JP2902905B2

JP2902905B2 - 文字認識装置

Info

Publication number: JP2902905B2
Application number: JP5158769A
Authority: JP
Inventors: 徹宮前; 浩一樋口
Original assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Current assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Priority date: 1993-06-29
Filing date: 1993-06-29
Publication date: 1999-06-07
Anticipated expiration: 2014-06-07
Also published as: JPH0714005A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、一部がかすれたよう
な局所的に線幅の異なる文字パタンに対処した高精度な
文字認識装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、入力文字パタンの特徴を抽出し、
予め用意した辞書との照合によって、認識結果を出力す
る文字認識装置としては、例えば特公昭６０−３８７５
６に開示されるものがあった。この文字認識装置による
処理の概要について以下に説明する。

【０００３】先ず、入力文字パタンの各セルの明るさを
光電変換によって、量子化された電気信号である２値画
像に変換し、この２値画像をパタンレジスタに格納して
おく。そして前記パタンレジスタ内の文字パタンの外接
枠を検出し、外接枠内の文字パタンの線幅を計算する。
次に外接枠内の文字パタンに対して、水平、垂直、右斜
め、左斜め方向に走査し、前記線幅を閾値とする連続黒
画素成分を検出することによって、４種のサブパタンを
抽出する。また、前記パタンレジスタの外接枠内の文字
パタンに対して、各分割領域内の黒画素数が同数になる
ように垂直方向、水平方向に格子状となるＮ×Ｍ個の部
分領域に非線形分割する。次に４種のサブパタンのそれ
ぞれについて、分割された部分領域内における該サブパ
タンの黒画素数を計数し、これを文字パタンの大きさで
正規化することによって、各方向における文字線の分布
状態を反映するＮ×Ｍ×４次元の特徴マトリクスを抽出
する。そして前記特徴マトリクスと予め用意された複数
の標準文字の特徴マトリクスである辞書とを照合し、該
照合結果より該入力文字パタンの認識結果を出力すると
いうものであった。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかし、前記文字認識
装置においては、以下のような問題点があった。すなわ
ち、従来技術では、入力された文字パタンの外接枠内の
２値画像に対して、水平、垂直、右斜め、左斜めの４方
向にそれぞれ走査し、当該文字パタンの平均線幅の２倍
を閾値として、連続した黒画素よりなるストロ−クを抽
出し、それらの分布を表わす４種のサブパタンを抽出し
ていた。しかし、従来のサブパタンの抽出方法では、当
然ながら線幅の２倍より小さい連続黒画素数を持つスト
ロ−ク成分は抽出されない。従って、一部がかすれたよ
うな文字パタン、即ち、局所的な線幅が他の部分と比較
して極めて小さくなっている文字パタン等は、そのかす
れた部分がサブパタン及びサブパタンに基づいて抽出さ
れる特徴マトリクスに反映されず、その結果、認識性能
が低下するという問題点があった。

【０００５】このような場合の例を図４及び図６（ａ）
に示す。図４は、アルファベットの「Ｑ」の字のひげの
部分、即ち波線４０１で囲まれた領域内のセグメントが
かすれて３つに分裂してしまった場合を表している。こ
のかすれたひげの部分は、本来ならば、左斜め方向の走
査によって、ストロ−クの一部として検出されるわけで
あるが、この例では、いかなる方向の走査においてもサ
ブパタンの一部としては検出されない。従って、ひげの
部分は特徴に反映されず、ひげのない類似文字、例え
ば、「Ｏ」等に誤読する確率が増大することになる。ま
た図６（ａ）には漢字の「因」の字を示している。この
場合、「因」を構成する要素の内、外側の部分である
「口」に対し、内側の部分である「大」が通常より小さ
く書かれ、文字全体の平均線幅の２倍以下の大きさしか
持たないため、平均線幅を用いた走査では、図６
（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）に示したように「大」
の字がどのサブパタンにも反映されないといった事態が
生じ、大きな問題点となる。

【０００６】また、上述のように一部がかすれたり、小
さく書かれたりした文字パタンではないときでも、一部
がつぶれたことにより平均線幅の値が非常に大きくな
り、その結果、通常のストロ−クがサブパタンとして検
出されず、故に特徴マトリクスに反映されず、認識性能
の低下をもたらすという問題点があった。このような場
合の例を図５に示す。図５は、数字の「５」において、
下部がル−プを作りつぶれてしまった例であるが、この
とき、文字全体の平均線幅は大きな値となり、その結
果、例えば、波線５０１で示されたような通常に書かれ
たストロ−クの部分等は線幅の２倍以下の大きさとなっ
てしまい、結局、サブパタンとして抽出されなくなる。
従って、波線５０１が示すストロ−クがないパタンとし
て、特徴抽出されるので、例えば「６」等に極めて類似
してくることになり、「６」に誤読する確率が増大す
る。

【０００７】本発明は、前記従来のサブパタン抽出方法
において、文字を構成する各ストロ−ク成分の線幅が平
均線幅に近いところで分布する場合には、有効な特徴抽
出となり得る一方、局所的なストロ−クの線幅値が他の
部分の線幅値と大きな差がある場合、即ち、一部がつぶ
れていたり、かすれていたりする等のような文字パタン
に対しては、適切な特徴抽出ができず認識性能の低下を
もたらすといった問題点を除去し、局所線幅の異なる各
ストロ−ク成分のそれぞれに対して、最適な閾値で各方
向から走査してサブパタンを抽出し、該サブパタンに基
づいた特徴抽出、認識処理を行うことによって、局所的
な線幅に大きなばらつきのある低品質の文字パタンに対
しても、高精度で、安定な認識性能の得られる文字認識
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、前記課題を解
決するために、帳票等に記入された文字パタンを光学的
に走査して、量子化された電気信号である２値画像に変
換する光電変換部と、前記２値画像に変換された文字パ
タンを格納するパタンレジスタと、前記パタンレジスタ
内の文字パタンの外接枠を検出する外接枠検出部と、前
記パタンレジスタの外接枠内の文字パタンの線幅を算出
する線幅計算部と、前記パタンレジスタの外接枠内の文
字パタンに対して水平、垂直、右斜め、左斜めの各方向
に走査し、走査線上の黒画素の連続数が前記線幅に基づ
いて定められた閾値を超えた場合にストロークとして検
出し、これらのストロークの分布を表わすサブパタンを
各方向毎に４種類抽出するサブパタン抽出部と、前記パ
タンレジスタの外接枠内の２値画像及び前記４種類のサ
ブパタンより、文字パタンを構成する黒画素の中で、４
種類のサブパタンのいずれにも属さない黒画素の集合を
かすれパタンとして抽出するかすれパタン抽出部と、前
記かすれパタンを構成するセグメントのうち、微小なセ
グメントを除去する微小セグメント除去部と、前記かす
れパタンの線幅を算出するかすれパタン線幅計算部と、
前記かすれパタンについてサブパタン抽出の必要有りと
判定された場合に微小セグメントを除去したかすれパタ
ンに対して水平、垂直、右斜め、左斜めの各方向に走査
し、走査線上の黒画素の連続数が前記かすれパタンの線
幅に基づいて定められた閾値を超えた場合にストローク
として検出し、これらのストロークの分布を表わすかす
れサブパタンを各方向毎に４種類抽出するかすれサブパ
タン抽出部と、前記サブパタン及び前記かすれサブパタ
ンの特徴を抽出する特徴抽出部と、前記サブパタンの特
徴と前記かすれサブパタンの特徴とを合成し、合成特徴
を得る合成部と、前記合成特徴と予め用意された辞書の
特徴とを照合して最終的な認識結果を出力する識別部と
を有することを特徴とする。

【０００９】

【作用】本発明によれば、原文字パタンの平均線幅に基
づいた文字のストロークの分布状態を表わすサブパタン
が各走査方向毎に４種類抽出され、更に抽出されたサブ
パタンの何れにも属さないパタンから成るかすれパタン
が抽出される。このかすれパタンについてサブパタン抽
出の必要性の有無が判定され、抽出の必要有りと判定さ
れた場合にはかすれパタンから微小セグメントを除去し
た残りのパタンからかすれサブパタンが前記同様に４種
類抽出される。その後前記サブパタンから抽出した特徴
或は前記サブパタンの特徴とかすれサブパタンの特徴を
合成した特徴を辞書の特徴と照合することにより文字認
識が行われる。従って、文字パタンを構成するストロー
ク成分のうち、文字認識に本質的な役割を果たすものの
一部がかすれたり小さくなったような場合でもかすれサ
ブパタンとして救済し抽出することが可能となるため、
局所的な線幅にばらつきの有るような低品質の文字パタ
ンに対しても高精度で安定した認識性能を得ることが可
能となる。

【００１０】

【実施例】以下に本発明による文字認識装置の実施例１
及び実施例２を説明するが、ここでは例えば図４の４０
１，図５の５０１及び図６（ａ）の「因」を構成する要
素「大」等は、便宜上、かすれパタンという名称で一括
して呼称する。また実施例１では、図６（ａ）の漢字
「因」という字の２値画像に対して、本実施例を適用し
た例について併せて説明していく。

【００１１】図１は、本発明による文字認識装置の実施
例１を示すブロック図である。ここで、１０１は、文字
パタンをスキャナで走査して得られた光信号入力、１０
２は光電変換部、１０３はパタンレジスタ、１０４は外
接枠検出部、１０５は文字パタン線幅計算部、１０６は
水平方向走査部、１０７は水平サブパタンメモリ、１０
８は垂直方向走査部、１０９は垂直サブパタンメモ
リ、１１０は右斜め方向走査部、１１１は右斜めサブパ
タンメモリ、１１２は左斜め方向走査部、１１３は左斜
めサブパタンメモリ、１１４はかすれパタン抽出部、１
１５はかすれパタンメモリ、１１６はかすれパタン線幅
計算部、１１７は水平方向走査部、１１８は水平かす
れサブパタンメモリ、１１９は垂直方向走査部、１２０
は垂直かすれサブパタンメモリ、１２１は右斜め方向走
査部、１２２は右斜めかすれサブパタンメモリ、１２３
は左斜め方向走査部、１２４は左斜めかすれサブパタン
メモリ、１２５は外接枠分割部、１２６は微小セグメン
ト除去部、１２７は特徴抽出部、１２８は特徴マトリク
スメモリ、１２９はかすれパタン特徴抽出部、１３０は
かすれパタン特徴マトリクスメモリ、１３１は線幅判定
部、１３２は合成部、１３３は識別部、１３４は辞書メ
モリ、１３５は認識結果である。

【００１２】先ず、帳票等に手書きまたは印刷された文
字パタンをスキャナで走査して得られた光信号１０１
は、光電変換部１０２において、電気信号に変換され、
さらに量子化されて２値の信号からなる２値画像に変換
され、パタンレジスタ１０３に格納される。

【００１３】外接枠検出部１０４は、パタンレジスタ１
０３に蓄えられた２値画像に対し、水平走査により前記
２値画像の上端及び下端を検出し、垂直走査により前記
２値画像の左端及び右端を検出し、その結果、当該入力
文字パタンに外接する句形である外接枠を得る。そし
て、外接枠に関する座標値を線幅計算部１０５、水平方
向走査部１０６、垂直方向走査部１０８、右斜め方向走
査部１１０、左斜め方向走査部１１２及びかすれパタン
抽出部１１４に出力し、文字パタンの切り出し領域を指
定する。以下の処理において、パタンレジスタ１０３の
２値画像を用いる場合は、全て外接枠内にある２値画像
を対象とする。

【００１４】文字パタン線幅計算部１０５では、当該入
力文字パタンにおける平均線幅が計算される。ここで、
平均線幅の求め方の一例として、パタンレジスタ１０３
の外接枠内の文字パタンの２値画像の黒画素数をＡ、４
黒画素数をＱとした時、当該入力文字パタンの平均線幅
Ｗｒを次式で計算する方法を用いている。Ｗｒ＝Ａ／（Ａ − Ｑ）（１）但し、４黒画素とは、２値画像を２×２の窓で走査した
時に２×２の窓の全てが黒画素となる点であり、４黒画
素数Ｑとは、そのような４黒画素を計数したものであ
る。

【００１５】次にパタンレジスタ１０３の外接枠内の文
字パタンに対して、水平方向走査部１０６において水平
方向に、垂直方向走査部１０８において垂直方向に、右
斜め方向走査部１１０において右斜め方向に、左斜め方
向走査部１１２において左斜め方向に、それぞれ走査
し、前記線幅に基づいた値を閾値として、連続した黒画
素であるストロ−クを検出していき、それらの分布状態
を反映するサブパタンを生成する。この時、その連続し
た黒画素がサブパタンを構成するストロ−ク成分である
ことの条件は、連続黒画素数をＬとしたとき、次式で与
えられる。Ｌ＞２ × Ｗｒ（２）ここで、Ｗｒとは文字パタン線幅計算部１０５において
算出された当該文字入力パタンの平均線幅である。即
ち、それぞれの方向の走査において線幅の２倍を超える
長さを持つストロ−クが当該方向のサブパタンを構成す
るストロ−クとして抽出されるのである。以上のように
検出された外接枠内における連続黒画素としてのストロ
−クの分布状態は、各々の走査方向毎に、水平サブパタ
ン、垂直サブパタン、右斜めサブパタン、左斜めサブパ
タンとして、それぞれ水平サブパタンメモリ１０７、垂
直サブパタンメモリ１０９、右斜めサブパタンメモリ１
１１、左斜めサブパタンメモリ１１３に格納される。

【００１６】図６の例では原２値画像が図６（ａ）に、
水平サブパタンが図６（ｂ）に、垂直サブパタンが図６
（ｃ）に、右斜めサブパタンが図６（ｄ）に、左斜めサ
ブパタンが図６（ｅ）に各々示されている。前述したよ
うに「因」を構成する要素「大」は、平均線幅が２倍以
下であるため各サブパタンには全く反映されていないこ
とがわかる。

【００１７】かすれパタン抽出部１１４は、パタンレジ
スタ１０３の外接枠内の２値画像及び水平サブパタン、
垂直サブパタン、右斜めサブパタン、左斜めサブパタン
とを用いて、サブパタンとして抽出されなかったストロ
−ク成分の分布状態をかすれパタンとして抽出する。図
３において、点線で示された枠内がかすれパタン抽出部
１１４の内部を表しており、３０１はＯＲ回路部、３０
２はメモリ、３０３はＮＯＴ回路部、３０４は文字パタ
ンメモリ、３０５はＡＮＤ回路部である。

【００１８】図３に示されたかすれパタン抽出部１１４
における各ブロックの機能及び処理の流れについて以下
で説明する。先ず、各方向のサブパタンメモリ１０７，
１０９，１１１，１１３に格納された水平サブパタン、
垂直サブパタン、右斜めサブパタン及び左斜めサブパタ
ンは、ＯＲ回路部３０１に入力される。ＯＲ回路部３０
１では、各サブパタンの黒画素を１、白画素を０とした
とき、外接枠で囲まれたサブパタン領域の画素１つ１つ
について、４つのサブパタン１の画素値のＯＲ論理演算
が実行され、当該演算結果が、予めメモリ３０２に用意
されたサブパタン領域と同じ句形領域の対応する画素に
ついてそれぞれ出力されていき、最終的には、４つのサ
ブパタンの和集合であるパタンがメモリ３０２上に生成
される。このパタンは、当該領域の各画素において、４
つのサブパタンの内、少なくとも１つのサブパタンの画
素値が１、即ち、黒画素である時に、黒画素であり、４
つのサブパタンのいずれも画素値が０、即ち、白画素で
ある時に白画素となっている。従って、このサブパタン
の和集合のパタンの白画素部分は、もともと文字パタン
の２値画像でも白画素であったか或いは、２値画像では
黒画素であるがサブパタンとしては抽出されなかったか
のどちらかである。

【００１９】次にメモリ３０２上に生成された前記パタ
ンについて、ＮＯＴ回路部３０３によるＮＯＴ演算が実
行される。ＮＯＴ回路部３０３では、メモリ３０２上の
パタンを構成する画素の一つ一つについて、順次、画素
値０の画素を画素値１に、画素値１の画素を画素値０に
変換し、即ち、白画素を黒画素に、黒画素を白画素に変
換するＮＯＴ演算を実行し、当該演算結果をメモリ３０
２における当該画素上に出力する。以上のようにして、
メモリ３０２上には、ＯＲ回路部３０１によって生成さ
れたサブパタンの和集合であるパタンを白黒反転させた
パタンが生成される。

【００２０】一方、上述の処理とは独立に、パタンレジ
スタ１０３の２値画像の内、外接枠検出部１０４によっ
て検出された外接枠内の２値画像のみが文字パタンメモ
リ３０４に転送される。次にメモリ３０２上のパタンと
文字パタンメモリ３０４上の文字パタンに対して、ＡＮ
Ｄ回路部３０５によって、ＡＮＤ演算が実行される。Ａ
ＮＤ回路部３０５では、パタン領域内の個々の画素につ
いて、メモリ３０２上のパタンの画素値と該画素に対応
する文字パタンメモリ３０４上の文字パタンの画素値と
のＡＮＤ演算、即ち、両者の画素値が１であったときの
みに、画素値１を出力し、少なくともどちらかが０であ
ったときは、画素値０を出力する演算を実行していき、
当該演算結果をかすれパタンとして、かすれパタンメモ
リ１１５に出力する。

【００２１】このかすれパタンは、上述の処理で理解で
きるように、文字パタンを構成する黒画素の中で、４つ
のサブパタン１の黒画素のいずれにも所属しないものを
抽出してできたものである。即ち、かすれパタンは、例
えば、図４の４０１が示すようにストロ−クの一部がか
すれ、いくつかのセグメントに分裂してできたストロ−
クやまた図５の５０１が示すように元々孤立したストロ
−クであって、（２）式で示された平均線幅の２倍とい
う閾値に達しないもの等から構成されている。尚、この
かすれパタン抽出手段を図６（ａ）の原２値画像に適用
すると、図６（ａ）から図６（ｂ），（ｃ），（ｄ），
（ｅ）の各サブパタンの黒画素を全て除去することにな
り、従って、図６（ｆ）のように、サブパタンとして抽
出されなかった要素「大」だけからなるかすれパタンが
得られる。

【００２２】図１のかすれパタン抽出部１１４で抽出さ
れたかすれパタンは、かすれパタンメモリ１１５に格納
されているが、必要に応じて、このかすれパタンにおけ
る微小セグメントを除去するための微小セグメント除去
部１２６を設けることも可能である。例えば、この微小
セグメント除去部１２６による微小セグメントの除去ル
−ルとして、次のものが考えられる。即ち、かすれパタ
ンを構成する各セグメントの輪郭を構成する輪郭黒画素
数または、各セグメントの全黒画素数が、所定の閾値、
例えば、当該入力文字パタンの線幅Ｗｒのβ倍（β＞
０）以下であったとき、微小セグメントとみなすという
ル−ルである。ここで微小と判定されたセグメントは、
かすれパタンメモリ上で消去されるか、あるいは後続す
る処理の対象外とされる。以上のように微小セグメント
が消去されることによって、それに起因する認識性能の
低下を未然に防止することができる。

【００２３】次にかすれパタン線幅計算部１１６におい
て、かすれパタンの線幅が計算される。この線幅の計算
方法として、例えば、文字パタン線幅計算部１０５で使
用した式（１）が用いられる。

【００２４】次にかすれパタンメモリ１１５内のかすれ
パタンに対して、水平方向走査部１１７、垂直方向走査
部１１９、右斜め方向走査部１２１及び左斜め方向走査
部１２３によって、それぞれ水平、垂直、右斜め、左斜
め方向に走査され、所定の閾値を超えて連続した黒画素
がストロ−クとして検出されていく。その結果、今度は
かすれパタンのサブパタン、即ち、かすれサブパタンが
抽出され、それぞれ水平かすれサブパタンメモリ１１
８、垂直かすれサブパタンメモリ１２０、右斜めかすれ
サブパタンメモリ１２２及び左斜めかすれサブパタンメ
モリ１２４に出力され、格納される。尚、ここで、サブ
パタンを構成するストロ−ク成分であるための条件は、
式（２）で与えられるのではなく、連続した黒画素数を
Ｌとしたとき、次式で与えられる。

【数１】但し、Ｗｓは、かすれパタン線幅計算部１１６によって
計算されたかすれパタンの線幅値である。また（４）式
で、γ ＝２としなかったのは、通常より小さな領
域で線幅を計算すること等に由来する誤差を考慮したか
らであり、γに補正因子が乗じられているとみなす。こ
の補正因子は、経験的に求められるが、勿論、通常はγ
＝２として閾値を設定してもよい。

【００２５】ここでの処理を図６を例にとって説明する
と、先ず、「因」の字からかすれパタンとして抽出され
た部分パタン「大」は図６（ｆ）に示されており、この
かすれパタンに対して、水平、垂直、右斜め、左斜め方
向に走査して得られたかすれサブパタンが、それぞれ、
図６（ｇ）、（ｈ）、（ｉ）、（ｊ）に各々示されてい
る。前述したように、当該走査における閾値は、図６
（ａ）の原２値画像「因」の線幅ではなく、図６（ｆ）
のかすれパタン「大」の線幅に基づいて決定される。従
って、図６（ａ）の原２値画像の走査時では、線幅値が
大きかったため抽出されなかった「大」の字のサブパタ
ンが、好適な線幅値による走査によって適切に抽出され
ていることがわかる。

【００２６】サブパタンからの特徴マトリクス抽出を行
う前に先ず、外接枠分割部１２５において、前記パタン
レジスタ１０３の外接枠内の文字パタンに対し、例えば
各分割領域内の黒画素数が同数になるように垂直方向、
水平方向に格子状となるＮ×Ｍ個の部分領域に非線形分
割しておく。この一つ一つの部分領域が特徴マトリクス
の個々の要素に相当するものである。

【００２７】次に特徴抽出部１２７において前記第１の
走査によって得られた４種のサブパタンのそれぞれにつ
いて、前記分割された部分領域内における該サブパタン
の黒画素数を計数し、これをそのサブパタンの線幅で正
規化し、さらに文字パタンの大きさで正規化することに
よって、各方向における文字線の分布状態を反映するＮ
×Ｍ×４次元の特徴マトリクスを抽出し、特徴マトリク
スメモリ１２８に出力する。ここで、部分領域毎に計数
された黒画素数をそのサブパタンの線幅で正規化すると
いう処理は、例えば、次のようにしてもよい。即ち、サ
ブパタンを構成するストロ−クの中心を通る黒画素列を
抽出し、その黒画素数のみを計数するという手法であ
る。以上のような正規化によって、文字パタンの線幅や
大きさの違いによる特徴マトリクス要素の違いがなくな
り、本質的な特徴表現が可能となる。

【００２８】またかすれパタン特徴抽出部１２９では、
前述の処理によって得られた４種のかすれサブパタンに
基づいて、前記特徴抽出部１２７と全く同様の方法によ
り、かすれパタンの特徴マトリクスを求める。しかし、
算出された特徴マトリクスをそのままかすれパタン特徴
マトリクスメモリ１３０に出力するのではなく、その前
に次に述べる処理を行う。この処理は、かすれパタン
が、そもそもかすれ等に起因して、スケ−ルが小さくな
り、従って、特徴マトリクスに対する寄与が小さくなっ
てしまったのを元のスケ−ルの寄与までに復原すること
を目的とするものである。

【００２９】図７にこのかすれパタン特徴抽出部１２９
についての一実施例を表わすブロック図を示す。図７に
おいて点線で囲まれた部分が図１におけるかすれパタン
特徴抽出部１２９の内部を表しており、７０１は中心黒
画素列抽出部、７０２はマトリクス計数部、７０３は線
幅比乗算部、７０４が正規化部である。

【００３０】次にかすれパタン特徴抽出部１２９の内部
の動作について説明するが、ここでは、文字パタンの線
幅の相違を正規化するためにサブパタンのストロ−クの
中心を通る線を求め、その中心線を構成する黒画素のみ
をマトリクス要素の計数対象とするという方法を採って
いる。先ず、メモリ１１８、１２０、１２２、１２４に
格納されていたかすれサブパタンは、中心黒画素列抽出
部７０１に入力され、そこで、かすれサブパタンを構成
するストロ−クの中心を通る中心線が抽出される。次に
マトリクス計数部７０２において、外接枠分割部１２５
でＮ×Ｍ個に分割された小領域の各々に属する前記中心
線を構成する黒画素の数が計数され、その計数された数
を個々の要素の大きさとして持つＮ×Ｍ次元のマトリク
スが作成される。次に線幅比乗算部７０３において、前
記マトリクス計数部７０２で作成されたマトリクスの要
素の各々に次式で表される係数Ｃを乗ずる。Ｃ＝Ｗｒ／Ｗｓ（３）ここで、Ｗｒは、文字パタン線幅計算部７０６において
算出された入力文字パタンの平均線幅であり、Ｗｓは、
かすれパタン線幅計算部７０７において算出されたかす
れパタンの線幅である。

【００３１】この線幅比Ｃをマトリクス要素に乗じた趣
旨は、次の通りである。即ち、かすれパタンは、そもそ
も入力文字パタンの中で、かすれ等に起因してスケ−ル
が小さくなった部分であるので、そのスケ−ルのままで
マトリクスの一部としてカウントするよりも、それが平
均線幅を持つまでスケ−ルを復元してカウントした方
が、より正確にその文字パタンの特徴をマトリクスに反
映できる。そこで、本実施例では、かすれた部分が、も
しかすれなかった場合には、平均線幅で書かれたものと
して扱い、それが復元されたときは、線幅比Ｃだけスケ
−ルは増大するとみなすようにしたのである。ここで、
本実施例では、処理時間を可能な限り少なくするため
に、かすれパタンやかすれサブパタンそのものを対象と
して復元処理を行うのでなく、すでに算出されたかすれ
パタンの特徴マトリクス要素に対して、線幅比Ｃを乗ず
ることによって、かすれた部分の重みづけを行い、これ
をもってかすれ部分の復元処理としたのである。

【００３２】さて次に、線幅比乗算部７０３で重みづけ
られたかすれパタンのマトリクスは、正規化部７０４に
おいて、例えば文字パタンの大きさを表わすファクタ−
で除算される等の方法により、文字パタンの大きさの相
違によるマトリクス要素の変動が吸収され、正規化され
る。

【００３３】正規化されたマトリクスは、かすれパタン
に対する特徴マトリクスとして、かすれパタン特徴マト
リクスメモリ１３０に出力される。

【００３４】次に図１の合成部１３２においては、メモ
リ１２８に格納されている特徴マトリクス及びメモリ１
３０に格納されているかすれパタンの特徴マトリクスと
の合成が行われ、合成特徴マトリクスが識別部１３３に
出力される。ここで、２つの特徴マトリクスの合成は、
例えば２つのマトリクスのそれぞれ対応する要素を足し
合わせるという方法が用いられる。

【００３５】識別部１３３では、入力された前記合成特
徴マトリクスと辞書メモリ１３４に予め格納しておいた
複数の標準文字の特徴マトリクスとを照合し、該照合結
果から判断して、最終的に一つに絞られた候補カテゴリ
を該入力文字パタンの認識結果１３５として出力する。

【００３６】本実施例１では、上述したかすれパタンに
対するサブパタンの抽出や特徴マトリクスの重み付けを
常に実行するわけではない。例えば、前記かすれパタン
線幅計算部１１６で計算されたかすれパタンの線幅が、
所定の閾値以下であると線幅判定部１３１で判定された
場合、または微小セグメント除去部１２６において、か
すれパタンの全てのセグメントが微小であると判定され
た場合には、合成部１３２は、特徴マトリクスメモリ１
２８の内容のみを識別部１３３に出力する。この時、前
記線幅に対する閾値としては、例えば、次式が与えられ
る。Ｗｓ＜ δ × Ｗｒ（５）０＜ δ 《１（６）但し、Ｗｓはかすれパタンの線幅、Ｗｒは原２値画像の
線幅であって、式（５）及び式（６）の条件が満たされ
る時は、ＷｓがＷｒに比べて極端に小さいことを意味し
ている。

【００３７】以上の処置は、以下に述べる問題点に鑑み
てなされたものである。すなわち、かすれサブパタンに
基づく特徴マトリクスを原２値画像の走査によって得ら
れたサブパタンに基づく特徴マトリクスに合成すること
は、除去された重要な情報を回復させる一方で、その文
字パタンにとって非本質的なストロ−ク成分をもつけ加
えてしまうおそれがある。従って本実施例では、非本質
的なストロ−ク成分の除去を目指すために、前述したよ
うに先ず、微小セグメント除去部１２６においてかすれ
パタンの微小セグメントを除去し、また当然のことなが
ら全てのセグメントが微小と判定された場合には、原２
値画像に対する走査によって得られたサブパタンに基づ
く特徴マトリクスだけを識別部１３３に出力するように
したのである。さらに線幅判定部１３１を設け、かすれ
パタンの線幅が所定の閾値に達しない場合にも当該かす
れパタンは、認識上、非本質的であると判定することに
して、かかる場合にかすれパタンの走査を実行せず、同
様の処置を施すようにしたのである。このようにするこ
とで、非本質的なストロ−ク成分は特徴マトリクスから
除去され、それによる誤読等を未然に防止することが可
能となる。

【００３８】以上が本発明による文字認識装置の実施例
１であるが、実施例１は、文字や図形を構成するストロ
−クの局所線幅が２つに分類できるときに極めて有効な
方法であった。しかし、通常の簡単な文字は、２種類の
線幅による走査でもサブパタンにほぼ反映できるとみな
せる一方、３種類以上のスケ−ルのストロ−クからなる
複雑な図形や漢字等では、２段階の処理でもとらえきれ
ないストロ−ク成分が存在する可能性が有る。実施例２
は、このような問題点に鑑みて発明されたものであり、
実施例１が２段階の線幅に基づく処理であったのに対
し、実施例２は、これをさらに一般化し、Ｎ段階（Ｎ≧
２）の走査が可能となっている。この実施例２について
以下に説明する。

【００３９】図２は本発明による実施例２を示すブロッ
ク図である。ここで、２０１は光信号入力、２０２は光
電変換部、２０３はパタンレジスタ、２０４は外接枠検
出部、２０５はレジスタ、２０６は線幅計算部、２０７
は水平方向走査部、２０８は水平パタンメモリ、２０９
は垂直方向走査部、２１０は垂直パタン走査部、２１１
は右斜め方向走査部、２１２は右斜めパタンメモリ、２
１３は左斜め方向走査部、２１４は左斜めパタンメモ
リ、２１５はかすれパタン抽出部、２１６は微小セグメ
ント除去部、２１７は線幅判定部、２１８は特徴マトリ
クス抽出部、２１９は合成部、２２０は特徴マトリクス
メモリ、２２１はル−プカウンタ、２２２は識別部、２
２３は辞書メモリ、２２４は認識結果、２２５は外接枠
分割部である。

【００４０】ここでは、主として実施例１との相違点に
ついて説明する。先ず、２０１、２０２、２０３、２０
４は実施例１に準じ、パタンレジスタ２０３の２値画像
のうち、外接枠内のデ−タだけが、レジスタ２０５に転
送される。後述するようにこのレジスタ２０５には、文
字パタンの２値デ−タだけでなく、かすれパタンも順
次、上書きされる。線幅計算部２０６はこのレジスタ２
０５内のデ−タに対し、線幅の計算を行う。今は、文字
パタンの２値デ−タが格納されているので、文字パタン
の平均線幅が計算される。この線幅の算出も実施例１の
方法を準用する。

【００４１】次に、実施例１と同様に、このレジスタ２
０５内の２値デ−タは、水平方向走査部２０７、垂直方
向走査部２０９、右斜め方向走査部２１１、左斜め方向
走査部２１３により、それぞれ水平、垂直、右斜め、左
斜め方向に走査され、前記線幅を閾値として、サブパタ
ンが抽出され、各々、水平パタンメモリ２０８、垂直パ
タンメモリ２１０、右斜めパタンメモリ２１２、左斜め
パタンメモリ２１４に格納される。

【００４２】特徴マトリクス抽出部２１８では、前記メ
モリ２０８、２１０、２１２、２１４に格納されている
サブパタンまたはかすれサブパタンに基づいて、特徴マ
トリクスを算出することが可能となっている。この特徴
マトリクスは、実施例１でも述べたように外接枠分割部
２２５によって分割された部分領域毎にサブパタンの黒
画素数等を計数し、該サブパタンの分布状態を反映する
マトリクス形式で表現される。算出された特徴マトリク
スは、先ず、特徴マトリクスメモリ２２０に出力され
る。従って、今は、原２値画像のサブパタンに基づいた
特徴マトリクス（以下、原特徴マトリクスと略記）が格
納されていることになる。

【００４３】次に、かすれパタン抽出部２１５におい
て、レジスタ２０５の文字パタンの２値デ−タとメモリ
２０８、２１０、２１２、２１４に格納されたサブパタ
ンより、かすれパタンを抽出し、レジスタ２０５に転送
する。この時、かすれパタンの抽出は、実施例１の図３
に示した方法によって行い、このかすれパタンを便宜
上、かすれパタン１としておく。そして、微小セグメン
ト除去部２１６でかすれパタン１の微小セグメントの除
去を行い、残ったセグメント数等をチェックした後、線
幅計算部２０６においてかすれパタン１の線幅の計算を
行い、さらに線幅判定部２１７で、前記線幅値に基づい
てかすれパタン１のサブパタン抽出を行うか否かを判定
する。但し、微小セグメント除去部２１６または線幅判
定部２１７の判定方法は、実施例１に準用する。

【００４４】ここでかすれパタン１について、サブパタ
ン抽出の必要はないと判定されると、特徴マトリクスメ
モリ２２０に格納されている原特徴マトリクスは、識別
部２２２に出力され認識処理が行われる。逆にサブパタ
ン抽出の必要ありと判定された場合には、レジスタ２０
５のかすれパタン１は、各方向に走査されることによ
り、かすれパタン１のサブパタン、即ち、かすれサブパ
タン１として抽出され、それぞれメモリ２０８、２１
０、２１２、２１４に格納されて、特徴マトリクス抽出
部２１８においてかすれサブパタン１の特徴抽出が行わ
れ、さらに合成部２１９において当該特徴マトリクス及
び特徴マトリクスメモリ２２０に格納されている原特徴
マトリクスとの合成が行われ、再び特徴マトリクスメモ
リ２２０に出力される。

【００４５】ここで、合成部２１９では、マトリクスの
要素毎に、原特徴マトリクスとかすれパタン１の特徴マ
トリクスとの足し算が行われるが、この時、かすれパタ
ン１の特徴マトリクスの要素に実施例１の式（３）で示
された係数Ｃによる重み付けがなされる。ここで、合成
された特徴マトリクスを合成特徴マトリクス１とする。
前記特徴マトリクス１は、実施例１において、２度の特
徴抽出の結果合成されたものと同一のものであるが、実
施例２では、さらにかすれパタン抽出部２１５におい
て、現時点でレジスタ２０５に格納されたかすれパタン
１とメモリ２０８、２１０、２１２、２１４に格納され
たかすれサブパタン１とを用いて、２度目の処理によっ
ても検出されなかったストロ−ク成分を抽出し、これを
かすれパタン２としてレジスタ２０５に格納する。ここ
で、図３において、メモリ１０７、１０９、１１１、１
１３は、図２におけるメモリ２０８、２１０、２１２、
２１４に相当し、文字パタンメモリ３０４は、レジスタ
２０５に置き換えるものとする。

【００４６】次にかすれパタン２に対しても、かすれパ
タン２の線幅を閾値とした走査によってかすれサブパタ
ン２が求められ、特徴マトリクス抽出部２１８におい
て、かすれパタン２の特徴マトリクスが抽出され、合成
部２１９で式（３）に基づいた合成特徴マトリクス１と
の重み付け合成が行われ、合成特徴マトリクス２として
格納される。この時、式（３）の適用は、Ｗｒとして、
かすれパタン１の線幅、Ｗｓとして、かすれパタン２の
線幅が用いられる。全く同様にして、かすれパタンＫに
対して、かすれパタンＫの線幅を閾値とした走査によっ
てかすれサブパタンＫを求め、これに基づいて特徴マト
リクスを抽出し、合成特徴マトリクスＫ−１との重み付
け合成を行い、再びメモリ２２０に合成特徴マトリクス
Ｋとして出力する。この時、（３）式の適用は、Ｗｒと
して、かすれパタンＫ−１の線幅、Ｗｓとして、かすれ
パタンＫの線幅が用いられる。

【００４７】特徴マトリクスの合成回数Ｋは、ル−プカ
ウンタ２２１によってカウントされており、Ｋが所定の
閾値Ｍに達した場合、メモリ２２０の特徴マトリクスＭ
は識別部２２２に出力される。尚、合成回数ＫがＭに達
しない場合でも、微小セグメント除去部２１６または線
幅判定部２１７において、かすれパタンＫを走査する必
要がないと判定された場合は、その時点の合成特徴マト
リクスＫが識別部２２２に出力される。

【００４８】識別部２２２、辞書メモリ２２３、認識結
果２２４は、全て実施例１と同様であるので、説明を省
略する。

【００４９】以上、実施例２によれば、Ｍ回の走査及び
特徴マトリクスの合成によって、それぞれ線幅の異なる
Ｍ種のストロ−ク成分を全て反映した特徴マトリクスが
作成され、しかも、線幅比による重み付けがなされるの
で、Ｍ種の線幅のストロ−クからなる複雑な漢字や図形
等に対しても高精度な認識性能を安定に維持できる。ま
た、実施例１は、実施例２においてＭ＝１としたものと
同等であり、実施例２の特殊な場合に相当している。

【００５０】尚、実施例１及び実施例２は、上述した例
のみに限定されるものではない。例えば、かすれパタン
抽出部１１４または２１５におけるかすれパタン抽出手
段は図３に示された方法だけでなく、ＯＲ、ＮＯＲ、Ａ
ＮＤ，ＮＡＮＤ、ＮＯＴ回路等を組み合わせることによ
って、また原２値画像と４種のサブパタンの黒画素を画
素毎にカウントし、そのカウント数が１のものを抽出し
ていくことによって同一の結果を出力する方法がいくつ
か考えられるが、如何なる方法であっても本実施例で定
義されたかすれパタンを抽出できれば、それらは全て本
発明に属する。

【００５１】また非本質的なストロ−ク成分を除去する
方法として、微小セグメントの除去や線幅による判定に
よる方法を用いたが、これらの条件式及び閾値の設定等
は、本発明の範囲内で任意に変更できる。

【００５２】また式（３）による重み付けの方法は、特
にこの式に依らずとも、かすれ部分やスケ−ルの小さい
部分の特徴マトリクス上における強調が可能であるなら
ば、線幅以外の特徴を用いた他の表式に変更可能であ
る。

【００５３】またかすれパタンの特徴マトリクスに対す
る線幅比による復元は、特徴マトリクス抽出部内部で行
ってもよいし、或いは合成する段階で行ってもよい。

【００５４】またパタンレジスタや各メモリの構成、線
幅の計算方法、特徴マトリクスの抽出方法、外接枠分割
方法等も本発明の範囲内で適宜変更可能である。さらに
図１、図２、図３、図７のブロック図において、各構成
部分に分担された処理や動作、入出力信号の流れ、設置
個数、位置その他の条件も任意好適に変更可能である。

【００５５】

【発明の効果】以上、詳細に説明したように、本発明に
よれば、入力文字パタンを量子化された２値画像に変換
し、２値画像の外接枠を検出し、外接枠内の２値画像の
線幅を計算し、外接枠内の２値画像に対して、水平、垂
直、右斜め、左斜め方向に走査して、線幅に基づいてス
トロ−クの分布状態を反映する４種類のサブパタンを抽
出し、このサブパタンから特徴マトリクスを算出し、前
記外接枠内の２値画像及びサブパタン４種とを用いて、
サブパタンとして抽出されなかったかすれパタンを検出
し、かすれパタンの線幅を計算し、さらにかすれパタン
に対して、かすれパタンの線幅に基づいて設定された閾
値を用いて、水平、垂直、右斜め、左斜め方向に走査
し、４種類のかすれサブパタンを抽出し、かすれサブパ
タンの特徴マトリクスを抽出し、前記特徴マトリクス
に、それぞれの線幅比で重み付けしたかすれ特徴マトリ
クスを足し合わせることによって、合成特徴マトリクス
を作成し、合成特徴マトリクスと辞書とを照合した結果
より、認識結果を出力するようにしたので、文字パタン
を構成するストロ−クであって、認識に本質的な役割を
果たすものの一部が、他の部分との局所線幅と比較して
小さくなった場合でも、サブパタンの一部として抽出す
ることが可能となり、しかも線幅比で強調されて特徴マ
トリクスに反映されるので、局所線幅に大きな相違のあ
る品質の悪い文字パタンや様々なスケ−ルのストロ−ク
から構成される複雑な漢字文字や図形等に対しても高精
度な認識性能を安定に維持できる文字認識装置が実現可
能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による文字認識装置の実施例１を示すブ
ロック図である。

【図２】本発明による文字認識装置の実施例２を示すブ
ロック図である。

【図３】かすれパタン抽出部の構成の一例を示すブロッ
ク図である。

【図４】かすれ部分の存在するパタンの一例である。

【図５】つぶれによりサブパタンとして抽出されない部
分があるパタンの一例である。

【図６】本発明の適用例を示す図である。

【図７】かすれパタン特徴抽出部の一実施例を示すブロ
ック図である。

【符号の説明】

１０１光信号１０２光電変換部１０３パタンレジスタ１０４外接枠検出部１０５文字パタン線幅計算部１０６水平方向走査部１０７水平サブパタンメモリ１０８垂直方向走査部１０９垂直サブパタンメモリ１１０右斜め方向走査部１１１右斜めサブパタンメモリ１１２左斜め方向走査部１１３左斜めサブパタンメモリ１１４かすれパタン抽出部１１５かすれパタンメモリ１１６かすれパタン線幅計算部１１７水平方向走査部１１８水平かすれサブパタンメモリ１１９垂直方向走査部１２０垂直かすれサブパタンメモリ１２１右斜め方向走査部１２２右斜めかすれサブパタンメモリ１２３左斜め方向走査部１２４左斜めかすれサブパタンメモリ１２５外接枠分割部１２６微小セグメント除去部１２７特徴抽出部１２８特徴マトリクスメモリ１２９かすれパタン特徴抽出部１３０かすれ特徴マトリクスメモリ１３１線幅判定部１３２合成部１３３識別部１３４辞書メモリ１３５認識結果

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】帳票等に記入された文字パタンを光学的
に走査して、量子化された電気信号である２値画像に変
換する光電変換部と、前記２値画像に変換された文字パタンを格納するパタン
レジスタと、前記パタンレジスタ内の文字パタンの外接枠を検出する
外接枠検出部と、前記パタンレジスタの外接枠内の文字パタンの線幅を算
出する線幅計算部と、前記パタンレジスタの外接枠内の文字パタンに対して水
平、垂直、右斜め、左斜めの各方向に走査し、走査線上
の黒画素の連続数が前記線幅に基づいて定められた閾値
を超えた場合にストロークとして検出し、これらのスト
ロークの分布を表わすサブパタンを各方向毎に４種類抽
出するサブパタン抽出部と、前記パタンレジスタの外接枠内の２値画像及び前記４種
類のサブパタンより、文字パタンを構成する黒画素の中
で、４種類のサブパタンのいずれにも属さない黒画素の
集合をかすれパタンとして抽出するかすれパタン抽出部
と、前記かすれパタンを構成するセグメントのうち、微小な
セグメントを除去する微小セグメント除去部と、前記かすれパタンの線幅を算出するかすれパタン線幅計
算部と、前記かすれパタンについてサブパタン抽出の必要有りと
判定された場合に微小セグメントを除去したかすれパタ
ンに対して水平、垂直、右斜め、左斜めの各方向に走査
し、走査線上の黒画素の連続数が前記かすれパタンの線
幅に基づいて定められた閾値を超えた場合にストローク
として検出し、これらのストロークの分布を表わすかす
れサブパタンを各方向毎に４種類抽出するかすれサブパ
タン抽出部と、前記サブパタン及び前記かすれサブパタンの特徴を抽出
する特徴抽出部と、前記サブパタンの特徴と前記かすれサブパタンの特徴と
を合成し、合成特徴を得る合成部と、前記合成特徴と予め用意された辞書の特徴とを照合して
最終的な認識結果を出力する識別部とを有することを特
徴とする文字認識装置。