JPH0212482A

JPH0212482A - 単語認識装置

Info

Publication number: JPH0212482A
Application number: JP63160764A
Authority: JP
Inventors: Hidetaka Kojima; 秀隆小島; Norio Wajima; 輪島　憲雄; Masanori Iwamoto; 岩本　昌則
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1988-06-30
Filing date: 1988-06-30
Publication date: 1990-01-17
Anticipated expiration: 2013-09-21
Also published as: JP2801602B2

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】［発明の目的］（産業上の利用分野）本発明は帳票等から読取り入力された文字列から精度良
く、高速に単語認識することのできる単語認識装置に関
する。

（従来の技術）書状郵便物の自動区分機等では、上記書状郵便物に記載
された宛名住所の情報を読取り認識することが行なわれ
る。この宛名住所情報の読取り認識は、基本的には書状
郵便物（帳票）の宛名住所記載面の情報をイメージ・ス
キャナ等にて読取り入力し、先ずその入力画像中から宛
名住所記載領域を検出する。そしてその検出領域から文
字の並びを示す文字行を検出し、その文字行における各
文字をそれぞれ検出切出しする。しかる後、検出された
各文字について複合類似度法等を手法を用いて文字認識
し、その認識結果として与えられる入力文字列を単語と
して認識処理することにより行なわれる。

ところがこの一連の認識処理過程においては種々の問題
があり、入力文字列が示す単語を精度良く認識するには
多大な処理時間を必要とする等の問題がある。例えば入
力画像中から宛名住所の記載領域を検出し、且つその文
字行を精度良く検出する上で、入力画像中のノイズ成分
に起因して検出目的とする宛名住所記載領域以外の領域
が種々検出されたり、また検出された宛名住所記載領域
の中から文字行をそれぞれ精度良く分離検出することが
、困難な場合が生じる。

これにも増して、従来一般的には上記入力文字列に対す
る単語認識をソフトウェア処理により、単語辞書に登録
された認識対象単語を構成する文字列との間で個々に照
合して行なっているので、多大な処理時間を必要とする
ことが否めず、ソフトウェア処理負担の増大ともなって
いる。

（発明が解決しようとする課題）このように従来にあっては、例えば撮像入力された帳票
画像中から文字列を検出し、その入力文字列がなす単語
を認識する上でのソフトウェアによる処理負担が大きく
、しかも多大な処理時間を必要とする等の問題があった
。

本発明はこのような事情を考慮してなされたもので、そ
の目的とするところは、入力文字列がなす単語をハード
ウェア処理によって簡易に、且つ高速に認識することの
できる実用性の高い単語認識装置を提供することにある
。

［発明の構成］（課題を解決するための手段）本発明に係る単語認識装置は、複数の認識対象単語を格
納した単語辞書と、上記認識対象単語毎に所定桁数のビ
ット・エリアが設けられたヒット・ビット・メモリとを
備え、 ■上記入力文字列を所定数ずつその切出し位置を順にシ
フトしながら切出して、この所定数の文字からなる単位
文字列とその切出し位置の情報とに従って前記単語辞書
を検索し、その単位文字列を上記切出し位置に含む認識
対象単語を求める。

■そして前記ヒット・ビット・メモリの上記単語辞書か
ら求められた認識対象単語に対応し、且つ前記単位文字
列の切出し位置に対応するビット位置にヒツト情報をそ
れぞれ書込み、このヒツト中ビット・メモリの内容から
前記入力文字列の文字数に応じたヒツト情報が書込まれ
た認識対象単語を求め、この認識対象単語を前記入力文
字列の認識結果として求めるようにしたことを特徴とし
たものである。

（作用）本発明によれば、入力文字列をその区切り位置を順にシ
フトさせながら所定数ずつ区切って抽出した単位文字列
を、その区切り位置に含む認識対象単語を単語辞書から
求め、ヒット・ビット・メモリにおけるその認識対象単
語の上記区切り位置に対応するビット位置にヒツト情報
を順次格納して行くことにより、前記入力文字列の文字
数に相当したヒツト情報が書込まれた認識対象単語とし
て前記入力文字列を簡易に、且つ精度良く、しかもハー
ドウェア的に高速に認識することが可能となる。

つまり区切り位置を順にシフトさせながら所定数ずつ区
切って抽出した単位文字列を、その区切り位置に含む認
識対象単語を単語辞書からハードウェア的に求め、その
認識対象単語の上記区切り位置に対応するヒット・ビッ
ト・メモリ上のビット位置にヒツト情報を順次格納して
行くことだけにより、入力文字列から全ての単位文字列
を切出した時点で上記ヒット・ビット・メモリの内容か
ら入力文字列を簡易に、且つ精度良く単語認識すること
が可能となる。

（実施例）以下、図面を参照して本発明の一実施例につき説明する
。

第１図は本発明の一実施例に係る単語認識装置の概略構
成図で、■は書状郵便物等の帳票に記載された情報を光
電変換して読取り入力する光電変換部である。単語認識
処理は、この光電変換部１にて読取られた入力画像中か
ら文字記載領域（宛名住所記載領域）を検出し、且つそ
の文字行を検出切出することから行なわれる。

この文字行の検出処理は、一方において画像圧縮部２に
て入力画像を文字列の記載方向に情報圧縮して文字記載
領域をそれぞれ情報の塊として捕え、ノイズ除去部３に
て上記圧縮画像からノイズ成分を示す微小な領域を除去
した上で行なわれる。

このノイズ成分の除去は、例えば第２図に示す如く構成
されたハードウェア回路に圧縮画像データを連続的にシ
フト入力し、その画素データ“１”の連続長がｎビット
以下のものを除去することによって行なわれる。即ち、
このノイズ除去部３は、クロックＣ’Ｌ　Ｋに従って入
力画素データをシフトするｎ段のＤ−ＦＦ回路により構
成され、これらのＤ−ＦＦ回路の出力を論理処理するこ
とにより画素データ“１”の連続性を調べ、その連続ビ
ット数がｎビット以下のときに上記各Ｄ−ＦＦ回路をリ
セットする如く構成される。

このように構成されたノイズ除去部３に第３図（ａ）に
示すような入力画像から求められる第３図（ｂ）に示す
ような圧縮画像データを、その文字列方向と直交する方
向にシフト入力することにより、従来のような検出領域
のラベリングと、そのラベリング領域の面積判定等の煩
わしい処理を行なうことなしに簡易にノイズ成分を示す
微小な領域を除去するものとなっている。

またここでは文字記載位置のズレ等に起因して複数の文
字行の分離検出が困難な場合があることを想定し、その
行ピッチを推定するものとなっている。この行ピッチの
推定は、積算射影計算部４にて第３図（ａ）に示すよう
に文字列方向の射影を求め、フーリエ変換部５にてその
射影成分をフーリエ変換して空間周波数分布関数を求め
て行なわれる。具体的には入力画像の文字列方向の射影
成分が第４図に示すように射影分布関数ｆ　（ｘ）とし
て求められたとき、これをフーリエ変換してなる空間周
波数分布関数Ｆ　（Ｘ）をとして第５図に示すように求める。

そしてこの空間周波数分布関数Ｆ　（Ｘ）のピークを与
える空間周波数ｘｏ　（１／ｍｎ＋）を求め、行ピツチ
推定部６にて文字行の行ピッチＬをＬ　−１／ｘｏ　　（ｎｍ）として推定する。

しかして行検出切出部７は、前述した如くノイズの除去
がなされた入力画像について、上述した如く推定された
行ピッチＬに従って第６図に示すように文字行をそれぞ
れ切出し抽出する。このような行検出切出し処理により
、入力画像中の文字列が記載された領域がそれぞれ文字
行領域として行単位に切出される。

文字検出切出部８は、上述した如く求められた各文字行
領域から、そこに記載された文字を個々に検出するもの
であり、この文字検出切出部８にて検出切出しされた文
字画像が文字認識部９に与えられて文字認識される。こ
の文字認識は、例えば文字の特徴パターンと認識辞書１
０に登録されている認識対象文字の各標準パターンとの
類似度をそれぞれ計算し、高い類似度値を得た認識対象
文字をその認識結果として求める等して行なわれる。

このようにして求められた文字認識結果の列が入力文字
列として単語認識部１１に与えられ、単語認識される。

この単語認識部１１における入力文字列の単語認識は、
入力文字列を文字列バッファ１２に格納し、トリグラム
争テーブル１３．トリダラム・ポジション・テーブル１
４．単語ＩＤテーブル１５を用いてヒット・ビット・メ
モリ１６にヒツト情報をハードウェア的に格納し、この
ヒット・ビット・メモリ１６に格納されたヒツト情報を
調べることにより行なわれる。

この単語認識部１１における本実施例装置の特徴的な機
能（処理アルゴリズム）について、第７図を参照して説
明する。

単語辞書としての単語ＩＤメモリ１５は、認識対象単語
のそれぞれに対応したアドレスを備え、各アドレスのデ
ータ・エリアにその認識対象単語について付された単語
ＩＤをそれぞれ格納している。

ヒット・ビット・メモリ１Ｂは上記単語ＩＤメモリ１５
から求められる単語ＩＤによってアドレス指定されるも
ので、上記各認識対象単語にそれぞれ対応したアドレス
に複数桁のビット・エリアを設けている。このビット・
エリアの桁数（ビット数）は、認識対象とする単語を構
成する最大文字数に応じて設定されるもので、例えば認
識対象単語が１６文字まで英単語である場合には、１６
ビツトのビット・エリアが各認識対象単語（単語ＩＤに
よって指定されるアドレス）毎に設定される。

一方、前記トリグラム・テーブル１３はそのアドレス領
域（０）ｈ、（１）ｈ、〜（８７８９）　ｈを、前記文
字列バッファ１２に格納された入力文字列からその切出
し位置を順にシフトさせながら３文字単位で切出される
単位文字列（トリグラム）の認識対象とする英文字の組
合せ［ＡＡＡｌ　　［ＡＡＢ］〜［ＺＺＺ］にそれぞれ
対応させ、各アドレス領域にその単位文字列をなす文字
の組合せを含む単語を特定するポインタ情報を格納して
いる。このポインタ情報により、トリグラム・ポジショ
ン・テーブル１４がアドレス指定される。

しかしてトリグラム拳ポジション・テーブル１４は、認
識対象単語の中で上記単位文字列を含む単語の情報を単
語ＩＤアドレス・ポインタとして格納したものであり、
上記単位文字列を１桁目に含む認識対象単語の情報、２
桁目に含む認識対象単語の情報、・・・１６桁目に含む
認識対象単語の情報を、それぞれその認識対象単語が幾
つ存在するかを示すワードＩＤカウンタ情報を付し、連
続したアドレス領域に順番に格納している。このトリグ
ラム・ポジション・テーブル１４から求められる単語Ｉ
Ｄアドレス・ポインタに従って前述した単語ＩＤメモリ
１５がアドレス指定され、認識対象単語の特定が行なわ
れる。

つまりトリグラム・テーブル１３の検索によってトリグ
ラム・ポジション・テーブル１４中の上記単位文字列を
含む認識対象単語の情報を格納したアドレス情報が求め
られる。そして上記アドレス情報に従うトリグラム・ポ
ジション・テーブル１４の検索によって前記単語ＩＤメ
モリ１５上の、上記単位文字列をその切出し位置に含む
認識対象単語を格納した単語アドレス情報が求められ、
単語ＩＤメモリ１５がアドレス指定される。そしてこの
アドレス指定された認識対象単語に対応する前記ヒット
・ビット・メモリ１６のビット・エリアの上記単位文字
列の切出し位置（桁）に対応したビット位置にヒツト情
報としてのデータ′１”が立てられる。

このトリグラム・ポジション・テーブル１４からの単語
ＩＤメモリ１５の検索と、ヒット・ビット・メモリ１６
へのヒツト情報の書込みは、前記単語ＩＤカウンタの制
御に基づいて上記単位文字列をその切出し位置に含む認
識対象単語の全てについて行なわれる。

以上のようなテーブル検索と、ヒット・ビット・メモリ
１６へのヒツト情報の書込みを文字列バッファ１２に書
込まれた入力文字列から、その切出し位置を順次シフト
させながら３文字単位で切出した単位文字列の全てにつ
いて繰返し行なわれる。

そしてこの一連の処理側終了した時点で前記ヒット・ビ
ット・メモリＩＢに格納されたヒツト情報を調べ、入力
文字列の文字数と等しい数のヒツト情報が書込まれてい
る単語ＩＤ情報を求め、この単語ＩＤが付されている認
識対象単語を前記入力文字列に対する認識結果として求
める。つまり入力文字列から、その切出し位置を順次シ
フトさせながら３文字単位で切出した単位文字列をその
切出し位置の含む認識対象単語を求め、その認識対象単
語に対応するヒット・ビット・メモリ１Ｂの上記切出し
位置に対応したビットにヒツト情報を書込んで行くので
、各切出し位置の全てにおいてヒツト情報が書込まれた
認識対象単語を求めれば、その認識対象単語の文字列と
入力文字列とが正確に一致していると判定することがで
き、これによって上記入力文字列を高精度に認識するこ
とができる。しかも上述したようにテーブル検索によっ
てハードウェア的に処理を実行するので、従来のソフト
ウェアによる認識処理に比較してその処理速度の大幅な
高速化を図ることが可能となる。

以上の単語認識処理を具体例を挙げて更に詳しく説明す
ると、前記文字列バッファ１２に格納された入力文字列
は、その切出し位置を順にシフトさせながら所定数（３
文字）ずつ単位文字列（トリグラム）として切出される
。この単位文字列の切出しは、入力文字列を巡回的な文
字の並びと看做して、単位文字列切出し部２１の制御の
下で行なわれる。具体的にはｒ　　ＷＡＳＨＩＮＧＴＯＮ　　ＪなるＩＯ文字からなる入力文字列が文字列バッファ１２
に与えられた場合、先頭文字位置から切出した１桁目の
単位文字列としてｒＷＡＳＪを得、次の２桁目の単位文
字列としてｒＡｓＨＪ、３桁目の単位文字列としてｒｓ
ＨＩＪ、・・・として順に得る。

そして９桁目の単位文字列としては先頭文字を付加した
ｒＯＮＷＪ、１０桁目の単位文字列としては更に次の文
字を付加したｒＯＷＡＪを得る。このようにして入力文
字列の文字数に応じた数の単位文字列がその切出し位置
を順にシフトしながら求められる。

このようにして求められた単位文字列に従ってトリグラ
ム・テーブル１３が検索され、該当文字列について設定
されているポインタが求められ、このポインタに従って
トリグラム・ポジション・テーブル１４が検索される。

具体的には１桁目の単位文字列としてｒＷＡｓＪが切出
された場合、これらの各文字をそれぞれ予め設定された
数値に変換する。例えば認識対象文字ｒＡ、Ｂ、〜２」
の２Ｂ文字について（０）から（２５）なる数値が割当
てられている場合、ｒＷＪ→（２２）、ｒＡＪ→（０）
、ｒｓＪ→（１８）としてそれぞれ数値変換する。しか
る後、これらの各数値をそれぞれ１Ｂ進表記して（１Ｂ
、　　０．１２）　ｈなる文字列情報に変換し、更にこ
れを総合的に１６進表記する。具体的には、第７図にｒ
ＷＡｓＪなる単位文字列を示す１６進表記の（１Ｂ、　
　０．１２）　ｈをビット展開した情報を示すように、
これを４ビツトずつ区切り、総合的な１６進表記（５８
１２）　ｈとして上記単位文字列ｒＷＡＳＪを表現する
。この１６進表記（５８１２）　ｈの情報が上記ｒＷＡ
ｓＪなる文字の組合せに対応する前記トリグラム・メモ
リ１３のアドレスとなり、このアドレス値に従って前記
トリグラム・メモリ１３を検索する。この単位文字列か
らの１６進表記への一連の変換処理は、単位文字列変換
部２２にて実行される。

次にこのトリグラム・テーブル１３から求められたポイ
ンタに従ってトリグラム・ポジション・テブル１４を検
索する。このトリグラム・ポジション・テーブル１４に
は、上記単位文字列ｒＷＡｓＪを含む認識対象単語の情
報が、その単位文字列を含む位置毎に分類され、且つ１
桁目に含む認識対象単語から順にべて格納されている。

更に上記単位文字列をその桁位置に含む認識対象単語が
幾つ存在するかの情報（単語！Ｄカウンタ）も格納され
ている。このようなトリグラム・ポジションφテーブル
１４が上記トリグラム・テーブル１３から求められたポ
インタ、および前記単位文字列の切出し位置の情報に従
ってアドレス指定されて検索される。

この場合には、単位文字列ｒＷＡｓＪが１桁目から切出
されたものであるから、上記ポインタによって指定され
たアドレスが検索される。一般的には単位文字列がｎ桁
目から切出された場合には、上記ポインタによって指定
されるアドレスを（ｎ−１）だけインクリメントしたア
ドレスが指定される。そしてそのアドレスに格納された
単語ＩＤの情報が、単語ＩＤカウンタによって指定され
る数だけ順に読出され、単語ＩＤメモリ１５の検索に利
用される。

このようなテーブル検索によって前記１桁目の単位文字
列ｒＷＡｓＪについては、これを先頭位置に含む認識対
象単語の情報が、例えば「ＷａＳｈＪ　　「ｗａｓｈｉ
ｎｇｔｏｎＪ　　ｒｗａｓｈｅｒＪ等として求められ、
これらの認識対象単語に対応する前記単語ＩＤメモリ１
５の検索が行なわれる。

そしてこれらの各認識対象単語にそれぞれ対応する前記
ヒツト・ビット・カウンタ１Ｂの１ビツト目にヒツト情
報“１”が書込まれる。

しかる後、２桁目の単位文字列ｒＡＳＨＪについても同
様なテーブル検索が行なわれ、この場合にはｒｃａｓｈ
Ｊ　　ｒｒａｓｈＪ　　ｒｗａｓｈｉｎｇｔｏｎＪ等の
認識対象単語が求められ、これらの各認識対象単語にそ
れぞれ対応する前記ヒツト・ビット・カウンタ１６の２
ビツト目にヒツト情報“１“が書込まれる。

このような処理が切出し位置を異ならせた単位文字列毎
に行なわれ、ヒツト・ビット・カウンタ１Ｂへのヒツト
情報の書込みによって、最終的には認識対象単語「ｗａ
ｓｈｉｎｇｔｏｎＪについてのみ、その切出し位置のそ
れぞれに対応したビット位置の全てにヒツト情報“１″
が書込まれることになる。この結果、ヒツト情報判定部
２３は上記ヒット・ビット・メモリ１６の内容を調べ、
上記認識対象単語ｒｗａｓｈｉｎｇｔｏｎＪを入力文字
列の単語認識結果として求める。以上のようにして入力
文字列が正確に、しかもテーブル検索によるハードウェ
ア処理によって簡易に、高速に単語認識される。

尚、本発明は上述した実施例に限定されるものではない
。ここでは入力文字列を３文字単位に切出してテーブル
検索を行なうようにしたが、２文字単位または４文字単
位で切出して同様な処理を行なうことも勿論可能である
。またここでは英文字からなる英単語の認識について説
明したが、漢字・仮名を含む日本語の単語認識にも適用
可能であり、その他の国語における単語認識にも適用可
能である。その他、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種
々変形して実施することが可能である。

［発明の効果コ以上説明したように本発明によれば、入力文字列から切
出した所定数の文字列毎にテーブル検索を行なって認識
対象単語に対するヒツト情報を求め、このヒツト情報を
評価して上記入力文字列を単語認識するので、その処理
速度の大幅な高速化を図ることができ、しかもハードウ
ェア的に簡易に精度良く単語認識することができる等の
実用上多大なる効果が奏せられる。

【図面の簡単な説明】

図は本発明の一実施例に係る単語認識装置を示すもので
、第１図は実施例装置の全体的な構成図、第２図はノイ
ズ除去部のハードウェア構成例を示す図、第３図は入力
画像からのノイズ除去作用を説明する為の図、第４図は
入力画像の文字列方向における積算射影成分を示す図、
第５図は積算射影成分をフーリエ変換した空間周波数分
布関数を示す図、第６図は空間周波数分布関数から推定
される文字行ピッチを説明する為の図、第７図は実施例
装置における単語認識処理の概念を示す図である。 ■・・・光電変換部、２・・・画像圧縮部、３・・・ノ
イズ除去部、４・・・積算射影計算部、５・・・フーリ
エ変換部、６・・・行ピツチ推定部、７・・・打検゛出
切出部、８・・・文字検出切出部、９・・・文字認識部
、１０・・・認識辞書、１１・・・単語認識部、１２・
・・文字列バッファ、１３・・・トリグラム・テーブル
、１４・・・トリグラムφポジション・テーブル、１５
・・・単語ＩＤテーブル、１Ｂ・・・ヒット・ビット・
メモリ、２１・・・単位文字列切出部、２２・・・単位
文字列変換部、２３・・・ヒツト情報判定部。出願人代理人　弁理士　鈴江武彦第１図

Claims

【特許請求の範囲】認識対象単語を格納した単語辞書と、上記認識対象単語
毎に所定桁数のビット・エリアを設定したヒット・ビッ
ト・メモリとを備え、上記入力文字列を所定数ずつその切出し位置を順にシフ
トしながら切出す手段と、この手段により切出された所
定数の文字からなる単位文字列とその切出し位置の情報
とに従って前記単語辞書を検索し、上記単位文字列を上
記切出し位置に含む認識対象単語を求める手段と、前記
ヒット・ビット・メモリの上記単語辞書から求められた
認識対象単語に対応し、且つ前記単位文字列の切出し位
置に対応するビット位置にヒット情報を書込む手段と、
前記入力文字列の文字数に応じたヒット情報が書込まれ
た認識対象単語を前記ヒット・ビット・メモリから求め
、この認識対象単語を前記入力文字列の認識結果として
求める手段とを具備したことを特徴とする単語認識装置
。