JP2010108113A - 文字認識装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】正規化処理では、画像から文字ストロークの方向の情報を保持する特徴を抽出し、抽出した方向成分特徴のモーメントから画像中の文字の重心と境界を定め、文字のアスペクト比を保存する形で、固定サイズの正規化画像に変換する。まず、方向成分抽出61では、画像から文字ストロークの方向の情報を保持する特徴を抽出する。縦横別々に抽出する方法もある。重心の算出62と境界の算出63では、抽出した特徴のモーメントから文字の重心、境界を定める。アスペクト比算出35では、正規化画像中の文字のアスペクト比を、原画像の文字のアスペクト比から定める。正規化画像生成36では、定めたアスペクト比に従って、文字画像を予め定めた固定サイズの画像に変換する。
【選択図】図6
Description
判定結果を出力する出力部と、を有する。
前記ベクトル値が表す文字を認識辞書を用いて判定する識別部と、判定結果を出力する出力部と、を有することを特徴とする。
図1は、本発明の文字認識装置の一例を示す構成図である。
本発明の文字認識装置は、入力装置11、演算装置12、認識辞書13、表示装置14、パターンデータベース(DB)15を備える。
入力装置11は、コマンド等を入力するためのキーボードやマウス、および画像入力のためのスキャナ等の装置である。
演算装置12は、入力された画像を読み取り、入力画像中の文字を判定する。演算装置12は、CPU,メモリ、記憶装置等を備える。
認識辞書13は、認識辞書を保存する辞書データベースである。
表示装置14は、演算装置12による処理内容を適宜表示するディスプレイ等の装置である。表示装置14はなくてもよい。パターンDB15は、入力装置11によって入力されたパターンを格納する。本発明の実施形態の演算装置12は、文字認識手段を備える。
図5は、本発明の実施形態の演算装置12によって実行される文字認識手段の概要を示すフロー図である。なお、本発明の特徴は、方向成分を用いた正規化51の処理にある。文字認識装置は、入力された画像を読み取り、入力画像中の文字を判定し、判定結果を出力する。
入力21は、ユーザまたは、演算装置12によって実行されるプログラムによって、認識対象となる画像が入力される。
前処理22は、入力画像にノイズ除去、ぼかし処理等を施すことにより、ノイズやかすれ等の画像中の文字を判定する上で障害となる外乱要因をできる限り除去する。例えば、ノイズ除去処理では、ある閾値以下の大きさの孤立点を除去する。
方向成分を用いた正規化51は、入力画像の各々を予め指定しておいた固定サイズの画像に変換する。変換後の画像を正規化画像とよぶ。正規化は、様々なサイズで入ってくる入力画像を固定サイズの画像に変換することで、後の処理を統一することが主な目的の1つである。また、正規化のもう一つの主な目的は、様々な形で入ってくる入力画像を、同一文字間で文字の形のばらつきが小さくなるように固定サイズの画像に変換することである。これによって、同一文字カテゴリにある画像は、画像中の文字の形が似た正規化画像として表現されることになり、識別精度の向上に役立つ。本発明の特徴は、この方向成分を用いた正規化51の処理にある。詳細は、後述する。
出力26では、判定結果をディスプレイなどの表示装置や記憶装置等に出力する。
モーメント正規化法について説明する。図3に、処理の流れを示す。入力31によって入力される原画像f(x、y)のサイズを幅W0、高さH0とする(0≦x<W0,0≦y<H0、格子点は整数値とし、左からk1番目、下からk2番目の画素値をf(k1−1、k2−1)で表すことにする)。この原画像を幅L、高さLの画像サイズに正規化することを考える。
入力画像f(x、y)のモーメントmpqは、数1により定義される。
重心の算出33では、文字の重心座標(xc、yc)を計算する。文字の重心座標(xc、yc)は、m00、m10、m01を計算することで、数2によって与えられる。
境界の算出34では、境界の位置をf(x、y)の二次モーメントにより定める。文字の幅δxと高さδyは、m20、m02を計算することで、数3によって与えられる。αは、定数で、例えばα=5などとする。
出力37では、生成した正規化画像をメモリや記憶装置等に出力する。
以上が、モーメント正規化法の説明である。
図4に、バイモーメント正規化法による正規化の処理の流れを示す。境界の算出41、二次関数の作成42、正規化画像生成43の処理以外は、モーメント正規化法の処理と同じである。
以上のように、モーメント正規化法およびバイモーメント正規化法は、原画像f(x、y)のモーメントを用いて、文字画像の重心、境界を定める。
本発明の実施の形態における方向成分を用いた正規化51の処理について説明する。図6は、方向成分を用いた正規化51の処理の詳細を示したものである。本発明の特徴は、この方向成分を用いた正規化51の処理にある。
精度 99.55% 99.43% 99.70%
文字認識実験により、従来法の99.55%よりも高い認識精度99.70%が本発明による実施例1の正規化法で得られていることが分かる。
(実施例2)
図1は、本発明の文字認識装置の一例を示す構成図である。装置の構成は、実施例1と同様である。処理のフローは、図5に示す。本発明の特徴は、方向成分を用いた正規化51にある。方向成分を用いた正規化51の処理の詳細は、図6に示す。図5、図6に示す処理の詳細は、方向特徴抽出61を除いて実施例1と同様である。
精度 99.55% 99.43% 99.68%
文字認識実験により、従来法の99.55%よりも高い認識精度99.68%が本発明による実施例2の正規化法で得られていることが分かる。
(実施例3)
図1は、本発明の文字認識装置の一例を示す構成図である。装置の構成は、実施例1と同様である。処理のフローは、図5に示す。本発明の特徴は、方向成分を用いた正規化51の処理にある。方向成分を用いた正規化51の処理の詳細は、図7に示すフロー図に示される。
精度 99.55% 99.43% 99.69%
文字認識実験により、従来法の99.55%よりも高い認識精度99.69%が本発明による実施例3の正規化法で得られていることが分かる。
(実施例4)
図1は、本発明の文字認識装置の一例を示す構成図である。装置の構成は、実施例1、実施例2、実施例3と同様である。また、処理のフローは、図5に示す。本発明の特徴は、方向成分を用いた正規化51の処理にある。方向成分を用いた正規化51の処理の詳細は、図6または図7のフロー図に示される。方向成分抽出61の処理が、実施例1、実施例2、実施例3と異なる。
ぼかし処理によって、同一文字間での文字の形の違いを吸収することができ、この処理によって、さらに、同一文字間での正規化画像中の文字のばらつきを軽減することができる。
(実施例5)
図1は、本発明の認識辞書生成装置の一例を示す構成図である。
出力86では、作成した認識辞書を認識辞書13に保存する。
(実施例6)
図1は、本発明の文字認識装置の一例を示す構成図である。装置の構成は、実施例1と同様である。処理のフローは、図5に示す。本発明の特徴は、方向成分を用いた正規化51の処理にある。方向成分を用いた正規化51の処理の詳細は、図23に示すフロー図に示される。
出力37では、生成した正規化画像を出力する。
本実施例の方法では、正規化画像中の文字の太さのばらつきを軽減することができる。
12 演算装置
13 認識辞書
14 表示装置
15 パターンDB
21 入力
22 前処理
23 正規化
24 特徴抽出
25 識別
26 出力
31 入力
33 重心の算出
34 境界の算出
35 アスペクト比算出
36 正規化画像生成
37 出力
41 境界の算出
42 二次関数の作成
43 正規化画像生成
51 方向成分を用いた正規化
61 方向成分抽出
62 重心の算出
63 境界の算出
71 境界の算出
72 二次関数の作成
73 正規化画像生成
81 入力
82 前処理
83 方向成分を用いた正規化
84 特徴抽出
85 認識辞書生成
86 出力
91 文字画像抽出
92 正規化画像生成
101 認識辞書と特徴空間
111 原画像
121 モーメント正規化法による正規化画像
131 バイモーメント正規化法による正規化画像
141 フォントが異なるT
151 原画像
152 現画像のモーメント正規化法による正規化画像
153 原画像2
154 原画像2のモーメント正規化法による正規化画像
161 原画像
162 文字の重心と境界
171 輪郭画像
181 黒画素と周辺画素
191 原画像
192 モーメント法による正規化画像
193 本発明の正規化法による正規化画像
201 本発明の正規化法による正規化画像
211 縦方向の勾配特徴フィルター
212 横方向の勾配特徴フィルター
221 学習用サンプル
222 テスト用サンプル
231 原画像
232 モーメント正規化法
233 本発明において、輪郭を縦横に分離しない正規化法の場合
241 原画像
242 モーメント正規化法
243 本発明において、輪郭を縦横に分離しない正規化法の場合
244 本発明において、輪郭を縦横に分離した正規化法の場合
Claims (14)
- 認識対象となる画像を入力する入力部と、
前記入力画像から文字認識の妨げとなる外乱要因を低減する前処理部と、
前記前処理を施した後の画像を入力する入力ステップと、前記入力ステップによって入力された画像の各格子点において、その近傍の画素値の変化量から文字ストロークの方向の情報を保持する特徴を抽出する方向成分抽出ステップと、前記方向成分特徴から文字の重心を算出する重心の算出ステップと、前記重心から文字の境界までの距離を前記方向成分特徴のモーメントから算出する境界の算出ステップと、正規化後の文字のアスペクト比を定めるアスペクト比算出ステップと、前記境界によって囲まれる文字画像を予め定めておいた固定サイズの画像に変換する正規化画像生成ステップと、生成した前記正規化画像を出力する出力ステップと、を有する前処理後の画像を固定サイズの画像に変換し、正規化画像を生成する方向成分を用いた正規化部と、
前記正規化画像をベクトル空間上のベクトル値に変換する特徴抽出部と、
前記ベクトル値が表す文字を認識辞書を用いて判定する識別部と、
判定結果を出力する出力部と、
を有する文字認識装置。 - 請求項1における方向成分抽出ステップにおいて、入力された画像の各格子点において、その近傍の画素値の変化量から文字ストロークの縦と横の二方向の情報を保持する特徴を抽出し、重心の算出ステップにおいて、前記縦と横の方向成分特徴のモーメントからそれぞれ文字の重心の縦方向の座標と横方向の座標を算出し、境界の算出ステップにおいて、前記重心からの文字の境界の縦方向の位置を前記縦の方向成分特徴の二次モーメントから、前記重心からの文字の境界の横方向の位置を前記横の方向成分特徴の二次モーメントからそれぞれ算出することを特徴とする文字認識装置。
- 請求項1における境界の算出ステップにおいて、重心からの上方向、下方向、左方向、右方向の文字の境界までの距離を、それぞれ方向成分特徴の重心より上、下、左、右の部分の二次モーメントの値から定めることを特徴とする文字認識装置。
- 請求項1における方向成分抽出ステップにおいて、入力された画像の各格子点において、その近傍の画素値の変化量から文字ストロークの縦と横の二方向の情報を保持する特徴を抽出し、重心の算出ステップにおいて、前記縦と横の方向成分特徴のモーメントからそれぞれ文字の重心の縦方向の座標と横方向の座標を算出し、境界の算出ステップにおいて、重心からの上方向、下方向の文字の境界までの距離を、それぞれ縦の方向成分特徴の重心より上、下の部分の二次モーメントの値から定め、重心からの左方向、右方向の文字の境界までの距離を、それぞれ横の方向成分特徴の重心より左、右の部分の二次モーメントの値から定めることを特徴とする文字認識装置。
- 請求項1における方向成分抽出ステップにおいて、抽出した方向成分特徴にぼかし処理を加えることを特徴とする文字認識装置。
- 認識辞書生成用DBを入力する入力部と、
前記認識辞書生成用DBの各々の画像パターンから文字認識の妨げとなる外乱要因を低減する前処理部と、
前記前処理を施した後の画像を入力する入力ステップと、前記入力ステップによって入力された画像の各格子点において、その近傍の画素値の変化量から文字ストロークの方向の情報を保持する特徴を抽出する方向成分抽出ステップと、前記方向成分特徴から文字の重心を算出する重心の算出ステップと、前記重心から文字の境界までの距離を前記方向成分特徴のモーメントから算出する境界の算出ステップと、正規化後の文字のアスペクト比を定めるアスペクト比算出ステップと、前記境界によって囲まれる文字画像を予め定めておいた固定サイズの画像に変換する正規化画像生成ステップと、生成した前記正規化画像を出力する出力ステップと、を有する前処理後の画像を固定サイズの画像に変換し、正規化画像を生成する方向成分を用いた正規化部と、
前記各々の正規化画像をベクトル空間上のベクトル値に変換する特徴抽出部と、
前記各々のベクトル値の集合を用いて前記ベクトル空間を各々の文字カテゴリに対応する領域に分割し、その情報を保存した認識辞書を作成する認識辞書生成部と、
を有する認識辞書生成装置。 - 請求項6における方向成分抽出ステップにおいて、入力された画像の各格子点において、その近傍の画素値の変化量から文字ストロークの縦と横の二方向の情報を保持する特徴を抽出し、重心の算出ステップにおいて、前記縦と横の方向成分特徴のモーメントからそれぞれ文字の重心の縦方向の座標と横方向の座標を算出し、境界の算出ステップにおいて、前記重心からの文字の境界の縦方向の位置を前記縦の方向成分特徴の二次モーメントから、前記重心からの文字の境界の横方向の位置を前記横の方向成分特徴の二次モーメントからそれぞれ算出することを特徴とする認識辞書生成装置。
- 請求項6における境界の算出ステップにおいて、重心からの上方向、下方向、左方向、右方向の文字の境界までの距離を、それぞれ方向成分特徴の重心より上、下、左、右の部分の二次モーメントの値から定めることを特徴とする認識辞書生成装置。
- 請求項6における方向成分抽出ステップにおいて、入力された画像の各格子点において、その近傍の画素値の変化量から文字ストロークの縦と横の二方向の情報を保持する特徴を抽出し、重心の算出ステップにおいて、前記縦と横の方向成分特徴のモーメントからそれぞれ文字の重心の縦方向の座標と横方向の座標を算出し、境界の算出ステップにおいて、重心からの上方向、下方向の文字の境界までの距離を、それぞれ縦の方向成分特徴の重心より上、下の部分の二次モーメントの値から定め、重心からの左方向、右方向の文字の境界までの距離を、それぞれ横の方向成分特徴の重心より左、右の部分の二次モーメントの値から定めることを特徴とする認識辞書生成装置。
- 請求項6における方向成分抽出ステップにおいて、抽出した方向成分特徴にぼかし処理を加えることを特徴とする認識辞書生成装置。
- 認識対象となる画像を入力する入力部と、
前記入力画像から文字認識の妨げとなる外乱要因を低減する前処理部と、
前記前処理を施した後の画像を入力する入力ステップと、前記入力ステップによって入力された画像の文字ストロークから縦と横の二方向の情報を保持する特徴を抽出する方向成分抽出ステップと、画像中の文字画像部分を抽出する文字画像抽出ステップと、正規化後の文字のアスペクト比を定めるアスペクト比算出ステップと、前記文字画像を予め定めておいた固定サイズの画像に変換する正規化画像生成ステップと、生成した前記正規化画像を出力する出力ステップと、を有する前処理後の画像を固定サイズの画像に変換し、正規化画像を生成する方向成分を用いた正規化部と、
前記正規化画像をベクトル空間上のベクトル値に変換する特徴抽出部と、
前記ベクトル値が表す文字を認識辞書を用いて判定する識別部と、
判定結果を出力する出力部と、
を有する文字認識装置。 - 請求項11における画像中の文字画像部分を抽出する文字画像抽出ステップにおいて、画像中の背景画素でない部分を囲む最小の矩形により指定された部分を文字画像とすることを特徴とする文字認識装置。
- 請求項11における正規化画像生成ステップにおいて、縦方向、横方向の方向成分特徴から、それぞれ、縦方向、横方向のヒストグラムを算出し、ヒストグラムが均一になるように文字画像を正規化することで正規化画像を生成することを特徴とする文字認識装置。
- 請求項11における文字画像抽出ステップにおいて、方向成分特徴から文字の重心を算出し、前記重心からの文字の境界の位置を方向成分特徴の二次モーメントから算出し、前記文字の境界によって囲まれた部分を文字画像とすることを特徴とする文字認識装置。
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