JP2002298085A - 文字認識装置、文字認識方法、及び記録媒体 - Google Patents
文字認識装置、文字認識方法、及び記録媒体Info
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- JP2002298085A JP2002298085A JP2001100534A JP2001100534A JP2002298085A JP 2002298085 A JP2002298085 A JP 2002298085A JP 2001100534 A JP2001100534 A JP 2001100534A JP 2001100534 A JP2001100534 A JP 2001100534A JP 2002298085 A JP2002298085 A JP 2002298085A
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- G06V30/10—Character recognition
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- Character Input (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】本発明は文字認識枠内に複数の数字が記入され
ても正しく認識できる。 【解決部】枠内に文字画像があるか否か判定し、ある場
合は、特徴ベクトルを入力とする文字数判別関数の関数
値と所定の閾値との大小関係に基づいて文字数を判別し
（１６）、判別結果に基づいて文字を切り出し（１
８）、認識する。
ても正しく認識できる。 【解決部】枠内に文字画像があるか否か判定し、ある場
合は、特徴ベクトルを入力とする文字数判別関数の関数
値と所定の閾値との大小関係に基づいて文字数を判別し
（１６）、判別結果に基づいて文字を切り出し（１
８）、認識する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は所定の用紙（以下、
帳票と称する）に記入された文字を認識する文字認識装
置、文字認識方法、及び記録媒体に関する。
帳票と称する）に記入された文字を認識する文字認識装
置、文字認識方法、及び記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】光学的文字認識装置（以下、ＯＣＲと略
称する）では入力専用のドロップアウトカラー帳票や多
くの既存帳票を読み取るもので、ＯＣＲ入力の効率化を
図るために、１文字毎に文字枠を設け、利用者に文字枠
内に文字を記入させることにより、近接する文字同士の
干渉を避けることができるように帳票を設計することが
多かった。このような帳票に対してＯＣＲ読み取りアル
ゴリズムを設計する場合、読み取り仕様としては、各文
字枠内には文字が記入されていない場合、あるいは１文
字が記入されている場合の２つの場合のみを想定してい
る。そのため、１文字枠に２文字以上の文字が記入され
ている場合は仕様外であり、正しい読み取りを行うこと
は原理的に不可能であった。
称する）では入力専用のドロップアウトカラー帳票や多
くの既存帳票を読み取るもので、ＯＣＲ入力の効率化を
図るために、１文字毎に文字枠を設け、利用者に文字枠
内に文字を記入させることにより、近接する文字同士の
干渉を避けることができるように帳票を設計することが
多かった。このような帳票に対してＯＣＲ読み取りアル
ゴリズムを設計する場合、読み取り仕様としては、各文
字枠内には文字が記入されていない場合、あるいは１文
字が記入されている場合の２つの場合のみを想定してい
る。そのため、１文字枠に２文字以上の文字が記入され
ている場合は仕様外であり、正しい読み取りを行うこと
は原理的に不可能であった。
【０００３】例えば、特開平８−２１２３０１号公報記
載の文字ピッチ情報や文字ストローク情報を用いた文字
数推定方法では、このような仕様の帳票に対しては、１
文字枠に１文字が記載された帳票仕様どおりの記入文字
に対しては文字ピッチを求めることはしないし、１文字
枠に２文字が記載され、これら２文字に接触がない場合
には、文字ストローク情報を使った文字数推定を行うこ
ともできない。
載の文字ピッチ情報や文字ストローク情報を用いた文字
数推定方法では、このような仕様の帳票に対しては、１
文字枠に１文字が記載された帳票仕様どおりの記入文字
に対しては文字ピッチを求めることはしないし、１文字
枠に２文字が記載され、これら２文字に接触がない場合
には、文字ストローク情報を使った文字数推定を行うこ
ともできない。
【０００４】また、特開２０００−３３９４０８号公報
に記載されたペリフェラル情報と文字枠情報とを組み合
わせて文字数推定を行う方法も、１文字枠に複数文字が
記入された場合には適用は困難である。
に記載されたペリフェラル情報と文字枠情報とを組み合
わせて文字数推定を行う方法も、１文字枠に複数文字が
記入された場合には適用は困難である。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】このように従来の文字
認識装置では、１文字毎に文字枠を設けた帳票を使用す
ることを前提として認識アルゴリズムを設計しており、
１文字枠に２文字以上の文字が記入されている場合は仕
様外として正しく認識できなかった。
認識装置では、１文字毎に文字枠を設けた帳票を使用す
ることを前提として認識アルゴリズムを設計しており、
１文字枠に２文字以上の文字が記入されている場合は仕
様外として正しく認識できなかった。
【０００６】本発明は１文字枠内に複数文字が記入され
ている場合でも、正しく認識可能な文字認識装置、文字
認識方法、及び記録媒体を提供することを目的とする。
ている場合でも、正しく認識可能な文字認識装置、文字
認識方法、及び記録媒体を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記した課題を解決し目
的を達成するために、本発明は以下に示す手段を用いて
いる。
的を達成するために、本発明は以下に示す手段を用いて
いる。
【０００８】（１）文字認識枠が設けられた帳票の文字
を認識する文字認識装置は、１つの文字認識枠に記入さ
れている文字数を判定する手段と、前記文字認識枠の文
字画像から判定手段の判定結果に基づいた字数の文字を
切り出して認識する手段とを具備するものである。
を認識する文字認識装置は、１つの文字認識枠に記入さ
れている文字数を判定する手段と、前記文字認識枠の文
字画像から判定手段の判定結果に基づいた字数の文字を
切り出して認識する手段とを具備するものである。
【０００９】（２）文字認識枠が設けられた帳票の文字
を認識する文字認識方法は、帳票の文字画像を入力し、
１つの文字認識枠内の文字画像の特徴ベクトルを求め、
前記特徴ベクトルに基づいて１つの文字認識枠内の文字
数を判定し、判定した文字数に基づいて前記文字認識枠
内の文字画像から文字を切り出し、切り出した文字を特
徴ベクトルを用いて文字を認識するものである。
を認識する文字認識方法は、帳票の文字画像を入力し、
１つの文字認識枠内の文字画像の特徴ベクトルを求め、
前記特徴ベクトルに基づいて１つの文字認識枠内の文字
数を判定し、判定した文字数に基づいて前記文字認識枠
内の文字画像から文字を切り出し、切り出した文字を特
徴ベクトルを用いて文字を認識するものである。
【００１０】（３）文字認識枠が設けられた帳票の文字
を認識する文字認識プログラムを記憶するコンピュータ
読み取り可能な記録媒体において、文字認識プログラム
は、コンピュータに、１つの文字認識枠に記入されてい
る文字数を判定させる機能と、前記文字認識枠の文字画
像から判定手段の判定結果に基づいた字数の文字を切り
出して認識させる機能とを実現させるものである。
を認識する文字認識プログラムを記憶するコンピュータ
読み取り可能な記録媒体において、文字認識プログラム
は、コンピュータに、１つの文字認識枠に記入されてい
る文字数を判定させる機能と、前記文字認識枠の文字画
像から判定手段の判定結果に基づいた字数の文字を切り
出して認識させる機能とを実現させるものである。
【００１１】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明によ
る文字認識装置、文字認識方法、及び記録媒体の実施形
態を説明する。
る文字認識装置、文字認識方法、及び記録媒体の実施形
態を説明する。
【００１２】図１は、本発明の第１実施形態に係る文字
認識装置の構成を示す図である。
認識装置の構成を示す図である。
【００１３】入力部１０は、スキャナやデジタルカメラ
等からなり、帳票上の文字の濃淡を電子信号に変換し、
文字画像を得る。
等からなり、帳票上の文字の濃淡を電子信号に変換し、
文字画像を得る。
【００１４】前処理部１２は入力部１０により入力され
た文字画像に対して、２値化、エッジ検出、ノイズ除
去、ラベル画像生成等の画像処理を行う。
た文字画像に対して、２値化、エッジ検出、ノイズ除
去、ラベル画像生成等の画像処理を行う。
【００１５】フォーマット処理部１４は前処理部１２で
処理された文字画像に対して、帳票フォーマットの解析
を行い、帳票上の文字認識枠が形成されている読み取り
フィールドの位置を決定する。読み取りフィールドの位
置が決まると、文字数判定部１６により読み取りフィー
ルドの文字枠中の文字数を判定し、判定された文字数の
情報を基に文字切り出し部１８により１文字毎の文字画
像を切り出す。切り出しは種々の手法があるが、例えば
黒画素の連結成分の外接矩形を用いて文字を切り出す手
法、射影を使って文字を切り出す手法がある。
処理された文字画像に対して、帳票フォーマットの解析
を行い、帳票上の文字認識枠が形成されている読み取り
フィールドの位置を決定する。読み取りフィールドの位
置が決まると、文字数判定部１６により読み取りフィー
ルドの文字枠中の文字数を判定し、判定された文字数の
情報を基に文字切り出し部１８により１文字毎の文字画
像を切り出す。切り出しは種々の手法があるが、例えば
黒画素の連結成分の外接矩形を用いて文字を切り出す手
法、射影を使って文字を切り出す手法がある。
【００１６】文字切り出し部１８から出力された１文字
毎の文字画像は文字認識部２０に供給され、文字画像の
特徴ベクトルが抽出される。文字認識部２０は得られた
特徴ベクトルと予め用意されている各文字の特徴ベクト
ルを記憶する辞書（図示せず）との比較を行い、候補文
字を決定（文字認識）する。ここでは、文字認識枠を例
えば１０×１０の画素に分割し、その画素の濃淡パター
ンを特徴ベクトルとし、辞書データの特徴ベクトルとの
内積を求めてどの文字かを認識する。後処理部２２では
文字認識結果の編集や訂正を行う。出力部２４では出力
媒体に応じた認識結果のフォーマット変換やデータ変換
を行う。
毎の文字画像は文字認識部２０に供給され、文字画像の
特徴ベクトルが抽出される。文字認識部２０は得られた
特徴ベクトルと予め用意されている各文字の特徴ベクト
ルを記憶する辞書（図示せず）との比較を行い、候補文
字を決定（文字認識）する。ここでは、文字認識枠を例
えば１０×１０の画素に分割し、その画素の濃淡パター
ンを特徴ベクトルとし、辞書データの特徴ベクトルとの
内積を求めてどの文字かを認識する。後処理部２２では
文字認識結果の編集や訂正を行う。出力部２４では出力
媒体に応じた認識結果のフォーマット変換やデータ変換
を行う。
【００１７】図２は、本実施形態が読み取り対象として
いる帳票の例を示す。この帳票例は通信販売の商品の注
文票であり、各商品名の後に個数を記入する枠（読み取
りフィールド）が設けられ、各読み取りフィールドには
１文字（１数字）が記入されることを意図して帳票設計
がされている。しかし、３番目の品名：チーズの項目で
は１枠内に“１２”と２文字が記入されており、本帳票
の仕様外の記入になっている。しかし、本実施形態では
このように１読み取りフィールドの文字枠中に２文字が
記入されている帳票も認識可能である。これを実現する
ために、本実施形態では文字切り出し手段１８の前に文
字数判定部１６が設けられ、１フィールド内に何文字記
入されているかが判断され、この判断結果に基づいてフ
ィールドから文字が切り出される。こうして切り出され
た文字を認識することにより、文字枠内に２文字が記入
されたとしても、読み取り不能とするのではなく、認識
した２文字を出力する。
いる帳票の例を示す。この帳票例は通信販売の商品の注
文票であり、各商品名の後に個数を記入する枠（読み取
りフィールド）が設けられ、各読み取りフィールドには
１文字（１数字）が記入されることを意図して帳票設計
がされている。しかし、３番目の品名：チーズの項目で
は１枠内に“１２”と２文字が記入されており、本帳票
の仕様外の記入になっている。しかし、本実施形態では
このように１読み取りフィールドの文字枠中に２文字が
記入されている帳票も認識可能である。これを実現する
ために、本実施形態では文字切り出し手段１８の前に文
字数判定部１６が設けられ、１フィールド内に何文字記
入されているかが判断され、この判断結果に基づいてフ
ィールドから文字が切り出される。こうして切り出され
た文字を認識することにより、文字枠内に２文字が記入
されたとしても、読み取り不能とするのではなく、認識
した２文字を出力する。
【００１８】図３は、文字数判定部１６の動作概要を示
す流れ図である。前処理、及びフォーマット処理後の文
字画像が入力されると（ステップＳ１０）、ステップＳ
１２で文字画像内に読み取りフィールド（例えば、読み
取り行毎に文字の記入の有無を示す数字又は記号が記
入）が存在するか否か判断される。無い場合は、処理が
終了する。読み取りフィールドがある場合は、ステップ
Ｓ１４で１つの読み取りフィールドが指定され、ステッ
プＳ１６でその文字枠中に文字画像があるか否か判断さ
れる。文字枠中に文字画像が無い場合は、ステップＳ１
８で文字数は０とされ、ステップＳ３２で全部の読み取
りフィールドについての処理が終了したか否か判定され
る。全部の読み取りフィールドについての処理が終了す
ると、処理が終了する。未処理の読み取りフィールドが
残っている場合は、ステップＳ３４で次の読み取りフィ
ールドが指定され、ステップＳ１６の処理（読み取りフ
ィールドの文字枠中に文字画像があるか否かの判定）が
繰り返される。
す流れ図である。前処理、及びフォーマット処理後の文
字画像が入力されると（ステップＳ１０）、ステップＳ
１２で文字画像内に読み取りフィールド（例えば、読み
取り行毎に文字の記入の有無を示す数字又は記号が記
入）が存在するか否か判断される。無い場合は、処理が
終了する。読み取りフィールドがある場合は、ステップ
Ｓ１４で１つの読み取りフィールドが指定され、ステッ
プＳ１６でその文字枠中に文字画像があるか否か判断さ
れる。文字枠中に文字画像が無い場合は、ステップＳ１
８で文字数は０とされ、ステップＳ３２で全部の読み取
りフィールドについての処理が終了したか否か判定され
る。全部の読み取りフィールドについての処理が終了す
ると、処理が終了する。未処理の読み取りフィールドが
残っている場合は、ステップＳ３４で次の読み取りフィ
ールドが指定され、ステップＳ１６の処理（読み取りフ
ィールドの文字枠中に文字画像があるか否かの判定）が
繰り返される。
【００１９】ステップＳ１６で読み取りフィールドの文
字枠中に文字画像があると判定された場合は、ステップ
Ｓ２０で文字数の仮定数を示す変数ｎに１をセットす
る。ステップＳ２２で、変数ｎが上限値Ｎ以下であるか
否か判定する。上限値Ｎに達した場合は、ステップＳ２
４で文字数は不定（判定不可能）とし、ステップＳ３２
へ進み、全部の読み取りフィールドについての処理が終
了したか否か判定される。
字枠中に文字画像があると判定された場合は、ステップ
Ｓ２０で文字数の仮定数を示す変数ｎに１をセットす
る。ステップＳ２２で、変数ｎが上限値Ｎ以下であるか
否か判定する。上限値Ｎに達した場合は、ステップＳ２
４で文字数は不定（判定不可能）とし、ステップＳ３２
へ進み、全部の読み取りフィールドについての処理が終
了したか否か判定される。
【００２０】変数ｎが上限値Ｎ以下である場合は、ステ
ップＳ２６で読み取りフィールドの文字枠中の文字数が
ｎであると仮定し、この仮定が正しいか否かを判定す
る。この判定は種々の方法があるが、ここでは、文字画
像の特徴ベクトルの関数であるｎ文字判別関数を用い
て、その関数値と閾値との大小関係により仮定が正しい
か否か判定する（詳細は図４に示す）。文字数がｎであ
るという仮定が妥当であると判断された場合は、ステッ
プＳ２８で文字数はｎとされ、ステップＳ３２へ進み、
全部の読み取りフィールドについての処理が終了したか
否か判定される。
ップＳ２６で読み取りフィールドの文字枠中の文字数が
ｎであると仮定し、この仮定が正しいか否かを判定す
る。この判定は種々の方法があるが、ここでは、文字画
像の特徴ベクトルの関数であるｎ文字判別関数を用い
て、その関数値と閾値との大小関係により仮定が正しい
か否か判定する（詳細は図４に示す）。文字数がｎであ
るという仮定が妥当であると判断された場合は、ステッ
プＳ２８で文字数はｎとされ、ステップＳ３２へ進み、
全部の読み取りフィールドについての処理が終了したか
否か判定される。
【００２１】ステップＳ２６で読み取りフィールドの文
字枠中の文字数がｎであるという仮定が妥当ではないと
判断された場合は、ステップＳ３０でｎが＋１され、ス
テップＳ２２に戻る。
字枠中の文字数がｎであるという仮定が妥当ではないと
判断された場合は、ステップＳ３０でｎが＋１され、ス
テップＳ２２に戻る。
【００２２】このように本実施形態では読み取りフィー
ルドの文字枠中に文字画像があると判断された場合は、
１文字判別関数、２文字判別関数、…（Ｎ−１）文字判
別関数を順次用いて文字数を判定し、（Ｎ−１）文字判
別関数を用いても判定不能の場合は文字数を未定とす
る。
ルドの文字枠中に文字画像があると判断された場合は、
１文字判別関数、２文字判別関数、…（Ｎ−１）文字判
別関数を順次用いて文字数を判定し、（Ｎ−１）文字判
別関数を用いても判定不能の場合は文字数を未定とす
る。
【００２３】次に、ｎ文字判別関数を用いる判別動作
（図３のステップＳ２６）について説明する。図４はｎ
＝１の場合、すなわち文字数が１文字か否（複数文字）
かの判別を行う１文字判別関数を用いた判別動作を示す
流れ図である。
（図３のステップＳ２６）について説明する。図４はｎ
＝１の場合、すなわち文字数が１文字か否（複数文字）
かの判別を行う１文字判別関数を用いた判別動作を示す
流れ図である。
【００２４】前処理、及びフォーマット処理後の読み取
りフィールドの文字枠中の文字画像が入力されると（ス
テップＳ４０）、ステップＳ４２で文字画像から予め定
められた特徴抽出アルゴリズムにより文字特徴の抽出を
行い、特徴ベクトルを生成する。ステップＳ４４で、こ
の特徴ベクトルを入力とした１文字判別関数の値を計算
する。ステップＳ４６で、この関数値が予め定められた
閾値より大きいか否かを判定し、大きければステップＳ
４８で文字数１という仮定が妥当であるとの判断を行
う。一方、この関数値が閾値よりも大きくなければ、１
文字と仮定したことは間違いであり、すなわち、文字数
は複数文字であると判断する。なお、関数値と閾値との
大小関係を比較する場合、本実施形態では閾値より大き
い場合はｎ文字の仮定が正しいとし、大きくない場合は
仮定が間違いであるとしたが、判別関数の定義に応じて
これらの大小関係は入れ代えることができる。
りフィールドの文字枠中の文字画像が入力されると（ス
テップＳ４０）、ステップＳ４２で文字画像から予め定
められた特徴抽出アルゴリズムにより文字特徴の抽出を
行い、特徴ベクトルを生成する。ステップＳ４４で、こ
の特徴ベクトルを入力とした１文字判別関数の値を計算
する。ステップＳ４６で、この関数値が予め定められた
閾値より大きいか否かを判定し、大きければステップＳ
４８で文字数１という仮定が妥当であるとの判断を行
う。一方、この関数値が閾値よりも大きくなければ、１
文字と仮定したことは間違いであり、すなわち、文字数
は複数文字であると判断する。なお、関数値と閾値との
大小関係を比較する場合、本実施形態では閾値より大き
い場合はｎ文字の仮定が正しいとし、大きくない場合は
仮定が間違いであるとしたが、判別関数の定義に応じて
これらの大小関係は入れ代えることができる。
【００２５】同様に、ｎ文字判別関数の場合も、関数値
が閾値より大きい場合はｎ文字であり、関数値が閾値よ
りも大きくなければ、文字数はｎではない、すなわち、
（ｎ＋１）文字以上であるとする。
が閾値より大きい場合はｎ文字であり、関数値が閾値よ
りも大きくなければ、文字数はｎではない、すなわち、
（ｎ＋１）文字以上であるとする。
【００２６】次に、ｎ文字判別関数の構成方法について
説明する。例としては、ｎ＝１の場合を説明する。ま
ず、１つの読み取りフィールドの文字枠中に１文字が記
入されている文字画像サンプルと２文字以上が記入され
ている文字画像サンプルとを多数用意する。これらの文
字画像サンプルに対して文字数判定部１６で用いられる
特徴抽出アルゴリズムと同じ特徴抽出アルゴリズムによ
り各フィールドの特徴ベクトルを生成する。各フィール
ドの特徴ベクトルに対して、文字数が１文字か複数文字
かに応じて符号を与える。たとえば１文字の場合は特徴
ベクトルに対して＋１、複数文字の場合は−１の符号を
与える。全てのサンプルの全てのフィールドの特徴ベク
トルに対して、特徴ベクトルを入力とし、符号を出力と
するような１文字判別関数を決定する。この決定は、図
５に示すように、最小二乗法や回帰分析により回帰関数
を求めることにより容易に決定できる。図５の判別関数
の場合、閾値を０とすれば、判別関数の値が正ならば文
字画像は１文字であると判断し、負であれば２文字以上
であると判断できる。
説明する。例としては、ｎ＝１の場合を説明する。ま
ず、１つの読み取りフィールドの文字枠中に１文字が記
入されている文字画像サンプルと２文字以上が記入され
ている文字画像サンプルとを多数用意する。これらの文
字画像サンプルに対して文字数判定部１６で用いられる
特徴抽出アルゴリズムと同じ特徴抽出アルゴリズムによ
り各フィールドの特徴ベクトルを生成する。各フィール
ドの特徴ベクトルに対して、文字数が１文字か複数文字
かに応じて符号を与える。たとえば１文字の場合は特徴
ベクトルに対して＋１、複数文字の場合は−１の符号を
与える。全てのサンプルの全てのフィールドの特徴ベク
トルに対して、特徴ベクトルを入力とし、符号を出力と
するような１文字判別関数を決定する。この決定は、図
５に示すように、最小二乗法や回帰分析により回帰関数
を求めることにより容易に決定できる。図５の判別関数
の場合、閾値を０とすれば、判別関数の値が正ならば文
字画像は１文字であると判断し、負であれば２文字以上
であると判断できる。
【００２７】判別関数の別の構成法としては、１文字お
よび複数文字各々について特徴ベクトルの分布を正規分
布としたパラメトリックな判別法を用いることもでき
る。図６に示すように、これら２つの分布の平均と分散
を予め求めておいて、各々の分布と未知特徴ベクトル
（ここでは、特徴ベクトルは２次元ベクトルであるとす
る）とのマハラノビス距離を計算し、距離が近い方に判
別を行えばよい。
よび複数文字各々について特徴ベクトルの分布を正規分
布としたパラメトリックな判別法を用いることもでき
る。図６に示すように、これら２つの分布の平均と分散
を予め求めておいて、各々の分布と未知特徴ベクトル
（ここでは、特徴ベクトルは２次元ベクトルであるとす
る）とのマハラノビス距離を計算し、距離が近い方に判
別を行えばよい。
【００２８】以上の例ではｎ＝１の場合についてのｎ文
字判別関数の構成法を説明したが、ｎ＞１の場合も同様
にして判別関数を構成することができる。
字判別関数の構成法を説明したが、ｎ＞１の場合も同様
にして判別関数を構成することができる。
【００２９】以上説明したように、第１実施形態によれ
ば、帳票の文字枠内の文字数を判定し、判定結果に基づ
いて文字を切り出して認識するので、１文字枠に２文字
以上の文字が記入されている場合でも正しく認識でき
る。また、文字数判定は認識に使う特徴ベクトルと同じ
ものを用いているので、高速に判定できるとともに、認
識の際に特徴ベクトルを求める必要が無いので、全体の
処理を短時間に行うことができる。さらに、文字数判定
は文字数ｎを１から順次増やしていって、ｎ文字である
か否かだけを判定するので、高速に判定ができる。
ば、帳票の文字枠内の文字数を判定し、判定結果に基づ
いて文字を切り出して認識するので、１文字枠に２文字
以上の文字が記入されている場合でも正しく認識でき
る。また、文字数判定は認識に使う特徴ベクトルと同じ
ものを用いているので、高速に判定できるとともに、認
識の際に特徴ベクトルを求める必要が無いので、全体の
処理を短時間に行うことができる。さらに、文字数判定
は文字数ｎを１から順次増やしていって、ｎ文字である
か否かだけを判定するので、高速に判定ができる。
【００３０】変形例 本発明は上述した実施形態に限定されず、種々変形して
実施可能である。例えば、上述の説明では、文字認識枠
内には数字が記載されているが、これに限らず、仮名、
漢字、記号等でも良い。
実施可能である。例えば、上述の説明では、文字認識枠
内には数字が記載されているが、これに限らず、仮名、
漢字、記号等でも良い。
【００３１】なお、本願発明は上記実施形態に限定され
るものではなく、実施段階ではその趣旨を逸脱しない範
囲で種々に変形することが可能である。また、各実施形
態は可能な限り適宜組み合わせて実施してもよく、その
場合組合わせた効果が得られる。さらに、上記実施形態
には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数
の構成要件における適宜な組合わせにより種々の発明が
抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件
から幾つかの構成要件が削除されても、発明が解決しよ
うとする課題の欄で述べた課題が解決でき、発明の効果
の欄で述べられている効果が得られる場合には、この構
成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。
るものではなく、実施段階ではその趣旨を逸脱しない範
囲で種々に変形することが可能である。また、各実施形
態は可能な限り適宜組み合わせて実施してもよく、その
場合組合わせた効果が得られる。さらに、上記実施形態
には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数
の構成要件における適宜な組合わせにより種々の発明が
抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件
から幾つかの構成要件が削除されても、発明が解決しよ
うとする課題の欄で述べた課題が解決でき、発明の効果
の欄で述べられている効果が得られる場合には、この構
成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。
【００３２】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、１
文字枠内に複数文字が記入されている場合でも、文字数
判定に従い文字認識が正しく実行することができる。ま
た、文字数判定は認識に使う特徴ベクトルを使用する
為、文字数判定に特別な処理時間を費やすことなく実行
できる。
文字枠内に複数文字が記入されている場合でも、文字数
判定に従い文字認識が正しく実行することができる。ま
た、文字数判定は認識に使う特徴ベクトルを使用する
為、文字数判定に特別な処理時間を費やすことなく実行
できる。
【図１】本発明による文字認識装置の第１の実施形態の
構成を示すブロック図。
構成を示すブロック図。
【図２】第１の実施形態で想定している帳票の一例を示
す図。
す図。
【図３】第１の実施形態の動作を示すフローチャート。
【図４】第１の実施形態の１文字判別を示すフローチャ
ート。
ート。
【図５】回帰関数からなる文字数判別関数の一例を示す
図。
図。
【図６】特徴ベクトルの分布とのマハラノビス距離に基
づく判別関数の一例を示す図。
づく判別関数の一例を示す図。
１２…前処理部 １４…フォーマット処理部 １６…文字数判定部 １８…文字切り出し部 ２０…文字認識部
Claims (7)
- 【請求項１】 文字認識枠が設けられた帳票の文字を認
識する文字認識装置において、 １つの文字認識枠に記入されている文字数を判定する手
段と、 前記文字認識枠の文字画像から前記判定手段の判定結果
に基づいた字数の文字を切り出して認識する手段と、 を具備することを特徴とする文字認識装置。 - 【請求項２】 前記判定手段は前記文字認識枠の文字画
像の特徴ベクトルを求める手段と、前記特徴ベクトルを
入力とする文字数判別関数を用いて文字数を判定する手
段と、を具備し、 前記認識手段は前記特徴ベクトルを用いて文字を認識す
ることを特徴とする請求項１に記載の文字認識装置。 - 【請求項３】 前記文字数判別関数は文字数がｎ（ｎは
任意の整数）の場合は第１の関数値、ｎでは無い場合は
第２の関数値をとるｎ文字判別関数であることを特徴と
する請求項２に記載の文字認識装置。 - 【請求項４】 前記判定手段は前記文字認識枠の文字画
像の特徴ベクトルの分布を求める手段と、予め求めてお
いた文字数がｎ（ｎは任意の整数）の場合の特徴ベクト
ルの分布と、ｎでは無い場合の特徴ベクトルの分布との
距離に基づいてｎ文字であるか否かを判定する手段と、
を具備することを特徴とする請求項１に記載の文字認識
装置。 - 【請求項５】 文字認識枠が設けられた帳票の文字を認
識する文字認識方法において、 帳票の文字画像を入力し、 １つの文字認識枠内の文字画像の特徴ベクトルを求め、 前記特徴ベクトルに基づいて１つの文字認識枠内の文字
数を判定し、 判定した文字数に基づいて前記文字認識枠内の文字画像
から文字を切り出し、 切り出した文字を前記特徴ベクトルを用いて認識するこ
とを特徴とする文字認識方法。 - 【請求項６】 前記文字数の判定は、 １文字であるか否かを判定し、 否であると判定された場合は、上限まで順次文字数を増
やして、同様な判定を行なうことを特徴とする請求項５
記載の文字認識方法。 - 【請求項７】 文字認識枠が設けられた帳票の文字を認
識する文字認識プログラムを記憶するコンピュータ読み
取り可能な記録媒体において、前記文字認識プログラム
は、コンピュータに、 １つの文字認識枠に記入されている文字数を判定させる
機能と、 前記文字認識枠の文字画像から前記判定手段の判定結果
に基づいた字数の文字を切り出して認識させる機能と、 を実現させるためのプログラムであることを特徴とする
記録媒体。
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