JPH0277891A - 文字認識装置 - 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］ 本発明は文字認識装置に関し、例えば金融や流通業界な
どで利用されている規格印刷文字を認識する文字認識装
置に関するものである。

［従来の技術］ 従来、この種の装置においては、スキャナ等から入力さ
れた文字データと予めメモリに格納されている認識の基
準となる標準文字データとの整合（マツチング）レベル
で認識する方法がある。また文字の線分の本数や交点の
数などを基準に認識する方法などが幅広く利用されてき
ている。

［発明が解決しようとしている課題］ しかしながら、上記従来例においては、標準文字データ
としてフォント情報を全て格納しておく必要がある。従
って標準文字データの情報量が多くなってしまうという
欠点がある。

本発明は上述の従来例の欠点に鑑みてなされたものであ
り、その目的とするところは、メモリの節約や、文字認
識の速度の向上を図る文字認識装置を提供する点にある
。

［課題を解決するための手段］ 上述した課題を解決し、目的を達成する′ため、本発明
に係わる文字認識装置は、標準文字のイメージ情報を複
数のブロックに分割したときのブロック毎の黒ドツト数
を一文字分の標準文字情報として記憶している辞書部を
備える文字認識装置であって、認識対象文字のイメージ
情報を前記一文字分の標準文字情報に対応するようにブ
ロック分割するブロック分割手段と、該ブロック分割手
段で分割したプロ゛ツク毎の黒ドツト数と前記辞書内の
一文字分の標準文字情報によるブロック毎の黒ドツト数
とを比較する比較手段と、該比較手段での比較結果に基
ついて前記辞書部内の標準文字より認識文字を決定する
決定手段とを備えることを特徴とする。

［作用コ 以上の構成によれば、ブロック分割手段により認識対象
文字のイメージ情報を前記一文字分の標準文字情報に対
応するようにブロック分割し、比較手段によりブロック
分割手段で分割したブロック毎の黒ドツト数と前記辞書
内の一文字分の標準文字情報によるブロック毎の黒ドツ
ト数とを比較し、決定手段により比較手段での比較結果
に基づいて前記辞書部内の標準文字より認識文字を決定
するようにしている。

［実施例］ 以下、添付図面を参照して本発明に係る好適な実施例を
詳細に説明する。

第１図は本発明に係わる文字認識装置の一実施例を概略
的に示すブロック図である。図において、１は本実施例
の文字認識装置を示している。２は装置全体を制御する
ＣＰＵを示している。３は制御プログラム、エラー処理
プログラム、そして後述の第５図に示されるフローチャ
ートに従ったプログラム等を格納しているＲＯＭを示し
、４はＲＯＭ３に格納されている各種プログラムのワー
クエリア及びエラー処理時の一時退避エリアとして用い
られるＲＡＭを示している。５は後述のイメージスキャ
ナ７で読み取った文字データとマツチングさせる標準文
字データを記憶している辞書部を示している。６は各種
操作を行う為のキーを有しているキーボードを示し、７
は原稿より画像を読み取るイメージスキャナを示してぃ
る。８は各種メツセージや認識文字を表示するＣＲＴデ
イスプレィを示し、９はアドレス、データ、そして制御
信号等を伝送するパスラインを示している。

第２図１第３図は本実施例による辞書部５での標準文字
データの記憶方法を説明する図である。

本実施例においては、標準文字を１６ビツト×２４ビツ
トのドツトマトリクスで表現したときに、１６個のブロ
ックに等分割して各々のブロック内での黒点の数を記憶
している。従って標準文字データは標準文字を構成する
ブロック毎に対応した黒点数を表現する。

例えば、“３°°の文字をドツト展開したと仮定すると
、３°°の文字は第３図のように展開される。１６等分
されたそれぞれのブロックには、第２図のようにブロッ
ク番号としてＢ。（１≦ｎ≦２０）が設定される。また
ブロックＢ。内に存在する黒点の数はブロック番号に対
応するようにＢｏ’（１≦ｎ≦２０）として設定される
。例えば、ブロックＢ１の場合にはブロックＢ＋’が対
応する。ここで、ブロックＢ１〜Ｂ４は上記のドツトマ
トリクスを４等分に分割したときのそれぞれのブロック
を示している。例えば、ブロックＢ１はブロックＢ、〜
ブロックＢ８を組み合わせたブロックを示し、黒点数Ｂ
１は黒点数Ｂ５′〜ブロックＢ８°を合計した数を示し
ている。ここで、黒点数の一例を挙げると、ブロックＢ
８の黒点数Ｂ８”は１５個となり、この１５個は第３図
による°°３′°の文字をドツト展開したときのブロッ
クＢ８内の黒点数となる。

従って、本実施例による標準文字データの記憶方法は、
辞書部５内にブロック番号Ｂ。と黒点数Ｂｎ“　とを対
応させて記憶するという黒点情報のみの方法が用いられ
ている。尚、本実施例では文字の左端と上部とを基準位
置として用いている。

次に、イメージスキャナ７より読み取った入力文字デー
タよりマツチング用データを形成する方法について説明
する。

第４図は本実施例の入力文字データのブロック分割方法
を説明する図である。

第４図によれば、２値化された入力文字データは辞書部
５に記憶されている標準文字とのマツチングのため、１
６ビツト×２４ビツトのドツトマトリクスで処理される
。この入力文字データの場合にも標準文字データと同様
に文字の左端と上部とを基準として１６等分され、ブロ
ック番号としてＢｎ　（１≦ｎ≦２０）と同様の条件で
Ｓｎ　（１≦ｎ≦２０）が設定される。このようにして
設定されたそれぞれのブロックＳ。よりマツチング用デ
ータ、即ち黒点数Ｓｎ°と辞書部６より読み出した標準
文字データ、即ち、ブロックＢ。の黒点数Ｂｎ°とを比
較、即ち、マツチングさせることにより文字の認識を行
う。

ここで、文字認識方法として、まず標準文字データと入
力文字データとの各ブロックの黒点の数の差（絶対値）
の合計Ｖを次式により求める。

Ｖ　＝　Ｘ’　　ｌ　　（Ｂ　ｎ　−Ｓ　ｎ　）　　Ｉ
そして、合計■の値が小さい程標準文字データと入力文
字データとの黒点の分布度が近いと判定されるので、入
力文字データに対して認識の対象となる標準文字全てを
読み出して合計Ｖを求める。この結果、最小値となった
標準文字データに該当する標準文字を認識文字とする。

そこで、本実施例の文字認識処理について以下に説明す
る。

第５図は本実施例の文字認識処理を行うＣＰＵ２の動作
を説明するフローチャートである。尚、ここでは人力文
字一文字分の文字認識について説明する。

まず、イメージスキャナ７より原稿画像を読み取り、通
常のノイズ除去及び２値化処理を行う（ステップ８１〜
ステツプＳ３）。そして２値化された入力文字データを
、第４図の如く、１６個に等分割する（ステップＳ４）
。尚、入力文字データはＲＡＭ４上で処理されるものと
する。

次に、Ｂ、、Ｂｎ’　、Ｓｏ、そしてＳｎｏの番号ｎの
値を“０°°に初期化する。これと同時に合計Ｖの値も
°゛０°゛に初期化する（ステップＳ５）。そして番号
ｎを一つカウントアツプしくステップＳ６）、ｎ≦４の
ときには入力文字データのドツトマトリクスを４等分し
たときのブロックＳｎ内の黒点数Ｓ。゛を算出する（ス
テップＳ８）。また５≦ｎ≦２０のときには入力文字デ
ータのドツトマトリクスを１６等分したときのブロック
Ｓｎ内の黒点数Ｓ。°を算出する（ステップＳ９）。

次に、辞書部６より取り出したサンプル、即ち、文字認
識の対象となる標準文字データより、ブロックＳ。の位
置に対応するブロックＢ。中の黒点数Ｂ。゛を読み出す
（ステップ５ＩＯ）。そして各々のブロックの黒点数の
差を絶対値で求め、さらに前回の合計■に加算してブロ
ックの対応する番号毎の黒点数の差を累積する（ステッ
プ５１１）。このステップＳｌｌの処理を式で表すと、
Ｖ＝Ｖ＋　ｌ　Ｂｎ’−３゜°　１となる。このように
して合計Ｖを算出した後には、ブロックの番号ｎが“２
０”まで進んだかを調べ、ｎ≦１９の場合には、再びス
テップＳ６に進んで処理を繰り返す。

次に、ステップＳ１２でブロックＳｈｏまでの処理が終
了したことを検知すると、辞書部６より読み出したーサ
ンプルとの黒点数の比較が終了したことになり、その比
較結果である合計ＶをＲＡＭ４に記憶させる（ステップ
５１３）。そして文字認識の対象となる標準文字データ
がまだ辞書部６に存在する場合には、再び該当する標準
文字データをサンプルとして読み出し、ステップＳ５よ
りの処理を繰り返す（ステップ５１４）。

このようにして、入力文字データを辞書部６中の文字認
識の対象となる標準文字データとすべて比較し終えると
、ＲＡＭ４に記憶した各サンプルの合計■を比較して、
合計Ｖがサンプル中最小となったサンプルを調べる（ス
テップ５１５）。そして最小値を有しているサンプル、
即ち、標準文字を認識文字と決定しくステップ５１６）
、その認識文字をＣＲＴデイスプレィ８に出力して認識
文字の表示を行う（ステップ５１７）。

以上の説明により本実施例によれば、黒点のみの情報で
マツチングを行うので、メモリを節約できることは勿論
、文字認識を高速化することができる。

ここで、本実施例によれば、例えばハンドベルトコンピ
ュータ等のメモリ容量に制限のある小型コンピュータ上
でもイメージスキャナを接続することにより容易に高速
な文字認識処理仁して応用することができる。

さて、前述の実施例では入力文字を１６分割して文字認
識処理を行っているが、本発明はこれに限定されるもの
ではなく、分割数を任意に設定することができる。この
場合、分割数を多くすれば認識精度が高まるが、辞書部
が大きくなり処理速度も低下してしまう。しかし本発明
の主旨を逸脱しなければ、これに限定されるものではな
い。

また、本発明においては規格印刷文字の認識を目的とし
ているが、この方法を応用して一般の印刷文字の認識に
も適応させることができる。

［発明の効果］ 以上の説明により本発明によれば、黒点のみの情報でマ
ツチングを行うので、メモリを節約できることは勿論、
高速の文字認識が可能となり、小型で高速な文字認識装
置を実現できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明に係わる文字認識装置の一実施例を概略
的に示すブロック図、 第２図、第３図は本実施例による辞書部５での標準文字
データの記憶方法を説明する図、第４図は本実施例の入
力文字データのブロック分割方法を説明する図、 第５図は本実施例の文字認識処理を行うＣＰＵ２の動作
を説明するフローチャートである。 図中、１・・・文字認識装置、２・・・ＣＰＵ、３・・
・Ｒ’ＯＭ、４・・・ＲＡＭ、５・・・辞書部、６・・
・キーボード、７・・・イメージスキャナ、８・・・Ｃ
ＲＴデイスプレィ、９・・・パスラインである。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 標準文字のイメージ情報を複数のブロックに分割したと
   きのブロック毎の黒ドット数を一文字分の標準文字情報
   として記憶している辞書部を備える文字認識装置であつ
   て、 認識対象文字のイメージ情報を前記一文字分の標準文字
   情報に対応するようにブロック分割するブロック分割手
   段と、該ブロック分割手段で分割したブロック毎の黒ド
   ット数と前記辞書内の一文字分の標準文字情報によるブ
   ロック毎の黒ドット数とを比較する比較手段と、該比較
   手段での比較結果に基づいて前記辞書部内の標準文字よ
   り認識文字を決定する決定手段とを備えることを特徴と
   する文字認識装置。