JP2973892B2 - 文字認識方式 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は光学的に文字を読み
取る文字認識方式に関し、特に様々な筆記具で書かれた
手書き文字を読み取るための文字認識方式に関するもの
である。

【０００２】

【従来の技術】手書き文字の認識方式では、文字の線部
分または背景部分の分布状況に応じて文字の整形を行う
処理方式の有効性が確認されている。この処理を一般的
に非線形正規化と呼ぶ。このような処理は手書きによる
文字の歪みを補正する能力を有しており、複雑な構造を
持つ漢字を読み取る場合などに特に有効であるとされて
いる。この非線形正規化技術の代表的な文献として、”
階層的な位置ずれ補正処理に基づく手書き漢字認識”
（電子情報通信学会研究会資料ＰＲＵ８７−１０４）が
知られている。

【０００３】上記した非線形正規化処理では、入力され
た文字の画像のうち、文字の背景の狭い部分については
拡大し、背景の広い部分については縮小する処理が行わ
れている。このように整形することによって、文字を認
識するために予め持っている文字カテゴリ毎の特徴デー
タと重なる部分が増し、文字の認識率を向上させること
ができる。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら上記のよ
うな従来の文字認識方式では、文字を構成する文字線が
全て得られることを前提にして処理が行われているた
め、太いマジックや筆などで書かれた文字の文字線が重
なっていたり接触している場合にかえって認識性能が劣
化してしまうことがあった。

【０００５】例えば、図１０（ａ）に示すような通常の
ペンで書かれた文字イメージ「束」の場合、図に示すよ
うに文字線が全て与えられているため、図１０（ｂ）に
示すように非線形正規化を行っても正しい文字「束」が
認識される。しかしながら、図１０（ｃ）に示すように
中央部が潰れた文字イメージ「束」に非線形正規化を適
用すると、中央部に背景部分がないために、文字の整形
によって中央部が縮小され、図１０（ｄ）に示すような
画像に変換されてしまう。このため、正しい文字「束」
との形状差が大きくなり、文字カテゴリ毎の特徴データ
と照合した結果、誤った文字に認識されることがあっ
た。

【０００６】また、特願昭６０−１１１４４４号には、
潰れた活字文字に対する認識方法として、文字線部のエ
ッジからある範囲の部分については照合領域とし、それ
より内部は照合領域外として認識する方法を記載してい
る。しかしながらこの方法は照合時の演算方法に関する
ものであるため、非線形正規化のような文字の整形が行
われず、手書き文字を読み取る場合に十分な効果を得る
ことができなかった。さらに、上記特願昭６０−１１１
４４４号には、文字線の幅を抽出することが記載されて
いるが、その具体的な方法については触れられていな
い。

【０００７】本発明は上記したような従来の技術が有す
る問題点を解決するためになされたものであり、様々な
太さで書かれ、文字線が重なった文字などに対しても、
文字の整形の効果を生かして、正しい文字を安定して認
識することができる文字認識方式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】上記目的を達成するため
本発明の文字認識方式は、文字を画像として読み取り、
前記文字の認識結果あるいは候補を出力する文字認識方
式であって、読み取った文字の画像を予め定められた大
きさのマスクで走査し、前記マスク内の画素がすべて文
字線となる場合に、前記マスクの中央に位置する画素を
背景に置き換える第１の画像変換手段と、前記第１の画
像変換手段の出力画像から、背景の画素の並びの長さを
垂直に交わる２方向についてそれぞれ測定し、測定した
方向と垂直な方向に前記長さの逆数に比例する値をそれ
ぞれ累積し、前記累積した値がそれぞれ均一になるよう
にする第２の画像変換手段と、文字カテゴリ毎の特徴が
蓄積された辞書部と、前記第２の画像変換手段の出力画
像から文字の特徴を抽出し、前記辞書部に蓄積された特
徴と比較して類似している文字カテゴリを探しだし、前
記読み取った文字の認識結果あるいは候補を出力する照
合部とを有するものである。

【０００９】このとき、前記第１の画像変換手段は、予
め定められた大きさの第１のマスクと、前記第１のマス
クと相似形で前記第１のマスクの周辺に形成される第２
のマスクとによって読み取った文字の画像を走査し、前
記第１のマスク内の画素がすべて文字線であり、かつ前
記第２のマスク内の画素に背景がある場合に、前記第１
のマスクの中央に位置する画素を背景に置き換えてもよ
い。

【００１０】また、文字を画像として読み取り、前記文
字の認識結果あるいは候補を出力する文字認識方式であ
って、文字を画像として読み取り、前記文字の認識結果
あるいは候補を出力する文字認識方式であって、最も近
い背景の画素までの距離を各文字線の画素についてそれ
ぞれ計算する距離演算部、前記距離演算部の演算結果か
ら文字線の画素の数に対して前記距離が最小の画素の数
の比率を求め該比率から文字線の画素を背景に置き換え
るためのしきい値を算出するしきい値設定部、及び前記
しきい値より長い距離の画素を背景に置き換える画像変
換部を備えた第１の画像変換手段と、前記第１の画像変
換手段の出力画像から、背景の画素の並びの長さを垂直
に交わる２方向についてそれぞれ測定し、測定した方向
と垂直な方向に前記長さの逆数に比例する値をそれぞれ
累積し、前記累積した値がそれぞれ均一になるようにす
る第２の画像変換手段と、文字カテゴリ毎の特徴が蓄積
された辞書部と、前記第２の画像変換手段の出力画像か
ら文字の特徴を抽出し、前記辞書部に蓄積された特徴と
比較して類似している文字カテゴリを探しだし、前記読
み取った文字の認識結果あるいは候補を出力する照合部
と、を有するものである。

【００１１】このとき、前記しきい値設定部は、前記距
離演算部の演算結果から、文字線の画素の数に対する前
記距離が最小の画素の数の比率を求め、該比率から文字
線の画素を背景に置き換えるための下限のしきい値と、
前記下限のしきい値に予め定められた値を加算した上限
のしきい値とを算出し、前記画像変換部は、前記下限の
しきい値と上限のしきい値と間の距離の画素を背景に置
き換えてもよい。

【００１２】さらに、上記したいずれかの文字認識方式
において、読み取った文字を一様な大きさに変換する正
規化手段を有していてもよい。

【００１３】上記のように構成された本発明の文字認識
方式は、第１の画像変換手段によって読み取った文字の
画像を予め定められた大きさのマスクで走査し、マスク
内の画素がすべて文字線となる場合にマスクの中央に位
置する画素を背景に置き換えることで、２本の文字線が
重なったり接触している場合に、それらの文字線が分離
されて正しい文字に近い画像を得ることができる。

【００１４】また、第１の画像変換手段で予め定められ
た大きさの第１のマスクと、第１のマスクの周辺に形成
される第２のマスクとによって読み取った文字の画像を
走査し、第１のマスク内の画素がすべて文字線であり、
かつ第２のマスク内の画素に背景がある場合に、第１の
マスクの中央に位置する画素を背景に置き換えること
で、２本の文字線が重なったり接触している場合だけで
なく、３本の文字線が重なったり接触している場合にも
それらの文字線が分離されて正しい文字に近い画像を得
ることができる。

【００１５】さらに、第１の画像変換手段の距離演算部
で最も近い背景の画素までの距離を各文字線の画素につ
いてそれぞれ計算し、しきい値設定部で文字線の画素の
数に対して距離が最小の画素の数の比率を求め、文字線
の画素を背景に置き換えるためのしきい値を算出し、画
像変換部でしきい値より長い距離の画素を背景に置き換
えることで、様々な太さの文字を読み取る場合にも２本
の文字線が重なったり接触しているときに、それらの文
字線が分離されて正しい文字に近い画像を得ることがで
きる。特に、しきい値設定部でこのしきい値に予め定め
られた値を加算して上限のしきい値を設定し、画像変換
部で２つのしきい値の間の画素を背景に変換すること
で、３本の文字線が重なったり接触している場合にも対
応することができる。

【００１６】

【発明の実施の形態】次に、本発明について図面を参照
して説明する。

【００１７】（第１実施例）図１は本発明の文字認識方
式の第１実施例の装置構成を示すブロック図である。図
１において、文字認識装置は、光学的な手段によって文
字を読み込む入力部１と、入力された文字の画像を予め
定められた大きさのマスクで連続的に走査し、マスク内
がすべて文字線の場合に、マスク中央の画素を背景に置
き換える第１の画像変換手段２と、第１の画像変換手段
２から出力される第１の整形画像の背景の分布に基づ
き、垂直に交わる縦横２方向それぞれについて、その背
景の分布が均一になるように文字画像を整形する第２の
画像変換手段３と、文字カテゴリ毎の特徴が蓄積された
辞書部４と、第２の画像変換手段３から出力された第２
の整形画像から文字の特徴を抽出し、辞書部４に蓄積さ
れた文字の特徴と比較演算を行って入力された文字を認
識する照合部５と、照合部５の文字認識結果を出力する
出力部６とによって構成されている。

【００１８】従来例で述べたような文字整形を行う場合
には前提条件となる文字線をなるべく正確に得ることが
重要である。本実施例では文字線の太さに注目し、文字
線が重なったと想定される太い線については、第１の画
像変換手段２によって強制的に中央部に背景を設けるよ
うにしている。そして、第１の画像変換手段２で処理し
た後、第２の画像変換手段３で非線形正規化にしたがっ
た文字の整形を行い、照合部５で文字の認識を行う。

【００１９】このような構成において、入力部１によっ
て取り込まれた文字は入力文字画像として第１の画像変
換手段２に出力される。ここで、入力文字画像は格子状
に配列された複数の画素に対してそれぞれ白（背景）ま
たは黒（文字線）の値が設定された１文字分の２値画像
である。入力文字画像を受け取った第１の画像変換手段
２は入力文字画像の全面を予め定められた大きさのマス
クによって走査する。このマスクは、マスク内に納まる
入力文字画像の各画素が文字線あるいは背景であるかを
判定するための処理単位である。

【００２０】ここで、マスク内の画素がすべて文字線の
場合、第１の画像変換手段２はマスクの中心部に相当す
る画素を背景の画素に変換し、それ以外の画素について
は入力文字画像のまま変換しないで出力する。この第１
の画像変換手段２で処理した文字画像を第１の整形画像
とする。

【００２１】第２の画像変換手段３では、第１の整形画
像の背景の画素の分布にもとづいて第２の整形画像を作
成する。第２の画像変換手段３は、第１の整形画像の背
景の画素について、その縦方向と横方向の並びの長さを
それぞれ検出し、横方向の背景長はその逆数に比例する
値を縦方向に累積し、縦方向の背景長はその逆数に比例
する値を横方向に累積する。そして、その累積分布が一
様になるように画像変換基準を設定し、画像変換基準に
基づいて累積値の高い部分は圧縮し、累積値の低い部分
は拡大する。この処理は従来例で説明した非線形正規化
処理であり、この処理によって精度よく文字を認識する
ことができる。

【００２２】これらの処理の様子を示したのが図２およ
び図３である。図２では文字「田」を例にして第１の整
形画像から第２の整形画像への変換過程を示している。
図２に示すように第１の整形画像で歪んでいた文字
「田」は、第２の整形画像では背景が均一にされて文字
「田」の形により正確に整形されている。また、図３
は、図１０（ｃ）で示したような中央部が潰れた文字
「束」を例にした場合の様子を示している。ここで、図
３（ａ）は第１の整形画像を表わしており、図３（ｂ）
は第２の整形画像を表わしている。ここでも第２の整形
画像は従来に比較して文字「束」により近い画像に整形
されていることが分かる。

【００２３】照合部５では、第２の整形画像から文字の
特徴を抽出し、予め辞書部４に登録されている文字カテ
ゴリ毎の特徴データと比較演算して類似している文字を
探しだす。そして、類似していると判定した文字を文字
認識結果として出力し、１文字分の認識処理を終了す
る。ここで、照合部５から出力される文字認識結果の信
号は、比較演算結果、および比較演算結果から導かれた
１つないし複数の文字コードなどから構成される。

【００２４】なお、照合部５で文字の特徴を抽出する方
法には、文字エッジ部の特徴を抽出する方法（文字エッ
ジ部のみに着目）、方向の特徴を抽出する方法（文字線
部あるいはエッジ部の線の方向）、細線化によって特徴
を抽出する方法、画像の圧縮処理によって特徴を抽出す
る方法（変動を吸収するために画像を圧縮する）、畳み
込み演算により特徴を抽出する方法（マスクの各位置に
適当な係数を付与し、局所的に入力画像との積和演算を
行う）、およびマトリクス積による次元変換により特徴
を抽出する方法（画像全体とそれに対応するマスクとの
積和演算の組み合わせ）などがあり、これらの方法は処
理速度、読み取り対象、および認識精度要求からいずれ
を採用してもよく、任意に組み合わせて文字の特徴を抽
出してもよい。

【００２５】また、照合部５で実施する比較演算につい
ても、様々な距離計算（市街区距離、ユークリッド距
離、マハラノビス距離、バタチャリヤ距離等）や内積等
の類似度計算、ＤＰマッチング等のいずれを採用しても
よい。

【００２６】上述した特徴抽出演算、比較演算について
は周知の技術であるので詳細な説明は省略する。さら
に、第２の画像変換手段３の処理内容についても、従来
例で示した引用文献”階層的な位置ずれ補正処理に基づ
く手書き漢字認識”およびその参考文献に詳しい説明が
あるのでその詳細な説明は省略する。

【００２７】次に、本実施例の第１の画像変換手段２で
使用するマスクについて図面を参照して説明する。

【００２８】図４に本実施例で使用するマスクの例を示
す。図４（ａ）において、マスク中央の○印の画素は背
景に置き換えるか否かの処理が行われる画素であり、以
下ではこの画素のことを評価画素と称す。マスク７は文
字の記入に使用した筆記具、記入した文字の大きさ、お
よび入力部１の分解能等の条件（活字の場合は文字フォ
ントと分解能になる）によって、文字線の太さよりも余
裕をもって大きくなるように実験的に定められ、本実施
例ではその縦横の幅を仮にそれぞれ画素９つ分とする。
このときのマスク７のサイズと入力文字画像の大きさの
関係を示したのが図４（ｂ）である。

【００２９】第１の画像変換手段２は、マスク７を使っ
て入力文字画像中の全画素がそれぞれ評価画素となるよ
うに走査し、マスク７内が全て文字線の場合に評価画素
を背景の値に設定し、それ以外の場合は評価画素を入力
文字画像と同じにする。このときの走査の順は任意に行
う。

【００３０】また、第１の画像変換手段２では入力文字
画像の周辺が背景であると仮定し、入力文字画像の内部
にマスクがおさまる場合（図４（ｂ）の斜線の部分がそ
の時の評価画素に対応する）についてのみ処理を行い、
評価画素とならなかった画素（図４（ｂ）の斜線の以外
の部分）については、入力文字画像の画素と同じ値で出
力する。

【００３１】上記したような処理を文字の整形を行う前
に第１の画像変換手段２で行うことで、２本の文字線が
重なったり接触している文字についても非常に簡単な処
理で正しい文字により近い画像を得ることができ、誤っ
た文字に認識されることが低減される。

【００３２】なお、図４に示したように本実施例のマス
ク７の形状は正方形を採用しているが、活字等のように
縦横の幅が明らかに異なるものに対しては長方形のマス
ク７を使用してもよい。また、中央からマスク周辺部ま
での距離が一定になるような菱形（市街区距離ベース）
や疑似円形（ユークリッド距離ベース）のマスク形状を
採用してもよい。

【００３３】（第２実施例）次に本発明の第２実施例に
ついて説明する。本実施例では第１の画像変換手段の処
理のみが第１実施例と異なっており、その他の構成およ
び処理内容は第１実施例と同様であるので、その説明は
省略する。

【００３４】まず、本実施例の第１の画像変換手段で使
用するマスクについて説明する。

【００３５】図５は本発明の文字認識方式の第１の画像
変換手段で使用するマスクの第２実施例の構成を示す図
である。本実施例の第１の画像変換手段で使用するマス
クは、３本の文字線が重なっている場合を想定して処理
を行うために、第１実施例で示したマスクの周囲にさら
にマスクを追加した構成としている。図５に示した斜線
部分（内側マスク）が第１実施例と同様のマスクに相当
し、斜線のない部分（周辺マスク）が本実施例で追加し
た部分である。このマスクの追加部分は入力文字画像の
対応する部分がすべて文字線ではないことを確認するた
めのものであり、そのサイズは、第１実施例のマスクと
同様の考え方で設定される。ここでは、一例として第１
実施例のマスクの周囲に縦横方向それぞれ５画素分の幅
のマスクを追加する。

【００３６】なお、本実施例のマスク形状は第１実施例
で説明したように長方形でもよく、またその周囲に追加
するマスクの幅も縦横で均等である必要はない。

【００３７】次に、本実施例の第１の画像変換手段の処
理手順を図６を参照して説明する。図６は本発明の文字
認識方式の第１の画像変換手段の第２実施例の処理手順
を示すフローチャートである。

【００３８】図６において、第１の画像変換手段は、ま
ず最初に現在のマスクの位置が入力文字画像の照合範囲
（処理範囲）内にあるか否かを確認し（ステップＳ
１）、照合範囲内にある場合はステップＳ２に移って内
側のマスクを使用して第１実施例と同様の処理を行う。
内側のマスクによる処理では内側のマスク内の画素が全
て文字線であるか否かを確認し（ステップＳ３）、全て
文字線である場合にはステップＳ４に移って周辺のマス
クの位置が照合範囲内にあるか否かを確認する。周辺の
マスクが照合範囲にある場合、ステップＳ５に移って周
辺のマスクによる処理を開始する。周辺のマスクによる
処理では周辺のマスク内の画素がすべて文字線であるか
否かを確認し（ステップＳ６）、マスク内がすべて文字
線でないときに評価画素を背景に変換する（ステップＳ
７）。

【００３９】ここで、スッテプＳ１でマスク位置が照合
範囲でない場合、ステップＳ３で内側のマスク内に背景
がある場合、およびステップＳ６で周辺のマスク内がす
べて文字線の場合には、評価画素を入力文字画像と同じ
値に設定する（ステップＳ８）。また、ステップＳ４で
周辺のマスク位置が照合範囲でない場合にはステップＳ
７に移って評価画素を背景に変換する。以上の処理が終
了したら照合範囲内すべてについて処理が終了したか否
かを確認し（ステップＳ９）、処理がすべて終了してい
ない場合には次の照合位置にマスクをセットして（ステ
ップＳ１０）、ステップＳ１に戻って上記処理を繰り返
す。

【００４０】このときの整形画像の様子を示したのが図
７である。図７（ａ）は文字「東」の中心が潰れたとき
の様子を示しており、図７（ｂ）および（ｃ）はこの潰
れた文字に対して第１実施例にもとづいて処理を行った
場合の第１の整形画像および第２の整形画像を示してい
る。また、同図（ａ）に対して、第２実施例にもとづい
て作成した第１の整形画像と第２の整形画像をそれぞれ
図７（ｄ）および（ｅ）に示している。

【００４１】図７（ｂ）、（ｃ）に示すように第１実施
例の処理では「東」ではなく「束」と認識されてしまう
可能性があったのが、図７（ｄ）、（ｅ）に示すように
本実施例の処理を行うことで正しい「東」により近い文
字画像を得ることができる。したがって、３本の文字線
が重なったり接触している文字に対しても、簡単な処理
で正しい文字により近い画像を得ることができ、誤った
文字に認識されることが低減される。

【００４２】なお、本実施例の第１の画像変換手段の処
理においても、第１実施例と同様に入力文字画像の周辺
を背景と仮定して処理が行われるため、周辺に追加した
マスクが入力文字画像の外にかかるときには、後半の処
理が不要になるため、前半の処理だけで第１の整形画像
を作成することができる。

【００４３】（第３実施例）次に本発明の第３実施例に
ついて説明する。本実施例においても第１の画像変換手
段のみが第１実施例と異なっており、その他の構成およ
び処理内容は第１実施例と同様であるので、その説明は
省略する。

【００４４】本実施例の第１の画像変換手段は、太さの
異なる様々な筆記具で書かれた文字にも対応するため
に、文字線の太さを求めてしきい値を設定し、しきい値
より太い文字線に対応する画素は背景に変換する処理を
行っている。

【００４５】図８は本発明の文字認識方式の第１の画像
変換手段の第３実施例の構成を示すブロック図である。
図８において、本実施例の第１の画像変換手段２０は、
入力文字画像の各文字線の画素について最も近い背景の
画素までの距離を計算する距離計算部２１と、距離計算
部２１で計算した結果と予め定められた値から文字線画
素を背景に変換するためのしきい値を設定するしきい値
設定部２２と、距離演算部２１としきい値設定部２２の
処理結果から第１の整形画像を出力する画像変換部２３
とによって構成されている。

【００４６】このような構成において、図９（ａ）の入
力文字画像の文字線（斜線内）の画素から最も近い背景
（斜線以外の部分）の画素までの距離を距離演算部２１
で算出し、それぞれの値を各画素上に記載すると図９
（ｂ）に示すような距離画像と呼ばれる画像を得ること
ができる。ここで背景に相当する画素の距離は常に０で
あり、距離の値は市街区距離計算を用いて算出している
ものとする。

【００４７】なお、距離の算出方法には市街区距離だけ
でなく、ユークリッド距離やチェス盤距離であってもよ
い。

【００４８】距離演算部２１から出力された距離画像の
うち、距離が最小値の１となる画素の数は文字のエッジ
の長さを表わし、距離が０以外の画素の数は文字線の画
素の数を表わすことになる。したがって、距離が０以外
の画素の数を距離が１の画素の数で割るとその文字の平
均的な文字線幅の半分に近い値を得ることができる。し
きい値設定部２２ではこのようにして得られた平均的な
文字線幅に、文字線の幅の変動を考慮して予め設定した
値を加え、推定最大線幅として設定する。

【００４９】この推定最大線幅をしきい値として、距離
が推定最大線幅以上の画素を画像変換部２３で背景の画
像に変換し、それ以外の部分（距離が０の画素は除く）
を文字線とすることにより第１の整形画像を作成する。

【００５０】このような処理を行うことで、筆記具が特
定できない様々な太さの文字線を読み取る場合にも、２
本の文字線が重なったり接触している文字から正しい文
字に近い文字画像を得ることができ、誤った文字に認識
されることが低減される。

【００５１】ところで、上記した推定最大線幅を下限の
しきい値として設定し、これに予め実験等によって得ら
れた値を加えて上限のしきい値として設定し、この２つ
のしきい値の間にある画素を背景に変換し、それ以外の
画素（距離が０の画素を除く）を文字線とすることで第
１の整形画像を作成してもよい。

【００５２】このような処理を実行することで、２本の
文字線が重なったり接触している文字だけでなく、３本
の文字線が重なったり接触している文字にも対応するこ
とができる。

【００５３】なお、上述した各実施例の第１の画像変換
手段の処理を行う前に、入力文字画像の外接文字枠サイ
ズ、あるいは重心位置からの一次モーメントや２次モー
メントが一様になるように文字の大きさを変換する正規
化手段を設けると、記入された文字の大きさにバラつき
がある場合、例えば郵便物の差出人と受取人の両方を読
み取るときなどや記入された文字の大きさの変化が大き
い文字に対しても、文字線の太さの変動を相対的に小さ
くすることができ、様々な筆記具により書かれた文字を
簡単な処理で確実に認識することができる。

【００５４】また、第１の画像変換手段、第２の画像変
換手段、辞書部、および照合部は、中央演算処理装置
（ＣＰＵ）およびメモリを組み合わせ、プログラムにし
たがった処理で実現することも可能であるが、高速化を
考慮した場合、専用のハードウェア（ＤＳＰ等）を使用
してもよい。

【００５５】

【発明の効果】本発明は以上説明したように構成されて
いるので、以下に記載する効果を奏する。

【００５６】請求項１に記載のものにおいては、２本の
文字線が重なったり接触している場合に、第１の画像変
換手段によってそれらの文字線が分離されて正しい文字
に近い画像を得ることができ、誤った文字に認識される
ことが低減される。また第２の画像変換手段によって非
線形正規化による文字整形が行われるため、より精度よ
く文字を認識することができる。特に請求項２に記載の
ものにおいては、３本の文字線が重なったり接触してい
る文字に対しても同様の効果を得ることができる。

【００５７】請求項３に記載のものにおいては、筆記具
が特定できない様々な太さの文字線を読み取る場合に
も、第１の画像変換手段によって２本の文字線が重なっ
たり接触している文字から正しい文字に近い文字画像を
得ることができ、誤った文字に認識されることが低減さ
れる。また第２の画像変換手段によって非線形正規化に
よる文字整形が行われるため、より精度よく文字を認識
することができる。特に請求項４に記載のものにおいて
は、３本の文字線が重なったり接触している文字に対し
ても同様の効果を得ることができる。

【００５８】請求項５に記載のものにおいては、記入さ
れた文字の大きさにバラつきがある場合、例えば郵便物
の差出人と受取人の両方を読み取るときなどや記入され
た文字の大きさの変化が大きい文字に対しても、文字線
の太さの変動を相対的に小さくすることができ、様々な
筆記具により書かれた文字を簡単な処理で確実に認識す
ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の文字認識方式の第１実施例の装置構成
を示すブロック図である。

【図２】図１に示した第１の画像変換手段の出力である
第１の整形画像から、第２の画像変換手段の出力である
第２の整形画像への変換過程を示す図である。

【図３】図１に示した第１の画像変換手段の出力である
第１の整形画像、および第２の画像変換手段の出力であ
る第２の整形画像の他の例を示した図である。

【図４】図１に示した第１の画像変換手段で使用するマ
スクの第１実施例の構成を示す図である。

【図５】本発明の文字認識方式の第１の画像変換手段で
使用するマスクの第２実施例の構成を示す図である。

【図６】本発明の文字認識方式の第１の画像変換手段の
第２実施例の処理手順を示すフローチャートである。

【図７】第１の整形画像、および第２の整形画像の例を
示す図である。

【図８】本発明の文字認識方式の第１の画像変換手段の
第３実施例の構成を示すブロック図である。

【図９】図８に示した第１の画像変換手段の処理結果の
例を示す図である。

【図１０】従来の画像認識方式で文字を認識する場合の
認識例を示した図である。

【符号の説明】

１ 入力部 ２、２０ 第１の画像変換手段 ３ 第２の画像変換手段 ４ 辞書部 ５ 照合部 ６ 出力部 ７、１７ マスク ２１ 距離演算部 ２２ しきい値設定部 ２３ 画像変換部

Claims (5)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 文字を画像として読み取り、前記文字の
   認識結果あるいは候補を出力する文字認識方式であっ
   て、 読み取った文字の画像を予め定められた大きさのマスク
   で走査し、前記マスク内の画素がすべて文字線となる場
   合に、前記マスクの中央に位置する画素を背景に置き換
   える第１の画像変換手段と、 前記第１の画像変換手段の出力画像から、背景の画素の
   並びの長さを垂直に交わる２方向についてそれぞれ測定
   し、測定した方向と垂直な方向に前記長さの逆数に比例
   する値をそれぞれ累積し、前記累積した値がそれぞれ均
   一になるようにする第２の画像変換手段と、 文字カテゴリ毎の特徴が蓄積された辞書部と、 前記第２の画像変換手段の出力画像から文字の特徴を抽
   出し、前記辞書部に蓄積された特徴と比較して類似して
   いる文字カテゴリを探しだし、前記読み取った文字の認
   識結果あるいは候補を出力する照合部と、 を有する文字認識方式。
2. 【請求項２】 前記第１の画像変換手段は、 予め定められた大きさの第１のマスクと、前記第１のマ
   スクと相似形で前記第１のマスクの周辺に形成される第
   ２のマスクとによって読み取った文字の画像を走査し、
   前記第１のマスク内の画素がすべて文字線であり、かつ
   前記第２のマスク内の画素に背景がある場合に、前記第
   １のマスクの中央に位置する画素を背景に置き換える請
   求項１記載の文字認識方式。
3. 【請求項３】 文字を画像として読み取り、前記文字の
   認識結果あるいは候補を出力する文字認識方式であっ
   て、 最も近い背景の画素までの距離を各文字線の画素につい
   てそれぞれ計算する距離演算部、前記距離演算部の演算
   結果から文字線の画素の数に対して前記距離が最小の画
   素の数の比率を求め該比率から文字線の画素を背景に置
   き換えるためのしきい値を算出するしきい値設定部、及
   び前記しきい値より長い距離の画素を背景に置き換える
   画像変換部を備えた第１の画像変換手段と、 前記第１の画像変換手段の出力画像から、背景の画素の
   並びの長さを垂直に交わる２方向についてそれぞれ測定
   し、測定した方向と垂直な方向に前記長さの逆数に比例
   する値をそれぞれ累積し、前記累積した値がそれぞれ均
   一になるようにする第２の画像変換手段と、 文字カテゴリ毎の特徴が蓄積された辞書部と、 前記第２の画像変換手段の出力画像から文字の特徴を抽
   出し、前記辞書部に蓄積された特徴と比較して類似して
   いる文字カテゴリを探しだし、前記読み取った文字の認
   識結果あるいは候補を出力する照合部と、 を有する文字認識方式。
4. 【請求項４】 前記しきい値設定部は、前記 距離演算部の演算結果から、文字線の画素の数に対
   する前記距離が最小の画素の数の比率を求め、該比率か
   ら文字線の画素を背景に置き換えるための下限のしきい
   値と、前記下限のしきい値に予め定められた値を加算し
   た上限のしきい値とを算出し、前記 画像変換部は、 前記下限のしきい値と上限のしきい値と間の距離の画素
   を背景に置き換える請求項３記載の文字認識方式。
5. 【請求項５】 読み取った文字を一様な大きさに変換す
   る正規化手段を有する請求項１乃至４のいずれか１項記
   載の文字認識方式。