JPH0281189A - 文字認識方法 - Google Patents
文字認識方法Info
- Publication number
- JPH0281189A JPH0281189A JP63231968A JP23196888A JPH0281189A JP H0281189 A JPH0281189 A JP H0281189A JP 63231968 A JP63231968 A JP 63231968A JP 23196888 A JP23196888 A JP 23196888A JP H0281189 A JPH0281189 A JP H0281189A
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- Japan
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- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 25
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 2
- 239000004575 stone Substances 0.000 abstract description 4
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 abstract 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 16
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 101150065817 ROM2 gene Proteins 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Character Discrimination (AREA)
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。
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、紙面上に書かれた文書を画像として入力する
ことにより、文書画像から文字領域を捜し出しコード番
号に交換する文字認識装置を文字認識方法に関する。
ことにより、文書画像から文字領域を捜し出しコード番
号に交換する文字認識装置を文字認識方法に関する。
、近年、文字認識装置の急激なる進歩により、さまざま
文書画像から文字領域を自動的に抽出し、さらに一つ一
つの文字を切り出し、認識し、自動的に文書ファイルが
作成できるようになってきており、文字の認識の方法は
、さまざまな方法が考え出されてきている。
文書画像から文字領域を自動的に抽出し、さらに一つ一
つの文字を切り出し、認識し、自動的に文書ファイルが
作成できるようになってきており、文字の認識の方法は
、さまざまな方法が考え出されてきている。
例えば、文字認識方法の一つとしてメツシュ特徴（研究
実用化報告、第３４巻、第１号、Ｐ、Ｐ４７〜５７）が
ある。該方法は、文字全体の大まかな形状分布を表現し
たものである。特徴の抽出方法は、文字の外接矩形を分
割してｎＸｎの小領域を求める。
実用化報告、第３４巻、第１号、Ｐ、Ｐ４７〜５７）が
ある。該方法は、文字全体の大まかな形状分布を表現し
たものである。特徴の抽出方法は、文字の外接矩形を分
割してｎＸｎの小領域を求める。
該各々の小領域に含まれる文字部の面積を計数してメツ
シュ特徴とする。該メツシュ特徴は、つの文字につきｎ
Ｘｎコのデータを持っており、ｎＸｎコのうちのある領
域における文字部の面積の割合を辞書として所有してい
るデータと比較することによって文字の推定が可能とな
る。
シュ特徴とする。該メツシュ特徴は、つの文字につきｎ
Ｘｎコのデータを持っており、ｎＸｎコのうちのある領
域における文字部の面積の割合を辞書として所有してい
るデータと比較することによって文字の推定が可能とな
る。
また、他の方法として、ペリフェラル特徴（研究実用化
報告、第３４巻、第１号、Ｐ、Ｐ４７〜５７）がある。
報告、第３４巻、第１号、Ｐ、Ｐ４７〜５７）がある。
該方法は、文字の周辺情報に着目したものである。特徴
の抽出方法は、まず文字パターンの外接矩形を求め、外
接矩形の各辺をそれぞれｎ分割する。次に分割された分
割辺から文字に向って走査していき、最初に文字に出合
うまでの面積、次に文字に出合うまでの面積を計数する
。
の抽出方法は、まず文字パターンの外接矩形を求め、外
接矩形の各辺をそれぞれｎ分割する。次に分割された分
割辺から文字に向って走査していき、最初に文字に出合
うまでの面積、次に文字に出合うまでの面積を計数する
。
各分割辺に対して同様の処理を行うことにより、ｎＸ４
Ｘ２のデータを持つペリフェラル特徴を得ることができ
、該ｎＸ４Ｘ２のデータと辞書として所有しているデー
タとを比較することによって文字の推定か可能となる。
Ｘ２のデータを持つペリフェラル特徴を得ることができ
、該ｎＸ４Ｘ２のデータと辞書として所有しているデー
タとを比較することによって文字の推定か可能となる。
しかしながら、前記文字認識方法のメツシュ特徴やペリ
フェラル特徴のみでは、候補文字を一つに絞るには非常
に長い時間がかかり、また、候補文字を一つに絞ること
は困難である。
フェラル特徴のみでは、候補文字を一つに絞るには非常
に長い時間がかかり、また、候補文字を一つに絞ること
は困難である。
ペリフェラル特徴やメツシュ特徴による文字認識方法は
、既に述べた様に各文字ごとのデータを所有しており、
該データをすべての文字について比較を行い、候補文字
を絞っている。従って英文字の場合、常に最低５２文字
のデータと比較して候補文字を絞っているわけであり、
また、日本語文字の認識を行う場合には候補文字の数が
膨大なものとなり、候補文字を絞るのにかなりの時間を
要する。また、たとえ時間が短くなったとしても、認識
の対象が日本語文字であった場合、例えば、１石」と「
右」、「白」と１日」の様にほんの少しの違いによって
全く違う文字になってしまうことが多く、今までの認識
方法では、候補文字を完全に絞ることは不可能であった
。
、既に述べた様に各文字ごとのデータを所有しており、
該データをすべての文字について比較を行い、候補文字
を絞っている。従って英文字の場合、常に最低５２文字
のデータと比較して候補文字を絞っているわけであり、
また、日本語文字の認識を行う場合には候補文字の数が
膨大なものとなり、候補文字を絞るのにかなりの時間を
要する。また、たとえ時間が短くなったとしても、認識
の対象が日本語文字であった場合、例えば、１石」と「
右」、「白」と１日」の様にほんの少しの違いによって
全く違う文字になってしまうことが多く、今までの認識
方法では、候補文字を完全に絞ることは不可能であった
。
そこで本発明は、以上の様な課題を解決するもので、そ
の目的とするところは、高速にかつ正確に認識結果を出
す文字認識方法を提供することにある。
の目的とするところは、高速にかつ正確に認識結果を出
す文字認識方法を提供することにある。
本発明の光学的画像入力手段により、紙面等に書かれた
文字画像を読み取り、入力された画像データ中の文字を
認識しコード番号に置き換える文字認識方法は、切り出
し文字画像の線分の数及び交点の特徴の情報を用いて候
補文字を分類した後文字を推定することを特徴とする。
文字画像を読み取り、入力された画像データ中の文字を
認識しコード番号に置き換える文字認識方法は、切り出
し文字画像の線分の数及び交点の特徴の情報を用いて候
補文字を分類した後文字を推定することを特徴とする。
以下、本発明を実施例に基づいて詳細に説明する。
本発明の文字認識方法は、一般に第５図のブロック図に
示す様なハードウェアにおいて用いられる。該ハードウ
ェアは、認識対象文字画像を入力するための画像入力装
置２４、画像入力装置２４によって入力された画像情報
及び演算結果を蓄えるＲＡＭ２２、演算を実行するＣＰ
Ｕ２１、文字認識のための辞書データ及び演算のプログ
ラムが納まっているＲＯＭ２３、及び認識結果を表示す
るデイスプレィ２５により構成されている。
示す様なハードウェアにおいて用いられる。該ハードウ
ェアは、認識対象文字画像を入力するための画像入力装
置２４、画像入力装置２４によって入力された画像情報
及び演算結果を蓄えるＲＡＭ２２、演算を実行するＣＰ
Ｕ２１、文字認識のための辞書データ及び演算のプログ
ラムが納まっているＲＯＭ２３、及び認識結果を表示す
るデイスプレィ２５により構成されている。
以下、本発明の文字認識方法を第６図に示すフローチャ
ートに従って詳細に説明する。
ートに従って詳細に説明する。
ブロックＡにおいて、認識対象となる文字画像が入力さ
れる。この時、画像入力装置３４の読み取り幅によって
入力された文字画像はさまざまであるが、通常複数行の
文字画像が入力される。
れる。この時、画像入力装置３４の読み取り幅によって
入力された文字画像はさまざまであるが、通常複数行の
文字画像が入力される。
ブロックＢにおいて、文字画像の行方向の周辺分布を計
数する。該周辺分布をみることにより、文字行の位置及
び行幅を知ることができる。また該行幅より、文字のだ
いたいの大きさを推定することができる。
数する。該周辺分布をみることにより、文字行の位置及
び行幅を知ることができる。また該行幅より、文字のだ
いたいの大きさを推定することができる。
ブロックＣにおいては、ブロックＢにおいて抽出された
文字行の垂直方向の周辺分布をｊＩ数する。
文字行の垂直方向の周辺分布をｊＩ数する。
該周辺分布より、文字間隔、文字位置等の情報が得られ
、−文字一文字の切り出しが可能となる。
、−文字一文字の切り出しが可能となる。
ブロックＤにおいては、ブロックＣにおいて抽出された
文字の認識を行う。本実施例の文字認識装置はＲＯＭ２
３中に日本語文字のペリフェラル特徴をすべて納めてい
る。ここで、一つ一つ辞書と抽出文字とを比べていけば
、ある程度まで候補文字を絞ることは可能であるが、数
が非常に多いためかなりの時間を要する。また、似た字
が多いため最終的に一つの文字に絞ることは不可能であ
る。そこで本発明は、ＲＯＭ中に、文字の線分の数と、
交点の特徴の情報を有している。従って、ペリフェラル
特徴による文字の認識の前に、線分の数と交点の特徴の
情報を基に一度候補文字を絞る。具体的には、第１図、
第２図、第３図、第４図を用いて説明する。第１図に、
「右」と第２図に「石」、第３図に「白」と第４図に「
日」の４つの文字を示す。これらの２組の文字は、ペリ
フェラル特徴においては非常に似たデータを有しており
、区別は非常にむずかいし。そこで、第１図（ｂ）、第
２図（ｂ）、第３図（ｂ） 、ｆｆ１４図（ｂ）に示す
様に、文字をいくつかの線分に分解する。すると、第３
図（ｂ）をみてもわかる様に、「白」という文字の線分
は６本となり、第４図の「日」という文字は、線分は５
本となる。この様に、線分の数のみにおいて第３図（ａ
）の「白」と第４図（ａ）の「日」は別のグループに分
けることが可能であり、ペリフェラル特徴での認識の妨
げを減少させている。また、第１図（ａ）に示す「右」
と第２図（ａ）に示す「石」という文字は、線分に分解
すると、ともに６本となり区別はつかない。そこで、交
点の特徴に着目する。すると文字「右」は、線が交わる
部分■が２ケ所、線分の端点■が４ケ所、２本の線が接
する部分■が３ケ所あり、文字「石」は、「右」という
文字の線が交わる部分■のかわりに、２本の線が接する
部分■が１ケ所増える。これらの情報を基に分類するこ
とにより、「右」と「石」は完全に別のグループに分け
ることが可能となる。以上の様に、線分の数と交点の特
徴の情報を基にいくつかのグループに分類して候補文字
を絞った後に、ペリフェラル特徴によって文字認識を行
うと、同一のグループには似た文字は存在しないうえ、
候補文字の数も少ないので、高速でかつ正確な文字の認
識が可能となる。
文字の認識を行う。本実施例の文字認識装置はＲＯＭ２
３中に日本語文字のペリフェラル特徴をすべて納めてい
る。ここで、一つ一つ辞書と抽出文字とを比べていけば
、ある程度まで候補文字を絞ることは可能であるが、数
が非常に多いためかなりの時間を要する。また、似た字
が多いため最終的に一つの文字に絞ることは不可能であ
る。そこで本発明は、ＲＯＭ中に、文字の線分の数と、
交点の特徴の情報を有している。従って、ペリフェラル
特徴による文字の認識の前に、線分の数と交点の特徴の
情報を基に一度候補文字を絞る。具体的には、第１図、
第２図、第３図、第４図を用いて説明する。第１図に、
「右」と第２図に「石」、第３図に「白」と第４図に「
日」の４つの文字を示す。これらの２組の文字は、ペリ
フェラル特徴においては非常に似たデータを有しており
、区別は非常にむずかいし。そこで、第１図（ｂ）、第
２図（ｂ）、第３図（ｂ） 、ｆｆ１４図（ｂ）に示す
様に、文字をいくつかの線分に分解する。すると、第３
図（ｂ）をみてもわかる様に、「白」という文字の線分
は６本となり、第４図の「日」という文字は、線分は５
本となる。この様に、線分の数のみにおいて第３図（ａ
）の「白」と第４図（ａ）の「日」は別のグループに分
けることが可能であり、ペリフェラル特徴での認識の妨
げを減少させている。また、第１図（ａ）に示す「右」
と第２図（ａ）に示す「石」という文字は、線分に分解
すると、ともに６本となり区別はつかない。そこで、交
点の特徴に着目する。すると文字「右」は、線が交わる
部分■が２ケ所、線分の端点■が４ケ所、２本の線が接
する部分■が３ケ所あり、文字「石」は、「右」という
文字の線が交わる部分■のかわりに、２本の線が接する
部分■が１ケ所増える。これらの情報を基に分類するこ
とにより、「右」と「石」は完全に別のグループに分け
ることが可能となる。以上の様に、線分の数と交点の特
徴の情報を基にいくつかのグループに分類して候補文字
を絞った後に、ペリフェラル特徴によって文字認識を行
うと、同一のグループには似た文字は存在しないうえ、
候補文字の数も少ないので、高速でかつ正確な文字の認
識が可能となる。
以上の様にして文字の認識が終了すると、入力文書画像
のすべての文字の認識が終了するまで、ブロックＣ１ブ
ロックＤの行程、さらにブロックＢ１ブロックＣ１ブロ
ックＤの行程を繰り返す。
のすべての文字の認識が終了するまで、ブロックＣ１ブ
ロックＤの行程、さらにブロックＢ１ブロックＣ１ブロ
ックＤの行程を繰り返す。
すべての文字の認識が終了すると、ブロックＥにおいて
、デイスプレィ２５等の表示装置に結果を表示して終了
する。
、デイスプレィ２５等の表示装置に結果を表示して終了
する。
本実施例は線分の数と交点の特徴の情報による分類の後
にペリフェラル特徴によって文字の認識を行ったが、ペ
リフェラル特徴に限ったものではなく、いかなる認識方
法を用いても本発明の線分の数と交点の特徴の情報によ
る分類は効果的である。
にペリフェラル特徴によって文字の認識を行ったが、ペ
リフェラル特徴に限ったものではなく、いかなる認識方
法を用いても本発明の線分の数と交点の特徴の情報によ
る分類は効果的である。
以上述べた様に本発明によれば、抽出された文字の線分
の数と交点の特徴の情報により、文字の分類を行った後
、分類されたグループ内において、文字の認識を行うの
で、例えば「右」と１石」、「白」と「日」の様な通常
の認識方法では区別しにくい文字でも正確な分類が可能
である。また、文字のグループ分けを行うので、認識に
おける候補文字の数が少なくなり、高速な文字の認識が
可能となる。よって、本発明は、文字認識装置の速度と
信頼性を多いに向上させるものである。
の数と交点の特徴の情報により、文字の分類を行った後
、分類されたグループ内において、文字の認識を行うの
で、例えば「右」と１石」、「白」と「日」の様な通常
の認識方法では区別しにくい文字でも正確な分類が可能
である。また、文字のグループ分けを行うので、認識に
おける候補文字の数が少なくなり、高速な文字の認識が
可能となる。よって、本発明は、文字認識装置の速度と
信頼性を多いに向上させるものである。
第１図（ａ） （ｂ）、第２図（ａ） （ｂ）、第
３図（ａ）（ｂ）、第４図（ａ）（ｂ）は、本発明の文
字認識方法を示した図。 第５図は、本発明の文字認識方法が用いられる文字認識
装置のブロック図。 第６図は本発明の文字認識方法のフローチャートを示す
。 ■・ ■・ ■・ ２１ ・ ２２・ ２４ ・ ２５・ Ａ・ ８番 Ｃ・ Ｄ ・ Ｅ ・ 線分の端点 線が交わる部分 ２本の線が接する部分 ＰＵ ＡＭ ＯＭ 画像入力装置 デイスプレィ ブロックＡ ブロックＢ ブロックＣ ブロックＤ ブロックＥ 以上 第３図（ａ） 第３図（ｂ） 第２図（ａ） 第２図（ｂ） し−−―――−−−−−−−−―−―＋−一一一一一一
一一第６図
３図（ａ）（ｂ）、第４図（ａ）（ｂ）は、本発明の文
字認識方法を示した図。 第５図は、本発明の文字認識方法が用いられる文字認識
装置のブロック図。 第６図は本発明の文字認識方法のフローチャートを示す
。 ■・ ■・ ■・ ２１ ・ ２２・ ２４ ・ ２５・ Ａ・ ８番 Ｃ・ Ｄ ・ Ｅ ・ 線分の端点 線が交わる部分 ２本の線が接する部分 ＰＵ ＡＭ ＯＭ 画像入力装置 デイスプレィ ブロックＡ ブロックＢ ブロックＣ ブロックＤ ブロックＥ 以上 第３図（ａ） 第３図（ｂ） 第２図（ａ） 第２図（ｂ） し−−―――−−−−−−−−―−―＋−一一一一一一
一一第６図
Claims (1)
- 光学的画像入力手段により紙面等に書かれた文字画像を
読み取り、入力された画像データ中の文字を認識しコー
ド番号に置き換える文字認識方法は、切り出し文字画像
の線分の数及び交点の特徴の情報を用いて候補文字を分
類した後文字を推定することを特徴とする文字認識方法
。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63231968A JPH0281189A (ja) | 1988-09-16 | 1988-09-16 | 文字認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63231968A JPH0281189A (ja) | 1988-09-16 | 1988-09-16 | 文字認識方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0281189A true JPH0281189A (ja) | 1990-03-22 |
Family
ID=16931873
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63231968A Pending JPH0281189A (ja) | 1988-09-16 | 1988-09-16 | 文字認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0281189A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008174242A (ja) * | 2007-01-16 | 2008-07-31 | Akiko Hasegawa | 組立式容器 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6275477A (ja) * | 1985-09-28 | 1987-04-07 | Toshiba Corp | 画像形成装置 |
-
1988
- 1988-09-16 JP JP63231968A patent/JPH0281189A/ja active Pending
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6275477A (ja) * | 1985-09-28 | 1987-04-07 | Toshiba Corp | 画像形成装置 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008174242A (ja) * | 2007-01-16 | 2008-07-31 | Akiko Hasegawa | 組立式容器 |
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