JPH07287740A - 文字認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 文字認識装置における大分類処理の距離計算
時間を短縮し、入力文字画像がノイズ等を含んでいる場
合も正確に認識できることを目的とする。 【構成】 １次分類装置２に入力された文字画像は、文
字画像格納メモリ４に一旦格納される。文字画像格納メ
モリ４に格納されたデータは、細線化回路５にて細線化
処理が行なわれる。細線化された文字画像は、細線化回
路５から交点検出回路６へ出力される。交点検出回路６
は、入力画像の画素ごとに交点か否かの判定を行う。交
点であると判定したならば、交点検出回路６内のカウン
タをカウントアップすることによって交点数を計数す
る。候補選択回路７は、交点検出回路６から入力した交
点数をもとに、特徴量辞書８から該当する交点をもつ複
数の文字コードを認識結果として２次分類装置へ出力す
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、入力文字画像の特徴か
ら複数の文字コード群を１次分類候補として出力する大
分類を用いる文字認識装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来公知の文字認識装置としては、入力
文字画像と辞書登録された文字画像との特徴量の距離計
算により距離の小さな幾つかの文字候補を選択して大分
類するものがある。特に、特開昭５９−１００９９０号
には走査線と方向コードとの交差回数と、その交差位置
からなるストローク交差特徴を用いるパターン認識装置
が記載されている。特開昭６３−１２６０８２号、特開
昭６３−１３１２８７号には、黒から白又は白から黒へ
変化する境界部の画素の個数を用いる文字認識方式が記
載されている。特開平１−２３３６７８号には、特徴量
の特徴成分毎のばらつきを基に特徴量の中から認識候補
文字相互の違いを示すのに適した特徴成分を用いる文字
認識装置が記載されている。特開平４−８８５９２号に
は、黒画素及びストロークの分布の特性量の累積値を用
いた文字認識方式が記載されている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来に
おいては、入力文字画像の特徴量と辞書登録された文字
画像との特徴量の距離計算により距離の小さな幾つかの
文字候補を大分類し選択して出力していたので、大分類
での計算量が多く処理時間を要するという欠点があっ
た。そこで、この発明は、大分類での距離計算時間を短
縮し、大分類を高速化することを課題とする。一般的
に、高速化を行うと、認識率が低くなるという傾向があ
る。そこで、本発明では、高速化してもノイズを含んだ
文字画像等に対して正確な文字認識を行えるようにする
ことをもさらに課題とする。

【０００４】

【課題を解決するための手段】第１の発明である文字認
識装置は、入力された文字画像を細線化する細線化手段
と、前記細線化手段により細線化された文字画像の交点
を計数する交点計数手段と、交点数毎に候補となる複数
の文字コード候補を登録した分類辞書と、前記交点計数
手段により計数された交点数に基づいて前記分類辞書に
登録された複数の文字コード候補を選択する候補選択手
段とを備える。第２の発明である文字認識装置は、第１
の発明である文字認識装置の前記交点計数手段が、対象
とする画素とは第１の距離にある周辺画素を走査し黒画
素から白画素又は白画素から黒画素への反転を計数し、
その反転回数が一定の閾値以上である場合は、前記第１
の距離より大である第２の距離にある周辺画素を走査し
黒画素から白画素又は白画素から黒画素への反転を計数
し、その反転回数に基づいて交点であるか否かを判定
し、交点を計数する。第３の発明である文字認識装置
は、第１の発明である文字認識装置の前記交点計数手段
が、対象とする画素の座標とそれまでに交点と判定した
画素の座標との距離に基づいて前記対象とする画素が交
点であるか否かを判定し、交点を計数する。

【０００５】

【作用】入力文字画像を、細線化手段により細線化し交
点を求めやすくする。そして、その細線化された画像を
用いて交点計数手段により入力文字画像の交点数を求め
る。候補選択手段がこの交点数を受け取り、特徴量辞書
より複数の候補文字コードを選択し２次分類手段へ出力
する。２次分類手段では、複数の候補文字コードの中か
ら最終的な文字認識を行う。このとき、候補選択手段で
は距離計算を行う必要がないので、処理スピードを向上
させることができるものである。

【０００６】

【実施例】

（第１実施例）図１は、本発明の第１実施例である文字
認識装置の全体構成図である。認識が行われる文字画像
は、実際の紙文書をスキャナで読み込むことにより、前
処理装置１に入力される。スキャナで読み込むことの他
に、ハードディスク等の記憶媒体にファイルとして既に
記憶されている文字画像ファイルを読み込むことによ
り、又はネットワーク等による通信等で前処理装置１に
入力することも可能である。

【０００７】まず入力された文字画像は、前処理装置１
において、ノイズ除去やスムーシング等の一般的に文字
認識における入力画像に対する補正処理が行われる。こ
の前処理された文字画像は、前処理装置１から１次分類
装置２および２次分類装置３へ入力し、それぞれの分類
装置において固有の特徴量が求められ、それぞれの処理
がされる。

【０００８】図２は１次分類装置２の内部構成図を示
す。この１次分類装置２に入力された文字画像は、文字
画像格納メモリ４に一旦格納される。文字画像格納メモ
リ４に格納されたデータは、細線化回路５にて細線化処
理が行なわれる。この細線化手法としては、大沢裕ほ
か”図面の認識と理解”，昭晃堂，ｐ．４５に詳しい。
細線化された文字画像は、細線化回路５から交点検出回
路６へ出力される。交点検出回路６は、入力画像データ
を画素ごとに交点か否かの判定を行う。その順序は１ラ
イン内は主走査順、ライン単位は副走査順である。そし
て、交点であると判定したならば交点検出回路６内の図
示していないカウンタをカウントアップすることによっ
て交点数を数える。交点か否かの判定は、第１実施例で
は、３×３のマスクパターンを用いている。つまり、交
点となり得る３×３のマスクパターンを全て予め用意し
ておき、パターンマッチングにて交点か否かの判定を行
っているのである。

【０００９】例えば図３（ａ）に示すような”Ａ”とい
う文字画像が１次分類装置２の文字画像格納メモリ４へ
入力された場合、細線化回路５にて図３（ｂ）のように
細線化される。その後、図３（ｂ）の画像データを交点
検出回路６へ入力し、図３（ｃ）に示すように画像”
Ａ”の交点が検出される。図３（ｃ）では、黒く塗りつ
ぶされた位置（座標）が交点を示している。検出された
交点は、交点検出回路６内でカウントされ、その値は交
点情報として候補選択回路７へ出力される。図３（ａ）
の文字画像”Ａ”の場合、交点情報として”２”を候補
選択回路７へ出力される。候補選択回路７は、交点検出
回路６から入力した交点数をもとに、特徴量辞書８から
該当する交点をもつ文字コードを認識結果として２次分
類装置３へ出力する。

【００１０】図４は、特徴量辞書８に格納されているデ
ータの様子を示したものである。特徴量辞書８は、交点
数ごとに登録語である文字コード情報を格納している。
図４にもあるように、例えば交点数”０”に対しては、
登録語として、”一”、”二”等があること、交点数”
１”に対しては、登録語として、”十”、”Ｂ”等があ
ること、交点数”２”に対しては、登録語として、”
五”、”Ａ”等があることを示している。

【００１１】２次分類装置３は、前処理装置１から入力
した文字画像からある特徴量（たとえばメッシュ特徴
量、電子通信学会技術研究報告Ｖｏｌ．７８， Ｎｏ．
４９，ＰＲＬ７９−１３， 「マルチフォント印刷漢字
の分類」， １９７８年６月１９日発行）を求め、１次
分類装置２の候補選択回路７から入力した複数の候補文
字コードの２次分類装置３内にある特徴量辞書の特徴量
との距離計算を行う。そして、最も距離値の小さかった
特徴量の文字コード１個を、認識結果として出力する。
または、距離値の小さかった上位ｎ個の文字コードを、
認識結果として出力することもできる。なお、ｎは自然
数である。

【００１２】（第２実施例）本発明における第２実施例
を説明する。全体構成は実施例１にて説明した図１と同
じ構成である。図５、図６、図７をもとに本発明を説明
する。１次分類装置２内で、第１実施例にて説明した図
２と同一のものは、同じ符号を付している。特徴量辞書
５８の内容が図２の特徴量辞書８と異なる。

【００１３】例えば、オリジナル画像に対するノイズ、
かすれ、又は文字の書体等による入力画像の変動等によ
り図６（ａ）に示す”Ａ”という文字画像が１次分類装
置２へ入力されたとき、細線化回路５にて図６（ｂ）の
ように細線化される。その後、図６（ｂ）の画像データ
は交点検出回路６へ入力され、図６（ｃ）に示すように
画像”Ａ”の交点が検出される。図６（ｃ）では、黒く
塗りつぶされた位置（座標）が交点を示している。検出
された交点は、交点検出回路６内で図示しないカウンタ
でカウントされ、その値は、交点情報として候補選択回
路７へ出力される。図６（ａ）の文字画像”Ａ”の場合
は、交点情報として”１”を候補選択回路７へ出力され
る。候補選択回路７は、交点検出回路６から入力した交
点情報である交点数をもとに、画像の変動に備えて登録
語である文字コードを複数の交点数に登録した特徴量辞
書５８から該当する交点を持ついくつかの文字コードを
認識結果として２次分類装置３へ出力する。

【００１４】図７は、特徴量辞書５８に格納されている
辞書の様子を示したものである。特徴量辞書５８は、交
点数ごとの文字コード情報を格納している。特徴量辞書
５８が特徴量辞書８と異なる点は、同じ登録語を異なる
交点数として複数登録されていることである。これは、
交点数が変動することを予め統計的手法により求めてお
き、複数の交点数に登録することによって特徴量辞書５
８を作成しておく。または、経験的に求めた交点数の変
動を考慮して特徴量辞書５８を作成しておくことも可能
である。例えば、“Ａ“という文字は書き順からも交点
数は１又は２となる可能性が高い。これによって、文字
コード“Ａ“は交点数０と交点数１に登録されるのであ
る。

【００１５】２次分類装置３は、前処理装置１から入力
した文字画像からある特徴量（たとえばメッシュ特徴
量）を求め、１次分類装置２の候補選択回路７から入力
した複数の候補文字コードの２次分類装置３内にある特
徴量辞書の特徴量との距離計算を行う。そして最も距離
値の小さかった（または上位ｎ個の）特徴量の文字コー
ドを、認識結果として出力する。

【００１６】（第３実施例）第３の実施例を説明する。
全体の動作は、第１実施例又は第２実施例と同様であ
る。相違する箇所は交点検出回路６であり、以下、その
動作を図８〜図１１をもとに説明する。

【００１７】第１実施例及び第２実施例では、注目画素
が交点であるか否か判定するとき、パターンマッチング
にて行うようにしている。このようにすると、マスクの
大きさが５×５画素のときに非常に多くのパターンと比
較する必要がある。つまり、５×５画素内であらゆる交
点のパターンをマスクとして用意し、そのマスクと文字
画像との比較が必要になるからである。また、マスクの
大きさが３×３画素では、交点と判定できないパターン
がある。つまり、３×３画素ほどの大きさのマスクで
は、判定できる視点が狭いため、交点となるべき点を交
点でないと判定したり、その逆があるからである。

【００１８】図８は、細線化回路５、交点検出回路６及
び候補選択回路７がそれぞれバスにつながれた構成と、
交点検出回路６内の構成を示す。細線化された画像デー
タは、細線化回路５から交点検出回路６内のメモリ７７
に格納される。ＣＰＵ７６は、各画素データを順に交点
であるか否かを判定する。もしある画素が交点であるの
なら、その画素からは３方以上に線（画素）が伸びてい
るはずである。交点は、２つの線の交わりによって生じ
るからである。ＣＰＵ７６は３方以上に線（画素）が伸
びているかを調べるため、次の動作を行う。この動作を
示すフローチャートを図１１に示す。

【００１９】ステップＳ１にて、ＣＰＵ７６は、ＣＰＵ
７６内の図示しないレジスタ１を”０”に設定する。こ
のレジスタ１は、交点数をカウントするためのものであ
る。

【００２０】ステップＳ２にて、交点であるか判定する
必要のある画素の周辺５×５画素のデータをＣＰＵ７６
内の図示しないレジスタ２に格納する。５×５画素の各
画素に図９（ｂ）のように符号を付けたとき、ＣＰＵ７
６のレジスタ２内の様子を図１０に示す。つまり、５×
５画素の周辺画素の左上から順に右方向へ走査し、そし
て１行終了したならば次の行を同様に走査した画素の値
が、ＣＰＵ７６内の図示しないレジスタ２に最下位ビッ
トから順に格納されるのである。ｄ１３が対象とする画
素となる。もちろん、この順番は逆であってもよく、そ
の開始画素は５×５画素（ｄ１〜ｄ２５）であればどれ
でもよい。

【００２１】ステップＳ３にて、ＣＰＵ７６内の図示し
ないカウンタの値を”０”に設定する。このカウンタ
は、ステップＳ５にて、対象とする画素の周辺３×３画
素の”０”から”１”（または”１”から”０”のどち
らか）へ変化した回数をカウントするものである。

【００２２】ステップＳ４にて、ＣＰＵ７６は対象とす
る画素（図９（ａ）では、ｄ１３の画素）の周辺３×３
画素の値を順に走査するため、その走査の開始点を定め
る。例えば、左上の画素であるｄ７とする。もちろん、
対象とする画素の周辺３×３画素であれば、どの画素で
あってもよい。ステップＳ５にて、ＣＰＵ７６内のレジ
スタ２内のビットを、ｄ７→ｄ８→ｄ９→ｄ１４→ｄ１
９→ｄ１８→ｄ１７→ｄ１２→ｄ７の順で調べる。この
ときアクセスした画素が”０”から”１”（または”
１”から”０”のどちらか）に変わったならば、ＣＰＵ
７６内のカウンタを＋１増加する。つまり、白画素から
黒画素（または黒画素から白画素）に変化することは線
を横切ったとみなして、その線をカウントすることにな
る。

【００２３】ステップＳ６では、各画素を調べ終わった
とき、カウンタの値が３以上であるか否かを判断する。
そして、カウンタの値が３以上であるならば、ステップ
Ｓ７以降の第２段階の調査を行う。カウンタの値が２以
下のとき、その画素は交点でなかったと判定し、ステッ
プＳ１２へ進み、次の画素が交点であるか否かの判定を
繰り返す。

【００２４】カウンタの値が３以上のとき、ＣＰＵ７６
は第２段階として、ステップＳ７にてカウンタを０に再
設定する。このカウンタは、この第２段階の調査では、
ステップＳ９にて、対象とする画素の周辺５×５画素
の”０”から”１”（または”１”から”０”のどちら
か）へ変化した回数をカウントするものである。ステッ
プＳ８にて、対象となっている画素の図９（ｂ）に示す
ように、周辺５×５画素の左上の画素であるｄ１を開始
点とする。もちろん、開始点の位置は５×５画素の周辺
画素であればどこでもよい。

【００２５】次に，ステップＳ９にて、周辺５×５画素
の隣り合う画素を順にアクセスする（ｄ１→ｄ２→ｄ３
→ｄ４→ｄ５→ｄ１０→ｄ１５→ｄ２０→ｄ２５→ｄ２
４→ｄ２３→ｄ２２→ｄ２１→ｄ１６→ｄ１１→ｄ６→
ｄ１）。ＣＰＵ７６はステップＳ５と同様に画素がどち
らかに反転する数をカウントする。ステップＳ１０に
て、ステップＳ６と同様にカウンタの値が３以上である
か否かを判断する。

【００２６】そして、ステップＳ１１にて、ステップＳ
１０の判断がＹｅｓであれば、レジスタ１の値を＋１増
加する。つまり、ステップＳ９の第２段階でのカウンタ
の値が３以上であれば、対象画素は交点であったとして
レジスタ１の値を＋１増加するのである。また、ステッ
プＳ１０の判断がＮｏであれば、カウンタの値が２以下
であれば、対象画素は交点でなかったとし、ステップＳ
１２へ進み、次の画素が交点であるか否かの判定を繰り
返す。

【００２７】ステップＳ１１の処理後、ステップＳ６の
判断がＮｏの場合又はステップＳ１０の判断がＮｏの場
合、ステップＳ１２へ進み、次の画素の判定を開始す
る。以上の処理をすべての画素について行い（または文
字画像の最も外側の画素は省略してもよい）、トータル
の交点数、つまり、レジスタ１の値を候補選択回路７へ
送る。

【００２８】（第４実施例）第４実施例を説明する。原
画像では２直線のみが交わっているにもかかわらず、画
像にノイズが混入した場合及び細線化処理の影響で、図
１４の様に２つの交点が出現することがある。つまり、
実際の交点は１個であるが、第３実施例では２個の交点
があると判断してしまう問題がある。この場合、２個の
交点はその交点間の距離が近いことが特徴である。そこ
で、この特徴を利用して第４実施例では本問題を解決す
るものである。つまり、交点の可能性のあるものの周辺
に既に交点と判断されたものがあるか否かを調べ、あれ
ばその点は交点ではないとし、なければその点は交点で
あると判断するのである。ここで、周辺とは対象画素を
中心とした２画素以内であって既に判断された画素を示
す。もちろん、周辺２画素ではなく、それ以上であって
もよい。ただし、この周辺の距離を大きくしてしまう
と、近くにある交点を１つとしてしまうことがありえ
る。そこで、１２画素／ｍｍの解像度程度では、周辺２
画素が最もよい。この周辺２画素の場合のフローチャー
トを図１２、図１３に示す。

【００２９】ここで、バッファ０、バッファ１、バッフ
ァ２とは、対象となる文字画像の１行（水平方向）分の
交点情報を記憶できるラインバッファである。バッファ
０は、対象画素がある行の交点情報を記憶し、バッファ
１は、対象画素がある行の１行前の交点情報を記憶し、
バッファ２は、対象画素がある行の２行前の交点情報を
記憶するようになっている。

【００３０】ステップＳ２１では、先ず初期設定とし
て、行方向で１行前／２行前の交点情報を格納するバッ
ファ１とバッファ２に、データが格納されていないこと
を示すためのＮＵＬＬコードを入れる。また、直前に発
見された交点座標のｘ座標を記憶するｘ１座標レジスタ
に初期値“１“を設定し、同様に直前に発見された交点
座標のｙ座標を記憶するｙ１座標レジスタに初期値“１
“を設定する。対象となる画素のｙ座標を記憶するｙ０
座標レジスタに初期値“１“を設定する。

【００３１】ステップＳ２２では、行方向の初期設定を
行う。つまり、交点かを判断した結果を格納するバッフ
ァ０内の全てにＮＵＬＬコードを入れ、対象画素である
ｘ座標の値を格納するｘ０座標レジスタに“１“を設定
する。ステップＳ２３では、ｘ０座標レジスタ、ｙ０座
標レジスタにより示される対象画素の画素データを入力
する。

【００３２】ステップＳ２４では、実施例３の文字認識
装置の手法、つまり図１１のステップＳ２からステップ
Ｓ１１までの処理により、交点の可能性があるか否か判
断する。そして、ここで、実施例３の文字認識装置の手
法と相違する点は、交点の可能性があると判断した場合
はバッファ０内の現在のｘ０座標レジスタの値が示す箇
所に交点であることを示す“１“を記入することであ
る。これは、実施例３では交点として判断するが、細線
化処理の影響で実際は交点でないものも検出してしまう
ことを排除するための準備的な処理である。そして、交
点の可能性があると判断されたならステップＳ２５の処
理を行い、交点でないならステップＳ２１０の処理を行
う。

【００３３】ステップＳ２５では、対象画素が交点の可
能性のあるとき、現在の対象画素の垂直方向であるｙ座
標の値を保持するｙ０座標レジスタの値から直前に検出
した交点の垂直方向であるｙ座標の値を保持するｙ１座
標レジスタの値の差を求め、２行前までに交点があった
か否かを判断する（（ｙ０−ｙ１）≦２）。その結果の
値が２より大きければ（つまり、ステップＳ２５の判断
結果がＮｏの場合）、対象画素の周辺に交点はないと判
断し、ステップＳ２１５へ進む。つまり、この場合は、
ステップＳ２４で交点の可能性のある画素は真の交点で
あると判断されたのである。一方、その結果の値が２以
下であれば（つまり、ステップＳ２５の判断結果がＹｅ
ｓの場合）、対象画素の周辺に交点がある可能性がある
のでステップＳ２６の処理を行う。

【００３４】ステップＳ２１５では、現在の対象画素の
ｘ座標であるｘ０座標レジスタの値をｘ１座標レジスタ
に転記し、そして対象画素のｙ座標であるｙ０座標レジ
スタの値をｙ１座標レジスタに転記する。つまり、現在
の対象画素は交点であると判断したので、次の対象画素
を判定する場合には、現在の対象画素が直前の交点とな
る。そして、ステップＳ２１０の処理へ進む。

【００３５】ステップＳ２６では、現在の対象画素の水
平方向であるｘ座標の値を保持するｘ０座標レジスタの
値から直前に検出した交点の水平方向であるｘ座標の値
を保持するｘ１座標レジスタの値の差を求め、２画素前
までに交点があったか否かを判断する（（ｘ０−ｘ１）
≦２）。その結果の値が２より大きければ（つまり、ス
テップＳ２６の判断結果がＮｏの場合）、ステップＳ２
７の処理を行う。その結果の値が２以下であるときは
（つまり、ステップＳ２６の判断結果がＹｅｓの場
合）、対象画素の周辺２画素以内に交点が他にもあるの
で、ｘ０，ｙ０座標で示される対象画素は交点ではない
と判断し、ステップＳ２９の処理を行う。

【００３６】ステップＳ２７では、１行前の水平方向の
交点情報を保持しているバッファ１内を調べ、対象座標
の水平方向の前後２画素に交点があるか否かを判断す
る。つまり、バッファ１内の対象座標のｘ座標に対応す
る前後２画素（つまり５画素）に１があるか否かを調べ
る。１が無かった場合（つまり、ステップＳ２７の判断
結果がＮｏの場合）は、１行前の行には交点が無かった
と判断してステップＳ２８の処理を行う。１があった場
合（つまり、ステップＳ２７の判断結果がＹｅｓの場
合）は、１行前の行の２画素以内に交点が他にもあるの
で、ｘ０，ｙ０座標の画素データは交点ではないと判断
し、ステップＳ２９の処理を行う。

【００３７】ステップＳ２８では、２行前の水平方向の
交点情報を保持しているバッファ２内を調べ、対象座標
の水平方向の前後２画素に交点があるか否かを判断す
る。つまり、バッファ２内の対象座標のｘ座標に対応す
る前後２画素（つまり５画素）に１があるか否かを調べ
る。１が無かった場合（つまり、ステップＳ２８の判断
結果がＮｏの場合）は、２行前の行には交点が無かった
と判断（つまり、対象画素の周辺には交点は無く、対象
画素が交点である）しステップＳ２１５の処理へ進む。
バッファ２内に１があった場合（つまり、ステップＳ２
８の判断結果がＹｅｓの場合）は、２行前の行の２画素
以内に交点が他にもあるので、ｘ０，ｙ０座標の画素デ
ータは交点ではないと判断し、ステップＳ２９の処理を
行う。

【００３８】ステップＳ２１５では、前記したステップ
Ｓ２５でＮｏの場合と同様にする。現在の対象画素のｘ
座標であるｘ０座標レジスタの値をｘ１座標レジスタに
転記し、そして対象画素のｙ座標であるｙ０座標レジス
タの値をｙ１座標レジスタに転記する。つまり、現在の
対象画素は交点であると判断したので、次の対象画素を
判定する場合には、現在の対象画素が直前の交点とな
る。そして、ステップＳ２１０の処理へ進む。

【００３９】ステップＳ２９では、現在の対象画素であ
るｘ０，ｙ０座標で示される画素は交点でないと判断
し、バッファ０内の現在のｘ０座標レジスタの値が示す
箇所に交点ではないことを示すＮＵＬＬデータを入れ
る。このように設定し直すのは、ステップＳ２４にて交
点である可能性があると判断され該当箇所に“１“が設
定されていたからである。ステップＳ２１０では、次の
画素を判定するため、ｘ０座標レジスタの値を更新、１
カウントアップする。

【００４０】ステップＳ２１１では、ｘ０座標レジスタ
の値が画像の水平方向の長さより大きくなったか否かを
判断する。すなわち、水平方向の処理が終了したかを判
断することになる。もし終了していなければステップＳ
２３の処理へ戻り、終了していればステップＳ２１２の
処理を行う。ステップＳ２１２では、次の行に移るた
め、ｙ０座標レジスタの値を更新、つまり１カウントア
ップする。ステップＳ２１３では、ｙ０座標の値が画像
の垂直方向の長さより大きくなったかを否かを判断す
る。すなわち、全部の処理が終了したかを判断すること
になる。もし終了していなければステップＳ２１４の処
理を行い、終了していれば処理を終える。ステップＳ２
１４では、バッファ２にバッファ１を、バッファ１にバ
ッファ０のデータを転記し、次の行の判定の準備を行
う。そして、ステップＳ２２の処理へ戻る。

【００４１】第４実施例によって、画像のノイズ又は細
線化処理の影響により本来１個の交点が２個の交点とな
ってしまうことを防止し、文字認識率の向上が図られて
いる。

【００４２】

【発明の効果】以上述べたように、この発明によれば、
入力した文字画像の特徴である交点数を求めれば、辞書
に登録された複数の文字と距離計算を行わないで複数の
候補を選択でき、全ての文字候補との距離計算を行わな
くてもよいので、候補を高速に抽出できるという効果を
奏する。また、かすれが発生する等の認識しようとする
文字画像の画質が良くない場合、又は前処理装置により
画像処理しても正しい文字の形状を抽出できない等の状
況に対処し正しい候補を抽出できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例である文字認識装置の全体構
成図である。

【図２】第１実施例の１次分類装置の構成図である。

【図３】第１実施例における認識動作を説明する図であ
る。

【図４】第１実施例の特徴量辞書を説明する図である。

【図５】第２実施例の１次分類装置の構成図である。

【図６】第２実施例における認識動作を説明する図であ
る。

【図７】第２実施例の特徴量辞書を説明する図である。

【図８】第３実施例の交点検出回路の構成図である。

【図９】第３実施例の交点検出画素を説明する図であ
る。

【図１０】第３実施例のレジスタ内の画素配列を説明す
る図である。

【図１１】第３実施例の交点数を求める処理のフローチ
ャートである。

【図１２】第４実施例の交点数を求める処理の第１フロ
ーチャートである。

【図１３】第４実施例の交点数を求める処理の第２フロ
ーチャートである。

【図１４】交点が２個となってしまう場合を説明する図
である。

【符号の説明】

１ 前処理装置、２ １次分類装置、３ ２次分類装
置、４ 文字画像格納メモリ、５ 細線化回路、６ 交
点検出回路、７ 候補選択回路、８ 特徴量辞書、５８
特徴量辞書、７６ ＣＰＵ、７７ メモリ。

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力された文字画像を細線化する細線化
   手段と、前記細線化手段により細線化された文字画像の
   交点を計数する交点計数手段と、交点数毎に候補となる
   複数の文字コード候補を登録した分類辞書と、前記交点
   計数手段により計数された交点数に基づいて前記分類辞
   書に登録された複数の文字コード候補を選択する候補選
   択手段とを具備することを特徴とした文字認識装置。
2. 【請求項２】 前記交点計数手段は、対象とする画素と
   は第１の距離にある周辺画素を走査し黒画素から白画素
   又は白画素から黒画素への反転を計数し、その反転回数
   が一定の閾値以上である場合は、前記第１の距離より大
   である第２の距離にある周辺画素を走査し黒画素から白
   画素又は白画素から黒画素への反転を計数し、その反転
   回数に基づいて交点であるか否かを判定し、交点を計数
   することを特徴とする特許請求の範囲第１項記載の文字
   認識装置。
3. 【請求項３】 前記交点計数手段は、対象とする画素の
   座標とそれまでに交点と判定した画素の座標との距離に
   基づいて前記対象とする画素が交点であるか否かを判定
   し、交点を計数することを特徴とする特許請求の範囲第
   １項記載の文字認識装置。