ロバスト推定を用いた文字列傾き補正手法

摘要

OCRの認識精度が下がる要因の1つとして，文字列が紙面に対して水平でない場合に，1文字ごとに文字を切り出す処理の失敗が上げられる．筆者らは文書画像の輪郭や文書用紙の枠線，および罫線が存在しない1行文字列を対象とし，急な角度の傾き角でも補正が可能な最小2乗法を用いる補正手法を提案している．しかしながら，画像内の文字種によっては外れ値によって誤差が大きくなる問題点が確認されている．外れ値があるデータに対する直線の推定にはロバスト推定が有効である事が知られている．本稿では従来法であるコーナー検出を用いた文字列傾き補正手法にロバスト推定を組み合わせることで，外れ値が生じる文字種に対応できる文字列傾き補正手法を提案する．結果として提案法が93.67%のOCRの認識率であったが，提案法では95.53%の認識率と従来法より高い精度を得ることができた．