JP3246432B2 - 宛名読取り装置および郵便物等区分機 - Google Patents
宛名読取り装置および郵便物等区分機Info
- Publication number
- JP3246432B2 JP3246432B2 JP02807798A JP2807798A JP3246432B2 JP 3246432 B2 JP3246432 B2 JP 3246432B2 JP 02807798 A JP02807798 A JP 02807798A JP 2807798 A JP2807798 A JP 2807798A JP 3246432 B2 JP3246432 B2 JP 3246432B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- address
- character
- area
- candidate
- key
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/40—Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/41—Analysis of document content
- G06V30/416—Extracting the logical structure, e.g. chapters, sections or page numbers; Identifying elements of the document, e.g. authors
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
- Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y10S209/00—Classifying, separating, and assorting solids
- Y10S209/90—Sorting flat-type mail
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、郵便物、宅配物等
（以下、郵便物等）の文書上に記載された住所を読取
る、宛名読取り装置にかかわる。
（以下、郵便物等）の文書上に記載された住所を読取
る、宛名読取り装置にかかわる。
【０００２】
【従来の技術】郵便物等に記載されている宛名の読取り
としては、一般的には以下の様な手順が知られている。
としては、一般的には以下の様な手順が知られている。
【０００３】（１）郵便物等の像を光電変換し、デジタ
ル画像として取り込む（画像入力） （２）宛名文字行の候補、及び文字行候補の集合からな
る宛名領域候補を抽出する（文字行抽出、宛名領域候補
抽出） （３）宛名領域候補中の文字を読み取り、文字列として
解釈する（宛名認識） （２）に適用し得る従来技術には、Hiroshi Yashiro 他
”A New Method of Document Structure Extraction
using Generic Layout Knowledge”（Proc. of Interna
tional Workshop on Industrial Applications of Mach
ine Intelligenceand Vision (MIV-89)）のように、ボ
トムアップ的に文字行を抽出した後に領域を抽出する方
式や、秋山他「周辺分布特徴と線密度特徴を併用した反
復型文書画像領域分割法」（信学技法ＰＲＬ８５ー４
１）のように、トップダウン的に領域を抽出した後に領
域中の文字行を抽出する方式等がある。
ル画像として取り込む（画像入力） （２）宛名文字行の候補、及び文字行候補の集合からな
る宛名領域候補を抽出する（文字行抽出、宛名領域候補
抽出） （３）宛名領域候補中の文字を読み取り、文字列として
解釈する（宛名認識） （２）に適用し得る従来技術には、Hiroshi Yashiro 他
”A New Method of Document Structure Extraction
using Generic Layout Knowledge”（Proc. of Interna
tional Workshop on Industrial Applications of Mach
ine Intelligenceand Vision (MIV-89)）のように、ボ
トムアップ的に文字行を抽出した後に領域を抽出する方
式や、秋山他「周辺分布特徴と線密度特徴を併用した反
復型文書画像領域分割法」（信学技法ＰＲＬ８５ー４
１）のように、トップダウン的に領域を抽出した後に領
域中の文字行を抽出する方式等がある。
【０００４】郵便物等の場合、上記のような方式では複
数の宛名領域の候補が生成される場合が多い。正しい宛
名領域、すなわち郵便物等の受取り人の住所、郵便番
号、氏名を含む領域、を選択するためには、Noboru Nak
ajima 他 ”Analysis of Address Layout on Japanese
Handwritten Mail”（Proc. of ICPR '96）の様に、宛
名領域候補や文字行等の位置や形状に関する情報（レイ
アウト情報）を用いた方式がある。一般にレイアウト情
報に基づく宛名領域選択は、文字方向に依存し処理結果
が異なる。しかし、レイアウト情報だけでは文字方向、
すなわちいずれの方向が文字の上向きに対応するか、を
正しく判別することは困難である。例えば図３（Ａ）に
示す例では、「川中市小ケ谷．．．．」が正しい宛名領
域である。この場合、文字行の位置や形状だけでは、こ
の郵便物等が横長横書き（すなわち図の上方向が文字の
上方向）なのか、縦長縦書き（すなわち図の右方向が文
字の上方向）なのか、上下逆向きの横長横書き（すなわ
ち図の下方向が文字の上方向）なのか判断することはで
きない。このため、レイアウトに関する知識を用いる方
式のみでは、正しく宛名領域を選択することはできな
い。また、中尾他「宛名領域処理装置」（特願平８−２
２４５５０）のように、各宛名領域中の文字行候補の配
置を解析し、当該宛名領域候補の筆頭行を選択し、筆頭
行中のパタンを文字認識して住所として意味をなすか否
かを判断することにより、宛名領域を選択する方式があ
る。しかし、宛名の近傍に文字と紛らわしいノイズがあ
ったり、郵便番号や広告など宛名と紛らわしい文字が存
在する場合も多い。このため、文字認識を使わずに宛名
領域候補から筆頭行を検出することは困難である。ま
た、筆頭行を求めるためには文字の方向を知る必要があ
る一方、上述のようにレイアウトに関する情報のみでは
文字方向を求めるのが難しいという問題点がある。
数の宛名領域の候補が生成される場合が多い。正しい宛
名領域、すなわち郵便物等の受取り人の住所、郵便番
号、氏名を含む領域、を選択するためには、Noboru Nak
ajima 他 ”Analysis of Address Layout on Japanese
Handwritten Mail”（Proc. of ICPR '96）の様に、宛
名領域候補や文字行等の位置や形状に関する情報（レイ
アウト情報）を用いた方式がある。一般にレイアウト情
報に基づく宛名領域選択は、文字方向に依存し処理結果
が異なる。しかし、レイアウト情報だけでは文字方向、
すなわちいずれの方向が文字の上向きに対応するか、を
正しく判別することは困難である。例えば図３（Ａ）に
示す例では、「川中市小ケ谷．．．．」が正しい宛名領
域である。この場合、文字行の位置や形状だけでは、こ
の郵便物等が横長横書き（すなわち図の上方向が文字の
上方向）なのか、縦長縦書き（すなわち図の右方向が文
字の上方向）なのか、上下逆向きの横長横書き（すなわ
ち図の下方向が文字の上方向）なのか判断することはで
きない。このため、レイアウトに関する知識を用いる方
式のみでは、正しく宛名領域を選択することはできな
い。また、中尾他「宛名領域処理装置」（特願平８−２
２４５５０）のように、各宛名領域中の文字行候補の配
置を解析し、当該宛名領域候補の筆頭行を選択し、筆頭
行中のパタンを文字認識して住所として意味をなすか否
かを判断することにより、宛名領域を選択する方式があ
る。しかし、宛名の近傍に文字と紛らわしいノイズがあ
ったり、郵便番号や広告など宛名と紛らわしい文字が存
在する場合も多い。このため、文字認識を使わずに宛名
領域候補から筆頭行を検出することは困難である。ま
た、筆頭行を求めるためには文字の方向を知る必要があ
る一方、上述のようにレイアウトに関する情報のみでは
文字方向を求めるのが難しいという問題点がある。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】本発明が解決する第１
の課題は、上述のような複数の宛名領域候補から正しい
宛名領域を選択する処理において、ノイズや不要な文字
のために筆頭行を求めるのが困難な状況において、も、
正しく宛名文字列に対応するパタンの列（キーパタン
列）を見い出し、正しい宛名領域を精度よく高速に選択
する事である。
の課題は、上述のような複数の宛名領域候補から正しい
宛名領域を選択する処理において、ノイズや不要な文字
のために筆頭行を求めるのが困難な状況において、も、
正しく宛名文字列に対応するパタンの列（キーパタン
列）を見い出し、正しい宛名領域を精度よく高速に選択
する事である。
【０００６】本発明が解決する第２の課題は、上述のよ
うな複数の宛名領域候補から正しい宛名領域を選択する
処理において、文字方向が未知の場合において、も正し
い宛名領域を精度よく高速に選択することである。
うな複数の宛名領域候補から正しい宛名領域を選択する
処理において、文字方向が未知の場合において、も正し
い宛名領域を精度よく高速に選択することである。
【０００７】本発明が解決する第３の課題は、上述のよ
うな複数の宛名領域候補から正しい宛名領域を選択する
処理において、特に郵便物等に差出人の住所、氏名等が
記載されていて、宛名領域候補中に紛らわしい候補が存
在する場合であっても、正しい宛名領域を精度よく選択
することである。
うな複数の宛名領域候補から正しい宛名領域を選択する
処理において、特に郵便物等に差出人の住所、氏名等が
記載されていて、宛名領域候補中に紛らわしい候補が存
在する場合であっても、正しい宛名領域を精度よく選択
することである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明の主な特徴の一つ
である宛名領域選択方法において、は、藤澤他「接触し
た手書き文字の自動分離を行う文字切り出し方式」（昭
和５９年度電子通信学会総合全国大会１５５８）等の O
ver Segmentation 方式を拡張した文字列探索式を用い
る。これは、文字行中からその一部の画像パタン、すな
わち部分パタンを切出し、切り出された部分パタンの集
合中から宛名文字列に対応する部分パタンの配列、すな
わちキーパタン列を探索的に検出するものである。この
際、キーパタン列の先頭位置に複数の仮説を設けて探索
的にキーパタン列を求めるため、宛名近傍にノイズや不
要な文字がある場合にも正しくキーパタン列を検出でき
る。この文字列探索方式を宛名領域候補の選択に用いる
ことにより、大幅に選択の精度を向上できる。
である宛名領域選択方法において、は、藤澤他「接触し
た手書き文字の自動分離を行う文字切り出し方式」（昭
和５９年度電子通信学会総合全国大会１５５８）等の O
ver Segmentation 方式を拡張した文字列探索式を用い
る。これは、文字行中からその一部の画像パタン、すな
わち部分パタンを切出し、切り出された部分パタンの集
合中から宛名文字列に対応する部分パタンの配列、すな
わちキーパタン列を探索的に検出するものである。この
際、キーパタン列の先頭位置に複数の仮説を設けて探索
的にキーパタン列を求めるため、宛名近傍にノイズや不
要な文字がある場合にも正しくキーパタン列を検出でき
る。この文字列探索方式を宛名領域候補の選択に用いる
ことにより、大幅に選択の精度を向上できる。
【０００９】また、本発明の主な特徴の一つである宛名
領域選択方法において、は、複数の文字方向の仮説の下
に文字列探索を行う。このため、宛名の文字方向が未知
の場合でも、精度よく宛名領域を選択できる。またこの
際、宛名領域の位置によりあり得る文字方向の仮説を限
定する手段を設けることにより、高精度かつ高速に宛名
領域候補を選択できる。
領域選択方法において、は、複数の文字方向の仮説の下
に文字列探索を行う。このため、宛名の文字方向が未知
の場合でも、精度よく宛名領域を選択できる。またこの
際、宛名領域の位置によりあり得る文字方向の仮説を限
定する手段を設けることにより、高精度かつ高速に宛名
領域候補を選択できる。
【００１０】また、本発明の主な特徴の一つである宛名
領域選択方法において、は、キーパタン列を検出後、そ
の結果得られた宛名の位置および文字方向の情報をレイ
アウトに関する事前知識と照らし合わせる手段を設け
る。これにより、誤って差出人の住所氏名を記載した領
域を誤って選択する事を避けることができる。さらに、
レイアウト情報でも宛名領域を特定できない場合には、
予め記憶してある郵便物等の発信元に関する情報を参照
して差出人の住所が記載されている宛名領域候補を除外
し、正しく宛名領域を選択する。
領域選択方法において、は、キーパタン列を検出後、そ
の結果得られた宛名の位置および文字方向の情報をレイ
アウトに関する事前知識と照らし合わせる手段を設け
る。これにより、誤って差出人の住所氏名を記載した領
域を誤って選択する事を避けることができる。さらに、
レイアウト情報でも宛名領域を特定できない場合には、
予め記憶してある郵便物等の発信元に関する情報を参照
して差出人の住所が記載されている宛名領域候補を除外
し、正しく宛名領域を選択する。
【００１１】
【発明の実施の形態】本発明の実施形態の一例における
データフローを、図１のデータ・フロー・ダイアグラム
を用いて説明する。本明細書では、データ・フロー・ダ
イアグラムはゲーン・サクソン記法に従う（Ｊ．マーチ
ン「ソフトウエア構造化技法」近代科学社、ISBN4 - 76
49 - 0124 - 2 C3050 P5562E）。
データフローを、図１のデータ・フロー・ダイアグラム
を用いて説明する。本明細書では、データ・フロー・ダ
イアグラムはゲーン・サクソン記法に従う（Ｊ．マーチ
ン「ソフトウエア構造化技法」近代科学社、ISBN4 - 76
49 - 0124 - 2 C3050 P5562E）。
【００１２】本実施例は、郵便物等の画像を取り込み、
郵便物等中の宛名領域を検出し、宛名を認識する宛名読
取り装置を例としている。本実施例の宛名読取り装置
は、図１に示す様に、郵便物等の像を光電変換しデジタ
ル化した画像を得るための画像入力手段１１５、入力し
た画像から宛名文字行の候補を抽出する文字行抽出手段
１０１、文字行候補の集合からなる宛名領域候補を抽出
する宛名領域候補抽出手段１０２、宛名領域候補から最
も正しい宛名として確からしいものを選択する宛名領域
候補選択手段１１６、選択された宛名領域候補中の宛名
を認識する宛名認識手段１１７からなる。
郵便物等中の宛名領域を検出し、宛名を認識する宛名読
取り装置を例としている。本実施例の宛名読取り装置
は、図１に示す様に、郵便物等の像を光電変換しデジタ
ル化した画像を得るための画像入力手段１１５、入力し
た画像から宛名文字行の候補を抽出する文字行抽出手段
１０１、文字行候補の集合からなる宛名領域候補を抽出
する宛名領域候補抽出手段１０２、宛名領域候補から最
も正しい宛名として確からしいものを選択する宛名領域
候補選択手段１１６、選択された宛名領域候補中の宛名
を認識する宛名認識手段１１７からなる。
【００１３】宛名領域候補選択手段１１６は、郵便物等
の全体画像および宛名領域候補の集合を入力とし、事前
に記憶してある宛名領域禁止領域１１８、文字標準パタ
ン１０９、キー文字列辞書１１０、パタン列禁止領域１
２０、位置関係１２１、発信元情報１１４を参照し、最
も宛名として確からしい宛名領域候補を出力する。文字
標準パタン１０９は、宛名領域候補選択手段１１６中の
文字識別処理で用いるための、文字パタンの標準的な特
徴量ベクターのテーブルである。キー文字列辞書１１０
は、宛名領域に含まれているべき文字列、すなわちキー
文字列を格納する。キー文字列には、住所文字列の一部
や「受け取り人」「受取人」「お客様」等を用いる。宛
名領域禁止領域１１８は、文字の記載の方向毎に宛名領
域の存在を禁止する領域を格納する。パタン列禁止領域
１２０は、文字の記載の方向毎にキー文字列に対応する
部分パタンの列、すなわちキーパタン列、の存在を禁止
する領域を格納する。位置関係１２１には、複数のキー
パタン列が検出された際に宛名領域を選択するためのキ
ーパタン列同士の位置関係を格納する。発信元情報１１
４は、郵便物等が投函されたポストの位置など郵便物等
が発信元に関する情報を格納する。
の全体画像および宛名領域候補の集合を入力とし、事前
に記憶してある宛名領域禁止領域１１８、文字標準パタ
ン１０９、キー文字列辞書１１０、パタン列禁止領域１
２０、位置関係１２１、発信元情報１１４を参照し、最
も宛名として確からしい宛名領域候補を出力する。文字
標準パタン１０９は、宛名領域候補選択手段１１６中の
文字識別処理で用いるための、文字パタンの標準的な特
徴量ベクターのテーブルである。キー文字列辞書１１０
は、宛名領域に含まれているべき文字列、すなわちキー
文字列を格納する。キー文字列には、住所文字列の一部
や「受け取り人」「受取人」「お客様」等を用いる。宛
名領域禁止領域１１８は、文字の記載の方向毎に宛名領
域の存在を禁止する領域を格納する。パタン列禁止領域
１２０は、文字の記載の方向毎にキー文字列に対応する
部分パタンの列、すなわちキーパタン列、の存在を禁止
する領域を格納する。位置関係１２１には、複数のキー
パタン列が検出された際に宛名領域を選択するためのキ
ーパタン列同士の位置関係を格納する。発信元情報１１
４は、郵便物等が投函されたポストの位置など郵便物等
が発信元に関する情報を格納する。
【００１４】宛名領域候補選択手段１１６は、宛名領域
候補検定手段１０３、位置関係解析手段１１２、発信元
情報参照手段１１３からなる。宛名領域候補検定手段１
０３は、各宛名領域候補中からキー文字列に対応するパ
タンの列、すなわちキーパタン列を探索し、宛名領域候
補を検定する。すなわち、宛名領域中の適正な位置にキ
ーパタン列が検出された場合には、当該宛名領域を受理
し、キーパタン列が検出されない場合および検出されて
も位置が不適切な場合には拒絶して候補から除外する。
宛名領域候補検定手段１０３が複数の宛名領域候補を受
理した場合には、さらに位置関係解析手段１１２にてキ
ーパタン列同士の位置関係を解析し、最も宛名として確
からしい宛名領域候補を選択する。位置関係解析手段１
１２において、宛名領域を選択しえない場合には、さら
に発信元情報参照手段１１３にて発信元情報１１４を参
照し、差出人の住所が記載されていると思われる宛名領
域候補を排除し、最も宛名として確からしい宛名領域候
補を選択する。
候補検定手段１０３、位置関係解析手段１１２、発信元
情報参照手段１１３からなる。宛名領域候補検定手段１
０３は、各宛名領域候補中からキー文字列に対応するパ
タンの列、すなわちキーパタン列を探索し、宛名領域候
補を検定する。すなわち、宛名領域中の適正な位置にキ
ーパタン列が検出された場合には、当該宛名領域を受理
し、キーパタン列が検出されない場合および検出されて
も位置が不適切な場合には拒絶して候補から除外する。
宛名領域候補検定手段１０３が複数の宛名領域候補を受
理した場合には、さらに位置関係解析手段１１２にてキ
ーパタン列同士の位置関係を解析し、最も宛名として確
からしい宛名領域候補を選択する。位置関係解析手段１
１２において、宛名領域を選択しえない場合には、さら
に発信元情報参照手段１１３にて発信元情報１１４を参
照し、差出人の住所が記載されていると思われる宛名領
域候補を排除し、最も宛名として確からしい宛名領域候
補を選択する。
【００１５】宛名領域候補検定手段１０３は、方向絞り
込み手段１０４と１方向仮説宛名領域候補検定手段１０
６で構成される。方向絞り込み手段１０４は、宛名領域
候補の位置、形状、文字行の方向に基づき、文字の方向
としてあり得るものを絞り込む。文字行の方向とは、図
４（Ａ）のように文字行が水平方向か、図４（Ｅ）の様
に垂直方向かの区別であり、文字行抽出手段１０１にお
いて、検出される。１方向仮説宛名領域候補検定手段１
０６は、方向絞り込み手段１０４が出力した文字方向を
仮定し、キーパタン列を宛名領域候補中から探索する。
もし、方向絞り込み手段１０４が有り得る文字方向を１
つに絞り込めない場合は、文字方向の候補毎に１方向仮
説宛名領域候補検定手段１０６を起動する。
込み手段１０４と１方向仮説宛名領域候補検定手段１０
６で構成される。方向絞り込み手段１０４は、宛名領域
候補の位置、形状、文字行の方向に基づき、文字の方向
としてあり得るものを絞り込む。文字行の方向とは、図
４（Ａ）のように文字行が水平方向か、図４（Ｅ）の様
に垂直方向かの区別であり、文字行抽出手段１０１にお
いて、検出される。１方向仮説宛名領域候補検定手段１
０６は、方向絞り込み手段１０４が出力した文字方向を
仮定し、キーパタン列を宛名領域候補中から探索する。
もし、方向絞り込み手段１０４が有り得る文字方向を１
つに絞り込めない場合は、文字方向の候補毎に１方向仮
説宛名領域候補検定手段１０６を起動する。
【００１６】１方向仮説宛名領域候補検定手段１０６
は、指定された文字方向のキーパタン列の有無に基づき
宛名領域候補を検定する処理で、文字列検出手段１０７
とパタン列位置検定手段１１１で構成される。文字列検
出手段１０７は、宛名領域候補中の文字行から部分パタ
ンを切出し、各々の部分パタンと標準パタンとの類似の
度合を調べることにより、キーパタン列を検出する。パ
タン列位置検定１１１は、パタン列禁止領域を参照し、
検出されたキーパタン列の位置及び文字方向が妥当かど
うかを調べ、妥当でない場合は当該キーパタン列を候補
から除外する。
は、指定された文字方向のキーパタン列の有無に基づき
宛名領域候補を検定する処理で、文字列検出手段１０７
とパタン列位置検定手段１１１で構成される。文字列検
出手段１０７は、宛名領域候補中の文字行から部分パタ
ンを切出し、各々の部分パタンと標準パタンとの類似の
度合を調べることにより、キーパタン列を検出する。パ
タン列位置検定１１１は、パタン列禁止領域を参照し、
検出されたキーパタン列の位置及び文字方向が妥当かど
うかを調べ、妥当でない場合は当該キーパタン列を候補
から除外する。
【００１７】本実施例は、宛名領域選択後、宛名認識手
段１１７を起動する構成となっているが、キー文字列辞
書に読み取り対象の全ての文字列を格納することによ
り、宛名領域候補読取り１０３の結果をそのまま宛名認
識結果として流用することも可能である。また、キーパ
タン列の詳細な位置や文字方向を宛名認識手段１１７に
通知することにより、宛名認識手段１１７において、必
要な処理の一部を割愛することも可能である。また、文
字方向を検出する事のみが目的であるならば、キー文字
列には１文字あるいは２文字の短い単語を多数用い、発
信元情報参照１１３を割愛してもよい。
段１１７を起動する構成となっているが、キー文字列辞
書に読み取り対象の全ての文字列を格納することによ
り、宛名領域候補読取り１０３の結果をそのまま宛名認
識結果として流用することも可能である。また、キーパ
タン列の詳細な位置や文字方向を宛名認識手段１１７に
通知することにより、宛名認識手段１１７において、必
要な処理の一部を割愛することも可能である。また、文
字方向を検出する事のみが目的であるならば、キー文字
列には１文字あるいは２文字の短い単語を多数用い、発
信元情報参照１１３を割愛してもよい。
【００１８】本実施例の宛名領域選択手段の処理フロー
を、図２に示す。まず、制御ループ２０３において、全
ての宛名領域候補に対し宛名領域候補方向絞り込み処理
２０４を行う。その結果得られた文字方向の候補を用
い、当該宛名領域に対し文字列探索処理２０７を行う。
その結果得られたパタン列の候補に対し、パタン列位置
検定処理２１１を行い、位置が不適切なキーパタン列は
候補から削除する。制御ループ２０３終了後、複数の宛
名領域候補が受理された場合には、位置関係解析処理２
１２で受理された宛名領域候補の位置関係を解析し、宛
名領域を選択する。もし、位置関係解析処理２１２で宛
名領域を決定できないと判断された場合には、さらに発
信元情報参照処理２１３において、郵便物等の発信元に
関する情報を参照し、差出人の住所が記載されていると
思われる宛名領域候補を排除し、最も宛名として確から
しい宛名領域候補を選択する。
を、図２に示す。まず、制御ループ２０３において、全
ての宛名領域候補に対し宛名領域候補方向絞り込み処理
２０４を行う。その結果得られた文字方向の候補を用
い、当該宛名領域に対し文字列探索処理２０７を行う。
その結果得られたパタン列の候補に対し、パタン列位置
検定処理２１１を行い、位置が不適切なキーパタン列は
候補から削除する。制御ループ２０３終了後、複数の宛
名領域候補が受理された場合には、位置関係解析処理２
１２で受理された宛名領域候補の位置関係を解析し、宛
名領域を選択する。もし、位置関係解析処理２１２で宛
名領域を決定できないと判断された場合には、さらに発
信元情報参照処理２１３において、郵便物等の発信元に
関する情報を参照し、差出人の住所が記載されていると
思われる宛名領域候補を排除し、最も宛名として確から
しい宛名領域候補を選択する。
【００１９】以下、図３から図１１を用い、本実施例の
各部を説明する。
各部を説明する。
【００２０】文字行抽出手段１０１、宛名領域候補抽出
手段１０２の入出力の例を図３で説明する。図３（Ａ）
は、郵便物等の全体画像の例である。これから例えば H
iroshi Yashiro 他 ”A New Method of Document Stru
cture Extraction using Generic Layout Knowledge”
（Proc. of International Workshop on Industrial Ap
plications of Machine Intelligence and Vision (MIV
-89)）のような既知方式で処理すると、図３（Ｂ）
（Ｃ）の様に２つの宛名領域候補が得られる。（Ｂ）
（Ｃ）の一番外側の矩形は宛名領域候補の座標を、その
内側の細線の矩形は抽出された文字行の座標を示す。以
後、「宛名領域候補」とは、図３（Ｂ）（Ｃ）に示すよ
うな宛名領域の座標、宛名領域候補に含まれる文字行の
座標、文字行の方向、文字行に含まれる連結成分（連結
した黒画素の集合）といった宛名領域候補に関わる情報
の総称とする。この例では（Ｂ）が正しい宛名の領域で
ある。しかし、仮に文字方向が未知であるとすると、
（Ｂ）（Ｃ）いずれが宛名であるかを判断するのは困難
である。また、宛名近辺に広告などの不要な文字やノイ
ズが存在することも多い。例えば（Ｂ）では、文字行の
近傍のノイズを誤って文字行の一部とみなしてしまって
いる。また、この例では、不要な文字やノイズの集合が
誤って宛名の１行とみなされて宛名領域候補に含まれて
いる。このため、レイアウトの情報のみで宛名領域候補
中から宛名が記載されていると予想される行（中尾他
「宛名領域処理装置」（特願平８−２２４５５０）での
筆頭行）を検出することは難しい。
手段１０２の入出力の例を図３で説明する。図３（Ａ）
は、郵便物等の全体画像の例である。これから例えば H
iroshi Yashiro 他 ”A New Method of Document Stru
cture Extraction using Generic Layout Knowledge”
（Proc. of International Workshop on Industrial Ap
plications of Machine Intelligence and Vision (MIV
-89)）のような既知方式で処理すると、図３（Ｂ）
（Ｃ）の様に２つの宛名領域候補が得られる。（Ｂ）
（Ｃ）の一番外側の矩形は宛名領域候補の座標を、その
内側の細線の矩形は抽出された文字行の座標を示す。以
後、「宛名領域候補」とは、図３（Ｂ）（Ｃ）に示すよ
うな宛名領域の座標、宛名領域候補に含まれる文字行の
座標、文字行の方向、文字行に含まれる連結成分（連結
した黒画素の集合）といった宛名領域候補に関わる情報
の総称とする。この例では（Ｂ）が正しい宛名の領域で
ある。しかし、仮に文字方向が未知であるとすると、
（Ｂ）（Ｃ）いずれが宛名であるかを判断するのは困難
である。また、宛名近辺に広告などの不要な文字やノイ
ズが存在することも多い。例えば（Ｂ）では、文字行の
近傍のノイズを誤って文字行の一部とみなしてしまって
いる。また、この例では、不要な文字やノイズの集合が
誤って宛名の１行とみなされて宛名領域候補に含まれて
いる。このため、レイアウトの情報のみで宛名領域候補
中から宛名が記載されていると予想される行（中尾他
「宛名領域処理装置」（特願平８−２２４５５０）での
筆頭行）を検出することは難しい。
【００２１】文字方向絞り込み手段１０４は、宛名領域
候補の座標および宛名領域候補中の文字行の方向によっ
て、あり得る文字方向を求める。図４は、文字方向絞り
込み手段１０４が参照する宛名領域禁止領域１１８の例
を模式的に示す。宛名領域禁止領域１１８は、下記の様
な郵便物等上での宛名の配置に関する事前知識を反映し
たものである。
候補の座標および宛名領域候補中の文字行の方向によっ
て、あり得る文字方向を求める。図４は、文字方向絞り
込み手段１０４が参照する宛名領域禁止領域１１８の例
を模式的に示す。宛名領域禁止領域１１８は、下記の様
な郵便物等上での宛名の配置に関する事前知識を反映し
たものである。
【００２２】・横長の郵便物等に横書きで宛名が記載さ
れる場合（（Ａ）または（Ｂ）の場合）、宛名は郵便物
等の下の方に書かれることはない。
れる場合（（Ａ）または（Ｂ）の場合）、宛名は郵便物
等の下の方に書かれることはない。
【００２３】・縦長の郵便物等に縦書きで宛名が記載さ
れる場合（（Ｃ）または（Ｄ）の場合）、宛名が郵便物
等の左側に書かれることはない。
れる場合（（Ｃ）または（Ｄ）の場合）、宛名が郵便物
等の左側に書かれることはない。
【００２４】・縦長の郵便物等に横書きで宛名が記載さ
れる場合（（Ｅ）または（Ｆ）の場合）、宛名の位置は
郵便物等の下の方にに書かれることはない。
れる場合（（Ｅ）または（Ｆ）の場合）、宛名の位置は
郵便物等の下の方にに書かれることはない。
【００２５】こうした事前知識を利用し、本実施例では
以下の様に禁止領域を定める。
以下の様に禁止領域を定める。
【００２６】（Ａ）文字行方向がＸ軸に平行で文字方向
が上向きの場合 Ｙ ＞ Ｗ／３ （Ｗ：郵便物等の幅） （Ｂ）文字行方向がＸ軸に平行で文字方向が下向きの場
合 Ｙ ＜ Ｗ／３ （Ｃ）文字行方向がＸ軸に平行で文字方向が右向きの場
合 Ｙ ＜ Ｗ／２ （Ｄ）文字行方向がＸ軸に平行で文字方向が左向きの場
合 Ｙ ＞ Ｗ／２ （Ｅ）文字行方向がＹ軸に平行で文字方向が右向きの場
合 X ＞ L／３ （Ｌ：郵便物等の長さ） （Ｆ）文字行方向がＹ軸に平行で文字方向が左向きの場
合 X ＜ L・２／３ （Ｇ）文字行方向がＹ軸に平行で文字方向が上向きの場
合 郵便物等上の全ての領域 （Ｈ）文字行方向がＹ軸に平行で文字方向が下向きの場
合 郵便物等上の全ての領域 文字方向絞り込み手段１０４は、各文字方向の仮説毎に
宛名領域が完全に禁止領域に含まれているか否かを調
べ、宛名領域が禁止領域に含まれない文字方向を、文字
方向の候補として選択する。例えば、（Ｄ）の場合に宛
名領域候補が禁止領域に含まれているため、（Ｄ）のよ
うな位置にある文字行方向がＸ軸に平行な宛名領域候補
に対しては、文字方向が左向きという仮説は棄却し、上
向き、下向き、右向きを文字方向の候補とする。
が上向きの場合 Ｙ ＞ Ｗ／３ （Ｗ：郵便物等の幅） （Ｂ）文字行方向がＸ軸に平行で文字方向が下向きの場
合 Ｙ ＜ Ｗ／３ （Ｃ）文字行方向がＸ軸に平行で文字方向が右向きの場
合 Ｙ ＜ Ｗ／２ （Ｄ）文字行方向がＸ軸に平行で文字方向が左向きの場
合 Ｙ ＞ Ｗ／２ （Ｅ）文字行方向がＹ軸に平行で文字方向が右向きの場
合 X ＞ L／３ （Ｌ：郵便物等の長さ） （Ｆ）文字行方向がＹ軸に平行で文字方向が左向きの場
合 X ＜ L・２／３ （Ｇ）文字行方向がＹ軸に平行で文字方向が上向きの場
合 郵便物等上の全ての領域 （Ｈ）文字行方向がＹ軸に平行で文字方向が下向きの場
合 郵便物等上の全ての領域 文字方向絞り込み手段１０４は、各文字方向の仮説毎に
宛名領域が完全に禁止領域に含まれているか否かを調
べ、宛名領域が禁止領域に含まれない文字方向を、文字
方向の候補として選択する。例えば、（Ｄ）の場合に宛
名領域候補が禁止領域に含まれているため、（Ｄ）のよ
うな位置にある文字行方向がＸ軸に平行な宛名領域候補
に対しては、文字方向が左向きという仮説は棄却し、上
向き、下向き、右向きを文字方向の候補とする。
【００２７】次に、文字列検出手段１０７の詳細を図５
から図１０を用いて説明する。
から図１０を用いて説明する。
【００２８】まず、切り出し仮説ネットワーク生成手段
５０２において、切出し仮説ネットワークを生成する。
切出し仮説ネットワークとは、図６に示すように、文字
としてあり得る大きさ、形状を有する文字行中の部分パ
タンの順序関係を、ネットワークで表現したものであ
る。ネットワークの節点がパタンの境界もしくは行の切
れ目（「５」と「日」の間等）、辺がパタンに対応して
いる。
５０２において、切出し仮説ネットワークを生成する。
切出し仮説ネットワークとは、図６に示すように、文字
としてあり得る大きさ、形状を有する文字行中の部分パ
タンの順序関係を、ネットワークで表現したものであ
る。ネットワークの節点がパタンの境界もしくは行の切
れ目（「５」と「日」の間等）、辺がパタンに対応して
いる。
【００２９】次に、文字識別手段５０３において、切出
し仮説ネットワーク上の各パタンを文字識別する。文字
識別には、鳥脇「認識工学」（ISBN4 - 339 - 01059 -
6、テレビジョン学会）pp.52-53, pp. 179-181）に記載
のあるようなパターン整合法に基づく方式を用いる。す
なわち、入力である部分パタンから特徴ベクターを生成
し、各標準パタンの特徴ベクターとの類似の度合いを調
べ、類似の度合いが一定値以上のものを候補文字として
選択する。類似の度合いが一定値以上となるものがない
場合には、候補文字を出力しない。この際、各部分パタ
ンは指定された文字方向の下で標準パタンとマッチング
する。例えば、文字方向が右向きと指定されている場合
には、パタンを左回りに９０度回転して特徴ベクターを
生成し、標準パタンとマッチングする。文字識別の結果
は、図７に示すような文字識別結果とその順序関係をネ
ットワークで表現したもの（識別結果ネットワーク）へ
格納する。ネットワークの節点がパタンの境界もしくは
行の境界、辺が文字識別の結果得られた候補文字の一つ
に対応している。節点にはそれぞれ丸の中の数字の様な
固有の整数（識別子）を付与する。一つのパタンから２
つ以上の候補文字が得られた場合、２つの節点間に候補
文字分の辺を張る。節点２と節点５の間の例では、
「川」に該当するパタンを文字識別したところ「川」と
「小」の２つの候補文字が得られたため、識別結果ネッ
トワーク上に２つの辺が張られている。一方、節点１と
節点２の間のように、部分パタンが存在しても文字識別
から候補文字が１つも挙がらなかった場合は、識別結果
ネットワーク上には辺は張られない。
し仮説ネットワーク上の各パタンを文字識別する。文字
識別には、鳥脇「認識工学」（ISBN4 - 339 - 01059 -
6、テレビジョン学会）pp.52-53, pp. 179-181）に記載
のあるようなパターン整合法に基づく方式を用いる。す
なわち、入力である部分パタンから特徴ベクターを生成
し、各標準パタンの特徴ベクターとの類似の度合いを調
べ、類似の度合いが一定値以上のものを候補文字として
選択する。類似の度合いが一定値以上となるものがない
場合には、候補文字を出力しない。この際、各部分パタ
ンは指定された文字方向の下で標準パタンとマッチング
する。例えば、文字方向が右向きと指定されている場合
には、パタンを左回りに９０度回転して特徴ベクターを
生成し、標準パタンとマッチングする。文字識別の結果
は、図７に示すような文字識別結果とその順序関係をネ
ットワークで表現したもの（識別結果ネットワーク）へ
格納する。ネットワークの節点がパタンの境界もしくは
行の境界、辺が文字識別の結果得られた候補文字の一つ
に対応している。節点にはそれぞれ丸の中の数字の様な
固有の整数（識別子）を付与する。一つのパタンから２
つ以上の候補文字が得られた場合、２つの節点間に候補
文字分の辺を張る。節点２と節点５の間の例では、
「川」に該当するパタンを文字識別したところ「川」と
「小」の２つの候補文字が得られたため、識別結果ネッ
トワーク上に２つの辺が張られている。一方、節点１と
節点２の間のように、部分パタンが存在しても文字識別
から候補文字が１つも挙がらなかった場合は、識別結果
ネットワーク上には辺は張られない。
【００３０】識別結果ネットワークは、図８に示すよう
な識別結果テーブルで実現する。テーブル中の１レコー
ドは、１つの候補文字すなわち識別結果ネットワーク上
の１つの辺に対応する。各レコードは、辺の始点および
終点の識別子（ｐｎｄ、ｎｎｄ）、識別結果文字コード
（ｃｄ）、文字識別結果の確信度（ｃｒｄ）、パタン情
報へのポインタ（ｐｔｎ）で構成される。パタン情報に
は、森「パターン認識」（ISBN4 - 88552 - 075 - 4 C3
055、電子情報通信学会）に記載のあるような形式のチ
ェインコードで記述されたパタンの形状とパタンの位置
を格納する。確信度には、例えば標準パタンと入力パタ
ンの類似度を用いる。
な識別結果テーブルで実現する。テーブル中の１レコー
ドは、１つの候補文字すなわち識別結果ネットワーク上
の１つの辺に対応する。各レコードは、辺の始点および
終点の識別子（ｐｎｄ、ｎｎｄ）、識別結果文字コード
（ｃｄ）、文字識別結果の確信度（ｃｒｄ）、パタン情
報へのポインタ（ｐｔｎ）で構成される。パタン情報に
は、森「パターン認識」（ISBN4 - 88552 - 075 - 4 C3
055、電子情報通信学会）に記載のあるような形式のチ
ェインコードで記述されたパタンの形状とパタンの位置
を格納する。確信度には、例えば標準パタンと入力パタ
ンの類似度を用いる。
【００３１】識別結果パス探索手段５０４は、太原「人
工知能の基礎知識」（ISBN4-7649-0145-5、近代科学
社）に記載のあるような、幅優先探索のアルゴリズムに
基づき、キー文字列、すなわちキー文字列辞書１１０に
格納されている文字列を、識別結果ネットワーク中から
探索する。例えば、図７の識別結果ネットワークからキ
ー文字列「川中市小ケ谷」を探索する際に生成される探
索木の例を図９（Ａ）に示す。図中の丸の中に書かれた
数字は、識別結果ネットワーク上での節点の識別子を表
す。また、辺の上に書かれた文字は対応する識別結果の
文字コードを表す。この場合、キー文字列の先頭文字
「川」に対応する識別結果が２箇所で検出されたため、
９０１、９０２と二つに分割された木が生成される。ま
た節点の識別子を０−３と探索した場合、及び２−５−
６−８と探索した場合は、それ以降にキー文字列に対応
する識別結果が識別結果ネットワーク上に存在しなかっ
たため、探索が途中で停止している。２−５−６−７−
９−１０−１１と探索した場合は、キー文字列の最後ま
で対応がとている。このようにキー文字列の最後まで対
応がとれた場合、当該キー文字列が受理されたとみな
し、探索経路に対応する部分パタンの列をキーパタン列
として出力する。
工知能の基礎知識」（ISBN4-7649-0145-5、近代科学
社）に記載のあるような、幅優先探索のアルゴリズムに
基づき、キー文字列、すなわちキー文字列辞書１１０に
格納されている文字列を、識別結果ネットワーク中から
探索する。例えば、図７の識別結果ネットワークからキ
ー文字列「川中市小ケ谷」を探索する際に生成される探
索木の例を図９（Ａ）に示す。図中の丸の中に書かれた
数字は、識別結果ネットワーク上での節点の識別子を表
す。また、辺の上に書かれた文字は対応する識別結果の
文字コードを表す。この場合、キー文字列の先頭文字
「川」に対応する識別結果が２箇所で検出されたため、
９０１、９０２と二つに分割された木が生成される。ま
た節点の識別子を０−３と探索した場合、及び２−５−
６−８と探索した場合は、それ以降にキー文字列に対応
する識別結果が識別結果ネットワーク上に存在しなかっ
たため、探索が途中で停止している。２−５−６−７−
９−１０−１１と探索した場合は、キー文字列の最後ま
で対応がとている。このようにキー文字列の最後まで対
応がとれた場合、当該キー文字列が受理されたとみな
し、探索経路に対応する部分パタンの列をキーパタン列
として出力する。
【００３２】識別結果パス探索手段５０４では、図９
（Ｂ）に示すような探索木テーブルで探索木を表現す
る。探索木テーブルの１レコードは、１つの探索木の枝
に対応する。各レコードは、探索木上での親の枝へのポ
インタ（ｐｒｖ）、探索深さ（ｄｐｔ）、識別結果デー
タへのポインタ（ｐｃｌｓ）からなる。枝が探索木の根
に隣接している場合（９０１の枝０−２、９０２の枝２
−５）は、ｐｒｖの値はＮＵＬＬとする。ｄｐｔは、注
目している枝がキー文字列の何文字めに対応しているか
を表す値で、文字列の先頭を０文字目と数える。
（Ｂ）に示すような探索木テーブルで探索木を表現す
る。探索木テーブルの１レコードは、１つの探索木の枝
に対応する。各レコードは、探索木上での親の枝へのポ
インタ（ｐｒｖ）、探索深さ（ｄｐｔ）、識別結果デー
タへのポインタ（ｐｃｌｓ）からなる。枝が探索木の根
に隣接している場合（９０１の枝０−２、９０２の枝２
−５）は、ｐｒｖの値はＮＵＬＬとする。ｄｐｔは、注
目している枝がキー文字列の何文字めに対応しているか
を表す値で、文字列の先頭を０文字目と数える。
【００３３】識別結果パス探索手段５０４における処理
フローを図１０に示す。本図中で、各レコード中のデー
タ項目の参照の仕方は、Ｃ言語の仕様に準拠する。ま
ず、ステップ１００１でポインタｐｃ（注目している探
索木枝データへのポインタ）とｐｗ（新規探索木枝デー
タ書き込み先）を、探索木テーブル先頭にセットする。
以降の処理は、制御ループ１００２によって、キー文字
列を１つずつ処理するよう制御される。各々キー文字列
毎に、まず制御ループ１００３で識別結果テーブルを走
査し、識別結果文字コードがキー文字列の先頭の文字と
一致するものを検出する。もし検出された場合は、当該
識別結果に対応する枝を生成する。このステップで生成
された枝の始点節点が、探索木の根に相当する。次に制
御ループ１００４において、ｐｃとｐｗが一致しない限
り、以下の処理を続ける。もし、探索深さがキー文字列
長より１小さい、すなわち注目している枝がキー文字列
の最後の文字に対応するものであるならば、キー文字列
が検出されたものとし、探索経路に対応するパタンの列
をキーパタン列として出力する。そうでなければ、制御
ループ１００５において、識別結果テーブルを走査し、
識別結果文字コードがキー文字列の次の文字と一致し、
かつ識別結果ネットワーク上で隣接しているような識別
結果を検出する。該当する識別結果データが検出された
なら、これに対応する探索木の枝を生成する。いずれか
の処理が完了した後、ｐｗをインクリメントする。以上
が制御ループ１００４の処理である。こうした処理を繰
り返し、ｐｃとｐｗが一致した場合、すなわち探索途中
の節点がなくなった場合にはループを終了し、次のキー
文字列を処理する。
フローを図１０に示す。本図中で、各レコード中のデー
タ項目の参照の仕方は、Ｃ言語の仕様に準拠する。ま
ず、ステップ１００１でポインタｐｃ（注目している探
索木枝データへのポインタ）とｐｗ（新規探索木枝デー
タ書き込み先）を、探索木テーブル先頭にセットする。
以降の処理は、制御ループ１００２によって、キー文字
列を１つずつ処理するよう制御される。各々キー文字列
毎に、まず制御ループ１００３で識別結果テーブルを走
査し、識別結果文字コードがキー文字列の先頭の文字と
一致するものを検出する。もし検出された場合は、当該
識別結果に対応する枝を生成する。このステップで生成
された枝の始点節点が、探索木の根に相当する。次に制
御ループ１００４において、ｐｃとｐｗが一致しない限
り、以下の処理を続ける。もし、探索深さがキー文字列
長より１小さい、すなわち注目している枝がキー文字列
の最後の文字に対応するものであるならば、キー文字列
が検出されたものとし、探索経路に対応するパタンの列
をキーパタン列として出力する。そうでなければ、制御
ループ１００５において、識別結果テーブルを走査し、
識別結果文字コードがキー文字列の次の文字と一致し、
かつ識別結果ネットワーク上で隣接しているような識別
結果を検出する。該当する識別結果データが検出された
なら、これに対応する探索木の枝を生成する。いずれか
の処理が完了した後、ｐｗをインクリメントする。以上
が制御ループ１００４の処理である。こうした処理を繰
り返し、ｐｃとｐｗが一致した場合、すなわち探索途中
の節点がなくなった場合にはループを終了し、次のキー
文字列を処理する。
【００３４】もし、識別結果パス探索処理において、複
数の候補が出力された場合、キーパタン列選択５０５で
最適なキーパタン列を選択する。選択の方法には、例え
ば文字識別結果の確信度の総和の最も大きいものを選
ぶ、等の方式がある。
数の候補が出力された場合、キーパタン列選択５０５で
最適なキーパタン列を選択する。選択の方法には、例え
ば文字識別結果の確信度の総和の最も大きいものを選
ぶ、等の方式がある。
【００３５】以上で文字列検出手段１０７の説明を終
り、以下で本実施例の残りの各部の説明する。
り、以下で本実施例の残りの各部の説明する。
【００３６】文字列検出手段１０７において、検出され
たキーパタン列を、パタン列位置検定手段１１１がその
位置が妥当か否かを判定する。パタン列位置検定手段１
１１は、パタン列禁止領域１２０を参照し、検出された
キーパタン列が、該当する文字行方向および文字方向の
禁止領域に完全に含まれるかどうか調べ、完全に含まれ
る場合は当該キーパタン列を候補から除外する。パタン
列禁止領域１２０は上記の宛名領域禁止領域１１８と同
様の形式で記憶する。例えば、図４で仮に［ＡＢＣ」と
書かれた部分がキーパタン列であるとすると、（Ｄ）と
（Ｆ）な候補は除外される。一方、禁止領域に含まれな
かったキーパタン列は、パタン列位置検定１１１で受理
されたものとする。
たキーパタン列を、パタン列位置検定手段１１１がその
位置が妥当か否かを判定する。パタン列位置検定手段１
１１は、パタン列禁止領域１２０を参照し、検出された
キーパタン列が、該当する文字行方向および文字方向の
禁止領域に完全に含まれるかどうか調べ、完全に含まれ
る場合は当該キーパタン列を候補から除外する。パタン
列禁止領域１２０は上記の宛名領域禁止領域１１８と同
様の形式で記憶する。例えば、図４で仮に［ＡＢＣ」と
書かれた部分がキーパタン列であるとすると、（Ｄ）と
（Ｆ）な候補は除外される。一方、禁止領域に含まれな
かったキーパタン列は、パタン列位置検定１１１で受理
されたものとする。
【００３７】もし、宛名領域候補検定手段１０３で複数
の宛名領域候補からキーパタン列が受理された場合、位
置関係解析手段１１２において、宛名の位置に関する事
前知識に基づき、宛名領域候補を選択する。位置関係解
析手段１１２で用いる事前知識には、以下のようなもの
がある。
の宛名領域候補からキーパタン列が受理された場合、位
置関係解析手段１１２において、宛名の位置に関する事
前知識に基づき、宛名領域候補を選択する。位置関係解
析手段１１２で用いる事前知識には、以下のようなもの
がある。
【００３８】・図１１（Ａ）の様に横長横書きで２つの
宛名領域候補からキー文字列辞書１１０中の文字列が検
出された場合、左上にあるものが宛名で右下のものが差
出人である。
宛名領域候補からキー文字列辞書１１０中の文字列が検
出された場合、左上にあるものが宛名で右下のものが差
出人である。
【００３９】・図１１（Ｂ）のように１つの宛名領域候
補が極端に左上に片寄っており、もうひとつが郵便物等
中央にある場合は、中央のものが宛名である。
補が極端に左上に片寄っており、もうひとつが郵便物等
中央にある場合は、中央のものが宛名である。
【００４０】・図１１（Ｃ）のように縦長縦書きで２箇
所でキー文字列辞書中の文字列が検出された場合は、右
側にあるものが宛名である。
所でキー文字列辞書中の文字列が検出された場合は、右
側にあるものが宛名である。
【００４１】・図１１（Ｄ）のように縦長横書きで２箇
所でキー文字列辞書中の文字列が検出された場合は、上
側にあるものが宛名である。こうした事前知識を利用
し、以下の様なルールを位置関係記憶手段１２１に記憶
し、いずれかのルールの事前条件が真となった場合に当
該ルールにしたがい宛名領域を選択する。
所でキー文字列辞書中の文字列が検出された場合は、上
側にあるものが宛名である。こうした事前知識を利用
し、以下の様なルールを位置関係記憶手段１２１に記憶
し、いずれかのルールの事前条件が真となった場合に当
該ルールにしたがい宛名領域を選択する。
【００４２】（Ａ）横長横書きの場合 （x1、y1）：宛名領域候補１の重心の座標 （x2、y2）：宛名領域候補２の重心の座標 L：郵便物等の長さ とし x1 < x2 かつ y1<y2 かつ |x2 - L/2| > L/5 ならば 宛名領域候補１を選択 （Ｂ）横長横書きで x1 < x2 かつ y1<y2 かつ |x2 - L/2| < L/5 ならば 宛名領域候補２を選択 （Ｃ）縦長縦書きで y1 > y2 ならば 宛名領域候補１を選択 （Ｄ）縦長横書きで x1 > x2 ならば 宛名領域候補１を選択 一方、図１１（Ｅ）の様に、いずれの位置関係の事前条
件も満たされず、宛名か判断できない場合には、位置関
係解析手段１１２は判定不能を出力する。なお、「受取
り人」等の特定のキー文字列が検出されていた場合に
は、宛名領域候補の位置に関わらず、キー文字列が検出
された宛名領域候補を選択する。
件も満たされず、宛名か判断できない場合には、位置関
係解析手段１１２は判定不能を出力する。なお、「受取
り人」等の特定のキー文字列が検出されていた場合に
は、宛名領域候補の位置に関わらず、キー文字列が検出
された宛名領域候補を選択する。
【００４３】発信元情報参照手段１１３は、もし位置関
係解析手段１１２が唯一の宛名領域候補を選択した場合
には、これを宛名領域候補選択結果として出力する。も
し、位置関係解析手段１１２において、宛名領域候補が
判定不能となった場合は、発信元情報１１４を比較し、
発信元と一致しない住所文字列がキー文字列として検出
されていないかどうか調べる。もし、該当するキー文字
列が１つだけならば、そのキー文字列が検出された宛名
領域候補を宛名領域候補選択結果として出力する。さも
なければ、宛名領域選択手段１１６は処理失敗を上位に
通知して終了する。
係解析手段１１２が唯一の宛名領域候補を選択した場合
には、これを宛名領域候補選択結果として出力する。も
し、位置関係解析手段１１２において、宛名領域候補が
判定不能となった場合は、発信元情報１１４を比較し、
発信元と一致しない住所文字列がキー文字列として検出
されていないかどうか調べる。もし、該当するキー文字
列が１つだけならば、そのキー文字列が検出された宛名
領域候補を宛名領域候補選択結果として出力する。さも
なければ、宛名領域選択手段１１６は処理失敗を上位に
通知して終了する。
【００４４】以上で、本実施例の各部の説明を終わる。
【００４５】本発明における宛名読取り装置を含む郵便
区分機の構成を図１２に示す。上に述べてきた本発明
は、例えば同図のような郵便物等区分機の、宛名読取り
をつかさどる宛名読み取り装置１２０５に適用される。
図中の太線は、郵便物等の流れを示す。１２０１は、画
像入力をつかさどるスキャナである。スキャナ１２０１
は、文字行抽出および宛名領域候補抽出をつかさどる前
処理装置１２０４に接続する。前処理装置１２０４は、
入出力用インタフェース１２０７を介して認識装置のバ
ス１２１０に接続する。１２０２は、住所読取り時間を
確保するために郵便物等搬送路上に設けるディレイライ
ン（遅延用搬走路）である。１２０３は、住所読取結果
に基づき郵便物等を区分するソータである。ソータ１２
０３は入出力用インタフェース１２０８を介して認識装
置のバス１２１０に接続する。１２０６は、本発明に必
要なプログラム、文字識別用標準パタン、住所木等を格
納しておくための外部記憶装置である。外部記憶装置に
はハードディスク等を用いる。外部記憶装置は入出力用
インタフェース１２０９を介して認識装置のバス１２１
０に接続する宛名読み取り装置１２０５には、認識装置
内部の各部分を接続するためのバス１２１０、認識装置
全体の制御および住所認識処理をつかさどる演算処理装
置１２１１、外部の装置との入出力をつかさどる入出力
用インタフェース１２０７、１２０８、１２０９、住所
認識に必要なプログラム、テーブル、辞書などを格納す
るためのメモリ１２１２を備える。
区分機の構成を図１２に示す。上に述べてきた本発明
は、例えば同図のような郵便物等区分機の、宛名読取り
をつかさどる宛名読み取り装置１２０５に適用される。
図中の太線は、郵便物等の流れを示す。１２０１は、画
像入力をつかさどるスキャナである。スキャナ１２０１
は、文字行抽出および宛名領域候補抽出をつかさどる前
処理装置１２０４に接続する。前処理装置１２０４は、
入出力用インタフェース１２０７を介して認識装置のバ
ス１２１０に接続する。１２０２は、住所読取り時間を
確保するために郵便物等搬送路上に設けるディレイライ
ン（遅延用搬走路）である。１２０３は、住所読取結果
に基づき郵便物等を区分するソータである。ソータ１２
０３は入出力用インタフェース１２０８を介して認識装
置のバス１２１０に接続する。１２０６は、本発明に必
要なプログラム、文字識別用標準パタン、住所木等を格
納しておくための外部記憶装置である。外部記憶装置に
はハードディスク等を用いる。外部記憶装置は入出力用
インタフェース１２０９を介して認識装置のバス１２１
０に接続する宛名読み取り装置１２０５には、認識装置
内部の各部分を接続するためのバス１２１０、認識装置
全体の制御および住所認識処理をつかさどる演算処理装
置１２１１、外部の装置との入出力をつかさどる入出力
用インタフェース１２０７、１２０８、１２０９、住所
認識に必要なプログラム、テーブル、辞書などを格納す
るためのメモリ１２１２を備える。
【００４６】装置起動時には、まず外部記憶装置１２０
６からプログラム、標準パタン辞書、キー文字列辞書が
メモリ１２１２へロードされる。ロード完了後、前処理
装置１２０４から宛名領域候補が宛名読み取り装置１２
０５へ文字行画像が供給されると、文字行画像はメモリ
１２１２に複写される。さらに演算処理装置１２１２は
本発明で説明した方式に従って切出し仮説ネットワー
ク、探索木をメモリ１２１２上に生成しながらキー文字
列を探索して宛名領域を選択し、選択結果を宛名認識装
置１２１３に発信する。宛名認識装置１２１３は選択さ
れた宛名領域中の宛名を読み取り、ソータ１２０３へ認
識結果を発信する。ソータ１２０３は認識結果に応じて
郵便物等を区分する。
６からプログラム、標準パタン辞書、キー文字列辞書が
メモリ１２１２へロードされる。ロード完了後、前処理
装置１２０４から宛名領域候補が宛名読み取り装置１２
０５へ文字行画像が供給されると、文字行画像はメモリ
１２１２に複写される。さらに演算処理装置１２１２は
本発明で説明した方式に従って切出し仮説ネットワー
ク、探索木をメモリ１２１２上に生成しながらキー文字
列を探索して宛名領域を選択し、選択結果を宛名認識装
置１２１３に発信する。宛名認識装置１２１３は選択さ
れた宛名領域中の宛名を読み取り、ソータ１２０３へ認
識結果を発信する。ソータ１２０３は認識結果に応じて
郵便物等を区分する。
【００４７】
【発明の効果】宛先住所文字列や「受取り人」等、宛名
を特定する手がかりとなる文字列を探索的に読み取るこ
とにより、レイアウト情報のみでは困難な宛名領域候補
選択を高精度に実行できる。また、文字方向が未知の場
合でも正しく宛名領域を選択できる。また、文字方向の
仮説とパタン列の位置を照らし合わせることにより、宛
名と紛らわしい文字列が郵便物等に記載されている場合
にも、高精度かつ高速に正しい宛名領域を選択すること
ができる。
を特定する手がかりとなる文字列を探索的に読み取るこ
とにより、レイアウト情報のみでは困難な宛名領域候補
選択を高精度に実行できる。また、文字方向が未知の場
合でも正しく宛名領域を選択できる。また、文字方向の
仮説とパタン列の位置を照らし合わせることにより、宛
名と紛らわしい文字列が郵便物等に記載されている場合
にも、高精度かつ高速に正しい宛名領域を選択すること
ができる。
【図１】本発明の一実施例のデータフローを示す。
【図２】本発明の一実施例の処理フローを示す。
【図３】宛名領域候補の例を示す。。
【図４】文字方向絞り込み処理で用いられる事前知識の
例を示す。
例を示す。
【図５】本発明で用いられる文字列探索処理のデータフ
ローを示す。
ローを示す。
【図６】切出し仮説ネットワークの例を示す。
【図７】識別結果ネットワークの例を示す。
【図８】識別結果ネットワークを実現するテーブルの形
式を示す。
式を示す。
【図９】探索木のテーブルの形式を示す。
【図１０】文字列探索処理の処理フローを示す。
【図１１】位置関係解析処理で用いられる事前知識の例
を示す。
を示す。
【図１２】本発明のハードウエア構成を示す。
１０１……文字行抽出手段、１０２……宛名領域候補抽
出手段、１１６……宛名領域候補選択手段、１０３……
宛名領域候補読取り手段、１０４……方向絞り込み手
段、１０７……文字列検出手段、１１１……パタン列位
置検定手段、１１２……位置関係解析手段、１１３……
発信元情報参照手段、１１７……宛名認識手段、１０９
……文字標準パタン、１１０……キー文字列辞書。
出手段、１１６……宛名領域候補選択手段、１０３……
宛名領域候補読取り手段、１０４……方向絞り込み手
段、１０７……文字列検出手段、１１１……パタン列位
置検定手段、１１２……位置関係解析手段、１１３……
発信元情報参照手段、１１７……宛名認識手段、１０９
……文字標準パタン、１１０……キー文字列辞書。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 渡辺 成 愛知県尾張旭市晴丘町池上１番地 株式 会社日立製作所情報機器事業部内 (72)発明者 藤澤 浩道 東京都国分寺市東恋ケ窪一丁目280番地 株式会社日立製作所中央研究所内 (56)参考文献 特開 平10−99788（ＪＰ，Ａ) 特開 平８−305794（ＪＰ，Ａ) 特開 平８−265551（ＪＰ，Ａ) 特開 平８−224550（ＪＰ，Ａ) 特開 平８−190609（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−242303（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−240787（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−64792（ＪＰ，Ａ) 特開 昭60−57476（ＪＰ，Ａ) 「電子情報通信学会技術研究報告」Ｐ ＲＵ95−107 Ｖｏｌ．95 Ｎｏ．278 ｐ．25−30（1995）上村健 他”手書き 郵便画像における要素配置規則を用いた 書式判定" 「電子情報通信学会技術研究報告」Ｐ ＲＵ95−６ Ｖｏｌ．95 Ｎｏ．43 ｐ．41−48（1995）中島昇 他”手書き 郵便からの宛名行検出における試行検証 プロセスの導入" (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06K 9/00 - 9/62 B07C 3/14 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)
Claims (5)
- 【請求項１】 郵便物等の像を光電変換しデジタル化した
画像を得る画像入力手段と、 前記入力した画像から宛名文字行の候補を抽出する文字
行抽出手段と、 抽出された文字行候補の集合からなる宛名領域候補を抽
出する宛名領域候補抽出手段と、 宛名領域候補から記載されている宛名住所を読取る宛名
認識手段を有する宛名読取り装置において、 文字記載の方向毎に宛名領域の存在を禁止する領域を格
納する宛名領域記憶手段と、 各宛名領域候補に対し、当該宛名領域候補の位置が宛名
領域禁止領域記憶手段で指定された禁止領域の条件を満
たさない文字方向の候補を求める文字方向絞り込み手段
と、 予め定められた文字コードの配列であるキー文字列を１
つ以上格納するキー文字列格納手段と、 前記文字方向絞り込み手段で得られた文字方向の候補毎
に文字方向を仮定して前記文字行候補から切り出された
部分パタン列に対して文字識別を行い、この文字識別結
果と前記キー文字列とからキー文字列に相当する部分パ
タン列であるキーパタン列を検出する文字列検出手段
と、 前記キーパタン列が検出された宛名領域候補を選択し
て、宛名認識手段の入力とする宛名領域候補選択手段と
を有することを特徴とする宛名読取り装置。 - 【請求項２】 文字の記載の方向毎にキーパタン列の存在
を禁止する領域を格納するパタン列禁止領域記憶手段
と、 検出されたキーパタン列の位置と文字列検出手段で仮定
した文字方向の関係が、パタン列禁止領域記憶手段に格
納された禁止領域の条件を満たすか否かを判断するパタ
ン列位置検定手段とを有し、 宛名領域候補選択手段が、パタン列位置検定手段で禁止
領域の条件を満たさないと判断されたキーパタン列が検
出された宛名領域候補を選択することを特徴とする請求
項１記載の宛名読取り装置。 - 【請求項３】 宛名の位置知識を記憶する位置関係記憶手
段を備え、 １つの宛名領域候補からキーパタン列が検出された場合
には、宛名領域候補選択手段が当該宛名領域候補を選択
し、 複数の宛名領域候補からキーパタン列が検出された場合
には、前記位置関係記憶手段に定められた位置関係に基
づき宛名領域候補を選択することを特徴とする請求項１
記載の宛名読取り装置。 - 【請求項４】 処理対象の郵便物等の発信元に関する情報
を格納する発信元情報格納手段を有し、複数のキーパタ
ン列が検出された場合には、上記発信元情報格納手段を
参照して発信元でない住所文字列に対応するキーパタン
列を含む宛名領域候補を選択することを特徴とする請求
項１記載の宛名読取り装置。 - 【請求項５】 スキャナにより郵便物の画像を入力し、住
所を読みとり、前記住所の読みとり結果に基づき郵便物
を区分する郵便区分機において、 宛名情報を読み取るための装置として請求項１から請求
項４のいずれかに記載の住所読み取り装置を備えること
を特徴とする郵便区分機。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP02807798A JP3246432B2 (ja) | 1998-02-10 | 1998-02-10 | 宛名読取り装置および郵便物等区分機 |
| KR1019990003877A KR100324847B1 (ko) | 1998-02-10 | 1999-02-05 | 수신인명 리드장치와 우편물등 구분기 및 문자열 인식방법 |
| US09/245,745 US6291785B1 (en) | 1998-02-10 | 1999-02-08 | Address reader, sorting machine such as a mail thing and character string recognition method |
| CNB991017900A CN1168040C (zh) | 1998-02-10 | 1999-02-10 | 邮件地址阅读器、分类机以及字符串识别方法 |
| US09/822,254 US6470091B2 (en) | 1998-02-10 | 2001-04-02 | Address reader, sorting machine such as a mail thing and character string recognition method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP02807798A JP3246432B2 (ja) | 1998-02-10 | 1998-02-10 | 宛名読取り装置および郵便物等区分機 |
Related Child Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11052247A Division JPH11312219A (ja) | 1999-03-01 | 1999-03-01 | 宛名読取り装置および郵便物等区分機および文字列認識方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11232391A JPH11232391A (ja) | 1999-08-27 |
| JP3246432B2 true JP3246432B2 (ja) | 2002-01-15 |
Family
ID=12238719
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP02807798A Expired - Fee Related JP3246432B2 (ja) | 1998-02-10 | 1998-02-10 | 宛名読取り装置および郵便物等区分機 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (2) | US6291785B1 (ja) |
| JP (1) | JP3246432B2 (ja) |
| KR (1) | KR100324847B1 (ja) |
| CN (1) | CN1168040C (ja) |
Families Citing this family (77)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002536769A (ja) * | 1999-02-12 | 2002-10-29 | ジーメンス デマティック アクチエンゲゼルシャフト | ドキュメントエントリおよびアドレス読出し方法 |
| DE19933984C2 (de) * | 1999-07-20 | 2001-05-31 | Siemens Ag | Verfahren zur Bildung und/oder Aktualisierung von Wörterbüchern zum automatischen Adreßlesen |
| US6977353B1 (en) | 1999-08-31 | 2005-12-20 | United States Postal Service | Apparatus and methods for identifying and processing mail using an identification code |
| US7060925B1 (en) * | 1999-08-31 | 2006-06-13 | United States Of America Postal Service | Apparatus and methods for processing mailpiece information by an identification code server |
| US7081595B1 (en) | 1999-08-31 | 2006-07-25 | United States Postal Service | Apparatus and methods for processing mailpiece information in a mail processing device using sorter application software |
| JP4409702B2 (ja) * | 2000-03-14 | 2010-02-03 | 株式会社東芝 | 認識装置 |
| US7712024B2 (en) | 2000-06-06 | 2010-05-04 | Microsoft Corporation | Application program interfaces for semantically labeling strings and providing actions based on semantically labeled strings |
| US7770102B1 (en) | 2000-06-06 | 2010-08-03 | Microsoft Corporation | Method and system for semantically labeling strings and providing actions based on semantically labeled strings |
| US7421645B2 (en) * | 2000-06-06 | 2008-09-02 | Microsoft Corporation | Method and system for providing electronic commerce actions based on semantically labeled strings |
| US7788602B2 (en) | 2000-06-06 | 2010-08-31 | Microsoft Corporation | Method and system for providing restricted actions for recognized semantic categories |
| US7716163B2 (en) | 2000-06-06 | 2010-05-11 | Microsoft Corporation | Method and system for defining semantic categories and actions |
| DE10111885C2 (de) * | 2001-03-13 | 2003-02-20 | Siemens Production & Logistics | Verfahren zum Ermitteln gültiger Adresskodes |
| US20040094615A1 (en) * | 2001-03-27 | 2004-05-20 | Pitney Bowes Incorporated | Recipient elected messaging services enabled by processing codes printed on mail |
| US7346591B2 (en) | 2001-03-27 | 2008-03-18 | Pitney Bowes Inc. | Messaging services for uniquely identified mail |
| US7085811B2 (en) * | 2001-03-27 | 2006-08-01 | Pitney Bowes Inc. | Sender elected messaging services |
| US7389238B2 (en) * | 2001-03-27 | 2008-06-17 | Pitney Bowes Inc. | Recipient elected messaging services |
| US7386457B2 (en) | 2001-03-27 | 2008-06-10 | Pitney Bowes Inc. | Messaging services for the visually impaired |
| US7386458B2 (en) | 2001-03-27 | 2008-06-10 | Pitney Bowes Inc. | Recipient elected messaging services for mail that is transported in trays or tubs |
| US6993491B2 (en) * | 2001-03-27 | 2006-01-31 | Pitney Bowes Inc. | Method for a carrier to determine the location of a missing person |
| US7778816B2 (en) | 2001-04-24 | 2010-08-17 | Microsoft Corporation | Method and system for applying input mode bias |
| WO2003015939A1 (de) * | 2001-08-13 | 2003-02-27 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren zum sortieren von sendungen nach ihren verteiladressen |
| US7707496B1 (en) | 2002-05-09 | 2010-04-27 | Microsoft Corporation | Method, system, and apparatus for converting dates between calendars and languages based upon semantically labeled strings |
| US7742048B1 (en) | 2002-05-23 | 2010-06-22 | Microsoft Corporation | Method, system, and apparatus for converting numbers based upon semantically labeled strings |
| US7707024B2 (en) | 2002-05-23 | 2010-04-27 | Microsoft Corporation | Method, system, and apparatus for converting currency values based upon semantically labeled strings |
| US7827546B1 (en) | 2002-06-05 | 2010-11-02 | Microsoft Corporation | Mechanism for downloading software components from a remote source for use by a local software application |
| US7356537B2 (en) | 2002-06-06 | 2008-04-08 | Microsoft Corporation | Providing contextually sensitive tools and help content in computer-generated documents |
| US20040065598A1 (en) * | 2002-06-17 | 2004-04-08 | Ross David Justin | Address disambiguation for mail-piece routing |
| US7716676B2 (en) * | 2002-06-25 | 2010-05-11 | Microsoft Corporation | System and method for issuing a message to a program |
| US7209915B1 (en) | 2002-06-28 | 2007-04-24 | Microsoft Corporation | Method, system and apparatus for routing a query to one or more providers |
| US7084365B2 (en) * | 2002-08-19 | 2006-08-01 | Lands' End Direct Merchants, Inc. | Methods and apparatus for a non-discrete sortation process |
| RU2251738C2 (ru) * | 2003-01-28 | 2005-05-10 | "Аби Софтвер Лтд." | Способ приведения в соответствие заполненной машиночитаемой формы и ее шаблона при наличии искажений (варианты) |
| US7783614B2 (en) | 2003-02-13 | 2010-08-24 | Microsoft Corporation | Linking elements of a document to corresponding fields, queries and/or procedures in a database |
| US7711550B1 (en) * | 2003-04-29 | 2010-05-04 | Microsoft Corporation | Methods and system for recognizing names in a computer-generated document and for providing helpful actions associated with recognized names |
| US7266218B2 (en) * | 2003-05-08 | 2007-09-04 | Lockheed Martin Corporation | Method and system for providing a measure of performance of region of interest identification algorithms |
| US7739588B2 (en) | 2003-06-27 | 2010-06-15 | Microsoft Corporation | Leveraging markup language data for semantically labeling text strings and data and for providing actions based on semantically labeled text strings and data |
| US7788590B2 (en) | 2005-09-26 | 2010-08-31 | Microsoft Corporation | Lightweight reference user interface |
| US7992085B2 (en) | 2005-09-26 | 2011-08-02 | Microsoft Corporation | Lightweight reference user interface |
| US20080110810A1 (en) * | 2006-11-01 | 2008-05-15 | Raf Technology, Inc. | Mailpiece reject processing and labeling |
| US20090046938A1 (en) * | 2007-08-15 | 2009-02-19 | Lockheed Martin Corporation | Character contour correction |
| US20100100233A1 (en) * | 2008-10-22 | 2010-04-22 | Lockheed Martin Corporation | Universal intelligent postal identification code |
| US8176080B2 (en) * | 2009-03-06 | 2012-05-08 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Desensitizing character strings |
| JP4875723B2 (ja) * | 2009-04-24 | 2012-02-15 | シャープ株式会社 | 画像形成装置 |
| WO2010151575A1 (en) * | 2009-06-23 | 2010-12-29 | Raf Technology, Inc. | Return address destination discrimination technology |
| JP2011086178A (ja) * | 2009-10-16 | 2011-04-28 | Toshiba Corp | 料額印検出方法及び料額印検出装置 |
| JP5591578B2 (ja) * | 2010-04-19 | 2014-09-17 | 日本電産サンキョー株式会社 | 文字列認識装置および文字列認識方法 |
| JP5204803B2 (ja) * | 2010-05-10 | 2013-06-05 | 株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ | データ処理装置、入力支援方法及びプログラム |
| US8526743B1 (en) | 2010-11-01 | 2013-09-03 | Raf Technology, Inc. | Defined data patterns for object handling |
| US9152862B2 (en) | 2011-09-15 | 2015-10-06 | Raf Technology, Inc. | Object identification and inventory management |
| US8774455B2 (en) | 2011-03-02 | 2014-07-08 | Raf Technology, Inc. | Document fingerprinting |
| US9443298B2 (en) | 2012-03-02 | 2016-09-13 | Authentect, Inc. | Digital fingerprinting object authentication and anti-counterfeiting system |
| US9361596B2 (en) | 2011-10-04 | 2016-06-07 | Raf Technology, Inc. | In-field device for de-centralized workflow automation |
| US9390393B2 (en) * | 2013-05-24 | 2016-07-12 | Bank Of America Corporation | Routing from a mail sorting assembly similarly addressed mail items to different destinations |
| CN104346801B (zh) * | 2013-08-02 | 2018-07-20 | 佳能株式会社 | 图像构图评估装置、信息处理装置及其方法 |
| JP6131765B2 (ja) * | 2013-08-06 | 2017-05-24 | 富士ゼロックス株式会社 | 情報処理装置及び情報処理プログラム |
| US10621594B2 (en) | 2016-02-19 | 2020-04-14 | Alitheon, Inc. | Multi-level authentication |
| US10867301B2 (en) | 2016-04-18 | 2020-12-15 | Alitheon, Inc. | Authentication-triggered processes |
| US10614302B2 (en) | 2016-05-26 | 2020-04-07 | Alitheon, Inc. | Controlled authentication of physical objects |
| US10740767B2 (en) | 2016-06-28 | 2020-08-11 | Alitheon, Inc. | Centralized databases storing digital fingerprints of objects for collaborative authentication |
| US10915612B2 (en) | 2016-07-05 | 2021-02-09 | Alitheon, Inc. | Authenticated production |
| US10902540B2 (en) | 2016-08-12 | 2021-01-26 | Alitheon, Inc. | Event-driven authentication of physical objects |
| US10839528B2 (en) | 2016-08-19 | 2020-11-17 | Alitheon, Inc. | Authentication-based tracking |
| JP6949596B2 (ja) * | 2017-07-20 | 2021-10-13 | 東芝テック株式会社 | 商品データ処理装置及び商品データ処理プログラム |
| EP3435287A3 (en) | 2017-07-25 | 2019-05-01 | Alitheon, Inc. | Model-based digital fingerprinting |
| US11087013B2 (en) | 2018-01-22 | 2021-08-10 | Alitheon, Inc. | Secure digital fingerprint key object database |
| CN108683589B (zh) * | 2018-07-23 | 2020-07-14 | 清华大学 | 垃圾邮件的检测方法、装置及电子设备 |
| JP7172351B2 (ja) * | 2018-09-21 | 2022-11-16 | 富士フイルムビジネスイノベーション株式会社 | 文字列認識装置及び文字列認識プログラム |
| JP7302175B2 (ja) * | 2019-01-17 | 2023-07-04 | 富士フイルムビジネスイノベーション株式会社 | 情報処理装置、及び情報処理プログラム |
| US10963670B2 (en) | 2019-02-06 | 2021-03-30 | Alitheon, Inc. | Object change detection and measurement using digital fingerprints |
| EP3734506A1 (en) | 2019-05-02 | 2020-11-04 | Alitheon, Inc. | Automated authentication region localization and capture |
| EP3736717A1 (en) | 2019-05-10 | 2020-11-11 | Alitheon, Inc. | Loop chain digital fingerprint method and system |
| US11238146B2 (en) | 2019-10-17 | 2022-02-01 | Alitheon, Inc. | Securing composite objects using digital fingerprints |
| EP3859603A1 (en) | 2020-01-28 | 2021-08-04 | Alitheon, Inc. | Depth-based digital fingerprinting |
| US11341348B2 (en) | 2020-03-23 | 2022-05-24 | Alitheon, Inc. | Hand biometrics system and method using digital fingerprints |
| US11568683B2 (en) | 2020-03-23 | 2023-01-31 | Alitheon, Inc. | Facial biometrics system and method using digital fingerprints |
| EP3929806A3 (en) | 2020-04-06 | 2022-03-09 | Alitheon, Inc. | Local encoding of intrinsic authentication data |
| US11663849B1 (en) | 2020-04-23 | 2023-05-30 | Alitheon, Inc. | Transform pyramiding for fingerprint matching system and method |
| EP3926496A1 (en) | 2020-06-17 | 2021-12-22 | Alitheon, Inc. | Asset-backed digital security tokens |
Family Cites Families (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS61103282A (ja) * | 1984-10-26 | 1986-05-21 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | イメ−ジ情報処理方式 |
| JPS6394384A (ja) * | 1986-10-08 | 1988-04-25 | Nec Corp | 文字行方向判定方式 |
| JP3038344B2 (ja) * | 1987-02-24 | 2000-05-08 | 株式会社東芝 | 郵便物読取処理装置 |
| US5031223A (en) * | 1989-10-24 | 1991-07-09 | International Business Machines Corporation | System and method for deferred processing of OCR scanned mail |
| US5315668A (en) * | 1991-11-27 | 1994-05-24 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Air Force | Offline text recognition without intraword character segmentation based on two-dimensional low frequency discrete Fourier transforms |
| US5321768A (en) * | 1992-09-22 | 1994-06-14 | The Research Foundation, State University Of New York At Buffalo | System for recognizing handwritten character strings containing overlapping and/or broken characters |
| JP2977431B2 (ja) * | 1993-12-27 | 1999-11-15 | 株式会社東芝 | ビデオコーディング装置 |
| JP3388867B2 (ja) * | 1994-03-31 | 2003-03-24 | 株式会社東芝 | 宛名領域検出装置および宛名領域検出方法 |
| JP2734386B2 (ja) * | 1994-12-20 | 1998-03-30 | 日本電気株式会社 | 文字列読み取り装置 |
| JP3441249B2 (ja) * | 1995-07-24 | 2003-08-25 | 株式会社東芝 | コーディングシステム及び郵便物処理システム |
| JP3232991B2 (ja) * | 1995-12-13 | 2001-11-26 | 株式会社日立製作所 | 文字読取り方法及び住所読取り方法 |
| JPH09245120A (ja) * | 1996-03-11 | 1997-09-19 | Hitachi Ltd | 文字切出し方法 |
-
1998
- 1998-02-10 JP JP02807798A patent/JP3246432B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
1999
- 1999-02-05 KR KR1019990003877A patent/KR100324847B1/ko not_active IP Right Cessation
- 1999-02-08 US US09/245,745 patent/US6291785B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1999-02-10 CN CNB991017900A patent/CN1168040C/zh not_active Expired - Fee Related
-
2001
- 2001-04-02 US US09/822,254 patent/US6470091B2/en not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 「電子情報通信学会技術研究報告」ＰＲＵ９５−１０７ Ｖｏｌ．９５ Ｎｏ．２７８ ｐ．２５−３０（１９９５）上村健 他"手書き郵便画像における要素配置規則を用いた書式判定" |
| 「電子情報通信学会技術研究報告」ＰＲＵ９５−６ Ｖｏｌ．９５ Ｎｏ．４３ ｐ．４１−４８（１９９５）中島昇 他"手書き郵便からの宛名行検出における試行検証プロセスの導入" |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH11232391A (ja) | 1999-08-27 |
| US6470091B2 (en) | 2002-10-22 |
| US20010021261A1 (en) | 2001-09-13 |
| CN1237742A (zh) | 1999-12-08 |
| US6291785B1 (en) | 2001-09-18 |
| CN1168040C (zh) | 2004-09-22 |
| KR19990072440A (ko) | 1999-09-27 |
| KR100324847B1 (ko) | 2002-02-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP3246432B2 (ja) | 宛名読取り装置および郵便物等区分機 | |
| JP2973944B2 (ja) | 文書処理装置および文書処理方法 | |
| US4817171A (en) | Pattern recognition system | |
| US5933531A (en) | Verification and correction method and system for optical character recognition | |
| US20050074169A1 (en) | Holistic-analytical recognition of handwritten text | |
| US6052480A (en) | Pattern re-recognizing table generating device and pattern recognizing device to improve a reliability for a recognition of a pattern overlapping or intersecting a line in an image | |
| JP3485020B2 (ja) | 文字認識方法及び装置ならびに記憶媒体 | |
| Koga et al. | Lexical search approach for character-string recognition | |
| JP3313272B2 (ja) | 住所読み取り方法および識別関数重みベクトル生成方法 | |
| JP2001337993A (ja) | 文字認識結果を利用して情報を検索する検索装置および方法 | |
| EP2075741A2 (en) | Image comparing method, apparatus and program | |
| JPH09161013A (ja) | 文字読取り方法及び住所読取り方法 | |
| JPH11312219A (ja) | 宛名読取り装置および郵便物等区分機および文字列認識方法 | |
| JP3468668B2 (ja) | 住所認識方法及び郵便区分機 | |
| JP3620299B2 (ja) | 文書ファイリング装置及び文書ファイリング方法 | |
| JP3105918B2 (ja) | 文字認識装置、および文字認識方法 | |
| JPH09245120A (ja) | 文字切出し方法 | |
| JP2000207491A (ja) | 文字列読取方法及び装置 | |
| JP2001092924A (ja) | パターン認識方法および装置 | |
| Lee et al. | Rapid analytical verification of handwritten alphanumeric address fields | |
| JP2000000524A (ja) | 絵はがき判定方法及び絵はがき判定装置 | |
| JPH08243504A (ja) | 住所読取り方法 | |
| Legal-Ayala et al. | Image segmentation by learning approach | |
| JPH08243506A (ja) | 住所読取り装置及び方法 | |
| Shi et al. | A system for text recognition based on graph embedding matching |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
| S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20071102 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20081102 Year of fee payment: 7 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20091102 Year of fee payment: 8 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20101102 Year of fee payment: 9 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111102 Year of fee payment: 10 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121102 Year of fee payment: 11 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121102 Year of fee payment: 11 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20131102 Year of fee payment: 12 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |