JP3476872B2 - 文字認識装置 - Google Patents
文字認識装置Info
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Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、印刷された文字等を認
識しコード情報として出力する文字認識装置に関する。 【０００２】 【従来の技術】文字認識装置は、辞書として所有してい
る標準文字の特徴辞書と入力された画像から抽出した文
字の特徴とを比較し、辞書の中で最も特徴の近い文字を
入力画像の文字であると判断し、文字コードを出力す
る。従って、辞書の基となる文字（以降学習文字と言
う）の特徴と入力文字の特徴が近いものであればその認
識率は高いものとなるが、学習文字と入力文字の特徴が
異なる場合には、認識率は非常に低いものとなる。従来
この認識率をできる限り高くする方法として、異なった
特徴の文字を多く学習し辞書を作成する方法、認識処理
を行いながら入力文字に合わせて辞書を修正していく方
法等が採用されてきた。また、この方法は認識そのもの
の信頼度をあげる方法であるが、最終的な認識率を向上
させる方法として、知識を用いた認識結果の修正方法も
多く採用されている。 【０００３】認識しながら辞書を修正していく方法とし
て特開平２ー１８６４８４がある。この方法は、認識対
象文字中に、認識不能文字が存在していた場合には、そ
の文字の特徴と辞書内の対応する文字の特徴を合成して
新しい辞書として登録するか、あるいは、認識辞書に追
加することにより、以降出現する同一文字の認識を可能
とするものである。また、知識処理により認識率を向上
させる例として、特開昭５９ー１６１７８７がある。こ
の方法は、認識手段において、複数個の候補文字を選出
し、認識対象文字の前後関係において文字列として言語
的に妥当か否かを候補文字に対して判定しながら認識率
を向上させる方法である。また、特開平４ー３７９７１
に示されているように、あらかじめ各認識対象カテゴリ
ごとに知識データベースが用意されており、認識結果を
最もデータベースに近くなるように修正する方法も多く
用いられている。 【０００４】 【発明が解決しようとする課題】しかしながら、特開平
２ー１８６４８４の方法の場合、認識を重ねる毎に認識
辞書はその文書、もしくはユーザに特化したものとなり
認識率が向上する特徴があるものの、全く文字種の異な
る文書、あるいは別の環境で認識を行った場合には、全
く学習のやり直しが要求されるばかりか、本来の認識率
も保証されない可能性がある。また、特開昭５９ー１６
１７８７、特開平４ー３７９７１の場合は、認識結果を
参考に知識処理で結果を修正、確定する方法であり、非
常に信頼度が高い方法である。しかしながら、このどち
らの方法も単語としての情報等の知識情報が適応できる
文字のみに於いて有効であり、それ以外の文字に対して
は、未処理のままとなる。 【０００５】そこで、本発明はこの様な課題を解決する
もので、その目的とするところは、認識対象文字種ごと
に文字の特徴を学習し、単語等の知識情報を持たない文
字に対しても認識結果を修正することのできる、精度の
高い文字認識装置を提供することにある。 【０００６】 【課題を解決するための手段】本発明の文字認識装置
は、光学的に入力した文字画像から文字を抽出して認識
する文字認識手段を有する文字認識装置であって、前記
文字認識手段にて認識した文字を、住所情報等の知識情
報に基づいて、確定した文字とするとともに、前記確定
した文字の候補文字と正解文字との対応関係を作成する
認識文字確定手段と、前記対応関係を参照し、前記認識
文字確定手段では確定不能な文字に対して、似たような
候補文字の傾向にある認識文字を前記正解文字に修正し
確定し、また、単語単位で一致具合を比較するときに
は、前記単語単位の一致スコア情報に基づいて似たよう
な候補文字の傾向にある認識文字を前記正解文字に修正
し確定する認識文字修正手段と、を備えてなることを特
徴とする。 【０００７】 【０００８】 【０００９】 【実施例】図１は本発明の文字認識装置のブロック図で
あり、本発明の文字認識装置は以下のような動作をす
る。 【００１０】画像入力手段１０１はセンサ、レンズ及び
ＬＥＤで構成されており、ＬＥＤから照射された光は文
字等が印字、あるいは書かれている紙面で反射し、レン
ズを通ってセンサに結像されてる。更に、センサからの
出力値を２値化し、データ記憶手段１０２に画像データ
として情報を蓄積する。（以上一般的光学系であるため
図示せず） 次に、データ記憶手段１０２に蓄積された文字画像は文
字認識手段１０３により１文字毎に切り出され、文字の
特徴を抽出した後、標準文字の特徴が記憶されている認
識辞書１０９の特徴と比較され、特徴の近い順に認識結
果として出力される。 【００１１】続いて、文字確定手段１０４により文字認
識手段１０３によって認識された結果が正しいか否か、
知識辞書１０５のデータに基づいて確定を行う。ここで
の文字の確定の手段として、例えば、認識対象画像のカ
テゴリ属性に着目する方法や、文章の文法的妥当性等を
判断する方法など、いろいろ考えられるが、如何なる方
法でも、文字を確定することが可能であれば、上記例及
び以下の具体的実施例に限ったものではない。また、こ
の文字確定手段に於いて、文字の確定を行うと同時に、
認識した結果の候補文字と正解文字との対応表１０７を
作成する。 【００１２】つぎに、文字確定手段１０４では知識処理
の対象外となり、確定できなかった文字についての確認
を文字修正手段１０６において行う。文字修正手段で
は、文字確定手段により作成された候補文字対応表１０
７の結果と、未確定文字の候補文字の内容を比較する。
あるいは、単語単位での、候補文字の内容を比較し、内
容が非常に似たものがあるか確認をし、もし、候補文字
が非常に似ていると判断された場合にはその単語の修正
を行う。 【００１３】以上のようにして、確定、修正された結果
は、表示手段１０８に表示される。 【００１４】次に具体的に、処理の内容を説明する。認
識対象画像のカテゴリ属性が住所であると前もって解っ
ている文字画像（正解は文字列２０１）について認識処
理を行った結果、第４位までの認識候補文字２０２が出
力された。ここで、第１位候補を認識結果として出力す
ると、「上牙束センター東京部古束匹上牙」と言う認識
結果を出力することになる。なお、本実施例では、この
文字画像のカテゴリ属性は住所であることが前もって解
っており、知識辞書として図３に示すような、全国の地
名の接続関係をツリー構造的に表現してある住所データ
を所有している。 【００１５】そこで、文字確定手段において知識辞書１
０５と認識結果２０２とを比較する。この結果、領域２
０４が住所領域であることが判明し、領域２０４の正解
は「東京都台東区上野」であることが判明する。これと
同時に、領域２０４の認識結果を「東京都台東区上野」
に修正し、確定する。なお、ここで領域２０４が住所領
域であると判断する方法は一般的に広く使われているＤ
Ｐマッチングで候補文字を比較することにより簡単に求
めることができる。 【００１６】つづいて、本発明の文字認識装置では、こ
の領域２０４の文字について、正解文字と候補文字との
対応図４を作成する。なお、この対応図において「東」
と言う文字は２度出現する。また、それらの候補文字は
部分的に異なるため、対応図を作成すると図４の文字No
１の候補文字に示すように５つ文字が候補文字として対
応付けされる。その結果、文字としては７つの文字、単
語では３つの単語についての候補文字の対応図４０１を
作成できる。この対応図４０１が文書を読み込ませたと
きの、文書に使われている文字種、あるいは筆者の文字
の特徴であり、文字認識装置は、その特徴により最初か
ら所有している認識辞書１０９との違いをデータとして
持ち、間違いの傾向と学習することにより、誤認識を減
らすことができるのである。本実施例では、候補文字対
応図４０１は単語レベルと文字レベルとを判断している
が、実際には確定できる範囲内で得られる情報を用いれ
ばよい。 【００１７】つぎに、残りの領域２０３について文字修
正手段１０６で文字の修正、確定を行う。まず最初に、
残りの領域において、７つの文字のいずれかに似た傾向
の候補文字が出力されているか確認する。その結果、文
字No６「上」の候補文字と候補文字２０８とが２文字一
致し、同一文字の可能性があると判断される。しかし、
２文字程度では異なる文字でも候補文字が一致すること
がしばしばあるため、候補文字２０８は確定しない。つ
づいて、文字No７「野」と候補文字２０９が４つの候補
文字についてすべて一致する。ここで、候補文字が全く
同じであるので、候補文字２０９に対応した文字は
「野」であると判断し、修正確定する。又、続く候補文
字２０６も文字No１「東」の候補文字と３文字一致する
ため、正解文字は「東」であると判断できる。この結
果、候補文字２０６と２０９が確定できる。 続いて、
３つの単語のいずれかが存在するか確認する。単語の候
補文字の比較では、１文字当りの候補文字の一致文字数
が低くても、前後の連結の状態が似た傾向であれば、そ
の分一致スコアを高くして同一か否かの判断を行う。そ
の結果、文字単位の比較では、領域２０８の文字は文字
No６の文字と同一であるとは確定できなかったが、単語
として判断することにより、領域２０８を含む領域２０
５の単語が３つめの単語「上野」の候補文字に同一の単
語であると判断でき、領域２０５を単語「上野」に修正
し確定する。ここで、文字としての比較では、確定でき
ない文字を単語としての比較で救うことは、同一文書、
あるいは同一画像では、同じ単語が何度も出現する可能
性が非常に高く、また、文字種も同一であるため、統計
的にみても信頼度が高いものである。 【００１８】この結果、知識処理手段では対応不可能
な、カテゴリ属性が不定、あるいは未知な領域に対して
も知識処理を行うことが可能となった。また、この知識
処理は、対応文書毎にその文字の特徴に合わせて正解文
字と候補文字の対応図を作成するので、従来のようにあ
らかじめ予想される間違い候補文字のデータを持つ必要
がなく、又、対象文書の文字種の変化に柔軟に対応でき
る。その結果、入力文字画像に合わせた出力結果を得る
ことが可能となり、より信頼度の高い文字認識装置を提
供することが可能となった。 【００１９】 【発明の効果】以上のように本発明の文字認識装置は、
文字認識手段と、認識文字確定手段を有し、確定した文
字の候補文字と正解文字との対応関係を作成する。その
結果、知識処理では、修正、確定不能な文字に対しても
文字の修正が可能となる。さらに、本発明の文字認識装
置は、誤認識の傾向を前もってデータとして作成した
り、また、認識を繰り返しながら学習し、対象文字に合
わせて辞書を作成する必要が全く無い。その結果、対象
文字の範囲が非常に広く、汎用性のある文字認識装置と
なる。また、正解文字と認識候補文字との対応関係を用
いた知識処理の信頼度は高いものであり、少ない知識処
理用の辞書データで多くの文字に対して、また、如何な
るカテゴリ属性の文字に対しても知識処理が可能とな
る。その結果、信頼度の高い文字認識結果を出力するこ
とが可能となる。
識しコード情報として出力する文字認識装置に関する。 【０００２】 【従来の技術】文字認識装置は、辞書として所有してい
る標準文字の特徴辞書と入力された画像から抽出した文
字の特徴とを比較し、辞書の中で最も特徴の近い文字を
入力画像の文字であると判断し、文字コードを出力す
る。従って、辞書の基となる文字（以降学習文字と言
う）の特徴と入力文字の特徴が近いものであればその認
識率は高いものとなるが、学習文字と入力文字の特徴が
異なる場合には、認識率は非常に低いものとなる。従来
この認識率をできる限り高くする方法として、異なった
特徴の文字を多く学習し辞書を作成する方法、認識処理
を行いながら入力文字に合わせて辞書を修正していく方
法等が採用されてきた。また、この方法は認識そのもの
の信頼度をあげる方法であるが、最終的な認識率を向上
させる方法として、知識を用いた認識結果の修正方法も
多く採用されている。 【０００３】認識しながら辞書を修正していく方法とし
て特開平２ー１８６４８４がある。この方法は、認識対
象文字中に、認識不能文字が存在していた場合には、そ
の文字の特徴と辞書内の対応する文字の特徴を合成して
新しい辞書として登録するか、あるいは、認識辞書に追
加することにより、以降出現する同一文字の認識を可能
とするものである。また、知識処理により認識率を向上
させる例として、特開昭５９ー１６１７８７がある。こ
の方法は、認識手段において、複数個の候補文字を選出
し、認識対象文字の前後関係において文字列として言語
的に妥当か否かを候補文字に対して判定しながら認識率
を向上させる方法である。また、特開平４ー３７９７１
に示されているように、あらかじめ各認識対象カテゴリ
ごとに知識データベースが用意されており、認識結果を
最もデータベースに近くなるように修正する方法も多く
用いられている。 【０００４】 【発明が解決しようとする課題】しかしながら、特開平
２ー１８６４８４の方法の場合、認識を重ねる毎に認識
辞書はその文書、もしくはユーザに特化したものとなり
認識率が向上する特徴があるものの、全く文字種の異な
る文書、あるいは別の環境で認識を行った場合には、全
く学習のやり直しが要求されるばかりか、本来の認識率
も保証されない可能性がある。また、特開昭５９ー１６
１７８７、特開平４ー３７９７１の場合は、認識結果を
参考に知識処理で結果を修正、確定する方法であり、非
常に信頼度が高い方法である。しかしながら、このどち
らの方法も単語としての情報等の知識情報が適応できる
文字のみに於いて有効であり、それ以外の文字に対して
は、未処理のままとなる。 【０００５】そこで、本発明はこの様な課題を解決する
もので、その目的とするところは、認識対象文字種ごと
に文字の特徴を学習し、単語等の知識情報を持たない文
字に対しても認識結果を修正することのできる、精度の
高い文字認識装置を提供することにある。 【０００６】 【課題を解決するための手段】本発明の文字認識装置
は、光学的に入力した文字画像から文字を抽出して認識
する文字認識手段を有する文字認識装置であって、前記
文字認識手段にて認識した文字を、住所情報等の知識情
報に基づいて、確定した文字とするとともに、前記確定
した文字の候補文字と正解文字との対応関係を作成する
認識文字確定手段と、前記対応関係を参照し、前記認識
文字確定手段では確定不能な文字に対して、似たような
候補文字の傾向にある認識文字を前記正解文字に修正し
確定し、また、単語単位で一致具合を比較するときに
は、前記単語単位の一致スコア情報に基づいて似たよう
な候補文字の傾向にある認識文字を前記正解文字に修正
し確定する認識文字修正手段と、を備えてなることを特
徴とする。 【０００７】 【０００８】 【０００９】 【実施例】図１は本発明の文字認識装置のブロック図で
あり、本発明の文字認識装置は以下のような動作をす
る。 【００１０】画像入力手段１０１はセンサ、レンズ及び
ＬＥＤで構成されており、ＬＥＤから照射された光は文
字等が印字、あるいは書かれている紙面で反射し、レン
ズを通ってセンサに結像されてる。更に、センサからの
出力値を２値化し、データ記憶手段１０２に画像データ
として情報を蓄積する。（以上一般的光学系であるため
図示せず） 次に、データ記憶手段１０２に蓄積された文字画像は文
字認識手段１０３により１文字毎に切り出され、文字の
特徴を抽出した後、標準文字の特徴が記憶されている認
識辞書１０９の特徴と比較され、特徴の近い順に認識結
果として出力される。 【００１１】続いて、文字確定手段１０４により文字認
識手段１０３によって認識された結果が正しいか否か、
知識辞書１０５のデータに基づいて確定を行う。ここで
の文字の確定の手段として、例えば、認識対象画像のカ
テゴリ属性に着目する方法や、文章の文法的妥当性等を
判断する方法など、いろいろ考えられるが、如何なる方
法でも、文字を確定することが可能であれば、上記例及
び以下の具体的実施例に限ったものではない。また、こ
の文字確定手段に於いて、文字の確定を行うと同時に、
認識した結果の候補文字と正解文字との対応表１０７を
作成する。 【００１２】つぎに、文字確定手段１０４では知識処理
の対象外となり、確定できなかった文字についての確認
を文字修正手段１０６において行う。文字修正手段で
は、文字確定手段により作成された候補文字対応表１０
７の結果と、未確定文字の候補文字の内容を比較する。
あるいは、単語単位での、候補文字の内容を比較し、内
容が非常に似たものがあるか確認をし、もし、候補文字
が非常に似ていると判断された場合にはその単語の修正
を行う。 【００１３】以上のようにして、確定、修正された結果
は、表示手段１０８に表示される。 【００１４】次に具体的に、処理の内容を説明する。認
識対象画像のカテゴリ属性が住所であると前もって解っ
ている文字画像（正解は文字列２０１）について認識処
理を行った結果、第４位までの認識候補文字２０２が出
力された。ここで、第１位候補を認識結果として出力す
ると、「上牙束センター東京部古束匹上牙」と言う認識
結果を出力することになる。なお、本実施例では、この
文字画像のカテゴリ属性は住所であることが前もって解
っており、知識辞書として図３に示すような、全国の地
名の接続関係をツリー構造的に表現してある住所データ
を所有している。 【００１５】そこで、文字確定手段において知識辞書１
０５と認識結果２０２とを比較する。この結果、領域２
０４が住所領域であることが判明し、領域２０４の正解
は「東京都台東区上野」であることが判明する。これと
同時に、領域２０４の認識結果を「東京都台東区上野」
に修正し、確定する。なお、ここで領域２０４が住所領
域であると判断する方法は一般的に広く使われているＤ
Ｐマッチングで候補文字を比較することにより簡単に求
めることができる。 【００１６】つづいて、本発明の文字認識装置では、こ
の領域２０４の文字について、正解文字と候補文字との
対応図４を作成する。なお、この対応図において「東」
と言う文字は２度出現する。また、それらの候補文字は
部分的に異なるため、対応図を作成すると図４の文字No
１の候補文字に示すように５つ文字が候補文字として対
応付けされる。その結果、文字としては７つの文字、単
語では３つの単語についての候補文字の対応図４０１を
作成できる。この対応図４０１が文書を読み込ませたと
きの、文書に使われている文字種、あるいは筆者の文字
の特徴であり、文字認識装置は、その特徴により最初か
ら所有している認識辞書１０９との違いをデータとして
持ち、間違いの傾向と学習することにより、誤認識を減
らすことができるのである。本実施例では、候補文字対
応図４０１は単語レベルと文字レベルとを判断している
が、実際には確定できる範囲内で得られる情報を用いれ
ばよい。 【００１７】つぎに、残りの領域２０３について文字修
正手段１０６で文字の修正、確定を行う。まず最初に、
残りの領域において、７つの文字のいずれかに似た傾向
の候補文字が出力されているか確認する。その結果、文
字No６「上」の候補文字と候補文字２０８とが２文字一
致し、同一文字の可能性があると判断される。しかし、
２文字程度では異なる文字でも候補文字が一致すること
がしばしばあるため、候補文字２０８は確定しない。つ
づいて、文字No７「野」と候補文字２０９が４つの候補
文字についてすべて一致する。ここで、候補文字が全く
同じであるので、候補文字２０９に対応した文字は
「野」であると判断し、修正確定する。又、続く候補文
字２０６も文字No１「東」の候補文字と３文字一致する
ため、正解文字は「東」であると判断できる。この結
果、候補文字２０６と２０９が確定できる。 続いて、
３つの単語のいずれかが存在するか確認する。単語の候
補文字の比較では、１文字当りの候補文字の一致文字数
が低くても、前後の連結の状態が似た傾向であれば、そ
の分一致スコアを高くして同一か否かの判断を行う。そ
の結果、文字単位の比較では、領域２０８の文字は文字
No６の文字と同一であるとは確定できなかったが、単語
として判断することにより、領域２０８を含む領域２０
５の単語が３つめの単語「上野」の候補文字に同一の単
語であると判断でき、領域２０５を単語「上野」に修正
し確定する。ここで、文字としての比較では、確定でき
ない文字を単語としての比較で救うことは、同一文書、
あるいは同一画像では、同じ単語が何度も出現する可能
性が非常に高く、また、文字種も同一であるため、統計
的にみても信頼度が高いものである。 【００１８】この結果、知識処理手段では対応不可能
な、カテゴリ属性が不定、あるいは未知な領域に対して
も知識処理を行うことが可能となった。また、この知識
処理は、対応文書毎にその文字の特徴に合わせて正解文
字と候補文字の対応図を作成するので、従来のようにあ
らかじめ予想される間違い候補文字のデータを持つ必要
がなく、又、対象文書の文字種の変化に柔軟に対応でき
る。その結果、入力文字画像に合わせた出力結果を得る
ことが可能となり、より信頼度の高い文字認識装置を提
供することが可能となった。 【００１９】 【発明の効果】以上のように本発明の文字認識装置は、
文字認識手段と、認識文字確定手段を有し、確定した文
字の候補文字と正解文字との対応関係を作成する。その
結果、知識処理では、修正、確定不能な文字に対しても
文字の修正が可能となる。さらに、本発明の文字認識装
置は、誤認識の傾向を前もってデータとして作成した
り、また、認識を繰り返しながら学習し、対象文字に合
わせて辞書を作成する必要が全く無い。その結果、対象
文字の範囲が非常に広く、汎用性のある文字認識装置と
なる。また、正解文字と認識候補文字との対応関係を用
いた知識処理の信頼度は高いものであり、少ない知識処
理用の辞書データで多くの文字に対して、また、如何な
るカテゴリ属性の文字に対しても知識処理が可能とな
る。その結果、信頼度の高い文字認識結果を出力するこ
とが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の文字認識装置のブロック図。
【図２】 本発明の認識文字修正、確定説明図。
【図３】 知識辞書説明図。
【図４】 正解文字、候補文字対応図。
【符号の説明】
１０１・・・画像入力手段
１０２・・・データ記憶手段
１０３・・・文字認識手段
１０４・・・文字確定手段
１０５・・・知識辞書
１０６・・・文字修正手段
１０７・・・候補文字対応表
１０８・・・表示手段
２０１・・・認識正解文字列
２０２・・・認識候補文字
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G06K 9/00 - 9/03
G06K 9/62 - 9/72
Claims (1)
- (57)【特許請求の範囲】 【請求項１】 光学的に入力した文字画像から文字を抽
出して認識する文字認識手段を有する文字認識装置であ
って、 前記文字認識手段にて認識した文字を、住所情報等の知
識情報に基づいて、確定した文字とするとともに、前記
確定した文字の候補文字と正解文字との対応関係を作成
する認識文字確定手段と、 前記対応関係を参照し、前記認識文字確定手段では確定
不能な文字に対して、似たような候補文字の傾向にある
認識文字を前記正解文字に修正し確定し、また、単語単
位で一致具合を比較するときには、前記単語単位の一致
スコア情報に基づいて似たような候補文字の傾向にある
認識文字を前記正解文字に修正し確定する認識文字修正
手段と、 を備えてなることを特徴とする文字認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP24711693A JP3476872B2 (ja) | 1993-10-01 | 1993-10-01 | 文字認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP24711693A JP3476872B2 (ja) | 1993-10-01 | 1993-10-01 | 文字認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07105307A JPH07105307A (ja) | 1995-04-21 |
| JP3476872B2 true JP3476872B2 (ja) | 2003-12-10 |
Family
ID=17158679
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP24711693A Expired - Lifetime JP3476872B2 (ja) | 1993-10-01 | 1993-10-01 | 文字認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3476872B2 (ja) |
-
1993
- 1993-10-01 JP JP24711693A patent/JP3476872B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH07105307A (ja) | 1995-04-21 |
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