(57)【要約】【課題】簡便な判定方法を用いることで、認識対象文字画像が天地方向判定に有用か否かの判定をより少ない計算量で可能とする。【解決手段】文書画像から一文字分の画像を切り出す画像切出ステップ（ステップＳ１１）と、切り出した一文字分の画像に対して特徴ベクトルを作成する特徴情報作成ステップ（ステップＳ１２）と、回転前の特徴ベクトルから、所定角度回転させた特徴ベクトルを作成するステップ（ステップＳ１３）と、回転前後の特徴ベクトル間の距離から類似度を算出するステップ（ステップＳ１４）と、算出した類似度と予め設定された閾値とを比較して認識対象文字の対称性の有無を判定するステップ（ステップＳ１５〜Ｓ１９）と、を含んで構成されている。【選択図】図１
2008282327.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
認識対象文字の対称性の有無を判定する文字対称性判定方法であって、
文書画像から一文字分の画像を切り出す画像切出ステップと、
切り出した一文字分の画像に対して特徴情報を作成する特徴情報作成ステップと、
作成した特徴情報を用いて文字間の類似度を判定する類似度判定ステップとを有し、
前記類似度判定ステップは、切り出した画像の文字を回転させたときの前記特徴情報を用いて対称性の有無を判定することを特徴とする文字対称性判定方法。
【請求項２】
前記特徴情報作成ステップは、切り出した画像を白、黒の二値による画像に変換し、この二値画像を一定数の領域に分割して各分割領域内の画素を算出し、画素数から算出した値を要素とする特徴ベクトルを作成することを特徴とする請求項１に記載の文字対称性判定方法。
【請求項３】
前記類似度判定ステップは、
回転前の特徴ベクトルから、所定角度回転させた特徴ベクトルを作成するステップと、
回転前後の特徴ベクトル間の距離から類似度を算出するステップと、
算出した類似度と予め設定された閾値とを比較して認識対象文字の対称性の有無を判定するステップと、を含むことを特徴とする請求項２に記載の文字対称性判定方法。
【請求項４】
前記類似度判定ステップは、類似度が閾値を超えた場合には対称性有りと判定し、類似度が閾値を超えなかった場合には対称性無しと判定することを特徴とする請求項３に記載の文字対称性判定方法。
【請求項５】
前記類似度判定ステップは、
回転前の特徴ベクトルから、所定角度で複数回回転させたそれぞれの特徴ベクトルを作成するステップと、
回転前の特徴ベクトルと回転後のそれぞれの特徴ベクトルとの間の距離からそれぞれの類似度を算出するステップと、
算出したそれぞれの類似度と予め設定された閾値とを比較して認識対象文字の対称性の有無を判定するステップと、を含むことを特徴とする請求項２に記載の文字対称性判定方法。
【請求項６】
前記類似度判定ステップは、類似度が閾値を超えた回数が所定回数を超えた場合には対称性有りと判定し、類似度が閾値を超えなかった場合及び超えた回数が所定回数に満たない場合には対称性無しと判定することを特徴とする請求項５に記載の文字対称性判定方法。
【請求項７】
認識対象文字の対称性の有無を判定する文字対称性判定装置であって、
文書画像から一文字分の画像を切り出す画像切出手段と、
切り出した一文字分の画像に対して特徴情報を作成する特徴情報作成手段と、
作成した特徴情報の文字間の類似度を判定する類似判定手段とを有し、
前記類似度判定手段は、切り出した画像の文字を回転させたときの前記特徴情報を用いて対称性の有無を判定することを特徴とする文字対称性判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書等を文字認識装置で認識する際に、認識対象文字の対称性の有無を判定する文字対称性判定方法及び文字対称性判定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
文書内の文字を文字認識装置で認識する場合、認識対象の天地方向が不明では認識精度が上がらないため、認識対象の天地方向判定を行ってから文字認識を行う必要がある。
【０００３】
一般的な天地方向判定の手法としては、行の中から複数の認識対象文字画像を取り出し、認識対象文字画像と、認識対象文字画像を９０度、１８０度、２７０度回転させた計４通りの画像を用意する。そして、４通りの画像を一つずつ文字認識対象として文字認識を行い、一つ以上の認識対象文字について認識時の評価値を角度ごとに集計し、集計結果が最も良かった画像の角度を認識対象の方向とする文字認識装置がある（例えば、特許文献１，２等参照）。
【０００４】
しかし、特許文献１，２記載の文字認識装置による天地方向判定手法では、例えば「田」や「中」など、文字には対称性を有するものがあるが、認識する際にこのような文字の対称性を考慮していないため、天地方向判定の結果を誤る場合がある。天地方向判定の結果を誤ると文書認識自体を誤る可能性があるため、対称性を持つ文字は天地方向判定の対象から除外する必要がある。
【０００５】
そこで、天地方向判定を行う前に、任意の文字に関して天地方向判定への適用の可、不可の判定を事前に行う先行手法が開示されている（例えば、特許文献３〜５等参照）。
【０００６】
特許文献３記載の天地方向判定手法は、回転した場合に同じ文字に類似する文字と回転した場合に別の文字に類似する文字のテーブル（回転類似文字テーブル）を備え、回転した場合のＯＣＲ処理後に得られた第一候補文字と前記テーブルのデータとのマッチングを行い、マッチした場合には、マッチした第一候補文字を文書方向を獲得するためのデータから外し、残った文字候補に基づいて文書方向を獲得するものである。すなわち、認識する文字の画像を一つ以上の角度で回転させてから文字認識を行い、認識した結果について同様にテーブルを参照し、天地方向判定に適した文字か否かの判定を行っている。認識する文字の画像を回転させるのは文書の画像自体がすでに回転されている場合に対処するためである。
【０００７】
また、特許文献４記載の天地方向判定手法は、文字の外接矩形を抽出し、外接矩形中の文字の特徴ベクトルを抽出し、特徴ベクトルを使って文字認識を行ない、認識文字と第一、二候補文字との類似度をそれぞれ４方向について計算して、認識文字が文章の方向判定に適しているかどうかを判定するものである。
【０００８】
また、特許文献５記載の天地方向判定手法は、回転後に類似文字のある文字を含まない文字認識辞書を作成し、この文字認識辞書を使って文字認識を行い、天地方向判定に有用な文字か否かを判定するものである。
【特許文献１】特開平１−８４３９５号公報
【特許文献２】特開平１−８４３９６号公報
【特許文献３】特開平９−２８２４１３号公報
【特許文献４】特開２００１−３３８２６３号公報
【特許文献５】特開２００６−１６３５８４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかし、上記特許文献３記載の天地方向判定手法では、予め天地方向判定に使用できない文字のテーブルを作成する必要があり、認識対象となる文字に応じてテーブルのメンテナンス（例えば、認識対象となる文字が追加、変更される場合など）をする必要があるといった問題があった。また、テーブル用の記憶領域が別に必要になる。
【００１０】
また、テーブル内の登録内容と比較するために、特徴情報を回転させる度に認識対象文字画像から作成した特徴情報を用いて文字認識し、認識した文字とテーブル内の登録内容とのマッチングを行う必要があるため、天地方向判定に不適な文字を取り除くための計算量が多くなるといった問題があった。
【００１１】
また、上記特許文献４記載の天地方向判定手法では、認識対象の文字から作成した特徴ベクトルを回転させて各角度ごとに文字認識を行う必要があるため、天地方向判定に不適な文字を取り除くための計算量が多くなるといった問題があった。
【００１２】
さらに、上記特許文献５記載の天地方向判定手法も同様に、天地方向判定に不適な文字を取り除くために回転角ごとに認識辞書を用いて文字認識を行う必要があるため、天地方向判定に不適な文字を取り除くための計算量が多くなるといった問題があった。
【００１３】
本発明はかかる問題点を解決すべく創案されたもので、その目的は、簡便な判定方法を用いることで、認識対象文字画像が天地方向判定に有用か否かの判定をより少ない計算量で可能とした文字対称性判定方法及び文字対称性判定装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記課題を解決するため、本発明の文字対称性判定方法は、認識対象文字の対称性の有無を判定する文字対称性判定方法であって、文書画像から一文字分の画像を切り出す画像切出ステップと、切り出した一文字分の画像に対して特徴情報を作成する特徴情報作成ステップと、作成した特徴情報を用いて文字間の類似度を判定する類似度判定ステップとを有し、前記類似度判定ステップは、切り出した画像の文字を回転させたときの前記特徴情報を用いて対称性の有無を判定することを特徴とする。
【００１５】
すなわち、前記特徴情報作成ステップは、切り出した画像を白、黒の二値による画像に変換し、この二値画像を一定数の領域に分割して各分割領域内の画素を算出し、画素数から算出した値を要素とする特徴ベクトルを作成する。
【００１６】
また、前記類似度判定ステップは、回転前の特徴ベクトルから、所定角度回転させた特徴ベクトルを作成するステップと、回転前後の特徴ベクトル間の距離から類似度を算出するステップと、算出した類似度と予め設定された閾値とを比較して認識対象文字の対称性の有無を判定するステップと、を含んでおり、類似度が閾値を超えた場合には対称性有りと判定し、類似度が閾値を超えなかった場合には対称性無しと判定する。
【００１７】
また、前記類似度判定ステップは、回転前の特徴ベクトルから、所定角度で複数回回転させたそれぞれの特徴ベクトルを作成するステップと、回転前の特徴ベクトルと回転後のそれぞれの特徴ベクトルとの間の距離からそれぞれの類似度を算出するステップと、算出したそれぞれの類似度と予め設定された閾値とを比較して認識対象文字の対称性の有無を判定するステップと、を含んでおり、類似度が閾値を超えた回数が所定回数を超えた場合には対称性有りと判定し、類似度が閾値を超えなかった場合及び超えた回数が所定回数に満たない場合には対称性無しと判定する。
【００１８】
また、本発明の文字対称性判定装置は、認識対象文字の対称性の有無を判定する文字対称性判定装置であって、文書画像から一文字分の画像を切り出す画像切出手段と、切り出した一文字分の画像に対して特徴情報を作成する特徴情報作成手段と、作成した特徴情報の文字間の類似度を判定する類似判定手段とを有し、前記類似度判定手段は、切り出した画像の文字を回転させたときの前記特徴情報を用いて対称性の有無を判定することを特徴とする。
【００１９】
すなわち、本発明の文字対称性判定方法及び文字対称性判定装置は、天地方向判定に使用可能な文字か否かを判定するために、切り出された認識対象文字の画像を、例えば０度、９０度、１８０度、２７０度回転させて、各角度について文字の特徴を示す特徴ベクトルを作成し、回転前の文字の特徴ベクトルと回転させた各文字の特徴ベクトル間でマッチングを行い、類似度を計算する。なお、特徴ベクトル間でマッチングを行って、特徴ベクトル間の類似度を算出する技術は公知技術である。
【００２０】
そして、回転前の文字の特徴ベクトルと回転後の文字の特徴ベクトルとの類似度が予め設定されている閾値以上になった場合は、回転前と回転後の文字は形状が似てると判断し、天地方向判定には適さないと判定する。回転前と回転後の形状が似てる文字としては、例えば「田」や「中」などの文字がある。このような文字は、天地方向判定には適さない。
【００２１】
このように、本発明の文字対称性判定方法及び文字対称性判定装置では、切り出された認識対象文字の画像から作成した回転前の文字の特徴ベクトルと、回転前の文字の特徴ベクトルから各回転角度に応じて作成した特徴ベクトルとの間でマッチングを行うだけであるため、上記特許文献３〜５の手法と比較して、認識対象文字の画像の文字認識や、天地方向判定に不適切な文字のテーブルの検索が不要である。また、特許文献３の手法では、回転前の文字の特徴ベクトルからある角度回転させるたびに文字認識とテーブル検索とを行う必要があり、計算量、計算時間が増大するが、本発明ではそのような問題はない。
【００２２】
本発明の手法では、天地方向判定に使用可能な文字か否かの判定を、回転前の特徴ベクトルと回転後の特徴ベクトルとの間のマッチングだけで決めているので、計算量が大幅に削減でき、文書認識に要する時間の削減が可能となる。
【発明の効果】
【００２３】
本発明は上記のように構成したので、入力された画像の文字が天地方向判定に有効か否かを少ない計算量で判定できるため、実行時間を増やすことなく、天地方向判定の精度を上げることができ、ひいては文書を認識する際の精度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】
【００２４】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して説明する。
【００２５】
図６は、本発明の文字対称性判定方法を実行するための文字対称性判定装置の機能ブロック図である。
【００２６】
本実施形態の文字対称性判定装置は、文字対称判定の対象となる情報（以下「文書画像」という。）を入力する入力部１１、入力された文書画像を記憶するメモリ部１２、メモリ部１２に記憶された文書画像を用いて文字対称判定処理を実行する制御部１３、及び文字対称判定処理の実行結果等を表示するＣＲＴやＴＦＴ（Thin Film Transistor）等からなる表示部１４によって構成されている。入力部１１は、ＯＣＲではカメラやスキャナに相当し、手書き認識では手書き用タブレットに相当する。
【００２７】
制御部１３は、図示しないＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等によって構成されており、本実施形態の文字対称性判定方法を実行するためのプログラムはＲＯＭに格納されている。ＣＰＵは、ＲＯＭに格納された文字対称性判定プログラムを読み出し、ＲＡＭ等のワークエリアに展開して実行する。すなわち、本実施形態では、制御部１３が請求項に記載の画像切出手段、特徴情報作成手段、及び類似判定手段の各手段を構成している。
【００２８】
図１は、文書画像から一文字分の画像を切り出して、天地方向判定に適用可能かどうかを判定する文字対称性判定プログラムの処理を説明するためのフローチャートである。以下、図１に示すフローチャートを参照して、文字対称性判定処理の手順を説明する。なお、一般的な文字認識では、文字の特徴情報はベクトル形式で表されるため、本実施形態でも、文字の特徴情報を特徴ベクトルとして説明する。
【００２９】
ステップS１１では、メモリ部１２に記憶された認識対象となる文書画像から、一文字分の文字画像を切り出す。一文字分の画像切り出しは文字認識において一般的に行われている公知技術であるので、ここでは文字画像を切り出す詳細については説明を省略する。
【００３０】
ステップS１２では、文字画像の特徴情報を作成する。すなわち、ステップＳ１１で切り出した画像を白、黒の二値による画像に変換し、二値化した画像を一定数の領域に分割し、各分割領域内の画素を算出し、画素数から算出した値を要素とする特徴ベクトルを作成する。このステップＳ１２で作成する特徴ベクトルが、回転前の特徴ベクトルである。
【００３１】
続いて、本発明の特徴部分である、ステップS１３からステップS１６の手順について説明する。ステップＳ１３からステップＳ１６の処理は、ステップＳ１２で作成した特徴ベクトルを回転させて、対象としている一文字が回転時に対称性を持つか否かを調べることで、対象としている一文字が天地方向判定に使用可能か否か判定するものである。以下、具体的に説明する。
【００３２】
ステップS１３では、ステップＳ１２で作成した回転前の特徴ベクトルから、指定された所定角度（ここでは、９０度、１８０度、２７０度）で回転させた特徴ベクトルをベクトル演算で作成する。
【００３３】
ステップＳ１４では、回転前の特徴ベクトルと、ステップＳ１３で作成した特徴ベクトルとの距離から類似度を算出する。特徴ベクトル間の類似度算出の手法は文字認識では一般的であり、公知技術であるので、ここでは詳細な説明を省略する。
【００３４】
ステップＳ１５では、ステップＳ１４で算出した類似度と、予め設定した類似度の閾値とを比較する。比較の結果、特徴ベクトル間の類似度が閾値を上回る場合は、回転前の文字と回転後の文字が類似していると判断できる。
【００３５】
ステップS１６では、ステップS１５で算出した類似度と閾値との比較結果を全て記憶しておき、「ステップS１５で類似度が閾値を１回超えた」、「ステップS１５で類似度が閾値を２回超えた」など、予め定めた所定の条件を満たした場合には、対象画像の文字は天地方向を判定する文字としては不適であると判定し（ステップＳ１９）、処理を終了する。一方、所定の条件を満たさない場合は、ステップS１７に進む。
【００３６】
ステップＳ１７では、予め指定した所定角度の全てについて、回転前の特徴ベクトルと回転後の特徴ベクトルとの比較を行ったかをチェックし、調査すべき角度があれば（ステップＳ１７でＮｏと判断されれば）ステップＳ１３に戻る。一方、全ての角度について調査し、ステップS１６で設定した天地方向判定に不適とする条件を満たさなければ（すなわち、ステップＳ１６でＮｏ、ステップＳ１７でＹｅｓと判断されれば）、対象画像の文字は天地方向を判定する文字として適用可能であると判定し（ステップＳ１８）、処理を終了する。
【００３７】
本実施形態では、調査する角度の分だけ、上記ステップＳ１３からステップＳ１７までの処理を行う。ステップＳ１３からステップＳ１７までの処理を１回実行する際に行う計算は、（１）特徴ベクトルの回転演算、（２）回転前と回転後の特徴ベクトル同士の類似度演算（１回のマッチング）、（３）特徴ベクトル間のマッチング結果である類似度と閾値との比較、の３つの計算処理である。
【００３８】
以上が、本実施形態の文字対称性判定方法による判定処理手順の全体的な流れの説明である。以下、本発明の特徴部分の各ステップについて具体的に説明する。
【００３９】
図２（ａ），（ｂ）は、ステップS１２での特徴ベクトルの作成と、ステップS１３での特徴ベクトルの回転の具体例を示している。図２は「あ」という二値化された文字画像の場合の例である。
【００４０】
図２（ａ）に示すように、まず文字画像に接する四角形である外接矩形を設定する。次に、外接矩形の内部を指定された数に分割する。この例では、４×４の１６分割としている。そして、分割された各領域内の黒画素の数を調べて、特徴ベクトルの各次元の要素を算出する。図２の例では１６次元の特徴ベクトルの各要素にしている。
【００４１】
図２（ｂ）は、図２（ａ）に示した「あ」という文字の特徴ベクトルを、所定角度回転させた状態を示している。１６次元ベクトルの要素を所定の回転角度に合わせて入れ替えることで、回転させた状態を示す特徴ベクトルが得られる。図２（ｂ）の例では、０度の特徴ベクトルを基準として、９０度、１８０度、２７０度の３つの回転状態の特徴ベクトルを作成している。
【００４２】
ステップS１４では、ステップS１３で作成した図２（ｂ）に示す４つの特徴ベクトル間の類似度を計算し、ステップS１５でその結果を予め設定した類似度の閾値と比較する。２つのベクトル間の類似度はベクトル間の距離で評価する。ベクトル同士の距離は２つのベクトルを減算して得られるベクトルの長さで算出する。距離が大きければ２つのベクトルは異なっており、類似度としては小さくなり、距離が小さければ２つのベクトルは似ているため、類似度としては大きくなる。
【００４３】
図２の例の場合、特徴ベクトル間の類似度の算出（ステップS１３からステップS１６までの処理）を、０度と９０度、０度と１８０度、０度と２７０度の３つの場合について行う。本実施形態では、一例としてベクトル間の類似度を、ベクトルの距離の二乗の逆数とする。そして、閾値を１６分の１に設定する。すなわち、ベクトル間の類似度が１６分の１以下の場合、２つのベクトルは異なっており、１６分の１より大きい場合、２つのベクトルは似通っていると判定する。また、文字対称性の判定基準は、類似度が１６分の１を超える場合が１回でもあれば不適、すなわち文字対称性有りとする。ただし、１回ではなく、類似度が１６分の１を超える場合が２回以上あれば不適とするようにしてもよい。判定精度からすれば、類似度が１６分の１を超える場合が１回でもあれば不適とするのがよいが、類似度が１６分の１を超える場合が２回以上あれば不適とする判定基準でも、十分な判定精度を得ることが可能である。ここでは、文字対称性の判定基準を、類似度が１６分の１を超える場合が１回でもあれば不適とする判定基準として説明する。
【００４４】
図３は、図２の例について、０度と９０度の特徴ベクトル同士、０度と１８０度の特徴ベクトル同士、及び０度と２７０度の特徴ベクトル同士の減算により得られるベクトルから、特徴ベクトル間の距離の二乗を算出する説明図である。
【００４５】
ずなわち、基準である０度の特徴ベクトルの各次元の要素（１，３，１，０，３，１０，９，２，４，１３，３，４，４，８，３，５）から、９０度の特徴ベクトルの各次元の要素（４，４，３，１，８，１３，１０，３，３，３，９，１，５，４，２，０）を次元ごとに減算すると、（−３，−１，−２，−１，−５，−３，−１，−１，１，１０，−６，３，−１，４，１，−５）となるので、距離の二乗の和は、２４０（＝９＋１＋４＋１＋２５＋９＋１＋１＋１＋１００＋３６＋９＋１＋１６＋１＋２５）となり、その逆数は２４０分の１となる。
【００４６】
同様に、基準である０度の特徴ベクトルの各次元の要素（１，３，１，０，３，１０，９，２，４，１３，３，４，４，８，３，５）から、１８０度の特徴ベクトルの各次元の要素（５，３，８，４，４，３，１３，４，２，９，１０，３，０，１，３，１）を次元ごとに減算すると、（−４，０，−７，−４，−１，７，−４，−２，２，４，−７，１，４，７，０，４）となるので、距離の二乗の和は、３０２（＝１６＋０＋４９＋１６＋１＋４９＋１６＋４＋４＋１６＋４９＋１＋１６＋４９＋０＋１６）となり、その逆数は３０２分の１となる。
【００４７】
同様に、基準である０度の特徴ベクトルの各次元の要素（１，３，１，０，３，１０，９，２，４，１３，３，４，４，８，３，５）から、２７０度の特徴ベクトルの各次元の要素（０，２，４，５，１，９，３，３，３，１０，１３，８，１，３，４，４）を次元ごとに減算すると、（１，１，−３，−５，２，１，６，−１，１，３，−１０，−４，３，５，−１，１）となるので、距離の二乗の和は、２４０（＝１＋１＋９＋２５＋４＋１＋３６＋１＋１＋９＋１００＋１６＋９＋２５＋１＋１）となり、その逆数は２４０分の１となる。
【００４８】
従って、図３の例では類似度は全て１６分の１以下になるため、文字「あ」は天地方向判定に適すると判定される。すなわち、「あ」という文字は、各類似度が閾値を１回も越えないので、ステップＳ１６からステップS１７に進み、入力された文字画像が天地方向判定に適用可能と判定する。図２の９０度、１８０度、２７０度回転した各特徴ベクトルは、回転前の特徴ベクトルとは要素の大部分が異なっており、特徴ベクトル間で類似度計算（マッチング）を行っても高い値にはならない。この例の場合、回転角は３種類なので、行うマッチングの回数は３回となる。
【００４９】
図４は、図２と同様、特徴ベクトルの回転を示す例で、認識対象文字を漢字の「田」にしたものである。図４（ｂ）は、「田」の回転前（０度）の特徴ベクトルを基準として、９０度、１８０度、２７０度の３つの回転状態の特徴ベクトルを作成した例を示している。
【００５０】
図５は、図４の例について、０度と９０度の特徴ベクトル同士、０度と１８０度の特徴ベクトル同士、及び０度と２７０度の特徴ベクトル同士の減算により得られるベクトルから、特徴ベクトル間の距離の二乗を算出する説明図である。
【００５１】
ずなわち、基準である０度の特徴ベクトルの各次元の要素（４，５，５，４，５，７，７，５，４，７，７，４，５，５，５，４，）から、９０度の特徴ベクトルの各次元の要素（５，４，５，４，５，７，７，５，５，７，７，５，４，４，５，４）を次元ごとに減算すると、（−１，１，０，０，０，０，０，０，１，０，０，−１，１，１，０，０）となるので、距離の二乗の和は、６（＝１＋１＋０＋０＋０＋０＋０＋０＋１＋０＋０＋１＋１＋１＋０＋０）となり、その逆数は６分の１となる。
【００５２】
同様に、基準である０度の特徴ベクトルの各次元の要素（４，５，５，４，５，７，７，５，４，７，７，４，５，５，５，４，）から、１８０度の特徴ベクトルの各次元の要素（４，５，５，５，４，７，７，４，５，７，７，５，４，５，５，４）を次元ごとに減算すると、（０，０，０，−１，１，０，０，１，−１，０，０，−１，１，０，０，０）となるので、距離の二乗の和は、６（＝０＋０＋０＋１＋１＋０＋０＋１＋１＋０＋０＋１＋１０＋０＋０）となり、その逆数は６分の１となる。
【００５３】
同様に、基準である０度の特徴ベクトルの各次元の要素（４，５，５，４，５，７，７，５，４，７，７，４，５，５，５，４，）から、２７０度の特徴ベクトルの各次元の要素（４，５，４，４，５，７，７，５，５，７，７，５，４，５，４，５）を次元ごとに減算すると、（０，０，１，０，０，０，０，０，−１，０，０，−１，１，０，１，−１）となるので、距離の二乗の和は、６（＝０＋０＋１＋０＋０＋０＋０＋０＋１＋０＋０＋１１＋０＋１＋１）となり、その逆数は６分の１となる。
【００５４】
従って、図５の例では、９０度のときの類似度が１６分の１を超えるため、１８０度や２７０度の場合を調べるまでもなく、この時点で文字「田」は天地方向判定に不適と判定される。すなわち、「田」という文字は、各類似度が閾値を少なくとも１回は越えるので、ステップＳ１６からステップS１９に進み、入力された文字画像が天地方向判定に適用不可と判定する。図４の９０度、１８０度、２７０度回転した特徴ベクトルは、回転前の特徴ベクトルとは要素の大部分が似通っており、特徴ベクトル間で類似度計算（マッチング）を行うと高い値になる。
【００５５】
なお、上記実施形態では、ステップＳ１５での類似度と閾値の比較において、類似度を特徴ベクトルの距離の二乗の和の逆数としているが、類似度を特徴ベクトルの距離の二乗の和とすることもできる。すなわち、逆数をとらない構成とすることができる。この場合、閾値は、例えば上記実施形態に従えば１６とすることができる。そして、ステップＳ１５での比較の結果、特徴ベクトル間の類似度が閾値を下回る場合は、回転前の文字と回転後の文字が類似していると判断すればよい。また、ステップS１６では、「ステップS１５で類似度が閾値を１回下回った」、「ステップS１５で類似度が閾値を２回下回った」など、予め定めた所定の条件を満たした場合に、対象画像の文字は天地方向を判定する文字としては不適であると判定する構成とすればよい。
【産業上の利用可能性】
【００５６】
本発明の文字対称性判定方法及び文字対称性判定装置は、文書内の文字を文字認識する文字認識装置において、文字認識前に行われる天地方向の判定処理に利用できる。
【図面の簡単な説明】
【００５７】
【図１】文書画像から一文字分の画像を切り出して、天地方向判定に適用可能かどうかを判定する文字対称性判定プログラムの処理を説明するためのフローチャートである。
【図２】ステップS１２での特徴ベクトルの作成と、ステップS１３での特徴ベクトルの回転の具体例を示す、「あ」という二値化された文字画像の場合の説明図である。
【図３】図２の例について、０度と各角度ごとに特徴ベクトル同士の減算から得られるベクトルと特徴ベクトル間の距離の二乗を算出する説明図である。
【図４】ステップS１２での特徴ベクトルの作成と、ステップS１３での特徴ベクトルの回転の具体例を示す、「田」という二値化された文字画像の場合の説明図である。
【図５】図４の例について、０度と各角度ごとに特徴ベクトル同士の減算から得られるベクトルと特徴ベクトル間の距離の二乗を算出する説明図である。
【図６】本発明の文字対称性判定方法を実施するための文字対称性判定装置の機能ブロック図である。
【符号の説明】
【００５８】
１１  入力部
１２  メモリ部
１３  制御部
１４  表示部
【図１】
2008282327.tif 000003
【図２】
2008282327.tif 000004
【図３】
2008282327.tif 000005
【図４】
2008282327.tif 000006
【図５】
2008282327.tif 000007
【図６】
2008282327.tif 000008