JP4649017B2 - 文字認識装置及び文字認識方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、封書、葉書、及び各種伝票等の紙葉類に記された特定文字情報を読み取り認識する文字認識装置及び文字認識方法に関する。特に、文字辞書のデータ構造の改良に関する。
【０００２】
【従来の技術】
紙葉類には、例えば、番号情報（郵便番号）及び特定文字情報が記されている。特定文字情報には、第１カテゴリ情報（市区群名）、第２カテゴリ情報（町村名）などが含まれる。
【０００３】
文字認識装置は、ブロック（局）毎に用意された文字辞書を用いて、ブロック毎に区分された紙葉類に記された特定文字情報を認識する。具体的に説明すると、文字認識装置は、所定ブロックに区分された紙葉類の所定領域の画像を読み取り、この所定領域から読み取られた画像データから文字列を検出して切り出す。さらに、切り出された文字列を量子化し、量子化された文字列から文字候補を検出して切り出す。さらに、この切り出された文字候補を所定ブロックの文字辞書の文字と比較して、切り出された文字候補を認識する。
【０００４】
文字辞書は、図７に示すようなデータ構造を有している。つまり、上記したように、ブロック毎に文字辞書が用意されている。ブロック毎に区分された紙葉類に記される特定文字情報は、ある程度限定される。このため、ブロック毎に文字辞書を用意し、所定ブロックに区分された紙葉類に記された特定文字情報の認識には、所定ブロックの文字辞書を用いる。これにより、文字認識精度の向上を図ることができる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記したように、ブロック毎に文字辞書を用意した場合、ブロック数の増加に伴い、文字辞書も増加するという問題があった。一つの文字辞書の容量は、決して小さいものではなく、極端にブロック数が増加すると、メモリオーバーになることも考えられる。
【０００６】
また、上記した従来の文字認識装置は、図１０に示すようなデータ構造の連続した辞書のみアクセス可能であるため、あるブロックにおいて文字種を追加するような場合には、そのブロックだけでなく、全ブロックの文字辞書を再構成しなければならないという問題もあった。
【０００７】
この発明の目的は、上記したような事情に鑑み成されたものであって、下記の文字認識装置及び文字認識方法を提供することにある。
【０００８】
（１）ブロック毎に文字辞書を用意しつつ、文字辞書全体の容量を抑えることが可能な文字認識装置及び文字認識方法。
【０００９】
（２）ブロック毎に文字辞書を用意しつつ、各ブロックの文字辞書に対して容易に文字種を追加することが可能な文字認識装置。
【００１０】
（３）文字認識速度の向上を図ることが可能な文字認識装置及び文字認識方法。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決し目的を達成するために、この発明の文字認識装置及び文字認識方法は、以下のように構成されている。
【００１２】
（１）この発明の文字認識装置は、複数の文字を格納した第１のメモリと、前記第１のメモリに格納された複数の文字のうち、いくつかの文字の格納先を示すアドレス群を保持したインデックスを複数格納した第２のメモリと、紙葉類の所定領域の画像を読み取る読取手段と、前記読取手段により読み取られた画像データから番号情報及び特定文字情報を検出し切り出す検切手段と、前記番号情報を認識する番号認識手段と、前記番号認識手段による番号認識結果に基づき、前記第２のメモリに格納された複数のインデックスから、前記紙葉類が該当する特定のインデックスを選択し、この特定のインデックスに保持されたアドレス群により示される格納先のいくつかの文字を文字辞書として設定し、この文字辞書に基づき前記特定文字情報を認識する文字認識手段とを備えている。
【００１３】
（２）この発明の文字認識装置は、複数の文字を格納した第１のメモリと、前記第１のメモリに格納された複数の文字のうち、いくつかの文字の格納先を示すアドレス群、及びこれらアドレス群夫々に設定された認識精度許容レベルを保持したインデックスを複数格納した第２のメモリと、紙葉類の所定領域の画像を読み取る読取手段と、前記読取手段により読み取られた画像データから番号情報及び特定文字情報を検出し切り出す検切手段と、前記番号情報を認識する番号認識手段と、前記番号認識手段による番号認識結果に基づき、前記第２のメモリに格納された複数のインデックスから、前記紙葉類が該当する特定のインデックスを選択し、この特定のインデックスに保持されたアドレス群により示される格納先のいくつかの文字を文字辞書として設定し、この文字辞書に含まれる文字夫々に対して間接的に設定された認識精度許容レベルに基づき、前記特定文字情報の候補を絞り込み、前記特定文字情報を認識する文字認識手段とを備えている。
【００１４】
（３）この発明の文字認識方法は、紙葉類の所定領域の画像を読み取る工程と、読み取られた画像データから番号情報及び特定文字情報を検出し切り出す工程と、前記番号情報を認識する工程と、複数の文字を格納した第１のメモリと、この第１のメモリに格納された複数の文字のうち、いくつかの文字の格納先を示すアドレス群を保持したインデックスを複数格納した第２のメモリとを有し、前記番号情報の認識結果に基づき、前記第２のメモリに格納された複数のインデックスから、前記紙葉類が該当する特定のインデックスを選択する工程と、特定のインデックスに保持されたアドレス群により示される格納先のいくつかの文字を文字辞書として設定する工程と、設定された文字辞書に基づき、前記特定文字情報を認識する工程とを備えている。
【００１５】
（４）この発明の文字認識方法は、紙葉類の所定領域の画像を読み取る工程と、読み取られた画像データから番号情報及び特定文字情報を検出し切り出す工程と、前記番号情報を認識する工程と、複数の文字を格納した第１のメモリと、この第１のメモリに格納された複数の文字のうち、いくつかの文字の格納先を示すアドレス群、及びこれらアドレス群夫々に設定された認識精度許容レベルを保持したインデックスを複数格納した第２のメモリとを有し、前記番号情報の認識結果に基づき、前記第２のメモリに格納された複数のインデックスから、前記紙葉類が該当する特定のインデックスを選択する工程と、特定のインデックスに保持されたアドレス群により示される格納先のいくつかの文字を文字辞書として設定する工程と、設定された文字辞書に含まれる文字夫々に対して間接的に設定された認識精度許容レベルに基づき、前記特定文字情報の候補を絞り込み、前記特定文字情報を認識する工程とを備えている。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００１７】
紙葉類を区分する区分機は、紙葉類に記された番号情報及び特定文字情報を読み取り認識する文字認識装置を備えている。番号情報とは、例えば、７桁の数字列である。特定文字情報とは、例えば、ｎ行の文字列であり、第１カテゴリ情報（市区群名）、第２カテゴリ情報（町村名）、第３カテゴリ情報（大口・集合住宅名）、及び第４カテゴリ情報（街区数字）などが含まれる。
【００１８】
図１に示すように、この文字認識装置１は、読取部１０と、制御モジュール１１とを備えている。読取部１０は、紙葉類の所定領域に記録された番号情報及び特定文字情報を光学的に読み取る。制御モジュール１１は、読取部１０で読み取られた読取結果に対応する多値画像データに基づいて、番号情報及び特定文字情報を認識し、さらには紙葉類を区分する。
【００１９】
この制御モジュール１１には、領域検知・行検切モジュール１２と、量子化モジュール１３と、文字検切モジュール１４と、番号検切モジュール１５と、番号認識モジュール１６と、第１カテゴリ情報認識モジュール１７と、第２カテゴリ情報認識モジュール１８と、第３カテゴリ情報の文字認識モジュール１９と、カテゴリ情報の単語認識モジュール２０と、第４カテゴリ情報検切モジュール２１と、第４カテゴリ情報認識モジュール２２と、答編集モジュール２３と、ポケット検索モジュール２４と、ＶＣＳ補助情報作成モジュール２５と、読取結果ＣＲＴ表示コントロールモジュール２６と、がそれぞれ接続されている。
【００２０】
領域検知・行検切モジュール１２は、読取部１０で読み取られた読取結果に対応する多値画像データから特定文字情報及び番号情報が記載された領域を検知して、文字列及び数字列を切り出す。量子化モジュール１３は、領域検知・行検切モジュール１２によって切り出された文字列及び数字列の多値画像データを２値画像データに変換する。
【００２１】
文字検切モジュール１４は、量子化モジュール１３で変換された１行単位の２値画像データを、１文字単位に切り出す。番号検切モジュール１５は、量子化モジュール１３で変換された１列の２値画像データを、１桁数字単位に切り出す。
【００２２】
番号認識モジュール１６は、番号検切モジュール１５によって切り出された番号情報を認識する。第１カテゴリ情報の文字認識モジュール１７は、文字検切モジュール１４によって切り出された第１カテゴリ情報の文字パターンと、文字辞書ＷＤとのパターンマッチングにより１文字単位の文字識別を行う。第２カテゴリ情報の文字認識モジュール１８は、文字検切モジュール１４によって切り出された第２カテゴリ情報の文字パターンと、文字辞書ＷＤとのパターンマッチングにより１文字単位の文字識別を行う。第３カテゴリ情報の文字識別モジュール１９は、第２カテゴリ情報に続いて第３カテゴリ情報が記載されている場合に、文字検切モジュール１４によって切り出された第３カテゴリ情報の文字パターンと、文字辞書ＷＤとのパターンマッチングにより１文字単位の文字識別を行う。なお、文字辞書ＷＤに格納されている文字辞書のデータ構造、及び文字辞書ＷＤに格納されている文字辞書のうちのどのデータを文字認識に用いるのか等は、後に詳しく説明する。
【００２３】
カテゴリ情報の単語認識モジュール２０は、第１カテゴリ情報の文字認識モジュール１７によって識別された文字を組み合わせ、カテゴリ情報データベースＤＢに登録された第１カテゴリ情報の単語と照合することで第１カテゴリ情報を識別する。また、カテゴリ情報の単語認識モジュール２０は、第２カテゴリ情報の文字認識モジュール１８によって識別された文字を組み合わせ、カテゴリ情報データベースＤＢに登録された第２カテゴリ情報の単語と照合することで第２カテゴリ情報を識別する。さらに、カテゴリ情報の単語認識モジュール２０は、第３カテゴリ情報の文字識別モジュール１９によって識別された文字を組み合わせ、カテゴリ情報データベースＤＢに登録された第３カテゴリ情報の単語と照合することで第３カテゴリ情報を識別する。
【００２４】
第４カテゴリ情報検切モジュール２１は、第２カテゴリ情報に続く第４カテゴリ情報の認識用の文字検切を行う。第４カテゴリ情報認識モジュール２２は、第４カテゴリ情報検切モジュール２１によって得られた画像データに対し、１文字単位の文字識別を行う。
【００２５】
答編集モジュール２３は、カテゴリ情報の単語認識モジュール２０、第４カテゴリ情報認識モジュール２２などを統括し、各識別結果の編集を行う。
【００２６】
ポケット検索モジュール２４は、答編集モジュール２４によって作成された識別結果に基づいて区分すべきポケットを最終決定する。
【００２７】
次に、この発明の特徴である、文字辞書ＷＤに格納された文字辞書のデータ構造について説明する。図３は、文字辞書ＷＤに格納された文字辞書のデータ構造を概略的に示す図である。図３に示す辞書メモリは、図２に示すＴＲＩＸの一部を構成するものである。図３に示すように、文字辞書ＷＤは、辞書メモリＭ１及びインデックスメモリＭ２を備えている。
【００２８】
辞書メモリＭ１には、全ての文字種が格納される。これに対して、インデックスメモリＭ２には、ブロック１〜ｎまでの複数のインデックスが格納されており、さらに各インデックスには辞書メモリＭ１の複数のアドレスが格納されている。各インデックスに格納された複数のアドレス夫々は、辞書メモリＭ１に格納された各文字の先頭アドレスに対応している。なお、ブロック１は例えば川崎中央郵便局に対応し、ブロック２は例えば中原郵便局に対応し、ブロックｎは例えば甲府中央郵便局に対応する。
【００２９】
辞書メモリＭ１に、例えば、「町」、「柳」、「幸」、「区」、…という文字種が格納されているとする。「町」の格納先を示す先頭アドレスはアドレス１、「柳」の格納先を示す先頭アドレスはアドレス３、「幸」の格納先を示す先頭アドレスはアドレス２、「区」の格納先を示す先頭アドレスはアドレス４であるとする。
【００３０】
ブロック１のインデックスに、「町」、「柳」、「幸」の文字種を格納させたい場合には、ブロック１のインデックスにアドレス１、２、３を格納する。ブロック２のインデックスに、「町」の文字種を格納させたい場合には、ブロック２のインデックスにアドレス１を格納する。ブロックｎのインデックスに、「区」の文字種を格納させたい場合には、ブロックｎのインデックスにアドレス４を格納する。
【００３１】
上記したように、各ブロックのインデックスに、必要とする文字種の格納先を示すアドレスを持たせ、各ブロックの文字辞書を構成する。このように、各ブロックの文字辞書を構成することにより、各ブロックの文字辞書の容量を極めて小さくすることができる。さらに、このように、各ブロックの文字辞書を構成することにより、各ブロックの文字辞書に対して容易に文字種を追加したり、各ブロックの文字辞書から容易に文字種を削除したりすることができる。言い換えれば、全てのブロックのデータを再編成することなく、文字種の追加及び削除が可能となる。
【００３２】
また、インデックスメモリＭ２を図４に示すように構成してもよい。つまり、図４に示すように、インデックスメモリＭ２には、ブロック１〜ｎまでの複数のインデックスが格納されており、各インデックスには辞書メモリＭ１の複数のアドレスが格納されており、さらに複数のアドレス夫々にレベルフラグが設定されている。このレベルフラグは、外部のパラメータファイルから読み込まれる文字情報によりセットされる。図５は、文字情報の構成を示す図である。
【００３３】
レベルフラグとは、認識精度許容レベルを示すフラグである。レベルフラグには、例えば、レベルフラグ０、レベルフラグ１、レベルフラグ２、レベルフラグ３がある。レベルフラグ０が最も低い認識精度を許容し、レベルフラグ３が最も高い認識精度を要求するものとする。レベルフラグ０が設定されたアドレスに対応する文字種、つまりレベルフラグ０が間接的に設定された文字種は、ある程度認識精度が低くても認識されたものと見なす。反対に、レベルフラグ３が設定されたアドレスに対応する文字種、つまりレベルフラグ３が間接的に設定された文字種は、非常に高い認識精度を要求し、十分な認識精度が得られなければ認識されたものと見なさない。このような働きをするレベルフラグを設けることにより、文字認識時間を短縮することができ、結果的に文字認識速度を向上させることができる。
【００３４】
次に、図６に示すフローチャートを参照して、図４に示すデータ構造を有する文字辞書ＷＤによる文字認識についてまとめる。
【００３５】
まず、読取部１０により紙葉類の所定領域の画像が読み取られる（ＳＴ１）。文字検切モジュール１４及び番号検切モジュール１５により、読み取られた画像データから番号情報及び特定文字情報が検出され切り出される（ＳＴ２）。番号認識モジュール１６により、切り出された番号情報が認識される（ＳＴ３）。この番号情報の認識結果に基づき、紙葉類が該当するブロックが判定される。これに伴い、インデックスメモリＭ２に格納された複数のブロックのインデックスから、紙葉類が該当する特定のブロックのインデックスが選択される（ＳＴ４）。特定のブロックのインデックスに保持されたアドレス群により示される格納先（辞書メモリＭ１の格納先）のいくつかの文字がこの特定のブロックの文字辞書として設定される（ＳＴ５）。設定された文字辞書に含まれる文字夫々に対して間接的に設定されたレベルフラグに基づき、紙葉類から切り出された特定文字情報の候補が絞り込まれ、特定文字情報が認識される（ＳＴ６）。具体的に説明すると、紙葉類から切り出された特定文字情報と、設定された文字辞書に含まれる文字とが照合される。照合の際には、類似度が計算され点数化される。特定文字情報と比較して最も類似度が高い文字、つまり最も得点が高い文字が特定文字情報の認識結果として採用される。
【００３６】
なお、本願発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。また、各実施形態は可能な限り適宜組み合わせて実施してもよく、その場合組み合わせた効果が得られる。更に、上記実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適当な組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件からいくつかの構成要件が削除されても、発明が解決しようとする課題の欄で述べた課題が解決でき、発明の効果の欄で述べられている効果が得られる場合には、この構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。
【００３７】
【発明の効果】
この発明によれば下記の文字認識装置及び文字認識方法を提供できる。
【００３８】
（１）ブロック毎に文字辞書を用意しつつ、文字辞書全体の容量を抑えることが可能な文字認識装置及び文字認識方法。
【００３９】
（２）ブロック毎に文字辞書を用意しつつ、各ブロックの文字辞書に対して容易に文字種を追加することが可能な文字認識装置。
【００４０】
（３）文字認識速度の向上を図ることが可能な文字認識装置及び文字認識方法。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の一例に係る文字認識装置の概略構成を示す図である。
【図２】ＴＲＩＸの構成を示す概要図である。
【図３】図１に示す文字認識装置の文字辞書内の辞書メモリ及びインデックスメモリのデータ構造を示す図である。
【図４】レベルフラグ付きのインデックスメモリのデータ構造を示す図である。
【図５】文字情報の構成を示す図である。
【図６】この発明の一例に係る文字認識方法を説明するフローチャートである。
【図７】従来の文字認識装置の文字辞書内のデータ構造を示す図である。
【符号の説明】
１…文字認識装置
１０…読取部
１１…制御モジュール
１２…領域検知・行検切モジュール
１３…量子化モジュール
１４…文字検切モジュール
１５…番号検切モジュール
１６…番号認識モジュール
１７…第１カテゴリ情報認識モジュール
１８…第２カテゴリ情報認識モジュール
１９…第３カテゴリ情報の文字認識モジュール
２０…カテゴリ情報の単語認識モジュール
２１…第４カテゴリ情報検切モジュール
２２…第４カテゴリ情報認識モジュール
２３…答編集モジュール
２４…ポケット検索モジュール
ＷＤ…文字辞書
Ｍ１…辞書メモリ
Ｍ２…インデックスメモリ
【発明の属する技術分野】
この発明は、封書、葉書、及び各種伝票等の紙葉類に記された特定文字情報を読み取り認識する文字認識装置及び文字認識方法に関する。特に、文字辞書のデータ構造の改良に関する。
【０００２】
【従来の技術】
紙葉類には、例えば、番号情報（郵便番号）及び特定文字情報が記されている。特定文字情報には、第１カテゴリ情報（市区群名）、第２カテゴリ情報（町村名）などが含まれる。
【０００３】
文字認識装置は、ブロック（局）毎に用意された文字辞書を用いて、ブロック毎に区分された紙葉類に記された特定文字情報を認識する。具体的に説明すると、文字認識装置は、所定ブロックに区分された紙葉類の所定領域の画像を読み取り、この所定領域から読み取られた画像データから文字列を検出して切り出す。さらに、切り出された文字列を量子化し、量子化された文字列から文字候補を検出して切り出す。さらに、この切り出された文字候補を所定ブロックの文字辞書の文字と比較して、切り出された文字候補を認識する。
【０００４】
文字辞書は、図７に示すようなデータ構造を有している。つまり、上記したように、ブロック毎に文字辞書が用意されている。ブロック毎に区分された紙葉類に記される特定文字情報は、ある程度限定される。このため、ブロック毎に文字辞書を用意し、所定ブロックに区分された紙葉類に記された特定文字情報の認識には、所定ブロックの文字辞書を用いる。これにより、文字認識精度の向上を図ることができる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記したように、ブロック毎に文字辞書を用意した場合、ブロック数の増加に伴い、文字辞書も増加するという問題があった。一つの文字辞書の容量は、決して小さいものではなく、極端にブロック数が増加すると、メモリオーバーになることも考えられる。
【０００６】
また、上記した従来の文字認識装置は、図１０に示すようなデータ構造の連続した辞書のみアクセス可能であるため、あるブロックにおいて文字種を追加するような場合には、そのブロックだけでなく、全ブロックの文字辞書を再構成しなければならないという問題もあった。
【０００７】
この発明の目的は、上記したような事情に鑑み成されたものであって、下記の文字認識装置及び文字認識方法を提供することにある。
【０００８】
（１）ブロック毎に文字辞書を用意しつつ、文字辞書全体の容量を抑えることが可能な文字認識装置及び文字認識方法。
【０００９】
（２）ブロック毎に文字辞書を用意しつつ、各ブロックの文字辞書に対して容易に文字種を追加することが可能な文字認識装置。
【００１０】
（３）文字認識速度の向上を図ることが可能な文字認識装置及び文字認識方法。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決し目的を達成するために、この発明の文字認識装置及び文字認識方法は、以下のように構成されている。
【００１２】
（１）この発明の文字認識装置は、複数の文字を格納した第１のメモリと、前記第１のメモリに格納された複数の文字のうち、いくつかの文字の格納先を示すアドレス群を保持したインデックスを複数格納した第２のメモリと、紙葉類の所定領域の画像を読み取る読取手段と、前記読取手段により読み取られた画像データから番号情報及び特定文字情報を検出し切り出す検切手段と、前記番号情報を認識する番号認識手段と、前記番号認識手段による番号認識結果に基づき、前記第２のメモリに格納された複数のインデックスから、前記紙葉類が該当する特定のインデックスを選択し、この特定のインデックスに保持されたアドレス群により示される格納先のいくつかの文字を文字辞書として設定し、この文字辞書に基づき前記特定文字情報を認識する文字認識手段とを備えている。
【００１３】
（２）この発明の文字認識装置は、複数の文字を格納した第１のメモリと、前記第１のメモリに格納された複数の文字のうち、いくつかの文字の格納先を示すアドレス群、及びこれらアドレス群夫々に設定された認識精度許容レベルを保持したインデックスを複数格納した第２のメモリと、紙葉類の所定領域の画像を読み取る読取手段と、前記読取手段により読み取られた画像データから番号情報及び特定文字情報を検出し切り出す検切手段と、前記番号情報を認識する番号認識手段と、前記番号認識手段による番号認識結果に基づき、前記第２のメモリに格納された複数のインデックスから、前記紙葉類が該当する特定のインデックスを選択し、この特定のインデックスに保持されたアドレス群により示される格納先のいくつかの文字を文字辞書として設定し、この文字辞書に含まれる文字夫々に対して間接的に設定された認識精度許容レベルに基づき、前記特定文字情報の候補を絞り込み、前記特定文字情報を認識する文字認識手段とを備えている。
【００１４】
（３）この発明の文字認識方法は、紙葉類の所定領域の画像を読み取る工程と、読み取られた画像データから番号情報及び特定文字情報を検出し切り出す工程と、前記番号情報を認識する工程と、複数の文字を格納した第１のメモリと、この第１のメモリに格納された複数の文字のうち、いくつかの文字の格納先を示すアドレス群を保持したインデックスを複数格納した第２のメモリとを有し、前記番号情報の認識結果に基づき、前記第２のメモリに格納された複数のインデックスから、前記紙葉類が該当する特定のインデックスを選択する工程と、特定のインデックスに保持されたアドレス群により示される格納先のいくつかの文字を文字辞書として設定する工程と、設定された文字辞書に基づき、前記特定文字情報を認識する工程とを備えている。
【００１５】
（４）この発明の文字認識方法は、紙葉類の所定領域の画像を読み取る工程と、読み取られた画像データから番号情報及び特定文字情報を検出し切り出す工程と、前記番号情報を認識する工程と、複数の文字を格納した第１のメモリと、この第１のメモリに格納された複数の文字のうち、いくつかの文字の格納先を示すアドレス群、及びこれらアドレス群夫々に設定された認識精度許容レベルを保持したインデックスを複数格納した第２のメモリとを有し、前記番号情報の認識結果に基づき、前記第２のメモリに格納された複数のインデックスから、前記紙葉類が該当する特定のインデックスを選択する工程と、特定のインデックスに保持されたアドレス群により示される格納先のいくつかの文字を文字辞書として設定する工程と、設定された文字辞書に含まれる文字夫々に対して間接的に設定された認識精度許容レベルに基づき、前記特定文字情報の候補を絞り込み、前記特定文字情報を認識する工程とを備えている。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００１７】
紙葉類を区分する区分機は、紙葉類に記された番号情報及び特定文字情報を読み取り認識する文字認識装置を備えている。番号情報とは、例えば、７桁の数字列である。特定文字情報とは、例えば、ｎ行の文字列であり、第１カテゴリ情報（市区群名）、第２カテゴリ情報（町村名）、第３カテゴリ情報（大口・集合住宅名）、及び第４カテゴリ情報（街区数字）などが含まれる。
【００１８】
図１に示すように、この文字認識装置１は、読取部１０と、制御モジュール１１とを備えている。読取部１０は、紙葉類の所定領域に記録された番号情報及び特定文字情報を光学的に読み取る。制御モジュール１１は、読取部１０で読み取られた読取結果に対応する多値画像データに基づいて、番号情報及び特定文字情報を認識し、さらには紙葉類を区分する。
【００１９】
この制御モジュール１１には、領域検知・行検切モジュール１２と、量子化モジュール１３と、文字検切モジュール１４と、番号検切モジュール１５と、番号認識モジュール１６と、第１カテゴリ情報認識モジュール１７と、第２カテゴリ情報認識モジュール１８と、第３カテゴリ情報の文字認識モジュール１９と、カテゴリ情報の単語認識モジュール２０と、第４カテゴリ情報検切モジュール２１と、第４カテゴリ情報認識モジュール２２と、答編集モジュール２３と、ポケット検索モジュール２４と、ＶＣＳ補助情報作成モジュール２５と、読取結果ＣＲＴ表示コントロールモジュール２６と、がそれぞれ接続されている。
【００２０】
領域検知・行検切モジュール１２は、読取部１０で読み取られた読取結果に対応する多値画像データから特定文字情報及び番号情報が記載された領域を検知して、文字列及び数字列を切り出す。量子化モジュール１３は、領域検知・行検切モジュール１２によって切り出された文字列及び数字列の多値画像データを２値画像データに変換する。
【００２１】
文字検切モジュール１４は、量子化モジュール１３で変換された１行単位の２値画像データを、１文字単位に切り出す。番号検切モジュール１５は、量子化モジュール１３で変換された１列の２値画像データを、１桁数字単位に切り出す。
【００２２】
番号認識モジュール１６は、番号検切モジュール１５によって切り出された番号情報を認識する。第１カテゴリ情報の文字認識モジュール１７は、文字検切モジュール１４によって切り出された第１カテゴリ情報の文字パターンと、文字辞書ＷＤとのパターンマッチングにより１文字単位の文字識別を行う。第２カテゴリ情報の文字認識モジュール１８は、文字検切モジュール１４によって切り出された第２カテゴリ情報の文字パターンと、文字辞書ＷＤとのパターンマッチングにより１文字単位の文字識別を行う。第３カテゴリ情報の文字識別モジュール１９は、第２カテゴリ情報に続いて第３カテゴリ情報が記載されている場合に、文字検切モジュール１４によって切り出された第３カテゴリ情報の文字パターンと、文字辞書ＷＤとのパターンマッチングにより１文字単位の文字識別を行う。なお、文字辞書ＷＤに格納されている文字辞書のデータ構造、及び文字辞書ＷＤに格納されている文字辞書のうちのどのデータを文字認識に用いるのか等は、後に詳しく説明する。
【００２３】
カテゴリ情報の単語認識モジュール２０は、第１カテゴリ情報の文字認識モジュール１７によって識別された文字を組み合わせ、カテゴリ情報データベースＤＢに登録された第１カテゴリ情報の単語と照合することで第１カテゴリ情報を識別する。また、カテゴリ情報の単語認識モジュール２０は、第２カテゴリ情報の文字認識モジュール１８によって識別された文字を組み合わせ、カテゴリ情報データベースＤＢに登録された第２カテゴリ情報の単語と照合することで第２カテゴリ情報を識別する。さらに、カテゴリ情報の単語認識モジュール２０は、第３カテゴリ情報の文字識別モジュール１９によって識別された文字を組み合わせ、カテゴリ情報データベースＤＢに登録された第３カテゴリ情報の単語と照合することで第３カテゴリ情報を識別する。
【００２４】
第４カテゴリ情報検切モジュール２１は、第２カテゴリ情報に続く第４カテゴリ情報の認識用の文字検切を行う。第４カテゴリ情報認識モジュール２２は、第４カテゴリ情報検切モジュール２１によって得られた画像データに対し、１文字単位の文字識別を行う。
【００２５】
答編集モジュール２３は、カテゴリ情報の単語認識モジュール２０、第４カテゴリ情報認識モジュール２２などを統括し、各識別結果の編集を行う。
【００２６】
ポケット検索モジュール２４は、答編集モジュール２４によって作成された識別結果に基づいて区分すべきポケットを最終決定する。
【００２７】
次に、この発明の特徴である、文字辞書ＷＤに格納された文字辞書のデータ構造について説明する。図３は、文字辞書ＷＤに格納された文字辞書のデータ構造を概略的に示す図である。図３に示す辞書メモリは、図２に示すＴＲＩＸの一部を構成するものである。図３に示すように、文字辞書ＷＤは、辞書メモリＭ１及びインデックスメモリＭ２を備えている。
【００２８】
辞書メモリＭ１には、全ての文字種が格納される。これに対して、インデックスメモリＭ２には、ブロック１〜ｎまでの複数のインデックスが格納されており、さらに各インデックスには辞書メモリＭ１の複数のアドレスが格納されている。各インデックスに格納された複数のアドレス夫々は、辞書メモリＭ１に格納された各文字の先頭アドレスに対応している。なお、ブロック１は例えば川崎中央郵便局に対応し、ブロック２は例えば中原郵便局に対応し、ブロックｎは例えば甲府中央郵便局に対応する。
【００２９】
辞書メモリＭ１に、例えば、「町」、「柳」、「幸」、「区」、…という文字種が格納されているとする。「町」の格納先を示す先頭アドレスはアドレス１、「柳」の格納先を示す先頭アドレスはアドレス３、「幸」の格納先を示す先頭アドレスはアドレス２、「区」の格納先を示す先頭アドレスはアドレス４であるとする。
【００３０】
ブロック１のインデックスに、「町」、「柳」、「幸」の文字種を格納させたい場合には、ブロック１のインデックスにアドレス１、２、３を格納する。ブロック２のインデックスに、「町」の文字種を格納させたい場合には、ブロック２のインデックスにアドレス１を格納する。ブロックｎのインデックスに、「区」の文字種を格納させたい場合には、ブロックｎのインデックスにアドレス４を格納する。
【００３１】
上記したように、各ブロックのインデックスに、必要とする文字種の格納先を示すアドレスを持たせ、各ブロックの文字辞書を構成する。このように、各ブロックの文字辞書を構成することにより、各ブロックの文字辞書の容量を極めて小さくすることができる。さらに、このように、各ブロックの文字辞書を構成することにより、各ブロックの文字辞書に対して容易に文字種を追加したり、各ブロックの文字辞書から容易に文字種を削除したりすることができる。言い換えれば、全てのブロックのデータを再編成することなく、文字種の追加及び削除が可能となる。
【００３２】
また、インデックスメモリＭ２を図４に示すように構成してもよい。つまり、図４に示すように、インデックスメモリＭ２には、ブロック１〜ｎまでの複数のインデックスが格納されており、各インデックスには辞書メモリＭ１の複数のアドレスが格納されており、さらに複数のアドレス夫々にレベルフラグが設定されている。このレベルフラグは、外部のパラメータファイルから読み込まれる文字情報によりセットされる。図５は、文字情報の構成を示す図である。
【００３３】
レベルフラグとは、認識精度許容レベルを示すフラグである。レベルフラグには、例えば、レベルフラグ０、レベルフラグ１、レベルフラグ２、レベルフラグ３がある。レベルフラグ０が最も低い認識精度を許容し、レベルフラグ３が最も高い認識精度を要求するものとする。レベルフラグ０が設定されたアドレスに対応する文字種、つまりレベルフラグ０が間接的に設定された文字種は、ある程度認識精度が低くても認識されたものと見なす。反対に、レベルフラグ３が設定されたアドレスに対応する文字種、つまりレベルフラグ３が間接的に設定された文字種は、非常に高い認識精度を要求し、十分な認識精度が得られなければ認識されたものと見なさない。このような働きをするレベルフラグを設けることにより、文字認識時間を短縮することができ、結果的に文字認識速度を向上させることができる。
【００３４】
次に、図６に示すフローチャートを参照して、図４に示すデータ構造を有する文字辞書ＷＤによる文字認識についてまとめる。
【００３５】
まず、読取部１０により紙葉類の所定領域の画像が読み取られる（ＳＴ１）。文字検切モジュール１４及び番号検切モジュール１５により、読み取られた画像データから番号情報及び特定文字情報が検出され切り出される（ＳＴ２）。番号認識モジュール１６により、切り出された番号情報が認識される（ＳＴ３）。この番号情報の認識結果に基づき、紙葉類が該当するブロックが判定される。これに伴い、インデックスメモリＭ２に格納された複数のブロックのインデックスから、紙葉類が該当する特定のブロックのインデックスが選択される（ＳＴ４）。特定のブロックのインデックスに保持されたアドレス群により示される格納先（辞書メモリＭ１の格納先）のいくつかの文字がこの特定のブロックの文字辞書として設定される（ＳＴ５）。設定された文字辞書に含まれる文字夫々に対して間接的に設定されたレベルフラグに基づき、紙葉類から切り出された特定文字情報の候補が絞り込まれ、特定文字情報が認識される（ＳＴ６）。具体的に説明すると、紙葉類から切り出された特定文字情報と、設定された文字辞書に含まれる文字とが照合される。照合の際には、類似度が計算され点数化される。特定文字情報と比較して最も類似度が高い文字、つまり最も得点が高い文字が特定文字情報の認識結果として採用される。
【００３６】
なお、本願発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。また、各実施形態は可能な限り適宜組み合わせて実施してもよく、その場合組み合わせた効果が得られる。更に、上記実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適当な組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件からいくつかの構成要件が削除されても、発明が解決しようとする課題の欄で述べた課題が解決でき、発明の効果の欄で述べられている効果が得られる場合には、この構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。
【００３７】
【発明の効果】
この発明によれば下記の文字認識装置及び文字認識方法を提供できる。
【００３８】
（１）ブロック毎に文字辞書を用意しつつ、文字辞書全体の容量を抑えることが可能な文字認識装置及び文字認識方法。
【００３９】
（２）ブロック毎に文字辞書を用意しつつ、各ブロックの文字辞書に対して容易に文字種を追加することが可能な文字認識装置。
【００４０】
（３）文字認識速度の向上を図ることが可能な文字認識装置及び文字認識方法。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の一例に係る文字認識装置の概略構成を示す図である。
【図２】ＴＲＩＸの構成を示す概要図である。
【図３】図１に示す文字認識装置の文字辞書内の辞書メモリ及びインデックスメモリのデータ構造を示す図である。
【図４】レベルフラグ付きのインデックスメモリのデータ構造を示す図である。
【図５】文字情報の構成を示す図である。
【図６】この発明の一例に係る文字認識方法を説明するフローチャートである。
【図７】従来の文字認識装置の文字辞書内のデータ構造を示す図である。
【符号の説明】
１…文字認識装置
１０…読取部
１１…制御モジュール
１２…領域検知・行検切モジュール
１３…量子化モジュール
１４…文字検切モジュール
１５…番号検切モジュール
１６…番号認識モジュール
１７…第１カテゴリ情報認識モジュール
１８…第２カテゴリ情報認識モジュール
１９…第３カテゴリ情報の文字認識モジュール
２０…カテゴリ情報の単語認識モジュール
２１…第４カテゴリ情報検切モジュール
２２…第４カテゴリ情報認識モジュール
２３…答編集モジュール
２４…ポケット検索モジュール
ＷＤ…文字辞書
Ｍ１…辞書メモリ
Ｍ２…インデックスメモリ
Claims (8)
- 複数の文字を格納した第１のメモリと、
前記第１のメモリに格納された複数の文字のうち、所定文字の格納先を示す所定アドレスを含む第１のアドレス群、及び前記第１のアドレス群に含まれた前記所定アドレスに設定された第１の認識精度許容レベルを保持した第１のインデックスと、前記第１のメモリに格納された複数の文字のうち、前記所定文字の格納先を示す前記所定アドレスを含む第２のアドレス群、及び前記第２のアドレス群に含まれた前記所定アドレスに設定された第２の認識精度許容レベルを保持した第２のインデックスとを格納した第２のメモリと、
前記第２のメモリに格納された前記第１及び第２のインデックスのうち、前記第１のインデックスを選択した場合、前記第１のインデックスに保持された前記第１のアドレス群により示される前記所定文字を含む文字辞書を設定し、この文字辞書とこの文字辞書に含まれる前記所定アドレスに設定された前記第１の認識精度許容レベルとに基づき文字を認識し、また、前記第２のインデックスを選択した場合、前記第２のインデックスに保持された前記第２のアドレス群により示される前記所定文字を含む文字辞書を設定し、この文字辞書とこの文字辞書に含まれる前記所定アドレスに設定された前記第２の認識精度許容レベルに基づき文字を認識する文字認識手段と、
を備えたことを特徴とする文字認識装置。 - 複数の文字を格納した第１のメモリと、
前記第１のメモリに格納された複数の文字のうち、所定文字の格納先を示す所定アドレスを含む第１のアドレス群、及び前記第１のアドレス群に含まれた前記所定アドレスに設定された第１の認識精度許容レベルを保持した第１のインデックスと、前記第１のメモリに格納された複数の文字のうち、前記所定文字の格納先を示す前記所定アドレスを含む第２のアドレス群、及び前記第２のアドレス群に含まれた前記所定アドレスに設定された第２の認識精度許容レベルを保持した第２のインデックスとを格納した第２のメモリと、
紙葉類の所定領域の画像を読み取る読取手段と、
前記読取手段により読み取られた画像データから番号情報及び特定文字情報を検出し切り出す検切手段と、
前記番号情報を認識する番号認識手段と、
前記番号認識手段による番号認識結果に基づき、前記第２のメモリに格納された前記第１及び第２のインデックスのうち、前記紙葉類が該当する前記第１のインデックスを選択した場合、前記第１のインデックスに保持された前記第１のアドレス群により示される前記所定文字を含む文字辞書を設定し、この文字辞書とこの文字辞書に含まれる前記所定アドレスに設定された前記第１の認識精度許容レベルとに基づき文字を認識し、また、前記紙葉類が該当する前記第２のインデックスを選択した場合、前記第２のインデックスに保持された前記第２のアドレス群により示される前記所定文字を含む文字辞書を設定し、この文字辞書とこの文字辞書に含まれる前記所定アドレスに設定された前記第２の認識精度許容レベルに基づき文字を認識する文字認識手段と、
を備えたことを特徴とする文字認識装置。 - 複数の文字を格納した第１のメモリと、
前記第１のメモリに格納された複数の文字のうち、所定文字の格納先を示す所定アドレスを含む第１のアドレス群、及び前記第１のアドレス群に含まれた前記所定アドレスに設定された第１の認識精度許容レベルを保持した第１のインデックスと、前記第１のメモリに格納された複数の文字のうち、前記所定文字の格納先を示す前記所定アドレスを含む第２のアドレス群、及び前記第２のアドレス群に含まれた前記所定アドレスに設定された第２の認識精度許容レベルを保持した第２のインデックスとを格納した第２のメモリと、
前記第２のメモリに格納された前記第１及び第２のインデックスのうち、前記第１のインデックスを選択した場合、前記第１のインデックスに保持された前記第１のアドレス群により示される前記所定文字を含む文字辞書を設定し、この文字辞書に基づき文字の候補を絞り込み、この文字辞書に含まれる前記所定アドレスに設定された前記第１の認識精度許容レベル応じた認識精度が得られることを条件として文字を認識し、また、前記第２のインデックスを選択した場合、前記第２のインデックスに保持された前記第２のアドレス群により示される前記所定文字を含む文字辞書を設定し、この文字辞書に基づき文字の候補を絞り込み、この文字辞書に含まれる前記所定アドレスに設定された前記第２の認識精度許容レベル応じた認識精度が得られることを条件として文字を認識する文字認識手段と、
を備えたことを特徴とする文字認識装置。 - 複数の文字を格納した第１のメモリと、
前記第１のメモリに格納された複数の文字のうち、所定文字の格納先を示す所定アドレスを含む第１のアドレス群、及び前記第１のアドレス群に含まれた前記所定アドレスに設定された第１の認識精度許容レベルを保持した第１のインデックスと、前記第１のメモリに格納された複数の文字のうち、前記所定文字の格納先を示す前記所定アドレスを含む第２のアドレス群、及び前記第２のアドレス群に含まれた前記所定アドレスに設定された第２の認識精度許容レベルを保持した第２のインデックスとを格納した第２のメモリと、
紙葉類の所定領域の画像を読み取る読取手段と、
前記読取手段により読み取られた画像データから番号情報及び特定文字情報を検出し切り出す検切手段と、
前記番号情報を認識する番号認識手段と、
前記番号認識手段による番号認識結果に基づき、前記第２のメモリに格納された前記第１及び第２のインデックスのうち、前記紙葉類が該当する前記第１のインデックスを選択した場合、前記第１のインデックスに保持された前記第１のアドレス群により示される前記所定文字を含む文字辞書を設定し、この文字辞書に基づき前記特定文字情報の候補を絞り込み、この文字辞書に含まれる前記所定アドレスに設定された前記第１の認識精度許容レベルに応じた認識精度が得られることを条件として前記特定文字情報を認識し、また、前記紙葉類が該当する前記第２のインデックスを選択した場合、前記第２のインデックスに保持された前記第２のアドレス群により示される前記所定文字を含む文字辞書を設定し、この文字辞書に基づき前記特定文字情報の候補を絞り込み、この文字辞書に含まれる前記所定アドレスに設定された前記第２の認識精度許容レベルに応じた認識精度が得られることを条件として前記特定文字情報を認識する文字認識手段と、
を備えたことを特徴とする文字認識装置。 - 複数の文字を格納した第１のメモリと、この第１のメモリに格納された複数の文字のうち、所定文字の格納先を示す所定アドレスを含む第１のアドレス群、及び前記第１のアドレス群に含まれた前記所定アドレスに設定された第１の認識精度許容レベルを保持した第１のインデックスと、前記第１のメモリに格納された複数の文字のうち、前記所定文字の格納先を示す前記所定アドレスを含む第２のアドレス群、及び前記第２のアドレス群に含まれた前記所定アドレスに設定された第２の認識精度許容レベルを保持した第２のインデックスとを格納した第２のメモリとを有し、この第２のメモリから前記第１又は第２のインデックスを選択する工程と、
前記第１のインデックスを選択した場合、前記第１のインデックスに保持された前記第１のアドレス群により示される前記所定文字を含む文字辞書を設定し、この文字辞書とこの文字辞書に含まれる前記所定アドレスに設定された前記第１の認識精度許容レベルとに基づき文字を認識し、また、前記第２のインデックスを選択した場合、前記第２のインデックスに保持された前記第２のアドレス群により示される前記所定文字を含む文字辞書を設定し、この文字辞書とこの文字辞書に含まれる前記所定アドレスに設定された前記第２の認識精度許容レベルに基づき文字を認識する工程と、
を備えたことを特徴とする文字認識方法。 - 紙葉類の所定領域の画像を読み取る工程と、
読み取られた画像データから番号情報及び特定文字情報を検出し切り出す工程と、
前記番号情報を認識する工程と、
複数の文字を格納した第１のメモリと、この第１のメモリに格納された複数の文字のうち、所定文字の格納先を示す所定アドレスを含む第１のアドレス群、及び前記第１のアドレス群に含まれた前記所定アドレスに設定された第１の認識精度許容レベルを保持した第１のインデックスと、前記第１のメモリに格納された複数の文字のうち、前記所定文字の格納先を示す前記所定アドレスを含む第２のアドレス群、及び前記第２のアドレス群に含まれた前記所定アドレスに設定された第２の認識精度許容レベルを保持した第２のインデックスとを格納した第２のメモリとを有し、前記番号情報の認識結果に基づき、前記第２のメモリから前記紙葉類が該当する前記第１又は第２のインデックスを選択する工程と、
前記第１のインデックスを選択した場合、前記第１のインデックスに保持された前記第１のアドレス群により示される前記所定文字を含む文字辞書を設定し、この文字辞書とこの文字辞書に含まれる前記所定アドレスに設定された前記第１の認識精度許容レベルとに基づき文字を認識し、また、前記第２のインデックスを選択した場合、前記第２のインデックスに保持された前記第２のアドレス群により示される前記所定文字を含む文字辞書を設定し、この文字辞書とこの文字辞書に含まれる前記所定アドレスに設定された前記第２の認識精度許容レベルに基づき文字を認識する工程と、
を備えたことを特徴とする文字認識方法。 - 複数の文字を格納した第１のメモリと、この第１のメモリに格納された複数の文字のうち、所定文字の格納先を示す所定アドレスを含む第１のアドレス群、及び前記第１のアドレス群に含まれた前記所定アドレスに設定された第１の認識精度許容レベルを保持した第１のインデックスと、前記第１のメモリに格納された複数の文字のうち、前記所定文字の格納先を示す前記所定アドレスを含む第２のアドレス群、及び前記第２のアドレス群に含まれた前記所定アドレスに設定された第２の認識精度許容レベルを保持した第２のインデックスとを格納した第２のメモリとを有し、この第２のメモリから前記第１又は第２のインデックスを選択する工程と、
前記第１のインデックスを選択した場合、前記第１のインデックスに保持された前記第１のアドレス群により示される前記所定文字を含む文字辞書を設定し、この文字辞書に基づき文字の候補を絞り込み、この文字辞書に含まれる前記所定アドレスに設定された前記第１の認識精度許容レベル応じた認識精度が得られることを条件として文字を認識し、また、前記第２のインデックスを選択した場合、前記第２のインデックスに保持された前記第２のアドレス群により示される前記所定文字を含む文字辞書を設定し、この文字辞書に基づき文字の候補を絞り込み、この文字辞書に含まれる前記所定アドレスに設定された前記第２の認識精度許容レベル応じた認識精度が得られることを条件として文字を認識する工程と、
を備えたことを特徴とする文字認識方法。 - 紙葉類の所定領域の画像を読み取る工程と、
読み取られた画像データから番号情報及び特定文字情報を検出し切り出す工程と、
前記番号情報を認識する工程と、
複数の文字を格納した第１のメモリと、この第１のメモリに格納された複数の文字のうち、所定文字の格納先を示す所定アドレスを含む第１のアドレス群、及び前記第１のアドレス群に含まれた前記所定アドレスに設定された第１の認識精度許容レベルを保持した第１のインデックスと、前記第１のメモリに格納された複数の文字のうち、前記所定文字の格納先を示す前記所定アドレスを含む第２のアドレス群、及び前記第２のアドレス群に含まれた前記所定アドレスに設定された第２の認識精度許容レベルを保持した第２のインデックスとを格納した第２のメモリとを有し、前記番号情報の認識結果に基づき、前記第２のメモリから前記紙葉類が該当する前記第１又は第２のインデックスを選択する工程と、
前記第１のインデックスを選択した場合、前記第１のインデックスに保持された前記第１のアドレス群により示される前記所定文字を含む文字辞書を設定し、この文字辞書に基づき前記特定文字情報の候補を絞り込み、この文字辞書に含まれる前記所定アドレスに設定された前記第１の認識精度許容レベルに応じた認識精度が得られることを条件として前記特定文字情報を認識し、また、前記紙葉類が該当する前記第２のインデックスを選択した場合、前記第２のインデックスに保持された前記第２のアドレス群により示される前記所定文字を含む文字辞書を設定し、この文字辞書に基づき前記特定文字情報の候補を絞り込み、この文字辞書に含まれる前記所定アドレスに設定された前記第２の認識精度許容レベルに応じた認識精度が得られることを条件として前記特定文字情報を認識する工程と、
を備えたことを特徴とする文字認識方法。
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