JPH0567238A

JPH0567238A - 文字読取装置

Info

Publication number: JPH0567238A
Application number: JP3225753A
Authority: JP
Inventors: Toshifumi Yamauchi; 俊史山内
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 1991-09-05
Filing date: 1991-09-05
Publication date: 1993-03-19
Anticipated expiration: 2014-06-21
Also published as: JP2906758B2

Abstract

(57)【要約】【目的】帳票あるいは文書全体の文字情報を利用し個
々の文字認識では読取困難な文字に対し読取精度の向上
を行う。【構成】認識辞書部４には１つの文字カテゴリーにつ
いて複数のサブカテゴリー特徴ベクトルが格納してあ
る。距離計算部５で予め各サブカテゴリー特徴ベクトル
間の距離計算を行い、距離値の小さいサブカテゴリー対
には近接フラグを立て近接フラグメモリー７に格納す
る。読取時、判定結果メモリー８には第１候補、第２候
補カテゴリー名、サブカテゴリー特徴ベクトル番号、判
定フラグを格納する。判定結果が棄却を示している文字
について、第２候補のカテゴリーが前後の他の文字の第
１候補として判定済みか否か比較を行う。判定済みの場
合、近接フラグメモリー７の値または判定頻度分布メモ
リー１０の値により制御し、総合判定部１２において棄
却を示している文字を第１候補カテゴリーに強制判定を
行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、手書き文字、印刷文字
を自動読取する文字読取装置に関し、特に手書きの変形
を有する字体、類似した字体、マルチフォント印刷文
字、オムニフォント印刷文字を読取する文字読取装置に
関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、手書き文字、印刷文字などの文字
パターンを読取する文字読取装置では、帳票あるいは文
書上に手書きされた、あるいは印刷された文字列データ
に対し、文字切り出し部において個々の文字に切り出し
処理が行われた後に、個別文字の認識処理が行われる。
一般の個別文字認識処理は、文字切り出し部で切り出さ
れた個々の未知入力文字パターンに対し、特徴抽出処理
を行い、得られた特徴ベクトルと、予め学習文字パター
ン集合より設計された文字認識辞書との距離値あるいは
類似度を計算し、判定部では最小距離値あるいは最大類
似度値を取る文字カテゴリーを読取結果とすることによ
り行われる。

【０００３】文字読取において読取性能の向上の手段と
して、１つのカテゴリーについて、様々の変形に対応し
た複数のサブカテゴリーからなる文字認識辞書を設ける
ことにより、文字読取を行う方法がある。（参考文献：
Ｍｉｙａｍｏｔｏ．Ｎ．，Ｎａｋａｊｉｍａ．Ｎ．ａｎ
ｄＫａｗａｔａｎｉ．Ｔ：”Ｈｉｇｈｐｅｒｆｏｒ
ｍａｎｃｅｏｐｔｉｃａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｒ
ｅａｄｅｒｆｏｒｈａｎｄｐｒｉｎｔｅｄｎｕｍｅ
ｒａｌｓ．ａｌｐｈａｂｅｔｓ．ａｎｄｋａｔａｋａｎ
ａ”，ＮＴＴＲｅｖｉｅｗ，Ｖｏｌ．１，Ｎｏ．２，
ｐｐ．７３−８１（Ｊｕｌｙ．１９８９）．

【発明が解決しようとする課題】しかし、従来の文字読
取装置では、各文字毎に独立して認識処理を行っている
ため、帳票あるいは文書上に書かれている他の文字デー
タの情報はなく、筆記者の癖などが原因で、複数の文字
カテゴリーと類似した文字パターンが入力されたとき、
識別が困難で、判定不能、もしくは誤認識が発生すると
いう欠点がある。

【０００４】図２に帳票に書かれた文字の例を示す。文
字枠内に５文字記入されているが、第２文字目は、数字
の１か７かの識別が困難で、従来の文字読取装置では判
定不能として読取が棄却される。ところが、人間が文字
読取を行う際には、必ずしも１文字のみ注目して、個別
に認識を行っているのではなく、前後に書かれている文
字の情報も利用している。

【０００５】図２の文字の例では、１文字だけ注目した
場合は、第２文字目は、１か７かの識別が困難である
が、第４文字目は、確実に７と判定できる。人間は、同
一筆記者が記入したデータであるという仮定がある場
合、第４文字目の判定情報を利用して、第４文字目と第
２文字目は字形に差があること、第４文字目が７と判定
可能であることから、第２文字目を１と判定する。した
がって、１文字ずつ独立して判定処理を行う従来の文字
読取装置では、人間に近い読取性能を得るのは困難であ
る。

【０００６】本発明の目的は、同一筆記者が記入した帳
票あるいは文書などにおいて、同一筆記者が記入した同
一のカテゴリーの字形のばらつきは小さいという性質を
利用し、帳票あるいは文書上に記入された全体の文字字
形情報から読取を行うことにより、従来の１文字ずつの
処理を行う個別文字認識方式では読取困難であった文字
字形について、読取可能とする文字読取装置を提供する
ことにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】第１の発明の文字読取装
置は、１つの文字カテゴリーに対して複数のサブカテゴ
リーの特徴ベクトルを格納する認識辞書を有し、入力文
字パターンの特徴ベクトルと認識辞書の各サブカテゴリ
ーの特徴ベクトル間の距離値に基づきカテゴリーの判定
処理を行う個別文字認識手段を用い、帳票あるいは文書
上の文字を読取る文字読取装置において、サブカテゴリ
ー特徴ベクトル間の距離値の小さいサブカテゴリー対に
近接フラグを立て記憶する近接フラグメモリーと、距離
値の第１候補、第２候補のカテゴリー名、サブカテゴリ
ー特徴ベクトル番号、および読取るか棄却するかを示す
判定フラグを記憶する判定結果メモリーと、１枚分の帳
票の判定処理が終了した後、第ｉ文字目が棄却を示して
いるとき、第ｉ文字目の第２候補カテゴリーと同一カテ
ゴリーが他の文字の第１候補カテゴリーとして存在する
か比較を行い、帳票あるいは文書上の第ｊ文字目に同一
カテゴリーが存在し、かつ第ｉ文字目の第１候補、第２
候補サブカテゴリー対に近接フラグが立っており、第ｉ
文字目の第１候補、第ｊ文字目第１候補サブカテゴリー
対に近接フラグが立っていないとき、第ｉ文字目の第１
候補カテゴリーを判定結果とし、棄却文字を再度強制判
定する強制文字判定手段とを有することを特徴とする。

【０００８】第２の発明の文字読取装置は、１つの文字
カテゴリーに対して複数のサブカテゴリーの特徴ベクト
ルを格納する認識辞書を有し、入力文字パターンの特徴
ベクトルと認識辞書の各サブカテゴリーの特徴ベクトル
間の距離値に基づきカテゴリーの判定処理を行う個別文
字認識手段を用い、帳票あるいは文書上の文字を読取る
文字読取装置において、サブカテゴリー特徴ベクトル間
の距離値の小さいサブカテゴリー対に近接フラグを立て
記憶する近接フラグメモリーと、距離値の第１候補、第
２候補のカテゴリー名、サブカテゴリー特徴ベクトル番
号、および読取るか棄却するかを示す判定フラグを記憶
する判定結果メモリーと、同一筆記者から求めた認識辞
書における各サブカテゴリー特徴ベクトルの判定頻度を
予め記憶する判定頻度分布メモリーと、１枚分の帳票の
判定処理が終了した後、第ｉ文字目が棄却を示している
とき、第ｉ文字目の第２候補カテゴリーと同一カテゴリ
ーが他の判定済みの文字の第１候補カテゴリーとして存
在するか比較を行い、帳票あるいは文書上の第ｊ文字目
に同一カテゴリーが存在したとき、第ｉ文字目の第２候
補のサブカテゴリー特徴ベクトル番号、第ｊ文字目の第
１候補のサブカテゴリー特徴ベクトル番号に基づき前記
判定頻度分布メモリーを参照し、判定頻度がしきい値以
下のとき、第ｉ文字目の第１候補カテゴリーを判定結果
とし、棄却文字を再度強制判定する強制文字判定手段と
を有することを特徴とする。第３の発明の文字読取装置
は、第２の発明の文字読取装置の判定頻度分布メモリー
において、帳票あるいは文書の読取動作中に判定頻度分
布メモリーの内容を更新することを特徴とする。

【０００９】

【作用】帳票あるいは文書上の文字について判定処理終
了後、判定結果メモリー内のデータを参照し、第１候補
カテゴリーと第２候補カテゴリーの距離値が接近し棄却
を示している文字について、近接フラグメモリーの内
容、または判定頻度分布メモリーの内容により、棄却を
示している文字の第２候補カテゴリーと同一カテゴリー
が帳票あるいは文書上の他の文字の第１候補カテゴリー
として存在し、複数の異なるカテゴリーと近接すること
なく高い信頼度でもって判定している場合、棄却を示し
ている文字を第１候補カテゴリーに強制判定する。

【００１０】

【実施例】以下に第１、２、３の発明の構成について図
面を参照しながら説明する。図１は第１、２、３の発明
の一実施例を示す構成図である。スキャナ部１におい
て、光学的にスキャンされた帳票あるいは文書イメージ
データに対し二値化処理を行い、白黒二値レベルの文字
列パターンを生成する。文字切り出し部２では、文字列
パターンの大きさ、ピッチ情報などに基づき文字列パタ
ーン切り出し、個々の文字切り出し処理が行われる。特
徴抽出部３では、文字の濃淡特徴、輪郭特徴などの文字
特徴を抽出し、Ｎ次元の特徴ベクトルｆ＝（ｆ₁，・・
・・・・・・，ｆ_N）を生成する。認識辞書部４には、
認識対象のＭ種類の文字カテゴリーＣ₁（Ｉ＝１，・・
・，Ｍ）の学習パターンについて、Ｌ個のサブカテゴリ
ーに分割を行ったサブカテゴリーＣ_{I J}（Ｉ＝１，・・
・，Ｍ，Ｊ＝１，・・・，Ｌ）の特徴ベクトルの集合の
演算により得られるサブカテゴリー特徴ベクトルｇ_{I J}
＝（ｇ_{I J 1}，・・・・・，ｇ_{I J N}）を格納してあ
る。

【００１１】次に距離計算部５において、入力文字パタ
ーンの特徴ベクトルと各サブカテゴリー特徴ベクトル間
の距離計算を式（１）に基づき行う。

【００１２】Ｄ²（ｆ，ｇ_{I J}）＝（ｆ−ｇ_{I J}）^t（ｆ−ｇ_{I J}）（１）判定部６では、距離計算部５において得られた距離値に
ついて、小さい順に並び替え処理を行い、得られた判定
結果を判定結果メモリー８に書き込む。判定結果メモリ
ー８に格納される判定結果データは、図３に示すよう
に、帳票または文書上に記入されたｎ個の文字につい
て、１文字ずつ順番に各文字に対して判定部６において
得られた結果を書き込む。第ｋ文字目の結果は、判定か
棄却を示す判定フラグｈ^{( k )}と、距離値が第１位（最
小）の第１候補カテゴリー名Ｃ_{I 1} ^{(k )}、サブカテゴ
リー特徴ベクトル番号Ｓ_{I 1 J 1} ^{( k )}、距離値が第２
位の第２候補カテゴリー名（第１位のカテゴリーとは異
なる）Ｃ_{I 2} ^{( k )}、サブカテゴリー特徴ベクトル番号
Ｓ_{I 2 J 2} ^{( k )}から成る。

【００１３】判定フラグは式（２）、（３）に示すよう
に、第ｋ文字目の第１候補の距離値と第２候補の距離値
の差が、しきい値εより小さいとき、異なるカテゴリー
と距離値が接近しているため、判定フラグを立て（判定
フラグｈ_k＝１）、しきい値εより大きいとき、判定フ
ラグは立てない（判定フラグｈ_k＝０）。従来の文字読
取装置では、判定フラグを立てた文字については棄却
（読取不能）処理を行っている。

【００１４】Ｄ²（ｆ，_{ｇI 2 J 2} ^{( k )}）−Ｄ²（ｆ，ｇ_{I 1 J 1} ^{( k )}）≦ε のときｈ_k＝１（２）Ｄ²（ｆ，_{ｇI 2 J 2} ^{( k )}）−Ｄ²（ｆ，ｇ_{I 1 J 1} ^{( k )}）＞ε のときｈ_k＝０（３）またサブカテゴリー特徴ベクトル間の距離計算を式
（４）に基づき行い、式（５）に示すように、辞書間の
距離が、予め設定されたしきい値δより小さいとき、近
接フラグを立て（Ｒ_{I J I ' J'}＝１）、式（６）に示
すように、しきい値δ以上のとき、近接フラグには０
（Ｒ_{I J I ' J'}＝０）が、近接フラグメモリー７に書
き込まれる。

【００１５】Ｄ²（ｇ_{I J}，ｇ_{I ' J '}）＝（ｇ_{I J}−ｇ_{I ' J '}）^t（ｇ_{I J}−ｇ_{I ' J '}）（４）Ｄ²（ｇ_{I J}，ｇ_{I ' J '}）＜δ （Ｉ≠Ｉ’）のときＲ_{I J I ' J '}＝１（５）（Ｉ＝Ｉ’）のときＲ_{I J I ' J '}＝０（６）Ｄ²（ｇ_{I J}，ｇ_{I ' J '}）≧δ のときＲ_{I J I ' J '}＝０（７）近接フラグメモリー７の内容を図４に示す。図４におい
て、各サブカテゴリー特徴ベクトル番号２１、２２をア
ドレスとし、２３に示す近接フラグの値Ｒ_{IJI ' J '}を
データとするメモリーである。Ｓ_{I J}とＳ_{I J '}のよう
な同一カテゴリーの場合は、近接フラグの値は０とな
り、Ｓ_{I J}とＳ_{I ' J '} （Ｉ≠Ｉ’）のような異なった
カテゴリーについては、式（５）、（６）、（７）の条
件に基づいて、２３に示す近接フラグＲ_{I J I ' J '}の
内容は定められ、近接フラグメモリー７に格納される。

【００１６】次に判定頻度分布メモリー１０の内容を図
５に示す。各サブカテゴリー特徴ベクトル番号２４、２
５をアドレスとし、２６に示す判定頻度数Ｐ
_{I J I ' J '}がデータとなる行列である。判定頻度分布
メモリー１０としきい値レジスタ１１は判定頻度分布制
御部９において制御され、判定部６において得られたサ
ブカテゴリー特徴ベクトル番号に基づきメモリーの内容
を制御する。

【００１７】第２の発明の文字読取装置における、予め
同一筆記者が記入した学習パターンから判定頻度分布を
求めるアルゴリズムは以下のようになる。同一筆記者が
記入した学習文字パターンが判定されたサブカテゴリー
特徴ベクトル番号をＳ_{I J}とし、Ｓ_{I J}で判定される文
字数のカウンターをｑ_{I J}としたとき、ｓｔｅｐ．１
判定頻度数Ｐ_{I J I ' J '}の各成分を初期化する。

【００１８】Ｐ_{I J I ' J '}＝０（Ｉ＝１，・・・，Ｍ，Ｊ＝１，・・・，Ｌ，Ｉ’＝１，・・・，Ｍ，Ｊ’＝１，・・・，Ｌ）（８）ｓｔｅｐ．２カウンターの各成分を初期化する。

【００１９】ｑ_{I J}＝０、ｒ_{I J}＝０（Ｉ＝１，・・・，Ｍ，Ｊ＝１，・・・，Ｌ）（９）ｓｔｅｐ．３同一筆記者が記入した学習文字パターン
集合の全ての文字について、特徴ベクトルと各サブカテ
ゴリー特徴ベクトル間の距離計算を式（１）に基づき行
い、距離値が最小となるサブカテゴリー特徴ベクトル番
号Ｓ_{I J}としたとき、カウンターの値を加算する。

【００２０】ｑ_{I J}＝ｑ_{I J}＋１（１０）ｓｔｅｐ．４全学習文字パターンについてｓｔｅｐ．
３を実行した後、カテゴリーの発生頻度とサブカテゴリ
ーの発生頻度の比をしきい値処理を行うことにより、ｒ
_{I J}の値を更新する。

【００２１】

【数１】

【００２２】一人の筆記者の記入した学習文字につい
て、ｓｔｅｐ．２からｓｔｅｐ．４を実行するｓｔｅｐ．５ｒ_{I J}＝１かつｒ_{I ' J '}＝１のとき（Ｉ＝１，・・・，Ｍ，Ｊ＝１，・・・，Ｌ，Ｉ’＝１，・・・Ｍ，Ｊ’＝１，・・・，Ｌ）Ｐ_{I J I ' J '}＝１（１２）ｓｔｅｐ．６筆記者を変更した学習文字データベース
において、ｓｔｅｐ．２からｓｔｅｐ．５を実行する。
筆記者をα人としたとき、しきい値レジスタ１１に設定
するしきい値θは式（１３）によって求められる。

【００２３】 θ＝ｆ（α）ｆ：単調増加関数（１３）第３の発明の文字読取装置における、帳票あるいは文書
の読取動作中に、未知入力文字パターンから判定頻度分
布を求めるアルゴリズムは以下のようになる。未知入力
文字パターンが判定されるサブカテゴリー特徴ベクトル
番号をＳ_{I J}とし、Ｓ_{I J}で判定される文字数のカウン
ターをｑ_IJとしたとき、ｓｔｅｐ．１判定頻度数Ｐ
_{I J I ' J '}の各成分を初期化する。

【００２４】Ｐ_{I J I ' J '}＝０（Ｉ＝１，・・・，Ｍ，Ｊ＝１，・・・，Ｌ，Ｉ’＝１，・・・，Ｍ，Ｊ’＝１，・・・，Ｌ）（１４）ｓｔｅｐ．２カウンターの各成分を初期化する。

【００２５】ｑ_{I J}＝０、ｒ_{I J}＝０（Ｉ＝１，・・・，Ｍ，Ｊ＝１，・・・，Ｌ）（１５）ｓｔｅｐ．３入力された帳票あるいは文書に記入され
た文字について、特徴ベクトルと各サブカテゴリー特徴
ベクトル間の距離計算を式（１）に基づき行い、距離値
が最小となるサブカテゴリー特徴ベクトル番号をＳ_{I J}
としたとき、カウンターの値を加算する。

【００２６】ｑ_{I J}＝ｑ_{I J}＋１（１６）ｓｔｅｐ．４全学習文字パターンについてｓｔｅｐ．
３を実行した後、カテゴリーの発生頻度とサブカテゴリ
ーの発生頻度の比をしきい値処理を行うことにより、ｒ
_{I J}の値を更新する。

【００２７】

【数２】

【００２８】入力された１枚の帳票あるいは文書に対し
て、ｓｔｅｐ．２からｓｔｅｐ．４を実行する。ｓｔｅｐ．５ｒ_{I J}＝１かつｒ_{I ' J '}＝１の
とき（Ｉ＝１，・・・，Ｍ，Ｊ＝１，・・・，Ｌ，Ｉ’＝１，・・・Ｍ，Ｊ’＝１，・・・，Ｌ）Ｐ_{I J I ' J '}＝１（１８）ｓｔｅｐ．６しきい値レジスタ１１に設定するしきい
値θは式（１９）によって求められる。

【００２９】 θ＝θ₁ θ₁：定数（１９）本発明の文字読取装置では、総合判定部１２を有してお
り、従来、棄却処理を行っていた文字についても、判定
結果メモリー８に格納されている帳票あるいは文書全体
の判定結果情報を利用し、救済処理をすることにより読
取ることを可能とする。

【００３０】第１の発明の文字読取装置における総合判
定部の処理を図６、７、８のフローを用いて説明する。
帳票あるいは文書上の全文字について認識処理を行い、
判定結果メモリー８に判定結果が格納されている段階に
おいて、処理２８で第ｋ文字目の判定フラグｈ^{( k )}の
チェックを行い、判定フラグが立っている（ｈ^{( k )}＝
１）ときは棄却を示しているため本処理の対象となる。
処理３２において、第１候補カテゴリーＣ_{I 1} ^{( k )}、
第２候補カテゴリーＣ_{I 2} ^{( k )}について近接フラグで
あるＲ_{I 1 J 1 I 2 J 2}のチェックを行う。近接フラグ
が立っていない（Ｒ_{I 1 J 1 I 2 J 2}＝０）ときは次の
文字に処理を移し、近接フラグが立っている（Ｒ
_{I 1 J 1 I 2 J 2}＝１）ときは他の文字の判定処理デー
タをサーチし、処理３６において、第２候補カテゴリー
Ｃ_{I 2} ^{( k )}と等しいカテゴリーが他の文字の第１候補
カテゴリーとして存在するかどうかチェックする。処理
３８において、等しいカテゴリーが存在しかつ該当する
文字の近接フラグが立っていないとき（Ｒ
_{I 1 ' J 1 ' I 2 ' J 2 '}＝０）、処理４１においてカ
テゴリーＣ_{I 1} ^{( k )}に判定し、処理４０において判定
フラグｈ^{( k )}をクリアする。上記以外の場合は判定フ
ラグが立っていないとき処理４１においてカテゴリーを
Ｃ_{I 1} ^{(k )}に判定し、立っているときは処理４６にお
いて棄却処理を行う。

【００３１】次に、第２、第３の発明の文字読取装置に
おける総合判定部の処理を図９、１０、１１のフローを
用いて説明する。帳票あるいは文書上の全文字について
認識処理を行い、判定結果メモリー８に判定結果が格納
されている段階において、処理４９で第ｋ文字目の判定
フラグｈ^{( k )}のチェックを行い、判定フラグが立って
いる（ｈ^{( k )}＝１）ときは棄却を示しているため本処
理の対称となる。判定結果メモリー８内の他の文字の判
定処理データをサーチし、処理５５において第２候補カ
テゴリーＣ_{I 2} ^{( k )}と等しいカテゴリーが他の文字の
第１候補カテゴリーとして存在するかどうかチェックす
る。等しいカテゴリーが存在した場合、その判定してい
る第１候補のサブカテゴリー特徴ベクトル番号と棄却を
示している文字の第１候補のサブカテゴリー特徴ベクト
ル番号に基づき判定頻度分布メモリー１０を参照し、処
理５９において判定頻度数Ｐ_{I 2 J 2 I 1 ' J 1 '}とし
きい値レジスタ１１の内容であるしきい値θを比較し、Ｐ_{I 2 J 2 I 1 ' J 1 '}≦θ （２０）のとき、処理６１においてカテゴリーをＣ_{I 1} ^{( k )}に
判定し、処理６０において判定フラグｈ^{( k )}をクリア
する。上記以外の場合は判定フラグが立っていないとき
処理６１においてカテゴリーＣ_{I 1} ^{( k )}に判定し、判
定フラグが立っているときは処理６６において棄却処理
を行う。

【００３２】図１２において、第１の発明の文字読取装
置における読取結果の説明を、従来技術の読取結果と比
較しながら行う。図１２の第２文字目６８の字形は、カ
テゴリー１かカテゴリー７かあいまいであり、従来の文
字読取装置では棄却処理が行われ、従来技術の読取結果
は、棄却７２となる。ところが、本発明の文字読取装置
では、帳票あるいは文書全体の文字情報に基づき読み取
ることが可能である。第４文字目７０において、カテゴ
リー７と判定可能な字形が存在することにより、第４文
字目７０の文字情報を用い第２文字目６８の文字を再度
判定する。判定の方法としては、全ての文字の判定結果
が判定結果メモリー８に格納された段階において、第４
文字目の判定結果は棄却７２となっており、処理２９に
おける第１候補カテゴリーは１、第２候補カテゴリーは
７である。処理３１における近接フラグはカテゴリー１
と７のサブカテゴリー特徴ベクトルベクトルは、カテゴ
リー１の字形８２、カテゴリー７の字形８５において接
近しているため、第１候補近接フラグ、第２候補近接フ
ラグは１となる。帳票もしくは文書上の他の文字の判定
結果で７３に示す第２候補カテゴリー名である７と同一
カテゴリーが第１候補のカテゴリーとして存在するか否
か処理３６において比較を行い、７４に示す第４文字目
７０において同一カテゴリーが第１候補カテゴリーに存
在する。処理３９において字形８４のサブカテゴリー特
徴ベクトルについては、特に近接する他のカテゴリーが
存在しないため、第１候補近接フラグ、第２候補近接フ
ラグは０となる。よって処理４１おいて読取結果として
カテゴリーを１と強制判定すること可能である。

【００３３】図１４において、第２、３の発明の文字読
取装置における読取結果の説明を、従来技術の読取結果
と比較しながら行う。図１４の第２文字目７６の字形
は、カテゴリー１かカテゴリー７かあいまいであり、従
来の文字読取装置では棄却処理が行われ、読取結果は、
棄却８０となる。ところが、第２の発明の文字読取装置
では帳票あるいは文書全体の文字情報に基づき読み取る
ことが可能である。第４文字目７８において、カテゴリ
ー７と明らかに判定可能な字形が存在することにより、
第４文字目７８の文字情報を用い第２文字目７６の文字
を再度判定する。判定の方法としては、全ての文字の判
定結果が判定結果メモリー８に格納された段階におい
て、第２文字目７６の判定結果は棄却８０となっている
が、処理５０における第１候補カテゴリーは１、第２候
補カテゴリーは７であり、帳票もしくは文書上の他の文
字の判定結果で８１に示す第２候補カテゴリーと同一カ
テゴリーが第１位のカテゴリーとして存在するか否か処
理５５において比較を行い、８２に示す第４文字目の判
定結果において同一カテゴリーである７が第１候補に存
在する。このとき第２文字目７６の第１候補サブカテゴ
リー特徴ベクトル番号Ｓ_{1 2}と第４文字目７８のサブカ
テゴリー特徴ベクトル番号Ｓ_{7 2}をアドレスとし、判定
頻度分布メモリーから処理５７に示す判定頻度数Ｐ
_{1 2 7 1}をロードし、設定されたしきい値θとの比較を
行う。

【００３４】図１５には、８４のような字形をした、サ
ブカテゴリー特徴ベクトル番号Ｓ₇₁を基準とした、判
定頻度分布メモリーの内容Ｐ_{I J 7 1}（Ｉ＝１，Ｊ＝
１，・・・，Ｌ，Ｌ＝４）について示している。図１３
においてカテゴリー７の字形を字形８４のように記入す
る筆記者は同一カテゴリー７の字形を別の場所に字形８
５、字形８６のような異なった字形で記入する頻度は極
めて少ない。これは筆記者が文字を記入するときに、同
一のカテゴリーについての字形のばらつきは小さく同じ
ような字形を記入するという性質であり、本発明では、
この性質を利用する。処理５９において、判定頻度数Ｐ
_{7 2 7 1}について、Ｐ_{7 2 7 1}≦θ （２１）が成り立つことより、処理６０において判定フラグをク
リアし、処理６１において判定結果をＣ₁ ^{( 2 )}、カテ
ゴリー１と強制判定する。

【００３５】

【発明の効果】以上に説明したように、本発明によれ
ば、帳票上の前後に書かれている文字データの全体の情
報をもとに、筆記者の癖などを原因とする歪を吸収する
ことにより、複数のカテゴリーに類似した文字の読取が
可能である。また印刷文字のマルチフォント文字のよう
に、単独の文字では他のフォントの異なるカテゴリーと
同字形か存在し、読取できない場合のような全体の文字
字形から判定が必要な場合でも本発明の文字読取装置で
は読取が可能である。また、本発明では文字を対象とし
て説明を行ったが、画像、音声、図形を対象としても容
易に実現可能である。また、特徴ベクトルと認識辞書間
の近さを示す尺度としてユークリッド距離を用いて説明
を行ったが、他の距離（マハラノビス距離、シティブロ
ック距離など）、類似度（単純類似度、複合類似度な
ど）にも適用可能である。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１、２、３の発明の文字読取装置の一実施例
を説明するためのブロック図。

【図２】従来の文字読取装置の読取結果を説明するため
の図。

【図３】第１、２、３の発明の文字読取装置の判定結果
メモリーの内容を説明するための図。

【図４】第１、２、３の発明の文字読取装置の近接フラ
グメモリーの内容を説明するための図。

【図５】第２、３の発明の文字読取装置の判定頻度分布
メモリーの内容を説明するための図。

【図６】第１発明の文字読取装置の総合判定部の処理に
ついて説明するためのフローの一部。

【図７】第１発明の文字読取装置の総合判定部の処理に
ついて説明するためのフローの一部。

【図８】第１発明の文字読取装置の総合判定部の処理に
ついて説明するためのフローの一部。

【図９】第２の発明の文字読取装置の総合判定部の処理
について説明するためのフローの一部。

【図１０】第２の発明の文字読取装置の総合判定部の処
理について説明するためのフローの一部。

【図１１】第２の発明の文字読取装置の総合判定部の処
理について説明するためのフローの一部。

【図１２】第１の発明の文字読取装置による文字読取結
果と従来技術による文字読取結果について比較説明する
ための図。

【図１３】第１、２、３の発明の文字読取装置で読取る
カテゴリー１とカテゴリー７の文字字形例について説明
するための図。

【図１４】第２、３の発明の文字読取装置による文字読
取結果と従来技術による文字読取結果について比較説明
するための図。

【図１５】第２、３の発明の判定頻度分布メモリーに格
納されている分布の状態について説明するための図。

【符号の説明】

１スキャナ部２文字切り出し部３特徴抽出部４認識辞書部５距離計算部６判定部７近接フラグメモリー８判定結果メモリー９判定頻度分布制御部１０判定頻度分布メモリー１１しきい値レジスタ１２総合判定部１３判定結果

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】１つの文字カテゴリーに対して複数のサ
ブカテゴリーの特徴ベクトルを格納する認識辞書を有
し、入力文字パターンの特徴ベクトルと認識辞書の各サ
ブカテゴリーの特徴ベクトル間の距離値に基づきカテゴ
リーの判定処理を行う個別文字認識手段を用い、帳票あ
るいは文書上の文字を読取る文字読取装置において、サブカテゴリー特徴ベクトル間の距離値の小さいサブカ
テゴリー対に近接フラグを立て記憶する近接フラグメモ
リーと、距離値の第１候補、第２候補のカテゴリー名、
サブカテゴリー特徴ベクトル番号、および読取るか棄却
するかを示す判定フラグを記憶する判定結果メモリー
と、１枚分の帳票の判定処理が終了した後、第ｉ文字目
が棄却を示しているとき、第ｉ文字目の第２候補カテゴ
リーと同一カテゴリーが他の文字の第１候補カテゴリー
として存在するか比較を行い、帳票あるいは文書上の第
ｊ文字目に同一カテゴリーが存在し、かつ第ｉ文字目の
第１候補、第２候補サブカテゴリー対に近接フラグが立
っており、第ｉ文字目の第１候補、第ｊ文字目第１候補
サブカテゴリー対に近接フラグが立っていないとき、第
ｉ文字目の第１候補カテゴリーを判定結果とし、棄却文
字を再度強制判定する強制文字判定手段とを有すること
を特徴とする文字読取装置。
【請求項２】１つの文字カテゴリーに対して複数のサ
ブカテゴリーの特徴ベクトルを格納する認識辞書を有
し、入力文字パターンの特徴ベクトルと認識辞書の各サ
ブカテゴリーの特徴ベクトル間の距離値に基づきカテゴ
リーの判定処理を行う個別文字認識手段を用い、帳票あ
るいは文書上の文字を読取る文字読取装置において、サブカテゴリー特徴ベクトル間の距離値の小さいサブカ
テゴリー対に近接フラグを立て記憶する近接フラグメモ
リーと、距離値の第１候補、第２候補のカテゴリー名、
サブカテゴリー特徴ベクトル番号、および読取るか棄却
するかを示す判定フラグを記憶する判定結果メモリー
と、同一筆記者から求めた認識辞書における各サブカテ
ゴリー特徴ベクトルの判定頻度を予め記憶する判定頻度
分布メモリーと、１枚分の帳票の判定処理が終了した
後、第ｉ文字目が棄却を示しているとき、第ｉ文字目の
第２候補カテゴリーと同一カテゴリーが他の判定済みの
文字の第１候補カテゴリーとして存在するか比較を行
い、帳票あるいは文書上の第ｊ文字目に同一カテゴリーが存
在したとき、第ｉ文字目の第２候補のサブカテゴリー特
徴ベクトル番号、第ｊ文字目の第１候補のサブカテゴリ
ー特徴ベクトル番号に基づき前記判定頻度分布メモリー
を参照し、判定頻度がしきい値以下のとき、第ｉ文字目
の第１候補カテゴリーを判定結果とし、棄却文字を再度
強制判定する強制文字判定手段とを有することを特徴と
する文字読取装置。
【請求項３】判定頻度分布メモリーにおいて、帳票あ
るいは文字の読取動作中に判定頻度分布メモリーの内容
を更新することを特徴とする請求項２記載の文字読取装
置。