JP2010528386A - 搬送処理に関連したシグネチャのグラフィック分類を含む搬送処理の取扱方法 - Google Patents

Abstract

郵便搬送処理の仕分け方法において、シグネチャが搬送処理の画像から導かれ（１３）、仕分けプロセスにおける搬送処理の識別子として使用される。シグネチャは、各グラフィカルクラスの平均シグネチャ値を計算するために一定基準のグラフィカルな類似性に基づいてシグネチャまたはグラフィカルクラス（ＣＧ）のカテゴリにグループ化される（４３）。関係する各グラフィカルクラスに対して、平均シグネチャ値の変化が分析されてディジタル画像における情報ブロックの有意な変化を検出する。この変化検出の結果は、取り扱い中のシグネチャと第１の仕分けパスに記憶されたシグネチャとの間の第２の仕分けパスにおける類似性の検索に使用される。

Description

本発明は郵便物の処理方法に関し、その方法は、第１の郵便物仕分けパスの間に、情報ブロックを有する各郵便物の表面のディジタル画像を形成することと、郵便物の論理的識別子であるディジタルシグネチャを郵便物に関連した各画像からの一種のグラフィカルな顕著な特徴として導くことと、郵便物に関連したシグネチャを仕分け情報に対応するメモリに記録することとにあり、また、第２の郵便物仕分けパスにある間に、郵便物に関連した取り扱い中のディジタルシグネチャを再び導くために各郵便物の表面のディジタル画像を形成することと、関連性により仕分け情報を読み出すために上記取り扱い中のシグネチャと一致する第１の仕分けパスに記録されたシグネチャを検索することとにある。

このような方法は仏国特許公開第ＦＲ２８４１６７３号明細書から知られている。その方法を採用すると、識別コードやタイムスタンプによって構成されるＩｄタグを郵便物の表面に貼付することがもはや必要でない。郵便物はそれぞれの「仮想的な」コードによって識別され、これによって、バーコードプリンタを使用する必要性が排除されて、したがって郵便物仕分け装置の運転費と維持費が著しく削減されるという利点がもたらされる。

その知られている方法では、各ディジタルシグネチャは、郵便物の画像内に存在する情報ブロックの少なくとも１つの空間位置を示す第２のコンポーネント、すなわち「郵便コンポーネント」に対応する郵便物のディジタル画像の物理的特性を表わす第１のコンポーネント、すなわち「画像コンポーネント」を備える。さらに詳しくは、画像コンポーネントは、郵便物のディジタル画像の画素（ピクセル）の全集合から導かれる物理的特性全体を表わす「全域的」属性によって形成される。また、画像コンポーネントは、郵便物の画像に適用される格子（または複数の種々の格子）の個別の部分から導かれる局所的な物理的特性を表わす第２の属性、すなわち「局所的」属性から形成される。

実際には、仕分け情報を読み出すことを目的として、取り扱い中のシグネチャとシグネチャデータベースに記録されたシグネチャ候補との一致を検索するとき、まずシグネチャの各画像コンポーネントが比較され、その後にシグネチャの各郵便コンポーネントが比較される。

バルク送信者、すなわち「バルクメーラー」から来る郵便物のバッチがこのような仮想的識別コードやシグネチャを使用することによって仕分けられねばならないとき、同一送信者からの郵便物に関連したシグネチャの画像コンポーネント（全域的および局所的属性）が、全体として、各シグネチャを区別するのに役立たないという問題が生じる。同一バルク送信者から来る郵便物は、封筒の種類が同じであり、宛先アドレスブロックの位置が同じであるなど、一般に、図形的に同じである。したがって、実際には、各宛先アドレスブロックの内容によってのみ、同一バルク送信者からの郵便物の２つのシグネチャを区別することが可能である。

しかしながら、シグネチャを形成する際に、データ処理システムが宛先アドレスブロックの代わりに送信者アドレスブロックを識別するという状況が生じる可能性があり得ないわけではない。その結果、同一送信者からの郵便物に関連したシグネチャ候補を検索するとき、同じ画像コンポーネントを有する２つのシグネチャに一致が見られ、さらにこれら２つのシグネチャはともに宛先アドレスブロックの代わりに送信者アドレスブロックを間違って識別するために同じ郵便コンポーネントを有する可能性がある。

このような状況では、一致を検索するときにシグネチャの一致誤差の増加が観察され得る。このような一致誤差は、当然ながら郵便物を仕分け出口に導く際に間違いを生じ、したがって郵便を配達する目的で行なわれる郵便物処理の費用を増加させる。

したがって、本発明の目的は、より確実な郵便物の処理方法であって、仕分けの対象となる郵便物がバルク送信者から来て、したがって非常に大きいグラフィカルな類似性を有する状況において特に上記の一致誤差を低減することを可能とする郵便物の処理方法を提案することである。

この目的を達成するために、本発明は郵便物の処理方法を提供し、その方法は、第１の郵便物仕分けパスにある間に、情報ブロックを有する各郵便物の表面のディジタル画像を形成することと、郵便物に関連した各画像から郵便物の論理的識別子であるディジタルシグネチャを導くことと、郵便物に関連したシグネチャを仕分け情報に対応するメモリに記録することとにあり、また、第２の郵便物仕分けパスにある間に、郵便物に関連した取り扱い中のディジタルシグネチャを再び導くために各郵便物の上記表面のディジタル画像を形成することと、関連性により仕分け情報を読み出すために上記取り扱い中のシグネチャと一致する第１の仕分けパスに記録されたシグネチャを検索することとにあり、上記方法がさらに：
各グラフィカルクラスに対する平均シグネチャ値を計算するために一定基準のグラフィカルな類似性に基づいてシグネチャをシグネチャカテゴリまたはグラフィカルクラスにグループ化するステップと、
対象となっている各グラフィカルクラスに対して、ディジタル画像における情報ブロックの有意な変化（ａｃｔｉｖｉｔｙ）を検出することを目的として平均シグネチャ値の変化を分析するステップと、
一致を検索することを目的としてこの変化検出の結果を使用するステップとにあることを特徴とする。

したがって、本発明の基本概念はシグネチャのグラフィカルモデルに基づいて連続的なシグネチャを分類することであり、シグネチャが対象となっているモデルの部類に入る郵便物の画像の変化しないグラフィカルな外観を、各モデルを通じて、反映するために、このモデルはその場で実時間で一元管理される。新しいシグネチャが上記シグネチャモデルに対応するグラフィカルクラスに入れられるときにモデルが一元管理または更新されるたびに実行される変化（すなわち、低周波変化）の分析によって、郵便物の画像における宛先アドレスブロックの位置を明らかにすることが可能となるが、これは、郵便物が同一バルク送信者に由来するときに通常は安定している他の情報ブロックとは違って、宛先郵便アドレスブロックがおそらく最も有意な低周波変化を示すブロックであるためである。

本発明の方法は以下の特徴を示すことができる：
シグネチャは、対象となっているグラフィカルクラスの部類に入るシグネチャの画像コンポーネントの平均値を計算することを目的としてそれらの画像コンポーネントの一定基準のグラフィカルな類似性に基づいて、グラフィカルクラスにグループ化される、
画像コンポーネントの平均値の変化は、ディジタル画像における情報ブロックの有意な変化を検出することを目的として分析される、
この検出の結果は、シグネチャの郵便コンポーネントを比較することを目的として使用される、
シグネチャの全域的属性および局所的属性は、シグネチャの類似性を認めるために使用される、
正規化ベクトル距離の閾値調整は、上記類似性を認めるために全域的属性に基づいて実行される、
上記類似性を認めるために、相関係数が局所的属性に基づいて計算される、
画像コンポーネントの局所的属性の変化を分析するために、「Ｋ平均法」タイプのトポロジー解析法が採用される、
グラフィカルクラスは、連続的な取り扱い中のシグネチャに基づいて第２の仕分けパスにおいてその場で生成される。

本発明の方法は、書簡、あるいは小型または大型の平らな品目など、任意のタイプの郵便物で実施され得る。本発明の方法はまた、仮想的な識別コードによって識別される小包および他品目の仕分けにも適用可能である。

本発明の方法の実施は、図面を参照して以下でさらに詳しく説明される。この説明は単なる例として記載され、例は暗示として掲げられるもので本発明を決して限定するものではない。

複数の情報ブロックを有する郵便物のきわめて略示的な図である。 本発明の方法を実施する仕分け機のきわめて略示的な図である。 第１の仕分けパスの間に知られている仕分け方法がどのように進展するかを示すフローチャートである。 郵便物のシグネチャの画像コンポーネントがどのように抽出されるかを示すきわめて略示的な図である。 郵便物のシグネチャの郵便コンポーネントがどのように抽出されるかを示すきわめて略示的な図である。 本発明の方法の第１の実施が第２の仕分けパスの間にどのように進展するかを示すフローチャートである。 本発明の方法におけるシグネチャ分類ステップを詳しく示す。 本発明の方法において画像コンポーネントがシグネチャ分類の間にどのように比較されるかを示す。 本発明の方法においてグラフィカルクラスの画像コンポーネントを更新する例を示す。 対応するグラフィカルクラスの画像コンポーネントに基づいて取り扱い中の郵便物の郵便コンポーネントを修正するステップを詳しく示す。 対応するグラフィカルクラスの郵便コンポーネントに基づいて取り扱い中の郵便物の郵便コンポーネントを修正するステップを詳しく示す。 第２の仕分けパスの間に本発明の方法の第２の実施がどのように進展するかを示すフローチャートである。 予測メカニズムによって探索空間を縮小する原理を示す。

本発明の方法において、自動仕分けされる、紙またはプラスチック材料製の包装付きの書簡、平らな品目、すなわち小型または大型の「平らな小包」などの郵便物、およびその他の品目は、一般に宛先郵便アドレスブロックを有する郵便物の表面の画像から得られるディジタルシグネチャによって識別される。したがって、このようなディジタルシグネチャまたは「画像シグネチャ」は、自動郵便仕分け機におけるバーコードタイムスタンプまたはＩｄタグによって識別されている上記郵便物の代わって郵便物を明確に識別する役割を果たす。用語「仕分け機」は、オプションとしてビデオコーダーを含む、１つ以上の郵便仕分け現場に設置される郵便仕分け装置を広い意味で指定するために使用される。

ディジタルシグネチャの形成
図１は、その表面が、たとえば、郵便配信アドレス、すなわち、「宛先アドレス」に対応する第１の情報ブロックＡＤ、送信者アドレスに対応する情報ブロックＡＥ、および送信者によって印刷される宣伝文句などの他の追加文字情報に対応するグラフィカルロゴの形態を取り得る情報ブロックＬを有する郵便物Ｐを示す。

図２は、郵便物Ｐをロードするローディングゾーンと順番に縁を揃えて郵便物を置くアンスタッカとを有する供給入口２と、様々な上記情報ブロックを有する各郵便物の表面の画像を形成するディジタルカメラ３と、郵便物を仕分け出口５に誘導するバケットカルーセル４とを便利に備える郵便仕分け機１のきわめて略示的な図である。各仕分け出口には、本発明の範囲を超えることなく、複数の仕分け出口収納箱（典型的に前部収納箱および後部収納箱）、または区画に分けられた仕分け出口収納箱が備えられ得る。

また、図２は、光学式文字認識（ＯＣＲ）による郵便アドレス認識用として参照されるデータ処理システム６を示す。このデータ処理システムは、知られている通り、ビデオコーディングシステム７と関連付けられている。また、本発明によると、システム６は、カメラ３によって形成される郵便物のディジタル画像からディジタルシグネチャを得るように配置される。

また、図２は、システム６に類似しているが、別の仕分け機１０の一部である９で参照されるシステムを示しており、このシステム９は、たとえば、複数の仕分け機による複数の仕分けパスで構成される仕分けプロセスに本発明の方法を適用するために、電気通信ネットワーク８を介して通信用のシステム６に接続されている。

図３は、仕分け機１によって第１の仕分けパスの間にディジタルシグネチャがどのように生成されるかを示すきわめて略示的な図である。最初のステップ１１において、郵便物Ｐは供給入口２を介して仕分け機１に注入される。郵便物Ｐは、順番に縁を揃えて取り出されてディジタルカメラ３に搬送される。

ステップ１２において、ディジタル画像は、図１に示される様々な情報ブロック、たとえば、ＡＥ、ＡＤ、およびＬを有し得る取り扱い中の郵便物の表面から構成される。

ステップ１３において、システム６は、画像に基づいてＯＣＲによる配達アドレスの自動認識を行ない、同時に、郵便物に起因するディジタルシグネチャＶ＿Ｉｄを画像から得る。

ステップ１４において、郵便アドレス情報がステップ１３において明確に認識される場合に、ＯＣＲアドレス認識に由来するアドレスデータが郵便物のディジタルシグネチャＶ＿Ｉｄに対応してステップ１６でメモリに記録される。

ステップ１３においてアドレスがＯＣＲによって完全に認識されない場合、すなわち、ＯＣＲが曖昧なアドレス情報を提供するか、または結果を全く提供しない場合、ステップ１５において、郵便物の画像がビデオコーディングオペレータによって抽出されるアドレス情報を有するビデオコーディングシステム７に送信され、ステップ１５においてビデオコーディングによって得られたアドレス情報はステップ１３において得られるシグネチャに対応してステップ１６において記録される。

図３において、１７で参照されるブロックはデータベースＤＢｒｅｆを表し、ここで、各郵便物に対して、第１の仕分けパスの間にＯＣＲまたはビデオコーディングによって認識された郵便物のディジタルシグネチャＶ−Ｉｄおよび仕分けデータ（アドレス情報を含む）は対応して記録される。

ステップ１８は、カメラ３から仕分け機の仕分け出口に郵便物を搬送するプロセスに対応する。

図４および図５は、本発明のシグネチャのコンポーネントをさらに詳しく示す。また、図４は、情報ブロックＡＤ、ＡＥ、およびＬを有する一般にグレースケールディジタル画像である、郵便物Ｐのディジタル画像を示す。

本発明のシグネチャの第１のコンポーネントは、画像の物理的特性を表わす「画像コンポーネント」Ｃｉと呼ばれる。たとえば、この画像コンポーネントは、統計分析に必要な処理時間を短縮するとともに複数の収集の間に輝度の変動に比較的鈍感である低周波成分を有するように、画像の分解能レベルを下げる連続するフィルタ処理が事前に施されたディジタル画像のピクセルの輝度を統計的に分析することによって抽出される。画像のピクセルの輝度は、ピクセルのグレースケール値に対応する。

システム６では、郵便物の低分解能ディジタル画像に基づいて、郵便物の高さおよび幅、ディジタル画像のピクセルの平均輝度、輝度値の標準偏差、および輝度値のエントロピーなど、画像の物理的特性全体を表わす全域的属性を抽出するための計算が採用される。

ディジタル画像の個別の部分から導かれる画像の局所的な物理的特性を表わす局所的属性を抽出するための計算を採用することも可能である。図４は、郵便物Ｐのディジタル画像を、ディジタル画像に適用されている様々な格子Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３、Ｍ４、Ｍ５から得られる複数の個別の部分Ｂ１１、Ｂ’４５に細分されるものとして示す。格子Ｍ１は、この例における３×３の個別の部分を規定する。格子Ｍ５は、８×１０の個別の部分を規定する。格子の個別の部分の数と格子の数は、シグネチャの画像コンポーネントＣｉを抽出することを目的としてディジタル画像に適用される統計分析のパラメータとなり得る。Ｍ１またはＭ３などの格子に由来するディジタル画像のＢ１１およびＢ’４５などの各部分に基づいて、ディジタル画像のこの部分におけるピクセルの平均輝度値、ディジタル画像のこの部分における輝度値の標準偏差、およびディジタル画像のこの部分における輝度値のエントロピーなどの局所的属性を抽出することが可能である。これらの局所的属性は、識別可能な情報を含み、郵便物が多様であればあるほど情報がより識別可能になる。ディジタル画像に対して抽出される全域的属性および局所的属性の全集合は、このようにしてシグネチャの画像コンポーネントＣｉを構成する。

図５は、郵便物の画像におけるＡＤ、ＡＥ、およびＬなどの情報ブロックの少なくとも空間位置を示すシグネチャの「郵便コンポーネント」Ｃｐを示す。郵便仕分け機において便利に使用されるＯＣＲシステムは、ディジタル画像で検出される文字情報のブロックの空間位置を示すデータを配信することができる。このような位置を示すデータは、各情報ブロックを形成する長方形区域の空間位置座標および角度位置座標によって構成され得る。また、ＯＣＲシステムは、ディジタル画像で検出される各情報ブロックのテキスト記述の配信にも適している。たとえば、ＡＤなどの情報ブロックのテキスト記述は、情報ブロックで検出される文字の行数、文字の各行で検出されるワード数、または文字の各行の各ワードで検出される文字数を示すことにあり得る。図５は、郵便物のシグネチャの郵便コンポーネントＣｐを構成する情報ブロックＡＤのテキスト記述の例を示す：
３３によって表記される「Ｂｌｏｃｋ＃０／３」は、ディジタル画像で検出される３つの情報ブロックの中から情報ブロック０を参照する、
３３’によって表記される「ＨＮ」は、ディジタル画像の情報ブロック０の角度位置決めを示すデータである、
３３”によって表記される「（０６８４ ０６２６ ０８９５ ０７５６）」は、ディジタル画像の情報ブロック０の空間座標を表わすデータ項目である、
３３”’によって表記される「ＮｂｒＲｏｗｓ４」は、情報ブロック０が４行の文字を含むことを示す、
３４によって表記される「Ｒｏｗ＃０」は、情報ブロック０で検出される第１行の文字を参照する、
３５によって表記される「ＮｂｒＷｏｒｄｓ ０３」は、３つのワードが第１行の文字で検出されていることを示すデータである、
３６によって表記される「ＮｂｒＣｈａｒＰｅｒＷｏｒｄ ０１ ０６ ０４」は、第１の文字行の３つのワードがそれぞれ１文字、６文字、および４文字を含むことを示すデータ項目である、
３７によって表記される「ｃｈａｒ＃０（１ ００７ Ｉ ００９ ｉ ０１９）」は、第１の文字行の第１の文字に対して、ＯＣＲが００７ ００９ および０１９の各類似距離を有するそれぞれ１、Ｉ、およびｉの３つの文字候補を識別していることを示すデータ項目である、
３８によって表記される「ｃｈａｒ＃（Ｌ ００８ Ｅ ００９ Ｄ ０５７）」は、第１の文字行の第２の文字に対して、ＯＣＲが００８、００９、および０５７の各類似距離を有するそれぞれＬ、Ｅ、およびＤの３つの文字候補を識別していることを示すデータ項目である、
類似距離に対する値０が最短距離であれば、すなわち、理想文字からの最小のずれを表すならば、第１の文字行の他の文字に関しても同様である。

このようにしてシグネチャを生成することは、郵便物のディジタル画像がその内容が物理的にも記号的にも理解され得る解釈可能な二次元信号であるという見解に由来している。郵便物のシグネチャは、相互に相関しない（すなわち、互いに独立している）２つの補完的なコンポーネントＣｉおよびＣｐで構成される。

第２の仕分けパスにおけるシグネチャ一致の検索
図６は、図３に示された第１の仕分けパスの後で実行される第２の仕分けパスの間にシグネチャを管理するプロセスを示す。したがって、第１のパスで仕分けられる郵便物は、仕分け機１に戻されて、再び順番に縁を揃えてカメラ３を通過する。ステップ４１において、ディジタル画像が宛先アドレスブロックＡＤなどの情報ブロックを有する取り扱い中の郵便物の表面から再び形成され、ステップ４２において、取り扱い中のシグネチャＶ＿ＩｄＣが、前述の通り、取り扱い中の郵便物に対して再び得られる。取り扱い中のシグネチャＶ＿ＩｄＣは、画像コンポーネントＣｉＣおよび郵便コンポーネントＣｐＣを備える。

この後、ステップ４６において、取り扱い中のシグネチャＶ＿ＩｄＣの画像コンポーネントＣｉＣおよび郵便コンポーネントＣｐＣは、あらゆる一致の検出を目的としてデータベースＤＢｒｅｆ １７に記録されたシグネチャの画像コンポーネントＣｉおよび郵便コンポーネントＣｐと比較される。

この比較は、画像コンポーネントの各全域的属性の比較で開始することが可能であり、この比較は、データベース１７に記録されたシグネチャの中から最初のフィルタ処理を実行するために各全域的属性に対する変化の絶対値の閾値調整を含む。このフィルタ処理によって、取り扱い中のシグネチャと非常に異なるシグネチャを排除して、少数のシグネチャ候補のみに留めて比較を継続することができる。

この後、上記シグネチャ候補の画像コンポーネントの局所的属性が比較され、この比較によってデータベース１７におけるシグネチャ候補の数をさらに削減することができる。この比較は、まず、取り扱い中のシグネチャと各シグネチャ候補とにおける対応するヒストグラム間の正規化移動相関係数の計算に基づいて行なわれ、これによって、比較されている２つのディジタル画像の間の輝度変化による影響を受けないようにすることができ、さらに、取り扱い中のシグネチャと各シグネチャ候補とにおける他の局所的属性間の属性の種類ごとの正規化相関係数の計算に基づいて行なわれ、これによって、各局所的属性のばらつきの差に起因する正規化の問題による影響を受けないようにすることができる。この後、シグネチャ候補は、相関係数に基づいて類似性が減少する順に仕分けられ、一定数の最も類似したシグネチャ候補が確保される。

シグネチャの郵便コンポーネントＣｐ間の比較は、情報ブロックの位置を示すデータの類似性を測定することによって開始する。この第２の比較では、画像コンポーネントを比較するための比較基準とは相関のない第２の基準が有利に使用される。この後、これらのシグネチャ候補は、情報ブロックのテキスト記述間の類似性測定に基づいて減少する順に仕分けられ得る。

当然ながら、郵便コンポーネントの比較は、画像コンポーネントの比較の前に実行され得、または実際には、郵便コンポーネントおよび画像コンポーネントの比較は、本発明の範囲を超えることなく同時に実行され得る。

ステップ４６において、一致を検出することが可能でない場合、ステップ４７において、郵便物は、たとえば、手動仕分け用のリジェクト出口に導かれる。ステップ４６において、一致が検出されると、取り扱い中の郵便物に関する仕分けとアドレスデータとがデータベース１７から読み出され、取り扱い中の郵便物はステップ４８に対応する別の仕分け出口に自動的に導かれる。

シグネチャの分類
本発明の方法では、図６のステップ４６に先立って、まず、取り扱い中のシグネチャの信頼性を高め、次に、上記シグネチャを分類することによってデータベースＤＢｒｅｆのシグネチャの信頼性を高めるために信頼性強化プロセスが実行される。この信頼性強化によって、一致を検索する間の一致誤差を回避するために比較されるシグネチャの郵便コンポーネントを調整することができる。

この分類の原則は、カテゴリまたはシグネチャの「グラフィカルクラス」ＣＧが記載された一種の辞書をまず作成することである。

各グラフィカルクラスは、前述のようなシグネチャコンポーネントに類似した画像コンポーネントＣｉＣＧと郵便コンポーネントＣｐＣＧとによってモデル化される。

本発明によると、画像コンポーネントと郵便コンポーネントはその場で更新されるため、すなわち、シグネチャはグラフィカルクラスに帰属し、したがってこのグラフィカルクラスは一元管理されるため、この辞書は実時間で更新可能である。その場でのこの更新は、繰延処理を必要とせず、実時間で実行される。さらに、その場でのこの更新では、遠隔仕分けセンターにおける後続の仕分けのために辞書を送信する必要がない。

理解され得るように、本発明の方法の重要な特性に基づいて、グラフィカルカテゴリが更新されるたびに画像コンポーネントに対する平均値が計算され（一元管理段階）、この平均値の低周波変化が宛先アドレスブロックの位置を評価するために分析され、これによって、ステップ４６において一致を検索する際にシグネチャの郵便コンポーネントを比較するときに適切な情報ブロックを使用することが可能になる。用語「低周波分析」は、低分解能画像における変化の分析を指すために使用される。

ステップ４３において、取り扱い中のシグネチャＶｉｄＣを分類するプロセスが実行され、すなわち、取り扱い中のシグネチャに最も類似している辞書のグラフィカルクラスＣＧｘを決定するために、取り扱い中のシグネチャの画像コンポーネントＣｉＣが辞書１９に存在するグラフィカルクラスの画像コンポーネントＣｉＣＧと比較される。さらに詳しくは、本発明の方法では、ステップ４３の最後にメンバーのグラフィカルクラスＣＧｘを識別するために、画像コンポーネントＣｉＣおよびＣｉＣＧの局所的属性および全域的属性が比較される。辞書のグラフィカルクラスのどれもが取り扱い中のシグネチャに該当しない場合、新しいグラフィカルクラスＣＧｘが生成される。

図７および図８は、この分類を実現するために、画像コンポーネントを比較するプロセスをさらに詳しく示す。これらの図は、以下の記述においてさらに説明される。

分類ステップに続くステップ４４において、このグラフィカルクラスの部類に入るシグネチャに関連したディジタル画像における情報ブロックの有意な低周波変化を検出するために、グラフィカルクラスＣＧｘの画像コンポーネントの低周波変化が分析される。このステップ４４は、図９を参照してさらに詳しく説明される。

ステップ４５において、信頼性強化処理は、図１０および図１１を参照してさらに詳しく説明されるステップ４４での変化分析の結果に基づき、取り扱い中のシグネチャに対して実行される。ステップ４５の最後に、取り扱い中のシグネチャの郵便コンポーネントとグラフィカルクラスＣＧｘの郵便コンポーネントとが調整され得る。これらの調整によって、データベース１７に記録されたシグネチャとの一致を検索するステップ４６において一致誤差を回避することが可能になる。

一致を検索するステップ４６の後、５０において、先行するステップ４９での状況が一定の「有力な郵便物基準」が確認される状況である場合に限り、取り扱い中の郵便物に関して識別されるグラフィカルクラスＣＧｘの郵便コンポーネントの一元管理が実行される。用語「有力な郵便物基準」は、取り扱い中のシグネチャとステップ４６において識別される一致シグネチャとの郵便コンポーネントＣｐＣが類似している状況（たとえば、宛先アドレスブロックの識別が同じであること、そのブロック内の上記文字行数が同じであること、そのブロック内の行当たりのワード数が同じであること、など）を指すために使用される。

図６におけるステップ４１から５０のプロセスは、第２の仕分けパスで処理される連続する取り扱い中の郵便物に対しても同様に反復される。

したがって、図７および図８は、シグネチャを分類するステップ４３をさらに詳しく示す。すなわち、第２の仕分けパスの第１の郵便物に対してプロセスを初期化すると、グラフィカルクラスＣＧの辞書またはデータベース１９は、通常、空である。実時間処理の制限を満たすために、辞書に保存されるグラフィカルクラスＣＧの数を調整可能な一定値ＮｂｒＭａｘＣＧに制限することが可能である。値ＮｂｒＭａｘＣＧは、たとえば、マシンオペレータによって与えられ、処理の対象となる郵便物の不均一性を示す「推測的な」情報によって調整され得る。一般に、複数のバルク送信者から来る郵便物の２パス仕分けでは、値ＮｂｒＭａｘＣＧを約１００に設定することが可能である。１００に等しい値ＮｂｒＭａｘＣＧは、低い均一性を示す郵便物のバッチ、すなわち、比較的低い、同一送信者に属する多くの連続する郵便物を有する郵便物のバッチに対応する。

図７では、ステップ５１において、一定の類似性を検出するために、取り扱い中のシグネチャＶ＿ＩｄＣの取り扱い中の画像コンポーネントＣｉＣは、データベース１９に記録された各グラフィカルクラスの画像コンポーネントＣｉＣＧと比較される。画像コンポーネントの比較は、ステップ４６に関する上記の方法と同様に実行される。特に、比較は、まず、画像コンポーネントＣｉＣおよびＣｉＣＧの全域的属性に関して実行され、この後、画像コンポーネントＣｉＣおよびＣｉＣＧの局所的属性に関して実行される。全域的属性および局所的属性は、郵便物の低分解能画像、たとえば、ミリメータ（ｍｍ）当たり０．２５ピクセルの分解能に基づいて得られる。

図８は、画像コンポーネントＣｉＣおよびＣｉＣＧの全域的属性（５１ａ）および局所的属性（５１ｂ）を比較するこのステップ５１をさらに詳しく示す。全域的属性として、図８は、郵便物の高さＨ、幅Ｌ、ディジタル画像のピクセルの平均輝度値Ｉ、輝度値の標準偏差Ｅ、および輝度値のエントロピーＴを示す。図８の左にあるボックス５２において、第１のベクトル（１列の表）はＣｉＣに対する値Ｈ、Ｌ、Ｉ、Ｅ、Ｔを示し、他のいくつかのベクトルはクラスＣＧ１、ＣＧ２、．．．、ＣＧ_Ｎに関連したＣｉＣＧに対する同様の値を示す。

グラフィカルクラス候補ＣＧｉを事前に選択するために、まず、画像コンポーネントＣｉＣの各全域的属性が画像コンポーネントＣＧ１、ＣＧ２、．．．、ＣＧ_Ｎの１つの対応する属性と比較される。たとえば、グラフィカルクラスＣＧ１が候補であるかどうかを判断するために、ＣｉＣとＣＧ１の高さＨの差が閾値τ１と比較され、ＣＩＣとＣＧ１の幅Ｌの差が閾値τ２．．．と比較、閾値τ１、τ２、．．．は異なってもよく、属性のすべてに対して、差が閾値よりも小さい場合はＣＧ１が候補である。

この後、ＣｉＣに対するベクトルＨＬＩＥＴと各グラフィカルクラス候補のベクトルＨＬＩＥＴとの距離（図８において、ＮＶＤで指定された正規化ベクトル距離）が計算される。また、取り扱い中のシグネチャに最も類似しているグラフィカルクラスＣＧｉを決定するために、正規化ベクトル距離ＮＶＤはステップ５３においてある閾値（調整可能である）と比較される。

こうして事前に選択されるグラフィカルクラスＣＧｉに基づいて、上記グラフィカルクラスの画像コンポーネントＣｉＣＧの局所的属性が取り扱い中のシグネチャの画像コンポーネントＣｉＣの局所的属性と比較される。図８は、ピクセルの平均輝度値Ｉ、輝度値の標準偏差Ｅ、輝度値のエントロピーＴにそれぞれ割り当てられた３つの４×４マトリクス（したがって、シグネチャを生成する４×４格子の適用から生じる）によって、局所的属性をボックス５４内に示す。

ＣｉＣ局所的属性は５３で選択された各グラフィカルクラスのＣｉＣＧ局所的属性と相関され、計算された最も高い相関係数ＣＣ（−１≦ＣＣ≦１）がステップ５１の最後に選定される。当然ながら、相関値を計算する際には様々なサイズの格子を使用することが可能である。

この後、ステップ５５において、グラフィカルクラスの辞書１９の更新を開始するために、上記相関係数ＣＣは閾値（これはオプションとして調整可能である）と比較される。したがって、ステップ５５において、相関係数ＣＣが閾値よりも小さい場合、ステップ５６において、新しいグラフィカルクラスＣＧｘが辞書１９に加えられ、辞書１９に保存されるグラフィカルクラスの数は更新される（必要に応じて、たとえば値ＮｂｒＭａｘＣＧを超える場合にグラフィカルクラスが削除され得るが、辞書から削除されるグラフィカルクラスは基準期間中に最も使用されないグラフィカルクラスである）。新しいグラフィカルクラスＣＧｘのコンポーネントＣｉＣＧおよびＣｐＣＧは、ステップ４８で使用された取り扱い中のシグネチャのコンポーネントＣｉＣおよびＣｐＣで初期化される。

ステップ５５において、相関係数ＣＣが閾値よりも高いか、または閾値に等しい場合、５７において、グラフィカルクラスＣＧｘの使用を計数するカウンタが更新され、このグラフィカルクラスＣＧｘが更新される。

ステップ５５の閾値を調整することによって、分類に必要な類似性のレベルを調整することが可能になる。実際には、同一送信者からの郵便物の送信を防ぐとともに、複数のグラフィカルクラスを生成されることになり得ることによって同一のグラフィカルな外観を有しながら、多数のグラフィカルな類似性を有する郵便物のシグネチャをまとめることを可能とする閾値を探す必要がある。したがって、ステップ４３の最後に、グラフィカルクラスＣＧｘが取り扱い中のシグネチャＶｉｄＣに類似しているものとして識別される。

図９は、図６のステップ４４において低周波変化分析に役立つグラフィカルクラスＣＧｘの画像コンポーネントの１組の局所的属性を示す。これらの局所的属性は、平均輝度Ｉ、標準偏差Ｅ、およびエントロピーＴに関する標準偏差値である。これらの値は、上述のように、郵便物の画像に適用される一定の格子の個別の区域に関係する。例として、図９は、画像に対する５×５格子の適用を示すもので、各々が２５の標準偏差値を有する３つのマトリクス６０を示している。マトリクスＩ５５、Ｅ５５、およびＴ５５における各標準偏差値を計算するために、取り扱い中のシグネチャの局所的属性の対応する値によって一元管理される平均値が採用される。したがって、この標準偏差を計算することによって、グラフィカルクラスＣＧｘに対する平均シグネチャ値を計算することが可能であると考えられる。３つのマトリクスＩ５５、Ｅ５５、およびＴ５５は、たとえば、当業者にはよく知られた正規化主コンポーネント分析（ＮＰＣＡ）を用いて１つのマトリクスＧ５５にまとめられ得る。このマトリクスＧは、低周波変化、すなわち、マトリクスＧが一元管理されるたびに行なわれる変化を示す一種の「格子変化」である。

６２には、マトリクスＧの概要が示されており、ここでは、マトリクス要素が観測空間における近接性の測定に基づいて「Ｋ平均法」タイプの非管理法などのトポロジー的手法によって３つのクラスに区分されている。「Ｋ平均法」は、マトリクスＧにおいて、不変、ほとんど不変、および大幅に変化の３つのレベルに基づいてマトリクス要素を分離することを可能にし、これらのレベルはそれぞれ白色、灰色、および黒色の正方形で示されている。機械的な収集変動に関係した変化の影響を受けないようにするために、マトリクスＧの端にあって「変化」するものとして検出される正方形を考慮しないことが可能である。正方形をそれらの関連性とそれらの低周波変化とに応じてグループ化することが可能である。種々の格子を有する複数のマトリクスＧを使用することが可能である。ステップ４４の最後に、最も有意な低周波変化を有する情報ブロックの空間位置が通常は検出されている。

図１０は、低周波変化の結果がステップ４５においてどのように考慮されるかを示す。６３において、マトリクスＧのマトリクス要素（または、複数のマトリクスＧのマトリクス要素）の低周波変化が、たとえば、黒色正方形（６２において大幅に変化するブロック）の存在を検出することによって検出されている場合、６４において、マトリクスＧ内の上記正方形の位置が宛先アドレスブロックとして選定されている取り扱い中のシグネチャの郵便コンポーネントＣｐＣにおける情報ブロックの位置と一致するかどうかが確認される。それが一致するか否かは、空間距離を測定するための正方形および情報ブロックの座標の空間投影と、その後に上記測定距離を閾値と比較することとによって認められ得る。このような一致が検出される場合は、プロセスが図１１のステップ７０に進む。

ステップ６３において、低周波変化が検出されていない場合、方法は図１１のステップ７０に進む。

ステップ６４において、空間的一致が取り扱い中のシグネチャの郵便コンポーネントＣｐＣにおいて識別された情報ブロックと最も有意である低周波変化を示すマトリクスの「ブロック」との間で検出されない場合、ステップ６５において、最も高い低周波変化を示すこの「ブロック」と取り扱い中のシグネチャの郵便コンポーネントＣｐＣにおいて識別された他の情報ブロックのすべてとの間の空間的一致の測定が行なわれる。上記他の情報ブロックとの空間的一致が検出されない場合、プロセスは図１１のステップ７０に進む。

ステップ６５において、空間的一致が他の情報ブロックの１つで検出される場合、ステップ６６において、上記情報ブロックをおそらく宛先アドレスブロックであると見なすために取り扱い中のシグネチャの郵便コンポーネントＣｐＣは修正され、したがって、上記ブロックは後でステップ４６においてシグネチャの一致の検索に使用される。

図１１のステップ７０に示されるように、一元管理される測定は、グラフィカルクラスＣＧｘを形成する連続的なシグネチャのすべての郵便コンポーネントにおける宛先アドレスブロックであると見なされる情報ブロックの空間位置の分散に基づいて行なわれる。この分散測定は、標準偏差値の形をしている。測定される距離が一定の閾値よりも大きいことが検出される場合、プロセスは図６のステップ４６に進む。これは、このグラフィカルクラスを生成する役割を果たしたシグネチャの郵便コンポーネントが不安定であることによって、グラフィカルクラスＣＧｘの郵便コンポーネントＣｐＣが十分に信頼できない状況である。

逆に、ステップ７０において、測定された距離が上記閾値よりも小さい場合、プロセスはステップ７１に進み、ここで、グラフィカルクラスＣＧｘの郵便コンポーネントと取り扱い中のシグネチャの郵便コンポーネントＣｐＣとの空間的一致が測定される。この測定は、たとえば、取り扱い中のシグネチャの郵便コンポーネントにおける宛先アドレスブロックと見なされる情報ブロックの中心と、対応するグラフィカルクラスの宛先アドレスブロックの中心の平均位置との位置の差を計算することにある。この測定値は低閾値と比較され、この測定値がこの一定の低閾値よりも小さい場合、プロセスはシグネチャの一致を検索するために図６のステップ４６に進む。

ステップ７１において空間的一致が検出されない場合、プロセスはステップ７２に進み、ここで、取り扱い中のシグネチャの郵便コンポーネントＣｐＣにおいて識別される情報ブロックが存在するかどうかと、その場合にクラスＣＧｘの郵便コンポーネントの宛先アドレスブロックであると見なされる情報ブロックからの距離が低閾値よりも小さいかどうかとを判断するための検索が行なわれる。

ステップ７２に対する答えが「ｙｅｓ」である場合、プロセスはステップ７３に進み、ここで、情報ブロックはグラフィカルクラスＣＧｘの郵便コンポーネントＣｐＣＧにおいておそらく宛先アドレスブロックであると見なされる。

逆に、ステップ７２に対する答えが「ｎｏ」である場合、プロセスはステップ７４に進み、ここで、取り扱い中のシグネチャの郵便コンポーネントＣｐＣにおいて識別される情報ブロックのすべてと、グラフィカルクラスＣＧｘの郵便コンポーネントにおいて宛先アドレスブロックであると見なされる情報ブロックとの空間距離が測定される。この空間距離が高閾値よりも大きい場合、クラスＣＧｘの郵便コンポーネントは辞書１９のステップ７５において再初期化（リセット）される。

図１２には、図６のステップ４２に示される実施と異なる本発明の方法の別の実施が示される。取り扱い中のシグネチャＶｉｄＣが生成されるステップ４２に続くステップ８０において、取り扱い中のシグネチャは上述のように通り辞書１９によって分類される。類似したグラフィカルクラスＣＧｘが読み出される。取り扱い中のシグネチャの郵便コンポーネントＣｐＣは、必要に応じて、グラフィカルクラスＣＧｘの画像コンポーネントＣｉＣＧに基づいて修正され、必要に応じて、グラフィカルクラスＣＧｘの郵便コンポーネントＣｐＣＧは修正される。

ステップ８１において、シグネチャ候補は仏国特許公開第ＦＲ２８８３９４３号明細書で知られる順序予測メカニズムを用いたシグネチャデータベース１７から読み出される。ステップ８１は、第２の仕分けパスにおいて反復される第１の仕分けパスにおける郵便物の一定の順序付け（パス順序）に払われる考慮を有利に利用することによって、データベース１７における探索空間を制限する役割を果たす。こうして制限された探索空間は、シグネチャ候補によって構成される。

ステップ８２において、各シグネチャ候補は、先に定義した分類メカニズムを用いてグラフィカルクラスの辞書１９で分類される。ステップ８２の最後に、各シグネチャ候補に対して１つのグラフィカルクラスＣＧｙが識別されている。

ステップ８３において、取り扱い中のシグネチャのグラフィカルクラスＣＧｘが対象となっているシグネチャ候補のグラフィカルクラスＣＧｙと同一であることが検出される場合、ステップ８４において、宛先郵便アドレスをシグネチャ候補の郵便コンポーネントに正しく再配置するために、シグネチャ候補の郵便コンポーネントＣｐは図１０および図１１を参照して記載されたメカニズムを用いて修正される。この後、ステップ８５において、必要に応じて、シグネチャ候補の郵便コンポーネントは、図１１を参照して説明した通り、グラフィカルクラスＣＧｘの郵便コンポーネントに応じて修正される。この後、方法は、図６のステップ４６に進む。ステップ８２から８５のプロセスはステップ８１の最後に各シグネチャ候補に対して反復されることを理解すべきである。

ステップ８３において、取り扱い中のシグネチャとシグネチャ候補とに共通のグラフィカルクラスが検出されていない場合、プロセスは直ちに図６のステップ４６に進む。

ステップ８１の探索空間を制限する方法は、時系列順のシリアル番号ＳＮを第１の仕分けパスにおける各郵便物の属性と考える発想に基づいており、この番号はデータベース１７における郵便物のシグネチャに対応するメモリに記録される。各時系列順のシリアル番号ＳＮは、たとえば、仕分け機１が設置される仕分けセンターに割り当てられる仕分けセンター番号と、郵便物が仕分けられる仕分け機に割り当てられる仕分け機番号と、郵便物が導かれる仕分け出口収納箱に割り当てられる仕分け出口収納箱番号と、郵便物に割り当てられる時系列順のインデックスとの並置によって構成され得る。実際には、上記インデックスは、たとえば、第１の郵便物が収納箱に導かれるとき初期化され、新しい郵便物が収納箱の中に導かれるたびに１単位だけインクリメントされる、仕分け出口収納箱に関連したカウンタの値である。このようにして、一意的なシリアル番号ＳＮは各郵便物に割り当てられる。

第１の仕分けパスの最後に、シグネチャはデータベース１７において順番にグループ化される。たとえば、シグネチャは、郵便物が各仕分け出口収納箱に蓄えられる順番で、仕分けセンターと、仕分け機と、収納箱とによってグループ化されて順序付けられる。以下で詳しく説明するように、データベース１７における連続する隣接するシグネチャが識別可能なセグメントを構成する。

図１２のステップ８０の最後において、第２の仕分けパスの間、パスインデックスＰＩ（１からｎ）が取り扱い中の郵便物のシグネチャＶ＿ＩｄＣの属性と考えられる。その上、予測される時系列順のシリアル番号ＳＮは、取り扱い中のシグネチャに対して仏国特許公開第ＦＲ２８８３９４３号に記載された線形近似によって計算される。この計算は、メモリに記憶された一連の時系列順シリアル番号に基づいて線形近似によって実行される。図１３のグラフでは、郵便物３７４から４０５のパスインデックスＰＩがｘ軸に沿ってプロットされ、これらのインデックスはそれぞれステップ８０においてディジタルシグネチャＶ＿Ｉｄが抽出されている郵便物３７４から４０５の第２のパスに対応する。第１のパスにおいて郵便物（この例では、「７６」と「８６」の番号が付いた収納箱に蓄えられる郵便物）に割り当てられる時系列順シリアル番号ＳＮの例は、ｙ軸方向にプロットされる。線形近似による計算は、上記直線上の時系列順シリアル番号ＳＮを取り扱い中のパスインデックスＰＩに応じて計算できるように、図１３に十字形で示される連続する郵便物パスインデックスと時系列順シリアル番号（ＰＩ、ＳＮ）対に基づいて、Ｄ１またはＤ２などの直線（ＳＮ＝ａ．ＰＩ＋ｂ）の係数ａ、ｂを方程式系によって決定することにある。

さらに、図１２に示される本発明の方法の実施は、一元管理ステップ５０の間に前述の予測メカニズムを有利に利用するものである。ステップ４９において、状況が上述の「有力な郵便物基準」状況である場合、さらに、ステップ４６において決定された一致シグネチャの時系列順シリアル番号が予測された時系列順シリアル番号ＳＮに対応する場合、ステップ５０において、取り扱い中の郵便物に対して識別されるグラフィカルクラスＣＧｘの郵便コンポーネントは一元管理される。

Claims (7)

1. 郵便物（Ｐ）を処理する方法であって、該方法が、
   第１の郵便物仕分けパスの間に、情報ブロック（ＡＤ、ＡＥ、Ｌ）を有する各郵便物の表面のディジタル画像を形成すること（１２）と、郵便物に関連した各画像から郵便物の論理的識別子であるディジタルシグネチャ（Ｖ＿Ｉｄ）を導くこと（１３）と、シグネチャ（Ｖ＿Ｉｄ）を仕分け情報に対応するメモリに記録すること（１６）とにあり、第２の郵便物仕分けパスの間に、郵便物に関連した取り扱い中のディジタルシグネチャ（Ｖ＿ＩｄＣ）をさらに導くために（４２）各郵便物の前記表面のディジタル画像を形成すること（４１）と、関連性により仕分け情報を読み出すために前記取り扱い中のシグネチャと一致する第１の仕分けパスに記録されたシグネチャを検索することとにあり、前記方法が、さらに、
   各グラフィカルクラスに対する平均シグネチャ値を計算する（５７）ために一定基準のグラフィカルな類似性の基づいてシグネチャをシグネチャカテゴリまたはグラフィカルクラス（ＧＣ）にグループ化するステップ（４３）と、
   対象となっている各グラフィカルクラスに対して、ディジタル画像における情報ブロックの有意な変化を検出することを目的として平均シグネチャ値の変化を分析する（６０、６１、６２）ステップと、
   一致を検索することを目的として変化検出の結果を使用するステップとにあることを特徴とする、方法。
2. 郵便物に関連した各ディジタルシグネチャが郵便物のディジタル画像の物理的特性を表わす画像コンポーネント（ＣｉＣ）と、郵便物の画像に存在する情報ブロックの空間位置を少なくとも表わす郵便コンポーネント（ＣｐＣ）とを備え、方法が、さらに、
   対象となっているグラフィカルクラスに入るシグネチャの画像コンポーネントに対する平均値（ＣｉＣＧ）を計算することを目的として、それらの画像コンポーネントの一定基準のグラフィカルな類似性に基づいてシグネチャをグラフィカルクラスにグループ化することと、
   ディジタル画像における情報ブロックの有意な変化を検出することを目的として、画像コンポーネントの平均値の変化を分析すること（６０、６１、６２）と、
   シグネチャの郵便コンポーネントを比較することを目的として、この検出の結果を使用することとにある、請求項１に記載の方法。
3. シグネチャの各々の画像コンポーネントが郵便物の画像のピクセルすべてから導かれる物理的特性全体を表わす「全域的」第１の属性と、郵便物の画像に適用される格子の個別の部分から導かれる局所的物理的特性を表わす「局所的」第２の属性とを備え、前記全域的属性および前記局所的属性がシグネチャ類似性を認めるために使用される、請求項２に記載の方法。
4. 正規化ベクトル距離の閾値調整が前記類似性を認めるために全域的属性に関して実行される、請求項３に記載の方法。
5. 前記類似性を認めるために相関係数が局所的属性に関して計算される、請求項３または４に記載の方法。
6. 画像コンポーネントの局所的属性の変化を分析するために、「Ｋ平均」タイプのトポロジー解析法が採用される、請求項３から５のいずれか一項に記載の方法。
7. グラフィカルクラスが、連続的な取り扱い中のシグネチャに基づいて第２の仕分けパスにおいてその場で生成される、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。

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