JP2004094734A

JP2004094734A - 文字認識方法および文字認識装置

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Publication number: JP2004094734A
Application number: JP2002256913A
Authority: JP
Inventors: Tomohisa Suzuki; 鈴木　智久
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2002-09-02
Filing date: 2002-09-02
Publication date: 2004-03-25
Anticipated expiration: 2022-09-02
Also published as: JP3914119B2

Abstract

【課題】本発明は、単独では正確な判定を可能としない特徴量を複数組み合わせて印刷活字であるか手書き文字であるかの判定を行う構成として、単独の特徴量を用いた場合より正確な判定を行うことができるようにした文字認識方法及び文字認識装置を提供することを課題とする。
【解決手段】特徴抽出手段１０３は、文字抽出手段１０２で抽出された文字群毎に、印刷活字と手書き文字の判定に用いる特徴量を一種類または複数種類抽出する。また、特徴量の値が求まらないか無意味である場合には、値として「不定」を抽出結果とする。
【選択図】　　図１

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、入力画像より切り出した文字を認識処理する文字認識方法に関する。更に、本発明は、入力画像より切り出した文字が印刷活字であるか手書き文字であるかを判定し、その判定結果をもとに文字認識を行う文字認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
印刷活字と手書き文字の判定結果に従い文字認識方法や文字認識辞書を切替える文字認識処理に関わる技術として、従来では、検出された文字の高さのバラツキを表す特徴量により判定を行う特開平０５−１８９６０４号公報の方法（従来技術１）、検出された文字のサイズの頻度のエントロピーを特徴量として判定を行う特公平０６−３２０７４号公報の方法（従来技術２）、文字間隔の分散が実験値とほぼ等しい場合に印刷活字と判定し、そうでない場合はリジェクト文字数により判定を行う登録３０４５０８６号公報の方法（従来技術３）、検出された文字のストロークの方向性や太さ、直線性などの特徴量の内の一つまたは複数の組合せにより判定を行う特開平１０−１６２１０２号公報の方法（従来技術４）、文字矩形の面積、横幅、高さ、高さと横幅の比率、矩形の中心と行の中心の距離、矩形の中心の間隔のバラツキを表す特徴量の内の一つまたは複数の組合せを用いる特開平１０−２１４３０８号公報の方法（従来技術５）等が挙げられる。
【０００３】
上記した各従来技術のうち、従来技術１，２，５は、印刷活字の文字サイズが一般に、ほぼ一定であることを利用しているが、印刷活字へのノイズの付着や、かすれによる文字サイズの変化によって、印刷活字でも文字サイズにバラツキが現われることがあり、従って文字サイズのバラツキを表す特徴量では印刷活字と手書き文字を明瞭に判別できない場合がある。また、「１」や「−」など、横幅や高さ、面積等が他の文字のそれからかけ離れている文字が、判定の対象となる文字群に多数含まれている場合や、文字が少ない場合等に於いて、印刷活字のサイズや面積のバラツキが大きくなる場合があり、従ってサイズや面積のバラツキによる判定は困難になる。
【０００４】
また、従来技術３は、印刷活字に適した文字認識方法が手書き文字をリジェクトする確率が高く、手書き文字に適した文字認識方法が印刷活字をリジェクトする確率が高い場合には妥当な判定が行えるが、文字認識方法によってはそのようなリジェクト確率の差が全く期待できない場合もあるし、ノイズやかすれにより認識不能な文字が混入している場合は、誤った字種に適した文字認識方法で認識を行った場合の方がリジェクト文字数が少なくなってしまう場合もある。
【０００５】
また、従来技術４で用いているストロークの方向性や直線性に関する特徴量は、漢字など直線状のストロークが大い文字を認識対象としている場合や、対象とする文字群の中の文字数が多く、直線状のストロークが多い場合には有効であるが、直線成分が少ない数字やアルファベットの小文字、平仮名等を扱う場合は直線成分が少ないため判定が困難である。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
上述したように従来では、ノイズやかすれによる文字の劣化、文字数の不足、判定対象の文字のサイズ等の例外等により、単独の特徴による判定が困難な場合が多いという問題があった。
【０００７】
本発明は上記実情に鑑みなされたもので、入力画像より切り出した読み取り対象文字が、印刷活字であるか手書き文字であるかの判定を正確に行うことができる信頼性の高い文字認識が可能な文字認識方法及び文字認識装置を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明は、単独では正確な判定を可能としない特徴量を複数組み合わせて印刷活字であるか手書き文字であるかの判定を行う構成として、単独の特徴量を用いた場合より正確な判定を行うことができるようにした文字認識方法及び文字認識装置を特徴とする。
【０００９】
また、本発明は、入力画像より切り出した読み取り対象文字が、印刷活字であるか手書き文字であるかその判断がつかない字種であるかを判定し、その判定結果により、印刷活字に適した文字認識手段、手書き文字に適した文字認識手段、または印刷活字と手書き文字の両方に適用可能な文字認識手段のいずれかを用いて文字認識を行う構成として、字種判定が困難な場合でも、字種判定の誤りによる精度低下を防ぐことができるようにしたことを特徴とする。
【００１０】
即ち、本発明は、入力画像より抽出した文字群が手書き文字であるか印刷活字であるかをその特徴量をもとに判定し、その判定結果をもとに文字認識処理を実行する文字認識装置に於いて、前記入力画像より抽出した文字群から、印刷活字と手書き文字の判定に用いる複数の特徴量を抽出する特徴抽出手段と、前記特徴抽出手段で抽出した特徴量の各々について、値が求まる場合はその値の関数を、値が不定である場合は特徴量に対して予め定められた定数を、それぞれ注目特徴量に対応する関数値として、この関数値をもとに印刷活字と手書き文字の判定に用いる評価値を求め、この評価値が予め定められた閾値未満である場合は手書き文字、上記評価値が上記閾値以上である場合は印刷活字と判定する文字種判定手段と、前記文字種判定手段による判定結果が手書き文字である場合に前記文字抽出手段で抽出された文字を認識する手書き文字認識手段と、前記文字種判定手段による判定結果が印刷活字である場合に前記文字抽出手段で抽出された文字を認識する印刷活字認識手段とを具備したことを特徴とする。このように、特徴量を複数組み合わせて判定を行う機能をもつことで、単独の特徴量を用いた場合に比し、より正確な判定を行うことができる。また、値が不定となり得る特徴量についても評価値の計算式への組込みを可能とする仕組みを導入することで、より多くの特徴量の組込みを可能とし、より高精度な判定を行うことが可能となる。
【００１１】
また、本発明は、入力画像より抽出した文字群が手書き文字であるか印刷活字であるかをその特徴量をもとに判定し、その判定結果をもとに文字認識処理を実行する文字認識装置であって、入力画像に対しノイズ除去及び二値化処理を行って認識対象領域を切り出す前処理手段と、前処理手段で切り出した認識対象領域から文字群を抽出する文字抽出手段と、前記文字抽出手段で抽出した文字群から、印刷活字と手書き文字の判定に用いる特徴量を一つまたは複数抽出する特徴抽出手段と、前記特徴抽出手段で抽出した特徴量を用いて前記文字抽出手段で抽出した文字群が、印刷活字、手書き文字、印刷活字であるか手書き文字であるか不明な不明字種のいずれであるかを判定する文字種判定手段と、前記文字種判定手段による判定結果が手書き文字である場合にその判定結果に従う辞書を用いて前記文字抽出手段で抽出された文字を認識する手書き文字認識手段と、前記文字種判定手段による判定結果が印刷活字である場合にその判定結果に従う辞書を用いて前記文字抽出手段で抽出された文字を認識する印刷活字認識手段と、前記文字種判定手段による判定結果が不明字種である場合にその判定結果に従う辞書を用いて前記文字抽出手段で抽出された文字を認識する不明字種認識手段とを具備したことを特徴とする。このように、字種判定が困難な場合に、印刷活字と手書き文字の両方に適用可能な文字認識手段（認識用辞書）を適用することにより、字種判定が困難な場合でも、字種判定の誤りによる精度低下を防ぐことができる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
本発明に於いては、単独では正確な判定を可能としない特徴量を複数組み合わせて正確な判定を行うことと、異常値を示すことがある特徴量や、抽出不能になる場合がある特徴量をも判定に利用している。
【００１３】
本発明の第１実施形態は、図１に示すように、前処理手段１０１、文字抽出手段１０２、特徴抽出手段１０３、文字種判定手段１０４、手書き文字認識手段１０５、印刷活字認識手段１０６等の構成要素を有する。
【００１４】
前処理手段１０１は、入力画像に対して、ノイズ除去や二値化、フォーム除去等を行って、認識対象領域を切り出す。文字抽出手段１０２は上記前処理手段１０１で切り出した認識対象領域から認識対象となる文字群を抽出する。特徴抽出手段１０３は上記文字抽出手段１０２で抽出した文字群から、印刷活字と手書き文字の判定を行うための特徴量を一つまたは複数抽出する。
【００１５】
文字種判定手段１０４は、上記特徴抽出手段１０３で抽出した特徴量の関数として、手書き文字と印刷活字の判定を行うための評価値を計算し、予め定められた閾値との比較により、「印刷活字」であるか「手書き文字」であるかを判定し、その結果が「印刷活字」なら印刷活字認識手段１０６により上記抽出した文字群の認識を行い、「手書き文字」なら手書き文字認識手段１０５により上記抽出した文字群の認識を行う。
【００１６】
また、本発明の第２実施形態は、図１０に示すように、上記図１に示す第１実施形態の各構成要素に加えて、不明字種認識手段２０７を有する。
【００１７】
文字種判定手段２０４は、上記特徴抽出手段２０３で抽出した特徴量の関数として、手書き文字と印刷活字の判定を行うための評価値を計算し、予め定められた閾値との比較により、「印刷活字」であるか「手書き文字」であるか「印刷活字であるか手書き文字かが不明な字種」であるかを判定し、その結果が「印刷活字」であれば印刷活字認識手段２０６により、「手書き文字」であれば手書き文字認識手段２０５により、また「不明字種」であれば不明字種認識手段２０７によって、それぞれ抽出した文字群の認識を行う。
【００１８】
ここで上記文字種判定手段１０４，２０４での評価値の計算は、各特徴量ｕ_ｉの関数ｇ_ｉ（ｕ_ｉ）の関数ｆ（ｇ_１（ｕ_１），…，ｇ_Ｎ（ｕ_Ｎ））によって行われるが、値が不定となる特徴量ｕ_ｉについては、ｇ_ｉ（ｕ_ｉ）の替わりに定数を用いることによって、値が不定となり得る特徴量の利用も可能としている。
【００１９】
以下に本発明の各実施形態について具体例を挙げて説明する。尚、本発明の処理機能およびその処理手順については、汎用のコンピュータに、文字認識用のソフトウェアを組み込むことによって構成できるため、以下ではそのような構成を仮定して説明を行う。ただし、本発明は各手段を専用ハードウェアの集合体や分散処理用のコンピューターのネットワークシステムとしても構成することもでき、上述の手段の全てを具備する構成ならば、ここで挙げた構成に限らず、どのようなもので実施してもよい。
【００２０】
先ず図１乃至図９を参照して本発明の第１実施形態を説明する。
【００２１】
図１に於いて、前処理手段１０１では、入力された画像（スキャナで読み取った文書画像）に対して、処理対象の欄の周辺の画像の切り出しや、二値化、ノイズ除去、フォーム除去等の画像処理が行われる。また、認識対象が帳票上の文字である場合は、罫線やプレプリント等のフォームの除去も行われる。
【００２２】
文字抽出手段１０２では前処理手段１０１の出力画像から、認識対象となる文字群の文字毎の画像と位置情報の抽出が行われる。
【００２３】
特徴抽出手段１０３では、文字抽出手段１０２で抽出された文字群毎に、印刷活字と手書き文字の判定に用いる特徴量が一種類または複数種類抽出される。また、特徴量と入力によっては、特徴量の値が求まらないか無意味である場合があるので、そのような場合には、値として「不定」を抽出結果とする。
【００２４】
抽出する特徴量としては、例えば、以下で説明する、「文字矩形の端の並びからのずれ」を表す特徴量ｕ_１、「同じ文字の字形の不一致」を表す特徴量ｕ_２、「文字認識方法毎のリジェクト文字数の違い」を表す特徴量ｕ_３の３種類が挙げられる。
【００２５】
ここでは、これら３種類の特徴量ｕ_１、ｕ_２、ｕ_３を適用するものとする。この３種類の特徴量ｕ_１、ｕ_２、ｕ_３の抽出方法について述べる。
【００２６】
先ず文字矩形の端の並びからのずれを表す特徴量ｕ_１の抽出方法について、図４及び図５を参照して説明する。
【００２７】
文字矩形の端の並びからのずれを表す特徴量ｕ_１は、文字群中の文字数をＮ、ｎ番目の文字の外接矩形の上端のＹ座標をｙ_ｔｎ、ｎ番目の文字の外接矩形の下端のＹ座標をｙ_ｂｎとおくと、次の式で求められるｙ_ｔ，ｙ_ｂについて、
【数１】

【数２】

ｙ_ｂ−ｙ_ｔを最小化するαを勾配法で求め、計算式
【数３】

を計算することによって求める。ただし、ｍｅｄｉａｎ（ｘ_ｎ）は全ｎについてのｘ_ｎの中央値とする。
【００２８】
上記の方法で求めたｙ_ｔ、ｙ_ｂ、αにより文字の上端と下端の並びが
【数４】

【数５】

と近似されるので（図４参照）、
｜ｙ_ｔｎ−（ｎα＋ｙ_ｔ）｜，｜ｙ_ｂｎ−（ｎα＋ｙ_ｂ）｜
はｎ番目の文字の上端、下端の文字並びからのずれを表し、ｕ_１は文字矩形の端の並びからのずれの評価尺度として機能する（図５参照）。
【００２９】
上記（式３）は、Ｎ＝１の場合、必ず０になり、印刷活字、手書き文字の違いとは無関係なので、Ｎ＝１の場合はｕ_１を「不定」とする。
【００３０】
次に、同じ文字の字形の不一致を表す特徴量ｕ_２について図６乃至図９を参照して説明する。
【００３１】
同じ文字の字形の不一致を表す特徴量ｕ_２は、文字の種類の数をＣ、文字の種類の番号をｃ、ｎ番目の文字の認識結果の文字の種類の番号をｃ_ｎ、ｎ番目の文字の画像の前景画素数をａ_ｎ、ｎ番目の文字とｍ番目の文字の画像の左上の角を図６に示すように合わせて重ね合わせた時に、両方の画像で黒画素である画素の個数をｖ_ｍ，ｎとおくと、
【数６】

によって求める。
【００３２】
ここでは、二つの文字画像を重ねる際に左上の角を合わせているが、図７に示すように、重心や二つの文字画像の外接矩形の中心を合わせて重ね合わせる方法、図８に示すように、外接矩形の上辺の中心（図５）を合わせて重ね合わせる方法、または図９に示すように、下辺の中心を合わせて重ね合わせる方法等であっもよい。この際、同じ文字が文字群に含まれていない場合は、上記（式６）を計算することができないので、ｕ_２を「不定」とする。
【００３３】
次に、文字認識方法毎のリジェクト文字数の違いを表す特徴量ｕ_３について説明する。文字認識方法毎のリジェクト文字数の違いを表す特徴量ｕ_３は、印刷活字に適した文字認識方法と、手書き文字に適した文字認識方法の二種類の文字認識方法により、文字群中の一部または、全部の文字の認識を行った後、印刷活字に適した文字認識方法でのリジェクト文字数ｒ_ｐと手書き文字に適した文字認識方法でのリジェクト文字数ｒ_ｈから次の式で求める。
【００３４】
【数７】

【００３５】
リジェクト文字数ｒ_ｐとｒ_ｈを求めるために行った文字認識の結果は、そのまま廃棄してもよいが、廃棄せずに保存しておき、手書き文字認識手段と印刷活字認識手段１０６でキャッシュデータとして利用してもよい。
【００３６】
以上では、特徴抽出手段１０３で抽出する特徴量の例として、３種類の特徴量を示したが、特徴抽出手段１０３で抽出する特徴量としては、印刷活字と手書き文字との違いを表していると考えられるものならば、上記した以外にいかなる量を用いてもよく、その種類の個数も任意である。
【００３７】
文字種判定手段１０４では、特徴抽出手段１０３で抽出した特徴をもとに、文字抽出手段１０２で抽出した文字群が、印刷活字であるか、あるいは手書き文字であるかを示す評価値ｓを求めて、この評価値ｓが予め定められた閾値θより大きい場合は印刷活字、閾値θ以下である場合は手書き文字であるとの判定が行われる。
【００３８】
特徴量の個数をｄ、ｉ番目の特徴量をｕ_ｉとおくと、評価値ｓは関数ｆ、関数群ｇ_ｉにより
【数８】

と求められる。
【００３９】
ｇ_ｉ（ｕ_ｉ）としては、
【数９】

を用いることができる。ただし、ｃ_ｉは予め定められた定数である。この際の定数ｃ_ｉを選択的に用いる関数群ｇ_ｉの概念図を図２に示している。
【００４０】
関数ｆとしては、ｇ_ｉ（ｕ_ｉ）の線形結合
【数１０】

を用いることができる。ただし、ｗ_ｉは予め定められた定数である。
【００４１】
以上の例では、ｆとして、ｇ_ｉ（ｕ_ｉ）線形結合を用いているが、ｆとしては、ｇ_ｉ（ｕ_ｉ）の二次形式
【数１１】

をはじめ、ｇ_ｉ（ｕ_ｉ）の関数ならば、いかなる関数を用いてもよい。
【００４２】
ただし、
【数１２】

であり、Ｗは予め定められた対称行列である。
【００４３】
また、ｇ_ｉ（ｕ_ｉ）としては、
【数１３】

を用いることもできる。この際の定数ｃ_ｉを選択的に用いる関数群ｇ_ｉの概念図を図３に示している。
【００４４】
ｈ_ｉとしては、
【数１４】

をはじめ、ｕ_ｉの関数ならば、いかなる関数を用いてもよい。ただし、β_ｉ，γ_ｉは予め定められた定数である。
【００４５】
文字種判定手段１０４による判定結果が、手書き文字である場合には、文字抽出手段１０２で抽出された文字が手書き文字認識手段１０５によって認識され、文字種判定手段１０４による判定結果が、印刷活字である場合には、印刷活字認識手段１０６によって認識され、その認識結果が出力される。この際、手書き文字認識手段１０５と、印刷活字認識手段１０６とは、それぞれ学習機能を含む辞書内容及び認識アルゴリズムを異にする。
【００４６】
次に本発明の第２実施形態を説明する。この第２実施形態は、図１０に示すように、前処理手段２０１、文字抽出手段２０２、特徴抽出手段２０３、文字種判定手段２０４、手書き文字認識手段２０５、印刷活字認識手段２０６、不明字種認識手段２０７等の構成要素を有する。ここで、前処理手段２０１、文字抽出手段２０２、特徴抽出手段２０３、手書き文字認識手段２０５、印刷活字認識手段２０６は、それぞれ上記図１に示す第１実施形態と同様の機能構成であり、ここでは具体的な動作説明を省略する。
【００４７】
文字種判定手段２０４は、特徴抽出手段２０３で抽出した特徴量を用いて、文字抽出手段２０２で抽出した文字群が、印刷活字であるか、手書き文字であるか、印刷活字であるか手書き文字かが不明な字種であるかの判定を行う。即ち、文字種判定手段２０４は、特徴抽出手段２０３で抽出した特徴をもとに、文字抽出手段２０２で抽出した文字群が、印刷活字であるか、あるいは手書き文字であるかを示す評価値ｓを求め、この評価値ｓが予め定められた閾値θ_ｐより大きい場合は印刷活字、評価値ｓが予め定められた閾値θ_ｈより小さい場合は手書き文字と判定する。また、評価値ｓが［ｓ＜＝θ_ｐかつｓ＞＝θ_ｈ］である場合は、印刷活字であるか手書き文字かが不明な字種であると判定する。
【００４８】
文字種判定手段２０４による判定結果が、手書き文字である場合には、文字抽出手段２０２で抽出された文字を手書き文字認識手段２０５によって認識し、印刷活字である場合には印刷活字認識手段２０６によって認識し、印刷活字であるか手書き文字であるかが不明な字種であると判定した場合には、不明字種認識手段２０７によって認識して、その認識結果を出力する。この第２実施形態に於いても手書き文字認識手段２０５と、印刷活字認識手段２０６と、不明字種認識手段２０７とは、それぞれ学習機能を含む辞書内容及び認識アルゴリズムを異にする。
【００４９】
【発明の効果】
以上詳記したように本発明によれば、入力画像より切り出した読み取り対象文字が、印刷活字であるか手書き文字であるかの判定を正確に行うことができる信頼性の高い文字認識が可能となる。即ち、本発明によれば、単独では正確な判定を可能としない特徴量を複数組み合わせることにより、単独の特徴量を用いた場合より正確な判定を行うことができる。また、値が不定となり得る特徴量についても評価値の計算式への組込みを可能とする仕組みを導入することにより、より多くの特徴量の組込みを可能とし、より高精度な判定を行うことが可能である。また、字種判定が困難な場合に印刷活字と手書き文字の両方に適用可能な文字認識方法を適用することにより、字種判定が困難な場合でも、字種判定の誤りによる精度低下を防ぐことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施形態に於ける要部の構成を示すブロック図。
【図２】上記実施形態に於ける（９式）の概念図。
【図３】上記実施形態に於ける（１３式）の概念図。
【図４】上記実施形態に於ける特徴量ｕ_１の抽出方法を説明するための図。
【図５】上記実施形態に於ける特徴量ｕ_１の抽出方法を説明するための図。
【図６】上記実施形態に於ける特徴量ｕ_２の抽出方法を説明するための図。
【図７】上記実施形態に於ける特徴量ｕ_２の抽出方法を説明するための図。
【図８】上記実施形態に於ける特徴量ｕ_２の抽出方法を説明するための図。
【図９】上記実施形態に於ける特徴量ｕ_２の抽出方法を説明するための図。
【図１０】本発明の第２実施形態に於ける要部の構成を示すブロック図。
【符号の説明】
１０１，２０１…前処理手段
１０２，２０２…文字抽出手段
１０３，２０３…特徴抽出手段
１０４，２０４…文字種判定手段
１０５，２０５…手書き文字認識手段
１０６，２０６…印刷活字認識手段
２０７…不明字種認識手段

Claims

入力画像より文字群を抽出し、抽出した文字群から手書き文字と印刷活字の判定を行うための所定数の特徴量を抽出し、抽出した特徴量から前記文字群が印刷活字であるか手書き文字であるかを判定して、その判定結果に従い、手書き文字認識用の辞書を用いた文字認識処理、若しくは印刷活字認識用の辞書を用いた文字認識処理を実行する文字認識方法に於いて、
前記文字群が印刷活字であるか手書き文字であるかを判定する処理に、
前記抽出した特徴量の各々について、値が求まる場合はその値の関数を、値が不定である場合は予め定められた定数を、それぞれ注目する特徴量に対応する関数値として取得するステップと、
前記ステップで取得した関数値をもとに前記判定に用いる評価値を求めるステップと、
前記ステップで求めた評価値が予め定められた閾値未満であるか否かにより、前記抽出した文字群が手書き文字であるか印刷活字であるかを判定するステップと
を具備したことを特徴とする文字認識方法。
入力画像より抽出した文字群が手書き文字であるか印刷活字であるかをその特徴量をもとに判定し、その判定結果をもとに文字認識処理を実行する文字認識方法に於いて、
前記特徴量から、前記抽出した文字群が、印刷活字、手書き文字、不明字種のいずれであるかを判定する文字種判定ステップと、
前記文字種判定ステップによる判定結果に従い、予め用意された印刷活字認識用の辞書、手書き文字認識用の辞書、不明字種認識用の辞書から、対応する辞書を用いて前記抽出された文字を認識する認識ステップと
を具備したことを特徴とする文字認識方法。
入力画像から認識対象領域を切り出す前処理ステップと、
前記前処理ステップで切り出した認識対象領域から文字群を抽出する文字抽出ステップと、
前記文字抽出ステップで抽出した文字群から、印刷活字と手書き文字の判定に用いる複数の特徴量を抽出する特徴抽出ステップと、
前記特徴抽出ステップで抽出した特徴量を用いて抽出した文字群が印刷活字であるか手書き文字であるかの判定を行う文字種判定ステップと、
前記文字種判定ステップによる判定結果が手書き文字である場合に前記文字抽出ステップで抽出された文字を認識する手書き文字認識ステップと、
前記文字種判定ステップによる判定結果が印刷活字である場合に前記文字抽出ステップで抽出された文字を認識する印刷活字認識ステップとを有し、
前記文字種判定ステップは、前記特徴抽出ステップで抽出した特徴量の各々について、値が求まる場合はその値の関数を、値が不定である場合は特徴量に対して予め定められた定数を、それぞれ注目特徴量に対応する関数値として、この関数値をもとに評価値を求め、この評価値が予め定められた閾値未満である場合は手書き文字、上記評価値が上記閾値以上である場合は印刷活字と判定することを特徴とする文字認識方法。
入力画像から認識対象領域を切り出す前処理ステップと、
前記前処理ステップで切り出した認識対象領域から文字群を抽出する文字抽出ステップと、
前記文字抽出ステップで抽出した文字群から、印刷活字と手書き文字の判定に用いる特徴量を一つまたは複数抽出する特徴抽出ステップと、
前記特徴抽出ステップで抽出した特徴量を用いて、前記文字抽出ステップで抽出した文字群が、印刷活字、手書き文字、印刷活字であるか手書き文字かが不明な字種のいずれであるかを判定を行う文字種判定ステップと、
前記文字種判定ステップによる判定結果が手書き文字である場合に前記文字抽出ステップで抽出された文字を認識する手書き文字認識ステップと、
前記文字種判定ステップによる判定結果が印刷活字である場合に前記文字抽出ステップで抽出された文字を認識する印刷活字認識ステップと、
前記文字種判定ステップによる判定結果が不明な字種であると判定された場合に前記文字抽出ステップで抽出された文字を認識する不明字種認識ステップと
を具備したことを特徴とする文字認識方法。
前記特徴抽出ステップで抽出する特徴量には、前記文字抽出ステップで抽出した文字群の文字矩形の端の並びからのずれを表す量をもとに抽出した特徴量を含む請求項３または４記載の文字認識方法。
前記特徴抽出ステップで抽出する特徴量には、前記文字抽出ステップで抽出した文字群について同じ文字の字形の不一致を表す量を用いて抽出した特徴量を含む請求項３または４記載の文字認識方法。
入力画像に対しノイズ除去及び二値化処理を行って認識対象領域を切り出す前処理手段と、
前処理手段で切り出した認識対象領域から文字群を抽出する文字抽出手段と、
前記文字抽出手段で抽出した文字群から、印刷活字と手書き文字の判定に用いる複数の特徴量を抽出する特徴抽出手段と、
前記特徴抽出手段で抽出した特徴量の各々について、値が求まる場合はその値の関数を、値が不定である場合は特徴量に対して予め定められた定数を、それぞれ注目特徴量に対応する関数値として、この関数値をもとに印刷活字と手書き文字の判定に用いる評価値を求め、この評価値が予め定められた閾値未満である場合は手書き文字、上記評価値が上記閾値以上である場合は印刷活字と判定する文字種判定手段と、
前記文字種判定手段による判定結果が手書き文字である場合に前記文字抽出手段で抽出された文字を認識する手書き文字認識手段と、
前記文字種判定手段による判定結果が印刷活字である場合に前記文字抽出手段で抽出された文字を認識する印刷活字認識手段と
を具備したことを特徴とする文字認識装置。
入力画像に対しノイズ除去及び二値化処理を行って認識対象領域を切り出す前処理手段と、
前処理手段で切り出した認識対象領域から文字群を抽出する文字抽出手段と、
前記文字抽出手段で抽出した文字群から、印刷活字と手書き文字の判定に用いる特徴量を一つまたは複数抽出する特徴抽出手段と、
前記特徴抽出手段で抽出した特徴量を用いて前記文字抽出手段で抽出した文字群が、印刷活字、手書き文字、印刷活字であるか手書き文字であるか不明な不明字種のいずれであるかを判定する文字種判定手段と、
前記文字種判定手段による判定結果が手書き文字である場合にその判定結果に従う辞書を用いて前記文字抽出手段で抽出された文字を認識する手書き文字認識手段と、
前記文字種判定手段による判定結果が印刷活字である場合にその判定結果に従う辞書を用いて前記文字抽出手段で抽出された文字を認識する印刷活字認識手段と、
前記文字種判定手段による判定結果が不明字種である場合にその判定結果に従う辞書を用いて前記文字抽出手段で抽出された文字を認識する不明字種認識手段と
を具備したことを特徴とする文字認識装置。
前記特徴抽出手段で抽出する特徴量には、前記文字抽出手段で抽出した文字群の文字矩形の端の並びからのずれを表す量をもとに抽出した特徴量を含む請求項７または８記載の文字認識装置。
前記特徴抽出手段で抽出する特徴量には、前記文字抽出ステップで抽出した文字群について同じ文字の字形の不一致を表す量を用いて抽出した特徴量を含む請求項７または８記載の文字認識装置。