JPH10307889A - 文字認識方法、装置及び文字認識プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
文字認識方法、装置及び文字認識プログラムを記録した記録媒体Info
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- JPH10307889A JPH10307889A JP9116978A JP11697897A JPH10307889A JP H10307889 A JPH10307889 A JP H10307889A JP 9116978 A JP9116978 A JP 9116978A JP 11697897 A JP11697897 A JP 11697897A JP H10307889 A JPH10307889 A JP H10307889A
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- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
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- G06V30/1478—Inclination or skew detection or correction of characters or of image to be recognised of characters or characters lines
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 文字や文字列の傾き補正処理の誤補正を低減
し、誤認識の少ない文字認識装置を実現する。 【解決手段】 文字傾き推定手段２１は画像格納手段１
より画像を受け取り、複数の傾き角候補とそれらの正し
さの度合を示す評価値を計算し、前記評価値に基づき傾
き角推定値を求める。推定値評価手段２２は、文字傾き
推定手段２１から前記評価値のセットを受け取り、前記
評価値が有する情報量またはそれに準ずる量を計算し、
傾き角推定値の妥当性として出力する。傾き補正手段２
３は、推定値評価手段２２から傾き角推定値の妥当性を
受け取り、０から１の間の数値に正規化して、傾き補正
の実行係数とする。また、文字傾き推定手段２１から傾
き角推定値を受け取る。そして、傾き角推定値に傾き補
正の実行係数をかけた量を実際の傾き補正量として、画
像の傾き補正変換を行い、文字認識手段３に画像を出力
する。
し、誤認識の少ない文字認識装置を実現する。 【解決手段】 文字傾き推定手段２１は画像格納手段１
より画像を受け取り、複数の傾き角候補とそれらの正し
さの度合を示す評価値を計算し、前記評価値に基づき傾
き角推定値を求める。推定値評価手段２２は、文字傾き
推定手段２１から前記評価値のセットを受け取り、前記
評価値が有する情報量またはそれに準ずる量を計算し、
傾き角推定値の妥当性として出力する。傾き補正手段２
３は、推定値評価手段２２から傾き角推定値の妥当性を
受け取り、０から１の間の数値に正規化して、傾き補正
の実行係数とする。また、文字傾き推定手段２１から傾
き角推定値を受け取る。そして、傾き角推定値に傾き補
正の実行係数をかけた量を実際の傾き補正量として、画
像の傾き補正変換を行い、文字認識手段３に画像を出力
する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、紙などに書かれた
文字行や単語などの手書き文字列を、光学センサで取り
込んで読み取る文字認識方法、装置及び文字認識プログ
ラムを記録した記録媒体に関する。
文字行や単語などの手書き文字列を、光学センサで取り
込んで読み取る文字認識方法、装置及び文字認識プログ
ラムを記録した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、この種の文字認識装置では、文字
列から文字を正しく切り出すため、また文字画像から安
定した特徴を抽出し、文字を正しく識別するため、文字
の変形の重要な要素の一つである文字の傾きを間接的に
示す何らかの評価値をもとに、文字の傾き補正処理を行
っている。例えば、傾き補正処理を行うこの種の文字認
識装置では、文字の方向性を方向コードヒストグラムに
より調べ、もっとも頻度の大きい方向をその文字の傾き
の方向として判定し、これにより傾きを補正している。
また、別の一例が、特開平5-114046号公報に記載されて
いる。この公報に記載された「手書き文字における特性
傾斜角を正規化する方法および装置」では、予測される
傾きの方向に関する入力画像の投影ヒストグラムのエン
トロピーを計算し、そのエントロピーが最小となる傾き
量を決定する。そして、その傾き量に等しい角度だけ入
力画像を位置転換することにより、文字の傾きを補正し
ている。
列から文字を正しく切り出すため、また文字画像から安
定した特徴を抽出し、文字を正しく識別するため、文字
の変形の重要な要素の一つである文字の傾きを間接的に
示す何らかの評価値をもとに、文字の傾き補正処理を行
っている。例えば、傾き補正処理を行うこの種の文字認
識装置では、文字の方向性を方向コードヒストグラムに
より調べ、もっとも頻度の大きい方向をその文字の傾き
の方向として判定し、これにより傾きを補正している。
また、別の一例が、特開平5-114046号公報に記載されて
いる。この公報に記載された「手書き文字における特性
傾斜角を正規化する方法および装置」では、予測される
傾きの方向に関する入力画像の投影ヒストグラムのエン
トロピーを計算し、そのエントロピーが最小となる傾き
量を決定する。そして、その傾き量に等しい角度だけ入
力画像を位置転換することにより、文字の傾きを補正し
ている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
傾き補正補正処理は、基本的には、入力文字画像の中
に、文字列方向に対して垂直な方向（以下、縦方向と呼
ぶ）のストロークが多く存在するなどの仮定をおき、そ
れら多数存在する縦方向ストロークが鉛直方向を向くよ
うに画像を補正するという方針をとっている。すなわ
ち、縦方向において値が大きくなるような評価値を用い
て補正を行っている。
傾き補正補正処理は、基本的には、入力文字画像の中
に、文字列方向に対して垂直な方向（以下、縦方向と呼
ぶ）のストロークが多く存在するなどの仮定をおき、そ
れら多数存在する縦方向ストロークが鉛直方向を向くよ
うに画像を補正するという方針をとっている。すなわ
ち、縦方向において値が大きくなるような評価値を用い
て補正を行っている。
【０００４】従って、縦方向のストロークが多い図３に
示すような文字画像が入力された場合には、図４に示す
ように実際の傾き角Ｘ付近でのみ前記評価値が大きくな
るため、傾き角の推定が正確に行え、適正な補正を行う
ことができる。
示すような文字画像が入力された場合には、図４に示す
ように実際の傾き角Ｘ付近でのみ前記評価値が大きくな
るため、傾き角の推定が正確に行え、適正な補正を行う
ことができる。
【０００５】ところが、図５に示すような縦方向のスト
ロークがそれほど多く存在しない文字画像が入力された
場合には、図６に示すように実際の傾き角Ｘ付近で前記
評価値が顕著な値を取るとは限らないため、傾き角の推
定を誤り、適正な補正を行うことができないという問題
がある。例えば図７に示すように、傾き角の推定を誤っ
た結果、傾きをより増長する補正を行ってしまう場合が
ある。
ロークがそれほど多く存在しない文字画像が入力された
場合には、図６に示すように実際の傾き角Ｘ付近で前記
評価値が顕著な値を取るとは限らないため、傾き角の推
定を誤り、適正な補正を行うことができないという問題
がある。例えば図７に示すように、傾き角の推定を誤っ
た結果、傾きをより増長する補正を行ってしまう場合が
ある。
【０００６】すなわち、文字の傾きを示す評価値が、特
定の角付近でのみ顕著な値を取るのではなく、角を変え
てもそれほど顕著な変動が現われないような場合には、
文字の傾き角を推定することが困難であり、しばしば見
当違いの傾き補正をしてしまうという問題点がある。こ
のような不適正な補正は、その後の文字切り出しや特徴
抽出や識別に悪影響を及ぼすことになる。
定の角付近でのみ顕著な値を取るのではなく、角を変え
てもそれほど顕著な変動が現われないような場合には、
文字の傾き角を推定することが困難であり、しばしば見
当違いの傾き補正をしてしまうという問題点がある。こ
のような不適正な補正は、その後の文字切り出しや特徴
抽出や識別に悪影響を及ぼすことになる。
【０００７】そこで、本発明の目的は、傾き補正処理に
おける誤補正を低減し、誤認識の少ない文字認識装置を
提供することにある。
おける誤補正を低減し、誤認識の少ない文字認識装置を
提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】上述した目的は、文字の
傾き角を推定し、その傾き角推定値の妥当性を示す評価
値、すなわち、傾き角推定値がどの程度信用することが
できるのかを示す評価値を求め、前記評価値に基づいて
傾き補正量を調整することにより達成される。前記評価
値が高い場合には、その傾き角推定値が信用できるとし
て傾き角推定値を補正量として用い、前記評価値が低い
場合には、その傾き角推定値が信用できないとして、前
記評価値の大小に応じて補正量を調整する。このように
して得られた補正量に基づき補正した後、文字認識を行
う。
傾き角を推定し、その傾き角推定値の妥当性を示す評価
値、すなわち、傾き角推定値がどの程度信用することが
できるのかを示す評価値を求め、前記評価値に基づいて
傾き補正量を調整することにより達成される。前記評価
値が高い場合には、その傾き角推定値が信用できるとし
て傾き角推定値を補正量として用い、前記評価値が低い
場合には、その傾き角推定値が信用できないとして、前
記評価値の大小に応じて補正量を調整する。このように
して得られた補正量に基づき補正した後、文字認識を行
う。
【０００９】
【発明の実施の形態】次に、本発明の第一の実施の形態
について図面を参照して詳細に説明する。
について図面を参照して詳細に説明する。
【００１０】図１は、本発明の一実施例を示すブロック
図である。この実施例は、文字画像を格納する画像記憶
手段１と文字の傾き角の推定値を求め出力する文字傾き
推定手段２１と、前記推定値の妥当性を示す評価値を計
算し出力する推定値評価手段２２と、文字傾き推定手段
と推定値評価手段の出力をもとに文字傾き補正量を決定
し傾き補正を行う傾き補正手段２３と、文字を認識し出
力する文字認識手段３とを有する。なお、一般に文字認
識を行う場合には、入力画像に対して前処理を行うのが
普通であり、前処理としては、多値画像をより扱いやす
い２値画像に変換する２値化処理、文字の大きさやスト
ロークの間隔等を整形する正規化処理、画像中の細かな
汚れやかすれを除くノイズ除去処理などが考えられ、こ
こでは図示していないが必要に応じて導入してもよい。
また、このような前処理は傾き補正処理の前後を問わ
ず、導入することができる。
図である。この実施例は、文字画像を格納する画像記憶
手段１と文字の傾き角の推定値を求め出力する文字傾き
推定手段２１と、前記推定値の妥当性を示す評価値を計
算し出力する推定値評価手段２２と、文字傾き推定手段
と推定値評価手段の出力をもとに文字傾き補正量を決定
し傾き補正を行う傾き補正手段２３と、文字を認識し出
力する文字認識手段３とを有する。なお、一般に文字認
識を行う場合には、入力画像に対して前処理を行うのが
普通であり、前処理としては、多値画像をより扱いやす
い２値画像に変換する２値化処理、文字の大きさやスト
ロークの間隔等を整形する正規化処理、画像中の細かな
汚れやかすれを除くノイズ除去処理などが考えられ、こ
こでは図示していないが必要に応じて導入してもよい。
また、このような前処理は傾き補正処理の前後を問わ
ず、導入することができる。
【００１１】画像はスキャナ等によって光学的に入力さ
れ、画像記憶手段１に格納され、さらに文字傾き角推定
手段２１及び傾き補正手段２３へと送られる。
れ、画像記憶手段１に格納され、さらに文字傾き角推定
手段２１及び傾き補正手段２３へと送られる。
【００１２】文字傾き推定手段２１は、文字列画像中の
文字列の傾き角をｘ1 ，ｘ2 ，…，ｘn というように複
数個仮定し、それらの傾き角の正しさの度合を示す評価
値ｙ1 ，ｙ2 ，…，ｙn を計算し、前記評価値ｙ1 ，ｙ
2 ，…，ｙn を推定値評価手段２２へ出力する。図４ま
たは図６は前記評価値ｙ1 ，ｙ2 ，…，ｙn をグラフ化
したものである。その後、評価値ｙi が最大となる傾き
角ｘi を選択し、前記ｘi を文字の傾き角の推定値ｘと
して、推定値評価手段２２及び傾き補正手段２３へ出力
する。
文字列の傾き角をｘ1 ，ｘ2 ，…，ｘn というように複
数個仮定し、それらの傾き角の正しさの度合を示す評価
値ｙ1 ，ｙ2 ，…，ｙn を計算し、前記評価値ｙ1 ，ｙ
2 ，…，ｙn を推定値評価手段２２へ出力する。図４ま
たは図６は前記評価値ｙ1 ，ｙ2 ，…，ｙn をグラフ化
したものである。その後、評価値ｙi が最大となる傾き
角ｘi を選択し、前記ｘi を文字の傾き角の推定値ｘと
して、推定値評価手段２２及び傾き補正手段２３へ出力
する。
【００１３】評価値ｙi の計算には、例えば、角度ｘi
からの投影ヒストグラムの自乗和を用いる。すなわち、
角度ｘi の方向からの文字画像の投影ヒストグラムを数
列ｈ1 （ｘi ），ｈ2 （ｘi ），…，ｈj （ｘi ），…
で表すとき、評価値ｙi は次式で表される。
からの投影ヒストグラムの自乗和を用いる。すなわち、
角度ｘi の方向からの文字画像の投影ヒストグラムを数
列ｈ1 （ｘi ），ｈ2 （ｘi ），…，ｈj （ｘi ），…
で表すとき、評価値ｙi は次式で表される。
【００１４】
【数１】
【００１５】この評価値ｙ1 ，ｙ2 ，…，ｙn が最大と
なる傾き角をｘ1 ，ｘ2 ，…，ｘn の中から選び、文字
の傾き角の推定値Ｘとして出力する。
なる傾き角をｘ1 ，ｘ2 ，…，ｘn の中から選び、文字
の傾き角の推定値Ｘとして出力する。
【００１６】また別な評価値ｙi の計算方法として、例
えば、文字図形の輪郭線の方向の遷移系列を表現したチ
ェーンコードを用いる。チェーンコードから、輪郭線素
を方向別に計数し、方向ごとのヒストグラム(度数分布)
を作成する。このヒストグラムを傾き角の評価値ｙ1 ，
ｙ2 ，…，ｙn として用いる。すなわち、ヒストグラム
の値が最大となる傾き角をｘ1 ，ｘ2 ，…，ｘn の中か
ら選び、文字の傾き角の推定値Ｘとして出力する。な
お、多値画像を扱う場合でも、「1988年、マイケル・カ
ス他、スネークス：アクティブ・コントゥア・モデル
ズ、インターナショナル・ジャーナル・オブ・コンピュ
ータ・ビジョン、321〜331頁（Michael Kasset al., Sn
akes: Active Contour Models, International Journal
of Computer Vision, pp.321-331, 1988）」に示され
ているスネークス法のような動的輪郭抽出法を用いるこ
とにより輪郭線を抽出することができるので、同様の評
価値計算を行うことが可能である。さらには、輪郭線か
らストロークの方向を計測する方法以外にも、縦、横、
斜め他種々の方向の連結黒画素のラン長の比率や差分に
より方向を特定する方法を用いることも可能である。
えば、文字図形の輪郭線の方向の遷移系列を表現したチ
ェーンコードを用いる。チェーンコードから、輪郭線素
を方向別に計数し、方向ごとのヒストグラム(度数分布)
を作成する。このヒストグラムを傾き角の評価値ｙ1 ，
ｙ2 ，…，ｙn として用いる。すなわち、ヒストグラム
の値が最大となる傾き角をｘ1 ，ｘ2 ，…，ｘn の中か
ら選び、文字の傾き角の推定値Ｘとして出力する。な
お、多値画像を扱う場合でも、「1988年、マイケル・カ
ス他、スネークス：アクティブ・コントゥア・モデル
ズ、インターナショナル・ジャーナル・オブ・コンピュ
ータ・ビジョン、321〜331頁（Michael Kasset al., Sn
akes: Active Contour Models, International Journal
of Computer Vision, pp.321-331, 1988）」に示され
ているスネークス法のような動的輪郭抽出法を用いるこ
とにより輪郭線を抽出することができるので、同様の評
価値計算を行うことが可能である。さらには、輪郭線か
らストロークの方向を計測する方法以外にも、縦、横、
斜め他種々の方向の連結黒画素のラン長の比率や差分に
より方向を特定する方法を用いることも可能である。
【００１７】推定値評価手段２２は、前記文字傾き推定
手段２１より、傾き角推定値Ｘと、評価値ｙ1 ，ｙ2 ，
…，ｙn のセットを受け取り、推定値Ｘの妥当性Ｒの値
を計算し、傾き補正手段２３へ出力する。
手段２１より、傾き角推定値Ｘと、評価値ｙ1 ，ｙ2 ，
…，ｙn のセットを受け取り、推定値Ｘの妥当性Ｒの値
を計算し、傾き補正手段２３へ出力する。
【００１８】ここで推定値Ｘの妥当性Ｒとして、例え
ば、前記評価値ｙ1 ，ｙ2 ，…，ｙnのセットが有する
情報量もしくはそれに準ずる量を用いる。例えば、推定
値Ｘの妥当性Ｒは、
ば、前記評価値ｙ1 ，ｙ2 ，…，ｙnのセットが有する
情報量もしくはそれに準ずる量を用いる。例えば、推定
値Ｘの妥当性Ｒは、
【００１９】
【数２】
【００２０】と計算する。 Ｒが大きいほど、推定値Ｘ
の妥当性が高いと判断する。
の妥当性が高いと判断する。
【００２１】ここでＲの計算において、評価値ｙ1 ，ｙ
2 ，…，ｙn の値を適当に正規化する実現方法も可能で
ある。すなわち、推定値の妥当性Ｒの変動幅を大きく
し、より詳細に妥当性を検証するために、評価値ｙ1 ，
ｙ2 ，…，ｙn に適当な定数ｐを乗じ、適当な定数ｑを
減じてから推定値の妥当性を
2 ，…，ｙn の値を適当に正規化する実現方法も可能で
ある。すなわち、推定値の妥当性Ｒの変動幅を大きく
し、より詳細に妥当性を検証するために、評価値ｙ1 ，
ｙ2 ，…，ｙn に適当な定数ｐを乗じ、適当な定数ｑを
減じてから推定値の妥当性を
【００２２】
【数３】
【００２３】で計算する。
【００２４】またＲは、例えば
【００２５】
【数４】
【００２６】と計算する。この場合もＲが大きいほど、
推定値Ｘの妥当性が高いと判断する。
推定値Ｘの妥当性が高いと判断する。
【００２７】ここでＲの計算において、評価値ｙ1 ，ｙ
2 ，…，ｙn の値を適当に正規化する実現方法も可能で
ある。すなわち、推定値の妥当性の変動幅を大きくし、
より詳細に妥当性を検証するために、評価値ｙ1 ，ｙ
2 ，…，ｙn に適当な定数ｐを乗じ、適当な定数ｑを減
じてから推定値の妥当性を
2 ，…，ｙn の値を適当に正規化する実現方法も可能で
ある。すなわち、推定値の妥当性の変動幅を大きくし、
より詳細に妥当性を検証するために、評価値ｙ1 ，ｙ
2 ，…，ｙn に適当な定数ｐを乗じ、適当な定数ｑを減
じてから推定値の妥当性を
【００２８】
【数５】
【００２９】で計算する。
【００３０】また、このほかＲとして例えば、評価値の
分散を使用する実現形態も可能である。すなわち、平均
値をとる演算をＥ（・）で表すとすると
分散を使用する実現形態も可能である。すなわち、平均
値をとる演算をＥ（・）で表すとすると
【００３１】
【数６】Ｒ＝Ｅ（ｙi 2)−Ｅ（ｙi ）2
【００３２】によって推定値の妥当性を計算することが
できる。
できる。
【００３３】傾き補正手段２３は、前記画像記憶手段１
から文字画像を、前記文字傾き推定手段２１から推定値
Ｘを、また前記推定値評価手段２２から推定値の妥当性
Ｒを受け取る。傾き補正手段２３はこれらの値を用いて
傾き補正量Ｘ* を計算し、傾き補正を行う。そして、補
正後の画像を文字認識手段３へ出力する。傾き補正の具
体的方法としては、例えば、文字画像を−Ｘ* だけせん
断変形させる方法がある。また、例えば、−Ｘ* だけ回
転変換する方法もある。これらを具体的に説明すると、
例えば画像をせん断変形させる場合は、正方形が平行四
辺形に変形するように、高い位置にある画素ほど多く横
方向に移動させる。位置（ｘ，ｙ）にある画素は、−Ｘ
* （画素）のせん断変形により（ｘ−Ｘ×ｈ／ｙ，ｙ）
に移動させればよい。一方、回転変換の場合は画像を回
転させればよい。この場合、位置（ｘ，ｙ）にある画素
は、−Ｘ* （角度）の回転により（ｘ ｃｏｓＸ* −ｙ
ｓｉｎＸ* ，ｙ ｃｏｓＸ* ＋ｘ ｓｉｎＸ* ）に移動
させる。
から文字画像を、前記文字傾き推定手段２１から推定値
Ｘを、また前記推定値評価手段２２から推定値の妥当性
Ｒを受け取る。傾き補正手段２３はこれらの値を用いて
傾き補正量Ｘ* を計算し、傾き補正を行う。そして、補
正後の画像を文字認識手段３へ出力する。傾き補正の具
体的方法としては、例えば、文字画像を−Ｘ* だけせん
断変形させる方法がある。また、例えば、−Ｘ* だけ回
転変換する方法もある。これらを具体的に説明すると、
例えば画像をせん断変形させる場合は、正方形が平行四
辺形に変形するように、高い位置にある画素ほど多く横
方向に移動させる。位置（ｘ，ｙ）にある画素は、−Ｘ
* （画素）のせん断変形により（ｘ−Ｘ×ｈ／ｙ，ｙ）
に移動させればよい。一方、回転変換の場合は画像を回
転させればよい。この場合、位置（ｘ，ｙ）にある画素
は、−Ｘ* （角度）の回転により（ｘ ｃｏｓＸ* −ｙ
ｓｉｎＸ* ，ｙ ｃｏｓＸ* ＋ｘ ｓｉｎＸ* ）に移動
させる。
【００３４】傾き補正量Ｘ* は、
【００３５】
【数７】Ｘ* ＝ｆ（Ｒ）×Ｘ
【００３６】で計算する。ここにｆ（Ｒ）は０から１ま
での値をとる単調非減少な関数で、例えば
での値をとる単調非減少な関数で、例えば
【００３７】
【数８】ｆ（Ｒ）＝１／（１＋ｅ(-aR+b) ）
【００３８】（ただしａ，ｂは定数かつａ＞０）という
シグモイド関数で実現される。また、例えば、
シグモイド関数で実現される。また、例えば、
【００３９】
【数９】ｆ（Ｒ）＝ａＲ＋ｂ
【００４０】（ただしａ，ｂは定数かつａ＞０）という
１次関数で実現される。推定値の妥当性Ｒが高い場合
は、推定された傾き角にほぼ従って画像の傾きが補正さ
れるが、推定値の妥当性Ｒが低い場合には、少量の補正
を行うのみにとどめ、誤った補正を抑える。
１次関数で実現される。推定値の妥当性Ｒが高い場合
は、推定された傾き角にほぼ従って画像の傾きが補正さ
れるが、推定値の妥当性Ｒが低い場合には、少量の補正
を行うのみにとどめ、誤った補正を抑える。
【００４１】文字認識手段３は画像に対して文字切り出
し、特徴抽出、識別等の処理を行い、文字の読み取り結
果を出力する。すなわち、文字切り出しにおいては、例
えば横書きの文字列であればその縦方向の投影ヒストグ
ラムを計算し、ヒストグラムの度数の低い位置をいくつ
か検出し、その位置で文字列を切断することにより文字
を切り出す。特徴抽出では、文字画像を文字の認識に必
要な特徴群に変換する。識別では、正解の分かっている
特徴群のセット、すなわちテンプレートをあらかじめ準
備しておき、それらと入力画像から抽出した特徴群とを
比較し、入力に近いテンプレートを選択し、そのテンプ
レートに対応する文字コードを出力する。
し、特徴抽出、識別等の処理を行い、文字の読み取り結
果を出力する。すなわち、文字切り出しにおいては、例
えば横書きの文字列であればその縦方向の投影ヒストグ
ラムを計算し、ヒストグラムの度数の低い位置をいくつ
か検出し、その位置で文字列を切断することにより文字
を切り出す。特徴抽出では、文字画像を文字の認識に必
要な特徴群に変換する。識別では、正解の分かっている
特徴群のセット、すなわちテンプレートをあらかじめ準
備しておき、それらと入力画像から抽出した特徴群とを
比較し、入力に近いテンプレートを選択し、そのテンプ
レートに対応する文字コードを出力する。
【００４２】次に、本発明の第二の実施の形態について
図面を参照して詳細に説明する。
図面を参照して詳細に説明する。
【００４３】図２は、本発明の一実施例を示すブロック
図である。この実施例は、文字画像を格納する画像記憶
手段１と、文字の傾き角の推定値を求め出力する文字傾
き推定手段２１と、前記推定値の妥当性を示す評価値を
計算し出力する推定値評価手段２２と、文字傾き推定手
段と推定値評価手段の出力をもとに文字傾き補正量を決
定し傾き補正を行う傾き補正手段２３と、文字を認識し
出力する文字認識手段３と、推定値評価手段２２の出力
を用いて、文字認識手段３が出力した複数の認識候補を
しぼり、候補数を減らす認識候補限定手段４とを有す
る。ここで、前記第一の実施例と同様に２値化処理等の
前処理は図示していないが、必要に応じて導入してもよ
い。
図である。この実施例は、文字画像を格納する画像記憶
手段１と、文字の傾き角の推定値を求め出力する文字傾
き推定手段２１と、前記推定値の妥当性を示す評価値を
計算し出力する推定値評価手段２２と、文字傾き推定手
段と推定値評価手段の出力をもとに文字傾き補正量を決
定し傾き補正を行う傾き補正手段２３と、文字を認識し
出力する文字認識手段３と、推定値評価手段２２の出力
を用いて、文字認識手段３が出力した複数の認識候補を
しぼり、候補数を減らす認識候補限定手段４とを有す
る。ここで、前記第一の実施例と同様に２値化処理等の
前処理は図示していないが、必要に応じて導入してもよ
い。
【００４４】画像格納手段１は、前記第一の実施例と同
様に文字画像を文字傾き角推定手段２１及び傾き補正手
段２３に出力する。
様に文字画像を文字傾き角推定手段２１及び傾き補正手
段２３に出力する。
【００４５】文字傾き推定手段２１は、前記第一の実施
例と同様に文字の傾き角の推定値Ｘと傾き角の正しさの
度合を示す評価値ｙ1 ，ｙ2 ，…，ｙn のセットを、推
定値評価手段２２に出力する。
例と同様に文字の傾き角の推定値Ｘと傾き角の正しさの
度合を示す評価値ｙ1 ，ｙ2 ，…，ｙn のセットを、推
定値評価手段２２に出力する。
【００４６】推定値評価手段２２は、前記第一の実施例
と同様に推定値の妥当性Ｒを計算し、前記Ｒを傾き補正
手段２３と認識候補限定手段４とに出力する。
と同様に推定値の妥当性Ｒを計算し、前記Ｒを傾き補正
手段２３と認識候補限定手段４とに出力する。
【００４７】傾き補正手段２３は、前記第一の実施例と
同様に傾き補正量Ｘ* を計算し、画像の傾き補正を行
い、補正後の画像を文字認識手段３に出力する。
同様に傾き補正量Ｘ* を計算し、画像の傾き補正を行
い、補正後の画像を文字認識手段３に出力する。
【００４８】文字認識手段３は、前記第一の実施例と同
様に文字を認識し、文字コード単独ではなく認識結果の
候補リストを、認識候補限定手段４へ出力する。認識結
果の候補リストには、例えば特徴空間におけるテンプレ
ートとの距離が小さい順に、一定数の認識候補がリスト
されている。
様に文字を認識し、文字コード単独ではなく認識結果の
候補リストを、認識候補限定手段４へ出力する。認識結
果の候補リストには、例えば特徴空間におけるテンプレ
ートとの距離が小さい順に、一定数の認識候補がリスト
されている。
【００４９】認識候補限定手段４は、推定値評価手段２
２から受け取った推定値の妥当性Ｒをもとに、認識結果
の候補リストの内容を変更し、出力する。すなわち、Ｒ
が小さい場合は、入力画像中のストローク群が一定の方
向性を持たないと判断し、認識結果の候補リストの中の
漢字の候補を取り除く。一方、Ｒが大きい場合は、入力
画像中のストローク群が一定の方向性を有すると判断
し、認識結果の候補リストの中の漢字以外の候補を取り
除く。一般に、漢字はストローク群が一定の方向性を有
するが、漢字以外の文字はそうではないという特性を利
用したものである。
２から受け取った推定値の妥当性Ｒをもとに、認識結果
の候補リストの内容を変更し、出力する。すなわち、Ｒ
が小さい場合は、入力画像中のストローク群が一定の方
向性を持たないと判断し、認識結果の候補リストの中の
漢字の候補を取り除く。一方、Ｒが大きい場合は、入力
画像中のストローク群が一定の方向性を有すると判断
し、認識結果の候補リストの中の漢字以外の候補を取り
除く。一般に、漢字はストローク群が一定の方向性を有
するが、漢字以外の文字はそうではないという特性を利
用したものである。
【００５０】前記認識候補限定手段４は、さまざまの文
字が含まれる認識結果の候補の中で、漢字と漢字以外の
候補を区別する手段を実現したものであるが、本発明は
漢字と非漢字を区別する実現に限定されるものではな
い。本発明によれば、文字画像中のストローク群が一定
の方向性を持つ文字群と、一定の方向性を持たない文字
群とを区別することができるため、ストローク群の方向
性の有無という特性を有する任意の文字群を区別するこ
とにより、認識結果の候補限定を実現することができ
る。例えば、ストローク群が一定の方向性を有する数字
群１，４，７，９と一定の方向性を有さない数字群０，
２，３，５，６，８とを区別して、認識結果の候補を限
定するという実施例も可能である。
字が含まれる認識結果の候補の中で、漢字と漢字以外の
候補を区別する手段を実現したものであるが、本発明は
漢字と非漢字を区別する実現に限定されるものではな
い。本発明によれば、文字画像中のストローク群が一定
の方向性を持つ文字群と、一定の方向性を持たない文字
群とを区別することができるため、ストローク群の方向
性の有無という特性を有する任意の文字群を区別するこ
とにより、認識結果の候補限定を実現することができ
る。例えば、ストローク群が一定の方向性を有する数字
群１，４，７，９と一定の方向性を有さない数字群０，
２，３，５，６，８とを区別して、認識結果の候補を限
定するという実施例も可能である。
【００５１】次に、本発明の第三の実施の形態について
図面を参照して詳細に説明する。
図面を参照して詳細に説明する。
【００５２】図９を参照すると、本発明の第３の実施の
形態は、文字認識プログラムを記録した記録媒体５を備
える。この記録媒体５はＣＤ−ＲＯＭ、磁気ディスク、
半導体メモリその他の記録媒体であってよく、ネットワ
ークを介して流通する場合も含む。
形態は、文字認識プログラムを記録した記録媒体５を備
える。この記録媒体５はＣＤ−ＲＯＭ、磁気ディスク、
半導体メモリその他の記録媒体であってよく、ネットワ
ークを介して流通する場合も含む。
【００５３】文字認識プログラムは記録媒体５からデー
タ処理装置６に読み込まれ、データ処理装置６の動作を
制御する。データ処理装置６は文字認識プログラムの制
御により、文字の傾き角を推定し、その傾き角推定値の
妥当性を評価し、前記傾き角推定値と前記妥当性評価値
から傾き補正量を決定し、前記補正量に基づいて傾き補
正をしてから文字認識を行う。本実施の形態の第一の実
施例としては、データ処理装置６は文字認識プログラム
の制御により、第一の実施の形態における文字傾き推定
手段２１、推定値評価手段２２、傾き補正手段２３及び
文字認識手段３による処理と同一の処理を実行する。ま
た、第二の実施例としては、データ処理装置６は文字認
識プログラムの制御により、第二の実施の形態における
文字傾き推定手段２１、推定値評価手段２２、傾き補正
手段２３、文字認識手段３及び認識候補限定手段４によ
る処理と同一の処理を実行する。
タ処理装置６に読み込まれ、データ処理装置６の動作を
制御する。データ処理装置６は文字認識プログラムの制
御により、文字の傾き角を推定し、その傾き角推定値の
妥当性を評価し、前記傾き角推定値と前記妥当性評価値
から傾き補正量を決定し、前記補正量に基づいて傾き補
正をしてから文字認識を行う。本実施の形態の第一の実
施例としては、データ処理装置６は文字認識プログラム
の制御により、第一の実施の形態における文字傾き推定
手段２１、推定値評価手段２２、傾き補正手段２３及び
文字認識手段３による処理と同一の処理を実行する。ま
た、第二の実施例としては、データ処理装置６は文字認
識プログラムの制御により、第二の実施の形態における
文字傾き推定手段２１、推定値評価手段２２、傾き補正
手段２３、文字認識手段３及び認識候補限定手段４によ
る処理と同一の処理を実行する。
【００５４】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
傾き角の正しさの度合いを示す評価値が有する情報量、
すなわち傾き角推定値の妥当性、に応じて傾き補正量を
適応的に調整することができ、図８に示すように、傾き
角を求めることが困難な場合においても誤った補正をし
てしまうことを防ぐことができ、文字切り出し、特徴抽
出、認識をより安定に行い、誤りの少ない文字認識を実
現できる。また、前記妥当性に基づき文字認識候補数を
減らすことにより、後段に続く言語知識を用いた認識候
補選択が容易となる。すなわち、言語的に適切な文字列
を探索するのにかかる時間を短縮することができ、また
誤った文字列を正解として選択してしまう危険も抑える
ことができる。
傾き角の正しさの度合いを示す評価値が有する情報量、
すなわち傾き角推定値の妥当性、に応じて傾き補正量を
適応的に調整することができ、図８に示すように、傾き
角を求めることが困難な場合においても誤った補正をし
てしまうことを防ぐことができ、文字切り出し、特徴抽
出、認識をより安定に行い、誤りの少ない文字認識を実
現できる。また、前記妥当性に基づき文字認識候補数を
減らすことにより、後段に続く言語知識を用いた認識候
補選択が容易となる。すなわち、言語的に適切な文字列
を探索するのにかかる時間を短縮することができ、また
誤った文字列を正解として選択してしまう危険も抑える
ことができる。
【図１】本発明の一実施例の機能的な構成を表したブロ
ック図
ック図
【図２】本発明の一実施例の機能的な構成を表したブロ
ック図
ック図
【図３】傾き補正処理が比較的容易な文字画像の例を示
す図
す図
【図４】傾き補正処理が比較的容易な文字画像の例の評
価値計算結果を示す図
価値計算結果を示す図
【図５】傾き補正処理が困難な文字画像の例を示す図
【図６】傾き補正処理が困難な文字画像の例の評価値計
算結果を示す図
算結果を示す図
【図７】従来技術が誤った傾き補正を行ってしまう例を
示す図
示す図
【図８】本発明により誤った傾き補正が抑制される例を
示す図
示す図
【図９】本発明の一実施例の機能的な構成を表したブロ
ック図
ック図
１ 画像記憶手段 ２１ 文字傾き推定手段 ２２ 推定値評価手段 ２３ 傾き補正手段 ３ 文字認識手段 ４ 認識候補限定手段 ５ 記録媒体 ６ データ処理装置
Claims (13)
- 【請求項１】文字の傾き角を補正して認識を行う文字認
識方法において、文字の傾き角を推定し、その傾き角推
定値の妥当性を評価し、前記傾き角推定値とその妥当性
評価値から傾き補正量を決定し、前記傾き補正量に基づ
いて傾き補正をしてから文字認識を行うことを特徴とす
る文字認識方法。 - 【請求項２】文字の傾き角を補正して認識を行う文字認
識装置において、文字の傾き角の推定値を求め出力する
文字傾き推定手段と、前記推定値の妥当性を示す評価値
を計算し出力する推定値評価手段と、文字傾き推定手段
と推定値評価手段の出力をもとに文字傾き補正量を決定
し傾き補正を行う傾き補正手段とを有することを特徴と
する文字認識装置。 - 【請求項３】コンピュータ上で動作する文字認識プログ
ラムを記録した記録媒体において、文字の傾き角を推定
するステップと、その傾き角推定値の妥当性を評価する
ステップと、前記傾き角推定値とその妥当性評価値から
傾き補正量を決定するステップと、前記傾き補正量に基
づいて傾き補正をしてから文字認識を行うステップを有
することを特徴とする、コンピュータ上で動作する文字
認識プログラムを記録した記録媒体。 - 【請求項４】前記文字傾き推定手段が、複数の傾き角候
補を設定し、それぞれの傾き角候補の正しさの度合を示
す評価値を計算し、前記正しさの度合を示す評価値に基
づいて傾き角推定値を求め、前記傾き角推定値に加え、
前記正しさの度合を示す評価値をも出力することを特徴
とする、請求項２記載の文字認識装置。 - 【請求項５】前記正しさの度合を示す評価値に基づいて
前記傾き角推定値を求める際に、前記正しさの度合を示
す評価値の最大値を探索し、前記最大値に対応する傾き
角候補を傾き角推定値として求めることを特徴とする、
請求項４記載の文字認識装置。 - 【請求項６】前記推定値評価手段が、前記文字傾き推定
手段の出力する前記正しさの度合を示す評価値全体が有
する情報量を、前記文字傾き推定手段の出力する前記傾
き推定値の妥当性を示す評価値として求め、出力するこ
とを特徴とする、請求項４または請求項５記載の文字認
識装置。 - 【請求項７】前記推定値評価手段が、前記文字傾き推定
手段の出力する前記正しさの度合を示す評価値の自乗和
または自乗積分または分散を、前記文字傾き推定手段の
出力する前記傾き推定値の妥当性を示す評価値として求
め、出力することを特徴とする、請求項４または請求項
５記載の文字認識装置。 - 【請求項８】前記傾き補正手段が、前記推定値評価手段
の出力する前記妥当性を示す評価値を、単調非減少な関
数によって０から１の間の数値に正規化し、前記正規化
した数値を傾き補正量の大小を調整する係数として利用
することを特徴とする、請求項２、請求項４、請求項
５、請求項６または請求項７記載の文字認識装置。 - 【請求項９】前記単調非減少な関数として、シグモイド
関数を用いることを特徴とする、請求項８記載の文字認
識装置。 - 【請求項１０】前記単調非減少な関数として、線形関数
または区分線形関数を用いることを特徴とする、請求項
８記載の文字認識装置。 - 【請求項１１】前記推定値評価手段の出力に基づいて、
文字画像中のストローク群が一定の方向性を有するかど
うかを判定することにより文字認識候補を絞り、候補数
を減らす認識候補限定手段を有することを特徴とする、
請求項２、請求項４、請求項５、請求項６、請求項７、
請求項８、請求項９または請求項１０記載の文字認識装
置。 - 【請求項１２】前記認識候補限定手段が、前記推定値評
価手段の出力に基づいて漢字か非漢字かの判定を行うこ
とにより候補数を減らすことを特徴とする、請求項１１
記載の文字認識装置。 - 【請求項１３】文字の傾き角を補正して認識を行う文字
認識方法において、文字の傾き角を推定し、その傾き角
推定値の妥当性を評価し、前記傾き角推定値とその妥当
性評価値から傾き補正量を決定し、前記傾き補正量に基
づいて傾き補正をしてから文字認識を行って文字認識候
補を抽出し、前記妥当性評価値に基づいて文字画像中の
ストローク群が一定の方向性を有するかどうかを判定す
ることにより文字認識候補を絞り、候補数を減らすこと
を特徴とする文字認識方法。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP09116978A JP3099771B2 (ja) | 1997-05-07 | 1997-05-07 | 文字認識方法、装置及び文字認識プログラムを記録した記録媒体 |
| US09/071,034 US6115506A (en) | 1997-05-07 | 1998-05-04 | Character recognition method, character recognition apparatus and recording medium on which a character recognition program is recorded |
| EP98108255A EP0877335B1 (en) | 1997-05-07 | 1998-05-06 | Character recognition method, character recognition apparatus |
| DE69831032T DE69831032T2 (de) | 1997-05-07 | 1998-05-06 | Verfahren und Vorrichtung zur Zeichenerkennung |
| AU64764/98A AU753499B2 (en) | 1997-05-07 | 1998-05-06 | Character recognition method, character recognition apparatus and recording medium on which a character recognition program is recorded |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP09116978A JP3099771B2 (ja) | 1997-05-07 | 1997-05-07 | 文字認識方法、装置及び文字認識プログラムを記録した記録媒体 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10307889A true JPH10307889A (ja) | 1998-11-17 |
| JP3099771B2 JP3099771B2 (ja) | 2000-10-16 |
Family
ID=14700472
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP09116978A Expired - Fee Related JP3099771B2 (ja) | 1997-05-07 | 1997-05-07 | 文字認識方法、装置及び文字認識プログラムを記録した記録媒体 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6115506A (ja) |
| EP (1) | EP0877335B1 (ja) |
| JP (1) | JP3099771B2 (ja) |
| AU (1) | AU753499B2 (ja) |
| DE (1) | DE69831032T2 (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| US6738530B1 (en) | 1999-02-23 | 2004-05-18 | Nec Corporation | Method of recognizing character in which correction of inclination of character is carried out and apparatus for carrying out this method |
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| WO2002025575A2 (en) * | 2000-09-22 | 2002-03-28 | Sri International | Method and apparatus for portably recognizing text in an image sequence of scene imagery |
| US6823084B2 (en) | 2000-09-22 | 2004-11-23 | Sri International | Method and apparatus for portably recognizing text in an image sequence of scene imagery |
| US7031553B2 (en) | 2000-09-22 | 2006-04-18 | Sri International | Method and apparatus for recognizing text in an image sequence of scene imagery |
| JP3554271B2 (ja) * | 2000-12-13 | 2004-08-18 | パナソニック コミュニケーションズ株式会社 | 情報通信装置 |
| US6721452B2 (en) | 2001-09-12 | 2004-04-13 | Auburn University | System and method of handwritten character recognition |
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| KR101905426B1 (ko) * | 2012-01-11 | 2018-10-10 | 한국전자통신연구원 | 자연영상에서 추출된 문자 정보의 순서화 방법 및 시스템 |
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| KR102622349B1 (ko) * | 2018-04-02 | 2024-01-08 | 삼성전자주식회사 | 전자 장치 및 그 제어 방법 |
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- 1997-05-07 JP JP09116978A patent/JP3099771B2/ja not_active Expired - Fee Related
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1998
- 1998-05-04 US US09/071,034 patent/US6115506A/en not_active Expired - Lifetime
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- 1998-05-06 EP EP98108255A patent/EP0877335B1/en not_active Expired - Lifetime
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| AU753499B2 (en) | 2002-10-17 |
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| DE69831032T2 (de) | 2006-07-13 |
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