JPH07271920A - 文字認識装置 - Google Patents
文字認識装置Info
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- JPH07271920A JPH07271920A JP6063427A JP6342794A JPH07271920A JP H07271920 A JPH07271920 A JP H07271920A JP 6063427 A JP6063427 A JP 6063427A JP 6342794 A JP6342794 A JP 6342794A JP H07271920 A JPH07271920 A JP H07271920A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 文字の出現頻度を加味した文字認識を行うこ
とで、文字認識精度の向上を図る。 【構成】 文字の出現頻度の統計データが格納される頻
度統計データベース７を有し、文字識別部８によって基
準文字パターンと入力文字パターンとの照合を行って複
数の文字候補を得た後、この文字候補の出現頻度の統計
データであるウェイト値２３を用いて各文字候補の類似
度を修正する。その後、修正後の類似度から各文字候補
の順位を更新して知識処理に供する。そして知識処理を
通じて得た最終的な文字認識結果から頻度統計データベ
ース７の内容を更新する。
とで、文字認識精度の向上を図る。 【構成】 文字の出現頻度の統計データが格納される頻
度統計データベース７を有し、文字識別部８によって基
準文字パターンと入力文字パターンとの照合を行って複
数の文字候補を得た後、この文字候補の出現頻度の統計
データであるウェイト値２３を用いて各文字候補の類似
度を修正する。その後、修正後の類似度から各文字候補
の順位を更新して知識処理に供する。そして知識処理を
通じて得た最終的な文字認識結果から頻度統計データベ
ース７の内容を更新する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、光学式文字読取装置等
に用いられる文字認識装置に関する。
に用いられる文字認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、光学式文字読取装置（以下、ＯＣ
Ｒと呼ぶ）が様々な事務処理の場において活用されてき
ている。例えば、郵便物に記載された住所や名前の文字
を識別して、郵便物の振り分け作業の自動化を支援する
システムとして、前記のＯＣＲは広く利用されている。
ＯＣＲにおいて、文字読取の精度を決めるひとつの要素
として文字認識の後処理である知識処理の充実化が挙げ
られる。
Ｒと呼ぶ）が様々な事務処理の場において活用されてき
ている。例えば、郵便物に記載された住所や名前の文字
を識別して、郵便物の振り分け作業の自動化を支援する
システムとして、前記のＯＣＲは広く利用されている。
ＯＣＲにおいて、文字読取の精度を決めるひとつの要素
として文字認識の後処理である知識処理の充実化が挙げ
られる。
【０００３】しかし、知識処理のために用いられる知識
ベースの内容をどんなに充実させても、手書きされた文
字の状態によっては正しい住所や名前の文字列を得るこ
とができない場合がある。従来の文字認識方式では、例
えば、入力した文字パターンと各基準文字パターンとの
類似度から複数の文字候補を選別し、各読取対象文字毎
に得られた複数の文字候補の群と知識ベースに格納され
た住所や名前等の文字列情報との比較によって最終的な
文字認識結果を得ている。したがって、知識ベースに格
納される情報量が多いほど、知識処理でヒットする文字
列の種類（数）も増える傾向を呈し、それだけ誤った認
識結果を得てしまう確率も高まる。
ベースの内容をどんなに充実させても、手書きされた文
字の状態によっては正しい住所や名前の文字列を得るこ
とができない場合がある。従来の文字認識方式では、例
えば、入力した文字パターンと各基準文字パターンとの
類似度から複数の文字候補を選別し、各読取対象文字毎
に得られた複数の文字候補の群と知識ベースに格納され
た住所や名前等の文字列情報との比較によって最終的な
文字認識結果を得ている。したがって、知識ベースに格
納される情報量が多いほど、知識処理でヒットする文字
列の種類（数）も増える傾向を呈し、それだけ誤った認
識結果を得てしまう確率も高まる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】このように、従来の文
字認識方式では、たとえ知識処理を行ったとしても十分
な文字認識精度が得られないという問題があった。
字認識方式では、たとえ知識処理を行ったとしても十分
な文字認識精度が得られないという問題があった。
【０００５】本発明はこのような課題を解決するための
もので、文字の出現頻度を加味した文字認識を行うこと
で、文字認識精度の向上を図ることのできる文字認識装
置の提供を目的としている。
もので、文字の出現頻度を加味した文字認識を行うこと
で、文字認識精度の向上を図ることのできる文字認識装
置の提供を目的としている。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明の文字認識装置は
上記した目的を達成するために、入力文字パターンと基
準文字パターンとを照合する照合手段と、認識対象とな
る文字の出現頻度の情報を記憶する記憶手段と、照合手
段の照合結果および記憶手段に記憶された文字出現頻度
情報に基づいて、文字認識を行う文字認識手段とを具備
することを特徴としている。
上記した目的を達成するために、入力文字パターンと基
準文字パターンとを照合する照合手段と、認識対象とな
る文字の出現頻度の情報を記憶する記憶手段と、照合手
段の照合結果および記憶手段に記憶された文字出現頻度
情報に基づいて、文字認識を行う文字認識手段とを具備
することを特徴としている。
【０００７】また、本発明の文字認識装置は上記した目
的を達成するために、入力文字パターンと基準文字パタ
ーンとを照合する照合手段と、認識対象となる文字の出
現頻度の情報を記憶する記憶手段と、照合手段の照合結
果および記憶手段に記憶された文字出現頻度情報に基づ
いて、文字認識を行う文字認識手段と、最終的な文字認
識結果に基づいて、記憶手段の内容を更新する更新手段
とを具備することを特徴とする。
的を達成するために、入力文字パターンと基準文字パタ
ーンとを照合する照合手段と、認識対象となる文字の出
現頻度の情報を記憶する記憶手段と、照合手段の照合結
果および記憶手段に記憶された文字出現頻度情報に基づ
いて、文字認識を行う文字認識手段と、最終的な文字認
識結果に基づいて、記憶手段の内容を更新する更新手段
とを具備することを特徴とする。
【０００８】さらに本発明の文字認識装置は上記した目
的を達成するために、入力文字パターンと基準文字パタ
ーンとを照合して複数の文字候補をその類似度と共に得
る照合手段と、認識対象となる文字の出現頻度の情報を
記憶する記憶手段と、照合手段によって獲得された個々
の文字候補について、記憶手段に記憶された該当する文
字の文字出現頻度情報に基づいて各文字候補の類似度を
修正する修正手段と、修正手段による類似度修正後の各
文字候補を用いて知識処理を行い、最終的な文字認識結
果を得る知識処理手段とを具備することを特徴としてい
る。
的を達成するために、入力文字パターンと基準文字パタ
ーンとを照合して複数の文字候補をその類似度と共に得
る照合手段と、認識対象となる文字の出現頻度の情報を
記憶する記憶手段と、照合手段によって獲得された個々
の文字候補について、記憶手段に記憶された該当する文
字の文字出現頻度情報に基づいて各文字候補の類似度を
修正する修正手段と、修正手段による類似度修正後の各
文字候補を用いて知識処理を行い、最終的な文字認識結
果を得る知識処理手段とを具備することを特徴としてい
る。
【０００９】さらに本発明の文字認識装置は上記した目
的を達成するために、入力文字パターンと基準文字パタ
ーンとを照合して複数の文字候補をその類似度と共に得
る照合手段と、認識対象となる文字の出現頻度の情報を
記憶する記憶手段と、照合手段によって獲得された個々
の文字候補について、記憶手段に記憶された該当する文
字の文字出現頻度情報に基づいて文字候補の類似度を修
正する修正手段と、修正手段による類似度修正後の各文
字候補を用いて知識処理を行い、最終的な文字認識結果
を得る知識処理手段と、最終的な文字認識結果に基づい
て、記憶手段の内容を更新する更新手段とを具備するこ
とを特徴としている。
的を達成するために、入力文字パターンと基準文字パタ
ーンとを照合して複数の文字候補をその類似度と共に得
る照合手段と、認識対象となる文字の出現頻度の情報を
記憶する記憶手段と、照合手段によって獲得された個々
の文字候補について、記憶手段に記憶された該当する文
字の文字出現頻度情報に基づいて文字候補の類似度を修
正する修正手段と、修正手段による類似度修正後の各文
字候補を用いて知識処理を行い、最終的な文字認識結果
を得る知識処理手段と、最終的な文字認識結果に基づい
て、記憶手段の内容を更新する更新手段とを具備するこ
とを特徴としている。
【００１０】
【作用】すなわち、本発明では、入力文字パターンと基
準文字パターンとの照合結果に加え、文字の出現頻度の
情報を用いて文字認識を行うことで、出現頻度の高い文
字については優れた精度で文字認識を行うことができ
る。
準文字パターンとの照合結果に加え、文字の出現頻度の
情報を用いて文字認識を行うことで、出現頻度の高い文
字については優れた精度で文字認識を行うことができ
る。
【００１１】また、最終的な文字認識結果で文字出現頻
度情報を更新することで、システムを運用する環境に応
じた最適な文字出現頻度情報を自動的に用意することが
できる。
度情報を更新することで、システムを運用する環境に応
じた最適な文字出現頻度情報を自動的に用意することが
できる。
【００１２】また他の発明では、照合手段によって獲得
された個々の文字候補について、記憶手段に記憶された
該当する文字の文字出現頻度情報に基づき各文字候補の
類似度を修正するので、知識処理を用いて文字認識結果
を得る場合の認識精度を向上させることができる。
された個々の文字候補について、記憶手段に記憶された
該当する文字の文字出現頻度情報に基づき各文字候補の
類似度を修正するので、知識処理を用いて文字認識結果
を得る場合の認識精度を向上させることができる。
【００１３】
【実施例】以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明
する。
する。
【００１４】図１は本発明に係る一実施例の文字認識装
置の全体的な構成を示すブロック図である。
置の全体的な構成を示すブロック図である。
【００１５】同図において、１は郵便物、２は郵便物１
の宛先記載面の全体のイメージデータを取り込む光電変
換部である。３は光電変換部２により取り込んだ全体イ
メージデータから宛名領域Ａを検出する宛名領域検出部
である。４は宛名領域検出部３によって検出された宛名
領域Ａのイメージデータから行単位のイメージデータＢ
１，Ｂ２，Ｂ３を検出して切り出す行検出切出部であ
る。５は行検出切出部４によって検出、切り出された行
単位のイメージデータＢ１，Ｂ２，Ｂ３から個々の文字
の検出、切り出しを行う文字検出切出部である。６は基
準文字パターンが予め格納された文字パターン辞書であ
る。７は文字の出現頻度の統計データが格納される頻度
統計データベースである。８は文字検出切出部５によっ
て検出、切り出された個々の文字について、文字パター
ン辞書６および統計データベース７の情報を用いて文字
識別を行う文字識別部である。９は宛名等の文字列が知
識情報として予め格納された知識データベースである。
１０は文字識別部８より出力された各文字候補から知識
データベース９を用いて知識処理を行い、最終的な文字
認識結果を出力する知識処理部である。
の宛先記載面の全体のイメージデータを取り込む光電変
換部である。３は光電変換部２により取り込んだ全体イ
メージデータから宛名領域Ａを検出する宛名領域検出部
である。４は宛名領域検出部３によって検出された宛名
領域Ａのイメージデータから行単位のイメージデータＢ
１，Ｂ２，Ｂ３を検出して切り出す行検出切出部であ
る。５は行検出切出部４によって検出、切り出された行
単位のイメージデータＢ１，Ｂ２，Ｂ３から個々の文字
の検出、切り出しを行う文字検出切出部である。６は基
準文字パターンが予め格納された文字パターン辞書であ
る。７は文字の出現頻度の統計データが格納される頻度
統計データベースである。８は文字検出切出部５によっ
て検出、切り出された個々の文字について、文字パター
ン辞書６および統計データベース７の情報を用いて文字
識別を行う文字識別部である。９は宛名等の文字列が知
識情報として予め格納された知識データベースである。
１０は文字識別部８より出力された各文字候補から知識
データベース９を用いて知識処理を行い、最終的な文字
認識結果を出力する知識処理部である。
【００１６】ここで、前記の頻度統計データベース７の
詳細について説明する。図２はこの頻度統計データベー
ス７の構造を示す図である。同図に示すように、この頻
度統計データベース７は文字種２１、文字の出現頻度２
２およびウェイト値２３からなる。文字種２２は文字パ
ターン辞書６に格納された文字種に対応する。文字の出
現頻度２２は、個々の文字種について、ある過去の時点
から現在に至までにこのシステムにおいて最終的な文字
認識結果として獲得された文字の出現回数を示す。ウェ
イト値２３は文字の出現頻度２２から所定の計算式によ
って求められた値、つまり文字の出現頻度２２を文字識
別部８での文字識別に利用できるかたちに変換した値で
ある。ウェイト値２３を求めるための計算式としては、
例えば（１文字の出現回数／全体文字の出現回数）×１
００を用いることができる。要するに、頻度統計データ
ベース７における文字の出現頻度２２およびウェイト値
２３はシステム運用上に更新可能な値であり、一回の文
字認識が行われる度に逐次更新される。
詳細について説明する。図２はこの頻度統計データベー
ス７の構造を示す図である。同図に示すように、この頻
度統計データベース７は文字種２１、文字の出現頻度２
２およびウェイト値２３からなる。文字種２２は文字パ
ターン辞書６に格納された文字種に対応する。文字の出
現頻度２２は、個々の文字種について、ある過去の時点
から現在に至までにこのシステムにおいて最終的な文字
認識結果として獲得された文字の出現回数を示す。ウェ
イト値２３は文字の出現頻度２２から所定の計算式によ
って求められた値、つまり文字の出現頻度２２を文字識
別部８での文字識別に利用できるかたちに変換した値で
ある。ウェイト値２３を求めるための計算式としては、
例えば（１文字の出現回数／全体文字の出現回数）×１
００を用いることができる。要するに、頻度統計データ
ベース７における文字の出現頻度２２およびウェイト値
２３はシステム運用上に更新可能な値であり、一回の文
字認識が行われる度に逐次更新される。
【００１７】次にこの文字認識装置の動作を説明する。
【００１８】まず光電変換部２にて郵便物１の宛先記載
面から取り込んだ全体イメージデータは宛名領域検出部
３に送られ、ここで宛名領域Ａの検出が行われた後、行
検出切出部４にそのイメージデータが送られる。文字検
出切出部４は入力した宛名領域Ａのイメージデータから
行単位でイメージデータＢ１，Ｂ２，Ｂ３を検出、切り
出して文字検出切出部５に送る。文字検出切出部５は行
単位のイメージデータＢ１，Ｂ２，Ｂ３からさらに個々
の文字の検出、切り出しを行い、文字単位のイメージデ
ータを文字識別部８に送る。
面から取り込んだ全体イメージデータは宛名領域検出部
３に送られ、ここで宛名領域Ａの検出が行われた後、行
検出切出部４にそのイメージデータが送られる。文字検
出切出部４は入力した宛名領域Ａのイメージデータから
行単位でイメージデータＢ１，Ｂ２，Ｂ３を検出、切り
出して文字検出切出部５に送る。文字検出切出部５は行
単位のイメージデータＢ１，Ｂ２，Ｂ３からさらに個々
の文字の検出、切り出しを行い、文字単位のイメージデ
ータを文字識別部８に送る。
【００１９】文字識別部８は、まず文字パターン辞書６
を用いて通常の文字識別を行う。すなわち、文字パター
ン辞書６に格納された基準文字パターンと入力文字パタ
ーンとを照合して近似する複数の文字候補をその類似度
と共に識別結果として得る。図３にその識別結果の例を
示す。ここで入力文字として「幸」「区」「柳」「町」
の４文字が存在し、これらの文字列に対して文字選別を
行った結果、図３に示すように、個々の文字に対して１
位から１０位までの候補群１００が得られるものする。
各文字候補の順位は基準文字パターンとの類似度によっ
て決まる。つまり１位の文字候補が基準文字パターンと
の照合で最も高い類似度が得られた候補である。
を用いて通常の文字識別を行う。すなわち、文字パター
ン辞書６に格納された基準文字パターンと入力文字パタ
ーンとを照合して近似する複数の文字候補をその類似度
と共に識別結果として得る。図３にその識別結果の例を
示す。ここで入力文字として「幸」「区」「柳」「町」
の４文字が存在し、これらの文字列に対して文字選別を
行った結果、図３に示すように、個々の文字に対して１
位から１０位までの候補群１００が得られるものする。
各文字候補の順位は基準文字パターンとの類似度によっ
て決まる。つまり１位の文字候補が基準文字パターンと
の照合で最も高い類似度が得られた候補である。
【００２０】以上の文字識別を行った後、文字識別部８
は次に頻度統計データベース７を用いて次のように各文
字候補の順位を修正変更する。すなわち、文字識別部８
は、頻度統計データベース７から各文字候補に対応する
ウェイト値２３をそれぞれ読み込み、文字毎に、このウ
ェイト値２３と当該文字候補の類似度とを加算する。例
えば、１位の文字候補である「幸」のウェイト値（Ｗ
幸）とその類似度（Ａ０）とを加算して、その加算結果
を各文字候補の順位を修正変更するための新たな類似度
として得る。その他、２位の「寺」から１０位の「東」
まで同様にウェイト値と類似度との加算を行う。
は次に頻度統計データベース７を用いて次のように各文
字候補の順位を修正変更する。すなわち、文字識別部８
は、頻度統計データベース７から各文字候補に対応する
ウェイト値２３をそれぞれ読み込み、文字毎に、このウ
ェイト値２３と当該文字候補の類似度とを加算する。例
えば、１位の文字候補である「幸」のウェイト値（Ｗ
幸）とその類似度（Ａ０）とを加算して、その加算結果
を各文字候補の順位を修正変更するための新たな類似度
として得る。その他、２位の「寺」から１０位の「東」
まで同様にウェイト値と類似度との加算を行う。
【００２１】このようにして各文字候補について、それ
ぞれウェイト値と類似度との加算を終えた後、各文字候
補の加算結果を比較し、加算結果が最大となった文字候
補を１位、最小となった文字候補を１０位とするような
順位配列で各文字候補の順位を修正する。
ぞれウェイト値と類似度との加算を終えた後、各文字候
補の加算結果を比較し、加算結果が最大となった文字候
補を１位、最小となった文字候補を１０位とするような
順位配列で各文字候補の順位を修正する。
【００２２】以上のように「幸」「区」「柳」「町」の
各文字について順位変更を行った結果を図４に示す。同
図の各文字候補の順位配列を図３と比較すれば分かるよ
うに、この例では、「区」の文字候補の順位は、頻度統
計データベース７を使った順位修正によって１０位から
３位になり、「町」の文字候補の順位は２位から１位に
修正される。
各文字について順位変更を行った結果を図４に示す。同
図の各文字候補の順位配列を図３と比較すれば分かるよ
うに、この例では、「区」の文字候補の順位は、頻度統
計データベース７を使った順位修正によって１０位から
３位になり、「町」の文字候補の順位は２位から１位に
修正される。
【００２３】この後、各文字候補は知識処理部１０に渡
され、知識データベース９を用いて知識処理が行われ
る。知識処理は、例えば、知識データベース９に格納さ
れた文字列と合致する文字候補の組み合わせを抽出して
行われる。このとき、複数の文字列候補が抽出された場
合の最終的な認識文字列の選択は、組み合わせた各文字
候補に付与された順位に基づいて行われる。すなわち、
順位が高い文字候補をより多く使った文字列が最終的な
認識結果として得られる。
され、知識データベース９を用いて知識処理が行われ
る。知識処理は、例えば、知識データベース９に格納さ
れた文字列と合致する文字候補の組み合わせを抽出して
行われる。このとき、複数の文字列候補が抽出された場
合の最終的な認識文字列の選択は、組み合わせた各文字
候補に付与された順位に基づいて行われる。すなわち、
順位が高い文字候補をより多く使った文字列が最終的な
認識結果として得られる。
【００２４】その後、最終的な認識結果として得た文字
について、頻度統計データベース７内の文字の出現頻度
２２およびウェイト値２３の更新が行われる。
について、頻度統計データベース７内の文字の出現頻度
２２およびウェイト値２３の更新が行われる。
【００２５】したがって、本実施例の文字認識装置によ
れば、各文字の出現頻度を考慮した文字識別を行うこと
で、より優れた精度で文字認識を行うことが可能にな
る。すなわち、この文字認識装置を地域的な郵便物振り
分け作業に利用した場合、その宛名を構成するすべての
文字の出現頻度は地域特有なものとなるため、この文字
の出現頻度を考慮して文字識別処理を行うことで、文字
認識の精度は飛躍的に向上する。
れば、各文字の出現頻度を考慮した文字識別を行うこと
で、より優れた精度で文字認識を行うことが可能にな
る。すなわち、この文字認識装置を地域的な郵便物振り
分け作業に利用した場合、その宛名を構成するすべての
文字の出現頻度は地域特有なものとなるため、この文字
の出現頻度を考慮して文字識別処理を行うことで、文字
認識の精度は飛躍的に向上する。
【００２６】なお、本実施例では、システム運用過程で
頻度統計データベース７の文字の出現頻度２２およびウ
ェイト値２３を逐次更新するものとしたが、予め作成さ
れた固定的な頻度統計データベース７を用いて同様の処
理を行うように構成しても構わない。
頻度統計データベース７の文字の出現頻度２２およびウ
ェイト値２３を逐次更新するものとしたが、予め作成さ
れた固定的な頻度統計データベース７を用いて同様の処
理を行うように構成しても構わない。
【００２７】また、本実施例では、郵便物の宛名の文字
認識について説明したが、本発明はこれに限定されるも
のではなく、その他様々な読取対象に適用することがで
きる。
認識について説明したが、本発明はこれに限定されるも
のではなく、その他様々な読取対象に適用することがで
きる。
【００２８】なお、本発明は、以下（１）〜（４）に列
記するような各工程を含む文字認識処理方法としてとら
えることもできる。
記するような各工程を含む文字認識処理方法としてとら
えることもできる。
【００２９】（１）認識対象となる文字の出現頻度の情
報を記憶する記憶手段を用いて文字認識を行う方法であ
って、入力文字パターンと基準文字パターンとを照合す
る工程と、入力文字パターンと基準文字パターンとの照
合結果および記憶手段に記憶された文字出現頻度情報に
基づいて文字認識を行う工程とを有する。
報を記憶する記憶手段を用いて文字認識を行う方法であ
って、入力文字パターンと基準文字パターンとを照合す
る工程と、入力文字パターンと基準文字パターンとの照
合結果および記憶手段に記憶された文字出現頻度情報に
基づいて文字認識を行う工程とを有する。
【００３０】（２）認識対象となる文字の出現頻度の情
報を記憶する記憶手段を用いて文字認識を行う方法であ
って、入力文字パターンと基準文字パターンとを照合す
る工程と、入力文字パターンと基準文字パターンとの照
合結果および記憶手段に記憶された文字出現頻度情報に
基づいて文字認識を行う工程と、最終的な文字認識結果
に基づいて記憶手段の内容を更新する工程とを有する。
報を記憶する記憶手段を用いて文字認識を行う方法であ
って、入力文字パターンと基準文字パターンとを照合す
る工程と、入力文字パターンと基準文字パターンとの照
合結果および記憶手段に記憶された文字出現頻度情報に
基づいて文字認識を行う工程と、最終的な文字認識結果
に基づいて記憶手段の内容を更新する工程とを有する。
【００３１】（３）認識対象となる文字の出現頻度の情
報を記憶する記憶手段を用いて文字認識を行う方法であ
って、入力文字パターンと基準文字パターンとを照合し
て複数の文字候補をその類似度と共に得る工程と、照合
によって獲得された個々の文字候補について、記憶手段
に記憶された該当する文字の文字出現頻度情報に基づい
て文字候補の類似度を修正する工程と、類似度修正後の
各文字候補を用いて知識処理を行い、最終的な文字認識
結果を得る工程とを有する。
報を記憶する記憶手段を用いて文字認識を行う方法であ
って、入力文字パターンと基準文字パターンとを照合し
て複数の文字候補をその類似度と共に得る工程と、照合
によって獲得された個々の文字候補について、記憶手段
に記憶された該当する文字の文字出現頻度情報に基づい
て文字候補の類似度を修正する工程と、類似度修正後の
各文字候補を用いて知識処理を行い、最終的な文字認識
結果を得る工程とを有する。
【００３２】（４）認識対象となる文字の出現頻度の情
報を記憶する記憶手段を用いて文字認識を行う方法であ
って、入力文字パターンと基準文字パターンとを照合し
て複数の文字候補をその類似度と共に得る工程と、照合
によって獲得された個々の文字候補について、記憶手段
に記憶された該当する文字の文字出現頻度情報に基づい
て文字候補の類似度を修正する工程と、類似度修正後の
各文字候補を用いて知識処理を行い、最終的な文字認識
結果を得る工程と、最終的な文字認識結果に基づいて、
記憶手段の内容を更新する工程とを有する。
報を記憶する記憶手段を用いて文字認識を行う方法であ
って、入力文字パターンと基準文字パターンとを照合し
て複数の文字候補をその類似度と共に得る工程と、照合
によって獲得された個々の文字候補について、記憶手段
に記憶された該当する文字の文字出現頻度情報に基づい
て文字候補の類似度を修正する工程と、類似度修正後の
各文字候補を用いて知識処理を行い、最終的な文字認識
結果を得る工程と、最終的な文字認識結果に基づいて、
記憶手段の内容を更新する工程とを有する。
【００３３】
【発明の効果】以上説明したように本発明の文字認識装
置によれば、入力文字パターンと基準文字パターンとの
照合結果に加え、文字の出現頻度の情報を用いて文字認
識を行うことで、出現頻度の高い文字について優れた精
度で文字認識を行うことができる。また、最終的な文字
認識結果で文字出現頻度情報を更新することで、システ
ムを運用する環境に応じた最適な文字出現頻度情報を自
動的に用意することができる。
置によれば、入力文字パターンと基準文字パターンとの
照合結果に加え、文字の出現頻度の情報を用いて文字認
識を行うことで、出現頻度の高い文字について優れた精
度で文字認識を行うことができる。また、最終的な文字
認識結果で文字出現頻度情報を更新することで、システ
ムを運用する環境に応じた最適な文字出現頻度情報を自
動的に用意することができる。
【００３４】また、照合手段によって獲得された個々の
文字候補について、記憶手段に記憶された該当する文字
の文字出現頻度情報に基づき各文字候補の類似度を修正
するので、知識処理を用いて文字認識結果を得る場合の
認識精度を向上させることができる。
文字候補について、記憶手段に記憶された該当する文字
の文字出現頻度情報に基づき各文字候補の類似度を修正
するので、知識処理を用いて文字認識結果を得る場合の
認識精度を向上させることができる。
【図１】本発明に係る一実施例の文字認識装置の全体的
な構成を示すブロック図である。
な構成を示すブロック図である。
【図２】図１における頻度統計データベースの構造を示
す図である。
す図である。
【図３】図１の文字識別部による、基準文字パターンと
入力文字パターンとの照合による文字識別結果を示す図
である。
入力文字パターンとの照合による文字識別結果を示す図
である。
【図４】頻度統計データベースを用いて、図３の文字識
別結果を修正した結果を示す図である。
別結果を修正した結果を示す図である。
１…郵便物、２…光電変換部、３…宛名領域検出部、４
…行検出切出部、５…文字検出切出部、６…文字パター
ン辞書、７…頻度統計データベース、８…文字識別部、
９…知識データベース、１０…知識処理部。
…行検出切出部、５…文字検出切出部、６…文字パター
ン辞書、７…頻度統計データベース、８…文字識別部、
９…知識データベース、１０…知識処理部。
Claims (4)
- 【請求項１】 入力文字パターンと基準文字パターンと
を照合する照合手段と、 認識対象となる文字の出現頻
度の情報を記憶する記憶手段と、 前記照合手段の照合結果および前記記憶手段に記憶され
た文字出現頻度情報に基づいて、文字認識を行う文字認
識手段とを具備することを特徴とする文字認識装置。 - 【請求項２】 入力文字パターンと基準文字パターンと
を照合する照合手段と、 認識対象となる文字の出現頻
度の情報を記憶する記憶手段と、 前記照合手段の照合結果および前記記憶手段に記憶され
た文字出現頻度情報に基づいて、文字認識を行う文字認
識手段と、 最終的な文字認識結果に基づいて、前記記憶手段の内容
を更新する更新手段とを具備することを特徴とする文字
認識装置。 - 【請求項３】 入力文字パターンと基準文字パターンと
を照合して複数の文字候補をその類似度と共に得る照合
手段と、 認識対象となる文字の出現頻度の情報を記憶する記憶手
段と、 前記照合手段によって獲得された個々の文字候補につい
て、前記記憶手段に記憶された該当する文字の文字出現
頻度情報に基づいて前記各文字候補の類似度を修正する
修正手段と、 前記修正手段による類似度修正後の前記各文字候補を用
いて知識処理を行い、最終的な文字認識結果を得る知識
処理手段とを具備することを特徴とする文字認識装置。 - 【請求項４】 入力文字パターンと基準文字パターンと
を照合して複数の文字候補をその類似度と共に得る照合
手段と、 認識対象となる文字の出現頻度の情報を記憶する記憶手
段と、 前記照合手段によって獲得された個々の文字候補につい
て、前記記憶手段に記憶された該当する文字の文字出現
頻度情報に基づいて前記文字候補の類似度を修正する修
正手段と、 前記修正手段による類似度修正後の前記各文字候補を用
いて知識処理を行い、最終的な文字認識結果を得る知識
処理手段と、 前記最終的な文字認識結果に基づいて、前記記憶手段の
内容を更新する更新手段とを具備することを特徴とする
文字認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6063427A JPH07271920A (ja) | 1994-03-31 | 1994-03-31 | 文字認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6063427A JPH07271920A (ja) | 1994-03-31 | 1994-03-31 | 文字認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07271920A true JPH07271920A (ja) | 1995-10-20 |
Family
ID=13228987
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6063427A Withdrawn JPH07271920A (ja) | 1994-03-31 | 1994-03-31 | 文字認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07271920A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002366898A (ja) * | 2001-06-07 | 2002-12-20 | Toshiba Corp | 所在情報認識装置、所在情報認識方法および区分装置 |
| JP2006331354A (ja) * | 2005-05-30 | 2006-12-07 | Sharp Corp | 文字認識装置、文字認識方法、並びに、そのプログラムおよび記録媒体 |
| JP2008243208A (ja) * | 2007-03-27 | 2008-10-09 | Fujitsu Ltd | 住所認識装置 |
-
1994
- 1994-03-31 JP JP6063427A patent/JPH07271920A/ja not_active Withdrawn
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002366898A (ja) * | 2001-06-07 | 2002-12-20 | Toshiba Corp | 所在情報認識装置、所在情報認識方法および区分装置 |
| JP4733859B2 (ja) * | 2001-06-07 | 2011-07-27 | 株式会社東芝 | 所在情報認識装置および区分装置 |
| JP2006331354A (ja) * | 2005-05-30 | 2006-12-07 | Sharp Corp | 文字認識装置、文字認識方法、並びに、そのプログラムおよび記録媒体 |
| JP2008243208A (ja) * | 2007-03-27 | 2008-10-09 | Fujitsu Ltd | 住所認識装置 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
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