の拡大により増幅されることなく、しかも文字画像の縦横比により最適な標準的パタンでマッチングされるので認識精度が向上する効果がある。
【００３６】
なお、本実施形態は特徴抽出および正規化の一例を示したものであるが、画像密度等を特徴としてもよく、文字画像の分割数や方法、正規化の計算方法などはこれに限るものではない。また、同一字種で別カテゴリの標準パタンに使う学習データを閾値で分割したが、学習データの一部は両方のカテゴリの学習に使用してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】本発明の実施形態に係る文字認識装置のブロック図である。
【図２】実施形態１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】実施形態２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４】実施形態１に係る正規化方法の一例を説明する図である。
【図５】実施形態２に係る特徴抽出方法の一例を説明する図である。
【図６】実施形態２に係る正規化方法の一例を説明する図である。
【図７】本発明に係る文字認識装置で読みだし可能な各種データ処理プログラムを格納する記憶媒体のメモリマップを説明する図である。
【符号の説明】
【００３８】
１０１  ＣＰＵ
１０２  ＲＯＭ
１０３  ＲＡＭ
１０４  外部記憶装置
１０５  ディスプレイ
１０６  キーボード
１０７  ポインティングデバイス
１０８  イメージスキャナ
１０９  ネットワークインターフェース
【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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