JP6624120B2 - 文字認識装置、文字認識方法、文字認識プログラム、及び文字認識プログラムを記録したコンピューター読み取り可能な記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、光学文字認識により画像内の文字を認識して文字コードを取得する文字認識装置、文字認識方法、文字認識プログラム、及び文字認識プログラムを記録したコンピューター読み取り可能な記録媒体に関する。

近年、原稿をスキャン等して生成した画像データに、ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）による文字認識を行って、文字の検索や編集が可能な電子データに変換することが行われている。このとき、原稿と同じ形式で電子データを作成するためには、原稿で使用されている文字のフォント（書体）を特定する必要がある。フォントにおいては、非斜体と斜体があり、非斜体文字の形状が他のフォントにおける斜体文字の形状と類似することがある。そのため、画像データ内の文字のフォントが斜体か否かを判定する技術が提案されている（例えば、特許文献１、２を参照）。

特許文献１の技術では、画像データ内の文字の輪郭画素の分布状態や重心位置、隣接文字が斜体か否か等の複数の条件に基づいて、斜体か否かを判定している。また、特許文献２の技術では、画像データ内の文字列の周辺分布（ヒストグラム）を作成し、文字間隔の明瞭となる周辺分布が文字列に対して垂直方向の場合に非斜体と判定し、文字列に対して斜め方向の場合に斜体と判定している。

特開昭５８−８０７８１号公報 特開平３−７１３８０号公報

しかしながら、特許文献１の技術では、複数の情報に基づいて斜体判定しているため、処理に時間が掛かるという問題があった。また、特許文献２の技術では、文字列が短くなるほど情報量が減るため、誤識別につながりやすく、また、フォントによって斜体の傾きが違うため、斜体判定に用いる閾値を設定しにくいという問題があった。

本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、画像データ内の文字のフォントを斜体か否かにより簡易な処理で精度良く特定することができる技術を提供することを目的とする。

本発明の文字認識装置は、光学文字認識により画像データ内の文字を認識して文字コードを取得する文字認識装置であって、各文字コードの斜体フォントと非斜体フォントを含んで構成されるフォント辞書データと、文字の斜体判定に用いる複数の斜体判定手法の中から、前記光学文字認識により取得された前記文字コードに関連付けられた前記斜体判定手法を選択する判定手法選択部と、前記判定手法選択部により選択された前記斜体判定手法を用いて、前記画像データ内の文字が斜体か否かを判定する斜体判定部と、前記斜体判定部により斜体と判定された前記文字を前記フォント辞書データに含まれる前記斜体フォントのみと照合し、非斜体と判定された前記文字を前記フォント辞書データに含まれる前記非斜体フォントのみと照合することで、前記文字のフォントを特定するフォント特定部とを備えたことを特徴とする。
また、前記複数の斜体判定手法は、Ｈｏｕｇｈ変換による直線検出、重心比較及び最小二乗法による直線検出であってもよい。
また、前記斜体判定部は、前記Ｈｏｕｇｈ変換により前記文字の直線検出を行い、前記文字の縦方向の直線を検出した場合に非斜体と判定し、前記文字の縦方向以外の直線を検出した場合に斜体と判定してもよい。
また、前記斜体判定部は、前記文字の上端部側重心位置と下端部側重心位置とをそれぞれ算出し、前記文字の横方向に対する前記上端部側重心位置と前記下端部側重心位置との距離が特定距離内である場合を非斜体と判定し、特定距離外である場合を斜体と判定してもよい。
また、前記斜体判定部は、前記文字の縦方向の距離を最小とする直線を前記最小二乗法により検出し、前記文字の横方向の直線を検出した場合に非斜体と判定し、前記文字の横方向以外の直線を検出した場合に斜体と判定してもよい。
また、前記Ｈｏｕｇｈ変換による直線検出には、１、４、Ｂ、ＤからＦまで、ＨからＮまで、Ｐ、Ｒ、Ｔ、Ｙ、ｂ、ｄ、ｆ、ｈからｎまで、ｐからｒまで、ｔ及びｕを示す文字コードがそれぞれ関連付けられていてもよい。
また、前記重心比較には、０、２、３、７、８、Ａ、Ｃ、Ｇ、Ｏ、Ｓ、ＵからＸまで、Ｚ、ａ、ｃ、ｅ、ｇ、ｏ、ｓ及びｖからｚまでを示す文字コードがそれぞれ関連付けられていてもよい。
また、前記最小二乗法による直線検出には、５、６、９及びＱを示す文字コードがそれぞれ関連付けられていてもよい。
また、前記判定手法選択部は、特定の前記文字コードについて、複数の前記斜体判定手法を選択し、前記斜体判定部は、前記判定手法選択部によって選択された前記複数の前記斜体判定手法のそれぞれを用いて、前記画像データ内の文字が斜体か否かを判定し、前記フォント特定部は、前記斜体判定部による前記複数の前記斜体判定手法を用いたそれぞれの判定結果が同一とならなかった場合に、例外的に前記斜体フォント及び前記非斜体フォントを含む前記フォント辞書データと照合して、前記文字のフォントを特定してもよい。
また、前記判定手法選択部は、前記フォント特定部によって特定されたフォントが特定種類のフォントである場合に限って、複数の前記斜体判定手法を選択してもよい。
本発明の文字認識方法は、光学文字認識により画像データ内の文字を認識して文字コードを取得する文字認識装置の文字認識方法であって、前記文字認識装置が、各文字コードの斜体フォントと非斜体フォントを含んで構成されるフォント辞書データと、文字の斜体判定に用いる複数の斜体判定手法の中から、前記光学文字認識により取得された前記文字コードに関連付けられた前記斜体判定手法を選択する判定手法選択ステップと、前記判定手法選択ステップにより選択された前記斜体判定手法を用いて、前記画像データ内の文字が斜体か否かを判定する斜体判定ステップと、前記斜体判定ステップにより斜体と判定された前記文字を前記フォント辞書データに含まれる前記斜体フォントのみと照合し、非斜体と判定された前記文字を前記フォント辞書データに含まれる前記非斜体フォントのみと照合することで、前記文字のフォントを特定するフォント特定ステップとを備えたことを特徴とする。
本発明の文字認識プログラムは、上記に記載の文字認識方法を、コンピューターに実行させるための文字認識プログラムであることを特徴とする。
本発明のコンピューター読み取り可能な記録媒体は、上記に記載の文字認識プログラムを記録したコンピューター読み取り可能な記録媒体であることを特徴とする。

本発明によれば、画像データ内の文字のフォントを斜体か否かにより簡易な処理で精度良く特定することができる。

本発明に係る実施形態の画像形成装置の概略構成を示す機能ブロック図である。 図１に示す判定表の登録例である。 Ｈｏｕｇｈ変換による直線検出を用いた斜体判定のイメージ図である。 重心比較による斜体判定のイメージ図である。 最小二乗法による直線検出を用いた斜体判定のイメージ図である。 図１に示す画像形成装置の文字認識処理の流れを示すフローチャートである。

以下、図を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、以下の実施形態において、同様の機能を示す構成には、同一の符号を付してある。

以下の実施の形態では、文字認識装置として、図１に示すように、複写機や複合機等の画像形成装置１を例に説明する。画像形成装置１は、操作部１１と、原稿読取部１２と、記憶部１３と、画像処理部１４と、印刷部１５と、通信部１６と、制御部１７とを備えている。

操作部１１は、タッチパネルや、テンキー、リセットキー、ストップキー、スタートキー等の各種操作キーを備えたユーザーインターフェースである。

原稿読取部１２は、図示しない原稿給紙装置により給紙されてきた原稿や、プラテンガラスに載置された原稿に対して光を照射し、その反射光等を受光して原稿画像を読み取るスキャナーである。

記憶部１３は、半導体メモリーやＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の記憶手段であり、原稿読取部１２によって読み取られた画像データ、通信部１６によって受信された画像データが蓄積される。また、記憶部１３には、ＯＣＲ辞書データ１３１、判定表１３２、フォント辞書データ１３３が記憶されている。

画像処理部１４は、画像データに対して所定の画像処理を行う手段であり、例えば、拡大縮小処理や、濃度調整、階調調整等の画像改善処理が行われる。

印刷部１５は、原稿読取部１２によって読み取られた画像データ、記憶部１３に記憶されている画像データ、通信部１６によって受信された画像データに基づき画像を印刷する印刷手段である。

通信部１６は、ＬＡＮ（Local Area Network）やインターネット等のネットワークを介して、スマートフォンやパーソナルコンピューター等の外部端末との間で各種データを送受信する機能を有する。

制御部１７は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を備えたマイクロコンピューター等の情報処理部である。ＲＯＭには画像形成装置１の動作制御を行うための制御プログラムが記憶されている。制御部１７のＣＰＵは、ＲＯＭに記憶されている制御プログラムを読み出し、制御プログラムをＲＡＭに展開させて実行することで、操作部１１から入力された所定の指示情報に応じて装置全体の制御を行う。また、制御部１７は、文字認識部１７１、判定手法選択部１７２、斜体判定部１７３、フォント特定部１７４、電子データ出力部１７５として機能する。なお、制御部１７が実行する制御プログラム（文字認識プログラム）は、コンピューター読み取り可能な記録媒体に記録されても良い。

文字認識部１７１は、ＯＣＲ辞書データ１３１に基づいて、文字認識の対象とする画像データに光学文字認識を行って、画像データ内の文字を認識して文字コードを取得する機能を有する。これにより、画像データからフォントが未特定の状態の文字を示す文字コードが取得される。ＯＣＲ辞書データ１３１は、光学文字認識用の識別パターンデータ等を含んで構成されている。

判定手法選択部１７２は、画像データ内の文字の斜体判定に用いる複数の斜体判定手法の中から、文字認識部１７１によって取得された文字コードに関連付けられた斜体判定手法を選択する機能を有する。具体的には、判定手法選択部１７２は、図２に示す判定表１３２に基づいて斜体判定手法を選択する。

判定表１３２に登録された斜体判定手法は、３つであり、（１）「Ｈｏｕｇｈ変換による直線検出」、（２）「重心比較」、（３）「最小二乗法による直線検出」である。判定表１３２では、０〜９、Ａ〜Ｚ、ａ〜ｚの１バイト文字を示す文字コードがそれぞれ（１）「Ｈｏｕｇｈ変換による直線検出」、（２）「重心比較」、（３）「最小二乗法による直線検出」のいずれかに関連付けられている。なお、図２に示す判定表１３２では、分かりやすく示すため、文字コードに対応する文字を記載している。

例えば、（１）「Ｈｏｕｇｈ変換による直線検出」には、「１」、「４」、「Ｂ」、「Ｄ」〜「Ｆ」、「Ｈ」〜「Ｎ」、「Ｐ」、「Ｒ」、「Ｔ」、「Ｙ」、「ｂ」、「ｄ」、「ｆ」、「ｈ」〜「ｎ」、「ｐ」〜「ｒ」、「ｔ」、「ｕ」が関連付けられている。（２）「重心比較」には、「０」、「２」、「３」、「７」、「８」、「Ａ」、「Ｃ」、「Ｇ」、「Ｏ」、「Ｓ」、「Ｕ」〜「Ｘ」、「Ｚ」、「ａ」、「ｃ」、「ｅ」、「ｇ」、「ｏ」、「ｓ」、「ｖ」〜「ｚ」が関連付けられている。（３）「最小二乗法による直線検出」には、「５」、「６」、「９」、「Ｑ」が関連付けられている。出願人による実験では、図２に示す判定表１３２の割り振りにより画像データ内の文字の斜体判定を高精度に行うことができた。

斜体判定部１７３は、判定手法選択部１７２により選択された斜体判定手法を用いて、画像データ内の文字が斜体か否かを判定する機能を有する。具体的には、斜体判定部１７３は、画像データから１文字ずつ文字を内包する矩形の文字画像領域（図３を参照）２０を切り出し、切り出した文字画像領域２０内の文字が斜体か否かを判定する。判定を行うと、斜体判定部１７３は、画像データ内の各文字に斜体又は非斜体を示す斜体情報を付与する。

（１）「Ｈｏｕｇｈ変換による直線検出」を用いた斜体判定手法では、斜体判定部１７３は、公知の直線検出アルゴリズムであるＨｏｕｇｈ変換によって文字画像領域２０内の文字の直線検出を行う。Ｈｏｕｇｈ変換による直線検出では、文字画像領域２０内の特徴点（文字を構成する画素）を通る多数の仮想線の中から最も多くの特徴点を通る直線（文字の画素分布を代表する直線）３０が検出される。判定表１３２において、「Ｈｏｕｇｈ変換による直線検出」に関連付けられた文字コードを示す文字である「１」、「４」、「Ｂ」、「Ｄ」〜「Ｆ」、「Ｈ」〜「Ｎ」、「Ｐ」、「Ｒ」、「Ｔ」、「Ｙ」、「ｂ」、「ｄ」、「ｆ」、「ｈ」〜「ｎ」、「ｐ」〜「ｒ」、「ｔ」、「ｕ」には、いずれも文字の構成要素として文字の縦方向の直線が含まれている。斜体判定部１７３は、図３（ａ）に示すように、文字画像領域２０のｙ軸方向、すなわち文字の縦方向の直線３０を検出した場合に、文字を非斜体と判定する。一方、斜体判定部１７３は、図３（ｂ）に示すように、文字画像領域２０のｙ軸方向以外、すなわち文字の縦方向以外の直線３０を検出した場合に、文字を斜体と判定する。

（２）「重心比較」を用いた斜体判定手法では、斜体判定部１７３は、図４に示すように、文字画像領域２０に対して、上端部側領域４１ａの特徴点に基づく上端部側重心位置４２ａ（上端部側領域４１ａ内の文字画素集合の中心位置）と、下端部側領域４１ｂの特徴点に基づく下端部側重心位置４２ｂ（下端部側領域４１ｂ内の文字画素集合の中心位置）とをそれぞれ算出する。上端部側領域４１ａは、文字画像領域２０内の文字の上端部をｘ軸方向（文字の横方向）に沿って特定範囲含む領域であり、下端部側領域４１ｂは、文字画像領域２０内の文字の下端部をｘ軸方向に沿って特定範囲含む領域である。

斜体判定部１７３は、文字画像領域２０のｘ軸方向（文字の横方向）に対する上端部側重心位置４２ａと下端部側重心位置４２ｂとの間の距離が特定距離内である場合に、文字を非斜体と判定する。一方、図４（ｂ）に示すように、斜体判定部１７３は、文字画像領域２０のｘ軸方向（文字の横方向）に対する上端部側重心位置４２ａと下端部側重心位置４２ｂとの間の距離が特定距離外である場合に、文字を斜体と判定する。言い換えれば、上端部側重心位置４２ａと下端部側重心位置４２ｂとのｘ座標が略同一の場合、非斜体と判定され、上端部側重心位置４２ａと下端部側重心位置４２ｂとのｘ座標が略同一でない場合に斜体と判定される。

（３）「最小二乗法による直線検出」を用いた斜体判定手法では、斜体判定部１７３は、文字画像領域２０の画素集合から公知の直線検出アルゴリズムである最小二乗法を用いて直線検出を行う。例えば、図５に示すように、斜体判定部１７３は、文字画像領域２０の画素集合に対してｙ軸方向（文字の縦方向）の距離を最小とする直線５０を最小二乗法により検出する。斜体判定部１７３は、図５（ａ）に示すように、文字画像領域２０のｘ軸方向（文字の横方向）の直線５０を検出した場合に、文字を非斜体と判定する。一方、図５（ｂ）に示すように、斜体判定部１７３は、文字画像領域２０のｘ軸方向以外（文字の横方向以外）の直線５０を検出した場合に、文字を斜体と判定する。

フォント特定部１７４は、斜体判定部１７３により斜体と判定された文字をフォント辞書データ１３３に含まれる斜体フォント１３３ａのみと照合し、斜体判定部１７３により非斜体と判定された文字をフォント辞書データ１３３に含まれる非斜体フォント１３３ｂのみと照合することで、文字のフォントを特定する。

電子データ出力部１７５は、画像データ内の文字をフォント特定部１７４によって特定されたフォントに置き換えて、例えばＷｏｒｄ形式等の特定の文書作成ソフトで文字の編集が可能な電子データを作成して出力する機能を有する。

次に、図６を参照して、画像形成装置１の文字認識処理の流れを説明する。

原稿読取部１２が文字認識の対象とする原稿をスキャンして原稿の画像データを取得すると（ステップｓ１１）、文字認識部１７１は、ＯＣＲ辞書データ１３１に基づいて画像データに対する光学文字認識を行って、画像データ内の文字を認識して文字コードを取得する（ステップｓ１２）。なお、文字認識部１７１は、原稿読取部１２により取得された画像データに限らず、通信部１６を介して外部端末から受信する画像データや、記憶部１３に記憶された画像データに対して光学文字認識を行っても良い。

つづいて、判定手法選択部１７２は、判定表１３２を参照し、文字の斜体判定に用いる複数の斜体判定手法の中から文字認識部１７１によって取得された文字コードに関連付けられた斜体判定手法を選択する（ステップｓ１３）。これにより、文字コード毎に（１）「Ｈｏｕｇｈ変換による直線検出」、（２）「重心比較」、（３）「最小二乗法による直線検出」のいずれかが選択される。つづいて、斜体判定部１７３は、判定手法選択部１７２によって選択された斜体判定手法を用いて、画像データ内の各文字の斜体判定を行って（ステップｓ１４）、画像データ内の各文字に斜体又は非斜体を示す斜体情報を付与する（ステップｓ１５）。

つづいて、フォント特定部１７４は、画像データ内の文字の内、先頭から順にフォント未特定の文字を１つ選択し（ステップｓ１６）、斜体情報に基づいて斜体文字か否かを判定する（ステップｓ１７）。

斜体文字である場合（ステップｓ１７でＹｅｓ）、フォント特定部１７４は、この文字をフォント辞書データ１３３に含まれる斜体フォント１３３ａのみと照合することで、フォントを特定する（ステップｓ１８）。他方、斜体文字でない場合（ステップｓ１７でＮｏ）、フォント特定部１７４は、この文字をフォント辞書データ１３３に含まれる非斜体フォント１３３ｂのみと照合することで、フォントを特定する（ステップｓ１９）。このように、フォント特定部１７４がフォントの特定対象とする文字には、予め斜体判定部１７３によって斜体又は非斜体を示す斜体情報が付与されている（斜体判定が行われている）。そのためフォント特定部１７４は、画像データ内の文字を非斜体フォント１３３ｂのみ又は斜体フォント１３３ａのみとパターンマッチングすればよく、マッチングに掛かる時間を短縮することができる。

つづいて、フォント特定部１７４は、画像データ内の全文字のフォントが特定済となったか否かを判定し（ステップｓ２０）、全文字のフォントを特定済でない場合（ステップｓ２０でＮｏ）、フォント未特定の文字を選択するステップｓ１６に処理を戻す。

全文字のフォントが特定済となると（ステップｓ２０でＹｅｓ）、電子データ出力部１７５は、画像データ内の文字をフォント特定部１７４によって特定されたフォントに置換した電子データを作成し（ステップｓ２１）、本処理を終了する。なお、電子データ出力部１７５は、画像データ内の各文字について、文字毎にフォント特定部１７４によって特定されたフォントに置換してもよいし、単語毎にフォント特定部１７４によって最も多く特定されたフォントに置換してもよいし、画像データ内でフォント特定部１７４によって最も多く特定されたフォントに置換してもよい。

このように、本実施形態の画像形成装置１は、光学文字認識により画像データ内の文字を認識して文字コードを取得する文字認識装置であって、各文字コードの斜体フォント１３３ａと非斜体フォント１３３ｂを含んで構成されるフォント辞書データ１３３と、文字の斜体判定に用いる複数の斜体判定手法の中から、光学文字認識により取得された文字コードに関連付けられた斜体判定手法を選択する判定手法選択部１７２と、判定手法選択部１７２により選択された斜体判定手法を用いて、画像データ内の文字が斜体か否かを判定する斜体判定部１７３と、斜体判定部１７３により斜体と判定された文字をフォント辞書データ１３３に含まれる斜体フォント１３３ａのみと照合し、非斜体と判定された文字をフォント辞書データ１３３に含まれる非斜体フォント１３３ｂのみと照合することで、文字のフォントを特定するフォント特定部１７４とを備えたことを特徴とする。これにより、画像形成装置１は、文字認識された文字コードに予め関連付けられた斜体判定手法を用いて画像データ内に文字が斜体か否かを判定し、判定結果に基づいて画像データ内の文字とフォントデータとのマッチング処理を行うことができる。したがって、画像形成装置１は、画像データ内の文字のフォントを斜体か否かにより簡易な処理で精度良く特定することができる。

なお、フォントの種類によっては斜体判定を誤判定しやすい文字コードがある。そこで、予め、斜体判定を誤判定しやすい文字コードについて、図２に示す判定表１３２の斜体判定手法とは異なる斜体判定手法を関連付けた補助判定表を記憶部１３に記憶しておいても良い。例えば、「ｇ」を示す文字コードに対して、判定表１３２では（２）「重心比較」が関連付けられているが、補助判定表では（３）「最小二乗法による直線検出」が関連付けられてもよい。

この場合、判定手法選択部１７２は、文字認識部１７１により取得された文字コードについて、判定表１３２と補助判定表とでそれぞれ異なる斜体判定手法が関連付けられている場合に、判定表１３２に登録された斜体判定手法と補助判定表に登録された斜体判定手法をそれぞれ選択しても良い。斜体判定部１７３は、判定手法選択部１７２によって複数の斜体判定手法が選択された場合、それぞれの斜体判定手法を用いて画像データ内の文字の斜体判定を行って、判定結果が同一となるか否かを確認してもよい。判定結果が同一とならなかった場合には、フォント特定部１７４は、例外的に斜体フォント１３３ａ及び非斜体フォント１３３ｂを含むフォント辞書データ１３３と照合して、文字のフォントを特定してもよい。一方、判定結果が同一の場合には、フォント特定部１７４は、判定結果に基づいて、斜体フォント１３３ａ又は非斜体フォント１３３ｂのいずれかと照合して、フォントを特定すればよい。

なお、判定手法選択部１７２は、フォント特定部１７４によって特定されたフォントが斜体判定を誤判定しやすい特定種類のフォントである場合に限って、補助判定表を参照し、文字コードに関連付けられた斜体判定手法として、判定表１３２から選択した斜体判定手法と異なる斜体判定手法を選択するようにしてもよい。つまり、特定されたフォントが誤判定しやすい特定種類のフォントである場合に、２個目の斜体判定手法が選択されてもよい。この場合、斜体判定部１７３は、補助判定表から選択された斜体判定手法を用いて再び画像データ内の文字が斜体か否かを判定し直せばよい。そして、斜体判定部１７３による判定結果が、判定表１３２に登録された斜体判定手法を用いた場合と異なる場合、フォント特定部１７４は、斜体判定部１７３による判定結果に基づいて、文字のフォントを特定し直してもよい。

本発明は上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々様々に変更が可能であることは言うまでもない。

１ 画像形成装置
１１ 操作部
１２ 原稿読取部
１３ 記憶部
１４ 画像処理部
１５ 印刷部
１６ 通信部
１７ 制御部
２０ 文字画像領域
３０ 直線
４１ａ 上端部側領域
４１ｂ 下端部側領域
４２ａ 上端部側重心位置
４２ｂ 下端部側重心位置
５０ 直線
１３１ ＯＣＲ辞書データ
１３２ 判定表
１３３ フォント辞書データ
１３３ａ 斜体フォント
１３３ｂ 非斜体フォント
１７１ 文字認識部
１７２ 判定手法選択部
１７３ 斜体判定部
１７４ フォント特定部
１７５ 電子データ出力部

Claims (13)

1. 光学文字認識により画像データ内の文字を認識して文字コードを取得する文字認識装置であって、
   各文字コードの斜体フォントと非斜体フォントを含んで構成されるフォント辞書データと、
   文字の斜体判定に用いる複数の斜体判定手法の中から、前記光学文字認識により取得された前記文字コードに関連付けられた前記斜体判定手法を選択する判定手法選択部と、
   前記判定手法選択部により選択された前記斜体判定手法を用いて、前記画像データ内の文字が斜体か否かを判定する斜体判定部と、
   前記斜体判定部により斜体と判定された前記文字を前記フォント辞書データに含まれる前記斜体フォントのみと照合し、非斜体と判定された前記文字を前記フォント辞書データに含まれる前記非斜体フォントのみと照合することで、前記文字のフォントを特定するフォント特定部と
   を備えたことを特徴とする文字認識装置。
2. 前記複数の斜体判定手法は、Ｈｏｕｇｈ変換による直線検出、重心比較及び最小二乗法による直線検出である
   ことを特徴とする請求項１に記載の文字認識装置。
3. 前記斜体判定部は、
   前記Ｈｏｕｇｈ変換により前記文字の直線検出を行い、前記文字の縦方向の直線を検出した場合に非斜体と判定し、前記文字の縦方向以外の直線を検出した場合に斜体と判定する
   ことを特徴とする請求項２に記載の文字認識装置。
4. 前記斜体判定部は、
   前記文字の上端部側重心位置と下端部側重心位置とをそれぞれ算出し、前記文字の横方向に対する前記上端部側重心位置と前記下端部側重心位置との距離が特定距離内である場合を非斜体と判定し、特定距離外である場合を斜体と判定する
   ことを特徴とする請求項２又は３に記載の文字認識装置。
5. 前記斜体判定部は、
   前記文字の縦方向の距離を最小とする直線を前記最小二乗法により検出し、前記文字の横方向の直線を検出した場合に非斜体と判定し、前記文字の横方向以外の直線を検出した場合に斜体と判定する
   ことを特徴とする請求項２から３までのいずれか１項に記載の文字認識装置。
6. 前記Ｈｏｕｇｈ変換による直線検出には、１、４、Ｂ、ＤからＦまで、ＨからＮまで、Ｐ、Ｒ、Ｔ、Ｙ、ｂ、ｄ、ｆ、ｈからｎまで、ｐからｒまで、ｔ及びｕを示す文字コードがそれぞれ関連付けられている
   ことを特徴とする請求項２から５までのいずれか１項に記載の文字認識装置。
7. 前記重心比較には、０、２、３、７、８、Ａ、Ｃ、Ｇ、Ｏ、Ｓ、ＵからＸまで、Ｚ、ａ、ｃ、ｅ、ｇ、ｏ、ｓ及びｖからｚまでを示す文字コードがそれぞれ関連付けられている
   ことを特徴とする請求項２から６までのいずれか１項に記載の文字認識装置。
8. 前記最小二乗法による直線検出には、５、６、９及びＱを示す文字コードがそれぞれ関連付けられている
   ことを特徴とする請求項２から７までのいずれか１項に記載の文字認識装置。
9. 前記判定手法選択部は、
   特定の前記文字コードについて、複数の前記斜体判定手法を選択し、
   前記斜体判定部は、
   前記判定手法選択部によって選択された前記複数の前記斜体判定手法のそれぞれを用いて、前記画像データ内の文字が斜体か否かを判定し、
   前記フォント特定部は、
   前記斜体判定部による前記複数の前記斜体判定手法を用いたそれぞれの判定結果が同一とならなかった場合に、例外的に前記斜体フォント及び前記非斜体フォントを含む前記フォント辞書データと照合して、前記文字のフォントを特定する
   ことを特徴とする請求項１から８までのいずれか１項に記載の文字認識装置。
10. 前記判定手法選択部は、
    前記フォント特定部によって特定されたフォントが特定種類のフォントである場合に限って、複数の前記斜体判定手法を選択する
    ことを特徴とする請求項９に記載の文字認識装置。
11. 光学文字認識により画像データ内の文字を認識して文字コードを取得する文字認識装置の文字認識方法であって、
    前記文字認識装置が、
    各文字コードの斜体フォントと非斜体フォントを含んで構成されるフォント辞書データと、
    文字の斜体判定に用いる複数の斜体判定手法の中から、前記光学文字認識により取得された前記文字コードに関連付けられた前記斜体判定手法を選択する判定手法選択ステップと、
    前記判定手法選択ステップにより選択された前記斜体判定手法を用いて、前記画像データ内の文字が斜体か否かを判定する斜体判定ステップと、
    前記斜体判定ステップにより斜体と判定された前記文字を前記フォント辞書データに含まれる前記斜体フォントのみと照合し、非斜体と判定された前記文字を前記フォント辞書データに含まれる前記非斜体フォントのみと照合することで、前記文字のフォントを特定するフォント特定ステップと
    を備えたことを特徴とする文字認識方法。
12. 請求項１１に記載の文字認識方法を、コンピューターに実行させるための文字認識プログラム。
13. 請求項１２に記載の文字認識プログラムを記録したコンピューター読み取り可能な記録媒体。

Images