JP2004046315A - 文字認識装置および文字認識方法、プログラムおよび記憶媒体 - Google Patents
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Abstract
【課題】複数の言語を含む文書画像の文字認識精度を高める。
【解決手段】第１の認識手段を用いて認識した結果に基づいて、再認識範囲を設定し、第２の認識手段によって再度文字認識する。再認識した結果、第１の認識手段よりも高い類似度が得られたときは、その再認識範囲について、第１の認識手段の認識結果を、第２の認識手段の認識結果で置き換える。
【選択図】 図３
【解決手段】第１の認識手段を用いて認識した結果に基づいて、再認識範囲を設定し、第２の認識手段によって再度文字認識する。再認識した結果、第１の認識手段よりも高い類似度が得られたときは、その再認識範囲について、第１の認識手段の認識結果を、第２の認識手段の認識結果で置き換える。
【選択図】 図３
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、原稿を光学的に読み取り文字を認識する文字認識装置、文字認識方法、プログラムおよび記憶媒体に係り、特に英単語を含む日本語文書等、複数の言語を含む文書画像の文字認識が可能な、文字認識装置および文字認識方法、プログラムおよび記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
光学的文字認識装置（ＯＣＲ）では、濃度射影（ヒストグラム）により文字行を切出し（文字行の抽出）、さらに１文字単位の文字ブロック切出し（文字画像の抽出）を行う。文字ブロックの切出しに際しては、文字行方向に濃度射影を取り、濃度射影値の変化に基づいて文字行を分離し、さらに、各文字行について、文字行と垂直方向に濃度射影を取ることで個々の文字ブロックを抽出する。また１つの文字が複数個の文字ブロックに分離したものについては、標準的な文字サイズや文字ピッチの推定値、および行と垂直方向に濃度射影値等の情報に基づいて、文字ブロックを結合し、１文字単位の文字画像となる、最終的な文字ブロックを生成する。このような文字の切り出し、文字ブロック生成が正しく実行されれば、高精度の文字認識が可能である。
【０００３】
しかし、第１の言語に第２の言語が含まれた文書では、正しい文字ブロック生成が行われないことがある。例えば、英単語を含む日本語文書、特に英単語がプロポーショナルに割り付けされた日本語文書では、英単語部分の文字幅、文字ピッチが不均等であるため、推定値と大幅に異なることがあり、文字ブロックの抽出を誤る場合があり認識精度が低下した。
【０００４】
英単語が混在する日本語文書について高い認識精度を得るために、例えば、特開平５−１０１２２０号、特開平９−１６７２０６号、特開平６−３０１８２２号に記載の方法が提案されている。
（１）特開平５−１０１２２０号（従来例１という。）
推定した文字サイズより小さい文字を半角候補文字とし、半角候補文字が連続し且つ半角候補文字列の前または後ろに所定長以上の余白部分が存在した場合、それを英単語候補とし、隣接する１対の半角候補文字のサイズを閾値と比較することにより英単語候補の中に英文字でないと判断される半角候補文字を含む場合は英単語候補から除外し、最終的に英単語候補と判断された半角候補文字は半角英文字であるものとして文書画像からの画像切出が行われ、一方、英単語候補でないと判断された半角候補文字は、隣接する半角候補文字との再結合が行われて切り出される。
（２）特開平９−１６７２０６号（従来例２という。）
一旦、文書画像全体の文字認識を行い、認識結果から英数文字列を抽出し、英数文字列毎にピッチ書式を判定して、そのピッチ書式に応じプロポーショナルピッチ用スペース検出処理又は定ピッチ用スペース検出処理を適用し、高精度にスペースを検出する。
（３）特開平６−３０１８２２号（従来例３という。）
空白文字、句読点、括弧等の区切り文字の位置に基づいて、単語としての文字列の照合範囲を定めて、単語辞書との照合を行う後処理を実行する。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、従来例１では文字ブロック抽出処理は隣接する１対の半角候補文字のサイズに基づいて英単語候補かどうか判断して切り出し位置を決定するものであり、例えばプロポーショナルピッチの英単語等で、一部の文字間に接触がある場合は、英単語候補の個々の文字が分離できず、英単語候補を正しく認識できない。また、再認識も行わない。
【０００６】
従来例２は、英数文字と認識された部分がプロポーショナルかどうか判断するものであり、文字認識処理を誤った場合は英数文字と認識されなかった部分についてはプロポーショナルかどうかの判断すら行わない。また、再認識も行わない。
【０００７】
従来例３では、区切り文字を用いて単語を抽出するので、区切り文字を認識できなかった場合は単語照合を行うことはできない。
【０００８】
本発明は、このような従来の問題点を解消すべく創案されたもので、複数の言語を含む文書画像の文字認識精度を高めることを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る文字認識装置は、第１の言語で描かれた文字画像を文字認識するのに適した第１の認識手段と、第２の言語で描かれた文字画像を文字認識するのに適した第２の認識手段と、前記第１の認識手段を用いて文書画像に含まれる複数の文字画像を文字認識した結果に対して、前記第１の認識手段で前記第２の言語として認識された文字画像を基点として隣接する文字画像の認識結果に基づき、前記第２の認識手段を用いて再認識させるための再認識範囲を設定する再認識範囲設定手段とを備える。
【００１０】
本発明に係る文字認識方法は、第１の言語で描かれた文字画像を文字認識するのに適した第１の認識手順を用いて、文書画像に含まれる複数の文字画像を文字認識する文字認識ステップと、前記第１の認識手順で第２の言語として認識された文字画像を基点として隣接する文字画像の認識結果に基づき、前記第２の言語で描かれた文字画像を文字認識するのに適した第２の認識手順を用いて再認識させるための再認識範囲を設定する再認識範囲設定ステップと、前記再認識範囲設定ステップで設定された再認識範囲を、前記第２の手順を用いて文字認識する再認識ステップとを備える。
【００１１】
本発明に係るコンピュータ実行可能なプログラムは、第１の言語で描かれた文字画像を文字認識するのに適した第１の認識手順を用いて、文書画像に含まれる複数の文字画像を文字認識する文字認識ステップと、前記第１の認識手順で第２の言語として認識された文字画像を基点として隣接する文字画像の認識結果に基づき、前記第２の言語で描かれた文字画像を文字認識するのに適した第２の認識手順を用いて再認識させるための再認識範囲を設定する再認識範囲設定ステップと、前記再認識範囲設定ステップで設定された再認識範囲を、前記第２の手順を用いて文字認識する再認識ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムコードを有する。
【００１２】
【発明の実施の形態】
［文字認識装置］
図１は、本発明に係る光学的文字認識装置（ＯＣＲ）等の文字認識装置の一実施形態を示すブロック図である。
【００１３】
文字認識装置は、磁気ディスク等の外部記憶装置１０４およびイメージスキャナ１０８を備え、原稿の画像データを外部記憶装置１０４から読み込み、あるいは原稿を直接イメージスキャナ１０８で読み取る。文字認識装置は全体制御のためのＣＰＵ１０１を備え、ＣＰＵ１０１の制御プログラムはＲＯＭ１０２に格納されている。イメージスキャナ１０８から入力された画像はＲＡＭ１０３に保持され、ＲＯＭ１０２内の制御プログラムにより、文字認識のための処理を実行する。文字認識のための認識辞書は制御プログラムとともにＲＯＭ１０２に格納され、あるいは必要な字種ごとに、外部記憶装置１０４からＲＡＭ１０３に読み込まれる。
【００１４】
制御プログラムは複数の言語、例えば日本語、英語に対応しており、それぞれの言語に適した第１の認識手段、第２の認識手段として機能する。
【００１５】
なお必要に応じ、文字認識に先立ってノイズ除去等の前処理を実行する。
【００１６】
図１において、１０５はディスプレイ、１０６はキーボード、１０７はマウス等のポインティングデバイスである。また、１０９はネットワークインターフェースであり、図示しない遠隔地に存在する装置と通信し、プログラム、認識辞書、データ等を送受信し得る。
【００１７】
次に、文字認識装置において実行される文字認識方法を説明する。
【００１８】
［文字認識方法］
［第１の実施形態］
図２、図３は、図１に示す文字認識装置が実行する文字認識方法の第１の実施形態を示すフローチャートである。
【００１９】
第１の実施形態では、日本語の認識に適した第１の文字認識手段による文字認識を実行し、認識結果の類似度が低い文字等について、英語の認識に適した第２の文字認識手段による再認識を実行する。
【００２０】
図２のフローチャートは、第１の実施形態の全体の流れを示す。
【００２１】
ステップＳ２０１：まずスキャナ１０８で読み取った画像あるいは外部記憶装置１０４に記憶された画像を入力し、ステップＳ２０２に移行する。
【００２２】
ステップＳ２０２：入力された画像を、日本語用の第１の認識手段で文字認識する。ここで行われる文字ブロック抽出は日本語文字を抽出するのに適した文字抽出手法を使用するものとする。文字認識に際しては、従来の技術で述べたように、行方向に射影を取り、行を抽出し、それぞれの行に対して、行とは垂直に射影を取ることで文字ブロックを抽出し、抽出された文字ブロックを用いて文字幅や文字ピッチを推定し、１つの文字が複数個のブロックに分離したものについては、推定した文字幅や文字ピッチを用いて１文字になるように結合する。その後、文字ごとに特徴抽出を行い、あらかじめ用意している各字種の参照データと比較し、最も類似度が高い字種を、その文字の認識結果とする。第１の認識手段による日本語用文字認識では、文字ピッチの変動が少なく、かつ文字の縦横比が略正方形であることを想定して、文字ブロックを抽出する。第１の認識手段においても、日本語中で使用されることの多い標準的なフォントのアルファベットは認識可能であるが、対応不能なフォントも多い。画像中のすべての文字について文字認識が終了したら、ステップＳ２０３に移行する。
【００２３】
ステップＳ２０３：ステップＳ２０２の認識結果について、各行における類似度が低い文字を含む画像領域を再認識範囲として抽出する。再認識範囲抽出の処理内容につては後述する。再認識範囲は、１行以内の画像領域、あるいは複数行にわたる画像領域である。
【００２４】
ステップＳ２０４：ステップＳ２０３において再認識範囲が１つ以上抽出されたか否か判断し、抽出されたときはステップＳ２０５に移行する。抽出されなかったときは、そのまま処理を終了する。
【００２５】
ステップＳ２０５：再認識範囲について、英語用の第２の認識手段によって文字認識する。再認識範囲が複数行にわたるときは、第１の認識手段と同様に行を抽出し、その後文字ブロックを抽出し、文字単位で類似度を調べる。再認識範囲が１行以内の画像領域である場合には、その画像領域から文字ブロックを抽出し、文字単位で類似度を調べる。ここで行われる文字ブロック抽出は英文字を抽出するのに適した文字抽出手法を使用するものとする。
【００２６】
英単語では、文字と文字の接触や、オーバラップ（カーニング）が生じる場合がある。そこで第１の認識手段と異なり、英語用の第２の認識手段では、画素のヒストグラムが少なくなっている所等で文字を分離する。従って、第１の認識手段で分離できなかった文字が分離可能である。また第２の認識手段は、第１の認識手段よりも多様な英語のフォントに対応できるように認識辞書が用意されており、認識精度が向上する。
【００２７】
ステップＳ２０６：ステップＳ２０５で再認識した結果、第１の認識手段よりも高い類似度が得られたときは、その再認識範囲について、第１の認識手段の認識結果を、第２の認識手段の認識結果で置き換える。これによって、英文字が高精度に認識されるようになる。
【００２８】
これによって、第１の実施形態は、英単語を含む日本語文書について、日本語文字も英文字も高い認識精度を得ることができる。また、再認識を行う第２の認識手段は第１の認識手段とは独立に動作可能であり、認識手段を日本語や英語以外の異なる言語に適した認識手段に入れ替えることも容易である。従って、第１、第２の認識手段によって多様な言語の組み合わせに対応し得る。
【００２９】
次に、ステップＳ２０３の再認識範囲の設定について、図３のフローチャートを用いて更に詳細に説明する。
【００３０】
ステップＳ３０１：閾値Ｔ１、Ｔ２を設定し、ステップＳ３０２に移行する。閾値Ｔ１は、再認識範囲を、第１の認識手段で抽出された文字ブロックから前後の文字を含む領域に拡大するか否かの判断に使用する。閾値Ｔ２は、設定された再認識範囲について第２の認識手段による認識を行うか否かの判断に使用する。
【００３１】
ステップＳ３０２：ステップＳ３０３以下の処理の終了判断を行う。図２のステップＳ２０２で抽出された全ての文字についてステップＳ３０３以下の処理が完了したときは、そのまま処理を終了する。完了していなかったときはステップＳ３０３に移行する。
【００３２】
ステップＳ３０３：日本語用の第１の認識手段によって、アルファベット、あるいはアルファベットと数字の組み合わせ（以下これらをアルファニューメリックという。）が検出されたか否か判断する。日本語文書に英単語が含まれていなかったときは全ての文字が日本語をして認識され、英単語が含まれていたときにアルファニューメリックが検出される。
【００３３】
ステップＳ３０４：ステップＳ３０３でアルファニューメリックが検出されたか否か判断し、検出されなかったときは、ステップＳ３０２に戻って未検査の認識結果があるか判断する。アルファニューメリックが検出されたときは、ステップＳ３０５に移行する。ステップＳ３０５〜Ｓ３０８では再認識範囲を設定する。
【００３４】
ステップＳ３０５：再認識範囲を後方に拡大する条件について判定する。再認識範囲は、初期状態では、第１の認識手段によって検出されたアルファニューメリックの範囲であるが、一定の条件を満たすとき、ステップＳ３０６において再認識範囲を後方の文字に拡大する。再認識範囲を後方に拡大する条件とは、再認識範囲の次の文字がアルファニューメリックであること、もしくは、再認識範囲の次の文字の認識結果の類似度が閾値Ｔ１より小さいことである。これらいずれかの条件が満されたとき、ステップＳ３０６に移行する。再認識範囲の次の文字がいずれの条件も満たさないとき、あるいは次の文字が存在しないときはステップＳ３０７に移行する。なお再認識範囲が１行の終端に達していたときは、次の文字は、次の行の最初の文字である。再認識範囲が次の行に拡大されることにより、再認識範囲は複数行にわたることになる。
【００３５】
ステップＳ３０６：再認識範囲の次の文字を再認識範囲に含め、再認識範囲を拡大する。その後、再びステップＳ３０５に戻る。
【００３６】
ステップＳ３０７：初期状態の再認識範囲あるいはステップＳ３０６で後方に拡大された再認識範囲につき、その再認識範囲を前方に拡大する条件について判定する。再認識範囲を前方に拡大する条件とは、再認識範囲の前に存在する文字がアルファニューメリックであること、もしくは、再認識範囲の前の文字の認識結果の類似度が閾値Ｔ１より小さいことである。これらいずれかの条件が満されたとき、ステップＳ３０８に移行する。再認識範囲の前の文字がいずれの条件も満たさないとき、あるいは前の文字が存在しないときはステップＳ３０９に移行する。なお再認識範囲が１行の始端に達していたときは、前の文字は、前の行の最後の文字である。再認識範囲が前の行に拡大される場合にも、再認識範囲は複数行にわたる。
【００３７】
ステップＳ３０８：再認識範囲の前の文字を再認識範囲に含め、再認識範囲を拡大する。その後、再びステップＳ３０７に戻る。
【００３８】
ステップＳ３０９：ステップＳ３０５〜Ｓ３０８で設定された再認識範囲の文字に、類似度がＴ２以下の文字が存在するか否かを判定する。類似度Ｔ２以下の文字が存在すれば、第１の認識手段による認識結果の信頼性に問題があると判断し、ステップＳ３１１に移行する。類似度Ｔ２以下の文字が存在しないときは、再認識範囲の文字が、アルファニューメリックでありかつ比較的類似度が高い文字であると判断する。これは再認識範囲の文字に対する認識結果が信頼できることを意味するので、ステップＳ３１０に移行する。例えば固定ピッチで書かれたアルファニューメリックは、日本語用文字認識でも充分な精度が得られる場合があり、類似度はＴ２より大となる。一方、可変ピッチで書かれた場合は類似度はＴ２以下となり、誤認識しやすい。
【００３９】
ステップＳ３１０：ステップＳ３０９で文字認識結果の類似度がＴ２より大きいと判断された再認識範囲を、再認識を実行する再認識範囲から除外し、ステップＳ３０２に戻る。これによって、英単語であっても、誤認識の可能性の低い範囲は再認識の処理を実行しないので、不要な処理を省略でき、全体の処理速度を高め得る。
【００４０】
ステップＳ３１１：ステップＳ３０９で文字認識結果の類似度がＴ２以下の文字が存在すると判断された再認識範囲を、再認識を実行する再認識範囲として確定し、ステップＳ３０２に戻る。
【００４１】
第１の実施形態では、誤認識の可能性が高い英単語の範囲を、再認識範囲として自動的に抽出でき、認識精度を高めることができる。
【００４２】
閾値Ｔ１、Ｔ２は、実験等を行うことにより予め設定された値を用いることとしてもよいし、字種などにより異なる値に設定してもよい。例えば、平仮名、カタカナ、漢字、アルファニューメリック等、注目する認識結果の字種により閾値を使い分けてもよい。
【００４３】
第１の実施形態では英単語を含む日本語文書の例を説明したが、他の言語の文書、例えば、中国語文書、韓国語文書、その他の文書であって、英語、ラテン語、その他文字配列が異なる単語を含む文書においても、同様の効果を奏する。
【００４４】
［第２の実施形態］
図４、図５は、図１に示す文字認識装置が実行する文字認識方法の第２の実施形態を示すフローチャートである。
【００４５】
第２の実施形態では、第１の文字認識手段による認識結果に対して、第２の認識手段による再認識の処理を実行し、さらに、第２の文字認識手段による認識結果に対して、第３の認識手段による再認識の処理を実行する。
【００４６】
図４のフローチャートは、第２の実施形態の全体の流れを示す。
【００４７】
ステップＳ４０１：第１の実施形態のステップＳ２０１と同様、画像を入力する。
【００４８】
ステップＳ４０２：第１の実施形態のステップＳ２０２と同様、入力された画像を第１の認識手段で文字認識する。
【００４９】
ステップＳ４０３：第１の実施形態のステップＳ２０３と同様、再認識範囲を設定する。
【００５０】
ステップＳ４０４：第１の実施形態のステップＳ２０４と同様、再認識範囲が１つ以上抽出されたか否か判断する。再認識範囲が抽出されたときはステップＳ４０５に移行し、抽出されなかったときは、そのまま処理を終了する。
【００５１】
ステップＳ４０５：再認識範囲について、第２の認識手段によって文字認識し、文字単位で類似度を調べる。必要に応じて、行抽出、文字ブロック抽出を実行する。
【００５２】
ステップＳ４０６：第２の認識手段で得られた文字認識結果を採用するかどうか判定する。判定方法については後述する。第２の認識手段で得られた認識結果を採用すると判定したときにはステップＳ４０７に移行し、第２の認識手段で得られた認識結果を採用しないと判定したときにはステップＳ４０８に移行する。
【００５３】
ステップＳ４０７：第１の認識手段で得られた文字認識結果のうち、再認識範囲を、第２の認識手段による再認識の認識結果で置き換える。
【００５４】
ステップＳ４０８：再認識範囲を第３の認識手段で文字認識し、ステップＳ４０９に移行する。
【００５５】
ステップＳ４０９：第３の認識手段による文字認識結果を採用するか否か判定する。判定方法は、ステップＳ４０６の判定方法と同様であり、その詳細は後述する。第３の認識手段で得られた認識結果を採用すると判定したときにはステップＳ４１０に移行し、第３の認識手段で得られた認識結果を採用しないと判定したときは、そのまま処理を終了する。
【００５６】
ステップＳ４１０：第１の認識手段で得られた文字認識結果のうち、再認識範囲を、第３の認識手段による再認識の認識結果で置き換える。
【００５７】
図５は、ステップＳ４０６における判定方法を示すフローチャートである。
【００５８】
ステップＳ５０１：再認識範囲の、認識結果の類似度の平均値を求める。
【００５９】
ステップＳ５０２：平均値をあらかじめ定めた閾値Ｔ３と比較し、閾値Ｔ３以下のとき、ステップＳ５０３に移行し、閾値Ｔ３より大きいとき、ステップＳ５０４に移行する。
【００６０】
ステップＳ５０３：第２の認識手段による再認識の認識結果を採用せず、第１の認識手段による認識結果をそのまま採用する。
【００６１】
ステップＳ５０４：第１の認識手段による認識結果を、第２の認識手段による再認識の認識結果によって置き換える。
【００６２】
図６は、ステップＳ４０９における判定方法を示すフローチャートである。
【００６３】
ステップＳ６０１：図５のステップＳ５０１と同様、類似度の平均値を求める。
【００６４】
ステップＳ６０２：平均値をあらかじめ定めた閾値Ｔ４と比較し、閾値Ｔ４以下のとき、ステップＳ５０３に移行し、閾値Ｔ４より大きいとき、ステップＳ６０４に移行する。
【００６５】
ステップＳ６０３：第３の認識手段による再認識の認識結果を採用せず、第１の認識手段による認識結果をそのまま採用する。
【００６６】
ステップＳ６０４：第１の認識手段による認識結果を、第３の認識手段による再認識の認識結果によって置き換える。
【００６７】
なお図５、図６の処理における閾値Ｔ３、Ｔ４は同一であってもよいし、経験則や実験結果等に基づき異なる値に設定してもよい。
【００６８】
図７は、図５に示した判定方法の他の態様を示すフローチャートである。
【００６９】
ステップＳ７０１：第１の認識手段による認識結果の類似度の平均値Ｍ１を求める。
【００７０】
ステップＳ７０２：第２の認識手段による認識結果の類似度の平均値Ｍ２を求める。
【００７１】
ステップＳ７０３：平均値Ｍ１、Ｍ２を比較し、平均値Ｍ１がＭ２以上のときステップＳ７０４に移行し、平均値Ｍ２がＭ１より大きいときステップＳ７０５に移行する。
【００７２】
ステップＳ７０４：第２の認識手段による再認識の認識結果を採用せず、第１の認識手段による認識結果をそのまま採用する。
【００７３】
ステップＳ７０５：第１の認識手段による認識結果を、第２の認識手段による再認識の認識結果によって置き換える。
【００７４】
なお図７の判定方法は第１の認識手段による認識処理と、第３の認識手段による認識処理とを比較、選択する際にも同様にして、判定に適用し得ることはいうまでもない。
【００７５】
第２の本実施形態では、類似度の平均値より認識結果の信頼性を判定するので、大局的な認識精度評価が可能である。また複数段階の認識手段を順次適用し、結果を比較するので、多様な言語、字種に対応し得るとともに、複数の認識結果から最適認識結果を選択し得る。
【００７６】
［プログラム］
図１の文字認識装置における制御プログラムには、文字認識方法の第１の実施形態および／または第２の実施形態を実行するためのプログラムが含まれる。第１の実施形態を実行するためのプログラムはステップＳ２０１〜Ｓ２０６、ステップＳ３０１〜Ｓ３１１の処理を実行するルーチンを含む。第２の実施形態を実行するためのプログラムはステップＳ４０１〜Ｓ４１０、ステップＳ５０１〜Ｓ５０４、ステップＳ６０１〜Ｓ６０４、ステップＳ７０１〜Ｓ７０５の処理を実行するルーチンを含む。
【００７７】
［記憶媒体］
本発明にかかる文字認識方法は図１の文字認識装置以外の装置、例えば汎用的なコンピュータでも実施可能であり、その場合、記憶媒体等で提供される制御プログラムを汎用コンピュータの外部記憶装置にセットし、オペレータ等の指示によりＣＰＵ等で実行してもよい。
【００７８】
図８は、文字認識方法の第１および第２の実施形態を実行するためのプログラムを記憶した記憶媒体を示すメモリマップである。
【００７９】
図８においてアドレスＡ０乃至Ａ１にはディレクトリ情報が格納され、Ａ１の次のアドレスからアドレスＡ２までの領域には第１の実施形態における図２のフローチャートを実行するためのプログラムが格納され、Ａ２の次のアドレスからアドレスＡ３までの領域には第１の実施形態における図３のフローチャートを実行するためのプログラムが格納され、Ａ３の次のアドレスからアドレスＡ４までの領域には第２の実施形態における図４のフローチャートを実行するためのプログラムが格納され、Ａ４の次のアドレスからアドレスＡ５までの領域には第２の実施形態における図５のフローチャートを実行するためのプログラムが格納され、Ａ５の次のアドレスからアドレスＡ６までの領域には第２の実施形態における図６のフローチャートを実行するためのプログラムが格納され、Ａ６の次のアドレスからアドレスＡ７までの領域には図７のフローチャートを実行するためのプログラムが格納されている。
【００８０】
特に図示しないが、各種プログラムに従属するデータもディレクトリ情報として管理し、また、各種プログラムをコンピュータにインストールするためのプログラム等をディレクトリ情報内に記憶してもよい。
【００８１】
［文字認識システム］
図９は、本発明に係る文字認識方法を複数の機器により実行する文字認識システムの一実施形態を示すブロック図である。
【００８２】
この実施形態では、インターネット・サービス・プロバイダにおいて、文字認識のための認識辞書を含むプログラムがサーバＳＶ１に格納されている。インターネット・サービス・プロバイダは通信手段を介してインターネットに接続され、インターネットからサーバＳＶ１にアクセスすることによって、複数のユーザが文字認識プログラムを利用し得る。
【００８３】
ユーザはスキャナＳＣ１、パーソナル・コンピュータＰＣ１を有し、スキャナＳＣ１で読み取った原稿の画像をサーバＳＶ１に送信する。サーバにおいては、原稿の画像を入力画像として上述した第１実施形態又は第２実施形態の文字認識の処理を実行し、その認識した結果をパーソナルコンピュータＰＣ１に返信する。
【００８４】
なお認識辞書は、必ずしも文字認識プログラムと同一のコンピュータ上に存在する必要はなく、通信手段等を介して参照可能であればよい。例えば、文字認識プログラムをサーバＳＶ１、認識辞書を別個のサーバＳＶ２に設け、別個のサービスとすることも可能である。この場合文字認識プログラムの保有者、認識辞書の保有者それぞれがプログラム、辞書という知的資産を内部に保有でき、違法コピー等を防止できる。
【００８５】
【発明の効果】
本発明によれば、複数の言語で記載された文書画像の文字認識精度を高め得る。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る文字認識装置の一実施形態を示すブロック図である。
【図２】図１の文字認識装置において実施される文字認識方法の第１の実施形態を示すフローチャートである。
【図３】図２におけるステップＳ２０３の処理を示すフローチャートである。
【図４】図１の文字認識装置において実施される文字認識方法の第２の実施形態を示すフローチャートである。
【図５】図４におけるステップＳ４０６の処理を示すフローチャートである。
【図６】図４におけるステップＳ４０９の処理を示すフローチャートである。
【図７】図５、図６の処理に替わる処理を示すフローチャートである。
【図８】図１の文字認識装置で実行される各種データ処理プログラム格納する記憶媒体のメモリマップである。
【図９】本発明に係る文字認識方法を複数の機器により実行する文字認識システムを示すブロック図である。
【符号の説明】
１０１・・・ＣＰＵ
１０２・・・ＲＯＭ
１０３・・・ＲＡＭ
１０４・・・外部記憶装置
１０５・・・ディスプレイ
１０６・・・キーボード
１０７・・・ポインティングデバイス
１０８・・・イメージスキャナ
１０９・・・ネットワークインターフェース
【発明の属する技術分野】
本発明は、原稿を光学的に読み取り文字を認識する文字認識装置、文字認識方法、プログラムおよび記憶媒体に係り、特に英単語を含む日本語文書等、複数の言語を含む文書画像の文字認識が可能な、文字認識装置および文字認識方法、プログラムおよび記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
光学的文字認識装置（ＯＣＲ）では、濃度射影（ヒストグラム）により文字行を切出し（文字行の抽出）、さらに１文字単位の文字ブロック切出し（文字画像の抽出）を行う。文字ブロックの切出しに際しては、文字行方向に濃度射影を取り、濃度射影値の変化に基づいて文字行を分離し、さらに、各文字行について、文字行と垂直方向に濃度射影を取ることで個々の文字ブロックを抽出する。また１つの文字が複数個の文字ブロックに分離したものについては、標準的な文字サイズや文字ピッチの推定値、および行と垂直方向に濃度射影値等の情報に基づいて、文字ブロックを結合し、１文字単位の文字画像となる、最終的な文字ブロックを生成する。このような文字の切り出し、文字ブロック生成が正しく実行されれば、高精度の文字認識が可能である。
【０００３】
しかし、第１の言語に第２の言語が含まれた文書では、正しい文字ブロック生成が行われないことがある。例えば、英単語を含む日本語文書、特に英単語がプロポーショナルに割り付けされた日本語文書では、英単語部分の文字幅、文字ピッチが不均等であるため、推定値と大幅に異なることがあり、文字ブロックの抽出を誤る場合があり認識精度が低下した。
【０００４】
英単語が混在する日本語文書について高い認識精度を得るために、例えば、特開平５−１０１２２０号、特開平９−１６７２０６号、特開平６−３０１８２２号に記載の方法が提案されている。
（１）特開平５−１０１２２０号（従来例１という。）
推定した文字サイズより小さい文字を半角候補文字とし、半角候補文字が連続し且つ半角候補文字列の前または後ろに所定長以上の余白部分が存在した場合、それを英単語候補とし、隣接する１対の半角候補文字のサイズを閾値と比較することにより英単語候補の中に英文字でないと判断される半角候補文字を含む場合は英単語候補から除外し、最終的に英単語候補と判断された半角候補文字は半角英文字であるものとして文書画像からの画像切出が行われ、一方、英単語候補でないと判断された半角候補文字は、隣接する半角候補文字との再結合が行われて切り出される。
（２）特開平９−１６７２０６号（従来例２という。）
一旦、文書画像全体の文字認識を行い、認識結果から英数文字列を抽出し、英数文字列毎にピッチ書式を判定して、そのピッチ書式に応じプロポーショナルピッチ用スペース検出処理又は定ピッチ用スペース検出処理を適用し、高精度にスペースを検出する。
（３）特開平６−３０１８２２号（従来例３という。）
空白文字、句読点、括弧等の区切り文字の位置に基づいて、単語としての文字列の照合範囲を定めて、単語辞書との照合を行う後処理を実行する。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、従来例１では文字ブロック抽出処理は隣接する１対の半角候補文字のサイズに基づいて英単語候補かどうか判断して切り出し位置を決定するものであり、例えばプロポーショナルピッチの英単語等で、一部の文字間に接触がある場合は、英単語候補の個々の文字が分離できず、英単語候補を正しく認識できない。また、再認識も行わない。
【０００６】
従来例２は、英数文字と認識された部分がプロポーショナルかどうか判断するものであり、文字認識処理を誤った場合は英数文字と認識されなかった部分についてはプロポーショナルかどうかの判断すら行わない。また、再認識も行わない。
【０００７】
従来例３では、区切り文字を用いて単語を抽出するので、区切り文字を認識できなかった場合は単語照合を行うことはできない。
【０００８】
本発明は、このような従来の問題点を解消すべく創案されたもので、複数の言語を含む文書画像の文字認識精度を高めることを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る文字認識装置は、第１の言語で描かれた文字画像を文字認識するのに適した第１の認識手段と、第２の言語で描かれた文字画像を文字認識するのに適した第２の認識手段と、前記第１の認識手段を用いて文書画像に含まれる複数の文字画像を文字認識した結果に対して、前記第１の認識手段で前記第２の言語として認識された文字画像を基点として隣接する文字画像の認識結果に基づき、前記第２の認識手段を用いて再認識させるための再認識範囲を設定する再認識範囲設定手段とを備える。
【００１０】
本発明に係る文字認識方法は、第１の言語で描かれた文字画像を文字認識するのに適した第１の認識手順を用いて、文書画像に含まれる複数の文字画像を文字認識する文字認識ステップと、前記第１の認識手順で第２の言語として認識された文字画像を基点として隣接する文字画像の認識結果に基づき、前記第２の言語で描かれた文字画像を文字認識するのに適した第２の認識手順を用いて再認識させるための再認識範囲を設定する再認識範囲設定ステップと、前記再認識範囲設定ステップで設定された再認識範囲を、前記第２の手順を用いて文字認識する再認識ステップとを備える。
【００１１】
本発明に係るコンピュータ実行可能なプログラムは、第１の言語で描かれた文字画像を文字認識するのに適した第１の認識手順を用いて、文書画像に含まれる複数の文字画像を文字認識する文字認識ステップと、前記第１の認識手順で第２の言語として認識された文字画像を基点として隣接する文字画像の認識結果に基づき、前記第２の言語で描かれた文字画像を文字認識するのに適した第２の認識手順を用いて再認識させるための再認識範囲を設定する再認識範囲設定ステップと、前記再認識範囲設定ステップで設定された再認識範囲を、前記第２の手順を用いて文字認識する再認識ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムコードを有する。
【００１２】
【発明の実施の形態】
［文字認識装置］
図１は、本発明に係る光学的文字認識装置（ＯＣＲ）等の文字認識装置の一実施形態を示すブロック図である。
【００１３】
文字認識装置は、磁気ディスク等の外部記憶装置１０４およびイメージスキャナ１０８を備え、原稿の画像データを外部記憶装置１０４から読み込み、あるいは原稿を直接イメージスキャナ１０８で読み取る。文字認識装置は全体制御のためのＣＰＵ１０１を備え、ＣＰＵ１０１の制御プログラムはＲＯＭ１０２に格納されている。イメージスキャナ１０８から入力された画像はＲＡＭ１０３に保持され、ＲＯＭ１０２内の制御プログラムにより、文字認識のための処理を実行する。文字認識のための認識辞書は制御プログラムとともにＲＯＭ１０２に格納され、あるいは必要な字種ごとに、外部記憶装置１０４からＲＡＭ１０３に読み込まれる。
【００１４】
制御プログラムは複数の言語、例えば日本語、英語に対応しており、それぞれの言語に適した第１の認識手段、第２の認識手段として機能する。
【００１５】
なお必要に応じ、文字認識に先立ってノイズ除去等の前処理を実行する。
【００１６】
図１において、１０５はディスプレイ、１０６はキーボード、１０７はマウス等のポインティングデバイスである。また、１０９はネットワークインターフェースであり、図示しない遠隔地に存在する装置と通信し、プログラム、認識辞書、データ等を送受信し得る。
【００１７】
次に、文字認識装置において実行される文字認識方法を説明する。
【００１８】
［文字認識方法］
［第１の実施形態］
図２、図３は、図１に示す文字認識装置が実行する文字認識方法の第１の実施形態を示すフローチャートである。
【００１９】
第１の実施形態では、日本語の認識に適した第１の文字認識手段による文字認識を実行し、認識結果の類似度が低い文字等について、英語の認識に適した第２の文字認識手段による再認識を実行する。
【００２０】
図２のフローチャートは、第１の実施形態の全体の流れを示す。
【００２１】
ステップＳ２０１：まずスキャナ１０８で読み取った画像あるいは外部記憶装置１０４に記憶された画像を入力し、ステップＳ２０２に移行する。
【００２２】
ステップＳ２０２：入力された画像を、日本語用の第１の認識手段で文字認識する。ここで行われる文字ブロック抽出は日本語文字を抽出するのに適した文字抽出手法を使用するものとする。文字認識に際しては、従来の技術で述べたように、行方向に射影を取り、行を抽出し、それぞれの行に対して、行とは垂直に射影を取ることで文字ブロックを抽出し、抽出された文字ブロックを用いて文字幅や文字ピッチを推定し、１つの文字が複数個のブロックに分離したものについては、推定した文字幅や文字ピッチを用いて１文字になるように結合する。その後、文字ごとに特徴抽出を行い、あらかじめ用意している各字種の参照データと比較し、最も類似度が高い字種を、その文字の認識結果とする。第１の認識手段による日本語用文字認識では、文字ピッチの変動が少なく、かつ文字の縦横比が略正方形であることを想定して、文字ブロックを抽出する。第１の認識手段においても、日本語中で使用されることの多い標準的なフォントのアルファベットは認識可能であるが、対応不能なフォントも多い。画像中のすべての文字について文字認識が終了したら、ステップＳ２０３に移行する。
【００２３】
ステップＳ２０３：ステップＳ２０２の認識結果について、各行における類似度が低い文字を含む画像領域を再認識範囲として抽出する。再認識範囲抽出の処理内容につては後述する。再認識範囲は、１行以内の画像領域、あるいは複数行にわたる画像領域である。
【００２４】
ステップＳ２０４：ステップＳ２０３において再認識範囲が１つ以上抽出されたか否か判断し、抽出されたときはステップＳ２０５に移行する。抽出されなかったときは、そのまま処理を終了する。
【００２５】
ステップＳ２０５：再認識範囲について、英語用の第２の認識手段によって文字認識する。再認識範囲が複数行にわたるときは、第１の認識手段と同様に行を抽出し、その後文字ブロックを抽出し、文字単位で類似度を調べる。再認識範囲が１行以内の画像領域である場合には、その画像領域から文字ブロックを抽出し、文字単位で類似度を調べる。ここで行われる文字ブロック抽出は英文字を抽出するのに適した文字抽出手法を使用するものとする。
【００２６】
英単語では、文字と文字の接触や、オーバラップ（カーニング）が生じる場合がある。そこで第１の認識手段と異なり、英語用の第２の認識手段では、画素のヒストグラムが少なくなっている所等で文字を分離する。従って、第１の認識手段で分離できなかった文字が分離可能である。また第２の認識手段は、第１の認識手段よりも多様な英語のフォントに対応できるように認識辞書が用意されており、認識精度が向上する。
【００２７】
ステップＳ２０６：ステップＳ２０５で再認識した結果、第１の認識手段よりも高い類似度が得られたときは、その再認識範囲について、第１の認識手段の認識結果を、第２の認識手段の認識結果で置き換える。これによって、英文字が高精度に認識されるようになる。
【００２８】
これによって、第１の実施形態は、英単語を含む日本語文書について、日本語文字も英文字も高い認識精度を得ることができる。また、再認識を行う第２の認識手段は第１の認識手段とは独立に動作可能であり、認識手段を日本語や英語以外の異なる言語に適した認識手段に入れ替えることも容易である。従って、第１、第２の認識手段によって多様な言語の組み合わせに対応し得る。
【００２９】
次に、ステップＳ２０３の再認識範囲の設定について、図３のフローチャートを用いて更に詳細に説明する。
【００３０】
ステップＳ３０１：閾値Ｔ１、Ｔ２を設定し、ステップＳ３０２に移行する。閾値Ｔ１は、再認識範囲を、第１の認識手段で抽出された文字ブロックから前後の文字を含む領域に拡大するか否かの判断に使用する。閾値Ｔ２は、設定された再認識範囲について第２の認識手段による認識を行うか否かの判断に使用する。
【００３１】
ステップＳ３０２：ステップＳ３０３以下の処理の終了判断を行う。図２のステップＳ２０２で抽出された全ての文字についてステップＳ３０３以下の処理が完了したときは、そのまま処理を終了する。完了していなかったときはステップＳ３０３に移行する。
【００３２】
ステップＳ３０３：日本語用の第１の認識手段によって、アルファベット、あるいはアルファベットと数字の組み合わせ（以下これらをアルファニューメリックという。）が検出されたか否か判断する。日本語文書に英単語が含まれていなかったときは全ての文字が日本語をして認識され、英単語が含まれていたときにアルファニューメリックが検出される。
【００３３】
ステップＳ３０４：ステップＳ３０３でアルファニューメリックが検出されたか否か判断し、検出されなかったときは、ステップＳ３０２に戻って未検査の認識結果があるか判断する。アルファニューメリックが検出されたときは、ステップＳ３０５に移行する。ステップＳ３０５〜Ｓ３０８では再認識範囲を設定する。
【００３４】
ステップＳ３０５：再認識範囲を後方に拡大する条件について判定する。再認識範囲は、初期状態では、第１の認識手段によって検出されたアルファニューメリックの範囲であるが、一定の条件を満たすとき、ステップＳ３０６において再認識範囲を後方の文字に拡大する。再認識範囲を後方に拡大する条件とは、再認識範囲の次の文字がアルファニューメリックであること、もしくは、再認識範囲の次の文字の認識結果の類似度が閾値Ｔ１より小さいことである。これらいずれかの条件が満されたとき、ステップＳ３０６に移行する。再認識範囲の次の文字がいずれの条件も満たさないとき、あるいは次の文字が存在しないときはステップＳ３０７に移行する。なお再認識範囲が１行の終端に達していたときは、次の文字は、次の行の最初の文字である。再認識範囲が次の行に拡大されることにより、再認識範囲は複数行にわたることになる。
【００３５】
ステップＳ３０６：再認識範囲の次の文字を再認識範囲に含め、再認識範囲を拡大する。その後、再びステップＳ３０５に戻る。
【００３６】
ステップＳ３０７：初期状態の再認識範囲あるいはステップＳ３０６で後方に拡大された再認識範囲につき、その再認識範囲を前方に拡大する条件について判定する。再認識範囲を前方に拡大する条件とは、再認識範囲の前に存在する文字がアルファニューメリックであること、もしくは、再認識範囲の前の文字の認識結果の類似度が閾値Ｔ１より小さいことである。これらいずれかの条件が満されたとき、ステップＳ３０８に移行する。再認識範囲の前の文字がいずれの条件も満たさないとき、あるいは前の文字が存在しないときはステップＳ３０９に移行する。なお再認識範囲が１行の始端に達していたときは、前の文字は、前の行の最後の文字である。再認識範囲が前の行に拡大される場合にも、再認識範囲は複数行にわたる。
【００３７】
ステップＳ３０８：再認識範囲の前の文字を再認識範囲に含め、再認識範囲を拡大する。その後、再びステップＳ３０７に戻る。
【００３８】
ステップＳ３０９：ステップＳ３０５〜Ｓ３０８で設定された再認識範囲の文字に、類似度がＴ２以下の文字が存在するか否かを判定する。類似度Ｔ２以下の文字が存在すれば、第１の認識手段による認識結果の信頼性に問題があると判断し、ステップＳ３１１に移行する。類似度Ｔ２以下の文字が存在しないときは、再認識範囲の文字が、アルファニューメリックでありかつ比較的類似度が高い文字であると判断する。これは再認識範囲の文字に対する認識結果が信頼できることを意味するので、ステップＳ３１０に移行する。例えば固定ピッチで書かれたアルファニューメリックは、日本語用文字認識でも充分な精度が得られる場合があり、類似度はＴ２より大となる。一方、可変ピッチで書かれた場合は類似度はＴ２以下となり、誤認識しやすい。
【００３９】
ステップＳ３１０：ステップＳ３０９で文字認識結果の類似度がＴ２より大きいと判断された再認識範囲を、再認識を実行する再認識範囲から除外し、ステップＳ３０２に戻る。これによって、英単語であっても、誤認識の可能性の低い範囲は再認識の処理を実行しないので、不要な処理を省略でき、全体の処理速度を高め得る。
【００４０】
ステップＳ３１１：ステップＳ３０９で文字認識結果の類似度がＴ２以下の文字が存在すると判断された再認識範囲を、再認識を実行する再認識範囲として確定し、ステップＳ３０２に戻る。
【００４１】
第１の実施形態では、誤認識の可能性が高い英単語の範囲を、再認識範囲として自動的に抽出でき、認識精度を高めることができる。
【００４２】
閾値Ｔ１、Ｔ２は、実験等を行うことにより予め設定された値を用いることとしてもよいし、字種などにより異なる値に設定してもよい。例えば、平仮名、カタカナ、漢字、アルファニューメリック等、注目する認識結果の字種により閾値を使い分けてもよい。
【００４３】
第１の実施形態では英単語を含む日本語文書の例を説明したが、他の言語の文書、例えば、中国語文書、韓国語文書、その他の文書であって、英語、ラテン語、その他文字配列が異なる単語を含む文書においても、同様の効果を奏する。
【００４４】
［第２の実施形態］
図４、図５は、図１に示す文字認識装置が実行する文字認識方法の第２の実施形態を示すフローチャートである。
【００４５】
第２の実施形態では、第１の文字認識手段による認識結果に対して、第２の認識手段による再認識の処理を実行し、さらに、第２の文字認識手段による認識結果に対して、第３の認識手段による再認識の処理を実行する。
【００４６】
図４のフローチャートは、第２の実施形態の全体の流れを示す。
【００４７】
ステップＳ４０１：第１の実施形態のステップＳ２０１と同様、画像を入力する。
【００４８】
ステップＳ４０２：第１の実施形態のステップＳ２０２と同様、入力された画像を第１の認識手段で文字認識する。
【００４９】
ステップＳ４０３：第１の実施形態のステップＳ２０３と同様、再認識範囲を設定する。
【００５０】
ステップＳ４０４：第１の実施形態のステップＳ２０４と同様、再認識範囲が１つ以上抽出されたか否か判断する。再認識範囲が抽出されたときはステップＳ４０５に移行し、抽出されなかったときは、そのまま処理を終了する。
【００５１】
ステップＳ４０５：再認識範囲について、第２の認識手段によって文字認識し、文字単位で類似度を調べる。必要に応じて、行抽出、文字ブロック抽出を実行する。
【００５２】
ステップＳ４０６：第２の認識手段で得られた文字認識結果を採用するかどうか判定する。判定方法については後述する。第２の認識手段で得られた認識結果を採用すると判定したときにはステップＳ４０７に移行し、第２の認識手段で得られた認識結果を採用しないと判定したときにはステップＳ４０８に移行する。
【００５３】
ステップＳ４０７：第１の認識手段で得られた文字認識結果のうち、再認識範囲を、第２の認識手段による再認識の認識結果で置き換える。
【００５４】
ステップＳ４０８：再認識範囲を第３の認識手段で文字認識し、ステップＳ４０９に移行する。
【００５５】
ステップＳ４０９：第３の認識手段による文字認識結果を採用するか否か判定する。判定方法は、ステップＳ４０６の判定方法と同様であり、その詳細は後述する。第３の認識手段で得られた認識結果を採用すると判定したときにはステップＳ４１０に移行し、第３の認識手段で得られた認識結果を採用しないと判定したときは、そのまま処理を終了する。
【００５６】
ステップＳ４１０：第１の認識手段で得られた文字認識結果のうち、再認識範囲を、第３の認識手段による再認識の認識結果で置き換える。
【００５７】
図５は、ステップＳ４０６における判定方法を示すフローチャートである。
【００５８】
ステップＳ５０１：再認識範囲の、認識結果の類似度の平均値を求める。
【００５９】
ステップＳ５０２：平均値をあらかじめ定めた閾値Ｔ３と比較し、閾値Ｔ３以下のとき、ステップＳ５０３に移行し、閾値Ｔ３より大きいとき、ステップＳ５０４に移行する。
【００６０】
ステップＳ５０３：第２の認識手段による再認識の認識結果を採用せず、第１の認識手段による認識結果をそのまま採用する。
【００６１】
ステップＳ５０４：第１の認識手段による認識結果を、第２の認識手段による再認識の認識結果によって置き換える。
【００６２】
図６は、ステップＳ４０９における判定方法を示すフローチャートである。
【００６３】
ステップＳ６０１：図５のステップＳ５０１と同様、類似度の平均値を求める。
【００６４】
ステップＳ６０２：平均値をあらかじめ定めた閾値Ｔ４と比較し、閾値Ｔ４以下のとき、ステップＳ５０３に移行し、閾値Ｔ４より大きいとき、ステップＳ６０４に移行する。
【００６５】
ステップＳ６０３：第３の認識手段による再認識の認識結果を採用せず、第１の認識手段による認識結果をそのまま採用する。
【００６６】
ステップＳ６０４：第１の認識手段による認識結果を、第３の認識手段による再認識の認識結果によって置き換える。
【００６７】
なお図５、図６の処理における閾値Ｔ３、Ｔ４は同一であってもよいし、経験則や実験結果等に基づき異なる値に設定してもよい。
【００６８】
図７は、図５に示した判定方法の他の態様を示すフローチャートである。
【００６９】
ステップＳ７０１：第１の認識手段による認識結果の類似度の平均値Ｍ１を求める。
【００７０】
ステップＳ７０２：第２の認識手段による認識結果の類似度の平均値Ｍ２を求める。
【００７１】
ステップＳ７０３：平均値Ｍ１、Ｍ２を比較し、平均値Ｍ１がＭ２以上のときステップＳ７０４に移行し、平均値Ｍ２がＭ１より大きいときステップＳ７０５に移行する。
【００７２】
ステップＳ７０４：第２の認識手段による再認識の認識結果を採用せず、第１の認識手段による認識結果をそのまま採用する。
【００７３】
ステップＳ７０５：第１の認識手段による認識結果を、第２の認識手段による再認識の認識結果によって置き換える。
【００７４】
なお図７の判定方法は第１の認識手段による認識処理と、第３の認識手段による認識処理とを比較、選択する際にも同様にして、判定に適用し得ることはいうまでもない。
【００７５】
第２の本実施形態では、類似度の平均値より認識結果の信頼性を判定するので、大局的な認識精度評価が可能である。また複数段階の認識手段を順次適用し、結果を比較するので、多様な言語、字種に対応し得るとともに、複数の認識結果から最適認識結果を選択し得る。
【００７６】
［プログラム］
図１の文字認識装置における制御プログラムには、文字認識方法の第１の実施形態および／または第２の実施形態を実行するためのプログラムが含まれる。第１の実施形態を実行するためのプログラムはステップＳ２０１〜Ｓ２０６、ステップＳ３０１〜Ｓ３１１の処理を実行するルーチンを含む。第２の実施形態を実行するためのプログラムはステップＳ４０１〜Ｓ４１０、ステップＳ５０１〜Ｓ５０４、ステップＳ６０１〜Ｓ６０４、ステップＳ７０１〜Ｓ７０５の処理を実行するルーチンを含む。
【００７７】
［記憶媒体］
本発明にかかる文字認識方法は図１の文字認識装置以外の装置、例えば汎用的なコンピュータでも実施可能であり、その場合、記憶媒体等で提供される制御プログラムを汎用コンピュータの外部記憶装置にセットし、オペレータ等の指示によりＣＰＵ等で実行してもよい。
【００７８】
図８は、文字認識方法の第１および第２の実施形態を実行するためのプログラムを記憶した記憶媒体を示すメモリマップである。
【００７９】
図８においてアドレスＡ０乃至Ａ１にはディレクトリ情報が格納され、Ａ１の次のアドレスからアドレスＡ２までの領域には第１の実施形態における図２のフローチャートを実行するためのプログラムが格納され、Ａ２の次のアドレスからアドレスＡ３までの領域には第１の実施形態における図３のフローチャートを実行するためのプログラムが格納され、Ａ３の次のアドレスからアドレスＡ４までの領域には第２の実施形態における図４のフローチャートを実行するためのプログラムが格納され、Ａ４の次のアドレスからアドレスＡ５までの領域には第２の実施形態における図５のフローチャートを実行するためのプログラムが格納され、Ａ５の次のアドレスからアドレスＡ６までの領域には第２の実施形態における図６のフローチャートを実行するためのプログラムが格納され、Ａ６の次のアドレスからアドレスＡ７までの領域には図７のフローチャートを実行するためのプログラムが格納されている。
【００８０】
特に図示しないが、各種プログラムに従属するデータもディレクトリ情報として管理し、また、各種プログラムをコンピュータにインストールするためのプログラム等をディレクトリ情報内に記憶してもよい。
【００８１】
［文字認識システム］
図９は、本発明に係る文字認識方法を複数の機器により実行する文字認識システムの一実施形態を示すブロック図である。
【００８２】
この実施形態では、インターネット・サービス・プロバイダにおいて、文字認識のための認識辞書を含むプログラムがサーバＳＶ１に格納されている。インターネット・サービス・プロバイダは通信手段を介してインターネットに接続され、インターネットからサーバＳＶ１にアクセスすることによって、複数のユーザが文字認識プログラムを利用し得る。
【００８３】
ユーザはスキャナＳＣ１、パーソナル・コンピュータＰＣ１を有し、スキャナＳＣ１で読み取った原稿の画像をサーバＳＶ１に送信する。サーバにおいては、原稿の画像を入力画像として上述した第１実施形態又は第２実施形態の文字認識の処理を実行し、その認識した結果をパーソナルコンピュータＰＣ１に返信する。
【００８４】
なお認識辞書は、必ずしも文字認識プログラムと同一のコンピュータ上に存在する必要はなく、通信手段等を介して参照可能であればよい。例えば、文字認識プログラムをサーバＳＶ１、認識辞書を別個のサーバＳＶ２に設け、別個のサービスとすることも可能である。この場合文字認識プログラムの保有者、認識辞書の保有者それぞれがプログラム、辞書という知的資産を内部に保有でき、違法コピー等を防止できる。
【００８５】
【発明の効果】
本発明によれば、複数の言語で記載された文書画像の文字認識精度を高め得る。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る文字認識装置の一実施形態を示すブロック図である。
【図２】図１の文字認識装置において実施される文字認識方法の第１の実施形態を示すフローチャートである。
【図３】図２におけるステップＳ２０３の処理を示すフローチャートである。
【図４】図１の文字認識装置において実施される文字認識方法の第２の実施形態を示すフローチャートである。
【図５】図４におけるステップＳ４０６の処理を示すフローチャートである。
【図６】図４におけるステップＳ４０９の処理を示すフローチャートである。
【図７】図５、図６の処理に替わる処理を示すフローチャートである。
【図８】図１の文字認識装置で実行される各種データ処理プログラム格納する記憶媒体のメモリマップである。
【図９】本発明に係る文字認識方法を複数の機器により実行する文字認識システムを示すブロック図である。
【符号の説明】
１０１・・・ＣＰＵ
１０２・・・ＲＯＭ
１０３・・・ＲＡＭ
１０４・・・外部記憶装置
１０５・・・ディスプレイ
１０６・・・キーボード
１０７・・・ポインティングデバイス
１０８・・・イメージスキャナ
１０９・・・ネットワークインターフェース
Claims (12)
- 第１の言語で描かれた文字画像を文字認識するのに適した第１の認識手段と、
第２の言語で描かれた文字画像を文字認識するのに適した第２の認識手段と、
前記第１の認識手段を用いて文書画像に含まれる複数の文字画像を文字認識した結果に対して、前記第１の認識手段で前記第２の言語として認識された文字画像を基点として隣接する文字画像の認識結果に基づき、前記第２の認識手段を用いて再認識させるための再認識範囲を設定する再認識範囲設定手段と、
を備えることを特徴とする文字認識装置。 - 前記再認識範囲設定手段は、前記再認識範囲に隣接する文字が第２の言語であったときに、前記再認識範囲を前記隣接する文字の範囲に拡大することを特徴とする請求項１記載の文字認識装置。
- 前記再認識範囲設定手段は、前記再認識範囲に隣接する文字の、前記第１の認識手段による認識結果の類似度が所定値以下のときに、前記再認識範囲を前記隣接する文字の範囲に拡大することを特徴とする請求項１に記載の文字認識装置。
- 前記再認識範囲設定手段は、各再認識範囲の文字の、前記第１の認識手段による認識結果の類似度が所定値以下のとき、当該再認識範囲をそのまま再認識する範囲と決定し、前記類似度が所定値より大きいとき、当該再認識範囲を再認識する範囲から除外することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の文字認識装置。
- 前記第１の認識手段による認識結果と、前記第２の認識手段による認識結果とを択一的に選択する認識結果選択手段をさらに備えることを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の文字認識装置。
- 前記認識結果選択手段は、前記再認識範囲の文字の、第２の認識手段による認識結果における文字の類似度が所定値以下のときに、第１の認識手段の認識結果を選択し、前記類似度が所定値より大きいときに、第２の認識手段の認識結果を選択することを特徴とする請求項５に記載の文字認識装置。
- 前記認識結果選択手段は、前記再認識範囲の文字の、第２の認識手段による認識結果における類似度の平均値が所定値以下のときに、第１の認識手段の認識結果を選択し、前記類似度の平均値が所定値より大きいときに、第２の認識手段の認識結果を選択することを特徴とする請求項５に記載の文字認識装置。
- 前記認識結果選択手段は、前記再認識範囲の文字の、第１の認識手段による認識結果における類似度の平均値と、第２の認識手段による認識結果における類似度の平均値とを比較し、前記第１の認識手段による類似度の平均値が、第２の認識手段による類似度の平均値以下のとき、第１の認識手段による認識結果を選択し、前記第２の認識手段による類似度の平均値が、第１の認識手段による類似度の平均値より大きいとき、第２の認識手段による認識結果を選択することを特徴とする請求項５に記載の文字認識装置。
- 更に、ネットワークを介して外部装置から前記文書画像を受信する受信手段と、
前記第１の認識手段および前記第２の認識手段および前記再認識範囲設定手段を用いて、文字認識した結果を前記外部装置に送信する送信手段と
を備えることを特徴とする請求項１に記載の文字認識装置。 - 第１の言語で描かれた文字画像を文字認識するのに適した第１の認識手順を用いて、文書画像に含まれる複数の文字画像を文字認識する文字認識ステップと、
前記第１の認識手順で第２の言語として認識された文字画像を基点として隣接する文字画像の認識結果に基づき、前記第２の言語で描かれた文字画像を文字認識するのに適した第２の認識手順を用いて再認識させるための再認識範囲を設定する再認識範囲設定ステップと、
前記再認識範囲設定ステップで設定された再認識範囲を、前記第２の手順を用いて文字認識する再認識ステップと
を備えることを特徴とする文字認識方法。 - 第１の言語で描かれた文字画像を文字認識するのに適した第１の認識手順を用いて、文書画像に含まれる複数の文字画像を文字認識する文字認識ステップと、
前記第１の認識手順で第２の言語として認識された文字画像を基点として隣接する文字画像の認識結果に基づき、前記第２の言語で描かれた文字画像を文字認識するのに適した第２の認識手順を用いて再認識させるための再認識範囲を設定する再認識範囲設定ステップと、
前記再認識範囲設定ステップで設定された再認識範囲を、前記第２の手順を用いて文字認識する再認識ステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラムコードを有する、コンピュータが実行可能なプログラム。 - 請求項１１に記載のプログラムが格納されたコンピュータ読取可能な記憶媒体。
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