JPH03250280A - 文字認識方法及び装置並びに情報処理装置 - 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係り、特に、歪んだ文字を認識
するに好適な文字認識装置に関する。

［従来の技術］ 第７図は、文字認識の流れを示す図である。文字認識は
、文字列パターン１４が撮像装置等から得られたとき、
１文字切出回路１５で一文字ずつ切り出し、認識回路１
６にて各文字を辞書データ１７と比較し認識する。この
認識において、形状パターンを辞書データとするときは
、辞書データと文字データとの類似度を求め、最も一致
しているカテゴリにその文字データを割り当てて（通常
、パターンマツチングという。）該当文字を求め、また
１文字中の穴の数とか端点の数とかの「特徴」を辞書デ
ータとして持っているときば、このｒ特徴」の判定ツリ
ーを追っていき、該当文字を認識する。

この文字認識において、第９図に示す様に文字列が斜め
になったとき確度良く文字認識ができる従来技術として
、特開昭５９−６６７８３号や特開平１−１５６８８７
号等がある。この従来技術では、文字列の概略の傾きφ
を文字列の水平、垂直方向の投影パターンを求め、この
傾きφを基に、少しずつ文字列方向の走査方向を変化さ
せ、そのとき得られるセグメントの数（投影分布に寄与
している文字数）と投影値の変化が最大となる傾きをも
って文字列の傾きφとしている。

［発明が解決しようとする課題］ 例えば、第７図に示す文字列パターン１４を自動車のナ
ンバープレートとし、このナンバープレート１４をカメ
ラ等で撮像し、撮像画像からデータ処理を行ってナンバ
ーを認識する場合、上述した従来技術を適用することは
できない。

上述した従来技術で求める文字列の傾きφは、第９図に
示す様に、各文字でみた場合、正立位置からの回転角に
相当し、この角度φだけ逆回転させて正立状態に戻せば
、辞書パターンと一致することになる。しかし、ナンバ
ープレートを撮像した画像は１例えば第８図に示す文字
列パターン１４となる。この文字列パターン１４は、第
７図の文字列パターン１４を左斜め下から見たパターン
であり、水平方向は変化せず１文字内体が左側に傾斜す
るように歪んでいる。歪みの程度が一定であれば、歪み
文字毎の辞書データを持てば文字認識は可能となる。し
かるに、この歪みは、ナンバープレートを撮像するカメ
ラの自動車に対する相対的な位置関係により異なり、更
に、ナンバープレートの自動車への取付は位置によって
も異なる。

従って、その歪み程度は各自動車毎に異なることとなり
１個々の歪み文字毎に辞書データを持つことは不可能で
ある。従って、この歪み文字を補正しなければ、第８図
の様に、歪み文字１７ａと辞書パターン１７ｂとのパタ
ーンマツチングをしても、類似度計算回路１６での類似
度値は低くなり、正確な文字認識はできなくなる。この
歪みは、従来技術の様に、傾斜角度φだけ歪み文字全体
を回転させてもなくならず、やはり正確な文字認識はで
きない。

本発明の目的は、斜め方向から撮像することで歪んだ文
字を当該文字の辞書データと比較したときに当該文字で
あると認識することができるように補正できる文字認識
装置または情報処理装置を提供することにある。

［課題を解決するための手段］ 上記目的は、辞書データと一致する文字を斜め方向から
撮影して得られる歪み文字を前記辞書データを用いて認
識する文字認識方法において、前記歪み文字の文字幅が
最小に見える方向の水平方向に対する歪み角度を求め、
該歪み角度で前記歪み文字または前記辞書データの水平
方向成分を補正し、文字の認識を行うことで、達成され
る。

また、上記目的は、歪み文字の文字高が最小に見える方
向の垂直方向に対する歪み角度を求め、該歪み角度で歪
み文字または辞書データの垂直方向成分を補正し、文字
の認識を行うことでも、達成される。

また、上記目的は、認識対象文字列を水平、垂直走査し
て得られる撮像信号を２値化し画素化して記憶するフレ
ームメモリと、該フレームメモリのアドレスを指定して
該フレームメモリの格納データを所定位置から所定方向
へ走査し読み出すアドレス指定手段と、該アドレス指定
手段によりにより一走査毎に読み出される画像データの
前記文字列を表す画素数を抽出する投影パターン抽出手
段と、該投影パターンの投影値がｉｔ　Ｏｕでない走査
線数または走査線幅を求める投影幅抽出手段と、前記走
査線の方向を少しずつ変えて前記フレームメモリを走査
しそのとき得られる前記投影幅が最小となる走査方向を
歪み角度として求める歪み角度横比手段と、前記文字列
から各文字データを切り出す手段と、各文字データまた
は各文字対応の辞書データの水平方向成分或いは垂直方
向成分の一方のみを補正する補正手段と、補正した文字
データまたは辞書データと補正しない辞書データまたは
文字データとを比較して文字認識を行う認識手段とを備
えることで、達成される。

尚、２値化データの代わりに濃淡情報を使用しその濃度
累積値を抽出して文字認識することもでき、また、文字
の存在する範囲（文字の幅）が最小となるときの歪み角
度を求める代わりに１文字の存在しない範囲が最大とな
るときの値を歪み角度とすることでもよい。尚、濃度デ
ータを用いる場合は、所謂「黒文字」、「白文字」の違
いがあるので、上述した「濃度累積値が０”でない」の
「“Ｏ″」は背景色の濃度データをｒ１′０”」として
いることを示す。

［作用］ 歪みは、撮像対象文字を見る方向により、水平方向或い
は垂直方向のいずれか一方だけがずれることで起こる。

そこで１本発明では、まず、その歪み角度を求め、この
歪み角度で歪み文字の歪んでいる方向の成分のみを補正
することで、元の文字に戻すことができる。尚、パター
ンマツチング等のように辞書データと歪み文字とを比較
する場合、歪み文字を補正してから辞書データと比較す
ることと、辞書データの方を歪ませてから歪み文字と比
較することとは１等価である。

［実施例］ 以下、本発明の一実施例を第１図から第６図を参照して
説明する。

第２図は、歪み文字列の歪み角度を求める説明図である
。第２図（ａ）の歪み文字列１４の歪み角度をθとする
。この歪み文字は、水平方向は歪んでおらず、文字の縦
方向が角度θだけ左側に歪んでいる。本実施例では、こ
の歪み文字列の歪み角度θ方向の投影パターンを求める
。求めた結果は、第２図（ｂ）のようになる。第２図（
ａ）の歪み文字列１４の垂直方向の投影パターンを求め
ると、第２図（ｃ）に示すようになる。この垂直方向の
投影パターンは、数字「２」と「３」とが、また、数字
「４」と「５」とが、また、数字「６」と「７」とが夫
々くっついたパターンとして得られる。投影パターンを
求める方向を徐々に歪み角度θ方向に傾けていくと、く
っついていたパターンが分離し、各数字の夫々の投影パ
ターンの幅が小さくなって、第２図（ｂ）に示すように
なる。

このときの水平方向に対する角度マイナス９０度（本実
施例では、垂直方向の角度を０度としている。）を本実
施例での歪み角度としている。

第２図（ｂ）に示す状態を検出するため、本実施例では
、投影パターンの各幅ｘ　（ｉ）総和Σｘ　ｌ）をｉに
ついて求める。

ｘｄ（θ）＝Σｘ　（ｉ） そして、角度θを上記の０度から少しずつ変化させてい
き、総和Σｘ　（ｉ）が最小値となるときのθを求める
ことで、歪み角度を求める。尚、以下、第２図（ｂ）の
横軸方向を走査方向という。つまり、本実施例では、こ
の走査方向を少しずつ傾けていく。

第１図は、上述した総和Σｘ　（ｉ）の最小値を与える
θを求める手順を示すフローチャートである。

先ず、走査方向の初期値θ。をステップ１で設定し、後
述する投影分布回路によりθ方向の投影パターンｆ（ス
）を求める（ステップ２）。次に、この投影分布ｆ　（
ｘ）の頻度が０以外の数を後述する投影幅抽出回路で求
め（ステップ３）、これを前記のｘｄ（θ）とする。そ
して、次のステップ４では、このθとθｅｎｄ　（θｅ
ｎｄは、走査方向を傾けていくときの最終方向：カメラ
の配置位置と認識対象文字列との関係から求まる最大の
傾斜方向）とを比較し、θくθｅｎｄならばステップ５
でθの値にΔθを加算した値を新たなθの値として上述
したステップ２に戻る。θ≧θｅｎｄであればステップ
６に進み、Δθ刻みで求めたｘｄ（θ）の値（Δθ刻み
で求めたｘｄ（θ）の値をグラフ上にプロットすると、
第３図に示す様になる。）の中からその最小値を最小値
検出回路で求め、その最小値を与えるθの値を求める。

このθの値が本実施例における歪み角度となる。

本実施例は、文字が左側に歪んでいるときの場合であり
、文字列に対し垂直方向を０度とし、左方向に歪むとき
を正としている。従って、文字が右側に歪む場合は、Δ
θの値を負の値にするか、或いは、走査方向の初期値を
負側の最大値例えば−２０度とする。

第４図は、本発明の一実施例に係る情報処理装置におけ
る文字認識装置のブロック構成図である。

本実施例の文字認識装置は、認識対象文字列を撮像する
テレビカメラ２０と、該テレビカメラ２０の撮像信号を
７〜８ビツトのディジタル信号に変換するＡ／Ｄ　（ア
ナログ・ディジタル）変換器２１と、ディジタル信号に
変換された撮像信号を所定の閾値で２値化する２値化回
路２２と、カメラ２０の撮像信号を２値化データとして
格納するフレームメモリ２３と、該フレームメモリ２３
からデータを読み出すときのアドレス信号を発生するア
ドレス発生回路２４と、フレームメモリ２３から読み出
した撮像データの投影パターン（第２図（ｂ）、（ｃ）
）を抽出する投影パターン抽出回路２５と、撮像信号の
投影＠　ｘ　ｄ　（θ）を求める前述した歪み角度θを
算出する投影幅抽出回路２６と、該投影幅抽出回路２６
での演算処理を実行する演算処理回路２７と、前記フレ
ームメモリ２３からの出力データ（歪み文字列データ）
を歪み角度θで補正する歪み補正回路２８と、該補正回
路２８にて補正された文字列データを取り込み１字毎に
切り出し内蔵の辞書データ３０と比較することで文字認
識を行う認識回路２９からなる。

フレームメモリ２３の格納データは２値画像であるため
、０”、“１″の値をとる。通常、文字線の画素（量子
化刻みの最小単位）を１１１　ＩＩとし、背景を“Ｏｔ
＋とする。このフレームメモリ２３は、水平Ｘ、垂直ｙ
でアドレッシングされており、アドレスＸ＋　ｙを指定
することで、任意の画素データｇ　（ｘ＋　ｙ）の値を
読むことができる。

フレームメモリ２３に対し、アドレス発生回路２４から
走査方向に合ったアドレスが与えられると、その走査方
向の文字列データが出力され、投影パターン抽出回路２
５に出力される。

投影パターン抽出回路２５は、アドレス（χ。

ｙ）の画素データｇ（ｘ、ｙ）に対し、ｆ（ｘ）＝Σｇ
　（ｘ、ｙ） を求める。即ち、座標Ｘにおける文字の画素数を抽出す
る。

投影幅抽出回路２６は、投影パターン抽出回路２５で求
めた投影パターンｆ　（ｘ）に対し、ｆ　（ｘ）が０以
外の数を計数することで、投影の全幅ｘｄ（θ）を求め
る。

以上の処理を走査方向を変化させる毎に行い、求めた各
χｄ（θ）の中で、最小値をとるｘｄ（θ）のθの値が
歪み角度θとして歪み補正回路２８に出力される。

歪補正回路２８では、歪み角度θを用いて歪み文字を補
正する。横書きの文字列を斜め下からみたときの歪みは
、第１１図に示す様になる。つまり、正立文字（左側）
の任意の点の座標を（ｘ。

ｙ）とし、歪み文字（右側）のその点に対応する座標を
（ｘ’ｙｙ’）とすると、 ｘ’　＝ｘ＋ｔａｎ　　θ’ｙ ｙ’　”ｙ の関係がある。つまり、Ｘ位置のみにずれを生じさせ、
Ｘ位置については変化を及ぼさない。従って、歪み文字
の補正はＸの値についてのみ行えばよいことになる。

尚、本実施例では、文字が存在する個所の投影幅が最小
となる角度を求めるが１文字間の隙間の投影幅が最大と
なる角度を求めても１等価であることはいうまでもない
。

ところで、文字の歪み角度は０〜２０度までとし、刻み
角度Δθを２度とすると、上記の一連の処理は、０度、
２度、４度、・・・、１８度、２０度と１１回必要とな
る。上記一連の処理の中で最も時間のかかる処理は投影
パターンを求める処理であるため、この処理回数を減ら
すことが処理時間の短縮につながる。そこで、次に、こ
の回数を減らす実施例について説明する。

一般の文字！！識においては、文字の歪み角度が±５度
程度であれば、何ら補正しなくてもそのまま文字認識を
行うことができる。そこで、最低限±５度の精度で歪み
角度θを検出できればよいことになる。従って、第５図
に示す様に、３回の走査（走査角度を０１．θ２．θ３
とする）だけを行う。夫々の走査における投影幅を、ｘ
ｄ（θ１）。

ｘｄ（θ２）、ｘｄ（θ３）とする。そして、この３つ
の値を用いて、 ｘｄ（θ）＝ａθ２＋ｂθ＋ｃ　　　　　−（］）に当
て嵌める（第５図のステップ１０）。具体的には、 ｘｄ（θ□）＝ａθ１２＋ｂθ１＋ｃ　　・・・（２）
ｘｄ（θ２）＝ａθ２２＋ｂθ２＋ｃ　　　−（３）ｘ
ｄ（θ３）＝ａθ３′＋ｂθ、＋Ｃ−ＣＯとする。そし
て、この方程式を解いて、ａ、ｂ。

Ｃを求めると。

ａ：（１／２）・（スｄ（θａ）−２Ｘｘｄ（θ２）＋
Ｘｄ（θ３））−（５）ｂ＝：”ｘｄ（θ２）−１，５
Ｘｘｄ（θ１）−０，５Ｘｘｄ（θ３）・　（６）ｃ＝
ｘｄ　（θ１）　　　　　　　　　　　　　　・・・（
７）となる。ｘｄ（θ）の極小値を求めるために、（１
）式を微分すると、 ｘｄ（θ）’＝２ａθ＋ｂ となるので、極値をとるθは θ＝−ｂ／（２ａ） となる。このとき、第６図（ａ）〜（ｄ）に示す様に、
θ１．θ２、θ３の範囲内で極値をとらない場合（同図
（ｂ）、（ｃ）、（ｄ））があるため。

次の処理を行う。

極値として求まったθ。がθユ〜θ、の範囲内で。

且つｘｄ（θＸ）、Ｘｄ（θｚＬｘｄ（θ３）よりｘｄ
（θｏ）が小さい場合はθ。を歪み角度とする。それ以
外の場合には、ｘｄ（θ３）、ｘｄ（θｚＬｘｄ（θ３
）の中で最も小さい値のθを歪み角度とする。

また、全ての値が同じ（前述の係数ａがＯになるとき）
なら、θ□、θ２．θ３の中で最も文字列に対し垂直方
向の角度に近い値を歪み角度とする。

以上の処理は、第５図のステップ２１で行う。

このようにすると、投影パターンを求める回数が３回で
済み、精度的にもθ０．θ２．θ３の刻み角の１／３程
度の分解能があり、文字認識において十分の処理が可能
である６ 例えばナンバープレートを左斜め下からみると、文字は
左側に歪む。従って、文字列に対し例えば０度、１０度
、２０度の角度で上述した演算処理を行うと、文字の歪
み角度θが求まる。また、ナンバープレートを右斜め下
からみると、逆に文字は右側に歪むので、文字列に対し
０度、−１０度。

−２０度の角度で上記演算を行えばよい（符号は左側へ
の歪みを正としている。）。

尚、上述した実施例は、文字列が横になった場合を説明
したが、本発明は、縦書きの文字列にも同様の処理を施
すことにより、その歪みを補正して正確な文字認識がで
きることは、勿論である。

この場合は、第１１図示すのとは逆に、ｘｍＷＡ値は変
化せず、ｙ座標値が変化して歪むことになるので、歪み
補正はｙ座標値のみとなる。

第１０図は、本発明の別実施例に係る文字認識装置のブ
ロック構成図である。第４図に示す実施例では、撮像し
た文字（歪み文字）の方を歪み角度で補正し、補正した
文字を辞書データと比較して文字認識した。しかし１本
実施例では、算出した歪み角度θで辞書データ３０の方
を補正し、補正した辞書データと歪み文字とを比較する
ことで、文字認識を行う。

上述した実施例は、いずれも撮像信号を２値化してフレ
ームメモリに格納し、投影パターンの画素数を計数する
ものであるが、撮像信号の濃淡に基づいて文字領域な背
景領域とを区別し、文字の歪み角度を求めることも同様
にできることはいうまでもない。第１２図及び第１３図
は、撮像信号の濃淡情報から歪み角度θを求めて補正し
文字認識を行う文字認識装置のブロック構成図である。

第１２図の実施例では、カメラ２０の撮像信号をＡ／Ｄ
変換器２１で変換した７〜８ビツトの量子化信号をフレ
ームメモリ２３に格納し、ある角度の走査方向データを
フレームメモリ２３から読み出してその濃度の累積を濃
度累積回路３３で算出し、次に、濃度が横比された領域
（背景部分で濃度が検出されない領域でもよい。）の幅
を投影幅抽出回路２６で抽出し、前述と同様にして歪み
角度θを求め、該歪み角度θで歪み文字を補正回路２８
で補正し、認識回路２９で辞書データ３０と比較して文
字認識を行う。

第１３図の実施例では、求めた歪み角度θで辞書データ
３０の方を補正し、該補正辞書データと歪み文字との比
較を行って文字認識を行うようになっている。

尚、上述した各実施例では、フレームメモリを用いてい
るが、高速のＣＰＵ等を使用することで、各走査方向に
対応する演算処理を行う毎に、カメラ２０で撮像するこ
とでもよいことは、勿論である。また、例えば、カメラ
２０を中央に設け、右側に入ってくる自動車と左側に入
ってくる自動車のナンバープレートを撮像し１文字認識
を行う場合には、撮像した文字列は左側に歪んだり、右
側に歪んだりする。斯かる場合には、正方向の歪みの最
大値と負方向の最大値との間について上述と同様の演算
を行うことで、左右の歪みの補正が可能となる。また、
上述した実施例では、３つの角度θ８．θ２．θ３のデ
ータから近似したが、４点。

５点以上の場合には、最小二乗法を用いればよい。

［発明の効果］ 本発明によれば、撮像方向により歪んだ文字でも高い認
識率で！！識できるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例に係る情報処理装置における
文字認識装置での歪み角度を求める手順を示すフローチ
ャート、第２図（ａ）　、　（ｂ）　、　（ｃ）は投影
パターンの説明図、第３図は投影幅と走査角度との関係
を示すグラフ、第４図は本発明の第１実施例に係る文字
認識装置のブロック構成図、第５図は投影幅の最小値を
求める手順を示すフローチャート、第６図（ａ）　、　
（ｂ）　、　（Ｃ）　、　（ｄ）は３つの角度で投影幅
の最小値を求める場合の説明図、第７図は通常の文字認
識の概略を説明する図、第８図は歪み文字の認識の問題
点の説明図、第９図は従来の文字認識方法が文字認識の
対象にした文字列の説明ず、第１０図は本発明の第２実
施例に係る文字認識装置のブロック構成図、第１１図は
歪み文字の説明図、第１２図及び第１３図は夫々本発明
の第３．第４実施例に係る文字認識装置のブロック構成
図である。 ２０・・・テレビカメラ、２２・・・２値化回路、２３
フレームメモリ、２５・・・投影パターン抽出回路、２
６・・・投影幅抽出回路、２８・・・歪み補正回路、２
９・・・認識回路、３０・・・辞書データ、３３・・濃
度累積回路。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、辞書データと一致する文字を斜め方向から撮影して
   得られる歪み文字を前記辞書データを用いて認識する文
   字認識方法において、前記歪み文字の文字幅が最小に見
   える方向の水平方向に対する歪み角度を求め、該歪み角
   度で前記歪み文字または前記辞書データの水平方向成分
   を補正し、文字の認識を行うことを特徴とする文字認識
   方法。 ２、辞書データと一致する文字を斜め方向から撮影して
   得られる歪み文字を前記辞書データを用いて認識する文
   字認識方法において、前記歪み文字の文字高が最小に見
   える方向の垂直方向に対する歪み角度を求め、該歪み角
   度で前記歪み文字または前記辞書データの垂直方向成分
   を補正し、文字の認識を行うことを特徴とする文字認識
   方法。 ３、辞書データと一致する文字を斜め方向から撮影して
   得られる歪み文字を前記辞書データを用いて認識する文
   字認識装置において、前記歪み文字の文字幅が最小に見
   える方向の水平方向に対する歪み角度を求める手段と、
   該歪み角度で前記歪み文字または前記辞書データの水平
   方向成分を補正しする手段とを備えることを特徴とする
   文字認識装置。 ４、辞書データと一致する文字を斜め方向から撮影して
   得られる歪み文字を前記辞書データを用いて認識する文
   字認識装置において、前記歪み文字の文字高が最小に見
   える方向の垂直方向に対する歪み角度を求める手段と、
   該歪み角度で前記歪み文字または前記辞書データの垂直
   方向成分を補正する手段とを備えることを特徴とする文
   字認識装置。 ５、認識対象文字列を水平、垂直走査して得られる撮像
   信号を２値化し画素化して記憶するフレームメモリと、
   該フレームメモリのアドレスを指定して該フレームメモ
   リの格納データを所定位置から所定方向へ走査し読み出
   すアドレス指定手段と、該アドレス指定手段によりによ
   り一走査毎に読み出される画像データの前記文字列を表
   す画素数を抽出する投影パターン抽出手段と、該投影パ
   ターンの投影値が“０”でない走査線数または走査線幅
   を求める投影幅抽出手段と、前記走査線の方向を少しず
   つ変えて前記フレームメモリを走査しそのとき得られる
   前記投影幅が最小となる走査方向を歪み角度として求め
   る歪み角度検出手段と、前記文字列から各文字データを
   切り出す手段と、各文字データまたは各文字対応の辞書
   データの水平方向成分或いは垂直方向成分の一方のみを
   補正する補正手段と、補正した文字データまたは辞書デ
   ータと補正しない辞書データまたは文字データとを比較
   して文字認識を行う認識手段とを備えることを特徴とす
   る文字認識装置。 ６、認識対象文字列を水平、垂直走査して得られる濃淡
   情報を記憶するフレームメモリと、該フレームメモリの
   アドレスを指定して該フレームメモリの格納データを所
   定位置から所定方向へ走査し読み出すアドレス指定手段
   と、該アドレス指定手段によりにより一走査毎に読み出
   される画像データの前記文字列を表す濃度累積値を求め
   る濃度累積値算出手段と、該濃度累積値が“０”でない
   走査線数または走査線幅を求める投影幅抽出手段と、前
   記走査線の方向を少しずつ変えて前記フレームメモリを
   走査しそのとき得られる前記投影幅が最小となる走査方
   向を歪み角度として求める歪み角度検出手段と、前記文
   字列から各文字データを切り出す手段と、各文字データ
   または各文字対応の辞書データの水平方向成分或いは垂
   直方向成分の一方のみを補正する補正手段と、補正した
   文字データまたは辞書データと補正しない辞書データま
   たは文字データとを比較して文字認識を行う認識手段と
   を備えることを特徴とする文字認識装置。 ７、認識対象文字列を水平、垂直走査して得られる撮像
   信号を２値化し画素化して記憶するフレームメモリと、
   該フレームメモリのアドレスを指定して該フレームメモ
   リの格納データを所定位置から所定方向へ走査し読み出
   すアドレス指定手段と、該アドレス指定手段によりによ
   り一走査毎に読み出される画像データの前記文字列を表
   す画素数を抽出する投影パターン抽出手段と、該投影パ
   ターンの投影値が“０”となる走査線数または走査線幅
   を求める投影幅抽出手段と、前記走査線の方向を少しず
   つ変えて前記フレームメモリを走査しそのとき得られる
   前記投影幅が最大となる走査方向を歪み角度として求め
   る歪み角度検出手段と、前記文字列から各文字データを
   切り出す手段と、各文字データまたは各文字対応の辞書
   データの水平方向成分或いは垂直方向成分の一方のみを
   補正する補正手段と、補正した文字データまたは辞書デ
   ータと補正しない辞書データまたは文字データとを比較
   して文字認識を行う認識手段とを備えることを特徴とす
   る文字認識装置。 ８、認識対象文字列を水平、垂直走査して得られる濃淡
   情報を記憶するフレームメモリと、該フレームメモリの
   アドレスを指定して該フレームメモリの格納データを所
   定位置から所定方向へ走査し読み出すアドレス指定手段
   と、該アドレス指定手段によりにより一走査毎に読み出
   される画像データの前記文字列を表す濃度累積値を求め
   る濃度累積値算出手段と、該濃度累積値が“０”となる
   走査線数または走査線幅を求める投影幅抽出手段と、前
   記走査線の方向を少しずつ変えて前記フレームメモリを
   走査しそのとき得られる前記投影幅が最大となる走査方
   向を歪み角度として求める歪み角度検出手段と、前記文
   字列から各文字データを切り出す手段と、各文字データ
   または各文字対応の辞書データの水平方向成分或いは垂
   直方向成分の一方のみを補正する補正手段と、補正した
   文字データまたは辞書データと補正しない辞書データま
   たは文字データとを比較して文字認識を行う認識手段と
   を備えることを特徴とする文字認識装置。 ９、請求項６または請求項８において、文字の背景色を
   “０”とすることを特徴とする文字認識装置。 １０、請求項５乃至請求項９のいずれかにおいて、走査
   方向をθ＿１、θ＿２、θ＿３の３方向とし各方向で夫
   々得られる投影幅ｘｄ（θ＿１）、ｘｄ（θ＿２）、ｘ
   ｄ（θ＿３）を用いこれらをｘｄ（θ）＝ａθ＾２＋ｂ
   θ＋ｃに当て嵌めて該２次曲線の最小値或いは最大値を
   とるθの値を前記文字列の歪み角度とする手段を備える
   ことを特徴とする文字認識装置。 １１、請求項５乃至請求項１０のいずれかにおいて、フ
   レームメモリを設けずに、各走査毎に撮像画像を取り込
   む手段を備えることを特徴とする文字認識装置。 １２、撮像装置で読み取った文字データを認識し認識し
   た文字データのデータ処理を行うデータ処理装置におい
   て、請求項３乃至請求項１１のいずれかに記載の文字認
   識装置を備えることを特徴とする情報処理装置。