JP2930996B2 - 画像認識方法および画像認識装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔概 要〕 画像認識方法および装置に関し、入力画像に外接多角
形を想定し、その外接多角形上の各点と入力画像との最
小距離をその点の特徴量とした外接枠特徴を求め、標準
パターンの外接枠特徴と照合して入力画像を認識する画
像認識方法において、 前記入力画像の各画素に方向情報を割り当て、 前記外接多角形上の各点と対象方向が前記割り当てら
れた方向と一致する画像との最小距離をその点の特徴量
とする各方向成分外接枠特徴を求め、 求められる各方向成分枠特徴と標準ターンの各方向成
分外接枠特徴と照合させる。

〔産業上の利用分野〕

本発明は、手書き文字や印刷文字等の認識に好適な画
像認識方法および画像認識装置に関する。

〔従来の技術〕

従来、手書き文字等を認識する場合、文字枠等に記入
された入力文字列から一文字ずつ各文字の範囲を決める
文字部分の切出しを行い、切り出された各文字部分につ
いて文字認識を行う方式が用いられている。

次に第７図及び第８図を参照して、入力文字列から一
文字に相当する部分を切出して文字認識を行う従来の文
字認識方式について説明する。第７図は従来の文字認識
装置の構成の説明図、第８図はその文字認識動作の説明
図である。

第７図において、認識対象となる入力文字列は２値化
部21において２値化処理された後、切出し部22におい
て、一文字に相当する文字部分である入力文字画像の切
出しが行われる。

正規化部23は、切り出された入力文字画像を所定サイ
ズ（例えば、48×48ドット）に正規化する。

外接多角形作成部24は、第８図（ａ）に示すように、
この正規化された入力文字画像を囲む凸型の外接多角形
を作成する。第８図（ａ）は、文字「山」の外接多角形
ABCDEを例示したもので、〜の外接多角形ABCDEの５
辺を示す符号である。この凸型の外接多角形は文字によ
って異なるが、最大16角形程度である。

特徴抽出部25は、正規化部23の入力文字画像及び外接
多角形作成部25の外接多角形の各データを参照して、そ
の文字認識のための特徴を抽出する処理、すなわち外接
枠特徴を求める処理を行う。この場合の外接枠特徴は、
第８図（ｂ）に示すように、その外接多角形上の各点と
入力文字画像との最小距離がその点の特徴量として抽出
され、抽出された各点の特徴量を所定順序で配列するこ
とにより作成される。第８図（ｂ）において、横軸は外
接多角形の各辺を、、…の順番配列したものであ
り、縦軸は辺〜上の各点における特徴量の値を示し
ている。横軸上の各点における特徴量を示し、文字
「山」の外接枠特徴は、これらの特徴量によって表され
る。

照合部26は抽出された入力文字画像の外接枠特徴と標
準パターン辞書27中の各標準パターンの外接枠特徴とを
各点の特徴量に基づいて照合して、入力文字画像と各標
準パターンとの間の距離計算又は類似度計算を行ない、
相違度が所定値以下のもの又は類似度が所定値以上の標
準パターンの各文字を選出する。そして、この絞り込ま
れた各文字を候補文字列として出力する。

後処理部28は、この候補文字列について単語辞書／接
続規則29との照合を行い、これらの単語辞書及び単語接
続規則と最も良くマッチングした文字を認識文字として
出力する。

〔発明が解決しようとする課題〕

第７図及び第８図で説明した従来の文字認識装置は、
前述のように、文字認識のための外接枠特徴として、認
識対象となる文字部分に想定された外接多角形上の各点
と文字部分との最小距離をその点の特徴量とする外接枠
特徴を用いて文字認識を行っていた。

しかしながら、4000字種にも達する多字種からなる漢
字では、くに〔国〕がまえ、もん（門）がまえ等の文字
のように、その外接多角形が同一になり、かつその外接
枠特徴にも差異が無いか僅かであるものが多数存在す
る。

そのため、外接多角形に基づく外接枠特徴を用いる従
来の文字認識方式においては、その外接枠特徴だけでは
認識できない文字が生じたり、認識精度が低下するとい
う問題があった。

例えば、文字「日」及び「田」の各外接多角形は、第
８図（ｃ）及び同図（ｄ）に示すように、同一形状の外
接多角形ABCD及びPQRSになり、その外接枠特徴は、同図
（ｅ）及び（ｆ）に示すように、同一特性のものとな
る。したがって、その外接枠特徴だけでは、両者を区別
して認識することは不可能である。

他にも、くにがまえの各文字では、それらの外接多角
形は全く同一となり、それから抽出される特徴量も殆ど
同一となる。したがって、各文字の外接枠特徴にも殆ど
同一のものとなって、各文字を区別して認識することが
不可能又は困難という問題が生じる。

本発明は、認識精度を向上させた画像認識方法および
画像認識装置を提供することを目的とする。

〔課題を解決するための手段〕

前述の課題を解決するために本発明が採用した手段
を、第２図を参照して説明する。第２図は、画像認識の
一例を文字認識として本発明の実施に使用する文字認識
装置の基本構成をブロック図で示したものである。

第２図において、20は文字認識装置であり、入力文字
列から一文字に相当する部分を切出し、その切り出され
た文字部分に外接多角形を想定し、その外接多角形上の
各点と文字部分との最小距離をその点の特徴量とする各
方向成分外接枠特徴を求め、標準パターンの各方向成分
外接枠特徴と照合して入力文字を認識する処理を行う。

11は文字コード割当て手段であり、切り出された文字
部分の各画素に方向コードを割り当てる処理を行う。

12は文字特徴抽出手段であり、それぞれの方向成分画
像について、前記外接多角形上の各点と対象方向成分画
像との最小距離をその点の特徴量とし、前記各方向成分
画像についての各点の特徴量を各方向成分外接枠特徴と
する処理を行う。

13は照合手段であり、抽出された入力文字画像の各方
向成分外接枠特徴を各標準パターンの各方向成分外接枠
特徴と各点の特徴量に基づいて照合し、相違度が所定値
以下のもの又は類似度が所定値以上の標準パターンの各
文字を選出し、候補文字列として出力する。

なお、文字コード割当て手段11、文字特徴抽出手段12
及び照合手段13は、文字認識装置20内に設けるようにし
てもよい。

本発明は、以上説明した文字認識装置によって実施さ
れるものであって、以下のように構成される。

すなわち、入力画像に外接多角形を想定し、その外接
多角形上の各点と入力画像との最小距離をその点の特徴
量とした外接枠特徴を求め、標準パターンの外接枠特徴
と照合して入力画像を認識する画像認識方法において、 前記入力画像の各画素に方向情報を割り当て、 前記外接多角形上の各点と対象方向が前記割り当てら
れた方向と一致する画像との最小距離をその点の特徴量
とする各方向成分外接枠特徴を求め、 求められる各方向成分枠特徴と標準パターンの各方向
成分外接枠特徴と照合する。

また、入力画像に外接多角形を想定し、その外接多角
形上の各点と入力画像との最小距離をその点の特徴量と
した外接枠特徴を求め、標準パターンの外接枠特徴と照
合して入力画像を認識する画像認識装置において、 前記入力画像の各画素に方向情報を割り当てる手段
と、 前記外接多角形上の各点と対象方向が前記割り当てら
れた方向と一致する画像との最小距離をその点の特徴量
とする各方向成分外接枠特徴を求める手段と、 求められる各方向成分枠特徴と標準パターンの各方向
成分外接枠特徴と照合する手段と、 を備える。

〔作用〕

本発明の作用を、第１図及び第３図を参照し、認識対
象文字が「日」及び「田」である場合を例にとって説明
する。第１図は本発明の文字特徴抽出動作を説明する原
理図であり、第３図は本発明に用いる方向コードの一例
の説明図である。

文字認識装置20は、入力文字列から一文字に相当する
部分を切出し、その切り出された文字部分に外接する外
接多角形を作成する。第１図（Ａ）及び（Ｂ）は、この
ようにして生成された文字「日」及び「田」の各外接多
角形ABCD及びPQRS示したものである。乃至は、各外
接多角形の４辺を示す符号である。

文字コード割当て部11は、切り出された文字部分の各
画素に方向コードを割り当てる処理を行う。この方向コ
ードは、文字認識精度や認識処理速度等を考慮して選定
されるが、第３図に示すように、垂直方向（VV方向）、
水平方向（HH方向）、45度負傾斜方向（LL方向）及び45
度正傾斜方向（RR方向）の４方向を用いれば、認識処理
速度を低下させることなく、文字認識精度を向上させる
ことができる。なお、文字部分の各画素に方向コードを
割り当てる処理の詳細は、実施例の項で説明する。

文字特徴抽出手段12は、それぞれの方向成分画像につ
いて、前記外接多角形上の各点との対象方向成分画像と
の最小距離をその点の特徴量とし、前記各方向成分画像
についての各点の特徴量を各方向成分外接枠特徴とす
る。

第１図（Ｃ）の（ａ）、（ｂ）、（ｃ）及び（ｄ）
は、以上のようにして求められた文字「日」の各方向コ
ードの方向成分画像における特徴量及び各方向成分外接
枠特徴を示したものであり、同図（Ｄ）の（ｅ）、
（ｆ）、（ｇ）及び（ｈ）は、文字「田」の各方向コー
ドの方向成分画像における特徴量及び各方向成分外接枠
特徴を示したものである。文字「日」の特徴量、Ｈ成分
外接枠特徴、Ｖ成分外接枠特徴、Ｒ成分外接枠特徴及び
Ｌ成分外接枠特徴は、第１図（Ｃ）の（ａ）〜（ｄ）に
示すようになり、文字「田」の特徴量、Ｈ成分外接枠特
徴、Ｖ成分外接枠特徴、Ｒ成分外接枠特徴及びＬ成分外
接枠特徴は、第１図（Ｄ）の（ｅ）〜（ｈ）に示すよう
になる。なお、各文字の特徴量及び各方向成分外接枠特
徴の求め方の詳細は、実施例の項で説明する。

同図（Ｅ）及び（Ｆ）は、第８図（ｅ）及び（ｆ）に
示した従来方式により得られる文字「日」及び「田」の
各外接枠特徴を、対比するために再掲したものである。

照合部13は、このようにして求められた入力文字画像
の各方向成分外接枠特徴を各標準ターンの各方向成分外
接枠特徴とを各点の特徴量に基づいて照合し、相違度が
所定値以下のもの又は類似度が所定値以上の標準パター
ンの各文字を選出し、候補文字列として出力する。

文字認識20はこの候補文字列について単語辞書や単語
接続規則等と照合する後処理を行って、認識文字として
出力する。

第７図及び第８図で説明した従来方式により求まる文
字「日」及び「田」の外接枠特徴は、第１図（Ｅ）及び
（Ｆ）に示すように同じであるので、その外接枠特徴だ
けでは、両文字を区別して認識することはできない。

これに対して、本発明の特徴抽出方式によれば、文字
「日」及び「田」の各方向成分外接枠特徴は、第１図
（Ｃ）及び（Ｄ）に示すように、垂直方向の外接枠特徴
の特性において明らかに相違するので、その外接枠特徴
より両文字を区別して正しく認識することができる。

以上のように、認識対象となる文字部分の各画素に方
向コードを割り当て、各方向成分画像について、外接多
角形上の各点と対象方向成分画像との最小距離をその点
の特徴量とするようにしたので、同一外接多角形を持つ
文字に対しても認識精度の高い各方向成分外接枠特徴を
抽出することができ、これにより、文字認識精度を向上
させることができる。

〔実施例〕

本発明の実施例を、第４図乃至第６図を参照して説明
する。第４図は本発明の実施に使用する文字認識装置の
説明図、第５図は文字「日」についての本発明の一実施
例の文字特徴量及び各方向成分外接枠特徴の作成動作の
説明図、第６図は文字「田」についての本発明の一実施
例の文字特徴量及び各方向成分外接枠特徴の作成動作の
説明図である。

以下の実施例においては、認識対象となる文字は
「日」及び「田」であり、方向コードは第３図に示すよ
うに、垂直方向（VV方向）、水平方向（HH方向）、45度
負傾斜方向（LL方向）及び45度正傾斜方向（RR方向）の
４方向とする。

（Ａ）実施装置の構成 第４図において、文字認識装置20、文字コード割当て
手段11、文字特徴抽出手段12及び照合手段13について
は、第２図で説明したとおりである。

また、文字認識装置20の構成は、第７図で説明した文
字認識装置20と同様な構成からなるので、以下対応する
構成要素には同じ符号を付して説明する。すなわち、21
は２値化部、22は切出し部、23は正規化部、24は外接多
角形作成部、28は後処理部、29は単語辞書／接続規則で
ある。

特徴抽出手段12において、121は外接枠特徴抽出部で
あり、認識対象文字の外接多角形上の各点と文字部分全
体との最小距離をその点の特徴量（以下、外接枠特徴と
言う）として抽出する処理を行う。

122はＨ成分外接特徴抽出部であり、認識対象文字の
外接多角形上の各点と水平（HH）方向成分画像との最小
距離をその点の特徴量（以下、Ｈ成分外接枠特徴と言
う）として抽出する処理を行う。

123はＶ成分外接枠特徴抽出部であり、認識対象文字
の外接多角形上の各点と垂直（VV）方向成分画像との最
小距離をその点の特徴量（以下、Ｖ成分外接枠特徴と言
う）として抽出する処理を行う。

124はＲ成分外接枠特徴抽出部であり、認識対象文字
の外接多角形上の各点と45度正傾斜（RR）方向成分画像
との最小距離をその点の特徴量（以下、Ｒ成分外接枠特
徴と言う）として抽出する処理を行う。

125はＬ成分外接枠特徴抽出部であり、認識対象文字
の外接多角形上の各点と45度負傾斜（LL）方向成分画像
との最小距離をその点の特徴量（以下、Ｌ成分外接枠特
徴と言う）として抽出する処理を行う。

照合手段13において、131は標準パターン辞書であ
り、認識対象文字の各標準パターンのデータが、各方向
コード毎の各方向成分外接枠特徴の形で格納されてい
る。

132は照合部であり、特徴抽出部12より抽出された入
力拗画像の各方向成分外接枠特徴と標準パターン辞書13
1中の各標準パターンの各方向成分外接枠特徴とを各点
の特徴量に基づいて照合して、入力文字画像と各標準パ
ターンとの間の距離計算又は類似度計算を行ない、相違
度が所定値以下のもの又は類似度が所定値以上の標準パ
ターンの各文字を選出する。そして、この絞り込まれた
各文字を候補文字列として出力する。

なお、文字コード割り当て手段11、文字特徴抽出手段
12及び照合手段13は、文字認識装置20内に設けるように
してもよいことは、第２図で述べたとおりである。

〔実施例の動作〕

実施例の動作を、第５図及び第６図を参照して説明す
る。

認識対象となる入力文字列は２値化部21において２値
化処理された後、切出し部22において、一文字に相当す
る画像部分である入文字画像の切出しが行われる。

正規化部23は、切り出された入力文字画像を所定サイ
ズ（例えば、48×48ドット）に正規化する。

外接多角形作成部24は、第５図（Ａ）の（ａ）及び第
６図（Ａ）の（ａ）に示すように、この正規化された入
力文字画像を囲む凸型の外接多角形を作成する。第５図
（Ａ）の（ａ）は文字「日」の外接多角形ABCDを示し、
第６図（Ａ）の（ａ）は文字「田」の外接多角形PQRSを
示したものであり、それらの内容は、第２図の（Ａ）及
び（Ｂ）と同じである。なお、乃至は各外接多角形
の辺を表し、ａ乃至ｆは各文字の辺を表す符号である。

一方、文字コード割当て部11は、切り出された文字部
分の各画素に対して、垂直方向（VV方向）、水平方向
（HH方向）、45度負傾斜方向（LL方向）及び45度正傾斜
方向（RR方向）の４方向について方向コードの割当てを
行う。

これにより、文字「日」の場合は、第５図（Ｂ）の
（ｃ）に示すように、辺ｂ、ｄ及びｅの各画素に水平方
向コードが割り当てられ、同図（Ｂ）の（ｅ）に示すよ
うに、辺ａ及びｃの各画素に垂直方向コードが割り当て
られる。また文字「田」の場合は、第６図（Ｂ）の
（ｃ）に示すように、辺ｂ、ｄ及びｅの各画素に水平方
向コードが割り当てられ、同図（Ｃ）の（ｅ）に示すよ
うに、辺ａ、ｃ及びｆの各画素に垂直方向コードが割り
当てられる。文字「日」及び「田」には、45度負傾斜方
向（LL方向）及び45度正傾斜方向（RR方向多）の画像成
分は存在しないので、これら２方向の方向コードは割り
当ては行われない（図示せず）。

文字特徴抽出手段12は、それぞれの方向成分画像につ
いて、前記外接多角形上の各点と対象方向成分画像との
最小距離を求めてその点の特徴量とし、前記各方向成分
画像についての各点の特徴量を各方向成分外接枠特徴と
する。

すなわち、外接枠特徴抽出部121は、認識対象文字の
外接多角形上の各点と文字部分全体との最小距離をその
点の外接枠特徴として抽出する。文字「日」の外接多角
形ABCDの４辺〜上の各点の外接枠特徴は、第５図
（Ａ）の（ｂ）に示すようにすべて「０」である。ま
た、文字「田」の外接多角形PQRSの４辺〜上の各点
の外接枠特徴は、第６図（Ａ）の（ｂ）に示すようにす
べて「０」である。

Ｈ成分外接枠特徴抽出部122は、認識対象文字の外接
多角形上の各点と水平（HH）方向成分画像との最小距離
をその点のＨ成分外接枠特徴として抽出する。文字
「日」の外接多角形ABCDの４辺〜上の各点のＨ成分
外接枠特徴は、第５図（Ｂ）の（ｄ）に示すように、辺
及び上の各点の値は全て「０」であり、辺及び
上の各点の値は、文字「日」の辺ｂとｅの間及びｄと
ｅ、間で最大値になる。また、文字「田」の外接多角形
PQRSの４辺〜上の各点のＨ成分外接枠特徴は、第６
図（Ｂ）の（ｄ）に示すように、辺及び上の各点の
値は全て「０」であり、辺及び上の各点の値は、文
字「田」の辺ｂとｅの間及びｄとｅ、間で最大値にな
る。

Ｖ成分外接枠特徴抽出部123は、認識対象文字の外接
多角形上の各点と垂直（VV）方向成分画像との最小距離
をその点のＶ成分外接枠特徴として抽出する。文字
「日」の外接多角形ABCDの４辺〜上の各点のＶ成分
外接枠特徴は、第５図（Ｃ）の（ｆ）に示すように、辺
及び上の各点の値は全て「０」であり、辺及び
上の各点の値は、文字「日」の辺ａとｃの間でそれぞれ
最大値になる。また、文字「田」の外接多角形PQRSの４
辺〜上の各点のＶ成分外接枠特徴は、第６図（Ｃ）
の（ｆ）NI示すように、辺及び上の各点の値は全て
「０」であり、辺及び上の各点の値は文字「田」の
辺ａとｆの間及びｃとｆの間で最大値になる。

Ｒ成分外接枠特徴抽出部124は、認識対象文字の外接
多角形上の各点と45度正傾斜方向成分画像との最小距離
をその点のＲ成分外接枠特徴として抽出する。文字
「日」及び「田」には、45度正傾斜方向の画像成分は存
在しないので、その外接多角形上の各点のＲ成分外接枠
特徴は全て「０」である（図示せず）。

Ｌ成分外接枠特徴抽部125は、認識対象文字の外接多
角形上の各点と45度負傾斜方向成分画像との最小距離を
その点のＬ成分外接枠特徴として抽出する。文字「日」
及び「田」には、45度負傾斜方向の画像成分は存在しな
いので、その外接多角形上の各点のＬ成分外接枠特徴は
全て「０」である（図示せず）。

したがって、文字「日」の外接枠特徴、Ｈ成分外接枠
特徴、Ｖ成分外接枠特徴、Ｒ成分外接特徴及びＬ成分外
接枠特徴は、第５図（Ｄ）の（ｇ）〜（ｋ）に示すよう
になり、文字「田」の外接枠特徴、Ｈ成分外接枠特徴、
Ｖ成分外接枠特徴、Ｒ成分外接枠特徴及びＬ成分外接枠
特徴は、第６図（Ｄ）の（ｇ）〜（ｋ）に示すようにな
る。

照合手段13の照合部132は、特徴抽出部12より抽出さ
れた入力文字画像の各方向成分外接枠特徴と標準パター
ン辞書131中の各標準パターンの各方向成分外接枠特徴
とを各点の特徴量に基づいて照合して、入力文字画像と
各標準パターンとの間の距離計算又は類似度計算を行な
い、相違度が所定値以下のもの又は類似度が所定値以上
の標準パターンの各文字を選出する。そして、この絞り
込まれた各文字を候補文字列として出力する。

文字「日」及び「田」の各方向成分外接枠特徴は、第
５図（Ｄ）の（ｉ）及び第６図（Ｄ）の（ｉ）から明ら
かなように、その垂直（Ｖ）方向の各方向成分外接枠特
徴において相違する。したがって、文字「日」及び
「田」が、誤って同時に候補として選出されることはな
く、別個の文字の候補として選出される。

文字認識装置20の後処理部28は、この候補文字列につ
いて単語辞書／単語接続規則29との照合を行い、これら
の単語辞書及び単語接続規則と最も良くマッチングした
文字を認識文字として出力する。

以上のようにして、外接枠特徴が同じである文字
「日」及び「田」を、区別して誤りなく認識することが
できる。

以上本発明の一実施例について説明したが、本発明
は、「くにがまえ」や「もんがまえ」の文字等、外接枠
特徴が同じか区別できないような各種の文字について
も、区別して誤りなく認識することができる。

〔発明の効果〕

以上説明したように、本発明は認識対象となる文字部
分の各画素に方向コードを割り当て、各方向成分画像に
ついて、外接多角形上の各点と対象方向成分画像（その
方向成分画像と）の最小距離をその点の特徴量とするよ
うにしたので、同一外接多角形を持つ文字に対しても認
識精度の高い各方向成分外接枠特徴を抽出することがで
き、これにより、文字認識精度を向上させることができ
る。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の原理図、 第２図は本発明の一実施装置の説明図、 第３図は本発明に使用する方向コードの説明図、 第４図は本発明の一実施例の実施装置の説明図、 第５図は同実施例の文字「日」の特徴抽出処理動作の説
明図、 第６図は同実施例の文字「田」の特徴抽出処理動作の説
明図、 第７図は従来の文字認識装置の説明図、 第８図は従来の文字認識動作の説明図である。 第２図及び第４図において、 11……方向コード割当て手段、12……特徴抽出手段、13
……照合手段、20……文字認識装置、21……２値化部、
22……切出し部、23……正規化部、24……外接多角形作
成部、28……後処理部、29……単語辞書／接続規則。

Claims (2)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】入力画像に外接多角形を想定し、その外接
   多角形上の各点と入力画像との最小距離をその点の特徴
   量とした外接枠特徴を求め、標準パターンの外接枠特徴
   と照合して入力画像を認識する画像認識方法において、 前記入力画像の各画素に方向情報を割り当て、 前記外接多角形上の各点と対象方向が前記割り当てられ
   た方向と一致する画像との最小距離をその点の特徴量と
   する各方向成分外接枠特徴を求め、 求められる各方向成分枠特徴と標準パターンの各方向成
   分外接枠特徴と照合させる、 ことを特徴とする画像認識方法。
2. 【請求項２】入力画像に外接多角形を想定し、その外接
   多角形上の各点と入力画像との最小距離をその点の特徴
   量とした外接枠特徴を求め、標準パターンの外接枠特徴
   と照合して入力画像を認識する画像認識装置において、 前記入力画像の各画素に方向情報を割り当てる手段と、 前記外接多角形上の各点と対象方向が前記割り当てられ
   た方向と一致する画像との最小距離をその点の特徴量と
   する各方向成分外接枠特徴を求める手段と、 求められる各方向成分枠特徴と標準パターンの各方向成
   分外接枠特徴と照合する手段と、 を備えたことを特徴とする画像認識装置。