JP3154752B2 - 単語認識装置 - Google Patents
単語認識装置Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、音声・文字などを単
語単位で認識する単語認識装置に関する。
語単位で認識する単語認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の音声・文字認識装置においては、
単語の認識に際には、単語候補領域の切出し候補の組み
合わせより得られる文字候補から、認識結果候補を展開
処理して逐次新たな文字列を作成し、その文字列に対し
て言語辞書検索を行い、単語を決定するようにしている
（特開昭５９−０７８４００号公報、特開昭６３−２１
６１８８号公報参照）。
単語の認識に際には、単語候補領域の切出し候補の組み
合わせより得られる文字候補から、認識結果候補を展開
処理して逐次新たな文字列を作成し、その文字列に対し
て言語辞書検索を行い、単語を決定するようにしている
（特開昭５９−０７８４００号公報、特開昭６３−２１
６１８８号公報参照）。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記決
定方法では、（ｉ）文字の接触や分離などの理由により
切出し候補の数が多くなると、展開処理によって大量の
文字列を作ってしまい処理速度の低下が生じる。また、
（ｉｉ）言語辞書に登録されていない単語（固有名詞や
数値など）を正解として選択するのが困難である。
定方法では、（ｉ）文字の接触や分離などの理由により
切出し候補の数が多くなると、展開処理によって大量の
文字列を作ってしまい処理速度の低下が生じる。また、
（ｉｉ）言語辞書に登録されていない単語（固有名詞や
数値など）を正解として選択するのが困難である。
【０００４】本発明では、文字列候補の全ての組み合わ
せを考えるのではなく、先頭から文字を決定（あるいは
上位候補に限定）していき、すでに決定している文字に
つながる可能性のある文字だけを考慮することにより、
上記問題点（ｉ）を解決する。また、文字列を構成する
連続した３文字についてのみの存在率を評価すること
で、上記問題点（ｉｉ）を解決する。
せを考えるのではなく、先頭から文字を決定（あるいは
上位候補に限定）していき、すでに決定している文字に
つながる可能性のある文字だけを考慮することにより、
上記問題点（ｉ）を解決する。また、文字列を構成する
連続した３文字についてのみの存在率を評価すること
で、上記問題点（ｉｉ）を解決する。
【０００５】すなわち、この発明は、音声・文字などの
認識において、単語候補領域から単語を決定する際、単
語候補領域の切出し候補を左端から右端へ順番に走査し
ていき、連続する３つの文字の３文字間類似度、存在
率、形状値から求まる単語得点を用いて、切出し候補の
それぞれの位置での最適な文字を逐次決定（あるいは上
位候補に限定）しながら単語を決定する単語認識装置を
提供するものである。
認識において、単語候補領域から単語を決定する際、単
語候補領域の切出し候補を左端から右端へ順番に走査し
ていき、連続する３つの文字の３文字間類似度、存在
率、形状値から求まる単語得点を用いて、切出し候補の
それぞれの位置での最適な文字を逐次決定（あるいは上
位候補に限定）しながら単語を決定する単語認識装置を
提供するものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】図１はこの発明の構成を
示すブロック図であり、図に示すように、この発明は、
イメージリーダによって読取られた単語として認識する
べきイメージを記憶する単語イメージ記憶手段101 と、
単語イメージ記憶手段101 に記憶されたイメージからキ
ャラクタとして認識するべきイメージを切出す切出し手
段と102 、切出し手段102 によって切出された複数種類
のイメージをキャラクタ候補として認識するキャラクタ
認識手段103 と、キャラクタ認識手段103 によって認識
されたキャラクタ候補について、連続した複数のキャラ
クタのそれぞれの類似度の平均値、連続した複数のキャ
ラクタの組み合わせが文章中に出現する確率、及び連続
した複数のキャラクタの相対的な形状の妥当性を表す値
の内の少なくとも１つの値を算出し、その数値に基づい
て単語得点を算出する算出手段104 と、単語得点が上位
となる複数のキャラクタ候補を単語の先頭から順次選別
するとともに、この選別したキャラクタ候補を組み合わ
せた複数の単語候補を、上位候補として更新保持してお
き、キャラクタの選別後、その複数の上位候補の中から
単語得点の最も高い単語候補を正解と決定する単語決定
手段105 と、を備えてなる単語認識装置である。
示すブロック図であり、図に示すように、この発明は、
イメージリーダによって読取られた単語として認識する
べきイメージを記憶する単語イメージ記憶手段101 と、
単語イメージ記憶手段101 に記憶されたイメージからキ
ャラクタとして認識するべきイメージを切出す切出し手
段と102 、切出し手段102 によって切出された複数種類
のイメージをキャラクタ候補として認識するキャラクタ
認識手段103 と、キャラクタ認識手段103 によって認識
されたキャラクタ候補について、連続した複数のキャラ
クタのそれぞれの類似度の平均値、連続した複数のキャ
ラクタの組み合わせが文章中に出現する確率、及び連続
した複数のキャラクタの相対的な形状の妥当性を表す値
の内の少なくとも１つの値を算出し、その数値に基づい
て単語得点を算出する算出手段104 と、単語得点が上位
となる複数のキャラクタ候補を単語の先頭から順次選別
するとともに、この選別したキャラクタ候補を組み合わ
せた複数の単語候補を、上位候補として更新保持してお
き、キャラクタの選別後、その複数の上位候補の中から
単語得点の最も高い単語候補を正解と決定する単語決定
手段105 と、を備えてなる単語認識装置である。
【０００７】なお、この発明の切出し手段102 、キャラ
クタ認識手段103 、算出手段104 、及び単語決定手段10
5 としては、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、Ｉ／Ｏポートか
らなるマイクロコンピュータを用いるのが便利であり、
単語イメージ記憶手段101 としては、通常、その中のＲ
ＡＭが用いられる。
クタ認識手段103 、算出手段104 、及び単語決定手段10
5 としては、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、Ｉ／Ｏポートか
らなるマイクロコンピュータを用いるのが便利であり、
単語イメージ記憶手段101 としては、通常、その中のＲ
ＡＭが用いられる。
【０００８】
【作用】この発明によれば、単語イメージ記憶手段101
に記憶された単語イメージからキャラクタとして認識す
るべきイメージを切出して、それをキャラクタ候補と
し、そのキャラクタ候補について、連続した複数のキャ
ラクタのそれぞれの類似度の平均値、連続した複数のキ
ャラクタの組み合わせが文章中に出現する確率、及び連
続した複数のキャラクタの相対的な形状の妥当性を表す
値の内の少なくとも１つの値を算出し、その数値に基づ
いて単語得点を算出し、単語得点が上位となる複数のキ
ャラクタ候補を単語の先頭から順次選別するとともに、
この選別したキャラクタ候補を組み合わせた複数の単語
候補を、上位候補として更新保持しておき、キャラクタ
の選別後、その複数の上位候補の中から単語得点の最も
高い単語候補を正解と決定する。
に記憶された単語イメージからキャラクタとして認識す
るべきイメージを切出して、それをキャラクタ候補と
し、そのキャラクタ候補について、連続した複数のキャ
ラクタのそれぞれの類似度の平均値、連続した複数のキ
ャラクタの組み合わせが文章中に出現する確率、及び連
続した複数のキャラクタの相対的な形状の妥当性を表す
値の内の少なくとも１つの値を算出し、その数値に基づ
いて単語得点を算出し、単語得点が上位となる複数のキ
ャラクタ候補を単語の先頭から順次選別するとともに、
この選別したキャラクタ候補を組み合わせた複数の単語
候補を、上位候補として更新保持しておき、キャラクタ
の選別後、その複数の上位候補の中から単語得点の最も
高い単語候補を正解と決定する。
【０００９】したがって、切出したキャラクタ候補から
最適なキャラクタを逐次選別していくので、接触・分離
などの理由によって切出したキャラクタ候補が多くなる
場合の処理速度を短縮することができる。また、言語辞
書に登録されていない単語の認識率が向上する。
最適なキャラクタを逐次選別していくので、接触・分離
などの理由によって切出したキャラクタ候補が多くなる
場合の処理速度を短縮することができる。また、言語辞
書に登録されていない単語の認識率が向上する。
【００１０】
【実施例】以下、図面に示す実施例に基づいてこの発明
を詳述する。なお、これによってこの発明が限定される
ものではない。
を詳述する。なお、これによってこの発明が限定される
ものではない。
【００１１】図２はこの発明による単語認識装置の一実
施例の構成を示すブロック図であり、以下に、活字英数
字ＯＣＲ（光学的文字読み取り装置）を例に取り、本発
明を説明する。この図において、１はイメージリーダに
よって読取られた単語として認識するべきイメージ（単
語矩形領域）を記憶する単語イメージバッファメモリ、
２は文字（キャラクタ）候補を格納する文字候補バッフ
ァメモリ、３は単語候補を格納する単語候補バッファメ
モリ、４は選択した単語を記憶する単語選択バッファメ
モリ、５は作業用メモリである。単語イメージバッファ
メモリ１、文字候補バッファメモリ２、単語候補バッフ
ァメモリ３、単語選択バッファメモリ４、作業用メモリ
５は、それぞれＲＡＭから構成されている。
施例の構成を示すブロック図であり、以下に、活字英数
字ＯＣＲ（光学的文字読み取り装置）を例に取り、本発
明を説明する。この図において、１はイメージリーダに
よって読取られた単語として認識するべきイメージ（単
語矩形領域）を記憶する単語イメージバッファメモリ、
２は文字（キャラクタ）候補を格納する文字候補バッフ
ァメモリ、３は単語候補を格納する単語候補バッファメ
モリ、４は選択した単語を記憶する単語選択バッファメ
モリ、５は作業用メモリである。単語イメージバッファ
メモリ１、文字候補バッファメモリ２、単語候補バッフ
ァメモリ３、単語選択バッファメモリ４、作業用メモリ
５は、それぞれＲＡＭから構成されている。
【００１２】６はＣＰＵ、７はプロセッサからなる単語
得点計算部であり、単語得点計算部７は、３文字間類似
度計算部７ａ、３文字間存在率計算部７ｂ、３文字間形
状値計算部７ｃを有している。８はシステム全体を制御
するプロセッサからなる制御部である。
得点計算部であり、単語得点計算部７は、３文字間類似
度計算部７ａ、３文字間存在率計算部７ｂ、３文字間形
状値計算部７ｃを有している。８はシステム全体を制御
するプロセッサからなる制御部である。
【００１３】ＣＰＵ６は、単語イメージバッファメモリ
１に記憶されたイメージから文字（キャラクタ）として
認識するべきイメージを、切出し位置を様々に変えて切
出して文字候補バッファメモリ２に格納する。
１に記憶されたイメージから文字（キャラクタ）として
認識するべきイメージを、切出し位置を様々に変えて切
出して文字候補バッファメモリ２に格納する。
【００１４】次に、切出した複数種類のイメージを文字
候補（切出し候補）として認識し、認識した文字候補に
ついて、連続する３つの文字間の類似度、存在率、形状
値を、それぞれ３文字間類似度計算部７ａ、３文字間存
在率計算部７ｂ、３文字間形状値計算部７ｃで計算し、
それらの計算値に基づいて単語得点計算部７で単語得点
を算出して単語候補とする。そして、算出した単語得点
から妥当な単語を決定する。
候補（切出し候補）として認識し、認識した文字候補に
ついて、連続する３つの文字間の類似度、存在率、形状
値を、それぞれ３文字間類似度計算部７ａ、３文字間存
在率計算部７ｂ、３文字間形状値計算部７ｃで計算し、
それらの計算値に基づいて単語得点計算部７で単語得点
を算出して単語候補とする。そして、算出した単語得点
から妥当な単語を決定する。
【００１５】ここで、３文字間類似度とは、連続した３
つの文字のそれぞれの類似度の平均値である。
つの文字のそれぞれの類似度の平均値である。
【００１６】３文字間存在率とは、連続した３つの文字
の組み合わせが英文中に出現する確率である。例えばｔ
ｈｅやａｂｌといった組み合わせは、ｚｚｚや♯＄％と
いった組み合わせより、３文字間存在率が高いと考えら
れる。
の組み合わせが英文中に出現する確率である。例えばｔ
ｈｅやａｂｌといった組み合わせは、ｚｚｚや♯＄％と
いった組み合わせより、３文字間存在率が高いと考えら
れる。
【００１７】３文字間形状値とは、連続した３つの文字
の相対的な形状の妥当性を表す値である。例えば、３つ
の文字の高さがほぼ同じであれば、ａｃｅという組み合
わせは、ａＣｅという組み合わせより、３文字間形状値
が高いと考えられる。
の相対的な形状の妥当性を表す値である。例えば、３つ
の文字の高さがほぼ同じであれば、ａｃｅという組み合
わせは、ａＣｅという組み合わせより、３文字間形状値
が高いと考えられる。
【００１８】単語得点とは、３文字間類似度、存在率、
形状値より求まる、第ｎ（但しｎは自然数）文字目まで
の単語としての妥当性を表す値である。ｎが１または２
のときの３文字間類似度、存在率、形状値は、それぞれ
１文字、２文字間の類似度、存在率、形状値を用いる。
単語得点は以下の式で求まる。 Ｓ（１）＝Ｗｒ・Ｒ＋Ｗｐ・Ｐ＋Ｗｆ・Ｆ Ｓ（ｎ）＝｛Ｓ（ｎ−１）＋Ｗｒ・Ｒ＋Ｗｐ・Ｐ＋Ｗｆ・Ｆ｝／２ Ｓ（ｎ） 第ｎ文字目までの単語得点（但しｎ
は自然数） Ｒ，Ｐ，Ｆ ３文字間類似度、存在率、形状値 Ｗｒ，Ｗｐ，Ｗｆ ３文字間類似度、存在率、形状値の
重み
形状値より求まる、第ｎ（但しｎは自然数）文字目まで
の単語としての妥当性を表す値である。ｎが１または２
のときの３文字間類似度、存在率、形状値は、それぞれ
１文字、２文字間の類似度、存在率、形状値を用いる。
単語得点は以下の式で求まる。 Ｓ（１）＝Ｗｒ・Ｒ＋Ｗｐ・Ｐ＋Ｗｆ・Ｆ Ｓ（ｎ）＝｛Ｓ（ｎ−１）＋Ｗｒ・Ｒ＋Ｗｐ・Ｐ＋Ｗｆ・Ｆ｝／２ Ｓ（ｎ） 第ｎ文字目までの単語得点（但しｎ
は自然数） Ｒ，Ｐ，Ｆ ３文字間類似度、存在率、形状値 Ｗｒ，Ｗｐ，Ｗｆ ３文字間類似度、存在率、形状値の
重み
【００１９】切出し候補とは、単語矩形領域における文
字と文字の切れ目の候補である。単語矩形領域の右端と
左端も切出し候補の一つとして数える。文字と文字の切
れ目の可能性がある場所は全て切出し候補として求める
ので、通常は実際の文字の数以上に分割する。例えば、
Ｏという文字は（ ）の様に切出される可能性があり、
ｍという文字はｒｎの様に切出される可能性がある。
字と文字の切れ目の候補である。単語矩形領域の右端と
左端も切出し候補の一つとして数える。文字と文字の切
れ目の可能性がある場所は全て切出し候補として求める
ので、通常は実際の文字の数以上に分割する。例えば、
Ｏという文字は（ ）の様に切出される可能性があり、
ｍという文字はｒｎの様に切出される可能性がある。
【００２０】図３は文字候補バッファメモリ２の記憶内
容を示す説明図である。文字候補とは、上記切出し候補
の組み合わせから作られる、文字矩形領域の候補であ
る。文字候補は、文字矩形領域の左端の切出し候補（以
後、先頭ライン）、右端の切出し候補（以後、末尾ライ
ン）、文字認識によって得られる認識結果候補などの情
報を持つ。単語矩形領域の全ての文字候補は、文字候補
バッファメモリ２へ格納される。例えば１番から４番ま
で４つの切出し候補がある場合、次の様な切出し候補の
組み合わせの文字候補が、文字候補バッファメモリ２へ
格納される。 １−２ １−３ １−４ ２−３ ２−４ ３−４
容を示す説明図である。文字候補とは、上記切出し候補
の組み合わせから作られる、文字矩形領域の候補であ
る。文字候補は、文字矩形領域の左端の切出し候補（以
後、先頭ライン）、右端の切出し候補（以後、末尾ライ
ン）、文字認識によって得られる認識結果候補などの情
報を持つ。単語矩形領域の全ての文字候補は、文字候補
バッファメモリ２へ格納される。例えば１番から４番ま
で４つの切出し候補がある場合、次の様な切出し候補の
組み合わせの文字候補が、文字候補バッファメモリ２へ
格納される。 １−２ １−３ １−４ ２−３ ２−４ ３−４
【００２１】図４は単語候補バッファメモリ３及び単語
選択バッファメモリ４の記憶内容を示す説明図である。
単語候補バッファメモリ３には、単語矩形領域で先頭か
ら決定していった文字が順番に格納されている。単語候
補の最後の文字の末尾ラインを、その単語候補の末尾ラ
インと呼ぶこととする。単語候補は必ずしも１つではな
く、単語得点があるしきい値より大きい全ての単語候補
が、単語候補バッファメモリ３に格納されている。各単
語候補は、その末尾ラインと同じ先頭ラインを持つ文字
が最後に加えられ、新たに単語得点が計算されて単語選
択バッファメモリ４へ移される。単語候補バッファメモ
リ３内の単語候補が一通り評価された後で、単語選択バ
ッファメモリ４から単語得点の高い上位候補が再び単語
候補バッファメモリ３へ戻される。
選択バッファメモリ４の記憶内容を示す説明図である。
単語候補バッファメモリ３には、単語矩形領域で先頭か
ら決定していった文字が順番に格納されている。単語候
補の最後の文字の末尾ラインを、その単語候補の末尾ラ
インと呼ぶこととする。単語候補は必ずしも１つではな
く、単語得点があるしきい値より大きい全ての単語候補
が、単語候補バッファメモリ３に格納されている。各単
語候補は、その末尾ラインと同じ先頭ラインを持つ文字
が最後に加えられ、新たに単語得点が計算されて単語選
択バッファメモリ４へ移される。単語候補バッファメモ
リ３内の単語候補が一通り評価された後で、単語選択バ
ッファメモリ４から単語得点の高い上位候補が再び単語
候補バッファメモリ３へ戻される。
【００２２】次に、図５の単語決定フローチャートに沿
って、本発明の動作を説明する。図５において、開始状
態は、単語矩形領域と切出し候補、文字候補がすでに求
められた状態である。単語矩形領域の切出し候補のう
ち、ある時点で処理の対象になっている切出し候補のこ
とを注目ラインと呼ぶ。注目ラインを単語矩形領域の左
端から右端まで順番に走査していき、走査が終了した時
点で、単語候補バッファメモリ３に残っているものが正
解候補である。
って、本発明の動作を説明する。図５において、開始状
態は、単語矩形領域と切出し候補、文字候補がすでに求
められた状態である。単語矩形領域の切出し候補のう
ち、ある時点で処理の対象になっている切出し候補のこ
とを注目ラインと呼ぶ。注目ラインを単語矩形領域の左
端から右端まで順番に走査していき、走査が終了した時
点で、単語候補バッファメモリ３に残っているものが正
解候補である。
【００２３】まず、単語候補バッファメモリ３をクリア
し、単語矩形領域の左端の切出し候補を末尾ラインとす
る、空白だけからなる単語候補を１つ作り、単語候補バ
ッファメモリ３に格納する。また、単語矩形領域の左端
の切出し候補を、注目ラインとする（ステップ11）。続
いて、単語選択バッファメモリ４をクリアする（ステッ
プ12）。次に、単語候補バッファメモリ３の中から、注
目ラインと同じ末尾ラインを持つ単語候補を一つ選択す
る。つまり、その単語候補を抜き出し、単語候補バッフ
ァメモリ３からは抹消する（ステップ13）。
し、単語矩形領域の左端の切出し候補を末尾ラインとす
る、空白だけからなる単語候補を１つ作り、単語候補バ
ッファメモリ３に格納する。また、単語矩形領域の左端
の切出し候補を、注目ラインとする（ステップ11）。続
いて、単語選択バッファメモリ４をクリアする（ステッ
プ12）。次に、単語候補バッファメモリ３の中から、注
目ラインと同じ末尾ラインを持つ単語候補を一つ選択す
る。つまり、その単語候補を抜き出し、単語候補バッフ
ァメモリ３からは抹消する（ステップ13）。
【００２４】そして、文字候補バッファメモリ２の中か
ら、注目ラインと同じ先頭ラインを持つ文字候補を一つ
選択する（ステップ14）。また、現在選択している文字
候補の中から、文字認識によって得られた認識結果候補
を一つ選択する（ステップ15）。
ら、注目ラインと同じ先頭ラインを持つ文字候補を一つ
選択する（ステップ14）。また、現在選択している文字
候補の中から、文字認識によって得られた認識結果候補
を一つ選択する（ステップ15）。
【００２５】次に、現在選択している単語候補の最後に
上で得られた文字を加えたものを、新たな単語候補とし
て単語選択バッファメモリ４へ格納する。このとき、最
後の３つの文字から３文字間類似度、存在率、形状値を
用いてその単語候補の単語得点を求めておく（ステップ
16）。そして、現在選択している文字候補の中に、文字
認識によって得られた認識結果候補が他にあればステッ
プ15へ戻る（ステップ17）。また、文字候補バッファメ
モリ２の中に、注目ラインと同じ先頭ラインを持つ文字
候補が他にあればステップ14へ戻る（ステップ18）。さ
らに、単語候補バッファメモリ３の中に、注目ラインと
同じ末尾ラインを持つ単語候補が他にあればステップ13
に戻る（ステップ19）。
上で得られた文字を加えたものを、新たな単語候補とし
て単語選択バッファメモリ４へ格納する。このとき、最
後の３つの文字から３文字間類似度、存在率、形状値を
用いてその単語候補の単語得点を求めておく（ステップ
16）。そして、現在選択している文字候補の中に、文字
認識によって得られた認識結果候補が他にあればステッ
プ15へ戻る（ステップ17）。また、文字候補バッファメ
モリ２の中に、注目ラインと同じ先頭ラインを持つ文字
候補が他にあればステップ14へ戻る（ステップ18）。さ
らに、単語候補バッファメモリ３の中に、注目ラインと
同じ末尾ラインを持つ単語候補が他にあればステップ13
に戻る（ステップ19）。
【００２６】そして、単語選択バッファメモリ４の中か
ら、単語得点の高い単語候補（上位候補）を単語候補バ
ッファメモリ３へ戻す。このとき、単語候補バッファメ
モリ３の単語候補の末尾ラインのうち、単語矩形領域で
最も左に位置するものを新しい注目ラインとする（ステ
ップ20）。ここで、新しい注目ラインが単語矩形領域の
右端でないならば、まだ後に続く文字があるのでステッ
プ12へ戻る（ステップ21）。そして、単語候補バッファ
メモリ３の中から、単語得点の最も高い単語候補を正解
として決定する（ステップ22）。
ら、単語得点の高い単語候補（上位候補）を単語候補バ
ッファメモリ３へ戻す。このとき、単語候補バッファメ
モリ３の単語候補の末尾ラインのうち、単語矩形領域で
最も左に位置するものを新しい注目ラインとする（ステ
ップ20）。ここで、新しい注目ラインが単語矩形領域の
右端でないならば、まだ後に続く文字があるのでステッ
プ12へ戻る（ステップ21）。そして、単語候補バッファ
メモリ３の中から、単語得点の最も高い単語候補を正解
として決定する（ステップ22）。
【００２７】このようにして、単語のイメージから切出
した文字候補を左端から右端へ順番に走査していき、連
続する３つの文字の３文字間類似度、存在率、形状値か
ら、切出した文字候補のそれぞれの位置での最適な文字
を逐次決定しながら単語を決定することにより、接触・
分離などにより判定しにくい文字であっても、正確、か
つ迅速に認識可能となる。
した文字候補を左端から右端へ順番に走査していき、連
続する３つの文字の３文字間類似度、存在率、形状値か
ら、切出した文字候補のそれぞれの位置での最適な文字
を逐次決定しながら単語を決定することにより、接触・
分離などにより判定しにくい文字であっても、正確、か
つ迅速に認識可能となる。
【００２８】
【発明の効果】この発明によれば、単語のイメージから
キャラクタ候補を切出す場合に、キャラクタとして認識
するべきイメージを切出して、それをキャラクタ候補と
し、そのキャラクタ候補について、連続する複数のキャ
ラクタのそれぞれの類似度の平均値、連続した複数のキ
ャラクタの組み合わせが文章中に出現する確率、及び連
続した複数のキャラクタの相対的な形状の妥当性を表す
値の内の少なくとも１つの値から単語得点を算出し、単
語得点が上位となる複数のキャラクタ候補を単語の先頭
から順次選別するとともに、この選別したキャラクタ候
補を組み合わせた複数の単語候補を、上位候補として更
新保持しておき、キャラクタの選別後、その複数の上位
候補の中から単語得点の最も高い単語候補を正解と決定
するようにしたので、接触・分離などの理由により切出
すキャラクタ候補が多くなる場合の処理速度が短縮され
る。また、言語辞書に登録されていない単語の認識率が
向上する。
キャラクタ候補を切出す場合に、キャラクタとして認識
するべきイメージを切出して、それをキャラクタ候補と
し、そのキャラクタ候補について、連続する複数のキャ
ラクタのそれぞれの類似度の平均値、連続した複数のキ
ャラクタの組み合わせが文章中に出現する確率、及び連
続した複数のキャラクタの相対的な形状の妥当性を表す
値の内の少なくとも１つの値から単語得点を算出し、単
語得点が上位となる複数のキャラクタ候補を単語の先頭
から順次選別するとともに、この選別したキャラクタ候
補を組み合わせた複数の単語候補を、上位候補として更
新保持しておき、キャラクタの選別後、その複数の上位
候補の中から単語得点の最も高い単語候補を正解と決定
するようにしたので、接触・分離などの理由により切出
すキャラクタ候補が多くなる場合の処理速度が短縮され
る。また、言語辞書に登録されていない単語の認識率が
向上する。
【図１】この発明の構成を示すブロック図。
【図２】この発明の一実施例の構成を示すブロック図。
【図３】文字候補バッファメモリの記憶内容を示す説明
図。
図。
【図４】単語候補バッファメモリ及び単語選択バッファ
メモリの記憶内容を示す説明図。
メモリの記憶内容を示す説明図。
【図５】実施例の動作を示すフローチャート。
１ 単語イメージバッファメモリ ２ 文字候補バッファメモリ ３ 単語候補バッファメモリ ４ 単語選択バッファメモリ ５ 作業用メモリ ６ ＣＰＵ ６ａ ３文字間類似度計算部 ６ｂ ３文字間存在率計算部 ６ｃ ３文字間形状値計算部 ７ 単語得点計算部 ８ 制御部
Claims (4)
- 【請求項１】 イメージリーダによって読取られた単語
として認識するべきイメージを記憶する単語イメージ記
憶手段と、 単語イメージ記憶手段に記憶されたイメージからキャラ
クタとして認識するべきイメージを切出す切出し手段
と、 切出し手段によって切出された複数種類のイメージをキ
ャラクタ候補として認識するキャラクタ認識手段と、 キャラクタ認識手段によって認識されたキャラクタ候補
について、連続した複数のキャラクタのそれぞれの類似
度の平均値、連続した複数のキャラクタの組み合わせが
文章中に出現する確率、及び連続した複数のキャラクタ
の相対的な形状の妥当性を表す値の内の少なくとも１つ
の値を算出し、その数値に基づいて単語得点を算出する
算出手段と、 単語得点が上位となる複数のキャラクタ候補を単語の先
頭から順次選別するとともに、この選別したキャラクタ
候補を組み合わせた複数の単語候補を、上位候補として
更新保持しておき、キャラクタの選別後、その複数の上
位候補の中から 単語得点の最も高い単語候補を正解と決
定する単語決定手段と、を備えてなる単語認識装置。 - 【請求項２】 前記算出手段による連続した複数のキャ
ラクタの組み合わせが文章中に出現する確率の算出が、
英文中に出現する確率について行われる請求項１記載の
単語認識装置。 - 【請求項３】 前記算出手段による連続した複数のキャ
ラクタのそれぞれの類似度の平均値、連続した複数のキ
ャラクタの組み合わせが英文中に出現する確率、及び連
続した複数のキャラクタの相対的な形状の妥当性を表す
値の算出が、それぞれ連続した３つのキャラクタについ
て行われる請求項２記載の単語認識装置。 - 【請求項４】 前記算出手段が、連続した複数のキャラ
クタのそれぞれの類似度の平均値、連続した複数のキャ
ラクタの組み合わせが文章中に出現する確率、及び連続
した複数のキャラクタの相対的な形状の妥当性を表す値
の全ての値を算出する請求項１から３のいずれか１つに
記載の単語認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19215491A JP3154752B2 (ja) | 1991-07-31 | 1991-07-31 | 単語認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19215491A JP3154752B2 (ja) | 1991-07-31 | 1991-07-31 | 単語認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0535920A JPH0535920A (ja) | 1993-02-12 |
| JP3154752B2 true JP3154752B2 (ja) | 2001-04-09 |
Family
ID=16286599
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP19215491A Expired - Lifetime JP3154752B2 (ja) | 1991-07-31 | 1991-07-31 | 単語認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3154752B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4601835B2 (ja) * | 2000-01-28 | 2010-12-22 | 株式会社東芝 | 単語認識方法および単語認識プログラムおよび単語認識装置 |
-
1991
- 1991-07-31 JP JP19215491A patent/JP3154752B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0535920A (ja) | 1993-02-12 |
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