JPH0962789A - 光学式文字読取装置のマーク認識方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 非ドロップアウトカラーのマークガイドを使
用する場合でも、マークの付されたマークガイドの抽出
を可能にする。 【解決手段】 帳票５６のイメージデータは、光学フィ
ルタ６０、イメージセンサ５８、Ａ／Ｄ変換器６１を介
してイメージメモリ６２に取込まれる。前処理ＣＰＵ５
３は主制御ＣＰＵ５１に制御され、イメージメモリ６２
から読取対象の文字を切出し、パターンメモリ６３に格
納する。一方、認識辞書メモリ６５には、予め行われた
学習処理により、マークの付されていないマークガイド
の特徴が格納されている。認識ＣＰＵ５４は、パターン
メモリ６３に格納された文字の特徴を抽出して特徴メモ
リ６４に格納し、それらと認識辞書メモリ６５に格納さ
れた特徴とのヒット率をそれぞれ求め、該各ヒット率に
基づいてマーク付加文字を抽出し、対応する文字コード
を出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、光学式文字読取装
置（以下、ＯＣＲという）を用いて、帳票中の選択用文
字のどの文字にマークが付されたかを認識するＯＣＲの
マーク認識方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】図２は、従来のＯＣＲの構成例を示す構
成ブロック図である。このＯＣＲは、４つのＣＰＵ、つ
まり主制御ＣＰＵ１と、対象帳票をＯＣＲに導入する機
構を制御するメカコンＣＰＵ２と、前処理ＣＰＵ３と、
認識ＣＰＵ４とを、備えている。主制御ＣＰＵ１はメカ
コンＣＰＵ２、前処理ＣＰＵ３、及び認識ＣＰＵ４に接
続され、該主制御ＣＰＵ１が各ＣＰＵ２，３，４を統括
し、ＯＣＲ全体の制御を行う構成である。主制御ＣＰＵ
１は、読取りに関する情報のフォーマットデータ５を持
つ構成である。メカコンＣＰＵ２は読取り帳票６の帳票
イメージを取込むために、帳票搬送系７とイメージセン
サ８を制御する接続になっている。帳票６のイメージ
は、レンズ９と光学フィルタ１０を介してイメージセン
サ８に取込まれ、イメージセンサ８の出力は、アナログ
／ディジタル（以下、Ａ／Ｄという）変換器１１を介し
て、イメージメモリ１２に入力される構成である。イメ
ージセンサ８は、帳票イメージを取込むためのラインセ
ンサであり、イメージセンサ８、レンズ９及び光学フィ
ルタ１０が、光学系を形成している。イメージメモリ１
２の出力側は、前処理ＣＰＵ３に接続されている。イメ
ージメモリ１２は、多値階調のデジタル画像を蓄えるこ
とができるメモリであり、前処理ＣＰＵ３は、イメージ
メモリ１２中の任意のアドレスのイメージデータを読出
すことができるようになっている。前処理ＣＰＵ３は、
イメージメモリ１２上の読取枠に該当する部分のイメー
ジを切出して二値化し、その文字パターンを一次的に保
存するために、パターンメモリ１３に与える接続であ
る。パターンメモリ１３は、白黒の２値面像を蓄えるメ
モリである。認識ＣＰＵ４はパターンメモリ１３に接続
され、前処理ＣＰＵ３が切出してパターンメモリ１３に
格納した文字パターンから特徴抽出を行い、その結果を
接続された特徴抽出メモリ１４に格納する構成である。
また、認識ＣＰＵ４には、認識辞書メモリ１５も接続さ
れている。

【０００３】図３は、図２による従来の動作を示すフロ
ーチャートであり、この図２及び図３を参照しつつ、従
来のＯＣＲの一般的な動作を説明する。図２中の読取り
帳票６内の読取枠１６は、ドロップアウトカラー印刷さ
れ、記入文字または印字文字１７は、非ドロップアウト
カラーである。図３に示されたステップＳ１のイメージ
取込み処理では、主制御ＣＰＵｌがメカコンＣＰＵ２に
対し、イメージ取込みの指示を行う。これを受けたメカ
コンＣＰＵ２は、搬送系７を制御し、帳票６を搬送す
る。イメージセンサ８及び光学フィルタ１０の前を帳票
６が通過することで、帳票画像が取り込まれる。帳票面
像は、レンズ９び光学フィルタ１０を介してイメージセ
ンサ８に与えられ、イメージセンサ８がそれを光電変換
する。これにより、帳票画像がアナログ信号に変換さ
れ、さらに、Ａ／Ｄ変換器１１によって、多値階調のデ
ィジタル画像にされる。多値階調のディジタル画像がイ
メージメモリ１２に格納される。このとき、ドロップア
ウトカラー印刷の読取枠１６は、光学フィルタ１０を透
過せずに、非ドロップアウトカラーの記入文字または印
字文字１７のみが通過する。よって、イメージメモリ１
２に取り込まれた帳票画像には、読取枠１６自身のイメ
ージは、存在しない。ステップＳ２のフォーマット解読
処理において、読取枠内の文字を切出すために、主制御
ＣＰＵｌはフォーマットデータ５を解読すると共に、イ
メージメモリ１２上の読取相当位置１８を計算する。

【０００４】図４は、図２のフォーマットデータの概念
を説明する図である。フォーマットデータ５には、図４
のように、帳票の読取情報を示すために、行位置２０、
フィールド位置２１、読取枠高さ２２、読取枠幅２３、
ピッチ２４、及び文字数２５等が記憶されている。行位
置２０は帳票の上辺から読取行の中心までの距離を示
し、フィールド位置２１は帳票左辺から読取枠左端まで
の距離を示ている。読取枠高さ２２は読取枠の高さを示
し、読取枠幅２３は読取枠の幅、及びピッチ２４は隣接
の読取枠との距距離を示し、及び文字数２５は読取枠の
数を示す。つまり、フォーマットデータ５は、帳票上の
読取枠の存在位置を示す。読取相当位置１８に基づき、
主制御ＣＰＵ１は前処理ＣＰＵ３に文字切出しを指示す
る。ステップＳ３の文字切出し処理では、前処理ＣＰＵ
３は与えられた読取枠相当位置１８に基づき、イメージ
メモリ１２から読取文字を切出す。その例を図５に示
す。

【０００５】図５は、文字切出しを示す図である。前処
理ＣＰＵ３は、イメージメモリ１２中の１文字分の読取
枠相当位置２６をラスタスキャンによって読出し、その
画像をパターンメモリ１３に取込む。このとき、前処理
ＣＰＵ３は多値２値変換を行う。図６は、図２中のパタ
ーンメモリに保持された画像を示す図である。前処理Ｃ
ＰＵ３は、パターンメモリ１３に保持れた文字画像（斜
線部）の中で、上下左右から枠詰めを行い、図６のよう
に文字の領域を示す文字位置２７，２８，２９，３０を
求める。ステップＳ４の文字認識処理では、認識ＣＰＵ
４は各文字位置２７，２８，２９，３０の示す文字パタ
ーンの特徴抽出を行い、その結果を特徴抽出メモリ１４
に格納し、さらに、次に認識辞書メモリ１５上の認識辞
書とその特徴抽出結果とのマッチングによって文字コー
ドを決定し、主制御ＣＰＵ１に出力する。ステップＳ５
の認識出力処理では、主制御ＣＰＵ１が受けた文字コ―
ドを編集し、かつ上位装置ヘ出力する。ここで、ＯＣＲ
による文字読取りとマーク読取りの違いを示す。文字読
取りでは、文字切出し処理で得た文字パターンを文字認
識処理で文字コードに変換する。マーク読取りでは、文
字切出し処理で得た文字パターンの黒点数の大きさによ
り、マークの有り無しを判定して出力する。図２の例で
は、マーク有りの場合は１、マーク無しの場合は０を出
力する。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来で
マーク読取方法では、次の（１）（２）ような課題があ
った。図７（ａ）（ｂ）（ｃ）は選択式マークの説明図
である。選択式マークとは、図７（ａ）に示すように、
複数の選択用文字３１，３２，３３，３４の上にマーク
３５を重ねて表示し、選択を行うマークである。複数文
字３１，３２，３３，３４をマークガイドと呼ぶ。 （１） マークガイドが非ドロップアウトカラーのた
め、マークガイド自身もイメージとして取り込まれ、マ
ーク無しとマーク有りの状態の判別が困難になってい
た。 （２） 図７（ｂ）のように、選択式マークおよびその
他の文字が同―行内に存在するイメージの中から、選択
式マーク３６を読取る場合、読取枠相当位置３７，３８
が、フォーマットデータ５で、特定されていることが必
要不可欠であった。しかしながら、従来の装置では、図
７（ｃ）のように、選択式マーク３９が読取枠相当位置
４０，４１を外れた場合、読取ることは不可能であっ
た。

【０００７】

【課題を解決するための手段】第１の発明は、前記課題
を解決するために、帳票に対してＯＣＲを用い、該帳票
に印字された複数の選択用文字のうち選択されてマーク
の付されたマーク付加文字を抽出し、該マーク付加文字
の文字コードを出力するＯＣＲのマーク認識方法におい
て、次のような方法を講じている。即ち、第１の発明に
おけるＯＣＲのマーク認識方法においては、予め、前記
マーク無付加状態での前記複数の選択用文字の特徴をそ
れぞれ求めておく学習処理を行い、前記ＯＣＲで読取対
象帳票中の前記複数の選択用文字に対する特徴をそれぞ
れ求め、それらの特徴と前記学習処理で求めた各特徴と
のマッチングによって該各特徴間の類似度を表すヒット
率をそれぞれ求め、該各ヒット率と閾値との比較で前記
マーク付加文字を抽出して該マーク付加文字の文字コー
ドを出力するマーク認識処理を行うようにしている。

【０００８】第２の発明は、予め、第１の発明における
学習処理を行っておき、対象の前記複数の選択用文字の
文字位置が特定された帳票に対して該特定された文字位
置を前記ＯＣＲの読取領域として設定し、該読取領域で
第１の発明におけるマーク認識処理を施すようにしてい
る。第３の発明は、予め、第１の発明における学習処理
を行っておき、対象の前記複数の選択用文字の文字位置
が不特定の帳票に対してそれら選択用文字のすべてを含
む部分を前記ＯＣＲの読取領域として設定し、該読取領
域中の文字位置を検出する文字位置検出処理と、前記検
出された文字位置の文字に対して第１の発明におけるマ
ーク認識処理とを施すようにしている。第４の発明は、
予め、第３の発明における学習処理を行っておき、第３
の発明における文字位置検出処理と、前記文字位置検出
処理で検出された文字位置の各文字に対して特徴をそれ
ぞれ求め、それらの特徴と前記予め求めた各特徴とのマ
ッチングで該各特徴間の類似度を表すヒット率をそれぞ
れ求めると共にそれらの文字コードをそれぞれ求める文
字認識処理と、前記文字コードを参照して前記読取領域
中の各文字が読取対象の選択用文字かどうかを判断しつ
つ、前記ヒット率と閾値との比較で前記選択用文字のう
ちマークが付加されたマーク付加文字を抽出し、その文
字コードを出力するマーク認識処理とを行うようにして
いる。

【０００９】第５の発明は、予め、第４の発明における
学習処理を行っておき、第４の発明における文字位置検
出処理及び文字認識処理と、前記文字認識処理で求めた
文字コードを参照して前記読取領域中の各文字が読取対
象の選択項目に対応する選択用文字かどうかを判断しつ
つ、前記ヒット率と閾値との比較で前記選択用文字のう
ちマークが付加されたマーク付加文字を抽出して該マー
ク付加文字の文字コードを出力するマーク認識処理とを
行うようにしている。第６の発明は、第４または第５の
発明のＯＣＲのマーク認識方法において、前或いは後の
文字に対する前記文字認識処理結果と該前或いは後の文
字に前記マークが付されているかいないかを判断した結
果とを参照し、対象文字が選択用文字以外の一般読取用
文字か否かを判別し、該判別結果が一般読取用文字の場
合、前記文字認識処理で求めた対応する文字コードを出
力する一般読取用文字出力処理を行うようにしている。
第７の発明は、第６の発明のＯＣＲのマーク認識方法に
おいて、前記一般読取用文字と前記選択用文字の判別が
不可能な場合、リジェクトコードを出力する判別不能出
力処理を行うようにしている。第８の発明は、第１、
２、３、４、５、６、または７の発明のＯＣＲのマーク
認識方法において、前記複数の選択用文字のすべてに前
記マークが付加されていない場合に、リジェクトコード
を出力する無マーク出力処理を行うようにしている。

【００１０】第９の発明は、帳票に対してＯＣＲを用
い、該帳票に印字された複数の選択用文字のうち選択さ
れてマークの付されたマーク付加文字を抽出し、該マー
ク付加文字の文字コードを出力するＯＣＲのマーク認識
方法において、次のような方法を講じている。即ち、第
９の発明のＯＣＲのマーク認識方法においては、読取対
象帳票で前記複数の選択用文字のある部分を前記ＯＣＲ
の読取領域として設定し、該読取領域中の各文字の高さ
と幅と黒点数とをそれぞれ求め、該高さ、幅及び黒点数
とそれらに対応して設けられた閾値とをそれぞれ比較す
ることにより、前記マーク付加文字の位置を検出して登
録する文字位置登録処理と、前記マーク付加文字の位置
の前後の位置にある文字に対して文字認識を行い、該認
識結果に基づき前記マーク付加文字を認識してそれに対
応する文字コードを出力するマーク認識処理とを、行う
ようにしている。第１及び第２の発明によれば、以上の
ようにＯＣＲのマーク認識方法を構成したので、予め行
われる学習処理によって、マーク無付加状態における選
択用文字の特徴がそれぞれ求められる。マーク認識処理
では、ＯＣＲで読取対象帳票中の選択用文字の特徴が求
められる。ここで、選択されてマークの付されたマーク
付加文字における特徴は、学習処理によって得られた特
徴からずれているので、それらの間のヒット率が低くな
る。各選択文字におけるヒット率が閾値と比較され、マ
ーク付加文字が抽出される。抽出されたマーク付加文字
に対応する文字コードが出力される。

【００１１】第３の発明によれば、学習処理により、マ
ーク無付加状態における選択用文字の特徴がそれぞれ求
められる。文字位置検出処理により、複数の選択用文字
の文字位置が不特定の帳票に対してそれら選択用文字の
すべてを含むある程度広い部分がＯＣＲの読取領域とし
て設定され、その読取領域中の文字位置が検出される。
そして、マーク認識処理により、その文字位置における
選択用文字の特徴が求められ、ヒット率との比較で、マ
ーク付加文字が抽出される。抽出されたマーク付加文字
に対応する文字コードが出力される。第４の発明によれ
ば、さらに、文字認識処理により、第３の発明における
文字位置検出処理で検出された文字位置の各文字に対し
て特徴が求められ、それらの特徴と学習処理で各特徴と
のマッチングでヒット率をそれぞれ求めると共に、それ
らの文字コードが求められる。マーク認識処理により、
その文字コードを参照して読取領域中の各文字が読取対
象の選択用文字かどうかが判断されつつ、ヒット率と閾
値との比較でマーク付加文字が抽出される。そして、そ
の文字コードが出力される。

【００１２】第５の発明によれば、マーク認識処理によ
り、第４の発明における文字認識処理で求めた文字コー
ドを参照して読取領域中の各文字が読取対象の選択項目
に対応する選択用文字かどうかが判断されつつ、ヒット
率と閾値との比較で選択用文字のうちマークが付加され
たマーク付加文字が抽出される。そして、マーク付加文
字の文字コードが出力される。第６の発明によれば、前
或いは後の文字に対する第４または第５の発明における
文字認識処理結果と該前或いは後の文字に前記マークが
付されているかいないかを判断した結果とが参照され、
対象文字が選択用文字以外の一般読取用文字であるか否
かが判別される。判別結果が一般読取用文字の場合、文
字認識処理で求めた対応する文字コードが出力される。
第７の発明によれば、第６の発明において、判別不能出
力処理がさらにおこなわれ、一般読取用文字と選択用文
字の判別が不可能な場合には、リジェクトコードが出力
される。

【００１３】第８の発明によれば、第１、２、３、４、
５、６、または７の発明のＯＣＲのマーク認識方法にお
いて、無マーク出力処理が行われ、複数の選択用文字の
すべてにマークが付加されていない場合に、リジェクト
コードが出力される。第９の発明によれば、マーク付加
文字は、マーク無付加文字よりも、文字の高さ、文字の
幅、或いは黒点数が増える。文字位置登録処理により、
読取領域中の各文字の高さと幅と黒点数がそれぞれ求め
られ、該高さ、幅及び黒点数とそれらに対応して設けら
れた閾値とのそれぞれ比較により、マーク付加文字の位
置が検出されて登録される。マーク認識処理により、マ
ーク付加文字の位置の前後の位置にある文字に対して文
字認識が行われ、その認識結果に基づき、マーク付加文
字が認識される。そして、対応する文字コードが出力さ
れる。従って、前記課題を解決できるのである。

【００１４】

【発明の実施の形態】第１の実施形態 図１は、本発明の第１の実施形態を示すＯＣＲの構成ブ
ロック図である。このＯＣＲは、従来の図２と同様に、
主制御ＣＰＵ５１と外部装置制御用のメカコンＣＰＵ５
２と前処理ＣＰＵ５３と認識ＣＰＵ５４の、４個のＣＰ
Ｕを備えている。主制御ＣＰＵ５１はメカコンＣＰＵ５
２、前処理ＣＰＵ５３、及び認識ＣＰＵ５４に接続さ
れ、該主制御ＣＰＵ５１が各ＣＰＵ５２，５３，５４を
統括し、ＯＣＲ全体の制御を行う構成である。主制御Ｃ
ＰＵ５１は、読取りに関する情報のフォーマットデータ
５５を持つ構成である。メカコンＣＰＵ５２は読取り帳
票５６の帳票イメージを取込むために、帳票搬送系５７
とイメージセンサ５８を制御する接続になっている。帳
票５６のイメージは、レンズ５９と光学フィルタ６０を
介してイメージセンサ５８に取込まれ、イメージセンサ
５８の出力は、Ａ／Ｄ変換器６１を介して、イメージメ
モリ６２に入力される構成である。イメージセンサ５８
は帳票イメージを取込むためのラインセンサである。イ
メージメモリ６２の出力側は、前処理ＣＰＵ５３に接続
されている。イメージメモリ６２は多値階調のデジタル
画像を蓄えることができるメモリであり、前処理ＣＰＵ
５３はイメージメモリ６２中の任意のアドレスのイメー
ジデータを読出すことができるようになっている。前処
理ＣＰＵ５３はイメージメモリ６２上の読取枠に該当す
る部分のイメージを切出して二値化し、その文字パター
ンを一次的に保存するために、パターンメモリ６３に与
える接続である。パターンメモリ６３は、白黒の２値面
像を蓄えるメモリである。認識ＣＰＵ５４はパターンメ
モリ６３に接続され、前処理ＣＰＵ５３が切出してパタ
ーンメモリ６３に格納した文字パターンから特徴抽出を
行い、その結果を接続された特徴抽出メモリ６４に格納
する構成である。また、認識ＣＰＵ５４には、認識辞書
メモリ６５も接続されている。認識辞書メモリ６５に
は、予め行われた学習処理により、選択文字であるマー
クガイドの特徴が収められている。

【００１５】図８は、図１の動作を示すフローチャート
であり、この図８を参照しつつ、第１の実施形態のＯＣ
Ｒのマーク認識方法を説明する。ＯＣＲは、図８のフロ
ーチャートに従い、読取対象となる選択式マークの文字
位置が特定されたイメージの中から対象の選択式マーク
を抽出して読取る。ここでは、帳票中の性別或いは年号
を表す選択式マーク等を読取る場合を説明するが、性別
或いは年号に限らず、選択式マークであれば読取可能で
ある。図８のステップ１１のイメージ取込み処理におい
て、図１の主制御ＣＰＵ５ｌは、メカコンＣＰＵ５２に
対し、イメージ取込みの指示を行う。これを受けたメカ
コンＣＰＵ５２は、搬送系５７を稼働して読取帳票５６
を搬送し、イメージセンサ５８及び光学フィルタ６０の
前を通過させる。このとき、帳票面像が取込まれる。帳
票画像がレンズ５９及び光学フィルタ６０を介して、イ
メージセンサ５８に与えられる。イメージセンサ５８に
より、帳票画像は光電変換され、アナログ信号に変わ
る。さらに、イメージセンサ５８の出力する帳票画像の
アナログ信号は、Ａ／Ｄ変換器６１によって多値階調の
デジタル画像になり、該デジタル画像がイメージメモリ
６２に格納される。

【００１６】図９は、図１中のフォ―マットデータを示
す図である。ステップＳ１２のフォーマット解読処理に
おいて、読取枠内の文字を切出すために、主制御ＣＰＵ
５１はフォ―マットデータ５５を解読して読取相当枠位
置を求める。フォーマットデータ５５には、帳票の読取
情報を示すために、図９の行位置、フィールド位置、読
取枠高さ、読取枠幅、ピッチ、及び文字数等が記憶され
ている。行位置は帳票の上辺から読取行の中心までの距
離を示し、フィールド位置は帳票左辺から読取枠左端ま
での距離を示ている。読取枠高さは読取枠の高さを示
し、読取枠幅は読取枠の幅、及びピッチは隣接の読取枠
との距距離を示し、文字数は読取枠の数を示す。つま
り、フォーマットデータ５５は、帳票上の読取枠の存在
位置を示す。続くステップＳ１３において、前処理ＣＰ
Ｕ５３は、文字Ｎｏ．を表す変数ｎに初期値の１をセッ
トする。

【００１７】図１０は、図１の文字切出しを示す図であ
る。ステップＳ１４の文字切出し処理において、前処理
ＣＰＵ５３はイメージメモリ５２中の画像データの１文
字分の読取枠相当位置をラスタスキャンによって読出し
て二値化し、その画像をパターンメモリ６３に取込む。
図１１（ａ），（ｂ）は、図１中のパターンメモリに保
持された画像を示す図である。認識率を高めるために、
前処理ＣＰＵ５３はパターンメモリ６３に保持れた文字
画像（斜線部）に対し、図１１（ａ）のような上下左右
からの枠詰めを行い、文字の領域を示す文字位置７０，
７１，７２，７３を求める。文字切出し処理の後のステ
ップＳ１５の文字認識処理において、認識ＣＰＵ５４
は、文字位置７０，７１，７２，７３の示す文字パター
ンの特徴抽出を行い、その結果を特徴抽出メモリ６４に
格納する。次に、認識ＣＰＵ５４は認識辞書メモリ６５
上の認識辞書とその特微抽出結果とのマッチングによ
り、一番高いヒット率を求め、配列変数ｈｉｔ[]にその
ヒット率を格納する。ここでの格納は、認識ＣＰＵ５４
に接続された図示しないメモリに対して行われる。ヒッ
ト率とは、対象文字パターンと、認識辞書を作成した時
の文字パターン（学習パターン）との類似度を示すもの
である。

【００１８】ステップＳ１６において、認識ＣＰＵ５４
は図示しないメモリ用いて、文字Ｎｏ．を示す変数ｎに
１を加える。ステップＳ１７では、フォーマットデータ
５５の指定する文字数に達したか否かをチェックする。
チェック結果で、未達の場合にはステップＳ１４からＳ
１７の処理を繰り返す。即ち、隣接するマークガイドに
対するマーク認識が順次行われる。ステップＳ１８の認
識出力処理において、ステップＳ１５で求めた文字認識
結果、つまり、ヒット率を用いて、マークの付された文
字を検出し、その文字コードを上位装置に出力する。即
ち、ステップＳ１４〜Ｓ１８の一連処理は、マーク付加
文字を抽出してそれに対応した文字コードを出力するマ
ーク認識処理になっている。ここで、マークを付加した
文字（マーク付加文字）と、マークを付加しない文字
（マーク無付加文字）の認識傾向の違いを示す。図１２
（ａ），（ｂ）は、マーク付加文字と無付加文字を示す
図である。認識辞書メモリ１５に格納されている認識辞
書は、マーク無付加文字を学習パターンに使用して作成
されているため、マーク無付加文字に対する文字認識結
果のヒット率は、高い値を出力する傾向がある。それに
対し、図１２（ｂ）のようなマーク付加文字は未学習で
あるため、文字認識結果のヒット率は低くなる傾向があ
る。

【００１９】図１３は、図８中のステップＳ１８の例を
示すフローチャートである。ステップＳ１８の認識出力
処理は、次のステップＳ１８₁ 〜Ｓ１８₁₀の処理を行
い、認識結果を外部装置に出力する処理である。まず、
図１３のステップＳ１８₁ において、文字Ｎｏ．を表す
変数ｍに初期値の１をセットする。続くステップＳ１８
₂ では、マークの数を示す変数ｍｃに初期値の０をセッ
トする。ステップＳ１８₃ では、変数ｍの示す文字のヒ
ット率ｈｉｔ［ｍ］が閾値ａ1 よりも低いものをマーク
付加文字と見做し、処理をステップＳ１８₄ に進める。
反対に、閾値ａ１より高い文字はマーク付加文字と見做
し、処理をステップＳ１８₆ に進める。ステップＳ１８
₄ では、マーク付加文字と見做された文字の文字Ｎｏ．
を変数ｍｎｏに保存する。ステップＳ１８₅ では、マー
クの数を示す変数ｍｃにｌを加算する。ステップＳ１８
₆ では、文字Ｎｏ．を示す変数ｍに１を加える。ステッ
プＳ１８₇ では、フォーマットデータ指定の文字数に到
達したかを判断し、未達の場合は、処理はステップＳ１
８₃ に戻る。到達の場合は、処理はステップＳ１８₈ に
進む。スステップＳ１８₈ では、マークの数を示す変数
ｍｃを参照し、変数ｍｃが１以外の値の場合、つまり性
別の両方にマークが付されているか、または両方ともマ
ークが付されていない場合、処理はステップＳ１８₉ に
進む。変数ｍｃが１の場合、処理はステップＳ１８₁₀に
進む。ステップＳ１８₉ では、変数ｍｃがマーク無しま
たは複数マークを示すので、リジェクトコードを外部の
上位装置に出力する。即ち、無マーク出力処理が行われ
る。ステップＳ１８₁₀では、マークが１つ存在するた
め、変数ｍｎｏを参照し、該当の文字コードを上位装置
へ出力する。本実施形態は性別を対象とし、第１文字目
を男、第２文字目を女としているため、ｍｎｏ＝１なら
ば「男」、ｍｎｏ＝２ならば「女」を出力する。同じく
年号を対象とした読取の場合は、ｍｎｏ＝ｌならば
「明」、ｍｎｏ＝２ならば「大」、ｍｎｏ＝３ならば
「昭」、ｍｎｏ＝４ならば「平」を出力する。

【００２０】以上のようにこの第１の実施形態では、選
択式マークの選択されたマークガイドを読取るために、
ステップＳ１５で文字パターンの認識処理を行ってヒッ
ト率を求め、求めたヒット率と閾値ａ１とを比較し、マ
ーク付加文字とマーク無付加文字を検出するようにして
いるので、非ドロップアウトカラーのマークガイドを使
用する場合でも、マーク付加された選択文字を抽出する
ことが可能となっている。また、ステップＳ１８の認識
出力処理において、マーク付加文字の個数を検出してそ
の適否を判定し、適の場合にそのマーク付加文字の文字
コードを上位装置に出力し、不適の場合には、リジェク
トコードを上位装置に出力するので、選択式マークの読
取における信頼性が高くなっている。

【００２１】第２の実施形態 図１４は、本発明の第２の実施形態を示すＯＣＲの構成
ブロック図である。このＯＣＲのハードウエアの特徴
は、図１の第１の実施形態に投影メモリ９６を加えた構
成になっている。このＯＣＲでは、主制御ＣＰＵ８１と
外部装置制御用のメカコンＣＰＵ８２と前処理ＣＰＵ８
３と認識ＣＰＵ８４の、４個のＣＰＵを備えている。第
１の実施形態と同様に、主制御ＣＰＵ８１はメカコンＣ
ＰＵ８２、前処理ＣＰＵ８３、及び認識ＣＰＵ８４に接
続され、該主制御ＣＰＵ８１が各ＣＰＵ８２，８３，８
４を統括してＯＣＲ全体の制御を行う構成である。主制
御ＣＰＵ８１は、読取りに関する情報のフォーマットデ
ータ８５を持つ構成である。メカコンＣＰＵ８２は読取
り帳票８６の帳票イメージを取込むために、帳票搬送系
８７とイメージセンサ８８を制御する接続になってい
る。帳票８６のイメージは、レンズ８９と光学フィルタ
９０を介してイメージセンサ８８に取込まれ、イメージ
センサ８８の出力がＡ／Ｄ変換器９１を介して、イメー
ジメモリ９２に入力される構成である。イメージメモリ
９２の出力側は、前処理ＣＰＵ８３に接続されている。
イメージメモリ９２は多値階調のデジタル画像を蓄える
メモリであり、前処理ＣＰＵ８３はイメージメモリ９２
中の任意のアドレスのイメージデータを読出すことがで
きるようになっている。前処理ＣＰＵ８３は、イメージ
メモリ９２上の読取枠に該当する部分のイメージを切出
して二値化し、その文字パターンを一次的に保存するた
めに、パターンメモリ９３に与える接続である。パター
ンメモリ９３は、白黒の２値面像を蓄えるメモリであ
る。認識ＣＰＵ８４はパターンメモリ９３に接続され、
前処理ＣＰＵ８３が切出してパターンメモリ９３に格納
した文字パターンから特徴抽出を行い、その結果を接続
された特徴抽出メモリ９４に格納する構成である。ま
た、認識ＣＰＵ８４には、認識辞書メモリ９５も接続さ
れている。本実施形態の特徴である投影メモリ９６が、
前処理ＣＰＵ８３に接続されている。なお、投影メモリ
９６は、前処理ＣＰＵ８３の持つメモリ空間を代用し、
ハードウエアの増設を不要とすることも可能である。

【００２２】次に、図１４のＯＣＲの動作を説明する。
図１５は、図１４で読取を行うマークガイドを示す図で
ある。ＯＣＲは、読取対象となる「男」と「女」のマー
クガイド１００の文字位置が不特定のイメージの中か
ら、対象の選択式マーク１０１のついたマークガイド１
００を抽出して読取る。本実施形態では、例えば、性別
及び年号を表す選択式マーク読取について説明を行う
が、性別、年号に限らず、選択式マークであれば読取可
能である。図１６は、図１４の動作を示すフローチャー
トである。ステップＳ２１のイメージ取込み処理におい
て、図１４の主制御ＣＰＵ８１は、メカコンＣＰＵ８２
に対してイメージ取込みの指示を行う。これを受けたメ
カコンＣＰＵ８２は、読取対象の帳票８６を搬送し、イ
メージセンサ８８及び光学フィルタ９０の前を通過させ
つつ、帳票画像を取り込む。帳票画像は、レンズ８９及
び光学フィルタ９０を介して、イメージセンサ８８に与
えれる。イメージセンサ８８により、帳票画像は光電変
換されてアナログ信号に変わる。さらに、イメージセン
サ８８の出力する帳票画像のアナログ信号は、Ａ／Ｄ変
換器９１によって多値階調のデジタル画像になり、該デ
ジタル画像がイメージメモリ９２に取込まれる。

【００２３】図１７は、図１４の帳票８６の読取領域を
示す図である。ステップＳ２２のフォーマット解読処理
において、主制御ＣＰＵ８１はフォ―マットデータ８５
を解読し、図１７に示すような読取領域１１０を計算す
る。読取領域１１０内には、性別、年号及びその他の文
字が混在している。フォーマットデータ８５は、それら
の記載されている行位置１１１、フィールド位置１１
２、フィールド高さ１１３、フィールド幅１１４で構成
されている。従来技術で使用したピッチ、読取枠幅、文
字数が特定できないため、フィールド幅１１４により、
対象選択用文字を含むある程度大きな読取領域を与え
る。図１８は、図１７のイメージ画像を示す図である。
ステップＳ２３の読取領域投影処理において、主制御Ｃ
ＰＵ８ｌは求められた読取領域１１０を前処理ＣＰＵ８
３に渡す。図１８に示すように、前処理ＣＰＵ８３は読
取領域内をラスタスキャンによって読出していき、投影
メモリ９６上に投影画像を作成する。ラスタスキャンの
際には多値２値変換が行われ、２値面像により、投影画
像が作成される。ステップＳ２４の文字位置決定処理に
おいて、前処理ＣＰＵ８３は投影メモリ９６中の投影画
像上を左から右方向ヘ検索し、文字開始点１１６と文字
終了点１１７を求める。文字開始点１１６は投影画像の
値が０から１以上に変化した点であり、文字終了点１１
７は投影画像の値が１以上から０に変化した点である。
文字開始点１１６から文字終了点１１７までの間が１文
字分の文字位置の領域である。これらステップＳ２３，
Ｓ２４の処理は、対象領域中の文字位置を検出する文字
位置検出処理である。

【００２４】前処理ＣＰＵ８３は、図示しないメモリを
用いて求めた文字開始点１１６を配列変数Ｘｓ[]に、文
字終了点１１７を配列変数Ｘｅ[]にそれぞれ登録すると
共に、対応する文字変数ａｃを格納する。ステップＳ２
５では、文字Ｎｏ．を表す変数ｎｏに初期値の１セット
する。ステップＳ２６の文字切出し処理において、格納
された文字開始点（Ｘｓ[]）、文字終了点（Ｘｅ[]）を
基に、前処理ＣＰＵ８３はイメージメモリ９２から読取
領内の１文字を切出す。図１９は、文字の切出しを示す
図である。前処理ＣＰＵ８３は、イメージメモリ９２上
の最初の文字「明」の文字開始位点１１６と文字終了点
１１７の間をラスタスキャンにより、読出していき、そ
の画像をパターンメモリ９３に取込む。ラスタスキャン
の際には、多値２値変換を行い、２値面像をパターンメ
モリに格納する。

【００２５】図２０は、図１９における文字位置を説明
する図である。前処理ＣＰＵ８３は、パターンメモリ９
３に格納された文字面像（斜線部）の中で上下左右から
の枠詰めを行い、図２０に示すように、文字位置１１
８，１１９，１２０，１２１を求める。ステップＳ２７
の文字認識処理において、第１の実施形態に同じく、認
識辞書内のヒット率の一番高いカテゴリを決定し、その
ヒット率を配列変数ｈｉｔ[]に格納する。ステップＳ２
８では、文字Ｎｏ．を示す変数ｎに１を加える。ステッ
プＳ２９では、ステップＳ２４で求めた全文字数（変数
ａｃ）に処理文字数が達したか否かを判定し、未達の場
合は、ステップＳ２６からＳ２９を繰り返す。即ち、領
域読取領域１１０中の複数の文字に対して、同様の処理
が行なわれる。ステップＳ３０の認識出力処理において
は、第１の実施形態のステップＳ１８と同じく、求めた
文字認識結果のヒット率を用いて、マーク付加文字のコ
ードを生成し、該コードが上位装置に出力される。以上
のように、第２の実施形態によれば、選択式マークを読
み取るために、ステップＳ２３で読取領域１１０の投影
画像を求め、その求めた投影画像からステップＳ２４で
文字数と各文字の文字位置を求める。そして、文字位置
内の文字パターンを切出した認識処理で、得られたヒッ
ト率を求め、第１の実施形態と同様にして文字コードあ
るいはリジェクトコードを出力するので、読取対象とな
る選択式マークのマークガイドの文字位置が不特定であ
っても、マークの読取りが可能になっている。

【００２６】第３の実施形態 第３の実施形態のＯＣＲのハードウエア構成は、投影メ
モリ９６を備えた図１４の第２の実施形態のＯＣＲと同
様である。図２１は、本発明の第３の実施形態のＯＣＲ
のマーク認識方法を示すフローチャートである。第３の
実施形態のＯＣＲでは、図２１のフローチャートに従
い、読取対象となる選択式マークの文字位置が不特定で
あり、かつ読取対象外の文字が混在した中から、対象の
選択式マークを抽出して読取る。本実施形態では、性別
及び年号を表す選択式マーク読取について説明を行う
が、性別及び年号に限らず、選択式マークであれば、読
取可能である。図２２〜図２５は、対象の選択マーク
（その１〜その４）を示す図である。ＯＣＲは、それ
ら、図２２〜図２５の各（ａ）に示された領域、及び図
１５（ａ）に示された領域を読取対象とする。ステップ
Ｓ３１のイメージ取込み処理は、第２の実施形態のステ
ップＳ２１と同様であり、ステップＳ３２のフォーマッ
ト解読処理も、第２の実施形態とステップＳ２２と同じ
である。ステップＳ３３の読取領域投影処理は、ステッ
プＳ２３と同じであり、ステップＳ３４の文字位置決定
処理も、ステップＳ２４に同じである。ステップＳ３５
では、文字Ｎｏ．を表す変数ｎに初期値の１をセットす
る。ステップＳ３６の文字切出し処理が、第２の実施形
態のＳ２６と同様に行われる。

【００２７】ステップＳ３７の文字認識処理において、
認識ＣＰＵ８４は、文字切出し処理で求めた文字位置の
示す文字パターンの特徴抽出を行い、その結果を特徴抽
出メモリ９４に格納する。次に、認識ＣＰＵ８４は認識
辞書メモリ９５上の認識辞書と前記求めた特徴抽出メモ
リ９４上の特徴抽出結果とのマッチングにより、ヒット
率の一番高いカテゴリを文字コードとして決定すると共
に、配列変数ｃｏｄｅ[]に文字コードを格納し、配列変
数ｈｉｔ[]にヒット率を格納する。続くステップＳ３８
では、文字Ｎｏ．を示す変数ｎに１を加える。ステップ
Ｓ３９では、ステップＳ３４で求めた全文字数（変数ａ
ｃ）に達したか否かをチェックし、未達の場合、処理を
ステップＳ３６からＳ３９を繰り返す。これにより、読
取領域に存在する文字の文字コードが配列変数ｃｏｄｅ
[]に順次格納され、配列変数ｈｉｔ[]にヒット率が順次
格納される。ステップＳ４０の認識出力処理において
は、文字認識結果（文字コード及び、ヒット率）を参照
して、マーク付加文字の文字コードを生成し、上位装置
に出力する。ここでは、［Ｉ］選択された性別のマーク
付加文字を抽出する場合と［II］選択された年号のマー
ク付加文字を抽出する場合を説明する。

【００２８】［Ｉ］選択された性別のマーク付加文字を
抽出する場合 図２６は、図２１中の認識出力処理４０で性別の文字コ
ード出力する場合のフローチャートである。ステップＳ
４０₁₁において、文字Ｎｏ．を表す変数ｍに初期値の１
をセットする。ステップＳ４０₁₂では、変数ｍの示す文
字のヒット率（ｈｉｔ［ｍ］）が閾値ａ２より高いもの
をマーク無付加文字と見做し、処理をステップＳ４０13
に進める。反対に、閾値ａ２より低い文字はマーク付加
文字と見做し、処理をステップＳ４０₁₄に進める。ステ
ップＳ４０₁₃では、マーク無付加文字と見做された文字
の文字コードｃｏｄｅ［ｍ］が、対象のマークガイドに
該当するか否かを判別する。性別の読取りゆえ、対象の
マークガイドは「男」または「女」である。ステップＳ
４０₁₂でマーク無付加文字と見做された文字の文字コー
ドｃｏｄｅ［ｍ］が「男」の場合、処理はステップＳ４
０₁₅に進み、「女」の場合はステップＳ４０₁₆に進み、
それ以外の場合、処理はステップＳ４０₁₄に進む。ステ
ップＳ４０₁₅において、マークガイドが「男」に該当し
た文字の１つ後ろにある文字（m+1 文字目）のヒット率
（ｈｉｔ［ｍ＋１］）を参照し、ヒット率（ｈｉｔ［ｍ
＋１］）が閾値ｂ２より低い場合は、そのｍ＋１文字目
をマーク付加文字と見做し、処理はステップＳ４０₁₇に
進む。反対に、ヒット率（ｈｉｔ［ｍ＋１］）が閾値ｂ
２より高い場合は、ｍ＋１文字目をマーク無付加文字と
し、処理はステップＳ４０₁₈に進む。

【００２９】ステップＳ４０₁₇では、ｍ文字目の「男」
のマーク無付加文字とｍ＋１文字目のマーク付加文字の
組合わせから、「女」にマークがあるとし、「女」の文
字コードを上位装置へ出力する。ステップＳ４０₁₈で
は、マーク無付加文字と判定されたｍ＋１文字目の文字
コード（ｃｏｄｅ［ｍ＋１］）を参照する。ｃｏｄｅ
［ｍ＋１］が［「女」に該当する場合、処理はステップ
Ｓ４０₁₉に進められ、ｃｏｄｅ［ｍ＋１］が他の文字に
なっている場合には、処理はステップＳ４０₂₀に進む。
ステップＳ４０₁₉では、ｍ文字目の「男」のマーク無付
加文字とｍ＋１文字目の「女」のマーク無付加文字の組
み合わせから、「男」「女」ともにマーク無しとし、リ
ジェクト文字コードを上位装置に出力する。即ち、無マ
ーク出力処理が行われる。ステップＳ４０₂₀では、ｍ文
字目の「男」のマーク無付加文字とｍ＋１文字目の
「女」の以外のマーク無付加文字の組み合わせから、ｍ
文字目の「男」を―般読取文字として、「男」の文字コ
ードを上位出力する。一方、ステップＳ４０₁₆では、ガ
イドマークが「女」に該当した文字の１つ前にある文字
（m-1 文字目）のヒット率（ｈｉｔ［ｍ−１］）を参照
し、ヒット率（ｈｉｔ［ｍ−１］）が閾値ｃ２より低い
場合は、そのｍ−１文字目をマーク付加文字と見做し、
処理をステップＳ４０₂₁に進める。反対に、ヒット率
（ｈｉｔ［ｍ−１］）が閾値ｃ２より高い場合は、ｍ−
１文字目をマーク無付加文字とし、処理をステップＳ４
０₂₂に進める。

【００３０】ステップＳ４０₂₁では、ｍ文字目の「女」
のマーク無付加文字とｍ−１文字目のマーク付加文字の
組み合わせから、「男」にマークがあるとし、「男」の
文字コードを上位装置へ出力する。ステップＳ４０₂₂で
は、マーク無付加文字と判定されたｍ−１文字目の文字
コード（ｃｏｄｅ［ｍ−１］）を参照する。ｃｏｄｅ
［ｍ−１］が「男」に該当する場合、処理はステップＳ
４０₂₃に進められ、ｃｏｄｅ［ｍ−１］が他の文字にな
っている場合には、処理はステップＳ４０₂₄に進む。ス
テップＳ４０₂₃では、ｍ文字目の「女」のマーク無付加
文字とｍ−１文字目の「男」のマーク無付加文字の組み
合わせから、「男」「女」ともにマーク無しとし、リジ
ェクト文字コードを上位装置に出力する。即ち、無マー
ク出力処理が行われる。ステップＳ４０₂₄では、ｍ文字
目の「女」のマーク無付加文字とｍ−１文字目の「男」
以外のマーク無付加文字の組合わせから、ｍ文字目の
「女」を―般読取文字として、「女」の文字コードを上
位装置に出力する。即ち、一般文字出力処理が行われ
る。

【００３１】一方、ステップＳ４０₁₄では文字Ｎｏ．を
示す変数ｍに１を加える。続いて、ステップＳ４０₂₅で
は、変数ｍが全文字数（変数ａｃ）に到達したかを判断
し、未達の場合、処理はステップＳ４０₁₂に戻る。到達
の場合、処理がステップＳ４０₂₆に進む。ステップＳ４
０₂₆では、「男」及び「女」が存在しないので、印字さ
れた「男」及び「女」が存在しないと判断し、リジェク
トコードを上位装置に出力する。即ち、判別不能出力処
理が行われる。ここで、認識処理Ｓ４０で使用された閾
値ａ２、ｂ２、ｃ２について説明を加える。各閾値ａ
２，ｂ２，ｃ２は、予めそれぞれ設定しておく値であ
る。閾値ｂ２は「女」の文字におけるマークの有無を判
別するものであり、閾値ｃ２は「男」の文字におけるマ
ークの有無を判別するものである。閾値ｂ２を求めるた
めには、複数のマーク無付加文字の「女」を用意し、そ
れらに対する文字認識を行う。そして、ヒット率の最低
値ｈｉｔｂ_n を求める。更に、複数のマーク付加文字の
「女」を用意して文字認識を行い、ヒット率の最高値ｈ
ｉｔｂ_m を求める。マーク付加文字の認識傾向により、
求めたヒット率ｈｉｔｂ_n とｈｉｔｂ_m の間には、ｈｉ
ｔｂ_n ＞ｈｉｔｂ_m の関係が成り立っている。閾値ｂ２
には、各ヒット率ｈｉｔｂ_n とｈｉｔｂ_m の間にある値
を用いる。例えば、中間値として閾値ｂ２＝（ｈｉｔｂ
_n ＋ｈｉｔｂ_m ）／２を用いる。

【００３２】閾値ｃ２を求めるためには、複数のマーク
無付加文字の「男」を用意し、それらに対する文字認識
を行う。そして、ヒット率の最低値ｈｉｔｃ_n を求め
る。更に、複数のマーク付加文字の「男」を用意して文
字認識を行い、ヒット率の最高値ｈｉｔｃ_m を求める。
マーク付加文字の認識傾向により、求めたヒット率ｈｉ
ｔｃ_n とｈｉｔｃ_m の間には、ｈｉｔｃ_n ＞ｈｉｔｃ_m
の関係が成り立っている。閾値ｃ２には、各ヒット率ｈ
ｉｔｃ_n とｈｉｔｃ_m の間にある値を用いる。例えば、
中間値として閾値ｃ２＝（ｈｉｔｃ_n ＋ｈｉｔｃ_m ）／
２を用いる。閾値ａ２は、「男」にマーク無し、または
「女」にマーク無しを検出するための値である。閾値ａ
２を求めるためには、閾値ｂ２，ｃ２を求める際に使用
したヒット率ｈｉｔｂ_n 、ｈｉｔｃ_n の最低値ｈｉｔａ
_n を求め、そして、ヒット率ｈｉｔｂ_m、ｈｉｔｃ_m の
最高値ｈｉｔａ_m を求める。ヒット率ｈｉｔａ_n とｈｉ
ｔａ_m の間には、ｈｉｔａ_n ＞ｈｉｔａ_m の関係が成り
立っている。閾値ａ２は、それらヒット率ｈｉｔａ_n ，
ｈｉｔａ_m の間にある値を用いる。例えば、中間値とし
て閾値値ａ２＝（ｈｉｔａ_n ＋ｈｉｔａ_m ）／２が用い
られる。

【００３３】図２７は、図２６中の閾値ａ２，ｂ２，ｃ
２を示す図である。文字認識によって得られるヒット率
は百分率で表され、最大値が１００及び最小値が０の値
をとる。図２７ように、算出された各閾値ａ２，ｂ２，
ｃ２の値も０〜１００の範囲内の値となる。図２１のフ
ローチャートに基づいた認識出力の具体例を示す。例え
ば、図１５のような読取領域１１０内の不特定位量に表
示された選択式マーク１００の読取りを行う場合、ステ
ップＳ３１からステップＳ３９までの処理により、既
に、各文字のヒット率、文字コードが求めらている。図
１５（ｂ），（ｃ）は、同図（ａ）に対する読取りを説
明する図であり、同図（ｂ）は「女」がマーク付加文字
の場合、及び同図（ｃ）は「男」がマーク付加文字の場
合を示している。「女」がマーク付加文字の場合、第１
文字目（文字Ｎｏ．＝１）には、ヒット率９０％及び文
字コード「男」、第２文字目（文字Ｎｏ．＝２）にはヒ
ット率１０％及び文字コード「女」が得られている。ス
テップＳ４０₁₂で、第１文字目のヒット率９０％と閾値
ａ２の５０％とを比較し、「男」にマーク無しと判断す
る。ステップＳ４０₁₃に進み、第ｌ文字目の文字コード
が「男」であるため、ステップＳ４０₁₅で、第２文字目
のヒット率１０％を参照して閾値ｂ２の５５％と比較
し、その結果、第２文字目にマークあると判断する。そ
して、ステップＳ４０₁₇で「女」の文字コードを上位装
置に出力する。

【００３４】「男」がマーク付加文字の場合、図１５
（ｃ）のように、１文字目（文字Ｎｏ．＝１）として、
ヒット率５％、文字コード「男」、２文字目（文字ｎ０
＝２）にはヒット率１００％、文字コード「女」が得ら
れている。ステップＳ４０₁₂では、第ｌ文字目のヒット
率５％を参照し、閾値ａ２の５０％と比較し、１文字目
にマーク有りと判断し、ステップＳ４０₁₄及びステップ
Ｓ４０₂₅を経た後のステップＳ４０₁₂で、２文字目のヒ
ット率１００％を参照した閾値ａ２の５０％との比較に
より、２文字目をマーク無しと判断する。ステップＳ４
０₁₃に進んで２文字目の文字コードの「女」を参照し、
ステップＳ４０₁₆に進む。ここでは、１文字目のヒット
率５％を参照し、閾値ｃ２の４５％との比較により、１
文字目にマークが有ると判断し、ステップＳ４０₂₁に進
んで「男」の文字コードを上位装置に出力する。図２２
に示す読取領域１３１内には、不特定位置に表示された
選択式マーク１３２と読取対象外文字１３３とがある。
ここで、読取対象外文字１３３を避け、選択式マーク１
３２を読取る例を示す。この場合には、ステップＳ３１
からステップＳ３９までの処理により、１文字目のヒッ
ト率８０％と文字コード「３」、２文字目のヒット率９
５％と文字コード「年」、３文字目のヒット率９０％と
文字コード「男」、及び４文字目のヒット率１０％と文
字コード「女」が得られている。

【００３５】ステップＳ４０₁₂では、１文字目のヒット
率８０％を参照した閾値ａ２の５０％と比較で、それを
マーク無しと判断する。ステップＳ４０₁₃に進み、第１
文字目の文字コード「３」を参照し、「男」または
「女」に該当しないために、ステップＳ４０₁₄、Ｓ４０
₂₅を経た後のステップＳ４０₁₂で、２文字目のヒット率
の９５％を参照して２文字目をマーク無しと判断する。
そして、ステップＳ４０₁₃で、２文字目の文字コード
「年」を参照し、「男」または「女」に該当しないた
め、ステップＳ４０₁₄、Ｓ４０₂₅を経た後に再びステッ
プＳ４０₁₂に進み、第３文字目、４文字目について、前
記の図１５に場合と同様の処理で、「女」の文字コード
を出力する。以上示したように、読取対象外の文字が、
読取領域１３１に混在した場合でも、選択式マークの読
取が可能である。図２３（ａ）に示された読取領域１３
４内には、不特定位置に表示された読取対象の選択式マ
ーク１３５とマークの付加された読取対象外の選択式マ
ーク１３６がある。読取対象外のマークの付加文字に影
響されず、読取対象の選択式マーク１３５を読取る例を
示す。この場合には、ステップＳ３１からステップＳ３
９までの処理により、図２３（ｂ）のように、１文字目
のヒット率９０％と文字コード「明」、２文字目のヒッ
ト率９５％と文字コード「大」、３文字目のヒット率９
５％と文字コード「昭」、４文字目のヒット率３０％と
文字コード「平」、５文字目のヒット率９０％と文字コ
ード「男」、及び６文字目のヒット率１０％と文字コー
ド「女」が得られる。

【００３６】ステップＳ４０₁₂では、１文字目のヒット
率９０％を参照し、閾値ａ２の５０％との比較により、
それをマーク無しと判断する。ステップＳ４０₁₃に進
み、１文字目の文字コード「明」を参照し、それが
「男」または「女」に該当ないので、ステップＳ４
０₁₄、Ｓ４０₂₅を経た後のステップＳ４０₁₂で、２文字
目のヒット率の９５％を参照し、閾値ａ２の５０％との
比較により、２文字目をマーク無しと判断する。ステッ
プＳ４０₁₃に進み２文字目の文字コード「大」を参照
し、それが「男」または「女」に該当しないので、ステ
ップＳ４０₁₄、Ｓ４０₂₅を経た後のステップＳ４０
₁₂で、３文字目のヒット率の９５％を参照し、マーク無
しと判断する。ステップ４０₁₃に進んで３文字目の文字
コード「昭」を参照する。それが「男」または「女」に
該当しないので、ステップＳ４０₁₄、Ｓ４０₂₅を経た後
のステップＳ４０₁₂で、４文字目のヒット率の３０％を
参照し、閾値ａ２の５０％との比較により、４文字目に
マークが有ると判定する。処理はステップＳ４０₁₃を介
さず、ステップＳ４０₁₄、Ｓ４０₂₅ヘ進む。そして、処
理は再びステップＳ４０₁₂に進み、３文字目、４文字目
について図１５の場合と同様の処理を行い、「女」の文
字コードを出力する。以上示したように、読取対象外の
マーク付き文字を含む選択式マーク１３６が、読取領域
１３４に混在した場合でも、読取対象の選択式マーク１
３５の読取りが可能である。

【００３７】図２４（ａ）に示された読取領域１３７内
には、不特定位置に表示された―般読取文字１３８があ
る。一般読取文字とは、従来のＯＣＲで扱っているよう
に、表示された文字を文字認識して、その認識結果の文
字コードを上位装置に出力するものである。この例では
「女」が表示されているため、「女」の文字コードを出
力する。ところが、読取領域１３７内には、図２４
（ａ）のように―般読取文字１３８と、図２４（ｂ）の
ような、選択式マーク１３９のいずれが表示されている
か不明の場合がある。このような場合でも、―般読取文
字と選択式マークの判別を行い、適切な読取結果を出力
する。ステップＳ３１からステップＳ３９までの処理に
より、例えば、１文字目のヒット率９０％と文字コード
「女」が得られる。ステップＳ４０₁₂では、１文字目の
ヒット率の９０％を参照して、閾値ａ２の５０％との比
較により、１文字目をマーク無しと判断する。ステップ
Ｓ４０₁₃に進み、１文字目の文字コード「女」を参照す
る。１文字目が「女」に該当するため、処理はステップ
Ｓ４０₁₆に進み、前文字（０文字目）のヒット率を参照
するが、前文字が存在しないため、マーク無しと判断
し、処理はステップＳ４０₂₂に進む。前文字（０文字
目）の文字コードを参照しようとするが、前文字が存在
しないため「男」に該当せず、ステップＳ４０₂₄に進
み、「女」の文字コードを上位装置に出力する。

【００３８】以上示したように、―般読取文字で表現さ
れた場合でも読取りが可能である。図２５に示された読
取領域１４０内には、不特定位置に表示されたマーク無
付加の選択式マーク１４１が存在する。マーク無付加状
態を検出し、リジエクト文字コードを上位に出力する場
合を説明する。ステップＳ３１からステップＳ３９まで
の処理により、１文字目のヒット率９０％と文字コード
「男」、及び２文字目のヒット率１００％と文字コード
「女」が得られる。ステップＳ４０₁₂では、１文字目の
ヒット率の９０％を参照して閾値ａ２の５０％との比較
により、１文字目をマーク無しと判断し、ステップＳ４
０₁₃で１文字目の文字コード「男」を参照し、それが
「男」に該当するため、処理はステップＳ４０₁₅に進
む。２文字目のヒット率の１００％を参照し、閾値ｂ２
の４５％との比較により、２文字目をマーク無しと判断
する。そして、処理はステップＳ４０₁₈に進み、２文字
目の文字コード「女」を参照し、それが「女」に該当す
るため、ステップＳ４０₁₉の処理でリジェクトコードを
上位装置へ出力する。

【００３９】［II］年号のマーク付加文字を抽出する場
合を説明する。 図２８は、図２１中の認識出力処理で年号のマーク付加
文字を抽出する場合のフローチャートである。ステップ
Ｓ４０₃₁では、文字Ｎｏ．を表す変数ｍに初期値の１を
セットする。ステップＳ４０₃₁の後のステップＳ４０₃₂
では、変数ｍの示す文字のヒット率（ｈｉｔ［ｍ］）が
閾値ｄより高いものをマーク無付加文字と見做し、この
場合処理はステップＳ４０₃₃に進む。反対に閾値ｄより
低い文字を、マーク付加文字と見做し、処理はステップ
Ｓ４０34に進むようになっている。ステップＳ４０₃₃で
は、マーク無付加文字と見做された文字の文字コード
（ｃｏｄｅ［ｍ］）が対象とするマークガイドに該当す
るか否かを判別する。年号の読取ゆえ、マークガイドは
「明」、「大」、「昭」及び「平」とする。文字コード
（ｃｏｄｅ［ｍ］）が、「明」の場合、処理はステップ
Ｓ４０₃₅に進み、 「大」の場合はステップＳ４０₃₆に
進み、「昭」の場合にはステップＳ４０₃₇に進み、
「平」の場合はステップＳ４０₃₈に進み、それ以外の場
合はステップＳ４０₃₄に進む。

【００４０】ステップＳ４０₃₅では、マークガイドの
「明」に該当した文字の１つ後にある文字（ｍ＋１文字
目）のヒット率（ｈｉｔ［ｍ＋１］）を参照し、それが
閾値ｅより低い場合は１文字目をマーク付加文字と見做
し、処理はステップＳ４０₃₉に進む。反対に、閾値ｅよ
り高い場合は、ｍ＋１文字目をマーク無付加文字と見做
し、処理はステップＳ４０₄₀に進む。ステップＳ４０₄₀
では、マーク無付加文字と判定されたｍ＋１文字目の文
字コード（ｃｏｄｅ［ｍ＋１］）を参照する。ｍ＋１文
字目が「大」に該当する場合、処理はステップＳ４０₃₄
に進み、該当しない場合、処理はステップＳ４０₄₁に進
む。ステップＳ４０₄₁では、ｍ文字目の「明」のマーク
無付加文字とｍ＋ｌ文字目の「大」以外のマーク無付加
文字の組合せから、「明」を―般読取文字と見做し、
「明」の文字コードを上位装置に出力する。ステップＳ
４０₃₆では、ステップＳ４０₃₃でマークガイドの「大」
に該当したマーク無付加文字（ｍ文字目）の１つ前にあ
る文字（ｍ―ｌ文字目）のヒット率（ｈｉｔ［ｍ―
ｌ］）を参照し、それが閾値ｆより低い場合、ｍ―ｌ文
字目をマーク付加文字と見なし、処理はステップＳ４０
₄₂に進む。反対に、閾値ｆより高い場合は、ｍ―ｌ文字
目をマーク無付加文字と見做し、処理はステップＳ４０
₄₃に進む。

【００４１】ステップＳ４０₄₂では、ｍ―１文字目のマ
ーク付加文字とｍ文字目の「大」のマーク無付加文字の
組合せから、「明」をマーク有りとし、「明」の文字コ
ードを上位装置へ出力する。ステップＳ４０₄₃では、マ
ークガイドの「大」に該当した文字（ｍ文字目）の１つ
後ろにある文字（ｍ＋１文字目）のヒット率（ｈｉｔ
［ｍ＋１］）を参照し、それが閾値ｇより低い場合は、
ｍ＋１文字目をマーク付加文字と見做し、処理はステッ
プＳ４０₄₄に進む。反対に、閾値ｇより高い場合は、ｍ
＋ｌ文字目をマーク無付加文字と見做し、処理はステッ
プＳ４０₄₅に進む。ステップＳ４０₄₄では、ｍ文字目の
「大」のマーク無付加文字とｍ＋１文字目のマーク付加
文字の組合せから、「昭」をマーク有りとし、「昭」の
文字コードを上位装置へ出力する。ステップＳ４０₄₅で
は、マーク無付加文字と判定されたｍ＋１文字目の文字
コード（ｃｏｄｅ［ｍ＋ｌ］）を参照し、そのコードが
「昭」に該当する場合は、処理はステップＳ４０₃₄に進
み、反対に「昭」に該当しない場合は、処理はステップ
Ｓ４０₄₆に進む。

【００４２】ステップＳ４０₄₆では、ｍ文字目の「大」
のマーク無付加文字とｍ＋１文字目の「昭」以外のマー
ク無付加文字の組合せから、「大」を―般読取文字と見
做し、「大」の文字コードを上位装置に出力する。一
方、ステップＳ４０₃₇では、ステップＳ４０₃₃で「昭」
に該当したマーク無付加文字（ｍ文字目）の１つ前にあ
る文字（ｍ―ｌ文字目）のヒット率（ｈｉｔ［ｍ―
ｌ］）を参照し、それが閾値ｈより低い場合は、ｍ―１
文字目をマーク付加文字と見做し、処理はステップＳ４
０₄₇に進む。反対に閾値ｈより高い場合は、ｍ―１文字
目をマーク無付加文字と見做し、処理はステップＳ４０
₄₈に進む。ステップＳ４０₄₇では、ｍ―１文字目のマー
ク付加文字とｍ文字目の「昭」のマーク無付加文字の組
合せから、「大」をマーク有りとし、「大」の文字コー
ドを上位装置へ出力する。ステップＳ４０₄₈では、
「大」に該当した文字（ｍ文字目）の１つ後にある文字
（ｍ＋１文字目）のヒット率（ｈｉｔ［ｍ＋ｌ］）を参
照し、それが閾値ｉより低い場合は、ｍ＋ｌ文字目をマ
ーク付加文字と見做し、処理はステップＳ４０₄₉に進
む。反対に、閾値ｉより高い場合は、ｍ＋ｌ文字目をマ
ーク無付加文字と見做し、処理はステップＳ４０₅₀に進
む。

【００４３】ステップＳ４０₄₉では、ｍ文字目の「昭」
のマーク無付加文字とｍ＋ｌ文字目のマーク付加文字の
組合せから、「平」をマーク有りとし、「平」の文字コ
ードを上位装置へ出力する。ステップＳ４０₅₀では、マ
ーク無付加文字と判定されたｍ＋１文字目の文字コード
（ｃｏｄｅ［ｍ＋１］）を参照し、それが「平」に該当
する場合は、ステップＳ４０₃₄に進み、反対に「平」に
該当しない場合は、ステップＳ４０₅₁に処理は進む。ス
テップＳ４０₅₁では、前記求めた、ｍ文字目の「昭」の
マーク無付加文字とｍ＋１文字目の「平」以外のマーク
無付加文字の組合せから、「昭」を―般読取文字と見做
し、「昭」の文字コードを上位装置に出力する。ステッ
プＳ４０₃₈では、「平」に該当したマーク無付加文字
（ｍ文字目）の１つ前にある文字（ｍ―ｌ文字目）のヒ
ット率（ｈｉｔ［ｍ―ｌ］）を参照し、それが閾値ｊよ
り低い場合は、ｍ―１文字目をマーク付加文字と見做
し、処理はステップＳ４０₅₂に進む。反対に閾値ｊより
高い場合は、ｍ―１文字目をマーク無付加文字と見做
し、処理はステップＳ４０₅₃に進む。

【００４４】ステップＳ４０₅₂では、ｍ―ｌ文字目のマ
ーク付加文字とｍ文字目の「平」のマーク無付加文字の
組合せから、「昭」にマーク有りとし、「昭」の文字コ
ードを上位装置へ出力する。ステップＳ４０₅₃では、ｍ
―ｌ文字目のマーク無付加文字の文字コード（ｃｏｄｅ
［ｍ―ｌ］）を参照し、それが「昭」に該当する場合、
処理はステップＳ４０₅₄に進み、反対に「昭」に該当し
ない場合、処理はステップＳ４０₅₅に進む。ステップＳ
４０₅₅では、ｍ―ｌ文字目の「昭」以外のマーク無付加
文字とｍ文字目の「平」マーク無付加文字の組合せか
ら、「平」を―般読取文字と見做し、「平」の文字コー
ドを上位装置に出力する。ステップＳ４０₅₄では、ｍ―
ｌ文字目の「昭」マーク無付加文字と「平」マーク無付
加文字の組合せから、「昭」「平」共にマーク無しと
し、リジェクトコードを上位装置に出力する。また、ス
テップＳ４０₃₄では、文字Ｎｏ．を示す変数ｍに１を加
え、処理はステップＳ４０₅₆に進む。ステップＳ４０₅₆
では、変数ｍが文字数（変数ａｃ）に到達したかを判断
し、未達の場合、処理はステップＳ４０₃₂に戻る。到達
の場合は、処理はステップＳ４０₅₇に進む。ステップＳ
４０₅₇では、リジェクトコードを上位装置へ出力する。

【００４５】以上のように第３の実施形態によれば、選
択式マークを読み取るために、ステップＳ３３の読取領
域投影処理で読取領域内の投影を取得し、ステップＳ３
４の文字位置決定処理で文字数と文字位置を求めてい
る。そして、ステップＳ３５の文字切出し処理で切出し
た文字パターンに対して、ステップＳ３７の文字認識処
理を施してヒット率を求め、ステップＳ４０の認識出力
処理において、前後の文字と文字コードとヒット率の関
係から、マーク付加文字を抽出するようにしている。さ
らに、ステップＳ４０の認識出力処理では、該当する文
字がない場合に、リジェクトコードを上位装置に出力す
るようにしている。そのため、読取対象となる選択式マ
ークにおけるマークガイドの文字位置が不特定であって
も、読取対象外の文字が混在する場合でも、また、マー
ク付加された読取対象外の選択式マークが混在する場合
でも、読取対象の選択式マークを容易に読取ることがで
きる。さらに、一般読取文字が存在する場合も、その読
取が可能となる。

【００４６】第４の実施形態 第４の実施形態のＯＣＲのハードウエア構成は、投影メ
モリ９６を備えた図１４の第２の実施形態のＯＣＲと同
様である。図２９は、本発明の第４の実施形態のＯＣＲ
のマーク認識方法を示すフローチャートである。図２９
のフローチャートに従い、読取対象となる選択式マーク
のマークガイドの文字位置が不特定であり、かつ読取対
象外の文字が混在した中から対象の選択式マークを抽出
して読取る。本実施形態では、性別および年号を表す選
択式マーク読取について説明を行うが、性別、年号に限
らず、選択式マークであれば読取可能である。ステップ
Ｓ５１のイメージ取込み処理は、第２の実施形態のステ
ップＳ２１と同様であり、ステップＳ５２のフォーマッ
ト解読処理も、第２の実施形態とステップＳ２２と同じ
である。ステップＳ５３の読取領域投影処理は、ステッ
プＳ２３と同じであり、ステップＳ５４の文字位置決定
処理も、ステップＳ２４に同じである。ステップＳ５５
では、文字Ｎｏ．を表す変数ｎに初期値の１をセットす
る。続くステップＳ５６の文字切出し処理が、第２の実
施形態のＳ２６と同様に行われ、処理はステップＳ５７
に移る。。

【００４７】ステップＳ５７のマーク文字検出処理にお
いて、ステップＳ５６の文字切出処理で求めた図２０の
各文字位置１１８，１１９，１２０，１２１から、文字
の横幅、高さ及び黒点数を求め、それらに対応して設定
された閾値との比較により、マーク有り無し検出してそ
れぞれ登録する。各文字の横幅は（文字位置１１９）―
（文字位置１１８）＋ｌ、文字の高さは（文字位置１２
１）―（文字位置１２０）＋１によりそれぞれ求めら
れ、各文字の黒点数は、パターンメモリ上での位置１１
８、１１９、１２０、１２１で囲まれた領域内の黒点数
を計数することで、それぞれ求められる。図３０
（ａ），（ｂ）は、図２９中の文字位置登録処理を説明
する図であり、同図（ａ）はマーク付加文字の「男」の
場合、及び同図（ｂ）はマーク無付加文字の「女」の場
合の具体例を示している。ステップＳ５７では、各文字
パターンの文字の横幅、高さおよび黒点数と予め設定し
た閾値（高さ閾値、横幅閾値、黒点閾値）とをそれぞれ
比較し、閾値より大きいものについては、得点を加え、
合計点を求める。図３０（ａ）の場合、文字高さ及び黒
点数が閾値より大きいため、合計点の値は、２ポイント
となる。図３０（ｂ）の場合は閾値より大きいものが存
在しないため、合計点は０ポイントとなる。例えば、合
計点が１ポイント以上をマーク有りとし、０ポイントを
マーク無しとする。

【００４８】認識ＣＰＵ８４は図示しないメモリを用
い、マーク有りと判定された文字の文字Ｎｏ．をマーク
文字Ｎｏ．として配列変数ｍｎｏ［ｎ］に登録し、更に
マーク有りと判定された文字の数をマーク文字数とし
て、変数ｍｃに登録する。ステップＳ５８の文字位置登
録処理では、パターンメモリ９３上のマークがあるとさ
れた文字の文字位置１２０，１２１を、イメージメモリ
９２上のアドレスに変換し、配列変数ｙｓ［ｎ］及びｙ
ｅ［ｎ］に格納する。即ち、ステップＳ５７，Ｓ５８
は、該読取領域中の各文字の高さと幅と黒点数とをそれ
ぞれ求め、該高さ、幅及び黒点数とそれらに対応して設
けられた閾値とをそれぞれ比較することにより、マーク
付加文字の位置を検出して登録するマーク文字登録処理
を行うことになる。ステップＳ５９では、文字Ｎｏ．を
示す変数ｎに１を加え、処理はステップＳ６０に移る。
ステップ６０では、ステップＳ５４で求めた全文字数
（変数ａｃ）に達したか否かをチェックし、未達の場合
はステップＳ５６からステップＳ５９を繰り返す。反対
に到達の場合、処理がステップＳ６１に進む。ステップ
Ｓ６１の認識出力処理では、マーク有りと判定された文
字の前後の文字について文字認識を行い、得られた認識
結果に対応する文字コードを上位装置へ出力する。即
ち、マーク認識処理が行われる。ここでは、［III ］性
別の文字を出力する場合と、［Ｖ］年号を出力する場合
を説明する。

【００４９】［III ］性別の文字を出力する場合 図３１は、図２９中の認識出力処理で性別の文字コード
を出力する場合のフローチャートである。ステップＳ６
１₁₁では、ステップＳ５７のマーク登録処理で求めたマ
ーク文字数ｍｃを判別する。変数ｍｃがｌ以上の場合、
処理はステップＳ６１₁₂に進み、反対にマーク文字数ｍ
ｃが０の場合には、処理はステップＳ６１₁₃に進む。ス
テップＳ６１₁₂では、マークＮｏ．を示す変数ｍに初期
値の１をセットする。続くステップＳ６１₁₄では、ステ
ップＳ５７で求めた配列変数ｍｎｏ［］と変数ｍからマ
ーク付加文字の文字Ｎｏ．を表す変数ｎを求める。ステ
ップＳ６１₁₅では、マーク付加文字（ｎ文字目）の１つ
前にある文字（ｎ―ｌ文字目）について文字認職を行
い、文字コードを得る。即ち、ｎ―１文字目のイメージ
メモリ９２上の文字位置は、既に、変数ｘｓ［ｎ―
ｌ］，ｘｅ［ｎ―ｌ］，ｙｓ［ｎ―ｌ］，ｙｅ［ｎ―
ｌ］に格納されているので、イメージメモリ９２の該文
字位置について、文字切出しと文字認識を行い、文字コ
ードを得る。そして、得た文字コードを変数ｃｏｄｅに
格納する。次のステップＳ６１₁₆では変数ｃｏｄｅを参
照し、それが「男」に該当する場合、処理はステップＳ
６１₁₇に進み、そのほかの場合、処理がステップＳ６１
₁₈に進む。

【００５０】ステップＳ６１₁₈では、マーク付加文字
（ｎ文字目）のｌつ後にある文字（ｎ＋１文字目）につ
いて文字認識を行い、その文字コードを得る。つまり、
ｎ＋１文字目のイメージメモリ９２上の文字位量は、既
に、変数ｘｓ［ｎ＋ｌ］，ｘｅ［ｎ＋ｌ］，ｙｓ［ｎ＋
ｌ］，ｙｅ［ｎ＋ｌ］に格納されているので、イメージ
メモリ９２の該文字位置について、文字切出しと文字認
識を行うことで、その文字コードを得る。そして、得た
文字コードを変数ｃｏｄｅに格納する。次のステップＳ
６１₁₉では、求められた変数ｃｏｄｅを参照し、「女」
に該当する場合、処理はステップＳ６１₂₀に進み、その
ほかの場合の処理は、ステップＳ６１₂₁に進む。ステッ
プＳ６１₂₁では変数ｍに１を加える。続くステップＳ６
１₂₂では、変数ｍが、マーク文字数に達したかを判断
し、未達の場合、処理はステップＳ６１₁₄に戻り、到達
の場合はステップＳ６１₁₃に進む。ステップＳ６１₁₃で
は、マーク認識結果として、リジェクトコードを上位装
置に出力する。一方、ステップＳ６１₁₇では、マーク認
識結果として「女」の文字コードを出力し、ステップＳ
６１₂₀では、「男」の文字コードを上位装置へ出力す
る。

【００５１】［Ｖ］年号を出力する場合 図３２は、図２９中の認識出力処理で年号の文字コード
を出力する場合のフローチャートである。ステップＳ６
１₃₁では、求められたマーク文字数ｍｃを判別する。文
字数ｍｃが１以上の場合、処理はステップＳ６１₃₂へ進
み、０の場合は処理がステップＳ６１₃₃に進んでリジェ
クトコードを出力する。ステップＳ６１₃₂では、マーク
Ｎｏ．を示す変数ｍに初期値の１をセットする。続い
て、ステップＳ６１₃₄では、ステップＳ５７で求めた配
列変数ｍｎｏ［］と変数ｍからマーク付加文字の文字Ｎ
ｏ．を表す変数ｎを求める。ステップＳ６１₃₅では、マ
ーク付加文字（ｎ文字目）のｌつ前にある文字（ｎ―ｌ
文字目）について、文字認識処理を行い、文字コードを
得る。つまり、ｎ―ｌ文字目のイメージメモリ９２上の
文字位置は、変数ｘｓ［ｎ―１］，ｘｅ［ｎ―ｌ］，ｙ
ｓ［ｎ―ｌ］，ｙｅ［ｎ―ｌ］に、既に格納されている
ので、イメージメモリ９２の該文字位置について。文字
切出しと文字認識を行い、文字コードを得る。そして、
得た文字コードを変数ｃｏｄｅに格納する。ステップＳ
６１₃₆では、求めた変数ｃｏｄｅを参照し、それが
「明」に該当する場合、処理はステップＳ６１₃₇に進
み、そのほかの場合、処理はステップＳ６１₃₈に進む。
ステップＳ６１₃₈では、変数ｃｏｄｅを参照し、それが
「大」に該当する場合、処理はステップＳ６１₃₉に進
み、そのほかの場合、処理はステップＳ６１₄₀に進む。
ステップＳ６１₄₀では変数ｃｏｄｅを参照し、それが
「昭」に該当する場合、処理はステップＳ６１₄₁へ進
み、そのほかの場合、処理はステップＳ６１₄₂に進む。

【００５２】ステップＳ６１₄₂では、マーク付加文字
（ｎ文字目）の１つ後にある文字（ｎ＋ｌ文字目）につ
いて文字認識を行い、それに対応する文字コードを得
る。つまり、ｎ＋ｌ文字目のイメージメモリ上の文字位
置は、各変数ｘｓ［ｎ＋ｌ］，ｘｅ［ｎ＋１］，ｙｓ
［ｎ＋１］，ｙｅ［ｎ＋１］として既に格納されている
ので、イメージメモリの該文字位置について文字切出し
を行った後に文字認識を行い、文字コードを得る。そし
て、得た文字コードを変数ｃｏｄｅに格納する。続く、
ステップＳ６１₄₃では、ステップＳ６１₄₂で求めた変数
ｃｏｄｅを参照し、その変数ｃｏｄｅが「大」に該当す
る場合、処理はステップＳ６１₄₄に進み、その他の場合
には処理がステップＳ６１₄₅に進む。ステップＳ６１₄₅
では、ステップＳ６１₄₂で求めた変数ｃｏｄｅを参照
し、それが「昭」に該当する場合、処理はステップＳ６
１₃₇に進み、その他の場合は、処理がステップＳ６１₄₆
に進む。ステップＳ６１₄₆では、ステップＳ６１₄₂で求
めた変数ｃｏｄｅを参照し、その変数が「平」に該当す
る場合、処理はステップＳ６１₃₉に進み、その他の場合
には処理がステップＳ６１₄₇に進む。ステップＳ６１₄₇
では、変数ｍに１を加える。次のステップＳ６１₄₈で
は、変数ｍマーク文字数ｍｃに達したかを判断し、未達
の場合には、処理ステップＳ６１₃₄に戻り、到達の場合
はステップＳ６１₃₃に進む。ステップＳ６１₃₃では、マ
ーク認識結果としてリジェクトコードを上位装置に出力
する。一方、ステップＳ６１₄₄では、マーク認識結果と
して「明」の文字コードを上位装置に出力し、ステップ
Ｓ６１₃₇ではマーク認識結果として「大」の文字コード
を出力する。また、ステップＳ６１₃₉では、マーク認識
結果として「昭」の文字コードを上位装置に出力し、ス
テップＳ６１₄₁では、マーク認識結果として「平」の文
字コードを上位装置に出力する。

【００５３】以上のように、この第４の実施形態によれ
ば、ステップＳ５７，Ｓ５８において、読取領域中の各
文字の高さと幅と黒点数とをそれぞれ求め、該高さ、幅
及び黒点数とそれらに対応して設けられた閾値とをそれ
ぞれ比較することにより、マーク付加文字の位置を検出
して登録するマーク文字登録処理を行ない。ステップＳ
６１の認識出力処理で、マーク付加文字の位置の前後の
位置にある文字に対して文字認識を行い、該認識結果に
基づきマーク付加文字を認識してそれに対応する文字コ
ードを出力するマーク認識処理を実行するようにしてい
る。そのため、読取対象となる選択式マークのガイドマ
ークの文字位置が不特定であっても、また、読取対象外
の文字が混在する場合でも、対象の選択式マークの読取
を可能にしている。また、マーク付加文字の前後の文字
だけに、文字認識を行なうので、例えば、第１の実施形
態に比べて、全体の処理時間を短縮できる。さらに、前
後の文字に該当する文字が無い場合には、リジェクトコ
ードを出力するので、認識における信頼性が向上する。
なお、本発明は上記実施形態に限定されず、種々の変形
が可能である。例えば選択用文字のマークガイドは文字
だけでなく、記号等であっても上記実施形態と同様の処
理でマーク認識を行なうことができる。また、ＯＣＲの
ハードウエアの構成は図１或いは図１４に限定されず、
第１〜第４の実施形態の処理を行なう物であれば、他の
構成とすることが可能である。

【００５４】

【発明の効果】以上詳細に説明したように、第１及び第
２の発明によれば、マーク無付加状態での複数の選択用
文字の特徴をそれぞれ求めておく学習処理を行い、読取
対象帳票中の文字の特徴をそれぞれ求め、それらの特徴
と学習処理で求めた各特徴とのマッチングによってヒッ
ト率を求め、該各ヒット率と閾値との比較に基づきマー
ク付加文字の文字コードを出力するマーク認識処理を行
うので、非ドロップアウトカラーのマークガイドを使用
する場合でも、マーク付加された選択文字を抽出するこ
とが可能となる。第３の発明によれば、第１の発明にお
ける学習処理を行っておき、対象の前記複数の選択用文
字の文字位置が不特定の帳票に対してそれら選択用文字
のすべてを含む部分を読取領域として設定し、文字位置
検出処理と、文字位置の文字に対してマーク認識処理と
を施すので、選択用文字の文字位置が不特定の帳票にお
けるマーク認識が可能になる。

【００５５】第４の発明によれば、前記学習処理を行っ
ておき、第３の発明における文字位置検出処理と、各文
字位置の文字に対して特徴をそれぞれ求め、それらの特
徴と学習処理で求めた各特徴とのマッチングでヒット率
をそれぞれ求めると共にそれらの文字コードをそれぞれ
求める文字認識処理と、文字コードを参照して読取領域
中の各文字が読取対象の選択用文字かどうかを判断しつ
つ、ヒット率と閾値との比較で選択用文字のうちマーク
が付加されたマーク付加文字を抽出するマーク認識処理
とを行うので、読取対象外の文字が領域に存在した帳票
におけるマーク認識を可能にする。第５の発明によれ
ば、第４の発明における学習処理と、文字位置検出処理
と、文字認識処理と、文字認識処理で求めた文字コード
を参照して読取領域中の各文字が読取対象の選択項目に
対応する選択用文字かどうかを判断しつつ、ヒット率と
閾値との比較で選択用文字のうちマークが付加されたマ
ーク付加文字を抽出する。そのため、読取対象外の選択
マークが読取領域にある帳票に対するマーク認識が可能
になる。

【００５６】第６の発明によれは、第４または第５の発
明において、前或いは後の文字に対する文字認識処理結
果とマークが付されているかいないかを判断した結果と
を参照して一般読取用文字を判別する一般読取用文字出
力処理を行なうので、さらに一般読取用文字の文字コー
ドも出力できることになる。第７及び第８の発明によれ
ば、リジェクトコードを出力する判別不能出力処理また
は無マーク出力処理を行うので、第１〜７の発明にＯＣ
Ｒのマーク認識方法における信頼性が向上する。第９の
発明によれば、読取対象帳票で複数の選択用文字のある
部分を読取領域として設定し、該読取領域中の各文字の
高さと幅と黒点数とからマーク付加文字の位置を検出し
て登録するマーク文字登録処理と、マーク付加文字の位
置の前後の位置にある文字に対して文字認識を行い、該
認識結果に基づきマーク付加文字に対応する文字コード
を出力するマーク認識処理とを行なうので、読取対象と
なる選択式マークのガイドマークの文字位置が不特定で
あっても、また、読取対象外の文字が混在する場合で
も、対象の選択式マークの読取を可能にしている。ま
た、マーク付加文字の前後の文字だけに、文字認識を行
なうので、全体の処理時間を短縮できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施形態を示すＯＣＲの構成ブ
ロック図である。

【図２】従来のＯＣＲの構成例を示す構成ブロック図で
ある。

【図３】図２による従来の動作を示すフローチャートで
ある。。

【図４】図２のフォーマットデータの概念を説明する図
である。

【図５】文字切出しを示す図である。

【図６】図２中のパターンメモリに保持された画像を示
す図である。

【図７】選択式マークの説明図である。

【図８】図１の動作を示すフローチャートである。

【図９】図１中のフォ―マットデータを示す図である。

【図１０】図１の文字切出しを示す図である。

【図１１】図１中のパターンメモリに保持された画像を
示す図である。

【図１２】マーク付加文字と無付加文字を示す図であ
る。

【図１３】図８中のステップＳ１８の例を示すフローチ
ャートである。

【図１４】本発明の第２の実施形態を示すＯＣＲの構成
ブロック図である。

【図１５】図１４で読取を行うマークガイドを示す図で
ある。

【図１６】図１４の動作を示すフローチャートである。

【図１７】図１４の帳票８６の読取領域を示す図であ
る。

【図１８】図１７のイメージ画像を示す図である

【図１９】文字の切出しを示す図である。

【図２０】図１９における文字位置を説明する図であ
る。

【図２１】本発明の第３の実施形態のＯＣＲのマーク認
識方法を示すフローチャートである。

【図２２】対象の選択マーク（その１）を示す図であ
る。

【図２３】対象の選択マーク（その２）を示す図であ
る。

【図２４】対象の選択マーク（その３）を示す図であ
る。

【図２５】対象の選択マーク（その４）を示す図であ
る。

【図２６】図２１中の認識出力処理で性別の文字コード
出力する場合のフローチャートである。

【図２７】図２６中の閾値ａ２，ｂ２，ｃ２を示す図で
ある。

【図２８】図２１中の認識出力処理で年号のマーク付加
文字を抽出する場合のフローチャートである

【図２９】本発明の第４の実施形態のＯＣＲのマーク認
識方法を示すフローチャートである。

【図３０】図２９中の文字位置登録処理を説明する図で
ある。

【図３１】図２９中の認識出力処理で性別の文字コード
を出力する場合のフローチャートである。

【図３２】図２９中の認識出力処理で年号の文字コード
を出力する場合のフローチャートである。

【符号の説明】

５１，８１ 主制御ＣＰＵ ５３，８３ 前処理ＣＰＵ ５４，８４ 認識ＣＰＵ ５５，８５ フォーマットデータ ５６，８６ 帳票 ６２，９２ イメージメモリ ６３，９３ パターンメモリ ６４，９４ 特徴抽出メモリ ６５，９５ 認識辞書メモリ ９６ 投影メモリ

Claims (9)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 帳票に対して光学式文字読取装置を用
   い、該帳票に印字された複数の選択用文字のうち、選択
   されてマークの付されたマーク付加文字を抽出し、該マ
   ーク付加文字の文字コードを出力する光学式文字読取装
   置のマーク認識方法において、 予め、前記マーク無付加状態での前記複数の選択用文字
   の特徴をそれぞれ求めておく学習処理を行い、 読取対象帳票中の前記複数の選択用文字に対する特徴を
   前記光学式文字読取装置でそれぞれ求め、それらの特徴
   と前記学習処理で求めた各特徴とのマッチングによって
   該各特徴間の類似度を表すヒット率をそれぞれ求め、該
   各ヒット率と閾値との比較で前記マーク付加文字を抽出
   して該マーク付加文字の文字コードを出力するマーク認
   識処理を行うことを特徴とする光学式文字読取装置のマ
   ーク認識方法。
2. 【請求項２】 予め、請求項１記載の学習処理を行って
   おき、対象の前記複数の選択用文字の文字位置が特定さ
   れた帳票に対して該特定された文字位置を前記光学式文
   字読取装置の読取領域として設定し、該読取領域で請求
   項１記載のマーク認識処理を施すことを特徴とする光学
   式文字読取装置のマーク認識方法。
3. 【請求項３】 予め、請求項１記載の学習処理を行って
   おき、対象の前記複数の選択用文字の文字位置が不特定
   の帳票に対してそれら選択用文字のすべてを含む部分を
   前記光学式文字読取装置の読取領域として設定し、該読
   取領域中の文字位置を検出する文字位置検出処理と、前
   記検出された文字位置の文字に対して請求項１記載のマ
   ーク認識処理とを施すことを特徴とする光学式文字読取
   装置のマーク認識方法。
4. 【請求項４】 予め、請求項３記載の学習処理を行って
   おき、 請求項３記載の文字位置検出処理と、 前記文字位置検出処理で検出された文字位置の各文字に
   対して特徴をそれぞれ求め、それらの特徴と前記予め求
   めた各特徴とのマッチングで該各特徴間の類似度を表す
   ヒット率をそれぞれ求めると共にそれらの文字コードを
   それぞれ求める文字認識処理と、 前記文字コードを参照して前記読取領域中の各文字が読
   取対象の選択用文字かどうかを判断しつつ、前記ヒット
   率と閾値との比較で前記選択用文字のうちマークが付加
   されたマーク付加文字を抽出して該マーク付加文字の文
   字コードを出力するマーク認識処理とを行うことを特徴
   とする光学式文字読取装置のマーク認識方法。
5. 【請求項５】 予め、請求項４記載の学習処理を行って
   おき、 請求項４記載の文字位置検出処理及び文字認識処理と、 前記文字認識処理で求めた文字コードを参照して前記読
   取領域中の各文字が読取対象の選択項目に対応する選択
   用文字かどうかを判断しつつ、前記ヒット率と閾値との
   比較で前記選択用文字のうちマークが付加されたマーク
   付加文字を抽出して該マーク付加文字の文字コードを出
   力するマーク認識処理とを、 行うことを特徴とする光学式文字読取装置のマーク認識
   方法。
6. 【請求項６】 前或いは後の文字に対する前記文字認識
   処理結果と該前或いは後の文字に前記マークが付されて
   いるかいないかを判断した結果とを参照し、対象文字が
   選択用文字以外の一般読取用文字か否かを判別し、該判
   別結果が一般読取用文字の場合、前記文字認識処理で求
   めた対応する文字コードを出力する一般読取用文字出力
   処理を行うことを特徴とする請求項４または５記載の光
   学式文字読取装置のマーク認識方法。
7. 【請求項７】 前記一般読取用文字と前記選択用文字の
   判別が不可能な場合、リジェクトコードを出力する判別
   不能出力処理を行うことを特徴とする請求項６記載の光
   学式文字読取装置のマーク認識方法。
8. 【請求項８】 前記複数の選択用文字のすべてに前記マ
   ークが付加されていない場合に、リジェクトコードを出
   力する無マーク出力処理を行うことを特徴とする請求項
   １、２、３、４、５、６、または７記載の光学式文字読
   取装置のマーク認識方法。
9. 【請求項９】 帳票に対して光学式文字読取装置を用
   い、該帳票に印字された複数の選択用文字のうち選択さ
   れてマークの付されたマーク付加文字を抽出し、該マー
   ク付加文字の文字コードを出力する光学式文字読取装置
   のマーク認識方法において、 読取対象帳票で前記複数の選択用文字のある部分を前記
   光学式文字読取装置の読取領域として設定し、該読取領
   域中の各文字の高さと幅と黒点数とをそれぞれ求め、該
   高さ、幅及び黒点数とそれらに対応して設けられた閾値
   とをそれぞれ比較することにより、前記マーク付加文字
   の位置を検出して登録するマーク文字登録処理と、 前記マーク付加文字の位置の前後の位置にある文字に対
   して文字認識を行い、該認識結果に基づき前記マーク付
   加文字を認識してそれに対応する文字コードを出力する
   マーク認識処理とを、 行うことを特徴とする光学式文字読取装置のマーク認識
   方法。