JPH0957204A - 郵便物の宛先自動読取システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】同じような住所記載文字パターンが何度も繰り
返しリジェクトされないようにした郵便物の宛先自動読
取システムを提供する。 【解決手段】ビデオコーディングでの入力情報（正解宛
名コード）および認識情報（リジェクトされた郵便物の
文字パターン画像データ）を収集する（ステップＳＴ１
０）。こうして収集された情報に基づいて、宛名の認識
に用いる辞書（宛名知識データベース）の内容を補充・
更新する（ステップＳＴ１２〜ステップＳＴ２２）。こ
の内容補充・更新（つまり学習）された宛名知識データ
ベースを参照することにより、郵便物に記載された宛名
が高い正答率で自動的に認識される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、郵便物の宛名／
郵便番号を読み取り、読み取った宛名／郵便番号の区分
情報に基づき郵便物を区分処理する郵便物処理装置にお
いて、郵便物の宛先の自動判読に利用される知識データ
ベース（住所辞書など）の改良に関する。

【０００２】

【従来の技術】ビデオコーディング端末を併用する郵便
物処理装置が開発されている。この種の郵便物処理装置
は、はがきや封書等の郵便物上に記載された宛名あるい
は郵便番号を光学式文字読取装置（ＯＣＲ）の認識部に
よって読み取り、この読み取った宛名あるいは郵便番号
に対応する区分情報によって郵便物を郵便番号毎にある
いは配達区域毎に区分処理する読取区分機を有してい
る。この読み取り（光学的に読み取った文字パターンを
対応する文字コードに自動変換する作業）は、所定の辞
書を参照（パターンマッチング）することにより行われ
る。

【０００３】読取区分機が宛名あるいは郵便番号を読み
取れなかった郵便物（宛名認識に失敗した郵便物）は、
認識部でリジェクトされる。リジェクト郵便物の全体画
像は、リジェクトされた順番にビデオコーディング端末
の表示部に表示される。オペレータは、ビデオコーディ
ング端末の表示部に表示されたリジェクト郵便物の宛名
画像（ＯＣＲで読み取った原画像）を目視しながら、読
取区分機で読み取れなかった宛名あるいは郵便番号をす
べて手入力（コーディング処理）する。オペレータが入
力した宛名あるいは郵便番号に対応する区分情報によっ
て、読取区分機は郵便物を機械区分処理する。このコー
ディング処理によって、光学式文字読取装置による機械
区分の限界を補うことができる。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】従来は、ＯＣＲのスキ
ャナ取込文字パターンを収集し、収集文字パターンに答
（該当文字コード）を与えている。その際、所定の宛名
文字列パターンを用いてシミュレーションを行い、「候
補文字群の中から該当する宛名」を取り出すときに用い
る知識データベース（辞書類）内のパラメータを調整し
ていた。

【０００５】ところで、郵便物読取区分機が使われる場
所によって、出現する文字の種類および量は異なる。通
常、シミュレーションで使用した文字データでは現地の
状況を十分に把握できないため、宛名知識データベース
（住所辞書）を現実に合わせて適切に修正・更新しない
と、同じような書状（郵便物）が繰り返しリジェクトさ
れ絶えずビデオコーディングに回されるようになる。す
るとビデオコーディングのオペレータの負担が増え、ま
た郵便物の自動区分処理の効率も落ちる。

【０００６】この発明の目的は、リジェクトされた郵便
物（書状）に記載された文字パターンに対する文字入力
をビデオコーディングシステムのオペレータが行なった
あと、このオペレータ入力の結果に基づき宛名の知識デ
ータベースを更新（知識データベースの学習）すること
により、同じような文字パターンで宛名が表記された郵
便物が何度も繰り返しリジェクトされないようにした宛
先自動読取システムを提供することである。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、郵便物（Ｐ）に記載された宛名を読み取って得た文
字パターンを所定の宛名知識データベース（１５５）を
参照することにより対応する宛名文字コード（宛先住所
単語）に自動変換するとともに、自動変換できなかった
文字パターンについてはオペレータにより対応する宛名
文字コードに変換する郵便物の宛先自動読取装置におい
て、この発明では、まず、ビデオコーディングでの入力
情報（正解宛名コード）および認識情報（リジェクトさ
れた郵便物の文字パターン画像データ）を収集する。こ
うして収集した情報に基づいて、宛名の認識に用いる宛
名知識データベース（１５５）の内容を補充・更新する
（ステップＳＴ１２〜ステップＳＴ２２）。こうして内
容補充・更新（つまり学習）された宛名知識データベー
スを参照することにより、郵便物に記載された宛名が高
い正答率で認識される。

【０００８】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して、この発明
の一実施の形態に係る郵便物の宛先自動読取システムを
説明する。なお、重複説明を避けるために、複数の図面
に渡り機能上共通する部分には共通の参照符号が用いら
れている。

【０００９】図１〜図８は、この発明の一実施の形態に
係る郵便物の宛先自動読取システムを説明するための図
である。図１は、この発明の一実施例に係る、ビデオコ
ーディングシステムを備えた郵便物処理装置の全体構成
を示す。この装置は、大きく分けて読取区分機本体１お
よびビデオコーディングシステム２によって構成されて
おり、ビデオコーディングシステム２は画像分配サーバ
３と複数のビデオコーディング端末４を含んでいる。

【００１０】読取区分機本体１は、封書等の郵便物Ｐ上
に記載された宛名／郵便番号を読取り、その読取内容か
ら宛名／郵便番号を認識し、この宛名／郵便番号の認識
結果あるいはビデオコーディングシステム２にてコーデ
ィングされた宛名／郵便番号によって郵便物Ｐを自動区
分する部分である。

【００１１】読取区分機本体１は、宛名が手書きあるい
は活字印刷された郵便物Ｐが混在した状態でセットさ
れ、セットされた郵便物Ｐを一通ずつ供給する郵便物供
給部１０と、この供給部１０から供給される郵便物Ｐ上
の全体画像を一通ずつ撮影してその濃淡画像（多値画
像）を出力するスキャナ部１１と、このスキャナ部１１
を通過した郵便物Ｐに予め印刷されている郵便物管理番
号（ＩＤ番号）を読み取るＩＤコード読取部１１０と、
ＩＤコード読取部１１０を通過した郵便物Ｐ上に、その
宛名／郵便番号に対応するバーコードまたはそのＩＤコ
ードを印刷するバーコードプリンタ部１３と、このバー
コードプリンタ部１３を通過した郵便物Ｐを、宛名／郵
便番号の認識結果あるいはビデオコーディングシステム
２で入力された宛名／郵便番号のコーディング結果に対
応した所定の区分情報（区分箱番号）に基づき区分する
区分部１４と、前記スキャナ部１１で撮影された郵便物
Ｐの多値画像から宛名／郵便番号を認識する認識部１５
と、この認識部１５において認識が完全にはできなかっ
た郵便物Ｐ（リジェクト郵便物）についての認識処理デ
ータ（手書き文字と印刷活字との区別、リジェクト文字
情報、読取できた文字または単語の認識結果、その他の
リジェクト属性）とともに、リジェクト郵便物Ｐのスキ
ャナ読取原画像（多値画像）を画像分配サーバ３へ転送
するリジェクトデータ制御部２７と、上記各部（１０〜
１５）の動作を制御する制御部１６とによって構成され
ている。

【００１２】なお、郵便物供給部１０、スキャナ部１
１、ＩＤコード読取部１１０、バーコードプリンタ部１
３、および区分部１４は搬送区分部本体１ａを構成して
いる。読取区分機本体１では、供給部１０から供給され
る郵便物Ｐ上の宛名／郵便番号がスキャナ部１１により
撮像され、その撮像画像内容から宛名／郵便番号が認識
部１５により認識される。この認識部１５において宛名
あるいは郵便番号の少なくとも一部が認識できなかった
リジェクト郵便物Ｐについては、その原画像データがそ
の管理番号（ＩＤ番号）とともに画像分配サーバ３中の
メモリ制御部３１を介して大容量データ記憶装置３６に
送られ、そこに一旦記憶される。そして、バーコードプ
リンタ部１３において、各リジェクト郵便物Ｐにはその
管理番号（ＩＤ番号）が印刷され、これらのリジェクト
郵便物Ｐは区分部１４の特定の区分箱に順番に集積され
る。

【００１３】区分部１４の特定区分箱に集積されたリジ
ェクト郵便物Ｐに対する宛名情報入力がビデオコーディ
ングシステム２で完了すると、これらのリジェクト郵便
物Ｐは供給部１０から搬送区分部本体１ａ内部に再度供
給される。この再供給されたリジェクト郵便物Ｐの郵便
物管理番号（ＩＤ番号）がＩＤコード読取部１１０で読
み取られると、制御部１６は、読み取られたＩＤ番号に
該当する処理済みリジェクト郵便物Ｐのビデオコーディ
ング入力情報を、画像分配サーバ３の記憶装置３６から
取り出してきて、その情報をバーコードプリンタ部１３
にて郵便物Ｐ上に印刷する。

【００１４】画像分配サーバ３は、リジェクトデータ制
御部２７から供給される認識処理データ（郵便物管理番
号；手書きか印刷活字かの区別；リジェクト文字情報；
読めた文字／単語の認識結果；認識部１５における認識
処理過程で使った２値化しきい値あるいは使用辞書類を
特定するパラメータ、その他）を複数のビデオコーディ
ング端末４に分配／配信するものであり、メモリ制御部
３１、画像メモリ３２、ビデオ分配制御部３３、タイミ
ング制御部３４、入出力制御部３５、大容量データ記憶
装置３６および画像再認識処理部３７によって構成され
ている。

【００１５】複数のビデオコーディング端末４それぞれ
には、担当する属性が決まっているオペレータがついて
おり、その担当する属性の画像が画像分配サーバ３から
分配／配信されるようになっている。たとえば、第１の
ビデオコーディング端末４には宛名あるいは郵便番号が
手書きである画像が配信され、第２のビデオコーディン
グ端末４には宛名あるいは郵便番号が印刷活字である画
像が配信され、第３のビデオコーディング端末４には９
０度回転された画像が配信され、第４のビデオコーディ
ング端末４には認識できない宛名あるいは郵便番号の桁
数が所定桁数である画像が配信され、第５のビデオコー
ディング端末４には認識できない宛名あるいは郵便番号
の桁数が１桁である画像が配信されるようになってい
る。

【００１６】複数のビデオコーディング端末４は、それ
ぞれＣＲＴ等の画像表示部４ａおよびキーボード／マウ
ス等の入力部４ｂで構成されている。画像メモリ３２か
ら配信されてくるリジェクト郵便物Ｐの画像は、宛名／
郵便番号の認識されている部分と認識されていない部分
とが区別できる状態で画像表示部４ａで表示され、この
画像の認識されていない宛名／郵便番号の部分をオペレ
ータが入力部４ｂから補填入力するようになっている。
このオペレータの入力により完成した完全な宛名／郵便
番号情報は、各入力部４ｂから入出力制御部３５に転送
される。

【００１７】タイミング制御部３４は、入出力制御部３
５からの画像出力要求をビデオ分配制御部３３に出力し
たり、入出力制御部３５からのコーディング済み宛名／
郵便番号情報を読取区分機本体１内の制御部１６へ出力
したり、入力部４ｂからの画像出力の要求をビデオ分配
制御部３３へ出力したりする際の動作を制御する。

【００１８】メモリ制御部３１には、リジェクトデータ
制御部２７から、認識処理データ（認識部１５において
部分的に認識された宛名／郵便番号）および郵便物Ｐを
スキャナ部１１で撮影した原画像（濃淡／階調を含む多
値画像）が供給される。これらの認識処理データ／原画
像データは大容量記憶装置３６に一旦格納される。大容
量記憶積装置３６に蓄積されたリジェクト郵便物データ
の合計容量が所定容量以上になると、ビデオコーディン
グシステム２におけるコーディング処理が開始される。
（このコーディング処理は、読取区分機本体１における
宛名読取／宛先区分処理とは独立して行なわれるオフラ
イン処理である。） ビデオコーディングシステム２のコーディング処理で
は、まず大容量記憶装置３６に記憶されているリジェク
ト郵便物Ｐの原画像データおよび認識処理データが読み
出される。読み出されたデータのうち、リジェクト属性
のデータはビデオ分配制御部３３に供給され、原画像デ
ータは画像メモリ３２に供給される。分配制御部３３
は、供給されたリジェクト属性の内容に基づき、リジェ
クト郵便物データをどのビデオコーディング端末４に分
配するかを決定する。このビデオ分配制御部３３からの
分配指示内容に応じて、画像メモリ３２に記憶されてい
る画像データがその内容に適応するビデオコーディング
端末４に配信される。

【００１９】すなわち、画像メモリ３２は、メモリ制御
部３１から供給されるリジェクト郵便物画像を順次記憶
するとともに、タイミング制御部３４からの画像分配／
配信要求に応じて、記憶された画像データを、ビデオ分
配制御部３３からの分配指示内容に基づく所定のビデオ
コーディング端末４へ、分配／配信するように機能す
る。

【００２０】図２は、読取区分機本体１の認識部１５が
どのように構成されているかを説明するブロック図であ
る。この認識部１５は、スキャナ部１１に内装された光
電変換部１１ａから得られる多値画像から郵便物Ｐ上の
記載領域の形／位置等を検出し、宛名あるいは郵便番号
が記載されていると思われる候補領域を検出する宛名領
域検出部１５１と、この宛名領域検出部１５１により検
出された領域内の宛名あるいは郵便番号が記載されてい
る文字行（多値画像）を検出する文字行検出部１５２
と、この文字行検出部１５２により検出された文字行中
の文字（多値画像）を１文字ずつ切り出し、所定のしき
い値ＴＨを用いて２値化した文字画像を検出する文字検
出部１５３を有している。検出部１５１〜１５３は、文
字切出部１５０を構成する。

【００２１】認識部１５はさらに、文字検出部１５３で
検出された２値化文字画像を文字辞書１５５ａ内の文字
基準パターンと照合（パターンマッチング）することに
よって認識し、認識した文字の配列に基づき住所辞書１
５５ｂを引いて住所を認識するとともに、認識処理デー
タ（手書きか印刷活字かの区別；リジェクト文字情報；
読めた文字あるいは単語の認識結果；認識処理過程で使
った２値化しきい値等のパラメータ、その他のリジェク
ト属性）を生成する文字／住所認識部１５４と、光電変
更部１１ａから供給されるリジェクト郵便物全面の多値
画像（原画像データ）が記憶される画像メモリ１５６と
を備えている。

【００２２】文字辞書１５５ａおよび住所辞書１５５ｂ
は、認識部１５４が宛名認識を行なう際に参照する知識
データベース１５５を構成している。後述するが、この
知識データベース１５５の内容は、データベース学習再
構築部１５８により、適宜修正・変更（つまり学習）さ
れるようになっている。

【００２３】なお、認識部１５４における文字認識は、
公知のパターン認識理論に基づく「複合類似度法」によ
り行うことができる。このパターン認識理論を詳細に説
明したものとして、以下の文献を紹介しておく：森北出
版（株）刊、基礎情報工学シリーズ６、飯島泰蔵著、
「パターン認識理論」（初版は１９８９年５月２０日） このパターン認識において使用される辞書（文字辞書１
５５ａなど）については、同書のＰ９５〜Ｐ１０２に、
「固有値および固有関数を算出することによる新たな文
字辞書」の作成の基本理論が解説されている。

【００２４】図２の宛名知識データベース１５５（辞書
１５５ａ、１５５ｂ）の内容は、データベース学習再構
築部１５８で作成された学習データにより、適宜更新
（学習）される。この学習データは図１のビデオコーデ
ィングシステム２の実際の稼働結果に基づき得られたも
のであり、宛名知識データベース１５５は学習データに
より学習しその内容（知識）を増やして行けるようにな
っている。

【００２５】具体的にいうと、当該稼働日における全て
の郵便物（書状）Ｐの処理が終了したときに、ビデオコ
ーディングシステム２で収集したリジェクト郵便物の文
字パターン画像（記憶装置３６に格納されている）と認
識情報（ビデオコーディングシステムのオペレータが入
力した文字コードで、対応するリジェクト郵便物の文字
パターン画像とともに記憶装置３６に格納されている）
とが、データベース学習再構築部１５８に送られる。送
られてきたリジェクト郵便物の文字パターンは辞書１５
５ａに予め記憶されていた文字パターンに加えられる。
こうして辞書１５５ａの内容（文字パターンの種類・
量）が更新される。

【００２６】データベース学習再構築部１５８では、更
新された文字パターン画像および認識情報の対応関係を
ベースに上記文献「パターン認識理論」のＰ９７に記載
された固有値・固有関数を計算して、新たな文字辞書１
５５ａを作成する（辞書の再設計）。これにより、辞書
１５５ａは、ビデオコーディングシステム２の実際の稼
働結果を学習したことになる。それ以降は、学習後の辞
書１５５ａが、郵便物記載の宛名の文字認識に使用され
るようになる。

【００２７】また、文字認識には成功したが住所（宛
先）認識に失敗してリジェクトされた郵便物に関するビ
デオコーディングデータに基づいて、新たな住所辞書１
５５ｂが作成される。これにより、辞書１５５ｂは、ビ
デオコーディングシステム２の実際の稼働結果を学習し
たことになる。それ以降は、学習後の辞書１５５ｂが、
郵便物の住所認識に使用されるようになる。この住所辞
書１５５ｂの学習については後で詳しく述べる。

【００２８】文字／住所認識部１５４において宛名認識
に成功した認識結果データは、読取区分機本体１の制御
部１６に送られる。一方、文字／住所認識部１５４での
宛名認識が失敗に終わった場合は、画像メモリ１５６に
記憶されたリジェクト郵便物Ｐの原画像データおよび文
字／住所認識部１５４での認識処理データが、リジェク
トデータ制御部２７に出力される。リジェクトデータ制
御部２７に出力されたリジェクト郵便物Ｐのデータは、
後に画像分配サーバ３の画像認識再処理部３７に送られ
る。

【００２９】画像再認識処理部３７は、ビデオ分配制御
部３３からの指示に基づき、大容量記憶装置３６から画
像メモリ３２に読み出されたリジェクト郵便物画像およ
びそのリジェクト属性データを使って、宛名認識処理
（宛名読取処理）を再度実行（リトライ）するものであ
る。

【００３０】図３は、データベース学習再構築部１５８
により行われる辞書類の更新あるいは再設計（知識デー
タベースの学習）の手順を説明するフローチャートであ
る。このフローチャートの処理は、通常は図１の郵便物
処理装置がその日の稼働を終えたあと、ルーチンワーク
の一環として、自動的に（あるいはオペレータのマニュ
アル操作により）スタートするようになっている。

【００３１】まず、図２のデータベース学習再構築部１
５８内部のＣＰＵ（図示せず）は、図１の大容量記憶装
置３６から、ビデオコーディングシステム２での入力情
報（正しい宛名の文字コード列など）および認識情報
（リジェクト郵便物に関する読取区分機本体１からの情
報）を読み出す（ステップＳＴ１０）。ここでは、読み
出した入力情報とそれに対応する認識情報が、１文字単
位で読み込まれる。

【００３２】最初の文字に対して（ステップＳＴ１２ノ
ー）、収集パターン（リジェクト郵便物から光学的に読
み取った宛名の文字パターンをビデオコーディングシス
テム２で収集したもの）と認識情報が同一文字種である
かどうかがチェックされる（ステップＳＴ１３）。

【００３３】収集パターンと認識情報が同一文字種であ
れば（ステップＳＴ１４イエス）、辞書採用の正当性が
チェックされる（ステップＳＴ１８）。これは、「辞書
（１５５ａ、１５５ｂ）を参照して得られる認識候補の
上位にビデオコーディング入力コードが存在し、かつブ
ロック数・ループ数が所定のしきい値を超えていないか
？」という点、あるいは「ビデオコーディング入力コー
ドが辞書（１５５ａ、１５５ｂ）に無く、かつブロック
数・ループ数が所定のしきい値を超えていないか？」と
いう点をチェックすることにより、行われる。

【００３４】このチェックをクリアした文字パターン
（類似度が十分ある）について（ステップＳＴ１８イエ
ス）、文字単位の類似度分布表、単語単位の類似度分布
表（文字単位の類似度を単語単位にまとめて作成した類
似度分布表で、単語長分の類似度を加算しそれを単語長
で割ることにより求められる）、および住所単語度数分
布表（ビデオコーディングシステムで入力された住所単
語がＯＣＲ読取住所単語と異なる場合にその異なった住
所単語に対して作成される度数分布表）が、算出される
（ステップＳＴ２０）。これら分布表の算出方法につい
ては、後述する。

【００３５】収集パターンと認識情報が同一文字種でな
ければ（ステップＳＴ１４ノー）、その文字パターンに
ついて文字単位の判別しきい値および単語単位の判別し
きい値が算出され、別名の単語登録がなされる（ステッ
プＳＴ１６）。ここで、別名単語登録とは、住所単語度
数分布表において、ある一定以上のしきい値を越えた住
所単語が宛名知識データベース１５５（あるいは住所辞
書１５５ｂ）にないとき、その住所単語を宛名知識デー
タベース１５５（あるいは住所辞書１５５ｂ）に登録す
ることをいう。たとえば、スキャナ部１１のＯＣＲが山
田町を川田町と読み違える確率が高いという統計データ
が得られたときは、川田町を山田町に読み替えるよう
に、住所単語の別名単語登録が行われる。

【００３６】以上の処理（ステップＳＴ１０〜ステップ
ＳＴ２０）が全ての文字に対して実行されたあと（ステ
ップＳＴ１２イエス）、ステップＳＴ１６およびステッ
プＳＴ２０で得られたデータに基づき宛名知識データベ
ース１５５の内容が更新される。

【００３７】なお、前述した単語単位の判別しきい値が
高すぎる（判定条件が厳しすぎる）と、たとえば「柳
町」という宛名単語が実は読めているのにリジェクトさ
れてしまうことが起きる。一方、この判別しきい値が低
すぎる（判定条件が甘すぎる）と、違う宛名単語を「幸
区」と誤読してしまうことが起きる。この場合は判別し
きい値を上げることにより、「幸区」の誤読率を下げる
ことができる。宛名知識データベース１５５の内容更新
（学習）とは、このような実際の誤読の発生率を下げる
ように、読取判定パラメータ（ここでは単語判別しきい
値）を変更させることをいう。

【００３８】図１の郵便物処理装置がその後稼働すると
きは、以上のようにして更新された（学習済みの）宛名
知識データベース１５５が、郵便物の文字認識および住
所認識に使用される。すると、以前よりも同じ文字パタ
ーンに関するリジェクト郵便物の数は激減するから、そ
の分ビデオコーディングシステム２のオペレータの負担
が軽減される。またビデオコーディングシステム２に回
されるリジェクト郵便物の数も減るので、郵便物の自動
区分処理の効率も上がることになる。

【００３９】図４は、図３の宛名知識データベースの更
新（学習）ステップＳＴ２２で行われる処理の概要を説
明するフローチャートである。すなわち、図２のデータ
ベース学習構築部１５８では、郵便物区分時に蓄積した
読取結果記録（図１の記憶装置３６の内容）から統計的
な情報を構築する処理（ステップＳＴ３０）と、構築さ
れた統計的情報から新パラメータを算出する処理（ステ
ップＳＴ４０）との２段階処理が行なわれる。

【００４０】図５は、図４の統計情報構築部（ステップ
ＳＴ３０）での処理内容を説明するフローチャートであ
る。ここでは、統計的情報として、正読類似度分布表
（ステップＳＴ３０６；図７参照）および誤読類似度分
布表（ステップＳＴ３０８；図８参照）を、宛名単語辞
書内の全単語にそれぞれ設けている。

【００４１】まず、図１の記憶装置３６から、最初のリ
ジェクト郵便物の認識結果が獲得される（ステップＳＴ
３００ノー）。獲得した認識結果の最初の単語について
（ステップＳＴ３０２ノー）、それが正解単語であるか
どうか判定される（ビデオコーディングシステム２のオ
ペレータの入力結果によりそれが正解単語であったかど
うかが分かる）。

【００４２】正解であれば（ステップＳＴ３０４イエ
ス）正読類似度分布表が更新され（ステップＳＴ３０
６）、不正解であれば（ステップＳＴ３０４ノー）誤読
類似度分布表が更新される（ステップＳＴ３０８）。

【００４３】いま、ある郵便物（書状）の宛名認識結果
が「川崎区 大川町」で、各々の単語の類似度が「川崎
区：８５」、「大川町：５３」であり、また同書状に対
するビデオコーディングシステム２からの宛名正解が
「川崎区 大師町」であったとする。この場合は、「川
崎区」の正読類似度分布表の類似度８５の頻度が「１」
増やされ（ステップＳＴ３０６）、「大川町」の誤読類
似度分布表の類似度５３の頻度が「１」減らされる（ス
テップＳＴ３０８）。

【００４４】以上のような正読・誤読類似度分布表の更
新処理が、各認識結果内の全単語に対して実行される
（ステップＳＴ３０２イエス）。同様の処理を全通数分
の全単語に対して行うことにより、各単語の類似度分布
が蓄積され、その時点でのリジェクト郵便物に関する統
計情報の構築が終了する（ステップＳＴ３００イエ
ス）。

【００４５】図６は、図４の新パラメータ算出・更新部
（ステップＳＴ４０）での処理内容を説明するフローチ
ャートである。この新パラメータ算出・更新段階では、
各単語について（ステップＳＴ４００ノー）、図５の統
計情報構築処理で得られた各単語の類似度分布が統計的
情報として十分な数を満たしているかどうかがチェック
される（ステップＳＴ４０２；たとえば統計サンプル数
が１００以上であったかどうかがチェックされる）。

【００４６】統計的情報として十分である場合（ステッ
プＳＴ４０４イエス）、正読類似度分布表と誤読類似度
分布表の双方から新たなしきい値が算出され（ステップ
ＳＴ４０６）、宛名知識データベース１５５中のその単
語のしきい値が更新される（ステップＳＴ４０８）。

【００４７】このようにデータベース１５５のしきい値
が更新されると、比較的高い類似度で認識される単語は
しきい値が高くなり、比較的低い類似度で認識される単
語はしきい値が低くなる。

【００４８】たとえば、データベース再構築前の単語し
きい値が「川崎区：６０」、「大川町：６０」で、再構
築後のしきい値が「川崎区：７５」、「大川町：５０」
である場合、「川崎区」は比較的高い類似度で認識され
る単語とみなされ、判定条件を厳しくすることによっ
て、別の単語が「川崎市」であると誤認される割合を減
らすことができる（誤読率減少）。

【００４９】また、「大川町」は比較的低い類似度で認
識される単語とみなされ、「大川町」と認識できている
のに類似度がしきい値に満たないためにリジェクトされ
る割合が減る（正読率向上）。

【００５０】次に、単語の認識しきい値を再構築するス
テップＳＴ４０８の具体例を説明する。宛名知識データ
ベース１５５（宛名／住所辞書１５５ｂ）内の各単語の
属性として、類似度のしきい値がある。単語処理では、
検出した単語の類似度がその単語のしきい値に満たない
場合は照合に失敗したとみなされ、リジェクトとなる。

【００５１】ここで、単語の類似度とは、単語を照合
（パターンマッチング）するときの、単語を構成する個
々の文字の類似度の和を、単語文字列長で割った値をい
う。たとえば、「川崎区」という単語が照合された場合
にそれぞれの文字の類似度が「川：９０」、「崎：９
３」、「区：７２」であったとすると、「川崎区」の単
語としての類似度は（９０＋９３＋７２）／３＝８５と
なる（類似度の文字数平均）。

【００５２】なお、個々の文字の類似度の算出方法につ
いては説明を省略するが、その一例として、パターン認
識理論における複合類似度法がある。図７は認識部１５
の稼働の結果得られる正読類似度分布の一例を示し、図
８は認識部１５の稼働の結果得られる誤読類似度分布の
一例を示している。

【００５３】図７において、ビデオコーディングにおい
て第一候補と教えられた答に正しい宛名が一致するとき
は、正読の類似度が示す値に「度数」が加算される。一
方図８において、ビデオコーディングにおいて第一候補
と教えられた答が正しい宛名と一致しないときは、誤読
の類似度が示す値に「度数」が加算される。

【００５４】このようにして文字単位・単語単位の類似
度分布表が作成される（図３のステップＳＴ２０）。判
別しきい値については、誤読の割合が正読の数％以下と
なるところを算出する（図７、８中の垂直破線）。この
しきい値（何％に設定するかはケースバイケース）以下
がリジェクトとなり、宛名文字候補からはずされるよう
になる。

【００５５】上記と同じことを文字単位のみならず単語
単位の類似度分布表についても行なう。これにより文字
単位・単語単位のしきい値が算出される（図３のステッ
プＳＴ１６）。

【００５６】以上のようにして、郵便物の自動読取区分
機（宛先自動読取システム）が導入された現場におい
て、その地域の宛名文字列の特性（類似度分布など）を
分析する。そして、その分析結果を宛名知識データベー
スに自動的に学習させることにより、その地域の特性に
沿った最善の宛名知識データベース（最新の読取パラメ
ータを含む）を構築できるようになる。

【００５７】なお、データベース学習再構成は単語しき
い値更新への適用のみにとどまらない。個々の文字種に
対してもしきい値を設定し、上記と同様に文字種毎の類
似度分布表を構築することにより、文字単位での誤読率
を減少させ、認識率を向上させることができる。つま
り、図２のデータベース学習再構築部１５８により、宛
名知識データベース１５５の住所辞書１５５ｂのみなら
ず文字辞書１５５ａにも、学習結果を反映させることが
できる。

【００５８】上述の実施の形態では文字認識の手法とし
て「複合類似度法」を想定したが、この発明はこれに限
定されない。文字認識手法として「単純類似度法」その
他の文字認識手法を用いることも可能である。

【００５９】また、データベース学習再構築用にワーク
ステーションまたはパーソナルコンピュータが別途用意
されていれば、データベース学習再構築はいつでもでき
る。一方、図１の読取区分機の稼働時間外では、区分機
内部のコンピュータハードウエア資源を利用して宛名知
識データベース１５５に対する学習再構築を行なうこと
もでき、この場合は専用のワークステーションを別途用
意する必要はない。

【００６０】

【発明の効果】この発明では、ビデオコーディングシス
テムの現実の運用結果に基づき内容補充（学習）された
宛名知識データベースを参照することにより、郵便物に
記載された宛名の読み取りを行なうようにしている。換
言すれば、宛名知識データベース内の読み取りパラメー
タ（しきい値など）をリジェクト郵便物の宛名読み取り
情報で更新することで、文字／住所認識部での読み取り
性能を向上させている。このようにすると、以前は頻繁
にリジェクトされていた宛名記載文字パターンを含む郵
便物がリジェクトされる頻度が大幅に減少し、その分ビ
デオコーディングオペレータの負担が軽減される。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の一実施形態に係る郵便物宛先自動読
取システムの全体構成を説明するブロック図。

【図２】図１の認識部１５の内部構成を例示するブロッ
ク図。

【図３】図２のデータベース学習再構築部１５８により
行われる宛名知識データベースの学習処理（辞書類の更
新あるいは再設計）の手順を説明するフローチャート。

【図４】図３の宛名知識データベースの更新（学習）で
行われる処理の概要を説明するフローチャート。

【図５】図４の統計情報構築部で行われる処理の内容を
説明するフローチャート。

【図６】図４の新パラメータ算出・更新部で行われる処
理の内容を説明するフローチャート。

【図７】認識部１５の稼働の結果得られる正読類似度分
布の一例を示すグラフ図。

【図８】認識部１５の稼働の結果得られる誤読類似度分
布の一例を示すグラフ図。

【符号の説明】

１…読取区分機本体、１ａ…搬送区分部本体、２…ビデ
オコーディングシステム、３…画像分配サーバ、４…ビ
デオコーディング端末、４ａ…画像表示部、４ｂ…入力
部、１０…供給部、１１…スキャナ部（読取ＯＣＲ装
置）、１１ａ…光電変換部、１１０…ＩＤコード読取
部、１３…バーコードプリンタ部（機械コード印字装
置）、１４…区分機、１５…宛名認識部（認識手段）、
１５０…文字切出部、１５１…宛名領域検出部、１５２
…文字行検出部、１５３…文字検出部、１５４…文字／
住所認識部（文字認識手段／住所認識手段）、１５５ａ
…文字辞書、１５５ｂ…住所辞書、１５５…宛名知識デ
ータベース、１５６…画像メモリ、１５８…データベー
ス学習再構築部、１６…制御部、２７…リジェクトデー
タ制御部、３１…メモリ制御部、３２…画像メモリ、３
３…ビデオ分配制御部、３４…タイミング制御部、３５
…入出力制御部、３６…大容量記憶装置（ハードディス
クあるいは光ディスク）、３７…画像認識再処理部、Ｐ
…郵便物（はがき等）、ＴＨ…正誤読判別しきい値（所
定のパラメータ）、１１ａ、１５１〜１５３…２値化手
段。

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】郵便物に記載された宛名を光学的に読み取
   って得た文字パターンを、宛名知識データベースを参照
   することにより対応する宛名文字コードに自動変換する
   とともに、自動変換できなかった文字パターンについて
   はオペレータの手作業により対応する宛名文字コードに
   変換するものにおいて、 前記オペレータにより操作された文字パターンおよび宛
   名文字コードとの対応関係を用いて、前記自動変換でき
   なかった文字パターンがそれ以降は自動変換できるよう
   に、前記宛名知識データベースの内容を修正するように
   構成したことを特徴とする郵便物の宛先自動読取システ
   ム。
2. 【請求項２】郵便物に記載された宛名を光学的に読み取
   って得た文字パターンを、宛名知識データベースを参照
   することにより対応する宛名文字コードに自動変換する
   とともに、自動変換できなかった文字パターンについて
   はオペレータの手作業により対応する宛名文字コードに
   変換する郵便物の宛先自動読取装置において、 前記オペレータにより操作された文字パターンおよび宛
   名文字コードの情報を収集し；前記収集した情報に基づ
   いて前記宛名知識データベースの内容を更新し；前記更
   新された宛名知識データベースを参照することにより、
   郵便物に記載された宛名の文字パターンを対応する宛名
   文字コードに自動変換するように構成したことを特徴と
   する郵便物の宛先自動読取方法。
3. 【請求項３】郵便物に記載された宛名を光学的に読み取
   って得た文字パターンを、宛名知識データベースを参照
   することにより対応する宛名文字コードに自動変換する
   とともに、自動変換できなかった文字パターンについて
   はオペレータの手作業により対応する宛名文字コードに
   変換する郵便物の宛先自動読取装置において、 前記オペレータにより操作された文字パターンおよび宛
   名文字コードの情報を収集し；前記収集した情報に基づ
   いて、宛名記載に用いられた文字単位の類似度分布を作
   成し；前記作成した類似度分布に基づいて前記宛名知識
   データベースの内容を更新し；前記更新された宛名知識
   データベースを参照することにより、郵便物に記載され
   た宛名の文字パターンを対応する宛名文字コードに自動
   変換するように構成したことを特徴とする郵便物の宛先
   自動読取方法。
4. 【請求項４】郵便物に記載された宛名を光学的に読み取
   って得た文字パターンを、宛名知識データベースを参照
   することにより対応する宛名文字コードに自動変換する
   とともに、自動変換できなかった文字パターンについて
   はオペレータの手作業により対応する宛名文字コードに
   変換する郵便物の宛先自動読取装置において、 前記オペレータにより操作された文字パターンおよび宛
   名文字コードの情報を収集し；前記収集した情報に基づ
   いて、宛名記載に用いられた文字単位および単語単位の
   類似度分布を作成し；前記作成した類似度分布に基づい
   て前記宛名知識データベースの内容を更新し；前記更新
   された宛名知識データベースを参照することにより、郵
   便物に記載された宛名の文字パターンを対応する宛名文
   字コードに自動変換するように構成したことを特徴とす
   る郵便物の宛先自動読取方法。
5. 【請求項５】郵便物に記載された宛名を光学的に読み取
   って得た文字パターンを、宛名知識データベースを参照
   することにより対応する宛名文字コードに自動変換する
   とともに、自動変換できなかった文字パターンについて
   はオペレータの手作業により対応する宛名文字コードに
   変換する郵便物の宛先自動読取装置において、 前記オペレータにより操作された文字パターンおよび宛
   名文字コードの情報を収集し；前記収集した情報に基づ
   いて、宛名記載に用いられた文字パターンを判別するし
   きい値を文字単位に作成し；前記作成したしきい値に基
   づいて前記宛名知識データベースの内容を更新し；前記
   更新された宛名知識データベースを参照することによ
   り、郵便物に記載された宛名の文字パターンを対応する
   宛名文字コードに自動変換するように構成したことを特
   徴とする郵便物の宛先自動読取方法。
6. 【請求項６】郵便物に記載された宛名を光学的に読み取
   って得た文字パターンを、宛名知識データベースを参照
   することにより対応する宛名文字コードに自動変換する
   とともに、自動変換できなかった文字パターンについて
   はオペレータの手作業により対応する宛名文字コードに
   変換する郵便物の宛先自動読取装置において、 前記オペレータにより操作された文字パターンおよび宛
   名文字コードの情報を収集し；前記収集した情報に基づ
   いて、宛名記載に用いられた文字パターンを判別するし
   きい値を文字単位および単語単位に作成し；前記作成し
   たしきい値に基づいて前記宛名知識データベースの内容
   を更新し；前記更新された宛名知識データベースを参照
   することにより、郵便物に記載された宛名の文字パター
   ンを対応する宛名文字コードに自動変換するように構成
   したことを特徴とする郵便物の宛先自動読取方法。
7. 【請求項７】所定のしきい値を越えた宛名記載の住所単
   語が前記宛名知識データベースにないとき、その住所単
   語を前記宛名知識データベースに登録することで、前記
   宛名知識データベースの内容を更新することを特徴とす
   る請求項５または請求項６に記載の宛先自動読取方法。