(57)【要約】【課題】本開示は、受取人アドレスにおける少なくとも一部のアドレスを認識するための装置及び方法を提供する。【解決手段】該装置は、少なくとも一部のアドレスの画像に対して細分割を行って細分割ブロックシーケンスを得る細分割ユニット；該画像に対して光学文字認識を行って第一文字列を得る認識ユニット；アドレスデータベースから、第一文字列とマッチングする複数の候補文字列を検索する検索ユニット；動的タイム・ワーピングを行うことで、細分割ブロックシーケンスと各候補文字列との類似度を確定する類似度確定ユニット；及び、類似度に基づいて、複数の候補文字列のうちの１つを少なくとも一部のアドレスの認識結果として選択する選択ユニットを含む。【選択図】図１
2020102207.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
受取人アドレスにおける少なくとも一部のアドレスを認識するための装置であって、
前記少なくとも一部のアドレスの画像に対して細分割を行って細分割ブロックシーケンスを得るための細分割ユニット；
前記画像に対して光学文字認識を行って第一文字列を得るための認識ユニット；
アドレスデータベースから、前記第一文字列とマッチングする複数の候補文字列を検索するための検索ユニット；
動的タイム・ワーピングを行って、前記細分割ブロックシーケンスと各候補文字列との類似度を確定するための類似度確定ユニット；及び
前記類似度に基づいて、複数の候補文字列のうちの１つを前記少なくとも一部のアドレスの認識結果として選択するための選択ユニットを含む、装置。
【請求項２】
請求項1に記載の装置であって、
前記画像における少なくとも一部の文字が手書き文字である、装置。
【請求項３】
請求項1に記載の装置であって、
動的タイム・ワーピングを行うときに、前記細分割ブロックシーケンスをテストテンプレートシーケンスとして用い、前記複数の候補文字列のうちの各々を参照テンプレートシーケンスとして用いる、装置。
【請求項４】
請求項3に記載の装置であって、
動的タイム・ワーピングを行うことは、前記複数の候補文字列のうちの各々の、前記細分割ブロックシーケンスについての対応する距離行列を計算することを含む、装置。
【請求項５】
請求項4に記載の装置であって、
前記細分割ブロックシーケンスにおける各分割ブロックが前記複数の候補文字列における各文字と認識される可能性に基づいて、前記対応する距離行列を計算する、装置。
【請求項６】
請求項5に記載の装置であって、
動的タイム・ワーピングを行うことは、前記対応する距離行列に基づいて、前記細分割ブロックシーケンスについての対応する累積距離行列を計算することを含む、装置。
【請求項７】
請求項6に記載の装置であって、
対応する累積距離行列の最短経路の最小総距離と、対応する候補文字列における文字の数との商に基づいて、前記細分割ブロックシーケンスと、対応する候補文字列との類似度を計算する、装置。
【請求項８】
請求項7に記載の装置であって、
前記類似度に基づいて、複数の候補文字列のうちの１つを前記少なくとも一部のアドレスの認識結果として選択することは、
前記複数の候補文字列に対応する複数の類似度のうちの最大類似度に対応する候補文字列を前記少なくとも一部のアドレスの認識結果として選択することを含む、装置。
【請求項９】
請求項1に記載の装置であって、
前記少なくとも一部のアドレスは、日本語受取人アドレスにおけるアッパーアドレスである、装置。
【請求項１０】
受取人アドレスにおける少なくとも一部のアドレスを認識する方法であって、
前記少なくとも一部のアドレスの画像に対して細分割を行って細分割ブロックシーケンスを取得し；
前記画像に対して光学文字認識を行って第一文字列を取得し；
アドレスデータベースから、前記第一文字列とマッチングする複数の候補文字列を検索し；
動的タイム・ワーピングを行って、前記細分割ブロックシーケンスと各候補文字列との類似度を確定し；及び
前記類似度に基づいて、複数の候補文字列のうちの１つを前記少なくとも一部のアドレスの認識結果として選択することを含む、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、画像処理分野に関し、特に、受取人アドレスにおける少なくとも一部のアドレスを認識する装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータのパフォーマンスの向上に伴って、OCR（Optical  Character  Recognition）技術が既に人々の日常生活に係る多くの分野で広く用いられている。例えば、OCR技術を用いて文書画像中の文字を認識することで、それを処理することができる。
【０００３】
受取人アドレスが良くあるものであり、例えば、小包、手紙などの郵便物上の受取人アドレスが挙げられる。日本語受取人アドレスについて言えば、それは、通常、３つの隣接する行に記される。３つの隣接する行のうち上の行に位置するアドレスセグメントが、アッパー（upper）アドレスと称される。アッパーアドレスは、都（道府県）、市、行政区のアドレス情報を含む。３つの隣接する行のうち真中の行に位置するアドレスセグメントがミドル（middle）アドレスと称される。ミドルアドレスにおける文字（Character）は、文字“番”、“地”、“丁”、“目”、“号”、“-”、“0”、“1”、“2”、“3”、“4”、“5”、“6”、“7”、“8”及び“9”からなる文字集合Sより選択されるものである。３つの隣接する行のうち下の行に位置するアドレスセグメントがロウアー（lower）アドレスと称される。ロウアーアドレスは、ローカルな具体的なアドレス情報を含む。
【０００４】
郵便物上の受取人アドレスに基づいて郵便物を自動で分類することが望ましい。また、分類（即ち、認識）の効率及び正確度を向上させることも望まれている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本開示の目的は、受取人アドレスにおける少なくとも一部のアドレスを認識する装置及び方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一側面によれば、受取人アドレス中の少なくとも一部のアドレスを認識するための装置が提供され、それは、少なくとも一部のアドレスの画像に対して細分割を行って細分割ブロックシーケンスを得るための細分割ユニット；画像に対して光学文字認識を行って第一文字列を得るための認識ユニット；アドレスデータベースから、第一文字列とマッチングする複数の候補文字列を検索するための検索ユニット；動的タイム・ワーピング（DTW）を行うことで、細分割ブロックシーケンスと各候補文字列との類似度を確定するための類似度確定ユニット；及び、類似度に基づいて、複数の候補文字列のうちの１つを少なくとも一部のアドレスの認識結果として選択するための選択ユニットを含む。
【０００７】
本開示の他の側面によれば、受取人アドレス中の少なくとも一部のアドレスを認識するための方法が提供され、それは、少なくとも一部のアドレスの画像に対して細分割を行って細分割ブロックシーケンスを取得し；画像に対して光学文字認識を行って第一文字列を取得し；アドレスデータベースから、第一文字列とマッチングする複数の候補文字列を検索し；動的タイム・ワーピング（DTW）を行うことで、細分割ブロックシーケンスと各候補文字列との類似度を確定し；及び類似度に基づいて、複数の候補文字列のうちの１つを少なくとも一部のアドレスの認識結果として選択することを含む。
【０００８】
本開示の他の側面によれば、受取人アドレスを有する郵便物に対して分類を行う方法が提供され、それは、前述の方法を実行することにより、少なくとも一部のアドレスの画像の認識結果を取得し；及び、認識結果に基づいて、郵便物に対して分類を行うことを含む。
【０００９】
本開示の他の側面によれば、記憶媒体が提供され、その中には、上述のような、受取人アドレス中の少なくとも一部のアドレスを認識するための方法を実行するためのプログラムが記憶されている。
【００１０】
上述の装置及び方法を用いることで、少なくとも次のような効果を実現することができ、即ち、受取人アドレスを認識する認識正確性及び認識効率を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本開示の一実施例において日本語受取人アドレス画像におけるアッパーアドレスを認識するための装置のブロック図である。
【図２】本開示における例示的な細分割ブロックシーケンスを示す図である。
【図３】本開示における例示的な候補文字列を示す図である。
【図４】本開示の一実施例における例示的な距離行列を示す図である。
【図５】本開示の一実施例における例示的な累積距離行列を示す図である。
【図６】本開示の一実施例において日本語受取人アドレスにおける少なくとも一部のアドレスを認識するための方法のフローチャートである。
【図７】本開示の一実施例において受取人アドレスを有する郵便物に対して分類を行う方法のフローチャートである。
【図８】本開示の一実施例における情報処理装置のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、添付した図面を参照しながら、本開示を実施するための好適な形態を詳細に説明する。なお、このような実施形態は、例示に過ぎず、本開示を限定するものでない。
【００１３】
本開示一側面では、受取人アドレス中の少なくとも一部のアドレスを認識するための装置に関する。受取人アドレスは、日本語アドレスや中国語アドレス、英語アドレスであっても良い。日本語受取人アドレスについては、少なくとも一部のアドレスが日本語受取人アドレスにおけるアッパーアドレスであっても良い。郵便物をアドレスに基づいて自動で分類するために、通常、一部のアドレス（例えば、都（道府県）、市、行政区などの広域アドレス）だけを認識すれば良く、即ち、丁目、番地、号のようなローカルアドレスを必要としない。このようにして、認識速度及び認識正確性を向上させることができる。以下、少なくとも一部のアドレスが日本語受取人アドレス中のアッパーアドレスであるケースを例として本開示の技術案を紹介する。
【００１４】
まず、図1に基づいて、日本語受取人アドレス画像におけるアッパーアドレスを認識するための装置を説明する。
【００１５】
図1は、本開示の一実施例において日本語受取人アドレス画像におけるアッパーアドレスを認識するための装置10のブロック図である。
【００１６】
装置10は、細分割ユニット11、認識ユニット13、検索ユニット15、類似度確定ユニット17及び選択ユニット19を含む。細分割ユニット11は、アッパーアドレス画像に対して細分割を行って細分割ブロックシーケンスSを得るように構成される。なお、アッパーアドレス画像は、各種の手段で確定されても良い（例えば、画像をキャプチャすることで、アッパーアドレス領域の画像、即ち、アッパーアドレス画像を直接取得する。また、必要なときに、アッパーアドレス画像に対して前処理を行っても良い）。なお、アッパーアドレス画像のキャプチャや前処理が本開示の重要な点でないため、ここでは、その詳しい説明を省略する。
【００１７】
図2は、本開示における例示的な細分割ブロックシーケンスSを示す図である。そのうち、細分割ブロックシーケンスSは、複数の分割ブロックを含み、各分割ブロックの境界が矩形枠で示される。図2から分かるように、一例としてのアッパーアドレス画像には、9個の日本語文字が含まれるが、細分割後に18個の分割ブロックが得たれ（即ち、例示的な細分割ブロックシーケンスSは、18個の分割ブロックを含む）、また、隣接する分割ブロックがオーバーラップ（重なり合う）することもある。言い換えると、細分割には、不適切な分割が存在する可能性がある（特に、アッパーアドレスが手書き文字を含むときに）。
【００１８】
本開示では、郵便物上の受取人アドレスは、標準フォント（例えば、コンピュータが使用する各種のフォント）の文字列、手書き形式の文字列、又はそれらの混合形式であっても良く、即ち、標準フォントのうちの少なくとも１つの文字を含んでも良く、又は、手書き形式のものうちの少なくとも１つの文字を含む。なお、本開示による技術案は、特に、次のような画像の処理の場合に適し、即ち、アドレス画像中の少なくとも一部の文字が手書き文字である場合である。
【００１９】
認識ユニット13は、アドレス画像に対して光学文字認識を行って第一文字列St1を得るように構成される。例えば、畳み込みネットワーク分類器や全層畳み込みネットワーク（Fully  Convolutional  Network）分類器のようなニューラルネットワーク分類器を用いてアドレス画像を認識することができる。認識時に、画像を分割する必要があれば、細分割ユニット11により生成される細分割シーケンスSを用いても良く、他の分割ユニットを採用しても良い。光学文字認識は、複数の候補文字列を形成することができ、好ましくは、その中の各文字の認識信頼度がすべて最も高く又は比較的高い候補文字列である。例えば、各文字の認識信頼度がすべて所定の閾値よりも大きい文字列を第一文字列St1として選択することができる。
【００２０】
なお、一般的な文字列認識方法では、通常、認識ユニットのみを用いて認識を行い、認識された複数の候補文字列のうちから、信頼度が最も高い候補文字列を認識結果として選択する。これに対して、本開示では、下述のように、認識ユニット13の認識結果に対してさらに処理を行うことができ、該処理は、一般的な認識結果の修正（correction）と見なしても良く、これにより、認識の正確率を向上させることができる。
【００２１】
検索ユニット15は、アッパーアドレスデータベースから、第一文字列St1とマッチングする複数の候補文字列（Strk，k=1，2……）を検索するように構成される。アドレスデータベースは、アドレス文字列（例えば、アッパーアドレス文字）の集合であり、また、該アドレスデータベースについては、必要に応じて、添加、修正、削除、マーキング（marking）などを行うこともできる。マッチングの判断の基準は、予め設定されても良い。マッチングの判断の基準は、例えば、次のようなことを考慮しても良く、即ち、第一文字列の数に対しての、候補文字列中の完全にマッチングする文字の数の比（百分比）、細分割に誤りが存在する可能性がある場合、光学文字認識に誤りが存在する可能性が場合、候補文字列中の隣接する文字の組み合わせと、第一文字列St1中の文字とのマッチング、候補文字列中の隣接する文字の組み合わせと、第一文字列St1中の隣接する文字の組み合わせとのマッチング、候補文字列中の文字のスプリティング（splitting）と、第一文字列St1中の文字とのマッチング、候補文字列中の文字と、第一文字列St1中の文字のスプリティングとのマッチングである。所定の基準に基づいて、アドレスデータベース中のアドレス文字列に対しての、第一文字列St1の各文字のマッチング度を計算し、第一文字列St1について言えば、総マッチング度が所定の閾値よりも大きい場合、アッパーアドレスデータベース中の該アッパーアドレス文字列を候補文字列として設定する。検索結果に対して総マッチング度に従って降順で並び替え、そして、所定数の前のN個のアッパーアドレス文字列を候補文字列として選択しても良い。或いは、候補文字列の数を設定せず、総マッチング度が所定の閾値よりも大きければ、候補文字列として選択しても良い。
【００２２】
図3は、5個の候補文字列を例示的に示す図である。この5個の候補文字列は、以下の方式で得られたものであり、即ち、図2中の例示的なアッパーアドレス画像に対して光学文字認識を行って第一文字列St1を取得し、その後、アッパーアドレスデータベースから第一文字列St1とマッチングする候補文字列を検索する。図2より分かるように、字形上で、各候補文字列中の文字と、アッパーアドレス画像中の文字との間に類似性が存在する。
【００２３】
類似度確定ユニット17は、動的タイム・ワーピング（DTW）を行うことで、細分割ブロックシーケンスSと各候補文字列との類似度を確定するように構成される。
【００２４】
動的タイム・ワーピングを行うことは、複数の候補文字列のうちの各々の、細分割ブロックシーケンスSについての対応する距離行列を計算することを含む。図4は、本開示の一実施例における例示的な距離行列400を示す図である。なお、分かりやすくするために、図4には、i及びjも示されている。iは、例示的な分割ブロックシーケンスSの各分割ブロックの索引であり、該例では、その値の範囲が1〜18であり、jは、候補文字列Str4の各文字の索引であり、該例では、その値の範囲が1〜9であり、図4では、左側からの第二文字列が例示的な候補文字列Str4の各文字であり、下側からの2行目の文字が例示的な分割ブロックシーケンスSの各分割ブロックである。距離行列400の各行列の要素が、例えば、下記の式(1)により計算することができる。
【数１】
2020102207.tif 000003
【００２５】
そのうち、m及びnは、定数であり、例えば、m及びnは、実数であり、好ましくは、正の整数、例えば、m=10、n=20である。Pijは、分割ブロックiが文字jと認識される可能性を示し、例えば、分割ブロックiが候補文字列中の文字jと認識される信頼度をpijとすることができる。式（1）によれば、可能性が高いほど、距離dijが小さい。本開示では、細分割ブロックシーケンス中の各分割ブロックが複数の候補文字列中の各文字と認識される可能性に基づいて、上述の対応する距離行列を計算するときに使用する公式が、式（1）に限られない。例示的な細分割ブロックシーケンスS中の各分割ブロックが図3の候補文字列中の各文字と認識される可能性に基づいて、対応する距離行列を計算するときに、5個の距離行列が得られ、それぞれ、図3の5個の候補文字列に対応する。なお、図4に示す各行列の要素の具体的な数値が例示に過ぎず、図4において小数点以下2桁が示されているが（行列中の各数値が、実際の数値に対して四捨五入を行うことにより得られたものである）、実際の計算にあたっては、より高く又はより低い精度の数値を用いても良い。
【００２６】
動的タイム・ワーピングを行うことは、対応する距離行列に基づいて、細分割ブロックシーケンスについての対応する累積距離行列を計算することを含む。
【００２７】
距離行列が得られた後に、各距離行列に基づいて、細分割ブロックシーケンスについての対応する累積距離行列を計算することができる。例えば、図3中の候補文字列について言えば、5個の候補文字列から5個の対応する距離行列を取得し、そして、5個の対応する距離行列から5個の累積距離行列を得ることができる。
【００２８】
図5は、本開示の一実施例における累積距離行列500の一例を示す図である。なお、図5において、i及びjが0である場合も示されているが、これは、計算をしやすくするためである。累積距離行列500の各行列の要素が、例えば、下記の式(2)により計算することができる。
【数２】
2020102207.tif 000004
【００２９】
min関数は、範囲内の最小値を取ることを表す。i’は、分割ブロックシーケンス中の分割ブロックiの合併索引であり、それは、次のように確定され、即ち、本実施例では、累積距離行列の各行列の要素を計算するときに、分割ブロックシーケンスの隣接する分割ブロックのオーバーラップの場合を考慮しており、隣接する分割ブロックのオーバーラップ面積と、隣接する分割ブロックの総面積のオーバーラップ面積との比が所定のオーバーラップ比の閾値よりも大きい場合、隣接する分割ブロックの合併フラッグ（例えば、Fi、Fi+1）を“真”と設定し（分割ブロックシーケンスの各分割ブロックの合併フラッグを初期化するときに全て“偽”と設定しても良い）、隣接する分割ブロックの調整索引を隣接する分割ブロックのうちの最前方の分割ブロックの索引と設定し（例えば、分割ブロック2及び3のオーバーラップ面積の比が所定のオーバーラップ比の閾値よりも大きい場合、分割ブロック2及び3の調整索引を全て2と設定し、また、分割ブロックiの調整索引を初期化するときに、それをiと設定しても良い）、min関数を用いてSijを計算するときに、dijが所定距離閾値よりも小さく、且つFi=“真”である場合、i’は、分割ブロックiの調整索引であり、そうでない場合、i’=iである。一つの変形例では、Sij計算時に、分割ブロックシーケンスの隣接する分割ブロックのオーバーラップの場合を考慮せず、直接i’をiと見なすこともできる。なお、s00が2の値を取ることは、例示に過ぎず、他の実数値を取っても良く、例えば、0である。s0j（j=1，2，……）、si0（i=1，2，……）が999の値を取ることも、例示に過ぎず、s00に比べて比較的大きい数値を取っても良く、例えば、500*s00又は500+s00である。Sijは、累積距離行列のうち、位置（1，1）から位置（i，j）までの最短経路総距離を表す。右上角位置(imax，jmax)のところの最短経路総距離が、累積距離行列の最短経路の最小総距離Dxと定義される（xは、対応する候補文字列Strxの最小総距離を表す）。本開示では、該最小総距離と、対応する候補文字列中の文字の数Nとの商に基づいて、細分割ブロックシーケンスと、対応する候補文字列との間の類似度Saを確定する。例えば、候補文字列Strxにいての類似度Saxが、Sax=1-Dx/(N*Dmax)と設定されても良く、Dmaxは、複数の候補文字列に対応する最小総距離のうちの最も大きい１つを表す。複数の候補文字列に対応する複数の類似度のうちの最大類似度に対応する候補文字列をアッパーアドレス画像の認識結果として選択する。同じく、複数の候補文字列のうちから、最小の商（即ち、Dx/N）を有する候補文字列を認識結果として選択しても良い。
【００３０】
一例として、動的タイム・ワーピングを行うときに、細分割ブロックシーケンスをテストテンプレートシーケンスとして用い、また、各候補文字列が参照テンプレートシーケンスとして用いられても良い。
【００３１】
以下、図6をもとに、本開示の一実施例において日本語受取人アドレス中の少なくとも一部のアドレスを認識するための方法について説明する。
【００３２】
図6は、本開示の一実施例において日本語受取人アドレス中の少なくとも一部のアドレスを認識するための方法600のフローチャートである。
【００３３】
ステップ601では、細分割を行う。具体的には、少なくとも一部のアドレスの画像に対して細分割を行って細分割ブロックシーケンスを得る。少なくとも一部のアドレスは、例えば、日本語受取人アドレス中のアッパーアドレスである。より具体的な細部については、図1中の細分割ユニット11についての上述の説明を参照することができる。
【００３４】
ステップ603では、光学文字認識を行う。具体的には、前記画像に対して光学文字認識を行って第一文字列を得る。このステップでは、訓練後のニューラルネットワーク分類器を用いて文字認識を行うことができる。より具体的な細部については、図1中の認識ユニット13についての上述の紹介を参照することができる。
【００３５】
ステップ605では、検索を行う。具体的には、アドレスデータベースから、前記第一文字列とマッチングする複数の候補文字列を検索する。より具体的な細部については、図1中の検索ユニット15についての上述の説明を参照することができる。
【００３６】
ステップ607では、類似度を確定する。具体的には、動的タイム・ワーピングを行うことで、細分割ブロックシーケンスと各候補文字列との類似度を確定する。より具体的な細部については、図1中の類似度確定ユニット17についての上述の紹介を参照することができる。
【００３７】
ステップ609では、選択を行う。具体的には、確定された類似度に基づいて、複数の候補文字列のうちの１つを、少なくとも一部のアドレスの認識結果として選択する。より具体的な細部については、図1中の類似度確定ユニット19についての上述の説明を参照する。
【００３８】
また、本開示は、受取人アドレスを有する郵便物に対して分類を行う方法に関する。
【００３９】
図7は、本開示の一実施例において受取人アドレスを有する郵便物を分類する方法700のフローチャートである。
【００４０】
ステップ701では、動的タイム・ワーピングを行うことで認識結果を確定する。具体的に言えば、本開示による、日本語受取人アドレス中の少なくとも一部のアドレスを認識するための方法により、受取人アドレス中の少なくとも一部のアドレスの画像の認識結果を取得する。具体的な実行細部については、方法600を参照することができる。
【００４１】
ステップ703では、前記認識結果に基づいて、郵便物に対して分類を行う。
【００４２】
一実施例では、本開示は、さらに、記憶媒体に関する。該記憶媒体には、日本語受取人アドレス中の少なくとも一部のアドレスを認識するための方法を実行するためのプログラムが記憶されている。記憶媒体は、フロッピーディスク、光ディスク、光磁気ディスク、メモリカード、フラッシュメモリなどを含むが、これに限定されない。
【００４３】
本開示は、さらに、情報処理装置に関する。
【００４４】
図8は、本開示の一実施例における情報処理装置800のブロック図である。
【００４５】
図8では、中央処理装置（CPU）801は、ROM  802に記憶されているプログラム又は記憶部808からRAM  803にロッドされているプログラムに基づいて各種の処理を行う。RAM  803では、ニーズに応じて、CPU  801が各種の処理を行うときに必要なデータなどを記憶することもできる。
【００４６】
CPU  801、ROM  802及びRAM  803は、バズ804を経由して互いに接続される。入力／出力インターフェース805もバス804に接続される。
【００４７】
また、入力／出力インターフェース805には、さらに、次のような部品が接続され、即ち、キーボードなどを含む入力部806、液晶表示器（LCD）などのような表示器及びスピーカーなどを含む出力部807、ハードディスクなどを含む記憶部808、ネットワークインターフェースカード、例えば、LANカード、モデムなどを含む通信部809である。通信部809は、例えば、インターネット、LANなどのネットワークを経由して通信処理を行う。
【００４８】
CPU  801は、本開示による方法を実現するためのプログラムコードを実行することができる。
【００４９】
本開示による方法及び装置は、少なくとも次のような有益な効果を有し、即ち、受取人アドレスを認識する認識正確性及び認識効率を向上させることができる。
【００５０】
また、以上の実施例などに関し、さらに以下のように付記として開示する。
【００５１】
（付記1）
受取人アドレス中の少なくとも一部のアドレスを認識するための装置であって、
前記少なくとも一部のアドレスの画像に対して細分割を行って細分割ブロックシーケンスを得るための細分割ユニット；
前記画像に対して光学文字認識を行って第一文字列を得るための認識ユニット；
アドレスデータベースから、前記第一文字列とマッチングする複数の候補文字列を検索するための検索ユニット；
動的タイム・ワーピングを行うことで、前記細分割ブロックシーケンスと各候補文字列との類似度を確定するための類似度確定ユニット；及び
前記類似度に基づいて、複数の候補文字列のうちの１つを前記少なくとも一部のアドレスの認識結果として選択するための選択ユニットを含む、装置。
【００５２】
（付記2）
付記1に記載の装置であって、
前記画像中の少なくとも一部の文字が手書き文字である、装置。
【００５３】
（付記3）
付記1に記載の装置であって、
動的タイム・ワーピングを行うときに、前記細分割ブロックシーケンスをテストテンプレートシーケンスとして用い、且つ前記複数の候補文字列のうちの各々を参照テンプレートシーケンスとして用いる、装置。
【００５４】
（付記4）
付記3に記載の装置であって、
動的タイム・ワーピングを行うことは、前記複数の候補文字列のうちの各々の、前記細分割ブロックシーケンスについての対応する距離行列を計算することを含む、装置。
【００５５】
（付記5）
付記4に記載の装置であって、
前記細分割ブロックシーケンス中の各分割ブロックが前記複数の候補文字列中の各文字と認識される可能性に基づいて、前記対応する距離行列を計算する、装置。
【００５６】
（付記6）
付記5に記載の装置であって、
動的タイム・ワーピングを行うことは、前記対応する距離行列に基づいて、前記細分割ブロックシーケンスについての対応する累積距離行列を計算することを含む、装置。
【００５７】
（付記7）
付記6に記載の装置であって、
対応する累積距離行列の最短経路の最小総距離と、対応する候補文字列中の文字数との商に基づいて、前記細分割ブロックシーケンスと、対応する候補文字列との類似度を計算する、装置。
【００５８】
（付記8）
付記7に記載の装置であって、
前記類似度に基づいて、複数の候補文字列のうちの１つを前記少なくとも一部のアドレスの認識結果として選択することは、
前記複数の候補文字列に対応する複数の類似度のうちの最大類似度に対応する候補文字列を前記少なくとも一部のアドレスの認識結果とすることを含む、装置。
【００５９】
（付記9）
付記1に記載の装置であって、
前記少なくとも一部のアドレスは、日本語受取人アドレス中のアッパーアドレスである、装置。
【００６０】
（付記10）
受取人アドレス中の少なくとも一部のアドレスを認識する方法であって、
前記少なくとも一部のアドレスの画像に対して細分割を行って細分割ブロックシーケンスを取得し；
前記画像に対して光学文字認識を行って第一文字列を取得し；
アドレスデータベースから、前記第一文字列とマッチングする複数の候補文字列を検索し；
動的タイム・ワーピング（DTW）を行うことで、前記細分割ブロックシーケンスと各候補文字列との類似度を確定し；及び
前記類似度に基づいて、複数の候補文字列のうちの１つを前記少なくとも一部のアドレスの認識結果として選択することを含む、方法。
【００６１】
（付記11）
付記10に記載の方法であって、
前記画像中の少なくとも一部の文字が手書き文字である、方法。
【００６２】
（付記12）
付記10に記載の方法であって、
動的タイム・ワーピングを行うときに、前記細分割ブロックシーケンスをテストテンプレートシーケンスとして用い、且つ前記複数の候補文字列のうちの各々を参照テンプレートシーケンスとして用いる、方法。
【００６３】
（付記13）
付記12に記載の方法であって、
動的タイム・ワーピングを行うことは、前記複数の候補文字列のうちの各々の、前記細分割ブロックシーケンスについての対応する距離行列を計算することを含む、方法。
【００６４】
（付記14）
付記13に記載の方法であって、
前記細分割ブロックシーケンス中の各分割ブロックが前記複数の候補文字列中の各文字と認識される可能性に基づいて、前記対応する距離行列を計算する、方法。
【００６５】
（付記15）
付記14に記載の方法であって、
動的タイム・ワーピングを行うことは、前記対応する距離行列に基づいて、前記細分割ブロックシーケンスについての対応する累積距離行列を計算することを含む、方法。
【００６６】
（付記16）
付記15に記載の方法であって、
対応する累積距離行列の最短経路の最小総距離と、対応する候補文字列中の文字の数との商に基づいて、前記細分割ブロックシーケンスと、対応する候補文字列との類似度を確定する、方法。
【００６７】
（付記17）
付記16に記載の方法であって、
前記類似度に基づいて、複数の候補文字列のうちの１つを前記少なくとも一部のアドレスの認識結果として選択することは、
前記複数の候補文字列に対応する複数の類似度のうちの最大類似度に対応する候補文字列を前記少なくとも一部のアドレスの認識結果として選択することを含む、方法。
【００６８】
（付記18）
付記10に記載の方法であって、
前記少なくとも一部のアドレスは、日本語受取人アドレス中のアッパーアドレスである、方法。
【００６９】
（付記19）
受取人アドレスを有する郵便物に対して分類を行う方法であって、
付記10に記載の方法を実行し、前記受取人アドレスにおける少なくとも一部のアドレスの画像の認識結果を取得し；及び
前記認識結果に基づいて、郵便物に対して分類を行うことを含む、方法。
【００７０】
（付記20）
コンピュータに、付記10に記載の方法を実行させるためのプログラムを記憶している、記憶媒体。
【００７１】
以上、本開示の好ましい実施形態を説明したが、本開示はこの実施形態に限定されず、本開示の趣旨を離脱しない限り、本開示に対するあらゆる変更は、本開示の技術的範囲に属する。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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