JPH02150980A

JPH02150980A - 文字及び単語の認識方法

Info

Publication number: JPH02150980A
Application number: JP63304104A
Authority: JP
Inventors: Yasuaki Nakano; 中野　康明; Akizo Kadota; 門田　彰三; Kiyomichi Kurino; 栗野　清道; Kazumi Suzuki; 和美鈴木
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1988-12-02
Filing date: 1988-12-02
Publication date: 1990-06-11

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〕本発明は文字認識方法に係り、特に複数の文字パターン
の文字認識結果を単語辞書と照合する場合に好適な文字
認識方法に関する。

〔従来の技術〕

通常のパターン認識装置の認識性能は１００％完全では
なく、誤認識や認識不能が避けられない。

ここでいう認識不能の中には、認識結果として候補カテ
ゴリが全く得られないものと、複数個の候補カテゴリが
得られてそのいずれかを決定できないものとが含まれる
。以下、前者の認識不能を拒絶、後者の認識不能を競合
と呼んで区別することがある。

このようなパターン認識装置の認識性能の不完全性を補
うため、認識装置の特性を利用した候補カテゴリ補正処
理手法が提案されている。例えば音声認識においては、
中津良平、管材昇、坪井俊明著「文節単位の音声による
日本語入力方式」（昭和６０年電子通信学会情報・シス
テム部門全国大会講演論文集、Ｓ５−５）では、音声認
識部の誤り傾向をあらかじめ観測しておき、生じやすい
誤りを書き換え規則の形で用意しておいて、音声認識部
の出力である音節列にこの規則に合致するものがあると
その部分を書き換える補正処理が述べられており、この
補正処理は、音声認識結果の言語処理、すなわち単語辞
書との照合や文法処理を行う上で有効であるとされてい
る。また文字認識においては、特許公開公報昭和６１−
４５３７８号「単語読取装置」の中で、文字認識装置に
おける認識対象外の文字（外字）については、類似文字
で置き換えた単語を単語辞書に登録しておく方法が開示
されている。

〔発明が解決しようとする課題〕

上記の従来技術を例えば手書き仮名文字を対象とする文
字認識装置（以下、ＯＣＲと略する）に適用しようとす
ると、以下に述べるような問題がある。すなわち、手書
き文字では文字変形の個人差や同−筆者内の経時変化が
著しいため、ＯＣＲの文字カテゴリに関する誤認識の傾
向だけを用いて認識結果を修正したのでは、文字パター
ンとして見た場合には全く類似していない文字カテゴリ
に修正してしまうことがある。この現象を第２図及び第
３図を用いて説明する。第２図は文字「ア」に誤認識し
やすい文字パターンの例を示し、第２図の２１〜２４は
それぞれ「マ、力、フ、り」が変形して書かれたもので
ある。従って、ＯＣＲの誤認識の傾向を考慮に入れて認
識結果を修正する従来技術では、認識結果が「ア」であ
った場合には、「マ、力、フ、り」も候補に追加する。

例えば第３図のように、［タタミ」と書かれた文字列が
入力され、これを「タアミ」と認識した場合、第２番目
の文字に対する候補として「マ、力、）。

り」の４文字が追加される。さらに、従来技術では、Ｑ
ＣＲの認識結果の候補文字群と単語辞書との照合を行っ
ており、上の例では、［タマミ（人名）」、「タカミ　
（姓）」、「タタミ　（畳）」が選択されることになる
。この中に正解の単語も確かに含まれてはいるが、正解
以外の単語も出力される。そのため、人間がその中から
正解を選択してやる必要が生じ、操作者の介入待ちが生
じるため、装置の利用効率を大幅に低下するなどの不都
合が生じる。また、候補文字数が増加すると、単語照合
に要する時間も大幅に増加するなどの欠点も生じる。

従って本発明の目的は、不必要な候補を追加せずに、最
小限の限加候補を行う文字認識方式を提供することにあ
る。

〔課題を解決するための手段〕

上記の目的は、ＯＣＲにおいて各文字カテゴリごとに文
字の変形に対応した複数の標準パターンを設け、さらに
各標準パターンごとに類似した文字カテゴリを登録した
テーブルを設け、ＯＣＲから出力される候補文字に対し
、上記のテーブルを参照して候補文字の追加を行うこと
により達成される。

〔作用〕

ＯＣＲでは入力文字パターンに刻し、公知の手法により
、前処理、正規化、特徴抽出を行い、抽出された特徴パ
ラメータを標準パターンと比較することにより、類似し
た標準パターンを選択する。

そのとき類似度の値に応じて１選択される標準パターン
の個数は、０個、１個あるいは複数個である。この選択
された標準パターンにあらかじめ与えられている文字カ
テゴリを認識結果として出力することは、従来と同様で
ある。さらに、第１図に示すように、各標準パターンに
対しあらかじめ定めた類似文字カテゴリをテーブルに登
録しておく。第１図で、１０−１〜１０−Ｎは、テーブ
ルの見出しであり、各標準パターンに対応する。但し、
Ｎは標準パターンの個数である。Ａ欄は説明の便宜上設
けたもので、各標準パターンの形状を示しているが、実
際にはこの欄は存在しない、Ｂ欄は、各標準パターンの
カテゴリを表す、Ｃ欄は、カテゴリ内のＳ準パターン通
番を表す（カテゴリ内通番の変わりに一貫番号をもちい
てもよい）。

Ｄ欄は類似文字カテゴリを表す。第１図から分るように
、１０−１〜１０−４は、第２図の２１〜２４に対応し
ている。

認識結果として選択されたｍｉパターンの番号から、第
３図のテーブルを引くことにより、類似文字カテゴリを
求め、この類似文字カテゴリも認識結果として追加して
出力する。この結果、不必要な文字カテゴリを追加する
ことなく、認識誤りを生じ易い必要最小限の文字カテゴ
リのみを追加することができる。

〔実施例〕

以下、本発明による一実施例を第４図により説明する。

第４図は、本発明による文字認識の後処理方式を実現す
るシステムの装置構成を示す図である。

同システムは、システムを制御するＣＰＵ　（中央制御
装置）４００．主メモリ４０１．端末４０２、システム
ファイル４０３９文書画像の走査を行うためのスキャナ
４０４．ビデオメモリ４０５２文字認識部４０６．単語
照合部４０７．ワークファイル４０８、バス４０９を基
本部として持つ。

各部の動作の流れを以下に詳細に説明する。

ＣＰＵ４００は、主メモリ４０１の中のプログラムを実
行することにより、以下に述べるシステム全体の動作を
制御する。システム各部の動作に応じて、必要なプログ
ラムをシステムファイル４０３から主メモリ４０１にロ
ードあるいは退避したり、各プログラムに実行権を付与
したりすることは、オペレーティングスジステムプログ
ラムにより行われるが、その動作は周知の通りであるか
ら省略する。以下の説明で、システム各部が自律的に動
作するように述べるが、実際にはＣＰＵ４００のプログ
ラム制御に従って動作することを簡略化して述べたもの
である。また、システム各部の間のデータ授受はバス４
０９を介して行われるが、説明をＷＪＩＢ８化するため
、システム各部間で直接データ転送が行われるように述
べる。

端末４０２は、プログラムが要求する時点で、操作者と
のデータ授受を行うために用いられる。

以下の説明では端末４０２の記述を省略し、　ｃｐｕ４
００が直接操作者とデータ授受を行うように述べる場合
もある。

操作者が読取対象文書４１０をスキャナ４０４にセット
すると、スキャナ４０４は文書４１０の上の画像を走査
し、二値ディジタル画像に変換して、ビデオメモリ４０
５に格納する。ビデオメモリ４０５は文書画像以下にも
後述する各種のデータの格納に用いられ、それぞれが相
互に干渉しないよう別々の領域に格納されるが、以下で
は特に断わらずにビデオメモリ４０５と記述している。

文字認識部４０６は、予め与えられた書式情報に従って
、ビデオメモリ４０５の中の文書画像から１文字の記入
された領域を探索し、その中の文字パターンを切出し、
認識する。文字パターンの切出し処理については公知で
あるので省略する。

文字パターンの認識処理も公知であるが、後述する候補
追加処理との関連があるので、後で簡単に説明する。認
識結果は、各文字パターンに対する候補文字の系列とし
て表され、ビデオメモリ４０５に格納される。

文字認識が終了すると、ＣＰＵ４００は後述するような
処理を行って、候補文字列に候補追加を行う。その詳細
な処理内容については後述する。

次に、単語照合部４０７が起動され、上記の候補文字列
と単語辞書に含まれる各単語を順次比較し、各単語に対
する距離を求める処理を行う、この処理の詳細な内容は
後述する。

単語照合部の出力は、各単語に対する距離を揺べたりス
トであり、ビデオメモリ４０５に出力される。このリス
トに対して、ＣＰＵ４００は公知の手法により距離の小
さい順に並べ替えを行い、距離の小さい候補単語数個を
求める。ＣＰ　Ｕ２Ｏ５はこの候補単語を端末４０２を
上に表示し、操作者の選択あるいは修正を行わせる。こ
こで１選択とは表示されている候補単語の中から正しい
単語を選ぶものであり、修正とは表示された単語の中に
正しい単語が存在しない場合に、操作者が正しい単語を
入力するものである。この時、認識対象となった部分の
画像を候補単語と同時に端末４０２の表示することは選
択あるいは修正を行う上で有効である。

操作者の選択あるいは修正を経た単語データはワークフ
ァイル４０８に出力される。用途によっては、操作者の
選択・修正を行わずに、単語照合での第１位単語をその
まま出力してもよい。

次に１文字認識処理について、簡単に説明する。

結果の候補文字列に候補追加を行う処理の説明を第５図
と第６図を用いて行う。

第５図は１文字認識部４０６の標準パターンのビデオメ
モリ４０５内での表現方法の一例を示す。

第５図で、５０１はカテゴリテーブルであり、各文字カ
テゴリを表す文字符号Ｓ　（１）　、　Ｓ　（２）　。

・・・、　Ｓ　（Ｃ）　、標準パターンの個数Ｎ　（Ｌ
）　、　Ｎ（２）、・・・、　Ｎ　（Ｃ）　、ポリイン
タテーブル５０２へのポインタＰ　（１）　、　Ｐ　（
２）　、・・・、ｐ（ｃ）、を有する。但し、Ｃは文字
カテゴリの総数である。

５０２は標準パターンポインタテーブルであり。

各文字カテゴリ（ｉとする）ごとに、文字カテゴリｉに
属する標準パターンの中に含まれる特徴の個数、Ｌ（ｉ
ｔ　ｉ）ｔ　ｒ−’　（ｉｔ　２）＃・・・ｔＬ（ｉｔ
Ｎ　（ｉ）　）及び標準パターンテーブル５０３へのポ
インタＱ（ｉ、Ｌ）、Ｑ（ｉ、２）、・・・、Ｑ（ｉｔ
　Ｎ　（ｉ）　）を並べたものである。標準パターンテ
ーブル５０３は、第ｉカテゴリの第ｊ＃ｆｌ＊パターン
の特徴Ｆ（ｘ＊　ｊ）をならべたもので、その先頭アド
レスが、Ｑ（ｘ、ｊ）で指示され、その長さはＬ（ｘ、
ｊ）である。

第６図は、入力文字パターンを認識する概略の流れ図を
ＰＡＤ形式で示したものである。第６図の流れ図におい
て、６０１は初期化処理であり。

以後の処理で使用される作業エリアのクリアや各種変数
への初期値の埋め込みを行う、６０２は入力パターンか
ら特徴を抽出する処理であり、公知の各種特徴抽出手法
が使用できる。６０２の中には、正規化や前処理も含ま
れる。抽出された特徴の個数をＬｘとする。第６図の６
０３〜６０９は文字認識を実行する部分である。６０３
はカテゴリ数すなわち０回だけ以下の処理を繰り返すル
ープ制御であり、ｉはカテゴリを表す。６０４は第にカ
テゴリのカテゴリ名称Ｓ　（ｉ）　、４Ｆ！ｌ準パター
ン数Ｎ　（ｉ）　、ポインタＰ　（ｉ）を取り出す部分
である。６０５は標準パターン数、すなわちＮ（ｉ）回
だけ以下の処理を繰り返すループ制御であり、ｎは標準
パターンのカテゴリ内通番を表す。

６０６は第ｎ標準パターンの特徴の個数Ｌ（ｉ。

ｎ）及び特徴テーブルへのポインタＱ　（ｉ、ｎ）を取
り出す部分である。６０７では、入力パターンから抽出
した特徴の個数Ｌｘと第ｎ標準パターンの特徴の個数Ｌ
　（ｉ、ｎ）とを比較し、一致する場合のみ６０８〜６
０９の処理を実行する。

６０８では、入力パターンと第ｎ標準パターンとを比較
して、両者の間の距離りを求める。６０９では、この距
離りとそれまでに求められた距離とを比較し、小さい順
にソートして、カテゴリ各称ｉ、カテゴリ内標準パター
ン通番ｎとともに距離テーブルに記憶する部分である。

ただし、６０９のソート処理において、同じカテゴリの
中では距離が最小の標準パターンのみを記憶し、それ以
外は捨てる。以上の６０３〜６０９の処理が終了すると
、６１０で距離テーブルに記憶された距離を閾値と比較
し、閾値以下の距離を有する標準パターンのカテゴリ名
称とカテゴリ内標準パターン通番とをビデオメモリ４０
５上の所定の部分に出力する。

次に、文字認識結果の候補文字列に候補追加を行う処理
の説明を、第７．８．９図を用いて行う。

第７図は、文字認識部４０６の出力である候補文字列の
ビデオメモリ４０５内での表現方法の一例を示す。第７
図で、７０１はポインタテーブルであり、各文字パター
ンに対する候補文字数Ｍ（１）、Ｍ　（２）、・・・、
　Ｍ　（Ｋ）と、候補文字列を格納したテーブル７０２
へのポインタＲ（１）　。

Ｒ（２）　、・・・、　Ｒ（Ｋ）を有する。ここで、Ｋ
は入力文字パターンの個数を示し、この例では３個であ
る。７０２は候補文字テーブルであり、各文字パターン
ごとの候補文字を並べたもので、先頭からの相対アドレ
スＲ（１）以降に第１字での候補が、同じ＜Ｒ（２）以
降に第２字での候補文字カテゴリとその標準パターン番
号が、以下同様に文字数だけ候補が並ぶ。各候補文字に
対して１文字カテゴリ、標準パターン番号９重みの３個
の数値が３語に格納される。この例では、各文字パター
ンに対し、最大５組の候補が入り得るようになっており
、入力文字パターンは３個で、それぞれに対する候補は
、「ター１」、「アー４」、「ミー２．シー３」として
いる。重みとは、各候補の確からしさを示す数値であり
、ここでは各候補の順位から１を減じた値としている。

この例では。

「ターＩＪ、「アー４」、「ミー２」は１位の候補であ
るから重みは０であり、「シー３」は２位の候補である
から重みは１である。第８図は、候補追加処理の流れ図
をＰＡＤ形式で表したものである。第８図で、８０１は
初期化処理であり、以後の処理で使用される作業エリア
のクリアや各種変数への初期値の埋め込みを行う。８０
２は入力文字パターン数すなわちに回だけ８０３〜８１
０の処理を繰り返すループ制御であり、には入力文字パ
ターン番号を表す。８０３では候補文字カテゴリ数Ｍ　
（ｋ）及びポインタＲ（ｋ）を取り出す。

８０４では、候補文字カテゴリ数Ｍ　（ｋ）をカウンタ
ｐに複写する。８０５は、候補文字カテゴリ数すなわち
Ｍ　（ｋ）回だけ、８０６〜８０９の処理を繰り返すル
ープ制御であり、ｍは候補文字カテゴリの番号を表す。

８０６では、ポインタＲ（ｋ）とｍとから、第ｍ候補文
字カテゴリの格納されているアドレスＡを計算し、アド
レスＡから始まる３語の内容（Ａ）〜（Ａ＋２）すなわ
ち第ｍ候補文字カテゴリ、　４ＦＪ準パタ一ン番号及び
重みＷを取り出す。なお、この計算ではテーブル７０２
で各候補ごとに３語のメモリを要するとしている。

８０７では、この第ｍ候補文字カテゴリ及び標準パター
ン番号とから、第９図の類似文字カテゴリテーブルを参
照して、第に入力文字パターンの候補として追加すべき
候補文字カテゴリＣ（１）〜Ｃ（Ｒ）を求める。ここで
、Ｒは追加すべき候補文字カテゴリの個数である。第９
図の類似文字カテゴリテーブルは、第１図の内容をビデ
オメモリ４０５の上に展開したもので、その詳細は後述
する。・８０８は、追加すべき候補文字カテゴリ数すな
わちＲ回だけ、８０９の処理を繰り返すループ制御であ
り、ｒは候補文字カテゴリの番号を表す。

８０９は候補文字カテゴリを追加する処理であり、カウ
ンタｐの値を１だけ、アドレスＡの値を３だけ増し、ア
ドレスＡの内容として文字カテゴリＣ（ｒ）を、アドレ
ス（Ａ＋２）の内容として重みを書き込む。候補文字カ
テゴリの重みとしては、Ｗに３を加えた値とする。なお
、この実施例では候補文字カテゴリに対する標準パター
ン番号を定める処理は省略し、空白としている。８０５
〜８０９のループが終了すると、８１０で新しい候補文
字カテゴリ数Ｍ　（ｋ）として、カウンタｐの値を代入
する。Ｋ個のパターンに対する処理が終了すると、８１
１でこれらに個のパターンに対する候補文字カテゴリを
まとめて出力する。

次に、第９図の類似文字カテゴリテーブルの説明を行う
、類似文字カテゴリテーブルは、カテゴリテーブル９０
１．ポインタテーブル９０２と類似文字カテゴリ本体テ
ーブル９０３からなる。カテゴリテーブル９０１は、各
文字カテゴリを表す文字符号Ｓ　（１）　、　Ｓ　（２
）　、・・・、　Ｓ　（Ｃ）　、標準パターンの個数Ｎ
　（１）　、　Ｎ　（２）　、・・・、Ｎ（Ｃ）、ポイ
ンタテーブル９０２へのポインタＴ（１）、Ｔ　（２）
、・・・、　Ｔ　（Ｃ）を有する。但し、Ｃは文字カテ
ゴリの総数である。ポインタテーブル９０２は、各文字
カテゴリ（ｉとする）ごとに、文字カテゴリｉに属する
標準パターンの各々ｎ（ｉ）について、類似文字カテゴ
リの個数Ｙ（ｉ。

ｎ　（ｉ）　）及びポインタＸ　（ｉ、　ｎ　（ｉ）　
）を並べたもので、このポインタは類似文字カテゴリ本
体テーブル９０３の中で、標準パターンｎ　（ｉ）に類
似した文字カテゴリＲ（ｌ　ｔ　ｌ　＋　ｎ　（ｉ）　
）　ｅ−、Ｒ（ｉ、　ｘ　（ｉ、　ｎ　（ｉ）　、　ｎ
　（ｉ）　）を並べたものである。この図から明らかに
、この類似文字カテゴリテーブルを用いれば、第８図の
８０７で類似文字カテゴリを取りだす処理の詳細設計が
可能なことは明らかであろう。

第１０図に、第７図の例に候補追加を行った結果の例を
示す。第１０図のｆｏｏｌ、１００２はそれぞれ第７図
の７０１，７０２に相当する。第１０図の例では、類似
文字カテゴリテーブルは第１図に対応するものを用いて
いる。この結果、第２番目の候補文字として「アー４」
の類似文字カテゴリ「り」が重み３で追加されている。

次に第１１図、第１２図を用いて単語照合の処理内容を
説明する。第１１図は単語照合を実行するために用いら
れるオートマトンの説明図である。

第１１図のオートマトンは、第１０図で示した候補文字
の例、すなわち第７図の個補文字に候補追加を施した結
果に対応するものである。一般に、単語長すなわち単語
に含まれる文字数をＮ個とすれば、オートマトンの状態
数は（Ｎ＋１）個になり、隣接した状態の間が文字の位
置に対応し、隣接状態間を結ぶ単数または複数の実線で
画かれた枝が候補ζ文字カテゴリに対応する。破線で画
かれた枝については後述する。第１０図の例では、単語
長は３であるから、状態は１１０１〜１１０４の４個と
なる。枝の上に書かれた文字は各文字位置での候補文字
カテゴリであり、その右に書かれた数字は各候補文字カ
テゴリの確からしさを表す重みであり、第１０図１００
２に格納された値を用いる６第１１図で、破線で画かれ
た枝は、候補文字カテゴリとして出現していない文字カ
テゴリに対応し、この枝には重み１０を与えるものとす
る。

次に、第１２図に第１１図に示したようなオートマトン
を用いて単語照合を行う処理の流れ図を示す。この処理
は、ビデオメモリ４０５上にあらかじめ読み込まれた単
語辞書の中の各単語と、候補文字カテゴリの列に対応す
るオートマトンとの照合を行って、候補文字カテゴリの
列と各単語との距離を求めるものである。第１２図で、
１２０１は初期化処理であり、以後の処理で使用される
作業を行う、特に、最小距離り、ＪＩｘとして非常に大
きい値、ここでは９９９をセットする。１２０２では、
候補文字カテゴリの列からオートマトンを生成する部分
である。１２０３は単語辞書に含まれる単語の総数すな
わちＷ回だけ、１２０４〜１２０９の処理を繰り返すル
ープ制御であり、Ｗは単語番号を表す。１２０４では第
Ｗ番目の単語の長さＮ、を取り出す。１２０５で、入力
文字パターン数にとＮ、とを比較し、この二つの数値が
等しいときのみ、１２０６〜１２０９の処理を行う。

１２０６では第Ｗ番目の単語の文字符号列Ｚ、（１）〜
Ｚ、（Ｋ）を取り出す。１２０７は、文字列ｚ１（ｔ）
　〜Ｚｗ　（Ｋ）を、１２０２で作成したオートマトン
に通し、第Ｗ番目の単語とこのオートマトンが表す候補
文字カテゴリの列との距離り豐　（以下簡略化して、単
語とオートマトンの距離と記す）を求める部分であるが
、その内容は後述する。

１２０８では、それまでに得られた最小距離Ｄｌｘと今
回得られた距ＮＤｗとを比較し、Ｄｗの方が小さい場合
には、１２０９で最小距離の更新を行うとともに、最小
距離を与える単語の番号ＷＸとしてＷをセットする。１
２０３で制御されるループが終了すると、１２１０では
最小距離り、＆８を閾値θと比較し、閾値より小さい場
合には１２１１で単語番号Ｗｘ及びその単語の文字符号
列Ｚ豐ｘ（Ｌ）〜ＺＷＸ（Ｋ）を候補単語として出力す
る。

次に、各単語を第１１図のようなオートマトンに通して
、単語とオートマトンとの距離を求める原理を説明する
。第１１図の例で、このオートマトンに与えられる単語
を、例えば「タヮシ」とする、距離Ｄｗの初期値として
０を代入する。出発状態は１１０１である。１字目の「
夕」に相当する枝が在存するので、この枝を通って次の
状態１１０２に遷移する。そのとき、コスト０が距離り
、に加算される。２字目の［ワ」に対応する枝は存在し
ないので、破線の枝を通って状７ａ１１１０３に遷移し
、コスト１０が距離Ｄｗに加算される。３字目の「シ」
に対応する枝は存在するので、最終算される。従って、
単語「タワシ」とこのオートマトンの距離り、は１１と
なる。同様に、単語「タタミ」に対する距離は３、単語
「タマミ」に対する距離は１０となり、その結果、単語
「タタミ」が最小距離３を与えることが理解されよう。

実際に第１１図のようなオートマトンを構成する方法、
及びそのオートマトンに単語を入力して状態間を遷移さ
せる方法は、情報処理の分野では広く知られているので
説明は省略する。

以上の説明により、文字認識部の候補文字カテゴリに候
補を追加する処理の内容、及びこの追加を行った後の候
補文字カテゴリの列を用いて単語照合を行う処理の内容
が明らかに理解されよう。

なお、上記の実施例では、追加された候補文字カテゴリ
にさらに候補文字カテゴリを追加することはしていない
が、この再追加処理を行うようにすることもでき、その
ためには第９図の類似文字カテゴリ本体テーブル９０３
で、文字カテゴリの他に標準パターン番号を記憶してお
き、第１２図の処理１２０９で文字カテゴリを（Ａ）に
格納した後、標準パターン番号を（Ａ＋１）に格納する
ようにすればよい。

また単語照合において、最小距離を与える単語１個のみ
を出力するとしたが、最小距離との距離が小さい複数の
単語を候補単語として出力するようにしてもよい。

〔発明の効果〕

本発明によれば、文字認識結果に対して有効に候補が追
加できるので、誤認識を防止でき、しかも不必要に候補
数を増加させないので、単語照合を行ったときにも無関
係な単語が候補として出現することを防止でき、また単
語照合処理の対象となる候補文字数が少ないので高速に
処理できるなどの利点がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明による文字認識方式の原理を示す説明図
、第２図、第３図は従来の文字認識方式の原理を示す説
明図、第４図は本発明の実施例の装置構成を示す図、第
５図、第７図、第９図、第１０図は実施例におけるメモ
リ内での情報の配置を示す説明図、第６図、第８図、第
１２図は実施例における文字認識処理の流れ図、第１１
図は単語照合の原理を示す説明図、である。４００・・・中央制御装置、４０１・・・主メモリ、４
０２・・・端末、４０３・・・システムファイル、４０
４・・・スキャナ、４０５・・・ビデオメモリ、４０６
・・・文字認識部、４０７・・・単語照合部、４０８・
・・ワークファイル、４０９・・・バス。拓　１　図循茅図會灯謁坑クア壷候神遵加夕アマカフヲ舎卓話叩合第５θ１５θ２５ρ３拓記第７θ２築第図２ρノｉ２２ρＪ χ ／〃口／θρｌノρρ２第１／図／ｌθＩ／／ρ２／／６３／ｌρ４第図

Claims

【特許請求の範囲】１、ディジタル画像を入力する手段と、上記ディジタル
画像の内部に存在する文字パターンを切り出す手段と、
各文字カテゴリごとに標準パターンを記憶してなる記憶
装置と、上記切り出された文字パターンと上記記憶装置
に記憶された標準パターンとを比較して上記入力パター
ンと類似した標準パターンを選出する手段とを有する文
字認識方式であつて、上記記憶装置は各標準パターンの
属する文字カテゴリ情報ならびに類似した文字カテゴリ
情報を記憶すると共に、少なくとも１個の文字カテゴリ
については複数の標準パターンを記憶し、上記選出され
た標準パターンの属する文字カテゴリ情報ならびに類似
した文字カテゴリ情報を出力することを特徴とする文字
認識方法。２、特許請求の範囲第１項記載の文字認識方法において
、上記選出された標準パターンの属する文字カテゴリ情
報と類似した文字カテゴリ情報とのそれぞれについて、
相異なる重み情報を付加して出力することを特徴とする
文字認識方法。３、特許請求の範囲第１項記載の文字認識方法を用いた
文字認識手段と、単語として用いられる文字列の情報を
含んだ辞書を有し、複数の入力文字パターンの認識結果
を組合せた文字列を複数個生成し、上記の生成された文
字列の中から上記辞書に含まれる文字列を選出すること
を特徴とする車側認識方法。