JPH0652358A - 文字認識方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 本発明は、文字認識方法に関し、記録紙上に
記載された手書き文字或いは印刷文字の認識率の向上を
目的とするものである。 【構成】 記録紙上に記載された文字を読み取り、デジ
タル化した数値を記憶装置上に記録し、従来の文字認識
技術では認識不能とされた文字に関し、該読み取り文字
の外郭周辺部の特徴を抽出し、標準文字パターンの外郭
周辺部の特徴と比較照合する文字認識方法であって、該
読み取り文字パターンと全標準文字パターンの両者各々
について、二値文字画像領域の上下左右端の各々から、
文字構成要素である黒画素の最外郭位置を求め、該位置
を通過する一つの走査線上の、もしくは該位置の内側の
隣接要素を通過する複数の走査線上の同一行又は同一列
の該複数の要素の論理和により得られる、一次元二値画
像上の黒画素の連続をセグメントであるランとして特徴
抽出するように構成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、記録紙上に記載された
印刷或いは手書きの文字認識装置に関する。光学文字読
み取り装置（ＯＣＲ）等を用いて、地図や設計図面等を
電子計算機システムに入力しデータ処理を行う場合、文
字の認識率を向上させることが必要である。

【０００２】

【従来の技術】図５は、標準文字パターン重みデータで
あり、予め次の様な処理により求め、辞書として記憶装
置に準備されている。

【０００３】１．多数のサンプル帳票を読み取り、文字
画像データを収集する。 ２．同一文字の複数の画像を調べ、画像内の全ての画像
位置（Ｘ，Ｙ）について、各点が白である確率をもとめ
る。

【０００４】或る文字Ａの点（Ｘ，Ｙ）が白である確率
＝（文字Ａのサンプル画像中で、点（Ｘ，Ｙ）が白であ
るサンプル数）÷（文字の全サンプル数） ３．白である確率の高い点は、相対的に重みを高く設定
する。

【０００５】例：白である確率が９０％以上ならば、そ
の点の重みを３とする。 白である確率が８０％以上ならば、その点の重みを２と
する。 白である確率が７０％以上ならば、その点の重みを１と
する。

【０００６】白である確率が７０％未満ならば、その点
の重みを０とする。 また、図４は、標準文字パターン黒白マスクであり、図
５と同様に辞書として、即ち、標準文字パターン内の各
座標における黒（「１」）或いは白（「０」）のデータ
として、記憶装置に準備されている。

【０００７】図９は従来の文字認識方法を示す図であ
る。この図９に従って、従来技術を説明する。ここで、
入力文字パターンと標準文字パターンの両者の画像の大
きさは等しいものとする。

【０００８】処理ステップ１０１．入力装置（スキャ
ナ）により帳票を読み取り、予め指定されたフォーマッ
ト情報に従って一文字ずつ文字画像を所定の大きさで切
りだし、入力文字パターン黒白画素データを作成する。

【０００９】処理ステップ１０２．全標準文字パターン
との距離計算を行う為に、全標準文字数（Ｎ）を主記憶
装置上に記憶する． 処理ステップ１０３．距離の初期値として、 距離＝０ ； とする。

【００１０】処理ステップ１０４．処理ステップ１０１
で作成した入力文字パターン黒白画素データと図４の標
準文字パターン黒白マスクとを比較し、不一致画素に対
応する重みデータを図５の標準文字パターン重みデータ
より、取り出す。

【００１１】処理ステップ１０５．距離を計算する。新
距離は旧距離と重みの和である。即ち、不一致黒画素の
距離の総和を求める。 距離＝距離＋重み ； 処理ステップ１０６．該入力文字パターンの全画素につ
いて、距離計算を行ったどうかを判定し、距離計算が終
了していれば処理ステップ１０７へ、そうでなければ処
理ステップ１０５へ戻り、距離計算を行う。

【００１２】処理ステップ１０７．該入力文字パターン
と全標準文字パターン（個数はＮ個）との比較が終了し
たかどうかを判定し、終了していなければ、次の標準文
字パターンを取り出し、処理ステップ１０３へ戻り、終
了していれば、次の処理ステップ１０８へ進む。

【００１３】処理ステップ１０８．距離の小さい順に、
候補となる標準文字をソート（並べる）する。 処理ステップ１０９．一位候補の距離が閾値Ｄ（例え
ば、Ｄ＝１０）より小さい標準文字が存在するか確認す
る。存在すれば、次の処理ステップ１１０へ進む。存在
しなければ、処理ステップ１１２へ進み、認識不能とす
る。

【００１４】処理ステップ１１０．二位候補の距離と一
位候補の距離との差が閾値Ｅより大きいかどうか判定す
る。距離の差が閾値Ｅより大であれば、次の処理ステッ
プ１１１へ進む。距離の差が閾値Ｅと等しいか又は小さ
い場合には、処理ステップ１１２へ進む。

【００１５】処理ステップ１１１．該一位候補の標準文
字を認識文字とする。 処理ステップ１１２．認識不能となる。 以上詳細に述べた従来技術を要約すると、統計的に求め
た標準文字パターンの全体的特徴と、入力文字の全体的
特徴を比較し、差を求め、その差が第一の閾値Ｄより小
さく、且つ、二位候補との該差から一位候補との該差を
差し引いたものが第二の閾値Ｅより大きければ、該一位
候補の標準文字を認識文字とし、それ以外の場合を認識
不能とするものである。

【００１６】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記のような
従来の文字認識方法においては、文字全体の特徴を抽出
するため、文字の一部（例えば文字の周辺部）に特徴が
あっても、その局所的特徴は文字全体の距離計算の過程
で消失してしまい、二位候補の標準文字との距離と一位
候補の標準文字との距離の差が閾値Ｅ（例えばＥ＝２
０）より小さくなって、類似文字（０とＯ、８とＢ等）
の識別能力が低くなったり、文字画像の周辺部の「潰
れ」や「欠け」等が発生すると、入力文字と一位候補の
標準文字との距離が閾値Ｄ（例えばＤ＝１０）より大き
くなって、認識不能となるケースがあると言った問題が
あった。

【００１７】本発明はこのような点にかんがみて、文字
認識率の向上を図る手段を提供することを目的とするも
のである。

【００１８】

【課題を解決するための手段】図１は本発明の原理説明
図であって、上記の課題は、文字周辺部の特徴に着目し
た、下記の如くに構成された文字認識方法によって解決
される。

【００１９】記録紙上に記載された文字を読み取り、デ
ジタル化した数値を記憶装置上に記録し、該読み取り文
字の外郭周辺部の特徴を抽出し、標準文字パターンであ
るテンプレートの外郭周辺部の特徴と比較照合する文字
認識方法であって、該読み取り文字パターンと全標準文
字パターンの両者各々について、二値文字画像領域の上
下左右端の各々から、文字構成要素である黒画素の最外
郭位置を求め、該位置を通過する一つの走査線上の、も
しくは該位置の内側の隣接要素を通過する複数の走査線
上の、同一行又は同一列の該複数の要素の論理和により
得られる、一次元二値画像上の黒画素の連続をセグメン
トであるランとして特徴抽出し、そのランの位置情報、
長さ、個数の値を文字の特徴として認識し、該読み取り
文字パターンのその特徴と各標準文字パターンの特徴と
の差を各種距離とし、該各種距離の合計を総距離とし、
上下左右の各辺の総距離が閾値Ａ（例えばＡ＝１０）よ
り小さく、且つ、各辺の総距離の和が閾値Ｂ（例えばＢ
＝２０）より小さく、且つ、二位候補の標準文字パター
ンの各辺の総距離の和と一位候補の標準文字パターンの
各辺の総距離の和との差が閾値Ｃ（例えばＣ＝１０）よ
り大きい、該一位候補の標準文字パターンを認識文字と
するように構成する。

【００２０】

【作用】即ち、前述したよように、従来の文字認識方法
においては、文字全体の特徴を抽出するため、文字の一
部（例えば文字の周辺部）に特徴があっても、その局所
的特徴は文字全体の距離計算の過程で消失してしまい、
二位候補の標準文字との距離と一位候補の標準文字との
距離の差が閾値Ｅ（例えばＥ＝２０）より小さくなっ
て、類似文字（０とＯ、８とＢ等）の識別能力が低くな
ったり、文字画像の周辺部の「潰れ」や「欠け」等が発
生すると、入力文字と一位候補の標準文字との距離が閾
値Ｄ（例えばＤ＝１０）より大きくなって、認識不能と
なるケースがあると言った問題があった。

【００２１】このような問題に対しては、文字周辺部の
局所的特徴抽出を行えば文字認識率の向上が可能である
ことに着目したものである。

【００２２】

【実施例】以下本発明の実施例についてのべる。本発明
の文字認識方法は、前述の従来技術による文字認識を行
った後、認識不能となった文字について、該読み取り文
字の外郭周辺部の特徴を抽出し、全部の標準文字パター
ン（テンプレート）の外郭周辺部の特徴を抽出し、両者
の特徴を比較照合する文字認識方法である。

【００２３】すなわち、該読み取り文字パターンと全標
準文字パターンの二値文字画像領域の上下左右端の各々
から、文字構成要素（黒画素）の最外郭位置を求め、該
位置を通過する一つの走査線上の、もしくは該位置の内
側の隣接要素を通過する複数の走査線上の同一行（列）
の該複数の要素の論理和により得られる、一次元二値画
像上の黒画素の連続をセグメント（ラン）として特徴抽
出し、該入力文字の外郭周辺部のランの行、列、長さ、
個数の四種の値を入力文字の特徴抽出結果図６として纏
め、該標準文字パターンの外郭周辺部のランの行、列、
長さ、個数の四種の値を標準文字の特徴抽出結果図７と
して纏め、該入力文字パターンとの照合を以下のように
行う。これを、図２及び図３の本発明の文字認識方法
（１），（２）に沿って説明する。

【００２４】図１は、従来方法では「８」か「Ｂ」か識
別出来ない文字画像とする。この画像を例にとって、本
発明の実施例を以下に述べる。 ．上下左右端から、行或いは列に沿って走査し、入力
文字の黒画素の最外郭位置を見つける。この例では、上
端は「０」より開始して「１」行目、下端は「０」より
開始して「２２」行目、左端は「０」より開始して
「１」列目、右端は「０」より開始して「１４」列目と
なる。

【００２５】（図２処理ステップ１１２） ．最外郭位置と、同位置の一画素内側の２ラインの論
理和をとり、ランを抽出する。抽出した結果を図６に示
す。

【００２６】（図２処理ステップ１１３） ．図６を入力特徴として、図７に示す「８」及び図７
１に示す「Ｂ」の入力特徴と各々比較照合する。

【００２７】ａ）．上下左右端の各々について、以下の
ように距離をもとめる。 ｂ−１）．距離 ＝ ０ とする。（図２処理ステップ
１１４） ｂ−２）．最外郭の行或いは列について、 ｜標準文字パターンの特徴値−入力文字パターンの特徴値｜を 距離に加算する。（図２処理ステップ１１５） 入力文字「８」の上端の黒画素が最初に現れる行は、図６より １ 入力文字「８」の下端の黒画素が最初に現れる行は、図６より ２２ 入力文字「８」の左端の黒画素が最初に現れる列は、図６より １ 入力文字「８」の右端の黒画素が最初に現れる列は、図６より １４ 標準文字パターン「８」の上端の黒画素が最初に現れる行は、 図７より １ 標準文字パターン「８」の下端の黒画素が最初に現れる行は、 図７より ２２ 標準文字パターン「８」の左端の黒画素が最初に現れる列は、 図７より １ 標準文字パターン「８」の右端の黒画素が最初に現れる列は、 図７より １４ 従って、入力文字「８」と、標準文字パターン「８」との上下 左右端の四種の距離は、０となる。

【００２８】 同様に、標準文字パターン「Ｂ」との上下左右端の四種の距離 を次にもとめる。 標準文字パターン「Ｂ」の上端の黒画素が最初に現れる行は、 図８より １ 標準文字パターン「Ｂ」の下端の黒画素が最初に現れる行は、 図８より ２２ 標準文字パターン「Ｂ」の左端の黒画素が最初に現れる列は、 図８より １ 標準文字パターン「Ｂ」の右端の黒画素が最初に現れる列は、 図８より １４ 従って、入力文字「８」と、標準文字パターン「Ｂ」との上下 左右端の四箇所の距離は、０となる。

【００２９】ｂー３）．標準文字パターンパターンのラ
ンの個数と、入力文字パターンのランの個数との差の絶
対値が ０なら・・・・ｂー４）へ １なら・・・・ｂー５）へ ２以上なら・・ｂー６）へ 入力文字「８」のランの個数は図６より、各々次の様に
なる。

【００３０】 上端のランの個数 １ 下端のランの個数 １ 左端のランの個数 ２ 右端のランの個数 ２ 標準文字パターン「８」のランの個数は、図７より、各
々次の様になる。

【００３１】 上端のランの個数 １ 下端のランの個数 １ 左端のランの個数 ２ 右端のランの個数 ２ 従って、入力文字「８」のランの個数と、標準文字パタ
ーン「８」のランの個数との差は、上下左右端の四箇所
で０となり、ｂ−４）へ進む。

【００３２】標準文字パターン「Ｂ」のランの個数は、
図８より、各々次の様になる。 上端のランの個数 １ 下端のランの個数 １ 左端のランの個数 １ 右端のランの個数 ２ 従って、入力文字「８」のランの個数と、標準文字パタ
ーン「Ｂ」のランの個数との差は、上下右端の三種で０
となり、ｂ−４）へ進み、左端の時のみ、ｂ−５）へ進
む。

【００３３】ｂー４）．各ランの開始位置と長さの各々
について、｜標準文字パターンの特徴値─入力文字の特
徴値｜を距離に加算する。（図２処理ステップ１１５） 入力文字「８」のランの開始位置は、図６より、上端で
３、下端で２、左端で３，１１、右端で３，１１であ
る。

【００３４】標準文字パターン「８」のランの開始位置
は、図７より、上端で３、下端で２、左端で３，１１、
右端で３，１１である。従って、入力文字「８」の開始
位置と 標準文字パターン「８」の開始位置との差の絶
対値は０となる。

【００３５】入力文字「８」のランの長さは、図６よ
り、上端で１０、下端で１４、左端で５，１１、右端で
５，１１である。標準文字パターン「８」のランの長さ
は、図７より、上端で１０、下端で１２、左端で５，１
１、右端で５，１１である。

【００３６】従って、入力文字「８」の長さと、標準文
字パターン「８」の長さとの差の絶対値は２となる。標
準文字パターン「Ｂ」のランの開始位置は、図８より、
上端で３、下端で２、右端で３，１１である。

【００３７】従って、入力文字「８」の開始位置と 標
準文字パターン「Ｂ」の開始位置との差の絶対値は上下
右端の三箇所で０となる。標準文字パターン「Ｂ」のラ
ンの長さは、図８より、上端で１０、下端で１４、右端
で５，１１である。

【００３８】従って、入力文字「８」のランの長さと、
標準文字パターン「Ｂ」のランの長さとの差の絶対値は
上下右端の三箇所で０となる。

【００３９】ｂ−５）．入力文字のランの個数 ＜ 標
準文字のランの個数 なら標準文字のランを一つ取り除
いて、ランの個数を同じくして、ｂー４）と同様に距離
を求め、取り除いたランの長さを距離に加算する。

【００４０】この計算を、取り除く全ての場合について
おこない、距離最小のケースをこの辺の距離とする。
（図３処理ステップ１２７〜１２９） 入力文字のランの個数 ＞ 標準文字のランの個数 な
ら逆に、入力文字のランを一つ取り除いて、同様の計算
を行う。（図３処理ステップ１３０〜１３２） 入力文字「８」の左端のランの個数２ ＞ 標準文字パ
ターン「Ｂ」の左端のランの個数１であるから、 イ．まず入力文字「８」の左端のランのうち、開始位置
が３であるランを取り除いて距離計算をおこなう。

【００４１】残ったランの開始位置は１１であり、長さ
は１１であり、標準文字パターン「Ｂ」の開始位置は２
であり、長さは２０であるから、開始位置の差の絶対値
は９となり、長さの差の絶対値は９となる。

【００４２】又、取り除いたランの長さは５であるか
ら、この場合の距離は９＋９＋５＝２３となる。 ロ．次に、入力文字「８」の左端のランのうち、開始位
置が１１であるランを取り除いて距離計算をおこなう。

【００４３】残ったランの開始位置は３であり、長さは
５であり、標準文字パターン「Ｂ」の開始位置は２であ
り、長さは２０であるから、開始位置の差の絶対値は１
となり、長さの差の絶対値は１５となる。

【００４４】又、取り除いたランの長さは１１であるか
ら、この場合の距離は１＋１５＋１１＝２７となる。イ
の距離２３とロの距離２７を比較すると、イの距離２３
が小さいことから、距離２３が採用される。

【００４５】ｂー６）．認識不能として、距離に大きな
値を加算する。上記の例では、このｂ−６）の処理に進
むことは無い。 ｃ）．次の３つの条件を満足する一位候補の標準文字が
あれば、認識結果として出力する。

【００４６】上下左右端の各辺の総距離 ＜
閾値Ａ（例：１０） 各辺の総距離の和 ＜ 閾値Ｂ
（例：２０） （二位候補の距離─一位候補の距離） ＞ 閾値Ｃ
（例：１０） この例では、入力文字と標準文字「８」との各辺の総距
離は、 上端 ： ０ 下端 ： ２（ランの長さが異なる。）〔前記ｂ−４）
の処理参照。〕 左端 ： ０ 右端 ： ０ であり、各辺の総距離の和は２となる。一方、入力文字
と標準文字「Ｂ」との各辺の総距離は、 上端 ： ０ 下端 ： ０ 左端 ： ２３（ランの個数、開始位置、長さがことな
る。） 〔前記のｂ−５）の処理参照。〕 右端 ： ０ となり、各辺の総距離の和は２３となる。

【００４７】従って、閾値Ａ，Ｂ，Ｃを各々１０，２
０，１０とするとき、上記の条件を満足するので、この
入力文字は「８」と認識される。

【００４８】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように本発明に
よれば、従来認識不能とされる次のようなケース １．類似文字（０とＯ、８とＢ等）の識別能力が低いた
め、認識結果を特定できず認識不能となる。

【００４９】２．文字画像の周辺部の「潰れ」や「欠
け」等が発生すると、閾値Ｄより距離の小さい候補が存
在しないケースがあり、認識不能となる。で、文字の識
別が可能となり、文字認識率の向上という工業的効果が
ある。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の原理説明図

【図２】 本発明の文字認識方法（１）

【図３】 本発明の文字認識方法（２）

【図４】 標準文字パターン黒白マスク

【図５】 標準文字パターンの重みデータ

【図６】 入力文字周辺部の特徴抽出結果

【図７】 標準文字パターン（「８」）の周辺部の特徴
抽出結果

【図８】標準文字パターン（「Ｂ」）の周辺部の特徴抽
出結果

【図９】 従来の文字認識方法

【符号の説明】

１０・・・・入力文字パターン黒白データ １１・・・・上端周辺部黒画素 １２・・・・右
端周辺部黒画素 １３・・・・下端周辺部黒画素 １４・・・・左
端周辺部黒画素 １０１〜１３２・・・・処理ステップ

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 記録紙上に記載された文字を読み取り、
   デジタル化した数値を記憶装置上に記録し、該読み取り
   文字の外郭周辺部の特徴を抽出し、標準文字パターンで
   あるテンプレートの外郭周辺部の特徴と比較照合する文
   字認識方法であって、 該読み取り文字パターンと全標準文字パターンの両者各
   々について、二値文字画像領域の上下左右端の各々か
   ら、文字構成要素である黒画素の最外郭位置を求め、 該位置を通過する一つの走査線上の、もしくは該位置の
   内側の隣接要素を通過する複数の走査線上の、同一行又
   は同一列の該複数の要素の論理和により得られる、 一次元二値画像上の黒画素の連続をセグメントであるラ
   ンとして特徴抽出し、該読み取り文字パターンのランと
   全標準文字パターンのランとを比較照合することを特徴
   とする文字認識方法。
2. 【請求項２】 請求項１において、文字の外郭周辺部の
   黒画素の連続であるランの位置情報、長さ、個数の値を
   文字の特徴として認識することを特徴とする文字認識方
   法。
3. 【請求項３】 請求項１において、文字の外郭周辺部の
   ランの位置情報、長さ、個数について、該読み取り文字
   パターンの値と各標準文字パターンの値との差を各種距
   離とし、該各種距離の合計を総距離とし、 上下左右の各辺の総距離が閾値Ａより小さく、 且つ、各辺の総距離の和が閾値Ｂより小さく、 且つ、二位候補の標準文字パターンの各辺の総距離の和
   と一位候補の標準文字パターンの各辺の総距離の和との
   差が閾値Ｃより大きい、 該一位候補の標準文字パターンを認識文字とすることを
   特徴とする文字認識方法。