(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像から各文字候補を検出する検出手段と、
複数の異なる文字欠けの度合いに対応した複数の文字認識辞書に基づき各文字候補を認識する認識手段と、
各文字候補の文字欠けの度合いを推定し、各文字候補の推定欠け度合いに基づき文字認識候補の組み合わせを検証する第１の検証手段と、
を備え、
前記認識手段は、複数の文字認識辞書に基づき各文字候補に対応した１以上の文字認識候補を選出し、文字認識候補を組み合わせて複数の文字列候補を生成し、前記第１の検証手段による、文字認識候補の組み合わせの検証結果に基づき最適な文字列候補を選出し、最適な文字列候補に対応した各文字候補の認識結果を出力する文字認識装置。
【請求項２】
複数の文字列パターンを格納した文字列データベースに基づき文字認識候補の組み合わせを検証する第２の検証手段を備え、
前記認識手段は、前記第２の検証手段による検証結果に基づき最適な文字列候補を選出する請求項１記載の文字認識装置。
【請求項３】
前記第１の検証手段は、各文字候補の上端、下端、右端、及び左端のうちの一つの端部の欠け度合いを推定する請求項１記載の文字認識装置。
【請求項４】
前記認識手段は、各文字候補に対して１以上の文字認識候補を選出し、文字認識候補を組み合わせて複数の文字列候補を生成し、各文字認識候補の類似度に基づき最適な文字列候補を出力する請求項１乃至３記載の文字認識装置。
【請求項５】
請求項１乃至４の何れか１項に記載の文字認識装置を備え、さらに、各文字候補の認識結果に基づき区分対象物を区分する区分手段を備えた区分装置。
【請求項６】
請求項１乃至４の何れか１項に記載の文字認識装置を備え、さらに、区分対象物から画像を読み取り区分情報に基づき前記区分対象物を区分する区分処理部から送信される前記画像を受信し、各文字候補の認識結果に対応した前記区分情報を前記区分処理部へ送信する通信手段を備えた区分制御装置。
【請求項７】
画像から各文字候補を検出し、
複数の異なる文字欠けの度合いに対応した複数の文字認識辞書に基づき各文字候補に対応した１以上の文字認識候補を選出し、
文字認識候補を組み合わせて複数の文字列候補を生成し、
各文字候補の文字欠けの度合いを推定し、
各文字候補の推定欠け度合いに基づき文字認識候補の組み合わせを検証し、
文字認識候補の組み合わせの検証結果に基づき最適な文字列候補を選出し、
最適な文字列候補に対応した各文字候補の認識結果を出力する文字認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、画像中の文字を読取るＯＣＲ（optical character reader）等の文字認識装置に関する。また、本発明の実施形態は、郵便物等の区分対象物を区分する区分装置に関する。また、本発明の実施形態は、郵便物等の区分対象物の区分を制御する区分制御装置に関する。また、本発明の実施形態は、画像中の文字を読取る文字認識方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
窓の付いた封書において、宛先住所が窓の端に位置し、宛先住所を構成する文字の一部が隠れて、文字が欠けることがある。封書の窓に限らず、このように欠けた文字を認識するための様々な技術が提案されている。
【０００３】
例えば、隠れている行の文字の高さを隠れていない行の文字の高さから推定し、推定結果を利用し文字を認識する技術が提案されている。また、下線を除去する際に欠けた文字の高さを、下線のない行の文字の高さから推定し、推定結果を利用し文字を認識する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平４−１４８３９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、上記した技術では未だ文字認識精度が不十分であり、より高精度な文字認識技術が望まれている。
【０００６】
本発明の目的は、欠けた文字の認識に優れた文字認識装置及び文字認識方法を提供することにある。また、本発明の目的は、欠けた文字の認識に優れ区分精度に優れた区分装置及び区分制御装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
実施形態の文字認識装置は、検出手段と、認識手段とを備える。前記検出手段は、画像から各文字候補を検出する。前記認識手段は、複数の異なる文字欠けの度合いに対応した複数の文字認識辞書に基づき各文字候補を認識する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１及び第２の実施形態で共通の区分システム（文字認識装置）の一例を示すブロック図である。
【図２】第１及び第２の実施形態で共通の区分システムの変形例を示すブロック図である。
【図３】第１及び第２の実施形態で共通の文字列認識処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】第１の実施形態に係る区分対象物の一例を示す図である。
【図５】第１の実施形態に係る文字候補の検出の一例を示す図である。
【図６】第１の実施形態に係る文字下端位置の推定の一例を示す図である。
【図７】第１の実施形態に係る文字認識候補の選出の一例を示す図である。
【図８】第２の実施形態に係る区分対象物の一例を示す図である。
【図９】第２の実施形態に係る文字候補の検出の一例を示す図である。
【図１０】第２の実施形態に係る文字下端位置の推定の一例を示す図である。
【図１１】第２の実施形態に係る文字認識候補の選出の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、第１及び第２の実施形態について図面を参照して説明する。
【００１０】
図１は、第１及び第２の実施形態で共通の区分システムの一例を示すブロック図である。
【００１１】
図１に示すように、区分システム１は、搬送部１１、読取部１２、認識部１３、文字認識辞書データベース１４、並び検証部１５、文字列検証部１６、文字列データベース１７、区分部１８を備えている。なお、搬送部１１、読取部１２、区分部１８により、区分処理部（区分装置）１Ａが構成され、また、認識部１３、文字認識辞書データベース１４、並び検証部１５、文字列検証部１６、文字列データベース１７により、文字認識処理部（文字認識装置）１Ｂが構成される。
【００１２】
図２に示すように、区分システム１を構成することもできる。つまり、区分システム１は、複数台の区分処理部１Ａ、１台の文字認識処理部１Ｂ、及び通信部１Ｃにより構成することができる。なお、１台の文字認識処理部１Ｂ、及び通信部１Ｃにより、区分制御処理部（区分制御装置）１Ｄが構成される。通信部１Ｃは、複数台の区分処理部１Ａからの情報（区分対象物の画像データ）を文字認識処理部１Ｂへ送信し、また、文字認識処理部１Ｂからの情報（画像から読み取り認識した宛先情報（区分情報））を複数台の区分処理部１Ａへ送信する。図２に示すように区分システム１を構成することにより、区分処理を分散し、判別処理（認識処理）を集中することができ、全処理効率の向上を図ることができる。
【００１３】
搬送部１１は、搬送路等により構成され、搬送路に沿って書状及び小包等の区分対象物を搬送する。読取部１２は、搬送路の途中で区分対象物の画像を読み取る。例えば、区分対象物は窓付きの封書であり、宛先を構成する文字列の一部が窓の端で隠れている。
【００１４】
文字認識辞書データベース１４は、複数の異なる文字欠けの度合いに対応した複数の文字認識辞書を記憶する。さらに、文字認識辞書データベース１４は、文字欠けの無い完全な文字の文字認識辞書も記憶する。例えば、文字認識辞書データベース１４は、文字認識辞書Ｄ１、Ｄ２、…、ＤＮのＮ個（Ｎ：自然数）の文字認識辞書を記憶する。
【００１５】
例えば、文字認識辞書Ｄ１（欠け無し辞書）は、文字欠けの無い複数の文字から生成された文字認識辞書である。文字認識辞書Ｄ２（１割欠け辞書）は、１％〜２０％欠けた複数の文字から生成された文字認識辞書である。文字認識辞書Ｄ３（３割欠け辞書）は、２１％〜４０％欠けた複数の文字から生成された文字認識辞書である。文字認識辞書Ｄ４（５割欠け辞書）は、４１％〜６０％欠けた複数の文字から生成された文字認識辞書である。
【００１６】
認識部１３は、図４に示す区分対象物の画像から、各文字候補を検出する。例えば、認識部１３は、区分対象物の画像から、文字行及び文字列らしい画像を検出し、これら文字行及び文字列らしい画像から、複数の文字らしい画像を検出し、複数の文字らしい画像から複数の文字候補を検出する。
【００１７】
さらに、認識部１３は、文字認識辞書データベース１４に記憶された複数の文字認識辞書Ｄ１、Ｄ２、…、ＤＮに基づき、各文字候補を認識する。つまり、認識部１３は、区分対象物に記載されている宛先住所（各文字候補により構成される宛先住所）を認識することができる。
【００１８】
並び検証部１５は、各文字候補の欠けを復元した際に、下端（下側）が整然と並ぶか否かを検証する（図６参照）。言い換えれば、並び検証部１５は、各文字候補の欠けを復元した際に、下端（下側）が文字の並びに沿って一直線に並ぶか否かを検証する。
【００１９】
文字列検証部１６は、文字列データベース１７に格納された文字列データ（住所データ）を用い、文字列データ（住所データ）として存在する文字列か否かを検証する。なお、文字列データ（住所データ）は、区分対象物に記載される可能性のある文字列パターンである。
【００２０】
区分部１８は、認識部１３による文字認識結果に対応した宛先情報（区分情報）に基づき、搬送部１１により搬送される区分対象物を区分する。
【００２１】
（第１の実施形態）
次に、図３を参照し、第１の実施形態の文字列認識処理の一例について説明する。なお、第１の実施形態では、日本語文字列認識処理の一例について説明する。
【００２２】
まず、読取部１２が、搬送路の途中で区分対象物の画像を読み込む（Ｓ１）。図４は、第１の実施形態の区分対象物の一例を示す図である。図４に示すように、例えば、区分対象物は窓付きの封書であり、宛先を構成する文字列「東芝太郎」の一部が窓の端で隠れている。
【００２３】
続いて、認識部１３は、図４に示す区分対象物の画像から、図５に示すような各文字候補Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４を抽出する（Ｓ２）。図５に示す点線の矩形で囲まれた複数の文字らしい画像領域が各文字候補Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４である。
【００２４】
なお、認識部１３は、一つの文字らしい画像領域から複数の文字候補を抽出することもできる。例えば、図５に示すように、認識部１３は、一つの文字らしい画像領域から複数の文字候補Ｃ４ａ、Ｃ４ｂを抽出することもできる。例えば、文字候補Ｃ４ａは文字のへん（文字の左パーツ）に相当し、文字候補Ｃ４ｂは文字のつくり（文字の右パーツ）に相当する。
【００２５】
続いて、認識部１３は、複数の文字認識辞書Ｄ１、Ｄ２、…、ＤＮに基づき、各文字候補Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４に対応した１以上の文字認識候補を選出する（Ｓ３）。なお、認識部１３は、各文字候補に対して所定類似度以上（又は所定評価値以上）の条件を満たす１以上の文字認識候補を選出する。例えば、文字認識辞書ＤＭ（１≦Ｍ≦Ｎ）に対して所定文字候補が完全に一致する場合、この所定文字候補は文字認識辞書ＤＭに対して類似度１０００（又は評価値１０００）を有するものとする。認識部１３は、複数の文字認識辞書Ｄ１、Ｄ２、…、ＤＮに基づき、各文字候補に対して類似度７００（又は評価値７００）以上の条件を満たす１以上の文字認識候補を選出する。以下、「類似度」なる記載は、「評価値」と読み替えても良い。なお、本実施形態では、類似度に基づき文字を認識する手法、及び評価値に基づき文字を認識する手法を例として挙げて説明するが、これら以外の文字認識手法であってもよい。
【００２６】
例えば、図７に示すように、認識部１３は、文字候補Ｃ１に対応した文字認識候補Ｃ１１、Ｃ１２、Ｃ１３を選出し、文字候補Ｃ２に対応した文字認識候補Ｃ２１を選出し、文字候補Ｃ３に対応した文字認識候補Ｃ３１、Ｃ３２を選出し、文字候補Ｃ４に対応した文字認識候補Ｃ４１、Ｃ４２を選出する。
【００２７】
つまり、文字認識候補Ｃ１１は、文字認識辞書Ｄ３(３割欠け辞書)に対して類似度950（１位）の「車」に対応し、文字認識候補Ｃ１２は、文字認識辞書Ｄ４(５割欠け辞書)に対して類似度900（２位）の「東」に対応し、文字認識候補Ｃ１３は、文字認識辞書Ｄ２(１割欠け辞書)に対して類似度800（３位）の「苗」に対応する。
【００２８】
また、文字認識候補Ｃ２１は、文字認識辞書Ｄ４(５割欠け辞書)に対して類似度900（１位）の「芝」に対応する。
【００２９】
また、文字認識候補Ｃ３１は、文字認識辞書Ｄ４(５割欠け辞書)に対して類似度850（１位）の「大」に対応し、文字認識候補Ｃ３２は、文字認識辞書Ｄ４(５割欠け辞書)に対して類似度850（２位）の「太」に対応する。
【００３０】
また、文字認識候補Ｃ４１は、文字認識辞書Ｄ１(欠け無し辞書)に対して類似度950（１位）の「郎」に対応し、文字認識候補Ｃ４２は、文字認識辞書Ｄ１(欠け無し辞書)に対して類似度750（２位）の「朗」に対応する。
【００３１】
なお、文字候補Ｃ１に対応した１以上の文字認識候補（文字認識候補Ｃ１１、Ｃ１２、Ｃ１３）を第１の文字認識候補群Ｇ１と称し、文字候補Ｃ２に対応した１以上の文字認識候補（文字認識候補Ｃ２１）を第２の文字認識候補群Ｇ２と称し、文字候補Ｃ３に対応した１以上の文字認識候補（文字認識候補Ｃ３１、Ｃ３２）を第３の文字認識候補群Ｇ３と称し、文字候補Ｃ４に対応した１以上の文字認識候補（文字認識候補Ｃ４１、Ｃ４２）を第４の文字認識候補群Ｇ４と称する。
【００３２】
続いて、文字列検証部１６は、各文字認識候補群Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３、Ｇ４から１つの文字認識候補を選出し、選出した文字認識候補を組み合わせて１以上の文字列候補を生成する（Ｓ４）。
【００３３】
例えば、文字列検証部１６は、第１の文字認識候補群Ｇ１から文字認識候補Ｃ１１を選出し、第２の文字認識候補群Ｇ２から文字認識候補Ｃ２１を選出し、第３の文字認識候補群Ｇ３から文字認識候補Ｃ３１を選出し、第４の文字認識候補群Ｇ４から文字認識候補Ｃ４１を選出し、第１の文字列候補（車芝大郎）を生成する。
【００３４】
同様に、文字列検証部１６は、第１の文字認識候補群Ｇ１から文字認識候補Ｃ１１を選出し、第２の文字認識候補群Ｇ２から文字認識候補Ｃ２１を選出し、第３の文字認識候補群Ｇ３から文字認識候補Ｃ３２を選出し、第４の文字認識候補群Ｇ４から文字認識候補Ｃ４１を選出し、第２の文字列候補（車芝太郎）を生成する。
【００３５】
同様に、文字列検証部１６は、第１の文字認識候補群Ｇ１から文字認識候補Ｃ１２を選出し、第２の文字認識候補群Ｇ２から文字認識候補Ｃ２１を選出し、第３の文字認識候補群Ｇ３から文字認識候補Ｃ３１を選出し、第４の文字認識候補群Ｇ４から文字認識候補Ｃ４１を選出し、第３の文字列候補（東芝大郎）を生成する。
【００３６】
同様に、文字列検証部１６は、第１の文字認識候補群Ｇ１から文字認識候補Ｃ１２を選出し、第２の文字認識候補群Ｇ２から文字認識候補Ｃ２１を選出し、第３の文字認識候補群Ｇ３から文字認識候補Ｃ３２を選出し、第４の文字認識候補群Ｇ４から文字認識候補Ｃ４１を選出し、第４の文字列候補（東芝太郎）を生成する。
【００３７】
同様に、文字列検証部１６は、第１の文字認識候補群Ｇ１から文字認識候補Ｃ１３を選出し、第２の文字認識候補群Ｇ２から文字認識候補Ｃ２１を選出し、第３の文字認識候補群Ｇ３から文字認識候補Ｃ３１を選出し、第４の文字認識候補群Ｇ４から文字認識候補Ｃ４１を選出し、第５の文字列候補（苗芝大郎）を生成する。
【００３８】
同様に、文字列検証部１６は、第１の文字認識候補群Ｇ１から文字認識候補Ｃ１３を選出し、第２の文字認識候補群Ｇ２から文字認識候補Ｃ２１を選出し、第３の文字認識候補群Ｇ３から文字認識候補Ｃ３２を選出し、第４の文字認識候補群Ｇ４から文字認識候補Ｃ４１を選出し、第６の文字列候補（苗芝太郎）を生成する。
【００３９】
続いて、並び検証部１５は、各文字列候補の欠けを復元した際に、下端（下側）が整然と並ぶか否かを検証する（Ｓ５）。例えば、第５の文字列候補を構成する文字認識候補Ｃ１３（苗）は、文字認識辞書Ｄ２(１割欠け辞書)に基づき選出されたものである。よって、並び検証部１５は、文字認識候補Ｃ１３を１割欠けと推定し、図６に示すように、文字認識候補Ｃ１３の文字下端位置Ｐ１を推定する。
【００４０】
同様に、第５の文字列候補を構成する文字認識候補Ｃ２１（芝）は、文字認識辞書Ｄ４(５割欠け辞書)に基づき選出されたものである。よって、並び検証部１５は、文字認識候補Ｃ２１を５割欠けと推定し、図６に示すように、文字認識候補Ｃ２１の文字下端位置Ｐ２を推定する。
【００４１】
同様に、第５の文字列候補を構成する文字認識候補Ｃ３１（大）は、文字認識辞書Ｄ４(５割欠け辞書)に基づき選出されたものである。よって、並び検証部１５は、文字認識候補Ｃ３１を５割欠けと推定し、図６に示すように、文字認識候補Ｃ３１の文字下端位置Ｐ３を推定する。
【００４２】
同様に、第５の文字列候補を構成する文字認識候補Ｃ４１（郎）は、文字認識辞書Ｄ１(欠け無し辞書)に基づき選出されたものである。よって、並び検証部１５は、文字認識候補Ｃ４１を欠け無しと推定し、図６に示すように、文字認識候補Ｃ４１の文字下端位置Ｐ４を推定する。
【００４３】
図６に示すように、文字認識候補Ｃ１３の文字下端位置Ｐ１だけが、文字認識候補Ｃ２１の文字下端位置Ｐ２、文字認識候補Ｃ３１の文字下端位置Ｐ３、文字認識候補Ｃ４１の文字下端位置Ｐ４の何れよりも上方にずれている。このため、並び検証部１５は、第５の文字列候補を適切な文字列候補ではないと判断し、第５の文字列候補をリジェクトする。上記したように、並び検証部１５は、各文字列候補の並びを検証し、不適切な文字列候補をリジェクトする。言い換えれば、並び検証部１５は、各文字列候補を構成する文字認識候補の組み合わせを検証し、不適切な文字列候補をリジェクトする。
【００４４】
続いて、文字列検証部１６は、文字列データベース１７に格納された文字列データ（住所データ）に基づき、並び検証部１５によりリジェクトされなかった各文字列候補が適切な文字列か否か検証する（Ｓ６）。言い換えれば、文字列検証部１６は、文字列データベース１７に格納された文字列データ（住所データ）に基づき、各文字列候補を構成する文字認識候補の組み合わせを検証し、不適切な文字列候補をリジェクトする。例えば、文字列検証部１６は、第１の文字列候補（車芝大郎）が文字列データに存在しない場合、第１の文字列候補を適切な文字列候補ではないと判断し、第１の文字列候補をリジェクトする。このようにして、文字列検証部１６は、各文字列候補が適切な文字列か否かを検証し、不適切な文字列候補をリジェクトする。
【００４５】
続いて、認識部１３は、文字並び検証結果及び文字列の検証結果に基づき、適切な文字列候補に対応した文字列認識結果を出力する（Ｓ７）。つまり、認識部１３は、並び検証部１５による文字並び検証によりリジェクトされず、また、文字列検証部１６による文字列検証によりリジェクトされなかった適切な文字列候補に対応した文字列認識結果を出力する。言い換えれば、認識部１３は、並び検証部１５による各文字列候補を構成する文字認識候補の組み合わせの検証結果、及び文字列検証部１６による各文字列候補を構成する文字認識候補の組み合わせの検証結果に基づき、適切な文字列候補に対応した文字列認識結果を出力する。
【００４６】
例えば、認識部１３が、複数の適切な文字列候補を選出した場合、選出された複数の適切な文字列候補に対応した各文字認識候補列の平均類似度を算出し、最大平均類似度を有する文字列候補（最適な文字列候補）に対応した文字列認識結果を出力する。例えば、認識部１３が、適切な文字列候補として、第４の文字列候補と第６の文字列候補とを選出した場合、第４の文字列候補に対応した各文字認識候補列（文字認識候補Ｃ１２、Ｃ２１、Ｃ３２、Ｃ４１）の平均類似度（（９００＋９００＋８５０＋９５０）／４＝９００）と、第６の文字列候補に対応した各文字認識候補列（文字認識候補Ｃ１３、Ｃ２１、Ｃ３２、Ｃ４１）の平均類似度（（８００＋９００＋８５０＋９５０）／４＝８７５）とを比較し、第４の文字列候補（最適な文字列候補）に対応した文字列認識結果を出力する。
【００４７】
（第２の実施形態）
次に、図３を参照し、第２の実施形態の文字列認識処理の一例について説明する。なお、第２の実施形態では、英語文字列認識処理の一例について説明する。
【００４８】
まず、読取部１２が、搬送路の途中で区分対象物の画像を読み込む（Ｓ１）。図８は、第２の実施形態の区分対象物の一例を示す図である。図８に示すように、例えば、区分対象物は窓付きの封書であり、宛先を構成する文字列「ＴＡＲＧ」の一部が窓の端で隠れている。
【００４９】
続いて、認識部１３は、図８に示す区分対象物の画像から、図９に示すような各文字候補Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４を抽出する（Ｓ２）。図９に示す点線の矩形で囲まれた複数の文字らしい画像領域が各文字候補Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４である。
【００５０】
なお、認識部１３は、一つの文字らしい画像領域から複数の文字候補を抽出することもできる。例えば、図９に示すように、認識部１３は、一つの文字らしい画像領域から複数の文字候補Ｃ４ａ、Ｃ４ｂを抽出することもできる。
【００５１】
続いて、認識部１３は、複数の文字認識辞書Ｄ１、Ｄ２、…、ＤＮに基づき、各文字候補Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４に対応した１以上の文字認識候補を選出する（Ｓ３）。なお、認識部１３は、各文字候補に対して所定類似度以上の条件を満たす１以上の文字認識候補を選出する。例えば、文字認識辞書ＤＭ（１≦Ｍ≦Ｎ）に対して所定文字候補が完全に一致する場合、この所定文字候補は文字認識辞書ＤＭに対して類似度１０００を有するものとする。認識部１３は、複数の文字認識辞書Ｄ１、Ｄ２、…、ＤＮに基づき、各文字候補に対して類似度７００以上の条件を満たす１以上の文字認識候補を選出する。
【００５２】
例えば、図１１に示すように、認識部１３は、文字候補Ｃ１に対応した文字認識候補Ｃ１１、Ｃ１２、Ｃ１３を選出し、文字候補Ｃ２に対応した文字認識候補Ｃ２１を選出し、文字候補Ｃ３に対応した文字認識候補Ｃ３１、Ｃ３２、Ｃ３３を選出し、文字候補Ｃ４に対応した文字認識候補Ｃ４１、Ｃ４２を選出する。
【００５３】
つまり、文字認識候補Ｃ１１は、文字認識辞書Ｄ１(欠け無し辞書)に対して類似度950（１位）の「Ｔ」に対応し、文字認識候補Ｃ１２は、文字認識辞書Ｄ４(５割欠け辞書)に対して類似度900（２位）の「Ｉ」に対応し、文字認識候補Ｃ１３は、文字認識辞書Ｄ２(１割欠け辞書)に対して類似度850（３位）の「Ｔ」に対応する。
【００５４】
また、文字認識候補Ｃ２１は、文字認識辞書Ｄ３(３割欠け辞書)に対して類似度900（１位）の「Ａ」に対応する。
【００５５】
また、文字認識候補Ｃ３１は、文字認識辞書Ｄ３(３割欠け辞書)に対して類似度900（１位）の「Ｂ」に対応し、文字認識候補Ｃ３２は、文字認識辞書Ｄ３(３割欠け辞書)に対して類似度850（２位）の「Ｒ」に対応し、文字認識候補Ｃ３３は、文字認識辞書Ｄ１(欠け無し辞書)に対して類似度700（３位）の「Ｄ」に対応する。
【００５６】
また、文字認識候補Ｃ４１は、文字認識辞書Ｄ３(３割欠け辞書)に対して類似度850（１位）の「Ｇ」に対応し、文字認識候補Ｃ４２は、文字認識辞書Ｄ２(１割欠け辞書)に対して類似度700（２位）の「Ｅ」に対応する。
【００５７】
なお、文字候補Ｃ１に対応した１以上の文字認識候補（文字認識候補Ｃ１１、Ｃ１２、Ｃ１３）を第１の文字認識候補群Ｇ１と称し、文字候補Ｃ２に対応した１以上の文字認識候補（文字認識候補Ｃ２１）を第２の文字認識候補群Ｇ２と称し、文字候補Ｃ３に対応した１以上の文字認識候補（文字認識候補Ｃ３１、Ｃ３２、Ｃ３３）を第３の文字認識候補群Ｇ３と称し、文字候補Ｃ４に対応した１以上の文字認識候補（文字認識候補Ｃ４１、Ｃ４２）を第４の文字認識候補群Ｇ４と称する。
【００５８】
続いて、文字列検証部１６は、各文字認識候補群Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３、Ｇ４から１つの文字認識候補を選出し、１以上の文字列候補を生成する（Ｓ４）。
【００５９】
例えば、文字列検証部１６は、第１の文字認識候補群Ｇ１から文字認識候補Ｃ１１を選出し、第２の文字認識候補群Ｇ２から文字認識候補Ｃ２１を選出し、第３の文字認識候補群Ｇ３から文字認識候補Ｃ３１を選出し、第４の文字認識候補群Ｇ４から文字認識候補Ｃ４１を選出し、第１の文字列候補（ＴＡＢＧ）を生成する。
【００６０】
同様に、文字列検証部１６は、第１の文字認識候補群Ｇ１から文字認識候補Ｃ１２を選出し、第２の文字認識候補群Ｇ２から文字認識候補Ｃ２１を選出し、第３の文字認識候補群Ｇ３から文字認識候補Ｃ３１を選出し、第４の文字認識候補群Ｇ４から文字認識候補Ｃ４１を選出し、第２の文字列候補（ＩＡＢＧ）を生成する。
【００６１】
同様に、文字列検証部１６は、第１の文字認識候補群Ｇ１から文字認識候補Ｃ１１を選出し、第２の文字認識候補群Ｇ２から文字認識候補Ｃ２１を選出し、第３の文字認識候補群Ｇ３から文字認識候補Ｃ３２を選出し、第４の文字認識候補群Ｇ４から文字認識候補Ｃ４１を選出し、第３の文字列候補（ＴＡＲＧ）を生成する。
【００６２】
同様に、文字列検証部１６は、第１の文字認識候補群Ｇ１から文字認識候補Ｃ１２を選出し、第２の文字認識候補群Ｇ２から文字認識候補Ｃ２１を選出し、第３の文字認識候補群Ｇ３から文字認識候補Ｃ３２を選出し、第４の文字認識候補群Ｇ４から文字認識候補Ｃ４２を選出し、第４の文字列候補（ＩＡＲＥ）を生成する。
【００６３】
同様に、文字列検証部１６は、第１の文字認識候補群Ｇ１から文字認識候補Ｃ１３を選出し、第２の文字認識候補群Ｇ２から文字認識候補Ｃ２１を選出し、第３の文字認識候補群Ｇ３から文字認識候補Ｃ３２を選出し、第４の文字認識候補群Ｇ４から文字認識候補Ｃ４２を選出し、第５の文字列候補（ＴＡＤＥ）を生成する。
【００６４】
同様に、文字列検証部１６は、第１の文字認識候補群Ｇ１から文字認識候補Ｃ１３を選出し、第２の文字認識候補群Ｇ２から文字認識候補Ｃ２１を選出し、第３の文字認識候補群Ｇ３から文字認識候補Ｃ３３を選出し、第４の文字認識候補群Ｇ４から文字認識候補Ｃ４２を選出し、第６の文字列候補（ＴＡＲＥ）を生成する。
【００６５】
続いて、並び検証部１５は、各文字列候補の欠けを復元した際に、下端（下側）が整然と並ぶか否かを検証する（Ｓ５）。例えば、第５の文字列候補を構成する文字認識候補Ｃ１１（Ｔ）は、文字認識辞書Ｄ１(欠け無し辞書)に基づき選出されたものである。よって、並び検証部１５は、文字認識候補Ｃ１１を欠け無しと推定し、図１０に示すように、文字認識候補Ｃ１１の文字下端位置Ｐ１を推定する。
【００６６】
同様に、第５の文字列候補を構成する文字認識候補Ｃ２１（Ａ）は、文字認識辞書Ｄ３(３割欠け辞書)に基づき選出されたものである。よって、並び検証部１５は、文字認識候補Ｃ２１を３割欠けと推定し、図１０に示すように、文字認識候補Ｃ２１の文字下端位置Ｐ２を推定する。
【００６７】
同様に、第５の文字列候補を構成する文字認識候補Ｃ３３（Ｄ）は、文字認識辞書Ｄ１(欠け無し辞書)に基づき選出されたものである。よって、並び検証部１５は、文字認識候補Ｃ３３を欠け無しと推定し、図１０に示すように、文字認識候補Ｃ３３の文字下端位置Ｐ３を推定する。
【００６８】
同様に、第５の文字列候補を構成する文字認識候補Ｃ４２（Ｅ）は、文字認識辞書Ｄ２(１割欠け辞書)に基づき選出されたものである。よって、並び検証部１５は、文字認識候補Ｃ４１を１割欠けと推定し、図１０に示すように、文字認識候補Ｃ４２の文字下端位置Ｐ４を推定する。
【００６９】
図１０に示すように、文字認識候補Ｃ１１の文字下端位置Ｐ１、文字認識候補Ｃ２１の文字下端位置Ｐ２、文字認識候補Ｃ３３の文字下端位置Ｐ３、文字認識候補Ｃ４２の文字下端位置Ｐ４が文字列方向に一直線に揃っていない。このため、並び検証部１５は、第５の文字列候補を適切な文字列候補ではないと判断し、第５の文字列候補をリジェクトする。上記したように、並び検証部１５は、各文字列候補の並びを検証し、不適切な文字列候補をリジェクトする。言い換えれば、並び検証部１５は、各文字列候補を構成する文字認識候補の組み合わせを検証し、不適切な文字列候補をリジェクトする。
【００７０】
続いて、文字列検証部１６は、文字列データベース１７に格納された文字列データ（住所データ）に基づき、並び検証部１５によりリジェクトされなかった各文字列候補が適切な文字列か否か検証する（Ｓ６）。言い換えれば、文字列検証部１６は、文字列データベース１７に格納された文字列データ（住所データ）に基づき、各文字列候補を構成する文字認識候補の組み合わせを検証し、不適切な文字列候補をリジェクトする。例えば、文字列検証部１６は、第４の文字列候補（ＩＡＲＥ）が文字列データに存在しない場合、第４の文字列候補を適切な文字列候補ではないと判断し、第４の文字列候補をリジェクトする。このようにして、文字列検証部１６は、各文字列候補が適切な文字列か否かを検証し、不適切な文字列候補をリジェクトする。
【００７１】
続いて、認識部１３は、文字並び検証結果及び文字列の検証結果に基づき、適切な文字列候補に対応した文字列認識結果を出力する（Ｓ７）。つまり、認識部１３は、並び検証部１５による文字並び検証によりリジェクトされず、また、文字列検証部１６による文字列検証によりリジェクトされなかった適切な文字列候補に対応した文字列認識結果を出力する。言い換えれば、認識部１３は、並び検証部１５による各文字列候補を構成する文字認識候補の組み合わせの検証結果、及び文字列検証部１６による各文字列候補を構成する文字認識候補の組み合わせの検証結果に基づき、適切な文字列候補に対応した文字列認識結果を出力する。
【００７２】
また、認識部１３が、複数の適切な文字列候補を選出した場合には、認識部１３は、選出された複数の適切な文字列候補に対応した各文字認識候補列の平均類似度を算出し、最大平均類似度を有する文字列候補（最適な文字列候補）に対応した文字列認識結果を出力する。例えば、認識部１３が、適切な文字列候補として、第１の文字列候補と第２の文字列候補とを選出した場合、第１の文字列候補に対応した各文字認識候補列（文字認識候補Ｃ１１、Ｃ２１、Ｃ３１、Ｃ４１）の平均類似度（（９５０＋９００＋９００＋８５０）／４＝９００）と、第２の文字列候補に対応した各文字認識候補列（文字認識候補Ｃ１２、Ｃ２１、Ｃ３１、Ｃ４１）の平均類似度（（９００＋９００＋９００＋８５０）／４＝８８７．５）とを比較し、第１の文字列候補（最適な文字列候補）に対応した文字列認識結果を出力する。
【００７３】
なお、本発明は、上記第１及び第２の実施形態で説明した文字列認識処理に限定されるものではない。例えば、複数の適切な文字列候補の中から最適な文字列候補を選択する手法は、上記第１及び第２の実施形態で説明した手法に限定されるものではない。
【００７４】
上記第１及び第２の実施形態では、並び検証部１５が、不適切な文字列候補をリジェクトし、さらに、文字列検証部１６が、不適切な文字列候補をリジェクトし、認識部１３が、残った１以上の適切な文字列候補の中から最適な文字列候補を選出する旨を説明した。
【００７５】
しかしながら、次のようにして、最適な文字列候補を選出することもできる。例えば、並び検証部１５が、文字並び検証結果に基づき、各文字列候補に対して文字並び評価値を与え、文字列検証部１６が、文字列の検証結果に基づき、各文字列候補に対して文字列評価値を与え、認識部１３が、各文字列候補の文字並び評価値と、各文字列候補の文字列評価値とに基づき、総合的に、各文字列候補の中から最適な文字列候補を選出することもできる。
【００７６】
また、認識部１３が、並び検証部１５による文字並び検証及び文字列検証部１６による文字列検証のうちのどちらか一方の検証に基づき、各文字列候補の中から最適な文字列候補を選出するようにしてもよい。つまり、区分システムは、並び検証部１５による文字並び検証及び文字列検証部１６による文字列検証の両方の検証を必須の構成としなくてもよい。
【００７７】
また、認識部１３が、各文字列候補に対応した各文字認識候補列の類似度合計値に基づき、各文字列候補の中から最適な文字列候補を選出するようにしてもよい。また、認識部１３が、類似度合計値、文字並び検証、及び文字列検証のうちの少なくとも一つに基づき、各文字列候補の中から最適な文字列候補を選出するようにしてもよい。
【００７８】
また、上記第１及び第２の実施形態では、文字列候補の生成（Ｓ４）の後に、文字並び検証（Ｓ５）、文字列検証（Ｓ６）を実行する旨を説明した。しかしながら、次のようにして文字列認識処理を実行するようにしてもよい。例えば、文字並び検証の条件及び文字列検証の条件が満たされるように、文字列候補を生成するようにしてもよい。
【００７９】
また、上記第１及び第２の実施形態では、文字の下端が隠れているケースにおける文字列認識処理について説明した。しかしながら、以下のようにして、文字の上端、下端、右端、及び左端のうちの１以上の端部が隠れているケースにおける文字認識処理を実現することもできる。
【００８０】
例えば、文字認識辞書データベース１４が、文字認識辞書Ｄ１、Ｄ２１、Ｄ２２、Ｄ２３、Ｄ２４、Ｄ３１、Ｄ３２、Ｄ３３、Ｄ３４、…、ＤＮ１、ＤＮ２、ＤＮ３、ＤＮ４の（（Ｎ×４）−３）個（Ｎ：自然数）の文字認識辞書を記憶する。
【００８１】
文字認識辞書Ｄ１は、文字欠けの無い複数の文字から生成された文字認識辞書である。文字認識辞書Ｄ２１（１割欠け辞書）は、１％〜２０％文字の上端が欠けた複数の文字から生成された文字認識辞書である。文字認識辞書Ｄ２２（１割欠け辞書）は、１％〜２０％文字の下端が欠けた複数の文字から生成された文字認識辞書である。文字認識辞書Ｄ２３（１割欠け辞書）は、１％〜２０％文字の右端が欠けた複数の文字から生成された文字認識辞書である。文字認識辞書Ｄ２４（１割欠け辞書）は、１％〜２０％文字の左端が欠けた複数の文字から生成された文字認識辞書である。
【００８２】
文字認識辞書Ｄ３１（３割欠け辞書）は、２１％〜４０％文字の上端が欠けた複数の文字から生成された文字認識辞書である。文字認識辞書Ｄ３２（３割欠け辞書）は、２１％〜４０％文字の下端が欠けた複数の文字から生成された文字認識辞書である。文字認識辞書Ｄ３３（３割欠け辞書）は、２１％〜４０％文字の右端が欠けた複数の文字から生成された文字認識辞書である。文字認識辞書Ｄ３４（３割欠け辞書）は、２１％〜４０％文字の左端が欠けた複数の文字から生成された文字認識辞書である。
【００８３】
認識部１３は、文字認識辞書Ｄ１、Ｄ２１、Ｄ２２、Ｄ２３、Ｄ２４、Ｄ３１、Ｄ３２、Ｄ３３、Ｄ３４、…、ＤＮ１、ＤＮ２、ＤＮ３、ＤＮ４に基づき、各文字候補に対応した１以上の文字認識候補を選出する。並び検証部１５は、各文字候補の上端、下端、右端、及び左端のうちの１以上の端部の検出結果に基づき各文字候補の並びを検証する。
【００８４】
上記により、文字のどの方向が隠れているか不明な場合であっても、高精度な文字列認識処理を実現することができる。
【００８５】
また、上記第１及び第２の実施形態では、並び検証部１５が、各文字候補の欠け度合いを推定して、文字列候補の並びを検証し、不適切な文字列候補をリジェクトする旨を説明した。さらに、並び検証部１５が、各文字候補の欠け度合いを推定するとともに、各文字候補のサイズも推定し、これらの推定結果から文字列候補の並びを検証し、不適切な文字列候補をリジェクトすることもできる。
【００８６】
以上説明したように、第１及び第２の実施形態の区分システムは、隠れている文字行の高さが他の文字行の高さと異なる場合にも高精度に文字列を認識することができ、かつ文字の隠れによる欠けが大きな場合にも高精度に文字列を認識することができる。また、第１及び第２の実施形態の区分システムは、文字の隠れ度合いが文字ごとに異なる場合でも、高精度に文字列を認識することができる。これにより、第１及び第２の実施形態の区分システムは、高精度に区分対象物を区分することができる。
【００８７】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
以下、本願の出願当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
（１）
画像から各文字候補を検出する検出手段と、
複数の異なる文字欠けの度合いに対応した複数の文字認識辞書に基づき各文字候補を認識する認識手段と、
を備えた文字認識装置。
（２）
前記認識手段は、複数の文字認識辞書に基づき各文字候補に対応した１以上の文字認識候補を選出し、文字認識候補を組み合わせて複数の文字列候補を生成し、文字認識候補の組み合わせの検証結果に基づき最適な文字列候補を選択し、最適な文字列候補に対応した各文字候補の認識結果を出力する（１）記載の文字認識装置。
（３）
複数の文字列パターンを格納した文字列データベースに基づき文字認識候補の組み合わせを検証する第１の検証手段を備え、
前記認識手段は、前記第１の検証手段による検証結果に基づき最適な文字列候補を出力する（２）記載の文字認識装置。
（４）
各文字候補の文字欠けの度合いを推定し、各文字候補の推定欠け度合いに基づき文字認識候補の組み合わせを検証する第２の検証手段を備え、
前記認識手段は、前記第２の検証手段による検証結果に基づき最適な文字列候補を出力する（２）又は（３）記載の文字認識装置。
（５）
前記第２の検証手段は、各文字候補の上端、下端、右端、及び左端のうちの一つの端部の欠け度合いを推定する（４）記載の文字認識装置。
（６）
前記認識手段は、各文字候補に対して１以上の文字認識候補を選出し、文字認識候補を組み合わせて複数の文字列候補を生成し、各文字認識候補の類似度に基づき最適な文字列候補を出力する（１）乃至（５）記載の文字認識装置。
（７）
（１）乃至（６）の何れか１項に記載の文字認識装置を備え、さらに、各文字候補の認識結果に基づき区分対象物を区分する区分手段を備えた区分装置。
（８）
（１）乃至（６）の何れか１項に記載の文字認識装置を備え、さらに、区分対象物から画像を読み取り区分情報に基づき前記区分対象物を区分する区分処理部から送信される前記画像を受信し、各文字候補の認識結果に対応した前記区分情報を前記区分処理部へ送信する通信手段を備えた区分制御装置。
（９）
画像から各文字候補を検出し、
複数の異なる文字欠けの度合いに対応した複数の文字認識辞書に基づき各文字候補を認識する文字認識方法。
【符号の説明】
【００８８】
１…区分システム、１１…搬送部、１２…読取部、１３…認識部、１４…文字認識辞書データベース、１５…並び検証部、１６…文字列検証部、１７…文字列データベース、１８…区分部
【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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