JPH0632074B2 - 正規化方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔技術分野〕 本発明は、文字認識装置において文字パターンの特徴パ
ラメータを正規化する方法に関する。

〔従来技術〕

一般に文字認識装置においては、読取画像から切り出し
た文字パターンの特徴パラメータを抽出するが、文字パ
ターンのサイズ変動を補正するために、特徴パラメータ
の正規化を行う。

従来は、個々の文字パターンの外接枠を基準として正規
化している。このような方式でも、たとえば第１図に示
す手書き文字パターンのように、サイズが文字毎に大幅
に変動する場合は格別問題はない。しかし、活字文字パ
ターンの場合には、大文字と小文字の区別が困難になる
ことがある。たとえば、第２図（ａ）に示す大文字ＯＣ
Ｒのパターンと、第２図（ｂ）に示すように「つぶれ」
（太線化）によりサイズが増加した小文字ｏｃｒのパタ
ーンとを区別できなくなる。このような問題は、ノイズ
やパターン切れによっても起ることがある。

〔目 的〕

本発明は、上記問題点を解消できる正規化方法を提供す
ることを目的とする。

〔実施例〕

以下、一実施例によって、本発明を詳細に説明する。

第３図は本発明を実施する文字認識装置の概略ブロック
図である。この図において、１は原稿を読み取るスキャ
ナであり、２はスキャナ１から出力される画信号を２値
化する２値化回路である。３は２値化回路２によって２
値化された画像データを一行分以上、一時的に蓄積する
バッファメモリである。

４はバッファメモリ３に蓄積された画像データから個々
の文字パターンを切り出す切り出し回路、５は切り出さ
れた文字パターンを一時的に記憶する切り出しメモリで
ある。切り出し回路４における切り出し処理は、たとえ
ば画像データの水平射影によって文字行を切り出し、切
り出した文字行の垂直射影によって個々の文字パターン
を切り出す、いわゆる射影法によって行われる。

切り出し回路４によって文字パターンの幅は判るが、高
さは判らない。この高さを検出するのが高さ検出回路６
である。７は切り出しメモリ５に記録された個々の文字
パターンの特徴パラメータを抽出する特徴抽出部であ
る。

８は各種文字の特徴パラメータが登録された辞書メモ
リ、９は特徴抽出部７によって抽出された特徴パラメー
タと、辞書メモリ８に登録されている特徴パラメータと
のマッチングを行うマッチング回路である。１０は抽出
された特徴パラメータや処理データを記録するためのメ
モリ、１１は文字認識結果などを出力する出力部であ
る。１２は装置各部の制御ならびに各種データ処理を行
うプロセサであり、上記１〜１１の各部とシステムバス
１３を通じて接続されている。

次に、この文字認識装置における原稿読取から文字認識
までの動作について順に説明する。

文字認識すべき原稿の画像がスキャナ１で読み取られ、
その画信号は２値化回路２によって２値化されたのち、
バッファメモリ３に蓄積される。バッファメモリ３に蓄
積された画像データから、切り出し回路４によって個々
の文字パターンが切り出され、順次切り出しメモリ５に
書き込まれる。高さ検出回路６は、切り出し回路４によ
って切り出された個々の文字パターンの高さを検出す
る。検出された高さデータはプロセサ１２の制御のもと
にメモリ１０に格納される。特徴抽出部７は切り出され
た個々の文字パターンの特徴パラメータを抽出する。抽
出された特徴パラメータは、プロセサ１２の制御のもと
にメモリ１０に格納される。

以下、第４図のフローチャートを参照して説明するが、
説明中の（ ）内の数字はフローチャートの各ステップ
番号である。

プロセサ１２は、原稿読取の開始時にパラメータＮ，Ｔ
Ｒをクリアする（１０１）。なお、このクリアは、リジ
ェクト文字が生じた時、あるいは改行時に行ってもよ
い。

つぎに、１行目の文字パターンについて、高さ検出回路
６によって検出されメモリ１０に記憶されている高さデ
ータを用い、文字パターンの高さの頻度分布ｆ（ｈ）を
求める（１０２）。

原稿の種類によって、文字パターンの高さ頻度分布は一
般に第５図のようになる。この図において、ａは記号、
ｂはカナ文字やアルファベット、ｃは活字漢字、ｄは記
号のそれぞれの高さのピーク値を示している。また、ｈ
_ｍは最大頻度の高さである。

プロセサ１２は、このようにして算出した文字パターン
の高さ頻度分布ｆ（ｈ）を規格化し （Ｆ（ｈ）＝ｆ（ｈ）／Σｆ（ｈ））、高さ頻度のエン
トロピーＳを求める（１０２）。

第６図は原稿の種類による高さ頻度のエントロピーの分
布を示す。この図において、ｅは欧文活字の分布、ｆは
邦文活字の分布、ｇは手書き原稿の分布である。後述の
ように、このエントロピーＳの値に基づいて、手書き文
字パターンと活字文字パターン、さらには欧文活字と邦
文活字の判別を行毎に行う。

ここで、エントロピーを文字種の判別に使用するのは次
の理由による。対象とするもの（ここでは文字列）の性
質を判定するとき、多数の属性を測定し総合的に判定す
るのが一般的で精度もよい。しかし、パラメータが増え
ば増えるほど、判定に要する時間が長くなるばかりか、
汎用性も減少する。単一のパラメータ「エントロピー」
を用いて文字種を判定する最大の理由はここにあある。
即ち、エントロピーＳは、文字の高さの頻度分布ｆ
（ｈ）そのものを判定の材料とするよりははるかに簡潔
であり、判定精度もあまり変らない。

プロセサ１２は、算出したエントロピーＳが閾値Ｓ
_３（Ｓ_３は第６図参照）より大きいか判定する（１０
３）。Ｓ＞Ｓ_３であれば、プロセサ１２は手書き文字パ
ターンの行と判定し、特徴抽出部７によって抽出されメ
モリ１０に記憶されている文字パターンの特徴パラメー
タを、その文字パターンの外接枠（その高さはメモリ１
０に記憶されている）を基準枠として正規化する（１０
４）。

次にプロセサ１２は、特徴パラメータをメモリ１０から
マッチング回路９に転送し、辞書メモリ８に登録されて
いる特徴パラメータとのマッチングを行わせ、候補文字
Ｃ_１と、その候補文字の特徴パラメータと文字パラメー
タから抽出された特徴パラメータとの距離Ｒ_１を求める
（１０５）。そしてプロセサ１２は、平均距離ＲＲが閾
値Ｒ_０より小さいか判定する（１０６）。ＲＲ＜Ｒ_０の
場合、プロセサ１２はｎ＝ｎ＋１、ＴＲ＝ＴＲ＋Ｒ_１、
ＲＲ＝ＴＲ／ｎを計算するとともに、候補文字Ｃ_１のコ
ードを出力部１１へ出力し（１０７）、つぎの文字パタ
ーンの処理に進む。

ステップ１０６の判定結果がＮＯの場合、プロセサ１２
は文字パターンを邦文活字のパターンとみなし、高さ頻
度分布（ｈ）のピークを示す高さｈ_ｍをカナの基準枠と
して特徴パラメータの正規化を行う（１０８）。つま
り、正規化定数のｈ_ｓ・ｌ_ｚ／ｈ_ｍ（ｈ_ｓは文字パター
ンの高さ、ｌ_ｚは仮名活字の高さ）を、特徴パラメータ
の座標値に掛ける。正規化の特徴パラメータをマッチン
グ回路９に転送し、マッチングを行わせ、候補文字Ｃ_２
との距離Ｒ_２を求める（１０９）。次にプロセサ１２は
平均距離ＲＲ＜Ｒ_０の判定を行う（１１０）。この判定
の結果がＹＥＳの場合、プロセサ１２は候補文字Ｃ_２の
コードを出力部１１に出力し、ｎ＝ｎ＋１、ＴＲ＝ＴＲ
＋Ｒ_２、ＲＲ＝ＴＲ／ｎの演算を行い（１１１）、次の
文字パターンの処理に進む。

ステップ１１０の判定結果がＮＯの場合、プロセサ１２
のエントロピーＳについてＳ＞Ｓ_３の判定を行う（１１
２）。この判定結果がＹＥＳならばステップ１０７に進
むが、判定結果がＮＯの場合、その文字パターンを邦文
活字とみなし、ｈ_ｍを漢字の外接枠とみなして特徴パラ
メータの正規化を行う（１１３）。つまり、正規化定数
ｈ_ｓ・ｌ_１／ｈ_ｍ（ｌ_１は活字漢字の高さ）を特徴パラ
メータの座標値に掛ける。そして、正規化した特徴パラ
メータをマッチング回路９に転送し、候補文字Ｃ_３との
距離Ｒ_３を求める（１１４）。次いでＲＲ＜Ｒ_０の判定
を行う（１１５）。この判定の結果がＹＥＳの場合は、
候補文字Ｃ_３のコードを出力部１１に出力し、ｎ＝ｎ＋
１、ＴＲ＝ＴＲ＋Ｒ_３、ＲＲ＝ＴＲ／ｎの演算を行い
（１１６）、次のパターンの処理に進む。判定結果がＮ
Ｏの場合、ステップ１１８に進む。

ステップ１０３の判定結果がＮＯの場合、プロセサ１２
はＳ＞Ｓ_２（Ｓ_２は第６図を参照）の判定を行う（１１
７）。その判定結果がＹＥＳの場合、上述のステップ１
０８へ進む。

ステップ１１７の判定結果がＮＯ、または上述のステッ
プ１１５の判定結果がＮＯの場合、プロセサ１２はその
文字パターンを欧文活字とみなし、高さｈ_ｍを小文字の
基準枠として特徴パラメータを正規化する（１１８）。
そして、正規化した特徴パラメータをマッチング回路９
へ転送し、候補文字Ｃ_４との距離Ｒ_４を求める（１１
９）。次にプロセサ１２はＲＲ＜Ｒ_０の判定を行う（１
２０）。その判定結果がＹＥＳの場合、プロセサ１２は
候補文字Ｃ_４のコードを出力部１１に出力し、ｎ＝ｎ＋
１、ＴＲ＝ＴＲ＋Ｒ_４、ＲＲ＝ＴＲ／ｎの演算を行い
（１２１）、次の文字パターンの処理に進む。

ステップ１２０の判定結果がＮＯの場合、プロセサ１２
はＳ＞Ｓ_２の判定を行う（１２２）。この判定結果がＹ
ＥＳならば、ステップ１１６へ進む。

その判定結果がＮＯの場合、ｈ_ｍを大文字の基準枠とし
て特徴パラメータを正規化する（１２３）。そして、正
規化後の特徴パラメータを用いてマッチングを行わせ、
距離Ｒ_５と候補文字Ｃ_５を求める（１２４）。つぎに、
ＲＲ＜Ｒ_０の判定を行い（１２５）、ＹＥＳならば候補
文字Ｃ_５のコードを出力し、ｎ＝ｎ＋１、ＴＲ＝ＴＲ＋
Ｒ_５、ＲＲ＝ＴＲ／ｎの演算を行い（１２６）、次の各
文字ステップの処理に進む。ステップ１２５の判定結果
がＮＯの場合、リジェクトコードを出力し（１２７）、
次の文字パターンの処理に進む。

以上の処理を１行目の最後の文字パターンまで終了する
と、次の行についてステップ１０２以降の処理が実行さ
れる。

〔効 果〕

以上説明してように、本発明の正規化方法においては、
複数の文字パターンの高さの頻度分布を規格化し、高さ
頻度のエントロピーから手書き文字パターンと活字文字
パターンを判別し、その判定結果に応じて正規化定数を
切り換えるから、手書き文字パターンのようなサイズ変
動の激しい文字パターンについて従来と同様なサイズ補
正を達成し、かつ活字文字パターンについての従来のよ
うな問題を解消できる。

また、エントロピーは、文字の高さの頻度分布そのもの
を文字種の判別に用いるよりははるかに簡潔であり、判
定に要する時間が短かくなり、汎用性が増す。

【図面の簡単な説明】

第１図は手書き文字パターンの例を示す図、第２図は活
字文字パターンの例を示す図、第３図は本発明を実施す
る文字認識装置の概略ブロック図、第４図はプロセサの
処理を示すフローチャート、第５図は文字パターンの高
さ頻度分布のグラフを示す図、第６図は高さ頻度のエン
トロピー分布のグラフを示す図である。 １……スキャナ、２……２値化回路、４……切り出し回
路、６……高さ検出回路、７……特徴抽出部、８……辞
書メモリ、９……マッチング回路、１２……プロセサ。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】文字パターンの特徴パラメータに対する正
   規化方法であって、複数の文字パターンのサイズの頻度
   分布を測定し、その頻度分布を規格化することにより頻
   度のエントロピー値を求め、該エントロピー値に基づい
   て手書き文字パターンと活字文字パターンの判別を行な
   い、手書き文字パターンと活字文字パターンとで正規化
   定数を切り換えることを特徴とする正規化方法。