JPH11203405A - 文字認識装置及び方法並びにプログラム記憶媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】本発明は、１文字入力欄を持つ文書に記入され
る文字を認識する文字認識装置に関し、文字認識精度の
向上を目的とする。 【解決手段】入力画像の持つ罫線を抽出する抽出手段１
１と、抽出手段１１の抽出する罫線と入力画像の持つ文
字との接触文字部分を特定するとともに、その特定結果
に従って、文字のみを取り出す取出手段１２と、文字サ
イズに従って接触文字部分を有効とするのか否かを決定
することで、入力画像から文字を１文字ずつ切り出して
認識する第１の認識手段１３と、取出手段１２の取り出
す文字の続き文字部分を検出し、それを削除すること
で、入力画像から文字を１文字ずつ切り出して認識する
第２の認識手段１４と、第１及び第２の認識手段１３,1
４の認識結果から、最終的な文字の認識結果を決定する
決定手段１５とを備えるように構成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、１文字入力欄を持
つ文書に記入される文字を認識する文字認識装置及び方
法と、その文字認識装置の実現に用いられるプログラム
が記憶されるプログラム記憶媒体とに関し、特に、文字
認識精度の向上を実現する文字認識装置及び方法と、そ
の文字認識装置の実現に用いられるプログラムが記憶さ
れるプログラム記憶媒体とに関する。

【０００２】１文字入力欄を持つ文書に金額などの文字
を記入させることが多い。これから、１文字入力欄に記
入される文字を認識する文字認識装置が必要となる。こ
のような文字認識装置は、文字認識精度の向上を図るこ
とで実用的なものにしていく必要がある。

【０００３】

【従来の技術】１文字入力欄を持つ文書に記入される手
書き文字は、図１９に示すように、入力欄の指定する枠
を超えて記入されたり、文字と文字とが繋がる形態で記
入されることが多く、認識が非常に難しいという問題点
を抱えている。

【０００４】更に説明するならば、この問題点は、ファ
ックスやコピーなどで活字文字の画質が劣化する場合に
も起こるし、精度の悪いプリンタで印刷を行う場合にも
起こる。

【０００５】このようなことを背景にして、本出願人
は、一連の特許出願で開示してきたように、１文字入力
欄を構成する枠と、１文字入力欄に記入された文字とを
分離するという技術を開発して、そのように分離された
文字を文字同士が分離していることを前提とする切り出
しアルゴリズムを使って切り出して、その文字切り出し
技術により切り出された文字を認識するという技術を開
発してきた。

【０００６】そして、そのように分離された文字を処理
対象として文字と文字との間の続き文字部分を検出し、
それを削除することで文字を切り出すという技術を開発
して、その文字切り出し技術により切り出された文字を
認識するという技術を開発してきた。

【０００７】また、本出願人以外も、１文字入力欄に記
入される文字を認識する様々な技術が提案されている。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】確かに、本出願人が開
発した文字認識技術は、１文字入力欄に記入された文字
を高精度に読み取れるという特徴がある。

【０００９】しかしながら、手書き文字というものは実
に多様なものであり、また、活字文字の画質の劣化など
も実に多様なものである。これから、特定のアルゴリズ
ムに従っていたのでは、自ずと認識精度が限界が出るこ
とを避けられない。

【００１０】これから、従来技術に従っていると、１文
字入力欄に記入された文字の認識精度が必ずしも十分で
ないことが起こるという問題点を抱えていた。本発明は
かかる事情に鑑みてなされたものであって、１文字入力
欄を持つ文書に記入される文字を認識する構成を採ると
きにあって、その文字認識精度の向上を実現する新たな
文字認識装置及び方法の提供と、その文字認識装置の実
現に用いられるプログラムが記憶される新たなプログラ
ム記憶媒体の提供とを目的とする。

【００１１】

【課題を解決するための手段】図１に本発明の原理構成
を図示する。図中、１は本発明を具備する文字認識装置
であって、罫線で区切られる１文字入力欄に記入される
文字を認識するもの、２は文字認識装置１に接続される
イメージスキャナであって、文書画像を読み取って文字
認識装置１に入力するものである。

【００１２】本発明の文字認識装置１は、イメージメモ
リ１０と、抽出手段１１と、取出手段１２と、第１の認
識手段１３と、第２の認識手段１４と、決定手段１５と
を備える。

【００１３】イメージメモリ１０は、罫線で区切られる
１文字入力欄に文字の記入される文書画像（２値化され
ている）を格納する。抽出手段１１は、入力された文書
画像の持つ罫線を抽出する。取出手段１２は、抽出手段
１１の抽出する罫線と入力された文書画像の持つ文字と
の接触文字部分を特定するとともに、その特定結果に従
って、入力された文書画像から文字のみを取り出す。

【００１４】第１の認識手段１３は、文字サイズに従っ
て、取出手段１２の特定する接触文字部分を有効とする
のか否かを決定することで、入力された文書画像から文
字を１文字ずつ切り出して認識処理を実行する。

【００１５】第２の認識手段１４は、取出手段１２の取
り出す文字の続き文字部分を検出し、それを削除するこ
とで、入力画像から文字を１文字ずつ切り出して認識処
理を実行する。

【００１６】決定手段１５は、第１の認識手段１３の認
識結果と、第２の認識手段１４の認識結果とから、最終
的な文字の認識結果を決定する。ここで、本発明の文字
認識装置１の持つ機能は具体的にはプログラムで実現さ
れるものであり、このプログラムは、フロッピィディス
クなどに記憶されたり、サーバなどのディスクなどに記
憶され、それらから文字認識装置１にインストールされ
てメモリ上で動作することで、本発明を実現することに
なる。

【００１７】このように構成される本発明の文字認識装
置１では、抽出手段１１が入力された文書画像の持つ罫
線を抽出すると、取出手段１２は、抽出された罫線と入
力された文書画像の持つ文字との接触文字部分を特定す
るとともに、その特定結果に従って、入力された文書画
像から文字のみを取り出す。

【００１８】これを受けて、第１の認識手段１３は、文
字同士が分離していることを前提する文字切り出しアル
ゴリズムに従い、文字サイズを使って、取出手段１２の
特定する接触文字部分を有効とするのか否かを決定する
ことで、入力された文書画像から文字を１文字ずつ切り
出して認識処理を実行する。

【００１９】一方、第２の認識手段１４は、文字サイズ
を考慮せずに、取出手段１２の取り出す文字の続き文字
部分を検出し、それを削除することで、入力画像から文
字を１文字ずつ切り出して認識処理を実行する。

【００２０】このとき、第２の認識手段１４は、文字の
続き文字部分が存在しないことを判断するときには、図
２に示すように、文字の認識処理を実行しないように処
理する。

【００２１】そして、決定手段１５は、この第１の認識
手段１３の認識結果と、第２の認識手段１４の認識結果
とを受けて、例えば、距離値の小さい方の認識結果を最
終的な認識結果として決定する。

【００２２】このように、本発明の文字認識装置１で
は、１文字入力欄の罫線を削除しつつ文字を認識する構
成を採るときにあって、図３に示すように、文字同士が
分離していることを前提とする文字切り出しアルゴリズ
ムを使って切り出される文字を認識対象（図３の右側）
として、文字の認識処理を実行するとともに、文字の続
き文字部分を削除することで切り出される文字を認識対
象（図３の左側）として、文字の認識処理を実行する構
成を採って、その２つの認識結果から最終的な文字の認
識結果を得るようにすることから、文字認識精度を従来
よりも向上できるようになる。

【００２３】

【発明の実施の形態】以下、金融文書に記入される手書
き数字（０〜９）を認識対象とする実施の形態に従って
本発明を詳細に説明する。

【００２４】図４に、本発明を具備する文字認識装置１
の一実施例を図示する。この実施例に従う本発明の文字
認識装置１は、図１で説明したイメージスキャナ２と、
図１で説明したイメージメモリ１０と、認識制御プログ
ラム２０と、第１の認識プログラム２１と、第２の認識
プログラム２２と、枠抽出プログラム２３と、接触文字
部分抽出プログラム２４とを備えている。

【００２５】ここで、文字認識装置１に展開されるプロ
グラムは、フロッピィディスクや回線などを介してイン
ストールされることになる。この認識制御プログラム２
０は、イメージメモリ１０に格納される文書画像の持つ
手書き文字（罫線で区切られる１文字入力欄に記入され
ている）の認識要求が発行されると、図５の処理フロー
に示すように、先ず最初に、ステップ１で、枠抽出プロ
グラム２３を起動する。

【００２６】このようにして起動されると、枠抽出プロ
グラム２３は、後述する構成に従って、文書画像の持つ
１文字入力欄の枠（罫線で区切られる文字の枠）を抽出
する。

【００２７】続いて、ステップ２で、枠抽出プログラム
２３による抽出処理が終了するのを待って、この抽出処
理が終了すると、ステップ３に進んで、接触文字部分抽
出プログラム２４を起動する。

【００２８】このようにして起動されると、接触文字部
分抽出プログラム２４は、後述する構成に従って、枠抽
出プログラム２３の抽出結果を参照しつつ、１文字入力
欄の枠部分と重なる手書き文字部分（枠に接触する文字
部分）を抽出するとともに、その抽出結果に従って、文
書画像の持つ手書き文字のみを抽出する。

【００２９】続いて、ステップ４で、接触文字部分抽出
プログラム２４による抽出処理が終了するのを待って、
この抽出処理が終了すると、ステップ５に進んで、第１
の認識プログラム２１を起動する。

【００３０】このようにして起動されると、第１の認識
プログラム２１は、接触文字部分抽出プログラム２４の
抽出結果を参照しつつ、後述する構成に従って、第２の
認識プログラム２２とは別の文字切り出しアルゴリズム
に従って手書き文字を１文字ずつ切り出して認識する。

【００３１】続いて、ステップ６で、第１の認識プログ
ラム２１による手書き文字の認識処理が終了するのを待
って、この認識処理が終了すると、ステップ７に進ん
で、第２の認識プログラム２２を起動する。

【００３２】このようにして起動されると、第２の認識
プログラム２２は、接触文字部分抽出プログラム２４の
抽出結果を参照しつつ、後述する構成に従って、第１の
認識プログラム２１とは別の文字切り出しアルゴリズム
に従って手書き文字を１文字ずつ切り出して認識する。

【００３３】続いて、ステップ８で、第２の認識プログ
ラム２２による手書き文字の認識処理が終了するのを待
って、この認識処理が終了すると、ステップ９に進ん
で、第１の認識プログラム２１の認識結果と、第２の認
識プログラム２２の認識結果とから、最終的な手書き文
字の認識結果を決定する。

【００３４】次に、枠抽出プログラム２３について説明
する。上述したように、枠抽出プログラム２３は、文書
画像の持つ１文字入力欄の枠を抽出する処理を行う。

【００３５】この枠抽出プログラム２３は、文書画像の
持つ枠を抽出するものであればどのような構成に従うも
のでもよいが、例えば、本出願人が出願した特開平６-3
09498 号や、特開平７-28937号や、特開平８-305796 号
や、特開平９-50527号で開示した構成のものを用いるこ
とが可能である。

【００３６】図６に、本出願人が特開平８-305796 号な
どで開示した枠抽出プログラム２３の機能ブロック図を
図示する。図６の構成に従う枠抽出プログラム２３は、
連結パターン抽出部２３０と、投影部２３１と、直線検
出部２３２と、第１の４辺検出部２３３と、追跡部２３
４と、第２の４辺検出部２３５と、枠抽出部２３６とで
構成されている。

【００３７】連結パターン抽出部２３０は、イメージメ
モリ１０に格納される文書画像を入力して、縦、横、斜
めの８方向のいずれかで繋がっている８連結の連結パタ
ーンをラベリング処理により抽出する。このとき得られ
る連結パターンとしては、文字の接触していない枠、
枠に接触していない文字又はその一部、枠に接触し
ている文字又はその一部のいずれかである。

【００３８】この抽出された連結パターンの中に、１文
字入力欄の文字枠を構成する直線が含まれている。投影
部２３１は、連結パターン抽出部２３０により抽出され
た連結パターンを水平方向と垂直方向に投影する。直線
検出部２３２は、投影部２３１により得られた水平方向
／垂直方向の投影情報から、水平線／垂直線を検出す
る。第１の４辺検出部２３３は、直線検出部２３２によ
り検出された水平線／垂直線から検出される矩形につい
て、その４辺を検出する。

【００３９】追跡部２３４は、直線検出部２３２／第１
の４辺検出部２３３で検出できない線幅の細い直線を求
めるために、設定される数ライン（例えば２〜３ライ
ン）の幅内で８連結する水平線と垂直線を追跡する。第
２の４辺検出部２３５は、追跡部２３４で追跡された水
平線／垂直線から検出される矩形について、その４辺を
検出する。

【００４０】枠抽出部２３６は、第１の４辺検出部２３
３で検出された４辺から１文字入力欄の枠を抽出すると
ともに、第２の４辺検出部２３５で検出された４辺から
１文字入力欄の枠を抽出する。

【００４１】この図６の構成に従って、枠抽出プログラ
ム２３は、文書画像の持つ１文字入力欄の枠に関する予
備知識を持たなくても、文書画像の持つ１文字入力欄の
枠を抽出できるようになる。

【００４２】次に、接触文字部分抽出プログラム２４に
ついて説明する。上述したように、接触文字部分抽出プ
ログラム２４は、１文字入力欄の枠部分と重なる手書き
文字部分（枠に接触する文字部分）を抽出するととも
に、その抽出結果に従って文書画像の持つ手書き文字の
みを抽出する処理を行う。

【００４３】後述するように、第１及び第２の認識プロ
グラム２１，２２は、罫線の取り除かれた文書画像の持
つ手書き文字に対して認識処理を施すことになるが、こ
の手書き文字が枠と接触する場合には、枠を削除すると
手書き文字部分が欠落してしまうことになる。そこで、
この欠落部分を補間するために、接触文字部分抽出プロ
グラム２４を使って、１文字入力欄の枠部分と重なる手
書き文字部分を抽出する処理を行うのである。

【００４４】この接触文字部分抽出プログラム２４は、
１文字入力欄の枠部分と重なる手書き文字部分を抽出す
るものであればどのような構成に従うものでもよいが、
例えば、本出願人が出願した特開平６-309498 号や、特
開平７-28937号や、特開平８-305796 号や、特開平９-5
0527号で開示した構成のものを用いることが可能であ
る。

【００４５】図７に、本出願人が特開平８-305796 号な
どで開示した接触文字部分抽出プログラム２４の機能ブ
ロック図を図示する。図７の構成に従う接触文字部分抽
出プログラム２４は、連結パターン属性付加部２４０
と、枠分離部２４１と、交点算出部２４２と、交点対応
付け部２４３と、接触文字部分抽出部２４４とで構成さ
れている。

【００４６】連結パターン属性付加部２４０は、枠抽出
プログラム２３の連結パターン抽出部２３０により抽出
された連結パターンに対して、「枠」、「文字パターン
又はその一部」、「枠と文字パターン又はその一部との
接触パターン（接触文字パターン）」のいずれかの属性
を付加する。

【００４７】枠分離部２４１は、連結パターン属性付加
部２４０で「枠」又は「文字と枠との接触文字パター
ン」という属性の付加された連結パターンから枠を分離
する。具体的には、枠部分の辺の幅を算出し、それに基
づいて枠を除去する。そして、枠を除去したパターンに
ついて再びラベリングを施して、面積の小さいパターン
を雑音として除去し、連結パターン属性付加部２４０で
属性の付加されなかったパターンの内、枠を除去しても
残るパターンについては「接触文字パターン」の属性を
付加し、枠を除去したら何も残らないパターンについて
は「枠」だけの属性を付加することで行う。

【００４８】交点算出部２４２は、先ず最初に、接触文
字パターンについて、枠と文字との交点を算出し、続い
て、それらの全ての交点について、その位置から枠外方
向へ枠幅分程度まで文字線分を探索して枠外の交点を算
出するとともに、その探索した文字線分の面積を求め
る。続いて、この求めた文字線分の面積が閾値以下であ
るときには、その文字線分を雑音とみなして除去すると
ともに、その交点が文字と枠との交点でないと判断する
ことで行う。

【００４９】交点対応付け部２４３は、交点算出部２４
２で得られた交点情報に基づいて、枠と接触している文
字線分の方向性を求める。更に、枠の両側に接触してい
る２つの文字線分間の距離を求める。そして、この求め
た方向性及び距離と、この方向性に基づく文字線分の連
続性の条件とにより、文字と枠との各交点を対応付け
る。この対応付け処理により、図８（ａ）の例で説明す
るならば、交点Ａと交点Ｃとが対応付けられ、交点Ｂと
交点Ｄとが対応付けられることになる。

【００５０】接触文字部分抽出部２４４は、交点対応付
け部２４３により対応付けられた交点により規定される
枠部分の画像を文字成分と判断する。そして、その判断
結果に従って、枠に影響されない形で文字パターンのみ
を抽出する。

【００５１】この図７の構成に従って、接触文字部分抽
出プログラム２４は、図８（ａ）に示す接触文字パター
ンから、図８（ｂ）に示すように、１文字入力欄の枠部
分と重なる手書き文字部分（図中のドット部分）を抽出
できるようになる。そして、この接触文字部分の抽出結
果に従って、図９に示すように、文書画像の持つ１文字
入力欄の枠を除去して、その１文字入力欄に記入される
手書き文字のみを抽出できるようになる。

【００５２】次に、第１の認識プログラム２１の実行す
る手書き文字認識処理について説明する。第１の認識プ
ログラム２１は、認識制御プログラム２０より起動され
ると、接触文字部分抽出プログラム２４の抽出結果を参
照しつつ、文字と文字とが分離していることを前提とす
る文字切り出しアルゴリズムを使って、文書画像から手
書き文字を切り出し、それに対する認識処理を実行す
る。

【００５３】この文字切り出しアルゴリズムとしては、
どのようなものを用いてもよいが、例えば、本出願人が
特開平８-305796 号で開示したものが使える。図１０
に、第１の認識プログラム２１の実行する処理フローの
一実施例を図示する。次に、この処理フローに従って、
第１の認識プログラム２１の実行する認識処理について
説明する。

【００５４】第１の認識プログラム２１は、認識制御プ
ログラム２０より起動されると、図１０の処理フローに
示すように、先ず最初に、ステップ１で、接触文字部分
抽出プログラム２４の抽出情報を入手する。

【００５５】続いて、ステップ２で、文書画像に記入さ
れる手書き文字の平均文字サイズを算出する。この平均
文字サイズは、特開平８-305796 号では、接触文字部分
抽出プログラム２４により抽出された各文字のサイズ
（外接矩形で近似して求める）から、文書画像に記入さ
れる手書き文字の平均文字サイズを算出する構成を採っ
たが、簡略的な方法として、枠抽出プログラム２３で抽
出された１文字入力欄の大きさから算出するような構成
を採ることも可能である。

【００５６】続いて、ステップ３で、接触文字部分抽出
プログラム２４により抽出された各文字のサイズを、ス
テップ２で算出した平均サイズと比較することで、接触
文字部分抽出プログラム２４で抽出した枠部分と重なる
手書き文字部分（接触文字部分）が本来の文字部分であ
るのか否かを判断して、本来の文字部分でないことを判
断するときには、それを削除していくことで文字を切り
出す。

【００５７】１文字入力欄が設けられていることから、
金融文書に記入される「０」〜「９」の文字は、基本的
には、１文字入力欄の枠内に記入されることで他の文字
と切り離されているのであるが、文字の一部が枠を飛び
出して記入されたり、隣の文字と繋がって記入されるこ
とがある。そこで、接触文字部分抽出プログラム２４で
抽出した接触文字部分を有効とした場合に、１つの文字
サイズに収まらなくなってしまうときには、その抽出さ
れた接触文字部分を無効として削除し、１つの文字サイ
ズに収まるときには、その抽出された接触文字部分を有
効としていくことで正確な文字を切り出すように処理す
る。

【００５８】例えば、図１１（ａ）に示すように、
「２」と「５」と「３」とが続けて記入されることで、
１文字入力欄の枠を横切るようなときには、文字サイズ
が平均文字サイズよりも大きくなることを考慮して、接
触文字部分抽出プログラム２４で抽出した接触文字部分
を削除することで、「２」と「５」と「３」とを正確に
切り出すのである。

【００５９】また、図１１（ｂ）に示すように、「１」
と「０」の一部が１文字入力欄の範囲を外れている場合
には、文字サイズが平均文字サイズに収まることを考慮
して、接触文字部分抽出プログラム２４で抽出した接触
文字部分を本来の文字として扱うことで、「１」と
「０」とを正確に切り出すのである。

【００６０】このようにして１文字入力欄に記入される
手書き文字を１文字ずつ切り出すと、続いて、ステップ
４に進んで、切り出した文字の中から未処理の文字を１
つ選択し、続くステップ５で、全ての文字を選び出した
のか否かを判断する。

【００６１】このステップ５で、全ての文字を選び出し
ていないことを判断するとき、すなわち、ステップ４
で、切り出した文字の中から未処理の文字を１つ選択で
きたことを判断するときには、ステップ６に進んで、そ
の選択した文字の持つ文字認識に用いる特徴量を算出す
る。このとき算出する特徴量としては、従来技術の文字
認識処理で提案されているどのようなものを用いてもよ
い。

【００６２】続いて、ステップ７で、その算出した特徴
量を使って、認識対象となる登録文字との間の距離を測
定する。金融文書では、「０」〜「９」の１０個の文字
が登録文字となるので、これらの１０個の登録文字との
間の距離を測定するのである。

【００６３】続いて、ステップ８で、ステップ４で選択
した文字の認識結果として、ステップ７で測定した最も
距離の小さい登録文字を決定してから、次の文字の認識
に進むべくステップ４に戻っていく。

【００６４】そして、ステップ４ないしステップ８の処
理を繰り返すことで、ステップ５で、全ての文字を選び
出したことを判断するとき、すなわち、ステップ３で切
り出した手書き文字の文字認識を終了することを判断す
ると、ステップ９に進んで、ステップ８で決定した認識
結果の登録文字との間の距離の合計値を算出して、全処
理を終了する。

【００６５】このようにして、第１の認識プログラム２
１は、１文字入力欄の枠部分に重なる文字部分を有効な
ものとしたり無効なものとしながら、文字と文字とが分
離していることを前提とする文字切り出しアルゴリズム
を使って、文書画像から手書き文字を１文字ずつ切り出
して、その切り出した文字に対して認識処理を施すこと
で文字認識を実行するのである。

【００６６】この第１の認識プログラム２１の認識処理
により、例えば、図３の上段に示す続き文字の形態で記
入される「１００００」という手書き文字は、図３の右
側のように切り出されて、「１８８８６」と認識される
ことになる。そして、この認識結果に対して、各文字の
認識結果の距離の合計値として「５００」が算出される
ことになる。

【００６７】次に、第２の認識プログラム２２の実行す
る認識処理について説明する。第２の認識プログラム２
２は、認識制御プログラム２０より起動されると、接触
文字部分抽出プログラム２４により１文字入力欄の枠の
取り外された手書き文字を認識対象として、文字と文字
とを繋ぐ続き文字部分を検出して、それを削除すること
で文書画像から手書き文字を切り出し、それに対する認
識処理を実行する。

【００６８】この文字切り出しアルゴリズムとしては、
どのようなものを用いてもよいが、例えば、本出願人が
特開平７-192094 号で開示したものが使える。図１２及
び図１３に、第２の認識プログラム２２の実行する処理
フローの一実施例を図示する。次に、この処理フローに
従って、第２の認識プログラム２２の実行する認識処理
について説明する。

【００６９】第２の認識プログラム２１は、認識制御プ
ログラム２０より起動されると、図１２及び図１３の処
理フローに示すように、先ず最初に、ステップ１で、接
触文字部分抽出プログラム２４により抽出された手書き
文字のみの抽出情報を入手することで、手書き文字を構
成する連結パターンを入手する。

【００７０】続いて、ステップ２で、複数の文字が繋が
っている続き文字の候補として、ステップ１で読み取っ
た連結パターンの中から横長の連結パターンを抽出す
る。この抽出処理は、連結パターン毎に外接矩形を求め
て、その外接矩形の縦横の比率を算出し、所定の閾値と
比較することで行う。

【００７１】続いて、ステップ３で、ステップ２で抽出
した横長パターンの持つ水平続き線（続き文字部分を形
成する線）を抽出する処理を行う。このステップ３で
は、先ず最初に、「文字パターン面積／外接矩形の面
積」を算出し、その値に従って、抽出する直線の長さを
決定する。具体的には、「文字パターン面積／外接矩形
の面積」の値が大きいときには、長い水平線を抽出し、
この値が小さいときには、短い水平線を抽出する。

【００７２】すなわち、「文字パターン面積／外接矩形
の面積」の値が大きいということは、文字パターンのパ
ターン幅が大きいことを意味する。このようなときに、
短い直線を抽出するようにすると、本来の文字部分にも
多数の直線が存在し、それらが抽出されてしまうことに
なるからてある。また、「文字パターン面積／外接矩形
の面積」の値が小さいということは、文字パターンのパ
ターン幅が小さいことを意味する。このようなときに、
長い直線を抽出するようにすると、本来の水平線が抽出
されなくなってしまうからである。

【００７３】このステップ３では、続いて、図１４
（ａ）に示すように、抽出する直線の長さに従って、文
字パターンを縦方向に分割し、その分割した範囲内で投
影の処理を行う。このとき、斜め線の存在を考慮して、
周囲の行の投影値を足し合わせる形で横方向に投影（い
わゆる隣接投影法）を行って、その投影値が所定の閾値
以上であるときには、その部分に直線が存在すると認識
して、その範囲を矩形近似して矩形の直線を形成する。

【００７４】このステップ３では、続いて、図１４
（ｂ）に示すように、接触する矩形直線を統合すること
で長い直線を抽出し、その中で最も長い直線を水平続き
線とする処理を行う。

【００７５】ステップ３で、水平続き線（続き文字部分
を形成する線）を抽出すると、続いて、ステップ４で、
水平続き線が検出されたのか否かを判断して、水平続き
線が検出されないことを判断するときには、ステップ５
に進んで、認識処理を実行しない旨を記録して処理を終
了する。

【００７６】一方、ステップ４で、水平続き線が検出さ
れたことを判断するときには、ステップ６に進んで、垂
直分離線を決定する。この垂直分離線の決定処理は、図
１５（ａ）に示すように、矩形近似された水平続き線の
下辺の一方の端点から水平続き線を辿ることで文字パタ
ーンとの交差点を見つけ、そこから文字パターンの輪郭
の探索を開始して、水平続き線に辿りついたら輪郭の探
索を一時終了する。続いて、水平続き線を辿ることで次
の文字パターンとの交差点を見つけ、そこから文字パタ
ーンの輪郭の探索を再び開始して、水平続き線に辿りつ
いたら輪郭の探索を一時終了する。これを矩形近似され
た水平続き線の下辺のもう一方の端点に辿りつくまで繰
り返し行う。

【００７７】最終的に、輪郭探索を行った回数が文字数
となり、輪郭探索の開始点から終了点までが１文字の存
在する領域である。垂直分離線は、文字と文字とを分離
する垂直線であり、図１５（ｂ）に示すように、輪郭探
索の終了点と開始点との間で、かつ、矩形近似された水
平続き線の幅値を持つ位置で決定する。

【００７８】ステップ６で垂直分離線を決定すると、続
いて、ステップ７で、ゼロ判定を行う。このゼロ判定処
理は、図１６に示すように、垂直分離線と水平続き線に
囲まれた１文字領域内において、水平続き線と文字パタ
ーンとに囲まれた空白部分から、複数方向に放射状に探
索を行うことでループ構造を持つのか否かを調べること
で行う。

【００７９】ステップ７でゼロ判定を行うと、続いて、
ステップ８で、文字を分離する処理を行う。この文字分
離処理は、不要な水平続き線を削除することで行う。す
なわち、ゼロと判定した文字では、水平続き線は不必要
な線であるので、これを削除するのである。この削除処
理は、図１７（ａ）に示すように、垂直分離線を除去す
るとともに、続き線の太さが急激に変化する部分や、続
き線の傾きやその微分値が急激に変化する部分まで削除
することで行う。一方、ゼロでないと判定された文字に
ついては、図１７（ｂ）に示すように、垂直分離線の部
分で他の文字との分離を行うが続き線の削除は行わな
い。

【００８０】このようにして、第２の認識プログラム２
２は、ステップ１ないしステップ８の処理に従って、文
字と文字とを繋げる不要な続き文字部分（金融文書の場
合、そのほとんどが「０」と「０」とを連続的に記入す
るときに発生する）を削除することで、文書画像から手
書き文字を切り出すのである。

【００８１】なお、この処理フローでは詳細に説明しな
かったが、一部分の文字しか続き文字部分を持たないと
き（すでに分離されている文字がある）にも、ステップ
５には進まずに、ステップ６ないしステップ８の処理に
進んで、その続き文字部分を削除する処理を行うことに
なる。

【００８２】ステップ８で文書画像から手書き文字を切
り出すと、続いて、ステップ９に進んで、切り出した文
字の中から未処理の文字を１つ選択し、続くステップ１
０で、全ての文字を選び出したのか否かを判断する。

【００８３】このステップ１０で、全ての文字を選び出
していないことを判断するとき、すなわち、ステップ９
で、未処理の文字を１つ選択できたことを判断するとき
には、ステップ１１（図１３の処理フロー）に進んで、
第１の認識プログラム２１の用いた算出手法と同一の算
出手法を用いて、その選択した文字の持つ文字認識に用
いる特徴量を算出する。

【００８４】続いて、ステップ１２で、その算出した特
徴量を使って認識対象となる登録文字との間の距離を測
定する。金融文書では、「０」〜「９」の１０個の文字
が認識対象の登録文字となるので、これらの１０個の登
録文字との間の距離を測定するのである。

【００８５】続いて、ステップ１３で、ステップ９で選
択した文字の認識結果として、ステップ１２で測定した
最も距離の小さい登録文字を決定してから、次の文字の
認識に進むべくステップ９に戻っていく。

【００８６】そして、ステップ９ないしステップ１３の
処理を繰り返すことで、ステップ１０で、全ての文字を
選び出したことを判断するとき、すなわち、ステップ８
で切り出した手書き文字の文字認識を終了することを判
断すると、ステップ１４に進んで、ステップ１３で決定
した認識結果の登録文字との間の距離の合計値を算出し
て、全処理を終了する。

【００８７】このようにして、第２の認識プログラム２
２は、接触文字部分抽出プログラム２４により１文字入
力欄の枠の取り外された手書き文字を認識対象として、
文字と文字とを繋ぐ続き文字部分を検出して、それを削
除することで文書画像から手書き文字を切り出し、それ
に対する認識処理を実行するのである。

【００８８】この第２の認識プログラム２２の認識処理
により、例えば、図３の上段に示す続き文字の形態で記
入される「１００００」という手書き文字は、図３の左
側のように切り出されて、「１００００」と認識される
ことになる。そして、この認識結果に対して、認識結果
の距離の合計値として「２０」が算出されることにな
る。

【００８９】図５の処理フローで説明したように、認識
制御プログラム２０は、第１及び第２の認識プログラム
２１，２２が認識処理を終了すると、最終的な認識結果
を決定する処理を行う。

【００９０】図１８に、この認識制御プログラム２０の
実行する決定処理の一実施例を図示する。次に、この処
理フローについて説明する。認識制御プログラム２０
は、第１及び第２の認識プログラム２１，２２が認識処
理を終了すると、図１８の処理フローに示すように、先
ず最初に、ステップ１で、第２の認識プログラム２２が
認識処理を実行したのか否かを判断する。上述したよう
に、第２の認識プログラム２２は、続き文字部分が存在
しないときには、認識処理を実行せずにその旨を記録す
るだけの処理を行うので、この記録が残されているのか
否かを判断することで、第２の認識プログラム２２が認
識処理を実行したのか否かを判断するのである。

【００９１】この判断処理により、第２の認識プログラ
ム２２が認識処理を実行しなかったことを判断するとき
には、ステップ２に進んで、第１の認識プログラム２１
の認識結果を最終的な認識結果として出力して処理を終
了する。

【００９２】一方、この判断処理により、第２の認識プ
ログラム２２が認識処理を実行したことを判断するとき
には、ステップ３に進んで、第１の認識プログラム２１
の出力する距離合計値と、第２の認識プログラム２２の
出力する距離合計値との大小を比較する。

【００９３】この比較処理により、第１の認識プログラ
ム２１の出力する距離合計値の方が小さいと判断すると
きには、ステップ４に進んで、第１の認識プログラム２
１の認識結果を最終的な認識結果として出力する。一
方、第２の認識プログラム２２の出力する距離合計値の
方が小さいと判断するときには、ステップ２に進んで、
第２の認識プログラム２２の認識結果を最終的な認識結
果として出力する。

【００９４】このようにして、認識制御プログラム２０
は、第１の認識プログラム２１の認識結果と、第２の認
識プログラム２２の認識結果とを受け取ると、距離値の
合計値の小さい方、すなわち、より類似していると判断
した認識結果の方を最終的な認識結果として選択して出
力するのである。

【００９５】この決定処理により、図３の例で説明する
ならば、第２の認識プログラム２２の認識結果である
「１００００」が最終的な認識結果として出力されるこ
とになる。

【００９６】第１の認識プログラム２１の用いる文字切
り出しアルゴリズムは、文字と文字とが分離しているこ
とを前提するものであり、これから、続き文字部分を除
去できないことが起こる。このようなときには、続き文
字部分を除去することで文字を切り出す第２の認識プロ
グラム２２の認識結果の方が正解の可能性が高い。

【００９７】一方、第２の認識プログラム２２の用いる
文字切り出しアルゴリズムは、文字と文字とが分離して
いることを前提としていないものであり、これから、１
文字入力欄に記入されることで本来は文字と文字とが分
離しているにもかかわらず、続き文字部分を誤って検出
することが起こる。このようなときには、文字と文字と
が分離していることを前提として文字を切り出す第１の
認識プログラム２１の認識結果の方が正解の可能性が高
い。

【００９８】このような特性の違いを考慮して、本発明
では、認識制御プログラム２０が、第１の認識プログラ
ム２１の認識結果と第２の認識プログラム２２の認識結
果とから、より正解き可能性の高い方の認識結果を最終
的な認識結果とする構成を採るのである。この構成を採
ることで、従来よりも文字認識精度を著しくる向上でき
るようになる。

【００９９】図示実施例に従って本発明を説明したが、
本発明はこれに限定されるものではない。例えば、実施
例では、第１の認識プログラム２１と第２の認識プログ
ラム２２とが手書き文字を切り出した後、同一の認識ア
ルゴリズムを使って文字認識を実行する構成を採った
が、両者の認識結果を比較できるものであるならば、異
なる認識アルゴリズムを使ってもよい。

【０１００】また、実施例では、金融文書を想定して、
「０」〜「９」を認識対象とすることを想定したが、本
発明は、その適用が「０」〜「９」に認識対象とするも
のに限られるものではない。

【０１０１】また、実施例では、手書き文字を認識対象
とすることを想定したが、画質の劣化した活字文字や、
精度の悪いプリンタにより印刷された文字などに対して
も、本発明はそのまま適用できるものである。

【０１０２】

【発明の効果】以上説明したように、本発明の文字認識
装置では、１文字入力欄の罫線を削除しつつ文字を認識
する構成を採るときにあって、文字同士が分離している
ことを前提とする文字切り出しアルゴリズムを使って切
り出される文字を認識対象として、文字の認識処理を実
行するとともに、文字の続き文字部分を削除することで
切り出される文字を認識対象として、文字の認識処理を
実行する構成を採って、その２つの認識結果から最終的
な文字の認識結果を得るようにすることから、文字認識
精度を従来よりも向上できるようになる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理構成図である。

【図２】本発明の説明図である。

【図３】本発明の説明図である。

【図４】本発明の一実施例である。

【図５】認識制御プログラムの実行する処理フローであ
る。

【図６】枠抽出プログラムの説明図である。

【図７】接触文字部分抽出プログラムの説明図である。

【図８】接触文字部分の抽出処理の説明図である。

【図９】文字抽出処理の説明図である。

【図１０】第１の認識プログラムの実行する処理フロー
である。

【図１１】文字切り出し処理の説明図である。

【図１２】第２の認識プログラムの実行する処理フロー
である。

【図１３】第２の認識プログラムの実行する処理フロー
である。

【図１４】水平続き線の抽出処理の説明図である。

【図１５】垂直分離線の決定処理の説明図である。

【図１６】ゼロ判定処理の説明図である。

【図１７】文字分離処理の説明図である。

【図１８】認識制御プログラムの実行する処理フローで
ある。

【図１９】１文字入力欄に記入される手書き文字の説明
図である。

【符号の説明】

１ 文字認識装置 ２ イメージスキャナ １０ イメージメモリ １１ 抽出手段 １２ 取出手段 １３ 第１の認識手段 １４ 第２の認識手段 １５ 決定手段

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 罫線で区切られる１文字入力欄に記入さ
   れる文字を認識する文字認識装置において、 入力画像の持つ罫線を抽出する抽出手段と、 上記抽出手段の抽出する罫線と入力画像の持つ文字との
   接触文字部分を特定するとともに、その特定結果に従っ
   て、該文字のみを取り出す取出手段と、 文字サイズに従って上記接触文字部分を有効とするのか
   否かを決定することで、入力画像から文字を１文字ずつ
   切り出して認識する第１の認識手段と、 上記取出手段の取り出す文字の続き文字部分を検出し、
   それを削除することで、入力画像から文字を１文字ずつ
   切り出して認識する第２の認識手段と、 第１及び第２の認識手段の認識結果から、最終的な文字
   の認識結果を決定する決定手段とを備えることを、 特徴とする文字認識装置。
2. 【請求項２】 請求項１記載の文字認識装置において、 第２の認識手段は、続き文字部分が存在しないことを判
   断するときには、文字の認識処理を実行しないように処
   理することを、 特徴とする文字認識装置。
3. 【請求項３】 罫線で区切られる１文字入力欄に記入さ
   れる文字を認識する文字認識方法において、 入力画像の持つ罫線を抽出する第１の処理過程と、 文字サイズに従って、抽出される罫線と入力画像の持つ
   文字との接触文字部分を有効とするのか否かを決定する
   ことで、入力画像から文字を１文字ずつ切り出して認識
   する第２の処理過程と、 抽出される罫線と入力画像の持つ文字との接触文字部分
   を考慮しつつ、入力画像から文字のみを取り出し、該文
   字の続き文字部分を検出してそれを削除することで、入
   力画像から文字を１文字ずつ切り出して認識する第３の
   処理過程と、 第２及び第３の処理過程で得られる認識結果から、最終
   的な文字の認識結果を決定する第４の処理過程とを備え
   ることを、 特徴とする文字認識方法。
4. 【請求項４】 罫線で区切られる１文字入力欄に記入さ
   れる文字を認識する文字認識装置の実現に用いられるプ
   ログラムが記憶されるプログラム記憶媒体であって、 入力画像の持つ罫線を抽出する抽出処理と、 上記抽出処理の抽出する罫線と入力画像の持つ文字との
   接触文字部分を特定するとともに、その特定結果に従っ
   て、該文字のみを取り出す取出処理と、 文字サイズに従って上記接触文字部分を有効とするのか
   否かを決定することで、入力画像から文字を１文字ずつ
   切り出して認識する第１の認識処理と、 上記取出処理の取り出す文字の続き文字部分を検出し、
   それを削除することで、入力画像から文字を１文字ずつ
   切り出して認識する第２の認識処理と、 第１及び第２の認識処理の認識結果から、最終的な文字
   の認識結果を決定する決定処理とをコンピュータに実行
   させるプログラムが記憶されることを、 特徴とするプログラム記憶媒体。