JP2000322514A

JP2000322514A - パターン抽出装置及び文字切り出し装置

Info

Publication number: JP2000322514A
Application number: JP11134539A
Authority: JP
Inventors: Misako Suwa; 美佐子諏訪
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 1999-05-14
Filing date: 1999-05-14
Publication date: 2000-11-24
Anticipated expiration: 2019-05-14
Also published as: JP3798179B2

Abstract

(57)【要約】【課題】パターンの接触箇所の検出精度を向上させ
る。【解決手段】特徴点検出手段１は、パターンの端点、
交点、または屈曲点を検出し、接続関係判別手段２は、
パターンの端点、交点、または屈曲点の接続関係を判別
し、接触箇所判別手段３は、パターンの端点、交点、ま
たは屈曲点の接続関係に基づいて、パターンの接触箇所
を判別する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明はパターン抽出装置及
び文字切り出し装置に関し、特に、接触文字の接触箇所
を検出する場合に適用して好適なものである。

【０００２】

【従来の技術】従来の文字同士の接触位置の検出方法と
して、黒画素数ヒストグラムを用いる方法があった。こ
の方法では、文字列の方向と垂直方向の黒画素数をカウ
ントすることにより、黒画素数ヒストグラムを求め、そ
の黒画素数ヒストグラムの極小点を文字同士の接触位置
の候補とするものである。

【０００３】図１８は、従来の文字同士の接触位置の検
出方法を示す図である。図１８（ａ）において、「印旛
郡白井町」と手書きで書かれた文字パターンが入力さ
れ、「郡」という文字と「白」という文字とがＥ４の位
置で接触しているものとする。

【０００４】ここで、図１８（ａ）のパターンの接触位
置を判定する場合、図１８（ｂ）に示すように、図１８
（ａ）のパターンの黒画素数ヒストグラムを求める。そ
して、その黒画素数ヒストグラムの極小点Ｋ１〜Ｋ５を
接触箇所の候補とするようにしていた。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
黒画素数ヒストグラムを用いる方法では、文字が傾いて
いたり、接触部分に別の文字線分が重なったり、横書き
の場合の縦文字線分同士が接触したりしている場合、接
触箇所に対応する黒画素数ヒストグラム値が極小となら
ない場合が発生し、接触箇所を検出することができない
という問題があった。

【０００６】例えば、図１８（ａ）の接触箇所Ｅ４に対
応する黒画素数ヒストグラム値は、図１８（ｂ）のＥ
４’の点に対応し、Ｅ４’の点は極小点ではないので、
図１８（ａ）の接触箇所Ｅ４は接触箇所の候補から落と
される。この結果、図１８（ａ）のパターンを接触箇所
Ｅ４の位置で切断することができなくなり、文字認識の
精度が悪化する。

【０００７】そこで、本発明の目的は、パターンの接触
箇所の検出精度を向上させることが可能なパターン抽出
装置及び文字切り出し装置を提供することである。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上述した課題を解決する
ために、本発明によれば、パターンから抽出された特徴
点の接続関係に基づいて、パターンの接触箇所を判別す
るようにしている。

【０００９】このことにより、文字同士が接触した時の
連結状態を考慮して文字の接触箇所を判別することが可
能となり、接触箇所を判別する際の文字の傾きの影響を
除去することが可能となることから、パターンの接触箇
所が黒画素数ヒストグラムの極小点に対応しない場合に
おいても、パターンの接触箇所を効率よく見つけ出すこ
とが可能となり、文字領域の切り出し精度を向上させる
ことが可能となる。

【００１０】また、本発明の一態様によれば、パターン
の端点、交点、分岐点または屈曲点を検出し、これらの
点から文字同士の接触点を見つけるようにしている。こ
のことにより、文字同士が接触した場合、その接触点
は、通常、端点、交点、または屈曲点になるので、文字
同士の接触点の候補を効率よく見つけることが可能とな
る。

【００１１】また、本発明の一態様によれば、パターン
の特徴点の位置でパターンを切断した場合、文字の配列
方向にパターンが分離されないものを、文字同士の接触
点の候補から除くようにしている。

【００１２】このことにより、文字の接触方向とは異な
る方向にパターンが切断される切断箇所を文字同士の接
触点の候補から除くことが可能となり、文字同士の接触
点とはならない切断箇所を文字同士の接触点の候補とし
て考慮する必要がなくなることから、文字同士の接触点
を効率よく見つけることが可能となる。

【００１３】また、本発明の一態様によれば、パターン
の接続関係を、パターンの特徴点を頂点とし、前記頂点
で挟まれた線分を辺とするグラフで表現するようにして
いる。

【００１４】このことにより、パターンの接続情報のみ
を画像データから抽出することが可能となり、パターン
の接続関係を効率的に評価することが可能となることか
ら、文字同士の接触点を効率よく見つけることが可能と
なる。

【００１５】また、本発明の一態様によれば、パターン
の接続関係を頂点隣接行列で表し、頂点隣接行列の対角
化ブロック数をカウントすることにより、グラフの連結
成分数を求めるようにしている。

【００１６】このことにより、グラフの連結成分数を効
率よく求めることが可能となり、パターンを特徴点で切
断した際に、パターンが分離するかどうかを容易に調べ
ることが可能となることから、文字同士の接触点を効率
よく見つけることが可能となる。

【００１７】また、本発明の一態様によれば、グラフの
辺の除去を行った時の前記グラフの連結成分数の変化に
基づいて、接触文字の切断箇所を検出するようにしてい
る。このことにより、パターンの連結成分数を求める場
合に、情報量の多い画像データから直接求める必要がな
くなり、画像データと比べて情報量の少ないグラフデー
タから連結成分数を求めることが可能となることから、
点接触の場合の接触位置を高速に検出することが可能と
なる。

【００１８】また、本発明の一態様によれば、第１の線
分に接触している第２の線分の端点が検出された場合、
前記第１の線分方向の黒画素ランレングスが急激に減少
する箇所で、パターンを切断するようにしている。

【００１９】このことにより、グラフ上の頂点で特定さ
れた接触箇所から実際のパターンの切断箇所を求めるこ
とが可能となり、点接触前のパターンの形状を再現可能
な位置で、接触パターンを切断することが可能となる。

【００２０】また、本発明の一態様によれば、グラフの
辺及びその辺の両端の特徴点の二重化を行った時の前記
グラフの連結成分数の変化に基づいて、接触文字の切断
箇所を検出するようにしている。

【００２１】このことにより、パターンの連結成分数を
求める場合に、情報量の多い画像データから直接求める
必要がなくなり、画像データと比べて情報量の少ないグ
ラフデータから連結成分数を求めることが可能となるこ
とから、辺接触の場合の接触位置を高速に検出すること
が可能となる。

【００２２】また、本発明の一態様によれば、辺同士の
重なりが検出された場合、その辺を垂直方向に二等分し
た位置で、パターンを切断するようにしている。このこ
とにより、グラフ上の辺で特定された接触箇所から実際
のパターンの切断箇所を求めることが可能となり、辺接
触前のパターンの形状を再現可能な位置で、パターンを
切断することが可能となる。

【００２３】また、本発明の一態様によれば、１つの接
触位置に対して、接触位置を示す候補点が複数得られた
場合、それらの候補点で切断したパターンの文字認識結
果に基づいて、それらの候補点が接触点かどうかを判別
するようにしている。

【００２４】ここで、接触位置でない点で文字パターン
を切断した場合は、文字でないパターンが切り出され、
そのパターンの文字との相違度は高くなり、接触位置で
文字パターンを切断した場合は、文字パターンが切り出
され、その文字パターンの文字との相違度は低くなる。
このため、接触位置でない点が接触位置を示す候補点と
して検出された場合においても、その候補点を接触点か
ら除外することが可能となり、文字の接触箇所を精度よ
く見つけ出すことが可能となる。

【００２５】また、本発明の一態様によれば、切断され
たパターンを他のパターンと組み合わせることにより複
数の文字候補のパターンを切り出す。そして、それらの
パターンと文字との相違度の合計が最も低くなる組み合
わせに基づいて、パターンの接触箇所を判定する。

【００２６】このことにより、相違度の低い文字の切り
出し位置が検出された場合においても、それ以外の領域
に残っているパターンの文字との相違度が高い場合に
は、その切り出し位置を文字同士の接触箇所でないと判
断することが可能となり、文字列のパターンから相違度
の低い文字の切り出し位置の候補が複数得られた場合に
おいても、それらの候補を絞り込むことが可能となり、
文字同士の接触箇所の検出精度を向上させることが可能
となる。

【００２７】

【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施例に係わる
パターン抽出装置について図面を参照しながら説明す
る。図１は、本発明の一実施例に係わるパターン抽出装
置の構成を示すブロック図である。

【００２８】図１において、特徴点検出手段１は、パタ
ーンの特徴点を検出する。ここで、特徴点は、パターン
の端点、交点、または屈曲点とすることができる。接続
関係判別手段２は、特徴点検出手段１により検出された
特徴点の接続関係を判別する。接触箇所判別手段３は、
接続関係判別手段２により判別された接続関係に基づい
て、パターンの接触箇所を判別する。ここで、パターン
を構成する線分の接続関係は、パターンが傾いてもその
まま保存される。また、文字同士が接触した場合、その
接触箇所には、パターンの交点、分岐点または屈曲点が
形成される。このため、パターンの特徴点の接続関係を
調べることにより、パターンが傾いている場合において
も、文字同士の接触箇所を精度よく検出することが可能
となる。パターンから抽出された特徴点が文字同士の接
触箇所であるかどうか調べる場合、その特徴点の位置で
パターンを切り離した時に、パターンが２つに分離する
かどうかにより判断する。

【００２９】ここで、画像データの情報量は膨大であ
り、画像データそのものを直接処理して、パターンの連
結成分数を調べると、時間がかかる。そこで、接触箇所
判別手段３は、特徴点の接続関係をグラフで表現するよ
うにしてもよい。そして、グラフの辺や頂点を操作した
時にグラフの連結成分数が変化するかどうかを調べるこ
とより、パターンの接触箇所を判別するようにしてもよ
い。このことにより、パターンの特徴点の接続関係を表
すために必要な情報のみを画像データから抽出して、パ
ターンの特徴点の接続関係を調べることが可能となり、
処理時間を短縮することができる。

【００３０】また、接触箇所判別手段３は、特徴点の接
続関係を表すグラフを頂点隣接行列で表現するようにし
てもよい。そして、グラフの辺や頂点の操作する前と後
で頂点隣接行列の対角化ブロック数が変化するかどうか
を調べることより、パターンの接触箇所を判別するよう
にしてもよい。

【００３１】図２は、本発明の一実施例に係わる文字認
識装置の構成を示すブロック図である。なお、以下の実
施例では、文字が横書きで記入されている場合について
説明するが、文字が縦書きで記入されている場合につい
ても、行を列に置き換えることにより、同様に処理する
ことができる。

【００３２】図２において、ＯＣＲ（光学的文字認識装
置）１１は、手書き文字が記入された帳票や文書を読み
込み、手書き文字の認識結果を出力する。観測部１２
は、ＣＣＤやスキャナなどによって手書き文字が記入さ
れた帳票や文書を取り込み、取り込んだ画像データを白
黒の二値化データに変換する。文字列抽出部１３は、画
像データのパターンを１行ごとに切り出し、文字列を抽
出する。接触文字判定部１４は、各行画像中のパターン
のラベリングを行うことにより、各行画像中のパターン
の連結成分を抽出する。そして、連結成分の外接矩形の
サイズや縦横比などを調べることにより、文字どうしが
接触しているパターンかどうかを判定する。例えば、連
結成分の外接矩形の横方向の長さが縦方向の長さよりも
所定値以上長い場合、その連結成分は、文字どうしが接
触しているパターンであると判定する。

【００３３】接触候補箇所決定・切断部１５は、接触文
字判定部１４で接触文字と判定されたパターンに対し、
切断候補箇所を決定する。ここで、接触候補箇所決定・
切断部１５は、切断候補箇所を決定する場合、文字列の
黒画素数ヒストグラムの極小点を切断候補箇所に決定す
るのではなく、接触文字と判定されたパターンを構成す
る線分の接続関係を調べ、その線分の接続点を切断候補
箇所に決定する。このことにより、文字が傾いていた
り、接触部分に別の文字線分が重なったり、文字の線分
同士が接触したりしているために、文字の接触箇所で黒
画素数ヒストグラムが極小にならない場合においても、
文字の接触箇所を精度よく識別することができる。ここ
で、パターンの接続点を効率よく見つけるため、パター
ンの接続関係をグラフで表現したり、頂点隣接行列を用
いたりすることができる。

【００３４】切断候補箇所が決まると、接触文字と判定
されたパターンを切断候補箇所で切断することにより、
部分パターンを生成する。候補文字ラティス生成部１６
は、二端子有向グラフの最短経路問題におけるダイクス
トラの手法（以下、候補文字ラティス法と称す。）によ
り、候補文字二端子有向グラフ（以下、候補文字ラティ
スと称す。）を生成する。すなわち、接触候補箇所決定
・切断部１５により切断された部分パターンと行画像中
の他のパターンの連結成分との可能な組み合せによる統
合パターンを生成する。そして、その統合パターン、あ
るいは、統合前の単独パターンに対し、認識辞書部１７
に登録されている文字種との比較を行い、第Ｎ位までの
候補文字種及び相違度または類似度を求める。候補文字
種及び相違度または類似度が求まると、候補文字ラティ
スを生成し、１文字領域と認識の第１次候補を決定す
る。

【００３５】言語処理部１８は、知識辞書部１９を使っ
て、認識の第１次候補をチェックし、第１次候補に文法
的に間違いがあれば、第１次候補を下位の候補に置き換
える。そして、文法的に間違いのない候補が得られる
と、その候補を文字認識結果として決定するとともに、
その候補の位置を１文字領域と決定する。

【００３６】図３は、図２の接触候補箇所決定・切断部
１５の処理を示すフローチャートである。図３におい
て、接触候補箇所決定・切断部１５は、接触文字判定部
１４により抽出された接触パターンの細線化を行う（ス
テップＳ１）。ここで、細線化は、接触パターンから端
点、交点、または屈曲点を求める場合に、これらの点を
求めやすくするために行う。従って、細線化は、元のパ
ターンに含まれる端点、交点、または屈曲点が保存され
るように行う。

【００３７】図４は、本発明の一実施例に係わる細線化
パターンの具体例を示す図である。図４（ａ）におい
て、Ｅ１の点で接触している「静岡」というパターンを
細線化することにより、Ｅ１’の点で接触している図４
（ｂ）の細線化パターンを得ることができる。

【００３８】細線化パターンが得られると、その細線化
パターンから端点、交点、及び屈曲点を抽出し、これら
の点をグラフの頂点とする（ステップＳ２）。すなわ
ち、端点を１次の頂点、３本、４本の線分が交わる交点
をそれぞれ、３次、４次の頂点とする。２次の頂点は、
各辺における屈曲点とする。

【００３９】図５は、次数２の頂点の決定方法を説明す
る図である。図５において、２つの頂点に挟まれた辺上
の着目点Ｐ０とその前後のサンプル点Ｐ１，Ｐ２を考
え、Ｐ１を始点、Ｐ０を終点とするベクトルをｄ₁、Ｐ
０を始点、Ｐ２を終点とするベクトルをｄ₂とした時、
ベクトルｄ₁、ｄ₂の成す角θを以下の式で求める。

【００４０】 θ＝ｃｏｓ^-1（ｄ₁・ｄ₂／｜ｄ₁｜・｜ｄ₂｜）ここで、｜ｄ₁｜、｜ｄ₂｜はそれぞれ、ベクトル
ｄ₁、ｄ₂の大きさである。角度θが、しきい値θ_thよ
り大きい場合、すなわち、θ＞θ_thの場合、Ｐ０を次数
２の頂点とする。

【００４１】グラフの頂点が求まると、輪郭追跡の手法
で細線化パターンを探索することにより、細線化パター
ンから抽出された端点、交点、及び屈曲点の接続関係を
求め、頂点間の隣接関係を求める（ステップＳ３）。そ
して、頂点の隣接関係が求まると、それらの頂点を辺で
接続したグラフを生成する。

【００４２】図６（ａ）は、点接触したパターンの具体
例を示す図、図６（ｂ）は、図６（ａ）のパターンをグ
ラフ化した例を示す図である。図６（ａ）において、Ｅ
２の位置で点接触している「上山」というパターンが接
触文字判定部１４により抽出された場合、このパターン
を細線化し、細線化パターンの探索を行いながら、細線
化パターンの探索方向を調べる。そして、探索時に、探
索方向が所定の角度以上変化した場合、その点をグラフ
の２次の頂点とし、探索時に、探索方向が２つに枝分か
れした場合、その点をグラフの３次の頂点とし、探索時
に、探索方向が３つに枝分かれした場合、その点をグラ
フの４次の頂点とする。

【００４３】以上の処理により、図６（ａ）のパターン
からＶ０〜Ｖ１１の頂点が検出され、これらの頂点を辺
ｅ０〜ｅ１０で接続した図６（ｂ）のグラフＧ１を生成
することができる。

【００４４】接触候補箇所決定・切断部１５は、文字接
触パターンに対応したグラフを生成すると、そのグラフ
に対応した頂点隣接行列を求める（ステップＳ４）。頂
点隣接行列は、グラフの各頂点に対応する行成分及び列
成分を有する。そして、頂点間が１辺で連結している場
合、その２つの頂点で特定される行列成分は１の値をと
り、頂点間が連結していない場合、その２つの頂点で特
定される行列成分は０の値をとる性質を持つ。

【００４５】図７（ａ）は、図６（ｂ）のグラフの頂点
隣接行列を示す図である。図７（ａ）において、行及び
列の各成分は、グラフＧ１の頂点Ｖ０〜Ｖ１１にそれぞ
れ対応している。ここで、図６（ｂ）のグラフＧ１にお
いて、２つの頂点Ｖ０〜Ｖ１１を接続する辺ｅ０〜ｅ１
０がある場合、その２つの頂点Ｖ０〜Ｖ１１で特定され
る行列成分は１、２つの頂点Ｖ０〜Ｖ１１を接続する辺
ｅ０〜ｅ１０がない場合、その２つの頂点Ｖ０〜Ｖ１１
で特定される行列成分は０となる。例えば、図６（ｂ）
のグラフＧ１において、頂点Ｖ３、Ｖ４は辺ｅ３で接続
されているので、頂点Ｖ３、Ｖ４で特定される行列成分
（４行５列目の成分及び５行４列目の成分）は、１とな
っている。また、図６（ｂ）のグラフＧ１において、頂
点Ｖ２、Ｖ５は辺ｅ０〜ｅ１０で接続されていないの
で、頂点Ｖ２、Ｖ５で特定される行列成分（３行６列目
の成分及び６行３列目の成分）は、０となっている。

【００４６】頂点隣接行列が求まると、頂点隣接行列の
行または列を入れ替えることにより、頂点隣接行列のブ
ロック対角化を行う。そして、ブロック対角化後の頂点
隣接行列に含まれる対角化ブロック数をカウントする
（ステップＳ５）。ブロック対角化後の頂点隣接行列に
含まれる対角化ブロック数は、グラフの連結成分数に対
応しており、ブロック対角化後の頂点隣接行列に含まれ
る対角化ブロック数をカウントすることにより、グラフ
の連結成分数を求めることができる。

【００４７】次に、点接触箇所候補の導出を行う（ステ
ップＳ６）。この点接触箇所候補の導出では、グラフの
辺を１つずつ除去し、辺の除去によりグラフが２つに分
離する場合、例えば、辺を除去する前のグラフの連結成
分が１であるとすると、辺を除去した後のグラフの連結
成分が２に増加する場合、その辺の両端の頂点を点接触
の切断箇所の候補とする。

【００４８】ここで、辺を除去した後のグラフに対応す
る頂点隣接行列を、辺を除去する前のグラフに対応する
頂点隣接行列から求め、頂点隣接行列の行または列を入
れ替えることにより、頂点隣接行列のブロック対角化を
行う。そして、辺を除去する前のグラフに対応する頂点
隣接行列の対角化ブロック数と、辺を除去した後のグラ
フに対応する頂点隣接行列の対角化ブロック数との差分
が１となるかどうかを調べることにより、グラフが２つ
に分離するかどうかを判別することができる。図６
（ｃ）は、図６（ｂ）のグラフから辺を除去した場合に
グラフの連結成分数が増加する例を示す図である。

【００４９】図６（ｃ）において、図６（ｂ）のグラフ
Ｇ１から辺ｅ４を除去した場合、頂点Ｖ０〜Ｖ４からな
るグラフＧ２と、頂点Ｖ５〜Ｖ１１からなるグラフＧ３
とに分離する。この場合、辺ｅ４の両端の頂点Ｖ４、Ｖ
６を点接触の切断箇所の候補とする。このことにより、
図６（ａ）の接触パターンの接触点Ｅ２を切断箇所の候
補として検出することが可能となる。

【００５０】図６（ｂ）のグラフＧ１から辺ｅ０〜ｅ１
０を１つずつ除去し、グラフＧ１が２つに分離するかど
うかを調べることにより、点接触による切断箇所の候補
として、６つの頂点Ｖ１、Ｖ４、Ｖ６、Ｖ７、Ｖ９、Ｖ
１１が検出される。なお、この段階では、接触点Ｅ２に
対応する頂点Ｖ６の他に、文字自体に含まれる交点や屈
曲点に対応する頂点Ｖ１、Ｖ４、Ｖ７、Ｖ９、Ｖ１１も
検出される。

【００５１】図７（ｂ）は、図６（ｃ）のグラフＧ２、
Ｇ３の頂点隣接行列を示す図である。図７（ｂ）におい
て、図７（ａ）の頂点隣接行列から図７（ｂ）の頂点隣
接行列を求める場合、図６（ｂ）のグラフＧ１から除去
された辺の両端の頂点に対応する行列成分を０にする。
例えば、図６（ｂ）のグラフＧ１から辺ｅ４を除去する
ことにより、図６（ｃ）のグラフＧ２、Ｇ３が生成され
たものとする。この場合、辺ｅ４の両端の頂点はＶ４及
びＶ６であるので、図７（ａ）の頂点隣接行列の頂点Ｖ
４、Ｖ６で特定される成分、すなわち、（５、７）成分
及び（７、５）成分を０にする。この結果、図７（ｂ）
の頂点隣接行列が得られる。

【００５２】図７（ｂ）の頂点隣接行列は、２つの正方
行列Ａ１、Ａ２が対角斜め方向に配置されており、２つ
の正方行列Ａ１、Ａ２の直和の形で表現できる。ここ
で、頂点隣接行列のブロック対角化により得られる対角
化ブロック数（対角斜め方向に配置される正方行列の個
数）は、その頂点隣接行列に対応するグラフの連結成分
数を表している。このため、頂点隣接行列を用いること
により、グラフから辺を除去した時に、グラフが２つに
分離するかどうかを判定することができ、その時の辺の
両端の頂点を点接触の切断箇所の候補とすることができ
る。

【００５３】図８は、頂点隣接行列から接触点の候補を
求める方法を示すフローチャートである。なお、図８の
フローチャートでは、文字同士が複数の箇所で接触する
のは、通常２点程度であるので、２点接触まで求める処
理を示した。

【００５４】図８において、グラフの頂点から２個選
び、その頂点に対応する頂点隣接行列のｊ行ｋ列成分が
１かどうかを判定する（ステップＳ２１）。そして、頂
点隣接行列のｊ行ｋ列成分が１の場合、ｊ行ｋ列成分及
びｋ行ｊ列成分を０にする（ステップＳ２２）。次に、
ｊ行ｋ列成分及びｋ行ｊ列成分を０にした頂点隣接行列
の行または列を入れ替えることにより、ｊ行ｋ列成分及
びｋ行ｊ列成分を０にした頂点隣接行列のブロック対角
化を行い、ブロック対角化後の対角化ブロック数をカウ
ントする（ステップＳ２３）。

【００５５】次に、ｊ行ｋ列成分及びｋ行ｊ列成分を０
にする前の頂点隣接行列の対角化ブロック数と、ｊ行ｋ
列成分及びｋ行ｊ列成分を０にした後の頂点隣接行列の
対角化ブロック数とを比較し（ステップＳ２４）、ｊ行
ｋ列成分及びｋ行ｊ列成分を０にした後の頂点隣接行列
の対角化ブロック数が、ｊ行ｋ列成分及びｋ行ｊ列成分
を０にする前の頂点隣接行列の対角化ブロック数より１
だけ増加した場合、頂点ｊと頂点ｋとを１点接触の切断
箇所の候補とする（ステップＳ２５）。以上の処理を頂
点隣接行列のｊ行ｋ列の全ての成分について繰り返す。

【００５６】次に、一点接触の切断箇所の候補を除いた
グラフの頂点から４個選び、その頂点に対応する頂点隣
接行列のｊ行ｋ列成分及びｍ行ｎ列成分が１かどうかを
判定する（ステップＳ２６）。そして、頂点隣接行列の
ｊ行ｋ列成分及びｍ行ｎ列成分が１の場合、ｊ行ｋ列成
分及びｋ行ｊ列成分を０にするとともに、ｍ行ｎ列成分
及びｎ行ｍ列成分を０にする（ステップＳ２７）。次
に、これらの４つの成分を０にした頂点隣接行列の行ま
たは列を入れ替えることにより、これらの４つの成分を
０にした頂点隣接行列のブロック対角化を行い、ブロッ
ク対角化後の対角化ブロック数をカウントする（ステッ
プＳ２８）。

【００５７】次に、これらの４つの成分を０にする前の
頂点隣接行列の対角化ブロック数と、これらの４つの成
分を０にした後の頂点隣接行列の対角化ブロック数とを
比較し（ステップＳ２９）、これらの４つの成分を０に
した後の頂点隣接行列の対角化ブロック数が、これらの
４つの成分を０にする前の頂点隣接行列の対角化ブロッ
ク数より１だけ増加した場合、頂点ｊ、頂点ｋ、頂点
ｍ、頂点ｎを２点接触の切断箇所の候補とする（ステッ
プＳ３０）。以上の処理を頂点隣接行列のｊ行ｋ列及び
ｍ行ｎ列の全ての成分の組み合わせについて繰り返す。

【００５８】次に、辺接触候補箇所の導出を行う（ステ
ップＳ７）。この辺接触候補箇所の導出では、グラフの
１辺とその辺の両端に接続する２頂点を二重化し、二重
化によりグラフが２つに分離する場合、例えば、二重化
する前のグラフの連結成分が１であるとすると、二重化
した後のグラフの連結成分が２に増加する場合、その辺
を辺接触の切断箇所の候補とする。

【００５９】ここで、辺及びその辺の両端に接続する２
頂点を二重化した後のグラフに対応する頂点隣接行列
を、辺及びその辺の両端に接続する２頂点を二重化する
前のグラフに対応する頂点隣接行列から求め、頂点隣接
行列の行または列を入れ替えることにより、頂点隣接行
列のブロック対角化を行う。そして、二重化する前のグ
ラフに対応する頂点隣接行列の対角化ブロック数と、二
重化した後のグラフに対応する頂点隣接行列の対角化ブ
ロック数との差分が１となるかどうかを調べることによ
り、グラフが２つに分離するかどうかを判別してもよ
い。

【００６０】図９（ａ）は、辺接触したパターンの具体
例を示す図、図９（ｂ）は、図９（ａ）のパターンをグ
ラフ化した例を示す図、図９（ｃ）は、図９（ｂ）のグ
ラフの辺及びその辺の端点の二重化を行った場合にグラ
フの連結成分数が増加する例を示す図である。

【００６１】図９（ａ）において、Ｅ３の位置で辺接触
している「山口」というパターンが接触文字判定部１４
により抽出された場合、このパターンを細線化し、細線
化パターンの探索を行いながら、細線化パターンの探索
方向を調べる。そして、探索時に、探索方向が所定の角
度以上変化した場合、その点をグラフの２次の頂点と
し、探索時に、探索方向が２つに枝分かれした場合、そ
の点をグラフの３次の頂点とし、探索時に、探索方向が
３つに枝分かれした場合、その点をグラフの４次の頂点
とする。

【００６２】以上の処理により、図９（ａ）のパターン
からＶ０〜Ｖ７の頂点が検出され、これらの頂点を辺ｅ
０〜ｅ７で接続した図９（ｂ）のグラフＧ１１を生成す
ることができる。

【００６３】次に、図９（ｂ）のグラフＧ１１におい
て、例えば、辺ｅ４及びその辺ｅ４の両端の頂点Ｖ４、
Ｖ５を二重化することにより、辺ｅ４’及びその辺ｅ
４’の両端に接続する頂点Ｖ４’、Ｖ５’を生成する。
ここで、二重化を行う場合、頂点Ｖ４、Ｖ５と他の頂点
Ｖ０〜Ｖ３、Ｖ６、Ｖ７との接続関係を調べる。そし
て、頂点Ｖ４、Ｖ５については、頂点Ｖ４、Ｖ５と左方
向に隣接する頂点との接続関係のみを付与し、頂点Ｖ
４’、Ｖ５’については、頂点Ｖ４、Ｖ５と右方向に隣
接する頂点との接続関係のみを付与する。

【００６４】例えば、頂点Ｖ４に隣接している頂点とし
て、頂点Ｖ６が検出されると、頂点Ｖ６の頂点Ｖ４に対
する隣接方向を調べる。この結果、頂点Ｖ６が頂点Ｖ４
に対して右方向に隣接していると判別されると、グラフ
Ｇ１２の頂点Ｖ４から頂点Ｖ６を切り離し、その頂点Ｖ
６をグラフＧ１３の頂点Ｖ４’に接続する。また、頂点
Ｖ５に隣接している頂点として、頂点Ｖ３、Ｖ７が検出
されると、頂点Ｖ３、Ｖ７の頂点Ｖ５に対する隣接方向
を調べる。この結果、頂点Ｖ３は頂点Ｖ５に対して左方
向に隣接していると判別されると、グラフＧ１３の頂点
Ｖ５’から頂点Ｖ３を切り離し、その頂点Ｖ３をグラフ
Ｇ１２の頂点Ｖ５に接続する。また、頂点Ｖ７は頂点Ｖ
５に対して右方向に隣接していると判別されると、グラ
フＧ１２の頂点Ｖ５から頂点Ｖ７を切り離し、その頂点
Ｖ７をグラフＧ１３の頂点Ｖ５’に接続する。

【００６５】この結果、図９（ｃ）に示すように、頂点
Ｖ０〜Ｖ５からなるグラフＧ１２と、頂点Ｖ４’、Ｖ
５’、Ｖ６、Ｖ７からなるグラフＧ１３とに分離する。
この場合、辺ｅ４を辺点接触の切断箇所の候補とする。
このことにより、図９（ａ）の接触パターンの接触辺Ｅ
３を切断箇所の候補として検出することが可能となる。
図９（ｂ）のグラフにおいて、辺ｅ０〜ｅ７を１つずつ
二重化し、グラフが２つに分離するかどうかを調べるこ
とにより、辺接触による切断箇所の候補として、２つの
辺ｅ０、ｅ４を検出することができる。なお、この段階
では、接触箇所Ｅ３に対応する辺ｅ４の他に、文字自体
を構成する線分に対応する辺ｅ０も検出される。

【００６６】図１０（ａ）は、図９（ｂ）のグラフの頂
点隣接行列を示す図、図１０（ｂ）は、図９（ｃ）のグ
ラフの頂点隣接行列を示す図である。図１０（ａ）にお
いて、行及び列の各成分は、グラフの頂点Ｖ０〜Ｖ７に
それぞれ対応している。ここで、図９（ｂ）のグラフに
おいて、２つの頂点Ｖ０〜Ｖ７を接続する辺ｅ０〜ｅ７
がある場合、その２つの頂点Ｖ０〜Ｖ７で特定される行
列成分は１、２つの頂点Ｖ０〜Ｖ７を接続する辺ｅ０〜
ｅ７がない場合、その２つの頂点Ｖ０〜Ｖ７で特定され
る行列成分は０となる。

【００６７】図１０（ａ）の頂点隣接行列から図１０
（ｂ）の頂点隣接行列を求める場合、図９（ｂ）の二重
化された辺の両端の頂点に対応する行及び列をコピーす
る。そして、コピー対象とされた行及び列の成分のう
ち、右方向に隣接する頂点の成分を０にするとともに、
コピーにより新たに挿入された行及び列の成分のうち、
左方向に隣接する頂点の成分を０にする。

【００６８】例えば、図９（ｂ）のグラフの辺ｅ４及び
その辺ｅ４の両端の頂点Ｖ４、Ｖ５を二重化することに
より、辺ｅ４’及び辺ｅ４’の両端に接続する頂点Ｖ
４’、Ｖ５’を生成し、図９（ｃ）のグラフが生成され
たものとする。この場合、図１０（ａ）の頂点隣接行列
の頂点Ｖ４に対応する行及び列をコピーすることによ
り、頂点Ｖ４’に対応する行及び列を新たに生成すると
ともに、頂点Ｖ５に対応する行及び列をコピーすること
により、頂点Ｖ４’に対応する行及び列を新たに生成す
る。ここで、頂点Ｖ４に対応する行及び列の成分のう
ち、頂点Ｖ４の右方向に隣接する頂点Ｖ６に対応する成
分を０とし、頂点Ｖ５に対応する行及び列の成分のう
ち、頂点Ｖ５の右方向に隣接する頂点Ｖ７に対応する成
分を０とし、頂点Ｖ５’に対応する行及び列の成分のう
ち、頂点Ｖ５の左方向に隣接する頂点Ｖ３に対応する成
分を０とする。そして、行及び列を入れ替えてブロック
対角化を行うことにより、図１０（ｂ）の頂点隣接行列
が得られる。

【００６９】図１０（ｂ）の頂点隣接行列は、２つの正
方行列Ａ１、Ａ２が対角斜め方向に配置されており、２
つの正方行列Ａ１、Ａ２の直和の形で表現できる。ここ
で、頂点隣接行列のブロック対角化により得られる対角
化ブロック数（対角斜め方向に配置される正方行列の個
数）は、その頂点隣接行列に対応するグラフの連結成分
数を表している。このため、頂点隣接行列を用いること
により、グラフの辺を二重化した時に、グラフが２つに
分離するかどうかを判定することができ、その時の辺を
辺接触の切断箇所の候補とすることができる。

【００７０】図１１は、頂点隣接行列から辺接触の候補
を求める方法を示すフローチャートである。図１１にお
いて、頂点隣接行列のｊ行ｋ列成分が１かどうかを判定
する（ステップＳ４１）。ここで、頂点隣接行列のｊ行
ｋ列成分が１の場合、ｊ行目に対応する頂点とｋ列目に
対応する頂点との間に挟まれた辺に対応するパターンの
文字線幅ｈが、以下の条件を満たすかどうかを調べる。

【００７１】Ｈ×ａ＜ｈ（１．０＜ａ）ここで、Ｈは平均文字幅、ａは１より大きい値をとる定
数で、実験により定めることができる。そして、この条
件を満たさない辺は、二重化の候補から除外する（ステ
ップＳ４２）。この処理により、二重化する辺の候補と
して、辺同士が接触したために線幅が他の辺よりも太く
なっているものだけを選ぶことができ、辺接触していな
いような細い線幅の辺を、辺接触の候補から除去するこ
とができる。

【００７２】また、横書きの場合は縦方向、縦書きの場
合は横方向の辺のみを二重化するため、辺の傾きにも、
しきい値を設けるようにする。すなわち、対象とする辺
の傾きをＳ、傾きのしきい値をＳｔｈとすると、Ｓ＞Ｓｔｈ（横書きの場合）Ｓ＜Ｓｔｈ（縦書きの場合）の条件を満たす候補のみについて、二重化を行うように
する（ステップＳ４２）。なお、しきい値Ｓｔｈは、実
験により定めることができる。

【００７３】次に、頂点隣接行列のｊ行目をｊ＋１行目
にコピーし、頂点隣接行列のｊ＋１行目以降をシフトす
るとともに、頂点隣接行列のｊ列目をｊ＋１列目にコピ
ーし、頂点隣接行列のｊ＋１列目以降をシフトする（ス
テップＳ４３）。

【００７４】次に、横書きの場合、ｊ番目の頂点の右方
向に隣接する頂点がある場合、ｊ行目及びｊ列目の成分
のうち、右方向に隣接する頂点に対応する成分を０と
し、ｊ番目の頂点の左方向に隣接する頂点がある場合、
ｊ＋１行目及びｊ＋１列目の成分のうち、左方向に隣接
する頂点に対応する成分を０とする（ステップＳ４
４）。なお、縦書きの場合、ｊ番目の頂点の上方向に隣
接する頂点がある場合、ｊ行目及びｊ列目の成分のう
ち、上方向に隣接する頂点に対応する成分を０とし、ｊ
番目の頂点の下方向に隣接する頂点がある場合、ｊ＋１
行目及びｊ＋１列目の成分のうち、下方向に隣接する頂
点に対応する成分を０とする。

【００７５】次に、頂点隣接行列のｋ行目をｋ＋１行目
にコピーし、頂点隣接行列のｋ＋１行目以降をシフトす
るとともに、頂点隣接行列のｋ列目をｋ＋１列目にコピ
ーし、頂点隣接行列のｋ＋１列目以降をシフトする（ス
テップＳ４５）。

【００７６】次に、横書きの場合、ｋ番目の頂点の右方
向に隣接する頂点がある場合、ｋ行目及びｋ列目の成分
のうち、右方向に隣接する頂点に対応する成分を０と
し、ｋ番目の頂点の左方向に隣接する頂点がある場合、
ｋ＋１行目及びｋ＋１列目の成分のうち、左方向に隣接
する頂点に対応する成分を０とする（ステップＳ４
６）。なお、縦書きの場合、ｋ番目の頂点の上方向に隣
接する頂点がある場合、ｋ行目及びｋ列目の成分のう
ち、上方向に隣接する頂点に対応する成分を０とし、ｋ
番目の頂点の下方向に隣接する頂点がある場合、ｋ＋１
行目及びｋ＋１列目の成分のうち、下方向に隣接する頂
点に対応する成分を０とする。

【００７７】次に、ｊ行ｋ列成分で特定される辺を二重
化したグラフに対応する頂点隣接行列の行または列を入
れ替えることにより、その頂点隣接行列のブロック対角
化を行い、ブロック対角化後の対角化ブロック数をカウ
ントする（ステップＳ４７）。次に、ｊ行ｋ列成分で特
定される辺を二重化する前のグラフに対応する頂点隣接
行列の対角化ブロック数と、ｊ行ｋ列成分で特定される
辺を二重化した後のグラフに対応する頂点隣接行列の対
角化ブロック数とを比較し（ステップＳ４８）、ｊ行ｋ
列成分で特定される辺を二重化した後のグラフに対応す
る頂点隣接行列の対角化ブロック数が、ｊ行ｋ列成分で
特定される辺を二重化する前のグラフに対応する頂点隣
接行列の対角化ブロック数より１だけ増加した場合、頂
点ｊと頂点ｋとの間に挟まれる辺を辺接触の切断箇所の
候補とする（ステップＳ４９）。以上の処理を、ｊ＝１
〜全頂点数、ｋ＝ｊ＋１〜全頂点数に対して繰り返す。

【００７８】図３のステップＳ６、Ｓ７の処理により、
点接触箇所候補及び辺接触箇所候補がグラフから抽出さ
れると、接触箇所候補の絞り込みを行う（ステップＳ８
〜Ｓ１０）。この接触箇所候補の絞り込みは、文字列方
向と垂直方向にパターンが分割されることを防止するた
めに行う。例えば、横書きの文字の場合、文字同士の接
触は横方向に発生し、縦書きの文字の場合、文字同士の
接触は縦方向に発生する。このため、横書きの文字の場
合、パターンを横方向に分割する接触箇所候補のみを選
別して、パターンを縦方向に分割する接触箇所候補を除
去する。また、されないようにする。また、縦書きの文
字の場合、パターンを縦方向に分割する接触箇所候補の
みを選別して、パターンを横方向に分割する接触箇所候
補を除去する。

【００７９】ここでは、分離した各々のグラフの文字列
方向のサイズをＷｊとし、元のグラフの文字列方向のサ
イズをＷとすると、Ｗ×Ｃ１＜Ｗｊ＜Ｗ×Ｃ２（０．０＜Ｃ１＜Ｃ２＜１．０、ｊ＝１，２）となる切断候補のみを選択する。ここで、Ｃは、０と１
の間の値をとる定数であり、実験により定めることがで
きる。

【００８０】接触箇所候補が決定すると、接触パターン
の切断を行い、部分パターンを作成する（ステップＳ１
１）。接触パターンの切断では、接触箇所候補として決
定されたグラフ上の頂点または辺から実際のパターン上
での切断位置を求め、その切断位置で接触パターンの切
断する。

【００８１】図１２は、点接触のパターンの切断方法を
示す図である。図１２（ａ）において、グラフ上で点接
触箇所の候補が決定すると、点接触箇所の候補として決
定されたグラフ上の頂点に対応する接触パターン２１上
の切断候補点２２を求める。切断候補点２２が求まる
と、端点が接触している文字線２４を、切断候補点２２
から細線化パターン２５の辺に沿って追跡し、もう一方
の辺２６と平行方向の黒画素ランレングスを求める。こ
の結果、黒画素ランレングスは、図１２（ｂ）に示すよ
うに、文字線２４の接触箇所２３の位置で急激に減少す
る。そこで、黒画素ランレングスが急激に減少する箇所
Ｋに対応する位置で、接触パターン２１を切断する。こ
の結果、図１２（ｃ）に示すように、接触パターン２１
の文字線２４に対応した文字線２４’と接触パターン２
１の文字線２６に対応した文字線２６’とを切り出すこ
とができる。

【００８２】図１３は、辺接触のパターンの切断方法を
示す図である。図１３（ａ）において、グラフ上で辺接
触箇所の候補が決定すると、辺接触箇所の候補として決
定されたグラフ上の辺に対応する接触パターン２１上の
文字線３１を求める。文字線３１が求まると、その文字
線３１を細線化パターン３２の辺で２分する。この結
果、図１３（ｂ）に示すように、接触パターン３１の文
字線３３に対応した文字線３３’と接触パターン３１の
文字線３４に対応した文字線３４’とを切り出すことが
できる。

【００８３】図１４は、図９（ａ）のパターンの切断例
を示す図である。図１４において、図９（ｂ）のグラフ
から点接触の候補となる頂点または辺接触の候補となる
辺が求まると、これらの接触箇所の候補の位置で図９
（ａ）のパターンを切断することにより、部分パターン
４１〜４４を得ることができる。

【００８４】部分パターンが求まると、単独パターン、
あるいは、部分パターンと同一行の文字列に含まれる他
のパターンとの可能な組み合わせにより得られる統合パ
ターンに対し、文字認識を実行する。そして、認識候補
文字種及び相違度（あるいは類似度）を求め、例えば、
候補文字ラティス等の方法を用いることにより、一文字
領域と文字認識候補を決定する。

【００８５】図１５は、切断されたパターンの統合方法
を示す図である。図１５において、図１４の部分パター
ン４１〜４４が求まると、統合後の横方向の長さＷを算
出し、統合後の横方向の長さＷがしきい値Ｗｔｈを越え
た時に統合をストップする。例えば、図１５（ａ）にお
いて、図１４の部分パターン４１の横方向の長さＷ１が
しきい値Ｗｔｈを越えているかどうか調べ、長さＷ１が
しきい値Ｗｔｈを越えていない場合、図１５（ｂ）に示
すように、図１４の部分パターン４１、４２を統合した
統合パターン４５を生成する。

【００８６】次に、統合パターン４５の横方向の長さＷ
２がしきい値Ｗｔｈを越えているかどうか調べ、長さＷ
２がしきい値Ｗｔｈを越えていない場合、図１５（ｃ）
に示すように、図１５（ｂ）の統合パターン４５と図１
４の部分パターン４３を統合した統合パターン４６を生
成する。

【００８７】次に、統合パターン４６の横方向の長さＷ
３がしきい値Ｗｔｈを越えているかどうか調べ、長さＷ
３がしきい値Ｗｔｈを越えていない場合、図１５（ｄ）
に示すように、図１５（ｃ）の統合パターン４６と図１
４の部分パターン４４を統合した統合パターン４７を生
成する。

【００８８】次に、統合パターン４７の横方向の長さＷ
４がしきい値Ｗｔｈを越えているかどうか調べ、長さＷ
４がしきい値Ｗｔｈを越えている場合、図１５（ｃ）の
統合パターン４６と図１４の部分パターン４４との統合
をストップする。

【００８９】統合パターン４５、４６が求まると、統合
パターン４５、４６及び部分パターン４１〜４４の文字
認識を行い、文字との相違度の低いパターンを選別する
ことにより、一文字ごとの切り出しを行うことができ
る。

【００９０】図１６は、候補文字ラティス法による接触
位置の決定方法を説明する図である。図１６（ａ）にお
いて、「山口市」というパターンから部分パターン５１
〜５５が切り出されたものとする。この場合、各パター
ンの横方向の長さを求めることにより、パターンの統合
が可能かどうかを調べ、統合後のパターンの横方向の長
さがしきい値Ｗｔｈ以下の場合、部分パターン５１〜５
５を隣接パターンと統合する。この結果、部分パターン
５１、５２を統合した統合パターン５６、部分パターン
５２、５３を統合した統合パターン５７、部分パターン
５１〜５３を統合した統合パターン５８、及び部分パタ
ーン５３、５４を統合した統合パターン５９が生成され
る。

【００９１】部分パターン５１〜５５及び統合パターン
５６〜５９が生成されると、これらのパターンの文字認
識を実行し、「山口市」というパターンに対応するよう
に、部分パターン５１〜５５及び統合パターン５６〜５
９を組み合わせる。そして、これらの組み合わせの中か
ら、最も相違度の低い組み合わせを選択する。

【００９２】例えば、図１６（ｂ）において、部分パタ
ーンの組み合わせとして、Ｐ１→Ｐ２→Ｐ３→Ｐ４→Ｐ
５というパスを選択した場合、これらのパターンの相違
度の合計は、２８４＋１８９＋１２６＋１７７＋２０３
＝９７９となり、認識結果は「Ｕ−口市」となる。ま
た、部分パターンの組み合わせとして、Ｐ６→Ｐ９→Ｐ
５というパスを選択した場合、これらのパターンの相違
度の合計は、４１９＋２０２＋２０３＝８２４となり、
認識結果は「ル口市」となる。この処理を部分パターン
５１〜５５及び統合パターン５６〜５９の全ての組み合
わせについて行う。

【００９３】この結果、最も相違度の低い組み合わせと
して、Ｐ８→Ｐ４→Ｐ５というパスを選択することがで
き、統合パターン５８及び部分パターン５４，５５をそ
れぞれ一文字領域として切り出すことができる。ここ
で、統合パターン５８は「山口市」というパターンの中
の「山」という文字に対応し、部分パターン５４は「山
口市」というパターンの中の「口」という文字に対応
し、部分パターン５５は「山口市」というパターンの中
の「市」という文字に対応している。従って、「山口
市」というパターンの中の「山」という文字と「口」と
いう文字が辺接触している場合においても、１文字ごと
に切り出すことができる。

【００９４】図１７は、本発明の一実施例に係わるパタ
ーン抽出処理をソフトウエアを用いて実現した構成を示
すブロック図である。図１７において、６１は全体的な
処理を行う中央演算処理ユニット（ＣＰＵ）、６２はリ
ードオンリメモリ（ＲＯＭ）、６３はランダムアクセス
メモリ（ＲＡＭ）、６４は通信インターフェイス、６５
は通信ネットワーク、６６は入出力インターフェイス、
６７は文字認識結果などを表示するディスプレイ、６８
は文字認識結果などを印刷するプリンタ、６９はスキャ
ナ７０により読み取られた画像データなどを一時的に格
納するメモリ、７０は入力画像などを読み取るスキャ
ナ、７１はキーボード、７２はマウスなどのポインティ
ングデバイス、７３は記憶媒体を駆動するドライバ、７
４はハードディスク、７５はＩＣメモリカード、７６は
磁気テープ、７７はフロッピーディスク、７８はＣＤ−
ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭなどの光ディスク、７９はバス
である。

【００９５】パターン抽出処理や文字認識を行うプログ
ラム、画像データなどは、ハードディスク７４、ＩＣメ
モリカード７５、磁気テープ７６、フロッピーディスク
７７、光ディスク７８などの記憶媒体に格納される。そ
して、パターン抽出処理や文字認識を行うプログラム及
び画像データを、これらの記憶媒体からＲＡＭ６３に読
み出すことにより、文字領域の切り出しを行うことがで
きる。また、パターン抽出処理や文字認識を行うプログ
ラムを、ＲＯＭ６２に格納しておくこともできる。

【００９６】さらに、パターン抽出処理や文字認識を行
うプログラム、画像データ及び文字認識結果などを、通
信ネットワーク６５を介して送受信したりすることもで
きる。通信インターフェイス６４に接続される通信ネッ
トワーク６５として、例えば、ＬＡＮ（ＬｏｃａｌＡ
ｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（ＷｉｄｅＡｒｅ
ａＮｅｔｗｏｒｋ）、インターネット、アナログ電話
網、デジタル電話網（ＩＳＤＮ：ＩｎｔｅｇｒａｌＳ
ｅｒｖｉｃｅＤｉｇｉｔａｌＮｅｔｗｏｒｋ）、Ｐ
ＨＳ（パーソナルハンディシステム）や衛星通信などの
無線通信網を用いることができる。

【００９７】ＣＰＵ６１は、パターン抽出処理を行うプ
ログラムが起動されると、処理対象となる画像データの
ラベリングを行うことにより連結成分を抽出し、連結成
分として抽出されたパターンの細線化を行う。細線化が
終了すると、細線化パターンの探索を行うことにより、
パターンの端点、交点、または屈曲点を抽出し、これら
の端点、交点、または屈曲点の接続関係を調べる。接続
関係が求まると、これらの接続関係をグラフで表現し、
グラフの辺や頂点を操作した時にグラフの連結成分数が
変化するかどうかを調べることより、パターンの切断箇
所の候補を抽出する。

【００９８】ここで、特徴点の接続関係を表すグラフを
頂点隣接行列で表現することができる。そして、グラフ
の連結成分数の変化を頂点隣接行列を用いて調べること
もできる。パターンの切断箇所の候補が抽出されると、
これらの切断箇所の候補の位置でパターンを切断する。
次に、文字認識を行うプログラムを起動し、切断された
部分パターン及び部分パターを統合した統合パターンに
ついて、文字認識を実行する。そして、相違度の最も小
さいパターンの組み合わせをパターンの切断箇所に決定
する。

【００９９】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
パターンの特徴点の接続関係に基づいて、パターンの接
触箇所を判別することにより、パターンが傾いている場
合においても、パターンの特徴点の接続関係は変化しな
いため、パターンの接触箇所を効率よく見つけることが
可能となり、文字領域の切り出し精度を向上させること
が可能となる。

【０１００】また、本発明の一態様によれば、パターン
の端点、交点、分岐点または屈曲点を文字同士の接触点
の候補とすることにより、文字同士の接触点を効率よく
見つけることが可能となる。

【０１０１】また、本発明の一態様によれば、パターン
を切断した時のパターンの分離方向に基づいて、文字同
士の接触点の候補を絞り込むことにより、文字の構成部
分となる特徴点を文字同士の接触点の候補から除くこと
が可能となり、文字同士の接触点の検出を効率化するこ
とが可能となる。

【０１０２】また、本発明の一態様によれば、パターン
の接続関係をグラフで表現することにより、パターンの
接続情報のみを残したまま、それ以外の画像情報を除去
することが可能となり、パターンの接続関係を効率よく
評価することが可能となる。また、本発明の一態様によ
れば、パターンの接続関係を頂点隣接行列で表すことに
より、グラフの連結成分数を効率よく求めることが可能
となり、パターンを特徴点で切断した際に、パターンが
分離するかどうかを効率よく調べることが可能となる。

【０１０３】また、本発明の一態様によれば、グラフか
ら辺を除去した時のグラフの連結成分数をカウントする
ことにより、パターンの特徴点でパターンが分離するか
どうかを容易に判別することが可能となり、点接触の場
合の接触位置を高速に検出することが可能となる。

【０１０４】また、本発明の一態様によれば、パターン
を接触方向に沿って探索した時に、急に細くなる箇所で
パターンを切断することにより、点接触前のパターンの
形状を保ちつつ、パターンを切断することが可能とな
る。

【０１０５】また、本発明の一態様によれば、グラフの
辺及びその辺の両端の特徴点の二重化を行った時のグラ
フの連結成分数をカウントすることにより、パターンの
辺でパターンが分離するかどうかを容易に判別すること
が可能となり、辺接触の場合の接触位置を高速に検出す
ることが可能となる。

【０１０６】また、本発明の一態様によれば、パターン
の辺を垂直方向に二等分した位置で、パターンを切断す
ることにより、辺接触前のパターンの形状を保ちつつ、
パターンを切断することが可能となる。

【０１０７】また、本発明の一態様によれば、接触位置
を示す候補点で切断したパターンの文字認識結果に基づ
いて、それらの候補点が接触点かどうかを判別すること
により、１つの接触箇所に対して接触位置を示す候補点
が複数検出された場合においても、接触位置でない候補
点を接触点から除外することが可能となり、文字の接触
箇所を精度よく見つけ出すことが可能となる。

【０１０８】また、本発明の一態様によれば、相違度の
小さい文字の切り出しに成功しても、それ以外の領域か
ら１文字として切り出されたパターンの相違度が大きい
場合には、その切り出し位置を文字同士の接触箇所でな
いと判断することにより、文字列のパターンから相違度
の小さい文字の切り出し位置の候補が複数得られた場合
においても、それらの候補を絞り込むことが可能とな
り、文字同士の接触箇所の検出精度を向上させることが
可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例に係わるパターン抽出装置の
構成を示すブロック図である。

【図２】本発明の一実施例に係わる文字認識装置の構成
を示すブロック図である。

【図３】図２の接触候補箇所決定・切断部の処理を示す
フローチャートである。

【図４】本発明の一実施例に係わる細線化パターンの具
体例を示す図である。

【図５】次数２の頂点の決定方法を説明する図である。

【図６】（ａ）は、点接触したパターンの具体例を示す
図、（ｂ）は、図６（ａ）のパターンをグラフ化した例
を示す図、（ｃ）は、図６（ｂ）のグラフから辺を除去
した場合にグラフの連結成分数が増加する例を示す図で
ある。

【図７】（ａ）は、図６（ｂ）のグラフの頂点隣接行列
を示す図、（ｂ）は、図６（ｃ）のグラフの頂点隣接行
列を示す図である。

【図８】頂点隣接行列から接触点の候補を求める方法を
示すフローチャートである。

【図９】（ａ）は、辺接触したパターンの具体例を示す
図、（ｂ）は、図９（ａ）のパターンをグラフ化した例
を示す図、（ｃ）は、図９（ｂ）のグラフの辺及びその
辺の端点の二重化を行った場合にグラフの連結成分数が
増加する例を示す図である。

【図１０】（ａ）は、図９（ｂ）のグラフの頂点隣接行
列を示す図、（ｂ）は、図９（ｃ）のグラフの頂点隣接
行列を示す図である。

【図１１】頂点隣接行列から辺接触の候補を求める方法
を示すフローチャートである。

【図１２】点接触のパターンの切断方法を示す図であ
る。

【図１３】辺接触のパターンの切断方法を示す図であ
る。

【図１４】図１０（ａ）のパターンの切断例を示す図で
ある。

【図１５】切断されたパターンの統合方法を示す図であ
る。

【図１６】候補文字ラティス法による接触位置の決定方
法を説明する図である。

【図１７】本発明の一実施例に係わるパターン抽出処理
をソフトウエアを用いて実現した構成を示すブロック図
である。

【図１８】従来の文字同士の接触位置の検出方法を示す
図である。

【符号の説明】

１特徴点検出手段２接続関係判別手段３接触箇所判別手段１１ＯＣＲ１２観測部１３文字列抽出部１４接触文字判定部１５接触候補箇所決定・切断部１６候補文字ラティス生成部１７認識辞書部１８言語処理部１９知識辞書部６１ＣＰＵ６２ＲＯＭ６３ＲＡＭ６４通信インターフェイス６５通信ネットワーク６６入出力インターフェイス６７ディスプレイ６８プリンタ６９メモリ７０スキャナ７１キーボード７２ポインティングデバイス７３ドライバ７４ハードディスク７５ＩＣメモリカード７６磁気テープ７７フロッピーディスク７８光ディスク７９バス

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】パターンの特徴点を検出する特徴点検出
手段と、前記特徴点の接続関係を判別する接続関係判別手段と、前記接続関係に基づいて、パターンの接触箇所を判別す
る接触箇所判別手段とを備えることを特徴とするパター
ン抽出装置。
【請求項２】前記特徴点は、前記パターンの端点、交
点、分岐点または屈曲点の少なくともいずれか１つであ
ることを特徴とする請求項１に記載のパターン抽出装
置。
【請求項３】前記接触箇所判別手段は、前記特徴点同
士を直接接続する線分を除去する線分除去手段を備え、前記特徴点同士を接続する線分を除去した時の前記パタ
ーンの連結成分数の変化に基づいて、前記パターンの接
触箇所を判別することを特徴とする請求項１または２に
記載のパターン抽出装置。
【請求項４】前記接触箇所判別手段は、特徴点同士を
接続する線分及び前記線分の両端の特徴点を二重化する
二重化手段を備え、前記二重化を行った時の前記パターンの連結成分数の変
化に基づいて、前記パターンの接触箇所を判別すること
を特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載のパタ
ーン抽出装置。
【請求項５】パターンの特徴点を検出する特徴点検出
手段と、前記特徴点を頂点とし、前記頂点で挟まれた線分を辺と
するグラフを生成するグラフ生成手段と、前記グラフの辺の除去を行った時の前記グラフの連結成
分数の変化に基づいて、接触文字の切断箇所を検出する
切断箇所検出手段とを備えることを特徴とする文字切り
出し装置。
【請求項６】前記切断箇所検出手段は、辺を除去する
前のグラフに対応した第１の頂点隣接行列を生成する第
１の頂点隣接行列生成手段と、辺を除去した後のグラフに対応した第２の頂点隣接行列
を生成する第２の頂点隣接行列生成手段とを備え、前記第１の頂点隣接行列と前記第２の頂点隣接行列との
間で対角化ブロック数が変化した場合、除去された辺の
端点を前記切断箇所の候補とすることを特徴とする請求
項６に記載の文字切り出し装置。
【請求項７】第１の線分に接触している第２の線分の
端点が検出された場合、前記第１の線分方向の黒画素ラ
ンレングスが急激に減少する箇所で、パターンを切断す
るパターン切断手段を備えることを特徴とする請求項５
または６に記載の文字切り出し装置。
【請求項８】パターンの特徴点を検出する特徴点検出
手段と、前記特徴点を頂点とし、前記頂点で挟まれた線分を辺と
するグラフを生成するグラフ生成手段と、前記グラフの辺及びその辺の両端の特徴点の二重化を行
った時の前記グラフの連結成分数の変化に基づいて、接
触文字の切断箇所を検出する切断箇所検出手段をさらに
備えることを特徴とする文字切り出し装置。
【請求項９】前記切断箇所検出手段は、前記二重化を
行う前のグラフに対応した第１の頂点隣接行列を生成す
る第１の頂点隣接行列生成手段と、前記二重化を行った後のグラフに対応した第２の頂点隣
接行列を生成する第２の頂点隣接行列生成手段とを備
え、前記第１の頂点隣接行列と前記第２の頂点隣接行列との
間で対角化ブロック数が変化した場合、二重化された辺
の位置を前記切断箇所の候補とすることを特徴とする請
求項８に記載の文字切り出し装置。
【請求項１０】辺同士の重なりが検出された場合、そ
の辺を垂直方向に二等分した位置で、パターンを切断す
るパターン切断手段を備えることを特徴とする請求項８
または９に記載の文字切り出し装置。
【請求項１１】グラフの頂点間の辺の長さ、頂点間の
水平方向の距離及び頂点間の垂直方向の距離に基づい
て、グラフのサイズを算出するサイズ算出手段と、分離後のグラフのサイズに基づいて、前記切断箇所検出
手段により検出された切断箇所の候補の絞り込みを行う
絞り込み手段とを備えることを特徴とする請求項５〜１
０のいずれか１項に記載の文字切り出し装置。
【請求項１２】前記切断箇所で切断されたパターンに
ついての文字認識を行う文字認識手段と、相違度が所定値以下のパターンの切断箇所を前記パター
ンの接触箇所と判定する接触箇所判定手段とを備えるこ
とを特徴とする請求項５〜１１のいずれか１項に記載の
文字切り出し装置。
【請求項１３】切断されたパターンを他のパターンと
組み合わせる組み合わせ手段を備え、前記接触箇所判定手段は、組み合わせにより得られるパ
ターンのうち、最も相違度の小さいパターンの組み合わ
せから得られる切断箇所を、前記パターンの接触箇所と
判定することを特徴とする請求項１２に記載の文字切り
出し装置。
【請求項１４】パターンを構成する線分の接続関係を
求めるステップと、前記線分の接続点で前記パターンを切断するステップ
と、切断されたパターンの認識結果に基づいて、前記接続点
が文字同士の接触箇所かどうかを判別するステップとを
備えることを特徴とする文字切り出し方法。
【請求項１５】パターンを構成する線分の接続関係を
求めるステップと、前記線分の接続点を前記パターンを切断箇所とするステ
ップと、第１の切断箇所で切断されたパターンの相違度を求める
ステップと、第２の切断箇所で切断されたパターンの相違度を求める
ステップと、前記第１の切断箇所で切断されたパターンの相違度より
も前記第２の切断箇所で切断されたパターンの相違度の
方が小さい場合、前記第２の切断箇所を文字の接触箇所
と判定するステップとを備えることを特徴とする文字切
り出し方法。
【請求項１６】パターンのサイズに基づいて、接触パ
ターンを抽出するステップと、前記接触パターンの細線化を行うステップと、前記細線化パターンに設定された着目点からサンプル点
へ向かうベクトルの成す角に基づいて、前記細線化パタ
ーンの特徴点を抽出するステップと、前記細線化パターンの探索結果に基づいて、前記特徴点
の接続関係を求めるステップと、前記特徴点を頂点とし、前記頂点で挟まれた線分を辺と
するグラフを生成するステップと、辺を除去した時にグラフの連結成分数を変化させる辺の
両端の頂点の位置を、前記接触パターンの切断箇所の候
補とするステップと、前記切断箇所の候補の位置で切断されたパターンの文字
認識を行うステップと、前記認識結果に基づいて、前記切断箇所の候補が文字同
士の接触箇所かどうかを判別するステップとを備えるこ
とを特徴とする文字切り出し方法。
【請求項１７】辺及びその辺の両端の頂点を二重化し
た時にグラフの連結成分数を変化させる辺の位置を、前
記接触パターンの切断箇所の候補とするステップをさら
に備えることを特徴とする請求項１６に記載の文字切り
出し方法。
【請求項１８】パターンの特徴点を検出するステップ
と、前記特徴点の接続関係を判別するステップと、前記接続関係に基づいて、パターンの接触箇所を判別す
るステップとを少なくとも実行するためのプログラムを
格納したコンピュータ読み出し可能な記憶媒体。