JP3105918B2 - 文字認識装置、および文字認識方法 - Google Patents
文字認識装置、および文字認識方法Info
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- JP3105918B2 JP3105918B2 JP02340515A JP34051590A JP3105918B2 JP 3105918 B2 JP3105918 B2 JP 3105918B2 JP 02340515 A JP02340515 A JP 02340515A JP 34051590 A JP34051590 A JP 34051590A JP 3105918 B2 JP3105918 B2 JP 3105918B2
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Description
【発明の詳細な説明】 ［発明の目的］ （産業上の利用分野） この発明は、郵便はがきなどに印刷された英数字、漢
字などの文字を認識する文字認識装置に関する。
字などの文字を認識する文字認識装置に関する。
（従来の技術） 紙などに印刷された英数字、漢字などの文字を認識す
る文字認識装置は、現在、郵便局などで郵便を読取る為
に使われている宛名自動読取り区分機など色々な機械に
用いられている。
る文字認識装置は、現在、郵便局などで郵便を読取る為
に使われている宛名自動読取り区分機など色々な機械に
用いられている。
宛名自動読取り区分機に用いられている従来の文字認
識装置では、郵便物を読み取った電気信号が画像処理部
により送られる。この画像処理部は、電気信号の画像か
ら領域、行、文字の検出切出しを行う。そして、画像処
理部から認識部に信号が送られ、認識部では、住所の名
称が認識される。認識部からの出力が出力部に認識結果
として出力される。
識装置では、郵便物を読み取った電気信号が画像処理部
により送られる。この画像処理部は、電気信号の画像か
ら領域、行、文字の検出切出しを行う。そして、画像処
理部から認識部に信号が送られ、認識部では、住所の名
称が認識される。認識部からの出力が出力部に認識結果
として出力される。
宛名自動読取り区分機に用いられている従来の文字認
識装置では、印刷活字を読み取る方法として、主に複合
類似度法が用いられ、手書き文字を読み取る方法とし
て、輪郭特徴マッチング法が用いられる。複合類似度法
では、文字画像の濃度を直交座標系に展開したものを特
徴量とし、輪郭特徴マッチング法では、文字画像の輪郭
を構造解析的手法により特徴量としている。これは、印
刷活字の特徴及び、手書き文字の特徴に起因しており、
印刷活字に輪郭特徴マッチング法を用いても、また、手
書き文字に複合類似度法を適用しても十分な読取り率で
読み取ることができない。つまり、複合類似度法は、認
識度は高い方法であるが、誤読が多いので手書き文字に
は用いられない。また、輪郭特徴マッチング法は、誤読
は少ないが認識度が低く、手書き文字にしか適さない。
つまり、この２つの方法は文字の種類により使い分けら
れており、２つの方法は別々に用いられているにすぎな
い。
識装置では、印刷活字を読み取る方法として、主に複合
類似度法が用いられ、手書き文字を読み取る方法とし
て、輪郭特徴マッチング法が用いられる。複合類似度法
では、文字画像の濃度を直交座標系に展開したものを特
徴量とし、輪郭特徴マッチング法では、文字画像の輪郭
を構造解析的手法により特徴量としている。これは、印
刷活字の特徴及び、手書き文字の特徴に起因しており、
印刷活字に輪郭特徴マッチング法を用いても、また、手
書き文字に複合類似度法を適用しても十分な読取り率で
読み取ることができない。つまり、複合類似度法は、認
識度は高い方法であるが、誤読が多いので手書き文字に
は用いられない。また、輪郭特徴マッチング法は、誤読
は少ないが認識度が低く、手書き文字にしか適さない。
つまり、この２つの方法は文字の種類により使い分けら
れており、２つの方法は別々に用いられているにすぎな
い。
また、従来の文字認識装置では、文字を認識するとき
に濃淡を区別している。このとき、背景の濃度と文字の
濃度を区別するために二直化している。このときの境界
のしきい値は、従来、画像処理の文字の検出切出しに用
いられているしきい値を用いている。この画像処理のし
きい値は、文字の検出切出しに用いている値であるの
で、その対象領域が広いために、個々の文字の濃度を十
分に反映していない。この為、個々の文字を認識する際
には、かすれ、隣の文字との接触などの問題が発生し、
認識を困難としている場合がある。
に濃淡を区別している。このとき、背景の濃度と文字の
濃度を区別するために二直化している。このときの境界
のしきい値は、従来、画像処理の文字の検出切出しに用
いられているしきい値を用いている。この画像処理のし
きい値は、文字の検出切出しに用いている値であるの
で、その対象領域が広いために、個々の文字の濃度を十
分に反映していない。この為、個々の文字を認識する際
には、かすれ、隣の文字との接触などの問題が発生し、
認識を困難としている場合がある。
更に、郵便物を扱う場合、大企業などの大口の差出人
によって、住所のみ異なる同一種類の大量の郵便物が差
し出されることがある。この場合、予め読み取る領域を
指定しておき、これにより、住所の認識率を向上させて
いる。しかし、これらの大量の郵便物の中に異なる書状
が入っていたり、向きが異なっていたりすると、全く認
識不能となり、認識率が低下してしまう。
によって、住所のみ異なる同一種類の大量の郵便物が差
し出されることがある。この場合、予め読み取る領域を
指定しておき、これにより、住所の認識率を向上させて
いる。しかし、これらの大量の郵便物の中に異なる書状
が入っていたり、向きが異なっていたりすると、全く認
識不能となり、認識率が低下してしまう。
（発明が解決しようとする課題） 従来の文字認識装置では、上述のように読取りにおけ
る読取り率、及び正確度が十分に高いとは言えず、より
読取り率、及び正確度が高い文字認識装置が望まれてい
る。
る読取り率、及び正確度が十分に高いとは言えず、より
読取り率、及び正確度が高い文字認識装置が望まれてい
る。
よって、この発明は、文字認識率及び正確度がより向
上した文字認識装置を提供することを目的とする。
上した文字認識装置を提供することを目的とする。
［発明の構成］ （課題を解決する為の手段） この発明の文字認識装置は、被認識物に記述された文
字列を電気信号に変換する光電変換手段と、この光電変
換手段で変換された前記電気信号から文字列を検出切出
しする画像処理手段と、この画像処理手段から検出切出
しされた文字列から文字を認識する認識処理手段とを有
する文字認識装置において、前記被認識物の認識すべき
領域を予め指定可能な領域指定手段と、この領域指定手
段で指定された認識すべき領域以外の領域からの情報に
基づいて、被認識物が同一種類の被認識物であるか否か
を検知する検知手段と、この検知手段からの同一種類で
あるという検知結果に基づいて、前記領域指定手段で指
定された認識すべき領域の認識を行なう判別手段と、を
備えている。
字列を電気信号に変換する光電変換手段と、この光電変
換手段で変換された前記電気信号から文字列を検出切出
しする画像処理手段と、この画像処理手段から検出切出
しされた文字列から文字を認識する認識処理手段とを有
する文字認識装置において、前記被認識物の認識すべき
領域を予め指定可能な領域指定手段と、この領域指定手
段で指定された認識すべき領域以外の領域からの情報に
基づいて、被認識物が同一種類の被認識物であるか否か
を検知する検知手段と、この検知手段からの同一種類で
あるという検知結果に基づいて、前記領域指定手段で指
定された認識すべき領域の認識を行なう判別手段と、を
備えている。
また、この発明の文字認識装置は、被認識物に記述さ
れた文字列を電気信号に変換する光電変換手段と、この
光電変換手段で変換された前記電気信号から文字列を検
出切出しする画像処理手段と、この画像処理手段から検
出切出しされた文字列から文字を認識する認識処理手段
とを有する文字認識装置において、前記被認識物の認識
すべき領域を予め指定可能な領域指定手段と、この領域
指定手段で指定された認識すべき領域以外の領域からの
情報に基づいて、被認識物が同一種類の被認識物である
か否かを検知する検知手段と、この検知手段からの同一
種類であるという検知結果に基づいて、前記領域指定手
段で指定された認識すべき領域の認識を行ない、又、前
記検知手段からの同一種類でないという検知結果に基づ
いて、認識すべき領域を検知する領域検知手段で検知し
た認識すべき領域の認識を行なう判別手段と、を備えて
いる。
れた文字列を電気信号に変換する光電変換手段と、この
光電変換手段で変換された前記電気信号から文字列を検
出切出しする画像処理手段と、この画像処理手段から検
出切出しされた文字列から文字を認識する認識処理手段
とを有する文字認識装置において、前記被認識物の認識
すべき領域を予め指定可能な領域指定手段と、この領域
指定手段で指定された認識すべき領域以外の領域からの
情報に基づいて、被認識物が同一種類の被認識物である
か否かを検知する検知手段と、この検知手段からの同一
種類であるという検知結果に基づいて、前記領域指定手
段で指定された認識すべき領域の認識を行ない、又、前
記検知手段からの同一種類でないという検知結果に基づ
いて、認識すべき領域を検知する領域検知手段で検知し
た認識すべき領域の認識を行なう判別手段と、を備えて
いる。
また、この発明の文字認識装置の前記判別手段は、前
記領域指定手段で指定された認識すべき領域の認識を、
手書き文字を読取るための認識方法による認識結果と印
刷活字を読取るための認識方法による認識結果に基づき
総合評価して行なうものである。
記領域指定手段で指定された認識すべき領域の認識を、
手書き文字を読取るための認識方法による認識結果と印
刷活字を読取るための認識方法による認識結果に基づき
総合評価して行なうものである。
また、この発明の文字認識方法によると、被認識物に
記述された文字列を読取って電気信号に変換し、この変
換された電気信号から文字列を検出切出しし、この検出
切出しされた文字列から文字を認識する文字認識方法に
おいて、前記被認識物の認識すべき領域を予め指定し、
この予め指定した認識すべき領域以外の領域からの情報
に基づいて、被認識物が同一種類の被認識物であるか否
かを検出する検知工程と、同一種類であることが検出さ
れたのに基づき、予め指定された認識すべき領域の認識
を行なう。
記述された文字列を読取って電気信号に変換し、この変
換された電気信号から文字列を検出切出しし、この検出
切出しされた文字列から文字を認識する文字認識方法に
おいて、前記被認識物の認識すべき領域を予め指定し、
この予め指定した認識すべき領域以外の領域からの情報
に基づいて、被認識物が同一種類の被認識物であるか否
かを検出する検知工程と、同一種類であることが検出さ
れたのに基づき、予め指定された認識すべき領域の認識
を行なう。
また、この発明の文字認識方法によると、被認識物に
記述された文字列を読取って電気信号に変換し、この変
換された電気信号から文字列を検出切出しし、この検出
切出しされた文字列から文字を認識する文字認識方法に
おいて、前記被認識物の認識すべき領域を予め指定し、
この予め指定した認識すべき領域以外の領域からの情報
に基づいて、被認識物が同一種類の被認識物であるか否
かを検知する検知工程と、同一種類であることが検出さ
れたのに基づき、予め指定した認識すべき領域の認識を
行ない、又、同一種類でないことが検知されたのに基づ
き認識すべき領域を検知する領域検知手段で検知した認
識すべき領域の認識を行なう。
記述された文字列を読取って電気信号に変換し、この変
換された電気信号から文字列を検出切出しし、この検出
切出しされた文字列から文字を認識する文字認識方法に
おいて、前記被認識物の認識すべき領域を予め指定し、
この予め指定した認識すべき領域以外の領域からの情報
に基づいて、被認識物が同一種類の被認識物であるか否
かを検知する検知工程と、同一種類であることが検出さ
れたのに基づき、予め指定した認識すべき領域の認識を
行ない、又、同一種類でないことが検知されたのに基づ
き認識すべき領域を検知する領域検知手段で検知した認
識すべき領域の認識を行なう。
また、この文字認識方法の前記認識工程は、手書き文
字を読取るための認識方法による認識結果と印刷活字を
読取るための認識方法による認識結果に基づき総合評価
して文字の認識を行うものである。
字を読取るための認識方法による認識結果と印刷活字を
読取るための認識方法による認識結果に基づき総合評価
して文字の認識を行うものである。
（作用） 本発明の文字認識装置は、文字認識率及び正確度をよ
り向上できる。
り向上できる。
（実施例） 以下、図面を参照してこの発明に係る実施例を説明す
る。
る。
第１図には、一実施例の文字認識装置を有する郵便物
あて名自動読取り区分機を示している。郵便物あて名自
動読取り区分機１は、郵便物を１つづつ取出す取出し部
２、郵便物の情報を切出す切出部４、郵便物を搬送する
搬送路６、光信号を電気信号に変換する光電変換部８、
郵便物を区分する区分箱10を備えている。
あて名自動読取り区分機を示している。郵便物あて名自
動読取り区分機１は、郵便物を１つづつ取出す取出し部
２、郵便物の情報を切出す切出部４、郵便物を搬送する
搬送路６、光信号を電気信号に変換する光電変換部８、
郵便物を区分する区分箱10を備えている。
第２図には、この実施例の文字認識装置の構成が示さ
れている。この文字認識装置12では、上記の光電変換部
８からの郵便物全面を読み取った電気信号が画像処理部
14により送られる。この画像処理部14は、電気信号の画
像から領域、行、文字の検出切出しを行う。そして、画
像処理部14から住所認識部16に信号が送られ、住所認識
部16では、国名、都道府県、市町村名までの認識を行
う。この住所認識部16には、町名データベース18が接続
されているので、知識処理により誤読を訂正できる。住
所認識部16から街区認識部20に信号が与えられる。街区
認識部20では、街の名称が認識される。この街区認識部
20では、知識処理が有効に働かず、誤検切により誤読が
発生しやすいので、この発明による方法が用いられる。
街区認識部20からの出力が出力部21に認識結果として出
力される。
れている。この文字認識装置12では、上記の光電変換部
８からの郵便物全面を読み取った電気信号が画像処理部
14により送られる。この画像処理部14は、電気信号の画
像から領域、行、文字の検出切出しを行う。そして、画
像処理部14から住所認識部16に信号が送られ、住所認識
部16では、国名、都道府県、市町村名までの認識を行
う。この住所認識部16には、町名データベース18が接続
されているので、知識処理により誤読を訂正できる。住
所認識部16から街区認識部20に信号が与えられる。街区
認識部20では、街の名称が認識される。この街区認識部
20では、知識処理が有効に働かず、誤検切により誤読が
発生しやすいので、この発明による方法が用いられる。
街区認識部20からの出力が出力部21に認識結果として出
力される。
第３図には、文字認識装置12の街区認識部20のブロッ
ク図が示されている。切出部４からの検出切出情報など
の画像処理結果は、MPU22に転送される。また、その画
像は、画像メモリ24に転送される。画像情報の認識に必
要な部分だけを画像メモリ24から取出して、複合類似度
認識ユニット26、及び輪郭特徴認識ユニット28に転送し
て認識させる。その認識結果は、MPU22に総合評価され
て、出力部21に出力させる。
ク図が示されている。切出部４からの検出切出情報など
の画像処理結果は、MPU22に転送される。また、その画
像は、画像メモリ24に転送される。画像情報の認識に必
要な部分だけを画像メモリ24から取出して、複合類似度
認識ユニット26、及び輪郭特徴認識ユニット28に転送し
て認識させる。その認識結果は、MPU22に総合評価され
て、出力部21に出力させる。
第４図には、街区認識部20の相互認識の方法が示され
ている。文字候補の画像情報が複合類似度認識ユニット
26、及び輪郭情報認識ユニット28にそれぞれ送られる。
そして、それぞれ、複合類似度認識ユニットは複合類似
度を認識し（23）、輪郭情報認識ユニットは輪郭情報を
認識する（27）。複合類似度法により認識される結果に
は、信頼性向上の為に類似度の信頼性評価を行っている
（25）。副特徴を認識する輪郭特徴の認識結果において
も、同様の類似度の信頼性評価が行なわれている。ま
た、輪郭特徴の形状情報や、画像処理部14からの文字候
補情報などの情報も与えられる。これらの類似度の結果
及び輪郭特徴の認識結果などにより、信頼度が付加され
た総合評価が与えられる（29）。この総合評価の認識結
果Ｒは次頁の式で与えられる。
ている。文字候補の画像情報が複合類似度認識ユニット
26、及び輪郭情報認識ユニット28にそれぞれ送られる。
そして、それぞれ、複合類似度認識ユニットは複合類似
度を認識し（23）、輪郭情報認識ユニットは輪郭情報を
認識する（27）。複合類似度法により認識される結果に
は、信頼性向上の為に類似度の信頼性評価を行っている
（25）。副特徴を認識する輪郭特徴の認識結果において
も、同様の類似度の信頼性評価が行なわれている。ま
た、輪郭特徴の形状情報や、画像処理部14からの文字候
補情報などの情報も与えられる。これらの類似度の結果
及び輪郭特徴の認識結果などにより、信頼度が付加され
た総合評価が与えられる（29）。この総合評価の認識結
果Ｒは次頁の式で与えられる。
Ｒ＝FS・（SS＋SZ＋SE） ＋FF・（SS＋SE） ＋FZ・（SS＋SE） ＋FE・（SS＋SZ＋SE） ここで、FSは副特徴を認識したとき、つまり、輪郭特
徴を認識したときの正読の結果、FFは副特徴を認識した
ときの複数肯定の結果（信頼性が同等であるとき）、FZ
は副特徴を認識したときの読めなかった結果、FEは副特
徴を認識したときの誤読の結果、SSは複合類似度法によ
り認識されたときの正読の結果、SZは複合類似度法によ
り認識されたときの読めなかった結果、SEは複合類似度
法により認識されたときの誤読の結果である。
徴を認識したときの正読の結果、FFは副特徴を認識した
ときの複数肯定の結果（信頼性が同等であるとき）、FZ
は副特徴を認識したときの読めなかった結果、FEは副特
徴を認識したときの誤読の結果、SSは複合類似度法によ
り認識されたときの正読の結果、SZは複合類似度法によ
り認識されたときの読めなかった結果、SEは複合類似度
法により認識されたときの誤読の結果である。
第５図には、この実施例を用いた具体例を説明する。
この例は、「二｜一六｜七」を読取った場合の認識例で
ある。は、「二」で検切して読取ったとき、複合類似
度法で読取ると「二」と読み、その認識度の信頼性は０
である。輪郭特徴である副特徴認識では、「二」と読
み、その認識度の信頼性はｆである。この信頼性は、
０、１、２、〜、９、ａ、ｂ、〜、ｆの16段階で示され
ている。よって、では、２つの方法共に、「二」と読
んでいるが、信頼性が複合類似度法では０、副特徴認識
ではｆであるので、この場合、総合評価では、信頼性を
副特徴認識のｆから１つ低くしたｅとしている。また、
では、「二｜」と検切して読取ったときであり、複合
類似度法では「十」と読み、その認識度の信頼性は５で
ある。副特徴認識では読み取れず０である。よって、総
合評価では、複合類似度法の「十」と認識し、その認識
度の信頼性は５である。では、縦長の「｜」と検切し
て読取ったときであり、複合類似度法では「｜」と読
み、その認識度の信頼性はａである。副特徴認識では
「｜」と読み、その認識度の信頼性はｆである。また、
文字候補情報でも、縦長の情報がある。よって、総合評
価では、副特徴認識の「｜」と認識し、その認識度の信
頼性はｆである。では、「−」で検切して読取ったと
きであり、複合類似度法で読取ると「−」と読み、その
認識度の信頼性はａである。輪郭特徴である副特徴認識
では、「−」と読み、その認識度の信頼性はｆである。
また、文字候補情報でも、横長の情報がある。よって、
総合評価では、副特徴認識の「−」と認識し、その認識
度の信頼性はｆである。また、では、「六」と検切し
て読取ったときであり、複合類似度法では「十」と読
み、その認識度の信頼性は５である。副特徴認識では
「六」と読み、その認識度の信頼性はｆである。よっ
て、総合評価では、副特徴認識の「六」と認識し、その
認識度の信頼性はｆから１つ引いたｅである。このよう
に、〜まで認識した結果、信頼性から判断して、
「二｜一六｜七」と読取ることができる。
この例は、「二｜一六｜七」を読取った場合の認識例で
ある。は、「二」で検切して読取ったとき、複合類似
度法で読取ると「二」と読み、その認識度の信頼性は０
である。輪郭特徴である副特徴認識では、「二」と読
み、その認識度の信頼性はｆである。この信頼性は、
０、１、２、〜、９、ａ、ｂ、〜、ｆの16段階で示され
ている。よって、では、２つの方法共に、「二」と読
んでいるが、信頼性が複合類似度法では０、副特徴認識
ではｆであるので、この場合、総合評価では、信頼性を
副特徴認識のｆから１つ低くしたｅとしている。また、
では、「二｜」と検切して読取ったときであり、複合
類似度法では「十」と読み、その認識度の信頼性は５で
ある。副特徴認識では読み取れず０である。よって、総
合評価では、複合類似度法の「十」と認識し、その認識
度の信頼性は５である。では、縦長の「｜」と検切し
て読取ったときであり、複合類似度法では「｜」と読
み、その認識度の信頼性はａである。副特徴認識では
「｜」と読み、その認識度の信頼性はｆである。また、
文字候補情報でも、縦長の情報がある。よって、総合評
価では、副特徴認識の「｜」と認識し、その認識度の信
頼性はｆである。では、「−」で検切して読取ったと
きであり、複合類似度法で読取ると「−」と読み、その
認識度の信頼性はａである。輪郭特徴である副特徴認識
では、「−」と読み、その認識度の信頼性はｆである。
また、文字候補情報でも、横長の情報がある。よって、
総合評価では、副特徴認識の「−」と認識し、その認識
度の信頼性はｆである。また、では、「六」と検切し
て読取ったときであり、複合類似度法では「十」と読
み、その認識度の信頼性は５である。副特徴認識では
「六」と読み、その認識度の信頼性はｆである。よっ
て、総合評価では、副特徴認識の「六」と認識し、その
認識度の信頼性はｆから１つ引いたｅである。このよう
に、〜まで認識した結果、信頼性から判断して、
「二｜一六｜七」と読取ることができる。
この第１実施例では、２つ以上の認識結果から総合評
価が決定され、その認識の信頼性も検討されている。よ
って、信頼性が高い文字認識結果が得られる。この結
果、読取り不能率が減少するので、区分けに要する時間
も短縮させることができる。
価が決定され、その認識の信頼性も検討されている。よ
って、信頼性が高い文字認識結果が得られる。この結
果、読取り不能率が減少するので、区分けに要する時間
も短縮させることができる。
この発明に係る第２の実施例を以下に説明する。
この実施例でも文字認識装置を有する郵便物あて名自
動読取り区分機は、第１図、及び第２図に示される第１
実施例と全く同様な構成である。よって、同様な構成部
材は同じ符号で示す。
動読取り区分機は、第１図、及び第２図に示される第１
実施例と全く同様な構成である。よって、同様な構成部
材は同じ符号で示す。
第６図にこの発明に係る方法である２値化による文字
認識装置が示されている。MPU30は、上位ユニットによ
り、精細なピッチ情報と画像処理で用いた仮の２値化の
しきい値を得る。多値画像メモリ32からMPU30が得た仮
の２値化のしきい値で２値化して２値画像メモリ34に転
送する。この２値画像メモリ34から認識装置36と、ラベ
リング装置38に画像を転送し、処理結果をMPU30に戻
す。
認識装置が示されている。MPU30は、上位ユニットによ
り、精細なピッチ情報と画像処理で用いた仮の２値化の
しきい値を得る。多値画像メモリ32からMPU30が得た仮
の２値化のしきい値で２値化して２値画像メモリ34に転
送する。この２値画像メモリ34から認識装置36と、ラベ
リング装置38に画像を転送し、処理結果をMPU30に戻
す。
認識対象範囲を印刷活字の算用数字に限定すると、推
定ピッチ内でラベル数は、１つであるので、ラベル数が
それ以上であれば、しきい値を背景値に近ずける。ま
た、ラベルサイズが推定ピッチよりも大きい場合はしき
い値を背景値から遠ざける。この一連の操作を再度繰り
返し行って推定ピッチ内のレベルが１つになったら、認
識結果の辞書との類似度が最大付近となるように、しき
い値を変化させる。そして、最大付近でしきい値を最適
値にして、その認識結果を採用する。
定ピッチ内でラベル数は、１つであるので、ラベル数が
それ以上であれば、しきい値を背景値に近ずける。ま
た、ラベルサイズが推定ピッチよりも大きい場合はしき
い値を背景値から遠ざける。この一連の操作を再度繰り
返し行って推定ピッチ内のレベルが１つになったら、認
識結果の辞書との類似度が最大付近となるように、しき
い値を変化させる。そして、最大付近でしきい値を最適
値にして、その認識結果を採用する。
第７図には、この発明の最適しきい値を求めるフロー
チャートが示されている。このフローチャートは、印刷
活字を認識する際に用いられる。印刷活字では、ピッチ
を推定できるので、その推定ピッチ内に入っているラベ
ル数は通常１つである。よって、推定ピッチ数とラベル
数とが一致するか否か判断する（STP1）。一致しないと
きには、ラベル数が推定ラベル数よりも多いか少ないか
が判断される（STP2）。多い場合には、しきい値を大き
くする、つまり、しきい値を背景の値に近くする（STP
3）。小さい場合には、しきい値を小さくする、つま
り、しきい値を黒色の値に近くする（STP4）。上記のST
P3、STP4の工程の後、再び、STP1の工程を行う。上記の
STP1で、推定ピッチ数とラベル数とが一致した場合に
は、次に、類似度の値がピーク付近であるか否かを判断
する（STP5）。もし、ピーク付近でないなら、次に、し
きい値を大きくする工程を既に行っているか否かを判断
する（STP6）。もし行っているなら、更にしきい値を大
きくする（STP7）。もし行っていないなら、更にしきい
値を小さくする（STP8）。これらのSTP7、STP8の工程の
後、再びSTP5を行う。上記のSTP5で、類似度の値がピー
ク付近であると判断された場合には、最適しきい値であ
ると判断して（STP9）、終了する。
チャートが示されている。このフローチャートは、印刷
活字を認識する際に用いられる。印刷活字では、ピッチ
を推定できるので、その推定ピッチ内に入っているラベ
ル数は通常１つである。よって、推定ピッチ数とラベル
数とが一致するか否か判断する（STP1）。一致しないと
きには、ラベル数が推定ラベル数よりも多いか少ないか
が判断される（STP2）。多い場合には、しきい値を大き
くする、つまり、しきい値を背景の値に近くする（STP
3）。小さい場合には、しきい値を小さくする、つま
り、しきい値を黒色の値に近くする（STP4）。上記のST
P3、STP4の工程の後、再び、STP1の工程を行う。上記の
STP1で、推定ピッチ数とラベル数とが一致した場合に
は、次に、類似度の値がピーク付近であるか否かを判断
する（STP5）。もし、ピーク付近でないなら、次に、し
きい値を大きくする工程を既に行っているか否かを判断
する（STP6）。もし行っているなら、更にしきい値を大
きくする（STP7）。もし行っていないなら、更にしきい
値を小さくする（STP8）。これらのSTP7、STP8の工程の
後、再びSTP5を行う。上記のSTP5で、類似度の値がピー
ク付近であると判断された場合には、最適しきい値であ
ると判断して（STP9）、終了する。
第８図、及び第９図にこの実施例の具体例を示す。第
８図の具体例では、「△△ク ×××チョウ ２−」
と印刷活字で記載されている「２」の読取りに関するも
のである。この例では、しきい値を14Hから2Hまで変化
させて読取った認識結果とその類似度及びその認識文字
が示されている。しきい値が14HからcHまでは認識でき
ず、bHから3Hまでは２と認識し、2Hでは認識できない。
認識しているbHから3Hまででは、認識結果の他、その類
似度をも評価して、信頼度を向上させている。この結
果、しきい値7Hのときが類似度が最も高いので、最適し
きい値である。また、第９図の具体例では、「△△ク
×× ３−17−７」と印刷印字で記載されている「３」
の近傍の読取りに関するものである。仮のしきい値はeH
に決められ、このしきい値の大きい側、小さい側の両側
の認識を行っている。この例では、しきい値を1bHから1
Hまで変化させて読取った認識結果とその類似度及びそ
の認識文字が示されている。しきい値が1bHから12Hまで
は３と認識し、11HからfHまでは４と認識し、eH以下で
は認識できない。この結果、類似度が最も高いしきい値
は、16H以上のときであり、よって、最適しきい値は18H
である。
８図の具体例では、「△△ク ×××チョウ ２−」
と印刷活字で記載されている「２」の読取りに関するも
のである。この例では、しきい値を14Hから2Hまで変化
させて読取った認識結果とその類似度及びその認識文字
が示されている。しきい値が14HからcHまでは認識でき
ず、bHから3Hまでは２と認識し、2Hでは認識できない。
認識しているbHから3Hまででは、認識結果の他、その類
似度をも評価して、信頼度を向上させている。この結
果、しきい値7Hのときが類似度が最も高いので、最適し
きい値である。また、第９図の具体例では、「△△ク
×× ３−17−７」と印刷印字で記載されている「３」
の近傍の読取りに関するものである。仮のしきい値はeH
に決められ、このしきい値の大きい側、小さい側の両側
の認識を行っている。この例では、しきい値を1bHから1
Hまで変化させて読取った認識結果とその類似度及びそ
の認識文字が示されている。しきい値が1bHから12Hまで
は３と認識し、11HからfHまでは４と認識し、eH以下で
は認識できない。この結果、類似度が最も高いしきい値
は、16H以上のときであり、よって、最適しきい値は18H
である。
この第２実施例では、個々の文字をその濃度に応じて
認識できるので、その文字の認識率を向上させることが
できる。その結果、読取り不能率を減少させることがで
きる。
認識できるので、その文字の認識率を向上させることが
できる。その結果、読取り不能率を減少させることがで
きる。
この発明に係る第３の実施例を以下に説明する。
第10図には、第３実施例の文字認識装置を有する郵便
物あて名自動読取り区分機を示している。第３実施例の
文字認識装置も第１実施例の文字認識装置とほとんど同
様な構成を有している。同様な構成は同様の符号で示
す。異なっているのは、郵便物の情報を読み出す情報を
予め指定しておく領域指定部４を有していることであ
る。
物あて名自動読取り区分機を示している。第３実施例の
文字認識装置も第１実施例の文字認識装置とほとんど同
様な構成を有している。同様な構成は同様の符号で示
す。異なっているのは、郵便物の情報を読み出す情報を
予め指定しておく領域指定部４を有していることであ
る。
郵便物あて名自動読取り区分機１は、郵便物を１つづ
つ取出す取出し部２、領域を予め指定しておく領域指定
部４、郵便物を搬送する搬送路６、光信号を電気信号に
変換する光電変換部８、郵便物を区分する区分箱10を備
えている。
つ取出す取出し部２、領域を予め指定しておく領域指定
部４、郵便物を搬送する搬送路６、光信号を電気信号に
変換する光電変換部８、郵便物を区分する区分箱10を備
えている。
大口差出人からの同一種類の郵便物をこの装置にかけ
るときには、領域指定部４でその読み取る領域を予め指
定しておく。第11図には、その状態が示されている。取
出し部２から１つづつ郵便物が取出され、搬送路６を通
って光電変換部８に送られる。光電変換部８では、指定
された領域及び、指定された領域以外の領域を検知す
る。そして、その検知情報から郵便物を区分箱10へ区分
する。
るときには、領域指定部４でその読み取る領域を予め指
定しておく。第11図には、その状態が示されている。取
出し部２から１つづつ郵便物が取出され、搬送路６を通
って光電変換部８に送られる。光電変換部８では、指定
された領域及び、指定された領域以外の領域を検知す
る。そして、その検知情報から郵便物を区分箱10へ区分
する。
第12図には、この郵便物あて名自動読取り区分機の文
字認識装置の構成が示されている。光電変換部８から送
られた検知情報の画像は、同一書状検知部50に送られ
る。この同一書状検知部50には、領域指定部４からの領
域情報が与えられているので、指定された領域以外の領
域で書状が同一か否かを判定する。（第11図（ａ））書
状が同一種類であると判断されたなら、光電変換部８か
ら送られた指定された領域の検知情報の認識を判定部52
で行う。（第11図（ｂ））もし、書状が同一種類でない
と判断されたなら、（第11図（ｃ））判定部52に設けら
れた領域検知装置54により検知すべき領域が検知され
て、その領域の認識を判定部52で行う。（第11図
（ｄ））これらの認識結果は制御部56に送られ、制御部
56は認識結果から郵便物を区分けする。
字認識装置の構成が示されている。光電変換部８から送
られた検知情報の画像は、同一書状検知部50に送られ
る。この同一書状検知部50には、領域指定部４からの領
域情報が与えられているので、指定された領域以外の領
域で書状が同一か否かを判定する。（第11図（ａ））書
状が同一種類であると判断されたなら、光電変換部８か
ら送られた指定された領域の検知情報の認識を判定部52
で行う。（第11図（ｂ））もし、書状が同一種類でない
と判断されたなら、（第11図（ｃ））判定部52に設けら
れた領域検知装置54により検知すべき領域が検知され
て、その領域の認識を判定部52で行う。（第11図
（ｄ））これらの認識結果は制御部56に送られ、制御部
56は認識結果から郵便物を区分けする。
第13図には、同一書状検知部50の構成が示されてい
る。
る。
光電変換部８から送られた書状の検知情報の画像は、
画像圧縮部58により圧縮され、その信号が相関演算部60
により領域指定後第１通目の書状の画像と、各画素の相
関が演算される。そして、その信号が類似度評価部62に
与えられて、類似度や、長さ、幅などが比較されて、同
一書状か否かが判定される。この処理結果は、MPU64を
介して外部へ送られる。
画像圧縮部58により圧縮され、その信号が相関演算部60
により領域指定後第１通目の書状の画像と、各画素の相
関が演算される。そして、その信号が類似度評価部62に
与えられて、類似度や、長さ、幅などが比較されて、同
一書状か否かが判定される。この処理結果は、MPU64を
介して外部へ送られる。
第14図には、同一書状検知部50のフローチャートが示
されている。光電変換部８から送られた書状の検知情報
の画像は、画像圧縮部58により圧縮される（STP1a）。
そして、指定された領域を除去する（STP2a）。これ
は、指定された領域以外の領域で、同一書状か否かを判
定させる為である。このとき、指定された領域には、マ
スクをして相関に無関係にする。次に、書状が領域指定
後の第１通目か否かが判断される（STP3a）。書状が領
域指定後の第１通目であるとすれば、第１通目の書状を
相関のテンプレートとする為、画像を記憶させる（STP4
a）。また、第１通目でないとすれば、第１通目の書状
と比較させて、相関値を計算して、評価を行う（STP5
a、6a）。相関値の評価結果がほぼ同一であるか否かを
判断する（STP7a）。相関値の評価結果が同一であると
判断したならば、同一書状であると判断して、領域の変
更はしない。また、同一でないと判断したならば、同一
書状でないと判断して、領域の指定を解除して、領域検
知装置54で領域検出を行うように信号を発信する（STP8
a）。
されている。光電変換部８から送られた書状の検知情報
の画像は、画像圧縮部58により圧縮される（STP1a）。
そして、指定された領域を除去する（STP2a）。これ
は、指定された領域以外の領域で、同一書状か否かを判
定させる為である。このとき、指定された領域には、マ
スクをして相関に無関係にする。次に、書状が領域指定
後の第１通目か否かが判断される（STP3a）。書状が領
域指定後の第１通目であるとすれば、第１通目の書状を
相関のテンプレートとする為、画像を記憶させる（STP4
a）。また、第１通目でないとすれば、第１通目の書状
と比較させて、相関値を計算して、評価を行う（STP5
a、6a）。相関値の評価結果がほぼ同一であるか否かを
判断する（STP7a）。相関値の評価結果が同一であると
判断したならば、同一書状であると判断して、領域の変
更はしない。また、同一でないと判断したならば、同一
書状でないと判断して、領域の指定を解除して、領域検
知装置54で領域検出を行うように信号を発信する（STP8
a）。
この第３実施例によれば、同一種類の書状であるか否
かが判断されるので、たとえ、違う種類の書状が混ざっ
ていても、その書状を判別できるので、住所などの読取
るべき領域を読取ることができる。また、同一種類の書
状であっても裏表が逆であったり、方向が逆であったり
した場合でもその書状を判別できるので、読取るべき領
域を読取ることができる。よって、認識率を向上させる
ことができる。
かが判断されるので、たとえ、違う種類の書状が混ざっ
ていても、その書状を判別できるので、住所などの読取
るべき領域を読取ることができる。また、同一種類の書
状であっても裏表が逆であったり、方向が逆であったり
した場合でもその書状を判別できるので、読取るべき領
域を読取ることができる。よって、認識率を向上させる
ことができる。
［発明の効果］ 上述したように、この発明の文字認識装置によれば、
書状の読取り率が向上するので、読取不能の書状が減少
する。よって、より効率的に区分けでき、省力化も可能
となる。また、誤読なども減少するので、誤って区分け
られることも減少する。よって、かかる配達にかかる日
数も減少させることができる。この結果、書状を迅速に
正確にとどけることができる。
書状の読取り率が向上するので、読取不能の書状が減少
する。よって、より効率的に区分けでき、省力化も可能
となる。また、誤読なども減少するので、誤って区分け
られることも減少する。よって、かかる配達にかかる日
数も減少させることができる。この結果、書状を迅速に
正確にとどけることができる。
第１図は、この発明に係る文字認識装置の第１実施例を
示した平面図であり、第２図は、第１実施例の文字認識
装置の構成を示したブロック図であり、第３図は、第１
実施例の文字認識装置の街区認識部の構成を示したブロ
ック図であり、第４図は、街区認識部の相互認識の方法
が示した図であり、第５図は、この発明の第１実施例の
適用例を示す図であり、第６図は、この発明に係る文字
認識装置の第２実施例の構成を示したブロック図であ
り、第７図は、第２実施例の文字認識装置のフローチャ
ートを示した図であり、第８図及び第９図は、この発明
の第２実施例の適用例を示す図であり、第10図は、この
発明に係る文字認識装置の第３実施例を示した平面図で
あり、第11図は、第３実施例の文字認識装置により認識
される書状を示した平面図であり、第12図は、第３実施
例の文字認識装置の構成を示すブロック図であり、第13
図は、文字認識装置の同一書状検知部の構成を示すブロ
ック図であり、第14図は、第３実施例の文字認識装置の
フローチャートを示す図である。 １……郵便物あて名自動読取り区分機、２……取出し
部、４……切出部、６……搬送路、８……光電変換部、
10……区分箱、12……文字認識装置、14……画像処理
部、16……住所認識部、18……町名データベース、20…
…街区認識部、21……出力部、30……MPU、32……多値
画像メモリ、34……２値画像メモリ、36……認識装置、
38……ラベリング装置、50……同一書状検知部、52……
判定部、54……領域検知装置、56……制御部。
示した平面図であり、第２図は、第１実施例の文字認識
装置の構成を示したブロック図であり、第３図は、第１
実施例の文字認識装置の街区認識部の構成を示したブロ
ック図であり、第４図は、街区認識部の相互認識の方法
が示した図であり、第５図は、この発明の第１実施例の
適用例を示す図であり、第６図は、この発明に係る文字
認識装置の第２実施例の構成を示したブロック図であ
り、第７図は、第２実施例の文字認識装置のフローチャ
ートを示した図であり、第８図及び第９図は、この発明
の第２実施例の適用例を示す図であり、第10図は、この
発明に係る文字認識装置の第３実施例を示した平面図で
あり、第11図は、第３実施例の文字認識装置により認識
される書状を示した平面図であり、第12図は、第３実施
例の文字認識装置の構成を示すブロック図であり、第13
図は、文字認識装置の同一書状検知部の構成を示すブロ
ック図であり、第14図は、第３実施例の文字認識装置の
フローチャートを示す図である。 １……郵便物あて名自動読取り区分機、２……取出し
部、４……切出部、６……搬送路、８……光電変換部、
10……区分箱、12……文字認識装置、14……画像処理
部、16……住所認識部、18……町名データベース、20…
…街区認識部、21……出力部、30……MPU、32……多値
画像メモリ、34……２値画像メモリ、36……認識装置、
38……ラベリング装置、50……同一書状検知部、52……
判定部、54……領域検知装置、56……制御部。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06K 9/62
Claims (6)
- 【請求項１】被認識物に記述された文字列を電気信号に
変換する光電変換手段と、この光電変換手段で変換され
た前記電気信号から文字列を検出切出しする画像処理手
段と、この画像処理手段から検出切出しされた文字列か
ら文字を認識する認識処理手段とを有する文字認識装置
において、前記被認識物の認識すべき領域を予め指定可
能な領域指定手段と、この領域指定手段で指定された認
識すべき領域以外の領域からの情報に基づいて、被認識
物が同一種類の被認識物であるか否かを検知する検知手
段と、この検知手段からの同一種類であるという検知結
果に基づいて、前記領域指定手段で指定された認識すべ
き領域の認識を行なう判別手段とを備えていることを特
徴とする文字認識装置。 - 【請求項２】被認識物に記述された文字列を電気信号に
変換する光電変換手段と、この光電変換手段で変換され
た前記電気信号から文字列を検出切出しする画像処理手
段と、この画像処理手段から検出切出しされた文字列か
ら文字を認識する認識処理手段とを有する文字認識装置
において、前記被認識物の認識すべき領域を予め指定可
能な領域指定手段と、この領域指定手段で指定された認
識すべき領域以外の領域からの情報に基づいて、被認識
物が同一種類の被認識物であるか否かを検知する検知手
段と、この検知手段からの同一種類であるという検知結
果に基づいて、前記領域指定手段で指定された認識すべ
き領域の認識を行ない、又、前記検知手段からの同一種
類でないという検知結果に基づいて、認識すべき領域を
検知する領域検知手段で検知した認識すべき領域の認識
を行なう判別手段とを備えていることを特徴とする文字
認識装置。 - 【請求項３】前記判別手段は、前記領域指定手段で指定
された認識すべき領域の認識を、手書き文字を読取るた
めの認識方法による認識結果と印刷活字を読取るための
認識方法による認識結果に基づき総合評価して行なうこ
とを特徴とする特許請求の範囲第１項又は第２項に記載
の文字認識装置。 - 【請求項４】被認識物に記述された文字列を読取って電
気信号に変換し、この変換された電気信号から文字列を
検出切出しし、この検出切出しされた文字列から文字を
認識する文字認識方法において、前記被認識物の認識す
べき領域を予め指定し、この予め指定した認識すべき領
域以外の領域からの情報に基づいて、被認識物が同一種
類の被認識物であるか否かを検出する検知工程と、同一
種類であることが検出されたのに基づき、予め指定され
た認識すべき領域の認識を行なう認識工程とを備えてい
ることを特徴とする文字認識方法。 - 【請求項５】被認識物に記述された文字列を読取って電
気信号に変換し、この変換された電気信号から文字列を
検出切出しし、この検出切出しされた文字列から文字を
認識する文字認識方法において、前記被認識物の認識す
べき領域を予め指定し、この予め指定した認識すべき領
域以外の領域からの情報に基づいて、被認識物が同一種
類の被認識物であるか否かを検知する検知工程と、同一
種類であることが検出されたのに基づき、予め指定した
認識すべき領域の認識を行ない、又、同一種類でないこ
とが検知されたのに基づき認識すべき領域を検知する領
域検知手段で検知した認識すべき領域の認識を行なう認
識工程とを備えていることを特徴とする文字認識方法。 - 【請求項６】前記認識工程は、手書き文字を読取るため
の認識方法による認識結果と印刷活字を読取るための認
識方法による認識結果に基づき総合評価して文字を認識
することを特徴とする特許請求の範囲第４項又は第５項
に記載の文字認識方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP02340515A JP3105918B2 (ja) | 1990-11-30 | 1990-11-30 | 文字認識装置、および文字認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP02340515A JP3105918B2 (ja) | 1990-11-30 | 1990-11-30 | 文字認識装置、および文字認識方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04205690A JPH04205690A (ja) | 1992-07-27 |
| JP3105918B2 true JP3105918B2 (ja) | 2000-11-06 |
Family
ID=18337718
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP02340515A Expired - Lifetime JP3105918B2 (ja) | 1990-11-30 | 1990-11-30 | 文字認識装置、および文字認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3105918B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2734387B2 (ja) * | 1994-12-28 | 1998-03-30 | 日本電気株式会社 | 文字認識装置 |
| JP5609236B2 (ja) * | 2010-04-26 | 2014-10-22 | 日本電気株式会社 | 書状物区分システムおよび宛先推定方法 |
-
1990
- 1990-11-30 JP JP02340515A patent/JP3105918B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH04205690A (ja) | 1992-07-27 |
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