JPH11272801A - 画像内の一連パターンの認識および変形検出方法及びそのプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
画像内の一連パターンの認識および変形検出方法及びそのプログラムを記録した記録媒体Info
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- JPH11272801A JPH11272801A JP10070687A JP7068798A JPH11272801A JP H11272801 A JPH11272801 A JP H11272801A JP 10070687 A JP10070687 A JP 10070687A JP 7068798 A JP7068798 A JP 7068798A JP H11272801 A JPH11272801 A JP H11272801A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 画像内の認識対象に見かけの変形が存在する
場合に認識と変形の度合いを同時に検出する方法を提供
する。 【解決手段】 認識辞書を予め定める種々の変形種別に
より変形させる処理（１０１）、入力画像内の各認識対
象について変形辞書を用いた認識処理を行い、各認識対
象の変形辞書との合致度を計算する処理（１０２）、該
画像内の認識対象を複数含む一連パターンの合致度を、
各認識対象毎の合致度に基づいて計算する処理（１０
３）、すべての変形中から一連パターンの合致度が最良
の変形を一連パターンの変形として検出する処理（１０
４）、該一連パターンの変形に対応する認識結果を最良
の認識結果と決定する処理（１０５）を設ける。
場合に認識と変形の度合いを同時に検出する方法を提供
する。 【解決手段】 認識辞書を予め定める種々の変形種別に
より変形させる処理（１０１）、入力画像内の各認識対
象について変形辞書を用いた認識処理を行い、各認識対
象の変形辞書との合致度を計算する処理（１０２）、該
画像内の認識対象を複数含む一連パターンの合致度を、
各認識対象毎の合致度に基づいて計算する処理（１０
３）、すべての変形中から一連パターンの合致度が最良
の変形を一連パターンの変形として検出する処理（１０
４）、該一連パターンの変形に対応する認識結果を最良
の認識結果と決定する処理（１０５）を設ける。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、カメラなどで撮影
された入力画像内の認識対象を複数含む一連パターンの
認識と形状変化の度合を同時に検出する方法及びそのプ
ログラムを記録した記録媒体に関する。
された入力画像内の認識対象を複数含む一連パターンの
認識と形状変化の度合を同時に検出する方法及びそのプ
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、文字の変形を検出するには、例え
ば印刷文字では行間が平行であったり、１つの文字列で
は傾いている場合でも文字の傾いた方向には文字間の分
離が生じることなどを利用して、予め文字の変形を前処
理として計算し、その後、この変形検出結果に基づいて
認識処理を行う方法が用いられている。
ば印刷文字では行間が平行であったり、１つの文字列で
は傾いている場合でも文字の傾いた方向には文字間の分
離が生じることなどを利用して、予め文字の変形を前処
理として計算し、その後、この変形検出結果に基づいて
認識処理を行う方法が用いられている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】従来技術のように、変
形を予め計算する方法では、変形の検出に失敗すると次
のステップである認識処理に行っても意味がないという
問題が生じていた。また、対象が文字のような規則性を
パターン化できない場合には、前処理としての変形検出
は不可能であった。
形を予め計算する方法では、変形の検出に失敗すると次
のステップである認識処理に行っても意味がないという
問題が生じていた。また、対象が文字のような規則性を
パターン化できない場合には、前処理としての変形検出
は不可能であった。
【０００４】本発明の目的は、認識対象に傾いているな
どの見かけの形状変化が存在する場合にも、該認識対象
を複数含む一連パターンを一つの塊りとして、その認識
と傾き等の変形を同時にかつ正確に検出する方法及びそ
のプログラムを記録した記録媒体を提供することにあ
る。
どの見かけの形状変化が存在する場合にも、該認識対象
を複数含む一連パターンを一つの塊りとして、その認識
と傾き等の変形を同時にかつ正確に検出する方法及びそ
のプログラムを記録した記録媒体を提供することにあ
る。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、請求項１の発明は、認識辞書を予め定める種々の変
形種別により変形する認識辞書変形処理と、入力画像内
の一連パターン中の各認識対象について変形辞書を用い
た認識処理を行い、各認識対象の変形辞書との合致度を
計算する認識対象合致度計算処理と、各認識対象毎の合
致度に基づいて一連パターンの合致度を計算する一連パ
ターン合致度計算処理と、すべての変形中から一連パタ
ーンの合致度が最良の変形を一連パターンの変形として
検出する一連パターン変形検出処理と、該検出された一
連パターンの変形で得られる認識結果と決定する一連パ
ターン認識決定処理とを有することを特徴とする。
に、請求項１の発明は、認識辞書を予め定める種々の変
形種別により変形する認識辞書変形処理と、入力画像内
の一連パターン中の各認識対象について変形辞書を用い
た認識処理を行い、各認識対象の変形辞書との合致度を
計算する認識対象合致度計算処理と、各認識対象毎の合
致度に基づいて一連パターンの合致度を計算する一連パ
ターン合致度計算処理と、すべての変形中から一連パタ
ーンの合致度が最良の変形を一連パターンの変形として
検出する一連パターン変形検出処理と、該検出された一
連パターンの変形で得られる認識結果と決定する一連パ
ターン認識決定処理とを有することを特徴とする。
【０００６】また、請求項２の発明は、上記認識辞書変
形処理にかえて、予め定める変形種別により入力画像を
変形させ、認識対象合致度計算処理では、変形させた各
画像を対象に、それぞれ画像内の一連パターン中の各認
識対象について認識辞書を用いて認識処理を行い、合致
度を計算することを特徴とする。
形処理にかえて、予め定める変形種別により入力画像を
変形させ、認識対象合致度計算処理では、変形させた各
画像を対象に、それぞれ画像内の一連パターン中の各認
識対象について認識辞書を用いて認識処理を行い、合致
度を計算することを特徴とする。
【０００７】また、請求項３の発明は、認識対象が文字
であり、一連パターンは文字列であることを特徴とし、
請求項４の発明は、認識対象がナンバープレート上の文
字であり、認識辞書は数字、平仮名、ローマ字、漢字、
記号を含むことを特徴とする。
であり、一連パターンは文字列であることを特徴とし、
請求項４の発明は、認識対象がナンバープレート上の文
字であり、認識辞書は数字、平仮名、ローマ字、漢字、
記号を含むことを特徴とする。
【０００８】さらに、請求項５の発明は、入力画像内の
認識対象を複数含む一連パターンを認識辞書を用いて認
識するとともに該一連パターンの変形を検出するための
プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録
媒体であって、認識辞書を指定された種々の変形種別に
より変形する処理ステップと、入力画像内の一連パター
ン中の各認識対象について変形辞書を用いた認識処理を
行い、各認識対象の変形辞書との合致度を計算する処理
ステップと、各認識対象毎の合致度に基づいて、一連パ
ターンの合致度を計算する処理ステップと、すべての変
形中から一連パターンの合致度が最良の変形を一連パタ
ーンの変形として検出する処理ステップと、該検出され
た一連パターンの変形で得られる認識結果を当該一連パ
ターンの認識結果とする処理ステップとを有することを
特徴とする。
認識対象を複数含む一連パターンを認識辞書を用いて認
識するとともに該一連パターンの変形を検出するための
プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録
媒体であって、認識辞書を指定された種々の変形種別に
より変形する処理ステップと、入力画像内の一連パター
ン中の各認識対象について変形辞書を用いた認識処理を
行い、各認識対象の変形辞書との合致度を計算する処理
ステップと、各認識対象毎の合致度に基づいて、一連パ
ターンの合致度を計算する処理ステップと、すべての変
形中から一連パターンの合致度が最良の変形を一連パタ
ーンの変形として検出する処理ステップと、該検出され
た一連パターンの変形で得られる認識結果を当該一連パ
ターンの認識結果とする処理ステップとを有することを
特徴とする。
【０００９】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施例について図
面を用いて説明する。図１は、本発明の画像内の一連パ
ターンの認識および変形検出方法の一実施例の全体的処
理手順を示す。図１において、認識辞書変形処理１０１
は、もともとからある認識辞書（例えば標準辞書）を予
め定めた変形の種別により変形処理する。認識対象合致
度計算処理１０２は、別途あたえられる入力画像内の一
連パターン中の各認識対象について、変形辞書を用いて
認識処理を行い、各認識対象の辞書との合致度を計算す
る。一連パターン合致度計算処理１０３は、認識対象合
致度計算処理１０２で求まった各認識対象毎の合致度に
基づいて、該認識対象を複数含む当該一連パターンとし
ての総合的な合致度を計算する。この認識辞書変形処理
１０１から一連パターン合致度計算処理１０３までを、
種々の辞書変形毎に繰り返す。この場合、認識辞書変形
処理１０１では、例えば認識辞書を変形する種別及び処
理順序を予め設定しておく。一連パターン変形検出処理
１０４では、一連パターン合致度計算処理１０３の結果
として得られるすべての変形の一連パターン合致度のう
ち最良の合致度を示す変形を、当該一連パターンの変形
として検出する。また、一連パターン認識決定処理１０
５では、この一連パターン変形検出処理１０４で検出さ
れた変形に対応する認識結果を当該一連パターンの認識
結果と決定する。
面を用いて説明する。図１は、本発明の画像内の一連パ
ターンの認識および変形検出方法の一実施例の全体的処
理手順を示す。図１において、認識辞書変形処理１０１
は、もともとからある認識辞書（例えば標準辞書）を予
め定めた変形の種別により変形処理する。認識対象合致
度計算処理１０２は、別途あたえられる入力画像内の一
連パターン中の各認識対象について、変形辞書を用いて
認識処理を行い、各認識対象の辞書との合致度を計算す
る。一連パターン合致度計算処理１０３は、認識対象合
致度計算処理１０２で求まった各認識対象毎の合致度に
基づいて、該認識対象を複数含む当該一連パターンとし
ての総合的な合致度を計算する。この認識辞書変形処理
１０１から一連パターン合致度計算処理１０３までを、
種々の辞書変形毎に繰り返す。この場合、認識辞書変形
処理１０１では、例えば認識辞書を変形する種別及び処
理順序を予め設定しておく。一連パターン変形検出処理
１０４では、一連パターン合致度計算処理１０３の結果
として得られるすべての変形の一連パターン合致度のう
ち最良の合致度を示す変形を、当該一連パターンの変形
として検出する。また、一連パターン認識決定処理１０
５では、この一連パターン変形検出処理１０４で検出さ
れた変形に対応する認識結果を当該一連パターンの認識
結果と決定する。
【００１０】図１の一連の処理は所謂コンピュータ上で
自動的に実現されるものである。図２に、本発明にかか
る画像内の一連パターンの認識および変形検出方法を実
現するコンピュータシステムの概略構成を示す。図にお
いて、主制御部（ＣＰＵ）２００はシステム全体を統括
的に制御するもので、記憶装置２１０が接続されるとと
もに、入出力制御部２２０を介して画像入力装置２３
０、キーボードやマウス等の一般入力装置２４０及び認
識結果モニタ用などの表示装置２５０が接続される。主
制御部（ＣＰＵ）２００は、ＯＳ等の制御プログラム、
当該一連パターンの認識および変形検出のためのプログ
ラム、および、処理途中結果等を格納する内部メモリを
有し、画像入力装置２３０から画像を入力して図１に示
したような処理を実行し、その一連パターン変形検出結
果や一連パターン認識結果を表示装置２５０に出力す
る。記憶装置２１０はハードディスクなどで構成され、
種々の変形種別とその処理順序を定めた変形方法２１
１、標準の認識辞書２１２、及び、該認識辞書２１２よ
り得られる種々の変形辞書２１３が格納される。ここ
で、変形方法２１１は、入力装置２４０などを用いて予
め入力しておく。
自動的に実現されるものである。図２に、本発明にかか
る画像内の一連パターンの認識および変形検出方法を実
現するコンピュータシステムの概略構成を示す。図にお
いて、主制御部（ＣＰＵ）２００はシステム全体を統括
的に制御するもので、記憶装置２１０が接続されるとと
もに、入出力制御部２２０を介して画像入力装置２３
０、キーボードやマウス等の一般入力装置２４０及び認
識結果モニタ用などの表示装置２５０が接続される。主
制御部（ＣＰＵ）２００は、ＯＳ等の制御プログラム、
当該一連パターンの認識および変形検出のためのプログ
ラム、および、処理途中結果等を格納する内部メモリを
有し、画像入力装置２３０から画像を入力して図１に示
したような処理を実行し、その一連パターン変形検出結
果や一連パターン認識結果を表示装置２５０に出力す
る。記憶装置２１０はハードディスクなどで構成され、
種々の変形種別とその処理順序を定めた変形方法２１
１、標準の認識辞書２１２、及び、該認識辞書２１２よ
り得られる種々の変形辞書２１３が格納される。ここ
で、変形方法２１１は、入力装置２４０などを用いて予
め入力しておく。
【００１１】なお、図１に示すような一連パターンの認
識および変形検出の処理手順を記述したプログラムは、
あらかじめコンピュータ読み取り可能な記録媒体、例え
ばフロッピーディスクやメモリカード、ＭＯ、コンパク
トディスク（ＣＤ−ＲＯＭ）、テープなどに記録して提
供することが可能である。この記録媒体に記録されたプ
ログラムを図２に示すようなシステムにインストールす
ることで、本発明の一連パターンの認識および変形検出
の自動処理が達成される。
識および変形検出の処理手順を記述したプログラムは、
あらかじめコンピュータ読み取り可能な記録媒体、例え
ばフロッピーディスクやメモリカード、ＭＯ、コンパク
トディスク（ＣＤ−ＲＯＭ）、テープなどに記録して提
供することが可能である。この記録媒体に記録されたプ
ログラムを図２に示すようなシステムにインストールす
ることで、本発明の一連パターンの認識および変形検出
の自動処理が達成される。
【００１２】以下に、具体的処理について、認識対象を
ナンバープレート上の文字として、図３を用いて説明を
行う。なお、認識対象はナンバープレート上の大きな４
桁の数字（プラス「・」）とする。
ナンバープレート上の文字として、図３を用いて説明を
行う。なお、認識対象はナンバープレート上の大きな４
桁の数字（プラス「・」）とする。
【００１３】図３において、入力画像３０１は、カメラ
などから撮影された映像またはこれに前処理を加えた結
果である。ここで、認識対象合致度計算処理３０８が、
カメラから得られた画像をそのまま利用して辞書との比
較を行う場合には、入力画像３０１はカメラからの画像
そのものとなり、相関値などの合致度計算処理に用いら
れることになる。また、認識対象合致度計算処理３０８
が２値画像の比較である場合には、前処理として２値化
処理が加わり、入力画像３０１は２値画像となる。本例
では、予め前処理として２値化処理を行い、認識対象合
致度計算処理３０８は、２つの２値化画像の不一致ビッ
ト数を計算するものとして説明する。
などから撮影された映像またはこれに前処理を加えた結
果である。ここで、認識対象合致度計算処理３０８が、
カメラから得られた画像をそのまま利用して辞書との比
較を行う場合には、入力画像３０１はカメラからの画像
そのものとなり、相関値などの合致度計算処理に用いら
れることになる。また、認識対象合致度計算処理３０８
が２値画像の比較である場合には、前処理として２値化
処理が加わり、入力画像３０１は２値画像となる。本例
では、予め前処理として２値化処理を行い、認識対象合
致度計算処理３０８は、２つの２値化画像の不一致ビッ
ト数を計算するものとして説明する。
【００１４】入力画像３０１内の一連パターン３０２
は、認識する対象となる文字列であり、この場合は傾い
て撮影されているとする。この認識対象となる一連パタ
ーン３０２は、すでに何らかの方法で特定されていると
する。認識対象３０３は、一連パターン３０２を構成す
る各文字であり、該一連パターン内の認識対象の各文字
は同一の変形、この場合は傾きが加わっている。
は、認識する対象となる文字列であり、この場合は傾い
て撮影されているとする。この認識対象となる一連パタ
ーン３０２は、すでに何らかの方法で特定されていると
する。認識対象３０３は、一連パターン３０２を構成す
る各文字であり、該一連パターン内の認識対象の各文字
は同一の変形、この場合は傾きが加わっている。
【００１５】認識辞書３０４は、認識対象３０３などを
認識するための標準辞書である。これは正面から撮影し
た映像を元にしているとする。また、ここでは２値画像
を比較する方法を利用するとして説明するので、認識辞
書３０４も２値画像とする。
認識するための標準辞書である。これは正面から撮影し
た映像を元にしているとする。また、ここでは２値画像
を比較する方法を利用するとして説明するので、認識辞
書３０４も２値画像とする。
【００１６】変形方法３０５には、入力画像３０１を得
るために想定される種々の変形の種別とその処理順序が
記述されている。
るために想定される種々の変形の種別とその処理順序が
記述されている。
【００１７】認識辞書変形処理３０６は、変形方法３０
５に従って認識辞書３０４を変形処理する。その結果が
変形辞書３０７である。
５に従って認識辞書３０４を変形処理する。その結果が
変形辞書３０７である。
【００１８】認識対象合致度計算処理３０８は、変形辞
書３０７（元々の認識辞書３０４も含めて）を用いて入
力画像３０１内の一連パターン３０２の各認識対象３０
３の合致度３０９を計算する。ここでは、認識対象３０
３と変形辞書３０７が双方とも２値画像であることを想
定しているので、例えば合致度３０９は２値画像が一致
しない画素数（不一致ビット数）とする。この場合、数
値が小さいほど合致していることになる。その他に、例
えば相関値を計算する方法を用いれば、１に近い値を示
すほど合致していることを示す。この辞書との照合処理
は、一般的にはいわゆる認識処理と呼ばれる処理であ
り、認識結果は、対応する辞書（テンプレート）により
示される。
書３０７（元々の認識辞書３０４も含めて）を用いて入
力画像３０１内の一連パターン３０２の各認識対象３０
３の合致度３０９を計算する。ここでは、認識対象３０
３と変形辞書３０７が双方とも２値画像であることを想
定しているので、例えば合致度３０９は２値画像が一致
しない画素数（不一致ビット数）とする。この場合、数
値が小さいほど合致していることになる。その他に、例
えば相関値を計算する方法を用いれば、１に近い値を示
すほど合致していることを示す。この辞書との照合処理
は、一般的にはいわゆる認識処理と呼ばれる処理であ
り、認識結果は、対応する辞書（テンプレート）により
示される。
【００１９】一連パターン合致度計算処理３１０は、各
認識対象３０３の合致度３０９を総合して、一連パター
ン３０２としての合致度を計算する。この結果が一連パ
ターン合致度３１１である。認識対象３０３の合致度３
０９が２値画像中の一致しない画素の数である場合は、
一連パターン合致度計算処理３１０は、単純に合致度３
０９の合計で十分である。この場合も数値が小さいほど
一連パターンとして良い結果が得られたことになる。
認識対象３０３の合致度３０９を総合して、一連パター
ン３０２としての合致度を計算する。この結果が一連パ
ターン合致度３１１である。認識対象３０３の合致度３
０９が２値画像中の一致しない画素の数である場合は、
一連パターン合致度計算処理３１０は、単純に合致度３
０９の合計で十分である。この場合も数値が小さいほど
一連パターンとして良い結果が得られたことになる。
【００２０】以上の認識辞書変形処理３０６から一連パ
ターン合致度計算処理３１０までを、変形方法３０５で
示されるすべての変形につて繰り返す。なお、認識辞書
変形処理３０６において、あらかじめ認識辞書３０４に
ついて必要なすべての変形処理を行い、種々の変形辞書
を作成しておけば、認識対象合致度計算処理３０８と一
連パターン合致度計算処理３１０の繰り返しだけです
む。
ターン合致度計算処理３１０までを、変形方法３０５で
示されるすべての変形につて繰り返す。なお、認識辞書
変形処理３０６において、あらかじめ認識辞書３０４に
ついて必要なすべての変形処理を行い、種々の変形辞書
を作成しておけば、認識対象合致度計算処理３０８と一
連パターン合致度計算処理３１０の繰り返しだけです
む。
【００２１】一連パターン変形検出処理３１２は、一連
パターン合致度３１１が最良の結果を示す変形を検出す
る。これによって得られた変形が一連パターン変形検出
結果３１３である。一連パターン認識決定処理３１４
は、一連パターン変形検出結果３１３が示す変形に対応
する変形辞書で得られる各認識対象３０３の認識結果を
当該一連パターン３０２の認識結果として決定する。こ
の結果が一連パターン認識結果３１５となる。
パターン合致度３１１が最良の結果を示す変形を検出す
る。これによって得られた変形が一連パターン変形検出
結果３１３である。一連パターン認識決定処理３１４
は、一連パターン変形検出結果３１３が示す変形に対応
する変形辞書で得られる各認識対象３０３の認識結果を
当該一連パターン３０２の認識結果として決定する。こ
の結果が一連パターン認識結果３１５となる。
【００２２】図４乃至図６は、図３で示したような一連
パターン３０２を認識する場合の例を具体的に示したも
のである。
パターン３０２を認識する場合の例を具体的に示したも
のである。
【００２３】図４において、認識辞書４０１は傾きがな
い辞書（標準辞書)、変形辞書（１)４０２は右へ傾いた
辞書、変形辞書（２）４０３は左に傾いた辞書となって
いる。変形辞書（１）４０２と変形辞書（２）４０３は
辞書４０１から作成される。認識対象の一連パターン４
０４は、文字列「１２３７」が左に傾いたパターンを示
す。
い辞書（標準辞書)、変形辞書（１)４０２は右へ傾いた
辞書、変形辞書（２）４０３は左に傾いた辞書となって
いる。変形辞書（１）４０２と変形辞書（２）４０３は
辞書４０１から作成される。認識対象の一連パターン４
０４は、文字列「１２３７」が左に傾いたパターンを示
す。
【００２４】図５において、５０１〜５０３は、一連パ
ターン４０４の各認識対象文字を、それぞれ独立に４０
１〜４０３の辞書を用いて認識した場合の処理を示した
ものである。図５では、辞書（テンプレート）と認識対
象が重ねて表示してある。辞書は中を透かし、認識対象
は黒く塗りつぶして表示してある。○印は、不一致ビッ
トが比較的少なくなるパターンを示す。ここで、「２」
が２又は７と認識可能であること、「７」が１または７
と認識可能であることを示している。
ターン４０４の各認識対象文字を、それぞれ独立に４０
１〜４０３の辞書を用いて認識した場合の処理を示した
ものである。図５では、辞書（テンプレート）と認識対
象が重ねて表示してある。辞書は中を透かし、認識対象
は黒く塗りつぶして表示してある。○印は、不一致ビッ
トが比較的少なくなるパターンを示す。ここで、「２」
が２又は７と認識可能であること、「７」が１または７
と認識可能であることを示している。
【００２５】図６は認識結果を示したもので、６００は
文字毎に独立に最も類似するとされる結果、即ち、認識
対象毎だけに着目した結果を示したものである。この場
合、認識結果は「１２３１」となり、最後の「７」が誤
っている。６０１〜６０３は、認識辞書４０１〜４０３
を用いて一連パターンとして認識した結果を示す。ここ
で、６０１は「１７３１」、６０２は「？７？１」、６
０３は「１２３７」と認識できている。このうち、一連
パターンとしての不一致ビットが最低となるのは、辞書
４０３を用いた場合の６０３である。このため、認識対
象の一連パターン４０４の認識結果は「１２３７」、同
時に当該一連パターン４０４の変形は、辞書４０３の変
形に対応する「左に傾いている」と判断できる。
文字毎に独立に最も類似するとされる結果、即ち、認識
対象毎だけに着目した結果を示したものである。この場
合、認識結果は「１２３１」となり、最後の「７」が誤
っている。６０１〜６０３は、認識辞書４０１〜４０３
を用いて一連パターンとして認識した結果を示す。ここ
で、６０１は「１７３１」、６０２は「？７？１」、６
０３は「１２３７」と認識できている。このうち、一連
パターンとしての不一致ビットが最低となるのは、辞書
４０３を用いた場合の６０３である。このため、認識対
象の一連パターン４０４の認識結果は「１２３７」、同
時に当該一連パターン４０４の変形は、辞書４０３の変
形に対応する「左に傾いている」と判断できる。
【００２６】以上のように、１つ１つの認識対象毎では
判断が困難な場合でも、これら認識対象を含む一連のパ
ターンの認識を総合して判断することにより、正確な認
識が可能となる。
判断が困難な場合でも、これら認識対象を含む一連のパ
ターンの認識を総合して判断することにより、正確な認
識が可能となる。
【００２７】なお、辞書の変形の代わりに入力画像を変
形しても、一連の手順はまったく同じ方法で処理でき
る。但し、ある形状変化に対応するために辞書に対して
ある変形を施していた場合、入力画像にはこれと逆の変
形（数学的に言う逆関数）を施した時に同じ効果が得ら
れることには注目しておくべきである。
形しても、一連の手順はまったく同じ方法で処理でき
る。但し、ある形状変化に対応するために辞書に対して
ある変形を施していた場合、入力画像にはこれと逆の変
形（数学的に言う逆関数）を施した時に同じ効果が得ら
れることには注目しておくべきである。
【００２８】また、同様の効果を得る方法として、さら
にいくつかの方法が考えられる。例えば、必要な変形す
べてに対応した辞書を予め持つ方法が考えられる。この
場合、変形毎に辞書はグループ化されて使われることに
なる。
にいくつかの方法が考えられる。例えば、必要な変形す
べてに対応した辞書を予め持つ方法が考えられる。この
場合、変形毎に辞書はグループ化されて使われることに
なる。
【００２９】別の例としては、辞書と入力画像の双方を
変形する方法が考えられる。この考え方を利用すれば、
以下の効果がある。例えば入力画像の変形程度が非常に
大きい可能性がある場合に入力画像を予め複数大きな変
形処理を行ってあたかも複数の画像が存在するように用
意し、辞書の変形は小さくして少しに留める。これによ
り、大きな変形を伴う入力画像を辞書の変形は少なく、
しかし、きめ細かに比較することができる。これは、辞
書側の変形を予め用意しておく場合、その辞書変形以上
の変形に対応する場合に利用可能であり、主に変形処理
部分のアルゴリズムの簡略化に利用できる。
変形する方法が考えられる。この考え方を利用すれば、
以下の効果がある。例えば入力画像の変形程度が非常に
大きい可能性がある場合に入力画像を予め複数大きな変
形処理を行ってあたかも複数の画像が存在するように用
意し、辞書の変形は小さくして少しに留める。これによ
り、大きな変形を伴う入力画像を辞書の変形は少なく、
しかし、きめ細かに比較することができる。これは、辞
書側の変形を予め用意しておく場合、その辞書変形以上
の変形に対応する場合に利用可能であり、主に変形処理
部分のアルゴリズムの簡略化に利用できる。
【００３０】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
一連パターン毎にパターンの変形が一定である場合、認
識辞書を行いながら変形を同時に検出することが可能と
なる。特に、単独の認識対象では変形を判断しにくいパ
ターンにおいては、一連パターンを１つの塊として認識
を行うことにより、認識精度の向上と正確な変形判断が
可能となる。従って、認識対象に対する条件を緩和で
き、例えば、ナンバープレート認識では、正面以外から
撮影した映像でも、プレートの文字認識が可能となる。
一連パターン毎にパターンの変形が一定である場合、認
識辞書を行いながら変形を同時に検出することが可能と
なる。特に、単独の認識対象では変形を判断しにくいパ
ターンにおいては、一連パターンを１つの塊として認識
を行うことにより、認識精度の向上と正確な変形判断が
可能となる。従って、認識対象に対する条件を緩和で
き、例えば、ナンバープレート認識では、正面以外から
撮影した映像でも、プレートの文字認識が可能となる。
【図１】本発明方法の一実施例の全体的処理手順を示す
図である。
図である。
【図２】本発明方法を実現するコンピュータシステムの
一実施例のブロック図である。
一実施例のブロック図である。
【図３】本発明方法の一実施例の具体的処理手順を示す
図である。
図である。
【図４】認識辞書、変形辞書及び一連パターンの具体例
である。
である。
【図５】図４の例の認識対象毎の認識処理を示す図であ
る。
る。
【図６】図６の例の認識結果を示す図である。
１０１、３０６ 認識辞書変形処理 １０２、３０８ 認識対象合致度計算処理 １０３、３１０ 一連パターン合致度計算処理 １０４、３１２ 一連パターン変形検出処理 １０５、３１４ 一連パターン認識決定処理 ３０１ 入力画像 ３０２ 一連パターン ３０３ 認識対象 ３０４ 認識辞書 ３０５ 変形方法 ３０７ 変形辞書 ３０９ 認識対象合致度 ３１１ 一連パターン合致度 ３１３ 一連パターン変形検出結果 ３１５ 一連パターン認識結果
Claims (5)
- 【請求項１】 入力画像内の認識対象を複数含む一連パ
ターンを認識辞書を用いて認識するとともに該一連パタ
ーンの変形を検出する方法であって、 認識辞書を予め定める種々の変形種別により変形する認
識辞書変形処理と、 入力画像内の一連パターン中の各認識対象について変形
辞書を用いた認識処理を行い、各認識対象の変形辞書と
の合致度を計算する認識対象合致度計算処理と、 各認識対象毎の合致度に基づいて一連パターンの合致度
を計算する一連パターン合致度計算処理と、 すべての変形中から一連パターンの合致度が最良の変形
を一連パターンの変形として検出する一連パターン変形
検出処理と、 上記検出された一連パターンの変形で得られる認識結果
を当該一連パターンの認識結果と決定とする一連パター
ン認識決定処理と、 を有することを特徴とする画像内の一連パターンの認識
および変形検出方法。 - 【請求項２】 請求項１記載の画像内の一連パターンの
認識および変形検出方法において、 上記認識辞書変形処理にかえて、予め定める変形種別に
より入力画像を変形させ、認識対象合致度計算処理で
は、変形させた各画像を対象に、それぞれの画像内の一
連パターン中の各認識対象について認識辞書を用いて認
識処理を行い、合致度を計算することを特徴とする画像
内の一連パターンの認識および変形検出方法。 - 【請求項３】 請求項１および２記載の画像内の一連パ
ターンの認識および変形検出方法において、 認識対象が文字であり、一連パターンは文字列であるこ
とを特徴とする画像内の一連パターンの認識および変形
検出方法。 - 【請求項４】 請求項第１および２記載の画像内の一連
パターンの認識および変形検出方法において、 認識対象がナンバープレート上の文字であり、認識辞書
は数字、平仮名、ローマ字、漢字、記号を含むことを特
徴とする画像内の一連パターンの認識および変形検出方
法。 - 【請求項５】 入力画像内の認識対象を複数含む一連パ
ターンを認識辞書を用いて認識するとともに該一連パタ
ーンの変形を検出するためのプログラムを記録したコン
ピュータ読み取り可能な記録媒体であって、 認識辞書を指定された種々の変形種別により変形する処
理ステップと、 入力画像内の一連パターン中の各認識対象について変形
辞書を用いた認識処理を行い、各認識対象の変形辞書と
の合致度を計算する処理ステップと、 各認識対象毎の合致度に基づいて一連パターンの合致度
を計算する処理ステップと、 すべての変形中から一連パターンの合致度が最良の変形
を一連パターンの変形として検出する処理ステップと、 上記検出された一連パターンの変形で得られる認識結果
を当該一連パターンの認識結果とする処理ステップと、
を有することを特徴とする記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP07068798A JP3574562B2 (ja) | 1998-03-19 | 1998-03-19 | 画像内の一連パターンの認識および変形検出方法及びそのプログラムを記録した記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP07068798A JP3574562B2 (ja) | 1998-03-19 | 1998-03-19 | 画像内の一連パターンの認識および変形検出方法及びそのプログラムを記録した記録媒体 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11272801A true JPH11272801A (ja) | 1999-10-08 |
| JP3574562B2 JP3574562B2 (ja) | 2004-10-06 |
Family
ID=13438815
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP07068798A Expired - Fee Related JP3574562B2 (ja) | 1998-03-19 | 1998-03-19 | 画像内の一連パターンの認識および変形検出方法及びそのプログラムを記録した記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3574562B2 (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006059351A (ja) * | 2004-08-18 | 2006-03-02 | Fujitsu Ltd | 劣化辞書生成プログラム、方法および装置 |
| US7310446B2 (en) | 2002-03-20 | 2007-12-18 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Recognition device and method |
| US7634131B2 (en) | 2003-06-06 | 2009-12-15 | Omron Corporation | Image recognition apparatus and image recognition method, and teaching apparatus and teaching method of the image recognition apparatus |
| US9679217B2 (en) | 2014-08-26 | 2017-06-13 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Information processing apparatus, information processing system, information processing method and storage medium |
| US9819860B2 (en) | 2015-03-09 | 2017-11-14 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Data processor, data processing method and storage medium |
| US10121086B2 (en) | 2015-07-14 | 2018-11-06 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Information processing apparatus and information processing method |
-
1998
- 1998-03-19 JP JP07068798A patent/JP3574562B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7310446B2 (en) | 2002-03-20 | 2007-12-18 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Recognition device and method |
| US7634131B2 (en) | 2003-06-06 | 2009-12-15 | Omron Corporation | Image recognition apparatus and image recognition method, and teaching apparatus and teaching method of the image recognition apparatus |
| JP2006059351A (ja) * | 2004-08-18 | 2006-03-02 | Fujitsu Ltd | 劣化辞書生成プログラム、方法および装置 |
| US9679217B2 (en) | 2014-08-26 | 2017-06-13 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Information processing apparatus, information processing system, information processing method and storage medium |
| US9819860B2 (en) | 2015-03-09 | 2017-11-14 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Data processor, data processing method and storage medium |
| US10121086B2 (en) | 2015-07-14 | 2018-11-06 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Information processing apparatus and information processing method |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3574562B2 (ja) | 2004-10-06 |
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