JPH05334493A - 文字認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】本発明は、辞書の参照範囲を必要最小限に絞り
込んだ状態で文字認識が行われる。 【構成】入力部１より入力される文字データを大分類特
徴抽出部３に与え、ここで文字データを外接枠で囲うと
ともに４方向について外接枠から文字線に出会うまでの
間の面積を数値化し特徴値として求め、この特徴値に応
じて認識部４によりクラス分けを行うとともに、これら
クラスに基づいて辞書５の参照範囲を設定し、この参照
範囲に対して特徴抽出部６より抽出された入力文字デー
タの文字特徴のマッチングを調べ、その認識結果を出力
するようにしている。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、印刷文字の認識に用い
られる文字認識装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】最近の文字認識技術の進歩は目覚ましい
ものがあり、各分野において広く用いられるようになっ
ている。

【０００３】ところで、文字認識には、印刷文字に対す
る認識を行うものがあるが、このような印刷文字の認識
では、インクの濃さ、汚れ、染み、文字の片打ちなどに
よる文字線幅の変動などが原因で誤認識を生じることが
知られている。

【０００４】そこで、従来では文字認識を実行するまで
の前処理として、ベリフェラル特徴などの方法を利用し
て予め文字の特徴を抽出し、これにより求められた特徴
パラメータを用いて辞書の内容を参照することにより、
誤認識の少ない文字認識を実現するようにしている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】ところが、このような
従来の文字認識装置にあっては、文字認識実行までの前
処理として事前に文字の特徴を抽出し、これを用いて辞
書の内容を参照しているものの、この場合の辞書の内容
に対する参照は、辞書に納められたすべての内容を参照
対象としているので、辞書に対する参照範囲が著しく広
くなると、認識結果が出るまでに時間がかかるだけでな
く、認識結果の正確さに欠けるという問題点があった。
本発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、印刷文字
の認識処理を高速に、しかも正確に行うことができる文
字認識装置を提供することを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明は、文字データを
入力する入力手段、この入力手段より入力される文字デ
ータを外接枠で囲い少なくとも２方向について外接枠か
ら文字線に出会うまでの間の面積を数値化し特徴値とし
て求める手段、この手段により求められた特徴値に応じ
て決定されるクラスに基づいて参照範囲が設定される辞
書、前記入力される文字データの文字特徴を抽出する手
段、前記辞書の参照範囲と前記抽出された文字特徴とを
マッチングしてその認識結果を出力する手段により構成
されている。

【０００７】

【作用】この結果、本発明によれば、入力手段より入力
される文字データについて文字データを外接枠で囲い少
なくとも２方向について外接枠から文字線に出会うまで
の間の面積を数値化し、これを特徴値として求め、この
特徴値に応じて決定されるクラスに基づいて辞書の参照
範囲を設定し、この設定された辞書の参照範囲と入力文
字データの文字特徴とをマッチングしその認識結果を出
力するようにしている。従って、文字認識に使用される
辞書の参照範囲を最小限に制限することができるので、
認識結果が出るまでの時間を短縮できるだけでなく、認
識結果の正確さを高めることができる。

【０００８】

【実施例】以下、本発明の一実施例を図面に従い説明す
る。

【０００９】図１は同実施例の概略構成を示している。
図において、１は入力部で、この入力部１は、図示しな
い光学式の文字読取り手段などにより読み取られた印刷
文字のイメージデータを１文字単位づつメモリ２に与え
るようにしている。メモリ２は入力部１から与えられる
文字データを記憶し、また、この１文字単位の文字デー
タを大分類特徴抽出部３に出力するようにしている。

【００１０】大分類特徴抽出部３は、メモリ２から与え
られる１文字単位の文字データに対し、ペリフェラル特
徴抽出の方法を用いて大分類の特徴抽出を行うようにし
ている。この場合、例えば、図２に示すような文字
「上」が与えられると、この文字を外接枠で囲った後、
まず、ａ方向について外接枠から文字線に出会うまでの
間の面積を数値化して特徴値として求め、以下、ｂ、
ｃ、ｄの各方向についても同様にして外接枠から文字線
に出会うまでの間の面積を数値化して特徴値として求め
るようにしている。そして、この大分類特徴抽出部３で
求めた特徴値は、認識部４に送られる。

【００１１】認識部４は、図３に示すように大分類特徴
抽出部３で求められた特徴値の範囲とクラスの関係をテ
ーブルとして記憶している。図３では、特徴値０〜１０
０までがクラスＡ、１００〜２００までがクラスＢ、２
００〜３００までがクラスＣのように設定されている。
そして、このテーブルを利用して大分類特徴抽出部３か
ら与えられるａ、ｂ、ｃ、ｄの各方向の特徴値に応じた
クラスを決定し、これら決定されたクラスに基づいて辞
書５の参照範囲を設定するようにしている。この場合、
辞書５の参照範囲の設定は、参照対象となる部分にイン
デックスなどを付けるようにしている。一方、同じ文字
であってもフォントが異なると、ａ、ｂ、ｃ、ｄの各方
向の特徴値が異なりクラス分けに違いが出てくることが
ある。従って、ここでは、このことを考慮して決定され
たクラス近傍の他のクラスについても辞書５の参照範囲
を設定するようにしている。

【００１２】一方、メモリ２に記憶された１文字単位の
文字データは、特徴抽出部６に送られる。特徴抽出部６
は、この文字データに対し、ペリフェラル特徴抽出とメ
ッシュ特徴抽出を用いて文字特徴を抽出するようにして
いる。ここでのペリフェラル特徴抽出とメッシュ特徴抽
出は、周知の技術なので、詳細な説明は省略する。

【００１３】そして、特徴抽出部６で抽出された文字特
徴は、認識部４に送られる。認識部４では、上述したク
ラス分けに基づいて設定した辞書５の参照範囲を使用し
て特徴抽出部６で抽出された文字特徴とのマッチングを
調べ、その認識結果を出力部７より出力するようにして
いる。この場合、認識部４での認識処理は、まずａ方向
のクラスにより設定された辞書５の参照範囲を使用して
マッチングを調べ、次いで、ｂ方向のクラスにより設定
された辞書５の参照範囲を使用してマッチングを調べ、
以下、同様にしてｃ、ｄ方向のそれぞれのクラスにより
設定された辞書５の参照範囲を使用してマッチングを調
べて、これらの結果の論理値を求めることで認識候補文
字を絞るようにしている。

【００１４】なお、８は予め所定のプログラムを格納し
た制御部で、この制御部８は、入力部１、メモリ２、大
分類特徴抽出部３、認識部４、特徴抽出部６、出力部７
に対しプログラムにしたがって所定の制御指令を出力す
るようになっている。次に、以上のように構成した実施
例の動作を説明する。いま、制御部８の指令により入力
部１に１文字単位の文字データが取り込まれると、この
文字データはメモリ２に送られ記憶される。

【００１５】そして、メモリ２の１文字単位の文字デー
タは、制御部８からの指令により、大分類特徴抽出部３
に送られる。大分類特徴抽出部３では、文字データに対
してペリフェラル特徴抽出の方法を用いて大分類の特徴
抽出を行う。この場合、図２に示すような文字「上」が
与えられると、この文字を外接枠で囲った後、ａ、ｂ、
ｃ、ｄの各方向について外接枠から文字線に出会うまで
の間の面積を数値化して特徴値として求めるようにな
る。

【００１６】そして、この大分類特徴抽出部３で求めら
れたａ、ｂ、ｃ、ｄ各方向の特徴値は、認識部４に送ら
れる。認識部４では、図３に示すテーブルを用いてａ、
ｂ、ｃ、ｄの各方向の特徴値に応じたクラスが決定され
る。この場合、仮に、図２に示す文字「上」について、
ａ方向の特徴値が「４５０」、ｂ方向の特徴値が「２５
０」、ｃ方向の特徴値が「０」、ｄ方向の特徴値が「１
００」であったとすると、ａ＝Ｅ、ｂ＝Ｃ、ｃ＝Ａ、ｄ
＝Ｂのクラスが決定されるようになる。

【００１７】そして、これら決定されたクラスに基づい
て辞書５の参照範囲が設定される。この場合、図４
（ａ）（ｂ）に示すように同じ文字「上」であってもフ
ォントが異なると、ａ、ｂ、ｃ、ｄ各方向の特徴値が異
なりクラス分けに違いが出てくることがあるので、ここ
では、ａ方向についてはＤ〜Ｆ、ｂ方向についてはＢ〜
Ｄ、ｃ方向についてはＡ〜Ｃ、ｄ方向についてはＡ〜Ｃ
の各クラスについて辞書５の参照範囲が設定されるよう
になる。

【００１８】一方、制御部８の指令によりメモリ２の１
文字単位の文字データは、特徴抽出部６に送られる。特
徴抽出部６では、この文字データに対しペリフェラル特
徴抽出とメッシュ特徴抽出を用いて文字特徴抽出が行わ
れ、この抽出された文字特徴が認識部４に送られる。

【００１９】認識部４では、上述した要領で設定された
辞書５の参照範囲を使用して特徴抽出部６より抽出され
た文字特徴とのマッチングを調べる。この場合、まずａ
方向のクラスにより設定された辞書５の参照範囲を使用
してマッチングが調べられ、次いで、ｂ方向のクラスに
より設定された辞書５の参照範囲を使用してマッチング
が調べられ、以下、同様にしてｃ、ｄ方向のそれぞれの
クラスにより設定された辞書５の参照範囲を使用してマ
ッチングが調べられ、これらの結果の論理値から認識候
補文字が絞られる。そして、この認識部４での認識結果
は出力部７より出力される。

【００２０】従って、このようにすれば大分類特徴抽出
部３でのペリフェラル特徴抽出で求められるａ、ｂ、
ｃ、ｄ各方向の特徴値よりクラス分けを行い、これら決
定されるクラスに基づいて辞書５の参照範囲を設定する
ようにしたので、従来、辞書に納められたすべての内容
を参照対象としていたものに比べ、辞書５の参照範囲を
必要最小限に絞り込むことができ、これにより文字認識
処理を高速に、しかも正確に行うことができる。

【００２１】また、大分類特徴抽出部３で求められた特
徴値に応じて決定されるクラスの近傍の他のクラスにつ
いても辞書の参照範囲を設定するようにしたので、同じ
文字であってもフォントが異なり、ａ、ｂ、ｃ、ｄの各
方向の特徴値に応じたクラス分けに違いが出ることがあ
っても、正確に同じ文字として認識することが可能とな
り、認識精度を高めることもできる。なお、本発明は上
記実施例にのみ限定されず、要旨を変更しない範囲で適
宜変形して実施できる。

【００２２】

【発明の効果】本発明によれば、文字認識に使用される
辞書の参照範囲を必要最小限に絞り込むことができ、印
刷文字に対する認識処理を高速に、しかも正確に行うこ
とができるようになる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例の概略構成を示す図。

【図２】実施例の大分類特徴抽出部を説明するための
図。

【図３】実施例の大分類特徴抽出部に用いられる特徴値
の範囲とクラスの関係を示す図。

【図４】実施例を説明するための図。

【符号の説明】

１…入力部、２…メモリ、３…大分類特徴抽出部、４…
認識部、５…辞書、６…特徴抽出部、７…出力部、８…
制御部。

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 文字データを入力する入力手段と、 この入力手段より入力される文字データを外接枠で囲い
   少なくとも２方向について外接枠から文字線に出会うま
   での間の面積を数値化し特徴値として求める手段と、 この手段により求められた特徴値に応じて決定されるク
   ラスに基づいて参照範囲が設定される辞書と、 前記入力される文字データの文字特徴を抽出する手段
   と、 前記辞書の参照範囲と前記抽出された文字特徴とをマッ
   チングしその認識結果を出力する手段とを具備したこと
   を特徴とする文字認識装置。
2. 【請求項２】 特徴値に応じて決定されたクラスの近傍
   の他のクラスについても辞書の参照範囲を設定すること
   を特徴とする請求項１記載の文字認識装置。