(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像の所定の単語領域から画像データを切出し、正規化して特徴量を抽出する入力単語特徴量抽出手段と、
単語を保持する単語辞書と、
各文字の特性値の平均値、分散値と文字イメージを保持する文字辞書と、
単語辞書より単語を取得し、取得した単語の各文字の特性値の平均値、分散値から文字間の複数の特性値比率を算定する特性値比率算定手段と、
文字間の複数の特性値比率に基いて、単語の各文字の文字イメージから所定サイズの複数の単語イメージを合成する単語イメージ合成手段と、
合成した複数の単語イメージから１単語に対して複数の単語特徴量を抽出する辞書単語特徴量抽出手段と、
入力単語特徴量と辞書単語特徴量とを照合し、特徴量の最も近い単語を選択し出力する単語照合出力手段とを備えたことを特徴とする単語認識装置。
【請求項２】
入力画像の所定の単語領域から画像データを切出し、正規化して特徴量を抽出する入力単語特徴量抽出手段と、
単語を保持する単語辞書と、
所定の単語イメージサイズを横又は縦方向にｎ（整数）個の領域に分割し、分割した各領域を開始位置として単語イメージサイズのｍ／ｎ（ｍ＜ｎ、ｎ、ｍは整数）サイズに文字イメージを正規化して抽出した複数のｍ／ｎ特徴量と各文字の特性値の平均値、分散値とを保持する文字辞書と、
単語辞書より単語を取得し、取得した単語の各文字の特性値の平均値、分散値から文字間の複数の特性値比率を算定する特性値比率算定手段と、
文字間の複数の特性値比率に基いて、文字辞書から単語の各文字の複数のｍ／ｎ特徴量を取得し、取得した各文字の複数のｍ／ｎ特徴量から１単語に対して複数の単語特徴量を合成する辞書単語特徴量合成手段と、
入力単語特徴量と辞書単語特徴量とを照合し、特徴量の最も近い単語を選択し出力する単語照合出力手段とを備えたことを特徴とする単語認識装置。
【請求項３】
辞書単語特徴量合成手段は、単語を構成する文字間の複数の特性値比率に基づいて文字辞書から取得した各文字のｍ／ｎ特徴量を所定方向に所定量移動して単語の特徴量を再生成しなおす特徴量変形手段を有し、
特徴量変形手段により再生成した各文字のｍ／ｎ特徴量を基に単語の特徴量を合成することを特徴とする請求項２記載の単語認識装置。
【請求項４】
所定の単語イメージサイズを横又は縦方向にｎ（整数）個の領域に分割し、分割した領域の中の特定の領域を開始位置として単語イメージサイズのｍ／ｎ（ｍ＜ｎ、ｎ、ｍは整数）サイズに文字イメージを正規化して抽出した複数のｍ／ｎ特徴量と、各文字の特性値の平均値、分散値とを保持する文字辞書と、
単語を構成する文字間の複数の特性値比率に基いて単語の各文字の複数のｍ／ｎ特徴量を文字辞書より取得し、取得した各文字の複数のｍ／ｎ特徴量を特性値比率に基づいた単語イメージ上の領域の特徴量に変換し、変換した各文字のｍ／ｎ特徴量を基に単語の特徴量を合成する辞書単語特徴量合成手段とを備えたことを特徴とする請求項２記載の単語認識装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、手書き文字列を認識する単語認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
文字認識装置の中には個別文字毎に文字認識する文字認識装置のほか、認識率を向上させるため、文字列に注目した単語認識装置がある。
【０００３】
図８に従来例の単語認識装置１の構成図を示す。
【０００４】
単語認識装置１は、画像入力部２、正規化部３、特徴抽出部４、特徴照合部５、特徴合成部８、単語辞書９、文字辞書７よりなる。
【０００５】
図９には、従来例の単語認識装置の動作の説明図を示す。
【０００６】
図９(a）に住所例を示す。
【０００７】
住所、都道府県、市区群、町村および住所の手書き記入用の枠は、活字で印刷されている。また、都道府県などの位置決定の基準となる文字は、規定の座標に印刷されている。住所欄に、「東京」「立川」「柴崎」が手書きで記載されているものとする。
【０００８】
図９(b）に動作例を示す。
【０００９】
まず、画像入力部２は入力された画像について、位置基準となる都道府県の文字が印刷されている位置を検出し、その前の文字列「東京」を切り出す。そして、切り出された文字列を正規化部３で正規化する。正規化された単語は、特徴抽出部４で特徴量を抽出し、特徴照合部５に渡す。市区群、町村も同様に行う。
【００１０】
特徴合成部８は単語辞書９に中にある都道府県等の単語を１つずつ選択する。
【００１１】
単語辞書には「北海」、「東京」、「沖縄」等のすべての単語が、登録されている。この例では、「北海」の単語を選択したとすると、すべての文字の特徴量が登録されている文字辞書７から、「北」と「海」の特徴量を取りだし、「北海」の単一の特徴量を合成する。その合成結果と入力画像の特徴量とが特徴照合部５で照合され、両者間の特徴量の差を求める。そして同様の処理を単語辞書のすべての単語について行う。照合処理が終了するとそれらの単語の中で特徴量の差分の最も小さいものを認識結果出力部６から認識結果として出力する。市区群、町村についても同様に行うことで、住所例の単語認識を終了する。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
単語を個々の文字に分離することなく一括して認識する方式では、１単語に対して単語を構成する各文字の単一の特徴量から単一の単語特徴量を合成して入力画像と照合する。このため手書文字の横幅などの文字サイズ変動に対して単語の認識率が低い。
【００１３】
本発明は、単語認識装置において、文字の横幅などの文字サイズの異なる単語の認識率を高めることを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
単語認識装置は、入力画像の所定の単語領域から画像データを切出し、正規化して特徴量を抽出する入力単語特徴量抽出手段と、単語を保持する単語辞書と、各文字の特性値の平均値、分散値と文字イメージを保持する文字辞書と、単語辞書より単語を取得し、取得した単語の各文字の特性値の平均値、分散値から文字間の複数の特性値比率を算定する特性値比率算定手段と、文字間の複数の特性値比率に基いて、単語の各文字の文字イメージから所定サイズの複数の単語イメージを合成する単語イメージ合成手段と、合成した複数の単語イメージから１単語に対して複数の単語特徴量を抽出する辞書単語特徴量抽出手段と、入力単語特徴量と辞書単語特徴量とを照合し、特徴量の最も近い単語を選択し出力する単語照合出力手段とを備えた構成である。
【００１５】
この構成により、辞書単語（辞書より取得した単語）を構成する各文字の特性値（例えば線密度など）の平均値と分散値（標準偏差の２乗）により、複数の特性値比率を生成し、生成した特性値比率に基づいて文字イメージから複数の単語イメージを合成することで、１単語に対して複数の特徴量を抽出できるため、文字の横幅などの変動に対して高精度の読取りが可能となる。
【００１６】
また、単語認識装置は、入力画像の所定の単語領域から画像データを切出し、正規化して特徴量を抽出する入力単語特徴量抽出手段と、単語を保持する単語辞書と、所定の単語イメージサイズを横又は縦方向にｎ（整数）個の領域に分割し、分割した各領域を開始位置として単語イメージサイズのｍ／ｎ（ｍ＜ｎ、ｎ、ｍは整数）サイズに文字イメージを正規化して抽出した複数のｍ／ｎ特徴量と各文字の特性値の平均値、分散値とを保持する文字辞書と、単語辞書より単語を取得し、取得した単語の各文字の特性値の平均値、分散値から文字間の複数の特性値比率を算定する特性値比率算定手段と、文字間の複数の特性値比率に基いて、文字辞書から単語の各文字の複数のｍ／ｎ特徴量を取得し、取得した各文字の複数のｍ／ｎ特徴量から１単語に対して複数の単語特徴量を合成する辞書単語特徴量合成手段と、入力単語特徴量と辞書単語特徴量とを照合し、特徴量の最も近い単語を選択し出力する単語照合出力手段とを備えた構成である。
【００１７】
この構成では、予め文字辞書に、単語イメージサイズを横又は縦方向にｎ分割した各領域位置ごとに文字の複数のｍ／ｎ特徴量を搭載している。そして、辞書単語（辞書より取得した単語）を構成する文字の特性値（例えば線密度など）の平均値と分散値（標準偏差の２乗）に基づいて複数の単語特性値比率を決め、単語特性値比率に従って、１単語に対して複数の特徴量を合成することで、文字の横幅などの変動に対して高精度の読取りが可能となる。
【００１８】
また、前記辞書単語特徴量合成手段は、単語を構成する文字間の複数の特性値比率に基づいて文字辞書から取得した各文字のｍ／ｎ特徴量を所定方向に所定量移動して単語の特徴量を再生成しなおす特徴量変形手段を有し、特徴量変形手段により再生成した各文字のｍ／ｎ特徴量を基に単語の特徴量を合成する構成である。この構成により、特徴量を文字の所定方向（例えば横書文書の場合は文字の上または下方向など）に所定量移動することで、例えば傾き（右下がり単語など）を持つ単語の特徴量を生成できるので、傾いた単語等に対しても高精度の読取りが可能となる。
【００１９】
また、単語認識装置は、所定の単語イメージサイズを横又は縦方向にｎ（整数）個の領域に分割し、分割した領域の中の特定の領域を開始位置として単語イメージサイズのｍ／ｎ（ｍ＜ｎ、ｎ、ｍは整数）サイズに文字イメージを正規化して抽出した複数のｍ／ｎ特徴量と、各文字の特性値の平均値、分散値とを保持する文字辞書と、単語を構成する文字間の複数の特性値比率に基いて単語の各文字の複数のｍ／ｎ特徴量を文字辞書より取得し、取得した各文字の複数のｍ／ｎ特徴量を特性値比率に基づいた単語イメージ上の領域の特徴量に変換し、変換した各文字のｍ／ｎ特徴量を基に単語の特徴量を合成する辞書単語特徴量合成手段とを備えた構成である。
【００２０】
この構成により、単語を構成する文字イメージの各ｍ／ｎ特徴量を単語イメージ上のｎ分割した特定の領域位置に１つ持つことで各領域位置ごとにｍ／ｎ特徴量を持つ必要がなくなるので、文字の辞書容量を小さくできる。
【００２１】
【発明の実施の形態】
実施例１の単語認識装置１の構成図を図１に示す。
【００２２】
単語認識装置１は、画像入力部２、正規化部３、特徴抽出部４、認識処理部11からなる。認識処理部11は、特徴照合部５、特徴合成部８、認識結果出力部６、単語辞書９、文字辞書７を備える。
【００２３】
特徴合成部８は、単語特徴量抽出部81または単語特徴量合成部82からなる。
【００２４】
図２に単語認識装置の動作の説明図を示す。
【００２５】
図２（a)に住所例を示す。
【００２６】
住所、氏名、都道府県、市区群、町村および住所の手書き記入用の枠は、活字で印刷されている。また、都道府県などの位置決定の基準となる文字は、規定の座標に印刷されている。住所欄に、「東京」「立川」「柴崎」が手書きで記載されているものとする。
【００２７】
図２（b)に動作例を示す。
【００２８】
まず画像入力部２は入力された画像について、位置基準となる都道府県の文字が印刷されている位置を検出し、その前の文字列「東京」を切り出す。そして、切り出された文字列を正規化部３で正規化する。正規化された単語は、特徴抽出部４で特徴量を抽出し、特徴照合部５に渡す。
【００２９】
市区群、町村についても同様に処理を行う。
【００３０】
単語辞書９には、北海、東京、沖縄等都道府県などのすべての単語が登録されており、文字辞書７には、すべての文字の特徴量が登録されている。
【００３１】
次に認識処理部１１の処理の流れを図３に示す。
【００３２】
まず、特徴合成部８は単語辞書に従って、まず「北海」の単語を検索する。
（図３のS11ステップ ）
「北海」の単語が見つかると、「北」と「海」について特徴合成処理を行う。（図３のS12ステップ ）
次に本発明の特徴である特徴合成について２つの方式について説明を行う。
(1) 単語特徴量抽出処理（図３のS121ステップ）
単語特徴量抽出部81の処理について説明する。
【００３３】
文字イメージを持つため、メモリ容量が大きい高速のＯＣＲ装置に使用される。
【００３４】
文字イメージから単語イメージを合成する場合には、予め、文字についてサンプルイメージを文字辞書７に持つ。そして、単語を構成する各文字イメージから単語イメージの生成を行い、単語特徴量を抽出する。このため、単語を構成する各文字の特性値に基づいた変動パラメータを用いて、文字間の特性値比率を計算し特性値比率に基づいて正規化した単語イメージを生成する。例えば文字の横幅の特性値として多数のサンプルイメージをもとにした文字の縦方向の線密度和の平均値と分散値（標準偏差の２乗）を求める。
【００３５】
また、文字の高さの特性値として、多数のサンプルイメージをもとに高さの平均値と分散値（標準偏差の２乗）を求める。
これらの特性値は、予め全て文字辞書７に搭載している。
【００３６】
図４に単語特徴量抽出処理の流れ図を示す。図５に単語イメージの合成処理の説明図を示す。
【００３７】
まず、文字辞書７より単語を構成する文字の縦方向の線密度和の平均値と分散値を取得する。（S21 ステップ）
図５の北海の「北」の線密度和を例えば平均値３０、分散値３６（標準偏差６）とする。北海の「海」の線密度和を例えば平均値５０、分散値１６（標準偏差４）とする。
【００３８】
次に単語を構成する文字間での線密度和の複数の横幅の特性値比率を算出する。（S22 ステップ）
平均値および分散値から「北」の線密度和は、２４〜３６、「海」の線密度和は４６〜５４までの値となる。
【００３９】
そこで、特性値比率としては、３６：４６(=1:1.27）〜２４：５４（=1:2.25)までの範囲から複数とおり選ぶ。例えば、1:1.5 、1:2.0 など。
【００４０】
次に文字辞書７より、単語を構成する文字の持つ高さの平均値と分散値を取得する。（S23 ステップ）
次に単語を構成する各文字の高さの平均値と分散値から、文字間の高さ比率を算出する。（S24 ステップ）
例えば画素数７２×７２の場合、文字「北」の高さの平均値を４０、分散値を１６（標準偏差４）、「海」の高さの平均値を６０、分散値（標準偏差５）を２５とする。
【００４１】
平均値および分散値から「北」の高さは、３６〜４６、「海」の高さは、５５〜６５までの値となる。
【００４２】
そこで、高さ比率は、４６：５５(=1:1.27）〜３６：６５(=1:1.8)  までの範囲から複数とおり選ぶ。例えば、1:1.5 、1:1.8 など。
【００４３】
次に横幅の変動と高さの変動を組合わせて複数パターン（上記例では４パターン）の正規化サイズの単語イメージを合成する。（S25 ステップ）
そして次に複数の単語特徴量を抽出する。（S26 ステップ）
(2) 単語特徴量の合成処理（図３のS122ステップ）
単語特徴量合成部82の処理について説明する。
【００４４】
本方式は、単語を構成する各文字の特徴から単語の特徴量を合成する方式である。文字イメージが不要のため、メモリ容量の小さいＯＣＲ装置に使用される。このときの文字の特徴として例えば加重方向指数ヒストグラム特徴（信学論Vol.J70DNo.7,pp.1390-1397 ）を用いる。
【００４５】
例えば、単語の正規化イメージの横幅を７分割する。
【００４６】
次に分割した横幅のｍ／７（ｍ＜７、ｍは整数）の幅を占めるように文字イメージの正規化処理を行い、その正規化したイメージに対して加重方向指数ヒストグラム特徴を抽出する。得られた特徴を以後ｍ／７特徴と呼ぶ。
【００４７】
例えば、ある文字が１／７特徴をもつ場合、７分割した各領域位置により、７通りの１／７特徴を持つことになる。
【００４８】
文字辞書７には予め全文字に対してｍ／７特徴を生成し登録しておく。そして、単語を構成する文字特徴どうしのｍ／７分数の和が１になるように単語特徴を合成する。
【００４９】
例えば、２文字単語（例えば東京）の場合は、文字辞書７に登録されている文字の特性値によって、３／７特徴（東）＋４／７特徴（京）とか、２／７特徴（東）＋５／７特徴（京）とかの合成を行う。
【００５０】
特性値としては、例えば、線密度和を使用する。
【００５１】
単語を構成する各文字の文字の幅方向の特性値比率を例えば線密度和の比に基づいて決定し、文字辞書７からｍ／７特徴を抽出して合成する。
【００５２】
図６に単語特徴量の合成処理の流れ図を示す。図７に単語特徴量の合成処理の説明図を示す。
【００５３】
まず、文字辞書７より単語を構成する文字の持つ例えば横幅方向の線密度和の平均値と分散値を取得する。（S31 ステップ）
図７(a) に特性値比率例を示す。
【００５４】
北海の「北」の線密度和を例えば平均値３０、分散値３６（標準偏差６）とする。北海の「海」の線密度和を例えば平均値５０、分散値１６（標準偏差４）とする。
【００５５】
平均値および分散値から「北」の線密度和は、２４〜３６、「海」の線密度和は４６〜５４までの値をとることにする。
【００５６】
次に単語を構成する文字間の線密度和の特性値比率を求める。（S32 ステップ）そこで、特性値比率として、３６：４６(=3.07:3.92 メッシュ数７）〜２４：５４（=2.15:4.85メッシュ数７) までの範囲から整数値を複数とおり選ぶ。
【００５７】
例えば、３：４、２：５。（S33 ステップ）
次に文字小容量辞書使用モードかの判定をする。（S34 ステップ）
文字小容量辞書使用時には、算出した特性値比率に対応する文字の特徴量をまず文字辞書７より取得する。（S35 ステップ）
次に取得した特徴量を単語上の所定の領域位置までシフト計算を行い、所定の位置からの特徴量とする。この文字小容量辞書使用時の方法は、全ての位置について、ｍ／７特徴を持つのではなく、ある位置のｍ／７特徴を横方向にずらすことで異なる位置のｍ／７特徴を代用する。
【００５８】
図７(b）に特徴量移動の例を示す。文字辞書７には、１／７位置からの特徴を持つとする。
【００５９】
「北海」の特性値比率３：４の場合には、「北」は、１／７位置から３メッシュ幅、「海」は、４／７位置から４メッシュ幅となる。
【００６０】
従って、「北」 については、１／７の位置からの３／７特徴を文字辞書７より取得する。「海」については、１／７の位置からの４／７特徴を文字辞書７より取得する。そして、「海」の１／７の位置から４メッシュ数の幅の特徴量を４／７の位置からの４メッシュ幅の特徴量に、計算により変換する。他の特性値比率２：５の場合も同様に取得する。( S36 ステップ）
そして、取得した特徴量をもとに単語としての特徴量を特性値比率ごとに合成する。（S39 ステップ）
文字小容量辞書使用モードでないときは、算出した比率に対応する文字の特徴を領域位置に基づいて文字辞書７より取得する。（S37 ステップ）
北海の特性値比率３：４の場合には、「北」 については、１／７の位置からの３／７特徴を文字辞書７より取得する。「海」については４／７の位置からの４／７特徴を文字辞書７より取得する。他の特性値比率２：５の場合も同様に取得する。
【００６１】
取得した特徴量をもとに単語としての特徴量を特性値比率ごとに合成する。
（S39 ステップ）
図７(c) に特徴量の変形例を示す。
【００６２】
各文字のｍ／７特徴を足し合わせる際に、それぞれの特徴量を上又は、下方向に変形させて足し合わせることで、さまざまな単語を構成する文字の変動に対応する。
【００６３】
S36 ステップ、S37 ステップで取得した各文字の特徴量について、次の特徴量の変形を行う。
【００６４】
例えば２文字単語が右下がりに書かれているときを考慮して、１文字めの特徴を上方向に１メッシュ分移動し、２文字目の特徴量をそのままにして、右下がり単語に対処する。このとき、１文字目の下から数えて７メッシュ目は１メッシュ分の移動により捨てられる。
また、２文字単語が右上がりに書かれているときを考慮して、  １文字めの特徴をそのままにして、２文字目の特徴を上方向に１メッシュ分移動して右上がり単語に対処する。（S38 ステップ）
その再計算しなおした１文字目の特徴量と２文字目の特徴量とが特性値比率ごとに合成される。（S39 ステップ）
特徴合成が完了すると、入力画像の特徴量と照合される。（図３のS13ステップ ）この単語特徴量と入力画像の特徴量と照合してその差を記憶する。
【００６５】
これらの処理をすべての単語について実施し、最終的に入力画像の特徴量と特徴合成部８からの特徴量との差が最小値の特徴量のものを認識結果として出力する。（図３のS14ステップ ）
市区群、町村についも同様な処理を行うことで住所例の単語認識を終了する。
【００６６】
【発明の効果】
本発明によれば、１単語に対して、複数の単語特徴量を合成するので、単語の高さ、幅、傾きなどが変動しても高精度に認識が可能となる。また、文字の各ｍ／ｎ特徴量を１つ持ち、他の領域位置は計算で求めることにより辞書容量の削減が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】    実施例の単語認識装置の構成図
【図２】    実施例の単語認識装置の動作の説明図
【図３】    認識処理部の説明図
【図４】    単語特徴量抽出処理の流れ図
【図５】    単語イメージの合成処理の説明図
【図６】    単語特徴量の合成処理の流れ図
【図７】    単語特徴量の合成処理の説明図
【図８】    従来例の単語認識装置の構成図
【図９】    従来例の単語認識装置の動作の説明図
【符号の説明】
１      単語認識装置
２      画像入力部
３      正規化部
４      特徴抽出部
５      特徴照合部
６      認識結果出力部
７      文字辞書
８      特徴合成部
９      単語辞書
１１      認識処理部
８１      単語特徴量抽出部
８２      単語特徴量合成部
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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