(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
候補文字の初期認識距離を調整するプログラムであって、
前記候補文字の１つ以上の訓練サンプルの文字ストロークの密度の逆数を計算する計算手順と
前記計算手順によって計算される前記逆数を前記初期認識距離に乗算して、前記初期認識距離を調整する調整手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする候補文字の初期認識距離を調整するプログラム。
【請求項２】
前記候補文字の前記訓練サンプルの前記文字ストロークの前記密度は、前記候補文字の前記訓練サンプルの最小方形文字枠の面積と前記候補文字の前記訓練サンプルの前記文字ストロークの数のｎ乗との比であることを特徴とする請求項１に記載の候補文字の初期認識距離を調整するプログラム。
【請求項３】
前記候補文字の前記１つ以上の訓練サンプルは前記候補文字の文字コードによって獲得されることを特徴とする請求項１に記載の候補文字の初期認識距離を調整するプログラム。
【請求項４】
前記調整手順は、前記計算手順によって獲得される前記逆数の対数と前記初期認識距離とを掛け合わせることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の候補文字の初期認識距離を調整するプログラム。
【請求項５】
前記候補文字が複数の訓練サンプルを有するときに、前記計算手順によって獲得される前記逆数は、前記複数の訓練サンプルの前記逆数すべての平均値または加重平均値であることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の候補文字の初期認識距離を調整するプログラム。
【請求項６】
特徴抽出手順と、粗分類手順と、特徴認識手順と、詳細分類手順とをコンピュータに実行させ、前記詳細分類手順が候補文字の初期認識距離を出力する、文字列を認識するプログラムであって、
前記候補文字の１つ以上の訓練サンプルの文字ストロークの密度の逆数を計算する計算手順と
前記計算手順によって計算される前記逆数を前記初期認識距離に乗算して、前記初期認識距離を調整する調整手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする文字列を認識するプログラム。
【請求項７】
候補文字の初期認識距離を調整する装置であって、
前記候補文字の１つ以上の訓練サンプルの文字ストロークの密度の逆数を計算する計算手段と
前記計算手段によって計算される前記逆数を前記初期認識距離に乗算して、前記初期認識距離を調整する調整手段と
を備えることを特徴とする候補文字の初期認識距離を調整する装置。
【請求項８】
候補文字の初期認識距離を調整する方法であって、
前記候補文字の１つ以上の訓練サンプルの文字ストロークの密度の逆数を計算し、
前記逆数を前記初期認識距離に乗算して、前記初期認識距離を調整する
ことを特徴とする候補文字の初期認識距離を調整する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文字認識プログラム、装置および方法に関し、詳細には、劣化した文字列中の文字を認識する文字列認識プログラム、装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
文書画像取り込みにおいてディジタルカメラおよびディジタルビデオカメラが普及するに伴い、劣化文字列認識がますます注目されている。劣化文字列の認識は、単一文字認識および文字列セグメント化を含み、これらは相互に密接に関連している。
【０００３】
文字列セグメント化では、認識ベースのセグメント化が最も広く使用される戦略である。図１に、従来の認識ベースのセグメント化の原理を示す。まず、入力画像が２値化され、次いで、各文字のストロークを見出すために２値化画像の接続構成要素について解析が行われる（図１の上の行）。画像の接続構成要素解析については、下記非特許文献１を参照されたい。あらゆる接続構成要素は基本セグメント文字とみなされる（図１の中央の行）。接続構成要素の組み合わせは、合成セグメント文字とみなされる（図１の下の行）。本発明においては、基本セグメント文字と合成セグメント文字の両方を、たとえそれらが単なる無意味な接続構成要素や文字構成要素であったとしても、文字と呼ぶものとする。次いで、あらゆる基本セグメント文字ならびに合成セグメント文字に対して文字認識が行われ、認識距離を生じる。文字列は、様々な基本セグメント文字および合成セグメント文字からなる複数のセグメンテーションパスに分解され得る。あらゆるセグメンテーションパスの認識距離は、そのセグメントパスを構成している基本セグメント文字と合成セグメント文字の認識距離の和である。この文字列のセグメント化結果は、最小合計認識距離を持つセグメンテーションパスによって決定される。あらゆる基本セグメント文字および合成セグメント文字の認識結果が、その文字をセグメント化する際の、文字の最終認識結果である。
【０００４】
図１に示すように、「ハ」と「リ」と「を」の組み合わせのセグメンテーションパスは、最小合計認識距離７２を有する。そのため、これらが最終セグメント化および認識結果として出力される。
【０００５】
図１からわかるように、認識距離値は、個々の認識結果に対してのみならず、正しいセグメント化プロセスにとっても非常に重要である。例えば、図１においては、「ハ」の最小認識距離は２１である。その左ストロークと右ストロークは、それぞれ、１９と２６の認識距離を得る。これら２つのストロークの和が２１より小さい場合には、「ハ」の最初の認識結果が正しい場合でも、それは、図１の左ストローク１と図１の右ストローク２
という２つの部分に誤ってセグメント化されることになる。
【０００６】
テキストセグメント化については、下記特許文献１，２，３および下記非特許文献１，２のような多くの論文や特許がすでに公開されている。
【０００７】
これらの論文および特許の大部分は接触文字を扱い、処理対象オブジェクトの多くは２値文字画像である。
【０００８】
劣化した文字列画像の場合、従来の２値化方法では、普通、ひどいストロークの切れ（ストローク画素ドットの喪失）や文字ストローク間の接触を生じる。そのため、認識性能が不十分である。一方、二重固有空間ベースの方法は、劣化文字認識に非常に有効であり、この方法は、文字特徴を、グレースケール文字画像から直接抽出する。図２は、二重固有空間ベースの方法を使った文字認識のフローチャートである。入力は、正規化された文字画像である。まず、文字画像の特徴が第１の辞書（図２の辞書１）によって抽出される。次いで、第２の辞書（図２に辞書２）を使って、文字画像がＭ個のカテゴリ候補の１つとして大ざっぱに分類される。最後に、第３の辞書（図３の辞書３）を使って、入力文字特徴をＭ個のカテゴリ候補の１つに精密に分類する。最終的に、システムは、認識された文字コードおよびその認識距離を出力する。
【０００９】
二重固有空間ベースの方法では２値化は不要であり、グレースケール画像上で直接実行し、２値化された結果は大ざっぱなセグメント化でのみ使用される。二重固有空間ベースの方法は、２値化を行わずにグレースケール画像から直接特徴を抽出し、そのため、劣化によって生じる画像ノイズに対してより頑強である。しかしながら、二重固有空間ベースの方法が認識ベースのセグメント化方法に直接適用されると、いくつかの問題が生じる。
【００１０】
図３は、従来技術の文字認識方法の欠点を概略的に示す図である。図３に示すように、第１行は文字列画像である。第２行は２値化結果である。この２値化画像は大ざっぱなセグメント化に使用される。点線の文字枠は大ざっぱなセグメント化の結果である。第３行は基本セグメント文字のグレースケール画像を正規化したものである。各セグメント画像の下にあるのは、認識された結果および対応する認識距離である。第４行は、正規化合成セグメント文字「年」および「開」の正規化グレースケール文字画像、ならびにそれらに対応する認識結果および認識距離である。従来の認識ベースのセグメント化方法が使用される場合、「開」は４つのセグメントに分離されることになる。４つの基本セグメント文字の認識距離の和は５．３９＋６１．０１＋４５．６９＋２０．３７＝１３２．４６であり、「開」の認識距離は４０９．７１であって、その４つのセグメントの認識距離の和より大きいため、文字列全体は、誤って、「年１回１！１１く」と認識されることになる。
【００１１】
これまでのところ、劣化した文字列のセグメント化を扱う特許文献も論文もない。
【００１２】
【特許文献１】米国特許第６３２７３８５号
【特許文献２】米国特許第５６９２０６９号
【特許文献３】米国特許第５１７２４２２号
【非特許文献１】Ｒ．  Ｃ．  Ｇｏｎｚａｌｅｚ著、Ｑｕｉｑｉ  ＲＵＡＮ、Ｙｕｚｈｉ  ＲＵＡＮら編、「ディジタル画像処理第２版（ｄｉｇｉｔａｌ  Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｓｅｃｏｎｄ  ｅｄｉｔｉｏｎ）」の４３５頁
【非特許文献２】Ｙ．  Ｌｕ著、「Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｐｒｉｎｔｅｄ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  −  Ａｎ  Ｏｖｅｒｖｉｅｗ」、Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ、第２８巻、第１号、６７〜８０頁、１９９５年１月
【非特許文献３】Ｓ．  Ｗ．  Ｌｅｅ、Ｄ．  Ｊ．  Ｌｅｅ、Ｈ．  Ｓ．  Ｐａｒｋ、「Ａ  Ｎｅｗ  Ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ  ｆｏｒ  Ｇｒａｙ−Ｓｃａｌｅ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ」、ＩＥＥＥ  ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ  ｏｎ  ｐａｔｔｅｒｎ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  ｍａｃｈｉｎｅ  ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、第１８巻、第１０号、１０４５〜１０５０頁、１９９６年１０月
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
本発明は、前述の従来技術における問題を考慮して提案するものである。本発明の目的は、二重固有空間を使ってセグメント化が行われる場合に生じる問題を解決するために、文字構造特徴を使って初期認識距離を調整し、それによって初期認識距離をよりセグメント化に適したものにすることである。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明の一態様によれば、候補文字の初期認識距離を調整する方法であって、候補文字の１つ以上の訓練サンプルの構造特徴値を計算する構造特徴値計算ステップと、構造特徴値計算ステップによって計算される構造特徴値に基づいて初期認識距離を調整する調整ステップとを含む方法が提供される。
【００１５】
本発明の別の態様によれば、候補文字の初期認識距離を調整する装置であって、候補文字の１つ以上の訓練サンプルの構造特徴値を計算する構造特徴値計算部と、構造特徴値計算部によって計算される構造特徴値に基づいて初期認識距離を調整する調整部とを含む装置が提供される。
【００１６】
本発明の別の態様によれば、特徴抽出ステップと、粗分類ステップと、特徴認識ステップと、詳細分類ステップとを含み、候補文字の初期認識距離が詳細分類ステップによって出力される、文字列を認識する方法であって、候補文字の１つ以上の訓練サンプルの構造特徴値を計算する構造特徴値計算ステップと、構造特徴値計算ステップによって計算される構造特徴値に基づいて初期認識距離を調整する調整ステップとをさらに含む方法が提供される。
【００１７】
本発明の別の態様によれば、特徴抽出部と、粗分類部と、特徴認識部と、詳細分類部とを含み、候補文字の初期認識距離が詳細分類部によって出力される、文字列を認識する装置であって、候補文字の１つ以上の訓練サンプルの構造特徴値を計算する構造特徴値計算部と、構造特徴値計算部によって計算される構造特徴値に基づいて初期認識距離を調整する調整部とをさらに含む装置が提供される。
【００１８】
好ましくは、構造特徴値は形状特徴値であり、調整ステップは、乗算演算または乗算を含む演算によって初期認識距離を調整する。
【００１９】
好ましくは、形状特徴値は、候補文字の訓練サンプルの文字ストローク画素ドットの密度、候補文字の訓練サンプルの文字ストロークの密度、または候補文字の訓練サンプルの文字ストロークの行列平均ストロークセグメント数である。
【００２０】
好ましくは、候補文字の訓練サンプルの文字ストローク画素ドットの密度は、候補文字の訓練サンプルの最小方形文字枠の面積と候補文字の訓練サンプルの文字ストローク画素ドットの数との比であり、候補文字の訓練サンプルの文字ストロークの密度は、候補文字の訓練サンプルの最小方形文字枠の面積と上記候補文字の訓練サンプルの文字ストロークの数のｎ乗との比であり、ｎは正の整数である。
【００２１】
好ましくは、候補文字の１つ以上の訓練サンプルは、候補文字の文字コードから獲得される。
【００２２】
好ましくは、乗算を含む演算は、初期認識距離に、構造特徴計算ステップによって計算される構造特徴値の対数値を掛け合わせる乗算である。
【００２３】
好ましくは、構造特徴値の文字構造に対する変化傾向は、認識距離の文字構造に対する変化傾向と同じであり、調整ステップ（部）は、除算演算によって、または除算を含む演算によって初期認識距離を調整する。
【００２４】
本発明は、従来技術において未解決の問題を解決し、文字列の正しいセグメント化および認識を行い、著しい技術的効果を実現することができる。
【００２５】
本発明のさらなる理解を提供するために本明細書に含める添付の各図面は、以下の説明と共に、本発明の原理を説明するのに使用するものである。
【発明の効果】
【００２６】
本発明は、二重固有空間を使ってセグメント化が行われる場合に生じる問題を解決するために、文字構造特徴を使って初期認識距離を調整するようにしたので、文字列の正しいセグメント化および認識を行うことができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
以下で、添付の図面を参照して、本発明の好ましい実施形態について説明する。これらの実施形態は、説明のための概略的なものにすぎず、したがって、本発明の保護適用範囲を限定するものではない。
【実施例】
【００２８】
図４は、本発明の一実施形態を示すフローチャートである。入力正規化文字画像４０１について、第１の辞書４０３を使い、特徴抽出部４０２によって、この画像の特徴が抽出される。
【００２９】
【数１】
0005211449.tif 000002
【００３０】
式中、Ｘ＝［x1，x2，…，xw*h］Tであり、幅と高さがそれぞれｗとｈである正規化文字画像を表す。式（２）はすべての訓練サンプルの正規化文字画像の平均値である。Ｕ＝［ｕ1，ｕ2，…，ｕn］は、ｕi＝［ｕi1，ｕi2，…，ｕiw*h]Tとする変換行列であり、式中ｕiは、行列Ｕの成分である１次元列ベクトルである。ｕiの意味およびこれを獲得する方法は、以下に引用する文献から理解され得る。ｕi1は、ベクトルｕiなどの最初の成分であり、ｎは次元数である。Ｕおよび式（３）は、第１の辞書４０３を構成する。式（１）に示す特徴抽出方法を主成分分析（ＰＣＡ）という。ＰＣＡの詳細については、Ｒ．  Ｏ．  Ｄｕｄａ、Ｐ．  Ｅ．  ＨａｒｔおよびＤ．  Ｇ．  Ｓｔｏｒｋ著、Ａ  Ｗｉｌｅｙ−Ｉｎｔｅｒｓｃｉｅｎｃｅ  Ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ  ＆  Ｓｏｎｓ社刊、２００１、「パターン分類第２版（Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，  ｓｅｃｏｎｄ  ｅｄｉｔｉｏｎ）」、１１５〜１１７頁、５６８〜５６９頁に記載されている。
【００３１】
【数２】
0005211449.tif 000003
【００３２】
【数３】
0005211449.tif 000004
【００３３】
粗分類部４０４においては、抽出された文字特徴Ｙが、第２の辞書４０５に格納されているあらゆる文字カテゴリの特徴と比較される。多くの特徴比較方法があり、その１つはユークリッド距離、Ｄi＝｜Ｙ−Ｙi｜に基づくものであり、式中、Ｄiは、特徴Ｙの、ｉ番目の文字カテゴリの特徴Ｙiからのユークリッド距離である。粗分類部によって出力されるＭ個の文字カテゴリ候補があり、粗分類の出力結果として、最小ユークリッド距離を有する（最初の）Ｍ個の文字カテゴリが選択されるものとする。
特徴再構築部４０６は、第３の辞書４０７を使ってＭ個のカテゴリ候補に対応するＭ個の特徴を再構築するのに使用される。第３の辞書４０７は、変換行列式（４）およびあらゆる文字カテゴリの平均特徴ベクトルＣiを格納している。式（５）によれば、再構築特徴ベクトル式（６）は、
【００３４】
【数４】
0005211449.tif 000005
【００３５】
【数５】
0005211449.tif 000006
【００３６】
【数６】
0005211449.tif 000007
として獲得される。
【００３７】
式（７）はある演算によって獲得される行列であり、この演算の詳細については、以下の論文を参照されたい。式（８）は式（７）の転置行列である。再構築に関しては、以下の論文を参照されたい。
【００３８】
【数７】
0005211449.tif 000008
【００３９】
【数８】
0005211449.tif 000009
【００４０】
Ｊ．  Ｓｕｎ、Ｙ．  Ｈｏｔｔａ、Ｙ．  Ｋａｔｓｕｙａｍａ、Ｓ．  Ｎａｏｉ、「二重固有空間および合成劣化パターンによる低解像度文字認識（Ｌｏｗ  ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ  ｃｈａｒａｃｔｅｒ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ｂｙ  ｄｕａｌ  ｅｉｇｅｎｓｐａｃｅ  ａｎｄ  ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ  ｄｅｇｒａｄｅｄ  ｐａｔｔｅｒｎｓ）」、ＡＣＭ  １ｓｔ  Ｈａｒｄｃｏｐｙ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｗｏｒｋｓｈｏｐ、１５〜２２頁、２００４年。
【００４１】
図４の詳細分類部４０８は、元の特徴Ｙと、Ｍ再構築特徴式（６）の間の距離を計算する。最小の距離を有する文字カテゴリが詳細分類結果として選択される。対応する文字カテゴリ（候補文字）のコードが認識文字コード４０９として出力される。最小の距離が、初期認識距離４１０として出力される。図２に示す従来の方法では、４１０が最終認識距離とみなされ、それがセグメント化でのエラーを生じ得るものであることに留意されたい。
【００４２】
本実施形態では、文字形状特徴値計算部４１１を使って、認識文字の形状特徴が計算される。簡単に言えば、文字形状特徴は、文字構造特徴の１つであり、文字ストロークの複雑度の表現とみなされ得る。ストロークが複雑であるほど、形状特徴値は小さく、ストロークが単純であるほど、形状特徴値は大きい。文字形状特徴値計算部の入力は、認識文字コードと、それに対応する２値文字画像である（候補文字に対応する訓練サンプルを、候補文字の訓練サンプルともいう）。２値文字画像は、図４の認識文字コード４０９から獲得される。２値文字画像および画像の各カテゴリに対応する文字コードは、予め、ハードディスクなどの記憶媒体に格納されているため、あるコードに対応する文字画像すべてをそのコードに基づいて検索することができ、逆もまた同様である。複数の２値画像が選択された場合、文字形状特徴の値は、それらの２値画像の形状特徴Ｗｇすべての値の平均値または加重平均値である。加重平均値を使用する場合、２値画像の重みは、それに対応して記憶媒体に格納される。本実施形態では、文字形状特徴を計算するために、文字ストローク画素ドットの密度を例に取る。具体的には、文字形状特徴は、次式（９）によって計算される。
【００４３】
Ｗｇ＝ｓ＊ｓ／文字ストローク画素ドット数    ・・・（９）
【００４４】
式中、ｓは２値文字画像の最小方形文字枠の辺の長さである。２値画像中の文字ストロークを表すドットは、いわゆる文字ストローク画素ドットである。あらゆるドットの値は、そのドットが文字ストローク画素ドットであるかどうか判定するために、画像を上から下、左から右にスキャンすることによって獲得される。２値画像中の各ドットには、２種類の値、すなわち０または１だけしかない。値０は背景に相当し、値１はストロークに相当し、よって、ストローク画素ドット数は、値１の数を計算することによって獲得され得る。最小方形文字枠は、文字ストローク画素ドットの上端、下端、左端、右端の各位置を検索することによって求められる。これら４つの値を、それぞれ、ｘｓ、ｘｅ、ｙｓ、ｙｅとする。これらの値によって、文字ストローク画像の長方形文字枠が一意に決定される。この長方形は、幅ｗ＝ｘｅ−ｘｓ＋１、高さｈ＝ｙｅ−ｙｓ＋１を有する。最小方形文字枠のサイズは、この幅と高さの最大値である。ｗ＞ｈの場合、最小方形文字枠は、（ｗ−ｈ）／２画素ドットを、この長方形文字枠から、高さ方向の上方と下方とにそれぞれ拡大することによって獲得される。ｈ＞ｗの場合、最小方形文字枠は、（ｈ−ｗ）／２画素ドットを、この長方形文字枠から、幅方向の左方と右方とにそれぞれ拡大することによって獲得される。
【００４５】
上記の例では、文字形状特徴の計算を、画素ドットの低密度を例に取って説明している。しかしながら、本発明は、それだけに限定されるものではない。ストロークの低密度など、複雑な構造の文字と単純な構造の文字とを区別することのできる他の特徴も使用され得る。具体的には、文字形状特徴は、次式（１０）を使って計算され得る。
【００４６】
Ｗｇ＝ｓ＊ｓ／（文字ストローク数）n    ・・・（１０）
【００４７】
式中、ｎは、１より大きい整数であり、経験的に、好ましくは４から１０までの間になるように決定される。
【００４８】
文字形状特徴を使用する理由は、同じ程度の劣化状態下にあっては、「１」や「く」のような単純なストローク構造の文字で認識距離が非常に小さいことである。「楽」や「開」のような複雑なストローク構造の文字では、認識距離は非常に大きい。この現象は図３で認められる。文字形状特徴値の特性は、図５から分かるように、それが複雑な構造の文字では小さく、単純な構造の文字では大きいことである。そのため、文字形状特徴は、認識距離に対して異なる文字構造がもたらす影響を補償するのに使用され得る。本発明は、形状特徴を使用する場合だけに限定されるものではない。他の構造特徴も、それらが、異なる文字構造によって影響受ける認識距離を補償することができる限り、使用され得る。したがって、本発明においては、文字形状特徴を、広義に、すなわち、その値の文字構造に対する変化傾向が、認識距離の文字構造に対する変化傾向と反対である構造特徴として説明する必要がある。例えば、構造特徴は、行および列もしくは行あるいは列の平均ストロークセグメント数とすることもできる。まず、文字画像のあらゆる行をスキャンしてストローク数を計算し、次いで、あらゆる列をスキャンしてストローク数を計算し、このようにして、結果として生じる平均値は、文字ストロークの複雑度を示すことができる。具体的には、画像中の１行のストロークセグメントの計算方法は以下の通りである。画像中のあらゆる行を左から右にスキャンし、取り込んだ第１の値１を有する画素ドットをストロークの左端部として記録し、次いで、下方にスキャンして値が１から０に変わるところの画素ドットをストロークの右端部として記録し、この左端部と右端部が１つのストロークセグメントに対応する。続けて、値が０から１に変わるところの画素ドット、すなわち、第２のストロークセグメントの左端部と、値が１から０に変わるところの画素ドット、すなわち第２のストロークセグメントの右端部とをサーチし、以下、スキャンが終了するまで同様に行う。１列のストローク数も同様に獲得され得る。
【００４９】
認識距離調整部４１３は、文字形状特徴を使って初期認識距離を調整する。具体的には、調整にＲ１＝Ｗｇ＊Ｒが使用される。Ｒ１は、図４における最終認識距離４１４である。Ｒは図４における初期認識距離である。乗算演算のみならず、乗算を含む演算（例えば、対数（ｌｏｇ）演算が行われた後の形状特徴値に初期認識距離を掛ける演算など）も使用され得る。同じ劣化度の２つの異なる文字画像の初期認識距離Ｒでは、複雑な構造の画像のＲは比較的大きく、他方、単純な構造の画像のＲは比較的小さく、よって、セグメント化が難しい。ＷｇとＲは、文字構造に従って互いに対して相反して変化する。Ｗｇは、単純な構造の文字では比較的大きく、複雑な構造の文字では小さく、よって、構造に対するＲの感受性は、乗算などの演算によって除去され得る。
【００５０】
上記の実施形態では、初期認識距離を調整し、補償するのに形状特徴が使用されている。しかしながら、他の実施形態では、文字構造に対するその構造特徴の変化傾向が、文字構造に対する初期認識距離の変化傾向と同じである他の構造特徴も使用され得る。すなわち、構造特徴変化の傾向は、認識距離のものと同じであり、値は、複雑な構造の文字では大きく、単純な構造の文字では小さい。この場合、初期認識距離を調整するのに除算演算または除算を含む演算が使用され得る。要約すると、構造に対するＲの感受性を除去することのできる任意の演算が使用され得る。本発明の教示を用いれば、様々な変更を思い付くことができることは、当業者には明らかである。簡単にするために、本願においてはこれらに関する詳細な記述を行わない。
【００５１】
図６に、図３の対応する文字画像での最終認識距離を示す。調整後、「開」の最終認識距離は４７１であるが、その４つの構成要素の認識距離の和は６７８である。よって、「開」は正しくセグメント化される。
【００５２】
本発明における例は日本語であるが、本発明は日本語のみに限定されないことに留意されたい。また、本発明の原理は、中国語や韓国語など、他の言語にも適用され得る。さらに、上記実施形態では、文字列に複数の文字がある。しかしながら、特に、文字列にはただ１つの文字しかないこともあり、本発明はこの場合にも適用可能である。
【００５３】
当業者であれば、本発明の精神および範囲を逸脱することなく、様々な変更および変形を思いつくはずであることを理解すべきである。したがって、本発明の範囲は、最大限に解釈されるべきであり、それらの変更および変形を、それらが添付の特許請求の範囲およびその均等物に含まれる限りにおいて包含するものである。
【００５４】
（付記１）候補文字の初期認識距離を調整するプログラムであって、
前記候補文字の１つ以上の訓練サンプルの構造特徴値を計算する構造特徴値計算手順と、
前記構造特徴値計算手順によって計算される前記構造特徴値に基づいて前記初期認識距離を調整する調整手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする候補文字の初期認識距離を調整するプログラム。
【００５５】
（付記２）前記構造特徴値は形状特徴値であり、前記調整手順は、乗算または乗算を含む演算によって前記初期認識距離を調整することを特徴とする付記１に記載の候補文字の初期認識距離を調整するプログラム。
【００５６】
（付記３）前記形状特徴値は、前記候補文字の前記訓練サンプルの文字ストローク画素の密度、前記候補文字の前記訓練サンプルの文字ストロークの密度、または前記候補文字の前記訓練サンプルの文字ストロークの行／列当たりの平均ストロークセグメント数とすることを特徴とする付記２に記載の候補文字の初期認識距離を調整するプログラム。
【００５７】
（付記４）前記候補文字の前記訓練サンプルの前記文字ストローク画素の前記密度は、前記候補文字の前記訓練サンプルの最小方形文字枠の面積と前記候補文字の前記訓練サンプルの前記文字ストローク画素の数との比であり、前記候補文字の前記訓練サンプルの前記文字ストロークの前記低密度値は、前記候補文字の前記訓練サンプルの最小方形文字枠の面積と前記候補文字の前記訓練サンプルの前記文字ストロークの数のｎ乗との比であり、ｎは正の整数である、ことを特徴とする付記３に記載の候補文字の初期認識距離を調整するプログラム。
【００５８】
（付記５）前記候補文字の前記１つ以上の訓練サンプルは前記候補文字の文字コードによって獲得されることを特徴とする付記１に記載の候補文字の初期認識距離を調整するプログラム。
【００５９】
（付記６）前記演算は、前記構造特徴計算手順によって獲得される前記構造特徴値の対数と前記初期認識距離とを掛け合わせる乗算を含むことを特徴とする付記２に記載の候補文字の初期認識距離を調整するプログラム。
【００６０】
（付記７）前記候補文字が複数の訓練サンプルを有するときに、前記構造特徴値計算手順によって獲得される前記構造特徴値は、前記複数の訓練サンプルの前記構造特徴値すべての平均値または加重平均値であることを特徴とする付記１〜６のいずれか１つに記載の候補文字の初期認識距離を調整するプログラム。
【００６１】
（付記８）候補文字の初期認識距離を調整する方法であって、
前記候補文字の１つ以上の訓練サンプルの構造特徴値を計算する構造特徴値計算ステップと、
前記構造特徴値計算ステップによって計算される前記構造特徴値に基づいて前記初期認識距離を調整する調整ステップと
を含むことを特徴とする候補文字の初期認識距離を調整する方法。
【００６２】
（付記９）候補文字の初期認識距離を調整する装置であって、
前記候補文字の１つ以上の訓練サンプルの構造特徴値を計算する構造特徴値計算部と、
前記構造特徴値計算部によって計算される前記構造特徴値に基づいて前記初期認識距離を調整する調整部と
を備えることを特徴とする候補文字の初期認識距離を調整する装置。
【００６３】
（付記１０）前記構造特徴値は形状特徴値であり、前記調整部は、乗算または乗算を含む演算によって前記初期認識距離を調整することを特徴とする付記９に記載の候補文字の初期認識距離を調整する装置。
【００６４】
（付記１１）前記形状特徴値は、前記候補文字の前記訓練サンプルの文字ストローク画素の密度、前記候補文字の前記訓練サンプルの文字ストロークの密度、または前記候補文字の前記訓練サンプルの文字ストロークの行／列当たりの平均ストロークセグメント数とすることを特徴とする付記１０に記載の候補文字の初期認識距離を調整する装置。
【００６５】
（付記１２）前記候補文字の前記訓練サンプルの前記文字ストローク画素の前記密度は、前記候補文字の前記訓練サンプルの最小方形文字枠の面積と前記候補文字の前記訓練サンプルの前記文字ストローク画素の数との比であり、前記候補文字の前記訓練サンプルの前記文字ストロークの前記密度は、前記候補文字の前記訓練サンプルの最小方形文字枠の面積と前記候補文字の前記訓練サンプルの前記文字ストロークの数のｎ乗との比であり、ｎは正の整数である、ことを特徴とする付記１１に記載の候補文字の初期認識距離を調整する装置。
【００６６】
（付記１３）前記候補文字の前記１つ以上の訓練サンプルは前記候補文字の文字コードによって獲得されることを特徴とする付記９に記載の候補文字の初期認識距離を調整する装置。
【００６７】
（付記１４）前記候補文字の前記文字コードと前記１つ以上の訓練サンプルを対応させて格納し、または前記候補文字の前記文字コードと前記１つ以上の訓練サンプルと、前記候補文字の前記１つ以上の訓練サンプルの重み付けとを対応させて格納する記憶部をさらに含むことを特徴とする付記１３に記載の候補文字の初期認識距離を調整する装置。
【００６８】
（付記１５）前記演算は、前記構造特徴計算部によって獲得される前記構造特徴値の対数と前記初期認識距離とを掛け合わせる乗算を含むことを特徴とする付記１０に記載の候補文字の初期認識距離を調整する装置。
【００６９】
（付記１６）前記候補文字が複数の訓練サンプルを有するときに、前記構造特徴値計算部によって獲得される前記構造特徴値は、前記複数の訓練サンプルの前記構造特徴値すべての平均値または加重平均値とすることを特徴とする付記９〜１５のいずれか１つに記載の候補文字の初期認識距離を調整する装置。
【００７０】
（付記１７）特徴抽出手順と、粗分類手順と、特徴認識手順と、詳細分類手順とをコンピュータに実行させ、前記詳細分類手順が候補文字の初期認識距離を出力する、文字列を認識するプログラムであって、
前記候補文字の１つ以上の訓練サンプルの構造特徴値を計算する構造特徴値計算手順と、
前記構造特徴値計算手順によって計算される前記構造特徴値に基づいて前記初期認識距離を調整する調整手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする文字列を認識するプログラム。
【００７１】
（付記１８）前記構造特徴値は形状特徴値であり、前記調整ステップは、乗算または乗算を含む演算によって前記初期認識距離を調整することを特徴とする付記１７に記載の文字列を認識するプログラム。
【００７２】
（付記１９）前記形状特徴値は、前記候補文字の前記訓練サンプルの文字ストローク画素の密度、前記候補文字の前記訓練サンプルの文字ストロークの密度、または前記候補文字の前記訓練サンプルの文字ストロークの行／列当たりの平均ストロークセグメント数とすることを特徴とする付記１８に記載の文字列を認識するプログラム。
【００７３】
（付記２０）前記候補文字の前記訓練サンプルの前記文字ストローク画素の前記密度は、前記候補文字の前記訓練サンプルの最小方形文字枠の面積と前記候補文字の前記訓練サンプルの前記文字ストローク画素の数との比であり、前記候補文字の前記訓練サンプルの前記文字ストロークの前記密度は、前記候補文字の前記訓練サンプルの最小方形文字枠の面積と前記候補文字の前記訓練サンプルの前記文字ストロークの数のｎ乗との比であり、ｎは正の整数である、ことを特徴とする付記１９に記載の文字列を認識するプログラム。
【００７４】
（付記２１）前記候補文字の前記１つ以上の訓練サンプルは前記候補文字の文字コードによって獲得されることを特徴とする付記１７に記載の文字列を認識するプログラム。
【００７５】
（付記２２）前記演算は、前記構造特徴計算ステップによって獲得される前記構造特徴値の対数と前記初期認識距離とを掛け合わせる乗算を含むことを特徴とする付記１８に記載の文字列を認識するプログラム。
【００７６】
（付記２３）前記候補文字が複数の訓練サンプルを有するときに、前記構造特徴値計算ステップによる前記構造特徴値は、前記複数の訓練サンプルの前記構造特徴値すべての平均値または加重平均値とすることを特徴とする付記１７〜２２のいずれか１つに記載の文字列を認識するプログラム。
【００７７】
（付記２４）特徴抽出手段と、粗分類手段と、特徴認識手段と、詳細分類手段とを含み、前記詳細分類手段が候補文字の初期認識距離を出力する、文字列を認識する装置であって、
前記候補文字の１つ以上の訓練サンプルの構造特徴値を計算する構造特徴値計算手段と、
前記構造特徴値計算手段によって計算される前記構造特徴値に基づいて前記初期認識距離を調整する調整手段と
をさらに備えることを特徴とする文字列を認識する装置。
【００７８】
（付記２５）前記構造特徴値は形状特徴値であり、前記調整手段は、乗算または乗算を含む演算によって前記初期認識距離を調整することを特徴とする付記２４に記載の文字列を認識する装置。
【００７９】
（付記２６）前記形状特徴値は、前記候補文字の前記訓練サンプルの文字ストローク画素の密度、前記候補文字の前記訓練サンプルの文字ストロークの密度、または前記候補文字の前記訓練サンプルの文字ストロークの行／列当たりの平均ストロークセグメント数であることを特徴とする付記２５に記載の文字列を認識する装置。
【００８０】
（付記２７）前記候補文字の前記訓練サンプルの前記文字ストローク画素の前記密度は、前記候補文字の前記訓練サンプルの最小方形文字枠の面積と前記候補文字の前記訓練サンプルの前記文字ストローク画素の数との比であり、前記候補文字の前記訓練サンプルの前記文字ストロークの前記密度は、前記候補文字の前記訓練サンプルの最小方形文字枠の面積と前記候補文字の前記訓練サンプルの前記文字ストロークの数のｎ乗との比であり、ｎは正の整数である、ことを特徴とする付記２６に記載の文字列を認識する装置。
【００８１】
（付記２８）前記候補文字の前記１つ以上の訓練サンプルは前記候補文字の文字コードによって獲得されることを特徴とする付記２４に記載の文字列を認識する装置。
【００８２】
（付記２９）前記候補文字の前記文字コードと前記１つ以上の訓練サンプルを対応させて格納し、または前記候補文字の前記文字コードと前記１つ以上の訓練サンプルと、前記候補文字の前記１つ以上の訓練サンプルの重み付けとを対応させて格納する記憶手段をさらに備えたことを特徴とする付記２８に記載の文字列を認識する装置。
【００８３】
（付記３０）前記演算は、前記構造特徴計算部によって獲得される前記構造特徴値の対数と前記初期認識距離とを掛け合わせる乗算を含むことを特徴とする付記２５に記載の文字列を認識する装置。
【００８４】
（付記３１）前記候補文字が複数の訓練サンプルを有するときに、前記構造特徴値計算部によって獲得される前記構造特徴値は、前記複数の訓練サンプルの前記構造特徴値すべての平均値または加重平均値であることを特徴とする付記２４〜３０のいずれか１つに記載の文字列を認識する装置。
【００８５】
（付記３２）文字列から文字切り出しを行う際に、前記調整された距離値を用いてセグメンテーションパスの計算を行い、切り出された文字矩形に対しては初期認識距離に基づく文字認識結果を出力することを特徴とする付記２４〜３１のいずれか１つに記載の文字列を認識する装置。
【産業上の利用可能性】
【００８６】
以上のように本発明は、文字認識に有用であり、特に、劣化した文字列中の文字を認識する文字列認識装置および方法に有用である。
【図面の簡単な説明】
【００８７】
【図１】従来の認識ベースのセグメント化方法の原理を示す図である。
【図２】二重固有空間ベースの方法を使った文字認識を示すフローチャートである。
【図３】従来技術の文字認識方法の欠点を概略的に示す図である。
【図４】本発明の一実施形態を示すフローチャートである。
【図５】文字形状特徴の特性および計算を概略的に示す図である。
【図６】図３の認識距離に対応する調整された認識距離を示す図である。
【符号の説明】
【００８８】
１  左ストローク
２  右ストローク
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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