JP3292595B2 - 文字認識装置 - Google Patents
文字認識装置Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、文字を入力して文字認
識結果を出力する文字認識装置に関する。文字認識装置
として、例えば保険契約書，売上伝票，払込取扱書など
の帳票上に印刷または記入された文字を読み取り、認識
した結果を画面上やプリンタに出力、またはメモリ上に
保存する装置がある。
識結果を出力する文字認識装置に関する。文字認識装置
として、例えば保険契約書，売上伝票，払込取扱書など
の帳票上に印刷または記入された文字を読み取り、認識
した結果を画面上やプリンタに出力、またはメモリ上に
保存する装置がある。
【０００２】手書き文字を認識する場合には、手書き文
字の字形がその文字を書いた人の癖に左右されやすく、
正確に識別するのは困難であった。したがって、手書き
文字の認識を正確に行うことができる文字認識装置の開
発が要望されていた。
字の字形がその文字を書いた人の癖に左右されやすく、
正確に識別するのは困難であった。したがって、手書き
文字の認識を正確に行うことができる文字認識装置の開
発が要望されていた。
【０００３】
【従来の技術】従来の文字認識装置としては、例えば図
７に示すようなものがある。図７において、１は帳票の
入力部であり、入力部１はイメージスキャナよりなり、
帳票の入力を行う。２はフィールド検出部であり、フィ
ールド検出部２は、入力部１より入力された帳票のフィ
ールドを検出する。フィールドは、例えば郵便番号のよ
うなひとまとまりの記入単位を指す。
７に示すようなものがある。図７において、１は帳票の
入力部であり、入力部１はイメージスキャナよりなり、
帳票の入力を行う。２はフィールド検出部であり、フィ
ールド検出部２は、入力部１より入力された帳票のフィ
ールドを検出する。フィールドは、例えば郵便番号のよ
うなひとまとまりの記入単位を指す。
【０００４】３は文字切出し部であり、文字切出し部３
はフィールド検出部２で検出したフィールド内から１文
字ごとのイメージを切り出す。４は認識部であり、認識
部４はフィールド上の切り出された文字と辞書５とをテ
ンプレートを用いて照合し、文字認識を行う。認識部４
で文字認識した認識結果は、文字コードとして出力部６
に送られる。出力部６は表示部またはプリンタよりな
り、文字コードに対応する認識文字を表示または印字す
る。
はフィールド検出部２で検出したフィールド内から１文
字ごとのイメージを切り出す。４は認識部であり、認識
部４はフィールド上の切り出された文字と辞書５とをテ
ンプレートを用いて照合し、文字認識を行う。認識部４
で文字認識した認識結果は、文字コードとして出力部６
に送られる。出力部６は表示部またはプリンタよりな
り、文字コードに対応する認識文字を表示または印字す
る。
【０００５】ここで、前記辞書５は、文字認識装置の作
成者によって用意されており、辞書５の内容は作成者の
判断によって作成されていた。したがって、文字を書く
人の字形の癖は考慮されることがなかった。
成者によって用意されており、辞書５の内容は作成者の
判断によって作成されていた。したがって、文字を書く
人の字形の癖は考慮されることがなかった。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】このような従来の文字
認識装置にあっては、辞書の内容は、作成者の判断によ
って作成され、文字を書く人の字形の癖には一切関与し
ないようになっているため、文字を書く人の癖によって
左右されやすい手書き文字を、自動的に正しく識別する
ことは困難であった。
認識装置にあっては、辞書の内容は、作成者の判断によ
って作成され、文字を書く人の字形の癖には一切関与し
ないようになっているため、文字を書く人の癖によって
左右されやすい手書き文字を、自動的に正しく識別する
ことは困難であった。
【０００７】本発明は、このような従来の問題点に鑑み
てなされたものであって、文字を書く人の癖に左右され
ず、手書き文字を正しく認識することができる文字認識
装置を提供することを目的とする。
てなされたものであって、文字を書く人の癖に左右され
ず、手書き文字を正しく認識することができる文字認識
装置を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】図１は本発明の原理説明
図である。本発明は、入力する文字を切り出して第１の
辞書と照合して文字認識を行う第１の認識手段と、第１
の認識手段により同じカテゴリと認識された入力文字の
中から、第１の辞書との距離が最も小さい文字を取り出
して第１の辞書と同じものが登録された第２の辞書の対
応するカテゴリの部分に登録する辞書登録手段と、入力
する文字と辞書登録手段により文字が登録された第２の
辞書とを照合し文字認識を行う第２の認識手段とを備え
たことを特徴とする。
図である。本発明は、入力する文字を切り出して第１の
辞書と照合して文字認識を行う第１の認識手段と、第１
の認識手段により同じカテゴリと認識された入力文字の
中から、第１の辞書との距離が最も小さい文字を取り出
して第１の辞書と同じものが登録された第２の辞書の対
応するカテゴリの部分に登録する辞書登録手段と、入力
する文字と辞書登録手段により文字が登録された第２の
辞書とを照合し文字認識を行う第２の認識手段とを備え
たことを特徴とする。
【０００９】また、本発明は、帳票上の特定の領域をフ
ィールドとして検出するフィールド検出手段を設け、該
フィールド検出手段により検出されたフィールド上の文
字と第１の辞書とを照合して文字認識を行った後、第２
の辞書にはフィールドごとに第１の辞書との距離が最も
小さい文字を登録する手段とを有することを特徴とす
る。
ィールドとして検出するフィールド検出手段を設け、該
フィールド検出手段により検出されたフィールド上の文
字と第１の辞書とを照合して文字認識を行った後、第２
の辞書にはフィールドごとに第１の辞書との距離が最も
小さい文字を登録する手段とを有することを特徴とす
る。
【００１０】
【作用】このような構成を備えた本発明の文字認識装置
によれば、入力する文字のうち典型的な文字、例えば辞
書１７との距離が最も小さい文字を取り出して、第２の
辞書１９に登録し、登録した典型的な文字と入力する文
字とを照合して文字認識を行うようにしたため、文字を
書く人の癖に左右されることなく手書き文字を正しく認
識することができる。
によれば、入力する文字のうち典型的な文字、例えば辞
書１７との距離が最も小さい文字を取り出して、第２の
辞書１９に登録し、登録した典型的な文字と入力する文
字とを照合して文字認識を行うようにしたため、文字を
書く人の癖に左右されることなく手書き文字を正しく認
識することができる。
【００１１】また、帳票上の特定の領域をフィールドと
して検出し、フィールドごとに第２の辞書１９を生成す
るため、例えば一枚の帳票上で異なるフィールドを別の
人が書いているような場合にも、手書き文字を正しく認
識することができる。
して検出し、フィールドごとに第２の辞書１９を生成す
るため、例えば一枚の帳票上で異なるフィールドを別の
人が書いているような場合にも、手書き文字を正しく認
識することができる。
【００１２】
【実施例】以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明
する。図２〜図６は本発明の一実施例を示す図である。
図２は本発明の一実施例に係る文字認識装置のブロック
図である。図２において、１１はイメージスキャナより
なる入力部であり、入力部１１は帳票の入力を行う。１
２はフィールド検出手段としてのフィールド検出部であ
り、フィールド検出部１２は、帳票内の任意のフィール
ドの検出を行う。すなわち、フィールド検出部１２は、
帳票のフォーマットを、フィールドの位置や大きさなど
の既知情報として与えておくことにより、入力された帳
票のフィールドを検出する。ここでいうフィールドと
は、住所，名前，金額欄といった、ひとまとまりの記入
単位を指す。
する。図２〜図６は本発明の一実施例を示す図である。
図２は本発明の一実施例に係る文字認識装置のブロック
図である。図２において、１１はイメージスキャナより
なる入力部であり、入力部１１は帳票の入力を行う。１
２はフィールド検出手段としてのフィールド検出部であ
り、フィールド検出部１２は、帳票内の任意のフィール
ドの検出を行う。すなわち、フィールド検出部１２は、
帳票のフォーマットを、フィールドの位置や大きさなど
の既知情報として与えておくことにより、入力された帳
票のフィールドを検出する。ここでいうフィールドと
は、住所，名前，金額欄といった、ひとまとまりの記入
単位を指す。
【００１３】図３に帳票の例を示す。図３の帳票１３は
保険契約申込書の例であり、郵便番号，都道府県，市郡
区，町村字，丁番号などのひとまとまりの記入単位１４
Ａ〜１４Ｑがそれぞれフィールド１４を構成する。郵便
番号は２つのフィールド１４Ａ，１４Ｂよりなり、住所
は５つのフィールド１４Ｃ〜１４Ｇよりなり、保険契約
申込者は、氏，名の２つのフィールド１４Ｈ，１４Ｉよ
りなり、被保険者は、氏，名の２つのフィールド１４
Ｊ，１４Ｋよりなり、電話番号は、市外，市内，番号の
３つのフィールド１４Ｌ〜１４Ｎよりなり、申込年月日
は、年，月，日の３つのフィールド１４Ｏ〜１４Ｑより
なるが、郵便番号，住所，保険契約申込者，被保険者，
電話番号，申込年月日を１つのフィールドとして取り扱
っても良い。
保険契約申込書の例であり、郵便番号，都道府県，市郡
区，町村字，丁番号などのひとまとまりの記入単位１４
Ａ〜１４Ｑがそれぞれフィールド１４を構成する。郵便
番号は２つのフィールド１４Ａ，１４Ｂよりなり、住所
は５つのフィールド１４Ｃ〜１４Ｇよりなり、保険契約
申込者は、氏，名の２つのフィールド１４Ｈ，１４Ｉよ
りなり、被保険者は、氏，名の２つのフィールド１４
Ｊ，１４Ｋよりなり、電話番号は、市外，市内，番号の
３つのフィールド１４Ｌ〜１４Ｎよりなり、申込年月日
は、年，月，日の３つのフィールド１４Ｏ〜１４Ｑより
なるが、郵便番号，住所，保険契約申込者，被保険者，
電話番号，申込年月日を１つのフィールドとして取り扱
っても良い。
【００１４】さらに、また、帳票１３全体を一つのフィ
ールドとして取り扱うようにしても良い。図２におい
て、１５は文字切出し部であり、文字切出し部１５はフ
ィールド検出部１２により検出したフィールド１４内か
ら１文字ごとのイメージを切り出す。
ールドとして取り扱うようにしても良い。図２におい
て、１５は文字切出し部であり、文字切出し部１５はフ
ィールド検出部１２により検出したフィールド１４内か
ら１文字ごとのイメージを切り出す。
【００１５】１６は第１の認識部であり、第１の認識部
１６はあらかじめ組み込まれている大分類用の第１の辞
書１７を用いて、対象となるフィールド１４上の文字の
認識を行う。第１の認識部１６は、認識結果と、テンプ
レートとの距離を出力結果として辞書登録手段としての
辞書登録部１８に出力する。辞書登録部１８は、第１の
辞書１７との距離が最も小さい文字を典型的な文字とし
てフィールド１４ごとに第２の辞書１９に登録する。ま
た、第２の辞書１９内にはあらかじめ第１の辞書１７と
同じものを登録しておく。
１６はあらかじめ組み込まれている大分類用の第１の辞
書１７を用いて、対象となるフィールド１４上の文字の
認識を行う。第１の認識部１６は、認識結果と、テンプ
レートとの距離を出力結果として辞書登録手段としての
辞書登録部１８に出力する。辞書登録部１８は、第１の
辞書１７との距離が最も小さい文字を典型的な文字とし
てフィールド１４ごとに第２の辞書１９に登録する。ま
た、第２の辞書１９内にはあらかじめ第１の辞書１７と
同じものを登録しておく。
【００１６】図４はフィールドと認識結果と距離の説明
図である。図４において、Ａ，Ａ，Ｂ，Ｃ，Ａ，Ｃは、
フィールド１４内の文字の認識結果を示す。ａ1 ，
ａ2 ，ｂ1 ，ｃ1 ，ａm ，ｃn は第１の辞書１７との各
距離を示す。したがって、カテゴリＡと認識された文字
がｍ個あり、また、カテゴリＣと認識された文字がｎ個
あり、また、カテゴリＢと認識された文字が１個あるこ
とを示す。
図である。図４において、Ａ，Ａ，Ｂ，Ｃ，Ａ，Ｃは、
フィールド１４内の文字の認識結果を示す。ａ1 ，
ａ2 ，ｂ1 ，ｃ1 ，ａm ，ｃn は第１の辞書１７との各
距離を示す。したがって、カテゴリＡと認識された文字
がｍ個あり、また、カテゴリＣと認識された文字がｎ個
あり、また、カテゴリＢと認識された文字が１個あるこ
とを示す。
【００１７】カテゴリＡと認識された文字がｍ個ある場
合、その中の距離ａ1 ，ａ2 ，ａmのうち最も距離が小
さい文字、例えば距離ａ1 に対応する文字パターンＡを
第２の辞書１９のカテゴリの部分に登録する。また、カ
テゴリＣと認識された文字がｎ個ある場合、その中の距
離ｃ1 ，ｃnのうち最も距離が小さい文字、例えば距離
ｃ1 に対応する文字パターンＣを第２の辞書１９のカテ
ゴリＣの部分に登録する。
合、その中の距離ａ1 ，ａ2 ，ａmのうち最も距離が小
さい文字、例えば距離ａ1 に対応する文字パターンＡを
第２の辞書１９のカテゴリの部分に登録する。また、カ
テゴリＣと認識された文字がｎ個ある場合、その中の距
離ｃ1 ，ｃnのうち最も距離が小さい文字、例えば距離
ｃ1 に対応する文字パターンＣを第２の辞書１９のカテ
ゴリＣの部分に登録する。
【００１８】また、カテゴリＢと認識された文字が１個
しかない場合、その距離ｂ1 に対応する文字パターンＢ
を第２の辞書１９のカテゴリＢの部分に登録する。ま
た、図５はフィールドと認識結果と距離の他の説明図で
ある。図５において、１４はフィールドであり、このフ
ィールド１４は６つの枠より構成され、フィールド１４
内には手書き文字が書かれる。
しかない場合、その距離ｂ1 に対応する文字パターンＢ
を第２の辞書１９のカテゴリＢの部分に登録する。ま
た、図５はフィールドと認識結果と距離の他の説明図で
ある。図５において、１４はフィールドであり、このフ
ィールド１４は６つの枠より構成され、フィールド１４
内には手書き文字が書かれる。
【００１９】０，０，１，２，０，２はフィールド１４
内の文字の認識結果である。ａ1 ，ａ2 ，ｂ1 ，ｃ1 ，
ａ3 ，ｃ2 は第１の辞書１７との距離を示す。したがっ
て、カテゴリ０と認識された文字が３個あり、カテゴリ
１と認識された文字が１個あり、カテゴリ２と認識され
た文字が２個あることを示す。カテゴリ０と認識された
文字が３個ある場合、その中の距離ａ1 ，ａ2 ，ａ3の
うち最も距離が小さい文字、例えば距離ａ1 に対応する
文字が第２の辞書１９のカテゴリ０の部分に登録され
る。
内の文字の認識結果である。ａ1 ，ａ2 ，ｂ1 ，ｃ1 ，
ａ3 ，ｃ2 は第１の辞書１７との距離を示す。したがっ
て、カテゴリ０と認識された文字が３個あり、カテゴリ
１と認識された文字が１個あり、カテゴリ２と認識され
た文字が２個あることを示す。カテゴリ０と認識された
文字が３個ある場合、その中の距離ａ1 ，ａ2 ，ａ3の
うち最も距離が小さい文字、例えば距離ａ1 に対応する
文字が第２の辞書１９のカテゴリ０の部分に登録され
る。
【００２０】また、カテゴリ２と認識された文字が２個
ある場合、その中の距離ｃ1 ，ｃ2のうち距離が小さい
方の文字、例えば距離ｃ1 に対応する文字が第２の辞書
１９のカテゴリ２の部分に登録される。また、カテゴリ
１と認識された文字は１個しかないので、その文字（距
離ｂ1に対応する文字）が第２の辞書１９のカテゴリ１
の部分に登録される。
ある場合、その中の距離ｃ1 ，ｃ2のうち距離が小さい
方の文字、例えば距離ｃ1 に対応する文字が第２の辞書
１９のカテゴリ２の部分に登録される。また、カテゴリ
１と認識された文字は１個しかないので、その文字（距
離ｂ1に対応する文字）が第２の辞書１９のカテゴリ１
の部分に登録される。
【００２１】図２に戻り、２０は第２の認識手段として
の第２の認識部であり、第２の認識部２０はフィールド
１４のすべての文字に対して第２の辞書１９を用いて文
字認識を行う。すなわち、第２の認識部２０は、第２の
辞書１９にフィールド１４ごとに登録された、第１の辞
書１７との距離が最も小さい文字、すなわち典型的な文
字と再度入力したフィールド１４内の文字とを照合し、
その認識結果を出力部２１に与える。出力部２１は表示
部またはプリンタよりなり、認識結果を表示または印刷
する。
の第２の認識部であり、第２の認識部２０はフィールド
１４のすべての文字に対して第２の辞書１９を用いて文
字認識を行う。すなわち、第２の認識部２０は、第２の
辞書１９にフィールド１４ごとに登録された、第１の辞
書１７との距離が最も小さい文字、すなわち典型的な文
字と再度入力したフィールド１４内の文字とを照合し、
その認識結果を出力部２１に与える。出力部２１は表示
部またはプリンタよりなり、認識結果を表示または印刷
する。
【００２２】次に、動作を説明する。図６は動作を説明
するためのフローチャートである。図６において、ま
ず、ステップＳ１で入力部１１により帳票１３の入力を
行う。帳票１３としては、例えば図３に示すような保険
契約申込書がある。この帳票１３のフィールド１４には
郵便番号などが手書きされる。
するためのフローチャートである。図６において、ま
ず、ステップＳ１で入力部１１により帳票１３の入力を
行う。帳票１３としては、例えば図３に示すような保険
契約申込書がある。この帳票１３のフィールド１４には
郵便番号などが手書きされる。
【００２３】次に、ステップＳ２でフィールド検出部１
２により入力された帳票１３のフィールド１４の検出を
行う。フィールド１４の検出は、帳票１３上の規定の領
域である、郵便番号，都道府県などのように、ひとまと
まりの記入単位１４Ａ〜１４Ｑごとに行うが、住所，保
険契約申込書，被保険者，電話番号などのように複数の
フィールド１４をまとめてひとつのフィールドとしても
良い。
２により入力された帳票１３のフィールド１４の検出を
行う。フィールド１４の検出は、帳票１３上の規定の領
域である、郵便番号，都道府県などのように、ひとまと
まりの記入単位１４Ａ〜１４Ｑごとに行うが、住所，保
険契約申込書，被保険者，電話番号などのように複数の
フィールド１４をまとめてひとつのフィールドとしても
良い。
【００２４】さらに、帳票１３全体を一つのフィールド
として取り扱うようにしても良い。この場合には、フィ
ールド検出部１２を省略することができる。次に、ステ
ップＳ３で文字切出し部１５によりフィールド検出部１
２で検出したフィールド１４内から一文字ごとのイメー
ジを切り出す。次に、ステップＳ４で第１の認識部１６
により第１の辞書１７を用いて対象となるフィールド１
４内の手書き文字の認識を行う。そして、ステップＳ５
で第１の認識部１６により認識した結果とテンプレート
との距離を辞書登録部１８に出力する。すなわち、認識
対象文字と第１の辞書１７を照合し、テンプレートから
はみ出る部分の距離が最も小さい文字パターンを認識結
果として距離とともに出力する。
として取り扱うようにしても良い。この場合には、フィ
ールド検出部１２を省略することができる。次に、ステ
ップＳ３で文字切出し部１５によりフィールド検出部１
２で検出したフィールド１４内から一文字ごとのイメー
ジを切り出す。次に、ステップＳ４で第１の認識部１６
により第１の辞書１７を用いて対象となるフィールド１
４内の手書き文字の認識を行う。そして、ステップＳ５
で第１の認識部１６により認識した結果とテンプレート
との距離を辞書登録部１８に出力する。すなわち、認識
対象文字と第１の辞書１７を照合し、テンプレートから
はみ出る部分の距離が最も小さい文字パターンを認識結
果として距離とともに出力する。
【００２５】次に、ステップＳ６で１つのフィールド１
４内のすべての文字の認識が終了したか否かを判別し、
終了していない場合には、ステップＳ３に戻り、ステッ
プＳ３で次の文字を切り出し、終了した場合にはステッ
プＳ７に進む。ステップＳ７ではカテゴリ数ｉを設定
し、順次取り込む。カテゴリ数ｉとしては、例えば図５
に示すようにカテゴリが数字の場合には、１，２，３，
４，５，６，７，８，９，０がカテゴリ数ｉとなる。
４内のすべての文字の認識が終了したか否かを判別し、
終了していない場合には、ステップＳ３に戻り、ステッ
プＳ３で次の文字を切り出し、終了した場合にはステッ
プＳ７に進む。ステップＳ７ではカテゴリ数ｉを設定
し、順次取り込む。カテゴリ数ｉとしては、例えば図５
に示すようにカテゴリが数字の場合には、１，２，３，
４，５，６，７，８，９，０がカテゴリ数ｉとなる。
【００２６】次に、ステップＳ８ではフィールド内文字
数ｊを設定し、順次取り込む。フィールド内文字数ｊと
しては、例えば図５に示すように、フィールド１４のブ
ロックが６個の場合には１，２，３，４，５，６がフィ
ールド内文字数ｊとなる。次に、ステップＳ９でカテゴ
リ数Ｃｉと認識結果数Ａｊが一致するか判別する。カテ
ゴリ数Ｃｉとしては、図５の場合を例にとると、Ｃ1 は
１、Ｃ2 は２、Ｃ3 は３、Ｃ4 は４、Ｃ5 は５、Ｃ6 は
６、Ｃ7 は７、Ｃ8 は８、Ｃ9 は９、Ｃ0 は０となる。
数ｊを設定し、順次取り込む。フィールド内文字数ｊと
しては、例えば図５に示すように、フィールド１４のブ
ロックが６個の場合には１，２，３，４，５，６がフィ
ールド内文字数ｊとなる。次に、ステップＳ９でカテゴ
リ数Ｃｉと認識結果数Ａｊが一致するか判別する。カテ
ゴリ数Ｃｉとしては、図５の場合を例にとると、Ｃ1 は
１、Ｃ2 は２、Ｃ3 は３、Ｃ4 は４、Ｃ5 は５、Ｃ6 は
６、Ｃ7 は７、Ｃ8 は８、Ｃ9 は９、Ｃ0 は０となる。
【００２７】また、認識結果数Ａｊとしては、図５の場
合を例にとると、Ａ1 は０、Ａ2 は０、Ａ3 は１、Ａ4
は２、Ａ5 は０、Ａ6 は２となる。したがって、Ｃ0 ＝
Ａ1、Ｃ0 ＝Ａ2 、Ｃ0 ＝Ａ5 、Ｃ1 ＝Ａ3 、Ｃ2 ＝Ａ
4 、Ｃ2 ＝Ａ6 のとき、Ｃｉ＝Ａｊとなる。次に、ステ
ップＳ１０でどのＡｊの距離がＣｉの中で最小であるか
否かを判別し、ステップＳ１１でＡｉの距離が最小のも
のをｍi とする。
合を例にとると、Ａ1 は０、Ａ2 は０、Ａ3 は１、Ａ4
は２、Ａ5 は０、Ａ6 は２となる。したがって、Ｃ0 ＝
Ａ1、Ｃ0 ＝Ａ2 、Ｃ0 ＝Ａ5 、Ｃ1 ＝Ａ3 、Ｃ2 ＝Ａ
4 、Ｃ2 ＝Ａ6 のとき、Ｃｉ＝Ａｊとなる。次に、ステ
ップＳ１０でどのＡｊの距離がＣｉの中で最小であるか
否かを判別し、ステップＳ１１でＡｉの距離が最小のも
のをｍi とする。
【００２８】Ａ1 の距離はａ1 、Ａ2 の距離はａ2 、Ａ
5 の距離はａ3 であり、ａ1 ，ａ2，ａ3 のうち、例え
ばａ1 が最小であると判別された場合には、Ａ1 をｍ1
とする。また、Ａ4 の距離はｃ1 、Ａ6 の距離はｃ2 で
あり、例えばｃ1 ＜ｃ2 のときはＡ4 をｍ4 とする。ま
た、Ｃ1 は１個しかなく、Ａ3 の距離はｂ1 であるの
で、Ａ3 をｍ3 とする。
5 の距離はａ3 であり、ａ1 ，ａ2，ａ3 のうち、例え
ばａ1 が最小であると判別された場合には、Ａ1 をｍ1
とする。また、Ａ4 の距離はｃ1 、Ａ6 の距離はｃ2 で
あり、例えばｃ1 ＜ｃ2 のときはＡ4 をｍ4 とする。ま
た、Ｃ1 は１個しかなく、Ａ3 の距離はｂ1 であるの
で、Ａ3 をｍ3 とする。
【００２９】次に、ステップＳ１２でフィールド１４内
の典型的な文字の取出しが終了したら、ステップＳ１３
でｍi に対応するカテゴリを第２の辞書１９に登録す
る。すなわち、距離ａ1 に対応する文字０、距離ｂ1 に
対応する文字１、距離Ｃ1 に対応する文字２をそれぞれ
第２の辞書１９の各カテゴリの部分に登録する。次に、
ステップＳ１４で再度帳票１３の入力を行い、フィール
ド１４を検出し、一文字の切り出しを行う。
の典型的な文字の取出しが終了したら、ステップＳ１３
でｍi に対応するカテゴリを第２の辞書１９に登録す
る。すなわち、距離ａ1 に対応する文字０、距離ｂ1 に
対応する文字１、距離Ｃ1 に対応する文字２をそれぞれ
第２の辞書１９の各カテゴリの部分に登録する。次に、
ステップＳ１４で再度帳票１３の入力を行い、フィール
ド１４を検出し、一文字の切り出しを行う。
【００３０】次に、ステップＳ１５で再入力した文字と
第２の辞書１９とを照合する。すなわち、再入力した文
字と第２の辞書１９に登録された、第１の辞書１７との
距離が最も小さい文字、すなわち、典型的な文字とを照
合する。そして、ステップＳ１６で全てのフィールド１
４について第１の認識部１６および第２の認識部２０に
よる文字認識が終了したら、ステップＳ１７で認識結果
を出力部２１に与え、ステップＳ１８で出力部２１は認
識結果を表示または印刷する。
第２の辞書１９とを照合する。すなわち、再入力した文
字と第２の辞書１９に登録された、第１の辞書１７との
距離が最も小さい文字、すなわち、典型的な文字とを照
合する。そして、ステップＳ１６で全てのフィールド１
４について第１の認識部１６および第２の認識部２０に
よる文字認識が終了したら、ステップＳ１７で認識結果
を出力部２１に与え、ステップＳ１８で出力部２１は認
識結果を表示または印刷する。
【００３１】このように、手書き文字の詳細識別のため
の第２の辞書１９を、フィールド１４内の文字から第１
の辞書１７との距離が最も小さい文字である典型的な文
字を取り出して生成するようにしたため、すなわち、フ
ィールド１４ごとに典型的な文字が登録された第２の辞
書１９を生成するようにしたため、文字を書いた人の癖
がそのまま第２の辞書１９に反映されることになり、文
字を書く人の癖に左右されることなく、手書き文字を正
しく認識することができる。
の第２の辞書１９を、フィールド１４内の文字から第１
の辞書１７との距離が最も小さい文字である典型的な文
字を取り出して生成するようにしたため、すなわち、フ
ィールド１４ごとに典型的な文字が登録された第２の辞
書１９を生成するようにしたため、文字を書いた人の癖
がそのまま第２の辞書１９に反映されることになり、文
字を書く人の癖に左右されることなく、手書き文字を正
しく認識することができる。
【００３２】また、フィールド１４ごとに詳細識別用の
第２の辞書１９を生成するため、例えば一枚の帳票１３
上に異なるフィールド１４を別の人が書いているような
場合でも対応することができる。なお、本実施例におい
ては、フィールド検出部１２によって帳票１３上の特定
の領域をフィールド１４として検出するようにしたが、
帳票全体を一つのフィールドとみなすことによりフィー
ルド検出部１２を省略しても良い。帳票全体の文字数が
少ない場合には、こうした方が能率的である。
第２の辞書１９を生成するため、例えば一枚の帳票１３
上に異なるフィールド１４を別の人が書いているような
場合でも対応することができる。なお、本実施例におい
ては、フィールド検出部１２によって帳票１３上の特定
の領域をフィールド１４として検出するようにしたが、
帳票全体を一つのフィールドとみなすことによりフィー
ルド検出部１２を省略しても良い。帳票全体の文字数が
少ない場合には、こうした方が能率的である。
【００３３】
【発明の効果】以上説明してきたように、本発明によれ
ば、入力する文字のうち典型的な文字を取り出して第２
の辞書に登録し、入力する文字と登録した典型的な文字
とを照合して文字認識を行うようにしたため、文字を書
く人の癖に左右されず、手書き文字を正しく識別するこ
とができる。
ば、入力する文字のうち典型的な文字を取り出して第２
の辞書に登録し、入力する文字と登録した典型的な文字
とを照合して文字認識を行うようにしたため、文字を書
く人の癖に左右されず、手書き文字を正しく識別するこ
とができる。
【００３４】また、フィールドごとに詳細識別用の第２
の辞書を生成するため、例えば一枚の帳票上で異なるフ
ィールドを別の人が書いているような場合でも、手書き
文字を正しく識別することができる。
の辞書を生成するため、例えば一枚の帳票上で異なるフ
ィールドを別の人が書いているような場合でも、手書き
文字を正しく識別することができる。
【図１】本発明の原理説明図
【図２】本発明の一実施例を示すブロック図
【図３】帳票の例を示す図
【図４】フィールド、認識結果、距離の説明図
【図５】フィールド、認識結果、距離の他の説明図
【図６】動作を説明するフローチャート
【図７】従来例を示す図
１１：入力部 １２：フィールド検出部（フィールド検出手段） １３：帳票 １４：フィールド １４Ａ〜１４Ｑ：記入単位 １５：文字切出し部 １６：第１の認識部 １７：第１の辞書 １８：辞書登録部（辞書登録手段） １９：第２の辞書 ２０：第２の認識部（第２の認識手段） ２１：出力部
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 - 9/68 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)
Claims (3)
- 【請求項１】入力する文字を切り出して第１の辞書と照
合して文字認識を行う第１の認識手段と、 前記第１の認識手段により同じカテゴリと認識された入
力文字の中から、前記第１の辞書との距離が最も小さい
文字を取り出して前記第１の辞書と同じものが登録され
た第２の辞書の対応するカテゴリの部分に登録する辞書
登録手段と、 前記入力する文字と前記辞書登録手段により文字が登録
された第２の辞書とを照合し文字認識を行う第２の認識
手段とを備えたことを特徴とする文字認識装置。 - 【請求項２】帳票上の特定の領域をフィールドとして検
出するフィールド検出手段を設け、該フィールド検出手
段により検出されたフィールド上の文字と前記第１の辞
書とを照合して文字認識を行った後、前記第２の辞書に
は前記フィールドごとに前記第１の辞書との距離が最も
小さい文字を登録する手段とを有することを特徴とする
請求項１記載の文字認識装置。 - 【請求項３】文字認識装置による文字認識方法であっ
て、 入力する文字を切り出して第１の辞書と照合して文字認
識を行う第１の認識ステップと、 前記第１の認識ステップにより同じカテゴリと認識され
た入力文字の中から、前記第１の辞書との距離が最も小
さい文字を取り出して前記第１の辞書と同じものが登録
された第２の辞書の対応するカテゴリの部分に登録する
辞書登録ステップと、 前記入力する文字と前記辞書登録ステップにより文字が
登録された第２の辞書とを照合し文字認識を行う第２の
認識ステップとを備えたことを特徴とする文字認識方
法 。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP14424594A JP3292595B2 (ja) | 1994-06-27 | 1994-06-27 | 文字認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP14424594A JP3292595B2 (ja) | 1994-06-27 | 1994-06-27 | 文字認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0816724A JPH0816724A (ja) | 1996-01-19 |
| JP3292595B2 true JP3292595B2 (ja) | 2002-06-17 |
Family
ID=15357621
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP14424594A Expired - Lifetime JP3292595B2 (ja) | 1994-06-27 | 1994-06-27 | 文字認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3292595B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2001040789A1 (fr) * | 1999-12-02 | 2001-06-07 | Hymo Corporation | Gels de polyacrylamide premoules pour l'electrophorese, procede de production de ces derniers et procede d'electrophorese dans lequel on utilise ces gels |
-
1994
- 1994-06-27 JP JP14424594A patent/JP3292595B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0816724A (ja) | 1996-01-19 |
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