JP2987462B2 - 文字方向判定装置及び文字方向判定方法 - Google Patents
文字方向判定装置及び文字方向判定方法Info
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Description
【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 名刺を読取り内容をコード化する名刺読取装置におけ
る名刺上の文字方向を判定する文字方向判定装置および
文字方向判定方法に関する。
る名刺上の文字方向を判定する文字方向判定装置および
文字方向判定方法に関する。
［従来の技術］ 従来の名刺読取装置において名刺に書かれている文字
の方向を判定する際には、名刺モデルを用いて住所部分
の文字列を推定した後、住所部分の文字の認識を２方向
で実行し、認識結果のなかに「県都市区郡町村」などの
住所キーワードが多く発見された方向を文字の方向であ
ると判定していた。例えば、「第37回電子情報通信学会
講演論文集」（6W−５名刺OCRにおける文字方向の自動
判定方法、嶺脇隆邦、立川道義、1654頁）の中で、この
方法が述べられている。
の方向を判定する際には、名刺モデルを用いて住所部分
の文字列を推定した後、住所部分の文字の認識を２方向
で実行し、認識結果のなかに「県都市区郡町村」などの
住所キーワードが多く発見された方向を文字の方向であ
ると判定していた。例えば、「第37回電子情報通信学会
講演論文集」（6W−５名刺OCRにおける文字方向の自動
判定方法、嶺脇隆邦、立川道義、1654頁）の中で、この
方法が述べられている。
［発明が解決しようとする課題］ しかし名刺モデルがすべての形式の名刺を網羅すると
は限らず、住所部分の発見に時間がかかる場合があり、
さらに住所部分の認識を２回実行する必要があるため処
理時間がかかるという問題があった。また住所は漢字が
多いため認識結果の不良で方向判定に失敗する場合もあ
った。
は限らず、住所部分の発見に時間がかかる場合があり、
さらに住所部分の認識を２回実行する必要があるため処
理時間がかかるという問題があった。また住所は漢字が
多いため認識結果の不良で方向判定に失敗する場合もあ
った。
［課題を解決するための手段］ 本発明の文字方向判定装置は、入力されたイメージデ
ータから文字データを切り出し、該文字データの向きを
判定する文字方向判定装置であって、前記文字データの
各々の文字について、その縦横比から半角文字に相当す
る文字を判定し、これを抽出する半角文字判定手段と、
抽出された半角文字データと文字認識辞書に登録されて
いる登録文字データを照合し、前記半角文字データに最
も近い前記登録文字データを特定すると共に、前記半角
文字データと、特定された前記登録文字データの類似度
を計算する半角文字認識手段と、前記半角文字認識手段
による照合および類似度計算を、前記半角文字データと
前記登録文字データの相対的な向きを変化させて複数回
行い、前記類似度が最小になった前記相対的な向きか
ら、前記文字データの向きを判定する文字方向判定手段
と、を有することを特徴とする。
ータから文字データを切り出し、該文字データの向きを
判定する文字方向判定装置であって、前記文字データの
各々の文字について、その縦横比から半角文字に相当す
る文字を判定し、これを抽出する半角文字判定手段と、
抽出された半角文字データと文字認識辞書に登録されて
いる登録文字データを照合し、前記半角文字データに最
も近い前記登録文字データを特定すると共に、前記半角
文字データと、特定された前記登録文字データの類似度
を計算する半角文字認識手段と、前記半角文字認識手段
による照合および類似度計算を、前記半角文字データと
前記登録文字データの相対的な向きを変化させて複数回
行い、前記類似度が最小になった前記相対的な向きか
ら、前記文字データの向きを判定する文字方向判定手段
と、を有することを特徴とする。
また、前記入力されたイメージデータは名刺を走査す
ることによって得られた名刺データであることを特徴と
する。
ることによって得られた名刺データであることを特徴と
する。
また、入力された名刺のイメージデータから文字デー
タを切り出し、該文字データの向きを判定する文字方向
判定装置であって、前記文字データの各々の文字につい
て、その縦横比から半角文字に相当する文字を判定し、
これを抽出する半角文字判定手段と、抽出された半角文
字データと文字認識辞書に登録されている登録文字デー
タを照合し、前記半角文字データに最も近い前記登録文
字データを特定すると共に、前記半角文字データと、特
定された前記登録文字データの類似度を計算する半角文
字認識手段と、を有し、前記類似度と、前記半角文字認
識手段によって算用数字の「１」と特定された半角文字
の数、にもとづく判定指数から、前記名刺データが縦型
縦書きであるか、否かを判定することを特徴とする。
タを切り出し、該文字データの向きを判定する文字方向
判定装置であって、前記文字データの各々の文字につい
て、その縦横比から半角文字に相当する文字を判定し、
これを抽出する半角文字判定手段と、抽出された半角文
字データと文字認識辞書に登録されている登録文字デー
タを照合し、前記半角文字データに最も近い前記登録文
字データを特定すると共に、前記半角文字データと、特
定された前記登録文字データの類似度を計算する半角文
字認識手段と、を有し、前記類似度と、前記半角文字認
識手段によって算用数字の「１」と特定された半角文字
の数、にもとづく判定指数から、前記名刺データが縦型
縦書きであるか、否かを判定することを特徴とする。
また、前記名刺データ中で半角文字として認識された
文字について、その名刺データ上での位置を集計し、前
記半角文字が多く位置する場所を文字重心として算出す
る文字重心計算手段を有し、前記名刺データが縦型縦書
きであると判定された場合に、前記文字重心にもとづい
て、前記縦型縦書きである名刺データ上の文字方向を判
定することを特徴とする。
文字について、その名刺データ上での位置を集計し、前
記半角文字が多く位置する場所を文字重心として算出す
る文字重心計算手段を有し、前記名刺データが縦型縦書
きであると判定された場合に、前記文字重心にもとづい
て、前記縦型縦書きである名刺データ上の文字方向を判
定することを特徴とする。
更に、本発明の文字方向判定方法は、入力されたイメ
ージデータから文字データを切り出し、該文字データの
向きを判定する文字方向判定方法であって、前記文字デ
ータの各々の文字について、その縦横比から半角文字に
相当する文字を判定し、これを抽出する工程と、抽出さ
れた半角文字データと文字認識辞書に登録されている登
録文字データを照合し、前記半角文字データに最も近い
前記登録文字データを特定すると共に、前記半角文字デ
ータと、特定された前記登録文字データの類似度を計算
する工程と、該工程による照合および類似度計算を、前
記半角文字データと前記登録文字データの相対的な向き
を変化させて複数回行い、前記類似度が最小になった前
記相対的な向きから、前記文字データの向きを判定する
工程と、を有することを特徴とする。
ージデータから文字データを切り出し、該文字データの
向きを判定する文字方向判定方法であって、前記文字デ
ータの各々の文字について、その縦横比から半角文字に
相当する文字を判定し、これを抽出する工程と、抽出さ
れた半角文字データと文字認識辞書に登録されている登
録文字データを照合し、前記半角文字データに最も近い
前記登録文字データを特定すると共に、前記半角文字デ
ータと、特定された前記登録文字データの類似度を計算
する工程と、該工程による照合および類似度計算を、前
記半角文字データと前記登録文字データの相対的な向き
を変化させて複数回行い、前記類似度が最小になった前
記相対的な向きから、前記文字データの向きを判定する
工程と、を有することを特徴とする。
また、前記入力されたイメージデータは名刺を走査す
ることによって得られた名刺データであることを特徴と
する。
ることによって得られた名刺データであることを特徴と
する。
また、入力された名刺のイメージデータから文字デー
タを切り出し、該文字データの向きを判定する文字方向
判定方法であって、前記文字データの各々の文字につい
て、その縦横比から半角文字に相当する文字を判定し、
これを抽出する工程と、抽出された半角文字データと文
字認識辞書に登録されている登録文字データを照合し、
前記半角文字データに最も近い前記登録文字データを特
定すると共に、前記半角文字データと、特定された前記
登録文字データの類似度を計算する工程と、前記類似度
と、算用数字の「１」と特定された半角文字の数、にも
とづく判定指数から、前記名刺データが縦型縦書きであ
るか、否かを判定する工程と、を有することを特徴とす
る。
タを切り出し、該文字データの向きを判定する文字方向
判定方法であって、前記文字データの各々の文字につい
て、その縦横比から半角文字に相当する文字を判定し、
これを抽出する工程と、抽出された半角文字データと文
字認識辞書に登録されている登録文字データを照合し、
前記半角文字データに最も近い前記登録文字データを特
定すると共に、前記半角文字データと、特定された前記
登録文字データの類似度を計算する工程と、前記類似度
と、算用数字の「１」と特定された半角文字の数、にも
とづく判定指数から、前記名刺データが縦型縦書きであ
るか、否かを判定する工程と、を有することを特徴とす
る。
また、前記名刺データ中で半角文字として認識された
文字について、その名刺データ上での位置を集計し、前
記半角文字が多く位置する場所を文字重心として算出す
る工程と、前記名刺データが縦型縦書きであると判定さ
れた場合に、前記文字重心にもとづいて、前記縦型縦書
きである名刺データ上の文字方向を判定する工程と、を
有することを特徴とする。
文字について、その名刺データ上での位置を集計し、前
記半角文字が多く位置する場所を文字重心として算出す
る工程と、前記名刺データが縦型縦書きであると判定さ
れた場合に、前記文字重心にもとづいて、前記縦型縦書
きである名刺データ上の文字方向を判定する工程と、を
有することを特徴とする。
［実施例］ 以下に、本実施例の要旨を述べる。本実施例では読み
取ろうとする名刺は画像入力手段で電気信号に変換され
記憶装置に記憶される。記憶された名刺画像情報データ
は文字切り出し手段によって個々の文字枠が抽出され、
行方向判定手段により文字行が水平になるように画像デ
ータが変換される。この段階で横形横書きの名刺（第４
図（ａ）の41で示す名刺）と縦形横書きの名刺（第４図
（ｃ）の43で示す名刺）については文字が上向きか下向
きかを判定すればよく、縦形縦書きの名刺（第４図
（ｂ）の42で示す名刺）は文字が右向きか左向きかを判
定すればよいことになる。
取ろうとする名刺は画像入力手段で電気信号に変換され
記憶装置に記憶される。記憶された名刺画像情報データ
は文字切り出し手段によって個々の文字枠が抽出され、
行方向判定手段により文字行が水平になるように画像デ
ータが変換される。この段階で横形横書きの名刺（第４
図（ａ）の41で示す名刺）と縦形横書きの名刺（第４図
（ｃ）の43で示す名刺）については文字が上向きか下向
きかを判定すればよく、縦形縦書きの名刺（第４図
（ｂ）の42で示す名刺）は文字が右向きか左向きかを判
定すればよいことになる。
そこで文字が上向きか下向きか横向きかを判定するた
めに文字認識装置で文字を認識してその結果から判定す
るのであるが、すべての文字を認識すると処理時間がか
かるため半角文字に限定して認識処理を行う。認識結果
における平均距離と、半角文字のなかで「１」と認識さ
れた文字の割合から、方向判定指数計算手段により方向
判定指数が算出される。これは平均距離の値により正し
い方向で認識が行われたかが推定でき、また「１」と認
識された文字の割合によって縦形縦書きの名刺であるか
どうかが判定できるためである。すなわち縦形縦書きの
名刺であれば文字が横向きであり、そうでなければ平均
距離から文字が上下どちらを向いているかが確定でき
る。また文字枠の分布から文字重心計算手段は文字重心
位置を算出する。これは縦形縦書きの名刺の場合、文字
重心位置から文字方向が確定できるからである。このよ
うにして方向判定指数として文字重心位置より方向判定
手段は文字方向を判定することになる。
めに文字認識装置で文字を認識してその結果から判定す
るのであるが、すべての文字を認識すると処理時間がか
かるため半角文字に限定して認識処理を行う。認識結果
における平均距離と、半角文字のなかで「１」と認識さ
れた文字の割合から、方向判定指数計算手段により方向
判定指数が算出される。これは平均距離の値により正し
い方向で認識が行われたかが推定でき、また「１」と認
識された文字の割合によって縦形縦書きの名刺であるか
どうかが判定できるためである。すなわち縦形縦書きの
名刺であれば文字が横向きであり、そうでなければ平均
距離から文字が上下どちらを向いているかが確定でき
る。また文字枠の分布から文字重心計算手段は文字重心
位置を算出する。これは縦形縦書きの名刺の場合、文字
重心位置から文字方向が確定できるからである。このよ
うにして方向判定指数として文字重心位置より方向判定
手段は文字方向を判定することになる。
以下、本発明の実施例を示す図面に基づき詳述する。
第１図は実施例を示すブロック図である。第２図の20は
本発明を実現するにあたり用いたハードウェアを示す構
成図である。第１図において入力名刺画像は画像入力手
段１で電気信号に変換され、画像データとして記憶装置
に記憶される。文字切り出し手段２は画像データから文
字の外接枠である文字枠を抽出することにより１文字ご
との画像データに分離する。行方向判定手段３は縦方
向、横方向の文字の射影を取ることによって文字行の方
向を判定し、行の方向が一定の方向を向くように画像デ
ータの方向を変換する。行方向の判定処理については
「パターン認識」（森健一監修、コロナ社、103頁）に
説明がある。半角文字判定手段４は文字枠の縦横比より
半角文字と推定される文字枠を抽出する。抽出された半
角文字は文字認識手段５で認識が行なわれ文字コードと
距離が求められる。ここで得られた半角文字の個数、平
均距離、認識結果をもとにして方向判定指数計算手段６
により方向判定指数が算出される。最後に方向判定手段
７により方向判定指数と文字重心計算手段８で計算され
た文字枠の分布状態から文字の向きが決定される。
第１図は実施例を示すブロック図である。第２図の20は
本発明を実現するにあたり用いたハードウェアを示す構
成図である。第１図において入力名刺画像は画像入力手
段１で電気信号に変換され、画像データとして記憶装置
に記憶される。文字切り出し手段２は画像データから文
字の外接枠である文字枠を抽出することにより１文字ご
との画像データに分離する。行方向判定手段３は縦方
向、横方向の文字の射影を取ることによって文字行の方
向を判定し、行の方向が一定の方向を向くように画像デ
ータの方向を変換する。行方向の判定処理については
「パターン認識」（森健一監修、コロナ社、103頁）に
説明がある。半角文字判定手段４は文字枠の縦横比より
半角文字と推定される文字枠を抽出する。抽出された半
角文字は文字認識手段５で認識が行なわれ文字コードと
距離が求められる。ここで得られた半角文字の個数、平
均距離、認識結果をもとにして方向判定指数計算手段６
により方向判定指数が算出される。最後に方向判定手段
７により方向判定指数と文字重心計算手段８で計算され
た文字枠の分布状態から文字の向きが決定される。
次に実施例における処理手順を第３図に示すフローチ
ャート図をもとに説明する。ステップF0において方向判
定結果を示すVFフラグとHFフラグをクリアする。ステッ
プF1で名刺画像データが読み込まれ記憶装置に記憶され
る。ステップF2で文字切り出しが行なわれた後、ステッ
プF3で行方向が判定され、行が水平になるように画像デ
ータを変換する。この結果、名刺画像は名刺の型に応じ
て第４図（ａ），（ｂ），（ｃ）の41〜43に示すような
向きにセットされることになる。
ャート図をもとに説明する。ステップF0において方向判
定結果を示すVFフラグとHFフラグをクリアする。ステッ
プF1で名刺画像データが読み込まれ記憶装置に記憶され
る。ステップF2で文字切り出しが行なわれた後、ステッ
プF3で行方向が判定され、行が水平になるように画像デ
ータを変換する。この結果、名刺画像は名刺の型に応じ
て第４図（ａ），（ｂ），（ｃ）の41〜43に示すような
向きにセットされることになる。
次にステップF4で名刺画像の文字枠の中から半角文字
と推定される文字枠を抽出する。半角文字の推定は次の
手順で行う。まず名刺画像中の文字枠の縦横比の分布を
求める。すると一般的に縦横比は第５図の54で示される
ような分布をする。第５図においてＸは縦横比を表しＸ
が大きいほど横長であるものとする。Ｙは文字枠の数を
表す。つまり全角文字を中心とする53で示される山と半
角文字を中心とする51で示される山を持つ分布となる。
そこで２つの山の間の谷52を境界にして52で示される文
字枠より縦長である文字枠を半角文字枠と判定する。半
角文字枠は第５図の斜線部分の領域で示される文字枠で
ある。
と推定される文字枠を抽出する。半角文字の推定は次の
手順で行う。まず名刺画像中の文字枠の縦横比の分布を
求める。すると一般的に縦横比は第５図の54で示される
ような分布をする。第５図においてＸは縦横比を表しＸ
が大きいほど横長であるものとする。Ｙは文字枠の数を
表す。つまり全角文字を中心とする53で示される山と半
角文字を中心とする51で示される山を持つ分布となる。
そこで２つの山の間の谷52を境界にして52で示される文
字枠より縦長である文字枠を半角文字枠と判定する。半
角文字枠は第５図の斜線部分の領域で示される文字枠で
ある。
半角文字枠が推定されるとステップF5で半角文字枠に
対してのみ認識処理が実行される。このとき文字認識装
置内の標準辞書には次の14種の文字のみ登録されてい
る。
対してのみ認識処理が実行される。このとき文字認識装
置内の標準辞書には次の14種の文字のみ登録されてい
る。
0123456789（）＜＞ よって認識結果は必ず14種の文字のどれかになる。文字
認識装置では標準辞書に登録されている文字データとの
距離を計算し、距離の最も小さなカテゴリの文字コード
との距離の値を記憶装置に書き込む。距離は文字の類似
度を表す尺度で距離が０であれば２つのデータが完全に
同じものであることを示し距離が大きければ大きいほど
似ていないことを示す。
認識装置では標準辞書に登録されている文字データとの
距離を計算し、距離の最も小さなカテゴリの文字コード
との距離の値を記憶装置に書き込む。距離は文字の類似
度を表す尺度で距離が０であれば２つのデータが完全に
同じものであることを示し距離が大きければ大きいほど
似ていないことを示す。
認識結果をもとにしてステップF6で方向判定指数の計
算を行う。方向判定指数はS1、S2の２種類あり、それぞ
れ以下の式で定義される。
算を行う。方向判定指数はS1、S2の２種類あり、それぞ
れ以下の式で定義される。
S1＝D1 ＋ D2・α S2＝N/（２・Ｍ ＋ Ｎ） ここで、 D1は「１」と認識された文字の距離の平均であり、 D2は「１」以外の文字カテゴリであると認識された文字
の距離の平均であり、 Ｍは「１」と認識された文字の個数であり、 Ｎは「１」以外の文字カテゴリであると認識された文字
の個数であり、 αは定数である。
の距離の平均であり、 Ｍは「１」と認識された文字の個数であり、 Ｎは「１」以外の文字カテゴリであると認識された文字
の個数であり、 αは定数である。
S1は半角文字と推定された文字の距離の平均値である
からS1の値が小さければ小さいほど正しく認識された文
字が多い（方向が正しい）ことを示す。そこでステップ
F7でS1の値がしきい値Ｋより小さいかどうかを調べ、も
し小さければ文字が下向きの可能性はないと判断しステ
ップ13に進む。もしＫよりも大きい場合は上下が逆であ
る可能性があるためステップF8において文字が下を向い
ていると仮定して認識を行う。この時認識されるのはス
テップF4で判定された半角文字のみである。さらに認識
結果をもとにステップF9で新しい方向判定指数T1を計算
する。T1の計算式はS1の場合と同様である。ステップF1
0でT1がS1より小さいかどうか調べ、もしT1が小さけれ
ば上下が逆であると判断し、ステップF11でS1の値をT1
の値と置き換え、ステップF12でVFフラグを１にセット
して、ステップF13に進む。ステップF10でT1がS1より大
きい場合には文字が下向きの可能性はないと判断しステ
ップF13に進む。
からS1の値が小さければ小さいほど正しく認識された文
字が多い（方向が正しい）ことを示す。そこでステップ
F7でS1の値がしきい値Ｋより小さいかどうかを調べ、も
し小さければ文字が下向きの可能性はないと判断しステ
ップ13に進む。もしＫよりも大きい場合は上下が逆であ
る可能性があるためステップF8において文字が下を向い
ていると仮定して認識を行う。この時認識されるのはス
テップF4で判定された半角文字のみである。さらに認識
結果をもとにステップF9で新しい方向判定指数T1を計算
する。T1の計算式はS1の場合と同様である。ステップF1
0でT1がS1より小さいかどうか調べ、もしT1が小さけれ
ば上下が逆であると判断し、ステップF11でS1の値をT1
の値と置き換え、ステップF12でVFフラグを１にセット
して、ステップF13に進む。ステップF10でT1がS1より大
きい場合には文字が下向きの可能性はないと判断しステ
ップF13に進む。
ここまでの処理では名刺の文字の向きは上か下である
と仮定してきた。しかし第４図（ｂ）の42で示される名
刺のように文字の向きが左右方向を向いている可能性が
残っている。42で示される名刺は縦形縦書きの名刺であ
り、電話番号や住所で使用されている数字は算用数字よ
りも漢数字が圧倒的に多い。漢数字の中で「一」、
「二」、「三」はステップF5、ステップF8の認識処理に
おいて数字の「１」と認識されるため（「二」は「1
1」、「三」は「111」）縦形縦書きの名刺は「１」と認
識される文字が多くなる。方向判定指数S2は「１」と認
識された文字の割合を示すためS2の値が小さいほど縦形
縦書きである可能性が高いことになる。また文字方向が
左右を向いているならば正しい認識結果が得られないた
め、S1の値が大きいほど文字が左右を向いている可能性
が高いことになる。そこで関数Ｈ（S2）を定義し、S1が
関数Ｈ（S2）より小さい場合に文字が上下方向を向いて
いると判定できるように関数Ｈ（S2）の値を決めること
にすると、関数Ｈ（S2）の値は名刺が縦形縦書きである
可能性が高ければ高いほど小さな値をとればよいことに
なる。すなわちS2の値に応じて関数Ｈ（S2）の値を決定
すればよい。S2と関数Ｈ（S2）の関係は非線形であるた
め経験的にS2から関数Ｈ（S2）の値を求めている。第６
図の61で経験的に求めたS2に対応する関数Ｈ（S2）の値
の一例を示す。ステップ13でS1と関数Ｈ（S2）を比較
し、S1が関数Ｈ（S2）より小さければ、ステップF15でH
Fフラグを１にセットして終了する。S1が関数Ｈ（S2）
より大きい場合は文字が左右方向を向いていることにな
るため、ステップF12までの処理で求めたVFフラグの値
は意味が無くなるのでステップF14でVFフラグをクリア
する。
と仮定してきた。しかし第４図（ｂ）の42で示される名
刺のように文字の向きが左右方向を向いている可能性が
残っている。42で示される名刺は縦形縦書きの名刺であ
り、電話番号や住所で使用されている数字は算用数字よ
りも漢数字が圧倒的に多い。漢数字の中で「一」、
「二」、「三」はステップF5、ステップF8の認識処理に
おいて数字の「１」と認識されるため（「二」は「1
1」、「三」は「111」）縦形縦書きの名刺は「１」と認
識される文字が多くなる。方向判定指数S2は「１」と認
識された文字の割合を示すためS2の値が小さいほど縦形
縦書きである可能性が高いことになる。また文字方向が
左右を向いているならば正しい認識結果が得られないた
め、S1の値が大きいほど文字が左右を向いている可能性
が高いことになる。そこで関数Ｈ（S2）を定義し、S1が
関数Ｈ（S2）より小さい場合に文字が上下方向を向いて
いると判定できるように関数Ｈ（S2）の値を決めること
にすると、関数Ｈ（S2）の値は名刺が縦形縦書きである
可能性が高ければ高いほど小さな値をとればよいことに
なる。すなわちS2の値に応じて関数Ｈ（S2）の値を決定
すればよい。S2と関数Ｈ（S2）の関係は非線形であるた
め経験的にS2から関数Ｈ（S2）の値を求めている。第６
図の61で経験的に求めたS2に対応する関数Ｈ（S2）の値
の一例を示す。ステップ13でS1と関数Ｈ（S2）を比較
し、S1が関数Ｈ（S2）より小さければ、ステップF15でH
Fフラグを１にセットして終了する。S1が関数Ｈ（S2）
より大きい場合は文字が左右方向を向いていることにな
るため、ステップF12までの処理で求めたVFフラグの値
は意味が無くなるのでステップF14でVFフラグをクリア
する。
次に文字が左右どちらの方向を向いているかを判定す
る。ここで判定の対象になるのは第４図（ｂ）の42で示
されるタイプの名刺である。このタイプの名刺は100％
に近い確率で住所や電話番号が名刺の左半分（42で示す
名刺では下半分にあたる）にある。住所や電話番号は構
成する文字の数が一般的に多いため、文字の数が名刺の
どちら側の部分に多いか調べることによって文字の向き
を判定することができる。文字がどちらに偏っているか
を表すためにステップF16で文字重心の計算を行う。文
字重心GYは次式で定義される。
る。ここで判定の対象になるのは第４図（ｂ）の42で示
されるタイプの名刺である。このタイプの名刺は100％
に近い確率で住所や電話番号が名刺の左半分（42で示す
名刺では下半分にあたる）にある。住所や電話番号は構
成する文字の数が一般的に多いため、文字の数が名刺の
どちら側の部分に多いか調べることによって文字の向き
を判定することができる。文字がどちらに偏っているか
を表すためにステップF16で文字重心の計算を行う。文
字重心GYは次式で定義される。
GY＝（Y1＋Y2＋・・・＋YN）/N ここでＮは名刺画像中にある文字枠の個数であり、Yiは
名刺の下辺からのｉ番目の文字枠の中心までの幅を表し
ている。
名刺の下辺からのｉ番目の文字枠の中心までの幅を表し
ている。
第７図の71は名刺でありm1〜m12までは文字枠を示
す。Ｙは名刺の高さ方向の幅であり、Y1はm1、Y12はm12
で示される文字枠の中心までの幅を示す。第７図におい
てはＮは12であり、この例におけるGYはY/2よりも小さ
な値となる。
す。Ｙは名刺の高さ方向の幅であり、Y1はm1、Y12はm12
で示される文字枠の中心までの幅を示す。第７図におい
てはＮは12であり、この例におけるGYはY/2よりも小さ
な値となる。
ステップF17でGYがY/2より小さいか調べ、小さい場合
は住所などが下半分にあり、文字は左向きであるためそ
のまま終了する。大きい場合は右向きであるため、ステ
ップF18でVFフラグを１にセットして終了する。
は住所などが下半分にあり、文字は左向きであるためそ
のまま終了する。大きい場合は右向きであるため、ステ
ップF18でVFフラグを１にセットして終了する。
方向判定結果はVFフラグとHFフラグの値を読むことに
よって得られる。以下にフラグの値と文字の方向を示
す。
よって得られる。以下にフラグの値と文字の方向を示
す。
（１）HF＝１、VF＝0:上向き （２）HF＝１、VF＝1:下向き （３）HF＝０、VF＝0:左向き （４）HF＝０、VF＝1:右向き ［発明の効果］ 本発明によれば、方向判定のために必要な認識処理に
おいて、文字枠の縦横比から半角文字を推定し半角文字
のみ認識することから、認識する文字数が少なく、極め
て高速に認識処理ができ、全体の処理時間を大幅に少な
くすることを可能とした。また、縦形縦書きの名刺にお
ける特有の性質を利用することで認識率の悪い名刺でも
正確な方向判定を可能とした。
おいて、文字枠の縦横比から半角文字を推定し半角文字
のみ認識することから、認識する文字数が少なく、極め
て高速に認識処理ができ、全体の処理時間を大幅に少な
くすることを可能とした。また、縦形縦書きの名刺にお
ける特有の性質を利用することで認識率の悪い名刺でも
正確な方向判定を可能とした。
第１図は本発明となる名刺方向判定装置の構成を示すブ
ロック図である。 第２図は本発明の実施例である名刺方向判定装置のハー
ドウェア構成図である。 第３図は本発明の実施例である名刺方向判定装置におけ
るフローチャートである。 第４図は名刺の型と行方向判定処理で画像データ変換後
の向きを示す図である。 第５図は文字枠の縦横比の分布と半角文字枠の推定範囲
を示す図である。 第６図は関数Ｈ（S2）のS2に対する値を示す図である。 第７図は名刺と名刺上の文字枠を示した図である。 1:画像入力手段、 2:文字切り出し手段、 3:行方向判定手段、 4:半角文字判定手段、 5:文字認識装置、 6:方向判定指数計算手段、 7:方向判定手段、 8:文字重心計算手段、
ロック図である。 第２図は本発明の実施例である名刺方向判定装置のハー
ドウェア構成図である。 第３図は本発明の実施例である名刺方向判定装置におけ
るフローチャートである。 第４図は名刺の型と行方向判定処理で画像データ変換後
の向きを示す図である。 第５図は文字枠の縦横比の分布と半角文字枠の推定範囲
を示す図である。 第６図は関数Ｈ（S2）のS2に対する値を示す図である。 第７図は名刺と名刺上の文字枠を示した図である。 1:画像入力手段、 2:文字切り出し手段、 3:行方向判定手段、 4:半角文字判定手段、 5:文字認識装置、 6:方向判定指数計算手段、 7:方向判定手段、 8:文字重心計算手段、
Claims (8)
- 【請求項１】入力されたイメージデータから文字データ
を切り出し、該文字データの向きを判定する文字方向判
定装置であって、 前記文字データの各々の文字について、その縦横比から
半角文字に相当する文字を判定し、これを抽出する半角
文字判定手段と、 抽出された半角文字データと文字認識辞書に登録されて
いる登録文字データを照合し、前記半角文字データに最
も近い前記登録文字データを特定すると共に、前記半角
文字データと、特定された前記登録文字データの類似度
を計算する半角文字認識手段と、 前記半角文字認識手段による照合および類似度計算を、
前記半角文字データと前記登録文字データの相対的な向
きを変化させて複数回行い、前記類似度が最小になった
前記相対的な向きから、前記文字データの向きを判定す
る文字方向判定手段と、 を有することを特徴とする文字方向判定装置。 - 【請求項２】請求項１記載の文字方向判定装置であっ
て、 前記入力されたイメージデータは名刺を走査することに
よって得られた名刺データであることを特徴とする文字
方向判定装置。 - 【請求項３】入力された名刺のイメージデータから文字
データを切り出し、該文字データの向きを判定する文字
方向判定装置であって、 前記文字データの各々の文字について、その縦横比から
半角文字に相当する文字を判定し、これを抽出する半角
文字判定手段と、 抽出された半角文字データと文字認識辞書に登録されて
いる登録文字データを照合し、前記半角文字データに最
も近い前記登録文字データを特定すると共に、前記半角
文字データと、特定された前記登録文字データの類似度
を計算する半角文字認識手段と、 を有し、 前記類似度と、前記半角文字認識手段によって算用数字
の「１」と特定された半角文字の数、にもとづく判定指
数から、前記名刺データが縦型縦書きであるか、否かを
判定することを特徴とする文字方向判定装置。 - 【請求項４】請求項３記載の文字方向判定装置であっ
て、 前記名刺データ中で半角文字として認識された文字につ
いて、その名刺データ上での位置を集計し、前記半角文
字が多く位置する場所を文字重心として算出する文字重
心計算手段を有し、 前記名刺データが縦型縦書きであると判定された場合
に、前記文字重心にもとづいて、前記縦型縦書きである
名刺データ上の文字方向を判定することを特徴とする文
字方向判定装置。 - 【請求項５】入力されたイメージデータから文字データ
を切り出し、該文字データの向きを判定する文字方向判
定方法であって、 前記文字データの各々の文字について、その縦横比から
半角文字に相当する文字を判定し、これを抽出する工程
と、 抽出された半角文字データと文字認識辞書に登録されて
いる登録文字データを照合し、前記半角文字データに最
も近い前記登録文字データを特定すると共に、前記半角
文字データと、特定された前記登録文字データの類似度
を計算する工程と、 該工程による照合および類似度計算を、前記半角文字デ
ータと前記登録文字データの相対的な向きを変化させて
複数回行い、前記類似度が最小になった前記相対的な向
きから、前記文字データの向きを判定する工程と、 を有することを特徴とする文字方向判定方法。 - 【請求項６】請求項５記載の文字方向判定方法であっ
て、 前記入力されたイメージデータは名刺を走査することに
よって得られた名刺データであることを特徴とする文字
方向判定方法。 - 【請求項７】入力された名刺のイメージデータから文字
データを切り出し、該文字データの向きを判定する文字
方向判定方法であって、 前記文字データの各々の文字について、その縦横比から
半角文字に相当する文字を判定し、これを抽出する工程
と、 抽出された半角文字データと文字認識辞書に登録されて
いる登録文字データを照合し、前記半角文字データに最
も近い前記登録文字データを特定すると共に、前記半角
文字データと、特定された前記登録文字データの類似度
を計算する工程と、 前記類似度と、算用数字の「１」と特定された半角文字
の数、にもとづく判定指数から、前記名刺データが縦型
縦書きであるか、否かを判定する工程と、 を有することを特徴とする文字方向判定方法。 - 【請求項８】請求項７記載の文字方向判定方法であっ
て、 前記名刺データ中で半角文字として認識された文字につ
いて、その名刺データ上での位置を集計し、前記半角文
字が多く位置する場所を文字重心として算出する工程
と、 前記名刺データが縦型縦書きであると判定された場合
に、前記文字重心にもとづいて、前記縦型縦書きである
名刺データ上の文字方向を判定する工程と、 を有することを特徴とする文字方向判定方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2138982A JP2987462B2 (ja) | 1990-05-29 | 1990-05-29 | 文字方向判定装置及び文字方向判定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2138982A JP2987462B2 (ja) | 1990-05-29 | 1990-05-29 | 文字方向判定装置及び文字方向判定方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0431987A JPH0431987A (ja) | 1992-02-04 |
| JP2987462B2 true JP2987462B2 (ja) | 1999-12-06 |
Family
ID=15234714
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2138982A Expired - Fee Related JP2987462B2 (ja) | 1990-05-29 | 1990-05-29 | 文字方向判定装置及び文字方向判定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2987462B2 (ja) |
-
1990
- 1990-05-29 JP JP2138982A patent/JP2987462B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0431987A (ja) | 1992-02-04 |
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