JPH09223188A - 文字認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 本発明は文字認識装置に関し、第１に帳票か
ら読み取った文字の認識率を向上することができ、第２
に処理時間の短縮を図ることができる文字認識装置を提
供することを目的としている。 【解決手段】 イメージデータを取り込み、第１の方法
により文字を認識する第１の文字認識手段と、イメージ
データを取り込み、第２の方法により文字を認識する第
２の文字認識手段と、これら第１及び第２の文字認識手
段と接続され、これら第１及び第２の文字認識手段の認
識に基づいて文字列を判定する文字列判定手段とを有し
て構成される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、文字認識装置に関
し、更に詳しくはイメージスキャナ，ＯＣＲ等より読み
込んだイメージデータから文字を認識する文字認識装置
に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来の文字認識装置では、文字認識率の
向上を図るため、認識した各文字に対して候補文字を求
め、この候補文字を利用して候補単語（文字列）を生成
し、この候補単語からオペレータが基も確からしい文字
列を決定している。

【０００３】図７は候補文字生成の説明図である。例え
ば、帳票に「クワタ」という文字が印字されており、こ
の文字を例えばイメージスキャナで読み取るものとす
る。イメージスキャナで読み取られたイメージデータか
ら、文字認識手段は、読み取った文字列の各文字毎に図
に示すような候補文字を生成する。図７に示す例の場
合、最初の文字「ク」に対する候補文字は、第１候補が
「ク」、第２候補が「ワ」、第３候補が「タ」である。
２番目の文字「ワ」に対する候補文字は、第１候補が
「ワ」、第２候補が「ク」、第３候補が「タ」である。
３番目の文字「タ」に対する候補文字は、第１候補が
「タ」、第２候補が「ク」、第３候補が「ワ」である。
いずれもそのパターンが似た文字を文字候補として選ん
でいることが分かる。しかも、その順位は、より確から
しいものから順に並んでいる。

【０００４】このようにして候補文字が求まったら、文
字認識手段は図８に示すように候補単語（文字列）を生
成する。第１番目の文字に対して「ク」，「ワ」，
「タ」の３種類、第２番目の文字に対して「ワ」，
「ク」，「タ」の３種類、第３番目の文字に対して
「タ」，「ク」，「ワ」の３種類が存在するので、得ら
れる単語（文字列）の種類は、３×３×３＝２７通り存
在する。これら考えられるだけの候補単語に対して、或
いは作成する候補単語の候補文字の順位の下限を決め
て、オペレータは知識辞書を参照しながら、その知識辞
書に存在する単語の中から最も確からしい単語を選んで
いた。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】前述した従来の装置で
は、帳票上のフィールドの認識文字の桁数が多くなれば
なるほど、候補単語の数が多くなり、知識辞書との比較
チェックに要する時間が増大してしまう。

【０００６】本発明はこのような課題に鑑みてなされた
ものであって、第１に帳票から読み取った文字の認識率
を向上することができ、第２に処理時間の短縮を図るこ
とができる文字認識装置を提供することを目的としてい
る。

【０００７】

【課題を解決するための手段】図１は本発明の原理ブロ
ック図である。図において、１はイメージデータを取り
込み、第１の方法により文字を認識する第１の文字認識
手段、２はイメージデータを取り込み、第２の方法によ
り文字を認識する第２の文字認識手段である。これら第
１の文字認識手段１の文字認識アルゴリズムと、第２の
文字認識手段２の文字認識アルゴリズムは異なっている
必要がある。同じアルゴリズムを用いると、文字認識手
段１，２が常に同じ答を出し、意味がないからである。
なお、文字認識のアルゴリズムは、従来公知の各種のア
ルゴリズムを用いることができる。

【０００８】１０はこれら第１及び第２の文字認識手段
１，２と接続され、これら第１及び第２の文字認識手段
１，２の認識に基づいて文字列を判定する文字列判定手
段である。３は住所，氏名等の文字列の種別を格納する
知識定義体ファイル、４は該知識定義体ファイル３で認
識した文字列の種類毎に複数の文字列データを格納する
知識辞書ファイルである。これら知識定義体ファイル３
と、知識辞書ファイル４は、文字列判定手段１０と接続
されている。

【０００９】請求項１記載の発明によれば、第１及び第
２の文字認識手段１，２の判定結果に基づいて、文字列
判定手段１０が文字列を判定するので、読み取った文字
の認識率を向上させることができる。

【００１０】請求項２記載の発明は 前記第１の文字認
識手段１と、第２の文字認識手段２は、それぞれ文字列
の各文字毎に相違度を求め、前記文字列判定手段１０
は、これら第１及び第２の文字認識手段１，２からの相
違度を基にして文字列の文字を決定することを特徴とし
ている。

【００１１】請求項２記載の発明によれば、文字列の各
文字毎に第１及び第２の文字認識手段で相違度を求め
て、この相違度から読み取った文字の確からしさを判定
することにより、読み取った文字の認識率を向上させる
ことができる。

【００１２】ここで、相違度とは、文字認識を行なう
際、文字画像と認識アルゴリズムが参照する認識辞書と
の距離を示す値である。相違度が大きいほど、認識辞書
とのずれが大きいことを示している。

【００１３】請求項３記載の発明は、前記文字列判定手
段１０は、氏名，住所等の文字列の種別を格納する知識
定義体ファイル３と、該知識定義体ファイル３で認識し
た文字列の種類毎に複数の文字列データを格納する知識
辞書ファイル４と接続され、前記文字列判定手段１０
は、判定した文字列が一義的に定まらない時に、これら
ファイルを参照して文字列を決定することを特徴として
いる。

【００１４】請求項３記載の発明によれば、文字列判定
手段１０で判定した文字列が一義的に決まらない場合に
は、知識定義体ファイル３から該当文字列の種類を判別
し、知識辞書ファイル４から当該文字種の文字データを
サーチし、該当する文字列データがあった場合に、その
文字データが読み取られた文字列（単語列）と判定する
ことにより、処理時間の短縮を図ることができる。

【００１５】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施の形態例を詳細に説明する。図２は本発明の一実施の
形態例を示すブロック図である。図１と同一のものは、
同一の符号を付して示す。図において、２１はファクシ
ミリ装置（ＦＡＸ）、２２は光学文字読取装置（ＯＣ
Ｒ）、２３は原稿情報を読み取るイメージスキャナであ
る。３０はこれら装置が接続される端末Ａで、読み込ん
だイメージデータを格納するデータ格納部３１と、デー
タを送信するデータ送信部３２より構成されている。

【００１６】４０は回線３３を介して端末Ａと接続され
る端末Ｂである。端末Ｂにおいて、４１は回線３３と接
続され、端末Ａからのイメージデータを受信するデータ
受信部、４２はデータを格納するデータ格納部である。
１ａは認識辞書ファイル１ｂと接続され、全面イメージ
データを取り込み文字を認識する第１の文字認識手段と
してのソフトウェア認識処理部、２はイメージデータを
取り込み、文字を認識する第２の文字認識手段としての
集中文字認識装置である。該集中文字認識装置２は、デ
ータ格納部４２に格納されている全面イメージデータを
基に認識処理を行ない、文字を認識し、認識した文字の
相違度を算出する認識処理部２ａと、認識辞書ファイル
２ｂより構成されている。ここで、認識辞書ファイル１
ｂ，２ｂは、文字パターンと、該文字パターンに近いパ
ターンの文字パターンを格納している。

【００１７】５は認識処理部２ａで認識した認識文字
（候補文字）及び認識文字の相違度を取り出す集中認識
処理部、１１は集中認識処理部５で認識された文字の相
違度と、ソフトウェア認識処理部１ａで認識された文字
の相違度を用いて文字データの選別を行なう文字データ
選別処理部、１２は該文字データ選別処理部１１で選別
された文字列を基に読み込んだ文字列を決定する知識処
理部である。これら文字データ選別処理部１１と知識処
理部１２とで文字列判定手段１０（図１参照）を構成し
ている。３は住所，氏名等の文字列の種別を格納する知
識定義体ファイル、４は該知識定義体ファイル３で認識
した文字列の種類毎に複数の文字列データを格納する知
識辞書ファイルである。このように構成された装置の動
作を説明すれば、以下の通りである。

【００１８】ファクシミリ装置２１又は光学文字読取装
置又はイメージスキャナ２３から読み取られた全面イメ
ージデータは、端末Ａのデータ格納部３１に一旦格納さ
れる。その後、データ送信部３２は、データ格納部３１
に格納されている全面イメージデータを読み出して回線
３３から端末Ｂに送出する。

【００１９】端末Ｂでは、端末Ａから伝送されてきた全
面イメージデータを受信部４１を介してデータ格納部４
２に一時格納する。データ格納部４２に格納された全面
イメージデータは、集中文字認識装置２及びソフトウェ
ア認識処理部１ａに送出される。ソフトウェア認識処理
部１ａは、認識辞書ファイル１ｂを参照して所定の文字
認識アルゴリズムにより候補文字を生成し、生成した候
補文字毎に相違度を算出する。一方、集中文字認識装置
２では、認識処理部２ａが認識辞書ファイル２ｂに格納
されている文字パターンを参照して所定の文字認識アル
ゴリズムにより候補文字を生成する。集中認識処理部５
は、集中文字認識装置２で生成した候補文字毎にその相
違度を算出する。

【００２０】集中認識処理部５で認識した候補文字及び
各候補文字毎の相違度は、文字データ選別処理部１１に
与えられ、ソフトウェア認識処理部１ａで認識した候補
文字及び各候補文字毎の相違度も、文字データ選別処理
部１１に与えられる。該文字データ選別処理部１１は、
集中認識処理部５で認識された文字の相違度と、ソフト
ウェア認識処理部１ａで認識された文字の相違度を用い
て文字データの選別を行なう。知識処理部１２は、文字
データ選別処理部１１で選別された文字列が複数個存在
した場合に、知識定義体ファイル３及び知識辞書ファイ
ル４を参照して、文字列を一義的に決定する。

【００２１】このように、請求項１記載の発明によれ
ば、第１及び第２の文字認識手段１，２の判定結果に基
づいて、文字列判定手段１０が文字列を判定するので、
読み取った文字の認識率を向上させることができる。

【００２２】図３は本発明の動作の一例を示すフローチ
ャートで、文字列判定手段１０の動作を示している。先
ず、互いの第１候補文字データの相違度を比較する（Ｓ
１）。次に、比較結果を検討する（Ｓ２）。比較結果に
より、集中文字認識装置の方の相違度が小さい場合に
は、相違度の小さい方の文字がより確からしいことにな
るので、集中文字文字認識装置側の第１候補文字を認識
文字として出力する（Ｓ３）。比較結果により、ソフト
ウェア認識処理部の方の相違度が小さい場合には、相違
度の小さい方の文字がより確からしいことになるので、
ソフトウェア認識処理部側の第１候補文字を認識文字と
して出力する（Ｓ４）。

【００２３】比較の結果、第１候補文字が等しい場合に
は、互いの文字が同じであるかどうかチェックする（Ｓ
５）。若し、同じである場合には、この候補文字はより
確からしい文字と判定されるので、そのまま同じ文字を
認識文字として出力する（Ｓ６）。若し、互いの文字が
異なる場合には、互いの第１候補文字がそれぞれの候補
の中に存在するかどうかチェックする（Ｓ７）。そし
て、チェック結果を検討する（Ｓ８）。存在しない場合
には、予め優先順位を設定し、優先する装置側（即ち、
集中文字認識装置側かソフトウェア認識処理部側のいず
れか一方）の第１候補文字を認識文字として出力する
（Ｓ９）。

【００２４】存在する場合には、集中文字認識装置の第
１候補に対応するソフトウェア認識処理部の候補の相違
度、及びソフトウェア認識処理部の第１候補に対応する
集中文字認識装置の候補の相違度を求める（Ｓ１０）。
そして、両方の相違度を比較する（Ｓ１１）。比較の結
果、同じである場合には両方の文字を認識文字として出
力する（Ｓ１２）。集中文字認識装置側の方が小さい場
合には、集中文字認識装置側の第１候補を認識文字とし
て出力する（Ｓ１３）。ソフトウェア認識処理部側の方
が小さい場合には、ソフトウェア認識処理部の第１候補
を認識文字として出力する（Ｓ１４）。

【００２５】このように、請求項２記載の発明によれ
ば、文字列の各文字毎に第１及び第２の文字認識手段で
相違度を求めて、この相違度から読み取った文字の確か
らしさを判定することにより、読み取った文字の認識率
を向上させることができる。

【００２６】図４は本発明の動作の一例を示すシーケン
ス図で、「クワタ」という文字を認識する場合を示す。
集中文字認識装置２及びソフトウェア認識処理部１ａで
読み取った文字列のそれぞれの文字データについて候補
文字を生成し、それぞれの候補文字の相違度を算出する
と、第１文字目、第２文字目、第３文字目はそれぞれ図
４に示すようになる。

【００２７】例えば、第１文字目の候補文字は、集中文
字認識装置側が「ク」で、その相違度は“１５”であ
る。一方、ソフトウェア認識処理部１ａ側の第１番目の
候補文字は「ク」で、その相違度は“１５”であり、等
しい。従って、この場合には、第１番目の文字データと
して「ク」を出力する。

【００２８】次に、第２文字目の候補文字は、集中文字
認識装置側が「ク」で、その相違度は“１５”である。
一方、ソフトウェア認識処理部側の第２番目の候補文字
は「ワ」で、その相違度は“１０”である。これら２つ
の文字認識手段の相違度は、ソフトウェア認識処理部側
の相違度が小さい。従って、互いの文字が同じかどうか
に拘らず、この場合には第２番目の文字データとして、
ソフトウェア認識処理部で認識した文字「ワ」を出力す
る。

【００２９】次に、第３文字目の候補文字は、集中文字
認識装置側が「ク」で、その相違度は“１０”である。
一方、ソフトウェア認識処理部側の第３番目の候補文字
は「タ」で、その相違度は“１０”である。これら２つ
の文字認識手段の相違度は、等しい。この場合には、双
方の第１番の候補の文字データを出力する。即ち、集中
文字認識装置側の候補文字「ク」と、ソフトウェア認識
処理部側の候補文字「タ」の双方をそれぞれ認識文字と
して出力する。

【００３０】この場合に得られる文字列は「クワタ」と
「クワク」の２種類が存在することになり、何れか一方
に決定する必要がある。そこで、文字列判定手段１０内
の知識処理部１２（図２参照）は、以下のようなアルゴ
リズムにより文字列を何れか一方に決定する。

【００３１】知識処理部１２は、知識定義体ファイル３
をサーチして、該当文字列がどのような種類の文字列で
あるかをチェックする。チェックの結果、「氏名」情報
であることが認識できたら、今度は知識辞書ファイル４
の「氏名」データを読み出して、「クワタ」と「クワ
ク」の２種類の文字列が存在するかを検索する。知識辞
書ファイル４には、「クワタ」しか存在しないことが判
明すると、初めてここで、読み込んだ文字列は「クワ
タ」であると判定することができる。最終的に判定され
た認識文字列は、「クワタ」となる。

【００３２】請求項３記載の発明によれば、文字列判定
手段１０で判定した文字列が一義的に決まらない場合に
は、知識定義体ファイル３から該当文字列の種類を判別
し、知識辞書ファイル４から当該文字種の文字データを
サーチし、該当する文字列データがあった場合に、その
文字データが読み取られた文字列（単語列）と判定する
ことにより、処理時間の短縮を図ることができる。

【００３３】図６は知識処理部の他の動作説明図であ
る。この例は、最終的に文字列「タカサキ」と「クワサ
キ」が残った時に、知識辞書ファイル４にこれら文字列
があるかチェックし、「タカサキ」のみあったので、認
識した文字列として「タカサキ」を出力するものであ
る。

【００３４】上述の実施例では、文字列の文字種として
「氏名」を用いた場合を例にとったが、本発明はこれに
限るものではなく、その他の種類の文字列、例えば「地
名」等であってもよい。

【００３５】

【発明の効果】以上、詳細に説明したように、請求項１
記載の発明によれば、イメージデータを取り込み、第１
の方法により文字を認識する第１の文字認識手段と、イ
メージデータを取り込み、第２の方法により文字を認識
する第２の文字認識手段と、これら第１及び第２の文字
認識手段と接続され、これら第１及び第２の文字認識手
段の認識に基づいて文字列を判定する文字列判定手段と
を有することにより、第１及び第２の文字認識手段１，
２の判定結果に基づいて、文字列判定手段が文字列を判
定するので、読み取った文字の認識率を向上させること
ができる。

【００３６】請求項２記載の発明によれば 前記第１の
文字認識手段と、第２の文字認識手段は、それぞれ文字
列の各文字毎に相違度を求め、前記文字列判定手段は、
これら第１及び第２の文字認識手段からの相違度を基に
して文字列の文字を決定することにより、文字列の各文
字毎に第１及び第２の文字認識手段で相違度を求めて、
この相違度から読み取った文字の確からしさを判定する
ことにより、読み取った文字の認識率を向上させること
ができる。

【００３７】請求項３記載の発明によれば、前記文字列
判定手段は、氏名，住所等の文字列の種別を格納する知
識定義体ファイルと、該知識定義体ファイルで認識した
文字列の種類毎に複数の文字列データを格納する知識辞
書ファイルと接続され、前記文字列判定手段は、判定し
た文字列が一義的に定まらない時に、これらファイルを
参照して文字列を決定することにより、文字列判定手段
で判定した文字列が一義的に決まらない場合には、知識
定義体ファイルから該当文字列の種類を判別し、知識辞
書ファイルから当該文字種の文字データをサーチし、該
当する文字列データがあった場合に、その文字データが
読み取られた文字列（単語列）と判定することにより、
処理時間の短縮を図ることができる。

【００３８】このように、本発明によれば、第１に帳票
から読み取った文字の認識率を向上することができ、第
２に処理時間の短縮を図ることができる文字認識装置を
提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理ブロック図である。

【図２】本発明の一実施の形態例を示すブロック図であ
る。

【図３】本発明の動作の一例を示すフローチャートであ
る。

【図４】本発明の動作の一例を示すシーケンス図であ
る。

【図５】知識処理部の動作説明図である。

【図６】知識処理部の他の動作説明図である。

【図７】候補文字生成の説明図である。

【図８】候補単語生成の説明図である。

【符号の説明】

１ 第１の文字認識手段 ２ 第２の文字認識手段 ３ 知識定義体ファイル ４ 知識辞書ファイル １０ 文字列判定手段

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 イメージデータを取り込み、第１の方法
   により文字を認識する第１の文字認識手段と、 イメージデータを取り込み、第２の方法により文字を認
   識する第２の文字認識手段と、 これら第１及び第２の文字認識手段と接続され、これら
   第１及び第２の文字認識手段の認識に基づいて文字列を
   判定する文字列判定手段とを有してなる文字認識装置。
2. 【請求項２】 前記第１の文字認識手段と、第２の文字
   認識手段は、それぞれ文字列の文字毎に相違度を求め、
   前記文字列判定手段は、これら第１及び第２の文字認識
   手段からの相違度を基にして文字列の文字を決定するこ
   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】 前記文字列判定手段は、氏名，住所等の
   文字列の種別を格納する知識定義体ファイルと、該知識
   定義体ファイルで認識した文字列の種類毎に複数の文字
   列データを格納する知識辞書ファイルと接続され、前記
   文字列判定手段は、判定した文字列が一義的に定まらな
   い時に、これらファイルを参照して文字列を決定するこ
   とを特徴とする請求項２記載の文字認識装置。