JPH04205690A

JPH04205690A - 文字認識装置、および文字認識方法

Info

Publication number: JPH04205690A
Application number: JP2340515A
Authority: JP
Inventors: Katsunosuke Kiko; 喜古　克之助
Original assignee: Toshiba Corp; Toshiba Intelligent Technology Co Ltd
Current assignee: Toshiba Corp; Toshiba Intelligent Technology Co Ltd
Priority date: 1990-11-30
Filing date: 1990-11-30
Publication date: 1992-07-27
Anticipated expiration: 2015-11-06
Also published as: JP3105918B2

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】［発明の目的コ（産業上の利用分野）この発明は、郵便はがきなどに印刷された英数字、漢字
などの文字を認識する文字認識装置に関する。

（従来の技術）紙などに印刷された英数字、漢字などの文字を認識する
文字認識装置は、現在、郵便局などで郵便を読取る為に
使われている宛名自動読取り区分機など色々な機械に用
いられている。

宛名自動読取り区分機に用いられている従来の文字認識
装置では、郵便物を読み取った電気信号が画像処理部に
より送られる。この画像処理部は、電気信号の画像から
領域、行、文字の検出切出しを行う。そして、画像処理
部から認識部に信号が送られ、認識部では、住所の名称
が認識される。

認識部からの出力か出力部に認識結果として出力される
。

宛名自動読取り区分機に用いられている従来の文字認識
装置では、印刷活字を読み取る方法として、主に複合類
似度法が用いられ、手書き文字を読み取る方法として、
輪郭特徴マツチング法か用いられる。複合類似度法では
、文字画像の濃度を直交座標系に展開したものを特徴量
とし、輪郭特徴マツチング法では、文字画像の輪郭を構
造解析的手法により特徴量としている。これは、印刷活
字の特徴及び、手書き文字の特徴に起因しており、印刷
活字に輪郭特徴マツチング法を用いても、また、手書き
文字に複合類似度法を適用しても十分な読取り率で読み
取ることができない。つまり、複合類似度法は、認識度
は高い方法であるが、誤読が多いので手書き文字には用
いられない。また、輪郭特徴マツチング法は、誤読は少
ないか認識度が低く、手書き文字にしか適さない。つま
り、この２つの方法は文字の種類により使い分けられて
おり、２つの方法は別々に用いられているにすぎない。

また、従来の文字認識装置では、文字を認識するときに
濃淡を区別している。このとき、背景の濃度と文字の濃
度を区別するために二値化している。このときの境界の
しきい値は、従来、画像処理の文字の検出切出しに用い
られているしきい値を用いている。この画像処理のしき
い値は、文字の検出切出しに用いている値であるので、
その対象領域が広いために、個々の文字の濃度を十分に
反映していない。この為、個々の文字を認識する際には
、かすれ、隣の文字との接触などの問題か発生し、認識
を困難としている場合がある。

更に、郵便物を扱う場合、大企業などの大口の差出人に
よって、住所のみ異なる同一種類の大量の郵便物が差し
出されることがある。この場合、予め読み取る領域を指
定しておき、これにより、住所の認識率を向上させてい
る。しかし、これらの大量の郵便物の中に異なる書状が
入っていたり、向きが異なっていたりすると、全く認識
不能となり、認識率か低下してしまう。

（発明が解決しようとする課題）従来の文字認識装置では、上述のように読取りにおける
読取り率、及び正確度か十分に高いとは言えず、より読
取り率、及び正確度が高い文字認識装置が望まれている
。

よって、この発明は、文字認識率及び正確度がより向上
した文字認識装置を提供することを１」的とする。

［発明の構成］（課題を解決する為の手段）本発明の文字認識装置は、被認識物に記述された文字列
を電気信号に変換する光電変換部と、変換された情報か
ら文字列を検出切出しする画像処理部と、この画像処理
部から検出切出しされた文字候補により各文字を認識す
る認識処理部とを有している。

そして、文字認識装置では、認識処理部は、少なくとも
２つの認識方法を用いて文字を認識している。

また、文字認識装置では、認識処理部は、複数の二値化
処理を行って文字を認識している。

更に、文字認識装置は、被認識物の認識すべき領域を予
め指定できる領域指定部と、この領域指定部からの情報
により、被認識物が同一種類の被認識物であるか否かを
検知する検知部と、この検頬部からの情報により同一種
類の被認識物であるか否かを判別する判別部とを更に備
えている。

（作用）本発明の文字認識装置は、文字認識率及び正確度をより
向上できる。

（実施例）以下、図面を参照してこの発明に係る実施例を説明する
。

第１図には、−実施例の文字認識装置を有する郵便物あ
て名自動読取り区分機を示している。郵便物あて名自動
読取り区分機１は、郵便物を１つづつ取出す取出し部２
、郵便物の情報を切出す切出部４、郵便物を搬送する搬
送路６、光信号を電気信号に変換する光電変換部８、郵
便物を区分する区分箱１０を備えている。

第２図には、この実施例の文字認識装置の構成が示され
ている。この文字認識装置］２ては、上記の光電変換部
８からの郵便物全面を読み取った電気信号が画像処理部
１４により送られる。この画像処理部１４は、電気信号
の画像から領域、行、文字の検出切出しを行う。そして
、画像処理部１４から住所認識部１６に信号が送られ、
住所認識部１６では、国名、都道府県、市町村名までの
認識を行う。この住所認識部１６には、町名データベー
ス１８が接続されているので、知識処理により誤読を訂
正できる。住所認識部１６から街区認識部２０に信号が
！ｊえられる。街区認識部２０では、街の名称か認識さ
れる。この街区認識部２０ては、知識処理か有効に働か
ず、誤検切により誤読が発生しやすいので、この発明に
よる方法が用いられる。街区認識部２０からの出力が出
力部２］に認識結果として出力される。

第３図には、文字認識装置１２の街区認識部２０のブロ
ック図が示されている。切出部４からの検出切出情報な
どの画像処理結果は、ＭＰＵ２２に転送される。また、
その画像は、画像メモリ２４に転送される。画像情報の
認識に必要な部分だけを画像メモリ２４から取出して、
複合類似度認識ユニット２６、及び輪郭特徴認識ユニッ
ト２８に転送して認識させる。その認識結果は、ＭＰＵ
２２に総合評価されて、出力部２１に出力させる。

第４図には、街区認識部２０の相互認識の方法が示され
ている。文字候補の画像情報が複合類似度認識ユニット
２６、及び輪郭情報認識ユニット２８にそれぞれ送られ
る。そして、それぞれ、複合類似度認識ユニットは複合
類似度を認識しく２３）、輪郭情報認識ユニットは輪郭
情報を認識する（２７）。複合類似度法により認識され
る結果には、信頼性向上の為に類似度の信頼性評価を行
っている（２５）。副特徴を認識する輪郭特徴の認識結
果においても、同様の類似度の信頼性評価が行なわれて
いる。また、輪郭特徴の形状情報や、画像処理部１４か
らの文字候補情報などの情報も与えられる。これらの類
似度の結果及び輪郭特徴の認識結果などにより、信頼度
が付加された総合評価が与えられる（２９）。この総合
評価の認識結果Ｒは次頁の式で与えられる。

Ｒ＝Ｆ８・（Ｓ５＋ＳＺ十ＳＬ）＋Ｆｐ　　・（ＳＳ　　＋ＳＩＥ　　）十Ｆ２φ（ＳＳ
　＋ＳＥ　）＋ＦＥ・（Ｓｓ　十Ｓｚ　十ＳＲ）ここで、Ｆｓは副特徴を認識したとき、つまり、輪郭特
徴を認識したときの正読の結果、ＦＦは副特徴を認識し
たときの複数肯定の結果（信頼性が同等であるとき）、
ＦＺは副特徴を認識したときの読めなかった結果、Ｆ、
は副特徴を認識したときの誤読の結果、Ｓｓは複合類似
度法により認識されたときの正読の結果、ＳＺは複合類
似度法により認識されたときの読めなかった結果、ＳＥ
は複合類似度法により認識されたときの誤読の結果であ
る。

第５図には、この実施例を用いた具体例を説明する。こ
の例は、「二Ｉ−六１七」を読取った場合の認識例であ
る。■は、「二」で検切して読取ったとき、複合類似度
法で読取ると「二」と読み、その認識度の信頼性は０で
ある。輪郭特徴である副特徴認識では、「二」と読み、
その認識度の信−１〇　− 顕性はｆである。この信頼性は、０．１．２、〜．９、
ａｓｂｓ〜、ｆの１６段階で示されている。

よって、■では、２つの方法共に、「二」と読んでいる
が、信頼性が複合類似度法ではＯ１副特徴認識ではｆで
あるので、この場合、総合評価では、信頼性を副特徴認
識のｆから１つ低くしたｅとしている。また、■では、
「二１」と検切して読取ったときであり、複合類似度法
では「＋」と読み、その認識度の信頼性は５である。副
特徴認識では読み取れずＯである。よって、総合評価で
は、複合類似度法の「＋」と認識し、その認識度の信頼
性は５である。■では、縦長の「１」と検切して読取っ
たときであり、複合類似度法ではｒｌＪと読み、その認
識度の信頼性はａである。副特徴認識では「１」と読み
、その認識度の信頼性はｆである。また、文字候補情報
でも、縦長の情報がある。よって、総合評価では、副特
徴認識の「１」と認識し、その認識度の信頼性はｆであ
る。■では、「−」で検切して読取ったときてあり、複
合類似度法で読取ると「−」と読み、その認識度の信頼
性はａである。輪郭特徴である副特徴認識では、「−」
と読み、その認識度の信頼性はｆである。また、文字候
補情報でも、横長の情報がある。

よって、総合評価では、副特徴認識の「−」と認識し、
その認識度の信頼性はｆである。また、■では、「六」
と検切して読取ったときであり、複合類似度法では「十
」と読み、その認識度の信頼性は５である。副特徴認識
では「六」と読み、その認識度の信頼性はｆである。よ
って、総合評価では、副特徴認識の「六」と認識し、そ
の認識度の信頼性はｆから１つ引いたｅである。このよ
うに、■〜■まで認識した結果、信頼性から判断して、
「二１−六１七」と読取ることができる。

この第１実施例では、２つ以上の認識結果から総合評価
が決定され、その認識の信頼性も検討されている。よっ
て、信頼性が高い文字認識結果が得られる。この結果、
読取り不能率が減少するので、区分けに要する時間も短
縮させることができる。

この発明に係る第２の実施例を以下に説明する。

この実施例でも文字認識装置を有する郵便物あて名自動
読取り区分機は、第１図、及び第２図に示される第１実
施例と全く同様な構成である。よって、同様な構成部材
は同じ符号で示す。

第６図にこの発明に係る方法である２値化による文字認
識装置が示されている。ＭＰＵ３０は、上位ユニットに
より、精細なピッチ情報と画像処理で用いた仮の２値化
のしきい値を得る。多値画像メモリ３２からＭＰＵ３０
が得た仮の２値化のしきい値で２値化して２値画像メモ
リ３４に転送する。この２値画像メモリ３４から認識装
置３６と、ラベリング装置３８に画像を転送し、処理結
果をＭＰＵ３０に戻す。

認識対象範囲を印刷活字の算用数字に限定すると、推定
ピッチ内でラベル数は、１つであるので、ラベル数がそ
れ以上であれば、しきい値を背景値に近ずける。また、
ラベルサイズが推定ピッチよりも大きい場合はしきい値
を背景値から遠さける。

この一連の操作を再度繰り返し行って推定ピッチ内のレ
ベルか１つになったら、認識結果の辞書との類似度が最
大付近となるように、しきい値を変化させる。そして、
最大付近でしきい値を最適値にして、その認識結果を採
用する。

第７図には、この発明の最適しきい値を求めるフローチ
ャートが示されている。このフローチャートは、印刷活
字を認識する際に用いられる。印刷活字では、ピッチを
推定できるので、その推定ピッチ内に入っているラベル
数は通常１つである。

よって、推定ピッチ数とラベル数とが一致するか否か判
断する（ＳＴＰＩ）。一致しないときには、ラベル数が
推定ラベル数よりも多いか少ないかが判断される（Ｓｒ
Ｆ２）。多い場合には、しきい値を大きくする、つまり
、しきい値を背景の値に近くする（ＳｒＦ２）。小さい
場合には、しきい値を小さくする、つまり、しきい値を
黒色の値に近くする（ＳｒＦ４）。上記の５ＴＰ３．５
ＴＰ４の工程の後、再び、５ＴＰＩの工程を行う。上記
の５ＴＰＩで、推定ピッチ数とラベル数とが一致した場
合には、次に、類似度の値がピーク付近であるか否かを
判断する（ＳｒＦ２）。もし、ピ−り付近でないなら、
次に、しきい値を大きくする工程を既に行っているか否
かを判断する（ＳｒＦ６）。もし行っているなら、更に
しきい値を大きくする（ＳｒＦ７）。もし行っていない
なら、更にしきい値を小さくする（ＳｒＦ２）。これら
の５ＴＰ７．５ＴＰ８の工程の後、再び５ＴＰ５を行う
。上記の５ＴＰ５で、類似度の値がピーク付近であると
判断された場合には、最適しきい値であると判断して（
ＳｒＦ２）　、終了する。

第８図、及び第９図にこの実施例の具体例を示す。第８
図の具体例では、「△△り　　×××チョウ　２−」と
印刷活字で記載されている「２」の読取りに関するもの
である。この例では、しきい値を１４１．から２）１ま
で変化させて読取った認識結果とその類似度及びその認
識文字が示されている。しきい値が１４１（からＣＨま
ては認識できす、ｂ＋４から３■までは２と認識し、２
１（では認識できない。認識しているｂＨから３Ｈまて
では、認識結果の他、その類似度をも評価して、信頼度
を向上させている。この結果、しきい値７Ｈのと＝　　
１５　− きが類似度が最も高いので、最適しきい値である。

また、第９図の具体例では、「△△り　××３−１７−
７Ｊと印刷活字で記載されている「３」の近傍の読取り
に関するものである。仮のしきい値はｅＨに決められ、
このしきい値の大きい側、小さい側の両側の認識を行っ
ている。この例では、しきい値をｌｂ、、から１］（ま
で変化させて読取った認識結果とその類似度及びその認
識文字が示されている。しきい値が１　ｂ　Ｈから１２
．１まては３と認識し、１１）１からｆＨまでは４と認
識し、ｅ１１以下では認識できない。この結果、類似度
が最も高いしきい値は、］６Ｉ４以上のときであり、よ
って、最適しきい値は１８Ｈである。

この第２実施例では、個々の文字をその濃度に応じて認
識できるので、その文字の認識率を向上させることがで
きる。その結果、読取り不能率を減少させることができ
る。

この発明に係る第３の実施例を以下に説明する。

第１０図には、第３実施例の文字認識装置を有する郵便
物あて各自動読取り区分機を示している。

第３実施例の文字認識装置も第１実施例の文字認識装置
とほとんど同様な構成を有している。同様な構成は同様
の符号で示す。異なっているのは、郵便物の情報を読み
出す領域を予め指定しておく領域指定部４を有している
ことである。

郵便物あて各自動読取り区分機１は、郵便物を１つづつ
取出す取出し部２、領域を予め指定しておく領域指定部
４、郵便物を搬送する搬送路６、光信号を電気信号に変
換する光電変換部８、郵便物を区分する区分箱１０を備
えている。

大口差出人からの同一種類の郵便物をこの装置にかける
ときには、領域指定部４でその読み取る領域を予め指定
しておく。第１１図には、その状態が示されている。取
出し部２から１つづつ郵便物が取出され、搬送路６を通
って光電変換部８に送られる。光電変換部８では、指定
された領域及び、指定された領域以外の領域を検知する
。そして、その検知情報から郵便物を区分箱１０へ区分
する。

第１２図には、この郵便物あて各自動読取り区万機の文
字認識装置の構成が示されている。光電変換部８から送
られた検知情報の画像は、同一書状検知部５０に送られ
る。この同一書状検知部５０には、領域指定部４からの
領域情報が与えられているので、指定された領域以外の
領域で書状か同一か否かを判定する。（第１１図（ａ）
）書状が同一種類であると判断されたなら、光電変換部
８から送られた指定された領域の検知情報の認識を判定
部５２で行う。（第１１図（ｂ））もし、書状が同一種
類でないと判断されたなら、（第１１図（Ｃ））判定部
５２に設けられた領域検知装置５４により検知すべき領
域が検知されて、その領域の認識を判定部５２で行う。

（第１１図（ｄ））これらの認識結果は制御部５６に送
られ、制御部５６は認識結果から郵便物を区分けする。

第１３図には、同一書状検知部５０の構成か示されてい
る。

光電変換部８から送られた書状の検知情報の画像は、画
像圧縮部５８により圧縮され、その信号が相関演算部６
０により領域指定後節１適目の書状の画像と、各画素の
相関が演算される。そして、その信号が類似度評価部６
２に与えられて、類似度や、長さ、幅などが比較されて
、同一書状か否かが判定される。この処理結果は、ＭＰ
Ｕ６４を介して外部へ送られる。

第１４図には、同一書状検知部５０のフローチャートが
示されている。光電変換部８から送られた書状の検知情
報の画像は、画像圧縮部５８により圧縮される（ＳＴＰ
ｌａ）。そして、指定された領域を除去する（ＳＴＰ２
ａ）。これは、指定された領域以外の領域で、同一書状
か否かを判定させる為である。このとき、指定された領
域には、マスクをして相関に無関係にする。次に、書状
が領域指定後の第１通口か否かが判断される（ＳＴＰ３
ａ）。書状か領域指定後の第１通口であるとすれば、第
１通１」の書状を相関のテンプレートとする為、画像を
記憶させる（ＳＴＰ４ａ）。また、第１通口でないとす
れば、第１通１」の書状と比較させて、相関値を計算し
て、評価を行う（ＳＴＰ５ａ、６ａ）。相関値の評価結
果がほぼ同一てあ−１９＝るか否かを判断する（ＳＴＰ７ａ）。相関値の評価結果
が同一であると判断したならば、同一書状であると判断
して、領域の変更はしない。また、同一でないと判断し
たならば、同一書状でないと判断して、領域の指定を解
除して、領域検知装置５４で領域検出を行うように信号
を発信する（ＳＴＰ８ａ）。

この第３実施例によれば、同一種類の書状であるか否か
が判断されるので、たとえ、違う種類の書状が混ざって
いても、その書状を判別できるので、住所などの読取る
べき領域を読取ることかできる。また、同一種類の書状
であっても裏表が逆であったり、方向が逆であったりし
た場合でもその書状を判別できるので、読取るべき領域
を読取ることかできる。よって、認識率を向上させるこ
とができる。

［発明の効果］上述したように、この発明の文字認識装置によれば、書
状の読取り率が向上するので、読取不能の書状が減少す
る。よって、より効率的に区分はでき、省力化も可能と
なる。また、誤読なども減少するので、誤って区分けら
れることも減少する。

よって、かかる配達にかかる日数も減少させることがで
きる。この結果、書状を迅速に正確にとどけることがで
きる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、この発明に係る文字認識装置の第１実施例を
示した平面図であり、第２図は、第１実施例の文字認識
装置の構成を示したブロック図であり、第３図は、第１
実施例の文字認識装置の街区認識部の構成を示したブロ
ック図であり、第４図は、街区認識部の相互認識の方法
が示した図であり、第５図は、この発明の第１実施例の
適用例を示す図であり、第６図は、この発明に係る文字
認識装置の第２実施例の構成を示したブロック図であり
、第７図は、第２実施例の文字認識装置のフローチャー
トを示した図であり、第８図及び第９図は、この発明の
第２実施例の適用例を示す図であり、第１０図は、この
発明に係る文字認識装置の第３実施例を示した平面図で
あり、第１１図は、第３実施例の文字認識装置により認
識される書状を示した平面図であり、第１２図は、第３
実施例の文字認識装置の構成を示すブロック図であり、
第１３図は、文字認識装置の同一書状検知部の構成を示
すブロック図であり、第１４図は、第３実施例の文字認
識装置のフローチャートを示す図である。１・・・郵便物あて名自動読取り区分機、２・・・取出
し部、４・・・切出部、６・・・搬送路、８・・光電変
換部、１０・・・区分箱、１２・・・文字認識装置、１
４・・・画像処理部、１６・・・住所認識部、１８・・
・町名データベース、２０・・・街区認識部、２１・・
・出力部、３０・・・ＭＰＵ、３２・・・多値画像メモ
リ、３４・・・２値画像メモリ、３６・・・認識装置、
３８・・・ラベリング装置、５０・・・同一書状検知部
、５２・・・判定部、５４・・・領域検知装置、５６・
・・制御部。出願人代理人　弁理士　鈴江　武彦ｉ’ｌｌ’ｆ）ｌ）、ス”Ｆ１＋Ｈ−１１１ＲＦｌ＋６
刑１月貴報　情報　胛僧 ■　そ臣−〇 ≠　　−４（＋）５　　　■ ■　　　　だて長［ぐ■Σ区］　　　■そ　聾ロコ　■ ≠　　■　（三）４　　■ そ　　　たて昇口７［Σ了］　　　■ そ　＋　（ｔ）３　　■ ５図・駒かＴ−＜□□□□−□−□□□−−−□７域暫一１イー匝Ｃ桝−￥−憇；図面の浄２ ― 許（内容に変更なし） ± ０図 □　２霜１」　　　　　　　　　　　　　　　同−書；ｌ工、
　　　　　　顔域丁昌定卸　　５０　　獲冗部郁門で柑肯　５２特許庁長官　植　松　　　敏　殿１．事件の表示特願平２−３４０５１５号２、発明の名称文字認識装置３、補正をする者事件との関係　　特許出願人（３０７）株式会社　東　芝　（ほか１名）４、代理人東京都千代田区霞が関３丁目７番２号

Claims

【特許請求の範囲】

（１）被認識物に記述された文字列を電気信号に変換す
る光電変換部と、変換された情報から文字列を検出切出しする画像処理部
と、この画像処理部から検出切出しされた文字候補により各
文字を認識する認識処理部とを有する文字認識装置にお
いて、上記認識処理部は、少なくとも２つの認識方法を用いて
文字を認識することを特徴とする文字認識装置。
（２）被認識物に記述された文字列を電気信号に変換す
る光電変換部と、変換された情報から文字列を検出切出しする画像処理部
と、この画像処理部から検出切出しされた文字候補により各
文字を認識する認識処理部とを有する文字認識装置にお
いて、上記認識処理部は、複数の二値化処理を行って文字を認
識することを特徴とする文字認識装置。
（３）被認識物に記述された文字列を電気信号に変換す
る光電変換部と、変換された情報から文字列を検出切出しする画像処理部
と、この画像処理部から検出切出しされた文字候補により各
文字を認識する認識処理部とを有する文字認識装置にお
いて、被認識物の認識すべき領域を予め指定できる領域指定部
と、この領域指定部からの情報により、被認識物が同一種類
の被認識物であるか否かを検知する検知部と、この検知部からの情報により同一種類の被認識物である
か否かを判別する判別部と、を備えていることを特徴とする文字認識装置。