JPH0420226B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 この発明は、機械読取符号化キヤラクタ・ホン
ト（machine encoded character font）に関し、
特に、更に信頼性のある光学キヤラクタ認識方法
に使用するためのキヤラクタの正確な検出及び認
識方法又は認識法則に関する。

走査バンドの中に背景、取扱い銀行印又は顧客
の署名などが見られる書類（例えば、小切手のよ
うな）上にある機械読取符号化ホントの光学によ
るキヤラクタの認識は困難である。光学的にきれ
いなバンド（光学クリヤ・バンド）がないとき
は、背景及び署名などはキヤラクタと解釈され
て、リジエクト（読取拒否）され、ミスリード
（誤読、又は他のキヤラクタとして認識）され、
又は余分なキヤラクタの挿入（空白場所がデータ
と解釈される）となる。

E13B磁気インキ・キヤラクタ認識（MICR）
ホントのような機械読取符号化キヤラクタ・ホン
トの光学式キヤラクタ認識は、E13Bキヤラクタ
が本来は磁気読取り及び認識のために設計された
ものであるため、そのホント用の光学的基準が存
在しないので困難な処理を必要とする。その光学
キヤラクタ認識（OCR）基準がないため、顧客
の署名、銀行扱者印又は小切手の背景などのよう
な異質の信号がE13B MICRキヤラクタの上に重
ねられるかもしれない。これら異質の信号も
E13B MICRキヤラクタと同時に光学的に読み取
られ、キヤラクタのリジエクト及びミスリードの
増加の原因となる。走査バンド内のE13B MICR
キヤラクタを正確に捜し出すことは困難である
が、いかなる光学キヤラクタ認識計画においても
非常に重要な仕事である。正確に捜し出されなか
つたキヤラクタは光学E13B走査バンドの背景雑
音の増加のため、リジエクトされるか又はミスリ
ードとなるかもしれない。

従来の光学キヤラクタ認識方法は一回の処理だ
けでキヤラクタの捜出及び認識を行なう方法を利
用している。当該従来技術においては、非常に込
み入つていて精緻なキヤラクタ発見及び認識プロ
グラムを採用しているので、すべてのMICRキヤ
ラクタは所定の位置に正確に配置されている必要
があつた。この発明はE13BホントMICRキヤラ
クタを認識するように考案された光学キヤラクタ
認識方法である。この発明の光学キヤラクタ認識
法則では、二回処理方式（２パス方式）が利用さ
れて、MICR走査バンドのイメージが２回処理さ
れる。E13Bホント・キヤラクタの光学捜出及び
認識のためにこの発明が利用する２パス方式は光
学的に汚染された走査バンド内にあるE13Bキヤ
ラクタの認識に信頼性をもたらすものである。

次に、この発明を要約する。この発明に従つ
て、新しい光学キヤラクタ認識方式が考案され
た。この発明は印刷された書類から機械読取符号
化キヤラクタを光学的に読取り、確認する方法を
利用する。この方法は読取られるべき印刷書類の
表面を走査してデイジタル化したデータを出力
し、そのデイジタル・データを記憶する各工程を
含んでいる。各デイジタル・データは確定できる
キヤラクタが存在すること、及びそのキヤラクタ
の開始位置とを確認するために分析される。そし
て、その開始位置が位置テーブルに記憶される。
その後、各位置テーブルに記憶された各開始位置
のための機械読取符号化キヤラクタが確定され
る。その位置テーブルはさらに、存在可能性のあ
る他の追加のキヤラクタ（空白を含む）の開始位
置を予想するために編集され、その追加のキヤラ
クタはその予想された位置に基づいて決定され
る。

上記の説明からわかるように、この発明の第１
の目的は、機械読取符号化キヤラクタ・ホントを
確認するための光学キヤラクタ認識方法を提供す
ることである。

この発明の上記目的及びその他の目的は、以下
で述べる説明と、この出願に含まれ、同一文字が
同一部分を表示するように成した添付図面に対す
る説明を行うことにより明かにするであろう。

以下、この発明の一実施例を詳細に説明する。
第１図は、以下、システム１０と呼ぶ光学キヤラ
クタ認識システム１０を表わす。システム１０は
バツフア１４に接続され、コントローラ１６の制
御のもとにある光学スキヤナ１２を含む。バツフ
ア１４もコントローラ１６に接続され、該バツフ
ア１４は光学走査領域内に機械読取符号化キヤラ
クタ・ホントを持つ読取られるべき書類
（document）１の少なくとも該光学走査領域全域
のデイジタル化されたデータを記憶させるだけ十
分な大きさを持つものである。コントローラ１６
は更に制御フアーム・ウエア、マスク、アルゴリ
ズムなどを記憶するROM１８に接続され、更に
キヤラクタを確認し、中間及び最終結果を記憶す
るためのアルゴリズムによつて利用されるキヤラ
クタ・マトリツクスのデイジタル化データを記憶
する作業記憶メモリー２０に接続される。作業記
憶メモリー２０の出力はシステム１０の出力を形
成し、その出力又は結果がデイジタル的表現で書
類から読取られたキヤラクタを表示する。コント
ローラ１６はキヤラクタ発見及びキヤラクタ認識
アルゴリズム又は法則が要求する工程を実行する
に必要なレジスタ、制御回路、算術及び論理ユニ
ツトを有する。又、コントローラ１６はCPU又
はマイクロプロセツサとして知られているもので
よく、これ以上説明を要しない。

次に、第１図及び第２図について、キヤラクタ
認識動作全体の大要を説明する。読取られるべき
キヤラクタを持つ書類１は光学キヤラクタ１２に
よつて読取られるべき場所に書類１を搬送するあ
る書類転送機構（図示していない）を介してシス
テム１０に導入される。基本的には、光学スキヤ
ナ１２はそこからの出力データが列幅で直列にレ
ジスタに供給されるようなどのような型の公知の
光学スキヤナ１２を使用してもよい。この好まし
い実施例では、システム１０は25.4mm（１イン
チ）当り154ピクセル（pixel）の走査分解能に基
づく高さ96ビツト及び幅1348ビツトの
E13BMICR光学走査バンドを処理するように設
計された（すなわち、高さ約25.4mm（１インチ）
の5/8及び長さ約222.25mm（8.75インチ）の走査
バンドを有する）。書類１の全走査バンドからの
デイジタル化データはバツフア入力工程（ブロツ
ク３０）において、バツフア１４に記憶される。

データすべてが入力された後に、キヤラクタ発
見（finder）アルゴリズムが動作を開始する（ブ
ロツク３５）。バツフア１４に記憶されたE13B光
学走査バンドのデータはキヤラクタ発見アルゴリ
ズムを通して、そのＸ−Ｙキヤラクタ開始座標が
確定され、発見された各潜在的E13Bキヤラクタ
と共に作業記憶メモリー２０に記憶される。この
Ｘ−Ｙ座標は捜出された潜在的キヤラクタの上右
手角のキヤラクタ開始位置となる。潜在的E13B
キヤラクタが捜出されたときに、該潜在的キヤラ
クタのキヤラクタ認識が始められる（ブロツク４
０）。キヤラクタの認識は上記工程で発生したＸ
−Ｙキヤラクタ開始座標から幅16素子及び高さ20
素子のデータ・ブロツクを得ることによつて行わ
れる。キヤラクタ開始位置は捜出されたキヤラク
タの上右手角と指定される。そのブロツクの座標
は（Ｘ、Ｘ＋15）、（Ｙ、Ｙ＋19）になる。次に、
このデータ・ブロツクは以下詳細に説明するよう
に、キヤラクタ認識処理のために使用される。ブ
ロツク３５と４０とはパス（pass）１を構成す
る。

次に、Ｘ−Ｙ座標を取り、そして更にE13B
MICRバンドを正確に郭成して編集作用が行われ
る（ブロツク４５）。これは、Ｙ座標を取り、最
も多く表われるＹの値（Y1）を決定し、次いで
範囲Y1±Ｄに含まない値の座標すべてを除去す
るようにして行われる（ブロツク４５）。Ｄの値
はトランスポート機構に見られるかもしれない書
類のスキユー（又は曲り）の量とE13Bキヤラク
タの印字の変化（明白な縦の不整列）とを考慮し
て定められる。この好ましい実施例に使用したＤ
の値は８である。編集作用を例示するための参考
図を第３図及び第４図に表わす。第３図はキヤラ
クタ発見アルゴリズムによつて作成されたＸ−Ｙ
座標テーブルの標本である。第３図で説明した例
において、最も頻繁に発生するＹの値は36であ
る。従つて、許容しうるＹの値の範囲は28と44の
間に存在し、それによつて座標７を除去する。こ
のキヤラクタはミスリードであつた（E13B
MICRキヤラクタとして間違えたよごれのある書
類の背景イメージである）。第３図に残されてい
るＸ−Ｙ座標をキヤラクタ・ピツチ（pitch）及
びライン・スキユーなどについて分析して、編集
作用はＸ−Ｙキヤラクタ開始座標を割当て、次の
E13Bキヤラクタが捜出されるべき場所を予想し
て、バツフア・テーブルに間隙を作る。第４図は
第３図のＸ−Ｙ座標テーブルの完全編集版であ
り、座標９と10との間、11と12との間及び12の後
の空隙を表わす。（この例ではＸの境界は座標Ｘ
＝360で終る。） この編集作用は種々色々な方法で達成しうると
いうことはわかるであろう。例えば、編集は書類
基準で成すことができ、又は各書類は関連するＸ
−Ｙ座標を用いてそのフイールドに区分し、各フ
イールドを別個に処理することができる。書類の
区分による処理はE13Bキヤラクタが別のときに
印字されたようなときに利益がある。この方式は
異なるときに印字されたフイールド間に発生した
縦の位置の差異を補償する。

次に、再び第２図を参照する。パス２において
は、編集工程で発生した予想するＸ−Ｙキヤラク
タ開始座標の各々を取り出し、さらにバツフア１
４から16×20データ・ブロツクを取得して、
MICRキヤラクタ又は“空白”状態を確認するた
めにキヤラクタ認識処理を実行する（ブロツク５
０）。キヤラクタ認識アルゴリズムを以下詳述す
る。そこで、コントローラ１６はパス１及びパス
２からの認識されたキヤラクタを書類のイメージ
に現われた順序で組合わせる第２の編集作用を実
行する（ブロツク５５）。その出力データは書類
から読取られたキヤラクタのデイジタル表示であ
り、出力（ブロツク６０）されるか、後のプロセ
ツサ又はユーザ（user）に使用可能にされる。故
に、この２パス（パス１、２）キヤラクタ認識方
式は、パス１におけるキヤラクタの発見作業が相
当容易に認識しうるキヤラクタの捜出を基本とす
るため、全く簡単なキヤラクタ発見アルゴリズム
だけを必要とする。パス２では、キヤラクタのＸ
−Ｙ座標がすでに正確に予測されているので、走
査バンドのE13Bキヤラクタをまだ発見していな
かつた場合の領域のように最初にその領域を見る
ほど時間を消費する必要がない。

第５図は光学キヤラクタ認識処理の各工程の結
果の大要を表わすものである。第５Ａ図は長さＬ
及び幅Ｗを有し、或る異物を含む原MICR走査バ
ンドを表わす。この好ましい実施例では、Ｌの最
大値は222.25mm（83/4インチ）、及びＷの値は
15.875mm（5/8インチ）である。第５Ｂ図はキヤ
ラクタ発見アルゴリズムによつて捜出された可能
性のあるMICRキヤラクタをそれらのＸ−Ｙキヤ
ラクタ開始座標で描いた図である。第５Ｃ図はパ
ス１によつて認識された後のキヤラクタを表わ
し、〓のマークは拒絶されたキヤラクタを指し示
す。第５Ｄ図はパス２で使用するために、前に発
見され又は確認されなかつたキヤラクタのため
に、予想するＸ−Ｒキヤラクタ開始位置を有する
ように改訂されたMICRバンドを描いた図であ
る。第５Ｅ図はパス２で認識されたキヤラクタを
表わし、ｂ／のマークは書類上の空白である。左端
にあるキヤラクタ“２”のようなパス２終了後に
残された拒絶キヤラクタの処理はいくつかの方法
を用いて達成することができる。システム１０の
オペレータは、それを達成するために、書類から
又は特定のキヤラクタをデイスプレイしているス
クリーンから正しいキヤラクタを入力することが
できる。それを実行するための入／出力装置、及
びその代りに手動入力修正方式を実行するための
装置はシステム１０には表わされておらず、それ
はこの発明の理解のために必要がないのでこれ以
上の説明を要しない。第５Ａ図は、システム１０
によつて利用されるＸ−Ｙ座標系を含む。

次に、E13Bキヤラクタの正確な捜出に使用さ
れるキヤラクタ発見方式を説明する。この好まし
い実施例の作業記憶メモリー２０は循環シフト・
レジスタとして構成された５個の256×4RAMか
ら成る。バツフア１４に記憶されたE13B光学走
査バンド・データは列基準で作業記憶メモリー２
０に転送される。該作業記憶メモリー２０は高さ
96ビツト（光学走査領域の高さに対応する）及び
20ビツト幅の作業バツフアを含む二次元マトリツ
クスとして組織される。該作業バツフアは第６図
に表わされているように構成されて、まず最初に
作業バツフア全体にデータがロードきれ、次にキ
ヤラクタ発見アルゴリズムを用いてそれを処理し
た後に、継続的に列ごとにアツプデートされる。
該作業バツフアは96ビツト・データの次の列をフ
エツチし、該作業バツフアのビツト19列にそのデ
ータを記憶することによつてアツプデートされ
る。すでにそこに入つていたデータは、ビツト19
がビツト18にシフトされ、（すなわち、ビツト19
のワード１はビツト18のワード１にシフトされ、
ビツト19のワード２はビツト18のワード２にシフ
トされ、…、ビツト19のワード96はビツト18のワ
ード96にシフトされる）ビツト18がビツト17にシ
フトされる等のようにシフトされる。キヤラクタ
発見アルゴリズムは作業バツフア内の18ビツト幅
及び22ビツト高さのマトリツクスを継続的に監視
して12通りの取り得る状態を捜査し、E13Bキヤ
ラクタが捜出されたかどうかを確認する。12の状
態は下記表１にその輪郭が描かれている。18×22
ビツト・マトリツクスに関するキヤラクタ発見状
態は第７図に表わしてある。

表１状態番号 状態の説明 １ 列１は少くとも５連続黒を含む ２ 列０は少くとも５連続黒を含まない ３ 行１は少くとも３連続黒を含む ４ 行０は少くとも３連続黒を含まない ５ 各行１−13は少くとも１黒を含む ６ 行19−21はそのどれもが２又は２以上
の連続黒を含まない ７ 列14−17はそのどれもが２又は２以上
の連続黒を含まない ８ 行14−16はそのどれもが２又は２以上
の連続黒を含まない ９ 行１−３はそのどれもが２又は２以上
の連続黒を含まない 10 各行６−12は少くとも１黒を含む 11 行６は少くとも３連続黒を含む 12 行５は少くとも３連続黒を含まない 状態１乃至７はダツシユ（−）符号を除くすべ
てのE13Bキヤラクタの捜出に使用される。その
状態１乃至７はそのすべてが真値（true）でなけ
ればならない。状態１及び２はキヤラクタ上端へ
の変化の捜出に使用される。状態３及び４はキヤ
ラクタの右端に対する変化の捜出に使用される。
状態５はキヤラクタが物理的に切れていないこと
を確認する。状態６はキヤラクタの下部に対する
白境界を捜出する。状態７はキヤラクタの左方に
対する白境界を捜出する。これはキヤラクタが物
理的に分離しているという状態を維持する。

状態６乃至12はそのすべての状態が真値である
ときにダツシユ符号を捜出する用に共される。状
態８及び９はダツシユ符号の上及び下の白境界を
捜し出す。これは、捜査バンドに強い書類の背景
が発見されたときにダツシユ符号の擬似トリガを
防止する。状態10はダツシユ符号が物理的に破壊
していないということを支持する。状態11及び12
はダツシユ符号の上端に対する変化を捜し出す。

キヤラクタ発見器（finder）がデータを受信す
ると、Ｘ−Ｙ座標発生器がアツプデートされる。
Ｘ−Ｙ座標発生器又は位置座標発生器はＸ座標及
びＹ座標を含む一対の記憶セルである。このＸ−
Ｙ座標は捜出されたキヤラクタのキヤラクタ開始
位置であり、このキヤラクタの上右手角に対応す
る（キヤラクタ発見マトリツクスの列１と行１の
交点である）。

次に説明するキヤラクタ認識アルゴリズムはマ
スク（テンプレイト）合わせ又は一致方式を利用
する。各テンプレイト（template）は黒（キヤ
ラクタ領域）、白（非キヤラクタ領域、及び無関
心要素（don't care element）を含む。無感心
要素とはキヤラクタの曖昧な領域であり、キヤラ
クタの印字及び捜査が不完全なため、黒か白かの
決定が困難であるキヤラクタの境界周辺部に多
い。第８図は25.4mm（１インチ）当り154ピクセ
ルの捜査分解能を使用する好ましい実施例の
E13Bホント・キヤラクタ・テンプレイト（マス
ク又は型板）を表わす。

認識されるべき各キヤラクタは16ビツト幅×20
ビツト高さのデータ・マトリツクスにのるように
設定される。14種類のE13Bテンプレイトの各々
（各E13Bキヤラクタに対して１つ）は28ビツト幅
及び18ビツト高さのマトリツクスとして存在す
る。各キヤラクタ・テンプレイト（28×18）は実
際には、各々14×18の２つのサブテンプレイトか
ら構成されている。各サブテンプレイトは第９図
に表わされているように、最良の一致を得るため
にデータ・マトリツクス上の９箇所の位置をシフ
ト（縦に３位置、横３位置）することができる。
斜線部分がサブテンプレイトの14×18ビツト・マ
トリツクスである。２つのサブテンプレイトの
内、一方のサブテンプレイトは黒／白状態を含
み、他方のサブテンプレイトは無関心状態を含
む。各９シフト位置について（14×18）無関心状
態サブテンプレイトは、まずデータ・マトリツク
スのどのビツトが無関心になるかを確認するため
に、データ・マトリツクスに対して比較が成され
る。次に、この無関心ビツトが無視され、該デー
タ・マトリツクスの残りのビツトが（14×18）
黒／白状態サブテンプレイトと比較されて、一致
不能ビツト（要素）の合計数を決定する。その
上、シフト位置２、５、８のために、データ・マ
トリツクスの列１（比較されていない列）にある
黒ビツトの数が各シフトの夫々の一致不能
（mismatch）の合計カウントに加えられる。各
シフト位置３、６、９のために、列１及び２が
夫々の合計に加えられる。これはミスリード（読
み間違い）防止のために行われる。故に、各対の
キヤラクタ・サブテンプレイトは９合計を発生
し、各合計は１シフト位置のための一致不能点の
合計数に対応する。

次に、第１０図を参照して、その例によりキヤ
ラクタ認識処理を説明する。同図で、１４の
E13Bキヤラクタ・テンプレイトが潜在的キヤラ
クタと比較される。そこで、TRはトランジツト
（他行）キヤラクタであり、AMが金額キヤラク
タであり、ONがオン−アス（自行）キヤラクタ
であり、DAがダツシユ（−）キヤラクタであ
る。各キヤラクタ・テンプレイトについて、各シ
フト位置のために１つある９合計が発生される。
各合計はキヤラクタ・テンプレイトとデータ・マ
トリツクス間の一致不能又はミスマツチ要素の合
計数であり、第１０図はその合計を表わす。各キ
ヤラクタ・テンプレイトのために９合計の最小が
検出され、記憶されて、14個の数を発生する。次
に、14個の数の最小値と次の最小値とが決定さ
れ、第１０図の矢印によつて表示されるように、
その数は２及び30である。最後に、もし、最小値
がプリセツト値（X1）より少く、最小値と次の
最小値間の差異が第２のプリセツト値（X2）を
越えているような場合には、最小値を持つキヤラ
クタが認識されたキヤラクタとなる。

故に、この例においては、 最小１＝２ 最小２＝30 である。この好ましい実施例ではX1及びX2の値
は夫々パス１については36及び８にセツトされ、
パス２については48及び９にセツトされる。（パ
ス１では、走査バンド全体が処理されるため、擬
似認識を防止するためにX1及びX2の値がセツト
され、それによつて誤つたXYキヤラクタ開始座
標を防止する。パス２では、走査バンドの検索が
相当狭くされたために、X1及びX2の値は上昇す
る。）従つて、MIN1が48より小さく、MIN1−
MIN2が９より大であるため、キヤラクタは
“０”として認識される。もし上記基準が満たさ
れなければ、そのキヤラクタほ拒絶とみなされ
る。

以上の説明は本質的に順次動作について述べて
きたが、その変化もこの発明の真の範囲に含まれ
ることは明らかである。その変化の中には、光学
スキヤナ１２による読取りとキヤラクタ発見アル
ゴリズムの処理によるバツフア１４の書込みとを
重複して行うことも含まれる。

以上、この発明の好ましい実施例と思われるも
のを説明してきたが、この発明の本来の精神及び
範囲から離れることなく、各種多くの変化・変更
を成すことができることは明らかである。従つ
て、特許請求の範囲の記載はこ発明の真の範囲に
含まれることは明らかである。

【図面の簡単な説明】

第１図は、光学キヤラクタ認識システムのブロ
ツク図、第２図は、この発明による光学キヤラク
タ認識システムの作用的流れ図、第３図は、この
発明のキヤラクタ発見アルゴリズムによつて作成
しうるサンプルＸ−Ｙ座標テーブルを表わす図、
第４図は、この発明による編集作用を実行した後
の版の第３図のＸ−Ｙ座標テーブルを表わす図、
第５図は、この発明の光学キヤラクタ認識処理工
程の結果を描いた図、第６図は、この発明による
キヤラクタ発見アルゴリズムが利用する作業バツ
フアの構成を表わす図、第７図は、この発明によ
る光学キヤラクタ認識システムの作業バツフア内
における18ビツト幅×22ビツト高さのマトリツク
スを描いた図、第８図は、この発明の好ましい実
施例によるE13Bホント・キヤラクタ型板（又は
テンプレート）を表わす図、第９図は、この発明
によるキヤラクタ認識処理に使用されるシフト位
置を表わす図、第１０図は、この発明によるキヤ
ラクタ認識処理の例を描いた図である。 １……書類、１０……光学キヤラクタ認識シス
テム、１２……光学スキヤナ、１４……バツフ
ア、１６……コントローラ、１８……ROM、２
０……作業記憶メモリー。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ 印字された特定の機械読取符号化キヤラクタ
   を光学的に読取り認識する方法であつて、 (イ) 前記印字された書類の読取られるべき領域を
   走査してデイジタル・データを出力し、 (ロ) 前記デイジタル・データを記憶し、 (ハ) 前記デイジタル・データを分析してそこに複
   数（ｎ）のキヤラクタが存在することを確認す
   るとともに、当該複数のキヤラクタの開始座標
   位置（Xn、Yn）を位置テーブル・メモリに記
   憶し、 (ニ) 前記開始座標位置（Xn、Yn）に基づいて範
   囲が定められるキヤラクター文字分の前記デイ
   ジタル・データにより当該キヤラクタを認識
   し、それを複数回（ｎ回）繰り返し、 (ホ) 前記位置テーブル・メモリの内容を集計して
   前記工程(ニ)により認識された複数のキヤラクタ
   のＹ座標値のうち最も多く表われた値を基準の
   Ｙ座標値としてそれに基づいて、前記工程(ニ)に
   おいては認識されていなかつた空白を含む他の
   キヤラクタの発生すべき開始位置を予想し、 (ヘ) 前記工程(ホ)において予想した開始位置におけ
   る前記他のキヤラクタを認識する 各工程を含む機械読取符号化キヤラクタの光学読
   取認識方法。 ２ 前記分析工程(ハ)は、 (ト) 位置座標発生器を初期設定し、 (チ) 前記開始座標位置（Xn、Yn）に基づいて範
   囲が定められるキヤラクター文字分のデイジタ
   ル・データを検査して、所定の条件を満足する
   か否かを確認し、 (リ) 前記所定の条件が満足している場合、前記位
   置座標発生器に含まれている前記情報を前記位
   置テーブルに記憶し、 (ヌ) 前記位置座標発生器をアツプ・デートし、 (ル) 前記デイジタル・データを全て検査するま
   で工程(チ)乃至(ヌ)を繰り返す 各工程を含む特許請求の範囲第１項記載の機械読
   取符号化キヤラクタの光学読取認識方法。 ３ 前記認識工程(ニ)は、 (オ) キヤラクタに割当てられた領域より幅及び高
   さともに大きい領域に対応する記憶容量を有す
   る作業マトリツクスに前記キヤラクタのデイジ
   タル・データをセツトし、 (ワ) 前記作業のマトリツクスの一部と前記キヤ
   ラクタのため予め記憶された黒−白テンプレー
   トとを比較して前記作業マトリツクスの前記一
   部にセツトされたデイジタル・データの各要素
   を確認し、 (カ) 前記デイジタル・データとそれに対応する予
   め記憶された該キヤラクタの黒−白テンプレー
   トとを比較して、不一致データ要素の数を確認
   し、 (ヨ) 前記不一致データ要素の数を記憶し、 (タ) 前記作業マトリツクスの比較されるべき次
   の部分を準備し、 (レ) 前記作業マトリツクスの全域の処理が終る
   まで前記工程（ワ）乃至（タ）を反復し、 (ソ) 前記キヤラクタのため予め記憶された黒−
   白テンプレートの全てが使用されるまで前記工
   程（ワ）乃至（レ）を反復し、 (ツ) 前記工程（ヨ）で記憶した前記不一致デー
   タ要素の数を分析してキヤラクタを認識する 各工程を含む特許請求の範囲第２項記載の機械読
   取符号化キヤラクタの光学読取認識方法。 ４ 前記光学読取認識方法はさらに、 前記認識されたキヤラクタを機械で読取可能な
   形で出力する工程を含む特許請求の範囲第１項、
   第２項又は第３項記載の機械読取符号化キヤラク
   タの光学読取認識方法。