JPH0644401A - Postal matter processor - Google Patents
Postal matter processorInfo
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- JPH0644401A JPH0644401A JP4198380A JP19838092A JPH0644401A JP H0644401 A JPH0644401 A JP H0644401A JP 4198380 A JP4198380 A JP 4198380A JP 19838092 A JP19838092 A JP 19838092A JP H0644401 A JPH0644401 A JP H0644401A
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- Japan
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- character recognition
- recognition
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- Character Discrimination (AREA)
Abstract
Description
【0001】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、郵便物宛名自動読取区
分機等の郵便物処理装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a mail processing apparatus such as a mail address automatic reading / sorting machine.
【0002】[0002]
【従来の技術】一般に、郵便物宛名自動読取区分機と
は、郵便物の宛名を光学的手段により認識し、認識結果
に応じた区分箱に自動的に区分していくものである。こ
のような郵便物宛名自動読取区分機による宛名の認識で
は、町名および住居番号を認識することが必要である。
従来から、これら町名および住居番号の認識は、郵便物
よりこれらが記載されている部分を切出し、切出した部
分を例えば複合類似度法等により認識候補を算出するこ
とにより行われている。2. Description of the Related Art Generally, an automatic mail address reading / sorting machine recognizes mail addresses by optical means and automatically sorts them into sorting boxes according to the recognition result. To recognize an address by such an automatic mail address reading / sorting machine, it is necessary to recognize a town name and a house number.
Conventionally, recognition of these town names and house numbers has been performed by cutting out the parts in which they are described from the mail and calculating the recognition candidates for the cut out parts by, for example, the composite similarity method.
【0003】ところで、こうした複合類似度法等による
認識方法では、特に最大4桁の数字の組み合わせである
住居番号に関しては、複数の認識候補が算出される場合
があり、この場合には最終的には認識候補を一意に決定
する必要がある。By the way, in the recognition method based on such a composite similarity method, a plurality of recognition candidates may be calculated especially for a house number which is a combination of up to four digits, and in this case, finally, in this case. Needs to uniquely determine recognition candidates.
【0004】しかし、従来、複数の認識候補が算出され
る場合、区分率を犠牲にしてまでリジェクトする方法や
誤読を覚悟で適当に選択する方法が採られていたため、
処理効率や信頼性が低下するという問題があった。However, conventionally, when a plurality of recognition candidates are calculated, a method of rejecting even at the expense of the classification rate and a method of appropriately selecting misreading are prepared.
There is a problem that processing efficiency and reliability are reduced.
【0005】[0005]
【発明が解決しようとする課題】このように郵便物宛名
自動読取区分機では、町名および住居番号を認識する
際、特に最大4桁の数字の組み合わせである住居番号に
関しては、複数の認識候補が算出される場合があるが、
従来、区分率を犠牲にしてまでリジェクトする方法や誤
読を覚悟で適当に選択する方法により認識候補を一意に
決定していたため、処理効率や信頼性が低下するという
問題があった。As described above, in the automatic mail address reading / sorting machine, when recognizing the town name and the house number, there are a plurality of recognition candidates for the house number, which is a combination of up to four digits. It may be calculated,
Conventionally, recognition candidates are uniquely determined by a method of rejecting even at the expense of the classification rate or a method of appropriately selecting misreading, and thus there is a problem that processing efficiency and reliability are reduced.
【0006】そこで、本発明は、処理効率や信頼性に低
下をきたすことなく認識候補を一意に決定することがで
きる郵便物処理装置を提供することを目的とする。Therefore, an object of the present invention is to provide a mail processing apparatus capable of uniquely determining a recognition candidate without deteriorating processing efficiency and reliability.
【0007】[0007]
【課題を解決するための手段】本発明は、かかる課題を
解決するため、郵便物の住居番号を認識する郵便物処理
装置において、前記郵便物より数字文字認識候補を選出
する数字文字認識手段と、各町名の各住居番号の発生頻
度を誤読率で重み付けした頻度情報を格納するデータベ
ースと、前記数字文字認識手段により複数の数字文字認
識候補が選出されたとき、各数字文字認識候補に対応す
る前記頻度情報に基づき各数字文字認識候補の評価値を
算出し、これらの評価値に基づき数字文字認識候補を一
意に決定する評価手段と、前記郵便物の住居番号を認識
する毎に、前記データベースの発生頻度を更新する手段
とを具備する。In order to solve the above problems, the present invention provides a numerical character recognition means for selecting a numerical character recognition candidate from a mail in a mail processing device for recognizing a house number of a mail. , A database that stores frequency information in which the frequency of occurrence of each house number of each town name is weighted by the misreading rate, and when a plurality of numeric character recognition candidates are selected by the numeric character recognition means, each numeric character recognition candidate is handled. An evaluation unit that calculates an evaluation value of each numerical character recognition candidate based on the frequency information and uniquely determines a numerical character recognition candidate based on these evaluation values, and the database every time the house number of the mail is recognized. And a means for updating the occurrence frequency of.
【0008】[0008]
【作用】本発明では、予め各町名の各住居番号の発生頻
度を誤読率で重み付けした頻度情報を格納するデータベ
ースを用意しておき、複数の数字文字認識候補が選出さ
れたときには、データベースより各数字文字認識候補に
対応する頻度情報を読み出し、これら頻度情報に基づき
各数字文字認識候補の評価値を算出し、これらの評価値
に基づき数字文字認識候補を一意に決定している。した
がって、区分率を犠牲にしてまでリジェクトする方法や
誤読を覚悟で適当に選択する方法により認識候補を一意
に決定する従来技術に比べ、処理効率や信頼性に低下を
きたすことなく認識候補を一意に決定することができ
る。また、郵便物の住居番号を認識する毎に、データベ
ースの発生頻度を更新することで、使用するほどに評価
性能が向上していく。In the present invention, a database for storing frequency information in which the frequency of occurrence of each house number of each town name is weighted by the misreading rate is prepared in advance, and when a plurality of numerical character recognition candidates are selected, each database is selected from the database. The frequency information corresponding to the numerical character recognition candidates is read, the evaluation value of each numerical character recognition candidate is calculated based on these frequency information, and the numerical character recognition candidate is uniquely determined based on these evaluation values. Therefore, compared with the conventional technology that uniquely determines recognition candidates by a method of rejecting even at the expense of the classification rate or a method of appropriately selecting misreading, it is possible to uniquely identify recognition candidates without lowering processing efficiency and reliability. Can be determined. In addition, by updating the frequency of occurrence of the database every time the house number of the mail is recognized, the evaluation performance improves as the mail is used.
【0009】[0009]
【実施例】以下、本発明の実施例を図面を用いて説明す
る。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
【0010】図2は本発明の一実施例に係る郵便物宛名
自動読取区分機の正面図である。FIG. 2 is a front view of a mail address automatic reading / sorting machine according to an embodiment of the present invention.
【0011】同図において、1は読取モードを指定する
オペレーションパネル、2は郵便物3を供給する供給部
である。In the figure, 1 is an operation panel for designating a reading mode, and 2 is a supply section for supplying mail 3.
【0012】供給部2では、供給台4から取出部5によ
り一通づつ取り出された郵便物3が搬送路6を通り読取
部7に送り出される。In the supply unit 2, the postal items 3 taken out one by one from the supply table 4 by the take-out unit 5 are sent out to the reading unit 7 through the conveying path 6.
【0013】読取部7では、郵便物3上に記載された宛
名の認識が行われ、認識の終了した郵便物3は集積部8
に送り出される。The reading unit 7 recognizes the address written on the mail piece 3, and the recognized mail piece 3 collects the mail piece 3.
Sent to.
【0014】集積部8では、搬送路9を通る郵便物3
が、読取部7における認識結果に基づき、宛名に応じた
区分箱10、10…に区分される。In the accumulating section 8, the postal matter 3 passing through the conveying path 9
On the basis of the recognition result in the reading section 7, the boxes are classified according to the address.
【0015】図3は読取部7の構成を示すブロック図で
ある。FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the reading unit 7.
【0016】同図に示すように、光電変換部11により
撮像された郵便物3の全面画像は、電気信号に変換され
て画像処理部12へ送信される。As shown in the figure, the entire surface image of the postal matter 3 imaged by the photoelectric conversion unit 11 is converted into an electric signal and transmitted to the image processing unit 12.
【0017】画像処理部12では、住所領域の検出を行
い、さらに文字検出切出しを行い、文字検出切出し候補
を文字認識部13へ送信する。The image processing unit 12 detects the address area, further performs character detection cutout, and transmits the character detection cutout candidate to the character recognition unit 13.
【0018】文字認識部13では、送信された文字検出
切出し候補に従い認識を行い、評価統合し、最終的に認
識結果を一意に決定して、その結果をLCPU14を介
してMCPU15へ送信する。The character recognition unit 13 performs recognition according to the transmitted character detection cutout candidates, evaluates and integrates them, finally determines a recognition result uniquely, and transmits the result to the MCPU 15 via the LCPU 14.
【0019】そして、MCPU15は、装置各部の駆動
部16を制御して、郵便物3を特定の区分箱10に区分
させる。Then, the MCPU 15 controls the drive unit 16 of each unit of the apparatus to sort the mail piece 3 into a specific sorting box 10.
【0020】図4は文字認識部13の構成を示すブロッ
ク図である。FIG. 4 is a block diagram showing the structure of the character recognition unit 13.
【0021】同図に示す住所認識部17では、画像処理
部12から送信された文字検出切出し候補に従い、複合
類似度法により住所文字認識候補を算出し、さらに住所
情報データベース18を参照することにより、住所文字
認識候補を一定の信頼性ある認識候補に絞り込む。この
住所認識部17による認識結果は、数字認識部19へ送
信される。In the address recognition unit 17 shown in FIG. 3, the address character recognition candidates are calculated by the composite similarity method according to the character detection cutout candidates transmitted from the image processing unit 12, and the address information database 18 is further referred to. , The address character recognition candidates are narrowed down to certain reliable recognition candidates. The recognition result by the address recognition unit 17 is transmitted to the number recognition unit 19.
【0022】数字認識部19では、住所認識部17の認
識候補の続きの数字文字部分より、文字検出切出し候補
に従い、複合類似度法と構造特徴マッチング法との併用
により、数字文字認識候補を算出し、さらに住居番号情
報データベース20を参照して、数字文字認識候補を実
存する番号の数字文字認識候補に絞り込む。The number recognition unit 19 calculates a number character recognition candidate from the number character portion subsequent to the recognition candidate of the address recognition unit 17 according to the character detection cutout candidate by using the combined similarity method and the structural feature matching method in combination. Then, referring to the house number information database 20, the number character recognition candidates are narrowed down to the number character recognition candidates of the existing numbers.
【0023】そして、数字認識部19では、住居番号頻
度データベース21を参照して、最終的な答えを一意に
決定する。Then, the numeral recognition section 19 refers to the house number frequency database 21 to uniquely determine the final answer.
【0024】図1は数字認識部19の構成を示すブロッ
ク図である。FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the numeral recognition unit 19.
【0025】同図に示す認識対象22が数字文字認識部
23により認識される。ここで、検出切出し候補は複数
存在するので、複数の認識結果が算出される。The recognition object 22 shown in the figure is recognized by the numeric character recognition unit 23. Here, since there are a plurality of detection cutout candidates, a plurality of recognition results are calculated.
【0026】さらに、数字文字認識部23は、住居番号
情報データベース20を参照することにより実際に存在
する住居番号のみを認識結果24として算出する。Further, the numeral character recognition section 23 refers to the house number information database 20 and calculates only the house number that actually exists as the recognition result 24.
【0027】数字文字認識部23では、認識結果を一意
に決定することができないので、認識結果を認識結果評
価部25へ送信する。Since the numeric character recognition unit 23 cannot uniquely determine the recognition result, the recognition result is transmitted to the recognition result evaluation unit 25.
【0028】認識結果評価部25では、住居番号頻度デ
ータベース21を参照して、最終的な答えを一意に決定
する。この住居番号頻度データベース21には、各町名
の各住居番号の発生頻度を誤読率で重み付けした頻度情
報が格納されている。なお、この住居番号頻度データベ
ース21は、認識結果評価部25の認識結果により自動
的に更新される。The recognition result evaluation section 25 refers to the house number frequency database 21 to uniquely determine the final answer. The house number frequency database 21 stores frequency information in which the frequency of occurrence of each house number of each town name is weighted by the misreading rate. The house number frequency database 21 is automatically updated with the recognition result of the recognition result evaluation unit 25.
【0029】認識結果評価部25は、評価関数f(x)
によって、住居番号頻度データベース21を参照し、評
価値を取得する。The recognition result evaluation unit 25 uses the evaluation function f (x).
With reference to the house number frequency database 21, the evaluation value is acquired.
【0030】そして、例えば認識結果24に対する評価
演算結果が f(c)<f(b)<f(a) であり、 f(a)≧TH(THはしきい値) である場合には、認識結果24におけるaが一意に決定
される認識結果26となる。Then, for example, when the evaluation calculation result for the recognition result 24 is f (c) <f (b) <f (a), and f (a) ≧ TH (TH is a threshold value), The a in the recognition result 24 becomes the recognition result 26 that is uniquely determined.
【0031】図5は住居番号頻度データベース21の構
成を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing the structure of the house number frequency database 21.
【0032】同図に示すように、住居番号頻度データベ
ース21内に町名情報27がエントリされており、住所
認識部17による認識結果に基づき所定の町名が選択さ
れる。 町名情報27における各町名には、それぞれ住
居番号範囲情報28がリンクされており、数字認識部1
9による認識結果に基づき所定の住居番号範囲が選択さ
れる。As shown in the figure, town name information 27 is entered in the house number frequency database 21, and a predetermined town name is selected based on the recognition result by the address recognition unit 17. The house number range information 28 is linked to each town name in the town name information 27.
A predetermined range of house numbers is selected based on the recognition result of 9.
【0033】住居番号範囲情報28における各住居番号
範囲には、それぞれ住居番号頻度情報29がリンクされ
ており、住居番号頻度情報29に基づき発生頻度、評価
関数f(x)の評価値が計算される。また、同時に該当
する住居番号頻度情報29が参照された場合には発生数
に1投票される。さらに、町名全数は、参照されなくと
も自動的に更新される。なお、エラー率は予め与える情
報であり、評価値が期待した値が得られない場合には、
この値を再検討すればよい。The house number frequency information 29 is linked to each house number range in the house number range information 28, and the occurrence frequency and the evaluation value of the evaluation function f (x) are calculated based on the house number frequency information 29. It When the corresponding house number frequency information 29 is referenced at the same time, one vote is given for the number of occurrences. Furthermore, all town names are automatically updated even if they are not referenced. It should be noted that the error rate is information given in advance, and when the expected evaluation value cannot be obtained,
You should reconsider this value.
【0034】このように本実施例においては、住居番号
頻度データベース21に格納された頻度情報に基づき各
数字文字認識候補の評価値を算出し、これらの評価値に
基づき数字文字認識候補を一意に決定しているので、処
理効率や信頼性に低下をきたすことなく認識候補を一意
に決定することができる。As described above, in this embodiment, the evaluation value of each numerical character recognition candidate is calculated based on the frequency information stored in the house number frequency database 21, and the numerical character recognition candidate is uniquely determined based on these evaluation values. Since it is determined, the recognition candidate can be uniquely determined without deteriorating the processing efficiency and reliability.
【0035】[0035]
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、発
生頻度を誤読率で重み付けした頻度情報を参照して数字
文字認識候補を一意に決定しているので、処理効率や信
頼性に低下をきたすことなく認識候補を一意に決定する
ことができる。As described above, according to the present invention, the numerical character recognition candidate is uniquely determined by referring to the frequency information in which the occurrence frequency is weighted by the misreading rate, so that the processing efficiency and reliability are reduced. It is possible to uniquely determine the recognition candidate without causing any trouble.
【図1】本発明の一実施例に係る数字認識部の構成を示
すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a numeral recognition unit according to an embodiment of the present invention.
【図2】本発明の一実施例に係る郵便物宛名自動読取区
分機の正面図である。FIG. 2 is a front view of the mail address automatic reading / sorting machine according to the embodiment of the present invention.
【図3】本発明の一実施例に係る読取部の構成を示すブ
ロック図である。FIG. 3 is a block diagram showing a configuration of a reading unit according to an embodiment of the present invention.
【図4】本発明の一実施例に係る文字認識部の構成を示
すブロック図である。FIG. 4 is a block diagram showing a configuration of a character recognition unit according to an embodiment of the present invention.
【図5】本発明の一実施例に係る住居番号頻度データベ
ースの構成を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing a configuration of a house number frequency database according to an embodiment of the present invention.
20…住居番号情報データベース、21…住居番号頻度
データベース、22…認識対象、23…数字文字認識
部、24…認識結果、25…認識結果評価部、26…評
価結果。20 ... House number information database, 21 ... House number frequency database, 22 ... Recognition object, 23 ... Numeric character recognition part, 24 ... Recognition result, 25 ... Recognition result evaluation part, 26 ... Evaluation result.
Claims (2)
装置において、 前記郵便物より数字文字認識候補を選出する数字文字認
識手段と、 各町名の各住居番号の発生頻度を誤読率で重み付けした
頻度情報を格納するデータベースと、 前記数字文字認識手段により複数の数字文字認識候補が
選出されたとき、各数字文字認識候補に対応する前記頻
度情報に基づき各数字文字認識候補の評価値を算出し、
これらの評価値に基づき数字文字認識候補を一意に決定
する評価手段とを具備することを特徴とする郵便物処理
装置。1. A mail processing device for recognizing a house number of a mail, wherein the character recognition means for selecting a candidate for character recognition from the mail and the frequency of occurrence of each house number of each town name are weighted by a misreading rate. When a plurality of numerical character recognition candidates are selected by the numerical character recognition means and a database that stores the frequency information, the evaluation value of each numerical character recognition candidate is calculated based on the frequency information corresponding to each numerical character recognition candidate. Then
A mail processing apparatus comprising: an evaluation unit that uniquely determines a numerical character recognition candidate based on these evaluation values.
て、 前記郵便物の住居番号を認識する毎に、前記データベー
スの発生頻度を更新する手段を具備することを特徴とす
る郵便物処理装置。2. The mail processing apparatus according to claim 1, further comprising means for updating the occurrence frequency of the database each time the house number of the mail is recognized.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP19838092A JP3243000B2 (en) | 1992-07-24 | 1992-07-24 | Mail processing apparatus and mail processing method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP19838092A JP3243000B2 (en) | 1992-07-24 | 1992-07-24 | Mail processing apparatus and mail processing method |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH0644401A true JPH0644401A (en) | 1994-02-18 |
JP3243000B2 JP3243000B2 (en) | 2001-12-25 |
Family
ID=16390163
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP19838092A Expired - Fee Related JP3243000B2 (en) | 1992-07-24 | 1992-07-24 | Mail processing apparatus and mail processing method |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP3243000B2 (en) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6033359A (en) * | 1997-10-28 | 2000-03-07 | Asahi Kogaku Kogyo Kabushiki Kaisha | Endoscopic length-measuring tool |
JP2002366898A (en) * | 2001-06-07 | 2002-12-20 | Toshiba Corp | Device and method for location information recognition and sectioning device |
US6814728B2 (en) | 2001-02-26 | 2004-11-09 | Pentax Corporation | Endoscope having an operation wire |
-
1992
- 1992-07-24 JP JP19838092A patent/JP3243000B2/en not_active Expired - Fee Related
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6033359A (en) * | 1997-10-28 | 2000-03-07 | Asahi Kogaku Kogyo Kabushiki Kaisha | Endoscopic length-measuring tool |
US6814728B2 (en) | 2001-02-26 | 2004-11-09 | Pentax Corporation | Endoscope having an operation wire |
US7857749B2 (en) | 2001-02-26 | 2010-12-28 | Hoya Corporation | Treatment tools for endoscope |
JP2002366898A (en) * | 2001-06-07 | 2002-12-20 | Toshiba Corp | Device and method for location information recognition and sectioning device |
JP4733859B2 (en) * | 2001-06-07 | 2011-07-27 | 株式会社東芝 | Location information recognition device and sorting device |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP3243000B2 (en) | 2001-12-25 |
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