(57)【要約】【課題】文字画像中の文字の文字種を精度よく判定することを目的とする。【解決手段】情報処理装置であって、文字画像から、文字列領域を抽出する抽出手段と、文字列領域から、文字単位の単一文字領域を切り出す切出手段と、文字列領域における、各単一文字領域の重心及び縦横比に基づいて、文字列の文字種が活字であるか手書き文字であるかを判定する第１の判定手段とを有することを特徴とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字画像から、文字列領域を抽出する抽出手段と、
前記文字列領域から、文字単位の単一文字領域を切り出す切出手段と、
前記文字列領域における、各単一文字領域の重心及び縦横比に基づいて、前記文字列の文字種を判定する第１の判定手段と
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記第１の判定手段は、前記文字列の文字種が活字であるか手書き文字であるかを判定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記第１の判定手段は、前記文字列領域に含まれる単一文字領域の重心の標準偏差が第１の閾値未満である場合に、文字種を活字と判定することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記第１の判定手段は、前記文字列領域に含まれる単一文字領域の縦横比の標準偏差が第２の閾値未満である場合に、文字種を活字と判定することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記第１の判定手段は、前記文字列領域に含まれる単一文字領域の重心の標準偏差が第１の閾値以上であり、かつ前記文字列領域に含まれる単一文字領域の縦横比の標準偏差が第２の閾値以上である場合に、文字種を手書き文字と判定することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記第１の判定手段により活字と判定された場合に、前記文字列に対し、活字用の文字認識処理を行い、前記第１の判定手段により手書き文字と判定された場合に、前記文字列に対し、手書き文字用の文字認識処理を行う認識手段をさらに有することを特徴とする請求項１乃至５何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記文字列領域における、各文字の縦横比に基づいて、単一文字領域を複数のグループに分類する分類手段と、
各グループに含まれる単一文字領域の重心及び縦横比に基づいて、各グループの文字種を判定する第２の判定手段と
を有し、
前記第１の判定手段は、手書き文字の文字種のグループが存在する場合に、前記文字列の文字種を手書き文字と判定することを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記第１の判定手段は、すべてのグループの文字種が活字である場合に、前記文字列の文字種を活字と判定することを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記第１の判定手段は、前記グループの数が第３の閾値以上である場合に、前記文字列の文字種を手書き文字と判定することを特徴とする請求項７又は８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記第１の判定手段は、前記文字列の文字種が活字数字及び手書き数字以外のその他の文字、活字数字又は手書き数字のいずれであるかを判定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記第１の判定手段は、前記文字列領域に含まれる単一文字領域の重心の標準偏差が第４の閾値未満であり、かつ前記文字列領域に含まれる単一文字領域の縦横比の平均値が第５の閾値以上である場合に、文字種を活字数字と判定することを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記第１の判定手段は、前記文字列領域に含まれる単一文字領域の縦横比の標準偏差が第６の閾値以上であり、かつ前記文字列領域に含まれる単一文字領域の縦横比の平均値が第５の閾値以上である場合に、文字種を活字数字と判定することを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記第１の判定手段は、前記文字列領域に含まれる単一文字領域の重心の標準偏差が第４の閾値以上であり、かつ前記文字列領域に含まれる前記単一文字領域の縦横比の平均が第５閾値以上である場合に、前記文字列を手書き数字と判定することを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
文字画像から、文字列領域を抽出する抽出ステップと、
前記文字列領域から、文字単位の単一文字領域を切り出す切出ステップと、
前記文字列領域における、各単一文字領域の重心及び縦横比に基づいて、前記文字列の文字種を判定する第１の判定ステップと
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１５】
コンピュータを、
文字画像から、文字列領域を抽出する抽出手段と、
前記文字列領域から、文字単位の単一文字領域を切り出す切出手段と、
前記文字列領域における、各単一文字領域の重心及び縦横比に基づいて、前記文字列の文字種を判定する第１の判定手段と
して機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、文書や帳票などに記載されている文字を認識する文字認識装置が広く普及しているが、その多くは活字専用であるか手書き文字専用であり、一つの認識方法で活字と手書き文字の両方を認識するものはあまり知られていない。活字と手書き文字の両方を認識する装置の多くは、活字用の文字認識処理と手書き文字用の文字認識処理の両方を実行し、その結果を比較検討して最終的な文字認識結果を出力している。しかし、このように、二種類の文字認識処理を実行し、その結果を比較検討する方法では、処理に要する時間が長くなる。
【０００３】
そこで、自動的に文字が活字であるか手書き文字であるかを判定し、その結果に応じて活字用と手書き文字用の認識処理を切替えて行う方法が提案されている。活字と手書き文字の判定方法としては、文書や帳票のスキャン画像から文字列を抽出し、その文字列に含まれる文字のピッチ、中心位置のずれなどの文字の配置の規則性に基づいて判定する方法が一般的に知られている。この判定方法では、文字のピッチ、中心位置のずれの小さい文字列を活字と判定し、文字のピッチ、中心位置のずれの大きい文字列を手書き文字と判定する。また、特許文献１には、更に活字と手書き文字の判定精度を高めるものとして、カタカナ、平仮名など、濁点、小文字をもつ字種を対象に含む場合、濁点、小文字を除外した文字列の中心位置の規則性に基づいて判定する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第４２２９５２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、文字のピッチ、中心位置のずれが小さいというルールが成立しない活字も存在する。図１０は、このルールに反する文字列の一例を示す図である。図１０（ａ）は、文字のピッチが一定ではない活字例を示す図である。文字ピッチは、ある意味デザイナーの意図に大きく依存されるものである。このため、文字のピッチをベースにした活字と手書き文字の判定処理においては、望ましい結果が得られない場合がある。
また、図１０（ｂ）は、異なる文字サイズが混在する活字例を示す図である。中心位置のずれは、活字と手書き文字の特性をある程度反映している。しかしながら、異なる文字サイズが混在する活字の場合、図１０（ｂ）に示すように、中心位置のずれが大きくなり、このため、中心位置のずれだけでは活字と手書き文字の正確な判定を行うことができない。
【０００６】
本発明はこのような問題点に鑑みなされたもので、文字画像中の文字の文字種を精度よく判定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
そこで、本発明は、情報処理装置であって、文字画像から、文字列領域を抽出する抽出手段と、前記文字列領域から、文字単位の単一文字領域を切り出す切出手段と、前記文字列領域における、各単一文字領域の重心及び縦横比に基づいて、前記文字列の文字種を判定する第１の判定手段とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、文字画像中の文字の文字種を精度よく判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】文字認識装置のソフトウェア構成を示す図である。
【図２】文字認識装置のハードウェア構成を示す図である。
【図３】文字認識処理を示すフローチャートである。
【図４】文字種判定処理を示すフローチャートである。
【図５】文字の縦横比の説明図である。
【図６】文字種判定処理の説明図である。
【図７】第２の実施形態に係る文字種判定処理を示すフローチャートである。
【図８】第２の実施形態に係る文字種判定処理の説明図である。
【図９】第３の実施形態に係る文字種判定処理を示すフローチャートである。
【図１０】文字列の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。
【００１１】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る情報処理装置の一例としての文字認識装置１００のソフトウェア構成を示す図である。文字認識装置１００は、領域抽出部１２０と、文字切出部１３０と、文字種判定部１４０と、文字認識部１５０と、を有している。領域抽出部１２０は、文字画像の一例としての文書画像から文字列領域を抽出する。文字切出部１３０は、領域抽出部１２０が抽出した文字列領域から一文字単位の単一文字領域を切り出す。文字種判定部１４０は、文字列領域の特徴量を求め、特徴量に基づいて、文字列領域に含まれる文字の文字種を判定する。本実施形態に係る文字認識装置１００は、活字と手書き文字のうちいずれの文字種かを判定する。
【００１２】
図２は、文字認識装置１００のハードウェア構成を示す図である。文字認識装置１００は、ＣＰＵ２０１と、ＲＡＭ２０２と、ＲＯＭ２０３と、通信インタフェース（ＩＦ）２０４と、入出力装置２０５と、記録媒体読取装置２０６と、外部記憶装置２０７とを有しており、各部はバス２０８に接続されている。ＣＰＵ２０１は、文字認識装置１００の全体を制御する。ＲＡＭ２０２及びＲＯＭ２０３は、ＯＳや後述の処理を含む各主処理を行うためのプログラム、データ等を格納している。
【００１３】
記録媒体読取装置２０６は、外部記録媒体からデータ等を読み取る。外部記憶装置２０７は、ハードディスクやＣＤ−ＲＯＭ等であり、各種データを格納している。なお、後述する文字認識装置１００の機能や処理は、ＣＰＵ２０１がＲＯＭ２０３、外部記憶装置２０７に格納されたプログラムを読み出し、このプログラムを実行することにより実現される。また、ＣＰＵ２０１は、記録媒体読取装置２０６を介して外部記録媒体に格納されたプログラムをＲＡＭ２０２に格納し、このプログラムを読み出し、実行してもよい。入出力装置２０５は、スキャナやキーボード等の入力デバイス、ディスプレイモニタ、プリンタ等の出力デバイスを含み、データ処理を行うためのデータの入出力を行う。また、通信ＩＦ２０４は、通信回線を介して、外部装置との間でデータやプログラムの授受を行う。
【００１４】
図３は、文字認識装置１００による、文字認識処理を示すフローチャートである。Ｓ３００において、領域抽出部１２０は、電子化された文書画像から文字列領域を抽出する（抽出処理）。なお、文書画像から文字列領域を抽出する処理については、例えば特開２００２−３１４８０６公報を参照することができる。次に、Ｓ３０１において、文字切出部１３０は、Ｓ３００において抽出された文字列領域から一文字単位の単一文字領域である文字パタンを切り出す（切出処理）。具体的には、文字切出部１３０は、文字列領域中において、直線を上下に移動し、文字との交差する数に基づき文字パタンを切り出す。
【００１５】
次に、Ｓ３０２において、文字種判定部１４０は、文字列領域から切り出された各文字パタンの情報に基づいて、文字列領域の文字種を判定する。具体的には、文字種判定部１４０は、文字列領域の文字種が活字であるか手書き文字であるかを判定する（判定処理）。なお、Ｓ３０２における処理については、図４を参照しつつ後に詳述する。次に、Ｓ３０３において、文字認識部１５０は、Ｓ３０２において判定された文字種に応じた文字認識処理を行う。文字認識部１５０は例えば、文字種が活字と判定された場合には、活字用の文字認識処理を行い、文字種が手書き文字と判定された場合に、手書き文字用の文字認識処理を行う（認識処理）。以上で、文字認識処理が終了する。
【００１６】
図４は、図３を参照しつつ説明した文字種判定処理（Ｓ３０２）における詳細な処理を示すフローチャートである。Ｓ４０１において、文字種判定部１４０は、文字切出処理（Ｓ３０１）において切り出された各文字の情報を取得する。次に、Ｓ４０２において、文字種判定部１４０は、文字の情報に基づいて、文字列領域の特徴量を計算する。文字種判定部１４０は、具体的には、特徴量として、文字列の重心位置の標準偏差Ｇと、文字列の縦横比の標準偏差Ｒ１を計算する。なお、重心は、中心と同じである。
【００１７】
ここで、文字列の重心位置の標準偏差は、各文字の重心位置のばらつきを表わす指標である。活字の重心位置のばらつきは、単一の文字サイズからなる文字列では小さくなるが、異なる文字サイズが混在する文字列では大きくなる傾向がある。一方、手書き文字の重心位置のばらつきは、書き方によってその値の範囲が変動するが、単一の文字サイズからなる活字程小さい値を示すことはない。一方、文字の縦横比は、図５に示すように、文字の縦幅と横幅の比率であり、文字の縦横比の標準偏差は、文字列中の各文字の形状のばらつきを表わす指標である。縦横比の標準偏差は、文字列中の各文字のサイズが単一か異なるかによらないもので、活字の場合は小さくなり、手書き文字の場合は大きくなる傾向がある。
【００１８】
図４に戻り、Ｓ４０３において、文字種判定部１４０は、重心位置の標準偏差Ｇと閾値ｔＧ１とを比較する。文字種判定部１４０は、重心位置の標準偏差Ｇが閾値ｔＧ１未満の場合には（Ｓ４０３でＹｅｓ）、処理をＳ４０６へ進める。そして、Ｓ４０６において、文字種判定部１４０は、文字列領域中の文字列の文字種を活字と判定し、文字種判定処理を終了する。一方、文字種判定部１４０は、重心位置の標準偏差Ｇが閾値ｔＧ１以上の場合には（Ｓ４０３でＮｏ）、処理をＳ４０４へ進める。
【００１９】
Ｓ４０４において、文字種判定部１４０は、縦横比の標準偏差Ｒ１と、閾値ｔＲ１とを比較する。文字種判定部１４０は、縦横比の標準偏差Ｒ１が閾値ｔＲ１未満の場合には（Ｓ４０４でＹｅｓ）、処理をＳ４０６へ進める。すなわち、文字種判定部１４０は、文字種を活字と判定する。文字種判定部１４０は、縦横比の標準偏差Ｒ１が閾値ｔＲ１以上である場合には（Ｓ４０４でＮｏ）、処理をＳ４０５へ進める。そして、Ｓ４０５において、文字種判定部１４０は、文字列領域中の文字列の文字種を手書き文字と判定し、文字種判定処理を終了する。なお、閾値ｔＧ１，ｔＲ１は、例えばＲＯＭ２０３等に予め設定されているものとする。
【００２０】
図６は、文字種判定処理の説明図である。図６（ａ）は、同じ文字サイズの活字の文字列を示す図である。図６（ｂ）は、文字サイズの異なる活字が混在する文字列を示す図である。図６（ｃ）は、手書き文字の文字列である。図６（ａ）〜（ｃ）において、各文字を囲む矩形６０１は、単一文字領域を示し、矩形中の黒点６０２は重心位置を示している。また、重心を結ぶ線６１１〜６１３は、それぞれ重心位置の変化の傾向を示している。
【００２１】
図６（ａ）に示すように、同じ文字サイズの活字の文字列においては、重心位置のばらつき、縦横比のばらつきは、共に小さい。図６（ｂ）に示すように、文字サイズの異なる活字が混在する文字列においては、重心位置のばらつきは大きいが、縦横比のばらつきは小さい。縦横比のばらつきが小さいのは、活字においては、文字サイズが異なっていても、縦横比は一定となるためである。図６（ｃ）に示すように、手書き文字の文字列においては、重心位置のばらつきも縦横比のばらつきも大きい。なお、図６（ｃ）には、乱雑に書いた典型的な手書き文字を例にしたが、丁寧に書かれた手書き文字においては、重心位置のばらつきは、図６（ｂ）に示す重心位置のばらつきと近い傾向になる。
【００２２】
以上のように、本実施形態に係る文字認識装置１００は、文字列の重心及び縦横比に基づいて、文字列の文字種を判定することができる。これにより、文字列の文字種を精度よく判定することができる。さらに、文字認識装置１００は、文字種に基づいて、文字認識処理を自動的に切り替えることができる。これにより、手書き文字と活字とが混在する文書や帳票においても、精度よく文字認識を行うことができる。
【００２３】
なお、第１の変更例としては、本実施形態に係る文字認識装置１００は、文字の形状変化を表わす特徴量として縦横比を用いたが、それ以外に相当効果を満たす特徴量を使っても良い。また、第２の変更例としては、本実施形態に係る文字認識装置１００は、文字種判定処理（Ｓ３０２）において、文字列の重心位置のばらつきによる判定を行った後に文字列の縦横比による判定を行ったが、逆の順序で判定しても良い。
【００２４】
（第２の実施形態）
第２の実施形態に係る文字認識装置１００は、文字列をグループ化し、各グループの文字種を判定し、各グループの判定結果に基づいて、文字列の文字種を判定する。以下、第２の実施形態に係る文字認識装置１００について、第１の実施形態に係る文字認識装置１００と異なる点について説明する。
【００２５】
図７は、第２の実施形態に係る文字種判定処理（Ｓ３０２）における詳細な処理を示すフローチャートである。Ｓ７０１において、文字種判定部１４０は、文字切出処理（Ｓ３０１）において切り出された各文字の情報を取得する。次に、Ｓ７０２において、文字種判定部１４０は、各文字の縦横比を計算する。次に、Ｓ７０３において、文字種判定部１４０は、各文字の縦横比に基づいて、文字をグループ化する。すなわち、文字種判定部１４０は、文字列に含まれる文字を複数の文字グループに分類する（分類処理）。文字種判定部１４０は、例えば、各文字の縦横比の値をクラスタリングすることにより、グループ化を行う。次に、Ｓ７０４において、文字種判定部１４０は、各文字グループにおける幾何学特徴量を計算する。文字種判定部１４０は、具体的には、各文字グループの文字の重心位置の標準偏差Ｇと、文字の縦横比の標準偏差Ｒ１とを計算する。
【００２６】
次に、Ｓ７０５において、文字種判定部１４０は、各文字グループの幾何学特徴量に基づき、各文字グループの文字種を判定する。なお、Ｓ７０５における処理は、図４を参照しつつ説明した、Ｓ４０３〜Ｓ４０６の処理と同様である。次に、Ｓ７０６において、文字種判定部１４０は、すべての文字グループの文字種が活字である場合には（Ｓ７０６でＹｅｓ）、処理をＳ７０８へ進める。そして、Ｓ７０８において、文字種判定部１４０は、文字列領域中の文字列の文字種を活字と判定し、文字種判定処理を終了する。一方、文字種判定部１４０は、手書きの文字種と判定された文字グループが存在する場合には（Ｓ７０６でＹｅｓ）、処理をＳ７０７へ進める。そして、Ｓ７０７において、文字種判定部１４０は、文字列領域中の文字列の文字種を手書き文字と判定し、文字種判定処理を終了する。
【００２７】
図８は、第２の実施形態に係る文字種判定処理の説明図である。図８（ａ）は文字サイズが異なる活字が混在する文字列を示す図である。図８（ｂ）は、図８（ａ）に示す文字列８００のグループ化の結果を示す図である。図８に示す例においては、文字列８００は、２つの文字グループ８１０，８１１に分類されている。各文字グループ８１０，８１１は、近い文字の縦横比の値を示す。これら２つの文字グループ８１０，８１１の文字種判定の結果は、いずれも活字となる。したがって、文字列８００の文字種は活字と判定される。以上のように、本実施形態に係る文字認識装置１００は、文字列をグループ化し、各グループの文字種の判定結果に基づいて、文字列の文字種を判定することができる。なお、第２の実施形態に係る文字認識装置１００のこれ以外の構成及び処理は、第１の実施形態に係る文字認識装置１００の構成及び処理と同様である。
【００２８】
第２の実施形態の変更例としては、文字認識装置１００は、文字列のグループ数が予め定めた閾値以上である場合には、文字列中の文字のばらつきが大きいと判断し、各グループの文字種の判定を行うことなく、文字列の文字種を手書き文字と判定してもよい。すなわち、文字認識装置１００は、Ｓ７０５の処理の後、得られた文字グループの数と閾値とを比較する。そして、文字認識装置１００は、得られた文字グループの数が閾値以上の場合には、手書き文字と判定し、得られた文字グループの数が閾値未満の場合には、処理をＳ７０６へ進める。このように、文字認識装置１００は、縦横比によるグループ化の結果に応じて文字列の文字種の判定を行うことができるので、処理の効率化を図ることができる。
【００２９】
（第３の実施形態）
第３の実施形態に係る文字認識装置１００は、文字列の幾何学特徴量に基づいて、活字と手書き文字との判定を行った後、さらに文字列が活字数字、手書き数字、これらの数字以外のいずれであるかを判定する。以下、第３の実施形態に係る文字認識装置１００について、他の実施形態に係る文字認識装置１００と異なる点について説明する。図９は、第３の実施形態に係る文字種判定処理（Ｓ３０２）における詳細な処理を示すフローチャートである。Ｓ９０１において、文字種判定部１４０は、文字切出処理（Ｓ３０１）において切り出された各文字の情報を取得する。次に、Ｓ９０２において、文字種判定部１４０は、文字の情報に基づいて、文字列領域の特徴量を計算する。文字種判定部１４０は、具体的には、特徴量として、文字列の重心位置の標準偏差Ｇと、文字列の縦横比の標準偏差Ｒ１と、文字列の縦横比の平均値Ｒ２とを計算する。次に、Ｓ９０３において、文字種判定部１４０は、重心位置の標準偏差Ｇと閾値ｔＧ１とを比較する。文字種判定部１４０は、重心位置の標準偏差Ｇが閾値ｔＧ１未満の場合には（Ｓ９０３でＹｅｓ）、処理をＳ９０４へ進める。文字種判定部１４０は、重心位置の標準偏差Ｇが閾値ｔＧ１以上の場合には（Ｓ９０３でＮｏ）、処理をＳ９０７へ進める。
【００３０】
文字種判定部１４０は、Ｓ９０４以降の処理において、文字列の文字種が活字数字か活字数字以外かを判定する。すなわち、Ｓ９０４において、文字種判定部１４０は、縦横比の平均値Ｒ２と閾値ｔＲ２とを比較する。文字種判定部１４０は、縦横比の平均値Ｒ２が閾値ｔＲ２以上場合には（Ｓ９０４でＹｅｓ）、処理をＳ９０５へ進める。そして、Ｓ９０５において、文字種判定部１４０は、文字列領域中の文字列の文字種を活字数字と判定し、文字種判定処理を終了する。一方、文字種判定部１４０は、縦横比の平均値Ｒ２が閾値ｔＲ２未満の場合には（Ｓ９０４でＮｏ）、処理をＳ９０６へ進める。そして、Ｓ９０６において、文字種判定部１４０は、文字列領域中の文字列の文字種を活字数字以外のその他の文字と判定し、文字種判定処理を終了する。
【００３１】
また、文字種判定部１４０は、Ｓ９０７において、文字種判定部１４０は、縦横比の標準偏差Ｒ１と、閾値ｔＲ１とを比較する。文字種判定部１４０は、縦横比の標準偏差Ｒ１が閾値ｔＲ１未満の場合には（Ｓ９０７でＹｅｓ）、処理をＳ９０４へ進める。文字種判定部１４０は、縦横比の標準偏差Ｒ１が閾値ｔＲ１以上である場合には（Ｓ９０７でＮｏ）、処理をＳ９０８へ進める。
【００３２】
文字種判定部１４０は、Ｓ９０８以降の処理において、文字列の文字種が手書き数字か手書き数字以外かを判定する。すなわち、Ｓ９０８において、文字種判定部１４０は、縦横比の平均値Ｒ２と閾値ｔＲ２とを比較する。文字種判定部１４０は、縦横比の平均値Ｒ２が閾値ｔＲ２以上の場合には（Ｓ９０８でＹｅｓ）、処理をＳ９０９へ進める。そして、Ｓ９０９において、文字種判定部１４０は、文字列領域中の文字列の文字種を手書き数字と判定し、文字種判定処理を終了する。一方、文字種判定部１４０は、縦横比の平均値Ｒ２が閾値ｔＲ２未満の場合には（Ｓ９０８でＮｏ）、処理をＳ９１０へ進める。そして、Ｓ９１０において、文字種判定部１４０は、文字列領域中の文字列の文字種を手書き文字以外のその他の文字と判定し、文字種判定処理を終了する。なお、第３の実施形態に係る文字認識装置１００のこれ以外の構成及び処理は、他の実施形態に係る文字認識装置１００の構成及び処理と同様である。
【００３３】
以上のように、第３の実施形態に係る文字認識装置１００は、文字列の重心及び縦横比に基づいて、文字列の文字種が活字数字、手書き数字及びその他の文字のいずれの文字種かを判定することができる。さらに、この場合に、文字認識装置１００の文字認識部１５０は、活字数字及び手書き数字それぞれに適した文字認識処理を行うことにより、数字についても、精度よく認識することができる。
【００３４】
第３の実施形態の変更例としては、文字認識装置１００は、まず文字の形状情報としての文字の縦横比の平均値に基づいて、文字列の文字種が数字か文字かを判定してもよい。そして、文字認識装置１００は、数字と判定した場合にさらに、文字列の特徴量としての、文字の重心位置の標準偏差及び文字の縦横比の標準偏差に基づいて、文字列の文字種が活字数字、手書き数字及びその他の文字のいずれの文字種かを判定してもよい。
【００３５】
＜その他の実施形態＞
なお、本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録したコンピュータ可読の記憶媒体を、システムあるいは装置に供給することによっても、達成されることは言うまでもない。また、システムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。この場合、記憶媒体から読出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
【００３６】
プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いることができる。また、コンピュータが読出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現される。また、プログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００３７】
以上、上述した各実施形態によれば、文字画像中の文字の文字種を精度よく判定することができる。
【００３８】
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【００３９】
１００  文字認識装置
１２０  領域抽出部
１３０  文字切出部
１４０  文字種判定部
１５０  文字認識部
【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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【図１０】
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