JPH0431987A - 文字方向判定装置及び文字方向判定方法 - 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］ 名刺を読取り内容をコード化する名刺読取装置における
名刺上の文字方向を判定する文字方向判定装置に関する
。

［従来の技術］ 従来の名刺読取装置において名刺に書かれている文字の
方向を判定する際には、名刺モデルを用いて住所部分の
文字列を推定した後、住所部分の文字の認識を２方向で
実行し、認識結果のなかに「県都市区郡町村」なとの住
所キーワードか多く発見された方向を文字の方向である
と判定していた。例えば、　「第３７回電子情報通信学
会講演論文集Ｊ（６Ｗ−５名刺ＯＣＲにおける文字方向
の自動判定方法、嶺脇隆邦、立川道義、１６５４頁）の
中で、この方法が述べられている。

［発明が解決しようとする課題］ しかし名刺モデルがすべての形式の名刺を網羅するとは
限らず、住所部分の発見に時間がかかる場合があり、さ
らに住所部分の認識を２回実行する必要があるため処理
時間がかかるという問題があった。また住所は漢字が多
いため認識結果の不良で方向判定に失敗する場合もあっ
た。

［課題を解決するための手段］ 本発明の文字方向判定装置は、文字列の行の方向を判定
し行が水平になるよう画像データを変換する行方向判定
手段と、名刺上の文字の中で半角文字を抽出する半角文
字判定手段と、与えられた文字画像の認識を行い文字コ
ードと類似度を示す距離を出力する文字認識装置と、認
識結果から文字の方向を判断する基準となる方向判定指
数を計算する方向判定指数計算手段と、名刺上の文字の
偏り状態を示す文字重心位置を計算する文字重心計算手
段と、方向判定指数と文字重心位置から名刺上の文字の
方向を判定する方向判定手段とを有することを特徴とし
ている。

［作用コ 本発明においては、読み取ろうとする名刺は画像入力手
段で電気信号に変換され記憶装置に記憶される。記憶さ
れた名刺画像データは文字切り出し手段により個々の文
字枠が抽出され、行方向判定手段により文字行が水平に
なるように画像データが変換される。この段階で横形横
書きの名刺（第４図（ａ）の４１で示す名刺）と縦形横
書きの名刺（第４図（ｃ）の４３で示す名刺）について
は文字が上向きか下向きかを判定すればよく、縦形縦書
きの名刺（第４図（ｂ）の４２で示す名刺）は文字が右
向きか左向きかを判定すればよいことになる。

そこで文字が上向きか下向きか横向きかを判定するため
に文字認識装置で文字を認識してその結果から判定する
のであるが、すべての文字を認識すると処理時間がかか
るため半角文字判定手段により判定した半角文字に限定
して認識処理を行う。

認識結果における平均距離と、半角文字のなかで「１」
と認識された文字の割合から、方向判定指数計算手段に
より方向判定指数が算出される。これは平均距離の値に
より正しい方向で認識が行なわれたかが推定でき、また
「１」と認識された文字の割合によって縦形縦書きの名
刺であるかどうかが判定できるためである。すなわち縦
形縦書きの名刺であれば文字が横向であり、そうでなけ
れば平均距離から文字が上下どちらを向いているかが確
定できる。また文字枠の分布から文字重心計算手段は文
字重心位置を算出する。これは縦形縦書きの名刺の場合
、文字重心位置から文字方向か確定できるからである。

このようにして方向判定指数と文字重心位置より方向判
定手段は文字方向を判定することになる。

［実施例コ 以下、本発明の実施例を示す図面に基づき詳述する。第
１図は実施例を示すブロック図である。

第２図の２０は本発明を実現するにあたり用いたハード
ウェアを示す構成図である。第１図において入力名刺画
像は画像入力手段１で電気信号に変換され、画像データ
として記憶装置に記憶される。

文字切り出し手段２は画像データから文字の外接枠であ
る文字枠を抽出することにより１文字ごとの画像データ
に分離する。行方向判定手段３は縦方向、横方向の文字
の射影を取ることによって文字行の方向を判定し、行の
方向が一定の方向を向くように画像データの方向を変換
する。行方向の判定処理については「パターン認識」　
（森健−監鋒、コロナ社、１０３頁）に説明がある。半
角文字判定手段４は文字枠の縦横比より半角文字と推定
される文字枠を抽出する。抽出された半角文字は文字認
識手段５で認識が行なわれ文字コードと距離が求められ
る。ここで得られた半角文字の個数、平均距離、認識結
果をもとにして方向判定指数計算手段６により方向判定
指数が算出される。

最後に方向判定手段７により方向判定指数と文字重心計
算手段８で計算された文字枠の分布状態から文字の向き
が決定される。

次に実施例における処理手順を第３図に示すフローチャ
ート図をもとに説明する。ステップＦＯにおいて方向判
定結果を示すＶＦフラグとＨＦフラグをクリアする。ス
テップＦ１で名刺画像データが読み込まれ記憶装置に記
憶される。ステップＦ２て文字切り出しが行なわれた後
、ステップＦ３て行方向が判定され、行が水平になるよ
うに画像データを変換する。この結果、名刺画像は名刺
の型に応じて第４図（ａ）、　　（ｂ）、　　（ｃ）の
４１〜４３に示すような向きにセットされることになる
。

次にステップＦ４で名刺画像の文字枠の中から半角文字
と推定される文字枠を抽出する。半角文字の推定は次の
手順で行う。まず名刺画像中の文字枠の縦横比の分布を
求める。すると−船釣に縦横比は第５図の５４で示され
るような分布をする。

第５図においてＸは縦横比を表しＸが大きいほど横長で
あるものとする。Ｙは文字枠の数を表す。

つまり全角文字を中心とする５３て示される山と半角文
字を中心とする５１て示される山を持つ分布となる。そ
こで２つの山の間の谷５２を境界にして５２て示される
文字枠より縦長である文字枠を半角文字枠と判定する。

半角文字枠は第６図の斜線部分の領域で示される文字枠
である。

半角文字枠が推定されるとステップＦ５で半角文字枠に
対してのみ認識処理が実行される。このとき文字認識装
置内の標準辞書には次の１４種の文字のみ登録されてい
る。

０１２３４５６７８９　（）＜＞ よって認識結果は必ず１４種の文字のどれかになる。文
字認識装置では標準辞書に登録されている文字データと
の距離を計算し、距離の最も小さなカテゴリの文字コー
ドとの距離の値を記憶装置に書き込む。距離は文字の類
似度を表す尺度で距離がＯてあれば２つのデータが完全
に同じものであることを示し・距離が大きければ大きい
ほど似ていないことを示す。

認識結果をもとにしてステップＦ６て方向判定指数の計
算を行う。方向判定指数はＳｌ、Ｓ２の２種類あり、そ
れぞれ以下の式で定義される。

５１＝ＤＩ　　＋　　Ｄ２・α ５２＝Ｎ／　（２・Ｍ　　＋　　Ｎ） ここで、 Ｄｌは「１」と認識された文字の距離の平均てあり、 Ｄ２は「１」以外の文字カテゴリであると認識された文
字の距離の平均であり、 Ｍは「１」と認識された文字の個数であり、Ｎは「１」
以外の文字カテゴリであると認識された文字の個数であ
り、 αは定数である。

Ｓｌは半角文字と推定された文字の距離の平均値である
からＳｌの値が小さければ小さいほど正しく認識された
文字が多い（方向が正しい）ことを示す。そこでステッ
プＦ７でＳｌの値がしきい値により小さいかどうかを調
べ、もし小さければ文字が下向きの可能性はないと判断
しステップ１３に進む。もしＫよりも大きい場合は上下
が逆である可能性があるためステップＦ８において文字
が下を向いていると仮定して認識を行う。この時認識さ
れるのはステップＦ４で判定された半角文字のみである
。さらに認識結果をもとにステップＦ９て新しい方向判
定指数Ｔ１を計算する。Ｔ１の計算式はＳｌの場合と同
様である。ステップＦ１０てＴ１がＳｌより小さいかど
うか調べ、もしＴ１が小さければ上下が逆であると判断
し、ステップＦｉｌでＳｌの値をＴ１の値と置き換え、
ステップＦ１２てＶＦフラグを１にセットして、ステッ
プＦ１３に進む。ステップＦＩＯてＴ１がＳｌより大き
い場合には文字が下向きの可能性はないと判断しステッ
プＦ１３に進む。

ここまでの処理では名刺の文字の向きは上か下であると
仮定してきた。しかし第４図（ｂ）の４２で示される名
刺のように文字の向きが左右方向を向いている可能性が
残っている。４２で示される名刺は縦形縦書きの名刺で
あり、電話番号や住所で使用されている数字は算用数字
よりも漢数字か圧倒的に多い。漢数字の中て「−」、　
「二」・「三」はステップＦ５、ステップＦ８の認識処
理において数字の「１」と認識されるため（「二」は「
１１」、　「三」はｒｌ　１１Ｊ　）縦形縦書きの名刺
は「１」と認識される文字が多くなる。方向判定指数８
２は「１」と認識された文字の割合を示すためＳ２の値
が小さいほど縦形縦書きである可能性が高いことになる
。また文字方向が左右を向いているならば正しい認識結
果が得られないため、Ｓｌの値が大きいほど文字が左右
を向いてぃる可能性が高いことになる。そこで関数Ｈ（
Ｓ２）を定義し、Ｓｌが関数Ｈ（Ｓ２）より小さい場合
に文字が上下方向を向いていると判定できるように間数
Ｈ（Ｓ２）の値を決めることにすると、関数Ｈ（Ｓ２）
の値は名刺が縦形縦書きである可能性が高ければ高いほ
ど小さな値をとればよいことになる。すなわちＳ２の値
に応じて関数Ｈ（Ｓ２）の値を決定すればよい。Ｓ２と
関数Ｈ（Ｓ２）の関係は非線形であるため経験的に８２
から間数Ｈ（Ｓ２）の値を求めている。第６図の６１で
経験的に求めたＳ２に対応する関数Ｈ（Ｓ２）の値の一
例を示す。ステップ１３て８１と関数Ｈ（Ｓ２）を比較
し、Ｓｌが間数Ｈ（Ｓ２）より小さけれは、ステップＦ
１５でＨＦフラグを１にセットして終了する。Ｓｌが間
数Ｈ（Ｓ２）より大きい場合は文字が左右方向を向いて
いることになるため、ステップＦ１２までの処理で求め
たＶＦフラグの値は意味が無くなるのでステップＦ１４
てＶＦフラグをクリアする。

次に文字が左右どちらの方向を向いているかを判定する
。ここで判定の対象になるのは第４図（ｂ）の４２で示
されるタイプの名刺である。このタイプの名刺は１００
％に近い確率で住所や電話番号が名刺の左半分（４２で
示す名刺では下半分にあたる）にある。住所や電話番号
は構成する文字の数が一般的に多いため、文字の数が名
刺のどちら側の部分に多いか調へることによって文字の
向きを判定することができる。文字がどちらに偏ってい
るかを表すためにステップＦＩ６で文字重心の計算を行
う。文字重心Ｇ　Ｙは次式で定義される。

ＧＹ＝　（Ｙ１＋Ｙ２＋・・・＋ＹＮ）／ＮここてＮは
名刺画像中にある文字枠の個数であり、Ｙｌは名刺の下
辺からの１番目の文字枠の中心までの幅を表している。

第７図の７１は名刺でありｍ１〜ｍ１２までは文字枠を
示す。Ｙは名刺の高さ方向の幅であり、Ｙｌはｍｌ、Ｙ
ｌ２はｍ１２で示される文字枠の中心までの幅を示す。

第７図においてはＮは１２てあり、この例におけるＧＹ
はＹ／２よりも小さな値となる。

ステップＦ１７でＧＹがＹ／２より小さいが調べ、小さ
い場合は住所などが下半分にあり、文字は左向きである
ためそのまま終了する。大きい場合は右向きであるため
、ステップＦ１８てＶＦフラグを１にセットして終了す
る。

方向判定結果はＶＦフラグとＨＦフラグの値を読むこと
によって得られる。以下にフラグの値と文字の方向を示
す。

（１）ＨＦ＝１、ＶＦ＝０：上向き （２）ＨＦ＝１、ＶＦ＝１：下向き （３）ＨＦ＝Ｏ１ＶＦ＝Ｏ：左向き （４）ＨＦ＝０．ＶＦ＝１：右向き ［発明の効果コ 本発明によれは、方向判定のために必要な認識処理にお
いて、文字枠の縦横比から半角文字を推定し半角文字の
み認識することから、認識する文字数を少なくてき、さ
らに認識辞書は１４文字しか登録していないため極めて
高速に認識処理ができ、このため全体の処理時間を大幅
に少なくすることを可能とした。また、縦形縦書きの名
刺における特有の性質を利用することで認識率の悪い名
刺でも正確な方向判定を可能とした。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明となる名刺方向判定装置の構成を示すブ
ロック図である。 第２図は本発明の実施例である名刺方向判定装置のハー
ドウェア構成図である。 第３図は本発明の実施例である名刺方向判定装置におけ
るフローチャートである。 第４図は名刺の型と行方向判定処理で画像データ変換後
の向きを示す図である。 第５図は文字枠の縦横比の分布と半角文字枠の推定範囲
を示す図である。 第６図は間数Ｈ（Ｓ２）の８２に対する値を示す図であ
る。 第７図は名刺と名刺上の文字枠を示した図である。 １：画像入力手段、 ２：文字切り出し手段、 行方向判定手段、 半角文字判定手段、 文字認識装置、 方向判定指数計算手段、 方向判定手段、 文字重心計算手段、 以上 出願人　セイコーエプソン株式会社 代理人　弁理士　鈴木喜三部　他−名 第２図 （ａ） 第４ 図 ／ｌ 第７図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 名刺の読取り内容をコード化する名刺読取装置において
   、文字列の行の方向を判定し行が水平になるよう画像デ
   ータを変換する行方向判定手段と、前記名刺上の文字の
   中で半角文字を抽出する半角文字判定手段と、与えられ
   た文字画像の認識を行い文字コードと類似度を示す距離
   を出力する文字認識装置と、認識結果から文字の方向を
   判断する基準となる方向判定指数を計算する方向判定指
   数計算手段と、前記名刺上の文字の偏り状態を示す文字
   重心位置を計算する文字重心計算手段と、前記方向判定
   指数と前記文字重心位置とから前記名刺上の文字の方向
   を判定する方向判定手段とを有することを特徴とする文
   字方向判定装置。