JP3099771B2 - 文字認識方法、装置及び文字認識プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
文字認識方法、装置及び文字認識プログラムを記録した記録媒体Info
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- JP3099771B2 JP3099771B2 JP09116978A JP11697897A JP3099771B2 JP 3099771 B2 JP3099771 B2 JP 3099771B2 JP 09116978 A JP09116978 A JP 09116978A JP 11697897 A JP11697897 A JP 11697897A JP 3099771 B2 JP3099771 B2 JP 3099771B2
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、紙などに書かれた
文字行や単語などの手書き文字列を、光学センサで取り
込んで読み取る文字認識方法、装置及び文字認識プログ
ラムを記録した記録媒体に関する。
文字行や単語などの手書き文字列を、光学センサで取り
込んで読み取る文字認識方法、装置及び文字認識プログ
ラムを記録した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、この種の文字認識装置では、文字
列から文字を正しく切り出すため、また文字画像から安
定した特徴を抽出し、文字を正しく識別するため、文字
の変形の重要な要素の一つである文字の傾きを間接的に
示す何らかの評価値をもとに、文字の傾き補正処理を行
っている。例えば、傾き補正処理を行うこの種の文字認
識装置では、文字の方向性を方向コードヒストグラムに
より調べ、もっとも頻度の大きい方向をその文字の傾き
の方向として判定し、これにより傾きを補正している。
また、別の一例が、特開平5-114046号公報に記載されて
いる。この公報に記載された「手書き文字における特性
傾斜角を正規化する方法および装置」では、予測される
傾きの方向に関する入力画像の投影ヒストグラムのエン
トロピーを計算し、そのエントロピーが最小となる傾き
量を決定する。そして、その傾き量に等しい角度だけ入
力画像を位置転換することにより、文字の傾きを補正し
ている。
列から文字を正しく切り出すため、また文字画像から安
定した特徴を抽出し、文字を正しく識別するため、文字
の変形の重要な要素の一つである文字の傾きを間接的に
示す何らかの評価値をもとに、文字の傾き補正処理を行
っている。例えば、傾き補正処理を行うこの種の文字認
識装置では、文字の方向性を方向コードヒストグラムに
より調べ、もっとも頻度の大きい方向をその文字の傾き
の方向として判定し、これにより傾きを補正している。
また、別の一例が、特開平5-114046号公報に記載されて
いる。この公報に記載された「手書き文字における特性
傾斜角を正規化する方法および装置」では、予測される
傾きの方向に関する入力画像の投影ヒストグラムのエン
トロピーを計算し、そのエントロピーが最小となる傾き
量を決定する。そして、その傾き量に等しい角度だけ入
力画像を位置転換することにより、文字の傾きを補正し
ている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
傾き補正補正処理は、基本的には、入力文字画像の中
に、文字列方向に対して垂直な方向（以下、縦方向と呼
ぶ）のストロークが多く存在するなどの仮定をおき、そ
れら多数存在する縦方向ストロークが鉛直方向を向くよ
うに画像を補正するという方針をとっている。すなわ
ち、縦方向において値が大きくなるような評価値を用い
て補正を行っている。
傾き補正補正処理は、基本的には、入力文字画像の中
に、文字列方向に対して垂直な方向（以下、縦方向と呼
ぶ）のストロークが多く存在するなどの仮定をおき、そ
れら多数存在する縦方向ストロークが鉛直方向を向くよ
うに画像を補正するという方針をとっている。すなわ
ち、縦方向において値が大きくなるような評価値を用い
て補正を行っている。
【０００４】従って、縦方向のストロークが多い図２に
示すような文字画像が入力された場合には、図３に示す
ように実際の傾き角Ｘ付近でのみ前記評価値が大きくな
るため、傾き角の推定が正確に行え、適正な補正を行う
ことができる。
示すような文字画像が入力された場合には、図３に示す
ように実際の傾き角Ｘ付近でのみ前記評価値が大きくな
るため、傾き角の推定が正確に行え、適正な補正を行う
ことができる。
【０００５】ところが、図４に示すような縦方向のスト
ロークがそれほど多く存在しない文字画像が入力された
場合には、図５に示すように実際の傾き角Ｘ付近で前記
評価値が顕著な値を取るとは限らないため、傾き角の推
定を誤り、適正な補正を行うことができないという問題
がある。例えば図６に示すように、傾き角の推定を誤っ
た結果、傾きをより増長する補正を行ってしまう場合が
ある。
ロークがそれほど多く存在しない文字画像が入力された
場合には、図５に示すように実際の傾き角Ｘ付近で前記
評価値が顕著な値を取るとは限らないため、傾き角の推
定を誤り、適正な補正を行うことができないという問題
がある。例えば図６に示すように、傾き角の推定を誤っ
た結果、傾きをより増長する補正を行ってしまう場合が
ある。
【０００６】すなわち、文字の傾きを示す評価値が、特
定の角付近でのみ顕著な値を取るのではなく、角を変え
てもそれほど顕著な変動が現われないような場合には、
文字の傾き角を推定することが困難であり、しばしば見
当違いの傾き補正をしてしまうという問題点がある。こ
のような不適正な補正は、その後の文字切り出しや特徴
抽出や識別に悪影響を及ぼすことになる。
定の角付近でのみ顕著な値を取るのではなく、角を変え
てもそれほど顕著な変動が現われないような場合には、
文字の傾き角を推定することが困難であり、しばしば見
当違いの傾き補正をしてしまうという問題点がある。こ
のような不適正な補正は、その後の文字切り出しや特徴
抽出や識別に悪影響を及ぼすことになる。
【０００７】そこで、本発明の目的は、傾き補正処理に
おける誤補正を低減し、誤認識の少ない文字認識装置を
提供することにある。
おける誤補正を低減し、誤認識の少ない文字認識装置を
提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】上述した目的は、文字の
傾き角を推定し、その傾き角推定値の妥当性を示す評価
値、すなわち、傾き角推定値がどの程度信用することが
できるのかを示す評価値を求め、前記評価値に基づいて
傾き補正量を調整することにより達成される。前記評価
値が高い場合には、その傾き角推定値が信用できるとし
て傾き角推定値を補正量として用い、前記評価値が低い
場合には、その傾き角推定値が信用できないとして、前
記評価値の大小に応じて補正量を調整する。このように
して得られた補正量に基づき補正した後、文字認識を行
う。
傾き角を推定し、その傾き角推定値の妥当性を示す評価
値、すなわち、傾き角推定値がどの程度信用することが
できるのかを示す評価値を求め、前記評価値に基づいて
傾き補正量を調整することにより達成される。前記評価
値が高い場合には、その傾き角推定値が信用できるとし
て傾き角推定値を補正量として用い、前記評価値が低い
場合には、その傾き角推定値が信用できないとして、前
記評価値の大小に応じて補正量を調整する。このように
して得られた補正量に基づき補正した後、文字認識を行
う。
【０００９】
【発明の実施の形態】次に、本発明の第一の実施の形態
について図面を参照して詳細に説明する。
について図面を参照して詳細に説明する。
【００１０】図１は、本発明の一実施例を示すブロック
図である。この実施例は、文字画像を格納する画像記憶
手段１と文字の傾き角の推定値を求め出力する文字傾き
推定手段２１と、前記推定値の妥当性を示す評価値を計
算し出力する推定値評価手段２２と、文字傾き推定手段
と推定値評価手段の出力をもとに文字傾き補正量を決定
し傾き補正を行う傾き補正手段２３と、文字を認識し出
力する文字認識手段３とを有する。なお、一般に文字認
識を行う場合には、入力画像に対して前処理を行うのが
普通であり、前処理としては、多値画像をより扱いやす
い２値画像に変換する２値化処理、文字の大きさやスト
ロークの間隔等を整形する正規化処理、画像中の細かな
汚れやかすれを除くノイズ除去処理などが考えられ、こ
こでは図示していないが必要に応じて導入してもよい。
また、このような前処理は傾き補正処理の前後を問わ
ず、導入することができる。
図である。この実施例は、文字画像を格納する画像記憶
手段１と文字の傾き角の推定値を求め出力する文字傾き
推定手段２１と、前記推定値の妥当性を示す評価値を計
算し出力する推定値評価手段２２と、文字傾き推定手段
と推定値評価手段の出力をもとに文字傾き補正量を決定
し傾き補正を行う傾き補正手段２３と、文字を認識し出
力する文字認識手段３とを有する。なお、一般に文字認
識を行う場合には、入力画像に対して前処理を行うのが
普通であり、前処理としては、多値画像をより扱いやす
い２値画像に変換する２値化処理、文字の大きさやスト
ロークの間隔等を整形する正規化処理、画像中の細かな
汚れやかすれを除くノイズ除去処理などが考えられ、こ
こでは図示していないが必要に応じて導入してもよい。
また、このような前処理は傾き補正処理の前後を問わ
ず、導入することができる。
【００１１】画像はスキャナ等によって光学的に入力さ
れ、画像記憶手段１に格納され、さらに文字傾き角推定
手段２１及び傾き補正手段２３へと送られる。
れ、画像記憶手段１に格納され、さらに文字傾き角推定
手段２１及び傾き補正手段２３へと送られる。
【００１２】文字傾き推定手段２１は、文字列画像中の
文字列の傾き角をｘ１，ｘ２，…，ｘｎというように複
数個仮定し、それらの傾き角の正しさの度合を示す評価
値ｙ１，ｙ２，…，ｙｎを計算し、前記評価値ｙ１，ｙ
２，…，ｙｎを推定値評価手段２２へ出力する。図３ま
たは図５は前記評価値ｙ１，ｙ２，…，ｙｎをグラフ化
したものである。その後、評価値ｙｉが最大となる傾き
角ｘｉを選択し、前記ｘｉを文字の傾き角の推定値ｘと
して、推定値評価手段２２及び傾き補正手段２３へ出力
する。
文字列の傾き角をｘ１，ｘ２，…，ｘｎというように複
数個仮定し、それらの傾き角の正しさの度合を示す評価
値ｙ１，ｙ２，…，ｙｎを計算し、前記評価値ｙ１，ｙ
２，…，ｙｎを推定値評価手段２２へ出力する。図３ま
たは図５は前記評価値ｙ１，ｙ２，…，ｙｎをグラフ化
したものである。その後、評価値ｙｉが最大となる傾き
角ｘｉを選択し、前記ｘｉを文字の傾き角の推定値ｘと
して、推定値評価手段２２及び傾き補正手段２３へ出力
する。
【００１３】評価値ｙi の計算には、例えば、角度ｘi
からの投影ヒストグラムの自乗和を用いる。すなわち、
角度ｘi の方向からの文字画像の投影ヒストグラムを数
列ｈ1 （ｘi ），ｈ2 （ｘi ），…，ｈj （ｘi ），…
で表すとき、評価値ｙi は次式で表される。
からの投影ヒストグラムの自乗和を用いる。すなわち、
角度ｘi の方向からの文字画像の投影ヒストグラムを数
列ｈ1 （ｘi ），ｈ2 （ｘi ），…，ｈj （ｘi ），…
で表すとき、評価値ｙi は次式で表される。
【００１４】
【数１】
【００１５】この評価値ｙ1 ，ｙ2 ，…，ｙn が最大と
なる傾き角をｘ1 ，ｘ2 ，…，ｘn の中から選び、文字
の傾き角の推定値Ｘとして出力する。
なる傾き角をｘ1 ，ｘ2 ，…，ｘn の中から選び、文字
の傾き角の推定値Ｘとして出力する。
【００１６】また別な評価値ｙi の計算方法として、例
えば、文字図形の輪郭線の方向の遷移系列を表現したチ
ェーンコードを用いる。チェーンコードから、輪郭線素
を方向別に計数し、方向ごとのヒストグラム(度数分布)
を作成する。このヒストグラムを傾き角の評価値ｙ1 ，
ｙ2 ，…，ｙn として用いる。すなわち、ヒストグラム
の値が最大となる傾き角をｘ1 ，ｘ2 ，…，ｘn の中か
ら選び、文字の傾き角の推定値Ｘとして出力する。な
お、多値画像を扱う場合でも、「1988年、マイケル・カ
ス他、スネークス：アクティブ・コントゥア・モデル
ズ、インターナショナル・ジャーナル・オブ・コンピュ
ータ・ビジョン、321〜331頁（Michael Kasset al., Sn
akes: Active Contour Models, International Journal
of Computer Vision, pp.321-331, 1988）」に示され
ているスネークス法のような動的輪郭抽出法を用いるこ
とにより輪郭線を抽出することができるので、同様の評
価値計算を行うことが可能である。さらには、輪郭線か
らストロークの方向を計測する方法以外にも、縦、横、
斜め他種々の方向の連結黒画素のラン長の比率や差分に
より方向を特定する方法を用いることも可能である。
えば、文字図形の輪郭線の方向の遷移系列を表現したチ
ェーンコードを用いる。チェーンコードから、輪郭線素
を方向別に計数し、方向ごとのヒストグラム(度数分布)
を作成する。このヒストグラムを傾き角の評価値ｙ1 ，
ｙ2 ，…，ｙn として用いる。すなわち、ヒストグラム
の値が最大となる傾き角をｘ1 ，ｘ2 ，…，ｘn の中か
ら選び、文字の傾き角の推定値Ｘとして出力する。な
お、多値画像を扱う場合でも、「1988年、マイケル・カ
ス他、スネークス：アクティブ・コントゥア・モデル
ズ、インターナショナル・ジャーナル・オブ・コンピュ
ータ・ビジョン、321〜331頁（Michael Kasset al., Sn
akes: Active Contour Models, International Journal
of Computer Vision, pp.321-331, 1988）」に示され
ているスネークス法のような動的輪郭抽出法を用いるこ
とにより輪郭線を抽出することができるので、同様の評
価値計算を行うことが可能である。さらには、輪郭線か
らストロークの方向を計測する方法以外にも、縦、横、
斜め他種々の方向の連結黒画素のラン長の比率や差分に
より方向を特定する方法を用いることも可能である。
【００１７】推定値評価手段２２は、前記文字傾き推定
手段２１より、傾き角推定値Ｘと、評価値ｙ1 ，ｙ2 ，
…，ｙn のセットを受け取り、推定値Ｘの妥当性Ｒの値
を計算し、傾き補正手段２３へ出力する。
手段２１より、傾き角推定値Ｘと、評価値ｙ1 ，ｙ2 ，
…，ｙn のセットを受け取り、推定値Ｘの妥当性Ｒの値
を計算し、傾き補正手段２３へ出力する。
【００１８】ここで推定値Ｘの妥当性Ｒとして、例え
ば、前記評価値ｙ1 ，ｙ2 ，…，ｙnのセットが有する
情報量もしくはそれに準ずる量を用いる。例えば、推定
値Ｘの妥当性Ｒは、
ば、前記評価値ｙ1 ，ｙ2 ，…，ｙnのセットが有する
情報量もしくはそれに準ずる量を用いる。例えば、推定
値Ｘの妥当性Ｒは、
【００１９】
【数２】
【００２０】と計算する。 Ｒが大きいほど、推定値Ｘ
の妥当性が高いと判断する。
の妥当性が高いと判断する。
【００２１】ここでＲの計算において、評価値ｙ1 ，ｙ
2 ，…，ｙn の値を適当に正規化する実現方法も可能で
ある。すなわち、推定値の妥当性Ｒの変動幅を大きく
し、より詳細に妥当性を検証するために、評価値ｙ1 ，
ｙ2 ，…，ｙn に適当な定数ｐを乗じ、適当な定数ｑを
減じてから推定値の妥当性を
2 ，…，ｙn の値を適当に正規化する実現方法も可能で
ある。すなわち、推定値の妥当性Ｒの変動幅を大きく
し、より詳細に妥当性を検証するために、評価値ｙ1 ，
ｙ2 ，…，ｙn に適当な定数ｐを乗じ、適当な定数ｑを
減じてから推定値の妥当性を
【００２２】
【数３】
【００２３】で計算する。
【００２４】またＲは、例えば
【００２５】
【数４】
【００２６】と計算する。この場合もＲが大きいほど、
推定値Ｘの妥当性が高いと判断する。
推定値Ｘの妥当性が高いと判断する。
【００２７】ここでＲの計算において、評価値ｙ1 ，ｙ
2 ，…，ｙn の値を適当に正規化する実現方法も可能で
ある。すなわち、推定値の妥当性の変動幅を大きくし、
より詳細に妥当性を検証するために、評価値ｙ1 ，ｙ
2 ，…，ｙn に適当な定数ｐを乗じ、適当な定数ｑを減
じてから推定値の妥当性を
2 ，…，ｙn の値を適当に正規化する実現方法も可能で
ある。すなわち、推定値の妥当性の変動幅を大きくし、
より詳細に妥当性を検証するために、評価値ｙ1 ，ｙ
2 ，…，ｙn に適当な定数ｐを乗じ、適当な定数ｑを減
じてから推定値の妥当性を
【００２８】
【数５】
【００２９】で計算する。
【００３０】また、このほかＲとして例えば、評価値の
分散を使用する実現形態も可能である。すなわち、平均
値をとる演算をＥ（・）で表すとすると
分散を使用する実現形態も可能である。すなわち、平均
値をとる演算をＥ（・）で表すとすると
【００３１】
【数６】Ｒ＝Ｅ（ｙi 2)−Ｅ（ｙi ）2
【００３２】によって推定値の妥当性を計算することが
できる。
できる。
【００３３】傾き補正手段２３は、前記画像記憶手段１
から文字画像を、前記文字傾き推定手段２１から推定値
Ｘを、また前記推定値評価手段２２から推定値の妥当性
Ｒを受け取る。傾き補正手段２３はこれらの値を用いて
傾き補正量Ｘ* を計算し、傾き補正を行う。そして、補
正後の画像を文字認識手段３へ出力する。傾き補正の具
体的方法としては、例えば、文字画像を−Ｘ* だけせん
断変形させる方法がある。また、例えば、−Ｘ* だけ回
転変換する方法もある。これらを具体的に説明すると、
例えば画像をせん断変形させる場合は、正方形が平行四
辺形に変形するように、高い位置にある画素ほど多く横
方向に移動させる。位置（ｘ，ｙ）にある画素は、−Ｘ
* （画素）のせん断変形により（ｘ−Ｘ×ｈ／ｙ，ｙ）
に移動させればよい。一方、回転変換の場合は画像を回
転させればよい。この場合、位置（ｘ，ｙ）にある画素
は、−Ｘ* （角度）の回転により（ｘ ｃｏｓＸ* −ｙ
ｓｉｎＸ* ，ｙ ｃｏｓＸ* ＋ｘ ｓｉｎＸ* ）に移動
させる。
から文字画像を、前記文字傾き推定手段２１から推定値
Ｘを、また前記推定値評価手段２２から推定値の妥当性
Ｒを受け取る。傾き補正手段２３はこれらの値を用いて
傾き補正量Ｘ* を計算し、傾き補正を行う。そして、補
正後の画像を文字認識手段３へ出力する。傾き補正の具
体的方法としては、例えば、文字画像を−Ｘ* だけせん
断変形させる方法がある。また、例えば、−Ｘ* だけ回
転変換する方法もある。これらを具体的に説明すると、
例えば画像をせん断変形させる場合は、正方形が平行四
辺形に変形するように、高い位置にある画素ほど多く横
方向に移動させる。位置（ｘ，ｙ）にある画素は、−Ｘ
* （画素）のせん断変形により（ｘ−Ｘ×ｈ／ｙ，ｙ）
に移動させればよい。一方、回転変換の場合は画像を回
転させればよい。この場合、位置（ｘ，ｙ）にある画素
は、−Ｘ* （角度）の回転により（ｘ ｃｏｓＸ* −ｙ
ｓｉｎＸ* ，ｙ ｃｏｓＸ* ＋ｘ ｓｉｎＸ* ）に移動
させる。
【００３４】傾き補正量Ｘ* は、
【００３５】
【数７】Ｘ* ＝ｆ（Ｒ）×Ｘ
【００３６】で計算する。ここにｆ（Ｒ）は０から１ま
での値をとる単調非減少な関数で、例えば
での値をとる単調非減少な関数で、例えば
【００３７】
【数８】ｆ（Ｒ）＝１／（１＋ｅ(-aR+b) ）
【００３８】（ただしａ，ｂは定数かつａ＞０）という
シグモイド関数で実現される。また、例えば、
シグモイド関数で実現される。また、例えば、
【００３９】
【数９】ｆ（Ｒ）＝ａＲ＋ｂ
【００４０】（ただしａ，ｂは定数かつａ＞０）という
１次関数で実現される。推定値の妥当性Ｒが高い場合
は、推定された傾き角にほぼ従って画像の傾きが補正さ
れるが、推定値の妥当性Ｒが低い場合には、少量の補正
を行うのみにとどめ、誤った補正を抑える。
１次関数で実現される。推定値の妥当性Ｒが高い場合
は、推定された傾き角にほぼ従って画像の傾きが補正さ
れるが、推定値の妥当性Ｒが低い場合には、少量の補正
を行うのみにとどめ、誤った補正を抑える。
【００４１】文字認識手段３は画像に対して文字切り出
し、特徴抽出、識別等の処理を行い、文字の読み取り結
果を出力する。すなわち、文字切り出しにおいては、例
えば横書きの文字列であればその縦方向の投影ヒストグ
ラムを計算し、ヒストグラムの度数の低い位置をいくつ
か検出し、その位置で文字列を切断することにより文字
を切り出す。特徴抽出では、文字画像を文字の認識に必
要な特徴群に変換する。識別では、正解の分かっている
特徴群のセット、すなわちテンプレートをあらかじめ準
備しておき、それらと入力画像から抽出した特徴群とを
比較し、入力に近いテンプレートを選択し、そのテンプ
レートに対応する文字コードを出力する。
し、特徴抽出、識別等の処理を行い、文字の読み取り結
果を出力する。すなわち、文字切り出しにおいては、例
えば横書きの文字列であればその縦方向の投影ヒストグ
ラムを計算し、ヒストグラムの度数の低い位置をいくつ
か検出し、その位置で文字列を切断することにより文字
を切り出す。特徴抽出では、文字画像を文字の認識に必
要な特徴群に変換する。識別では、正解の分かっている
特徴群のセット、すなわちテンプレートをあらかじめ準
備しておき、それらと入力画像から抽出した特徴群とを
比較し、入力に近いテンプレートを選択し、そのテンプ
レートに対応する文字コードを出力する。
【００４２】
【００４３】
【００４４】
【００４５】
【００４６】
【００４７】
【００４８】
【００４９】
【００５０】
【００５１】次に、本発明の第二の実施の形態について
図面を参照して詳細に説明する。
図面を参照して詳細に説明する。
【００５２】図８を参照すると、本発明の第二の実施の
形態は、文字認識プログラムを記録した記録媒体５を備
える。この記録媒体５はＣＤ−ＲＯＭ、磁気ディスク、
半導体メモリその他の記録媒体であってよい。
形態は、文字認識プログラムを記録した記録媒体５を備
える。この記録媒体５はＣＤ−ＲＯＭ、磁気ディスク、
半導体メモリその他の記録媒体であってよい。
【００５３】文字認識プログラムは記録媒体５からデー
タ処理装置６に読み込まれ、データ処理装置６の動作を
制御する。データ処理装置６は文字認識プログラムの制
御により、文字の傾き角を推定し、その傾き角推定値の
妥当性を評価し、前記傾き角推定値と前記妥当性評価値
から傾き補正量を決定し、前記補正量に基づいて傾き補
正をしてから文字認識を行う。本実施の形態の実施例と
しては、データ処理装置６は文字認識プログラムの制御
により、第一の実施の形態における文字傾き推定手段２
１、推定値評価手段２２、傾き補正手段２３及び文字認
識手段３による処理と同一の処理を実行する。
タ処理装置６に読み込まれ、データ処理装置６の動作を
制御する。データ処理装置６は文字認識プログラムの制
御により、文字の傾き角を推定し、その傾き角推定値の
妥当性を評価し、前記傾き角推定値と前記妥当性評価値
から傾き補正量を決定し、前記補正量に基づいて傾き補
正をしてから文字認識を行う。本実施の形態の実施例と
しては、データ処理装置６は文字認識プログラムの制御
により、第一の実施の形態における文字傾き推定手段２
１、推定値評価手段２２、傾き補正手段２３及び文字認
識手段３による処理と同一の処理を実行する。
【００５４】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
傾き角の正しさの度合いを示す評価値が有する情報量、
すなわち傾き角推定値の妥当性、に応じて傾き補正量を
適応的に調整することができ、図７に示すように、傾き
角を求めることが困難な場合においても誤った補正をし
てしまうことを防ぐことができ、文字切り出し、特徴抽
出、認識をより安定に行い、誤りの少ない文字認識を実
現できる。また、前記妥当性に基づき文字認識候補数を
減らすことにより、後段に続く言語知識を用いた認識候
補選択が容易となる。すなわち、言語的に適切な文字列
を探索するのにかかる時間を短縮することができ、また
誤った文字列を正解として選択してしまう危険も抑える
ことができる。
傾き角の正しさの度合いを示す評価値が有する情報量、
すなわち傾き角推定値の妥当性、に応じて傾き補正量を
適応的に調整することができ、図７に示すように、傾き
角を求めることが困難な場合においても誤った補正をし
てしまうことを防ぐことができ、文字切り出し、特徴抽
出、認識をより安定に行い、誤りの少ない文字認識を実
現できる。また、前記妥当性に基づき文字認識候補数を
減らすことにより、後段に続く言語知識を用いた認識候
補選択が容易となる。すなわち、言語的に適切な文字列
を探索するのにかかる時間を短縮することができ、また
誤った文字列を正解として選択してしまう危険も抑える
ことができる。
【図１】本発明の一実施例の機能的な構成を表したブロ
ック図
ック図
【図２】傾き補正処理が比較的容易な文字画像の例を示
す図
す図
【図３】傾き補正処理が比較的容易な文字画像の例の評
価値計算結果を示す図
価値計算結果を示す図
【図４】傾き補正処理が困難な文字画像の例を示す図
【図５】傾き補正処理が困難な文字画像の例の評価値計
算結果を示す図
算結果を示す図
【図６】従来技術が誤った傾き補正を行ってしまう例を
示す図
示す図
【図７】本発明により誤った傾き補正が抑制される例を
示す図
示す図
【図８】本発明の一実施例の機能的な構成を表したブロ
ック図
ック図
Claims (13)
- 【請求項１】文字の傾き角を補正して認識を行う文字認
識装置において、文字の傾き角の推定値を求め出力する
文字傾き推定手段と、前記推定値の妥当性を示す評価値
を計算し出力する推定値評価手段と、文字傾き推定手段
と推定値評価手段の出力をもとに文字傾き補正量を決定
し傾き補正を行う傾き補正手段とを有し、 前記文字傾き推定手段が、複数の傾き角候補を設定し、
それぞれの傾き角候補の正しさの度合を示す評価値を計
算し、前記正しさの度合を示す評価値に基づいて傾き角
推定値を求め、前記傾き角推定値に加え、前記正しさの
度合を示す評価値をも出力し、 前記推定値評価手段が、前記文字傾き推定手段の出力す
る前記正しさの度合を示す評価値の自乗和または分散
を、前記文字傾き推定手段の出力する前記傾き角推定値
の妥当性を示す評価値として求め、出力することを特徴
とする文字認識装置。 - 【請求項２】文字の傾き角を補正して認識を行う文字認
識装置において、文字の傾き角の推定値を求め出力する
文字傾き推定手段と、前記推定値の妥当性を示す評価値
を計算し出力する推定値評価手段と、文字傾き推定手段
と推定値評価手段の出力をもとに文字傾き補正量を決定
し傾き補正を行う傾き補正手段とを有し、 前記文字傾き推定手段が、複数の傾き角候補を設定し、
それぞれの傾き角候補の正しさの度合を示す評価値を計
算し、前記正しさの度合を示す評価値の最大値を探索
し、前記最大値に対応する傾き角候補を傾き角推定値と
して求め、前記傾き角推定値に加え、前記正しさの度合
を示す評価値をも出力し、 前記推定値評価手段が、前記文字傾き推定手段の出力す
る前記正しさの度合を示す評価値の自乗和または分散
を、前記文字傾き推定手段の出力する前記傾き角推定値
の妥当性を示す評価値として求め、出力することを特徴
とする文字認識装置。 - 【請求項３】文字の傾き角を補正して認識を行う文字認
識装置において、文字の傾き角の推定値を求め出力する
文字傾き推定手段と、前記推定値の妥当性を示す評価値
を計算し出力する推定値評価手段と、文字傾き推定手段
と推定値評価手段の出力をもとに文字傾き補正量を決定
し傾き補正を行う傾き補正手段とを有し、 前記傾き補正手段が、前記推定値評価手段の出力する前
記妥当性を示す評価値を、単調非減少な関数によって０
から１の間の数値に正規化し、前記正規化した数値を傾
き補正量の大小を調整する係数として利用することを特
徴とする文字認識装置。 - 【請求項４】文字の傾き角を補正して認識を行う文字認
識装置において、文字の傾き角の推定値を求め出力する
文字傾き推定手段と、前記推定値の妥当性を示す評価値
を計算し出力する推定値評価手段と、文字傾き推定手段
と推定値評価手段の出力をもとに文字傾き補正量を決定
し傾き補正を行う傾き補正手段とを有し、 前記文字傾き推定手段が、複数の傾き角候補を設定し、
それぞれの傾き角候補の正しさの度合を示す評価値を計
算し、前記正しさの度合を示す評価値に基づいて傾き角
推定値を求め、前記傾き角推定値に加え、前記正しさの
度合を示す評価値をも出力し、 前記傾き補正手段が、前記推定値評価手段の出力する前
記妥当性を示す評価値を、単調非減少な関数によって０
から１の間の数値に正規化し、前記正規化した数値を傾
き補正量の大小を調整する係数として利用することを特
徴とする文字認識装置。 - 【請求項５】文字の傾き角を補正して認識を行う文字認
識装置において、文字の傾き角の推定値を求め出力する
文字傾き推定手段と、前記推定値の妥当性を示す評価値
を計算し出力する推定値評価手段と、文字傾き推定手段
と推定値評価手段の出力をもとに文字傾き補正量を決定
し傾き補正を行う傾き補正手段とを有し、 前記文字傾き推定手段が、複数の傾き角候補を設定し、
それぞれの傾き角候補の正しさの度合を示す評価値を計
算し、前記正しさの度合を示す評価値の最大値を探索
し、前記最大値に対応する傾き角候補を傾き角推定値と
して求め、前記傾き角推定値に加え、前記正しさの度合
を示す評価値をも出力し、 前記傾き補正手段が、前記推定値評価手段の出力する前
記妥当性を示す評価値を、単調非減少な関数によって０
から１の間の数値に正規化し、前記正規化した数値を傾
き補正量の大小を調整する係数として利用することを特
徴とする文字認識装置。 - 【請求項６】文字の傾き角を補正して認識を行う文字認
識装置において、文字の傾き角の推定値を求め出力する
文字傾き推定手段と、前記推定値の妥当性を示す評価値
を計算し出力する推定値評価手段と、文字傾き推定手段
と推定値評価手段の出力をもとに文字傾き補正量を決定
し傾き補正を行う傾き補正手段とを有し、 前記文字傾き推定手段が、複数の傾き角候補を設定し、
それぞれの傾き角候補の正しさの度合を示す評価値を計
算し、前記正しさの度合を示す評価値に基づいて傾き角
推定値を求め、前記傾き角推定値に加え、前記正しさの
度合を示す評価値をも出力し、 前記推定値評価手段が、前記文字傾き推定手段の出力す
る前記正しさの度合を示す評価値全体が有する情報量
を、前記文字傾き推定手段の出力する前記傾き角推定値
の妥当性を示す評価値として求め、出力し、 前記傾き補正手段が、前記推定値評価手段の出力する前
記妥当性を示す評価値を、単調非減少な関数によって０
から１の間の数値に正規化し、前記正規化した数値を傾
き補正量の大小を調整する係数として利用することを特
徴とする文字認識装置。 - 【請求項７】文字の傾き角を補正して認識を行う文字認
識装置において、文字の傾き角の推定値を求め出力する
文字傾き推定手段と、前記推定値の妥当性を示す評価値
を計算し出力する推定値評価手段と、文字傾き推定手段
と推定値評価手段の出力をもとに文字傾き補正量を決定
し傾き補正を行う傾き補正手段とを有し、 前記文字傾き推定手段が、複数の傾き角候補を設定し、
それぞれの傾き角候補の正しさの度合を示す評価値を計
算し、前記正しさの度合を示す評価値の最大値を探索
し、前記最大値に対応する傾き角候補を傾き角推定値と
して求め、前記傾き角推定値に加え、前記正しさの度合
を示す評価値をも出力し、 前記推定値評価手段が、前記文字傾き推定手段の出力す
る前記正しさの度合を示す評価値全体が有する情報量
を、前記文字傾き推定手段の出力する前記傾き角推定値
の妥当性を示す評価値として求め、出力し、 前記傾き補正手段が、前記推定値評価手段の出力する前
記妥当性を示す評価値を、単調非減少な関数によって０
から１の間の数値に正規化し、前記正規化した数値を傾
き補正量の大小を調整する係数として利用することを特
徴とする文字認識装置。 - 【請求項８】文字の傾き角を補正して認識を行う文字認
識装置において、文字の傾き角の推定値を求め出力する
文字傾き推定手段と、前記推定値の妥当性を示す評価値
を計算し出力する推定値評価手段と、文字傾き推定手段
と推定値評価手段の出力をもとに文字傾き補正量を決定
し傾き補正を行う傾き補正手段とを有し、 前記文字傾き推定手段が、複数の傾き角候補を設定し、
それぞれの傾き角候補の正しさの度合を示す評価値を計
算し、前記正しさの度合を示す評価値に基づいて傾き角
推定値を求め、前記傾き角推定値に加え、前記正しさの
度合を示す評価値をも出力し、 前記推定値評価手段が、前記文字傾き推定手段の出力す
る前記正しさの度合を示す評価値の自乗和または分散
を、前記文字傾き推定手段の出力する前記傾き角推定値
の妥当性を示す評価値として求め、出力し、 前記傾き補正手段が、前記推定値評価手段の出力する前
記妥当性を示す評価値を、単調非減少な関数によって０
から１の間の数値に正規化し、前記正規化した数値を傾
き補正量の大小を調整する係数として利用することを特
徴とする文字認識装置。 - 【請求項９】文字の傾き角を補正して認識を行う文字認
識装置において、文字の傾き角の推定値を求め出力する
文字傾き推定手段と、前記推定値の妥当性を示す評価値
を計算し出力する推定値評価手段と、文字傾き推定手段
と推定値評価手段の出力をもとに文字傾き補正量を決定
し傾き補正を行う傾き補正手段とを有し、 前記文字傾き推定手段が、複数の傾き角候補を設定し、
それぞれの傾き角候補の正しさの度合を示す評価値を計
算し、前記正しさの度合を示す評価値の最大値を探索
し、前記最大値に対応する傾き角候補を傾き角推定値と
して求め、前記傾き角推定値に加え、前記正しさの度合
を示す評価値をも出力し、 前記推定値評価手段が、前記文字傾き推定手段の出力す
る前記正しさの度合を示す評価値の自乗和または分散
を、前記文字傾き推定手段の出力する前記傾き角推定値
の妥当性を示す評価値として求め、出力し、 前記傾き補正手段が、前記推定値評価手段の出力する前
記妥当性を示す評価値を、単調非減少な関数によって０
から１の間の数値に正規化し、前記正規化した数値を傾
き補正量の大小を調整する係数として利用することを特
徴とする文字認識装置。 - 【請求項１０】前記単調非減少な関数として、シグモイ
ド関数を用いることを特徴とする、請求項３〜９の何れ
かの請求項に記載の文字認識装置。 - 【請求項１１】前記単調非減少な関数として、線形関数
または区分線形関数を用いることを特徴とする、請求項
３〜９の何れかの請求項に記載の文字認識装置。 - 【請求項１２】コンピュータ上で動作する文字認識プロ
グラムを記録した記録媒体において、文字の傾き角を推
定するステップと、その傾き角推定値の妥当性を評価す
るステップと、前記傾き角推定値とその妥当性評価値か
ら傾き補正量を決定するステップと、前記傾き補正量に
基づいて傾き補正をしてから文字認識を行うステップを
有し、 前記文字傾き角を推定するステップが、複数の傾き角候
補を設定し、それぞれの傾き角候補の正しさの度合を示
す評価値を計算し、前記正しさの度合を示す評価値に基
づいて傾き角推定値を求め、前記傾き角推定値に加え、
前記正しさの度合を示す評価値をも出力し、 前記傾き角推定値の妥当性を評価するステップが、前記
文字傾き角を推定するステップの出力する前記正しさの
度合を示す評価値の自乗和または分散を、前記文字傾き
推定手段の出力する前記傾き角推定値の妥当性を示す評
価値として求め、出力することを特徴とする、コンピュ
ータ上で動作する文字認識プログラムを記録した記録媒
体。 - 【請求項１３】コンピュータ上で動作する文字認識プロ
グラムを記録した記録媒体において、文字の傾き角を推
定するステップと、その傾き角推定値の妥当性を評価す
るステップと、前記傾き角推定値とその妥当性評価値か
ら傾き補正量を決定するステップと、前記傾き補正量に
基づいて傾き補正をしてから文字認識を行うステップを
有し、 前記傾き補正量を決定するステップが、前記傾き角推定
値の妥当性を評価するステップの出力する前記妥当性を
示す評価値を、単調非減少な関数によって０から１の間
の数値に正規化し、前記正規化した数値を傾き補正量の
大小を調整する係数として利用することを特徴とする、
コンピュータ上で動作する文字認識プログラムを記録し
た記録媒体。
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