JPH03225579A - 文字パターン切り出し装置 - 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〕 この発明は文書に記入又は印刷された文字列のイメージ
から１文字ずつ文字パターンを切り出す文字パターン切
り出し装置に関するものであり、特に、文字を構成する
要素が文字として意味をもつ分離有意文字（たとえば、
横書きの場合で、偏の「木」と労の「公」から構成され
る「松」など）が存在し、かつ、半角・全角・倍角文字
が混在して文字間ピンチが不定である文字列のイメージ
から文字パターンを切り出す文字パターン切り出し装置
に関するものである。

〔従来の技術〕

文字を認識するには、用紙に記入又は印刷された文字列
を走査して光電変換を行い、文字の部分、背景の部分を
それぞれ１　（黒）、０　（白）の信号に２値化変換し
た文字列イメージから１文字ずつ文字パターンを切り出
さなければならない。

第６図は、特開昭６２−１９０５７５号に示された従来
の文字パターン切り出し装置の構成を示すブロック図で
ある。

第６図中、■は用紙、２は用紙ｌ上に記入または印刷さ
れた文字列を光学的に走査して光電変換する光電変換手
段、３は光電変換手段２で光電変換された文字列イメー
ジを上記文字列の方向と直交する方向に走査して求めた
周辺分布値の連続性に基づいて上記文字列イメージを分
割して得られた基本パターンの左右端および上下端の座
標を求めて各基本パターンの領域を検出する基本パター
ン領域検出手段、４は文字認識対象文字の各基準パター
ンを格納した文字認識辞書、５は上記文字認識辞書４に
格納された各基準パターンと上記基本パターン領域検出
手段３で検出した各基本パターンおよび連続する基本パ
ターンを結合した結合パターンからなる要素パターンと
を整合させることによりその整合の度合（類似度）を求
めて各要素パターンのカテゴリ　（文字）を決定する文
字認識手段、６は上記各要素パターンの矩形情報および
上記文字認識手段５で得られた認識情報（類似度）から
それぞれ求めた上記各要素パターンの文字らしさを表す
尺度である文字矩形評価値および文字認識評価値を加算
して文字評価値を算出する文字評価値算出手段、７は上
記文字評価値算出手段６で求めた文字評価値の大きさに
基づいて切り出すべき文字パターンの位置を決定する切
り出し位置決定手段である。

第７図から第１３図までに示す図は、第６図に示した従
来の文字切り出し装置の動作例を示す図である。

第７図の８は、用紙１上に印刷又は記入された文字列を
上記光電変換手段２により光学的に走査し、光電変換し
て得られた文字列イメージフある。

第８図は、上記基本パターン領域検出手段３により第７
図に示す文字列イメージ８を走査することによって検出
した各基本パターンの領域を示す図である。第８図中、
９は上記文字列イメージ８を走査して求めた周辺分布値
、１０〜１５はそれぞれ上記周辺分布値９の連続性に基
づいて上記文字列イメージ８を分割して得られた基本パ
ターンの例である。

第９図は、上記基本パターン領域検出手段３で検出され
た各基本パターンおよび連続する複数の上記各基本パタ
ーンを結合した各結合パターンからなる要素パターンの
例を示す図である。第９図中、１０〜１５はそれぞれ単
独の基本パターンからなる要素パターン（基本パターン
と同じ）、２５は２つの基本パターン１０と１１を結合
した結合パターンからなる要素パターンである。なお、
この図は、結合する基本パターンの数が３以下であるす
べての要素パターンを示したものである。

第１０図は、第９図に示した各要素パターンに対して、
上記文字評価値算出手段６で求めた各評価値を示した図
である。第１０図中、１６は文字矩形評価値Ｖｆ、１７
は文字認識評価値Ｖｒ、１８は文字評価値Ｖｃである。

また、１０〜１５はそれぞれ上記要素パターン、２６．
２７．２８はそれぞれ要素パターン１０，１１．２５に
対する文字評価値Ｖｃである。

第１１図および第１２図は、上記切り出し位置決定手段
７で文字切り出し位置を決定するために発生させた上記
要素パターン（第９図）の組合せの例を示す図である。

このうち、第１１図は要素パターンの組合せを２端子有
向グラフで示したものであり、第１２図は要素パターン
の組合せの例を要素パターンの系列で示したものである
。第１２図中で、Ｉ９は［モＪ＋ｒルＪ　＋ｒ−Ｊ　十
「ル」＋「に」＋「乗」＋「る」なる要素パターンの組
合せであり、２０は「モ」＋「）」＋「し」＋　ｒ−Ｊ
　＋　ｒル」＋「に」＋「乗」＋「る」なる要素パター
ンの組合せである。

第１３図は、上記切り出し位置決定手段７で算出した文
字切り出し評価値である。第１３図中、工９と２０はそ
れぞれ要素パターンの組合せ、２１および２２はそれぞ
れ上記要素パターンの組合せ１９および２０の各要素パ
ターンに対する文字評価値に基本パターン数を掛けた切
り出し重みの系列であり、２３と２４はそれぞれ上記要
素パターンの組合せ１９と２０に対する文字切り出し評
価値■である。

次に、第７図から第１３図までの図を用いて第６図に示
す従来の文字パターン切り出し装置の動作について説明
する。

まず、用紙１上に印刷または記入された文字列は上記光
電変換手段２により光学的に走査して光電変換され、文
字列イメージ８が得られる。つぎに、上記文字列イメー
ジ８は、上記基本パターン領域検出手段３に渡される。

基本パターン領域検出手段３では、文字列と直交する方
向（図では上下方向）に文字列イメージ８を走査して作
成した周辺分布値９が所定のしきい値を越える領域の連
続性に基づいて文字列イメージ８を分割して得た各基本
パターン（・・・・・・、１０．１１．・・・・・・、
１２゜１３．１４，１５．・・・・・・）を検出する。

つぎに、上記文字認識手段５では、第９図に示す各要素
パターンと上記文字認識辞書４に格納された文字認識対
象の各基準パターンとを整合することにより、類似度を
算出する。すなわち、パターンＰから抽出した特徴ベク
トルを Ｘ＝　［ｘ　１．ｘ　２．−−−−、ｘｋ］文字文字基
準パターンベクトルを Ｆｃ＝　［ｆ　ｃ　１．ｆ　ｃ　２．−−・−・・、ｆ
　ｃｋ］としたとき、すでに知られている文字認識の技
術を用いて、パターンＰと文字認識対象文字ｃｉの基準
パターンＦｃｉとの類似度３ｉ（Ｐ）を（１）弐より算
出する。

５ｔ（Ｐ）はパターンＰと文字認識対象文字ｃｉの基準
パターンＦｃｉとの類似度、Ｆｃｉは文字認識対象文字
ｃｉの基準パターンベクトル、（Ｘ。

Ｆｃ１）はＸとＦｃ１Ｏ内積、 Ｘｌは／℃Ｃコσなるノルムである。

上記式Ｔｌ）より求まる類似度は０．０１〜１．０の値
をとり、パターンＰが文字ｃｉの基準パターンに類似し
ているほど大きな値をとる。

つぎに、上記文字評価値算出手段６では、第９図に示す
各要素パターンがどの程度１文字のパターンらしいかを
定量化した値である文字評価値Ｖｃ１８を算出する。

まず、第９図に示す各要素パターンに対して、該要素パ
ターンの矩形情報に基づいて１文字の矩形らしさを示す
文字矩形評価値Ｖｆ１６を算出する。具体的には、要素
パターンに外接する矩形が正方形に近く、要素パターン
内に存在する空白部分が狭く、要素パターンの両端に存
在する空白部分が広いほど大きな値をとるように文字矩
形評価値を定義する。ここで、文字列の先頭から第１番
目の基本パターンから第ｊ番目の基本パターンまでを結
合した１つの要素パターンに対する文字矩形評価値をＶ
ｆ　　（ｉ、ｊ）と表す、また、文字矩形評価値Ｖｆ　
　（ｉ、ｊ）は０．０〜１．０の値になるように正規化
する。

つぎに、第９図に示した各要素パターンに対して、該要
素パターンの文字認識情報に基づいて１文字のパターン
らしさを示す文字認識評価値Ｖｒ１７を算出する。具体
的には、上記文字認識手段５で得られた各要素パターン
Ｐに対する各文字認識対象文字ｃｉとの類似度５ｔ（Ｐ
）を用い、要素パターンＰに対する最大の類似度Ｓ　（
Ｐ）を要素パターンＰの文字認識評価値Ｖｒ（Ｐ）とす
る。

Ｖ　ｒ　（Ｐ）　＝　Ｓ　（Ｐ）　　　　　　−−−・
・−・−（２）Ｓ　（Ｐ）＝ｍａｘ　　Ｓｉ　　（Ｐ）
　　−・・・・・−（３）上記式（２）〜（３）より求
まる文字認識評価値Ｖｒ　（Ｐ）は、０．０〜１．０の
値をとり、パターンＰが１文字らしいほど大きな値をと
る。

さらに、文字列の先頭から第ｉ番目の基本パターンから
第ｊ番目の基本パターンまでを結合してできる１つの要
素パターンＰｉｊに対して、文字評価値Ｖｃ　（ｔ、ｊ
）は、上記文字矩形評価値Ｖｆ　　（ｉ、ｊ）と上記文
字認識評価値Ｖｒ（ｐｉｊ）との線形加算により求める
。

Ｖｃ　（ｔ、ｊ）＝ Ｖｆ　　（ｔ、　　ｊ）　＋Ｖｒ　　（Ｐ　ｉ　ｊ）　
・・・・−・（４）例えば、単独の基本パターンからな
る要素パターン「ノ」１０では、文字矩形評価値Ｖｆは
ｒｏ、７２Ｊで、文字認識評価値Ｖｒはｒｏ、９２Ｊで
あり、両者を加算した文字評価値Ｖｃ２６はｒｌ、６４
Ｊとなる。同様にして、単独の基本パターンからなる要
素パターン「し」１１に対する文字評価値Ｖｃ２７はｒ
ｌ、６４Ｊで、基本パターン「ノ」１０と「し」１１を
結合した要素パターン「ル」に対する文字評価値Ｖｃは
ｒｌ、８１Ｊとなる。

以上のようにして上記文字評価値算出手段６で求めた文
字評価値は、つぎに示す切り出し位置決定手段８へ送ら
れる。

つぎに、上記切り出し位置決定手段７では、上記基本パ
ターン間の境界点を文字パターンの切り出し候補位置と
し、この各切り出し候補位置のあらゆる可能な組合せに
より、すべての切り出し可能な要素パターンの組合せ（
第１２図）を求める。

そして、各切り出し候補位置の組合せについて、上記文
字評価値算出手段６で計算した各要素パターンの文字評
価値に基づいて、文字切り出し評価値Ｖを求める。

すなわち、文字列の先頭を基準として、第ｉ番目の基本
パターンから第ｊ番目の基本パターンまでを１つにした
要素パターンをＰｉｊとしたとき、Ｐｉｊに対する文字
評価値Ｖｃ　（ｉ、ｊ）構成基本パターン数（ｊ−ｉ＋
１）掛けた重みｗｆ　　（ｔ。

ｊ）を第１１図に示す２端子有向グラフの各枝に割り当
てる。このとき、切り出し評価値Ｖは、２端子有向グラ
フにおいて、始点から終点に至るパスにおける技の重み
の和として表すことができる。

そこで、この技の重みの和が最大となるパスを周知のダ
イナミックプログラミングの手法を用いて求める。そし
て、このパスを与える要素パターンの組合せを最適な文
字切り出し結果と決定する。

この従来例では、第１３図に示すように、全ての要素パ
ターンの組合せの内、「モ」＋「ル」十ｒ−Ｊ　＋　ｒ
ル」＋「に」＋「乗」＋「る」なる要素パターンの組合
せ１９の文字切り出し評価値Ｖ２３は、切り出し重みｗ
ｆ　　（ｉ、ｊ）の系列２１の各重みを加算してｒｌ７
．８７Ｊとなる。同様にして、「モ」＋「ノ」＋「しＪ
＋ｒ−Ｊ＋ｒル」＋「に」＋「乗」＋「る」なる要素パ
ターンの組合せ２００文字切り出し評価値はｒｌ７．５
３Ｊとなる。この実施例では、要素パターンの組合せ１
９に対する文字切り出し評価値Ｖｒ１７．８７Ｊ２３が
最大値を与えるので、上記切り出し位置決定手段７では
、「モ」　「ルＪ　　ｒ−ｊ　　ｒル」　「に」「乗」
　「る」なる要素パターンの組を文字切り出し結果とす
る。

そして最後に、要素パターンの組の情報に基づいて、上
記文字列イメージから１文字ずつ文字パターンを切り出
して出力する。

〔発明が解決しようとする課題〕

従来の文字パターン切り出し装置は以上のように、文字
評価値算出手段６で矩形情報と認識情報を併用して１文
字らしさを表す文字評価値を算出し、切り出し位置決定
手段７で上記文字評価値に基づいて文字パターンを切り
出すように構成されていたので、文字を構成する要素が
文字として意味をもつ分離有意文字が存在し、かつ、半
角・全角・倍角文字が混在して、文字間ピッチが不定で
ある文字列のイメージから正確に文字パターンを切り出
すことができなかった０例えば、「ル」はその構成要素
である「ノ」と「し」がともに文字として意味をもつ分
離有意文字であり、要素パターン「ノ」１０および「し
」の文字認識評価値と要素パターン「ル」２５の文字認
識評価値の間に差がほとんどなく、文字矩形評価値の差
から、文字評価値は要素パターン「ル」２５の方が大き
くなっている。そこで、本来、正しい要素パターンの組
合せ「モ」＋「ノ」＋「しＪ　＋　ｒ−Ｊ　＋　ｒル」
＋「に」＋「乗」＋「る」２０の文字切り出し評価値２
４が、要素パターンの組合せ「モ」＋「ル」＋　ｒ−Ｊ
　＋　ｒル」＋「に」＋「乗」＋「る」１９の文字切り
出し評価値２３に比べて下まわり、誤切り出しとなって
いる。

この発明は上記のような課題を解決するためになされた
もので、半角・全角・倍角文字が混在して文字間ピッチ
が不定であり、分離有意文字が存在する文字列のイメー
ジに対しても、正しく文字パターンを切り出すことがで
きる文字パターン切り出し装置を提供することを目的と
する。

〔課題を解決するための手段〕

この発明に係る文字パターン切り出し装置は、文字評価
値に基づいて文字切り出し位置の候補を作成する切り出
し候補作成手段２９と、日本文で使用される単語および
その文法的属性を格納した単語辞書とこの単語辞書に格
納した文法的属性の間の文法的接続情報を格納した文法
辞書とからなる単語・文法辞書３０と、この単語・文法
辞書３０の単語辞書及び文法辞書を参照することにより
文字認識手段５で得られた複数の文字の並びの各文字の
並びを解析して上記切り出し候補作成手段２９で得られ
た文字切り出し位置の候補の中がら最適な文字の並びを
決定して文字パターンを切り出す文章解析手段３１とを
備えたことを特徴とするものである。

〔作用〕

切り出し候補作成手段２９は文字評価値に基づいて文字
切り出し位置の候補を作成する。単語・文法辞書３０は
、日本文で使用される単語およびその文法的属性を格納
した単語辞書とこの単語辞書に格納した文法的属性の間
の文法的接続情報を格納した文法辞書とからなる０文章
解析手段３１は、単語・文法辞書３０の単語辞書および
文法辞書を参照することにより、文字認識手段５で得ら
れた複数の文字の並びの各文字の並びを解析して、上記
切り出し候補作成手段２９で得られた文字切り出し位置
の候補の中から最適な文字の並びを決定して文字パター
ンを切り出す。

〔実施例〕

第１図はこの発明の一実施例に係る文字パターン切り出
し装置の構成を示すブロック図である。

第１図において、第６図に示す構成要素に対応するもの
には同一の符号を付し、その説明を省略する。第１図に
おいて、２９は文字評価値に基づいて文字切り出し位置
の候補を作成する切り出し候補作成手段である。この切
り出し候補作成手段２９は、文字評価値算出手段６で算
出した各種の評価値に基づいて複数の文字切り出し位置
の組合せを求め、これを文字切り出し候補とする。３０
は日本文で使用される単語およびその文法的属性を格納
した単語辞書とこの単語辞書に格納した文法的属性の間
の文法的接続情報を格納した文法辞書とからなる単語・
文法辞書である。３１は単語・文法辞書３０の単語辞書
及び文法辞書を参照することにより、上記文字認識手段
５で得られた複数の文字の並びの各文字の並びを解析し
て、上記切り出し候補作成手段２９で得られた文字切り
出し候補の中から最適な文字の並びを決定して文字パタ
ーンを切り出す文章解析手段である。

第２図から第５図に示す図は、第１図に示した文字パタ
ーン切り出し装置の動作例を示す図である。

第２図は切り出し候補作成手段２９で作成された文字切
り出し候補（要素パターンの各組合せ）に対して文字認
識手段５で認識して得られた第１位の候補文字の各並び
である、第２図中、３２および３３は、それぞれ、文字
切り出し候補の１つに対する文字の並び「モルールに乗
る」および「モルレールに乗る」である。

第３図は上記文字の並び３２および３３に対して文章解
析手段３１により文字の並び内の単語とその接続関係を
解析した結果である。第３図中、３４および３５はそれ
ぞれ文字の並び３２および３３に対する解析結果である
。

なお、第３図中、口で囲んだ文字の並びは、該文字の並
びが上記単語・文法辞書３０の単語辞書に存在すること
を示す、また、矢印（＝）はその両端の口で囲んだ単語
の属性間の接続情報が上記単語・文法辞書３０の文法辞
書に存在し、接続関係があることを示す。

第４図は、切り出し候補作成手段２９で得られた文字切
り出し候補中の各要素パターンを文字認識手段５により
認識して得た第１位から第５位までの候補文字を示した
図である。

第５図は、上記単語・文法辞書３０の単語辞書と文法辞
書を参照して第４図に示した各候補文字の並びの組合せ
を解析した結果を示す図である。

第５図中、３６と３７はそれぞれ解析の結果接続関係が
すべてあった文字の並びで、「モルレール・に・乗・る
」と「七・八・−・八・に・乗・る」である、また、口
の下に示した数字は該数字の上の文字の認識候補順位で
ある。さらに、３９および４０はそれぞれ文字の並び３
６および３７の各文字の認識順位を加算して求めた評価
値Ｖｏである。なお、第５図中、口と矢印（−）は第３
図と同一の意味で用いている。

次に、第１図に示した文字パターン切り出し装置の動作
を第２図から第５図に示した図を用いて説明する。

光電変換手段２から文字評価値算出手段６までの動作は
、第７図から第１０図までの図に示した従来の文字パタ
ーン切り出し装置の動作と同一である。

この後、切り出し候補作成手段２９では、第６図に示す
従来の文字パターン切り出し装置における切り出し位置
決定手段７と同様にして、第１３図に示すように文字切
り出し評価値Ｖの大きい順に所定の個数の要素パターン
の組合せをもとめ、これを文字切り出し候補とする。第
２図に示したこの実施例では、上記所定の個数を８個と
したものである。なお、文字切り出し候補の選出方法は
、個数を用いるのではなくて、第１位の文字切り出し評
価値との差が所定のしきい値以下である文字切り出し評
価値をもつ要素パターンの組合せを選ぶ方法もある。

つぎに、文章解析手段３１では、切り出し候補作成手段
２９により得られた第２図に示す文字切り出し候補の文
字の並びを、文字切り出し評価値Ｖの大きい順に単語・
文法辞書３０の単語辞書および文法辞書を参照して解析
する。

まず、文字の並び「モルールに乗る」３２を解析する。

「ルール」は片仮名普通名詞、「に」は格助詞、「乗」
はう行五段活用で漢字１字の一般動詞の語幹、「る」は
終止形の活用語尾であり、それぞれ隣接する単語と接続
関係がある。しかし、片仮名１文字の「モ」は上記単語
辞書に文法属性がない、また、片仮名の「モ」で始まる
単語には、「モル］が存在するが、残りの「−ル」が上
記単語辞書に存在しないので、全体として接続関係がな
い、したがって、解析結果３４より、文字の並び３２は
文章として接続しない。

そこで、つぎに、第２候補の文字の並び「モルレールに
乗る」３３を解析する。「モルレール」は片仮名普通名
詞、「に」、「乗」、「る」はそれぞれ、文字の並び３
２の解析結果３４と同一の文法属性をもつので、隣接す
る単語と接続関係がある。したがって、解析結果３５よ
り文字の並び３３は文章として接続する。

文章として接続する文字の並び３３が検出されたので、
解析を中止して、文字の並び３３に対応する要素パター
ンの組の各要素パターン間の境界線を文字切り出し位置
と決定し、文字列イメージ８から対応するパターンを切
り出す。

つぎに、第４図と第５図を用いて、この文字パターン切
り出し装置の別の実施例を説明する。

文字認識手段５では、上記各要素パターンに対して第１
位から第５位までの認識候補文字を出力する。この順位
は該要素パターンに対する各文字の類似度の大きい順と
する０文字評価値算出手段６では、文字認識手段５で得
られた第１位の候補文字に対する類似度（文字認識評価
値Ｖｒ）を文字評価値Ｖｃとする。

Ｖ　ｃ　（Ｐ）　＝　Ｖ　ｒ　（Ｐ）　　　　・・・・
・−・−（５１切り出し候補作成手段２９では、文字評
価値算出手段６で算出した文字評価値Ｖｃ（第１０図の
文字認識評価値Ｖｒ１７に対応する）調べ、ある要素パ
ターンの文字評価値と該要素パターンを構成する複数の
要素パターンに対する文字評価値との差が所定のしきい
値以下の場合は、両者を切り出し候補とする。第１０図
に示した例では、要素パターン「ル」２５の文字評価値
はｒＯ，９０Ｊで、要素パターン２５を構成する要素パ
ターン「ノ」および「し」の文字評価値はそれぞれｒｏ
、９２ＪおよびｒＯ，９１Ｊである。上記所定のしきい
値をｒｏ、１０Ｊと仮定すると、基本パターン１０およ
び１１に対する文字切り出し候補は、要素パターン「ノ
」１０と「し」１１の組または要素パターン「ル」２５
となる。同様な処理をすることにより、基本パターン１
０〜１５に対して２つの文字切り出し候補が発生し、そ
の他の基本パターンに対しては１つの文字切り出し候補
が発生する。発生したこれらの文字切り出し候補に対し
て、文字認識手段５で得られた第１位から第５位までの
認識候補文字を割当てたものが第４図である。

文書解析手段３１では、第４図に示したすべての文字切
り出し候補のすべての順位の候補文字に対して可能なす
べての文字の並びを、単語・文法辞書３０の単語辞書お
よび文法辞書を用いて解析し、文章として接続のある文
字の並びを選出する。

第４図に示した例では、第５図に示す２つの文字の並び
３６と３７とが文章として接続がある。文字の並び３７
では、「七」、［八Ｊ、ｒ−Ｊ。

「八」がそれぞれ漢数字１文字からなる普通名詞で互い
に接続関係がある。また、漢数字１文字からなる普通名
詞と格助詞「に」とは接続関係がある。従って、文字の
並び３７は文章として接続する。

つぎに、文章として接続する文字の並びに対して各候補
文字の順位を加算して評価値Ｖｏを求め、最も小さい評
価値を与える文字の並びに対応する要素パターンの組合
せの各要素パターンの境界線を文字切り出し位置と決定
する。第５図に示す例では、文字の並び３６に対する評
価値Ｖｏ３９は「１１」、文字の並び３７に対する評価
値Ｖ。

４０は「１７」であり、評価値が最も小さい文字の並び
３６が採用される。なお、ここでは、評価値■０の尺度
として認識候補文字の順位を用いたが、認識候補文字の
類似度を用いることもできる。

何れにしても、第２位以上の認識候補文字の情報を用い
ることにより、誤認識した場合でも文字パターンを正確
に切り出すことができる。

なお、上記実施例では横書きの文字列について説明した
が、縦書き文字列に対しても同様な方法を適用すること
により、同様の効果を奏する。

また、上記２つの実施例では各手段の内容の相互の入換
えは自由であり、ここで説明していない組合せに対して
も同様の効果を奏する。

〔発明の効果〕

以上のように本発明によれば、単語・文法辞書を参照し
、複数の文字の並びの各文字の並びを解析して文字切り
出し位置候補の中から最適な文字の並びを決定して文字
パターンを切り出す構成としたので、半角・全角・倍角
文字が混在して文字間ピッチが不定であり、分離有意文
字が存在する文字列のイメージに対しても、正しく文字
パターンを切り出せ、したがって文字認識精度を向上さ
せることができるという効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の一実施例に係る文字パターン切り出
し装置の構成を示すブロック図、第２図はこの実施例に
おいて第１位の候補文字の各並びを説明するための図、
第３図はこの実施例において文字の並び内の単語とその
接続関係を解析した結果を説明するための図、第４図は
この実施例において第１位から第５位までの候補文字を
説明するための図、第５図はこの実施例において各候補
文字の並びの組合せを解析した結果を説明するための図
、第６図は従来の文字パターン切り出し装置の構成を示
すブロック図、第７図は文字列イメージを示す図、第８
図は各基本パターンの領域を示す図、第９図は各基本パ
ターンおよび各要素パターンの例を示す図、第１０図は
第９図に示した各要素パターンに対する各評価値を示す
図、第１１図は要素パターンの組合せを示す２端子有向
グラフ、第１２図は要素パターンの組合せの例を要素パ
ターンの系列で示す図、第１３図は第６図中の切り出し
位置決定手段７で算出した文字切り出し評価値を示す図
である。 １・・・・・・用紙、２・・・・・・光電変換手段、３
・・・・・・基本パターン領域検出手段、４・・・・・
・文字認識辞書、５・・・・・・文字認識手段、６・・
・・・・文字評価値算出手段、２９・・・・・・切り出
し候補作成手段、３０・・・・・・単語・文法辞書、３
１・・・・・・文章解析手段。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 用紙などに記入または印刷された文字列を光学的に走査
   して光電変換する光電交換手段と、この光電変換手段で
   光電変換された文字列イメージを上記文字列の方向と直
   交する方向に走査して求めた周辺分布値の連続性に基づ
   いて上記文字列イメージを分割して得られた基本パター
   ンの左右端および上下端の座標を求めて各基本パターン
   の領域を検出する基本パターン領域検出手段と、文字認
   識対象文字の各基準パターンを格納した文字認識辞書と
   、この文字認識辞書に格納された各基準パターンと上記
   基本パターン領域検出手段で検出された各基本パターン
   および連続する基本パターンを結合した結合パターンか
   らなる要素パターンとを整合させることにより各要素パ
   ターンの文字を決定する文字認識手段と、上記各要素パ
   ターンの矩形情報および上記文字認識手段で得られた認
   識情報から上記各要素パターンの文字らしさを表す尺度
   である文字評価値を算出する文字評価値算出手段とを備
   え、上記文字評価値に基づいて切り出すべき文字パター
   ンの位置を決定し、１文字ずつ文字パターンを切り出す
   文字パターン切り出し装置において、上記文字評価値に
   基づいて文字切り出し位置の候補を作成する切り出し候
   補作成手段と、日本文で使用される単語およびその文法
   的属性を格納した単語辞書とこの単語辞書に格納した文
   法的属性の間の文法的接続情報を格納した文法辞書とか
   らなる単語・文法辞書と、この単語・文法辞書の単語辞
   書および文法辞書を参照することにより上記文字認識手
   段で得られた複数の文字の並びの各文字の並びを解析し
   て上記切り出し候補作成手段で得られた文字切り出し位
   置の候補の中から最適な文字の並びを決定して文字パタ
   ーンを切り出す文章解析手段とを設けたことを特徴とす
   る文字パターン切り出し装置。