(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力パターンの各連結成分にラベル付けを行うラベリング手段と、
連結成分を囲む外接矩形の重なり度が所定値以上の連結パターンを統合した結果に基づいて、一文字領域を推定する一文字領域推定手段と、
前記一文字領域のサイズに基づいて、平均文字サイズを計算する平均文字サイズ計算手段と、
前記平均文字サイズに基づいて、前記連結パターン内における文字同士の接触箇所を判定する接触個所判定手段と、
文字の接触箇所の判定結果に基づいて、前記連結パターンを切断する切断手段と、
前記連結パターンの切断結果に基づいて、照合単位となる矩形領域を生成する矩形領域生成手段と、住所の表示に用いられる文字を登録したキー文字認識用辞書手段と、
前記矩形領域で囲まれるパターンを前記キー文字認識用辞書手段に登録されている文字と照合し、接触文字の切断結果に基づいて、複数のカテゴリのキー文字の一つに属するキー文字の抽出を行うキー文字抽出手段と、
前記キー文字の位置に基づいて、地名単語領域を抽出する地名単語領域抽出手段と、
前記キー文字のカテゴリに基づいて、前記地名単語領域の地名単語の認識を行う地名単語認識手段とを備え、
前記接触個所判定手段は、
前記一文字領域のパターンの外接矩形の縦横比を算出する縦横比算出手段と、
前記外接矩形の縦横比に基づいて、前記連結パターンに接触文字が含まれるかどうかを判定する接触文字判定手段と、
接触文字が含まれると判定された連結パターンについて、文字列と垂直方向の黒画素数を計数した黒画素数ヒストグラムを生成する黒画素数ヒストグラム生成手段と、
前記黒画素数ヒストグラムに対して移動平均を施すことにより、前記黒画素数ヒストグラムを平滑化する平滑化手段と、
平滑化された黒画素数ヒストグラムに基づいて、前記連結パターンについての仮切断候補点を算出する仮切断候補点算出手段とを備え、
前記仮切断候補点は、
前記黒画素数ヒストグラムの極小点のうち、所定のしきい値以下の値の点であり、
横書きなら、前記平均文字サイズの文字幅の１／２の大きさの倍数の位置、縦書きなら、前記平均文字サイズの文字高の１／２の大きさの倍数の位置から、前後一定範囲内の点であり、
前記一定範囲内の点のうち、前記黒画素数ヒストグラムの値が最も小さい極小点であり、
前記黒画素数ヒストグラムの値が最も小さい極小点のうち、前記１／２の大きさの倍数の位置に最も近い点であることを特徴とし、
キー文字同士の組合せが住所の表示に用いられるものとして適当であるかどうかを判定し、地名を表す文字の中に住所のキー文字が含まれている場合においても、地名を表す文字の中に含まれているキー文字をキー文字の抽出対象として除去することを特徴とする住所認識装置。
【請求項２】
前記地名単語認識手段は、
地名単語パターンの代表的特徴ベクトルを登録した地名単語辞書と、
前記キー文字によって区切られるパターンの特徴ベクトルと前記地名単語辞書に登録された地名単語の特徴ベクトルとを照合する照合手段と、
前記照合結果に基づいて、地名単語の認識結果を出力する出力手段とを備えることを特徴とする請求項１に記載の住所認識装置。
【請求項３】
前記地名単語辞書は、
前記キー文字で特定される属性ごとに前記地名単語パターンの代表的特徴ベクトルが登録され、
前記照合手段は、前記キー文字によって区切られるパターンの特徴ベクトルを、前記キー文字で特定される属性を有する地名単語と照合することを特徴とする請求項２に記載の住所認識装置。
【請求項４】
入力パターンの各連結成分にラベル付けを行うラベリング手段と、
連結成分を囲む外接矩形の重なり度が所定値以上の連結パターンを統合した結果に基づいて、前記連結パターンの切断位置を検出する切断位置検出手段と、
前記入力パターンのサイズに基づいて、前記切断位置の評価を行う切断位置評価手段と、
前記評価結果に基づいて、前記連結パターンを切断する連結パターン切断手段と、
連結パターンの切断結果に基づいて、キー文字を抽出するキー文字抽出手段と、
前記キー文字の位置に基づいて、地名単語領域を抽出する地名単語領域抽出手段と、
前記地名単語領域の地名単語の認識を行う地名単語認識手段とを備え、
前記切断位置検出手段は、
前記連結パターンのサイズに基づいて、切断位置の検出を行う連結パターンを選択する選択手段と、
前記入力パターンについての黒画素数ヒストグラムを算出するヒストグラム算出手段と、
前記黒画素数ヒストグラムの極小点を検出する極小点検出手段と、
前記極小点での黒画素数ヒストグラムの値が所定値以下の点を切断点候補とする切断点候補検出手段とを備え、
前記切断位置評価手段は、
前記連結パターンを切断した時の縦横比が所定の範囲内にある領域を検出する領域検出手段と、
前記切断位置検出手段により検出された切断位置のうち、前記領域検出手段により検出された領域外にある切断位置を除外する除外手段とを備え、
統合後のパターンのサイズに基づいて、統合前のパターンの統合判定を行う統合判定手段と、
前記統合判定結果に基づいて、統合前のパターンの統合を行う統合手段とをさらに備え、
前記キー文字抽出手段は、前記統合手段による統合後のパターンに基づいて、キー文字を抽出し、
キー文字同士の組合せが住所の表示に用いられるものとして適当であるかどうかを判定し、地名を表す文字の中に住所のキー文字が含まれている場合においても、地名を表す文字の中に含まれているキー文字をキー文字の抽出対象として除去することを特徴とする住所認識装置。
【請求項５】
入力パターンの各連結成分にラベル付けを行うラベリング部と、
連結成分を囲む外接矩形の重なり度が所定値以上の連結パターンを統合した結果に基づいて、一文字領域を推定する一文字領域推定部と、
前記一文字領域のサイズに基づいて、平均文字サイズを計算する平均文字サイズ計算部と、
前記平均文字サイズに基づいて、前記連結パターン内における文字同士の接触箇所を判定する接触個所判定部と、
文字の接触箇所の判定結果に基づいて、前記連結パターンを切断する切断部と、
前記連結パターンの切断結果に基づいて、照合単位となる矩形領域を生成する矩形領域生成手段と、住所の表示に用いられる文字を登録したキー文字認識用辞書部と、
前記矩形領域で囲まれるパターンを前記キー文字認識用辞書部に登録されている文字と照合することにより、キー文字候補を抽出するキー文字候補抽出部と、
キー文字の住所中での可能な組み合わせと配置順序に関する住所階層構造知識を登録した住所階層構造知識部と、
キー文字の住所中での可能な配置位置に関する住所中キー文字位置知識を登録した住所中キー文字位置知識部と、
前記住所階層構造知識及び前記住所中キー文字位置知識を参照することにより、前記キー文字候補の中から住所に用いられる可能な組み合わせを決定するキー文字候補決定部と、
前記キー文字候補決定部で決定されたキー文字候補で区切られる領域から地名単語を切り出す地名単語切り出し部と、
前記地名単語の特徴ベクトルを抽出する住所単語特徴抽出部と、
地名単語の特徴ベクトルを登録した地名単語辞書部と、
前記地名単語特徴抽出部で抽出された地名単語の特徴ベクトルと、前記地名単語辞書部に登録された地名単語の特徴ベクトルを照合することにより、前記地名単語の認識を行う地名単語一括認識部と、
住所表示に用いられる地名同士の組み合わせの可否、または住所表示に用いられる地名の配列順序が適当であるかどうかの地名知識を登録した地名知識部と、
前記地名単語の認識結果が前記地名知識に矛盾しないかどうかを調べることにより、住所の決定を行う住所決定部とを備え、
前記接触個所判定部は、
前記一文字領域のパターンの外接矩形の縦横比を算出する縦横比算出部と、
前記外接矩形の縦横比に基づいて、前記連結パターンに接触文字が含まれるかどうかを判定する接触文字判定部と、
接触文字が含まれると判定された連結パターンについて、文字列と垂直方向の黒画素数を計数した黒画素数ヒストグラムを生成する黒画素数ヒストグラム生成部と、
前記黒画素数ヒストグラムに対して移動平均を施すことにより、前記黒画素数ヒストグラムを平滑化する平滑化部と、
平滑化された黒画素数ヒストグラムに基づいて、前記連結パターンについての仮切断候補点を算出する仮切断候補点算出部とを備え、
前記仮切断候補点は、
前記黒画素数ヒストグラムの極小点のうち、所定のしきい値以下の値の点であり、
横書きなら、前記平均文字サイズの文字幅の１／２の大きさの倍数の位置、縦書きなら、前記平均文字サイズの文字高の１／２の大きさの倍数の位置から、前後一定範囲内の点であり、
前記一定範囲内の点のうち、前記黒画素数ヒストグラムの値が最も小さい極小点であり、
前記黒画素数ヒストグラムの値が最も小さい極小点のうち、前記１／２の大きさの倍数の位置に最も近い点であることを特徴とし、
キー文字同士の組合せが住所の表示に用いられるものとして適当であるかどうかを判定し、地名を表す文字の中に住所のキー文字が含まれている場合においても、地名を表す文字の中に含まれているキー文字をキー文字の抽出対象として除去ることを特徴とする住所認識装置。
【請求項６】
前記キー文字候補決定部は、
前記キー文字候補抽出部で抽出されたキー文字候補の組み合わせが前記住所階層構造知識に矛盾せず、かつ、前記キー文字候補の配置位置及び配置順序が住所中キー文字位置知識と矛盾しないものを、キー文字候補の組として決定することを特徴とする請求項５に記載の住所認識装置。
【請求項７】
前記キー文字候補決定部は、
一部選択項目により指定されたキー文字が存在する場合、前記キー文字の階層レベルより下の階層レベルから、キー文字候補の組の決定を行うことを特徴とする請求項６に記載の住所認識装置。
【請求項８】
前記キー文字候補抽出部は、
互いに隣接する連結パターンの統合結果についての幅、高さ、または縦横比に基づいて、連結パターンについての統合判定を行う統合判定部と、
前記統合判定結果に基づいて、前記連結パターンの仮統合を行う仮統合部とを備えることを特徴とする請求項５〜７のいずれか１項に記載の住所認識装置。
【請求項９】
仮統合した仮統合パターンについて、キー文字認識を行う統合パターン認識部と、
仮統合前の単独パターンについて、キー文字認識を行う単独パターン認識部とを備えることを特徴とする請求項８に記載の住所認識装置。
【請求項１０】
前記統合パターン認識部は、
前記仮統合パターンの特徴ベクトルと前記キー文字認識用辞書に登録されているキー文字種の特徴ベクトルとの距離、及び前記キー文字種が出現する順位に基づいて、キー文字らしさを算出する第１のキー文字らしさ算出部を備えることを特徴とする請求項９に記載の住所認識装置。
【請求項１１】
前記単独パターン認識部は、
前記単独パターンの特徴ベクトルと前記キー文字認識用辞書に登録されているキー文字種の特徴ベクトルとの距離、及び前記キー文字種が出現する順位に基づいて、キー文字らしさを算出する第２のキー文字らしさ算出部を備えることを特徴とする請求項９または１０に記載の住所認識装置。
【請求項１２】
前記キー文字候補抽出部は、
キー文字候補のキー文字らしさ、キー文字種、階層レベル、位置座標、隣接するパターンと統合するか否かの情報を記述したパターン情報テーブルを生成するパターン情報テーブル生成部を備えることを特徴とする請求項１０または１１に記載の住所認識装置。
【請求項１３】
前記キー文字候補抽出部は、
前記キー文字らしさがしきい値以上のパターンをキー文字候補として検出するキー文字候補検出部と、
前記キー文字らしさが前記しきい値より小さく０でないパターンを準キー文字候補として検出する準キー文字候補検出部とを備えることを特徴とする請求項１０〜１２のいずれか１項に記載の住所認識装置。
【請求項１４】
前記住所階層構造知識及び前記住所中キー文字位置知識に矛盾しないキー文字候補の組が存在しない場合、必要な階層レベルまたは必要な文字種のキー文字を、前記準キー文字候補の中から抽出する不足キー文字再抽出部を備えることを特徴とする請求項１３に記載の住所認識装置。
【請求項１５】
前記住所階層構造知識及び前記住所中キー文字位置知識に矛盾しないキー文字候補の組が決定した場合、前記キー文字候補を生成する仮切断候補点を切断点として決定することを特徴とする請求項５〜１４のいずれか１項に記載の住所認識装置。
【請求項１６】
前記住所階層構造知識及び前記住所中キー文字位置知識に矛盾しないキー文字候補の組が決定した場合、前記キー文字候補を生成する仮統合結果を統合結果として決定することを特徴とする請求項８〜１５のいずれか１項に記載の住所認識装置。
【請求項１７】
前記地名単語切り出し部は、
住所の最初の文字から最初のキー文字の直前の全パターン、及び２番目以降のキー文字の間に挟まれれている全パターンのそれぞれを、１つの地名単語として切り出すことを特徴とする請求項５〜１６のいずれか１項に記載の住所認識装置。
【請求項１８】
前記住所決定部は、
地名単語一括認識部で得られた複数の地名候補の組み合わせのうち、地名知識部に登録されている地名の組み合わせを住所の読取り結果として出力することを特徴とする請求項５〜１７のいずれか１項に記載の住所認識装置。
【請求項１９】
前記住所階層構造知識及び前記住所中キー文字位置知識に矛盾しないキー文字候補の組が決定されなかった場合、または地名知識に矛盾しない住所が得られなかった場合、エラーコードを出力することを特徴とする請求項５〜１８のいずれか１項に記載の住所認識装置。
【請求項２０】
一文字ごとの特徴ベクトルを登録した一文字認識用辞書と、前記一文字領域のパターンの特徴ベクトルと前記一文字認識用辞書に登録された特徴ベクトルとを照合することにより、一文字認識を行う一文字認識部をさらに備えることを特徴とする請求項５〜１９のいずれか１項に記載の住所認識装置。
【請求項２１】
入力パターンの各連結成分にラベル付けを行うラベリング手段と、
連結成分を囲む外接矩形の重なり度が所定値以上の連結パターンを統合した結果に基づいて、一文字領域を推定する一文字領域推定手段と、
前記一文字領域のサイズに基づいて、平均文字サイズを計算する平均文字サイズ計算手段と、
前記平均文字サイズに基づいて、前記連結パターン内における文字同士の接触箇所を判定する接触個所判定手段と、
文字の接触箇所の判定結果に基づいて、前記連結パターンを切断する切断手段と、
前記連結パターンの切断結果に基づいて、照合単位となる矩形領域を生成する矩形領域生成手段と、住所の表示に用いられる文字を登録したキー文字認識用辞書手段と、
前記矩形領域で囲まれるパターンを前記キー文字認識用辞書手段に登録されている文字と照合することにより、キー文字を抽出するキー文字抽出手段と、
前記キー文字で区切られるパターンの認識を一括して行う一括認識手段とを備え、
前記接触個所判定手段は、
前記一文字領域のパターンの外接矩形の縦横比を算出する縦横比算出手段と、
前記外接矩形の縦横比に基づいて、前記連結パターンに接触文字が含まれるかどうかを判定する接触文字判定手段と、
接触文字が含まれると判定された連結パターンについて、文字列と垂直方向の黒画素数を計数した黒画素数ヒストグラムを生成する黒画素数ヒストグラム生成手段と、
前記黒画素数ヒストグラムに対して移動平均を施すことにより、前記黒画素数ヒストグラムを平滑化する平滑化手段と、
平滑化された黒画素数ヒストグラムに基づいて、前記連結パターンについての仮切断候補点を算出する仮切断候補点算出手段とを備え、
前記仮切断候補点は、
前記黒画素数ヒストグラムの極小点のうち、所定のしきい値以下の値の点であり、
横書きなら、前記平均文字サイズの文字幅の１／２の大きさの倍数の位置、縦書きなら、前記平均文字サイズの文字高の１／２の大きさの倍数の位置から、前後一定範囲内の点であり、
前記一定範囲内の点のうち、前記黒画素数ヒストグラムの値が最も小さい極小点であり、
前記黒画素数ヒストグラムの値が最も小さい極小点のうち、前記１／２の大きさの倍数の位置に最も近い点であることを特徴とし、
キー文字同士の組合せが住所の表示に用いられるものとして適当であるかどうかを判定し、地名を表す文字の中に住所のキー文字が含まれている場合においても、地名を表す文字の中に含まれているキー文字をキー文字の抽出対象として除去することを特徴とする住所認識装置。
【請求項２２】
登録される文字種がキー文字種及び前記キー文字種の類似文字種のみに字種限定されたキー文字認識用辞書をさらに備えることを特徴とする請求項２１に記載の住所認識装置。
【請求項２３】
文字認識を行ったある文字種のサンプルパターンの個数Ｍに対し、前記文字認識の結果のＮ位以内にキー文字種を含むサンプルパターンの個数Ｋの割合が一定値以上の場合、前記文字種を前記キー文字種の類似文字種とすることを特徴とする請求項２２に記載の住所認識装置。
【請求項２４】
前記キー文字抽出手段は、
前記入力画像から切り出されたパターンと前記キー文字認識用辞書に登録されている文字種とを比較する比較手段と、
前記入力画像から切り出されたパターンのうち、前記比較手段で得られたキー文字種の出現順位が上位のものをキー文字候補として決定するキー文字候補決定手段とを備えることを特徴とする請求項２２または２３に記載の住所認識装置。
【請求項２５】
前記比較手段は、
前記入力画像から切り出されたパターンと前記キー文字認識用辞書に登録されている文字種との相違度または類似度に基づいて、前記キー文字種の出現順位を定義することを特徴とする請求項２４に記載の住所認識装置。
【請求項２６】
前記キー文字候補決定手段は、
キー文字種との相違度または類似度が等しく、前記キー文字種の出現順位が等しい２つのパターンが存在する場合、前記２つのパターンのそれぞれについて第１位候補との相違度または類似度との差を検出し、前記第１位候補との相違度または類似度との差の小さい方のパターンのキー文字としての優先順位を上げることを特徴とする請求項２５に記載の住所認識装置。
【請求項２７】
入力パターンの各連結成分にラベル付けを行うラベリングステップと、
連結成分を囲む外接矩形の重なり度が所定値以上の連結パターンを統合した結果に基づいて、一文字領域を推定する一文字領域推定ステップと、
前記一文字領域のサイズに基づいて、平均文字サイズを計算する平均文字サイズ計算ステップと、
前記平均文字サイズに基づいて、前記連結パターン内における文字同士の接触箇所を判定する接触個所判定ステップと、
文字の接触箇所の判定結果に基づいて、前記連結パターンを切断する切断ステップと、
前記連結パターンの切断結果に基づいて、照合単位となる矩形領域を生成する矩形領域生成ステップと、住所の表示に用いられる文字を登録したキー文字認識用辞書ステップと、
前記矩形領域で囲まれるパターンを前記キー文字認識用辞書ステップに登録されている文字と照合することにより、キー文字を抽出するキー文字抽出ステップと、
前記キー文字の位置に基づいて地名単語領域を抽出するステップと、
前記地名単語領域に含まれるパターン全体を一体的に照合することにより、地名単語の認識を行うステップと、
前記地名単語の認識結果に基づいて、住所の認識を行うステップとを備え、
前記接触個所判定ステップは、
前記一文字領域のパターンの外接矩形の縦横比を算出する縦横比算出ステップと、
前記外接矩形の縦横比に基づいて、前記連結パターンに接触文字が含まれるかどうかを判定する接触文字判定ステップと、
接触文字が含まれると判定された連結パターンについて、文字列と垂直方向の黒画素数を計数した黒画素数ヒストグラムを生成する黒画素数ヒストグラム生成ステップと、
前記黒画素数ヒストグラムに対して移動平均を施すことにより、前記黒画素数ヒストグラムを平滑化する平滑化ステップと、
平滑化された黒画素数ヒストグラムに基づいて、前記連結パターンについての仮切断候補点を算出する仮切断候補点算出ステップとを備え、
前記仮切断候補点は、
前記黒画素数ヒストグラムの極小点のうち、所定のしきい値以下の値の点であり、
横書きなら、前記平均文字サイズの文字幅の１／２の大きさの倍数の位置、縦書きなら、前記平均文字サイズの文字高の１／２の大きさの倍数の位置から、前後一定範囲内の点であり、
前記一定範囲内の点のうち、前記黒画素数ヒストグラムの値が最も小さい極小点であり、
前記黒画素数ヒストグラムの値が最も小さい極小点のうち、前記１／２の大きさの倍数の位置に最も近い点であることを特徴とし、
キー文字同士の組合せが住所の表示に用いられるものとして適当であるかどうかを判定し、地名を表す文字の中に住所のキー文字が含まれている場合においても、地名を表す文字の中に含まれているキー文字をキー文字の抽出対象として除去することを特徴とする住所認識方法。
【請求項２８】
入力パターンの各連結成分にラベル付けを行うラベリングステップと、
連結成分を囲む外接矩形の重なり度が所定値以上の連結パターンを統合した結果に基づいて、一文字領域を推定する一文字領域推定ステップと、
前記一文字領域のサイズに基づいて、平均文字サイズを計算する平均文字サイズ計算ステップと、
前記平均文字サイズに基づいて、前記連結パターン内における文字同士の接触箇所を判定する接触個所判定ステップと、
文字の接触箇所の判定結果に基づいて、前記連結パターンを切断する切断ステップと、
前記連結パターンの切断結果に基づいて、照合単位となる矩形領域を生成する矩形領域生成ステップと、住所の表示に用いられる文字を登録したキー文字認識用辞書ステップと、
前記矩形領域で囲まれるパターンを前記キー文字認識用辞書ステップに登録されている文字と照合することにより、キー文字を抽出するキー文字抽出ステップと、
前記キー文字の抽出結果に基づいて、住所の認識を行うステップとを備え、
前記接触個所判定ステップは、
前記一文字領域のパターンの外接矩形の縦横比を算出する縦横比算出ステップと、
前記外接矩形の縦横比に基づいて、前記連結パターンに接触文字が含まれるかどうかを判定する接触文字判定ステップと、
接触文字が含まれると判定された連結パターンについて、文字列と垂直方向の黒画素数を計数した黒画素数ヒストグラムを生成する黒画素数ヒストグラム生成ステップと、
前記黒画素数ヒストグラムに対して移動平均を施すことにより、前記黒画素数ヒストグラムを平滑化する平滑化ステップと、
平滑化された黒画素数ヒストグラムに基づいて、前記連結パターンについての仮切断候補点を算出する仮切断候補点算出ステップとを備え、
前記仮切断候補点は、
前記黒画素数ヒストグラムの極小点のうち、所定のしきい値以下の値の点であり、
横書きなら、前記平均文字サイズの文字幅の１／２の大きさの倍数の位置、縦書きなら、前記平均文字サイズの文字高の１／２の大きさの倍数の位置から、前後一定範囲内の点であり、
前記一定範囲内の点のうち、前記黒画素数ヒストグラムの値が最も小さい極小点であり、
前記黒画素数ヒストグラムの値が最も小さい極小点のうち、前記１／２の大きさの倍数の位置に最も近い点であることを特徴とし、
キー文字同士の組合せが住所の表示に用いられるものとして適当であるかどうかを判定し、地名を表す文字の中に住所のキー文字が含まれている場合においても、地名を表す文字の中に含まれているキー文字をキー文字の抽出対象として除去することを特徴とする住所認識方法。
【請求項２９】
入力パターンの各連結成分にラベル付けを行うラベリングステップと、
連結成分を囲む外接矩形の重なり度が所定値以上の連結パターンを統合した結果に基づいて、一文字領域を推定する一文字領域推定ステップと、
前記一文字領域のサイズに基づいて、平均文字サイズを計算する平均文字サイズ計算ステップと、
前記平均文字サイズに基づいて、前記連結パターン内における文字同士の接触箇所を判定する接触個所判定ステップと、
文字の接触箇所の判定結果に基づいて、前記連結パターンを切断する切断ステップと、
前記連結パターンの切断結果に基づいて、照合単位となる矩形領域を生成する矩形領域生成ステップと、住所の表示に用いられる文字を登録したキー文字認識用辞書ステップと、
前記矩形領域で囲まれるパターンを前記キー文字認識用辞書ステップに登録されている文字と照合することにより、キー文字を抽出するキー文字抽出ステップと、
前記キー文字領域に含まれるパターンの認識結果に基づいて、キー文字領域の
選別を行うステップと、
選別されたキー文字領域の位置に基づいて、地名単語領域を抽出するステップと、
前記地名単語領域の抽出結果に基づいて、住所の認識を行うステップとを備え、
前記接触個所判定ステップは、
前記一文字領域のパターンの外接矩形の縦横比を算出する縦横比算出ステップと、
前記外接矩形の縦横比に基づいて、前記連結パターンに接触文字が含まれるかどうかを判定する接触文字判定ステップと、
接触文字が含まれると判定された連結パターンについて、文字列と垂直方向の黒画素数を計数した黒画素数ヒストグラムを生成する黒画素数ヒストグラム生成ステップと、
前記黒画素数ヒストグラムに対して移動平均を施すことにより、前記黒画素数ヒストグラムを平滑化する平滑化ステップと、
平滑化された黒画素数ヒストグラムに基づいて、前記連結パターンについての仮切断候補点を算出する仮切断候補点算出ステップとを備え、
前記仮切断候補点は、
前記黒画素数ヒストグラムの極小点のうち、所定のしきい値以下の値の点であり、
横書きなら、前記平均文字サイズの文字幅の１／２の大きさの倍数の位置、縦書きなら、前記平均文字サイズの文字高の１／２の大きさの倍数の位置から、前後一定範囲内の点であり、
前記一定範囲内の点のうち、前記黒画素数ヒストグラムの値が最も小さい極小点であり、
前記黒画素数ヒストグラムの値が最も小さい極小点のうち、前記１／２の大きさの倍数の位置に最も近い点であることを特徴とし、
キー文字同士の組合せが住所の表示に用いられるものとして適当であるかどうかを判定し、地名を表す文字の中に住所のキー文字が含まれている場合においても、地名を表す文字の中に含まれているキー文字をキー文字の抽出対象として除去することを特徴とする住所認識方法。
【請求項３０】
入力パターンの各連結成分にラベル付けを行うラベリングステップと、
連結成分を囲む外接矩形の重なり度が所定値以上の連結パターンを統合した結果に基づいて、一文字領域を推定する一文字領域推定ステップと、
前記一文字領域のサイズに基づいて、平均文字サイズを計算する平均文字サイズ計算ステップと、
前記平均文字サイズに基づいて、前記連結パターン内における文字同士の接触箇所を判定する接触個所判定ステップと、
文字の接触箇所の判定結果に基づいて、前記連結パターンを切断する切断ステップと、
前記連結パターンの切断結果に基づいて、照合単位となる矩形領域を生成する矩形領域生成ステップと、住所の表示に用いられる文字を登録したキー文字認識用辞書ステップと、
前記矩形領域で囲まれるパターンを前記キー文字認識用辞書ステップに登録されている文字と照合することにより、キー文字を抽出するキー文字抽出ステップと、
前記キー文字を抽出することにより、住所の認識を行う住所認識方法において、
前記キー文字によって区切られる地名単語の認識を、前記地名単語を構成する文字ごとに分離することなく、前記地名単語を構成する文字列を一体的に処理して行い、
前記接触個所判定ステップは、
前記一文字領域のパターンの外接矩形の縦横比を算出する縦横比算出ステップと、
前記外接矩形の縦横比に基づいて、前記連結パターンに接触文字が含まれるかどうかを判定する接触文字判定ステップと、
接触文字が含まれると判定された連結パターンについて、文字列と垂直方向の黒画素数を計数した黒画素数ヒストグラムを生成する黒画素数ヒストグラム生成ステップと、
前記黒画素数ヒストグラムに対して移動平均を施すことにより、前記黒画素数ヒストグラムを平滑化する平滑化ステップと、
平滑化された黒画素数ヒストグラムに基づいて、前記連結パターンについての仮切断候補点を算出する仮切断候補点算出ステップとを備え、
前記仮切断候補点は、
前記黒画素数ヒストグラムの極小点のうち、所定のしきい値以下の値の点であり、
横書きなら、前記平均文字サイズの文字幅の１／２の大きさの倍数の位置、縦書きなら、前記平均文字サイズの文字高の１／２の大きさの倍数の位置から、前後一定範囲内の点であり、
前記一定範囲内の点のうち、前記黒画素数ヒストグラムの値が最も小さい極小点であり、
前記黒画素数ヒストグラムの値が最も小さい極小点のうち、前記１／２の大きさの倍数の位置に最も近い点であることを特徴とし、
キー文字同士の組合せが住所の表示に用いられるものとして適当であるかどうかを判定し、地名を表す文字の中に住所のキー文字が含まれている場合においても、地名を表す文字の中に含まれているキー文字をキー文字の抽出対象として除去することを特徴とする住所認識方法。
【請求項３１】
入力画像からキー文字を抽出することにより住所の認識を行う住所認識方法において、
入力パターンの各連結成分にラベル付けを行うラベリングステップと、
連結成分を囲む外接矩形の重なり度が所定値以上の連結パターンを統合した結果に基づいて、一文字領域を推定する一文字領域推定ステップと、
前記一文字領域のサイズに基づいて、平均文字サイズを計算する平均文字サイズ計算ステップと、
前記平均文字サイズに基づいて、前記連結パターン内における文字同士の接触箇所を判定する接触個所判定ステップと、
文字の接触箇所の判定結果に基づいて、前記連結パターンを切断する切断ステップと、
前記連結パターンの切断結果に基づいて、照合単位となる矩形領域を生成する矩形領域生成ステップと、住所の表示に用いられる文字を登録したキー文字認識用辞書ステップと、
前記矩形領域で囲まれるパターンを前記キー文字認識用辞書ステップに登録されている文字と照合することにより、キー文字を抽出するキー文字抽出ステップと、
前記入力画像から切り出されたパターンをキー文字種及び前記キー文字種の類似文字種に字種限定して照合することにより、前記キー文字の抽出を行い、
前記接触個所判定ステップは、
前記一文字領域のパターンの外接矩形の縦横比を算出する縦横比算出ステップと、
前記外接矩形の縦横比に基づいて、前記連結パターンに接触文字が含まれるかどうかを判定する接触文字判定ステップと、
接触文字が含まれると判定された連結パターンについて、文字列と垂直方向の黒画素数を計数した黒画素数ヒストグラムを生成する黒画素数ヒストグラム生成ステップと、
前記黒画素数ヒストグラムに対して移動平均を施すことにより、前記黒画素数ヒストグラムを平滑化する平滑化ステップと、
平滑化された黒画素数ヒストグラムに基づいて、前記連結パターンについての仮切断候補点を算出する仮切断候補点算出ステップとを備え、
前記仮切断候補点は、
前記黒画素数ヒストグラムの極小点のうち、所定のしきい値以下の値の点であり、
横書きなら、前記平均文字サイズの文字幅の１／２の大きさの倍数の位置、縦書きなら、前記平均文字サイズの文字高の１／２の大きさの倍数の位置から、前後一定範囲内の点であり、
前記一定範囲内の点のうち、前記黒画素数ヒストグラムの値が最も小さい極小点であり、
前記黒画素数ヒストグラムの値が最も小さい極小点のうち、前記１／２の大きさの倍数の位置に最も近い点であることを特徴とし、
キー文字同士の組合せが住所の表示に用いられるものとして適当であるかどうかを判定し、地名を表す文字の中に住所のキー文字が含まれている場合においても、地名を表す文字の中に含まれているキー文字をキー文字の抽出対象として除去することを特徴とする住所認識方法。
【請求項３２】
入力パターンの各連結成分にラベル付けを行うラベリング機能と、
連結成分を囲む外接矩形の重なり度が所定値以上の連結パターンを統合した結果に基づいて、一文字領域を推定する一文字領域推定機能と、
前記一文字領域のサイズに基づいて、平均文字サイズを計算する平均文字サイズ計算機能と、
前記平均文字サイズに基づいて、前記連結パターン内における文字同士の接触箇所を判定する接触個所判定機能と、
文字の接触箇所の判定結果に基づいて、前記連結パターンを切断する切断機能と、
前記連結パターンの切断結果に基づいて、照合単位となる矩形領域を生成する矩形領域生成機能と、住所の表示に用いられる文字を登録したキー文字認識用辞書機能と、
前記矩形領域で囲まれるパターンを前記キー文字認識用辞書機能に登録されている文字と照合することにより、キー文字を抽出するキー文字抽出機能と、
前記キー文字の位置に基づいて地名単語領域を抽出する機能と、
前記地名単語領域に含まれるパターン全体を一体的に照合することにより、地名単語の認識を行う機能と、
前記地名単語の認識結果に基づいて、住所の認識を行う機能と、
前記接触個所判定機能は、
前記一文字領域のパターンの外接矩形の縦横比を算出する縦横比算出機能と、
前記外接矩形の縦横比に基づいて、前記連結パターンに接触文字が含まれるかどうかを判定する接触文字判定機能と、
接触文字が含まれると判定された連結パターンについて、文字列と垂直方向の黒画素数を計数した黒画素数ヒストグラムを生成する黒画素数ヒストグラム生成機能と、
前記黒画素数ヒストグラムに対して移動平均を施すことにより、前記黒画素数ヒストグラムを平滑化する平滑化機能と、
平滑化された黒画素数ヒストグラムに基づいて、前記連結パターンについての仮切断候補点を算出する仮切断候補点算出機能とを備え、
前記仮切断候補点は、
前記黒画素数ヒストグラムの極小点のうち、所定のしきい値以下の値の点であり、
横書きなら、前記平均文字サイズの文字幅の１／２の大きさの倍数の位置、縦書きなら、前記平均文字サイズの文字高の１／２の大きさの倍数の位置から、前後一定範囲内の点であり、
前記一定範囲内の点のうち、前記黒画素数ヒストグラムの値が最も小さい極小点であり、
前記黒画素数ヒストグラムの値が最も小さい極小点のうち、前記１／２の大きさの倍数の位置に最も近い点であることを特徴とし、
キー文字同士の組合せが住所の表示に用いられるものとして適当であるかどうかを判定し、地名を表す文字の中に住所のキー文字が含まれている場合においても、地名を表す文字の中に含まれているキー文字をキー文字の抽出対象として除去する機能とをコンピュータに実行させるプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項３３】
入力パターンの各連結成分にラベル付けを行うラベリング機能と、
連結成分を囲む外接矩形の重なり度が所定値以上の連結パターンを統合した結果に基づいて、一文字領域を推定する一文字領域推定機能と、
前記一文字領域のサイズに基づいて、平均文字サイズを計算する平均文字サイズ計算機能と、
前記平均文字サイズに基づいて、前記連結パターン内における文字同士の接触箇所を判定する接触個所判定機能と、
文字の接触箇所の判定結果に基づいて、前記連結パターンを切断する切断機能と、
前記連結パターンの切断結果に基づいて、照合単位となる矩形領域を生成する矩形領域生成機能と、住所の表示に用いられる文字を登録したキー文字認識用辞書機能と、
前記矩形領域で囲まれるパターンを前記キー文字認識用辞書機能に登録されている文字と照合することにより、キー文字を抽出するキー文字抽出機能と、
前記キー文字の抽出結果に基づいて、住所の認識を行う機能と、
前記接触個所判定機能は、
前記一文字領域のパターンの外接矩形の縦横比を算出する縦横比算出機能と、
前記外接矩形の縦横比に基づいて、前記連結パターンに接触文字が含まれるかどうかを判定する接触文字判定機能と、
接触文字が含まれると判定された連結パターンについて、文字列と垂直方向の黒画素数を計数した黒画素数ヒストグラムを生成する黒画素数ヒストグラム生成機能と、
前記黒画素数ヒストグラムに対して移動平均を施すことにより、前記黒画素数ヒストグラムを平滑化する平滑化機能と、
平滑化された黒画素数ヒストグラムに基づいて、前記連結パターンについての仮切断候補点を算出する仮切断候補点算出機能とを備え、
前記仮切断候補点は、
前記黒画素数ヒストグラムの極小点のうち、所定のしきい値以下の値の点であり、
横書きなら、前記平均文字サイズの文字幅の１／２の大きさの倍数の位置、縦書きなら、前記平均文字サイズの文字高の１／２の大きさの倍数の位置から、前後一定範囲内の点であり、
前記一定範囲内の点のうち、前記黒画素数ヒストグラムの値が最も小さい極小点であり、
前記黒画素数ヒストグラムの値が最も小さい極小点のうち、前記１／２の大きさの倍数の位置に最も近い点であることを特徴とし、
キー文字同士の組合せが住所の表示に用いられるものとして適当であるかどうかを判定し、地名を表す文字の中に住所のキー文字が含まれている場合においても、地名を表す文字の中に含まれているキー文字をキー文字の抽出対象として除去する機能とをコンピュータに実行させるプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項３４】
入力パターンの各連結成分にラベル付けを行うラベリング機能と、
連結成分を囲む外接矩形の重なり度が所定値以上の連結パターンを統合した結果に基づいて、一文字領域を推定する一文字領域推定機能と、
前記一文字領域のサイズに基づいて、平均文字サイズを計算する平均文字サイズ計算機能と、
前記平均文字サイズに基づいて、前記連結パターン内における文字同士の接触箇所を判定する接触個所判定機能と、
文字の接触箇所の判定結果に基づいて、前記連結パターンを切断する切断機能と、
前記連結パターンの切断結果に基づいて、照合単位となる矩形領域を生成する矩形領域生成機能と、住所の表示に用いられる文字を登録したキー文字認識用辞書機能と、
前記矩形領域で囲まれるパターンを前記キー文字認識用辞書機能に登録されている文字と照合することにより、キー文字を抽出するキー文字抽出機能と、
入力パターンからキー文字領域を抽出する機能と、
前記キー文字領域に含まれるパターンの認識結果に基づいて、キー文字領域の選別を行う機能と、
選別されたキー文字領域の位置に基づいて、地名単語領域を抽出する機能と、
前記地名単語領域の抽出結果に基づいて、住所の認識を行う機能と、
前記接触個所判定機能は、
前記一文字領域のパターンの外接矩形の縦横比を算出する縦横比算出機能と、
前記外接矩形の縦横比に基づいて、前記連結パターンに接触文字が含まれるかどうかを判定する接触文字判定機能と、
接触文字が含まれると判定された連結パターンについて、文字列と垂直方向の黒画素数を計数した黒画素数ヒストグラムを生成する黒画素数ヒストグラム生成機能と、
前記黒画素数ヒストグラムに対して移動平均を施すことにより、前記黒画素数ヒストグラムを平滑化する平滑化機能と、
平滑化された黒画素数ヒストグラムに基づいて、前記連結パターンについての仮切断候補点を算出する仮切断候補点算出機能とを備え、
前記仮切断候補点は、
前記黒画素数ヒストグラムの極小点のうち、所定のしきい値以下の値の点であり、
横書きなら、前記平均文字サイズの文字幅の１／２の大きさの倍数の位置、縦書きなら、前記平均文字サイズの文字高の１／２の大きさの倍数の位置から、前後一定範囲内の点であり、
前記一定範囲内の点のうち、前記黒画素数ヒストグラムの値が最も小さい極小点であり、
前記黒画素数ヒストグラムの値が最も小さい極小点のうち、前記１／２の大きさの倍数の位置に最も近い点であることを特徴とし、
キー文字同士の組合せが住所の表示に用いられるものとして適当であるかどうかを判定し、地名を表す文字の中に住所のキー文字が含まれている場合においても、地名を表す文字の中に含まれているキー文字をキー文字の抽出対象として除去する機能とをコンピュータに実行させるプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項３５】
入力パターンの各連結成分にラベル付けを行うラベリング機能と、
連結成分を囲む外接矩形の重なり度が所定値以上の連結パターンを統合した結果に基づいて、一文字領域を推定する一文字領域推定機能と、
前記一文字領域のサイズに基づいて、平均文字サイズを計算する平均文字サイズ計算機能と、
前記平均文字サイズに基づいて、前記連結パターン内における文字同士の接触箇所を判定する接触個所判定機能と、
文字の接触箇所の判定結果に基づいて、前記連結パターンを切断する切断機能と、
前記連結パターンの切断結果に基づいて、照合単位となる矩形領域を生成する矩形領域生成機能と、住所の表示に用いられる文字を登録したキー文字認識用辞書機能と、
前記矩形領域で囲まれるパターンを前記キー文字認識用辞書機能に登録されている文字と照合することにより、キー文字を抽出するキー文字抽出機能と、
入力画像から切り出されたパターンをキー文字種及びキー文字の類似文字種に字種限定して照合する機能と、
前記キー文字で区切られるパターンの認識を一括して行う機能と、
前記接触個所判定機能は、
前記一文字領域のパターンの外接矩形の縦横比を算出する縦横比算出機能と、
前記外接矩形の縦横比に基づいて、前記連結パターンに接触文字が含まれるかどうかを判定する接触文字判定機能と、
接触文字が含まれると判定された連結パターンについて、文字列と垂直方向の黒画素数を計数した黒画素数ヒストグラムを生成する黒画素数ヒストグラム生成機能と、
前記黒画素数ヒストグラムに対して移動平均を施すことにより、前記黒画素数ヒストグラムを平滑化する平滑化機能と、
平滑化された黒画素数ヒストグラムに基づいて、前記連結パターンについての仮切断候補点を算出する仮切断候補点算出機能とを備え、
前記仮切断候補点は、
前記黒画素数ヒストグラムの極小点のうち、所定のしきい値以下の値の点であり、
横書きなら、前記平均文字サイズの文字幅の１／２の大きさの倍数の位置、縦書きなら、前記平均文字サイズの文字高の１／２の大きさの倍数の位置から、前後一定範囲内の点であり、
前記一定範囲内の点のうち、前記黒画素数ヒストグラムの値が最も小さい極小点であり、
前記黒画素数ヒストグラムの値が最も小さい極小点のうち、前記１／２の大きさの倍数の位置に最も近い点であることを特徴とし、
キー文字同士の組合せが住所の表示に用いられるものとして適当であるかどうかを判定し、地名を表す文字の中に住所のキー文字が含まれている場合においても、地名を表す文字の中に含まれているキー文字をキー文字の抽出対象として除去する機能とをコンピュータに実行させるプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は住所認識装置に関し、特に、フリーピッチ領域に書かれた手書き文字から住所を読み取る場合などに適用して好適なものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来の光学的文字認識装置（ＯＣＲ）では、一文字ごとの認識結果から地名階層の区切りとなる文字（以下、キー文字と称す。）を抽出することにより、地名領域を特定し、住所を読み取るものがあった。
【０００３】
図２８は、従来の住所認識装置の構成を示すブロック図である。
図２８において、文字切り出し部５０１では、入力画像の可能な切り出し方の全てを切り出し候補として、一文字の切り出しが行われる。文字認識部５０２では、一文字として切り出し可能な全ての候補について、第１位の候補から第Ｎ位の候補までの認識結果が出力される。キー文字抽出部５０３では、第１位の候補から第Ｎ位の候補の中に、「都」、「道」、「府」、「県」、「市」、「郡」、「区」、「町」、「村」、「字」等のキー文字が１つでも含まれる場合、その切り出し候補がキー文字として抽出される。
【０００４】
地名領域候補検索部５０４では、キー文字とキー文字との間に挟まれる領域が地名領域候補として検索される。地名検索部５０６では、文字認識部５０２で得られた第１位の候補から第Ｍ位（Ｍ≦Ｎ）の候補までの文字と地名辞書５０５とのマッチングを一文字ごとに行い、地名辞書５０５と一文字でもマッチングする地名が地名候補として検索される。地名候補評価値演算部５０７では、地名候補の評価値を計算することにより、地名検索部５０６で検索された地名候補の中から、最も確からしい地名候補が求められる。地名候補選択部５０９では、地名階層辞書５０８を参照することにより、地名検索部５０６で検索された地名候補が、前後に接続する地名候補と矛盾が生じていないかどうかを調べ、矛盾が生じていない地名候補が得られたら、この地名候補を住所として出力する。
【０００５】
この従来の住所認識装置は、例えば、特開平７−２６２３２０号公報に記載されている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の住所認識装置では、フリーピッチ領域に書かれた手書き文字列から住所を読み取る場合、読み取り対象となる文字同士が接触していると、接触している複数の文字が一文字として扱われるため、誤読が生じるという問題があった。
【０００７】
また、フリーピッチ領域から切り出し可能な候補の全てに対して認識が行われるため、認識の対象となるパターンの数が増加し、処理が膨大になるという問題があった。。
【０００８】
また、第１位の候補から第Ｎ位の候補の中にキー文字が１つでも含まれる場合、その切り出し候補の全てがキー文字として抽出される。このため、キー文字でないものがキー文字として抽出され、地名領域を区切るためのキー文字の組み合わせが多数出現し、処理が膨大になるという問題があった。。
【０００９】
また、第１位の候補から第Ｍ位の候補の中に、地名辞書５０５に登録されている地名と一文字でもマッチングする地名がある場合、それらの地名は全て地名候補として検索されるので、地名候補が多数出現し、住所を特定するための処理が膨大になるという問題があった。。
【００１０】
そこで、本発明の第１の目的は、文字同士が接触している場合においても、住所認識を精度良く行うことが可能な住所認識装置を提供することである。
また、本発明の第２の目的は、住所認識を効率よく行うことが可能な住所認識装置を提供することである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決するために、本発明によれば、接触文字の切断結果に基づいて、キー文字の抽出を行うキー文字抽出手段と、前記キー文字の位置に基づいて、地名領域を抽出する地名領域抽出手段と、前記接触文字の切断前の状態に基づいて、前記地名領域の地名の認識を行う地名認識手段とを備えている。
【００１２】
このことにより、住所を表す文字列が接触している場合においても、キー文字を抽出することが可能となり、地名を表す文字列を一体的に抽出することが可能となるとともに、地名を表す文字列を一体的に処理して地名の認識を行うことが可能となることから、地名を表す文字列を一文字ごとに切り分ける際の処理を省略して、住所の認識を効率的に行うことが可能となる。また、地名を表す文字列を切り分ける必要がなくなることから、地名を表す文字列が間違った位置で切断されることをなくすことができ、住所認識の正確性を向上させることが可能となる。
【００１３】
また、本発明の一態様によれば、キー文字によって区切られるパターン全体の特徴ベクトルを、地名登録辞書に登録された地名の特徴ベクトルと照合することにより、地名の認識を行うようにしている。
【００１４】
このことにより、地名を表す文字列を一文字ごとに切り分けることなく、認識処理を一体的に行うことが可能となり、住所認識の効率性及び正確性を向上させることが可能となる。
【００１５】
また、本発明の一態様によれば、キー文字で特定される属性ごとに地名を登録しておき、キー文字によって区切られるパターンの特徴ベクトルを、キー文字で特定される属性を有する地名と照合するようにしている。
【００１６】
このことにより、例えば、キー文字によって区切られるパターンの属性が「県」ならば、「県」に関する地名を登録した辞書を用いて照合を行うことが可能となり、キー文字で特定される属性に対応した照合が可能となるため、認識精度を向上させることが可能となる。
【００１７】
また、本発明の一態様によれば、入力パターンから抽出された連結パターンを切断する際に、入力パターンのサイズに基づいて、切断位置の評価を行うようにしている。
【００１８】
このことにより、入力パターンからキー文字を抽出する際に、キー文字を抽出するのに適した大きさに連結パターンを分離することが可能となり、連結パターンの切断位置の数を減らして、認識処理の回数を減らすことが可能となることから、住所の認識を効率的に行うことが可能となる。
【００１９】
また、本発明の一態様によれば、連結パターンのサイズに基づいて、切断位置の検出を行う連結パターンを選択するようにしている。
このことにより、接触文字の可能性のある比較的大きな連結パターンについてだけ切断位置の検出を行い、接触文字とは認められない小さな連結パターンについては、切断位置の検出を省略することが可能となり、住所認識の効率性を向上させることが可能となる。
【００２０】
また、本発明の一態様によれば、入力パターンについての黒画素数ヒストグラムの極小点の値が所定値以下の点を切断点候補としている。
このことにより、文字自体のくびれ部分と他の文字との接触部分とを識別することが可能となり、文字同士の接触点のみを精度良く検出することが可能となることから、連結パターンを文字同士の接触点で切断することが可能となる。
【００２１】
また、本発明の一態様によれば、連結パターンを切断した時の縦横比が所定の範囲外の領域にある切断位置を、切断点候補から除外するようにしている。
このことにより、連結パターンがキー文字を抽出するのに不適当な大きさに切断されることを防止して、キー文字の対象とならないパターンが生成されることを防止することが可能となり、キー文字の対象とならないパターンについて無駄な処理が行われることを防止することが可能となることから、住所認識を効率的に行うことが可能となる。
【００２２】
また、本発明の一態様によれば、横書きなら、平均文字サイズの文字幅の１／２の大きさの倍数の位置、縦書きなら、平均文字サイズの文字高の１／２の大きさの倍数の位置を算出し、黒画素数ヒストグラムの極小点のうち、算出された位置の前後一定範囲内にある極小点だけを仮切断点候補とする。
【００２３】
このことにより、横書きなら、キー文字の「偏」または「旁」のみ、縦書きなら、キー文字の「冠」、「連火」または「脚」のみが他の文字と接触する場合においても、これらのキー文字の一部分を接触文字から効率的に抽出することが可能となり、元のキー文字を効率的に復元することが可能となる。
【００２４】
また、本発明の一態様によれば、仮切断候補点は、平均文字サイズの１／２の大きさの倍数の位置から一定範囲内の点のうち、黒画素数ヒストグラムの値が最も小さい極小点である。
【００２５】
このことにより、平均文字サイズの１／２の大きさの倍数の位置から一定範囲内の中に、黒画素数ヒストグラムの極小点が複数存在している場合においても、仮切断候補点を１つだけに絞り込むことができ、連結パターンが文字の切れ目でないところで細かく切断されて、処理が複雑になることを防止することが可能となる。
【００２６】
また、本発明の一態様によれば、仮切断候補点は、黒画素数ヒストグラムの値が最も小さい極小点のうち、平均文字サイズの１／２の大きさの倍数の位置に最も近い点である。
【００２７】
このことにより、平均文字サイズの１／２の大きさの倍数の位置から一定範囲内の中に、黒画素数ヒストグラムの値が最も小さい極小点が複数存在している場合においても、仮切断候補点を１つだけに絞り込むことができ、連結パターンが文字の切れ目でないところで細かく切断されて、処理が複雑になることを防止することが可能となる。
【００２８】
また、本発明の一態様によれば、切断されたパターンについての統合結果に基づいて、キー文字を抽出するようにしている。
このことにより、文字の一部分のみが他の文字と接触している場合においても、文字の一部分を他の文字と切り離し、切り離された文字の一部分を本来の文字の残りの部分と合体させることが可能となり、キー文字の誤認識を防止することが可能となる。
【００２９】
また、本発明の一態様によれば、入力パターンから抽出されたキー文字候補のうち、上位にランクされたキー文字候補を優先的に使用することにより、地名領域を抽出するようにしている。
【００３０】
このことにより、キー文字候補として誤って抽出された文字が、地名領域の抽出に使用されることを減らすことが可能となり、地名領域として抽出される候補の数を減らして、地名の認識処理の回数を減らすことが可能となることから、住所認識の効率性を向上させることが可能となる。
【００３１】
また、本発明の一態様によれば、キー文字候補のキー文字らしさ、キー文字種、階層レベル、位置座標、隣接するパターンと統合するか否かの情報を記述したパターン情報テーブルを生成する。
【００３２】
このことにより、パターン情報テーブルを参照して、処理を迅速に行うことが可能となり、住所認識の効率性を向上させることが可能となる。
また、本発明の一態様によれば、キー文字の配置順序及び配置位置、またはキー文字同士の組み合わせが住所の表示に用いられるものとして適当であるかどうかを判定するようにしている。
【００３３】
このことにより、地名を表す文字の中に住所のキー文字が含まれている場合においても、地名を表す文字の中に含まれているキー文字をキー文字の抽出対象から除去し、地名の階層を表すために用いられている文字のみをキー文字として抽出することが可能となり、地名領域の誤抽出を防止して、住所認識を効率的に行うことが可能となる。
【００３４】
また、本発明の一態様によれば、一部選択項目により指定されたキー文字が存在する場合、そのキー文字の階層レベルより下の階層レベルから、キー文字候補の組の決定を行うようにしている。
【００３５】
このことにより、アンケート葉書などのように、住所の一部選択項目が設けられている場合においても、キー文字抽出の精度を向上させることが可能となる。また、本発明の一態様によれば、上位にランクされたキー文字候補を用いただけでは、住所の表示として適当なキー文字同士の組み合わせが得られない場合、下位にランクされたキー文字候補を追加するようにしている。
【００３６】
このことにより、地名領域を抽出する際の正確性を損なうことなく、キー文字候補の数を必要最小限に抑えることが可能となる。
また、本発明の一態様によれば、下位にランクされたキー文字候補のうち、住所の表示に使用されるキー文字の組に欠けているものだけを追加するようにしている。
【００３７】
このことにより、下位にランクされたキー文字候補の中から必要なものだけを選択して、キー文字候補とすることができ、キー文字抽出を効率的に行うことが可能となる。
【００３８】
また、本発明の一態様によれば、住所の文字列から抽出されたキー文字候補のキー文字らしさを算出し、キー文字らしさの大きいキー文字候補を優先的に用いてキー文字候補の組を決定するようにしている。
【００３９】
このことにより、抽出されたキー文字候補の組み合わせの中から、住所階層構造知識及び住所中キー文字位置知識に矛盾しないキー文字候補の組を決定する場合、キー文字候補の組み合わせの数を減らして処理時間を短縮することが可能となり、住所認識を効率よく行うことが可能となる。
【００４０】
また、本発明の一態様によれば、住所表示に用いられる地名同士の組み合わせ、または住所表示に用いられる地名の配列順序が適当であるかどうかを判定するようにしている。
【００４１】
このことにより、地名領域のパターンに対して複数の地名候補が提示され、それらの地名候補を組み合わせることにより複数の住所候補が得られる場合においても、住所の表示として現存しない地名の組み合わせを除去して、実在する住所のだけを識別することが可能となり、住所認識の精度を向上させることが可能となる。
【００４２】
また、本発明の一態様によれば、住所の文字列から抽出されたパターンを一文字ずつ照合した住所の認識結果も出力するようにしている。
このことにより、キー文字抽出に失敗した場合においても、住所の認識を行うことが可能となり、住所認識の信頼性を向上させることが可能となる。
【００４３】
また、本発明の一態様によれば、キー文字認識用辞書に登録される文字種がキー文字種及び前記キー文字種の類似文字種のみに字種限定されている。
このことにより、入力画像から切り出されたパターンの中からキー文字を抽出する場合、キー文字認識用辞書に全ての文字種が登録されている場合に比べて、入力画像から切り出されたパターンとキー文字認識用辞書に登録されている文字種との比較回数を低減させることが可能となり、住所認識の処理時間を短縮することが可能となる。
【００４４】
一方、キー文字認識用辞書にキー文字種のみが登録されている場合には、どのようなパターンを認識させた場合においても、キー文字種の出現順位が常に第１位となり、認識対象のパターンがキー文字と類似していると、キー文字でないパターンがキー文字として誤って抽出されることがある。これに対し、キー文字種の類似文字種を登録しておくことにより、キー文字に類似しているが、キー文字でないパターンについては、キー文字種の類似文字種の出現順位が第１位となり、キー文字種の出現順位が下がることから、キー文字種の出現順位を調べることにより、キー文字に類似しているキー文字でないパターンがキー文字種かどうかを判別することが可能となり、キー文字に類似しているキー文字でないパターンがキー文字として誤って抽出されることを防止することが可能となる。
【００４５】
また、本発明の一態様によれば、ある文字種についての文字認識を行ったサンプルパターンの個数Ｍに対し、前記文字認識の結果のＮ位以内にキー文字種を含むサンプルパターンの個数Ｋの割合が一定値以上の場合、前記文字種を前記キー文字種の類似文字種とするようにしている。
【００４６】
このことにより、様々な手書き文字について、キー文字として誤って抽出される頻度の大きいキー文字でないパターンを特定することが可能となり、キー文字種の類似文字種を精度よく判別することが可能となる。
【００４７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施例に係わる住所認識装置について図面を参照しながら説明する。
【００４８】
図１は、本発明の第１実施例に係わる住所認識装置の構成を示すブロック図である。図１において、キー文字抽出手段１０１は、入力画像からキー文字の抽出を行う。一括認識手段１０は、キー文字抽出手段１０１により抽出されたキー文字で区切られるパターンの認識を一括して行う。この一括認識は、例えば、キー文字で区切られるパターンをそれぞれひとまとまりとして、そのパターンから抽出された特徴ベクトルと、地名単語を表す文字または文字列をひとまとまりとした特徴ベクトルとを比較することにより行うことができる。
【００４９】
このように、入力画像からキー文字を抽出し、入力画像のパターンをキー文字の位置で区切ることにより、１つの地名単語に対応するパターンを入力画像から一括して切り出すことが可能となり、さらに、一括して切り出されたパターンを一括して認識するようにしたので、住所の認識を効率よく行うことが可能となる。
【００５０】
図２は、本発明の一実施例に係わる住所認識方法を示す図である。図２において、手書き文字で「栃木県下都賀郡壬生町」と書かれた原画像が入力されたものとすると、「栃木県下都賀郡壬生町」という原画像のパターンの中から、キー文字候補を抽出する。この結果、「県」、「都」、「郡」、「町」というキー文字候補が抽出される。
【００５１】
なお、キー文字候補の抽出は、「栃木県下都賀郡壬生町」という原画像のパターンから一文字切り出しを行い、切り出したパターンを一文字づつ認識させることにより行うことができる。
【００５２】
次に、「県」、「都」、「郡」、「町」というキー文字候補を組み合わせた場合、実際の住所に使用される組み合わせだけを取り出す。この結果、「県」、「都」、「郡」、「町」というキー文字候補の組み合わせとして、｛県、郡、町｝というキー文字組候補、｛都、郡、町｝というキー文字組候補、及び｛郡、町｝というキー文字組候補が得られる。
【００５３】
次に、「栃木県下都賀郡壬生町」という原画像のパターンを、キー文字組候補の各キー文字の位置で区切り、キー文字の位置で区切られたパターンを原画像から切り出す。
【００５４】
この結果、｛県、郡、町｝というキー文字組候補については、「栃木」という原画像のパターンを含む切り出し領域Ｒ１、「下都賀」という原画像のパターンを含む切り出し領域Ｒ２、及び「壬生」という原画像のパターンを含む切り出し領域Ｒ３が得られる。
【００５５】
また、｛都、郡、町｝というキー文字組候補については、「栃木県下」という原画像のパターンを含む切り出し領域Ｒ４、「賀」という原画像のパターンを含む切り出し領域Ｒ５、及び「壬生」という原画像のパターンを含む切り出し領域Ｒ６が得られる。
【００５６】
また、｛郡、町｝というキー文字組候補については、「栃木県下都賀」という原画像のパターンを含む切り出し領域Ｒ７、及び「壬生」という原画像のパターンを含む切り出し領域Ｒ８が得られる。
【００５７】
次に、｛県、郡、町｝というキー文字組候補について、原画像から切り出された切り出し領域Ｒ１〜Ｒ３に含まれるパターンの認識処理をそれぞれ一括して行う。この一括認識処理では、地名単語を表す文字または文字列をひとまとまりとした特徴ベクトルを地名単語辞書１０３に登録しておく。そして、原画像の各切り出し領域Ｒ１〜Ｒ３のパターンをそれぞれひとまとまりとして、そのパターンから抽出された特徴ベクトルと、地名単語辞書１０３に登録されている特徴ベクトルとが比較される。
【００５８】
例えば、地名単語辞書１０３には、「栃木」という地名単語に対応する特徴ベクトル、「下都賀」という地名単語に対応する特徴ベクトル、「壬生」という地名単語に対応する特徴ベクトルが登録されているものとすると、切り出し領域Ｒ１〜Ｒ３に含まれる原画像のパターンの特徴ベクトルが、地名単語辞書１０３に登録されている特徴ベクトルと比較される。この結果、切り出し領域Ｒ１に含まれる原画像のパターンの特徴ベクトルと距離が近いものとして、「栃木」という地名単語が地名単語辞書１０３から検索され、切り出し領域Ｒ１に含まれる原画像のパターンの認識結果として、「栃木」という地名単語が出力される。また、切り出し領域Ｒ２に含まれる原画像のパターンの特徴ベクトルと距離が近いものとして、「下都賀」という地名単語が地名単語辞書１０３から検索され、切り出し領域Ｒ２に含まれる原画像のパターンの認識結果として、「下都賀」という地名単語が出力される。また、切り出し領域Ｒ３に含まれる原画像のパターンの特徴ベクトルと距離が近いものとして、「壬生」という地名単語が地名単語辞書１０３から検索され、切り出し領域Ｒ３に含まれる原画像のパターンの認識結果として、「壬生」という地名単語が出力される。
【００５９】
また、｛都、郡、町｝というキー文字組候補について、原画像から切り出された切り出し領域Ｒ４〜Ｒ６に含まれるパターンの認識処理がそれぞれ一括して行われる。すなわち、切り出し領域Ｒ４〜Ｒ６に含まれる原画像のパターンの特徴ベクトルが、地名単語辞書１０３に登録されている特徴ベクトルと比較される。ここで、切り出し領域Ｒ４に含まれる「栃木県下」という地名は、実際には存在しないため、地名単語辞書１０３には、「栃木県下」という地名単語に対応する特徴ベクトルは登録されていない。この結果、切り出し領域Ｒ４に含まれる原画像のパターンの特徴ベクトルと距離が近いものは、地名単語辞書１０３から検索されないため、認識不能という結果が出力される。
【００６０】
また、切り出し領域Ｒ５に含まれる「賀」という地名は、実際には存在しないため、地名単語辞書１０３には、「賀」という地名単語に対応する特徴ベクトルは登録されていない。この結果、切り出し領域Ｒ５に含まれる原画像のパターンの特徴ベクトルと距離が近いものは、地名単語辞書１０３から検索されないため、認識不能という結果が出力される。
【００６１】
また、切り出し領域Ｒ６に含まれる原画像のパターンの特徴ベクトルと距離が近いものとして、「壬生」という地名単語が地名単語辞書１０３から検索され、切り出し領域Ｒ６に含まれる原画像のパターンの認識結果として、「壬生」という地名単語が出力される。
【００６２】
また、｛郡、町｝というキー文字組候補について、原画像から切り出された切り出し領域Ｒ７、Ｒ８に含まれるパターンの認識処理がそれぞれ一括して行われる。すなわち、切り出し領域Ｒ７、Ｒ８に含まれる原画像のパターンの特徴ベクトルが、地名単語辞書１０３に登録されている特徴ベクトルと比較される。ここで、切り出し領域Ｒ７に含まれる「栃木県下都賀」という地名は、実際には存在しないため、地名単語辞書１０３には、「栃木県下都賀」という地名単語に対応する特徴ベクトルは登録されていない。この結果、切り出し領域Ｒ７に含まれる原画像のパターンの特徴ベクトルと距離が近いものは、地名単語辞書１０３から検索されないため、認識不能という結果が出力される。
【００６３】
また、切り出し領域Ｒ８に含まれる原画像のパターンの特徴ベクトルと距離が近いものとして、「壬生」という地名単語が地名単語辞書１０３から検索され、切り出し領域Ｒ８に含まれる原画像のパターンの認識結果として、「壬生」という地名単語が出力される。
【００６４】
地名単語の一括認識処理を行った結果、｛都、郡、町｝というキー文字組候補、及び｛郡、町｝というキー文字組候補については、地名単語の認識不能という結果が出力されたので、これらのキー文字組候補を却下し、｛県、郡、町｝というキー文字組候補を選択する。この結果、手書き文字で書かれた「栃木県下都賀郡壬生町」という原画像のパターンについて、「栃木県下都賀郡壬生町」という住所の認識結果を出力することが可能となる。
図３は、本発明の第２実施例に係わる住所認識装置の構成を示すブロック図である。図３において、接触位置判定手段１は、接触文字の接触位置を判定する。接触文字切断手段２は、接触位置判定手段１で判定された接触位置で接触文字を切断する。キー文字抽出手段３は、接触文字切断手段２による接触文字の切断結果に基づいて、キー文字の抽出を行う。地名領域抽出手段４は、キー文字抽出手段３で抽出されたキー文字の位置に基づいて、地名領域を抽出する。地名認識手段５は、接触文字の切断前の状態に基づいて、地名領域抽出手段４で抽出された地名領域の地名の認識を行う。
【００６５】
住所の認識対象となるパターンが入力されると、接触文字の接触位置が判定され、接触文字の切断が行われる。接触文字が切断されると、切断された文字ごとに文字認識が行われ、キー文字が抽出される。キー文字が抽出されると、キー文字で区切られるパターンを一体的に取り出し、キー文字によって区切られるパターン全体の特徴ベクトルを、地名の特徴ベクトルと照合することにより、地名の認識を行う。
【００６６】
このように、接触文字のパターンの切断処理をキー文字抽出処理に用いることにより、キー文字領域以外の領域で入力パターンが細切れにされることを防止することが可能となり、認識処理の対象となるパターンが多数生成されることを防止して、認識処理の回数を減らし、キー文字の抽出を効率的に行うことが可能となる。
【００６７】
また、キー文字によって区切られるパターン全体を一体的に認識することにより、キー文字によって区切られるパターンを一文字ごとに切り分ける必要がなくなり、処理を簡略化できるとともに、パターンの切断位置を間違えることによる誤認識をなくすことが可能となり、住所認識の正確性を向上させることが可能となる。
【００６８】
さらに、キー文字によって区切られるパターン全体が一体的に処理されるので、キー文字によって区切られるパターンの中の一文字でも一致する地名を全て検索する場合に比べて、地名候補の数を減らすことが可能となり、処理の効率化を図ることが可能となる。
【００６９】
図４は、本発明の第３実施例に係わる住所認識装置の構成を示すブロック図である。
図４において、切断位置検出手段１１は、連結パターンの切断位置を検出する。切断位置評価手段１２は、入力パターンのサイズに基づいて、切断位置検出手段１１で検出された切断位置の評価を行う。連結パターン切断手段１３は、切断位置評価手段１２での評価結果に基づいて、連結パターンを切断する。キー文字抽出手段１４は、連結パターン切断手段１３による連結パターンの切断結果に基づいて、キー文字を抽出する。地名領域抽出手段１５は、キー文字抽出手段１４で抽出されたキー文字の位置に基づいて、地名領域を抽出する。地名認識手段１６は、地名領域抽出手段１５で抽出された地名領域の地名の認識を行う。
【００７０】
住所の認識対象となるパターンが入力されると、切断対象となるパターンを特定する。そして、切断対象となるパターンについて、黒画素数ヒストグラムを算出し、黒画素数ヒストグラムの極小点のうち、極小点での値が所定値以下の点を切断点候補とする。ここで、これらの切断点候補の全ての位置でパターンを切断すると、キー文字抽出に関係のない位置でパターンが細切れにされ、その後の処理が増加する。このため、これらの切断点候補の中から、キー文字抽出と関係のある点を選別する。具体的には、パターンを切断した時の縦横比が所定の範囲内にある領域を検出し、この領域外にある切断点候補を切断位置から除外する。この結果、キー文字のサイズに対応した領域を一文字領域として切り出すことができ、処理の効率化を図ることが可能となる。
【００７１】
図５は、本発明の第４実施例に係わる住所認識装置の構成を示すブロック図である。
図５において、キー文字候補抽出手段２１は、入力パターンからキー文字候補を抽出する。ランク付け手段２２は、キー文字候補抽出手段２１で抽出されたキー文字候補の認識結果に基づいて、キー文字候補のランク付けを行う。地名領域抽出手段２３は、ランク付け手段２２により上位にランクされたキー文字候補の位置に基づいて、地名領域を抽出する。地名認識手段２４は、地名領域抽出手段２３で抽出された地名領域の地名の認識を行う。
【００７２】
住所の認識対象となるパターンが入力されると、入力されたパターンからキー文字候補を抽出する。このキー文字候補の抽出では、手書き文字が誤認識された結果、キー文字でないものがキー文字候補として抽出される場合があり、このような誤認識があると、キー文字候補として抽出されるパターンの数が増加し、処理時間が増加する。このため、認識結果の距離や順位などに基づいて、キー文字らしさを定義し、キー文字らしさが大きいものを優先的にキー文字候補として使用する。この結果、キー文字候補として誤って抽出されたパターンをキー文字候補から除外し、地名領域の候補に挙がる数を減らすことができるので、処理を効率よく行うことが可能となる。
【００７３】
図６は、本発明の第５実施例に係わる住所認識装置の構成を示すブロック図である。この住所認識装置は、光学的文字認識装置（ＯＣＲ）により、アンケート葉書やユーザ登録葉書、通信販売等の発注用葉書などの横書きの一文字枠のない自由手書き文字の住所を読み取る場合などに使用することができる。
【００７４】
図６において、ラベリング部３１は、スキャナ等で読み込まれた二値化された画像から住所領域を抽出して切り出しを行ったパターンに対し、各連結成分ごとにラベル付けを行う。
【００７５】
一文字領域決定部３２は、ラベル付けされた連結パターンのサイズや隣接するパターンとの距離などから、連結パターンの統合を行い、一文字領域を求める。平均文字サイズ計算部３３は、接触文字などの他のパターンと比べて大きなパターン、及び他のパターンと比べて小さなパターンを除くなどして平均文字サイズを計算する。
【００７６】
接触箇所判定・切断部３４は、ヒストグラム作成部３５、仮切断点候補抽出部３６及び仮切断点候補決定部３７を備えている。
ヒストグラム作成部３５は、横書きなら、平均文字幅に対するパターンの幅の比、縦書きなら、平均文字高に対するパターンの高さの比、及び、パターンの外接矩形の縦横比等を用いてパターンの接触の可能性を判定する。そして、接触文字と判定されたパターンに対して、文字列と垂直方向に黒画素数をカウントし、移動平均を用いて平滑化した黒画素数ヒストグラムを作成する。
【００７７】
仮切断点候補抽出部３６は、ヒストグラム作成部３５により作成された黒画素数ヒストグラムから極小点を検出し、黒画素数ヒストグラムの極小点の値がしきい値以下の点を仮切断点候補とする。
【００７８】
仮切断点候補決定部３７は、対象パターンにおいて、横書きなら、パターンの外接矩形の端点から水平方向に平均文字幅の１／２の整数倍の点が最も接触個所である可能性の高い点として、これらの点から一定の範囲内にある仮切断点候補を、仮切断点として決定する。平均文字幅の１／２の整数倍の点から一定の範囲内に仮切断点候補が複数あった場合、黒画素数ヒストグラムの値が最も小さい点を、仮切断点として決定する。黒画素数ヒストグラムの値が最も小さい点が複数あった場合、平均文字幅の１／２の整数倍の点からの距離が最も小さい点を、仮切断点として決定する。
【００７９】
また、対象パターンにおいて、縦書きなら、パターンの外接矩形の端点から垂直方向に平均文字高の１／２の整数倍の点が最も接触個所である可能性の高い点として、これらの点から一定の範囲内にある仮切断点候補を、仮切断点として決定する。平均文字高の１／２の整数倍の点から一定の範囲内に仮切断点候補が複数あった場合、黒画素数ヒストグラムの値が最も小さい点を、仮切断点として決定する。黒画素数ヒストグラムの値が最も小さい点が複数あった場合、平均文字高の１／２の整数倍の点からの距離が最も小さい点を、仮切断点として決定する。
【００８０】
仮切断点が得られたら、仮切断点を通る直線または曲線でパターンを仮切断する。
キー文字認識用辞書３８は、住所に関係している文字の特徴ベクトルを格納する。
【００８１】
キー文字候補抽出部３９は、パターン統合判定・統合部４０、特徴抽出部４１、辞書照合部４２及びパターン情報テーブル作成部４３を備えている。
パターン統合判定・統合部４０は、文字列の端のパターンから順に、互いに隣接するパターンを統合した場合、統合パターンが文字である可能性があるか否かを、統合後のパターンの幅と高さに基づいて判定する。そして、文字である可能性があると判定された統合パターンが得られた場合、統合可能なパターンを隣接するパターンと仮統合することにより、仮統合パターンを生成する。
【００８２】
特徴抽出部４１は、統合不可のパターンに対しては、単独パターンのみについて特徴抽出を行い、統合可能なパターンに対しては、単独パターンと統合パターンの双方について特徴抽出を行う。
【００８３】
辞書照合部４２は、統合不可のパターンに対しては、単独パターンの特徴ベクトルとキー文字認識用辞書３８に登録されている文字の特徴ベクトルとを照合することにより、第１位〜第Ｎ位までの候補文字種を出力する。また、統合可能なパターンに対しては、単独パターンと統合パターンのそれぞれの特徴ベクトルとキー文字認識用辞書３８に登録されている文字の特徴ベクトルとを照合することにより、単独パターンと統合パターンのそれぞれについて、第１位〜第Ｎ位までの候補文字種を出力する。
【００８４】
パターン情報テーブル作成部４３は、第１位〜第Ｎ位までの候補文字種の距離を求め、第Ｎ位までの候補文字種内にキー文字が含まれている場合、キー文字に対応する候補文字種の距離または出現順位などによって、キー文字らしさを計算する。
【００８５】
例えば、このキー文字らしさは、パターンを認識させた時の相違度または類似度で定義することができる。
キー文字らしさの度合いを相違度を使って定義すると、以下のような関数で表現することができる。
【００８６】
認識対象のパターンの特徴ベクトルと辞書に登録されている文字種の特徴ベクトルとの間の距離のように、一般に値が大きくなると、辞書に登録されている文字種である可能性が低くなる尺度を、相違度という。あるパターンのキー文字種ｋに対するキー文字らしさの度合いをｆｋとする。ｆｋは、あるパターンとキー文字種ｋとの相違度ｄの関数である。ｆｋに期待される性質は以下の通りである。
【００８７】
ａ．あるパターンがキー文字種ｋに対して、最もキー文字らしい時１、最もキー文字らしくない時０の値をとる。すなわち、ｆｋは、あるパターンとキー文字種ｋとの相違度ｄが最小値ｄｍｉｎの時１、最大値ｄｍａｘの時１をとることから、以下の条件を満たす。
【００８８】
ｆｋ（ｄｍｉｎ）＝１
ｆｋ（ｄｍａｘ）＝０
０≦ｆｋ（ｄ）≦１
ただし、ｄｍｉｎ≦ｄ≦ｄｍａｘである。
【００８９】
ｂ．相違度ｄが一定の場合、対象とするキー文字種の認識候補中の出現順位が低いほど、そのキー文字らしさの度合いは低くなる。
ｃ．相違度と認識候補中の出現順位が同一の場合で、かつ、対象とするキー文字種の認識候補中の出現順位が第１位でない場合、第１位文字種との相違度と、キー文字種との相違度との差が大きいほど、キー文字らしさの度合いは低くなる。
【００９０】
以上の３つの性質を満たす関数は、例えば、次式のように実現できる。
ｆｋ（ｄｉ）＝１／｛１＋ｉ×（（ｄ１−ｄｉ）／ｄｃ）×（ｄｉ／ｄｃ）｝
ただし、０≦ｄｉ＜∞である。
【００９１】
ここで、ｉは、あるパターンを認識させた時、認識結果候補文字種にキー文字種ｋが出現した順位であり、ｄｉはその時の相違度、ｄｃは実験によって適切に決定される定数である。
【００９２】
また、キー文字らしさの度合いを類似度を使って定義すると、以下のような関数で表現することができる。
一般に、値が小さくなると、あるパターンが文字種ｋである可能性が低くなる尺度を、類似度という。類似度を使った場合、ｆｋは、あるパターンとキー文字種ｋとの類似度ｓの関数となり、以下の性質を持つ。
【００９３】
ａ．あるパターンがキー文字種ｋに対して最もキー文字らしい時１、最もキー文字らしくない時０の値をとる。すなわち、あるパターンのキー文字種ｋとの類似度ｓが最大値の時ｓｍａｘ１、最小値ｓｍｉｎの時０となることから、ｆｋは、以下の条件を満足する。
【００９４】
ｆｋ（ｓｍａｘ）＝１
ｆｋ（ｓｍｉｎ）＝０
０≦ｆｋ（ｓ）≦１
ｂ．類似度が一定の場合、対象とするキー文字種の認識候補中の出現順位が低いほど、そのキー文字らしさの度合いは低くなる。
【００９５】
ｃ．類似度と候補順位が同一の場合で、かつ、対象とするキー文字種の認識候補中の出現順位が第１位でない場合、第１位文字種との類似度と、キー文字種との類似度との差が大きいほど、キー文字らしさの度合いは低くなる。
【００９６】
以上の３つの性質を満たす関数は、例えば、次式のように実現できる。
ｆｋ（ｄｉ）＝（ｓｉ／ｓｃ）／｛１＋ｉ×（（ｓｉ−ｓ１）／ｓｃ）｝
ただし、０≦ｆｋ≦１，０≦ｓｉ＜１である。
【００９７】
ここで、ｉは、あるパターンを認識させた時、認識結果候補文字種にキー文字種ｋが出現した順位であり、ｓｉはその時の類似度、ｓｃは実験によって適切に決定される定数である。
【００９８】
キー文字らしさが計算されると、キー文字らしさがしきい値以上のものをキー文字候補とし、しきい値より小さく、０でないものを準キー文字候補とする。以上のようにして求めたキー文字らしさ、キー文字らしさが０でないキー文字種、仮切断・仮統合の有無、画像中の外接矩形座標等の情報をパターン情報テーブルに登録する。
【００９９】
住所知識部４４は、住所階層構造知識部４５及び住所中キー文字位置知識部４６を備えている。
住所階層構造知識部４５は、「都」、「道」、「府」、「県」、「市」、「町」、「村」及び「郡」等のキー文字の階層構造に関する住所階層構造知識を登録する。例えば、キー文字の「群」の後の住所の中には、キー文字の「町」、「村」のみが存在し、キー文字の「区」、「市」などが存在することはないという情報などが登録される。なお、住所階層構造知識では、最上階層の「都」、「道」、「府」または「県」が省略された場合も考慮される。
【０１００】
住所中キー文字位置知識部４６は、キー文字の住所中での可能な配置位置に関する住所中キー文字位置知識を登録する。例えば、キー文字は住所の先頭に配置されることはないという情報や、キー文字が隣接して出現することはないという情報、キー文字として「県」が最後にくる地名の文字数は、３文字または４文字であるという情報などが登録される。
【０１０１】
キー文字組候補決定部４７は、住所階層構造知識部４５及び住所中キー文字位置知識部４６から、住所階層構造知識と住所中キー文字位置知識とを呼び出す。そして、抽出したキー文字の全ての組み合わせについて、住所階層構造知識及び住所中キー文字位置知識に矛盾しないものを、キー文字候補の組として決定する。キー文字候補の組が決定されなかった場合は、不足キー文字再抽出部４８に対し、不足するキー文字の階層及び文字種の情報を送り、キー文字候補の再抽出を要求する。キー文字候補の再抽出が成功した場合は、再抽出されたキー文字候補も含めて、キー文字候補の組を決定する。キー文字候補の組が決定されると、仮切断・仮統合していたものを切断・統合することに決定する。
【０１０２】
不足キー文字再抽出部４８は、パターン情報テーブルに登録されているキー文字候補を用いただけでは、住所階層構造知識及び住所中キー文字位置知識と矛盾しないキー文字候補の組み合わせが見つからず、キー文字候補の組を決定できなかった場合、パターン情報テーブルに登録されている準キー文字候補のうち、不足する階層のキー文字種を認識結果の第Ｎ位までに含むパターンを、キー文字候補として再抽出する。
【０１０３】
地名単語領域切り出し部４９は、キー文字組候補決定部４７により決定されたキー文字候補の組を用いることにより、住所の最初の文字から最初のキー文字の直前の全パターン、及び２番目以降のキー文字の間に挟まれれている全パターンのそれぞれを、１つの地名単語として切り出す。
【０１０４】
地名単語認識用辞書５０は、日本全国の地名の特徴ベクトルを登録する。ここで、地名単語認識用辞書５０に登録される地名の特徴ベクトルは、地名を表す文字または文字列を１つの地名ごとにひとまとまりに表現したものである。なお、地名の特徴ベクトルは、学習パターンから抽出することができる。
【０１０５】
地名単語一括認識部５１は、特徴抽出部５２及び辞書照合部５３を備えている。
特徴抽出部５２は、行頭からキー文字までの間に存在する地名単語パターン、及びキー文字の間に存在する地名単語パターンをそれぞれから特徴ベクトルを抽出する。
【０１０６】
辞書照合部５３は、特徴抽出部５２で抽出された地名単語パターンの特徴ベクトルと、地名単語認識用辞書５０に登録されている地名の特徴ベクトルとを照合することにより、地名候補を出力する。
【０１０７】
一文字認識用辞書５４は、文字の特徴ベクトルを一文字ごとに登録する。
一文字認識部５５は、一文字切り出し部５６、特徴抽出部５７及び辞書照合部５８を備えている。なお、「丁目」、「番地」、「方書」などの地名でもなく、キー文字でもないパターンを読み取る場合、これらのパターンを一文字ずつ切り離して、一文字認識を行う。
【０１０８】
一文字切り出し部５６は、入力パターンから一文字ずつ切り出しを行う。
特徴抽出部５７は、一文字切り出し部５６で切り出されたパターンの特徴ベクトルを抽出する。
【０１０９】
辞書照合部５８は、特徴抽出部５７で抽出された特徴ベクトルと、一文字認識用辞書部５４に登録されている文字の特徴ベクトルとを照合することにより、文字認識を行う。
【０１１０】
住所知識部５９は、住所表示に用いられる地名同士の組み合わせの可否、または住所表示に用いられる地名の配列順序が適当であるかどうかの地名知識を登録する。なお、住所知識部５９には、実存する地名をコード化して格納することができる。
【０１１１】
住所決定部６０は、住所知識部５９を参照することにより、地名単語一括認識部５１から出力された地名候補が、前後に接続する地名候補と矛盾しないかどうかを調べ、矛盾しない地名候補の組を住所読取り結果として出力する。
【０１１２】
このように、第１位〜第Ｎ位までの間にキー文字種を含む全てのパターンを、キー文字候補として考慮するのではなく、認識結果の距離とキー文字の順位の双方から「キー文字らしさ」を定義する。そして、キー文字らしさが高いものだけを対象として、住所階層構造知識及び住所中キー文字位置知識に矛盾しないキー文字候補の組を求める。そして、キー文字が不足するため、住所階層構造知識及び住所中キー文字位置知識に矛盾しないキー文字候補の組を求めることができなかった場合にのみ、キー文字らしさのより低いパターンの中から、不足している階層のキー文字種を認識結果に持つパターンを再抽出することにより、候補数を少なくして誤マッチングの可能性を低減させ、効率の良い処理を行うことが可能となる。
【０１１３】
また、接触処理、切断処理及び統合処理をキー文字抽出処理だけに適用し、地名単語パターンを認識する場合には、地名単語パターンを一体的に扱って処理を行うことにより、キー文字が他の文字と接触している場合でも、キー文字を正確に抽出することが可能となるとともに、地名単語パターンについては接触処理、切断処理及び統合処理を省略して、認識処理を行うことが可能となり、処理を効率よく行うことが可能となる。
【０１１４】
また、地名単語パターンを認識する場合、一文字ごとに切り離して認識するのでなく、地名単語パターンを一体的に扱って特徴抽出及び辞書照合を行うことにより、地名単語パターンを切り離すことによる誤切り出し及び誤認識を避けることが可能となり、認識率を向上させることが可能となる。例えば、住所の中に「川」などの分離文字が使用されている場合においても、誤切り出しによる誤認識を避けることができる。この結果、ユーザ登録カードやアンケート葉書などのように、フリーピッチ手書きの住所画像に文字間接触がある場合においても、住所読取りの精度を向上させることが可能となる。
【０１１５】
また、キー文字が癖字で読み取れなかった場合、一文字認識部５５を作動させて素読みの結果を出力させることにより、住所認識の信頼性を向上させることができる。
【０１１６】
図７は、本発明の一実施例に係わる切断箇所判定・切断処理を示すフローチャートである。
図７において、切断箇所判定・切断部３４は、一文字領域決定部３２で決定された一文字領域のパターンについて、縦横比の計算を行う（ステップＳ１）。そして、パターンの縦横比がしきい値より小さい場合、そのパターンについては他の文字との接触の可能性がないものとみなして、パターンの切断対象の候補から除外する（ステップＳ２）。
【０１１７】
一方、パターンの縦横比がしきい値以上の場合、ヒストグラム作成部３５は、パターンの縦横比に基づいて接触文字数の推定を行い（ステップＳ３）、そのパターンについての黒画素数ヒストグラムを作成する（ステップＳ４）。
【０１１８】
次に、仮切断点候補抽出部３６は、ヒストグラム作成部３５により作成された黒画素数ヒストグラムの極小点を検出し（ステップＳ５）、黒画素数ヒストグラムの極小点の値がしきい値以下の点を仮切断点候補とする。
【０１１９】
次に、仮切断点候補決定部３７は、仮切断点候補が検出されたパターンについて、横書きなら、パターンの外接矩形の端点から水平方向に平均文字幅の１／２の整数倍の点、縦書きなら、パターンの外接矩形の端点から垂直方向に平均文字高の１／２の整数倍の点を抽出する。そして、これらの点から一定の範囲内にある仮切断点候補を、仮切断点として決定する（ステップＳ６）。
【０１２０】
次に、切断箇所判定・切断部３４は、仮切断点候補決定部３７で決定された仮切断点の数が０より大きい場合（ステップＳ７）、仮切断点を通る直線または曲線でパターンを仮切断し（ステップＳ８）、仮切断点候補決定部３７で決定された仮切断点の数が０の場合、仮切断を行わない。
【０１２１】
図８は、本発明の一実施例に係わるキー文字候補抽出処理を示すフローチャートである。
図８において、キー文字候補抽出部３９は、仮切断により得られたパターンを個々に処理することにより、単独パターンの認識を行う（ステップＳ１１）。単独パターンの認識では、キー文字認識用辞書３８が参照され、仮切断により得られたパターンと、キー文字認識用辞書３８に登録されているパターンとを照合することにより、第１位〜第Ｎ位までの候補文字種を出力する。
【０１２２】
次に、単独パターンについての認識結果を用いることにより、単独パターンのキー文字らしさを計算する（ステップＳ１２）。
次に、単独パターンのキー文字らしさに基づいて、単独パターンがキー文字候補、準キー文字候補、及び非キー文字のいずれに属するかを判定する（ステップＳ１３）。
【０１２３】
次に、パターン統合判定・統合部４０は、隣接するパターンを単独パターンに統合した場合、統合パターンが文字である可能性があるか否かを、統合後のパターンの幅と高さに基づいて判定する（ステップＳ１４）。そして、統合パターンが文字である可能性がある場合、単独パターンを隣接するパターンと仮統合することにより、統合パターンを生成する（ステップＳ１５）。
【０１２４】
次に、統合パターンとキー文字認識用辞書３８に登録されているパターンとを照合することにより、統合パターンについて、第１位〜第Ｎ位までの候補文字種を出力する（ステップＳ１６）。
【０１２５】
次に、統合パターンについての認識結果を用いることにより、統合パターンのキー文字らしさを計算する（ステップＳ１７）。
次に、統合パターンのキー文字らしさに基づいて、統合パターンがキー文字候補、準キー文字候補、及び非キー文字のいずれに属するかを判定する（ステップＳ１８）。
【０１２６】
次に、パターン情報テーブル作成部４３は、単独パターンと統合パターンのそれぞれについて、キー文字らしさ、キー文字らしさが０でないキー文字種、仮切断・仮統合の有無、画像中の外接矩形座標等の情報をパターン情報テーブルに登録する（ステップＳ１９）。
【０１２７】
以上の処理が、仮切断後の全てのパターンについて行われたかどうかを判断し、全てのパターンの処理が終了していない場合は、ステップＳ１１に戻って処理を繰り返す（ステップＳ２０）。
【０１２８】
図９は、本発明の一実施例に係わるキー文字組候補決定処理及びキー文字再抽出処理を示すフローチャートである。
図９において、キー文字組候補決定部４７は、住所階層構造知識部４５の住所階層構造知識６１及び住所中キー文字位置知識部４６の住所中キー文字位置知識６２を参照する。そして、キー文字候補抽出部３９で抽出されたキー文字候補の全ての組み合わせについて、住所階層構造知識６１及び住所中キー文字位置知識６２に矛盾しないものキー文字セットとして抽出する（ステップＳ２１）。
【０１２９】
次に、キー文字セットの候補数が０より大きい場合（ステップＳ２２）、抽出成功とする。
一方、キー文字セットが抽出されなかった場合、住所階層構造知識６１及び住所中キー文字位置知識６２を参照することにより、不足するキー文字の階層及び文字種を推定し（ステップＳ２３）、不足キー文字再抽出部４８に送る。
【０１３０】
次に、不足キー文字再抽出部４８は、パターン情報テーブル６３を参照し、パターン情報テーブル６３に登録されている準キー文字候補のうち、不足する階層のキー文字種を認識結果の第Ｎ位までに含むパターンを、キー文字候補として再抽出する（ステップＳ２４）。
【０１３１】
次に、不足キー文字再抽出部４８で再抽出された準キー文字候補を含めたキー文字候補の全ての組み合わせについて、住所階層構造知識６１及び住所中キー文字位置知識６２に矛盾しないものキー文字セットとして抽出する。
【０１３２】
次に、キー文字セットの候補数が０より大きい場合（ステップＳ２５）、再抽出成功とする。
一方、キー文字セットが抽出されなかった場合、キー文字抽出失敗として、エラーコードを出力する。ただし、キー文字セットが抽出されなかった場合でも、一文字認識部５５を起動することにより、一文字ごとの認識結果を出力することができる。このため、キー文字抽出の失敗によって住所の読み取りが不可能になることが救済できる。
【０１３３】
以下、本発明の実施例に係わる住所認識装置について、実際の手書き文字列を例にとってより具体的に説明する。
図１０（ａ）は、文字間接触を有する手書き住所文字列の第１の例を示す図である。
【０１３４】
図１０（ａ）において、アンケート葉書等のフリーピッチ欄に「余市郡余市町」という住所が手書きにより記入されているものする。この手書きされた住所の文字列はスキャナ等で読み取られ、二値化された画像データから行抽出が行われる。この文字列画像に対し、ラベリング部３１によるラベル付けが異なる連結成分ごとに行われる。
【０１３５】
この結果、最初の「余」の一部と最初の「市」と「郡」の左半分は互いに接触しているため、これらのパターンは１つの連結成分として、ラベル１が付される。最初の「余」の残りの部分にはラベル２及びラベル３が付され、「群」の右半分にはラベル４が付される。２番目の「余」は３つの分離パターンを含んでいるため、ラベル５〜ラベル７が付され、２番目の「市」は２つの分離パターンを含んでいるため、ラベル８及びラベル９が付され、「町」にはラベル１０が付される。ラベル１〜１０が付された連結成分が抽出されると、各連結成分を囲む外接矩形が生成される。
【０１３６】
図１０（ｂ）は、外接矩形で囲まれたラベル画像を示す図である。
図１０（ｂ）において、ラベル１〜１０が付された連結成分のそれぞれに対応して、各連結成分を囲む外接矩形Ｋ１〜Ｋ１０が生成されている。外接矩形Ｋ１〜Ｋ１０が生成されると、外接矩形Ｋ１〜Ｋ１０の重なり度を判定し、重なり度が大きいものは、統合する。
【０１３７】
図１０（ｃ）は、外接矩形の統合結果を示す図である。
図１０（ｃ）において、外接矩形Ｋ２、Ｋ３は、外接矩形Ｋ１の中に含まれているので、外接矩形Ｋ２、Ｋ３は外接矩形Ｋ１と統合する。また、外接矩形Ｋ６、Ｋ７は、外接矩形Ｋ５の中に含まれているので、外接矩形Ｋ６、Ｋ７は外接矩形Ｋ５と統合する。
【０１３８】
このように、重なり度が大きい外接矩形同士を統合することにより、文字の構成部分が分離しているために、同一の文字の各部分パターンに異なるラベルが付された場合においても、同一の文字の構成部分として一緒に処理することが可能となる。
【０１３９】
一文字領域抽出部３２は、統合により得られた外接矩形Ｋ１、Ｋ４、Ｋ５、Ｋ８、Ｋ１０の位置に基づいて、一文字領域を求める。一文字領域が求まると、平均文字サイズ計算部３３は、極端に大きいかまたは小さいサイズの外接矩形を一文字領域から除くなどして、平均文字幅Ｗｅと平均文字高Ｗｈを計算する。例えば、外接矩形Ｋ１、Ｋ４を除外し、外接矩形Ｋ５、Ｋ８、Ｋ１０だけを用いることにより、平均文字幅Ｗｅと平均文字高Ｗｈを計算する。
【０１４０】
接触文字判定・切断部３４は、外接矩形Ｋ１、Ｋ４、Ｋ５、Ｋ８、Ｋ１０内のパターンのそれぞれについて、接触文字か否かの判定を行い、接触文字と判定されたパターンの切断を行う。すなわち、外接矩形Ｋ１、Ｋ４、Ｋ５、Ｋ８、Ｋ１０のそれぞれについて幅Ｗ及び高さＨを求める。そして、幅／高さのしきい値をＲｔｈ、横書きならば、幅のしきい値をＷｔｈ、縦書きならば、高さのしきい値をＨｔｈとした時、
Ｗ＞Ｗｔｈ、かつ、Ｗ／Ｈ＞Ｒｔｈ  （横書きの場合）
Ｈ＞Ｈｔｈ、かつ、Ｗ／Ｈ＜Ｒｔｈ  （縦書きの場合）
を満たす外接矩形が存在する場合、その外接矩形内のパターンを接触文字とみなす。
【０１４１】
図１０（ｃ）の例において、外接矩形Ｋ１、Ｋ４、Ｋ５、Ｋ８、Ｋ１０のうち、外接矩形Ｋ１が上記の条件を満たしているものとし、外接矩形Ｋ１内のパターンが接触文字とみなされたものとして、以下の説明を行う。
【０１４２】
図１１（ａ）は、接触文字列の抽出結果を示す図である。
図１１（ａ）において、接触文字の候補として、外接矩形Ｋ１内のパターンが示されている。接触文字の候補が抽出されると、横書きなら、Ｗｅ／２、縦書きなら、Ｈｅ／２をもとに、接触文字数を計算する。すなわち、接触文字数は、１．５個、２．０個、２．５個・・・というように、０．５文字ごとに誤差を丸めて計算する。この結果、図１１（ａ）の接触文字では、接触文字数＝２．５と計算される。
【０１４３】
このように、接触文字数を半文字単位で計算することにより、横書きなら、文字の「偏」または「旁」のみ、縦書きなら、文字の「冠」、「連火」または「脚」のみが接触していても、接触文字を効率よく切断することができる。接触文字数が計算されると、接触文字列の黒画素数ヒストグラム上における仮切断点候補の位置を求める。
【０１４４】
図１１（ｂ）は、接触文字列の黒画素数ヒストグラム上における仮切断点候補の位置を示す図である。
図１１（ｂ）において、ヒストグラム作成部３５は、図１１（ａ）のパターンを垂直方向に走査することにより、黒画素数ヒストグラムを求め、移動平均等で平滑化する。
【０１４５】
仮切断点候補抽出部３６は、黒画素数ヒストグラムの極小点のうち、黒画素数ヒストグラム値のしきい値Ｈｔｈより小さい点を全て求め、この点を仮切断点候補とする。図１０（ｂ）の例では、黒画素数ヒストグラムのしきい値Ｈｔｈ＝１３に設定され、仮切断点候補として点Ｐ１〜Ｐ６が求まる。なお、黒画素数ヒストグラムのしきい値Ｈｔｈは、入力画像の解像度に基づいて設定してもよく、解像度が大きい画像では、黒画素数ヒストグラムのしきい値Ｈｔｈを大きく設定するようにしてもよい。
【０１４６】
仮切断点候補決定部３７は、黒画素数ヒストグラムの横軸上において、横書きなら、文字幅Ｗ、縦書きなら、文字高Ｈを、半文字ごとに分割した点Ｃｉ（ｉ＝１，２，・・・）を求める。図１１（ｂ）の例では、接触文字数が２．５と計算されているので、Ｃ１〜Ｃ４の４個の分割点が得られる。
【０１４７】
次に、各分割点Ｃｉに対して、黒画素数ヒストグラムの横軸方向の距離Ｄｔｈの範囲内にある仮切断点候補から、最大でも１つとなるように仮切断点を決定する。すなわち、分割点Ｃｉから距離Ｄｔｈの範囲内にある仮切断点候補の数が１つだけの場合は、その点を仮切断点として決定する。分割点Ｃｉから距離Ｄｔｈの範囲内にある仮切断点候補の数が複数ある場合は、黒画素数ヒストグラム値が最小の点を仮切断点として決定する。すなわち、分割点Ｃｉから距離Ｄｔｈの範囲内にある仮切断点候補がｍ（ｍ＞１）個だけあるとし、それぞれの点における黒画素数ヒストグラム値がｈｋ（ｋ＝１，・・・，ｍ）とすると、
ｍｉｎ（ｈｋ）      （ｋ＝１，・・・，ｍ）
となる仮切断点候補Ｐｋを仮切断点とする。
【０１４８】
ただし、この条件を満たす仮切断点候補Ｐｋも複数ある場合には、分割点Ｃｉからの横軸方向における距離Ｄｔｈが最小の点を、仮切断点とする。
図１１（ｂ）の例では、仮切断点候補Ｐ１は、分割点Ｃ２から距離Ｄｔｈの範囲内に存在し、仮切断点候補Ｐ１〜Ｐ６のうち、分割点Ｃ２から距離Ｄｔｈの範囲内にあるのは、仮切断点候補Ｐ１のみである。従って、仮切断点候補Ｐ１は、仮切断点として決定される。
【０１４９】
仮切断点候補Ｐ２は、分割点Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４から距離Ｄｔｈのいずれの範囲内にも存在しないため、仮切断点とはされない。
仮切断点候補Ｐ３、Ｐ４は、分割点Ｃ３からの距離Ｄｔｈの範囲内に存在し、分割点Ｃ３から距離Ｄｔｈの範囲内にある仮切断点候補は複数ある。このため、仮切断点候補Ｐ３、Ｐ４の黒画素数ヒストグラム値ｈｋを調べ、黒画素数ヒストグラム値ｈｋの小さい方の点を仮切断点として決定する。ところが、仮切断点候補Ｐ３、Ｐ４の黒画素数ヒストグラム値ｈｋは同じである。このため、仮切断点候補Ｐ３、Ｐ４のそれぞれについて、分割点Ｃ３からの距離Ｄｔｈを調べ、分割点Ｃ３からの距離Ｄｔｈが小さい方を仮切断点として決定する。この結果、仮切断点候補Ｐ４よりも仮切断点候補Ｐ３の方が、分割点Ｃ３からの距離Ｄｔｈが小さいため、仮切断点候補Ｐ４が仮切断点として決定される。
【０１５０】
仮切断点候補Ｐ５は、分割点Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４から距離Ｄｔｈのいずれの範囲内にも存在しないため、仮切断点とはされない。
仮切断点候補Ｐ６は、分割点Ｃ４から距離Ｄｔｈの範囲内に存在し、仮切断点候補Ｐ１〜Ｐ６のうち、分割点Ｃ４から距離Ｄｔｈの範囲内にあるのは、仮切断点候補Ｐ４のみである。従って、仮切断点候補Ｐ４は、仮切断点として決定される。
【０１５１】
図１１（ｃ）は、接触文字列の黒画素数ヒストグラム上における仮切断点の位置を示す図である。
図１１（ｃ）において、仮切断点Ｐ１，Ｐ４，Ｐ６が決定すると、この点で、図１１（ａ）のパターンが仮切断される。
【０１５２】
このように、半文字単位で仮切断箇所を判定することにより、誤った箇所でパターンが切断されても、１文字が高々半分になる程度で済み、誤切断を低減することが可能となるとともに、後の隣接する矩形との統合を考えることにより誤切断を救済することが可能となる。
【０１５３】
図１２（ａ）は、図１１（ａ）の文字列の仮切断結果を示す図である。
図１２（ａ）において、図１１（ｃ）の仮切断点Ｐ１，Ｐ４，Ｐ６で図１１（ａ）のパターンが切断されると、この切断により得られた各パターンが、外接矩形Ｋ１１〜Ｋ１４で囲まれる。
【０１５４】
図１２（ｂ）は仮切断により得られた単独パターンの統合可否の判定結果を示す図である。
図１２（ｂ）において、パターン統合判定・統合部４０は、仮切断後の文字列パターンについて、先頭のパターンから順に隣の外接矩形Ｋ１１〜Ｋ１４、Ｋ４、Ｋ５、Ｋ８、Ｋ１０内のパターンとの統合可能性の判定を行う。そして、統合可能と判定されたものは、仮統合パターンを生成する。統合判定では、対象パターンをそのすぐ隣のパターン（横書きなら右隣、縦書きなら下）と統合をするものと仮定した場合、以下の条件を満たすかどうかを調べる。
【０１５５】
ＷＩ＜ＷＩｔｈ，  ＷＩ／ＨＩ＜ＲＩｔｈ    （横書きの場合）
ＨＩ＜ＨＩｔｈ，  ＷＩ／ＨＩ＞ＲＩｔｈ    （縦書きの場合）
そして、上記の条件を満たす場合を統合可能と判定する。
【０１５６】
ただし、ＨＩは統合後のパターンの高さ、ＷＩは統合後のパターンの幅、ＲＩｔｈは高さに対する幅の比のしきい値、ＷＩｔｈは横書きでの幅のしきい値、ＨＩｔｈは縦書きでの高さのしきい値である。
図１２（ｂ）の例では、外接矩形Ｋ１１内のパターンと外接矩形Ｋ１２内のパターンとを統合すると、統合後のパターンの高さに対する幅の比がしきい値ＲＩｔｈより大きくなるため、外接矩形Ｋ１１内のパターンは外接矩形Ｋ１２内のパターンと統合不可と判定されている。また、外接矩形Ｋ１２内のパターンと外接矩形Ｋ１３内のパターンとを統合すると、統合後のパターンの高さに対する幅の比がしきい値ＲＩｔｈより小さく、かつ、統合後のパターンの幅もしきい値ＷＩｔｈより小さいため、外接矩形Ｋ１２内のパターンは外接矩形Ｋ１３内のパターンと統合可と判定されている。
【０１５７】
同様に、外接矩形Ｋ１３内のパターンは外接矩形Ｋ１４内のパターンと統合可と判定され、外接矩形Ｋ１４内のパターンは外接矩形Ｋ４内のパターンと統合可と判定され、外接矩形Ｋ４内のパターンは外接矩形Ｋ５内のパターンと統合不可と判定され、外接矩形Ｋ５内のパターンは外接矩形Ｋ８内のパターンと統合不可と判定され、外接矩形Ｋ８内のパターンは外接矩形Ｋ１０内のパターンと統合不可と判定されている。
【０１５８】
キー文字候補抽出部３９は、統合可能と判定されたものについては、単独パターンと仮統合パターンのそれぞれに対して特徴抽出及び辞書照合を行うことにより、第１位〜第Ｎ位までの文字種を認識結果として出力する。また、統合不可と判定されたものについては、単独パターンのみに対して特徴抽出及び辞書照合を行うことにより、第１位〜第Ｎ位までの文字種を認識結果として出力する。
【０１５９】
図１３（ａ）は、仮切断により得られた単独パターンの認識結果を示す図である。なお、図１３の例では、第１位〜第１０位までの文字種が認識結果として出力された場合を示されている。
【０１６０】
図１３（ａ）において、図１２（ｂ）の外接矩形Ｋ１２内のパターンを単独パターンとして処理した場合の認識結果が示されている。この単独パターンの認識結果では、第１位〜第１０位までの文字種の候補として、「付」、「竹」、「甘」、「対」、「行」、「所」、「氏」、「科」、「杵」、「同」が提示されている。また、外接矩形Ｋ１２内の単独パターンと各文字種の候補との距離として、５０６、５１８、５３６、５３８、５５１、５５４、５５９、５６１、５７２、５７４と算出されている。
【０１６１】
図１３（ｂ）は、仮切断により得られた単独パターンを仮統合した統合パターンの認識結果を示す図である。
図１３（ｂ）において、図１２（ｂ）の外接矩形Ｋ１２内のパターンに外接矩形Ｋ１３内のパターンを統合した結果、仮統合パターンが生成され、この仮統合パターンについて、外接矩形Ｋ１５が生成されている。この外接矩形Ｋ１５内の仮統合パターンの認識結果では、第１位〜第１０位までの文字種の候補として、「市」、「布」、「府」、「弟」、「巾」、「右」、「虎」、「防」、「古」、「街」が提示されている。また、外接矩形Ｋ１５内の仮統合パターンと各文字種の候補との距離として、２５３、３５１、３９８、４０６、４１３、４３２、４３５、４３６、４４６、４５１と算出されている。
【０１６２】
この仮統合パターンの第１位〜第１０位までの文字種の候補の中で、「市」というキー文字が第１位の文字種として提示されている。第１位〜第１０位までの文字種の候補の中にキー文字が存在したとき、キー文字らしさを計算して、キー文字候補及び準キー文字候補を求める。
【０１６３】
キー文字らしさは、例えば、着目パターンの第ｉ位にキー文字が出現した場合、その時の距離をｄｉとすると、
キー文字らしさ＝１／｛１＋ｄｉ×［１＋（ｉ−１）×ｗｉ］／ｄｔｈ｝
（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）
と定義することができる。ここで、ｗｉは１より小さい正の数で、候補順位の重みである。この重みｗｉは、距離ｄｉが無限大の時、キー文字らしさが０、距離ｄｉが０の時、キー文字らしさが１、距離ｄｉがｄｔｈ程度の時、キー文字らしさが０．５となるよう定義される。キー文字らしさが、０．５以上のパターンをキー文字候補、０．５より小さく０でないものを準キー文字候補、キー文字らしさが０のものをキー文字以外の文字種とする。
【０１６４】
図１３の例では、ｗｉ＝０．２、ｄｔｈ＝４８０とすると、単独パターンはキー文字らしさが０となるため、キー文字以外の文字種とされる。一方、仮統合パターンはキー文字らしさが０．６５となるため、文字種が「市」のキー文字候補とされる。
【０１６５】
このように、各パターンに対する隣接パターンとの統合可否、キー文字らしさ、キー文字である場合はその文字種や階層等の情報が求まると、これらの情報をパターン情報テーブルに格納する。
【０１６６】
図１４は、図１０（ａ）の文字列について作成されたパターン情報テーブルの例を示す図である。
図１４において、パターン情報テーブルには、図１２（ｂ）の外接矩形Ｋ１１〜Ｋ１４、Ｋ４、Ｋ５、Ｋ８、Ｋ１０内の単独パターン、及び外接矩形Ｋ１１〜Ｋ１４、Ｋ４、Ｋ５、Ｋ８、Ｋ１０内の単独パターンを右隣の単独パターンと統合した時の仮統合パターンのそれぞれについて、フラグ情報、階層情報、文字種、キー文字らしさ、所属行、行内通番を記入する欄が設けられている。なお、フラグ１はキー文字候補、フラグ２は準キー文字候補、フラグ０はキー文字以外のその他の文字種を表している。また、図１３の例では、キー文字らしさは、百分率で示されている。階層情報には、住所に使用されるキー文字の階層レベルが記入される。
【０１６７】
図１５は、住所に使用されるキー文字の階層レベルを示す表である。
図１５において、「都」、「道」、「府」及び「県」というキー文字の階層レベルは１、「市」及び「郡」というキー文字の階層レベルは２、「区」というキー文字の階層レベルは３、「町」及び「村」というキー文字の階層レベルは４であることが示されている。
【０１６８】
図１４のパターン情報テーブルにおいて、外接矩形Ｋ１１、Ｋ４、Ｋ５、Ｋ８、Ｋ１０における仮統合パターンについては、パターン統合判定・統合部４０により統合不可と判定されたため、これらの欄は空欄とされている。
【０１６９】
また、外接矩形Ｋ１２、Ｋ１４、Ｋ５における単独パターン、外接矩形Ｋ１３における単独パターン及び仮統合パターンについてはフラグが０となっており、これらのパターンがキー文字以外の文字種であることが示されるとともに、キー文字らしさが０．０％となっている。
【０１７０】
外接矩形Ｋ１１内の単独パターンについてはフラグが２となっており、このパターンは準キー文字候補であることが示されている。また、準キー文字候補の文字種として「村」という文字が示され、「村」という文字の階層レベルは４で、キー文字らしさが２５．４％であることが示されている。
【０１７１】
外接矩形Ｋ１２における仮統合パターンについてはフラグが１となっており、このパターンはキー文字候補であることが示されている。また、キー文字候補の文字種として「市」という文字が示され、「市」という文字の階層レベルは２で、キー文字らしさが６５．５％であることが示されている。
【０１７２】
外接矩形Ｋ１４における仮統合パターンについてはフラグが１となっており、このパターンはキー文字候補であることが示されている。また、キー文字候補の文字種として「郡」という文字が示され、「郡」という文字の階層レベルは２で、キー文字らしさが６３．４％であることが示されている。
【０１７３】
外接矩形Ｋ４内の単独パターンについてはフラグが２となっており、このパターンは準キー文字候補であることが示されている。また、準キー文字候補の文字種として「区」という文字が示され、「区」という文字の階層レベルは３で、キー文字らしさが４５．８％であることが示されている。
【０１７４】
外接矩形Ｋ８内の単独パターンについてはフラグが１となっており、このパターンはキー文字候補であることが示されている。また、キー文字候補の文字種として「市」という文字が示され、「市」という文字の階層レベルは２で、キー文字らしさが６０．０％であることが示されている。
【０１７５】
外接矩形Ｋ１０内の単独パターンについてはフラグが１となっており、このパターンはキー文字候補であることが示されている。また、キー文字候補の文字種として「町」という文字が示され、「町」という文字の階層レベルは４で、キー文字らしさが６７．９％であることが示されている。
【０１７６】
図１４のパターン情報テーブルが作成されると、フラグ１が付与された単独パターン及び仮統合パターンをキー文字候補として抽出する。そして、パターン情報テーブルで示されるキー文字候補についての組み合わせを考え、これらの組み合わせの中に住所階層構造知識及び住所中キー文字位置知識に矛盾しないものがあるかどうかを判別する。
図１６は、図１０（ａ）の文字列から抽出されたキー文字候補を示す図である。
【０１７７】
図１６において、図１２の外接矩形Ｋ１２内のパターンと外接矩形Ｋ１３内のパターンとを仮統合した仮統合パターンが、１つのキー文字候補として抽出され、外接矩形Ｋ１５で囲まれている。この外接矩形Ｋ１５で囲まれている「市」というパターンは、図６の切断箇所判定・切断部３４で半分づつに仮切断されたものだが、キー文字候補抽出部３９での統合・認識処理によって１つに統合され、「市」であると判定されたものである。
【０１７８】
このように、連結パターンを切断する際にキー文字が２つの部分パターンに切断された場合においても、互いに隣接するパターンの統合して認識処理を行うことにより、キー文字を正しく抽出することが可能となる。
【０１７９】
また、図１２の外接矩形Ｋ１４内のパターンと外接矩形Ｋ４内のパターンとを仮統合した仮統合パターンが、１つのキー文字候補として抽出され、外接矩形Ｋ１６で囲まれている。この外接矩形Ｋ１６で囲まれている「郡」というパターンは、元々２つの分離したパターンで構成されており、「郡」というパターンの左半分と右半分とは、別々のパターンとして抽出されている。しかも、図１０（ａ）に示すように、「郡」というパターンの左半分は、「郡」というパターンの左に隣接する「市」という文字と接触している。この結果、図１０（ｃ）に示すように、「郡」というパターンの左半分は、外接矩形Ｋ１内のパターンとみなされ、「郡」というパターンの右半分は、外接矩形Ｋ４内のパターンとみなされている。
【０１８０】
ここで、「郡」というパターンの左半分は、図６の切断箇所判定・切断部３４で外接矩形Ｋ１内のパターンから切断され、切断により切り出された「郡」というパターンの左半分は、キー文字候補抽出部３９での統合・認識処理によって外接矩形Ｋ４内のパターンと１つに統合されて、「郡」というパターンがキー文字候補として抽出されている。
【０１８１】
また、図１６において、図１２の外接矩形Ｋ８内のパターンが、「市」というキー文字候補として抽出され、図１２の外接矩形Ｋ１０内のパターンが、「町」というキー文字候補として抽出されている。
【０１８２】
キー文字候決定部４７は、キー文字候補が抽出されると、住所階層構造知識部４５及び住所中キー文字位置知識部４６から、住所階層構造知識及び住所中キー文字位置知識を取り出し、キー文字候補の組み合わせの中に住所階層構造知識及び住所中キー文字位置知識に矛盾しないものがあるかどうかを調べる。
【０１８３】
図１７（ａ）は、住所に使用されるキー文字の階層構造を示す図である。
図１７（ａ）において、住所階層構造は、｛都｝と、｛道｝、｛府｝及び｛県｝とで異なっている。｛都｝については、｛都｝の後に続くことができるキー文字は、｛区｝、｛区、町｝、｛市｝、｛市、町｝、｛郡、町｝、｛郡、村｝、｛町｝、または｛村｝であることが示されている。｛道｝、｛府｝及び｛県｝については、｛道｝、｛府｝、または｛県｝の後に続くことができるキー文字は、｛市｝、｛市、区｝、｛市、区、町｝、｛市、町｝、｛郡、町｝、または｛郡、村｝であることが示されている。
【０１８４】
また、住所中キー文字位置知識は、「行頭にキー文字は来ない」、「キー文字が連続して出現することはない」などのキー文字が出現する位置に関する知識である。
【０１８５】
住所階層構造知識及び住所中キー文字位置知識を参照することにより、これらのルールを満たさないキー文字候補は、地名中のキー文字種又は切り出しミスパターンによる誤認識として除去できる。なお、住所階層構造知識及び住所中キー文字位置知識のみでは判断できない紛らわしい地名中のキー文字がある場合は、複数のキー文字の組をキー文字セット候補とし、後の地名単語一括認識部５１における処理により、正しいキー文字の組を決定することができる。
【０１８６】
図１７（ｂ）は、図１６のキー文字候補について使用可能なキー文字セットを示す図である。
図１７（ｂ）において、図１６のキー文字候補の組み合わせのうち、住所階層構造知識及び住所中キー文字位置知識の矛盾しないキー文字セット候補は以下の３つある。
【０１８７】
第一セット  ｛市、町｝  ○市○○○町
第二セット  ｛群、町｝  ○○郡○○町
第三セット  ｛市｝      ○○○○市○
住所階層構造知識及び住所中キー文字位置知識の矛盾しないキー文字セット候補が見つかった場合、キー文字セット候補に対応するパターンの仮切断位置及び仮統合結果を、入力パターンについての切断位置及び統合結果として決定する。
【０１８８】
キー文字セット候補が決定されると、各キー文字群候補についての情報が地名単語切り出し部４９に送られる。地名単語切り出し部４９は、キー文字の位置情報に基づいて、各々のキー文字セット候補に対し、地名単語候補の切り出しを行う。
【０１８９】
例えば、図１７（ｂ）の｛市、町｝をキー文字セット候補として使用した場合、図１２のパターンから、｛市｝の前のパターンと、｛市｝と｛町｝との間に挟まれるパターンとがそれぞれ１つの地名単語として一括して抽出される。この結果、「余」に対応するパターン及び「郡余市」に対応するパターンがそれぞれ１つの地名単語パターンとして抽出される。
【０１９０】
また、図１７（ｂ）の｛郡、町｝をキー文字セット候補として使用した場合、図１２のパターンから、｛郡｝の前のパターンと、｛郡｝と｛町｝との間に挟まれるパターンとがそれぞれ１つの地名単語として一括して抽出される。この結果、最初の「余市」に対応するパターン及び２番目の「余市」に対応するパターンがそれぞれ１つの地名単語パターンとして抽出される。
【０１９１】
また、図１７（ｂ）の｛市｝をキー文字セット候補として使用した場合、図１２のパターンから、｛市｝の前のパターンと、｛市｝の後のパターンとがそれぞれ１つの地名単語として一括して抽出される。この結果、「余市郡余」に対応するパターン及び「町」に対応するパターンがそれぞれ１つの地名単語パターンとして抽出される。
【０１９２】
特徴抽出部５２は、地名単語切り出し部４９で切り出された地名単語パターンに対し、画像特徴の抽出を行う。
例えば、図１７（ｂ）の｛市、町｝をキー文字セット候補として使用した場合、地名単語として抽出された「余」に対応するパターン及び「郡余市」に対応するパターンのそれぞれの特徴ベクトルを抽出する。ここで、「郡余市」というパターンの特徴ベクトルを抽出する場合、「郡余市」を一文字ごとに切り離し、「郡」、「余」及び「市」の特徴ベクトルを個別に抽出するのではなく、「郡余市」というパターンを一体的に扱って、「郡余市」という文字列全体の特徴ベクトルを抽出する。
【０１９３】
また、図１７（ｂ）の｛郡、町｝をキー文字セット候補として使用した場合、地名単語として抽出された最初の「余市」に対応するパターン及び２番目の「余市」に対応するパターンのそれぞれの特徴ベクトルを抽出する。ここで、「余市」というパターンの特徴ベクトルを抽出する場合、「余市」を一文字ごとに切り離し、「余」及び「市」の特徴ベクトルを個別に抽出するのではなく、「余市」というパターンを一体的に扱って、「余市」という文字列全体の特徴ベクトルを抽出する。
【０１９４】
また、図１７（ｂ）の｛市｝をキー文字セット候補として使用した場合、地名単語として抽出された「余市郡余」に対応するパターン及び「町」に対応するパターンのそれぞれの特徴ベクトルを抽出する。ここで、「余市郡余」というパターンの特徴ベクトルを抽出する場合、「余市郡余」を一文字ごとに切り離し、「余」、「市」、「郡」及び「余」の特徴ベクトルを個別に抽出するのではなく、「余市郡余」というパターンを一体的に扱って、「余市郡余」という文字列全体の特徴ベクトルを抽出する。
【０１９５】
地名単語認識用辞書５０には、地名の属性ごとに、日本全国の地名を表すパターンの特徴ベクトルを登録しておくことができる。例えば、地名の属性が「県」ならば、「千葉」、「神奈川」、「埼玉」などの地名を表すパターンの特徴ベクトルを「県」という属性に対応させて登録し、地名の属性が「区」ならば、「世田谷」、「千代田」、「中央」などの地名を表すパターンの特徴ベクトルを「区」という属性に対応させて登録しておく。
【０１９６】
そして、例えば、「県」というキー文字の直前のパターンを認識する場合、「県」という属性に対応する地名を表すパターンとだけ照合を行うようにする。
このことにより、地名を認識する際の照合回数を減らすことが可能となり、処理を高速化することが可能となる。
【０１９７】
辞書照合部５３は、キー文字に基づいて、そのキー文字の直前の地名単語の属性を調べる。そして、地名単語認識用辞書５０に登録されている地名の特徴ベクトルのうち、地名の属性に対応した地名単語パターンの特徴ベクトルと、特徴抽出部５２で抽出された地名単語パターンの特徴ベクトルとを照合する。
【０１９８】
例えば、図１７（ｂ）の｛市、町｝をキー文字セット候補として使用した場合、地名単語パターンとして抽出された「余」及び「郡余市」の各特徴ベクトルが、地名単語認識用辞書５０に登録されている地名の特徴ベクトルと照合される。ここで、地名単語パターンとして抽出された「余」の属性は｛市｝であるので、地名単語認識用辞書５０に登録されている地名の特徴ベクトルのうち、｛市｝の属性を有する地名の特徴ベクトルと照合される。また、地名単語パターンとして抽出された「郡余市」の属性は｛町｝であるので、地名単語認識用辞書５０に登録されている地名の特徴ベクトルのうち、｛町｝の属性を有する地名の特徴ベクトルと照合される。
【０１９９】
「余」という地名の｛市｝や「郡余市」という地名の｛町｝が、日本の地名の中に存在しないものとすると、「余」というパターンに対応する特徴ベクトルや「郡余市」というパターンに対応する特徴ベクトルが地名単語認識用辞書５０に登録されていないため、「余」という地名単語パターンや「郡余市」という地名単語パターンの認識結果が出力されないか、または認識率が非常に低くなり、｛市、町｝をキー文字セット候補から除外することができる。
【０２００】
また、図１７（ｂ）の｛郡、町｝をキー文字セット候補として使用した場合、地名単語パターンとして抽出された最初の「余市」及び２番目の「余市」の各特徴ベクトルが、地名単語認識用辞書５０に登録されている地名の特徴ベクトルと照合される。ここで、地名単語パターンとして抽出された最初の「余市」の属性は｛郡｝であるので、地名単語認識用辞書５０に登録されている地名の特徴ベクトルのうち、｛郡｝の属性を有する地名の特徴ベクトルと照合される。また、地名単語パターンとして抽出された２番目の「余市」の属性は｛町｝であるので、地名単語認識用辞書５０に登録されている地名の特徴ベクトルのうち、｛町｝の属性を有する地名の特徴ベクトルと照合される。
【０２０１】
「余市」という地名の｛郡｝や「余市」という地名の｛町｝が、日本の地名の中に存在しているものとすると、「余市」という地名単語パターンの認識結果として、地名単語認識用辞書５０に登録されている地名が地名候補として出力される。なお、１つの地名単語パターンに対して複数の地名候補が出力された場合、地名知識部５９の地名知識を参照することにより、正しい地名候補を選択することができる。
【０２０２】
また、図１７（ｂ）の｛市｝をキー文字セット候補として使用した場合、地名単語パターンとして抽出された「余市郡余」及び「町」の各特徴ベクトルが、地名単語辞書部５０に登録されている地名の特徴ベクトルと照合される。ここで、地名単語パターンとして抽出された「余市郡余」の属性は｛市｝であるので、地名単語辞書部５０に登録されている地名の特徴ベクトルのうち、｛市｝の属性を有する地名の特徴ベクトルと照合される。
【０２０３】
「余市郡余」という地名の｛市｝や「町」という地名が、日本の地名の中に存在しないものとすると、「余市郡余」というパターンに対応する特徴ベクトルや「町」というパターンに対応する特徴ベクトルが地名単語認識用辞書５０に登録されていないため、「余市郡余」という地名単語パターンや「町」という地名単語パターンの認識結果が出力されないか、または認識率が非常に低くなり、｛市｝をキー文字セット候補から除外することができる。
【０２０４】
住所知識部５９は、地名同士の接続関係に関する住所知識を格納している。例えば、「余市郡」という地名の後に「余市町」という地名がくる場所が日本に存在しているかどうかという知識や、「横浜市」という地名の後にくることができる｛区｝の地名などに関する知識などである。
【０２０５】
住所決定部６０は、住所知識部５９から住所知識を取り出し、住所一括認識部５１から出力された地名候補の中から、住所知識に矛盾しないものを住所読取り結果として出力する。
【０２０６】
例えば、「余市」という名称の｛郡｝の後に「余市」という名称の｛町｝がくることが、住所知識に矛盾しないと判断されると、住所読取り結果として「余市郡余市町」と出力される。
【０２０７】
なお、住所知識に矛盾しない地名の組が存在しなかった場合は、住所読取り結果は出力されず、エラーコードが出力される。
図１８は、文字間接触を有する手書き住所文字列の第２の例を示す図である。
【０２０８】
図１８において、アンケート葉書等のフリーピッチ欄に「北葛城郡王寺町明神」という住所が手書きにより記入されているものする。この手書きされた住所の文字列はスキャナ等で読み取られ、二値化された画像データから行抽出が行われる。この文字列画像に対し、ラベリング部３１によるラベル付けが異なる連結成分ごとに行われる。
【０２０９】
そして、各連結成分ごとに外接矩形が生成され、重なり度が大きい外接矩形同士を統合することにより、外接矩形Ｋ２１〜Ｋ３３が生成される。外接矩形Ｋ２１〜Ｋ３３が生成されると、切断対象となるパターンがあるかどうかが判定され、切断対象となるパターンがないものとすると、先頭のパターンから順に隣の外接矩形内のパターンとの統合可能性の判定を行う。そして、統合可能と判定されたものは、仮統合パターンが生成される。
【０２１０】
次に、外接矩形Ｋ２１〜Ｋ３３内の単独パターン及び統合可能と判定された仮統合パターンについて認識処理を行い、この認識処理結果に基づいてキー文字らしさを計算する。
【０２１１】
そして、各パターンに対する隣接パターンとの統合可否、キー文字らしさ、キー文字である場合はその文字種や階層等の情報が求まると、これらの情報をパターン情報テーブルに格納する。
【０２１２】
図１９は、図１８（ａ）の文字列について作成されたパターン情報テーブルの例を示す図である。
図１９において、パターン情報テーブルには、図１８の外接矩形Ｋ２１〜Ｋ３３内の単独パターン、及び外接矩形Ｋ２１〜Ｋ３３内の単独パターンを右隣の単独パターンと統合した時の仮統合パターンのそれぞれについて、フラグ情報、階層情報、文字種、キー文字らしさ、所属行、行内通番を記入する欄が設けられている。なお、フラグ１はキー文字候補、フラグ２は準キー文字候補、フラグ０はー文字以外のその他の文字種を表している。また、キー文字らしさは、百分率で示されている。階層情報には、住所に使用されるキー文字の階層レベルが記入される。
【０２１３】
外接矩形Ｋ２４、Ｋ２６〜、Ｋ２９における仮統合パターンについては、パターン統合判定・統合部４０により統合不可と判定され、これらの欄は空欄となっている。
【０２１４】
また、外接矩形Ｋ２１〜Ｋ２３、Ｋ３０〜Ｋ３３における単独パターン及び仮統合パターン、外接矩形Ｋ２４、Ｋ２５、Ｋ２８における単独パターンについてはフラグが０となっており、これらのパターンがキー文字以外の文字種であることが示されているとともに、キー文字らしさが０．０％となっている。
【０２１５】
外接矩形Ｋ２５における仮統合パターンについてはフラグが１となっており、このパターンはキー文字候補であることが示されている。また、キー文字候補の文字種として「郡」という文字が示され、「郡」という文字の階層レベルは２で、キー文字らしさが６７．６％であることが示されている。
【０２１６】
外接矩形Ｋ２６内の単独パターンについてはフラグが２となっており、このパターンは準キー文字候補であることが示されている。また、準キー文字候補の文字種として「市」という文字が示され、「市」という文字の階層レベルは２で、キー文字らしさが２１．８％であることが示されている。
【０２１７】
外接矩形Ｋ２７内の単独パターンについてはフラグが２となっており、このパターンは準キー文字候補であることが示されている。また、準キー文字候補の文字種として「区」という文字が示され、「区」という文字の階層レベルは３で、キー文字らしさが２９．６％であることが示されている。
【０２１８】
外接矩形Ｋ２９内の単独パターンについてはフラグが２となっており、このパターンは準キー文字候補であることが示されている。また、準キー文字候補の文字種として「町」という文字が示され、「町」という文字の階層レベルは４で、キー文字らしさが４７．９％であることが示されている。
【０２１９】
パターン情報テーブルが作成されると、フラグ１が付与された単独パターン及び仮統合パターンをキー文字候補として抽出する。そして、パターン情報テーブルで示されるキー文字候補についての組み合わせを考え、これらの組み合わせの中に住所階層構造知識及び住所中キー文字位置知識に矛盾しないものがあるかどうかを判別する。
【０２２０】
図２０（ａ）は、図１８の文字列から抽出されたキー文字候補を示す図である。図２０（ａ）において、図１８の外接矩形Ｋ２５内のパターンと外接矩形Ｋ２６内のパターンとを仮統合した仮統合パターンが、１つのキー文字候補として抽出され、外接矩形Ｋ３４で囲まれている。この外接矩形Ｋ３４で囲まれている「郡」というパターンは、元々２つの分離したパターンで構成されており、２つの部分パターンが別々のパターンとして抽出されたものが、キー文字候補抽出部３９での統合・認識処理によって１つに統合され、「郡」であると判定されたものである。
【０２２１】
「郡」というキー文字が抽出されると、住所階層構造知識及び住所中キー文字位置知識が参照されるが、図１７（ａ）に示すように、「郡」だけが単独でキー文字として使用されることはなく、「郡」の後には必ず「町」というキー文字または「村」というキー文字が存在することがわかる。
【０２２２】
このため、キー文字候補決定部４７は、パターン情報テーブルに登録されているフラグ１のキー文字候補を用いただけでは住所を表すのに必要なキー文字が不足するため、キー文字セット候補が１つも抽出できなかった場合には、不足キー文字再抽出部４８に足りないキー文字を再抽出するよう要請し、再抽出すべきキー文字の情報を送る。
【０２２３】
例えば、キー文字候補決定部４７は、「郡」のキー文字候補だけしか抽出できなかった場合、「郡」の後には、「町」か「村」の文字が存在していることを、不足キー文字再抽出部４８に伝える。そして、「郡」の後の文字列の中から、「町」か「村」のキー文字を再抽出するように要請する。
【０２２４】
不足キー文字再抽出部４８は、キー文字の再抽出の要請があると、パターン情報テーブルを呼んで、準キー文字候補の中から、要請されたキー文字を再抽出する。この場合、住所中キー文字位置知識を参照し、これに矛盾しないようにする。
【０２２５】
例えば、図１９のパターン情報テーブルには、準キー文字候補として、外接矩形Ｋ２６内の単独パターン、外接矩形Ｋ２７内の単独パターン及び外接矩形Ｋ２９内の単独パターンが登録されているが、文字種が「町」か「村」に一致しているのは、外接矩形Ｋ２９内の単独パターンだけであるので、外接矩形Ｋ２９内の単独パターンが、キー文字候補として再抽出される。
【０２２６】
図２０（ｂ）は、図１８の文字列から再抽出されたキー文字候補を示す図である。
図２０（ｂ）において、キー文字候補の再抽出が行われた結果、図１８の外接矩形Ｋ３４内のパターンが「郡」というキー文字候補として抽出され、図１８の外接矩形Ｋ２９内のパターンが「町」というキー文字候補として抽出されている。
【０２２７】
キー文字候補が抽出されると、キー文字候補の組み合わせのうち、住所階層構造知識及び住所中キー文字位置知識に矛盾しないものを選択する。
図２０（ｃ）は、図１８の文字列について使用可能なキー文字セットを示す図である。
【０２２８】
図２０（ｃ）において、図１８のパターンから抽出されたキー文字候補の組み合わせのうち、住所階層構造知識及び住所中キー文字位置知識の矛盾しないキー文字セット候補は以下の１つだけである。
【０２２９】
第一セット  ｛郡、町｝
住所階層構造知識及び住所中キー文字位置知識の矛盾しないキー文字セット候補が見つかった場合、各キー文字セット候補についての情報が地名単語切り出し部４９に送られる。地名単語切り出し部４９は、キー文字の位置情報に基づいて、各々のキー文字セット候補に対し、地名単語候補の切り出しを行う。  例えば、図２０（ｃ）の｛郡、町｝をキー文字セット候補として使用した場合、図１８のパターンから、｛郡｝の前のパターンと、｛郡｝と｛町｝との間に挟まれるパターンと、｛町｝の後のパターンとが地名単語パターンとして抽出される。この結果、「北葛城」に対応するパターン、「王寺」に対応するパターン及び「明神」に対応するパターンが地名単語パターンとしてそれぞれ抽出される。
【０２３０】
地名単語パターンとして、「北葛城」に対応するパターン、「王寺」に対応するパターン及び「明神」に対応するパターンが抽出されると、「北葛城」に対応するパターン、「王寺」に対応するパターン及び「明神」に対応するパターンのそれぞれの特徴ベクトルが抽出される。ここで、「北葛城」に対応するパターンの特徴ベクトルを抽出する場合、「北葛城」に対応するパターンを一文字ごとに切り離し、「北」に対応するパターン、「葛」に対応するパターン及び「城」に対応するパターンの特徴ベクトルを個別に抽出するのではなく、「北葛城」に対応するパターンを一体的に扱って、「北葛城」という文字列全体の特徴ベクトルを抽出する。
【０２３１】
また、「王寺」に対応するパターンの特徴ベクトルを抽出する場合、「王寺」に対応するパターンを一文字ごとに切り離し、「王」に対応するパターン及び「寺」に対応するパターンの特徴ベクトルを個別に抽出するのではなく、「王寺」に対応するパターンを一体的に扱って、「王寺」という文字列全体の特徴ベクトルを抽出する。
【０２３２】
また、「明神」に対応するパターンの特徴ベクトルを抽出する場合、「明神」に対応するパターンを一文字ごとに切り離し、「明」に対応するパターン及び「神」に対応するパターンの特徴ベクトルを個別に抽出するのではなく、「明神」に対応するパターンを一体的に扱って、「明神」という文字列全体の特徴ベクトルを抽出する。
【０２３３】
「北葛城」に対応するパターン、「王寺」に対応するパターン及び「明神」に対応するパターンの特徴ベクトルが抽出されると、「北葛城」に対応するパターン、「王寺」に対応するパターン及び「明神」に対応するパターンの各特徴ベクトルが、地名単語辞書部５０に登録されている地名の特徴ベクトルと照合される。ここで、地名単語パターンとして抽出された「北葛城」に対応するパターンの属性は｛郡｝であるので、地名単語辞書部５０に登録されている地名の特徴ベクトルのうち、｛郡｝の属性を有する地名の特徴ベクトルと照合される。また、地名単語パターンとして抽出された「王寺」に対応するパターンの属性は｛町｝であるので、地名単語辞書部５０に登録されている地名の特徴ベクトルのうち、｛町｝の属性を有する地名の特徴ベクトルと照合される。
【０２３４】
「北葛城」という地名の｛郡｝や「王寺」という地名の｛町｝や「明神」という地名が、日本の地名の中に存在しているものとすると、「北葛城」という地名単語パターン、「王寺」という地名単語パターン及び「明神」という地名単語パターンの認識結果として、地名単語辞書部５０に登録されている地名が地名候補として出力される。なお、１つの地名単語パターンに対して複数の地名候補が出力された場合、住所知識部５９の住所知識を参照することにより、正しい地名候補を選択することができる。
【０２３５】
「北葛城」という地名の｛郡｝と「王寺」という地名の｛町｝と「明神」という地名とが、住所知識に矛盾しないと判断されると、住所読取り結果として、「北葛城郡王寺町明神」の文字コードなどが出力される。
【０２３６】
次に、本発明の一実施例に係わるキー文字認識用辞書について説明する。
図６において、キー文字候補抽出部３９は、原画像のパターンからキー文字候補を抽出するため、キー文字認識辞書３８を参照し、各ラベルパターン及び統合ラベルパターンの文字認識を実行している。ここで、キー文字認識辞書３８に登録する文字種の限定を行わないようにすると、ＪＩＳ第１水準漢字文字種で約３０００、地名漢字でも約１０００あるため、照合回数が膨大となり、多くの処理時間が必要となる。
【０２３７】
一方、キー文字認識辞書３８に登録する文字種を限定し、例えば、キー文字認識辞書３８に、「都」、「道」、「府」、「県」、「市」、「郡」、「区」、「町」、「村」などのキー文字のみを登録しておくと、キー文字だけでなくキー文字に類似しているパターンもキー文字候補として抽出される場合が増え、キー文字候補が抽出過多となる。
【０２３８】
図２１は、本発明の一実施例に係わるキー文字認識用辞書を使い分けた場合のキー文字種の認識結果を示す図である。
図２１において、文字種が「見」のサンプルパターン６１及び文字種が「県」のサンプルパターン６２のそれぞれについて、全文字種が登録されているキー文字認識辞書３８を用いた認識結果（第Ｎ位まで候補文字種と距離）と、「都」、「道」、「府」、「県」、「市」、「群」、「区」、「町」、「村」の９つのキー文字種のみが登録されているキー文字認識辞書３８を用いた認識結果（第Ｎ位まで候補文字種と距離）とが示されている。
【０２３９】
サンプルパターン６１の認識結果として、全文字種が登録されているキー文字認識辞書３８を用いた場合、第１位候補の文字種として「見」、第２位候補の文字種として「貝」、第３位候補の文字種として「県」が出力されている。また、サンプルパターン６１と各文字種の距離として、それぞれ２１０、２５０、３２０と出力されている。キー文字種のみが登録されているキー文字認識辞書３８を用いた場合、第１位候補の文字種として「県」、第２位候補の文字種として「道」が出力されている。また、サンプルパターン６１と各文字種の距離として、それぞれ３２０、６４０と出力されている。
【０２４０】
また、サンプルパターン６２の認識結果として、全文字種が登録されているキー文字認識辞書３８を用いた場合、第１位候補の文字種として「県」、第２位候補の文字種として「見」、第３位候補の文字種として「貝」が出力されている。また、サンプルパターン６１と各文字種の距離として、それぞれ３２０、４８０、５９０と出力されている。キー文字種のみが登録されているキー文字認識辞書３８を用いた場合、第１位候補の文字種として「県」、第２位候補の文字種として「道」が出力されている。また、サンプルパターン６２と各文字種の距離として、それぞれ３２０、６４０と出力されている。
【０２４１】
ここで、全文字種が登録されているキー文字認識辞書３８を用いた場合、サンプルパターン６１についても、サンプルパターン６２についても、キー文字種「県」との距離は、３２０で同一である。従って、キー文字種「県」との距離を評価しただけでは、キー文字でないサンプルパターン６１をキー文字でないと判別し、かつ、キー文字であるサンプルパターン６２をキー文字であると判別することはできない。ところが、キー文字種「県」の出現順位は、サンプルパターン６１については第３位であるのに対し、サンプルパターン６２については第１位であることから、キー文字種「県」の出現順位を評価することにより、キー文字でないサンプルパターン６１をキー文字でないと判別し、かつ、キー文字であるサンプルパターン６２をキー文字であると判別することが可能となる。
【０２４２】
一方、キー文字種のみが登録されているキー文字認識辞書３８を用いた場合、サンプルパターン６１についても、サンプルパターン６２についても、キー文字種「県」との距離は、３２０で同一である。また、キー文字種「県」の出現順位も、サンプルパターン６１についても、サンプルパターン６２についても、第１位であり同一である。従って、キー文字種のみが登録されているキー文字認識辞書３８を用いた場合には、キー文字種「県」との距離を評価しても、キー文字種「県」の出現順位を評価しても、キー文字でないサンプルパターン６１をキー文字でないと判別し、かつ、キー文字であるサンプルパターン６２をキー文字であると判別することはできない。
【０２４３】
この例から、キー文字認識辞書３８の文字種を限定しすぎると、キー文字候補が過抽出されることが予測される。キー文字候補の過抽出が起きると、住所の読み取り誤りを生じる可能性が高くなる。
【０２４４】
一方、キー文字認識辞書３８の文字種が多すぎると、処理時間がかかりすぎて実用的でない。よって、キー文字認識辞書３８の文字種を適切に限定する必要がある。
【０２４５】
図２２は、本発明の一実施例に係わるキー文字認識用辞書の構成を示すブロック図である。
図２２において、キー文字認識用辞書２０１は、キー文字種格納部２０２及び類似文字種格納部２０３を備え、キー文字認識用辞書２０１に登録される文字種を、キー文字字種とその類似文字種に字種限定する。
【０２４６】
この結果、キー文字認識用辞書に全ての文字種が登録されている場合に比べて、認識対象となるパターンとキー文字認識用辞書に登録されている文字種との比較回数を低減させることが可能となることから、住所認識の処理時間を短縮することが可能となる。また、キー文字認識用辞書にキー文字種のみが登録されている場合に比べて、認識対象となるパターンに対するキー文字種の出現順位を考慮して、認識対象となるパターンがキー文字かどうかを判別することが可能となることから、認識対象となるパターンとキー文字種との距離を評価しただけでは、キー文字なのかキー文字でないのかが判別できないようなパターンに対しても、キー文字かどうかを精度よく判別することが可能となる。
【０２４７】
図２３は、キー文字認識用辞書２０１に登録されるキー文字種及びその類似文字種の一例を示す図である。
図２３において、キー文字種「都」に対し、その類似文字種として、例えば、「郡」、「部」、「祁」、「郎」がキー文字認識用辞書に登録され、キー文字種「道」に対し、その類似文字種として、例えば、「追」、「造」、「迫」、「通」がキー文字認識用辞書に登録され、キー文字種「府」に対し、その類似文字種として、例えば、「麻」、「狩」、「有」、「碕」がキー文字認識用辞書に登録され、キー文字種「県」に対し、その類似文字種として、例えば、「呉」、「具」、「貝」、「見」がキー文字認識用辞書に登録され、キー文字種「市」に対し、その類似文字種として、例えば、「布」、「巾」、「希」、「帝」がキー文字認識用辞書に登録され、キー文字種「郡」に対し、その類似文字種として、例えば、「都」、「邦」、「部」、「郎」がキー文字認識用辞書に登録され、キー文字種「区」に対し、その類似文字種として、例えば、「匹」、「巨」、「匠」、「医」がキー文字認識用辞書に登録され、キー文字種「町」に対し、その類似文字種として、例えば、「野」、「財」、「時」、「肝」がキー文字認識用辞書に登録され、キー文字種「村」に対し、その類似文字種として、例えば、「付」、「対」、「杖」、「打」がキー文字認識用辞書に登録されている。
【０２４８】
図２４は、図２３のキー文字種及びその類似文字種に字種限定されたキー文字認識用辞書を用いた場合のキー文字認識結果を示す図である。
図２４において、文字種が「見」のサンプルパターン６１について、第１位の文字種の候補として「見」が出力され、第２位の文字種の候補として「貝」が出力され、第３位の文字種の候補として「県」が出力されている。また、文字種が「県」のサンプルパターン６２について、第１位の文字種の候補として「県」が出力され、第２位の文字種の候補として「見」が出力され、第３位の文字種の候補として「貝」が出力されている。
【０２４９】
ここで、サンプルパターン６１の特徴ベクトルとキー文字種「県」の特徴ベクトルとの距離は、サンプルパターン６２の特徴ベクトルとキー文字種「県」の特徴ベクトルとの距離と同じであり、距離のみを用いたのではサンプルパターン６１はキー文字ではないと判定できない。ところが、サンプルパターン６２については、キー文字種「県」の出現順位は第１位であるにもかかわらず、サンプルパターン６１については、キー文字種「県」の出現順位は第３位となっている。このため、例えば、キー文字種の出現順位が第１位のパターンのみをキー文字候補として抽出し、キー文字種の出現順位が第２位以下のパターンはキー文字ではないとすることにより、サンプルパターン６２はキー文字候補として抽出することが可能となるとともに、サンプルパターン６１はキー文字候補として抽出されないようにすることが可能となる。
【０２５０】
この結果、キー文字であるサンプルパターン６２をキー文字として正しく抽出することが可能となるとともに、キー文字でないサンプルパターン６１をキー文字として誤って抽出することを防止することが可能となる。また、照合回数についても、ＪＩＳ第１水準漢字文字種が全て登録されている辞書を用いると、サンプルパターン６１、６２のそれぞれに対して約３０００回づつ必要になるの比べ、図２３の文字種が登録されている辞書を用いると、サンプルパターン６１、６２のそれぞれに対して４５回で済ませることが可能となり、処理時間を短縮することが可能となる。
【０２５１】
図２５は、本発明の第６実施例に係わる住所認識装置の構成を示すブロック図である。
図２５において、３０１は住所認識装置全体である。観測部３０３では、スキャナやＣＣＤなどによって帳票３０２から住所画像が読み込まれ、電子データ化されて、白黒の二値化データに変換される。文字列切出部３０４では、住所画像を一文字列ごとに切り出す。ラベリング部３０５では、各行画像に対して連結成分ごとにラベリングを行い、横書き文字に対しては、上下方向の重なりラベル統合を行う。接触箇所判定・切断部３０６では、文字間接触のある箇所を判定し、これらの文字の分離を行う。
【０２５２】
キー文字候補抽出部３０８では、キー文字用辞書３０７及びキー文字らしさの度合いを用いて、文字列中のキー文字候補を抽出する。ここで、キー文字候補を抽出する場合、隣接するラベル画像との統合可能性を判定しながら、自分自身と統合後のラベル画像に文字認識を実行し、Ｎ位まで認識結果を求める。そして、認識結果の上位Ｎ位中に、キー文字種を含むものをキー文字候補として決定、あるいは、キー文字らしさがしきい値以上のものをキー文字候補として決定する。キー文字用辞書３０７に登録されている文字種は、キー文字種及びその類似文字種のみに字種限定されており、キー文字の抽出精度を損なうことなく、キー文字抽出を高速化することが可能となる。
【０２５３】
キー文字組候補決定部３１０では、キー文字候補抽出部３０８で抽出されたキー文字候補の中から、住所階層構造知識部３０９に登録されている住所階層構造知識に矛盾しないキー文字の組の候補を決定する。地名単語領域切出部３１１では、キー文字に挟まれた地名単語領域を切り出す。地名単語一括認識部３１３では、地名単語認識用辞書３１２を参照することにより、各地名単語の認識を一括して行い、各キー文字組候補の中から、正しいものを１つ決定する。一文字認識部３１５では、丁目・番地・方書き部などを、一文字づつ切り出して文字認識を実行する。住所決定部３１７では、住所知識部３１６に登録されている住所知識を使って、読み取った結果が現実の住所に合致するかを調べ、現実の住所に合致するものを出力する。
【０２５４】
図２６は、本発明の一実施例に係わるキー文字認識用辞書の作成方法を示すフローチャートである。
図２６において、十分多くのサンプルパターンの各文字種の組に対し、全文字種が登録されている辞書で文字認識を実行し（ステップＳ３１）、第Ｎ位まで候補文字種を求める。この第Ｎ位まで候補文字種の中に、キー文字種のいずれかが含まれていた場合（ステップＳ３２）、そのキー文字種の含有数を１だけ加算する（ステップＳ３３）。文字認識を実行した文字種のサンプルパターン数をＮｓ、ｋ番目のキー文字を第Ｎ位までに含むサンプルパターン数をＮｋとした時、ｋ番目のキー文字種の含有率としてＮｋ／Ｎｓを計算し（ステップＳ３４）、
Ｎｋ／Ｎｓ＞Ｒｔｈ
の条件を満たすかどうかを調べる（ステップＳ３５）。そして、この条件を満たす文字種を、そのキー文字の類似文字種と判定し（ステップＳ３６）、全文字種の辞書から、キー文字に類似する文字種に対応する部分を取り出す（ステップＳ３７）。ここで、Ｒｔｈは比のしきい値で、実験によって適切な値を設定する。
【０２５５】
例えば、「見」という文字種のサンプルパターン数が２０００で、この各サンプルパターンについて文字認識を実行した結果、第Ｎ位までにキー文字種「県」を含むサンプルパターン数が１５００だけあったものとし、Ｒｔｈ＝０．５と仮定すると、Ｎｋ＝１５００、Ｎｓ＝２０００であるので、
Ｎｋ／Ｎｓ＝０．７５＞０．５
となり、「見」という文字種をキー文字種「県」の類似文字種として判定することができる。
【０２５６】
図２７は、本発明の一実施例に係わる住所認識装置のシステム構成を示すブロック図である。
図２７において、４０１は全体的な処理を行う中央演算処理ユニット（ＣＰＵ）、４０２はリードオンリメモリ（ＲＯＭ）、４０３はランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、４０４は通信インターフェイス、４０５は通信ネットワーク、４０６は入出力インターフェイス、４０７は住所の認識結果などを表示するディスプレイ、４０８は住所の認識結果などを印刷するプリンタ、４０９はスキャナ４１０により読み取られたデータを一時的に格納するメモリ、４１０は入力画像などを読み取るスキャナ、４１１はキーボード、４１２は記憶媒体を駆動するドライバ、４１３はハードディスク、４１４はＩＣメモリカード、４１５は磁気テープ、４１６はフロッピーディスク、４１７はＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭなどの光ディスク、４１８はバスである。
【０２５７】
住所認識処理を行うプログラム、キー文字認識用辞書の内容、地名辞書の内容、住所階層構造知識、住所中キー文字位置知識、及び地名知識などは、ハードディスク４１３、ＩＣメモリカード４１４、磁気テープ４１５、フロッピーディスク４１６、光ディスク４１７などの記憶媒体に格納される。そして、住所認識処理を行うプログラム、キー文字認識用辞書の内容、地名辞書の内容、住所階層構造知識、住所中キー文字位置知識、及び地名知識などを、これらの記憶媒体からＲＡＭ４０３に読み出すことにより、住所認識処理を行うことができる。また、住所認識処理を行うプログラム、キー文字認識用辞書の内容、地名辞書の内容、住所階層構造知識、住所中キー文字位置知識、及び地名知識などを、ＲＯＭ４０２に格納しておくこともできる。
【０２５８】
さらに、住所認識処理を行うプログラム、キー文字認識用辞書の内容、地名辞書の内容、住所階層構造知識、住所中キー文字位置知識、及び地名知識などを、通信インターフェイス４０４を介して通信ネットワーク４０５から取り出すこともできる。通信インターフェイス４０４に接続される通信ネットワーク４０５として、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（ＷｉｄｅＡｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネット、アナログ電話網、デジタル電話網（ＩＳＤＮ：Ｉｎｔｅｇｒａｌ  Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＰＨＳ（パーソナルハンディシステム）や衛星通信などの無線通信網を用いることができる。
【０２５９】
ＣＰＵ４０１は、住所認識処理を行うプログラムが起動されると、スキャナ４１０により読み取られた入力画像から住所領域を抽出し、住所領域のパターンからキー文字を抽出する。そして、抽出されたキー文字が、住所階層構造知識及び住所中キー文字位置知識に矛盾しないかどうかを調べ、住所階層構造知識及び住所中キー文字位置知識に矛盾しないキー文字を用いることにより、地名領域を抽出する。地名領域が抽出されると、地名領域のパターンを一体的に照合して地名を抽出する。そして、抽出された地名が、住所知識に矛盾しないかどうかを調べ、住所知識に矛盾しない地名を、住所の読み取り結果としてディスプレイ４０７やプリンタ４０８に出力する。
【０２６０】
以上、本発明の一実施例について説明したが、本発明は上述した実施例に限定されることなく、本発明の技術的思想の範囲内で他の様々の変更が可能である。例えば、上述した実施例では、「県」、「市」、「町」、「村」などの地名の区切りとなる文字をキー文字として抽出して、住所を認識する場合について説明したが、「部」、「課」、「係」などの部署の区切りとなる文字をキー文字として抽出して、会社での所属名を認識する場合に適用してもよい。
【０２６１】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、接触文字の切断前の状態に基づいて、キー文字の位置で区切られる地名領域の地名の認識を行うことにより、住所を表す文字列が接触している場合においても、地名を表す文字列を一体的に抽出し、その文字列を一体的に処理して地名の認識を行うことが可能となることから、地名を表す文字列を一文字ごとに切り分ける際の処理を省略して、住所の認識を効率的に行うことが可能となるとともに、地名を表す文字列が間違った位置で切断されることを防止して、住所認識の正確性を向上させることが可能となる。
【０２６２】
また、本発明の一態様によれば、キー文字によって区切られるパターン全体の特徴ベクトルを、地名登録辞書に登録された地名の特徴ベクトルと照合することにより、地名を表す文字列を一文字ごとに切り分けることなく、認識処理を一体的に行うことが可能となり、住所認識の効率性及び正確性を向上させることが可能となる。
【０２６３】
また、本発明の一態様によれば、キー文字によって区切られるパターンの属性が「県」ならば、「県」に関する地名を登録した辞書を用いて照合を行うことにより、キー文字で特定される属性に対応した照合が可能となるため、認識精度を向上させることが可能となる。
【０２６４】
また、本発明の一態様によれば、入力パターンのサイズに基づいて、切断位置の評価を行うことにより、入力パターンからキー文字を抽出する際に、キー文字を抽出するのに適した大きさに連結パターンを分離することが可能となり、連結パターンの切断位置の数を減らして、認識処理の回数を減らすことが可能となることから、住所の認識を効率的に行うことが可能となる。
【０２６５】
また、本発明の一態様によれば、連結パターンのサイズに基づいて、切断位置の検出を行う連結パターンを選択することにより、接触文字の可能性のある比較的大きな連結パターンについてだけ切断位置の検出を行い、接触文字とは認められない小さな連結パターンについては、切断位置の検出を省略することが可能となり、住所認識の効率性を向上させることが可能となる。
【０２６６】
また、本発明の一態様によれば、入力パターンについての黒画素数ヒストグラムの極小点の値が所定値以下の点を切断点候補とすることにより、文字同士の接触点を検出することが可能となり、連結パターンを文字同士の接触点で切断することが可能となる。
【０２６７】
また、本発明の一態様によれば、連結パターンを切断した時の縦横比が所定の範囲内の領域で切断することにより、連結パターンがキー文字を抽出するのに不適当な大きさに切断されることを防止して、キー文字の対象とならないパターンが生成されることを防止することが可能となり、キー文字の対象とならないパターンについて無駄な処理が行われることを防止して、住所認識を効率的に行うことが可能となる。
【０２６８】
また、本発明の一態様によれば、半文字単位で仮切断点候補を設定可能とすることにより、横書きなら、キー文字の「偏」または「旁」のみ、縦書きなら、キー文字の「冠」、「連火」または「脚」のみが他の文字と接触する場合においても、パターンを必要以上に細切れに切断することなく、これらのキー文字の一部分を接触文字から効率的に抽出することが可能となり、元のキー文字を効率的に復元することが可能となる。
【０２６９】
また、本発明の一態様によれば、平均文字サイズの１／２の大きさの倍数の位置から一定範囲内の中に、黒画素数ヒストグラムの極小点が複数存在している場合、黒画素数ヒストグラムの値が最も小さい極小点を選択することにより、仮切断候補点を１つだけに絞り込むことができ、連結パターンが文字の切れ目でないところで細かく切断されて、処理が複雑になることを防止することが可能となる。
【０２７０】
また、本発明の一態様によれば、平均文字サイズの１／２の大きさの倍数の位置から一定範囲内の中に、黒画素数ヒストグラムの値が最も小さい極小点が複数存在している場合、平均文字サイズの１／２の大きさの倍数の位置に最も近い点を選択することにより、仮切断候補点を１つだけに絞り込むことができ、連結パターンが文字の切れ目でないところで細かく切断されて、処理が複雑になることを防止することが可能となる。
【０２７１】
また、本発明の一態様によれば、切断されたパターンについての統合結果に基づいて、キー文字を抽出することにより文字の一部分のみが他の文字と接触している場合においても、文字の一部分を他の文字と切り離し、切り離された文字の一部分を本来の文字の残りの部分と合体させることが可能となり、キー文字の誤認識を防止することが可能となる。
【０２７２】
また、本発明の一態様によれば、上位にランクされたキー文字候補を優先的に使用することにより、キー文字候補として誤って抽出された文字が、地名領域の抽出に使用されることを減らすことが可能となり、地名領域として抽出される候補の数を減らして、地名の認識処理の回数を減らすことが可能となることから、住所認識の効率性を向上させることが可能となる。
【０２７３】
また、本発明の一態様によれば、キー文字候補のキー文字らしさを登録しておくことにより、キー文字らしさが大きいキー文字候補を優先的に使用することが可能となるとともに、優先的に使用したキー文字候補を用いただけでは、住所の表示に用いることが可能なキー文字同士の組み合わせが得られない場合は、追加するキー文字候補を容易に選ぶことが可能となり、処理を迅速に行うことが可能となりる。
【０２７４】
また、本発明の一態様によれば、キー文字の配置順序及び配置位置、またはキー文字同士の組み合わせが住所の表示に用いられるものとして適当であるかどうかを判定することにより、地名の中に住所のキー文字が含まれている場合においても、地名の中に含まれているキー文字を除去し、地名の階層を表すために用いられている文字をキー文字と特定することが可能となり、地名領域の誤抽出を防止して、住所認識を効率的に行うことが可能となる。
【０２７５】
また、本発明の一態様によれば、一部選択項目により指定されたキー文字が存在する場合、そのキー文字の階層レベルより下の階層レベルから、キー文字候補の組の決定を行うことにより、アンケート葉書などのように、住所の一部選択項目が設けられている場合においても、キー文字抽出の精度を向上させることが可能となる。
【０２７６】
また、本発明の一態様によれば、上位にランクされたキー文字候補を用いただけでは、住所の表示として適当なキー文字同士の組み合わせが得られない場合、下位にランクされたキー文字候補を追加することにより、地名領域を抽出する際の正確性を損なうことなく、キー文字候補の数を必要最小限に抑えることが可能となる。
【０２７７】
また、本発明の一態様によれば、下位にランクされたキー文字候補のうち、住所の表示に使用されるキー文字の組に欠けているものだけを追加することにより、下位にランクされたキー文字候補の中から必要なものだけを選択して、キー文字候補とすることができ、キー文字抽出を効率的に行うことが可能となる。
【０２７８】
また、本発明の一態様によれば、キー文字らしさの大きいキー文字候補を優先的に用いてキー文字候補の組を決定することにより、抽出されたキー文字候補の組み合わせの中から、住所階層構造知識及び住所中キー文字位置知識に矛盾しないキー文字候補の組を決定する場合、キー文字候補の組み合わせの数を減らして処理時間を短縮することが可能となり、住所認識を効率よく行うことが可能となる。
【０２７９】
また、本発明の一態様によれば、住所表示に用いられる地名同士の組み合わせ、または住所表示に用いられる地名の配列順序が適当であるかどうかを判定することにより、地名領域のパターンに対して複数の地名候補が提示され、それらの地名候補を組み合わせることにより複数の住所候補が得られる場合においても、住所の表示として現存しない地名の組み合わせを除去して、実在する住所のだけを識別することが可能となり、住所認識の精度を向上させることが可能となる。
【０２８０】
また、本発明の一態様によれば、一文字ずつ照合した住所の認識結果も出力することにより、キー文字抽出に失敗した場合においても、住所の認識を行うことが可能となり、住所認識の信頼性を向上させることが可能となる。
【０２８１】
また、本発明の一態様によれば、キー文字認識用辞書に登録される文字種をキー文字種及びキー文字種の類似文字種のみに字種限定することにより、入力画像から切り出されたパターンの中からキー文字を抽出する場合、キー文字認識用辞書に全ての文字種が登録されている場合に比べて、入力画像から切り出されたパターンとキー文字認識用辞書に登録されている文字種との比較回数を低減させることが可能となることから、住所認識の処理時間を短縮することが可能となる。また、キー文字認識用辞書にキー文字種のみが登録されている場合に比べて、認識対象となるパターンに対するキー文字種の出現順位を考慮して、認識対象となるパターンがキー文字かどうかを判別することが可能となることから、キー文字でないパターンがキー文字に類似している場合でも、キー文字かどうかを精度よく判別することが可能となり、キー文字に類似しているキー文字でないパターンがキー文字として誤って抽出され、住所の認識精度が悪化することを防止することが可能となる。
【０２８２】
また、本発明の一態様によれば、ある文字種についての文字認識を行ったサンプルパターンの個数Ｍに対し、前記文字認識の結果のＮ位以内にキー文字種を含むサンプルパターンの個数Ｋの割合が一定値以上の場合、前記文字種を前記キー文字種の類似文字種とするようにしている。
【０２８３】
このことにより、キー文字種の類似文字種を精度よく判別することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施例に係わる住所認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施例に係わる住所認方法を説明する図である。
【図３】本発明の第２実施例に係わる住所認識装置の構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の第３実施例に係わる住所認識装置の構成を示すブロック図である。
【図５】本発明の第４実施例に係わる住所認識装置の構成を示すブロック図である。
【図６】本発明の第５実施例に係わる住所認識装置の構成を示すブロック図である。
【図７】本発明の一実施例に係わる切断箇所判定・切断処理を示すフローチャートである。
【図８】本発明の一実施例に係わるキー文字候補抽出処理を示すフローチャートである。
【図９】本発明の一実施例に係わるキー文字候補決定処理及びキー文字再抽出処理を示すフローチャートである。
【図１０】（ａ）は、文字間接触を有する手書き住所文字列の第１の例を示す図、（ｂ）は、外接矩形で囲まれたラベル画像を示す図、（ｃ）は、外接矩形の統合結果を示す図である。
【図１１】（ａ）は、接触文字列の抽出結果を示す図、（ｂ）は、接触文字列の黒画素数ヒストグラム上における切断点候補の位置を示す図、（ｃ）は、接触文字列の黒画素数ヒストグラム上における仮切断点の位置を示す図である。
【図１２】（ａ）は、図９（ａ）の文字列の仮切断結果を示す図、（ｂ）は仮切断により得られた単独パターンの統合可否の判定結果を示す図である。
【図１３】（ａ）は、仮切断により得られた単独パターンの認識結果を示す図、（ｂ）は、仮切断により得られた単独パターンを仮統合したパターンの認識結果を示す図である。
【図１４】図９（ａ）の文字列について作成されたパターン情報テーブルの例を示す図である。
【図１５】住所に使用されるキー文字の階層レベルを示す表である。
【図１６】図９（ａ）の文字列から抽出されたキー文字候補を示す図である。
【図１７】（ａ）は、住所に使用されるキー文字の階層構造を示す図、（ｂ）は、図１５のキー文字候補について使用可能なキー文字セットを示す図である。
【図１８】文字間接触を有する手書き住所文字列の第２の例を示す図である。
【図１９】図１７（ａ）の文字列について作成されたパターン情報テーブルの例を示す図である。
【図２０】（ａ）は、図１７（ａ）の文字列から抽出されたキー文字候補を示す図、（ｂ）は、図１７（ａ）の文字列から再抽出されたキー文字候補を示す図、（ｃ）は、図１７（ａ）の文字列について使用可能なキー文字セットを示す図である。
【図２１】本発明の一実施例に係わるキー文字認識用辞書を使い分けた場合のキー文字種の認識結果を示す図である。
【図２２】本発明の一実施例に係わるキー文字認識用辞書の構成を示すブロック図である。
【図２３】本発明の一実施例に係わるキー文字種及び類似文字種を示す図である。
【図２４】本発明の一実施例に係わるキー文字種及びその類似文字種に字種限定されたキー文字認識用辞書を用いた場合のキー文字認識結果を示す図である。
【図２５】本発明の第６実施例に係わる住所認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２６】本発明の一実施例に係わるキー文字認識用辞書の作成方法を示すフローチャートである。
【図２７】本発明の一実施例に係わる住所認識装置のシステム構成を示すブロック図である。
【図２８】従来の住所認識装置の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１  接触位置判定手段
２  接触文字切断手段
３、１４  キー文字抽出手段
４、１５、２３  地名領域抽出手段
５、１６、２４  地名認識手段
１１  切断位置検出手段
１２  切断位置評価手段
１３  連結パターン切断手段
２１  キー文字候補抽出手段
２２  ランク付け手段
３１、３０５  ラベリング部
３２  一文字領域決定部
３３  平均文字サイズ計算部
３４、３０６  切断箇所判定・切断部
３５  ヒストグラム作成部
３６  仮切断点候補抽出部
３７  仮切断点候補決定部
３８、３０７  キー文字認識用辞書
３９、３０８  キー文字候補抽出部
４０  パターン統合判定・統合部
４１、５２、５７  特徴抽出部
４２、５３、５８  辞書照合部
４３  パターン情報テーブル作成部
４４  キー文字知識部
４５、３０９  住所階層構造知識部
４６  住所中キー文字位置知識部
４７、３１０  キー文字組候補決定部
４８  不足キー文字再抽出部
４９、３１１  地名単語領域切り出し部
５０、３１２  地名単語認識用辞書
５１、３１３  地名単語一括認識部
５４、３１４  一文字認識用辞書
５５、３１５  一文字認識部
５９、３１６  住所知識部
６０、３１７  住所決定部
６１  住所階層構造知識
６２  住所中キー文字位置知識
６３  パターン情報テーブル
１０１  キー文字抽出手段
１０２  一括認識手段
１０３  地名単語辞書
２０１  キー文字認識用辞書
２０２  キー文字書格納部
２０３  類似文字書格納部
３０１  住所認識装置
３０２  帳票
３０３  観測部
３０３  文字列切り出し部
４０１  ＣＰＵ
４０２  ＲＯＭ
４０３  ＲＡＭ
４０４  通信インターフェイス
４０５  通信ネットワーク
４０６  入出力インターフェイス
４０７  ディスプレイ
４０８  プリンタ
４０９  メモリ
４１０  スキャナ
４１１  キーボード
４１２  ドライバ
４１３  ハードディスク
４１４  ＩＣメモリカード
４１５  磁気テープ
４１６  フロッピーディスク
４１７  光ディスク
４１８  バス
【図１】
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【図２】
0003639126.tif 000003
【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】
0003639126.tif 000013
【図１３】
0003639126.tif 000014
【図１４】
0003639126.tif 000015
【図１５】
0003639126.tif 000016
【図１６】
0003639126.tif 000017
【図１７】
0003639126.tif 000018
【図１８】
0003639126.tif 000019
【図１９】
0003639126.tif 000020
【図２０】
0003639126.tif 000021
【図２１】
0003639126.tif 000022
【図２２】
0003639126.tif 000023
【図２３】
0003639126.tif 000024
【図２４】
0003639126.tif 000025
【図２５】
0003639126.tif 000026
【図２６】
0003639126.tif 000027
【図２７】
0003639126.tif 000028
【図２８】
0003639126.tif 000029