(57)【要約】【課題】  活字と手書き文字が混在した文書における手書き文字の認識率を高めることが可能な文字認識装置、文字認識方法および文字認識プログラムを提供する。【解決手段】  画像入力部１１により活字と手書き文字が混在した文書の入力画像を生成し、これを２値化部１２で２値化する。２値化画像に対し、文書構造解析部１４によって、段落や行に基づいて複数の文章領域に分けてブロック化し、それぞれの文章領域に対して１文字単位の文字切り出しを文字切り出し部１５により行う。また、文書構造解析および文字切り出しの結果を用いて、文章領域毎に特徴量を特徴量算出部１６により算出する。特徴量集計部は、特徴量を集計し、活字と手書き文字を分離するための分離係数を求める。活字手書文字分離部１８は、分離係数に基づいて入力画像または文書構造解析部１４の出力画像に対する活字と手書文字の分離を行い、それぞれの抽出画像を得る。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
活字と手書き文字が混在した文書の入力画像を解析して前記入力画像を所定の文章領域に分ける文書構造解析部と、
前記文書構造解析部によって分けられた各文章領域に対して１文字単位の文字切り出しを行う文字切り出し部と、
切り出された文字について前記文章領域毎に特徴量を算出する特徴量算出部と、
算出された前記特徴量を前記入力画像の所定の範囲に渡って集計する特徴量集計部と、
前記特徴量集計部による集計結果に基づいて前記入力画像に係る文字を前記活字と前記手書文字に分離する活字手書文字分離部とを備えたことを特徴とする文字認識装置。
【請求項２】
前記文書構造解析部は、前記入力画像に対して傾き補正、ノイズ除去等の歪補正を行う歪み補正部が前段に接続されてい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】
前記文書構造解析部は、段落あるいは行による文章領域の分割、あるいは文章／図／写真等の領域種別による分割により前記所定の文章領域に分け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４】
前記特徴量算出部は、前記文章領域毎に複数の前記特徴量を算出す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５】
前記特徴量算出部は、文字の大きさの均一性、文字の濃度の均一性、文字位置の周期性、重心位置・外接矩形中心位置のばらつき、行や列の記入方向、および画素値のヒストグラムのうちの少なくとも１つを用いて前記特徴量を算出す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６】
前記特徴量集計部は、前記文章領域毎の前記特徴量を前記入力画像全体で集計す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７】
前記特徴量集計部は、前記特徴量の集計結果に基づいて活字と手書き文字を分離するための分離係数を算出す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８】
前記特徴量算出部は、前記文章領域毎に複数の前記特徴量を算出し、
前記特徴量集計部は、前記分離係数として前記複数の特徴量についてそれぞれ活字らしいあるいは手書き文字らしいという複数の中間的評価を含み、
前記活字手書文字分離部は、前記複数の中間的評価に基づいて活字と手書き文字の分離を行うことを特徴とする請求項７に記載の文字認識装置。
【請求項９】
前記活字手書文字分離部は、前記入力画像または前記入力画像を２値化した画像に対して活字か手書き文字かの分離を行う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１０】
活字と手書き文字が混在した文書の入力画像を解析して前記入力画像を所定の文章領域に分け、
分けられた各文章領域に対して１文字単位の文字切り出しを行い、
切り出された文字について前記文章領域毎に特徴量を算出し、
算出された前記特徴量を前記入力画像の所定の範囲に渡って集計し、
前記特徴量の集計結果に基づいて前記入力画像に係る文字を前記活字と前記手書文字に分離することを特徴とする文字認識方法。
【請求項１１】
活字と手書き文字が混在した文書の入力画像を解析して前記入力画像を所定の文章領域に分ける文書構造解析手段と、
前記文書構造解析手段によって分けられた各文章領域に対して１文字単位の文字切り出しを行う文字切り出し手段と、
切り出された文字について前記文章領域毎に特徴量を算出する特徴量算出手段と、
算出された前記特徴量を前記入力画像の所定の範囲に渡って集計する特徴量集計手段と、
前記特徴量集計手段による集計結果に基づいて前記入力画像に係る文字を前記活字と前記手書文字に分離する活字手書文字分離手段とをコンピュータに実行させるための文字認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書の文字認識装置、文字認識方法および文字認識プログラムに関し、特に、活字と手書き文字が混在した文書における手書き文字の認識率を高めることが可能な文字認識装置、文字認識方法および文字認識プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、Ｅメールなど電子による文書の流通が増加しているが、その一方で、紙として出力される文書も多く存在する。これは、紙面への手書きによる追記が容易であるということが、理由の一つになっている。例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）などで作成した草案原稿に対する追加修正や、会議などで配布した文書に対する追記を手書きで行うことは、しばしば発生する。さらに、手書き文字が追記された文書をスキャナなどでスキャンし、ＯＣＲ（Optical Character Reader：光学的文字認識）ソフトを用いて文字認識を行い、この手書き文字の認識結果を含む文書の再構成に利用するといったニーズもある。
【０００３】
しかし、手書きで記述した文字情報は、従来、マス目指定、数字のみ等の条件を厳しく制限しなければ、実用的な認識率が得られず、オンライン／オフライン情報変換の妨げとなっていた。そこで、活字／手書き文字両方の認識精度を向上させるため、活字部と手書き部を分離し、それぞれに対応するＯＣＲを実行することが行われている。
【０００４】
活字部と手書き部を分離して文字認識を行う従来技術として、読み取りデータからフィールド（文字列）単位で文字データを切り出しフィールドバッファに格納するとともに、文字データの文字種を文字種判定部で判定し、この判定結果に基づいて認識部により、手書き辞書または活字辞書を参照してフィールドバッファ内の文字データの認識を行う光学的文字読取装置が知られている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００５】
また、印刷文字認識手段と手書き文字認識手段を備え、これらにより文字データのＯＣＲを個別に行い、確度（確からしさ）の高い方を採用する光学式文字読み取り装置も知られている（例えば、特許文献２参照。）。
【０００６】
また、２値化された文字情報の周囲に、それぞれ１ドット分の白画素を追加して白枠付パターンを形成し、この白枠付パターンに、２×２ドットの４画素からなり、白画素と黒画素の異なる組み合わせよりなる１６種の２×２パターンをそれぞれ対応させ、白枠付パターンでの２×２パターンごとの発生頻度を計数し、各２×２パターンの非直線成分と直線成分との比率より文字種を判別し、常に、文字種に適した辞書を用いて認識が行えるようにした文字種判別装置も知られている（例えば、特許文献３参照。）
【０００７】
また、文字切り出しを行う前段階の文字行の状態で手書き文字・活字文字の判別を行い、文字種判別後に文字毎の画像切り出しを行うとともに、縦書き・横書きの区別で、文字認識の方法を変更し、文字切り出しの誤りを無視することができ、高速かつ高精度に手書き文字・活字の判別を行えるようにした宛名文字認識方法も知られている（例えば、特許文献４参照。）。
【特許文献１】特開平５−１８９６０４号公報（［０００８］〜［００１１］、図１）
【特許文献２】特開平７−３７０３４号公報（［００１９］〜［００３８］、図１〜図３）
【特許文献３】特開平７−９３４６６号公報（［００３６］〜［００５３］、図４）
【特許文献４】特開平９−２１２５７９号公報（［０００６］〜［０００８］、図１）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし、従来の文字認識装置によると、特許文献１の場合、フォントの種類や人の書き癖によっては、判定閾値にばらつきが生じ、手書き文字の認識率が低下する。また、特許文献２によると、２種類の文字認識を行うため、処理に時間がかかる。さらに、特許文献３，４によると、フォントの種類によっては、活字／手書き文字の直線比率が大きく変動するため、手書き文字の認識率が低下する。
【０００９】
従って、本発明の目的は、活字と手書き文字が混在した文書における手書き文字の認識率を高めることが可能な文字認識装置、文字認識方法および文字認識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】
【００１０】
本発明は、上記目的を達成するため、活字と手書き文字が混在した文書の入力画像を解析して前記入力画像を所定の文章領域に分ける文書構造解析部と、前記文書構造解析部によって分けられた各文章領域に対して１文字単位の文字切り出しを行う文字切り出し部と、切り出された文字について前記文章領域毎に特徴量を算出する特徴量算出部と、算出された前記特徴量を前記入力画像の所定の範囲に渡って集計する特徴量集計部と、前記特徴量集計部による集計結果に基づいて前記入力画像に係る文字を前記活字と前記手書文字に分離する活字手書文字分離部とを備えたことを特徴とする文字認識装置を提供する。
【００１１】
文章領域毎に特徴量を算出し、それらを集計することにより、例えば、活字と手書き文字を分離するための分離係数を得ることができ、これにより活字と手書き文字の分離を精度良く行うことができる。
【００１２】
上記文書構造解析部は、入力画像に対して傾き補正、ノイズ除去等の歪補正を行う歪み補正部が前段に接続されている構成としてもよい。文書は一般に活字が主体で構成されており、傾き補正によって活字の行記入方向が補正され、手書き文字の行記入方向の傾きが残ってしまうため、行記入方向を特徴量として算出することにより、活字と手書き文字の分離が容易となる。
【００１３】
上記文書構造解析部は、段落あるいは行による文章領域の分割、あるいは文章／図／写真等の領域種別による分割により上記所定の文章領域に分けてもよい。
【００１４】
上記特徴量算出部は、文章領域毎に複数の特徴量を算出するのが好ましい。この場合、例えば、文字の大きさの均一性、文字の濃度の均一性、文字位置の周期性、重心位置・外接矩形中心位置のばらつき、行や列の記入方向、および画素値のヒストグラムのうちの少なくとも１つを用いて特徴量を算出する。これにより、精度の高い集計結果を得ることができる。
【００１５】
上記特徴量集計部は、文章領域毎の特徴量を入力画像全体で集計してもよい。これにより、精度の高い集計結果を得ることができる。
【００１６】
上記特徴量集計部は、特徴量の集計結果に基づいて活字と手書き文字を分離するための分離係数を算出する構成としてもよい。
【００１７】
上記特徴量算出部は、文章領域毎に複数の特徴量を算出し、上記特徴量集計部は、分離係数として複数の特徴量についてそれぞれ活字らしいあるいは手書き文字らしいという複数の中間的評価を含み、上記活字手書文字分離部は、複数の中間的評価に基づいて活字と手書き文字の分離を行うようにしてもよい。これにより、閾値によって明確に活字か手書き文字かを分離できない場合でも、分離が可能となる。例えば、複数の特徴量の集計結果から手書き文字らしいという中間的評価が複数現れた場合は、手書き文字と決定することができる。
【００１８】
上記活字手書文字分離部は、入力画像または入力画像を２値化した画像に対して活字か手書き文字かの分離を行ってもよい。
【００１９】
また、本発明は、上記目的を達成するため、活字と手書き文字が混在した文書の入力画像を解析して前記入力画像を所定の文章領域に分け、分けられた各文章領域に対して１文字単位の文字切り出しを行い、切り出された文字について前記文章領域毎に特徴量を算出し、算出された前記特徴量を前記入力画像の所定の範囲に渡って集計し、前記特徴量の集計結果に基づいて前記入力画像に係る文字を前記活字と前記手書文字に分離することを特徴とする文字認識方法を提供する。
【００２０】
また、本発明は、上記目的を達成するため、活字と手書き文字が混在した文書の入力画像を解析して前記入力画像を所定の文章領域に分ける文書構造解析手段と、前記文書構造解析手段によって分けられた各文章領域に対して１文字単位の文字切り出しを行う文字切り出し手段と、切り出された文字について前記文章領域毎に特徴量を算出する特徴量算出手段と、算出された前記特徴量を前記入力画像の所定の範囲に渡って集計する特徴量集計手段と、前記特徴量集計手段による集計結果に基づいて前記入力画像に係る文字を前記活字と前記手書文字に分離する活字手書文字分離手段とをコンピュータに実行させるための文字認識プログラムを提供する。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、活字と手書き文字が混在した文書における手書き文字の認識率を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
（文字認識装置の構成）
図１は、本発明の実施の形態に係る文字認識装置を示す。原稿等の文書を読み取る画像入力部１１と、画像入力部１１による画像データの全体の傾き補正、ノイズ除去等を行う歪み補正部１２と、歪み補正部１２の出力画像を２値化する２値化部１３と、２値化画像に対して文書構造（レイアウト）の解析を行う文書構造解析部１４と、レイアウト解析の結果に対して文字の切り出しを行う文字切り出し部１５と、切り出した文字の特徴量を文章領域毎に算出する特徴量算出部１６と、文章領域毎の特徴量を入力画像全体ついて集計する特徴量集計部１７と、特徴量算出部１６で算出された特徴量算出結果および文書構造解析部１４の解析結果に基づいて、画像入力部１１の出力画像または歪み補正部１２、あるいは図示はしていないが２値化部１３の出力画像を活字部と手書き部に分離する活字手書文字分離部１８と、活字手書文字分離部１８で分離された活字部に対してＯＣＲ処理を実行する活字認識部１９と、活字手書文字分離部１８で分離された手書き部に対してＯＣＲ処理を実行する手書き認識部２０と、活字認識部１９の認識処理に用いられる活字辞書２１と、手書き認識部２０の認識処理に用いられる手書き辞書２２と、活字認識部１９の認識結果と手書き認識部２０の認識結果を１つのファイルや１枚の画像に合成する合成部２３とを有する。
【００２３】
画像入力部１１は、原稿が載置される透明のプラテンガラスからなる原稿台と、原稿台に載置された原稿から画像を光学的に読み取るＣＣＤ（Charge Coupled Device）等の固体撮像素子とを備える。
【００２４】
歪み補正部１２は、上記した補正のほか、原稿がカラー画像であった場合、Ｒ，Ｇ，Ｂをグレーに変換する処理機能を有する。Ｒ，Ｇ，Ｂをグレーに変換するに際し、次のいずれかを用いる。
【００２５】
（ａ）上記グレーの値をカラー画像のＧの値にする。
（ｂ）グレーの値＝０．３０ｒ＋０．５９ｇ＋０．１１ｂにする。ここで、ｒ，ｇ，ｂはそれぞれカラー画像のＲ，Ｇ，Ｂの値である。
（ｃ）グレーの値＝α×ｒ＋β×ｇ＋γ×ｂにする。ここで、α，β，γは係数であり、このα，β，γは色判定に伴う判定色に応じて変化させる。
【００２６】
２値化部１３は、画像入力部１１による画像データを、例えば、濃度に対して固定の閾値、周囲画素の平均値を用いた動的な閾値などにより２値化する機能を有する。
【００２７】
文書構造解析部１４は、２値化画像内の文字等の分布状態や内容に応じて入力画像内を複数の文章領域としてのブロックに分布状態や内容に分割する機能を備える。具体的には、段落や行で画像内の文章領域を分割し、あるいは文章／図／写真等の領域種別で分割することにより画像内を複数のブロックに分けてレイアウト解析を行う。
【００２８】
文字切り出し部１５は、文書構造解析部１４の結果に対して行単位で切り出した後、１文字単位で切り出しを行う機能を有する。
【００２９】
特徴量算出部１６は、文書構造解析結果や１文字分割結果を用いて、各文章領域毎に以下の要素について特徴量を算出する機能を有する。
（１）切り出された文字の幅や高さによる大きさのばらつき。活字の場合、高さや幅はポイント数を変えない限り概ね一定であるのに対し、手書き文字は不均一になる。
（２）文字間隔のばらつき（文字位置の周期性）。活字では概ね一定になるのに対し、手書き文字ではばらつきが生じる。
（３）重心位置あるいは外接矩形中心位置のばらつき。文字は、線や点の数、配列状況等によって、重心位置あるいは外接矩形中心位置が中心からずれるが、このずれは手書き文字で顕著になる。
（４）行あるいは列の記入方向（角度）。活字は、文字列が横一列または縦一列に形成されるのに対し、手書き文字の文字列は、斜め、曲面状、波状等になり易い。
（５）画素値のばらつき（ヒストグラム）。活字では一定で、ピークが形成され易いのに対し、手書き文字ではばらつきが生じ、ブロードな特性になる。
【００３０】
特徴量集計部１７は、特徴量算出部１６により各文章領域毎に算出された特徴量を画像全体で集計し、活字と手書き文字を分離するための分離係数を算出する機能を有する。
【００３１】
活字手書文字分離部１８は、特徴量集計部１７で算出した分離係数および文書構造解析部１４の解析結果に基づいて、画像入力部１１または歪み補正部１２、図示はしていないが２値化部１３からの画像について各文章領域毎に活字部と手書き部とに分離する機能を有する。
【００３２】
活字認識部１９は、切り出された活字の文字パターンと活字辞書２１に登録されている活字パターンとを、例えば、パターンマッチング法により比較し、類似度の最も高いものを活字の認識結果（文字コード）として出力するものである。
【００３３】
手書き認識部２０は、切り出された手書き文字の文字パターンと手書き辞書２２に登録されている手書き文字パターンとを、例えば、パターンマッチング法により比較し、類似度の最も高いものを活字の認識結果（文字コード）として出力するものである。
【００３４】
活字辞書２１と手書き辞書２２は、例えば、ハードディスク等の記憶媒体に格納した電子辞書を用いることができる。
【００３５】
合成部２３は、活字認識部１９の認識結果と、手書き認識部２０の認識結果を、例えば１つのファイルや1つの画像に合成する。
【００３６】
図２は、特徴量算出部１６における特徴量の算出原理を示す。ここでは、特徴量のうち、文字間隔について説明する。活字の場合、文字ポイントや文字間隔を途中で変更しない限り、文字間隔は概ね一定である。従って、図２（ａ）のように、文字間隔−度数特性はピークを有した先鋭な山形になる。一方、手書き文字は、一定間隔にすることは難しいため、図２（ｂ）のように、文字間隔−度数特性はなだらかな山形になる。図２（ａ），（ｂ）の特性の違いを特徴量として用いることができ、これによって活字と手書き文字の判別が可能になる。ここでは、文字間隔について説明したが、他の特徴量についても同様にして算出することができる。特徴量集計部１７は、複数の特徴量のうち図２（ａ）と（ｂ）に示すように文章領域毎に明瞭な差異が現れた特徴量を分離係数の算出に用いる。
【００３７】
（文字認識装置の動作）
図３は、図１の各部における画像を示す。また、図４〜図７は、図１の各部における処理内容を示し、図４は文書構造解析結果の一例を示し、図５は文章領域、行および一文字の切り出しを示し、図６は特徴量算出を示し、図７は活字手書文字分離部１８による抽出画像を示す。以下に、図１〜図７を参照して、文字認識装置１の動作を説明する。
【００３８】
まず、画像入力部１１によって、活字３１を主体にした文書中に手書き文字３２が記入された図３（ａ）に示す入力原稿３０を読み取って図３（ｂ）に示す入力画像３３を得る。入力原稿３０が、画像入力部１１の図示しないスキャナの原稿載置面に正しくセットされた場合、入力画像３３は図３（ｂ）の実線枠で示す位置に納まる。しかし、入力原稿３０がスキャナの原稿載置面に傾いた状態でセットされた場合、入力画像３３は点線枠で示すように、画像全体が傾いた状態になる。入力画像３３が傾くと、レイアウト解析や特徴量の算出が正しく行えなくなる。そこで、歪み補正部１２によって入力画像３３の傾きを補正し、図３（ｃ）に示す歪み補正画像３４を得る。
【００３９】
また、歪み補正部１２は、入力原稿３０の内容がカラーであった場合、そのＲ，Ｇ，Ｂをグレーに変換する処理を実施して画像データの量を低減し、後工程での２値化処理をし易くする。
【００４０】
次に、２値化部１３によって図３（ｃ）の画像を２値化する。この２値化画像に対し、文書構造解析部１４により、文章領域分割、文章／図／写真等の領域種別、文章の行分離等のレイアウト解析を実施する。
【００４１】
レイアウト解析の結果を示したのが図４であり、タイトル部４０、著者の氏名等の著者部４１、要約や本文の見出し部４２、手書き文字、図等の活字以外の非活字部４３、本文部４４等に分け、画像内を大まかなブロックに分割した状態を示している。
【００４２】
さらに、文書構造解析部１４は、図４の本文部４４を抜き出して示した図５（ａ）の本文部４４に対し、図５（ｂ）のように、行単位で文章の切り出しを行う。
【００４３】
次に、文書構造解析部１４で切り出した行単位の文章に対し、文字切り出し部１５によって１文字単位に文字切り出しを行う。例えば、図５（ｂ）の行単位の切り出し部５１に対し、図５（ｃ）のように、１文字単位に文字切り出し部５２を生成する。
【００４４】
次に、文書構造解析部１４の解析結果および歪み補正部１２の出力画像の濃度値、文書切り出し部１５で切り出した結果を参照し、特徴量算出部１６によって上記した５種類の特徴量を文章領域毎に算出する。
【００４５】
図６を参照して特徴量の算出を説明すると、図６（ａ）に示すような文字配列の場合、「あ」、「か」、「さ」の文字のそれぞれの高さｈ、文字幅ｗ、および文字間隔ｄを1文字単位あるいは1文字間隔単位に算出する。たとえば活字の場合、図２（ａ）のような特性をもつ特徴量を算出することができる。文字相互で比較し、ｈ１≒ｈ２≒ｈ３、ｗ１≒ｗ２≒ｗ３、ｄ１≒ｄ２≒ｄ３であれば、図２（ａ）に示した特性になることから、「あ」、「か」、「さ」の文字を活字と判定する。
【００４６】
また、重心位置から特徴量を算出する場合、図６（ｂ）に示すように、活字では重心位置６０のばらつきが少ないが、手書き文字ではばらつき（動き）が顕著になるという特徴量を算出できる。
【００４７】
また、行記入方向（角度）から特徴量を算出する場合、図６（ｃ）に示すように、活字によるタイトル部４０の行記入方向６１が水平であるのに対し、手書き文字による非活字部４３の行記入方向６２は或る角度を有することから、活字／手書き文字の特徴量を算出できる。
【００４８】
図４に示したブロックごとに特徴量算出部１６によって算出された特徴量は、特徴量集計部１７によって画像全体で集計され、活字と文字を分離するための分離係数を求める。
【００４９】
次に、活字手書文字分離部１８は、特徴量集計部１７で求めた分離係数に基づいて、図４に示したブロック単位で活字か手書き文字かの判定を行い、図７（ａ）に示す活字のみによる活字文字抽出画像７１と、図７（ｂ）に示す手書き文字抽出画像７２に分離する。この場合、上記した複数種類の特徴量の中から、図２（ａ）のように明確な特徴を示すものを特徴量として採用し、分離を実行する。
【００５０】
次に、活字認識部１９と手書き認識部２０は、活字辞書２１および手書き辞書２２を用いて、図７のように分離された活字文字抽出画像７１および手書き文字抽出画像７２に対するＯＣＲ処理を行い、それぞれの認識結果や認識画像を生成する。
【００５１】
活字文字抽出画像７１と手書き文字抽出画像７２に対するＯＣＲ結果は、合成部２３によって、図３（ａ）の入力原稿３０と同様のレイアウトで１枚の画像に合成される。この合成画像をプリンタ等でプリントアウトすれば、活字による文書中に手書き文字が活字化して記入された原稿を得ることができる。
【００５２】
（実施の形態の効果）
この実施の形態によれば、下記の効果を奏する。
（イ）文書構造解析部１４により画像内のブロックごとに複数の特徴量を算出し、この複数の特徴量を統計的に参照して分離係数を求め、この分離係数に基づいて活字／手書き文字の分離判定を行うようにしたため、分離精度を高めることができる。
（ロ）異なる内容の複数の特徴量を用いているため、文章の特徴量を確実に算出することができ、活字／手書き文字の分離判定を確実に行うことができる。
（ハ）特徴量を特徴量集計部１７により画像全体で集計し、これに基づいて活字／手書き文字の分離を行っているため、手書き文字の文字認識率を高めることができる。
（ニ）歪み補正部１２により入力画像３３の傾き補正を行っているため、文章に傾きがあっても特徴量を算出することができるため、文字認識率を上げることかできる。
【００５３】
［他の実施の形態］
なお、本発明は、上記実施の形態に限定されず、その要旨を変更しない範囲内で種々の変形が可能である。例えば、画像入力部１１が原稿サイズを判定する機能を備え、認識サイズに対して活字手書文字分離部１８による出力画像のサイズを予め設定した条件に従って自動的に拡縮するようにしてもよい。また、文書構造解析部１４により写真や図を含むことが判定された場合、そのブロックに対する抽出画像を活字部や手書き部とは分離して出力するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明の実施の形態に係る文字認識装置を示すブロック図である。
【図２】図１の特徴量算出部における特徴量の算出原理を示し、（ａ）は活字の場合の度数−文字間隔特性図、（ｂ）は手書き文字の文字間隔−度数特性図である。
【図３】図１の文字認識装置の各部における画像を示し、（ａ）は原稿内容図、（ｂ）は歪み補正部の入力画像図、（ｃ）は歪み補正部による補正画像図である。
【図４】文書構造解析結果の一例を示す説明図である。
【図５】文章行および文字の切り出しを示し、（ａ）は本文部の説明図、（ｂ）は行切り出し部の説明図、（ｃ）は文字切り出し部の説明図である。
【図６】特徴量算出を示し、（ａ）は文字高さ、文字幅、文字間隔による特徴量算出説明図、（ｂ）は重心位置による特徴量算出説明図、（ｃ）は行記入方向による特徴量算出説明図である。
【図７】活字手書文字分離部による抽出画像を示し、（ａ）は活字文字抽出画像の画像図、（ｂ）は手書き文字抽出画像の画像図である。
【符号の説明】
【００５５】
１  文字認識装置
１１  画像入力部
１２  歪み補正部
１３  ２値化部
１４  文書構造解析部
１５  文字切り出し部
１６  特徴量算出部
１７  特徴量集計部
１８  活字手書文字分離部
１９  活字認識部
２０  手書き認識部
２１  活字辞書
２２  手書き辞書
２３  合成部
３０  入力原稿
３１  活字
３２  手書き文字
３３  入力画像
４０  タイトル部
４１  著者部
４２  見出し部
４３  非活字部
４４  本文部
５１  切り出し部
５２  文字切り出し部
６０  重心位置
６１，６２    行記入方向
７１  活字文字抽出画像
７２  手書き文字抽出画像
ｄ  文字間隔
ｈ  文字高さ
ｗ  文字幅
【図１】
2006092346.tif 000003
【図２】
2006092346.tif 000004
【図３】
2006092346.tif 000005
【図４】
2006092346.tif 000006
【図５】
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【図６】
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【図７】
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