Source: https://patents.google.com/patent/JP2000353215A/en
Timestamp: 2019-07-16 21:19:14
Document Index: 261298249

Matched Legal Cases: ['art 201', 'art 101', 'art 301', 'art 401', 'art 501', 'art 601', 'art 501', 'art 301', 'art 301', 'art 501', 'art 601', 'art 401', 'art 501', 'art 2', 'arts\n０１', 'art.\n１１']

JP2000353215A - Character recognition device and recording medium where character recognizing program is recorded - Google Patents
Character recognition device and recording medium where character recognizing program is recorded
JP2000353215A
JP2000353215A JP16535899A JP16535899A JP2000353215A JP 2000353215 A JP2000353215 A JP 2000353215A JP 16535899 A JP16535899 A JP 16535899A JP 16535899 A JP16535899 A JP 16535899A JP 2000353215 A JP2000353215 A JP 2000353215A
JP16535899A
1999-06-11 Application filed by Nec Corp, 日本電気株式会社 filed Critical Nec Corp
1999-06-11 Priority to JP16535899A priority Critical patent/JP2000353215A/en
2000-12-19 Publication of JP2000353215A publication Critical patent/JP2000353215A/en
PROBLEM TO BE SOLVED: To enable word recognition with high recognition precision which is free of vagueness by providing an (n)-character recognizing means, an (n)-character recognition dictionary used by the (n)-character recognizing means for decision making, an image storage means, a character segmenting means, a one-character recognizing means, a control means which controls the (n)-character recognizing means, etc. SOLUTION: A control part 201 controls the operations of an image storage part 101, a character segmentation part 301, a one-character recognition part 401, an (n)- character recognition part 501, and a word matching part 601. Then the (n)-character recognition part 501 decides the kind of (n) characters when the character segmentation part 301 estimates that the part where characters detected by the character segmentation part 301 are in contact with each other is the (n) characters. The (n)-character recognition dictionary 502 is used by the (n)-character recognition part 501 for decision making. The word matching part 601 outputs candidate words, registered by using the one-character recognition result obtained by the one-character recognition part 401 and the (n)-character recognition result obtained by the (n)-character recognition part 501, in the descending order of the number of matching characters.
【発明の属する技術分野】本発明は、入力されたイメージデータから文字列を自動的に読み取る文字認識装置に利用する。 The present invention relates to the use of the input image data to the character recognition device for reading the character string automatically. 具体的には、郵便物や帳票に記入された住所、氏名もしくは製品番号等を読み取る装置や、スタイラスペンを用いて文字列を入力するペン入力装置に関する。 Specifically, the address entered in the mail and document, and devices for reading the name or product number, etc., to a pen input device for inputting a character string using a stylus pen.
【従来の技術】従来の文字認識装置を図９および図１０ The Conventional character recognition device 9 and 10
を参照して説明する。 With reference to the description. 図９は従来の文字認識装置の要部ブロック構成図である。 Figure 9 is a schematic block diagram of a conventional character recognition device. 図１０は従来技術における文字認識を説明するための図である。 Figure 10 is a diagram for explaining a character recognition in the prior art. ここでは、特に複数の文字より構成される文字列、すなわち単語を読み取り対象とする文字認識装置に関する従来の技術を述べる。 Here, we especially multiple string composed of characters, i.e., conventional techniques related to the character recognition device for the words and reading object.
【０００３】図９に示すように、住所または氏名等の単語や製品コードのように、複数の文字から構成される文字列を１文字毎に切り出す文字切り出し手段である文字切り出し部３０１と、１文字毎に文字を認識する文字認識手段である１文字認識部４０１とを用いて読み取る場合には、文字切り出し部３０１において、１文字毎に切り出した文字パタン全てが、１文字認識部４０１において正確に認識される可能性は低い。 [0003] As shown in FIG. 9, as words or product code, such as an address or a name, a character extracting unit 301 is a character segmentation means for cutting a string consisting of a plurality of characters for each character, 1 when reading using a 1 and a character recognition unit 401 is a character recognizing section for recognizing characters in each character, the character segmentation unit 301, all character patterns cut out for each character, precisely in one character recognizing unit 401 It is less likely to be recognized. そこで、認識対象の単語を格納する単語データ格納手段である単語辞書６０ Therefore, the word dictionary 60 is a word data storage means for storing a word to be recognized
２を備えることにより、文字列中のいくつかの文字が１ By having two, some characters in the string 1
文字認識部４０１において正しく認識できなくても、単語辞書６０２から最も認識結果との一致数の高いものを単語照合部６０１において検索することにより、単語単位の認識性能を向上させることができる。 Even can not be correctly recognized in the character recognition section 401, by searching having high number of matches with the best recognition result from the word dictionary 602 in the word collating unit 601, it is possible to improve the recognition performance of each word. このような構成の文字認識装置の例は、特開平２−１０９１８７号公報「べた書き住所の後処理方式」（＝引用文献１とする）、特開平５−１１４０５３号公報「文字認識後処理方式」（＝引用文献２とする）により開示されている。 Examples of the character recognition apparatus having such a structure, Japanese Patent Laid-Open No. 2-109187 "post type solid writing address" (= the cited document 1), JP-A-5-114053 discloses "a character recognition post-processing system It disclosed by "(= the cited document 2).
【０００４】しかしながら、これら引用文献１、引用文献２で示されるような照合をベースとする方式は、認識対象の文字列中の文字間接触の増加、もしくは認識対象となる単語数の増加に伴い、照合時に誤った訂正が発生してしまう。 However, these references 1, method based on matching as indicated by the references 2, the increase in the inter-character contact during the recognition object character string, or with an increase in the number of words to be recognized , correction occurs wrong at the time of verification. これは、文字切り出し部３０１が切り出すべき文字数をあらかじめ仮定していないためで、特に、 Because this is not previously assumed the number of characters to be cut out is a character cut-out section 301, in particular,
文字間接触を文字列中に多く含む場合には、切り出し結果として得られる文字候補パタンに対する認識結果から、認識対象単語としての候補が多数得られ、正解を絞り切れなくなるためである。 If containing a large amount of inter-character contacts in a string from the recognition result for the character candidate patterns resulting cut, it obtained candidates as recognition target words are many, because no longer fully squeeze the correct answer.
【０００５】これに対し、例えば「F.Kimura etal:”A [0005] In contrast, for example, "F.Kimura etal:" A
Lexicon Directed Algorithm for Recognition of Unco Lexicon Directed Algorithm for Recognition of Unco
nstrained Handwritten Words”,IEICE Trans. INF.& S nstrained Handwritten Words ", IEICE Trans. INF. & S
YST.,Vol.E77-D,No.7(1994.7).」（＝引用文献３とする）のように、認識対象単語中の各単語をあらかじめ仮定し単語毎に、その文字数分の文字切り出しを行うことによって文字候補パタンを生成し、それらに対して個別文字認識を行った結果、どれくらいあらかじめ仮定している単語に近い認識結果を出力するかを、各文字候補パタンに対する個別文字認識の信頼度の和もしくは積で表現される単語の確信度の大小を用いて認識する方式がある。 YST., Vol.E77-D, No.7 (1994.7). "As (= reference to literature 3), for each word in advance assuming each word in the recognition target words, cut characters of the number of characters generating a character candidate patterns by performing, as a result of the individual character recognition on them, how much or outputs the recognition result close to words that are previously assumed, reliability of individual character recognition for each character candidate patterns there are recognized methods using the magnitude of the confidence of the word represented by the sum or the product of the degree. しかしながら、この方法でも、読み取り対象となる単語中に１文字だけ異なるような類似の２個の単語が存在するような場合には、その両者の区別ができなくなるという欠点がある。 However, even in this method, when such that there are two words one character only different similarities in the word to be read, there is a drawback that can not distinguish between both. これは、文字列全体に対する評価値で判定するため、文字列中に確信度の低い認識結果が出現してもうまく反映されないからである。 This order to determine the evaluation value for the entire string, because low recognition result with confidence in the string is not well reflected emerged.
【０００６】引用文献１から引用文献３の一連の単語認識方式は、いずれも文字切り出しによって得られた文字候補パタンのうち、確実に認識できた部分を使って、認識できない部分、もしくは確信度の低い部分は単語情報の併用により補っている。 [0006] A series of word recognition method cited references 3 from the cited document 1, both of the character candidate patterns obtained by the character cut-out, with the portion can be surely recognized, unrecognized portion or confidence of, the lower part is supplemented by the combined use of the word information. この際、認識できなかった部分や確信度の低い部分、つまり読み飛ばしてしまった部分については、本当に単語照合により補われた文字でよいのかを検証していないため、前述のような類似単語の誤認識が起こる。 In this case, the lower portion of the part and confidence that could not be recognized, for the portion that is had to skip, because it does not verify that really may be a character that has been supplemented by the word matching, similar words, such as described above erroneous recognition occurs.
【０００７】一方、上記読み飛ばしによる誤認識を防ぐために、例えば、特許第２７３４３８６号「文字列認識装置」（＝引用文献４とする ）のように、前述の読み飛ばした部分の文字候補を最初に用いた文字認識方式とは別の方式で再度認識させている。 On the other hand, in order to prevent erroneous recognition by skipping above, for example, as in Japanese Patent No. 2734386, "the character string recognition unit" (= the cited document 4), the first character candidates of skipping parts of the above and it is again recognized in a different manner than the character recognition system using the. これにより、単語を構成する全ての文字について文字認識結果がそろうため、曖昧な部分がなくなり、誤読が低減できる。 Thus, because the character recognition results of all characters constituting the word are aligned, there is no ambiguity can be reduced misreading. しかしながら、この方式においては、読み飛ばした部分の検証は、個別文字認識で行っているため、１文字毎に切り出されていることが必須であり、例えば、２文字の接触が発生している部分に上述の再認識を行おうとした場合には、その部分が２個の文字候補に正しく切り出されていることが必要であり、そうでない場合、つまり２文字分のイメージが正しく２分割されていない場合には誤認識が発生する。 However, in this method, the validation portion skipped, because doing individual character recognition, it is essential that cut out for each character, for example, part 2 character contacting is occurring in the case of attempting to re-recognition of the above, it is necessary to part thereof is cut correctly two character candidate, if not, that the two characters image is not properly divided into two false recognition is generated in the case.
【発明が解決しようとする課題】このように、引用文献１から引用文献４で説明した従来例は、単語情報を併用する際に曖昧になった部分、つまり飛び越した部分が２ BRIEF Problem to be Solved] Thus, the prior art example described in references 4 from the cited document 1, ambiguous since the portion in combination with the word information, that is interlaced portions are 2
文字以上の接触で、それが正しく切り出されていないと検証としての再認識ができず、単語照合であくまでも一番似ている単語に認識してしまう。 A character or more contact, it can not re-recognition as verification that it is not cut out properly, it would recognize the words that are similar to last most in the word verification. その結果、たまたま読み飛ばした部分だけが異なる別の単語が存在するような場合には、誤認識が発生することが問題である。 As a result, when only such different another word exists portion happens skipping, it is a problem that erroneous recognition will occur. 同様な問題は、引用文献１から引用文献４で説明した従来例以外にも、特開平３−４８３７９号公報、特開平３−１ Similar problems, in addition to the conventional example described from cited document 1 cited document 4 also, JP-A-3-48379, JP-A No. 3-1
５４９８５号公報、特開平５−２９０２１７号公報、特開平７−１９２０９４号公報、特許第２６１９４９９号公報に開示された文字認識技術にもみられる。 54985, JP-A No. 5-290217, JP-A No. 7-192094 and JP also found in Patent No. 2619499 No. character recognition technique disclosed in Japanese.
【０００９】図１０にその具体例を示す。 [0009] Specific examples thereof are in Figure 10. 同図は、”Ｈ The figure, "H
ｕｎｄｒｅｄ”が正解であるが、単語照合を行う前の文字切り出し手段と文字認識手段だけを用いた場合の認識結果は、”Ｔｈ？ "While it is correct, the recognition result in the case of using only the character cut-out means and the character recognition means prior to the word verification," undred Th? ？ ? ？ ? ？ ? ｄ”となる。この結果から単語照合を行うと、例えば、認識対象が数字の単語である場合、”Ｔｈｏｕｓａｎｄ”が最も近い単語として選択されてしまい結果的に誤読する。これに対して前述の引用文献４では、更に、照合により読み飛ばした部分”ｏｕ "A. Doing word collating the results, for example, when the recognition object is a word number," d Thousand "is selected to cause consequently misreading by the word closest. The aforementioned contrast In references 4, further, read by the collation skipping part "ou
ｓａｎ”に相当する部分パタンを別の個別文字認識で検証するが、この例のように文字切り出しが正確でない場合には、読み飛ばし部分を正しく認識することができない。 To verify the part pattern corresponding to san "in a different individual character recognition, but the character segmentation, as in this example is the case not accurate, it is not possible to correctly recognize the part skip.
【００１０】本発明は、このような背景に行われたものであって、単語照合により読み飛ばした部分が、２文字以上の場合においても、文字切り出しの不安定性に依存しない再認識の手段を新たに実現することにより、曖昧性の無い、認識精度の高い単語認識を実現することができる文字認識装置および文字認識プログラムを記録した記録媒体を提供することを目的とする。 The present invention, which has been made in this background, skip portions with word verification, in the case of two or more characters, a means of re-recognition is not dependent on the instability of the character segmentation by newly realized, and to provide a recording medium recording a character recognition apparatus and a character recognition program that can realize a free, high word recognition of recognition accuracy ambiguity. 本発明は、処理速度を高速化することができる文字認識装置および文字認識プログラムを記録した記録媒体を提供することを目的とする。 The present invention aims to provide a recording medium recording a character recognition apparatus and a character recognition program that can speed up the processing speed.
【課題を解決するための手段】単語照合により読み飛ばした部分が、２文字以上の場合においても、文字切り出しの不安定性に依存しない検証を実現するために、本発明の文字認識装置は、読み飛ばした部分、つまり単語照合時に不一致となった部分のイメージに対し、１文字分の文字候補を切り出さずに、不一致部分をまとめて認識するｎ文字認識部とｎ文字認識部が認識の際に参照するｎ文字認識辞書を新たに備えて構成される。 To read the word collating skipping portions Means for Solving the Problems] In the case of two or more characters, in order to realize the independent checks instability character segmentation, character recognition device of the present invention, reading skipping part, i.e. to the image of the portion not matched when word collating, without cut the character candidate of one character, when recognized n character recognition unit collectively unmatched portion and n character recognition portion of recognizing configured with a new n-character recognition dictionary reference.
【００１２】すなわち、本発明の第一の観点は文字認識装置であって、本発明の特徴とするところは、文字列画像を入力し記憶するイメージ格納手段と、前記イメージ格納手段に入力された文字列画像に対し１文字毎の文字候補パタンを作成するとともに文字同士が接触している部分を検出し接触する文字数を推定する文字切り出し手段と、前記文字切り出し手段により作成された１文字毎の文字候補に対しその文字種を判定するとともにその確信度を出力する１文字認識手段と、前記１文字認識手段が判定に用いる１文字認識辞書と、前記文字切り出し手段により検出された文字同士が接触している部分が前記文字切り出し手段によりｎ文字と推定された場合にこのｎ文字分の文字種を判定するｎ文字認識手段と、前記ｎ Namely, a first aspect of the present invention is a character recognition apparatus, it is an aspect of the present invention, an image storing means for storing inputted character string image, which is input to the image storage unit a character segmentation means for estimating the number of characters the character contact each other to detect the portion contacting with creating a character candidate patterns for each character to a character string image, each character of created by the character cut-out means and a character recognition means for outputting the confidence with determining the character type to the character candidate, the a 1 character recognition dictionary used to determine one character recognition means, the detected character with each other in contact by the character detecting means and n character recognition means determines the character type of the n characters if you are portion is estimated to n characters by the character detecting means, wherein n
文字認識手段が判定に用いるｎ文字認識辞書と、前記イメージ格納手段、前記文字切り出し手段、前記１文字認識手段、前記ｎ文字認識手段を制御する制御手段とを備えたところにある。 And n character recognition dictionary character recognition means used for the determination, the image storage means, the character segmentation means, said one character recognition means, is in place and a control means for controlling the n character recognition means.
【００１３】さらに、前記１文字認識手段により得た１ Furthermore, obtained by the 1 character recognition means 1
文字認識結果および前記ｎ文字認識手段により得たｎ文字認識結果にしたがって登録されている候補単語に対し文字の一致数の大きい順に照合した単語を出力する単語照合手段と、この単語照合手段が照合時に用いる単語辞書とを備える構成とすることもできる。 A word collating means with respect to candidate words registered in accordance with n character recognition result obtained by the character recognition result and the n character recognition means for outputting the words that match the number of matches descending order of characters, the word collating means collating It may be configured to include a word dictionary to be used at.
【００１４】前記制御手段は、前記文字切り出し手段により得た１文字毎の文字候補パタンに対し前記１文字認識手段が出力した信頼度が低くかつその文字候補パタンが前記文字切り出し部で検出した文字同士が接触している部分から得たものであった場合にはその文字候補パタンを含む文字同士が接触している部分に対しｎ文字認識を行いその認識結果を採用する手段を含む構成とすることが望ましい。 [0014] The control means, the characters the character segmentation said one character recognition means and low reliability and output the character candidate patterns to each character of the character candidate patterns obtained by means detected by the character cut-out section is configured to include a means for employing the result of the recognition performed n character recognition with respect to the portion character are in contact with each other including the character candidate patterns when each other were those obtained from the portion in contact it is desirable.
【００１５】また、前記制御手段は、前記文字切り出し手段により得た１文字毎の文字候補パタンに対し前記１ Further, the control means, the relative each character of the character candidate patterns obtained by the character segmentation unit 1
文字認識手段が出力した認識結果に対する前記単語照合手段から得た照合結果に対し完全に一致するものがあれば文字列イメージに対する１文字毎の認識結果の全てに対する確信度を調べいずれもある値以上であれば前記１ 1 examines the confidence of all the recognition result for each character either a value or more with respect to the character recognition means complete string image if a match to the verification result obtained from the word collating means with respect to recognition result output It said as long as it is 1
文字認識手段が出力した認識結果を採用しそうでなければ入力した文字列イメージに対する認識を中止する手段と、前記文字切り出し手段で得た１文字毎の文字候補パタンの前記１文字認識手段の認識結果に対する前記単語照合手段の照合結果に対し完全に一致するものがない場合には１文字認識結果の異なる部分に相当する文字列イメージを照合を試みた単語の一致文字数の大きいものから順に単語照合で不一致となった部分の文字数と文字種とともに前記ｎ文字認識手段に送り込む手段と、この送り込む手段により送り込まれた文字列イメージに対し前記ｎ文字認識手段では当該文字列イメージの再認識を行いその認識結果およびその確信度を出力しその確信度がある値以上であれば照合中の単語を入力文字列に対する認識結果の最終候 It means for character recognizing means stops the recognition of character string images entered, otherwise adopts recognized result output, the recognition result of the 1 character recognition means character candidate patterns for each character obtained by the character segmentation unit a word collation in order of said word collation means collation result to the perfectly matched characters of a word if there is no match with attempts to match the string images corresponding to different portions of a character recognition result greater against means with the number of characters and the character type of the portion not matched fed to the n character recognition means, the recognition result and re-recognition of the character string image in the n character recognition means to string images fed by the feeding means and final climate recognition result for the input character string word being matched if its confidence in certain value or more outputs that confidence として残し前記１文字認識手段が起動した部分については前記１文字認識手段が出力した確信度および前記ｎ文字認識手段が起動した部分については前記ｎ文字認識手段が出力した確信度をそれぞれ用いて照合中の文字列全体に対する評価値を計算し照合単語のうち前記最終候補として残った単語の中で一番評価値の高いものを入力文字列に対する認識結果とする手段とを含む構成とすることもできる。 Wherein 1 match on a portion where the character recognition means is activated using the respective certainty factors outputted said n character recognition means for parts the one confidence character recognition means is output and that the n character recognition means is activated leaving as also be configured to include a means for the recognition result for the input character string having a high lowest evaluation value among the remaining words as the final candidate among the calculated matching word evaluation value for the entire string in the it can.
【００１６】さらに、前記文字切り出し手段は、文字同士が接触している部分から１文字毎の文字候補パタンを作成するときに接触している文字の境界を文字同士が接触している部分の黒画素に対し文字列方向と垂直方向に当該黒画素をトレースした際の隣接するランのラン長の変化を用いて検出する手段を含む構成とすることが望ましい。 Furthermore, the character segmentation means, black part of the boundary of the character in contact when creating a character candidate patterns for each character from a portion where the character are in contact with each other characters with each other are in contact it is desirable to adopt a configuration that includes a means for detecting by using the adjacent run length change in the run to the time of tracing the black pixels in the character string direction and the direction perpendicular to the pixel.
【００１７】あるいは、前記文字切り出し手段は、文字同士が接触している部分から１文字毎の文字候補パタンを作成するときに接触している文字の境界を文字同士が接触している部分の文字ストロークに対する文字列方向と垂直な方向に対する極大点ならびに極小点を用いて検出する手段を含む構成とすることが望ましい。 [0017] Alternatively, the character segmentation means, the portion of the boundary of the character in contact when creating a character candidate patterns for each character from a portion where the character are in contact with each other characters with each other are in contact character it is desirable to adopt a configuration that includes a means for detecting by using the maximum point and minimum point for the character string direction perpendicular directions with respect to the stroke.
【００１８】また、前記ｎ文字認識手段は、文字同士が接触する部分を１文字毎の文字候補パタンに分割せず全体で認識を行い認識結果の確信度を出力しその全体認識ための認識辞書をｎ文字認識辞書に格納する手段を含む構成とすることが望ましい。 Further, the n character recognizing means outputs the confidence of performed recognition throughout without dividing the portion where the character contact each other in the character candidate patterns for each character recognition result recognition dictionary for the whole recognition that is desirable to adopt a configuration including means for storing the n character recognition dictionary.
【００１９】あるいは、前記ｎ文字認識手段は、文字同士が接触する部分を１文字毎の文字候補パタンに分割せず全体で認識を行うときに文字列を囲む矩形を仮定しその矩形の高さに相当する高さおよび１文字分の文字幅以下の高さを持つ領域を設定しその領域を前記矩形の一方から他方に移動させていくことにより得られた移動毎に得られる領域内の特徴の変化を用いて認識を行うとともに認識結果の確信度を出力しそのための認識辞書をｎ文字認識辞書に格納する手段を含む構成とすることが望ましい。 [0019] Alternatively, the n character recognition means, the height of the rectangle assumed a rectangle surrounding the character string when performing recognition in the whole without dividing the portion where the character contact each other in the character candidate patterns for each character height and one character feature in the region obtained for each movement obtained by the following character width the height the area to set the area with gradually moved from one to the other of the rectangle corresponding to it is desirable to output a confidence recognition results with performs recognition configured to include a means for storing a recognition dictionary for its n character recognition dictionary using the change.
【００２０】これにより、単語照合により読み飛ばした部分が、２文字以上の場合においても、文字切り出しの不安定性に依存しない再認識の手段を新たに実現することにより、曖昧性の無い、認識精度の高い単語認識を実現することができるとともに、処理速度の高速化を図ることができる。 [0020] Accordingly, skip portions with word verification, in the case of two or more characters, by implementing a means of re-recognition is not dependent on the instability of the character segmentation new, no ambiguity, recognition accuracy it is possible to realize a highly word recognition, it is possible to increase the speed of processing speed.
【００２１】すなわち、本発明の第一の効果として、文字接触を有する文字列の認識性能の格段の向上が図れる。 [0021] That is, as the first effect of the present invention, attained is much improvement in the recognition performance of the character string having a character contact. その理由は、単語照合で不一致であった部分に対して、本発明の特徴であるｎ文字認識部を使った認識を行うことで、その部分が接触文字であっても正確な認識が行え、曖昧性が完全に解消されるからである。 The reason for discrepancies is a portion in word collating, by performing recognition using n character recognition unit which is a feature of the present invention, even perform accurate recognition a portion thereof touching characters, This is because ambiguity is completely eliminated. その結果、従来の技術でも述べた、誤った文字切り出しによって得られた文字候補パタンを誤認識することによる文字列の誤読を飛躍的に抑制できる。 As a result, also described in the prior art, it can dramatically inhibit the misreading of the string due to the erroneously recognized character candidate patterns obtained by the erroneous character segmentation.
【００２２】次に、本発明の第二の効果として、処理速度の高速化が図れる。 Next, as a second effect of the present invention, thereby speeding the processing speed. 本発明における文字認識装置は、 Character recognition apparatus of the present invention,
ｎ文字認識をその特徴として有するが、文字列全体をｎ Has n characters recognized as its features, the entire string n
文字認識のみで認識するのは、文字列を文字切り出しにより１文字毎の文字候補パタンに分割してから、１文字毎に文字認識を行う方法に比べて処理時間が非常に多くかかる。 To recognize only the character recognition, a character string from the divided character candidate patterns for each character by character segmentation processing time consuming very much in comparison with the method for performing character recognition on each character. 本発明における文字認識装置では、文字切り出しを行い、１文字認識で信頼度の低い認識結果が得られた場合（第一実施例）や、単語照合の結果曖昧な部分があった場合（第二実施例）にだけ、それらに相当する部分に対してのみ、ｎ文字認識が動くことから、ｎ文字認識を入力文字列全体に対して適用する場合に比べて格段に処理量が減る。 In the character recognition device of the present invention performs character segmentation, if the low recognition result reliability was obtained in a 1 character recognition (first embodiment) or, if there is a result ambiguity word collation (second example) only, only the portion corresponding to them, since the n character recognition moves, much processing amount is reduced as compared with the case of applying the n character recognition for the entire input string. その結果、文字切り出しを行って認識する方式と、文字列全体をまとめて認識する方式を入力文字列に対して独立に行い、両者の認識結果をその後で統合して最終認識結果を決定する方式と比較した場合に、たとえ両者を並列に処理したとしても後者の文字列全体をまとめて認識する方式が時間的にネックになるのに対し、本発明の文字認識装置は、必要最低限の文字数に絞って、また単語認識の場合には文字種も絞ってからｎ文字認識を実行するので、きわめて高速に認識結果を得ることが可能である。 As a result, recognizing method performs character segmentation is performed independently recognizing scheme summarizes the entire string for an input string, by integrating both the recognition results thereafter determines the final recognition result scheme when compared with, even while recognizing also collectively entire latter string as processed both in parallel mode is temporally neck, the character recognition device of the present invention, the minimum required number of characters squeezed to, also because in the case of word recognition executing the n characters recognized also squeezed character type, it is possible to obtain a recognition result very quickly.
【００２３】本発明の第二の観点は機械読み取り可能な記録媒体であって、本発明の特徴とするところは、文字列画像を入力し記憶するステップと、記憶した文字列画像から１文字毎の文字候補パタンを作成するとともに文字同士が接触している部分を検出し接触する文字数を推定するステップと、作成された１文字毎の文字候補に対しその文字種を判定するとともにその確信度を出力するステップと、その確信度がある値以下でかつ文字同士が接触している部分に含まれている際にこの文字同士が接触している部分に対しｎ文字分の文字種を判定し確信度を出力するステップと、１文字の認識結果とｎ文字認識結果のそれぞれの確信度がある値以上の場合にそれを入力文字列に対する認識結果として出力するステップとを備えることを特徴 [0023] The second aspect of the present invention is a machine-readable recording medium, it is an aspect of the present invention includes the steps of storing type the character string image, each character from the stored character string image output comprising the steps of characters together with creating a character candidate patterns to estimate the number of contact detecting portion contacting, the confidence with determining the character type to the character candidate of each character that is created in steps and, the certainty factor to determine the character type of the n characters to the portion where the character are in contact with each other when and less than or equal to the value where that confidence character each other are included in the portion contacting to characterized in that it comprises a step of outputting, and outputting it as the recognition result for the input character string when the above each have confidence value of 1 character recognition result and n character recognition result するコンピュータ上で動作する文字列認識プログラムを記録したところにある。 There is in the place that records the character string recognition program running on a computer to be.
【００２４】あるいは、文字列画像を入力し記憶するステップと、記憶した文字列画像から１文字毎の文字候補パタンを作成するとともに文字同士が接触している部分を検出し接触する文字数を推定するステップと、作成された１文字毎の文字候補に対しその文字種を判定するとともにその確信度を出力するステップと、登録されている候補単語に対し文字の一致数の大きい順に照合した単語を出力するとともにそれぞれの照合単語に対し不一致部分を出力する単語照合ステップと、この単語照合ステップにより得たそれぞれの照合単語に対する不一致部分に相当する画像を入力画像から獲得しその文字数と文字種を仮定した複数文字分の文字種を判定するとともにその確信度を出力するｎ文字認識ステップと、１文字の認識結果とｎ文字認 [0024] Alternatively, estimating and storing inputs a character string image, the number of characters to contact detecting portion character are in contact with each other as well as create a character candidate patterns for each character from the stored character string image a step, and outputting the confidence with determining the character type to the character candidate of each character that is created, and outputs the word to the candidate words registered collated to match the number of descending order of characters each collating word collating step of words to be output unmatched portion, a plurality character acquired images corresponding to the unmatched portion from the input image assuming the number of characters and character types for each matching word obtained by the word collating step with and n character recognition step of outputting the confidence with determining the amount of character types, a character recognition result and the n characters certification of 結果のそれぞれの確信度がある値以上の場合にそれを入力文字列に対する認識結果として出力するステップとを備えることを特徴とするコンピュータ上で動作する文字列認識プログラムを記録したところにある。 There is to recording the character string recognition program running on a computer, characterized in that it comprises a step of outputting it to the case of the certain value or more respective confidence results as the recognition result for the input character string.
【発明の実施の形態】（第一実施例）本発明第一実施例の文字認識装置の構成を図１を参照して詳細に説明する。 DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION The structure of a character recognition apparatus (first embodiment) the present invention the first embodiment with reference to FIG. 1 will be described in detail. 図１は本発明第一実施例の文字認識装置の要部ブロック構成図である。 Figure 1 is a schematic block diagram of a character recognition apparatus of the first embodiment of the present invention. 本発明第一実施例の文字認識装置は、図１に示すように、文字列画像を入力し記憶するイメージ格納部１０１と、イメージ格納部１０１に入力された文字列画像に対し１文字毎の文字候補パタンを作成するとともに文字同士が接触している部分を検出し接触する文字数を推定する文字切り出し部３０１と、文字切り出し部３０１で作成された１文字毎の文字候補に対しその文字種を判定するとともにその確信度を出力する１ Character recognition apparatus of the first embodiment of the present invention, as shown in FIG. 1, an image storage unit 101 for storing inputted character string image, to a character string image that is input into the image storage unit 101 of each character a character segmentation unit 301 which estimates the number of characters to detect the portion where characters are in contact with each other as well as create a character candidate patterns contact, determine its character type to character candidate of each character created by the character segmentation unit 301 1 and outputs the confidence with which
文字認識部４０１と、１文字認識部４０１が判定に用いる１文字認識辞書４０２と、文字切り出し部３０１で検出した文字同士が接触している部分が文字切り出し部３ A character recognition unit 401, a character recognition section 401 and the 1 character recognition dictionary 402 used for the determination, part character segmentation unit 3 characters each other detected by the character cut-out section 301 are in contact
０１でｎ文字と推定した場合にｎ文字分の文字種を判定するｎ文字認識部５０１と、ｎ文字認識部５０１が判定に用いるｎ文字認識辞書５０２と、１文字認識部４０１ And n character recognizing unit 501 determines the character type of the n characters when estimating the n characters 01, the n character recognition dictionary 502 n character recognition unit 501 is used for determination, a character recognition unit 401
で得た１文字認識結果とｎ文字認識部５０１で得たｎ文字認識結果とを用いて登録されている候補単語に対し文字の一致数の大きい順に照合した単語を出力する単語照合部６０１と、単語照合部６０１が照合時に用いる単語辞書６０２、ならびに、イメージ格納部１０１、文字切り出し部３０１、１文字認識部４０１、ｎ文字認識部５ In obtained 1 character recognition result and the n character recognition obtained in n character recognition unit 501 results a word collating unit 601 to candidate words registered outputs a word against the number of matches descending order of characters using the , word dictionary 602 word collating unit 601 used at the time of collation, and an image storage unit 101, the character segmentation unit 301,1 character recognition unit 401, n character recognition unit 5
０１を制御する制御部２０１とを備えることを特徴とする。 Characterized in that it comprises a control unit 201 for controlling 01.
【００２６】次に、本発明実施例の文字認識装置の動作を図２を参照して説明する。 Next, the operation of the character recognition device of the present invention embodiment with reference to FIG. 図２は本発明第一実施例の動作を示すフローチャートである。 Figure 2 is a flow chart showing the operation of the first embodiment of the present invention. 以下に説明する一連の動作は、図１に示す制御部２０１が行う。 The series of operations described below, performed by the control unit 201 shown in FIG. 制御部２０ The control unit 20
１は、イメージ格納部１０１、文字切り出し部３０１、 1, the image storage unit 101, the character segmentation unit 301,
１文字認識部４０１、ｎ文字認識部５０１、単語照合部６０１の動作を制御するもので、各部とのデータバス７ 1 character recognition unit 401, n character recognition unit 501, controls the operation of the word collating unit 601, a data bus 7 and Parts
０１を介したデータの送受、各部への制御信号の発行が可能であればよく、例えばコンピュータ上で実現が可能である。 Transmission and reception of data via 01 may be a possible issuance of a control signal to each section, it is possible to realize for example on a computer.
【００２７】認識対象となる文字列画像は、スキャナもしくはスタイラスペン等の光電変換手段によって電気信号に変換され、データバス７０１を通じて、イメージ格納部１０１に蓄積される（ステップ１１）。 [0027] be recognized character string image is converted into an electric signal by the photoelectric conversion means such as a scanner or a stylus pen, through a data bus 701, is stored in the image storage unit 101 (step 11). イメージ格納部１０１は、コンピュータ機器に使われている一般的なメモリデバイスで実現できる。 Image storing unit 101 can be realized by a general memory devices used in computer equipment. また、入力画像は、例えば、図３に示すような複数の文字から構成される画像である。 Further, the input image is an image composed of a plurality of characters, such as shown in FIG.
【００２８】次に、文字切り出し部３０１で、イメージ格納部１０１に格納されている文字列画像に対して文字切り出しを行い、文字列画像から１文字毎の文字領域を検出する（ステップ２１）。 Next, in the character segmentation unit 301 performs character segmentation for the character string image that is stored in the image storage unit 101, detects a character region of each character from the character string image (step 21). この文字切り出しは、例えば「西脇、山田：黒色罫線枠帳票における接触数字切り出し、電子情報通信学会情報・システムソサイエティ大会、D-12-3(1997).」を用いることでコンピュータ上で実現可能である。 The character segmentation, for example "Nishiwaki, Yamada:. Cutout contact numerals in black border frame form, IEICE Information System Society Conference, D-12-3 (1997)" can be realized on a computer by using is there. 例えば図３の文字列では、文字の接触部分に対して縦方向の白ランで文字の切断候補が検出できる。 For example, a character string of FIG. 3, can be detected cutting candidate characters in the longitudinal direction of the white run to the contact portion of the character. また、他の文字と接触していない文字については、黒画素の水平軸への投影プロファイルである幅以下のものを検出することで実現できる。 As for the character that is not in contact with another character it can be implemented by detecting a width of less than a projection profile of the horizontal axis of black pixels. 接触文字に対して検出された文字境界を任意に２個選択し、それらに挟まれる部分を文字候補パタンとする。 Optionally selecting two detected character boundary against touching characters, a portion sandwiched in their character candidate patterns. 例えば図３の「２２ For example, in FIG. 3 "22
０」という３文字の接触パタンに対し、得られた切断候補の左から２番目、５番目を選択すると、図４のような文字候補パタンが生成される。 To 3 characters contact pattern of that 0 ", second from the left of the resultant cutting candidate, when selecting the fifth, the character candidate patterns as shown in FIG. 4 is produced. １個の文字列パタンに対する文字候補は、場合によっては複数通りの組み合わせが生成可能であるが、例えば図３では、これを括弧で表現しており、３通りの文字切り出しが存在する。 Character candidate for one of the character string pattern is optionally combinations plurality of types can be generated, in FIG. 3 for example, which is expressed in parentheses, there are character segmentation triplicate.
【００２９】次に、ステップ２１で生成された各々の文字候補パタンに対して、１文字認識部４０１で文字認識を行う（ステップ３１）。 [0029] Next, the character candidate patterns for each generated in step 21, performs character recognition in a character recognition unit 401 (step 31). この１文字認識は、例えば「Tsukumo etal;Handprinted Kanji Character Recogni The 1 character recognition, for example, "Tsukumo etal; Handprinted Kanji Character Recogni
tion based on Flexible Template Maching,Proc of 11 tion based on Flexible Template Maching, Proc of 11
th Intl. Conf. Pattern Recognition,pp.483-486 (199 th Intl. Conf. Pattern Recognition, pp.483-486 (199
2).」を用いてコンピュータ上で実現できる。 2). "It can be realized on the computer used. 文字認識結果に対する信頼度は、例えば、第１位の認識結果に対する距離値と第２位の認識結果に対する距離値との比をとればよく、１文字認識辞書４０２には、学習用の文字パタンから抽出した照合用の特徴を格納する。 Reliability of the character recognition result, for example, may be taking the ratio between the distance values ​​for the distance value and the second of the recognition result for the first of the recognition result, one character recognition dictionary 402, a character pattern for learning storing characteristics for matching extracted from. １文字認識辞書４０２は、１文字認識部４０１からアクセス可能なメモリにセットすればよい。 1 character recognition dictionary 402 may be set from 1 character recognition unit 401 to the accessible memory.
【００３０】次に、文字切り出し時に文字列中の文字同士が接触していたかしていなかったかどうかを判定する（ステップ４１）。 [0030] Next, it is determined whether or not the characters to each other in a string at the time of character segmentation has not been or had been in contact (step 41). もし文字間の接触がなく、文字列を構成する全ての文字が孤立パタンで構成されている場合には、文字列の評価値Ｅ１を計算する（ステップ５ If there is no contact between characters, if all the characters constituting the character string is composed of isolated pattern calculates an evaluation value E1 string (Step 5
１）。 1). 文字列の評価値Ｅ１は、孤立文字パタンの１文字認識の認識結果に対する信頼度から計算すればよく、全ての１文字認識結果の信頼度の積または和で表現すればよい。 Evaluation value string E1 may be calculated from the reliability of the recognition result of one character recognition isolated character pattern may be expressed by the product or the sum of the reliability of all single character recognition results.
【００３１】この文字列評価値Ｅ１があらかじめ設定している値ＳＨ１よりも大きいかどうかを判定する（ステップ６１）。 [0031] determining whether this string evaluation value E1 is greater than the value SH1 is set in advance (step 61). もし、大きければ、ステップ３１で得られた孤立文字パタンに対する１文字認識結果を、入力文字列に対する認識結果として採用する（ステップ７１）。 If greater if, one character recognition result for the isolated character pattern obtained in step 31 is adopted as the recognition result for the input character string (step 71).
逆に、文字列評価値が、あらかじめ設定している値よりも小さい場合には、入力文字列に対する認識結果は棄却する。 Conversely, the string evaluation value is, the smaller is than the value set in advance, the recognition result for the input character string is rejected. この際、各々の孤立文字パタンに対する１文字認識結果の信頼度を個別に吟味し、信頼度の高い認識結果だけを出力することも可能である。 In this case, the reliability of a character recognition result for each of the isolated character patterns examine separately, it is also possible to output only the reliable recognition results. なお、上記ＳＨ１ It should be noted that the above-mentioned SH1
は、学習用の文字列から、誤認識が生じない範囲を調査することにより設定可能である。 From string for learning, it can be set by examining the extent to which false recognition does not occur. また、各々の孤立文字パタンに対する１文字認識結果を採用するに十分な信頼度の大きさも、例えば、１文字認識部３０１の学習に用いたパタンのうち、誤読したパタンに対する信頼度の上限値を調査することにより設定可能である。 Further, a sufficient reliability to adopt a character recognition result for each of the isolated character pattern also size, for example, of the pattern used in the learning of the 1 character recognition section 301, the upper limit of reliability of misreading the pattern It can be set by the investigation.
【００３２】一方、前記ステップ４１にて、文字切り出し時に文字列中の文字同士が接触していた場合には、文字列中から文字の互いに接触している部分を接触ブロックＢｉ（ｉ＜文字数）を取り出し、接触ブロックＢｉに対する確信度Ｃｉを計算する（ステップ９１）。 On the other hand, in the step 41, when the character to each other in the string is in contact at the time of character segmentation, the contact portions are in contact with each other from the character string of the character block Bi (i <number of characters) It was removed, to calculate the confidence Ci to the contact block Bi (step 91). Ｃｉ Ci
は、接触ブロックを構成する文字候補パタンに対して、 , To the character candidate patterns constituting the contact block,
前記ステップ３１で求めた、１文字認識の認識結果に対する信頼度の積または和で表現すればよい。 The obtained in step 31 may be expressed by the product or the sum of the reliability of the recognition result of one character recognition. このとき、 At this time,
全ての接触ブロックＢｉに対する確信度Ｃｉが、ある値ＳＨ２以上であれば（ステップ１０１）、ステップ３１ Confidence Ci is for all of the contact blocks Bi, as long as a certain value SH2 or more (step 101), step 31
で求めた１文字認識結果を入力文字列に対する認識結果とする（ステップ７１）。 In a character recognition result of determining a recognition result for the input character string (step 71). この際、図５に示すように、 At this time, as shown in FIG. 5,
接触パタンに対する文字候補パタンの組み合わせは複数存在しうる。 The combination of character candidates pattern to the contact pattern is potentially multiple. 図５では、３種類存在し、それぞれの文字候補パタンに対する認識結果の信頼度は、｛ｅ（１，ｉ In Figure 5, 3 types exist, the reliability of the recognition result for each character candidate patterns is, {e (1, i
＋１），ｅ（１，ｉ＋２），ｅ（１，ｉ＋３）｝、｛ｅ +1), e (1, i + 2), e (1, i + 3)}, {e
（２，ｉ＋１），ｅ（２，ｉ＋２），ｅ（２，ｉ＋ (2, i + 1), e (2, i + 2), e (2, i +
３）｝、｛ｅ（３，ｉ＋１），ｅ（３，ｉ＋２），ｅ 3)}, {e (3, i + 1), e (3, i + 2), e
（３，ｉ＋３）｝となる。 (3, i + 3) becomes}. このような場合、この接触ブロックＣ１、「２２０」に対する確信度Ｂ１は、｛｝内の信頼度の総和もしくは総積の最大のものを用いればよい。 In this case, the contact block C1, confidence B1 for "220" may be used as maximum of the sum or the total product of the confidence in the {}. なお、上記ＳＨ２は、学習用の接触ブロックより誤読が生じない確信度の値をあらかじめ求めておけばよい。 The above SH2 may be previously determined values ​​of confidence that misreading than the contact block does not occur for learning.
【００３３】一方、ステップ１０１で、ある接触ブロックＢｉに対する確信度Ｈｉが、ある値ＳＨ２以下であれば、ｎ文字認識部５０１へ当該接触ブロックのイメージを送る。 On the other hand, in step 101, confidence Hi to the contact block Bi which is, if a value SH2 below, sends the image of the contact block to the n character recognition unit 501. ｎ文字認識部５０１では、接触ブロックを１文字毎の文字候補パタンに分割せず、接触ブロック全体を一度に認識し、接触ブロック中の文字数分の認識結果と認識結果に対する確信度Ｈｉを出力する（ステップ１１ In n character recognition section 501, without dividing the contact block into character candidate patterns for each character, the entire contact block recognize at once, and outputs the confidence Hi for recognition result and the recognition result of the number of characters in the contact blocks (step 11
１）。 1). ｎ文字認識辞書５０２には、学習用の文字列パタンから抽出した照合用の特徴を格納する。 The n character recognition dictionary 502 stores feature for matching extracted from the character string pattern for learning. ｎ文字認識辞書５０２は、ｎ文字認識部５０１からアクセス可能なメモリにセットすればよい。 n character recognition dictionary 502 may be set from the n character recognizing unit 501 in a memory accessible. ｎ文字認識部５０１は、例えば図７に示すように、接触ブロックに対して１文字幅の数分の１幅程度の特徴抽出窓を使い、その特徴抽出窓を文字列の一方の端からもう一方の端に移動しながら、特徴抽出窓内で特徴を抽出していく。 n character recognizing unit 501, for example, as shown in FIG. 7, using the feature extraction window of a fraction of about 1 width of one character width to the contact block, the other its feature extraction window from one end of the string while moving in one end, it continues to extract features in the feature extraction in the window. 特徴は前出の「Tsuk "Tsuk of features out before
umo etal;Handprinted Kanji Character Recognition b umo etal; Handprinted Kanji Character Recognition b
ased on Flexible Template Maching,Proc of 11th Int ased on Flexible Template Maching, Proc of 11th Int
l. Conf. PatternRecognition,pp.483-486 (1992).」 l. Conf. PatternRecognition, pp.483-486 (1992). "
で用いる方向特徴を用いればよく、この特徴変化をオートマトンの状態遷移に当てはめ、状態の遷移状況を用いて認識する。 With the direction feature is used in a well, fitting the characteristic change in the state transition of the automaton, recognizing a transition state of the state. 具体的には「TMHa et al;Off-line Hand More specifically, "TMHa et al; Off-line Hand
written Numeral String Recognition by Combining Se written Numeral String Recognition by Combining Se
gmentation-based and Segmentation-free Methods, Pa gmentation-based and Segmentation-free Methods, Pa
ttern Recognition, Vol.31, No.3 pp.257-272 (1998. ttern Recognition, Vol.31, No.3 pp.257-272 (1998.
3).」を用いて、コンピュータ上で実現できる。 3). "Using, it can be realized on the computer. この他、文字列をその端点、交点を節とするグラフで表現し、グラフマッチングを行ってもよい。 In addition, to represent the string in graph endpoints thereof, the intersection between sections may be performed graph matching. なお、あらかじめ文字列中の文字数が既知である場合には、ｎ文字認識に何文字分に相当する接触ブロックであるかを渡して認識に用いる。 Note that when the number of characters in advance the string is known, used for recognition by passing either a contact block corresponding to what characters in n character recognition. また、記の方式で接触ブロックを認識した場合には、接触ブロック中の文字数分の認識結果と認識結果に対する確信度Ｈｉは、上記の方式が認識結果と同時に計算する尤度を用いればよい。 Further, when recognizing the contact block in the serial scheme, confidence Hi for recognition result and the recognition result of the number of characters in the contact block may be used the likelihood of the above method calculates the recognition result at the same time.
【００３４】次に、ｎ文字認識部５０１（ステップ１１ [0034] Then, n character recognition unit 501 (Step 11
１）で計算した、接触ブロック中の文字数分の認識結果と認識結果に対する確信度Ｈｉの大きさを調べる（ステップ１２１）。 Calculated at 1), examining the size of the confidence Hi for recognition result and the recognition result of the number of characters in the contact block (step 121). 確信度ＨｉがＳＨ３以上であった場合には、その接触ブロックＢｉに対してｎ文字認識部の認識結果を採用し、孤立文字に対する１文字認識部の認識結果と合わせて出力する（ステップ１３１）。 If confidence Hi is was SH3 above, the recognition result of the n character recognition unit employed for the contact block Bi, and outputs together with the recognition result of one character recognition unit for an isolated character (step 131) . このとき、 At this time,
１文字認識部の認識結果に対する信頼度が小さい場合には、該当部分だけを棄却とし、ｎ文字認識結果だけ出力してもよい。 1 when the reliability for the recognition result of the character recognition portion is small, and only a rejection that part may output only n character recognition result. １文字認識結果を採用するための信頼度の下限値は、１文字認識辞書を作成する際に用いた学習用のパタンを用いて決定できる。 The lower limit of reliability for employing a character recognition result may be determined using the pattern for learning using when creating a character recognition dictionary.
【００３５】一方、確信度ＨｉがＳＨ３以下である場合には、ｎ文字認識部の認識結果を棄却する（ステップ１ On the other hand, if the confidence Hi is SH3 or less, it rejects the recognition result of the n character recognition unit (Step 1
４１）。 41). したがって、文字列としては文字列を構成する全ての文字に対し、認識結果がそろわないので棄却とする。 Thus, as the string for all characters included in the character string, and rejected because the recognition result is not aligned. ただし、このとき、１文字認識部の認識結果に対する信頼度が大きい場合には、ｎ文字認識部５０１で得た結果だけ棄却し、１文字認識結果が得られている部分だけを出力してもよい。 However, this time, when the reliability of the recognition result of one character recognition portion is large, dismissed by results obtained with n character recognition unit 501, may output only the part where a character recognition result is obtained good. なお、上記ＳＨ３は、学習用のパタンを用い、それらが誤読しないような値に設定すればよい。 The above SH3 uses a pattern for learning, they may be set to a value that does not misread.
【００３６】（第二実施例）次に、図６を用いて本発明第二実施例について説明する。 [0036] (Second Embodiment) Next, the present invention a second embodiment will be described with reference to FIG. 以下に説明する一連の動作は、本発明第一実施例と同様に、制御部２０１が行う。 Series of operations described below, similar to the present invention a first embodiment, the control unit 201 performs. 制御部２０１は、イメージ格納部１０１、文字切り出し部３０１、１文字認識部４０１、ｎ文字認識部５０ Control unit 201, image storage unit 101, the character segmentation unit 301,1 character recognition unit 401, n character recognition unit 50
１、単語照合部６０１の動作を制御するもので、各部とのデータバス７０１を介したデータの送受、各部への制御信号の発行が可能であればよく、例えばコンピュータ上で実現が可能である。 1, controls the operation of the word collating unit 601, transmission and reception of data via the data bus 701 and Parts may be a possible issuance of a control signal to each section, it is possible to realize for example on a computer .
【００３７】認識対象となる文字列画像は、スキャナもしくはスタイラスペン等の光電変換手段によって電気信号に変換され、データバス７０１を通じてイメージ格納部１０１に蓄積される（ステップ１２）。 The recognition subject to the character string image is converted into an electric signal by the photoelectric conversion means such as a scanner or a stylus pen, is stored in the image storage unit 101 through the data bus 701 (step 12). イメージ格納部１０１は、コンピュータ機器に使われている一般的なメモリデバイスで実現できる。 Image storing unit 101 can be realized by a general memory devices used in computer equipment. また、入力画像は、例えば、図３に示したような複数の文字から構成される単語画像である。 The input image is, for example, a word image composed of a plurality of characters as shown in FIG. 以下、図１０に例示した「Ｈｕｎｄｒｅ Hereinafter, illustrated in FIG. 10, "Hundre
ｄ」を用いて動作を説明する。 The operation will be explained with reference to d ".
【００３８】次に、文字切り出し部３０１で、イメージ格納部１０１に格納されている文字列画像に対して文字切り出しを行い、文字列画像から１文字毎の文字領域を検出する（ステップ２２）。 Next, in the character segmentation unit 301 performs character segmentation for the character string image that is stored in the image storage unit 101, detects a character region of each character from the character string image (step 22). この文字切り出しは、本発明第一実施例と同様に、例えば「西脇、山田：黒色罫線枠帳票における接触数字切り出し、電子情報通信学会情報・システムソサイエティ大会、D-12-3(1997).」を用いることでコンピュータ上で実現可能である。 The character segmentation, like the present invention first embodiment, for example, "Nishiwaki, Yamada: cut contact numerals in black border frame form, IEICE Information System Society Conference, D-12-3 (1997)." It can be implemented on a computer by using. 例えば、 For example,
図１０に例示した文字列「Ｈｕｎｄｒｅｄ」では、７個の文字候補パタンに分割される。 The character string "Hundred" illustrated in FIG. 10, is divided into seven character candidate patterns.
【００３９】次に、ステップ２２で生成された各々の文字候補パタンに対し、１文字認識部４０１で文字認識を行う（ステップ３２）。 Next, with respect to the character candidate patterns for each generated in step 22, it performs character recognition in a character recognition unit 401 (step 32). この１文字認識は、本発明第一実施例と同様に、例えば「Tsukumo etal;Handprinted K The 1 character recognition, similar to the present invention a first embodiment, for example, "Tsukumo etal; Handprinted K
anji Character Recognitionbased on Flexible Templa anji Character Recognitionbased on Flexible Templa
te Maching,Proc of 11th Intl. Conf. Pattern Recogn te Maching, Proc of 11th Intl. Conf. Pattern Recogn
ition,pp.483-486 (1992).」を用いてコンピュータ上で実現できる。 ition, pp.483-486 (1992). "can be realized on the computer by using a. 文字認識結果に対する信頼度は、例えば、 Reliability of the character recognition result, for example,
第１位の認識結果に対する距離値と第２位の認識結果に対する距離値との比をとればよく、１文字認識辞書４０ It may Taking the ratio between the distance values ​​for the distance value and the second of the recognition result for the first of the recognition result, a character recognition dictionary 40
２には、学習用の文字パタンから抽出した照合用の特徴を格納する。 The 2 stores the feature for matching extracted from the character patterns for learning. １文字認識辞書４０２は、１文字認識部４ 1 character recognition dictionary 402, a character recognition unit 4
０１からアクセス可能なメモリにセットすればよい。 It can be set to a memory accessible from 01. 図１０に例示した文字列「Ｈｕｎｄｒｅｄ」に対しては、 For the string "Hundred" illustrated in FIG. 10,
文字切り出し部３０１で７個の文字候補パタンに分割され、「Ｔ」「ｈ」「？」「？」「ｄ」「？」「ｄ」という認識結果を出力する。 It is divided by the character cut-out section 301 in seven of the character candidate pattern, and outputs the recognition result of "T", "h", "?", "?", "D", "?", "D". ここで、「？」は、１文字認識部４０１が、該当する文字候補パタンに対して認識結果を出力しなかったこと、すなわち棄却を意味する。 Here, "?" Is a character recognition section 401, it did not output the recognition result to the corresponding character candidate patterns, i.e. meant to dismiss.
【００４０】次に、上記１文字認識部４０１で得られた結果を用いて、単語照合部６０１で照合を行う（ステップ４２）。 Next, using the results obtained in the above 1 character recognition unit 401 performs the matching with the word collating unit 601 (step 42). 照合用の単語は、単語辞書６０２に格納しておく。 Word for verification, and stored in the word dictionary 602. 単語辞書６０２は、単語照合部６０１が参照可能なメモリ上に格納しておけばよい。 Word dictionary 602, a word collating unit 601 may be stored on a possible reference memory. 単語照合部６０１では、単語辞書６０２に格納されている単語を１個ずつ取り出し、１文字認識部４０１で得られた結果と文字単位で一致数を計算し、一致数の大きい順にその単語を出力する。 The word collating unit 601 takes out the words stored in the word dictionary 602 one by one, 1 the number of matches by the character recognition unit results obtained in 401 and character units calculates, outputs the word in descending order of coincidence number to. 一致数は、単語辞書中の単語を構成する文字が、 The number of matches, by the characters that make up the word in the word dictionary,
１文字認識部で得られた認識結果といくつ合致しているかで計算することができ、コンピュータ上で実現できる。 Can be calculated in either recognizes a result a number matches obtained with 1 character recognition unit, can be realized on the computer. 図１０に例示した文字列「Ｈｕｎｄｒｅｄ」の場合、単語辞書６０２に数字単語が登録されていると、登録されている単語中、最も一致数の大きい「Ｔｈｏｕｓ For character string "Hundred" illustrated in FIG. 10, when the word dictionary 602 number words are registered, in the words registered, the best match number greater "Thous
ａｎｄ」（一致数は３）が、次に「Ｈｕｎｄｒｅｄ」 and "(the number of match 3), then" Hundred "
（一致数は２）が出力される。 (Number of matches 2) is output.
【００４１】次に、単語照合部６０１での照合が全文字一致、すなわち１文字認識部４０１で得られた認識結果が単語辞書６０２に格納されているものに完全に一致したかどうか、すなわち文字単位で全て合致したかを判定する（ステップ５２）。 Next, all characters match the collation of the word collating unit 601, i.e. whether perfectly matched to that 1 character recognizing section 401 recognized result obtained in is stored in the word dictionary 602, i.e. characters It determines whether matched all the unit (step 52). ここで、もし全文字一致していれば、文字列の評価値Ｅ２を計算する（ステップ６ Here, if if the total character match, calculates an evaluation value E2 string (Step 6
２）。 2). 文字列の評価値Ｅ２は、１文字認識部４０１の認識結果に対する信頼度から計算すればよく、例えば、１ Evaluation value E2 of the string may be calculated from the reliability of the recognition result of one character recognizing unit 401, for example, 1
文字認識部４０１で計算される信頼度の積または和で表現すればよい。 The product or the sum of the reliability calculated by the character recognition unit 401 may be expressed.
【００４２】この文字列評価値Ｅ２があらかじめ設定している値ＳＨ４よりも大きいかどうかを判定する（ステップ７２）。 [0042] determining whether this string evaluation value E2 is greater than the value SH4 which is set in advance (step 72). もし、大きければ、１文字認識部で得られた認識結果を、入力文字列に対する認識結果として採用する（ステップ８２）。 If greater if the recognition result obtained by a single character recognition unit is employed as the recognition result for the input character string (step 82). 逆に、文字列評価値が、あらかじめ設定している値よりも小さい場合には、入力文字列に対する認識結果を棄却する。 Conversely, the string evaluation value is, the smaller is than the value set in advance, rejects the recognition result for the input character string. この際、各々の文字候補パタンに対する１文字認識結果の信頼度を個別に吟味し、信頼度の高い認識結果だけを出力することも可能である。 In this case, the reliability of a character recognition result for each character candidate patterns examine separately, it is also possible to output only the reliable recognition results. なお、上記ＳＨ４は、学習用の文字列から、誤認識が生じない範囲を調査することにより単語毎に設定可能である。 The above SH4 from string for learning can be set for each word by examining the extent to which false recognition does not occur. また、各々の文字候補パタンに対する１文字認識結果の信頼度も、１文字認識部の学習に用いたパタンのうち、正読したパタンの信頼度を調査することにより設定可能である。 Also, 1 of the character recognition result reliability for each character candidate patterns are also among the patterns used in the learning of the 1 character recognition unit, can be set by examining the reliability of the pattern was right reading.
【００４３】一方、図１０に例示した文字列「Ｈｕｎｄ [0043] On the other hand, the character string "Hund illustrated in FIG. 10
ｒｅｄ」の場合は、単語照合部６０１で計算した一致数が、「Ｈｕｎｄｒｅｄ」の文字数、７ではないことから、以下に説明する処理を行う。 For red ", the number of matching calculated by the word collating unit 601, the number of characters of" Hundred ", since it is not a 7, performs the processing described below. まず、単語辞書６０１ First, the word dictionary 601
に格納している単語各々に対し、一致しなかった部分Ｕ To words each that are stored in the portion U that did not match
ｉを検出する（ステップ１０２）。 i detects a (step 102). 図１０に例示した文字列「Ｈｕｎｄｒｅｄ」の場合は、一致数３で最大の「Ｔｈｏｕｓａｎｄ」との不一致部は、「ｏｕｓａｎ」 For illustrative character string "Hundred" in FIG. 10, a mismatch of the largest "Thousand" in match number 3, "ousan"
である。 It is. そこで、図７のように入力画像から、「ｏｕｓ Therefore, from the input image as shown in FIG. 7, "ous
ａｎ」に該当する部分のイメージを取り出す。 Take out the image of a portion corresponding to an ". 取り出したイメージは該当する部分の文字列「ｏｕｓａｎ」と共にｎ文字認識部５０１に送る。 Extracted image and sends it to the n character recognition unit 501 along with character strings corresponding portion "ousan". この不一致部分の検出は、１文字認識部４０１の認識結果が単語と一致しない部分に対し、文字切り出し部３０１で得た文字候補パタンを統合することで抽出できる。 Detection of the unmatched portion, compared part recognition result of one character recognition unit 401 does not match the word can be extracted by integrating the character candidate patterns obtained by the character segmentation unit 301.
【００４４】ｎ文字認識部５０１では、図７に示したように、送られてきたイメージを同時に送られてきた文字列と仮定して認識し、その確信度Ｋｉを計算する（ステップ１１２）。 [0044] In n the character recognition unit 501, as shown in FIG. 7, recognizes assuming string sent the images sent simultaneously calculates the certainty factor Ki (step 112). ｎ文字認識辞書５０２には、学習用の文字列パタンから抽出した照合用の特徴を格納する。 The n character recognition dictionary 502 stores feature for matching extracted from the character string pattern for learning. ｎ文字認識辞書５０２は、ｎ文字認識部５０１からアクセス可能なメモリにセットすればよい。 n character recognition dictionary 502 may be set from the n character recognizing unit 501 in a memory accessible. ｎ文字認識部５０１ n character recognition unit 501
は、図７のように不一致部に該当する部分のイメージ対し、１文字幅の数分の１幅程度の特徴抽出窓を使い、その特徴抽出窓を文字列の一方の端からもう一方の端に移動しながら、特徴抽出窓内で特徴を抽出していく。 Is against the image of the portion corresponding to the mismatched portion as shown in FIG. 7, 1 use the feature extraction window of about a fraction of the width of the character width, the other end of its feature extraction window from one end of the string while moving, it will extract the feature in the feature extraction in the window. 特徴は、本発明第一実施例と同様に、例えば「Tsukumo eta Feature, as with the present invention a first embodiment, for example, "Tsukumo eta
l;Handprinted Kanji Character Recognition based on l; Handprinted Kanji Character Recognition based on
FlexibleTemplate Maching,Proc of 11th Intl. Conf. FlexibleTemplate Maching, Proc of 11th Intl. Conf.
Pattern Recognition,pp.483-486 (1992).」 で用いる方向特徴を用いればよく、この特徴変化をオートマトンの状態遷移に当てはめ、状態の遷移状況により認識する。 Pattern Recognition, pp.483-486 (1992). "May be used direction feature is used, the fitting of this feature change to the state transition of the automaton, which recognizes the transition state of the state. 具体的には、本発明第一実施例と同様に、例えば「TMHa et al;Off-line Handwritten Numeral String More specifically, as in the present invention a first embodiment, for example, "TMHa et al; Off-line Handwritten Numeral String
Recognition by Combining Segmentation-based and Se Recognition by Combining Segmentation-based and Se
gmentation-free Methods, PatternRecognition, Vol.3 gmentation-free Methods, PatternRecognition, Vol.3
1, No.3 pp.257-272 (1998.3).」を用いてコンピュータ上で実現できる。 1, No.3 pp.257-272 (1998.3). "Can be realized on the computer used. この方式で、不一致部に該当する部分のイメージを認識した場合には、接触ブロック中の文字数分の認識結果と認識結果に対する確信度Ｋｉは、上記の方式が認識結果と同時計算される尤度を用いる。 In this manner, the likelihood when recognizing the image of the portion corresponding to the mismatched portion confidence Ki for recognition result and the recognition result of the number of characters in the contact block, the above method is the recognition result and simultaneously calculated It is used. この他、文字列をその端点および交点を節とするグラフで表現し、グラフマッチングを行ってもよい。 In addition, to represent the string in graph a node its endpoints and intersections, may be performed graph matching.
【００４５】次に、ｎ文字認識部５０１（ステップ１１ Next, n character recognition unit 501 (Step 11
２）で計算した、不一致部に該当する部分のイメージ認識結果に対する確信度Ｋｉの大きさを調べる（ステップ１２２）。 Calculated in 2), determine the magnitude of the confidence Ki for the image recognition result of the portion corresponding to the mismatched portion (step 122). 確信度ＫｉがＳＨ５以下であった場合には、 If confidence Ki is was SH5 or less,
不一致部に該当する部分のイメージに対し、ｎ文字認識部５０１の認識結果を不採用とし、現在、仮定している単語は、入力単語画像に対する認識結果ではないとし（ステップ１４２）、一致数の次に大きい順に、前記ステップ１０２以降を繰り返す。 To image portion corresponding to the mismatched portion, the recognition result of the n character recognition unit 501 and rejected, now, words that assumption, and not a recognition result for the input word image (step 142), the number of matching to the next higher order, repeating the steps 102 and later. 図１０に例示した文字列「Ｈｕｎｄｒｅｄ」の場合は、まず、一致数３の単語「Ｔｈｏｕｓａｎｄ」との不一致部分、「ｏｕｓａｎ」 If illustrated character string "Hundred" in FIG. 10, first, unmatched portion of the word "Thousand" match number 3, "ousan"
に相当するイメージを入力単語画像から抽出し、そのイメージが「ｏｕｓａｎ」と仮定した場合の信頼度を計算する。 Extracted from the corresponding input image word image, it calculates the reliability when the image is assumed as "ousan". この例では、その信頼度が前記ＳＨ５未満であるので、不一致部に該当する部分のイメージが、「ｏｕｓ In this example, because the reliability is less than said SH5, images of the portion corresponding to the mismatched portion, "ous
ａｎ」ではないと判定する。 It determined not to be an ". これは、入力単語画像が仮定していた「Ｔｈｏｕｓａｎｄ」ではないことを意味する。 This means that the input word image is not a had assumed "Thousand". そこで、ステップ１０２に戻り、一致数が２と次に大きい「Ｈｕｎｄｒｅｄ」に対して同様の処理を繰り返す。 Therefore, the process returns to step 102, the number of matches and repeats the same processing on the next higher "Hundred" 2.
【００４６】ｎ文字認識部５０１（ステップ１１２）で計算した、不一致部に該当する部分のイメージ認識結果に対する確信度Ｋｉの大きさを調べ（ステップ１２ [0046] was calculated by the n character recognition unit 501 (step 112), examine the size of the confidence Ki for the image recognition result of the portion corresponding to the mismatched portion (Step 12
２）。 2). 確信度ＫｉがＳＨ５以上であった場合には、ｎ文字認識部５０１で仮定していた文字列を不一致部に該当する部分の認識結果として採用する（ステップ１３ If confidence Ki was at SH5 above employs a string that has been assumed in n character recognizing section 501 as a recognition result of the portion corresponding to the mismatched portion (Step 13
２）。 2). 図１０で例示した文字列「Ｈｕｎｄｒｅｄ」の場合は、１文字認識で一致しているのが２箇所の「ｄ」であることから、不一致部分の該当する箇所は、図７で示すように「Ｈｕｎ」、「ｒｅ」の２箇所となる。 If the character string "Hundred" illustrated in FIG. 10, since the match on one character recognition is "d" of the two positions, the relevant part of the unmatched portion, as shown in FIG. 7 " Hun ", the two places of" re ". これら２箇所の不一致部に該当するイメージに対し、それぞれ「Ｈｕｎ」、「ｒｅ」を仮定してｎ文字認識を行い、確信度を算出する。 These two places to images corresponding to the mismatched portions, respectively "Hun" performs n character recognition assuming "re", and calculates the certainty factor. この場合、「Ｈｕｎ」、「ｒｅ」に該当する２個のイメージに対するｎ文字認識の確信度は、 In this case, confidence of n character recognition for two images corresponding to "Hun", "re" is
ＳＨ５以上であるので、それら２個のイメージは、それぞれ「Ｈｕｎ」、「ｒｅ」と判定する。 Because it is SH5 more, those two images, each "Hun", it is determined that the "re". なお、上記ＳＨ It should be noted that the above-mentioned SH
５は、学習用のパタンに対して誤読が発生した際の確信度の上限の値を調べることで設定可能である。 5 can be set by examining the maximum values ​​of the confidence when misreading relative pattern for learning has occurred.
【００４７】最後に、１文字認識部４０１で認識されている２個の「ｄ」と共に、入力単語画像に対する文字列評価値Ｅ２を計算する（ステップ６２）。 [0047] Finally, the first two of the character recognition unit 401 is recognized with a "d", it calculates the string evaluation value E2 for the input word image (step 62). 文字列の評価値は、１文字認識部４０１の認識結果に対する信頼度およびｎ文字認識部５０１の認識結果に対する確信度から計算すればよく、例えば、１文字認識結果の信頼度およびｎ文字認識結果の確信度の積または和で表現すればよい。 Evaluation value string, 1 if calculated from the confidence for the recognition result of the reliability and for the recognition result of the character recognition unit 401 n character recognition section 501 may, for example, one character recognition result reliability and n character recognition result it may be expressed by the product or the sum of the confidence.
【００４８】この文字列評価値Ｅ２があらかじめ設定している値ＳＨ４よりも大きいかどうかを判定する（ステップ７２）。 [0048] determining whether this string evaluation value E2 is greater than the value SH4 which is set in advance (step 72). もし、大きければ、単語照合で仮定している単語を認識結果として採用する（ステップ８２）。 If greater if, employing the word is assumed by word collating the recognition result (step 82). 逆に、文字列評価値が、あらかじめ設定している値よりも小さい場合には、入力文字列に対する認識結果は棄却する。 Conversely, the string evaluation value is, the smaller is than the value set in advance, the recognition result for the input character string is rejected. また、各々の文字候補パタンに対する１文字認識結果の信頼度も、１文字認識部の学習に用いたパタンのうち、正読したパタンの信頼度を調査することにより設定可能である。 Also, 1 of the character recognition result reliability for each character candidate patterns are also among the patterns used in the learning of the 1 character recognition unit, can be set by examining the reliability of the pattern was right reading.
【００４９】上記では、単語照合部６０１での単語照合時の一致数が大きい順に処理を行い、照合単語に対して認識結果の不一致部分がなければ、その単語を入力単語画像に対する認識結果とし、一致数の少ない単語のｎ文字認識を省いているが、単語照合部６０１に格納されている単語全てに対し、ステップ１０２以降の処理を適用してもよい。 [0049] In the above, performs processing in the order number of matched is large at the time the word collation by a word collation section 601, if there is a mismatch portion of the recognition result for the matching words, and the recognition result for the input word image the word, While omitting the n character recognition small number of matching words for all words stored in the word collating unit 601 may apply a step 102 and subsequent steps. その場合には、完全照合し、かつステップ７２における文字列評価値もＳＨ４以上を満足する単語が複数得られた場合には、文字列評価値の高い方を入力単語画像に対する認識結果とすればよいし、１位、２位の文字列評価値が僅差である場合には、両者を候補として出力すればよい。 In that case, full matches and when the character string evaluation value in step 72 is the word that satisfies the SH4 or obtained plural, if the recognition result for the input word image higher string evaluation value it may, position 1, if the character string evaluation value of position 2 is closely may output both as candidates.
【００５０】（第三実施例）次に、本発明第三実施例について図８を用いて説明する。 [0050] (Third Embodiment) Next, the present invention a third embodiment will be described with reference to FIG. 図８は、イメージ格納部１１と、データ処理部２１と、文字認識プログラムを記録した媒体３１とを備えて構成される。 Figure 8 is configured to include an image storage unit 11, a data processing unit 21, and a medium 31 for recording a character recognition program. データ処理部２ Data processing unit 2
１は、通常のコンピュータでよく、イメージ入力格納部１１は、データ処理部２１内の主記憶装置または、外部記憶装置により実現可能である。 1 may be a conventional computer, the image input storage unit 11, a main storage device or in the data processing unit 21 can be realized by an external storage device. また、記録媒体３１ In addition, the recording medium 31
は、フロッピーディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯ Is, a floppy disk, CD-ROM, DVD-RO
Ｍ、半導体メモリなどでよく、ネットワークを介して流通する場合も含む。 M, well semiconductor memory includes a case that circulates through the network.
【００５１】文字認識プログラムは、記憶媒体３１からデータ処理部２１に読み込まれ、データ処理部２１を制御する。 The character recognition program is read from the storage medium 31 to the data processing unit 21, controls the data processing unit 21. データ処理部２１は、文字認識プログラムにより、まず、イメージ格納部１１に入力された文字列画像を、１文字毎の文字候補パタンを作成すると同時に、文字同士が接触している部分を検出し、接触する文字数を推定する。 The data processing unit 21, a character recognition program, first, a character string image that is input into the image storage unit 11, and at the same time create a character candidate patterns for each character to detect the portion where characters are in contact with each other, to estimate the number of characters to contact. この時、１文字毎の文字候補パタンの作成は、例えば「西脇、山田：黒色罫線枠帳票における接触数字切り出し、電子情報通信学会情報・システムソサイエティ大会、Ｄ−１２−３（１９９７）．」を用いることで実現可能である。 At this time, 1 Creating a character candidate patterns of each character is, for example, "Nishiwaki, Yamada: cut-out contact numbers in the black border frame document, Institute of Electronics, Information and Communication Engineers Information and Systems Society Conference, D-12-3 (1997)." A It can be implemented by using. また、接触する文字数の推定も、 Also, the estimate of the number of characters to contact,
例えば文字列幅を文字列高で割ることで計算すればよい。 For example it may be calculated by dividing the character string width string height.
【００５２】次に、１文字毎の文字候補パタンに対して、その文字種を判定すると同時に、その信頼度を計算する。 Next, for a character candidate patterns for each character, and at the same time determining the character type, it calculates its reliability. この１文字認識は、本発明第一実施例と同様に、 The 1 character recognition, similar to the present invention a first embodiment,
例えば「Tsukumo et al;Handprinted Kanji Character For example, "Tsukumo et al; Handprinted Kanji Character
Recognition based on Flexible Template Maching,Pro Recognition based on Flexible Template Maching, Pro
c of 11th Intl. Conf. Pattern Recognition,pp.483-4 c of 11th Intl. Conf. Pattern Recognition, pp.483-4
86 (1992).」を用いて実現できる。 86 (1992). "Can be achieved by using a. 文字認識結果に対する信頼度も、例えば、第１位の認識結果に対する距離値と第２位の認識結果に対する距離値との比をとればよい。 Reliability of the character recognition results, for example, may take the ratio between the distance values ​​for the distance value and the second of the recognition result for the first of the recognition result.
【００５３】１文字認識の信頼度が低く、かつ、その文字候補パタンが、前記文字切り出し部で検出した文字同士が接触している部分から得たものであった場合に、その文字候補パタンを含む文字同士が接触している部分に対し、ｎ文字認識を行い、認識結果と信頼度を計算する。 [0053] 1 reliability of character recognition is low and the character candidate patterns is, if the character among detected by the character segmentation unit were those obtained from the portion contacting, the character candidate patterns to the portion character together comprise are in contact, it performs n character recognition, to calculate a recognition result and reliability. その信頼度が高い場合に、ｎ文字認識の認識結果を採用するように動作する。 If its high reliability, operates to adopt a recognition result of the n character recognition. このｎ文字認識部は、本発明第一実施例と同様に、特徴は「Tsukumo et al;Handprin The n character recognition unit, as in the present invention a first embodiment, the features "Tsukumo et al; Handprin
ted Kanji CharacterRecognition based on Flexible T ted Kanji CharacterRecognition based on Flexible T
emplate Maching,Proc of 11th Intl. Conf. PatternRe emplate Maching, Proc of 11th Intl. Conf. PatternRe
cognition,pp.483-486 (1992).」 で用いる方向特徴を用いればよく、識別は「TMHa et al;Off-line Handwr cognition, pp.483-486 (1992) may be used direction feature used in "identification" TMHa et al;. Off-line Handwr
itten Numeral String Recognition by Combining Segm itten Numeral String Recognition by Combining Segm
entation-based and Segmentation-free Methods, Patt entation-based and Segmentation-free Methods, Patt
ern Recognition, Vol.31, No.3 pp.257-272 (1998. ern Recognition, Vol.31, No.3 pp.257-272 (1998.
3).」を用いて実現できる。 3). "Can be achieved by using a. この他、文字列をその端点および交点を節とするグラフで表現し、グラフマッチングを行ってもよい。 In addition, to represent the string in graph a node its endpoints and intersections, may be performed graph matching. なお、あらかじめ文字列中の文字数が既知である場合には、ｎ文字認識に何文字分に相当する接触ブロックであるかを渡して認識に用いる。 Note that when the number of characters in advance the string is known, used for recognition by passing either a contact block corresponding to what characters in n character recognition. なお、 It should be noted that,
上記の方式で接触ブロックを認識した場合には、接触ブロック中の文字数分の認識結果と認識結果に対する信頼度は、上記の方式により認識結果と同時計算される尤度を用いればよい。 When recognizing the contact block in the above method, reliability of the recognition result and the recognition result of the number of characters in the contact block may be used likelihoods recognition result and simultaneously calculated by the above method.
【００５４】なお、本発明第二実施例における単語読み取りについても、本発明第二実施例で説明した制御部２ [0054] Incidentally, for the word read in the present invention the second embodiment, the control unit 2 described in the present invention a second embodiment
０１の動作を図６に示す手順でプログラム化し、前記記録媒体３１に記録しておくことで、本発明第三実施例と同様に図８の構成で実現可能である。 The operation of the 01 programmed in the procedure shown in FIG. 6, by recording on the recording medium 31 can be implemented similarly to the present invention the third embodiment in the configuration of FIG. 文字候補パタン作成、１文字認識、ｎ文字認識についても、本発明第二の実施例と同様に、それぞれ「西脇、山田：黒色罫線枠帳票における接触数字切り出し、電子情報通信学会情報・ Character candidate pattern generator, a character recognition, for the n character recognition, as in the present invention a second embodiment, respectively "Nishiwaki, Yamada: cut contact numerals in black border frame form, & IEICE Information
システムソサイエティ大会、D-12-3(1997).」、「Tsuku Systems Society convention, D-12-3 (1997). "," Tsuku
mo et al;Handprinted Kanji Character Recognition b mo et al; Handprinted Kanji Character Recognition b
l. Conf. Pattern Recognition,pp.483-486 (1992).」 l. Conf. Pattern Recognition, pp.483-486 (1992). "
ならびに「TMHa et al;Off-line Handwritten Numera As well as "TMHa et al; Off-line Handwritten Numera
l String Recognition by Combining Segmentation-bas l String Recognition by Combining Segmentation-bas
ed and Segmentation-free Methods, Pattern Recognit ed and Segmentation-free Methods, Pattern Recognit
ion, Vol.31, No.3pp.257-272 (1998.3).」の方法をプログラム化することで実現でき、１文字認識確信度、ｎ ion, Vol.31, No.3pp.257-272 (1998.3). "The method can be achieved by programming the one character recognition confidence, n
文字認識信頼度も、本発明第二実施例で説明した方法により計算できる。 Character recognition reliability can also be calculated by the method described in the second embodiment of the present invention.
【発明の効果】以上、詳細に説明してきたように、本発明によれば、曖昧性の無い、認識精度の高い単語認識を実現することができるとともに、処理速度の高速化を図ることができる。 Above, according to the present invention as has been described in detail, according to the present invention, without ambiguity, it is possible to realize a high word recognition of recognition accuracy, it is possible to increase the speed of processing speed .
【図１】本発明第一実施例の文字認識装置の要部ブロック構成図。 [1] schematic block diagram of a character recognition apparatus of the first embodiment of the present invention.
【図２】本発明第一実施例の文字認識装置の動作を示すフローチャート。 2 is a flowchart showing the operation of the character recognition device of the first embodiment of the present invention.
【図３】文字切り出しを説明するための図。 FIG. 3 is a diagram for explaining the character segmentation.
【図４】文字候補パタンの例を説明するための図。 4 is a diagram for explaining an example of a character candidate patterns.
【図５】ｎ文字認識を説明するための図。 Diagram for explaining the [Figure 5] n character recognition.
【図６】本発明第二実施例の文字認識装置の動作を示すフローチャート。 Flowchart illustrating the operation of FIG. 6 character recognition apparatus of the second embodiment of the present invention.
【図７】本発明第二実施例のｎ文字認識部を説明するための図。 [7] The present invention views for explaining the n character recognition unit of the second embodiment.
【図８】本発明第三実施例の文字認識装置を説明するための図。 Figure 8 is a diagram for explaining a character recognition device of the present invention the third embodiment.
【図９】従来の文字認識装置の要部ブロック構成図。 9 schematic block diagram of a conventional character recognition device.
【図１０】従来技術における文字認識を説明するための図。 Figure 10 is a diagram for explaining a character recognition in the prior art.
１１、１０１ イメージ格納部 ２１ データ処理部 ３１ 記録媒体 ２０１ 制御部 ３０１ 文字切り出し部 ４０１ １文字認識部 ４０２ １文字認識辞書 ５０１ ｎ文字認識部 ５０２ ｎ文字認識辞書 ６０１ 単語照合部 ６０２ 単語辞書 ７０１ データバス 11 and 101 image storage unit 21 data processing unit 31 the recording medium 201 control unit 301 character extracting unit 401 1 character recognition unit 402 1 character recognition dictionary 501 n character recognition unit 502 n character recognition dictionary 601 word collating unit 602 word dictionary 701 data bus
【請求項１】 文字列画像を入力し記憶するイメージ格納手段と、 前記イメージ格納手段に入力された文字列画像に対し１ 1. A and image storage means for inputted character string image memory, to the character string image input to the image storage unit 1
文字毎の文字候補パタンを作成するとともに文字同士が接触している部分を検出し接触する文字数を推定する文字切り出し手段と、 前記文字切り出し手段により作成された１文字毎の文字候補に対しその文字種を判定するとともにその確信度を出力する１文字認識手段と、 前記１文字認識手段が判定に用いる１文字認識辞書と、 前記文字切り出し手段により検出された文字同士が接触している部分が前記文字切り出し手段によりｎ文字と推定された場合にこのｎ文字分の文字種を判定するｎ文字認識手段と、 前記ｎ文字認識手段が判定に用いるｎ文字認識辞書と、 前記イメージ格納手段、前記文字切り出し手段、前記１ A character segmentation means for estimating the number of characters the character contact each other to detect the portion contacting with creating a character candidate patterns for each character, its character type to character candidate of each character created by the character cut-out means and a character recognition means for outputting the confidence with determining the one character 1 and character recognition dictionary recognizing means used for the determination, part the character the character to each other detected by the character detecting means is in contact and n character recognition means determines the character type of the n characters when it is estimated that n characters by clipping means, the n character recognition means and n character recognition dictionary used for the determination, the image storage means, the character segmentation unit , the one
文字認識手段、前記ｎ文字認識手段を制御する制御手段とを備えたことを特徴とする文字認識装置。 Character recognition means, a character recognition apparatus characterized by comprising a control means for controlling the n character recognition means.
【請求項２】 前記１文字認識手段により得た１文字認識結果および前記ｎ文字認識手段により得たｎ文字認識結果にしたがって登録されている候補単語に対し文字の一致数の大きい順に照合した単語を出力する単語照合手段と、 前記単語照合手段が照合時に用いる単語辞書とを備えた請求項１記載の文字認識装置。 2. A word collated in descending order of the number of matches the one character recognition 1 character recognition result obtained by the means and said n characters to the candidate words registered in accordance with n character recognition result obtained by the recognition means character recognition apparatus according to claim 1, further comprising a word collating means for outputting, and a word dictionary in which the word collating means used at the time of verification.
【請求項３】 前記制御手段は、前記文字切り出し手段により得た１文字毎の文字候補パタンに対し前記１文字認識手段が出力した信頼度が低くかつその文字候補パタンが前記文字切り出し部で検出した文字同士が接触している部分から得たものであった場合にはその文字候補パタンを含む文字同士が接触している部分に対しｎ文字認識を行いその認識結果を採用する手段を含む請求項１記載の文字認識装置。 Wherein said control means, said character segmentation said one character recognizing means outputs the reliability and the character candidate patterns low to each character of the character candidate patterns obtained by means detected by the character cut-out section claims if the character each other and were those obtained from the portion contacting includes means for employing the result of the recognition performed n character recognition with respect to the portion character are in contact with each other including the character candidate patterns character recognition apparatus of claim 1, wherein.
【請求項４】 前記制御手段は、前記文字切り出し手段により得た１文字毎の文字候補パタンに対し前記１文字認識手段が出力した認識結果に対する前記単語照合手段から得た照合結果に対し完全に一致するものがあれば文字列イメージに対する１文字毎の認識結果の全てに対する確信度を調べいずれもある値以上であれば前記１文字認識手段が出力した認識結果を採用しそうでなければ入力した文字列イメージに対する認識を中止する手段と、 前記文字切り出し手段で得た１文字毎の文字候補パタンの前記１文字認識手段の認識結果に対する前記単語照合手段の照合結果に対し完全に一致するものがない場合には１文字認識結果の異なる部分に相当する文字列イメージを照合を試みた単語の一致文字数の大きいものから順に単語照合で不一 Wherein said control means is entirely to the verification result obtained from the word collating means with respect to the recognition result of said single character recognition means to each character of the character candidate patterns obtained were outputted by said character detecting means character the one character recognition means if both a certain value or more examined confidence entered, otherwise adopts the recognition result output to all of the recognition result of each character for matching those strings image if means to stop the recognition for the column image, there is no exact match to the verification result of said word collating means for recognition result of the 1 character recognition means character candidate patterns for each character obtained by the character segmentation unit unsaturated one to one 1 of matched characters of the words character recognition result of attempts to match the character string image corresponding to a different portion larger in word collating sequentially when となった部分の文字数と文字種とともに前記ｎ文字認識手段に送り込む手段と、 この送り込む手段により送り込まれた文字列イメージに対し前記ｎ文字認識手段では当該文字列イメージの再認識を行いその認識結果およびその確信度を出力しその確信度がある値以上であれば照合中の単語を入力文字列に対する認識結果の最終候補として残し前記１文字認識手段が起動した部分については前記１文字認識手段が出力した確信度および前記ｎ文字認識手段が起動した部分については前記ｎ文字認識手段が出力した確信度をそれぞれ用いて照合中の文字列全体に対する評価値を計算し照合単語のうち前記最終候補として残った単語の中で一番評価値の高いものを入力文字列に対する認識結果とする手段とを含む請求項２記載の文字認識装置。 The recognition result and performs the re-recognition of the character string image in the now means with the number of characters and the character type portion fed to the n character recognition means is, the n character recognition means to string images fed by the feeding means and outputs the confidence the 1 character recognition means outputting for the first part of the character recognition means is activated leaving words in the match if the confidence is greater than or equal as the final candidate of the recognition result for the input character string remains as the final candidate of the verification word to calculate an evaluation value for the entire string being matched with each confidence that outputs the n character recognition means for the confidence and the n character recognition means is activated partial character recognition apparatus according to claim 2 further comprising a means for the recognition result for the input character string having a high lowest evaluation value among the words were.
【請求項５】 前記文字切り出し手段は、文字同士が接触している部分から１文字毎の文字候補パタンを作成するときに接触している文字の境界を文字同士が接触している部分の黒画素に対し文字列方向と垂直方向に当該黒画素をトレースした際の隣接するランのラン長の変化を用いて検出する手段を含む請求項３または４記載の文字認識装置。 Wherein said character segmentation means, black part of the boundary of the character in contact when creating a character candidate patterns for each character from a portion where the character are in contact with each other characters with each other are in contact character recognition apparatus according to claim 3 or 4, wherein comprising a means for detecting by using an adjacent change of run length of the run for the time of tracing the black pixels in the character string direction and the direction perpendicular to the pixel.
【請求項６】 前記文字切り出し手段は、文字同士が接触している部分から１文字毎の文字候補パタンを作成するときに接触している文字の境界を文字同士が接触している部分の文字ストロークに対する文字列方向と垂直な方向に対する極大点ならびに極小点を用いて検出する手段を含む請求項３または４記載の文字認識装置。 Wherein said character segmentation means, the portion of the boundary of the character in contact when creating a character candidate patterns for each character from a portion where the character are in contact with each other characters with each other are in contact character character recognition apparatus according to claim 3 or 4, wherein comprising a means for detecting by using the maximum point and minimum point for the character string direction perpendicular directions with respect to the stroke.
【請求項７】 前記ｎ文字認識手段は、文字同士が接触する部分を１文字毎の文字候補パタンに分割せず全体で認識を行い認識結果の確信度を出力しその全体認識のための認識辞書をｎ文字認識辞書に格納する手段を含む請求項３または４記載の文字認識装置。 Wherein said n character recognizing means, recognition for outputting the confidence of performed recognition throughout without dividing the portion where the character contact each other in the character candidate patterns for each character recognition result, the entire recognition character recognition apparatus according to claim 3 or 4, wherein including means for storing a dictionary n character recognition dictionary.
【請求項８】 前記ｎ文字認識手段は、文字同士が接触する部分を１文字毎の文字候補パタンに分割せず全体で認識を行うときに文字列を囲む矩形を仮定しその矩形の高さに相当する高さおよび１文字分の文字幅以下の高さを持つ領域を設定しその領域を前記矩形の一方から他方に移動させていくことにより得られた移動毎に得られる領域内の特徴の変化を用いて認識を行うとともに認識結果の確信度を出力しそのための認識辞書をｎ文字認識辞書に格納する手段を含む請求項３または４記載の文字認識装置。 Wherein said n character recognition means assumes the rectangle surrounding the character string when performing recognition in the whole without dividing the portion where the character contact each other in the character candidate patterns for each character height of the rectangle height and one character feature in the region obtained for each movement obtained by the following character width the height the area to set the area with gradually moved from one to the other of the rectangle corresponding to character recognition apparatus according to claim 3 or 4, wherein including means for storing the outputs recognition dictionary for its n character recognition dictionary the confidence recognition results performs recognition using the change.
【請求項９】 文字列画像を入力し記憶するステップと、 記憶した文字列画像から１文字毎の文字候補パタンを作成するとともに文字同士が接触している部分を検出し接触する文字数を推定するステップと、 作成された１文字毎の文字候補に対しその文字種を判定するとともにその確信度を出力するステップと、 その確信度がある値以下でかつ文字同士が接触している部分に含まれている際にこの文字同士が接触している部分に対しｎ文字分の文字種を判定し確信度を出力するステップと、 １文字の認識結果とｎ文字認識結果のそれぞれの確信度がある値以上の場合にそれを入力文字列に対する認識結果として出力するステップとを備えることを特徴とするコンピュータ上で動作する文字列認識プログラムを記録した機械読み取り可能な記 A step of 9. Enter the character string image memory, to estimate the number of characters character contact each other to detect the portion contacting with creating a character candidate patterns for each character from the stored character string image a step, is included in the steps and, partially and less than the value where that confidence characters are in contact with each other and outputs the confidence with determining the character type to the character candidate of each character created and outputting the confidence determined character type n characters to the portion where the letters are in contact with each other when there, one character recognition result and n each character recognition result confidence certain value or more of machine-readable serial recording the character string recognition program running on a computer, characterized in that it comprises a step of outputting it as the recognition result for the input character string when 媒体。 Media.
【請求項１０】 文字列画像を入力し記憶するステップと、 記憶した文字列画像から１文字毎の文字候補パタンを作成するとともに文字同士が接触している部分を検出し接触する文字数を推定するステップと、 作成された１文字毎の文字候補に対しその文字種を判定するとともにその確信度を出力するステップと、 登録されている候補単語に対し文字の一致数の大きい順に照合した単語を出力するとともにそれぞれの照合単語に対し不一致部分を出力する単語照合ステップと、 この単語照合ステップにより得たそれぞれの照合単語に対する不一致部分に相当する画像を入力画像から獲得しその文字数と文字種を仮定した複数文字分の文字種を判定するとともにその確信度を出力するｎ文字認識ステップと、 １文字の認識結果とｎ文字認識結 10. A step of type stores a character string image, to estimate the number of characters character contact each other to detect the portion contacting with creating a character candidate patterns for each character from the stored character string image a step, and outputting the confidence with determining the character type to the character candidate of each character that is created, and outputs the word to the candidate words registered collated to match the number of descending order of characters each collating word collating step of words to be output unmatched portion, a plurality character acquired images corresponding to the unmatched portion from the input image assuming the number of characters and character types for each matching word obtained by the word collating step with and n character recognition step of outputting the confidence with determining the amount of character types, a character recognition result of the n character recognition imaging のそれぞれの確信度がある値以上の場合にそれを入力文字列に対する認識結果として出力するステップとを備えることを特徴とするコンピュータ上で動作する文字列認識プログラムを記録した機械読み取り可能な記録媒体。 Each of which was recorded string recognition program running on a computer, characterized in that it comprises a step of outputting as a recognition result for the input character string in the case of more than a certain confidence value machine-readable recording medium in which the .
JP16535899A 1999-06-11 1999-06-11 Character recognition device and recording medium where character recognizing program is recorded Pending JP2000353215A (en)
JP16535899A JP2000353215A (en) 1999-06-11 1999-06-11 Character recognition device and recording medium where character recognizing program is recorded
US09/590,261 US6738519B1 (en) 1999-06-11 2000-06-09 Character recognition apparatus
JP2000353215A true JP2000353215A (en) 2000-12-19
ID=15810860
JP16535899A Pending JP2000353215A (en) 1999-06-11 1999-06-11 Character recognition device and recording medium where character recognizing program is recorded
US (1) US6738519B1 (en)
JP (1) JP2000353215A (en)
JP2006107205A (en) * 2004-10-06 2006-04-20 Nec Corp Character string recognition method and apparatus
JP2012008791A (en) * 2010-06-24 2012-01-12 Hitachi Computer Peripherals Co Ltd Form recognition device and form recognition method
JP2012173959A (en) * 2011-02-21 2012-09-10 Fuji Xerox Co Ltd Character recognition device and program therefor
JP2012230482A (en) * 2011-04-25 2012-11-22 Ntt Docomo Inc Evaluation image processing apparatus and evaluation image processing method
JP4613397B2 (en) * 2000-06-28 2011-01-19 コニカミノルタビジネステクノロジーズ株式会社 Image recognition device, an image recognition method and an image recognition program recorded with computer-readable recording medium
JP5075997B2 (en) * 2011-03-30 2012-11-21 株式会社東芝 Electronic equipment, programs and character string recognition method
JPH0576674B2 (en) 1986-05-08 1993-10-25 Oki Electric Ind Co Ltd
JPS63316288A (en) 1987-06-19 1988-12-23 Nec Corp Character recognizing device
JPH01280887A (en) 1988-01-07 1989-11-13 Seiko Epson Corp Character recognizing method
JP2619499B2 (en) 1988-10-19 1997-06-11 富士通株式会社 Character recognition post-processing method of solid writing Address
JPH0348379A (en) 1989-04-19 1991-03-01 Ricoh Co Ltd Character recognizing system
JPH03154985A (en) 1989-11-13 1991-07-02 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Maximum likelihood word recognizing system
JP2991457B2 (en) 1990-05-22 1999-12-20 グローリー工業株式会社 Method of recognizing the special consecutive numbers
JPH05114053A (en) 1991-04-12 1993-05-07 N T T Intelligent Tekunoroji Kk Character recognition post-processing system
JPH05290217A (en) 1992-04-15 1993-11-05 Ricoh Co Ltd Character recognition method
JPH05298487A (en) 1992-04-21 1993-11-12 Matsushita Electric Ind Co Ltd Alphabet recognizing device
JPH05307644A (en) 1992-04-30 1993-11-19 Matsushita Electric Ind Co Ltd Character recognizing device
JPH05346974A (en) 1992-06-16 1993-12-27 Matsushita Electric Ind Co Ltd Character recognizing device
JP3188580B2 (en) 1993-11-17 2001-07-16 富士通株式会社 Character cut-out circuit, and character segmentation method
JPH08202830A (en) 1995-01-27 1996-08-09 Chugoku Nippon Denki Software Kk Character recognition system
JP2751865B2 (en) 1995-04-17 1998-05-18 日本電気株式会社 String recognition device
JPH10162104A (en) 1996-11-27 1998-06-19 Hitachi Ltd Character recognition device
1999-06-11 JP JP16535899A patent/JP2000353215A/en active Pending
2000-06-09 US US09/590,261 patent/US6738519B1/en not_active Expired - Fee Related
US9101961B2 (en) 2009-09-24 2015-08-11 Nec Corporation Word recognition apparatus, word recognition method, non-transitory computer readable medium storing word recognition program, and delivery item sorting apparatus
US6738519B1 (en) 2004-05-18