(57)【要約】【課題】文字が示された対象物に限定されることがなく、低解像度で表示された文字でも高精度で認識可能な文字認識システムを提供することを課題とする。【解決手段】文字認識システム１は、文字を撮像するデジタルカメラ４と、撮像イメージが入力される入力手段７、撮像情報８を取得する撮像情報取得手段９、撮像イメージに適する補正パターン１０を生成するパターン生成手段１１、文字定義データ１２等を記憶する記憶手段１３、補正パターン１０を強調補正に適用するパターン適用手段１４、撮像イメージにコントラスト補正、ブライトネス補正、シャープネス補正、及びネガ化補正によって文字の強調補正を行う強調補正手段１５、指定図形５を検出する図形検出手段１６、範囲イメージ１７を選択する範囲選択手段１８、文字認識を行う範囲認識手段１９、及び認識した文字を出力する出力手段２１を有する認識装置２とを具備する。【選択図】　　　　図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
認識対象の文字を定義した文字定義データを記憶する記憶手段と、
前記文字及び前記文字の周囲近傍を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段によって撮像された前記文字を含む撮像イメージに対し、コントラスト補正、ブライトネス補正、シャープネス補正、及びネガ化補正の少なくともいずれか一つの強調補正を行う強調補正手段と、
強調補正された前記撮像イメージの中から前記文字定義データに合致する画像を検出し、文字認識を行う文字認識手段と、
認識された前記文字を出力する出力手段と
を具備することを特徴とする文字認識システム。
【請求項２】
前記文字認識手段は、
強調補正された前記撮像イメージの中から予め指定した指定図形を検出する図形検出手段と、
検出された前記指定図形に囲まれた範囲を範囲イメージとして選択する範囲選択手段と、
選択された前記範囲イメージの中から前記文字定義データに合致する画像を検出し、文字認識を行う範囲認識手段と
をさらに具備することを特徴とする請求項１に記載の文字認識システム。
【請求項３】
前記強調補正手段は、
前記コントラスト補正、前記ブライトネス補正、前記シャープネス補正、及び前記ネガ化補正の順序に従って前記撮像イメージの強調補正を行うことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の文字認識システム。
【請求項４】
前記文字及び前記文字の周囲近傍を含んで撮像された前記撮像イメージに基づいた撮像情報を取得する撮像情報取得手段と、
前記撮像情報に基づいた補正パターンを生成し、記憶するパターン生成手段と、
生成した前記補正パターンを利用して前記撮像イメージの強調補正を行うパターン適用手段と
をさらに具備することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか一つに記載の文字認識システム。
【請求項５】
前記撮像情報取得手段、前記パターン生成手段、及び前記パターン適用手段の少なくともいずれか一つは、学習可能なニューラルネットワークが適用されることを特徴とする請求項４に記載の文字認識システム。
【請求項６】
認識対象の文字を定義した文字定義データを記憶する記憶手段、前記文字及び前記文字の周囲近傍を撮像する撮像手段、前記撮像手段によって撮像された前記文字を含む撮像イメージに対し、コントラスト補正、ブライトネス補正、シャープネス補正、及びネガ化処理補正の少なくともいずれか一つの強調補正を行う強調補正手段、強調補正された前記撮像イメージの中から前記文字定義データに合致する画像を検出し、文字認識を行う文字認識手段、及び認識された前記文字を出力する出力手段として、コンピュータを機能させることを特徴とする文字認識プログラム。
【請求項７】
強調補正された前記撮像イメージの中から予め指定した指定図形を検出する図形検出手段、検出された前記指定図形に囲まれた範囲を範囲イメージとして選択する範囲選択手段、選択された前記範囲イメージの中から前記文字定義データに合致する画像を検出し、文字認識を行う範囲認識手段として、前記コンピュータをさらに機能させることを特徴とする請求項６に記載の文字認識プログラム。
【請求項８】
前記文字及び前記文字の周囲近傍を含んで撮像された前記撮像イメージに基づいた撮像情報を取得する撮像情報取得手段、前記撮像情報に基づいた補正パターンを生成し、記憶するパターン生成手段、及び生成した前記補正パターンを利用して前記撮像イメージの強調補正を行うパターン適用手段として、前記コンピュータをさらに機能させることを特徴とする請求項６または請求項７に記載の文字認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、文字認識システム、及び文字認識プログラムに関するものであり、特に、認識対象の文字をイメージとして撮像し、撮像されたイメージを強調補正した後に文字認識を行う文字認識システム、及び文字認識プログラムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、紙などの印刷媒体に印刷された文字や記号などを、光学機器を利用して電子データとして読取ることが可能なシステムが開発されている。例えば、店舗などの商品管理及び会計処理を簡略化するために、商品の包装などに表示または貼付されたバーコードを光学式のバーコードリーダによって読取り販売時点情報を管理する所謂「ＰＯＳシステム」を採用するところがある。さらに、商品管理以外の用途として、レンタルビデオ店などで予め登録した会員に配布した会員証に前述のバーコードを付し、レンタル時に該バーコードの情報を読取ることにより、登録された会員であることを確認している。
【０００３】
また、ＣＣＤ（電荷結合デバイス）などの撮像デバイスを搭載したスキャナーを利用して、書類原稿を画像として取得し、さらにＯＣＲソフト（光学的文字読取りソフト）を用いてコンピュータ上で文字を自動的に認識させる処理が行われている。これらは、紙媒体などの表面に表示された文字を大量にかつ迅速に電子データ化することが可能なものであり、大量の資料及び文献を電子化する必要のある官公庁やオフィスなどで広く普及している。
【０００４】
この他にも、例えば、高速道路や一般国道などに設置され、赤外線カメラを利用して通行車両のナンバープレートを撮影し、画像として入力したものから車両登録番号（ナンバー）を自動的に認識することができる、所謂「Ｎシステム」と呼ばれる車両ナンバー自動読取システムが知られている。これにより、犯罪行為に用いられた車両、或いは犯人が逃走に使用している車両などが、Ｎシステムの設置された道路を通過すると、係る車両のナンバーを認識し、各警察署などにその位置情報を報知し、犯人検挙を速やかに行うことができる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述したバーコードによって情報を読取って認識するシステムは、以下のような問題があった。すなわち、バーコードを利用した情報の認識システムは、バーコードの線の太さ、間隔、及び配列などをバーコードリーダから照射されたレーザの反射によって読取り、予め記憶されているデータと対応させて価格や品番などの情報を認識させるものであった。この場合、誤認識を避けるためにバーコードの線の太さや間隔などを精細に表示する必要があった。
【０００６】
そのため、モニタ画面や液晶画面などに表示された比較的解像度の低いバーコードでは、誤認識を起こしたり、認識処理に時間がかかることがあった。そこで、係る問題を解消するために、バーコードを高解像度に印刷したシールを商品に貼付するなどの対策を採ることがあったが、シールの印刷に係る印刷コストなど余計な経費を要していた。加えて、シールに印刷されたバーコードでは、認識対象となる情報の内容が変更になった場合、新たなシールを用意する必要があり、既に印刷したシールが無駄になるとともに、印刷にかかる時間が必要となることから、変更に速やかに対応することができなかった。
【０００７】
一方、スキャナー等を利用した文字認識のシステムは、書類原稿など平面的な対象に表示された文字を認識することは容易であるものの、コンタクトガラスに認識対象の書類原稿を密着させて読取らせるために、凹凸のある立体物に表示された文字を認識することは困難であった。また、スキャナーによって文字を画像として入力し、さらにＯＣＲソフトを用いて文字の認識処理を行うまでに多くの時間を要することがあった。そのため、コンピュータに不得手な操作者は、操作に手間取り、短時間で文字認識させることができないことがあった。
【０００８】
一方、Ｎシステムは、車両のナンバーの認識に特化した汎用性に欠けるシステムであり、一般の用途に適用することが難しかった。
【０００９】
そこで、本発明は、上記実情に鑑み、認識対象に限定されることがなく、低解像度で表示された文字でも高精度で認識可能な汎用性の高い文字認識システム、及び文字認識プログラムの提供を課題とするものである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するため、請求項１の発明にかかる文字認識システムは、認識対象の文字を定義した文字定義データを記憶する記憶手段と、前記文字及び前記文字の周囲近傍を撮像する撮像手段と、前記撮像手段によって撮像された前記文字を含む撮像イメージに対し、コントラスト補正、ブライトネス補正、シャープネス補正、及びネガ化補正の少なくともいずれか一つの強調補正を行う強調補正手段と、強調補正された前記撮像イメージの中から前記文字定義データに合致する画像を検出し、文字認識を行う文字認識手段と、認識された前記文字を出力する出力手段とを具備するものである。
【００１１】
ここで、文字定義データとは、予め認識対象となる数字、アルファベット（大文字・小文字）、平仮名、片仮名、記号、及び漢字などを含む文字を、それぞれ形状、輪郭、線の交わりなどを定義してデータベース化したものであり、撮像イメージの中の画像を文字として認識するための基礎的なデータである。これらは、認識対象が予め判っている場合（例えば、数字＋英文字の組合わせなど）、記憶する文字定義データに対応する文字の種類及び数などを限定したものであってもよい。加えて、個々の文字の書体に対応するデータを含んだものであってもよい。
【００１２】
また、撮像手段とは、ビデオカメラやデジタルカメラなどの画像入力機器を利用することが可能であり、文字及び文字の周囲近傍を撮像イメージとして取込むことが可能なものである。ここで、撮像イメージには、認識対象となる文字と、文字の周囲近傍とが撮像されている。
【００１３】
このとき、撮像時の光の反射や文字と周囲の濃淡差などによって、撮像イメージに文字が明確に示されていない場合があり、その後の文字認識に係る処理に支障をきたすおそれがある。
【００１４】
そこで、撮像イメージに含まれる文字の部分を認識容易なように強調するための補正が強調補正手段によって行われる。具体的にはコントラスト補正、ブライトネス補正、シャープネス補正、及びネガ化補正の内で少なくとも一つの画像処理が撮像イメージに対して行われるものである。ここで、コントラスト補正とは、撮像イメージの明暗等の際立ちを調整するものであり、認識対象となる文字とその周囲との色彩や明暗を際立たせ、文字と周囲との違いを明確にするものである。また、ブライトネス補正とは、撮像イメージの輝度（明るさ）を調整するものであり、撮像イメージ全体の明暗を調整し、文字を明確に表示するものである。一方、シャープネス補正とは、撮像イメージの鮮明度を調整するものであり、文字の境界部分などの差を鮮明にするものである。また、ネガ化補正とは、撮像イメージの階調を反転させる、すなわちポジからネガへ反転させる処理であり、これにより撮像イメージ中の文字部分が際立つようになる。
【００１５】
したがって、請求項１の発明の文字認識システムによれば、撮像手段によって撮像された撮像イメージをコントラスト補正等の強調補正により文字の部分を強調し、文字定義データに基づいて文字認識が行われる。すなわち、撮像イメージに対し、文字の部分を強調する補正を行い、撮像イメージに含まれる文字に相当する画像部分の輪郭や形状を明確にした後に文字認識をすることにより、取込んだ撮像イメージをそのまま文字認識した場合と比較して、文字の認識精度が高くなり、文字の誤認識が生じる可能性が低くなる。なお、出力手段としてはモニタ画面上に表示するもの以外に、文字情報としてネットワークを通じて送信するものも含まれる。
【００１６】
請求項２の発明にかかる文字認識システムは、請求項１に記載の文字認識システムにおいて、前記文字認識手段は、強調補正された前記撮像イメージの中から予め指定した指定図形を検出する図形検出手段と、検出された前記指定図形に囲まれた範囲を範囲イメージとして選択する範囲選択手段と、選択された前記範囲イメージの中から前記文字定義データに合致する画像を検出し、文字認識を行う範囲認識手段とをさらに具備するものである。
【００１７】
ここで、指定図形は、撮像イメージの中に存在し、さらに認識対象となる文字が該指定図形に囲まれた範囲内にあることが既に判っているものが予め選択される。例えば、車両のナンバーを文字認識しようとする場合、ナンバープレートの横長の長方形状が指定図形として選択され、長方形に囲われた範囲に限定して文字認識の処理が行われる。なお、指定図形としては、前述の長方形以外にも、円形、楕円形、三角形、及び菱形などの種々の図形を選択することが可能である。
【００１８】
したがって、請求項２の発明の文字認識システムによれば、請求項１の発明の文字認識システムの作用に加え、撮像イメージの中から指定図形が検出され、指定図形に囲われた範囲イメージの中で文字認識が行われる。これにより、文字認識の対象となる範囲が限定され、文字の誤認識の可能性が低くなるとともに、システムに係る処理の負担が軽減される。
【００１９】
請求項３の発明にかかる文字認識システムは、請求項１または請求項２に記載の文字認識システムにおいて、前記強調補正手段は、前記コントラスト補正、前記ブライトネス補正、前記シャープネス補正、及び前記ネガ化補正の順序に従って前記撮像イメージの強調補正を行うものである。
【００２０】
したがって、請求項３の発明の文字認識システムによれば、請求項１または請求項２の発明の文字認識システムの作用に加え、撮像イメージの強調補正がコントラスト補正、ブライトネス補正、シャープネス補正、及びネガ化補正の順で行われる。ここで、各補正の順序は、補正後の撮像イメージに対する影響の大きさに基づいて決定されている。
【００２１】
すなわち、コントラスト補正は、強く実施すると撮像イメージ全体が黒くなりすぎたり、逆に白っぽくなりすぎたりする傾向がある。つまり、撮像イメージの変化に大きく影響が与える。そのため、仮にシャープネス補正を先に行った後に、コントラスト補正を行った場合、コントラスト補正の影響により既に行ったシャープネス補正が全く無意味になってしまうことがある。さらに、ネガ化補正は、撮像イメージの階調をポジからネガに反転するものであるため、階調反転後にブライトネスやシャープネスの補正を行っても、文字の強調をすることにはほとんどならない。そのため、撮像イメージに対する補正の順序を、予め補正による影響の大きさに応じて決定し、その順序に従って補正を実施することにより適切な撮像イメージの補正が行える。
【００２２】
請求項４の発明にかかる文字認識システムは、請求項１乃至請求項３のいずれか一つに記載の文字認識システムにおいて、前記文字及び前記文字の周囲近傍を含んで撮像された前記撮像イメージに基づいた撮像情報を取得する撮像情報取得手段と、前記撮像情報に基づいた補正パターンを生成し、記憶するパターン生成手段と、生成した前記補正パターンを利用して前記撮像イメージの強調補正を行うパターン適用手段とをさらに具備するものである。
【００２３】
ここで、撮像イメージは撮像条件及び撮像した対象物によって色調や彩度などが個々に異なっている。そのため、一定の条件で強調補正を行っても、文字が強調補正される場合と、ほとんど強調されない場合がある。そこで、撮像イメージの状態、さらに詳細に説明すると、撮像された時の条件に基づく光や影の投射具合、或いは文字と文字以外の部分の色調や色の種類（同系色や異系色の違い）など、さらに文字が表示された物体の材質、表面の反射具合などの種々の情報を撮像情報として取得し、これに基づいた補正パターンを適用することにより、個々の撮像イメージに適した強調補正が行われるようにする。
【００２４】
したがって、請求項４の発明の文字認識システムによれば、請求項１乃至請求項３のいずれか一つの発明の文字認識システムの作用に加え、強調補正する対象となる撮像イメージから撮像情報が取得され、それに基づいた補正パターンが適用される。例えば、撮像イメージが全体的に暗い色調である場合、コントラスト及びブライトネスを強めに調整し、明るさを増したイメージにすることが行われる。逆に全体が明るい色調で表現されている撮像イメージの場合には明るさを若干抑えた補正をすることが行われる。この場合、個々の撮像イメージの明度によって、コントラスト補正及びブライトネス補正の強度がそれぞれ決定される。
【００２５】
また、文字と文字以外の部分とが同系色で表現されている場合、換言すれば、文字が文字の周囲に紛れやすく、文字として認識が難しい場合には、シャープネス補正の強度を強くすることによって、文字の境界（輪郭）の部分が明確になるような強調補正を行う。すなわち、個々の撮像イメージに適した補正を撮像情報及び補正パターンに基づいて実施することにより、撮像イメージに含まれる文字がさらに強調され、その後の文字認識の処理が楽に行えるようになる。
【００２６】
請求項５の発明にかかる文字認識システムは、請求項４に記載の文字認識システムにおいて、前記撮像情報取得手段、前記パターン生成手段、及び前記パターン適用手段の少なくともいずれか一つは、学習可能なニューラルネットワークが適用されるものである。
【００２７】
したがって、請求項５の発明の文字認識システムは、請求項４の発明の文字認識システムの作用に加え、強調補正にニューラルネットワークが適用される。すなわち、学習機能を有するニューラルネットワークを用いることにより、予め学習記憶され、さらに撮像情報や補正パターンの生成などによって新たに習得された学習内容に基づいて、撮像イメージの強調補正が最適なものとされる。すなわち、数多くの強調補正に係る処理を行うことにより、学習効果がより高くなったニューラルネットワークによって撮像イメージに対する強調補正がさらに最適なものとなり、処理時間の短縮化や認識精度の向上などが図られることになる。
【００２８】
請求項６の発明にかかる文字認識プログラムは、認識対象の文字を定義した文字定義データを記憶する記憶手段、前記文字及び前記文字の周囲近傍を撮像する撮像手段、前記撮像手段によって撮像された前記文字を含む撮像イメージに対し、コントラスト補正、ブライトネス補正、シャープネス補正、及びネガ化処理補正の少なくともいずれか一つの強調補正を行う強調補正手段、強調補正された前記撮像イメージの中から前記文字定義データに合致する画像を検出し、文字認識を行う文字認識手段、及び認識された前記文字を出力する出力手段として、コンピュータを機能させるものである。
【００２９】
したがって、請求項６の発明の文字認識プログラムによれば、プログラムを実行すると、コンピュータは請求項１に記載の作用を奏する。
【００３０】
請求項７の発明にかかる文字認識プログラムは、請求項６に記載の文字認識プログラムにおいて、強調補正された前記撮像イメージの中から予め指定した指定図形を検出する図形検出手段、検出された前記指定図形に囲まれた範囲を範囲イメージとして選択する範囲選択手段、選択された前記範囲イメージの中から前記文字定義データに合致する画像を検出し、文字認識を行う範囲認識手段として、前記コンピュータをさらに機能させるものである。
【００３１】
したがって、請求項７の発明の文字認識プログラムは、請求項６の発明の文字認識プログラムの作用に加え、プログラムを実行すると、コンピュータは請求項２に記載の作用を奏する。
【００３２】
請求項８の発明にかかる文字認識プログラムは、請求項６または請求項７に記載の文字認識プログラムにおいて、前記文字及び前記文字の周囲近傍を含んで撮像された前記撮像イメージに基づいた撮像情報を取得する撮像情報取得手段、前記撮像情報に基づいた補正パターンを生成し、記憶するパターン生成手段、及び生成した前記補正パターンを利用して前記撮像イメージの強調補正を行うパターン適用手段として、前記コンピュータをさらに機能させるものである。
【００３３】
したがって、請求項８の発明の文字認識プログラムは、請求項６または請求項７の発明の文字認識プログラムの作用に加え、プログラムを実行すると、コンピュータは請求項４に記載の作用を奏する。
【００３４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施形態である文字認識システム１について図１乃至図４に基づいて説明する。図１は本発明の一実施形態である文字認識システム１の構成を示す説明図であり、図２は文字認識システム１の機能的構成を示すブロック図であり、図３及び図４は認識装置２の処理の流れを示すフローチャートである。
【００３５】
本実施形態の文字認識システム１は、図１に示すように、認識対象物（ここでは、車両ＣのナンバープレートＮ）の表面に示された数字からなる文字Ｌを、該文字Ｌの周囲近傍とともに撮像イメージ３として撮像するデジタルカメラ４と、デジタルカメラ４によって撮像された撮像イメージ３を取込み、強調補正及び指定図形５の検出などによって撮像イメージ３を文字認識に適した状態に処理した後、文字認識を行って認識結果を出力表示する認識装置２とから構成されている。ここで、デジタルカメラ４が本発明における撮像手段に相当する。
【００３６】
さらに、認識装置２は機能的構成として、図２に示すように、デジタルカメラ４とケーブル６を介して接続され、該デジタルカメラ４により撮像された撮像イメージ３を入力可能な入力手段７、入力された撮像イメージ３の中から適した強調補正を行うための撮像情報８を学習可能なニューラルネットワークを適用して取得する撮像情報取得手段９、撮像情報８に対応し撮像イメージ３に適する補正パターン１０をニューラルネットワークを適用して生成するパターン生成手段１１、認識対象となる文字Ｌを定義した文字定義データ１２及び生成した補正パターン１０を記憶する記憶手段１３を有している。
【００３７】
さらに、認識装置２は、予め学習した或いは生成した補正パターン１０を強調補正に適用するパターン適用手段１４、撮像イメージ３に対しコントラスト補正、ブライトネス補正、シャープネス補正、及びネガ化補正の画像処理を行い、撮像イメージ３に含まれる文字Ｌを強調する強調補正を行う強調補正手段１５、補正後の撮像イメージ３の中から予め指定した指定図形５を検出する図形検出手段１６、検出した指定図形５に囲まれた範囲を範囲イメージ１７として選択する範囲選択手段１８、範囲イメージ１７の中から記憶した文字定義データ１２に合致する画像（部分）を検出し、係る画像に対して文字認識を行う範囲認識手段１９、及び認識した文字Ｌを信号制御して出力する出力制御手段２０及び出力手段２１とから構成されている。ここで、図形検出手段１６，範囲選択手段１８、及び範囲認識手段１９が本発明における文字認識手段に相当する。
【００３８】
ここで、認識装置２は市販のパーソナルコンピュータが利用され、本実施形態における各構成のうち、入力手段７としてＵＳＢ（ユニバーサル・シリアル・バス）、記憶手段１３としてハードディスクドライブ、出力手段２１としてモニタ、出力制御手段２０としてグラフィックボードがそれぞれ利用されている。また、撮像イメージ３に対して強調補正、図形検出、及び範囲イメージ１７の検出及び選択を行う各手段は、それぞれ認識装置２に搭載されたＣＰＵ２２、ＲＯＭ２３、ＲＡＭ２４などのハードウェアによって制御され、実施されている。ここで、ＲＯＭ２３には文字認識を行うための認識プログラム２７が格納されており、ＣＰＵ２２などに対して認識に係る処理を実行するように命令が発せられている。一方、ＲＡＭ２４には図形検出手段１６によって検出される指定図形５のデータが予め記憶されている。さらに、認識装置２の操作及びデジタルカメラ４の撮像操作などを行うためのキーボード２５及びマウス２６が取付けられている。加えて、図１に示すように、出力手段２１に相当するモニタの画面は、デジタルカメラ４によって撮像した撮像イメージ３を表示する撮像イメージ表示部２８と、認識した文字Ｌを表示する文字表示部２９とに分割されている。
【００３９】
次に、本実施形態の文字認識システム１における認識装置２の処理の流れについて図３及び図４に基づいて説明する。なお、本実施形態において認識対象となる文字Ｌとして車両ＣのナンバープレートＮに表示された番号を認識するものについて説明する。ここで、図３及び図４におけるステップＳ１からステップＳ１６はＲＯＭ２３に格納された認識プログラム２７によって実行されている。ここで、認識プログラム２７が本発明における文字認識プログラムに相当する。
【００４０】
まず、認識装置２は、接続されたデジタルカメラ４が撮像した撮像イメージ３が入力手段７を介して入力されているか否かを検出する（ステップＳ１）。このとき、車両Ｃの通行を検知し、撮像するタイミングの検出は、従来から周知のセンサ技術などの検知手段を応用して決定されている。さらに、デジタルカメラ４の焦点及び撮像イメージ３の大きさ（図１における紙面右側の破線に囲まれた部分）は、通行する車両Ｃの下部に取付けられたナンバープレートＮの周囲近傍を含むように予め調整が行われている。
【００４１】
デジタルカメラ４からの撮像イメージ３の入力が検出された場合（ステップＳ１においてＹＥＳ）、認識装置２は該撮像イメージ３の入力を受付ける（ステップＳ２）。一方、撮像イメージ３の入力が検出されない場合、（ステップＳ１においてＮＯ）、以後の処理をキャンセルしステップＳ１５の処理に移る。撮像イメージ３の入力を受付けた認識装置２は、該撮像イメージ３から撮像情報８を取得する（ステップＳ３）。
【００４２】
ここで、撮像情報８は、以降のステップで撮像イメージ３に対して行う強調補正の際に適用される補正パターン１０を抽出或いは生成するときの基礎となるものであり、撮像条件に基づく光や影の投射具合、或いは文字と文字以外の部分の色調や含まれる色の数や種類などの種々の情報を取得する。これにより、適用する補正パターン１０が選択される。
【００４３】
このとき、取得された撮像情報８に対応する補正パターン１０が既に生成されているか否かの判断がされる（ステップＳ４）。すなわち、これまでに同様な条件、認識対象となる文字Ｌの配置、及び色調等で撮像された撮像イメージ３の強調補正を行った経験または予め学習記憶によって取得した撮像情報８に対応するものがある場合、例えば、本実施形態で示した車両ＣのナンバープレートＮのように、白地に緑の文字Ｌよって四桁の数字（文字Ｌ）が記載されたもの（普通車の場合）を対象とする場合、以前にナンバープレートＮに対する文字認識を行った経験があれば、該ナンバープレートＮの撮像情報８に対する補正パターン１０が既に生成され、記憶されている。さらに、ニューラルネットワークの学習効果により取得した撮像情報８により、撮像イメージ３がナンバープレートＮを含んだものであることが認知される。そこで、対応する補正パターン１０が生成されている場合（ステップＳ４においてＹＥＳ）、記憶手段１３に記憶されている補正パターン１０を抽出し、撮像イメージ３の強調補正を行う（ステップＳ５）。
【００４４】
一方、対応する補正パターン１０が生成されていない場合、すなわち、これまでに類似した撮像情報８を有する撮像イメージ３を実施した経験がない場合（ステップＳ４においてＮＯ）、撮像情報８に適する補正パターン１０を新たに生成し（ステップＳ６）、記憶手段１３に記憶する（ステップＳ７）。
【００４５】
ここで、補正パターン１０の生成について具体的に説明すると、取得された撮像情報８に基づいて、以降のステップで実施されるコントラスト補正、ブライトネス補正、シャープネス補正、及びネガ化補正（詳細については詳述する）の強弱の度合いがパターン生成手段１１によって決定されるものであり、例えば、撮像イメージ３が上述したナンバープレートＮを含むものである場合、文字Ｌの緑の部分と、背景となる白い部分とを対比することにより、コントラストの強弱が決定される。この場合、緑と白とは色調が異なるため、文字と背景との対比が明確であり、コントラスト補正を弱い程度で行うよう判断される。
【００４６】
さらに撮像イメージ３の全体の明るさに基づいてブライトネス補正の強さが決められる。例えば、撮像イメージ３が全体として明るい色調で構成されている場合、つまり全体が白っぽいイメージである場合は、明度を下げる（暗くする）補正を行う。また、デジタルカメラ４によって撮像された撮像イメージ３にぶれなどが生じていた場合、緑と白との境界が明確でない場合が考えられるため、ぶれの度合いに応じて、すなわち緑と白との境界の鮮明度に応じてシャープネスの補正の強度が決定される。なお、ネガ化補正は、階調を反転させるものであるため、コントラスト補正などのように強弱を付けることができないため、補正パターン１０はネガ化処理を実施するか否かの判断のみが含まれている。これにより、撮像情報８に基づいて撮像イメージ３に適するコントラスト補正、ブライトネス補正、及びシャープネス補正の強度及びネガ化補正の実施有無が決定された補正パターン１０が生成される。
【００４７】
これにより、撮像イメージ３に適した補正パターン１０が生成され、強調補正に利用できるとともに、ニューラルネットワークによる学習効果により、以後類似した撮像情報８を有する撮像イメージ３の強調補正を行う場合、新たに補正パターン１０を生成する処理を省略することができる。その後、ステップＳ５の処理に移り、生成した補正パターン１０を利用して撮像イメージ３の強調補正を行う。
【００４８】
そして、ステップＳ５において補正パターン１０を適用した撮像イメージ３の強調補正が行われる。このとき、適用された補正パターン１０に含まれる各補正の強度に基づき、撮像イメージ３の中の明暗などの際立ち度合いが調整され（コントラスト補正：ステップＳ５ａ）、明るさ・輝度を調整する（ブライトネス補正：ステップＳ５ｂ）、鮮明度を調整する（シャープネス補正：ステップＳ５ｃ）、及び撮像イメージ３の階調をポジからネガへの反転（ネガ化補正：ステップＳ５ｄ）が順次行われる。
【００４９】
ここで、各補正の順序は、撮像イメージ３に対する影響の大きさに基づいて決定されている。すなわち、コントラスト補正Ｓ５ａは撮像イメージ３に対する影響が大きいため、それ以前に行われた補正（例えば、シャープネス補正など）の効果を失わせてしまうことがある。そのため、撮像イメージ３に対する影響の大きさを考慮し、コントラスト補正、ブライトネス補正、シャープネス補正、及びネガ化補正の順序で行うことにより、前段階で行った強調補正の効果を活かしつつ、さらに適する補正を行うことができるようになる。その結果、最終的に強調補正された補正済みの撮像イメージ３は、文字Ｌが補正前の撮像イメージ３と比べて明確に強調されたものとなる。
【００５０】
それから、補正済みの撮像イメージ３の中から予め設定した指定図形５の検出を行う（ステップＳ８）。ここで、本実施形態においては、指定図形５として車両Ｃに取付けられたナンバープレートＮの形状である横長の四角形が選択されている。すなわち、ナンバープレートＮの四角形に囲まれた範囲には、認識対象となる車両番号の四桁の数字（文字Ｌ）が必ず含まれているため、係る指定図形５の範囲を選択することにより、その他の部分の認識処理を省略化することができる。これにより、文字Ｌの認識精度が高まるとともに、文字認識に係る処理時間を短縮することができる。
【００５１】
撮像イメージ３の中から指定図形５が検出される場合（ステップＳ８においてＹＥＳ）、検出された指定図形５に囲まれた範囲を範囲イメージ１７として選択する（ステップＳ９）。一方、撮像イメージ３の中から指定図形５が検出されない場合（ステップＳ８においてＮＯ）、認識対象となる文字Ｌが撮像イメージ３の中に存在しないものと認識し、以降の処理をキャンセルし、ステップＳ１５の処理に移る。ここで、範囲イメージ１７と指定図形５とは同一形状及び大きさを呈するものである（図１参照）。
【００５２】
そして、選択された範囲イメージ１７の中から記憶手段１３に記憶された文字定義データ１２に合致する形状及び輪郭などの条件を備える画像の有無を検出する（ステップＳ１０）。ここで、文字定義データ１２に合致する条件の画像が検出される場合（ステップＳ１０においてＹＥＳ）、該当個所の画像を文字Ｌとして認識する（ステップＳ１１）。一方、文字定義データ１２に合致する条件の画像がない場合（ステップＳ１０においてＮＯ）、指定図形５に囲われた範囲イメージ１７の中に文字Ｌは存在しないものと判断し、以降の処理をキャンセルしステップＳ１５の処理に移る。
【００５３】
そして、文字Ｌを認識した後、認識した文字Ｌ以外にさらに範囲イメージ１７の中に文字定義データに合致する条件の画像の有無を検出する（ステップＳ１２）。このとき、文字定義データ１２に合致する条件の画像が検出されない場合（ステップＳ１２においてＹＥＳ）、文字認識の処理を終了（ステップＳ１３）し次ステップの処理に移る。
【００５４】
一方、文字定義データ１２に合致する条件の画像がさらに検出される場合（ステップＳ１２においてＮＯ）、前ステップに戻り該当する画像を文字Ｌとして認識する（ステップＳ１１）。これにより、範囲イメージ１７の中に複数の文字Ｌが存在している場合でもステップＳ１１及びステップＳ１２を繰返し行うことにより、全ての文字Ｌを文字認識することができる。なお、文字認識の順番は特に限定されないが、認識対象となる文字が英語のように横書きの場合、すなわち、左から右に書かれている時には左から順次文字認識を行い、縦書きの場合は上から下に向かって順次文字認識を行うように設定すればよい。
【００５５】
そして、範囲イメージ１７の中に含まれる全ての文字を認識した後、文字認識した一つ或いは複数の文字Ｌを出力制御手段２０によって信号制御し、出力手段２１であるモニタ画面上に表示する（ステップＳ１４）。これにより、文字認識システム１の操作者は文字認識の結果を画面上で確認することができる。なお、認識した文字Ｌを別のシステムに情報として出力し、活用することができる。例えば、説明した車両ＣのナンバープレートＮの番号を認識した場合、駐車場の出庫を管理するシステムに適用し、駐車時間の算出を行ったり、高速道路などの料金所に設置して通行料金の算出を行うシステムなどに応用することができる。
【００５６】
その後、システムの処理を終了する旨の指示の有無を検出する（ステップＳ１５）。ここで、終了する旨の指示が入力されると（ステップＳ１５においてＹＥＳ）、システムを終了する（ステップＳ１６）。一方、処理を終了する指示の入力がない場合（ステップＳ１５においてＮＯ）、ステップＳ１の処理に戻り、新たな撮像イメージ３の入力の有無を継続して検出する。
【００５７】
上記したように、本実施形態の文字認識システム１によれば、文字Ｌ及び該文字Ｌの周囲近傍を含んだ撮像イメージ３をデジタルカメラ４によって撮像し、学習可能なニューラルネットワークを適用することによって撮像イメージ３の強調補正に最適化された補正パターン１０を生成し、さらに該補正パターン１０を適用して強調補正を行うことにより、文字認識に適した状態に撮像イメージを補正し、認識対象となる文字Ｌを撮像イメージ３の中で強調することができる。これにより、誤認識の少ない認識精度の高い文字認識を行うことができる。
【００５８】
また、文字認識を行う対象を予め指定した指定図形５に囲まれた範囲イメージ１７の中に限定するため、文字の認識精度の向上とともに、認識に係る処理時間を短縮化することができる。また、従来のバーコードのように高解像で印刷する必要がなくなり、比較的低解像度で出力表示されたモニタ画面や液晶画面上の文字でも容易に認識することができる。したがって、バーコードをシール印刷して貼付するなどの物的コスト及び手間を省くことができる。文字Ｌの変更があった場合でも、画面に表示する文字Ｌを変更するだけで済むため、新たにシールを印刷するコストや時間が必要なくなり、速やかな対応をとることができる。
【００５９】
以上、本発明について好適な実施形態を挙げて説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されるものではなく、以下に示すように、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、種々の改良及び設計の変更が可能である。
【００６０】
すなわち、本実施形態の文字認識システム１において、認識対象の文字Ｌとして車両ＣのナンバープレートＮに示された番号を認識するものについて例示したが、もちろんこれに限定されるものではない。その他、印刷物に記載された文字Ｌや画面上に表示された種々の文字Ｌを認識対象とすることができる。さらに、撮像手段としてデジタルカメラ４を利用するものを示したが、ビデオカメラなどその他の画像入力機器を用いるものであっても構わない。また、認識した文字Ｌを文字情報としてネットワークなどを通じて送信することも可能である。
【００６１】
【発明の効果】
以上のように、請求項１の発明の文字認識システムは、文字を含んで撮像された撮像イメージに対してコントラスト等の補正を行い、含まれる文字を強調することができる。そして、文字が強調された撮像イメージに対して文字認識の処理が行われる。これにより、従来と比して精度の高い文字認識をすることができる。
【００６２】
請求項２の発明の文字認識システムは、請求項１の発明の文字認識システムの効果に加え、予め指定した指定図形を検出し、さらに検出した指定図形に囲まれた範囲内で文字認識が行われる。これにより、認識対象となる範囲が限定され、認識処理に係る負担が軽減される。そのため、例えば、認識結果の表示を短縮することができる。
【００６３】
請求項３の発明の文字認識システムは、請求項１または請求項２の発明の文字認識システムの効果に加え、撮像イメージをコントラスト補正、ブライトネス補正、シャープネス補正、及びネガ化補正の順で強調補正を行うことにより、実施済みの補正の効果を活かしながら、さらに文字を強調することができる。これにより、補正済みの撮像イメージに含まれる文字がより明確となり、文字の認識精度の向上を図ることができる。
【００６４】
請求項４の発明の文字認識システムは、請求項１乃至請求項３のいずれか一つの発明の文字認識システムの効果に加え、撮像イメージの撮像情報に基づいて補正パターンが生成される。すなわち、個々の撮像イメージにとって最適化された強調補正が補正パターンに基づいて行われる。これにより、撮像イメージの中の文字が明確に示され、文字認識がさらに容易に行われる。
【００６５】
請求項５の発明の文字認識システムは、請求項４の発明の文字認識システムの効果に加え、学習可能なニューラルネットワークが適用されることにより、予め学習された或いは文字認識の過程で取得した補正パターンに基づいて撮像イメージの強調補正を最適化することができる。これにより、認識精度が向上し、認識処理時間の短縮化が図られる。
【００６６】
請求項６の発明の文字認識プログラムは、プログラムを実行することにより、コンピュータに請求項１に記載の効果を奏させることができる。
【００６７】
請求項７の発明の文字認識プログラムは、請求項６の発明の文字認識プログラムの効果に加え、プログラムを実行することにより、コンピュータに請求項２に記載の効果を奏させることができる。
【００６８】
請求項８の発明の文字認識プログラムは、請求項６または請求項７の発明の文字認識プログラムの効果に加え、プログラムを実行することにより、コンピュータに請求項４に記載の効果を奏させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態である文字認識システムの構成を示す説明図である。
【図２】文字認識システムにおける認識装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図３】認識装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】認識装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
１　文字認識システム
２　認識装置
３　撮像イメージ
４　デジタルカメラ（撮像手段）
５　指定図形
８　撮像情報
９　撮像情報取得手段
１０　補正パターン
１１　パターン生成手段
１２　文字定義データ
１３　記憶手段
１４　パターン適用手段
１５　強調補正手段
１６　図形検出手段（文字認識手段）
１７　範囲イメージ
１８　範囲選択手段（文字認識手段）
１９　範囲認識手段（文字認識手段）
２０　出力制御手段
２１　出力手段
２７　認識プログラム（文字認識プログラム）
Ｌ　文字
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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