JPH02206894A - 文字認識方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は文字認識方法に関し、より詳細には情景画像、
特に自動車のナンバープレート、交通標識、屋内の案内
標識など文字や図形を含む景観画像から文字領域を自動
的に抽出して認識する方法に関する。

〔従来の技術〕

従来、景観中の文字を抽出して認識する方法としては、
文字の書かれたプレートの大きさ、形（矩形など）２色
などを足掛りに文字を抽出していた。

第１２図は、従来の娯観中文字の認識法の処理を実現す
るブロック図の一例である。まず、前処理部１２１は、
図示しないＴＶカメラ等から入力された画像信号を微分
した後、２値化して縦方向および横方向の直線を検出す
る。プレート検出部１２２は、検出された縦・横の直線
のうち予め判っているプレートの大きさ、縦横比に合致
するものを選択し、プレート位置を決定する。

２値化処理部１２３は、検出されたプレート領域内部を
２ｓｉ化して２値パターンを得る。文字列抽出部１２４
は、２値化されたプレート領域内部について黒画素に関
する縦・横周辺分布を求め文字列位置を決定する。文字
認識部１２５は、文字列に含まれる文字を認識辞書との
照合により認識する。

第１３図は、文字列抽出部１２４における周辺分布によ
る文字列位置決定の概念図である。図中１３１はプレー
ト、１３２は横り向の周辺分布、１３３は縦方向の周辺
分布、１３４は検出された文字列、１３５は文字である
。このように、横方向の周辺分布１３２および縦方向の
周辺分布１３３を知ることで、文字列位置が特定できる
。

〔発明が解決しようとする課題〕

しかしながら従来の方法では、文字プレートの大きさ、
形状（例えば長方形）２色（または濃度）などの不安定
要素に基づいて処理するため、精度良く文字列を抽出で
きない。特に、プレートの形が不定の場合や、プレート
とその背景が同一の色の場合には抽出が困難であった。

本発明の目的は、プレートの形が不定であり、かつプレ
ートとその背景との分離が困難な場合にも安定に景観画
像中から文字を検出して精度良く認識する方法を提供す
ることにある。

〔課題を解決するための手段〕

第１図は、本発明の手順を示すフローチャートである。

まず、２値化された文字列パターンの白部分および黒部
分のそれぞれについてラベル付け処理を行う（ステップ
８１）。

次に、同一のラベルの付された領域として定義されるラ
ベル領域間の相対的位置関係を求める（ステップ８２）
。

次に、該相対的位置関係から複数のラベル領域からなる
文字列候補を求める（ステップ８３）。

次に、該文字列候補に含まれる各ラベル領域間のピッチ
を求める（ステップ８４）。

次に、該ピッチと認識対象に固有な書式情報とを照合し
てピッチ整合度を求める（ステップＳ５）。

最後に、該ピッチ整合度から文字列を決定して認識する
（ステップＳ６）。

（作用） 本発明では、もともと背頓と明確なコントラストをもつ
文字の並びの情報をステップ＄１〜Ｓ４で求め、これを
認識対象に固有な内式情報と照合して文字を油出し認識
している（ステップ８５゜８６）。

従って、プレートの形が不定であり、かつプレートの色
（または濃度）がその背景と同じであったも文字の抽出
・認識が可能となる。

〔実施例〕

以下、本発明の一実施例を図面を参照して詳細に説明す
る。

第２図は、本発明の一実施例のブロック図である。同図
において１０は制御部、１１はＴＶカメラ、１２はＡ／
Ｄコンバータ、１３は多値フレームメモリ、１４は２１
化処理部、１５は２値パターンメモリ、１６はラベル付
け処理部、１７はラベルパターンメモリ、１８はラベル
テーブル、１９はラベル領域間の位置関係抽出処理部、
２０はラベルマトリックス、２１は位置関係による文字
列抽出部、２２は文字列テーブル、２３はピッチ整合度
算出部、および２４は文字認識部である。

１００〜１０５は制御部１０が各部に送るタイミング信
号、１０６はＴＶカメラ１１から出力されるビデオ信号
である。

以下、各部を詳細に説明する。

制御部１０は、タイミング信号１００〜１０５を生成し
てそれぞれ多値フレームメモリ１３．２値化処理部１４
、ラベル付け処理部１６、文字列抽出部２１、および文
字認識部２４に与える。これらの各部は対応するタイミ
ング信号１００〜１０５に基づいて動作する。

ビデオ信号１０６はＴＶカメラ１１から出力され、Ａ／
Ｄコンバータ１２を介してディジタル化された後、多値
フレームメモリ１３に格納される。

多値フレームメモリ１３は、ＭＸＮ画素（例えば、Ｍ＝
Ｎ＝５１２：８ビット／画素）の画像信号を格納する多
値のフレームメモリであって、制御部１０から与えられ
るタイミング信号１００により格納している濃淡画像を
フリーズする。

２値化処理部１４は、ラベル付け処理部１６の前処理と
して、多値フレームメモリ１３から供給される入力濃淡
画像を２値化して２値パターンを求め、２値パターンメ
モリ１５に出力する。この前処理を行う２値化処理部１
４は、制御部１０からのタイミング信号１０１によりそ
の動作を開始する。２値化の方法は、文字情報を損なわ
なければ特に問わないが、明観画像を対象とする場合に
は画像内の位置によって同値が変わる動的２値化法（例
えば、特開昭５９−１１４６８７号公報、特開昭６１−
１９４５８０号公報など）が適当である。

２値パターンメモリ１５は、ＭＸＮ画ｓ＜’ｒピット／
画素）のメモリであって、例えば黒画素に対して０、白
画素に対しては１の値を保持する。

ラベル付け処理部１６は、制御部１０からのタイミング
信号１０２により動作を開始し、２値パターンメモリ１
５上で白点・黒点のそれぞれに関し、つながりを持った
点の集合をひとまとめにして番号付けしたラベルパター
ンを作成する処理を行う。

作成されたラベルパターンは、ラベルパターンメモリ１
７に格納される。

ラベルパターン１７は、ＭＸＮ画＊（１６ビツト／画素
）のメモリであり、各画素に対応するアドレスにはその
ラベル番号が格納される。

第３図は、ラベル付け処理部１６の処理の説明図であっ
て、同図（Ａ）は２値パターンメモリ１５の記憶内容の
一例を示し、同図（Ｂ）はその黒点に関するラベルパタ
ーンメモリ１７の記憶内容の一例を示す。第３図（Ｂ）
中、１１１１１“２″、“３”などは第３図（Ａ）の２
値パターンに対して付与されたラベル番号を示している
。

なお、第３図（Ｂ）には示していないが、白点に関して
も同様の処理を行う。更に、各ラベル番号の領域（以降
、ラベル領域また単にラベルと呼ぶ）の外接矩形の左上
および右上の頂点の座標（ｘｌ。

ｘ２）、（ｘ２．ｙ２＞を求め、これをラベルテーブル
１８に格納する。

第４図は、ラベルテーブル１８の内容の一例を示す図で
ある。同図において、４１はラベル番号、４２は黒白フ
ラグ、４３は外接矩形の左上頂点のＸ座標、４４は同ｙ
座標、４５は外接矩形の右下頂点のＸ座標、４６は同ｙ
座標、および４７は除去フラグである。ラベル番号４１
は１から始まる領域の番号であり、黒白フラグ４２はそ
の領域が黒点（ＦｂＷ＝Ｏ）であるか白点（１：ｂｗ＝
１）であるかの別を示し、外接矩形の頂点の座標４３〜
４６は正の整数値をとる。また、除去フラグ４７は、初
期値０をとり、後述する位２？関係による文字列抽出部
２１の処理により除去されると値が１に変更される。な
お、本発明では、ラベル付け処理部１６の実現方法は特
に限定しないが、例えば特開昭６１−２１４０８２号公
報に開示の方法が利用できる。

ラベル領域間の位置関係を抽出する位置関係抽出処理部
１９は、制御部１０からのタイミング信号１０３により
動伯を開始し、ラベルテーブル１８を参照して任意の２
つの白または黒のラベル領域間の上下左右の位置関係（
後で定義する）を求め、結果をラベルマトリックス２０
に田き込む。

ラベルマトリックス２０は、２つのＩＸＩの正方マトリ
ックスからなり、一方は左右マトリックス［ｈｉｊ］、
他方は上下マトリックス［Ｖ、］である。第５図は、ラ
ベルマトリックス２０の構成例を示す図であって、２０
−１は左右マトリックス、２０−２は上下マトリックス
、５１〜５４はアドレスである。左右°？マトリックス
０−１のアドレス（ｉ、ｊ）の内容り、は、ラベル番号
ｉおよびｊの領１４間の左右関係の有無を示し、値が１
ならば左右関係にあること、値がＯならば左右関係にな
いことを示す。同様に、上下マトリックス２０−２のア
ドレス（ｉ、ｊ）の内容Ｖｉｊは、ラベル番＠ｉおよび
ｊの領域間の上）関係の有無を示し、値が１ならば上下
関係にあることを示し、値がＯならば上下関係にないこ
とを示す。

次に、左右マトリックス［ｈ、ｊｌおよび上下マトリッ
クス［Ｖｉｊｌの求め方を説明する。第６図は、位置関
係抽出処理部１９で行う相対的位置関係決定の説明図で
あって、６１はラベル番号ｉの領域の外接矩形、６２は
ラベル番号ｊの領域の外接矩形である。いま、第６図に
示す様に任意の２つの領域のラベル番号をｉ、ｌその外
接矩形の左上および右下の頂点の座標を（Ｘ、１．　Ｙ
、１）　。

（Ｘｊ２．　Ｙ、２）　、　　（Ｘｊ、、　Ｙｊｌ）　
、　　（Ｘｊ２．　Ｙｌｌ）とするとき、領域ｉ、ｊの
左右関係は、［領域ｉが領域ｊの左側にある時］ ｘ　ｉｌ＜　Ｘｊｌ　　　力ゝつ　・ Ｘｊｌ−Ｘｊ２（Ｈｔｈ　＊　Ｍｉｎ（Ｘ、−ｘＮ−Ｘ
　ｊｌ−Ｘ　ｊｌ） かつ、 ＨａＸ　（Ｙｌｌ−Ｙ、、　Ｙ、−Ｙｊｌ）　／Ｍｉｎ
（ＹＢ２−ＹＨｌ、　Ｙｌｌ−Ｙｊｌ）　＞ｖｔｈ［領
域ｊが領域：の左側にある時］ ｘｊ１くｘｉｌ　かつ、 Ｘ１ｌ−Ｘｊ２＜Ｈｔｈ＊Ｈ１０（Ｘ１ｌ−ｘｌｌ・Ｘ
ｊ２−Ｘｊｌ） かつ、 ＨａＸ　（Ｙ　ｊｌ−Ｙ　Ｈｌ、　Ｙ　７２　　Ｙ　ｊ
ｌ）　／５ｉｎ（Ｙ、２−Ｙ、、　Ｘｊ２−Ｙｊｌ）　
〉Ｖｔｈなる条件により決定され、これらの条件を満た
すとぎラベル領域ｉ、ｊは左右の位置関係にあるとして
、 ｈ、、−１，ｈｊ、−１ Ｊ が与えられる。ただし、Ｈｔｈは文字列方向の領域間の
距離に関する閾値、Ｖｔｈは文字列方向と直角な方向の
領域間の重なりに関する閾値であり、その値は実験的に
求められる。

又同様に、領域ｉ、ｊの上下関係は、 ［領域ｉが領域ｊの上側にある時］ Ｙｉ１〈Ｙｊｌ　かつ、 Ｙｊｌ−Ｘｊ２〈Ｈ１ｈ＊Ｈ１ｎ（Ｘｊ２−Ｙｌｌ。

Ｙｌｌ−Ｙｊｌ） かつ、 ＨａＸ　（Ｘ　ｊｌ−Ｘ　ｉｌ、　Ｘ　、２−　Ｘ　ｊ
ｌ）　／Ｍｉｎ（ＸＨ２−ＸＨｌ、　Ｘｊ２−Ｘｊｌ）
　〉Ｖｔｈ［領域ｊが領域ｉの上側にある時１ Ｙｊ１くＹｉｌ　かつ、 Ｙｉｌ　　’ｊ２＜Ｈｔｈ　”　”ｎ（Ｘｊ２−Ｙｉｌ
。

Ｙｌｌ−Ｙｊｌ） かつ、 ＨａＸ　（Ｘ　ｊｌ−Ｘ　、、　Ｘ　、−Ｘ　ｊｌ）　
／Ｍｉｎ（Ｘ、２−Ｘ、１．　Ｘｊ２−Ｘｊｌ）　〉Ｖ
ｔｈなる条件により決定され、これらの条件を満たすと
きラベル領域 して、 ｊは上下の位置関係にあると Ｖ　、ｊ＝　１　、　Ｖｊ１＝　１ が与えられる。以上説明した条件は、位置関係を決定す
る方法の一例である。

なお、ｉ＝ｊの場合には、後の処理の関係上、Ｖ、、−
１，ｈ・・＝１ Ｊ　　　　　　　　ＩＪ としておく。

位ＷｉｌＩＩ係により文字列を抽出する文字列抽出部２
１は、制御部１０からのタイミング信号１０４により動
作を開始し、ラベルマトリックス２０を参照して以下の
処理を行う。第７図は、位置関係により文字列を抽出す
る文字列抽出部２１はの処理内容に関する説明図であっ
て、左右マトリックス２０−１の内容の一例を示す。第
７図に示した左右マトリックス２０−１の行ベクトルｈ
（Ｎ：ｈ（１）＝　（１，０，１，１，０，０，０，０
・・・）ｈ（２）＝　（０，１，Ｏ，０，１，０，０，
０・・・）ｈ（３）＝　（１，０，１，０，０，１，１
，０・・・）を考える。上記行ベクトルｈ（ｉ）は隣り
合うラベル番号ｉ、ｊの左右関係のみを表わしたものな
ので、以下に説明する文字列抽出処理によりすべてのラ
ベル番号間の左右関係を調べて、文字列を抽出する。

この処理は、第８図に示す位置関係による文字列抽出処
理のフローに従って、文字列抽出部２１で行なわれる。

はじめに、図中の記号の一部を説明すると１は第１の行
ベクトル番号、ｉ′は第２の行ベクトル番号、Ｌ　ｍａ
Ｘは領域数の上限値を示す。

まず、１にＯを入れ（ステップ１１０１）　、次にｉ＋
１をｉとする（ステップ１１０２）。このとき、＝１で
ある。次にｉ　−）　ｉ　’　としくステップ１１０３
）、ｉ′＋１→ｉ′とする（ステップ１１０４）。ステ
ップ１１０２でｉ＝１のとき、ステップ１１０４のｉ′
は−２となる。次に、ステップ１１０５で、行ベクトル
ｉとｉ′の各要素間の論理積を求める。次に、この演算
の結果１１０ベクトル（要素がすべて０）かどうかをチ
エツクする（ステップ１１０６）。ここで、ステップ１
１０５の演算結ｉｋがＯベクトルでない場合にはステッ
プ１１０７に進み、行ベクトル番５）ｉとｉ′の行ベク
トルの各要素間の論理和を求め、その結果を行ベクトル
番号１の行ベクトルに古き込むとともに、行ベクトルｉ
′の行ベクトルをＯクリアする。そして、ステップ１１
０８で行ベクトル番号ｉ′が領域数の上限値Ｌ　ｗａｘ
より大きいかどうかをチエツクする。もし、上限ＷＩＬ
　ｌａＸが行ベクトル番号ｉ′よりも大きいときはステ
ップ１１０４に戻り（ループ１）、ｉ′を１インクリメ
ントして同様の処理を行う。他方ステップ１１０８で行
ベクトル番号ｊが上限値以下の場合はステップ１１０９
に進み、行ベクトル番号ｉが領域数の上限値Ｌ　ｗａｘ
より大きいかどうかをチエツクする。大きい場合には処
理は終了する。一方、行ベクトルＷ　Ｈａ　ｉが上限値
Ｌ　ｗａｘ以下のときはステップ１１０２に戻り（ルー
プ２）、１を１インクリメントして同様の処理を行う。

以上のようにして、第７図の左右マトリックス２０−１
に対し位１ｌｌＩＩＩ係抽出処理を行うと、第９図のよ
うになる。第９図において、位置関係による文字列抽出
後の左右マトリックス２０−１において、ラベル番号（
１，３，４，６，７）、（２゜５）はそれぞれ同一文字
列（横書き）上にあり、ラベル番号８は文字列に関係し
ないことを示している。以上の説明では、左右テーブル
に関するものであったが、上下テーブルに関しても全く
同様である。

ここで、文字列であることの条件を縦書き横書きとも 「同一行の文字数、１≧Ｃｔｈ　　　（Ｃｔｈは、閾値
）とし、仮にＣｔｈ＝　４とすると、第９図の結果のう
ち、ラベル番号（１，３，４，６，７）の領域が同一文
字列を構成するラベル領域として抽出され、文字列テー
ブルに格納される。

第１０図は、横１きの文字列に関する文字列テーブル２
２の内容の一例を示す図であって、８１は文字列番号、
８２はラベル領域数、８３はラベル番号列、８４はピッ
チ整合度（ピッチ整合度粋出部２３で求められる）であ
る。例えば第９図に示す場合においては、文字列番号８
１が１の文７列中のラベル領域数８２は５であり、ラベ
ル番号列８３は１．３，４．６．７のとおりである。

ピッチ整合度算出部２３は、文字列テーブル２２に格納
された各文字列について、予め判っている認識対象の書
式情報（文字ピッチに関する）と合致する度合（ピップ
整合度）を求め文字列テーブル２２のピッチ整合度格納
域８４に与える。

文字列番号Ｃを構成するｎ個のラベル番号をり、Ｌ２．
Ｌ、・・・、Ｌ。

とする時、各ラベル領域にの外接矩形のＸ座標Ｘｋｓ、
ｘｋｅをラベルテーブル１８から求め、これから各ラベ
ル領域の中心のＸ座ＩＸｋをＸｋ＝　（ｘ、Ｓ＋　Ｘｋ
ｅ）／　２ により求める（ここでは、横書きの場合について述べる
が、縦書きでも同様である）。次に、異なるラベル領ｗ
ｊ、に、　ｋ’間のＸ座標ｘ、、ｘｋ’の差 Ｄｋｋ’　＝ｘｋ　　　ｘ。

を全ての（ｋ、に’　）の組合せについて求める。

いま、認識対象の書式情報に関して、以下のことが判っ
て入るとする。

［書式情報］：文字列はｎ′文字からなり、第１文字目
（横書きの場合は文字中心が最も左にある文字、横履き
では文字中心が最も上にある文字）から見た他の中心ま
での距離の比、 １　２　　　：ａ　′−１ ａ　　　：ａ　　　：ａ３　　　　ｎ が判つているとする。説明の都合上、 ｎ′−４ の場合を考えると、書式情報から４つの文字ピッチ情報
は ａ　１：　ａ　２　：　ａ　３ または、ａｌで正規化して １：ｂ　：ｂ２ （但し、ｂ　　−ａ　　／ａ　　、ｂ　　＝ａ　　／ａ
１）となる。

第１１図は、ピッチ情報の説明図であって、９１〜９４
は第１〜第４の文字の外接矩形を示す。

以下に、先に述べた領域間距離り、ｋ　（ｋ≠に′に、
に’−１，・・・ｎ）と上のピッブー情報との整合方法
およびピッチ整合度の篩用法の一例につむＸて述べる。

まず、任意の２つのラベル領域に、に’を選び、ラベル
良識にの中心から各ラベル領域中心までの距離の比 Ｄ’：Ｄ：Ｄ ｋｋ　　　　　　ｋｋｌ　　　　　ｋｋ２　　。

をＤ　ｋｋ’で正規化すると、 １　”　ｄｋｌ”　ｄｋ２”” が得られる（ただし、ｄｂｌ：”＋２・・・は、１≦ｄ
ｋ１≦ｄｋ２≦・・・となる様に選ばれる）。

この時、ピッチ整合度ｍ０は例えば以下のように定義さ
れる。

［ピッチ整合度の定ｇ１］ ｍｏ−Ｍａｘ　（ｆＶＩＤ　’　） ｐ≦ｐ′≦ｎ′−ま ただし、ｐ′はｐ≦ｐ′≦ｎ’　−１ｑ）範囲で任意に
選ばれ、Ｍｌは以下のように定義される。

ｎ′−１ Ｍ　　’＝Σ（ｄｋｐ　　　’Ｉ）） ｐ＝１ 文字認識部２４は、文字法テーブル２２に格納された文
字列に含まれる各ラベル領域をその外接矩形で切り出し
、予め用意する文字テンプレートとの整合により文字認
識結果を求める。文字テンプレートとの整合は、例えば
文字テンプレートと切り出された外接矩形の大きさが等
しくなる様に正規化して重ね合わせ、両パターンが一致
しない画素数が最小になった文字カテゴリ名を認識結果
とする。ただし、不一致画素数が何れのテンプレートに
対しても一定値を越える場合には認識結果を棄却する。

この様にして、文字列Ｃ毎に認識された文字の数Ｒ６を
求め、これと文字列テーブル２２に格納されているピッ
チ整合度ｍ。とにより例えばＲ□　”　ｍ　６ の値を求め、この値を最大とする文字列Ｃを決定し、そ
の認識結果を出力する。

〔発明の効果〕

以上説明したように、本発明では、文字の書かれたプレ
ートの大きさ、形９色などを利用せずに景観中の文字を
抽出するため、安定な文字の抽出および認識を精度良く
行うことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の文字認識方法の手順を示す図、第２図
は本発明の一実施例のブロック図、第３図はラベル付け
処理部の処理の説明図、第４図はラベルテーブルの記憶
内容の一例を示す図、 第５図はラベルマトリックスの構成例を示す図、第６図
は位置関係決定の説明図、 第７図は位置関係による文字列抽出部の処理内容に関す
る説明図、 第８図は位Ｍｒｇｊ係による文字列抽出処理部の処理フ
ローチャート、 第９図は、位置関係による文字列抽出結果の一例を示す
図、 第１０図は横書きの文字列に関する文字列テーブルの内
容の一例を示す図、 第１１図はピッチ情報の説明図、 第１２図は従来の文字認識方法を実現するブロック図、
および 第１３図は周辺分布による文字列位置決定の概急開であ
る。 １０・・・制御部、１１・・・ＴＶカメラ、１２・・・
Ａ／Ｄコンバータ、１３・・・多値フレームメモリ、１
４・・・２値化処理部、１５・・・２ＩＩパターンメモ
リ、１６・・・ラベル付け処理部、１７・・・ラベルパ
ターンメモリ、１８・・・ラベルテーブル、１９・・・
ラベル領域間の位置関係抽出処理部、２０・・・ラベル
マトリックス、２０−１・・・左右マトリックス、２０
−２・・・上下マトリックス、２１・・・位置関係によ
る文字列抽出部、２２・・・文字列テーブル、２３・・
・ピッチ整合度算出部、２４・・・文字認識部、４１・
・・ラベル番号、４２・・・黒白フラグ、４３・・・外
接矩形の左上頂点のＸ座標、４４・・・外接矩形の左上
頂点のｙ座標、４５・・・外接矩形の右下頂点のＸ座標
、４６・・・外接矩形の右下頂点のｙ座標、４７・・・
除去フラグ、６１・・・ラベル番号ｉの領域の外接矩形
、６２・・・ラベル番号ｊの領域の外接矩形、８１・・
・文字列番号、８２・・・ラベル領域数、８３・・・ラ
ベル番号列、８４・・・ピッチ整合度、９１〜９４・・
・第１〜第４の文字の外接矩形、１００〜１０５・・・
タイミング信号、１０６・・・ビデオ信号。 本発明の手順を示すフローチャート 第１図 本発明の一実施例のブロック図 第２図 ラベル付け処理部の処理の説明図 ４１ニラベル番号　　　　　　　４５：外接矩形の右下
頂点のｘ座槻４２：黒白フラグ　　　　　　　４６：外
接矩形の右下頂点のｙＩｉ欅４３：外接矩形の左上頂点
のＸ！欅４７：除去フラグ４４＝外接矩形の左上頂点の
ｙｌｉ標 ラベラベルテーブル憶内容の一例を示す図位置関係によ
る文字列抽出部の処理内容に関する説明図第７図 ５１：１ｍ方向のアドレス ５２：横方向の７ドレス 位置関係による文字列抽出の結果の一例を示す間第９図 左右マトリックス２０−１ 上下マトリックス２０−２ ラベルマトリックスの構成例を示す間 第５図 ６１：ラベＪＬ４ＩＩｔｉ　ＣｒＡ―殿外賎影位置関係
決定の説明図 第６図 位置関係による文字列抽出部の処理フローチャート第８
１１１ １偉信号 横書きの文字列に関する文字列テーブル２２の内容の一
例を示す同第１０図 従来の文字認識方法を実現するブロック図第１２図 ピッチ情報の説明図 第１１図 周辺分布による文字列位置決定の概念図第１３図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 ２値化された文字列パターンの白部分および黒部分のそ
   れぞれについてラベル付け処理を行う工程と、 同一のラベルの付された領域として定義されるラベル領
   域間の相対的位置関係を求める工程と、該相対的位置関
   係から複数のラベル領域からなる文字列候補を求める工
   程と、 該文字列候補に含まれる各ラベル領域間のピッチを求め
   る工程と、 該ピッチと認識対象に固有な書式情報とを照合してピッ
   チ整合度を求める工程と、 該ピッチ整合度から文字列を決定して認識する工程とを
   有することを特徴とする文字認識方法。