(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
一文字毎に切り出されて２値化された入力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、該正規化された入力文字パターンから黒画素連結長を利用する特徴を抽出する処理を行い、該特徴を認識特徴標準辞書の特徴値と比較して入力文字パターンを認識する方法において、
該正規化された入力文字パターンを走査し、走査した範囲から黒画素数を求める処理を行うステップと、
あらかじめ作成し蓄積してある標準パターン辞書の標準文字パターンの黒画素数との差分値から、該走査した範囲の劣化程度を求める処理を行うステップと、
該劣化程度を基にして補正係数を算出する処理を行うステップと、
該補正係数を用いて該走査範囲内から計数した黒画素連結長を補正する処理を行い、該補正した値を新たに黒画素連結長として用いるステップとを有する
ことを特徴とする文字パターン認識方法。
【請求項２】
請求項１記載の文字パターン認識方法において、
劣化程度を基にして補正係数を算出する処理を行うステップでは、該劣化程度を入力文字パターン全体で平均化した値を用いて補正係数を算出する
ことを特徴とする文字パターン認識方法。
【請求項３】
請求項２記載の文字パターン認識方法において、
劣化程度を基にして補正係数を算出する処理を行うステップでは、更に、該劣化程度を入力文字パターン全体で平均化した値の内、認識対象字種の中で最も小さい値を用いて補正係数を算出する
ことを特徴とする文字パターン認識方法。
【請求項４】
一文字毎に切り出されて２値化された入力文字パターンに対して、位置及び大きさについて正規化する前処理部と、
該正規化された入力文字パターンから黒画素連結長を利用する特徴を抽出する特徴抽出部と、
該特徴を認識特徴標準辞書の特徴値と比較して入力文字パターンを認識する識別部とを有する文字パターン認識装置において、
該正規化された入力文字パターンを走査し、走査した範囲から黒画素数を求め、あらかじめ作成し蓄積してある標準パターン辞書の標準文字パターンの黒画素数との差分値から、該走査した範囲の劣化程度を求める劣化程度計測部と、
該劣化程度を基にして補正係数を算出し、該補正係数を用いて該走査範囲内から計数した黒画素連結長を補正し、該補正した値を新たに黒画素連結長とする劣化補正部とを有する
ことを特徴とする文字パターン認識装置。
【請求項５】
請求項４記載の文字パターン認識装置において、
劣化補正部は、該劣化程度を入力文字パターン全体で平均化した値を用いて補正係数を算出するものである
ことを特徴とする文字パターン認識装置。
【請求項６】
請求項５記載の文字パターン認識装置において、
劣化補正部は、更に、劣化程度を文字パターン全体で平均化した値の内、認識対象字種の中で最も小さい値を用いて補正係数を算出するものである
ことを特徴とする文字パターン認識装置。
【請求項７】
請求項１から３のいずれか１項に記載の文字パターン認識方法におけるステップを、コンピュータに実行させるためのプログラムとした
ことを特徴とする文字パターン認識プログラム。
【請求項８】
請求項１から３のいずれか１項に記載の文字パターン認識方法におけるステップを、コンピュータに実行させるためのプログラムとし、
該プログラムを、該コンピュータが読み取りできる記録媒体に記録した
ことを特徴とする文字パターン認識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入力文字パターンから、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（特顕昭５６−４６６５９号）をベクトルの形で求め、あらかじめ作成してある認識特徴標準辞書内の各文字パターンの標準特徴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、もっとも類似した標準特徴ベクトルの文字パターンを認識結果とする第一の方法がある。
【０００３】
例えば、入力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」がある。
【０００４】
また、入力文字パターンの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認識特徴標準辞書内の各文字パターンの標準特徴ベクトル（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、もっとも類似した標準特徴ベクトルの文字パターン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、標準文字パターンのベクトルの黒画素数が多い文字パターンに誤認識してしまう問題がある。また、重なっている画素数で判定されるため、入力文字パターンと標準文字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、その目的は、２値化、位置及び大きさの正規化をされた入力文字パターンから黒画素連結長を利用して抽出した特徴ベクトルと認識特徴標準辞書内の各文字パターンの標準特徴ベクトルとの間で、もっとも類似した標準特徴ベクトルの文字パターンを認識結果とする場合に、汚れなどの雑音が含まれている文字対象を正しく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】
上記の目的を達成するため本発明は、一文字毎に切り出されて２値化された入力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、該正規化された入力文字パターンから黒画素連結長を利用する特徴を抽出する処理を行い、該特徴を認識特徴標準辞書の特徴値と比較して入力文字パターンを認識する方法において、該正規化された入力文字パターンを走査し、走査した範囲から黒画素数を求める処理を行うステップと、あらかじめ作成し蓄積してある標準パターン辞書の標準文字パターンの黒画素数との差分値から、該走査した範囲の劣化程度を求める処理を行うステップと、該劣化程度を基にして補正係数を算出する処理を行うステップと、該補正係数を用いて該走査範囲内から計数した黒画素連結長を補正する処理を行い、該補正した値を新たに黒画素連結長として用いるステップとを有することを特徴とする文字パターン認識方法を手段とする。
【０００９】
あるいは、上記の文字パターン認識方法において、劣化程度を基にして補正係数を算出する処理を行うステップでは、該劣化程度を入力文字パターン全体で平均化した値を用いて補正係数を算出することを特徴とする文字パターン認識方法を手段とする。
【００１０】
あるいは、上記の文字パターン認識方法において、劣化程度を基にして補正係数を算出する処理を行うステップでは、更に、該劣化程度を入力文字パターン全体で平均化した値の内、認識対象字種の中で最も小さい値を用いて補正係数を算出することを特徴とする文字パターン認識方法を手段とする。
【００１１】
あるいは、一文字毎に切り出されて２値化された入力文字パターンに対して、位置及び大きさについて正規化する前処理部と、該正規化された入力文字パターンから黒画素連結長を利用する特徴を抽出する特徴抽出部と、該特徴を認識特徴標準辞書の特徴値と比較して入力文字パターンを認識する識別部とを有する文字パターン認識装置において、該正規化された入力文字パターンを走査し、走査した範囲から黒画素数を求め、あらかじめ作成し蓄積してある標準パターン辞書の標準文字パターンの黒画素数との差分値から、該走査した範囲の劣化程度を求める劣化程度計測部と、該劣化程度を基にして補正係数を算出し、該補正係数を用いて該走査範囲内から計数した黒画素連結長を補正し、該補正した値を新たに黒画素連結長とする劣化補正部とを有することを特徴とする文字パターン認識装置を手段とする。
【００１２】
あるいは、上記の文字パターン認識装置において、劣化補正部は、該劣化程度を入力文字パターン全体で平均化した値を用いて補正係数を算出するものであることを特徴とする文字パターン認識装置を手段とする。
【００１３】
あるいは、上記の文字パターン認識装置において、劣化補正部は、更に、劣化程度を文字パターン全体で平均化した値の内、認識対象字種の中で最も小さい値を用いて補正係数を算出するものであることを特徴とする文字パターン認識装置を手段とする。
【００１４】
あるいは、上記の文字パターン認識方法におけるステップを、コンピュータに実行させるためのプログラムとしたことを特徴とする文字パターン認識プログラムを手段とする。
【００１５】
あるいは、上記の文字パターン認識方法におけるステップを、コンピュータに実行させるためのプログラムとし、該プログラムを、該コンピュータが読み取りできる記録媒体に記録したことを特徴とする文字パターン認識プログラムを記録した記録媒体を手段とする。
【００１６】
本発明では、あらかじめ作成し蓄積してある認識特徴標準辞書内の各文字パターンの標準特徴ベクトル（特徴ベクトル同様に２値パターンで表現）と比較することにより、各標準文字パターンを仮定した場合の入力文字パターンの変動量を、特徴値を補正するための補正係数として算出し、該補正係数により局所領域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ことにより、雑音の状態に応じて雑音の影響を低減させた特徴ベクトル及び距離値または類似度を得る。
【００１７】
つまり、本発明では、２値化、位置及び大きさの正規化をされた入力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、あらかじめ作成し蓄積してある認識特徴標準辞書内の各文字パターンの標準特徴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、もっとも類似した標準特徴ベクトルの文字パターンを認識結果とする方法において、入力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補正係数を算出し、特徴値を該補正係数によって補正することにより、雑音による特徴値の変動を低減させることにより、汚れなどの雑音が含まれている文字対象を正しく認識するできるようにする。
【００１８】
【発明の実施の形態】
次に、図を参照して本発明の実施の形態を説明する。
【００１９】
《実施形態例１》
図１は、本発明の文字認識方法を実施する文字認識装置の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は劣化程度計測部、１−４は特徴抽出部、１−５は標準パターン辞書、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。
【００２０】
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、核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１−１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１−１の拡大／縮小処理を行う。
【００２１】
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１−１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。図２（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入力文字パターンである。
【００２２】
劣化程度計測部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入力文字パターンと、あらかじめ作成し蓄積してある標準パターン辞書の各文字パターンの標準パターンとを比較することにより、該入力文字パターンの汚れている程度（劣化程度）を計測する処理を行う。
【００２３】
図３に、該劣化程度計測部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、正規化パターンの着目画素を中心に黒画素数観測用窓を設定する画素観測窓設定部、１−３−２は、観測窓内の黒画素数を計測する黒画素数計測部、１−３−３は、正規化入力文字パターンと標準パターン辞書１−５の標準文字パターンとの間で、着目画素を中心とした観測窓内の黒画素数と標準文字パターンの該着目画素と同じ位置に設定された観測窓内の黒画素数とを比較する劣化程度算出部、１−３−４は、劣化程度算出部１−３−３から出力される値を入力文字パターン全体で平均化する平均劣化程度算出部、１−３−５は、得られた劣化程度結果を出力する劣化程度結果出力部、である。
【００２４】
標準パターン辞書１−５は、標準文字パターンとして各文字種に対してそれぞれ１パターンづつを作成し蓄積、登録する構成でも良いが、各文字種毎に１ないし複数の標準文字パターンを作成し蓄積、登録しておく構成でも良い。その場合、登録されている各文字種の標準文字パターンの登録総数の回数だけ、入力文字パターンとの比較を行い劣化程度を算出する処理等を繰り返せば良い（後記する実施形態例２の場合では、ステップＳ４〜Ｓ８を繰り返す）。
【００２５】
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入力文字パターンから、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（特顕昭５６−４６６５９号）を求め、ベクトルの形で抽出する処理を行う。
【００２６】
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、正規化入力文字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。
【００２７】
劣化補正部１−６は、本発明の主要部をなすもので、劣化程度計測部１−３から出力される劣化程度結果から補正係数を算出し、この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。
【００２８】
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、劣化程度を用いて特徴値を補正する補正係数を算出する補正係数算出部、１−６−２は、該補正された値を特徴抽出部１−４へ出力する黒画素数補正部、である。
【００２９】
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、すでに作成し蓄積しておいた各文字パターンの認識特徴標準辞書１−８を用いて、特徴ベクトルと認識特徴標準辞書１−８の各文字パターン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認識特徴標準辞書１−８の各文字パターンとの間の距離値または類似度を求めることにより、入力文字パターンの識別を行う。
【００３０】
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、入力文字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の各文字パターン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。
【００３１】
《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、入力文字パターン１−１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、黒画素数の計数及び該黒画素数と標準パターン辞書の黒画素数との差を基に、局所領域の劣化程度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標準特徴ベクトルとの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。
【００３２】
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。
【００３３】
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を正規化する前処理を行う（ステップＳ２）。前処理によって得られたＮ×Ｎメッシュの正規化入力文字パターン（ステップＳ３）は、劣化程度計測部１−３の画素観測窓設定部１−３−１と特徴抽出部１−４の文字パターン分割部１−４−１へ送られる。
【００３４】
劣化程度計測部１−３においては、正規化入力文字パターンの各標準文字パターンに対する劣化程度を計測する（ステップＳ４）。正規化入力文字パターンの各標準文字パターンに対する劣化程度計測の具体的な処理フローを、図８に示す。
【００３５】
劣化程度計測部１−３の画素観測窓設定部１−３−１は、文字パターンの黒画素を検出する（ステップＳ４−１）。検出画素が黒画素であった場合（ステップＳ４−２）、局所領域内黒画素数のカウンタを１増やす（ステップＳ４−３）。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Ｓ４−４）。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。ここで、Ｌの値は、認識対象データが漢字のように複雑な場合には小さい値をとり、数字やアルファベットのように単純な場合には大きめの値を取るようにする。その際Ｌの値は、正規化の後の文字データの横幅の画素数をＭとするとき、Ｍの１０分の１から４分の１の範囲でその値を設定すれば良好な結果が得られる。黒画素数計測部１−３−２は観測窓内の黒画素数を計数する（ステップＳ４−５）。劣化程度算出部１−３−３は、標準パターン辞書１−５のｉ番目の字種における該検出画素と同じ位置及び方向の観測窓から計数された黒画素数との差を劣化程度として算出する（ステップＳ４−６）。算出された劣化程度を累積する（ステップＳ４−７）。累積した劣化程度を入力文字パターン内の黒画素数で平均化する（ステップＳ４−８）。各画素における劣化程度と入力文字パターンの平均劣化程度を劣化補正部１−６へ出力する（ステップＳ４−９）。
【００３６】
特徴抽出部１−４の文字パターン分割部１−４−１は正規化入力文字パターンを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Ｓ５）。局所領域に分割された入力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Ｓ６）。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９に示す。
【００３７】
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Ｓ６−１）。検出画素が黒画素であった場合（ステップＳ６−２）、局所領域内黒画素数のカウンタを１増やす（ステップＳ６−３）。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Ｓ６−４）。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。なお、Ｌの値については上述のとおりである。観測窓内の領域は黒画素数計測部１−４−４に送られる。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連結長を計数する（ステップＳ６−５）。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１−６−２へ送られる。
【００３８】
劣化補正部１−６の補正係数算出部１−６−１は、計測された平均劣化程度の値を用い、観測窓内から計数された黒画素数を補正する補正係数を算出する（ステップＳ６−６）。例えば、着目画素の観測窓から得られた劣化程度をｑ、文字パターン全体の平均劣化程度をｇとすると、補正係数をｗは、
ｗ＝１−min（ｇ，ｑ）／（２Ｌ＋１）
で算出される。算出された４方向毎の補正係数は、黒画素数補正部１−６−２へ送られる。
【００３９】
黒画素数補正部１−６−２は方向毎に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Ｓ６−７）。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。
【００４０】
特徴抽出部１−４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Ｓ６−８）。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。
【００４１】
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Ｓ６−８−１）。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Ｓ６−８−２）。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、
αi＝ｌi／√（Σj=14ｌj2）で表される。
【００４２】
このようにして求められる方向寄与度αi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Ｓ６−９）。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Ｓ６−１０）。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入力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Ｓ６−１１）。
【００４３】
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入力文字パターンにおける特徴ベクトルにする（ステップＳ７）。特徴ベクトルは、識別部１−７の距離値・類似度計算部１−７−１へ送られる。
【００４４】
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蓄積してある認識特徴標準辞書１−８の各文字パターン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Ｓ８）。
【００４５】
全ての入力文字パターンに対して、ステップＳ４からステップＳ８を繰り返すことにより、全ての標準文字パターンに対する距離値を算出する。各入力文字パターンにおける距離値をソーティング部１−７−２へ送る。
【００４６】
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の全標準文字パターンに対して行うことにより得られた全入力文字パターン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Ｓ９）。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。
【００４７】
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）標準文字パターンを識別結果として出力する（ステップＳ１０）。
【００４８】
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。
【００４９】
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。
【００５０】
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。
【００５１】
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。
【００５２】
上記説明では、方向別の黒画素連結長として、観測窓内の黒画素数を用いたが、従来の着目画素から連結している黒画素数や、観測窓内の黒画素数を変化数で除算した値を用いる手法ももちろん適用可能である。
【００５３】
上記説明では、補正係数ｗとしてｗ＝１−min（ｇ，ｑ）／（２Ｌ＋１）を用いたが、ｗ＝１−ｇ／（２Ｌ＋１）やｗ＝１−ｑ／（２Ｌ＋１）を用いることも、もちろん可能である。
【００５４】
《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、４方向の観測窓内の黒画素数と標準パターン辞書の黒画素数との差分値及び全標準文字パターンから得られた該差別直を基に、局所領域の劣化程度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する際の、特徴抽出処理及び劣化補正処理について説明する。図１１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。
【００５５】
劣化程度計測部１−３において、正規化入力文字パターンＳ３の全標準文字パターンに対する劣化程度を計測する（ステップＳ４）。特徴抽出部１−４の文字パターン分割部１−４−１は正規化入力文字パターンを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Ｓ５）。局所分割された入力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Ｓ６）。
【００５６】
局所領域に分割された正規化入力文字パターンは、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Ｓ６−１）。検出画素が黒画素であった場合（ステップＳ６−２）、局所領域内黒画素数のカウンタを１増やす（ステップＳ６−３）。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Ｓ６−４）。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。なお、Ｌの値については実施形態例２で述べたとおりである。観測窓内の領域は黒画素数計測部１−４−４に送られる。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連結長を計数する（ステップＳ６−５）。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１−６−２へ送られる。
【００５７】
劣化補正部１−６の補正係数算出部１−６−１は、計測された値を用い、観測窓内から計数された黒画素数を補正する補正係数を算出する（ステップＳ６−６）。例えば、着目画素の観測窓から得られた劣化程度をｑ、全標準文字パターンの中で入力文字パターン全体の平均劣化程度の最小値をｐとすると、補正係数ｗは、
ｗ＝１−min（ｐ，ｑ）／（２Ｌ＋１）
で算出される。算出された４方向毎の補正係数は、黒画素数補正部１−６−２へ送られる。
【００５８】
黒画素数補正部１−６−２は方向毎に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Ｓ６−７）。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１−４の特徴値算出部１−４−５へ送られる。
【００５９】
特徴抽出部１−４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Ｓ６−８）。
【００６０】
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入力文字パターンにおける特徴ベクトルにする（ステップＳ７）。
【００６１】
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。
【００６２】
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。
【００６３】
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。
【００６４】
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。
【００６５】
上記説明では、方向別の黒画素連結長として、観測窓内の黒画素数を用いたが、従来の着目画素から連結している黒画素数や、観測窓内の黒画素数を変化数で除算した値を用いる手法ももちろん適用可能である。
【００６６】
上記説明では、補正係数ｗとしてｗ＝１−min（ｐ，ｑ）／（２Ｌ＋１）を用いたが、ｗ＝１−ｐ／（２Ｌ＋１）やｗ＝１−ｑ／（２Ｌ＋１）を用いることも、もちろん可能である。
【００６７】
図１２に文字パターンを粗い正方形のＫ個の局所領域１２−１，…，１２−ｋ，…，１２−Ｋに分割した場合の図を示す。
【００６８】
図１３に、文字パターンの黒画素連結長を求めるために観測窓を伸ばす方向として、４方向１３−１，１３−２，１３−３，１３−４にした場合を示す。
【００６９】
図１４は、図１２における第ｋ番目の局所領域１２−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、観測窓内の黒画素数を計測する様子を示す図である。
【００７０】
図１５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１５（ａ）は標準文字パターン、図１５（ｂ）は正常な入力文字パターン、図１５（ｃ）は背景にノイズがある入力文字パターンの例を示す。観測窓１５−（ａ）、１５−（ｂ）、１５−（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１に示す。ただし補正係数を、ｗ＝１−ｑ／（２Ｌ＋１）、Ｌ＝６とする。
【００７１】
【表１】
0003933496.tif 000002
【００７２】
表１より、従来の黒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、汚れても劣化に対して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、劣化している入力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。
【００７３】
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１１で示した処理の手順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手順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。
【００７４】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、入力文字パターンと各標準文字パターンを比較することにより算出される差分値等の劣化の程度を表す値をもとに補正係数を算出して黒画素連結長を補正することにより、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入力文字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ようにしたので、特徴値の変動を抑制し、劣化した入力文字パターンを正しく認識できるようになる。
【００７５】
また、本発明では劣化していない時は、正しい文字パターンとの差分値がほぼ０となるため、不必要な補正処理が行われないので、従来の特徴とほぼ同じ特徴値が得られ、ノイズが存在していない入力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。
【００７６】
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入力文字パターンを認識可能とすることで、各種文字認識手法の性能を向上させることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の文字認識方法を実施する文字認識装置の一実施形態例を説明する構成図である。
【図２】（ａ），（ｂ）は、本実施形態例での前処理部における前処理の様子を示す図である。
【図３】本実施形態例での劣化程度計測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】本実施形態例で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】本実施形態例で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】本実施形態例で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を説明するフローチャートである。
【図８】実施形態例２での劣化程度計測の具体的な処理フローを示すフローチャートである。
【図９】実施形態例２で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示すフローチャートである。
【図１０】実施形態例２での方向寄与度を算出する具体的な処理フローを示すフローチャートである。
【図１１】本発明の実施形態例３を説明するフローチャートである。
【図１２】本実施形態例での特徴抽出部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した図である。
【図１３】本実施形態例での特徴抽出部において、文字パターンの黒画素連結長を求めるために観測窓を伸ばす方向として、８方向にした場合を示す図である。
【図１４】本実施形態例において、観測窓内の黒画素数を計測する様子を示す図である。
【図１５】（ａ），（ｂ），（ｃ）は、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…劣化程度計測部
１−３−１…画素観測窓設定部
１−３−２…黒画素数計測部
１−３−３…劣化程度算出部
１−３−４…平均劣化程度算出部
１−３−５…劣化程度結果出力部
１−４…特徴抽出部
１−４−１…パターン分割部
１−４−２…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…標準パターン辞書
１−６…劣化補正部
１−６−１…補正係数算出部
１−６−２…黒画素数補正部
１−７…識別部
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
【図１】
0003933496.tif 000003
【図２】
0003933496.tif 000004
【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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