(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
フェーズ１で、従来からあるＯＣＲ技術、例えば、フーリエによる画像の識別方式や画像の画素の位置を単一の数値データー化して識別する方式などで、BMP形式などの文字画像から一般的にコンピューターで使用されるテキスト文字に変換する候補を自動的に数個選択して、フェーズ２では、予め、照合用画像ファイルからなる照合用画像データーベースとその照合用画像ファイル各々に対応したテスキト文字で構成されたデーターベースを作成しておく、その作成は、一般的にコンピューターで使用されるテキスト文字に変換する為に読み込ませたBMP形式などの文字画像から、文字だけを切り取り、この切り取った文字を膨張させた文字画像ファイルを作成して、これを照合用画像として照合用画像データーベースに保存するとともに、この照合用画像ファイルに書かれた文字に対応するテキスト文字を人為的に入力してデーターベースに記録し作成する、そうして、BMP形式などの文字画像から一般的にコンピューターで使用されるテキスト文字に変換する為に、読み込んだスキャナイメージファイルから文字だけを切り取り、その文字画像を縮小させた文字画像のファイルを新規に作成し、この縮小した文字の画像ファイルと照合用画像データーベースに保存してある膨張させた文字の照合用画像ファイルとを重ね合わせて新規に文字画像ファイルを作成して、この２画像を重ね合わせて新たに作成した文字画像ファイルの文字画像の擬似的な意味合いでの面積を算出し、これを面積データーとし、例をあげて言うならば、例えば、文字が黒でバックが白で書かれた文字画像の場合は、全ての画像ファイルのデーターをｂｙｔｅ単位で配列に読み込み、その配列の中にある黒か白のどちらか一方の色コードが読み込こまれていると思われる配列要素を探し出して、その配列要素の個数を計算する事で文字画像を面でとらえた単一化された数値データーを算出して、この面積データーと、前記、照合用画像データーベースの文字画像ファイルの擬似的な意味合いでの文字の面積を、前記、算出方法と同じ方法によって算出する事で照合用画像データーベースの文字画像ファイルを面でとらえた単一化された数値データーを算出して、この両者、つまり、２画像の画像ファイルを重ね合わせて新規に作成した文字画像ファイルの文字画像の面積データーと照合用画像データーベースの文字画像ファイルの文字画像の面積データーとの差を求める計算を、照合用画像データーベースに保存してあるフェーズ１で数個選択した変換候補の各々の照合用画像ファイルに対して行い、その中から、照合用画像ファイルに対して完全一致ないし近似値であると判断できる１個の候補に自動的に絞り込み、その候補に対応したテキスト文字を、照合用画像データーベースに保存した文字画像に対応したテキスト文字を人為的に入力して予め作成してあるデーターベースから、テスキト文字を選択する事で、BMP形式などの文字画像から一般的にコンピューターで使用されるテキスト文字に変換するコンピューターソフトウェアプログラム、もしくは、このコンピューターソフトウェアプログラムを含むコンピューターソフトウェア
【請求項２】
予め、照合用画像ファイルからなる照合用画像データーベースとその照合用画像ファイル各々に対応したテスキト文字で構成されたデーターベースを作成しておく、その作成は、一般的にコンピューターで使用されるテキスト文字に変換する為に読み込ませたBMP形式などの文字画像から、文字だけを切り取り、この切り取った文字を膨張させた文字画像ファイルを作成して、これを照合用画像として照合用画像データーベースに保存するとともに、この照合用画像ファイルに書かれた文字に対応するテキスト文字を人為的に入力してデーターベースに記録し作成する、そうして、BMP形式などの文字画像から一般的にコンピューターで使用されるテキスト文字に変換する為に、読み込んだスキャナイメージファイルから文字だけを切り取り、その文字画像を縮小させた文字画像のファイルを新規に作成し、この縮小した文字の画像ファイルと照合用画像データーベースに保存してある膨張させた文字の照合用画像ファイルとを重ね合わせて新規に文字画像ファイルを作成して、この２画像を重ね合わせて新たに作成した文字画像ファイルの文字画像の擬似的な意味合いでの面積を算出し、これを面積データーとし、例をあげて言うならば、例えば、文字が黒でバックが白で書かれた文字画像の場合は、全ての画像ファイルのデーターをｂｙｔｅ単位で配列に読み込み、その配列の中にある黒か白のどちらか一方の色コードが読み込こまれていると思われる配列要素を探し出して、その配列要素の個数を計算する事で文字画像を面でとらえた単一化された数値データーを算出して、この面積データーと、前記、照合用画像データーベースの文字画像ファイルの擬似的な意味合いでの文字の面積を、前記、算出方法と同じ方法によって算出する事で照合用画像データーベースの文字画像ファイルを面でとらえた単一化された数値データーを算出して、この両者、つまり、２画像の画像ファイルを重ね合わせて新規に作成した文字画像ファイルの文字画像の面積データーと照合用画像データーベースの文字画像ファイルの文字画像の面積データーとの差を求める計算を、照合用画像データーベースに保存してある全ての照合用画像ファイルに対して行い、その中から、照合用画像ファイルに対して完全一致ないし近似値であると判断できる１個の候補に自動的に絞り込み、その候補に対応したテキスト文字を、照合用画像データーベースに保存した文字画像に対応したテキスト文字を人為的に入力して、予め作成してあるデーターベースから、テスキト文字を選択する事で、BMP形式などの文字画像から一般的にコンピューターで使用されるテキスト文字に変換するコンピューターソフトウェアプログラム、もしくは、このコンピューターソフトウェアプログラムを含むコンピューターソフトウェア
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】本発明は、画像認識の処理時間の短縮と正確性に関する
【背景技術】
【０００２】センシング技術に関する文献としては、（非特許文献１）と（非特許文献２）があります。
【非特許文献１】  酒井幸市  著  画像処理とパターン認識入門  森北出版株式会社  ２００６／１２／２０第一版
【非特許文献２】  北山洋幸  著  ．ＮＥＴ  Ｆｒａｍｅｗｏｒｋプログラミングテクニックｆｏｒ  Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃ／Ｃ＃  Ｖｏｌ．５  グラフィクス＆イメージ（Ｉ）Ｃ＃編  株式会社カットシステム  ２００６／１２／１０初版弟一刷発行
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】フーリエによる画像の識別方式や画像の画素の位置を単一の数値データー化して識別する方式などでは、識別判断が困難な場合が多く、これの問題を解決するには、もっと柔軟性にとんだ方式の画像を面でとらえる方式が必要であるが、画素単位でサーチしたのでは時間がかかり低速である。処理速度が速くて正確に画像を認識できるコンピューターソフトウェアを開発する事
【課題を解決するための手段】
【０００４】図１と図４と図５と図６と図７は、実際とは、大きく異なります。また、本発明の位置面システム画像認識コンピューターソフトウェアの事を文字変換ソフトウェアと、呼ぶ事があります。【０００５】
フェーズ１に、従来からあるフーリエによる画像の識別方式や画像の画素の位置を単一の数値データー化して識別する方式で照合し、フェーズ２として、ＢＭＰ形式画像をそのままｂｙｔｅ単位で配列に読み込み、ＡＳＣＩＩコードの場合、コード１２６前後よりも大きな数値を探して、画像を面でとらえて照合し、識別するというシステム化したコンピューターソフトウェアを開発しました。
【発明の効果】
【０００６】
BMP形式などの圧縮された文字画像から一般的にコンピューターで使用されるテキスト文字に変換するコンピューターソフトウェアに使用すると、正確に変換できるようになるだけではなく、データーベースの作り方を少し複雑にすると多少のフォント違いでも文字を登録せずに対応する事が出来る様になると思われます。つまり、膨張させた文字の画像の面積が広い順番にソートしてデーターベースに保存しておけば、新たに文字を登録しなくても良い場合がかなり有ると思われるという事です。特定の筆跡であるならば、手書き文字も照合できそうな可能性があります。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
BMP形式などの文字画像から一般的にコンピューターで使用されるテキスト文字に変換するコンピューターソフトウェアに使用するのが最も適していると思っています。
【０００８】
実施したフェーズ1だけのソフトウェアと本発明の位置面システム画像認識コンピューターソフトウェアの両方とも画像の位置をそろえずに実施しました。また、ＢＭＰやＪＰＥＧの形式で書かれたファイルの画像情報以外の情報も含まれてしまうという問題があります。白の部分だけで比較するべきか、また、黒の部分と画像以外のファイル情報を含めたデーターで比較すべきなのかは、未だ、不明です。なぜなら、二文字で確認しましたが、なぜか解りませんが全く同じ数値差だったからです。また、原稿とスキャナーファイル化する際のゴミやにじみを処理せずに実施しました。これらのなすべき処理機能を付ける事が重要だと考えています。
【０００９】
本発明も高速処理を行っておりますが、それ以外の部分でかなりの時間がかかっています。もっと、センシングにかかる時間を短縮する為にＣ＋＋やＣ＃のポインタなどを使って、メモリーに直接アクセスするコンピューターソフトウェアにする必要性があると考えています。
【実施例】
【００１０】図１の＜実施例に於ける使用機材の説明図＞のように、図符号２のコンピューター本体と図符号４のキーボードと図符号５のマウスと図符号１のモニターと図符号６のスキャナーと図符号３のプリンターで構成され、図符号２のコンピューター本体に全ての機材がケーブルで接続されたコンピューターシステムを使用して実施しました。【００１１】
以下にソフトウェアのコードを記述します。開発コンパイラは、マイクロソフト株式会社のMicrosoft Visual Studio２００５を使用してコーディングしました。図符号２のコンピューターは、ＤＯＳ／Ｖ汎用機を使用しました。図符号６のスキャナーは、セイコーエプソン株式会社のインクジェットプリンタ（複合機）ＰＭ−Ａ８２０を使用しました。使用ＯＳは、Windows XP Professionalを使用しました。原稿の作成には、Microsoft Word２０００SR-1を使用しました。フォント文字は、株式会社クレオの筆まめ  Ｖｅｒ．１４のＨＧＰ創英丸ポップ体を使用しました。ページ設定は、行数だけを指定するで、行数３６行、余白は、上３５mm下右左全て３０mmヘッダー１５mmフッター１７．５mmです。フォントサイズは、標準設定で図符号３のヒューレットパッカード株式会社のインクジェットプリンタ  ＨＰ  Ｄｅｓｋｊｅｔ  ９７０Ｃｘｉを使用して原稿を作成ました。原稿は、Ａ４サイズでアルファベットのAの文字を全角で一文字だけ印字したものを１１枚用意しまた。同じ要領でアルファベットのＢの文字、アルファベットのＣの文字、アルファベットのＤの文字の原稿をそれぞれ１１枚づつ用意しました。この原稿を図符号６のスキャナーにセットしスキャンさせてBMP形式画像ファイルを作成し、図符号２のコンピューター本体に転送させました。スキャナーの設定は、プロフェッショナルモードで解像度３００ｄｐｉ、イメージタイプは、モノクロでスキャンさせました。この画像ファイルは、図符号２のコンピューター本体の内蔵ハードディスクに記録されます。内蔵ハードディスクに記録されたスキャナー画像の内ＡＢＣＤ各一枚づつをデーターベースに登録する為に使用します。残りのスキャナー画像の内ＡＢＣＤ各１０枚づつをｔｅｘｔ文字に変換してみるという実験を実施しました。しかし、処理の正確性を問う問題ですので比較する必要があります。
【００１２】そこで、フェーズ１だけのコンピューターソフトウェアの場合と本発明の位置面システム画像認識コンピューターソフトウェアの場合との比較をしてみました。原稿は、全て、本発明の位置面システム画像認識コンピューターソフトウェアの場合のものと全く同じものを使用しました。つまり、原稿を図符号６のスキャナーを使用してスキャンし作成したスキャナー画像をそのまま使用したのです。最初にデーターベースに登録したスキャナー画像も全く同じものを登録して実施しました。比較結果は、後述します。以下に、本発明の位置面システム画像認識コンピューターソフトウェアのプログラムコードを記載し、次に、図を使って、順次本発明の位置面システム画像認識コンピューターソフトウェアの動作を説明してあります。【００１３】Ｆｏｒｍ１．Ｄｅｓｉｇｎｅｒ．ｃｓファイル【００１４】
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【００１５】Ｆｏｒｍ１．ｃｓファイル【００１６】
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【００１７】Ｆｏｒｍ２．Ｄｅｓｉｇｎｅｒ．ｃｓファイル【００１８】
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【００１９】Ｆｏｒｍ２．ｃｓファイル【００２０】
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【００２１】Ｆｏｒｍ３．Ｄｅｓｉｇｎｅｒ．ｃｓファイル【００２２】
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【００２３】Ｆｏｒｍ３．ｃｓファイル【００２４】
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【００２５】Ｐｒｏｇｒａｍ．ｃｓファイル【００２６】
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【００２７】
上記、ファイルをビルドしてexeファイル(本発明の位置面システム画像認識コンピューターソフトウェア)を作成しました。図符号２のコンピューター本体の内蔵ハードディスクにこの作成したコンピューターソフトウェアをインストールして起動させました。次ぎからは、図２の＜本発明の位置面システム画像認識コンピューターソフトウェアに於けるデーターベース登録手順の簡単なフローチャート説明図＞をご覧下さい。このソフトウェアを起動するとまず、ステップ１００が実行されます。データーベースに文字が登録されている場合は、文字と単一の数値化された文字フォントデーターと照合用画像ファイルが保存された場所のフルパスと、膨張画像を作成して照合用画像ファイルとしてデーターベースに保存する際に必要になる通し番号を配列や変数に代入します。ここで読み込んだ、単一の数値化された文字フォントデーターは、ＢＭＰ形式などのファイルをそのままｂｙｔｅ単位で配列に読み込み、その配列からコード１２６前後よりも大きな数値を探して、その配列の添え字を画像の位置とみなして、配列の添え字を全て合計した数値を使用しています。
【００２８】図２と図３には、照合用画像ファイルとなっていますが、これは、膨張画像の事です。以下に膨張画像の事を膨張された画像とか縮小された画像の事を縮小画像と呼んだりします。【００２９】次に、ステップ１０１に進みます。図４の本発明の位置面システム画像認識コンピューターソフトウェアの操作画面が表示されます。操作画面が表示されたら、ステップ１０２です。操作画面上部の文字の登録というメニューをクリックすると、ドロップダウン形式で次のメニューが表示されます。次のメニューも文字の登録になっています。この文字の登録をマウスで左ダブルクリックします。ステップ１０３、図５の文字の登録操作画面が表示されます。ステップ１０４、登録する文字ファイルの読み込みボタンをマウスで左クリックし内臓ハードディスクを参照してファイルを指定します。ファイルを指定すると図符号７の画像表示用ボックスに画像が表示されます。ステップ１０５、画像の表示は、人為的操作によらず、自動的にコンピューターソフトウェアプログラム処理によって行われます。ステップ１０６、画像表示用ボックスに表示された文字を人為的に眼で確認して画像に対応する文字をテキストボックスにキーボードで手動入力します。ステップ１０７、前述の単一の数値化された文字フォントデーターの計算によって文字フォントデーターを作成します。文字を膨張させた画像を作成して所定の場所に保存します。その際、ファイル名に通し番号をつけます。そうして、保存先のフルパスと通し番号を一つインクルードしたデーターと文字フォントデーターとをデーターベースに保存します。最低三種類の文字フォントデーターを登録しないと文字変換ソフトウェアでエラーを起こします。ステップ１０８、登録処理を終了したい場合は、閉じるボタンをマウスで左クリックします。文字の登録操作画面を閉じると図３の本発明の位置面システム画像認識コンピューターソフトウェアの簡単なフローチャート説明図のステップ１１０から始まります。コンピューターソフトウェアプログラムによって自動的に図４の本発明の位置面システム画像認識コンピューターソフトウェアの操作画面が表示されます。ステップ１１１、ｔｘｔ文字に置換するスキャナイメージファイルの読み込みボタンをマウスで左クリックして内臓ハードディテスクを参照してファイルを指定します。そうすると、コンピューターソフトウェアプログラムによって図符号７の画像表示用ボックスに画像が表示されます。表示されたら、変換実行ボタンをマウスで左クリックします。ステップ１１２、は、図符号１１のフェーズ１の処理に入ります。これは、文字の位置を単一の数値化したデーターで近似値を探し出すフェーズです。次のステップ１１３、は、フェーズ２に入ります。まず、フェーズ１で近似値順に三種類の文字フォントデーターを探し出しておきます。そうして、順番に照合して行きます。照合用画像ファイルとして保存してあるファイルは、膨張させた文字の画像ですので、まず、文字を縮小させます。縮小させた文字と保存してある膨張させた文字の画像を重ねて一つのファイルとして保存します。そうして、照合用画像ファイルとして保存してあった膨張させた文字画像の白の部分の画素数の合計を算出し、これを画像ファイルの全画素数から減算して文字の部分の画素数の総和を算出します。同じように、新たに文字画像を重ねて作った文字画像の文字の部分の総和を求めて比較します。そうして、一番、近似値であった文字が正解であると判断し、変換候補文字テキストボックスに文字を表示します。次に、図６の文字変換結果の確認操作画面を表示します。ここで、変換候補文字が正しければＯＫボタンを左クリックします。ステップ１１８、に進みます。ｔｘｔに変換された文字テキストボックスに文字を表示します。次に、近似値の修正という学習を行って、データーベースにその修正した文字フォントデーターを保存します。文字変換ソフトウェアを終了したい場合は、終了ボタンを図符号５のマウスで左クリックする事で、終了します。さて、先ほど、ステップ１１４、の文字変換結果の確認操作画面で変換結果が正しく無い場合ですが、この場合は、ステップ１１５に進みます。図４の本発明の位置面システム画像認識コンピューターソフトウェアの操作画面に、変換候補文字のリストを表示させます。それと同時に変換候補文字テキストボックスに表示されていた文字を削除します。この状態の図が図７です。ステップ１１６、この変換候補文字のリストの中から正しい変換文字を探し出して、図符号５のマウスで左クリックします。そうすると、指定した文字が変換候補文字テキストボックスに表示されます。表示されたら、変換確定ボタンを図符号５のマウスで左クリックします。ステップ１１７、膨張させた文字画像を所定の場所に文字に通し番号を付けてファイル名として保存します。ファイルと文字フォントデーターと膨張させた文字画像の保存先フルパスと通し番号を一つインクルードしてデーターベースに保存します。全く、正解の文字が無かったと思われるからです。ステップ１１９、終了したい場合は、終了ボタンを図符号５のマウスで左クリックして終了します。【００３０】結果は、フェーズ１のみのコンピューターソフトウェアの場合は、以下の通りでした。
Ａの場合  正しく変換された回数７回  Ｂに間違えた回数１回  Ｄに間違えた回数２回
Ｂの場合  正しく変換された回数４回  Ａに間違えた回数６回
Ｃの場合  正しく変換された回数１０回
Ｄの場合  正しく変換された回数３回  Ａに間違えた回数１回  Ｂに間違えた回数６回
本発明の位置面システム画像認識コンピューターソフトウェアの場合は、以下の通りでした。
Ａの場合  正しく変換された回数１０回
Ｂの場合  正しく変換された回数１０回
Ｃの場合  正しく変換された回数１０回
Ｄの場合  正しく変換された回数９回  Ｂに間違えた回数１回
以上の結果から、本発明の位置面システム画像認識コンピューターソフトウェアは、かなりの正確性の向上に期待できるコンピューターソフトウェアであると言い得るものであると確信致しました。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】実施例に於ける使用機材の説明図です。
【図２】本発明の位置面システム画像認識コンピューターソフトウェアに於けるデーターベース登録手順の簡単なフローチャート説明図です。
【図３】本発明の位置面システム画像認識コンピューターソフトウェアの簡単なフローチャート説明図です。
【図４】本発明の位置面システム画像認識コンピューターソフトウェアの操作画面です。
【図５】文字の登録操作画面です。
【図６】文字変換結果の確認操作画面です。
【図７】文字変換結果の確認後の変化した、本発明の位置面システム画像認識コンピューターソフトウェアの操作画面です。
【符号の説明】
【００３２】１：モニター
２：コンピューター本体
３：プリンター
４：キーボード
５：マウス
６：スキャナー
７：画像表示用ボックス
８：データーベース
９：コンピューターソフトウェアプログラム処理
１０：人為的な手動による入力
１１：フェーズ１
１２：フェーズ２
【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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