(57)【要約】【課題】文字パターン認識処理において、汚れや潰れによる特徴値の変動を低減させ、汚れや潰れなどの雑音が含まれている文字対象を認識可能とする。【解決手段】前処理部１−２は、一文字毎に切り出されて２値化された文字パターンに対して、位置及び大きさについて正規化処理を行う。特徴抽出部１−３は、該正規化された文字パターンから黒画素連結長を利用する特徴抽出により局所領域から特徴値を求める。劣化程度計測部１−４は、該文字パターンを分割して得られる局所領域から黒画素連結長を求め、予め作成してある標準パターン辞書１−５の黒画素連結長との間で該黒画素連結長の比率に基づく劣化程度の値を求める。劣化補正部１−７は、該劣化程度の値を基にして得られる補正係数を算出し、これを用いて該局所領域から算出した特徴値を補正し、識別部１−８は、この補正した特徴値を新たに特徴値として用いて文字認識を行う。【選択図】  図１
2004259101.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
一文字毎に切り出されて２値化された文字パターンに対して、位置及び大きさについて正規化処理を行うステップと、
該正規化された文字パターンから黒画素連結長を利用する特徴抽出により局所領域から特徴値を算出するステップと、
該文字パターンを分割して得られる局所領域から黒画素連結長を求めるステップと、
あらかじめ作成してある標準辞書の黒画素連結長との間で該黒画素連結長の比率に基づく劣化程度の値を求めるステップと、
該求めた劣化程度の値を基にして補正係数を算出するステップと、
該補正係数を用いて該局所領域から算出した特徴値を補正するステップと、
該補正した特徴値を、新たな特徴値として文字認識に用いるステップと、を有することを特徴とする文字パターン認識処理方法。
【請求項２】
請求項１記載の文字パターン認識処理方法において、
劣化程度の値を求めるステップでは、
各局所領域から得られた文字パターンと標準辞書間の黒画素連結長の比率に基づく劣化程度の値とともに、該劣化程度の値を該文字パターン全体で平均化した平均劣化程度の値を求め、
補正係数を算出するステップでは、
該求めた劣化程度の値と平均劣化程度の値とを基にして補正係数を算出することを特徴とする文字パターン認識処理方法。
【請求項３】
請求項１または請求項２記載の文字パターン認識処理方法において、
劣化程度の値を求めるステップでは、
各局所領域から得られた文字パターンと標準辞書間の黒画素連結長の比率に基づく劣化程度の値とともに、該劣化程度の値を該文字パターン全体で平均化した平均劣化程度の値、及び該平均劣化程度の値の内、認識対象字種の中で最も小さい最小平均劣化程度の値を求め、
補正係数を算出するステップでは、
該求めた劣化程度の値と平均劣化程度の値と最小平均劣化程度の値とを基にして補正係数を算出することを特徴とする文字パターン認識処理方法。
【請求項４】
一文字毎に切り出されて２値化された文字パターンに対して、位置及び大きさについて正規化処理を行う手段と、
該正規化された文字パターンから黒画素連結長を利用する特徴抽出により局所領域から特徴値を算出する手段と、
該文字パターンを分割して得られる局所領域から黒画素連結長を求め、あらかじめ作成してある標準辞書の黒画素連結長との間で該黒画素連結長の比率に基づく劣化程度の値を求める手段と、
該求めた劣化程度の値を基にして補正係数を算出し、該補正係数を用いて該局所領域から算出した特徴値を補正する手段と、
該補正した特徴値を、新たな特徴値として文字認識に用いる手段と、を有することを特徴とする文字パターン認識処理装置。
【請求項５】
請求項４記載の文字パターン認識処理装置において、
劣化程度の値を求める手段は、
各局所領域から得られた文字パターンと標準辞書間の黒画素連結長の比率に基づく劣化程度の値とともに、該劣化程度の値を該文字パターン全体で平均化した平均劣化程度の値を求めるものであり、
特徴値を補正する手段は、
該求めた劣化程度の値と平均劣化程度の値とを基にして補正係数を算出するものであることを特徴とする文字パターン認識処理装置。
【請求項６】
請求項４または請求項５記載の文字パターン認識処理装置において、
劣化程度の値を求める手段は、
各局所領域から得られた文字パターンと標準辞書間の黒画素連結長の比率に基づく劣化程度の値とともに、該劣化程度の値を該文字パターン全体で平均化した平均劣化程度の値、及び該平均劣化程度の値の内、認識対象字種の中で最も小さい最小平均劣化程度の値を求めるものであり、
特徴値を補正する手段は、
該求めた劣化程度の値と平均劣化程度の値と最小平均劣化程度の値とを基にして補正係数を算出するものであることを特徴とする文字パターン認識処理装置。
【請求項７】
請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の文字パターン認識処理方法におけるステップを、コンピュータに実行させるためのプログラムとしたことを特徴とする文字パターン認識処理プログラム。
【請求項８】
請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の文字パターン認識処理方法におけるステップを、コンピュータに実行させるためのプログラムとし、
該プログラムを、該コンピュータが読み取りできる記録媒体に記録したことを特徴とする文字パターン認識処理プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、文字パターンの認識方法及び装置に関し、特に２値の文字パターンを認識する方法及びその装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来の文字パターンの認識方法及び装置の一例として、２値化、位置及び大きさの正規化を行った文字パターンから、認識のために必要な特徴として用いられる文字線の方向や接続関係、位置関係などの文字線構造を反映した特徴量の一つとして、文字の黒画素連結長から方向寄与度（特許文献１参照）をベクトルの形で求め、あらかじめ作成してある標準辞書内の各カテゴリの標準パターンベクトルとの間で距離値または類似度などの識別関数を求めて、もっとも類似した文字カテゴリを認識結果とする第１の方法がある。例えば、文字パターンを粗い局所領域に分割し、各局所領域内に存在する文字部に対して複数方向の座標軸から観測し、該座標軸から走査した際に交差した文字部の黒画素について、文字線の方向寄与度を求めることにより文字を認識する方法（非特許文献１参照）がある。
【０００３】
また、入力パターンの２値パターンそのものを特徴ベクトルの要素とし、あらかじめ作成してある標準辞書内の各カテゴリの標準パターンベクトル（特徴ベクトル同様に２値パターンで表現）との間で共に黒画素となる数などをもとにした識別関数である単純類似度や補間類似度などにより、もっとも類似した文字カテゴリを認識結果とする第２の方法がある。例えば、入力パターンと標準パターン間を比較した際の、共に黒画素となる数、共に白画素となる数、黒画素と白画素になる数、白画素と黒画素になる数を元に類似性を評価することにより、入力パターンを認識する方法（非特許文献２参照）である。
【０００４】
また、入力パターンにおける文字線を構成する黒画素数の分布状態から、入力パターンの劣化状態を推定し、推定した劣化状態に応じて識別関数のパラメータを修正することにより、画質劣化が生じた入力パターンを認識する第３の方法がある。例えば、入力パターンに複数回の細線化処理を施し、細線化が終了した回数に応じて、着目箇所の漬れ状態を推定し、該推定結果に応じて識別関数を補正する方法（非特許文献３参照）がある。
【０００５】
また、文字パターンを走査し、走査した範囲から黒画素数を求め、あらかじめ作成してある標準辞書のパターンとの間で該黒画素数の差分値を求め、該差分値を基にして得られる係数を算出し、該係数を用いて該走査範囲内から計数した黒画素連結長を補正した値を新たに黒画素連結長として用いる第４の方法がある。
例えば、入力パターンと標準辞書パターン間における走査範囲から求められる差分値から得られる補正係数または、該補正係数を該文字パターン全体で平均化した値を、新た補正係数として用いる手法（非特許文献４参照）がある。
【０００６】
【特許文献１】
特開昭５７−１６４３７６号公報（特願昭５６−４６６５９号）
【０００７】
【非特許文献１】
萩田紀博、内藤誠一郎、増田功、“大局的・局所的方向寄与度密度特徴による手書き漢字認識方式”、信学論（Ｄ），Ｊ６６−Ｄ，Ｎｏ．６，ｐｐ．７２２−７２９
【０００８】
【非特許文献２】
Ｍｉｎａｋｏ  Ｓａｗａｋｉ  ａｎｄ  Ｎｏｒｉｈｉｒｏ  Ｈａｇｉｔａ，  “Ｔｅｘｔｌｉｎｅ  Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｈｅａｄｌｉｎｅｓ  ｗｉｔｈ  Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｄｅｓｉｇｎｓ  Ｕｓｉｎｇ  Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ  Ｍｅａｓｕｒｅ，”  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ  ｏｎ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，  ｖｏｌ．２０，  ｎｏ．１０，  ｐｐ．１１０３−１１０９，  Ｏｃｔ．  １９９８
【０００９】
【非特許文献３】
大町真一郎、阿曽弘具、“つぶれを考慮した低品質印刷文字の高精度認識”、信学論（Ｄ−ＩＩ），Ｊ７９−ＤＩＩ，Ｎｏ．９，ｐｐ．１５３４−１５４２
【００１０】
【非特許文献４】
森稔、澤木美奈子、萩田紀博、“画質劣化文字認識のためのカテゴリに依存した特徴抽出法”、電子情報通信学会、パターン認識・メデイア理解研究会、ＰＲＭＵ２００１−２７７，Ｍａｒｃｈ  ２００２
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
上記第１の方法では、掠れや汚れの雑音が存在する画像に対しては、黒画素連結長が正しく計測できないことなどにより特徴量が大きく変動してしまい、距離値または類似度が大きく変動し、正しく認識することが困難になる問題がある。
【００１２】
上記第２の方法では、重なっている画素数で判定されるため、入力パターンと標準パターンの重ね合わせの位置が少しずれたりするだけで、大きく認識性能が低下する問題がある。
【００１３】
上記第３の方法では、潰れのみに対処可能であり、背景ノイズなど本来文字線が存在しない箇所に黒画素が存在するような画質劣化には対処不可能であるという問題がある。また入力パターンが想定している文字線の太さよりも太い場合、本来正しい文字線であるにも関わらず潰れていると判定され、誤った識別関数の修正が行われるという問題がある。
【００１４】
上記第４の方法では、走査する範囲が限定されている場合、該範囲以上に長い文字線がある入力パターンにおいて、十分に文字パターンの情報を抽出し表現できないという問題がある。また、文字パターン全体が同様なノイズによって汚れている場合には有効であるが、局部的に汚れている場合には、必ずしも有効に補正できないという問題がある。また、黒画素連結長を補正しても、本来文字線が存在しない箇所に背景ノイズが存在する場合、特徴値の方向毎の値は変化するが、全方向が必ずしも同時に０に近づくわけではないため、ノイズの影響を抑制できない場合があるという問題がある。
【００１５】
本発明は上記問題点に鑑みてなされたもので、その目的は、２値化、位置及び大きさの正規化をされた文字パターンから認識のために文字の黒画素連結長を利用した特徴をベクトルの形で抽出し、あらかじめ作成してある標準辞書内の各カテゴリの標準パターンベクトルとの間で距離値または類似度などの識別関数を求めて、もっとも類似した文字カテゴリを認識結果とする方法において、汚れや潰れによる特徴値の変動を低減させ、汚れや潰れなどの雑音が含まれている文字対象を認識する方法及びその装置を提供することにある。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するため本発明は、一文字毎に切り出されて２値化された文字パターンに対して、位置及び大きさについて正規化処理を行うステップと、該正規化された文字パターンから黒画素連結長を利用する特徴抽出により局所領域から特徴値を算出するステップと、該文字パターンを分割して得られる局所領域から黒画素連結長を求めるステップと、あらかじめ作成してある標準辞書の黒画素連結長との間で該黒画素連結長の比率に基づく劣化程度の値を求めるステップと、該求めた劣化程度の値を基にして補正係数を算出するステップと、該補正係数を用いて該局所領域から算出した特徴値を補正するステップと、該補正した特徴値を、新たな特徴値として文字認識に用いるステップと、を有することを特徴とする文字パターン認識処理方法を、その解決の手段とする。
【００１７】
あるいは、上記の文字パターン認識処理方法において、劣化程度の値を求めるステップでは、各局所領域から得られた文字パターンと標準辞書間の黒画素連結長の比率に基づく劣化程度の値とともに、該劣化程度の値を該文字パターン全体で平均化した平均劣化程度の値を求め、補正係数を算出するステップでは、該求めた劣化程度の値と平均劣化程度の値とを基にして補正係数を算出することを特徴とする文字パターン認識処理方法を、その解決の手段とする。
【００１８】
あるいは、上記の文字パターン認識処理方法において、劣化程度の値を求めるステップでは、各局所領域から得られた文字パターンと標準辞書間の黒画素連結長の比率に基づく劣化程度の値とともに、該劣化程度の値を該文字パターン全体で平均化した平均劣化程度の値、及び該平均劣化程度の値の内、認識対象字種の中で最も小さい最小平均劣化程度の値を求め、補正係数を算出するステップでは、該求めた劣化程度の値と平均劣化程度の値と最小平均劣化程度の値とを基にして補正係数を算出することを特徴とする文字パターン認識処理方法を、その解決の手段とする。
【００１９】
あるいは、一文字毎に切り出されて２値化された文字パターンに対して、位置及び大きさについて正規化処理を行う手段と、該正規化された文字パターンから黒画素連結長を利用する特徴抽出により局所領域から特徴値を算出する手段と、該文字パターンを分割して得られる局所領域から黒画素連結長を求め、あらかじめ作成してある標準辞書の黒画素連結長との間で該黒画素連結長の比率に基づく劣化程度の値を求める手段と、該求めた劣化程度の値を基にして補正係数を算出し、該補正係数を用いて該局所領域から算出した特徴値を補正する手段と、該補正した特徴値を、新たな特徴値として文字認識に用いる手段と、を有することを特徴とする文字パターン認識処理装置を、その解決の手段とする。
【００２０】
あるいは、上記の文字パターン認識処理装置において、劣化程度の値を求める手段は、各局所領域から得られた文字パターンと標準辞書間の黒画素連結長の比率に基づく劣化程度の値とともに、該劣化程度の値を該文字パターン全体で平均化した平均劣化程度の値を求めるものであり、特徴値を補正する手段は、該求めた劣化程度の値と平均劣化程度の値とを基にして補正係数を算出するものであることを特徴とする文字パターン認識処理装置を、その解決の手段とする。
【００２１】
あるいは、上記の文字パターン認識処理装置において、劣化程度の値を求める手段は、各局所領域から得られた文字パターンと標準辞書間の黒画素連結長の比率に基づく劣化程度の値とともに、該劣化程度の値を該文字パターン全体で平均化した平均劣化程度の値、及び該平均劣化程度の値の内、認識対象字種の中で最も小さい最小平均劣化程度の値を求めるものであり、特徴値を補正する手段は、該求めた劣化程度の値と平均劣化程度の値と最小平均劣化程度の値とを基にして補正係数を算出するものであることを特徴とする文字パターン認識処理装置を、その解決の手段とする。
【００２２】
あるいは、上記の文字パターン認識処理方法におけるステップを、コンピュータに実行させるためのプログラムとしたことを特徴とする文字パターン認識処理プログラムを、その解決の手段とする。
【００２３】
あるいは、上記の文字パターン認識処理方法におけるステップを、コンピュータに実行させるためのプログラムとし、該プログラムを、該コンピュータが読み取りできる記録媒体に記録したことを特徴とする文字パターン認識処理プログラムを記録した記録媒体を、その解決の手段とする。
【００２４】
本発明では、入力パターンの劣化状態を、文字線連結長を用いて計測し、あらかじめ作成してある各カテゴリの標準パターン辞書（同様に文字線連結長で表現）と比較することにより、各カテゴリを仮定した場合の入力パターンの変動量を値として算出し、該値により局所領域から算出した特徴値を補正することによって、雑音の状態に応じて雑音の影響を低減させた特徴ベクトルを得ることで、汚れや潰れによる特徴値の変動を低減させ、汚れや潰れなどの雑音が含まれている文字対象を認識することを可能とする。
【００２５】
【発明の実施の形態】
以下、図を参照して本発明の実施形態例を説明する。
【００２６】
［実施形態例１］
図１は、本発明の文字認識方法における実施形態例１を説明する構成図である。
１−１は入力文字パターン、
１−２は前処理部、
１−３は特徴抽出部、
１−４は劣化程度計測部
１−５は標準パターン辞書
１−６は劣化補正部
１−７は識別部
１−８は認識特徴標準辞書、
１−９は識別結果、
である。
【００２７】
前処理部１−２は、例えば従来までに知られている位置の正規化処理法を用いて、入力文字パターン１−１の横幅及び縦幅を算出することにより入力文字パターンの中心を算出し、該中心が文字枠の中心位置にくるように入力文字パターン全体の平行移動処理を行う。また、例えば従来までに知られている大きさの正規化処理法を用いて、文字の横幅及び縦幅が文字枠横幅及び縦幅の大きさと同じになるように入力文字パターンの拡大／縮小処理を行う。
【００２８】
図２に、文字「目」において、前処理部の正規化処理により入力文字パターンが正規化される例を示す。図２−（ａ）は、入力文字パターン１−１の例である。図２−（ｂ）は、前処理部１−２において入力文字パターン１−１に対して位置と大きさの正規化処理を行った後の文字パターンである。
【００２９】
特徴抽出部１−３は、前処理部１−２において正規化処理をされた文字パターンから、黒画素連結長を計数し、該黒画素連結長を用いて方向寄与度（特許文献１）を求め、ベクトルの形で抽出する処理を行う。
【００３０】
図３に、特徴抽出部１−３を実施する装置の構成の一例であるブロック図を示す。ここで
１−３−１は、正規化パターンを複数の局所領域に分割する文字パターン分割部、
１−３−２は、局所領域内で黒画素を検出する黒画素検出部、
１−３−３は、着目黒画素において、黒画素連結長を計測する黒画素連結長計測部、
１−３−４は、該黒画素連結長を用いて認識に用いる特徴値を算出する特徴値算出部、
１−３−５は、算出された特徴値をまとめて特徴ベクトルとして出力する特徴ベクトル出力部、
である。
【００３１】
劣化程度計測部１−４は、本発明の主要をなすものの一つで、前処理部１−２において正規化処理をされた文字パターンと、あらかじめ作成してある標準パターン辞書１−５の各カテゴリの標準パターンとを比較することにより、該文字パターンの劣化している程度を計測する処理を行う。
【００３２】
図４に、該劣化程度計測部１−４を実施する装置の構成の一例であるブロック図を示す。ここで、
１−４−１は、正規化パターンを複数の局所領域に分割するパターン分割部、
１−４−２は、局所領域内で黒画素を検出する黒画素検出部、
１−４−３は、着目画素における黒画素連結長を計測する黒画素連結長計測部、１−４−４は、着目画素が属する局所領域内で黒画素連結長を平均化する黒画素連結長平均化部、
１−４−５は、文字パターンと標準パターン辞書の標準パターンとの間で、局所領域における平均黒画素連結長と標準パターンの該着目局所領域と同じ位置に設定された黒画素連結長とを比較し劣化程度を表す値を算出する劣化程度算出部、１−４−６は、劣化程度算出部１−４−３から出力される値をパターン全体で平均化する平均劣化程度算出部、
１−４−７は、得られた劣化程度結果を出力する劣化程度出力部、
である。
【００３３】
劣化補正部１−６は、本発明の主要をなすもので、劣化程度計測部１−４から出力される劣化程度結果を用いて特徴抽出部１−３より出力された特徴値を補正し、該補正特徴値を識別部１−７に出力する処理を行う。
【００３４】
図５に、劣化補正部１−６を実施する装置の構成の一例であるブロック図を示す。ここで
１−６−１は、劣化程度から特徴値を補正するための補正係数を算出する補正係数算出部、
１−６−２は、補正係数を用いて特徴値を補正する特徴値補正部、
１−６−３は、該補正された特徴値を識別部１−７へ出力する補正特徴値出力部、
である。
【００３５】
識別部１−７は、特徴抽出部１−４によって得られた特徴ベクトルの値をもとに、すでに作成しておいた各文字カテゴリの特徴標準辞書１−８を用いて、特徴ベクトルと特徴標準辞書１−８の各カテゴリの標準特徴ベクトルとの間で、従来までにすでに知られている距離値もしくは類似度の識別関数を用いて、入力文字パターンと特徴標準辞書１−８の各カテゴリとの間の距離値または類似度を求めることにより、文字パターンの識別を行う。
【００３６】
図６に識別部を実施する装置の構成の一例であるブロック図を示す。ここで
１−７−１は、入力パターンから得られた特徴ベクトルと、すでに蓄えておいた特徴標準辞書１−８の各カテゴリの標準特徴ベクトルとの間で、すでに従来知られている距離値もしくは類似度を用いて、局所領域毎に計算を行う距離値・類似度計算部、
１−７−２は、全文字種から得られた距離値または類似の値からもっとも類似性が高い文字種順に結果を並び換えるソーティング部、
１−７−３は、得られた識別結果を出力する識別結果出力部、
である。
【００３７】
上記説明では、劣化程度算出部１−４−５と平均劣化程度算出部１−４−６を用いる例を示したが、平均劣化程度算出部１−４−６を省略し、劣化程度結果として劣化程度算出部１−４−５の出力だけを用いることも可能である。
【００３８】
［実施形態例２］
本発明の具体的な実施形態例として、認識するための特徴に、文字パターンを粗い局所領域に分割し、各局所領域内の黒画素についてあらかじめ定めた複数方向、例えば４方向の場合には０゜，４５゜，９０゜，１３５゜（それぞれ１，２，３，４の番号を付ける）に黒画素連結長を計測し、局所領域内の各方向成分別の分布状況を表す方向寄与度（特許文献１）を特徴値として算出し、該黒画素連結長と標準パターン辞書の黒画素連結長との比率を基に該局所領域の劣化程度を表す値を算出し、該値を文字パターン全体で平均化した値を算出し、該局所領域で算出された劣化程度を表す該値と文字パターン全体で平均化することにより得られた該値とを用いて、該局所領域の該特徴値を補正する補正係数を算出し、該特徴値を該補正係数により補正し、該補正された特徴値と識別関数としてユークリッド距離を用いて距離値を算出することにより、文字パターンを識別する場合を説明する。
【００３９】
図７は、それを説明するためのフローチャートを表した図である。
【００４０】
一文字毎の領域として切り出された入力文字パターン（ステップＳ１）は、前処理部１−２へ送られる。前処理部１−２は、入力文字パターンの位置と大きさの正規化を行う（ステップＳ２）。前処理によって得られたＮ×Ｎメッシュの正規化文字パターン（ステップＳ３）は、特徴抽出部１−３の文字パターン分割部１−３−１と劣化程度計測部１−４の文字パターン分割部１−４−１へ送られる。
【００４１】
特徴抽出の具体的な処理フローを図８に示す。
【００４２】
特徴抽出部１−３の文字パターン分割部１−３−１は正規化文字パターンをＫ個の粗い局所領域、例えば正方形の局所領域に分割する（ステップＳ４−１）。
局所領域に分割された正規化文字パターンは特徴抽出部１−３の黒画素検出部１−３−２に送られ、黒画素検出部１−３−２は局所領域内の画素を検出する（ステップＳ４−２）。検出画素が黒画素であった場合（ステップＳ４−３）、局所領域内黒画素数のカウンタを１増やす（ステップＳ４−４）。また、黒画素連結長計測部１−３−３は検出画素を中心とした４方向毎に黒画素連結長を計測する（ステップＳ４−５）。検出された黒画素を基準画素とし、基準画素を中心に、方向１なら０゜及び１８０゜の方向に、方向２なら４５゜及び２２５゜の方向に、方向３なら９０゜及び２７０゜の方向に、方向４なら１３５゜及び３１５゜の方向に計測される。計測された４方向の黒画素連結長は特徴値算出部１−３−４に送られる。特徴値算出部１−３−４は、各画素で特徴値としての方向寄与度を算出する（ステップＳ４−６）。
【００４３】
方向寄与度を算出する具体的な処理フローを図９に示す。各黒画素において求められた４方向の黒画素連結長から、例えば単純和または二乗和の平方根などを用いて黒画素数累積値を求める（ステップＳ４−６−１）。各方向の黒画素数を黒画素数累積値によって除算することにより方向寄与度を求める（ステップＳ４−６−２）。各黒画素の方向寄与度ｄは、
ｄ＝（α１，α２，α３，α４）
なる４次元ベクトルで表される。ここで、α１，α２，α３，α４はそれぞれ、４方向の方向寄与度成分で、４方向の黒画素連結長ｌｉ（ｉ＝１，２，３，４）を用いて、例として黒画素数累積値として二乗和の平方根を用いた場合、
【００４４】
【数１】
2004259101.tif 000003
【００４５】
で表される。
【００４６】
このようにして求められる方向寄与度ｄｉを各局所領域内の全黒画素について求め、各方向別に累積する（ステップＳ４−７）。累積した方向寄与度の値を各局所領域内の黒画素の数によって平均化し、各局所領域における特徴値を算出する（ステップＳ４−８）。第ｋ番目（１，２，…，ｋ，…，Ｋ）の局所領域において得られる特徴値ｄｋは、
ｄ＝（αｋ１，αｋ２，αｋ３，αｋ４）
で表される。ここで、αｋ１，αｋ２，αｋ３，αｋ４は、第ｋ番目の局所領域内に存在する全ての黒画素における方向寄与度ベクトルをそれぞれ方向成分別に累積した方向寄与度のベクトルの各要素を、局所領域に存在する黒画素の数によって平均化した各要素である。このようにして表現される各局所領域における文字パターンの特徴値ｄｋは、特徴ベクトル出力部１−３−５によって、特徴ベクトルとしてまとめられ（ステップＳ４−９）、劣化補正部１−６へ送られる（ステップＳ４−１０）。
【００４７】
劣化程度計測部１−４は、正規化文字パターンの各カテゴリに対する劣化程度を計測する（ステップＳ５）。
【００４８】
劣化程凌計測部における具体的な劣化程度算出フローを図１０に示す。文字パターン分割部１−４−１は、特徴抽出部１−３の文字パターン分割部１−３−１と同様に、正規化文字パターンをＫ個の粗い局所領域、例えば、正方形の局所領域に分割する（ステップＳ５−１）。正規化文字パターンの各局所領域において（ステップＳ５−２）、黒画素検出部１−４−２は、局所領域内の文字パターンの黒画素を検出する（ステップＳ５−３）。検出画素が黒画素であった場合（ステップＳ５−４）、局所領域内黒画素数のカウンタを１増やす（ステップＳ５−５）。黒画素連結長計測部１−４−２は、検出画素を中心とした４方向毎に黒画素連結長を計測する（ステップＳ５−６）。検出された黒画素を基準画素とし、基準画素を中心に、方向１なら０゜及び１８０゜の方向に、方向２なら４５゜及び２２５゜の方向に、方向３なら９０゜及び２７０゜の方向に、方向４なら１３５゜及び３１５゜の方向に計測する。黒画素連結長を各局所領或内の全黒画素について求め、各方向別に累積する（ステップＳ５−７）。黒画素連結長平均化部１−４−３は、累積した黒画素連結長を各局所領域内の黒画素の数によって平均化し、各局所領域における黒画素連結長を算出する（ステップＳ５−８）。劣化程度算出部１−４−４は標準パターン辞書１−５のｉ番目の字種における該局所領域と同じ位置及び方向から計数された黒画素連結長との差を劣化程度として算出する（ステップＳ５−９）。平均黒画素連結長をｌ、標準パターン辞書の黒画素連結長をｌ’とした場合、例えば劣化程度ｐは、
【００４９】
【数２】
2004259101.tif 000004
【００５０】
で表すことができる。算出された劣化程度を累積する（ステップＳ５−１０）。累積した局所領域の劣化程度から文字パターン全体に対する劣化程度を算出する（ステップＳ５−１１）。例えば、文字パターン内の局所領域数と方向数を乗算した値で平均化することにより算出される。
【００５１】
【数３】
2004259101.tif 000005
【００５２】
各局所領域における劣化程度と文字パターンの平均劣化程度を劣化補正部１−６へ出力する（ステップＳ５−１２）。
【００５３】
劣化補正部１−６は、劣化程度計測部１−４で得られた劣化程度から補正係数を算出し、特徴抽出部１−３で算出された特徴ベクトルの特徴値を補正する（ステップＳ６）。
【００５４】
特徴値を補正する具体的な処理フローを図１１に示す。劣化補正部１−６の補正係数算出部１−６−１は、計測された劣化程度を用い、特徴値を補正する補正係数を算出する（ステップＳ６−１）。例えば着目局所領域で得られた劣化程度をｐ、文字パターン全体の平均劣化程度をｇとすると、補正係数をｗとして
【００５５】
【数４】
2004259101.tif 000006
【００５６】
を算出する。算出された４方向毎の補正係数は、特徴値補正部１−６−２へ送られる。
【００５７】
特徴値補正部１−６−２は、方向毎に算出された補正係数を用いて、特徴値を補正する（ステップＳ６−２）。該特徴値をｄとすると、補正特徴値ｄ’は
【００５８】
【数５】
2004259101.tif 000007
【００５９】
で与えられる。全ての方向及び局所領域において補正された特徴値は、特徴ベクトルとして識別部１−７の距離値・類似度計算部１−７−１へ送られる。
【００６０】
識別部１−７の距離値・類似度計算部１−７−１は、劣化補正部１−６から送られた特徴ベクトルとあらかじめ作成してある特徴標準辞書１−８の各カテゴリの標準特徴ベクトルとの間で、識別関数の一つとしてユークリッド距離を計算する（ステップＳ７）。
【００６１】
全てのカテゴリに対して、ステップＳ４からステップＳ７を繰り返すことにより、全てのカテゴリに対する距離値を算出する。各カテゴリに対する距離値をソーティング部１−７−２へ送る。
【００６２】
ソーティング部１−７−２では、上記の一連の処理を特徴標準辞書１−８の全カテゴリに対して行うことにより得られた全カテゴリの距離値を小さい順に（他の距離値・類似度によっては大きい順に）並び換える（ステップＳ８）。並び換えられた結果は識別結果出力部１−７−３へ送られる。
【００６３】
識別結果出力部１−７−３は、もっとも距離値の小さい順に（他の距離値・類似度によっては大きい順に）文字カテゴリを識別結果として出力する（ステップＳ９）。
【００６４】
上記説明では、黒画素連結長を元に方向寄与度を算出し特徴として用いたが、方向寄与度に限らず黒画素連結長を元にした特徴であれば、もちろん適用可能である。
【００６５】
上記説明では、黒画素連結長の計測時に、基準画素を中心とした両側に伸ばして設定しているが、片側を別々の方向として設定することにより、計測方向を４方向から８方向に拡張し、８方向別の特徴ベクトルを算出する手法も、もちろん適用可能である。
【００６６】
上記説明では、各黒画素において方向寄与度を算出後、局所領域内に加算・平均化したが、黒画素連結長を各方向別に局所領域内に加算・平均化した後に方向寄与度を算出し、該方向寄与度を特徴値として用いる手法も、もちろん適用可能である。
【００６７】
上記説明では、補正係数ｗとしてｗ＝１−（１−ｇ）×ｐを用いたが、ｗ＝１−ｐを用いることも、もちろん可能である。
【００６８】
上記説明では、ステップＳ５−１０，Ｓ５−１１により平均劣化程度を算出する例を示したが、ステップＳ５−１０，Ｓ５−１１を省略し、劣化程度計測部１−４で得られる劣化程度としてＳ５−９で算出される劣化程度だけを用いることも可能である。
【００６９】
［実施形態例３］
本発明の別の実施形態例として、認識するための特徴と識別関数には実施形態列２と同じ特徴を用いた場合における、４方向の黒画素連結長と標準パターン辞書の黒画素連結長との比率に基づく値、及び該値を文字パターン全体で平均化することにより算出される値、及び認識対象となる全カテゴリから得られた該平均化によって得られる値の中で最小となる値を用い、該局所領域から算出された特徴値を減らすように補正する補正係数を算出し、該特徴値を該補正係数により補正する際の、劣化程度算出及び劣化補正処理について説明する。
【００７０】
図１２は、劣化程度を算出する具体的な処理フローを表した図である。
【００７１】
劣化程度計測部１−４において、正規化文字パターンの各カテゴリに対する劣化程度を計測する（ステップＳ５−１）。
【００７２】
劣化程度計測部１−４における具体的な劣化程度算出フローを図１３に示す。
文字パターン分割部１−４−１は、特徴抽出部１−３の文字パターン分割部１−３−１と同様に、正規化文字パターンをＫ個の粗い局所領域、例えば正方形の局所領域に分割する（ステップＳ５−１−１）。正規化文字パターンの各局所領域において（ステップＳ５−１−２）、黒画素検出部１−４−２は、局所領域内の文字パターンの黒画素を検出する（ステップＳ５−１−３）。検出画素が黒画素であった場合（ステップＳ５−１−４）、局所領域内黒画素数のカウンタを１増やす（ステップＳ５−１−５）。黒画素連結長計測部１−４−２は、検出画素を中心とした４方向毎に黒画素連結長を計測する（ステップＳ５−１−６）。検出された黒画素を基準画素とし、基準画素を中心に、方向１なら０゜及び１８０゜の方向に、方向２なら４５゜及び２２５゜の方向に、方向３なら９０゜及び２７０゜の方向に、方向４なら１３５゜及び３１５゜の方向に計測する。黒画素連結長を各局所領或内の全黒画素について求め、各方向別に累積する（ステップＳ５−１−７）。黒画素連結長平均化部１−４−３は、累積した黒画素連結長を各局所領域内の黒画素の数によって平均化し、各局所領域における黒画素連結長を算出する（ステップＳ５−１−８）。劣化程度算出部１−４−４は標準パターン辞書１−５のｉ番目の字種における該局所領域と同じ位置及び方向から計数された黒画素連結長との差を劣化程度として算出する（ステップＳ５−１−９）。平均黒画素連結長をｌ、標準パターン辞書１−５の黒画素連結長をｌ’とした場合、例えば劣化程度ｐは、
【００７３】
【数６】
2004259101.tif 000008
【００７４】
で表すことができる。算出された劣化程度を累積する（ステップＳ５−１−１０）。累積した局所領域の劣化程度から文字パターン全体に対する劣化程度を算出する（ステップＳ５−１−１１）。例えば、文字パターン内の局所領域数と方向数を乗算した値で平均化することにより算出される。
【００７５】
【数７】
2004259101.tif 000009
【００７６】
全カテゴリに対して算出された文字パターン全体に対する劣化程度をソーティングし、最小となる値を求める（ステップＳ５−２）。各局所領域における劣化程度と文字パターンの平均劣化程度、及び最小平均劣化程度を劣化補正部１−６へ出力する（ステップＳ５−３）。
【００７７】
劣化補正部１−６の補正係数算出部１−６−１は、計測された劣化程度を用い、特徴値を補正する補正係数を算出する（ステップＳ６−１）。例えば、着目局所領域で得られた劣化程度をｐ、文字パターン全体の平均劣化程度をｇとすると、全カテゴリ中で最小の平均劣化程度をｑとすると、補正係数をｗとし
【００７８】
【数８】
2004259101.tif 000010
【００７９】
を算出する。算出された４方向毎の補正係数は、黒画素数補正部１−６−２へ送られる。
【００８０】
特徴値補正部１−６−２は方向毎に算出された補正係数を用いて、特徴値を補正する（ステップＳ６−２）。該特徴値をｄとすると、補正特徴値ｄ’は
【００８１】
【数９】
2004259101.tif 000011
【００８２】
で与えられる。全ての方向及び局所領域において補正された特徴値は、特徴ベクトルとして識別部１−７の距離値・類似度計算部１−７−１へ送られる。
【００８３】
図１４に、文字パターンを粗い正方形のＫ個の局所領域に分割した場合の図を示す。
【００８４】
図１５に、文字パターンの黒画素連結長を求めるために観測窓を伸ばす方向として、４方向にした場合を示す。
【００８５】
図１６は、図８における第ｋ番目の局所領域８−ｋ内の黒画素において、着目画素から黒画素連結長を計測する様子を示す図である。
【００８６】
図１７に、背景ノイズを含む文字パターンから抽出した方向寄与度特徴に対し、本発明手法による補正後の特徴値、及び補正前の特徴値を、４方向毎に図示した例を示す。各特徴値を表す図は、方向寄与度の特徴値である０〜１の値を０〜２５５に正規化し、各値を濃淡画像にしたものである。濃いほど特徴値の値が大きく、各方向において該方向に強い文字成分があることを示す。各時冒値を表す図１７より、本発明の手法により、背景ノイズが存在する箇所の特徴値が補正され、背景ノイズの影響が抑制されていることが分かる。
【００８７】
本発明の「実施形態例２」による効果を表１に示す。表１は、従来方法の特徴として本実施形態例と同様の特徴を用い、識別関数としてユークリッド距離を用い、特徴標準辞書には各カテゴリの平均値を用い、入力パターンとして背景ノイズまたは潰れのみを含む２１３９パターン、及び該パターンとノイズ等をあまり含まない７７７９パターンを合わせた合計９９１８パターンに対して、上位１位、２位、５位、及び１０位までの各累積分類率を求めたものである。
【００８８】
【表１】
2004259101.tif 000012
【００８９】
表１より、従来手法では、背景ノイズまたは潰れが生じている場合、特徴値が変動してしまうため誤認識を生じやすくなるが、本発明の手法では背景ノイズまたは潰れにより生じる特徴値の変動を効果的に抑制できるため、誤認識を減らし分類率を向上させることが可能となる。また、ノイズ等が少ないパターンを含んだパターン集合に対しても分類率が向上しており、本手法がノイズや潰れによる変動を抑制しつつ、劣化が生じていないパターンに対しても悪影響がないことが分かる。
【００９０】
なお、図３、図４〜図６で示した本装置における各部の一部もしくは全部の機能をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータを用いて実行して本発明を実現することができること、あるいは、図７〜図１３で示した処理のステップをコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータに実行させることができることは言うまでもなく、コンピュータでその機能を実現するためのプログラム、あるいは、コンピュータにその処理のステップを実行させるためのプログラムを、そのコンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えば、フレキシブルディスクや、ＭＯ、ＲＯＭ、メモリカード、ＣＤ、ＤＶＤ、リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、上記のプログラムをインターネットや電子メールなど、ネットワークを通して提供することも可能である。このように、記録媒体やネットワークにより提供されたプログラムをコンピュータにインストールすることで、本発明が実施可能となる。
【００９１】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、入力文字パターンから得られる黒画素連結長と各カテゴリの標準窯画素連結長を比較することにより算出される劣化の程渡を表す値を補正係数として用いるようにしたので、従来の特徴抽出では正しく情報を抽出できないような劣化したパターンに対しても、補正係数により劣化の程度に応じて変動した特徴値を正しく補正できるため、特徴値の変動を抑制し、劣化したパターンを正しく認識できるようになる。
【００９２】
また、本発明によれば、劣化していない時は、正しい文字カテゴリとの比率に基づく値がほぼ０となるため、不必要な補正処理が行われないので、従来の特徴とほぼ同じ特徴値が得られ、ノイズが存在していない文字パターンに対しても悪影響を与えることなく、従来とほぼ同じ識別能力を得ることができる。
【００９３】
また、本発明によれば、非特許文献４の手法のように、黒画素連結長を算出するために用いる黒画素数を計測するための観測領域を設定する必要がないので、観測領域の大きさとしてのパラメータを設定する必要がなく、正規化時の文字パターンの大きさにも依存しない処理が可能である。
【００９４】
また、本発明によれば、黒画素の増減にのみ着目しているため、汚れまたは潰れなどの劣化の種類を区別することなく対処することが可能である。
【００９５】
また、本発明によれば、必ずしも固有の特徴抽出手法に制限されることなく、黒画素連結長を用いる特徴抽出法であれば適用可能であるので、今まで文字認識手法として提案されている各種の特徴抽出手法に適用し、汚れや潰れが生じているが文字パターンを認識可能となるため、各種手法の性能を向上させることが可能である。
【００９６】
また、本発明によれば、補正処理が特徴抽出内のみで行われているため、後段の識別関数の選択に制約がなく、処理速度また認識性能など要求される条件に応じた識別関数の選択及び度用が可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の文字認識方法における実施形態例１を示す構成図である。
【図２】（ａ），（ｂ）は、本構成の前処理部における前処理の様子を示す図である。
【図３】実施形態例１における特徴抽出部を実施する装置の構成の一例を表すブロック図である。
【図４】実施形態例１における劣化判定部を実施する装置の構戒の一例を表すブロック図である。
【図５】実施形態例１における劣化補正部を実施する装置の構成の一例を表すブロック図である。
【図６】実施形態例１における識別部を実施する装置の構成の一例を表すブロック図である。
【図７】本発明の実施形態例２の処理を説明するためのフローチャートである。
【図８】実施形態例２における特徴抽出の処理を説明するためのフローチャートである。
【図９】実施形態例２における方向寄与度算出の処理を説明するためのフローチャートである。
【図１０】実施形態例２における劣化程度算出の処理を説明するためのフローチャートである。
【図１１】実施形態例２における特徴値の補正処理を説明するためのフローチャートである。
【図１２】本発明の実施形態例３における劣化程度算出の処理を説明するためのフローチャートである。
【図１３】実施形態例３における劣化程度算出の具体的な処理を説明するためのフローチャートである。
【図１４】特徴抽出部における文字パターンを粗い局所領域に分割する様子を示す図である。
【図１５】特徴抽出部において黒画素連結長を求めるために触手を伸ばす方向として、４方向にした場合を示す図である。
【図１６】黒画素連結長を計測する様子を示す図である。
【図１７】補正後及び浦正前の特徴値を図示した例を示す図である。
【符号の説明】
１−１…入力文字パターン
１−２…前処理部
１−３…特徴抽出部
１−４…劣化程度計測部
１−５…標準パターン辞書
１−６…劣化補正部
１−７…識別部
１−８…認識特徴標準辞書
１−９…識別結果
７−１，７−２，〜，７−ｋ，〜，７−Ｋ…文字パターンを粗いＫ個の正方形の局所領域に分割した場合の各局所領域
【図１】
2004259101.tif 000013
【図２】
2004259101.tif 000014
【図３】
2004259101.tif 000015
【図４】
2004259101.tif 000016
【図５】
2004259101.tif 000017
【図６】
2004259101.tif 000018
【図７】
2004259101.tif 000019
【図８】
2004259101.tif 000020
【図９】
2004259101.tif 000021
【図１０】
2004259101.tif 000022
【図１１】
2004259101.tif 000023
【図１２】
2004259101.tif 000024
【図１３】
2004259101.tif 000025
【図１４】
2004259101.tif 000026
【図１５】
2004259101.tif 000027
【図１６】
2004259101.tif 000028
【図１７】
2004259101.tif 000029