JPH10261049A - 文字認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 文字認識装置に関し，濁点や半濁点と文字が
同じ枠に書かれた場合にも，正しく知識処理することを
目的とする。 【解決手段】 濁点および半濁点をそれぞれ１文字とし
て１つの文字記入枠に記入された帳票の文字を読み取る
文字読み取り部と，文字列の意味を表す単語を保持する
知識辞書と，知識辞書を参照して読み取られた文字列の
意味を表す単語を認識する知識処理部とを備え，知識辞
書は濁点および半濁点をそれぞれ１文字として扱うもの
である文字認識装置において，知識処理部は，濁点もし
くは半濁点とそのかかる文字とを一体にみなして１文字
に統合する統合部を備え，知識辞書に含まれる濁点およ
び半濁点をそれぞれの濁点および半濁点がかかる文字と
統合して１文字とみなして知識処理をする構成をもつ。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は，帳票に記入された
文字を認識する文字認識装置に関する。特に，帳票に記
入する文字領域が指定され，濁点，半濁点を一文字とし
て記入する帳票の文字認識装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来使用されている文字認識装置は，半
角文字の読み取りと全角文字の読み取りは，別であり，
また文字を記入するルールも半角文字のカナでは，濁点
や半濁点をそのかかる文字とは別の文字枠に記入するの
が普通である。これはＥＢＣＤＩＣコード（半角コー
ド）に濁点，半濁点のついたカナコードがないことによ
る。

【０００３】図１２により従来の技術を説明する。図１
２において，１１１は帳票に記入された手書き文字等の
文字を表し，ヤマダを帳票に記入した例を示す。第１の
枠にヤ，第２の枠にマが記入され，第３の枠のダはタと
濁点を同一枠に誤記入したものである。１１１’は正し
く記入された例であり，第３の枠にタ，第４の枠に濁点
を記入したものである。

【０００４】１１２は，記入文字を１文字ずつ文字認識
した結果である。１文字毎の文字認識は，帳票に記入さ
れた文字を画像データとして読み取り，１文字を切出
し，切り出された１文字毎の特徴を抽出し，文字毎に特
徴をもつ文字認識辞書１２０と比較し，一文字毎に文字
認識をする。１１２はそのようにして得られた結果であ
り，第１の枠の文字をヤ，第２の枠の文字をマ，第３の
枠の文字を１文字のダと文字認識したことを示す（文字
認識辞書は濁点，半濁点付きの文字の特徴を持ち，それ
らを１文字として文字認識することができる，例えば，
タと濁点「゛」が同じ枠に記入されている場合には１文
字のダに文字認識する）。

【０００５】１１３は知識処理であって，１文字ずつの
文字認識結果１１２について知識辞書１１４を参照し
て，文字認識された文字列の意味を表す単語を検索する
ものである。図１２の例の場合，記入文字１１１の入力
領域が姓名の記入領域であることから，文字認識結果１
１２の意味は姓名についてのものであると判断し，姓名
についての知識辞書１１４を参照して，文字認識された
文字列の姓名を認識する。

【０００６】１１４は知識辞書であって，文字列の表す
意味の抽象概念毎に，意味を表す単語を保持するもので
あり，図１２は姓名を文字数毎に保持するものを示す
（３文字の姓名としてヤマノ等，４文字の姓名としてヤ
マタ゛等をもつことを示す）。知識辞書は，半角文字に
対しては，例えば，タと濁点「゛」はそれぞれ１文字と
みなし，タ゛のように２文字にみる。１文字の濁点付き
のダはもたない。

【０００７】１１７は出力処理であって，知識処理の認
識結果を出力するものである。１２０は文字認識辞書で
あり，一文字毎に特徴をもつものである。１２１は文字
毎に特徴をもつことを表す。

【０００８】図１２の場合，タと濁点が同一の枠に記入
されていることから，文字認識装置は，記入された文字
を１文字の濁点付きのダと判定し，文字認識結果はヤ，
マ，ダの三文字であると判断する。そこで，文字認識装
置は，記入された領域が姓名についての領域であること
から３文字のヤマダについて姓名の知識辞書１１４を参
照する。そして，その知識辞書のヤマノ，ヤマタ等の３
文字の単語を文字認識結果１１２と比較するが，３文字
の姓名辞書にはヤマダは存在しないので，正しい結果
（ヤマダ）を出力することができない。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】一文字の記入領域が枠
等で定められた帳票に対して，一般の利用者が記入する
場合，濁点や半濁点とそれにかかる文字は同じ枠に書く
のが自然である。従って，文字認識装置で指定される記
入文字のルールは守られないことが多い。そして，この
ように誤記入された文字は知識辞書の単語にないので知
識処理が全く効かなくなり，正しい文字認識結果を出力
することができない。

【００１０】さらに，図１２の１１１’のように，正し
く記入された場合にも，半角表示ではヤ，マ，タ， ゛
のようにタと濁点「゛」を別の文字として扱い４文字と
して表示する。そのため，表示された認識結果の修正等
でカーソル操作をする場合に操作が煩わしいという問題
があった。

【００１１】本発明は，濁点や半濁点と文字が同じ枠に
書かれた場合にも，正しく知識処理できる文字認識装置
を提供することを目的とする。また，認識結果を修正す
る等の場合にも操作を能率良く行うことのできる文字認
識装置を提供することを目的とする。

【００１２】

【課題を解決するための手段】本発明は，濁点および半
濁点をそれぞれ１文字として１つの文字記入枠に記入さ
れた帳票の文字を読み取る文字読み取り部と，文字列の
意味を表す単語を保持する知識辞書と，知識辞書を参照
して読み取られた文字列の意味を表す単語を認識する知
識処理部とを備え，知識辞書は濁点および半濁点をそれ
ぞれ１文字として扱うものである文字認識装置におい
て，知識処理部は，濁点もしくは半濁点とそのかかる文
字とを一体にみなして１文字に統合する統合部を備え，
知識辞書に含まれる濁点および半濁点をそれぞれの濁点
および半濁点がかかる文字と統合して１文字とみなして
知識処理をするようにした。

【００１３】図１は本発明の基本構成を示す。図１にお
いて，１は文字認識部であって，文字の記入領域が定め
られた帳票等に記入された文字，例えば１文字毎の文字
認識結果である（文字認識結果の文字数をｎとする）。

【００１４】２は知識処理部であって，文字認識部１の
文字認識結果について知識辞書１０を参照してその意味
を判断する知識処理を行い，１文字毎の文字認識結果の
文字列の意味を認識するものである。

【００１５】３は文字認識部１の認識した文字認識結果
の表す意味の表わす概念（姓名，住所等）を判定する処
理である。４は文字認識部１の文字認識結果の文字列の
文字数を判定する処理である。５は文字列の意味を表す
単語をもつ知識辞書１０からｎ文字の単語を検索して獲
得する処理である。

【００１６】６は文字列の意味を表す単語をもつ知識辞
書１０から（ｎ＋１）文字の文字列の単語，（ｎ＋２）
文字の文字列の単語，・・・，２ｎ文字のｎ文字の単語
を検索して獲得する処理である。

【００１７】７は濁点，半濁点を統合する処理であっ
て，濁点および半濁点とそれがかかる文字を一文字に統
合する処理である。例えば，知識辞書から得られた４文
字のヤマタ゛のタと濁点「゛」を一文字に統合してダと
みなして３文字にする処理である。

【００１８】８は文字認識された認識文字列，と知識辞
書から獲得したｎ文字，および（ｎ＋１）文字〜２ｎ文
字のうちで統合した結果がｎ文字となった文字列を比較
する処理である。

【００１９】１０は知識辞書である。１１は出力部であ
って，知識処理の結果得られた意味をもつ認識結果を出
力するものである。

【００２０】図２は本発明の基本構成の動作説明図であ
る。図２において，２０は帳票にタと濁点「゛」を同じ
枠に誤記入された文字列ヤマダを１文字ずつ文字認識し
て得られた結果のヤマダである（タと濁点「゛」を１文
字として認識したことを示す）。

【００２１】知識処理部２において，２７は統合部であ
って，姓名についての知識辞書１０の４文字のヤマタ゛
２２を統合して３文字のヤマダ２８にしたことを示す。

【００２２】知識辞書１０において，２２は４文字の姓
名のヤマタ゛を表す。２３は３文字の姓名ヤマキを表
す。

【００２３】出力部８において，３１は知識処理して得
られた認識結果のヤマダである。入力文字（文字認識結
果）がヤマダである場合を例として，図１の本発明の基
本構成の動作を説明する（図２を参照する）。

【００２４】１文字毎の文字認識結果としてヤマダ２０
が得られ，その記入領域の文字列の表す意味の抽象概念
は姓名を表すものであるとする。知識処理部２は，文字
認識結果が姓名についてのものであり，文字列の文字数
が３文字であることから，姓名の知識辞書１０により，
３文字の姓名ヤマキ等の単語を検索して獲得する。

【００２５】さらに，文字認識結果が３文字であること
から，４文字からその２倍の６文字までの文字列の単語
を知識辞書１０から獲得する。例えば，４文字のヤマタ
゛２２等である。

【００２６】４文字から６文字の文字列の単語に対し
て，統合部２７は濁点，半濁点を統合し，例えば，濁点
を１文字に数えた４文字のヤマタ゛はタと濁点「゛」を
１文字に統合して３文字のヤマダとする。知識処理部２
において，１文字毎の文字認識結果ヤマダ２０と知識辞
書１０から獲得された３文字（ヤマキ等）および統合し
て３文字とされた単語（ヤマダ等）を比較する。そし
て，例えば，距離計算等でその類似関係を調べ，もっと
も類似する単語（もっとも距離の近いもの等），図２の
場合，ヤマダ３１を知識処理に基づく認識結果として出
力部１１に出力する。

【００２７】本発明によれば，濁点や半濁点とそれにか
かる文字は同じ枠に書かれた場合にも，知識処理におい
て正しい認識結果を得ることができる。さらに，認識結
果を表示する場合にも，表示する文字に対して濁点およ
び半濁点を統合して１文字として取り扱えるように処理
をする（この点の詳細については後述する）。

【００２８】

【発明の実施の形態】図３は本発明の文字認識装置のブ
ロック図である。図３において，４０は帳票であって，
文字の記入領域および記入領域にその内容を表す意味が
決められているものである（例えば，姓名，名前，住所
等の記入領域が定められている）。

【００２９】４１は文字読み取り部であって，帳票に書
いた手書き文字等の文字をスキャナーで読み取り光電変
換するものである。４２は特徴抽出部であって，文字読
み取り部４１で得られた帳票の画像データをもとに，１
文字を切出し，１文字毎の文字認識に必要な特徴を抽出
するものである。

【００３０】４３は照合部であって，特徴抽出部４２で
得られた特徴と文字認識辞書４４の辞書に記憶されてい
る特徴を比較し，１文字毎に文字認識するものである。
４４は文字認識辞書であって，文字毎にその特徴を記憶
するものである。

【００３１】４５は知識処理部であって，１文字ずつの
文字認識結果について，その文字の表す意味の抽象概念
（姓名，住所等）を判定し，その文字列の意味を表す単
語をもつ知識辞書４６を参照して，文字認識結果の文字
列のもつ意味を認識するものである。

【００３２】４６は知識辞書であって，単語の表す意味
の抽象的概念，例えば住所，姓名，名前，企業名，一般
名称（学校，図書館等）毎にその抽象概念に含まれる単
語を保持するものである。

【００３３】４７は表示部であって，知識処理部４５の
認識結果を出力するディスプレイ等である。４８は修正
部であって，知識処理の認識結果の確認，修正等をする
ものである。

【００３４】４９は入力部であって，ユーザによる確
認，修正データ等を入力するものである。図３の構成の
動作を説明する。

【００３５】文字読み取り部４１は帳票を画像として読
み取る。特徴抽出部４２はその画像データをもとに，１
文字毎に文字を切取り，特徴を抽出する。そして照合部
４３は文字認識辞書４４を参照し，１文字毎に特徴を比
較し，類似する文字を求める。そして，その類似文字に
類似度に応じて順位を付け，知識処理部４５に与える。

【００３６】知識処理部４５は，照合部４３で得られた
文字認識結果に従い，その文字列の意味（住所，氏名，
企業名等の属性）を判定する。そして，その意味を表す
単語をもつ知識辞書４６を参照する。その際，知識辞書
４６に含まれる単語のうち濁点，半濁点等をもつ単語は
統合して単語数を縮約し，文字認識結果の候補順位等を
考慮して文字認識結果の文字列の単語の意味を表す単語
を認識する（本発明の知識処理について図６で詳しく説
明する）。そして，得られた認識結果を表示部４７に転
送する（出力する認識結果は，知識処理で得られた認識
結果が第１順位のもののみ，あるいは複数を順位を付け
て出力する等必要に応じて選択される）。

【００３７】表示部４７は，知識処理部４５で得られた
認識結果を候補順位をつけて画面に表示する。ユーザ
は，表示部４７に表示された認識結果に従って，入力部
４９により，認識結果の確認，あるいは修正データを入
力する。修正部４８は確認もしくは修正等のデータをも
とに，認識結果の確認，修正等の処理をする。

【００３８】図４は本発明の知識辞書の実施例であり，
カタカナで姓名を表す単語を保持する辞書を示す。５１
は辞書に登録されている単語の文字数ｎおよび単語の記
憶領域へのポインタをもつ領域である。

【００３９】５２は文字数毎に姓名を保持する領域であ
る。ｎ＝１の登録単語（姓名）はなし，ｎ＝２の登録単
語はウラ，ｎ＝３の登録単語はササキ，イマイ等，ｎ＝
４はヤマタ゛，アオシマ，タカハシ等である。

【００４０】図５は本発明の知識処理部の実施例のブロ
ック構成図である。図５において，知識処理部２におい
て，６１は文字数判定部であって，１文字毎の文字認識
結果を受入れ，その文字列の文字数ｎを判定するもので
ある。

【００４１】６１’は文字列の表す意味の抽象概念判定
部であって，入力された文字列の表す意味の抽象概念
（住所，姓名，名前，企業名，一般名称等）を判定する
ものである。

【００４２】６２は知識辞書参照部であって，文字認識
結果の文字列の文字数，その意味の抽象概念に従って，
その抽象概念の単語をもつ知識辞書１０のｎ文字および
（ｎ＋１）文字〜２ｎ文字の単語を検索して求めるもの
である。

【００４３】６３はテーブル１であって，知識辞書１０
を検索して求めたｎ文字の単語および統合部６５により
ｎ文字に統合された濁点，半濁点をもつ単語を保持する
ものである。

【００４４】６４はテーブル２であって，知識辞書１０
を検索して求めた（ｎ＋１）文字〜２ｎ文字の単語を保
持するものである。６５は統合部であって，テーブル２
（６４）に保持された（ｎ＋１）文字〜２ｎ文字の単語
のうち，濁点，半濁点をもつ単語についてその濁点，半
濁点とそれがかかる文字を１文字に統合する処理を行う
ものである。

【００４５】６６は類似性判断部であって，一文字毎の
文字認識結果とテーブル１（６３）に保持されたｎ文字
の単語および濁点，半濁点を統合してｎ文字とされた単
語との類似判断をするものである。類似性の判断は，例
えば，一文字毎の文字認識結果の文字とテーブル１（６
３）に記憶された文字との距離計算をする等で求める
（この点については図６で具体的に説明する）。

【００４６】知識辞書１０において，７１は姓名辞書で
あって，氏名の姓を表す単語を文字数毎に保持するもの
である。

【００４７】７２は名前辞書であって，氏名の名前を表
す単語を文字数毎に保持するものである。７３は住所辞
書であって，住所を表す地名等の単語を文字数毎に保持
するものである。

【００４８】７４は企業名辞書である。７５は一般名称
辞書である。図６は本発明の知識処理による文字認識の
説明図である。１文字毎の文字認識結果の第１候補がヤ
マダ，第２候補がイヌグ，第３候補がアスタである場合
を例として示す。図６ (a)はテーブル１（６３）から取
り出された姓名ヤマダと文字認識結果を比較して距離計
算をする場合を示し，図６ (b)はテーブル１（６３）か
ら取り出された姓名がヤマダの場合の距離計算方法を示
す。

【００４９】図６ (a)において，６３はテーブル１であ
る。６４はテーブル２である。

【００５０】６５は統合部である。６６は類似性判断部
である。７１は知識辞書のｎ文字の姓名を表す辞書であ
る。

【００５１】７１’は知識辞書の（ｎ＋１）文字〜２ｎ
文字の姓名を表す辞書である。８２はテーブル１（６
３）から取り出された文字列と文字認識結果９１の文字
列を比較して求められた距離である（距離の計算方法は
後述する）。

【００５２】９１は一文字毎の文字認識結果を表し，第
１候補がヤマダ，第２候補がイヌグ，第３候補がアスタ
であることを例として示す。図６ (a)の場合について説
明する。

【００５３】知識辞書７１，７１’からテーブル１（６
３）に取り出す単語の獲得方法について説明する。文字
認識結果９１が３文字であるので，文字認識結果９１の
第１候補の第１文字ヤを第１文字とする３文字の単語を
全て取り出し，テーブル１（６３）に格納する。次に文
字認識結果９１の第２候補の第１文字イを第１文字とす
る３文字の単語を全て取り出し，テーブル１（６３）に
格納する。さらに，文字認識結果９１の第３候補の第１
文字アを第１文字とする３文字の単語を全て取り出し，
テーブル１（６３）に格納する。

【００５４】次に，文字認識結果９１が３文字であるの
で，文字列の数が４文字，５文字，６文字の単語につい
て同様に全て取り出し，テーブル２（６４）に格納す
る。例えば，４文字の場合，第１文字がヤである４文字
の単語，第１文字がイである４文字の単語，第１文字が
アである４文字の単語を全て取り出し，テーブル２（６
４）に格納する。この操作を５文字，６文字の単語につ
いても繰り返し，テーブル２（６４）に格納する。

【００５５】次に統合部６５はテーブル２（６４）に格
納された単語について，濁点，半濁点を統合処理する。
そして統合処理で３文字となった単語（ヤマダ等）をテ
ーブル１（６３）に移動する。

【００５６】類似性判断部６６は，このようにしてテー
ブル１（６３）に格納された３文字の単語および統合し
て３文字となった単語について文字認識結果と比較し距
離を求める。

【００５７】テーブル１（６３）から３文字の姓名ヤマ
ダが取り出されたとする。類似性判断部６６はテーブル
１（６３）に格納さされた第１文字マと一致する文字認
識結果の第１文字を探す。その結果第１候補マと一致し
ているので，第１文字の距離をゼロとする。次にアマダ
８１の第２文字マと一致する文字認識結果の第２文字を
求める。その結果第１候補のマと一致するので，第２文
字の距離をゼロとする。次にヤマダ８１の第３文字ダと
一致する文字認識結果の第３文字を求める。その結果第
１候補のダと一致するので距離を０とする。そして，ヤ
マダ８１の各文字の距離の和０を総合距離として求め
る。

【００５８】図６ (b)に示すように，テーブル１（６
３）にアマダが取り出された場合の距離は次のように求
める。まず，テーブル１（６３）から獲得した単語と文
字認識結果の第１文字どうしを比較する。アマダの第１
文字のアは第３候補の第１文字アと一致するのでその距
離を２とする。次に第２文字どうしを比較する。アマダ
の第２文字のマは第１候補と一致するのでその距離をゼ
ロとする。次に第３文字どうしを比較する。その結果，
アマダの第３文字ダは第１候補と一致するので距離を２
とする。従って，アマダの総合距離は２である。

【００５９】このように，テーブル１（６３）に格納さ
れた単語について全て距離を計算し，総合距離の最小の
ものを知識処理の認識結果の第１候補として出力し，以
下距離の小さい順に候補順位をつけて出力する。第１候
補のみ結果として出力しても良い。

【００６０】ユーザは出力部のディスプレイに表示され
た知識処理の認識結果を見て，確認し，修正する必要が
あれば必要な修正データを入力して，認識結果を修正す
る。図７は本発明の知識処理部の実施例のフローチャー
トである。

【００６１】図示のステップ番号に従って図５の構成の
動作を説明する（図５を参照する）。 Ｓ１ 文字数判定部６１は，候補数ｋｏｈｏを設定する
（図６の場合ｋｏｈｏ＝３）。

【００６２】Ｓ２ 文字数判定部６１は，入力文字数ｎ
を設定する（図６の場合ｎ＝３）。 Ｓ３，Ｓ４ ｉ＝１からｋｏｈｏまでループする。ルー
プにおいて，入力文字の第１番目の第ｉ候補の文字をＳ
とした時，Ｓで始まる長さｎの単語を全て辞書から取り
出し，テーブル１（ｔａｂｌｅ１）に入れる。図６の場
合，文字認識結果の第１候補のヤマダの第１文字がヤで
あるので，ヤから始まる３文字の単語（姓名）を全て取
り出す。次に，その第２候補イマダの第１文字がイであ
るので，イで始まる３文字の単語を全て取り出す。同様
に，その第３候補アスタの第１文字がアであるので，ア
で始まる３文字の全ての単語を検索して求める。

【００６３】Ｓ５，Ｓ６ ｋ＝ｎ＋１からｋ＝２ｎまで
ループする。また，そのループにおいてｉ＝１からｉ＝
ｋｏｈｏまでループする。 Ｓ７ ループの過程において，入力（文字認識結果）の
第１文字の第ｉ候補の文字をＳとしたとき，Ｓで始まる
長さｋの単語を全て辞書中から取り出しテーブル２に保
持する。例えば，ｎ＝３であるので，４文字の単語につ
いて，文字認識結果の第１候補の第１文字ヤを第１文字
とする４文字の単語をテーブル２に格納する。次に文字
認識結果の第２候補の第１文字マを第１文字とする４文
字の単語をテーブル２に格納する。さらに，第３候補の
第１文字アを第１文字とする４文字の単語をテーブル２
に格納する。同様に，５文字，６文字の単語についても
それぞれ，ヤ，イ，アを第１文字とする単語を全て求
め，テーブル２（６４）に格納する。

【００６４】Ｓ８ 統合部はテーブル２を検索し，濁
点，半濁点を統合した結果が長さｎ文字になる単語をテ
ーブル１に追加する（例えば，４文字のヤマタ゛のタと
濁点「゛」を統合して３文字とし，テーブル１（６３）
に追加する）。

【００６５】Ｓ９ テーブル１に保持された全ての単語
について入力文字候補と照合し，距離計算をし，最も距
離の小さい単語を知識処理の認識結果として出力する。
図８は本発明の文字認識装置の表示方法の実施例であ
る。

【００６６】図８ (a)は本発明の知識処理の認識結果の
表示方法の例を示す。図８ (a)は，知識処理の認識結果
がノザキの場合の表示である。半角フォントには，濁点
付きの文字フォントはないので，本発明により濁点を統
合して３文字で認識しても，表示はタと濁点゛をそれぞ
れ半角１文字で表示する。例えば，ノザキを表示する時
は，図示のように濁点を１文字として４文字で表示す
る。従来，このような表示を第１文字のノから第４文字
のキまでカーソルを移動する場合には，濁点も１文字と
みて，４回のカーソル移動操作をする必要があった。本
発明は，半角文字の表示の場合に濁点，半濁点を統合し
て１文字とし，統合した部分を１回のカーソル操作で行
うようにした。

【００６７】９２は第１文字ノにカーソルがある状態で
ある。９３は第２文字サと濁点「゛」を統合してサと濁
点「゛」の下にカーソルがある状態である。９４は第４
文字キにカーソルがある状態である。第１文字のノから
第４文字のキまでカーソル移動するのに３回のカーソル
処理で行うことが可能である。また，サと濁点「゛」を
消去もしくは変更するような場合にも，一回の操作で行
うことができる。

【００６８】図８は (b)は本発明の半角文字の表示制御
のブロック図である。図８ (b)において，９５は知識処
理の認識結果であって，タと濁点「゛」を統合してヤマ
ダ（３文字）を認識したものである。

【００６９】９６は表示制御部であって，表示制御を行
うものである。９７は表示統合処理部であって，半角文
字の濁点，半濁点を統合する処理をするものである。

【００７０】９８は表示用半角文字のフォント保持部で
ある。９９はディスプレイである。ヤマダ９５のような
濁点を含む半角文字の認識結果が入力された時，表示制
御部９６は，表示用半角文字のフォント保持部９８から
半角文字のヤ，マ，タ，濁点「゛」を取り出す。そし
て，表示統合処理部９７はタと゛を１文字で扱うように
統合処理し，カーソル操作，文字の削除，変更等を一回
の操作で行う。

【００７１】図９は本発明の認識結果の表示制御部のフ
ローチャートの実施例１である。 Ｓ１ 認識結果を入力する。 Ｓ２ 認識結果の文字は半角文字か，あるいはそうでな
いかを判定する。全角文字であれば，Ｓ５で全角文字の
表示処理をする。半角文字であれば，Ｓ３に進む。

【００７２】Ｓ３ 濁点，半濁点があるか判定する。濁
点，半濁点がなければＳ５で半角文字の表示処理をす
る。濁点，半濁点があれば，濁点，半濁点を１文字とし
て扱うように統合処理をし，Ｓ５で統合した濁点，半濁
点をその前の半角文字に統合して１文字として扱って表
示処理をする。

【００７３】図１０は本発明の認識結果の表示制御部の
フローチャートの実施例２である。濁点，半濁点をとも
なう半角文字は，濁点，半濁点付きの全角文字で扱うよ
うにしたものである。

【００７４】Ｓ１ 認識結果を入力する。 Ｓ２ 半角文字かあるいはそうでないかを判定する。半
角文字でなければＳ５で全角文字の表示処理をする。半
角文字であればＳ３の処理をする。

【００７５】Ｓ３ 濁点，半濁点はあるか判定する。濁
点，半濁点がなければＳ５で半角文字の表示処理をす
る。濁点，半濁点があればＳ４の処理をする。 Ｓ４ 濁点，半濁点のある文字を全角文字で扱うように
し，Ｓ５で濁点，半濁点付きの全角文字の表示処理をす
る。

【００７６】図１０のフローチャートの方法で表示す
る，濁点，半濁点のない前後の半角文字に比べて濁点，
半濁点付きの全角文字は大きく不自然になるので，目立
たなくするためにその濁点，半濁点付きの全角文字は，
大きさの小さいフォントを使用するようにしたものであ
る。

【００７７】Ｓ１ 認識結果を入力する。 Ｓ２ 半角文字か，あるいはそうでないかを判定する。
半角文字でなければＳ４で全角文字の表示処理をする。
半角文字であればＳ３の処理をする。

【００７８】Ｓ３ 濁点，半濁点はあるか判定する。濁
点，半濁点がなければＳ４で半角文字の表示処理をす
る。濁点，半濁点があればＳ４の処理をする。 Ｓ４ 濁点，半濁点付きの文字を１文字に統合する。

【００７９】Ｓ５ 統合した文字を濁点，半濁点のある
小さい全角文字で表示をする。

【００８０】

【発明の効果】本発明によれば，濁点や半濁点と文字が
同じ枠に書かれた場合にも，知識処理により正しい認識
結果を得ることが可能になる。また，濁点，半濁点をと
もなう半角文字の表示も１文字として扱うことができる
ので，認識結果の修正，変更等を能率的に行うことがで
きる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の基本構成を示す図である。

【図２】本発明の基本構成の動作説明図である。

【図３】本発明の文字認識装置のブロック図である。

【図４】知識辞書の実施例を示す図である。

【図５】知識処理部の実施例のブロック構成図である。

【図６】本発明の知識処理の動作説明図である。

【図７】本発明の知識処理部の実施例のフローチャート
を示す図である。

【図８】本発明の知識処理の認識結果の表示方法の実施
例を示す図である。

【図９】本発明の表示制御部のフローチャートの実施例
１を示す図である。

【図１０】本発明の表示制御部のフローチャートの実施
例２を示す図である。

【図１１】本発明の表示制御部のフローチャートの実施
例３を示す図である。

【図１２】従来技術の説明図である。

【符号の説明】

１：文字認識部 ２：知識処理部 １０：知識辞書 １１：出力部

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】濁点および半濁点をそれぞれ１文字として
   １つの文字記入枠に記入された帳票の文字を読み取る文
   字読み取り部と，文字列の意味を表す単語を保持する知
   識辞書と，知識辞書を参照して読み取られた文字列の意
   味を表す単語を認識する知識処理部とを備え，知識辞書
   は濁点および半濁点をそれぞれ１文字として扱うもので
   ある文字認識装置において，該知識処理部は，濁点もし
   くは半濁点とそのかかる文字とを一体にみなして１文字
   に統合する統合部を備え，該知識辞書に含まれる濁点お
   よび半濁点をそれぞれの濁点および半濁点がかかる文字
   と統合して１文字とみなして知識処理をすることを特徴
   とする文字認識装置。
2. 【請求項２】 帳票に記入された文字の１文字毎の特徴
   を抽出する特徴抽出部と，１文字毎に文字の特徴をもつ
   文字認識辞書と，抽出された１文字毎の特徴を文字認識
   辞書と比較して文字認識する照合部とを備え，文字認識
   辞書は１文字に切り出された濁点もしくは半濁点付きの
   文字を１文字に見る特徴を持つものであり，１文字毎の
   文字認識においては，濁点もしくは半濁点とそのかかる
   文字が同一記入枠に書かれた文字も濁点もしくは半濁点
   付きの１文字として文字認識するものであることを特徴
   とする請求項１に記載の文字認識装置。
3. 【請求項３】 濁点，半濁点およびそのかかる文字が半
   角文字であることを特徴とする請求項１もしくは２に記
   載の文字認識装置。
4. 【請求項４】 濁点もしくは半濁点をともなう半角文字
   の認識結果の文字表示において，濁点もしくは半濁点を
   ともなう文字に対して 濁点もしくは半濁点とそのかか
   る文字を統合して１文字とみなして表示処理することを
   特徴とする請求項1に記載の文字認識装置。
5. 【請求項５】 濁点もしくは半濁点をともなう半角文字
   の認識結果の文字表示において，濁点もしくは半濁点を
   ともなう文字に対して濁点もしくは半濁点とそのかかる
   文字を統合して１文字とみなし，その文字を濁点もしく
   は半濁点付き全角文字で表示することを特徴とする請求
   項1に記載の文字認識装置。
6. 【請求項６】 濁点もしくは半濁点付き全角文字を他の
   文字より小さい文字で表示することを特徴とする請求項
   ５に記載の文字認識装置。