JPS6239793B2 - - Google Patents
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- JPS6239793B2 JPS6239793B2 JP55099674A JP9967480A JPS6239793B2 JP S6239793 B2 JPS6239793 B2 JP S6239793B2 JP 55099674 A JP55099674 A JP 55099674A JP 9967480 A JP9967480 A JP 9967480A JP S6239793 B2 JPS6239793 B2 JP S6239793B2
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- 238000003672 processing method Methods 0.000 claims 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 12
- 238000000034 method Methods 0.000 description 11
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000012015 optical character recognition Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
- G06V30/26—Techniques for post-processing, e.g. correcting the recognition result
- G06V30/262—Techniques for post-processing, e.g. correcting the recognition result using context analysis, e.g. lexical, syntactic or semantic context
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
本発明は光学文字読取り装置やオンライン手書
文字読取装置等の読取られた文字パターンを認識
する文字認識装置において、認識の結果、読取り
不能となつた場合に認識の過程で得られた類似文
字を候補文字として出力すると共に、該読取り不
能となつた文字を含む単語を候補文として作成し
この候補文が文法的に正しいか否かを調べる事に
より正解文字を識別するようにした文字認識後処
理方式に関する。光学文字読取り装置やオンライ
ン手書読取装置等のように入力された文字を認識
する場合には、特に類似した文字の認識が困難で
ある事は一般に良く知られている。
文字読取装置等の読取られた文字パターンを認識
する文字認識装置において、認識の結果、読取り
不能となつた場合に認識の過程で得られた類似文
字を候補文字として出力すると共に、該読取り不
能となつた文字を含む単語を候補文として作成し
この候補文が文法的に正しいか否かを調べる事に
より正解文字を識別するようにした文字認識後処
理方式に関する。光学文字読取り装置やオンライ
ン手書読取装置等のように入力された文字を認識
する場合には、特に類似した文字の認識が困難で
ある事は一般に良く知られている。
従来の認識装置においては認識結果を示す文字
コードか、もしくは読取不能の場合はリジエクト
コードによつて答を出力している。
コードか、もしくは読取不能の場合はリジエクト
コードによつて答を出力している。
しかしながら、上述の類似した文字のように２
つの候補文字ぐらいに限定されるが最終的にこれ
らのいずれの文字なのか判断がつかない場合があ
り、このような文字についてはある程度まで認識
されているにもかかわらずリジエクトされてしま
う欠点があつた。
つの候補文字ぐらいに限定されるが最終的にこれ
らのいずれの文字なのか判断がつかない場合があ
り、このような文字についてはある程度まで認識
されているにもかかわらずリジエクトされてしま
う欠点があつた。
特に図形的に見ても似ている文字、例えば
「ン」と「ソ」や「リ」と「ソ」などにおいては
その文字１字だけではどちらに決定すべきか判断
に困難な事が多い。
「ン」と「ソ」や「リ」と「ソ」などにおいては
その文字１字だけではどちらに決定すべきか判断
に困難な事が多い。
この事は漢字まじりの日本語文章において特に
いちぢるしく、字形として全くじものもある。例
えば漢字の「力」とカタカナの「カ」、漢字の
「工」とカタカナの「エ」などがこの典型であ
る。さらには字形が全く同じでなくとも非常に似
かよつている文字も多い。例えば「憶」と
「億」，「犬」と「大」及び「太」がそうである。
いちぢるしく、字形として全くじものもある。例
えば漢字の「力」とカタカナの「カ」、漢字の
「工」とカタカナの「エ」などがこの典型であ
る。さらには字形が全く同じでなくとも非常に似
かよつている文字も多い。例えば「憶」と
「億」，「犬」と「大」及び「太」がそうである。
このように１文字だけでは何かを決定する事が
困難なものでも、単語または文章として前後の文
字と共に見れば何であるかを決定できることは
我々人間が単に１文字づつを認識している訳でな
く、他の色々な情報（文章の前後関係）を用いて
いる事より明らかである。
困難なものでも、単語または文章として前後の文
字と共に見れば何であるかを決定できることは
我々人間が単に１文字づつを認識している訳でな
く、他の色々な情報（文章の前後関係）を用いて
いる事より明らかである。
そこで従来より認識後処理として、単語単位も
しくは句単位の情報を用いて正解を作成する事が
行なわれているが、単純に単語もしくは句単位で
の組合せを行なつているため、例えば同一の単語
について２種類ある場合にはこの方法でも見分け
がつかない欠点があつた。
しくは句単位の情報を用いて正解を作成する事が
行なわれているが、単純に単語もしくは句単位で
の組合せを行なつているため、例えば同一の単語
について２種類ある場合にはこの方法でも見分け
がつかない欠点があつた。
この従来の方法を第１図を参照しながら説明す
る。図において、１は単語抽出部、２は単語辞書
照合部、３は文法チエツク部、４は単語辞書、５
は文法辞書、６は判定部をそれぞれ示す。
る。図において、１は単語抽出部、２は単語辞書
照合部、３は文法チエツク部、４は単語辞書、５
は文法辞書、６は判定部をそれぞれ示す。
この認識後処理部には認識結果が速られてく
る。例えば認識結果として「ニシキスル、」と
いうコード列が与えられたとすると単語抽出部１
においては単語に分割する。この単語に分ける処
理には種々の方法が考えられているが簡単には句
読点や特殊記号，異種文字の前後等で一つの単語
として分割するような方法がある。この例では図
示されていないが句読点「、」で１つの分割が行
なわれ「ニシキスル」と文字列を単語として抽
出した場合である。
る。例えば認識結果として「ニシキスル、」と
いうコード列が与えられたとすると単語抽出部１
においては単語に分割する。この単語に分ける処
理には種々の方法が考えられているが簡単には句
読点や特殊記号，異種文字の前後等で一つの単語
として分割するような方法がある。この例では図
示されていないが句読点「、」で１つの分割が行
なわれ「ニシキスル」と文字列を単語として抽
出した場合である。
単語抽出が行なわれると、その単語に対して単
語辞書４と単語辞書照合部２により照合をとる。
照合方法としては例えば頭の文字を見出しとして
「ニ」で始まる６文字の単語と照合し、一致した
ものがあればの所を一致した単語文字に変更す
る。
語辞書４と単語辞書照合部２により照合をとる。
照合方法としては例えば頭の文字を見出しとして
「ニ」で始まる６文字の単語と照合し、一致した
ものがあればの所を一致した単語文字に変更す
る。
また、一致しない場合には後の文字から１文字
ずつけずり「ニシキス」という５文字の単語と
照合する。
ずつけずり「ニシキス」という５文字の単語と
照合する。
このようにして一致する単語があるまで繰り返
し、例えば「ニシキ」という４文字の単語で
「ニンシキ」という辞書と一致した場合には、こ
の文字に対するの位置ンを付加し、さらに前記
処理工程において削除した「スル」という文字を
付加して文法チエツク部３を送出し「ニンシキス
ル」という単語が文法的に正しいかどうかを文法
辞書５と照合しながら判定を行なう。
し、例えば「ニシキ」という４文字の単語で
「ニンシキ」という辞書と一致した場合には、こ
の文字に対するの位置ンを付加し、さらに前記
処理工程において削除した「スル」という文字を
付加して文法チエツク部３を送出し「ニンシキス
ル」という単語が文法的に正しいかどうかを文法
辞書５と照合しながら判定を行なう。
この例では「ニンシキ」という単語はサ変名語
であるため「スル」という送りがながつくことが
ゆるされるため「ニンシキスル」という文字が判
定され判定部６によつて「」の所が「ン」とい
う文字に置きかえられた後処理が完成した事にな
る。
であるため「スル」という送りがながつくことが
ゆるされるため「ニンシキスル」という文字が判
定され判定部６によつて「」の所が「ン」とい
う文字に置きかえられた後処理が完成した事にな
る。
しかし、この例の様に一意に決まるものでなく
例えば「カダン」という単語があつた場合、こ
れが「カイダン」（階段）なのか「カクダン」（格
段）なのかわからず、どちらにも決定する事がで
きない場合があり、この従来の方法では全てをカ
バーする事ができない欠点があつた。
例えば「カダン」という単語があつた場合、こ
れが「カイダン」（階段）なのか「カクダン」（格
段）なのかわからず、どちらにも決定する事がで
きない場合があり、この従来の方法では全てをカ
バーする事ができない欠点があつた。
従つて本発明では上記欠点を解消する事を目的
とするもので、この目的は光学文字読取装置やオ
ンライン手書文字読取り装置等の読取られた文字
を認識する文字認識装置において、認識の結果特
定文字に確定できない場合に、該確定できない文
字を含む単語単位の認識結果情報を該確定できな
い類似文字を含む複数の候補文として複数個作成
する候補作成手段と、単語辞書及び文法辞書とを
設け、上記候補文中の候補文字の類似度順に上記
辞書を参照しながら単語単位で、かつ文法的に正
しい組合せの候補文を抽出し、該候補文中の候補
文字を正解として出力するようにする事により達
成することができる。
とするもので、この目的は光学文字読取装置やオ
ンライン手書文字読取り装置等の読取られた文字
を認識する文字認識装置において、認識の結果特
定文字に確定できない場合に、該確定できない文
字を含む単語単位の認識結果情報を該確定できな
い類似文字を含む複数の候補文として複数個作成
する候補作成手段と、単語辞書及び文法辞書とを
設け、上記候補文中の候補文字の類似度順に上記
辞書を参照しながら単語単位で、かつ文法的に正
しい組合せの候補文を抽出し、該候補文中の候補
文字を正解として出力するようにする事により達
成することができる。
すなわち、本発明は認識部から単にリジエクト
といつた１つのコードだけを認識結果として出力
するだけでなく候補文字とそれに対する類似度
（その文字らしさを表わす量）を同時に出力し、
その類似度情報も含めて該処理を行なうものであ
る。
といつた１つのコードだけを認識結果として出力
するだけでなく候補文字とそれに対する類似度
（その文字らしさを表わす量）を同時に出力し、
その類似度情報も含めて該処理を行なうものであ
る。
以下本発明を図面を参照して説明する。
第２図は、本発明に係る文字認識後処理方式の
一実施例、第３図は第２図における候補文字作成
部の具体例を示す。
一実施例、第３図は第２図における候補文字作成
部の具体例を示す。
さらに図において第１図と同記号のものは同一
のものを示し、さらに７は候補文字作成部、８は
候補文字コード格納部、９は類似度格納部、１０
は候補文格納部、１１は類似度和作成部、１２は
メモリー読出し制御部をそれぞれ示す。
のものを示し、さらに７は候補文字作成部、８は
候補文字コード格納部、９は類似度格納部、１０
は候補文格納部、１１は類似度和作成部、１２は
メモリー読出し制御部をそれぞれ示す。
第２図に示すように認識結果が候補文字作成部
７に入力される。この候補文字作成部７において
は第３図に示すような回路構成となつている。こ
の候補文字作成部７においては認識結果として文
字コードと類似度が入力される。
７に入力される。この候補文字作成部７において
は第３図に示すような回路構成となつている。こ
の候補文字作成部７においては認識結果として文
字コードと類似度が入力される。
すなわち、第４図に示すように認識ができた、
できないにかかわらず各読取つた文字に対して候
補１位の文字及び候補２位の文字が類似度と共に
出力される。
できないにかかわらず各読取つた文字に対して候
補１位の文字及び候補２位の文字が類似度と共に
出力される。
この認識結果の文字が単語単位で区切つた場合
に認識装置において全ての文字が十分認識できた
場合には認識結果を直接候補文字作成部７より判
定部６を介して答として出力する。
に認識装置において全ての文字が十分認識できた
場合には認識結果を直接候補文字作成部７より判
定部６を介して答として出力する。
ただし、単語単位で区切つた中に読取り不能文
字があつた場合、第５図の如く認識過程において
得られた候補文字を類似度順に認識不可能となつ
た文字位置に挿入して候補文を作成する。
字があつた場合、第５図の如く認識過程において
得られた候補文字を類似度順に認識不可能となつ
た文字位置に挿入して候補文を作成する。
例えば第４図で示したように「カイダン」とい
う文字を認識した場合に第２番目の文字が「イ」
と「ク」とで類似度が予じめ定めた閾値以上差異
がなかつた場合には、第５図に示すように類似度
順に候補文を例１に示すように類似度を付して作
成する。
う文字を認識した場合に第２番目の文字が「イ」
と「ク」とで類似度が予じめ定めた閾値以上差異
がなかつた場合には、第５図に示すように類似度
順に候補文を例１に示すように類似度を付して作
成する。
すなわち、第３図に示すように候補文字コード
格納部８と類似度格納部９にそれぞれ候補文字と
その文字に対応して類似度が格納される。
格納部８と類似度格納部９にそれぞれ候補文字と
その文字に対応して類似度が格納される。
この格納部８，９の出力はそれぞれ候補文格納
部１０及び類似度和作成部１１に送り候補文を作
成すると共に、この候補文に対する類似度和を作
成する。これらの出力は単語抽出部１に送られ
る。
部１０及び類似度和作成部１１に送り候補文を作
成すると共に、この候補文に対する類似度和を作
成する。これらの出力は単語抽出部１に送られ
る。
単語抽出部１においては第１図において詳述し
たように単語単位で単語辞書照合部２に送り単語
の先頭文字と単語数より対応の文字が単語として
あるか否かを単語辞書４をサーチする。その結果
答が得られれば文法チエツク部３で文法チエツク
を行なつた後判定部６を介して答を出力する。ま
た単語辞書４内に入力された単語に相当するもの
がなかつた場合は、判定部６を介して単語抽出部
１に通知し、単語抽出部１においては単語の最後
部の文字を削除して最度同様の単語辞書との照合
を行なう。
たように単語単位で単語辞書照合部２に送り単語
の先頭文字と単語数より対応の文字が単語として
あるか否かを単語辞書４をサーチする。その結果
答が得られれば文法チエツク部３で文法チエツク
を行なつた後判定部６を介して答を出力する。ま
た単語辞書４内に入力された単語に相当するもの
がなかつた場合は、判定部６を介して単語抽出部
１に通知し、単語抽出部１においては単語の最後
部の文字を削除して最度同様の単語辞書との照合
を行なう。
このようにして１番目の候補文内に対象の単語
がなかつた場合には判定部６より候補文字作成部
７にその旨を通知し、候補文字作成部７において
はメモリ読出し制御部１２により制御して第２の
候補文を単語抽出部１に送出して上述と同時に処
理を行なう。例えば第５図に示す例１の場合には
候補文１が最初に単語抽出部１に入力され、単語
辞書４によりカイダンという文字が照合一致され
文法チエツク部３により文法チエツクされ判定部
６を介して答として出力する。また第５図例２の
場合には候補文１が単語抽出部１に入力され単語
辞書４と照合されるが合致したものがないため、
単語抽出部１においては得補文１の最後部の１文
字を削除した形で再度単語辞書４と照合されるが
やはり、この場合も合致したものがないため単語
抽出部１においてはさらに今作成した候補文１の
最後部の１文字を削除した形で再々度単語辞書４
と照合される。
がなかつた場合には判定部６より候補文字作成部
７にその旨を通知し、候補文字作成部７において
はメモリ読出し制御部１２により制御して第２の
候補文を単語抽出部１に送出して上述と同時に処
理を行なう。例えば第５図に示す例１の場合には
候補文１が最初に単語抽出部１に入力され、単語
辞書４によりカイダンという文字が照合一致され
文法チエツク部３により文法チエツクされ判定部
６を介して答として出力する。また第５図例２の
場合には候補文１が単語抽出部１に入力され単語
辞書４と照合されるが合致したものがないため、
単語抽出部１においては得補文１の最後部の１文
字を削除した形で再度単語辞書４と照合されるが
やはり、この場合も合致したものがないため単語
抽出部１においてはさらに今作成した候補文１の
最後部の１文字を削除した形で再々度単語辞書４
と照合される。
この場合、始めてニンシキと単語と一致が取れ
るため、文法チエツク部部３において「ニンシ
キ」という単語に「スル」という送りが付く事が
良いのか否かを文法辞書５を参照しながらチエツ
クを行なう。
るため、文法チエツク部部３において「ニンシ
キ」という単語に「スル」という送りが付く事が
良いのか否かを文法辞書５を参照しながらチエツ
クを行なう。
この結果スルとは文法的におかしい事が判明す
るため、判定部６においては上述のように候補文
字作成部７に指令を発して第２の候補文を単語抽
出部１に送出する。以降は上述と同様に単語辞書
４及び文法辞書５と照合もしくは参照しながら答
を送出できるようにする。
るため、判定部６においては上述のように候補文
字作成部７に指令を発して第２の候補文を単語抽
出部１に送出する。以降は上述と同様に単語辞書
４及び文法辞書５と照合もしくは参照しながら答
を送出できるようにする。
この場合、単語辞書４に「ニンシキスル」とい
う文を単語としてもつていてもよいし「ニンシ
キ」という単語だけをもつていて「スル」は送り
ガナとして適当か否かを文法チエツクによつて行
なつてもよい。
う文を単語としてもつていてもよいし「ニンシ
キ」という単語だけをもつていて「スル」は送り
ガナとして適当か否かを文法チエツクによつて行
なつてもよい。
以上のように本発明は認識後処理を行なうに際
して候補文字とその類似度より作成した候補文が
文法的もしくは単語として誤りがないか否かを判
定する事により正解文字を送出しているため従来
に比して正解文字を正解にできると共に後処理を
高速化できる。
して候補文字とその類似度より作成した候補文が
文法的もしくは単語として誤りがないか否かを判
定する事により正解文字を送出しているため従来
に比して正解文字を正解にできると共に後処理を
高速化できる。
第１図は本発明に係る文字認識後処理方式の従
来例、第２図は本発明の文字認識後処理方式の一
実施例、第３図は第２図における候補文字作成部
を一実施例、第４図は候補文字と類似度の入力
例、第５図は候補文の作成部をそれぞれ示し、さ
らに図において、１は単語抽出部、２は単語辞書
照合部、３は文法チエツク部、４は単語辞書、５
は文法辞書、６は判定部、７は候補文字作成部、
８は候補文字コード格納部、９は類似度格納部、
１０は候補文格納部、１１は類似度和作成部、１
２はメモリ読出し制御部をそれぞれ示す。
来例、第２図は本発明の文字認識後処理方式の一
実施例、第３図は第２図における候補文字作成部
を一実施例、第４図は候補文字と類似度の入力
例、第５図は候補文の作成部をそれぞれ示し、さ
らに図において、１は単語抽出部、２は単語辞書
照合部、３は文法チエツク部、４は単語辞書、５
は文法辞書、６は判定部、７は候補文字作成部、
８は候補文字コード格納部、９は類似度格納部、
１０は候補文格納部、１１は類似度和作成部、１
２はメモリ読出し制御部をそれぞれ示す。
Claims (1)
- １ 入力された文字パターンを認識する文字認識
装置において、認識の結果、読取り不能文字が発
生した場合に、この読取り不能文字に対する複数
の候補文字及び該読取り不能文字を含む単語単位
の認識結果情報を抽出し、該単語単位の認識結果
情報の該読取り不能文字に対応する位置に該候補
文字を挿入した複数の候補文を作成する候補作成
手段と、単語辞書と文法辞書を設け、上記候補文
中の候補文字の類似度が高い順に上記辞書と照合
し、上記候補文と上記辞書の内容とが一致した場
合、当該候補文字を読取り不能文字に対する正解
文字として出力するようにした事を特徴とする文
字認識後処理方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9967480A JPS5725074A (en) | 1980-07-21 | 1980-07-21 | Character recognition post-processing system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9967480A JPS5725074A (en) | 1980-07-21 | 1980-07-21 | Character recognition post-processing system |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS5725074A JPS5725074A (en) | 1982-02-09 |
| JPS6239793B2 true JPS6239793B2 (ja) | 1987-08-25 |
Family
ID=14253572
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9967480A Granted JPS5725074A (en) | 1980-07-21 | 1980-07-21 | Character recognition post-processing system |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS5725074A (ja) |
Families Citing this family (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5953985A (ja) * | 1982-09-20 | 1984-03-28 | Toshiba Corp | 文字認識装置 |
| JPH0625988B2 (ja) * | 1983-09-12 | 1994-04-06 | 株式会社東芝 | 日本語情報入力方式 |
| JPH0614375B2 (ja) * | 1983-12-23 | 1994-02-23 | 株式会社日立製作所 | 文字入力装置 |
| JPS60173688A (ja) * | 1984-02-20 | 1985-09-07 | Toshiba Corp | パタ−ン処理装置 |
| JPH0644302B2 (ja) * | 1984-11-12 | 1994-06-08 | シャープ株式会社 | 文字認識処理装置 |
| JPS6354686A (ja) * | 1986-08-26 | 1988-03-09 | Fujitsu Ltd | ドキユメントリ−ダの文章修正方式 |
| JPH08227427A (ja) * | 1995-10-27 | 1996-09-03 | Toshiba Corp | 文字認識装置 |
-
1980
- 1980-07-21 JP JP9967480A patent/JPS5725074A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS5725074A (en) | 1982-02-09 |
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