JP3334369B2 - 選択項目認識装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、用紙上に配置された選
択項目自体に直接チェックが行なわれているか否かを判
断する選択項目認識装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来の選択項目認識装置としては、例え
ば、特公昭６０−５３３４７号公報、特開昭６３−２４
２０６０号公報などに見られるような、マークシート式
のものが最も良く知られている。マークシート式の場
合、低画質の画像や多少のノイズを有する画像であって
も高い認識率を有するため、簡易な入力方法として用い
られている。しかし、マークシート式では、記入者が選
択項目を探し、対応するマーク欄を正確に塗りつぶす必
要があり、記入者に負担を課していた。

【０００３】このようなマークシート式に対し、選択項
目へ直接チェックを行なう方法が考えられている。この
方法では、選択項目に対してどのようなチェックを行な
ってもよいので、マークシート式などに比べユーザにと
ってより自由度の高い選択項目へのチェックを行なうこ
とができる。

【０００４】このような選択項目へ直接施されたチェッ
クを認識するものとしては、例えば、特開平４−２０５
０７６号公報に記載されている技術などがある。この方
法は、チェックされていない用紙をあらかじめ読み取っ
ておき、対象領域の黒画素数を求め、チェック後の用紙
の黒画素数の増加を検出して、チェックの有無の判断を
行なおうというものである。

【０００５】しかし、この方法では、黒画素数の増加に
よってチェックの有無の判断を行なうため、ファクシミ
リ等を入出力装置として用いるような画質のあまり良く
ない条件では、チェックの有無による黒画素数の差より
も、画質の善し悪し（濃い、薄い、ノイズの有無）によ
る黒画素数の差の方が大きいことがあり、正しくチェッ
クの有無を検出できない場合があった。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】本発明は、上述した事
情に鑑みてなされたもので、画像の濃さやノイズの有無
などの画質に影響を受けずにチェックの有無を判断する
ことのできる選択項目認識装置を提供することを目的と
するものである。

【０００７】

【課題を解決するための手段】請求項１に記載の発明
は、文字列からなる選択項目自体に直接施されたチェッ
クを検出する選択項目認識装置において、対象領域内の
連結画素に基づく矩形群を求める矩形群検出手段と、該
矩形群検出手段によって求められた前記矩形群における
各矩形の大きさと当該選択項目として配置されているチ
ェックが施されていない文字のサイズに基づく矩形の大
きさとを比較する比較手段と、該比較手段の比較結果に
基づいてチェックが施されているか否かを判断する判断
手段を有することを特徴とするものである。

【０００８】請求項２に記載の発明は、文字列からなる
選択項目自体に直接施されたチェックを検出する選択項
目認識装置において、対象領域内の連結画素に基づく矩
形群を求める矩形群検出手段と、ルールにしたがって矩
形を統合する矩形統合手段と、統合された結果得られる
矩形の数と当該選択項目の文字数とを比較する比較手段
と、該比較手段の比較結果に基づいてチェックが施され
ているか否かを判断する判断手段を有することを特徴と
するものである。

【０００９】請求項３に記載の発明は、請求項１または
２に記載の選択項目認識装置において、前記矩形群検出
手段は、求めた矩形群のうち、１ないし３辺が対象領域
の外縁に接し、上辺または下辺が接している場合はその
高さが、左辺または右辺が接している場合はその幅が、
選択項目として配置されている文字のサイズをもとに算
出される閾値より小さい矩形をノイズとみなすことを特
徴とするものである。

【００１０】

【００１１】

【作用】請求項１に記載の発明によれば、矩形群検出手
段によって、対象領域内の連結画素に基づく矩形群を求
め、求められた矩形群における各矩形の大きさと、当該
選択項目として配置されているチェックが施されていな
い文字のサイズに基づく矩形の大きさとを比較手段で比
較し、チェックの有無を判断手段で判断する。例えば、
チェックの大きさについていえば、通常、チェックは選
択項目として配置された各文字よりも大きくなされる。
そのため、対象領域内の連結画素に基づく矩形群を求
め、求めた矩形群に含まれる各矩形の大きさが当該選択
項目として配置された各文字のサイズに基づく矩形の大
きさよりもある程度の大きさを有する場合には、チェッ
クがなされていると判断することが可能である。このよ
うに、矩形の大きさによってチェックの有無を判断する
ので、従来のようにノイズの多少により左右されること
なく、また、ファクシミリなどを入出力機器として用い
るような画質のよくない条件下でも、高精度にチェック
の有無を判断することができる。

【００１２】請求項２に記載の発明によれば、矩形群検
出手段によって、対象領域内の連結画素に基づく矩形群
を求める。矩形統合手段では矩形をルールにしたがって
統合する。そして、統合された矩形の数と当該選択項目
の文字数とを比較手段で比較し、比較結果に基づいてチ
ェックの有無を判断手段で判断する。このように矩形統
合手段を用いることにより、分離文字やかすれて分断さ
れてしまった文字を１文字単位に統合することにより、
文字数の比較を可能としている。チェックが行なわれる
と、通常、文字が連結され、文字数が減少するので、選
択項目の文字数との比較によってチェックの有無を判断
することができる。

【００１３】請求項３に記載の発明によれば、請求項１
または２に記載の矩形群検出手段として、求めた矩形群
のうち、１ないし３辺が対象領域の外縁に接し、上辺ま
たは下辺が接している場合はその高さが、左辺または右
辺が接している場合はその幅が、選択項目として配置さ
れている文字のサイズをもとに算出される閾値より小さ
い矩形をノイズとみなして除去するように構成すること
ができる。これにより、例えば、対象領域外から侵入し
ている画素塊をノイズとして除去することができ、チェ
ックの有無の判断をより正確に行なうことができる。

【００１４】

【００１５】

【実施例】図１は、本発明の選択項目認識装置の第１の
実施例を示すブロック図である。図中、１は画像入力
部、２は対象領域抽出部、３は選択項目認識部、４は矩
形群検出部、５は比較部、６は判断部、７はフォントサ
イズ保存用メモリである。

【００１６】画像入力部１は、対象領域を含む画像を入
力する。画像入力部１は、イメージスキャナ等の画像読
み取り装置で構成したり、あるいは、ファクシミリやネ
ットワーク等で送信されてきた画像を受信して取り込む
ように構成されている。対象領域抽出部２は、入力され
た画像から選択項目を含む処理対象となる対象領域を抽
出する。対象領域の抽出は、例えば、あらかじめ設定さ
れたフォーマットに従って、絶対位置あるいはある点か
らの相対位置で決定される所定領域を抽出するように構
成することができる。あるいは、選択項目を含む領域を
自動的に切り出すように構成してもよい。

【００１７】選択項目認識部３は、対象領域にチェック
がなされているか否かを判定する。選択項目認識部３
は、矩形群検出部４、比較部５、判断部６、フォントサ
イズ保存用メモリ７を有する。矩形群検出部４は、連結
画素、例えば、黒画素が連結している画素塊を検出し、
その連結画素を囲む最小の矩形を検出する。この処理を
各連結画素について行ない、矩形群を得る。連結画素の
検出法は、通常のラベリング処理と同様である。比較部
５は、矩形群検出部４で検出した各矩形について、その
幅と高さを、選択項目として印刷されている文字のサイ
ズをもとに算出される閾値と比較する。判断部６は、各
矩形における比較部５の比較結果をもとに、選択項目に
チェックがなされているか否かを判断し、判断結果を出
力する。フォントサイズ保存用メモリ７は、各対象領域
ごとに、その対象領域に選択項目として印刷されている
文字のサイズを保存する。このように文字サイズを各対
象領域ごとに保存することにより、１枚の原稿中で様々
な大きさの文字を使用することができる。文字のサイズ
としては、文字のポイント数を記憶させておくことがで
きる。あらかじめ読み取り解像度がわかっている場合に
は、ドット数でもよいが、解像度が変わる可能性がある
場合には、ポイント数で保持しておく方がよい。実際の
ドット数はポイント数と解像度から計算可能である。

【００１８】この実施例における選択項目認識部３は、
対象領域から連結画素を囲む最小の矩形を検出し、これ
をもとにチェックの有無を判断したが、これに限らず、
連結画素の面積や外周長、連結方向、その他幾何学的特
徴など、連結画素を用いた種々の特徴を用いてチェック
の有無を判断するように構成することができる。また、
矩形の検出方法として、対象領域の射影を求めて検出す
る方法を用いることも可能である。これらの場合、用い
る特徴に関する選択項目として印刷されている文字の情
報をフォントサイズ保存用メモリ７の代わりに保存して
おけばよい。なお、入力された画像が反転画像の場合に
は、黒画素の連結でなく、白画素の連結を検出するよう
に構成してもよい。

【００１９】以下、本発明の選択項目認識装置の第１の
実施例における動作の一例を、具体例をもとに説明す
る。図２は、本発明の選択項目認識装置の第１の実施例
における動作の一例を示すフローチャート、図３は、選
択項目を含む対象領域の一例の説明図、図４は、検出さ
れた矩形群の説明図である。画像入力部１から画像が入
力され、対象領域抽出部２で画像から対象領域を抽出す
る。このとき、入力画像中に複数の対象領域が存在する
場合には、それぞれ抽出される。いま、図３に示したよ
うな対象領域が抽出されたものとする。図３（Ａ）は、
チェックされていない例を示し、図３（Ｂ）は、チェッ
クされている例を示している。このような対象領域が抽
出されると、選択項目認識部３に渡され、各選択項目が
ユーザによりチェックされているか否かの判断を行なっ
て、その判断結果を出力する。

【００２０】選択項目認識部３では、各対象領域ごと
に、次のような処理を行なう。まずＳ１１において、矩
形群検出部４で連結画素を抽出し、抽出した連結画素を
囲む最小の矩形を検出する。この処理を各連結画素につ
いて行なって、矩形群を得る。図２に示した対象領域か
ら矩形群を検出した結果を図４に示している。いちばん
外側の枠が処理対象領域を示し、その中の枠が検出され
た矩形である。

【００２１】次に、Ｓ１２において、Ｓ１１で検出した
矩形を１個取り出し、まず、その矩形に含まれる連結画
素が、外部から侵入してきたノイズか否かを判断する。
この処理の詳細は後述する。ノイズであると判断される
場合には、その矩形の処理を行なわない。外部から侵入
してきたノイズではない場合、Ｓ１４およびＳ１５にお
いて、矩形の幅または高さと、選択項目の印刷に用いら
れている文字のサイズをもとに算出される閾値を比較部
５において比較する。

【００２２】文字のサイズは、フォントサイズ保存用メ
モリ７に蓄えられている。フォントサイズ保存用メモリ
７には、例えば、次のようなデータを保持させておくこ
とができる。 （ｘ，ｙ，ｗ，ｈ）＝（１００，１００，２００，５
０） 項目＝”相模大野” フォントサイズ＝１２ポイ
ント （ｘ，ｙ，ｗ，ｈ）＝（１００，３００，２００，３
０） 項目＝”海老名” フォントサイズ＝１８ポイン
ト この例では、最初に対象領域の位置と大きさがドット単
位で表わされており、次にチェック項目となる文字列、
そして、文字サイズがポイント単位で表わされている。

【００２３】このように文字サイズとして、例えば、ポ
イント数が保持されている場合、この値と画像の読み取
り解像度から、画像上の１文字の幅および高さのドット
数の理論値が分かる。この理論値を閾値として用いるこ
とが可能である。あるいは、理論上の文字サイズそのも
のではなく、文字サイズをもとに算出される値を閾値と
して用いることもできる。例えば、入力画像のひずみが
大きく、用紙の伸び縮み等のために未チェックの１文字
がフォントサイズよりも大きくなってしまう可能性があ
るような場合は、フォントサイズよりも少し大きめの
値、例えば、１．１倍程度の値を用いることもできる。
また、用いる入力機器の画像上の位置によるひずみ特性
が分かっているような場合は、画像の位置によってこの
閾値を変えてもよい。特に、ファクシミリ画像などで
は、縦方向に伸び縮みしやすいので、矩形の幅と高さに
対して独立にそれぞれ異なる補正を行なうように構成し
てもよい。

【００２４】矩形群検出部４において求められたおのお
のの矩形は、チェックされていなければ、理論的にはこ
の文字サイズに等しいか、それよりも小さいはずであ
る。通常の文字は、当然、その条件に当てはまるし、へ
んとつくりの連結画素が分離してしまう分離文字等の場
合も、おのおのの矩形は１文字よりも小さくなるので、
条件に当てはまる。文字サイズより小さいノイズもこの
条件に当てはまるので、通常のチェックされていない文
字とみなすことができる。従来の画像数による方法で
は、ノイズが多くあるとチェックされているものと判断
されていたが、本発明では良好にノイズの除去すること
ができ、ノイズに左右されないでチェックの判断を行な
うことができる。また、濃度が変化した場合、線の太さ
は変化し、画素数は大幅に変化するが、本発明で用いて
いる矩形の大きさはそれほど変化しない。そのため、濃
度の変化にもあまり影響を受けずにチェックの判断を行
なうことができる。

【００２５】一方、チェックが施されている場合、通
常、チェックは文字よりも大きく、複数文字間にわたっ
てなされるのが普通である。例えば、図３（Ｂ）に示し
たレ点状のチェックは、文字「海」と「老」の２文字に
わたってなされている。その結果、連結画素から求めら
れる矩形の大きさは、通常の１文字よりも大きくなる。

【００２６】このことから、Ｓ１４およびＳ１５では、
比較部５において各矩形の幅、高さがフォントサイズよ
りも大きいものがあれば、その対象領域はチェックされ
ているとみなしている。図４（Ａ）においては、各１文
字が１矩形に対応しており、その大きさは理論上の文字
サイズよりも幅、高さとも小さい。一方、図４（Ｂ）の
場合、チェックによって２文字が１矩形に対応し、結果
として１文字より大きい矩形となっている。また、分離
文字部分は小さな矩形として検出されているが、それぞ
れフォントサイズよりも小さいので非チェックの文字と
みなされる。

【００２７】図４（Ｂ）に示す大きな矩形のように、矩
形の幅または高さが閾値以上の場合には、判断部６でこ
れをチェックありとし、Ｓ１８においてチェックありの
判定結果を出力する。チェックありと判定された場合に
は、他の矩形についての処理はもはや行なう必要はな
く、そのまま処理を終了する。また、図４（Ａ）に示す
矩形や、図４（Ｂ）に示すその他の矩形のように、矩形
の幅および高さが閾値未満の場合には、Ｓ１６において
次の矩形を取り出し、Ｓ１２へ戻って同様の処理を行な
う。すべての矩形について処理を行なった結果、チェッ
クありとの判断がなされなかった場合には、Ｓ１７にお
いて、判断部６でチェックなしと判断し、判定結果とし
てチェックなしを出力する。

【００２８】次に、Ｓ１３における外部から侵入してき
たノイズの判定処理について説明する。図５は、外部か
ら侵入したノイズの一例の説明図である。図５（Ａ）に
示すように、「金沢」、「長野」の２つの選択項目が隣
接しており、選択項目「金沢」に大きなチェックがなさ
れているとき、そのチェックが隣接する選択項目「長
野」の対象領域内に侵入してしまう場合がある。いま、
選択項目「長野」の対象領域を切り出し、各連結画素か
ら矩形群を求めると、図５（Ｂ）に示すように、選択項
目「金沢」に付されたチェックの一部が選択項目「長
野」の対象領域に侵入し、その侵入してきた部分の矩形
が検出されている。しかも、この矩形は、文字サイズよ
りもかなり大きい。そのため、選択項目「長野」は、チ
ェックしていないにもかかわらず、チェックされている
と判断してしまう場合が発生する。

【００２９】この場合、侵入してきたチェックは対象領
域の外縁に接していることを利用して、その項目へ施し
たチェックと区別できる。ただし、単純に外縁に接して
いる矩形は外部から侵入してきたノイズとみなしてしま
うと、新たな不都合が発生する。図６は、外部から侵入
したノイズとみなしてはいけない場合の一例の説明図で
ある。図６に示すように、対象領域に比べてチェックが
大きいような場合には、はみ出したチェックの一部のみ
によって矩形が形成される。しかも、形成された矩形は
対象領域の外縁に接することになる。そのため、上述の
ように単純に外縁に接している矩形をノイズとみなす
と、本来のチェックをチェックとみなさないことになっ
てしまう。これを避けるために、上述の外縁に接してい
る矩形という条件とともに、侵入してきた深さ、すなわ
ち、矩形の上下辺に接している場合はその高さ、右左辺
に接している場合はその幅が一定の閾値以下の場合は外
部から侵入してきたノイズとみなすことができる。この
閾値としては、例えば、文字サイズの１．５程度とする
ことができる。

【００３０】図７は、外部から侵入してきたノイズか否
かを判定する処理の一例を示すフローチャートである。
上述の外部から侵入してきたノイズか否かを判定する条
件をフローチャートとして示すと、図７のようになる。
すなわち、Ｓ２１において矩形が上辺または下辺に接し
ているか否かを判定し、接している場合にはさらにＳ２
２において、高さが閾値以下か否かを判定する。高さが
閾値以下である場合には、ノイズとして判定する。Ｓ２
２において、高さが閾値以上である場合には、図６に示
したようにチェックの一部である可能性があるので、ノ
イズではないと判定する。

【００３１】また、Ｓ２１で矩形が上辺または下辺に接
していない場合には、Ｓ２３において、矩形が右辺また
は左辺に接しているか否かを判定する。接している場合
には、Ｓ２４において、幅が閾値以下か否かを判定し、
閾値以下の場合にはノイズとして判定する。幅が閾値以
上である場合、および、矩形が右辺または左辺に接して
いない場合には、ノイズでないものと判定する。

【００３２】このようにして、隣接する選択項目に対す
るチェックが侵入している場合についても、誤りなくチ
ェックの有無の判定を行なうことができる。なお、図７
に示した判定処理は、図２におけるＳ１３の処理として
そのまま用いることが可能である。

【００３３】以上の処理により、選択項目に施されたチ
ェックを検出することができる。図３ではレ点状のチェ
ックを、また、図５では○状のチェックを例として示し
たが、他のチェックであっても同様に認識することがで
きる。図８は、種々のチェックの例の説明図である。図
８（Ａ）に示したチェックは、図５と同様、○状のチェ
ックである。このほかに、例えば、図８（Ｂ）に示すよ
うな×状のチェック、図８（Ｃ）に示すような斜線状の
チェック、あるいは、図８（Ｄ）に示すようなアンダー
ライン状のチェック等でもよい。アンダーライン状のチ
ェックでは、チェックと文字とは交錯していないので、
別々の矩形として検出されるが、アンダーラインは幅が
１文字の幅より十分大きいので、これをチェックとして
検出することができる。このように、文字を連結させる
ようなチェックや、アンダーラインのようなそれ自体が
文字に比べて大きいチェックなど、種々のチェックにつ
いてこれを検出することができる。

【００３４】図９は、本発明の選択項目認識装置の第２
の実施例を示すブロック図である。図中、図１と同様の
部分には同じ符号を付して説明を省略する。８は矩形統
合部、９は項目文字数保存用メモリである。この第２の
実施例では、第１の実施例に矩形統合部８が追加されて
おり、また、比較部５における比較対象が項目文字数保
存用メモリ９に保存されている選択項目の文字数である
点で、第１の実施例と相違している。

【００３５】矩形統合部８は、矩形群検出部４で検出さ
れた矩形群を一定のルールにしたがって統合する。ここ
での目的は、分離文字や、かすれ等のために１文字が複
数の矩形に分かれている文字を本来の１文字に対応する
矩形に統合することである。この処理としては、基本的
に文字認識において文字切り出しの際に用いられている
各種の手法を用いることができる。矩形統合部８から出
力される統合結果は、チェックが施されていなければ、
１矩形１文字に対応している。また、項目文字数保存用
メモリ９には、各選択項目の文字数が格納されている。

【００３６】図１０は、文字統合処理の一例の説明図で
ある。ここでは、図１０（Ａ）に示すような、チェック
されていない選択項目「高崎」の場合を例に、矩形の統
合処理について説明する。図１０（Ａ）に示した選択項
目を含む対象領域から、矩形群検出部４で矩形を抽出す
ると、図１０（Ｂ）に示すようになる。このように、１
つの漢字でも、連結していない部分があるため、図１０
（Ｂ）に示すように複数の矩形として抽出される。

【００３７】次に、横書きの場合には縦方向の射影をと
り、重なりのある矩形は統合する。これによって、図１
０（Ｃ）に示すような矩形が得られる。次に、横書きの
場合、横に並んだ矩形を順に調べて行き、統合できるか
否かを判断する。これはへんとつくりのような一文字で
ありながら複数の矩形に分かれてしまう文字を補正する
ためである。まず、図１０（Ｃ）に示した矩形のうち最
初の２つに注目し、矢印で示すようにそれらを統合した
ときの新たな幅が、１文字の文字サイズに比べて大きす
ぎないかを調べる。実際の値としては、文字サイズの１
〜１．１倍程度を閾値とする。これが閾値以下の時は、
矩形を統合し、次にその矩形と次の矩形に関して同様の
処理を行なう。閾値以上の場合は２つ目の矩形を新たに
１つ目の矩形とみなし、その次の矩形とともに同様の処
理を施して行く。図１０（Ｃ）に示した例の場合、最初
の二つの矩形は幅が大きくなりすぎるため統合されな
い。２番目と３番目の矩形に関しては、幅が閾値以下と
なるため、統合される。結果として、図１０（Ｄ）に示
すような２つの矩形が得られる。

【００３８】上述のようにして、分離文字やかすれによ
って分断されてしまった文字は、１文字に統合される。
もし、縦書きの場合には、横方向の射影をとり、縦方向
に矩形を参照して統合して行けばよい。なお、ノイズが
多い場合には、この統合処理を行なう前に、例えば、一
定の閾値以下のサイズの矩形を取り除くなどして、ノイ
ズ除去を行なっておけばよい。

【００３９】図１１は、本発明の選択項目認識装置の第
２の実施例における動作の一例を示すフローチャートで
ある。画像入力部１から入力された入力画像から、対象
領域抽出部２で処理対象となる対象領域が抽出され、選
択項目認識部３に渡される。選択項目認識部３では、各
対象領域について、以下のチェックの認識処理を行な
う。

【００４０】まず、Ｓ２１において、矩形群抽出部４で
各連結画素について、その連結画素を囲む最小の矩形を
抽出し、矩形群を得る。Ｓ２２で矩形を１つ取り出し、
Ｓ２３でその矩形に含まれる連結画素が外部から侵入し
てきたノイズか否かを判定する。この判定処理は、上述
の図７に示した処理を適用することができる。ノイズと
判定される場合には、Ｓ２４において、その矩形を矩形
群から削除する。このノイズか否かの判定処理を、すべ
ての矩形について行なう。この外部から侵入してきたノ
イズに対する処理が終了すると、次に、Ｓ２６におい
て、矩形群の統合処理を矩形統合部８で行なう。矩形統
合部８から出力される統合結果は、チェックが施されて
いなければ、１矩形１文字に対応しているので、比較部
５では、Ｓ２７において、矩形統合部８から出力される
矩形の数と、項目文字数保存用メモリ９に蓄えられてい
る該当選択項目の文字数とを比較する。その結果、両者
が等しければ、Ｓ２８において、判断部６の結果として
チェックされていないという結果を出す。チェックが施
されていれば、文字が連結され、矩形数が文字数に比べ
て少なくなったり、あるいは文字以外に別の矩形が挿入
されることとなり、矩形数が文字数に比べて多くなった
りする。この場合は、Ｓ２９において、チェックされて
いると判断する。

【００４１】このようにして、選択項目として印刷され
ている文字が連結するように、選択項目に付されたチェ
ックを認識することができる。この第２の実施例におい
ても、図３に示したレ点状や図５に示した○状のほか、
図８（Ａ）〜（Ｃ）に示したような各種のチェックを認
識することが可能である。

【００４２】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
によれば、マークシートなどに比べ記入者にとってより
自由度の高い選択項目への直接チェックの認識が可能と
なり、また、例えば、ファクシミリ等を入出力機器とし
て使うような、画質があまりよくない条件下でも、濃度
やノイズなどの影響をあまり受けず、高精度の認識率を
実現することができるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の選択項目認識装置の第１の実施例を
示すブロック図である。

【図２】 本発明の選択項目認識装置の第１の実施例に
おける動作の一例を示すフローチャート、図３は、選択
項目を含む対象領域の一例の説明図、図４は、検出され
た矩形群の説明図である。

【図３】 選択項目を含む対象領域の一例の説明図、図
４は、検出された矩形群の説明図である。

【図４】 検出された矩形群の説明図である。

【図５】 外部から侵入したノイズの一例の説明図であ
る。

【図６】 外部から侵入したノイズとみなしてはいけな
い場合の一例の説明図である。

【図７】 外部から侵入してきたノイズか否かを判定す
る処理の一例を示すフローチャートである。

【図８】 種々のチェックの例の説明図である。

【図９】 本発明の選択項目認識装置の第２の実施例を
示すブロック図である。

【図１０】 文字統合処理の一例の説明図である。

【図１１】 本発明の選択項目認識装置の第２の実施例
における動作の一例を示すフローチャートである。

【符号の説明】

１…画像入力部、２…対象領域抽出部、３…選択項目認
識部、４…矩形群抽出部、５…比較部、６…判断部、７
…フォントサイズ保存用メモリ、８…矩形統合部、９…
項目文字数保存用メモリ。

Claims (3)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 文字列からなる選択項目自体に直接施さ
   れたチェックを検出する選択項目認識装置において、対
   象領域内の連結画素に基づく矩形群を求める矩形群検出
   手段と、該矩形群検出手段によって求められた前記矩形
   群における各矩形の大きさと当該選択項目として配置さ
   れているチェックが施されていない文字のサイズに基づ
   く矩形の大きさとを比較する比較手段と、該比較手段の
   比較結果に基づいてチェックが施されているか否かを判
   断する判断手段を有することを特徴とする選択項目認識
   装置。
2. 【請求項２】 文字列からなる選択項目自体に直接施さ
   れたチェックを検出する選択項目認識装置において、対
   象領域内の連結画素に基づく矩形群を求める矩形群検出
   手段と、ルールにしたがって矩形を統合する矩形統合手
   段と、統合された結果得られる矩形の数と当該選択項目
   の文字数とを比較する比較手段と、該比較手段の比較結
   果に基づいてチェックが施されているか否かを判断する
   判断手段を有することを特徴とする選択項目認識装置。
3. 【請求項３】 前記矩形群検出手段は、求めた矩形群の
   うち、１ないし３辺が対象領域の外縁に接し、上辺また
   は下辺が接している場合はその高さが、左辺または右辺
   が接している場合はその幅が、選択項目として配置され
   ている文字のサイズをもとに算出される閾値より小さい
   矩形をノイズとみなすことを特徴とする請求項１または
   ２に記載の選択項目認識装置。