JP2001147988A - 文字認識方法及び文字認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 非ドロップアウトカラーの１色刷りで罫線或
いは枠線が印刷された帳票等をイメージリーダで読み取
る際の認識率向上を実現した文字認識方法及び文字認識
装置の提供。 【解決手段】 罫線等を除去した読み込みイメージから
文字を切り出し（Ｓ１、Ｓ２）、罫線接触情報を記憶し
（Ｓ３）、認識処理により認識候補情報を得て（Ｓ４、
Ｓ５）、その切り出しイメージに対し認識処理で得られ
た候補文字のコードＣｏ１及び距離Ｄｉ１と登録されて
いる形状情報Ｆｉｎから予測される形状に近づけるよう
に補正する動作を予測される形状の数だけ繰り返し、補
正イメージＣｉ２群を得て（Ｓ６）、それら補正イメー
ジの信頼度を判定して信頼性の高い補正イメージを得て
（Ｓ７）、更に、認識結果を出力するか否かを判定する
（Ｓ８）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は文字認識技術に関
し、特に、非ドロップアウトカラーの１色刷りで罫線や
枠線が印刷された帳票に記入された文字をイメージリー
ダで読み取って得た読み取りイメージから罫線又は枠線
を除去した文字の認識技術に関する。

【０００２】

【従来の技術】ＯＣＲやスキャナ等のイメージリーダで
は帳票や原稿上の文字を読み取って電気信号に変換し文
字イメージを出力するが、帳票には、通常、罫線や枠線
が印刷されており文字は罫線に沿って印刷或いは記入さ
れるので、読み取りの邪魔にならないように罫線や枠線
はドロップアウトカラーで印刷されている。従って、イ
メージリーダで文字が印刷或いは記入された帳票を読み
取っても罫線又は枠線は読み取られないのでそれらの罫
線や枠線イメージなしの文字、すなわち、文字のみを読
み取ることができる。

【０００３】しかし、従来、このような帳票をイメージ
リーダで読み取って文字認識処理を行うには文字記入位
置を判定するために罫線又は枠線の位置を示す非ドロッ
プアウトカラーのガイドマークを印刷しておく必要があ
った。

【０００４】しかし、上述のように非ドロップアウトカ
ラーのガイドマークを印刷する方法では帳票をドロップ
アウトカラーの罫線又は枠線と非ドロップアウトカラー
のガイドラインの２色刷りとする必要があるので、帳票
の印刷コストがかかりランニングコストが高くなるとい
った問題点があった。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】上述した２色刷りの帳
票を用いることによるランニングコストの上昇を避ける
には非ドロップアウトカラーの１色刷りで印刷された帳
票を用いればよいが、この場合には、非ドロップアウト
カラーで印刷された罫線又は枠線と記入された文字が接
触又は重複すると、イメージリーダで読み取った際、罫
線又は枠線と文字との区別がつかず、誤認識や読み取り
不能を生ずる場合があるといった問題点があった。

【０００６】そこで、罫線又は枠線と文字が接触した場
合の誤認識や読み取り不能を防止するためには、イメー
ジリーダで読み取った後、罫線又は枠線を強制的に除去
すればよいが、単に、罫線や枠線を除去するだけでは
（罫線又は枠線と接触していた文字の一部が除去されて
しまうので）除去後の文字イメージの認識率が低下する
ので、従来は、残った文字イメージ部分の前後のストロ
ークの方向とその距離等から除去された部分を推定して
イメージ補正を行っていた。

【０００７】しかし、上述のイメージ補正方法でストロ
ークの方向が真の文字イメージとは異なる方向に向いて
いる場合には正しいイメージ補正ができないといった問
題点があった。例えば、文字「７」の下の部分が図３の
例のように罫線に接触していると、罫線と共にその情報
が失われ図１０（ａ）の例のようにストロークの方向が
左斜め下方向となり、しかもその距離が長いので、従来
の方法でイメージ補正すると図１０（ｃ）のように左斜
め方向にストローク部分が延長したイメージ（文字認識
すれば「７」）となり、正しい文字イメージ（図１０
（ｂ））とは異なったイメージ補正がなされることとな
る。

【０００８】本発明は上記問題点を解決するためになさ
れたものであり、非ドロップアウトカラーの１色刷りで
罫線或いは枠線（以下、罫線等）が印刷された帳票等を
イメージリーダで読み取る際の認識率向上を実現した文
字認識方法及び文字認識装置の提供を目的とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、第１の発明の文字認識方法は、読み取った原稿の読
み取りイメージから罫線等のイメージを取り除いて１文
字ずつ文字イメージを切り出して文字認識を行う文字認
識方法であって、前記文字イメージの切り出しの際に切
り出された文字イメージと罫線等との接触情報を取得
し、この切り出された文字の認識処理を行い、認識処理
で得られた認識結果と接触情報を基に、切り出された文
字イメージを予め登録された予測形状情報から予測され
る形状に近づけるように補正した補正イメージ群を得
て、この補正イメージ群の中から認識候補イメージを選
択し、この認識候補イメージに対応する認識文字を出力
するか否かの評価を行う、ことを特徴とする。

【００１０】また、第２の発明の文字認識装置は、読み
取った原稿の読み取りイメージから罫線等のイメージを
取り除いて１文字ずつ文字イメージを切り出して文字認
識を行う文字認識方法であって、文字イメージの切り出
しの際に切り出された文字イメージと罫線等との接触情
報を取得し、この切り出された文字の認識処理を行い、
認識処理で得られた認識結果と接触情報を基に、切り出
された文字イメージを予め登録された予測形状情報から
予測される形状に近づけるように補正した補正イメージ
群を得て、この補正イメージ群中の補正イメージが所定
の条件を満たしているか否かを調べ、所定の条件を満た
した補正イメージの中から認識候補イメージを抽出し、
この認識候補イメージに対応する認識文字を出力するか
否かの評価を行う、ことを特徴とする。

【００１１】また、第３の発明は上記第２の発明の文字
認識方法において、補正イメージ群中の全ての補正イメ
ージが所定の条件を満たさない場合に、更に、文字イメ
ージの認識結果と前記接触情報を基に、切り出された文
字イメージについて、所定の補正優先順位により、予め
登録された予測形状情報から予測される形状に近づける
ように補正した補正イメージ群を得て、更に、この補正
イメージ群中の補正イメージが所定の条件を満たしてい
るか否かを調べ所定の条件を満たした補正イメージの中
から認識候補イメージを抽出する動作を繰り返す、こと
を特徴とする。

【００１２】また、第４の発明の文字認識装置は、読み
取った原稿の読み取りイメージから罫線等のイメージを
取り除く罫線除去手段と、この罫線除去手段によって罫
線等が取り除かれた文字イメージから１文字ずつ文字イ
メージを切り出す切り出し手段と、罫線除去手段によっ
て罫線等が取り除かれた文字イメージから罫線等が接触
していた部分の接触情報を取得する罫線接触情報取得手
段と、切り出し手段によって切り出された文字イメージ
の認識処理を行なう認識手段と、認識手段による認識処
理によって得られた認識結果と接触情報を基に、切り出
された文字イメージを予め登録された予測形状情報から
予測される形状に近づけるように補正した補正イメージ
群を得るイメージ補正手段と、イメージ補正手段によっ
て得られた補正イメージ群の中から認識候補イメージを
選択する補正イメージ選択手段と、補正イメージ選択手
段によって得られた認識候補イメージに対応する認識文
字を出力するか否かの評価を行う認識文字出力評価手段
と、を備えたことを特徴とする。

【００１３】また、第５の発明の文字認識装置は、読み
取った原稿の読み取りイメージから罫線等のイメージを
取り除く罫線除去手段と、この罫線除去手段によって罫
線等が取り除かれた文字イメージから１文字ずつ文字イ
メージを切り出す切り出し手段と、罫線除去手段によっ
て罫線等が取り除かれた文字イメージから罫線等が接触
していた部分の接触情報を取得する罫線接触情報取得手
段と、切り出し手段によって切り出された文字イメージ
の認識処理を行なう認識手段と、認識手段による認識処
理によって得られた認識結果と接触情報を基に、切り出
された文字イメージを予め登録された予測形状情報から
予測される形状に近づけるように補正した補正イメージ
群を得るイメージ補正手段と、文字イメージ補正手段に
よる補正後の文字イメージが所定の条件を満たしている
か否かを判定し、所定の条件を満たした補正イメージの
中から認識候補イメージを抽出する補正イメージ判定手
段と、補正イメージ判定手段によって得られた認識候補
イメージに対応する認識文字を出力するか否かの評価を
行う認識文字出力評価手段と、を備えたことを特徴とす
る。

【００１４】また、第６の発明は上記第５の発明の文字
認識装置において、イメージ補正手段は、補正イメージ
判定手段による判定の結果、全ての補正イメージが所定
の条件を満たさない場合に、文字イメージの認識結果と
前記接触情報を基に、更に、前記切り出された文字イメ
ージを、所定の補正優先順位により、予め登録された予
測形状情報から予測される形状に近づけるように補正す
る手段を含む、ことを特徴とする。

【００１５】

【発明の実施の形態】図１は本発明の文字認識装置の一
実施例の構成を示すブロック図であり、文字認識装置１
００は、罫線除去部１０、文字切り出し部２０、罫線接
触情報格納部３０及び文字認識ブロック４０から構成さ
れている。なお、図示していないが文字認識装置１００
は、ＣＰＵおよびその周辺回路からなり上述の各構成部
分の動作の制御及び文字認識装置全体の動作を制御する
制御部を備えている。

【００１６】罫線除去部１０は、スキャナ等から読み込
んだ読み込みイメージＩｍ１（図３）から罫線等（罫線
或いは枠線）を検出して罫線等のイメージを除去した文
字イメージＩｍ２（図４）を取得し、罫線等に接触して
いたイメージの罫線接触情報（例えば、文字の接触方
向、接触個所数、接触部分の位置（座標）、罫線等の太
さ）Ｉｆ１を取得する。

【００１７】文字切り出し部２０は、罫線除去部１０に
よって罫線等が除去されたイメージＩｍ２から１文字ず
つ文字イメージを切り出して、切り出し文字イメージＣ
ｉ１を取得し、その切り出し文字イメージのもつ罫線接
触情報を文字単位の罫線接触情報Ｉｆ２に変換する。

【００１８】罫線接触情報格納部３０はＲＡＭ等の一時
格納メモリからなり、文字切り出し部２０で得た罫線接
触情報Ｉｆ２を格納する。

【００１９】また、文字認識ブロック４０は、特徴抽出
部４１、辞書部４２、識別部４３、予測形状情報部４
４、イメージ補正処理部４５、補正イメージ選択部４６
及び棄却判定部４７を備え、特徴抽出やイメージ補正処
理等を行った後、文字認識を行う。

【００２０】すなわち、文字認識ブロック４０におい
て、特徴抽出部４１は、文字切り出し部２０で切り出さ
れた文字イメージＣｉ１から特徴量Ｆｄ１を算出する。

【００２１】また、辞書部４２は、例えば、数字、アル
ファベット等の標準的な特徴量Ｆｄｄ、文字コードＣｏ
等から構成されるテンプレート構成をなし、各文字種に
対して予め複数個のテンプレートをＲＯＭ等の保存メモ
リに格納してなる。

【００２２】また、識別部４３は、特徴抽出部４１で算
出された特徴量Ｆｄ１と辞書部４２の各テンプレートが
持つ特徴量Ｆｄｄとの距離計算を行い、距離の小さい順
（特徴の近い順）から上位規定値までの文字コードＣｏ
１、その距離Ｄｉ１等の認識候補情報を取得する。

【００２３】また、予測形状情報部４４は、罫線等との
接触状態によりあり得る全ての形状の情報ＦｉｎをＲＯ
Ｍ等の保存メモリに格納してなる。

【００２４】また、イメージ補正処理部４５は、文字切
り出し部２０で切り出された文字イメージＣｉ１につい
て、それに対応する識別部４３で得られた候補文字のコ
ードＣｏ１、及び距離Ｄｉ１と、罫線接触情報格納部３
０に格納されている罫線接触情報ｆｉ２とを基に、予測
形状情報部４４に格納されている形状情報Ｆｉｎから予
測される形状に近づけるように補正する動作を予測され
る全ての形状の数だけ繰り返し、補正イメージＣｉ２群
を得る。

【００２５】また、補正イメージ選択部４６は、イメー
ジ補正処理部４５で補正された全ての補正イメージＣｉ
２群の中から信頼性のある補正文字イメージＣｉ３を選
択する。

【００２６】また、棄却判定部４７は、補正イメージ選
択部４６で選択された補正文字イメージＣｉ３の文字と
しての信頼度を判定し、信頼度が所低値より高い場合は
その文字コードを出力し、そうでなければリジェクトコ
ード（棄却コード）を出力する。

【００２７】図２は、図１の文字認識装置１００による
文字認識動作例を示すフローチャートであり、各ステッ
プの動作シーケンスの制御は制御部によって行われる。
また、図３は読み込み文字イメージの例を示す図であ
る。また、図４は罫線等の除去後の文字イメージの例を
示す図であり、図５は図４での罫線等の除去後の文字
「９」を例とした補正イメージ及び認識結果を示す図で
ある。

【００２８】ステップＳ１：（罫線等の除去） 図２で、罫線除去部１０はＤＲＡＭ等の一時記憶メモリ
に取り込まれた非ドロップアウトカラーの帳票又は原稿
（図３の例では文字、「２」、「９」が記入されてい
る）の読み込みイメージＩｍ１の罫線等（図３の例では
符号３１、３２で示される罫線及び符号３３で示される
枠線）を除去した文字イメージＩｍ２（図４）を得て、
ＤＲＡＭ等の一時記憶メモリに記憶する。

【００２９】ステップＳ２：（文字の切り出し） 次に、文字切り出し部２０は上記ステップＳ１で罫線等
が除去されたイメージＩｍ２から１文字ずつ文字イメー
ジを切り出して、切り出し文字イメージＣｉ１（図４の
例では符号４１、４２で表される各切り出し文字イメー
ジ）を取得する。

【００３０】ステップＳ３：（罫線接触情報の取得及び
格納） また、文字切り出し部２０は上記ステップＳ２で切り出
した切り出し文字イメージのもつ罫線接触情報を文字単
位の罫線接触情報Ｉｆ２（例えば、文字の接触方向、接
触個所数、接触部分の位置（座標）、接触部分の罫線等
の太さ）に変換し（図４の例では切り出し文字イメージ
４１、４２の２つの罫線接触情報を得て）罫線接触情報
格納部３０に格納する（罫線等と接触していない文字が
あった場合は「罫線接触なし」を意味する罫線接触情報
（例えば、接触個所数＝０）が格納される）。例えば、
図４に示す２文字の切り出しイメージのうち符号４２で
表される文字イメージを例とすると、図３で文字「９」
は右側の罫線３２に３ヵ所の部分５１，５２，５３で接
触しているので、ステップＳ１で罫線除去を行うと符号
４２に示すような切り出しイメージとなる（つまり、上
記ステップＳ２で図５に示すような１ヵ所が開いたまま
の１文字イメージが切り出される）。また、この例で、
文字切り出し部２０は文字イメージの罫線接触情報とし
て文字イメージ４２と接触した罫線３２の位置（つまり
罫線３２と文字「９」の接触部分の両端の位置５１、５
２と、罫線３２の下側で文字「９」が接触した位置５３
を罫線接触情報格納部３０に格納する。なお、実施例で
は位置５１、５２、５３を座標値（Ｘ、Ｙ）で表してい
るがこれに限定されない。

【００３１】ステップＳ４：（切り出した文字イメージ
の特徴抽出） 特徴抽出部４１は、上記ステップＳ２で切り出された１
つの文字イメージＣｉ１（例えば、図５の切り出し文字
イメージ）から特長抽出を行い特徴量Ｆｄ１を算出す
る。

【００３２】ステップＳ５：（切り出した文字イメージ
の認識候補情報の取得） 次に、識別部４３は上記ステップＳ４で算出された文字
イメージＣｉ１の特徴量Ｆｄ１と辞書部４２の各テンプ
レートに格納されている標準的な特徴量Ｆｄｄとの距離
計算を行い、距離の小さい順（特徴の近い順）から上位
３位までの認識候補文字コードＣｏ１及び距離計算結果
Ｄｉ１を認識候補情報として取得する（例えば、図５の
切り出し文字イメージについて、上記ステップＳ５の識
別処理を行った結果、認識第３位までの認識候補文字コ
ードＣｏ１は第１認識候補文字コードと第２認識候補文
字コードが「３」を示す文字コードであり、第３認識候
補文字コードは「９」といったように認識文字コードが
取得され、それぞれについて対応する距離計算結果が取
得される）。なお、実施例では取得する認識文字コード
Ｃｏ１の数を３つ（第１〜第３位）としたが認識文字コ
ードＣｏ１の数はこれに限定されない。

【００３３】ステップＳ６：（補正イメージ群の取得） イメージ補正処理部４５では、予測形状情報部４４に格
納されている形状情報Ｆｉｎとここまでの動作で取得し
た条件（切り出し文字イメージ（例えば、文字イメージ
４２）の罫線接触情報Ｉｆ２、認識候補文字候補Ｃｏ１
及び距離計算結果Ｄｉ１））を基に予測形状情報部４４
からここまでの動作で取得した条件を満たす形状情報を
取得する。次に、対象となる切り出し文字イメージにつ
いて、対応する識別部４３で得られた候補文字のコード
Ｃｏ１、及び距離Ｄｉ１と、罫線接触情報格納部３０に
格納されている罫線接触情報ｆｉ２とを基に、予測形状
情報部４４に格納されている形状情報Ｆｉｎから予測さ
れる形状に近づけるように補正する動作を予測される全
ての形状の数だけ繰り返し、補正イメージＣｉ２群を得
る（例えば、図５の切り出し文字イメージの場合は、予
測形状情報部４４から文字「３」の可能性がある場合の
補正イメージ（図６（ａ））と、文字「８」の可能性が
ある場合の補正イメージ（図６（ｂ））と文字「９」の
可能性がある場合の補正イメージ（図６（ｃ））とを得
ることができる）。

【００３４】ステップＳ７：（補正イメージ選択処理） 補正イメージ選択部４６では、上記ステップＳ６でイメ
ージ補正処理部４５によって得られた補正イメージＣｉ
２群（図５の文字イメージの場合の例では上述した３種
類類の補正イメージＣｉ２）のうち、所定の選択方法に
より最も信頼度の高い形状の補正イメージを補正イメー
ジＣｉ３として選択する。この場合の選択方法として、
実施例では、それぞれの補正イメージＣｉ２の識別処理
を行って補正イメージの選択を行う。つまり、それぞれ
の補正イメージＣｉ２の特徴量を算出し、辞書部４２の
各テンプレートに格納されている標準的な特徴量Ｆｄｄ
との距離計算を行い、その結果を基にそれぞれの補正イ
メージＣｉ２のうち距離が最も小さく他のカテゴリーと
の距離が最も離れている補正イメージＣｉ３を選択する
（図５の例では上述の３種類の補正イメージのうち、距
離の最も小さく他のカテゴリーとの距離が最も離れてい
る（すなわち、一番信頼度の高い）「９」の形状に近づ
けて補正したい図６（ｃ）の補正イメージが選択され
る）。なお、選択方法はこの方法に限定されない。

【００３５】ステップＳ８：（文字としての信頼性の判
定） 次に、棄却判定部４７で、上記ステップＳ７で補正イメ
ージ選択部４６によって選択された補正イメージＣｉ３
に対し、辞書部４２の各テンプレートに格納されている
標準的な特徴量Ｆｄｄとの距離計算を行い、その距離ｒ
と所定の閾値δを比較し、ｒ−δ＜０（つまり、距離＜
閾値）の場合に絶対的な信頼性ありと評価してＳ９に移
行し、そうでない場合にはＳ１０に移行する。

【００３６】ステップＳ９：（文字認識コードの出力） 制御部は特徴量Ｆｄｄとの距離が閾値より小さい場合に
は選択された補正イメージについて上記ステップＳ７で
辞書部４２から得られる文字コードを認識文字コードと
して出力し、１文字分の認識処理を終了する。

【００３７】ステップＳ１０：（リジェクトコードの出
力） 制御部は特徴量Ｆｄｄとの距離が閾値より小さい場合に
はリジェクトコードを出力し、１文字分の認識処理を終
了する。

【００３８】上記構成により、罫線等の除去処理（Ｓ
１）により図５のように真のイメージ情報を失っても図
６（ｃ）のような補正イメージを取得して信頼度の高い
認識結果を出力することができる。

【００３９】図７は本発明の文字認識装置の他の実施例
の構成を示すブロック図であり、取得された補正イメー
ジの信頼度を所定の優先順位（補正を行う際の順序に基
づく優先度）に従って調べその補正イメージの信頼度が
低い場合には次の順位の補正イメージの信頼度を調べる
動作を繰り返して文字イメージとしての信頼度の高い補
正イメージを取得可能に構成した例である。

【００４０】図７で、文字認識装置１００’は、罫線除
去部１０、文字切り出し部２０、罫線接触情報格納部３
０及び文字認識ブロック４０’から構成されている。な
お、図１の文字認識装置１００と同様に図示していない
が文字認識装置１００’はＣＰＵおよびその周辺回路か
らなり、これら各構成部分の動作制御及び文字認識装置
全体の動作を制御する制御部を備えている。

【００４１】ここで、罫線除去部１０、文字切り出し部
２０及び罫線接触情報格納部３０の構成、機能及び動作
は図１の文字認識装置１００の場合と同様である。

【００４２】また、文字認識ブロック４０’は、特徴抽
出部４１、辞書部４２、識別部４３、予測形状情報部４
４、イメージ補正処理部４５’、補正イメージ判定部４
６’及び棄却判定部４７を備え、特徴抽出やイメージ補
正処理等を行った後、文字認識を行う。

【００４３】ここで、文字認識ブロック４０’で特徴抽
出部４１、辞書部４２、識別部４３、予測形状情報部４
４及び棄却判定部４７の構成、機能及び動作は図１の文
字認識装置１００の文字認識部４０の場合と同様であ
る。また、イメージ補正処理部４５’は、識別部４３で
得られた候補文字の文字コードＣｏ１及び距離Ｄｉ１
と、罫線接触情報格納部３０に格納されている罫線接触
情報ｆｉを基に、切り出された文字イメージＣｉ１を所
定の優先順位に従い予測される形状に近づけるように補
正する動作を予測される全ての形状について繰り返し、
補正イメージＣｉ２群を得る。なお、文字切り出し部２
０で切り出された文字イメージＣｉ１について優先順位
に従って何回かイメージ補正を行ってもこれ以上補正す
るイメージがない場合はリジェクトコード（棄却コー
ド）を出力する。また、ここでいう優先順位は切り出し
文字イメージが補正を行う際の補正順位であり、例え
ば、上、中、下の罫線と接触しているイメージを補正す
る場合どの順序から先に補正するかを定める（例えば、
上→中→下、或いは下→中→上）ものであり、予測情報
の１部をなしている。

【００４４】また、補正イメージ判定部４６’はイメー
ジ補正処理部４５’で補正された補正イメージＣｉ２の
イメージとしての信頼度を判定し、信頼度があると判定
した場合にはその補正イメージを文字イメージＣｉ３と
して棄却判定部４７に出力し、そうでない場合には再度
イメージ補正処理部４５’でイメージ補正を行うために
イメージ補正処理部４５’に補正イメージＣｉ２を切り
出し文字として与える。図８は、図７の文字認識装置１
００’による文字認識動作例を示すフローチャートであ
り、優先順位に従って切り出し文字イメージの補正を行
う補正イメージ作成ステップ（Ｓ６’）と補正イメージ
の信頼度を判定するステップ（Ｓ７’）を設け、作成さ
れた補正イメージの信頼度が低い場合に再度補正の作成
を繰り返して新たな文字イメージを取得可能とした例で
ある。また、各ステップの動作シーケンスの制御は制御
部によって行われる。また、図８でステップＳ１〜Ｓ５
（罫線等の除去〜切り出した文字の識別処理）とＳ８〜
Ｓ１０（棄却判定〜コード出力）までの動作は図２の文
字認識動作と同様である。以下、Ｓ６’及びＳ７’の動
作について説明する。

【００４５】ステップＳ６’：（補正イメージ群の取
得） 図８で、イメージ補正処理部４５’は、文字切り出し部
２０で切り出された文字イメージＣｉ１に対応してここ
までの動作で取得した条件（切り出し文字イメージ（例
えば、文字イメージ４２）の罫線接触情報Ｉｆ２、認識
候補文字候補Ｃｏ１及び距離計算結果Ｄｉ１））を基に
予測形状情報部４４からここまでの動作で取得した条件
を満たす形状情報を所定の優先順位に従って取得し、切
り出された文字イメージＣｉ１を所定の優先順位に従い
予測される形状に近づけるように補正する動作を予測さ
れる全ての形状について繰り返し、補正イメージＣｉ２
群を得てＳ７’に移行する。なお、補正イメージＣｉ２
が得られない場合はＳ１０（リジェクトコードの出力処
理）に移行する。

【００４６】ステップＳ７’：（補正イメージの信頼度
判定） 補正イメージ判定部４６’はイメージ補正処理部４５’
で補正された補正イメージＣｉ２群の中のそれぞれの補
正イメージについてイメージとしての信頼度を判定し、
信頼度があると判定した補正イメージの中で最も信頼性
の高い補正イメージを認識候補文字イメージＣｉ３とし
て棄却判定部４７に出力してＳ８に移行し、そうでない
場合には再度イメージ補正処理部４５’でイメージ補正
を行うためにイメージ補正処理部４５’に補正イメージ
Ｃｉ２を切り出し文字として与え、Ｓ６’に戻る。ま
た、補正イメージＣｉ２群の信頼性判定方法として、実
施例では、それぞれの補正イメージＣｉ２の特徴量を算
出し、辞書部４２の各テンプレートに格納されている標
準的な特徴量Ｆｄｄとの距離計算を行い、その結果を基
にそれぞれの補正イメージＣｉ２のうち距離ｒ’が閾値
δ’（δ’＞δ）より小さく（つまり、ｒ’−δ’＜
０）他のカテゴリーとの距離が離れている補正イメージ
Ｃｉ３を抽出すると共に、それらの補正イメージのうち
その上位候補文字の文字コードＣｏ１が一致数が最も多
い補正イメージを抽出して認識候補文字イメージとす
る。なお、信頼性判定方法はこの方法に限定されない以
下、図７の文字認識装置１００’による文字認識の具体
的動作例について上記図８のフローチャート（Ｓ１〜Ｓ
５、Ｓ８〜Ｓ１０については図２のフローチャート）を
基に説明する。

【００４７】読み込みイメージＩｍ１を図３に示したイ
メージとし、罫線除去部１０により罫線等を除去したイ
メージＩｍ２を図４に示したイメージとする（Ｓ１）。
ここで、文字切り出し部２０により２文字分の文字イメ
ージＣｉ１が切り出される（Ｓ２）。以下、切り出され
た２文字分の文字イメージのうち、下側１ヵ所が枠線３
２と接触し、底部の情報を失ってしまったイメージ４１
（文字「２」（図９（ａ））を例とする。

【００４８】また、文字切り出し部２０により切り出し
た図９（ａ）に示す切り出しイメージ４１について枠線
３２の下側と接触している部分（８１）の位置、接触個
所数（１ヵ所）及び罫線の太さを罫線接触情報Ｉｆ２と
して罫線接触情報格納部３０に格納される（Ｓ３）。

【００４９】次に、特徴抽出部４１で切り出しイメージ
４１に対して特徴抽出を行って特徴量Ｆｄ１を算出し
（Ｓ４）、識別部４３でこの特徴量Ｆｄ１と辞書部１４
２の各テンプレートに格納されている標準的な特徴量Ｆ
ｄｄとの距離計算を行い、距離の小さい順（特徴の近い
順）から上位３位までの認識候補文字コードＣｏ１及び
距離計算結果Ｄｉ１を認識候補情報として取得する（Ｓ
５）。なお、説明上、ここで得られた第３位までの認識
候補文字コードＣｏ１は第１位認識文字コードと第２位
認識文字コードが「７」を示す文字コードであり、第３
位認識文字コードが「９」を示す文字コードとする。

【００５０】次に、イメージ補正処理部４５’では、予
測形状情報部４４から上記ステップＳ５で得た認識候補
情報（認識候補文字コードＣｏ１及び距離計算結果Ｄｉ
１）と、罫線接触情報格納部３０に格納されているこの
切り出し文字イメージ（図９（ａ））の罫線接触情報Ｉ
ｆ２を満たす予測形状情報を取得し、切り出された文字
イメージを所定の優先順位に従い予測される形状に近づ
けるように補正する動作を予測される全ての形状につい
て繰り返し、補正イメージ群を得る（切り出しイメージ
４１の場合は最初のサイクル（Ｓ６’、Ｓ７’のサイク
ル）で予測形状情報から「７」の可能性があるとされて
図９（ｂ）の補正イメージＣｉ２を得る）（Ｓ６’）。

【００５１】次に、補正イメージ判定部４６’は上記ス
テップＳ６’で得た補正イメージ「７」の信頼性を判定
する。ここで、図９（ｂ）の「７」の文字イメージと辞
書部４２で持っている標準的な特徴Ｆｄｄとの距離が大
きい（ｒ’−δ’＞０）とすると、補正イメージ判定部
４６’はイメージとしての信頼性が低いと判定して再度
イメージ判定を行うためにＳ６’に移行する（Ｓ
７’）。

【００５２】イメージ補正処理部４５’は、上記ステッ
プＳ２で得た切り出しイメージ４１に対して、切り出さ
れた文字イメージ４１を次の優先順位に従い予測される
形状に近づけるように補正する動作を予測される全ての
形状について繰り返し、新たな補正イメージ（図９
（ｃ）に示す「２」の補正イメージ）を取得する（Ｓ
６’）。

【００５３】再び、Ｓ７’で補正イメージ判定部４６’
で上記ステップＳ６’で得た補正イメージ「２」の信頼
性を判定する。ここで、図９（ｃ）の「２」の文字イメ
ージと辞書部４２で持っている標準的な特徴Ｆｄｄとの
距離が小さいとすると、「２」の文字イメージは（前述
したように）第１候補および第２候補として文字コード
Ｃｏ１が一致し、上位候補では最も一致数が多いので、
補正イメージ判定部４６’はイメージとしての信頼性が
高いと判定して棄却判定のためＳ８に移行する。

【００５４】ステップＳ８（図２）で、棄却判定部４７
は上記ステップＳ７’で得られた補正イメージＣｉ３に
対し、辞書部４２の各テンプレートに格納されている標
準的な特徴量Ｆｄｄとの距離計算を行い、その距離ｒと
所定の閾値δを比較する（この例では、認識候補（補正
イメージＣｉ３）「２」の距離ｒ−δ＜０（つまり、距
離＜閾値）とするとＳ９に移行して文字「２」の文字コ
ードが出力され、そうでない場合にはＳ１０に移行して
リジェクトコードが出力される。

【００５５】上記構成により、罫線除去処理によって図
９（ａ）に示したように文字が真のイメージの情報を失
っても第１０（ｃ）のように失った文字イメージを再現
した補正イメージを取得することができるので、信頼性
の高い認識結果を得ることができる。

【００５６】以上、本発明のいくつかの実施例について
説明したが本発明はこれらの実施例に限定されるもので
はなく、種々の変形実施が可能であることはいうまでも
ない。

【００５７】

【発明の効果】上記説明したように、第１〜第６の発明
の文字認識方法及び第４の発明の文字認識装置によれ
ば、罫線除去の際、罫線と接触していた部分の情報を保
持しておき、その情報を用いて文字イメージを補正する
ので、ストローク方向のいかんによらず文字イメージの
補正ができ、また、罫線に接触していた文字が幾つかの
部分（ブロック）に分離されても補正を行うことができ
るので非ドロップアウトカラーの罫線等を１色刷りした
帳票等を用いても認識率の高い文字認識を実現できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の文字認識装置の一実施例の構成を示す
ブロック図である。

【図２】図１の文字認識装置による文字認識動作例を示
すフローチャートである。

【図３】読み込み文字イメージの例を示す図である。

【図４】罫線等の除去後の文字イメージの例を示す図で
ある。

【図５】１文字切り出し後の文字イメージの一例を示す
図である。

【図６】切り出された文字を例としたイメージ補正及び
認識結果を示す図である。

【図７】本発明の文字認識装置の一実施例の構成を示す
ブロック図である。

【図８】図７の文字認識装置による文字認識動作例を示
すフローチャートである。

【図９】切り出された文字を例としたイメージ補正及び
認識結果を示す図である。

【図１０】本発明の文字認識方法による認識結果と、従
来の文字認識方法による認識結果の比較説明図である。

【符号の説明】

１０ 罫線除去部（罫線除去手段） ２０ 文字切り出し部（切り出し手段、罫線接触情報取
得手段） ４１ 特長抽出部（文字認識手段） ４２ 辞書部（文字認識手段） ４３ 識別部（文字認識手段） ４５，４５’ イメージ補正処理部（イメージ補正手
段） ４６ 補正イメージ選択部（補正イメージ選択手段） ４６’ 補正イメージ判定部（補正イメージ判定手段） ４７ 棄却判定部（認識文字出力評価手段） １００，１００’ 文字認識装置

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 読み取った原稿の読み取りイメージから
   罫線等のイメージを取り除いて１文字ずつ文字イメージ
   を切り出して文字認識を行う文字認識方法であって、 前記文字イメージの切り出しの際に切り出された文字イ
   メージと罫線等との接触情報を取得し、この切り出され
   た文字の認識処理を行い、 前記認識処理で得られた認識結果と前記接触情報を基
   に、前記切り出された文字イメージを予め登録された予
   測形状情報から予測される形状に近づけるように補正し
   た補正イメージ群を得て、この補正イメージ群の中から
   認識候補イメージを選択し、 この認識候補イメージに対応する認識文字を出力するか
   否かの評価を行う、ことを特徴とする文字認識方法。
2. 【請求項２】 読み取った原稿の読み取りイメージから
   罫線等のイメージを取り除いて１文字ずつ文字イメージ
   を切り出して文字認識を行う文字認識方法であって、 前記文字イメージの切り出しの際に切り出された文字イ
   メージと罫線等との接触情報を取得し、この切り出され
   た文字の認識処理を行い、 前記認識処理で得られた認識結果と前記接触情報を基
   に、前記切り出された文字イメージを予め登録された予
   測形状情報から予測される形状に近づけるように補正し
   た補正イメージ群を得て、この補正イメージ群中の補正
   イメージが所定の条件を満たしているか否かを調べ、前
   記所定の条件を満たした補正イメージの中から認識候補
   イメージを抽出し、 この認識候補イメージに対応する認識文字を出力するか
   否かの評価を行う、ことを特徴とする文字認識方法。
3. 【請求項３】 前記補正イメージ群中の全ての補正イメ
   ージが前記所定の条件を満たさない場合に、更に、前記
   文字イメージの認識結果と前記接触情報を基に、前記切
   り出された文字イメージについて、所定の補正優先順位
   により、予め登録された予測形状情報から予測される形
   状に近づけるように補正した補正イメージ群を得て、更
   に、この補正イメージ群中の補正イメージが所定の条件
   を満たしているか否かを調べ前記所定の条件を満たした
   補正イメージの中から認識候補イメージを抽出する動作
   を繰り返す、ことを特徴とする請求項２記載の文字認識
   方法。
4. 【請求項４】 読み取った原稿の読み取りイメージから
   罫線等のイメージを取り除く罫線除去手段と、 この罫線除去手段によって罫線等が取り除かれた文字イ
   メージから１文字ずつ文字イメージを切り出す切り出し
   手段と、 前記罫線除去手段によって罫線等が取り除かれた文字イ
   メージから罫線等が接触していた部分の接触情報を取得
   する罫線接触情報取得手段と、 前記切り出し手段によって切り出された文字イメージの
   認識処理を行なう認識手段と、 前記認識手段による認識処理によって得られた認識結果
   と前記接触情報を基に、前記切り出された文字イメージ
   を予め登録された予測形状情報から予測される形状に近
   づけるように補正した補正イメージ群を得るイメージ補
   正手段と、 前記イメージ補正手段によって得られた補正イメージ群
   の中から認識候補イメージを選択する補正イメージ選択
   手段と、 前記補正イメージ選択手段によって得られた認識候補イ
   メージに対応する認識文字を出力するか否かの評価を行
   う認識文字出力評価手段と、を備えたことを特徴とする
   文字認識装置。
5. 【請求項５】 読み取った原稿の読み取りイメージから
   罫線等のイメージを取り除く罫線除去手段と、 この罫線除去手段によって罫線等が取り除かれた文字イ
   メージから１文字ずつ文字イメージを切り出す切り出し
   手段と、 前記罫線除去手段によって罫線等が取り除かれた文字イ
   メージから罫線等が接触していた部分の接触情報を取得
   する罫線接触情報取得手段と、 前記切り出し手段によって切り出された文字イメージの
   認識処理を行なう認識手段と、 前記認識手段による認識処理によって得られた認識結果
   と前記接触情報を基に、前記切り出された文字イメージ
   を予め登録された予測形状情報から予測される形状に近
   づけるように補正した補正イメージ群を得るイメージ補
   正手段と、 前記文字イメージ補正手段による補正後の文字イメージ
   が所定の条件を満たしているか否かを判定し、所定の条
   件を満たした補正イメージの中から認識候補イメージを
   抽出する補正イメージ判定手段と、 前記補正イメージ判定手段によって得られた認識候補イ
   メージに対応する認識文字を出力するか否かの評価を行
   う認識文字出力評価手段と、を備えたことを特徴とする
   文字認識装置。
6. 【請求項６】 前記イメージ補正手段は、前記補正イメ
   ージ判定手段による判定の結果、全ての補正イメージが
   所定の条件を満たさない場合に、前記文字イメージの認
   識結果と前記接触情報を基に、更に、前記切り出された
   文字イメージを、所定の補正優先順位により、予め登録
   された予測形状情報から予測される形状に近づけるよう
   に補正する手段を含む、ことを特徴とする請求項５記載
   の文字認識装置。