JP3427692B2 - 文字認識方法および文字認識装置 - Google Patents

文字認識方法および文字認識装置

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JP3427692B2
JP3427692B2 JP24503997A JP24503997A JP3427692B2 JP 3427692 B2 JP3427692 B2 JP 3427692B2 JP 24503997 A JP24503997 A JP 24503997A JP 24503997 A JP24503997 A JP 24503997A JP 3427692 B2 JP3427692 B2 JP 3427692B2
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    • G—PHYSICS
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Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、印刷文書や手書き
文書などのテキストデータ化されていない文書をテキス
トデータに変換する文字認識方法および文字認識装置に
関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の方式では、印刷文書または手書き
文書をテキストデータに変換する文字認識装置におい
て、文書中の各文字に対して正確に文字認識をできない
場合は、複数の候補文字を提示し、その複数の候補文字
から正解の文字を判定する後処理を導入する装置があ
り、この装置により認識率の向上が図られている。
【０００３】図４５は、従来の文字認識装置の構成を示
す図である。以下、図４５を用いて従来の文字認識装置
の動作について説明する。画像入力手段１０が紙文書を
読み込みビットマップ形式の画像データに変換し、領域
分割手段３１は画像データを文字領域と写真や図表など
の文字領域以外の領域に分割する。
【０００４】文字切り出し手段３２は分割された文字領
域から１文字を切り出して文字認識手段３３へ渡す。文
字認識手段３３では、その文字を認識して文字データに
変換し、複数の候補に対して複数の変換候補文字を作成
する。文字領域の全ての文字について認識処理が終了し
たら、後処理手段３４は変換候補文字の組み合わせから
なる文を形態素解析する。
【０００５】即ち、単語を検索条件として辞書検索手段
２０に検索要求を出し、辞書検索手段２０では、与えら
れた単語について単語辞書４０中を探索してその単語の
有無を返す。後処理手段３４では単語辞書４０に存在す
る場合にその単語を正解として出力する。
【０００６】以上のようにして、辞書を用いて文字認識
手段３３が誤って認識した文字を修正する。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
ような構成では、後処理として辞書を用いて形態素解析
を行うため、単語辞書などの辞書の作成に膨大な人手と
作成時間とメンテナンスが必要となる。
【０００８】また形態素解析では複雑な処理が必要であ
り、構築や運用に多くの時間を要し、一部に認識できな
い単語が存在した場合等、誤りも多い。
【０００９】本発明は、このような従来の課題を解決す
るもので、システム構築が容易に短時間で行うことがで
き、かつ誤認識を短時間で正確に修正することがてきる
文字認識方法及び文字認識装置を提供することである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】この目的を達成するため
に第１に、本発明の文字認識方法は、１文字の画像デー
タに対し、少なくとも１つの文字を画像データが表す文
字として認識する文字認識処理と、テキストデータ化さ
れた文書に対し文字認識処理により認識された任意の文
字列を全文検索する処理と、全文検索の結果に基づき画
像データが表す文字を決定する処理からなる。
【００１１】これにより、単語辞書等の辞書を用いるこ
となく、また形態素解析等の複雑な処理を必要とせず、
誤認識を正確に修正することが可能となる。
【００１２】また、第２に、本発明の文字認識方法は、
１文字の画像データに対し、少なくとも１つ文字を評価
値と共に画像データが表す文字として認識する文字認識
処理と、評価値に基づき誤認識の可能性がある文字に対
し候補文字を判定する処理と、テキストデータ化された
文書に対し候補文字を含む文字認識結果の任意の文字列
を全文検索する処理と、全文検索の結果に基づき画像デ
ータが表す文字を候補文字の中から１つ決定する処理か
らなる。
【００１３】これにより、単語辞書等の辞書を用いるこ
となく、また形態素解析等の複雑な処理を必要とせず、
評価値に基づき誤認識を正確に修正することが可能とな
る。
【００１４】第３に、本発明の文字認識装置は、画像デ
ータから文字の画像データを切り出す文字切り出し手段
と、前記文字切り出し手段により切り出された１文字の
画像データを少なくとも１つのテキストデータに変換す
る文字認識手段と、前記文字認識手段の変換結果から画
像データが表す文字を決定する後処理手段と、テキスト
データ化された文書を記憶するテキストデータ記憶部
と、前記テキストデータ記憶部に記憶されたテキストデ
ータを任意の文字列で全文検索する全文検索手段とを備
え、前記後処理手段が、文字認識手段により認識された
任意の文字列の前記全文検索手段による検索結果に基づ
き画像データが表す文字を決定する構成を備えたもので
ある。
【００１５】これにより、辞書の作成、メンテナンスを
不要とし、簡単な構成でかつ誤認識を正確に修正てきる
文字認識装置を実現することができる。
【００１６】第４に、本発明の文字認識装置は、画像デ
ータから文字の画像データを切り出す文字切り出し手段
と、前記文字切り出し手段により切り出された１文字の
画像データを評価値と共に少なくとも１つのテキストデ
ータに変換する文字認識手段と、前記文字認識手段の変
換結果から画像データが表す文字を決定する後処理手段
と、テキストデータ化された文書を記憶するテキストデ
ータ記憶部と、前記テキストデータ記憶部に記憶された
テキストデータを任意の文字列で全文検索する全文検索
手段とを備え、前記後処理手段が、評価値に基づき画像
データが表す文字の候補を判定し、当該候補を含む前記
文字認識手段により認識された任意の文字列の前記全文
検索手段による検索結果に基づき候補の中から画像デー
タが表す文字を決定する構成を備えたものである。
【００１７】これにより、辞書の作成、メンテナンスを
不要とし、簡単な構成でかつ誤認識を認識手段の評価値
に基づき正確に修正てきる文字認識装置を実現すること
ができる。
【００１８】第５に、本発明は第３、第４の手段におい
て、全文検索手段が、文字認識手段から出力される文字
認識の対象である文書自身を検索対象とし、後処理手段
が、文字認識の対象である文書を検索対象とした検索結
果に基づき画像データが表す文字を決定するものであ
り、これにより、文字認識の対象である文書の特性を反
映した誤認識の修正が可能となる。
【００１９】第６に、本発明は、第４の手段において、
後処理手段が、検索結果に基づき候補の中から画像デー
タが表す文字を決定する際に、全ての候補に対する検索
結果が一定値以下の場合、文字切り出し手段に画像デー
タの再切り出しを指示するものである。
【００２０】これにより、画像データから文字の画像デ
ータを切り出す際の誤りに基づく誤認識を辞書等を用い
ずに修正することが可能となる。
【００２１】第７に、第３または第４の手段に加え、画
像データを異なる属性の領域に分割し、文字領域を分離
し文字切り出し手段に出力する領域分割手段と、複数の
文字領域に分割された画像データに対する後処理手段の
出力を連結する領域結合手段とを備え、前記領域結合
が、異なる文字領域間に渡る任意の文字列の全文検索結
果に基づき複数の文字領域の連結を行うものである。
【００２２】これにより、複数の領域に分離された文章
を、人手を介さず文書単位でテキストデータに変換する
ことが可能となる。
【００２３】第８に、第３または第４の手段に加え、入
力された画像データのうち文字認識対象の文字データ部
分の属性を取得する属性取得手段を備え、後処理手段
が、属性を指定して全文検索手段に検索要求を出し、全
文検索手段が、指定された属性を持つテキストデータの
みを検索対象として全文検索を行い、後処理手段が、そ
の検索結果に基づき画像データが表す文字を決定するも
のである。
【００２４】これにより、検索対象のデータ量が減るの
で検索時間が短縮され、かつ文字認識の対象である文書
の特性を反映した誤認識の修正が可能となる。第９に、
第3または第４の手段に加え、後処理手段が誤認識を修
正する際に全文検索手段に検索条件として検索要求を行
った誤認識を含む文字列と、誤認識の修正の結果得られ
た正解文字を含む文字列を対応づけた誤認識データを全
文検索手段に登録する誤認識蓄積手段と、誤認識データ
を記憶する誤認識記憶部を備え、全文検索手段が前記誤
認識データを検索対象とし、後処理手段が、誤認識デー
タに対する検索結果に基づき画像データが表す文字を決
定するものである。これにより、過去の誤認識データを
活用し、画像入力手段の特性を反映した誤認識の修正が
可能となる。第１０に、第３または第4の手段に加え、
領域分割手段で分割した画像データのそれぞれの領域の
位置情報を記憶する領域位置記憶部と、写真や図などの
文字データ部分以外のデータを記憶する図データ記憶部
と、文字データの位置とフォントの情報を記憶する文字
フォント記憶部を備え、テキストデータ出力手段が、テ
キストデータに変換した文書データを出力する際に、入
力した画像データと同様のレイアウトで表示するもので
ある。これにより、入力された画像データと同様のレイ
アウトで表示することができるので、非常に見やすく、
かつ単に画像データを表示するのと異なり、テキストデ
ータとなっているので、文書を編集することができ、紙
文書と同様のレイアウトの別文書を容易に作成すること
が可能となる第１１に、第１から１０のいずれかの手段
において、文字認識対象の文書が例えばハングルや英語
のように、空白などの区切り文字で文字列が区切られて
記述されている文書を認識する場合、後処理手段が誤認
識を修正する際に、区切り文字で挟まれた文字列を検索
条件として全文検索手段に検索要求を行うものである。
これにより、区切り文字で区切られた文字列（例えば単
語）の一部分のような無意味な文字列による検索を最小
限にすることができ、言語や文書の特性にあった誤認識
の修正が可能となる。
【００２５】
【発明実施の形態】
（実施の形態１）以下、本発明の実施の形態について、
図１から図４４を用いて説明する。
【００２６】図１は本発明の第１の実施の形態における
文字認識装置の構成を表すブロック図である。
【００２７】図１において１１０はスキャナやＦＡＸな
どの印刷された文書、又は手書きの文書を画像データと
して入力する画像入力手段、１２０は画像入力手段１１
０が読み込んだ画像データをビットマップ形式などで格
納しておく画像データ記憶部、１７０は利用者がシステ
ムに必要な情報を入力したり、システムからの情報を出
力する端末、１３０は画像データ記憶部１２０に格納さ
れた画像データをテキストデータに変換するテキストデ
ータ変換手段、１４０はテキストデータ変換手段１３０
からの要求を受けて登録済みデータに対して任意の文字
列を検索条件として全文をサーチしてその検索条件の全
データにおける出現回数を結果として返す検索部とテキ
ストデータ化された文書データからインデックスファイ
ルを作成しその文書データをファイル形式で記憶部に格
納する登録部からなる全文検索手段、１５０は全文検索
手段１４０で作成されたインデックスファイルを格納し
ておくインデックスファイル記憶部、１８０は全文検索
手段に登録された文書データをファイル形式で格納する
テキストデータ記憶部、１６０はテキストデータ化され
た文書データを出力するテキストデータ出力手段であ
る。
【００２８】テキストデータ変換手段１３０の内部は、
画像データを異なる属性の領域（文字領域、図表領域、
写真領域）に分離する領域分割手段１３１、前記分割さ
れた領域の内、文字領域を対象とし、画像データから文
字の画像データを１文字づつ切り出す文字切り出し手段
１３２、前記文字として切り出された画像データをその
確からしさを表す数値と共に文字データに変換する文字
認識手段１３３、前記文字認識手段で文字データ化され
た誤認識を含んだテキストデータに対して誤認識を修正
する後処理手段１３４、文字認識手段で認識した結果を
格納する認識結果記憶部１３５で構成されている。
【００２９】次に、以上のように構成された本装置の動
作を説明する。図２は、本実施の形態における文字認識
装置の全体の処理の流れを説明した図である。以下、印
刷された文書を例として説明する。
【００３０】印刷された文書は、画像入力手段１１０に
おいて１回で読み込み可能な大きさであり、かつ図３に
示すように文字領域が分離していない文書とする。
【００３１】まず、画像入力手段１１０から印刷文書、
又は手書き文書を画像データとして入力した後、入力し
た画像データにユニークな名前をつけて画像データ記憶
部１２０にファイル形式で格納する。ここでは、ファイ
ル名を例としてbunsyo1.bmpとする（ステップ１）。
【００３２】次に、利用者が端末１７０から画像データ
ファイルbunsyo1.bmpを選択し、テキストデータに変換
することを指示する。このとき、テキストデータ変換手
段１３０は指示された画像データをテキストデータに変
換する。
【００３３】テキストデータ変換手段１３０は、画像デ
ータ記憶部１２０からユーザが指示した画像データファ
イル（bunsyo1.bmp）を取得し、まず領域分割手段１３
１で画像データを写真、図表領域、文字領域などの異な
る領域に分割し（ステップ２）、文字領域の位置情報を
文字切り出し手段１３２に渡す。
【００３４】文字切り出し手段１３２では、文字領域の
先頭から文字と文字の間の空白などから１文字としての
範囲を切り出し、１文字づつその１文字の位置情報を文
字認識手段１３３に渡す。例えば、図４に示すように
「ば」という１文字範囲を切り出し、その位置を文字認
識手段に渡す（ステップ３）。
【００３５】文字認識手段１３３では、文字切り出し手
段１３２から受け取った位置情報から得られる１文字に
ついて認識処理を行い文字データに変換する。ここで、
複数の候補を認識結果として、それから変換候補文字を
作成する。また、文字認識手段１３３はその変換候補文
字の確からしさを数値（その数値を評価値と呼ぶ）で表
し、全ての変換候補文字の評価値を求め、評価値の高い
順に変換候補を出力する。ここで求めた変換候補文字と
その評価値を認識結果記憶部１３５に図５に示す形式で
格納する（ステップ４）。この評価値としては、例えば
標準パターンとの類似度を用いて計算することができ
る。ここまでの処理で、例えば、図４に示すような文字
列は図６のような判定結果となる。
【００３６】以下同様に、再び文字切り出し手段１３２
に戻り次の文字に対して同様の処理を行う。上記の文字
切り出し手段１３２と文字認識手段１３３の処理を文字
領域の最後の文字まで行う（ステップ５）。
【００３７】後処理手段１３４では、まず、認識結果記
憶部１３５に格納されているテキストデータの全ての文
字について、変換候補１の誤読の判定を行う。
【００３８】図９に誤読判定の処理の流れを示す。図９
のｉは変換候補文字のカウンタ、ｊは文字領域の文字の
カウンタである。誤読の判定は、変換候補１の評価値と
変換候補２以降の文字の評価値を比較し、その差がある
しきい値以下の場合、その文字は変換候補１と非常に類
似していると判定しその文字が正解である確率が高いと
して、上位変換候補文字とする。
【００３９】また、上位変換候補文字を有する変換候補
１は誤読文字と判定する。この方法では、図６の例でし
きい値を０．４とした場合、図７に示す○印の文字が上
位変換文字となり、△印の文字が誤読文字と判定され
る。
【００４０】または、単に変換候補文字の評価値がある
しきい値以上の場合、その文字を全て上位変換候補文字
とするなど、誤読文字と上位変換候補文字からなる候補
文字の判定方法は、本発明では特定しない（ステップ
６）。
【００４１】図１０で誤読文字の修正方法の処理の流れ
を示す。誤読文字と判定した文字と前後の文字をあわせ
た３文字を検索条件として全文検索手段１４０に要求を
出す。さらに、誤読文字を上位変換候補文字に置き換え
て同様に検索要求を行う。上位変換候補文字が複数の時
は全ての上位変換候補文字に対して検索要求を行う。
【００４２】全文検索手段１４０では、インデックスフ
ァイル記憶部１５０に格納されているインデックスファ
イルを使用して、テキストデータ記憶部１８０に格納さ
れている登録済みデータに対して全文検索を行い、全登
録済みデータ中における検索条件文字列の出現回数を結
果として後処理手段１３４に返す。ただし、テキストデ
ータ記憶部１８０にはすでに全文検索手段１４０を使用
してテキストデータ化されている文書データが多数登録
してあるものとする。
【００４３】全文検索の結果得られた３文字の文字列の
出現回数を比較して、最も回数が多い文字列が正解であ
る確率が高いと判定して、後処理手段１３４は検索条件
としてあてはめた変換候補文字を正解文字として誤読文
字の修正を行う。
【００４４】全文検索の検索条件の作成方法の例を図８
に示す。図８では、「最近の」と「届近の」の検索結果
を比較すると、「最近の」の検索結果の方が大きいので
「最」を正解とする（ステップ７）。
【００４５】全文検索を行う検索条件の設定の仕方とし
ては、文字数を変えたり、句読点と句読点で挟まれた文
字列にしたり、文書中でひらがな、カタカナ、漢字など
の文字種が異なる場所で区切られた文字列など、文字認
識対象の文書の性質によって使い分けられる。
【００４６】前述したように、後処理手段１３４は全て
の誤読文字について検索文字列を作成し、誤読文字の修
正を行う。登録済みデータは、ことばとして成立する文
字の連鎖情報が蓄積されており、上記のような全文検索
手段を用いると、知識データベースとなる。
【００４７】誤読文字の修正が完了したテキストデータ
はbunsyo1.txtというようなユニークな名前を付けて、
全文検索手段１４０に登録する。このとき、ファイル名
は画像入力手段１１０でつけた名前の拡張子.bmpを.txt
に変えると画像データとテキストデータを対応づけるこ
とができる。また、このテキストデータbunsyo1.txtを
テキストデータ出力手段１６０に渡す。
【００４８】全文検索手段１４０はテキストデータbuns
yo1.txtをテキストデータ記憶部１８０に格納し、かつ
bunsyo1.txtからインデックスファイルを作成する。図
１１に登録処理の流れを示す。このインデックスファイ
ルはインデックスファイル記憶部１５０に格納され、次
のデータの処理からbunsyo1.txtは後処理手段の知識デ
ータベースとして活用される（ステップ８）。
【００４９】テキストデータ出力手段１６０ではテキス
トデータbunsyo1.txtをディスプレイやＦＡＸなどに出
力する。
【００５０】従って、以上のような実施の形態の構成に
よれば、認識困難な文字を変換候補文字に置き換えて検
索文字列を作成し、すでにテキストデータ化されている
複数の文書に対して全文検索を行って変換候補文字のな
かから正解の文字を見つけるので、膨大な人手と作成時
間とメンテナンスを必要とする単語辞書などの辞書を作
成する必要がなく、複雑な処理を行うため構築や運用に
多くの時間を要し誤りの多い形態素解析なども必要とし
ないので、システム構築が容易に短時間で行うことがで
き、かつ誤認識の修正も短時間で行うことができる。
【００５１】また、次々に全文検索手段を用いてテキス
トデータ化された文書のインデックスファイルが作成さ
れ、そのインデックスファイルがインデックスファイル
記憶部に格納されるので、メンテナンスをしなくても知
識データベースが自動的に増えていく。
【００５２】特に、最近の文書の多くはテキストデータ
化されているので、過去の紙文書をテキストデータ化し
たい場合、すでに持っているテキストデータを全文検索
手段に登録しておき、過去にさかのぼって文字認識を行
うと、いわゆる未登録語の出現による誤認識を防ぐこと
ができる。
【００５３】また、キーワード検索ではなく全文をサー
チする全文検索を行うので、検索文字列の切り出し方は
単語、文、節等の概念に拘束されず、自由に設定できる
ので、後処理のスピードや正確さを検索文字列の切り出
し方により必要に応じて設定することができる。
【００５４】また、本実施の形態では、変換されたテキ
ストデータからインデックスファイルを生成し、全文検
索の対象としているため、文書管理もあわせて行うこと
ができる。
【００５５】尚、全文検索の手法としては、インデック
スファイルを用いるものに限られるものではない。
【００５６】また、本実施の形態では、既存の全文検索
装置を活用することにより、システム構築を容易に短時
間で行うことができる。
【００５７】（実施の形態２）本発明の第２の実施の形
態について図面を用いて説明する。図１２は本発明の第
２の実施の形態における文字認識装置の構成を示すブロ
ック図である。図１の構成と異なるのは、後処理手段で
誤読文字の修正を行う際に、後処理前のテキストデータ
からインデックスを作成し、登録済みデータだけでな
く、この文字認識対象である文書自体も知識データとし
て使用する点である。
【００５８】本実施の形態では、同じ文字列が繰り返し
使用されている文書で、多くが正確に認識され何カ所か
で誤認識されたような場合、例えば、手書きの文書を認
識するような場合に、文字認識対象である文書自体を検
索対象とすることで、より高速・高精度に誤りを修正す
ることが可能となる。
【００５９】以下に、本装置の動作について説明する。
全体の処理の流れを図１３に示す。図１３のステップ１
からステップ５までは図２のステップ１からステップ５
までと同様の処理を行い、図１３のステップ６では、後
処理手段２３１は認識結果記憶部１３５から認識結果を
取得する。
【００６０】後処理手段２３１では、まず認識結果記憶
部１３５から取得したテキストデータを全文検索手段２
４０に渡す。このテキストデータは、文字認識対象とな
っている文書なので、以下自文書と呼ぶことにする。
【００６１】全文検索手段２４０では、受け取ったテキ
ストデータから変換候補１のみからなるインデックスフ
ァイルを作成し、既に登録済みのインデックスと区別し
てインデックスファイル記憶部２５０に格納する。
【００６２】後処理手段２３１では、次に、そのテキス
トデータに対して誤読文字の判定処理を行う。誤読文字
の判定処理は実施の形態１と同様である。その後、誤読
文字の修正処理を行う。
【００６３】誤読文字の修正処理の流れを図１４に示
す。誤読文字の修正は、まず、誤読文字と判定した文字
と前後の文字をあわせた３文字を検索条件として作成す
る。次に、全文検索手段２４０に、前記検索条件で自文
書に対して全文検索を行うように要求を出す。全文検索
手段２４０はインデックスファイル記憶部２５０に格納
されているインデックスファイルを使用して、自文書に
対して全文検索を行い、結果として自文書中の検索条件
文字列の出現回数を結果として後処理手段２３１に返
す。後処理手段２３１ではこの結果を結果１として保持
しておく。
【００６４】次に、同じ検索条件で登録済みデータに対
して全文検索を行うように全文検索手段２４０に要求を
出す。全文検索手段２４０は、インデックスファイル記
憶部２５０に格納されているインデックスファイルを使
用して、テキストデータ記憶部１８０に格納されている
登録済みデータに対して全文検索を行い、全登録済デー
タ中における検索条件文字列の出現回数を結果として後
処理手段２３１に返す。
【００６５】ただし、テキストデータ記憶部１８０には
すでに全文検索手段２４０を使用してテキストデータ化
されている文書データが多数登録してあるものとする。
【００６６】後処理手段２３１ではこの結果を結果２と
して保持する。さらに、検索条件文字列の誤読文字を上
位変換候補文字に置き換えて同様に上記の２つの検索を
行う。上位変換候補文字が複数の時は全ての上位変換候
補文字に対して行う。
【００６７】こうして得られた結果２を比較して、最も
出現回数が多い文字列が正解である確率が高いので、こ
こで検索条件文字列としてあてはめた変換候補文字を正
解文字として誤読文字の修正を行う。
【００６８】ただし、変換候補１を検索条件文字列とし
てあてはめた場合の検索出現回数を基準としたときの出
現回数の差があるしきい値以下の場合、それらの文字列
の結果１を参照し、出現回数の多い方を正解とする。
【００６９】例えば、図７に示すような変換候補文字が
あって、前記の方法で検索を行った結果を図１５とし、
出現回数の差のしきい値を１０とすると、結果２では正
解の判断ができないので、結果１をみると「とばの」の
自文書に対する出現回数が一番多いので「ば」を正解と
する。以降の処理は実施の形態１と同様である。
【００７０】従って、以上のような実施の形態の構成に
よれば、文法的に統一されている一文書、即ち、同じ単
語が何度も出現したり、同じ文調、同じ文書表現等が繰
り返し使われている一文書に対しては、文字認識の対象
となる文書自身も知識データベースとして利用すること
で、その文書の中で使われている単語や文法などの文書
の傾向が誤認識の修正に反映され、また、いわゆる未登
録語についてもその文書自身に複数出現することにより
対応できるので、認識率の向上をはかることができる。
【００７１】なお、本実施の形態では、検索条件文字列
を３文字としたが、検索条件文字列の作成方法は３文字
に限らず、何文字でも設定可能である。
【００７２】（実施の形態３）本発明の第３の実施の形
態について図面を用いて説明する。第１の実施の形態と
異なる点は、後処理手段が、全文検索手段を用いて誤認
識を修正する際に、全文検索の結果である出現回数が一
様に極端に少ない時は、画像データの文字の切り出し位
置の誤りとして、文字の切り出しをやり直すという再切
り出し指示を行うことである。
【００７３】図１６は本発明の第３の実施の形態におけ
る文字認識装置の構成を示すブロック図である。図１６
において、図１と比較して異なるところは、文字切り出
しを行う際に、切り出した文字の位置情報をファイル形
式で格納する文字位置記憶部３３４を設け、後処理手段
３３３から文字切り出し手段３３１に対して再切り出し
を指示するところにある。
【００７４】以下、本装置の動作について説明する。全
体の処理の流れを図１７に示す。図１７のステップ１、
２は図２のステップ１、２と同様の処理を行い、ステッ
プ３の文字切り出しの際に、実施の形態１の処理に文字
切り出し手段３３１は切り出した文字の位置情報をファ
イル形式で格納する処理を行う。このとき、ファイル名
は例えば、bunsyo1.locとする。文字の位置情報は、例
えば、図１９にしめすように、紙の左上端を原点とし
て、原点から文字の左端までの水平距離をＸ１、原点か
ら右端までの水平距離をＸ２とし、原点から文字の上端
までの垂直距離をＹ１、原点から文字の下端までの垂直
距離をＹ２として、それぞれの距離をｃｍやポイント数
などで表す。
【００７５】次からのステップ４からステップ６までも
図２のステップ４からステップ６までと同様の処理を行
う。
【００７６】図１７のステップ７では、誤読文字の修正
を行う。誤読文字の修正の流れを図１８に示す。ここで
は、検索条件の作成方法や全文検索の要求の仕方は実施
の形態１と同様であるが、検索結果を比較して正解を判
定する前に、そこで得た検索結果が全てあるしきい値よ
りも低い場合は、後処理手段３３３は文字切り出し手段
３３１におけるその文字の切り出し誤りと判断してその
文字の先頭からの文字番号を文字切り出し手段３３１に
渡して再切り出しを指示する。
【００７７】文字切り出し手段３３１では、渡された文
字番号の位置情報を文字位置記憶部３３４から取得し、
その位置を左右上下の適当な方向にずらし、その結果得
た位置情報を再び文字位置記憶部３３４に格納し、かつ
その位置情報を文字認識手段３３２に渡す。
【００７８】文字認識手段３３２は、渡された文字位置
の文字を認識して結果を後処理手段３３３に渡す。
【００７９】後処理手段３３３は渡された文字認識の結
果をもとに、誤読文字の判定を行い、それが誤読文字な
らば再度全文検索を用いて正解を求め、誤読文字でなけ
れば次の文字に進む。
【００８０】このように全ての文字について誤読文字の
修正が終わったら、以降の処理は実施の形態１と同様で
ある。
【００８１】従って、以上のような実施の形態によれ
ば、文字認識装置の後処理手段で誤認識の修正を行う際
に、画像データの文字の切り出し位置を間違えたことに
よる誤認識を検出し、文字の再切り出しを行うことで認
識率の向上を図ることができる。
【００８２】なお、本実施の形態では、検索条件文字列
を３文字としたが、検索条件文字列の作成方法は３文字
に限らず、何文字でも設定可能である。
【００８３】（実施の形態４）第４の実施の形態とし
て、画像データの領域分割で複数の文字領域に分割され
た場合に、分割されたいくつかの領域を全文検索を用い
て結合する領域結合手段を用いて構成されている。
【００８４】本実施の形態における文字認識装置の構成
を図２０に示す。本構成は図１と比較して、異なるのは
テキストデータ変換手段４３０のなかに、領域分割手段
１３１で分割されたいくつかの領域を、全文検索手段１
４０を用いて結合する領域結合手段４３１を設けた点で
ある。
【００８５】以上のように構成された本装置の動作を説
明する。図２１は本装置の全体の処理の流れを説明する
ための流れ図である。ここでは、印刷された文書とし
て、１文書は画像入力手段１１０において１回で読み込
み可能な大きさであり、かつ図２２に示すように文字領
域が分離している場合とし、この文書を使用して本実施
の形態を説明する。
【００８６】図２１のステップ３までは、図２のステッ
プ３までと同様の処理である。ステップ４では、実施の
形態１と同様に文字の認識を行い、その認識結果を認識
結果記憶部１３５に格納する際に、領域毎に異なる名前
を付けて認識結果記憶部１３５に格納する。例えば、bu
nsyo1_1.moj,bunsyo1_2.mojのよう名前を付ける。
【００８７】次に、後処理手段１３４は、認識結果記憶
部１３５から１ファイルづつ取得して、全ての領域に対
して実施の形態１と同様に誤認識の判定と誤認識の修正
を行う。
【００８８】前記の誤認識の判定と誤認識の修正が全て
の領域に対して終わったら、後処理手段１３４は領域結
合手段４３１にその結果を渡す。
【００８９】領域結合手段４３１では、それぞれの領域
がどの領域に続くものかを判断して、結合して１つのフ
ァイルにする。例えば、分割した領域が３つあって、そ
れぞれが領域１、領域２、領域３とすると、領域１の最
後の文字と領域２の先頭文字をつなげた文字列を検索条
件として全文検索手段１４０に検索要求を出す。
【００９０】さらに、領域１の最後と領域３の先頭、領
域２最後と領域３の先頭、領域２最後と領域１の先頭、
のように領域を組み合わせて検索条件を作成し、全文検
索手段１４０に検索要求を出す。
【００９１】全文検索手段１４０では、要求を受けた検
索条件で登録済みデータに対して全文検索を行い、結果
として全登録済みデータにおける出現回数を返す。領域
結合手段４３１では、全文検索手段１４０から受け取っ
た検索結果を比較して、出現回数が多いものが文法的に
正しい文字のつながりと判断して、領域を結合する。
【００９２】図２３の例では、検索結果から、領域１領
域２領域３の順になっていることがわかる。なお、通常
文書は上から下に向かって読むように書かれているの
で、文は位置が下の領域にある方が後に続く文書と判断
できるので、領域分割の際の位置情報を判定値として使
用することも可能である。
【００９３】このようにして、領域を結合して、bunsyo
1.txtというようなユニーク名前をつけて１つのファイ
ルにまとめる。以降、このファイルを全文検索手段１４
０に登録し、テキストデータ出力手段１６０に渡す。こ
の処理は、実施の形態１と同様である。
【００９４】以上のような実施の形態の構成によれば、
１つの文書が複数の領域に分離されている場合であって
も、自動的に領域をつなげて判定するので、人手が必要
なく効率的に文字認識を行うことができる。
【００９５】なお、本実施の形態では、印刷された文書
として、１文書は画像入力手段１１０において１回で読
み込み可能な大きさとしたが、１文書を順不同で数回に
分けて読み込む場合でもそれらの分けて読み込んだ複数
の画像データに対する認識結果を正しい順序で結合する
ことも可能である。
【００９６】また、検索条件文字列を２文字としたが、
検索条件文字列の作成方法は２文字に限らず、何文字で
も設定可能である。
【００９７】（実施の形態５）第５の実施の形態とし
て、図面を用いて説明する。図２４は本発明の第５の実
施の形態における文字認識装置を示すブロック図であ
る。第１の実施の形態と異なるのは、文字認識手段５３
３で文字として切り出された画像データを評価値を持た
ずに少なくとも１つの文字データに変換する点である。
【００９８】以下、本装置の動作について説明する。全
体の処理の流れを図２５に示す。図２５のステップ１か
らステップ３までは図２のステップ１からステップ３ま
でと同様の処理を行う。図２５のステップ４では、文字
認識手段５３３は文字切り出し手段１３２から受け取っ
た位置情報から得られる１文字について認識処理を行い
少なくとも１つの文字データに変換し、その結果を認識
結果記憶部５３５に図２６に示す形式で格納する。文字
認識手段５３０で変換された文字データは以下変換候補
文字と呼ぶことにする。ここまでの処理で、例えば、図
４に示すような文字列は図２７のような認識結果とな
る。図２５のステップ５は図２のステップ５と同様であ
る。
【００９９】次に図２５のステップ６では、後処理手段
５３４は認識結果記憶部５３５に格納されている、少な
くとも１つの変換候補文字から正しい認識結果を１つ決
定する。
【０１００】後処理手段５３４は、認識結果記憶部５３
５に格納されている１文字目の変換候補文字１と２文字
目の変換候補文字１を組み合わせて検索条件として全文
検索手段１４０に検索要求を出す。さらに、１文字目の
変換候補文字２と２文字目の変換候補文字１を組み合わ
せて検索条件として全文検索手段１４０に検索要求を出
す。同様に、１文字目と２文字目の全ての変換候補文字
を組合わせて検索条件として検索要求を出し、その結果
を比較して、回数が０または極端に少ないものを除外す
る。
【０１０１】残った２文字の文字列の後ろに３文字目の
変換候補文字１を付加した３文字の文字列を検索条件と
して全文検索手段１４０に検索要求を出す。同様に全て
の変換候補文字を付加して検索要求を出し、その結果を
比較して、最も回数の多い検索条件にあてはめた変換候
補文字を正解文字とする。
【０１０２】４文字目は、変換候補文字とすでに正解と
判定された２文字目と３文字目とをつなげて検索条件と
して検索要求を出す処理を全ての変換候補文字について
行い、その結果を比較して最も回数の多い検索条件にあ
てはめた変換候補文字を正解文字とする。５文字目以降
は、４文字目と同様の処理を行い、全ての文字について
正解文字を決定する。全文検索の検索条件の作成方法の
例を図２８に示す。以降の処理は実施の形態１と同様で
ある。
【０１０３】なお、本実施の形態では、検索条件文字列
は３文字としたが、検索条件文字列の作成方法は本方法
に限定しない。
【０１０４】以上のように、本実施の形態によれば、評
価値を生成しない（できない）文字認識手段に対して
も、実施の形態１と同様、膨大な人手と作成時間とメン
テナンスを必要とする単語辞書などの辞書を作成する必
要がなく、複雑な処理を行うため構築や運用に多くの時
間を要し誤りの多い形態素解析なども必要としないの
で、システム構築が容易に短時間で行うことができ、か
つ誤認識の修正も短時間で行うことができる。
【０１０５】（実施の形態６）本発明の第６の実施の形
態について図面を用いて説明する。図２９は本発明の第
６の実施の形態における文字認識装置の構成を示すブロ
ック図である。図１の構成と異なるのは、領域分割手段
１３１で分割された領域に関する属性を取得する属性取
得手段６３６を設け、後処理手段６３４が誤認識を修正
する際に、属性が付与されている登録済みデータに対し
て属性を指定して検索要求を行う点である。
【０１０６】以下に、本装置の動作について説明する。
全体の処理の流れを図３０に示す。図３０のステップ１
からステップ２までは図２のステップ１からステップ２
までと同様の処理を行い、図３０のステップ３では、属
性取得手段６３６がステップ２で分割された文字領域の
文書の属性を取得する。ここでは、例として作成者、作
成日、手書きか印刷といった文書の形態、報告書や論文
といった文書の種類の４属性をユーザーが端末６７０か
ら入力するものとする。
【０１０７】次からのステップ４からステップ６までも
図２のステップ３から５までと同様の処理を行う。
【０１０８】ステップ７と図２のステップ６で異なるの
は、後処理手段６３４が全文検索手段６４０に検索要求
を出す際に、属性を指定する点と、全文検索手段が指定
された属性をもつテキストデータに対して検索を行って
結果を返す点で、他の処理は同様である。
【０１０９】テキストデータ記憶部６８０に格納されて
いるテキストデータのデータ構造の例を図３１に示す。
テキストデータ記憶部６８０には、各文書に対して作成
日、作成者、文書の形態、文書の種類の４つの属性が与
えられた文書が格納されており、そのテキストデータか
ら作成されたインデックスファイルがインデックスファ
イル記憶部６５０に格納されている。
【０１１０】例えば、後処理手段６３４では、誤認識修
正の対象の文書が１９９２年に作成されたもので、作成
者が松下太郎で、文書の形態が印刷で、文書の種類が論
文であったとすると、検索要求を出す際に、作成日１９
９２年、作成者松下太郎、文書の形態は印刷、文書の種
類は論文と属性を指定して全文検索手段６４０に検索要
求を出す。全文検索手段６４０では、指定された属性を
もつ文書、ここではレコード番号４、６の本文に対して
のみ全文検索を行う。その後、実施の形態１と同様に正
解文字を決定する。属性の指定の方法は、誤認識修正の
対象の文書の作成日の前後数年としたり、作成者のみ指
定したりと、文字認識対象の文書の性質によって使い分
けられる。
【０１１１】誤読文字の修正が終了した文書は、その文
書の属性を含めて全文検索手段６４０に登録する。以降
の処理は実施の形態１と同様である。従って、以上のよ
うな実施の形態の構成によれば、作成された年代が大き
く異なっていたり、複数の作成者によって作成された
り、様々な性質の文書が知識データベースとして混在し
ている場合でも、文字認識対象の文書の性質に近い文書
に対してのみ全文検索を行うので、文字認識の対象であ
る文書の特性を反映した誤認識の修正が可能となる。ま
た、大量のテキストデータを検索することなく正解文字
を得られるので、短時間で誤認識を修正することが可能
となる。
【０１１２】また、すでに大量の文書を知識データベー
スとして保有している場合でも、文書の性質によって知
識データベースを分ける必要がなく、文書の性質を意識
せず文字認識装置を構築することができるので、システ
ムの構築が容易に短時間で行うことができる。
【０１１３】なお、本実施の形態では、属性取得手段６
３６で文字認識対象の文書に対してユーザーが端末から
属性を与えているが、文字領域の位置情報から属性を取
得するなど、自動に属性を取得することも可能であり、
属性の取得方法は本方法に限定しない。
【０１１４】（実施の形態７）本発明の第７の実施の形
態について図面を用いて説明する。第１の実施の形態と
異なる点は、後処理手段７３４が、検索要求を行った誤
認識を含む文字列と、全文検索の結果得られた正解文字
を含む文字列を対応づけた誤認識データを、誤認識を修
正した後に全文検索手段７４０に登録しておき、この誤
認識データも利用して誤認識を修正する点である。図３
２は本発明の第７の実施の形態における文字認識装置の
構成を示すブロック図である。図１の構成と異なるの
は、後処理手段７３４で誤読文字を修正する際に検索文
字列として使用した誤読文字を含む文字列（以下、誤認
識文字列とする）と正解文字を含む文字列（以下、正解
文字列とする）を対応づけた誤認識データを全文検索手
段７４０に登録する誤認識蓄積手段７３６と、全文検索
手段７４０に登録された誤認識データをファイル形式で
格納する誤認識データ記憶部７８０と、全文検索手段７
４０で誤認識データから作成されたインデックスファイ
ルを格納しておく誤認識インデックスファイル記憶部７
５０を設けた点である。以下、本装置の動作について説
明する。全体の処理の流れを図３３に示す。図３３のス
テップ１からステップ５までは図２のステップ１からス
テップ５までと同様の処理を行う。図３３のステップ６
での処理の流れを図３４に示す。実施の形態１と同様に
誤読文字の判定を行い、検索条件を作成する。全文検索
手段７４０に誤認識データに対する検索要求を行う。全
文検索手段７４０では、誤認識インデックスファイル記
憶部７５０に格納されているインデックスファイルを使
用して、誤認識データ記憶部７８０に格納されている登
録済みの誤認識データの誤認識文字列に対して全文検索
を行い、該当するデータが存在した場合はそのレコード
の正解文字列を結果として後処理手段７３４に返す。該
当するデータが存在しない場合は、後処理手段７３４に
該当データなしと返す。誤認識データ記憶部７８０に格
納されている誤認識データのデータ構造を図３５に示
す。全文検索手段７４０は実施の形態１で文書データが
登録された場合と同様に、誤認識データの誤認識文字列
からインデックスファイルを作成するものとする。後処
理手段７３４では、全文検索手段７４０から、結果とし
て正解文字列が返ってきた場合はその文字列を正解とす
る。該当データなしと返ってきた場合は、全文検索手段
７４０にテキストデータに対する検索要求を行う。同様
に後処理手段７３４では、誤認識データに対する検索結
果から正解文字が得られない場合は、すべての検索条件
で前記の２種類の検索要求を行い、実施の形態１と同様
にその検索結果を比較して正解文字を決定する。いずれ
かの方法で正解文字が決定したならば、後処理手段７３
４は正解文字を決定するために検索条件として用いた誤
認識文字列と正解文字列を図３５に示したデータ構造で
誤認識蓄積手段７３６に渡す。誤認識蓄積手段７３６で
は、後処理手段７３４から受け取った誤認識データを全
文検索手段７４０に登録する。以降の処理は実施の形態
１と同様である。従って、以上のような実施の形態によ
れば、誤認識を修正する毎に誤認識文字とそれに対する
正解文字のデータを蓄積し、過去の誤認識データを知識
データベースとすることにより、画像入力手段の特性を
反映した誤認識の修正が可能となる。
【０１１５】また、大量のテキストデータを検索するこ
となく誤認識データのみを検索して正解文字を得られる
ので、短時間で誤認識を修正することが可能となる。
【０１１６】なお、誤認識データを検索する際に、実施
の形態６に示したように属性を付与した構造で登録し、
属性を指定して検索を行うことも可能である。
【０１１７】（実施の形態８）本発明の第８の実施の形
態について図面を用いて説明する。第１の実施の形態と
異なる点は、テキストデータ化された文書データを出力
する際に、画像データのレイアウトと同様のレイアウト
で表示する点である。図３６は本発明の第８の実施の形
態における文字認識装置の構成を示すブロック図であ
る。図１の構成と異なるのは、領域分割手段８３１で領
域を分割する際にそれぞれの領域の位置情報を記憶する
領域位置記憶部８３６と、図や写真などの文字データ以
外のデータを記憶する図データ記憶部８３８と、文字切
り出し手段８３２で文字のフォントと位置情報を記憶す
る文字フォント記憶部８３７を設けた点である。
【０１１８】以下、本装置の動作について説明する。全
体の処理の流れを図３７に示す。ここでは。印刷された
文書として、１文書は画像入力手段１１０において１回
で読み込み可能な大きさであり、かつ図３８に示すよう
に文字領域と画像領域が分離している場合とし、この文
書を使用して本実施の形態を説明する。図３７のステッ
プ１からステップ２までは図２のステップ１からステッ
プ２までと同様の処理を行う。図３７のステップ３で
は、ステップ２で分割されたおのおのの領域の位置情報
を、例えば、図３９に示すように、紙の左上端を原点と
し、原点から領域の左上端までの水平距離Ｘ1、垂直距
離Ｙ１と、原点から領域の右下端までの水平距離Ｘ２、
垂直距離Ｙ２をｃｍで表したものと、領域が文字データ
の場合はＮＵＬＬ、図データの場合は図データのファイ
ル名とを対応づけて領域位置記憶部８３６に格納し、
図、写真などの文字データ以外のデータは図データ記憶
部８３８にファイル形式でzu1.bmpとういうような名前
で格納する。次にステップ４では図２のステップ３と同
様に文字切り出し手段８３２で文字領域の文字を切り出
し、その文字の位置情報とフォント情報を、例えば、図
４０に示すように、紙の左上端を原点とし、原点から文
字の左上端までの水平距離Ｘ1、垂直距離Ｙ１と、原点
から文字の右下端までの水平距離Ｘ２、垂直距離Ｙ２を
ｍｍで表したものと、文字のフォントを対応づけて文字
フォント記憶部８３７に格納する。次からのステップ５
からステップ８までも図２のステップ４から７までと同
様の処理を行う。図３７のステップ９では、テキストデ
ータ出力手段８６０で、テキストデータに変換された文
書データを出力する際に、領域位置記憶部８３６から領
域位置情報を取得し、図データを図データ記憶部８３８
から取得し、文字フォント記憶部８３７から文字フォン
ト情報を取得して、その情報から図データと文書データ
を入力データと同様に配置し、文字の大きさやフォント
が入力データと最も近いものを使用して出力する。
【０１１９】以上のような実施の形態によれば、入力さ
れた画像データと同様のレイアウトで表示することがで
きるので、非常に見やすく、かつ、単に画像データを表
示するのと異なり、テキストデータとなっているので、
文書を編集することができ、紙文書と同様のレイアウト
の別文書を容易に作成することが可能となる。
【０１２０】（実施の形態９）本発明の実施の形態につ
いて図面を用いて説明する。図４１は本発明の第9の実
施の形態における文字認識装置を示すブロック図であ
る。第1の実施の形態と異なるのは、後処理手段９３４
で文字列が空白などで区切られて記述される（以下これ
を分かち書きと呼ぶ）例えば英語やハングルなどの他言
語の文書の誤認識を修正する際に、分かち書きされた文
字列、すなわち空白で挟まれた文字列を検索文字列とす
る点である。以上のように構成された本装置の動作につ
いて説明する。全体の処理の流れを図４２に示す。ここ
では、印刷された文書として、英語やハングルなどのよ
うに分かち書きされている場合とし、図４３に示すよう
な英文文書を使用して本実施の形態を説明する。図４１
のステップ１からステップ６までは図２のステップ１か
らステップ６までと同様の処理を行う。ステップ７で
は、後処理手段９３４はステップ６で判定した誤読文字
と前後の文字を組み合わせて検索条件を作成する際に、
図４４に示すように誤読文字の直前の空白から直後の空
白までの文字列を検索条件として全文検索手段１４０に
検索要求を出す。さらに、誤読文字を上位変換候補文字
に置き換えて同様に検索要求を行う。上位変換候補文字
が複数の時は全ての上位変換候補文字に対して検索要求
を行う。以降の処理は実施の形態１と同様である。な
お、本実施の形態では区切り文字を空白としたが、ピリ
オドや特定の文字や制御コード、記号とするなど、区切
り文字は限定しない。また、本実施の形態では区切り文
字で挟まれた文字列１つを検索条件としたが、複数個つ
なげて連語として検索条件とすることも可能である。従
って以上のような実施の形態の構成によれば、例えば英
語やハングルなどの分かち書きされている文書の誤認識
を修正する場合は、区切り文字で挟まれた文字列を検索
条件として全文検索を行うので、例えばcharacterとい
う単語が記述されているのにharacを検索条件とするよ
うな、単語の一部分である無意味な文字列を検索条件と
することがなくなり、言語や文書の特性にあった誤認識
の修正が可能となる。
【０１２１】また、以上の説明は画像データをテキスト
データに変換する構成で説明したが、誤認識の修正処理
として扱うデータは、音声認識などパターン化されたデ
ータに対しても同様に実施可能である。
【０１２２】
【発明の効果】以上のように本発明によれば、認識困難
な文字を候補文字に置き換えて検索文字列を作成し、す
でにテキストデータ化されている複数の文書に対して全
文検索を行って候補文字のなかから正解の文字を見つけ
ることにより、膨大な人手と作成時間とメンテナンスを
必要とする単語辞書などの辞書を作成する必要がなく、
また、複雑な処理を行うため構築や運用に多くの時間を
要し誤りの多い形態素解析を必要とすることなく、シス
テム構築が容易に短時間で行うことができ、かつ誤認識
を短時間で正確に修正することがてきる。
【０１２３】また、自分書を検索の対象とすることによ
り、文字認識の対象である文書の特性を反映した誤認識
の修正が可能となる。
【０１２４】また、後処理手段が検索結果に基づき文字
切り出し手段に画像データの再切り出しを指示すること
により、画像データから文字の画像データを切り出す際
の誤りに基づく誤認識を辞書等を用いずに修正すること
が可能となる。
【０１２５】また、領域結合手段が、異なる文字領域間
に渡る任意の文字列の全文検索結果に基づき複数の文字
領域の連結を行うことにより、複数の領域に分離された
文章を、人手を介さず文書単位でテキストデータに変換
することが可能となる。また、後処理手段が文字認識対
象の文書の属性に合わせて属性を指定して、その属性を
持つテキストデータのみを検索対象とすることにより、
検索対象のデータ量が減るので検索時間が短縮され、か
つ文字認識の対象である文書の特性を反映した誤認識の
修正が可能となる。また、誤認識を修正する毎に誤認識
文字とそれに対する正解文字のデータを蓄積し、過去の
誤認識データを知識データベースとすることことによ
り、画像入力手段の特性を反映した誤認識の修正が可能
となり、かつ大量のテキストデータを検索することなく
誤認識データのみを検索して正解文字を得られるので、
短時間で誤認識を修正することが可能となる。また、テ
キストデータに変換された文書データを出力する際に、
入力された画像データと同様のレイアウトで表示するの
で、非常に見やすく、かつ、単に画像データを表示する
のと異なり、テキストデータとなっているので、文書を
編集することができ、紙文書と同様のレイアウトの別文
書を容易に作成することが可能となる。また、例えば英
語やハングルなどのように空白などの区切り文字で文字
列が区切られて記述されている文書の場合は、区切り文
字で挟まれた文字列を検索条件とすることにより、言語
の特性や文書の特性を反映した誤認識の修正が可能とな
り、かつ分かち書き文書とそうでない文書とで共通の全
文検索手段を利用することもできるので、システムの構
築が容易に行える。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態における文字列認識
装置の構成を示すブロック図
【図２】第１の実施の形態における全体の処理流れ図
【図３】第１の実施の形態における画像データの説明図
【図４】第１の実施の形態における文字切り出し処理の
説明図
【図５】第１の実施の形態における文字認識処理結果の
データ構造図
【図６】第１の実施の形態における文字認識処理結果の
一例図
【図７】第１の実施の形態における誤読文字判定結果の
一例図
【図８】第１の実施の形態における全文検索の結果の一
例図
【図９】第１の実施の形態における誤読文字判定処理の
流れ図
【図１０】第１の実施の形態における誤読文字修正の処
理の流れ図
【図１１】第１の実施の形態における全文検索手段の登
録処理の流れ図
【図１２】本発明の第２の実施の形態における文字列認
識装置の構成を示すブロック図
【図１３】第２の実施の形態における全体の処理の流れ
図
【図１４】第２の実施の形態における誤読文字修正の処
理の流れ図
【図１５】第２の実施の形態における全文検索の結果の
一例図
【図１６】本発明の第３の実施の形態における文字列認
識装置の構成を示すブロック図
【図１７】第３の実施の形態における全体の処理の流れ
図
【図１８】第３の実施の形態における誤読文字修正の処
理の流れ図
【図１９】第３の実施の形態における文字の位置情報の
データ構造図
【図２０】本発明の第４の実施の形態における文字列認
識装置の構成を示すブロック図
【図２１】第４の実施の形態における全体の処理の流れ
図
【図２２】第４の実施の形態における画像データの説明
図
【図２３】第４の実施の形態における領域結合処理の説
明図
【図２４】第５の実施の形態における文字列認識装置の
構成を示すブロック図
【図２５】第５の実施の形態における全体の処理フロー
チャート
【図２６】第５の実施の形態における文字認識処理結果
のデータ構造図
【図２７】第５の実施の形態における文字認識処理結果
の一例図
【図２８】第５の実施の形態における全文検索の結果の
一例図
【図２９】第６の実施の形態における文字列認識装置の
構成を示すブロック図
【図３０】第６の実施の形態における全体の処理フロー
チャート
【図３１】第６の実施の形態におけるテキストデータ記
憶部のデータ構造図
【図３２】第７の実施の形態における文字列認識装置の
構成を示すブロック図
【図３３】第７の実施の形態における全体の処理フロー
チャート
【図３４】第７の実施の形態における誤読文字修正の処
理の流れ図
【図３５】第７の実施の形態における誤認識データのデ
ータ構造図
【図３６】第８の実施の形態における文字列認識装置の
構成を示すブロック図
【図３７】第８の実施の形態における全体の処理フロー
チャート
【図３８】第８の実施の形態における画像データの説明
図
【図３９】第８の実施の形態における領域の位置情報の
データ構造図
【図４０】第８の実施の形態における文字の位置とフォ
ント情報のデータ構造図
【図４１】第９の実施の形態における文字列認識装置の
構成を示すブロック図
【図４２】第９の実施の形態における全体の処理フロー
チャート
【図４３】第９の実施の形態における印刷文書の一例図
【図４４】第9の実施の形態における検索条件作成方法
の一例図
【図４５】従来の文字認識装置の構成を示すブロック図
【符号の説明】
１１０ 画像入力手段 １２０ 画像データ記憶部 １３０ テキストデータ変換手段 １３１ 領域分割手段 １３２ 文字切り出し手段 １３３ 文字認識手段 １３４ 後処理手段 １３５ 認識結果記憶部 １４０ 全文検索手段 １５０ インデックスファイル記憶部 １６０ テキストデータ出力手段 １７０ 端末 １８０ テキストデータ記憶部 ２３０ テキストデータ変換手段 ２３１ 後処理手段 ２４０ 全文検索手段 ２５０ インデックスファイル記憶部 ３３０ テキストデータ変換手段 ３３１ 文字切り出し手段 ３３２ 文字認識手段 ３３３ 後処理手段 ３３４ 文字位置記憶部 ４３０ テキストデータ変換手段 ４３１ 領域結合手段 ５３０ テキストデータ変換手段 ５３３ 文字認識手段 ５３４ 後処理手段 ５３５ 認識結果記憶部 ６３０ テキストデータ変換手段 ６３４ 後処理手段 ６３６ 属性取得手段 ６４０ 全文検索手段 ６５０ インデックスファイル記憶部 ６７０ 端末 ６８０ テキストデータ記憶部 ７３０ テキストデータ変換部 ７３４ 後処理手段 ７３６ 誤認識蓄積手段 ７４０ 全文検索手段 ７５０ 誤認識インデックスファイル記憶部 ７８０ 誤認識データ記憶部 ８３０ テキストデータ変換手段 ８３１ 領域分割手段 ８３２ 文字切り出し手段 ８３６ 領域位置記憶部 ８３７ 文字フォント記憶部 ８３８ 図データ記憶部 ８６０ テキストデータ出力手段 ８３８ 図データ記憶部 ９３０ テキストデータ変換手段 ９３４ 後処理手段
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平２−214990（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−305716（ＪＰ，Ａ) 特開 平10−69494（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−85074（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−198180（ＪＰ，Ａ) Ｒ．Ｍａｌｙａｎ ＆ Ｓ．Ｓｕｎｔ ｈａｎｋａｒ，Ｈａｎｄｐｒｉｎｔｅｄ ｔｅｘｔ ｒｅａｄｅｒ ｔｈａｔ ｌｅａｒｎｓ ｂｙ ｅｘｐｅｒｉｅｎ ｃｅ，ｍｉｃｒｏｐｒｏｃｅｓｓｏｒｓ ａｎｄ ｍｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍｓ, 英国，Ｂｕｔｔｅｒｗｏｒｔｈ，1986年 ９月，ｖｏｌ．10 ｎｏ．７，ｐｐ. 377−385 (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06K 9/00 - 9/82 G06F 17/21 G06F 17/30

Claims (13)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 １文字の画像データに対し、少なくとも
    １つの文字を画像データが表す文字として認識する文字
    認識処理と、テキストデータ化された文書に対し、前記
    文字認識処理により得られた候補文字群から作成された
    複数の文字列を全文検索する処理と、全文検索により得
    られた当該文字列の出現回数に基づいて、前記候補文字
    群から正解文字を決定する処理からなる文字認識方法。
  2. 【請求項２】 １文字の画像データに対し、少なくとも
    １つの文字を評価値と共に画像データが表す文字として
    認識する文字認識処理と、評価値に基づき誤認識の可能
    性がある文字に対し候補文字を判定する処理と、テキス
    トデータ化された文書に対し、候補文字を含む文字認識
    処理により得られた複数の文字列を全文検索する処理
    と、全文検索により得られた当該文字列の出現回数に基
    づいて、正解文字を前記候補文字の中から決定する処理
    からなる文字認識方法。
  3. 【請求項３】 文字の画像データを評価値と共にテキス
    トデータに変換し、当該評価値に基づき画像データが表
    す文字を決定するテキストデータ変換手段と、テキスト
    データ化された文書を記憶するテキストデータ記憶部
    と、前記テキストデータ記憶部に記憶されたテキストデ
    ータで全文検索する全文検索手段とを備え、 前記テキストデータ変換手段が、前記評価値に基づき得
    られた候補文字群から作成された複数の文字列で前記全
    文検索手段により得られた当該文字列の出現回数に基づ
    いて、前記候補文字群から正解文字を決定することを特
    徴とする文字認識装置。
  4. 【請求項４】 画像データから文字の画像データを切り
    出す文字切り出し手段と、前記文字切り出し手段により
    切り出された１文字の画像データを少なくとも１つのテ
    キストデータに変換する文字認識手段と、前記文字認識
    手段の変換結果から画像データが表す文字を決定する後
    処理手段と、テキストデータ化された文書を記憶するテ
    キストデータ記憶部と、前記テキストデータ記憶部に記
    憶されたテキストデータで全文検索する全文検索手段と
    を備え、前記後処理手段が、前記文字認識手段により得
    られた候補文字群から作成された複数の文字列につい
    て、前記全文検索手段により得られた当該文字列の出現
    回数に基づいて、前記候補文 字群から正解文字を決定す
    ることを特徴とする文字認識装置。
  5. 【請求項５】 画像データから文字の画像データを切り
    出す文字切り出し手段と、前記文字切り出し手段により
    切り出された１文字の画像データを評価値と共に少なく
    とも１つのテキストデータに変換する文字認識手段と、
    前記文字認識手段の変換結果から画像データが表す文字
    を決定する後処理手段と、テキストデータ化された文書
    を記憶するテキストデータ記憶部と、前記テキストデー
    タ記憶部に記憶されたテキストデータで全文検索する全
    文検索手段とを備え、前記後処理手段が、評価値に基づ
    き得られた候補文字群から作成された複数の文字列を判
    定し、当該文字列を、前記全文検索手段により得られた
    当該文字列の出現回数に基づいて、前記候補文字群の中
    から正解文字を決定することを特徴とする文字認識装
    置。
  6. 【請求項６】 全文検索手段が、文字認識手段から出力
    される文字認識の対象である文書を検索対象とし、後処
    理手段が、文字認識の対象である文書を検索対象とした
    検索結果に基づき前記正解文字を決定することを特徴と
    する請求項４または請求項５のいずれかに記載の文字認
    識装置。
  7. 【請求項７】 全文検索手段が、文字認識手段から出力
    される文字認識の対象である文書の少なくとも最も評価
    値の高い変換結果からなるテキストデータを検索対象と
    して、後処理手段が、文字認識の対象である文書を検索
    対象とした検索結果に基づき前記正解文字を決定するこ
    とを特徴とする請求項５記載の文字認識装置。
  8. 【請求項８】 後処理手段が、検索結果に基づき候補の
    中から画像データが表す文字を決定する際に、全ての候
    補に対する検索結果が一定値以下の場合、文字切り出し
    手段に画像データの再切り出しを指示することを特徴と
    する請求項５記載の文字認識装置。
  9. 【請求項９】 請求項４または請求項５のいずれかに記
    載の構成に加え、画像データを異なる属性の領域に分割
    し、文字領域を分離し文字切り出し手段に出力する領域
    分割手段と、複数の文字領域に分割された画像データに
    対する後処理手段の出力を連結する領域結合手段とを備
    え、前記領域結合手段が、異なる文字領域間に渡る任意
    の文字列の全文検索結果に基づき複数の文字領域の連結
    を行う文字認識装置。
  10. 【請求項１０】 後処理手段が、全文検索手段に属性を
    指定して検索要求を出し、全文検索手段が、後処理手段
    で指定された属性を持つテキストデータのみを検索対象
    として全文検索を行い、後処理手段がその検索結果に基
    づき前記正解文字を決定することを特徴とする請求項４
    または請求項５記載の文字認識装置。
  11. 【請求項１１】 全文検索手段が、後処理手段が誤認識
    を修正する際に全文検索手段に検索条件として検索要求
    を行った誤認識を含む文字列と、誤認識の修正の結果得
    られた正解文字を含む文字列を対応づけた誤認識データ
    を検索対象として全文検索を行い、後処理手段が、誤認
    識データに対する全文検索結果に基づき前記正解文字を
    決定することを特徴とする請求項４または請求項５のい
    ずれかに記載の文字認識装置。
  12. 【請求項１２】 請求項４または請求項５のいずれかに
    記載の構成に加え、領域分割手段で分割した画像データ
    のそれぞれの領域の位置情報を記憶する領域位置記憶部
    と、文字データ部分以外のデータを記憶する図データ記
    憶部と、文字データの位置とフォントの情報を記憶する
    文字フォント記憶部を備え、テキストデータに変換した
    文書データを出力する際に、入力した画像データと同様
    のレイアウトで表示する文字認識装置。
  13. 【請求項１３】 後処理手段が、文字列が区切られて記
    述されている文書を認識する場合、誤認識を修正する際
    に、区切りで挟まれた文字列を検索条件として全文検索
    手段に検索要求を出すことを特徴とする請求項４から１
    ２のいずれかに記載の文字認識装置。
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