(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字画像の文字認識を行う文字認識装置であって、
前記文字画像を画像認識して特定した候補文字が前記文字画像と同じ文字であるとする尤度を算出する候補文字尤度算出部と、
文字認識を行った文字画像と、該文字画像の認識結果と、訂正によって該文字画像の文字とされた訂正後の文字とを関連付けて持つ履歴データベースから、前記候補文字と同一の文字である前記訂正後の文字に関連付けられている文字画像を取得し、当該文字画像と、処理対象の文字画像との類似度を求め、該類似度から、前記候補文字の尤度を補正する補正部と、
補正された尤度に基づいて認識結果とする文字を特定する文字認識部と、を備える文字認識装置。
【請求項２】
前記補正部は、更に、前記履歴データベースから、前記文字画像の認識結果が前記候補文字と同じ文字となる文字画像を取得し、当該文字画像と前記処理対象である文字画像との類似度を算出し、当該類似度を用いて、前記候補文字の尤度の補正を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】
コンピュータが、文字画像の文字認識を行う文字認識方法であって、
前記文字画像を画像認識して、特定した候補文字が前記文字画像と同じ文字であるとする尤度を算出する候補文字尤度算出工程と、
文字認識を行った文字画像と、該文字画像の認識結果と、訂正によって該文字画像の文字とされた訂正後の文字とを関連付けて持つ履歴データベースから、前記候補文字と同一の文字である前記訂正後の文字に関連付けられている文字画像を取得し、当該文字画像と、処理対象の文字画像との類似度を求め、該類似度から、前記候補文字の尤度を補正する補正工程と、
補正された尤度に基づいて認識結果とする文字を特定する文字認識工程と、を含む文字認識方法。
【請求項４】
コンピュータを、
文字画像を画像認識して特定した候補文字が前記文字画像と同じ文字であるとする尤度を算出する候補文字尤度算出部、
文字認識を行った文字画像と、該文字画像の認識結果と、訂正によって該文字画像の文字とされた訂正後の文字とを関連付けて持つ履歴データベースから、前記候補文字と同一の文字である前記訂正後の文字に関連付けられている文字画像を取得し、当該文字画像と、処理対象の文字画像との類似度を求め、該類似度から、前記候補文字の尤度を補正する補正部、及び
補正された尤度に基づいて認識結果とする文字を特定する文字認識部、として機能させることを特徴とする文字認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本件は、文字認識装置、文字認識方法及び文字認識プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば、金融機関における為替振込処理においては、以下のような手順の処理が実施されていた。（１）顧客（振込み依頼人）が振込み伝票に必要事項（振込先、金額等）を記入し、営業店窓口へ振込み依頼を行う。（２）振込み依頼を受け付けたオペレータは、営業店端末から振込み伝票のイメージを読み取る。このとき、営業店端末では、読み取り後のイメージデータを自動的に認識し、認識結果として認識率の一番高い文字を画面上に表示する。（３）そして、オペレータは、表示された文字と顧客が記入した文字とを同一画面上で目視にてチェックする。このとき、オペレータは、両文字が一致していないと判断すれば、正しい文字に修正して送信処理を行う。
【０００３】
ここで、オペレータによる文字の修正を補助するための技術として、特許文献１〜３等がある。特許文献１には、過去にオペレータが文字を修正した誤認識文字と修正後の文字とを関連付けて記憶しておき、新たな認識文字が、記憶されている誤認識文字と一致するときに、誤認識文字に関連付けられた修正後の文字を候補文字として表示する技術が開示されている。
【０００４】
また、特許文献２には、特許文献１の内容に加えて、誤認識頻度情報も記憶しておき、頻度の高い文字から順番に候補文字を表示する技術が開示されている。また、特許文献３には、ある文字の認識結果の確からしさを、その文字に関する過去の認識の正誤の率（信頼度）で補正することで、候補文字の順位を修正する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開昭５９−０４９６７５号公報
【特許文献２】特開平５−２６６０７号公報
【特許文献３】特開平１−２１４９８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記特許文献１〜３では、コンピュータが一般的に誤認識しやすい文字に対しては候補文字が効果的に表示される。しかしながら、文字認識においては、認識率が比較的高い文字であっても、依頼人独特の筆跡（癖）等により誤認識される場合がある。このような場合に対しては、上記特許文献１〜３の技術では適応できない可能性が高い。
【０００７】
そこで本件は上記の課題に鑑みてなされたものであり、高精度な文字認識を可能にする文字認識装置、文字認識方法及び文字認識プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本明細書に記載の文字認識装置は、文字画像の文字認識を行う文字認識装置であって、前記文字画像を画像認識して特定した候補文字が前記文字画像と同じ文字であるとする尤度を算出する候補文字尤度算出部と、文字認識を行った文字画像と、該文字画像の認識結果と、訂正によって該文字画像の文字とされた訂正後の文字とを関連付けて持つ履歴データベースから、前記候補文字と同一の文字である前記訂正後の文字に関連付けられている文字画像を取得し、当該文字画像と、処理対象の文字画像との類似度を求め、該類似度から、前記候補文字の尤度を補正する補正部と、補正された尤度に基づいて認識結果とする文字を特定する文字認識部と、を備える文字認識装置である。
【０００９】
本明細書に記載の文字認識方法は、コンピュータが、文字画像の文字認識を行う文字認識方法であって、前記文字画像を画像認識して、特定した候補文字が前記文字画像と同じ文字であるとする尤度を算出する候補文字尤度算出工程と、文字認識を行った文字画像と、該文字画像の認識結果と、訂正によって該文字画像の文字とされた訂正後の文字とを関連付けて持つ履歴データベースから、前記候補文字と同一の文字である前記訂正後の文字に関連付けられている文字画像を取得し、当該文字画像と、処理対象の文字画像との類似度を求め、該類似度から、前記候補文字の尤度を補正する補正工程と、補正された尤度に基づいて認識結果とする文字を特定する文字認識工程と、を含む文字認識方法である。
【００１０】
本明細書に記載の文字認識プログラムは、コンピュータを、文字画像を画像認識して特定した候補文字が前記文字画像と同じ文字であるとする尤度を算出する候補文字尤度算出部、文字認識を行った文字画像と、該文字画像の認識結果と、訂正によって該文字画像の文字とされた訂正後の文字とを関連付けて持つ履歴データベースから、前記候補文字と同一の文字である前記訂正後の文字に関連付けられている文字画像を取得し、当該文字画像と、処理対象の文字画像との類似度を求め、該類似度から、前記候補文字の尤度を補正する補正部、及び補正された尤度に基づいて認識結果とする文字を特定する文字認識部、として機能させる文字認識プログラムである。
【発明の効果】
【００１１】
本明細書に記載の文字認識装置、文字認識方法及び文字認識プログラムは、高精度な文字認識を実現できるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】一実施形態に係る振込み伝票処理システムの構成を概略的に示す図である。
【図２】制御装置のハードウェア構成を示す図である。
【図３】認識処理データの一例を示す図である。
【図４】誤りリストＤＢの一例を示す図である。
【図５】制御装置の一連の処理を示すフローチャートである。
【図６】図５のステップＳ１２の具体的処理を示すフローチャートである。
【図７】図６のステップＳ３２の具体的処理を示すフローチャートである。
【図８】図８（ａ）、図８（ｂ）は、認識処理データが作成される際の途中の状態を示す図である。
【図９】誤りリストＤＢのフォーマット後の状態を示す図である。
【図１０】図６のステップＳ４８の具体的処理を示すフローチャートである。
【図１１】図１０の処理を説明するための図（その１）である。
【図１２】図１０の処理を説明するための図（その２）である。
【図１３】図１０の処理を説明するための図（その３）である。
【図１４】図６のステップＳ５０の具体的処理を示すフローチャートである。
【図１５】図１４の処理を説明するための図（その１）である。
【図１６】図１４の処理を説明するための図（その２）である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、振込み伝票処理システムの一実施形態について、図１〜図１６に基づいて詳細に説明する。この振込み伝票処理システム１００は、例えば銀行の営業店窓口に設置されるシステムである。振込み伝票処理システム１００は、図１に示すように、文字認識装置としての制御装置１０と、制御装置１０に接続された、読み取り装置３０と、入力装置４０と、表示装置５０と、を備えている。
【００１４】
制御装置１０は、読み取り装置３０において読み取られた（スキャンされた）振込み伝票の画像を取得し、当該振込み伝票の画像から、振込み依頼人が記載した手書き文字の文字認識を行う。そして、当該文字認識結果を表示装置５０に出力する。また、制御装置１０は、振込み処理を行うセンターと、ネットワークを介して接続されており、振込み伝票の内容をセンターに送信する。なお、制御装置１０の具体的な構成等については、後述する。
【００１５】
読み取り装置３０は、スキャナなどの振込み伝票の画像を読み取ることが可能な装置である。読み取り装置３０は、読み取り結果を、制御装置１０に対して出力する。入力装置４０は、キーボードやマウスなどを含むユーザインタフェースであり、振込み伝票処理システム１００のオペレータが、文字入力やコマンドの入力などを行う際に使用する。表示装置５０は、液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイなどのディスプレイである。
【００１６】
図２には、制御装置１０のハードウェア構成図が示されている。この図２に示すように、制御装置１０は、ＣＰＵ９０、ＲＯＭ９２、ＲＡＭ９４、記憶部（ここではＨＤＤ（Hard Disk Drive））９６、入出力部９７等を備えており、制御装置１０の構成各部は、バス９８に接続されている。制御装置１０では、ＲＯＭ９２あるいはＨＤＤ９６に格納されているプログラム（文字認識プログラム）をＣＰＵ９０が実行することにより、図１の各部の機能が実現される。また、入出力部９７には、図１の読み取り装置３０、入力装置４０、及び表示装置５０等が接続されている。
【００１７】
制御装置１０では、図１に示すように、入力部１２、候補文字尤度算出部としての認識処理部１４、誤りリスト処理部１６、評価部１８、出力部２０、及び送信部２２、として機能する。また、制御装置１０では、ＨＤＤ９６が、伝票イメージＤＢ２８、及び履歴データベースとしての誤りリストＤＢ２６として機能する。なお、誤りリスト処理部１６及び評価部１８の一部の機能により、補正部が実現され、評価部１８の一部の機能により、文字認識部が実現される。
【００１８】
入力部１２は、読み取り装置３０において取得した画像や、入力装置４０から入力される情報を受け付ける。認識処理部１４は、入力部１２にて受け付けた画像（処理対象の画像）のうちの文字画像に対して文字認識を行い、１以上の候補文字を特定するとともに、当該１以上の候補文字が文字画像と同じ文字であるとする認識率（尤度（尤もらしさや確からしさの度合い）ともいう）を算出する。誤りリスト処理部１６は、誤りリストＤＢ２６を参照して、当該ＤＢ２６の文字画像と、処理対象の画像に含まれる文字画像との類似度（合致率）を求め、求められた類似度から、候補文字の認識率を補正する補正値を算出する。評価部１８は、認識率を補正値にて補正し、その補正後の値（以下、正解率と呼ぶ）を含む認識処理データ（図３参照）に基づいて候補文字の評価をすることで、文字認識を行う。なお、図３には、評価部１８において候補文字の評価に用いる認識処理データの一例が示されている。この図３の認識処理データにおける「文字画像Ａ」の項目は、入力部１２から、入力される文字画像である。また、「候補文字１〜５」の項目は、認識処理部１４において文字認識されて得られる１以上の候補文字を意味する。各候補文字１〜５には認識率（尤度）が紐付けられている。「認識結果（仮）」の項目には、原則、候補文字１が登録される。「認識結果（本）」の項目は、評価部１８の評価の結果、文字画像Ａの認識結果とすべき文字が登録される。
【００１９】
図１に戻り、出力部２０は、評価部１８の文字認識結果を、表示装置５０に対して出力する。誤りリストＤＢ２６では、図４に示すように、振込み依頼人名と、訂正前の文字（文字画像の認識結果であり、評価部１８の文字認識結果として表示装置５０に表示された文字）、オペレータが訂正した後の文字（訂正によって文字画像の文字とされた文字）、そのときの文字画像（文字認識を行った文字画像Ｂ）とが関連付けられている。なお、誤りリストＤＢ２６には合致率の項目も含まれているが、この合致率の項目には、初めは何も入力されていないものとする。
【００２０】
図１に戻り、伝票イメージＤＢ２８には、各種振込み伝票の画像が登録される。伝票イメージＤＢ２８に登録されている振込み伝票の画像は、認識処理部１４が、読み取り装置３０において取得した画像（手書き文字が記載された振込み伝票の画像）から手書き文字の画像のみを取得する際に用いられる。
【００２１】
次に、図５〜図１６に基づいて、振込み伝票処理システム１００（主に制御装置１０）の処理について、詳細に説明する。
【００２２】
図５は、制御装置１０の一連の処理を示すフローチャートである。この図５の処理においては、まず、ステップＳ１０において、認識処理部１４が、画像の読み取りが開始されたか否かを判断する。具体的には、認識処理部１４は、振込み依頼人が手書きした振込み伝票が、オペレータにより読み取り装置３０にセットされ、スキャン開始ボタン等が押されるなどして読み取り開始の指示が出されたか否かを判断する。
【００２３】
次いで、ステップＳ１２では、認識処理部１４、誤りリスト処理部１６及び評価部１８が、振込み伝票の文字認識処理のサブルーチンを実行する。このステップＳ１２では、各部１４，１６，１８が、図６のフローチャートに沿った処理を実行する。
【００２４】
図６の処理（ステップＳ１２）では、ステップＳ３０において、認識処理部１４が、依頼人情報を取得する。ここで、認識処理部１４は、依頼人情報を、例えば、振込み依頼が依頼人から出されたときにオペレータが確認する身分証明書から読み込み、取得する。ただし、これに限らず、認識処理部１４は、依頼人情報を、例えば、振込み伝票に記載された依頼人の氏名から取得することとしても良い。または、認識処理部１４は、オペレータが直接入力した依頼人の氏名を取得することとしても良い。
【００２５】
次いで、ステップＳ３２では、認識処理部１４が、認識処理のサブルーチンを実行する。このステップＳ３２では、図７のフローチャートに沿った処理が実行される。
【００２６】
図７の処理では、ステップＳ７０において、認識処理部１４が、振込み伝票から１文字を抽出する。この場合、認識処理部１４は、伝票イメージＤＢ２８に格納されている伝票の画像と、依頼人が手書きした後の伝票の画像との差分を取ることにより、振込み伝票に記載されている文字のうちの１つを抽出する。
【００２７】
次いで、ステップＳ７２では、認識処理部１４が、抽出した文字画像Ａについて複数（ここでは５つ）の候補文字１〜５を抽出する。ステップＳ７４では、認識処理部１４が、各候補文字の認識率を算出する。この場合の認識率としては、候補文字の文字特徴ベクトルから求められる距離情報などを用いて算出することができる。
【００２８】
次いで、ステップＳ７５では、認識処理部１４が、候補文字１の認識率は閾値１以上か否かを判断する。ここで、閾値１としては、文字認識がある程度適切に行われた場合に示す値の下限値（例えばシミュレーション結果から求められる）などを採用することができる。ここでの判断が否定される場合とは、図３の認識処理データの最右列に示すように、文字が訂正されるなどして、認識率が他と比べて軒並み低い値を示す場合である。ここでの判断が肯定されるとステップＳ７６に移行し、否定されるとステップＳ７７に移行する。
【００２９】
ステップＳ７５の判断が肯定されてステップＳ７６に移行すると、認識処理部１４は、候補文字１を認識結果（仮）に設定する。一方、ステップＳ７５の判断が否定されて、ステップＳ７７に移行すると、認識処理部１４は、「リジェクト」を認識結果（仮）に設定する。なお、「リジェクト」の意味については、後述する。なお、１つ目の文字画像Ａに関して、ステップＳ７２〜Ｓ７６（又はＳ７７）を経た段階では、図８（ａ）に示すような認識処理データを得ることができる。
【００３０】
次いで、ステップＳ７８では、認識処理部１４が、全文字画像Ａの抽出が完了したか否かを判断する。ここでの判断が否定されると、ステップＳ７０に戻り、次の文字画像Ａについての処理が、上記と同様にして行われる。そして、全ての文字画像Ａについての処理が終了すると、ステップＳ７８の判断が肯定され、図６のステップＳ３４に移行する。なお、ステップＳ７８の判断が肯定された段階では、図８（ｂ）に示すような認識処理データを得ることができる。
【００３１】
図６に戻り、ステップＳ３４では、誤りリスト処理部１６が、誤りリストＤＢ２６のうち読み込みを行っていない先頭のデータを読み込む。具体的には、図４に示す誤りリストＤＢ２６の未だ読み込まれていない先頭のデータ（ここでは、最上段のデータ）を読み込む。
【００３２】
次いで、ステップＳ３６では、誤りリスト処理部１６が、データを読み込みできたか否かを判断する。ここでの判断が否定されると、ステップＳ５４に移行するが、肯定されるとステップＳ３８に移行する。ステップＳ３８に移行した場合、誤りリスト処理部１６が、依頼人のデータか否かを判断する。このステップＳ３８の判断が否定された場合には、ステップＳ４２において、誤りリスト処理部１６が、読み込んだデータを破棄する。一方、ステップＳ３８の判断が肯定された場合には、ステップＳ４０において、誤りリスト処理部１６が、読み込んだデータを取得する。ステップＳ４２又はステップＳ４０を経た後は、ステップＳ４４に移行する。
【００３３】
ステップＳ４４では、誤りリスト処理部１６が、全てのデータの読み込みが終了したか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、ステップＳ３４に移行する。そして、ステップＳ４４の判断が肯定されるまで、ステップＳ３４〜ステップＳ４４の処理・判断を繰り返すことにより、依頼人のデータのみを集めた誤りリストＤＢを作成（フォーマット）する。図９には、依頼人が「フジツウタロウ」であった場合のフォーマット後の誤りリストＤＢが示されている。
【００３４】
上記処理を行い、ステップＳ４４の判断が肯定されると、ステップＳ４６に移行する。このステップＳ４６では、評価部１８が、ステップＳ４０を１度以上経て、１以上のデータが取得されたか否かを判断する。このステップＳ４６の判断が否定された場合には、ステップＳ５４に移行する。一方、ステップＳ４６の判断が肯定された場合には、ステップＳ４７に移行する。
【００３５】
ステップＳ４７では、評価部１８が、１つの文字画像Ａを抽出する。ここでは、例えば、図８（ｂ）の左端の文字画像Ａが抽出されたものとする。そして、次のステップＳ４８では、評価部１８が、補正文字抽出処理１のサブルーチンを実行する。このサブルーチンでは、評価部１８は、図１０のフローチャートに沿った処理を実行する。
【００３６】
図１０のステップＳ８０では、評価部１８が、フォーマット後の誤りリストＤＢから、候補文字１（図１１の上図の太枠）と同一の訂正前の文字に対応する文字画像Ｂ（図１１の下図の太線枠）を、抽出する。次いで、ステップＳ８２では、評価部１８が、合致率を算出していない文字画像Ｂを算出対象にする。ここでは、評価部１８は、図１１の下図において符号Ｂａで示す文字画像Ｂ（文字画像Ｂａ）を算出対象とする。
【００３７】
次いで、ステップＳ８４では、評価部１８が、文字画像Ａと算出対象の文字画像Ｂ（Ｂａ）とを比較し、合致率を算出する。この場合の合致率としては、既知の方法を用いて求められる文字画像ＡとＢａとの合致率（類似度）を採用することができる。なお、図１２には、破線Ｌａにて、合致率の算出の様子が模式的に示されている。図１２では、文字画像Ｂａと文字画像Ａとの合致率として８５％が算出されている。
【００３８】
次のステップＳ８６では、評価部１８が、抽出した全ての文字画像Ｂの合致率を算出したか否かを判断する。ここでは、文字画像Ｂａとの合致率を算出したのみであるので、判断は否定され、ステップＳ８２に戻る。その後は、文字画像Ｂｂ、Ｂｃ…と、文字画像Ａとの合致率を算出する。なお、図１２には、これらの算出過程が、破線Ｌｂ、Ｌｃで示されている。そして、ステップＳ８０において抽出された全ての文字画像Ｂとの合致率が算出された段階で、ステップＳ８６の判断が肯定され、ステップＳ８８に移行する。
【００３９】
ステップＳ８８では、評価部１８が、算出した合致率のうち最大のものを抽出する。ここでは、図１２の下図において太破線枠で示す数値のうち最も大きい数値である８５％が抽出される。次いで、ステップＳ９０では、評価部１８が、抽出した合致率最大のデータに係る訂正後の文字を取得する。ここでは、図１３の下図に太破線枠で示すように、評価部１８は、「１」を取得することになる。
【００４０】
次いで、ステップＳ９２では、評価部１８が、最大の合致率（ここでは、８５％）を補正値として、訂正後の文字に関する認識率を次式（１）に基づいて補正し、補正後の値（ここでは、正解率１と呼ぶ）を取得する。
正解率１＝訂正後の文字に関する認識率×補正値        …（１）
【００４１】
なお、訂正後の文字に関する認識率とは、図１３の下図の訂正後の文字「１」と一致する、図１３の上図の候補文字「１」の認識率を意味する。ここでは、評価部１８は、上式（１）に基づいて、正解率１＝６６．３％（＝７８％×８５％）を取得することができる。
【００４２】
上記のようにして、図１０のステップＳ４８の処理が終了すると、図６のステップＳ５０（補正文字抽出処理２）に移行する。このステップＳ５０の処理は、図１４のフローチャートに沿って実行される。
【００４３】
図１４のステップＳ１０２では、評価部１８が、候補文字１（ここでは、「７」）と同一の文字が訂正後の文字となっているデータの、文字画像Ｂ及び訂正前の文字を抽出する。具体的には、評価部１８は、候補文字１（「７」）と同一の訂正後の文字（図１５の下図の太線枠）の文字画像及び訂正前の文字（いずれも図１５の下図の太破線枠参照）を抽出する。
【００４４】
次いで、ステップＳ１０４では、評価部１８が、合致率を算出していない文字画像Ｂを算出対象にする。ここでは、図１５の下図の文字画像ＢＡを算出対象にしたものとする。次いで、ステップＳ１０６では、評価部１８が、文字画像Ａと算出対象の文字画像Ｂ（ここでは文字画像ＢＡ）とを比較し、合致率を算出する。その結果、文字画像ＢＡと文字画像Ａとの合致率は、図１６の下図に示すように、７０％と算出されたものとする。
【００４５】
次いで、ステップＳ１０８では、評価部１８が、抽出した全ての文字画像Ｂの合致率を算出したか否かを判断する。ここでは、未だ文字画像ＢＡの合致率を算出したのみであるので、判断は否定され、ステップＳ１０４に戻る。
【００４６】
その後、ステップＳ１０８の判断が肯定されるまで、ステップＳ１０４〜Ｓ１０８の処理・判断が繰り返される。そして、ステップＳ１０８の判断が肯定されると、ステップＳ１１０に移行して、評価部１８が、算出した合致率のうち最大のものを抽出する。ここでは、図１６の下図に示す、７０％が抽出されたものとする。
【００４７】
次いで、ステップＳ１１２では、評価部１８が、最大の合致率を補正値として、候補文字１の認識率を次式（２）に基づいて補正し、補正後の値（以下、正解率２と呼ぶ）を取得する。
正解率２＝候補文字１に関する認識率×補正値        …（２）
【００４８】
ここでは、評価部１８は、上式（２）より、正解率２＝５６％（＝８０％×７０％）を取得する。
【００４９】
以上のようにして、図１４のステップＳ５０の全処理が終了すると、図６のステップＳ５２に移行する。
【００５０】
図６のステップＳ５２では、評価部１８が、正解率１，２が閾値２以上か否かを判断する。この判断が否定される場合とは、文字画像Ａにおいて、図３の最右列に示すように文字が修正されているような場合を意味する。すなわち、閾値２としては、文字が修正された際の正解率１、２を統計的に取得し、その値から求められる所定値（例えば平均値や最大値）などを用いることができる。ここでの判断が否定された場合には、ステップＳ５４に移行する。なお、前述のように、ステップＳ３６及びステップＳ４６の判断が否定された場合にも、ステップＳ５４に移行する。
【００５１】
ステップＳ５４では、評価部１８が、認識結果（仮）を認識結果（本）に設定する。例えば、図７のステップＳ７７において認識結果（仮）にリジェクトが設定されているような場合には、ステップＳ５２の判断が否定される可能性が高い。このような場合には、ステップＳ５４において、認識結果（本）にリジェクトが設定されることになる。また、ステップＳ３６やステップＳ４６の判断が否定されて、ステップＳ５４に移行したような場合には、誤りリストＤＢ２６を用いた処理を行うことができていないので、認識結果（仮）をそのまま認識結果（本）に設定する。なお、ステップＳ５４の処理が行われた後は、ステップＳ６２に移行する。
【００５２】
一方、ステップＳ５２において、判断が肯定されて、ステップＳ５６に移行すると、評価部１８は、正解率１が正解率２以上であるか否かを判断する。ここでの判断が肯定された場合、すなわち、正解率１が正解率２以上であった場合には、補正文字抽出処理１の訂正後の文字を認識結果（本）に設定する。一方、ステップＳ５６の判断が否定されると、ステップＳ６０に移行し、評価部１８が、候補文字１を認識結果（本）とする。なお、ステップＳ５８又はステップＳ６０の処理が行われた後は、ステップＳ６２に移行する。
【００５３】
ステップＳ６２では、評価部１８が、全ての文字画像Ａの認識結果（本）が設定されたか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、ステップＳ４７に戻り、次の文字画像ＡについてのステップＳ４７〜Ｓ６２の処理・判断が行われるようになっている。そして、ステップＳ６２の判断が肯定された段階で、図６の全処理を終了して、図５のステップＳ１４に移行する。なお、ステップＳ６２の判断が肯定された場合には、評価部１８においては、図３のような認識処理データが得られていることになる。
【００５４】
図５のステップＳ１４では、出力部２０が、認識結果を図１の表示装置５０に出力する。ここで、認識結果（本）にリジェクトが設定されていた場合には、認識ができなかった旨の表示、例えば、「？」などの記号が表示される。次いで、ステップＳ１６では、誤りリスト処理部１６が、認識結果の訂正がオペレータによって実行されたか否かを判断する。ここでの判断が肯定された場合には、ステップＳ１８に移行する。ステップＳ１８では、誤りリスト処理部１６が、誤りリストＤＢ２６を更新する。すなわち、誤りリスト処理部１６は、依頼人名（フジツウタロウ）と、訂正前及び訂正後の文字、並びに文字画像Ｂを、図４に示す誤りリストＤＢ２６に新たに登録する。
【００５５】
次いで、ステップＳ２０では、送信部２２が、オペレータにより送信ボタンが押されたか否かを判断する。なお、送信ボタンとは、表示装置５０に表示されている認識結果又は訂正後の認識結果の内容が正しいことをオペレータが確認したときに、押すボタンである。このステップＳ２０の判断が否定された場合には、ステップＳ１６に戻る。一方、ステップＳ２０の判断が肯定された場合には、ステップＳ２２に移行する。ステップＳ２２では、送信部２２が、表示装置５０に表示されている認識結果又は訂正後の認識結果（振込みデータという）を、振り込み処理を行うセンターへ送信する。
【００５６】
以上、詳細に説明したように、本実施形態によると、認識処理部１４が、処理対象である文字画像Ａを画像認識して、候補文字１〜５を特定するとともに、当該候補文字１〜５それぞれの認識率（尤度）を算出し、誤りリスト処理部１６が、過去に、文字認識の結果が別の文字に訂正されたことのある文字画像Ｂを含む誤りリストＤＢ２６を参照して、誤りリストＤＢ２６の文字画像Ｂと、文字画像Ａとの合致率（類似度）から、認識率を補正する補正値を算出する。そして、評価部１８は、算出した補正値を用いて認識率を補正して正解率を求め、当該正解率に基づいて、認識結果（本）を決定する。これにより、本実施形態では、過去に認識を行った文字画像のうちで、類似している文字画像における訂正履歴を考慮した認識率の補正を行うことができる。このように、類似している文字画像における訂正履歴を考慮することで、認識率が比較的高いが、依頼人独特の筆跡（癖）等により誤認識される可能性のある文字についても、高精度に文字認識することが可能となる。
【００５７】
また、本実施形態では、誤りリストＤＢ２６は、過去に文字認識が行われた文字の画像と、認識結果に係る訂正前の文字と、訂正後の文字と、を関連付けて持ち、誤りリスト処理部１６は、誤りリストＤＢ２６から、認識率が最も大きい候補文字と訂正前の文字とが一致する１以上の文字画像Ｂを取得し、当該１以上の文字画像Ｂそれぞれと、文字画像Ａとの合致率（類似度）を算出する。そして、合致率（類似度）の最大値を算出し、合致率の最大値を、当該合致率が最大の文字画像Ｂに関連付けられた訂正後の文字と一致する候補文字の認識率の補正値とする。これにより、本実施形態では、評価部１８が、文字画像Ａとの合致率が最大の文字画像Ｂに関連付けられた訂正後の文字と一致する候補文字の認識率を、合致率の最大値で補正して、正解率１を算出することができるので、訂正後の文字と一致する候補文字の正解率を高精度に算出することが可能である。
【００５８】
また、本実施形態では、誤りリスト処理部１６は、誤りリストＤＢ２６から、認識率が最も大きい候補文字と訂正後の候補文字とが一致する１以上の文字画像Ｂを取得し、当該１以上の文字画像Ｂそれぞれと、文字画像Ａとの合致率の最大値を算出し、当該合致率の最大値を認識率が最も大きい候補文字の認識率の補正値とする。これにより、本実施形態では、評価部１８が、認識率が最も大きい候補文字の認識率を、認識率が最も大きい候補文字と訂正後の候補文字とが一致する文字画像Ｂと文字画像Ａとの合致率の最大値で補正して、正解率２を算出することができるので、認識率が最も大きい候補文字の正解率を高精度に算出することが可能である。なお、これに限らず、誤りリスト処理部１６は、文字画像Ｂそれぞれと、文字画像Ａとの合致率を算出し、当該合致度を用いた何らかの演算により得られる値を認識率の補正値としても良い。
【００５９】
また、本実施形態では、正解率１と正解率２とを比較して、正解率１≧正解率２のときに正解率１に係る候補文字を認識結果（本）とし、正解率１＜正解率２のときに正解率２に係る候補文字を認識結果（本）とする。これにより、正解率１、２の単純比較という簡易な方法で、認識結果（本）を決定することができる。ここで、本実施形態では、文字画像Ａに類似する過去の文字画像Ｂの事例に基づいて、文字画像Ａの場合に、認識結果（仮）の文字から別の文字に訂正する可能性と、別の文字から認識結果（仮）の文字に訂正する可能性のいずれが高いかを判断しているので、適切に認識結果（本）を決定することができる。
【００６０】
また、本実施形態では、誤りリストＤＢ２６から依頼人の過去のデータを抽出して、当該抽出したデータを用いて、認識結果（本）を決定するので、依頼人の筆跡の癖などを考慮して、依頼人ごとに多種多様な特徴のある文字の認識結果（本）を適切に決定することができる。
【００６１】
なお、上記実施形態では、評価部１８が、正解率１と正解率２とを比較した結果に基づいて、認識結果（本）を決定する場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、評価部１８は、正解率１と正解率２とを比較した結果に基づいて、正解率１に係る候補文字と正解率２に係る候補文字の順位付けを行うこととしても良い。この場合、出力部２０は、順位の高い方を表示装置５０に表示するとともに、順位の低い方を修正候補として付記的に表示するようにしても良い。すなわち、上記実施形態では、評価部１８は、補正された認識率（正解率）に基づいて所定の文字認識を行い、その結果を表示するのであれば、その表示態様は問わない。
【００６２】
また、上記実施形態では、誤りリスト処理部１６が、誤りリストＤＢ２６から依頼人のデータのみを抽出して、上述した処理を行う場合について説明した（図９参照）。しかしながら、これに限られるものではなく、誤りリストＤＢ２６に登録されている全てのデータ（依頼人のデータ及び依頼人以外のデータ）を用いて、上述した処理を行うこととしても良い。
【００６３】
また、上記実施形態では、上式（１）、（２）に示すように、認識率に補正値（合致率の最大値）を積算して、正解率を算出する場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、認識率と補正値とを用いた所定の演算により、正解率を算出することとしても良い。
【００６４】
なお、上記実施形態では、認識率を、文字特徴ベクトルの距離情報を用いて算出する場合について説明したが、これに限られるものではない。認識率は、文法的な意味合いに基づいて算出しても良い。例えば、数字が記載される可能性が高い欄において、片仮名と認識された場合には、その認識率を低くするなどすることができる。また、住所が記載されるべきところにおいて、前後の地名と関係する地名が認識された場合には、その認識度を高くするなどすることができる。
【００６５】
なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、処理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。
【００６６】
プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）などの可搬型記録媒体の形態で販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。
【００６７】
プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。
【００６８】
上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。
【００６９】
なお、以上の説明に関して更に以下の付記を開示する。
（付記１）  文字画像の文字認識を行う文字認識装置であって、前記文字画像を画像認識して、１以上の候補文字を特定するとともに、当該１以上の候補文字それぞれについて、候補文字が文字画像と同じ文字であるとする尤度を算出する候補文字尤度算出部と、文字画像を文字認識した結果が訂正された該文字画像を含む履歴データベースを参照して、前記履歴データベースの文字画像と、処理対象の文字画像との類似度を求め、該類似度から、前記候補文字の尤度を補正する補正部と、補正された尤度に基づいて前記候補文字から認識結果とする文字を特定する文字認識部と、を備える文字認識装置。
（付記２）  前記履歴データベースは、文字認識を行った文字画像と、該文字画像の認識結果と、訂正によって該文字画像の文字とされた文字とを関連付けて持ち、前記補正部は、前記履歴データベースから、文字画像の認識結果が前記候補文字と同じ文字となる文字画像を取得し、当該文字画像と前記処理対象である文字画像との類似度を算出し、当該類似度を用いて、前記候補文字の尤度の補正をすることを特徴とする付記１に記載の文字認識装置。
（付記３）  前記補正部は、前記履歴データベースから、候補文字が文字画像と同じ文字とする文字画像を取得し、当該文字画像と、前記処理対象である文字画像との類似度を算出し、当該類似度を用いて前記候補文字の尤度の補正値とすることを特徴とする付記２に記載の文字認識装置。
（付記４）  コンピュータが、文字画像の文字認識を行う文字認識方法であって、前記文字画像を画像認識して、１以上の候補文字を特定するとともに、当該１以上の候補文字それぞれについて、候補文字が文字画像と同じ文字であるとする尤度を算出する候補文字尤度算出工程と、文字画像を文字認識した結果が訂正された該文字画像を含む履歴データベースを参照して、前記履歴データベースの文字画像と、処理対象の文字画像との類似度を求め、該類似度から、前記候補文字の尤度を補正する補正工程と、補正された尤度に基づいて前記候補文字から認識結果とする文字を特定する文字認識工程と、を含む文字認識方法。
（付記５）  前記履歴データベースは、文字認識を行った文字画像と、該文字画像の認識結果と、訂正によって該文字画像の文字とされた文字とを関連付けて持ち、前記補正工程では、コンピュータが、前記履歴データベースから、文字画像の認識結果が前記候補文字と同じ文字となる文字画像を取得し、当該文字画像と前記処理対象である文字画像との類似度を算出し、当該類似度を用いて、前記候補文字の尤度の補正をすることを特徴とする付記４に記載の文字認識方法。
（付記６）  前記補正工程では、コンピュータが、前記履歴データベースから、候補文字が文字画像と同じ文字とする文字画像を取得し、当該文字画像と、前記処理対象である文字画像との類似度を算出し、当該類似度を用いて前記候補文字の尤度の補正値とすることを特徴とする付記５に記載の文字認識方法。
（付記７）  コンピュータを、前記文字画像を画像認識して、１以上の候補文字を特定するとともに、当該１以上の候補文字それぞれについて、候補文字が文字画像と同じ文字であるとする尤度を算出する候補文字尤度算出部、文字画像を文字認識した結果が訂正された該文字画像を含む履歴データベースを参照して、前記履歴データベースの文字画像と、処理対象の文字画像との類似度を求め、該類似度から、前記候補文字の尤度を補正する補正部、及び補正された尤度に基づいて前記候補文字から認識結果とする文字を特定する文字認識部、として機能させることを特徴とする文字認識プログラム。
（付記８）  前記履歴データベースは、文字認識を行った文字画像と、該文字画像の認識結果と、訂正によって該文字画像の文字とされた文字とを関連付けて持ち、前記補正部は、前記履歴データベースから、文字画像の認識結果が前記候補文字と同じ文字となる文字画像を取得し、当該文字画像と前記処理対象である文字画像との類似度を算出し、当該類似度を用いて、前記候補文字の尤度の補正をすることを特徴とする付記７に記載の文字認識プログラム。
（付記９）  前記補正部は、前記履歴データベースから、候補文字が文字画像と同じ文字とする文字画像を取得し、当該文字画像と、前記処理対象である文字画像との類似度を算出し、当該類似度を用いて前記候補文字の尤度の補正値とすることを特徴とする付記８に記載の文字認識プログラム。
【符号の説明】
【００７０】
１０  制御装置（文字認識装置）
１４  認識処理部（候補文字尤度算出部）
１６  誤りリスト処理部（補正部の一部）
１８  評価部（補正部の一部、文字認識部）
２６  誤りリストＤＢ（履歴データベース）
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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