JP5591578B2 - 文字列認識装置および文字列認識方法 - Google Patents

Description

本発明は、紙やプラスチックなどの材質からなる媒体（記録担体）上にある文字列を光学的に読み取るための文字列認識装置および文字列認識方法に関するものである。

本発明における「文字列」とは、複数個の文字の並びを意味する。ここで、「文字」は、一般的なアルファベットだけでなく、記号文字や絵文字、バーコード、２次元コード、さらには数字なども含み、媒体上で視認できる限り、いかなる形態・大きさでも構わない。さらに、活字文字であると手書き文字であるとを問わない。

従来から、例えば小切手などの媒体の表面に印刷された文字列を認識するための文字認識方法およびその装置がある。このような文字列認識方法およびその装置では、手動操作に起因して媒体搬送速度が変動し、媒体移動方向への画像の歪みが発生した場合、それに伴って、媒体移動方向と垂直な方向にも画像歪みが発生する場合がある（例えば、文字列が傾いたり、うねったりする場合がある）。また、媒体下辺部が撮像装置（文字認識装置）の搬送路面から浮き上がることによっても、媒体移動方向と垂直な方向に画像歪みが発生する場合がある。

このような問題を解決するために、例えば特許文献１に開示された文字認識方法では、媒体上の文字列の方向（文字の配列方向であり、これを「水平方向」という）と垂直な方向（これを「垂直方向」という）に、画素を１或いは数画素ずつシフトさせながら、文字列の方向への画像データの射影を計算する第１ステップと、この第１ステップにより得られた第１射影データに基づいて、垂直方向における文字列の位置を検出する第２ステップと、を含ませることとし、かつ、上述した第１ステップでは、画像データが文字列の方向において所定数の区画（セグメント）に分割された後、その区画ごとに水平方向への射影データの計算が行われている。

すなわち、垂直方向における文字列の位置を検出するのに必要な水平方向への射影（第１射影データ）の計算において、画素値の加算範囲を媒体の進行方向または文字列の方向に沿った全幅とするのでなく、それを何等分かに区切り、区画ごとにその長さを加算範囲として区分的に水平方向への射影計算を行うようにしている。これにより、仮に文字列が斜めに傾いていても、それに起因して第１射影データがなだらかになるという悪影響を抑えることができる。その結果、たとえ画像歪みの方向が文字列の方向と垂直な方向であったとしても、文字列認識の精度低下を防ぐことができるようになっている。

特開２００７−２７２３４８号公報

しかしながら、特許文献１に開示された文字認識方法では、文字列に関して、想定と異なるフォーマットの媒体が投入されたときにおいても、区画ごとに検出された文字列の本数と想定するフォーマットの行数条件が一致すると、もともと想定しているフォーマットと誤判定されてしまい、結果的に正しい読取動作ができなくなるという問題があった。なお、このフォーマットとは、文字の記載される領域の位置や範囲、文字列の数や文字数、文字の大きさ等である。

本発明は、このような事情に鑑み、複数のフォーマットが想定される認識処理系であっても、それぞれのフォーマットを正しく識別することが可能な文字列認識装置および文字列認識方法を提供することを目的とする。

かかる目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、媒体上の文字列を撮像して得られた画像データを処理することにより、前記文字列を認識する文字列認識装置であって、前記媒体上に文字列検索範囲を設定する文字列検索範囲設定手段と、前記文字列の方向において前記文字列検索範囲を分割して複数個の区画を生成する区画生成手段と、前記文字列の方向への前記画像データの射影を前記区画ごとに計算する射影計算手段と、前記画像データの射影に基づいて前記区画ごとの文字列本数を算出する文字列本数算出手段と、前記区画ごとの文字列本数に基づいて、所定の文字列本数を示す前記区画の数の度数分布を求め、度数が最も大きい値を示す文字列本数を、前記文字列検索範囲全体としての文字列本数と決定する文字列本数決定手段と、前記文字列検索範囲全体としての文字列本数に基づき、前記文字列が所定の文字列であるか否かを判定する文字列妥当性検証手段とを備えている文字列認識装置としたことを特徴とする。

また、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の構成に加え、前記文字列検索範囲設定手段は、前記所定の文字列本数を示す前記区画の数の度数分布が正常でない場合に、前記媒体上に前記文字列検索範囲と異なる文字列検索範囲を設定することを特徴とする。

また、請求項３に記載の発明は、請求項１に記載の構成に加え、前記区画生成手段は、前記所定の文字列本数を示す前記区画の数の度数分布が正常でない場合に、文字列検索範囲の分割数を増減して前記区画と異なる区画を生成することを特徴とする。
また、請求項４に記載の発明は、請求項１乃至３のいずれかに記載の構成に加え、前記文字列妥当性検証手段は、前記文字列の方向と垂直な方向における文字列位置を前記区画ごとに求め、これらの文字列位置の１次差分に基づいて前記文字列内の異常の有無を検出した後、前記文字列内に異常を検出しない場合に、前記文字列が所定の文字列であると判定することを特徴とする。

また、請求項５に記載の発明は、媒体上の文字列を撮像して得られた画像データを処理することにより、前記文字列を認識する文字列認識装置であって、前記媒体上に文字列検索範囲を設定する文字列検索範囲設定手段と、前記文字列の方向において前記文字列検索範囲を分割して複数個の区画を生成する区画生成手段と、前記文字列の方向への前記画像データの射影を前記区画ごとに計算する射影計算手段と、前記画像データの射影に基づいて前記区画ごとの文字列本数を算出する文字列本数算出手段と、前記区画ごとの文字列本数に基づいて前記文字列検索範囲全体としての文字列本数を決定する文字列本数決定手段と、前記文字列検索範囲全体としての文字列本数に基づき、前記文字列が所定の文字列であるか否かを判定する文字列妥当性検証手段とを備え、前記文字列妥当性検証手段は、前記文字列の方向と垂直な方向における文字列位置を前記区画ごとに求め、これらの文字列位置の１次差分に基づいて前記文字列内の異常の有無を検出した後、前記文字列内に異常を検出しない場合に、前記文字列が所定の文字列であると判定する文字列認識装置としたことを特徴とする。

また、請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の構成に加え、前記文字列検索範囲設定手段は、前記文字列内に異常が検出された場合に、前記媒体上に前記文字列検索範囲と異なる文字列検索範囲を設定することを特徴とする。

また、請求項７に記載の発明は、請求項５に記載の構成に加え、前記文字列妥当性検証手段は、前記文字列内の異常の有無を検出するに際して、前記区画ごとの文字列位置の２次差分の絶対値の最大値が所定の閾値を超えた場合に前記文字列内に異常があると判定することを特徴とする。

また、請求項８に記載の発明は、請求項５に記載の構成に加え、前記文字列位置は、文字列中心位置であることを特徴とする。

また、請求項９に記載の発明は、請求項１乃至４のいずれかに記載の構成に加え、前記区画の生成個数は、２のｎ乗（ｎは正の整数）であることを特徴とする。

さらに、請求項１０に記載の発明は、媒体上の文字列を撮像して得られた画像データを処理することにより、前記文字列を認識する文字列認識方法であって、前記媒体上に文字列検索範囲を設定する文字列検索範囲設定工程と、前記文字列の方向において文字列検索範囲を分割して複数個の区画を生成する区画生成工程と、前記文字列の方向への前記画像データの射影を前記区画ごとに計算する射影計算工程と、前記画像データの射影に基づいて前記区画ごとの文字列本数を算出する文字列本数算出工程と、前記区画ごとの文字列本数に基づいて、所定の文字列本数を示す前記区画の数の度数分布を求め、度数が最も大きい値を示す文字列本数を、前記文字列検索範囲全体としての文字列本数と決定する文字列本数決定工程と、前記文字列検索範囲全体としての文字列本数に基づき、前記文字列が所定の文字列であるか否かを判定する文字列妥当性検証工程とが含まれる文字列認識方法としたことを特徴とする。
また、請求項１１に記載の発明は、請求項１０に記載の構成に加え、前記文字列妥当性検証工程において、前記文字列の方向と垂直な方向における文字列位置を前記区画ごとに求め、これらの文字列位置の１次差分に基づいて前記文字列内の異常の有無を検出した後、前記文字列内に異常を検出しない場合に、前記文字列が所定の文字列であると判定することを特徴とする。
また、請求項１２に記載の発明は、媒体上の文字列を撮像して得られた画像データを処理することにより、前記文字列を認識する文字列認識方法であって、前記媒体上に文字列検索範囲を設定する文字列検索範囲設定工程と、前記文字列の方向において前記文字列検索範囲を分割して複数個の区画を生成する区画生成工程と、前記文字列の方向への前記画像データの射影を前記区画ごとに計算する射影計算工程と、前記画像データの射影に基づいて前記区画ごとの文字列本数を算出する文字列本数算出工程と、前記区画ごとの文字列本数に基づいて前記文字列検索範囲全体としての文字列本数を決定する文字列本数決定工程と、前記文字列検索範囲全体としての文字列本数に基づき、前記文字列が所定の文字列であるか否かを判定する文字列妥当性検証工程とが含まれ、前記文字列妥当性検証工程において、前記文字列の方向と垂直な方向における文字列位置を前記区画ごとに求め、これらの文字列位置の１次差分に基づいて前記文字列内の異常の有無を検出した後、前記文字列内に異常を検出しない場合に、前記文字列が所定の文字列であると判定する文字列認識方法としたことを特徴とする。

本発明に係る文字列認識装置および文字列認識方法によれば、複数のフォーマットが想定される認識処理系であっても、それぞれのフォーマットを正しく識別することができる。

また、本発明によれば、媒体上の文字列検索範囲が文字列の方向において複数個の区画に分割され、これらの区画ごとの文字列本数に基づいて文字列検索範囲全体としての文字列本数が決定され、この文字列本数に基づいて文字列の妥当性（この文字列が所定の文字列であるか否か）を検証することが可能である。

本発明の実施の形態１に係る文字列認識装置の電気的構成を示すブロック図である。 図１に示す文字列認識装置の文字列切り出し部を示すブロック図である。 同実施の形態１に係る文字列認識方法の全体的な流れを示すフローチャートである。 図３に示すフローチャートにおいて、文字列切り出しの詳細な流れを示すフローチャートである。 ＩＤカードの正面図である。 媒体上の文字列を撮像したときの画像データの第１例を示す図である。 図６に示す画像データを文字列の方向へ射影したときの水平射影曲線を示す図である。 図６に示す画像データにおける区画ごとの文字列本数を示す表である。 図８に示す文字列本数に基づき所定の文字列本数を示す区画の数の度数分布表である。 区画ごとの文字列本数の別の例を示す表である。 図１０に示す文字列本数に基づき所定の文字列本数を示す区画の数の度数分布表である。 媒体上の文字列を撮像したときの画像データの第２例を示す図である。 図１２に示す画像データを文字列の方向へ射影したときの水平射影曲線を示す図である。 図１２に示す画像データにおける区画ごとの文字列本数を示す表である。 図１４に示す文字列本数に基づき所定の文字列本数を示す区画の数の度数分布表である。 図１２に示す画像データにおける文字列中心位置の１次差分を示す表である。 図１２に示す画像データにおける文字列中心位置の２次差分を示す表である。 図３に示すフローチャートにおいて、文字切り出しの詳細な流れを示すフローチャートである。 本発明の実施の形態２に係る文字列認識方法の全体的な流れを示すフローチャートにおいて、文字列切り出しの詳細な流れを示すフローチャートである。

以下、本発明の実施の形態について説明する。
［発明の実施の形態１］

図１乃至図１８には、本発明の実施の形態１を示す。
（文字列認識装置の構成）

この実施の形態１に係る文字列認識装置１は、図１に示すように、媒体としてのＩＤカード（身分証明書）６（以下、「ＩＤカード６」とする。）上の文字記録領域６０を撮像して得られた画像データを処理することにより、文字記録領域６０内に印字されている文字列を認識する装置であって、データ入力部２と、画像メモリ３と、データ処理部５とを有している。

データ入力部２は、ＩＤカード６上の文字記録領域６０を撮像し、多値画像データに変換して画像メモリ３に記憶するようにしている。実施の形態１では、図１に示すように、ＩＤカード６を搬送する媒体搬送機構２ａと、ＩＤカード６上の文字記録領域６０を撮像して読み取る密着型の１次元撮像素子２ｂとを備えている。

媒体搬送機構２ａは、ＩＤカード６を、図示しない搬送手段によって所定の搬送方向Ｔ（図１では左から右）に搬送するようになっている。実施の形態１では、媒体搬送機構２ａには搬送ガイド２ｃが形成されており、ＩＤカード６は、その一端（図１においては下端）が搬送ガイド２ｃに接して搬送されるようになっている。

撮像素子２ｂは、ＣＣＤ等からなるラインセンサであり、搬送方向Ｔとほぼ直交する方向（ＩＤカード６の短手方向）に一列に配置され、かつ、図１に示すように、ＩＤカード６上に形成された文字記録領域６０の短手方向の幅よりも長く形成されている。なお、実施の形態１では、撮像素子２ｂから出力されたアナログ画像データは、図示しないアナログ／ディジタル変換回路が接続され、このアナログ画像データをディジタル画像データに変換される。より具体的には、アナログ画像データは、例えば８ビットの２５６階調の多値画像データに変換されて画像メモリ３に出力される。なお、このようなアナログ／ディジタル変換回路自体は、既に公知であるので、ここでの詳細な説明は省略する。

画像メモリ３は、撮像して得られた多値画像データを有限個の画素からなる行列とみなし、各画素の画素値である輝度値を読み出し自在に記憶する機能を備えている。この輝度値は一定の範囲の数で表される。具体的には、８ビットの２５６階調の多値画像データは、その輝度値は０から２５５までの整数値として表される。また、この実施の形態１では、Ｍ×Ｎ個の画素をマトリクス状に配列して構成し、Ｍ×Ｎ個の領域に文字記録領域６０全体の多値画像データが記憶されている。なお、この画像メモリ３は、ＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ、ＤＤＲＳＤＲＡＭ、ＲＤＲＡＭなど、多値画像データを読み出し自在に記憶しうるものであれば如何なるものであってもよい。

さらに、画像メモリ３は、後述する画像二値化部５ａにより生成される白黒二値画像データを記憶する機能も有する。

データ処理部５は、図１に示すように、データ処理部５全体を制御する主制御部５０と、画像二値化部５ａと、文字列切り出し部５ｂと、文字列検索範囲格納部５ｃと、文字切り出し部５ｄと、特徴抽出部５ｅと、特徴比較部５ｆと、特徴辞書格納部５ｇと、文字判定部５ｈとを有している。

画像二値化部５ａは、画像メモリ３に記憶されている多値画像データを二値画像データに変換するようになっている。なお、二値化処理については、既に公知となっている判別分析法など適当な方法によって二値化閾値を求め、多値画像データの輝度値が相対的に大きな値を示す画素を白エレメントとし、輝度値が相対的に小さな値になる画素を黒エレメントとして白黒の二値画像データに変換を行うようにしている。そして、Ｍ×Ｎ個の画素をマトリクス状に配列したＭ×Ｎ個の領域に文字記録領域６０全体の二値画像データが生成される。

文字列切り出し部５ｂは、画像二値化部５ａで得られた二値画像データの中から文字列を切り出す処理を行うようにしている。本実施の形態では、図２に示すように、文字列検索範囲設定部５１、画像処理領域設定部５２、区画生成部５３、射影計算部５４、文字列本数算出部５５、文字列本数決定部５６、文字列本数正否判定部５７、差分演算部５８および文字列妥当性検証部５９と、を有している。また、文字列切り出し部５ｂは、主制御部５０の制御の下にある。

文字列検索範囲格納部５ｃは、この文字列認識装置１で対応する各種の媒体（ＩＤカード６の他、小切手、クレジットカードなど）に応じた文字列検索範囲の位置や形状等の情報を格納している。例えば、ＩＤカード６は、図５に示すように、矩形の文字列検索範囲Ａ１は下部領域となっている。また、上部領域は、顔写真と氏名、住所等の個人情報は印刷されている。なお、実施の形態１では、図６に示すように、文字列検索範囲Ａ１は、図１に示す文字記録領域６０よりも小さい範囲に設定されている。

文字切り出し部５ｄは、文字列切り出し部５ｂで切り出された文字列の二値画像データにより、例えば、外接する矩形特徴や黒画素の文字列の配列方向およびこの配列方向に直交する方向のヒストグラム特徴等を求めて１文字領域を推定し、１文字ごとに二値画像データとして切り出す処理を行うようにしている。

特徴抽出部５ｅは、文字切り出し部５ｄで切り出された１文字ごとの二値画像データの特徴ベクトルを抽出するようにしている。抽出する文字特徴としては、文字のエッジの方向特徴、文字ストローク密度特徴、構造解析的特徴等がある。実施の形態１においては、任意の特徴抽出方法を適用することが可能である。

特徴比較部５ｆは、認識したい１文字の二値画像データの特徴ベクトルと特徴辞書格納部５ｇに登録されている基準特徴ベクトルとの間の対応付けを行い、距離値、類似度、または基準特徴ベクトルに属する特徴成分が、認識したい１文字の二値画像データの特徴ベクトルに存在するか否かのチェック等により、照合の度合を判定して、認識候補文字を出力するようになっている。

特徴辞書格納部５ｇは、ＩＤカード６で使用される全文字についての基準特徴ベクトルが格納されている。

文字判定部５ｈは、特徴比較部５ｆから出力された認識候補文字を、ＩＤカード６に用いられた文字として出力するようにしている。
（文字列認識方法の手順）

次に、図３に示すフローチャートに基づいて一連の文字列認識方法について説明する。

上述した構成を有する文字列認識装置１を用いて、ＩＤカード６上の文字列を認識する際には、ＩＤカード６は、データ入力部２の媒体搬送機構２ａの搬送ガイドに沿って搬送され、データ入力部２の１次元撮像素子２ｂを通過することにより、このＩＤカード６上の文字列が印刷された文字記録領域６０を含む表面が撮像される。１次元撮像素子２ｂによって光学像を撮像し、撮像によって得られたアナログの画像信号を光電変換し、デジタルの多階調、例えば、８ビットの２５６階調の多値画像データに変換した後に、画像メモリ３に記憶している。画像メモリ３は、多値画像データをデータ処理部５に出力する。データ処理部５は、以下に詳述するとおり、一連の文字列認識処理（画像二値化処理、文字列切り出し処理、文字切り出し処理、特徴抽出処理、特徴比較処理、文字認識処理）を順に実行する。
（画像二値化処理）

まず、ステップＳ１では、画像二値化部５ａが画像二値化処理を行う。すなわち、画像二値化部５ａは、画像メモリ３から多値画像データを読み出し、この多値画像データを二値画像データに変換する。変換した二値画像データは、画像メモリ３に、多値画像データが格納されているメモリ領域とは別のメモリ領域に、二値画像データとして格納されている。なお、これ以降の処理は、この白黒の二値画像データを用いて行われる。
（文字列切り出し処理）

画像二値化処理が行われた後、ステップＳ２に移行し、文字列切り出し部５ｂが文字列の切り出し処理を行う。以下、この文字列切り出し処理を図４に示すフローチャートに基づいて説明する。

まず、ステップＳ１１（文字列検索範囲設定工程）で、文字列切り出し部５ｂの文字列検索範囲設定部５１は、ＩＤカード６に応じた文字列検索範囲Ａ１の位置や形状等の情報を文字列検索範囲格納部５ｃから読み出す。具体的には、矩形の文字列検索範囲Ａ１は、図６に示すように、２列の文字列が形成されている領域に絞りこまれた範囲に設定されている。

さらに、ステップＳ１２（画像処理領域設定工程）で、文字列切り出し部５ｂの画像処理領域設定部５２は、図６に示すように、２列の文字列の左エッジＥＬと右エッジＥＲを検出し、文字列検索範囲Ａ１を、文字列の方向において絞り込んで画像処理領域（有効領域）Ｂ１を設定する。換言すれば、画像処理領域（有効領域）Ｂ１は、切り出された文字列の左エッジＥＬおよび右エッジＥＲに外接するような矩形となっている。なお、画像処理領域（有効領域）Ｂ１は、以降の文字列切り出しから文字認識までの処理を有効にする処理有効領域である。

具体的には、二値文字列検索範囲Ａ１の左上端点ＰＯを起点として右方向にスキャンして得られる垂直射影データにおいて、各画素列の計数値（黒画素の検出）が連続して一定回数（例えば３回）、所定の閾値を上回ったら、その最初の地点からさらに数画素分、左側に戻った位置を画像処理領域Ｂ１の左エッジＥＬとする。また、文字列検索範囲Ａ１の右上端点ＰＥを起点として左方向にスキャンして得られる垂直射影データにおいて、各画素列の計数値が連続して一定回数、所定の閾値を上回ったら、その最初の地点から数画素分、右側に戻った位置を画像処理領域Ｂ１の右エッジＥＲとする。これにより、文字列検索範囲Ａ１内に画像処理領域Ｂ１が設定される。

なお、画像処理領域（有効領域）Ｂ１は、図６に示すように、垂直方向における長さ（幅）は、文字列検索範囲Ａ１と同じである。

ここで、スキャンとは、二値画像データ（画素を要素とする行列／マトリクス）の画素を１或いは数画素ずつ行（水平）方向または縦（垂直）方向へシフトさせながら、シフト方向に対して垂直な方向への画像データの射影を計算することをいう。また、射影計算は、二値化によって「１」または「０」の濃度に変換された画素を濃度別に合計した濃度投影（濃度分布図／ヒストグラム）を求めることであり、白または黒のどちらを合計値として計算してもよい。本実施の形態では黒画素を計算している。

次に、ステップＳ１３（区画生成工程）で、区画生成部５３は、図６に示すように、ＩＤカード６上の文字列の配列方向（水平方向）に沿って画像処理領域Ｂ１を分割して８個の区画ＳＥ（ＳＥ１〜ＳＥ８）を生成する。ここでは、区画ＳＥの生成個数を８に設定しているが、これ以外でもよい。区画ＳＥの生成個数が２のｎ乗（ｎは正の整数）、つまり２、４、８、１６…であれば、後処理が容易になる利点がある。

次いで、ステップＳ１４（射影計算工程）で、射影計算部５４は、これらの区画ＳＥ１〜ＳＥ８ごとに、ＩＤカード６上の文字列の方向（水平方向）への二値画像データの水平射影を計算する。具体的には、文字列の方向に直交する方向（垂直方向）方向へ画素をシフトさせながら各画素行の黒画素に相当する二値画像データ「１」の画素数を合計し水平射影ヒストグラムを作成する。すると、図６に示す８個の区画ＳＥの配置に対して、図７に示す水平射影曲線が得られる。

図７に示す区画ＳＥごとにおいて、水平方向の軸は、黒画素に相当する二値画像データ「１」の画素数を表し、各区画の右端が黒画素数０基準線で、黒画素が増加すると右から左にむかって輝度値が低下する。また、垂直方向の軸は、画像処理領域Ｂ１における上端から下端の間の位置／距離を表す。

次に、ステップＳ１５（文字列本数算出工程）で、文字列本数算出部５５は、射影計算部５４で作成された区画ＳＥごとの水平射影曲線を用いて、区画ＳＥごとの文字列の中心位置および本数を算出する。例えば、図８に示す表には、図７に示す水平射影曲線（二値画像データの水平射影ヒストグラム）に基づいて算出された結果、すなわち、区画ＳＥ１〜ＳＥ８ごとの２つの文字列の中心位置および本数が示されている。

具体的な算出方法は、図７に示すＳＥ８において、射影を始点Ｓ（始点Ｓは既定値であってＩＤカード６に応じて適当な数に設定する）から開始して下に向かって、輝度値が低下し始める（所定の閾値を下回る）ポイントＬＴ１と再び出力が増加して元に戻る（所定の閾値を上回る）ポイントＬＢ１を求め、これらの中点ＬＣ１、つまり（ＬＴ１＋ＬＢ１）／２で与えられるポイントを図６に示す上側の文字列中心位置として記憶する。同様に、次に出現する下側の文字列についてＬＴ２およびＬＢ２を求める操作を射影の最終点に達するまで続け、図６に示す下側の文字列中心位置ＬＣ２＝（ＬＴ２＋ＬＢ２）／２として記憶する。同様に、各区画ＳＥ１〜ＳＥ７において、文字列中心位置の個数を計数し、この個数を文字列本数とする。本実施の形態１では、ＩＤカード６には、図５、６、７に示すように、２つの文字列が形成されているので、図８の例では、すべての区画ＳＥにおいて、文字列本数は２となる。なお、図８において、ＬＣ１を示す文字列中心位置は２５０〜２５３までの値となっているが、これらは許容範囲と考え、同一の上側の文字列と考える。同様に、ＬＣ２を示す文字列中心位置、３９５〜４００は許容範囲と考え、同一の下側の文字列と考える。

また、ＩＤカード６以外の媒体には、図示しないが、文字列検索範囲に１つの文字列が形成された場合がある。このように、１つの文字列の場合について、文字列本数を算出した場合を図１０に示す。この図１０の例では、すべての区画ＳＥ１〜ＳＥ８において、文字列中心位置がほぼ４１６となり、文字列本数は１となる。

このように、この実施の形態１では、文字列中心位置を文字列位置として用いているため、後処理工程が簡便化される利点がある。

次いで、ステップＳ１６（文字列本数決定工程）で、文字列本数決定部５６は、図９に示すように、ステップ１５で求めた区画ＳＥ１〜ＳＥ８の文字列本数に基づいて、所定の文字列本数を示す区画の数の度数分布を作成し、この度数分布に基づいて文字列本数を決定する。

例えば、図８の例では、すべての区画ＳＥ１〜ＳＥ８では、文字列本数が２であるため、図９に示すように、文字列本数が２の場合の度数が８、それ以外の場合の度数が０となる。その結果、「文字列本数は２」であることが確定し、画像処理領域Ｂ１全体としての文字列本数が２と決定される。

同様にして、図１０の例では、すべての区画ＳＥで文字列本数が１であるため、図１１に示すように、文字列本数が１の場合の度数が８、それ以外の場合の度数が０となる。その結果、「文字列本数は１」であることが確定し、画像処理領域Ｂ１全体としての文字列本数が１と決定される。

なお、区画ＳＥの配置などの影響によっては、区画ＳＥごとの文字列本数が全て同じ本数とならない場合がありうる。特に、両端の区画ＳＥ（ＳＥ１、ＳＥ８）は、文字列の左または右の余白部分をある程度含むことから、文字列本数に誤差を生じることがある。この場合、最大度数が生成した区画ＳＥの数である８よりも小さくなるが、７までを許容することにし、例えば、図８に示す例では、文字列本数が２の場合の度数が７であれば、所定の文字列本数を示す区画の数の度数分布が正常であると判定する。つまり、両端のいずれかに端効果が現れて実際よりも少ない文字列本数が検出された場合でも有効とみなす。このとき、両端のうちいずれか１の区画ＳＥを除く７個の区画ＳＥは同じ文字列本数であるため、数値の信頼性は高いと判断できる。

次に、この媒体が所定フォーマットのＩＤカード６でない場合を排除するため、ステップＳ１７（文字列本数正否判定工程）で、文字列本数正否判定部５７は、ステップ１３で生成した区画ＳＥごとの文字列本数に基づき、所定の文字列本数を示す区画の数の度数分布が正常であるか否かを判定する。この判定の結果、生成した区画ＳＥごとの文字列本数に基づき所定の文字列本数を示す区画の数の度数分布が正常でないと判定された場合は、この媒体がＩＤカード６でないと判定し、ステップＳ２０に移行する。一方、所定の文字列本数を示す区画の数の度数分布が正常であると判定された場合は、この媒体がＩＤカード６である可能性があると判定し、この媒体がＩＤカード６であることを確定させるためにステップＳ１８へ移行する。
（ＩＤカード６とは、フォーマットが異なる媒体が投入された場合）

ここで、区画ＳＥごとの文字列本数に基づいて、所定の文字列本数を示す区画の数を示す区画の数の度数分布が正常であると判定された場合でも、この媒体がＩＤカード６であると断言できないのは、この度数分布が正常であることが、この媒体がＩＤカード６であることの十分条件にはならないからである。つまり、以下に例示するとおり、所定の文字列本数を示す区画の数の度数分布が正常であっても、この媒体がＩＤカード６でないケースが想定されるからである。

具体的に、ＩＤカード６と文字列のフォーマットが異なる媒体が投入された場合を考える。例えば、投入された媒体が、図１２のようなＩＤカード６以外の媒体（例えば、クレジットカード、社員証など）である場合である。図１２に示す媒体において、文字列検索範囲Ｂ２には、範囲Ｂ２のほぼ中央に１列の文字列が形成され、右側上端には、顔写真の一部が印刷されている。このような媒体が処理系に入力されたとする。すると、文字列切り出しの処理結果は図１３〜図１５のようになる。図１３は、図１２に示す８個の区画ＳＥ１１〜ＳＥ１８の配置に対応した水平射影曲線である。水平方向の軸は画素数を示し、垂直方向の軸は文字列検索範囲Ｂ２の上端から下端の位置／距離を示す。図１４に示す表は、水平射影曲線に基づく算出結果、すなわち、区画ＳＥ１１〜ＳＥ１８ごとの１つの文字列の中心位置および本数を示している。図１５は、区画ＳＥ１１〜ＳＥ１８ごとの文字列本数に基づく所定の文字列本数を示す区画の数の度数分布を示す。

図１５において、文字列本数が２である場合の度数が７となり、上述したように、７以上という文字列本数決定基準を満たす。このため、見かけ上は、文字列本数が２であるので、媒体がＩＤカード６であると判別することが成立してしまう。これは、文字列以外のパターンが区画ＳＥの配置との位置関係により、偶然に真の文字列と同等の条件が生成されてしまったことに由来する。その結果、区画ＳＥごとの文字列本数に基づき所定の文字列本数を示す区画の数の度数分布が正常であると誤判定され、この媒体がＩＤカード６でないことを判別することができない。

そこで、このような誤判定を回避するため、ステップＳ１８およびステップＳ１９では、この媒体がＩＤカード６である可能性があると判定された場合でも、媒体がＩＤカード６であれば、互いに隣接する２個の区画ＳＥ間で文字列中心位置の変動量が急激に変化しないという仮定に依拠して、文字列内の異常の有無を検出している。すなわち、区画ＳＥごとの文字列中心位置の２次差分を求め、この２次差分により、文字列内の異常の有無を検出することができ（ステップＳ１８）、ＩＤカード６以外の媒体上の文字列が所定の文字列であるか否か、つまり、この媒体が間違いなくＩＤカード６であるか否かを判定する（ステップＳ１９）。以下で、これらステップを具体的に説明する。

ステップＳ１８（文字列内異常検出工程）で、差分演算部５８は、各文字列について、文字列内異常を示す指標として、図１６および図１７に示す文字列中心位置の１次差分および２次差分を演算する。ここで、図１６は、図１２に示す画像データにおける文字列中心位置の１次差分を示す表であり、図１７は、さらにその２次差分を示す表である。

具体的には、差分演算部５８は、まず、互いに隣接する２個の区間ＳＥ間での文字列中心位置の１次差分を演算する。例えば、図１２に示す画像データにおける区画ごとの文字列本数および文字列中心位置を示す図１４の上側の文字列と推定されるデータＬＣ１１（「上側の文字列」という）において、区間ＳＥ１３のＬＣ１１＝１４９、その左側区間ＳＥ１２のＬＣ１１＝１４７であるから両者の差分は２となる。同様に他の区間および文字列についても文字列中心位置の１次差分を演算し、図１６の表を生成する。次に、この１次差分の演算結果を用いて、図１７に示すように、区画ＳＥごとに文字列中心位置の２次差分を演算し、図１７の表を生成する。例えば、図１７において、上側の列の左から３番目の２次差分−９１は、図１６に示す上側の文字列の区間ＳＥ１５〜１６の１次差分−１９から、左側の区間ＳＥ１４〜１５の１次差分７２を引いた差分である。

次いで、ステップＳ１９（文字列妥当性検証工程）では、この媒体がＩＤカード６であるか否かを確認する。具体的に、文字列妥当性検証部５９は、各文字列について、区画ＳＥごとの文字列中心位置の２次差分の絶対値の最大値が所定の閾値（例えば、２０）を超えるか否かを判定する。そして、この２次差分の絶対値の最大値が所定の閾値を超えた場合には、文字列内に異常があり、この媒体上の文字列が所定の文字列でない（この媒体がＩＤカード６でない）と判定する。また、それ以外の場合には、文字列内に異常がなく、この媒体上の文字列が所定の文字列である（この媒体がＩＤカード６である）と判定する。

例えば、図１７に示す場合は、上側の文字列中心位置２次差分は、左から、−２、７２、−９１、１９、１となっており、区画ＳＥごとの文字列中心位置の２次差分の絶対値の最大値は９１であり、これは、上述した閾値２０に比べて異常に大きい値であるため、上側の文字列内に異常があると判定する。一方、下側の文字列中心位置２次差分は、左から、０、０、０、１、−２となり、絶対値の最大値は２となる。これは、閾値２０より小さい値であるので、下側の文字列は正常であると判定する。これらより、上側の文字列内に異常があるので、この媒体がＩＤカード６でないと判定される。

このようにステップＳ１８（文字列内異常検出工程）およびステップＳ１９（文字列妥当性検証工程）により、媒体がＩＤカード６でないにもかかわらず、偶然に真の文字列と同等の条件が生成してしまった場合であっても、この媒体がＩＤカード６でないことを判別することが可能となる。

また、上述したとおり、ＩＤカード６以外の媒体で設定された画像処理領域Ｂ２を複数の区画ＳＥに分割した上で、区画ＳＥごとの文字列中心位置の２次差分を利用して文字列内の異常の有無を検出しているため、たとえ媒体上の文字列が斜めに傾いていても、文字列を正しく読み取る可能性が向上する。

そして、ステップＳ１９での処理の結果、この媒体がＩＤカード６であると判定された場合は、文字列に異常なしと判断され、図４に示すフローチャートが終了する。

一方、この媒体がＩＤカード６でないと判定された場合は、先程のステップＳ１７で、この媒体がＩＤカード６でないと判定された場合と同様に、ステップＳ２０（文字列検索範囲再設定工程）に移行する。

ステップＳ２０で、文字列切り出し部５ｂの文字列検索範囲設定部５１は、ＩＤカード６で使用する文字列検索範囲Ａ１と異なる、別の文字列検索範囲を文字列検索範囲格納部５ｃから読み出し、この別の文字列検索範囲を画像メモリ３に保存されている二値画像データ上に設定する。

次に、ステップＳ２１（文字列検索範囲残存判定工程）で、データ処理部５の主制御部５０は、未設定の文字列検索範囲が残っているか否かを判定し、未設定の文字列検索範囲が残っていなければ、図４に示すフローチャートが終了する。一方、未設定の文字列検索範囲が残っていれば、ステップＳ１２に戻り、上述した処理を繰り返す。なお、ステップＳ２０とステップＳ２１は、Ｓ２１を先に、または両ステップを同時に実行してもよい。

こうすることにより、文字列検索範囲格納部５ｃに格納されたすべての文字列検索範囲について文字列切り出し処理が順に実行され、想定される各種のフォーマットを正しく識別することが可能となる。

ここで、図４に示すフローチャートが終了すると、図３に示すフローチャートのステップＳ３に移行する。
（文字切り出し処理）

以下、図１８に示すフローチャートに基づいてステップＳ３の文字切り出し処理を説明する。まず、文字切り出し部５ｄは、ステップＳ３１で、文字列の方向にシフトさせながら、文字列の方向と垂直な方向への垂直射影計算を行う。具体的には、図６に示す画像処理領域Ｂ１内において、１つの文字列、例えば、上側の文字列において、文字列の方向に直交する方向（垂直方向）の各画素行毎に各行の黒画素に相当する二値画像データ「１」の画素数を計数（集計）し垂直射影ヒストグラムを作成する。

次に、文字切り出し部５ｄは、ステップＳ３２に移行し、ステップＳ３１で得られた垂直射影データを用いて検出された文字列の両端間の画素数に応じて、文字ライン長の計算を行う。

次いで、文字切り出し部５ｄは、ステップＳ３３に移行し、ステップＳ３１で得られた垂直射影データが所定の閾値を超えた箇所を、文字列を構成する文字の区切り位置として検出する。具体的には、文字列を構成する文字と文字間の空白部分が含まれているため、この空白部分の輝度値（実施の形態１では白画素に相当する二値画像データ「０」）を閾値となるように設定することで、文字の区切り位置とする。

こうした文字切り出し処理により、認識対象となっている文字の外接矩形領域、すなわち左右上下の座標値が求まることになる。ここで、図１８に示すフローチャートが終了する。そして、図３に示すフローチャートのステップＳ４に移行する。
（特徴抽出処理）

文字切り出しが行われた後、ステップＳ４に移行し、特徴抽出部５ｅが特徴抽出を行う。すなわち、特徴抽出部５ｅは、文字の外接矩形領域をｎ×ｎ個のサブ領域に分割する。例えば、ｎ＝５とすると、２５個のサブ領域が生成される。各サブ領域において、そのサブ領域内の全画素数に占める黒画素数の割合を求め、それらを要素とする特徴ベクトルを生成する。
（特徴比較処理）

特徴抽出が行われた後、ステップＳ５に移行し、特徴比較部５ｆが特徴比較を行う。

すなわち、特徴比較部５ｆは、ステップＳ４で生成された特徴ベクトルについて、特徴辞書格納部５ｇに格納された基準特徴ベクトルと比較して、類似度（例えば、正規化相関係数）が最も高いものをその文字が該当する候補文字に設定する。
（文字認識処理）

特徴比較が行われた後、ステップＳ６に移行し、文字判定部５ｈが文字認識を行う。

すなわち、文字判定部５ｈは、ステップＳ５で設定された候補文字を、媒体６に用いられた文字として認識する。

なお、類似度が一定値を超える候補文字が複数個存在する場合、この段階では文字認識を行うことができない。この場合、認識不能として処理をするか、或いは、特徴ベクトルから導き出せる２次的な特徴量を利用して、類似文字の判別を行う。

例えば、左右線対称性、上下線対称性および点対称性の３種類の対象性に着目する。左右線対称性ではｎ×ｎサブ領域を左側半分と右側半分の２領域に分けて、部分特徴ベクトルを構成しそれらの間の類似性を調べる。また、上下線対称性ではｎ×ｎサブ領域を上半分と下半分の２領域に分けて、部分特徴ベクトルを構成し、それらの間の類似性を調べる。さらに、点対称性についても同様の考え方で類似性を調べる。１つの文字について３種類の形状特徴量が得られたので、それらの値の相互関係から、該当する文字を対応付ける。

但し、これでも分離できない場合もある。例えば、媒体に用いられる文字タイプによっては‘Ｏ’（アルファベットのオー）と‘０’（数字のゼロ）の判別が難しい場合がある。この場合は、例えば、文字の高さの違いや、四隅の曲率の違いを調べることにより、この判別が可能になる。

ここで、文字列認識装置１による文字列認識方法が終了する。
（実施の形態１の主な効果）

以上説明したように、この実施の形態１では、ＩＤカード６等の媒体のように、複数のフォーマットが想定される認識処理系であっても、それぞれのフォーマットを正しく識別することが可能となる。

また、ＩＤカード６等の媒体上の画像処理領域Ｂ１が文字列の配列方向に沿って複数個の区画ＳＥに分割され、これらの区画ＳＥごとの文字列本数に基づいて画像処理領域Ｂ１全体としての文字列本数が決定され、この文字列本数に基づいて文字列の妥当性（この文字列が所定の文字列であるか否か）を検証することができる。
［発明の実施の形態２］

図１９には、本発明の実施の形態２を示す。

上述した実施の形態１では、図４に示すフローチャートのステップＳ１７での判定の結果、区画ＳＥごとの文字列本数に基づき所定の文字列本数を示す区画の数の度数分布が正常でない（媒体６がＩＤカード６でない）と判定された場合に、新たな文字列検索範囲を媒体６上に設定する場合について説明した。しかし、新たな文字列検索範囲Ａ２を設定する代わりに、元の文字列検索範囲Ａ１内の画像処理領域Ｂ１に対して新たな区画ＳＥを生成するようにしてもよい。以下、新たな区画ＳＥを生成する場合について説明する。

すなわち、この実施の形態２では、図１９に示すように、ステップＳ１７での判定の結果、区画ＳＥごとの文字列本数に基づき所定の文字列本数を示す区画の数の度数分布が正常でないと判定された場合、ステップＳ２２（区画再生成工程）で、文字列切り出し部５ｂの区画生成部５３は、画像処理領域Ｂ１の分割数を増減変更する。

次に、ステップＳ２３（分割回数判定工程）で、文字列切り出し部５ｂの主制御部５０は、画像処理領域Ｂ１のこれまでの分割数を増減変更した回数が所定の回数（例えば、５回）を超えたか否かを判定する。

その結果、画像処理領域Ｂ１の分割数を増減変更した回数が所定の回数を超えていなければ、ステップＳ１３に戻り、文字列切り出し部５ｂの区画生成部５３は、媒体６上の文字列の方向に沿って画像処理領域Ｂ１をステップＳ２２で増減変更した分割数で分割して複数個（例えば、１６個）の区画ＳＥを生成する。

一方、画像処理領域Ｂ１の分割数を増減変更した回数が所定の回数を超えていれば、これ以上この画像処理領域Ｂ１でその分割数をいくら増減しても、区画ＳＥごとの文字列本数に基づき所定の文字列本数を示す区画の数の度数分布が正常になる見込みが少ないと判断し、ステップＳ２０に移行し、文字列切り出し部５ｂの文字列検索範囲設定部５１は、文字列検索範囲Ａ１と異なる文字列検索範囲Ａ２を画像メモリ３に保存されている二値画像データ上に設定し、これ以降は図４の実施形態と同様の処理を進める。

こうすることにより、画像処理領域Ｂ１の分割処理が所定の回数まで実行され、フォーマットの識別をきめ細かく実行することが可能となる。

なお、その他の処理については、上述した実施の形態１と同様であり、実施の形態１と同じ作用効果を奏する。
［発明のその他の実施の形態］

上述した実施の形態１、２では、ＩＤカード６のフォーマットに応じて設定した文字列検索範囲Ａ１を、さらに、絞り込んで、文字列切り出し以降の処理を有効にする画像処理領域（有効領域）Ｂ１を設定しているが、敢えて画像処理領域Ｂ１を設定せずに、文字列検索範囲Ａ１を画像処理領域（有効領域）として文字列切り出し以降の処理を行うようにしてもよい。すなわち、Ｓ１１およびＳ１２は一つの工程として併合してもよい。

上述した実施の形態１、２では、媒体がＩＤカード６であるか否かを確認する際に、区画ＳＥごとの文字列中心位置の２次差分を利用して媒体上の文字列が所定の文字列であるか否かを判定する場合について説明した。しかし、文字列の方向と垂直な方向における文字列の位置を示す文字列位置としては、必ずしも文字列中心位置を採用する必要はなく、例えば、（ＬＴ＋２ＬＢ）／３で与えられる３等分点の１つを文字列位置としても構わない。また、２次差分を利用する手法に代えて、回帰分析、主成分分析などの多変量解析を用いることも可能である。

また、上述した実施の形態１、２では、媒体搬送機構２ａと１次元撮像素子２ｂとを組み合わせたデータ入力部２について説明したが、これに限らず、例えば、２次元ＣＣＤやＣＭＯＳイメージャなどのエリアセンサと被写体支持機構とを組み合わせてデータ入力部２を構成することもできる。

また、上述した実施の形態１、２の文字列認識装置１は媒体搬送機構２ａを備えるが、媒体搬送機構２ａを備えず手動により搬送ガイド２ｃなどの基準面に沿って媒体を搬送する手動式の文字認識装置としてもよい。

さらに、上述した実施の形態１、２では、ＩＤカード６用の文字列認識装置１について説明したが、ＩＤカード６以外の媒体（例えば、パスポート（旅券）、小切手、クレジットカード、デビットカード、電子マネー、運転免許証、健康保険被保険者証、年金手帳、社員証、会員証、図書貸出カードなど）に記録された文字列を認識する文字列認識装置に本発明を同様に適用することも勿論できる。

本発明に係る文字列認識装置および文字列認識方法は、ＩＤカード、パスポート、小切手など各種の媒体に記録された文字列を読み取る際に好適に適用することができる。

１……文字列認識装置
２……データ入力部
２ａ……媒体搬送機構
２ｂ……１次元撮像素子
３……画像メモリ
５……データ処理部
５ａ……画像二値化部
５ｂ……文字列切り出し部
５ｃ……文字列検索範囲格納部
５ｄ……文字切り出し部
５ｅ……特徴抽出部
５ｆ……特徴比較部
５ｇ……特徴辞書格納部
５ｈ……類似文字認識部
６……媒体としてのＩＤカード
５０……主制御部
５１……文字列検索範囲設定部（文字列検索範囲設定手段）
５２……画像処理領域設定部（画像処理領域設定手段）
５３……区画生成部（区画生成手段）
５４……射影計算部（射影計算手段）
５５……文字列本数算出部（文字列本数算出手段）
５６……文字列本数決定部（文字列本数決定手段）
５７……文字列本数正否判定部
５８……差分演算部
５９……文字列妥当性検証部（文字列妥当性検証手段）
Ａ……文字列検索範囲
Ｂ……画像処理領域
ＳＥ……区画

Claims (12)

1. 媒体上の文字列を撮像して得られた画像データを処理することにより、前記文字列を認識する文字列認識装置であって、
   前記媒体上に文字列検索範囲を設定する文字列検索範囲設定手段と、
   前記文字列の方向において前記文字列検索範囲を分割して複数個の区画を生成する区画生成手段と、
   前記文字列の方向への前記画像データの射影を前記区画ごとに計算する射影計算手段と、
   前記画像データの射影に基づいて前記区画ごとの文字列本数を算出する文字列本数算出手段と、
   前記区画ごとの文字列本数に基づいて、所定の文字列本数を示す前記区画の数の度数分布を求め、度数が最も大きい値を示す文字列本数を、前記文字列検索範囲全体としての文字列本数と決定する文字列本数決定手段と、
   前記文字列検索範囲全体としての文字列本数に基づき、前記文字列が所定の文字列であるか否かを判定する文字列妥当性検証手段とを備えていることを特徴とする文字列認識装置。
2. 前記文字列検索範囲設定手段は、前記所定の文字列本数を示す前記区画の数の度数分布が正常でない場合に、前記媒体上に前記文字列検索範囲と異なる文字列検索範囲を設定する請求項１に記載の文字列認識装置。
3. 前記区画生成手段は、前記所定の文字列本数を示す前記区画の数の度数分布が正常でない場合に、前記文字列検索範囲の分割数を増減して前記区画と異なる区画を生成することを特徴とする請求項１に記載の文字列認識装置。
4. 前記文字列妥当性検証手段は、前記文字列の方向と垂直な方向における文字列位置を前記区画ごとに求め、これらの文字列位置の１次差分に基づいて前記文字列内の異常の有無を検出した後、前記文字列内に異常を検出しない場合に、前記文字列が所定の文字列であると判定することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の文字列認識装置。
5. 媒体上の文字列を撮像して得られた画像データを処理することにより、前記文字列を認識する文字列認識装置であって、
   前記媒体上に文字列検索範囲を設定する文字列検索範囲設定手段と、
   前記文字列の方向において前記文字列検索範囲を分割して複数個の区画を生成する区画生成手段と、
   前記文字列の方向への前記画像データの射影を前記区画ごとに計算する射影計算手段と、
   前記画像データの射影に基づいて前記区画ごとの文字列本数を算出する文字列本数算出手段と、
   前記区画ごとの文字列本数に基づいて前記文字列検索範囲全体としての文字列本数を決定する文字列本数決定手段と、
   前記文字列検索範囲全体としての文字列本数に基づき、前記文字列が所定の文字列であるか否かを判定する文字列妥当性検証手段とを備え、
   前記文字列妥当性検証手段は、前記文字列の方向と垂直な方向における文字列位置を前記区画ごとに求め、これらの文字列位置の１次差分に基づいて前記文字列内の異常の有無を検出した後、前記文字列内に異常を検出しない場合に、前記文字列が所定の文字列であると判定することを特徴とする文字列認識装置。
6. 前記文字列検索範囲設定手段は、前記文字列内に異常が検出された場合に、前記媒体上に前記文字列検索範囲と異なる文字列検索範囲を設定することを特徴とする請求項５に記載の文字列認識装置。
7. 前記文字列妥当性検証手段は、前記文字列内の異常の有無を検出するに際して、前記区画ごとの文字列位置の２次差分の絶対値の最大値が所定の閾値を超えた場合に前記文字列内に異常があると判定することを特徴とする請求項５に記載の文字列認識装置。
8. 前記文字列位置は、文字列中心位置であることを特徴とする請求項５に記載の文字列認識装置。
9. 前記区画の生成個数は、２のｎ乗（ｎは正の整数）であることを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の文字列認識装置。
10. 媒体上の文字列を撮像して得られた画像データを処理することにより、前記文字列を認識する文字列認識方法であって、
    前記媒体上に文字列検索範囲を設定する文字列検索範囲設定工程と、
    前記文字列の方向において前記文字列検索範囲を分割して複数個の区画を生成する区画生成工程と、
    前記文字列の方向への前記画像データの射影を前記区画ごとに計算する射影計算工程と、
    前記画像データの射影に基づいて前記区画ごとの文字列本数を算出する文字列本数算出工程と、
    前記区画ごとの文字列本数に基づいて、所定の文字列本数を示す前記区画の数の度数分布を求め、度数が最も大きい値を示す文字列本数を、前記文字列検索範囲全体としての文字列本数と決定する文字列本数決定工程と、
    前記文字列検索範囲全体としての文字列本数に基づき、前記文字列が所定の文字列であるか否かを判定する文字列妥当性検証工程と
    が含まれることを特徴とする文字列認識方法。
11. 前記文字列妥当性検証工程において、前記文字列の方向と垂直な方向における文字列位置を前記区画ごとに求め、これらの文字列位置の１次差分に基づいて前記文字列内の異常の有無を検出した後、前記文字列内に異常を検出しない場合に、前記文字列が所定の文字列であると判定することを特徴とする請求項１０に記載の文字列認識方法。
12. 媒体上の文字列を撮像して得られた画像データを処理することにより、前記文字列を認識する文字列認識方法であって、
    前記媒体上に文字列検索範囲を設定する文字列検索範囲設定工程と、
    前記文字列の方向において前記文字列検索範囲を分割して複数個の区画を生成する区画生成工程と、
    前記文字列の方向への前記画像データの射影を前記区画ごとに計算する射影計算工程と、
    前記画像データの射影に基づいて前記区画ごとの文字列本数を算出する文字列本数算出工程と、
    前記区画ごとの文字列本数に基づいて前記文字列検索範囲全体としての文字列本数を決定する文字列本数決定工程と、
    前記文字列検索範囲全体としての文字列本数に基づき、前記文字列が所定の文字列であるか否かを判定する文字列妥当性検証工程とが含まれ、
    前記文字列妥当性検証工程において、前記文字列の方向と垂直な方向における文字列位置を前記区画ごとに求め、これらの文字列位置の１次差分に基づいて前記文字列内の異常の有無を検出した後、前記文字列内に異常を検出しない場合に、前記文字列が所定の文字列であると判定することを特徴とする文字列認識方法。