(57)【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い、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文字認識のための特徴を抽出する処理を行う際に、
該正規化された文字パターンを走査し、走査した範囲から黒画素と黒画素が連結している数、白画素と白画素が連結している数、黒画素と白画素が連結している数、白画素と黒画素が連結している数を計数する第１ステップと、
該黒画素と黒画素が連結している数及び該白画素と白画素が連結している数の積として単純度を求める第２ステップと、
該黒画素と白画素が連結している数及び該白画素と黒画素が連結している数の積として複雑度を求める第３ステップと、
該単純度と該複雑度の差を基にして得られる係数を算出する第４ステップと、
該係数を用いて該走査した範囲内から計数した黒画素数を補正した値を黒画素連結長として用いる第５ステップとを有する
ことを特徴とする文字認識処理方法。
【請求項２】
前記第４ステップの前に、
正規化された文字パターン全体を走査し、黒画素と黒画素が連結している数、白画素と白画素が連結している数、黒画素と白画素が連結している数、白画素と黒画素が連結している数を計数する第６ステップと、
該黒画素と黒画素が連結している数及び該白画素と白画素が連結している数の積として単純度を求める第７ステップと、
該黒画素と白画素が連結している数及び該白画素と黒画素が連結している数の積として複雑度を求める第８ステップと、
該単純度と該複雑度の差を基にして得られる値を算出し、該値とあらかじめ作成してある標準辞書の各劣化の度合い毎の標準値との間で距離値または類似度を求める第９ステップと、
該距離値または類似度によりもっとも類似した文字パターンの劣化状態を該文字パターンの劣化状態として判定する第１０ステップとを有し、
該第４ステップでは、該第１０ステップの判定結果を前記第２ステップの単純度と前記第３ステップの複雑度の差を基にして得られる係数を算出する際に利用する
ことを特徴とする請求項１記載の文字認識処理方法。
【請求項３】
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前処理部と、
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文字認識のための特徴を抽出する特徴抽出部と、
該特徴抽出部が黒画素連結長を求めるために計数した黒画素数を補正する劣化補正部とを具備し、
該劣化補正部は、
該正規化された文字パターンを走査し、走査した範囲から黒画素と黒画素が連結している数、白画素と白画素が連結している数、黒画素と白画素が連結している数、白画素と黒画素が連結している数を計数する画素隣接関係計測部と、
該黒画素と黒画素が連結している数及び該白画素と白画素が連結している数の積として単純度を求め、該黒画素と白画素が連結している数及び該白画素と黒画素が連結している数の積として複雑度を求め、該単純度と該複雑度の差を基にして得られる係数を算出する補正係数算出部と、
該係数を用いて該走査した範囲内から該特徴抽出部が計数した黒画素数を補正した値を黒画素連結長として該特徴抽出部へ出力する黒画素数補正部とを具備する
ことを特徴とする文字認識処理装置。
【請求項４】
前記補正係数算出部が係数を算出する際に利用する劣化の判定結果を出力する劣化判定部を具備し、
該劣化判定部は、
前記正規化された文字パターン全体を走査し、黒画素と黒画素が連結している数、白画素と白画素が連結している数、黒画素と白画素が連結している数、白画素と黒画素が連結している数を計数する画素隣接関係計測部と、
該黒画素と黒画素が連結している数及び該白画素と白画素が連結している数の積として単純度を求め、該黒画素と白画素が連結している数及び該白画素と黒画素が連結している数の積として複雑度を求める劣化係数算出部と、
該単純度と該複雑度の差を基にして得られる値を算出する劣化判定特徴算出部と、
該値とあらかじめ作成してある標準辞書の各劣化の度合い毎の標準値との間で距離値または類似度を求める距離値・類似度計算部と、
該距離値または類似度によりもっとも類似した文字パターンの劣化状態を該文字パターンの劣化状態として判定し判定結果を出力する判定・出力部とを具備する
ことを特徴とする請求項３記載の文字認識処理装置。
【請求項５】
請求項１または２記載の文字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プログラムとした
ことを特徴とする文字認識処理プログラム。
【請求項６】
請求項１または２記載の文字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可能な記録媒体に記録した
ことを特徴とする文字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（特願昭５６−４６６５９号）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一の方法がある。
【０００３】
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及び装置「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．７２２−７２９参照」である。
【０００４】
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をもとにした識別関数である単純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二の方法がある。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来の第一の方法では、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。
【０００６】
また、上記従来の第二の方法では、汚れが多い画像に対して、標準パターンのベクトルの黒画素数が多いカテゴリに誤認識してしまう問題があった。また、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。
【０００７】
本発明は上記欠点に鑑みてなされたもので、その課題は、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または装置において、雑音による特徴値の変動を低減させ、掠れや汚れなどの雑音が含まれている文字対象を高い認識性能で認識する方法及びその装置を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するため本発明は、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い、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文字認識のための特徴を抽出する処理を行う際に、該正規化された文字パターンを走査し、走査した範囲から黒画素と黒画素が連結している数、白画素と白画素が連結している数、黒画素と白画素が連結している数、白画素と黒画素が連結している数を計数する第１ステップと、該黒画素と黒画素が連結している数及び該白画素と白画素が連結している数の積として単純度を求める第２ステップと、該黒画素と白画素が連結している数及び該白画素と黒画素が連結している数の積として複雑度を求める第３ステップと、該単純度と該複雑度の差を基にして得られる係数を算出する第４ステップと、該係数を用いて該走査した範囲内から計数した黒画素数を補正した値を黒画素連結長として用いる第５ステップとを有することを特徴とする文字認識処理方法を手段とする。
【０００９】
あるいは前記の文字認識処理方法において、前記第４ステップの前に、正規化された文字パターン全体を走査し、黒画素と黒画素が連結している数、白画素と白画素が連結している数、黒画素と白画素が連結している数、白画素と黒画素が連結している数を計数する第６ステップと、該黒画素と黒画素が連結している数及び該白画素と白画素が連結している数の積として単純度を求める第７ステップと、該黒画素と白画素が連結している数及び該白画素と黒画素が連結している数の積として複雑度を求める第８ステップと、該単純度と該複雑度の差を基にして得られる値を算出し、該値とあらかじめ作成してある標準辞書の各劣化の度合い毎の標準値との間で距離値または類似度を求める第９ステップと、該距離値または類似度によりもっとも類似した文字パターンの劣化状態を該文字パターンの劣化状態として判定する第１０ステップとを有し、該第４ステップでは、該第１０ステップの判定結果を前記第２ステップの単純度と前記第３ステップの複雑度の差を基にして得られる係数を算出する際に利用することを特徴とする文字認識処理方法を手段とする。
【００１０】
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前処理部と、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文字認識のための特徴を抽出する特徴抽出部と、該特徴抽出部が黒画素連結長を求めるために計数した黒画素数を補正する劣化補正部とを具備し、該劣化補正部は、該正規化された文字パターンを走査し、走査した範囲から黒画素と黒画素が連結している数、白画素と白画素が連結している数、黒画素と白画素が連結している数、白画素と黒画素が連結している数を計数する画素隣接関係計測部と、該黒画素と黒画素が連結している数及び該白画素と白画素が連結している数の積として単純度を求め、該黒画素と白画素が連結している数及び該白画素と黒画素が連結している数の積として複雑度を求め、該単純度と該複雑度の差を基にして得られる係数を算出する補正係数算出部と、該係数を用いて該走査した範囲内から該特徴抽出部が計数した黒画素数を補正した値を黒画素連結長として該特徴抽出部へ出力する黒画素数補正部とを具備することを特徴とする文字認識処理装置を手段とする。
【００１１】
あるいは、前記の文字認識装置において、前記補正係数算出部が係数を算出する際に利用する劣化の判定結果を出力する劣化判定部を具備し、該劣化判定部は、前記正規化された文字パターン全体を走査し、黒画素と黒画素が連結している数、白画素と白画素が連結している数、黒画素と白画素が連結している数、白画素と黒画素が連結している数を計数する画素隣接関係計測部と、該黒画素と黒画素が連結している数及び該白画素と白画素が連結している数の積として単純度を求め、該黒画素と白画素が連結している数及び該白画素と黒画素が連結している数の積として複雑度を求める劣化係数算出部と、該単純度と該複雑度の差を基にして得られる値を算出する劣化判定特徴算出部と、該値とあらかじめ作成してある標準辞書の各劣化の度合い毎の標準値との間で距離値または類似度を求める距離値・類似度計算部と、該距離値または類似度によりもっとも類似した文字パターンの劣化状態を該文字パターンの劣化状態として判定し判定結果を出力する判定・出力部とを具備することを特徴とする文字認識処理装置を手段とする。
【００１２】
あるいは、前記の文字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プログラムとしたことを特徴とする文字認識処理プログラムを手段とする。
【００１３】
あるいは、前記の文字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可能な記録媒体に記録したことを特徴とする文字認識処理プログラムを記録した記録媒体を手段とする。
【００１４】
本発明では、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値（具体的には特徴ベクトル）を抽出し、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値（具体的には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または装置において、捜査範囲内において、文字パターンの劣化状態を計測し、該計測値から特徴値を補正するための係数を算出し、あるいは、文字パターン全体の劣化状態を計測・判定し、その判定結果を前記係数を算出する際に利用し、このようにして算出された係数によって該特徴値を補正することにより、文字対象に含まれる掠れや汚れなどの雑音による特徴値の変動を低減させ、この掠れや汚れなどの雑音が含まれている文字対象を認識する際の認識性能を高める。
【００１５】
【発明の実施の形態】
次に、図を参照して本発明の実施形態例を説明する。
【００１６】
［実施形態例１］
図１は、本発明の文字認識方法における一実施形態例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は劣化判定部、１−４は特徴抽出部、１−５は劣化判定特徴標準辞書、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。
【００１７】
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。
【００１８】
図２に、文字「示」において、前処理部１−２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。第２図−（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。
【００１９】
劣化判定部１−３は、本発明の主要部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全体を走査することにより得られる劣化判定特徴ベクトルと、すでに作成しておいた劣化判定特徴標準辞書１−５の劣化種類別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標準辞書の各劣化種類との間の距離値または類似度を求めることにより、該文字パターンが掠れているのか汚れているのかを判定する処理を行う。
【００２０】
図３に、該劣化判定部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、文字パターンを走査し、着目画素と隣接画素の組み合わせに伴うパラメータを計測する画素隣接関係計測部、１−３−２は、該画素隣接関係計測部１−３−１から出力されるパラメータから、劣化の状況を表現する係数を算出する劣化係数算出部、１−３−３は、劣化係数算出部１−３−２から出力される値を特徴ベクトルとしてまとめる劣化判定特徴ベクトル算出部、１−３−４は、劣化判定特徴標準辞書１−５との間で、すでに知られている距離値もしくは類似度を用いて計算を行う距離値・類似度計算部、１−３−５は、距離値・類似度計算部１−３−４から得られた距離値または類似度の値からもっとも類似性が高い劣化の種類に結果を並び換えるソーティング部、１−３−６は、得られた劣化判定結果を出力する劣化判定結果出力部、である。
【００２１】
特徴抽出部１−４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、各方向別の黒画素数を計測するために１画素分の高さからなる観測窓を設定し、観測窓内の画素を走査することにより、観測窓内の黒画素数を計数し、劣化補正部１−６へ出力する。劣化補正部１−６により補正された補正黒画素数を用いて方向寄与度（特願昭５６−４６６５９号）を求め、ベクトルの形で抽出する処理を行う。
【００２２】
図４に、該特徴抽出部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、方向毎の黒画素数をカウントするために観測窓を設定する観測窓設定部、１−４−３は、観測窓内の黒画素数をカウントする黒画素数計測部、１−４−４は、補正黒画素数を用いて認識に用いる特徴値を算出する特徴値算出部、１−４−５は、算出された特徴値をまとめて特徴ベクトルとして算出する特徴ベクトル算出部、である。
【００２３】
劣化補正部１−６は、本発明の主要部をなすもので、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から、１画素分の高さからなる観測窓を設定し、観測窓内の画素を走査することにより、着目画素とその隣の画素の組み合わせとして、黒画素→黒画素、白画素→黒画素、黒画素→白画素、白画素→白画素、の４通りの組み合わせからなるパラメータを観測窓から計数し、該計測値から算出される補正係数を用いて特徴抽出部１−４より出力された黒画素数を補正し、該補正黒画素数を特徴抽出部１−４に出力する処理を行う。
【００２４】
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、劣化を計測する範囲を設定する観測窓設定部、１−６−２は、観測窓内の文字パターンを走査し、黒→黒、白→黒、黒→白、白→白、からなる４通りの組み合わせからなるパラメータを計測する画素隣接関係計測部、１−６−３は、該４つのパラメータから黒画素数を劣化状況に応じて補正するための係数を求める補正係数算出部、１−６−４は、該補正係数により特徴抽出部１−４より入力された黒画素数を補正し特徴抽出部１−４へ出力する黒画素数補正部、である。
【００２５】
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標準辞書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。
【００２６】
図６に識別部１−７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認識特徴標準辞書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、各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度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。
【００２７】
［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）に黒画素数計数用の観測窓を設定し、４方向の観測窓毎に黒画素数の係数及び黒画素と黒画素が連結している数及び白画素と白画素が連結している数の積としての単純度と黒画素と白画素が連結している数及び白画素と黒画素が連結している数の積としての複雑度の差を基に、局所領域の複雑さに応じて局所領域内の黒画素数を減らすように補正する補正係数を算出し、該黒画素数を該補正係数により補正し、該黒画素の各方向成分別の分布状況を表す方向寄与度（特願昭５６−４６６５９号）を算出し、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。
【００２８】
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。
【００２９】
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１−４の文字パターン分割部１−４−１へ送られる。
【００３０】
特徴抽出部１−４の文字パターン分割部１−４−１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）。局所分割された文字パターンは局所領域毎に特徴が抽出される（ステップＳ５）。
【００３１】
各局所領域における特徴抽出の具体的な処理フローを図８に示す。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１−４の黒画素検出部１−４−２に送られ、局所領域内の画素を検出する（ステップＳ５−１）。検出画素が黒画素であった場合（ステップＳ５−２）、局所領域内黒画素数のカウンタを１増やす（ステップＳ５−３）。
【００３２】
また観測窓設定部１−４−３は、検出画素を中心とした観測窓を４方向毎に設定する（ステップＳ５−４）。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、各々Ｌ画素の分の領域、合計２Ｌ＋１画素幅の領域が観測窓として設定される。観測窓内の領域は黒画素数計測部１−４−４と劣化補正部１−６の画素隣接関係計測部１−６−１に送られる。
【００３３】
黒画素数計測部１−４−４は４方向の観測窓毎に観測窓内の黒画素数を計数する（ステップＳ５−５）。計数された４方向毎の黒画素数は、劣化補正部１−６の黒画素数補正部１−６−３へ送られる。画素隣接関係計測部１−６−１は観測窓内の画素を端から走査し、隣接する画素間における変化の組み合わせとして、黒画素→黒画素、白画素→黒画素、黒画素→白画素、白画素→白画素の４種類のパラメータを計数する（ステップＳ５−６）。
【００３４】
観測窓内における隣接画素関係計測の具体的な処理フローを図９に示す。画素隣接関係計測部１−６−１は観測窓内の先頭画素を基準画素とし、該基準画素を検出する（ステップＳ５−６−１）。該基準画素が黒画素か白画素かの判定をしたら（ステップＳ５−６−２）、走査方向に隣接している画素を検出する（ステップＳ５−６−３及びステップＳ５−６−４）。基準画素が黒画素で且つ隣接画素が黒画素の場合、黒画素→黒画素の計測カウンタを１増やす（ステップＳ５−６−５）。隣接画素が白画素の場合、黒画素→白画素の計測カウンタを１増やす（ステップＳ５−６−６）。同様に基準画素が白画素で且つ隣接画素が黒画素の場合、白画素→黒画素の計測カウンタを１増やす（ステップＳ５−６−７）。隣接画素が白画素の場合、白画素→白画素の計測カウンタを１増やす（ステップＳ５−６−８）。該隣接画素を新たに基準画素に設定して同様の処理を行うことにより、観測窓内の全ての隣接画素間の関係を計測し、計測結果を補正係数算出部１−６−２へ出力する（ステップＳ５−６−９）。
【００３５】
計数された４種類のパラメータが補正係数算出部１−６−２へ送られると、補正係数算出部１−６−２は、観測窓内から計数された４種類のパラメータを用い、観測窓内から計数された黒画素数を劣化の状況に合わせて補正する補正係数を算出する（ステップＳ５−７）。例えば、黒画素→黒画素のパラメータの値をａ、白画素→黒画素のパラメータの値をｂ、黒画素→白画素のパラメータの値をｃ、白画素→白画素のパラメータの値をｅとすると、補正係数ｗとして
ｗ＝((ａ・ｅ−ｂ・ｃ)／(√((ａ＋ｂ)・(ｃ＋ｅ)・(ａ＋ｃ)・(ｂ＋ｅ)))＋１)／２
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１−６−３へ送られる。
【００３６】
黒画素数補正部１−６−３は方向毎に観測窓内から算出された補正係数を用いて、観測窓内黒画素数を補正する（ステップＳ５−８）。該黒画素数をｌとすると、補正黒画素数ｌ’は
ｌ’＝ｗ・ｌ
で与えられる。算出された４方向の補正黒画素数は、特徴抽出部１−３の特徴値算出部１−４−５へ送られる。
【００３７】
特徴抽出部１−３の特徴値算出部１−４−５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Ｓ５−９）。
【００３８】
方向寄与度を算出する具体的な処理フローを図１０に示す。各黒画素において求められた４方向の補正黒画素数から、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Ｓ５−９−１）。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Ｓ５−９−２）。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方向の補正黒画素数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、
ｄi＝ｌi／√（Σj=14（ｌj）2）
で表される。
【００３９】
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Ｓ５−１０）。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Ｓ５−１１）。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、
ｄｋ＝（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ベクトルｄｋは、特徴ベクトル算出部１−４−６へ送られる（ステップＳ５−１２）。
【００４０】
特徴ベクトル算出部１−４−６は全局所領域分まとめて正規化文字パターンにおける特徴ベクトルにする（ステップＳ６）。特徴ベクトルは、識別部１−６の距離値・類似度計算部１−７−１へ送られる。
【００４１】
距離値・類似度計算部１−７−１は、特徴抽出部１−４から送られた特徴ベクトルとあらかじめ作成してある認識特徴標準辞書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）。各カテゴリにおける距離値をソーティング部１−７−２へ送る。
【００４２】
ソーティング部１−７−２では、上記の一連の処理を認識特徴標準辞書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。
【００４３】
識別結果出力部１−７−３は、もっとも距離値の小さい（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）。
【００４４】
上記説明では、黒画素数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数や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。
【００４５】
上記説明では、観測窓の設定時に、基準画素を中心とした両側に伸ばして設定しているが、片側を別々の観測窓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。
【００４６】
上記説明では、観測窓の設定時に１画素の高さからなる領域を設定したが、２画素以上の高さの領域を設定し適用することも可能である。
【００４７】
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、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。
【００４８】
［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例２と同じ特徴を用いた場合における、劣化補正部１−６において局所領域の複雑さに応じて局所領域内の黒画素数を増やすように補正する際の、各局所領域における特徴抽出の具体的な処理フローを図１１に示す。
【００４９】
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１−４の黒画素検出部１−４−２に送られ、局所領域内の画素を検出する（ステップＳ５−１０１）。検出画素が黒画素であった場合（ステップＳ５−１０２）、局所領域内黒画素数のカウンタを１増やす（ステップＳ５−１０３）。
【００５０】
また観測窓設定部１−４−３は、検出画素を中心とした観測窓を４方向毎に設定する（ステップＳ５−１０４）。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、各々Ｌ画素の分の領域、合計２Ｌ＋１画素幅の領域が観測窓として設定される。観測窓内の領域は黒画素数計測部１−４−４と劣化補正部１−６の画素隣接関係計測部１−６−１に送られる。
【００５１】
黒画素数計測部１−４−４は４方向の観測窓毎に観測窓内の黒画素数を計数する（ステップＳ５−１０５）。計数された４方向毎の黒画素数は、劣化補正部１−６の黒画素数補正部１−６−３へ送られる。画素隣接関係計測部１−６−１は観測窓内の画素を端から走査し、図９と同様の処理により、隣接する画素間における変化の組み合わせとして、黒画素→黒画素、白画素→黒画素、黒画素→白画素、白画素→白画素の４種類のパラメータを計数する（ステップＳ５−１０６）。計数された４種類のパラメータは補正係数算出部１−６−２へ送られる。
【００５２】
補正係数算出部１−６−２は、観測窓内から計数された４種類のパラメータを用い、観測窓内から計数された黒画素数を劣化の状況に合わせて補正する補正係数を算出する（ステップＳ５−１０７）。例えば、黒画素→黒画素のパラメータの値をａ、白画素→黒画素のパラメータの値をｂ、黒画素→白画素のパラメータの値をｃ、白画素→白画素のパラメータの値をｅとすると、補正係数ｗとして
ｗ＝１＋β・(１−(ａ・ｅ−ｂ・ｃ)／(√((ａ＋ｂ)・(ｃ＋ｅ)・(ａ＋ｃ)・(ｂ＋ｅ))))
を算出する。ここでβは定数である。算出された４方向毎の補正係数は、黒画素数補正部１−６−３へ送られる。
【００５３】
黒画素数補正部１−６−３は方向毎に観測窓内から算出された補正係数を用いて、観測窓内黒画素数を補正する（ステップＳ５−１０８）。該黒画素数をｌとすると、補正黒画素数ｌ’は
ｌ’＝ｗ・ｌ
で与えられる。算出された４方向の補正黒画素数は、特徴抽出部１−３の特徴値算出部１−４−５へ送られる。
【００５４】
特徴抽出部１−３の特徴値算出部１−４−５は各画素で特徴値としての方向寄与度を図１０と同様の処理により算出する（ステップＳ５−１０９）。
【００５５】
算出された方向寄与度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Ｓ５−１１０）。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Ｓ５−１１１）。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、
ｄｋ＝（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ベクトルｄｋは、特徴ベクトル算出部１−４−６へ送られる（ステップＳ５−１１２）。
【００５６】
上記説明では、黒画素数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数や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。
【００５７】
上記説明では、観測窓の設定時に、基準画素を中心とした両側に伸ばして設定しているが、片側を別々の観測窓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。
【００５８】
上記説明では、観測窓の設定時に１画素の高さからなる領域を設定したが、２画素以上の高さの領域を設定し適用することも可能である。
【００５９】
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、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。
【００６０】
［実施形態例４］
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例２と同じ特徴を用いた場合における、劣化を判定するための特徴として、文字パターンを横から１行ずつ、及び縦から１列ずつ走査し、各行及び列毎に黒画素と黒画素が連結している数及び白画素と白画素が連結している数の積として単純度と黒画素と白画素が連結している数及び白画素と黒画素が連結している数の積として複雑度を求め、該単純度と該複雑度の差を基にして得られる劣化判定値を算出すること、及び劣化補正部１−６において、劣化判定部１−３の判定結果に応じて掠れと判定された場合には局所領域の複雑さに応じて局所領域内の黒画素数を増やすように補正し、汚れと判定された場合には局所領域の複雑さに応じて局所領域内の黒画素数を減らすように補正する際の、特徴抽出処理及び劣化判定処理について説明する。
【００６１】
図１２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。
【００６２】
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、劣化判定部１−３の画素隣接関係計測部１−３−１及び特徴抽出部１−４の文字パターン分割部１−４−１ヘ送られる。
【００６３】
特徴抽出部１−４の文字パターン分割部１−４−１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）。局所分割された文字パターンは局所領域毎に特徴が抽出される（ステップＳ５）。
【００６４】
劣化判定部１−３は劣化判定特徴を算出する（ステップＳＳ１）。正規化文字パターンにおける劣化判定特徴抽出の具体的な処理フローを図１３に示す。画素隣接関係計測部１−３−１は、正規化文字パターンを横から行を、及び縦から列を検出し走査する（ステップＳＳ１−１）。着目行または列において、隣接する画素間における変化の組み合わせとして、黒画素→黒画素、白画素→黒画素、黒画素→白画素、白画素→白画素の４種類のパラメータを、図９と同様の処理により計数する（ステップＳＳ１−２）。ただし、図９の説明において、画素隣接関係計測部１−６−１は画素隣接関係計測部１−３−１と、補正係数算出部１−６−２は劣化係数算出部１−３−２と読み替える。すなわち、計測結果は劣化係数算出部１−３−２へ出力される。
【００６５】
劣化係数算出部１−３−２は、画素隣接関係計測部１−３−１より送られた各行及び各列から算出された４種類のパラメータから劣化の状況を表す計数を算出する（ステップＳＳ１−３）。例えば、黒画素→黒画素のパラメータの値をａ、白画素→黒画素のパラメータの値をｂ、黒画素→白画素のパラメータの値をｃ、白画素→白画素のパラメータの値をｅとすると、劣化係数をＰとして
Ｐ＝(ａ・ｅ−ｂ・ｃ)／(√((ａ＋ｂ)・(ｃ＋ｅ)・(ａ＋ｃ)・(ｂ＋ｅ)))
を算出する。算出された劣化係数は劣化判定特徴ベクトル算出部１−３−３へ送られる。劣化判定特徴ベクトル算出部１−３−３は、各行及び各列毎に算出された計数を２×Ｎ次元からなる劣化判定特徴ベクトルとしてまとめる（ステップＳＳ１−４）。劣化判定特徴ベクトルは距離値・類似度計算部１−３−４へ送られる（ステップＳＳ１−５）。
【００６６】
距離値・類似度計算部１−３−４は、劣化判定特徴ベクトル算出部１−３−３から送られた劣化判定特徴ベクトルとあらかじめ作成してある劣化判定特徴標準辞書１−６における各劣化の度合い毎の標準特徴ベクトルとの間で、距離値又は類似度（例えばユークリッド距離）を計算する（ステップＳＳ２）。
【００６７】
ソーティング部１−３−５では、上記の一連の処理を標準辞書１−６の全劣化度に対して行うことにより得られた全劣化毎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ＳＳ３）。並び換えられた結果は劣化判定結果出力部１−３−６へ送られる。
【００６８】
劣化判定結果出力部１−３−６は、もっとも距離値の小さい（他の距離値・類似度によっては大きい順に）劣化程度を劣化判定結果として特徴抽出部１−４へ出力する（ステップＳＳ４）。
【００６９】
各局所領域における特徴抽出の具体的な処理フローを図１４に示す。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１−４の黒画素検出部１−４−２に送られ、局所領域内の画素を検出する（ステップＳ５−２０１）。検出画素が黒画素であった場合（ステップＳ５−２０２）、局所領域内黒画素数のカウンタを１増やす（ステップＳ５−２０３）。
【００７０】
また観測窓設定部１−４−３は、検出画素を中心とした観測窓を４方向毎に設定する（ステップＳ５−２０４）。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、各々Ｌ画素の分の領域、合計２Ｌ＋１画素幅の領域が観測窓として設定される。観測窓内の領域は黒画素数計測部１−４−４と劣化補正部１−６の画素隣接関係計測部１−６−１に送られる。
【００７１】
黒画素数計測部１−４−４は４方向の観測窓毎に観測窓内の黒画素数を計数する（ステップＳ５−２０５）。計数された４方向毎の黒画素数は、劣化補正部１−６の黒画素数補正部１−６−３へ送られる。画素隣接関係計測部１−６−１は観測窓内の画素を端から走査し、図９と同様の処理により、隣接する画素間における変化の組み合わせとして、黒画素→黒画素、白画素→黒画素、黒画素→白画素、白画素→白画素の４種類のパラメータを計数する（ステップＳ５−２０６）。計数された４種類のパラメータは補正係数算出部１−６−２へ送られる。補正係数算出部１−６−２は、劣化判定部１−３の劣化判定結果出力部１−３−６から入力された劣化判定結果及び観測窓内から計数された４種類のパラメータを用い、観測窓内から計数された黒画素数を劣化の状況に合わせて補正する補正係数を算出する（ステップＳ５−２０７）。例えば、黒画素→黒画素のパラメータの値をａ、白画素→黒画素のパラメータの値をｂ、黒画素→白画素のパラメータの値をｃ、白画素→白画素のパラメータの値をｅとすると、補正係数ｗとして劣化判定部１−３の劣化判定結果に応じて、掠れている場合には
ｗ＝１＋β・(１−(ａ・ｅ−ｂ・ｃ)／(√((ａ＋ｂ)・(ｃ＋ｅ)・(ａ＋ｃ)・(ｂ＋ｅ))))
汚れている場合には
ｗ＝((ａ・ｅ−ｂ・ｃ)／(√((ａ＋ｂ)・(ｃ＋ｅ)・(ａ＋ｃ)・(ｂ＋ｅ)))＋１)／２
を算出する。ここでβは定数である。算出された４方向毎の補正係数は、黒画素数補正部１−６−３へ送られる。
【００７２】
黒画素数補正部１−６−３は方向毎に観測窓内から算出された補正係数を用いて、観測窓内黒画素数を補正する（ステップＳ５−２０８）。該黒画素数をｌとすると、補正黒画素数ｌ’は
ｌ’＝ｗ・ｌ
で与えられる。算出された４方向の補正黒画素数は、特徴抽出部１−３の特徴値算出部１−４−５へ送られる。
【００７３】
特徴抽出部１−３の特徴値算出部１−４−５は各画素で特徴値としての方向寄与度を図１０と同様の処理により算出する（ステップＳ５−２０９）。
【００７４】
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方向の補正黒画素数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、
ｄi＝ｌi／√（Σj=14（ｌj）2）
で表される。
【００７５】
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Ｓ５−２１０）。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Ｓ５−２１１）。第ｋ番目（１、２、…、ｋ、…、Ｋ）の局所領域においてえられる特徴値ｄｋは、
ｄｋ＝（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ベクトルｄｋは、特徴ベクトル算出部１−４−６へ送られる（ステップＳ５−２１２）。
【００７６】
上記説明では、劣化を表現するための係数を抽出する手法として、文字パターンを横から１行ずつ及び縦から１列ずつ走査することにより、劣化判定特徴を算出したが、他に４５°及び１３５°の角度から文字パターンを走査し算出した係数をも加えて劣化判定特徴として使用する手法も、もちろん適用可能である。
【００７７】
上記説明では、黒画素数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数や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。
【００７８】
上記説明では、観測窓の設定時に、基準画素を中心とした両側に伸ばして設定しているが、片側を別々の観測窓として設定することに上り、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。
【００７９】
上記説明では、観測窓の設定時に１画素の高さからなる領域を設定したが、２画素以上の高さの領域を設定し適用することも可能である。
【００８０】
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、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。
【００８１】
図１５に、正規化されたＮ×Ｎメッシュの文字パターンを粗い正方形のＫ個の局所領域（１５−１、１５−２、…、１５−ｋ、…、１５−Ｋ）に分割した場合の一例の図を示す。
【００８２】
図１６に、文字パターンの黒画素連結長を求めるために触手を伸ばす方向として、１６−１〜１６−４の８方向にした場合を示す。
【００８３】
図１７は、図１５における第ｋ番目の局所領域１５−ｋ内の黒画素において、着目画素から７画素分、計１５画素幅の観測窓を０°（横）方向に設定し、観測窓内の画素におけるパラメータを計測する様子を示す図である。
【００８４】
図１８を用いて具体的な文字パターンにおける本発明の劣化判定処理の効果を説明する。図１８の（ａ）は正常な文字パターン、（ｂ）は背景にノイズがある文字パターン、（ｃ）は掠れている文字パターン例を示す。１８−（ａ）、１８−（ｂ）、１８−（ｃ）の各行において、各文字パターンを横方向から走査した際の劣化判定特徴の要素（劣化係数）Ｐの値を表１に示す。
【００８５】
【表１】
0003901473.tif 000002
【００８６】
表１より、Ｐの値を使うことにより、雑音がない状態、汚れている状態、掠れている状態といった劣化の状況を区別し、判定することが可能であることが分かる。
【００８７】
図１９を用いて具体的な文字パターンにおける本発明の黒画素数補正に関する効果を説明する。図１９の（ａ）は正常な文字パターン、（ｂ）は背景にノイズがある文字パターン、（ｃ）は掠れている文字パターン例を示す。観測窓１９−（ａ）、１９−（ｂ）、１９−（ｃ）において、横方向の文字線幅を計測した場合、従来の黒画素連結長をカウントして得られる文字線幅の計測手法、及び本発明の手法により得られる各画素の横方向の文字線幅及び文字線幅の平均値を表２に示す。ただしβ＝０．２とする。
【００８８】
【表２】
0003901473.tif 000003
【００８９】
表２より、従来の黒画素連結長をカウントする手法では、ノイズが存在する場合に得られる連結長は、存在しない場合に得られる連結長から変動していることが分かる。しかし、本発明の手法では、掠れても汚れても劣化状態に適応的に値が補正され、安定した値が得られることが分かる。以下同様の処理により全ての局所領域から求められた補正黒画素長を用いることにより、ノイズが存在してもしなくてもほぼ同様の黒画素長が得られることにより、劣化している文字パターン全体から得られる黒画素長及びそれから求められる特徴値の変動を低減することができ、正しく認識できるようになる。
【００９０】
なお、図１、図３〜図６で示した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１４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、ＦＤ（フロッピーディスク（登録商標））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。
【００９１】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、各観測窓内の隣接した画素間の変移をパラメータとして計測し、該パラメータから劣化の程度を表す値を補正係数として算出することにより、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することができるため、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、文字パターン全体の劣化の種類を推定することが可能となり、その劣化の種類に応じた適切な劣化の補正が可能となるため、劣化したパターンを正しく認識できるようになる。
【００９３】
また、本発明では、劣化していない時は、適切な黒画素数の補正を行うことにより、従来の特徴とほぼ同じ特徴値が得られるため、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。
【００９４】
また、本発明では、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、ノイズが含まれている文字パターンを認識可能とすることで、各種手法の性能を向上させることが可能である。
【００９５】
また、従来の文字パターンの黒画素の重なり具合で認識を行う手法では、重ね合わせの際の画素位置が少しずれたり、文字のフォントが異なったりするだけで、大きく認識性能が劣化したが、本発明では、文字パターンから特徴抽出を行う手法を用いているため、位置ずれや文字のフォントの違いに対しても、あまり認識性能を低下させることなく、ノイズが存在するパターンを認識することができる。
【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、実施形態例１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の劣化判定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の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５】実施形態例１の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の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】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９】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１０】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１１】本発明の実施形態例３の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４の処理を説明するためのフローチャートである。
【図１３】本発明の実施形態例４の処理を説明するためのフローチャートである。
【図１４】本発明の実施形態例４の処理を説明するためのフローチャートである。
【図１５】本発明の実施形態例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１６】本発明の実施形態例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を８方向にした場合を示す図である。
【図１７】本発明の実施形態例において観測窓を設定する様子を示す図である。
【図１８】（ａ），（ｂ），（ｃ）は、本発明による劣化判定処理の効果を説明する図である。
【図１９】（ａ），（ｂ），（ｃ）は、本発明による黒画素補正の効果を説明する図である。
【符号の説明】
１−１…入力文字パターン
１−２…前処理部
１−３…劣化判定部
１−３−１…画素隣接関係計測部
１−３−２…劣化係数算出部
１−３−３…劣化判定特徴ベクトル算出部
１−３−４…距離値・類似度計算部
１−３−５…ソーティング部
１−３−６…劣化判定結果出力部
１−４…特徴抽出部
１−４−１…パターン分割部
１−４−２…観測窓設定部
１−４−３…黒画素数計測部
１−４−４…特徴値算出部
１−４−５…特徴ベクトル算出部
１−５…劣化判定特徴標準辞書
１−６…劣化補正部
１−６−１…観測窓設定部
１−６−２…画素隣接関係計測部
１−６−３…補正係数算出部
１−６−４…黒画素数補正部
１−７…識別処理部
１−７−１…距離値・類似度計算部
１−７−２…ソーティング部
１−７−３…識別結果出力部
１−８…認識特徴標準辞書
１−９…識別結果
１５−１、１５−２〜１５−ｋ〜１５−Ｋ…局所領域
【図１】
0003901473.tif 000004
【図２】
0003901473.tif 000005
【図３】
0003901473.tif 000006
【図４】
0003901473.tif 000007
【図５】
0003901473.tif 000008
【図６】
0003901473.tif 000009
【図７】
0003901473.tif 000010
【図８】
0003901473.tif 000011
【図９】
0003901473.tif 000012
【図１０】
0003901473.tif 000013
【図１１】
0003901473.tif 000014
【図１２】
0003901473.tif 000015
【図１３】
0003901473.tif 000016
【図１４】
0003901473.tif 000017
【図１５】
0003901473.tif 000018
【図１６】
0003901473.tif 000019
【図１７】
0003901473.tif 000020
【図１８】
0003901473.tif 000021
【図１９】
0003901473.tif 000022