JPH0682403B2 - 光学式文字読取装置 - Google Patents
光学式文字読取装置Info
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- JPH0682403B2 JPH0682403B2 JP61063973A JP6397386A JPH0682403B2 JP H0682403 B2 JPH0682403 B2 JP H0682403B2 JP 61063973 A JP61063973 A JP 61063973A JP 6397386 A JP6397386 A JP 6397386A JP H0682403 B2 JPH0682403 B2 JP H0682403B2
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- Japan
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- characters
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-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
- G06V30/26—Techniques for post-processing, e.g. correcting the recognition result
- G06V30/262—Techniques for post-processing, e.g. correcting the recognition result using context analysis, e.g. lexical, syntactic or semantic context
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
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- Engineering & Computer Science (AREA)
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- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
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- General Physics & Mathematics (AREA)
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- Theoretical Computer Science (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
- Document Processing Apparatus (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は光学式文字読取装置に関し、更に詳細には光学
式文字読取装置（以下、OCRと略す）の単語照合方式に
関する。
式文字読取装置（以下、OCRと略す）の単語照合方式に
関する。
（従来の技術） 第３図はOCRを示すブロック図である。同図において、
１は英語等の文字が手書または印刷されている帳票、２
は予め定められたフォーマットに従って帳票１を搬送す
る搬送機構、３は後述する照明用ランプ11から照射され
た光が帳票１に当って反射した光を後述する光電変換セ
ンサ４に結像させる結像レンズ、４は帳票１からの反射
光を電気信号に光電変換する光電変換センサ、５は光電
変換センサ４からの電気信号を２値化して２値化画像信
号を得、１文字分の画像を切出す前処理回路、６は予め
定められた手順に従い文字の特徴等を抽出する特徴抽出
回路、７は文字の特徴データを予め登録してある後述す
る辞書メモリ８と特徴抽出回路６の出力である特徴デー
タとの照合を行ない、一致した文字の文字コードを出力
する文字判定回路、８は文字の特徴データをその文字の
文字コードと対応させて予め登録してある辞書メモリ、
９は文字判定回路７の判定結果に対応して編集、出力制
御等を司どる後処理回路、10は出力端子、11は照明用ラ
ンプである。
１は英語等の文字が手書または印刷されている帳票、２
は予め定められたフォーマットに従って帳票１を搬送す
る搬送機構、３は後述する照明用ランプ11から照射され
た光が帳票１に当って反射した光を後述する光電変換セ
ンサ４に結像させる結像レンズ、４は帳票１からの反射
光を電気信号に光電変換する光電変換センサ、５は光電
変換センサ４からの電気信号を２値化して２値化画像信
号を得、１文字分の画像を切出す前処理回路、６は予め
定められた手順に従い文字の特徴等を抽出する特徴抽出
回路、７は文字の特徴データを予め登録してある後述す
る辞書メモリ８と特徴抽出回路６の出力である特徴デー
タとの照合を行ない、一致した文字の文字コードを出力
する文字判定回路、８は文字の特徴データをその文字の
文字コードと対応させて予め登録してある辞書メモリ、
９は文字判定回路７の判定結果に対応して編集、出力制
御等を司どる後処理回路、10は出力端子、11は照明用ラ
ンプである。
次に、第３図のOCRの動作について説明する。
まず、帳票１を搬送機構２により走行させ、照明用ラン
プ11により帳票を照射し、その反射光を結像レンズ３を
通して光電変換センサ４へ結像せしめこのセンサ出力と
して帳票１上の画像信号を電気信号の形で得るようにし
てある。図示しない制御回路によって搬送機構２を制御
し、帳票１の所定の領域分の画像信号が前処理回路５の
図示しない行画像バッファメモリへ書き込まれる。
プ11により帳票を照射し、その反射光を結像レンズ３を
通して光電変換センサ４へ結像せしめこのセンサ出力と
して帳票１上の画像信号を電気信号の形で得るようにし
てある。図示しない制御回路によって搬送機構２を制御
し、帳票１の所定の領域分の画像信号が前処理回路５の
図示しない行画像バッファメモリへ書き込まれる。
次に、前処理回路５は得られた行画像から１文字分の画
像を切出し、特徴抽出回路６に送出する。特徴抽出回路
６では予め定められた手順に従い、文字線の形状又は背
景部分の特徴などを抽出するいわゆる認識アルゴリズム
を実行する。そして、文字判定回路７は予め登録してあ
る文字認識用の辞書メモリ８と、得られた特徴との照合
を行い、一致した文字コードを後処理回路９へ出力す
る。この出力内容としては複数個の文字コードが上がる
場合、１つだけの文字コードが上がる場合又は１つも文
字コードが上がらない場合の３種類が考えられる。これ
らに対して後処理回路９は次のように動作する。即ち、
１つだけの文字コードが上がった時は首尾良く当該文字
が認識できた訳でこの文字コードを出力端子10から外部
へ出力する。１つも文字コードが上がらなかった時は前
記辞書メモリ８に当該文字を認識する辞書がなかったと
いうことであり、出力端子10からは認識不能コードが出
力される。
像を切出し、特徴抽出回路６に送出する。特徴抽出回路
６では予め定められた手順に従い、文字線の形状又は背
景部分の特徴などを抽出するいわゆる認識アルゴリズム
を実行する。そして、文字判定回路７は予め登録してあ
る文字認識用の辞書メモリ８と、得られた特徴との照合
を行い、一致した文字コードを後処理回路９へ出力す
る。この出力内容としては複数個の文字コードが上がる
場合、１つだけの文字コードが上がる場合又は１つも文
字コードが上がらない場合の３種類が考えられる。これ
らに対して後処理回路９は次のように動作する。即ち、
１つだけの文字コードが上がった時は首尾良く当該文字
が認識できた訳でこの文字コードを出力端子10から外部
へ出力する。１つも文字コードが上がらなかった時は前
記辞書メモリ８に当該文字を認識する辞書がなかったと
いうことであり、出力端子10からは認識不能コードが出
力される。
次に、複数の文字コードが上がった場合であるが、これ
は当該文字パタンが他の文字パタンと良く似ている時に
頻度多く発生しやすく、少なくとも１つの文字コードに
固定することが出来ず複数の文字候補が上がったという
事に他ならない。これから１つの文字コードに絞る手法
の１つとして前後関係を用いてある文字とある文字は決
して、相隣りあって記載されることはないと言うあらか
じめ得られる知識によって他の文字候補を棄却する方法
がある。例えば英文などで“Ｕ（ユー）”と“Ｖ（ブ
イ）”が文字候補として上がり、その前の文字が“Ｚ
（ゼット）”であった場合“Z"の後の文字として“V"が
有り得ないとすれば“U"が選択され出力端子10からは
“U"のコードが出力されることになる。なお、これらの
知識情報はテーブルとして記憶しておくことにより実現
できる。
は当該文字パタンが他の文字パタンと良く似ている時に
頻度多く発生しやすく、少なくとも１つの文字コードに
固定することが出来ず複数の文字候補が上がったという
事に他ならない。これから１つの文字コードに絞る手法
の１つとして前後関係を用いてある文字とある文字は決
して、相隣りあって記載されることはないと言うあらか
じめ得られる知識によって他の文字候補を棄却する方法
がある。例えば英文などで“Ｕ（ユー）”と“Ｖ（ブ
イ）”が文字候補として上がり、その前の文字が“Ｚ
（ゼット）”であった場合“Z"の後の文字として“V"が
有り得ないとすれば“U"が選択され出力端子10からは
“U"のコードが出力されることになる。なお、これらの
知識情報はテーブルとして記憶しておくことにより実現
できる。
しかしながら、上記方法は言語の連接関係上許容できる
か否かによって判断するものであるため、明らかに禁止
できる連接関係の場合は有効であるが、これ以外の場合
は候補文字を選択できないことになるという欠点があ
る。そこで、そのほかに、英語の文字列の特徴を表現す
る方法として隣接した２文字又は３文字に着目し、その
文字組合わせの発生頻度（これは各々2-gram,3-gram、
一般にn-gramと呼ばれ、公知の手法である。）を予め知
っておき、これによって候補文字を調べる方法もある
が、生起頻度が似通っている場合には判断できないこと
になる。そこで、この欠点を解決するために、単語を予
め記憶しておき、文字の連接関係からの判定を一歩進め
て単語レベルでの判定により候補文字を選択する方法が
ある。この照合単語を記憶するためにはかなり大きい規
模の記憶素子が必要であるが、近年の大規模集積回路の
目覚ましい発展により、比較的簡単に実現できるように
なって来ている。
か否かによって判断するものであるため、明らかに禁止
できる連接関係の場合は有効であるが、これ以外の場合
は候補文字を選択できないことになるという欠点があ
る。そこで、そのほかに、英語の文字列の特徴を表現す
る方法として隣接した２文字又は３文字に着目し、その
文字組合わせの発生頻度（これは各々2-gram,3-gram、
一般にn-gramと呼ばれ、公知の手法である。）を予め知
っておき、これによって候補文字を調べる方法もある
が、生起頻度が似通っている場合には判断できないこと
になる。そこで、この欠点を解決するために、単語を予
め記憶しておき、文字の連接関係からの判定を一歩進め
て単語レベルでの判定により候補文字を選択する方法が
ある。この照合単語を記憶するためにはかなり大きい規
模の記憶素子が必要であるが、近年の大規模集積回路の
目覚ましい発展により、比較的簡単に実現できるように
なって来ている。
この方法の動作について以下に説明する。
まず、前提条件として英文書などは単語の間にスペース
を開けるという構成になっているため、スペースとスペ
ースで挟まれた文字群を１つの単語として切出すことが
できるとする。第４図(a)は読取結果を格納するメモリ
のテーブルのフォーマットを示す図である。同図におい
て、20は英文書上等の１つの単語として記入されている
文字群を前述した手順によりOCRにて読取った読取結果
を格納するメモリのテーブル、21-1，21-2，…，21-i，
…，21-Nは単語を形成する各文字の読取結果を格納する
領域であり、各々C0,C1,…,Ci,…,CNは格納の内容を示
す。Ｎは単語の文字数を表す。なお、ｉはテーブル20の
文字番号を示すポインタである。
を開けるという構成になっているため、スペースとスペ
ースで挟まれた文字群を１つの単語として切出すことが
できるとする。第４図(a)は読取結果を格納するメモリ
のテーブルのフォーマットを示す図である。同図におい
て、20は英文書上等の１つの単語として記入されている
文字群を前述した手順によりOCRにて読取った読取結果
を格納するメモリのテーブル、21-1，21-2，…，21-i，
…，21-Nは単語を形成する各文字の読取結果を格納する
領域であり、各々C0,C1,…,Ci,…,CNは格納の内容を示
す。Ｎは単語の文字数を表す。なお、ｉはテーブル20の
文字番号を示すポインタである。
また、第４図(b)は英文等の単語を予め記憶してある単
語テーブルのフォーマットを示す図である。同図におい
て、30はテーブル、31-1，…，31-k，…，31-Mはテーブ
ル30に登録してある単語の格納位置を示す。よって、こ
のテーブル30はＭ個の単語を登録していることになる。
語テーブルのフォーマットを示す図である。同図におい
て、30はテーブル、31-1，…，31-k，…，31-Mはテーブ
ル30に登録してある単語の格納位置を示す。よって、こ
のテーブル30はＭ個の単語を登録していることになる。
今、ｋ番目の単語31-kに着目すると、この単語はＮ文字
から構成され、各構成文字はW0k,W1k,…,Wik,…,WNkで
示す。ここで、Wikは単語テーブルに登録されたｋ番目
の単語の第ｉ番目の構成文字ということを表現してい
る。
から構成され、各構成文字はW0k,W1k,…,Wik,…,WNkで
示す。ここで、Wikは単語テーブルに登録されたｋ番目
の単語の第ｉ番目の構成文字ということを表現してい
る。
なお、第４図にはＮ文字で構成される単語テーブルのみ
を図示したが、単語を構成する文字数はいろいろあるの
で構成文字数に応じた単語テーブルがこの他にあり、こ
れらは図示していない。よって、読取結果の文字数Ｎに
応じてこれに対応した単語テーブルが選択されて動作す
ることになる。
を図示したが、単語を構成する文字数はいろいろあるの
で構成文字数に応じた単語テーブルがこの他にあり、こ
れらは図示していない。よって、読取結果の文字数Ｎに
応じてこれに対応した単語テーブルが選択されて動作す
ることになる。
ここで、第５図はこの単語照合方法による単語照合回路
を示すブロック図である。同図において、12は単語照合
回路、13は単語辞書メモリ、14は単語照合制御部、15は
単語テーブル選択部、16は候補単語検索部、17は単語照
合部である。また、第６図は第５図の単語照合回路12の
動作を示すフローチャートである。
を示すブロック図である。同図において、12は単語照合
回路、13は単語辞書メモリ、14は単語照合制御部、15は
単語テーブル選択部、16は候補単語検索部、17は単語照
合部である。また、第６図は第５図の単語照合回路12の
動作を示すフローチャートである。
次に、単語照合回路の動作を第５図及び第６図に基づい
て説明する。
て説明する。
先ず、文字判定回路７からの読取結果に基づいて後処理
回路９ではスペースとスペースで挟まれた文字群を単語
として単語を抽出して単語照合回路12の単語照合制御部
14に出力する。この単語がＮ文字で構成されているとす
ると、単語テーブル選択部15により単語辞書メモリ13の
Ｎ文字の単語テーブルを選択する（ステップ100）。そ
して、単語照合部17で文字ポインタｉ、単語ポインタｋ
および各単語内で単語を構成するｉ番目の文字と読取結
果のｉ番目の文字を照合し、一致した時に歩進される一
致数カウンタ“COIN"を初期化する（ステップ101,10
2）。次に、候補単語検索部16で読取結果のｉ番目の文
字Ciを取出し、取り出したCiの属性を判断する（ステッ
プ103,104）。
回路９ではスペースとスペースで挟まれた文字群を単語
として単語を抽出して単語照合回路12の単語照合制御部
14に出力する。この単語がＮ文字で構成されているとす
ると、単語テーブル選択部15により単語辞書メモリ13の
Ｎ文字の単語テーブルを選択する（ステップ100）。そ
して、単語照合部17で文字ポインタｉ、単語ポインタｋ
および各単語内で単語を構成するｉ番目の文字と読取結
果のｉ番目の文字を照合し、一致した時に歩進される一
致数カウンタ“COIN"を初期化する（ステップ101,10
2）。次に、候補単語検索部16で読取結果のｉ番目の文
字Ciを取出し、取り出したCiの属性を判断する（ステッ
プ103,104）。
ここで、属性とは前述した、読取結果として上がる文字
コードの数を指しておりこの数をｓで表現している。こ
の値は図示していないが読取時に文字毎に分るのでこれ
を保存しておくものとする。以下、上記のように上がっ
た候補単語と読取結果との判定を行なう。ステップ104
の結果、ｓ＝０の属性下である（これは候補単語が１個
も上がらなかったことを示す）ならば後述するステップ
107へ進む。また、ｓ＝１の属性下である（これは候補
単語が１個だけ上がったことを示す）ならば読取結果Ci
と単語テーブルのｋ番目の単語の第ｉ番目の構成文字Wi
kと一致チェックを行い（ステップ105）、一致していれ
ば一致数カウンタ“COIN"の歩進を行い（ステップ10
6）、一致していなければステップ107へ到る。さらに、
候補単語検索部16において、ｓ≠0,s≠１の場合、読取
結果として複数の文字コードが上がったということであ
り、複数の候補数をｌ＝０からｓまでサーチする（ステ
ップ108,109,111）。この中に一致したコードがあれば
一致数カウンタ“COIN"を歩進させ（ステップ110）、な
ければステップ107へ到る。ステップ107では文字数カウ
ンタｉをカウントアップしてＮ文字未満であればステッ
プ103にもどり、次の文字を同様の動作で判定すること
になる。これにより、１単語内の構成文字のすべてにつ
いて実施することになる。
コードの数を指しておりこの数をｓで表現している。こ
の値は図示していないが読取時に文字毎に分るのでこれ
を保存しておくものとする。以下、上記のように上がっ
た候補単語と読取結果との判定を行なう。ステップ104
の結果、ｓ＝０の属性下である（これは候補単語が１個
も上がらなかったことを示す）ならば後述するステップ
107へ進む。また、ｓ＝１の属性下である（これは候補
単語が１個だけ上がったことを示す）ならば読取結果Ci
と単語テーブルのｋ番目の単語の第ｉ番目の構成文字Wi
kと一致チェックを行い（ステップ105）、一致していれ
ば一致数カウンタ“COIN"の歩進を行い（ステップ10
6）、一致していなければステップ107へ到る。さらに、
候補単語検索部16において、ｓ≠0,s≠１の場合、読取
結果として複数の文字コードが上がったということであ
り、複数の候補数をｌ＝０からｓまでサーチする（ステ
ップ108,109,111）。この中に一致したコードがあれば
一致数カウンタ“COIN"を歩進させ（ステップ110）、な
ければステップ107へ到る。ステップ107では文字数カウ
ンタｉをカウントアップしてＮ文字未満であればステッ
プ103にもどり、次の文字を同様の動作で判定すること
になる。これにより、１単語内の構成文字のすべてにつ
いて実施することになる。
次に、一致数カウンタCOINの内容を調べ、ある常数D1と
比較し（ステップ112）、これ未満であればステップ114
へ、これ以上であれば“COIN"の内容とｋを保存する
（ステップ113）。ステップ112,113での動作の意味は一
致数の少ない単語をこの時点で棄却してしまうという思
想に基づいている。ここで、保存されたｋの値は一致し
た単語の番号であり、この単語が一応今までの判定をク
リアした候補単語の１つとして登録されたことを意味す
る。又、この保存するエリアは複数であり、常数D1以上
の一致数があった単語についてはすべて登録するように
構成してあり、この値は高々10個程度で良い。また、D1
は常数としたが、単語構成文字数Ｎの関数として都度ダ
イナミックに可変とすることも可能である。そして、こ
れまでの動作を当該単語テーブルの全単語について実施
したか否かを判定し（ステップ114）、未実施であれば
ステップ102へ、終了したならばステップ115へ遷移す
る。
比較し（ステップ112）、これ未満であればステップ114
へ、これ以上であれば“COIN"の内容とｋを保存する
（ステップ113）。ステップ112,113での動作の意味は一
致数の少ない単語をこの時点で棄却してしまうという思
想に基づいている。ここで、保存されたｋの値は一致し
た単語の番号であり、この単語が一応今までの判定をク
リアした候補単語の１つとして登録されたことを意味す
る。又、この保存するエリアは複数であり、常数D1以上
の一致数があった単語についてはすべて登録するように
構成してあり、この値は高々10個程度で良い。また、D1
は常数としたが、単語構成文字数Ｎの関数として都度ダ
イナミックに可変とすることも可能である。そして、こ
れまでの動作を当該単語テーブルの全単語について実施
したか否かを判定し（ステップ114）、未実施であれば
ステップ102へ、終了したならばステップ115へ遷移す
る。
次に、ステップ115,116では当該単語テーブルと読取結
果の単語レベルの照合チェックが終了し、一致数がD1以
上である単語の当該単語テーブルの単語番号と一致数が
保存されていることになる。よって、この保存されてい
る候補単語群の中から一致数が最も多い単語番号を選び
出し（ステップ115）、これに対応する単語名を後処理
回路９を介して外部へ送出する（ステップ116）。
果の単語レベルの照合チェックが終了し、一致数がD1以
上である単語の当該単語テーブルの単語番号と一致数が
保存されていることになる。よって、この保存されてい
る候補単語群の中から一致数が最も多い単語番号を選び
出し（ステップ115）、これに対応する単語名を後処理
回路９を介して外部へ送出する（ステップ116）。
ここで、この一致数が最も多い単語番号が唯一つに定ま
らない時は、単語照合が不成功であったことになり、読
取結果をそのまま出力するか、又は一致数の多い単語を
複数出力するか、又は双方を出力するか等の方法があ
り、最終的にオペレータに判断させるという事も可能で
ある。
らない時は、単語照合が不成功であったことになり、読
取結果をそのまま出力するか、又は一致数の多い単語を
複数出力するか、又は双方を出力するか等の方法があ
り、最終的にオペレータに判断させるという事も可能で
ある。
ところで、一致数カウンタ“COIN"は共通に歩進させる
としたが、ｓという属性によってはそのカウンタに加算
すべき値に重みをつけてカウントアップすることも有効
である。即ち、ステップ104での上がった文字コード＝
１においては例えば＋３、ステップ104での上がった文
字コードが複数の場合は＋１などである。さらに、ステ
ップ104で１個も文字コードの上がらなかった場合はペ
ナルティを施して−１する等の方法もある。これらはた
だ１つの読取結果が上がった場合を優先して採用すべく
得失点の合計によって判断するという１つの方法であ
る。
としたが、ｓという属性によってはそのカウンタに加算
すべき値に重みをつけてカウントアップすることも有効
である。即ち、ステップ104での上がった文字コード＝
１においては例えば＋３、ステップ104での上がった文
字コードが複数の場合は＋１などである。さらに、ステ
ップ104で１個も文字コードの上がらなかった場合はペ
ナルティを施して−１する等の方法もある。これらはた
だ１つの読取結果が上がった場合を優先して採用すべく
得失点の合計によって判断するという１つの方法であ
る。
（発明が解決しようとする問題点） しかしながら、上記の方法では照合すべき単語の数が膨
大であるので、構成文字数の多い単語になると照合処理
に費やす時間が非常にかかるという欠点があった。
大であるので、構成文字数の多い単語になると照合処理
に費やす時間が非常にかかるという欠点があった。
本発明はこの問題点に鑑みなされたもので、単語の照合
処理時間の短いOCRを提供することを目的とする。
処理時間の短いOCRを提供することを目的とする。
（問題点を解決するための手段） 本発明は前記問題点を解決するために、帳票上の文字を
光源により照射して帳票からの反射光を電気信号に光電
変換することにより画像信号を得、この画像信号より１
文字毎に文字を切出して各文字の特徴を抽出し、辞書メ
モリに予め登録してある文字パターンと照合することに
より文字認識を行ない、さらにスペースとスペースで挟
まれた文字群を単語として抽出し、抽出した単語と、単
語を構成する文字数毎に分けて単語辞書メモリの単語テ
ーブルに予め登録してある単語とを照合して帳票上の単
語を認識する光学式文字読取装置において、抽出した単
語を構成する文字数に応じて単語辞書メモリ内の単語テ
ーブルを選択する単語テーブル選択部と、抽出した単語
を構成する文字数が所定数より大きいか否かを判定する
単語構成文字数判定部と、この単語構成文字数判定部で
抽出した単語を構成する文字数が所定数より大のとき、
抽出した単語の各構成文字が母音であるか否かを判定
し、母音であれば母音と判定された構成文字を照合対象
から除外する母音判定部と、この母音判定部を経由後の
抽出した単語と単語テーブル選択部で選択された単語テ
ーブルの各単語の構成文字同士を比較照合して一致文字
数を算出する単語照合部と、この単語照合部における一
致文字数が最も多い候補単語を選出する候補単語検索部
と、この候補単語検索部により選出された候補単語を外
部に出力するように処理する後処理部とを具備してい
る。
光源により照射して帳票からの反射光を電気信号に光電
変換することにより画像信号を得、この画像信号より１
文字毎に文字を切出して各文字の特徴を抽出し、辞書メ
モリに予め登録してある文字パターンと照合することに
より文字認識を行ない、さらにスペースとスペースで挟
まれた文字群を単語として抽出し、抽出した単語と、単
語を構成する文字数毎に分けて単語辞書メモリの単語テ
ーブルに予め登録してある単語とを照合して帳票上の単
語を認識する光学式文字読取装置において、抽出した単
語を構成する文字数に応じて単語辞書メモリ内の単語テ
ーブルを選択する単語テーブル選択部と、抽出した単語
を構成する文字数が所定数より大きいか否かを判定する
単語構成文字数判定部と、この単語構成文字数判定部で
抽出した単語を構成する文字数が所定数より大のとき、
抽出した単語の各構成文字が母音であるか否かを判定
し、母音であれば母音と判定された構成文字を照合対象
から除外する母音判定部と、この母音判定部を経由後の
抽出した単語と単語テーブル選択部で選択された単語テ
ーブルの各単語の構成文字同士を比較照合して一致文字
数を算出する単語照合部と、この単語照合部における一
致文字数が最も多い候補単語を選出する候補単語検索部
と、この候補単語検索部により選出された候補単語を外
部に出力するように処理する後処理部とを具備してい
る。
（作用） 以上のような構成を有する本発明によれば、単語テーブ
ル選択部により抽出した単語を構成する文字数に応じた
単語辞書メモリ内の単語テーブルが選択される。そし
て、単語構成文字数判定部では抽出した単語を構成する
文字数が所定数より大きいか否かを判定する。その判定
の結果、抽出した単語を構成する文字数が所定数より大
きいときには母音判定部で抽出した単語の各構成文字に
対して母音であるか否かが判定される。そして、母音で
あると判定された構成文字は単語照合部での照合対象か
ら除外される。よって、単語照合部では母音判定部を介
して母音である構成文字が照合対象から除外された単語
と、選択された単語テーブルの各単語の構成文字同志が
比較照合されて一致文字数が算出される。その結果、候
補単語検索部は単語照合部における一致文字数がもっと
も多い単語を候補単語として選出し、この候補単語は後
処理部により外部に出力される。
ル選択部により抽出した単語を構成する文字数に応じた
単語辞書メモリ内の単語テーブルが選択される。そし
て、単語構成文字数判定部では抽出した単語を構成する
文字数が所定数より大きいか否かを判定する。その判定
の結果、抽出した単語を構成する文字数が所定数より大
きいときには母音判定部で抽出した単語の各構成文字に
対して母音であるか否かが判定される。そして、母音で
あると判定された構成文字は単語照合部での照合対象か
ら除外される。よって、単語照合部では母音判定部を介
して母音である構成文字が照合対象から除外された単語
と、選択された単語テーブルの各単語の構成文字同志が
比較照合されて一致文字数が算出される。その結果、候
補単語検索部は単語照合部における一致文字数がもっと
も多い単語を候補単語として選出し、この候補単語は後
処理部により外部に出力される。
したがって、本発明は前記問題点を解決することがで
き、単語の照合判定に費やす時間を短縮できるOCRを提
供できる。
き、単語の照合判定に費やす時間を短縮できるOCRを提
供できる。
（実施例） 以下、本発明の一実施例を図面に基づいて説明する。
第１図は本発明の一実施例を示すブロック図である。同
図において、第３図及び第５図と同じ参照番号は同一構
成要素を示す。異なる構成要素として、18は単語構成文
字数判定部、19は母音判定部である。単語構成文字数判
定部18は、読取結果の単語構成文字数Ｎと常数D2と比較
してＮ＜D2の場合何もせずして候補単語検索部16及び単
語照合部17へ遷移し、Ｎ≧D2の場合ポインタ文字の母音
判定部15へ遷移する。母音判定部19はポインタ文字Ciが
母音であるか否か判定して母音でなければ何もせずして
候補単語検索部16及び単語照合部17へ遷移し、母音であ
れば単語照合部17において、母音と判定されたポインタ
文字Ciは照合対象から除外される。
図において、第３図及び第５図と同じ参照番号は同一構
成要素を示す。異なる構成要素として、18は単語構成文
字数判定部、19は母音判定部である。単語構成文字数判
定部18は、読取結果の単語構成文字数Ｎと常数D2と比較
してＮ＜D2の場合何もせずして候補単語検索部16及び単
語照合部17へ遷移し、Ｎ≧D2の場合ポインタ文字の母音
判定部15へ遷移する。母音判定部19はポインタ文字Ciが
母音であるか否か判定して母音でなければ何もせずして
候補単語検索部16及び単語照合部17へ遷移し、母音であ
れば単語照合部17において、母音と判定されたポインタ
文字Ciは照合対象から除外される。
第２図は本実施例の動作を示すフローチャートである。
ここで、第６図と異なるフローは同図のステップ200,20
1という判断ステップをステップ103とステップ104の間
に設けた点であり、それらに伴って第６図のステップ11
6に代ったステップ202の処理内容が若干異なる。
ここで、第６図と異なるフローは同図のステップ200,20
1という判断ステップをステップ103とステップ104の間
に設けた点であり、それらに伴って第６図のステップ11
6に代ったステップ202の処理内容が若干異なる。
次に、本実施例の動作を第１図及び第２図に基づいて説
明する。
明する。
はじめに、ステップ100〜103のｉ番目の文字Ciを取り出
す所までは従来技術と同様である。そして、単語構成文
字数判定部18で読取結果の単語構成文字数Ｎと常数D2を
比較することにより当該単語の構成文字数の多少を判断
し（ステップ200）、少ない場合にはステップ104へつま
り従来技術と全く同じルートで処理して行く。また、単
語構成文字数ＮがD2より多い場合にはステップ201へ到
る。そして、母音判定部19で読取結果のｉ番目の文字Ci
が母音であるか否かを判定し（ステップ210）、母音で
なければ従来技術で説明したステップ104へ遷移する。
一方、母音であれば従来技術のCiの属性としてｓ＝０即
ち候補文字なしと同じ扱いにして、つまりその文字を照
合対象から除外してステップ107へ到る。
す所までは従来技術と同様である。そして、単語構成文
字数判定部18で読取結果の単語構成文字数Ｎと常数D2を
比較することにより当該単語の構成文字数の多少を判断
し（ステップ200）、少ない場合にはステップ104へつま
り従来技術と全く同じルートで処理して行く。また、単
語構成文字数ＮがD2より多い場合にはステップ201へ到
る。そして、母音判定部19で読取結果のｉ番目の文字Ci
が母音であるか否かを判定し（ステップ210）、母音で
なければ従来技術で説明したステップ104へ遷移する。
一方、母音であれば従来技術のCiの属性としてｓ＝０即
ち候補文字なしと同じ扱いにして、つまりその文字を照
合対象から除外してステップ107へ到る。
さらに、ステップ107〜ステップ115は従来技術で説明し
た処理と全く同一の動作を行い、最終的にステップ202
へ到る。そのステップ202では基本的にはステップ115で
求めた最大一致数を持つ“COIN"カウンタに対応する単
語を出力するということにおいては従来の方法と変りは
ないが、この単語が１つに定まらない時には母音を含め
た単語構成の全文字につき照合を行う処理が付加されて
いる。
た処理と全く同一の動作を行い、最終的にステップ202
へ到る。そのステップ202では基本的にはステップ115で
求めた最大一致数を持つ“COIN"カウンタに対応する単
語を出力するということにおいては従来の方法と変りは
ないが、この単語が１つに定まらない時には母音を含め
た単語構成の全文字につき照合を行う処理が付加されて
いる。
（発明の効果） 以上説明したように、本発明によれば、読取結果が所定
の単語構成文字数以上であるならばその読取結果の構成
文字の母音を除いて登録単語との照合を行なうことによ
り、単語の照合処理に費やす時間を短くできるOCRを提
供できる。
の単語構成文字数以上であるならばその読取結果の構成
文字の母音を除いて登録単語との照合を行なうことによ
り、単語の照合処理に費やす時間を短くできるOCRを提
供できる。
第１図は本発明の一実施例を示すブロック図、第２図は
本実施例の動作を示すフローチャート、第３図はOCRを
示すブロック図、第４図は単語照合におけるメモリの単
語テーブルを示す図、第５図は従来の単語判定回路を示
すブロック図、第６図は従来の単語判定回路の動作を示
すフローチャートである。 １……帳票、２……搬送機構、 ３……結像レンズ、４……光電変換センサ、 ５……前処理回路、６……特徴抽出回路、 ７……文字判定回路、８……辞書メモリ、 ９……後処理回路、10……出力端子、 11……照明用ランプ、12……単語照合回路、 13……単語辞書メモリ、14……単語照合制御部、 15……単語テーブル選択部、 16……候補単語検索部、17……単語照合部、 18……単語構成文字数判定部、 19……母音判定部。
本実施例の動作を示すフローチャート、第３図はOCRを
示すブロック図、第４図は単語照合におけるメモリの単
語テーブルを示す図、第５図は従来の単語判定回路を示
すブロック図、第６図は従来の単語判定回路の動作を示
すフローチャートである。 １……帳票、２……搬送機構、 ３……結像レンズ、４……光電変換センサ、 ５……前処理回路、６……特徴抽出回路、 ７……文字判定回路、８……辞書メモリ、 ９……後処理回路、10……出力端子、 11……照明用ランプ、12……単語照合回路、 13……単語辞書メモリ、14……単語照合制御部、 15……単語テーブル選択部、 16……候補単語検索部、17……単語照合部、 18……単語構成文字数判定部、 19……母音判定部。
フロントページの続き (72)発明者 田野島 克秀 東京都港区虎ノ門１丁目７番12号 沖電気 工業株式会社内 (56)参考文献 特開 昭60−233782（ＪＰ，Ａ)
Claims (1)
- 【請求項１】帳票上の文字を光源により照射して帳票か
らの反射光を電気信号に光電変換することにより画像信
号を得、該画像信号より１文字毎に文字を切出して各文
字の特徴を抽出し、辞書メモリに予め登録してある文字
パターンと照合することにより文字認識を行ない、さら
にスペースとスペースで挟まれた文字群を単語として抽
出し、抽出した単語と、単語を構成する文字数毎に分け
て単語辞書メモリの単語テーブルに予め登録してある単
語とを照合して帳票上の単語を認識する光学式文字読取
装置において、 抽出した単語を構成する文字数に応じて前記単語辞書メ
モリ内の単語テーブルを選択する単語テーブル選択部
と、 抽出した単語を構成する文字数が所定数より大きいか否
かを判定する単語構成文字数判定部と、 該単語構成文字数判定部で抽出した単語を構成する文字
数が所定数より大のとき、抽出した単語の各構成文字が
母音であるか否かを判定し、母音であれば母音と判定さ
れた構成文字を照合対象から除外する母音判定部と、 該母音判定部を経由後の抽出した単語と前記単語テーブ
ル選択部で選択された単語テーブルの各単語の構成文字
同志を比較照合して一致文字数を算出する単語照合部
と、 該単語照合部における一致文字数が最も多い候補単語を
選出する候補単語検索部と、 該候補単語検索部により選出された候補単語を外部に出
力するように処理する後処理部とを具備することを特徴
とする光学式文字読取装置。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61063973A JPH0682403B2 (ja) | 1986-03-24 | 1986-03-24 | 光学式文字読取装置 |
| US07/027,408 US4799271A (en) | 1986-03-24 | 1987-03-18 | Optical character reader apparatus |
| DE87104288T DE3786816T2 (de) | 1986-03-24 | 1987-03-24 | Optische Zeichenerkennungsvorrichtung und optisches Zeichenerkennungsverfahren. |
| EP87104288A EP0239061B1 (en) | 1986-03-24 | 1987-03-24 | Optical character reader apparatus and optical character reading method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61063973A JPH0682403B2 (ja) | 1986-03-24 | 1986-03-24 | 光学式文字読取装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS62221088A JPS62221088A (ja) | 1987-09-29 |
| JPH0682403B2 true JPH0682403B2 (ja) | 1994-10-19 |
Family
ID=13244736
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP61063973A Expired - Lifetime JPH0682403B2 (ja) | 1986-03-24 | 1986-03-24 | 光学式文字読取装置 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US4799271A (ja) |
| EP (1) | EP0239061B1 (ja) |
| JP (1) | JPH0682403B2 (ja) |
| DE (1) | DE3786816T2 (ja) |
Families Citing this family (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0312905B1 (de) * | 1987-10-16 | 1992-04-29 | Computer Gesellschaft Konstanz Mbh | Verfahren zur automatischen Zeichenerkennung |
| JPH05159118A (ja) * | 1991-12-05 | 1993-06-25 | Mitsubishi Electric Corp | 可搬型記憶装置、可搬型記憶装置の認証装置及び認証方法 |
| US5329598A (en) * | 1992-07-10 | 1994-07-12 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of Commerce | Method and apparatus for analyzing character strings |
| US5321768A (en) * | 1992-09-22 | 1994-06-14 | The Research Foundation, State University Of New York At Buffalo | System for recognizing handwritten character strings containing overlapping and/or broken characters |
| US5392212A (en) * | 1993-07-07 | 1995-02-21 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of Commerce | Apparatus for identifying unknown words by comparison to known words |
| US5465309A (en) * | 1993-12-10 | 1995-11-07 | International Business Machines Corporation | Method of and apparatus for character recognition through related spelling heuristics |
| US5774588A (en) * | 1995-06-07 | 1998-06-30 | United Parcel Service Of America, Inc. | Method and system for comparing strings with entries of a lexicon |
| US5764799A (en) * | 1995-06-26 | 1998-06-09 | Research Foundation Of State Of State Of New York | OCR method and apparatus using image equivalents |
| JPH1011434A (ja) * | 1996-06-21 | 1998-01-16 | Nec Corp | 情報認識装置 |
| EP0859332A1 (en) * | 1997-02-12 | 1998-08-19 | STMicroelectronics S.r.l. | Word recognition device and method |
| JP3558493B2 (ja) * | 1997-06-10 | 2004-08-25 | 富士通株式会社 | 用紙位置合わせ装置、用紙位置合わせ方法及び用紙位置合わせプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
| US7721948B1 (en) * | 1999-05-25 | 2010-05-25 | Silverbrook Research Pty Ltd | Method and system for online payments |
| US7680649B2 (en) * | 2002-06-17 | 2010-03-16 | International Business Machines Corporation | System, method, program product, and networking use for recognizing words and their parts of speech in one or more natural languages |
| US8620083B2 (en) * | 2004-12-03 | 2013-12-31 | Google Inc. | Method and system for character recognition |
Family Cites Families (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| FR1543777A (fr) * | 1966-12-23 | 1900-01-01 | Ibm | Identification des caractères par utilisation du contexte |
| US4058795A (en) * | 1972-10-03 | 1977-11-15 | International Business Machines Corporation | Method and apparatus for context-aided recognition |
| US3925761A (en) * | 1974-08-02 | 1975-12-09 | Ibm | Binary reference matrix for a character recognition machine |
| JPS5729745B2 (ja) * | 1974-09-25 | 1982-06-24 | ||
| US3995254A (en) * | 1975-07-16 | 1976-11-30 | International Business Machines Corporation | Digital reference matrix for word verification |
| US4328561A (en) * | 1979-12-28 | 1982-05-04 | International Business Machines Corp. | Alpha content match prescan method for automatic spelling error correction |
| JPS57105088A (en) * | 1980-12-22 | 1982-06-30 | Toshiba Corp | Character reader |
| JPS584424A (ja) * | 1981-07-01 | 1983-01-11 | Toshiba Corp | 日本語入力装置 |
| JPS5818777A (ja) * | 1981-07-24 | 1983-02-03 | Fujitsu Ltd | 文字認識方式 |
| US4468809A (en) * | 1981-12-23 | 1984-08-28 | Ncr Corporation | Multiple font OCR reader |
| US4556951A (en) * | 1982-06-06 | 1985-12-03 | Digital Equipment Corporation | Central processor with instructions for processing sequences of characters |
-
1986
- 1986-03-24 JP JP61063973A patent/JPH0682403B2/ja not_active Expired - Lifetime
-
1987
- 1987-03-18 US US07/027,408 patent/US4799271A/en not_active Expired - Lifetime
- 1987-03-24 EP EP87104288A patent/EP0239061B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1987-03-24 DE DE87104288T patent/DE3786816T2/de not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US4799271A (en) | 1989-01-17 |
| DE3786816D1 (de) | 1993-09-09 |
| EP0239061A3 (en) | 1991-04-24 |
| EP0239061A2 (en) | 1987-09-30 |
| EP0239061B1 (en) | 1993-08-04 |
| JPS62221088A (ja) | 1987-09-29 |
| DE3786816T2 (de) | 1994-03-24 |
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