【課題】グレースケール文字画像正規化装置及び方法を提供する。
【解決手段】グレースケール文字画像正規化方法は、コンピュータが、認識されるグレースケール文字画像の階調分布パラメータを取得する階調分布パラメータ取得処理、及び、前記認識されるグレースケール文字画像の階調分布パラメータを、トレーニングサンプルであるグレースケール文字画像から得られた階調分布パラメータに近似させる階調分布パラメータ正規化処理を行うことを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】多様な文字サイズの文字の文字認識処理を簡単な構成で精度よく行う。
【解決手段】画像データにおける文字認識処理の対象とする文字のサイズが所定サイズよりも大きいか否かを判定し（Ｓ９）、所定サイズよりも大きいと判定された場合には、画像データにおける少なくとも上記文字を含む領域を当該文字のサイズが上記所定サイズ以下になるように縮小処理し（Ｓ１０）、縮小処理された画像データを用いて上記文字の文字認識処理を行う（Ｓ１２）。 （もっと読む）

【課題】 欠損手書き文字に関する文字認識手法に関して、非線形正規化処理における問題を緩和すると共に、実用可能なパターンマッチング検索方法を提供すること
【解決手段】 この欠損手書き文字を解読する文字認識システムは、欠損部をグレーゾーンとして指定した解読対象の文字パターンを非線形正規化し、字形の特徴を表す多次元ベクトルを生成する手段と、解読済みの文字パターンを非線形正規化し、テンプレートとして字形の特徴を表す多次元ベクトルの形式で蓄積したデータベースと、前記グレーゾーンに対応して、前記テンプレートの多次元ベクトルを修正するテンプレート修正手段と、前記解読対象の文字パターンと修正後のテンプレートとの間でベクトル演算により距離計算を行う手段とを備えている。 （もっと読む）

【課題】文字識別の精度を上げるために、サイズが異なる複数の入力画像を、同一文字間の形のばらつきが小さくなるように正規化を行う。
【解決手段】正規化処理では、画像から文字ストロークの方向の情報を保持する特徴を抽出し、抽出した方向成分特徴のモーメントから画像中の文字の重心と境界を定め、文字のアスペクト比を保存する形で、固定サイズの正規化画像に変換する。まず、方向成分抽出６１では、画像から文字ストロークの方向の情報を保持する特徴を抽出する。縦横別々に抽出する方法もある。重心の算出６２と境界の算出６３では、抽出した特徴のモーメントから文字の重心、境界を定める。アスペクト比算出３５では、正規化画像中の文字のアスペクト比を、原画像の文字のアスペクト比から定める。正規化画像生成３６では、定めたアスペクト比に従って、文字画像を予め定めた固定サイズの画像に変換する。 （もっと読む）

【課題】文字を撮影する位置にかかわらず、元の画像に対して解像度を上げる処理を行っても、線の太さにばらつきや文字の境界のぼやけが生じることのない画像を出力することができる画像処理装置及び画像処理プログラムを提供する。
【解決手段】撮像画像（入力画像）の注目画素ｐ１の画素値が、上限値と下限値の間の特定範囲内（中間値）［灰色］で、かつ注目画素ｐ１を挟んで隣接する両側の画素ｐ０・ｐ２が、上限値よりも高い画素値［白色］と下限値よりも低い画素値［黒色］の場合は、画像の境界線であると判断する。そして、上限値よりも高い画素値［白色］である画素と隣接する画素に、この隣接画素と同じ画素値を設定する。また、下限値よりも低い画素値［黒色］である画素と隣接する画素に、この隣接画素と同じ画素値を設定する。それ以外の場合は、画像の境界線でないと判断して、注目画素の画素値を設定する。これを垂直線方向と水平方向において行う。 （もっと読む）

【課題】入力される画像の縦横比が一定でない場合に適応的に画像識別を行う。
【解決手段】正規化された入力画像の識別結果から再正規化処理の要否を判定し（Ｓ４ａ，Ｓ４ｄ）、それが必要であれば入力画像に対する再正規化処理を行い（Ｓ５）、この正規化された入力画像の識別結果を求める（Ｓ２，Ｓ３）。再正規化処理では、入力画像に適用する正規化枠（適応正規化枠）のサイズを、各カテゴリの外接矩形サイズを記録した外接矩形標準辞書から、識別結果の上位のカテゴリの外接矩形サイズを取得することで求める（Ｓ５ａ）。この識別結果に対しても再正規化処理の要否を判定する。このような処理が繰り返され、再正規化処理が不要となればその時点での識別結果を出力する（Ｓ４ｅ）。 （もっと読む）

【課題】媒体上に記入された手書き文字の電子化にあたり、その手書き文字の大きさに因らずに、当該手書き文字についての読み易さや認識精度等を向上させる。
【解決手段】文字記入領域を有した媒体についての画像データを取得する取得手段１０と、前記取得手段１０が取得した画像データから前記文字記入領域に記入された文字画像データを抽出する抽出手段１２と、前記抽出手段１２が抽出した文字画像データに基づいて前記文字記入領域に記入された文字サイズを認識する認識手段１３と、前記認識手段１３が認識した文字サイズを所定サイズに合わせるように前記文字画像データに対する拡大または縮小を行う正規化手段１４と、を備えて画像処理装置２を構成する。 （もっと読む）

【課題】 特別なマークを必要とせず、文字数や位置、角度が不定の同心円上に印字された環状の文字列を、高速かつ正確に読み取り可能とする文字読み取り方法を提供すること。
【解決手段】 環状に文字列が印字されている円形ワーク１２の画像から、文字をかたまりとして高速に検索する。各かたまりの中心座標から各かたまりの順番を決定し、文字列の先頭と終端を求める。文字列を囲む扇状の領域を設定し、その領域を直線上の長方形領域に置換する。直線状に置換された画像で、予め登録されているモデルの文字画像と比較してパターンマッチングを行い、その一致度によって文字を特定して、文字の読み取りを行う。 （もっと読む）

【課題】 文字認識において、同一字種であっても、縦横比によって文字の正規化方法が変わることに起因する誤認識を減少する。
【解決手段】 文字ブロック抽出手段と、複数の文字画像正規化手段と、特徴抽出手段と、同一字種を複数の正規化方法で正規化した学習サンプルで学習し、正規化方法ごとにそれぞれの標準パタンを持つ認識辞書と、識別演算手段を備える。一つの字種に一つ以上の標準パタンを持つ認識辞書で類似度計算するように動作する。 （もっと読む）