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公開番号2024078159
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-06-10
出願番号2022190553
出願日2022-11-29
発明の名称文字列識別方法
出願人トヨタ自動車株式会社
代理人個人,個人
主分類G06V 30/26 20220101AFI20240603BHJP(計算;計数)
要約【課題】画像から文字列を正確に取得できなったことに起因して、所定の情報が画像に記載されているか否かの判定の精度が低くなることを抑制すること。
【解決手段】文字列識別方法は、画像から文字列を取得すること(S17)、画像から取得した文字列と第1テキストTX1との類似度X1を算出すること(S19)、類似度X1が判定値Xthよりも大きい場合には(S21:YES)、所定の情報が画像に記載されていると判定すること(S23)、類似度X1が判定値Xth以下である場合には(S21:NO)、画像から取得した文字列と第2テキストTX2との類似度X2を算出すること(S31)、及び、類似度X2が判定値Xthよりも大きい場合には(S33:YES)、所定の情報が画像に記載されていると判定すること(S23)、をコンピューターに実行させる。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
画像データで示される画像に記載されている文字列を識別する文字列識別方法であって、
コンピューターは、所定の情報の内容を示す文字列であり、Ｎ個の文字で構成される文字列を基準テキストとして記憶する記憶装置を備えており、
前記画像から、少なくとも１つの文字を取得することと、
前記画像から取得した前記少なくとも１つの文字と前記基準テキストとの類似度を算出することと、
前記類似度が判定値よりも大きい場合には、前記所定の情報が前記画像に記載されていると判定することと、
前記類似度が前記判定値以下である場合には、前記画像から取得した前記少なくとも１つの文字と、前記基準テキストとは構成する文字数の異なる変形テキストとの類似度を算出することと、
前記画像から取得した前記少なくとも１つの文字と前記変形テキストとの類似度が前記判定値よりも大きい場合には、前記所定の情報が前記画像に記載されていると判定することと、を前記コンピューターに実行させる
文字列識別方法。
続きを表示（約 830 文字）【請求項２】
前記画像から取得した前記少なくとも１つの文字と前記基準テキストとの類似度が前記判定値以下である場合には、
前記画像から取得した前記少なくとも１つの文字と、前記基準テキストの文字列から文字の数を１つ減らした前記変形テキストである第１変形テキストとの類似度を算出することと、
前記画像から取得した前記少なくとも１つの文字と前記第１変形テキストとの類似度が前記判定値よりも大きい場合には、前記所定の情報が前記画像に記載されていると判定することと、を前記コンピューターに実行させる
請求項１に記載の文字列識別方法。
【請求項３】
前記画像から取得した前記少なくとも１つの文字と前記第１変形テキストとの類似度が前記判定値以下である場合には、
前記画像から取得した前記少なくとも１つの文字と、前記基準テキストの文字列から文字の数を１つ増やした前記変形テキストである第２変形テキストとの類似度を算出することと、
前記画像から取得した前記少なくとも１つの文字と前記第２変形テキストとの類似度が前記判定値よりも大きい場合には、前記所定の情報が前記画像に記載されていると判定することと、を前記コンピューターに実行させる
請求項２に記載の文字列識別方法。
【請求項４】
前記画像から取得した前記少なくとも１つの文字と前記基準テキストとの類似度が前記判定値以下である場合には、
前記画像から取得した前記少なくとも１つの文字と、前記基準テキストの文字列から文字の数を１つ増やした前記変形テキストとの類似度を算出することと、
前記画像から取得した前記少なくとも１つの文字と前記変形テキストとの類似度が前記判定値よりも大きい場合には、前記所定の情報が前記画像に記載されていると判定することと、を前記コンピューターに実行させる
請求項１に記載の文字列識別方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像に記載されている文字列を識別する文字列識別方法に関する。
続きを表示（約 2,000 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、光学文字識別の技術を用いてテキストの画像をテキスト形式に変換する方法の一例が開示されている。具体的には、当該方法では、識別対象のピクチャの中からテキスト領域の囲み枠を確定し、当該囲み枠に基づいて、識別対象のピクチャからテキスト領域ピクチャが抽出される。続いて、当該テキスト領域ピクチャの中からテキスト行の囲み枠を確定し、当該囲み枠に基づいて、当該テキスト領域ピクチャからテキスト行ピクチャが抽出される。そして、当該テキスト行ピクチャに対してテキストシーケンス識別を行うことにより、識別結果が得られる。
【０００３】
なお、識別結果を得る際には、軽量テキストシーケンス識別モデルが用いられる。当該識別モデルは、機械学習が施された学習済モデルである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２１－１９７１９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
画像には、所定の情報の内容を示すＮ個の文字からなる文字列が記載されていることがある。Ｎは２以上の整数である。
上記のような手法で、こうした文字列を識別結果として取得した場合を考える。光学文字識別によって文字列を取得した場合には、光学文字識別によって取得した文字列を基に、所定の情報が画像に記載されているか否かが判定される。光学文字識別では文字列を正確に取得できないことがある。例えば、光学文字識別によって取得した文字列の文字数がＮ個未満になったり、文字数がＮ個よりも多かったりすることがある。このように画像から文字列を正確に取得できなかった場合には、実際には所定の情報が画像に記載されているにも拘わらず、所定の情報が画像に記載されていないと判定されてしまうおそれがある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するための文字列識別方法は、画像データで示される画像に記載されている文字列を識別する方法である。コンピューターは、所定の情報の内容を示す文字列であり、Ｎ個の文字で構成される文字列を基準テキストとして記憶する記憶装置を備えている。当該文字列識別方法は、前記画像から、少なくとも１つの文字を取得することと、前記画像から取得した前記少なくとも１つの文字と前記基準テキストとの類似度を算出することと、前記類似度が判定値よりも大きい場合には、前記所定の情報が前記画像に記載されていると判定することと、前記類似度が前記判定値以下である場合には、前記画像から取得した前記少なくとも１つの文字と、前記基準テキストとは構成する文字数の異なる変形テキストとの類似度を算出することと、前記画像から取得した前記少なくとも１つの文字と前記変形テキストとの類似度が前記判定値よりも大きい場合には、前記所定の情報が前記画像に記載されていると判定することと、を前記コンピューターに実行させる。
【０００７】
上記文字列識別方法では、画像から取得した少なくとも１つの文字と基準テキストとの類似度が判定値以下である場合には、画像から取得した上記少なくとも１つの文字と上記変形テキストとの類似度が算出される。当該類似度が判定値よりも大きい場合には、所定の情報が画像に記載されていると判定される。これにより、上記文字列識別方法によれば、画像から文字列を正確に取得できなったことに起因して、所定の情報が画像に記載されているか否かの判定の精度が低くなることを抑制できる。
【０００８】
なお、画像において所定の情報が記載されている領域を特定する際に、機械学習が施された学習済モデルを用いてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
図１は、実施形態の文字列識別方法を実現するための識別装置の概略を示すブロック図である。
図２は、設計図面の画像を示す模式図である。
図３は、複数のテキストを示す表である。
図４は、実施形態の文字列識別方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、文字列識別方法の一実施形態を図１～図４に従って説明する。
本実施形態の文字列識別方法は、画像データで示される画像に、所定の情報が記載されているか否かを判定する方法である。詳しくは、文字列識別方法では、画像から文字列を取得し、当該文字列が、所定の情報の内容を示す文字列である場合に、画像に所定の情報が記載されていると判定される。なお、文字列とは、複数の文字からなるものである。
（【００１１】以降は省略されています）

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