JP5558065B2 - 区分装置、区分情報の認識方法および区分情報の認識プログラム - Google Patents

Description

本発明は、例えば、カスタマバーコードおよび文字で示される住所情報が記載された郵便物を区分する郵便物区分機のように、紙葉類上に記載されたバーコードおよび文字により区分情報を認識して区分する区分装置、区分情報の認識方法、および、区分情報の認識処理を行わせるための認識プログラムに関する。

従来、区分装置では、紙葉類に記載されている郵便番号や住所情報等の区分先を示す文字を文字認識する文字認識部と、予め区分先などの区分情報に対応して設定されているバーコード情報（カスタマバーコード）を読み取るカスタマバーコード認識部とを有するものがある。このような区分装置では、文字認識部およびカスタマバーコード認識部による認識結果に基づいて紙葉類を区分している。

また、従来、文字認識部による認識結果とカスタマバーコード認識部による認識結果とを用いて、区分情報の認識精度を高めようとする試みがなされている。例えば、特開２００２−５２３６６号公報では、バーコード検出位置を元に住所の記載位置を推定することが記載されている。しかしながら、特開２００２−５２３６６号公報に開示されるものは、バーコード情報が誤っている場合を想定しておらず、十分な認識精度が得られないこともあると考えられる。

また、特開２０００−１５１８４号公報には、カスタマバーコードの認識結果としての区分情報を住所データベースと照合し、認識結果が住所データベースに区分情報として存在しなかった場合、文字認識部による認識結果を用いてカスタマバーコードの認識結果を補正するものが記載されている。しかしながら、特開２０００−１５１８４号公報に開示されるものは、バーコード情報が誤っている場合は想定しているが、住所データベースとの照合により誤っているか否かの判定をしており、誤った認識結果であってもそれが住所データベースに存在すれば誤認識と判断することができない。

特開２００２−５２３６６号公報 特開２０００−１５１８４号公報

この発明の一形態は、高い精度で区分情報を認識できる区分装置、区分情報の認識方法および区分情報の認識プログラムを提供することを目的とする。

この発明の一形態としての区分装置は、区分情報の少なくとも一部がバーコードおよび文字で記載されている紙葉類を区分処理するものにおいて、紙葉類にバーコードで記載される情報に関連付けた区分情報の正解候補を格納するテーブルと、紙葉類の画像を読み取る読取手段と、この読取手段により読み取った紙葉類の画像から検出されるバーコードが示す情報を認識するバーコード認識手段と、前記読取手段により読み取った紙葉類の画像から検出される文字を認識する文字認識手段と、前記バーコード認識手段によるバーコードの認識結果に対応する区分情報の正解候補を前記テーブルから抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出した各正解候補の区分情報が正解であるか否かを前記文字認識手段による文字認識により判定する確認手段と、前記確認手段により正解である判定した正解候補の区分情報に基づいて紙葉類を区分する区分手段とを有する。

この発明の一形態としての区分情報の認識方法は、区分情報の少なくとも一部がバーコードおよび文字で記載されている紙葉類に対する区分情報の認識方法であって、紙葉類の画像を読み取り、この読み取った紙葉類の画像から検出されるバーコードが示す情報を認識し、このバーコードの認識結果に対応する区分情報の正解候補を、紙葉類にバーコードで記載される情報に関連付けた区分情報の正解候補を格納しているテーブルから抽出し、前記抽出した各正解候補の区分情報が正解であるか否かを文字認識処理により確認し、前記確認により正解であると判定した正解候補の区分情報に基づいて当該紙葉類を区分する。

この発明の一形態としての区分情報の認識プログラムは、区分情報の少なくとも一部がバーコードおよび文字で記載されている紙葉類に対する区分情報の認識プログラムであって、紙葉類の画像を読み取る機能と、この読み取った紙葉類の画像から検出されるバーコードが示す情報を認識する機能と、このバーコードの認識結果に対応する区分情報の正解候補を、紙葉類にバーコードで記載される情報に関連付けた区分情報の正解候補を格納しているテーブルから抽出する機能と、前記抽出した各正解候補の区分情報が正解であるか否かを文字認識処理により確認する機能と、前記確認により正解であると判定した正解候補の区分情報に基づいて当該紙葉類を区分する機能とをコンピュータに実行させる。

この発明の一形態によれば、高い精度で区分情報を認識できる区分装置、区分情報の認識方法および区分情報の認識プログラムを提供することができる。

図１は、本実施の形態に係わる区分装置としての区分システムの概略構成を示す図である。 図２は、区分システムが処理対象とする紙葉類の例を示す図である。 図３は、正解候補テーブルの構成例を示す図である。 図４は、第１の区分方法による区分情報の認識処理を説明するためのフローチャートである。 図５は、第１の区分方法による正解候補テーブルの更新処理を説明するためのフローチャートである。 図６は、ＶＣＳで確定された区分情報による正解候補テーブルの更新処理を説明するためのフローチャートである。 図７は、第３の区分方法が適用される区分システムの構成例を示す。 図８は、転居者に関する情報に基づく正解候補テーブルの更新処理を説明するためのフローチャートである。

以下、この発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本実施の形態に係わる区分装置としての区分システム１の概略構成を示す図である。
この区分システム１は、紙葉類に文字で記載されている区分情報に基づいて紙葉類を区分する紙葉類処理装置である。
区分システム１は、図１に示すように、区分機本体（本体）２とＶＣＳ（ビデオコーディングシステム）３とから構成されている。上記区分機本体２は、紙葉類を住所情報などにより区分処理するものである。また、上記ＶＣＳ３は、上記区分機本体２にて住所情報が判別できなかった紙葉類の住所情報をオペレータのコーディング作業により入力するものである。

上記区分機本体２は、図１に示すように、前面にオペレーションパネル１０が設けられている。上記オペレーションパネル１０は、タッチパネル内蔵の表示装置などにより構成される。上記オペレーションパネル１０では、オペレータ（操作員）が処理モードや処理開始を指定したり、区分機の動作状態などを表示したりする。
上記区分機本体２は、紙葉類を供給する供給部１１を有する。上記供給部１１は、紙葉類を所定の間隔で一通ずつ搬送路１２へ供給する。

上記供給部１１に収容される紙葉類には、郵便番号、住所、宛名などの宛先（区分先）を示す情報（以下、単に区分情報あるいは宛先情報とも称する）が文字で記載されている。また、上記供給部１１に収容される紙葉類には、カスタマバーコードを呼ばれる区分情報（宛先情報）を示すバーコードが印刷されるもののある。さらに、上記供給部１１に供給される紙葉類には、紙葉類の区分情報を示す宛先バーコード、あるいは、紙葉類を識別するための識別情報（ＩＤ情報）を示すＩＤバーコードが人間の目では直接的には視認できない特殊インク（蛍光インク）でプリントされるものもありうる。なお、宛先バーコードあるいはＩＤバーコードは、本区分機あるいは別の区分機でプリントされるものである。また、ＩＤバーコードは、後述するＯＣＲ処理で区分情報の文字認識ができなかった紙葉類に付与される。

搬送路１２上には、ＢＣＲ（バーコードリーダ）１３、認識部１４、ＢＣＷ（バーコードライタ）１５、および、区分部１６が設けられている。これらの各部は、各紙葉類に対する搬送状態などの処理状況に応じた区分制御部１７による制御に基づいて動作する。

上記ＢＣＲ１３は、搬送路１２上を搬送される紙葉類に特殊インク（蛍光インク）でプリントされている宛先バーコードあるいはＩＤバーコードを読み取るものである。上記ＢＣＲ１３は、バーコードの画像を読み取る読取部と、この読取部による読取画像におけるバーコードを認識する認識部を有する。上記ＢＣＲ１３によるバーコードの認識結果は、区分制御部１７へ供給される。

上記認識部１４は、紙葉類の区分情報を認識するものである。上記認識部１４は、スキャナ２１、バーコード認識部２２、文字認識部２３、判別部２４および辞書データベース（ＤＢ）２５などを有している。スキャナ２１は、搬送路１２上の紙葉類の画像を読取る。上記スキャナ２１は、紙葉類上の画像を光学的に読み取る。上記スキャナ２１は、バーコード認識部２２および文字認識部２３に接続される。スキャナ２１で読み取った画像は、バーコード認識部２２および文字認識部２３に供給される。

上記バーコード認識部２２は、カスタマバーコードで付与されている区分情報を認識する。たとえば、上記バーコード認識部２２は、上記スキャナ２１により読み取った紙葉類の画像からカスタマバーコードを検索し、カスタマバーコードが検出された場合に当該カスタマバーコードで示される区分情報を認識する。上記文字認識部２３は、文字で記載されている区分情報を認識する。たとえば、上記文字認識部２３は、辞書ＤＢ２５に登録されている辞書データを参照して上記スキャナ２１により読み取った紙葉類の画像から文字で示される区分情報を認識する。

上記バーコード認識部２２および文字認識部２３は、上記判別部２４に接続される。上記バーコード認識部２２による認識結果および上記文字認識部２３による認識結果は、上記判別部２４へ供給される。上記判別部２４は、上記バーコード認識部２２による認識結果および上記文字認識部２３による認識結果を総合的に判定し、紙葉類に対する区分情報の認識結果を決定する。この判別部２４による区分情報の認識結果は、区分制御部１７へ供給される。上記判別部２４は、たとえば、ＣＰＵ、各種メモリおよび各種インターフェースを有する電子計算機（コンピュータ）を同様なハードウエア構成を有するもので実現できる。この場合、上記判別部２４による各処理は、プログラムをＣＰＵが実行することにより実現できる。なお、上記判別部２４における処理内容については、後で詳細に説明する。

上記ＢＣＷ１５は、紙葉類に宛先バーコードあるいはＩＤバーコードを蛍光インクでプリントする。たとえば、上記ＢＣＷ１５は、上記認識部１４による区分情報の認識が成功した場合、認識結果としての区分情報をバーコード化した宛先バーコードを蛍光インクでプリントする。また、上記ＢＣＷ１５は、上記認識部１８による区分情報の認識が成功した場合、当該紙葉類を識別するための識別情報（書状ＩＤ）をバーコード化したＩＤバーコードを蛍光インクでプリントする。つまり、上記ＢＣＷ１５は、区分情報が認識できた紙葉類には宛先バーコードをプリントし、区分情報が認識できなかった紙葉類にはＩＤバーコードをプリントする。なお、後述するＶＣＳ３で特定される区分情報（打鍵入力される区分情報）は、書状ＩＤに対応づけて保存される。このため、ＶＣＳ３で区分情報が特定された紙葉類については、ＩＤバーコードに対応する区分情報を判別することで区分情報に基づく区分が可能となる。

上記ＢＣＷ１５の紙葉類の搬送方向の下流側には、紙葉類が住所情報に応じて区分する区分部１６が設けられている。この区分部１６は、複数の段、複数の列に区画された複数の区分ポケット（図示しない）から構成されている。各ポケットは、区分先ごとに対応して設定されており、住所情報あるいは機械コードに基づいて、紙葉類が住所情報に対応したポケットに順次集積される。また、区分部１６には、区分先が認識できなかった紙葉類が集積されるＶＣＳ排除ポケット（図示しない）が設けられている。このＶＣＳ排除ポケットに集積された紙葉類は、住所情報がＶＣＳ３にて入力された後に、上記供給部１１に再供給され、当該紙葉類のＩＤコードと上記ＶＣＳ３にて入力された住所情報とに基づいて再区分されるようになっている。

次に、ＶＣＳ３について説明する。
上記ＶＣＳ３は、図１に示すように、画像蓄積分配装置３１および複数のビデオコーディング端末（以下、ＶＣＤと称する）３２などから構成されている。
上記画像蓄積分配装置３１は、上記区分機本体２で住所情報が認識できなかった紙葉類の画像を各ＶＣＤ３２へ配信し、上記各ＶＣＤ３２による住所情報の打鍵入力結果を上記区分機本体２へ返す処理を行う。上記画像蓄積分配装置３１は、上記区分機本体２に接続されている。上記画像蓄積分配装置３１は、例えば、ＣＰＵ、各種メモリおよび各種インターフェースを有するパーソナルコンピュータ（ＰＣ）で構成される。上記画像蓄積分配装置３１は、上記認識部１４で住所情報が認識できなかった紙葉類の画像に当該紙葉類の識別情報（書状ＩＤ）を対応づけて記憶し、記憶した紙葉類の画像を各ＶＣＤ３２へ配信する。

上記ＶＣＤ３２は、ディスプレイ（表示部）あるいはキーボード（操作部）などを有する。上記ＶＣＤ３２は、例えば、ＰＣにより構成される。上記ＶＣＤ３２では、上記画像蓄積分配装置３１から分配される紙葉類の画像をディスプレイに表示する。紙葉類の画像を表示した状態において、上記ＶＣＤ３２では、オペレータがキーボードにより住所情報を入力する。上記ＶＣＤ３２による入力結果は、当該紙葉類の識別情報（書状ＩＤ）と対応づけて上記画像蓄積分配装置３１へ返される。また、上記画像蓄積分配装置３１は、上記ＶＣＤ３２からの入力結果を当該紙葉類の識別情報（書状ＩＤ）と対応づけて区分機本体２へ供給する。これにより、区分機本体２では、紙葉類に付与したＩＤバーコードに対応する区分情報が得られる。

次に、認識部１４により認識する区分情報について説明する。
図２は、当該区分システム１が処理対象とする紙葉類の例を示す図である。
図２に示す例では、区分情報を示す文字列とともに、バーコードが紙葉類にプリントされている。図２に示すバーコードは、カスタマバーコードと称されるものである。カスタマバーコードは、区分先を特定するための情報（区分情報）がバーコード化された情報である。つまり、カスタマバーコードは、文字で記載された区分情報と同様な区分情報を示すバーコードである。

たとえば、区分情報としての住所情報は、「郵便番号」、「番地」、「号」および「部屋番号」の組合せで表される。このため、「郵便番号」、「番地」、「号」および「部屋番号」を示す数字をコード化したものが、カスタマバーコードとして利用可能である。図２に示す例では、郵便番号が「１２３−４５６７」、番地が「１１２」、号が「５」である。このため、「１２３４５６７１１２−５」という数字列がカスタマバーコードとしてバーコード化されている。

従って、区分システムでは、紙葉類に印刷されているカスタマバーコードを正確に認識すれば、正確な区分情報が認識でき、正確に区分できるはずである。しかしながら、実際には、紙葉類に印刷されているカスタマバーコードを正確に認識しても、正確に紙葉類を区分できない場合がある。カスタマバーコードが正確な区分先を示していない場合としては、以下のような場合が考えられる。

（Ａ）宛先の記載が間違っている場合
例えば、正しくは「１−１２−５」だが、誤って「−」が抜けていることで、表記が「１１２−５」となっている場合がある。また、正しくは「１２２−５」だが、数字が１文字誤っていることで、表記が「１１２−５」となっている場合がある。このように記載された区分情報が間違っている場合、誤った区分情報（「１１２−５」）もデータベースに存在すると、当該紙葉類は、誤区分されてしまう。このような誤区分を防ぐためには、カスタマバーコードでは表現されない文字で記載されたマンション名、ビル名、氏名、会社名などの情報を確認のために読み取る必要がある。

（Ｂ）同一住所にマンションあるいは家が複数存在する場合
「１１２−５」にマンションあるいは家が２つ建っている場合がある。例えば、「１２３−４５６７ ○○市○区○○○○町１１２−５ ＡＢＣマンション２０３号室 ○○ 太郎」と、「１２３−４５６７ ○○市○区○○○○町１１２−５ ＸＹＺマンション２０３号室 ×× 芝男」の２つは異なる区分情報である。しかしながら、これらの区分情報は、カスタマバーコードとしてコード化すると、同じコード「１２３４５６７１１２−５−２０３」になってしまう。このような２つの区分情報を区別するためには、カスタマバーコードでは表現されない、文字で記載されたマンション名、ビル名、氏名あるいは会社名などの情報を読み取る必要がある。

（Ｃ）転出あるいは転入した住所である場合
転出したことを示す転居届が提出されている場合、旧住所が記載されている紙葉類も新住所として区分する必要がある。この場合、カスタマバーコードだけでは、旧居住者宛か現居住者宛かを区別することができない。これを区別するためには、カスタマバーコードでは表現されない文字で記載された氏名あるいは会社名などを読み取る必要がある。

上述したように、カスタマバーコードを正確に認識しただけでは、誤区分となる可能性がある。このため、本区分システムでは、カスタマバーコードだけでは、誤区分されるような紙葉類も確実に区分できる区分方法を適用する。以下、本区分システムに適用される区分方法の例について説明するものとする。

まず、第１の区分方法について説明する。
第１の区分方法では、区分機本体２の認識部１４には、カスタマバーコードの認識結果に対する正解候補を正解候補テーブル２６に格納しておく。カスタマバーコードの認識結果が得られた場合、認識部１４は、当該認識結果に対応する正解候補を正解候補テーブル２６から抽出する。正解候補テーブル２６から正解候補を抽出すると、認識部１４は、抽出した各正解候補が確からしいかを文字で記載された区分情報に対する文字認識処理によりそれぞれ確認（ベリファイ）する。

各正解候補に対する確認結果は、たとえば、各正解候補に対する確信度として得られる。この場合、最大となる確信度が所定の閾値以上であるか否かにより正しい認識結果であるか否かを判定することが可能である。このような確認処理により正しいという確信が得られた正解候補が存在した場合、認識部１４は、その正解候補を紙葉類に対する区分情報の認識結果として出力する。これにより、カスタマバーコードの認識結果は、正解候補テーブル２６に格納されている情報により補正することが可能となる。

さらに、上記正解候補テーブル２６は、テーブル更新手段として機能する判別部２４により随時更新される。たとえば、カスタマバーコードの認識結果に対応する正解候補から確からしい区分情報（認識結果）が得られた場合、上記正解候補テーブル２６では、当該正解候補に対して正解となった頻度がカウントアップされる。また、カスタマバーコードの認識結果に対応する正解候補から確からしい区分情報（認識結果）が得られなかった場合、判別部２４は、文字認識部２３による区分情報全体に対する文字認識処理により確からしい区分情報（認識結果）を判別する。この結果として得られた区分情報は、当該カスタマバーコードの認識結果に対応づけて正解候補テーブル２６に登録される。

図３は、正解候補テーブル２６の構成例を示す図である。
図３に示すように、正解候補テーブル２６には、１つのカスタマバーコードの認識結果（読取結果）に対して、複数の正解候補と各正解候補の頻度とが格納される。図３に示す例では、「１２３４５６７１１２−５」という１つのカスタマバーコードの認識結果に対して、４つの正解候補（「１２３４５６７１−１２−５」、「１２３４５６７１２２−５」、「１２３４５６７１１２−５Ｚ１」、「１２３４５６７１１２−５Ｚ２」）が格納されている。さらに、各正解候補（「１２３４５６７１−１２−５」、「１２３４５６７１２２−５」、「１２３４５６７１１２−５Ｚ１」、「１２３４５６７１１２−５Ｚ２」）には、それぞれ正解となった回数を示す頻度（「２１」、「１２」、「３９８」、「４３１」）が格納されている。

このような正解候補テーブル２６によれば、カスタマバーコードの認識結果に対応する正解候補が簡単に抽出できる。本第１の区分方法では、上記のような正解候補テーブル２６を用いてカスタマバーコードの認識結果の補正を行うともに、区分情報の認識結果に基づく正解候補テーブル２６の更新処理を行う。

次に、第１の区分方法としての処理の流れについて説明する。
図４は、第１の区分方法による区分情報の認識処理を説明するためのフローチャートである。図４に示す例では、カスタマバーコードが付与されている紙葉類に対する区分情報の認識処理であることを想定している。
すなわち、カスタマバーコードが付与された紙葉類が認識部１４のスキャナ２１による画像読取り位置に搬送されてくると、スキャナ２１は、搬送路１２を搬送される紙葉類の画像を読み取る（ステップＳ１１）。スキャナ２１により紙葉類の画像が得られると、バーコード認識部２２では、紙葉類の画像からカスタマバーコードを検出し、検出したカスタマバーコードが示す区分情報を認識する（ステップＳ１２）。カスタマバーコードの認識結果は、バーコード認識部２２から判別部２４へ通知される。

上記判別部２４は、カスタマバーコードの認識結果に対応する正解候補を上記正解候補テーブル２６から抽出する（ステップＳ１３）。この正解候補の抽出処理では、カスタマバーコードの認識結果に対応する全ての正解候補を抽出するようにしても良いし、カスタマバーコードの認識結果に対応する正解候補のうち所定数以上の頻度の正解候補を抽出するようにしても良い。

上記正解候補テーブル２６から正解候補を抽出すると、判別部２４は、上記文字認識部２３を用いて各正解候補が正解らしいか否かを確認するベリファイ処理を行う（ステップＳ１４）。ベリファイ処理では、たとえば、文字認識部２３の文字認識処理により各正解候補について正解らしさを示す確信度を判定する。確信度は、紙葉類の画像に文字で記載されている区分情報が正解候補であるらしさを示すものである。たとえば、確信度は、紙葉類に文字で記載されている区分情報と正解候補との類似度であっても良いし、上記類似度を正解候補の頻度で重み付けしたものであっても良い。

各正解候補の確信度が得られると、判別部２４は、各正解候補の確信度に基づいて認識結果として採用する正解候補が存在するか否かを決定する（ステップＳ１５）。たとえば、最大となった確信度が所定の閾値以上であれば、判別部２４は、当該確信度の正解候補を認識部１４における最終的な区分情報の認識結果として採用する（ステップＳ１５、ＹＥＳ）。この場合（ステップＳ１５、ＹＥＳ）、判別部２４は、所定の閾値以上となった最大確信度の正解候補を当該認識部１４における区分情報の認識結果として出力する（ステップＳ１６）。当該認識部１４の最終的な認識結果としての区分情報を出力した場合、判別部２４は、当該認識結果に基づく正解候補テーブルの更新処理を行う（ステップＳ２０）。

また、最大となった確信度が所定の閾値未満であれば、判別部２４は、区分情報の認識結果として採用できる正解候補がないと判断する（ステップＳ１５、ＮＯ）。この場合（ステップＳ１５、ＮＯ）、判別部２４は、文字認識部２３により紙葉類の画像全体に対する文字認識での区分情報の認識処理を行う（ステップＳ１７）。この区分情報の認識処理は、区分情報全体を文字認識するものである。上記文字認識部２３は、文字認識による区分情報の認識結果に確信度を付与して判別部２４へ通知する。

上記文字認識部２３から区分情報の認識結果と確信度とを取得すると、判別部２４は、上記文字認識部２３の文字認識により得られた区分情報の確信度が所定の閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ１８）。この判断により文字認識により得られた区分情報の確信度が所定の閾値以上であると判断した場合（ステップＳ１８、ＹＥＳ）、判別部２４は、上記文字認識部２３により得られた区分情報を当該認識部１４における最終的な区分情報の認識結果として出力する（ステップＳ１８）。当該認識部１４の最終的な認識結果としての区分情報を出力した場合、判別部２４は、当該認識結果に基づく正解候補テーブル２６の更新処理を行う（ステップＳ２０）。

また、上記判断により文字認識により得られた区分情報の確信度が所定の閾値未満であると判断した場合（ステップＳ１８、ＮＯ）、判別部２４は、当該紙葉類の区分情報が認識できなかったものとする判断する。この場合、判別部２４は、当該認識部１４における最終的な区分情報の認識結果として区分情報が認識できなかった旨を出力する（ステップＳ１９）。

次に、上記ステップＳ２０としての正解候補テーブル２６の更新処理について説明する。
図５は、上記ステップＳ２０の正解候補テーブル２６の更新処理を説明するためのフローチャートである。
カスタマバーコードが検出された紙葉類に対する認識結果としての区分情報が確定すると、判別部２４は、カスタマバーコードの認識結果と認識結果としての区分情報との組合せが正解候補テーブル２６に存在するか否かを判断する（ステップＳ２１）。

カスタマバーコードの認識結果と認識結果としての区分情報との組合せが正解候補テーブル２６に存在しないと判断した場合（ステップＳ２１、ＮＯ）、判別部２４は、確定した区分情報を当該カスタマバーコードの認識結果に対応する正解候補として正解候補テーブル２６に追加登録する（ステップＳ２２）。上記正解候補テーブル２６に認識結果としての区分情報を正解候補として追加登録した場合、判別部２４は、当該正解候補に対する頻度を「１」に設定する（ステップＳ２３）。

また、カスタマバーコードの認識結果と認識結果としての区分情報との組合せが正解候補テーブル２６に存在すると判断した場合（ステップＳ２１、ＮＯ）、判別部２４は、当該カスタマバーコードの認識結果に対応する認識結果としての区分情報となった正解候補の頻度を「＋１」（インクリメント）する（ステップＳ２３）。

上記のように、第１の区分方法では、カスタマバーコードの認識結果に対応する区分情報の正解候補をテーブルに保存しておき、カスタマバーコードの認識結果に対応する区分情報の正解候補をテーブルから抽出し、抽出した正解候補が正しいか否かを文字認識で確認することにより正しい区分情報を特定するようにしたものである。さらに、カスタマバーコードの認識結果に対する正しい区分情報として判定されるごとに各正解候補に対する頻度データをカウントアップするようにしたものである。
このような第１の区分方法によれば、誤ったカスタマバーコードが付与されていたり、カスタマバーコードだけでは表現しきれない区分情報であったりする場合でも、正しい区分情報を容易に判別することができる。さらに、第１の区分方法によれば、文字認識処理などを用いて確定された区分情報に基づいてテーブルが更新されるため、当該区分システム１が稼動すれするほどテーブルの精度および区分情報の認識精度を高めることが可能である。

次に、第２の区分方法について説明する。
この第２の区分方法では、ＶＣＳ（ビデオコーディングシステム）３でオペレータが入力した区分情報を正解の区分情報として正解候補テーブル２６の更新を行うものである。
第２の区分方法は、図１に示すように、ＶＣＳ３を有する区分システム１により実現される。第２の区分方法の区分システム１では、区分機本体２の認識部１４が確からしい区分情報を特定できなかった場合（確信度が所定閾値以上の区分情報が特定できなかった場合）にはＶＣＳ３で確定された区分情報に基づいて正解候補テーブル２６を更新し、区分機本体２の認識部１４が確からしい区分情報を特定できた場合（確信度が所定閾値以上の区分情報が特定できた場合）には、上記第１の区分方法に同様な処理により正解候補テーブル２６を更新する。

すなわち、スキャナ２１により読み取った紙葉類の画像のうち確からしい区分情報が認識できなかった紙葉類の画像は、当該紙葉類の識別情報（書状ＩＤ）を対応づけたＶＣＳ配信情報として、区分機本体２からＶＣＳ３へ送信される。この際、カスタマバーコードの認識結果は、カスタマバーコードの認識結果も付帯情報としてＶＣＳ配信情報に付与するようにしても良い。また、カスタマバーコードの認識結果は、当該紙葉類の識別情報（書状ＩＤ）とともに区分機本体２側（例えば認識部１４内の図示しないメモリ）で保存しておくようにしても良い。

区分機本体２から紙葉類の画像が供給されたＶＣＳ３では、当該紙葉類の画像に基づくオペレータの区分情報の入力作業が行われる。ＶＣＳ３で入力された区分情報は、紙葉類の識別情報（書状ＩＤ）に対応づけたＶＣＳ入力情報として区分機本体２へ供給される。区分機本体２では、ＶＣＳ３から得られる区分情報に基づいて紙葉類を再区分するとともに、当該紙葉類のカスタマバーコードの認識結果とＶＣＳ３からの区分情報とを対応づけることにより、正解候補テーブル２６を更新する処理を行う。

次に、第２の区分方法としての処理の流れについて説明する。
まず、第２の区分方法では、区分機本体２の認識部１４は、上述した第１の区分方法と同様に、図４に示すような流れの処理で紙葉類の区分情報の認識処理を行う。特に、第２の区分方法において、十分な確信度の区分情報（正解候補）が得られた場合（ステップＳ１５、ＹＥＳ）に判別部２４が正解候補テーブル２６の更新を行う点は、第１の区分方法と同様である。

ただし、第２の区分方法では、十分な確信度の区分情報が得られなかった場合（ステップＳ１８、ＮＯ）、判別部２４は、ステップＳ１９の処理として、認識結果として区分情報が確定できなかったことを出力するとともに、区分情報をオペレータに入力させるためのＶＣＳ配信情報（紙葉類の画像、書状ＩＤおよびカスタマバーコードの認識結果）をＶＣＳ３へ供給するものとする。また、第２の区分方法としては、カスタマバーコードの認識結果に応じた正解候補から十分な確信度の区分情報が得られた場合（ステップＳ１５、ＮＯ）、文字認識による宛先認識処理（ステップＳ１７及びＳ１８）を行わずに、上記ＶＣＳ配信情報を生成してＶＣＳ３へ供給するようにしても良い。

このような区分機本体２における処理に対して、ＶＣＳ３は、オペレータによる区分情報の入力処理が行われる。すなわち、ＶＣＳ３では、区分機本体２からのＶＣＳ配信情報が画像蓄積分配装置３１に蓄積される。画像蓄積分配装置３１は、ＶＣＳ配信情報を各ＶＣＤ３２へ分配する。ＶＣＤ３２では、画像蓄積分配装置３１から供給されたＶＣＳ配信情報に含まれる紙葉類の画像を表示装置に表示して、オペレータからの区分情報の入力作業を受け付ける。この場合、表示装置には、紙葉類の画像だけでなく、カスタマバーコードの認識結果などの情報も表示するようにしても良い。

オペレータにより区分情報が入力されると、ＶＣＤ３２は、入力された区分情報を書状ＩＤに対応づけて画像蓄積分配装置３１へ返す。画像蓄積分配装置３１は、ＶＣＤ３２で入力された区分情報を当該紙葉類の書状ＩＤなどの情報と対応づけたＶＣＳ入力情報を区分機本体２へ送信する。これにより、区分機本体２では、ＶＣＳ３で確定された区分情報を当該紙葉類の書状ＩＤにより特定できる。また、第２の区分方法として、上記ＶＣＳ３からＶＣＳ入力情報を取得した区分機本体２の認識部１４は、ＶＣＳ３で確定された区分情報による正解候補テーブル２６の更新も行う。

次に、第２の区分方法としてのＶＣＳ３で確定された区分情報による正解候補テーブル２６の更新処理について説明する。
図６は、ＶＣＳ３で確定された区分情報による正解候補テーブル２６の更新処理を説明するためのフローチャートである。
上記ＶＣＳ３からＶＣＳ入力情報を取得すると、区分機本体２の認識部１４では、当該紙葉類におけるカスタマバーコードの認識結果とＶＣＳ３で入力された区分情報との組合せと特定する。たとえば、各紙葉類におけるカスタマバーコードの認識結果は、当該紙葉類の識別情報（書状ＩＤ）と対応づけて図示しないメモリに蓄積しておくようにすれば良いし、ＶＣＳ配信情報としてＶＣＳ３へ供給してＶＣＳ入力情報とともにＶＣＳ３から返されるようにしても良い。

カスタマバーコードの認識結果とＶＣＳ３で入力された区分情報との組合せが確定すると、上記認識部１４の判別部２４は、ＶＣＳ３で入力された区分情報が当該紙葉類のカスタマバーコードの認識結果に対する正解候補として正解候補テーブル２６に存在するか否かを判断する（ステップＳ３１）。

上記判断によりＶＣＳ３で入力された区分情報が当該紙葉類のカスタマバーコードの認識結果に対する正解候補として正解候補テーブル２６に存在しないと判断した場合（ステップＳ３１、ＮＯ）、判別部２４は、ＶＣＳ３で入力された区分情報を当該カスタマバーコードの認識結果に対応する正解候補として正解候補テーブル２６に追加登録する（ステップＳ３２）。上記正解候補テーブル２６にＶＣＳ３で入力された区分情報を正解候補として追加登録した場合、上記判別部２４は、当該正解候補に対する頻度を「１」に設定する（ステップＳ３３）。

また、ＶＣＳ３で入力された区分情報が当該紙葉類のカスタマバーコードの認識結果に対する正解候補として正解候補テーブル２６に存在すると判断した場合（ステップＳ３１、ＮＯ）、上記判別部２４は、当該正解候補の頻度を「＋１」（インクリメント）する（ステップＳ３３）。

上記のように、第２の区分方法では、カスタマバーコードの認識結果に対応する区分情報の正解候補をテーブルに保存しておき、カスタマバーコードの認識結果に対応する区分情報の正解候補をテーブルから抽出し、抽出した正解候補が正しいか否かを文字認識で確認することにより正しい区分情報を特定する。このような処理で確からしい区分情報が得られなかった場合、紙葉類の区分情報をＶＣＳ３で確定する処理を行い、ＶＣＳ３で確定された区分情報を各紙葉類のカスタマバーコードの認識結果に対応づけた正解候補として上記テーブルを更新するようにしたものである。
このような第２の区分方法によれば、誤ったカスタマバーコードが付与されていたり、カスタマバーコードだけでは表現しきれない区分情報であったりする場合でも、テーブルに記憶されている正解候補から正しい区分情報を容易に判別することができる。さらに、第２の区分方法によれば、ＶＣＳで確定された区分情報に基づいて上記テーブルが更新されるため、当該区分システム１が稼動すれするほどテーブルの精度および区分情報の認識精度を高めることが可能である。

次に、第３の区分方法について説明する。
この第３の区分方法では、区分情報に含まれる一部の情報（例えば、転居等により住所）が変更されたことを示すデータベースを用いてカスタマバーコードの認識結果を補正するものである。ここでは、転居により住所が変更となった人物の宛先（区分情報）を示す転居者情報データベースによりカスタマバーコードの認識結果を補正するものとする。

図７は、第３の区分方法が適用される区分システムの構成例を示している。
図７に示す区分システムは、図１に示す区分システムに転居者情報データベース４１を追加した構成となっている。転居者情報データベース４１以外の構成は、図１に示す区分システムの各部の構成を同様であるため、それらの箇所には同一箇所に同一符号を付して詳細な説明を省略するものとする。

上記転居者情報データベース４１は、転居者からの申し出に応じて随時更新されるものである。転居者情報データベース４１は、転居者の名称（氏名、会社名など）に対応づけて、転居元の住所と転居先の住所とが格納されている。さらに、転居者情報データベース４１には、転居者の名称に対応づけて転居元の住所における現在の居住者の名称を格納しておくようにしても良い。

このような転居者情報データベース４１に登録されている転居者情報に基づく更新処理では、正解候補テーブル２６には、転居元の住所を示すカスタマバーコードの認識結果に対して、正解候補の１つとして転居先の住所を含む区分情報を追加登録することが可能となる。このような正解候補テーブル２６を用いて第１の区分方法による区分情報の認識処理を行えば、転居元の住所がカスタマバーコードの認識結果として得られた場合、正解候補として転居先の住所を含む区分情報が得られる。

このような場合、判別部２４は、文字認識により得られる宛先の名称（氏名或は会社名など）に基づいて転居先の住所を含む区分情報が正解であるか否かを判定できる。たとえば、宛先の名称（氏名或は会社名など）が転居者であると判定された場合、判別部２４は、転居先の住所を含む区分情報が正解であると判定できる。すなわち、紙葉類の区分情報を認識する区分システムでは、転居者情報に基づいて正解候補テーブル２６を更新することによって区分情報の認識精度が向上するものと考えられる。

次に、第３の区分方法としての処理の流れについて説明する。
まず、第３の区分方法では、区分機本体２の認識部１４は、上述した第１の区分方法と同様に、図４に示すような流れの処理で紙葉類の区分情報の認識処理を行う。また、第３の区分方法では、第２の区分方法と同様な正解候補テーブル２６の更新処理も行うようにしても良い。このような第１、第２の区分方法が適用された区分システムにおいて、第３の区分方法では、さらに、転居者情報データベース４１を適宜チェックすることにより、転居者に関する情報を正解候補テーブル２６に反映させる処理を行うものである。

図８は、転居者に関する情報に基づく正解候補テーブル２６の更新処理を説明するためのフローチャートである。
図８に示すような転居者に関する情報に基づく正解候補テーブル２６の更新処理は、転居者情報データベース４１への書込みがあった場合に行うものとする。ただし、図８に示す処理は、任意のタイミングで実行可能である。たとえば、図８に示す正解候補テーブル２６の更新処理は、定期的に行うようにしても良いし、オペレータによる指示に応じて行うようにしても良い。

すなわち、区分機本体２の認識部１４において、判別部２４は、転居者情報データベース４１に新しい転居者情報が存在するか否かをチェックする（ステップＳ４１）。たとえば、新しい転居者情報は、前回の転居者情報に基づく正解候補テーブルの更新処理時から現在までの間に登録された転居者情報を転居者情報データベース４１から検索することにより検出される。たとえば、新しい転居者情報は、転居者情報データベース４１に転居者情報の登録日時を記憶しておき、その登録日時が前回の転居者情報に基づく正解候補テーブルの更新日時以降であるか否かにより判定される。

上記判断により新しい転居者情報が存在すると判断した場合（ステップＳ４１、ＹＥＳ）、判別部２４は、新しい転居者情報を転居者情報データベース４１から読出し、読み出した新しい転居者情報に基づいて正解候補テーブル２６を更新する（ステップＳ４２）。転居者情報に基づく正解候補テーブル２６の更新処理では、判別部２４は、転居元の住所情報を示すカスタマバーコードに対する正解候補として転居先の住所情報を登録する。つまり、カスタマバーコードの認識結果が転居元の住所である場合には正解候補として転居先の住所情報が得られるように、正解候補テーブル２６が更新される。

ここで、カスタマバーコードが住所情報のみを反映しており、宛先の名称（氏名或は会社名等）が反映されていないものとする。このような場合、転居者宛の紙葉類には、転居元の住所を示すカスタマバーコードがプリントされている可能性が高いことが想定される。すなわち、転居元の住所を示すカスタマバーコードの正解候補としては、転居先の住所を含む区分情報を登録しておくのが好ましい。従って、新しい転居者情報を転居者情報データベース４１から抽出すると、判別部２４は、転居元の住所を示すカスタマバーコードに対応して転居先の住所を含む区分情報を正解候補として正解候補テーブル２６に追加登録する。ただし、転居者情報に基づく正解候補テーブル２６の更新処理では、当該正解候補に対する頻度が初期値の「０」として設定される。

上記のように、第３の区分方法では、転居者の転居元の住所を示すカスタマバーコードに対する正解候補として転居先の住所を含む区分情報を正解候補テーブルに追加登録するものである。このような情報を登録した正解候補テーブル２６では、カスタマバーコードの認識結果が転居元の住所であっても、当該カスタマバーコードの認識結果に対する正解候補として転居先の住所を含む区分情報が得られる。この結果として、区分システムでは、転居元の住所を示すカスタマバーコードがプリントされている紙葉類であっても、転居先の住所を含む区分情報を正しい区分情報として確定しやすくすることができ、高い精度で区分情報の認識を行うことができる。

１…区分システム、２…区分機本体、３…ＶＣＳ、１０…オペレーションパネル、１１…供給部、１２…搬送路、１３…ＢＣＲ、１４…認識部、１５…ＢＣＷ、１６…区分部、１７…区分制御部、１８…認識部、２１…スキャナ、２２…バーコード認識部、２３…文字認識部、２４…判別部、２５…辞書データベース（ＤＢ）、２６…正解候補テーブル、３１…画像蓄積分配装置、３２…ビデオコーディング端末（ＶＣＤ）、４１…転居者情報データベース。

Claims (8)

1. 区分情報の少なくとも一部がバーコードおよび文字で記載されている紙葉類を区分処理する区分装置において、
   紙葉類にバーコードで記載される情報に関連付けた区分情報の正解候補を格納するテーブルと、
   紙葉類の画像を読み取る読取手段と、
   この読取手段により読み取った紙葉類の画像から検出されるバーコードが示す情報を認識するバーコード認識手段と、
   前記読取手段により読み取った紙葉類の画像から検出される文字を認識する文字認識手段と、
   前記バーコード認識手段によるバーコードの認識結果に対応する区分情報の正解候補を前記テーブルから抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段により抽出した各正解候補の区分情報が正解であるか否かを前記文字認識手段による文字認識により判定する確認手段と、
   前記確認手段により正解である判定した正解候補の区分情報に基づいて紙葉類を区分する区分手段と、
   を有する区分装置。
2. 前記確認手段は、前記文字認識手段による文字認識処理により各正解候補について正解らしさを示す確信度を算出し、算出した確信度のうち最大となった確信度が所定の閾値以上であれば確信度が最大となった正解候補を正解と判定し、算出した確信度の全てが所定の閾値未満であれば正解候補がないと判定する、
   前記請求項１に記載の区分装置。
3. 前記テーブルは、各正解候補に対して正解と判定された頻度を示す情報を格納し、
   さらに、前記確認手段により正解であると判定された正解候補に対応する頻度を更新する更新手段を有する、
   前記請求項１又は２の何れか１項に記載の区分装置。
4. さらに、前記抽出手段により抽出した各正解候補に正解と判定される区分情報がない場合、前記文字認識手段により文字で記載されている区分情報全体を認識する処理手段と、
   前記処理手段により確からしい区分情報が得られた場合、前記バーコード認識手段によるバーコードの認識結果と前記処理手段により得られた区分情報との組合せに基づいて前記テーブルを更新する更新手段と、を有する、
   前記請求項１乃至３の何れか１項に記載の区分装置。
5. さらに、前記抽出手段により抽出した各正解候補に正解と判定される区分情報がない場合、当該紙葉類の区分情報を入力するコーディング手段と、
   前記バーコード認識手段によるバーコードの認識結果と前記コーディング手段により入力された区分情報との組合せに基づいて前記テーブルを更新する更新手段と、を有する、
   前記請求項１乃至４の何れか１項に記載の区分装置。
6. さらに、区分情報の少なくとも一部に含まれる住所情報が変更された転居者に関する転居者情報を格納するデータベースと、
   前記データベースに新規に登録された転居者情報に基づいて転居先の住所情報を含む区分情報を正解候補として前記テーブルに追加する更新手段と、を有する、
   前記請求項１乃至５の何れか１項に記載の区分装置。
7. 区分情報の少なくとも一部がバーコードおよび文字で記載されている紙葉類に対する区分情報の認識方法であって、
   紙葉類の画像を読み取り、
   この読み取った紙葉類の画像から検出されるバーコードが示す情報を認識し、
   このバーコードの認識結果に対応する区分情報の正解候補を、紙葉類にバーコードで記載される情報に関連付けた区分情報の正解候補を格納しているテーブルから抽出し、
   前記抽出した各正解候補の区分情報が正解であるか否かを文字認識処理により確認し、
   前記確認により正解であると判定した正解候補の区分情報に基づいて当該紙葉類を区分する、
   区分情報の認識方法。
8. 区分情報の少なくとも一部がバーコードおよび文字で記載されている紙葉類に対する区分情報の認識プログラムであって、
   紙葉類の画像を読み取る機能と、
   この読み取った紙葉類の画像から検出されるバーコードが示す情報を認識する機能と、
   このバーコードの認識結果に対応する区分情報の正解候補を、紙葉類にバーコードで記載される情報に関連付けた区分情報の正解候補を格納しているテーブルから抽出する機能と、
   前記抽出した各正解候補の区分情報が正解であるか否かを文字認識処理により確認する機能と、
   前記確認により正解であると判定した正解候補の区分情報に基づいて当該紙葉類を区分する機能と、
   をコンピュータに実行させる区分情報の認識プログラム。

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