画素密度検出エージェントを用いた 文字列の検出と文字切り出し 大島商船高専 情報工学科 岡村 健史郎 山口大学工学部 ユジン・クルズ 山口大学工学部 佐長康久 山口大学工学部 浜本義彦 はじめに 文 字 切 り 出 し 文 字 認 識 「島」 手書き文章処理システム 文字切り出し 画素密度による文字切り出し方式 画 像 入 力 前 処 理 部 文 字 位 置 検 出 部 文 字 切 り 出 し 部 文 結 字 果 列 出 抽 力 出 部 文 字 切 リ 出 し 修 正 部 結 果 出 力 前処理部 連 結 成 分 ラベリング処理 マージ処理 細線化処理 文字位置検出部 画素密度・・ 画像とガウスフィルタの畳込みから得る 1 G ( x, y, ) e 2 2π （ａ） 原画像 x2 y2 （ｂ） 2 2 ： 観測スケール （ｃ） 文字位置検出部 検 出 エ ー ジ ェ ン ト 検出点 １．矩形内に検出点は一つ以下 ２．検出点同士は近接しない （3 内に他の検出点が存在しない） 評価関数 のとき 文字位置検出部 （提案） 連結成分のサイズによるしきい値 文字切り出し部 前処理部の結果 文字切り出し結果 文字列抽出部 接続線・・ 各文字の前・後にくる文字同士の接続線 上接続線対 右接続線対 左接続線対 下接続線対 文字列抽出部 長さが最小となる • 上接続線対 • 下接続線対 • 左接続線対 • 右接続線対 文字列抽出部 “町”の場合 “本” “市” 合計 縦 2 1 3 横 0 2 2 文字切り出しの修正部 h/4 切 断 位 置 h h/4 統合処理 切断処理 計算機シミュレーション 実験データ 縦書きデータ : 300枚 240Ｘ 560 ピクセル，256 階調の白黒濃淡画像 横書きデータ : 300枚 様々なサイズ，256 階調の白黒濃淡画像 実験 文字列抽出 文字切り出し (切り出し対象：町域部の文字のみ） 番 地 部 町 域 部 文字列抽出の実験結果 文字列の抽出率 対象データ 縦書きデータ 横書きデータ 文字列抽出率 96.3% 96.0% 文字切り出しの実験結果 町域部の文字切り出し率 対象データ 従来手法 (A) 縦書きデータ 83.2% 87.3% 88.4% 89.4% 横書きデータ 30.9% 81.0% 81.1% 85.7% (A)+(B) (A)+(B)+(C) (A) 観測スケールの可能な範囲の設定 (B) 文字統合による修正 (C) 文字切断による修正 実験結果例 文字切り出しの成功例 文字切り出しの失敗例 まとめ 文字列抽出に成功 文字切り出し率の向上 今後の課題 文字列抽出部と文字切り出し部の協調動作 文字のストロークの各角度に基づく文字切断処理 実験結果例 文字列抽出の成功例 文字列抽出の失敗例 実験結果例 従 来 手 法 提 案 手 法 従来手法 提案手法 実験結果例 町 域 部 番 地 部 町域部 データ データ データ 実験結果 実験結果 番地部
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