JP2016051211A - 住所認識装置、区分装置、統括住所認識装置、住所認識方法 - Google Patents

Abstract

【課題】対象物に記載されている差出人の住所を宛先人の住所と誤って判定する誤判定を抑制することができる住所認識装置、区分装置、統括住所認識装置、住所認識方法を提供することである。
【解決手段】実施形態の住所認識装置は、住所認識部と、非宛先人判定部とを持つ。住所認識部は、対象物の画像に基づいて、前記対象物に記載されている住所情報を取得する。非宛先人判定部は、所望のタイミングで前記住所認識部において取得された住所情報である第１住所情報に関する情報と、前記第１住所情報よりも前に前記住所認識部において取得された住所情報である第２住所情報に関する情報との比較結果に基づき、前記第１住所情報が宛先人の住所でない非宛先住所であるか否かを判定する。
【選択図】図２

Description

本発明の実施形態は、住所認識装置、区分装置、統括住所認識装置、住所認識方法に関する。

郵便物や物流の分野において、対象物に記載された住所を読み取る住所認識の技術が広く利用されている。住所認識された宛先人の住所に応じて、対象物を区分する区分機が普及している。対象物には、宛先人の住所と差出人の住所の両方が併記されている場合が多い。このため、区分機が、差出人の住所を誤って宛先人の住所であると認識した場合、対象物が差出人に送り返されてしまう問題があった。

この問題に対して、特定顧客の住所を予め登録しておき、特定顧客の住所と一致した場合、宛先人の住所と認識しない方法が提案されている。しかしながら、特定顧客以外の差出人については、宛先人と誤って判定される場合がある。また、特定顧客の住所が変更された場合も、宛先人と誤って判定される場合がある。

特開２０１１−１２５８６０号公報 特開平１１−６８０１号公報 特開２００７−２２２７４４号公報 特開２００４−１８８２９９号公報 特開２００７−６９８号公報

本発明が解決しようとする課題は、対象物に記載されている差出人の住所を宛先人の住所と誤って判定する誤判定を抑制することができる住所認識装置、区分装置、統括住所認識装置、住所認識方法を提供することである。

実施形態の住所認識装置は、住所認識部と、非宛先人判定部とを持つ。住所認識部は、対象物の画像に基づいて、前記対象物に記載されている住所情報を取得する。非宛先人判定部は、所望のタイミングで前記住所認識部において取得された住所情報である第１住所情報に関する情報と、前記第１住所情報よりも前に前記住所認識部において取得された住所情報である第２住所情報に関する情報との比較結果に基づき、前記第１住所情報が宛先人の住所でない非宛先住所であるか否かを判定する。

実施形態の紙葉類処理装置の構成例を概略的に示すブロック図。 実施形態の住所認識機能部の機能構成を示すブロック図。 実施形態の住所認識機能部による処理の流れの一例を示すフローチャート。 実施形態の住所認識部による処理を説明するための図。 実施形態の履歴保持部に格納される履歴テーブルの一例を示す図。 実施形態の差出人情報格納部に格納される非宛先住所テーブルの一例を示す図。 実施形態の非宛先人判定部による処理の流れの一例を示すフローチャート。 過去に認識された住所情報を示す図。 実施形態の統括住所認識装置を備えるシステムの構成を示す図。

以下、実施形態の住所認識装置、区分装置、統括住所認識装置、住所認識方法を、図面を参照して説明する。

以下の説明では、区分装置の一例として、紙葉類処理装置１０１について説明する。
図１は、実施形態の紙葉類処理装置１０１の構成例を概略的に示すブロック図である。紙葉類処理装置１０１は、紙葉類に記載された区分情報を認識し、その認識の結果に基づいて紙葉類を区分する。区分情報とは、紙葉類を区分するために紙葉類から読み取られる情報である。実施形態において、区分情報は、紙葉類に記載された住所などの文字で表現された情報である。紙葉類処理装置１０１は、文字で記載された住所に基づき、例えば郵便物あるいは帳票などの紙葉類を区分する。

なお、区分装置は、紙葉類処理装置１０１に限られない。例えば、区分装置は、梱包品や貨物（例えば、小包、宅配便）などの物品を、物品に記載された区分情報に基づいて区分する装置であってもよい。

図１に示す構成例において、紙葉類処理装置１０１は、区分機本体１０３と、ビデオコーディングシステム（以降、ＶＣＳと略称する。）１０４とを備える。区分機本体１０３とＶＣＳ１０４とは、互いに通信可能に接続されている。

まず、区分機本体１０３について説明する。
紙葉類処理装置１０１の区分機本体１０３は、認識した住所情報に基づき、住所情報に応じた区分先に紙葉類を区分する。区分機本体１０３により実行される紙葉類を区分する処理を、区分処理という。

図１に示す通り、区分機本体１０３は、オペレーションパネル１１０と、供給部１１１と、主搬送機構１１２、バーコードリーダ（以降、ＢＣＲと略称する。）１１３と、スキャナ１１４と、バーコードライタ（以降、ＢＣＷと略称する。）１１５と、区分部１１６と、制御部１１７と、住所認識機能部１１８と、辞書記憶部１１９とを備える。

区分機本体１０３では、まず、住所認識機能部１１８が住所認識を行う。住所認識機能部１１８は、辞書記憶部１１９に格納されている文字認識用の辞書や住所データベースを参照して、スキャナ１１４により読み取った紙葉類の画像から住所情報を認識する。区分機本体１０３は、住所認識機能部１１８により認識された住所情報に基づいて、紙葉類を区分処理する。

住所認識機能部１１８により住所情報が認識できなかった場合、区分機本体１０３は、当該紙葉類の画像を、ＶＣＳ１０４へ送る。ＶＣＳ１０４は、スキャナ１１４が読み取った紙葉類の画像を表示部から表示させる。オペレータは、表示部に表示された紙葉類の画像を見て、入力部を介して住所情報を入力する。ＶＣＳ１０４は、オペレータにより入力された住所情報を、その紙葉類の識別情報と共に区分機本体１０３へ送信する。区分機本体１０３では、オペレータにより入力された住所情報と、紙葉類に割り当てられた識別情報とを関連付けられて記憶部に格納する。

区分機本体１０３は、ＶＣＳ１０４においてオペレータにより入力された住所情報が入力されると、これに基づいて紙葉類を区分処理する。実施形態において、住所情報が認識できなかった紙葉類は、識別情報を含むバーコードが印刷された後、ＶＣＳ排除ポケットに排出される。ＶＣＳ排除ポケットに排出された紙葉類は、再び紙葉類処理装置１０１に投入される。区分機本体１０３は、紙葉類のバーコードから読み取られた識別情報に基づきオペレータが入力した住所情報を記憶部から読み出し、読み出した住所情報に基づいて区分処理を実行する。なお、区分機本体１０３は、これに限られず、住所情報が認識できなかった紙葉類をＶＣＳ排除ポケットに排出することなく、区分処理をしてもよい。

オペレーションパネル１１０は、操作部と表示部とを備える。操作部は、例えばタッチパネルや機械式キー、その他の操作デバイスを含み、オペレータ（操作員）から指定される処理モードの種類を受け付ける。表示部は、例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）や有機ＥＬ（Electroluminescence）表示装置であり、紙葉類処理装置１０１の動作状態などを表示する。

供給部１１１は、紙葉類処理装置１０１にセットされた紙葉類をストックする。供給部１１１は、重ねられた状態で載置された紙葉類を、１つずつ取り出して主搬送機構１１２へ供給する。例えば、供給部１１１は、分離ローラを備える。分離ローラは、供給部１１１に紙葉類が投入されている状態で、投入された紙葉類の集積方向の下端に接する。分離ローラは、回転することにより、供給部１１１にセットされた紙葉類を集積方向の下端から１枚ずつ主搬送機構１１２へ一定のピッチで供給する。

主搬送機構１１２は、紙葉類を紙葉類処理装置１０１内の各部に搬送する。主搬送機構１１２は、紙葉類を挟持する搬送ベルト、及び搬送ベルトを駆動する駆動プーリなどを備える。主搬送機構１１２は、駆動モータにより駆動プーリを駆動することで、搬送ベルトにより挟持され、または搬送ベルト上に載置された紙葉類を搬送する。主搬送機構１１２による紙葉類の搬送路を、主搬送路という。主搬送路上には、ＢＣＲ１１３、スキャナ１１４、ＢＣＷ１１５、および、区分部１１６などが設けられている。

ＢＣＲ１１３は、主搬送路上を搬送される紙葉類に印字されているＩＤバーコードあるいは宛先バーコードなどのバーコードを読み取る。ＩＤバーコードとは、各紙葉類に割り当てられる固有の識別情報（以下、紙葉類ＩＤという。）を含むバーコードである。宛先バーコードとは、住所情報を含むバーコードである。ＢＣＲ１１３は、バーコードの画像を読み取る読取部と、読取画像におけるバーコードが示すデータを認識する認識部とを有する。読取部は、バーコードを読み取ると、当該バーコードの画像を認識部へ供給する。認識部は、供給された当該バーコード画像を処理し、当該バーコードに含まれるデータを認識する。認識されたデータは、制御部１１７へ供給される。

スキャナ１１４は、主搬送機構１１２により搬送される紙葉類から画像を取得する。スキャナ１１４は、例えば、照明部と光学センサとを備える。照明部は、主搬送機構１１２により搬送される紙葉類に対して光を照射する。光学センサは、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）などの受光素子と光学系（レンズ）とを備える。光学センサは、紙葉類により反射された反射光を光学系により受光し、ＣＣＤに結像させ、電気信号（画像）を取得する。スキャナ１１４は、主搬送機構１１２により搬送される紙葉類から連続して画像を取得することにより、各紙葉類の全体の画像を取得する。スキャナ１１４は、取得した画像を住所認識機能部１１８に供給する。なお、スキャナ１１４は、ビデオカメラなどにより構成されても良い。

制御部１１７は、紙葉類処理装置１０１の各部の動作を統合的に制御する。制御部１１７は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサ、バッファメモリ、プログラムメモリ、及び不揮発性メモリなどを備える。ＣＰＵは、種々の演算処理を行う。バッファメモリは、ＣＰＵにより行われる演算の結果を一時的に記憶する。プログラムメモリ及び不揮発性メモリは、ＣＰＵが実行する種々のプログラム及び制御データなどを記憶する。制御部１１７は、ＣＰＵが、プログラムメモリに記憶されているプログラムを実行することにより、種々の処理を行うことができる。制御部１１７は、例えば、紙葉類に対して紙葉類ＩＤを割り当てて管理する。

住所認識機能部１１８は、辞書記憶部１１９に格納されている文字認識用の辞書や住所データベースを参照して、スキャナ１１４により読み取られた紙葉類の画像に含まれる住所情報を認識する。住所認識機能部１１８は、紙葉類の画像から住所情報が記載されている領域（以下、住所領域という。）を切り出して、各住所領域に含まれる住所を認識する。詳細については、図２を用いて後述する。住所情報が認識できた場合、住所認識機能部１１８は、認識された住所を含む住所情報を制御部１１７へ供給する。住所情報が認識できなかった場合、住所認識機能部１１８は、ビデオコーディング用の情報（コーディングデータ）を画像蓄積分配部１２１へ送信する。コーディングデータには、紙葉類の画像と文字認識結果とが含まれる。なお、１つの紙葉類から複数の住所領域が検出された場合、住所認識機能部１１８は、少なくとも１つの住所情報が認識できなかった紙葉類を、住所情報が認識できなかったものと判定する。

ＢＣＷ１１５は、必要に応じて紙葉類にＩＤバーコード、あるいは、宛先バーコードを印刷する。例えば、ＢＣＷ１１５は、住所認識機能部１１８により住所情報が認識できた紙葉類に対し、認識結果としての住所情報をバーコード化した宛先バーコードを印刷する。一方、ＢＣＷ１１５は、住所認識機能部１１８により住所情報が認識できなかった紙葉類に対し、紙葉類ＩＤをバーコード化したＩＤバーコードを印刷する。

ＩＤバーコードで示す紙葉類ＩＤは、ＶＣＳ１０４において打鍵入力された住所情報と紙葉類とを対応づけるための情報である。すなわち、ＩＤバーコードが印刷された紙葉類は、ＶＣＳ１０４による処理対象となる紙葉類である。

紙葉類の搬送方向においてＢＣＷ１１５の下流側には、区分部１１６が設けられている。区分部１１６は、住所情報等に応じた区分先に紙葉類を区分する。この区分部１１６は、複数の段、複数の列に区画された複数の区分ポケット（図示しない）を含む。各区分ポケットは、各区分先に対応して設定されている。区分部１１６は、住所情報に基づいて、住所情報に対応したポケットに紙葉類を順次集積させる。

また、区分部１１６には、区分先が認識できなかった紙葉類が集積されるＶＣＳ排除ポケット（図示しない）が設けられている。このＶＣＳ排除ポケットに集積された紙葉類は、ＶＣＳ１０４において住所情報が入力された後に、供給部１１１に再供給される。供給部１１１に再供給された紙葉類は、当該紙葉類に印刷されたＩＤコードと、ＶＣＳ１０４にて入力された住所情報とに基づいて再区分される。制御部１１７は、区分情報としての住所情報に基づいて紙葉類を区分部１１６の各ポケットに区分する。

次に、ＶＣＳ１０４について説明する。
ＶＣＳ１０４は、画像蓄積分配部１２１と、複数のビデオコーディングデスク（以降、ＶＣＤと略称する）１２２とを備える。画像蓄積分配部１２１は、制御部、記憶部、および各種インターフェースなどを有するコンピュータで実現される。ＶＣＤ１２２は、例えば、表示部、入力部、制御部、記憶部、および各種インターフェースなどを有するコンピュータで実現される。

画像蓄積分配部１２１には、区分機本体１０３と各ＶＣＤ１２２とが接続される。画像蓄積分配部１２１は、区分機本体１０３内の住所認識機能部１１８により住所情報が認識できなかった紙葉類の画像を含むビデオコーディング用の情報（コーディングデータ）を区分機本体１０３から受信する。画像蓄積分配部１２１は、各ＶＣＤ１２２の稼働状況などを監視し、各ＶＣＤ１２２の稼働状況などに応じて、区分機本体１０３から受信したコーディングデータを各ＶＣＤ１２２へ分配する。

各ＶＣＤ１２２は、画像蓄積分配部１２１から配信されたコーディングデータに含まれる紙葉類の画像を表示部１２７に表示し、オペレータに正しい住所情報（文字情報）の入力を促す。ＶＣＤ１２２は、紙葉類の画像を表示部１２７に表示した状態において、オペレータが住所情報として入力した文字情報を含む入力情報を画像蓄積分配部１２１へ返す。画像蓄積分配部１２１は、各ＶＣＤ１２２から取得した入力情報を区分機本体１０３へ返す処理を行う。

図１に示す構成例において、ＶＣＤ１２２は、ＣＰＵ１２３と、不揮発性メモリ１２４と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１２５と、ＲＯＭ（read only memory）１２６と、表示部１２７と、ＶＣＳ入力部１２８とを備える。
ＣＰＵ１２３は、ＶＣＤ１２２全体の制御を司る制御部として機能する。ＣＰＵ１２３は、ＲＯＭ１２６あるいは不揮発性メモリ１２４に記憶されている制御プログラム及び制御データに基づいて種々の処理を行う。例えば、ＣＰＵ１２３は、オペレーティングシステムのプログラムを実行することにより、ＶＣＤ１２２の基本的な動作制御を行う。なお、各種の機能のうちの一部は、ハードウェア回路により実現されるものであっても良い。不揮発性メモリ１２４は、例えば、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）、フラッシュＲＯＭ、ＨＤＤ（Hard disk drive）、あるいは、ＳＳＤ（Solid State Disk）などの書換え可能な不揮発性のメモリである。

不揮発性メモリ１２４は、ＶＣＤ１２２の運用用途に応じて制御プログラム、制御データ、および、種々のデータを格納する。例えば、不揮発性メモリ１２４は、画像蓄積分配部１２１から供給されるビデオコーディング用の画像（文字画像を含む画像）を含むコーディングデータを保存する。また、不揮発性メモリ１２４は、オペレータが入力する入力情報などを記憶するようにしても良い。

ＲＡＭ１２５は、揮発性のメモリである。ＲＡＭ１２５は、ＣＰＵ１２３の処理中のデータなどを一時的に格納する。例えば、ＲＡＭ１２５は、表示用の画像データを格納したり、オペレータが入力する入力情報を格納したりする。

ＲＯＭ１２６は、予め制御用のプログラム及び制御データなどが記憶される書換え不可の不揮発性メモリである。

表示部１２７は、例えばＬＣＤや有機ＥＬ表示装置などを含む。表示部１２７は、画像蓄積分配部１２１から供給されるビデオコーディング用の画像（例えば、紙葉類の画像）などを表示する。表示部１２７には、ビデオコーディング用の画像としての紙葉類の画像（認識対象となる文字を含む画像）だけでなく、区分機本体１０３側で認識できた範囲の情報も表示するようにしても良い。

ＶＣＳ入力部１２８は、表示部１２７に表示された画像に含まれる住所情報としての文字情報を、オペレータが入力するためのデバイスである。例えば、ＶＣＳ入力部１２８は、キーボードおよびポインティングデバイスなどにより構成される。

次に、図２を参照して、実施形態に係る住所認識装置の概略構成を説明する。実施形態において、住所認識装置は、上述した住所認識機能部１１８に相当する。

図２は、住所認識機能部１１８の機能構成を示すブロック図である。図２に示すように、住所認識機能部１１８は、画像入力部１１８Ａと、住所認識部１１８Ｂと、非宛先人判定部１１８Ｃと、画像照合部１１８Ｄと、履歴保持部１１８Ｅと、差出人情報格納部１１８Ｆと、Ｉ／Ｆ（interface）部１１８Ｇと、宛先人判定部１１８Ｈと、結果出力部１１８Ｉとを備える。住所認識部１１８Ｂ、非宛先人判定部１１８Ｃ、画像照合部１１８Ｄ、及び結果出力部１１８Ｉは、例えば、住所認識機能部１１８が備えるＣＰＵが、プログラムを実行することにより機能する機能部である。また、これら機能部の一部又は全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などのハードウェア機能部であってもよい。

画像入力部１１８Ａは、スキャナ１１４により読み取られた画像を取得する。
住所認識部１１８Ｂは、まず、画像入力部１１８Ａにより取得された画像から、住所が記載されている住所領域を検出する。そして、住所認識部１１８Ｂは、検出した住所領域に記載されている住所を認識し、認識結果である住所情報を出力する。住所認識部１１８Ｂは、複数の住所領域が検出された場合にその全てを読み取ってもよいし、一部を読み取ってもよい。

非宛先人判定部１１８Ｃは、履歴保持部１１８Ｅおよび差出人情報格納部１１８Ｆを参照し、住所認識部１１８Ｂが取得した住所情報が、宛先人の住所でない非宛先住所であるか否かを判定する。

画像照合部１１８Ｄは、非宛先人判定部１１８Ｃより呼び出される機能部である。画像照合部１１８Ｄは、比較する２つの画像を画像処理して、２つの画像が類似しているか否かを判定する。なお、画像が類似しているか否かを判定する処理としては、画像の特徴量同士を比較する処理や、エッジ点を抽出してパターンマッチングを行う処理など、公知の処理手法を採用することができる。

履歴保持部１１８Ｅは、住所認識部１１８Ｂの処理結果の履歴を保持する。
差出人情報格納部１１８Ｆは、差出人の住所情報に関する情報を保持する。差出人情報格納部１１８Ｆには、履歴保持部１１８Ｅに保持された情報のうち、差出人の住所であると特定されたものが格納される。

Ｉ／Ｆ部１１８Ｇは、差出人情報格納部１１８Ｆに格納された差出人の住所情報に関する情報をオペレータが編集するためのＩ／Ｆである。Ｉ／Ｆ部１１８Ｇは、オペレータからの編集操作を受け付け、差出人情報格納部１１８Ｆに格納される住所情報に関する情報を編集する。ここで、編集とは、住所情報に関する情報の変更、新規追加、削除等を含む。また、ノイズ除去等の画像処理をした画像に置き換えることも、編集に含まれる。

宛先人判定部１１８Ｈは、非宛先人判定部１１８Ｃにより非宛先住所でないと判定された住所情報を、宛先人の住所であると判定する。非宛先住所でないと判定された住所情報が複数ある場合、宛先人判定部１１８Ｈは、これらの中から最も宛先人の住所である可能性が高い住所を宛先人の住所であると判定してもよい。例えば、宛先人判定部１１８Ｈは、住所が記載されている位置に基づき、最も宛先人の住所である可能性が高い住所を決定する。

結果出力部１１８Ｉは、最終的な宛先住所認識結果を出力する。結果出力部１１８Ｉの処理については後述する。

次に、図３を参照し、住所認識機能部１１８による処理の流れの一例について説明する。図３は、住所認識機能部１１８による処理の流れの一例を示すフローチャートである。
まず、画像入力部１１８Ａに、紙葉類の画像が入力される（ステップＳＴ１１）。入力された画像は、例えばメモリ上に配置される。
住所認識部１１８Ｂは、ステップＳＴ１１で画像入力部１１８Ａに入力された画像を分析し、少なくとも１つの住所領域を抽出する（ステップＳＴ１２）。住所領域とは、１つの住所が記載されている領域である。抽出方法は任意の方法でよい。一例としては、文字候補の並び方から行候補を抽出し、更に行候補の並び方から住所領域を抽出する方法が利用可能である。

図４は、住所認識部１１８Ｂによる処理を説明するための図である。ここで、住所認識部１１８Ｂが処理対象とする紙葉類を、紙葉類Ｓ２と称する。住所認識部１１８Ｂは、紙葉類Ｓ２から住所領域Ｄ，Ｅ，Ｆを検出する。住所認識部１１８Ｂは、検出した住所領域Ｄ，Ｅ，Ｆに中で、それぞれ住所を認識し、住所情報Ｄ１，Ｅ１，Ｆ１を取得する。また、住所認識部１１８Ｂは、各住所領域Ｄ，Ｅ，Ｆの記載位置Ｄ２，Ｅ２，Ｆ２を求める。記載位置Ｄ２，Ｅ２，Ｆ２は、紙葉類Ｓ２の左上の頂点を原点Ｐとしたときの座標値（ｘ、ｙ）で示される。実施形態において、記載位置Ｄ２は、住所領域Ｄ２の左上の頂点Ｄ２（１）の座標値と、右下の頂点Ｄ２（２）の座標値とを含む情報である。記載位置Ｅ２、Ｆ２についても同様である。

また、住所認識部１１８Ｂは、住所領域Ｄ，Ｅ，Ｆとその周辺領域を含む画像を切り出す。紙葉類において、差出人の住所が記載されている近辺には、大口顧客である会社のロゴなどが存在する可能性が高い。従って、住所認識部１１８Ｂは、各住所領域と、その周辺を含む画像を切り出して、履歴保持部１１８Ｅの履歴テーブル５１に格納しておく。住所領域とその周辺とを含む画像として切り取られる画像のサイズは、差出人の住所の近辺に記載される会社のロゴ等を含む範囲よりも、広いサイズとすることが好ましい。住所認識部１１８Ｂは、切り出した画像に、各画像を識別する画像ＩＤを割り当てる。

そして、住所認識部１１８Ｂは、例えば、住所情報、記載位置、画像ＩＤ、および紙葉類ＩＤを互いに対応付けた情報を、履歴保持部１１８Ｅの履歴テーブル５１に格納する。

図５は、履歴保持部１１８Ｅに格納される履歴テーブルＴＥの一例を示す図である。各テーブルの１レコードには、対応付けられた一組の情報が格納されている。なお、図中の項目の並びはあくまで一例であり、任意に変更されてよい。また、図６は、差出人情報格納部１１８Ｆに格納される差出人情報テーブルＴＦの一例を示す図である。差出人情報テーブルＴＦには、後述する処理によって差出人であることが特定された住所情報に関する情報が格納される。

各レコードの第１項目には、例えば住所情報が格納されている。住所情報は、住所領域から認識された住所情報である。図５、６の例では、住所情報をコーディングした情報、例えば、郵便番号と街区情報を結合したコードが格納されている。各レコードの第２項目には、例えば記載位置が格納されている。記載位置は、住所領域が記載されている位置である。なお、記載位置は正規化されていると好適である。すなわち、画像中の対象物位置は回転または平行移動する可能性があるため、例えば対象物を画像の縦横方向に合わせて回転させた上で、その左上隅を原点とするなどの正規化を行うとよい。各レコードの第３項目には、例えば画像ＩＤが格納されている。なお、画像ＩＤが付与された画像のデータは、履歴保持部１１８Ｅまたは差出人情報格納部１１８Ｆに格納されている。各レコードの第４項目には、例えば紙葉類ＩＤが格納されている。紙葉類ＩＤは、各紙葉類に割り当てられた固有の識別情報である。なお、各テーブルには、図５、６に示した以外の情報を格納してもよい。例えば、画像ファイル名、画像取得時刻、画像のサイズなどを格納してもよい。

ここで、１つの紙葉類から複数の住所領域が抽出された場合、住所認識部１１８Ｂは、例えば各住所領域の記載位置に応じた順位を付与する。住所領域の記載位置に応じた順位は、宛先人の住所として記載される可能性が高い位置の順位が高く、宛先人の住所として記載される可能性が低い位置の順位が低くなっている。言い換えると、住所領域の記載位置に応じた順位は、差出人の住所として記載される可能性が低い位置の順位が高く、差出人の住所として記載される可能性が高い位置の順位が低くなっている。この順位は、紙葉類を複数の領域に区分した区分領域に応じて決められている。例えば、紙葉類の上の区分領域を含む住所領域の順位は低く、紙葉類の下の区分領域を含む住所領域の順位は高いと決められている。また、紙葉類の左の区分領域を含む住所領域の順位は低く、紙葉類の右の区分領域を含む住所領域の順位は高いと決められている。なお、紙葉類の上下左右は、文字が正しく読める方向を正面とした場合の位置関係である。

住所認識部１１８Ｂは、ステップＳＴ１２で抽出された複数の住所領域に対し、住所認識処理を実行する（ステップＳＴ１３）。住所認識部１１８Ｂによる住所認識方法は、任意の方法でよい。一例としては、住所データベースを用意し、住所認識部１１８Ｂが、住所領域内の文字候補をＯＣＲ（Optical Character Recognition）技術等によって文字認識した結果とマッチングする方法を採用してよい。また、住所認識部１１８Ｂは、文字の認識に限られず、数字も認識可能であり、住所領域から郵便番号のみを読み取ることもできる。

次いで、住所認識部１１８Ｂは、変数ｉに１をセットする（ステップＳＴ１４）。変数ｉは、ステップＳＴ１２、ＳＴ１３にて認識された各住所領域に振られる通し番号である。言い換えると、住所認識部１１８Ｂは、各住所領域に対して、変数ｉ（ｉ＝１，２，・・・）を割り当てる。実施形態において、住所認識部１１８Ｂは、紙葉類から３つの住所領域を認識したとする。この場合、住所認識部１１８Ｂは、各住所領域に対して、ｉ＝１，２，３を割り当てる。例えば、住所認識部１１８Ｂは、図４における住所情報Ｄ１，Ｅ１，Ｆ１のそれぞれに対して、変数ｉ＝１，２，３を割り当てる。

次いで、非宛先人判定部１１８Ｃは、第ｉ番目の住所情報が、非宛先住所であるか否かを判定する（ステップＳＴ１５；図７）。また、非宛先人判定部１１８Ｃは、非宛先住所であると判定された住所が、差出人の住所であるか否かを判定する。非宛先住所であると判定された住所が１つである場合、非宛先人判定部１１８Ｃは、認識した住所情報を差出人の住所であると判定する。一方、非宛先住所であると判定された住所が２つ以上である場合、非宛先人判定部１１８Ｃは、認識した住所情報のうち、対応付けられている順位が最も低い住所情報を差出人の住所であると判定する。

図７は、ステップＳＴ１５に相当する非宛先人判定部１１８Ｃによる処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、非宛先人判定部１１８Ｃは、住所領域に記載されている住所が、手書きで記載されているか、あるいは、活字で記載されているかを判定する（ステップＳＴ３１）。住所領域に記載されている住所が、手書きで記載されていると判定した場合、非宛先人判定部１１８Ｃは、住所領域に記載されている住所が非宛先住所でないと判定する（ステップＳＴ４０）。活字で記載されていると判定した場合、非宛先人判定部１１８Ｃは、ステップＳＴ３２に進む。手書きで記載されている住所を非宛先住所でないと判定する意義については後述する。

なお、手書きと活字では文字や数字の形状が大きく異なるため、パターンマッチングのためのパターン画像も大きく異なる。このため、住所認識用のパターン画像として、手書き用のパターン画像と活字用のパターン画像を、別々に用意する。実施形態において、住所認識部１１８Ｂは、住所領域から住所情報を認識する際、手書き用のパターン画像を用いたパターンマッチングと、活字用のパターン画像を用いたパターンマッチングの両方を実行する。両方のパターンマッチングを同時に行う処理を、手書き活字判定処理という。非宛先人判定部１１８Ｃは、住所認識部１１８Ｂによる手書き活字判定処理の処理結果に基づき、後述するステップＳＴ２１の判定を行う。

次いで、非宛先人判定部１１８Ｃは、変数ｊに１をセットする（ステップＳＴ３２）。変数ｊは、履歴保持部１１８Ｅまたは差出人情報格納部１１８Ｆに格納されているテーブルの各レコードに振られる通し番号である。実施形態において、非宛先人判定部１１８Ｃは、履歴テーブルＴＥに格納されているレコードに続いて、差出人情報テーブルＴＦに格納されているレコードに、通し番号を付与する。例えば、履歴テーブルＴＥに格納されている住所情報に関する一組の情報がＮ個であるとする。この場合、非宛先人判定部１１８Ｃは、履歴テーブルＴＥに格納されている各レコードに対して、変数ｊ＝１〜Ｎを割り振る。また、非宛先人判定部１１８Ｃは、差出人情報テーブルＴＦに格納されている各レコードに対して、Ｎ＋１から始まる通し番号を、変数ｊとして割り振る。

ここで、履歴テーブルＴＥに格納されているレコードや差出人情報テーブルＴＦに格納されているレコードは、過去に図３のステップＳＴ１３において認識された情報に基づくものである。以下、説明のために、１回前の処理で履歴テーブルＴＥまたは差出人情報テーブルＴＦに格納されたレコードの元になった住所情報を、Ａ１，Ｂ１，Ｃ１とする。図８は、過去に認識された住所情報Ａ１，Ｂ１，Ｃ１を示す図である。

非宛先人判定部１１８Ｃは、履歴テーブルＴＥまたは差出人情報テーブルＴＦから、第ｊ番目のレコードを読み込む（ステップＳＴ３３）。

非宛先人判定部１１８Ｃは、第ｊ番目の住所情報と、図３のフローチャートにおけるステップＳＴ１４〜ＳＴ１７で選択した第ｉ番目の住所情報とが合致するか否かを判定する（ステップＳＴ３４）。合致しないと判定した場合、非宛先人判定部１１８Ｃは、ステップＳＴ３７の処理に進む。合致すると判定した場合、非宛先人判定部１１８Ｃは、ステップＳＴ３５の処理に進む。

ここで、住所情報が合致する場合には、完全に一致する場合と、一部が一致しない場合とが含まれる。例えば、郵便番号や番地が一致していれば、住所を示す文字の一部が一致していない場合であっても、非宛先人判定部１１８Ｃは、両住所情報は合致すると判定する。

非宛先人判定部１１８Ｃは、第ｊ番目の住所情報が記載されている記載位置と、第ｉ番目の住所情報が記載されている記載位置とが合致するか否かを判定する（ステップＳＴ３５）。合致しないと判定した場合、非宛先人判定部１１８Ｃは、ステップＳＴ３７の処理に進む。合致すると判定した場合、非宛先人判定部１１８Ｃは、ステップＳＴ３６の処理に進む。

なお、記載位置が合致することには、完全に一致する場合と、一部が一致しない場合とを含む。例えば、第ｊ番目の住所領域の左上の頂点の座標を中心とした所定半径の円の中に、第ｉ番目の住所領域の左上の頂点の座標が含まれている場合、非宛先人判定部１１８Ｃは、記載位置が合致すると判定する。これに加えて、非宛先人判定部１１８Ｃは、第ｊ番目の住所領域の右下の頂点の座標を中心とした所定半径の円の中に、第ｉ番目の住所領域の右下の頂点の座標が含まれていることを条件に、記載位置が合致すると判定してもよい。なお、住所領域の２以上の頂点の座標値が合致する場合、記載位置が合致すると判定することにより、非宛先人判定部１１８Ｃは判定精度を高めることができる。画像スキャンの試行ごとの揺らぎにより、座標が完全に一致するとは限らない。このため、非宛先人判定部１１８Ｃは、座標値の差が一定値以内であれば合致すると判定する。

非宛先人判定部１１８Ｃは、画像照合部１１８Ｄの判定結果に基づき、第ｊ番目の住所情報が記載されている周辺の画像と第ｉ番目の住所情報が記載されている周辺の画像が類似するか否かを判定する（ステップＳＴ３６）。両画像が類似していると判定した場合、非宛先人判定部１１８Ｃは、ステップＳＴ３９の処理に進む。両画像が類似していないと判定した場合、非宛先人判定部１１８Ｃは、ステップＳＴ３７の処理に進む。

なお、画像の類似を判定する方法は任意の方法を用いることができる。一例として、画像同士の相関値を計算する方法がある。なお、両画像が類似することには、完全に一致する場合と、一部が一致しない場合とを含む。例えば、画像の特徴量が閾値以上一致する場合、非宛先人判定部１１８Ｃは、両画像は類似すると判定する。

ステップＳＴ３４，３５，３６において、合致しない又は類似しないと判定した場合、非宛先人判定部１１８Ｃは、全ての住所情報に基づくステップＳＴ３４〜３６の処理が完了したか否かを判定する（ステップＳＴ３７）。つまり、非宛先人判定部１１８Ｃは、変数ｊが最後の番号に到達したか否かを判定する。全ての住所情報に基づくステップＳＴ３４〜３６の処理が完了していない場合、非宛先人判定部１１８Ｃは、ステップＳＴ３８の処理に進む。全ての住所情報に基づくステップＳＴ３４〜３６の処理が完了している場合、非宛先人判定部１１８Ｃは、ステップＳＴ４０の処理に進む。ステップＳＴ３８では、変数ｊがインクリメントされる（ステップＳＴ３８）。

例えば、ｊ＝１の住所情報Ａ１に関する情報と、ｉ＝１の住所情報Ｄ１に関する情報によるステップＳＴ３４〜３６の判定において、合致しない又は類似しないと判定された場合、非宛先人判定部１１８Ｃは、ｊ＝２の住所情報Ｂ１に関する情報と、ｉ＝１の住所情報Ｄ１に関する情報によるステップＳＴ３４〜３６の判定を実行する。

ステップＳＴ３６において両画像が類似していると判定した場合、非宛先人判定部１１８Ｃは、住所領域に記載されている住所が非宛先住所であると判定する（ステップＳＴ３９）。そして、非宛先人判定部１１８Ｃは、第ｉ番目の住所情報に対するステップＳＴ１５の判定処理を完了する。

ステップＳＴ３１において手書きで記載されていると判定した場合、又は、ステップＳＴ３４，３５，３６において合致しない又は類似しないと判定した場合、非宛先人判定部１１８Ｃは、住所領域に記載されている住所が非宛先住所でないと判定する（ステップＳＴ４０）。そして、非宛先人判定部１１８Ｃは、第ｉ番目の住所情報に対するステップＳＴ１５の判定処理を完了する。

図３のフローチャートの説明に戻る。非宛先人判定部１１８Ｃは、全ての住所領域から認識した住所情報に基づくステップＳＴ１５の処理が完了したか否かを判定する（ステップＳＴ１６）。つまり、非宛先人判定部１１８Ｃは、変数ｉが最後の番号に到達したか否かを判定する。全ての住所領域から認識した住所情報に基づくステップＳＴ１５の処理が完了している場合、非宛先人判定部１１８Ｃは、ステップＳＴ１８の処理に進む。全ての領域の処理が完了していない場合、非宛先人判定部１１８Ｃは、ステップＳＴ１７に進む。ステップＳＴ１７では、変数ｉがインクリメントされる（ステップＳＴ１７）。

次いで、非宛先人判定部１１８Ｃは、ステップＳＴ１５の判定において、非宛先住所であると判定された住所情報を、宛先人の住所候補から除外する（ステップＳＴ１８）。

次いで、非宛先人判定部１１８Ｃは、ステップＳＴ１３の認識結果に基づき、履歴保持部１１８Ｅを更新する（ステップＳＴ１９）。また、非宛先人判定部１１８Ｃは、履歴保持部１１８Ｅに格納されている古い履歴を削除する。

次いで、非宛先人判定部１１８Ｃは、ステップＳＴ１５の判定処理に基づき、差出人情報テーブルＴＦを更新する（ステップＳＴ２０）。非宛先人判定部１１８Ｃは、差出人の住所であると判定された住所情報に関する情報を、差出人情報テーブルＴＦに登録する。実施形態において、非宛先人判定部１１８Ｃは、差出人の住所であると判定された住所情報に関する情報を、履歴テーブルＴＥから読み出し、差出人情報テーブルＴＦに書き込む。ここで、非宛先人判定部１１８Ｃは、差出人の住所であると判定された住所情報に関する情報を、履歴テーブルＴＥから削除してもよい。例えば、非宛先人判定部１１８Ｃは、複数の住所情報が読み取られた紙葉類から一の差出人情報が特定された場合、その一の住所情報に関する情報のみを、差出人情報テーブルＴＦに書き込む。

次いで、宛先人判定部１１８Ｈは、非宛先人判定部１１８Ｃにより非宛先住所でないと判定された住所が、宛先人の住所であるか否かを判定する（ステップＳＴ２１）。非宛先住所でないと判定された住所が１つである場合、宛先人判定部１１８Ｈは、認識した住所情報を宛先人の住所であると判定する。一方、非宛先住所でないと判定された住所が２つ以上である場合、宛先人判定部１１８Ｈは、認識した住所情報のうち、対応付けられている順位が最も高い住所情報を宛先人の住所であると判定する。また、非宛先人判定部１１８Ｃは、手書き活字判定処理の処理結果に基づき、住所情報が手書きであると判定された場合、宛先人の住所であると判定する。

次いで、結果出力部１１８Ｉは、宛先人判定部１１８Ｈにより、宛先人の住所であると判定された住所情報を、制御部１１７に出力する（ステップＳＴ２２）。

住所認識部１１８Ｂの出力が１つの住所である場合、非宛先人判定部１１８Ｃによってそれが非宛先住所であると判定されたとする。この場合、結果出力部１１８Ｉの出力する最終的な宛先住所認識結果は、「リジェクト」となる。なお、「リジェクト」とは、紙葉類をＶＣＳ排除ポケットへ排出する指示である。
一方、住所認識部１１８Ｂの出力が複数の住所である場合、差出人の住所であると判定されなかった住所が、結果出力部１１８Ｉの出力する最終的な宛先住所認識結果として出力される。言い換えると、結果出力部１１８Ｉは、非宛先人判定部１１８Ｃにより非宛先住所でないと判定された住所情報を、制御部１１７に出力する。ここで、非宛先住所でないと判定された住所が複数存在する場合、何らかの優先度によっていずれか１つの住所を結果出力部１１８Ｉの出力する最終的な宛先住所認識結果として出力してもよいし、「リジェクト」としてもよい。言い換えると、結果出力部１１８Ｉは、非宛先住所でないと判定された住所情報の中から、宛先人の住所であると判定された住所情報を、制御部１１７に出力してもよく、「リジェクト」としてもよい。

大口顧客から受け取った紙葉類は、大量に送付されるため、連続して紙葉類処理装置１０１に投入されることが多い。このため、同じ差出人の住所が複数の紙葉類から連続して認識される可能性が高く、住所情報等が過去の履歴と合致する場合、差出人の住所である可能性が高い。従って、過去の紙葉類から認識された住所情報に関する情報に基づき非宛先人の住所であるか否かを判定することにより、紙葉類に記載されている差出人の住所を宛先人の住所と誤って判定する誤判定を抑制することができる。
また、同じ差出人である場合、同じ封筒等を使用しているため、差出人の住所の記載位置や周辺の画像も同じである可能性が高い。過去の紙葉類から認識された住所情報の記載位置や周辺の画像情報に基づき、非宛先人の住所であるか否かを判定することにより、判定精度と高めることができる。

また、大口顧客から受け取った紙葉類は、差出人の住所が活字で記載されることが多い。このため、手書きの住所は、大口顧客が差出人である場合の住所ではない可能性が高く、住所情報等が過去の履歴と合致する場合、差出人の住所である可能性が高い。また、活字である場合、非宛先住所である可能性よりも、非宛先住所でない可能性の方が高い。よって、活字であるか、または、手書きであるに応じて、非宛先人の住所であるか否かを判定することにより、紙葉類に記載されている差出人の住所を宛先人の住所と誤って判定する誤判定を抑制することができる。

また、大口顧客からの紙葉類は、１回だけではなく、定期的に持ち込まれることが多い。このため、繰り返し持ち込まれる大口顧客については、差出人の住所に関する情報を繰り返し利用することができる。よって、非宛先人判定部１１８Ｃにより差出人の住所であると判定された住所情報に関する情報を、差出人情報格納部１１８Ｆに格納することにより、連続して投入される大口顧客からの紙葉類の最初の一枚についても、非宛先人の住所であるか否かを判定することができる。また、大口顧客からの複数の紙葉類の間に他の差出人からの紙葉類が混ざっていた場合であっても、次の紙葉類から、非宛先人の住所であるか否かを判定することができる。

また、差出人情報格納部１１８Ｆに格納される差出人の住所に関する情報についての編集を受け付けるＩ／Ｆ部１１８Ｇを備える。この構成により、大口顧客の名称や住所、会社のロゴ等が変更された場合であっても、正しい情報に更新することができる。また、スキャナ１１４によって読み取られた画像が不鮮明な場合であっても、鮮明な画像に更新することができる。よって、非宛先人判定部１１８Ｃによる判定精度を向上させることができる。

上記実施形態において、住所認識機能部１１８は、紙葉類Ｓ１と紙葉類Ｓ２との比較結果に基づき、非宛先住所であるか否かを判定する例について説明したが、これに限られない。例えば、住所認識機能部１１８は、紙葉類Ｓ２と、過去の複数の紙葉類との比較結果に基づき、非宛先住所であるか否かを判定してもよい。例えば、過去の紙葉類のうち２以上の紙葉類から認識された住所情報に関するが、紙葉類Ｓ２の住所情報Ｆに関する情報と合致する場合、住所認識機能部１１８は、住所情報Ｆが非宛先住所であると判定する。また、住所認識機能部１１８は、過去の紙葉類のうち住所情報Ｆに関する情報と合致する紙葉類の枚数と合致しない紙葉類の枚数の割合に応じて、住所情報Ｆが非宛先住所であるか否かを判定してもよい。例えば、過去の紙葉類のうち半数以上の紙葉類から認識された住所情報に関するが、紙葉類Ｓ２の住所情報Ｆに関する情報と合致する場合、住所認識機能部１１８は、住所情報Ｆが非宛先住所であると判定する。これら構成により、非宛先住所であるか否かを判定する判定精度を高めることができる。

上記実施形態において、非宛先人判定部１１８Ｃは、過去の紙葉類から住所情報が認識されたときからの経過時間に応じた判定スコアを求め、求めた判定スコアに基づき、非宛先住所であるか否かを判定してもよい。例えば、直近に近い過去の履歴からの判定結果の方が、直近から遠い過去の履歴からの判定結果よりも、判定スコアを高くする。これにより、複数の紙葉類が連続して持ち込まれる大口顧客からの紙葉類について、非宛先住所であるか否かを判定する判定精度を高めることができる。

上記実施形態において、住所認識機能部１１８は区分機本体１０３に内蔵される例について説明したが、これに限られない。例えば、住所認識機能部１１８は、区分機本体１０３の外部に設けられても良い。また、住所認識機能部１１８は、複数の区分機本体１０３と接続され、統括住所認識装置に内蔵されてもよい。この統括住所認識装置を備えるシステムの一例について、図９を参照して具体的に説明する。図９は、統括住所認識装置を備えるシステムの構成を示す図である。

図９に示す通り、統括住所認識装置２００は、通信部２２０と、住所認識装置２１８と、辞書記憶部２１９とを備える。
住所認識装置２１８は、複数の区分機本体１０３１，１０３２，１０３３と接続されている。
複数の区分機本体１０３１，１０３２，１０３３は、それぞれ、通信部１０４１，１０４２，１０４３を備える。通信部１０４１，１０４２，１０４３は、制御部１１７と、区分機本体１０３１，１０３２，１０３３の各部と接続されている。
通信部１０４１，１０４２，１０４３は、スキャナ１１４が読み取った画像を住所認識装置２１８に送信する。通信部１０４１，１０４２，１０４３は、住所認識装置２１８から情報を受信し、制御部１１７に出力する。

住所認識装置２１８は、通信部２２０と辞書記憶部２１９と接続されている。通信部２２０は、区分機本体１０３１，１０３２，１０３３からスキャナ１１４が読み取った画像情報を受信する。住所認識装置２１８は、区分機本体１０３１，１０３２，１０３３から受信した画像情報に基づき、住所認識機能部１１８と同様の処理を実行する。住所認識装置２１８は、画像から認識した住所情報の中からいずれか１つを、宛先人の住所であると判定する。通信部２２０は、住所認識装置２１８により宛先人の住所であると判定された住所情報を、区分機本体１０３１，１０３２，１０３３のうち少なくとも１つに送信する。ここで、通信部２２０は、区分機本体１０３１，１０３２，１０３３のうち、スキャナ１１４が読み取った画像情報を受信した区分機本体に対して、当該画像情報に基づく住所認識装置２１８による判定結果を送信することが好ましい。
また、住所認識装置２１８は、ＶＣＳ１０４と接続されている。住所認識装置２１８は、住所情報が認識できなかった紙葉類の画像をＶＣＳ１０４に出力する。

このように、複数の区分機本体１０３１，１０３２，１０３３に対して、１つの住所認識装置２１８を用意することで、住所認識装置２１８の数を区分機本体１０３１，１０３２，１０３３の数より少なくとすることができる。これにより、複数の住所認識装置２１８を用意するためのコストを削減することができる。

以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、紙葉類Ｓ２から読み取った住所情報に関する情報と、これよりも前に異なる紙葉類Ｓ１から読み取った住所情報に関する情報との比較結果に基づき、紙葉類Ｓ２から読み取った住所情報が非宛先住所であるか否かを判定する非宛先人判定部１１８Ｃを備える。この構成により、紙葉類に記載されている差出人の住所を宛先人の住所と誤って判定する誤判定を抑制することができる。

また、非宛先人判定部１１８Ｃは、紙葉類Ｓ２よりも前に異なる複数の紙葉類Ｓ１，・・・から読み取った住所情報に関する情報との比較結果に基づき、紙葉類Ｓ２から読み取った住所情報が非宛先住所であるか否かを判定する。これにより、非宛先人判定部１１８Ｃによる判定精度を高めることができる。

また、非宛先人判定部１１８Ｃにより非宛先住所でないと判定された住所情報に基づき、宛先人の住所であるか否かを判定する宛先人判定部１１８Ｈをさらに備える。これにより、紙葉類に記載されている差出人の住所を宛先人の住所と誤って判定する誤判定を抑制することができる。

上記各実施形態の住所認識機能部１１８及び住所認識装置２１８は、装置内部に本実施形態を実施するための機能（プログラム）が予め設定されている場合について説明したが、これに限らず同様の機能（プログラム）をネットワークから装置にダウンロードしても良いし、同様の機能（プログラム）を記録媒体に記憶させたものを装置にインストールしてもよい。記録媒体としては、光ディスク、ＵＳＢメモリ等のプログラムを記憶でき、かつ装置が読み取り可能な記録媒体であれば、その形態は何れの形態であっても良い。またこのように予めインストールやダウンロードにより得る機能は装置内部のＯＳ（オペレーティング・システム）等と共働してその機能を実現させるものであってもよい。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１１８Ａ…画像入力部、１１８Ｂ…住所認識部、１１８Ｃ…非宛先人判定部、１１８Ｄ…画像照合部、１１８Ｅ…履歴保持部、１１８Ｆ…差出人情報格納部、１１８Ｇ…Ｉ／Ｆ部、１１８Ｈ…宛先人判定部、１１８Ｉ…結果出力部、１０１…紙葉類処理装置、１０３…区分機本体、１０４…ＶＣＳ、１１０…オペレーションパネル、１１１…供給部、１１２…主搬送機構、１１３…ＢＣＲ、１１４…スキャナ、１１５…ＢＣＷ、１１６…区分部、１１７…制御部、１１８…住所認識機能部、１１９…辞書記憶部、１２１…画像蓄積分配部、１２２…ＶＣＤ、１２３…ＣＰＵ、１２４…不揮発性メモリ、１２５…ＲＡＭ、１２６…ＲＯＭ、１２７…表示部、１２８…ＶＣＳ入力部

Claims (17)

1. 対象物の画像に基づいて、前記対象物に記載されている住所情報を取得する住所認識部と、
   所望のタイミングで前記住所認識部において取得された住所情報である第１住所情報に関する情報と、前記第１住所情報よりも前に前記住所認識部において取得された住所情報である第２住所情報に関する情報との比較結果に基づき、前記第１住所情報が宛先人の住所でない非宛先住所であるか否かを判定する非宛先人判定部と、
   を備える住所認識装置。
2. 前記非宛先人判定部は、
   前記第１住所情報と前記第２住所情報とが合致する場合、前記第１住所情報が前記非宛先住所であると判定する請求項１に記載の住所認識装置。
3. 前記非宛先人判定部は、
   前記対象物において前記第１住所情報が記載されている記載位置と、前記対象物において前記第２住所情報が記載されている記載位置とが合致する場合、前記第１住所情報が前記非宛先住所であると判定する請求項１または２に記載の住所認識装置。
4. 前記非宛先人判定部は、
   前記対象物において前記第１住所情報が記載されている周辺の画像と、前記対象物において前記第２住所情報が記載されている周辺の画像とが類似する場合、前記第１住所情報が前記非宛先住所であると判定する請求項１から３のうちいずれか一項に記載の住所認識装置。
5. 前記非宛先人判定部は、
   手書きで記載されている前記住所情報を、前記非宛先住所でないと判定する請求項１から４のうちいずれか一項に記載の住所認識装置。
6. 前記非宛先人判定部は、
   前記第１住所情報に関する情報と、それぞれ異なる対象物から取得された複数の前記第２住所情報に関する情報との比較結果に基づき、前記第１住所情報が前記非宛先住所であるか否かを判定する請求項１から５のうちいずれか一項に記載の住所認識装置。
7. 前記非宛先人判定部は、
   前記第１住所情報に関する情報と、複数の前記第２住所情報に関する情報との比較結果に基づき、前記第１住所情報が前記非宛先住所であると判定される比較結果が複数存在する場合、前記第１住所情報が前記非宛先住所であると判定する請求項１から５のうちいずれか一項に記載の住所認識装置。
8. 前記非宛先人判定部は、
   連続して得られた複数の比較結果のうち、前記第１住所情報が前記非宛先住所であると判定される比較結果と、前記第１住所情報が前記非宛先住所でないと判定される比較結果との割合に応じて、前記第１住所情報が前記非宛先住所であるか否かを判定する請求項１から５のうちいずれか一項に記載の住所認識装置。
9. 前記非宛先人判定部により前記非宛先住所であると判定された前記住所情報に関する情報を記憶する差出人情報格納部をさらに備え、
   前記非宛先人判定部は、前記差出人情報格納部から読み出した前記住所情報に関する情報と、前記第１住所情報に関する情報との比較結果に基づき、前記第１住所情報が前記非宛先住所であるか否かを判定する請求項１から８のうちいずれか一項に記載の住所認識装置。
10. 前記差出人情報格納部に記憶される前記差出人の住所に関する情報についての編集を受け付けるインターフェースを備える請求項９に記載の住所認識装置。
11. 前記非宛先人判定部は、
    前記住所認識部により取得された前記住所情報のうち、前記非宛先住所でないと判定された前記住所情報を出力する請求項１から１０のうちいずれか一項に記載の住所認識装置。
12. 前記非宛先人判定部により、前記非宛先住所でないと判定された前記住所情報に基づき、宛先人の住所であるか否かを判定する宛先人判定部をさらに備える請求項１から１１のうちいずれか一項に記載の住所認識装置。
13. 前記非宛先人判定部は、
    前記対象物の複数の領域のそれぞれから前記住所認識部により取得された複数の前記第１住所情報と複数の前記第２住所情報との比較結果に基づき、前記第１住所情報が前記非宛先住所であるか否かを判定する請求項１から１２のうちいずれか一項に記載の住所認識装置。
14. 前記対象物に記載されている前記住所情報を撮影するカメラを備え、
    前記住所認識部は、前記カメラにより撮影された画像に基づき、前記住所情報を取得する請求項１から１３のうちいずれか一項に記載の住所認識装置。
15. 前記請求項１から１４のうちいずれか一項に記載の住所認識装置と、
    前記非宛先人判定部により前記非宛先住所でないと判定された情報に基づき、前記対象物の宛先に応じて前記対象物を区分する区分機構と、
    を備える区分装置。
16. 前記請求項１から１３のうちいずれか一項に記載の住所認識装置と、
    前記対象物に記載されている前記住所情報を撮影するカメラを備え、前記住所認識装置により前記非宛先住所でないと判定された情報に基づき、前記対象物の宛先に応じて前記対象物を区分する複数の区分装置と通信する通信部とを備え、
    前記通信部は、
    前記複数の区分装置から前記カメラが撮影した画像を受信し、前記住所認識装置の判定結果を前記複数の区分装置のうち少なくとも１つに送信する統括住所認識装置。
17. 対象物の画像に基づいて、前記対象物に記載されている住所情報を取得するステップと、
    所望のタイミングで取得された住所情報である第１住所情報に関する情報と、前記第１住所情報よりも前に取得された住所情報である第２住所情報に関する情報との比較結果に基づき、前記第１住所情報が宛先人の住所でない非宛先住所であるか否かを判定するステップと、
    を備える住所認識方法。

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