JPH11338972A - 文字列の切り出し装置および方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】オーバハングや分離ストロークがあっても正確
に文字列の切り出しを行なう。 【解決手段】文字列抽出手段１６は文字列の連結情報に
基づいて文字の部分パターンを抽出する。文字サイズ算
出手段１８は抽出された部分パターンに外接する外接矩
形の縦又は横の文字サイズのヒストグラムを算出しその
結果に基づき平均文字サイズの算出とその分散値の算出
を行う。文字ピッチ算出手段２１は文字間のピッチのヒ
ストグラムを算出しその結果に基づき平均文字ピッチの
算出とその分散値の算出を行う。統合手段２２は文字の
統合を行うとともに平均文字サイズの分散値とピッチの
分散値とに応じて文字の統合条件を変える。小部分統合
手段２６は平均文字サイズ，ピッチの平均値，分散値の
情報に基づき文字列中の部分パターンの内、小部分パタ
ーンを判別することにより文字の統合を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、文字列の切り出しを行
うための文字の切り出し方法及び文字の切り出し装置に
関する。

【０００２】

【従来の技術】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の需要が増加している。この手書き
文字認識装置においては、文字列の夫々の文字を切り出
してその文字を認識する。この場合、文字列を正確に認
識する為には文字列の切り出し処理が重要となる。

【０００３】従来では、帳票等の予め文字を書く位置を
指定した文書に対して、指定した範囲内（文字枠）に文
字をきれいに書き、その文字の切り出しを行う場合に、
文字列中の最大矩形もしくは文字列内の矩形の単純平均
を文字を認識するときの文字サイズとして算出する。ま
た、文字間のピッチを算出して、文字の切り出しや文字
の統合を行っている。

【０００４】ここで、ピッチの算出としては、以下のよ
うな公知の技術がある。例えば、特開平４−０９８４７
７の技術は、文字パターンについて一次元投影を行い、
得られた白画素と黒画素との間隔によりピッチを算出す
るものである。特開昭６０−１７３６８５の技術、文書
画像データに一次元のフーリエ変換を施してピッチを推
定するものである。特開昭６２−１９５８９３の技術は
文字列の高さ情報に基づいて文字の切り出し推定範囲を
定め、その推定範囲内で切り出し位置を探索するもので
ある。

【０００５】また、文字の統合については、連結する黒
画素の外接矩形を抽出し、この外接矩形を文字サイズや
ピッチを基に統合していく特開平４−０１７０８６など
の技術がある。このように、従来の文字切り出し方法に
あっては、等間隔の文字枠に夫々の文字をきれいに書
き、前記切り出し方法を用いていたので、文字をかなり
の精度で認識することができる。ところで、文字枠に夫
々の文字をきれいに書くのは書き手にとって煩わしいた
め、文字枠のない用紙にフリーピッチで文字を書いてい
た。このフリーピッチで書かれた文字では、文字の大
小、文字同士の重なり、接触、文字同士が接近するオー
バハングや一つの数字が複数パターンに分離する分離ス
トロークなどが発生する。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、フリー
ピッチで書かれた文字列に対して従来の文字切り出し方
法を用いると、次のような問題があった。まず、文字サ
イズの変動のある文字列に対して、文字列中の最大矩形
を基準サイズとして用いた場合、極端に大きい文字が一
つでもあると、文字を統合した時のサイズとしては適当
でなかった。

【０００７】また、濁点等の小部分パターンの多い文字
列に対して、単純に平均文字サイズを算出すると、濁点
等の小サイズ矩形の影響を受けるため、平均文字サイズ
が実際よりも小さく算出されてしまう。

【０００８】さらに、オーバーハングのある文字列に対
して、前記一次元投影によりピッチを算出する場合、白
画素と黒画素との境界が出なくなる。このため、文字の
認識率が低下するという問題があった。

【０００９】また、文字列の高さ情報を基に文字の切り
出し推定範囲を定める方法では、正方性の高い印刷文字
や手書きの漢字などでは問題ないが、手書きの数字など
文字サイズの変動が大きい文字列では、明確に切り出し
推定範囲が定まらないという問題があった。

【００１０】一方、従来、文字列を抽出する際に文書画
像上の文字を黒画素，背景を白画素として、それを横
（縦）方向に投影してヒストグラムを求め、ヒストグラ
ムの山と谷とから文字列を抽出する方法がある。また、
黒画素に拡大及び縮退操作を複数回だけ施し、その結
果、得られたひとまとまりを１文字列とする方法（電子
通信学会論文誌’83/4 Vol.J66ーD No 437ー444）や連
結パターンの外接矩形を求め、その中心座標に対して矩
形の面積を重みとした投影をとり、得られた投影値の周
辺分布をとる方法（電子通信学会論文誌’85/12 Vol.J6
8ーD No 12 2123ー2131）などがある。

【００１１】ここで、手書き文字列において上下（左
右）の間隔が小さい場合に、図２９に示すようにある文
字列の文字の一部が、隣接する文字列の文字間にはいっ
てしまうことが発生しやすい。この場合、ヒストグラム
をとる方法では、投影したヒストグラムから谷の部分を
見つけにくくなり、また、ヒストグラムの形状が文字の
複雑さに依存してしまう。

【００１２】また、黒画素の拡大及び縮退操作を行う方
法では、上下の文字列が全てひとまとまりになってしま
う。連結パターンの外接矩形を基に矩形中心座標の重み
付け投影をとる方法では、矩形中心だけに対する重み付
けのために、投影値から文字サイズ情報を読み取れな
い。このため、周辺分布の範囲を特定しにくいという問
題があった。また、数字などのように高さのサイズがほ
ぼ一定でも幅のサイズに変動があるものに対しては、文
字面積を重みとして矩形中心座標にかけるために、周辺
分布から文字列を抽出する処理において、横長の文字の
影響を受けやすいという問題があった。

【００１３】本発明の第１の目的は、オーバハングや分
離ストロークがあっても、正確に文字の切り出しを行な
うことのできる文字の切り出し方法及び文字の切り出し
装置を提供する。

【００１４】本発明の第２の目的は、文字列間の間隔が
小さく、また文字列間で文字と文字の接触があるような
場合でも容易に文字列を抽出することのできる文字の切
り出し方法及び文字の切り出し装置を提供する。

【００１５】

【課題を解決するための手段】本発明は、上記課題を解
決し目的を達成するために下記の構成とした。図１は本
発明にかかる文字の切り出し装置の原理図である。文字
列の切り出し装置は、文字列の夫々の文字を認識するた
めに文字の切り出しを行うもので、文字列抽出手段１
６、文字サイズ算出手段１８、文字ピッチ算出手段２
１、統合手段２２、小部分統合手段２６を備える。

【００１６】文字列抽出手段１６は文字列の連結情報に
基づいて文字の部分パターンを抽出する。文字サイズ算
出手段１８は抽出された部分パターンに外接する外接矩
形の縦又は横の文字サイズのヒストグラムを算出しその
結果に基づき平均文字サイズの算出とその分散値の算出
を行う。

【００１７】文字ピッチ算出手段２１は文字間のピッチ
のヒストグラムを算出しとその結果に基づき平均文字ピ
ッチの算出とその分散値の算出を行う。統合手段２２は
前記平均文字サイズ，平均文字ピッチ，サイズ分散値，
ピッチ分散値に応じて文字の統合条件を変えながら文字
の統合を行う。

【００１８】小部分統合手段２６は前記平均文字サイズ
に基づき文字列中の部分パターンの内、小部分パターン
を判別することにより文字の統合を行う。前記文字サイ
ズ算出手段１８は、算出手段３２，３４，３８、決定手
段３６を備える。算出手段３２は文字列中の文字の部分
パターンに外接する矩形の縦又は横方向の長さのヒスト
グラムを算出する。算出手段３４は文字列内の全体のヒ
ストグラムに基づき暫定平均文字サイズを算出する。決
定手段３６は暫定平均文字サイズに基づき文字サイズ算
出領域を決定する。算出手段３８は決定された文字サイ
ズ領域内で平均文字サイズを算出する。

【００１９】さらに、前記算出された平均文字サイズを
用いて平均文字サイズと外接矩形の文字サイズとの面積
比又は高さ比を求め、その結果により文字列中の部分パ
ターンから前記小部分パターンからなる小分離ストロー
クを抽出する小分離ストローク抽出部２０を備えるよう
にする。

【００２０】前記文字ピッチ算出手段２１は、文字間の
ピッチを算出する際に、小分離ストローク以外の部分パ
ターンに対して、外接矩形間の距離をピッチとし、その
ピッチのヒストグラムを算出する手段２１ａ、ヒストグ
ラムに基づき暫定平均文字ピッチを算出する手段２１
ｂ、その暫定平均文字ピッチに基づき文字ピッチ算出領
域を決定する手段２１ｃ、決定された文字ピッチ領域内
で平均文字ピッチを算出する手段２１ｄとを備えた。

【００２１】さらに、前記統合手段２２は、小分離スト
ロークを含む文字を統合する際に前記平均文字サイズ，
平均文字ピッチ，サイズ分散値，ピッチ分散値からなる
評価関数の値に応じて文字の統合条件を変えるようにす
る。

【００２２】前記統合手段２２は、ピッチの幅がある閾
値以下であって評価関数値がある範囲内である場合に、
抽出された小分離ストロークとその左右に位置するパタ
ーンとの距離を算出し、それらの距離比に基づき統合を
行う確信度統合部２４を備えるようにするとよい。

【００２３】前記部分統合手段２６は、線密度算出部４
２、傾き算出部４４、判別部４６を備える。線密度算出
部４２は小分離ストロークとその左右に位置する部分パ
ターンとそれらを統合した場合の部分パターンとに対し
て線密度を算出する。

【００２４】傾き算出部４４は小分離ストロークの傾き
を算出する。判別部４６は前記線密度及び傾きに基づき
小分離ストロークを左右に位置するいずれかの部分パタ
ーンに統合すべきかを判別する。

【００２５】前記線密度算出部４２は、線密度を算出す
る際に部分パターンの外接矩形をｎ等分し、ｍライン目
からｎ−ｍライン目までにカウントした線密度の最大値
をとるようにするとよい。

【００２６】さらに、前記線密度算出において抽出され
た直線分候補に対して、パターンのある一方向に対して
線密度を算出していき、次に他方向に転じて線密度を算
出していき複数の方向の線密度の合計を求める複数方向
線密度算出部５２を備えるとよい。

【００２７】前記傾き算出部４４は、部分パターンを外
接矩形の縦横サイズの内のサイズが長い方向に等間隔に
分割し、部分パターンと夫々の等分線との交点に基づき
傾きを算出するようにする。

【００２８】手書き文字認識装置、印刷文字認識装置、
図面認識における文字の切り出し装置などの手書き文字
切り出し装置に適用できる。図２は第２の発明の原理図
である。第２の発明はパターン抽出手段１４、重み付け
投影手段６４、文字列軸決定手段６６、文字列抽出手段
６８を備える。

【００２９】パターン抽出手段１４は文字列の連結情報
に基づいて文字の部分パターンを抽出する。重み付け投
影手段６４は抽出された部分パターンに外接する外接矩
形の縦又は横方向の線分に対して重み付け投影を行うこ
とにより投影ヒストグラムを求める。

【００３０】文字列軸決定手段６６は前記投影ヒストグ
ラムに基づき文字列軸を決定する。文字列抽出手段６８
は前記文字列軸に基づき文字列を抽出する。また、前記
重み付け投影手段６４は、パターンの外接矩形の縦又は
横方向線分の中心をピークとしその中心からの距離に応
じて重み付け投影を行う。前記文字列軸決定手段６６
は、投影ヒストグラムのピーク値から文字列の中心軸を
決定する。前記文字列抽出手段６８は、前記中心軸と夫
々の外接矩形の中心との距離とに基づきパターンの属す
る文字列を抽出するようにする。例えば、上下左右の文
字列間で文字が接触しない場合にこれらの手段が用いら
れる。

【００３１】さらに、外接矩形に対して文字の高さの平
均を算出する算出手段７１、平均文字高さのサイズの所
定倍以上の外接矩形を接触文字塊として除去する除去手
段７２を備えるようにするとよい。例えば、上下左右の
文字列間で文字が接触した場合で、入力データ中の文字
サイズがほぼ一様であることが予め分かっている場合に
これらの手段が用いられる。

【００３２】複数の文字列軸が横切る外接矩形を接触文
字列塊として除去する除去手段７３を備え、前記重み付
け投影手段６４は、パターンの外接矩形の縦又は横方向
線分の上端及び下端をピークとしその上端からの距離，
下端からの距離に応じて重み付け投影を行う。前記文字
列軸決定手段６６は、投影ヒストグラムの上端のピーク
値と下端のピーク値とから文字列の中心軸を決定する。
前記文字列抽出手段６８は、前記接触文字列塊を除く外
接矩形に対して前記中心軸と夫々の外接矩形の中心との
距離とに基づきパターンの属する文字列を抽出するよう
にする。

【００３３】前記重み付け投影手段６４は、パターンの
外接矩形の上端及び下端に対して重み付け投影を行う。
前記文字列軸決定手段６６は、投影ヒストグラムの上端
の候補位置と下端の候補位置とを決定し上端の候補位置
と下端の候補位置とから文字列の中心軸を決定する。前
記文字列抽出手段６８は、前記中心軸と夫々の外接矩形
の中心との距離とに基づきパターンの属する文字列を抽
出するようにする。

【００３４】さらに、夫々の外接矩形同士が重なる場合
に重なった外接矩形を統合する外接矩形統合部６１を備
えるようにする。前記統合の結果に対して平均文字サイ
ズを算出する算出手段７４、平均文字サイズの所定倍以
上の外接矩形を接触文字塊として除去する除去手段７５
を備えるようにする。例えば、上下左右の文字列間で文
字が接触し、入力データ中の文字サイズがほぼ一様であ
ることが予め分かっている場合にこれらの手段が用いら
れる。

【００３５】前記重み付け投影手段６４は、外接矩形の
一端部から他端部に向かって減衰する重み付け投影と他
端部から一端部に向かって減衰する重み付け投影とを行
い、投影ヒストグラムの夫々のピークを求める。夫々の
ピーク値から１文字の中心位置と１文字の存在領域を推
定するようにする。例えば、オンライン手書き文字列に
対してこれらの手段は用いられる。

【００３６】また、文字列の夫々の文字を認識するため
に文字の切り出しを行う文字の切り出し方法であって、
文字列の連結情報に基づいて文字の部分パターンを抽出
する抽出ステップと、抽出された部分パターンに外接す
る外接矩形の縦又は横の文字サイズのヒストグラムを算
出しその結果に基づき平均文字サイズの算出とその分散
値の算出を行う算出ステップと、文字間のピッチのヒス
トグラムを算出しその結果に基づき平均文字ピッチの算
出とその分散値の算出を行う算出ステップと、前記平均
文字サイズ，平均文字ピッチ，サイズ分散値，ピッチ分
散値に応じて文字の統合条件を変えながら文字の統合を
行う統合ステップと、前記平均文字サイズに基づき文字
列中の部分パターンの内、小部分パターンを判別するこ
とにより文字の統合を行う小部分統合ステップとを含
む。

【００３７】前記算出ステップは、外接矩形間の距離を
ピッチとし、そのピッチのヒストグラムを算出し、ヒス
トグラムに基づき暫定平均文字ピッチを算出する。その
暫定平均文字ピッチに基づき文字ピッチ算出領域を決定
し、決定された文字ピッチ領域内で平均文字ピッチを算
出する。

【００３８】さらに、文字列の連結情報に基づいて文字
の部分パターンを抽出する抽出ステップと、抽出された
部分パターンに外接する外接矩形の縦又は横方向の線分
に対して重み付け投影を行うことにより投影ヒストグラ
ムを求める投影ステップと、前記投影ヒストグラムに基
づき文字列軸を決定する決定ステップと、前記文字列軸
に基づき文字列を抽出する抽出ステップとを含む。

【００３９】

【作用】本発明によれば、まず、文字列抽出手段１６が
文字列の連結情報に基づいて文字の部分パターンを抽出
する。そして、文字サイズ算出手段１８が抽出された部
分パターンに外接する外接矩形の縦又は横の文字サイズ
のヒストグラムを算出しその結果に基づき平均文字サイ
ズの算出とその分散値の算出を行う。また、文字ピッチ
算出手段２１が文字間のピッチのヒストグラムを算出し
その結果に基づき平均文字ピッチの算出とその分散値の
算出を行う。

【００４０】次に、統合手段２２が、前記平均文字サイ
ズ，平均文字ピッチ，サイズ分散値，ピッチ分散値に応
じて文字の統合条件を変えながら文字の統合を行う。そ
して、小部分統合手段２６が前記平均文字サイズに基づ
き文字列中の部分パターンの内、小部分パターンを判別
することにより文字の統合を行う。

【００４１】すなわち、不定ピッチ，文字サイズの変動
のある文字列に対して文字の平均サイズ，ピッチを厳密
に算出し、統合の際にそれらの平均値，分散値に応じて
統合条件を適応的に変えているので、文字の精度の高い
切り出しが行える。また、小部分パターンに着目して文
字の統合を行うので、正確でしかも高速な処理が行え
る。

【００４２】また、パターン抽出手段１４が文字列の連
結情報に基づいて文字の部分パターンを抽出し、重み付
け投影手段６４が抽出された部分パターンに外接する外
接矩形の縦又は横方向の線分に対して重み付け投影を行
うことにより投影ヒストグラムを求める。

【００４３】そして、文字列軸決定手段６６が投影ヒス
トグラムに基づき文字列軸を決定し、文字列抽出手段６
８が前記文字列軸に基づき文字列を抽出するので、文字
列同士が近接し、ある文字の一部が他の文字列に属して
いる場合にも、高精度かつ高速に文字列を抽出できる。

【００４４】

【実施例】以下、本発明にかかる文字の切り出し方法及
びその装置を説明する。図３は文字の切り出し方法を適
用した文字の切り出し装置の実施例１の構成ブロック図
である。

【００４５】＜実施例１＞実施例１では、例えば、オー
バーハングのある手書き文字列から文字を切り出すもの
とし、不定ピッチで文字サイズの変動もある手書き文字
から一文字一文字を切り出すようにする。

【００４６】図３において、入力パターン部１２は、分
離ストローク、オーバハングを含む文字列パターンを有
する。連結パターン抽出部１４は、入力パターン部１２
から文字列入力パターンを入力してラベリングを行うこ
とにより連結パターンのみを抽出する。この連結パター
ン抽出部１４には文字列抽出部１６が接続される。

【００４７】この文字列抽出部１６は、ラベリングされ
た文字列を抽出する。この文字列抽出部１６には平均文
字サイズ算出部１８が接続される。平均文字サイズ算出
部１８は、抽出された文字列に基づき平均文字サイズを
算出するものであり、ヒストグラム算出部３２、暫定平
均文字サイズ算出部３４、文字サイズ算出領域決定部３
６、平均文字サイズ算出部３８から構成される。

【００４８】ヒストグラム算出部３２は、夫々の矩形の
縦（横）方向の長さのヒストグラムを算出する。暫定平
均文字サイズ算出部３４は、前記ヒストグラムに基づき
縦（横）の平均文字サイズを算出し、このサイズを暫定
平均文字サイズとする。

【００４９】文字サイズ算出領域決定部３６は、例え
ば、暫定平均文字サイズより右の領域でヒストグラムが
頻度最大値をとる文字サイズを算出し、その文字サイズ
の左右方向にヒストグラムが頻度最大値／２以上をとる
領域を決定する。平均文字サイズ算出部３８は、その領
域で再度、平均文字サイズを算出する。この頻度最大値
とヒストグラムとの関係は図９に示す通りであるが、詳
細は段落６６以下で説明する。

【００５０】この平均文字サイズ算出部３８には小分離
ストローク抽出部２０が接続される。小分離ストローク
抽出部２０は、平均文字サイズと面積条件と高さ条件と
を用いて、小分離ストロークを抽出する。この小分離ス
トローク抽出部２０には、文字ピッチ算出部２１が接続
される。

【００５１】この文字ピッチ算出部２１は、小分離スト
ロークと判定されなかったものについて、外接矩形間の
距離をピッチとして平均文字ピッチを算出するものであ
る（図１０のＰ参照）。本来ならば、このピッチはギャ
ップと呼ぶべきものであるが、本明細書では当該語句の
修正がかえって混乱を来す恐れがあるので図１０のＰで
示された間隔を「ピッチ」と呼ぶ。

【００５２】前記文字ピッチ算出部２１は、ヒストグラ
ム算出部２１ａ、暫定平均文字ピッチ算出部２１ｂ、文
字ピッチ算出領域決定部２１ｃ、平均文字ピッチ算出部
２１ｄから構成される。ヒストグラム算出部２１ａは、
夫々の矩形間のピッチのヒストグラムを算出する。暫定
平均文字ピッチ算出部２１ｂは、前記ヒストグラムに基
づき平均文字ピッチを算出し、そのピッチを暫定平均文
字ピッチとする。文字ピッチ算出領域決定部２１ｃは、
例えば、暫定平均文字ピッチより右の領域でヒストグラ
ムが頻度最大値（ＭＡＸ値）をとる文字ピッチを算出
し、その文字ピッチの左右方向にヒストグラムが頻度最
大値（ＭＡＸ値）／２以上をとる領域を決定する。平均
文字ピッチ算出部２１ｄはその領域で再度、平均文字ピ
ッチを算出する。

【００５３】平均文字サイズ・ピッチ統合部２２は、小
分離ストローク抽出部２０と文字ピッチ算出部２１とに
接続され、抽出された小分離ストロークと平均文字ピッ
チ，平均文字サイズ，サイズ分散値，ピッチ分散値の情
報とに基づき文字の統合を行う。この平均文字サイズ・
ピッチ統合部２２には確信度統合部２４が接続される。

【００５４】確信度統合部２４は、抽出された小分離ス
トロークとその左右に位置する文字パターンとの距離を
算出し、それらの距離比を統合の確信度として定量化
し、確信度が高い場合には統合を行う。この確信度統合
部２４には簡易認識処理部２６が接続される。

【００５５】簡易認識処理部２６は、オーバハングのあ
る手書き数字を対象とした処理を行うもので、小分離ス
トローク及びその左右に位置するパターン、さらにそれ
らを統合した場合のパターンに対して、線密度，傾き，
文字サイズを簡単に識別して文字の統合を行っていく。
簡易認識処理部２６は、小分離ストローク線密度算出部
４２、傾き算出部４４、文字サイズ判別部４６，５０、
右隣接矩形線密度算出部４８、複数方向線密度算出部５
２から構成される。

【００５６】小分離ストローク線密度算出部４２は、小
さく書かれた文字かどうかを判別するために小分離スト
ロークに対して線密度を算出する。この小分離ストロー
ク線密度算出部４２には傾き算出部４４が接続される。

【００５７】傾き算出部４４は、小分離ストロークのＸ
方向の傾き又はＹ方向の傾きを算出し、算出された傾き
を基にその傾きが５の分離ストロークであるかあるいは
７の分離ストロークであるかを判別する。この傾き算出
部４４には文字サイズ判別部４６、右隣接矩形線密度算
出部４８が接続される。

【００５８】文字サイズ判別部４６は、確実に５の角度
として算出されたものに対して、左矩形との距離が右矩
形との距離のある閾値倍（例えば１．５倍）よりも小さ
いか否かを判定する。

【００５９】右隣接矩形線密度算出部４８は、小分離ス
トロークの右のストロークの線密度を算出し、右ストロ
ークが７の右の部分かどうかを判別する。この右隣接矩
形線密度算出部４８には文字サイズ判別部５０と複数方
向線密度算出部５２とが接続される。

【００６０】文字サイズ判別部５０は、右隣接矩形線密
度算出部４８からの右ストロークの線密度が縦方向の左
ストロークとの距離が平均横サイズのある閾値倍（例え
ば１．８倍）より小さく、分離ストロークの傾きが所定
の範囲か否かを判定し、条件を満たす場合には５として
統合する。

【００６１】複数方向線密度算出部５２は、右ストロー
クの線密度の縦方向が１で、横方向も１である場合、複
数方向線密度を算出する。 ＜実施例１の処理＞次に、実施例１の文字の切り出し装
置によって実現される文字の切り出し方法について説明
する。図４は実施例１の文字の切り出し方法の処理フロ
ー、図５は平均文字サイズ算出処理フロー、図３０は平
均文字ピッチ算出処理フロー、図６は簡易認識による小
分離ストローク統合処理を示す図である。

【００６２】まず、入力パターン部１２から出力される
パターンは、極端な傾きや回転の補正を行って雑音が除
去され、かすれの穴埋め等の前処理した後の２値画像で
ある。また、文字列パターンには文字同士のオーバハン
グや分離ストロークを含み、文字同士の重なりや接触あ
るいは続け字は含まないとする。

【００６３】そして、入力パターン部１２から連結パタ
ーン抽出部１４に文字列パターンが入力される（ステッ
プ１０１）。次に、個々のストロークを区別するために
連結パターン抽出部１４では、例えば、例えば図７に示
すように、８連結でつながっているパターンに対してラ
ベリング番号を付けることによりラベリングを行う（ス
テップ１０２）。

【００６４】また、このとき、ラベリングで得られた部
分パターンのサイズが後で問題となるので、連結パター
ン抽出部１４では、ラベリングと同時に、図８に示すよ
うに、部分パターンの外接矩形座標値（左上と右下の黒
ドット部分）も算出する。

【００６５】そして、文字列抽出部１６が、ラベリング
された文字列を抽出する（ステップ１０３）。ラベリン
グで得られた部分パターンは、文字の接触等がない場
合、それ自体で一文字になっているものや、一文字を構
成する部分パターンのどちらかである。これらを判別
し、部分パターンだけを抜き出すために文字の平均サイ
ズに着目する。

【００６６】次に、平均文字サイズ算出手段１８が、文
字列抽出部１６からの文字列の夫々の文字の外接矩形に
基づき平均文字サイズを算出する（ステップ１０４）。
この平均文字サイズの算出処理フローを図５に示す。図
５に示すように、まず、ヒストグラム算出部３２が、夫
々の矩形の縦（横）方向の長さのヒストグラムを算出す
る（ステップ１５１）。

【００６７】そして、暫定平均文字サイズ算出部３４
が、そのヒストグラムに基づき縦（横）の平均文字サイ
ズを算出し、このサイズを暫定平均文字サイズとする
（ステップ１５２）。このとき、文字がカナ文字である
場合には、図９（ａ）に示すように、ヒストグラムは濁
点やハ，リ，クなどから生する小分離ストロークによっ
て双峰性になる。また、数字である場合には５や７など
から生ずる小分離ストローク，あるいは英字である場合
にはＡやＥなどから生ずる小分離ストロークによってヒ
ストグラムは、双峰性になる。

【００６８】このため、算出された暫定平均文字サイズ
は平均文字サイズよりも小さく算出される。そこで、文
字サイズ算出領域決定部３６が、暫定平均文字サイズよ
り右の領域でヒストグラムが頻度最大値（ＭＡＸ値）を
とる文字サイズを算出し、その文字サイズの左右方向に
ヒストグラムが頻度最大値（ＭＡＸ値）／２以上をとる
領域を決定する（ステップ１５３）。

【００６９】なお、図９（ｂ）に示すように、ヒストグ
ラムの山に偏りがある場合には、暫定文字サイズにおけ
るヒストグラムを頻度最大値（ＭＡＸ値）とし、ヒスト
グラムが頻度最大値（ＭＡＸ値）／２以上をとる領域を
決定する。

【００７０】そして、平均文字サイズ算出部３８が、そ
の領域で再度、平均文字サイズを算出する（ステップ１
５４）。この方法により、濁点等の小分離ストロークの
影響を受けずに、また、図９に示すようにヒストグラム
の分布に依存せずに、平均的な文字サイズの算出を行な
うことができる。

【００７１】次に、小分離ストローク抽出部２０が、既
にストローク毎に抽出された外接矩形を用いて、その外
接矩形の面積が平均文字サイズの面積の１／２以下か否
か、また、外接矩形の高さが平均文字サイズの高さの４
／５以下か否かを判定する（ステップ１０５）。

【００７２】そして、小分離ストローク抽出部２０は、
面積比及び高さ比の条件を満たす場合にはその外接矩形
の部分パターンを小分離ストロークとして抽出する（ス
テップ１０６）。

【００７３】ここで、横サイズ（幅）について考慮しな
いのは、５の小分離ストロークのように小分離ストロー
クではあっても、サイズ的に平均サイズと変わらないも
のが存在するからである。

【００７４】次に、文字ピッチ算出部２１では、ステッ
プ１０５の処理において小分離ストロークと判定されな
かったもの（その自体で一文字とみなされたもの）につ
いて、図１０に示すように夫々の外接矩形間の距離ｐを
ピッチとし、ピッチのヒストグラムを算出し、その結果
に基づき平均文字ピッチの算出とその分散値の算出を行
う（ステップ１０７）。

【００７５】この平均文字ピッチの算出を図３０に基づ
き説明する。まず、ヒストグラム算出部２１ａは、夫々
の矩形間のピッチのヒストグラムを算出する（ステップ
１６１）。暫定平均文字ピッチ算出部２１ｂは、前記ヒ
ストグラムに基づき平均文字ピッチを算出し、そのピッ
チを暫定平均文字ピッチとする（ステップ１６２）。文
字ピッチ算出領域決定部２１ｃは、例えば、暫定平均文
字ピッチより右の領域でヒストグラムがＭＡＸ値をとる
文字ピッチを算出し、その文字ピッチの左右方向にヒス
トグラムがＭＡＸ／２以上をとる領域を決定する（ステ
ップ１６３）。平均文字ピッチ算出部２１ｄはその領域
で再度、平均文字ピッチを算出する（ステップ１６
４）。

【００７６】次に、平均文字サイズ・ピッチ統合部２２
は下記の評価関数Ｆに基づいて統合を行うか否かを判定
する。 Ｆ＝ＭＰ／ＭＷ−（α×ＶＰ＋β） 上式についてＦが零以上であるか否かを判定し（ステッ
プ１０８）、Ｆが零以上のとき、サイズ・ピッチ平均、
サイズ・ピッチ分散を用いた部分パターン同士の統合が
完了する（ステップ１０９）。

【００７７】ここで、ＭＰはピッチ平均であり、ＭＷは
サイズ平均である。ＶＰはピッチ分散であり、αは１．
６であり、βは０．５である。これらのパラメータの値
は一例である。

【００７８】すなわち、文字間の空白の度合（ピッチ平
均／サイズ平均）とのピッチ分散値の値に応じた統合判
定が完了する。次に、ステップ１０８において、Ｆが零
よりも小さい場合には、確信度統合部２４が、抽出され
た小分離ストロークとその左右に位置するパターンとの
距離を算出し、それらの距離比を統合の確信度として定
量化し、この定量化された値によって統合を行う。この
確信度による統合の具体例を示すと、確信度統合部２４
は、例えば、図１１（ｂ）及び図１１（ｃ）に示すよう
な距離ａ，ｂ，ｃ，ｄを用いて、ｂがａの２．６倍より
も大きく、ｃがｄの２．６倍よりも大きい場合には（ス
テップ１１０）、部分パターンの統合を行う（ステップ
１１１）。この場合には前述の定量化値は２．６とな
る。

【００７９】次に、ステップ１１０において、ｂがａの
２．６倍よりも小さく、ｃがｄの２．６倍よりも小さい
場合には、以下に述べるような簡易認識による小分離ス
トローク統合処理（ステップ１１２）を実行する。

【００８０】この簡易認識による小分離ストローク統合
処理は図６に示すフローにしたがって行われる。この処
理では、同図に示すようにまず、小分離ストロークの横
／縦比が２．６より大きいか否かが判定され、ここで
は、小分離ストロークに対して、パターンマッチング的
手法を用いずにそれが一文字かあるいは文字の部分パタ
ーンかを判別する。このように、複雑な処理を行う必要
がないので、高速に処理を行えるという利点がある。

【００８１】以下に図６に基づいて簡易認識による小分
離ストローク統合処理について詳述する。まず、小分離
ストローク線密度算出部４２は、小分離ストロークの横
／縦比が２．６より小さい場合には（ステップ１２
１）、小分離ストロークを５として統合する（ステップ
１２２）。そして、小分離ストロークの横／縦比が２．
６より大きい場合には、小分離ストロークの横／縦比が
１／３より小さいか否かを判定する（ステップ１２
３）。小分離ストロークの横／縦比が１／３より小さい
場合には、７のルーチンに進む。小分離ストロークの横
／縦比が１／３より大きい場合には、線密度の算出を行
う。

【００８２】数字の場合、小分離ストロークとして抽出
されるものは、小さく書かれた文字か５あるいは７の小
分離ストロークに限定される。このため、まず、小分離
ストローク線密度算出部４２が、小さく書かれた１文字
と５か７の分離ストロークとを判別するために小分離ス
トロークに対して線密度を算出する。

【００８３】線度の算出方法としては、図１２に示すよ
うに、小分離ストローク線度算出部４２が、外接矩形が
横長か縦長かを調べ、縦長である場合には外接矩形を横
に４当分し、まん中以外の２ラインで線度を算出する
（図１２（ａ）。横長である場合には、外接矩形を縦に
４等分して同様の処理を行う（図１２（ｂ））。なお、
線度算出方法として、このほかに外接矩形をｎ等分し、
ｎライン目からｎ−ｍライン目までにカウントした線度
の最大値を線度にとるようにしてもよい。

【００８４】ここで、図１３に示すような横長のストロ
ークに対して横方向に線密度を算出した場合、誤った線
密度が算出されてしまうため、線密度の算出方法を外接
矩形の形に応じて変える。

【００８５】これによれば、パターンの凹凸の影響を受
けずに正確な線度を算出できる。そして、小分離ストロ
ーク線度算出部４２は、線度の縦方向が２以下か、また
は横方向が１以下であるか否かを判定する（ステップ１
２４）。この２つの判定条件のいずれも満たさない場合
には、小分離ストロークではないとしてＲＥＪＥＣＴす
る（ステップ１２５）。

【００８６】一方、条件を満たす場合には、小分離スト
ローク線密度算出部４２は、小分離ストロークの縦／横
比が１以上か否かを判定する（ステップ１２６）。この
条件を満たす場合には、傾き算出部４４が、小分離スト
ロークのＸ方向の傾きを算出する（ステップ１２７）。
前記条件を満たさない場合には、傾き算出部４４が、小
分離ストロークのＹ方向の傾きを算出する（ステップ１
２８）。

【００８７】傾きの算出方法については、図１４（ａ）
（ｂ）（ｃ）に示すように、外接矩形を４等分して、１
本目と３本目の線とストロークとの２交点間での傾きを
算出する。実際には、交点が点ではなく、ある幅をもつ
ので、その中点を選ぶ。

【００８８】線密度の算出方法と同様に、傾きについて
も外接矩形が横長か縦長かによって算出方法を区別す
る。横長矩形に対して、横方向に傾きを算出した場合に
誤りを生ずる可能性があるからである。

【００８９】このように、外接矩形が縦長か横長かによ
って、傾きの算出方向を変えることにより、適切な傾き
が算出できる。次に、傾き算出部４４は、算出された傾
きを基にその傾きが５の分離ストロークの角度範囲（−
４０°〜２８°）であるか、７の分離ストロークの角度
範囲であるかを判別する（ステップ１２９）。手書きで
５及び７を書いたときの分離ストロークの角度について
は、図１５（ａ）（ｂ）に示すように、両者はほぼ排反
の関係にあるからである。

【００９０】ここで、５の小分離ストロークの角度分布
よりも７の小分離ストロークの角度分布のほうが広い。
そこで、文字サイズ判別部４６が、５と７との識別にあ
たって、確実に５の角度として算出されたものに対し
て、左矩形との距離が右矩形との距離の１．５倍よりも
小さいか否かを判定し（ステップ１３０）、この条件を
満たす場合には、５として統合する（ステップ１３
１）。なお、この条件を満たさない場合には、ステップ
１３２の７のルーチンに進む。

【００９１】一方、ステップ１２９において、文字サイ
ズでＲＥＪＥＣＴされたもの及び７の角度として算出さ
れたものは、以下の処理を行う。まず、右隣接矩形線密
度算出部４８が、小分離ストロークの右のストロークの
線密度を算出し、右ストロークが７の右の部分かどうか
を判別する。ここでの線密度の算出方法は、図１６に示
すように、７の右の部分と２や９を区別するために、縦
と横の両方向の線密度を調べる。

【００９２】そして、右ストロークの線密度の縦方向が
２以下で横方向が１以下か否かを判定する（ステップ１
３２）。線密度の算出の結果、条件を満たさない場合に
は、文字サイズ判別部５０が、左ストロークとの距離が
平均横サイズの１．８倍より小さく、分離ストロークの
傾きが−８０°〜５１．６°か否かを判定する（ステッ
プ１３３）。この条件を満たす場合には、５として統合
し（ステップ１３１）、条件を満たさない場合には、Ｒ
ＥＪＥＣＴする（ステップ１３４）。

【００９３】一方、線密度の算出の結果、縦方向が２で
あって、横方向が１となる場合には（ステップ１３２，
１３５）、７の可能性があるとして、小分離ストローク
と統合したときの文字サイズを調べる。その文字サイズ
が平均文字サイズのある閾値倍以下である場合、７とし
て統合する（ステップ１３６）。

【００９４】一方、この方法で線密度を算出した場合、
ステップ１３５において、線密度の縦方向が１で、横方
向が１と算出されたものは、７の右パターンであるかど
うかを確認するために、複数方向線密度算出部５２が、
以下の方法で線密度を再度算出する。

【００９５】具体的には、図１７（ａ）（ｂ）に示す縦
線密度１，横線密度１に対して、図１７（ｃ）に示すよ
うに、外接矩形の横幅中心から縦方向に線密度を見てい
き、線密度がカウントされた時点で、横方向に線密度を
見ていき、直角線密度が２か否かを判定する（ステップ
１３７）。直角線密度が２となったものは、７として統
合する（ステップ１３６）。なお、図１７（ｄ）に示す
縦線密度１，横線密度１に対して複数方向線密度は１と
なる。

【００９６】このような直角方向に線密度を見ていくこ
とにより、従来、一方向だけの探索では判別できなかっ
たパターンの判別が行える。さらに、図１７（ｆ）に示
す文字”ク”、図１７（ｇ）に示す”Ｌ”に対しては、
直角線密度２となる。図１７（ｈ）に示す”４”の場合
に複数方向は直角方向でなくともよい。

【００９７】また、ステップ１３６において、直角線度
が２以外の線度である場合や、文字サイズでＲＥＪＥＣ
Ｔされたものについては、５の小分離ストロークの可能
性もあるので、５のルーチンに戻り、５として統合した
ときの文字サイズを調べる。そして、条件を満たす場合
には文字を統合し、条件を満たさない場合にはＲＥＪＥ
ＣＴする。また、図１８に本実施例で切り出される数字
の文字パターンの一例を示す。

【００９８】このように実施例によれば、不定ピッチ，
文字サイズの変動のある文字列に対して文字の平均サイ
ズ，ピッチを厳密に算出し、統合の際にそれらの平均値
と分散値に応じて統合条件を適応的に変えているので、
文字の精度の高い切り出しが行える。特に、手書き数字
文字列に対しては、パターンマッチング的手法を用いず
に小分離ストロークに注目した簡易認識処理部２６を用
いているので、正確で高速な処理が行える。すなわち、
文字列中の全てのパターンに一様な処理を施すのではな
く、小分離ストロークに注目した処理を施すことによ
り、切り出し処理全体での処理の高速化を図れる。

【００９９】また、文字列中の全ての外接矩形の幅のヒ
ストグラムを算出し、まず暫定的に平均文字サイズを算
出し、その値に基づき正確に文字サイズを算出するの
で、文字列中の文字サイズの変動が激しい場合やオーバ
ハングのある文字列の場合でもより正確に平均文字サイ
ズが算出できる。その結果、文字の統合を的確に行うこ
とができる。

【０１００】さらに、文字列中の文字サイズ，ピッチの
平均値，分散値に応じて、小分離ストローク統合の際の
条件を適応的に変えることにより文字サイズ，ピッチの
変動に依存せずに、より正確な統合が行える。

【０１０１】また、カナ文字中の濁点や数字の分離スト
ローク等が存在するとき、それらのパターンも含めて文
字間のピッチを算出すると、実際のピッチ間隔より小さ
いピッチが算出される。それらの小分離ストロークを予
め除外して考えることにより、より正確なピッチの算出
が可能となる。

【０１０２】文字列中の文字の並び方の規則性により分
離ストロークを統合する際の閾値を適応的に変えるた
め、より正確な文字の統合が行える。さらに、文字列中
の文字の並び方に規則性がないが、分離ストロークとそ
の左右に位置するパターンとの距離比を確信度として定
量化し、その値に応じて統合を行うため、正確な統合を
行える。 ＜実施例２＞以下、図面を参照して実施例２を説明す
る。図１９は実施例２の構成ブロック図である。実施例
２は文字列の抽出装置である。文字列の抽出装置は、入
力パターン部１２、連結パターン抽出部１４、外接矩形
統合部６２、重み付け投影部６４、文字列軸決定部６
６、文字列抽出部６８を備えている。

【０１０３】入力パターン部１２には、複数の文字列パ
ターンが入力される。連結パターン抽出部１４は、入力
パターン部１２で入力された複数文字列入力パターンに
対してラベリングを行うことにより連結パターンのみを
抽出し、夫々のパターン外接矩形を求める。この連結パ
ターン抽出部１４には文字形状判定部６１が接続され
る。

【０１０４】文字形状判定部６１は、文字パターンの形
状が複雑かどうかを判定する。文字形状判定部６１には
外接矩形統合部６２、重み付け投影部６４が接続され
る。外接矩形統合部６２は、外接矩形同士で重なりのあ
るものを統合する。この外接矩形統合部６２の出力は重
み付け投影部６４に接続される。

【０１０５】重み付け投影部６４は、その外接矩形に対
して、高さの中心に重み付けした投影を行うことにより
投影ヒストグラムを算出する。この重み付け投影部６４
には文字列軸決定部６６が接続される。

【０１０６】文字列軸決定部６６は、投影ヒストグラム
を基にそのピーク値を探索して夫々のピーク値を結ぶ軸
を文字列軸に決定する。この文字列軸決定部６６には文
字列抽出部６８が接続される。

【０１０７】文字列抽出部６８は、文字列軸決定部６６
で決定された文字列軸に基づき文字列を抽出する。さら
に、前記統合の結果に対して平均文字サイズを算出する
文字サイズ算出部７４、平均文字サイズの所定倍以上の
外接矩形を接触文字塊として除去する接触文字除去部７
５を備える。例えば、上下左右の文字列間で文字が接触
し、入力データ中の文字サイズがほぼ一様であることが
予め分かっている場合にこれらが用いられる。 ＜実施例２の処理＞以下、図面を参照して実施例２を説
明する。図２０は実施例２の処理フロー図である。ま
ず、連結パターン抽出部１４が、入力パターン部１２か
ら文字列パターンを入力する（ステップ２０１）。

【０１０８】そして、個々のパターンを区別するために
連結パターン抽出部１４が、８連結でつながっているパ
ターンをラベリングにより抽出し、同時に図２１に示す
ようにその外接矩形を求める（ステップ２０２）。

【０１０９】次に、文字形状判定部６１が、文字形状が
複雑かどうかを判定する（ステップ２０３）。文字形状
が複雑な場合とは、漢字のように１つの文字が複数の部
分パターンから構成されている場合を指す。このとき、
部分パターン同士の重なりの数が闘値以上かどうかで複
雑さを判定する。

【０１１０】一方、これに該当しない場合、すなわち文
字形状が簡単な場合には、次に、重み付け投影部６４
は、その外接矩形に対して、図２２に示すように高さの
中心に重み付けした投影を行うことにより投影ヒストグ
ラムを算出する（ステップ２０４）。重み付けの値は、
高さの中心にピークをもち、周辺に行くに従って減衰す
るものとする。このとき、高さ線分全体に値をもつとす
ると、投影したヒストグラムに谷が生じない場合があ
る。このため、値をもつのは高さ線分全体のｎ％（ｎ；
実数）だけとする。図２２（ａ）では、処理の高速化を
考え、３角形状としている。

【０１１１】投影の結果として得られる投影ヒストグラ
ムは、比較的明瞭なピーク値をもつようになる。文字列
軸決定部６６は、投影ヒストグラムを基にそのピーク値
を探索して夫々のピーク値を結ぶ軸を文字列軸に決定す
る（ステップ２０５）。この決定された文字列軸Ｘ1，
Ｘ2を図２３に示す。

【０１１２】そして、文字列抽出部６８は、各々の外接
矩形と文字列軸との距離を算出し、距離が最小となった
文字列軸にその外接矩形が属するものとし、文字列を抽
出する（ステップ２０６）。

【０１１３】一方、ステップ２０３において、文字パタ
ーンの形状が複雑なものに対しては、前記重み付け投影
にあっては、明瞭なピークが生じない場合がある。そこ
で、前記投影の前処理として、外接矩形統合部６２が、
外接矩形同士で重なりのあるものを統合し（ステップ２
０７）、この統合処理を行った後に、上下（左右）の文
字列間で文字同士の接触があるか否かを判定する（ステ
ップ２０８）。文字同士の接触がない場合には、ステッ
プ２０５の処理に進む。

【０１１４】一方、上下（左右）の文字列間で文字同士
の接触があり、かつ、入力データ中の文字サイズがほぼ
一様であることが予めわかっている場合には、文字サイ
ズ算出部７４が、統合の結果を用いて平均文字サイズを
算出する（ステップ２０９）。そして、接触文字除去部
７５が、そのサイズ情報を基にサイズの大きい外接矩形
である接触文字塊を除去し（ステップ２１０）、その後
に前期重み付け投影処理を施す。さらにその後、この投
影処理により得られる投影ヒストグラムに基づいて文字
列軸決定部６６がそのピーク値を探索して夫々のピーク
値を結ぶ軸を文字列軸に決定する（ステップ２０５）。
そして、文字列抽出部６８は、各々の外接矩形と文字列
軸との距離を算出し、距離が最小となった文字列軸にそ
の外接矩形が属するものとし、文字列を抽出する（ステ
ップ２０６）。

【０１１５】前記統合処理により、より明瞭な投影ヒス
トグラムが得られる。また、重み付け投影により高速に
且つ精度よく文字列を抽出できる。さらに、文字形状が
複雑で文字接触がある場合でも接触文字塊が除去される
ため、正確に文字列を抽出できる。

【０１１６】また、例えば、上下左右の文字列間で文字
が接触し、入力データ中の文字サイズがほぼ一様である
ことが予め分かっている場合には、外接矩形に対して文
字の高さの平均を算出する文字高さ算出部７１（図示せ
ず）を設ける。さらに、平均文字高さのサイズの所定倍
以上の外接矩形を接触文字塊として除去する接触文字除
去部７２（図示せず）を備えるようにしてもよい。そし
て、接触文字塊を除く外接矩形に対して前記ステップ２
０４以後の処理を施すようにしてもい。

【０１１７】これにより、上下に文字同士の接触がある
ときでも正確に文字列を抽出することができる。 ＜実施例３＞次に、実施例３について説明する。図２４
は実施例３の構成ブロック図である。重み付け投影部６
４ａは、パターンの外接矩形の縦又は横方向線分の上端
及び下端をピークとしその上端からの距離，下端からの
距離に応じて重み付け投影を行う。文字列軸決定部６６
ａは、投影ヒストグラムの上端のピーク値と下端のピー
ク値とから文字列の中心軸を決定する。文字列抽出部６
８ａは、接触文字列塊を除く外接矩形に対して前記中心
軸と夫々の外接矩形の中心との距離とに基づきパターン
の属する文字列を抽出するようになっている。

【０１１８】さらに、複数の文字列軸が横切る外接矩形
を接触文字列塊として除去する文字接触除去部７３を備
える。 ＜実施例３の処理＞図２５は実施例３の処理フロー図で
ある。次に、実施例３の処理を説明する。重み付け投影
部６４ａが、図２２（ｂ）に示すように、パターンの外
接矩形の縦又は横方向線分の上端及び下端をピークとし
その上端からの距離，下端からの距離に応じて重み付け
投影を行う（ステップ３０１）。この方法では、上
（下）端から外接矩形の高さ中心に向かって値が減少す
るように重み付けをした投影を行う。これにより、図２
２（ｂ）に示す上端の投影と下端の投影が得られる。

【０１１９】そして、文字列軸決定部６６ａが、投影ヒ
ストグラムの上端のピーク値と下端のピーク値とを求め
て、そのピーク値の中心を文字列の中心軸に決定する
（ステップ３０２）。

【０１２０】次に、接触文字除去部７３が、夫々の外接
矩形矩形のうち、複数の文字列軸が横切る外接矩形を上
下に文字が接触したものとして除外する（ステップ３０
３）。ここでは、図２２（ｂ）中の外接矩形Ｋ1，Ｋ2で
ある。そして、文字列抽出部６８ａが、各残りの外接矩
形に対して、夫々の外接矩形と文字列軸との距離を算出
し、距離が最小となった文字列軸にその外接矩形が属す
るものとし、文字列を抽出する（ステップ３０４）。

【０１２１】図２６に実施例２の方法と従来方法である
黒画素の投影結果と示す。また、図２７に実施例２の方
法と従来方法の外接矩形中心の重み付け投影結果を示
す。図２６及び図２７において、文字列右端のヒストグ
ラムは実施例２の処理結果であり、左端のヒストグラム
は従来手法の処理結果を示す。

【０１２２】前記図２７の従来技術（文字列左端）のヒ
ストグラムは、同図に示すように、文字同士が上下で接
触しているにもかかわらず、単純に外接矩形の重み付け
投影を行った場合である。これに対して本実施例２で
は、図２０のステップ２０７〜２１０に対して本実施例
２では、図２０のステップ２０７〜２１０に示したよう
な接触文字の除去を行った後に重み付け投影を行ってい
るため、高精度な文字列抽出が可能となっている。

【０１２３】図２８に上下の文字列間で文字接触がある
場合の文字列抽出結果を示す。左端のヒストグラムが上
端投影の結果を示し、右端のヒストグラムが下端投影の
結果を示している。そして、夫々の投影のヒストグラム
のピークを示す。文字列軸はこのピークの中心となる。

【０１２４】このように実施例２及び実施例３によれ
ば、文字列同士が近接し、ある文字の一部が他の文字列
に属している場合にも、パターン外接矩形の縦（幅）方
向線分に対して、その高さ位置に応じた重み付け投影を
行うことにより、高い精度かつ高速に文字列を抽出する
ことができる。

【０１２５】なお、実施例２の構成と実施例３との構成
を組み合せて用いるようにしてもよい。さらに、オンラ
イン手書き文字列に対して、重み付け投影部が、外接矩
形の右端から左端に向かって減衰する重み付け投影と左
端から右端に向かって減衰する重み付け投影とを行い、
投影ヒストグラムの夫々のピークを求める。夫々のピー
ク値から１文字の中心位置と１文字の存在領域を推定す
るようにしてもよい。

【０１２６】例えば、オンライン手書き文字で”マ”と
書く場合にまず、図３１（ａ）に示す１ストローク目
で”マ”の上部についての右端の投影と左端の投影を行
う。次に、図３１（ｂ）に示す２ストローク目で”マ”
の下部についての右端の投影と左端の投影を行う。そし
て、図３１（ｃ）に示すように夫々の端について投影を
合成すると、１文字の存在領域が求められる。

【０１２７】また、オーバハングのある文字列の場合に
は図３２（ｂ）に示すように６３の２文字の夫々につい
て右端の投影と左端の投影を行うことにより、１文字の
存在領域を求める。

【０１２８】これによれば、投影ヒストグラムに明瞭な
谷間が生成されるため、個々の文字の右端左端及び中心
位置を容易に且つ正確に決定できる。

【０１２９】

【発明の効果】本発明によれば、不定ピッチ，文字サイ
ズの変動のある文字列に対して文字の平均サイズ，ピッ
チを厳密に算出し、統合の際にそれらの値及びその分散
に応じて統合条件を適応的に変えているので、文字の精
度の高い切り出しが行える。

【０１３０】また、文字列同士が近接し、ある文字の一
部が他の文字列に属している場合にも、パターン外接矩
形の縦（幅）方向線分に対して、その高さ位置に応じた
重み付け投影を行うことにより、高精度かつ高速に文字
列を抽出することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 第１の発明に係る文字の切り出し装置の原理
図である。

【図２】 第２の発明に係る文字列の抽出装置の原理図
である。

【図３】 実施例１の構成ブロック図である。

【図４】 実施例１の処理フローである。

【図５】 平均文字サイズ算出処理フローである。

【図６】 簡易認識による小分離ストローク統合処理を
示すフロー

【図７】 ラベリングを示す図である。

【図８】 部分パターンの外接矩形座標値の算出を示す
図である。

【図９】 平均文字サイズ算出方法を示す図である。

【図１０】 ピッチの算出方法を示す図である。

【図１１】 統合を示す図である。

【図１２】 線密度算出法を示す図である。

【図１３】 横長のストロークに対して横方向線密度算
出した場合の失敗例を示す図である。

【図１４】 傾き算出法を示す図である。

【図１５】 ５及び７の分離ストロークの角度を示す図
である。

【図１６】 線密度算出法を説明する図である。

【図１７】 複数方向線密度算出法を説明する図であ
る。

【図１８】 文字の切り出しパターンの一例を示す図

【図１９】 実施例２の構成ブロック図である。

【図２０】 実施例２の処理フロー図である。

【図２１】 夫々の文字の外接矩形を示す図である。

【図２２】 重み付け投影を示す図である。

【図２３】 文字列軸を示す図である。

【図２４】 実施例３の構成ブロック図である。

【図２５】 実施例３の処理フロー図である。

【図２６】 実施例２の方法と従来方法による黒画素の
投影結果を示す図

【図２７】 実施例２の方法と従来方法による外接矩形
中心の重み付け投影結果を示す図

【図２８】 上下の文字列間で文字接触がある場合の文
字列抽出結果を示す図である。

【図２９】 文字列間のオーバハング例を示す図であ
る。

【図３０】 平均文字ピッチ算出処理フローである。

【図３１】 オンライン手書き文字でマと書く場合の一
文字存在領域の例を示す図である。

【図３２】 オーバハングのある文字列の場合の一文字
存在領域の例を示す図である。

【符号の説明】

１２・・入力パターン部 １４・・連結パターン抽出部 １６・・文字列抽出部 １８・・平均文字サイズ算出手段 ２０・・小分離ストローク抽出部 ２１・・文字ピッチ算出部 ２２・・平均文字サイズ・ピッチ統合部 ２４・・確信度統合部 ２６・・簡易認識処理部 ３２・・ヒストグラム算出部 ３４・暫定平均文字サイズ算出部 ３６・・文字サイズ算出領域決定部 ３８・・平均文字サイズ算出部 ４２・・小分離ストローク線密度算出部 ４４・・傾き算出部 ４６，５０・・文字サイズ判別部 ４８・・右隣接矩形線密度算出部 ５２・・直角線密度算出部 ６１・・文字形状判定部 ６２・・外接矩形統合部 ６４・・重み付け投影部 ６６・・文字列軸決定部 ６８・・文字列抽出部 ７１・・文字高算出部 ７２，７３，７５・・接触文字除去部 ７４・・文字サイズ算出部

Claims (9)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】文字列の連結情報に基づいて文字の部分パ
   ターンを抽出するパターン抽出手段（１４）と、 抽出された部分パターンに外接する外接矩形の縦又は横
   方向の線分に対して重み付け投影を行うことにより投影
   ヒストグラムを求める重み付け投影手段（６４）と、 前記投影ヒストグラムのピーク値に基づき文字列軸を決
   定する文字列軸決定手段（６６）と、 前記文字列軸と外接矩形の中心との距離に基づいて前記
   部分パターンの属する文字列を抽出する文字列抽出手段
   （６８）とを備えた文字列の切り出し装置。
2. 【請求項２】請求項１において、前記重み付け投影手段
   （６４）は、パターンの外接矩形の縦又は横方向線分の
   中心をピークとしその中心からの距離に応じて重み付け
   投影を行い、前記文字列軸決定手段（６６）は、投影ヒ
   ストグラムのピーク値から文字列の中心軸を決定し、前
   記文字列抽出手段（６８）は、前記中心軸と夫々の外接
   矩形の中心との距離とに基づきパターンの属する文字列
   を抽出する文字列の切り出し装置。
3. 【請求項３】請求項１において、外接矩形に対して文字
   の高さの平均を算出する算出手段（７１）と、 平均文字高さのサイズの所定倍以上の外接矩形を接触文
   字塊として除去する除去手段（７２）とを備えた文字列
   の切り出し装置。
4. 【請求項４】請求項１において、複数の文字列軸が横切
   る外接矩形を接触文字列塊として除去する除去手段（７
   ３）を備え、 前記重み付け投影手段（６４）は、パターンの外接矩形
   の縦又は横方向線分の上端及び下端をピークとしその上
   端からの距離，下端からの距離に応じて重み付け投影を
   行い、 前記文字列軸決定手段（６６）は、投影ヒストグラムの
   上端のピーク値と下端のピーク値とから文字列の中心軸
   を決定し、 前記文字列抽出手段（６８）は、前記接触文字列塊を除
   く外接矩形に対して前記中心軸と夫々の外接矩形の中心
   との距離とに基づきパターンの属する文字列を抽出する
   文字列の切り出し装置。
5. 【請求項５】請求項１において、前記重み付け投影手段
   （６４）は、パターンの外接矩形の上端及び下端に対し
   て重み付け投影を行い、 前記文字列軸決定手段（６６）は、投影ヒストグラムの
   上端の候補位置と下端の候補位置とを決定し上端の候補
   位置と下端の候補位置とから文字列の中心軸を決定し、 前記文字列抽出手段（６８）は、前記中心軸と夫々の外
   接矩形の中心との距離とに基づきパターンの属する文字
   列を抽出する文字列の切り出し装置。
6. 【請求項６】請求項２又は請求項４において、さらに、
   夫々の外接矩形同士が重なる場合に重なった外接矩形を
   統合する外接矩形統合部（６１）を備えた文字列の切り
   出し装置。
7. 【請求項７】請求項６において、前記統合の結果に対し
   て平均文字サイズを算出する算出手段（７４）と、 平均文字サイズの所定倍以上の外接矩形を接触文字塊と
   して除去する除去手段（７５）とを備えた文字列の切り
   出し装置。
8. 【請求項８】請求項１において、前記重み付け投影手段
   （６４）は、外接矩形の一端部から他端部に向かって減
   衰する重み付け投影と他端部から一端部に向かって減衰
   する重み付け投影とを行い、投影ヒストグラムの夫々の
   ピークを求め、前記夫々のピーク値から１文字の中心位
   置と１文字の存在領域を推定する文字列の切り出し装
   置。
9. 【請求項９】文字列の連結情報に基づいて文字の部分パ
   ターンを抽出する抽出ステップと、 抽出された部分パターンに外接する外接矩形の縦又は横
   方向の線分に対して重み付け投影を行うことにより投影
   ヒストグラムを求める投影ステップと、 前記投影ヒストグラムのピーク値に基づき文字列軸を決
   定する決定ステップと、 前記文字列軸と外接矩形の中心との距離に基づいて前記
   部分パターンの属する文字列を抽出する抽出ステップと
   を含む文字列の切り出し方法。