(57)【要約】 【課題】  認識される文字列を辞書中の文字列に不適切に置き換えることを防止して、文字認識の精度を向上させることができる文字認識装置、文字認識方法、文字認識プログラムおよび記録媒体を提供する。【解決手段】  文字認識部１２が、認識対象文書１０に含まれる文字列を認識する。類似度算出部１５が、項目別修正辞書部１４中の文字列について項目分類部１３で分類された分類済文字列との類似度を算出して、類似度の最大値を示す類似文字列を決定する。閾値算出部１７が、同一分類項目の更新日付と認識日付とに基づいて、認識対象文書１０中に含まれる文字列が項目別修正辞書中に存在する可能性が高いか否かの度合いを示す閾値を算出する。修正制御部１８が、類似度の最大値と閾値とを比較して、類似度の最大値が閾値以上の場合、分類済文字列を類似文字列に置き換え、類似度の最大値が閾値未満の場合、分類済文字列を類似文字列に置き換えない。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め設定される項目ごとに分類される文字列を含む修正辞書を表す修正辞書情報を、各項目が更新された日付を表す更新日付情報と関連付けて記憶する記憶手段と、
認識対象である文字列が含まれる画像を表す画像データから文字列を認識する認識手段と、
前記認識手段によって認識される文字列を、前記予め設定される項目のうちのいずれかに分類する分類手段と、
前記記憶手段によって記憶される修正辞書情報が示す修正辞書の項目のうち、前記分類手段によって分類される分類済文字列が分類される項目と同じ項目である同一分類項目の各文字列について、前記分類済文字列と類似する度合を示す類似度を算出し、算出された類似度の値のうち最大値を示す文字列を類似文字列として決定する類似度算出手段と、
前記認識手段によって文字列が認識される日付である認識日付と、前記同一分類項目に関連付けられる更新日付情報が示す更新日付とに基づいて、前記画像中に含まれる文字列が前記修正辞書中に存在する可能性が高いか否かの度合いを示す閾値を算出する閾値算出手段と、
前記類似度算出手段で算出される類似度の最大値と、前記閾値算出手段で算出される閾値とに応じて、前記分類済文字列を前記類似文字列に置き換えるか否かを制御する置換手段とを含むことを特徴とする文字認識装置。
【請求項２】
前記閾値算出手段は、前記認定日付と前記更新日付とによって決まる期間に応じた閾値を、前記項目ごとに予め設定される計算式に従って算出することを特徴とする請求項１に記載の文字認識装置。
【請求項３】
前記置換手段は、前記類似度の最大値が前記閾値以上の場合、前記分類済文字列を前記類似文字列に置き換え、前記類似度の最大値が前記閾値未満の場合、前記分類済文字列を前記類似文字列に置き換えないことを特徴とする請求項１または２に記載の文字認識装置。
【請求項４】
前記置換手段は、前記類似度の最大値と前記閾値との差を算出し、算出した差の値と予め定める差分値とを比較し、前記差の値が前記予め定める差分値以上の場合、前記分類済文字列を前記類似文字列に置き換え、前記差の値が前記予め定める差分値未満の場合、前記分類済文字列を前記類似文字列に置き換えないことを特徴とする請求項１または２に記載の文字認識装置。
【請求項５】
前記置換手段は、前記類似度の最大値と前記閾値との比率を算出し、算出した比率と予め定める比率とを比較し、前記比率が前記予め定める比率以上の場合、前記認識文字列を前記類似文字列に置き換え、前記比率が前記予め定める比率未満の場合、前記認識文字列を前記類似文字列に置き換えないことを特徴とする請求項１または２に記載の文字認識装置。
【請求項６】
前記修正辞書を更新するための更新情報を外部から取得して、前記更新情報に基づいて前記記憶手段に記憶される修正辞書情報および更新日付情報を変更させる修正辞書更新手段をさらに含むことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の文字認識装置。
【請求項７】
前記更新情報は、更新すべき項目を表す項目情報と、更新すべき文字列の項目内の位置を表す位置情報と、更新後の文字列を表す文字列情報とを含むことを特徴とする請求項６に記載の文字認識装置。
【請求項８】
前記閾値算出手段は、閾値を算出する計算式を表す計算式情報を前記予め設定される項目ごとに記憶し、
前記計算式情報を更新するための第２の更新情報を外部から取得して、前記第２の更新情報に基づいて前記計算式情報を変更する閾値算出方法更新手段をさらに含むことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１つに記載の文字認識装置。
【請求項９】
前記第２の更新情報は、更新すべき項目を表す項目情報と、更新後の計算式または計算式に含まれるパラメータを表す情報とを含むことを特徴とする請求項８に記載の文字認識装置。
【請求項１０】
コンピュータを、
予め設定される項目ごとに分類される文字列を含む修正辞書を表す修正辞書情報を、各項目が更新された日付を表す更新日付情報と関連付けて記憶する記憶手段と、
認識対象である文字列が含まれる画像を表す画像データから文字列を認識する認識手段と、
前記認識手段によって認識される文字列を、前記予め設定される項目のうちのいずれかに分類する分類手段と、
前記記憶手段によって記憶される修正辞書情報が示す修正辞書の項目のうち、前記分類手段によって分類される分類済文字列が分類される項目と同じ項目である同一分類項目の各文字列について、前記分類済文字列と類似する度合を示す類似度を算出し、算出された類似度の値のうち最大値を示す文字列を類似文字列として決定する類似度算出手段と、
前記認識手段によって文字列が認識される日付である認識日付と、前記同一分類項目に関連付けられる更新日付情報が示す更新日付とに基づいて、前記画像中に含まれる文字列が前記修正辞書中に存在する可能性が高いか否かの度合いを示す閾値を算出する閾値算出手段と、
前記類似度算出手段で算出される類似度の最大値と、前記閾値算出手段で算出される閾値とに応じて、前記分類済文字列を前記類似文字列に置き換えるか否かを制御する置換手段として機能させるための文字認識プログラム。
【請求項１１】
請求項１０に記載の文字認識プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１２】
認識対象である文字列が含まれる画像を表す画像データから文字列を認識する認識ステップと、
前記認識ステップによって認識される文字列を、予め設定される項目のうちのいずれかに分類する分類ステップと、
前記予め設定される項目ごとに分類される文字列を含む修正辞書を表す修正辞書情報を、各項目が更新された日付を表す更新日付情報と関連付けて記憶する記憶手段によって記憶される修正辞書情報が示す修正辞書の項目のうち、前記分類ステップによって分類される分類済文字列が分類される項目と同じ項目である同一分類項目の各文字列について、前記分類済文字列と類似する度合を示す類似度を算出し、算出された類似度の値のうち最大値を示す文字列を類似文字列として決定する類似度算出ステップと、
前記認識ステップによって文字列が認識される日付である認識日付と、前記同一分類項目に関連付けられる更新日付情報が示す更新日付とに基づいて、前記画像中に含まれる文字列が前記修正辞書中に存在する可能性が高いか否かの度合いを示す閾値を算出する閾値算出ステップと、
前記類似度算出ステップで算出される類似度の最大値と、前記閾値算出ステップで算出される閾値とに応じて、前記分類済文字列を前記類似文字列に置き換えるか否かを制御する置換ステップとを含むことを特徴とする文字認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文字列を含む画像から文字認識を行う文字認識装置、文字認識方法、文字認識プログラムおよび記録媒体に関し、より詳細には、文字列を含む画像から文字認識を行う際、認識した文字列を修正するか否かを判定し、不必要な修正を行わないことによって、文字認識の精度を向上させる文字認識装置、文字認識方法、文字認識プログラムおよび記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
パーソナルコンピュータ（Personal Computer：略称「ＰＣ」）および携帯電話機などの電子機器には、光学式文字読取装置(Optical Character Reader：略称「ＯＣＲ」)などの文字認識装置を搭載するものがある。文字認識装置は、たとえばカメラまたはイメージスキャナなどによって、認識対象である文書の画像データを取得する。画像データに含まれる文字列と、予め保持している文字データベース中の文字列とのパターンマッチングを行うことによって、画像データに含まれる文字列を探索し、最終的に文字コードの形で認識結果として出力する。
【０００３】
文字認識装置によって文字認識を行う際、たとえば取得した画像データが示す画像の状態が悪い、または文字データベースとのパターンマッチングが適切に行われないなどの原因によって、出力される文字認識の結果に誤りが生じることがある。文字認識装置は、文字認識の誤りを修正するために、正しい文字列を収録した辞書を予め用意しておき、認識される文字列が辞書に存在しない文字列である場合には、認識結果の文字列を修正する。文字認識装置は、認識される文字列と辞書中の文字列とを比較して類似する文字列を検索して、認識される文字列を辞書中の文字列に置き換える。
【０００４】
特許文献１に記載される文字認識装置では、長音およびハイフンについての誤りパターンと正解パターンとを予め辞書に登録しておき、認識結果である文字列が誤りパターンに該当する場合に、認識結果である文字列を正解パターンに基づいて修正する。文字認識装置が文字列を誤って修正した場合は、ユーザが新たに誤りパターンと正解パターンとしての組を辞書に登録することによって、同様の誤修正が再度行われることを防止することができる。
【０００５】
特許文献２に記載される文字認識装置では、認識された文字列を単語ごとに切り出してスペルのチェックを行う。スペルのチェックによって単語が誤っていると判明した場合には、認識を誤る誤りやすさの度合いを文字単位でパターン化したデータベースを参照し、誤った単語の文字を修正し、再度スペルチェックを行って正しい単語であると確認されると、修正される単語の候補に決定する。単語の候補が複数ある場合は、ユーザの選択によって最終的に修正される単語が決定される。
【０００６】
特許文献３に記載される文字認識処理方法では、認識された文字列から単語部分を取り出し、取り出された単語部分と一致度の高い少なくとも１つの単語を、単語辞書中の単語から候補として選択する。選択される各単語について文書内で出現する頻度を計算して、候補の単語のうち頻度の値が最も高い単語に修正する。また、各単語に関連する他の単語の情報を単語辞書中に登録しておき、単語そのものの頻度だけでなく、関連する単語の頻度も考慮して修正を行うことができる。
【０００７】
【特許文献１】特開平４−２６８９８６号公報
【特許文献２】特開平５−２９８４９５号公報
【特許文献３】特開平９−４４６０６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
特許文献１〜３に記載される文字認識装置および文字認識処理方法では、辞書中に正しい文字列が存在する場合、すなわち人間が見た際に画像に含まれると認識することができる文字列と辞書中の文字列とが一致する場合には、文字認識の結果を正しく修正することができる。
【０００９】
しかし、辞書中に正しい文字列が存在しない場合、すなわち人間が見た際に画像に含まれると認識することができる文字列が辞書中に存在しない場合には、辞書を参照しても文字認識の結果を正しく修正することは不可能である。また、文字認識では画像データに含まれる文字列が正しく認識されているにも関わらず、正しい文字列が存在しない辞書を参照して類似する文字列を探し、不適切な修正をすることによって、誤った認識結果を出力することもある。
【００１０】
認識対象とする文書の種類によっては、辞書中に存在しない新しい文字列が含まれることがある。たとえば、認識対象とする文書が名刺である場合、住所、郵便番号、会社名およびＵＲＬ（Uniform Resource Locator）などを表す文字列が記載されている。住所および郵便番号は、市町村の合併などによって新たな文字列に変更されることがあり、会社名およびＵＲＬは、会社の合併または社名変更などによって新たな文字列に変更されることがある。新語および造語などの新たな文字列が、新聞および雑誌などの媒体に現れることも考えられる。
【００１１】
あらゆる文字列を辞書に登録するとデータの量が大きくなり、探索および照合に時間がかかるので実用上の問題が生じる。辞書を修正して新しい文字列を登録する方法は、修正後に新しい単語および文字列が現れることもあるので、辞書の修正が適宜行われるとは限らず常に有効な方法とはならない。
【００１２】
このように、辞書が作成されてから一定期間が経過すると、辞書に存在しない新たな文字列が現れて、認識対象である文書中に含まれることがある。辞書中に正しい文字列が存在するか否かを推測することは困難であるので、文字認識が正しく行われ、かつ認識される文字列と同一の文字列が辞書中に存在しない場合、認識される文字列が辞書中の不適切な文字列に置き換えられてしまう。
【００１３】
本発明の目的は、認識される文字列を辞書中の文字列に不適切に置き換えることを防止して、文字認識の精度を向上することができる文字認識装置、文字認識方法、文字認識プログラムおよび記録媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明は、予め設定される項目ごとに分類される文字列を含む修正辞書を表す修正辞書情報を、各項目が更新された日付を表す更新日付情報と関連付けて記憶する記憶手段と、
認識対象である文字列が含まれる画像を表す画像データから文字列を認識する認識手段と、
前記認識手段によって認識される文字列を、前記予め設定される項目のうちのいずれかに分類する分類手段と、
前記記憶手段によって記憶される修正辞書情報が示す修正辞書の項目のうち、前記分類手段によって分類される分類済文字列が分類される項目と同じ項目である同一分類項目の各文字列について、前記分類済文字列と類似する度合を示す類似度を算出し、算出された類似度の値のうち最大値を示す文字列を類似文字列として決定する類似度算出手段と、
前記認識手段によって文字列が認識される日付である認識日付と、前記同一分類項目に関連付けられる更新日付情報が示す更新日付とに基づいて、前記画像中に含まれる文字列が前記修正辞書中に存在する可能性が高いか否かの度合いを示す閾値を算出する閾値算出手段と、
前記類似度算出手段で算出される類似度の最大値と、前記閾値算出手段で算出される閾値とに応じて、前記分類済文字列を前記類似文字列に置き換えるか否かを制御する置換手段とを含むことを特徴とする文字認識装置である。
【００１５】
また本発明は、コンピュータを、
予め設定される項目ごとに分類される文字列を含む修正辞書を表す修正辞書情報を、各項目が更新された日付を表す更新日付情報と関連付けて記憶する記憶手段と、
認識対象である文字列が含まれる画像を表す画像データから文字列を認識する認識手段と、
前記認識手段によって認識される文字列を、前記予め設定される項目のうちのいずれかに分類する分類手段と、
前記記憶手段によって記憶される修正辞書情報が示す修正辞書の項目のうち、前記分類手段によって分類される分類済文字列が分類される項目と同じ項目である同一分類項目の各文字列について、前記分類済文字列と類似する度合を示す類似度を算出し、算出された類似度の値のうち最大値を示す文字列を類似文字列として決定する類似度算出手段と、
前記認識手段によって文字列が認識される日付である認識日付と、前記同一分類項目に関連付けられる更新日付情報が示す更新日付とに基づいて、前記画像中に含まれる文字列が前記修正辞書中に存在する可能性が高いか否かの度合いを示す閾値を算出する閾値算出手段と、
前記類似度算出手段で算出される類似度の最大値と、前記閾値算出手段で算出される閾値とに応じて、前記分類済文字列を前記類似文字列に置き換えるか否かを制御する置換手段として機能させるための文字認識プログラムである。
【００１６】
また本発明は、前記文字認識プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【００１７】
また本発明は、認識対象である文字列が含まれる画像を表す画像データから文字列を認識する認識ステップと、
前記認識ステップによって認識される文字列を、予め設定される項目のうちのいずれかに分類する分類ステップと、
前記予め設定される項目ごとに分類される文字列を含む修正辞書を表す修正辞書情報を、各項目が更新された日付を表す更新日付情報と関連付けて記憶する記憶手段によって記憶される修正辞書情報が示す修正辞書の項目のうち、前記分類ステップによって分類される分類済文字列が分類される項目と同じ項目である同一分類項目の各文字列について、前記分類済文字列と類似する度合を示す類似度を算出し、算出された類似度の値のうち最大値を示す文字列を類似文字列として決定する類似度算出ステップと、
前記認識ステップによって文字列が認識される日付である認識日付と、前記同一分類項目に関連付けられる更新日付情報が示す更新日付とに基づいて、前記画像中に含まれる文字列が前記修正辞書中に存在する可能性が高いか否かの度合いを示す閾値を算出する閾値算出ステップと、
前記類似度算出ステップで算出される類似度の最大値と、前記閾値算出ステップで算出される閾値とに応じて、前記分類済文字列を前記類似文字列に置き換えるか否かを制御する置換ステップとを含むことを特徴とする文字認識方法である。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、記憶手段によって、予め設定される項目ごとに分類される文字列を含む修正辞書を表す修正辞書情報が、各項目が更新された日付を表す更新日付情報と関連付けて記憶される。認識手段によって、認識対象である文字列が含まれる画像を表す画像データから文字列が認識される。分類手段によって、前記認識手段によって認識される文字列が、前記予め設定される項目のうちのいずれかに分類される。類似度算出手段によって、前記記憶手段によって記憶される修正辞書情報が示す修正辞書の項目のうち、前記分類手段によって分類される分類済文字列が分類される項目と同じ項目である同一分類項目の各文字列について、前記分類済文字列と類似する度合を示す類似度が算出され、算出された類似度の値のうち最大値を示す文字列を類似文字列として決定される。閾値算出手段によって、前記認識手段によって文字列が認識される日付である認識日付と、前記同一分類項目に関連付けられる更新日付情報が示す更新日付とに基づいて、前記画像中に含まれる文字列が前記修正辞書中に存在する可能性が高いか否かの度合いを示す閾値が算出される。置換手段によって、前記類似度算出手段で算出される類似度の最大値と、前記閾値算出手段で算出される閾値とに応じて、前記分類済文字列が前記類似文字列に置き換えられる。
【００１９】
したがって、認識される文字列の項目と修正辞書の更新日付とから、前記画像中に含まれる文字列が前記修正辞書中に存在する可能性が高いか否かの度合いを閾値として数値化することができ、類似度の最大値と閾値とに応じて、認識される文字列を辞書中の文字列に置き換えるか否かを制御することができる。よって、認識される文字列を辞書中の文字列に不適切に置き換えることを防止して、文字認識の精度を向上させる文字認識装置を提供することができる。
【００２０】
また本発明によれば、文字認識プログラムによって、コンピュータを、予め設定される項目ごとに分類される文字列を含む修正辞書を表す修正辞書情報を、各項目が更新された日付を表す更新日付情報と関連付けて記憶する記憶手段と、認識対象である文字列が含まれる画像を表す画像データから文字列を認識する認識手段と、前記認識手段によって認識される文字列を、前記予め設定される項目のうちのいずれかに分類する分類手段と、前記記憶手段によって記憶される修正辞書情報が示す修正辞書の項目のうち、前記分類手段によって分類される分類済文字列が分類される項目と同じ項目である同一分類項目の各文字列について、前記分類済文字列と類似する度合を示す類似度を算出し、算出された類似度の値のうち最大値を示す文字列を類似文字列として決定する類似度算出手段と、前記認識手段によって文字列が認識される日付である認識日付と、前記同一分類項目に関連付けられる更新日付情報が示す更新日付とに基づいて、前記画像中に含まれる文字列が前記修正辞書中に存在する可能性が高いか否かの度合いを示す閾値を算出する閾値算出手段と、前記類似度算出手段で算出される類似度の最大値と、前記閾値算出手段で算出される閾値とに応じて、前記分類済文字列を前記類似文字列に置き換えるか否かを制御する置換手段として機能させることができる。
【００２１】
したがって、認識される文字列を辞書中の文字列に不適切に置き換えることを防止して、文字認識の精度を向上させることができるようにコンピュータを機能させる文字認識プログラムを提供することができる。
【００２２】
また本発明によれば、コンピュータ読み取り可能な記録媒体によって、前記文字認識プログラムが記録される。したがって、前記文字認識プログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体として提供することができる。
【００２３】
また本発明によれば、認識ステップでは、認識対象である文字列が含まれる画像を表す画像データから文字列を認識する。分類ステップでは、前記認識ステップによって認識される文字列を、予め設定される項目のうちのいずれかに分類する。類似度算出ステップでは、前記予め設定される項目ごとに分類される文字列を含む修正辞書を表す修正辞書情報を、各項目が更新された日付を表す更新日付情報と関連付けて記憶する記憶手段によって記憶される修正辞書情報が示す修正辞書の項目のうち、前記分類ステップによって分類される分類済文字列が分類される項目と同じ項目である同一分類項目の各文字列について、前記分類済文字列と類似する度合を示す類似度を算出し、算出された類似度の値のうち最大値を示す文字列を類似文字列として決定する。閾値算出ステップでは、前記認識ステップによって文字列が認識される日付である認識日付と、前記同一分類項目に関連付けられる更新日付情報が示す更新日付とに基づいて、前記画像中に含まれる文字列が前記修正辞書中に存在する可能性が高いか否かの度合いを示す閾値を算出する。置換ステップでは、前記類似度算出ステップで算出される類似度の最大値と、前記閾値算出ステップで算出される閾値とに応じて、前記分類済文字列を前記類似文字列に置き換えるか否かを制御する。
【００２４】
したがって、認識される文字列の項目と修正辞書の更新日付とから、前記画像中に含まれる文字列が前記修正辞書中に存在する可能性が高いか否かの度合いを閾値として数値化することができ、類似度の最大値と閾値とに応じて、認識される文字列を辞書中の文字列に置き換えるか否かを制御することができる。よって、認識される文字列を辞書中の文字列に不適切に置き換えることを防止して、文字認識の精度を向上させる文字認識方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
図１は、本発明の実施の一形態である文字認識装置１の概略を示すブロック図である。本発明に係る文字認識方法は、文字認識装置１によって実行される。文字認識装置１は、画像入力部１１、文字認識部１２、項目分類部１３、項目別修正辞書部１４、類似度算出部１５、日付取得部１６、閾値算出部１７、修正制御部１８、項目別修正辞書更新部２１、および閾値算出方法更新部２３を含んで構成される。
【００２６】
文字認識装置１は、半導体メモリおよびハードディスク装置などの図示しない記憶装置と、図示しない中央処理装置（Central Processing Unit：以下「ＣＰＵ」という）と、図示しないカメラまたはイメージスキャナとを含むコンピュータシステムによって構成される。ＣＰＵは、記憶装置に記憶される制御プログラムを実行することによって、画像入力部１１、文字認識部１２、項目分類部１３、項目別修正辞書部１４、類似度算出部１５、日付取得部１６、閾値算出部１７、修正制御部１８、項目別修正辞書更新部２１および閾値算出方法更新部２３の各機能を実現する。
【００２７】
画像入力部１１は、カメラまたはイメージスキャナなどを制御して、認識対象の文字列が含まれる文書である認識対象文書１０の画像を表す画像データを取得する。認識手段である文字認識部１２は、画像入力部１１で取得される画像データに含まれる文字列を、公知の文字認識方法によって認識する。文字認識方法は、たとえば画像データに含まれる文字列に対して、予め保持している文字データベース中の文字とのパターンマッチングを、単語としてではなく一文字ごとに行って、文字列を認識する方法などがある。文字認識装置１が、カメラまたはイメージスキャナなどを含まない構成としてもよく、その場合は、認識対象文書１０の画像を表す画像データを、外部から文字認識部１２に入力する構成にすればよい。
【００２８】
分類手段である項目分類部１３は、文字認識部１２で認識される文字列を、後述するキーワード辞書情報３１およびルール情報３２などに従って、予め設定される項目に分類する。予め設定される項目は、たとえば、「姓」、「名」、「会社名」、「役職」、「郵便番号」、「住所」、「電話番号」、「ＦＡＸ番号」、「メールアドレス」、「ＵＲＬ（
Uniform Resource Locator）」および「その他」などを含む。項目は、後述する項目別修正辞書部１４に記憶される項目別修正辞書情報が示す項目別修正辞書の項目と同一のものである。項目分類部１３によって分類されている文字列を、以下「分類済文字列」ともいう。項目分類部１３は、認識される文字列のすべてを各項目に分類し、いずれの項目にも該当しない文字列は項目「その他」に分類する。
【００２９】
図２は、文字列が各項目に分類された文字列分類結果３０の一例を示す図である。文字列分類結果３０は、名刺を認識対象文書１０として文字認識を行った場合に、項目分類部１３が名刺に含まれる各文字列を分類した結果の一例を示している。たとえば文字列「山田」は項目「姓」に、文字列「太郎」は項目「名」に、文字列「△△△株式会社」は項目「会社名」に、文字列「係長」は項目「役職」に、文字列「１２３−４５６７」は項目「郵便番号」に、文字列「○○県○○市○○町１２−３４」は項目「住所」に、文字列「０７××−０００−００００」は項目「電話番号」に、文字列「０７××−１１１−１１１１」は項目「ＦＡＸ番号」に、文字列「ｙａｍａｄａ＠ａａａ．ｃｏ．ｊｐ」は項目「メールアドレス」に、文字列「ｈｔｔｐ：／／ａａａａ．ｃｏ．ｊｐ／」は項目「ＵＲＬ」にそれぞれ分類されている。
【００３０】
文字列分類結果３０は一例であるので、認識される文字列が分類される項目は、認識対象となる文書の種類が異なれば表示される項目および文字列も異なる。名刺を対象に文字認識を行う場合でも、名刺のデザイン、画像の撮影状態または文字列の認識状態などによっては、図２に示した文字列分類結果３０に示される項目および文字列とは異なる結果となることがある。分類される文字列がない項目は、たとえば項目と文字列とを共に表示させない、または項目のみを表示させて文字列を表示させないなどの文字列分類結果３０となる。
【００３１】
図３は、キーワード辞書情報３１の一例を示す図である。キーワード辞書情報３１は、キーワードとなる文字列が項目ごとに分類されているキーワード辞書を表す情報である。たとえば項目「住所」に「大阪府」、「奈良県」および「天理市」などの文字列が、項目「ＵＲＬ」に「ｈｔｔｐ：／／」および「ｗｗｗ」などの文字列が、項目「電話番号」に「ＴＥＬ」および「電話」などの文字列が、項目「名前」に「山田」、「鈴木」および「佐藤」などの文字列が、項目「肩書」に「社長」、「部長」、「本部長」、「課長」および「係長」などの文字列がそれぞれ示されている。項目分類部１３は、認識される文字列がキーワード辞書中の文字列と一致するか否かを調べて、認識される文字列を各項目に分類する。たとえば認識される文字列に「大阪府」が含まれる場合、認識される文字列「大阪府」と、キーワード辞書情報３１の項目「住所」中の文字列「大阪府」とが一致するので、認識される文字列「大阪府」は項目「住所」に分類される。
【００３２】
図４は、数字配置に関するルール情報３２の一例を示す図である。ルール情報３２は、認識される文字列の数字の配置または並びに基づいて、認識される文字列をどの項目に分類するかを定めるルールを表す情報である。図４に示したルール情報３２には、たとえば項目「携帯番号」に「（数字３文字）（ハイフン）（数字４文字）（ハイフン）（数字４文字）」、項目「固定電話」に「（数字３文字）（ハイフン）（数字３文字）（ハイフン）（数字４文字）」、項目「ＦＡＸ」に「（認識文字列がＦＡＸに関するキーワードを含む場合はＦＡＸ番号に分類する）」、項目「郵便番号」に「（数字３文字）（ハイフン）（数字４文字）」、項目「住所」に「（ルールに合致せず、数字とハイフンからなる場合は、住所の番地とみなして住所に分類する）」などのルールがそれぞれ示されている。
【００３３】
項目分類部１３は、認識される文字列がいずれかのルールに該当するか否かを確認して、文字列を各項目に分類する。たとえば「１２３−４５６７」という文字列は、ルール情報３２の郵便番号を示すルール「（数字３文字）（ハイフン）（数字４文字）」に該当するので、項目「郵便番号」に分類される。ルール情報３２は一例であり、たとえば電話番号でハイフンがない場合、および数字の一部が括弧で括られている場合など様々なルールを設定しておくことができる。
【００３４】
記憶手段である項目別修正辞書部１４は、記憶装置などを制御して、予め設定される項目ごとに分類される文字列を含む項目別修正辞書を表す項目別修正辞書情報を、各項目が更新された日付を表す更新日付情報と関連付けて記憶する。項目別修正辞書は、修正辞書である。予め設定される項目は、前述した項目分類部１３で分類される項目と同一である。更新日付情報は、各文字列を含む項目が最初に作成された日付、または後述する項目別修正辞書更新部２１によって、項目中の文字列が変更された日付を表す情報である。
【００３５】
図５は、項目別修正辞書情報３３の一例を示す図である。項目別修正辞書を示す項目別修正辞書情報３３は、住所修正辞書を示す住所修正辞書情報３４と、郵便番号修正辞書を示す郵便番号修正辞書情報３５と、およびＵＲＬ修正辞書を示すＵＲＬ修正辞書情報３６などを含んで構成される。
【００３６】
たとえば住所修正辞書情報３４は、項目「住所」に分類される「山田町」、「永田町」、「櫟本町」、「山口町」、「天理市」、「奈良市」、「文京区」および「千代田区」などの文字列と更新日付「２００７／４／１」とを含んで構成される。住所修正辞書には、各文字列の項目内の位置を示す位置情報が含まれており、位置情報は、たとえば１，２，３，…などの番号が文字列の前にコロンを付されて表され、住所修正辞書で各番号が重複しないように用いられる。
【００３７】
郵便番号修正辞書情報３５は、項目「郵便番号」に分類される「０００−００００」、「０００−０００１」、「０００−０００２」、「０００−０００４」、「０００−００１５」、「０００−０９９９」および「０００−９９９９」などの文字列と更新日付「２００８／５／１」とを含んで構成される。郵便番号修正辞書には、各文字列の項目内の位置を示す位置情報が含まれており、位置情報は、たとえば１，２，３，…などの番号が文字列の前にコロンを付されて表され、郵便番号修正辞書内で各番号が重複しないように用いられる。
【００３８】
ＵＲＬ修正辞書情報３６は、項目「ＵＲＬ」に分類される「ｈｔｔｐ：／／ａａａａ．ｃｏ．ｊｐ」、「ｈｔｔｐ：／／ｂｂｂｂ．ｃｏ．ｊｐ」、「ｈｔｔｐ：／／ｃｃｃｃ．ｃｏ．ｊｐ」、「ｈｔｔｐ：／／ｄｄｄｄ．ｃｏ．ｊｐ」、「ｈｔｔｐ：／／ｅｅｅｅ．ｃｏ．ｊｐ」、「ｈｔｔｐ：／／ｆｆｆｆ．ｃｏ．ｊｐ」および「ｈｔｔｐ：／／ｇｇｇｇ．ｃｏ．ｊｐ」などの文字列と更新日付「２００８／１／１」とを含んで構成される。ＵＲＬ修正辞書には、各文字列の項目内の位置を示す位置情報が含まれており、位置情報は、たとえば１，２，３，…などの番号が文字列の前にコロンを付されて表され、ＵＲＬ修正辞書内で各番号が重複しないように用いられる。このように項目別修正辞書では、文字列が項目ごとに分類されていることによって、項目ごとに更新日付を管理することが可能になる。
【００３９】
類似度算出手段である類似度算出部１５は、項目別修正辞書の項目のうち、分類済文字列と同じ項目に分類される項目の各文字列について、分類済文字列と類似する度合を示す類似度を算出する。項目別修正辞書の項目のうち、分類済文字列が分類される項目と同じ項目を、以下「同一分類項目」という。類似度算出部１５では、同一分類項目の各文字列について、分類済文字列と逐次比較して、類似する度合を示す類似度をそれぞれ算出する。２つの文字列の一致度合いを評価する方法としてはＤＰ（Dynamic Programming）マッチングなどの公知の方法がある。一致する文字の数および文字列の長さの違いから類似度をそれぞれ算出し、算出された類似度の値の中から最大値を示す文字列を、項目別修正辞書中から検索し決定する。類似度の値が最大値を示す文字列を、以下「類似文字列」という。項目別修正辞書は各文字列を項目ごとに分類しているので、同一分類項目中の文字列のみを検索することによって、類似文字列を決定することができる。
【００４０】
日付取得部１６は、日時を計時する図示しない計時部、たとえばＲＴＣ（Real Time   
Clock）、または電波時計用の電波を受信する図示しない受信装置などを制御して、文字認識部１２が画像データから文字列を認識した日付である認識日付を取得して、閾値算出部１７に送る。項目分類部１３で分類される各分類済文字列には、同一の認識日付が用いられる。日付取得部１６は、文字認識部１２が画像データから文字列を認識した日付を取得する構成としているが、認識した日付のみではなく認識した時刻も取得する構成としてもよい。
【００４１】
閾値算出手段である閾値算出部１７は、日付取得部１６から認識日付を受け取り、項目別修正辞書部１４から同一分類項目の更新日付を受け取り、更新日付から認識日付までの期間である更新後期間を算出する。各項目ごとに閾値を算出する計算式が予め設定されており、更新後期間に基づき計算式に従って各分類済文字列の閾値を算出して、修正制御部１８に送る。
【００４２】
閾値は、認識対象文書１０中に含まれる文字列が項目別修正辞書中に存在する可能性が高いか否かの度合いを示し、後述する修正制御部１８で、分類済文字列を類似文字列に置き換えるか否かを決定するための判断の基準となる値であり、閾値が大きいほど置き換えが行われにくくなる。更新後期間が同一でも、項目の種類によって閾値は異なる。たとえば項目「ＵＲＬ」などは、文字列が変更される頻度が高いので、項目別修正辞書の内容が有効である期間が相対的に短い、すなわち更新後期間が長くなると認識対象文書１０中に含まれる文字列が項目別修正辞書中に存在する可能性が低くなる。よって、閾値算出部１７では、更新後期間が長くなると大きい閾値が出るように計算式を設定して、分類済文字列の置き換えを行われにくくする。また項目「姓」などは、文字列が変更される頻度が低いので、項目別修正辞書の内容が有効である期間が相対的に長い、すなわち更新後期間が長くなっても認識対象文書１０中に含まれる文字列が項目別修正辞書中に存在する可能性が高い。よって、閾値算出部１７では、更新後期間が長くなっても小さい閾値が出るように計算式を設定して、分類済文字列の置き換えを行われやすくする。
【００４３】
閾値算出部１７は、数式またはパラメータが異なる計算式を項目ごとに設定して、更新後期間の値を計算式に入力して閾値を算出する。項目ごとに設定される計算式は、たとえば文字列が新たに追加または変更されやすいなどという項目の特性によって異なる設定にする。認識対象の文書に含まれる文字列が頻繁に変わり、新しい内容が出てくることが多い項目の場合、閾値を大きくするために、計算式をたとえば二次関数にして、更新後期間の値を二次関数に入力する。認識対象の文書に含まれる文字列がそれほど頻繁に変わらない項目の場合、閾値を小さくするために、計算式をたとえば一次関数にして、更新後期間の値を一次関数に入力する。たとえば計算式が一次関数の場合、傾きを表す係数または切片を表す定数などを、項目ごとに設定することによって、項目の種類に応じた閾値を算出することができる。
【００４４】
図６は、閾値算出部１７で閾値を算出する処理の工程を説明するための図である。第１工程では、閾値算出部１７が日付取得部１６から認識日付を受け取る。文字認識部１２が文字認識を行う際に、日付取得部１６によって認識日付が取得され、閾値算出部１７に送られる。同時に認識された文字列には、分類済文字列の項目に関わらず同じ認識日付、たとえば２００８年９月１日を使用する。
【００４５】
第２工程では、閾値算出部１７が、項目別修正辞書部１４から同一分類項目の更新日付を表す更新日付情報をそれぞれ受け取る。たとえば項目「住所」の更新日付は２００８年４月１日であり、項目「郵便番号」の更新日付は２００８年１月１日であり、項目「ＵＲＬ」の更新日付は２００８年７月１日であり、項目「電話番号」の更新日付は２００８年２月１日である。
【００４６】
第３工程では、閾値算出部１７が、認識日付と更新日付とから更新後期間をそれぞれの分類済文字列について算出する。たとえば項目「住所」の更新後期間は５ヶ月であり、項目「郵便番号」の更新後期間は８ヶ月であり、項目「ＵＲＬ」の更新後期間は２ヶ月であり、項目「電話番号」の更新後期間は７ヶ月である。
【００４７】
第４工程では、閾値算出部１７が、項目ごとに閾値をそれぞれ算出する。項目ごとに閾値を算出する計算式である関数が予め設定されており、更新後期間の値を関数に入力してそれぞれの閾値を算出する。たとえば項目「住所」の計算式は関数ａであり、項目「郵便番号」の計算式は関数ｂであり、項目「ＵＲＬ」の計算式は関数ｃであり、項目「電話番号」の計算式は関数ｄである。
【００４８】
第５工程では、閾値算出部１７が、第４工程で算出されたそれぞれの閾値を修正制御部１８に送る。たとえば項目「住所」は閾値Ａであり、項目「郵便番号」は閾値Ｂであり、項目「ＵＲＬ」は閾値Ｃであり、項目「電話番号」は閾値Ｄである。図６に示した各工程は一例であり、実際には分類済文字列のすべての項目について閾値が算出される。
【００４９】
置換手段である修正制御部１８は、類似度算出部１５で算出された類似度と、閾値算出部１７で算出された閾値とを比較して、分類済文字列を項目別修正辞書中の類似文字列に置き換えるか否かを制御して、文字認識の結果を文字コードの形などで認識結果１９として出力する。閾値算出部１７によって、認識対象文書１０中に含まれる文字列が項目別修正辞書中に存在する可能性が高いとして閾値が小さく算出された場合、認識文字列が類似文字列に置き換えられやすくなる。閾値算出部１７によって、認識対象文書１０中に含まれる文字列が項目別修正辞書中に存在する可能性が高いとして閾値が大きく算出された場合、認識文字列が類似文字列に置き換えられやすくなる。
【００５０】
修正制御部１８が分類済文字列を類似文字列に置き換えるか否かを制御する３つの方法を説明する。第１の置換制御方法は、類似度の値が閾値以上の場合、認識文字列を類似文字列に置き換えて出力し、類似度の値が閾値未満の場合、認識文字列を類似文字列に置き換えることなく出力するように制御を行う。
【００５１】
第２の置換制御方法は、類似度の最大値と閾値との差を算出し、算出した差の値と予め定める差分値とを比較して、差の値が予め定める差分値以上の場合、認識文字列を類似文字列に置き換えて出力し、差の値が予め定める差分値未満の場合、認識文字列を類似文字列に置き換えずに分類済文字列をそのまま出力するように制御を行う。たとえば閾値よりも１００大きい値を第１の基準値として、類似度の最大値が第１の基準値以上の場合に置換を行う、または閾値よりも５０小さい値を第２の基準値として、類似度の最大値が第２の基準値以上の場合に置換を行うなどの制御が可能になる。予め定める差分値を０にすることによって、第１の置換制御方法と同様の制御を行うこともできる。
【００５２】
第３の置換制御方法は、類似度の最大値と閾値との比率を算出し、算出した比率と予め定める比率とを比較して、比率が予め定める比率以上の場合、認識文字列を類似文字列に置き換えて出力し、比率が予め定める比率未満の場合、認識文字列を類似文字列に置き換えずに分類済文字列をそのまま出力するように制御を行う。比率は、たとえば「類似度の最大値÷閾値×１００（％）」などで表すことができる。予め定める比率を任意に設定することによって、たとえば類似度の最大値が閾値の９５％以上である場合に置換を行うなどの制御を行うことができる。予め定める比率を１００％にすることによって、第１の置換制御方法と同様の制御を行うこともできる。
【００５３】
修正辞書更新手段である項目別修正辞書更新部２１は、項目別修正辞書部１４に記憶される項目別修正辞書を更新するための項目別修正辞書更新情報２０を外部から取得して、項目別修正辞書更新情報２０に基づいて項目別修正辞書部１４に記憶されている辞書情報と日付情報とを変更する。
【００５４】
項目別修正辞書更新部２１は、コンパクトディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体から情報を取得することができる図示しない情報処理装置などを制御して、たとえばコンパクトディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録される項目別修正辞書更新情報２０を外部から取得する。また通信ネットワークなどを介して外部と通信可能な図示しない通信部を文字認識装置１に設けることによって、項目別修正辞書更新部２１は、通信部を介して項目別修正辞書更新情報２０を取得することもできる。
【００５５】
図７は、項目別修正辞書更新情報２０の一例を示す図である。項目別修正辞書更新情報２０は、更新すべき項目を表す項目情報と、更新すべき文字列の項目内の位置を表す位置情報と、更新後の文字列を表す文字列情報とを含んでいる。項目情報は、項目別修正辞書部１４のどの項目の文字列を変更するかを示す。位置情報は、変更する文字列が項目内のどの位置にあるかを示す。項目情報と位置情報とは、どの文字列を変更するかを示すインデックスとなる。
【００５６】
図７に示した項目別修正辞書更新情報２０には、項目「住所」について位置情報である番号「４」および更新後の文字列である内容「山田町」が示され、項目「郵便番号」について位置情報である番号「７」および更新後の文字列である内容「０００−９９９１」が示され、項目「ＵＲＬ」について位置情報である番号「６」および更新後の文字列である内容「ｈｔｔｐ：／／ｆｆｆｆ．ｃｏｍ」が示されている。たとえば、項目別修正辞書更新情報２０が項目「住所」、位置情報「４」および文字列「山田町」の場合は、項目別修正辞書の住所項目の番号４の文字列を山田町に変更させるということを示す。項目別修正辞書更新情報２０は、変更させる文字列に関する情報のみから構成され、変更する必要がない文字列に関する情報は含まれない。
【００５７】
閾値算出方法更新手段である閾値算出方法更新部２３は、閾値を算出する計算式を表す計算式情報を更新するための第２の更新情報である閾値算出方法更新情報２２を外部から取得する。閾値算出部１７は、閾値を算出する計算式を表す計算式情報を予め設定される項目ごとに記憶している。閾値算出方法更新部２３は、閾値算出方法更新情報２２に基づいて、閾値算出部１７が記憶する計算式情報を変更する。
【００５８】
閾値算出方法更新部２３は、コンパクトディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体から情報を取得することができる図示しない情報処理装置などを制御して、たとえばコンパクトディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録される閾値算出方法更新情報２２を外部から取得する。また通信ネットワークなどを介して外部と通信可能な図示しない通信部を文字認識装置１に設けることによって、閾値算出方法更新部２３は、通信部を介して閾値算出方法更新情報２２を取得することもできる。さらに文字認識装置１にキーボードなどの図示しない入力部を設け、ユーザが入力部から関数または関数に含まれるパラメータを入力することによって、閾値算出方法更新部２３は計算式を変更することもできる。
【００５９】
図８は、閾値算出方法更新情報２２の一例を示す図である。閾値を算出する計算式を変更する方法は、たとえば二次関数を一次関数に変更するなど、計算式である関数を変更する方法と、たとえば一次関数の傾きを示す係数または切片を示す定数を変更するなど、関数に含まれるパラメータを変更する方法とがある。閾値算出方法更新情報２２は、更新すべき項目を表す項目情報と、更新後の計算式または計算式に含まれるパラメータを表す情報とを含んでいる。閾値を算出する計算式は項目ごとに予め設定されており、項目情報は、どの項目の計算式を変更するかを示すインデックスとなる。
【００６０】
図８に示した閾値算出方法更新情報２２には、項目「ＵＲＬ」に関数「ｆ＿ｕｒｌ（ｘ）＝ａｘ＾２＋ｂ」が示され、項目「住所」にパラメータ「ｃ，ｄ」が示されている。閾値算出方法更新情報２２は、たとえば項目「ＵＲＬ」について、閾値を算出する計算式を関数「ｆ＿ｕｒｌ（ｘ）＝ａｘ＾２＋ｂ」に変更することを示す。変数ｘには、更新後期間の値が入力される。また閾値算出方法更新情報２２は、項目「住所」について、関数に含まれるのパラメータのみを「ｃ，ｄ」に変更することを示す。パラメータのみを変更することによって、たとえば関数そのものは変更せずに変数の係数のみを変更させることができる。閾値算出方法更新情報２２は、計算式を変更させる項目に関する情報のみから構成され、計算式を変更する必要がない項目に関する情報は含まれない。
【００６１】
図９は、文字認識方法の処理を示すフローチャートである。文字認識装置１が認識対象である文字列が含まれる認識対象文書１０の文字認識を行うときに、ステップＳ１に進んで処理が開始される。ステップＳ２では、画像入力部１１が、認識対象文書１０の画像を表す画像データを、たとえばカメラまたはイメージスキャナなどで取得する。
【００６２】
認識ステップであるステップＳ３では、文字認識部１２が、画像データに含まれる文字列を認識する。分類ステップであるステップＳ４では、項目分類部１３が、文字認識部１２で認識されている文字列を、予め設定される項目ごとに分類する。
【００６３】
ステップＳ５では、日付取得部１６が、文字認識部１２によって文字認識が行われた日付である認識日付を取得して、認識日付を閾値算出部１７に送る。ステップＳ６では、修正制御部１８が、分類される分類済文字列のすべてについて、後述するステップＳ１１での置換可否の判断が行われたか否かを判断する。置換可否の判断がすべての分類済文字列について行われている場合、ステップＳ１３に進み、置換可否の判断がすべての分類済文字列について行われていない場合、ステップＳ７に進む。
【００６４】
ステップＳ７では、類似度算出部１５が、項目別修正辞書部１４の同一項目中のすべての文字列について分類済文字列との類似度を算出する。類似度の算出は、項目別修正辞書の項目のうち同一分類項目のみについて行われる。ステップＳ８では、類似度算出部１５が、算出した類似度の値のうちの最大値と、類似度の最大値を示す文字列である類似文字列とを決定する。ステップＳ７，Ｓ８は、類似度算出ステップである。
【００６５】
ステップＳ９では、閾値算出部１７が、同一分類項目の更新日付と認識日付とから、更新後期間を算出する。ステップＳ１０では、閾値算出部１７が、分類済文字列の項目と更新後期間とから閾値を算出する。閾値算出部１７は、項目ごとに予め設定される関数に更新後期間の値を入力することによって閾値を算出する。ステップＳ９，Ｓ１０は、閾値算出ステップである。
【００６６】
ステップＳ１１では、修正制御部１８が、類似度の最大値と閾値とに応じて、分類済文字列を類似文字列に置き換えるか否かを制御する。具体的には、前述した第１の置換制御方法、第２の置換制御方法または第３の置換制御方法などによって制御を行う。置き換えを行うと判断する場合ステップＳ１２に進み、置き換えを行わないと判断する場合ステップＳ６に進む。ステップＳ１２では、修正制御部１８が、分類済文字列を類似文字列に置き換えて分類済文字列の修正を行い、ステップＳ６に進む。ステップＳ１１，Ｓ１２は、置換ステップである。ステップＳ７〜Ｓ１２は、分類済文字列ごとにそれぞれ行われる処理である。
【００６７】
ステップＳ１３では、ステップＳ６ですべての分類済文字列について置換可否の判断が行われたと判断された後に、修正制御部１８が文字認識の結果を出力して、ステップＳ１４に進んで処理は終了する。
【００６８】
文字認識装置１が、カメラまたはイメージスキャナなどを含まない構成である場合、ステップＳ２を省略することができる。その場合はステップＳ３で、文字認識部１２が認識対象文書１０の画像を表す画像データを外部から取得して画像データに含まれる文字列を認識するようにすればよい。
【００６９】
文字認識装置１の記憶装置に記憶される制御プログラムは、コンピュータを、文字認識部１２である認識手段、項目分類部１３である分類手段、類似度算出部１５である類似度算出手段、閾値算出部１７である閾値算出手段、および修正制御部１８である置換手段などの各手段として機能させるための文字認識プログラムである。したがって、文字認識プログラムを、コンピュータを文字認識装置１の各手段として機能させるためのプログラムとして提供することができる。
【００７０】
文字認識装置１では、文字認識プログラムがたとえば半導体メモリまたはハードディスク装置などの記憶装置に記憶されているが、これらの記憶装置に限定されるものではなく、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されていてもよい。記録媒体は、たとえば図示しない外部記憶装置としてプログラム読取装置を設け、そこに記録媒体を挿入することによって読み取り可能な記録媒体であってもよいし、または他の装置の記憶装置であってもよい。
【００７１】
いずれの記録媒体であっても、記憶されている文字認識プログラムがコンピュータからアクセスされて実行される構成であればよい。またはいずれの記録媒体であっても、文字認識プログラムが読み出され、読み出された文字認識プログラムが、記憶装置のプログラム記憶エリアに記憶されて、文字認識プログラムが実行される構成であってもよい。
【００７２】
本体と分離可能に構成される記録媒体は、たとえば磁気テープ／カセットテープなどのテープ系の記録媒体、フレキシブルディスク／ハードディスクなどの磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）／ＭＯ（Magneto Optical disk）／ＭＤ（
Mini Disc）／ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）／ブルーレイディスクなどの光ディスクのディスク系の記録媒体、メモリカードを含むＩＣ（Integrated Circuit）カード／光カードなどのカード系の記録媒体、またはマスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ（Erasable 
Programmable Read Only Memory）／ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable 
Programmable Read Only Memory）／フラッシュＲＯＭなどの半導体メモリを含む固定的にプログラムを担持する記録媒体であってもよい。コンピュータを文字認識装置１の各手段として機能させるための文字認識プログラムを、上記記録媒体などに記録することができる。したがって、文字認識プログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体として提供することができる。
【００７３】
文字認識プログラムが、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されていなくても、通信ネットワークを介して他の装置から文字認識プログラムのダウンロードを行い、文字認識装置１のプログラム記憶エリアに記憶させることもできる。したがって、通信網などの情報を伝送する機能を有する媒体によって、文字認識プログラムを伝送することができるので、文字認識装置１の各手段として機能させるための文字認識プログラムを伝送する情報伝送媒体として提供することもできる。
【００７４】
このように、項目別修正辞書部１４によって、予め設定される項目ごとに分類される文字列を含む項目別修正辞書を表す項目別修正辞書情報が、各項目が更新された日付を表す更新日付情報と関連付けて記憶される。文字認識部１２によって、認識対象である文字列が含まれる画像を表す画像データから文字列が認識される。項目分類部１３によって、文字認識部１２によって認識される文字列が、予め設定される項目のうちのいずれかに分類される。類似度算出部１５によって、項目別修正辞書部１４によって記憶される項目別修正辞書情報が示す項目別修正辞書の項目のうち、項目分類部１３によって分類される分類済文字列が分類される項目と同じ項目である同一分類項目の各文字列について、分類済文字列と類似する度合を示す類似度が算出され、算出された類似度の値のうち最大値を示す文字列が類似文字列として決定される。閾値算出部１７によって、文字認識部１２によって文字列が認識される日付である認識日付と、同一分類項目に関連付けられる更新日付情報が示す更新日付とに基づいて、認識対象文書１０中に含まれる文字列が項目別修正辞書中に存在する可能性が高いか否かの度合いを示す閾値が算出される。修正制御部１８によって、類似度算出部１５で算出される類似度の最大値と、閾値算出部１７で算出される閾値とに応じて、分類済文字列が類似文字列に置き換えられる。
【００７５】
したがって、認識される文字列の項目と項目別修正辞書の更新日付とから、認識対象文書１０中に含まれる文字列が項目別修正辞書中に存在する可能性が高いか否かの度合いを閾値として数値化することができ、類似度の最大値と閾値とに応じて、認識される文字列を辞書中の文字列に置き換えるか否かを制御することができる。よって、認識される文字列を辞書中の文字列に不適切に置き換えることを防止して、文字認識の精度を向上させる文字認識装置を提供することができる。
【００７６】
さらに、閾値算出部１７によって、認定日付と更新日付とによって決まる更新後期間に応じた閾値が、項目ごとに予め設定される計算式に従って算出されることによって、項目の種類および更新後期間に応じた閾値を、項目ごとに算出して置き換えを行うか否かを制御することができるので、文字認識の精度をさらに向上させる文字認識装置を提供することができる。また、認識される文字列全体に対してではなく、個々の文字列ごとに置き換えが行われやすくするか否かを設定することができる。
【００７７】
さらに、修正制御部１８によって、類似度の最大値が閾値以上の場合、分類済文字列が類似文字列に置き換えられ、類似度の最大値が閾値未満の場合、分類済文字列が類似文字列に置き換えられないことによって、類似度の最大値と閾値とに応じて、置き換えを行うか否かを適切に制御することができる。
【００７８】
さらに、修正制御部１８によって、類似度の最大値と閾値との差を算出し、算出した差の値と予め定める差分値とが比較される。差の値が予め定める差分値以上の場合、分類済文字列が類似文字列に置き換えられ、差の値が予め定める差分値未満の場合、分類済文字列が類似文字列に置き換えられないことによって、認識される文字列の置き換えが行われやすくなるか否かを、項目ごとではなく一律に設定することができる。
【００７９】
さらに、修正制御部１８によって、類似度の最大値と閾値との比率を算出し、算出した比率と予め定める比率とが比較される。比率が予め定める比率以上の場合、認識文字列が類似文字列に置き換えられ、比率が予め定める比率未満の場合、認識文字列が類似文字列に置き換えられないことによって、認識される文字列の置き換えが行われやすくなるか否かを、項目ごとではなく一律に設定することができる。
【００８０】
さらに、項目別修正辞書更新部２１によって、項目別修正辞書を更新するための項目別修正辞書更新情報２０が外部から取得され、項目別修正辞書更新情報２０に基づいて項目別修正辞書部１４に記憶される項目別修正辞書情報および更新日付情報が変更されることによって、項目ごとに管理されている項目別修正辞書を更新して、古くなった項目別修正辞書中の文字列を新しい文字列に変更するので、文字認識の精度を向上させることができる。
【００８１】
さらに、更新情報である項目別修正辞書更新情報２０が、更新すべき項目を表す項目情報と、更新すべき文字列の項目内の位置を表す位置情報と、更新後の文字列を表す文字列情報とを含んでいることによって、項目情報と位置情報とをインデックスとして、項目別修正辞書中の文字列を新たな文字列に適切に変更することができる。
【００８２】
さらに、閾値算出部１７によって、閾値を算出する計算式を表す計算式情報が項目ごとに記憶される。閾値算出方法更新部２３によって、計算式情報を更新するための第２の更新情報である閾値算出方法更新情報２２が外部から取得され、閾値算出方法更新情報２２に基づいて計算式情報が変更されることによって、閾値を算出する計算式を項目ごと変更することができるので、文字列の置き換えが行われやすくなるか否かを項目ごとに任意に調整することができる。
【００８３】
さらに、第２の更新情報である閾値算出方法更新情報２２が、更新すべき項目を表す項目情報と、更新後の計算式または計算式に含まれるパラメータを表す情報とを含んでいることによって、項目情報をインデックスとして、項目ごとに閾値を算出する計算式を適切に変更することができる。
【００８４】
さらに、文字認識プログラムによって、コンピュータを、予め設定される項目ごとに分類される文字列を含む項目別修正辞書を表す項目別修正辞書情報を、各項目が更新された日付を表す更新日付情報と関連付けて記憶する項目別修正辞書部１４と、認識対象である文字列が含まれる画像を表す画像データから文字列を認識する文字認識部１２と、文字認識部１２によって認識される文字列を、予め設定される項目のうちのいずれかに分類する項目分類部１３と、項目別修正辞書部１４によって記憶される項目別修正辞書情報が示す項目別修正辞書の項目のうち、項目分類部１３によって分類される分類済文字列が分類される項目と同じ項目である同一分類項目の各文字列について、分類済文字列と類似する度合を示す類似度を算出し、算出された類似度の値のうち最大値を示す文字列を類似文字列として決定する類似度算出部１５と、文字認識部１２によって文字列が認識される日付である認識日付と、同一分類項目に関連付けられる更新日付情報が示す更新日付とに基づいて、認識対象文書１０中に含まれる文字列が項目別修正辞書中に存在する可能性が高いか否かの度合いを示す閾値を算出する閾値算出部１７と、類似度算出部１５で算出される類似度の最大値と、閾値算出部１７で算出される閾値とに応じて、分類済文字列を類似文字列に置き換えるか否かを制御する修正制御部１８として機能させることができる。
【００８５】
したがって、認識される文字列を辞書中の文字列に不適切に置き換えることを防止して、文字認識の精度を向上させることができるようにコンピュータを機能させる文字認識プログラムを提供することができる。
【００８６】
さらに、文字認識プログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体として提供することができる。
【００８７】
さらに、認識ステップであるステップＳ３では、認識対象である文字列が含まれる画像を表す画像データから文字列を認識する。分類ステップであるステップＳ４では、認識ステップによって認識される文字列を、予め設定される項目のうちのいずれかに分類する。類似度算出ステップであるステップＳ７，Ｓ８では、予め設定される項目ごとに分類される文字列を含む項目別修正辞書を表す項目別修正辞書情報を、各項目が更新された日付を表す更新日付情報と関連付けて記憶する項目別修正辞書部１４によって記憶される項目別修正辞書情報が示す項目別修正辞書の項目のうち、分類ステップによって分類される分類済文字列が分類される項目と同じ項目である同一分類項目の各文字列について、分類済文字列と類似する度合を示す類似度を算出し、算出された類似度の値のうち最大値を示す文字列を類似文字列として決定する。閾値算出ステップであるステップＳ９，Ｓ１０では、認識ステップによって文字列が認識される日付である認識日付と、同一分類項目に関連付けられる更新日付情報が示す更新日付とに基づいて、認識対象文書１０中に含まれる文字列が項目別修正辞書中に存在する可能性が高いか否かの度合いを示す閾値を算出する。置換ステップであるステップＳ１１，Ｓ１２では、類似度算出ステップで算出される類似度の最大値と、閾値算出ステップで算出される閾値とに応じて、分類済文字列を類似文字列に置き換えるか否かを制御する。
【００８８】
したがって、認識される文字列の項目と項目別修正辞書の更新日付とから、認識対象文書１０中に含まれる文字列が項目別修正辞書中に存在する可能性が高いか否かの度合いを閾値として数値化することができ、類似度の最大値と閾値とに応じて、認識される文字列を辞書中の文字列に置き換えるか否かを制御することができる。よって、認識される文字列を辞書中の文字列に不適切に置き換えることを防止して、文字認識の精度を向上させる文字認識方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００８９】
【図１】本発明の実施の一形態である文字認識装置１の概略を示すブロック図である。
【図２】文字列が各項目に分類された文字列分類結果３０の一例を示す図である。
【図３】キーワード辞書情報３１の一例を示す図である。
【図４】数字配置に関するルール情報３２の一例を示す図である。
【図５】項目別修正辞書情報３３の一例を示す図である。
【図６】閾値算出部１７で閾値を算出する処理の工程を説明するための図である。
【図７】項目別修正辞書更新情報２０の一例を示す図である。
【図８】閾値算出方法更新情報２２の一例を示す図である。
【図９】文字認識方法の処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００９０】
１  文字認識装置
１０  認識対象文書
１１  画像入力部
１２  文字認識部
１３  項目分類部
１４  項目別修正辞書部
１５  類似度算出部
１６  日付取得部
１７  閾値算出部
１８  修正制御部
１９  認識結果
２０  項目別修正辞書更新情報
２１  項目別修正辞書更新部
２２  閾値算出方法更新情報
２３  閾値算出方法更新部
３０  文字列分類結果
３１  キーワード辞書情報
３２  ルール情報
３３  項目別修正辞書情報
３４  住所修正辞書情報
３５  郵便番号修正辞書情報
３６  ＵＲＬ修正辞書情報
【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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【図９】
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