(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
手書文字の画像データから当該手書文字を認識する文字認識装置であって、
前記手書文字の文字認識に用いる文字認識辞書と、該手書文字を記入した顧客に関する情報を格納する顧客辞書とを備えた辞書ユニットと、
前記画像データを、前記文字認識辞書を用いて文字認識し、かつ、当該文字認識された中に含まれる認識文字の情報を用いて前記顧客辞書を検索し、検索された顧客情報に基づき前記認識文字を補正する認識ユニットと、を備え、
前記顧客辞書は、顧客基本情報と該顧客基本情報に関連づけられた顧客付随情報とにより構成され、
前記認識ユニットは、
前記画像データから文字画像を取得する前処理部と、
取得した前記文字画像と前記文字認識辞書とに基づいて認識文字を得る認識部と、
前記認識文字に含まれる顧客に関する情報を検索キーワードとして前記顧客辞書を検索して前記顧客基本情報を取得し、取得された前記顧客基本情報が適正である場合に、取得された前記顧客基本情報に基づき前記認識文字を補正する知識処理部と、
を備えることを特徴とする文字認識装置。
【請求項２】
請求項１に記載の文字認識装置であって、
前記認識ユニットは、前記画像データから認識対象を切取って文字画像を取得する前処理部と、
前記文字画像に含まれる文字の特徴を抽出特徴ベクトルとして求め、該抽出特徴ベクトルと前記文字認識辞書に登録されている登録特徴ベクトルとの比較を行って認識文字を得る認識部と、
前記認識文字に含まれる顧客に関する情報を検索キーワードとして前記顧客辞書を検索して前記顧客基本情報を取得し、取得された前記顧客基本情報に基づき前記認識文字を補正する知識処理部と、を備えることを特徴とする文字認識装置。
【請求項３】
請求項２に記載の文字認識装置であって、
前記知識処理部が、取得された前記顧客基本情報に基づき前記認識文字を補正した後に、前記顧客基本情報と関連づけられた前記顧客付随情報に基づき前記認識文字を補正することを特徴とする文字認識装置。
【請求項４】
請求項３に記載の文字認識装置であって、
前記認識文字に含まれる顧客に関する認識文字が、数字情報と文字情報とを含む場合には、前記文字情報より前記数字情報を検索優先度の高い前記検索キーワードに設定することを特徴とする文字認識装置。
【請求項５】
請求項３又は４に記載の文字認識装置であって、
前記知識処理部が、取得された前記顧客基本情報に基づき前記認識文字の補正を開始する際に、前記辞書ユニットに前記顧客基本情報と関連づけられた前記顧客付随情報のソートを指示することを特徴とする文字認識装置。
【請求項６】
手書文字の画像データから当該手書文字を認識する文字認識方法であって、
前記画像データを、文字認識辞書を用いて文字認識する文字認識手順と、
前記手書文字を記入した顧客に関する顧客基本情報と該顧客基本情報に関連づけられた顧客付随情報とにより構成される顧客辞書から前記認識文字を用いて前記顧客基本情報を検索する検索手順と、
前記認識文字に含まれる顧客に関する認識文字を検索キーワードとして前記顧客辞書を検索して前記顧客基本情報を取得し、取得された前記顧客基本情報に基づき前記認識文字を補正する第１の補正手順と、
取得された前記顧客基本情報に基づき前記認識文字を補正した後に、前記顧客基本情報と関連づけられた前記顧客付随情報に基づき前記認識文字を補正する第２の補正手順と、を含み、
前記第１の補正手順は、
前記画像データから文字画像を取得する前処理手順と、
取得した前記文字画像と前記文字認識辞書とに基づいて認識文字を得る認識手順と、
前記認識文字に含まれる顧客に関する情報を検索キーワードとして前記顧客辞書を検索して前記顧客基本情報を取得し、取得された前記顧客基本情報が適正である場合に、取得された前記顧客基本情報に基づき前記認識文字を補正する知識処理手順と、
を含むことを特徴とする文字認識方法。
【請求項７】
請求項６に記載の文字認識方法であって、
前記認識文字に含まれる顧客に関する認識文字が、数字情報と文字情報とを含む場合には、前記文字情報より前記数字情報を検索優先度の高い前記検索キーワードに設定する手順を含むことを特徴とする文字認識方法。
【請求項８】
請求項７に記載の文字認識方法であって、
取得された前記顧客基本情報に基づき前記認識文字の補正を開始する際に、前記辞書ユニットに前記顧客基本情報と関連づけられた前記顧客付随情報のソートを指示する手順を含むことを特徴とする文字認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文字読取装置及び文字認識方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
金融機関における振込依頼等に対する業務においては、顧客が予め指定された帳票に記入した情報を文字読取装置により文字認識することで、業務の効率化が図られている。
【０００３】
このとき認識精度（読取精度）の向上等の目的で、特許文献１には、帳票毎に顧客の取引履歴を保持しておき、帳票単位で該取引履歴を検索して該文字認識の補正を行う項目群補正部と、帳票内の関連する項目どうしを対にして該項目の辞書を検索して該文字認識の補正を行う二項目補正部と、帳票の個々の項目毎に該項目と対応する辞書を検索して該文字認識の補正を行う項目補正部と、項目毎にその項目属性に基づく関連辞書を検索して該文字認識の補正を行う関連項目補正部とを備えた文字認識処理装置が開示されている。
【０００４】
また、特許文献２には、認識対象と同類のテキストに出現する単語や表現の文字列の並び方の性質を予め数値化し、候補文字の確からしさの順位付けを行うことにより、誤切出しや誤認識によって欠落した正解文字を補正する文字認識装置が開示されている。
【０００５】
さらに、特許文献３には、認識結果を予め登録されている単語と比較して、これらが一致している場合には認識結果が正しいとし、一致していない場合には認識結果が正しくないとして削除することにより精度の高い文字認識を行う文字読取装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平５−２５８０９９号公報
【特許文献２】特開平９−１３８８４０号公報
【特許文献３】特開２００１−１０１３４０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上述した各特許文献においては、予め備えた一般的な辞書から該当する情報を検索し、検索された情報に基づき認識結果を補正するため、短時間で高精度な認識補正を行えないことができない場合があった。
【０００８】
即ち、一般的な文字情報を文字認識する場合には、認識対象の文字範囲には制限が設けられていない。そして、認識結果である認識文字の補正に用いる辞書も、制限が設けられていない一般的な辞書が用いられている。
【０００９】
一方、金融機関で振込依頼書に記入された文字を認識する場合、振込依頼人（銀行利用者）は、特定の銀行（利用者の近所の銀行や取引のある銀行等）を利用して振込依頼をすることが多い。このため、認識文字の範囲は銀行利用者が記載する範囲に限定される。そして、振込依頼書は、フォーマットが規定されているので、記入されている文字も、氏名や住所等のように非常に限定された範囲となる。従って、認識対象が帳票の文字のような場合には、認識結果の補正に用いる辞書は一般的な辞書である必要がない。
【００１０】
しかるに、上述した各特許文献においては、一般的な補正用の辞書を用いているため、該当する情報を検索する際の検索範囲が広くなって検索負荷が大きくなると共に、検索された情報が不適切な情報である確率も高くなり高精度に認識文字を補正できない場合があった。
【００１１】
そこで、本発明の主目的は、認識結果の補正処理が高速、かつ、高精度に行える文字読取装置及び文字認識方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記課題を解決するため、手書文字の画像データから当該手書文字を認識する文字認識装置は、手書文字の文字認識に用いる文字認識辞書と、該手書文字を記入した顧客に関する情報を格納する顧客辞書とを備えた辞書ユニットと、画像データを、文字認識辞書を用いて文字認識し、かつ、当該文字認識された中に含まれる認識文字の情報を用いて顧客辞書を検索し、検索された顧客情報に基づき認識文字を補正する認識ユニットと、を備えることを特徴とする。
【００１３】
また、手書文字の画像データから当該手書文字を認識する文字認識方法は、画像データを、文字認識辞書を用いて文字認識する文字認識手順と、手書文字を記入した顧客に関する顧客基本情報と該顧客基本情報に関連づけられた顧客付随情報とにより構成される顧客辞書から認識文字を用いて顧客基本情報を検索する検索手順と、認識文字に含まれる顧客に関する認識文字を検索キーワードとして顧客辞書を検索して顧客基本情報を取得し、取得された顧客基本情報に基づき認識文字を補正する補正手順と、を含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、画像データを、文字認識辞書を用いて文字認識し、かつ、顧客に関する認識結果を用いて顧客辞書を検索して、検索された顧客情報に基づき認識結果を補正するので、認識結果の補正処理が高速、かつ、高精度に行えるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施形態にかかる文字認識システムのブロック図である。
【図２】振込依頼書の概略的な書式を示す図である。
【図３】顧客情報テーブルを例示した図である。
【図４】前処理部及び認識部における処理手順を示すフローチャートである。
【図５】検索単語照合処理における処理手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明の実施形態を説明する。図１は、本発明にかかる文字認識装置６を用いた文字認識システム２のブロック図である。文字認識システム２は、文字認識装置６、サーバ４、端末５等を備え、これらがネットワークＬ等により接続されている。また、文字認識装置６には、スキャナ３が直接ケーブル接続されている。
【００１７】
なお、スキャナ３を、ネットワークＬを介して文字認識装置６と接続することは可能である。また、端末５と文字認識装置６とは別体に設けられている場合を示しているが、これらは一体であってもよい。
【００１８】
スキャナ３は、振込依頼書等の帳票の画像データを取得する。取得された画像データは、識別番号が付与されて文字認識装置６を介してサーバ４に保存される。
【００１９】
図２は帳票の例として振込依頼書を例示した図である。帳票２０には、ユーザが手書で記入する複数のフィールド（記入欄）が設けられている。代表的なフィールドとしては、振込先の銀行名フィールド２０ａ、支店名フィールド２０ｂ、受取人姓フィールド２０ｃ、受取人名フィールド２０ｄ、口座番号フィールド２０ｅ、振込金額フィールド２０ｆ、依頼人電話番号フィールド２０ｇ、依頼人姓フィールド２０ｈ、依頼人名フィールド２０ｊ、依頼人姓名フィールド２０ｋ、依頼人住所フィールド２０ｍが例示できる。
【００２０】
文字認識装置６は、図１に示すように、文字認識辞書１１ａ及び顧客辞書１１ｂを含む辞書ユニット１１と、前処理部１５、認識部１６、知識処理部１７を含む認識ユニット１２とを備える。
【００２１】
辞書ユニット１１における文字認識辞書１１ａは、文字の特徴を示す特徴ベクトル（登録特徴ベクトル）により構成されたデータベースである。この登録特徴ベクトルは、文字画像の輪郭を追跡して文字の特徴を抽出して得られた数値データ列である。
【００２２】
顧客辞書１１ｂは、依頼人情報（顧客基本情報）と、この依頼人情報に関連づけられた受取人情報（顧客付随情報）とで構成された顧客情報データベースである。
【００２３】
図３は、このような顧客情報データベースを顧客情報テーブル３０として表示した図である。この顧客情報テーブル３０は、顧客情報３１、取引履歴３２、姓情報３３、名情報３４、金融機関名情報３５、住所情報３６等の情報を含んでいる。そして、姓情報３３、名情報３４及び住所情報３６は依頼人情報に相当し、金融機関名情報３５及び取引履歴３２は依頼人付随情報に相当している。なお、姓情報３３、名情報３４、金融機関名情報３５及び住所情報３６は、顧客情報３１の各項目と相互に関連づけられ、また顧客情報３１と取引情報３２とは相互に関連づけられている。
【００２４】
認識ユニット１２における前処理部１５は、位置補正処理１５ａ、文字画像切出処理１５ｂ、２値化処理１５ｃ、文字画像補正処理１５ｄを行う。認識部１６は、特徴抽出処理１６ａ、認識処理１６ｂ、棄却判定処理１６ｃを行う。そして、知識処理部１７は、検索単語照合処理１７ａを行う。
【００２５】
図４は、前処理部１５及び認識部１６における処理手順を示すフローチャートである。
【００２６】
ステップＳ１：  認識ユニット１２は、位置補正処理１５ａを行う。この位置補正処理１５ａは、画像データ内の基準マークや罫線位置等の既成情報を利用して、印刷位置ズレ・帳票カット誤差などを検出し、この検出結果に基づき認識対象となるフィールドの位置補正を行う処理である。
【００２７】
ステップＳ２：  次に、文字画像切出処理１５ｂが行われる。文字画像切出処理１５ｂは、位置補正処理１５ａで位置補正された画像データから、認識対象となるフィールドに対応した画像データを切出して文字画像を取得する処理である。なお、画像データの切出しは、フィールドの長さ方向（水平方向）にセグメント単位（例えば、漢字の場合には「へん」や「つくり」に相当する単位）で行われる。そして、隣接する最大３セグメントに対応した画像を連結して、文字画像が生成される。なお、結合する最大セグメント数は、３セグメントに限定するものではない。
【００２８】
ステップＳ３：  次に、文字画像に対して２値化処理１５ｃが行われる。２値化処理１５ｃは、文字画像切出処理１５ｂで切出された文字画像から動的に２値化閾値を決めて、この文字画像を２値画像に変換する処理である。動的に閾値を決める際には、切出した文字画像の平均濃度を算出し、この平均濃度の例えば６０％に対応する濃度を２値化閾値とする等の方法が可能である。
【００２９】
ステップＳ４：  次に、２値画像に対して、手書文字の「くせ字」等の補正を目的とした文字画像補正処理１５ｄが行われる。文字画像補正処理１５ｄは、２値画像の垂直・水平方向ストローク傾きを検出する。そして、傾きに応じた量の幾何変換を行うことにより、文字画像を水平方向・垂直方向に投影された文字画像に変換する。その後、文字画像の黒色画素の分布が一定になるように、この文字画像を非線形に拡大・縮小して正規化する。この正規化された文字画像は、正規化画像として出力される。
【００３０】
ステップＳ５：  次に、正規化画像に含まれる文字の特徴を数値化する特徴抽出処理１６ａが行われる。特徴抽出処理１６ａは、帳票の背景色が白色で、文字が黒色の場合、その正規化画像の黒色画素からなる領域の輪郭を追跡することによって、文字画像から多次元の特徴ベクトル（抽出特徴ベクトル）を抽出する処理である。これにより文字画像は数値化される。
【００３１】
ステップＳ６：  認識処理１６ｂは、特徴抽出処理１６ａで得られた抽出特徴ベクトルと、文字認識辞書１１ａに格納されている登録特徴ベクトルとの距離を示す確信度パラメータを算出する。これにより、正規化画像に含まれる文字画像が文字コードと確信度パラメータを介して対応付される。なお、認識処理１６ｂは、文字単位で行われる。即ち、正規化画像が３文字の画像データを含んでいる場合には、文字毎に認識処理１６ｂが行われる。取得された文字コードに対応する文字が認識結果である。
【００３２】
確信度パラメータは、抽出特徴ベクトルと登録特徴ベクトルとの類似度を示している。従って、値の大きな確信度パラメータの認識結果は、文字認識辞書１１ａに登録されている文字と高い類似姓を持つ。
【００３３】
そして、認識処理１６ｂは、確信度パラメータの値が大きい認識結果の順に、最大１０の認識結果を選択し、これを候補文字とする。例えば、２値画像が３文字を含む場合、各文字に対して確信度パラメータの値の異なる複数の認識結果が得られる。そこで、認識処理部１６ｂは、確信度パラメータの値が大きい順に１０個の認識結果を候補文字とする。また、最も大きい値の確信度パラメータに対応した認識結果は認識文字と記載し、その文字列を認識文字列と記載する。
ステップＳ７：  棄却判定処理１６ｃは、認識処理１６ｂで得られた候補文字の確信度パラメータが、予め設定された閾値以上である否かを判断し、閾値以上の候補文字は残し、閾値以下の候補文字は棄却する処理である。そして、残った候補文字に関して確信度パラメータが大きい順に第Ｎ候補文字とする。例えば、最も確信度パラメータの大きい候補文字は第１候補文字となり、３番目に確信度パラメータの大きい候補文字は第３候補文字となる。
【００３４】
この棄却判定処理１６ｃにより、例えば正規画像が３文字を含み、その第１の文字には「２個」の候補文字、第２の文字には「５個」の候補文字、第３の文字には「０個」の候補文字のように、文字毎に異なる個数の候補文字が残ることになる。
【００３５】
候補文字が複数存在するため、これらを組み合わせて形成される候補文字列も複数になる。なお、上記例では第３の文字の候補文字の数が「０個」であるが、これは第３の文字が、誤認識（記入時の誤字・脱字含む）・認識不能のために欠落しているような場合に生じる。
【００３６】
検索単語照合処理１７ａは、候補文字列を検索キーワードとして顧客辞書１１ｂから検索した顧客情報や取引履歴を検索し、この情報に基づき認識文字の修正を行う。
【００３７】
図５は、検索単語照合処理１７ａにおける処理手順を示すフローチャートである。１つの候補文字列は、１つのフィールド内の文字列に対応する。そして、依頼人に関する顧客基本情報、振込金融機関や口座番号に関する顧客付随情報等は、それぞれ異なるフィールドに記入されている。
【００３８】
ステップＳ８：  まず、依頼人に関する候補文字の中に数字候補文字列が存在するか否かを判断する。依頼人に関する候補文字は、例えば、図２において、数字からなる依頼人電話番号フィールドの数字情報、仮名からなる依頼人姓フィールド及び依頼人名フィールドの文字情報、漢字を含む依頼人姓名フィールドの文字情報、漢字や数字を含む依頼人住所フィールドに対応した文字情報である。
【００３９】
一般に、数字情報は、文字情報に比べて認識精度は高い。即ち、確信度パラメータの値が大きい。そこで、このような数字情報からなる数字候補文字列を優先度の高い検索キーワードとする。しかし、帳票の種類によっては、数字候補文字列が、必ず存在するとは限らない。そこで、数字候補文字列が存在するか否かを判断する。
【００４０】
ステップＳ９〜Ｓ１１：  数字候補文字列が存在する場合には、数字候補文字列を検索キーワードに設定し、数字候補文字列が存在しない場合には、非数字候補文字列を検索キーワードに設定する。ここで、非数字候補文字列とは数字候補文字列以外の候補文字列を言う。そして、検索キーワードを用いて顧客辞書１１ｂから顧客基本情報を検索する。
【００４１】
ステップＳ１２，Ｓ１３：  このとき、検索キーワードに該当する顧客基本情報が登録されていない場合もある。そこで、顧客基本情報が取得できたか否かを判断する。取得できなかった場合には、依頼人に関する候補文字列は複数存在するので、全ての候補文字列を検索キーワードとした検索を行ったか否かを判断する。全ての候補文字列を検索キーワードとして検索していない場合には、ステップＳ８に戻り、その他の場合は処理を終了する。この場合は、認識処理で得た最も確信度パラメータの値の大きい認識結果から認識文字が最終的な認識結果となる。
【００４２】
ステップＳ１４：  取得された顧客基本情報が適正であるか否かを判断する。即ち、検索キーワードが不適切であったり、類似の顧客基本情報が存在していたりして、取得した顧客基本情報が、振込み依頼人でない場合がある。そこで、取得された顧客基本情報に検索キーワードが完全に含まれる場合のみ、取得された顧客基本情報が適正であると判断し、それ以外の場合には不適正と判断する。
【００４３】
例えば、依頼人姓名が「特許一郎」で、候補文字に数値候補文字列である郵便番号が含まれていたので、この郵便番号の候補文字を検索キーワードとして検索した。このとき得られた顧客基本情報には、「特許一郎」はなく「特許二郎」があったとする。この場合は、取得された「特許二郎」の顧客基本情報を「特許一郎」の顧客基本情報とすることはできないので不適正と判断する。
【００４４】
取得された顧客基本情報が不適正であると判断された場合には、ステップＳ１３に進み、検索キーワードを変えて再検索が行なわれる。一方、検索キーワードと完全に一致する情報がヒットした場合には、ステップＳ１５に進む。
【００４５】
ステップＳ１５：  以上の処理により依頼人に関する顧客基本情報が取得されたので、この依頼人が過去に行った振込履歴をソートする指令が辞書ユニット１１に出力される。辞書ユニット１１は、振込履歴のソート指令を受信すると、振込先の頻度順や振込日の順等の予め設定された方法で振込履歴をソートする。
【００４６】
ステップＳ１６，Ｓ１７：  取得した顧客基本情報に基づき認識結果の補正が必要か否かを判断する。振込み人に関する候補文字には、依頼人の姓名、住所、電話番号等の複数の情報が含まれている。従って、取得した顧客基本情報の依頼人の姓名と電話番号が一致していても、住所が一致しているとは限らない。この場合は、住所に関する補正が必要となる。無論、住所が全て異なる場合は、顧客基本情報に基づき補正してしまうと、実際に依頼人が転居しているような場合には、逆に間違った情報で補正することになる。そこで、補正する際には、一致度が予め設定された値以上（例えば８０％以上）の場合にのみ補正するようにする。
【００４７】
例えば、取得された顧客基本情報に含まれる依頼人の住所が「東京都港区芝５丁目７−１」（１２文字）であったが、候補文字の住所は「東京都港区芝５丁目１−１」（１１文字）で一致しなかった場合、一致度は９１．７％（＝１１／１２＊１００）なので取得した住所で、認識文字を補正する。
【００４８】
ステップＳ１８，Ｓ１９：  以上の処理により、依頼人に関する認識結果は適正に補正されたので、この補正された認識文字を検索キーワードとして受取人の情報に相当する顧客付随情報を検索する。そして、取得した顧客付随情報の適否を判断する。顧客付随情報の適否は、顧客基本情報の適否判断と同様の手順で行う。
【００４９】
ステップＳ２０，Ｓ２１：  顧客付随情報により認識文字を補正するか否かを判断し、補正が必要な場合には受取人に関する認識文字を補正する。
【００５０】
以上説明したように、画像データを、文字認識辞書を用いて文字認識し、かつ、顧客に関する認識結果を用いて顧客辞書を検索して、検索された顧客情報に基づき認識結果を補正するので、認識結果の補正処理が高速、かつ、高精度に行えるようになる。
【符号の説明】
【００５１】
２    文字認識システム
３    スキャナ
４    サーバ
５    端末
６    文字認識装置
１１    辞書ユニット
１１ａ    文字認識辞書
１１ｂ    顧客辞書
１２    認識ユニット
１５    前処理部
１５ａ    位置補正処理
１５ｂ    文字画像切出処理
１５ｃ  ２値化処理
１５ｄ    文字画像補正処理
１６    認識部
１６ａ    特徴抽出処理
１６ｃ    棄却判定処理
１６ｂ    認識処理
１７    知識処理部
１７ａ    検索単語照合処理
３０    顧客情報テーブル
【図１】
0006024118.tif 000002
【図２】
0006024118.tif 000003
【図３】
0006024118.tif 000004
【図４】
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【図５】
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