JPH08272813A - ファイリング装置 - Google Patents
ファイリング装置Info
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- JPH08272813A JPH08272813A JP7076513A JP7651395A JPH08272813A JP H08272813 A JPH08272813 A JP H08272813A JP 7076513 A JP7076513 A JP 7076513A JP 7651395 A JP7651395 A JP 7651395A JP H08272813 A JPH08272813 A JP H08272813A
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- Japan
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- candidate
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- Character Discrimination (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 文書画像中の文字を認識し、検索可能にファ
イリングする装置において、文字認識が完全ではないこ
とを考慮し、検索キーワードに基づく検索率を向上させ
ることを可能にする。 【構成】 スキャナ１０１より読み取られた文書画像は
文字認識処理され、第１候補はもとよりそれ以降の候補
をもデータとして外部記憶装置１１０に蓄積する。そし
て、検索キーワードでもって検索する際には、候補文字
の組み合わせをも参考にして検索する。
イリングする装置において、文字認識が完全ではないこ
とを考慮し、検索キーワードに基づく検索率を向上させ
ることを可能にする。 【構成】 スキャナ１０１より読み取られた文書画像は
文字認識処理され、第１候補はもとよりそれ以降の候補
をもデータとして外部記憶装置１１０に蓄積する。そし
て、検索キーワードでもって検索する際には、候補文字
の組み合わせをも参考にして検索する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は文書画像中の文字を認識
し、蓄積するファイリング装置およびその制御方法に関
するものである。
し、蓄積するファイリング装置およびその制御方法に関
するものである。
【０００２】
【従来の技術】印刷された文書をスキャナで取り込み画
像データとして蓄積する文書ファイリング装置におい
て、画像データ内のテキスト領域を文字認識し、得られ
た文字コードを検索時の照合用のデータとして用いる構
成の文書ファイリング装置が存在する。その構成及び動
作について以下説明する。
像データとして蓄積する文書ファイリング装置におい
て、画像データ内のテキスト領域を文字認識し、得られ
た文字コードを検索時の照合用のデータとして用いる構
成の文書ファイリング装置が存在する。その構成及び動
作について以下説明する。
【０００３】図６は登録時の処理の流れを表すフローチ
ャートである。ステップＳ６０１で登録しようとする文
書をスキャナで読み込み２値の画像データに変換する。
ステップＳ０２では、得られた入力画像に対して領域分
離を行い、文字画像が存在するテキスト領域だけを抽出
する。テキスト領域だけを抽出するのは２値の画像デー
タにおいて黒画素の連結成分を抽出し文字と推定される
ものだけを結合することにより可能であり既存の技術で
ある。次にステップＳ６０３では、テキスト領域に対し
て文字認識処理を行い、テキストデータを得る。このテ
キストデータは検索時に検索キーワードとの照合に用い
るためのものである。ステップＳ６０４で画像データ全
体を圧縮する。本実施例では２値画像に最適な例えばＭ
ＭＲを用いる。ステップＳ６０５で圧縮した画像データ
とテキストデータを統合し、さらに日付や登録者名、デ
ータサイズ等を記述したヘッダを付加して外部記憶装置
に保存する。
ャートである。ステップＳ６０１で登録しようとする文
書をスキャナで読み込み２値の画像データに変換する。
ステップＳ０２では、得られた入力画像に対して領域分
離を行い、文字画像が存在するテキスト領域だけを抽出
する。テキスト領域だけを抽出するのは２値の画像デー
タにおいて黒画素の連結成分を抽出し文字と推定される
ものだけを結合することにより可能であり既存の技術で
ある。次にステップＳ６０３では、テキスト領域に対し
て文字認識処理を行い、テキストデータを得る。このテ
キストデータは検索時に検索キーワードとの照合に用い
るためのものである。ステップＳ６０４で画像データ全
体を圧縮する。本実施例では２値画像に最適な例えばＭ
ＭＲを用いる。ステップＳ６０５で圧縮した画像データ
とテキストデータを統合し、さらに日付や登録者名、デ
ータサイズ等を記述したヘッダを付加して外部記憶装置
に保存する。
【０００４】図７は領域分離の模式図である。図示にお
いて、入力画像７０１に対して領域分離を行いテキスト
領域のみの画像７０２を得る。このテキスト領域に対し
て文字認識しテキストデータを得る。一方、元の画像デ
ータを圧縮したものを前記テキストデータとペアにし、
さらにヘッダが付加され７０３のような１件のデータと
して保持される。
いて、入力画像７０１に対して領域分離を行いテキスト
領域のみの画像７０２を得る。このテキスト領域に対し
て文字認識しテキストデータを得る。一方、元の画像デ
ータを圧縮したものを前記テキストデータとペアにし、
さらにヘッダが付加され７０３のような１件のデータと
して保持される。
【０００５】図８に保存されるデータ形式を示す。１件
目のデータが符号８０１で示される領域に保存され、２
番目以降のデータは８０２から順に格納される。
目のデータが符号８０１で示される領域に保存され、２
番目以降のデータは８０２から順に格納される。
【０００６】次に検索時の処理の流れについて図９のフ
ローチャートを用いて説明する。
ローチャートを用いて説明する。
【０００７】ステップＳ９０１で検索キーワードを入力
する。ステップＳ９０２では、検索データの数を記憶し
ておくカウンタｉに１をセットする。次にステップＳ９
０３で保存されているｉ件目のデータのテキストデータ
部と入力された検索キーワードとの照合を行う。この照
合はいわゆる全文検索を行い、テキストデータ部に検索
キーワードがそのまま含まれているかどうかを調べる。
する。ステップＳ９０２では、検索データの数を記憶し
ておくカウンタｉに１をセットする。次にステップＳ９
０３で保存されているｉ件目のデータのテキストデータ
部と入力された検索キーワードとの照合を行う。この照
合はいわゆる全文検索を行い、テキストデータ部に検索
キーワードがそのまま含まれているかどうかを調べる。
【０００８】ステップＳ９０４では、検索キーワードを
含まれていたかどうかを判断する。この判断で、検索キ
ーワードが含まれていたと判断した場合、ステップＳ９
０５へ進み、発見されたデータの全画像データを伸長し
ディスプレイに表示し、ステップＳ９０６へ進む。な
お、検索キーワードがテキストデータ部に含まれていた
ことを検出することを「ヒットした」と呼ぶことにす
る。
含まれていたかどうかを判断する。この判断で、検索キ
ーワードが含まれていたと判断した場合、ステップＳ９
０５へ進み、発見されたデータの全画像データを伸長し
ディスプレイに表示し、ステップＳ９０６へ進む。な
お、検索キーワードがテキストデータ部に含まれていた
ことを検出することを「ヒットした」と呼ぶことにす
る。
【０００９】一方、ステップＳ９０４で検索キーワード
が含まれていなかったと判断した場合には、ステップＳ
９０６へ進む。
が含まれていなかったと判断した場合には、ステップＳ
９０６へ進む。
【００１０】ステップＳ９０６では、検索する対象の最
後に到達したか否かを判断する。もし、未だ、最終デー
タにまで到達していないと判断したら、カウンタｉを１
つ増やしステップＳ９０３へ戻る。
後に到達したか否かを判断する。もし、未だ、最終デー
タにまで到達していないと判断したら、カウンタｉを１
つ増やしステップＳ９０３へ戻る。
【００１１】以上のようにして検索キーワードが文字画
像として含まれているデータの画像を捜し出しディスプ
レイ上に表示することが可能である。
像として含まれているデータの画像を捜し出しディスプ
レイ上に表示することが可能である。
【００１２】
【発明が解決しようとしている課題】しかしながら、上
記従来例では検索キーワードをそのままテキストデータ
と照合していたため、テキストデータ中に文字認識の誤
認識に起因する誤った文字が含まれていて、その誤認識
文字が検索キーワードに対応する文字列に存在する場
合、ヒットするはずのデータの検索ができないという問
題が発生する。
記従来例では検索キーワードをそのままテキストデータ
と照合していたため、テキストデータ中に文字認識の誤
認識に起因する誤った文字が含まれていて、その誤認識
文字が検索キーワードに対応する文字列に存在する場
合、ヒットするはずのデータの検索ができないという問
題が発生する。
【００１３】
【発明が解決するための手段】本発明はかかる問題点に
鑑みなされたものであり、文字認識が完全ではないこと
を考慮し、検索キーワードに基づく検索率を向上させる
ことを可能にするファイリング装置およびその制御方法
を提供しようとするものである。
鑑みなされたものであり、文字認識が完全ではないこと
を考慮し、検索キーワードに基づく検索率を向上させる
ことを可能にするファイリング装置およびその制御方法
を提供しようとするものである。
【００１４】この課題を解決するため、例えば本発明の
ファイリング装置は以下の構成を備える。すなわち、文
書画像中の文字を認識して蓄積し、検索キーワードに従
って蓄積されたデータを検索するファイリング装置であ
って、入力文書画像中の文字の認識結果得られた候補群
を蓄積する蓄積手段と、与えられた検索キーワードを構
成する個々の文字と前記蓄積されたデータ中の候補群の
組み合わせによる照合する照合手段とを備える。
ファイリング装置は以下の構成を備える。すなわち、文
書画像中の文字を認識して蓄積し、検索キーワードに従
って蓄積されたデータを検索するファイリング装置であ
って、入力文書画像中の文字の認識結果得られた候補群
を蓄積する蓄積手段と、与えられた検索キーワードを構
成する個々の文字と前記蓄積されたデータ中の候補群の
組み合わせによる照合する照合手段とを備える。
【００１５】また、本発明の好適な実施態様に従えば、
照合手段は、検索キーワードに対応する候補文字の組み
合わせの一致度を算出する算出手段を含み、当該一致度
が所定値以上の場合、注目データが検索対象として判断
することが望ましい。これによって、たとえ文字認識結
果である候補文字に検索キーワードの文字が含まれてい
なくても、検索キーワード全体にほぼ一致している場合
には検索対象として判断されるようになる。
照合手段は、検索キーワードに対応する候補文字の組み
合わせの一致度を算出する算出手段を含み、当該一致度
が所定値以上の場合、注目データが検索対象として判断
することが望ましい。これによって、たとえ文字認識結
果である候補文字に検索キーワードの文字が含まれてい
なくても、検索キーワード全体にほぼ一致している場合
には検索対象として判断されるようになる。
【００１６】更に、前記一致度と、対応するデータのリ
スト一覧を表示する表示手段と、表示されたリスト中の
所望とするデータを指示する指示手段と、指示されたデ
ータを表示する表示手段とを備えることが望ましい。こ
の結果、ユーザは検索されたデータの確からしさを判断
できるようになり、その判断結果に基づいてデータを表
示することが可能になる。
スト一覧を表示する表示手段と、表示されたリスト中の
所望とするデータを指示する指示手段と、指示されたデ
ータを表示する表示手段とを備えることが望ましい。こ
の結果、ユーザは検索されたデータの確からしさを判断
できるようになり、その判断結果に基づいてデータを表
示することが可能になる。
【００１７】また、前記照合手段は、認識結果の第１候
補文字と検索キーワードとの第１の一致度を算出する第
１の算出手段と、算出された第１の一致度が所定の第１
の閾値以上の場合、当該認識文字の第２候補以降の文字
との組み合わせによる照合を行ない、検索キーワードと
の第２の一致度を算出する第２の算出手段と、該第２の
一致度と、少なくとも前記第１の閾値より大きい第２の
閾値以上の場合、当該注目データを検索対象として判断
することが望ましい。この結果、検索処理がより高速に
行えるようになる。
補文字と検索キーワードとの第１の一致度を算出する第
１の算出手段と、算出された第１の一致度が所定の第１
の閾値以上の場合、当該認識文字の第２候補以降の文字
との組み合わせによる照合を行ない、検索キーワードと
の第２の一致度を算出する第２の算出手段と、該第２の
一致度と、少なくとも前記第１の閾値より大きい第２の
閾値以上の場合、当該注目データを検索対象として判断
することが望ましい。この結果、検索処理がより高速に
行えるようになる。
【００１８】前記照合手段は、検索キーワードを構成す
る個々の文字と、蓄積されている文字とを比較すると
き、各候補文字群の類似度でもって照合範囲を決定し、
その照合範囲内で候補文字の組み合わせを決定するが望
ましい。この結果、照合する文字列の組み合わせを少な
くでき、検索が高速になる。
る個々の文字と、蓄積されている文字とを比較すると
き、各候補文字群の類似度でもって照合範囲を決定し、
その照合範囲内で候補文字の組み合わせを決定するが望
ましい。この結果、照合する文字列の組み合わせを少な
くでき、検索が高速になる。
【００１９】
【実施例】以下、添付図面に従って本発明に係る実施例
を詳細に説明する。
を詳細に説明する。
【００２０】＜第１の実施例の説明＞図１は第１の実施
例をファイリング装置のブロック構成図である。図１に
おいて、１０１は画像原稿に光を照射し、その反射光を
読み取り電気信号に変換するスキャナ、１０２はスキャ
ナ１０１で得られた電子信号を２値のデジタル電気信号
に変換し他の装置構成要素に伝送するためのスキャナイ
ンターフェース回路、１０３はディスプレイのウィンド
ウ上で所望とする座標を入力するためのポインティング
デバイス（例えばマウス等）、１０４はポインティング
デバイス１０３からの信号を受け、それを他の装置構成
要素に伝送するためのインターフェース回路、１０５は
装置全体の制御及び文字切り出し処理や認識処理を実行
するためのＣＰＵ、１０６はＣＰＵ１０５が実行する制
御プログラム、各種処理プログラムやフォントデータな
どを格納しているＲＯＭ、１０７は文字画像の展開や文
字認識処理のための作業領域などとして用いられるＲＡ
Ｍである。また、１０８は入力イメージや認識結果を表
示するためのディスプレイ、１０９はディスプレイイン
ターフェース回路である。ディスプレイ１０８には、Ｒ
ＡＭ１０７の所定アドレスエリアに格納されているＶＲ
ＡＭ領域のイメージを表示する。１１０は、登録された
データが格納されるハードディスク等の外部記憶装置
で、データの蓄積はもとより、文字認識用の辞書が格納
されている。１１１はそのインターフェースである。そ
して１１２は各装置構成要素を接続するバスである。
例をファイリング装置のブロック構成図である。図１に
おいて、１０１は画像原稿に光を照射し、その反射光を
読み取り電気信号に変換するスキャナ、１０２はスキャ
ナ１０１で得られた電子信号を２値のデジタル電気信号
に変換し他の装置構成要素に伝送するためのスキャナイ
ンターフェース回路、１０３はディスプレイのウィンド
ウ上で所望とする座標を入力するためのポインティング
デバイス（例えばマウス等）、１０４はポインティング
デバイス１０３からの信号を受け、それを他の装置構成
要素に伝送するためのインターフェース回路、１０５は
装置全体の制御及び文字切り出し処理や認識処理を実行
するためのＣＰＵ、１０６はＣＰＵ１０５が実行する制
御プログラム、各種処理プログラムやフォントデータな
どを格納しているＲＯＭ、１０７は文字画像の展開や文
字認識処理のための作業領域などとして用いられるＲＡ
Ｍである。また、１０８は入力イメージや認識結果を表
示するためのディスプレイ、１０９はディスプレイイン
ターフェース回路である。ディスプレイ１０８には、Ｒ
ＡＭ１０７の所定アドレスエリアに格納されているＶＲ
ＡＭ領域のイメージを表示する。１１０は、登録された
データが格納されるハードディスク等の外部記憶装置
で、データの蓄積はもとより、文字認識用の辞書が格納
されている。１１１はそのインターフェースである。そ
して１１２は各装置構成要素を接続するバスである。
【００２１】入力文書画像を登録する処理及び格納され
るデータのデータ構造に関しては先に説明した図６、図
７と略同じであるので省略する。但し、入力文書画像を
ファイリングするとき、文字認識処理で得られた文字の
第１候補のみを文字コードをテキストデータとして登録
するのではなく、第４候補までの文字コードを登録す
る。
るデータのデータ構造に関しては先に説明した図６、図
７と略同じであるので省略する。但し、入力文書画像を
ファイリングするとき、文字認識処理で得られた文字の
第１候補のみを文字コードをテキストデータとして登録
するのではなく、第４候補までの文字コードを登録す
る。
【００２２】次に検索時の処理の流れについて図２，図
３のフローチャート、図４、及び図５に従って説明す
る。
３のフローチャート、図４、及び図５に従って説明す
る。
【００２３】検索キーワードとして、例えば「内部処理
統合型」という文字列が入力されたとする。
統合型」という文字列が入力されたとする。
【００２４】まず、ステップＳ２０１において、キーワ
ードを入力し、検索データの数を示すカウンタｉに初期
値として“１”を代入する。
ードを入力し、検索データの数を示すカウンタｉに初期
値として“１”を代入する。
【００２５】次いで、処理はステップＳ２０３に進み、
保存されているｉ番目のデータのテキストデータ部の全
候補を対象に検索キーワードとのマッチングを行う。
保存されているｉ番目のデータのテキストデータ部の全
候補を対象に検索キーワードとのマッチングを行う。
【００２６】そして、ステップＳ２０４において、ステ
ップＳ２０３の処理結果に基づいて、検索キーワードに
対応する文字列が存在するか否かを判断する。一致す
る、もしくはほぼ一致すると判定した場合には、ステッ
プＳ２０５に写って、概要するデータのイメージ部分を
伸長し、文字列と共に表示する。そして、ユーザから次
のデータの検索の指示があった場合には、ステップＳ２
０６に進み、データ終了と判断した場合には、検索処理
を終了し、そうでなければステップＳ２０７で変数ｉを
インクリメントし、次のデータの検索を行う。
ップＳ２０３の処理結果に基づいて、検索キーワードに
対応する文字列が存在するか否かを判断する。一致す
る、もしくはほぼ一致すると判定した場合には、ステッ
プＳ２０５に写って、概要するデータのイメージ部分を
伸長し、文字列と共に表示する。そして、ユーザから次
のデータの検索の指示があった場合には、ステップＳ２
０６に進み、データ終了と判断した場合には、検索処理
を終了し、そうでなければステップＳ２０７で変数ｉを
インクリメントし、次のデータの検索を行う。
【００２７】上記処理におけるステップＳ２０３の処理
手順を図３に示す。以下、同処理の内容を説明する。
手順を図３に示す。以下、同処理の内容を説明する。
【００２８】尚、以下の説明における変数ｎ、ｃ，ｊ，
ｋはＲＡＭ１０７に確保されているものである。変数ｎ
は、テキストデータの文字位置を示すカウンタ（ポイン
タ）、変数ｃはキーワードと一致する文字数を示すカウ
ンタ、変数ｊはキーワードの文字列中の１つの文字位置
を示すカウンタ、変数ｋは候補文字順序を表わすカウン
タである。
ｋはＲＡＭ１０７に確保されているものである。変数ｎ
は、テキストデータの文字位置を示すカウンタ（ポイン
タ）、変数ｃはキーワードと一致する文字数を示すカウ
ンタ、変数ｊはキーワードの文字列中の１つの文字位置
を示すカウンタ、変数ｋは候補文字順序を表わすカウン
タである。
【００２９】ステップＳ３０１〜３０４では、各変数に
初期値として“１”を与える。
初期値として“１”を与える。
【００３０】ステップＳ３０５では、注目しているデー
タ（ｉ番目のデータ）のテキストデータのｎ文字目を第
ｋ候補Ｘ（ｎ，ｋ）と、検索キーワードの第ｊ番目の文
字Ｙ（ｊ）とのマッチングがとれるかどうかを判断す
る。すなわち、Ｘ（ｎ，ｋ）とＹ（ｊ）が等しいか否か
を判断する。
タ（ｉ番目のデータ）のテキストデータのｎ文字目を第
ｋ候補Ｘ（ｎ，ｋ）と、検索キーワードの第ｊ番目の文
字Ｙ（ｊ）とのマッチングがとれるかどうかを判断す
る。すなわち、Ｘ（ｎ，ｋ）とＹ（ｊ）が等しいか否か
を判断する。
【００３１】この判断で等しくないと判断したら、ステ
ップＳ３０６に進んで、テキストデータ中の第ｎ番目の
文字に対する全ての候補に対して照合を行ったか否かを
判断する。未照合の候補があると判断した場合には、ス
テップＳ３０７で注目文字位置の次の候補を参照すべ
く、変数ｋを“１”だけインクメントし、ステップＳ３
０５の処理を行う。この結果、図５に示すごとく、各認
識候補の組み合わせに対して順次照合が行われることに
なる。
ップＳ３０６に進んで、テキストデータ中の第ｎ番目の
文字に対する全ての候補に対して照合を行ったか否かを
判断する。未照合の候補があると判断した場合には、ス
テップＳ３０７で注目文字位置の次の候補を参照すべ
く、変数ｋを“１”だけインクメントし、ステップＳ３
０５の処理を行う。この結果、図５に示すごとく、各認
識候補の組み合わせに対して順次照合が行われることに
なる。
【００３２】一方、キーワード文字列の第ｊ番目の文字
と等しい文字が発見されたら、ステップＳ３０８に進
み、一致した文字数を係数するカウンタｃをインクメン
トする。
と等しい文字が発見されたら、ステップＳ３０８に進
み、一致した文字数を係数するカウンタｃをインクメン
トする。
【００３３】ステップＳ３０９に処理が進むと、検索キ
ーワードの最後の文字に対する照合処理が完了したかど
うかを判断する。検索キーワードの最後の文字に対する
照合が完了していないと判断した場合には、ステップＳ
３１０に進み、変数ｊをインクリメントする。そして、
ステップＳ３１１で、次のテキストデータ中の文字が存
在するかどうかを判断し、あればステップＳ３１２で照
合対象の文字位置を次の文字位置に進めるべく、変数ｎ
をインクメントし、ステップＳ３０４に戻る。
ーワードの最後の文字に対する照合処理が完了したかど
うかを判断する。検索キーワードの最後の文字に対する
照合が完了していないと判断した場合には、ステップＳ
３１０に進み、変数ｊをインクリメントする。そして、
ステップＳ３１１で、次のテキストデータ中の文字が存
在するかどうかを判断し、あればステップＳ３１２で照
合対象の文字位置を次の文字位置に進めるべく、変数ｎ
をインクメントし、ステップＳ３０４に戻る。
【００３４】一方、ステップＳ３１１の判断で、テキス
トデータの終了であると判断した場合には、ステップＳ
３１６でテキストデータに検索キーワードはないと判断
し、本処理を終了し、図２の処理に復帰する。
トデータの終了であると判断した場合には、ステップＳ
３１６でテキストデータに検索キーワードはないと判断
し、本処理を終了し、図２の処理に復帰する。
【００３５】さて、ステップＳ３０９において、検索キ
ーワードの最後の文字に対する照合が完了したと判断し
た場合には、ステップＳ３１３に進み、一致度ｍの計算
を行う。
ーワードの最後の文字に対する照合が完了したと判断し
た場合には、ステップＳ３１３に進み、一致度ｍの計算
を行う。
【００３６】ここで、実施例における一致度ｍの算出
は、例えば次式によるものとする。
は、例えば次式によるものとする。
【００３７】ｍ＝（一致した文字数）／（全構成文字
数）×１００［％］ すなわち、検索キーワードの文字列のうち、何文字が一
致したかを割合で示した（ｍの値が大きいほど検索キー
ワードに一致している可能性が高いことを示す）。
数）×１００［％］ すなわち、検索キーワードの文字列のうち、何文字が一
致したかを割合で示した（ｍの値が大きいほど検索キー
ワードに一致している可能性が高いことを示す）。
【００３８】ステップＳ３１４に処理が進むと、上記の
ようにして算出した一致度ｍと予め設定された値Ｍとを
比較し、それ以下の場合には、テキストデータ部のｎ文
字目からはじめる文字列は、検索キーワードとは照合し
ないと判断し、ステップＳ３１７に進む。ステップＳ３
１７では、テキストデータ部の最後まで到達したか否か
を判断する。ここで、テキストデータの終了ではないと
判断した場合には、変数ｎを１つ進め、テキストデータ
部の次の文字位置を切り出し位置として設定し、ステッ
プＳ３０２以下の処理を行う。
ようにして算出した一致度ｍと予め設定された値Ｍとを
比較し、それ以下の場合には、テキストデータ部のｎ文
字目からはじめる文字列は、検索キーワードとは照合し
ないと判断し、ステップＳ３１７に進む。ステップＳ３
１７では、テキストデータ部の最後まで到達したか否か
を判断する。ここで、テキストデータの終了ではないと
判断した場合には、変数ｎを１つ進め、テキストデータ
部の次の文字位置を切り出し位置として設定し、ステッ
プＳ３０２以下の処理を行う。
【００３９】また、ステップＳ３１７において、テキス
トデータ部の終了であると判断した場合には、ステップ
Ｓ３１９に進み、注目しているい番目のテキストデータ
には検索キーワードに相当する文字列がないと判断し、
本処理を終了し、図２の処理に復帰する。
トデータ部の終了であると判断した場合には、ステップ
Ｓ３１９に進み、注目しているい番目のテキストデータ
には検索キーワードに相当する文字列がないと判断し、
本処理を終了し、図２の処理に復帰する。
【００４０】そして、ステップＳ３１４の判断で、一致
度ｍ＞Ｍであると判断した場合、処理はステップＳ３１
５に進み、注目データのテキストデータ部には、検索キ
ーワードと一致する（ｍ＝１００のとき）、もしくは、
一致する可能性が高いと文字列があると判断し、その結
果を上位ルーチンに返し、本処理を終える。
度ｍ＞Ｍであると判断した場合、処理はステップＳ３１
５に進み、注目データのテキストデータ部には、検索キ
ーワードと一致する（ｍ＝１００のとき）、もしくは、
一致する可能性が高いと文字列があると判断し、その結
果を上位ルーチンに返し、本処理を終える。
【００４１】尚、上記処理の中で、例えば検索キーワー
ドとして、「内部処理統合型」を入力し、検索を行った
とき、例えばある注目データ中のｉ番目のテキストデー
タ部が図４の如く、「内」「処」「理」「合」「型」の
各文字が認識結果の第１候補にあり、「統」の文字が第
３候補にあって、「部」の文字は候補にも無かったとす
る。このとき、一致度ｍは、 ６／７×１００＝８５．７［％］ となる。
ドとして、「内部処理統合型」を入力し、検索を行った
とき、例えばある注目データ中のｉ番目のテキストデー
タ部が図４の如く、「内」「処」「理」「合」「型」の
各文字が認識結果の第１候補にあり、「統」の文字が第
３候補にあって、「部」の文字は候補にも無かったとす
る。このとき、一致度ｍは、 ６／７×１００＝８５．７［％］ となる。
【００４２】例えば閾値が５０％と設定してあれば、先
の一致では閾値を越えているのでテキストデータに検索
キーワードと「一致する部分が有る」と判断し、画像デ
ータ部を伸長して表示することができる。
の一致では閾値を越えているのでテキストデータに検索
キーワードと「一致する部分が有る」と判断し、画像デ
ータ部を伸長して表示することができる。
【００４３】以上説明した様に本実施例によれば、原稿
画像を読み取って文字認識し、その結果をデータベース
として登録する場合において、その文字認識の第１候補
のみではなく複数の候補も登録対象になり、その候補の
組み合わせでもってキーワードを検索するので、検索キ
ーワードによる検索が意図した通りになる率を高めるこ
とが可能になる。
画像を読み取って文字認識し、その結果をデータベース
として登録する場合において、その文字認識の第１候補
のみではなく複数の候補も登録対象になり、その候補の
組み合わせでもってキーワードを検索するので、検索キ
ーワードによる検索が意図した通りになる率を高めるこ
とが可能になる。
【００４４】更に、検索キーワードそのものがなくて
も、そのキーワードの文字列に対して一部が異なる場合
であっても、全体としての一致度がある程度であれば、
検索対象になるので、文字認識による候補にもならない
文字があっても検索される可能性を高めることが可能に
なる。
も、そのキーワードの文字列に対して一部が異なる場合
であっても、全体としての一致度がある程度であれば、
検索対象になるので、文字認識による候補にもならない
文字があっても検索される可能性を高めることが可能に
なる。
【００４５】尚、上記説明によれば、検索キーワードの
文字数が多ければ多いほど、その判定結果に対する確か
らしさが高くなる。従って、検索キーワードの文字列の
文字数がｎ以上の場合に、一致度に基づく判定を行うよ
うにしても良い。また、場合によっては、一致度の判定
の閾値をユーザから設定できるようにしても良い。例え
ば、その閾値を高くすると、少ない文字の場合には、全
体として完全一致しなければならなくなり、逆に多けれ
ば数文字が不一致であってもそのキーワードをもってい
ると判定できるであろう。
文字数が多ければ多いほど、その判定結果に対する確か
らしさが高くなる。従って、検索キーワードの文字列の
文字数がｎ以上の場合に、一致度に基づく判定を行うよ
うにしても良い。また、場合によっては、一致度の判定
の閾値をユーザから設定できるようにしても良い。例え
ば、その閾値を高くすると、少ない文字の場合には、全
体として完全一致しなければならなくなり、逆に多けれ
ば数文字が不一致であってもそのキーワードをもってい
ると判定できるであろう。
【００４６】＜第２の実施例の説明＞次に第２の実施例
を説明する。本実施例では、第１段階として、検索キー
ワードを構成する個々の文字と、検索対象のテキストデ
ータ部にあるテキストデータの第１候補とを照合し、そ
の一致度が第１の閾値Ｍ１以上であるかどうかを判断
し、閾値Ｍ１以上であると判断した場合、その文字列が
検索キーワードと一致する可能性が高いと判断する。そ
して、該当する文字の第２候補以下（不一致であると判
定された文字の第２候補以下）の組み合わせでもって一
致度を再計算し、それが第２の閾値Ｍ２より大きいと判
断した場合には、そのテキストデータに検索キーワード
に対応する文字列があると判断する。
を説明する。本実施例では、第１段階として、検索キー
ワードを構成する個々の文字と、検索対象のテキストデ
ータ部にあるテキストデータの第１候補とを照合し、そ
の一致度が第１の閾値Ｍ１以上であるかどうかを判断
し、閾値Ｍ１以上であると判断した場合、その文字列が
検索キーワードと一致する可能性が高いと判断する。そ
して、該当する文字の第２候補以下（不一致であると判
定された文字の第２候補以下）の組み合わせでもって一
致度を再計算し、それが第２の閾値Ｍ２より大きいと判
断した場合には、そのテキストデータに検索キーワード
に対応する文字列があると判断する。
【００４７】従って、閾値Ｍ１、Ｍ２の関係は、Ｍ１＜
Ｍ２である。すなわち、第１段階では、検索キーワード
になり得る可能性がある文字列があるかどうかを判断
し、もしその可能性があると判断した場合には、第１の
実施例で説明した照合を行うものである。
Ｍ２である。すなわち、第１段階では、検索キーワード
になり得る可能性がある文字列があるかどうかを判断
し、もしその可能性があると判断した場合には、第１の
実施例で説明した照合を行うものである。
【００４８】以下、第２の実施例における動作処理内容
を図１０のフローチャート（図３のフローチャートに対
応する）に従って説明する。尚、装置構成は第１の実施
例と同じものする。従って、図１０に基づくプログラム
はＲＯＭ１０６に格納されている。
を図１０のフローチャート（図３のフローチャートに対
応する）に従って説明する。尚、装置構成は第１の実施
例と同じものする。従って、図１０に基づくプログラム
はＲＯＭ１０６に格納されている。
【００４９】まず、ステップＳ１００１、１００２、１
００３では、各変数を初期化する。次いで、ステップＳ
１００４〜Ｓ１００６およびステップＳ１０１３〜Ｓ１
０１４で、検索キーワードで与えられた文字数文の照合
処理を行なう。この過程で、検索キーワードの文字数の
照合中、注目しているデータのテキストデータの最後に
到達した場合には、一致する文字列がないと判断して本
処理を終了する（ステップＳ１０１５）。
００３では、各変数を初期化する。次いで、ステップＳ
１００４〜Ｓ１００６およびステップＳ１０１３〜Ｓ１
０１４で、検索キーワードで与えられた文字数文の照合
処理を行なう。この過程で、検索キーワードの文字数の
照合中、注目しているデータのテキストデータの最後に
到達した場合には、一致する文字列がないと判断して本
処理を終了する（ステップＳ１０１５）。
【００５０】また、検索キーワードの文字数文の照合が
完了したら、ステップＳ１００７で第１段階の一致度ｍ
１を算出し、次のステップＳ１００８で、予め設定され
た閾値Ｍ１と比較する。
完了したら、ステップＳ１００７で第１段階の一致度ｍ
１を算出し、次のステップＳ１００８で、予め設定され
た閾値Ｍ１と比較する。
【００５１】ここで、ｍ１＜Ｍ１であると判断した場
合、テキストデータ部における切り出し位置（変数ｎで
与えられる）からの文字列は、検索キーワードになり得
る可能性が低いことになるから、処理はステップＳ１０
１７に進んで、テキストデータ部の最後に到達したか否
かを判断し、未到達であると判断した場合には、切り出
し位置を１つ進めて、ステップＳ１００２に戻る。尚、
ステップＳ１０１７の判断は、テキストデータ部の文字
数から検索キーワードの文字数を引いた位置になったか
どうかを判断すれば十分である。なぜなら、それ以降に
対しては、検索キーワードの文字数より小さいので、必
ず、ステップＳ１０１４の判断結果がｙｅｓになるから
である。
合、テキストデータ部における切り出し位置（変数ｎで
与えられる）からの文字列は、検索キーワードになり得
る可能性が低いことになるから、処理はステップＳ１０
１７に進んで、テキストデータ部の最後に到達したか否
かを判断し、未到達であると判断した場合には、切り出
し位置を１つ進めて、ステップＳ１００２に戻る。尚、
ステップＳ１０１７の判断は、テキストデータ部の文字
数から検索キーワードの文字数を引いた位置になったか
どうかを判断すれば十分である。なぜなら、それ以降に
対しては、検索キーワードの文字数より小さいので、必
ず、ステップＳ１０１４の判断結果がｙｅｓになるから
である。
【００５２】さて、第１段階における一致度ｍ１と閾値
Ｍ１との関係が、ｍ１＞Ｍ１であると判断した場合、処
理はステップＳ１００９に進み、一致しなかった第１候
補の文字の第２候補文字以降をも参照して照合処理を行
う。この照合処理は第１の実施例と同じであるので、そ
の説明は省略する。
Ｍ１との関係が、ｍ１＞Ｍ１であると判断した場合、処
理はステップＳ１００９に進み、一致しなかった第１候
補の文字の第２候補文字以降をも参照して照合処理を行
う。この照合処理は第１の実施例と同じであるので、そ
の説明は省略する。
【００５３】こうして、第２候補以降の文字を含めての
照合処理が完了すると、最終の一致度ｍ２を計算し（ス
テップＳ１０１０）、ｍ２と閾値Ｍ２との比較判断を行
う（Ｓ１０１１）。
照合処理が完了すると、最終の一致度ｍ２を計算し（ス
テップＳ１０１０）、ｍ２と閾値Ｍ２との比較判断を行
う（Ｓ１０１１）。
【００５４】この結果、ｍ２＞Ｍ２であると判断した場
合、注目データのテキストデータ部には検索キーワード
があるものとして、判断し本処理を終える（ステップＳ
１０１２）。
合、注目データのテキストデータ部には検索キーワード
があるものとして、判断し本処理を終える（ステップＳ
１０１２）。
【００５５】一方、ｍ２≦Ｍ２であると判断した場合に
は、ステップＳ１０１７に進む。
は、ステップＳ１０１７に進む。
【００５６】以上の結果、検索キーワードに一致する可
能性があるかどうかを判断し、一致する可能性があると
判断した場合にのみ更なる照合処理を行うことで、先の
第１の実施例と比較して、検索処理を高速に行うことが
可能になる。
能性があるかどうかを判断し、一致する可能性があると
判断した場合にのみ更なる照合処理を行うことで、先の
第１の実施例と比較して、検索処理を高速に行うことが
可能になる。
【００５７】＜第３の実施例の説明＞図１１は、画像デ
ータ部を伸長して表示する際、一致度も同時に表示する
例を示したものである。複数の文書ファイルにおいてキ
ーワードとの照合がヒットした場合、所望の文書ファイ
ルであるか否かの判断を容易にすることが可能となる。
尚、一致した、もしくは一致すると判断した文字列に対
しては、その部分を他の文字列とは区別して表示するこ
とが望ましい。例えば、表示色を換える、或いは反転表
示する等で良いであろう。
ータ部を伸長して表示する際、一致度も同時に表示する
例を示したものである。複数の文書ファイルにおいてキ
ーワードとの照合がヒットした場合、所望の文書ファイ
ルであるか否かの判断を容易にすることが可能となる。
尚、一致した、もしくは一致すると判断した文字列に対
しては、その部分を他の文字列とは区別して表示するこ
とが望ましい。例えば、表示色を換える、或いは反転表
示する等で良いであろう。
【００５８】＜第４の実施例の説明＞図１２は、一致度
と文書ファイルのリストを、一致度の高い順に表示しユ
ーザが選択可能とすることを示したものである。本実施
例では、検索キーワードとして「内部処理統合型」が入
力されており、その検索結果が一致度の高い順に一致度
と共にリストが表示されている。そのリストから所望の
文書ファイルを選択し、“オープン”ボタンをポインテ
ィング・デバイスでクリックすることで画像データ部を
伸長して表示する。その結果、文書ファイリングの見逃
しを防ぎ、不要な画像データ部を伸長する時間緒無駄を
省き、使い勝手を向上させることが可能となる。
と文書ファイルのリストを、一致度の高い順に表示しユ
ーザが選択可能とすることを示したものである。本実施
例では、検索キーワードとして「内部処理統合型」が入
力されており、その検索結果が一致度の高い順に一致度
と共にリストが表示されている。そのリストから所望の
文書ファイルを選択し、“オープン”ボタンをポインテ
ィング・デバイスでクリックすることで画像データ部を
伸長して表示する。その結果、文書ファイリングの見逃
しを防ぎ、不要な画像データ部を伸長する時間緒無駄を
省き、使い勝手を向上させることが可能となる。
【００５９】尚、本第４の実施例を実現するためには、
検索結果、一致すると判断した場合に、その時に該当す
るデータの読み出し、および伸長処理を行うのではな
く、全体に対して行ったのち（一致度とデータ番号リス
トのファイルを一時的に作成する等で対処できる）、そ
れに基づいて図示のリストを表示すれば良い。従って、
この場合には、一致度と閾値との比較は行わず、もじく
は、閾値は低い値に設定して、ユーザに判断させること
になる。
検索結果、一致すると判断した場合に、その時に該当す
るデータの読み出し、および伸長処理を行うのではな
く、全体に対して行ったのち（一致度とデータ番号リス
トのファイルを一時的に作成する等で対処できる）、そ
れに基づいて図示のリストを表示すれば良い。従って、
この場合には、一致度と閾値との比較は行わず、もじく
は、閾値は低い値に設定して、ユーザに判断させること
になる。
【００６０】＜第５の実施例の説明＞第５の実施例を説
明する。図１３は第５の実施例における処理内容を示す
フローチャートである。また、図１４は、その動作を説
明するための図である。また図１５は保存されるデータ
を表したものであり、テキストデータ、イメージデータ
の他に類似度データも格納されている。
明する。図１３は第５の実施例における処理内容を示す
フローチャートである。また、図１４は、その動作を説
明するための図である。また図１５は保存されるデータ
を表したものであり、テキストデータ、イメージデータ
の他に類似度データも格納されている。
【００６１】本第５の実施例では、類似度を用いて、照
合範囲を限定する。第１位候補の類似度が予め定めた閾
値Ｘ１以上であれば第２位候補の類似度が（Ｘ１−α）
（αはあらかじめ定めた第１照合範囲）までを照合範囲
とし、第１位候補の類似度がＸ１未満であれば第２位候
補の類似度が（Ｘ１−β）（βはあらかじめ定めた第２
照合範囲、α＞β）までを照合範囲とすることで、認識
結果の第１位候補の確からしさが高い時は出来るだけ誤
った文字候補を照合範囲から除外し、逆に認識結果の第
１位候補の確からしさが低い時は正しい認識候補を除外
せぬように照合範囲を広げるという照合範囲の限定方法
がある。
合範囲を限定する。第１位候補の類似度が予め定めた閾
値Ｘ１以上であれば第２位候補の類似度が（Ｘ１−α）
（αはあらかじめ定めた第１照合範囲）までを照合範囲
とし、第１位候補の類似度がＸ１未満であれば第２位候
補の類似度が（Ｘ１−β）（βはあらかじめ定めた第２
照合範囲、α＞β）までを照合範囲とすることで、認識
結果の第１位候補の確からしさが高い時は出来るだけ誤
った文字候補を照合範囲から除外し、逆に認識結果の第
１位候補の確からしさが低い時は正しい認識候補を除外
せぬように照合範囲を広げるという照合範囲の限定方法
がある。
【００６２】図１４の例では、閾値類似度Ｘ１を９０、
第１照合範囲αを１０、第２照合範囲βを２０としてお
り、認識結果の第１位候補「内」（Ｓ１４０１）の類似
度は９５であるので、照合範囲は８５以上の類似度を持
つ認識候補までとなり、「肉」までが照合範囲となる。
また、認識結果の第１位候補「縦」（Ｓ１４０２）の類
似度は７８であるので、照合範囲となる。また、認識結
果の第１位候補「縦」（Ｓ１４０２）の類似度は７８で
あるので、照合範囲は５８以上の類似度を持つ認識候補
までとなり、「統」までが照合範囲となる。その結果、
処理の無駄を省き、処理時間を短縮することが可能とな
る。
第１照合範囲αを１０、第２照合範囲βを２０としてお
り、認識結果の第１位候補「内」（Ｓ１４０１）の類似
度は９５であるので、照合範囲は８５以上の類似度を持
つ認識候補までとなり、「肉」までが照合範囲となる。
また、認識結果の第１位候補「縦」（Ｓ１４０２）の類
似度は７８であるので、照合範囲となる。また、認識結
果の第１位候補「縦」（Ｓ１４０２）の類似度は７８で
あるので、照合範囲は５８以上の類似度を持つ認識候補
までとなり、「統」までが照合範囲となる。その結果、
処理の無駄を省き、処理時間を短縮することが可能とな
る。
【００６３】一般に、文字認識処理では、認識しようと
している文字画像から特徴量を抽出し、その特徴量と認
識辞書に記憶されている特徴量に一番近い文字を第１候
補として認識している。ここで、言う、類似度とは、そ
の認識処理で得られた候補文字の順位を判定するために
用いられた値である。
している文字画像から特徴量を抽出し、その特徴量と認
識辞書に記憶されている特徴量に一番近い文字を第１候
補として認識している。ここで、言う、類似度とは、そ
の認識処理で得られた候補文字の順位を判定するために
用いられた値である。
【００６４】尚、上記各実施例では、原稿画像を光学的
に読み取る装置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、通信回線を介して画像を入力し
たり、記憶媒体に格納されている画像を入力しても良
い。また、単体の装置に適応することも可能であるし、
複数の機器で構成するシステムであっても良い。また、
各処理プログラムはＲＯＭに格納されているとして説明
したが、外部から供給することで実現する（ＲＡＭにロ
ードする）ことも可能であるので、本願発明は上記実施
例でもって限定されるものではない。
に読み取る装置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、通信回線を介して画像を入力し
たり、記憶媒体に格納されている画像を入力しても良
い。また、単体の装置に適応することも可能であるし、
複数の機器で構成するシステムであっても良い。また、
各処理プログラムはＲＯＭに格納されているとして説明
したが、外部から供給することで実現する（ＲＡＭにロ
ードする）ことも可能であるので、本願発明は上記実施
例でもって限定されるものではない。
【００６５】以上説明したように本実施例によれば、文
書画像データの登録時に文字認識が１００％正しくなく
とも、各認識対象が持つ１つまたは複数個の認識候補を
テキストデータとして保持し、それらテキストデータの
認識候補と検索キーワードとを照合し、検索キーワード
との一致度を求め、一致度が閾値を越えた時は一致した
と判断することにより、高い精度で検索キーワードの含
まれた画像データを捜し出すことが出来るという効果が
ある。
書画像データの登録時に文字認識が１００％正しくなく
とも、各認識対象が持つ１つまたは複数個の認識候補を
テキストデータとして保持し、それらテキストデータの
認識候補と検索キーワードとを照合し、検索キーワード
との一致度を求め、一致度が閾値を越えた時は一致した
と判断することにより、高い精度で検索キーワードの含
まれた画像データを捜し出すことが出来るという効果が
ある。
【００６６】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、文
字認識が完全ではないことを考慮し、検索キーワードに
基づく検索率を向上させることが可能になる。
字認識が完全ではないことを考慮し、検索キーワードに
基づく検索率を向上させることが可能になる。
【００６７】
【図１】実施例の装置のブロック構成図である。
【図２】第１の実施例の検索のフローチャートである。
【図３】第１の実施例の検索の詳細フローチャートであ
る。
る。
【図４】第１の実施例のテキストデータの例である。
【図５】第１の実施例のテキストデータの候補の例であ
る。
る。
【図６】従来の登録のフローチャートである。
【図７】従来の登録の模式図である。
【図８】従来の登録データの構造である。
【図９】従来の検索のフローチャートである。
【図１０】第２の実施例の検索の詳細フローチャートで
ある。
ある。
【図１１】第３の実施例の文書ファイルの表示の例であ
る。
る。
【図１２】第４の実施例の文書ファイルリストの表示の
例である。
例である。
【図１３】第５の実施例の検索のフローチャートであ
る。
る。
【図１４】第５の実施例の認識結果の類似度と検索対象
限定の例である。
限定の例である。
【図１５】第５の実施例の登録データの構造である。
１０１ スキャナ １０２、１０４、１０９、１１１ インターフェース
（Ｉ／Ｆ） １０３ ポインティングデバイス １０５ ＣＰＵ １０６ ＲＯＭ １０７ ＲＡＭ １０８ ディスプレイ １１０ 外部記憶装置
（Ｉ／Ｆ） １０３ ポインティングデバイス １０５ ＣＰＵ １０６ ＲＯＭ １０７ ＲＡＭ １０８ ディスプレイ １１０ 外部記憶装置
Claims (10)
- 【請求項１】 文書画像中の文字を認識して蓄積し、検
索キーワードに従って蓄積されたデータを検索するファ
イリング装置であって、 入力文書画像中の文字の認識結果得られた候補群を蓄積
する蓄積手段と、 与えられた検索キーワードを構成する個々の文字と前記
蓄積されたデータ中の候補群の組み合わせによる照合す
る照合手段とを備えることを特徴とするファイリング装
置。 - 【請求項２】 前記照合手段は、検索キーワードに対応
する候補文字の組み合わせの一致度を算出する算出手段
を含み、当該一致度が所定値以上の場合、注目データが
検索対象として判断することを特徴とする請求項第１項
に記載のファイリング装置。 - 【請求項３】 更に、前記一致度と、対応するデータの
リスト一覧を表示する表示手段と、 表示されたリスト中の所望とするデータを指示する指示
手段と、 指示されたデータを表示する表示手段とを備えることを
特徴とする請求項第２項に記載のファイリング装置。 - 【請求項４】 前記照合手段は、認識結果の第１候補文
字と検索キーワードとの第１の一致度を算出する第１の
算出手段と、 算出された第１の一致度が所定の第１の閾値以上の場
合、当該認識文字の第２候補以降の文字との組み合わせ
による照合を行ない、検索キーワードとの第２の一致度
を算出する第２の算出手段と、 該第２の一致度と、少なくとも前記第１の閾値より大き
い第２の閾値以上の場合、当該注目データを検索対象と
して判断することを特徴とする請求項第１項に記載のフ
ァイリング装置。 - 【請求項５】 前記照合手段は、検索キーワードを構成
する個々の文字と、蓄積されている文字とを比較すると
き、各候補文字群の類似度でもって照合範囲を決定し、
その照合範囲内で候補文字の組み合わせを決定すること
を特徴とする請求項第１項に記載のファイリング装置。 - 【請求項６】 文書画像中の文字を認識して蓄積し、検
索キーワードに従って蓄積されたデータを検索するファ
イリング装置の制御方法であって、 入力文書画像中の文字の認識結果得られた候補群を蓄積
する蓄積工程と、 与えられた検索キーワードを構成する個々の文字と前記
蓄積されたデータ中の候補群の組み合わせによる照合す
る照合工程とを備えることを特徴とするファイリング装
置の制御方法。 - 【請求項７】 前記照合工程は、検索キーワードに対応
する候補文字の組み合わせの一致度を算出する算出工程
を含み、当該一致度が所定値以上の場合、注目データが
検索対象として判断することを特徴とする請求項第６項
に記載のファイリング装置の制御方法。 - 【請求項８】 更に、前記一致度と、対応するデータの
リスト一覧を表示する表示工程と、 表示されたリスト中の所望とするデータを指示する指示
工程と、 指示されたデータを表示する表示工程とを備えることを
特徴とする請求項第７項に記載のファイリング装置の制
御方法。 - 【請求項９】 前記照合工程は、認識結果の第１候補文
字と検索キーワードとの第１の一致度を算出する第１の
算出工程と、 算出された第１の一致度が所定の第１の閾値以上の場
合、当該認識文字の第２候補以降の文字との組み合わせ
による照合を行ない、検索キーワードとの第２の一致度
を算出する第２の算出工程と、 該第２の一致度と、少なくとも前記第１の閾値より大き
い第２の閾値以上の場合、当該注目データを検索対象と
して判断することを特徴とする請求項第６項に記載のフ
ァイリング装置の制御方法。 - 【請求項１０】 前記照合工程は、検索キーワードを構
成する個々の文字と、蓄積されている文字とを比較する
とき、各候補文字群の類似度でもって照合範囲を決定
し、その照合範囲内で候補文字の組み合わせを決定する
ことを特徴とする請求項第６項に記載のファイリング装
置の制御方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP07651395A JP3673553B2 (ja) | 1995-03-31 | 1995-03-31 | ファイリング装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP07651395A JP3673553B2 (ja) | 1995-03-31 | 1995-03-31 | ファイリング装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08272813A true JPH08272813A (ja) | 1996-10-18 |
| JP3673553B2 JP3673553B2 (ja) | 2005-07-20 |
Family
ID=13607359
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP07651395A Expired - Fee Related JP3673553B2 (ja) | 1995-03-31 | 1995-03-31 | ファイリング装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3673553B2 (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000057315A (ja) * | 1998-08-06 | 2000-02-25 | Mitsubishi Electric Corp | 文書ファイリング装置及び文書ファイリング方法 |
| JP2002510090A (ja) * | 1998-03-31 | 2002-04-02 | ドラゴン・システムズ・インコーポレーテッド | 対話型探索法 |
| US6826354B2 (en) | 1998-10-15 | 2004-11-30 | Fujitsu Limited | Buffer control method and buffer control device |
| WO2008032780A1 (fr) * | 2006-09-14 | 2008-03-20 | Nec Corporation | Procédé de recherche, procédé de calcul de similarité, calcul de similarité, système d'appariement de mêmes documents et programme de ceux-ci |
| JP2011034231A (ja) * | 2009-07-30 | 2011-02-17 | Rakuten Inc | 画像検索エンジン |
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-
1995
- 1995-03-31 JP JP07651395A patent/JP3673553B2/ja not_active Expired - Fee Related
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