JP2002042057A

JP2002042057A - 読取装置、読取方法、区分装置、及び区分方法

Info

Publication number: JP2002042057A
Application number: JP2000220988A
Authority: JP
Inventors: Hiroshi Saito; 洋斉藤
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2000-07-21
Filing date: 2000-07-21
Publication date: 2002-02-08

Abstract

(57)【要約】【課題】誤認識を防止することが可能な読取装置、読取
方法、区分装置及び区分方法を提供すること。【解決手段】読取装置は、郵便物上に記載された宛名情
報を読み取る読取部１０と、類似した文字同士を対にし
たテーブルを記憶するメモリ部Ｍと、読取部１０により
読み取った文字列を１文字単位で識別して該当する文字
候補を出力するとともに、文字を識別した際にメモリ部
Ｍに記憶されたテーブルを参照して、識別した文字に類
似する文字が存在する場合には類似する文字を文字候補
として追加する市区郡名認識モジュール１７及び町名文
字認識モジュール１８と、これらモジュールから出力さ
れた文字候補を組み合わせて住所情報（第１カテゴリ情
報）を認識する住所認識モジュール１９と、認識された
住所情報に基づいて郵便番号情報（第２カテゴリ情報）
を補完する答編集モジュール２４とを備えている。

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、読取装置、読取
方法、区分装置、及び区分方法に係り、特に、郵便物な
どの紙葉類上に記載された特定文字情報を読み取る読取
装置、読取方法、区分装置、及び区分方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】紙葉類、例えば郵便物を宛名ごとに区分
する区分機は、郵便物上に記録された７桁の郵便番号情
報や住所情報などの特定文字情報を読み取る読取装置を
備えている。この読取装置は、読み取った郵便番号情報
や住所情報などの宛名情報に基づいて郵便物を区分すべ
き区分ブロックを識別する。

【０００３】このような読取装置では、まず、宛名情報
を読み取り、郵便番号情報を認識して、区分ブロックを
識別する。また、読取装置では、郵便番号情報を認識す
る際に、郵便番号の記載不備などにより７桁の郵便番号
情報を認識できなかった場合、「１つの市区郡に存在す
る郵便番号情報は少数に限定できる」ことを利用して、
読み取った宛名情報のうちの住所情報に基づいて、市区
郡情報を認識する。さらに、読取装置では、町名情報ま
で認識することによって、さらに郵便番号情報を絞り込
み、区分ブロックを識別する。

【０００４】住所情報に含まれる市区郡町村名を認識す
る場合、まず、１文字単位に切り出された文字パターン
と、文字辞書とのパターンマッチングを行い、１文字単
位の文字識別を行う。このとき、識別度の高い順に複数
の文字候補を識別結果として出力する。続いて、出力さ
れた複数の文字候補を組み合わせた単語をデータベース
に登録された市区郡町村名と照合し、市区郡町村名を認
識する。

【０００５】この市区郡町村名を登録したデータベース
は、基本的に郵便局側から提供される配達総合情報シス
テムから自動的に作成されるものであるが、人為的に市
区郡町村名を登録することも可能である。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】ところで、宛名の記載
には、複数の記載方法が存在する場合がある。例えば、
「竜ヶ崎」と「龍ヶ崎」、「緑ヶ丘」と「緑が丘」など
である。

【０００７】このような宛名の場合、文字識別を行った
際、「竜」と「龍」、「ヶ」と「が」は、それぞれ別の
文字であるため、文字候補の識別結果として出力されな
い。例えば、正式地名が「竜ヶ崎」であって、この地名
のみがデータベースに登録されている場合、郵便物上に
「龍ヶ崎」と記載されていると、「龍」の識別結果の文
字候補として「竜」が出力されないため、地名を正確に
認識することができない。これにより、正確に郵便番号
情報を補完することができないといった問題が生じる。

【０００８】認識度を向上するために、正式地名の他
に、考えられる文字の組み合わせによって構成される地
名の単語を人為的に追加登録することが必要となるが、
この登録には多大な労力が必要となる。

【０００９】この発明は、上述した問題点に鑑みなされ
たものであって、その目的は、人為的な負担を増大する
ことなく認識度を向上することが可能な読取装置、この
読取装置に適用される読取方法、区分装置、及びこの区
分装置に適用される区分方法を提供することにある。

【００１０】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決し目的を
達成するために、請求項１に記載の読取装置は、紙葉類
上の文字列を読み取る読取手段と、類似した文字同士を
まとめたテーブルを記憶する記憶手段と、前記読取手段
により読み取った文字列を１文字単位で識別して該当す
る文字候補を出力するとともに、文字を識別した際に前
記記憶手段に記憶されたテーブルを参照して、識別した
文字に類似する文字が存在する場合には類似する文字を
文字候補として追加する識別手段と、前記識別手段によ
り出力された文字候補を組み合わせて紙葉類上の第１カ
テゴリ情報を認識する認識手段と、前記認識手段により
認識された紙葉類上の第１カテゴリ情報に基づいて紙葉
類上の第２カテゴリ情報を補完する補完手段と、を備え
たことを特徴とする。

【００１１】請求項２に記載の読取装置は、紙葉類上の
文字列を読み取る読取手段と、類似した文字同士をまと
めたテーブルを記憶する記憶手段と、前記読取手段によ
り読み取った文字列を１文字単位で識別して該当する文
字候補を出力するとともに、文字を識別した際に前記記
憶手段に記憶されたテーブルを参照して、識別した文字
に類似する文字が存在する場合には類似する文字を文字
候補として追加する識別手段と、複数の第１カテゴリ情
報を記憶するデータベースと、前記データベースを参照
して前記識別手段により出力された文字候補を組み合わ
せた単語から紙葉類上の第１カテゴリ情報を認識する認
識手段と、前記認識手段により認識された紙葉類上の第
１カテゴリ情報に基づいて紙葉類上の第２カテゴリ情報
を補完する補完手段と、を備えたことを特徴とする。

【００１２】請求項３に記載の読取装置は、紙葉類上の
文字列を読み取る読取手段と、類似した文字同士をまと
めたテーブルを記憶する記憶手段と、前記読取手段によ
り読み取った文字列を１文字単位で識別して該当する文
字候補を出力するとともに、文字を識別した際に前記記
憶手段に記憶されたテーブルを参照して、識別した文字
に類似する文字が存在する場合には類似する文字を文字
候補として追加する識別手段と、複数の第１カテゴリ情
報を記憶するデータベースと、前記データベースを参照
して前記識別手段により出力された文字候補を組み合わ
せた単語を照合し、紙葉類上に該当する第１カテゴリ情
報を検出した場合には組み合わせた単語を第１カテゴリ
情報として認識するとともに、紙葉類上に該当する第１
カテゴリ情報を検出しなかった場合には前記識別手段に
より追加出力された類似する文字候補を組み合わせた単
語を照合して紙葉類上に該当する第１カテゴリ情報を認
識する認識手段と、前記認識手段により認識された紙葉
類上の第１カテゴリ情報に基づいて紙葉類上の第２カテ
ゴリ情報を補完する補完手段と、を備えたことを特徴と
する。

【００１３】請求項４に記載の読取装置は、紙葉類上の
文字列を読み取る読取手段と、類似した文字同士をまと
めたテーブルを記憶する記憶手段と、前記読取手段によ
り読み取った文字列を１文字単位で識別して該当する文
字候補を識別度が高い順に出力するとともに、文字を識
別した際に前記記憶手段に記憶されたテーブルを参照し
て、識別した文字に類似する文字が存在する場合には類
似する文字を相対的に高い識別度を有する文字候補とし
て追加する識別手段と、複数の第１カテゴリ情報を記憶
するデータベースと、前記データベースを参照して前記
識別手段により出力された文字候補を識別度の高い順に
組み合わせた単語から紙葉類上の第１カテゴリ情報を認
識する認識手段と、前記認識手段により認識された紙葉
類上の第１カテゴリ情報に基づいて紙葉類上の第２カテ
ゴリ情報を補完する補完手段と、を備えたことを特徴と
する。

【００１４】請求項５に記載の読取方法は、紙葉類上の
文字列を読み取り、読み取った文字列を１文字単位で識
別して該当する文字候補を出力し、類似した文字同士を
まとめたテーブルを参照して、識別した文字に類似する
文字が存在する場合には類似する文字を文字候補として
追加し、出力された文字候補を組み合わせて紙葉類上の
第１カテゴリ情報を認識し、認識された紙葉類上の第１
カテゴリ情報に基づいて紙葉類上の第２カテゴリ情報を
補完する、ことを特徴とする。

【００１５】請求項６に記載の読取方法は、紙葉類上の
文字列を読み取り、読み取った文字列を１文字単位で識
別して該当する文字候補を出力し、類似した文字同士を
まとめたテーブルを参照して、識別した文字に類似する
文字が存在する場合には類似する文字を文字候補として
追加し、複数の第１カテゴリ情報を記憶するデータベー
スを参照して出力された文字候補を組み合わせた単語か
ら紙葉類上の第１カテゴリ情報を認識し、認識された紙
葉類上の第１カテゴリ情報に基づいて紙葉類上の第２カ
テゴリ情報を補完する、ことを特徴とする。

【００１６】請求項９に記載の区分装置は、紙葉類上の
文字列を読み取る読取手段と、類似した文字同士をまと
めたテーブルを記憶する記憶手段と、前記読取手段によ
り読み取った文字列を１文字単位で識別して該当する文
字候補を出力するとともに、文字を識別した際に前記記
憶手段に記憶されたテーブルを参照して、識別した文字
に類似する文字が存在する場合には類似する文字を文字
候補として追加する識別手段と、前記識別手段により出
力された文字候補を組み合わせて紙葉類上の第１カテゴ
リ情報を認識する認識手段と、前記認識手段により認識
された紙葉類上の第１カテゴリ情報に基づいて紙葉類上
の第２カテゴリ情報を補完する補完手段と、前記第１カ
テゴリ情報と前記第２カテゴリ情報とに基づいて前記紙
葉類を区分する区分手段と、を備えたことを特徴とす
る。

【００１７】請求項１０に記載の区分装置は、紙葉類上
の文字列を読み取る読取手段と、類似した文字同士をま
とめたテーブルを記憶する記憶手段と、前記読取手段に
より読み取った文字列を１文字単位で識別して該当する
文字候補を出力するとともに、文字を識別した際に前記
記憶手段に記憶されたテーブルを参照して、識別した文
字に類似する文字が存在する場合には類似する文字を文
字候補として追加する識別手段と、複数の第１カテゴリ
情報を記憶するデータベースと、前記データベースを参
照して前記識別手段により出力された文字候補を組み合
わせた単語から紙葉類上の第１カテゴリ情報を認識する
認識手段と、前記認識手段により認識された紙葉類上の
第１カテゴリ情報に基づいて紙葉類上の第２カテゴリ情
報を補完する補完手段と、前記第１カテゴリ情報と前記
第２カテゴリ情報とに基づいて前記紙葉類を区分する区
分手段と、を備えたことを特徴とする。

【００１８】請求項１３に記載の区分方法は、紙葉類上
の文字列を読み取り、読み取った文字列を１文字単位で
識別して該当する文字候補を出力し、類似した文字同士
をまとめたテーブルを参照して、識別した文字に類似す
る文字が存在する場合には類似する文字を文字候補とし
て追加し、出力された文字候補を組み合わせて紙葉類上
の第１カテゴリ情報を認識し、認識された紙葉類上の第
１カテゴリ情報に基づいて紙葉類上の第２カテゴリ情報
を補完し、認識された第１カテゴリ情報と補完された前
記第２カテゴリ情報とに基づいて前記紙葉類を区分す
る、ことを特徴とする。

【００１９】請求項１４に記載の区分方法は、紙葉類上
の文字列を読み取り、読み取った文字列を１文字単位で
識別して該当する文字候補を出力し、類似した文字同士
をまとめたテーブルを参照して、識別した文字に類似す
る文字が存在する場合には類似する文字を文字候補とし
て追加し、複数の第１カテゴリ情報を記憶するデータベ
ースを参照して出力された文字候補を組み合わせた単語
から紙葉類上の第１カテゴリ情報を認識し、認識された
紙葉類上の第１カテゴリ情報に基づいて紙葉類上の第２
カテゴリ情報を補完し、認識された第１カテゴリ情報と
補完された前記第２カテゴリ情報とに基づいて前記紙葉
類を区分する、ことを特徴とする。

【００２０】

【発明の実施の形態】以下、この発明の読取装置、読取
方法、区分装置、及び区分方法の一実施の形態について
図面を参照して説明する。

【００２１】紙葉類、特に郵便物を宛名ごとに区分する
自動読取区分機１０１は、図９に示すように、供給装置
１０２、取出装置１０４、読取装置１０６などを備えて
いる。

【００２２】供給装置１０２は、複数の郵便物Ｓを同一
方向を向くように一端を揃えて立位で収容するとともに
これらの郵便物Ｓを所定の取出位置へ順次供給する。取
出装置１０４は、紙葉類Ｓの取出位置にて、供給部２か
ら供給された郵便物Ｓを主搬送路１０３に沿って一通づ
つ取出す。

【００２３】取出装置１０４にて取出された郵便物Ｓ
は、一定速度で走行する搬送ベルトを有する主搬送路１
０３を介して搬送される。主搬送路１０３上には、郵便
物Ｓに異物が含まれている場合にその異物を検知すると
ともに郵便物Ｓ自体の硬さを検知する異物・硬さ検知部
１０５が設けられている。異物・硬さ検知部１０５の搬
送方向下流側で主搬送路１０３から分岐された搬送路上
には、異物・硬さ検知部１０５の検知により機械処理が
不可能と判断された郵便物Ｓを排除する排除集積部１０
５ａが設けられている。

【００２４】異物・硬さ検知部１０５の搬送方向下流側
の主搬送路１０３上には、郵便物Ｓの宛先情報を読取る
ために光学的に走査して画像を読取る読取部１０６が設
けられている。この読取装置１０６は、郵便物上に記録
された７桁の郵便番号情報や住所情報などの特定文字情
報を読み取る。この読取装置は、読み取った郵便番号情
報や住所情報などの宛名情報に基づいて郵便物Ｓを区分
すべき区分ブロックを識別する。

【００２５】読取装置１０６の下流側の主搬送路１０３
の終端には、郵便物Ｓを所定の区分ポケット（区分先）
へ区分して集積する区分集積部１０７が接続されてい
る。区分集積部１０７の最終段には、排除（リジェク
ト）される郵便物Ｓを区分して集積する排除集積部１０
７ａが設けられている。

【００２６】区分集積部１０７は、複数の段および複数
の列に区画された複数の区分ポケット１０８を有してい
る。たとえば、８段２５列の２００個の区分ポケット１
０８、…により構成されている。各区分ポケット１０８
の上方には、各々区分ゲート（図示しない）が設けられ
ており、これらの区分ゲートを選択的に切換えることに
より郵便物Ｓが所定の区分ポケット８に区分される。こ
の区分は、本体制御部１１２にて指示される。

【００２７】図９において、区分集積部１０７に向う主
搬送路１０３の終端近くには、区分集積部１０７の各段
パス部１０９に対応した複数の切換ゲート１１０が設け
られ、各切換ゲート１１０を選択的に切換えることによ
り、主搬送路１０３が各段パス部１０９を通じて複数の
段のうちいずれかに選択的に接続されるようになってい
る。

【００２８】さらに、区分機１０１の図中左側前面に
は、係員による各種入力操作が成される操作パネル１１
１が設けられ、区分機１０１の図中右側には、装置全体
の区分動作を制御する主制御部（本体制御部）１１２が
設けられている。

【００２９】図９に示した読取装置１０６では、まず、
宛名情報を読み取り、郵便番号情報を認識して、区分ブ
ロックを識別する。また、読取装置１０６では、郵便番
号情報を認識する際に、郵便番号の記載不備などにより
７桁の郵便番号情報を認識できなかった場合、「１つの
市区郡に存在する郵便番号情報は少数に限定できる」こ
とを利用して、読み取った宛名情報に基づいて、市区郡
情報を認識する。さらに、読取装置１０６では、町名ま
で認識することによって、さらに郵便番号情報を絞り込
み、区分ブロックを識別する。

【００３０】図１に示すように、この読取装置１０６
は、読取手段として機能する読取部１０と、制御モジュ
ール１１とを備えている。

【００３１】読取部１０は、郵便物上における所定領域
に記録された特定文字情報を光学的に読み取る。この読
取部１０では、第１カテゴリ情報に対応した住所情報及
び第２カテゴリ情報に対応した郵便番号情報などの宛名
情報を読み取る。第１カテゴリ情報は、市区郡名に対応
した第１群情報、町村名に対応した第２群情報、及び、
街区情報を含んでいる。また、郵便番号情報は、市区群
名に対応した上３桁の郵便番号、町村名に対応した下４
桁の郵便番号を含んでいる。

【００３２】制御モジュール１１は、読取部１０で読み
取られた読取結果に対応する多値画像データに基づいて
郵便物を区分すべき区分ブロックを識別する。

【００３３】すなわち、この制御モジュール１１には、
宛名領域検知・行検切モジュール１２と、量子化モジュ
ール１３と、文字検切モジュール１４と、郵便番号検切
モジュール１５と、郵便番号認識モジュール１６と、識
別手段として機能する市区郡名認識モジュール１７と、
識別手段として機能する町名文字認識モジュール１８
と、認識手段として機能する住所認識モジュール１９
と、大口・集合住宅文字識別モジュール２０と、大口・
集合住宅単語識別モジュール２１と、街区検切モジュー
ル２２と、街区数字識別モジュール２３と、答編集モジ
ュール２４と、ポケット検索モジュール２５と、ＶＣＳ
補助情報作成モジュール２６と、読取結果ＣＲＴ表示コ
ントロールモジュール２７と、がそれぞれ接続されてい
る。

【００３４】宛名領域検知・行検切モジュール１２は、
読取部１０で読み取られた読取結果に対応する多値画像
データから宛名領域を検知して、行を切り出す。量子化
モジュール１３は、宛名領域検知・行検切モジュール１
２によって切り出された行の多値画像データを２値画像
データに変換する。文字検切モジュール１４は、量子化
モジュール１３で変換された１行単位の２値画像データ
を、１文字単位に切り出す。

【００３５】郵便番号検切モジュール１５は、郵便番号
識別用の文字検切を行い、７桁の郵便番号情報を１桁数
字単位に切り出す。郵便番号認識モジュール１６は、郵
便番号検切モジュール１５によって切り出された郵便番
号情報を認識する。

【００３６】郵便番号認識モジュール１６において、郵
便番号が認識できなかった場合には、宛名情報に含まれ
る住所情報おける市区郡町村名の認識を行って、対応す
る郵便番号を補完する。

【００３７】すなわち、市区郡名認識モジュール１７
は、文字検切モジュール１４によって切り出された文字
パターンと、文字辞書ＷＤとのパターンマッチングによ
り１文字単位の文字識別を行う。

【００３８】町名文字認識モジュール１８は、文字検切
モジュール１４によって切り出された文字パターンと、
文字辞書ＷＤとのパターンマッチングにより１文字単位
の文字識別を行う。

【００３９】住所認識モジュール１９は、市区郡名認識
モジュール１７によって識別された文字を組み合わせ、
市区郡町村名データベースＤＢに登録された市区郡名単
語と照合することで市区郡名を識別する。また、住所認
識モジュール１９は、町名文字認識モジュール１８によ
って識別された文字を組み合わせ、市区郡町村名データ
ベースＤＢに登録された町名単語と照合することで町名
を識別する。

【００４０】市区郡町村名データベースＤＢは、郵便局
側から提供される配達総合情報システムから自動的に作
成されるもので、基本的に町名の漢字とカタカナの文字
列が１種類ずつ登録されている。ただし、人為的に町名
単語を追加登録することも可能である。

【００４１】大口・集合住宅文字識別モジュール２０
は、町名以降に大口名や集合住宅名が記載された場合
に、文字検切モジュール１４によって切り出された文字
パターンと、文字辞書ＷＤとのパターンマッチングによ
り１文字単位の文字識別を行う。

【００４２】市区郡名認識モジュール１７、町名文字認
識モジュール１８、及び、大口・集合住宅文字識別モジ
ュール２０は、記憶手段として機能するメモリ部Ｍに接
続されている。

【００４３】このメモリ部Ｍには、図４に示すように、
類似した文字同士を、文字識別によって識別された識別
度１位の文字に対して追加する文字を対にしたテーブル
が記憶されている。例えば、このテーブルは、同音文字
同士や、新旧漢字同士などで構成されている。

【００４４】大口・集合住宅単語識別モジュール２１
は、大口・集合住宅文字識別モジュール２０によって識
別された文字を組み合わせ、市区郡町村名データベース
ＤＢに登録された大口・集合住宅名と照合することで大
口・集合住宅名を識別する。

【００４５】街区検切モジュール２２は、町名以降の街
区認識用の文字検切を行う。街区数字識別モジュール２
３は、街区検切モジュール２２によって得られた画像デ
ータに対し、１文字単位の文字識別を行う。

【００４６】答編集モジュール２４は、大口・集合住宅
文字識別モジュール２０、大口・集合住宅単語識別モジ
ュール２１、街区数字識別モジュール２３などを統括
し、書く識別結果の編集を行う。この答編集モジュール
２４は、市区郡町村名、大口・集合住宅名、街区数字な
どのすべての識別結果を組み合わせ、郵便番号情報の答
候補を作成する。すなわち、この答編集モジュール２４
は、郵便番号情報を認識できなかった場合に宛名情報に
基づいて郵便番号情報を補完する補完手段として機能す
る。

【００４７】ポケット検索モジュール２５は、答編集モ
ジュール２４によって作成された答候補に基づいて区分
すべきポケットを決定する。

【００４８】次に、この読取装置１０６の文字検切モジ
ュール１４によって切り出された文字パターンと、文字
辞書ＷＤとのパターンマッチングによる通常の文字識別
について説明する。

【００４９】市区郡名認識モジュール１７、町名文字認
識モジュール１８、及び、大口・集合住宅文字識別モジ
ュール２０における文字識別は、例えば、複合類似度法
を用いて行われる。すなわち、これらのモジュール１
７，１８，２０は、図２に示すように、文字画像データ
に基づく文字パターンと、文字辞書ＷＤにおける文字デ
ータとを照合し、文字識別結果を識別度の高い順に順位
付けする。

【００５０】市区郡名認識モジュール１７及び町名文字
認識モジュール１８は、文字識別結果を識別度の高い順
に複数の文字候補を住所認識モジュール１９に出力す
る。また、大口・集合住宅文字識別モジュール２０は、
同様に、文字識別結果を識別度の高い順に複数の文字候
補を大口・集合住宅単語識別モジュール２１に出力す
る。

【００５１】例えば、図２に示すように、読み取った画
像データが「東」である場合、文字辞書ＷＤと照合した
結果、文字識別結果として、識別度１位として「東」、
識別度２位として「京」…といったように複数の文字候
補が識別度の高い順に出力される。

【００５２】次に、市区郡名認識モジュール１７、町名
文字認識モジュール１８、大口・集合住宅文字識別モジ
ュール２０によって出力された文字識別結果に基づいた
市区郡町村名、大口名、及び集合住宅名の通常の認識に
ついて説明する。

【００５３】図３に示すように、住所認識モジュール１
９は、市区郡名認識モジュール１７及び町名文字認識モ
ジュール１８から出力された文字識別結果の組み合わせ
と、市区郡町村名データベースＤＢ内の市区郡町村名デ
ータとを照合し、市区群町村名を認識する。すなわち、
文字識別結果として、出力された識別度の高い文字を組
み合わせた単語は、市区郡町村名データベースＤＢ内の
市区郡町村名データと照合され、照合結果に基づいて市
区郡町村名として認識される。

【００５４】例えば、図３に示すように、１文字目の文
字識別結果は、識別度１位が「柳」であり、識別度２位
が「堀」であって、２文字目の文字識別結果は、識別度
１位が「町」であり、識別度２位が「神」であった場
合、住所認識モジュール１９は、まず、１文字目及び２
文字目の識別度１位の文字同士を組み合わせ、「柳町」
といった町名を作成する。そして、住所認識モジュール
１９は、作成した町名「柳町」と、市区郡町村名データ
ベースＤＢに記憶された市区郡町村名データと照合す
る。そして、住所認識モジュール１９は、作成した町名
と一致する市区郡町村名を検知した場合に、作成した町
名を認識結果として答編集モジュール２４に出力する。

【００５５】住所認識モジュール１９は、作成した町名
と一致する市区郡町村名を検知しなかった場合には、識
別度１位と識別度２位とを組み合わせ、同様に市区郡町
村名データベースＤＢ内のデータと照合する。

【００５６】大口・集合住宅単語識別モジュール２１
も、同様に、市区郡名認識モジュール１７及び町名文字
認識モジュール１８から出力された文字識別結果の組み
合わせと、市区郡町村名データベースＤＢ内の市区郡町
村名データとを照合し、市区群町村名を認識し、認識結
果を答編集モジュール２４に出力する。

【００５７】次に、市区郡町村名の認識度を向上するた
めの特殊な文字に対する文字識別方法について説明す
る。この方法は、住所情報として記載方法に複数の可能
性が考えられる地名の認識に際して有効なものである。
記載方法に複数の可能性が考えられる地名の例として、
「龍ヶ崎市」を例に説明する。

【００５８】正式名称は、「龍ヶ崎」であるが、他の記
載方法としては、「竜ヶ崎」や「竜が崎」などが考えら
れる。市区郡町村名データベースＤＢには、正式名称の
「龍ヶ崎」のみが登録されているものとする。また、メ
モリ部Ｍに記憶されたテーブルには、図４に示すよう
に、類似する文字として、識別度１位として識別した文
字「龍」に対して同音の「竜」の文字を対応させてい
る。

【００５９】このような場合、市区郡名認識モジュール
１７や町名文字認識モジュール１８などにおいて、文字
検切モジュール１４によって切り出された文字パターン
と、文字辞書ＷＤとのパターンマッチングによる文字識
別を行う。すなわち、これらのモジュール１７，１８
は、図５に示すように、文字画像データに基づく文字パ
ターンと、文字辞書ＷＤにおける文字データとを照合
し、文字識別結果を識別度の高い順に順位付けする。

【００６０】市区郡名認識モジュール１７及び町名文字
認識モジュール１８は、文字識別結果を識別度の高い順
に複数の文字候補を住所認識モジュール１９に出力す
る。このとき、メモリ部Ｍのテーブルを参照して、識別
度１位に識別された文字候補が存在するか否かを判断す
る。

【００６１】識別度１位に識別された文字候補がテーブ
ル内の識別した文字に該当する場合には、対応する追加
する文字を相対的に高い識別度、例えば識別度２位を付
与して文字候補に追加する。

【００６２】識別度１位に識別された文字候補がテーブ
ル内の識別した文字に該当しない場合には、文字候補は
追加しない。

【００６３】例えば、郵便物上の住所情報として、「竜
が崎」と記載されているものとする。図５に示すよう
に、読み取った画像データが「竜」である場合、文字辞
書ＷＤと照合した結果、文字識別結果として、文字
「竜」を識別度１位の文字候補とする。そして、この識
別した文字「竜」がメモリ部Ｍの図４に示したようなテ
ーブルに存在するか否かを判断する。文字「竜」は、テ
ーブルに存在し、追加する文字として「龍」が登録され
ているため、文字「龍」を識別度２位の文字候補として
追加する。さらに、通常の文字識別によって識別された
識別度３位の文字候補として「市」…といったように識
別度の高い順に複数の文字候補が挙げられる。これらの
複数の文字候補は、住所認識モジュール１９に出力され
る。

【００６４】次に、市区郡町村名の認識度を向上するた
めの特殊な文字を含む市区郡町村名の認識方法について
説明する。

【００６５】図６に示すように、住所認識モジュール１
９は、市区郡名認識モジュール１７及び町名文字認識モ
ジュール１８から出力された文字識別結果の組み合わせ
と、市区郡町村名データベースＤＢ内の市区郡町村名デ
ータとを照合し、市区群町村名を認識する。すなわち、
文字識別結果として、出力された識別度の高い文字を組
み合わせた単語は、市区郡町村名データベースＤＢ内の
市区郡町村名データと照合され、照合結果に基づいて市
区郡町村名として認識される。

【００６６】例えば、図６に示すように、１文字目の文
字識別結果は、識別度１位が「竜」であり、識別度２位
が「龍」であって、２文字目の文字識別結果は、識別度
１位が「が」であり、識別度２位が「ヶ」であって、３
文字目の文字識別結果は、識別度１位が「崎」であり、
識別度２位が「町」であった場合、住所認識モジュール
１９は、まず、１文字目、２文字目、及び３文字目の識
別度１位の文字同士を組み合わせ、「竜が崎」といった
地名を作成する。

【００６７】そして、住所認識モジュール１９は、作成
した地名「竜が崎」と、市区郡町村名データベースＤＢ
に記憶された市区郡町村名データと照合する。そして、
住所認識モジュール１９は、作成した地名と一致する市
区郡町村名を検知した場合に、作成した地名を認識結果
として答編集モジュール２４に出力する。

【００６８】住所認識モジュール１９は、作成した地名
と一致する市区郡町村名を検知しなかった場合には、そ
れぞれの文字について、順に、識別度１位と識別度２位
とを組み合わせ、同様に市区郡町村名データベースＤＢ
内のデータと照合する。

【００６９】図６に示した例では、１文字目は識別度２
位の文字「龍」、２文字目は識別度２位の文字「ヶ」、
３文字目は識別度１位の文字「崎」を組み合わせた場
合、市区郡町村名データベースＤＢに記憶された市区郡
町村名データと一致し、「龍ヶ崎」といった地名を認識
結果として答編集モジュール２４に出力する。

【００７０】次に、この読取装置１０６における郵便物
の区分ブロックの識別処理について、図７に示したフロ
ーチャートに基づいて説明する。

【００７１】すなわち、図７に示すように、まず、郵便
番号検切モジュール１５により、７桁の郵便番号情報を
１桁数字単位に検切する（ＳＴ１１）。すなわち、読取
部１０では、郵便物上の郵便番号情報及び住所情報を含
む宛名情報を読み取り、対応した多値画像データを制御
モジュール１１に出力する。宛名領域検知・行検切モジ
ュール１２では、制御モジュール１１に入力された多値
画像データから宛名領域を検知して、行を切り出す。量
子化モジュール１３では、切り出された行の多値画像デ
ータを２値画像データに変換する。文字検切モジュール
１４では、変換された１行単位の２値画像データを１文
字単位に切り出す。郵便番号検切モジュール１５では、
これら宛名情報のうち、郵便番号情報としての７桁の数
字を検切する。

【００７２】続いて、郵便番号認識モジュール１６によ
り、検切された７桁の郵便番号情報を１桁数字単位に認
識する（ＳＴ１２）。この郵便番号認識モジュール１６
による７桁すべての郵便番号情報がすべて認識された場
合（ＳＴ１３、Ｙ）、認識した７桁の郵便番号情報に基
づいて区分ポケットを決定し（ＳＴ１８）、郵便物の区
分ブロック識別処理を終了する。

【００７３】郵便番号認識モジュール１６による郵便番
号情報の認識が不完全であって、区分ポケットを決定す
ることができない場合（ＳＴ１３、Ｎ）、宛名情報に含
まれる住所情報の認識に基づいた区分ブロック識別処理
を実行する。

【００７４】すなわち、まず、市区郡名認識モジュール
１７により、文字検切モジュール１４によって切り出さ
れた文字パターンと、文字辞書ＷＤとのパターンマッチ
ングにより１文字単位の文字識別を行う（ＳＴ１４）。
同様に、町名文字認識モジュール１８により、文字検切
モジュール１４によって切り出された文字パターンと、
文字辞書ＷＤとのパターンマッチングにより１文字単位
の文字識別を行う。また、町名以降に大口名や集合住宅
名が記載されている場合には、同様に、大口・集合住宅
文字識別モジュール２０により、文字検切モジュール１
４によって切り出された文字パターンと、文字辞書ＷＤ
とのパターンマッチングにより１文字単位の文字識別を
行う。

【００７５】このとき、図８に示すように、まず、市区
郡名認識モジュール１７や町名文字認識モジュール１８
などにおいては、パターンマッチングによる文字識別の
結果、識別度１位に識別された文字候補について、メモ
リ部Ｍのテーブルを参照して、照合する（ＳＴ２１）。

【００７６】そして、市区郡名認識モジュール１７及び
町名文字認識モジュール１８は、テーブルに識別度１位
に識別された文字候補が存在するか否かを判断する（Ｓ
Ｔ２２）。

【００７７】識別度１位に識別された文字候補がテーブ
ル内の識別した文字に該当する場合には（ＳＴ２２、
Ｙ）、対応する追加する文字を相対的に高い識別度、例
えば識別度２位を付与して文字候補に追加する（ＳＴ２
３）。このとき、パターンマッチングによる文字識別の
結果、識別度２位以下の文字候補は、それぞれ３位以下
に順位を降格される。

【００７８】そして、市区郡名認識モジュール１７及び
町名文字認識モジュール１８は、文字識別結果を識別度
の高い順に複数の文字候補を住所認識モジュール１９に
出力する（ＳＴ２４）。

【００７９】一方、識別度１位に識別された文字候補が
テーブル内の識別した文字に該当しない場合には（ＳＴ
２２、Ｎ）、市区郡名認識モジュール１７及び町名文字
認識モジュール１８は、文字候補を追加することなく、
文字識別結果を識別度の高い順に複数の文字候補を住所
認識モジュール１９に出力する（ＳＴ２４）。

【００８０】続いて、図７に示すように、住所認識モジ
ュール１９により、市区郡名認識モジュール１７及び町
名文字認識モジュール１８によって識別された文字を組
み合わせ、市区郡町村名データベースＤＢに登録された
市区郡町村名単語と照合することで市区郡町村名を認識
する（ＳＴ１５）。

【００８１】すなわち、住所認識モジュール１９は、市
区郡名認識モジュール１７及び町名文字認識モジュール
１８から出力された複数の文字候補をそれぞれの識別度
の高い順に組み合わせた単語を作成し、市区郡町村名デ
ータベースＤＢに登録された市区郡町村名単語と照合す
る。作成した単語がデータベースＤＢと一致する場合に
は、作成した単語を市区郡町村名として認識する。

【００８２】また、町名以降に大口名や集合住宅名が記
載されている場合には、同様に、大口・集合住宅単語識
別モジュール２１により、大口・集合住宅文字識別モジ
ュール２０によって識別された文字を組み合わせ、大口
・集合住宅名を認識する。

【００８３】住所認識モジュール１９及び大口・集合住
宅単語認識モジュール２１は、それぞれ認識した市区郡
町村名及び大口・集合住宅名を答編集モジュール２４に
出力する。

【００８４】続いて、答編集モジュール２４により、入
力された市区郡町村名及び大口・集合住宅名に基づいて
該当する郵便番号情報の答候補を作成する。答編集モジ
ュール２４により、該当する郵便番号情報を導き出せな
い場合には（ＳＴ１６、Ｎ）、区分ブロック識別処理を
中止し、郵便物をリジェクトする（ＳＴ１９）。

【００８５】答編集モジュール２４により、該当する郵
便番号情報の答候補を作成した場合には（ＳＴ１６、
Ｙ）、答編集モジュール２４は、該当する郵便番号情報
を出力する（ＳＴ１７）。郵便物には、この該当する郵
便番号情報に対応したバーコードを添付する。

【００８６】そして、出力した郵便番号情報に基づいて
区分ポケットを決定し（ＳＴ１８）、郵便物の区分ブロ
ック識別処理を終了する。

【００８７】上述したように、この発明の読取装置によ
れば、紙葉類、特に郵便物を宛名情報に基づいて区分す
る場合、まず、宛名情報に含まれる郵便番号情報に基づ
いて区分ブロックを識別する。郵便番号情報を認識でき
ない場合、宛名情報に含まれる住所情報に基づいて区分
ブロックを識別する。

【００８８】住所情報に基づいた区分ブロックの識別処
理は、市区郡町村名を認識することによって該当する郵
便番号情報を補完することによって行われる。このと
き、記載方法に複数の可能性が考えられる住所情報を認
識した場合、市区郡町村名を誤認識して、誤った郵便番
号情報を補完してしまうおそれがある。

【００８９】このため、この読取装置は、予め類似した
文字同士を対にしたテーブルを記憶したメモリ部を備え
ている。そして、この読取装置では、住所情報を１文字
単位で文字識別する際、それぞれ識別度１位に識別され
た文字候補についてテーブルと照合し、該当する場合に
は、類似する文字も識別度の比較的高い文字候補として
追加する。そして、これらの文字を識別度の高い順に組
み合わせた単語について、市区郡町村名データベースの
情報と照合し、市区郡町村名を認識する。

【００９０】これにより、市区郡町村名の認識度を向上
することが可能となる。また、認識度の高い市区郡町村
名に基づいて郵便番号情報を出力するため、誤認識に基
づいた誤った郵便番号情報の補完を防止することがで
き、郵便物の区分率を向上することが可能となる。

【００９１】

【発明の効果】以上説明したように、この発明によれ
ば、誤認識を防止することが可能な読取装置、この読取
装置に適用される読取方法、区分装置、及びこの区分装
置に適用される区分方法を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】図１は、この発明の一実施の形態に係る読取装
置の構成を概略的に示すブロック図である。

【図２】図２は、図１に示した読取装置における文字識
別方法を説明するための図である。

【図３】図３は、図１に示した読取装置における市区郡
町村名などの認識方法を説明するための図である。

【図４】図４は、図１に示した読取装置に適用される類
似した文字同士を対にしたテーブルの一例を示す図であ
る。

【図５】図５は、図１に示した読取装置における特殊な
文字に対する文字識別方法を説明するための図である。

【図６】図６は、図１に示した読取装置における特殊な
文字を含む市区郡町村名などの認識方法を説明するため
の図である。

【図７】図７は、図１に示した読取装置に適用される郵
便物の区分ブロックの識別処理を説明するためのフロー
チャートである。

【図８】図８は、図７に示したフローチャートのうち、
ステップＳＴ１４における文字識別方法を説明するため
のフローチャートである。

【図９】図９は、この発明の一実施の形態に係る自動読
取区分機の構成を概略的に示す図である。

【符号の説明】

１０１…自動読取区分機１０２…供給装置１０４…取出装置１０６…読取装置１０…読取部１１…制御モジュール１７…市区郡名認識モジュール１８…町名文字認識モジュール１９…住所認識モジュール２４…答編集モジュールＷＤ…文字辞書ＤＢ…市区郡町村名データベースＭ…メモリ部

フロントページの続きＦターム(参考） 3F079 AA01 BA05 CA02 CA03 CA44 CB08 CB25 CB29 CB33 CB35 CC05 CC13 5B049 AA06 BB33 CC22 DD02 DD05 EE01 EE07 EE08 FF03 FF09 5B064 AA04 AB16 BA01 DA13 DA15 EA19

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】紙葉類上の文字列を読み取る読取手段と、類似した文字同士をまとめたテーブルを記憶する記憶手
段と、前記読取手段により読み取った文字列を１文字単位で識
別して該当する文字候補を出力するとともに、文字を識
別した際に前記記憶手段に記憶されたテーブルを参照し
て、識別した文字に類似する文字が存在する場合には類
似する文字を文字候補として追加する識別手段と、前記識別手段により出力された文字候補を組み合わせて
紙葉類上の第１カテゴリ情報を認識する認識手段と、前記認識手段により認識された紙葉類上の第１カテゴリ
情報に基づいて紙葉類上の第２カテゴリ情報を補完する
補完手段と、を備えたことを特徴とする読取装置。
【請求項２】紙葉類上の文字列を読み取る読取手段と、類似した文字同士をまとめたテーブルを記憶する記憶手
段と、前記読取手段により読み取った文字列を１文字単位で識
別して該当する文字候補を出力するとともに、文字を識
別した際に前記記憶手段に記憶されたテーブルを参照し
て、識別した文字に類似する文字が存在する場合には類
似する文字を文字候補として追加する識別手段と、複数の第１カテゴリ情報を記憶するデータベースと、前記データベースを参照して前記識別手段により出力さ
れた文字候補を組み合わせた単語から紙葉類上の第１カ
テゴリ情報を認識する認識手段と、前記認識手段により認識された紙葉類上の第１カテゴリ
情報に基づいて紙葉類上の第２カテゴリ情報を補完する
補完手段と、を備えたことを特徴とする読取装置。
【請求項３】紙葉類上の文字列を読み取る読取手段と、類似した文字同士をまとめたテーブルを記憶する記憶手
段と、前記読取手段により読み取った文字列を１文字単位で識
別して該当する文字候補を出力するとともに、文字を識
別した際に前記記憶手段に記憶されたテーブルを参照し
て、識別した文字に類似する文字が存在する場合には類
似する文字を文字候補として追加する識別手段と、複数の第１カテゴリ情報を記憶するデータベースと、前記データベースを参照して前記識別手段により出力さ
れた文字候補を組み合わせた単語を照合し、紙葉類上に
該当する第１カテゴリ情報を検出した場合には組み合わ
せた単語を第１カテゴリ情報として認識するとともに、
紙葉類上に該当する第１カテゴリ情報を検出しなかった
場合には前記識別手段により追加出力された類似する文
字候補を組み合わせた単語を照合して紙葉類上に該当す
る第１カテゴリ情報を認識する認識手段と、前記認識手段により認識された紙葉類上の第１カテゴリ
情報に基づいて紙葉類上の第２カテゴリ情報を補完する
補完手段と、を備えたことを特徴とする読取装置。
【請求項４】紙葉類上の文字列を読み取る読取手段と、類似した文字同士をまとめたテーブルを記憶する記憶手
段と、前記読取手段により読み取った文字列を１文字単位で識
別して該当する文字候補を識別度が高い順に出力すると
ともに、文字を識別した際に前記記憶手段に記憶された
テーブルを参照して、識別した文字に類似する文字が存
在する場合には類似する文字を相対的に高い識別度を有
する文字候補として追加する識別手段と、複数の第１カテゴリ情報を記憶するデータベースと、前記データベースを参照して前記識別手段により出力さ
れた文字候補を識別度の高い順に組み合わせた単語から
紙葉類上の第１カテゴリ情報を認識する認識手段と、前記認識手段により認識された紙葉類上の第１カテゴリ
情報に基づいて紙葉類上の第２カテゴリ情報を補完する
補完手段と、を備えたことを特徴とする読取装置。
【請求項５】紙葉類上の文字列を読み取り、読み取った文字列を１文字単位で識別して該当する文字
候補を出力し、類似した文字同士をまとめたテーブルを参照して、識別
した文字に類似する文字が存在する場合には類似する文
字を文字候補として追加し、出力された文字候補を組み合わせて紙葉類上の第１カテ
ゴリ情報を認識し、認識された紙葉類上の第１カテゴリ情報に基づいて紙葉
類上の第２カテゴリ情報を補完する、ことを特徴とする読取方法。
【請求項６】紙葉類上の文字列を読み取り、読み取った文字列を１文字単位で識別して該当する文字
候補を出力し、類似した文字同士をまとめたテーブルを参照して、識別
した文字に類似する文字が存在する場合には類似する文
字を文字候補として追加し、複数の第１カテゴリ情報を記憶するデータベースを参照
して出力された文字候補を組み合わせた単語から紙葉類
上の第１カテゴリ情報を認識し、認識された紙葉類上の第１カテゴリ情報に基づいて紙葉
類上の第２カテゴリ情報を補完する、ことを特徴とする読取方法。
【請求項７】紙葉類上の文字列を読み取り、読み取った文字列を１文字単位で識別して該当する文字
候補を出力し、類似した文字同士をまとめたテーブルを参照して、識別
した文字に類似する文字が存在する場合には類似する文
字を文字候補として追加し、複数の第１カテゴリ情報を記憶するデータベースを参照
して出力された文字候補を組み合わせた単語を照合し、該当する第１カテゴリ情報を検出した場合には組み合わ
せた単語から紙葉類上の第１カテゴリ情報を認識し、該当する第１カテゴリ情報を検出しなかった場合には追
加出力された類似する文字候補を組み合わせた単語を照
合して紙葉類上に該当する第１カテゴリ情報を認識し、認識された紙葉類上の第１カテゴリ情報に基づいて紙葉
類上の第２カテゴリ情報を補完する、ことを特徴とする読取方法。
【請求項８】紙葉類上の文字列を読み取り、読み取った文字列を１文字単位で識別して該当する文字
候補を識別度が高い順に出力し、類似した文字同士をまとめたテーブルを参照して、識別
した文字に類似する文字が存在する場合には類似する文
字を相対的に高い識別度を有する文字候補として追加
し、複数の第１カテゴリ情報を記憶するデータベースを参照
して出力された文字候補を識別度の高い順に組み合わせ
た単語から紙葉類上の第１カテゴリ情報を認識し、認識された紙葉類上の第１カテゴリ情報に基づいて紙葉
類上の第２カテゴリ情報を補完する、ことを特徴とする読取方法。
【請求項９】紙葉類上の文字列を読み取る読取手段と、類似した文字同士をまとめたテーブルを記憶する記憶手
段と、前記読取手段により読み取った文字列を１文字単位で識
別して該当する文字候補を出力するとともに、文字を識
別した際に前記記憶手段に記憶されたテーブルを参照し
て、識別した文字に類似する文字が存在する場合には類
似する文字を文字候補として追加する識別手段と、前記識別手段により出力された文字候補を組み合わせて
紙葉類上の第１カテゴリ情報を認識する認識手段と、前記認識手段により認識された紙葉類上の第１カテゴリ
情報に基づいて紙葉類上の第２カテゴリ情報を補完する
補完手段と、前記第１カテゴリ情報と前記第２カテゴリ情報とに基づ
いて前記紙葉類を区分する区分手段と、を備えたことを特徴とする区分装置。
【請求項１０】紙葉類上の文字列を読み取る読取手段
と、類似した文字同士をまとめたテーブルを記憶する記憶手
段と、前記読取手段により読み取った文字列を１文字単位で識
別して該当する文字候補を出力するとともに、文字を識
別した際に前記記憶手段に記憶されたテーブルを参照し
て、識別した文字に類似する文字が存在する場合には類
似する文字を文字候補として追加する識別手段と、複数の第１カテゴリ情報を記憶するデータベースと、前記データベースを参照して前記識別手段により出力さ
れた文字候補を組み合わせた単語から紙葉類上の第１カ
テゴリ情報を認識する認識手段と、前記認識手段により認識された紙葉類上の第１カテゴリ
情報に基づいて紙葉類上の第２カテゴリ情報を補完する
補完手段と、前記第１カテゴリ情報と前記第２カテゴリ情報とに基づ
いて前記紙葉類を区分する区分手段と、を備えたことを特徴とする区分装置。
【請求項１１】紙葉類上の文字列を読み取る読取手段
と、類似した文字同士をまとめたテーブルを記憶する記憶手
段と、前記読取手段により読み取った文字列を１文字単位で識
別して該当する文字候補を出力するとともに、文字を識
別した際に前記記憶手段に記憶されたテーブルを参照し
て、識別した文字に類似する文字が存在する場合には類
似する文字を文字候補として追加する識別手段と、複数の第１カテゴリ情報を記憶するデータベースと、前記データベースを参照して前記識別手段により出力さ
れた文字候補を組み合わせた単語を照合し、該当する紙
葉類上の第１カテゴリ情報を検出した場合には組み合わ
せた単語を第１カテゴリ情報として認識するとともに、
該当する紙葉類上の第１カテゴリ情報を検出しなかった
場合には前記識別手段により追加出力された類似する文
字候補を組み合わせた単語を照合して該当する紙葉類上
の第１カテゴリ情報を認識する認識手段と、前記認識手段により認識された紙葉類上の第１カテゴリ
情報に基づいて紙葉類上の第２カテゴリ情報を補完する
補完手段と、前記第１カテゴリ情報と前記第２カテゴリ情報とに基づ
いて前記紙葉類を区分する区分手段と、を備えたことを特徴とする区分装置。
【請求項１２】紙葉類上の文字列を読み取る読取手段
と、類似した文字同士をまとめたテーブルを記憶する記憶手
段と、前記読取手段により読み取った文字列を１文字単位で識
別して該当する文字候補を識別度が高い順に出力すると
ともに、文字を識別した際に前記記憶手段に記憶された
テーブルを参照して、識別した文字に類似する文字が存
在する場合には類似する文字を相対的に高い識別度を有
する文字候補として追加する識別手段と、複数の第１カテゴリ情報を記憶するデータベースと、前記データベースを参照して前記識別手段により出力さ
れた文字候補を識別度の高い順に組み合わせた単語から
紙葉類上の第１カテゴリ情報を認識する認識手段と、前記認識手段により認識された紙葉類上の第１カテゴリ
情報に基づいて紙葉類上の第２カテゴリ情報を補完する
補完手段と、前記第１カテゴリ情報と前記第２カテゴリ情報とに基づ
いて前記紙葉類を区分する区分手段と、を備えたことを特徴とする区分装置。
【請求項１３】紙葉類上の文字列を読み取り、読み取った文字列を１文字単位で識別して該当する文字
候補を出力し、類似した文字同士をまとめたテーブルを参照して、識別
した文字に類似する文字が存在する場合には類似する文
字を文字候補として追加し、出力された文字候補を組み合わせて紙葉類上の第１カテ
ゴリ情報を認識し、認識された紙葉類上の第１カテゴリ情報に基づいて紙葉
類上の第２カテゴリ情報を補完し、認識された第１カテゴリ情報と補完された前記第２カテ
ゴリ情報とに基づいて前記紙葉類を区分する、ことを特徴とする区分方法。
【請求項１４】紙葉類上の文字列を読み取り、読み取った文字列を１文字単位で識別して該当する文字
候補を出力し、類似した文字同士をまとめたテーブルを参照して、識別
した文字に類似する文字が存在する場合には類似する文
字を文字候補として追加し、複数の第１カテゴリ情報を記憶するデータベースを参照
して出力された文字候補を組み合わせた単語から紙葉類
上の第１カテゴリ情報を認識し、認識された紙葉類上の第１カテゴリ情報に基づいて紙葉
類上の第２カテゴリ情報を補完し、認識された第１カテゴリ情報と補完された前記第２カテ
ゴリ情報とに基づいて前記紙葉類を区分する、ことを特徴とする区分方法。
【請求項１５】紙葉類上の文字列を読み取り、読み取った文字列を１文字単位で識別して該当する文字
候補を出力し、類似した文字同士をまとめたテーブルを参照して、識別
した文字に類似する文字が存在する場合には類似する文
字を文字候補として追加し、複数の第１カテゴリ情報を記憶するデータベースを参照
して出力された文字候補を組み合わせた単語を照合し、紙葉類上に該当する第１カテゴリ情報を検出した場合に
は組み合わせた単語から紙葉類上の第１カテゴリ情報を
認識し、紙葉類上に該当する第１カテゴリ情報を検出しなかった
場合には追加出力された類似する文字候補を組み合わせ
た単語を照合して該当する第１カテゴリ情報を認識し、認識された紙葉類上の第１カテゴリ情報に基づいて紙葉
類上の第２カテゴリ情報を補完し、認識された第１カテゴリ情報と補完された前記第２カテ
ゴリ情報とに基づいて前記紙葉類を区分する、ことを特徴とする区分方法。
【請求項１６】紙葉類上の文字列を読み取り、読み取った文字列を１文字単位で識別して該当する文字
候補を識別度が高い順に出力し、類似した文字同士をまとめたテーブルを参照して、識別
した文字に類似する文字が存在する場合には類似する文
字を相対的に高い識別度を有する文字候補として追加
し、複数の第１カテゴリ情報を記憶するデータベースを参照
して出力された文字候補を識別度の高い順に組み合わせ
た単語から紙葉類上の第１カテゴリ情報を認識し、認識された紙葉類上の第１カテゴリ情報に基づいて紙葉
類上の第２カテゴリ情報を補完し、認識された第１カテゴリ情報と補完された前記第２カテ
ゴリ情報とに基づいて前記紙葉類を区分する、ことを特徴とする区分方法。