JPH07230531A - 文字認識装置及び文字認識方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】データ種類の判別率および認識率を向上させた
文字認識装置及び文字認識方法を提供することを目的と
する。 【構成】文字認識装置２０側において、文字認識部２５
を通じて名刺に記入された文字列の認識結果として複数
の候補を得る。ＣＰＵ２１はＲＡＭ２２に格納されたデ
ータ種類判別用のキーワード情報の文字列と上記認識結
果として得られる第１候補の文字列とを比較し、第１候
補の文字列の中にキーワード情報の文字列と一致しない
文字が存在する場合に、当該文字を第２候補以降の文字
列の中から探し出し、第１候補と入替える。この候補入
替えた後の認識結果を用いてデータ種類を判別し、ま
た、その認識結果を最終結果として出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、複数の名刺を管理する
名刺管理システムに用いられる文字認識装置に係り、特
にキーワードを用いて認識結果のデータ種類を判別する
文字認識装置及び文字認識方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、名刺管理システムは、ホスト装置
と文字認識装置とからなり、文字認識装置で読取った名
刺のデータをホスト装置で管理するように構成されてい
る。この場合、名刺には、会社名、氏名、住所、電話番
号、ＦＡＸ番号といった項目がある。文字認識装置で
は、名刺に記入された文字列を上記各項目毎に分類して
認識し、その認識結果をホスト装置に出力している。

【０００３】ところで、文字認識装置では、読取った名
刺上の文字列を上記各項目毎に分類して出力する際、認
識結果として得られる第１候補の文字列とキーワードと
して与えられた文字列とを比較することにより、その第
１候補の文字列がキーワードと一致する場合に、その前
後の文字列を該当するキーワードに付随するデータ種類
として判断していた。すなわち、例えば「ＴＥＬ」とい
うキーワードが登録されていた場合、その「ＴＥＬ」の
文字列と第１候補の文字列とが一致したら、その付近は
電話番号であると判断される。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】文字認識装置では、認
識処理の性能や文字の形、濃さ、大きさ等の要因で、正
しい文字が第１候補として得られない場合がある。従来
の装置では、第１候補の文字列のみを対象にキーワード
との比較を行うため、その文字列がキーワードと一致し
ない場合には、データ種類を判別することができない。
この場合、ユーザ自身が認識データの訂正と共にその項
目を判断して分類する必要があり、非常に面倒な作業を
強いられることになる。特に名刺管理システムでは、複
数の名刺を読取ることから、その作業は多大なものとな
る。

【０００５】また、データ種類の判別に用いられるキー
ワードはキーワード辞書に予め登録されているが、珍し
い役職名などについては辞書に登録されていないのが一
般的である。キーワード辞書に必要なキーワードが登録
されていないと、正しい認識結果が得られたとしても、
そのデータ種類を判別することはできない。このため、
ユーザ自身が項目を判断して分類しなければならず、非
常に面倒な作業を強いられることになる。

【０００６】また、従来の文字認識装置では、ユーザが
認識データを訂正した場合、その訂正内容は次の認識処
理に反映されることはない。このため、前回と同じよう
な認識データが得られた場合でも、前回と同様の訂正を
行う必要があり、非常に効率の悪いものであった。

【０００７】本発明は上記のような点に鑑みなされたも
ので、データ種類の判別率および認識率を向上させた文
字認識装置及び文字認識方法を提供することを目的と
し、特に、キーワードを用いたデータ種類の判別に際
し、第１候補に正しい認識結果が存在しない場合であっ
ても、その判別を可能とし、同時に正しい認識結果を出
力し得ることを第１の目的とし、また、任意のキーワー
ドを用いて難解な文字列に対するデータ種類の判別を可
能とすることを第２の目的とし、また、認識結果の訂正
内容を以後の認識処理に反映させることを第３の目的と
する。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明の文字認識装置
は、読取り対象の認識結果として複数の候補を得、予め
登録されたデータ種類判別用のキーワード情報の文字列
と上記認識結果として得られる第１候補の文字列とを比
較し、この比較の結果、上記第１候補の文字列の中に上
記キーワード情報の文字列と一致しない文字が存在する
場合に、当該文字を第２候補以降の文字列の中から探し
出し、上記第１候補と入替えるようにしたものである。

【０００９】また、本発明の文字認識装置は、読取り対
象を認識結果として複数の候補を得、予め登録されたデ
ータ種類判別用のキーワード情報に同情報とは別の任意
のキーワード情報を加え、そのキーワード情報の文字列
と上記認識結果として得られる第１候補の文字列とを比
較し、この比較の結果、上記第１候補の文字列の中に上
記キーワード情報の文字列と一致しない文字が存在する
場合に、当該文字を第２候補以降の文字列の中から探し
出し、上記第１候補と入替えるようにしたものである。

【００１０】また、本発明の文字認識装置は、読取り対
象の認識結果を訂正した際に、その訂正内容を学習し、
以後の認識処理で得られる認識結果を上記学習した内容
に従って訂正するようにしたものである。

【００１１】

【作用】上記の構成によれば、第１候補の文字列がキー
ワード情報の文字列と一致しない場合に、第２候補以降
の文字列からキーワード情報と一致する文字が検索され
て第１候補と入替えられる。したがって、キーワードを
用いたデータ種類の判別に際し、第１候補に正しい認識
結果が存在しない場合であっても、その判別を行うこと
ができる。また、候補入替え後の第１候補の文字列はキ
ーワード情報の文字列と同じであるため、これを正しい
認識結果として出力することができる。

【００１２】また、予め登録されたキーワード情報とは
別の任意のキーワード情報を加えて、上述したように候
補入替え処理を行うことができる。したがって、難解な
文字列であっても、その文字列に対応するキーワード辞
書を登録しておけば、データ種類を判別することができ
る。

【００１３】また、上記の構成によれば、認識結果を訂
正すると、その訂正内容が学習される。したがって、以
後の認識処理で同様な認識結果が得られた場合に、学習
した訂正内容に従って簡単に訂正することができる。

【００１４】

【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例を説明
する。図１は名刺管理システムの構成を示すブロック図
である。名刺管理システムは、ホスト装置１０と文字認
識装置２０とからなり、文字認識装置２０で読取った名
刺のデータをホスト装置１０で管理するように構成され
ている。ホスト装置１０と文字認識装置２０はケーブル
３０で電気的に接続されている。名刺には、会社名、氏
名、住所、電話番号、ＦＡＸ番号といった項目がある。
文字認識装置２０では、名刺に記入された各種の文字列
を上記各項目毎に分類して認識し、その認識結果をホス
ト装置２０に出力している。

【００１５】ホスト装置１０は、ＣＰＵ１１、フロッピ
ーディスク装置（以下、ＦＤＤと称す）１２、ＲＡＭ１
３、キーボード１４、表示装置１５を有する。ＣＰＵ１
１は、ホスト装置１０側での名刺管理制御を行う。ＦＤ
Ｄ１２は、データベース（ここでは、複数の名刺デー
タ）を保存するための記憶装置である。ＲＡＭ１３は、
ホスト装置１０側での作業に必要な各種のデータを格納
する。キーボード１４は、文字等のデータを入力するた
めの入力装置である。表示装置１５は、文字等のデータ
を表示するためのものであり、例えばＣＲＴ(Cathode R
ay Tube)表示装置あるいはＬＣＤ(Liquid Crystal Disp
lay)装置からなる。

【００１６】文字認識装置２０は、ＣＰＵ２１、ＲＡＭ
２２、システムＲＯＭ２３、イメージスキャナ２４、文
字認識部２５を有する。ＣＰＵ２１は、文字認識装置２
０側での名刺読取・認識制御を行うものであり、ここで
は文字認識処理の他、候補入替え処理、キーワード登録
処理、学習処理等を実行する。

【００１７】システムＲＯＭ２３は、図２に示すよう
に、名刺読取・認識制御プログラムを格納するためのプ
ログラム領域２３ａ、データ種類を判別するために必要
なキーワード辞書および姓名辞書を格納するための辞書
領域２３ｂを有する。キーワード辞書および姓名辞書に
ついては、図４および図５を参照して後に説明する。

【００１８】ＲＡＭ２２は、文字認識装置２０側での作
業に必要な各種のデータを格納するメモリであって、こ
こでは図３に示すように、複数の候補からなる認識結果
を格納するための認識結果領域２２ａ、認識結果の訂正
情報を格納するための訂正情報領域２２ｂ、ユーザ辞書
を格納するためのユーザ辞書領域２２ｃを有する。ユー
ザ辞書は、ユーザが新規に登録する辞書であって、ここ
ではキーワード辞書と姓名辞書がある。

【００１９】イメージスキャナ２４は、用紙に書かれて
いる文字や図形等をイメージデータとして読取るための
画像入力装置であり、ここでは名刺のイメージデータを
読取るために用いられる。文字認識部２５は、文字を認
識するための装置であり、ここではイメージスキャナ２
４を通じて入力された名刺のイメージデータから名刺に
記入された各種の文字列（会社名、氏名、住所、電話番
号、ＦＡＸ番号等）を認識する。

【００２０】図４はキーワード辞書の構成を示す図であ
る。キーワード辞書は、名刺に記入された文字列のデー
タ種類を判別するためのものであり、キーワードとなる
文字列と、その属性が設定されている。図４の例では、
「株式会社」というキーワード文字列に「会社名」とい
う属性が設定されている。同様に、「東京都」というキ
ーワード文字列に「住所」、「ＴＥＬ」というキーワー
ド文字列に「電話番号」、「ＦＡＸ」というキーワード
文字列に「ＦＡＸ番号」という属性が設定されている。
システムＲＯＭ２３の辞書領域２３ｂには、装置製造時
に作成されたキーワード辞書が格納されている。ＲＡＭ
２２のユーザ辞書領域２２ｃには、ユーザによって任意
に作成されたキーワード辞書が格納されている。

【００２１】図５は姓名辞書の構成を示す図である。姓
名辞書は、氏名（姓名）とその読みとを対応させた辞書
であり、同一氏名に対し、複数の読みがある場合には、
所定の優先順位を持って各読みが登録されている。図５
の例では、「東」という氏名に対しては、「ひがし」，
「あずま」，「あづま」という３つの読みが優先順位を
示す情報（括弧内の数字で示す）と共に登録されてい
る。この優先順位は、その読みの使用頻度によって予め
決められている。システムＲＯＭ２３の辞書領域２３ｂ
には、装置製造時に作成された姓名辞書が格納されてい
る。ＲＡＭ２２のユーザ辞書領域２２ｃには、ユーザに
よって任意に作成された姓名辞書が格納されている。

【００２２】次に、同実施例に動作を説明する。本発明
において、文字認識装置２０には、（ａ）候補入替え機
能、（ｂ）キーワード登録機能、（ｃ）学習機能といっ
た３つの特定の機能が設けられている。以下、これらの
機能の動作について説明する。

【００２３】（ａ）候補入替え機能 候補入替え機能とは、キーワードを用いたデータ種類の
判別に際し、認識結果として得られた第１候補の文字列
とキーワードの文字列とのマッチングが取れなかった場
合において、一致しない文字を第２候補以降の文字列か
ら探し出し、その文字を第１候補と入替える機能であ
る。

【００２４】具体的に説明すると、例えば「株式会社」
というキーワードがキーワード辞書に登録されていた場
合において、図６（ａ）に示すような認識結果に対し、
キーワードの文字列に合わせて、第１候補の「林」と第
２候補の「株」とを入替ることである。これにより、同
図（ｂ）に示すように、「株式会社」という文字列を第
１候補で得ることができ、そのデータ種類を当該キーワ
ードの属性から「会社名」と正しく判断することができ
る。また、このとき得られる第１候補の文字列はキーワ
ードの文字列と同じであるため、正しい認識結果として
出力することができる。

【００２５】図７は候補入替え機能の処理動作を示すフ
ローチャートである。文字認識装置２０において、ＣＰ
Ｕ２１は認識結果として得られた第１候補の文字列とキ
ーワードの文字列とを比較する（ステップＡ１）。な
お、認識結果は図３に示すＲＡＭ２２の認識結果領域２
２ａに格納されている。また、キーワードは図２に示す
システムＲＯＭ２３の辞書領域２３ｂに格納されてい
る。

【００２６】ここで、第１候補の文字列とキーワードの
文字列とが一致しなかった場合（ステップＡ２のＮ
ｏ）、ＣＰＵ２１はＲＡＭ２２の認識結果領域２２ａを
アクセスし、不一致の文字を第２候補以降の文字列から
探し出す（ステップＡ３）。その結果、該当する文字が
あった場合には（ステップＡ４のＹｅｓ）、ＣＰＵ２１
はその文字を第１候補の文字と入替える（ステップＡ
５）。

【００２７】このように、キーワードに基づいて認識結
果を修正することで、常に正しい認識結果を第１候補と
して出力することができ、また、そのデータ種類を正し
く判別することができる。

【００２８】（ｂ）キーワード登録機能 キーワード登録機能とは、予め登録されたキーワードと
は別の任意のキーワードをキーワード辞書に登録する機
能である。ここでは、予め登録されたキーワードは図２
に示すシステムＲＯＭ２３の辞書領域２３ｂに格納され
ており、キーワード登録機能により新規に登録されたキ
ーワードは図３に示すＲＡＭ２２のユーザ辞書領域２２
ｃに格納されるようになっている。

【００２９】図８はキーワード登録機能の処理動作を示
すフローチャートである。ホスト装置１０側において、
キーボード１４上の特定のキー操作により、キーワード
登録機能を指示すると、図８に示すようなキーワード登
録画面が表示装置１５に表示される。このキーワード登
録画面において、キーワードとなる文字列を入力すると
共に（ステップＢ２）、そのデータ種類を予め用意され
た項目の中から選択する（ステップＢ３）。このキーワ
ード文字列およびデータ種類は、ケーブル３０を介して
文字認識装置２０に与えられ、同装置２０内におけるＣ
ＰＵ２１の制御の下で、ＲＡＭ２２のユーザ辞書領域２
２ｃに格納される。

【００３０】このように、予め登録されたキーワードと
は別の任意のキーワードを登録することができる。以
後、この新規登録されたキーワードを含めて、上述した
ような候補入替え処理等が行われる。したがって、珍し
い役職名など、難解な文字列が記入された名刺の読取り
に際し、その文字列に対応するキーワードを新規に登録
しておけば、データ種類を正しく判別することができ
る。

【００３１】（ｃ）学習機能 学習機能とは、認識結果を訂正した場合に、その訂正内
容を学習し、以後の認識処理に反映させる機能である。

【００３２】具体的に説明すると、例えば「東京」とい
う文字列の認識において、図１０（ａ）に示すような認
識結果に対し、第１候補の「束」と第３候補の「東」と
を入替えて訂正した際、その訂正内容を学習（記憶）し
ておき、以後の認識処理で同様なケースがあった場合
に、同図（ｂ）に示すように訂正することである。

【００３３】図１１は学習機能の処理動作を示すフロー
チャートである。文字認識装置２０側において、文字認
識部２５を通じて文字認識した結果を訂正した場合（ス
テップＣ１のＹｅｓ）、ＣＰＵ２１はそのときの訂正内
容を図２に示すＲＡＭ２２の訂正情報領域２２ｂに格納
しておく（ステップＣ２）。

【００３４】次の文字認識処理において（ステップＣ
３）、ＣＰＵ２１は認識結果をＲＡＭ２２の認識結果領
域２２ａに一時格納し（ステップＣ４）、その認識結果
が前回と同じケースであれば（ステップＣ５のＹｅ
ｓ）、ＣＰＵ２１は訂正情報領域２２ｂから該当する訂
正情報を読出し、同情報に基づいて今回の認識結果を訂
正する（ステップＣ６）。なお、認識結果が前回と同じ
ケースとは、認識結果として得られる各候補の文字が前
回の認識処理で得られた各候補の文字と共通しているこ
とを示す。

【００３５】このように、訂正内容を学習しておくこと
で、同じケースの認識結果が出現した場合には、面倒な
作業を必要とせずに、簡単に訂正することができる。次
に、上述した（ａ）〜（ｃ）の各機能を用いて、名刺に
記入された文字列を読取る場合の動作について説明す
る。

【００３６】図１２は同実施例の名刺読取り処理の動作
を示すフローチャートである。まず、文字認識装置２０
側において、イメージスキャナ２４を通じて名刺のイメ
ージデータを読取る（ステップＤ１）。この場合、イメ
ージスキャナ２４では、名刺の読取り面に光を当て、そ
の反射光をＣＣＤ(Charge Coupled Device) などでディ
ジタル信号に変換してイメージデータを生成する。

【００３７】文字認識部２５では、この名刺イメージデ
ータの中から名刺に記入された各種の文字列（会社名、
氏名、住所、電話番号、ＦＡＸ番号等）を認識し、その
認識結果をＣＰＵ２１の制御の下で、ＲＡＭ２２の認識
結果領域２２ａに格納する（ステップＤ２）。なお、文
字認識の方法としては、ＯＣＲ（Optical CharacterRea
der) などで一般的に用いられている方法を用いるもの
とし、ここではその説明を省略する。

【００３８】ここで、「株式会社東京青梅工場」という
文字列を認識した際に、図１３（ａ）に示すような認識
結果が得られた場合を想定して、以下の動作を説明す
る。なお、ＲＡＭ２２の訂正情報領域２２ｂには、既に
「束京」を「東京」に訂正するための訂正情報が格納さ
れているものとする。

【００３９】認識結果が得られると、ＣＰＵ２１は、ま
ず、学習機能を実行し、訂正情報領域２２ｂに格納され
た訂正情報に従って訂正可能な認識文字があれば、訂正
を施す（ステップＤ３）。この場合、図１３（ａ）に示
すように、第１候補の文字列の第５文字目に「束」があ
り、第３候補の文字列の第５文字目に「東」があるた
め、訂正情報に従って、両者の文字を図１３（ｂ）に示
すように入替える。

【００４０】次に、ＣＰＵ２１は、キーワード検索を実
行し、認識結果として得られる第１候補の文字列の中で
キーワード辞書に登録されたキーワードと一致する文字
を検索する（ステップＤ４）。この場合、図４に示すよ
うに「株式会社（属性＝会社）」というキーワードがキ
ーワード辞書に登録されており、第１候補の文字列で
は、第３文字目の「合」以外はキーワードと一致する。

【００４１】次に、ＣＰＵ２１は、候補入替え機能を実
行し、第１候補の文字列の中でキーワードと一致しなか
った文字を第２候補以降の文字列の中から探し出して、
第１候補と入替える（ステップＤ５）。この場合、第２
候補の文字列の第３文字目に「会」があるため、図１３
（ｃ）に示すように、この第２候補の「会」と第１候補
の「合」とを入替える。

【００４２】このようにして、キーワードと一致する第
１候補の文字列が得られると、ＣＰＵ２１は当該キーワ
ードの持つ属性からデータ種類を判断する（ステップＤ
６）。この場合、図４に示すように、キーワード「株式
会社」の属性は「会社」であるため、第１候補として得
られた「株式会社東京青梅士場」は会社名であると判断
される。

【００４３】次に、ＣＰＵ２１は、訂正機能を実行し、
ユーザによって指示された箇所の訂正を行う（ステップ
Ｄ７）。この場合、現段階では、図１３（ｃ）に示すよ
うに、第１候補の文字列は「株式会社東京青梅士場」で
あり、第９文字目の「士」に誤りがある。第２候補の文
字列の第９文字目の「工」があるため、この「工」と第
１候補の「士」とを入替えるような訂正を行う。また、
ＣＰＵ２１は、このときの訂正情報をＲＡＭ２２の訂正
情報領域２２ｂに格納しておき、以後の認識処理に備え
る。この場合には、図１４（ｂ）に示すように、「士」
と「工」を入替えて、「士場」を「工場」に訂正した旨
の情報が格納される。

【００４４】このようにして、ＣＰＵ２１は、キーワー
ドに基づいてデータ種類を判別し、最終的な認識結果を
得ると、それらの情報をホスト装置１０に転送する（ス
テップＤ８）。この場合、データ種類として「会社
名」、認識結果の第１候補として「株式会社東京青梅工
場」が出力されることになる。したがって、ホスト装置
１０側において、ユーザ自身が認識データの項目を判断
して分類する必要がなく、また、認識データを訂正する
必要もない。これにより、データ種類の判別率および認
識率を向上させて、ユーザの負担を軽減することができ
る。

【００４５】なお、名刺の「氏名」に関しては、図５に
示す姓名辞書に登録された氏名の文字列をキーワードと
して用いることにより、上記同様の処理を行うことがで
きる。

【００４６】また、読取り対象は名刺に限らず、例えば
帳票など、各種のデータが記入された用紙であれば、そ
の用紙を読取り対象として、上記同様の処理を行うこと
ができる。

【００４７】

【発明の効果】以上のように本発明によれば、第１候補
の文字列がキーワード情報の文字列と一致しない場合
に、第２候補以降の文字列からキーワード情報と一致す
る文字を検索して第１候補と入替えるようにしたため、
キーワードを用いたデータ種類の判別に際し、第１候補
に正しい認識結果が存在しない場合であっても、その判
別を行うことができる。この場合、候補入替え後の第１
候補の文字列はキーワード情報の文字列と同じであるた
め、これを正しい認識結果として出力することができ
る。

【００４８】また、予め登録されたキーワード情報とは
別の任意のキーワード情報を加えて、上述したように候
補入替え処理を行うことができため、難解な文字列であ
っても、その文字列に対応するキーワード辞書を登録し
ておけば、データ種類を判別することができる。

【００４９】また、認識結果の訂正内容を学習しておく
ことで、以後の認識処理で同様な認識結果が得られた場
合に、学習した訂正内容に従って簡単に訂正することが
できる。

【００５０】これにより、データ種類の判別率および認
識率を向上させることができ、例えば名刺管理システム
において、複数の名刺を読取る場合に、ユーザ自身が認
識データを訂正したり、その項目を判断して分類する必
要がなくなり、ユーザの負担を軽減することができるも
のである。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例に係る装置構成を示すブロッ
ク図。

【図２】図１に示される文字認識装置内のＲＯＭの構成
を示す図。

【図３】図１に示される文字認識装置内のＲＡＭの構成
を示す図。

【図４】上記ＲＯＭに設けられたキーワード辞書の構成
を示す図。

【図５】上記ＲＯＭに設けられた姓名辞書の構成を示す
図。

【図６】本発明の候補入替え機能を説明するための図。

【図７】上記候補入替え機能の処理動作を示すフローチ
ャート。

【図８】本発明のキーワード登録機能の処理動作を示す
フローチャート。

【図９】上記キーワード登録機能で表示されるキーワー
ド登録画面を示す図。

【図１０】本発明の学習機能を説明するための図。

【図１１】上記学習機能の処理動作を示すフローチャー
ト。

【図１２】上記各機能を用いた名刺読取り処理の動作を
説明するためのフローチャート。

【図１３】上記名刺読取り処理時での認識結果の状態を
示す図。

【図１４】上記名刺読取り処理時での訂正情報の状態を
示す図。

【符号の説明】

１０…ホスト装置、１１…ＣＰＵ、１２…ＦＤＤ、１３
…ＲＡＭ、１４…キーボード、１５…表示装置、２０…
文字認識装置、２１…ＣＰＵ、２２…ＲＡＭ、２２ａ…
認識結果領域、２２ｂ…訂正情報領域、２２ｃ…ユーザ
辞書領域、２３…システムＲＯＭ、２３ａ…プログラム
領域、２３ｂ…辞書領域、２４…イメージスキャナ、２
５…文字認識部、３０…ケーブル。

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 読取り対象を文字認識し、その認識結果
   として複数の候補を出力する文字認識手段と、 データ種類を判別するためのキーワード情報を記憶した
   キーワード記憶手段と、 このキーワード記憶手段に記憶された上記キーワード情
   報の文字列と上記文字認識手段から認識結果として得ら
   れる第１候補の文字列とを比較する比較手段と、 この比較手段の結果、上記第１候補の文字列の中に上記
   キーワード情報の文字列と一致しない文字が存在する場
   合に、当該文字を第２候補以降の文字列の中から探し出
   し、上記第１候補と入替える候補入替え手段とを具備し
   たことを特徴とする文字認識装置。
2. 【請求項２】 上記キーワード記憶手段に予め登録され
   たキーワード情報とは別の任意のキーワード情報を登録
   するキーワード登録手段を具備したことを特徴とする請
   求項１記載の文字認識装置。
3. 【請求項３】 読取り対象を文字認識し、その認識結果
   を出力する文字認識手段と、 この文字認識手段から得られる認識結果を訂正する訂正
   手段と、 この訂正手段の訂正情報を記憶する訂正情報記憶手段
   と、 この訂正内容記憶手段に記憶された上記訂正情報に基づ
   いて、以後の上記文字認識手段から得られる認識結果を
   訂正する学習手段とを具備したことを特徴とする文字認
   識装置。
4. 【請求項４】 読取り対象を文字認識し、その認識結果
   として複数の候補を得、 予め登録されたデータ種類判別用のキーワード情報の文
   字列と上記認識結果として得られる第１候補の文字列と
   を比較し、 この比較の結果、上記第１候補の文字列の中に上記キー
   ワード情報の文字列と一致しない文字が存在する場合
   に、当該文字を第２候補以降の文字列の中から探し出
   し、上記第１候補と入替えるようにしたことを特徴とす
   る文字認識方法。
5. 【請求項５】 読取り対象を文字認識し、その認識結果
   として複数の候補を得、 予め登録されたデータ種類判別用のキーワード情報に同
   情報とは別の任意のキーワード情報を加え、 そのキーワード情報の文字列と上記認識結果として得ら
   れる第１候補の文字列とを比較し、 この比較の結果、上記第１候補の文字列の中に上記キー
   ワード情報の文字列と一致しない文字が存在する場合
   に、当該文字を第２候補以降の文字列の中から探し出
   し、上記第１候補と入替えるようにしたことを特徴とす
   る文字認識方法。
6. 【請求項６】 読取り対象の文字認識結果を訂正した際
   に、 その訂正内容を学習し、 以後の認識処理で得られる認識結果を上記学習した内容
   に従って訂正するようにしたことを特徴とする文字認識
   方法。