JP3245415B2 - 文字認識方法 - Google Patents
文字認識方法Info
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- JP3245415B2 JP3245415B2 JP17343590A JP17343590A JP3245415B2 JP 3245415 B2 JP3245415 B2 JP 3245415B2 JP 17343590 A JP17343590 A JP 17343590A JP 17343590 A JP17343590 A JP 17343590A JP 3245415 B2 JP3245415 B2 JP 3245415B2
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Description
【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は、文字認識装置において、パターンマッチン
グのような認識処理を行った結果に対し、文字の属性情
報及び単語知識を利用することにより、正確にかつ効率
良く文字の認識を行う文字認識方法に関するものであ
る。
グのような認識処理を行った結果に対し、文字の属性情
報及び単語知識を利用することにより、正確にかつ効率
良く文字の認識を行う文字認識方法に関するものであ
る。
［従来の技術］ 従来の文字認識装置において、「０（数字）」と「Ｏ
（アルファベット）」、「１（数字）」と「ｌ（アルフ
ァベット）」、「２（数字）」と「Ｚ（アルファベッ
ト）」など、形状が全く同じ文字（同形文字）や、形状
が類似している文字（類似文字）を正確に識別するのは
非常に困難である。そこで、このような文字を認識する
ために、形状による認識結果に対し、言語知識などを利
用した後処理を施している。例えば、Ｎ文字からなる入
力単語の各文字を認識する場合、従来は、各候補文字の
Ｎ文字分の組合せによって文字列を生成し、単語辞書と
の照合に成功した文字列を認識単語と決定していた。
（アルファベット）」、「１（数字）」と「ｌ（アルフ
ァベット）」、「２（数字）」と「Ｚ（アルファベッ
ト）」など、形状が全く同じ文字（同形文字）や、形状
が類似している文字（類似文字）を正確に識別するのは
非常に困難である。そこで、このような文字を認識する
ために、形状による認識結果に対し、言語知識などを利
用した後処理を施している。例えば、Ｎ文字からなる入
力単語の各文字を認識する場合、従来は、各候補文字の
Ｎ文字分の組合せによって文字列を生成し、単語辞書と
の照合に成功した文字列を認識単語と決定していた。
［発明が解決しようとする課題］ しかしながら、この方法では認識部で得られる候補文
字の数が多い場合、その組合せが膨大になるため、単語
辞書との照合に多大な時間を要し、処理速度遅延の大き
な要因となっていた。
字の数が多い場合、その組合せが膨大になるため、単語
辞書との照合に多大な時間を要し、処理速度遅延の大き
な要因となっていた。
［課題を解決するための手段］ 本発明は、読み取った画像データ中の文字列を構成す
る各文字パターンと辞書との照合を行い、各文字パター
ンの候補文字及び該文字の属性を抽出し、抽出された各
文字パターンの候補文字の全ての組み合わせに対し、前
記組み合わせた文字列が単語としての適性を有するか否
かを属性情報に基づいて判断し、単語としての適性を有
する文字列の組み合わせに対して単語辞書と照合し、一
致するものを認識結果とする構成とした。
る各文字パターンと辞書との照合を行い、各文字パター
ンの候補文字及び該文字の属性を抽出し、抽出された各
文字パターンの候補文字の全ての組み合わせに対し、前
記組み合わせた文字列が単語としての適性を有するか否
かを属性情報に基づいて判断し、単語としての適性を有
する文字列の組み合わせに対して単語辞書と照合し、一
致するものを認識結果とする構成とした。
作用 このようにすることによって、各文字の候補として適
切でない属性の候補が省かれるので、候補文字列の数が
少なくなる。
切でない属性の候補が省かれるので、候補文字列の数が
少なくなる。
［実施例］ 第１図は、本発明の一実施例における文字認識方法を
用いた文字認識装置の全体構成図である。１はＮ文字か
らなる入力単語の各文字の認識を行う認識部である。２
は認識部で得られる候補文字及び文字の属性情報を格納
する文字情報格納部である。３は文字情報格納部２に記
憶された各候補文字をＮ文字分組み合わせて、複数の文
字列を生成する文字列生成部である。４は文字情報格納
部２に記憶された文字列内の各文字の属性情報によっ
て、文字列が単語となりうる文字列属性を持つか否か判
定を行う文字列属性判定部である。５はアルファベット
等の組み合せで構成される単語を多数記憶した単語辞書
である。６は文字列属性判定部３で選択された文字列
と、単語辞書５との照合を行う単語照合部である。
用いた文字認識装置の全体構成図である。１はＮ文字か
らなる入力単語の各文字の認識を行う認識部である。２
は認識部で得られる候補文字及び文字の属性情報を格納
する文字情報格納部である。３は文字情報格納部２に記
憶された各候補文字をＮ文字分組み合わせて、複数の文
字列を生成する文字列生成部である。４は文字情報格納
部２に記憶された文字列内の各文字の属性情報によっ
て、文字列が単語となりうる文字列属性を持つか否か判
定を行う文字列属性判定部である。５はアルファベット
等の組み合せで構成される単語を多数記憶した単語辞書
である。６は文字列属性判定部３で選択された文字列
と、単語辞書５との照合を行う単語照合部である。
以上のように構成された本実施例の文字認識方法につ
いて、第２図に示すフローチャートに従って、以下その
動作を説明する。
いて、第２図に示すフローチャートに従って、以下その
動作を説明する。
まず、step1において、認識部１で、入力文字パター
ンの認識処理を行い、複数の候補文字を求める。step2
において、候補文字及び文字の属性情報を文字情報格納
部２に格納する。文字の属性情報とは、例えば、その文
字が英小文字、英大文字、数字、その他のいずれである
かを表わすものである。次に、step3において、空白が
あるかどうか判断し、空白がなければ、step1に戻り、
次の入力文字パターンを認識する。空白があれば、step
4に移行する。step4において、文字列を生成するため
に、文字情報格納部２に格納された候補文字の組合せが
残っているならば、step5に移行し、残っていないなら
ば、step8に移行する。step5において、文字列生成部３
で、候補文字を組み合わせて文字列を生成し、組み合わ
された各文字の属性情報によって、文字列の属性情報を
求める。例として、「leave」という入力単語に対し、
認識部１で、第３図に示すような候補文字が得られたと
する。すると、各候補文字の組合せによって第４図に示
すような文字列が生成される。文字列の属性情報とは、
文字列が、英小文字列、英大文字列、数字列、混合文字
列のいずれであるかを表わすものであり、文字情報格納
部２で格納された文字の属性情報から求められる。すな
わち、文字列内の各文字の属性が、 １）英小文字、その他のいずれかである場合（ただし、
先頭文字は、英大文字でも良い）、英小文字列である。
ンの認識処理を行い、複数の候補文字を求める。step2
において、候補文字及び文字の属性情報を文字情報格納
部２に格納する。文字の属性情報とは、例えば、その文
字が英小文字、英大文字、数字、その他のいずれである
かを表わすものである。次に、step3において、空白が
あるかどうか判断し、空白がなければ、step1に戻り、
次の入力文字パターンを認識する。空白があれば、step
4に移行する。step4において、文字列を生成するため
に、文字情報格納部２に格納された候補文字の組合せが
残っているならば、step5に移行し、残っていないなら
ば、step8に移行する。step5において、文字列生成部３
で、候補文字を組み合わせて文字列を生成し、組み合わ
された各文字の属性情報によって、文字列の属性情報を
求める。例として、「leave」という入力単語に対し、
認識部１で、第３図に示すような候補文字が得られたと
する。すると、各候補文字の組合せによって第４図に示
すような文字列が生成される。文字列の属性情報とは、
文字列が、英小文字列、英大文字列、数字列、混合文字
列のいずれであるかを表わすものであり、文字情報格納
部２で格納された文字の属性情報から求められる。すな
わち、文字列内の各文字の属性が、 １）英小文字、その他のいずれかである場合（ただし、
先頭文字は、英大文字でも良い）、英小文字列である。
２）英大文字、その他のいずれかである場合、英大文字
列である。
列である。
３）数字、その他のいずれかである場合、数字列であ
る。
る。
４）上記１）２）３）以外である場合、混合文字列であ
る。
る。
例えば、入力単語「leave」に対する候補文字から生
成された文字列の文字列属性は第４図のようになる。st
ep6において、文字列属性判定部４で、生成された文字
列が、単語となりうる適性な文字列属性を持つか否か、
すなわち、文字列が、英小文字列、英大文字列、数字列
のいずれかであれば、単語として適性な文字列属性を持
つと判定され、混合文字列であれば、単語として不適な
文字列属性を持つと判定される。例えば、第４図で示さ
れる文字列のうち、単語として適性であると判定される
文字列は、文字列属性情報より、「Ieave」、「leave」
である。単語として適性であると判定されれば、step7
に移行し、そうでなければ、step4に戻り、次の文字列
を生成できるかどうかチェックする。
成された文字列の文字列属性は第４図のようになる。st
ep6において、文字列属性判定部４で、生成された文字
列が、単語となりうる適性な文字列属性を持つか否か、
すなわち、文字列が、英小文字列、英大文字列、数字列
のいずれかであれば、単語として適性な文字列属性を持
つと判定され、混合文字列であれば、単語として不適な
文字列属性を持つと判定される。例えば、第４図で示さ
れる文字列のうち、単語として適性であると判定される
文字列は、文字列属性情報より、「Ieave」、「leave」
である。単語として適性であると判定されれば、step7
に移行し、そうでなければ、step4に戻り、次の文字列
を生成できるかどうかチェックする。
step7において、単語照合部６で、文字列と単語辞書
５との照合を行い、単語として登録されていれば、step
9において、その文字列を認識単語として出力し、処理
を終了する。単語辞書５との照合に失敗した場合、step
4に戻り、次の文字列を生成できるかどうかチェックす
る。例えば、「leave」は、単語辞書に存在するが、「I
eave」は、単語辞書には存在しないため、「leave」を
認識単語として決定する。
５との照合を行い、単語として登録されていれば、step
9において、その文字列を認識単語として出力し、処理
を終了する。単語辞書５との照合に失敗した場合、step
4に戻り、次の文字列を生成できるかどうかチェックす
る。例えば、「leave」は、単語辞書に存在するが、「I
eave」は、単語辞書には存在しないため、「leave」を
認識単語として決定する。
全ての文字列が、文字列属性判定及び単語照合で失敗
した場合は、step8において、文字情報格納部２で格納
された第１候補文字を組み合わせて文字列を生成し、st
ep9に移行する。（ ［発明の効果］ 本発明は、各文字パターンの候補文字の全ての組み合
わせに対し、前記組み合わせた文字列が単語としての適
性を有するか否かを属性情報に基づいて判断し、単語と
しての適性を有する文字列の組み合わせに対して単語辞
書と照合するので、候補文字を組み合わせた文字列が単
語としての適性を有するか否かという点から候補文字列
を絞り込むことができると共に、単語としての適性をも
たないものは単語辞書を参照する前に排除されるので、
文字認識の速度及び精度が向上する。
した場合は、step8において、文字情報格納部２で格納
された第１候補文字を組み合わせて文字列を生成し、st
ep9に移行する。（ ［発明の効果］ 本発明は、各文字パターンの候補文字の全ての組み合
わせに対し、前記組み合わせた文字列が単語としての適
性を有するか否かを属性情報に基づいて判断し、単語と
しての適性を有する文字列の組み合わせに対して単語辞
書と照合するので、候補文字を組み合わせた文字列が単
語としての適性を有するか否かという点から候補文字列
を絞り込むことができると共に、単語としての適性をも
たないものは単語辞書を参照する前に排除されるので、
文字認識の速度及び精度が向上する。
第１図は本発明の一実施例における文字認識方法を用い
た文字認識装置の全体構成図、第２図は本実施例の制御
手順を示すフローチャート、第３図は入力単語「leav
e」に対する候補文字例の例を示す図、第４図は文字列
生成例及び文字列属性を示す図である。 １……認識部、２……文字情報格納部、３……文字列生
成部、４……文字列属性判定部、５……単語辞書、６…
…単語照合部
た文字認識装置の全体構成図、第２図は本実施例の制御
手順を示すフローチャート、第３図は入力単語「leav
e」に対する候補文字例の例を示す図、第４図は文字列
生成例及び文字列属性を示す図である。 １……認識部、２……文字情報格納部、３……文字列生
成部、４……文字列属性判定部、５……単語辞書、６…
…単語照合部
Claims (1)
- 【請求項１】候補文字列を単語辞書と照合して認識単語
として出力する文字認識方法であって、 読み取った画像データ中の文字列を構成する各文字パタ
ーンと辞書との照合を行い、 各文字パターンの候補文字及び各候補文字の属性を抽出
し、 抽出された各文字パターンの候補文字の全ての組み合わ
せに対し、前記各候補文字の属性情報に基づいて前記組
み合わせた文字列が単語となりうる文字列属性を有する
か否かを判断し、 単語としての適性を有する文字列の組み合わせに対して
単語辞書と照合する、ことを特徴とする文字認識方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17343590A JP3245415B2 (ja) | 1990-06-29 | 1990-06-29 | 文字認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17343590A JP3245415B2 (ja) | 1990-06-29 | 1990-06-29 | 文字認識方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0462692A JPH0462692A (ja) | 1992-02-27 |
| JP3245415B2 true JP3245415B2 (ja) | 2002-01-15 |
Family
ID=15960414
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP17343590A Expired - Lifetime JP3245415B2 (ja) | 1990-06-29 | 1990-06-29 | 文字認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3245415B2 (ja) |
-
1990
- 1990-06-29 JP JP17343590A patent/JP3245415B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0462692A (ja) | 1992-02-27 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
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| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20081026 Year of fee payment: 7 |
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| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20091026 Year of fee payment: 8 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20091026 Year of fee payment: 8 |
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|
| EXPY | Cancellation because of completion of term | ||
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20101026 Year of fee payment: 9 |