JPH11328315A

JPH11328315A - 文字認識装置

Info

Publication number: JPH11328315A
Application number: JP10127238A
Authority: JP
Inventors: Yoshinobu Hotta; 悦伸堀田; Satoshi Naoi; 聡直井
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 1998-05-11
Filing date: 1998-05-11
Publication date: 1999-11-30
Anticipated expiration: 2018-05-11
Also published as: JP3522106B2

Abstract

(57)【要約】【課題】文字同士が接触していても切り出しミスの影
響を受けず、しかも、高速で高精度な文字認識を行うこ
と。【解決手段】単語領域特定手段１は、キー文字等を用
いて画像データから、単語領域を特定する。単語領域の
画像データは正規化手段２により正規化され、特徴抽出
手段４により特徴が抽出される。一方、照合カテゴリ限
定手段４は、単語領域の文字数推定、複雑度算出等を行
い、これらに基づき照合カテゴリを限定する。照合手段
５は、上記照合カテゴリ限定手段４により限定された照
合対象について単語特徴辞書６の特徴データと、抽出さ
れた単語領域の特徴データとを照合し、認識結果を出力
する。また、認識する文字が住所等の場合、予め認識さ
れている上位階層の住所を利用して照合対象をさらに限
定することもできる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】近年、手書き用の入力周辺機
器として手書き文字認識装置ＯＣＲの需要が増加してい
る。本発明は、上記手書き文字認識装置等に使用される
文字認識装置に関し、特に、本発明は接触した文字同士
を分離せずに、高速で高精度な文字認識をすることがで
きる文字認識装置に関するものである。なお、本発明
は、手書き用文字認識装置だけでなく、印刷文字認識装
置、携帯情報端末における文字認識装置等、広い意味で
の文字認織技術に適用することができる。

【０００２】

【従来の技術】個々の文字を精度よく認識するために
は、認識の前段階である切りだし処理で各文字を正確に
切り出す必要がある。しかし、手書きで書かれた文字列
には、文字同士の接触が多数存在し、そのような接触文
字を精度良く切り出すことは困難であった。そこで、本
発明者は、先に、接触文字を分離せずに接触文字を単語
として捉え、手書き文字列から単語領域を抽出し、単語
特徴辞書と比較することにより、単語を一括して認識す
る方式を提案した（特願平９−３３０４９６号参照）。

【０００３】上記方式では、まず文字列中から都道府県
市区郡町村といった文字をキー文字として抽出する。次
に、キー文字に挟まれた領域を単語領域として抽出し、
その領域内の文字と、同一キー文字をもつ住所単語を照
合していた。例えば、手書きの「茨城県ひたちなか市」
に対して、キー文字抽出処理により「県」と「市」が抽
出されたとき、全国の「県」と「市」との照合を行なっ
ていた。住所階層知識を使う場合でも、全国の「県」と
茨城県下の「市」の全てと照合を行なっていた

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】従来方式では、入力さ
れた単語を辞書と照合する際に、同一のキー文字を持つ
全ての住所単語と照合したり、あるいは住所階層知識か
ら限定したカテゴリと照合していた。その照合では、単
語領域内の推定文字数などを考慮していなかったため、
例えば、６文字の「ひたちなか」市と１文字の「境」市
を照合したりしていた。このような無駄な処理のため、
処理時間がかかり、また認識精度が落ちる等の問題があ
った。本発明は上記した事情を考慮してなされたもので
あって、文字同士が接触していても切り出しミスの影響
を受けずに文字認識が可能であり、しかも、処理が高速
で高精度な文字認識を行うことができる文字認識装置を
提供することを目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】図１は本発明の原理構成
図である。同図において、１は文字列から構成される画
像データから単語領域を特定する手段、２は単語領域画
像データを正規化する手段、３は正規化された単語領域
画像データから特徴を抽出する手段である。また、４は
照合カテゴリを限定する手段であり、単語領域の文字数
推定、複雑度算出等を行い、これらに基づき照合カテゴ
リを限定する。照合手段５は、上記照合カテゴリ限定手
段４により限定された照合対象について単語特徴辞書６
の特徴データと、抽出された単語領域の特徴データとを
照合し、認識結果を出力する。

【０００６】上記照合カテゴリの限定による照合対象の
選定は次のように行うことができる。また、下記の複数
の手法を組み合わせて使用してもよい。 (1) 単語領域の文字数を推定し、推定された文字数に近
い文字数の単語のみを照合対象として選定する。上記文
字数の推定は、例えば、次のように行うことができる。予め抽出された文字のサイズ、予め印字された文字
のサイズ、もしくは、文字記入枠のサイズ情報と、単語
領域内の黒画素外接矩形情報を用いて単語領域内の文字
数を推定する。予め抽出された文字のサイズ、予め印字された文字
のサイズ、もしくは、文字記入枠のサイズ情報と、単語
領域のサイズ情報とを用いて単語領域内の文字数を推定
する。 (2) 単語領域の特徴から領域内の複雑度を算出し、算出
した複雑度に近い複雑度の単語のみを照合対象として選
定する。

【０００７】

【発明の実施の形態】以下本発明の実施の形態について
説明する。なお、以下の説明においては、手書きで書か
れた住所を認識する場合について説明するが、本発明の
適用対象は手書きで書かれた住所の認識に限定されるも
のではなく、前記したように、その他、印刷文字認識装
置、携帯情報端末における文字認識装置等、広い意味で
の文字認織技術に適用することができる。図２は本発明
の実施例の文字認識装置の構成を示すブロック図であ
る。同図において、１１は単語領域設定部であり、手書
き文字列は、例えば図示しないスキャナー等で読み取ら
れ、２値化画像データとして単語領域設定部１１に与え
られる。単語領域設定部１１は、入力された２値画像デ
ータから、後述するように選択項目（キー文字）を用い
て単語領域を特定し単語領域を切り出す。

【０００８】上記のようにして切り出された単語領域
（文字列）は、正規化部１２に与えられる。正規化部１
２では、単語を構成する文字のサイズや位置の補正を行
なったうえで、例えば、特開昭６３−３１３２８３号公
報に記載される方法で正規化する。正規化処理により単
語領域は規定サイズに拡大／縮小される。正規化部１２
で正規化された画像は、特徴抽出部１３に与えられ特徴
抽出が行われる。特徴抽出部１３では、例えば、前記し
た特願平９−３３０４９６号に記載されるように、正規
化された画像を適当な小さな領域に細分化し、細分化し
た各領域を周知なパターン認識技術により多次元の特徴
ベクトルで表すことにより、一つの単語を多次元の特徴
ベクトルで表す。さらに、この多次元の特徴ベクトルの
次元数を周知な次元圧縮技術により圧縮し、単語の特徴
を抽出する。

【０００９】抽出された特徴は後述するように、単語特
徴辞書と照合され認識が行われる。なお、上記特徴抽出
／照合処理は、個別文字認識で用いているものと同様の
手法を用いることができ、これらの手法としては、例え
ば、鶴岡ほか「加重方向指数ヒストグラム法による手書
き漢字・ひらがな認識」（信学論Vol.J70-D No.7,pp.13
90−1397）などに記載される手法を使用することができ
る。一方、単語領域設定部１０において切り出された単
語領域は、概特徴抽出部１４に与えられ、後述する手法
で、文字数、複雑度等の特徴が抽出される。照合カテゴ
リ限定部１５は上記概特徴等に基づき照合カテゴリの限
定を行う。照合部１６は、上記照合カテゴリ限定部１５
において限定された照合カテゴリについて、単語特徴辞
書１７の特徴ベクトルと、前記特徴抽出部１３で抽出さ
れた単語領域の特徴ベクトルとを照合し単語の認識を行
う。

【００１０】次に、上記単語領域設定部１０における
「単語領域の特定」、概特徴抽出部１４における「概特
徴抽出」および、照合カテゴリ限定部１５、照合部１６
における「照合カテゴリの限定／照合」について説明す
る。（１）単語領域の特定入力された文字列中から単語領域を特定する手段とし
て、選択項目付きの文字列を対象に、選択項目の間、も
しくは選択項目の前を１つの単語領域とみなす方法を用
いることができる。すなわち、単語領域設定部１０にお
いては、まず、手書き文字列の二値画像から選択項目
（住所の場合には都道府県、市区町村等のキー文字）を
抽出し、これらの選択項目の前、もしくは間にある領域
を単語領域として特定する。例えば、図３の例におい
て、選択項目（キー文字）は、「都道府県」、「市区町
村」であり、これらの選択項目の前にある「東京」と、
選択項目間にある「文京」がそれぞれ１つの単語領域と
みなされる。

【００１１】（２）概特徴抽出概特徴抽出部１４では、下記のように、単語領域設定部
１０で切り出された単語領域の複雑度を算出したり、文
字数を推定することにより、単語領域の概特徴を抽出す
る。単語領域の複雑度算出単語領域の複雑度としては、例えば、単語領域の画素密
度やオイラー数などを用いる。画素密度というのは、領
域内の全画素に対する黒画素の比率である。また、オイ
ラー数とは、黒画素で囲まれた領域の数であり、例え
ば、前記図３における「文京」の「文」は黒画素に囲ま
れた領域が１つなので、オイラー数は「１」である。こ
れら入力された単語領域の複雑度は、後述する照合時
に、カテゴリ限定のために使用される。単語領域の文字数の推定単語領域内の文字数を推定するためには、単語領域全体
のサイズ、もしくは単語領域内の黒画素外接矩形情報を
用いる。

【００１２】文字サイズの基準としては、予め抽出され
ている文字のサイズ（例えばキー文字のサイズ）や、予
め印字されている文字（前記図３における「都道府県」
のように予め印刷されている文字）のサイズ、文字枠
（手書き文字を書き込むために予め印刷された枠）情報
などを用いる。基準とする文字サイズは、単語領域を分
割する際や黒画素外接矩形同士を統合する際のパラメー
タとして用いられる。

【００１３】一例として、図４に黒画素外接矩形情報を
用いて推定文字数を算出する方法を示す。「ひたちな
か」という手書き文字があたえられれたとき、まず、同
図（ａ）に示すように、単語領域内の黒画素に外接する
矩形を求める。次に、文字形状は一般的に正方形に近い
ので、それを満たすように、重なっている矩形同士の統
合、横長すぎる矩形の分割を行なう。これにより、同図
（ｂ）（ｃ）（ｄ）に示すように単語領域が分割され
る。そして、終了時点で残っている矩形の数を推定文字
数とする。この例の場合には文字数は６と推定される。
なお、この場合、正しくは文字数５であるが、文字数に
よるカテゴリ限定は、後述するように概ねの文字数（こ
の場合は、例えば文字数３〜８）で行うため、高精度の
文字数は必要ない。また、単語領域全体のサイズ情報を
用いる場合には、前記した基準となる文字サイズで単語
領域全体を分割し、文字数を推定する。

【００１４】（３）照合カテゴリの限定および照合処理住所文字列を処理対象とする場合、単語特徴辞書は
「県」ごと、「郡」ごとのように持つ。また住所には階
層があるので、住所単語の階層（例えば、「ひたちなか
市」は「茨城県」の下位にくる、など）を持つようにす
る。さらに、各単語毎とに文字数の情報や複雑度などの
情報も保持する。図５は、単語特徴辞書１７の一例を示
す図であり、同図に示すように、単語辞書には、例え
ば、住所文字列の上位単語（都道府県の場合はなし、
例えば「札幌」の場合は「北海」）と、「北海」、
「青森」、…「札幌」のような住所文字列と、
「道」、「県」、「市」等のキー文字と、特徴ベクト
ルと、単語の複雑度と、文字数情報が格納される。

【００１５】照合部１６における照合処理では、前記し
た概特徴抽出部１４において抽出された文字数、単語領
域の複雑度等の概特徴を用いて照合カテゴリを限定し、
上記単語辞書１７の特徴ベクトルと前記特徴抽出部１３
で抽出された特徴ベクトルとの照合処理を行う。例え
ば、単語領域の推定文字数がわかっている場合は、その
文字数に近い住所単語だけを照合対象とする。この場
合、例えば推定文字数が６文字となっている場合は、前
記したように３〜８文字程度の文字数を持つ単語のみを
照合対象とする。

【００１６】さらに、上位階層の単語がわかったうえ
で、下位の単語を認識する場合は、照合時に住所階層も
使って照合カテゴリの限定を行なう。例えば、図６に示
すように、「茨城」を認織した後で、「ひたちなか」
（市）を認識する場合、茨城県下で、文字数が３〜８文
字の「市」のみを照合対象とする。推定文字数の代わり
に複雑度を用いる場合も同様にして複雑度の近い住所単
語だけを照合対象とする。これにより、照合対象が著し
く少なくなるので、処理速度を高速化することができる
とともに、認識精度を向上させることができる。

【００１７】

【発明の効果】以上説明したように本発明においては、
以下の効果を得ることができる。（１）文字列中から１文字ずつを切り出して認識するの
ではなく、単語単位で認識をすすめていくため、文字同
士が接触していても切り出しミスの影響を受けずに認識
することができる。また、単語領域の文字数を推定した
り、複雑度を算出し照合対象とするカテゴリを限定した
うえで照合処理を行なうため、照合時間を短縮でき、照
合精度を高くすることができる。このため、処理が高速
で、かつ高精度な文字認識を行うことができる。（２）上記文字数を推定するに際し、黒画素外接矩形情
報を用いることにより、文字間の空白領域の影響を受け
ずに文字数推定することができる。また、黒画素外接矩
形同士を統合していく際に文字のサイズ情報を用いるこ
とにより、統合精度が高くなり、より正確に文字数推定
することができる。

【００１８】（３）上記文字数を推定するに際し、単語
領域のサイズ情報を用いて文字数の推定を行なうことに
より、高速な処理が可能となる。（４）照合対象となる単語領域の前後の単語が予め認識
されており、該単語が照合対象となる単語領域の文字列
に関連した単語である場合、単語領域の文字数情報や複
雑度に加えて、上記予め認識されている単語に関連した
単語に照合対象を限定することにより、より細かく限定
することができる。特に、認識する文字が住所の場合、
予め認識されている上位階層の住所を利用して照合対象
を限定することにより、より細かく照合対象を限定する
ことができ、照合時間を短縮し、照合精度を高くするこ
とができる。

【００１９】以上の説明に関して更に以下の項を開示す
る。 (1) 文字列から構成される画像データ中から単語領域を
特定する単語領域設定手段と、特定された単語領域を正
規化し、正規化画像を得る正規化手段と、上記正規化画
像から特徴を抽出する特徴抽出手段と、上記単語領域の
特徴から照合対象とするカテゴリを限定する照合カテゴ
リ限定手段と、単語領域の特徴と対応する文字列とを格
納した単語特徴辞書と、単語特徴辞書と上記特徴抽出手
段により抽出された単語領域の特徴とを照合する照合手
段とを備え、上記照合カテゴリ限定手段は、予め抽出さ
れた文字のサイズ、予め印字された文字のサイズ、もし
くは、文字記入枠のサイズ情報と、単語領域内の黒画素
外接矩形情報を用いて単語領域内の文字数を推定し、上
記照合手段は、上記照合カテゴリ限定手段により推定さ
れた文字数に近い文字数の単語のみを照合対象として選
定する文字認識装置。 (2) 文字列から構成される画像データ中から単語領域を
特定する単語領域設定手段と、特定された単語領域を正
規化し、正規化画像を得る正規化手段と、上記正規化画
像から特徴を抽出する特徴抽出手段と、上記単語領域の
特徴から照合対象とするカテゴリを限定する照合カテゴ
リ限定手段と、単語領域の特徴と対応する文字列とを格
納した単語特徴辞書と、単語特徴辞書と上記特徴抽出手
段により抽出された単語領域の特徴とを照合する照合手
段とを備え、上記照合カテゴリ限定手段は、予め抽出さ
れた文字のサイズ、予め印字された文字のサイズ、もし
くは、文字記入枠のサイズ情報と、単語領域のサイズ情
報とを用いて単語領域内の文字数を推定し、上記照合手
段は、上記照合カテゴリ限定手段により推定された文字
数に近い文字数の単語のみを照合対象として選定する文
字認識装置。 (3) 文字列から構成される画像データ中から単語領域を
特定する単語領域設定手段と、特定された単語領域を正
規化し、正規化画像を得る正規化手段と、上記正規化画
像から特徴を抽出する特徴抽出手段と、上記単語領域の
特徴から照合対象とするカテゴリを限定する照合カテゴ
リ限定手段と、単語領域の特徴と対応する文字列とを格
納した単語特徴辞書と、単語特徴辞書と上記特徴抽出手
段により抽出された単語領域の特徴とを照合する照合手
段とを備え、上記照合手段は、照合対象となる単語領域
の前後の単語が予め認識されており、該単語が照合対象
となる単語領域の文字列に関連した単語である場合、予
め認識されている単語に関連した単語に照合対象を限定
し、上記照合カテゴリ限定手段により限定された照合対
象について、上記単語特徴辞書と単語領域の特徴とを照
合することを特徴とする文字認識装置。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理構成図である。

【図２】本発明の実施例のシステム構成を示す図であ
る。

【図３】単語領域の特定を説明する図である。

【図４】黒画素外接矩形情報を用いた文字数推定を説明
する図である。

【図５】単語特徴辞書の一例を示す図である。

【図６】上位階層の住所を用いて下位の住所を認識する
場合を説明する図である。

【符号の説明】

１単語領域を特定する手段２正規化手段３特徴抽出手段４照合カテゴリ限定手段５照合手段１１単語領域設定部１２正規化部１３特徴抽出部１４概特徴抽出部１５照合カテゴリ限定部１６照合部１７単語特徴辞書

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】文字列から構成される画像データ中から
単語領域を特定する単語領域設定手段と、特定された単語領域を正規化し、正規化画像を得る正規
化手段と、上記正規化画像から特徴を抽出する特徴抽出手段と、上記単語領域の特徴から照合対象とするカテゴリを限定
する照合カテゴリ限定手段と、単語領域の特徴と対応する文字列とを格納した単語特徴
辞書と、単語特徴辞書と上記特徴抽出手段により抽出された単語
領域の特徴とを照合する照合手段とを備え、上記照合手段は、上記照合カテゴリ限定手段により限定
された照合対象について、上記単語特徴辞書と単語領域
の特徴とを照合することを特徴とする文字認識装置。
【請求項２】上記照合カテゴリ限定手段は、単語領域
の特徴から領域内の文字数を推定し、上記照合手段は、上記照合カテゴリ限定手段により推定
された文字数に近い文字数の単語のみを照合対象として
選定することを特徴とする請求項１の文字認識装置。
【請求項３】上記照合カテゴリ限定手段は、単語領域
の特徴から領域内の複雑度を算出し、上記照合手段は、上記照合カテゴリ限定手段により算出
された複雑度に近い複雑度の単語のみを照合対象として
選定することを特徴とする請求項１または請求項２の文
字認識装置。