(57)【要約】【課題】正確に連結文字を切り分ける。【解決手段】文字認識装置は、認識対象である文字画像中の候補分割点毎における一つまたは複数の候補分割パスを特定し、特定した各候補分割パスに基づいて認識対象である文字画像を分割して、一つまたは複数の画像セグメントを生成する。また、文字認識装置は、一つまたは複数の画像セグメントのそれぞれを認識して、一つまたは複数の認識結果を取得する。そして、文字認識装置は、取得した認識結果に基づいて、候補分割点及び候補分割点における候補分割パスから文字画像の一つまたは複数の最適分割点と最適分割点毎の最適分割パスを選択する。【選択図】図１
2011146028.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字認識装置が、
認識対象である文字画像中の候補分割点毎における一つまたは複数の候補分割パスを特定するステップと、
前記各候補分割パスに基づいて前記認識対象である文字画像を分割し、一つまたは複数の画像セグメントを生成するステップと、
前記一つまたは複数の画像セグメントのそれぞれを認識して、一つまたは複数の認識結果を取得するステップと、
前記認識結果に基づいて、前記候補分割点及び前記候補分割点における候補分割パスから前記文字画像の一つまたは複数の最適分割点と最適分割点毎における最適分割パスを選択するステップと
を実行することを特徴とする文字認識方法。
【請求項２】
文字認識装置が、
前記候補分割点毎における候補分割パスを特定するステップを実行した後、前記各候補分割点を標記するための第一標識及び前記各候補分割パスを標記するための第二標識を含む二次元標識を使用して、前記候補分割点毎における一つまたは複数の候補分割パスのそれぞれを標記するステップを更に実行することを含む、請求項１に記載の文字認識方法。
【請求項３】
前記認識結果に基づいて、前記候補分割点及び前記候補分割点における候補分割パスから前記文字画像の一つまたは複数の最適分割点と最適分割点毎の最適分割パスを選択するステップは、
前記候補分割パス毎の二次元標識に基づいて、動的計画法により候補分割点及び候補分割点における候補分割パスから最適分割点及び最適分割点毎における最適分割パスを探索するステップを含む、請求項２に記載の文字認識方法。
【請求項４】
前記一つまたは複数の画像セグメントを認識して、一つまたは複数の認識結果を取得するステップは、
前記一つまたは複数の画像セグメントを分類するステップと、
前記各画像セグメントの種類に基づいて画像セグメント毎の当該種類の既知文字画像との間のマッチング距離を当該画像セグメントの認識結果として算出するステップと
を含む、請求項１に記載の文字認識方法。
【請求項５】
文字認識装置が、
前記一つまたは複数の画像セグメントを認識して、一つまたは複数の認識結果を取得するステップを実行する前に、隣接した画像セグメントを合併し、及び／又は前記複数の画像セグメントの中の一つまたは複数個に対して再度の分割をするステップを更に実行することを含む、請求項１に記載の文字認識方法。
【請求項６】
認識対象である文字画像中の候補分割点毎の一つまたは複数の候補分割パスを特定する候補パス特定部と、
前記各候補分割パスにより前記認識対象である文字画像を分割し、一つまたは複数の画像セグメントを生成する画像セグメント生成部と、
前記一つまたは複数の画像セグメントのそれぞれを認識して、一つまたは複数の認識結果を取得する認識部と、
前記認識結果に基づいて、前記候補分割点及び前記候補分割点における候補分割パスから前記文字画像の一つまたは複数の最適分割点と最適分割点毎における最適分割パスを選択するパス探索部と
を有することを特徴とする文字認識装置。
【請求項７】
前記候補パス特定部は更に、
前記各候補分割点を標記するための第一標識及び前記各候補分割パスを標記するための第二標識を含む二次元標識を使用して、前記候補分割点毎における一つまたは複数の候補分割パスのそれぞれを標記するように配置される、請求項６に記載の文字認識装置。
【請求項８】
前記パス探索部は更に、
前記二次元標識に基づいて、動的計画法により候補分割点及び候補分割パスから最適分割点及び最適分割パスを探索するように配置される、請求項７に記載の文字認識装置。
【請求項９】
前記認識部は、
前記一つまたは複数の画像セグメントを分類する分類部と、
前記各画像セグメントの種類に基づいて画像セグメント毎の当該種類の既知文字画像との間のマッチング距離を当該画像のセグメントの認識結果として算出するマッチング部と
を備える、請求項６に記載の文字認識装置。
【請求項１０】
前記画像セグメント生成部は更に、
隣接した画像セグメントを合併し、及び／又は前記複数の画像セグメントの中の一つまたは複数個に対して再度の分割を実行し、得られた画像セグメントを前記文字認識装置へ出力するように配置される、請求項６に記載の文字認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文字認識の分野、特に文字認識方法及び文字認識装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、文字の切り分けが不正確であった場合、その後の文字認識に誤りを招く原因の一つとなるので、文字認識において、文字の切り分けの研究は重要である。
【０００３】
例えば、複数の文字を含む入力画像を１文字毎の画像に分割する文字認識装置が開示されている。具体的には、文字認識装置は、認識ロジックにより入力画像における連結部分を認識し、分類ロジックにより認識された連結部分に対して分類し、分類結果に応じてその連結部分が１文字の画像であるか否かを判定する。文字認識装置は、１文字の画像ではない場合、切り分けロジックにより連結部分をより小さいセグメントに再度に切り分け、あるいは合併ロジックにより隣接したセグメントを合併する。文字認識装置は、分割結果がある所定の条件を満たすまで分類、切り分け及び合併の処理を繰り返して実行する。
【０００４】
また、幾つかの文字画像の分割方法が開示されている。これらは、空白とピッチ解析法（White  Space  and  Pitch  Analysis）、投影解析法（Projection  Analysis）、連結文字処理法（Connected  Component  Processing）、認識による文字分割方法、混合分割方法及び全体認識方法等を含む。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】米国特許第５７８７１９４号明細書
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Richard  G.  Casey、Eric  Lecolinet，「A  Survey  of  Methods  and  Strategies  in  Character  Segmentation」，IEEE  Transactions  on  Pattern  Analysis  and  Machine  Intelligence，１９９６年７月，第１８巻，第７号，ｐ．６９０−７０６
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上述した従来の技術では、正確に連結文字を切り分けることができないという課題があった。
【０００８】
例えば、手書き文字、機器で印刷されたイタリック体又は飾り書き、草書体等の連結文字の切り分けにおいて、正確な分割位置と分割パスを特定する処理は困難である。
【０００９】
具体的には、文字画像を切り分ける過程において、文字認識装置は、複数の文字を1文字毎に切り分けるために、各文字間の切り分け位置（以下、分割点と称する）及び切り分け位置毎における切り分けパス（以下、分割パスと称する）を特定する。例えば、文字認識装置は、分割点毎に一つの分割パスを特定することにより、文字画像中の各文字を分ける。図１３Ａは、文字認識装置が分割点毎に一つの分割パスを特定した一例を示す図である。しかしながら、多くの場合、特に連結文字（例えば手書き文字、機器で印刷されたイタリック体又は装飾文字、草書体等）を切り分ける過程では、各分割点のそれぞれに利用可能な分割パスが複数存在する可能性がある。図１３Ｂは、文字認識装置が文字画像中の複数の可能な分割点のそれぞれにおいて、一つまたは複数の可能な分割パスを特定した一例を示す図である。これらの可能な分割点（以下、候補分割点と称する）及びその可能な分割パス（以下、候補分割パスと称する）が正しいかどうかは、文字認識の正確性に直接的な影響を与える。既知の方法において、文字認識装置は、先ず、分割点毎に一つの分割パスを特定する。その後、文字認識装置は、このように切り分けられた画像が、所定の基準を満たしているかどうかを判定する。所定の基準を満たしていない場合には、文字認識装置は、当該所定の基準を満たすまで、再び分割または合併を行う。すなわち、文字認識装置は、各分割点のそれぞれとその対応する一つの分割パスを再び特定する。しかしながら、このような方法で特定された分割点と分割パスは、所定の基準を満たしているだけであり、最適な分割点と最適な分割パスではない場合が多い。
【００１０】
開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、正確に連結文字を切り分けることができる文字認識方法及び文字認識装置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】
【００１１】
開示技術のいくらかの側面についての基本的な理解のため、開示技術についての概要を以下に記載する。この概要は、開示技術について全てを記載するものではない。これは、開示技術のキーポイントまたは重要な部分を確定することを意図せず、また、開示技術の範囲を限定することを意図するものでもない。この目的は、簡潔な形態で開示技術の概念を与えることにある。この概要は、後述のより詳しい記載の前書きとなる。
【００１２】
開示技術の一つの方面によれば、文字認識方法が提供される。この方法は、認識対象である文字画像中の候補分割点毎における一つまたは複数の候補分割パスを特定すること（ここで、少なくとも一つの候補分割点には複数の候補分割パスが有る）、各候補分割パスに基づいて認識対象である文字画像を分割して、一つまたは複数の画像セグメントを生成すること、一つまたは複数の画像セグメントのそれぞれを認識して、一つまたは複数の認識結果を取得すること、認識結果に基づいて、候補分割点及び候補分割点における候補分割パスから文字画像の一つまたは複数の最適分割点と最適分割点毎の最適分割パスを選択することを備える。
【００１３】
開示技術の一つの方面によれば、文字認識装置が提供される。その装置は、認識対象である文字画像中の候補分割点毎における一つまたは複数の候補分割パスを特定する（ここで、少なくとも一つの候補分割点には複数の候補分割パスが有る）候補パス特定部と、各候補分割パスに基づいて認識対象である文字画像を分割して、一つまたは複数の画像セグメントを生成する画像セグメント生成部と、一つまたは複数の画像セグメントのそれぞれを認識して、一つまたは複数の認識結果を取得する認識部と、認識結果に基づいて、候補分割点及び候補分割点における候補分割パスから文字画像の一つまたは複数の最適分割点と最適分割点毎の最適分割パスを選択するパス探索部とを備える。
【００１４】
また、開示技術の実施例は、文字認識方法を実現するためのコンピュータプログラムを更に提供する。
【００１５】
なお、開示技術の実施例は、少なくともコンピュータによって読取可能な媒体形式で、文字認識方法を実現するためのコンピュータプログラムコードが記録されたコンピュータプログラム製品をさらに提供する。
【発明の効果】
【００１６】
本願の開示する文字認識方法及び文字認識装置の一つの態様によれば、正確に連結文字を切り分けることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】図１は、実施例１に係る文字認識方法を模式的に示すフローチャートである。
【図２】図２は、実施例１に係る文字認識方法の別例を模式的に示すフローチャートである。
【図３】図３は、実施例２に係る文字認識方法を模式的に示すフローチャートである。
【図４Ａ】図４Ａは、候補分割点を第一標識によって標記した一例を示す図である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、候補分割パスを第二標識によって標記した一例を示す図である。
【図５】図５は、動的計画法を適用して最適分割パスの探索を行う場合の一例を模式的に示すフローチャートである。
【図６】図６は、実施例３に係る文字認識方法を模式的に示すフローチャートである。
【図７Ａ】図７Ａは、再度の分割の一例を示す図である。
【図７Ｂ】図７Ｂは、合併の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施例４に係る文字認識方法を模式的に示すフローチャートである。
【図９】図９は、実施例５に係る文字認識装置を模式的に示すブロック図である。
【図１０】図１０は、実施例６に係る文字認識装置を模式的に示すブロック図である。
【図１１】図１１は、実施例７に係る文字認識装置を模式的に示すブロック図である。
【図１２】図１２は、開示技術による実施例の実施に適用可能なコンピュータの例を模式的に示すブロック図である。
【図１３Ａ】図１３Ａは、文字認識装置が分割点毎に一つの分割パスを特定した一例を示す図である。
【図１３Ｂ】図１３Ｂは、文字認識装置が文字画像中の複数の可能な分割点のそれぞれにおいて、一つまたは複数の可能な分割パスを特定した一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下に開示技術の実施例について図面を参照しながら説明する。開示技術の一つの図面あるいは一種の実施形態に記述された要素及び特徴は、その他の一つ又は複数の図面あるいは実施形態に示された要素及び特徴と組み合わせることができる。図面と説明には、開示技術を明確にするため、開示技術とは関係がなく当業者にとって既知の構成要素や処理についての表示や記載を省略している。
【００１９】
以下の開示技術の実施例について、図面を組合せた説明を参照すると、開示技術の目的、特徴と効果がより理解し易くなる。図面における構成要素は開示技術の原理を示すに過ぎない。また、図面中において、同一又は類似する技術的特徴や部品には、同一または類似する符号を付している。
【実施例１】
【００２０】
図１は、実施例１に係る文字認識方法を模式的に示すフローチャートである。図１に示すように、文字認識装置は、ステップＳ２０３〜２０９の処理を実行することで、候補分割点毎の一つまたは複数の候補分割パスから最適分割パスを探索する。
【００２１】
ステップＳ２０３において、文字認識装置は、認識対象である文字画像中の候補分割点毎における一つまたは複数の候補分割パスを特定する。ここで、認識対象である文字画像中の複数の候補分割点のうち、少なくとも一つの候補分割点には複数の候補分割パスが存在すると仮定する。
【００２２】
ここで、認識対象である文字画像は、任意の適切なフォーマットであってもよい。ここでは全てを列挙しないが、認識対象である文字画像は、例えば、二値画像、JPG画像、ビットマップ画像等であってもよい。また、文字画像には、例えば、数字、符号、各種発音の字母または文字等、任意の種類の文字を含むことができる。ここでは、文字画像についてはいかなる限定もしない。
【００２３】
また、文字認識装置は、任意の適切な方法を利用して候補分割点と候補分割パスを特定してもよい。例えば、文字認識装置は、空白とピッチ解析法（White Space and Pitch Analysis）、投影解析法（Projection Analysis）、常用の連結文字処理法（Connected Component Processing）及びアセンダー・ディセンダー解析法（Ascender-Descender Analysis）等を利用することができる。なお、ここでは、これらの既存の方法については、詳細な説明を省略する。
【００２４】
文字認識装置は、最適分割パスを特定するために、候補分割点毎における全ての可能な分割パスを候補分割パスとして検出する。
【００２５】
ステップＳ２０５において、文字認識装置は、各候補分割点における候補分割パスが特定されると、それらの候補分割パスに基づいて認識対象である文字画像を分割し、一つまたは複数の画像セグメントを生成する。
【００２６】
ステップＳ２０７において、文字認識装置は、生成した一つまたは複数の画像セグメントのそれぞれを認識し、一つまたは複数の認識結果を取得する。
【００２７】
ステップＳ２０７においては、文字認識装置は、任意の適切な方法を利用して画像セグメントを認識してもよい。図２は、実施例１に係る文字認識方法の別例を模式的に示すフローチャートである。図２に示したステップＳ７０３は、図１に示したステップＳ２０３と同様である。また、ステップＳ７０５は、ステップＳ２０５と同様である。また、ステップＳ７０９は、ステップＳ２０９と同様である。したがって、ここではこれらの説明を省略する。ステップＳ７０７において、文字認識装置は、画像セグメントを認識する。文字認識装置は、このステップでサブステップＳ７０７−１とサブステップＳ７０７−２を実行する。サブステップＳ７０７−１においては、文字認識装置は、生成された一つまたは複数の画像セグメントを分類する。文字認識装置は、画像中の文字の種類に応じて、任意の適切なパターン認識方法を利用して生成された複数の画像セグメントを分類する。例えば、文字認識装置は、ニューラルネットワーク、ベイズ決定、サポートベクトルマシン、構造的パターン認識方法等、及びこれらの方法の組み合わせを利用する。なお、これら方法についての詳細をここでは詳しく述べない。サブステップＳ７０７−２において、文字認識装置は、各画像セグメントの種類に基づいて、画像セグメント毎の当該種類の既知文字画像との間のマッチング距離を当該画像セグメントの認識結果として算出する。例えば、文字認識装置は、分類が行われた後、ある画像セグメントが字母“a”に属するものに分類されると、当該画像セグメントと字母“a”の既知画像との間のマッチング距離を算出する。図２のステップＳ７０７は、画像セグメントを認識する一つの例だけを示しているが、開示技術はこの例に限定されない。また、文字認識装置は、任意の適切な認識技術、例えば、ニューラルネットワーク、ベイズ決定、サポートベクトルマシン、構造的パターン認識方法等、及びこれらの方法の組み合わせを利用しても良い。なお、これらについては、詳細な説明を省略する。
【００２８】
ある文字種類に対して、対応する複数の既知画像が存在している例を用いて説明する。文字認識装置は、ある画像セグメントを当該種類に分類した場合、当該画像セグメントと複数の既知画像のそれぞれとの間のマッチング距離を算出する。その後、文字認識装置は、この中から最小のマッチング距離を当該画像セグメントに対応する認識結果として選択し、更にこのマッチング距離に対して平均値またはその合計値等を算出し、算出した値を当該文字画像に対応する認識結果とする。
【００２９】
最後に、ステップＳ２０９においては、文字認識装置は、認識結果に基づいて、候補分割点及び候補分割点における候補分割パスから文字画像の一つまたは複数の最適分割点と最適分割点毎の最適分割パスを選択する。
【００３０】
例えば、認識対象である文字画像中におけるある文字の候補分割点において複数の候補分割パスが存在する可能性があるので、ステップＳ２０５において、文字認識装置は、当該文字に対応する複数の画像セグメントを生成する。これに伴い、ステップＳ２０７において、文字認識装置は、これらの画像セグメントに対応する複数の認識結果を取得する。例えば、図２の例では、文字認識装置は、ある文字に対応する複数の画像セグメントについて、複数のマッチング距離を算出する。ここで、算出されたマッチング距離が小さいほど、認識結果が良いことを意味する。したがって、文字認識装置は、最小のマッチング距離に対応する画像セグメントを選択する。すなわち、文字認識装置は、当該画像セグメントを分割して得ることができる候補分割点と候補分割パスから最適分割点及び最適分割点における最適分割パスとを選択することができる。
【００３１】
上述した説明の方法において、文字認識装置は、一つの判定基準を予め定めなくてもよい。すなわち、文字認識装置は、一つの分割点において一つまたは複数の候補分割パスを特定することができる。したがって、文字認識装置は、一つまたは複数の候補分割パスから最適分割パスを選択することができるので、文字認識の正確性を大幅に向上することができる。
【実施例２】
【００３２】
複数の候補分割点と一つまたは複数の候補分割パスから文字画像の最適分割点と最適分割パスを選択する方法はこの例に限定されない。実施例２において、文字認識装置は、候補分割点毎における各候補分割パスのそれぞれを標記すると共に、動的計画アルゴリズムを利用して、複数の候補分割点と一つまたは複数の候補分割パスから最適分割点及び最適分割点における最適分割パスを選択する。
【００３３】
図３は、実施例２に係る文字認識方法を模式的に示すフローチャートである。図３に示すように、この方法において文字認識装置は、ステップＳ３０３、３０４、３０５、３０７及び３０９の処理を実行する。
【００３４】
ステップＳ３０３は、図１に示した実施例１におけるステップＳ２０３と同様であるので、ここでは説明を省略する。
【００３５】
ステップＳ３０４において、文字認識装置は、候補分割点毎における各候補分割パスに対して二次元標識で標記する。このように、文字認識装置は、これらの候補分割パスの二次元標識により複数の画像セグメントを標記する。二次元標識は、各候補分割点を標記するための第一標識及び各候補分割パスを標記するための第二標識を含む。具体的には、文字認識装置が、認識対象である文字画像においてＩ（Ｉ＞１）個の候補分割点が含まれ、且つ第ｉ（１≦ｉ≦Ｉ）番目の候補分割点においてＪ（Ｊ≧１）個の候補分割パスを特定した場合を例に説明する。文字認識装置は、第ｉ番目の候補分割点の第ｊ（１≦ｊ≦Ｊ）番目の候補分割パスを（ｉ，ｊ）または(ｊ，ｉ)と標記する。このように、第ｉ番目の候補分割点の第ｊ番目の候補分割パス及び第ｍ(１≦ｍ≦Ｉ)番目の候補分割点における第ｎ番目の候補分割パスにより切り分けて得られた画像セグメントは｛（ｉ,ｊ）、（ｍ,ｎ）｝または｛（ｊ,ｉ）、（ｎ,ｍ）｝と標記する。なお、第ｍ番目の分割点上にＮ個の候補分割パスが存在し、Ｎ≧１、１≦ｎ≦Ｎであると仮定する。
【００３６】
図４は、二次元的な標記を行う例を示している。図４Ａに示した画像は、認識対象である文字画像として手書き単語“ｎｅｔ”を含んでおり、その中に特定された候補分割点は“位置ｉ”、“位置ｉ＋１”と“位置ｉ＋２”を含む。ここで、ｉ≧０である。位置ｉにおける候補分割パスは（ｉ,１）と標記することができ、位置ｉ＋１における候補分割パスは（ｉ＋１,１）と標記することができる。そして、位置ｉ＋２における各候補分割パスのそれぞれは、（ｉ＋２,１）、（ｉ＋２,２）及び（ｉ＋２,３）と標記することができる。このように、図４において、位置ｉにおける候補分割パス（ｉ,１）と位置ｉ＋１における候補分割パス（ｉ＋１,１）を利用して切り分けて得られた画像セグメントは｛（ｉ,１）、（ｉ＋１,１）｝と標記することができる。
【００３７】
ステップＳ３０５は、図１に示した、実施例１におけるステップＳ２０５と同様であるので、ここでは説明を省略する。また、ステップＳ３０７は、図１に示した、実施例１におけるステップＳ２０７と同様であるので、ここでは説明を省略する。
【００３８】
ステップＳ３０９においては、文字認識装置は、ステップＳ３０７において取得した認識結果に基づいて、複数の候補分割点及び候補分割点における候補分割パスから最適分割点及び最適分割パスを選択する。例えば、文字認識装置は、二次元標識に基づいて、動的計画法（dynamic  programming  method）を利用して、候補分割点及び候補分割点における候補分割パスから最適分割点及び最適分割点における最適分割パスを探索する。
【００３９】
図５は、動的計画法を利用して最適分割パスの探索を行う場合の一例を模式的に示すフローチャートである。
【００４０】
図５に示すように、複数の画像セグメントに対して二次元的な標記が行われた後、動的計画法を利用して、複数の候補分割点及び各候補分割点における候補分割パスから一つまたは複数の最適分割点及び最適分割点毎における最適分割パスを選択する。この方法において、文字認識装置は、ステップＳ１２０９−１、１２０９−２及び１２０９−３の処理を実行する。
【００４１】
まず、ステップＳ１２０９−１において、文字認識装置は、複数の画像セグメントに対して分類する。具体的に、文字認識装置は、画像セグメントに対応する候補分割点と候補分割パスの二次元標識に基づいて、複数の画像セグメントをその左側（又は右側）の分割点毎に分類する。ここで、左側（又は右側）の候補分割点が同じ画像セグメントを候補分割パス毎に分類する。
【００４２】
次に、ステップＳ１２０９−２において、文字認識装置は、各画像セグメント間の接続関係を定義する。具体的には、文字認識装置は、以下の手順にしたがって、各画像セグメント間の接続関係を定義する、すなわち、文字認識装置は、一方の画像セグメントの右側の候補分割点と候補分割パスが、他方の画像セグメントの左側の候補分割点と候補分割パスと同じである場合に限り、その二つの画像セグメントが接続していると定義する。文字認識装置は、二次元標識を利用して、二つの画像セグメントの対応する候補分割点と候補分割パスは同じであるか否かを判定する。
【００４３】
その次に、ステップＳ１２０９−３において、文字認識装置は、パスの探索を行う。具体的には、文字認識装置は、定義された画像セグメント間の接続関係に基づいて、動的計画法を利用して最適な認識結果に対応する候補分割パスを画像の最適分割パスとして検出し、これらに対応する候補分割点を最適分割点とする。一例として、ある文字の種類に対して、対応する複数の既知画像が存在していてもよい。文字認識装置は、画像セグメント毎の複数の既知画像のそれぞれとの間のマッチング距離を算出して、複数のマッチング距離の平均値またはその合計を当該画像セグメントの認識結果とする。例えば、文字認識装置は、動的計画法を利用してマッチング距離が最も短い分割パスを検出する。ここで、文字認識装置は、マッチング距離が最も短い分割パスを構成する画像セグメントを認識結果が最も良いものと判定する。
【００４４】
上述の方法においては、文字認識装置は、動的計画法を利用して文字画像の最適分割パスの探索を行うので、マッチング距離の算出を効率化することができる。
【実施例３】
【００４５】
実施例３において、文字認識装置は、認識対象である文字画像の各候補分割点と各候補分割パスを特定した後、得られた画像セグメントに対して再び合併及び／又は分割を行う。図６は、実施例３に係る文字認識方法を模式的に示すフローチャートである。図６に示すように、この方法において、文字認識装置は、ステップＳ６０３、６０５、６０６、６０７及び６０９の処理を実行する。
【００４６】
ステップＳ６０３は、実施例１におけるステップＳ２０３と同様である。また、ステップＳ６０５は、実施例１におけるステップＳ２０５と同様である。したがって、ここでは、ステップＳ６０３及びステップＳ６０５についての説明を省略する。
【００４７】
ステップＳ６０６においては、文字認識装置は、選択的に、ステップＳ６０５において得られた複数の画像セグメントに対して再度の分割及び／又は合併を行う。具体的には、文字認識装置は、隣接した画像セグメントを合併してもよく、及び／又は、複数の画像セグメントの中の一つまたは複数個に対して再度の分割をしてもよい。これによって、文字認識装置は、新たな画像セグメントを生成する。
【００４８】
図７は再度の分割及び／または合併を行う例を示している。ここで、図７Ａは、再度の分割の例を示しており、図７Ｂは、合併を行う例を示している。図７Ａには、ステップＳ６０５を経た後、二つの画像セグメント、すなわち、図７Ａにおける「画像セグメント１」と「画像セグメント２」とが得られた場合を示している。文字認識装置は、この二つの画像セグメントに対して再度の分割を実行することができる。この例では、文字認識装置は、画像セグメント２に対して再度の分割を実行して画像セグメント３と画像セグメント４とを取得する。図７Ｂでは、文字認識装置は、ステップＳ６０５を経た後、四つの画像セグメント、すなわち図７Ｂにおける「画像セグメント１′-４′」を取得する。文字認識装置は、これらの画像セグメント中の隣接したセグメントに対して合併することができる。例えば、文字認識装置は、画像セグメント１′と画像セグメント２′を合併して画像セグメント５′を取得する。別例として、ステップＳ６０６においては、文字認識装置は、隣接した画像セグメントに対して合併を行うと同時に、一つまたは複数の画像セグメントに対して再度の分割を実行してもよい。
【００４９】
ステップＳ６０７においては、文字認識装置は、ステップＳ６０５とステップＳ６０６において得られた全ての画像セグメントに対して認識を行う。例えば、図７Ａの例においては、文字認識装置は、得られた４つの画像セグメント１−４を認識して対応する認識結果を取得する。また、図７Ｂの例においては、文字認識装置は、得られた５つの画像セグメント（画像セグメント１′-５′）を認識して対応する認識結果を取得する。なお、この認識結果を取得するステップＳ６０７は、実施例１におけるステップＳ２０７と同様であるので、ここで説明を省略する。
【００５０】
ステップＳ６０９は、実施例１におけるステップＳ２０９と同様であるので、ここでは、ステップＳ６０９についての説明を省略する。
【００５１】
上述の方法においては、文字認識装置は、画像セグメントに対して再度の分割及び／又は合併を行うことにより、画像セグメントの誤分割を防止し、正確に最適分割パスを探索することができる。
【実施例４】
【００５２】
図８は、実施例４に係る文字認識方法を模式的に示すフローチャートである。図８に示すように、当該方法において、文字認識装置は、ステップＳ８０１の連結部分を認識する処理を実行する。
【００５３】
ステップＳ８０１において、文字認識装置は、認識対象である文字画像中の一つまたは複数の連結部分に対して認識を行う。例えば、入力された画像が、図１３に示した、手書き文字「chorghui@xxx.net」を含む画像であると仮定する。文字認識装置は、手書き文字「chorghui@xxx.net」を「chorghui@」と「xxx」と「.」と「net」とを含む四つの連結部分に分ける。文字認識装置は、任意の適切な方法、例えば空白とピッチ解析法、常用の連結部分解析法又はアセンダー・ディセンダー解析法等を利用して、連結部分を認識しても良い。なお、ここでは連結部分の認識についての詳細な説明を省略する。
【００５４】
文字認識装置は、これらの連結部分に対してそれぞれの処理を実行する。ステップＳ８０３においては、文字認識装置は、連結部分毎の各候補分割点を特定して標記する。ステップＳ８０４において、文字認識装置は、候補分割点毎の一つまたは複数の候補分割パスを特定して標記する。ステップＳ８０３は、図３に示した、実施例２におけるステップＳ３０３と同様であり、ステップＳ８０４は、ステップＳ３０４と同様である。言い換えれば、ステップＳ８０３と８０４においては、文字認識装置は、連結部分中の候補分割点毎の一つ又は複数の候補分割パスを特定すると共に、二次元標識により各候補分割パスのそれぞれに対して標記を行う。なお、標記方法は実施例２と同様であり、ここでは説明を省略する。
【００５５】
ステップＳ８０５において、文字認識装置は、ステップＳ８０３及びステップＳ８０４により特定された候補分割点と候補分割パスを利用して、連結部分のそれぞれに対して分割を行うことで、複数の画像セグメントを生成する。
【００５６】
ステップＳ８０６において、文字認識装置は、ステップＳ８０５で取得した複数の画像セグメントに対して再度の分割及び／又は合併を行う。具体的には、文字認識装置は、隣接した画像セグメントを合併することができ、及び／又は、複数の画像セグメントの中の一つ又は複数個を再度の分割を実行することもできる。このようにして、文字認識装置は、新たな画像セグメントを生成する。
【００５７】
実施例４において、文字認識装置は、更にそれらの新たな画像セグメントに対して標記を行うことができる。例えば、図７Ａに示した例において、文字認識装置は、画像セグメント２を再度分割する分割点を位置ｉ＋２と標記する。一方、文字認識装置は、その対応する候補分割パスを（ｉ＋２,ｊ）と標記する。ここで、１≦ｊ≦Ｊであり、Ｊは当該分割点における候補分割パスの数である。また、図７Ｂに示した例において、文字認識装置は、画像セグメント１′と画像セグメント２′を合併した画像セグメント５′を｛（ｉ,０）、（ｉ＋２,０）｝と標記する。画像セグメント５′の左境界が第ｉ番目の分割点の第０番目の候補分割パスであり、右境界が第ｉ＋２番目の分割点の第０番目の候補分割パスであることを示している。このようにして、文字認識装置は、合併した画像セグメントのそれぞれの標記を完成する。
【００５８】
ステップＳ８０７において、文字認識装置は、ステップＳ８０５と８０６で取得した全ての画像セグメントを認識して、認識結果を取得する。認識結果を取得する方法は実施例１におけるステップＳ２０７と同様であり、ここでは説明を省略する。
【００５９】
ステップＳ８０９においては、文字認識装置は、ステップＳ８０７で取得した認識結果に応じて、二次元標識に基づいて、動的計画法を利用して複数の候補分割点及び候補分割パスから最適分割点及び最適分割パスを探索する。
【００６０】
ステップＳ８１１においては、文字認識装置は、全ての連結部分に対する処理が完了したかどうかを判定する。文字認識装置は、全ての連結部分に対する処理が完了していない場合には、ステップＳ８０３に戻り以降の処理を実行する。文字認識装置は、全ての連結部分に対する処理が完了している場合には、文字認識装置は、処理を終了する。
【００６１】
この実施例においては、文字認識装置は、入力画像中の各連結部分のそれぞれに対して処理を行うので、入力画像に対する処理を優位に効率化することができる。
【実施例５】
【００６２】
図９は、実施例５に係る文字認識装置９００を模式的に示すブロック図である。図９に示すように、文字認識装置９００は、候補パス特定部９０２、画像セグメント生成部９０４、認識部９０６及びパス探索部９０８を備える。
【００６３】
候補パス特定部９０２は、認識対象である文字画像中の候補分割点毎の一つまたは複数の候補分割パスを特定し、候補分割点と候補分割パスを画像セグメント生成部９０４へ出力する。ここで、画像の複数の候補分割点のうち、少なくとも一つの候補分割点には複数の候補分割パスが存在するものと仮定する。
【００６４】
実施例１〜４と同様に、認識対象である文字画像は、任意の適切なフォーマットであっても良い。例えば、認識対象である文字画像は、二値画像、ＪＰＧ画像、ビットマップ画像等であるが、ここでは全てを列挙しない。文字画像には、任意の種類の文字、例えば数字、符号、各種発音の字母又は文字等を含むことができ、ここではいかなる限定もしない。また、候補パス特定部９０２は、任意の適切な方法を利用して、候補分割点と候補分割パスを特定する。例えば、候補パス特定部９０２は、空白とピッチ解析法（White Space and Pitch Analysis）、投影解析法（Projection Analysis）、常用の連結文字処理法（Connected Component Processing）及びアセンダー・ディセンダー解析法（Ascender-Descender Analysis）等を利用する。なお、ここでは、これらの方法についての詳細な説明を省略する。
【００６５】
画像セグメント生成部９０４は、候補パス特定部９０２により特定された候補分割パスを利用して、認識対象である文字画像を分割し、一つまたは複数の画像セグメントを生成し、複数の画像セグメントを認識部９０６へ出力する。
【００６６】
認識部９０６は、画像セグメント生成部９０４から受信した一つまたは複数の画像セグメントのそれぞれを認識して、一つまたは複数の認識結果を取得する。そして認識部９０６は、認識結果をパス探索部９０８へ出力する。
【００６７】
認識部９０６は、実施例１で説明した方法を利用して画像セグメントの認識を行う。なお、ここでは説明を省略する。
【００６８】
パス探索部９０８は、認識部９０６から受信した認識結果に基づいて、一つまたは複数の候補分割点及び候補分割点における候補分割パスから文字画像の一つまたは複数の最適分割点と最適分割点毎の最適分割パスを選択する。
【００６９】
パス探索部９０８は、判定基準を予め定める必要がなく、文字画像の一つの分割点において複数の候補分割パスを特定することができ、特定した複数の候補分割パスの中から最適分割パスを選択する。したがって、文字認識装置９００は、文字認識の正確性を大幅に向上することができる。
【実施例６】
【００７０】
図１０は、実施例６に係る文字認識装置１０００を模式的に示すブロック図である。図１０に示す文字認識装置１０００は、候補パス特定部１００２、画像セグメント生成部１００４、認識部１００６とパス探索部１００８とを有する。ここで、候補パス特定部１００２は、図９に示した実施例における候補パス特定部９０２と同様の機能を有する。また、画像セグメント生成部１００４は、図９に示した実施例における画像セグメント生成部９０４と同様の機能を有する。したがって、ここでは、候補パス特定部１００２と画像セグメント生成部１００４について、説明を省略する。
【００７１】
図９に示した実施例と相違するのは、認識部１００６が分類部１００６ａとマッチング部１００６ｂを有することにある。分類部１００６ａは、画像セグメント生成部１００４により生成された一つまたは複数の画像セグメントを分類する。分類部１００６ａは、実施例１で説明した分類方法を利用する。なお、ここでは分類方法についての説明を省略する。マッチング部１００６ｂは、分類部１００６ａから出力された分類結果に基づいて、すなわち、各画像セグメントの種類に基づいて、画像セグメント毎の当該種類の既知文字画像との間のマッチング距離を当該画像セグメントの認識結果として算出する。例えば、分類部１００６ａによって分類された場合、マッチング部１００６ｂは、ある画像セグメントが字母“a”に属するものに分類されると、当該画像セグメントと字母“a”の既知画像との間のマッチング距離を算出する。例えば、ある文字種類に対して、認識部１００６には対応する複数の既知画像が保存されていてもよい。分類部１００６ａによってある画像セグメントを当該種類に分類されると、マッチング部１００６ｂは、当該画像セグメントと複数の既知画像のそれぞれとの間のマッチング距離を算出する。マッチング部１００６ｂは、算出した中で最小のマッチング距離を当該画像セグメントに対応する認識結果として選択する。さらに、マッチング部１００６ｂは、そのマッチング距離に対して平均値又はその合計値を算出し、算出した値を当該画像セグメントに対応する認識結果とする。
【００７２】
パス探索部１００８は、認識部１００６から出力された認識結果、すなわち算出されたマッチング距離に応じて、複数の候補分割点及び補分割点における候補分割パスから文字画像の最適分割点と最適分割パスを選択する。具体的には、文字画像中のある文字については、その対応する候補分割点において複数の候補分割パスが存在する可能性があるので、画像セグメント生成部１００４において当該文字に対応する複数の画像セグメントが生成される場合がある。これに応じて、認識部１００６は、これらの画像セグメントに対応する複数の認識結果を得る場合がある。例えば、ある文字に対応する複数の画像セグメントについて、マッチング部１００６ｂは、複数のマッチング距離を算出する。なお、算出されたマッチング距離が小さいほど、認識結果が良いことを示す。したがって、パス探索部１００８は、最小のマッチング距離に対応する画像セグメントを選択することができる。すなわち、パス探索部１００８は、当該画像セグメントを分割して得られる分割パスを対応する分割点における最適分割パスとして選択する。
【００７３】
さらに、一例として、候補パス特定部９０２／１００２は、候補分割点毎の一つまたは複数の候補分割パスのそれぞれを二次元標識で標記してもよい。ここで、二次元標識は、各候補分割点を標記するための第一標識及び各候補分割パスを標記するための第二標識を含む。候補パス特定部９０２／１００２は、実施例２で説明した標記方法を利用することができる。なお、ここでは標記方法についての説明を省略する。パス探索部９０８／１００８は、候補パス特定部９０２／１００２により標記された二次元標識に基づいて、動的計画法を利用して、複数の候補分割点及び候補分割点における候補分割パスから最適分割点及び最適分割パスを選択してもよい。ここで、パス探索部９０８／１００８は、実施例２で説明した動的計画法を利用してパス探索を行ってもよい。なお、ここでは、動的計画法を利用したパス探索についての説明を省略する。パス探索部９０８／１００８は、動的計画法を利用して文字の分割パスを探索することにより、処理効率を優位に高めることができる。
【００７４】
別の一例においては、画像セグメント生成部９０４／１００４は、画像に対して分割を行った後、隣接した画像セグメントを合併し、及び／又は複数の画像セグメントの中の一つまたは複数個に対して再度の分割を実行する。そして、画像セグメント生成部９０４／１００４は、得られた全ての画像セグメントを認識部９０６／１００６へ出力してもよい。画像セグメント生成部９０４／１００４は、実施例３及び４で説明した方法を利用して、生成された画像セグメントに対して再度の分割及び／又は合併を行うことができ、ここでは説明を省略する。画像セグメント生成部９０４／１００４が画像セグメントに対して再度の分割及び／又は合併を行うことにより、文字認識装置は、画像セグメントの誤分割を防止することができ、最適分割パスを正確に探索することができる。
【実施例７】
【００７５】
図１１は、実施例７に係る文字認識装置１１００を模式的に示すブロック図である。実施例６における文字認識装置１０００と同様に、図１１に示した文字認識装置１１００は、候補パス特定部１１０２、画像セグメント生成部１１０４、認識部１１０６とパス探索部１１０８とを有する。相違するのは、文字認識装置１１００は、さらに、連結部分特定部１１０１を有することである。
【００７６】
連結部分特定部１１０１は、認識対象である文字画像中の一つまたは複数の連結部分を認識し、得られた連結部分を候補パス特定部１１０２へ出力する。連結部分特定部１１０１は、実施例４と同様の方法を利用して動作するので、ここでは説明を省略する。
【００７７】
候補パス特定部１１０２は、連結部分特定部１１０１によって特定された連結部分をそれぞれ処理する。候補パス特定部１１０２は、連結部分毎における候補分割点毎の一つ又は複数の候補分割パスを特定する。さらに、候補パス特定部１１０２は、二次元標識で各候補分割パスを標記してもよい。なお、標記の方法は実施例２で説明した方法と同様であるので、ここでは説明を省略する。
【００７８】
画像セグメント生成部１１０４は、候補パス特定部１１０２により特定された候補分割点と候補分割パスを利用して各連結部分に対して分割を行って、複数の画像セグメントを生成する。一例として、画像セグメント生成部１１０４は、これらの画像セグメントに対して再度の分割及び／又は合併を行うことができる。具体的には、画像セグメント生成部１１０４は、隣接した画像セグメントに対して合併を行うことができ、及び／又は、複数の画像セグメントの中の一つ又は複数個に対して再度の分割を実行することもできる。したがって、画像セグメント生成部１１０４は、新たな画像セグメントを生成する。画像セグメント生成部１１０４は、これらの新たな画像セグメントを標記することもできる。標記の方法は、図８で説明した実施例４と同様であるので、ここでは説明を省略する。
【００７９】
認識部１１０６は、画像セグメント生成部１１０４によって生成された全ての画像セグメントを認識して、相応する認識結果を取得する。画像セグメントの認識は実施例１〜４で説明した方法と同様の方法で処理してもよいので、ここでも説明を省略する。パス探索部１１０８は、認識部１１０６から受信した認識結果に応じて、複数の候補分割点及びその候補分割パスから文字画像の最適分割点と最適分割パスを選択する。具体的な探索方法は、実施例１〜４で説明した方法と同様の方法で処理してもよい。例えば、パス探索部１１０８は、認識部１１０６によって取得された認識結果に応じて、候補パス特定部１１０２と画像セグメント生成部１１０４により標記された二次元標識に基づいて、動的計画法を利用する。この結果、パス探索部１１０８は、複数の候補分割点及び候補分割パスから最適分割点及び最適分割パスを選択する。
【００８０】
この実施例７において、文字認識装置１１００は、入力画像における各連結部分をそれぞれ処理することにより、入力画像に対する処理を優位に効率化することができる。
【実施例８】
【００８１】
本明細書中の実施例に記載した各例は、一例であり、開示技術はこれらに限定されない。
【００８２】
上述の文字認識装置における各構成部は、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェアあるいはそれらを組み合わせて配置されてもよい。配置に使用可能な具体的な手法又は方式は当業者に熟知されているものであり、ここでは説明を省略する。ソフトウェア又はファームウェアにより実現される場合には、記憶媒体又はネットワークから専用のハードウェア構成を持つコンピュータ（例えば図１２に示した汎用コンピュータ１３００）に対してこのソフトウェアを構成するプログラムをインストールする。そして、各種プログラムがインストールされると、汎用コンピュータ１３００が各種機能等を実行する。
【００８３】
図１２においては、中央処理装置（CPU）１３０１は、読取専用メモリ（ROM）１３０２に記憶されたプログラム又は記憶部１３０８からランダムアクセスメモリ（RAM）１３０３にアップロードされたプログラムにより、各種の処理を実行する。ＲＡＭ１３０３にも、必要に応じて、ＣＰＵ１３０１が各種の処理を実行するため等に必要なデータを記憶している。ＣＰＵ１３０１とＲＯＭ１３０２とＲＡＭ１３０３とは、バス１３０４を介して接続されている。同様に、入力／出力インターフェース１３０５は、バス１３０４に接続されている。
【００８４】
入力部１３０６と、出力部１３０７と、記憶部１３０８と、通信部１３０９とは、入力／出力インターフェース１３０５に接続されている。ここで、入力部１３０６は、キーボード、マウス等を含む。例えば、出力部１３０７は、ブラウン管（CRT）や液晶ディスプレイ（LCD）等のディスプレイ、スピーカ等を含む。記憶部１３０８は、ハードディスク等を含む。例えば、通信部１３０９は、ＬＡＮカード等のネットワークインターフェースカード、モデム等を含む。また、通信部１３０９は、ネットワーク、例えばインターネットを経由して通信処理を実行する。入力／出力インターフェース１３０５にはドライブ１３１０を接続してもよい。例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ等のような着脱可能な媒体１３１１が、ドライブ１３１０に取り付けられており、この中から読み出されるコンピュータプログラムが記憶部１３０８にインストールされる。
【００８５】
ソフトウェアによって上述した一連の処理を実行する場合、汎用コンピュータ１３００は、ネットワーク又は記憶媒体からソフトウェアを構成するプログラムをインストールされる。ここで、ネットワークは、例えばインターネットであり、記憶媒体は、例えば着脱可能な媒体１３１１である。
【００８６】
このような記憶媒体は、着脱可能な媒体１３１１には限定されない。例えば、記憶媒体は、ＲＯＭ１３０２、記憶部１３０８に含まれるハードディスクなどでも良い。この中にプログラムが記憶されており、かつこれらを含むデバイスと一緒にユーザに配布される。なお、着脱可能な媒体１３１１は、図１２に示したような、その中にプログラムを記憶するものであって、デバイスから離れて配布されることで、ユーザにプログラムを提供する。例えば、着脱可能な媒体１３１１は、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスクを含む）、光ディスク（コンパクトディスクリードオンリーメモリ（CD−ROM）やディジタルヴァーサタイルディスク（DVD）を含む）、光磁気ディスク（ミニディスク（登録商標）を含む）及び半導体メモリを含む。
【００８７】
開示技術はさらに、機器で読取可能な命令コードが記憶されたプログラム製品を提供する。命令コードが機器で読取られて実行される場合、開示技術による実施例の方法を実行することができる。
【００８８】
これに対して、機器で読取り可能な命令コードが記憶されたプログラム製品を搭載する記憶媒体も開示技術に含まれる。記憶媒体は、フロッピー（登録商標）ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、メモリカード、メモリスティック等を含むが、これらに限定されない。
【００８９】
以上の開示技術の具体的な実施例の記載においては、実施形態の一例について記載しており、実施形態の一例として示した特徴は、同一あるいは同様の形態、一つ又は複数の他の実施形態で使用されてもよい。また、他の実施形態における特徴と組み合わせてもよく、あるいは、他の実施形態における特徴と置き換えてもよい。
【００９０】
専門用語“含む／有する”が本文で使用される場合には、特徴、要素、ステップ又は構成部の存在を意味するが、一つ又は複数の他の特徴、要素、ステップ又は構成部の存在又は追加を排除しないことを補足する。
【００９１】
なお、開示技術の方法は、明細書において記載した説明の順序で実行することに限られず、その他の順序にしたがって、同時にあるいは独立に実行されてもよい。したがって、本明細書で記載した方法の実行順序は、開示技術の技術的範囲を限定するものではない。
【００９２】
このように開示技術の具体的実施例を記載することにより開示技術を説明したが、上述の実施例は一例であり、限定的なものではない。当業者は、開示技術の技術的思想の範囲内において、各種の修正、改良あるいは類似品を設計することができる。これらの修正、改良あるいは類似品は開示技術の保護範囲内に含まれるものであると考えられるべきである。
【００９３】
以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【００９４】
（付記１）文字認識装置が、
認識対象である文字画像中の候補分割点毎における一つまたは複数の候補分割パスを特定するステップと、
前記各候補分割パスに基づいて前記認識対象である文字画像を分割し、一つまたは複数の画像セグメントを生成するステップと、
前記一つまたは複数の画像セグメントのそれぞれを認識して、一つまたは複数の認識結果を取得するステップと、
前記認識結果に基づいて、前記候補分割点及び前記候補分割点における候補分割パスから前記文字画像の一つまたは複数の最適分割点と最適分割点毎における最適分割パスを選択するステップと
を実行することを特徴とする文字認識方法。
【００９５】
（付記２）文字認識装置が、
前記候補分割点毎における候補分割パスを特定するステップを実行した後、前記各候補分割点を標記するための第一標識及び前記各候補分割パスを標記するための第二標識を含む二次元標識を使用して、前記候補分割点毎における一つまたは複数の候補分割パスのそれぞれを標記するステップを更に実行することを含む、付記１に記載の文字認識方法。
【００９６】
（付記３）前記認識結果に基づいて、前記候補分割点及び前記候補分割点における候補分割パスから前記文字画像の一つまたは複数の最適分割点と最適分割点毎の最適分割パスを選択するステップは、
前記候補分割パス毎の二次元標識に基づいて、動的計画法により候補分割点及び候補分割点における候補分割パスから最適分割点及び最適分割点毎における最適分割パスを探索するステップを含む、付記２に記載の文字認識方法。
【００９７】
（付記４）前記一つまたは複数の画像セグメントを認識して、一つまたは複数の認識結果を取得するステップは、
前記一つまたは複数の画像セグメントを分類するステップと、
前記各画像セグメントの種類に基づいて画像セグメント毎の当該種類の既知文字画像との間のマッチング距離を当該画像セグメントの認識結果として算出するステップと
を含む、付記１に記載の文字認識方法。
【００９８】
（付記５）文字認識装置が、
前記一つまたは複数の画像セグメントを認識して、一つまたは複数の認識結果を取得するステップを実行する前に、隣接した画像セグメントを合併し、及び／又は前記複数の画像セグメントの中の一つまたは複数個に対して再度の分割をするステップを更に実行することを含む、付記１に記載の文字認識方法。
【００９９】
（付記６）文字認識装置が、
認識対象である文字画像中の候補分割点毎における一つまたは複数の候補分割パスを特定するステップを実行する前に、前記認識対象である文字画像中の一つまたは複数の連結部分を認識するステップを更に実行することを含む、付記１に記載の文字認識方法。
【０１００】
（付記７）認識対象である文字画像中の候補分割点毎の一つまたは複数の候補分割パスを特定する候補パス特定部と、
前記各候補分割パスにより前記認識対象である文字画像を分割し、一つまたは複数の画像セグメントを生成する画像セグメント生成部と、
前記一つまたは複数の画像セグメントのそれぞれを認識して、一つまたは複数の認識結果を取得する認識部と、
前記認識結果に基づいて、前記候補分割点及び前記候補分割点における候補分割パスから前記文字画像の一つまたは複数の最適分割点と最適分割点毎における最適分割パスを選択するパス探索部と
を有することを特徴とする文字認識装置。
【０１０１】
（付記８）前記候補パス特定部は更に、
前記各候補分割点を標記するための第一標識及び前記各候補分割パスを標記するための第二標識を含む二次元標識を使用して、前記候補分割点毎における一つまたは複数の候補分割パスのそれぞれを標記するように配置される、付記７に記載の文字認識装置。
【０１０２】
（付記９）前記パス探索部は更に、
前記二次元標識に基づいて、動的計画法により候補分割点及び候補分割パスから最適分割点及び最適分割パスを探索するように配置される、付記８に記載の文字認識装置。
【０１０３】
（付記１０）前記認識部は、
前記一つまたは複数の画像セグメントを分類する分類部と、
前記各画像セグメントの種類に基づいて画像セグメント毎の当該種類の既知文字画像との間のマッチング距離を当該画像のセグメントの認識結果として算出するマッチング部と
を備える、付記７に記載の文字認識装置。
【０１０４】
（付記１１）前記画像セグメント生成部は更に、
隣接した画像セグメントを合併し、及び／又は前記複数の画像セグメントの中の一つまたは複数個に対して再度の分割を実行し、得られた画像セグメントを前記文字認識装置へ出力するように配置される、付記７に記載の文字認識装置。
【０１０５】
（付記１２）認識対象である文字画像中の一つ又は複数の連結部分を認識する連結部分特定部を更に備える、付記７に記載の文字認識装置。
【符号の説明】
【０１０６】
９００  文字認識装置
９０２  候補パス特定部
９０４  画像セグメント生成部
９０６  認識部
９０８  パス探索部
１０００  文字認識装置
１００２  候補パス特定部
１００４  画像セグメント生成部
１００６  認識部
１００６ａ  分類部
１００６ｂ  マッチング部
１００８  パス探索部
１１００  文字認識装置
１１０１  連結部分特定部
１１０２  候補パス特定部
１１０４  画像セグメント生成部
１１０６  認識部
１１０８  パス探索部
１３００  汎用コンピュータ
１３０１  ＣＰＵ
１３０２  ＲＯＭ
１３０３  ＲＡＭ
１３０４  バス
１３０５  入力／出力インターフェース
１３０６  入力部
１３０７  出力部
１３０８  記憶部
１３０９  通信部
１３１０  ドライブ
１３１１  着脱可能な媒体
【図１】
2011146028.tif 000003
【図２】
2011146028.tif 000004
【図３】
2011146028.tif 000005
【図４Ａ】
2011146028.tif 000006
【図４Ｂ】
2011146028.tif 000007
【図５】
2011146028.tif 000008
【図６】
2011146028.tif 000009
【図７Ａ】
2011146028.tif 000010
【図７Ｂ】
2011146028.tif 000011
【図８】
2011146028.tif 000012
【図９】
2011146028.tif 000013
【図１０】
2011146028.tif 000014
【図１１】
2011146028.tif 000015
【図１２】
2011146028.tif 000016
【図１３Ａ】
2011146028.tif 000017
【図１３Ｂ】
2011146028.tif 000018