(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の文字が表示された単語画像を入力する入力手段と、
単語辞書に登録された複数の単語に基づき、前記入力手段により入力された単語画像を認識して第１の単語候補及び第２の単語候補を選出する単語候補選出手段と、
前記第１の単語候補と前記第２の単語候補とを文字単位で比較し、不一致と判定される文字により前記単語画像を認識した場合の評価値に基づき、前記第１の単語候補の確からしさを検証する検証手段と、
を備える単語認識装置。
【請求項２】
前記検証手段は、前記第１の単語候補から前記第２の単語候補へ変換する際の文字の編集操作の回数である編集距離に基づいて、前記第１の単語候補と前記第２の単語候補とを文字単位で比較することを特徴とする請求項１に記載の単語認識装置。
【請求項３】
前記単語候補選出手段は、前記複数の単語のそれぞれについて、前記単語画像を複数の文字として認識した場合の文字毎の評価値を算出し、当該算出した評価値を用いて前記複数の単語の中から前記第１の単語候補及び前記第２の単語候補を選出し、
前記検証手段は、前記不一致と判定される文字における前記評価値に、前記単語候補選出手段により算出された文字毎の評価値を用いることを特徴とする請求項１又は２に記載の単語認識装置。
【請求項４】
前記検証手段は、前記第１の単語候補と前記第２の単語候補とを文字単位で比較し、部分的に一致する文字列である一致文字列を検出し、当該検出した一致文字列を用いて前記第１の単語候補と前記第２の単語候補との間で不一致である文字を判定することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の単語認識装置。
【請求項５】
前記検証手段は、前記第１の単語候補から前記一致文字列を除いた文字列である第１の不一致文字列を抽出し、前記第２の単語候補から前記一致文字列を除いた文字列である第２の不一致文字列を抽出し、当該第１の不一致文字列により前記単語画像を認識した場合の評価値と、当該第２の不一致文字列により前記単語画像を認識した場合の評価値とに基づき、前記第１の単語候補の確からしさを検証することを特徴とする請求項４に記載の単語認識装置。
【請求項６】
前記検証手段は、前記第１の不一致文字列により前記単語画像を認識した場合の評価値が前記第２の不一致文字列により前記単語画像を認識した場合の評価値に比べて所定値以上大きい場合に、前記第１の単語候補を前記入力された単語画像に対する認識結果とし、当該所定値以上大きくない場合には、前記入力された単語画像に対する前記第１及び第２の単語候補を棄却して認識結果はなしと判定とすることを特徴とする請求項５に記載の単語認識装置。
【請求項７】
前記検証手段は、前記第１の不一致文字列により前記単語画像を認識した場合の評価値又は前記第２の不一致文字列により前記単語画像を認識した場合の評価値のいずれか一方が他方に比べて所定値以上大きい場合に、前記第１又は第２の単語候補のうち、評価値の大きい方の単語候補を前記入力された単語画像に対する認識結果とし、当該所定値以上大きくない場合には、前記入力された単語画像に対する前記第１及び第２の単語候補を棄却して認識結果はなしと判定とすることを特徴とする請求項５に記載の単語認識装置。
【請求項８】
複数の文字が表示された単語画像を入力する入力工程と、
単語辞書に登録された複数の単語に基づき、前記入力工程により入力された単語画像を認識して第１の単語候補及び第２の単語候補を選出する単語候補選出工程と、
前記第１の単語候補と前記第２の単語候補とを文字単位で比較し、不一致と判定される文字により前記単語画像を認識した場合の評価値に基づき、前記第１の単語候補の確からしさを検証する検証工程と、
を備える単語認識方法。
【請求項９】
複数の文字が表示された単語画像を入力する入力処理と、
単語辞書に登録された複数の単語に基づき、前記入力処理により入力された単語画像を認識して第１の単語候補及び第２の単語候補を選出する単語候補選出処理と、
前記第１の単語候補と前記第２の単語候補とを文字単位で比較し、不一致と判定される文字により前記単語画像を認識した場合の評価値に基づき、前記第１の単語候補の確からしさを検証する検証処理と、
をコンピュータに実行させる単語認識プログラム。
【請求項１０】
発送物を１通毎に供給する供給部と、
前記発送物を搬送する搬送部と、
前記発送物を撮像し、画像データに変換するスキャナ部と、
前記画像データから発送物の宛先住所を認識する住所認識部と、
前記住所認識部により認識した宛先住所に対して指定された区分箱に仕分けする区分部と、
前記供給部、前記搬送部、前記スキャナ部、前記住所認識部及び前記区分部の動作を制御する制御部とを有し、
前記住所認識部は、請求項１乃至７のいずれか１項に記載の単語認識装置を備えることを特徴とする発送物区分装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、単語認識装置、方法及びプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体並びに発送物区分装置に関し、特に、紙面に記載された情報から所定の複数の文字列である単語を認識するための単語認識装置、方法及びプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体並びに発送物区分装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
単語認識は、紙面に記載された情報から所定の複数の文字列である単語を認識する技術である。単語認識の応用分野の一つとして住所認識がある。住所は、例えば、州、市及び市内住所という順番に階層化されている。そのため、階層化された順番に読み取りを進めていくことで、各階層の単語を認識することにより、最終的な住所を認識することができる。例えば、最初の階層に記載された情報について、複数の州名の中から特定の州名を認識することができたとする。このとき、次の階層である都市名を特定するには、当該認識された州名に属する複数の都市名の中から認識を行うことで足りる。このように、認識する単語を予め限定して認識する方法を単語駆動型の認識と呼ぶ。【０００３】
特許文献１には、複数の単語と文字入力装置から入力された入力文字列とを照合し、入力文字列に対応する単語を認識する単語認識装置に関する技術が開示されている。特許文献１にかかる単語認識装置は、入力文字列と単語とを照合し、入力文字列と照合した単語との距離である相違度を求める。そして、特許文献１にかかる単語認識装置は、複数の単語の相違度の内、相違度が近い単語がある場合に、当該単語間の相違度（相互相違度）を算出する。そして、特許文献１にかかる単語認識装置は、一致する文字列長に応じて、相互相違度に重み付けすることにより、類似単語間の識別を行う。具体的には、比較対象の内、文字数の多い方の単語長Ｐ'、最大共通部分文字列の文字数ｄ１２の場合、（Ｐ'−ｄ１２）／Ｐ'により算出される値を用いて相互相違度に重み付けを行う。【０００４】
また、特許文献２には、非定形の薄物郵便物や書籍等を配達先に応じて自動区分する装置に関する技術が開示されている。特許文献２にかかる装置は、処理対象物を一通ずつに分離し、分離した処理対象物を投入し、バーコードや宛名から情報を読み出し、配達先に応じて複数の区分口ごとに仕分け、区分口ごとに配備された集積用トレイに処理対象物を集積することで区分処理する薄物郵便物道順組立仕分装置である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開昭５６−０９９５８２号公報
【特許文献２】特許第３８０４５４０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１を適用したとしても、依然として認識精度が不十分であるという問題点がある。その理由は、上述した相違度には、類似単語間の一致する文字列と入力文字列との距離も含まれるためである。一致する文字列における入力文字列との距離は、同じとなる。そのため、特許文献１では、類似単語間の文字列の大部分が一致する場合、類似単語間の相互相違度の差異が出にくく、類似単語間の識別が困難となる。よって、特許文献１では、認識精度が不十分である。【０００７】
本発明は、このような問題点を解決するためになされたものであり、一致部分を含む複数の単語が認識の候補となった場合であっても、認識精度を向上させることができる単語認識装置、方法及びプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体並びに発送物区分装置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】
本発明の第１の態様にかかる単語認識装置は、複数の文字が表示された単語画像を入力する入力手段と、単語辞書に登録された複数の単語に基づき、前記入力手段により入力された単語画像を認識して第１の単語候補及び第２の単語候補を選出する単語候補選出手段と、前記第１の単語候補と前記第２の単語候補とを文字単位で比較し、不一致と判定される文字により前記単語画像を認識した場合の評価値に基づき、前記第１の単語候補の確からしさを検証する検証手段と、を備える。【０００９】
本発明の第２の態様にかかる単語認識方法は、複数の文字が表示された単語画像を入力する入力工程と、単語辞書に登録された複数の単語に基づき、前記入力工程により入力された単語画像を認識して第１の単語候補及び第２の単語候補を選出する単語候補選出工程と、前記第１の単語候補と前記第２の単語候補とを文字単位で比較し、不一致と判定される文字により前記単語画像を認識した場合の評価値に基づき、前記第１の単語候補の確からしさを検証する検証工程と、を備える。【００１０】
本発明の第３の態様にかかる単語認識プログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体は、複数の文字が表示された単語画像を入力する入力処理と、単語辞書に登録された複数の単語に基づき、前記入力処理により入力された単語画像を認識して第１の単語候補及び第２の単語候補を選出する単語候補選出処理と、前記第１の単語候補と前記第２の単語候補とを文字単位で比較し、不一致と判定される文字により前記単語画像を認識した場合の評価値に基づき、前記第１の単語候補の確からしさを検証する検証処理と、をコンピュータに実行させる。【００１１】
本発明の第４の態様にかかる発送物区分装置は、発送物を１通毎に供給する供給部と、前記発送物を搬送する搬送部と、前記発送物を撮像し、画像データに変換するスキャナ部と、前記画像データから発送物の宛先住所を認識する住所認識部と、前記住所認識部により認識した宛先住所に対して指定された区分箱に仕分けする区分部と、前記供給部、前記搬送部、前記スキャナ部、前記住所認識部及び前記区分部の動作を制御する制御部とを有し、前記住所認識部は、本発明の第１の態様にかかる単語認識装置を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明により、一致部分を含む複数の単語が認識の候補となった場合であっても、認識精度を向上させることができる単語認識装置、方法及びプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体並びに発送物区分装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施の形態１にかかる単語認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態１にかかる単語認識方法の流れを示すフローチャート図である。
【図３】本発明の実施の形態２にかかる単語認識装置の構成を示すブロック図である。
【図４】類似住所の例を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態２にかかる単語認識装置のハードウェアの構成を示すブロック図である。
【図６】本発明の実施の形態２にかかる単語認識装置の制御部の構成を示すブロック図である。
【図７】本発明の実施の形態２にかかる単語認識方法の流れを示すフローチャート図である。
【図８】本発明の実施の形態２にかかる認識結果の標記を説明する図である。
【図９】本発明の実施の形態２にかかる認識結果の標記の例を示す図である。
【図１０】本発明の実施の形態２にかかる認識評価値の標記を説明する図である。
【図１１】本発明の実施の形態２にかかる認識結果の検証処理の流れを示すフローチャート図である。
【図１２】本発明の実施の形態２にかかる認識結果の一致部分の検出処理の流れを示すフローチャート図である。
【図１３】本発明の実施の形態２にかかる認識結果の一致部分の検出処理の詳細な流れを示すフローチャート図である。
【図１４】本発明の実施の形態２にかかる認識結果の一致部分の検出例を示す図である。
【図１５】本発明の実施の形態３にかかる単語認識装置を備える発送物区分機の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下では、本発明を適用した具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。各図面において、同一要素には同一の符号が付されており、説明の明確化のため、必要に応じて重複説明は省略する。
【００１５】
＜発明の実施の形態１＞
図１は、本発明の実施の形態１にかかる単語認識装置１の構成を示すブロック図である。単語認識装置１は、入力部１１と、単語候補選出部１２と、検証部１３とを備える。
【００１６】
入力部１１は、複数の文字が表示された単語画像を入力する。単語画像は、例えば、住所等を示す複数の文字が表示された画像データである。単語画像は、住所等が記載された紙面をスキャナ等で画像へ変換されたものを用いても構わない。又は、任意の画像データを用いても構わない。
【００１７】
単語候補選出部１２は、単語辞書に登録された複数の単語に基づき、入力部１１により入力された単語画像を認識して第１の単語候補及び第２の単語候補を選出する。ここで、単語は、複数の文字を含む文字列データである。そして、単語辞書は、複数の単語が予め登録された辞書データベースである。例えば、単語辞書は、単語認識装置１内の記憶装置（不図示）に格納されていてもよい。または、単語辞書は、単語認識装置１の外部に設けられた記憶装置に格納され、単語認識装置１が適宜、当該外部に設けられた記憶装置を参照するようにしてもよい。また、単語辞書に登録された複数の単語は、それぞれ異なる単語であるが、含まれる文字列の内、共通する文字が含まれるものとする。
【００１８】
単語候補選出部１２は、入力された単語画像が単語辞書に登録された複数の単語のいずれに類似するかを判定する。そして、単語候補選出部１２は、判定結果が相対的に良い単語を単語候補として選出する。単語候補選出部１２は、判定結果が第１位である第１の単語候補と、判定結果が第２位である第２の単語候補とを少なくとも選出する。例えば、単語候補選出部１２は、次のようにして単語画像を認識してもよい。まず、単語候補選出部１２は、単語辞書に登録された複数の単語を一つずつ選択する。そして、単語候補選出部１２は、選択された単語に含まれる文字列に対応する画像データと単語画像とを照合する。そして、単語候補選出部１２は、照合した結果として選択された単語についての評価値を算出する。この場合、単語候補選出部１２は、単語辞書に登録された複数の単語の内、当該評価値の順位が上位のものを単語候補として選出する。尚、評価値は、類似度等を示す数値やレベル値であるとよい。
【００１９】
検証部１３は、第１の単語候補と第２の単語候補とを文字単位で比較し、不一致と判定される文字により単語画像を認識した場合の評価値に基づき、第１の単語候補の確からしさを検証する。例えば、検証部１３は、第１の単語候補と第２の単語候補とのそれぞれに含まれる文字列の内、不一致と判定される文字を、当該比較により特定する。この場合、検証部１３は、不一致と判定される文字に基づき、入力部１１により入力された単語画像を認識した場合の評価値を特定する。例えば、検証部１３は、不一致と判定される文字に対応する画像データと単語画像とを照合して評価値を算出してもよい。または、検証部１３は、不一致と判定される文字に関して、単語候補選出部１２において算出済みの評価値を用いてもよい。そして、検証部１３は、少なくとも第１の単語候補が単語画像の認識結果として適切であるか否かを判定する。つまり、検証部１３は、単語候補が単語画像の認識結果としての確からしさを検証する。
【００２０】
図２は、本発明の実施の形態１にかかる単語認識方法の流れを示すフローチャート図である。まず、入力部１１は、単語画像を入力する（Ｓ１）。例えば、入力部１１は、住所等の文字が記載された紙面をスキャナ等で画像へ変換し、単語が表示された画像である単語画像として入力する。
【００２１】
次に、単語候補選出部１２は、単語候補を選出する（Ｓ２）。例えば、単語候補選出部１２は、単語画像と、単語辞書に登録された複数の単語のそれぞれに対応する画像データとを照合する。そして、単語候補選出部１２は、複数の単語の内、単語画像にとって相対的に確からしい単語である少なくとも２つ以上の単語候補を選出する。つまり、このとき選出される２つ以上の単語候補は、異なる単語であるが、互いに共通する文字を含むものである。言い換えると、単語候補同士は、文字列に一致部分を含む。
【００２２】
そして、検証部１３は、単語候補の確からしさを検証する（Ｓ３）。例えば、検証部１３は、選出された単語候補を文字単位で比較する。そして、検証部１３は、比較の結果、不一致と判定される文字を特定する。そして、検証部１３は、特定された文字について単語画像を認識した場合の評価値を特定する。そして、検証部１３は、特定された評価値に基づき、単語候補が単語画像の認識結果としての確からしさを検証する。
【００２３】
このように、本発明の実施の形態１にかかる単語認識装置１により、一致部分を含む複数の単語が認識の候補となった場合であっても、認識精度を向上させることができる。その理由は、認識結果が近い単語候補について、不一致と判定される文字の評価値に注目することで、単語候補間の認識結果の差異をより詳細にすることができるためである。
【００２４】
＜発明の実施の形態２＞
図３は、本発明の実施の形態２にかかる単語認識装置１００の構成を示すブロック図である。単語認識装置１００は、画像入力モジュール１０１と、単語認識モジュール１０２と、認識辞書格納モジュール１０３と、単語辞書格納モジュール１０４と、認識結果検証モジュール１０５と、認識結果出力モジュール１０６と、制御モジュール１０７とを備える。
【００２５】
画像入力モジュール１０１は、紙面に記載された文字列をスキャンして画像データである単語画像に変換する処理を行う。
【００２６】
単語辞書格納モジュール１０４は、単語画像を認識する際に認識対象となる複数の単語に関する情報を記憶する辞書データベースである。単語に関する情報とは、当該単語を構成する複数の文字を含む文字列データ等である。例えば、発明の実施の形態２で認識対象とする単語は、上述したような階層化した住所における地名等であるとよい。但し、発明の実施の形態２の認識対象とする単語は、これに限定されない。
【００２７】
図４は、単語辞書格納モジュール１０４に格納される辞書データベースの一例である。図４は、"ＭＩＤＬＥＴＯＮ"という市名の都市に属する市内の地名の一部を示す。図４に示した８個の市内の地名は、いずれも"ＢＡＬＬＹ"という共通の文字列から始まり、"ＢＡＬＬＹ"に続く文字列のみ異なるという特徴がある。ここで、"ＢＡＬＬＹ"に相当する部分を一致部とし、"ＢＡＬＬＹ"以外の部分を不一致部とする。
【００２８】
認識辞書格納モジュール１０３は、単語画像を認識する際に必要な１文字毎の標準的な画像データを標準パターンとして記憶する辞書データベースである。つまり、認識辞書格納モジュール１０３には、認識対象となる単語の構成要素となる文字毎の標準パターンが登録されている。例えば、単語辞書格納モジュール１０４に格納された単語が英語圏の住所であれば、認識辞書格納モジュール１０３には、小文字の"ａ"から"ｚ"、大文字の"Ａ"から"Ｚ"、数字の"０"から"９"に対する標準的な画像データを標準パターンとして登録しておけばよい。また、標準パターンは、例えば、文字種毎に平均的な画像データを採用すればよい。
【００２９】
単語認識モジュール１０２は、単語辞書格納モジュール１０４に格納された複数の単語から順番に選択し、選択された単語に応じて、画像入力モジュール１０１により変換された単語画像を１文字毎に分解し、分解したそれぞれの文字に対して評価値を算出する。そして、単語認識モジュール１０２は、算出された評価値を用いて、当該単語画像を認識する処理を行う。すなわち、単語認識モジュール１０２は、単語画像を認識した結果である認識結果及び当該認識結果に対応する評価値を出力する。また、単語認識モジュール１０２は、少なくとも２つ以上の認識結果である単語候補を出力する。
【００３０】
認識結果検証モジュール１０５は、単語認識モジュール１０２により出力された認識結果の内、評価値が１位である認識結果である第１の単語候補と評価値が２位の認識結果である第２の単語候補とを文字単位に比較する。そして、認識結果検証モジュール１０５は、第１の単語候補に含まれる文字列の中に、第２の単語候補に含まれる文字列と一致する部分があるか否かを判定する。一致する部分があると判定した場合、認識結果検証モジュール１０５は、第１の単語候補と第２の単語候補とに含まれる文字列の内、一致しない部分に対して評価値を再計算する。つまり、認識結果検証モジュール１０５は、当該第１及び第２の単語候補に対応する評価値を、単語認識モジュール１０２により算出された評価値から再計算した評価値へ置き換える。
【００３１】
認識結果出力モジュール１０６は、認識結果検証モジュール１０５が再計算した評価値に基づいて、評価値が１位となる認識結果を出力する。このとき、第１の単語候補と第２の単語候補それぞれに対して再計算した評価値の差が一定値以上あるかどうかを比較し、一定値以上でない場合には、第１の単語候補と第２の単語候補のいずれも認識結果として採用せずに棄却してもよい。また、第１の単語候補と第２の単語候補それぞれに対して再計算した評価値により、単語候補の順位が入れ替わる場合には、第１の単語候補と第２の単語候補のいずれも認識結果として採用せずに棄却してもよい。第１の単語候補を認識結果として出力するか、第２の単語候補を認識結果として出力するか、あるいは、１の単語候補と第２の単語候補のいずれも認識結果として採用せずに棄却するかは、上記に限られない。例えば、第１の単語候補と第２の単語候補それぞれに対する再計算前の評価値とそれらの差、再計算した評価値とそれらの差、あるいは不一致部を構成する文字やその長さなどを使って、認識誤りを減らす、あるいは、認識結果を多く出力するなど、目的に応じて決定すればよい。
【００３２】
制御モジュール１０７は、画像入力モジュール１０１、単語認識モジュール１０２、認識辞書格納モジュール１０３、単語辞書格納モジュール１０４、認識結果検証モジュール１０５及び認識結果出力モジュール１０６のそれぞれの動作を制御する。すなわち、制御モジュール１０７は、画像入力モジュール１０１を制御することにより、複数の文字が表示された単語画像を入力する。また、制御モジュール１０７は、単語認識モジュール１０２、認識辞書格納モジュール１０３及び単語辞書格納モジュール１０４を制御することにより、単語辞書に登録された複数の単語に基づき、入力された単語画像を認識して第１の単語候補及び第２の単語候補を選出する。さらに、制御モジュール１０７は、認識結果検証モジュール１０５を制御することにより、第１の単語候補と第２の単語候補とを文字単位で比較し、不一致と判定される文字により単語画像を認識した場合の評価値に基づき、第１の単語候補の確からしさを検証する。そして、制御モジュール１０７は、認識結果出力モジュール１０６を制御することにより、認識結果検証モジュール１０５において検証された結果を出力する。
【００３３】
単語認識装置１００は、一般的なコンピュータシステムで実現可能である。例えば、図５は、本発明の実施の形態２にかかる単語認識装置１００のハードウェアの構成の一例を示すブロック図である。単語認識装置１００は、制御部１１０と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１２０と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１３０と、通信部１４０と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１５０とを備える。また、ＨＤＤ１５０は、不揮発性記憶装置であり、ＯＳ（Operating System）（不図示）と、画像入力プログラム１５１と、単語認識プログラム１５２と、認識結果検証プログラム１５３と、認識結果出力プログラム１５４と、認識辞書１５５と、単語辞書１５６とが格納されている。尚、認識辞書１５５及び単語辞書１５６は、ＨＤＤ１５０とは別に設けられたＨＤＤ又はＳＳＤ（Solid State Drive）といった外部記憶装置に格納されても構わない。または、ＨＤＤ１５０に格納される内容は、予めＲＯＭ１３０に格納されていても構わない。
【００３４】
認識辞書１５５は、上述した認識辞書格納モジュール１０３を実現する。また、単語辞書１５６は、上述した単語辞書格納モジュール１０４を実現する。画像入力プログラム１５１は、上述した画像入力モジュール１０１を実現する。単語認識プログラム１５２は、上述した単語認識モジュール１０２を実現する。認識結果検証プログラム１５３は、上述した認識結果検証モジュール１０５を実現する。認識結果出力プログラム１５４は、上述した認識結果出力モジュール１０６を実現する。
【００３５】
また、制御部１１０は、上述した制御モジュール１０７を実現する。制御部１１０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）である。図６は、本発明の実施の形態２にかかる単語認識装置１００の制御部１１０の構成を示すブロック図である。制御部１１０は、Ｉ／Ｆ部１１１と、演算部１１２と、プログラム記憶部１１３と、データ格納部１１４とを備える。Ｉ／Ｆ部１１１は、図５のＲＡＭ１２０、ＲＯＭ１３０、通信部１４０及びＨＤＤ１５０との通信インタフェースである。演算部１１２は、Ｉ／Ｆ部１１１、プログラム記憶部１１３及びデータ格納部１１４を参照し、所定の演算、例えば、プログラムの実行を行う演算装置である。プログラム記憶部１１３及びデータ格納部１１４は、それぞれＲＡＭ１２０、ＲＯＭ１３０及びＨＤＤ１５０から取得したプログラム及びデータを格納するレジスタ等の記憶装置である。
【００３６】
制御部１１０は、Ｉ／Ｆ部１１１経由で、画像入力モジュール１０１、単語認識モジュール１０２、認識結果検証モジュール１０５及び認識結果出力モジュール１０６を順番に呼び出して実行する。すなわち、単語認識装置１００は、制御部１１０が、ＲＡＭ１２０、ＲＯＭ１３０及びＨＤＤ１５０に格納されたプログラム及びデータを読み込み、実行する。これにより、単語認識装置１００は、画像入力モジュール１０１、単語認識モジュール１０２、認識辞書格納モジュール１０３、単語辞書格納モジュール１０４、認識結果検証モジュール１０５、認識結果出力モジュール１０６及び制御モジュール１０７として動作する。
【００３７】
図７は、本発明の実施の形態２にかかる単語認識方法の流れを示すフローチャート図である。まず、画像入力モジュール１０１は、単語画像を入力する（Ｓ１０）。次に、単語認識モジュール１０２は、認識辞書格納モジュール１０３及び単語辞書モジュール１０４を参照して、単語画像を認識する（Ｓ２０）。具体的には、まず、単語認識モジュール１０２は、単語辞書モジュール１０４に格納された複数の単語から任意の順番で一つずつ単語候補を選択する。尚、上述したような階層化した住所を認識対象とする場合、上位階層の住所が適切に認識された後に、下位階層の住所の認識対象を当該認識された住所に属する住所に絞ることができる。例えば、単語認識モジュール１０２は、市名"ＭＩＤＬＥＴＯＮ"が適切に認識された後に、市名"ＭＩＤＬＥＴＯＮ"に属する市内の地名である図４に示したような８個の市内の地名を示す単語を単語候補として予め選別することができる。
【００３８】
そして、ここでは、例えば、単語認識モジュール１０２は、図４の市内の地名の内、"ＢＡＬＬＹＡＤＡＭ"を選択したとする。そして、単語認識モジュール１０２は、単語画像が選択された単語候補にどの程度類似しているかを示す評価値を文字ごとに算出する。まず、単語認識モジュール１０２は、選択された単語候補の文字列長に応じて単語画像を分割する。例えば、選択された単語候補が"ＢＡＬＬＹＡＤＡＭ"である場合、単語認識モジュール１０２は、文字列長が９であるため、単語画像を９分割する。ここで、分割する処理には、例えば、入力される単語画像に対して水平方向に射影を取り、極小値、つまり谷となる点で分割する方法を用いるとよい。
【００３９】
そして、単語認識モジュール１０２は、分割された１文字目に相当する画像が、単語候補の１文字目である"Ｂ"にどの程度類似するかを判定する。具体的には、単語認識モジュール１０２は、認識辞書格納モジュール１０３に格納された"Ｂ"の文字画像との照合を行い、評価値を算出する。同様に、単語認識モジュール１０２は、２文字目の"Ａ"から９文字目の"Ｍ"についても単語候補の２文字目から９文字目と照合を行い、文字毎に評価値を算出する。ここで、評価値は、例えば、類似度であるとよい。
【００４０】
その後、単語認識モジュール１０２は、１文字目から９文字目に対応する評価値の平均値を算出する。そして、単語認識モジュール１０２は、当該算出された平均値を単語候補"ＢＡＬＬＹＡＤＡＭ"の評価値とする。尚、ここで、文字ごとの評価値から平均値を算出する理由は、文字列の長さで除算して正準化することにより、文字列長が異なる単語候補との比較を可能とするためである。また、単語認識モジュール１０２は、１文字目から９文字目の一部の文字に対応する評価値から平均値を算出しても構わない。例えば、文字列長が所定の長さ以上である場合に、サンプル抽出した複数の文字に対応する評価値を用いても構わない。また、単語候補の評価値は、文字ごとの平均値に限定されない。つまり、単語認識モジュール１０２は、単語候補の評価値として、文字ごとの評価値に任意の統計処理、例えば、分散等により算出しても構わない。すなわち、単語候補の評価値は、他の単語候補の評価値との比較のために、正規化が行われていれば構わない。同様に、単語認識モジュール１０２は、単語辞書モジュール１０４に格納された残りの単語候補についても評価値を算出する。
【００４１】
図８は、本発明の実施の形態２にかかる認識結果の標記を説明する図である。認識結果Ｒ１は、文字毎の認識結果であるｒ１１、ｒ１２、・・・、ｒ１ｉ、・・・、ｒ１ｍの集合で表現することができる。同様に、認識結果Ｒ２は、文字毎の認識結果であるｒ２１、ｒ２２、・・・、ｒ２ｊ、・・・、ｒ２ｎの集合で表現することができる。そして、図９は、本発明の実施の形態２にかかる認識結果の標記の例を示す図である。ここでは、認識結果Ｒ１は、"ＢＡＬＬＹＴＩＶＮＡＮ"と認識されたことを示す。同様に、認識結果Ｒ２は、"ＢＡＬＬＹＦＡＲＭＡＮ" と認識されたことを示す。また、図１０は、本発明の実施の形態２にかかる認識結果に対応する評価値の標記を説明する図である。認識結果Ｒ１の各文字に対応する評価値の集合である評価値集合Ｓ１は、ｓ１１、ｓ１２、・・・、ｓ１ｉ、・・・、Ｓ１ｍの集合で表現することができる。同様に、認識結果Ｒ２の各文字に対応する評価値の集合である評価値集合Ｓ２は、ｓ２１、ｓ２２、・・・、ｓ２ｉ、・・・、Ｓ２ｍの集合で表現することができる。尚、以下の説明では、評価値集合Ｓ１の各要素の平均値を評価平均値Ｓ１ａｖｇと呼び、評価値集合Ｓ２の各要素の平均値を評価平均値Ｓ２ａｖｇと呼ぶ。また、以下の説明では、評価平均値Ｓ１ａｖｇが１位であり、評価平均値Ｓ２ａｖｇが２位であるものとする。
【００４２】
そして、単語認識モジュール１０２は、評価値が大きい順番に認識結果検証モジュール１０５へ認識結果と当該認識結果に対応する評価値とを出力する。すなわち、ここでは、単語認識モジュール１０２は、最初に出力された認識結果を第１の単語候補として選出し、２番目に出力された認識結果が第２の単語候補として選出する。尚、単語認識モジュール１０２は、全ての単語候補を出力する必要はなく、少なくとも２位までの単語候補を出力すればよい。そのため、単語認識モジュール１０２は、予め出力対象の単語候補数を閾値により定めても構わない。または、単語候補の数に応じて、所定の割合を出力しても構わない。つまり、住所を認識する場合、評価値が上位となる地名が選出される。但し、単語認識モジュール１０２による出力順はこれに限定されない。少なくとも認識結果検証モジュール１０５が認識結果の順位を判別可能であればよい。
【００４３】
上述した単語認識モジュール１０２の処理を言い換えると、単語認識モジュール１０２は、複数の単語のそれぞれについて、単語画像を複数の文字として認識した場合の文字毎の評価値を算出し、当該算出した評価値を用いて複数の単語の中から第１の単語候補及び第２の単語候補を選出すると言える。
【００４４】
また、単語認識モジュール１０２は、複数の単語のそれぞれについて、単語画像を複数の文字として認識した場合の評価値を文字毎に算出し、単語当たりに含まれる全ての文字における算出された評価値の平均値を算出し、当該算出した評価値の平均値を用いて複数の単語の中から第１の単語候補及び第２の単語候補を選出すると言える。
【００４５】
さらに、単語認識モジュール１０２は、複数の単語のそれぞれに基づいて、単語画像を複数の画像に分割し、分割された複数の画像について複数の単語に含まれる文字として認識した場合の評価値を文字毎に算出し、当該算出した評価値を用いて複数の単語の中から第１の単語候補及び第２の単語候補を選出すると言える。
【００４６】
図７に戻って、続いて、認識結果検証モジュール１０５は、単語認識モジュール１０２により出力された認識結果を検証する（Ｓ３０）。図１１は、本発明の実施の形態２にかかる認識結果の検証処理の一例の流れを示すフローチャート図である。
【００４７】
まず、認識結果検証モジュール１０５は、単語認識モジュール１０２から評価値が１位及び２位である認識結果Ｒ１及びＲ２並びにその評価値集合Ｓ１及びＳ２を入力する（Ｓ３１）。また、このとき、併せて、認識結果検証モジュール１０５は、評価平均値Ｓ１ａｖｇ及び評価平均値Ｓ２ａｖｇも入力する。
【００４８】
次に、認識結果検証モジュール１０５は、評価平均値Ｓ１ａｖｇと評価平均値Ｓ２ａｖｇとが近似しているか否かを判定する（Ｓ３２）。例えば、認識結果検証モジュール１０５は、評価平均値Ｓ１ａｖｇと評価平均値Ｓ２ａｖｇとの差が所定の閾値以下であるか否かを判定する。すなわち、認識結果検証モジュール１０５は、単語認識モジュール１０２において単語画像を認識した場合の認識結果Ｒ１の評価平均値Ｓ１ａｖｇと認識結果Ｒ２の評価平均値Ｓ２ａｖｇとが近似する場合に、認識結果Ｒ１の確からしさを検証する。ステップＳ３２において、評価平均値Ｓ１ａｖｇと評価平均値Ｓ２ａｖｇとが近似していないと判定した場合、当該検証処理を終了する。これにより、認識結果の評価値の差異が明確である場合には、不要な処理を行わず、処理効率を高めることができる。
【００４９】
ステップＳ３２において、評価平均値Ｓ１ａｖｇと評価平均値Ｓ２ａｖｇとが近似していると判定した場合、認識結果検証モジュール１０５は、認識結果Ｒ１に含まれる文字列の中から認識結果Ｒ２に含まれる文字列との一致する部分を検出する（Ｓ３３）。すなわち、認識結果検証モジュール１０５は、認識結果Ｒ１と認識結果Ｒ２とを文字単位で比較し、部分的に一致する文字列である一致文字列を検出する。そして、認識結果検証モジュール１０５は、当該検出した一致文字列を用いて認識結果Ｒ１と認識結果Ｒ２との間で不一致である文字を判定する。これにより、効率的に不一致と判定される文字を特定することができる。尚、ステップＳ３３の処理については、後述の図１２及び図１３において、詳細に説明する。
【００５０】
続いて、認識結果検証モジュール１０５は、一致文字列の長さが認識結果Ｒ１の文字列長に比べて所定値以上であるか否かを判定する（Ｓ３４）。ステップＳ３４において、所定値未満であると判定した場合、当該検証処理を終了する。すなわち、認識結果検証モジュール１０５は、ステップＳ３３により検出した一致文字列が所定の文字数を超える場合に、第１の単語候補の確からしさを検証する。一致文字列が所定の文字数を超えない場合は、認識結果Ｒ１と認識結果Ｒ２との差異が明確であるため、不要な処理を行わず、処理効率を高めることができる。
【００５１】
ステップＳ３４において、所定値以上であると判定した場合、認識結果検証モジュール１０５は、認識結果Ｒ１及びＲ２の不一致部分における再評価平均値Ｓ１ｄ及びＳ２ｄを算出する（Ｓ３５）。ここで、図９の例の場合、認識結果検証モジュール１０５は、認識結果Ｒ１の"ＴＩＶＮ"の４文字に対する評価値についての平均値を算出することで再評価平均値Ｓ１ｄを求める。同様に、認識結果検証モジュール１０５は、認識結果Ｒ２の"ＦＡＲＭ"の４文字に対する評価値についての平均値を算出することで再評価平均値Ｓ２ｄを求める。つまり、認識結果検証モジュール１０５は、不一致と判定される文字における評価値に、単語認識モジュール１０２により算出された文字毎の評価値を用いる。これにより、再評価平均値の算出を効率的に行うことができる。また、認識結果検証モジュール１０５は、単語認識モジュール１０２により算出された文字毎の評価値の内、不一致と判定される文字における評価値を平均して、不一致と判定される文字における再評価平均値Ｓ１ｄ及びＳ２ｄを算出する。これにより、正規化した評価値により認識結果Ｒ１と認識結果Ｒ２との比較を適切に行うことができる。
【００５２】
その後、図７に戻って、認識結果出力モジュール１０６は、認識結果検証モジュール１０５により出力された認識結果を出力する（Ｓ４０）。ここで、認識結果出力モジュール１０６は、認識結果検証モジュール１０５により評価値が再計算された結果を踏まえて、評価値が１位の認識結果のみを出力してもよい。または、認識結果出力モジュール１０６は、認識結果検証モジュール１０５による結果を踏まえて、評価値の順番に認識結果を出力してもよい。また、認識結果出力モジュール１０６は、認識結果、評価値集合及び評価平均値を出力してもよい。但し、認識結果出力モジュール１０６は、１位と２位の評価値の差が所定値以下であれば、棄却を出力してもよい。
【００５３】
図１２は、本発明の実施の形態２にかかる認識結果の一致部分の検出処理（図１１のステップＳ３３）の流れを示すフローチャート図である。まず、認識結果検証モジュール１０５は、評価値が１位及び２位である認識結果Ｒ１及びＲ２並びにその評価値集合Ｓ１及びＳ２を入力する（Ｓ３３１）。次に、認識結果検証モジュール１０５は、認識結果Ｒ１及びＲ２の文字列長Ｌ１及びＬ２を算出する（Ｓ３３２）。続いて、認識結果検証モジュール１０５は、認識結果Ｒ１及びＲ２に含まれる文字列の内、一致箇所をカウントするための一致部番号Ｃを初期化する（Ｓ３３３）。具体的には、認識結果検証モジュール１０５は、一致部番号Ｃに"１"を設定する。そして、認識結果検証モジュール１０５は、一致フラグＦを初期化する（Ｓ３３４）。具体的には、認識結果検証モジュール１０５は、一致フラグＦに"０"を設定する。連続して一致部分を検出するためである。
【００５４】
その後、認識結果検証モジュール１０５は、一致文字列を検出する（Ｓ３３５）。図１３は、本発明の実施の形態２にかかる認識結果の一致部分の検出処理（図１２のステップＳ３３５）の詳細な流れを示すフローチャート図である。まず、認識結果検証モジュール１０５は、ループカウンタＫを初期化する（Ｓ３３５０）。具体的には、認識結果検証モジュール１０５は、ループカウンタＫに"１"を設定する。図１３では、認識結果Ｒ１に含まれる文字列について、１文字目から最後のＬ１文字目まで以下の処理を繰り返し実行するためである。
【００５５】
次に、認識結果検証モジュール１０５は、ループカウンタＫが文字列長Ｌ１以下であるか否かを判定する（Ｓ３３５１）。ステップＳ３３５１において、ループカウンタＫが文字列長Ｌ１以下と判定された場合、認識結果検証モジュール１０５は、認識結果Ｒ１と認識結果Ｒ２のループカウンタＫ文字目が一致するか否かを判定する（Ｓ３３５２）。ステップＳ３３５２において、Ｋ文字目が一致すると判定された場合、認識結果検証モジュール１０５は、一致フラグＦが"０"であるか否かを判定する（Ｓ３３５３）。つまり、認識結果Ｒ１に含まれる文字列と認識結果Ｒ２に含まれる文字列とが直前の文字において一致していたか否かを判定する。
【００５６】
ステップＳ３３５３において、一致フラグＦが"０"であると判定された場合、認識結果検証モジュール１０５は、一致フラグＦに"１"を設定する（Ｓ３３５４）。すなわち、Ｋ文字目から文字が一致していることを設定する。その後、ステップＳ３３５５へ進む。尚、ステップＳ３３５３において、一致フラグＦが"０"でないと判定された場合、例えば、一致フラグＦが"１"である場合、ステップＳ３３５３は処理されず、ステップＳ３３５５へ進む。その後、認識結果検証モジュール１０５は、一致する文字であるＫ文字目をＣ番目のメモリに登録する（Ｓ３３５５）。その後、ステップＳ３３５９へ進む。
【００５７】
ステップＳ３３５２において、Ｋ文字目が一致しないと判定された場合、認識結果検証モジュール１０５は、一致フラグＦが"１"であるか否かを判定する（Ｓ３３５６）。
【００５８】
ステップＳ３３５３において、一致フラグＦが"１"であると判定された場合、認識結果検証モジュール１０５は、一致フラグＦに"０"を設定する（Ｓ３３５７）。すなわち、Ｋ文字目から文字が一致していないことを設定する。そして、認識結果検証モジュール１０５は、一致部番号Ｃに"１"を加算する（Ｓ３３５８）。その後、ステップＳ３３５９へ進む。また、ステップＳ３３５３において、一致フラグＦが"１"でないと判定された場合、例えば、一致フラグＦが"０"である場合、ステップＳ３３５９へ進む。
【００５９】
その後、認識結果検証モジュール１０５は、ループカウンタＫに"１"を加算する（Ｓ３３５９）。次の文字を比較するためである。ステップＳ３３５１において、ループカウンタＫが文字列長Ｌ１より大きいと判定された場合、当該処理を終了する。
【００６０】
図１４は、本発明の実施の形態２にかかる認識結果の一致部分の検出例を示す図である。図１４は、評価値が１位である認識結果Ｒ１が"ＢＡＬＬＹＴＩＶＮＡＮ"であり、評価値が２位である認識結果Ｒ２が"ＢＡＬＬＹＦＡＲＭＡＮ"である場合の一致文字列Ｃ１及びＣ２を示す。一致文字列Ｃ１は、一致部番号Ｃが"１"であるときの一致文字列であり、ここでは、"ＢＡＬＬＹ"となる。また、一致文字列Ｃ２は、一致部番号Ｃが"２"であるときの一致文字列であり、ここでは、"ＡＮ"となる。
【００６１】
図１２に戻って、認識結果検証モジュール１０５は、一致度合を算出する（Ｓ３３６）。例えば、認識結果検証モジュール１０５は、認識結果Ｒ１の文字列長Ｌ１である１１を用いて一致度合を算出する。ここでは、一致度は、（５＋２）／１１＝０．６４となる。そのため、０．５以上を閾値として設定することにより、図１１のステップＳ３４において、一致文字列の長さが認識結果Ｒ１の文字列長に比べて所定値以上であると判定される。
【００６２】
すなわち、本発明の実施の形態２にかかる認識結果検証処理は、認識結果Ｒ１から一致文字列を除いた文字列である第１の不一致文字列を抽出し、認識結果Ｒ２から一致文字列を除いた文字列である第２の不一致文字列を抽出し、当該第１の不一致文字列により単語画像を認識した場合の評価値と、当該第２の不一致文字列により単語画像を認識した場合の評価値とに基づき、認識結果Ｒ１の確からしさを検証すると言える。これにより、不一致文字列同士の評価値のみを比較するため、差異が明確となり、検証の精度を向上させることができる。
【００６３】
さらに、本発明の実施の形態２にかかる認識結果検証処理は、前記第１の不一致文字列により前記単語画像を認識した場合の評価値が前記第２の不一致文字列により前記単語画像を認識した場合の評価値に比べて所定値以上大きい場合に、前記第１の単語候補を前記入力された単語画像に対する認識結果とし、当該所定値以上大きくない場合には、前記入力された単語画像に対する前記第１及び第２の単語候補を棄却して認識結果はなしと判定とするとよい。これにより、差異がより大きい場合にのみ第１の単語候補を認識結果とすることになり、検証の精度を向上させることができる。
【００６４】
または、本発明の実施の形態２にかかる認識結果検証処理は、前記第１の不一致文字列により前記単語画像を認識した場合の評価値又は前記第２の不一致文字列により前記単語画像を認識した場合の評価値のいずれか一方が他方に比べて所定値より大きい場合に、前記第１又は第２の単語候補のうち、評価値の大きい方の単語候補を前記入力された単語画像に対する認識結果とし、当該所定値未満である場合には、前記入力された単語画像に対する前記第１及び第２の単語候補を棄却して認識結果はなしと判定しても構わない。これにより、前記第１又は第２の単語候補の内、より確からしい候補を認識結果とすることになり、検証の精度を向上させることができる。
【００６５】
＜発明の実施の形態３＞
図１５は、本発明の実施の形態３にかかる発送物区分装置２００の例を示す図である。発送物区分装置２００は、薄手の個体を発送物として扱う。発送物は、例えば、冊子小包、封書、はがきなどが該当し、郵便物もこれに含まれる。発送物区分装置２００は、供給部２１と、搬送部２２と、スキャナ部２３と、住所認識部２４と、区分部２５と、制御部２６とを備える。
【００６６】
供給部２１は、発送物を１通毎に搬送部２２へ供給する。搬送部２２は、供給部２１から供給された発送物を区分部２５へ搬送する。スキャナ部２３は、供給部２１から搬送部２２へ供給された発送物を撮像し、画像データに変換する。住所認識部２４は、スキャナ部２３により変換された画像データから発送物の宛先住所を認識する。ここで、住所認識部２４は、本発明の実施の形態１にかかる単語認識装置１又は本発明の実施の形態２にかかる単語認識装置１００を適用したものである。区分部２５は、搬送部２２から搬送された発送物を、住所認識部２４により認識した宛先住所に対して指定された区分箱に仕分けする。制御部２６は、供給部２１、搬送部２２、スキャナ部２３、住所認識部２４及び区分部２５の動作を制御する。
【００６７】
発送物区分装置２００は、例えば、特許文献２などの実現例を用いることができる。これにより、住所認識部２４は、発送物の宛先住所の認識結果として評価値の１位が"ＢＡＬＬＹＴＩＶＮＡＮ"、評価値の２位が"ＢＡＬＬＹＦＡＲＭＡＮ"となった場合でも、棄却することなく、正しい区分が可能になる。
【００６８】
＜その他の発明の実施の形態＞
本発明の実施の形態１にかかる検証部１３又は本発明の実施の形態２にかかる認識結果検証モジュール１０５は、第１の単語候補から第２の単語候補へ変換する際の文字の編集操作の回数である編集距離に基づいて、第１の単語候補と第２の単語候補とを文字単位で比較するようにしてもよい。すなわち、一致部分の検出には、文字列検索で利用されている編集距離（edit distance）を用いることも可能である。編集距離は、２個の文字列の類似性を評価するための尺度の一つである。編集距離は、１個目の文字列から２個目の文字列への遷移を文字の削除、入れ替え及び追加のアクションとして扱う。編集距離は、このようなアクションが発生する毎に当該アクションを距離として加算する。
【００６９】
また、編集距離では、比較している部分において文字が同一となる場合にはアクションは発生しない。例えば、同一の単語であれば、編集距離は"０"となる。また、異なる単語である"ａａａ"と"ａａｂ"とでは、入れ替えが１回発生するため、編集距離は"１"となる。編集距離の計算は、ダイナミックプログラミングで実行できる。さらに、ダイナミックプログラミングの結果をバックトラッキングすることで、文字が同じになる部分（アクションが起こらなかった部分）を検出することができる。図９に示したような評価値が１位である単語候補"ＢＡＬＬＹＴＩＶＮＡＮ"と、評価値が２位である単語候補"ＢＡＬＬＹＦＡＲＭＡＮ"との例では、編集距離は、図１４のように、一致文字列が２個検出される。
【００７０】
上述した実施の形態１及び２では、評価値が１位と２位である認識結果を例にとって説明したが、評価値が１位と２位の認識結果と同じ一致文字列が３位以降の認識結果にある場合には、同様の評価値の計算が可能である。
【００７１】
尚、住所を含む単語を認識する方法には、単語全体を一度に認識する方法と、単語を１文字毎に分解して認識する方法とがある。上述した本発明の実施の形態１及び２では、後者の方法について説明したが、これに限定されない。つまり、単語全体を一度に認識する方法としても構わない。
【００７２】
尚、図４の例に上述した単語駆動型の認識方法を単純に適用することにより、紙面に記載された住所をスキャンして単語画像に変換し、当該単語画像の内、都市名が"ＭＩＤＬＥＴＯＮ"であると認識され、市内の地名が図４の８個のいずれかに絞ることはできる。しかし、図４のように、部分的に一致する文字がある場合、１位と２位の評価値の差が十分大きくなく、１位の認識結果を採用できない場合や、１位の認識結果が誤る場合が存在する。前者を「棄却」、後者を「誤読」と呼ぶ。棄却の場合には、人手で入力する必要が生じ、後者の場合には認識結果を目視で確認して誤りを人手で修正する必要が生じる。
【００７３】
これに対して、類似単語対をコンフュージョンテーブルとして予め登録しておき、登録された類似単語が認識結果に出現した場合に、所定の処理を実行することも可能である。
【００７４】
しかしながら、コンフュージョンテーブルを用いる場合の問題点は、事前評価により得た知見に基づき、予め登録した単語に対してしか動作しない点である。そのため、それ以外の認識結果で一致部を有する類似単語が出現した場合には、棄却や誤読が生じる。また、事前設計では、事前に類似単語を選別するという労力を要する。
【００７５】
それに対して、本発明の実施の形態では、単語候補同士を文字単位で比較することにより、一致文字列を検出し、検出した一致文字列に基づいて、不一致となる文字列を特定することができる。これにより、未知の類似単語についても対応することができる。さらに、事前に類似単語を選別する労力を不要とすることができる。
【００７６】
一方、特許文献１は、事前登録の必要がなく、一致部を有する類似単語全般に対して動作するが、評価値の差が小さくなる１位候補と２位以下の候補に対して、評価値の重み付けをするだけである。また、特許文献１は、比較対象の類似単語間の文字数の差に応じて相違度の補正を行っているため、比較対象の類似単語間の文字数に差がない場合には、相違度を補正する効果が得られない。
【００７７】
それに対して、本発明の実施の形態では、図９に示すように、比較対象の類似単語間の文字数が同じ場合であっても、不一致と判定される文字における評価値により再評価値を算出するため、差異がより明確となり、認識精度を高めることができる。
【００７８】
本発明の効果は、類似単語の不一致部分だけを抽出して比較するため、１位の認識結果と２位以降の認識結果の評価値の差が顕著になることである。また、棄却が格段に低減し、認識のパフォーマンスが向上することである。
【００７９】
本発明は、ＯＣＲ（Optical Character Recognition）又は郵便物の住所を読み取り及び地域毎に区分する区分機として産業上利用可能である。
【００８０】
さらに、本発明は上述した実施の形態のみに限定されるものではなく、既に述べた本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能であることは勿論である。例えば、上述の実施の形態では、本発明をハードウェアの構成として説明したが、本発明は、これに限定されるものではない。本発明は、任意の処理を、ＣＰＵ（Central Processing Unit）にコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。この場合、コンピュータプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＢＤ(Blu-ray(登録商標) Disc)、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。また、コンピュータプログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【００８１】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。
【００８２】
（付記１）複数の文字が表示された単語画像を入力する入力手段と、
単語辞書に登録された複数の単語に基づき、前記入力手段により入力された単語画像を認識して第１の単語候補及び第２の単語候補を選出する単語候補選出手段と、
前記第１の単語候補と前記第２の単語候補とを文字単位で比較し、不一致と判定される文字により前記単語画像を認識した場合の評価値に基づき、前記第１の単語候補の確からしさを検証する検証手段と、
を備える単語認識装置。
【００８３】
（付記２）前記検証手段は、前記第１の単語候補から前記第２の単語候補へ変換する際の文字の編集操作の回数である編集距離に基づいて、前記第１の単語候補と前記第２の単語候補とを文字単位で比較することを特徴とする付記１に記載の単語認識装置。
【００８４】
（付記３）前記単語候補選出手段は、前記複数の単語のそれぞれについて、前記単語画像を複数の文字として認識した場合の文字毎の評価値を算出し、当該算出した評価値を用いて前記複数の単語の中から前記第１の単語候補及び前記第２の単語候補を選出し、
前記検証手段は、前記不一致と判定される文字における前記評価値に、前記単語候補選出手段により算出された文字毎の評価値を用いることを特徴とする付記１又は２に記載の単語認識装置。
【００８５】
（付記４）前記検証手段は、前記第１の単語候補と前記第２の単語候補とを文字単位で比較し、部分的に一致する文字列である一致文字列を検出し、当該検出した一致文字列を用いて前記第１の単語候補と前記第２の単語候補との間で不一致である文字を判定することを特徴とする付記１乃至３のいずれか１項に記載の単語認識装置。
【００８６】
（付記５）前記検証手段は、前記第１の単語候補から前記一致文字列を除いた文字列である第１の不一致文字列を抽出し、前記第２の単語候補から前記一致文字列を除いた文字列である第２の不一致文字列を抽出し、当該第１の不一致文字列により前記単語画像を認識した場合の評価値と、当該第２の不一致文字列により前記単語画像を認識した場合の評価値とに基づき、前記第１の単語候補の確からしさを検証することを特徴とする付記４に記載の単語認識装置。
【００８７】
（付記６）前記検証手段は、前記第１の不一致文字列により前記単語画像を認識した場合の評価値が前記第２の不一致文字列により前記単語画像を認識した場合の評価値に比べて所定値以上大きい場合に、前記第１の単語候補を前記入力された単語画像に対する認識結果とし、当該所定値以上大きくない場合には、前記入力された単語画像に対する前記第１及び第２の単語候補を棄却して認識結果はなしと判定とすることを特徴とする付記５に記載の単語認識装置。
【００８８】
（付記７）前記検証手段は、前記第１の不一致文字列により前記単語画像を認識した場合の評価値又は前記第２の不一致文字列により前記単語画像を認識した場合の評価値のいずれか一方が他方に比べて所定値以上大きい場合に、前記第１又は第２の単語候補のうち、評価値の大きい方の単語候補を前記入力された単語画像に対する認識結果とし、当該所定値以上大きくない場合には、前記入力された単語画像に対する前記第１及び第２の単語候補を棄却して認識結果はなしと判定とすることを特徴とする付記５に記載の単語認識装置。
【００８９】
（付記８）前記検証手段は、前記検出した一致文字列が所定の文字数を超える場合に、前記第１の単語候補の確からしさを検証することを特徴とする付記４乃至７のいずれか１項に記載の単語認識装置。
【００９０】
（付記９）前記単語候補選出手段は、前記複数の単語のそれぞれについて、前記単語画像を複数の文字として認識した場合の評価値を文字毎に算出し、単語当たりに含まれる全ての文字における前記算出された評価値の平均値を算出し、当該算出した評価値の平均値を用いて前記複数の単語の中から前記第１の単語候補及び前記第２の単語候補を選出し、
前記検証手段は、前記単語候補選出手段により算出された文字毎の評価値の内、前記不一致と判定される文字における評価値を平均して、前記不一致と判定される文字における前記評価値を算出することを特徴とする付記１乃至８のいずれか１項に記載の単語認識装置。
【００９１】
（付記１０）前記検証手段は、前記単語候補選出手段において前記単語画像を認識した場合の前記第１の単語候補の評価値と前記第２の単語候補の評価値とが近似する場合に、前記第１の単語候補の確からしさを検証することを特徴とする付記１乃至９のいずれか１項に記載の単語認識装置。
【００９２】
（付記１１）前記単語候補選出手段は、前記複数の単語のそれぞれに基づいて、前記単語画像を複数の画像に分割し、分割された複数の画像について前記複数の単語に含まれる文字として認識した場合の評価値を文字毎に算出し、当該算出した評価値を用いて前記複数の単語の中から前記第１の単語候補及び前記第２の単語候補を選出することを特徴とする付記１乃至１０のいずれか１項に記載の単語認識装置。
【００９３】
（付記１２）複数の文字が表示された単語画像を入力する入力工程と、
単語辞書に登録された複数の単語に基づき、前記入力工程により入力された単語画像を認識して第１の単語候補及び第２の単語候補を選出する単語候補選出工程と、
前記第１の単語候補と前記第２の単語候補とを文字単位で比較し、不一致と判定される文字により前記単語画像を認識した場合の評価値に基づき、前記第１の単語候補の確からしさを検証する検証工程と、
を備える単語認識方法。
【００９４】
（付記１３）前記検証工程は、前記第１の単語候補から前記第２の単語候補へ変換する際の文字の編集操作の回数である編集距離に基づいて、前記第１の単語候補と前記第２の単語候補とを文字単位で比較することを特徴とする付記１２に記載の単語認識方法。
【００９５】
（付記１４）前記単語候補選出工程は、前記複数の単語のそれぞれについて、前記単語画像を複数の文字として認識した場合の文字毎の評価値を算出し、当該算出した評価値を用いて前記複数の単語の中から前記第１の単語候補及び前記第２の単語候補を選出し、
前記検証工程は、前記不一致と判定される文字における前記評価値に、前記単語候補選出工程により算出された文字毎の評価値を用いることを特徴とする付記１２又は１３に記載の単語認識方法。
【００９６】
（付記１５）前記検証工程は、前記第１の単語候補と前記第２の単語候補とを文字単位で比較し、部分的に一致する文字列である一致文字列を検出し、当該検出した一致文字列を用いて前記第１の単語候補と前記第２の単語候補との間で不一致である文字を判定することを特徴とする付記１２乃至１４のいずれか１項に記載の単語認識方法。
【００９７】
（付記１６）前記検証工程は、前記第１の単語候補から前記一致文字列を除いた文字列である第１の不一致文字列を抽出し、前記第２の単語候補から前記一致文字列を除いた文字列である第２の不一致文字列を抽出し、当該第１の不一致文字列により前記単語画像を認識した場合の評価値と、当該第２の不一致文字列により前記単語画像を認識した場合の評価値とに基づき、前記第１の単語候補の確からしさを検証することを特徴とする付記１５に記載の単語認識方法。
【００９８】
（付記１７）前記検証工程は、前記第１の不一致文字列により前記単語画像を認識した場合の評価値が前記第２の不一致文字列により前記単語画像を認識した場合の評価値に比べて所定値以上大きい場合に、前記第１の単語候補を前記入力された単語画像に対する認識結果とし、当該所定値以上大きくない場合には、前記入力された単語画像に対する前記第１及び第２の単語候補を棄却して認識結果はなしと判定とすることを特徴とする付記１６に記載の単語認識方法。
【００９９】
（付記１８）前記検証工程は、前記第１の不一致文字列により前記単語画像を認識した場合の評価値又は前記第２の不一致文字列により前記単語画像を認識した場合の評価値のいずれか一方が他方に比べて所定値以上大きい場合に、前記第１又は第２の単語候補のうち、評価値の大きい方の単語候補を前記入力された単語画像に対する認識結果とし、当該所定値以上大きくない場合には、前記入力された単語画像に対する前記第１及び第２の単語候補を棄却して認識結果はなしと判定とすることを特徴とする付記１６に記載の単語認識方法。
【０１００】
（付記１９）前記検証工程は、前記検出した一致文字列が所定の文字数を超える場合に、前記第１の単語候補の確からしさを検証することを特徴とする付記１５乃至１８のいずれか１項に記載の単語認識方法。
【０１０１】
（付記２０）前記単語候補選出工程は、前記複数の単語のそれぞれについて、前記単語画像を複数の文字として認識した場合の評価値を文字毎に算出し、単語当たりに含まれる全ての文字における前記算出された評価値の平均値を算出し、当該算出した評価値の平均値を用いて前記複数の単語の中から前記第１の単語候補及び前記第２の単語候補を選出し、
前記検証工程は、前記単語候補選出工程により算出された文字毎の評価値の内、前記不一致と判定される文字における評価値を平均して、前記不一致と判定される文字における前記評価値を算出することを特徴とする付記１２乃至１９のいずれか１項に記載の単語認識方法。
【０１０２】
（付記２１）前記検証工程は、前記単語候補選出工程において前記単語画像を認識した場合の前記第１の単語候補の評価値と前記第２の単語候補の評価値とが近似する場合に、前記第１の単語候補の確からしさを検証することを特徴とする付記１２乃至２０のいずれか１項に記載の単語認識方法。
【０１０３】
（付記２２）前記単語候補選出工程は、前記複数の単語のそれぞれに基づいて、前記単語画像を複数の画像に分割し、分割された複数の画像について前記複数の単語に含まれる文字として認識した場合の評価値を文字毎に算出し、当該算出した評価値を用いて前記複数の単語の中から前記第１の単語候補及び前記第２の単語候補を選出することを特徴とする付記１２乃至２１のいずれか１項に記載の単語認識方法。
【０１０４】
（付記２３）複数の文字が表示された単語画像を入力する入力処理と、
単語辞書に登録された複数の単語に基づき、前記入力処理により入力された単語画像を認識して第１の単語候補及び第２の単語候補を選出する単語候補選出処理と、
前記第１の単語候補と前記第２の単語候補とを文字単位で比較し、不一致と判定される文字により前記単語画像を認識した場合の評価値に基づき、前記第１の単語候補の確からしさを検証する検証処理と、
をコンピュータに実行させる単語認識プログラム。
【０１０５】
（付記２４）発送物を１通毎に供給する供給部と、
前記発送物を搬送する搬送部と、
前記発送物を撮像し、画像データに変換するスキャナ部と、
前記画像データから発送物の宛先住所を認識する住所認識部と、
前記住所認識部により認識した宛先住所に対して指定された区分箱に仕分けする区分部と、
前記供給部、前記搬送部、前記スキャナ部、前記住所認識部及び前記区分部の動作を制御する制御部とを有し、
前記住所認識部は、付記１乃至１１のいずれか１項に記載の単語認識装置を備えることを特徴とする発送物区分装置。
【０１０６】
以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記によって限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【０１０７】
この出願は、２００９年９月２４日に出願された日本出願特願２００９−２１８４６５と、２０１０年３月１８日に出願された日本出願特願２０１０−０６２５６６とを基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用可能性】
【０１０８】
本発明は、ＯＣＲ（Optical Character Recognition）又は郵便物の住所を読み取り及び地域毎に区分する区分機として産業上利用可能である。
【符号の説明】
【０１０９】
１  単語認識装置
１１  入力部
１２  単語候補選出部
１３  検証部
１００  単語認識装置
１０１  画像入力モジュール
１０２  単語認識モジュール
１０３  認識辞書格納モジュール
１０４  単語辞書格納モジュール
１０５  認識結果検証モジュール
１０６  認識結果出力モジュール
１０７  制御モジュール
１１０  制御部
１１１  Ｉ／Ｆ部
１１２  演算部
１１３  プログラム記憶部
１１４  データ格納部
１２０  ＲＡＭ
１３０  ＲＯＭ
１４０  通信部
１５０  ＨＤＤ
１５１  画像入力プログラム
１５２  単語認識プログラム
１５３  認識結果検証プログラム
１５４  認識結果出力プログラム
１５５  認識辞書
１５６  単語辞書
２００  発送物区分装置
２１  供給部
２２  搬送部
２３  スキャナ部
２４  住所認識部
２５  区分部
２６  制御部
Ｃ  一致部番号
Ｃ１  一致文字列
Ｃ２  一致文字列
Ｆ  一致フラグ
Ｋ  ループカウンタ
Ｌ１  文字列長
Ｌ２  文字列長
Ｒ１  認識結果
Ｒ２  認識結果
Ｓ１  評価値集合
Ｓ２  評価値集合
Ｓ１ａｖｇ  評価平均値
Ｓ２ａｖｇ  評価平均値
Ｓ１ｄ  再評価平均値
Ｓ２ｄ  再評価平均値
【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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