JPH08243506A - 住所読取り装置及び方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 郵便物等の住所情報が記載された用紙で縦横
書きどちらでも住所文字列を読取る住所読取り装置及び
方法を提供する。 【構成】 住所文字列中の文字パターンから縦横書き判
別を行い、その結果を文字切出しの情報として用いて、
正しい文字パターンを見出す。 【効果】 本発明によれば、住所文字列の記載方法が縦
書き横書きかかわらず住所読取り自動区分が可能にな
り、また、縦横書きの情報を文字切出しの特徴抽出に生
かすことにより読取り精度があがる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は住所読取り装置及び方法
に関し、特に郵便物等に記載されている住所文字列を読
取る郵便読取り区分機における住所読取り方法装置及び
方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】郵便物自動読み取り装置においては、郵
便物上に記載された宛名の都道１府県名、市区群名、町
名等の地名を読み取って、区分先を指定するものが種々
考案されており、例えば特開平４−２０５６８５号公報
において宛名として住所の地名部分を読み取る方法が記
載されている。また、郵便物上の宛名記載領域を検出す
る方法として特開平５−１５１３８９号公報がある。宛
名記載領域から文字行を切出す方法としては、特開昭６
３−１１５２８６号公報があり、切出された文字行の縦
横書き判別法には特開昭６３−１８７８５号公報があ
る。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】従来技術では、宛名記
載領域から文字行を抽出し、その文字行の縦横書きを判
別し、その結果から文字認識に入力する文字パターンの
向きを決定する。縦書き横書きそれぞれには、連結成分
を結合し文字パターンを生成する際に固有のルールがあ
る。固有のルールとは、連続して連結成分が入力された
際、入力された連結成分の形状がある特定の形状だった
場合、縦書きと横書きでは入力された連結成分の前後の
連結成分を結合し文字パターンを生成するルールが異な
ってくる。つまり、誤って切出される可能性の高い文字
パターンが縦書きと横書きで異なっているため、連結成
分同志の結合条件を縦横書きで異なったルールにする必
要がある。従来技術では、この縦横書き固有の結合ルー
ルを有効に活用していないため、漢字における「へん」
と「つくり」の分離や、縦書きの漢数字の多様な切出し
による曖昧性を引き起こす。そのため、文字パターンの
誤った切出しや、漢数字の誤認識を生じ、住所文字列の
読み取り率を低下させている。

【０００４】そこで、本発明では、縦横書き判別結果を
文字切出しに生かすことにより切出し精度を上げ、住所
読取りの精度の向上を目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明は、宛名情報が記
載されている紙面から文字情報を検出して住所を認識す
る住所読取り装置において、住所情報が記載された紙面
から画像情報を電気信号に変換して入力する画像入力手
段と、入力された画像から複数の文字行領域を切り出す
第１の手段と、文字行の行頭と行末から複数の文字を切
出して、切出された文字パターンを文字認識することに
より縦横書き判別を行う第２の手段と、第２の手段の結
果を用いて、連結成分を入力する縦書き専用の特徴抽出
手段と横書き専用の特徴抽出手段とを切り替える第３の
手段と、第３の手段の縦横書きそれぞれ専用の特徴抽出
手段を用いて、連結成分の外形特徴をパターンに応じて
検出する第４の手段と、第４の手段の検出結果を元に、
文字切出しの曖昧性、多様性をなくし、文字切出しの精
度をあげるために切出し候補の限定を行う第５の手段
と、第５の手段中で文字切出し候補を限定するために、
縦書き横書きそれぞれ専用に複数の連結成分のパターン
とそれに対応した連結成分の結合ルールを持ち、そのル
ールに応じて切出し候補の文字パターンを限定する手段
と、第５の手段により限定された切り出し候補の文字パ
ターンを文字認識し、一意の切り出し候補を決定し文字
認識結果を出力する第６の手段と、第６の手段の文字認
識結果により生成されたラティス文字列から住所認識を
行い住所読み取る第７の手段を有し、住所読取りを行う
ことを特徴としている。

【０００６】

【作用】本発明は、縦書き横書きそれぞれ専用の連結成
分の形状の特徴抽出文字切出し候補限定手段を持ち、縦
横書き判別の結果により連結成分を入力する特徴抽出文
字切出し候補限定手段を切り替え、縦書き横書きそれぞ
れ専用の特徴抽出手段からの抽出結果を元に文字切出し
による多様な切出し候補の限定を行う。それぞれ専用の
特徴抽出文字切出し候補限定手段は、縦横書き専用の連
結成分のパターンとそれに対応した連結成分の結合ルー
ルを持ち、特定の形状を持った連結成分が検出された場
合は結合ルールを参照することにより、文字切出し候補
の限定を行う。この特徴抽出文字切出し候補限定手段の
切り替えにより、文字パターンとして連結成分を結合し
た切出し候補の限定に縦書き横書きそれぞれ固有の制約
条件を生かすことができる。そのため、文字切出しの精
度を上げ、住所読取りの精度向上をはかることができ
る。

【０００７】

【実施例】以下、図面を参照して本発明の一実施例に係
る住所読取装置につき説明する。図１は本発明の実施例
の住所読取り処理の構成図である。住所読み取り処理
は、住所の記載された面を光電変換して得られた文書画
像110を入力とする。まず、文書画像110は102の領域切
り出しで住所情報のみを含んだ領域だけ切り出され、10
3の文字行切り出しで各文字行ごとに抽出が行われる。
文字行切出しが行われた画像情報は105の文字切出し候
補生成で、複数の連結成分の組み合わせによって生成さ
れる文字パターンのサイズ、連結成分同志の重なり、連
結成分間の距離の情報を用いて、文字パターンの候補を
生成する。この生成された文字パターンの候補は切出し
候補として、106のパターンテーブルに書き込まれる。
また、107の外形特徴抽出文字切出し候補決定では、画
像情報中の連結成分の外形特徴を抽出し、その結果を元
にパターンテーブル106中の切出し候補を限定し、素の
限定された切出し候補をパターンテーブル114に書き込
む。108の文字認識文字切出し候補決定で、パターンテ
ーブル114を参照し、文字認識による類似度を元に一意
の文字パターンに決定され、認識結果の候補文字列が出
力される。認識結果の候補文字列は109の住所照合で正
しい住所文字列に修正される。また、ここで住所として
不適切な候補文字列と判断された場合は110の不読修正
で人手により正しい住所文字列が入力される。これらの
住所文字列を元に111の区分情報生成において用紙に区
分情報が付与され、112の区分情報が生成される。

【０００８】図２は本実施例におけるハードウエア構成
を示す。201は画像入力をつかさどるスキャナ部であ
る。203は住所読み取り結果の区分情報に基づき郵便物
を区分するソーター部である。212は住所読取り、即ち
図１における101から109の処理を司る認識装置である。
スキャナ部201と認識装置212は、入出力用ケーブル204
で接続する。ソーター部203と認識装置212は入出力用ケ
ーブル205で接続する。認識装置212には認識装置内部の
各部分を接続するためのバス213、スキャナ部201との通
信を司るインターフェイス部206、認識装置全体の制御
および住所認識処理を司る演算処理装置部207、ソータ
ー部との通信を司るインターフェイス部208、起動時の
操作を行うためのキーボード209、実行状況を必要に応
じて表示するためのＣＲＴ210、住所認識に必要なテー
ブル、プログラム、辞書などを格納するためのメモリ21
1を備える。

【０００９】図３は図１の105の文字切り出し認識の処
理手順を示している。301で文字行の切出しを行い、住
所情報が記載された紙面の文書画像を１行毎の画像情報
に切り分ける。

【００１０】行単位にされた画像情報から303の文字切
出し候補生成で連結成分を組み合わせ、多様な仮説によ
る文字切り出しを行い、その結果をパターンテーブルに
書き込む。302で縦横書き判別を行い、縦横書き判別の
結果を元に縦書き用特徴抽出文字切出し候補限定と横書
き用特徴抽出文字切出し候補限定の切り替えを行い、入
力されるべき特徴抽出の選択を行う。縦書き横書きそれ
ぞれ専用の特徴抽出字切出し候補限定では、特定の形状
をした連結成分が検出された際に、その連結成分に対応
した結合ルールに沿ってパターンテーブルの内容を書き
換え文字切出し候補を限定する。313の文字認識文字切
出し候補決定でパターンテーブルを参照し文字パターン
を文字認識し、その結果得られた類似度を元に多様な文
字切出しを一意に決定する。その文字認識結果の候補文
字列を314のラティス生成でラティスを生成する。

【００１１】図４は図１の103の文字行切り出しの文字
行抽出方法を示している。407の画像は、図１の102の領
域切出しにより切り出された画像であり、401は画像のx
軸、402は画像のy軸を示している。画像407中の黒画素
をｙ軸402と平行の軸408上に投影したヒストグラムが40
3、404、405である。これらの、ヒストグラムの値を検
出することにより点線406のような文字行の上下のｙ座
標を抽出することができる。

【００１２】図５は縦横書き判別方法を示している。50
1は横書きの文字列の入力画像を示している。502、503
は文字行の行頭と行末の文字パターンを示し、これらを
そのまま切出した文字パターンが505、509であり、パタ
ーン回転504、511で９０度回転させた文字パターンが50
6、510である。これらの文字パターンを、507で文字認
識をする。その結果の類似度を508で比較し、その結果
を元に512で縦横書き判別を行う。この判別結果を元に
縦書き用特徴抽出と横書き用特徴抽出の入力切り替えを
行う。画像中のレイアウト情報を用いて判別する方法の
場合、規定のレイアウト以外の住所文字列を含んだ画像
が入力された際に誤判別する可能性が高くなるが、本手
法によると文字認識そのものを用いて判別を行うため安
定して縦横書き判別を行うことができる。また、住所文
字列の最初と最後の一文字づつにおいてそのままの向き
の文字と９０度回転した文字と類似度の差が大きくでな
い場合は、住所文字列の最初からと最後からの文字の切
出しを一文字づつずらして同様の判別方法を行う。これ
により、「田」や「山」などの９０度回転しても類似度
に差が生じにくい文字を避け、判別に適した文字による
縦横書き判別が行われ、精度の向上を図ることができ
る。

【００１３】図６（Ａ）に本発明により改善される文字
切り出しの入力画像601の例を示す。図６（Ｂ）は入力
画像601から解釈される切出しの可能性を示している。6
02は文字として切出す際の連結成分の間を示しており、
これをノードと呼ぶ。603はノード同志を結んだ道筋を
示し、604、605、606、607、608は各道筋に含まれる連
結成分の組み合わせにより生成される文字パターンを示
している。ここで、ノード同志を結んだ道筋をパスと呼
ぶ。図６（Ｃ）は図６（Ｂ）中から、本発明中の切出し
候補限定で余分なパスを切り落とすことにより、正しい
文字切出しのパスのみを残したものを示している。これ
らの文字パターンによると、605は「三」を切出した場
合、一番上の棒を「一」とし、その後の二本の棒を
「二」として切出している。606は「三」の一番下の棒
とハイフンを組み合わせ「丁」と誤認識する可能性を示
している。607と608は「六」を前後に切り分けた場合
「上」と「ハ」に誤認識される可能性を示している。こ
れらのように、縦書きの漢数字の文字切出しには多様な
解釈が存在し、正確な文字パターンのパスを選択する事
は困難である。そこで、本発明中の縦書き用特徴抽出を
用いると、ハイフン検出により606の「丁」の部分が612
の「｜」と正しく切出され、なべぶた検出により607の
「上」と608の「ハ」の部分が613の「六」として正しく
切出され、最長横棒検出により605の「一」と「二」の
部分が611の「三」に正しく切出される。これらの検出
により、他の漢数字等に対しても正確な文字切り出しが
可能になり、図６（Ｃ）のように誤りのない切出しパス
だけを残すことができる。

【００１４】図７にハイフン検出と連結成分の結合ルー
ルの処理手順を示す。このパターン検出と結合ルール
は、図３の305の縦書き用特徴抽出文字切出し候補限定
の一部として参照される。703は行数に関する制御ルー
プで行数分だけステップ702、ステップ705、ステップ70
6を繰り返す。702はではＦＬＧに０をセットして初期化
し、705は連結成分数に関する制御のループで連結成分
数だけステップ708、ステップ709、ステップ710を繰り
返す。709は次の行へ入力をずらす処理である。708はＦ
ＬＧが１ならステップ711を実行する分岐で、709は入力
連結成分が縦棒ならステップ712、714を行い、そうでな
いならステップ713を行う。つまり、入力連結成分がハ
イフンである場合は、ステップ712、714を行い、そうで
ない場合はステップ713を行う。710は入力する連結成分
を次にずらす処理を行う。ステップ711は処理（α）を
行い、パターンテーブルを書き換える。図７（Ｂ）は処
理（α）を示しており、715はノード、716、717はパス
を示している。この処理（α）は前連結成分と入力連結
成分を一つの文字パターンとして結んでいたパスを切り
落とす処理である。これにより、ハイフンの連結成分と
次の連結成分は一つの文字パターンとして結合されな
い。ステップ712ではＦＬＧに１をセットし、ステップ7
14では処理（α）を行い、これにより、ハイフンの連結
成分とその１つ前の連結成分は１つの文字パターンとし
て結合されない。ステップ710はＦＬＧに０をセットす
る処理である。

【００１５】図８になべぶた検出と連結成分の結合ルー
ルの処理手順を示す。このパターン検出と結合ルール
は、図３の305の縦書き用特徴抽出文字切出し候補限定
の一部として参照される。ステップ802は行数に関する
制御ループでステップ804、ステップ805、ステップ80
6、ステップ807を行数分だけ繰り返す。ステップ804で
は行中の最大の横棒の長さを抽出し、805ではＦＬＧに
０をセットして初期化する。ここで、最大横幅の長さは
Ｗとする。ステップ808ではＦＬＧが１ならステップ811
を行う。ステップ809では、入力連結成分が真ん中に突
起のある横棒である場合にはステップ812を行い、そう
でない場合にはステップ813を行う。ステップ810では入
力連結成分を次にずらす処理を行う。ステップ811では
処理（β）を行い、パターンテーブルの書き換えを行
う。図８（Ｂ）に処理（β）を示しており、816はノー
ド、817、818はパスを示している。処理（β）では81
7、818のパスを切り落とすことにより、前連結成分と入
力連結成分の組み合わせのみで文字パターンが構成され
るようにし、それぞれの連結成分単体で文字パターンを
構成することを防ぐ。ステップ812ではステップ809を満
たした連結成分の横幅がＷと等しい場合はステップ814
を行い、そうでない場合はステップ815を行う。ステッ
プ813ではＦＬＧに０をセットする。ステップ814ではＦ
ＬＧに１をセットし、815ではＦＬＧに０をセットして
いる。本手法により、なべぶたが検出された場合は次の
連結成分と結合するため、漢数字の「六」などの文字切
出しに有効である。

【００１６】図９に最長横棒検出と連結成分の結合ルー
ルの処理手順を示す。このパターン検出と結合ルール
は、図３の305の縦書き用特徴抽出文字切出し候補限定
の一部として参照される。ステップ902は行数に関する
制御ループでステップ904、ステップ905、ステップ90
6、ステップ907を文字行分繰り返す。ステップ904では
行中の最大の横棒の長さを抽出し、905ではＦＬＧに０
をセットし初期化する。ここで、最大横幅の長さはＷと
する。ステップ907は入力行を次の行に移す。ステップ9
06は連結成分に関する制御のループで、行中の連結成分
の数だけステップ908、ステップ909、ステップ910を繰
り返す。ステップ908ではＦＬＧが１の場合にはステッ
プ911を行う。ステップ909では入力成分が横棒である場
合、ステップ912を実行し、そうでない場合はステップ9
13でＦＬＧに０をセットする。ステップ913では入力連
結成分を次の連結成分にずらす。ステップ911では処理
（γ）を行い、パターンテーブルを書き換える。処理
（γ）は図９（Ｂ）に示しており、916はノード、917、
918はパスを示している。処理（γ）は917、918のパス
を切り落とし前連結成分、入力連結成分それぞれ単体で
文字パターンを構成することを妨げ、前連結成分と入力
連結成分を組み合わせて文字パターンを構成するようパ
ターンテーブルを書き換える。ステップ912ではステッ
プ909を満たした連結成分の横幅がＷより短い場合、ス
テップ914でＦＬＧに１をセットし、そうでない場合ス
テップ915でＦＬＧに０をセットする。本手法により、
横棒の連結成分が連続して入力された際は、最大横幅Ｗ
の横棒が入力されるまで一文字として結合され、縦書き
において「一」「二」「三」が連続して記述された画像
であっても、精度良く切出すことが可能である。

【００１７】図１２にパターンテーブルのデータ構造を
示す。この１つのパターンテーブルは、図６、図１０で
示した切出しの１つパスに対応しており、すべてのパタ
ーンテーブルは図１の105、図３の312の切出し候補生成
で作られる。1201はパターンテーブルの先頭のポインタ
であり、1202はこのパターンテーブルに対応した切出し
パス中の連結成分のｘ，ｙ座標の最大最小値が格納され
ている。1203、1204は、このパターンテーブルに対応し
ているパスの両端のノード番号が格納されており、1203
が前のノードの番号、1204が後ろのノードの番号であ
る。1206はこのパターンテーブルに対応したパス中の文
字パターンを文字認識した際の候補文字が複数格納さ
れ、1205にはそれぞれの候補文字に対応した類似度が格
納されている。この候補文字列1206や類似度1205は図１
の108、図３の313の文字認識切出し候補決定で書き込ま
れる。1207はこのパターンテーブルが文字パターンとし
て有効であるかを示すフラグで、このフラグは図１の10
7の外形特徴抽出文字切出し候補限定により書き換えら
れる。つまり、図７の処理（α）、図８の処理（β）、
図９処理（γ）はそれぞれパターンテーブル中のパスフ
ラグ1207を書き換えて、パスの切り落しを行っている。
1208には次のパターンテーブルへのポインタが格納され
ており、ここを参照することにより次のパターンテーブ
ルを手繰ることができる。

【００１８】図１０（Ａ）に入力された画像1001を示
し、図１０（Ｂ）に画像1001を入力とした場合、多様な
文字切出しパスを示し、図１０（Ｃ）に画像1001を入力
画像にした際の正しい文字切出しパスを示している。10
02は多様な文字切出しの文字間を示しており、1003はそ
の文字間の点を結んで文字パターンとして切出パスを示
しており、1004、1005、1006、1007、1008、1009、101
0、1011、1012はそれぞれの切出しパスで文字認識され
た際の結果を示している。1007の「分」は1005の
「八」、1006の「刀」のように分割されても認識可能で
あり、また、1012の「窪」も1010の「穴」、1011の
「佳」のように分割されも認識可能である。そこで、そ
れぞれの切出しパスにおける文字認識の類似度を元に最
適なパスを評価することに、図１０（Ｃ）のような切出
しパスを決定する。1013の「分」、1014の「恋」、1017
「窪」のように類似度を元に切出しパスを評価すること
により文字パターン誤った分割を防ぐことができる。

【００１９】図１１（Ａ）に入力画像1101と図１の106
の住所照合で用いているラティスの例1104を示してい
る。1104は図３の306のラティス生成により生成された
ラティスを示している。1104の中に書かれている文字列
は文字認識により得られた候補文字列を示し、上から下
の行にいくにつれて類似度が下がっていく。1103の点線
の矩形は正解の候補文字を示している。図１１（Ｂ）に
図１の108の住所辞書を用いて住所照合を行いラティス1
104から住所文字列を生成した例を示している。1105は
住所照合により選択されたラティス内の住所文字列のパ
スである。1106は1104中の候補文字列内に「分」の文字
が含まれていなかったため前後の文字列から推測し補っ
た結果、選択された文字である。

【００２０】ここで得られた正解住所文字列は図１の11
2の区分情報として与えられ、正解住所文字列がラティ
スから生成不能の場合は図１の110の不読修正に画像情
報として送られ人手で区分情報が付加される。

【００２１】

【発明の効果】以上説明したように本発明によると、住
所文字列の記載方法が縦書き横書きかかわらず住所読取
り自動区分が可能になり、また、縦横書きの情報を文字
切出しのための特徴抽出に生かすことにより、読取り精
度があがるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例の処理手順である。

【図２】本発明のハード構成図である。

【図３】縦横書き専用の特徴抽出を用いた文字切出しの
処理手順である。

【図４】文字行抽出の手法を示した図である。

【図５】縦横書き判別の手法を示した図である。

【図６】本発明を使用する前とした後の縦書き漢数字の
文字切出しの相違を示した図である。

【図７】縦書き用特徴抽出手段内のハイフン検出手段の
処理を示した図である。

【図８】縦書き用特徴抽出手段内のなべぶた検出手段の
処理を示した図である。

【図９】縦書き用特徴抽出手段内の最長横棒検出手段の
処理を示した図である。

【図１０】多様な文字切出しパスからの正しい文字切出
しパスの選択を示した図である。

【図１１】文字認識により得られた候補文字列からの正
解住所文字列の生成を示した図である。

【図１２】パターンテーブルのデータ構造を示した図で
ある。

【符号の説明】

101・・・画像入力、102・・・領域切出し、103・・・
文字行切出し、104・・・縦横書き判別、105・・・文字
切出し候補生成、106・・・パターンテーブル、107・・
・外形特徴抽出文字切出し候補限定、108・・・文字認
識切出し候補決定、109・・・住所照合、110・・・不読
修正、111・・・区分情報生成、112・・・区分情報、11
3・・・文書画像、114・・・パターンテーブル。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 嶋 好博 東京都国分寺市東恋ケ窪１丁目280番地 株式会社日立製作所中央研究所内 (72)発明者 丸川 勝美 東京都国分寺市東恋ケ窪１丁目280番地 株式会社日立製作所中央研究所内 (72)発明者 渡辺 成 愛知県尾張旭市晴丘町池上１番地 株式会 社日立製作所オフィスシステム事業部内

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】宛名情報が記載されている紙面から文字情
   報を検出して住所を認識する住所読取り装置において、 住所情報が記載された紙面から画像情報を電気信号に変
   換して入力する画像入力手段と、 入力された画像から複数の文字行領域を切り出す第１の
   手段と、 文字行の行頭と行末から複数の文字を切出して、切出さ
   れた文字パターンを文字認識することにより縦横書き判
   別を行う第２の手段と、 第２の手段の結果を用いて、連結成分を入力する縦書き
   専用の特徴抽出手段と横書き専用の特徴抽出手段とを切
   り替える第３の手段と、 第３の手段の縦横書きそれぞれ専用の特徴抽出手段を用
   いて、連結成分の外形特徴をパターンに応じて検出する
   第４の手段と、 第４の手段の検出結果を元に、文字切出しの曖昧性、多
   様性をなくし、文字切出しの精度をあげるために切出し
   候補の限定を行う第５の手段と、 第５の手段中で文字切出し候補を限定するために、縦書
   き横書きそれぞれ専用に複数の連結成分のパターンとそ
   れに対応した連結成分の結合ルールを持ち、そのルール
   に応じて切出し候補の文字パターンを限定する手段と、 第５の手段により限定された切り出し候補の文字パター
   ンを文字認識し、一意の切り出し候補を決定し文字認識
   結果を出力する第６の手段と、 第６の手段の文字認識結果により生成されたラティス文
   字列から住所認識を行い住所読み取る第７の手段を有す
   ることを特徴とする住所読取り装置。
2. 【請求項２】請求項１記載において、連結成分の外形特
   徴をパターンに応じて検出する第４の手段は、 連結成分の外形特徴からなべぶたの形状をした連結成分
   を検出する第８の手段と、 第８の手段の結果に応じて切出し候補を限定し、なべぶ
   たの形状をした連結成分のみの文字パターンを持った切
   出し候補を落とす第９の手段と、 連結成分の外形特徴からハイフンの形状をした連結成分
   を検出する第１０の手段と、 第１０の手段の結果に応じて、ハイフンの形状をした連
   結成分の前後の連結成分と１文字として結合している文
   字パターンの切出し候補を落とす第１１の手段と、 連結成分の外形特徴から横棒の形状をした連結成分を検
   出し、その長さを抽出する第１２の手段と、 連結成分の外形特徴から最長の横棒の長さを検出する第
   １３の手段と、 第１３の手段で検出した最長の横棒の長さを用いて、縦
   書きで連続して記述された漢数字を一文字づつ文字パタ
   ーンとして切出す第１４の手段を有することを特徴とす
   る住所読取り装置。
3. 【請求項３】請求項２記載において、第８の手段は、 なべぶたの形状をした連結成分を検出する手段と、 なべぶたの形状をした連結成分を検出した際に、切出さ
   れた文字パターンの候補からなべぶたの形状の連結成分
   のみで構成されている文字パターンを持った切出し候補
   を切り落とす手段と、 なべぶたの形状をした連結成分のみの文字パターンの切
   出し候補を切り落とすことにより、切出し候補を一意に
   限定する際に誤った文字切出しを防ぐ手段を有する住所
   読取り装置。
4. 【請求項４】請求項２記載において、第１０の手段は、 ハイフンの形状をした連結成分を検出する手段と、 ハイフンの形状をした連結成分を検出した際に、切出さ
   れた文字パターンの候補からハイフンの形状をした連結
   成分と他の連結成分が１つの文字パターンとして結合さ
   れた切出し候補を切り落とす手段と、 ハイフンの形状をした連結成分と他の連結成分との組み
   合わせの切出し候補を切り落とすことにより、切出し候
   補を一意に限定する際に誤った文字切出しを防ぐ手段を
   有する住所読取り装置。
5. 【請求項５】請求項２記載において、第１４の手段は、 横棒の形状を持った連結成分を検出する手段と、 横棒の形状を持った連結成分のうち横幅の最大の連結成
   分の長さを検出する第１５の手段と、 第１５の手段で検出した長さと等しい横棒の形状を持っ
   た連結成分が、一番下のパターンとなっている文字パタ
   ーンを持った切出し候補以外は切り落とす第１６の手段
   と、 第１６の手段で切出し候補を切り落とすことにより、切
   出し候補を一意に限定する際に縦書きの漢数字の誤った
   文字切出しを防ぐ手段を有する住所読取り装置。
6. 【請求項６】宛名情報が記載されている紙面から文字情
   報を検出して住所を認識する住所読取り方法において、 住所情報が記載された紙面から画像情報を入力して電気
   信号に変換し、 入力された画像から複数の文字行領域を切り出し、 文字行の行頭と行末から複数の文字を切出して、切出さ
   れた文字パターンを文字認識することにより縦横書き判
   別を行い、 判別結果を用いて、連結成分を入力する縦書き専用の特
   徴抽出手段と横書き専用の特徴抽出手段とを切り替え、 縦横書きそれぞれ専用の特徴抽出手段を用いて、連結成
   分の外形特徴をパターンに応じて検出し、 検出結果を元に、文字切出しの曖昧性、多様性をなく
   し、文字切出しの精度をあげるために切出し候補の限定
   を行い、 文字切出し候補を限定するために、縦書き横書きそれぞ
   れ専用に複数の連結成分のパターンとそれに対応した連
   結成分の結合ルールを持ち、そのルールに応じて切出し
   候補の文字パターンを限定し、 限定された切り出し候補の文字パターンを文字認識し、
   一意の切り出し候補を決定し文字認識結果を出力し、 文字認識結果により生成されたラティス文字列から住所
   認識を行い住所読み取ることを特徴とする住所読取り方
   法。