(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
テンプレート画像を入力するテンプレート画像入力部と、
入力された前記テンプレート画像上の文字認識対象箇所を示す文字エリアを特定する文字エリア特定部と、
前記テンプレート画像と前記文字エリアとを関連付けて記憶するテンプレートエリア記憶部と、
認識対象の文字に関する文字学習データを生成する文字学習データ生成部と、
生成された前記文字学習データを用いて機械学習を行う機械学習部と、
前記機械学習の結果を記憶する学習結果記憶部と、
サンプル画像を入力するサンプル画像入力部と、
入力された前記サンプル画像と、前記テンプレートエリア記憶部に記憶された前記テンプレート画像とがマッチングするか否かを判定する判定フローと、
前記サンプル画像と前記テンプレート画像とがマッチングした場合に、当該サンプル画像上の前記文字エリアに相当する箇所の正対画像を作成する画像作成フローと、
前記機械学習の結果に基づいて、前記正対画像に含まれる文字の認識を行う文字認識フローとを記憶するフロー記憶部と、
検査画像を入力する検査画像入力部と、
前記検査画像に対して、前記フロー記憶部に記憶された、前記判定フロー、前記画像作成フロー、及び前記文字認識フローを適用することにより、文字の認識を行う文字認識部とを備える
画像処理装置であって、
前記文字認識部は、
認識対象の文字を含む複数の文字領域を特定し、前記文字領域間の連結を設定し、
前記設定された連結の一部を所定の条件に基づいて削除し、
前記設定された連結から前記削除された連結を除いた、残存する連結に基づいて複数の前記文字領域にわたるスプライン曲線を取得し、
前記スプライン曲線に基づいて前記各文字領域の傾きを推定する
画像処理装置。
【請求項２】
前記文字学習データ生成部は、
前記文字学習データとして、前記認識対象の文字の各々について、所定の角度範囲内で相異なる傾きを有する複数の文字画像データを生成する
請求項１の画像処理装置。
【請求項３】
テンプレート画像を入力することと、
入力された前記テンプレート画像上の文字認識対象箇所を示す文字エリアを特定することと、
前記テンプレート画像と前記文字エリアとを関連付けて記憶することと、
認識対象の文字に関する文字学習データを生成することと、
生成された前記文字学習データを用いて機械学習を行うことと、
前記機械学習の結果を記憶することと、
サンプル画像を入力することと、
入力された前記サンプル画像と、記憶された前記テンプレート画像とがマッチングするか否かを判定する判定フローと、前記サンプル画像と前記テンプレート画像とがマッチングした場合に、当該サンプル画像上の前記文字エリアに相当する箇所の正対画像を作成する画像作成フローと、前記機械学習の結果に基づいて、前記正対画像に含まれる文字の認識を行う文字認識フローと、を記憶することと、
検査画像を入力することと、
前記検査画像に対して、記憶された、前記判定フロー、前記画像作成フロー、及び前記文字認識フローを適用することにより、文字の認識を行うこととを備える
画像処理方法であって、
前記文字の認識は、
認識対象の文字を含む複数の文字領域を特定し、前記文字領域間の連結を設定し、
前記設定された連結の一部を所定の条件に基づいて削除し、
前記設定された連結から前記削除された連結を除いた、残存する連結に基づいて複数の前記文字領域にわたるスプライン曲線を取得し、
前記スプライン曲線に基づいて前記各文字領域の傾きを推定する
画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置および画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、画像に含まれる文字を認識する技術が活用されている。例えば、ＯＣＲライブラリを用いて文字を認識する技術や、画像パターンマッチング法を用いて文字を認識する技術が活用されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平８−４４８１９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
以上の文字認識技術においては、画像内で正対（正立）している文字は認識できるが、正対していない文字は認識が困難であるという課題がある。例えば、文字が印字された物体を正面以外から撮影した画像に含まれる文字や、画像内で斜めに配置された文字を認識することは困難である。
【０００５】
以上の事情を考慮して、本発明は、画像に含まれる様々な向きの文字を認識することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の画像処理装置は、テンプレート画像を入力するテンプレート画像入力部と、入力された前記テンプレート画像上の文字認識対象箇所を示す文字エリアを特定する文字エリア特定部と、前記テンプレート画像と前記文字エリアとを関連付けて記憶するテンプレートエリア記憶部と、認識対象の文字に関する文字学習データを生成する文字学習データ生成部と、生成された前記文字学習データを用いて機械学習を行う機械学習部と、前記機械学習の結果を記憶する学習結果記憶部と、サンプル画像を入力するサンプル画像入力部と、入力された前記サンプル画像と、前記テンプレートエリア記憶部に記憶された前記テンプレート画像とがマッチングするか否かを判定する判定フローを生成する判定フロー生成部と、前記サンプル画像と前記テンプレート画像とがマッチングした場合に、当該サンプル画像上の前記文字エリアに相当する箇所の正対画像を作成する画像作成フローを生成する画像作成フロー生成部と、前記機械学習の結果に基づいて、前記正対画像に含まれる文字の認識を行う文字認識フローを生成する文字認識フロー生成部と、前記判定フロー、前記画像作成フロー、及び前記文字認識フローを記憶するフロー記憶部と、検査画像を入力する検査画像入力部と、前記検査画像に対して、前記判定フロー、前記画像作成フロー、及び前記文字認識フローを適用することにより、文字の認識を行う文字認識部とを備える。
【０００７】
本発明の好適な態様において、前記文字学習データ生成部は、前記文字学習データとして、前記認識対象の文字の各々について、所定の角度範囲内で相異なる傾きを有する複数の文字画像データを生成する。
【０００８】
本発明の好適な態様において、前記文字認識部は、認識対象の文字を含む複数の文字領域を特定し、前記文字領域間の連結を設定し、前記連結に基づいて複数の前記文字領域にわたるスプライン曲線を取得し、前記スプライン曲線に基づいて前記各文字領域の傾きを推定する。
【０００９】
本発明の画像処理方法は、テンプレート画像を入力することと、入力された前記テンプレート画像上の文字認識対象箇所を示す文字エリアを特定することと、前記テンプレート画像と前記文字エリアとを関連付けて記憶することと、認識対象の文字に関する文字学習データを生成することと、生成された前記文字学習データを用いて機械学習を行うことと、前記機械学習の結果を記憶することと、サンプル画像を入力することと、入力された前記サンプル画像と、記憶された前記テンプレート画像とがマッチングするか否かを判定する判定フローを生成することと、前記サンプル画像と前記テンプレート画像とがマッチングした場合に、当該サンプル画像上の前記文字エリアに相当する箇所の正対画像を作成する画像作成フローを生成することと、前記機械学習の結果に基づいて、前記正対画像に含まれる文字の認識を行う文字認識フローを生成することと、前記判定フロー、前記画像作成フロー、及び前記文字認識フローを記憶することと、検査画像を入力することと、前記検査画像に対して、前記判定フロー、前記画像作成フロー、及び前記文字認識フローを適用することにより、文字の認識を行うこととを備える。
【発明の効果】
【００１０】
本発明により、検査画像に含まれる様々な向きの文字が認識される。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】第１実施形態の画像処理装置の物理的構成を示すブロック図である。
【図２】第１実施形態の画像処理装置の論理的構成を示すブロック図である。
【図３】第１実施形態の画像処理動作を概略的に示すフローチャートである。
【図４】テンプレート・文字エリア登録動作を示すフローチャートである。
【図５】文字学習動作を示すフローチャートである。
【図６】フロー生成動作を示すフローチャートである。
【図７】文字認識動作を示すフローチャートである。
【図８】テンプレート画像を例示する図である。
【図９】文字エリアを例示する図である。
【図１０】文字学習データに示される画像を例示する図である。
【図１１】画像作成フローにより作成される画像を示す説明図である。
【図１２】文字認識フローにて実行される処理を示す説明図である。
【図１３】文字領域の傾き推定動作を示すフローチャートである。
【図１４】隣接文字領域の特定の様子を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。
【００１３】
１．  第１実施形態
１（１）．  物理的構成
図１は、本実施形態の画像処理装置ＩＡの物理的構成を示すブロック図である。画像処理装置ＩＡは、ネットワークインタフェース１０と外部記憶媒体入出力部１２と操作入力部１４と表示出力部１６とＣＰＵ（Central Processing Unit）１８とＲＡＭ（Random Access Memory）２０とＲＯＭ（Read Only Memory）２２とＨＤＤ（Hard Disk Drive）２４とを備える。画像処理装置ＩＡは、例えば、パーソナルコンピュータであってもよいし、画像センサのようなハードウェア装置であってもよい。
【００１４】
ネットワークインタフェース１０は、有線ネットワークまたは無線ネットワークを介して他の装置と通信を実行する。外部記憶媒体入出力部１２は、ＳＤメモリカード、ＵＳＢフラッシュメモリ等の外部記憶媒体からの入力（読取り）および外部記憶媒体への出力（書込み）を実行する。操作入力部１４は、キーボード等の入力装置からの操作信号を受け付ける。表示出力部１６は、ディスプレイ等の出力装置に対して表示信号を送信する。ＣＰＵ１８は、主記憶装置であるＲＡＭ２０及びＲＯＭ２２に記憶されているプログラムを実行することにより種々の制御及び演算を行う。ＨＤＤ２４は、ＲＡＭ２０上に展開可能なプログラムおよび種々のデータを記憶する補助記憶装置である。なお、ＨＤＤ２４に代えてまたは加えてＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶媒体が採用されてもよい。
【００１５】
本実施形態の画像処理装置ＩＡは、概略的には、撮影装置ＳＡが撮影した画像を処理して文字認識を実行する装置である。撮影装置ＳＡが撮影した画像は、ネットワークインタフェース１０または外部記憶媒体入出力部１２を介して画像処理装置ＩＡに入力される。
【００１６】
１（２）．  論理的構成
図２は、本実施形態の画像処理装置ＩＡの論理的構成を示すブロック図である。画像処理装置ＩＡは、テンプレート画像入力部１００と文字エリア特定部１０２と文字学習データ生成部１０４と機械学習部１０６とサンプル画像入力部１０８と判定フロー生成部１１０と画像作成フロー生成部１１２と文字認識フロー生成部１１４と検査画像入力部１１６と文字認識部１１８とを備える。以上の機能ブロックは、画像処理装置ＩＡの主記憶装置に記憶されているコンピュータプログラムをＣＰＵ１８が実行することにより実現される。
【００１７】
また、画像処理装置ＩＡは、テンプレートエリア記憶部１３０と学習結果記憶部１３２とフロー記憶部１３４とを備える。以上の各記憶部は、ＲＡＭ２０およびＨＤＤ２４により構成される。
【００１８】
テンプレート画像入力部１００は、撮影装置ＳＡからのテンプレート画像を入力する。文字エリア特定部１０２は、入力されたテンプレート画像上の文字認識対象箇所を示す文字エリアを特定する。テンプレートエリア記憶部１３０は、テンプレート画像と文字エリアとを関連付けて記憶する。
【００１９】
文字学習データ生成部１０４は、認識対象の文字に関する文字学習データを生成する。機械学習部１０６は、生成された文字学習データを用いて機械学習を行う。学習結果記憶部１３２は、機械学習の結果を記憶する。
【００２０】
サンプル画像入力部１０８は、ＨＤＤ２４に記憶されているサンプル画像を入力する。判定フロー生成部１１０は、入力されたサンプル画像と、テンプレートエリア記憶部１３０に記憶されたテンプレート画像とがマッチングするか否かを判定する判定フローを生成する。画像作成フロー生成部１１２は、サンプル画像とテンプレート画像とがマッチングした場合に、そのサンプル画像上の文字エリアに相当する箇所の正対画像を作成する画像作成フローを生成する。文字認識フロー生成部１１４は、機械学習の結果に基づいて、正対画像に含まれる文字の認識を行う文字認識フローを生成する。フロー記憶部１３４は、以上の判定フロー、画像作成フロー、および文字認識フローを記憶する。
【００２１】
検査画像入力部１１６は、撮影装置ＳＡからの検査画像を入力する。文字認識部１１８は、入力された検査画像に対して、判定フロー、画像作成フロー、および文字認識フローを適用することにより、文字の認識を行う。
【００２２】
１（３）．  画像処理動作
本実施形態の画像処理動作の一例を以下に説明する。図３ないし図７は、本例の画像処理動作を示すフローチャートである。図３に概略的な動作を示し、図３に含まれる各動作の詳細を図４ないし図７にそれぞれ示す。図３に示すように、本実施形態の画像処理動作には、テンプレート・文字エリア登録動作（S1000）、文字学習動作（S2000）、フロー作成動作（S3000）、および文字認識動作（S4000）が含まれる。
【００２３】
図４を参照して、テンプレート・文字エリア登録動作（S1000）の詳細を説明する。テンプレート画像入力部１００は、撮影装置ＳＡから入力されたテンプレート画像ＴＩを文字エリア特定部１０２に入力する（S1010）。テンプレート画像ＴＩとは、そのテンプレート画像ＴＩに含まれる特徴的なパターンを他の画像（後述の検査画像ＩＩ等）内に検出するために用いられる画像である。テンプレート画像ＴＩは、ＨＤＤ２４に予め記憶されていてもよい。テンプレート画像ＴＩの例を図８に示す。
【００２４】
文字エリア特定部１０２は、テンプレート画像入力部１００から供給されたテンプレート画像ＴＩ上の文字認識対象箇所（すなわち、文字エリアＴＡ）を特定する（S1020）。より具体的には、文字エリア特定部１０２は、ユーザが操作入力部１４を操作して特定したテンプレート画像ＴＩ上の領域、または自動認識により検出されたテンプレート画像ＴＩ上の文字が記載されている領域を、文字エリアＴＡとして特定する。テンプレート画像ＴＩ上に特定された文字エリアＴＡの例を図９に示す。
【００２５】
文字エリア特定部１０２は、テンプレート画像入力部１００から入力されたテンプレート画像ＴＩと、そのテンプレート画像ＴＩ上の文字エリアとを関連付けて、テンプレートエリア記憶部１３０に記憶する。
【００２６】
図５を参照して、文字学習動作（S2000）の詳細を説明する。文字学習データ生成部１０４は、後述の機械学習において使用される文字学習データを生成する（S2010）。文字学習データは、認識対象文字（例えば、「０」から「９」までの数字）の複数のバリエーションを示す画像データである。文字学習データ生成部１０４は、ユーザが操作入力部１４を操作して指定したフォントおよび角度範囲に対応する文字学習データを自動的に生成する。例えば、ユーザが、認識対象の文字として「数字」を指定し、フォントとして「ゴシック体」および「明朝体」を指定し、角度範囲として「−１５°〜＋１５°」を指定した場合、文字学習データ生成部１０４は、「０」から「９」の各数字について、ゴシック体で角度範囲「−１５°〜＋１５°」にある複数の画像と、明朝体で角度範囲「−１５°〜＋１５°」にある複数の画像とを作成する。結果として、認識対象文字の各々について、指定されたフォントごとに、所定の角度範囲内で相異なる傾きを有する複数の文字画像データが作成される。図１０に文字学習データが示す画像の例を示す。
【００２７】
機械学習部１０６は、文字学習データ生成部１０４が生成した文字学習データを用いて、機械学習を行う（S2020）。機械学習の結果は、与えられた画像内に含まれる認識対象文字を認識するのに用いられる。学習結果記憶部１３２は、ステップS2020の機械学習の結果を記憶する。以上の機械学習に関して、好適なアルゴリズムが任意に選択されてよい。選択されるアルゴリズムとして、誤差逆伝播法、最近傍分類、パーセプトロン、サポートベクターマシーンが例示される。
【００２８】
図６を参照して、フロー作成動作（S3000）の詳細を説明する。サンプル画像入力部１０８は、ＨＤＤ２４に記憶されているサンプル画像ＳＩを入力する（S3010）。サンプル画像ＳＩはテンプレート画像ＴＩと同種の画像である。
【００２９】
判定フロー生成部１１０は、サンプル画像入力部１０８により入力されたサンプル画像ＳＩと、テンプレートエリア記憶部１３０に記憶されたテンプレート画像ＴＩとがマッチングするか否かを判定する判定フローを生成する（S3020）。判定フローにおいては、様々な判定手法によりマッチングが判定され得る。例えば、サンプル画像ＳＩから抽出された複数の特徴点と、テンプレート画像ＴＩから抽出された複数の特徴点とが一致する割合が所定の閾値を上回る場合に、両画像がマッチングすると判定されてもよい。特徴点とは、例えば、周辺と比較して明度が高い点や、周辺と比較して明度が低い点である。また、特徴点の代わりにエッジを抽出し、エッジが一致する割合に応じてマッチングの判定を行ってもよい。
【００３０】
画像作成フロー生成部１１２は、サンプル画像ＳＩとテンプレート画像ＴＩとがマッチングすると判定フローにより判定された場合に、そのサンプル画像ＳＩにおける文字エリアＴＡに相当する箇所の正対画像を作成する画像作成フローを生成する（S3030）。画像作成フローにおいては、図１１に示すように、ステップS1020にて特定されたテンプレート画像ＴＩ上の文字エリアＴＡに対応するサンプル画像ＳＩ上の相当箇所ＣＡが抽出され、その相当箇所ＣＡを正対させた画像が作成される。
【００３１】
文字認識フロー生成部１１４は、学習結果記憶部１３２に記憶されている機械学習の結果に基づいて、正対画像に含まれる文字の認識を行う文字認識フローを生成する（S3040）。文字認識フローにおいては、図１２に示すように、正対画像に含まれる複数の文字領域ＴＲが特定された後、各文字領域ＴＲに対して機械学習の結果を用いた文字認識処理が実行されて、認識結果が出力される。
【００３２】
図７を参照して、文字認識動作（S4000）の詳細を説明する。検査画像入力部１１６は、撮影装置ＳＡから入力された検査画像ＩＩを文字認識部１１８に入力する（S4010）。文字認識部１１８は、前述のステップS3020、S3030、及びS3040にて作成された判定フロー、画像作成フロー、および文字認識フローを、検査画像ＩＩに対して適用することにより、検査画像ＩＩに含まれる文字の認識を行う（S4020）。すなわち、判定フローによって検査画像ＩＩとテンプレート画像ＴＩとがマッチングするか否かが判定され、画像作成フローによって検査画像ＩＩにおける文字エリアＴＡに相当する箇所の正対画像が作成され、文字認識フローによって以上の正対画像に含まれる文字の認識が行われる。
【００３３】
１（４）．  本実施形態の効果
以上の本実施形態の構成によれば、サンプル画像ＳＩを用いて作成されたフローに基づいて、検査画像ＩＩに含まれる文字の認識が実行される。以上の文字認識は、ステップS2000の機械学習の結果に基づいて行われる。ステップS2000の機械学習では、所定の角度範囲内で相異なる傾きを有する複数の文字画像データが学習に使用される。したがって、検査画像に含まれる様々な向きの文字が認識される。
【００３４】
２．  第２実施形態
本発明の第２実施形態を以下に説明する。以下に例示する各実施形態において、作用、機能が第１実施形態と同等である要素については、以上の説明で参照した符号を流用して各々の説明を適宜に省略する。
【００３５】
文字認識フローによる文字領域ＴＲの特定において、各文字領域ＴＲの傾きが求められると好適である。文字領域ＴＲの傾きに合わせて文字認識を行うことが可能だからである。第２実施形態では、文字領域ＴＲの特定において各文字領域ＴＲの傾きを推定する。
【００３６】
図１３は、文字領域ＴＲの傾き推定動作を示すフローチャートである。文字認識部１１８は、検査画像ＩＩ（正対画像）に含まれる複数の文字領域ＴＲを特定する（S5010）。文字領域ＴＲを特定する際に、文字であると想定されるサイズの領域を抽出して文字領域ＴＲとして特定すると好適である。
【００３７】
文字認識部１１８は、各文字領域ＴＲについて、隣接している可能性のある他の文字領域ＴＲを特定する（S5020）。より具体的には、図１４に示すように、注目する文字領域ＴＲから見て所定角度範囲内（−θ〜＋θ）および所定距離内（α×ｒ〜β×ｒ）に存在する文字領域ＴＲを、隣接している可能性のある隣接文字領域ＮＴＲとして特定する。ある文字領域ＴＲと隣接文字領域ＮＴＲとの間には連結（リンク）が設定される。この段階では、１つの文字領域ＴＲから複数の連結が複数の隣接文字領域ＮＴＲに対して設定され得る。
【００３８】
文字認識部１１８は、両側に隣接文字領域ＮＴＲが存在する文字領域ＴＲ（対象文字領域ＯＴＲ）の各々に関して、隣接文字領域ＮＴＲの存在確率を算定する（S5030）。ここで、対象文字領域ＯＴＲを「ｋ番目」と呼び、対象文字領域ＯＴＲの前の隣接文字領域ＮＴＲを「（ｋ−１）番目」と呼び、対象文字領域ＯＴＲの次の隣接文字領域ＮＴＲを「（ｋ＋１）番目」と呼ぶ。以上のステップS5030では、各対象文字領域ＯＴＲ（「ｋ番目」の文字領域）について「（ｋ＋１）番目」の隣接文字領域ＮＴＲの存在確率Ｐｋ＋１を算定する。ｋは２以上の任意の整数である。
【００３９】
（ｋ＋１）番目の隣接文字領域ＮＴＲの存在確率Ｐｋ＋１は以下の式（１）により算定される。
【数１】
0006760589.tif 000002
ここで、ベクトル
【数２】
0006760589.tif 000003
は（ｋ−１）番目の隣接文字領域ＮＴＲの座標からｋ番目の対象文字領域ＯＴＲの座標までのベクトルを示し、ベクトル
【数３】
0006760589.tif 000004
はｋ番目の対象文字領域ＯＴＲの座標から（ｋ＋１）番目の隣接文字領域ＮＴＲの座標までのベクトルを示す。また、ｄ１は（ｋ−１）番目の隣接文字領域ＮＴＲの座標とｋ番目の対象文字領域ＯＴＲの座標との距離を示し、ｄ２はｋ番目の対象文字領域ＯＴＲの座標と（ｋ＋１）番目の隣接文字領域ＮＴＲの座標との距離を示す。
【００４０】
なお、ステップS5030において、文字領域ＴＲ間の距離が文字幅の１／ｎからｎ倍までの文字領域ＴＲのみを算定の対象とすると好適である。
【００４１】
文字認識部１１８は、不要な連結を削除する第１連結削除動作を実行する（S5040）。より具体的には、文字認識部１１８は、ｋ番目の対象文字領域ＯＴＲについて、（ｋ＋１）番目の隣接文字領域ＮＴＲの存在確率Ｐｋ＋１が所定の閾値以上であるか否かを判定し、存在確率Ｐｋ＋１が閾値未満である場合には、ｋ番目の対象文字領域ＯＴＲと（ｋ＋１）番目の隣接文字領域ＮＴＲとの間の連結を削除する。
【００４２】
文字認識部１１８は、不要な連結を削除する第２連結削除動作を実行する（S5050）。より具体的には、文字認識部１１８は、ｋ番目の対象文字領域ＯＴＲについて、複数の（ｋ＋１）番目の隣接文字領域ＮＴＲが存在する場合、ある隣接文字領域ＮＴＲにおける存在確率Ｐｋ＋１の最小値が、他の隣接文字領域ＮＴＲにおける存在確率Ｐｋ＋１の最大値を上回る場合、他の隣接文字領域ＮＴＲとの間の連結を削除する。
【００４３】
なお、削除対象となる連結が無くなるまで以上の第１連結削除動作（S5040）及び第２連結削除動作（S5050）が繰り返し実行されると好適である。
【００４４】
文字認識部１１８は、不要な連結を削除する第３連結削除動作を実行する（S5060）。より具体的には、文字認識部１１８は、ｋ番目の対象文字領域ＯＴＲについて、複数の（ｋ＋１）番目の隣接文字領域ＮＴＲが存在する場合、（ｋ＋１）番目の存在確率Ｐｋ＋１と（ｋ＋２）番目の存在確率Ｐｋ＋２との積（合成存在確率）が最も小さい隣接文字領域ＮＴＲとの間の連結を削除する。なお、（ｋ＋１）番目の隣接文字領域ＮＴＲに複数の（ｋ＋２）番目の隣接文字領域ＮＴＲが存在する場合、最も大きい存在確率Ｐｋ＋２に基づいて以上の合成存在確率が算定される。
【００４５】
文字認識部１１８は、残存する連結に基づいて複数の文字領域ＴＲにわたるスプライン曲線を取得し、各文字領域ＴＲの傾きを推定する（S5070）。各文字領域ＴＲの傾きは、取得されたスプライン曲線を各文字領域ＴＲの座標において微分して得られる導関数に基づいて決定されるその座標における接線の垂線の向きとして取得される。
【００４６】
以上の本実施形態の構成によれば、特定された文字領域ＴＲの各々について傾きが推定される。推定された傾きを基準として後続の文字認識処理が実行されることにより、文字認識の精度が向上する。
【００４７】
３．  変形例
以上の実施形態は多様に変形される。具体的な変形の態様を以下に例示する。以上の実施の形態および以下の例示から任意に選択された２以上の態様は、相互に矛盾しない限り適宜に併合され得る。
【００４８】
３（１）．  変形例１
以上の実施形態では、１つの装置である画像処理装置ＩＡが、画像処理動作を実行する。しかしながら、複数の装置によって構成される画像処理システムが、画像処理動作を実行してもよい。例えば、テンプレート画像入力部１００、文字エリア特定部１０２、文字学習データ生成部１０４、機械学習部１０６、サンプル画像入力部１０８、判定フロー生成部１１０、画像作成フロー生成部１１２、文字認識フロー生成部１１４、検査画像入力部１１６、および文字認識部１１８が、２以上のサーバ装置を含むシステムによって実装されてもよい。
【００４９】
３（２）．  変形例２
画像処理装置ＩＡにおいてＣＰＵが実行する各機能は、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、またはＧＰＧＰＵ（General-Purpose computing on Graphics Processing Units）等のプログラマブルロジックデバイスで実行されてもよい。
【符号の説明】
【００５０】
１０……ネットワークインタフェース、１２……外部記憶媒体入出力部、１４……操作入力部、１６……表示出力部、１８……ＣＰＵ、２０……ＲＡＭ、２２……ＲＯＭ、２４……ＨＤＤ、１００……テンプレート画像入力部、１０２……文字エリア特定部、１０４……文字学習データ生成部、１０６……機械学習部、１０８……サンプル画像入力部、１１０……判定フロー生成部、１１２……画像作成フロー生成部、１１４……文字認識フロー生成部、１１６……検査画像入力部、１１８……文字認識部、１３０……テンプレートエリア記憶部、１３２……学習結果記憶部、１３４……フロー記憶部、ＣＡ……相当箇所、ＩＡ……画像処理装置、ＩＩ……検査画像、ＮＴＲ……隣接文字領域、ＯＴＲ……対象文字領域、ＳＡ……撮影装置、ＳＩ……サンプル画像、ＴＡ……文字エリア、ＴＩ……テンプレート画像、ＴＲ……文字領域。
【図１】
0006760589.tif 000005
【図２】
0006760589.tif 000006
【図３】
0006760589.tif 000007
【図４】
0006760589.tif 000008
【図５】
0006760589.tif 000009
【図６】
0006760589.tif 000010
【図７】
0006760589.tif 000011
【図８】
0006760589.tif 000012
【図９】
0006760589.tif 000013
【図１０】
0006760589.tif 000014
【図１１】
0006760589.tif 000015
【図１２】
0006760589.tif 000016
【図１３】
0006760589.tif 000017
【図１４】
0006760589.tif 000018