(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字画像に対し文字認識を行う文字認識装置において、
前記文字画像中の連結する画素に外接する矩形に対して所定の基準値を用いて有効又は無効を判定し、有効と判定された矩形を行として統合することにより行を切り出す行切出し部と、
前記行切出し部で切り出された行の高さから文字サイズを推定し、該推定結果に基づいて前記基準値を再設定し、再設定した前記基準値に基づいて前記行を構成する矩形の有効又は無効を判定し、有効と判定された矩形から文字画像を切り出す文字切出し部と、
前記文字切出し部で切り出された文字画像に対し文字認識を行って、認識結果の文字ごとに確信度を算出する文字認識部と、を備え、
前記文字認識部で算出された確信度の低い行に対し、前記基準値を変更して、再度、前記行切り出し部による行切り出しを行って、前記文字切り出し部による文字画像の切り出し及び前記文字認識部による文字認識を行うようにしたことを特徴とする文字認識装置。
【請求項２】
文字画像に対し文字認識を行う文字認識方法において、
行切出し部が、前記文字画像中の連結する画素に外接する矩形に対して所定の基準値を用いて有効又は無効を判定し、有効と判定された矩形を行として統合することにより行を切り出すステップと、
文字切り出し部が、前記行切出し部で切り出された行の高さから文字サイズを推定し、該推定結果に基づいて前記基準値を再設定し、再設定した前記基準値に基づいて前記行を構成する矩形の有効又は無効を判定し、有効と判定された矩形から文字画像を切り出すステップと、
文字認識部が、前記文字切出し部で切り出された文字画像に対し文字認識を行って、認識結果の文字ごとに確信度を算出するステップと、を備え、
前記文字認識部で算出された確信度の低い行に対し、前記基準値を変更して、再度、前記行切りだし部による行切り出しを行って、前記文字切り出し部による文字画像の切り出し及び前記文字認識部による文字認識を行うことを特徴とする文字認識方法。
【請求項３】
コンピュータを、文字画像に対し文字認識を行う文字認識装置として機能させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記文字画像中の連結する画素に外接する矩形に対して所定の基準値を用いて有効又は無効を判定し、有効と判定された矩形を行として統合することにより行を切り出す行切出し部と、
前記行切出し部で切り出された行の高さから文字サイズを推定し、該推定結果に基づいて前記基準値を再設定し、再設定した前記基準値に基づいて前記行を構成する矩形の有効又は無効を判定し、有効と判定された矩形から文字画像を切り出す文字切出し部と、
前記文字切出し部で切り出された文字画像に対し文字認識を行って、認識結果の文字ごとに確信度を算出する文字認識部と、を備え、
前記文字認識部で算出された確信度の低い行に対し、前記基準値を変更して、前記行切りだし部による行切り出しを行って、前記文字切り出し部による文字画像の切り出し及び前記文字認識部による文字認識を行う文字認識プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、入力された画像データから文字画像を切り出し、文字認識する文字認識装置、文字認識方法および記録媒体に関し、特に、文字認識する際の文字行の切出しの仕方を改良した技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、スキャナ等から計算機に取り込んだ文書画像データ中の文字画像を識別し、文字コードとして出力する光学的文字読取（ＯＣＲ）ソフトウェアは、非常に広範囲に用いられている。これは、文字コードとして電子データ化した情報は紙ベースのものや画像データと比較して、再利用が容易であって、保管や交換も効率的に行えるというメリットを持つためである。
一般に、画像中の文字を認識する場合は、印刷文字、手書き文字等を光学的に走査し、読み取って量子化された画像データを得る。
次に、この画像データから画像上の文字行と対応する文字行データを切り出す。
次に、この文字行データから文字パターンデータを切り出して、正規化、雑音除去等を行った文字画像データを得る。
次に、この文字画像データから特徴を抽出し、この特徴に基づいて画像データをパターンマッチング等の手法により判断して文字認識する。
【０００３】
このような文字認識処理中での画像データから文字行データを切り出す方法には、次のような二つの方法に大別される。
（Ａ）黒画素を行方向に射影する方法
文字行方向を主走査方向、文字列方向を副走査方向として、文書を走査し、主走査方向の黒画素を副走査方向に射影した黒画素の分布を作成する。この黒画素の分布が「０」から「１」以上に変化する位置から、「１」以上から「０」に変化する直前の位置までの領域に対応する画像データ部分が文字行データとして切り出される。
（Ｂ）黒画素の連結矩形を統合する方法
画像データの連結黒画素の外接矩形を設定し、近隣の矩形同士は同一行に属すると判断し、その近隣の矩形を統合していき、一つの行を作成する。
また、文字の切り出し方法には、切り出された行の画像を垂直射影することによって文字存在部分の矩形領域を切り出し、この矩形領域を予め設定された標準文字サイズをもとに結合または分離することによって、個々の文字の矩形を生成する方法がある（特開平６−３２５２０７号公報）。
また、特開平５−３５９１３号公報の技術では、横書きの場合、従来技術では横方向の分割しか行わなかった行切り出し処理を、縦方向にも行い、複雑なレイアウトの行を正しく切り出すようにしている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特開平５−３５９１３号公報の方法では、原稿全般にわたってのノイズ混入や、形の不定な、原稿汚れなど、縦横の直線で分離できないものに対しては効果を発揮することができない。
また、特開平６−３２５２０７号公報の方法でも、原稿全般にわたってのノイズ混入や、形の不定、原稿汚れ等は、短い仮文字行の範囲でも行に包含されてしまうので、それらの連結によって行全体を正しく切り出しはできない。
本発明は、上記の問題点を解決するために、文字認識処理の前処理において、画像データのノイズを高精度に除去することによって、文字認識の全体としての精度を向上させる文字認識装置、文字認識方法、および記録媒体を提案することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記の問題を解決するために、また、請求項１に記載の発明は、文字画像に対し文字認識を行う文字認識装置において、前記文字画像中の連結する画素に外接する矩形に対して所定の基準値を用いて有効又は無効を判定し、有効と判定された矩形を行として統合することにより行を切り出す行切出し部と、前記行切出し部で切り出された行の高さから文字サイズを推定し、該推定結果に基づいて前記基準値を再設定し、再設定した前記基準値に基づいて前記行を構成する矩形の有効又は無効を判定し、有効と判定された矩形から文字画像を切り出す文字切出し部と、前記文字切出し部で切り出された文字画像に対し文字認識を行って、認識結果の文字ごとに確信度を算出する文字認識部と、を備え、前記文字認識部で算出された確信度の低い行に対し、前記基準値を変更して、再度、前記行切り出し部による行切り出しを行って、前記文字切り出し部による文字画像の切り出し及び前記文字認識部による文字認識を行うようにしたことを特徴とする。
また、請求項２に記載の発明は、文字画像に対し文字認識を行う文字認識方法において、行切出し部が、前記文字画像中の連結する画素に外接する矩形に対して所定の基準値を用いて有効又は無効を判定し、有効と判定された矩形を行として統合することにより行を切り出すステップと、文字切り出し部が、前記行切出し部で切り出された行の高さから文字サイズを推定し、該推定結果に基づいて前記基準値を再設定し、再設定した前記基準値に基づいて前記行を構成する矩形の有効又は無効を判定し、有効と判定された矩形から文字画像を切り出すステップと、文字認識部が、前記文字切出し部で切り出された文字画像に対し文字認識を行って、認識結果の文字ごとに確信度を算出するステップと、を備え、前記文字認識部で算出された確信度の低い行に対し、前記基準値を変更して、再度、前記行切りだし部による行切り出しを行って、前記文字切り出し部による文字画像の切り出し及び前記文字認識部による文字認識を行うことを特徴とする。
【０００６】
また、請求項３に記載の発明は、コンピュータを、文字画像に対し文字認識を行う文字認識装置として機能させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、文字画像に対し文字認識を行う文字認識方法において、行切出し部が、前記文字画像中の連結する画素に外接する矩形に対して所定の基準値を用いて有効又は無効を判定し、有効と判定された矩形を行として統合することにより行を切り出すステップと、文字切り出し部が、前記行切出し部で切り出された行の高さから文字サイズを推定し、該推定結果に基づいて前記基準値を再設定し、再設定した前記基準値に基づいて前記行を構成する矩形の有効又は無効を判定し、有効と判定された矩形から文字画像を切り出すステップと、文字認識部が、前記文字切出し部で切り出された文字画像に対し文字認識を行って、認識結果の文字ごとに確信度を算出するステップと、を備え、前記文字認識部で算出された確信度の低い行に対し、前記基準値を変更して、再度、前記行切りだし部による行切り出しを行って、前記文字切り出し部による文字画像の切り出し及び前記文字認識部による文字認識を行う文字認識プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を特徴とする。
【０００７】
【発明の実施の形態】
以下に、図面を用いて本発明の実施の形態の構成および動作を詳細に述べる。
この実施の形態を説明するために、図２に示すような原稿を用いる。なお、この実施の形態では、日本語文の横書原稿を例に用いるが、特にことわらない限り、本発明はここで説明する実施の形態に限定されるものではなく、一旦、行切り出し処理を確定し、文字サイズを推定した後、推定した文字サイズを利用して有効画像を判断し、文字認識処理を行うことによって、高精度に文字切り出し処理を行うことを示すものであり特定の言語、文字画像種類 (手書き／活字文字など)、書式(縦書き／横書き)に限定されるものではない。
【０００８】
＜実施の形態＞
（１）実施の形態の構成
図１は、本発明の実施の形態の文字認識装置の構成を示すブロック図である。
この実施の形態の文字認識装置１００は、制御部１０、画像入力部２０、矩形抽出部３０、行切出し部４０、文字切出し部５０、文字認識部６０、結果出力部７０、原画像記憶部２５、認識辞書６５、認識結果記憶部７５から構成されている。
制御部１０は、スキャナやファイルからの画像を読み取り、画像情報から文字認識し、最終結果である認識結果を出力するまでの全体を制御する。
画像入力部２０は、スキャナやファイルからの画像（図２参照）を読み取り、その画像データを原画像記憶部２５へ格納する。
矩形抽出部３０は、原画像記憶部２５に記憶された画像データの黒画素の連結を探索し、それと外接する矩形を作成する（図３参照）。
行切出し部４０は、矩形抽出部３０で抽出された矩形から行を切り出す。
図２や図４の原稿のように、文字画像は、さまざまのサイズの黒画素から構成されているが、行を切り出すとき、ノイズや罫線等、文字画像を構成している黒画素とは思えない著しく大きい矩形、あるいは著しく小さい矩形を予め設定している有効矩形を判定する基準値（矩形サイズ、矩形の存在位置等の矩形を特徴付ける複数の値から決定される）を用いて無効と判定し、残りの有効と判断された近隣同士の矩形を統合して行き、これを行として切り出す。図３や図５は、文字矩形範囲を求めた後の結果であり、図中の矩形が文字矩形候補となる。
文字切出し部５０は、切り出された行から文字を切り出し、その文字部分を囲む矩形の対角座標値を抽出し、その文字部分の大きさを正規化し、特徴量を計算する。
まず、行切り出し部４０で行を切り出した後、文字行の高さが求まるので、そこから文字サイズを推定し、その結果に基づいて、有効矩形を判定する基準値を再設定し、全矩形の有効／無効判定を再度行い、有効として残った矩形に対して文字切出しを行う。
一般的な原稿では、行ごとに文字サイズが統一されている場合がほとんどであるから、行ごとに文字サイズを設定し直せば効果的である。
一般的な活字フォントの場合、文字サイズは行の高さとほぼ等しいと考えて良い。
手書きの場合でも、文字サイズは行の高さとほぼ等しいと考えて良い。このような性質がない特殊な場合には、予め、行の高さと文字サイズとの関係を調査しておき、行の高さから文字サイズを推定する関係式を作成しておけばよい。
【０００９】
図５の行切り出し結果では、行の高さ a, b, c の文字サイズの異る３行が切り出されており、文字サイズが異ると同一文字であっても、その矩形サイズは著しく異っている。図６に、行の高さ b の行と、行の高さ c の行に属する「プ」を取り出して示す。（説明のため、画像は拡大しているが、両者の相対的な比率は図４と等しい。）
今、図７に示すように、図６の画像データに対してノイズが混入している場合を考えると、有効矩形を判定する基準値が、文字サイズによらず固定値の場合には、
文字画像の一部(「プ」の半濁点)を削除してしまう(図８)
本来ノイズとして削除したい矩形が残ってしまう(図９)
ことがあり、このため、正しい文字認識結果を得られない原因となる。
そこで、有効矩形を判定する基準値を固定値ではなく、行の高さ（文字サイズはこの行の高さとほぼ同一と考える）に応じて有効矩形を判定する基準値を設定すれば、矩形の有効／無効判定を精度よく行える。
たとえば、
有効矩形最小サイズ（基準値）＝ 行の高さ ／５
程度に設定しておけば、行の高さ b の場合、および 行の高さ c の場合、いずれも問題なくノイズを除去できる。
文字認識部６０は、文字切出し部５０で切り出した文字画像の特徴量と標準パターンの認識辞書６５とからパターンマッチングを行い、１文字あたり単数または複数の認識候補文字とその順位、およびそれらに対応する標準パターンとの距離値を認識結果記憶部７５へ記憶する。
認識辞書６５は、文字ごとに文字コード、その文字の標準パターンの特徴量等の情報を保持する。
結果出力部７０は、認識結果記憶部７５に格納されている認識結果をディスプレイ、プリンタまたはファイル等の出力装置に原画像記憶部２５に記憶された原画像データと対応させて認識結果の文字を出力したり、ネットワークを介して他のコンピュータへ送信したりすることによってオペレータ結果を提供する。
本発明の文字認識装置を本実施の形態のように構成すると、一旦、行切り出し処理を確定し、行の高さから文字サイズを推定し、矩形の有効サイズを設定することによって、矩形の有効／無効を高精度に判定できるため、不要な矩形が混入することなく、文字画像範囲を正しく特定することができるので、高精度かつ原稿品質によらず安定した性能を発揮する文字認識装置を実現することができる。
【００１０】
（２）処理手順
図１０は、本実施の形態の文字認識装置の処理の手順を説明するためのフローチャートである。
スキャナやファイルからの画像を読み取り、その画像データを原画像記憶部２５へ格納する（ステップＳ１００）。これにより画像入力部２０を構成する。
原画像記憶部２５に格納された画像データの黒画素の連結を探索し、それと外接する矩形を作成する（ステップＳ１１０）。これにより矩形抽出部３０を構成する。
行切り出しのために、矩形の有効／無効を判断するための基準値を予め調整済みの値に設定する（ステップＳ１２０）。
この矩形の有効／無効を判断するために利用する基準値は、矩形サイズ、矩形の存在位置等の矩形を特徴づける複数の値によって定義される。
文字認識用の認識サブルーティンを呼び出す（ステップＳ１３０）。
認識サブルーティンで文字認識された結果を認識結果記憶部７５から取り出して、原画像記憶部２５に記憶された原画像データと対応させて、ディスプレイ、プリンタまたはファイル等の出力装置へ出力したり、ネットワークを介して他のコンピュータへ送信したりすることによってオペレータへ結果を提供する（ステップＳ１４０）。これにより結果出力部７０を構成する。
【００１１】
（３）認識サブルーティンの処理手順
図１１は、文字認識を行うための認識サブルーティンの処理手順を説明するフローチャートである。
ステップＳ１２０で設定した有効矩形の判定基準値によって、ステップＳ１１０で抽出された矩形の有効／無効を判定する（ステップＳ２００）。
この判定は、ノイズや罫線等、文字画像を構成している黒画素とは思えない著しく大きい矩形、あるいは著しく小さい矩形をこの基準値を用いて無効と判定することによって排除するためである。
ステップＳ２００で有効と判断した矩形を対象に行を切り出す（ステップＳ２１０）。行切り出し処理は、近隣の矩形同士を統合していき、一つの行を作成する。図５は、行切り出し結果であり、図中の矩形が文字矩形候補となる。
ステップＳ２００とステップＳ２１０により行切出し部４０を構成する。
行を切り出した後、各文字行の高さを求め、その高さから各行における文字サイズを推定する（ステップＳ２２０）。
一般には、文字のサイズは行の高さとほぼ同程度であるとする。しかし、特殊な場合には、予め、行の高さと文字サイズとの関係を調査しておき、行の高さから文字サイズを推定する関係式を作成しておき、これを用いて文字サイズを推定する。
各行について、その文字サイズから矩形の有効／無効を判断するための基準値を再設定する（ステップＳ２３０）。
たとえば、基準値を（文字サイズ / 5）程度に設定する。
この基準値により、ステップＳ１１０で求めた矩形の有効／無効を再度、判定する（ステップＳ２４０）。
各行において、有効として残った矩形に対して文字切出しを行い、その文字部分を囲む矩形の対角座標値を抽出する（ステップＳ２５０）。
切り出された文字画像に対して正規化を行い、文字画像の特徴量を計算する（ステップＳ２６０）。
ステップＳ２２０からステップＳ２６０で文字切出し部５０を構成する。
ステップＳ２６０で求めた特徴量と標準パターンの認識辞書６５とでパターンマッチングを行い、１文字あたり単数または複数の認識候補文字とその順位、およびそれらに対応する標準パターンとの距離値を認識結果記憶部７５へ記憶する（ステップＳ２７０）。
上記のように文字認識部６０を構成する。
【００１２】
＜実施の形態の変形例１＞
上記の実施の形態のように、有効矩形の判定を高精度に行ったとしても、誤って判定する可能性がなくなったわけではない。
一般的には、文字認識処理結果として、文字ごとに認識結果の確からしさ(確信度)が算出される。たとえば、認識辞書との照合距離が遠いほど、もとの文字画像と認識結果の文字の特徴は類似していないことから、文字認識の確からしさ(確信度)を算出することができる。
また、認識結果の複数候補に、小さい距離のものが多ければ、認識結果として類似している文字が複数存在していることを示すから、認識結果もあいまいであり確からしくないと考えられるので、このことから確からしさ(確信度)を算出する方法もある。
また、有効矩形の判定が誤っていた場合には、行切り出し処理が誤ってしまうことがある。
行切り出し処理を誤ると、正しく１文字ずつ範囲を特定することができず、結果的にその行に属する文字のほとんどが誤った認識結果となってしまう。この場合、各文字の認識結果の確からしさは低いものであることが多い。
したがって、本実施の形態の変形例１は、文字認識した結果、各行で確信度の低い認識結果が多い場合には、有効矩形の判定が間違っていたものとし、有効矩形判定基準値を別の算出式によって設定し直し、再度、有効矩形の判定を試みて、行切り出し処理から文字認識処理までを実行することによって、正しい認識結果に到達する可能性を高める。
【００１３】
図１２は、本変形例１の処理を説明するためのフローチャートである。
スキャナやファイルからの画像を読み取り、その画像データを原画像記憶部２５へ格納する（ステップＳ３００）。これにより画像入力部２０を構成する。
原画像記憶部２５に格納された画像データの黒画素の連結を探索し、それと外接する矩形を作成する（ステップＳ３１０）。これにより矩形抽出部３０を構成する。
行切り出しのために、矩形の有効／無効を判断するための基準値を予め調整済みの値に設定する（ステップＳ３２０）。
この矩形の有効／無効を判断するために利用する基準値は、矩形サイズ、矩形の存在位置等の矩形を特徴づける複数の値によって定義される。
文字認識用の認識サブルーティンを呼び出す（ステップＳ３３０）。
認識サブルーティンで文字認識された結果の各文字候補に関して、認識結果の確からしさ(確信度)を計算する（ステップＳ３４０）。
認識辞書５５の標準パターンとの照合距離や、認識結果の複数候補間における照合距離のばらつき具合等から確からしさ(確信度)を算出する。
認識結果の確信度の低い文字が多い行を検出する（ステップＳ３５０）。
たとえば、行に属する総文字数に対して確信度の低い文字の総数の割合が、規定値よりも多ければ行切り出し処理が誤っていると判断する。
この確信度の低い文字が多いとして検出された（ステップＳ３６０）行に対して、矩形の有効／無効を判断するための基準値を別に用意した基準値に設定し（ステップＳ３７０）、再度、その行に対して認識処理をするためにステップＳ３３０へ戻る。
確信度の低い行がなければ、認識サブルーティンで文字認識された結果を認識結果記憶部７５から取り出して、原画像記憶部２５に記憶された原画像データと対応させて、ディスプレイ、プリンタまたはファイル等の出力装置へ出力したり、ネットワークを介して他のコンピュータへ送信したりすることによってオペレータへ結果を提供する（ステップＳ３８０）。これにより結果出力部７０を構成する。
【００１４】
＜実施の形態の変形例２＞
原稿に書かれた文字の文字サイズが予めわかっている場合には、オペレータがその文字サイズの値を入力することによって、基準値を設定する構成にしておけば、上記の実施の形態や変形例１のようなことを行うことなく、精度良く文字認識を行うことができる。
したがって、本変形例２は、原稿の文字サイズが予めわかっている時には、その値をオペレータが入力し、有効矩形の判定基準値をこの文字サイズによって設定するように構成する。
なお、上記の実施の形態、変形例１または変形例２を組み合わせた構成とすると、より広範囲なノイズ等の削除に貢献できる文字認識装置を構成することができる。
【００１５】
＜コンピュータによる実施の形態＞
さらに、本発明は上記の実施の形態のみに限定されたものではない。たとえば、図１に示した文字認識装置は、図１３のようなハードウェア構成を持つコンピュータ装置２００によっても実現が可能である。
すなわち、コンピュータ装置２００は、キーボード、マウス、タッチパネル、スキャナ等により構成され、情報の入力に使用される入力装置１と、種々の出力情報や入力装置１からの入力された情報などを表示したり、プリンタ等へ出力させる出力装置２と、種々のプログラムを動作させるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ；中央処理ユニット）３と、プログラム自身を保持し、またそのプログラムがＣＰＵ３によって実行されるときに一時的に作成される情報等を保持するメモリ４と、本発明の文字認識装置の原画像記憶部２５、認識辞書５５、認識結果記憶部６５およびプログラムやプログラム実行時の一時的な情報等を保持する記憶装置５と、プログラムやデータ等を記憶した記録媒体を装着してそれらを読み込み、メモリ４または記憶装置５へ格納するのに用いられる媒体駆動装置６と、ネットワーク９へ接続するためのインタフェースであるネットワーク接続装置７とから構成され、それらはバス８で接続されている。
また、ネットワーク９は、コンピュータ装置２００と他のコンピュータ装置２００とを結合するための伝送路であって、一般には、ケーブルで実現され、通信プロトコルにはＴＣＰ／ＩＰが使われる。ただし、伝送路としてはケーブルだけではなく、それらの間の通信プロトコルが一致するものであれば無線、有線および放送波のいずれでもよく、たとえば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネット、アナログ電話網、デジタル電話網（ＩＳＤＮ：Ｉｎｔｅｇｒａｌ  Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＰＨＳ（パーソナルハンディシステム）、携帯電話網、衛星通信網などを用いることができる。
このようなコンピュータ装置２００の構成において、図１に示した文字認識装置を構成する各機能をそれぞれプログラム化し、予めＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に書き込んでおき、このＣＤ−ＲＯＭを各サイトのＣＤ−ＲＯＭドライブのような媒体駆動装置６を搭載したコンピュータ装置に装着して、これらのプログラムをそれぞれのコンピュータ装置のメモリ４あるいは記憶装置５に格納し、それを実行することによって、上記の実施の形態と同様な機能を実現することができる。
【００１６】
なお、記録媒体としては半導体媒体（たとえば、ＲＯＭ、ＩＣメモリカード等）、光媒体（たとえば、ＤＶＤ、ＭＯ、ＭＤ、ＣＤ−Ｒ等）、磁気媒体（たとえば、磁気テープ、フレキシブルディスク等）のいずれであってもよい。
また、コンピュータ装置２００のメモリ４へロードしたプログラムを実行することにより上記した実施の形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムの指示に基づき、オペレーティングシステム等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって上記した実施の形態の機能が実現される場合も含まれる。
また、上記した実施の形態を実現するプログラムがＲＯＭ等のような半導体の記録媒体である場合には、媒体駆動装置６からではなく、直接、メモリ４へロードして実行される。
【００１７】
＜本発明のネットワーク環境での運用＞
図１４は、本発明を有線または無線の通信ネットワークに接続して運用する形態の構成を示している。
たとえば、文字認識プログラムを保持するサーバー２１０と複数のオペレータが利用する端末２２０とをネットワーク９で接続する。
この場合、サーバー２１０およびオペレータの端末２２０は、図１３に示した汎用のコンピュータ装置２００で構成される。
オペレータは、端末２２０からサーバー２１０に対してログインしたり、文字認識のための画像データを入力し、サーバー２１０の文字認識プログラムへ文字認識の実行を依頼する。サーバー２１０の文字認識プログラムは送信された画像データの文字領域に対する文字認識結果を要求もとの端末２２０へ戻す。オペレータの端末２２０は、この認識結果やもとの画像データとを対比させながら出力する。
このようにすることで、常に最新の文字認識プログラムを使えるという利点がある。
また、図１４のようにサーバー２１０と端末２２０とを有線または無線の通信ネットワークで接続した場合、サーバー２１０の磁気ディスク等の記憶装置に本発明の機能を実現する文字認識プログラムを格納しておき、端末２２０に対してダウンロード等の形式で頒布することも可能である。
さらに、本発明の機能を実現する文字認識プログラムを媒体や放送波による配布で提供するようにしてもよい。
【００１８】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、オペレータの入力により、あるいは、一旦、行切り出し処理を確定し、行の高さから文字サイズを推定して、矩形の有効サイズを設定することによって、矩形の有効／無効を高精度に判定できるため、不要な矩形が混入することなく、文字画像範囲を正しく特定することができので、高精度かつ原稿品質によらず安定した性能を発揮する文字認識装置を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施の形態の機能構成を示すブロック図である。
【図２】実施の形態の説明に用いる原稿を例示した図である。
【図３】図２の原稿の矩形抽出結果を示す図である。
【図４】複数サイズの文字が混在する原稿の例を示す図である。
【図５】図４の原稿の行切り出し結果を示す図である。
【図６】図３の原稿から異なるサイズの文字を抽出した例を示す図である。
【図７】図６にノイズが混入している例を示す図である。
【図８】有効矩形の判定の基準値が大きいときの判定結果を示す図である。
【図９】有効矩形の判定の基準値が小さいときの判定結果を示す図である。
【図１０】実施の形態の処理手順を説明するフローチャートである。
【図１１】認識サブルーティンの処理手順を説明するフローチャートである。
【図１２】変形例１の処理手順を説明するフローチャートである。
【図１３】本発明の文字認識装置が稼動するためのコンピュータ装置を示す図である。
【図１４】本発明のネットワーク環境での運用例を説明するための図である。
【符号の説明】
１  …  入力装置
２  …  出力装置
３  …  ＣＰＵ
４  …  メモリ
５  …  記憶装置
６  …  媒体駆動装置
７  …  ネットワーク接続装置
８  …  バス
９  …  ネットワーク
１０  …  制御部
２０  …  画像入力部
３０  …  矩形抽出部
４０  …  行切出し部
５０  …  文字切出し部
６０  …  文字認識部
７０  …  結果出力部
２５  …  原画像記憶部
５５  …  認識辞書
６５  …  認識結果記憶部
１００  …  文字認識装置
２００  …  コンピュータ装置
２１０  …  サーバー
２２０  …  端末
【図１】
0004204185.tif 000002
【図２】
0004204185.tif 000003
【図３】
0004204185.tif 000004
【図４】
0004204185.tif 000005
【図５】
0004204185.tif 000006
【図６】
0004204185.tif 000007
【図７】
0004204185.tif 000008
【図８】
0004204185.tif 000009
【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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