JPH07160831A - 手書き文字認識結果のリジェクト方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 手書き文字についても精度の良いリジェクト
処理を可能とする。 【構成】 従来はステップＳ１，Ｓ２，Ｓ３の処理を順
次実行して読み取り結果５を得、ステップＳ４で読み取
り結果５に所定のリジクト処理を施して最終結果７を得
るようにしているが、この発明では、別途読み取り対象
文書全体から筆記者の癖など手書きによる文字属性１１
を検出し、これにもとづき最終結果７のリジクト処理Ｓ
５を行なうことで、手書き文字のリジェクト精度を向上
させる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、手書き文書を文字認
識装置（ＯＣＲ）により認識した結果のリジェクト方法
に関する。リジェクトとは、文字認識装置への入力文字
の判断が難しく、認識結果を特定するのが疑わしい場合
に、そのことをオペレータに通知することをいうが、こ
の発明はかかるリジェクト方法の改良に関するものであ
る。

【０００２】

【従来の技術】一般に、文字認識装置では文書中の全て
の文字を誤りなく読み取ることが理想である。しかしな
がら、文書、特に手書き文書によってはかすれがあった
り、文字が変形したりしていて読み取りの困難なものが
ある。かかる場合、文字認識装置の認識率は低下し、誤
読が生じる。誤読された文字は訂正する必要がある。訂
正作業には誤読箇所の検出が不可欠で、その作業は多く
の場合、人手によって行なわれる。ところで、誤読箇所
を検出して文字の訂正を行なうことは、文書中の文字を
逐一検査することになるため、大変な労力を必要とす
る。

【０００３】したがって、文字認識装置に正しく認識さ
れないまでも、認識結果が疑わしい箇所を通知できれ
ば、訂正のための作業がずっと軽減されることになり、
実用上のメリットは大きい。そこで、リジェクト処理が
必要となるが、このリジェクト処理は読み取りの信頼度
を推定すること、つまり、認識結果を確定とリジェクト
に判別することにより行なわれる。

【０００４】

【従来の技術】図７はかかるリジェク処理を行なう従来
例（特開平３−２２３９８６号）を示すフローチャート
である。まず、文書画像１が入力されると、ステップＳ
１で良く知られている方法により文字の切り出しが行な
われ、文字画像２が得られる。次いで、ステップＳ２で
は個々の文字の特徴抽出が行なわれ、その結果として個
々の文字の光学的特徴３が得られる。ステップＳ３で
は、得られた個々の文字の光学的特徴３と、辞書４に格
納されている光学的特徴の標準パターンとの類似度計算
が行なわれ、類似度の高い順に一定数の候補群が文字読
み取り結果５として出力される。類似度計算としては例
えば、マハラノビスの距離計算や相関値などがある。

【０００５】ステップＳ４ではリジェクト処理が行なわ
れるが、そのとき確からしさテーブル６が参照される。
このテーブル６には、文字種毎の認識結果の確からしさ
（以下、正答率ともいう）が記憶されており、認識結果
の文字種からこのテーブル６を参照することにより、認
識結果の確からしさを求める。そして、所定の判別関数
のパラメータの中にこの認識結果の確からしさをも加え
て所定の判別関数の関数値を求め、これにもとづき認識
結果のリジェクト処理をして最終結果７を出力する。

【０００６】上記判別関数としては、例えばａ）〜ｄ）
をパラメータとして、（１）式のように定義することが
できる。 ａ）Ｘ＝｛Ｘｎ｜ｎ＝１，２，３，…｝ Ｘｎはｎ位の認識結果候補文字の類似度 ｂ）Ｃ＝｛Ｃｎ｜ｎ＝１，２，３，…｝ Ｃｎはｎ位の認識結果候補文字の文字種 ｃ）Ｐｔ’＝｛Ｐｔ’（Ｃｎ）｜ｎ＝１，２，３，…｝ Ｐｔ’（Ｃｎ）はｎ位の認識結果候補文字の正答率 ｄ）Ｐａ＝｛Ｐａ（Ｃｎ）｜ｎ＝１，２，３，…｝ Ｐａ（Ｃｎ）はｎ位の認識結果候補文字の出現率 判別関数Ｆ（Ｘ，Ｃ，Ｐｔ’，Ｐａ） ＝Ｆ（Ｘ１，Ｘ２，…，Ｃ１，Ｃ２，…，Ｐｔ’（Ｃ１），…， Ｐａ（Ｃ１），…） …（１） なお、Ｆ≧０のときは正答としてリジェクトせず、Ｆ＜
０のときリジェクトするものとする。

【０００７】第１位の結果だけ特に有効であるとする
と、上記（１）式の判別関数は次のようになる。 Ｆ’（Ｘ１，Ｃ１，Ｐｔ’（Ｃ１），Ｐａ（Ｃ１）） ＝ａ１Ｘ１＋ａ２Ｐｔ’（Ｃ１）＋ａ３Ｐａ（Ｃ１）＋ａ４ …（２） なお、ａ１〜ａ４は定数で、実験的に決定される。この
ように、判別関数ＦおよびＦ’は認識結果の文字種，類
似度の分布をもとに統計的手法を用いて求めることがで
きる。また、第１位の読取結果のみを用いる代わりに、
確からしさテーブルに格納する値を出現率に応じた値に
する場合と、出現率を一定とする場合（ａ３＝０）と
で、入れ替えることができる。さらには、（１），
（２）式の判別しきい値「０」を可変にして、リジェク
ト強度を自由に設定することも可能である。

【０００８】図８は別の従来例を示すフローチャートで
ある。これは、図７に示す確からしさのテーブル６に代
えて、文字の大きさテーブル８およびしきい値テーブル
９を設けた点が特徴である。いま、文字の重心からの上
下左右４方向の大きさをそれぞれＷｕ，Ｗｄ，Ｗｌおよ
びＷｒとするとき、文字種ｉにおいて幾つかのサンプル
からそれぞれ平均値Ｗｕｉ（−），Ｗｄｉ（−），Ｗｌ
ｉ（−）およびＷｒｉ（−）を求めておく。大きさとし
ては、例えば標準文字サイズとの比とする。（−）を付
して平均値を示す。

【０００９】そして、 ｜Ｗｕ−Ｗｕｉ（−）｜＜α１ …（３） ｜Ｗｄ−Ｗｄｉ（−）｜＜α１ …（４） ｜Ｗｌ−Ｗｌｉ（−）｜＜α１ …（５） ｜Ｗｌ−Ｗｌｉ（−）｜＜α１ …（６） のすべてを満たせば確定、それ以外はリジェクトとす
る。なお、α１はしきい値を示し、文字種ごとに求めて
おくこととするが、一定としても良い。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
ように認識結果の確からしさ（正答率）をも考慮するも
のや、重心から上下左右の４方向の大きさという形状特
徴を利用するものでは、認識対象が文字品質の安定した
印刷文字の場合は比較的良好な結果が得られるが、手書
き文字の場合は文字品質が多様であるため、これらを考
慮するだけでは不十分でリジェクト精度も余り上がらな
いという問題がある。したがって、この発明の課題は手
書き文字でも精度の良いリジェクト処理を可能にするこ
とにある。

【００１１】

【課題を解決するための手段】このような課題を解決す
るため、第１の発明では、手書き文字を標準パターンと
比較して文字認識を行ない、リジェクト処理をして得ら
れた最終結果に対し、筆記者に固有の書き方の属性を、
予め設けられている属性テーブルを参照して別途検出
し、手書き文書と同じ属性を持たない前記最終結果をリ
ジェクトすることを特徴としている。第２の発明では、
手書き文字を標準パターンと比較して文字認識を行な
い、リジェクト処理をして得られた最終結果に対し、筆
記具の線の太さの属性を、予め設けられている属性テー
ブルを参照して別途検出し、手書き文書と同じ属性を持
たない前記文字認識結果をリジェクトすることを特徴と
している。

【００１２】第３の発明では、手書き文字を標準パター
ンと比較して文字認識を行ない、その文字認識結果の類
似度および確からしさをパラメータとして含む所定判別
関数の関数値を求め、これを所定しきい値と比較して得
た最終結果に対し、文字認識結果から、筆記者に固有の
書き方の属性を、予め設けられている属性テーブルを参
照して別途検出し、手書き文書と同じ属性を持たない前
記最終結果をリジェクトすることを特徴としている。

【００１３】第４の発明では、手書き文字を標準パター
ンと比較して文字認識を行ない、その文字認識結果の類
似度および確からしさをパラメータとして含む所定判別
関数の関数値を求め、これを所定しきい値と比較して得
た最終結果に対し、文字認識装置による手書き文書の認
識結果から、筆記具の線の太さの属性を、予め設けられ
ている属性テーブルを参照して別途検出し、手書き文書
と同じ属性を持たない前記最終結果をリジェクトするこ
とを特徴としている。

【００１４】第５の発明では、手書き文字を標準パター
ンと比較して文字認識を行ない、その文字認識結果の文
字種から、その文字が文字パターンの重心位置から上下
左右にどの位の幅を持つかを示す標準の幅情報を、予め
格納したテーブルを参照して取り出し、これを認識対象
とする文字パターンの実際の幅情報と比較して得た最終
結果に対し、文字認識結果から、筆記者に固有の書き方
の属性を、予め設けられている属性テーブルを参照して
別途検出し、手書き文書と同じ属性を持たない前記最終
結果をリジェクトすることを特徴としている。

【００１５】第６の発明では、手書き文字を標準パター
ンと比較して文字認識を行ない、その文字認識結果の文
字種から、その文字が文字パターンの重心位置から上下
左右にどの位の幅を持つかを示す標準の幅情報を、予め
格納したテーブルを参照して取り出し、これを認識対象
とする文字パターンの実際の幅情報と比較して得た最終
結果に対し、文字認識結果から、筆記具の線の太さの属
性を、予め設けられている属性テーブルを参照して別途
検出し、手書き文書と同じ属性を持たない前記最終結果
をリジェクトすることを特徴としている。なお、上記第
３，第４の発明においては、前記判別関数の確からしさ
のパラメータを所定のテーブルを参照して求めるととも
に、この確からしさを文字の出現率に応じた値とする
か、または一定値とすることができる。

【００１６】

【作用】従来の文字認識結果についてのリジェクト処理
出力（最終結果）に対し、さらに、文書全体の文字を参
照してその文書おける筆記者の癖，筆記具の特徴などの
属性を抽出し、この属性からはずれる上記最終結果をリ
ジェクトするようにしてリジェクト精度を向上させる。

【００１７】

【実施例】図１はこの発明の実施例を示すフローチャー
トである。以下、筆記者の書き方の属性を用いて、最終
結果をリジェクト処理する方法につき説明する。図１か
らも明らかなように、図７の従来例と同様にして処理さ
れた最終結果７について、別途属性テーブル１０を参照
して図示されない文字読取装置により求めた読み取り対
象文書の属性１１と一致しないものを、リジェクトする
ステップＳ５を付加した点が特徴である。なお、最終結
果７としては、図７の如き処理により得られたものにつ
いてだけでなく、図８の如き処理またはリジェクト処理
を含むその他の一連の処理によって得た最終結果に対し
ても、同様に適用することができるのは言うまでもな
い。

【００１８】このリジェクト処理の詳細を図２に示す。
認識結果として出力された或る１つのデータを例えばＸ
とすると、このデータＸには属性テーブル１０から属性
Ｙが付与される（参照）。一方、読み取り対象文書に
ついても、属性テーブル１０によりその属性が判断さ
れ、文書属性Ｙｐが与えられる（，，参照）。そ
して、この文書属性ＹｐとＸの属性Ｙとを比較し（，
参照）、一致しない場合は結果Ｘはリジェクトされて
リジェクトコードが出力され（参照）、一致する場合
は結果Ｘがそのまま出力される（参照）。なお、かか
る処理は文書内の全ての文字について行なわれる。

【００１９】ここに、文書属性Ｙｐは予め与えておくこ
ともできるが、以下のようにして求めることもできる。
すなわち、認識結果の中からｎ個（ｎは文字総数）を参
照し、このｎ個の文字の読み取り結果をそれぞれＸ１，
Ｘ２，…Ｘｎとする。このＸ１，Ｘ２，…Ｘｎには結果
Ｘと同様に属性Ｙ１，Ｙ２，…Ｙｎが付属する。この属
性Ｙ１，Ｙ２，…Ｙｎを参照し、最大頻度の属性を文書
属性Ｙｐとする。このとき、属性Ｙ１，Ｙ２，…Ｙｎの
最大頻度に同じものがあったときは、文字の類似度の点
数の平均が高いものを、文書属性Ｙｐとする。

【００２０】つまり、同一筆記者により書かれた文書の
場合、その文書中の文字には共通の特徴（筆記者の癖）
が見られる。その特徴の１例を図３に示す。ここでは、
図３（イ）のように文字の右肩が極端に上がっているも
の（右上がり）と、図３（ロ）のように文字の左肩が極
端に上がっているもの（左上がり）を示す。そこで、こ
れらの属性毎に辞書４に光学的特徴標準パターンを作成
しておくとともに、それぞれの文字に対応した属性テー
ブル１０を作成する。この光学的特徴標準パターンと属
性テーブル１０を用いて図１または図２の処理を行な
い、文書全体の認識結果を出力した後に、本リジェクト
処理を実行する。

【００２１】図５に郵便番号の読み取り例を示す。ここ
では、「右上がり」の属性を持つ３つの文字Ａ（＝
８），Ｂ（＝４），Ｃ（＝３）が読み取り対象である。
この３文字を従来方法で処理した場合、ＡとＣは正しく
認識され属性も「右上がり」となるが、Ｂの認識結果は
例えば「９」となり、属性も「右上がり」とはならず
「普通」になった例を示している。

【００２２】このＢは類似度が６４３（リジェクトしき
い値６１５）と高く、従来方法ではリジェクトされるこ
とはない。しかるに、この実施例のような属性を用いる
リジェクト方法では、ＡとＣは文書属性と属性が同じな
のでリジェクトされないが、Ｂはその属性が文書属性と
異なるためリジェクトされ、リジェクトコードが出力さ
れるというわけである。

【００２３】次に、筆記具の線の太さの属性を用いてリ
ジェクト処理を行なう例につき、説明する。処理方法は
上記と同じなので、図１および図２の説明は省略する。
すなわち、筆記具の特徴を示すものとして、その太さが
ある。その例を図４に示す。同図（イ）のように太いも
の、（ロ）のように中くらいのもの、（ハ）のように細
いものにそれぞれ分けることができる。したがって、こ
れらの属性毎に辞書４に光学的特徴標準パターンとして
作成しておくとともに、それぞれの文字に対応した属性
テーブル１０を作成しておく。そして、この光学的特徴
標準パターンと属性テーブル１０を用いて、図１または
図２の処理を行ない、文書全体の認識結果を出力した後
に、本リジェクト処理を実行するようにする。

【００２４】図６に郵便番号の他の読み取り例を示す。
ここでは、「太さ」の属性を持つ３つの文字Ｅ（＝
８），Ｆ（＝７），Ｇ（＝０）が読み取り対象である。
この３文字を従来方法で処理した場合、ＥとＧは正しく
認識され属性も「太い」となるが、Ｆの認識結果は例え
ば「１」で、属性も「太い」ではなく「中くらい」にな
ってしまう。

【００２５】このＦは類似度が６８５（リジェクトしき
い値６０５）と高く、従来方法ではリジェクトされるこ
とはない。しかるに、この実施例のような属性を用いる
リジェクト方法では、ＥとＧは文書属性と属性が同じな
のでリジェクトされないが、Ｆはその属性が文書属性と
異なるためリジェクトされ、リジェクトコードが出力さ
れることになる。

【００２６】

【発明の効果】この発明によれば、文書内の全ての文字
から筆記者の癖，筆記具の特徴を含む文書の属性を抽出
し、この属性にもとづきリジェクトするようにしたの
で、従来のような１文字毎のリジェクト処理ではできな
かった認識結果についても、リジェクトすることが可能
となり、従来よりも高精度のリジェクトが可能となる利
点が得られる。その結果、必要不可欠である誤読の訂正
を迅速かつ簡単に実行できるようになる。そして、この
ような訂正時におけるオペレータの労力の軽減は、訂正
の間違いの低減や人員コストの削減に多大の効果をもた
らすものである。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の実施例を示すフローチャートであ
る。

【図２】図１におけるリジェクト処理の詳細を説明する
ための説明図である。

【図３】右上がり，左上がり文字の例の説明図である。

【図４】文字の太さ属性の説明図である。

【図５】書き方による文字のリジェクト処理を説明する
ための説明図である。

【図６】文字の太さによるリジェクト処理を説明するた
めの説明図である。

【図７】従来例を説明するためのフローチャートであ
る。

【図８】別の従来例を説明するためのフローチャートで
ある。

【符号の説明】

１…文書画像、２…文字画像、３…光学的特徴、４…辞
書、５…文字読み取り結果、６…確からしさテーブル、
７…最終結果、８…文字の大きさテーブル、９…しきい
値テーブル、１０…属性テーブル、１１…文字属性。

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 手書き文字を標準パターンと比較して文
   字認識を行ない、リジェクト処理をして得られた最終結
   果に対し、 筆記者に固有の書き方の属性を、予め設けられている属
   性テーブルを参照して別途検出し、手書き文書と同じ属
   性を持たない前記最終結果をリジェクトすることを特徴
   とする手書き文字認識結果のリジェクト方法。
2. 【請求項２】 手書き文字を標準パターンと比較して文
   字認識を行ない、リジェクト処理をして得られた最終結
   果に対し、 筆記具の線の太さの属性を、予め設けられている属性テ
   ーブルを参照して別途検出し、手書き文書と同じ属性を
   持たない前記文字認識結果をリジェクトすることを特徴
   とする手書き文字認識結果のリジェクト方法。
3. 【請求項３】 手書き文字を標準パターンと比較して文
   字認識を行ない、その文字認識結果の類似度および確か
   らしさをパラメータとして含む所定判別関数の関数値を
   求め、これを所定しきい値と比較して得た最終結果に対
   し、 文字認識結果から、筆記者に固有の書き方の属性を、予
   め設けられている属性テーブルを参照して別途検出し、
   手書き文書と同じ属性を持たない前記最終結果をリジェ
   クトすることを特徴とする手書き文字認識結果のリジェ
   クト方法。
4. 【請求項４】 手書き文字を標準パターンと比較して文
   字認識を行ない、その文字認識結果の類似度および確か
   らしさをパラメータとして含む所定判別関数の関数値を
   求め、これを所定しきい値と比較して得た最終結果に対
   し、 文字認識装置による手書き文書の認識結果から、筆記具
   の線の太さの属性を、予め設けられている属性テーブル
   を参照して別途検出し、手書き文書と同じ属性を持たな
   い前記最終結果をリジェクトすることを特徴とする手書
   き文字認識結果のリジェクト方法。
5. 【請求項５】 前記判別関数の確からしさのパラメータ
   を所定のテーブルを参照して求めるとともに、この確か
   らしさを文字の出現率に応じた値とするか、または一定
   値とすることを特徴とする請求項３または４のいずれか
   に記載の手書き文字認識結果のリジェクト方法。
6. 【請求項６】 手書き文字を標準パターンと比較して文
   字認識を行ない、その文字認識結果の文字種から、その
   文字が文字パターンの重心位置から上下左右にどの位の
   幅を持つかを示す標準の幅情報を、予め格納したテーブ
   ルを参照して取り出し、これを認識対象とする文字パタ
   ーンの実際の幅情報と比較して得た最終結果に対し、 文字認識結果から、筆記者に固有の書き方の属性を、予
   め設けられている属性テーブルを参照して別途検出し、
   手書き文書と同じ属性を持たない前記最終結果をリジェ
   クトすることを特徴とする手書き文字認識結果のリジェ
   クト方法。
7. 【請求項７】 手書き文字を標準パターンと比較して文
   字認識を行ない、その文字認識結果の文字種から、その
   文字が文字パターンの重心位置から上下左右にどの位の
   幅を持つかを示す標準の幅情報を、予め格納したテーブ
   ルを参照して取り出し、これを認識対象とする文字パタ
   ーンの実際の幅情報と比較して得た最終結果に対し、 文字認識結果から、筆記具の線の太さの属性を、予め設
   けられている属性テーブルを参照して別途検出し、手書
   き文書と同じ属性を持たない前記最終結果をリジェクト
   することを特徴とする手書き文字認識結果のリジェクト
   方法。