JPH08167005A

JPH08167005A - 文字認識装置

Info

Publication number: JPH08167005A
Application number: JP6311697A
Authority: JP
Inventors: Mitsugi Matsushita; 貢松下
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 1994-12-15
Filing date: 1994-12-15
Publication date: 1996-06-25

Abstract

(57)【要約】【目的】様々な文字種に対して高精度の文字認識を行
なう。【構成】文字入力部１１から入力された文字に対し
て、文字認識方法の異なる複数の文字認識部１２，１
３，．．．，１４が文字認識を行ない、認識候補と、そ
の確からしさの度合を表わす正規化された認識得点とを
出力する。結果出力部１５は各文字認識手段の認識候補
の中で認識得点が最高のものを最終的な認識結果として
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、一般的には文書や図面
の処理全般に係り、より具体的には、文字認識に関す
る。なお、本発明は原理的には、音声認識や画像認識な
どを含むパターン認識全般に応用可能である。

【０００２】

【従来の技術】文字認識に関しては、従来より様々な手
法が考案されているが、そのいくつかについて、その概
要及び長短所について次に述べる。

【０００３】一つは、本出願人による特開平３−１０８
０７９号の「線図形特徴抽出方法及び線図形認識方法」
である。この方法は、入力された文字の構造的特徴（各
ストロークの大局的な情報を記述する準位相構造）を抽
出し、この構造的特徴と辞書モデルとのマッチングを行
ない、一致したモデルに対して、構造的特徴の形状を表
わすパラメータ（準位相構造の構成成分（プリミティ
ブ，プリミティブ系列）の始点、終点、中心点、外接矩
形の寸法等の幾何学的特徴値）を用いて距離計算を行な
い、最も距離の小さいモデルを認識結果とする。

【０００４】この方法は、数字や英字等の比較的画数が
少なく、文字の構造が単純な文字種に対する認識に多く
用いられ、優れた認識精度を得られる。また、この方法
の大きな特長は、構造的に一致しないモデルを認識対象
から外すので、他の文字認識方法に比べてリジェクト機
能が非常に優れ、誤認識も極めて少ないことである。

【０００５】しかし、この方法の弱点は、画数が多く文
字の構造も複雑な漢字等の文字種に対する認識には必ず
しも適さないことである。そもそも、画数が多く構造が
複雑な文字種の場合、入力文字に潰れ、その他の変形が
生じやすく、構造的特徴を抽出すること自体が非常に難
しいからである。

【０００６】よって、漢字のような画数が多く文字の構
造も複雑な文字種に対しては、文字の統計的特徴を利用
する認識方法が採用されることが多い。統計的特徴を用
いる文字認識方法として、例えば本出願人による特開昭
６３−１６３９４号の「文字認識方法」がある。この方
法は、入力された文字の多層方向ヒストグラムという統
計的特徴を抽出して辞書パターンとの距離を計算し、距
離が最も小さい辞書パターンを認識結果とするものであ
る。ここで多層方向ヒストグラムについて簡単に述べ
る。基本的には、文字パターンの文字線輪郭画素に方向
コードを付け、文字枠の各辺から対向する辺へ向かって
文字パターンを走査して白画素（背景）の次に出現した
方向コードを検出し、その方向コードを、それが走査線
上で何番目に検出されたかによって複数の層に層別し、
文字パターンを分割した複数のメッシュ領域のそれぞれ
毎に、ある層までの層別の方向コードのヒストグラムを
求める。このヒストグラムが多層方向ヒストグラムであ
る。そして、各メッシュ領域の多層方向ヒストグラムを
成分（特徴量）としたベクトルが、文字パターンの特徴
ベクトルとして用いられる。

【０００７】このように様々な文字認識方法があるが、
それぞれ一長一短があり、あらゆる文字種（数字、英
字、漢字など）に強い文字認識方法は実現されていな
い。したがって、多くの文字種に対応するためには、異
なる複数種類の文字認識方法を組み合わせて用いること
が考えられる。

【０００８】複数種類の文字認識方法を用いる例とし
て、特開昭６１−６０１８８号の「文字認識装置」があ
る。この装置では、入力された文字の文字種を分類して
から、分類された文字種に応じて、文字種別の異なった
認識手段の一つを選択して使用する。しかし、文字種の
分類を誤った場合に正しく認識できないという問題があ
る。因みに、様々な文字種の文字認識を行なう場合に
は、各文字種間に類似文字が存在することが多いため
（例えば、数字の「１」と英字の「ｌ」(小文字のＬ)、
カタカナの「エ」と漢字の「工」など）、文字種を正確
に分類することは非常に困難であることが多い。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】本発明は、以上の諸問
題点に鑑みてなされたもので、様々な文字種に対応する
ための新規な文字認識装置を提供することを目的する。

【００１０】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明により提供される文字認識装置は以下に述べ
るような特徴を持つものである。請求項１記載の発明に
よる文字認識装置の特徴は、文字の入力手段と、複数の
文字認識手段と、結果出力手段とを有し、該複数の文字
認識手段によって、該入力手段により入力された文字に
対する文字認識処理を行ない認識候補とその確からしさ
の度合を表わす認識得点とを求め、該結果出力手段によ
って、該複数の文字認識手段により求められた認識候補
の中で最高の認識得点を持つものを認識結果として選択
することである。

【００１１】請求項２記載の発明による文字認識装置の
特徴は、文字の入力手段と、文字認識処理を行なって候
補文字を求める、順序付けられた複数の文字認識手段と
を有し、該入力手段により入力された文字に対する文字
認識処理を、該複数の文字認識手段より順序に従い選ば
れた文字認識手段によって順に行ない、最初の認識候補
が該複数の文字認識手段中の任意の文字認識手段により
得られた時点で該入力された文字に対する文字認識処理
を終了することである。

【００１２】請求項３記載の発明による文字認識装置の
特徴は、文字の入力手段と、文字認識処理を行なって認
識候補とその確からしさの度合を表わす認識得点とを得
る、順序付けられた複数の文字認識手段とを有し、該入
力手段により入力された文字に対する文字認識処理を、
該複数の文字認識手段より順序に従い選ばれた文字認識
手段によって順に行ない、所定の最低得点より良好な認
識得点を持つ最初の認識候補が該複数の文字認識手段中
の任意の文字認識手段により得られた時点で該入力され
た文字に対する文字認識処理を終了することである。

【００１３】請求項４記載の発明による文字認識装置の
特徴は、文字の入力手段と、文字認識処理を行なって認
識候補を求める複数の文字認識手段と、類似文字の検出
手段とを有し、該入力手段により入力された文字に対す
る文字認識処理を該複数の文字認識手段中の第１の文字
認識手段により行ない、得られた認識候補に類似した他
の文字種の文字が存在するか該類似文字検出手段によっ
て調べ、他の文字種に類似文字が存在する場合には、該
複数の文字認識手段中の該第１の文字認識手段以外の一
つ以上の文字認識手段により該入力された文字に対する
文字認識処理を行なうことである。

【００１４】請求項５記載の発明による文字認識装置の
特徴は、文字の入力手段と、文字種の識別手段と、文字
認識処理を行なって認識候補とその確からしさの度合を
表わす認識得点とを求める複数の文字認識手段とを有
し、該入力手段により入力された文字の文字種を該文字
種識別手段によって識別し、識別された文字種に対応し
た該複数の文字認識手段中の一つの文字認識手段により
該入力された文字に対する文字認識処理を行なって、予
め決められた最低点より良好な認識得点を持つ認識候補
が得られない場合に、該複数の文字認識手段中の他の文
字認識手段により該入力された文字に対する文字認識処
理を行なうことである。

【００１５】

【作用】請求項１記載の発明によれば、複数の文字認識
手段の文字認識方法を異ならせることにより、入力文字
に対して異なった複数の文字認識方法による認識候補が
得られ、その中の認識得点が最高の候補を認識結果とす
ることができる。前述のように、文字認識方法によって
得意とする文字種に相違があるが、通常、入力文字の文
字種に強い文字認識方法を用いた文字認識手段による認
識候補が最も高い認識得点を持つ。したがって、実質的
に、複数の文字認識方法の中から入力文字の文字種に強
い文字認識方法が自動的に選ばれて適用されたと同様と
なるので、様々な文字種に対して精度のよい文字認識が
可能となる。

【００１６】請求項２または３記載の発明によれば、最
初の文字認識手段により文字認識が行なわれ、リジェク
トされなければ、または認識得点の良好な認識候補が得
られたならば、処理を終わり、そうでなければ、次の順
番の文字認識手段により文字認識を行なわせ、というよ
うに、信頼できる認識候補が得られるまで複数の文字認
識手段により所定の順序で順に文字認識認識が行なわれ
る。したがって、複数の文字認識手段の文字認識方法を
異ならせることにより、信頼できる認識候補が得られる
まで異なった複数の文字認識方法を順次に適用すること
ができるため、請求項１記載の発明と同様に様々な文字
種に対して高精度の文字認識が可能である。しかも、信
頼できる認識候補がある文字認識手段によって得られた
段階で、それ以降の文字認識手段による処理は打ち切ら
れるため、請求項１記載の発明に比べ、全体的な処理時
間を短縮できる。

【００１７】請求項４記載の発明によれば、一つの文字
認識手段による認識候補に類似文字がある場合に、当該
類似文字の文字種を得意とする文字認識手段によって認
識候補を求めさせることができる。したがって、文字認
識手段の文字認識方法を異ならせることによって、様々
な文字種に関し、類似文字のある文字に対する認識精度
を向上させることができる。また、最初の文字認識手段
により得られた認識候補に類似文字がない場合は、その
段階で処理を終わるため、また、類似文字があった場合
にも、当該類似文字の文字種に対応した文字認識手段に
よってのみ処理が続けられるだけであるため、複数の文
字認識手段の全部を無条件に用いて処理する構成に比
べ、全体の処理時間を短縮できる。

【００１８】請求項５記載の発明によれば、文字種識別
手段によって入力文字の文字種を識別し、その文字種に
強い文字認識方法を用いた一つの文字認識手段により文
字認識を行なわせ、得られた認識候補の認識得点が悪い
場合に限って、他の文字認識手段によって認識候補を求
めさせることができる。最初の文字認識手段による文字
認識によって十分な認識得点を持つ認識候補が得られる
可能性が高いので、その時点で処理を終了できることが
多く、したがって、全体的な処理時間を短縮できる。ま
た、前記特開昭６１−６０１８８号の装置では、一つの
認識手段で認識ができなかった時は、そこで処理が終了
してしまうので、文字種の識別を間違うと妥当な認識結
果を得られない危険がある。これに対して、請求項５記
載の発明によれば、認識得点が良好でない場合には他の
文字認識手段（方法）によっても認識処理を行なうた
め、文字種識別が失敗した場合にも高精度の認識が可能
となる。

【００１９】なお、上記各請求項記載の発明において、
認識精度を一層向上させるために、一つまたは複数の文
字認識手段により得られた認識候補に基づいて最終的な
認識結果を決定する際に、文字に関する知識（例えば単
語、文字種、文書中の文字列の属性などの知識）に関す
る情報を導入してもよいことは、後記実施例に関連して
述べるとおりである。

【００２０】

【実施例】以下、図面を用いて、本発明のいくつかの実
施例を詳細に説明する。＜実施例１＞図１は本実施例の文字認識装置の簡略化し
たブロック図である。この文字認識装置は、文字入力部
１１と、Ｎ個の文字認識部（第１文字認識部１２，第２
文字認識部１３，．．．，第Ｎ文字認識部１４）、結果
出力部１５、それら各部の動作を制御する制御部１６か
ら構成されている。

【００２１】文字入力部１１は、スキャナー等の画像入
力装置より文字を画像データとして取り込む部分であ
る。各文字認識部（１２，１３，．．．，１４）は、文
字入力部１１によって入力された文字の画像データの文
字認識を行なう部分であり、それぞれで採用される文字
認識の方法が異なっている。例えば、第１文字認識部１
２では前記特開平３−１０８０７９号の構造的特徴を利
用する文字認識方法が用いられ、第２文字認識部１３で
は前記特開昭６３−１６３９４号の多層方向ヒストグラ
ムと呼ばれる統計的特徴を利用する文字認識方法が採用
される、等々である。

【００２２】各文字認識部（１２，１３，．．．，１
４）の認識対象文字は、完全に異なっていても、一部異
なっていても、完全に一致していてもよい。文字認識部
の個数は一般化してＮ個となっているが、その個数は２
個以上であれば任意である。

【００２３】各文字認識部（１２，１３，．．．，１
４）は、それぞれの認識方法により得られた認識候補と
ともに、その確からしさの度合を表わす認識得点を出力
する。この認識得点としては、例えば入力文字と辞書と
の距離の逆数を用いることができる。複数の文字認識部
による認識得点を共通に扱うことができるようにするた
め、各文字認識部による認識得点は、その分布と分散が
同じになるように正規化される。

【００２４】結果出力部１５は、各文字認識部（１２，
１３，．．．，１４）による認識候補とその認識得点
（正規化されたもの）とを入力し、認識得点が最高の認
識候補を文字認識結果として選び、それを外部に出力す
る。ただし、いずれの文字認識部でも認識候補が得られ
なかった場合には、結果出力部１５はリジェクトを出力
する。

【００２５】図２は、本実施例の文字認識装置の概略処
理フローを示している。ステップ１０１で文字入力部１
１によって１文字が入力される。ステップ１０２，１０
３，１０４，１０５のループで第１文字認識部１２，第
２文字認識部１３，．．．，第Ｎ文字認識部１４により
順に入力文字の認識が行なわれる。そして、ステップ１
０６で結果出力部１５より最終的な文字認識結果が出力
される。このような処理フローの制御は制御部１６によ
って行なわれる。

【００２６】＜実施例２＞図３は本実施例の文字認識装
置の簡略化したブロック図であり、図４はその概略処理
フローを示すフローチャートである。この文字認識装置
は、文字入力部３１と、Ｎ個の文字認識部（第１文字認
識部３２，第２文字認識部３３，．．．，第Ｎ文字認識
部３４）、結果出力部３５、それら各部の動作を制御す
る制御部３６から構成されている。

【００２７】文字入力部３１はスキャナー等の画像入力
装置によって文字を画像データとして入力するものであ
る。各文字認識部（３２，３３，．．．，３４）は、そ
れぞれ異なった文字認識方法を用いて、文字入力部３１
によって入力された文字の認識をするものであり、例え
ば前記実施例１の各文字認識部（１２，１３，．．．，
１４）と同様でよいが、認識得点を出力する必要はな
い。なお、本実施例にあっては、第１文字認識部３２に
おける文字認識方法として、誤認識が少なく、かつリジ
ェクト率の高い文字認識方法、例えば前記特開平３−１
０８０７９号の構造的特徴を利用する文字認識方法を採
用するのが好ましい。

【００２８】図４に示したフローチャートに沿って、さ
らに説明する。文字入力部３１によって文字の画像デー
タが入力され（ステップ１１１）、つづいて、第１文字
認識部３２による文字認識が行なわれる（ステップ１１
２，１１３）。第１文字認識部３２により認識候補が得
られたならば（その認識結果がリジェクトでないなら
ば）、処理の流れはステップ１１４からステップ１１７
へ進み、残りの文字認識部による文字認識は行なわれ
ず、第１文字認識部３２の認識候補がそのまま最終的な
認識結果として結果出力部３５より出力され、処理を終
了する。

【００２９】第１文字認識部３２による認識結果がリジ
ェクトであったときは、処理の流れはステップ１１３に
戻り、第２文字認識部３３による入力文字の認識処理が
行なわれる。認識候補が得られたならば、処理の流れは
ステップ１１４からステップ１１７へ進み、その認識候
補が最終的な文字認識結果として出力されることになる
が、リジェクトのときには処理の流れはステップ１１３
へ戻り、次の文字認識部による文字認識が行なわれる。

【００３０】このように、認識候補が得られるまで、複
数の文字認識部が前段のものから順に文字認識処理を実
行していく（ステップ１１３〜ステップ１１６のルー
プ）。このループを抜けるのは、最後段の第Ｎ文字認識
部３４による文字認識処理が終わった場合か、それより
前の文字認識部で認識候補が得られた場合である。第Ｎ
文字認識部３４による文字認識処理まで進んだ場合、そ
の結果がそのまま最終的な認識結果となる。つまり、認
識候補が得られたときは、それが最終的な文字認識結果
として出力され、リジェクトとなったときには最終的な
結果としてリジェクトが出力される。以上の処理フロー
の制御は制御部３６によって行なわれる。

【００３１】＜実施例３＞図５は本実施例の文字認識装
置の簡略化したブロック図であり、図６はその概略処理
フローを示すフローチャートである。この文字認識装置
は、文字入力部４１と、Ｎ個の文字認識部（第１文字認
識部４２，第２文字認識部４３，．．．，第Ｎ文字認識
部４４）、結果出力部４５、それら各部の動作を制御す
る制御部４６から構成されている。

【００３２】文字入力部４１は、スキャナー等の画像入
力装置より文字を画像データとして入力する部分であ
る。各文字認識部（４２，４３，．．．，４４）は、そ
れぞれ異なった文字認識方法を用いて、入力された文字
の認識をするものであり、例えば前記実施例１の各文字
認識部（１２，１３，．．．，１４）と同様でよい。各
文字認識部は前記実施例１の場合と同様、認識候補とと
もに正規化された認識得点を出力する。

【００３３】図６に示したフローチャートに沿って、さ
らに説明する。文字入力部４１によって文字の画像デー
タが入力され（ステップ１１１）、つづいて、第１文字
認識部４２による文字認識が行なわれる（ステップ１２
１，１２３）。第１文字認識部４２により得られた認識
候補の認識得点が、予め決められた最低得点より良好で
あれば、処理の流れはステップ１２４からステップ１２
７へ進み、残りの文字認識部による文字認識は行なわれ
ず、第１文字認識部４２の認識候補がそのまま最終的な
認識結果として結果出力部４５より出力され、処理を終
了する。

【００３４】第１文字認識部４２による認識結果の認識
得点が、予め決められた最低得点より悪いとき（リジェ
クトのときも同様）、処理の流れはステップ１２３に戻
り、第２文字認識部４３による入力文字の認識処理が行
なわれる。その認識候補の認識得点が予め決められた最
低得点より良好ならば、処理の流れはステップ１２４か
らステップ１２７へ進み、それまでに得られた認識候補
の中で最も認識得点の良好なものが最終的な文字認識結
果として出力されることになるが、認識得点が最低得点
より悪いとき（またはリジェクトのとき）には、処理の
流れはステップ１２３へ戻り、次の文字認識部による文
字認識が行なわれる。

【００３５】このように、最低得点より良好な認識得点
の認識候補が得られるまで、複数の文字認識部が前段の
ものから順に文字認識処理を実行していく（ステップ１
２３〜ステップ１２６のループ）。このループを抜ける
のは、最後段の第Ｎ文字認識部４４による文字認識処理
が終わった場合か、それより前の文字認識部で認識得点
の良好な認識候補が得られた場合である。そして、それ
までに得られた認識候補中の最高の認識得点を持つもの
が最終的な認識結果として出力される。なお、認識候補
が得られなかった場合には、最終的な結果としてリジェ
クトが出力される。以上の処理フローの制御は制御部３
６によって行なわれる。

【００３６】＜実施例４＞図７は本実施例の文字認識装
置の簡略化したブロック図であり、図８はその概略処理
フローを示すフローチャートである。この文字認識装置
は、文字入力部５１、Ｎ個の文字認識部（第１文字認識
部５２，第２文字認識部５３，．．．，第Ｎ文字認識部
５４）、結果出力部５５、類似文字検出部５６、それら
各部の動作を制御する制御部５７から構成されている。

【００３７】文字入力部５１は、スキャナー等の画像入
力装置より文字を画像データとして入力する部分であ
る。各文字認識部（５２，５３，．．．，５４）は、そ
れぞれ異なった文字認識方法を用いて、入力された文字
の認識をするものであり、例えば前記実施例１の各文字
認識部（１２，１３，．．．，１４）と同様でよい。各
文字認識部は前記実施例１の場合と同様、認識候補とと
もに正規化された認識得点を出力する。類似文字検出部
５６は、第１文字認識部５２から出力された認識候補に
対する類似文字が他の文字種に存在するか調べるもの
で、予め各文字種間の類似文字をテーブル等として保有
している。

【００３８】図８に示したフローチャートに沿って、さ
らに説明する。文字入力部５１によって文字の画像デー
タが入力され（ステップ１３１）、つづいて、第１文字
認識部５２による文字認識が行なわれる（ステップ１３
２）。類似文字検出部５６は、第１文字認識部５２によ
り得られた認識候補について他の文字種に類似文字が存
在するか調べる（ステップ１３３）。そして、類似文字
が存在すると判断された場合には、処理はステップ１３
４へ進み、当該類似文字の文字種を認識対象文字種とし
た他の一つまたは二つ以上の文字認識部（５
３，．．．，５４）による文字認識が行なわれ、それか
らステップ１３５の処理に進む。

【００３９】例えば、第１文字認識部５２がカタカナを
認識対象文字種としているものである場合に、認識候補
として「エ」（カタカナ）が得られたとするとすると、
その類似文字として漢字の「工」が存在すると類似文字
検出部５６で判断されるることになろう。この例では、
漢字を認識対象文字種とする文字認識部（例えば第２文
字認識部２３）により、入力文字の認識が行なわれる。

【００４０】第１文字認識部５２による認識候補に対す
る類似文字が存在しないと判断された場合は、ステップ
１３３よりステップ１３５に進む。なお、図８には示さ
れていないが、第１認識処理部５２の認識でリジェクト
となった場合、他の文字認識部５３，．．．，５４の全
部の文字認識を行なう。

【００４１】ステップ１３５において、結果出力部５５
は、それまでに一つまたは二つ以上の文字認識部（５
２，５３，．．．，５４）によって得られた認識候補中
で認識得点が最も高いものを最終的に認識結果として選
び出力する。なお、認識候補が一つも得られなかった場
合にはリジェクトが出力される。

【００４２】＜実施例５＞図９は本実施例の文字認識装
置の簡略化したブロック図であり、図１０はその概略処
理フローを示すフローチャートである。この文字認識装
置は、文字入力部６１、Ｎ個の文字認識部（第１文字認
識部６２，第２文字認識部６３，．．．，第Ｎ文字認識
部６４）、結果出力部６５、文字種識別部６７、それら
各部の動作を制御する制御部６８から構成されている。

【００４３】文字入力部６１は、スキャナー等の画像入
力装置より文字を画像データとして入力する部分であ
る。文字種識別部６７は、文字入力部６１により入力さ
れた文字の文字種を識別するものである。文字種の識別
は様々な手法によることが可能であるが、例えば、入力
文字のストローク数を抽出して、ストローク数が少なけ
れば数字や英字である可能性が高いので、文字種を英数
字と判定し、逆にストローク数が多ければ文字種を漢字
と判定するような簡易なものでも構わない。

【００４４】各文字認識部（５２，５３，．．．，５
４）は、それぞれ異なった文字認識方法を用いて、入力
された文字の認識をするものであり、例えば前記実施例
１の各文字認識部（１２，１３，．．．，１４）と同様
でよく、前記実施例１の場合と同様、認識候補とともに
正規化された認識得点を出力する。

【００４５】図１０に示したフローチャートに沿って、
さらに説明する。文字入力部６１によって文字の画像デ
ータが入力され（ステップ１４１）、文字種識別部６７
によって、入力文字の文字種を識別する（ステップ１４
２）。そして、識別された文字種を認識対象とした文字
認識部（図９においては第１文字認識部６２となってい
るが、これは便宜のためであり、文字認識部６２，６
３，．．．，６４中の該当文字種のものが選ばれる）に
よって行なわれ（ステップ１４３）、その結果について
判定が行なわれる（ステップ１４４）。

【００４６】ステップ１４３の第１認識処理で認識候補
が得られ、かつ、その認識得点が予め決められた最低点
より良好であれば、処理はステップ１４６へ進む。しか
し、リジェクトとなったか、あるいは認識候補が得られ
たが、その認識得点が予め決められた最低点より悪い場
合には、ステップ１４５に進み、他の文字認識部により
入力文字に対する文字認識処理が行なわれた後、ステッ
プ１４６へ進む。

【００４７】ステップ１４６において、結果出力部６５
は、それまでに得られた認識候補中の認識得点が最も良
好なものを最終的な認識結果として選び、それを外部に
出力する。なお、認識候補が一つも得られなかった場合
は、最終的認識結果としてリジェクトが出力される。

【００４８】＜実施例６＞図１１は本実施例の文字認識
装置の簡略化したブロック図であり、図１２はその概略
処理フローを示すフローチャートである。この文字認識
装置は、文字入力部７１、Ｎ個の文字認識部（第１文字
認識部７２，第２文字認識部７３，．．．，第Ｎ文字認
識部７４）、結果出力部７５、文字知識処理部７８、そ
れら各部の動作を制御する制御部７９から構成されてい
る。

【００４９】文字入力部７１は、スキャナー等の画像入
力装置より文字を画像データとして入力する部分であ
る。各文字認識部（７２，７３，．．．，７４）は、そ
れぞれ異なった文字認識方法を用いて、入力された文字
の認識をするものであり、例えば前記実施例１の各文字
認識部（１２，１３，．．．，１４）と同様でよく、前
記実施例１の場合と同様、認識候補とともに正規化され
た認識得点を出力する。結果出力部７５は、各文字認識
部によって得られた認識候補、それぞれの認識得点、及
び文字知識処理部７８からの情報をもとに、最終的な認
識結果を決定して出力するものである。つまり、本文字
認識装置は、前記実施例１の文字認識装置に文字知識処
理部７８を追加した如き構成である。

【００５０】図１２に示したフローチャートに沿って、
さらに説明する。文字入力部７１によって文字の画像デ
ータが入力され（ステップ１５１）、この入力文字に対
して各文字認識部（７２，７３，．．．，７４）により
文字認識が行なわれ、認識候補と認識得点とが得られる
（ステップ１５２，１５３，１５４，１５５）。この文
字認識処理が終わると、文字知識処理部７８による文字
知識処理が行なわれる（ステップ１５６）。

【００５１】文字知識処理部７８は、注目している入力
文字及びその前後の入力文字と、予め記憶している文字
に関する知識情報を基に、注目している入力文字の認識
候補の確からしさ（確度）を出力するものである。例え
ば、「注目している入力文字の前後の入力文字が両方と
もカタカナであるときは、注目している入力文字もカタ
カナである可能性が高い」とする。あるいは、入力され
る文字列が住所であることが分かっている場合に、「注
目している入力文字と前後の入力文字に対する認識候補
が”東亨都”となったときに、”東京都”である確率が
高い、つまり注目している入力文字が”京”である確率
が高い」とする。

【００５２】このような文字知識処理が終わると、ステ
ップ１５７に進み、結果出力部７５は、各文字認識部の
認識候補と、文字知識処理部７８より出力された確度に
基づいて、最終的な認識結果を出力する。上に示した”
東京都”の例で、真ん中の文字に対して”京”と”亨”
が認識候補となった場合には、仮に”亨”の認識得点の
ほうが”京”の認識得点より高くとも、文字知識処理部
７８からの情報に従って”京”を選んで出力する。この
ように個々の文字の特徴による文字認識の結果に加え
て、文字に関する知識を利用すれば、より高い認識精度
を得られる。

【００５３】なお、前記実施例２乃至前記実施例５にお
いても、本実施例の文字知識処理部７８と同様のものを
付加し、最終的な認識結果の決定に文字知識を利用する
ようにしてよいことは当然である。

【００５４】

【発明の効果】以上、詳細に述べたように、本発明によ
れば次のような効果を得られる。請求項１記載の発明に
よれば、複数の文字認識手段の文字認識方法を異ならせ
ることにより、様々な文字種に対して精度のよい文字認
識が可能となる。請求項２または３記載の発明によれ
ば、複数の文字認識手段の文字認識方法を異ならせるこ
とにより、請求項１記載の発明と同様に様々な文字種に
対して高精度の文字認識が可能であるとともに、請求項
１記載の発明に比べ、全体的な処理時間を短縮できる。
請求項４記載の発明によれば、複数の文字認識手段の文
字認識方法を異ならせることによって、様々な文字種に
関し、類似文字のある文字に対する認識精度を向上させ
ることができるとともに、請求項１記載の発明に比べ、
全体の処理時間を短縮できる。請求項５記載の発明によ
れば、様々な文字種に対して高精度の文字認識が可能で
あり、また、文字認識が失敗した場合にも高精度の認識
が可能である。また、請求項１記載の発明に比べ全体的
な処理時間を短縮できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施例１の文字認識装置の簡略化したブロック
図である。

【図２】実施例１の処理概要を示すフローチャートであ
る。

【図３】実施例２の文字認識装置の簡略化したブロック
図である。

【図４】実施例２の処理概要を示すフローチャートであ
る。

【図５】実施例３の文字認識装置の簡略化したブロック
図である。

【図６】実施例３の処理概要を示すフローチャートであ
る。

【図７】実施例４の文字認識装置の簡略化したブロック
図である。

【図８】実施例４の処理概要を示すフローチャートであ
る。

【図９】実施例５の文字認識装置の簡略化したブロック
図である。

【図１０】実施例５の処理概要を示すフローチャートで
ある。

【図１１】実施例６の文字認識装置の簡略化したブロッ
ク図である。

【図１２】実施例６の処理概要を示すフローチャートで
ある。

【符号の説明】

１１，３１，４１，５１，６１，７１文字入力部１２，３２，４２，５２，６２，７２第１文字認識部１３，３３，４３，５３，６３，７３第２文字認識部１４，３４，４４，５４，６４，７４第Ｎ文字認識部１５，３５，４５，５５，６５，７５結果出力部１６，３６，４６，５７，６８，７９制御部５６類似文字検出部６７文字種識別部７８文字知識処理部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】文字の入力手段と、複数の文字認識手段
と、結果出力手段とを有し、該複数の文字認識手段によ
って、該入力手段により入力された文字に対する文字認
識処理を行ない認識候補とその確からしさの度合を表わ
す認識得点とを求め、該結果出力手段によって、該複数
の文字認識手段により求められた認識候補の中で最高の
認識得点を持つものを認識結果として選択する文字認識
装置。
【請求項２】文字の入力手段と、文字認識処理を行な
って候補文字を求める、順序付けられた複数の文字認識
手段とを有し、該入力手段により入力された文字に対す
る文字認識処理を、該複数の文字認識手段より順序に従
い選ばれた文字認識手段によって順に行ない、最初の認
識候補が該複数の文字認識手段中の任意の文字認識手段
により得られた時点で該入力された文字に対する文字認
識処理を終了する文字認識装置。
【請求項３】文字の入力手段と、文字認識処理を行な
って認識候補とその確からしさの度合を表わす認識得点
とを得る、順序付けられた複数の文字認識手段とを有
し、該入力手段により入力された文字に対する文字認識
処理を、該複数の文字認識手段より順序に従い選ばれた
文字認識手段によって順に行ない、所定の最低得点より
良好な認識得点を持つ最初の認識候補が該複数の文字認
識手段中の任意の文字認識手段により得られた時点で該
入力された文字に対する文字認識処理を終了する文字認
識装置。
【請求項４】文字の入力手段と、文字認識処理を行な
って認識候補を求める複数の文字認識手段と、類似文字
の検出手段とを有し、該入力手段により入力された文字
に対する文字認識処理を該複数の文字認識手段中の第１
の文字認識手段により行ない、得られた認識候補に類似
した他の文字種の文字が存在するか該類似文字検出手段
によって調べ、他の文字種に類似文字が存在する場合に
は、該複数の文字認識手段中の該第１の文字認識手段以
外の一つ以上の文字認識手段により該入力された文字に
対する文字認識処理を行なう文字認識装置。
【請求項５】文字の入力手段と、文字種の識別手段
と、文字認識処理を行なって認識候補とその確からしさ
の度合を表わす認識得点とを求める複数の文字認識手段
とを有し、該入力手段により入力された文字の文字種を
該文字種識別手段によって識別し、識別された文字種に
対応した該複数の文字認識手段中の一つの文字認識手段
により該入力された文字に対する文字認識処理を行なっ
て、予め決められた最低点より良好な認識得点を持つ認
識候補が得られない場合に、該複数の文字認識手段中の
他の文字認識手段により該入力された文字に対する文字
認識処理を行なう文字認識装置。