(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字の特徴を抽出する文字特徴抽出装置において、
入力画像を複数の方向から走査し、背景画素から文字画素に変化する際の文字線の外郭点を抽出する外郭点抽出手段と、
入力画像を走査して抽出した前記外郭点を含むＭ１＊Ｍ２（Ｍ１≧１、Ｍ２≧１）画素のウインドウからなる範囲を、文字特徴量の抽出範囲として設定する抽出範囲設定手段と、
前記抽出範囲の中の各文字画素から８触手方向に連続する文字画素の数である方向寄与値を計算する方向寄与値計算手段と、
前記方向寄与値を用いて、前記外郭点の文字特徴量である外郭点文字特徴量を抽出する外郭点文字特徴量抽出手段と、
前記外郭点文字特徴量を圧縮する文字特徴量圧縮手段と、
を有し、
前記外郭点文字特徴量抽出手段は、
ｉを前記抽出範囲内の前記文字画素の番号、前記方向寄与値をＬｉｈとし、
４次元のベクトルｄｐｈ＝（ｄｐ１、ｄｐ２、ｄｐ３、ｄｐ４）で前記外郭点文字特徴量を表現する場合は、以下の式
【数１】
0003965881.tif 000004
で求めた値（ｈ＝１、２、３、４）を、前記外郭点文字特徴量とし、
８次元のベクトルｄｐｈ＝（ｄｐ１、ｄｐ２、ｄｐ３、ｄｐ４、ｄｐ５、ｄｐ６、ｄｐ７、ｄｐ８）で前記外郭点文字特徴量を表現する場合は、以下の式
【数２】
0003965881.tif 000005
で求めた値（ｈ＝１、２、３、４、５、６、７、８）を、前記外郭点文字特徴量とする、
ことを特徴とする文字特徴抽出装置。
【請求項２】
前記文字特徴量圧縮手段は、方向毎に前記入力画像を複数の区分に分割して、各区分での外郭点文字特徴量に対し、値が非零の外郭点文字特徴量の平均値を計算し、前記平均値を前記区分の外郭点文字特徴量とすることを特徴とする請求項１記載の文字特徴抽出装置。
【請求項３】
文字の特徴を抽出する文字特徴抽出方法において、
入力画像を複数の方向から走査し、背景画素から文字画素に変化する際の文字線の外郭点を抽出し、
入力画像を走査して抽出した前記外郭点を含むＭ１＊Ｍ２（Ｍ１≧１、Ｍ２≧１）画素のウインドウからなる範囲を、文字特徴量の抽出範囲として設定し、
前記抽出範囲の中の各文字画素から８触手方向に連続する文字画素の数である方向寄与値を計算し、
前記方向寄与値を用いて、前記外郭点文字特徴量である外郭点文字特徴量を抽出し、
前記外郭点文字特徴量を圧縮し、
ｉを前記抽出範囲内の前記文字画素の番号、前記方向寄与値をＬｉｈとし、
４次元のベクトルｄｐｈ＝（ｄｐ１、ｄｐ２、ｄｐ３、ｄｐ４）で前記外郭点文字特徴量を表現する場合は、以下の式
【数１】
0003965881.tif 000006
で求めた値（ｈ＝１、２、３、４）を、前記外郭点文字特徴量とし、
８次元のベクトルｄｐｈ＝（ｄｐ１、ｄｐ２、ｄｐ３、ｄｐ４、ｄｐ５、ｄｐ６、ｄｐ７、ｄｐ８）で前記外郭点文字特徴量を表現する場合は、以下の式
【数２】
0003965881.tif 000007
で求めた値（ｈ＝１、２、３、４、５、６、７、８）を、前記外郭点文字特徴量とする、
ことを特徴とする文字特徴抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、文字特徴抽出装置及び文字特徴抽出方法に関し、特に文字認識を行う際に、文字の特徴を抽出する文字特徴抽出装置及び文字認識を行う際に、文字の特徴を抽出する文字特徴抽出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、コンピュータの普及によって、手書きなどの文字を認識する文字認識技術が実用化されており、さらなる高精度化が要求されている。
【０００３】
認識対象とする文字パターンには、異なる人によって書かれた文字、マルチフォント印刷文字、または変形した文字やノイズがある文字など、多様な文字パターンがある。このような文字パターンに対し、高い認識率を保証するためには、文字パターンの形状の差異、変形、ノイズを吸収できるように文字特徴量を抽出する必要がある。
【０００４】
文字特徴量の抽出技術として、例えば、「外郭方向寄与度特徴による手書き漢字の識別」(電子情報通信学会論文誌、Vol.J66-D、No.10、pp.1185-1192、1983。萩田、内藤、増田)では、文字の外郭点のみから特徴を抽出する外郭方向寄与度特徴量が提案されている。
【０００５】
また、「文字の輪郭線に着目した手書き漢字の特徴抽出法―外郭局所的輪郭線特徴と外郭局所的モーメント特徴」(電子情報通信学会論文誌、Vol.Ｊ82-D、No.2、pp.188-195、1999。堀、根本、伊藤)では、外郭点を中心に、ある大きさのウインドウを開き、ウインドウ内にある輪郭点の方向成分の和を特徴量として抽出する技術が提案されている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記のような従来の技術に対し、前述の従来技術では、外郭点のみから文字特徴量を抽出しているので、文字パターンの変形やノイズを吸収しにくいといった問題点があった。
【０００７】
また、後述の従来技術では、輪郭点の方向成分は輪郭点を走査して、ある輪郭点から次の輪郭点に移動するときの方向(上、下、左、右)であるので、輪郭点がどのようなタイプの線の上にあるかが反映しにくく、局部の特徴しか反映できないといった問題があった。
【０００８】
さらに、上記の両論文とも、文字画像を複数の区分に分割して、区分内に抽出された特徴量の平均値を、区分の文字特徴量とする特徴圧縮方法を採用している。しかし、区分内に抽出された特徴量の中に、値が零の文字特徴量があれば、平均値が小さくなってしまうため、区分の特徴を正しく反映しにくいといった問題があった。
【０００９】
本発明は、このような点に鑑みてなされたものであり、文字の変形やノイズを吸収し、かつ局所の特徴を反映して文字特徴量を抽出することで、高い認識率を保証した文字特徴抽出装置を提供することを目的とする。
【００１０】
また、本発明の他の目的は、文字の変形やノイズを吸収し、かつ局所の特徴を反映して文字特徴量を抽出することで、高い認識率を保証した文字特徴抽出方法を提供することである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明では上記課題を解決するために、文字の特徴を抽出する文字特徴抽出装置において、入力画像を複数の方向から走査し、背景画素から文字画素に変化する際の文字線の外郭点を抽出する外郭点抽出手段と、入力画像を走査して抽出した前記外郭点を含むＭ１＊Ｍ２（Ｍ１≧１、Ｍ２≧１）画素のウインドウからなる範囲を、文字特徴量の抽出範囲として設定する抽出範囲設定手段と、前記抽出範囲の中の各文字画素から８触手方向に連続する文字画素の数である方向寄与値を計算する方向寄与値計算手段と、前記方向寄与値を用いて、前記外郭点文字特徴量である外郭点文字特徴量を抽出する外郭点文字特徴量抽出手段と、前記外郭点文字特徴量を圧縮する文字特徴量圧縮手段と、を有し、前記外郭点文字特徴量抽出手段は、ｉを前記抽出範囲内の前記文字画素の番号、前記方向寄与値をＬｉｈとし、４次元のベクトルｄｐｈ＝（ｄｐ１、ｄｐ２、ｄｐ３、ｄｐ４）で前記外郭点文字特徴量を表現する場合は、式（１）で求めた値（ｈ＝１、２、３、４）を、前記外郭点文字特徴量とし、８次元のベクトルｄｐｈ＝（ｄｐ１、ｄｐ２、ｄｐ３、ｄｐ４、ｄｐ５、ｄｐ６、ｄｐ７、ｄｐ８）で前記外郭点文字特徴量を表現する場合は、式（２）で求めた値（ｈ＝１、２、３、４、５、６、７、８）を、前記外郭点文字特徴量とする、ことを特徴とする文字特徴抽出装置が提供される。
【００１２】
ここで、外郭点抽出手段は、入力画像を複数の方向から走査し、背景画素から文字画素に変化する際の文字線の外郭点を抽出する。抽出範囲設定手段は、入力画像を走査して抽出した外郭点を含むＭ１＊Ｍ２（Ｍ１≧１、Ｍ２≧１）画素のウインドウからなる範囲を、文字特徴量の抽出範囲として設定する。方向寄与値計算手段は、抽出範囲の中の各文字画素から８触手方向に連続する文字画素の数である方向寄与値を計算する。外郭点文字特徴量抽出手段は、方向寄与値を用いて、外郭点の文字特徴量である外郭点文字特徴量を抽出する。文字特徴量圧縮手段は、外郭点文字特徴量を圧縮する。なお、外郭点文字特徴量抽出手段は、後述の式（１）、（２）により外郭点文字特徴量を抽出する。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。図１は文字特徴抽出装置の原理図である。文字特徴抽出装置１０は、文字認識を行う際に、文字の特徴を抽出する。
【００１６】
外郭点抽出手段１１は、入力画像を複数の方向から走査し、背景画素から文字画素に変化する際の文字線の外郭点を抽出する。
抽出範囲設定手段１２は、外郭点を基準にして、文字特徴量の抽出範囲を設定する。方向寄与値計算手段１３は、抽出範囲の中の各文字画素から８触手方向に連続する文字画素の数である方向寄与値を計算する。
【００１７】
外郭点文字特徴量抽出手段１４は、方向寄与値を用いて、外郭点の文字特徴量である外郭点文字特徴量を抽出する。文字特徴量圧縮手段１５は、外郭点文字特徴量を圧縮する。
【００１８】
図２は文字特徴抽出装置１０の詳細構成を示す図である。外部記憶装置は、正規化された文字の２値画像が格納されている。文字特徴抽出装置１０は、この文字の２値画像を受信して文字特徴抽出処理を行う。なお、正規化の方法は任意である（例えば、特開平５−８１４７９号公報に示された方法を用いることができる）。
【００１９】
メモリＭ１〜Ｍ４は、外部記憶装置に格納されている文字の２値画像のうちの１文字分の文字画像を記録する。構成としては例えば、外部記憶装置から直接、メモリＭ１〜Ｍ４に入力してもよいし、メモリＭ１〜Ｍ４を１つにまとめた構成、さらにはメモリＭ１〜Ｍ４を設けない構成であってもよい。
【００２０】
領域分割部１７は、横分割部１７ａ、縦分割部１７ｂ、右上斜め分割部１７ｃ、右下斜め分割部１７ｄによって構成され、メモリＭ１〜Ｍ４に記録されている１文字分の文字画像を分割する。
【００２１】
横分割部１７ａは、メモリＭ１に記録されている１文字分の文字画像を横にＮ１区分に分割する。縦分割部１７ｂは、メモリＭ２に記録されている１文字分の文字画像を縦にＮ２区分に分割する。
【００２２】
右上斜め分割部１７ｃは、メモリＭ３に記録されている１文字分の文字画像を右上４５度斜めにＮ３区分に分割する。右下斜め分割部１７ｄは、メモリＭ４に記録されている１文字分の文字画像を右下３１５度斜めにＮ４区分に分割する。ここで、Ｎ１〜Ｎ４は任意の自然数であり、Ｎ１＝Ｎ２、Ｎ３＝Ｎ４、あるいはＮ１＝Ｎ２＝Ｎ３＝Ｎ４であってもかまわない。分割の様子は図４で後述する。
【００２３】
外郭点抽出手段１１は、領域分割部１７で分割された区分毎に、ｋ（ｋ＝１、２、…）番目までの背景画素から文字画素に変わるときの文字画素（外郭点）を抽出する。
【００２４】
抽出範囲設定手段１２は、外郭点抽出手段１１で抽出された外郭点を基準に抽出範囲を設定する。具体的には、外郭点を中心とするＭ１＊Ｍ２画素からなるウインドウを抽出範囲とするように制御する。また、外郭点をウィンドウの中心以外の位置に設定するように抽出範囲を制御してもかまわない。ここで、Ｍ１とＭ２は自然数であり、Ｍ１≧１、Ｍ２≧１である。または、Ｍ１＝Ｍ２であってもよい。
【００２５】
方向寄与値計算手段１３は、抽出範囲設定手段１２で制限された抽出範囲内の文字画素の方向寄与値を計算する。外郭点文字特徴量抽出手段１４は、方向寄与値計算手段１３で求められた方向寄与値を用いて外郭点の文字特徴量を抽出する。
【００２６】
文字特徴量圧縮手段１５は、入力された文字画像を走査方向毎に複数の区分に分割し、各区分のｋ番目外郭点の文字特徴量の中に、値が非零の文字特徴量の平均値を求め、その平均値を該当する区分のｋ番目外郭点の文字特徴量とする。記憶部１６は、抽出された文字特徴量を外部の記憶装置に記憶させる。
【００２７】
次に文字特徴抽出装置１０をパソコン等の情報端末装置に適用させた場合について説明する。図３は文字特徴抽出装置１０を情報端末装置に適用させた場合の構成を示す図である。
【００２８】
情報端末装置１００は、外部記憶装置１０２、キーボード１０３、ディスプレイ１０４、プロセッサ１０１から構成される。プロセッサ１０１は、文字特徴抽出装置１０の機能を持つ文字特徴抽出モジュール１０ａを含む。
【００２９】
外部記憶装置１０２は、入力された文字画像のデータや、抽出された文字特徴量や、ソフトウェアなどを格納する。外部記憶装置１０２の具体例としては、ハードディスクなどで構成することができる。
【００３０】
キーボート１０３は、ユーザが操作を指示するための入力装置であり、その他の入力装置が付加されていてもよい。ディスプレイ１０４は、ユーザに対するメッセージや特徴抽出結果、認識結果などを表示するための出力装置である。なお、他の出力装置が付加されていてもよい。
【００３１】
プロセッサ１０１は、外部記憶装置１０２に格納されているソフトウェアなどに従って、実際の処理を行う。プロセッサ１０１は、具体的にマイクロプロセッサや、パーソナルコンピュータなどのコンピュータシステムで構成することができる。そして、文字特徴抽出モジュール１０ａは、ソフトウェアによって構成することができる。
【００３２】
次に文字特徴抽出装置１０の動作についてさらに詳細に説明する。外部記憶装置には、入力された２値の画像から各文字ごとの画像が切り出され、正規化されて格納されている。なお、以下の説明では、正規化後の文字画像の大きさを６４＊６４(画素)とし、文字部分が黒画素で値が“１”で、背景画素部分が白画素で値が“０”であるものとする。
【００３３】
外部記憶装置から１文字分の文字画像が読み出され、メモリＭ１〜メモリＭ４にそれぞれ記憶され、領域分割部１７において領域分割が行われる。
図４は１文字分の文字画像の領域分割の説明図である。メモリＭ１に記憶された文字画像は、領域分割部１７の横分割部１７ａにおいて、１文字画像２０１に示すように、横にＮ１区分に分割される。
【００３４】
メモリＭ２に記憶された文字画像は、領域分割部１７の縦分割部１７ｂにおいて、１文字画像２０２に示すように、縦にＮ２区分に分割される。
メモリＭ３に記憶された文字画像は、領域分割部１７の右上斜め分割部１７ｃにおいて、１文字画像２０３に示すように、右上４５度斜めにＮ３区分に分割される。
【００３５】
メモリＭ４に記憶された文字画像は、領域分割部１７の右下斜め分割部１７ｄにおいて、１文字画像２０４に示すように、右下３１５度斜めにＮ４区分に分割される。なお、ここでは、Ｎ１＝Ｎ２＝Ｎ３＝Ｎ４＝８と設定した例を示している。
【００３６】
図５は文字画像を走査する時の走査方向を示す図である。文字画像の走査方向は、図に示す方向１（横右向き０度方向）、方向２（右上斜め向き４５度方向）、方向３（縦上向き９０度方向）、方向４（左上斜め向き１３５度方向）、方向５（１８０度方向）、方向６（２２５度）、方向７（２７０度方向）、方向８（３１５度）計８方向である。
【００３７】
外郭点抽出手段１１は、これら８走査方向毎に文字画像を走査する。そして、初めて背景画素から文字画素に変わるときの文字画素が１番目の外郭点となる。次に背景画素から文字画素に変わるときの文字画素は２番目の外郭点である。このようにして、ｋ（ｋ＝１、２、…）番目までの外郭点を抽出する。なお、本実施の形態では、ｋ＝３と設定する。
【００３８】
図６は抽出範囲の説明図である。抽出範囲設定手段１２では、抽出された外郭点を含むサイズがＭ１＊Ｍ２画素のウインドウからなる範囲を抽出範囲として設定する。例えば、外郭点を中心とするようにウインドウの位置を選択することができるし、外郭点をウインドウの辺の中心位置に設定するようにウインドウを選択することもできる。または、ウインドウの他の位置に設定するようにウインドウを選択してもかまわない。
【００３９】
図では、走査方向は方向１であり、図に示す黒円は１番目の外郭点を示し、正方形で示す９つの画素範囲は、外郭点を中心とするようにウインドウの位置を選択するときに、Ｍ１＝Ｍ２＝３の時の抽出範囲である。
【００４０】
次に方向寄与値について説明する。方向寄与値計算手段１３は、抽出範囲設定手段１２で制限された抽出範囲内の文字画素ｐｉ（ｉ＝１、２、…Ｎ）の方向寄与値を計算する。
【００４１】
図７は方向寄与値を求める時の走査方向を示す図である。文字画素ｐｉの方向寄与値は、ｐｉからそれぞれ横右向き、右上４５度斜め向き、縦上向き、左上１３５度斜め向き、横左向き、左下２２５度斜め向き、縦下向き、右下３１５度斜め向きの計８方向に触手を伸ばして連続する文字画素の数のことである。なお、以降では、方向寄与値をＬｉｊとする（ｉは文字画素ｐｉの番号、ｊ＝１、２、、…、８）。
【００４２】
次に外郭点文字特徴量抽出手段１４について説明する。外郭点文字特徴量抽出手段１４は、方向寄与値計算手段１３で求められた方向寄与値Ｌｉｊを用いて、外郭点の文字特徴量を抽出する。
【００４３】
ここで、４次元のベクトルｄｐ＝（ｄｐ１、ｄｐ２、ｄｐ３、ｄｐ４）で外郭点の文字特徴量を表現できるし、８次元のベクトルｄｐ＝（ｄｐ１、ｄｐ２、…、ｄｐ８）で表現してもかまわない。
【００４４】
前者の場合は、ｈ番目次元の値ｄｐｈ（ｈ＝１、２、３、４）は、方向ｈの寄与度と方向ｈの反対方向の寄与度の和であり、次の式（１）で計算できる。後者の場合は、ｈ番目次元の値ｄｐｈ（ｈ＝１、２、…、８）は方向ｈの方向寄与度であり、次の式（２）で計算できる。
【００４５】
【数１】
0003965881.tif 000002
【００４６】
【数２】
0003965881.tif 000003
【００４７】
また、文字特徴量圧縮手段１５は、入力された文字画像を走査方向毎に複数の区分に分割し、各区分のｋ番目外郭点の文字特徴量の中に、値が非零の文字特徴量の平均値を求め、その平均値を該当する区分のｋ番目の特徴量とする。
【００４８】
次に文字特徴抽出装置１０で抽出した文字特徴量が、文字パターンの形状の差異や、変形やノイズを吸収できることを説明する。図８は従来の文字特徴量抽出の様子を示す図である。図に示すように、従来技術の場合は、方向７(上から下へ)で文字画像を走査するときに、ある外郭点ｐの方向寄与度特徴量だけ抽出する。
【００４９】
画素ｐの方向寄与値と方向寄与度特徴量はそれぞれ（１、１、１、１、０、４、３、４）とｄｐ＝（０．１２２、０．６１１、０．４８９、０．６１１）である。この特徴量は画素ｐが線“／”と線“＼”の交差部分にある確率が高く、横直線にある確率が非常に低いことを意味している。
【００５０】
しかし、実際に画素ｐは横直線にある画素である。つまり、従来の特徴抽出技術は文字パターンの形状の差異や、変形やノイズを吸収しにくいと言える。
図９は本発明の文字特徴量抽出の様子を示す図である。図に示すように、本発明の文字特徴量抽出技術の場合は、外郭点ｐの特徴を抽出するだけではなく、ｐを含むＭ１＊Ｍ２画素のウインドウからなる範囲内のすべての文字画素の方向寄与値を用いて外郭点ｐの特徴を抽出する。
【００５１】
図の例では、抽出範囲ウインドウのサイズＭ１とＭ２をＭ１＝Ｍ２＝５と設定すると、ウインドウ内の画素ｐ及びｐの下の文字画素ｐ１、ｐ２、…、ｐ８の文字特徴量を求める必要がある。
【００５２】
ｐ１〜ｐ８の方向寄与値はそれぞれ（３、２、１、１、０、３、３、３）、（２、１、２、１、１、３、２、３）、（１、１、１、２、２、３、３、３）、（１１、３、１、１、４、２、２、１）、（１０、２、２、１、５、２、２、２）、（９、２、３、２、６、２、１、２）、（８、１、２、２、７、１、２、２）と（７、１、１、３、８、１、２、２）であるので、ｐ、ｐ１〜ｐ８の各方向毎の方向寄与値の和はそれぞれ（５２、１４、１４、１４、３３、２１、２０、２２）であり、式（１）で求められた外郭点の特徴はｄｐ＝（０．８１４、０．３３５、０．３２７、０．３４５）である。
【００５３】
外郭点ｐの特徴から分かるように、外郭点ｐは横直線にある確率は非常に高いことを意味している。つまり、本発明によって抽出された文字特徴量は文字パターンの形状の差異や、変形やノイズを吸収できると言える。
【００５４】
次に入力された１文字分の文字画像から、文字特徴量を抽出するときの動作をフローチャートを用いて説明する。図１０は方向１(横右向き)で特徴量を抽出する動作手順を示すフローチャートである。
〔Ｓ１〕初期値を設定する。抽出範囲をＭ１＊Ｍ２と、ｈ＝１、ｊ番目（ｊ＝１、２、…、ｋ）外郭点特徴量の値＝０と設定する。
〔Ｓ２〕行の画素を左から右へ走査し、最初に見つけた黒画素（１番目外郭点）を取り出す。
〔Ｓ３〕黒画素が見つけられたかどうかを判定する。見つけられた場合はＳ４へ、見つけられなかった場合は終了する。
〔Ｓ４〕取り出した黒画素（外郭点）を中心とするサイズがＭ１＊Ｍ２画素のウインドウを設置する。
〔Ｓ５〕ウインドウ内のすべての文字画素の方向寄与値を計算し、各方向毎の方向寄与値の和Ｌｊ（ｊ＝１、２、…、８）を求める。
〔Ｓ６〕ウインドウ内の文字画素の各方向毎の方向寄与値の和Ｌｊ（ｊ＝１、２、…、８）を用いて式（１）あるいは式（２）でｈ番目外郭点特徴量を抽出する。
〔Ｓ７〕ｋ番目の外郭点特徴量を全部抽出したかどうかを判定する。全部抽出された場合は終了、そうではない場合はＳ８へ移動する。
〔Ｓ８〕取り出した画素の位置から、該当する行の画素を右へ走査し、白画素を探す。
〔Ｓ９〕白画素を見つけたかどうかを判定する。見つけた場合はＳ１０へ、見つけられなかった場合は終了する。
〔Ｓ１０〕見つけた白画素の位置から、該当する行の画素を右へ走査し、黒画素を探す。
〔Ｓ１１〕黒画素を見つけたかどうかを判定する。見つけた場合はＳ１２へ、見つけられなかった場合は終了する。
〔Ｓ１２〕ｈ＝ｈ＋１；次の外郭点の特徴量を抽出する。
【００５５】
なお、図１０に示すフローチャートの中に“左”と“右”をそれぞれ“右”と“左”で書き換えると、方向５(横左向き)で特徴量を抽出する動作手順を示すフローチャートになる。
【００５６】
図１１は方向７(縦下向き)で特徴量を抽出する動作手順を示すフローチャートである。
〔Ｓ２１〕初期値を設定する。抽出範囲をＭ１＊Ｍ２と、ｈ＝１、ｊ番目（ｊ＝１、２、…、ｋ）外郭点特徴量の値＝０と設定する。
〔Ｓ２２〕列の画素を上から下へ走査し、最初に見つけた黒画素（１番目外郭点）を取り出す。
〔Ｓ２３〕黒画素が見つけられたかどうかを判定する。見つけられた場合はＳ２４へ、見つけられなかった場合は終了する。
〔Ｓ２４〕取り出した黒画素（外郭点）を中心とするサイズがＭ１＊Ｍ２画素のウインドウを設置する。
〔Ｓ２５〕ウインドウ内のすべての文字画素の方向寄与値を計算し、各方向毎の方向寄与値の和Ｌｊ（ｊ＝１、２、…、８）を求める。
〔Ｓ２６〕ウインドウ内の文字画素の各方向毎の方向寄与値の和Ｌｊ（ｊ＝１、２、…、８）を用いて式（１）あるいは式（２）でｈ番目外郭点特徴量を抽出する。
〔Ｓ２７〕ｋ番目の外郭点特徴量を全部抽出したかどうかを判定する。全部抽出された場合は終了、そうではない場合はＳ２８へ移動する。
〔Ｓ２８〕取り出した画素の位置から、該当する列の画素を下へ走査し、白画素を探す。
〔Ｓ２９〕白画素を見つけたかどうかを判定する。見つけた場合はＳ３０へ、見つけられなかった場合は終了する。
〔Ｓ３０〕見つけた白画素の位置から、該当する列の画素を下へ走査し、黒画素を探す。
〔Ｓ３１〕黒画素を見つけたかどうかを判定する。見つけた場合はＳ３２へ、見つけられなかった場合は終了する。
〔Ｓ３２〕ｈ＝ｈ＋１；次の外郭点の特徴量を抽出する。
【００５７】
なお、図１１に示すフローチャートの中に“上”と“下”をそれぞれ“下”と“上”で書き換えると、方向３(縦上向き)で特徴量を抽出する動作手順を示すフローチャートになる。
【００５８】
図１２は方向２(右上４５度斜め向き)で特徴量を抽出する動作手順を示すフローチャートである。
〔Ｓ４１〕初期値を設定する。抽出範囲をＭ１＊Ｍ２と、ｈ＝１、ｊ番目（ｊ＝１、２、…、ｋ）外郭点特徴量の値＝０と設定する。
〔Ｓ４２〕１〜４区分の場合は、行の左から右上４５度斜めへ走査し、５〜８区分の場合は、列の下から右上４５度斜めへ走査し、最初に見つけた黒画素（１番目外郭点）を取り出す。
〔Ｓ４３〕黒画素が見つけられたかどうかを判定する。見つけられた場合はＳ４４へ、見つけられなかった場合は終了する。
〔Ｓ４４〕取り出した黒画素（外郭点）を中心とするサイズがＭ１＊Ｍ２画素のウインドウを設置する。
〔Ｓ４５〕ウインドウ内のすべての文字画素の方向寄与値を計算し、各方向毎の方向寄与値の和Ｌｊ（ｊ＝１、２、…、８）を求める。
〔Ｓ４６〕ウインドウ内の文字画素の各方向毎の方向寄与値の和Ｌｊ（ｊ＝１、２、…、８）を用いて式（１）あるいは式（２）でｈ番目外郭点特徴量を抽出する。
〔Ｓ４７〕ｋ番目の外郭点特徴量を全部抽出したかどうかを判定する。全部抽出された場合は終了、そうではない場合はＳ４８へ移動する。
〔Ｓ４８〕取り出した画素の位置から、該当する走査方向上の画素を右上４５度斜めへ走査し、白画素を探す。
〔Ｓ４９〕白画素を見つけたかどうかを判定する。見つけた場合はＳ５０へ、見つけられなかった場合は終了する。
〔Ｓ５０〕見つけた白画素の位置から、該当する走査方向上の画素を右上４５度斜めへ走査し、黒画素を探す。
〔Ｓ５１〕黒画素を見つけたかどうかを判定する。見つけた場合はＳ５２へ、見つけられなかった場合は終了する。
〔Ｓ５２〕ｈ＝ｈ＋１；次の外郭点の特徴量を抽出する。
【００５９】
なお、図１２に示すフローチャートの中に、Ｓ４２を“１〜４区分の場合は、列の上から左下２２５度斜めへ走査し、５〜８区分の場合は、行の右から左下２２５度斜めへ走査し、黒画素（外郭点）を取り出す”のように、“右上４５度”を“左下２２５度”で書き換えると、方向６(左下２２５度斜め向き)で特徴量を抽出する動作手順を示すフローチャートになる。
【００６０】
図１３は方向８(右下３１５度斜め向き)で特徴量を抽出する動作手順を示すフローチャートである。
〔Ｓ６１〕初期値を設定する。抽出範囲をＭ１＊Ｍ２と、ｈ＝１、ｊ番目（ｊ＝１、２、…、ｋ）外郭点特徴量の値＝０と設定する。
〔Ｓ６２〕１〜４区分の場合は、行の左から右下３１５度斜めへ走査し、５〜８区分の場合は、列の上から右下３１５度斜めへ走査し、最初に見つけた黒画素（１番目外郭点）を取り出す。
〔Ｓ６３〕黒画素が見つけられたかどうかを判定する。見つけられた場合はＳ６４へ、見つけられなかった場合は終了する。
〔Ｓ６４〕取り出した黒画素（外郭点）を中心とするサイズがＭ１＊Ｍ２画素のウインドウを設置する。
〔Ｓ６５〕ウインドウ内のすべての文字画素の方向寄与値を計算し、各方向毎の方向寄与値の和Ｌｊ（ｊ＝１、２、…、８）を求める。
〔Ｓ６６〕ウインドウ内の文字画素の各方向毎の方向寄与値の和Ｌｊ（ｊ＝１、２、…、８）を用いて式（１）あるいは式（２）でｈ番目外郭点特徴量を抽出する。
〔Ｓ６７〕ｋ番目の外郭点特徴量を全部抽出したかどうかを判定する。全部抽出された場合は終了、そうではない場合はＳ６８へ移動する。
〔Ｓ６８〕取り出した画素の位置から、該当する走査方向上の画素を右下３１５度斜めへ走査し、白画素を探す。
〔Ｓ６９〕白画素を見つけたかどうかを判定する。見つけた場合はＳ７０へ、見つけられなかった場合は終了する。
〔Ｓ７０〕見つけた白画素の位置から、該当する走査方向上の画素を右下３１５度斜めへ走査し、黒画素を探す。
〔Ｓ７１〕黒画素を見つけたかどうかを判定する。見つけた場合はＳ７２へ、見つけられなかった場合は終了する。
〔Ｓ７２〕ｈ＝ｈ＋１；次の外郭点の特徴量を抽出する。
【００６１】
なお、図１３に示すフローチャートの中に、Ｓ６２を“１〜４区分の場合は、列の下から左上１３５度斜めへ走査し、５〜８区分の場合は、行の右から左上１３５度斜めへ走査し、黒画素（外郭点）を取り出す”のように、“右下３１５度”を“左上１３５度”で書き換えると、方向４(左上１３５度斜め向き)で特徴量を抽出する動作手順を示すフローチャートになる。
【００６２】
次に抽出された外郭点の特徴量を圧縮する文字特徴量圧縮手段１５の動作をフローチャートを用いて説明する。図１４は方向ｉ（ｉ＝１、２、…、８）で文字画像を走査して得た１区分の特徴量を圧縮する動作手順を示すフローチャートである。
〔Ｓ８１〕初期値を設定する。区分内の走査回数を、横と縦区分の場合はＬ＝８、斜め区分の場合はＬ＝１６と設定する。ｈ＝１。区分ｊ（ｊ＝１、２、…、ｋ）番目特徴量＝０と設定する。
〔Ｓ８２〕区分内の走査回数制御変数の初期化するｉ＝１、値が零の外郭点特徴量の個数を表す変数の初期化するｔ＝０。
〔Ｓ８３〕区分内に第ｉ回目走査するとき得たｈ番目外郭点特徴量は零かどうかを判定する。値が零の場合はＳ８５へ、零ではない場合はＳ８４へ移動する。
〔Ｓ８４〕値が非零のｈ番目外郭点特徴量の和を求める。
〔Ｓ８５〕ｉ＝ｉ＋１。
〔Ｓ８６〕区分内のｈ番目の外郭点を全部処理されたかどうかを判定する。全部処理された場合はＳ８７へ、そうではない場合はＳ８３へ移動する。
〔Ｓ８７〕区分ｈ番目の特徴量を求める。
〔Ｓ８８〕ｈ＝ｈ＋１。
〔Ｓ８９〕区分のｋ番目の特徴量が求められたかどうかを判定する。求められた場合は終了する。そうではない場合はＳ８２へ移動する。
【００６３】
次に文字特徴抽出方法について説明する。図１５は文字特徴抽出方法を示すフローチャートである。
〔Ｓ１００〕入力画像を複数の方向から走査し、背景画素から文字画素に変化する際の文字線の外郭点を抽出する。
〔Ｓ１０１〕外郭点を含むＭ１＊Ｍ２画素のウインドウからなる範囲を、抽出範囲として設定する。
〔Ｓ１０２〕抽出範囲の中の各文字画素から８触手方向に連続する文字画素の数である方向寄与値を計算する。
〔Ｓ１０３〕方向寄与値を用いて、外郭点の文字特徴量である外郭点文字特徴量を抽出する。
〔Ｓ１０４〕方向毎に入力画像を複数の区分に分割して、各区分での外郭点文字特徴量に対し、値が非零の外郭点文字特徴量の平均値を計算し、そして、その平均値を該当区分の外郭点文字特徴量として、外郭点文字特徴量の圧縮を行う。
【００６４】
以上説明したように、文字特徴抽出装置１０及び文字特徴抽出方法は、文字線の外郭点を含むサイズがＭ１＊Ｍ２画素のウインドウからなる範囲を抽出範囲とし、この範囲内のすべての文字画素の方向寄与値を求め、求められた方向寄与値を用いて外郭点の文字特徴量を抽出する。
【００６５】
さらに、文字画像を走査方向毎に複数の区分に分割し、各区分の外郭点の特徴量の中に、値が非零の文字特徴量の平均値を求め、その平均値を該当の区分の外郭点文字特徴量とする構成とした。
【００６６】
これにより、文字パターンの変形やノイズを吸収しやすく、大局的な特徴も反映でき、入力された未知文字パターンを高精度に認識することが可能になる。
【００６７】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の文字特徴量抽出装置は、入力画像から文字画素の外郭点を抽出し、外郭点を基準にした抽出範囲内から各文字画素の方向寄与値を計算する。そして、方向寄与値から外郭点文字特徴量を抽出し、外郭点文字特徴量を圧縮する構成とした。これにより、文字パターンの変形やノイズを吸収し、大局的な特徴も反映できるので、入力された未知文字パターンを高精度に認識することが可能になる。
【００６８】
また、本発明の文字特徴量抽出方法は、入力画像から文字画素の外郭点を抽出し、外郭点を基準にした抽出範囲内から各文字画素の方向寄与値を計算する。そして、方向寄与値から外郭点文字特徴量を抽出し、外郭点文字特徴量を圧縮することとした。これにより、文字パターンの変形やノイズを吸収し、大局的な特徴も反映できるので、入力された未知文字パターンを高精度に認識することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  文字特徴抽出装置の原理図である。
【図２】  文字特徴抽出装置の詳細構成を示す図である。
【図３】  文字特徴抽出装置を情報端末装置に適用させた場合の構成を示す図である。
【図４】  １文字分の文字画像の領域分割の説明図である。
【図５】  文字画像を走査する時の走査方向を示す図である。
【図６】  抽出範囲の説明図である。
【図７】  方向寄与値を求める時の走査方向を示す図である。
【図８】  従来の文字特徴量抽出の様子を示す図である。
【図９】  本発明の文字特徴量抽出の様子を示す図である。
【図１０】  方向１(横右向き)で特徴量を抽出する動作手順を示すフローチャートである。
【図１１】  方向７(縦下向き)で特徴量を抽出する動作手順を示すフローチャートである。
【図１２】  方向２(右上４５度斜め向き)で特徴量を抽出する動作手順を示すフローチャートである。
【図１３】  方向８(右下３１５度斜め向き)で特徴量を抽出する動作手順を示すフローチャートである。
【図１４】  方向ｉ（ｉ＝１、２、…、８）で文字画像を走査して得た１区分の特徴量を圧縮する動作手順を示すフローチャートである。
【図１５】  文字特徴抽出方法を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０  文字特徴抽出装置
１１  外郭点抽出手段
１２  抽出範囲設定手段
１３  方向寄与値計算手段
１４  外郭点文字特徴量抽出手段
１５  文字特徴量圧縮手段
【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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【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１５】
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