JPH0668297A

JPH0668297A - キャラクタ認識方法

Info

Publication number: JPH0668297A
Application number: JP4241276A
Authority: JP
Inventors: Masamichi Sugawara; 正道菅原
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 1992-08-18
Filing date: 1992-08-18
Publication date: 1994-03-11

Abstract

(57)【要約】【目的】手書き文字等のキャラクタの認識において誤
読の発生を防止する。【構成】複数の異なる手法（ストローク分析法やゾン
デ法等）によるキャラクタ認識手段を備え、キャラクタ
を含む切出し画情報領域を前記の各キャラクタ認識手段
で個別に解析して認識結果(Dp,Dz)を得る。そして、前
記の各キャラクタ認識手段による認識結果Dp,Dzが同一
になった場合に、その認識結果を正当なものと判定し、
それ以外の場合には記入エラーとして判定する。【効果】通常のＯＣＲシステムのみならず、ＦＡＸ通
信とＯＣＲシステムを利用した受発注システム等に適用
され、単一の認識手段では誤読が発生するような場合や
通信回線でのノイズに起因して誤読が発生する場合に記
入エラーとして判定し、情報の正確な送受を可能にす
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明はキャラクタ認識方法に係
り、ＦＡＸ通信による受発注システムやＯＣＲシステム
等に適用され、手書きキャラクタを正確に認識して誤読
を防止するための方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】最近、ファクシミリ（ＦＡＸ）通信とＯ
ＣＲ技術を融合させた情報入力システムが開発されてお
り、商品の受発注システムとして普及しつつある。この
通信システムでは、発注者側が入力シートに数字や英文
字やマークで記入した発注情報をＦＡＸで読取らせてそ
の画情報を受注センター側へ伝送し、一方、受注センタ
ー側では予めディスク装置等に商品種別や得意先コード
や商品の在庫に関するマスター情報を格納させておき、
受信した入力シートの画情報を解析することにより受注
確認を行うようになっている。

【０００３】そして、前記のシステムでは、受注センタ
ー側において受信した画情報から発注情報を誤りなく確
認することが最も重要な問題となる。何故なら、誤読が
発生すると発注者側の意図しない商品や個数で発注が行
われたことになり、取引に混乱を生じさせると共に発注
者と受注者の間に利害の対立を招くことになるからであ
る。

【０００４】ところで、前記の誤読をなくすための対策
としては、入力シートに対する記入方式、及び受注セン
ター側における文字認識手段の改善によるアプローチの
仕方がある。入力シートに関しては、手書きによる記入
であるために簿記的な数字等の個性的な文字が恣意的に
記入される傾向があり、受注センター側のシステムで確
実な文字認識が可能になる７セグメント態様の文字を記
載させるようにドロップアウトカラーで記入案内用パタ
ーンや案内点を印刷しておき、また入力シートの記入欄
外に理想的な文字記入例を印刷しておくこと等によって
認識可能な文字の記入を要請する手段が採用されてい
る。

【０００５】一方、前記の受発注システムやＯＣＲシス
テムにおいては、入力シートの記入態様に適合した文字
認識アルゴリズムを用意しておき、前処理で切出された
画情報領域をそのアルゴリズムで解析して認識結果を得
るようになっている。

【０００６】そして、従来から手書き文字の認識には各
種の手法が提案されており、その代表的な手法としてス
トローク分析法、ゾンデ法、パターン整合法、文字輪郭
分析法、特徴記号系列法、幾何学的特徴抽出法、Ａ-ｂ-
Ｓ(analysis-by-synthesis)法等がある。

【０００７】ここに、ストローク分析法は、文字を構成
しているストロークの種類とその存在位置を特徴パラメ
ータとして検出するものであり、記入案内用パターンや
案内点で記入指示を行った場合の制限手書き文字に対し
て比較的簡便な認識手法として用いられる。ゾンデ法
は、一定の基準点からゾンデを出してその方向にストロ
ークが存在するか否かを判定するものであり、この手法
も前記の制限手書き文字に対して有効である。パターン
整合法は、標準パターンと未知入力パターンとの整合の
度合いを調べることにより認識を行うものであり、印刷
文字や手書き文字を対照として広く用いられている手法
である。また、この手法には、マトリクス整合法、論理
マスク整合法、定点サンプリング法等の具体的な方法が
採用される。

【０００８】文字輪郭分析法は、文字のストロークに着
目した手法と文字の白地領域に着目した手法がある。前
者には、文字を幾本かの基準線(Ｘ軸，Ｙ軸)に射影した
ときの黒点の分布状態を解析する方法や文字の輪郭を追
跡して得られるＸ，Ｙ座標に時間軸を付加して軌跡波形
を解析して特徴を抽出する方法があり、後者には、文字
を囲む最小多角形と文字ストロークとで作られる白地領
域の形状から文字を分類する方法がある。特徴記号系列
法は、文字を予め定められた順序に従って記号系列(例
えば、フリーマンコード系列等の方向指数系列やCap,Cu
p,Bar等の部分パターン系列)に変換し、得られた記号系
列が標準記号系列とどの程度類似しているかを調べるこ
とにより認識する手法である。

【０００９】幾何学的特徴抽出法は、文字のストローク
情報を基にストローク相互の位置関係を調べ、分岐点、
屈折点、端点、孤立線分、孤立点等の文字の幾何学的な
特徴を抽出すると共にそれらの種類と個数及び相互の位
置関係を調べて認識する手法である。Ａ-ｂ-Ｓ法は、本
来的には音声分析法として提案されたものであるが、文
字のストロークに適合するように文字の生成モデルのパ
ラメータを変化させることにより文字をいくつかの基本
ストロークの集合(bar,hook,arch,loop等)で記述する方
法である。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】ところで、前記の手書
き文字の認識に係る各手法にはそれぞれ一長一短があ
り、入力シートで定型的な文字を記入するように要請し
ておいてもやはり個性的な文字が記入されることが多い
ため、単一の手法で文字認識を行っていると認識不能や
誤読の発生を避けることができない。特に、前記の受発
注システムにおけるＦＡＸ画情報の解析段階では、記入
される手書き文字の問題だけでなく、画情報を伝送中に
回線ノイズの影響を受けて入力シートの画情報にランダ
ムな黒点が混入することがあり、文字認識での読取り率
や誤読率が更に低下する。

【００１１】そして、商品の受発注システムにおいて、
読取り率の低下は円滑な受発注を妨げるだけであり、そ
れ自体は発注者側へその事実を通知することにより取引
上の問題とならないが、誤読率は前記のように取引に重
大な問題を生じさせるために非常に高度な信頼性が要求
される。

【００１２】そこで、本発明は、商品の受発注システム
等において、手書き文字を認識する場合の誤読率を低下
させることにより取引の安全性を確保させ、また一般的
にＯＣＲシステムでの正確なキャラクタ認識を実現する
方法を提供することを目的として創作された。

【００１３】

【課題を解決するための手段】本発明は、キャラクタ認
識方法において、複数の異なる手法によるキャラクタ認
識手段を備え、切出されたキャラクタを含む画情報領域
を前記の各キャラクタ認識手段で個別に解析し、前記の
各キャラクタ認識手段による認識結果が同一になった場
合にのみ、それを正当な認識結果と判定することを特徴
としたキャラクタ認識方法に係る。

【００１４】

【作用】本発明によれば、複数の異なる手法によるキャ
ラクタ認識手段が入力されたキャラクタ画情報を独自に
解析し、その各キャラクタ認識手段が得た認識結果が全
て同一にならなければ、正当な認識結果として取扱わな
い。即ち、一つのキャラクタ認識手段でも異なる認識結
果を出した場合には、読取り不能やキャラクタの記入エ
ラーとして判定する。

【００１５】キャラクタ認識手段の各手法にはそれぞれ
特徴があり、認識対象であるキャラクタの種類や形状に
よって認識の精度が大きく異なる。即ち、各認識手法に
は得手不得手のキャラクタがあり、同一のキャラクタを
解析した場合にも読取り率や誤読率が異なる。従って、
異なるキャラクタ認識手段の認識結果が同一の場合にの
み正当な認識結果と判定すれば、より高い精度での認識
結果が得られ、誤読の発生を有効に防止できる。

【００１６】

【実施例】以下、本発明の一実施例を図１から図７を用
いて詳細に説明する。先ず、図２はＦＡＸ通信とＯＣＲ
技術を融合させた受発注システムのネットワーク構成例
を示す。この構成において、各発注者は自己が有してい
るＦＡＸ1a〜1nから受注センター側を発呼し、商品種別
や発注者コード等と共に発注内容を記入した入力シート
2a〜2nの画情報を電話網又はＦＡＸ網3を介して受注セ
ンター側へ伝送する。一方、受注センター側では、複数
の回線を収容したＦＡＸアダプタ4によって伝送された
入力シート2a〜2nの画情報を受信すると共にその符号化
圧縮されている画情報を復号化し、復号化後の画情報を
イメージ解析装置5へ転送してセグメンテイションと文
字認識処理を実行する。そして、その認識結果はコンピ
ュータ6へ通知され、コンピュータ6が前記の結果とディ
スク7に格納されている商品種別や得意先などのマスタ
ー情報と照合し、条件を満たしていれば各商品について
の発注個数等を書込んだ受注確認書をＦＡＸアダプタ4
を介して当該発注者側のＦＡＸ1a〜1nへ返送させ、更に
その受注内容をプリンタ8に記録出力させる。また、こ
のシステムでは、ターンアラウンド方式を採用できる。
即ち、受注センター側でスキャナ(又はＦＡＸ)9を用い
て前記の入力シート2a〜2nと同様の入力シート10を読取
らせてその原稿画情報をディスク7に格納させておき、
発注者側の要求により、又は毎日発注者が受注センター
へ発注を行う時刻に合わせてディスク7の原稿画情報を
発注者側のＦＡＸ1a〜1nへ送信し、発注者側がその受信
原稿を用いて発注を行うようにすることも可能である。

【００１７】ところで、前記の受注センター側のデータ
処理システムに設けられているイメージ解析装置5は図
３に示すような構成を有している。同図において、11は
制御プログラムと文字認識の際の解析プログラムを格納
したＥＰＲＯＭ、12は画情報蓄積用領域と各種管理デー
タを格納するＲＡＭ、13は通信用のＤＭＡコントロー
ラ、14はＦＡＸアダプタ4とのデータ送受信を実行する
シリアルＩ／Ｏ、15はタイマ、16はコンピュータ6側か
らの割込み信号を受信するＩ／Ｏ、17はコンピュータ6
側やシリアルＩ／Ｏ14からの割込みやタイマ割込みを管
理する割込みコントローラ、18はコンピュータ6側へ割
込み要求を出力する際のパラレルＩ／Ｏであり、これら
のモジュール等はＣＰＵ19のバスに接続されていて、Ｃ
ＰＵ19がＥＰＲＯＭ11のプログラムを実行することによ
りこの解析装置5の動作が制御されるようになってい
る。そして、本実施例においては、ＥＰＲＯＭ11が［線
分に着目したストローク分析法による文字認識］と［ゾ
ンデ法による文字認識］を実行するための２種類の文字
認識解析プログラムを用意している点に特徴がある。

【００１８】次に、ＦＡＸアダプタ4を介して入力シー
トの復号化画情報が前記のイメージ解析装置5へ入力さ
れた状態での文字認識手順を図１のフローチャートを参
照しながら説明する。図２における発注者側のＦＡＸ1a
〜1nから入力シート2の画情報が受注センター側へ伝送
されてＦＡＸアダプタ4がその画情報を受信すると、図
３に示すイメージ解析装置5はＦＡＸアダプタ4で復調・
復号化された画情報をＲＡＭ12に蓄積させ、その画情報
の各文字領域を切出して解析を行う(S1)。

【００１９】この場合、ＣＰＵ19がＥＰＲＯＭ11の解析
プログラムを用いて文字認識のための手順を実行する
が、切出された文字領域の画情報に対してストローク分
析法による文字認識手順を実行し、認識が可能であれば
その認識結果(Dp)をＲＡＭ12の管理データ領域へセーブ
させる(S2,S3,S4)。また、同一の文字領域の画情報に対
してゾンデ法による文字認識手順を実行し、認識が可能
であればその認識結果(Dz)もＲＡＭ12の管理データ領域
へセーブする(S5,S6,S7)。

【００２０】ここに、入力シート2a〜2nには、ドロップ
アウトカラーで「８」の字状の記入案内用パターンが施さ
れており、発注者はそのパターンに従って数字を記入す
るようになっている。そして、前記のストローク分析法
による具体的な文字認識手法は、図４に示すように、前
記の記入案内用パターン21を含む切出し領域22の内部に
７つの黒画素検出領域23a〜23gを設定しておき、その各
領域23a〜23gの中に黒画素が所定個数以上存在するか否
かを確認し、黒画素が所定個数以上存在した領域の場所
とその組合せに基づいて数字を認識するものである。一
方、ゾンデ法による具体的な文字認識手法は、図５に示
すように、切出し領域22の内部の２箇所に基準点24,25
を設け、それらから一定方向へ７本のゾンデ26a〜26gを
出しておき、各ゾンデ26a〜26gと交差する線分が存在す
るか否かを確認し、線分が交差したゾンデの場所とその
組合せに基づいて数字を認識するものである。

【００２１】図１に戻って、ＲＡＭ12の管理データ領域
には認識結果Dp,Dzとして数字データがセーブされるこ
とになるが、ＣＰＵ19は直ちに双方の認識結果が一致す
るか否かを判断する(S8)。そして、認識結果が一致して
いた場合には、その認識結果を正当なものと判断して当
該数字データをコンピュータ6へ通知し(S8→S9)、逆に
認識結果が不一致であった場合には、記入エラーとして
コンピュータ6へ通知する(S8→S9)。また、前記の各認
識手順において、認識が不能である場合にもＣＰＵ19が
記入エラーとしてコンピュータ6へ通知する。尚、前記
の解析手順は受信画情報の各記入案内用パターン21に対
応した切出し領域22について順次実行され、記入シート
2の全ての数字記入領域についての認識結果がコンピュ
ータ6へ通知される。

【００２２】コンピュータ6では通知された数字データ
に基づいて、発注者や発注品目及びその個数等を確認す
るが、全ての文字について認識可能であり、且つ文字認
識結果が正当と判断されている場合には、直ちに受注確
認書のフォーマットデータを作成してＦＡＸアダプタ４
へ転送し、ＦＡＸアダプタ4がそのデータを前記発注者
のＦＡＸ1へ伝送する。一方、一文字でも認識不能とな
るか、又は２種類の認識手法での結果が一致せずに正当
な認識結果が得られなかった場合には、直ちに記入エラ
ーの箇所を指摘したエラー通知書のフォーマットデータ
を作成し、前記と同様に発注者のＦＡＸ1へ伝送する。

【００２３】ところで、上記の文字認識手順に示したよ
うに、本実施例では２種類の認識手法を用いて各認識結
果が同一になった場合にのみその結果を正当なものと判
定しているため、次のような場合における誤読を有効に
防止することが可能になる。先ず、入力シート2の余白
部には、図６に示すように、記入案内用パターン21に記
入すべき理想的な数字の例が示されており、イメージ解
析装置5ではそのような数字が記入されていれば必ず各
認識手法での読取りが可能であり、且つその認識結果は
一致する筈である。

【００２４】しかし、図６に示したような理想的な数字
が記入されることはむしろ稀であり、図７に示されるよ
うに、個性的な数字が記入されていることが多い。この
場合、ストローク分析法によれば、例えば、商品番号
「０１１／クロワッサン」の「１３５０」についてみた
場合に、図７のように「１」の頭部が鉤状になっている
と「１」と「７」の判別が困難になる。即ち、「１」の
鉤状頭部のストロークがそれほど長くなくても、ストロ
ーク分析法によれば図４の黒画素検出領域23aでの黒画
素数が所定個数以上になることがあり、イメージ解析装
置5では同検出領域23aに線分が存在するかの如く判定し
てしまい、発注者が「１」を意図して記入したにもかか
わらず「７」と認識してしまう可能性がある。また、
「３」についても「８」と認識される可能性がある。即
ち、「３」の端点が鉤状に描かれていると、図４の黒画
素検出領域23b及び23eでの黒画素数が多くなり、それら
の黒画素検出領域23b,23eに線分が存在するかの如く判
定されて、イメージ解析装置5では「８」と認識してし
まう可能性がある。更に、図７における商品番号「０２
１／アップルパイ」の「４」についても、図４の黒画素
検出領域23aの黒画素数が多く検出されると、「４」と
「９」の判別が微妙になる。従って、ストローク分析法
のみの認識では、商品番号「０１１／クロワッサン」に
ついて「７８５０」個分の発注が、商品番号「０２１／
アップルパイ」について「９２６」個分の発注があった
ように誤読される可能性がある。

【００２５】一方、本実施例ではゾンデ法による文字認
識も実行している。ここで、前記の「１」と「３」の事
例に関してストローク分析法の各黒画素検出領域23a〜2
3gとゾンデ法の各ゾンデ26a〜26gを切出し領域22で対応
させると図８に示すような位置関係となる。ゾンデ法に
よると、記入されている「１」についてはゾンデ26c,26
fでのみ線分の存在を検出し、ゾンデ26aでは線分が存在
しないことを検出してるため、その検出状態に基づいて
記入された数字が「１」であると認識する。また、
「３」についてはゾンデ26a,26c,26d,26f,26gでのみ線
分の存在を検出し、ゾンデ26bや26eでは線分が存在しな
いことを検出しているため、その検出状態に基づいて記
入された数字が「３」であると認識する。更に、図８に
は示していないが、図７の「４」に関しても、ゾンデ26
aが線分の存在を検出しないことから「４」と認識す
る。

【００２６】従って、これらの場合にはストローク分析
法とゾンデ法での認識結果が異なり、結果的にはゾンデ
法での認識結果が発注者の意図した数字になっている。
しかし、それらの数字は何れも曖昧であるためにイメー
ジ解析装置5での認識結果が相違したのであり、例え
ば、「１」の鉤状頭部の先端がゾンデ26aへ非常に接近
している場合等は、発注者の個性によって「１」と
「７」の何れを意図して記入したのかが不明なことが多
い。

【００２７】また、ＦＡＸ通信では回線上のノイズが黒
画素として混入することがあり、例えば、「３」が図６
に示すような正規の態様で記入されていても、ゾンデ26
b,26eの部分にノイズに起因した黒画素が乗っている場
合があり得る。その場合には、前記とは逆に、ストロー
ク分析法で「３」と認識しても、ゾンデ法では「８」と
認識してしまうことになる。

【００２８】本実施例では、前記のように双方の認識手
法による認識結果が一致した場合にのみそれを正当なも
のと判定し、それ以外の場合には記入エラーとして取扱
うようにしているため、単一の認識手法だけを用いた場
合に発生する誤読を防止でき、発注者に対して適正に記
入された入力シートの再送を要請することができる。
尚、複数の認識手順を実行させるために、単一の場合に
比較してデータ処理時間が長くなるが、前記の認識手順
は並行して同時に実行させることも可能であり、また最
近ではＣＰＵの動作速度が極めて高速化されており、発
注者側に対する通知書の返送時間は実際上あまり問題と
ならない。

【００２９】更に、本実施例ではストローク分析法とゾ
ンデ法を併用した文字認識を行っているが、他の文字認
識手法を用いてもよく、また３種類以上の文字認識手法
を併用して更に誤読防止の精度を向上させることも可能
である。

【００３０】

【発明の効果】本発明のキャラクタ認識方法は、以上の
構成を有していることにより、次のような効果を奏す
る。キャラクタを含む画情報領域を複数の認識手段で個
別に解析し、その認識結果が同一になった場合にのみ正
当な認識結果と判定するようにしているため、手書き文
字等のように記入者によって個性的になる文字を認識す
る場合の誤読を有効に防止し、誤った認識情報による混
乱を回避させる。特に、ＦＡＸ通信とＯＣＲシステムを
融合させた受発注システム等に適用されることにより、
通信回線で発生するノイズに起因して文字が誤読される
確率を極めて小さくし、前記の効果と相俟って取引の安
全性を確保できる高精度なシステムの構築を可能にす
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のキャラクタ認識方法を適用したイメー
ジ解析装置における文字認識手順を示すフローチャート
である。

【図２】ＦＡＸ通信とＯＣＲ技術を融合させた受発注シ
ステムのネットワーク構成例を示す図である。

【図３】イメージ解析装置のシステム回路図である。

【図４】ストローク分析法の具体的な文字認識手法を示
す図である。

【図５】ゾンデ法の具体的な文字認識手法を示す図であ
る。

【図６】記入案内用パターンに記入されるべき理想的な
数字の構成例を示す図である。

【図７】入力シートに対する数字の具体的記入例を示す
図である。

【図８】ストローク分析法の各黒画素検出領域とゾンデ
法の各ゾンデを切出し領域で対応させた図である。

【符号の説明】

１ａ〜１ｎＦＡＸ２ａ〜２ｎ入力シート３電話網又はＦＡＸ網４ＦＡＸアダプタ５イメージ解析装置６コンピュータ７ディスク８プリンタ９スキャナ又はＦＡＸ１０入力シート１１ＥＰＲＯＭ１２ＲＡＭ１３ＤＭＡコントローラ１４シリアルＩ／Ｏ１５タイマ１６Ｉ／Ｏ１７割込みコントローラ１８パラレルＩ／Ｏ１９ＣＰＵ２１記入案内用パターン２２切出し領域２３ａ〜２３ｇ黒画素検出領域２４，２５基準点２６ａ〜２６ｇゾンデ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】キャラクタ認識方法において、複数の異
なる手法によるキャラクタ認識手段を備え、切出された
キャラクタを含む画情報領域を前記の各キャラクタ認識
手段で個別に解析し、前記の各キャラクタ認識手段によ
る認識結果が同一になった場合にのみ、それを正当な認
識結果と判定することを特徴としたキャラクタ認識方
法。