JP2002074265A - テロップパターン認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 従来のテロップパターン認識装置は、テロッ
プパターンと入力画像とで値の近い画素が多い場合や、
認識対象テロップパターンに形の類似したものが複数あ
る場合、誤認識する課題があった。 【解決手段】 画像を入力する画像入力手段と、認識対
象とする標準パターン並びに標準パターン内の各画素の
属性を示す画素情報とを格納する認識辞書と、前記認識
辞書を参照して入力画像中のテロップパターンを認識す
るパターン認識手段とを備え、前記パターン認識手段は
画素情報の属性値に基づいて標準パターンを複数の領域
に分割し、各分割領域毎にマッチングを行って複数の相
違度を算出して、当該複数の相違度により認識結果を決
定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、映像中に出現す
るテロップパターンを認識するテロップパターン認識装
置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】テロップパターンを対象とした認識方法
として、例えば特開平６−２３３２０８号公報があり、
この特開平６−２３３２０８号公報においては、字幕を
パターンマッチング処理で認識することが記載されてい
る。またパターンマッチング処理を適用したテロップパ
ターン認識装置として「コンピュータ画像処理入門」ｐ
ｐ．１４８〜１５１に記載されたものがある。図２２
は、この文献に記載された従来のテロップパターン認識
装置を示すブロック図である。図において、１は画像を
入力する画像入力手段、１００はテンプレートを格納し
たテンプレート格納手段、１０１はテンプレートと入力
画像の部分領域とを照合するマッチング手段である。

【０００３】次に動作を説明する。テンプレート格納手
段１００には、認識対象とするテロップパターンがテン
プレートとしてあらかじめ格納されているものとする。
まず画像入力手段１が画像を入力し、マッチング手段１
０１は、下記の式１に従ってテンプレート格納手段１０
０に格納されたテンプレートと入力画像の部分領域との
相違度を算出する。

【０００４】

【数１】

【０００５】この相違度は比較対象パターン間の似てい
ない度合いを表わす値であり、値が小さいほど似ている
ことを示す。マッチング手段１０１はテンプレートと照
合する入力画像の部分領域の位置をずらしながら上記相
違度算出を繰り返し、得られた相違度の中で最小となる
値があらかじめ定めた閾値より小さい場合に、当該テン
プレートに対応するテロップパターンが入力画像中に存
在すると判定する。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】従来のテロップパター
ン認識装置は以上のように、パターン内の各画素を同等
に扱っているため、テロップパターンと入力画像とで値
の近い画素が多い場合に、テロップパターンが表示され
ていないにもかかわらず、表示されているものと判定し
誤認識してしまうという課題があった。また同様に、認
識対象とするテロップパターンに形の類似したものが複
数ある場合にも、うまく区別できずに誤認識してしまう
という課題もあった。

【０００７】この発明は、前記のような課題を解決する
ためになされたものであり、テロップパターンと入力画
像とで値の近い画素が多い場合や、形の類似した複数の
テロップパターンを認識対象とした場合でも、テロップ
パターンを正しく認識するテロップパターン認識装置を
提供することを目的としている。

【０００８】

【課題を解決するための手段】この発明に係るテロップ
パターン認識装置は、画像を入力する画像入力手段と、
認識対象とする標準パターン並びに標準パターン内の各
画素の属性を示す画素情報とを格納する認識辞書と、前
記認識辞書を参照して入力画像中のテロップパターンを
認識するパターン認識手段とを備え、前記パターン認識
手段は画素情報の属性値に基づいて標準パターンを複数
の領域に分割し、各分割領域毎にマッチングを行って複
数の相違度を算出して、当該複数の相違度により認識結
果を決定する。

【０００９】また、この発明に係るテロップパターン認
識装置は、前記画素情報が、標準パターンにおける各画
素の画素値に基づいて画素を分類した情報であることを
特徴とする。

【００１０】また、この発明に係るテロップパターン認
識装置は、前記画素情報が、各画素がテロップパターン
の構成画素であるか否かを示す情報であることを特徴と
する。

【００１１】また、この発明に係るテロップパターン認
識装置は、前記画素情報が、各画素がテロップパターン
の構成画素であるか否かを示すと同時に、テロップパタ
ーンの構成画素の場合は、さらに標準パターンにおける
各画素の画素値に基づいて画素を分類した情報を含むこ
とを特徴とする。

【００１２】また、この発明に係るテロップパターン認
識装置は、前記認識辞書が、標準パターンと画素情報に
加えて標準パターンの各画素に対応する重み情報を格納
し、前記パターン認識手段は前記重み情報により算出し
た重み付き相違度も用いて認識結果を決定することを特
徴とする。

【００１３】また、この発明に係るテロップパターン認
識装置は、前記重み情報が、認識対象とするパターンと
パターン内の各画素の属性に基づいて作成した情報であ
ることを特徴とする。

【００１４】

【発明の実施の形態】実施の形態１．以下、この発明の
実施の形態１を図について説明する。図において従来と
同一のものは、同一符号を付して説明を省略する。図１
はこの発明の実施の形態１を示す概略構成図である。２
は認識対象のテロップパターンの情報を格納した認識辞
書、３は認識辞書２に格納されたテロップパターンの標
準パターン、４は同じく認識辞書２に格納された標準パ
ターンの各画素の属性を示す画素情報、５は入力画像内
のテロップパターンを認識するパターン認識手段であ
る。

【００１５】次に動作を図２から図６までを用いて説明
する。図２はこの発明の処理フロー図、図３は入力画像
の例、図４は標準パターンの例、図５は画素情報の例で
ある。図６は入力画像の他の例であり、６は情景中に存
在する物体である。

【００１６】まず画像入力手段１が画像を入力して（ス
テップＳ１）入力画像とする。本実施の形態では、入力
画像は各画素値が０から２５５までの値をとるグレース
ケール画像であり、白い画素ほど大きな画素値になるも
のとする。図３は入力画像の例であり、カメラで撮像さ
れた情景の中に「あと１分」というテロップ文字が背景
付きで表示されている。本実施の形態では、図３に含ま
れるテロップ文字の中の「１」を認識する例で説明す
る。

【００１７】パターン認識手段５は、入力画像に対して
認識辞書２を参照し画素毎にその属性に基づいた相違度
を算出する（ステップＳ２）。認識辞書２には、認識対
象となるテロップパターンそのものである標準パターン
３と、標準パターン３の各画素の属性を表わす画素情報
４があらかじめ格納されている。本実施の形態では、画
素情報４は、標準パターンの各画素がパターン全体の中
で黒い方に属するか白い方に属するかを表わす情報と
し、黒い方を画素属性０、白い方を画素属性１とした例
で説明する。

【００１８】このような画素情報は、例えば電子情報通
信学会論文誌 Vol．J63-D NO.4 pp.349-356の「判別
および最小２乗基準に基づく自動しきい値選定法」に記
載の２値化処理を標準パターンに適用することで自動的
に作成できる。

【００１９】図４は標準パターン３の例（拡大図）であ
り、入力画像と同じく各画素の値が０から２５５までの
範囲をとる。図５は画素情報４の例（拡大図）であり、
属性０の画素の領域を黒で、属性１の画素の領域を白で
表現したものである。

【００２０】ステップＳ２における相違度算出では、パ
ターン認識手段５は、下記の式２に従って、画素情報４
で指定される画素属性別にそれぞれの相違度を算出す
る。なお、本実施の形態では、入力画像との照合基準位
置（式２における（u, v））はあらかじめ与えられてお
り、この領域の相違度を算出するものとする。

【００２１】

【数２】

【００２２】その後パターン認識手段５は、各相違度に
ついて下記の式３が成立するか判定し（ステップS
３）、全相違度について式３が成立した場合、対応する
テロップパターン「１」が表示されているものと判断す
る。

【００２３】D（ｉ）＜ ＴＨ（ｉ） … （式３） ただし、Ｄ（ｉ）は画素属性ｉの相違度、ＴＨ（ｉ）は
画素属性ｉ用の閾値である。

【００２４】ここで、例えば図６に示す入力画像のよう
に、テロップパターンの多くの画素とほぼ同じ画素値と
なる物体６が情景中に存在する場合、従来のように照合
対象の各画素を同等に扱うと誤認識するが、この場合は
値の近い画素が標準パターンにおける黒い領域に限られ
るため、本実施の形態によれば、画素種別０の相違度は
極めて小さくなるものの画素種別１の相違度が大きくな
って式３を満足せず、誤認識を回避できる。

【００２５】本実施の形態では、以上の工程を経ること
で、認識対象のテロップパターンと値の近い画素が情景
中に多く存在する場合でも、誤認識を回避しテロップパ
ターンを正しく認識できる。特に画素属性を標準パター
ンの各画素の画素値に基づいて定めておくことで、コン
トラストの比較的大きなテロップパターンに対する改善
効果が大きい。

【００２６】なお、本実施の形態では、入力画像との照
合基準位置をあらかじめ与えておくものとしたが、これ
を与えず、従来例と同様に照合基準位置をずらしながら
相違度算出を繰り返すようにしても良い。また画素属性
を画素値に基づいた２通りとしたが、これはより細かく
分け、３通り以上としても良い。

【００２７】実施の形態２．以下、この発明の実施の形
態２を図について説明する。概略構成図は実施の形態１
と同様に図１である。次に動作を図により説明する。本
実施の形態の処理フローは実施の形態１と同様に図２で
ある。ここでは図２及び図７〜１０を用いて動作を説明
する。図７は入力画像の例、図８は標準パターンの例、
図９は画素情報の例である。また図１０は別の入力画像
の例であり、７は情景中に存在する白い物体である。

【００２８】まず、実施の形態１と同様の手順で、画像
入力手段１が画像を入力する（ステップＳ１）。図７は
入力画像の例であり、カメラで撮像された情景の中に
「あと１分」というテロップ文字が表示されているが、
これは実施の形態１で認識対象とした背景付きのテロッ
プ文字とは異なり、情景中に白い文字線（単一画素値の
文字線）だけが表示されたパターンである。本実施の形
態では、図７に含まれるテロップ文字の中の「１」を認
識する例で説明する。

【００２９】入力画像に対してパターン認識手段５は、
実施の形態１と同様に式２に従って画素毎の属性に基づ
いた相違度を算出する（ステップＳ２）。本実施の形態
では、標準パターン３はテロップパターンである文字線
の画素値を格納したパターンとし、テロップでない画素
には最も近い文字線画素（文字線を構成する画素）の値
を設定しておくものとする。また画素情報４は、標準パ
ターン３の各画素がテロップパターンの構成画素である
か否かを表わす情報とし、テロップパターンでなければ
画素属性０、テロップパターンなら画素属性１とした例
で説明する。

【００３０】図８は標準パターン３の例（拡大図）であ
り、入力画像と同じく各画素の値が０から２５５までの
範囲をとる。これは上記説明の通り、文字線画素の値を
全面に反映させたパターンであるため、全面白っぽいパ
ターンとなっている。また図９は画素情報４の例（拡大
図）であり、属性０の画素の領域を黒で、属性１の画素
の領域を白で表現したものである。

【００３１】その後パターン認識手段５は、各相違度に
ついて下記の式４と式５が成立するか判定し（ステップ
S３）、両者が成立した場合、対応するテロップパター
ン「１」が表示されているものと判断する。

【００３２】D（０）＞ ＴＨ（０） … （式４） D（１）＜ ＴＨ（１） … （式５） ただし、Ｄ（ｉ）は画素属性ｉの相違度、ＴＨ（ｉ）は
画素属性ｉ用の閾値である。

【００３３】ここで式４は、文字線画素でない画素（画
素属性０）の値がテロップパターンの文字線画素の画素
値と一定以上差があることを意味し、また式５は、文字
線画素（画素属性１）の値が標準パターン３における文
字線画素の値と差の小さいことを意味している。このた
め、例えば図１０のように、入力画像中に文字線の画素
値に等しい白い物体７が写っている場合でも、式５は成
立しても式４が成立せず、誤認識を回避できる。

【００３４】この実施の形態では、以上の工程を経るこ
とで、テロップパターンが単一画素値で構成され、コン
トラストのない場合でも、誤認識を回避しテロップパタ
ーンを正しく認識できる。

【００３５】実施の形態３．以下、この発明の実施の形
態３を図について説明する。実施の形態１と同様に概略
構成図は図１である。次に動作を図により説明する。本
実施の形態の処理フローは実施の形態１と同様に図２で
ある。ここでは図２と図１１〜１３を用いて動作を説明
する。図１１は入力画像の例、図１２は標準パターンの
例、図１３は画素情報の例である。

【００３６】まず、実施の形態１と同様の手順で、画像
入力手段１が画像を入力する（ステップＳ１）。図１１
が入力画像の例であり、カメラで撮像された情景の中に
「あと１分」というテロップ文字が表示されているが、
これは実施の形態１で認識対象とした背景付きのテロッ
プ文字とは異なり、情景中に白い文字線が黒い影付きで
（影付きフォントで）表示されたパターンである。本実
施の形態では、図１１に含まれるテロップ文字の中の
「１」を認識する例で説明する。

【００３７】入力画像に対してパターン認識手段５は、
実施の形態１の式２に従って画素毎の属性に基づいた相
違度を算出する（ステップＳ２）。本実施の形態では、
標準パターン３はテロップ表示される文字線及び影の画
素値を格納したパターンを設定し、テロップでない画素
は任意の値としておく。

【００３８】また画素情報４としては、標準パターン３
の各画素がテロップパターンの構成画素であるか否か、
また構成画素ならば、テロップパターン全体の中で黒い
方に属すか白い方に属すかを表わす情報とし、テロップ
パターンの構成画素でなければ画素属性０、構成画素の
黒い方を画素属性１、白い方を画素属性２とした例で説
明する。図１２は標準パターン３の例（拡大図）であ
り、入力画像と同じく各画素の値が０から２５５までの
範囲をとる。

【００３９】また図１３は画素情報４の例（拡大図）で
あり、属性０の画素の領域を斜線で、属性１の画素の領
域を黒の塗りつぶしで、属性２の画素の領域を白の塗り
つぶしで表現したものである。

【００４０】また本実施の形態では、ステップＳ２の相
違度算出においてパターン認識手段５は、画素属性１と
画素属性２の相違度だけを算出し、画素属性０の画素に
ついては無視するものとする。

【００４１】その後パターン認識手段５は、画素属性１
と画素属性２の相違度について実施の形態１で示した式
３が成立するか判定し（ステップS３）、両者が成立し
た場合、対応するテロップパターン「１」が表示されて
いるものと判定する。実施の形態２ではテロップパター
ンでない画素の相違度も使用したが、図１１のようにコ
ントラストのあるテロップパターンを対象とする場合
は、むしろテロップパターンの対応画素だけを処理した
方が安定して認識できる。

【００４２】本実施の形態では、以上の工程を経ること
で、テロップパターンの面積が小さい場合でも安定して
認識することができる。

【００４３】実施の形態４．以下、この発明の実施の形
態４を図について説明する。概略構成図は図１４であ
る。図１４において、８は認識辞書２に格納された標準
パターン３の各画素に対応する重み情報である。次に動
作を図により説明する。本実施の形態の処理フローは図
１５である。ここでは図１５〜１９を用いて動作を説明
する。図１６は入力画像の例であり、本実施の形態で
は、本図に示すテロップ文字「あと２分」「あと３分」
の中の「２」及び「３」を認識する例で説明する。図１
７は標準パターンの例、図１８は画素情報の例、図１９
は重み情報の例である。

【００４４】本実施の形態では、標準パターン３はテロ
ップパターンそのものであり、また画素情報４は標準パ
ターン３の各画素がパターン全体の中で黒い方に属すか
白い方に属すかを表わす情報とし、黒い方を画素属性
０、白い方を画素属性１とする。さらに重み情報８は各
画素に対応して０から２５５までの値をとるものとす
る。

【００４５】図１７は標準パターン３の例（拡大図）で
あり、認識対象パターンである「２」と「３」の標準パ
ターンが存在する。また図１８は画素情報４の例（拡大
図）であり、属性０の画素の領域を黒で、属性１の画素
の領域を白で表現している。また図１９は重み情報８の
例（拡大図）であり、重みの大きい部分を白く、重みの
小さい部分を黒く表現している。この重み情報は認識対
象パターンの差分を基に作成したもので、パターンの違
いを強調することを目的として設定した例である。

【００４６】まず、実施の形態１と同様の手順で、画像
入力手段１が画像を入力し（ステップＴ１）、入力画像
に対してパターン認識手段５が画素属性毎の相違度を算
出する（ステップＴ２）。さらにパターン認識手段５
は、重み情報８も参照し、下記の式６により重み付き相
違度を算出する（ステップＴ３）。

【００４７】

【数３】

【００４８】その後パターン認識手段５は、重み付き相
違度が最も小さいパターン（「２」または「３」のどち
らか）を求め、当該パターンに対応した画素属性０と画
素属性１の相違度が実施の形態１で示した式３を満足す
るか、さらに重み付き相違度も下記の式７を満たすかど
うか判定し（ステップＴ４）、この全ての式を満足する
場合に当該パターンが入力画像中に存在するものと判断
する。

【００４９】 ＤＷ（２）−DＷ（１）＞ ＴＨＷ … （式７） ただし、ＤＷ（１）は最も小さい重み付き相違度、ＤＷ
（２）は２番目に小さい重み付き相違度、ＴＨＷは重み
付き相違度用の閾値である。

【００５０】この実施の形態では、以上の工程を経るこ
とで、認識対象のテロップパターンに形の類似したもの
が複数ある場合でも安定して認識することができる。な
お本実施の形態では、重み情報の値を０から２５５まで
の値としたが、これはもっと狭い範囲の値、あるいはも
っと広い範囲の値でも良く、また小数でも良い。また重
み情報は標準パターンの差分で作成したものを用いた
が、これはパターンとして特徴的な領域、例えば黒い部
分と白い部分の境界領域を強調するような重み情報とし
ても良い。

【００５１】実施の形態５．以下、この発明の実施の形
態５を図について説明する。概略構成図は実施の形態４
と同様に図１４である。次に動作を図により説明する。
本実施の形態の処理フローは実施の形態４と同様に図１
５である。ここでは図１５と図２０〜２１を用いて動作
を説明する。図２０は入力画像の例であり、本実施の形
態では、本図に示すテロップ文字「あと２分」「あと３
分」の中の「２」及び「３」を認識する例で説明する。
このテロップ文字は実施の形態２での入力画像例と同様
に、背景付きのテロップパターンではなく、情景中に白
い文字線（単一画素値の文字線）だけが表示されたパタ
ーンである。また図２１は重み情報の例である。

【００５２】本実施の形態では、標準パターン３は実施
の形態２と同様に、テロップパターンである文字線の画
素値を格納したパターンとし、また画素情報４もテロッ
プパターンであるか否かを表わす情報（テロップパター
ンでなければ画素属性０、テロップパターンなら画素属
性１）とする（共に図示しない）。また重み情報８は、
各画素に対応して−１２８から１２７までの値をとるも
のとする。

【００５３】図２１は重み情報８の例（拡大図）であ
り、正の重み値の部分を白く、負の重み値の部分を黒く
表現しており、斜線部は重み０の部分を示す。この重み
情報は認識対象パターンの差分から画素属性を考慮して
作成したもので、背景付きでないテロップパターンの違
いを強調することを目的として設定した例である。

【００５４】まず、実施の形態２と同様の手順で、画像
入力手段１が画像を入力し（ステップＴ１）、入力画像
に対してパターン認識手段５が画素属性毎の相違度を算
出する（ステップＴ２）。さらにパターン認識手段５
は、実施の形態４と同様の手順で重み付き相違度を算出
する（ステップＴ３）。

【００５５】その後パターン認識手段５は、重み付き相
違度が最も小さいパターン（「２」または「３」のどち
らか）を求め、当該パターンに対応した画素属性０と画
素属性１の相違度が実施の形態２で示した式４と式５を
満足するか、さらに重み付き相違度も実施の形態５で示
した式７を満たすかどうか判定し（ステップＴ４）、こ
の全ての式を満足する場合に当該パターンが入力画像中
に存在するものと判断する。

【００５６】この実施の形態では、以上の工程を経るこ
とで、認識対象のテロップパターンが背景付きでなく、
かつ形の類似したものが複数ある場合でも安定して認識
することができる。なお本実施の形態では、重み情報の
値を−１２８から１２７までの値としたが、これはもっ
と狭い範囲や広い範囲の値でも良く、また小数でも良
い。

【００５７】なお、以上の実施の形態１〜５では、テロ
ップパターンとして文字パターンを対象としたが、これ
は絵やマークなど、文字でない任意のパターンを対象と
しても良い。また、入力画像や標準パターンを０から２
５５までの値をとるグレースケール画像としたが、これ
はより狭い範囲、あるいは広い範囲の値をとっても良
く、またカラー画像でも良い。

【００５８】

【発明の効果】以上のように、この発明に係わるテロッ
プパターン認識装置によれば、標準パターンと画素属性
を示す画素情報とを参照し、画素属性毎に相違度算出・
判定を行うことで、認識対象のテロップパターンと画素
値の近い画素が情景中に多く存在する場合でも誤認識を
回避でき、正しくテロップパターンを認識できる。

【００５９】また、この発明に係わるテロップパターン
認識装置によれば、標準パターンにおける各画素の画素
値に基づいて画素属性を定めておくことで、コントラス
トが大きめのテロップパターンを正しく認識できる。

【００６０】また、この発明に係わるテロップパターン
認識装置によれば、各画素がテロップパターンの構成画
素であるか否かを示す情報を画素情報とすることで、コ
ントラストのないテロップパターンも正しく認識でき
る。

【００６１】また、この発明に係わるテロップパターン
認識装置によれば、各画素がテロップパターンの構成画
素であるか否かを示すと同時に、テロップパターンの構
成画素の場合は、さらに標準パターンにおける各画素の
画素値に基づいて画素を分類した情報を画素情報とする
ことで、テロップパターンの面積が小さい場合でも安定
して認識することができる。

【００６２】また、この発明に係わるテロップパターン
認識装置によれば、重み情報も併用することで、認識対
象のテロップパターンに形の類似したものが複数ある場
合でも安定して認識することができる

【００６３】また、この発明に係わるテロップパターン
認識装置によれば、認識対象とするパターンとパターン
内の各画素の属性に基づいて作成した重み情報を使用す
ることで、認識対象のテロップパターンが背景付きでな
く、かつ形の類似したものが複数ある場合でも安定して
認識することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 この発明の実施の形態１を示す概略構成図で
ある。

【図２】 実施の形態１の処理フロー図である。

【図３】 実施の形態１における入力画像例の説明図で
ある。

【図４】 実施の形態１における標準パターン例の説明
図である。

【図５】 実施の形態１における画素情報例の説明図で
ある。

【図６】 実施の形態１における他の入力画像例の説明
図である。

【図７】 実施の形態２における入力画像例の説明図で
ある。

【図８】 実施の形態２における標準パターン例の説明
図である。

【図９】 実施の形態２における画素情報例の説明図で
ある。

【図１０】 実施の形態１における他の入力画像例の説
明図である。

【図１１】 実施の形態３における入力画像例の説明図
である。

【図１２】 実施の形態３における標準パターン例の説
明図である。

【図１３】 実施の形態３における画素情報例の説明図
である。

【図１４】 実施の形態４を示す概略構成図である。

【図１５】 実施の形態４の処理フロー図である。

【図１６】 実施の形態４における入力画像例の説明図
である。

【図１７】 実施の形態４における標準パターン例の説
明図である。

【図１８】 実施の形態４における画素情報例の説明図
である。

【図１９】 実施の形態４における重み情報例の説明図
である。

【図２０】 実施の形態５における入力画像例の説明図
である。

【図２１】 実施の形態５における重み情報例の説明図
である。

【図２２】 従来のテロップパターン認識装置を示すブ
ロック図である。

【符号の説明】

１：画像入力手段、２：認識辞書、３：標準パターン、
４：画素情報、５：パターン認識手段、６：情景中に存
在する物体、７：情景中に存在する白い物体、１００：
テンプレート格納手段、１０１：マッチング手段。

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像を入力する画像入力手段と、認識対
   象とする標準パターン並びに標準パターン内の各画素の
   属性を示す画素情報とを格納する認識辞書と、前記認識
   辞書を参照して入力画像中のテロップパターンを認識す
   るパターン認識手段とを備え、前記パターン認識手段は
   画素情報の属性値に基づいて標準パターンを複数の領域
   に分割し、各分割領域毎にマッチングを行って複数の相
   違度を算出して、当該複数の相違度により認識結果を決
   定することを特徴とするテロップパターン認識装置。
2. 【請求項２】 前記画素情報は、標準パターンにおける
   各画素の画素値に基づいて画素を分類した情報であるこ
   とを特徴とする請求項１のテロップパターン認識装置。
3. 【請求項３】 前記画素情報は、各画素がテロップパタ
   ーンの構成画素であるか否かを示す情報であることを特
   徴とする請求項１のテロップパターン認識装置。
4. 【請求項４】 前記画素情報は、各画素がテロップパタ
   ーンの構成画素であるか否かを示すと同時に、テロップ
   パターンの構成画素の場合は、さらに標準パターンにお
   ける各画素の画素値に基づいて画素を分類した情報を含
   むことを特徴とする請求項１のテロップパターン認識装
   置。
5. 【請求項５】 前記認識辞書は、標準パターンと画素情
   報に加えて標準パターンの各画素に対応する重み情報を
   格納し、前記パターン認識手段は前記重み情報により算
   出した重み付き相違度も用いて認識結果を決定すること
   を特徴とする請求項１〜４のテロップパターン認識装
   置。
6. 【請求項６】 前記重み情報は、認識対象とするパター
   ンとパターン内の各画素の属性に基づいて作成した情報
   であることを特徴とする請求項５のテロップパターン認
   識装置。