JPH01259477A - 文字認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は文字認識装置、特に入力文字を認識するための
識別手段の算出結果に基づいて、後処理の実行を制御す
る文字認識装置に関するものである。

［従来の技術］ 従来、文字認識装置においては、まず入力文字を認識す
るための識別処理を実行し、該入力文字に対して複数の
候補文字を選出し、次に、識別処理で選出された複数の
候補文字から後処理によって単語辞書をアクセスし、も
つとも単語らしきものを最終候補文字として選出するこ
とがなされている。

第６図に従来の文字認識装置の構成図を示す。−スキャ
ナ等の画像入力部ｌＯから入力された文字イメージは、
前処理部１１による文字の切り出しや正規化等の前処理
の後、特徴抽出部１２でベクトル等による特徴の抽出を
する。この特徴と予め格納された標準文字イメージの特
徴とを比較して、候補文字選出部１３で候補文字が選出
される。候補文字は全て後処理部１５に送られ、単語比
較部１５ａで前後の候補文字と共に予め格納された単語
パターンと比較され、最終文字選出部１５ｂで最終文字
が認識結果として文字出力部１６に出力される。　　　
。

［発明が解決しようとしている課題］ しかしながら、上記従来例では、すべての入力文字に対
して、識別処理の後単語単位の後処理を実行するため、
単語が複数にまたがりさらに候補文字が複数個あるよう
な場合には、その組合せが多く処理時間の莫大な増加が
考えられる。さらに、組合せが多くなれば意味のある単
語も多くなり、得られた候補単語の中から最終結果を選
出するためには、別のパラメータも必要となってくるし
、文章単位で単語の関連性を考慮するような処理系も考
えなくてはならない。

前述の課題をさらに詳細に述べると第７図（ａ）、（ｂ
）のようになる。つまり、第７図（ａ）のように入力文
字として“文字”というデータを入力すると、識別処理
において“文”は第１位候補文字として“文”、第２候
補文字として“丈”、以下複数個の候補文字が選出され
る。

“字”も同様に候補文字の選出が行われる。

次に、選出された候補文字は、上位から数文字（例えば
第５位まで）選出され後処理を実行する。そして、２文
字の組合せをつくり、組合せごとに単語辞書をアクセス
してマツチングをとる。この結果一致したものが単語候
補文字として選出され、その内の第一候補単語を出力す
る。

この場合、第７図（ｂ）のように候補単語は、文字ごと
の候補順位の小さいほうの組合せが上位にくる。

ところが、上述したように例えば１文字に対して第５位
候補文字までを選出すると２文字で２５通りの組合せが
あり、第１０位までにすると１００通りと組合せがべき
乗で増大する。そのため、処理スピードが極め′て遅く
なるばかりでなく、組合せにより単位辞書にマツチする
単語が増えると、１つの単語だけでなく文章単位の選択
という処理を考える必要があり、処理系も複雑になって
いく。

本発明は、前記従来例の欠点を除去し、簡単な構成で処
理速度を落すことなく、誤認識を少なくする文字認識装
置を提供する。

更に詳細には、無駄な演算あるいは識別処理をなくし、
且つ認識率を向上させる文字認識装置を提供する。

［課題を解決するための手段］ この課題を解決するために、本発明の文字認識装置は、
入力パターンに従って識別された候補文字から、単語単
位の文字間の関連性により最終候補文字を選出する文字
認識装置において、前記識別された候補文字から予め後
処理を行う文字を選別する選別手段と、該選別手段によ
り選別された文字により、文字の関連性を評価する後処
理手段とを備える。

ここで、選別手段は、候補文字のエラー率を算出するエ
ラー率算出手段と、算出されたエラー率の大小に基づい
て、後処理手段への候補文字を選出する手段とを備える
。

又、選別手段は、前記識別時に算出された候補文字と第
２位以降の候補文字との距離計算値の差分を取る差分算
出手段と、該差分に応じて、後処理手段への候補文字を
選出する手段とを備える。

又、選別手段は、隣接する候補文字の前記識別時の距離
計算値の差分な取る差分算出手段と、該差分に応じて、
後処理手段への候補文字を選出する手段とを備える。

［作用］ かかる構成において、文字の関連性を評価する後処理手
段には、選別手段により候補文字から予め選別された文
字のみが処理される。

この選別手段は、エラー率算出手段により算出されたエ
ラー率の値の大小に基づいて、後処理手段への候補文字
を選出する。

又、選別手段は、差分算出手段による前記識別時に算出
された候補文字と第２位以降の候補文字との距離計算値
の差分に応じて、後処理手段への候補文字を選出する。

又、選別手段は、差分算出手段による隣接する候補文字
の前記識別時の距離計算値の差分に応じて、後処理手段
への候補文字を選出する。

［実施例コ 第１図は本実施例の文字認識装置の構成図である。スキ
ャナ等の画像入力部１０から入力された文字イメージは
、前処理部１１による文字の切り出しや正規化等の前処
理の後、特徴抽出部１２でベクトル等による特徴の抽出
をする。この特徴と予め格納された標準文字イメージの
特徴とを比較して、候補文字選出部１３で候補文字が選
出されろ。候補文字は候補文字評価部１４において、全
候補文字の中から後処理を行う候補文字を選択し、後処
理部１５に送られる。単語比較部１５ａで前後の候補文
字と共に予め格納された単語パターンと比較され、最終
文字選出部１５ｂで最終文字が認識結果として文字出力
部１６に出力される。

尚、候補文字評価部１４と文字出力部１６を繋ぐ点線は
、候補文字評価部１４での評価に従って後処理部１５を
バイパス°する第１実施例を表している。

第２図は、本実施例の文字認識装置のハードウェア構成
を示す図である。図中、１は文書原稿の入力するスキャ
ナ、２は該スキャナを制御するスキャナ・インタフェー
スである。３は装置全体をコントロールするためのマイ
フロプロセッサ（ＣＰＵ）、４はプログラムが格納され
ているプログラムメモリ。９はＣＰＵ３によりスキャナ
１が動作した場合に、該スキャナ１からの読み取ったイ
メージデータを格納しておくイメージメモリである。Ｃ
ＰＵ３は、該イメージメモリ９に格納された画像データ
から文字画像データを１文字づつ分離して、文字辞書５
に格納された文字イメージをアクセスし識別処理を行う
。その結果を評価した後、距離の小さい順（識別処理に
おける入力文字の確度の大きい順）に単語辞書６に格納
された単語を基に後処理を行う。

後処理では、入力した候補文字と、この前にすでに入力
してきている候補文字で単語をつくり、あり得る単語を
捜す。その結果は、ＣＲＴ・インタフェース７を介して
ＣＲＴ８に表示するような構成になっている。

く第１実施例〉 本実施例では、候補文字評価部１４で、識別処理によっ
て得られた距離計算値に対してエラー率を算出し、該結
果に応じた処理系、例えば後処理を実行しなかったり、
それぞれの入力文字に対して異なる候補文字において後
処理の実行を行うものである。

第３図は本実施例の文字認識装置の処理フローチャート
である。ステップＳＩＯの画像入力はのスキャナ１によ
って実行さｈる。そしてイメージメモリ９に格納され、
ステップＳｌｌで文字の切出しが実行される。これによ
り１文字ずつに分離され、さらにステップＳ１２で文字
辞書５に格納されている標準パターンの大きさに文字を
そろえるための正規化が実行される。正規化された文字
パターンは、情報収縮のためステップＳ１３で文字辞書
５に格納されている文字サイズのものと同一のベクトル
空間に展開するための特徴抽出が実行される。

ステップＳ１４でこの特徴抽出された特徴ベクトルと文
字辞書５による識別が実行される。

ステップＳ１５では、該結果をもとにソーティングが実
行されて候補文字選出が行われ、ステップＳ１６で前述
のエラー率が計算され、このエラー率を基にステップＳ
１７で後処理の実行の有無が決定される。ステップＳ１
７．３１８では、エラー率が所定の値αより小さい候補
文字を選び、ステップＳ１９で選ばれた候補文字に１つ
を後処理をせずに表示する。

尚、単語を形成する第１番目の文字のときは、ここでバ
ッファリングされ、次の文字候補の入力を待つ。第２番
目で複数の文字のときは、第１番目の文字とともに後処
理に送られる。この場合、第１位候補のみしか選出され
ないときは、後処理部１５を経ないで単語が決定され表
示される。

ここでエラー率の求め方について説明する。

エラー率というのは事後確率であり理論的に求まる。事
後確率は、 ｓｌ となる。ここで、Ｗｌはｉ番目の文字クラス、Ｘは特徴
ベクトルである。

すべての事前確率は等しいことを前提とすると、 Ｊ冨！ ｉ＝１の場合は、第−位候補文字の事後確率どなる。

これから、ベイス識別のときは、 となる条件付き確率が得られる。ここで、ｇ”’　（ｘ
）は識別関数で、距離計算値をあてはめることにより、 エラー率は、 で求められる。従って、Ｐａｒｒ＞ＴＩとして所定値Ｔ
、（フローチャートではαで示す）を与えることで本実
施例を実行する。

く第２実施例〉 本実施例では、候補文字評価部１４で、それぞれの候補
文字と第１位候補文字との差分が計算される。そして、
この差分が所定の値より大きいところで候補文字の決定
を中止し、該差分の実行されるまえまでの候補文字が後
処理に送られる。

従って、ともに第１位候補のみしか選出されないときは
、後処理部には１文字だけとなる。

第４図は本実施例の処理フローチャートである。尚、ス
テップＳ１６までは第３図のフローチャートと同様なの
で省く。ステップＳ２１でｎ＝２に初期設定され、ス°
テップＳ２２で差分が計算される。ステップＳ２３で差
分が所定値βより小さい場合は、ステップＳ２４でｎを
カウントアツプし、これを繰り返す。差分が所定値βよ
り大きくなると、ステップ３２５で後処理の実行の候補
文字数が決定され、ステップＳ２６で表示される。

ここで、差分の求め方について説明する。差分は、エラ
ー率である事後確率から理論的に求まる。事後確率は、
前述した如く、 　ｍｌ である。ここでは、式の簡略化を考慮して以下のように
する。

ｅｘｐ（−−ｇ”’　（Ｘ）） Ｐ（ｗｉｘ）　＝□　　・ ｊ峠　　　２ １＋ｅｘｐ［−−（ｇ”　（ｘ）−ｇ”’　（ｘ））］
＋ｅｘｐ［−−（ｇ”　（ｘ）　・・・ここで、ｇ（Ｊ
ｌ　（ｘ）は識別演算による演算結果であり、 ｇ　”　（ｘ）　−ｇ　”’　（ｘ）＜７２ｇ”（ｘ）
−ｇ”’（ｘ）＜Ｔ。

のとき、エラー率が高くなる。つまり、これは第１位候
補文字と第２位候補文字との演算結果の差分、あるいは
第１位候補文字と第３位候補文字との演算結果の差分で
ある。これを各候補文字に対して実行する。従って、上
記Ｔ　ａ　、　Ｔ　３の値を決定することで第１位と第
２位、第１位と第３位・・・の差分が所定より小さいと
き後処理を実行する構成とする。尚、Ｔ　２　、　Ｔ　
ｓは同一の値でもよい。

第２図（ｂ）は本実施例の候補文字評価部１４をハード
ウェアで実現したブロック図である。

候補文字選出部１３でソーティングした全候補文字は、
カウンタ１１３に同期しながら１文字づつの候補文字メ
モリ１１１に格納される。格納された第１位候補文字は
、セレクタ１１２の切り換えで第１位データラッチ１１
４と後処理用メモリ１１９に転送される。次降のデータ
は第２位以降データラッチ１１５へ転送され、減算器１
１６で減算されたのち基準値１１８と比較され所定値以
下の場合のみゲート１２０が開いて、後処理メモリ１１
９に転送される。この操作により、後処理メモリ１１９
には、基準値１１８のデータを越えた候補文字は転送さ
れないことになる。尚、通信路１２１は第３実施例のた
めのものである。

く第３実施例〉 本実施例においては、候補文字評価部１４において、隣
接する候補文字との差分が計算される。

そして、この差分が所定の値より大きくなったところで
候補文字の決定を中止し、該差分の実行されるまえまで
の候補文字が後処理に送られる。

従って、ともに第１位候補文字のみしか選出されないと
きは、後処理部には第１位候補文字だけとなる。

本実施例においては、第１位と第２位、第２位と第３位
というように隣接成分の差分を計算することにより、後
者の文字（第２位、第３位）が前者の文字（第１位、第
２位）と比べてどれだけ近い値になっているかを調べる
ことに主眼をおいている。そのため、エラー率の計算値
の近さが検査される。つまり、候補文字の計算値が得ら
れた場合、第２位と第１位とが近く第３位と第１位とは
差分が大きいかもしれないが、第３位と第２位とは近い
という場合があるので、全体のエラー率ではある程度大
きくなっても、隣接成分の近さというものに重点を置き
候補文字を選出する。従って、第３位候補文字の決定の
仕方は、第２実施例で示した計算式で第１位候補文字を
除いて計算されたものと同じことになる。

第５図は本実施例の処理フローチャートである。尚、ス
テップＳ１６までは第３図のフローチャートと同様なの
で省く。ステップＳ３１でｍ＝１に初期設定され、ステ
ップＳ３２で差分が計算される。ステップＳ３３で差分
が所定値γより小さい場合は、ステップＳ３４でｎをカ
ウントアツプし、これを繰り返す。差分が所定値βより
大きくなると、ステップＳ３５で後処理の実行の候補文
字数が決定され、ステップＳ３６で表示される。

第２図（ｂ）は本実施例の候補文字評価部１５をハード
ウェアで実現したブロック図である。

本実施例によると、候補文字選出部１３によってソーテ
ィングされた候補文字データは、候補文字メモリ１１１
に格納される。格納が終了すると、１文字データごとセ
レクタ１１２を通して第１位候補文字は第１位データ・
ラッチ１１４に第２位以降は最初は第三位以降データ・
ラッチ１１５に送られる。

このとき減算処理１１６が実行されるときに、データ１
１５は通信路１２１を通して、第１位データ・ラッチ１
１４に送られる。この間、減算処理１１６を実行してい
るデータは、処理後基帛値１１８のデータと比較器１１
７で大小関係が判定される。このとき、基準値１１８よ
り大きくなった時には、ゲート１２０を閉じ後処理メモ
リ１１９にはデータを送ならいようになっている。

つまり、第１位と第２位との差分、第２位と第３位との
差分・・・が引きつづき小さいときは、後処理メモリ１
１９に候補文字が転送され、基準値を越えた時点でゲー
ト１２０が閉じられることになる。

以上説明した本実施例による効果をまとめてみると、 （１）エラー率を計算することにより第−位候補文字に
対して後処置の実行がなくなるため高速に　・なる。

（２）後処理による組合わせの回数が少なくなるため、
後処理による単語レベルの認識率の信頼性を向上する。

（３）組合せによる回数が少なくなるため高速性が保持
される。

（４）後処理の構成が簡略になる。つまり、複数の単語
レベルの候補文字の出てきた場合に前後関係の単語を考
慮しなくてはいけないが、その数が少なくなるために後
処理が簡単になる。

［発明の効果コ 本発明により、簡単な構成で処理速度を落すことなく、
誤認識を少なくする文字認識装置を提供できる。

更に詳細には、無駄な演算あるいは識別処理をなくし、
且つ認識率を向上させる文字認識装置を提供できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本実施例の文字認識装置のブロック構成図、 第２図（ａ）は本実施例の文字認識装置のハードウェア
構成図、 第２図（ｂ）は本実施例の文字認識装置の候補文字評価
部の構成側図、 第３図は第１実施例の処理フローチャート、第４図は第
２実施例の処理フローチャート、第５図は第３実施例の
処理フローチャート、第６図は従来例の文字認識装置の
ブロック構成図、 第７図（ａ）、（ｂ）は従来例の文字認識を説明する図
である。 図中、１・・・スキャナ、２・・・スキャナ・インタフ
ェース、３・・・ＣＰＵ、４・・・プログラムメモリ、
５・・・文字辞書、６・・・単語辞書、７・・・ＣＲＴ
・インタフェース、８・・・ＣＲＴ、９・・・イメージ
メモリ、１０・・・画像入力部、１１・・・前処理部、
１２・・・特徴抽出部、１３・・・候補文字選出部、１
４・・・候補文字評価部、１５・・・後処理部、１５ａ
・・・単語比較部、１５ｂ・・・最終文字選出部、１６
・・・文字出力部、２０・・・候補文字選出部である。

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. （１）入力パターンに従つて識別された候補文字から、
   単語単位の文字間の関連性により最終候補文字を選出す
   る文字認識装置において、 前記識別された候補文字から予め後処理を行う文字を選
   別する選別手段と、 該選別手段により選別された文字により、文字の関連性
   を評価する後処理手段とを備えることを特徴とする文字
   認識装置。
2. （２）選別手段は、候補文字のエラー率を算出するエラ
   ー率算出手段と、 算出されたエラー率の大小に基づいて、後処理手段への
   候補文字を選出する手段とを備えることを特徴とする請
   求項第１項記載の文字認識装置。
3. （３）選別手段は、前記識別時に算出された候補文字と
   第２位以降の候補文字との距離計算値の差分を取る差分
   算出手段と、 該差分に応じて、後処理手段への候補文字を選出する手
   段とを備えることを特徴とする請求項第１項記載の文字
   認識装置。
4. （４）選別手段は、隣接する候補文字の前記識別時の距
   離計算値の差分を取る差分算出手段と、該差分に応じて
   、後処理手段への候補文字を選出する手段とを備えるこ
   とを特徴とする請求項第１項記載の文字認識装置。