(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ストロークエッジ特徴と画像パターン特徴とに基づいて識別対象の文字を識別することにより、それぞれストロークエッジ特徴と画像パターン特徴とに対応する２つの候補文字コードグループを取得する識別ステップと、
前記２つの候補文字コードグループ内の候補文字コードをマージすることにより、マージ候補文字コードグループを決定するマージステップと、
前記マージ候補文字コードグループに対し、ストロークエッジ特徴と画像パターン特徴とのそれぞれに関する演算を行うことにより、２種類の識別距離を取得する演算ステップと、
前記２種類の識別距離に基づいて最適候補文字コードを決定する決定ステップと、
を含むことを特徴とする低品質文字の識別方法。
【請求項２】
前記マージステップは、
前記２つの候補文字コードグループのそれぞれから全部又は一部の候補文字コードを抽出して、前記全部又は一部の候補文字コードの和集合をとることにより、マージ候補文字コードグループを決定することを特徴とする請求項１に記載の低品質文字の識別方法。
【請求項３】
前記マージステップは、
候補文字コードの個数を決定することにより、前記全部又は一部の候補文字コードを抽出することを特徴とする請求項２に記載の低品質文字の識別方法。
【請求項４】
各候補文字コードグループから抽出される候補文字コードの個数は、文字画像の劣化度合いと正比例することを特徴とする請求項３に記載の低品質文字の識別方法。
【請求項５】
各候補文字コードグループから抽出される候補文字コードの個数は、候補文字コードグループ内の一番目の候補文字コードと二番目の候補文字コードとの識別距離の差を基準とし、Ｋ（Ｋは自然数）番目とＫ＋１番目の候補文字コードとの識別距離の差が基準の所定数倍未満である場合、前記候補文字コードグループからＫ個の候補文字コードを抽出するアルゴリズムにより決定されることを特徴とする請求項３に記載の低品質文字の識別方法。
【請求項６】
各候補文字コードグループから抽出される候補文字コードの個数は、候補文字コードグループがＮ個の候補文字コードを含む場合において、
文字画像の高さのピクセル数と幅のピクセル数とのうちの大きい方がｎピクセルより少ない場合、前記候補文字コードグループから抽出すべき候補文字コードの個数をＮとし、
文字画像の高さのピクセル数と幅のピクセル数とのうちの大きい方がｍピクセルより多い場合、前記候補文字コードグループから抽出すべき候補文字コードの個数をＮ’とし、
文字画像の高さのピクセル数と幅のピクセル数とのうちの大きい方がｎピクセル以上ｍピクセル以下である場合、前記候補文字コードグループから抽出すべき候補文字コードの個数を
【数１】
0005176763.tif 000022
とする（ただし、Ｓは文字画像の高さのピクセル数と幅のピクセル数とのうちの大きい方のピクセル数であり、ｍ、ｎ、Ｎ、及びＮ’は、ユーザにより設定可能であり、且つ、ｍ＞ｎである）アルゴリズムにより決定されることを特徴とする請求項３に記載の低品質文字の識別方法。
【請求項７】
各候補文字コードグループから抽出される候補文字コードの個数は、候補文字コードグループがＮ個の候補文字コードを含み、かつ、前記マージ候補文字コードグループに属する候補文字コードとして抽出すべき候補文字コードの最小個数がＮ’である場合において、
文字画像のヒストグラムにおけるストロークを示すピクセル値と背景を示すピクセル値との間の領域の面積と、ヒストグラムの全領域の面積との比がＲである場合、前記候補文字コードグループから抽出すべき候補文字コードの個数を
Ｎ−Ｒ×（Ｎ−Ｎ’）
とする（ただし、０≦Ｒ≦１、Ｎ及びＮ’はユーザにより設定可能である）アルゴリズムにより決定されることを特徴とする請求項３に記載の低品質文字の識別方法。
【請求項８】
前記決定ステップは、
２種類の識別距離を統合させて得られる前記マージ候補文字コードグループの正確さに応じて、前記最適候補文字コードを決定することを特徴とする請求項１に記載の低品質文字の識別方法。
【請求項９】
前記マージ候補文字コードグループの正確さは、総合信頼度（Ｃ（Ｉ））により得られ、前記総合信頼度（Ｃ（Ｉ））は、ストロークエッジ特徴に基づく信頼度（Ｃl（Ｉ））と画像パターン特徴に基づく信頼度（Ｃg（Ｉ））との和、
Ｃ（Ｉ）＝Ｃl（Ｉ）＋Ｃg（Ｉ）
であることを特徴とする請求項８に記載の低品質文字の識別方法。
【請求項１０】
識別対象の文字のストロークエッジ特徴を抽出し、このストロークエッジ特徴に基づいて識別を行うことにより、第１の候補文字コードグループを取得するストロークエッジ特徴処理手段と、
識別対象の文字の画像パターン特徴を抽出し、この画像パターン特徴に基づいて識別を行うことにより、第２の候補文字コードグループを取得する画像パターン特徴処理手段と、
前記第１の候補文字コードグループと前記第２の候補文字コードグループとをマージすることにより、マージ候補文字コードグループを生成するマージ手段と、
ストロークエッジ特徴に基づいて、前記マージ候補文字コードグループの各候補文字コードの識別距離を算出するストロークエッジ特徴再処理手段と、
画像パターン特徴に基づいて、前記マージ候補文字コードグループの各候補文字コードの識別距離を算出する画像パターン特徴再処理手段と、
前記ストロークエッジ特徴再処理手段及び前記画像パターン特徴再処理手段によって算出される２種類の識別距離を統合することにより、各候補文字コードの総合信頼度を取得する統合手段と、
総合信頼度から最適候補文字コードを出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする低品質文字の識別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、低品質文字（Degraded Character）の識別方法及び装置に関し、特に、ラージサイズクラス（スーパーマルチクラスとも称する）の印刷活字、例えば中国語、日本語、又は韓国語を識別するための文字識別方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、文字識別の研究が大幅に進んでおり、現在、背景のきれいな文字画像を正確に識別する文字識別方法は既に開発されている。しかし、背景が複雑であって画像品質が低下した低品質文字については、まだ、満足な結果を得ることができる文字識別方法は開発されていない。
【０００３】
文字識別の難点及び応用のボトルネックとして、主に以下の２つの原因が考えられる。１つ目は、複雑な背景を有する場合の文字識別である。このような場合には、自動的文字検出と文字抽出システムにより、文字を画像の複雑な背景から検出して抽出する必要がある。２つ目は、画像の品質が低い場合の低品質文字の識別問題である。このような場合には、文字画像に、筆跡がぼやけたり、文字の一画を構成するストローク同士がくっついたり、ストロークが切れたり、解像度が低下したりする状況が存在し、有効な解決方法が必要となっている。従来技術として、２種類の解決方法が提供されている。
【０００４】
１つ目の解決方法は、ストロークエッジ特徴に基づく識別方法である。この識別方法では、まず、識別対象の文字を二値化してから、非線形アルゴリズムにより文字に対する正規化を実施する。最後に、文字のストローク特徴を抽出して、統計分類により文字識別を行う。
【０００５】
図４に、文字の識別方法における統計分類の手順を示す。ストロークエッジ特徴に基づく統計分類の手順は、粗分類と再分類との２ステップを含む。このような粗分類及び再分類を含む識別方法では、再分類のアルゴリズムが複雑であるため、演算速度が遅くなる。そのため、粗分類を行って再分類のアルゴリズムの識別候補を大幅に絞り込むことにより、識別効率を向上している。
【０００６】
この方法のアルゴリズムの詳細については、以下の文献を参照することができる。
"Improvement of Handwritten Japanese Character Recognition Using Weighted Direction Code Histogram", F. Kimura, T. Wakabayashi, S. Tsuruoka, Y. Miyake, Pattern Recognition, v.30, n.8, pp.1329-1337, 1997
【０００７】
２つ目の解決方法は、階調文字画像における抽出文字の画像パターン特徴に基づく識別方法である。この識別方法では、まず、識別対象の文字の背景を除去して階調正規化を行う。その後、線形アルゴリズムにより文字の正規化を実施する。最後に、文字の画像パターン特徴を抽出し、統計分類により文字識別を行う。
【０００８】
上述した図４は、画像パターン特徴に基づく識別方法の統計分類の手順にも適用することができ、画像パターン特徴に基づく統計分類の手順も粗分類と再分類との２ステップを含む。
【０００９】
この方法のアルゴリズムの詳細については、以下の文献を参照することができる。
"Camera Based Degraded Text Recognition Using Grayscale Feature", Jun Sun, Yoshinobu Hotta, Yutaka Katsuyama, Satoshi Naoi, 8th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR2005), August 2005, Seoul Korea, pp.182-186
"A Grayscale Image Based Character Recognition Algorithm to Low Quality and Low Resolution Images", Wang X W, et al., Document Recognition and Retrieval VIII, Electronic Imaging 2001 [C]. San Jose, IS&T/SPIE, 2001
【００１０】
しかしながら、上記の２つの解決方法には、それぞれ利点と欠点がある。すなわち、図１に示すように、ストロークエッジ特徴に基づく識別方法は、フォントスタイルの変化などに起因する文字ストロークの変形に対して良好な適合性を示している。これに対して、階調文字画像から文字の画像パターン特徴を抽出する識別方法は、各種のノイズに起因する画像劣化に対して良好な適合性を示している。
【００１１】
ストロークエッジ特徴に基づく識別方法においては、通常、ストロークエッジ特徴が二値画像から抽出されているため、二値画像の品質が良くない場合、ストロークエッジの推定が正確に行われず、特徴識別の効果が低下してしまう問題がある。二値化の効果は、アルゴリズムに依存する以外、画像の劣化度合いにも大きく左右される。画像劣化度合いを表現する方式としては、例えば、エッジぼやけの度合いや解像度等、複数のものがある。また、文字画像に関しては、より直接的な画像劣化指標として、文字画像のサイズが挙げられる。二値文字画像の場合には、画像のサイズは二値化された画像に外接する矩形の長さと幅により定義される。図３に示すように、サイズの異なる画像を二値化した結果は異なっており、画像サイズの縮小に伴い、文字のストロークに対応するピクセルの損失が多くなる。また、文字のストロークに対応するピクセルの損失量がある程度に達すると、ストロークエッジ特徴に基づいて動作する識別エンジンは、正確な識別結果を得ることができない。
【００１２】
また、階調文字画像から画像パターン特徴を抽出する識別方法については、二値化の手順を有していないため、ストローク情報が最大限に保たれることになり、サイズの小さい画像に対して良好な識別効果を示している。しかし、文字の画像パターン特徴は、図２に示すようなフォントスタイルの差異に起因するストローク変形に敏感であるため、ストロークがある程度変形すると、階調文字画像から画像パターン特徴を抽出する識別エンジンは正確な識別結果を得ることができなくなる。
【００１３】
このように、上記の２つの解決方法は、それぞれ異なる利点を有すると同時に、異なる問題点を有することがわかる。上記の２つの方法の利点を組み合わせてより高性能の識別方法を得るために、異なる特徴に応じて上記の２つの方法から１つを選択して低品質文字を識別する方法が開示されている。
【００１４】
【特許文献１】特開平１１−６６２４０号公報
【特許文献２】特開２０００−８２１１３号公報
【特許文献３】米国特許第４，５５１，８５１号明細書
【非特許文献１】"Robust Chinese Character Recognition by Selection of Binary-Based and Grayscale-Based Classifier", Yoshinobu Hotta, Jun Sun, Yutaka Katsuyama, Satoshi Naoi, Document Analysis System 2006, 553−563
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
しかしながら、図５に示すように、特許文献１、２及び非特許文献１では、劣化の原因と度合いを推定することにより、適切な識別方法を選択し、選択された識別方法による識別結果を最終結果として出力する。このような方法には２つの欠点がある。まず、実用上、文字劣化の原因と度合いは非常に複雑であり、従来、文字劣化の原因と度合いを推定するアルゴリズムの信頼性が問題になっているため、推定結果により選択される識別方法の信頼性も問われることになる。次に、たとえ文字劣化の原因と度合いが正しく推定されたとしても、上記の２つの解決方法のいずれか一方が最適で他方が完全に不適であるという保証はなく、多くの場合、単に一方の方法が他方の方法より適切であるに過ぎない。そのため、特許文献１、２及び非特許文献１に開示された方法は十分ではなく、実用化の要求を満さないと考えられる。
【００１６】
また、図５に示すように、特許文献３に記述の方法は、判別メカニズムを利用して入力文字をグループ化し、グループ化した結果に基づいて、入力文字をいくつかのサブ分類器（Sub-classifier）に出力して識別を行う。各サブ分類器は、１グループの文字しか識別できない。この方法の欠点は、低品質文字に対して一番目の判別器が有効なグループ化を実現することができず、グループ化が誤った場合、直接誤識別を引き起こしてしまうことである。
【００１７】
本発明は、上記の従来技術の問題点を解決するためになされたものであって、ストロークエッジ特徴に基づく識別方法と階調文字画像から全体の画像パターン特徴を抽出する識別方法とを効果的に組み合わせることにより、フォントスタイルの差異に起因する文字劣化と画像品質の低下に起因する画像劣化とによる識別率の低下を防止して、ラージサイズクラスの文字識別における低品質文字の識別性能を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
上記の目的を達成するために、低品質文字の識別方法は、ストロークエッジ特徴と画像パターン特徴とに基づいて識別対象の文字を識別することにより、それぞれストロークエッジ特徴と画像パターン特徴とに対応する２つの候補文字コードグループを取得する識別ステップと、前記２つの候補文字コードグループ内の候補文字コードをマージすることにより、マージ候補文字コードグループを決定するマージステップと、前記マージ候補文字コードグループに対し、ストロークエッジ特徴と画像パターン特徴とのそれぞれに関する演算を行うことにより、２種類の識別距離を取得する演算ステップと、前記２種類の識別距離に基づいて最適候補文字コードを決定する決定ステップと、を含む。
【００１９】
この識別方法によれば、２つの識別方法の有機的な組み合わせにより、候補文字コードの範囲を効果的に拡大させることができるため、文字識別の結果としてマージ候補文字コードグループを出力することで、候補文字コードの正確さを効果的に向上させることができる。さらに、低品質文字の手動による識別の利便さ及び自動識別の正確さをさらに向上させることができる。
【００２０】
また、低品質文字の識別方法は、上記方法において、前記マージステップは、前記２つの候補文字コードグループのそれぞれから全部又は一部の候補文字コードを抽出して、前記全部又は一部の候補文字コードの和集合をとることにより、マージ候補文字コードグループを決定する。
【００２１】
また、低品質文字の識別方法は、上記方法において、前記マージステップは、候補文字コードの個数を決定することにより、前記全部又は一部の候補文字コードを抽出する。
【００２２】
また、低品質文字の識別方法は、上記方法において、各候補文字コードグループから抽出される候補文字コードの個数は、文字画像の劣化度合いと正比例する。
【００２３】
また、低品質文字の識別方法は、上記方法において、各候補文字コードグループから抽出される候補文字コードの個数は、候補文字コードグループ内の一番目の候補文字コードと二番目の候補文字コードとの識別距離の差を基準とし、Ｋ（Ｋは自然数）番目とＫ＋１番目の候補文字コードとの識別距離の差が基準の所定数倍未満である場合、前記候補文字コードグループからＫ個の候補文字コードを抽出するアルゴリズムにより決定される。
【００２４】
また、低品質文字の識別方法は、上記方法において、各候補文字コードグループから抽出される候補文字コードの個数は、候補文字コードグループがＮ個の候補文字コードを含む場合において、文字画像の高さのピクセル数と幅のピクセル数とのうちの大きい方がｎピクセルより少ない場合、前記候補文字コードグループから抽出すべき候補文字コードの個数をＮとし、文字画像の高さのピクセル数と幅のピクセル数とのうちの大きい方がｍピクセルより多い場合、前記候補文字コードグループから抽出すべき候補文字コードの個数をＮ’とし、文字画像の高さのピクセル数と幅のピクセル数とのうちの大きい方がｎピクセル以上ｍピクセル以下である場合、前記候補文字コードグループから抽出すべき候補文字コードの個数を
【数２】
0005176763.tif 000002
とする（ただし、Ｓは文字画像の高さのピクセル数と幅のピクセル数とのうちの大きい方のピクセル数であり、ｍ、ｎ、Ｎ、及びＮ’は、ユーザにより設定可能であり、且つ、ｍ＞ｎである）アルゴリズムにより決定される。
【００２５】
また、低品質文字の識別方法は、上記方法において、各候補文字コードグループから抽出される候補文字コードの個数は、候補文字コードグループがＮ個の候補文字コードを含み、かつ、前記マージ候補文字コードグループに属する候補文字コードとして抽出すべき候補文字コードの最小個数がＮ’である場合において、文字画像のヒストグラムにおけるストロークを示すピクセル値と背景を示すピクセル値との間の領域の面積と、ヒストグラムの全領域の面積との比がＲである場合、前記候補文字コードグループから抽出すべき候補文字コードの個数を
Ｎ−Ｒ×（Ｎ−Ｎ’）
とする（ただし、０≦Ｒ≦１、Ｎ及びＮ’はユーザにより設定可能である）アルゴリズムにより決定される。
【００２６】
また、低品質文字の識別方法は、上記方法において、前記決定ステップは、２種類の識別距離を統合させて得られる前記マージ候補文字コードグループの正確さに応じて、前記最適候補文字コードを決定する。
【００２７】
また、低品質文字の識別方法は、上記方法において、前記マージ候補文字コードグループの正確さは、総合信頼度（Ｃ（Ｉ））により得られ、前記総合信頼度（Ｃ（Ｉ））は、ストロークエッジ特徴に基づく信頼度（Ｃl（Ｉ））と画像パターン特徴に基づく信頼度（Ｃg（Ｉ））との和、
Ｃ（Ｉ）＝Ｃl（Ｉ）＋Ｃg（Ｉ）
である。
【００２８】
また、低品質文字の識別装置は、識別対象の文字のストロークエッジ特徴を抽出し、このストロークエッジ特徴に基づいて識別を行うことにより、第１の候補文字コードグループを取得するストロークエッジ特徴処理手段と、識別対象の文字の画像パターン特徴を抽出し、この画像パターン特徴に基づいて識別を行うことにより、第２の候補文字コードグループを取得する画像パターン特徴処理手段と、前記第１の候補文字コードグループと前記第２の候補文字コードグループとをマージすることにより、マージ候補文字コードグループを生成するマージ手段と、ストロークエッジ特徴に基づいて、前記マージ候補文字コードグループの各候補文字コードの識別距離を算出するストロークエッジ特徴再処理手段と、画像パターン特徴に基づいて、前記マージ候補文字コードグループの各候補文字コードの識別距離を算出する画像パターン特徴再処理手段と、前記ストロークエッジ特徴再処理手段及び前記画像パターン特徴再処理手段によって算出される２種類の識別距離を統合することにより、各候補文字コードの総合信頼度を取得する統合手段と、総合信頼度から最適候補文字コードを出力する出力手段と、を備える。
【発明の効果】
【００２９】
本明細書に開示された低品質文字の識別方法及び装置によれば、従来技術より優れた識別効果が得られる。４２３８個の中国語文字に対する識別テストを用いて、本発明が提案した方法を、ストロークエッジ方向特徴に基づく方法のみを使用する場合及び画像パターン特徴に基づく方法のみを使用する場合と比較したところ、画像サイズが８×８である場合、ストロークエッジ方向特徴に基づく方法の識別率は５８.８０％となり、画像パターン特徴に基づく方法の識別率は７９.９０％となったのに対し、本発明が提案している方法の識別率は８８.１５％となっている。したがって、本発明によれば、低品質文字画像の識別の正確さが大幅に向上することが分かる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
以下、本発明に係る低品質文字の識別方法及び装置の詳細な実施例について、図面を参照しながら説明する。
【００３１】
実施例に係る低品質文字の識別方法は、図６に示すように、識別対象の文字のそれぞれに対して、ストロークエッジ特徴と画像パターン特徴とに基づいて識別を行い、ストロークエッジ特徴と画像パターン特徴とに基づく二つの候補文字コードグループを取得するステップＳ１と、前記二つの候補文字コードグループ内の候補文字コードをマージして、マージ候補文字コードグループを決定するステップＳ２と、上記マージ候補文字コードグループのそれぞれに対して、ストロークエッジ特徴と画像パターン特徴とに基づいて演算を行うことにより、２種類の識別距離を取得するステップＳ３と、上記の２種類の識別距離に基づいて最適の候補文字コードを決定するステップＳ４と、を含む。
【００３２】
この識別方法によれば、二つの識別方法を有機的に組み合わせることにより、候補文字コードの範囲を効果的に拡大させることができるため、文字識別の結果としてマージ候補文字コードグループを出力することで、候補文字コードの正確さを効果的に向上させることが可能である。以下、各実施例について詳細に説明する。
【実施例１】
【００３３】
図７、図８と図９を参照して、低品質文字の識別方法の実施例１の詳細についてステップ順に説明する。なお、図７は、実施例１に係る低品質文字の識別方法を示すフローチャートであり、図８は、実施例１に係る低品質文字の識別方法におけるステップＳ１の詳細手順を示すフローチャートであり、図９は、実施例１に係る低品質文字の識別方法におけるステップＳ２の詳細手順を示すフローチャートである。
【００３４】
実施例１に係る低品質文字の識別方法は、ステップＳ１とＳ２を含む。以下、図面を参照して、粗分類に基づく識別方法を例として、実施例１を詳細に説明する。
【００３５】
ステップＳ１では、識別対象の文字のストロークエッジ特徴と画像パターン特徴とを抽出し、それぞれ二つの特徴に基づいて粗分類を行うことにより、ストロークエッジ特徴と画像パターン特徴とに基づく二つの粗分類候補文字コードグループを取得する。ステップＳ１は二つのサブステップＳ１１とＳ１２を有している。
【００３６】
ステップＳ１１では、一つの識別対象の文字に対して、ストロークエッジ特徴と画像パターン特徴とをそれぞれ抽出する。
【００３７】
図８に示すように、ステップＳ１１は、二つの部分に分けて実施される。具体的に、識別対象の一つの文字画像に対して、ストロークエッジ特徴に基づく識別方法と階調文字画像から文字の画像パターン特徴を抽出する識別方法とをそれぞれ利用して、ストロークエッジ特徴と画像パターン特徴とを抽出する。ストロークエッジ特徴と画像パターン特徴との抽出は、それぞれ、本明細書の背景技術に記述されている方法を利用して行うことも可能である。ステップＳ１２では、ストロークエッジ特徴と画像パターン特徴のそれぞれに対して粗分類を行い、ストロークエッジ特徴に基づく粗分類候補文字コードグループＮ１と画像パターン特徴に基づく粗分類候補文字コードグループＮ２を取得する。
【００３８】
図７及び図８に示すように、このステップＳ１２も、二つの部分に分けて実施される。具体的に、ステップＳ１１で抽出されたストロークエッジ特徴について、入力文字画像に対する粗分類を行うとともに、ステップＳ１１で抽出された画像パターン特徴について、入力文字画像に対する粗分類を行う。これらの特徴について粗分類を行う目的は、入力文字画像に対して予備的な識別を行うことにより、可能性が高い複数の候補文字コードを出力させることである。
【００３９】
粗分類の手順は複数のアルゴリズムにより実施可能であり、本明細書の背景技術に列挙されているようなアルゴリズムは、全て本実施例に適応可能である。例えば、本実施例においては、学習サンプル(training sample)に含まれている各文字種別の特徴の平均値を算出後、入力文字から得られた特徴と文字種別の特徴の平均値との距離を識別距離として算出する。識別距離は、候補文字コードと入力文字との間の距離を表すため、識別距離のデータから候補文字コードの正確さを推測することが可能である。そこで、候補文字コードを識別距離の昇順でソートし、先頭から所定数の候補文字コードを選択して粗分類の結果として出力するアルゴリズムが用いられる。
【００４０】
これにより、本実施例において、ストロークエッジ特徴に基づく一つの粗分類候補文字コードグループＮ１と、画像パターン特徴に基づく他の粗分類候補文字コードグループＮ２とが出力される。ただし、二つの粗分類候補文字コードグループＮ１とＮ２中の候補文字コードは、識別距離の昇順でソートされているものとする。
【００４１】
ステップＳ２では、二つの粗分類候補文字コードグループＮ１とＮ２とをマージし、マージ候補文字コードグループＭを生成する。
【００４２】
ストロークエッジ特徴と画像パターン特徴とは異なる低品質文字に適しているため、図７に示すステップＳ１２により出力されるストロークエッジ特徴の粗分類候補文字コードグループＮ１と画像パターン特徴の粗分類候補文字コードグループＮ２とは大きく異なっている。従って、上記の二つの粗分類候補文字コードグループを組み合わせることにより、一つのマージ候補文字コードグループＭを出力する必要がある。このマージ候補文字コードグループは、本実施例に係る識別方法の文字識別結果として出力されることになる。このマージ手順は、例えば和集合、積集合等のような複数のアルゴリズムにより実施可能であり、本実施例においては、二つの候補文字コードグループの和集合をとるものとする。
【００４３】
図９に示すように、ステップＳ２も二つのサブステップＳ２１とＳ２２とに分けて実施されている。
【００４４】
ステップＳ２１において、それぞれ粗分類候補文字コードの識別距離の増加度合いまたは文字画像のピクセル値の二種類のデータにより、候補文字コードグループから抽出すべき候補文字コードの個数を決定し、二つの粗分類候補文字コードグループＮ１’とＮ２’との和集合をとることにより、マージ候補文字コードグループＭを取得する。ただし、粗分類候補文字コードグループから抽出される候補文字コードの個数は、文字画像の劣化度合いと正比例している。つまり、文字画像の劣化度合いが酷くなるほど、粗分類候補文字コードグループから抽出される候補文字コードの個数は多くなる。
【００４５】
ステップＳ１２に示した二つの粗分類候補文字コードグループＮ１とＮ２において、それぞれ候補文字コードを識別距離の昇順でソートしているため、個数が決定された後、二つの粗分類候補文字コードグループＮ１とＮ２中からそれぞれ識別距離の昇順で候補文字コードを抽出する。
【００４６】
以下に、ステップＳ２１において、候補文字コードグループから抽出される候補文字コードの個数を決定する異なる三つの演算方法について説明する。
【００４７】
第１の方法では、二つの粗分類候補文字コードグループＮ１とＮ２との識別距離の増加度合いにより、粗分類候補文字コードグループから抽出する候補文字コードの個数を決定する。具体的に、このアルゴリズムでは、各粗分類候補文字コードグループ内の一番目の候補文字コードと二番目の候補文字コードとの識別距離の差を基準として、Ｋ番目（Ｋは自然数）とＫ＋１番目の候補文字コードの識別距離の差が、基準の所定数倍未満である場合に、この粗分類候補文字コードグループからＫ個の候補文字コードを抽出する。
【００４８】
したがって、この方法を利用して粗分類候補文字コードグループの候補文字コードの個数を決定した後、二つの新しい粗分類候補文字コードグループＮ１’とＮ２’とが生成される。
【００４９】
第２の方法では、文字画像のピクセルにより粗分類候補文字コードグループから抽出する候補文字コードの個数を決定する。具体的に、このアルゴリズムでは、文字画像のサイズ或いは文字画像ピクセルに対する統計処理を行うことにより、各粗分類候補文字コードグループの候補文字コードの個数を決定する。粗分類では劣化度合いが酷い文字に対する識別能力が低いため、文字画像ピクセルが非常に小さい又は文字が非常にぼやけている場合には、入力画像に対応する正しい文字コードは粗分類候補文字コードグループＮ１及びＮ２の後半に現れる可能性が高いため、各粗分類候補文字コードグループから抽出する候補文字コードの個数を増やす必要がある。
【００５０】
一つの候補文字コードグループがＮ個の文字コードを含み、かつ、この粗分類候補文字コードグループの候補文字コードの個数が少なくとも３以上であることを想定すると、文字画像のピクセルにより粗分類候補文字コードグループの候補文字コードの個数を決定するアルゴリズムの一例として、以下のものが挙げられる。すなわち、文字画像の高さのピクセル数と幅のピクセル数とのうちの大きい方が例えば１５ピクセルより少ない場合には、最も大きい候補個数であるＮを選択し、文字画像の高さのピクセル数と幅のピクセル数とのうちの大きい方が例えば３０ピクセルより多い場合には、最も小さい候補個数である３を選択し、文字画像の高さのピクセル数と幅のピクセル数とのうちの大きい方が１５ピクセル以上３０ピクセル以下である場合には、候補文字コードの個数を
【数３】
0005176763.tif 000003
とする。
【００５１】
ただし、Ｓは文字の二値画像の高さのピクセル数と幅のピクセル数とのうちの大きい方のピクセル数であり、各候補文字コードグループの候補文字コードの最小個数（上記の例では３）はユーザにより設定されてもよく、ピクセル数の閾値（上記の例では１５および３０）もユーザにより設定されてもよい。この方法を利用して粗分類候補文字コードグループの候補文字コードの個数を決定することにより、二つの新しい粗分類候補文字コードグループＮ１’とＮ２’とが生成される。
【００５２】
また、第３の方法では、文字画像のヒストグラムにより、祖分類候補文字コードグループから抽出する候補文字コードの個数を決定する。具体的に、一つの候補文字コードグループがＮ個の文字コードを含み、かつ、この粗分類候補文字コードグループから抽出すべき候補文字コードの個数が少なくとも３であることを想定すると、文字画像のヒストグラムにより粗分類候補文字コードグループの候補文字コードの個数を選択するアルゴリズムの一例として、以下のものがある。すなわち、まず、文字画像のヒストグラム（画像における各ピクセル値が出現する頻度）を統計処理によって求め、文字ストロークのピクセル値が背景のピクセル値より小さい場合に、ヒストグラムにおいて、最小のピクセル値から最大のピクセル値の方向へ検索を行うことにより、一番目のピークを捜し出す。このピークに対応するピクセル値はストロークの典型的なピクセル値である。また、ヒストグラムにおいて、最大のピクセル値から最小のピクセル値の方向へ検索を行うことにより、一番目のピークを捜し出す。このピークに対応するピクセル値は背景の典型的なピクセル値である。そして、二つのピークの間に存在する領域の面積は、文字画像がはっきりしている場合には小さくなり、文字画像がぼやけている場合には大きくなる。そこで、上記の二つのピークの間に存在する領域の面積とヒストグラムの全面積との比をＲとし、候補文字コードの個数を、
Ｎ−Ｒ×（Ｎ−３）
により算出する。
【００５３】
ただし、Ｒの範囲は０≦Ｒ≦１を満たし、粗分類候補文字コードグループから抽出すべき候補文字コードの最小個数（上記の例では３）はユーザにより設定されてもよく、ピクセル範囲もユーザにより設定されてもよい。この方法を利用して粗分類候補文字コードグループの候補文字コードの個数を決定することにより、二つの新しい粗分類候補文字コードグループＮ１’とＮ２’とが生成される。
【００５４】
次に、ステップＳ２２を実行して、抽出により生成された二つの新しい粗分類候補文字コードグループＮ１’とＮ２’とをマージする。上述したように、このマージ手順は、例えば和集合、積集合等のような複数のアルゴリズムにより実施可能であり、本実施例においては、ステップＳ２１で抽出した二つの粗分類候補文字コードグループＮ１’とＮ２’との和集合をとることにより、実施例１の識別結果であるマージ候補文字コードグループＭが得られる。
【００５５】
以下に、実施例１に係る低品質文字を識別する手順による効果について詳細に説明する。
【００５６】
図１０に示すように、実施例１に係る識別方法により、認識対象文字である
［文字１］
0005176763.tif 000004
という文字を識別することにする。まず、
［文字２］
0005176763.tif 000005
という文字に対して、そのストロークエッジ特徴と画像パターン特徴とをそれぞれ抽出する。その後、ストロークエッジ特徴と画像パターン特徴とについてそれぞれ粗分類を行うことにより、ストロークエッジ特徴に基づく粗分類候補文字コードグループＮ１と画像パターン特徴に基づく粗分類候補文字コードグループＮ２とを取得する。ただし、ストロークエッジ特徴に基づく粗分類候補文字コードグループＮ１は、識別距離の順にソートされた
［文字３］
0005176763.tif 000006
等を含む。画像パターン特徴に基づく粗分類候補文字コードグループＮ２は、識別距離の順にソートされた
［文字４］
0005176763.tif 000007
等を含む。
【００５７】
上記から分かるように、出力されたストロークエッジ特徴の粗分類候補文字コードグループＮ１と画像パターン特徴の粗分類候補文字コードグループＮ２とは大きく異なっている。そのため、上記の二つの粗分類候補文字コードグループを組み合わせることにより、一つのマージ候補文字コードグループＭを出力する必要がある。このマージ候補文字コードグループは本識別方法の文字識別結果として出力される。本実施例では、それぞれの粗分類候補文字コードの識別距離の増加度合いにより、候補文字コードグループから抽出する候補文字コードの個数を決定する。このステップにより、抽出された二つの粗分類候補文字コードグループＮ１’とＮ２’とが得られる。ただし、Ｎ１’は、識別距離の順にソートされた
［文字５］
0005176763.tif 000008
の三つの候補文字コードを含み、Ｎ２’は、識別距離の順のソートされた
「受、采」
の二つの候補文字コードを含む。
【００５８】
これらの両方に対して和集合をとると、マージ候補文字コードグループＭとして、
［文字６］
0005176763.tif 000009
が得られる。この例から分かるように、単に画像パターン特徴に基づく識別方法を使用した場合（上記のＮ２’）には、正確な識別結果を得ることはできないが、本実施例では、二つの識別方法の有機的な組み合わせにより得られる粗分類候補文字コードグループが、候補文字コードの範囲を効果的に拡大させるため、識別の正確さを向上させ、本発明の目的を達成することができる。
【００５９】
上記に示すように、マージ候補文字コードグループＭは、識別距離の順にソートされたストロークエッジ特徴の粗分類候補文字コードグループＮ１と画像パターン特徴の粗分類候補文字コードグループＮ２とを統合したものであるため、候補文字コードの範囲を効果的に拡大させることができる。また、画像劣化の度合いに基づいて候補文字コードを抽出しているため、マージ候補文字コードグループＭを文字識別結果として出力して、候補文字コードの正確さを効果的に向上させることができ、本発明の目的を達成することができる。そして、実施例１において、二つの候補文字コードグループＮ１とＮ２とが識別距離でソートされているため、適切に識別距離の小さい候補文字を抽出することができる。そのため、実施例１は、本発明の目的を達成することに加えて、低品質文字の手動による識別の利便さ及び自動識別の正確さを向上させることもできる。
【実施例２】
【００６０】
本発明に係る実施例２は、低品質文字の手動による識別の利便性及び自動識別の正確さをさらに向上させる実施例である。以下に、図１１と図１２を参照して、低品質文字の識別方法の実施例２の詳細についてステップ順に説明する。なお、図１１は、実施例２に係る低品質文字の識別方法を示すフローチャートであり、図１２は、実施例２に係る低品質文字の識別方法におけるステップＳ５の詳細手順を示すフローチャートである。
【００６１】
実施例２に係る低品質文字の識別方法は、ステップＳＴＥＰ１、ステップＳＴＥＰ２、ステップＳＴＥＰ３、ステップＳＴＥＰ４、ステップＳＴＥＰ５、及びステップＳＴＥＰ６の六つのステップを含む。
【００６２】
ステップＳＴＥＰ１では、識別対象の一つの文字画像について、ストロークエッジ特徴と画像パターン特徴とをそれぞれ抽出する。ステップＳＴＥＰ１は二つの部分に分けて実施される。具体的に、識別対象の一つの文字画像に対して、それぞれ、ストロークエッジ特徴に基づく識別方法と階調文字画像から文字の画像パターン特徴を抽出する識別方法とを利用して、ストロークエッジ特徴と画像パターン特徴とを抽出する。ストロークエッジ特徴と画像パターン特徴との抽出は、それぞれ、本明細書の背景技術に記述の方法により行うことも可能である。なお、ステップＳＴＥＰ１は実施例１のステップＳ１１と同様であるため、詳しい説明を省略する。
【００６３】
ステップＳＴＥＰ２では、ストロークエッジ特徴と画像パターン特徴に対してそれぞれ粗分類を行うことにより、ストロークエッジ特徴に基づく粗分類候補文字コードグループＮ１と画像パターン特徴に基づく粗分類候補文字コードグループＮ２をそれぞれ取得する。
【００６４】
このステップＳＴＥＰ２も、二つの部分に分けて実施される。具体的に、ステップＳＴＥＰ１により抽出されたストロークエッジ特徴について、入力文字画像に対して粗分類を行うと共に、ステップＳＴＥＰ１により抽出された画像パターン特徴について、入力文字画像に対して粗分類を行う。これらの特徴について粗分類を行う目的は、入力文字画像に対して予備的な識別を行うことにより、可能性が高い複数の候補文字コードを出力させることである。ステップＳＴＥＰ２は実施例１のステップＳ１２と同様であるため、詳しい説明を省略する。
【００６５】
ステップＳＴＥＰ２により、ストロークエッジ特徴に基づく粗分類候補文字コードグループＮ１と、画像パターン特徴に基づく粗分類候補文字コードグループＮ２とが得られる。なお、二つの粗分類候補文字コードグループＮ１とＮ２中の候補文字コードは、それぞれ識別距離の昇順でソートされているものとする。
【００６６】
ステップＳＴＥＰ３では、二つの粗分類候補文字コードグループＮ１とＮ２とをマージして、マージ候補文字コードグループＭを生成する。
【００６７】
ストロークエッジ特徴と画像パターン特徴とは異なる低品質文字に適しているため、ステップＳＴＥＰ２により出力されたストロークエッジ特徴の粗分類候補文字コードグループＮ１と画像パターン特徴の粗分類候補文字コードグループＮ２とは大きく異なっている。従って、上記二つの粗分類候補文字コードグループを組み合わせて一つのマージ候補文字コードグループＭを出力する必要がある。このマージ候補文字コードグループは、本実施例に係る識別方法の文字識別結果として出力されることになる。このマージ手順は、例えば和集合、積集合等のような複数種のアルゴリズムにより実施可能であり、本実施例においては、二つの候補文字コードグループの和集合をとるものとする。
【００６８】
ステップＳＴＥＰ３は実施例１のステップＳ２と同様であるため、詳しい説明を省略する。
【００６９】
ステップＳＴＥＰ３において、それぞれ粗分類候補文字コードの識別距離の増加度合いまたは文字画像のピクセル値の二種類のデータにより、候補文字コードグループから抽出すべき候補文字コードの個数を決定し、二つの粗分類候補文字コードグループＮ１’とＮ２’との和集合をとることにより、マージ候補文字コードグループＭを取得する。ただし、粗分類候補文字コードグループから抽出される候補文字コードの個数は、文字画像の劣化度合いと正比例する。つまり、文字画像の劣化度合いが酷くなるほど、粗分類候補文字コードグループから抽出される候補文字コードの個数は多くなる。
【００７０】
実施例２においては、候補文字コードの抽出個数を決定する時に、実施例１に記載の三つのアルゴリズムを適用することが可能であるため、ここでは説明を省略する。
【００７１】
そして、二つの粗分類候補文字コードグループＮ１とＮ２中の候補文字コードはそれぞれ識別距離の昇順でソートされているため、個数が決定された後、二つの粗分類候補文字コードグループＮ１とＮ２のそれぞれから候補文字コードを識別距離の昇順で抽出する。
【００７２】
上記方法により抽出された二つの粗分類候補文字コードグループＮ１’とＮ２’に対して和集合をとることにより、マージ候補文字コードグループＭを取得する。マージ候補文字コードグループＭは、識別距離の順にソートされたストロークエッジ特徴の粗分類候補文字コードグループＮ１と画像パターン特徴の粗分類候補文字コードグループＮ２とを統合したものであるため、候補文字コードの範囲を効果的に拡大させることができる。また、画像劣化の度合いに基づいて候補文字コードを抽出するため、マージ候補文字コードグループＭを文字識別結果として出力して、候補文字コードの正確さを効果的に向上させることができ、本発明の目的を達成することができる。
【００７３】
低品質文字の手動による識別の利便さ及び自動識別の正確さをさらに向上させ、かつ、マージ候補文字コードグループの正確さに関してさらなる確認を行うために、本実施例では、マージ候補文字コードグループＭを基として、識別速度は遅いものの識別性能を向上させる識別方法を利用した再分類を行う以下のステップが実行される。
【００７４】
ステップＳＴＥＰ４では、マージ候補文字コードグループＭに対し、ストロークエッジ特徴と画像パターン特徴とのそれぞれに基づいて再分類を行うことにより、二つの識別距離の集合Ｍ１とＭ２を取得する。
【００７５】
図１１に示すステップＳＴＥＰ４は、二つの部分に分けて実施される。具体的に、第１の部分として、ストロークエッジ特徴に基づいてマージ候補文字コードグループＭ中の各候補文字コードの識別距離を算出して、ストロークエッジ特徴に基づく識別距離の集合Ｍ１を得る。また、第２の部分として、画像パターン特徴に基づいてマージ候補文字コードグループＭ中の各候補文字コードの識別距離を算出して、画像パターン特徴に基づく識別距離の集合Ｍ２を得る。
【００７６】
このため、再分類の手順が完了した後には、マージ候補文字コードグループＭ中の各候補文字コードのそれぞれに二つの識別距離が対応するようになる。また、上述したように、識別距離が小さいほど、候補文字コードの正確さが高い。
【００７７】
ステップＳＴＥＰ５では、二つの識別距離の集合Ｍ１とＭ２とにより、マージ候補文字コードグループＭ内の各候補文字コードの総合信頼度を算出することにより、総合信頼度集合Ｃを生成する。
【００７８】
図１２に示すように、このステップＳＴＥＰ５では信頼度という概念を使用している。信頼度とは、サンプルに基づいた推定結果が正解を示す所定の範囲内に入る確実性の度合いである。信頼度は通常パーセンテージ（％）で示される。例えば、９５％の信頼度とは、サンプリングによる推定結果が全体の正確さと一致する可能性が９５％で、一致しない可能性が５％であることを示している。
【００７９】
マージ候補文字コードグループＭの中の各候補文字コードそれぞれが二つの識別距離を有しているため、二つの識別距離の集合Ｍ１とＭ２とが生成される。このステップＳＴＥＰ５では、二つの識別距離の集合Ｍ１とＭ２とにより、各候補文字コード毎に一つの総合信頼度を算出して、この候補文字コードの総合信頼度の集合をＣとする。
【００８０】
総合信頼度Ｃは、ストロークエッジ特徴に基づく信頼度と画像パターン特徴に基づく信頼度とを総合的に考慮したものであるため、全体的な信頼度である。この総合信頼度Ｃは、例えば加算・積算などの複数の方法により得られる。本実施例においては、総合信頼度Ｃは、ストロークエッジ特徴に基づく信頼度と画像パターン特徴に基づく信頼度との和である。
【００８１】
例えば、I番目の候補文字コードの総合信頼度は、下記の式
Ｃ（Ｉ）＝Ｃl（Ｉ）＋Ｃg（Ｉ）
により得られる。ただし、Ｃl（Ｉ）はストロークエッジ特徴により算出されたＩ番目の候補文字コードの信頼度であり、Ｃg（Ｉ）は画像パターン特徴により算出されたＩ番目の候補文字コードの信頼度である。
【００８２】
なお、上記の二つの信頼度Ｃl（Ｉ）とＣg（Ｉ）は、それぞれ、ストロークエッジ特徴に基づく識別距離の集合Ｍ１と画像パターン特徴に基づく識別距離の集合Ｍ２とから算出される。信頼度の算出には、統計学における複数の方法が応用可能である。
【００８３】
本実施例においては、この識別方法により、ストロークエッジ特徴に基づいて生成したＩ番目の候補文字コードの識別距離がＭ１（Ｉ）であるとすると、識別距離が小さいほど、入力文字画像がストロークエッジ特徴に基づく候補文字コードのいずれかに該当する可能性が高い。この場合に、ストロークエッジ特徴に基づいて算出される信頼度は
【数４】
0005176763.tif 000010
となる。
【００８４】
また、この識別方法により、画像パターン特徴に基づいて生成したＩ番目の候補文字コードの識別距離がＭ２（Ｉ）であるとすると、識別距離が小さいほど、入力文字画像が画像パターン特徴に基づく候補文字コードのいずれかに該当する可能性が高い。この場合に、画像パターン特徴に基づいて算出される信頼度は
【数５】
0005176763.tif 000011
となる。
【００８５】
これにより分かるように、信頼度の数値範囲は０〜１の間であり、信頼度が高いほど、上記の識別方法による候補文字コードに対する識別結果の正確さが高くなる。
そして、Ｉ番目の候補文字コードの二つの信頼度Ｃl（Ｉ）とＣg（Ｉ）とを加算することにより、Ｉ番目の候補文字コードの総合信頼度Ｃ（Ｉ）が算出される。
【００８６】
ステップＳＴＥＰ６では、マージ候補文字コードグループＭを、総合信頼度集合Ｃの降順にソートして、最適の候補文字コードグループＭ’を出力する。
【００８７】
最後に、図１１に示すように、全ての候補文字コードを、総合信頼度Ｃ（Ｉ）の降順に新たにソートして、ソートされた候補文字コードグループを最終結果として出力する。総合信頼度の降順にソートされた候補文字コードグループはＭ’となる。
【００８８】
以下に、実施例２に係る低品質文字を識別する手順による効果について詳細に説明する。
【００８９】
図１３に示すように、実施例２に係る識別方法により、識別対象の文字である
［文字７］
0005176763.tif 000012
という文字を識別することにする。まず、
［文字８］
0005176763.tif 000013
という文字に対して、そのストロークエッジ特徴と画像パターン特徴とをそれぞれ抽出する。その後、ストロークエッジ特徴と画像パターン特徴とについてそれぞれ粗分類を行うことにより、ストロークエッジ特徴に基づく粗分類候補文字コードグループＮ１と画像パターン特徴に基づく粗分類候補文字コードグループＮ２とを取得する。ただし、ストロークエッジ特徴に基づく粗分類候補文字コードグループＮ１は、識別距離の順にソートされた
［文字９］
0005176763.tif 000014
等を含む。画像パターン特徴に基づく粗分類候補文字コードグループＮ２は、識別距離の順にソートされた
［文字１０］
0005176763.tif 000015
等を含む。
【００９０】
本実施例では、それぞれの粗分類候補文字コードの識別距離の増加度合いにより、候補文字コードグループから抽出する候補文字コードの個数を決定する。このステップにより、抽出された二つの粗分類候補文字コードグループＮ１’とＮ２’とが得られる。ただし、Ｎ１’は、識別距離の順にソートされた
［文字１１］
0005176763.tif 000016
を含み、Ｎ２’は、識別距離の順にソートされた
「受、采」
を含む。これらの両方に対して和集合をとると、マージ候補文字コードグループＭである
［文字１２］
0005176763.tif 000017
が得られる。
【００９１】
候補文字コードの正確さをさらに向上させるために、上記のマージ候補文字コードグループに対し、それぞれストロークエッジ特徴と画像パターン特徴とに基づいて再分類を行うことにより、２種類の識別距離Ｍ１とＭ２が得られる。本実施例に係る総合信頼度の算出方法によれば、まず、２種類の識別距離Ｍ１とＭ２とに基づき、マージされた候補文字コードグループＭである
［文字１３］
0005176763.tif 000018
内の各候補文字コードの二つの信頼度Ｃl（Ｉ）とＣg（Ｉ）とを算出してから、各候補文字コードに対応するＣl（Ｉ）とＣg（Ｉ）とを加算して、候補文字コードの総合信頼度Ｃ（Ｉ）を取得する。マージ候補文字コードグループＭである
［文字１４］
0005176763.tif 000019
に対して、上記の総合信頼度Ｃ（Ｉ）の値の降順にソートして、最適の候補文字コードグループＭ’である
［文字１５］
0005176763.tif 000020
を出力する。
【００９２】
実施例２においては、実施例１により得られる候補文字コードグループＭを基に、再分類により候補文字コードグループＭの２種類の識別距離Ｍ１とＭ２を算出して、識別距離を信頼度へ変換してから、総合信頼度によってソートする。したがって、実施例２においては、正しい識別結果が最適の候補文字コードグループＭ’内の先頭の候補文字コードとなるようにソートされる。これにより分かるように、再分類により識別距離を計算して総合信頼度へ変換し、総合信頼度によって候補文字コードをソートすることにより、実施例１の効果に加え、更に、低品質文字の手動による識別の利便性及び自動識別の正確さを向上させることができる。
【００９３】
[低品質文字の識別装置]
以下、図面を参照して、上記実施例に係る低品質文字の識別装置の詳細を説明する。
【００９４】
図１４に示すように、低品質文字の識別装置は、文字入力手段０以外に、主に、ストロークエッジ特徴処理手段１と、画像パターン特徴処理手段２と、粗分類結果マージ手段３とを備える。
【００９５】
さらに、低品質文字の識別装置は、第一再分類手段４と、第二再分類手段５と、再分類結果統合手段６と、結果出力手段７とを備えてもよい。
【００９６】
なお、ストロークエッジ特徴処理手段１は、ストロークエッジ特徴抽出モジュール１１とストロークエッジ特徴粗分類モジュール１２とを含み、画像パターン特徴処理手段２は、画像パターン特徴抽出モジュール２１と画像パターン特徴粗分類モジュール２２とを含む。
【００９７】
この低品質文字の識別装置では、文字入力手段０を介して識別対象の文字画像を受信した後、ストロークエッジ特徴抽出モジュール１１が上記の入力文字画像に対して、ストロークエッジ特徴に基づく識別方法を用いて、ストロークエッジ特徴を抽出する。
【００９８】
画像パターン特徴抽出モジュール２１は、上記の入力文字画像に対して、階調文字画像から文字の画像パターン特徴を抽出する識別方法を用いて、画像パターン特徴を抽出する。
【００９９】
ストロークエッジ特徴と画像パターン特徴の抽出には、種々のアルゴリズムを用いることが可能であるが、これらのアルゴリズムの全てを本実施例に適用することができる。なお、ストロークエッジ特徴を抽出するアルゴリズムとしては、本明細書の背景技術及び実施例に記載されたものを用いることができる。
【０１００】
ストロークエッジ特徴抽出モジュール１１は、抽出されたストロークエッジ特徴をストロークエッジ特徴粗分類モジュール１２へ送信する。ストロークエッジ特徴粗分類モジュール１２は、ストロークエッジ特徴を受信した後、ストロークエッジ特徴に基づいて、入力文字画像に対する粗分類を行うことにより、ストロークエッジ特徴に基づく粗分類候補文字コードグループＮ１を取得し、識別距離により粗分類候補文字コードグループＮ１内の候補文字コードをソートする。
【０１０１】
画像パターン特徴抽出モジュール２１は、抽出された画像パターン特徴を画像パターン特徴粗分類モジュール２２へ送信する。画像パターン特徴粗分類モジュール２２は、画像パターン特徴を受信した後、画像パターン特徴に基づいて、入力文字画像に対する粗分類を行うことにより、画像パターン特徴に基づく粗分類候補文字コードグループＮ２を取得し、識別距離により粗分類候補文字コードグループＮ２内の候補文字コードをソートする。
【０１０２】
ストロークエッジ特徴と画像パターン特徴とは、異なる低品質文字を扱う際に相補的な関係を有するため、ストロークエッジ特徴に基づく粗分類候補文字コードグループＮ１と画像パターン特徴に基づく粗分類候補文字コードグループＮ２とは大きく異なっている。そのため、粗分類結果マージ手段３は、二つの粗分類候補文字コードグループを組み合わせて、一つのマージ粗分類候補文字コードグループＭを出力する。
【０１０３】
マージの手順の前に、粗分類候補文字コードの識別距離の増加度合い或いは文字画像のピクセル値のそれぞれにより、候補文字コードグループから抽出すべき候補文字コードの個数を決定し、抽出された二つの粗分類候補文字コードグループＮ１’とＮ２’との和集合をとることにより、マージ候補文字コードグループＭを取得する。ただし、決定された粗分類候補文字コードグループから抽出すべき候補文字コードの個数は、文字画像の劣化度合いと正比例する。つまり、文字画像の劣化が酷くなるほど粗分類候補文字コードグループから抽出される候補文字コードの個数は多くなる。
【０１０４】
粗分類結果マージ手段３は、決定された個数の候補文字コードをそれぞれの候補文字コードグループＮ１とＮ２から抽出することにより得られた二つの粗分類候補文字コードに対して和集合をとることにより、マージ候補文字コードグループＭを取得する。
【０１０５】
このマージの手順は、例えば和集合、積集合等のような複数のアルゴリズムにより実施可能であり、本実施例においては、二つの粗分類候補文字コードグループの和集合をとる方法を採用している。
【０１０６】
粗分類結果マージ手段３は、マージ候補文字コードグループＭをそれぞれ第一再分類手段４と第二再分類手段５とに送信する。
【０１０７】
第一再分類手段４と第二再分類手段５とがマージ候補文字コードグループＭを受信した後、第一再分類手段４は、ストロークエッジ特徴を利用してマージ候補文字コードグループＭ中の各候補文字コードの識別距離を算出することにより、ストロークエッジ特徴に基づく識別距離の集合Ｍ１を取得して、識別距離の集合Ｍ１を再分類結果統合手段６に送信する。
【０１０８】
第二再分類手段５は、画像パターン特徴を利用してマージ候補文字コードグループＭ中の各候補文字コードの識別距離を算出することにより、画像パターン特徴に基づく識別距離の集合Ｍ２を取得して、識別距離の集合Ｍ２を再分類結果統合手段６に送信する。
【０１０９】
第一再分類手段４と第二再分類手段５とによる処理を経て、マージ候補文字コードグループ中の各候補文字コードは二つの識別距離に対応することになる。再分類結果統合手段６は、各候補文字コードの二つの識別距離により、候補文字コード毎に一つの総合信頼度を算出する。このマージ候補文字コードの総合信頼度の集合はＣである。この総合信頼度のアルゴリズムについては、上記実施例において述べた通りである。
【０１１０】
最後に、再分類結果統合手段６は、候補文字ごとの総合信頼度を結果出力手段７に送信し、結果出力手段７は、全ての候補文字コードを総合信頼度の降順に新たにソートして、ソートされた候補文字コードグループＭ’を最終結果として出力する。
【０１１１】
以上、本発明の実施例の詳細について説明したが、上記の内容及び具体的な実施態様は、本発明に係る技術の実用性を示すことを意図するものであって、本発明に係る請求の範囲を限定するためのものではない。当業者が本発明の趣旨及び原理を逸脱しない範囲で種々の変更、同等の変換或いは改善を実施することが可能なことは明らかである。本発明に係る請求の範囲は、添付された請求の範囲に準じる。
【０１１２】
以上の実施例に関して、さらに以下の付記を開示する。
【０１１３】
（付記１）ストロークエッジ特徴と画像パターン特徴とに基づいて識別対象の文字を識別することにより、それぞれストロークエッジ特徴と画像パターン特徴とに対応する２つの候補文字コードグループを取得する識別ステップと、
前記２つの候補文字コードグループ内の候補文字コードをマージすることにより、マージ候補文字コードグループを決定するマージステップと、
前記マージ候補文字コードグループに対し、ストロークエッジ特徴と画像パターン特徴とのそれぞれに関する演算を行うことにより、２種類の識別距離を取得する演算ステップと、
前記２種類の識別距離に基づいて最適候補文字コードを決定する決定ステップと、
を含むことを特徴とする低品質文字の識別方法。
【０１１４】
（付記２）前記マージステップは、
前記２つの候補文字コードグループのそれぞれから全部又は一部の候補文字コードを抽出して、前記全部又は一部の候補文字コードの和集合をとることにより、マージ候補文字コードグループを決定することを特徴とする付記１に記載の低品質文字の識別方法。
【０１１５】
（付記３）前記マージステップは、
候補文字コードの個数を決定することにより、前記全部又は一部の候補文字コードを抽出することを特徴とする付記２に記載の低品質文字の識別方法。
【０１１６】
（付記４）各候補文字コードグループから抽出される候補文字コードの個数は、文字画像の劣化度合いと正比例することを特徴とする付記３に記載の低品質文字の識別方法。
【０１１７】
（付記５）各候補文字コードグループから抽出される候補文字コードの個数は、候補文字コードグループ内の一番目の候補文字コードと二番目の候補文字コードとの識別距離の差を基準とし、Ｋ（Ｋは自然数）番目とＫ＋１番目の候補文字コードとの識別距離の差が基準の所定数倍未満である場合、前記候補文字コードグループからＫ個の候補文字コードを抽出するアルゴリズムにより決定されることを特徴とする付記３に記載の低品質文字の識別方法。
【０１１８】
（付記６）各候補文字コードグループから抽出される候補文字コードの個数は、候補文字コードグループがＮ個の候補文字コードを含む場合において、
文字画像の高さのピクセル数と幅のピクセル数とのうちの大きい方がｎピクセルより少ない場合、前記候補文字コードグループから抽出すべき候補文字コードの個数をＮとし、
文字画像の高さのピクセル数と幅のピクセル数とのうちの大きい方がｍピクセルより多い場合、前記候補文字コードグループから抽出すべき候補文字コードの個数をＮ’とし、
文字画像の高さのピクセル数と幅のピクセル数とのうちの大きい方がｎピクセル以上ｍピクセル以下である場合、前記候補文字コードグループから抽出すべき候補文字コードの個数を
【数６】
0005176763.tif 000021
とする（ただし、Ｓは文字画像の高さのピクセル数と幅のピクセル数とのうちの大きい方のピクセル数であり、ｍ、ｎ、Ｎ、及びＮ’は、ユーザにより設定可能であり、且つ、ｍ＞ｎである）アルゴリズムにより決定されることを特徴とする付記３に記載の低品質文字の識別方法。
【０１１９】
（付記７）各候補文字コードグループから抽出される候補文字コードの個数は、候補文字コードグループがＮ個の候補文字コードを含み、かつ、前記マージ候補文字コードグループに属する候補文字コードとして抽出すべき候補文字コードの最小個数がＮ’である場合において、
文字画像のヒストグラムにおけるストロークを示すピクセル値と背景を示すピクセル値との間の領域の面積と、ヒストグラムの全領域の面積との比がＲである場合、前記候補文字コードグループから抽出すべき候補文字コードの個数を
Ｎ−Ｒ×（Ｎ−Ｎ’）
とする（ただし、０≦Ｒ≦１、Ｎ及びＮ’はユーザにより設定可能である）アルゴリズムにより決定されることを特徴とする付記３に記載の低品質文字の識別方法。
【０１２０】
（付記８）前記決定ステップは、
２種類の識別距離を統合させて得られる前記マージ候補文字コードグループの正確さに応じて、前記最適候補文字コードを決定することを特徴とする付記１に記載の低品質文字の識別方法。
【０１２１】
（付記９）前記マージ候補文字コードグループの正確さは、総合信頼度（Ｃ（Ｉ））により得られ、前記総合信頼度（Ｃ（Ｉ））は、ストロークエッジ特徴に基づく信頼度（Ｃl（Ｉ））と画像パターン特徴に基づく信頼度（Ｃg（Ｉ））との和、
Ｃ（Ｉ）＝Ｃl（Ｉ）＋Ｃg（Ｉ）
であることを特徴とする付記８に記載の低品質文字の識別方法。
【０１２２】
（付記１０）識別対象の文字のストロークエッジ特徴を抽出し、このストロークエッジ特徴に基づいて識別を行うことにより、第１の候補文字コードグループを取得するストロークエッジ特徴処理手段と、
識別対象の文字の画像パターン特徴を抽出し、この画像パターン特徴に基づいて識別を行うことにより、第２の候補文字コードグループを取得する画像パターン特徴処理手段と、
前記第１の候補文字コードグループと前記第２の候補文字コードグループとをマージすることにより、マージ候補文字コードグループを生成するマージ手段と、
ストロークエッジ特徴に基づいて、前記マージ候補文字コードグループの各候補文字コードの識別距離を算出するストロークエッジ特徴再処理手段と、
画像パターン特徴に基づいて、前記マージ候補文字コードグループの各候補文字コードの識別距離を算出する画像パターン特徴再処理手段と、
前記ストロークエッジ特徴再処理手段及び前記画像パターン特徴再処理手段によって算出される２種類の識別距離を統合することにより、各候補文字コードの総合信頼度を取得する統合手段と、
総合信頼度から最適候補文字コードを出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする低品質文字の識別装置。
【図面の簡単な説明】
【０１２３】
【図１】異なる劣化度合いに対する２つの識別方法の相補的な関係を示す図である。
【図２】フォントによる文字画像の違いを示す図である。
【図３】異なるサイズの文字画像及び二値画像の具体例を示す図である。
【図４】ストロークエッジ特徴及び画像パターン特徴に基づく識別方法の処理を示すフローチャートである。
【図５】２つの識別方法のいずれかを選択して低品質文字を識別する処理を示すフローチャートである。
【図６】実施例に係る低品質文字の識別方法を示すフローチャートである。
【図７】実施例１に係る低品質文字の識別方法を示すフローチャートである。
【図８】実施例１に係るステップＳ１の詳細手順を示すフローチャートである。
【図９】実施例１に係るステップＳ２の詳細手順を示すフローチャートである。
【図１０】実施例１に係る低品質文字の識別方法の手順の具体例を示す図である。
【図１１】実施例２に係る低品質文字の識別方法を示すフローチャートである。
【図１２】実施例２に係るステップＳＴＥＰ５の詳細手順を示すフローチャートである。
【図１３】実施例２に係る低品質文字の識別方法の手順の具体例を示す図である。
【図１４】実施例に係る低品質文字の識別装置の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１２４】
０  文字入力手段
１  ストロークエッジ特徴処理手段
１１  ストロークエッジ特徴抽出モジュール
１２  ストロークエッジ特徴粗分類モジュール
２  画像パターン特徴処理手段
２１  画像パターン特徴抽出モジュール
２２  画像パターン特徴粗分類モジュール
３  粗分類結果マージ手段
４  第一再分類手段
５  第二再分類手段
６  再分類結果統合手段
７  結果出力手段
【図１】
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【図２】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図３】
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