JP4800144B2 - 文字列判定装置、文字列判定方法、文字列判定プログラムおよびコンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、対象となる文字列の種類を判定する文字列判定装置に関するものである。

現在、光学式文字読取（ＯＣＲ : Optical Character Reader）技術は、文書読取装置、帳票読取装置などのいろいろな文字読取装置として実現され、利用されている。その中には、名刺読取装置のように名刺に記載された氏名、住所、会社名など各々の文字列の項目が何であるかを判定する装置も多く存在する。

一方、ＯＣＲは、近年小型化が進み、カメラで読取対象を撮影し、その認識を行なうカメラ付き携帯電話も発売されている。これらの携帯電話に搭載されたＯＣＲは、認識対象を１行毎に撮影した後、認識するといった仕様が一般的であり、認識対象が、メールアドレス、ＵＲＬ(uniform resource locator)、電話番号等の英数字文字列のみのものや、氏名、住所等の日本語文字列を認識するものも存在する。

これら、携帯電話に搭載されたＯＣＲの主な用途は、名刺またはその他の文書に記載された、氏名、電話番号、メールアドレス、ＵＲＬ等を、当該携帯電話が有する電話帳へ登録するというものである。

上記カメラ付き携帯電話に搭載されたＯＣＲが一般的に、名刺全体を一度に撮影し、名刺に記載された、氏名、住所、会社名の全項目を認識するのではなく、一行単位で撮影し、認識するという仕様になっている理由の一つとして、携帯電話の処理能力の問題があると考えられる。以下、その問題について述べる。

特許文献１に、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）と、携帯電話との処理速度の差が記されている。これによると、「http://www.kaisya.co.jp/index.html」という１行、３３文字が書かれた画像(１枚)を認識する場合、携帯電話では、１．６秒の処理時間がかかっているのに対し、パーソナルコンピュータ(Pentium(登録商標)III搭載)では、０．１秒の処理時間で済む。

カメラの撮影範囲を広げ、例えば、名刺１枚を撮影し、名刺１枚に記載された全項目を認識するという仕様の場合、例えば、名刺１枚中に１６５文字の文字が記載されていたとすると、上述の処理速度の値から単純計算で８秒（１．６÷３３×１６５）の処理時間がかかるといえる。

上記の計算は、認識対象を英文とした場合の推定値であり、日本語で記載された名刺を対象とする場合、氏名、住所などの日本語文字列を認識しなければならない。従って、一般的には、さらに認識処理時間は増大するものと推定される。

このように、携帯電話等の小型情報端末では、処理能力が低いため、名刺１枚程度の大きさの文書の認識でも処理時間が長いという問題が存在し、携帯電話等の小型情報端末にＯＣＲを搭載するにあたり、解決すべき課題であるといえる。

この処理時間が長いという問題を解消する一つの方法として、認識対象を名刺の全項目ではなく、ユーザが所望する項目に限定するという方法が考えられる。

携帯電話を始めとするカメラ付き携帯情報端末のＯＣＲの主な用途の一つは、読み取った情報（氏名、住所、会社名、電話、メールアドレス等）を、携帯情報端末が有する、電話帳等のデータベースに登録することと考えられるが、ＯＣＲが携帯電話等に搭載された場合には、氏名、電話、メールアドレスに限定した認識機能でも、十分役に立つと考えられる。

従って、認識対象項目を必要な項目に限定し、認識対象から必要な項目のみを自動的に抽出し、認識するという方法は、有効な解決方法であるといえる。

以下、上記解決方法の具体的な例として、名刺から電話帳登録に必要な項目を抽出する方法について述べる。名刺から電話帳登録に用いられる、氏名、電話、メールアドレスを自動で抽出する方法として、次のような方法が考えられる。

名刺から姓名行を取り出すには、例えば、特許文献２に記載されているように、名刺の中央に大きくレイアウトされている文字列を取り出せばよく、比較的容易に抽出できる。

これに対して、名刺から電話行や、メールアドレス行をレイアウト情報のみで抽出するのは難しい。従って、例えば、文字列が、英数字文字列か、日本語文字列かを判定し、英数字文字列であれば電話行、または、メール行とする、といった判定、抽出方法が考えられる。

文字列が、英数字文字列か、日本語文字列かを判定する技術の一例が、特許文献３に
記載されている。この特許文献３に記載の文字認識方法では、文字列内の文字の複雑度を測定し、英数字文字列か、日本語文字列かを判定する。この手法を用いて、最初に名刺に記載された文字列を抽出した後、文字列が日本語行か英語行かの判定を行い、英語行であれば、電話、メールの可能性があるので当該文字列をさらに詳細に認識し、日本語行であれば認識しないという処理を行うことが考えられる。

なお、文字を構成する点が連結した領域に外接する矩形を抽出し、抽出した矩形を用いて文字列を抽出する手法の一例として、特許文献４に記載の手法を挙げることができる。
特開２００５-１８２７７２号公報（２００５年７月７日公開） 特開平６―１０３４０２号公報（１９９４年４月１５日公開） 特開昭６２―２２１８６号公報（１９８７年１月３０日公開） 特開平５−８１４７４号公報（１９９３年４月２日公開）

ところが、特許文献３に記載の文字認識方法は、認識対象が一般的な日本語文字列であるか英語文字列であるかを判定するものであり、この方法では、英語文字列がどのような種類の文字列であるか、例えば、電話番号であるか、メールアドレスであるかなど、を一意的に判定することができない。また、対象文字列が予め定められた文字列の項目（種類）のうちのどれに相当するのかを絞り込むことも不可能である。

それゆえ、対象文字列の種類を判定するためには、処理量の多い、パターンマッチング等の認識処理を行わなければならないという問題が生じる。

本発明は、上記の問題点を解決するためになされたもので、その目的は、認識対象となる文字列が、予め定められた種類のどれに相当するものかを少ない処理量で判定することができる文字列判定装置を提供することにある。

本発明に係る文字列判定装置は、上記の課題を解決するために、対象文字列を構成する文字の形状を示す文字列情報を取得し、当該文字列情報によって示される文字の形状をもとに対象文字列の種類を判定する文字列判定装置であって、文字列の種類と対応付けられた、特定の形状を示す情報である文字列パターンが上記文字列情報に含まれているかどうかを検出する特定文字検出手段と、上記特定文字検出手段によって、上記文字列パターンが上記文字列情報内に検出された場合に、当該文字列パターンに対応する文字列の種類を、当該対象文字列の種類とする種類判定手段とを備えることを特徴としている。

本発明に係る文字列判定方法は、上記の課題を解決するために、対象文字列を構成する文字の形状を示す文字列情報を取得し、当該文字列情報によって示される文字の形状をもとに対象文字列の種類を判定する文字列判定装置における文字列判定方法であって、文字列の種類と対応付けられた、特定の形状を示す情報である文字列パターンが上記文字列情報に含まれているかどうかを検出する特定文字検出工程と、上記特定文字検出手段によって、上記文字列パターンが上記文字列情報内に検出された場合に、当該文字列パターンに対応する文字列の種類を、当該対象文字列の種類とする種類判定工程とを含むことを特徴としている。

上記の構成によれば、特定文字検出手段は、文字列パターンが文字列情報内に含まれているかどうかを検出し、含まれている場合に、種類判定手段は、当該文字列パターンに対応する文字列の種類が、当該対象文字列の種類であると判定する。

それゆえ、文字列情報に文字列パターンが含まれているか否かを検出することにより、対象文字列の種類を判定することができ、対象文字列の各文字がどの文字であるかを認識する構成に比べて、対象文字列の種類の判定にかかる処理量を低減することができる。

従って、携帯電話など、処理能力が低い小型携帯端末に組み込んだ場合でも、迅速に対象文字列の判定を行うことができる文字列判定装置を実現できる。

なお、上記文字には、括弧、コンマ、コロン、セミコロン等、文書を表記する場合に用いる記号も含まれる。

また、上記文字列パターンは、特定の形状を有する文字の情報または特定の相対位置関係を有する構成部分を含む文字の情報、もしくはその両方を含むものであるであることが好ましい。

上記の構成によれば、文字列パターンは、特定の形状を有する文字の情報または特定の相対位置関係を有する構成部分を含む文字の情報、もしくはその両方を含むものであるため、当該文字列パターンを検出するための処理量は、各文字を辞書を用いたマッチングにより識別する方法における処理量に比べて少なくてすむ。

それゆえ、対象文字列の種類の判定にかかる処理量をさらに低減することができる。

また、上記文字列判定装置は、上記種類判定手段によって上記種類の候補が複数挙げられた場合に、当該種類の候補にそれぞれ対応する複数の文字認識辞書を参照することにより、上記文字列情報に含まれる文字を識別する文字認識手段をさらに備えることが好ましい。

上記の構成によれば、種類判定手段によって対象文字列の種類の候補が複数挙げられた場合に、文字認識手段は、複数の候補にそれぞれ対応する複数の文字認識辞書を参照することにより、文字列情報に含まれる文字を識別する。すなわち、上記の構成では、種類判定手段によって対象文字列の種類が絞り込まれ、絞り込まれた種類に関して文字認識手段が文字の識別を行う。

それゆえ、文字認識手段に容量の小さい文字認識辞書を利用させることができ、文字認識にかかる処理量を低減するとともに、その処理速度を速めることができる。

また、上記文字列判定装置は、上記種類判定手段によって上記種類の候補が複数挙げられた場合、かつ、指定された対象文字列の種類である指定種類と一致する種類の対象文字列が、上記複数の候補の中に含まれている場合に、上記指定種類と対応する文字認識辞書を参照することにより、上記文字列情報に含まれる文字を識別する文字認識手段とをさらに備えることが好ましい。

上記構成によれば、文字認識手段は、種類判定手段によって対象文字列の種類の候補が複数挙げられた場合、かつ、上記指定種類と一致する種類の対象文字列が、複数の候補の中に含まれる場合に、当該指定種類と対応する文字認識辞書を参照することにより、上記文字列情報に含まれる文字を識別する。すなわち、指定種類の情報を参照することによって対象文字列の種類が絞り込まれ、絞り込まれた種類に関して文字認識手段が文字の識別を行う。

それゆえ、文字認識手段に容量の小さい文字認識辞書を利用させることができ、文字認識にかかる処理量をさらに低減するとともに、その処理速度をさらに速めることができる。

また、上記文字列判定装置は、上記文字認識手段の文字認識結果に基づいて上記対象文字列の種類を特定する文字列特定手段をさらに備えることが好ましい。

上記の構成によれば、文字列特定手段は、文字認識手段の文字認識結果を利用することにより、対象文字列の種類を特定する。文字認識手段の文字認識結果は、文字列情報に含まれる文字が何であるかを示すものであるため、対象文字列の種類をひとつに特定することができる。

また、上記文字列判定装置の上記各手段としてコンピュータを機能させるための文字列判定プログラムおよび当該文字列判定プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も本発明の技術的範囲に含まれる。

本発明に係る文字列判定装置は、以上のように、文字列の種類と対応付けられた、特定の形状を示す情報である文字列パターンが文字列情報に含まれているかどうかを検出する特定文字検出手段と、上記特定文字検出手段によって、上記文字列パターンが上記文字列情報内に検出された場合に、当該文字列パターンに対応する文字列の種類を、当該対象文字列の種類とする種類判定手段とを備える構成である。

本発明に係る文字列判定方法は、以上のように、文字列の種類と対応付けられた、特定の形状を示す情報である文字列パターンが文字列情報に含まれているかどうかを検出する特定文字検出工程と、上記特定文字検出手段によって、上記文字列パターンが上記文字列情報内に検出された場合に、当該文字列パターンに対応する文字列の種類を、当該対象文字列の種類とする種類判定工程とを含む構成である。

それゆえ、対象文字列の種類の判定にかかる処理量を低減することができるという効果を奏する。

本発明の実施の一形態について図１〜図１４に基づいて説明すれば、以下のとおりである。以下では、本発明の文字列判定装置の一例として、携帯電話１を挙げて説明するが、本発明の文字列判定装置は、携帯電話に限定されない。携帯電話１は、名刺等の認識対象文書の画像を撮像し、その撮像画像に含まれる複数または単数の文字列の情報（文字列情報）を取得し、当該文字列情報によって示される文字の形状をもとに対象文字列の種類を判定する。そして、携帯電話１は、対象文字列に含まれる、電話番号、メールアドレス等の情報をデータベースである電話帳に登録する機能を有するものである。

（携帯電話１の構成）
図２は、本実施形態の携帯電話１（文字列認識装置）の構成を示す機能ブロック図である。図２に示すように、携帯電話１は、主制御部２、一時記憶部３、記憶部４、入力制御部５、操作部６、出力制御部７、表示部８およびカメラ９を備えている。これら各部は、データバスで接続されている。

なお、携帯電話１は、通信部、マイク、スピーカー等、携帯電話として機能するために必要な部材を備えているが、これらの部材は、図２では省略してある。

主制御部２は、携帯電話１を制御するものであり、文字列判定部２ａおよび文字列判定制御部２ｂを備えている。

文字列判定部２ａは、文字列抽出部２１、特定文字判定部２２、文字列認識部２３（文字認識手段）および項目判定部２４（文字列特定手段）を備えている。これら各部の詳細については後述する。

文字列判定制御部２ｂは、文字列判定部２ａの各部を制御する。

一時記憶部３は、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の半導体メモリを具備しており、データを一時的に記憶する機能を有している。この一時記憶部３は、対象文書記憶部３１、対象文字列記憶部３２、対象項目記憶部３３および認識結果記憶部３４を備えている。

対象文書記憶部３１は、認識対象の文書画像（以下、これを対象画像と称する）を一時的に記憶する。

対象文字列記憶部３２は、対象文書記憶部３１に記憶された対象画像から文字列抽出部２１によって抽出された文字列の情報（文字列情報）（以下、これを対象文字列と称する）を一時的に記憶する。

対象項目記憶部３３は、ユーザが指定した、文字列の項目（以下、これを認識対象項目と称する）を記憶する。

認識結果記憶部３４は、文字列認識部２３の認識結果を一時的に記憶する。

記憶部４は、ＲＯＭ（Read Only Memory）またはハードディスク等を具備しており、データを（恒常的に）記憶する機能を有している。この記憶部４は、文字判定ルールテーブル４１、対応項目テーブル４２、文字認識辞書４３および電話帳４４を備えている。

文字判定ルールテーブル４１は、対象文字列記憶部３２に記憶された対象文字列に特定の文字列パターン（以下、単に文字列パターンと称する）が含まれているか否かを判定するためのルールを規定するものであり、特定文字判定部２２により利用されるテーブルである。この文字判定ルールテーブル４１の詳細については後述する。また、後述するように、上記文字列パターンは、文字列の種類と対応付けられた、特定の形状を示す情報であり、特定の形状を有する文字の情報または特定の相対位置関係を有する構成部分を含む文字の情報、もしくはその両方を含むものである。

対応項目テーブル４２は、対象文字列に含まれる文字列パターンと、対象文字列の項目との対応関係を示すものである。すなわち、文字列パターンは、対応項目テーブル４２によって文字列の種類と対応付けられている。特定文字判定部２２は、この対応項目テーブル４２を参照し、対象文字列に含まれる文字列パターンを検出する。この対応項目テーブル４２の詳細については後述する。

文字認識辞書４３は、文字列認識部２３が用いる文字パターンマッチング辞書である。

電話帳４４は、ユーザによって使用されるデータベースであり、ユーザが登録した氏名、電話番号、ＦＡＸ番号、メールアドレス、ＵＲＬ、住所等の情報を格納している。この電話帳４４への書き込みは、主制御部２によって行われる。

入力制御部５は、ユーザによる操作部６の入力操作を検出し、主制御部２へ選択、指示、決定などの命令を送信する。特に、入力制御部５は、ユーザが指定した対象文字列の項目である認識対象項目（指定種類）の情報を受け付ける。この入力制御部５は、対象項目指示部５１（受付手段）を備えている。

対象項目指示部５１は、操作部６を介して入力された、ユーザからの認識対象項目の指示を受け取り、その指示情報を主制御部２へ送信する。

操作部６は、ユーザの指示を受け付け、その指示を入力制御部５に出力するための入力装置である。例えば、入力キーなど、文字認識装置の形態によっていろいろな種類のものがあるが、例えば、いわゆるキーボードを構成するキー、十字キー、数字キーなどを、操作部６として用いることができる。

出力制御部７は、主制御部２から出力された各種の情報、例えば、対象文字列の認識結果を受け取り、その情報を表示部８を介して出力する。

表示部８は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の画像表示方式の表示機器であり、出力制御部７から出力された情報を表示できる。

カメラ９は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled）カメラであり、認識対象となる文字列を撮像する。カメラ９が撮像した対象画像は、入力制御部５および主制御部２を介して、対象文書記憶部３１に格納される。

（文字列判定部２ａの各部の詳細）
次に、文字列判定部２ａが備える機能ブロックについて詳細に説明する。

文字列抽出部２１は、対象文書記憶部３１に記憶された対象画像から、対象文字列を抽出し、抽出した対象文字列を対象文字列記憶部３２に出力する。出力された対象文字列は、対象文字列記憶部３２に一時記憶される。文字列を抽出する方法は、特に限定されず、従来用いられてきたどのような手法でもかまわない。本実施形態では、矩形（連結した文字ブロック）を抽出し、抽出した矩形を用いて文字列を抽出する手法を用いる。このような抽出手法の一例は、特許文献４に記載されている。文字列抽出部２１から出力される文字列情報がどのようなものであるかについては、後述する。

図１は、特定文字判定部２２の構成を示す機能ブロック図である。

特定文字判定部２２は、対象文字列記憶部３２に記憶された対象文字列、すなわち、文字列抽出部２１によって抽出された対象文字列の項目を判定する。

この特定文字判定部２２は、図１に示すように、文字列パターン検出部２２ａ（特定文字検出手段）、項目判定部２２ｂ（種類判定手段）および項目比較部２２ｃ（項目比較手段）を備えている。

文字列パターン検出部２２ａは、対象文字列記憶部３２に記憶された対象文字列に含まれる文字列パターンを検出する。具体的には、文字列パターン検出部２２ａは、対応項目テーブル４２を参照し、文字列の項目と対応付けられた文字列パターンが対象文字列に含まれているかどうかを順に検出する。対象文字列に文字列パターンが含まれているか否かを判定する方法は、記憶部４の文字判定ルールテーブル４１に記載されており、文字列パターン検出部２２ａは、この文字判定ルールテーブル４１を参照しつつ、文字列パターンの検出を行う。

項目判定部２２ｂは、対応項目テーブル４２を参照して、文字列パターン検出部２２ａによって検出された文字列パターンに対応する項目を、対象文字列の項目として判定する。換言すれば、項目判定部２２ｂは、文字列パターン検出部２２ａによって、文字列パターンが対象文字列内に検出された場合に、当該文字列パターンに対応する文字列の項目を、当該対象文字列の項目とする。

項目比較部２２ｃは、項目判定部２２ｂによって判定された項目と、対象項目記憶部３３に記憶されている認識対象項目とを比較する。

文字列認識部２３は、対象文字列記憶部３２に記憶された対象文字列、すなわち、文字列抽出部２１によって抽出された対象文字列に含まれる文字を、文字認識辞書４３を参照することにより認識する。このとき、文字列認識部２３は、項目判定部２２ｂによって判定された項目の候補に対応する文字認識辞書または認識対象項目と対応する文字認識辞書を参照することにより、上記対象文字列に含まれる文字を識別する。

文字列認識部２３は、特に、項目判定部２２ｂによって対象文字列の項目がひとつに決定されなかった場合（項目の候補が複数挙げられた場合）かつ、入力制御部５によって受け付けた認識対象項目と一致する項目の対象文字列が、上記複数の候補の中に含まれる場合に、認識処理を行う。なお、文字列認識部２３は、上記項目の候補が１つの場合でも、対象文字列の内容（具体的には、文字コード）を認識するために認識処理を行う。

文字列認識部２３による文字識別の方法は、特に限定されず、従来用いられてきたどのような方法でもかまわない。文字列認識部２３は、対象文字列に含まれる文字の認識結果を、認識結果記憶部３４へ出力する。出力された認識結果は、認識結果記憶部３４に記憶される。

項目判定部２４は、認識結果記憶部３４に記憶された、対象文字列に含まれる文字の認識結果、すなわち、文字列認識部２３によって出力された当該文字の認識結果を用いて、対象文字列の項目をひとつに特定する。項目判定部２４における項目判定の方法は、特に限定されず、従来用いられてきたどのような方法でもかまわない。項目判定部２４は、判定結果を文字列判定制御部２ｂへ出力する。

（携帯電話１の認識対象文書）
次に、携帯電話１の認識対象文書について、図３を参照しつつ説明する。図３は、携帯電話１の認識対象文書の一例を示す図である。

携帯電話１の認識対象文書の一例として名刺を挙げることができる。図３に示すように、一例として挙げる名刺には氏名として「△山×男」が、所属部署として「総務部」が、会社名として「XYZ株式会社」が記載されている。さらに、名刺の下段部には電話番号、メールアドレス、ホームページのＵＲＬが記載されている。

携帯電話１の認識対象文書は、名刺に限定されず、手紙または広告等の文書であってもよい。

（表示部８に表示される項目の例）
次に、表示部８に表示される対象文字列の項目の一例について、図４を参照しつつ説明する。図４は、表示部８に表示される対象文字列の項目の一例を示す図である。

図４に示すように、携帯電話１は、表示部８に複数の項目（図４では、１〜５）を示し、どの項目の文字列を認識するのかに関してユーザからの指示を待つ。

ユーザが操作部６の数字キー１から数字キー５のいずれかを押下することにより、１から５のうちのいずれかの対象項目の組が決定される。例えば、ユーザは、氏名、電話、メールという項目に限定した文字列の認識を望む場合、これらの項目の組み合わせ（認識対象項目）は、番号４で示されているため、数字キー４を押下すればよい。

複数の項目の組み合わせは、図４に示したものに限定されず、どのような組み合わせであってもよい。

（対応項目テーブル４２の詳細）
次に、対応項目テーブル４２について図５および図６を参照しつつ説明する。対応項目テーブル４２は、対象文字列に含まれる文字列パターンと、対象文字列の項目との対応関係を示すものである。図５および図６は、対応項目テーブル４２の一例を示す図である。

図５および図６に示すように、対応項目テーブル４２は、文字列パターンとそれに対応する対象文字列の項目とが同一行に書かれており、対象文字列に或る文字列パターンが含まれていれば、その対象文字列は、その文字列パターンに対応する項目（項目群の一部）に相当するものであることを示している。文字列パターンにはそれぞれ通し番号（図５では、１〜６）がふられている。なお、図５および図６において、対応項目テーブル４２の右側の破線で囲まれた列は、対象文字列の例を示したものであり、対応項目テーブル４２内の情報ではない。

また、対応項目テーブル４２は、図５と図６とで区別しているように、文字列パターンの内容に応じて、２種類に大別できる。すなわち、一方は、含まれている文字列パターンに対応する項目が一つのもの（図５の対応項目テーブル４２ａ）であり、他方は、文字列パターンに対応する項目が２つ以上のもの（図６の対応項目テーブル４２ｂ）である。

対応項目テーブル４２ａは、対象文字列中に文字列パターンが存在する場合、対象文字列の項目が確定するテーブルである。

例えば、図５に示すように、対象文字列に、「Ｌ」、「：」および括弧（（ ）の文字列パターンが含まれている場合、当該対象文字列の項目は、「電話」となる。

対応項目テーブル４２ｂは、対応項目テーブル４２ａを適用できない場合、すなわち、対象文字列の項目をひとつに特定できない場合に用いられるテーブルである。

例えば、図６に示すように、対象文字列に、「Ｌ」および「：」の文字列パターンが含まれている場合、当該対象文字列の項目は、「電話」、「メール」、「ＵＲＬ」のいずれかとなる。

このように、項目判定を行うときには、まず、項目が一つに特定できるか否かを対応項目テーブル４２ａを用いて調べ、項目が一つに特定できない場合に、対応項目テーブル４２ｂを用いて項目を絞り込むようにすればよい。

なお、項目判定に用いる文字列パターンは、図５および図６に示したものに限定されない。

（文字判定ルールテーブル４１の詳細）
次に、文字判定ルールテーブル４１について図７を参照しつつ説明する。図７は、文字判定ルールテーブル４１の一例を示す図である。文字判定ルールテーブル４１は、対象文字列に文字列パターンが含まれているか否かを判定するためのルールを規定するものである。文字列パターン検出部２２ａが以下に説明するルールに従って、文字列パターンの検出を行う。

なお、図７では、各ルールを理解しやすいように文章で表現しているが、実際には、各ルールは、コンピュータによって認識可能な形式で表現される。

図７に示すように、文字判定ルールテーブル４１は、どのような形状（構成矩形数も含む）または文字列における文字の相対位置関係を有していれば、どの文字であると認識するのかという判定ルールを示すものである。すなわち、文字列パターンは、特定の形状を有する文字または特定の相対位置関係を有する構成部分を含む文字を含むものであり、文字判定ルールテーブル４１は、文字の形状または位置関係と文字判定結果とを対応づけるものである。

以下、各文字についてその判定方法を、図８〜図１０を参照しつつ具体的に説明する。図８は、コロンの形状を示す図である。図９は、括弧の形状を示す図である。図１０は、スラッシュの形状を示す図である。

図８に示すように、コロンは、２個の矩形（構成部分）からなり、２個の矩形とも、小さい矩形である。実際には、文字を構成する２個の矩形の幅および高さが、（（文字列の高さ）×（閾値１））未満であるという基準で判定すればよい。

また、コロンの文字は、細長い。実際には、文字高＞文字幅×（閾値２）という基準を用いて判定する。また、２個の矩形は、垂直方向走査線による走査にてほぼ重なっていることが必要である。

これは、図８に示す例を用いて説明すれば、α１は、α２と比べて、それほど小さい値でないかどうかを調べればよい。実際には、閾値を用いて判定する。なお、α１は、コロンの上段部の左端と下段部の左端のうち、より右にある端から、上段部の右端と下段部の右端のうち、より左にある端までの距離であり、α２は、コロンの上段部の左端と下段部の左端のうち、より左にある端から、上段部の右端と下段部の右端のうち、より右にある端までの距離である。

以下に説明する文字に関しても、実際は閾値等を用いた判定が適用されるが、判定ルールの概要のみを説明する。

図９に示すように、左括弧（（ ）に関しては、左上隅、左下隅、右中程（図９の破線四角の部分）に、文字成分がないか否かを調べればよい。右括弧（ ））についても同様である。

スラッシュの連続「／／」の判定は、左から右に走査線を走らせることで行う。図１０に示すように、文字の左端から最初に文字成分にぶつかるまでの距離をβ１、最初の文字成分から２番目の文字成分までの距離をβ２、２番目の文字成分から文字右端までの距離を、β３とすると、
β１は、上部ラインから下部ラインに移るにつれ、ほぼ単調に減少していくが、逆に、
β３は、上部ラインから下部ラインに移るにつれ、ほぼ単調に増加していく。
β２は、走査線がどのライン上であるかにかかわらず、ほぼ一定である。
以上のような特徴を持てば、スラッシュの連続からなる文字と判定する。

スラッシュは、スラッシュの連続「／／」と同じように、左から右への走査線で左端から文字成分、文字成分から右端までの距離の増加、減少の状態によって判定可能である。

「Ｌ」は、水平方向に文字成分ヒストグラムをとると、左端に大きな山があり、それ以降ほぼ一定である。また、垂直方向に文字成分ヒストグラムをとると、底辺を除きほぼ一定、底辺部分に大きな山がある。このようなヒストグラムをとることにより、「Ｌ」を判定する。

ピリオドは、１個の小さい矩形が文字列の下側に存在するという基準を用いて判定すればよい。

ハイフンは、１個の横に細長い矩形が文字列中程に存在するという基準を用いて判定すればよい。

数字、ｌ（エル）は、１個の矩形からなり、縦幅が横幅に比べ大きいなどの基準によって容易に判定できる。

実際には、「ｌ（エル）」「１（壱）」は、「０」、「２」、「３」等に比べ、更に縦長であるため、個々の判定用閾値を設定することが好ましい。

また、「話」「舌」などは、形状、位置によって判定することは難しい。従って、「話」、「舌」のみの認識辞書を使って、文字認識を行い、信頼度が０．９以上（最大は１）あるとき、「話」、「舌」と判定することもできる。

なお、各文字の判定ルールは、上記のものに限られず、判定対象文字自体も上記のものに限られない。

なお、「話」の文字は、「言」と「舌」の２文字に分離されてしまう可能性がある。
その対策として、「舌」＋「：」のルールを追加してもよい。

（文字列抽出部２１によって抽出された文字列情報の構造）
次に、文字列抽出部２１によって抽出された文字列の情報の一例について、図１１を参照しつつ説明する。図１１は、文字列抽出部２１によって抽出された文字列情報６０の構造の例を示す図である。図１１には、１文字列分の文字列情報が示されている。

この文字列情報は、文字列が何文字から構成されるかを示す文字数情報６１、
文字列の左上および右下の座標を示す文字列座標情報６２、文字列に含まれる各文字に関する文字情報６３から成る。

さらに、文字情報６３は、文字を構成する矩形の数である文字矩形数情報６４、文字の左上および右下の座標を示す文字座標情報６５、各文字ごとの文字矩形情報６６から成る。文字矩形情報６６には、文字を構成する矩形分だけ、矩形の座標が含まれている。

なお、文字列の抽出には従来技術を用いればよいと上述したが、日本語には分離文字等があるため、文字パターンマッチングの結果の文字の信頼度（類似度等）を用いずに１文字を正しく確定することは難しい。従って、本実施形態では、垂直方向走査線による走査にてオーバーラップする文字矩形群を、１文字としている。

この抽出方法を、名刺等に記載されたメールアドレスを抽出する例を用いて説明する。ここでは、
メール：sharp.taro@sharp.co.jp
の先頭５文字分を認識する。

この文字列に含まれる文字のうち、「メ」、「ー」、「s」は、１文字１矩形として認識される。「ル」は、左側の「ノ」と、右側の「レ」との２矩形として認識されるが、これらの矩形は垂直方向走査線による走査にて重ならないので、別の文字として扱われる。

「：」は、上部の点と下部の点の２点から成るが、垂直方向走査線による走査にて重なっているので、上部の点と下部の点の２矩形で１文字として認識される。

（文字認識辞書４３を利用した文字認識方法）
次に、文字列認識部２３による文字認識辞書４３の利用方法の例について説明する。

例えば、対象文字列の項目が、「電話」であると判定された場合、０から９までの数字、ハイフン、括弧の他に、名刺で電話の前によく記載されているキー単語（電話、TEL、Tel： 等）内の文字、すなわち、
「電」、「話」、「T」、「E」、「L」、「t」、「e」、「l」、「:」
などの文字のみを辞書照合時に用いればよい。

対象文字列の項目が、「メール」であると判定されたときも同じく、英数字、＠、ピリオド、ハイフン、アンダースコアの他に、よく使われるキー単語（メール： 等）内の文字、すなわち、
「メ」、「ー」、「ル」、「:」、
などの文字のみを辞書照合時に用いればよい。

対象文字列の項目がひとつに特定された場合、項目の特定は不要であるが、対象文字列の内容（具体的には、文字コード）が不明であるため、通常、文字認識辞書を用いて、対象文字列の内容を決める（具体的には、文字列の認識を行う）ことが必要である。

このとき、必要な辞書カテゴリのみを使うことによりマッチングの高速化が可能となる。

対象文字列が一意に決まらなかった場合は、項目に対応した照合対象文字の和を用いればよい。例えば、項目が電話かＦＡＸのいずれかで、一意に決まらない場合であれば、項目が電話のときに照合する辞書文字カテゴリと項目がＦＡＸのときに照合する辞書文字カテゴリの両方を用いればよい。

（携帯電話１における処理の流れ）
次に、携帯電話１において、対象画像から複数の文字列を抽出し、各文字列の項目を判定する処理の流れについて、図１２を参照しつつ説明する。図１２は、携帯電話１における処理の流れを示すフローチャートである。なお、以下では、特定文字判定部２２において対象文字列の項目がひとつに決まらない場合の処理の流れについて説明する。

まず、ユーザが操作部６を介して認識対象項目の指示を入力すると、その指示は対象項目指示部５１に伝達される（Ｓ１）。そして、対象項目指示部５１は、当該指示（認識対象項目の情報）を主制御部２へ出力する（受付工程）。

上記指示を受け取ると、主制御部２は、認識対象項目の情報を対象項目記憶部３４に格納する。

さらに、主制御部２は、カメラ９を制御することによって認識対象の文書を撮像し、その撮像画像である対象画像を対象文書記憶部３１に格納する（Ｓ２）。

対象画像の格納が終了すると、文字列判定制御部２ｂは、文字列抽出部２１に文字列抽出命令を出力する。

この文字列抽出命令を受け取ると、文字列抽出部２１は、対象文書記憶部３１に格納された対象画像から、対象文字列を抽出する（Ｓ３）。文字列抽出部２１は、抽出した対象文字列を、対象文字列記憶部３２に一時記憶させる。なお、抽出された対象文字列の個数をＭとする。

対象文字列の抽出が終了すると、文字列判定制御部２ｂは、自らが備えるカウンタ（不図示）を１に初期化する（ｍ＝１）（Ｓ４）。

次に、文字列判定制御部２ｂは、カウンタの値（ｍ）が文字列数Ｍ以下であるか否かを判定する（Ｓ５）。

カウンタの値（ｍ）が文字列数Ｍ以下ではない場合（Ｓ５にてＮＯ）、文字列判定制御部２ｂは、一連の処理を終了する。すなわち、文字列抽出部２１が抽出した対象文字列のすべてについて判定を終えると、文字列判定制御部２ｂは、一連の処理を終了する。

カウンタの値（ｍ）が文字列数Ｍ以下である場合（Ｓ５にてＹＥＳ）、文字列判定制御部２ｂは、特定文字判定部２２の文字列パターン検出部２２ａへ文字列パターン検出命令を出力する。

文字列パターン検出命令を受け取ると、文字列パターン検出部２２ａは、ｍ番目の対象文字列に文字列パターンが含まれているか否かを、文字判定ルールテーブル４１および対応項目テーブル４２を参照しつつ判定する（特定文字検出工程）。このとき、文字列パターン検出部２２ａは、項目対応テーブル４２のｎ番目（ｎは、１から項目対応テーブル４２に規定された文字列パターンの総数までの数）の文字列パターンが含まれているか否かを順に判定する。文字列パターン検出部２２ａは、この判定結果を文字列判定制御部２ｂへ出力する。なお、文字判定ルールテーブル４１および項目対応テーブル４２の参照方法の詳細については、後述する。

文字列パターンが含まれていない場合（Ｓ６にてＮＯ）、文字列パターン検出部２２ａは、その旨を示す情報を文字列判定制御部２ｂへ出力する。この情報を受け取ると、文字列判定制御部２ｂは、カウンタの値（ｍ）を１増やし（Ｓ１０）、Ｓ６に戻る。

文字列パターンが含まれている場合には（Ｓ６にてＹＥＳ）、文字列パターン検出部２２ａは、検出した文字列パターンを項目判定部２２ｂへ出力する（Ｓ７）。

この文字列パターンを受け取ると、項目判定部２２ｂは、対応項目テーブル４２を参照して、当該文字列パターンに対応する文字列の項目の候補を判定し（種類判定工程）、判定結果を項目比較部２２ｃへ出力する。

この判定結果を受け取ると、項目比較部２２ｃは、判定された項目の複数の候補と、対象項目記憶部３４に格納された認識対象項目（Ｓ１で選択された項目）とを比較し、複数の候補に認識対象項目が含まれているか否かを判定する（Ｓ８）。項目比較部２２ｃは、その判定結果を文字列判定制御部２ｂへ出力する。

複数の候補に認識対象項目が含まれていない場合（Ｓ８にてＮＯ）、文字列判定制御部２ｂは、カウンタの値（ｍ）を１増やし（Ｓ１１）、Ｓ６に戻る。

一方、複数の候補に認識対象項目が含まれている場合（Ｓ７にてＹＥＳ）、文字列判定制御部２ｂは、対象文字列を認識するよう命じる認識命令を文字列認識部２３へ出力する。

この認識命令を受け取ると、文字列認識部２３は、上述したように、認識対象項目に対応する文字認識辞書を参照して、対象文字列記憶部３２に記憶された対象文字列に特定の文字が含まれているか否かを判定する（文字認識工程）（Ｓ９）。文字列認識部２３は、その判定結果（検出した特定の文字を含む）を認識結果記憶部３４に格納するとともに、格納が完了したことを示す完了情報を項目判定部２４へ出力する。

この完了情報を受け取ると、項目判定部２４は、認識結果記憶部３４に格納された対象文字列に特定の文字が含まれている場合には、当該特定文字に対応する項目を、対象文字列の項目とし（Ｓ１０）、この判定結果を文字列判定制御部２ｂへ出力する。

文字列判定制御部２ｂは、当該判定結果を、出力制御部７を介して表示部８へ出力する。

一方、対象文字列に特定の文字が含まれていない場合には、項目判定部２４は、その旨を示す情報を文字列判定制御部２ｂへ出力する。この情報を受けた文字列判定制御部２ｂは、判定結果を出力しないことが好ましい。

項目判定部２４による項目判定が終了すると、文字列判定制御部２ｂは、カウンタの値（ｍ）を１増やし（Ｓ１１）、Ｓ６に戻る。

なお、項目判定部２２ｂにおいて、対象文字列の項目が一意に決まっていればＳ１０の項目判定処理を略すことも可能である。また、複数の項目から一意の項目に絞り込んだとき、その項目が認識対象項目に一致していなければ、認識結果を出力しない方が好ましい。

また、表示部８に判定結果が表示された後に、ユーザによって所定の操作が行われた場合に、主制御部２は、文字コードから成る対象文字列のテキスト情報、すなわち、文字列認識部２３によって得られた、対象文字列の認識結果を電話帳４４に格納すればよい。

（特定文字判定部２２における処理の詳細）
次に、特定文字判定部２２における処理の詳細について図１３を参照しつつより詳細に説明する。図１３は、特定文字判定部２２における処理の流れを示すフローチャートである。

上記の文字列パターン検出命令を受け取ると、文字列パターン検出部２２ａは、まず、自らが備えるカウンタ（不図示）の値（ｎ）を１に初期化する（ｎ＝１）（Ｓ２１）。

次に、文字列パターン検出部２２ａは、カウンタの値（ｎ）を参照し、ｎがＮ１以下であるか否かを判定する（Ｓ２２）。ここで、Ｎ１は、項目が一つに特定できる項目対応テーブル４２ａに示される、文字列パターンと項目との対の数（項目対応テーブル４２ａの行の数）である。図５に示された例では、Ｎ１は６である。

ｎがＮ１以下であれば（Ｓ２２にてＹＥＳ）、文字列パターン検出部２２ａは、対象文字列が対応項目テーブル４２ａの第ｎ番目の文字列パターンを含んでいるか否かの判定を行い（Ｓ２３）、その判定結果および検出した文字列パターンを項目判定部２２ｂへ出力する。

対象文字列が対応項目テーブル４２ａの第ｎ番目の文字列パターンを含んでいる場合（Ｓ２３にてＹＥＳ）、項目判定部２２ｂは、当該文字列パターンに対応する項目が対象文字列の項目であると判定する。そして、項目判定部２２ｂは、この判定結果を文字列判定制御部２ｂへ出力する。

対象文字列が対応項目テーブル４２ａの第ｎ番目の文字列パターンを含んでいない場合（Ｓ２３にてＮＯ）、項目判定部２２ｂは、その判定結果を文字列パターン検出部２２ａへ出力する。そして、文字列パターン検出部２２ａは、ｎの値を１増やし（Ｓ２４）、Ｓ２２に戻る。

一方、ｎがＮ１以下でなければ、すなわち、項目対応テーブル４２ａに示されたすべての文字列パターンについての判定を終了すれば（Ｓ２２にてＮＯ）、特定文字判定部２２は、項目対応テーブル４２ｂに示された文字列パターンについて判定を行う（Ｓ２５〜Ｓ２９）。Ｓ２５以降の処理は、Ｓ２４までの処理とほぼ同様であるが、全文字列パターンに関して判定する点が異なっている。これは、項目が一つに限定できない文字列パターンを検出しているためである。

全ての文字列パターンの有無が判定された後、項目判定部２２ｂは、これまでに検出できた文字列パターンに対応する項目群から、項目を絞り込むという処理を行う（Ｓ２９）。

（文字列パターン検出部２２ａにおける処理の流れ）
次に、対象文字列に文字列パターンが含まれているか否かを判定する処理の流れについて図１４を参照しつつ説明する。図１４は、文字列パターン検出部２２ａにおける処理の流れを示すフローチャートである。

図１４のフローチャートを用いた以下の説明では、文字列パターンがコロン「：」＋「//」に合致するか否かを判定する処理について述べるが、その他の文字列パターンについてもほぼ同様の処理が行われる。

上記の文字列パターン検出命令を受け取ると、文字列パターン検出部２２ａは、自らが備えるカウンタの値（ｔ）を１に初期化する（Ｓ３１）。

次に、文字列パターン検出部２２ａは、ｔがＴ以下であるか否かを判定する（Ｓ３２）。なお、上記Ｔは、対象文字列の文字数である。

ｔがＴより大きければ、すなわち、対象文字列に含まれるすべての文字について判定を行えば、処理を終了する。

ｔがＴ以下であれば、文字列パターン検出部２２ａは、ｔ番目の文字が、コロン「：」であるか否かの判定を行う（Ｓ３３）。コロンであるか否かの判定は、上述した通りである。

ｔ番目の文字が、コロンである場合（Ｓ３３にてＹＥＳ）、文字列パターン検出部２２ａは、ｔ＋１番目の文字が、スラッシュの連続からなる文字「//」であるか否かの判定を行う（Ｓ３４）。スラッシュの連続であれば（Ｓ３４にてＹＥＳ）、文字列パターン検出部２２ａは、処理を終了し、そうでなければ（Ｓ３４にてＮＯ）、Ｓ３５の処理を行う。

一方、ｔ番目の文字が、コロンでない場合（Ｓ３３にてＮＯ）、文字列パターン検出部２２ａは、カウンタｔを１増やし（Ｓ３５）、Ｓ３２の処理に戻る。

なお、図１４に示す例は、２個のスラッシュが垂直方向走査線でオーバーラップして１文字に扱われる場合の例である。２個のスラッシュが重ならない場合は、ｔ番目の文字が「：」、かつ、ｔ＋１番目の文字が「/」、かつ、ｔ＋２番目の文字が「/」 であるか否かを判定すればよい。

その他の文字列パターンが含まれているか否かの判定についても、図１４のフローチャートと同様の方法にて容易に調べられる。

（認識対象文書が名刺である場合の処理の例）
最後に、以上説明した処理によって、図３に示す名刺がどのように認識されるかについて述べる。なお、図１２のＳ１において、氏名、電話、メールの項目が選択されたとものとする。

氏名「△山×男」、所属「総務部」、会社名「XYZ株式会社」の各文字列に関しては、上述した特定の文字列パターンが含まれていない。これには次のように対処する。

まず、氏名については、上述したように、特許文献２等に述べられている方法にて、最初に氏名のみ抽出しておけばよい。

残りの所属、会社名については、特定の文字列パターンが存在しない。これについては、従来の手法（たとえば、特許文献３等）の手法を用いて、日本語文字列か英語文字列かの判定を行えばよい。所属、会社名は、日本語文字列と判定される（はずである）ので、これらの文字列に対しては認識処理を行わないようにすればよい。

残りの電話、メール、ＵＲＬは、上述した特定の文字列パターンを検索する方法で、項目の特定が可能である。

電話行の「TEL：0123-45-6789」は、
（１）文字列パターン（「Ｌ」＋「：」）に合致することから、電話、メール、または、ＵＲＬと判定され、
（２）文字列パターン（ハイフン＋数字列＋ハイフン）に合致することから、電話、または、ＦＡＸと判定されるが、
（１）および（２）に共通な項目は、電話しかないため、電話行の項目は、「電話」に特定される。従って、上記電話行は、文字列認識部２３における文字認識処理の対象とならない。

メール行の「sankaku.batsu@sxyz.co.jp」は、ピリオドを３個含んでいるので、メール、または、ＵＲＬの何れかと判定される。

上述した本実施形態の説明では、どちらであるかを特定できるルールはないので、メール行は、メールまたはＵＲＬの何れかと判定されるため、文字列認識部２３における文字認識処理の対象となる。

文字列認識部２３における文字列認識処理の後、項目判定部２４における項目判定処理において、対象文字列が＠を有すること等により、当該対象文字列はメール行と判定され、その結果が表示部８に表示される。

ＵＲＬ行の「http://www.xyz.co.jp」は、文字列パターン（「:」＋「//」）に合致しているので、ＵＲＬと判定される。従って、上記ＵＲＬ行は、文字列認識部２３における文字列認識処理の対象とならない。

なお、なんらかの理由で文字列パターンが抽出できなかった場合には、同じく特許文献３等に記載の従来手法を用いて、日本語文字列か英語文字列かの判定を行った後、英語文字列であれば、電話、または、メール項目として認識すればよい。電話、ＦＡＸ、メール、ＵＲＬは、英語文字列と判定される（はずである）ので、電話、または、メール項目として認識すればよい。

（携帯電話１の効果）
以上のように、本実施形態の携帯電話１（文字列判定装置）によれば、認識対象文書に記載された文字列に含まれる特定の文字列パターンに着目することにより、文字列の項目を絞り込むことができ、さらに特定の文字列については一意に決定することが可能である。

さらに、項目の判定は、主として、文字の形状、文字列中における文字の相対位置等の少なくともいずれか一つの特徴を用いるため、項目判定にかかる処理量が少ない。それゆえ、上記文字列判定装置は、小型の携帯情報端末等の処理能力が低い機器への搭載にも適している。

本発明の文字列判定装置では、ユーザが欲する特定の項目のみを抽出し、当該特定の項目に対して認識処理を適用することができる。このこと（および、この手法自体も簡単かつ高速であること）により、小型の携帯情報端末等の処理能力が低い機器でも認識処理時間を低減することができる。

また、上記文字列判定装置では、必ずしも文字列の項目が１つに決まらない場合がある。例えば、メールまたはＵＲＬのどちらか、という判定結果になる場合がある。

しかしながら、文字列の項目を限定し、必要な辞書カテゴリのみを使うことによりマッチングの高速化が可能であるという利点がある。項目が一意に決まらない場合は、文字列認識後、文字列の認識結果から項目を判定するという従来の方法を用いればよい。このときの従来の方法はどのようなものであってもよい。

さらに、認識対象とする項目はユーザが選択できることにより、ユーザにとって使い勝手がよい。

また、ユーザが選択した必要な項目のみを認識し、その結果を出力するため、ユーザにとって不要な項目を削除（または、修正）することによるユーザの負担が、全項目を出力する場合に比べて少ないという利点がある。

また、上記文字列判定装置は、認識対象項目を限定しない場合でも、最初に文字列の項目を絞り込み、絞り込んだ対象項目に必要な文字カテゴリのみを使った辞書照合処理を行うことにより、認識対象の全項目を認識するよりも、認識処理時間の短縮が図れるという効果も奏する。

なお、認識対象文書は、画像に制限されるものでない。例えば、オンライン手書き文字列の認識処理では、画像情報の代わりにストローク情報を用いればよい。

（変更例）
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。

例えば、上述の構成では、入力制御部５が、ユーザが指定した対象文字列の項目である認識対象項目（指定種類）の情報を受け付けていたが、認識対象項目の情報は、予め記憶部４に格納されていてもよい。

また、上述した携帯電話１の各ブロック、特に主制御部２は、ハードウェアロジックによって構成してもよいし、次のようにＣＰＵを用いてソフトウェアによって実現してもよい。

すなわち、携帯電話１は、各機能を実現する制御プログラムの命令を実行するＣＰＵ（central processing unit）、上記プログラムを格納したＲＯＭ（read only memory）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（random access memory）、上記プログラムおよび各種データを格納するメモリ等の記憶装置（記録媒体）などを備えている。そして、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアである携帯電話１の制御プログラム（文字列認識プログラム）のプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、上記携帯電話１に供給し、そのコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成可能である。

上記記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー（登録商標）ディスク／ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ／ＣＤ−Ｒ等の光ディスクを含むディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ／ＥＥＰＲＯＭ／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系などを用いることができる。

また、携帯電話１を通信ネットワークと接続可能に構成し、上記プログラムコードを通信ネットワークを介して供給してもよい。この通信ネットワークとしては、特に限定されず、例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ、ＩＳＤＮ、ＶＡＮ、ＣＡＴＶ通信網、仮想専用網（virtual private network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、通信ネットワークを構成する伝送媒体としては、特に限定されず、例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ回線等の有線でも、ＩｒＤＡやリモコンのような赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、８０２．１１無線、ＨＤＲ、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。なお、本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。

本発明の文字列判定装置は、認識対象となる文字列が、予め定められた種類のどれに相当するものかを少ない処理量で判定することができるため、処理能力の低い携帯端末にも好適に組み込むことができる。

一実施形態の携帯電話が備える特定文字判定部の構成を示す機能ブロック図である。 上記携帯電話の構成を示す機能ブロック図である。 上記携帯電話の認識対象文書の一例を示す図である。 上記携帯電話が備える表示部に表示される対象文字列の項目の一例を示す図である。 対応項目テーブルの一例を示す図である。 対応項目テーブルの一例を示す図である。 文字判定ルールテーブルの一例を示す図である。 コロンの形状を示す図である。 括弧の形状を示す図である。 スラッシュの形状を示す図である。 上記携帯電話が備える文字列抽出部によって抽出された文字列情報の構造の例を示す図である。 上記携帯電話における処理の流れを示すフローチャートである。 上記携帯電話が備える特定文字判定部における処理の流れを示すフローチャートである。 上記携帯電話が備える文字列パターン検出部における処理の流れを示すフローチャートである。

符号の説明

１ 携帯電話（文字列判定装置）
２２ａ 文字列パターン検出部（特定文字検出手段）
２２ｂ 項目判定部（種類判定手段）
２３ 文字列認識部（文字認識手段）
２４ 項目判定部（文字列特定手段）
４３ 文字認識辞書
５１ 対象項目指示部（受付手段）
６０ 文字列情報（対象文字列）

Claims (7)

1. 対象文字列を構成する文字の形状を示す文字列情報を取得し、当該文字列情報によって示される文字の形状をもとに対象文字列の種類を判定する文字列判定装置であって、
   文字列の種類と対応付けられた、特定の形状を示す情報である文字列パターンが上記文字列情報に含まれているかどうかを検出する特定文字検出手段と、
   上記特定文字検出手段によって、上記文字列パターンが上記文字列情報内に検出された場合に、当該文字列パターンに対応する文字列の種類を、当該対象文字列の種類とする種類判定手段と、
   上記種類判定手段によって上記種類の候補が複数挙げられた場合に、当該種類の候補にそれぞれ対応する複数の文字認識辞書を参照することにより、上記文字列情報に含まれる文字を識別する文字認識手段と、
   上記文字認識手段の文字認識結果に基づいて上記対象文字列の種類を特定する文字列特定手段と、を備えることを特徴とする文字列判定装置。
2. 対象文字列を構成する文字の形状を示す文字列情報を取得し、当該文字列情報によって示される文字の形状をもとに対象文字列の種類を判定する文字列判定装置であって、
   文字列の種類と対応付けられた、特定の形状を示す情報である文字列パターンが上記文字列情報に含まれているかどうかを検出する特定文字検出手段と、
   上記特定文字検出手段によって、上記文字列パターンが上記文字列情報内に検出された場合に、当該文字列パターンに対応する文字列の種類を、当該対象文字列の種類とする種類判定手段と、
   上記種類判定手段によって上記種類の候補が複数挙げられた場合、かつ、指定された対象文字列の種類である指定種類と一致する種類の対象文字列が、上記複数の候補の中に含まれている場合に、上記指定種類と対応する文字認識辞書を参照することにより、上記文字列情報に含まれる文字を識別する文字認識手段と、
   上記文字認識手段の文字認識結果に基づいて上記対象文字列の種類を特定する文字列特定手段と、を備えることを特徴とする文字列判定装置。
3. 上記文字列パターンは、特定の形状を有する文字の情報または特定の相対位置関係を有する構成部分を含む文字の情報、もしくはその両方を含むものであることを特徴とする請求項１または２に記載の文字列判定装置。
4. 請求項１〜３のいずれか１項に記載の文字列判定装置の上記各手段としてコンピュータを機能させるための文字列判定プログラム。
5. 請求項４に記載の文字列判定プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
6. 対象文字列を構成する文字の形状を示す文字列情報を取得し、当該文字列情報によって示される文字の形状をもとに対象文字列の種類を判定する文字列判定装置における文字列判定方法であって、
   文字列の種類と対応付けられた、特定の形状を示す情報である文字列パターンが上記文字列情報に含まれているかどうかを検出する特定文字検出工程と、
   上記特定文字検出工程によって、上記文字列パターンが上記文字列情報内に検出された場合に、当該文字列パターンに対応する文字列の種類を、当該対象文字列の種類とする種類判定工程と、
   上記種類判定工程によって上記種類の候補が複数挙げられた場合に、当該種類の候補にそれぞれ対応する複数の文字認識辞書を参照することにより、上記文字列情報に含まれる文字を識別する文字認識工程と、
   上記文字認識工程の文字認識結果に基づいて上記対象文字列の種類を特定する文字列特定工程と、を含むことを特徴とする文字列判定方法。
7. 対象文字列を構成する文字の形状を示す文字列情報を取得し、当該文字列情報によって示される文字の形状をもとに対象文字列の種類を判定する文字列判定装置における文字列判定方法であって、
   文字列の種類と対応付けられた、特定の形状を示す情報である文字列パターンが上記文字列情報に含まれているかどうかを検出する特定文字検出工程と、
   上記特定文字検出工程によって、上記文字列パターンが上記文字列情報内に検出された場合に、当該文字列パターンに対応する文字列の種類を、当該対象文字列の種類とする種類判定工程と、
   上記種類判定工程によって上記種類の候補が複数挙げられた場合、かつ、指定された対象文字列の種類である指定種類と一致する種類の対象文字列が、上記複数の候補の中に含まれている場合に、上記指定種類と対応する文字認識辞書を参照することにより、上記文字列情報に含まれる文字を識別する文字認識工程と、
   上記文字認識工程の文字認識結果に基づいて上記対象文字列の種類を特定する文字列特定工程と、を含むことを特徴とする文字列判定方法。

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