(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
認識対象文字の各文字に対し，一つ以上の辞書モデルを定めておき，前記辞書モデルと整合し，該整合の取れた文字に対して詳細認識処理を行って，文字を認識する文字認識装置において，
指定された文字認識を行う際の認識対象文字種を格納しておく認識対象文字種格納手段と，
入力された文字から文字認識に用いる特徴量を抽出する特徴抽出手段と，
前記辞書モデルを格納しておく辞書モデル格納手段と，
前記特徴抽出部手段で抽出された特徴量と前記辞書モデル格納手段に格納されている辞書モデルとの整合を行うモデル整合手段と，
前記モデル整合手段で入力文字と整合のとれたモデルに対し，前記認識対象文字種格納手段に格納されている認識対象文字種に応じて詳細識別処理の拘束条件を変更する詳細識別手段と，
前記詳細識別手段で詳細識別された辞書モデルを認識結果として出力する認識結果決定手段と，
を備えたことを特徴とする文字認識装置。
【請求項２】
認識対象文字の各文字に対し，一つ以上の辞書モデルを定めておき，前記辞書モデルと整合し，該整合の取れた文字に対して詳細認識処理を行って，文字を認識する文字認識装置において，
指定された文字認識を行う際の認識対象文字種を格納しておく認識対象文字種格納手段と，
入力された文字から文字認識に用いる特徴量を抽出する特徴抽出手段と，
前記辞書モデルを格納しておく辞書モデル格納手段と，
前記特徴抽出部手段で抽出された特徴量と前記辞書モデル格納手段に格納されている辞書モデルとの整合を行い，かつ利用する辞書モデルを，前記認識対象文字種に応じて変更するモデル整合手段と，
前記モデル整合手段で入力文字と整合のとれたモデルに対し，前記認識対象文字種格納手段に格納されている認識対象文字種に応じて詳細識別処理の拘束条件を変更する詳細識別手段と，
前記詳細識別手段で詳細識別された辞書モデルを認識結果として出力する認識結果決定手段と，
を備えたことを特徴する文字認識装置。
【請求項３】
認識対象文字の各文字に対し，一つ以上の辞書モデルを定めておき，前記辞書モデルと整合し，該整合の取れた文字に対して詳細認識処理を行って，文字を認識する文字認識装置において，
指定された文字認識を行う際の類似文字情報を格納しておく類似文字情報格納手段と，
入力された文字から文字認識に用いる特徴量を抽出する特徴抽出手段と，
前記辞書モデルを格納しておく辞書モデル格納手段と，
前記特徴抽出手段で抽出された特徴量と前記辞書モデル格納手段に格納されている辞書モデルとの整合を行い，かつ利用する辞書モデルを，前記類似文字情報に応じて変更するモデル整合手段と，
前記モデル整合手段で入力文字と整合のとれたモデルに対し，前記類似文字情報格納手段に格納されている類似文字情報に応じて詳細識別処理の拘束条件を変更する詳細識別手段と，
前記詳細識別手段で詳細識別された辞書モデルを認識結果として出力する認識結果決定手段と，
を備えたことを特徴とする文字認識装置。
【請求項４】
認識対象文字の各文字に対し，一つ以上の辞書モデルを定めておき，前記辞書モデルと整合し，該整合の取れた文字に対して詳細認識処理を行って，文字を認識する文字認識装置において，
認識対象文字の中の類似文字の有無を判定する類似文字判定手段と，
前記辞書モデルを格納しておく辞書モデル格納手段と，
前記特徴抽出部手段で抽出された特徴量と前記辞書モデル格納手段に格納されている辞書モデルとの整合を行い，かつ利用する辞書モデルを，前記類似文字判定手段の判定結果に応じて変更するモデル整合手段と，
前記モデル整合手段で入力文字と整合のとれたモデルに対し，前記類似文字判定手段の判定結果に応じて詳細識別処理の拘束条件を変更する詳細識別手段と，
前記詳細識別手段で詳細識別された辞書モデルを認識結果として出力する認識結果決定手段と，
を備えたことを特徴とする文字認識装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明が属する技術分野】
本発明は文字認識をはじめとし，図形認識や文書処理の全般，およびその原理は音声認識や画像認識を含めたパターン認識全般に利用され，特に，認識対象文字の各文字に対し，一つ以上の辞書モデルを定めておき，このモデルとの整合を行い，該整合の取れた文字に対して詳細認識処理を行う場合，認識対象文字種や類似文字の有無に応じて辞書モデルや詳細識別処理の拘束条件を変更し，文字認識を実行する文字認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より，文字認識方法としては多くの方法が提案されている。たとえば，特開平３−１０８０７９号公報に開示されている『線図形特徴抽出及び認識方法』は，入力された文字の構造的特徴を抽出し，その構造的特徴が辞書モデルと一致するかどうかを調べ，一致したものに対しては，構造的特徴の形状を表すパラメータを用いて距離計算を行い，最も距離の近い辞書を認識結果として出力するものである。
【０００３】
ところが，上記方法では，入力された文字が複数のモデルとマッチした場合，パラメータの距離計算により求められた距離で最終的な判別を行っていたが，  類似文字の識別が困難であるため，十分な結果が得られなかった。
【０００４】
そこで，このような不具合を解消する方法として，特開平７−１６０８２２号公報の『パターン認識方法』が開示されている。この方法は，認識対象文字種のそれぞれの文字に対し，一つ以上の辞書モデルが定められており，これらのモデルとの整合を取ることで文字を認識する文字認識方法であって，モデルごとに拘束条件をもつ詳細識別処理を設け，この拘束条件を満たさないものはモデルと整合しないものと見なし，リジェクトするものである。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら，上記に示されるような従来の方法にあっては，辞書モデルや詳細識別処理の拘束条件が認識対象文字種に応じずに常に同じ条件となっており，類似文字の有無に関わらず，辞書モデルや拘束条件が決定されるため，あるモデルに対して認識対象文字に類似文字が存在する場合でも誤認識しやすい類似の辞書モデルが存在したり，反対に類似文字が存在しない場合でも厳しい拘束条件をそのまま用いるため，誤認識やリジェクトが増えてしまうという問題点があった。
【０００６】
これを具体例で説明すると，たとえば，図９（ａ）に示すような英字の“Ｏ”と数字の“０”との類似文字が該当する。Ｏ−１と０−１との辞書モデルはほぼ同じ形をしているので，認識対象文字種に数字と英字の両方が入っている場合，この二つの文字の区別は難しい。このため，英字の“Ｏ”は，辞書モデルＯ−１を使わずに，辞書モデルＯ−２の形で書くように筆記者に指示している場合が多い。
【０００７】
しかし，認識対象文字種に数字が入っていない場合には，辞書モデルＯ−１に類似する文字は存在しないので，辞書モデルＯ−１が存在しても悪影響は発生しないことになる。
【０００８】
本発明は，上記に鑑みてなされたものであって，認識文字対象種や類似文字の有無に応じて，辞書モデルや詳細識別処理の拘束条件を変更することにより，より精度の高い文字認識を実現することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために，請求項１に係る文字認識装置にあっては，認識対象文字の各文字に対し，一つ以上の辞書モデルを定めておき，前記辞書モデルと整合し，該整合の取れた文字に対して詳細認識処理を行って，文字を認識する文字認識装置において，指定された文字認識を行う際の認識対象文字種を格納しておく認識対象文字種格納手段と，入力された文字から文字認識に用いる特徴量を抽出する特徴抽出手段と，前記辞書モデルを格納しておく辞書モデル格納手段と，前記特徴抽出部手段で抽出された特徴量と前記辞書モデル格納手段に格納されている辞書モデルとの整合を行うモデル整合手段と，前記モデル整合手段で入力文字と整合のとれたモデルに対し，前記認識対象文字種格納手段に格納されている認識対象文字種に応じて詳細識別処理の拘束条件を変更する詳細識別手段と，前記詳細識別手段で詳細識別された辞書モデルを認識結果として出力する認識結果決定手段と，を備えたものである。
【００１０】
すなわち，認識対象文字の種類に応じて，詳細識別処理の拘束条件を変更することにより，より精度の高い文字認識が可能になる。
【００１１】
また，請求項２に係る文字認識装置にあっては，認識対象文字の各文字に対し，一つ以上の辞書モデルを定めておき，前記辞書モデルと整合し，該整合の取れた文字に対して詳細認識処理を行って，文字を認識する文字認識装置において，指定された文字認識を行う際の認識対象文字種を格納しておく認識対象文字種格納手段と，入力された文字から文字認識に用いる特徴量を抽出する特徴抽出手段と，前記辞書モデルを格納しておく辞書モデル格納手段と，前記特徴抽出部手段で抽出された特徴量と前記辞書モデル格納手段に格納されている辞書モデルとの整合を行い，かつ利用する辞書モデルを，前記認識対象文字種に応じて変更するモデル整合手段と，前記モデル整合手段で入力文字と整合のとれたモデルに対し，前記認識対象文字種格納手段に格納されている認識対象文字種に応じて詳細識別処理の拘束条件を変更する詳細識別手段と，前記詳細識別手段で詳細識別された辞書モデルを認識結果として出力する認識結果決定手段と，を備えたものである。
【００１２】
すなわち，認識対象文字の種類に応じて，利用する辞書モデルと詳細識別処理の拘束条件とを変更することにより，より精度の高い文字認識が可能となる。
【００１３】
また，請求項３に係る文字認識装置にあっては，認識対象文字の各文字に対し，一つ以上の辞書モデルを定めておき，前記辞書モデルと整合し，該整合の取れた文字に対して詳細認識処理を行って，文字を認識する文字認識装置において，指定された文字認識を行う際の類似文字情報を格納しておく類似文字情報格納手段と，入力された文字から文字認識に用いる特徴量を抽出する特徴抽出手段と，前記辞書モデルを格納しておく辞書モデル格納手段と，前記特徴抽出手段で抽出された特徴量と前記辞書モデル格納手段に格納されている辞書モデルとの整合を行い，かつ利用する辞書モデルを，前記類似文字情報に応じて変更するモデル整合手段と，前記モデル整合手段で入力文字と整合のとれたモデルに対し，前記類似文字情報格納手段に格納されている類似文字情報に応じて詳細識別処理の拘束条件を変更する詳細識別手段と，前記詳細識別手段で詳細識別された辞書モデルを認識結果として出力する認識結果決定手段と，を備えたものである。
【００１４】
すなわち，認識対象文字中における類似文字の有無に応じて，利用する辞書モデルや詳細識別処理の拘束条件を変更することにより，より精度の高い文字認識が可能となる。
【００１５】
また，請求項４に係る文字認識装置にあっては，認識対象文字の各文字に対し，一つ以上の辞書モデルを定めておき，前記辞書モデルと整合し，該整合の取れた文字に対して詳細認識処理を行って，文字を認識する文字認識装置において，認識対象文字の中の類似文字の有無を判定する類似文字判定手段と，前記辞書モデルを格納しておく辞書モデル格納手段と，前記特徴抽出部手段で抽出された特徴量と前記辞書モデル格納手段に格納されている辞書モデルとの整合を行い，かつ利用する辞書モデルを，前記類似文字判定手段の判定結果に応じて変更するモデル整合手段と，前記モデル整合手段で入力文字と整合のとれたモデルに対し，前記類似文字判定手段の判定結果に応じて詳細識別処理の拘束条件を変更する詳細識別手段と，前記詳細識別手段で詳細識別された辞書モデルを認識結果として出力する認識結果決定手段と，を備えたものである。
【００１６】
すなわち，認識対象文字中における類似文字の有無を自動的に判定し，その判定結果に応じて，利用する辞書モデルや詳細識別処理の拘束条件を変更することにより，類似文字の有無情報をあらかじめ入力する手間が省ける。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下，本発明の文字認識装置について添付図面を参照し，〔実施の形態１〕，〔実施の形態２〕，〔実施の形態３〕，〔実施の形態４〕，〔実施の形態５〕の順に詳細に説明する。
【００２０】
〔実施の形態１〕
（実施の形態１の構成）
図１は，実施の形態１に係る文字認識装置の構成を示すブロック図である。図において，１０１はスキャナなどの画像入力装置を用いて文字認識対象の文字を入力する文字入力部，１０２はたとえば筆記者あるいはファクシミリ装置やＯＣＲ装置などを介して送られてきた帳票など外部から指定された文字認識を行う際の認識対象文字種を格納しておく認識対象文字種格納手段としての認識対象文字種格納部である。
【００２１】
また，１０３は文字入力部１０１で入力された文字から文字認識に用いる特徴量を抽出する特徴抽出手段としての特徴抽出部，１０４は特徴抽出部１０３で抽出された特徴量と後述する辞書モデル格納部１０５に格納されている辞書モデルとの整合を行うモデル整合手段としてのモデル整合部，１０５は辞書モデルを格納しておく辞書モデル格納手段としての辞書モデル格納部である。
【００２２】
また，１０６はモデル整合部１０４で入力文字と整合のとれたモデルに対し，詳細識別処理を行う詳細識別手段としての詳細識別部，１０７は詳細識別部１０６で拘束条件を満たした辞書モデルを認識結果として出力する認識結果決定手段としての認識結果決定部である。
【００２３】
認識対象文字種格納部１０２において，認識対象文字種にセットされる文字種としては，たとえば数字や英字，カタカナ，漢字，記号，およびそれらの文字種の混在などが考えらる。
【００２４】
（実施の形態１の動作）
次に，以上のように構成された文字認識装置の動作について説明する。図２は，実施の形態１に係る文字認識装置の動作を示すフローチャートである。図において，まず，文字入力部１０１により文字入力を行い（Ｓ２０１），読み取り文字種を指定する（Ｓ２０２）。次いで，特徴抽出部１０３により文字入力部１０１で入力された文字から文字認識に用いる特徴量を抽出する（Ｓ２０３）。
【００２５】
続いて，モデル整合部１０４により，特徴抽出部１０３で抽出された特徴量と辞書モデル格納部１０５に格納されている辞書モデルとの整合を行う辞書モデル整合処理を実行する（Ｓ２０４）。さらに詳細識別部１０６によりモデル整合部１０４で入力文字と整合のとれたモデルに対し，詳細識別処理を実行する（Ｓ２０５）。そして，詳細識別部１０６で拘束条件を満たした辞書モデルを認識結果決定し，出力する（Ｓ２０６）。
【００２６】
なお，特徴抽出部１０３の特徴抽出処理方法，およびモデル整合部１０４の整合方法として，たとえば特開平３−１０８０７９号公報で同出願人により提案されている方法，すなわち，線図形特徴抽出方法および認識方法などを用いればよい。
【００２７】
また，上記において，辞書モデル格納部１０５に格納されている辞書モデルは，認識対象文字種格納部１０２に格納されている認識対象文字種に応じて辞書モデルを変更する。
【００２８】
次に，図９（ａ）に示すような，英字の“Ｏ”と数字の“０”の場合を例にとって説明する。
【００２９】
ここで，英字の“Ｏ”には，一つの閉ループのみで構成されるモデルＯ−１と閉ループの上に横棒が一本加わったモデルＯ−２とがある。また，数字の“０”には，一つの閉ループのみで構成されるモデル０−１と閉ループに斜め線が書かれたモデル０−２のモデルがあったとする。
【００３０】
このとき，認識対象文字種がそれぞれ数字や英字単独で指定された場合には，何の問題もなく認識が行える。しかし，認識対象文字種に数字と英字の両方が指定された場合，辞書モデルＯ−１と０−１とはほぼ同じ形をしたモデルなので，何れかであるかを判定するのは非常に困難である。
【００３１】
このような場合，通常は筆記者に対し，英字の“Ｏ”と数字の“０”とを区別させるため，Ｏ−２と０−２のモデルを書くよう指示することが多いことから，辞書モデルＯ−１，０−１の何れか，あるいは両方のモデルを利用できないように辞書モデルから削除すればよい。
【００３２】
また，このような処理は，図９（ｂ）に示すような，英字の“Ｉ”と数字の“１”の場合についても同様に行う。
【００３３】
さて，詳細識別部１０６は，前述したようにモデル整合部１０４で入力文字と整合のとれたモデルに対し，詳細識別処理を行うものであり，特徴抽出部１０３で抽出されたストロークの大きさや位置，方向，形状などの特徴量を用い，その辞書モデルと本当に整合するかどうかを詳細に調べ，整合しない場合には，そのモデルをリジェクトする。
【００３４】
これを図９（ｃ）に示す具体例で説明する。数字“８”という文字が入力され，英字“Ｂ”という辞書と整合がとれた場合，数字“８”と英字“Ｂ”との違いは，左上や左下の角の丸み具合や左側中央付近のクボミにある。したがって，ここに注目して作られた英字“Ｂ”であるための拘束条件を満たさない場合には，このモデルとは一致しないと見なし，リジェクトする。
【００３５】
また，前述したように認識結果決定部１０７は，詳細識別部１０６で拘束条件を満たした辞書モデルを認識結果として出力するものである。この場合，詳細識別部１０６で拘束条件を満たした辞書モデルが複数存在した場合には，特徴抽出部１０３で抽出された特徴量と辞書モデル格納部１０５に格納されている辞書モデルの特徴量との距離計算を行う。その結果，距離が最も小さいモデルを認識結果として出力する。なお，詳細識別部１０６で拘束条件を満たした辞書モデルがなかった場合には，認識結果はリジェクトとする。
【００３６】
〔実施の形態２〕
（実施の形態２の構成）
図３は，実施の形態２に係る文字認識装置の構成を示すブロック図であり，前述の実施の形態１で示した図１の構成と同一要素で構成されている。ただし，認識対象文字種格納部１０２を，辞書モデル格納部１０５と接続せず，詳細識別部１０６に接続したものとする。したがって，構成要素およびその機能は実施の形態１と同様であるため，図１と同一符号を付し，その説明は省略する。
【００３７】
（実施の形態２の動作）
次に，以上のように構成された文字認識装置の動作について説明する。モデル整合部１０４は，特徴抽出部１０３で抽出された特徴量と辞書モデル格納部１０５に格納されている辞書モデルとの整合を実行する。この整合方法としては，たとえば特開平３−１０８０７９号公報で同出願人により提案されている認識方法などを用いればよい。
【００３８】
詳細識別部１０６は，モデル整合部１０４で入力文字と整合のとれたモデルに対し，詳細識別処理を実行する。ここでは，特徴抽出部１０３で抽出されたストロークの大きさや位置，方向，形状などの特徴量を用い，その辞書モデルと本当に整合しているか否かを詳細に調べ，整合しない場合には，そのモデルをリジェクトする。
【００３９】
なお，ここで行う詳細識別処理は，認識対象文字種格納部１０２に格納されている認識対象文字種に応じて処理を変更する。
【００４０】
以下，図９（ｃ）に示す英字“Ｂ”と数字“８”との場合を例にとって説明する。
【００４１】
英字の“Ｂ”と数字の“８”とは類似した図形であり，“Ｂ”または“８”という文字を入力すると，モデル整合部１０４では“Ｂ”と“８”の両方のモデルに整合することが多い。
【００４２】
そこで，この詳細識別処理部１０６では，“Ｂ”と“８”との違いである左上や左下の角の丸み具合や左側中央付近のクボミに注目し，英字“Ｂ”であるための拘束条件，数字“８”であるための拘束条件を満たすか否かをチェックし，この条件を満たさないモデルは一致しないと見なし，リジェクトする。
【００４３】
この拘束条件により，“Ｂ”と“８”とを認識する精度が向上する。しかし，，その反面，入力文字“Ｂ”がモデル“Ｂ”でリジェクトされたり，入力文字“８”がモデル“８”でリジェクトされたりする場合も多少ある。
【００４４】
このため，この拘束条件は，認識対象文字種に“Ｂ”と“８”の両方が入っている場合には，非常に有効であるが，認識対象文字種に“Ｂ”あるいは“８”の何れか一方しか入っていない場合には，リジェクトの数を増やすだけなので，この拘束条件を取り除いたほうがよいと考えられる。
【００４５】
したがって，上記理由により，認識対象文字種が“Ｂ”と“８”両方が含まれている場合には厳しい拘束条件を利用し，認識対象文字種に“Ｂ”あるいは“８”の何れか一方しか入っていない場合には，厳しい拘束条件を利用しないようにする。
【００４６】
〔実施の形態３〕
（実施の形態３の構成）
図４は，実施の形態３に係る文字認識装置の構成を示すブロック図であり，前述の実施の形態１で示した図１の構成と同一要素で構成されている。ただし，認識対象文字種格納部１０２を，辞書モデル格納部１０５と接続すると共に，詳細識別部１０６とも接続するものとする。したがって，構成要素およびその機能は実施の形態１と同様であるため，図１と同一符号を付し，その説明は省略する。
【００４７】
（実施の形態３の動作）
次に，以上のように構成された文字認識装置の動作について説明する。モデル整合部１０４は，特徴抽出部１０３で抽出された特徴量と辞書モデル格納部１０５に格納されている辞書モデルとの整合を実行する。この整合方法としては，たとえば特開平３−１０８０７９号公報で同出願人により提案されている認識方法などを用いればよい。
【００４８】
ここで，辞書モデル格納部１０５に格納されている辞書モデルは，認識対象文字種格納部１０２に格納されている認識対象文字種に応じて辞書モデルを変更する。
【００４９】
以下，図９（ａ）に示す英字“Ｏ”と数字“０”との場合を例にとって説明する。
【００５０】
ここで，英字の“Ｏ”には，一つの閉ループのみで構成されるモデルＯ−１と閉ループの上に横棒が一本加わったモデルＯ−２とがある。また，数字の“０”には，一つの閉ループのみで構成されるモデル０−１と閉ループに斜め線が書かれたモデル０−２のモデルがあったとする。
【００５１】
このとき，認識対象文字種がそれぞれ数字や英字単独で指定された場合には，何の問題もなく認識が行える。しかし，認識対象文字種に数字と英字の両方が指定された場合，辞書モデルＯ−１と０−１とはほぼ同じ形をしたモデルなので，何れかであるかを判定するのは非常に困難である。
【００５２】
このような場合，通常は筆記者に対し，英字の“Ｏ”と数字の“０”とを区別させるため，Ｏ−２と０−２のモデルを書くよう指示することが多いことから，辞書モデルＯ−１，０−１の何れか，あるいは両方のモデルを利用できないように辞書モデルから削除すればよい。
【００５３】
また，このような処理は，図９（ｂ）に示すような，英字の“Ｉ”と数字の“１”の場合についても同様に行う。
【００５４】
さて，詳細識別部１０６は，前述したようにモデル整合部１０４で入力文字と整合のとれたモデルに対し，詳細識別処理を行うものであり，特徴抽出部１０３で抽出されたストロークの大きさや位置，方向，形状などの特徴量を用い，その辞書モデルと本当に整合するかどうかを詳細に調べ，整合しない場合には，そのモデルをリジェクトする。
【００５５】
ここで実行する詳細識別処理は，認識対象文字種格納部１０２に格納されている認識対象文字種に応じて処理を変更する。
【００５６】
これを図９（ｃ）に示す具体例で説明する。数字“８”という文字が入力され，英字“Ｂ”という辞書と整合がとれた場合，数字“８”と英字“Ｂ”との違いは，左上や左下の角の丸み具合や左側中央付近のクボミにある。したがって，ここに注目して作られた英字“Ｂ”であるための拘束条件を満たさない場合には，このモデルとは一致しないと見なし，リジェクトする。
【００５７】
この拘束条件により，“Ｂ”と“８”とを認識する精度が向上する。しかし，，その反面，入力文字“Ｂ”がモデル“Ｂ”でリジェクトされたり，入力文字“８”がモデル“８”でリジェクトされたりする場合も多少ある。
【００５８】
このため，この拘束条件は，認識対象文字種に“Ｂ”と“８”の両方が入っている場合には，非常に有効であるが，認識対象文字種に“Ｂ”あるいは“８”の何れか一方しか入っていない場合には，リジェクトの数を増やすだけなので，この拘束条件を取り除いたほうがよいと考えられる。
【００５９】
したがって，上記理由により，認識対象文字種が“Ｂ”と“８”両方が含まれている場合には厳しい拘束条件を利用し，認識対象文字種に“Ｂ”あるいは“８”の何れか一方しか入っていない場合には，厳しい拘束条件を利用しないようにする。
【００６０】
〔実施の形態４〕
（実施の形態４の構成）
図５は，実施の形態４に係る文字認識装置の構成を示すブロック図であり，前述の実施の形態１で示した図１の構成に対し，認識対象文字種格納部１０２の代わりに類似文字情報格納手段としての類似文字情報格納部５０１を設け，他は同一要素で構成されている。したがって，他の構成要素およびその機能は実施の形態１と同様であるため，図１と同一符号を付し，その説明は省略する。
【００６１】
なお，類似文字情報格納部５０１には，辞書モデル格納部１０５に格納されている辞書モデルに対し，類似文字があるかないかの情報をあらかじめ格納しておく。
【００６２】
（実施の形態４の動作）
次に，以上のように構成された文字認識装置の動作について説明する。図６は，実施の形態４に係る文字認識装置の動作を示すフローチャートである。図において，まず，文字入力部１０１により文字入力を行い（Ｓ６０１），類似文字を指定する（Ｓ６０２）。次いで，特徴抽出部１０３により文字入力部１０１で入力された文字から文字認識に用いる特徴量を抽出する（Ｓ６０３）。
【００６３】
続いて，モデル整合部１０４により，特徴抽出部１０３で抽出された特徴量と辞書モデル格納部１０５に格納されている辞書モデルとの整合を行う辞書モデル整合処理を実行する（Ｓ６０４）。さらに詳細識別部１０６によりモデル整合部１０４で入力文字と整合のとれたモデルに対し，詳細識別処理を実行する（Ｓ６０５）。そして，詳細識別部１０６で拘束条件を満たした辞書モデルを認識結果決定し，出力する（Ｓ６０６）。
【００６４】
上記処理動作をさらに詳述する。
【００６５】
モデル整合部１０４は，特徴抽出部１０３で抽出された特徴量と辞書モデル格納部１０５に格納されている辞書モデルとの整合を実行する。この整合方法としては，たとえば特開平３−１０８０７９号公報で同出願人により提案されている認識方法などを用いればよい。
【００６６】
ここで，辞書モデル格納部１０５に格納されている辞書モデルは，類似文字情報格納部５０１に格納されている各モデルに対する類似文字の有無情報を用い，辞書モデルを変更する。たとえば，類似文字が存在するモデルの場合には，そのモデルを用いないようにすればよい。
【００６７】
さて，詳細識別部１０６は，前述したようにモデル整合部１０４で入力文字と整合のとれたモデルに対し，詳細識別処理を行うものであり，特徴抽出部１０３で抽出されたストロークの大きさや位置，方向，形状などの特徴量を用い，その辞書モデルと本当に整合するかどうかを詳細に調べ，整合しない場合には，そのモデルをリジェクトする。
【００６８】
ここで実行する詳細識別処理は，類似文字情報格納部５０１に格納されている各モデルに対する類似文字の有無情報を用い，処理を変更する。たとえば，類似文字が存在するモデルの場合には，厳しい拘束条件を用いないようにすればよい。
【００６９】
〔実施の形態５〕
（実施の形態５の構成）
図７は，実施の形態５に係る文字認識装置の構成を示すブロック図であり，前述の実施の形態１で示した図１の構成に対し，認識対象文字種格納部１０２の代わりに類似文字判定手段としての類似文字判定部７０１を設け，他は同一要素で構成されている。したがって，他の構成要素およびその機能は実施の形態１と同様であるため，図１と同一符号を付し，その説明は省略する。
【００７０】
（実施の形態５の動作）
次に，以上のように構成された文字認識装置の動作について説明する。図８は，実施の形態５に係る文字認識装置の動作を示すフローチャートである。図において，まず，文字入力部１０１により文字入力を行い（Ｓ８０１），類似文字の存在を判定する（Ｓ８０２）。次いで，特徴抽出部１０３により文字入力部１０１で入力された文字から文字認識に用いる特徴量を抽出する（Ｓ８０３）。
【００７１】
続いて，モデル整合部１０４により，特徴抽出部１０３で抽出された特徴量と辞書モデル格納部１０５に格納されている辞書モデルとの整合を行う辞書モデル整合処理を実行する（Ｓ８０４）。さらに詳細識別部１０６によりモデル整合部１０４で入力文字と整合のとれたモデルに対し，詳細識別処理を実行する（Ｓ８０５）。そして，詳細識別部１０６で拘束条件を満たした辞書モデルを認識結果決定し，出力する（Ｓ８０６）。
【００７２】
上記処理動作をさらに詳述する。
【００７３】
類似文字判定部７０１には，辞書モデル格納部１０５に格納されている辞書モデルに対し，類似文字があるかないかを自動的に調べ，その情報を格納しておく。
【００７４】
類似文字があるかないかを調べる方法としては，モデル整合部１０４で用いる整合処理と同じものを用い，複数の辞書モデル同士の整合を調べ，整合した場合には，類似文字があると判定する方法などがある。
【００７５】
モデル整合部１０４は，特徴抽出部１０３で抽出された特徴量と辞書モデル格納部１０５に格納されている辞書モデルとの整合を実行する。この整合方法としては，たとえば特開平３−１０８０７９号公報で同出願人により提案されている認識方法などを用いればよい。
【００７６】
ここで，辞書モデル格納部１０５に格納されている辞書モデルは，類似文字判定部７０１で判定された各モデルに対する類似文字の有無情報を用い，辞書モデルを変更する。たとえば，類似文字が存在するモデルの場合には，そのモデルを用いないようにすればよい。
【００７７】
さて，詳細識別部１０６は，前述したようにモデル整合部１０４で入力文字と整合のとれたモデルに対し，詳細識別処理を行うものであり，特徴抽出部１０３で抽出されたストロークの大きさや位置，方向，形状などの特徴量を用い，その辞書モデルと本当に整合するかどうかを詳細に調べ，整合しない場合には，そのモデルをリジェクトする。
【００７８】
ここで実行する詳細識別処理は，類似文字判定部７０１で判定された各モデルに対する類似文字の有無情報を用い，処理を変更する。たとえば，類似文字が存在するモデルの場合には，厳しい拘束条件を用いないようにすればよい。
【００７９】
〔実施の形態の効果〕
次に，以上説明してきた各実施の形態における効果について，まとめて説明する。すなわち，それぞれの実施の形態では，認識対象文字種や類似文字の有無に応じて，辞書モデルや詳細識別処理の拘束条件を変更するので，より精度の高い文字認識を行うことができる。
【００８０】
これを具体例で説明する。図９（ａ），（ｂ）に示すように類似文字が存在する場合に，類似する辞書モデルの何れか一方あるいは両方を利用しないようにすることにより，類似文字が存在しない場合の認識精度を低下させることなく，類似文字の誤認識が低減される。
【００８１】
また，図９（ｃ）に示すように類似文字が存在する場合，厳しい拘束条件を用い，数字，英字の単独文字種を指定したときなどのように，類似文字が存在しない場合には，厳しい拘束条件を用いないようにすることにより，類似文字が存在しない場合の認識精度を低下させることなく，類似文字が存在しない場合のリジェクトの数を少なくすることができる。
【００８２】
また，実施の形態５では，類似文字の有無を自動的に判定してくれるので，類似文字の有無の情報をあらかじめ入力する必要がなくなり，その作業効率が向上する。
【００８３】
【発明の効果】
以上説明したように，本発明に係る文字認識装置（請求項１）によれば，認識対象文字の種類に応じて，詳細識別処理の拘束条件を変更するため，より精度の高い文字認識を行うことができる。
【００８４】
また，本発明に係る文字認識装置（請求項２）によれば，認識対象文字の種類に応じて，利用する辞書モデルと詳細識別処理の拘束条件とを変更するため，より精度の高い文字認識を行うことができる。
【００８５】
また，本発明に係る文字認識装置（請求項３）によれば，認識対象文字中における類似文字の有無に応じて，利用する辞書モデルや詳細識別処理の拘束条件とを変更するため，より精度の高い文字認識を行うことができる。
【００８６】
また，本発明に係る文字認識装置（請求項４）によれば，認識対象文字中における類似文字の有無を自動的に判定し，その判定結果に応じて，利用する辞書モデルや詳細識別処理の拘束条件を変更するため，類似文字の有無情報をあらかじめ入力する手間を省くことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施の形態１に係る文字認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施の形態１に係る文字認識装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】実施の形態２に係る文字認識装置の構成を示すブロック図である。
【図４】実施の形態３に係る文字認識装置の構成を示すブロック図である。
【図５】実施の形態４に係る文字認識装置の構成を示すブロック図である。
【図６】実施の形態４に係る文字認識装置の動作を示すフローチャートである。
【図７】実施の形態５に係る文字認識装置の構成を示すブロック図である。
【図８】実施の形態５に係る文字認識装置の動作を示すフローチャートである。
【図９】類似文字例を文字種と辞書モデルおよび画像とで示す説明図であり，（ａ）は英字の“Ｏ”と数字の“０”の場合，（ｂ）は英字の“Ｉ”と数字の“１”の場合，（ｃ）は英字の“Ｂ”と数字の“８”の場合の類似文字例である。
【符号の説明】
１０１  文字入力部
１０２  認識対象文字種格納部
１０３  特徴抽出部
１０４  モデル整合部
１０５  辞書モデル格納部
１０６  詳細識別部
１０７  認識結果決定部
５０１  類似文字情報格納部
７０１  類似文字判定部
【図１】
0003725944.tif 000002
【図２】
0003725944.tif 000003
【図３】
0003725944.tif 000004
【図４】
0003725944.tif 000005
【図５】
0003725944.tif 000006
【図６】
0003725944.tif 000007
【図７】
0003725944.tif 000008
【図８】
0003725944.tif 000009
【図９】
0003725944.tif 000010