[发明专利]字符检测装置、方法及程序

说明书

能够提高字符串的检测精度及再现性。有关本实施方式的字符检测装置包括特征提取部、决定部及合并部。提取部提取包含1以上的字符串的图像的特征量。决定部对于不同的多个字符检测方式，分别决定与对于具有与上述特征量对应的特征的图像区域的字符检测精度对应的优先级。合并部将作为分别使用上述多个字符检测方式检测上述字符串的结果、包含该字符串的区域的候选的各个字符检测方式的字符行候选合并，在表示在该字符行候选间重叠的区域的比例的重叠度是第1阈值以上的情况下，选择通过上述优先级最高的字符检测方式检测出的字符行候选作为字符行。

技术领域

本发明涉及字符检测装置、方法及程序

背景技术

通过智能电话、可穿戴设备的普及，有将存在于招牌、标识及餐厅的菜单等实际空间中的字符串用照相机摄影、想要根据摄影的图像检测字符串的要求。由照相机摄影的图像通过向字符部分照射的照明的条件及影子的影响，字符串的观看方式各种各样地变化。作为根据这样的图像检测字符串的方法，例如有使用将图像中的像素连结的连结成分的方法、及使用基于机械学习的检测器的方法。

专利文献

专利文献1：特开2005－309771号公报

专利文献2：特开2006－268825号公报

专利文献3：特许第4901676号说明书

非专利文献

非专利文献1：J.Lee，P.Lee，S.Lee，A.Yuille，and C.Koch.Adaboost for textdetection.In Proceedings of International Conferenceon Document Analysis andRecognition，pp.429－434，2011.

但是，使用连结成分的方法如果不能正确地检测连结成分则不能检测字符串。由此，例如在字符与背景的一部分为同系色的情况下、或因背景反射或影子而字符色较大地变化的情况下，有不能正确地检测连结成分而不能检测出字符串的情况。此外，在使用基于机械学习的检测器的情况下，是否能够检测到字符串依存于学习数据，所以在特殊的徽标、笔记体、装饰字符等与学习时的数据较大地不同的情况下，不能检测这些字符串。

发明内容

发明的概要

发明要解决的课题

本公开是为了解决上述课题而做出的，目的是提供一种能够提高字符串的检测精度及再现性的字符检测装置、方法及程序。

解决课题的手段

有关本实施方式的字符检测装置包括特征提取部、决定部及合并部。提取部提取包含1个以上的字符串的图像的特征量。决定部对于不同的多个字符检测方式，分别决定与对于具有与上述特征量对应的特征的图像区域的字符检测精度对应的优先级。合并部将作为分别使用上述多个字符检测方式检测上述字符串的结果、即包含该字符串的区域的候选的各个字符检测方式的字符行候选合并，在表示在该字符行候选间重叠的区域的比例的重叠度是第1阈值以上的情况下，选择通过上述优先级最高的字符检测方式检测出的字符行候选作为字符行。

附图说明

图1是表示有关本实施方式的字符检测装置的块图。

图2是表示字符候选区域检测部的检测处理的图。

图3是表示字符候选区域检测部的检测处理的检测结果的图。

图4是表示第2字符行生成部的字符行生成处理的图。

图5是说明优先级决定部的一致度的计算方法的图。

图6是表示字符检测方式与特征量的对应的一例的图。