(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の単語を格納する単語辞書と、
単語を含む画像を受け取る画像受取手段と、
前記画像から単語毎の単語画像を抽出する単語画像抽出手段と、
前記単語画像から文字候補を抽出する文字候補抽出手段と、
前記文字候補に対して認識を行い、前記単語辞書に格納されている単語毎に第１の評価値を計算する解析的マッチング手段と、
特徴が出現する特徴確率を計算し、前記単語画像と前記単語辞書に格納されている単語毎の単語モデルと前記特徴確率とに基づいて第２の評価値を計算する全体的マッチング手段と、
予め設定された第１の補正パラメータにより前記第１の評価値を補正し、予め設定された第２の補正パラメータにより前記第２の評価値を補正する補正手段と、
補正された前記第１の評価値と補正された前記第２の評価値とを統合して第３の評価値を算出する統合評価値算出手段と、
前記統合評価値算出手段により算出された前記第３の評価値を出力する出力手段と、
を具備する単語認識装置。
【請求項２】
前記補正手段は、前記第１の補正パラメータにより前記第１の評価値をべき乗し、前記第２の補正パラメータにより前記第２の評価値をべき乗する、請求項１に記載の単語認識装置。
【請求項３】
前記補正手段は、対数として前記第１の補正パラメータにより前記第１の評価値を補正し、対数として前記第２の補正パラメータにより前記第２の評価値を補正する、請求項２に記載の単語認識装置。
【請求項４】
前記第３の評価値に基づいて単語を認識する認識手段と、
操作入力に基づいて前記認識手段により単語が特定されなかった単語の正解単語名を生成する教示手段と、
前記単語画像と、前記認識手段による認識結果または前記正解単語名と、を対応付けて記憶する蓄積手段と、
前記第１の補正パラメータと前記第２の補正パラメータとを変動させ、前記単語画像と、変動させた前記第１の補正パラメータ及び前記第２の補正パラメータと、に基づいて単語を認識するシミュレーション手段と、
前記シミュレーション手段による認識結果と、前記認識手段による認識結果または前記正解単語名とを照合し、前記第１の補正パラメータ及び前記第２の補正パラメータを特定する補正パラメータ選択手段と、
を具備する請求項２に記載の単語認識装置。
【請求項５】
前記第３の評価値に基づいて単語を認識する認識手段と、
操作入力に基づいて前記認識手段により単語が特定されなかった単語の正解単語名を生成する教示手段と、
前記第１の評価値と、前記第２の評価値と、前記認識手段による認識結果または前記正解単語名と、を対応付けて記憶する蓄積手段と、
前記第１の補正パラメータと前記第２の補正パラメータとを変動させ、前記第１の評価値及び前記第２の評価値と、変動させた前記第１の補正パラメータ及び前記第２の補正パラメータと、に基づいて単語を認識するシミュレーション手段と、
前記シミュレーション手段による認識結果と、前記認識手段による認識結果または前記正解単語名とを照合し、前記第１の補正パラメータ及び前記第２の補正パラメータを特定するパラメータ選択手段と、
を具備する請求項２に記載の単語認識装置。
【請求項６】
前記シミュレーション手段は、前記シミュレーション手段による認識結果と、前記認識手段による認識結果または前記正解単語名とを照合し、照合結果を出力し、
前記パラメータ選択手段は、操作入力に基づいて前記第１の補正パラメータと前記第２の補正パラメータとを特定する、
請求項４または５に記載の単語認識装置。
【請求項７】
前記シミュレーション手段は、前記シミュレーション手段による認識結果と、前記認識手段による認識結果または前記正解単語名とが一致しない場合、前記単語画像を出力し、操作入力に基づいて前記蓄積手段により蓄積されている前記認識手段による認識結果を書き換える、請求項４に記載の単語認識装置。
【請求項８】
前記パラメータ選択手段は、特定した前記第１の補正パラメータ及び前記第２の補正パラメータをネットワーク経由で出力する請求項４または５に記載の単語認識装置。
【請求項９】
複数の単語を格納する単語辞書と、単語を含む画像を受け取る画像受取手段と、を具備する単語認識装置において実行される単語認識プログラムであって、前記単語認識プログラムは、前記単語認識装置を、
前記画像から単語毎の単語画像を抽出する単語画像抽出手段と、
前記単語画像から文字候補を抽出する文字候補抽出手段と、
前記文字候補に対して認識を行い、前記単語辞書に格納されている単語毎に第１の評価値を計算する解析的マッチング手段と、
特徴が出現する特徴確率を計算し、前記単語画像と前記単語辞書に格納されている単語毎の単語モデルと前記特徴確率とに基づいて第２の評価値を計算する全体的マッチング手段と、
予め設定された第１の補正パラメータにより前記第１の評価値を補正し、予め設定された第２の補正パラメータにより前記第２の評価値を補正する補正手段と、
補正された前記第１の評価値と補正された前記第２の評価値とを統合して第３の評価値を算出する統合評価値算出手段と、
前記統合評価値算出手段により算出された前記第３の評価値を出力する出力手段と、
して動作させる。
【請求項１０】
紙葉類を取り込む取り込み手段と、
前記紙葉類を搬送する搬送手段と、
前記紙葉類上の単語を含む画像を読み取る画像読取手段と、
複数の単語を格納する単語辞書と、
単語を含む画像を受け取る画像受取手段と、
前記画像から単語毎の単語画像を抽出する単語画像抽出手段と、
前記単語画像から文字候補を抽出する文字候補抽出手段と、
前記文字候補に対して認識を行い、前記単語辞書に格納されている単語毎に第１の評価値を計算する解析的マッチング手段と、
特徴が出現する特徴確率を計算し、前記単語画像と前記単語辞書に格納されている単語毎の単語モデルと前記特徴確率とに基づいて第２の評価値を計算する全体的マッチング手段と、
予め設定された第１の補正パラメータにより前記第１の評価値を補正し、予め設定された第２の補正パラメータにより前記第２の評価値を補正する補正手段と、
補正された前記第１の評価値と補正された前記第２の評価値とを統合して第３の評価値を算出する統合評価値算出手段と、
前記第３の評価値に基づいて単語を認識する認識手段と、
前記認識手段により認識された前記単語に基づいて、前記紙葉類を区分する区分処理手段と、
を具備する紙葉類処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、単語認識装置、単語認識プログラム、及び単語認識装置を備える紙葉類処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば郵便物などの紙葉類を処理する郵便区分機などの紙葉類処理装置が実用化されている。このような紙葉類処理装置は、投入部に投入された紙葉類を１枚ずつ取り込み、紙葉類から画像を取得する。また、紙葉類処理装置は、単語認識装置を備える。単語認識装置は、紙葉類から取得した画像に基づいて、紙葉類上の単語を認識する。紙葉類処理装置は、認識結果に基づいて紙葉類に記載されたアドレスまたは他の情報を特定し、紙葉類を所定の区分ポケットに区分する。
【０００３】
単語を認識する方法として、解析的手法（Ａｎａｌｙｔｉｃ  Ａｐｐｒｏａｃｈ）と、全体的手法（Ｈｏｌｉｓｔｉｃ  Ａｐｐｒｏａｃｈ）とが一般的に知られている。解析的手法と全体的手法とは、相補的な関係を有する。この為、単語認識装置は、解析的手法と全体的手法とを併用することにより、より高い精度で単語を認識することができる。
【０００４】
単語認識装置は、解析的手法により単語を認識する場合、単語の画像に基づいて複数の切断点候補を抽出し、抽出した切断点候補に基づいて互いに重なる箇所を含む複数の文字候補を生成する。さらに、単語認識装置は、事後確率比を利用して解析的手法の評価値を算出し、評価値に基づいて複数の文字候補の中から正しい組み合わせを選び出す。
【０００５】
また、単語認識装置は、全体的手法により単語を認識する場合、例えば隠れマルコフモデル（ＨＭＭ：Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ）を用いることにより、単語を認識する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第４６０１８３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
解析的手法と全体的手法とを併用する方法として、先に全体的手法で認識を実行し、認識の結果に基づいて単語を文字毎に分割し、分割した各文字を解析的手法により認識することで、単語の認識結果を検証する方法がある。しかし、全体的手法による認識において誤認が発生した場合、文字の認識に失敗する為、単語認識装置は、十分な精度を得ることができないという課題がある。
【０００８】
また、解析的手法と全体的手法とを併用した場合、評価値の近似誤差が大きくなる可能性がある。このような場合、単語認識装置は、十分な精度で単語を認識することができないという課題がある。
【０００９】
そこで、より高い精度で単語を認識することができる単語認識装置、単語認識プログラム、及び単語認識装置を備える紙葉類処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
一実施形態に係る単語認識装置は、複数の単語を格納する単語辞書と、単語を含む画像を受け取る画像受取手段と、前記画像から単語毎の単語画像を抽出する単語画像抽出手段と、前記単語画像から文字候補を抽出する文字候補抽出手段と、前記文字候補に対して認識を行い、前記単語辞書に格納されている単語毎に第１の評価値を計算する解析的マッチング手段と、特徴が出現する特徴確率を計算し、前記単語画像と前記単語辞書に格納されている単語毎の単語モデルと前記特徴確率とに基づいて第２の評価値を計算する全体的マッチング手段と、予め設定された第１の補正パラメータにより前記第１の評価値を補正し、予め設定された第２の補正パラメータにより前記第２の評価値を補正する補正手段と、補正された前記第１の評価値と補正された前記第２の評価値とを統合して第３の評価値を算出する統合評価値算出手段と、前記統合評価値算出手段により算出された前記第３の評価値を出力する出力手段と、を具備する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、一実施形態に係る紙葉類処理装置の例について説明するための図である。
【図２】図２は、一実施形態に係る単語認識装置の例について説明するための図である。
【図３】図３は、一実施形態に係る単語認識装置の処理について説明するための図である。
【図４】図４は、一実施形態に係る単語認識装置の処理について説明するための図である。
【図５】図５は、一実施形態に係る単語認識装置の処理について説明するための図である。
【図６】図６は、一実施形態に係る単語認識装置の処理について説明するための図である。
【図７】図７は、一実施形態に係る単語認識装置の例について説明するための図である。
【図８】図８は、一実施形態に係る単語認識装置の例について説明するための図である。
【図９】図９は、一実施形態に係る単語認識装置の処理について説明するための図である。
【図１０】図１０は、一実施形態に係る単語認識装置の処理について説明するための図である。
【図１１】図１１は、一実施形態に係る単語認識装置の処理について説明するための図である。
【図１２】図１２は、一実施形態に係る単語認識装置の処理について説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照しながら、一実施形態に係る紙葉類処理装置、及び単語認識装置について詳細に説明する。
【００１３】
図１は、一実施形態に係る紙葉類処理装置１００の構成例を示す。  
紙葉類処理装置１００は、紙葉類から画像を読み取って、読み取った画像から宛先情報及び切手の貼付位置などを認識し、紙葉類に押印し、紙葉類を区分する。紙葉類処理装置１００は、供給部２００、分離ローラ２１０、搬送路２２０、画像読取部４００、押印部４６０、印刷部４７０、主制御部５００、区分処理部３００、単語認識部６００、操作部７００、表示部８００、及び入出力部９００を備える。
【００１４】
主制御部５００は、紙葉類処理装置１００の各部の動作を統合的に制御する。主制御部５００は、ＣＰＵ、バッファメモリ、プログラムメモリ、及び不揮発性メモリなどを備える。ＣＰＵは、種々の演算処理を行う。バッファメモリは、ＣＰＵにより行われる演算の結果を一時的に記憶する。プログラムメモリ及び不揮発性メモリは、ＣＰＵが実行する種々のプログラム及び制御データなどを記憶する。主制御部５００は、ＣＰＵによりプログラムメモリに記憶されているプログラムを実行することにより、種々の処理を行うことができる。
【００１５】
供給部２００は、紙葉類処理装置１００に取り込む紙葉類１をストックする。供給部２００は、重ねられた状態の紙葉類１をまとめて受け入れる。
【００１６】
分離ローラ２１０は、例えば供給部２００の下端に設置される。分離ローラ２１０は、供給部２００に紙葉類１が投入された場合、投入された紙葉類１の集積方向の下端に接する。分離ローラ２１０は、回転することにより、供給部２００にセットされた紙葉類１を集積方向の下端から１枚ずつ紙葉類処理装置１００の内部に取り込む。
【００１７】
分離ローラ２１０は、たとえば、１回転するごとに１枚の紙葉類１を取り込む。これにより、分離ローラ２１０は、紙葉類１を一定のピッチで取り込むことができる。分離ローラ２１０により取り込まれた紙葉類１は、搬送路２２０に導入される。
【００１８】
搬送路２２０は、紙葉類１を紙葉類処理装置１００内の各部に搬送する搬送部である。搬送路２２０は、図示しない搬送ベルト及び図示しない駆動プーリなどを備える。搬送路２２０は、図示しない駆動モータにより駆動プーリを駆動する。搬送ベルトは、駆動プーリにより動作する。
【００１９】
搬送路２２０は、分離ローラ２１０により取り込む紙葉類１を搬送ベルトにより一定速度で矢印ａ（搬送方向ａ）の方向に搬送する。なお、搬送路２２０において分離ローラ２１０に近い側を上流側、逆側を下流側として説明する。
【００２０】
画像読取部４００は、搬送路２２０により搬送される紙葉類１から画像を取得する。画像読取部４００は、例えば、照明と光学センサとを備える。照明は、搬送路２２０により搬送される紙葉類１に対して光を照射する。光学センサは、Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ（ＣＣＤ）などの受光素子と光学系（レンズ）を備える。光学センサは、紙葉類１で反射した反射光を光学系により受光し、ＣＣＤに結像させ、電気信号（画像）を取得する。画像読取部４００は、搬送路２２０により搬送される紙葉類１から連続して画像を取得することにより、紙葉類１の全体の画像を取得する。画像読取部４００は、取得した画像を主制御部５００に供給する。なお、画像読取部４００は、ビデオカメラなどを備える構成であってもよい。
【００２１】
主制御部５００は、画像読取部４００から受け取った画像に基づいて、紙葉類１の搬送先を判定する為の処理を行う。この為に、主制御部５００は、単語認識部６００により画像中の単語を認識させることにより、宛先としての住所（宛先情報）などを特定する。主制御部５００は、宛先情報に基づいて２次元コード、またはバーコードなどのイメージを生成し、生成したイメージを印刷部４７０に供給する。
【００２２】
また、主制御部５００は、紙葉類１上の切手などが貼付された位置を特定する。またさらに、主制御部５００は、特定した切手の貼付位置に基づいて、押印部４６０の動作を制御する。
【００２３】
押印部４６０は、主制御部５００の制御に基づいて、例えば日付印などのスタンプを紙葉類１に押印する。即ち、主制御部５００は、切手の貼付位置と重なる位置にスタンプを押印するように押印部４６０を制御する。例えば、押印部４６０は、割り印となるようにスタンプを押印する。
【００２４】
印刷部４７０は、主制御部５００の制御に基づいて、例えば二次元コードまたはバーコードなどのイメージを印刷する。即ち、印刷部４７０は、主制御部５００から供給される二次元コードまたはバーコードなどのイメージを印刷する。例えば、印刷部４７０は、紫外線が照射された場合に励起光を発する蛍光体などを含むインクにより上記のイメージを印刷する。
【００２５】
区分処理部３００は、主制御部５００の制御に基づいて、紙葉類１を区分けして集積する。区分処理部３００は、例えば、第１のゲート３１０、第１のスタッカ３２０、第２のゲート３３０、及び第２のスタッカ３４０などの複数のゲート及びスタッカを備える。また、区分処理部３００は、さらに複数のゲート及び複数スタッカを備える。スタッカは、例えば、宛先情報毎に設けられている。また、ゲートは、各スタッカ毎に設けられている。
【００２６】
主制御部５００は、区分処理部３００の各ゲートを制御することにより、紙葉類１を区分させることができる。これにより、区分処理部３００は、紙葉類１の宛先情報毎に異なるスタッカに紙葉類１を集積することができる。
【００２７】
第１のゲート３１０及び第２のゲート３３０は、搬送路２２０の画像読取部４００、押印部４６０、及び印刷部４７０より下流に設けられる。第１のゲート３１０及び第２のゲート３３０は、それぞれ主制御部５００の制御に基づいて動作する。主制御部５００は、上記した処理により認識された宛先情報に応じて、第１のゲート３１０及び第２のゲート３３０を制御する。
【００２８】
第１のゲート３１０は、紙葉類１の搬送先を第１のスタッカ３２０と第２のゲート３３０とで切り替える。また、第２のゲート３３０は、紙葉類１の搬送先を第２のスタッカ３４０と他のスタッカとで切り替える。
【００２９】
主制御部５００は、単語認識部６００により画像中の単語を認識させる為に、画像読取部４００から受け取った画像を単語認識部６００に供給する。
【００３０】
単語認識部６００は、受け取った画像中の単語を認識する。単語認識部６００は、認識結果を主制御部５００に出力する。主制御部５００は、単語認識部６００による認識結果に基づいて、宛先情報などを特定する。
【００３１】
また、主制御部５００は、宛先情報を特定することができなかった紙葉類１の画像を保持するメモリを備える。また、区分処理部３００は、宛先情報を特定できなかった紙葉類１を集積するスタッカを備える。
【００３２】
操作部７００は、オペレータによる各種操作入力を操作部により受け付ける。操作部７００は、オペレータにより入力される操作に基づいて操作信号を生成し、生成した操作信号を主制御部５００に伝送する。
【００３３】
例えば、紙葉類処理装置１００は、ＶＣＳ（Ｖｉｄｅｏ  Ｃｏｄｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）の機能を備えていてもよい。即ち、紙葉類処理装置１００の主制御部５００は、宛先情報を特定できなかった紙葉類１の画像を表示部８００に表示させる。紙葉類処理装置１００は、表示部８００に表示させた紙葉類１の画像をオペレータに読み取らせて宛先情報を操作部７００により入力させる。これにより、紙葉類処理装置１００は、正しい宛先情報を取得することが出来る。
【００３４】
表示部８００は、主制御部５００の制御に基づいて種々の画面を表示する。例えば、表示部８００は、オペレータに対して各種の操作案内、及び処理結果などを表示する。また、上記したように、表示部８００は、宛先情報が特定されなかった紙葉類１の画像を表示する構成であってもよい。なお、操作部７００と表示部８００とは、タッチパネルとして一体に形成されていてもよい。
【００３５】
入出力部９００は、紙葉類処理装置１００に接続される外部機器、または記憶媒体とデータの送受信を行う。例えば、入出力部９００は、ディスクドライブ、ＵＳＢコネクタ、ＬＡＮコネクタ、またはデータの送受信が可能な他のインターフェースなどを備える。紙葉類処理装置１００は、入出力部９００に接続される外部機器、または記憶媒体からデータを取得することができる。また、紙葉類処理装置１００は、入出力部９００に接続される外部機器、または記憶媒体に処理結果を伝送することもできる。
【００３６】
図２は、一実施形態に係る単語認識部６００の構成の例を示す。  
単語認識部６００は、画像受取部６０１、単語抽出部６０２、文字候補抽出部６０３、文字認識部６０４、特徴抽出部６０５、解析的マッチング部６１０、全体的マッチング部６２０、特徴確率計算部６３０、ＶＣＳ６４０、単語画像蓄積部６４１、モデル学習部６４２、モデル格納部６４３、単語モデル生成部６４４、単語辞書６４５、事前確率計算部６５１、事前確率格納部６５２、事前確率入力部６５３、認識部６６０、及び学習部６８０を具備する。
【００３７】
なお、単語認識部６００の動作は、認識フェーズと学習フェーズとに大きく分けられる。まず、認識フェーズについて説明する。
【００３８】
単語認識部６００は、上記の各部により、解析的マッチングを行い、全体的マッチングを行い、特徴確率の計算を行い、これらの結果と、単語毎の事前確率とを統合する。これにより、単語認識部６００は、単語毎の評価値（事後確率）を算出することができる。
【００３９】
一般にパターン認識では、事後確率が最大となるカテゴリにパターンを所属させることが最適である。即ち、事後確率が最大となるカテゴリにパターンを所属させた場合、識別エラーが最小となる。即ち、単語認識部６００は、最も高い事後確率が算出された単語を認識結果として出力することにより、一つの単語を特定し、主制御部５００に伝送することができる。また、例えば、単語認識部６００は、単語毎の評価値を認識結果として主制御部５００に出力する構成であってもよい。この場合、主制御部５００は、複数の単語の事後確率と、他の単語との組み合わせとを考慮して宛先情報を特定することができる。
【００４０】
例えば、解析的マッチングにおける単語候補内の全文字認識結果をＹ、全体的マッチングに用いられる画像から抽出された特徴をＸとした場合、単語認識部６００は、次の数式１に基づいて単語ｗの事後確率Ｐ（ｗ｜Ｙ、Ｘ）を算出する。  
【数１】
0005881380.tif 000002
【００４１】
数式１の左辺は、解析的マッチングによる文字認識結果の集合体と、全体的マッチングに用いられる特徴抽出結果の集合体とを条件とした場合のある単語の事後確率を示す。即ち、事後確率Ｐ（ｗ｜Ｙ、Ｘ）は、解析的マッチングと全体的マッチングとを併用した場合の単語毎の評価値を示す。
【００４２】
数式１の左辺は、ベイズの定理により右辺のように展開できる。さらに、解析的マッチングの結果と全体的マッチングの結果とがそれぞれ独立であるとみなすことにより、数式１の１段目の右辺は、２段目の右辺に示すように近似することができる。
【００４３】
なお、数式１のＰ（Ｙ｜ｗ）／Ｐ（Ｙ）は、解析的マッチングの結果（事後確率比）を示す。また、数式１のＰ（Ｘ｜ｗ）は、全体的マッチングの結果（尤度）を示す。またさらに、数式１のＰ（Ｘ）は、特徴確率の計算結果を示す。またさらに、Ｐ（ｗ）は、単語ｗに関する事前確率を示す。
【００４４】
単語認識部６００は、上記の各項を算出し、数式１を演算することにより、単語毎の事後確率を算出することができる。
【００４５】
まず、解析的マッチングについて説明する。単語認識部６００の画像受取部６０１は、主制御部５００から紙葉類１の画像（紙葉類画像）を受け取る。図３は、紙葉類画像の例を示す。図３に示されるように、画像受取部６０１は、紙葉類１上に記載された単語を含む紙葉類画像を受け取る。図３は、英文字単語により宛先などが記載された例を示す。しかし、紙葉類１上に記載された宛先が日本語、または他の言語であっても本実施形態を適用することができる。画像受取部６０１は、受け取った紙葉類画像を単語抽出部６０２に伝送する。
【００４６】
単語抽出部６０２は、画像受取部６０１により受け取られた紙葉類画像から単語候補（単語画像）を抽出する。単語抽出部６０２は、例えば、紙葉類画像に対して画像処理を施すことにより、単語として区切ることができる可能性の高い領域を特定し、抽出する。図４は、単語候補の例を示す。図４に示されるように、単語抽出部６０２は、紙葉類画像中の単語候補を抽出する。
【００４７】
例えば、単語抽出部６０２は、例えば、単語間のスペースを認識することにより、単語候補を抽出する。また、例えば、単語抽出部６０２は、「市」、「町」、または他の区切りとなるキーワードを抽出することにより、単語候補を抽出する構成であってもよい。また、単語候補を抽出する処理は、上記の方法に因らず、如何なるものであってもよい。単語抽出部６０２は、抽出した単語候補を文字候補抽出部６０３及び特徴抽出部６０５に伝送する。
【００４８】
文字候補抽出部６０３は、単語候補から文字候補を抽出する。文字候補抽出部６０３は、単語候補（単語画像）に対して画像処理を施すことにより、文字として区切ることができる可能性の高い領域を特定し、抽出する。図５は、単語候補から文字候補を抽出する処理の例を示す。図５に示されるように、文字候補抽出部６０３は、文字候補から複数の切断点候補を抽出し、抽出した切断点候補に基づいて互いに重なる箇所を含む複数の文字候補を抽出する。即ち、文字候補抽出部６０３は、１つの文字として認識することができる可能性の高い領域を特定し、文字候補として抽出する。文字候補抽出部６０３は、抽出した文字候補を文字認識部６０４に伝送する。
【００４９】
文字認識部６０４は、文字候補毎に文字認識を行い、文字認識結果を取得する。即ち、文字認識部６０４は、文字候補の画像と予め用意された文字認識辞書とを比較することにより、文字認識結果を取得する。文字認識部６０４は、文字候補毎の文字認識結果を解析的マッチング部６１０に伝送する。
【００５０】
単語辞書６４５は、認識すべき単語をリストとして格納している。図６は、単語辞書６４５の例を示す。単語認識部６００は、単語の認識を行う場合、単語辞書６４５のリストの中から正解の単語を選出する。単語辞書６４５は、解析的マッチング部６１０に単語リストを供給する。
【００５１】
解析的マッチング部６１０は、文字認識部６０４から伝送された文字候補毎の文字認識結果に基づいて、単語辞書６４５に格納されている単語毎に事後確率比を計算する。これにより、解析的マッチング部６１０は、文字候補抽出部６０３により抽出された複数の文字候補の正しいパス（経路）を探す。
【００５２】
例えば、単語ｗの第ｉ番目の文字をｃｉ、第ｉ番目の文字に対応する文字候補の通し番号をｆ（ｉ）、第ｉ番目の文字に対応する文字候補の文字認識結果をｙｆ（ｉ）、単語ｗの文字数をＮとした場合、単語ｗの事後確率比Ｐ（Ｙ｜ｗ）／Ｐ（Ｙ）は、次の数式２に示すように近似される。  
【数２】
0005881380.tif 000003
【００５３】
例えば、対象となる単語が「ｈａｍ」である場合、ｃ１＝「ｈ」、ｃ２＝「ａ」、ｃ３＝「ｍ」である。また、この場合、Ｎ＝３である。またこの場合、Ｐ（ｙｆ（ｉ）｜ｃｉ）／Ｐ（ｙｆ（ｉ））は、第ｉ番目の文字の事後確率比を示す。
【００５４】
解析的マッチング部６１０は、第ｉ番目の文字の事後確率比をｉ＝１乃至Ｎに亘って乗算することにより、単語ｗの事後確率比Ｐ（Ｙ｜ｗ）／Ｐ（Ｙ）を算出することができる。即ち、解析的マッチング部６１０は、単語リストの各単語毎に文字認識結果に基づいて上記の数式２を演算することにより、単語毎の事後確率比を算出する。
【００５５】
なお、解析的マッチング部６１０は、文字確率計算部６１１、第１の演算部６１２、第２の演算部６１３を備える。文字確率計算部６１１は、数式２の右辺の各因子の分子を計算する。即ち、文字確率計算部６１１は、Ｐ（ｙｆ（ｉ）｜ｃｉ）をある単語ｗの各文字毎に算出する。
【００５６】
第１の演算部６１２は、数式２の右辺の各因子を計算する。即ち、第１の演算部６１２は、右辺の分母であるＰ（ｙｆ（ｉ））を算出し、算出した値で分子であるＰ（ｙｆ（ｉ）｜ｃｉ）を割る。なお、Ｐ（ｙｆ（ｉ））は、文字認識結果ｙｆ（ｉ）の出現する確率である。
【００５７】
第２の演算部６１３は、数式２の右辺を計算する。即ち第２の演算部６１３は、第１の演算部６１２の演算結果である数式２の右辺の各因子を全て掛け合わせる。これにより、解析的マッチング部６１０は、単語ｗの事後確率比Ｐ（Ｙ｜ｗ）／Ｐ（Ｙ）を算出することができる。解析的マッチング部６１０は、算出した事後確率比Ｐ（Ｙ｜ｗ）／Ｐ（Ｙ）を認識部６６０に出力する。
【００５８】
次に、全体的マッチングについて説明する。図２の特徴抽出部６０５は、上記したように、単語抽出部６０２から単語候補の画像を受け取る。特徴抽出部６０５は、受け取った単語候補の画像に基づいて、ベクトルの集合である特徴Ｘを抽出する。
【００５９】
例えば、特徴抽出部６０５は、単語候補の画像をぼかした後の輝度勾配情報を１２８次元のベクトルとして特徴Ｘを抽出する。特徴抽出部６０５は、単語候補の画像中の注目する領域（注目領域）を画像中の左から右にずらしながら複数の特徴を抽出する。
【００６０】
また、特徴抽出部６０５は、単語候補の画像の画素の濃度値を特徴として用いる構成であってもよい。またさらに、特徴抽出部６０５は、単語候補の画像をより簡易化することにより得られるパターンの濃度値を特徴として用いる構成であってもよい。
【００６１】
上記の処理により、特徴抽出部６０５は、１つの単語候補の画像から複数個の特徴を抽出する。特徴抽出部６０５は、抽出した特徴Ｘを全体的マッチング部６２０、及び特徴確率計算部６３０に出力する。
【００６２】
モデル格納部６４３は、各文字毎の文字モデル、または単語毎の単語モデルなどを格納している。なお、モデル格納部６４３は、単語辞書６４５内の各単語に対応する単語モデルを格納する構成であってもよい。また、モデル格納部６４３は、単語辞書６４５内の任意の単語に対応する単語モデルを格納する構成であってもよい。
【００６３】
単語モデル生成部６４４は、モデル格納部６４３に格納されている文字モデル及び単語モデルを用いて、単語辞書６４５内の各単語に対応する単語モデルを生成する。単語モデル生成部６４４は、生成した単語モデルを全体的マッチング部６２０に出力する。
【００６４】
例えば、単語モデル生成部６４４は、モデル格納部６４３に格納されている文字モデルを読み出し、単語辞書６４５内の単語に応じて文字モデルを連結させることにより、単語モデルを生成する。なお、単語辞書６４５内の単語に対応する単語モデルがモデル格納部６４３に格納されている場合、単語モデル生成部６４４は、モデル格納部６４３に格納されている単語モデルをそのまま全体的マッチング部６２０に出力する。
【００６５】
全体的マッチング部６２０は、特徴抽出部６０５により抽出された特徴Ｘと、単語モデル生成部６４４から出力された単語モデルとに基づいて、尤度Ｐ（Ｘ｜ｗ）を計算する。尤度Ｐ（Ｘ｜ｗ）は、特徴抽出部６０５により抽出された特徴Ｘが単語モデル生成部６４４から出力された単語モデルから出力される確率である。なお、尤度Ｐ（Ｘ｜ｗ）は、数式１の右辺の第２因子の分子と同じものである。
【００６６】
全体的マッチング部６２０は、ビタビアルゴリズム（Ｖｉｔｅｒｂｉ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）を用いることにより、尤度Ｐ（Ｘ｜ｗ）を算出する。
【００６７】
ビタビアルゴリズムは、モデルパラメータが既知である場合に、与えられた配列を出力した可能性（尤度）が最も高い状態列を計算するアルゴリズムである。即ち、ビタビアルゴリズムは、特徴Ｘを結果として生じる隠された事象の系列を探す動的計画法アルゴリズムである。
【００６８】
全体的マッチング部６２０は、ビタビアルゴリズムにより、単語モデル生成部６４４から出力された単語モデルを既知のパラメータとして、特徴Ｘが出現する確率としての尤度Ｐ（Ｘ｜ｗ）を算出する。即ち、尤度Ｐ（Ｘ｜ｗ）は、単語ｗに対応する単語モデルから特徴Ｘが出現する確率を示す。全体的マッチング部６２０は、算出した尤度Ｐ（Ｘ｜ｗ）を認識部６６０に出力する。
【００６９】
次に、特徴確率の計算について説明する。図２の特徴確率計算部６３０は、特徴抽出部６０５により抽出された特徴Ｘと、予め記憶されているパラメータとに基づいて、特徴確率Ｐ（Ｘ）を算出する。上記したように、特徴抽出部６０５は、単語候補の画像に基づいて、ベクトルの集合である特徴Ｘを抽出する。この特徴Ｘは、Ｔ個の特徴ベクトルｘ１、ｘ２、ｘ３・・・ｘＴを有する。この場合、特徴ベクトルｘｔは、ｔ番目の特徴ベクトルを示す。
【００７０】
上記のように仮定した場合、特徴確率計算部６３０は、下記の数式３に基づいて特徴確率Ｐ（Ｘ）を算出する。  
【数３】
0005881380.tif 000004
【００７１】
即ち、特徴確率計算部６３０は、全ての特徴ベクトルｘｔが独立であると近似し、上記の数式３を計算することにより、特徴確率Ｐ（Ｘ）を算出することができる。
【００７２】
特徴確率計算部６３０は、予め記憶されているパラメータに基づいて、Ｐ（ｘｔ）をｔ＝１乃至Ｔに亘ってそれぞれ計算する。
【００７３】
なお、上記のパラメータは、複数の単語画像に基づいて学習により算出されたパラメータである。このパラメータは、単語画像に基づいて抽出された特徴Ｘが有する特徴ベクトルｘ１、ｘ２、ｘ３・・・の成す確率分布を示すものである。また、混合ガウス分布でモデル化されている場合、パラメータは、各ガウス分布の混合率、平均ベクトル、または共分散行列などであってもよい。
【００７４】
特徴確率計算部６３０は、計算した全てのＰ（ｘｔ）を乗算することにより、特徴確率Ｐ（Ｘ）を算出する。特徴確率計算部６３０は、算出した特徴確率Ｐ（Ｘ）を認識部６６０に出力する。
【００７５】
なお、上記の数式１の第１因子である事後確率比Ｐ（Ｙ｜ｗ）／Ｐ（Ｙ）を解析的マッチングの評価値と称する。また、上記の数式１の第２因子であるＰ（Ｘ｜ｗ）／Ｐ（Ｘ）を全体的マッチングの評価値と称する。
【００７６】
認識部６６０は、解析的マッチング部６１０、全体的マッチング部６２０、及び特徴確率計算部６３０の算出結果を統合し、統合評価値（事後確率）を算出する。上記の数式１により算出された事後確率Ｐ（ｗ｜Ｙ、Ｘ）は、単語の文字列の長さなどが変動した場合、近似誤差が大きくなる可能性がある。この為、認識部６６０は、補正パラメータα及び補正パラメータβを数式１に導入した数式４により補正後の事後確率（統合評価値）を算出する。  
【数４】
0005881380.tif 000005
【００７７】
数式４により示されるように、補正パラメータαは、解析的マッチングの評価値を補正する。具体的には、補正パラメータαは、解析的マッチングの評価値をα乗する。また、
数式４により示されるように、補正パラメータβは、全体的マッチングの評価値を補正する。具体的には、補正パラメータβは、全体的マッチングの評価値をβ乗する。
【００７８】
図７は、認識部６６０の構成の例を示す。認識部６６０は、第１の補正評価値算出部６６１、第１の補正パラメータ記憶部６６２、第２の補正評価値算出部６６３、第２の補正パラメータ記憶部６６４、及び統合評価値算出部６６５を備える。
【００７９】
第１の補正評価値算出部６６１は、補正パラメータαを使用して数式４の｛Ｐ（Ｙ｜ｗ）／Ｐ（Ｙ）｝αを算出する。即ち、第１の補正評価値算出部６６１は、補正パラメータαにより、解析的マッチングの評価値を補正する。
【００８０】
第１の補正パラメータ記憶部６６２は、補正パラメータαを記憶する記憶手段である。第１の補正パラメータ記憶部６６２は、後述する学習部６８０により選択された補正パラメータαを受け取り、記憶する。
【００８１】
第２の補正評価値算出部６６３は、補正パラメータβを使用して数式４の｛Ｐ（Ｘ｜ｗ）／Ｐ（Ｘ）｝βを算出する。即ち、第２の補正評価値算出部６６３は、補正パラメータβにより、全体的マッチングの評価値を補正する。
【００８２】
なお、それぞれの補正前評価値（即ち、解析的マッチングの評価値と全体的マッチングの評価値）は、指数関数的に増加していく。この為、数式４の両辺にて対数をとった補正値とすることが、精度上だけでなく計算時の桁溢れの防止の上でも望ましい。
【００８３】
第２の補正パラメータ記憶部６６４は、補正パラメータβを記憶する記憶手段である。第２の補正パラメータ記憶部６６４は、後述する学習部６８０により選択された補正パラメータβを受け取り、記憶する。
【００８４】
統合評価値算出部６６５は、第１の補正評価値算出部６６１により補正された解析的マッチングの評価値と、第２の補正評価値算出部６６３により補正された全体的マッチングの評価値と、事前確率格納部６５２に記憶されている事前確率と、を統合した統合評価値を算出する。統合評価値算出部６６５は、数式４の両辺の対数をとった状態として、右辺の計算を行う。対数をとることにより、統合評価値算出部６６５は、右辺のそれぞれの因子を対数の和として表すことが出来る。
【００８５】
事前確率格納部６５２は、単語毎の事前確率Ｐ（ｗ）をテーブルとして格納する。事前確率Ｐ（ｗ）は、ある単語が紙葉類１に記載されている頻度を示す確率である。この値を調整してテーブルを作成することにより、住所として不適当な単語の事後確率Ｐ（ｗ｜Ｙ、Ｘ）を抑えることができる。
【００８６】
例えば、紙葉類１上のバーコードなどが「１１１１１１１１」などの単語として認識される場合がある。このような場合であっても、「１１１１１１１１」などの単語に事前確率Ｐ（ｗ）として低い値を予め設定しておくことにより、単語認識部６００が単語「１１１１１１１１」の事後確率Ｐ（ｗ｜Ｙ、Ｘ）として高い値を算出することを防ぐことができる。即ち、誤認識しやすい単語などに対して事前確率Ｐ（ｗ）として低い値を予め設定しておくことにより、単語認識部６００が誤認識を起こすことを防ぐことができる。
【００８７】
また、例えば、全ての単語の出現頻度が一律である場合、事前確率Ｐ（ｗ）は一定の値であればよい。
【００８８】
数式４に示されるように、統合評価値算出部６６５は、第１の補正評価値算出部６６１により補正された解析的マッチングの評価値と、第２の補正評価値算出部６６３により補正された全体的マッチングの評価値と、事前確率Ｐ（ｗ）とを乗算し、統合評価値｛Ｐ（Ｙ｜ｗ）／Ｐ（Ｙ）｝α・｛Ｐ（Ｘ｜ｗ）／Ｐ（Ｘ）｝β・Ｐ（ｗ）を算出する。統合評価値算出部６６５は、算出した統合評価値を出力する。これにより、単語認識部６００は、統合評価値を主制御部５００に出力することができる。
【００８９】
上記の処理により、主制御部５００は、単語毎の認識結果（評価値）を取得することができる。主制御部５００は、複数の単語の事後確率と、他の単語との組み合わせとを考慮して宛先情報を特定することができる。例えば、主制御部５００は、宛先情報として適当な単語の組み合わせを推測することができる。
【００９０】
また、上記したように単語認識部６００は、補正パラメータαにより解析的マッチングの評価値を補正し、補正パラメータβにより全体的マッチングの評価値を補正する。単語認識部６００は、補正された解析的マッチングの評価値と全体的マッチングの評価値と事前確率とを乗算し、統合評価値を算出する。統合評価値算出部６６５は、算出した統合評価値を出力する。これにより、単語認識部６００は、より精度の高い統合評価値を主制御部５００に出力することができる。
【００９１】
なお、単語認識部６００は、最も高い事後確率Ｐ（ｗ｜Ｙ、Ｘ）が算出された単語を認識結果として主制御部５００に出力する構成であってもよい。この場合、単語認識部６００は、一つの単語を認識結果として特定し、主制御部５００に伝送することができる。
【００９２】
また、上記したように、単語認識部６００は、単語毎の事後確率Ｐ（ｗ｜Ｙ、Ｘ）を認識結果として主制御部５００に出力する構成であってもよい。この場合、主制御部５００は、複数の単語の事後確率Ｐ（ｗ｜Ｙ、Ｘ）と、他の単語との組み合わせとを考慮して宛先情報を特定することができる。
【００９３】
次に、学習フェーズについて説明する。  
図２に示すＶＣＳ６４０は、たとえば、単語認識部６００により宛先情報が認識されなかった紙葉類１の正しい宛先情報を紙葉類処理装置１００のオペレータに入力させる為のモジュールである。ＶＣＳ６４０は、例えば図１に示す操作部７００及び表示部８００により構成される。また、例えば、単語認識部６００は、操作部７００及び表示部８００とは別に操作及び表示が可能なモジュールをＶＣＳ６４０として備える構成であってもよい。
【００９４】
ＶＣＳ６４０は、宛先情報を特定できなかった紙葉類１の画像を表示する。ＶＣＳ６４０は、表示させた紙葉類１の画像をオペレータに読み取らせて宛先情報を入力させる。例えば、ＶＣＳ６４０は、単語候補毎にオペレータに正しい単語を入力させる。これにより、ＶＣＳ６４０は、単語画像と正しい宛先情報（正解）とを対応付けることができる。
【００９５】
ＶＣＳ６４０は、単語画像及び正しい宛先情報（正解）を、単語画像蓄積部６４１と事前確率計算部６５１とに出力する。
【００９６】
まず、単語モデルの学習について説明する。単語画像蓄積部６４１は、ＶＣＳ６４０により入力された単語画像と正解とを対応付けて蓄積する。
【００９７】
モデル学習部６４２は、単語画像蓄積部６４１に蓄積されている単語画像とその正解を用いて、各文字モデル、及び各単語モデルのいずれかまたは両方を学習する。
【００９８】
モデル学習部６４２は、例えば、バウムウェルチアルゴリズム（Ｂａｕｍ−Ｗｅｌｃｈ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）を用いてモデルの学習を行う。バウムウェルチアルゴリズムは、隠れマルコフモデルにおける未知のパラメータを探すアルゴリズムである。バウムウェルチアルゴリズムは、モデルが出力した配列からモデルパラメータを推定することができる。
【００９９】
モデル学習部６４２は、例えば、単語画像蓄積部６４１に蓄積されている単語画像とその正解を用いて、バウムウェルチアルゴリズムによりモデルを生成する。モデル学習部６４２は、生成したモデルをモデル格納部６４３に出力する。モデル格納部６４３は、受け取ったモデルを格納する。
【０１００】
なお、モデル学習部６４２は、既にモデル格納部６４３に格納されているモデルを更新する構成であってもよい。
【０１０１】
次に、事前確率の学習について説明する。事前確率計算部６５１は、ＶＣＳ６４０により入力された単語画像の正しい宛先情報に基づいて、単語毎の頻度をカウントする。即ち、事前確率計算部６５１は、宛先情報に含まれる単語の数を単語毎にカウントして集計することにより、単語毎の事前確率Ｐ（ｗ）を算出する。事前確率計算部６５１は、算出した単語毎の事前確率Ｐ（ｗ）を事前確率格納部６５２に格納する。
【０１０２】
事前確率入力部６５３は、事前確率格納部６５２に格納されている事前確率Ｐ（ｗ）を変更することができる。事前確率入力部６５３は、例えば図１に示す操作部７００により入力された操作に基づいて事前確率格納部６５２に格納されている事前確率Ｐ（ｗ）を操作に応じた値に書き換える。
【０１０３】
また、事前確率入力部６５３は、操作部７００とは別に操作が可能なモジュールにより入力された操作に基づいて事前確率格納部６５２に格納されている事前確率Ｐ（ｗ）を操作に応じた値に書き換える構成であってもよい。
【０１０４】
これにより、上記したような誤認識しやすい単語などに対して事前確率Ｐ（ｗ）として低い値を設定することができる。これにより、単語認識部６００が誤認識を起こすことを防ぐ事ができる。
【０１０５】
次に、補正パラメータα及び補正パラメータβの学習について説明する。なお、この学習処理には、紙葉類１から取得した画像そのものが用いられてもよいし、上記の認識処理における補正前の評価値が用いられてもよい。本例では、補正前の評価値を用いる方法について説明する。
【０１０６】
なお、図２に示す解析的マッチング部６１０は、算出した事後確率比Ｐ（Ｙ｜ｗ）／Ｐ（Ｙ）を学習部６８０に出力する。また、図２に示す全体的マッチング部６２０は、算出した尤度Ｐ（Ｘ｜ｗ）を学習部６８０に出力する。また、図２に示す特徴確率計算部６３０は、算出した特徴確率Ｐ（Ｘ）を学習部６８０に出力する。
【０１０７】
なお、解析的マッチング部６１０、全体的マッチング部６２０、及び特徴確率計算部６３０は、評価値の算出に用いた単語の単語画像を示すＩＤ（単語画像ＩＤ）を評価値とともに学習部６８０に出力する。学習部６８０は、解析的マッチング部６１０、全体的マッチング部６２０、及び特徴確率計算部６３０から解析的マッチングの評価値、全体的マッチングの評価値、及び単語画像ＩＤをそれぞれ受け取る。
【０１０８】
図８は、学習部６８０の構成の例を示す。認識部６６０は、第１の評価値格納部６８１、第２の評価値格納部６８２、オンライン認識結果格納部６８３、ＶＣＳ結果格納部６８４、シミュレーション部６８５、及びパラメータ選択部６８６を備える。
【０１０９】
第１の評価値格納部６８１は、解析的マッチング部６１０から出力された解析的マッチングの評価値と、単語画像ＩＤとを対応付けて格納する。
【０１１０】
第２の評価値格納部６８２は、全体的マッチング部６２０及び特徴確率計算部６３０から出力された全体的マッチングの評価値と、単語画像ＩＤとを対応付けて格納する。
【０１１１】
オンライン認識結果格納部６８３は、郵便区分機などで処理され、正常に自動認識できた場合に認識結果として選択された単語文字列と、単語画像ＩＤとを格納する。正常に自動認識できた場合に認識結果として選択された単語文字列及び単語画像ＩＤは、例えば主制御部５００にネットワーク経由で供給される。オンライン認識結果格納部６８３は、正常に自動認識できた場合に認識結果として選択された単語文字列及び単語画像ＩＤを主制御部５００から受け取り、格納する。
【０１１２】
また、上記したようにＶＣＳ６４０は、紙葉類１上に記載されている自動認識されなかった単語の正しい認識結果をオペレータによる操作入力に基づいて生成する。ＶＣＳ６４０は、単語の正しい認識結果（正解）と、正解の単語の単語画像を示す単語画像ＩＤとをＶＣＳ結果格納部６８４に出力する。ＶＣＳ結果格納部６８４は、ＶＣＳ６４０から供給された単語の正しい認識結果（正解）と、単語画像ＩＤとを格納する。
【０１１３】
なお、上記の各格納部という名称は、便宜的なものであり、計算機上のメモリでもよいし、それぞれがファイルとして別に保存されるものであってもよい。
【０１１４】
シミュレーション部６８５は、第１の評価値格納部６８１により格納されている評価値と、第２の評価値格納部６８２により格納されている評価値と、オンライン認識結果格納部６８３により格納されている認識結果と、ＶＣＳ結果格納部６８４により格納されている教示結果（正解）と、それぞれの評価値または教示結果に対応付けられて格納されている単語画像ＩＤと、に基づいて補正パラメータα及び補正パラメータβの最適化を行う。  シミュレーション部６８５は、第１の評価値格納部６８１により格納されている評価値（第１の評価値）と、第２の評価値格納部６８２により格納されている評価値（第２の評価値）と、オンライン認識結果格納部６８３により格納されている認識結果と、ＶＣＳ結果格納部６８４により格納されている教示結果（正解）と、を単語画像ＩＤに基づいてつなぎ合わせて、図９に示されるようなリストを生成する。
【０１１５】
図９は、シミュレーション部６８５の処理の例について説明する。  
シミュレーション部６８５は、上記の第１の評価値、第２の評価値、認識結果、及び教示結果を単語画像ＩＤ毎に対応付け、統合リストを生成する。図９のそれぞれのリストの例において「＃」で示している行は、見出し行でコメントアウトされる行である。
【０１１６】
第１の評価値格納部６８１により格納されている第１の評価値のリストでは、データベース登録された単語名とその単語に対する評価値とのペアが各単語毎に単語画像ＩＤに対応付けられて格納されている。
【０１１７】
例えばＤＢ登録されている単語が１００個の場合には、単語画像のＩＤ番号の後に、１００個の単語と評価値とのペアが記載されることとなる。なお、第２の評価値格納部６８２により格納されている第２の評価値のリストの第１の評価値のリストと同様の構成である。
【０１１８】
また、今回のようにＤＢ登録される単語全てに対して評価値を与えるようなケースでは、敢えて単語「ｈａｍ」などをペアにして記載しなくてもＤＢ登録順に評価値を記載しておくなどのルールを予め設定しておいてもよい。これにより、ＤＢ登録されている単語の文字列の記載は不要となる。
【０１１９】
同様に、単語の文字列の代わりに各登録単語にＩＤ番号を振っておくことで、ＩＤ番号で置きかえることも当然可能である。
【０１２０】
オンライン認識結果格納部６８３により格納されている認識結果のリスト（オンライン認識結果リスト）の例では、オンライン認識結果が単語画像ＩＤに対応付けられて格納されている。図９で示されている「ＲＥＪＥＣＴ」は、自動認識結果で最終認識結果が選ばれなかったものを示す。
【０１２１】
ＶＣＳ結果格納部６８４により格納されている教示結果のリスト（ＶＣＳ教示結果リスト）の例では、教示結果が単語画像ＩＤに対応付けられて格納されている。図９で示されている「Ｎｏ  Ｐｒｏｃｅｓｓ」は、自動的に単語画像の単語が認識されたことを示す。この場合、ＶＣＳ６４０による正解の入力が行われない為、「Ｎｏ  Ｐｒｏｃｅｓｓ」となる。なお、この場合も、文字列の代わりに各登録単語にＩＤ番号が単語画像ＩＤに対応付けられてもよい。
【０１２２】
統合リストは、単語画像ＩＤと、正解単語名と、ＤＢ登録単語ごとの評価値とを対応付けた状態で備える。なお、ＤＢ登録単語ごとの評価値は、ＤＢ登録名と、第１の評価値と、第２の評価値とのセットである。
【０１２３】
例えば単語画像ＩＤ「０００００１」では、オンライン認識結果が「ｈａｍ」である。即ち、単語画像ＩＤ「０００００１」の正解単語名は、「ｈａｍ」である。また、単語画像ＩＤ「０００００１」には、ＤＢ登録単語ごとに第１の評価値及び第２の評価値が対応付けられる。
【０１２４】
単語画像ＩＤ「０００００２」は、オンライン認識結果が「ＲＥＪＥＣＴ」である。この為、オンライン認識結果ではなく、ＶＣＳ教示結果が正解単語名として用いられる。即ち、単語画像ＩＤ「０００００２」の正解単語名は、「ｇｏｔｅｂｏｒｇ」である。また、単語画像ＩＤ「０００００２」には、ＤＢ登録単語ごとに第１の評価値及び第２の評価値が対応付けられる。
【０１２５】
シミュレーション部６８５は、各単語画像ＩＤについて、正解単語名を特定し、ＤＢ登録単語毎に第１の評価値及び第２の評価値を抽出し、対応付ける。これにより、シミュレーション部６８５は、統合リストを作成する。
【０１２６】
この統合リストは、統合リスト作成に必要となるリストさえあれば、実際に郵便物等を処理したシステムとは別系統のシステムで作成しても構わないし、リスト自体は複数の処理システムから受け取る形でも実施可能である。また、簡便化のために統合リスト例として一つのファイルに出力した形式で説明しているが、実際にはプログラム上で単語画像ＩＤに基づいて情報を仮想的に繋ぎ合せることをしても何ら問題ない。
【０１２７】
さらに、シミュレーション部６８５は、統合リストに基づいて、補正パラメータα及びβの変動と補正後の統合評価値との関係をシミュレーションする。即ち、シミュレーション部６８５は、数式４に補正パラメータα及びβとして値を代入する。シミュレーション部６８５は、補正パラメータα及びβに値が代入された数式４と、第１の評価値と、第２の評価値と、に基づいて、統合評価値を算出する。シミュレーション部６８５は、算出した統合評価値に基づいて、１つの単語を特定する。例えば、シミュレーション部６８５は、最も高い統合評価値が算出された単語を特定する。即ち、特定された単語は、シミュレーションによる認識結果である。
【０１２８】
なお、統合リストの各単語画像ＩＤには、正解単語名が対応付けられている。シミュレーション部６８５は、統合評価値に基づいて特定された単語と正解単語名とが一致するか否か照合する。シミュレーション部６８５は、補正パラメータα及びβの変動と、照合結果とに基づいて表示画面を生成し、出力する。例えば、シミュレーション部６８５は、生成した画面を表示８００に出力し、表示させる。
【０１２９】
図１０は、シミュレーション結果の例を示す。シミュレーション結果は、単語画像ＩＤ、正解単語名、シミュレーションにより算出された統合評価値、シミュレーションの認識結果、及び照合結果を有する。
【０１３０】
なお、図１０の上段は、補正パラメータαが「１．０」であり、補正パラメータβが「１．０」である場合のシミュレーション結果を示す。また、図１０の下段は、補正パラメータαが「１．０」であり、補正パラメータβが「０．５」である場合のシミュレーション結果を示す。
【０１３１】
補正パラメータα及びβは、操作部７００による操作入力に基づいて生成された値が用いられてもよい。また、補正パラメータα及びβは、入出力部９００により入力された値が用いられてもよい。また、補正パラメータα及びβは、予め紙葉類処理装置１００内のメモリに格納された値が用いられてもよい。
【０１３２】
また、シミュレーション部６８５によるシミュレーションは、予め設定された変動パターンに応じて補正パラメータα及びβを変動させながらバッチ処理を行う構成であってもよい。また、上記のシミュレーション部６８５によるシミュレーションは、バッチ処理毎に予め設定された変動パターンに応じて補正パラメータα及びβを変動させながら適切な値を決定する構成であってもよい。
【０１３３】
シミュレーション部６８５は、ある単語画像に対して、各登録単語の補正前評価値からシミュレーションにより統合評価値を算出し、認識結果として単語を特定する。この結果、シミュレーション部６８５は、認識結果と正解との差分を表示画面に表示させることができる。
【０１３４】
シミュレーション部６８５は、全ての単語画像に対して上記のシミュレーションを行うことにより、指定した補正パラメータα及びβでの認識率を算出することができる。また、シミュレーション部６８５は、補正パラメータα及びβを変動させることにより、変動後の補正パラメータα及びβの認識率を算出することができる。例えば、シミュレーション部６８５は、補正パラメータαと補正パラメータβとのセット毎に認識率を算出する。
【０１３５】
パラメータ選択部６８６は、前述のように変動された補正パラメータα及びβの中から、特定の値を選択する。例えば、パラメータ選択部６８６は、最も良い認識率となるものを、補正パラメータα及びβとして採用する。即ち、パラメータ選択部６８６は、複数の補正パラメータαと補正パラメータβとのセットのうちで、最も良い認識率が算出されたセットを選択する。
【０１３６】
また、例えば、パラメータ選択部６８６は、上記したように認識結果と正解との差分、及び補正パラメータα及びβ毎の認識率などに基づいて画面を生成し、表示部８００に表示させる。さらに、パラメータ選択部６８６は、操作部７００による操作入力に基づいて、１つの補正パラメータαと補正パラメータβとのセットを選択する構成であってもよい。
【０１３７】
ただし、補正パラメータを自動変動させた場合、パラメータが発散することが想定される。このため、最終的にはＧＵＩなどでオペレータがその調整結果を採用するかどうかを判断することが望ましい。
【０１３８】
なお、本例では、シミュレーション部６８５は、事前確率を一定値（１．０）としてシミュレーションを行っている。しかし、事前確率の分布が単語毎に異なる場合、数式４に示されるように個々の単語の統合評価値が事前確率に応じて変化する。この結果、シミュレーションにおける認識結果が変動する。
【０１３９】
上記した処理により、学習部６８０は、最適な補正パラメータα及びβを特定することができる。学習部６８０は、パラメータ選択部６８６により選択された補正パラメータα及びβを出力し、認識部６６０に供給する。
【０１４０】
認識部６６０は、供給された補正パラメータαを第１の補正パラメータ記憶部６６２に記憶する。また、認識部６６０は、供給された補正パラメータβを第２の補正パラメータ記憶部６６４に記憶する。これにより、認識部６６０は、学習部６８０により特定された補正パラメータα及びβを認識処理に用いることができる。この結果、より高い精度で単語を認識することができる単語認識装置、単語認識プログラム、及び単語認識装置を備える紙葉類処理装置を提供することができる。
【０１４１】
また、上記した実施形態では、学習部６８０は、補正パラメータα及びβを自動的に選択し、出力すると説明したがこの構成に限定されない。学習部６８０は、特定した補正パラメータα及びβを候補として表示部８００などに表示させ、操作部７００に入力される操作入力に基づいて補正パラメータα及びβを更新するか否か判断する構成であってもよい。即ち、学習部６８０は、特定した補正パラメータα及びβを認識部６６０に出力するか否かを操作部７００に入力される操作入力に基づいて判断する。これにより、オペレータにより確認された補正パラメータα及びβが設定されることを防ぐことができる。
【０１４２】
また、学習部６８０は、特定した補正パラメータα及びβを認識部６６０に出力する前に、既に認識部６６０に設定されている補正パラメータα及びβのバックアップをとる構成であってもよい。また、このバックアップは、認識部６６０が補正パラメータα及びβの上書き前に行う構成であってもよい。
【０１４３】
また、補正パラメータα及びβの更新は、データ収集時と同様に、必ずしも一つのシステムへの配信である必要はなく、複数のシステムへ同一の補正パラメータα及びβを配信して更新する構成であってもよい。この場合、紙葉類処理装置１００は、ネットワークで接続された他の紙葉類処理装置に補正パラメータα及びβを供給する。
【０１４４】
また上記した実施形態では、学習部６８０は、第１の評価値及び第２の評価値に基づいてシミュレーションを行い、補正パラメータα及びβを特定すると説明したが、この構成に限定されない。学習部６８０は、単語画像そのものに基づいて補正パラメータα及びβを学習する構成であってもよい。
【０１４５】
単語画像そのものに基づいて補正パラメータα及びβを学習する場合、単語画像自体を保存する必要がある。このため、通信面でもファイル保存面でも容量的に負荷がかかる。また、評価値の計算をやり直す必要があるため学習時の処理時間等で不利である。
【０１４６】
一方で、第１の評価値及び第２の評価値に基づいて補正パラメータα及びβを学習する場合、補正前の認識結果に基づいて正解単語名が特定される。この為、誤読されたものを正解単語名として扱う可能性がある。また、シミュレーション後の補正パラメータの承認時には単語画像をオペレータが確認することができない為、正解単語名が誤りであるのか否かが不確実であるという問題がある。
【０１４７】
単語画像を用いてシミュレーションを行う場合、認識時の処理と関係なく、単語画像を保存する。即ち、単語抽出部６０２により抽出された単語画像が紙葉類処理装置１００内のメモリに格納される。この場合、格納されている単語画像を表示部８００に表示させる。オペレータは、表示部８００に表示された単語画像を確認し、正解単語名を操作部７００により入力する。学習部６８０は、操作部７００により入力された操作入力に基づいて、正解単語名を生成する。
【０１４８】
シミュレーション部６８５は、認識処理で使用された補正パラメータのセットを使用して、上記のメモリに格納されている単語画像を認識させることにより、補正パラメータのセット毎の認識率を算出することができる。
【０１４９】
シミュレーション部６８５は、自動認識された認識結果、またはＶＣＳによる教示結果のいずれかをシミュレーションに必要となる正解単語名として用いる。
【０１５０】
シミュレーション部６８５は、補正パラメータを変動させてシミュレーションする。これにより、上記のように、シミュレーション結果に基づく認識結果と、正解単語名との照合結果を画面として表示させる。これにより、オペレータは、差分が出た最終認識結果を確認することができる。さらに、シミュレーション部６８５は、操作入力に基づいて差分画像リストから単語画像を参照することができる。これにより、シミュレーション部６８５は、差分が出た単語画像をオペレータに確認させることができる。これにより、シミュレーション部６８５は、正解が誤読になったのか、誤読が正解になったのか、をオペレータに確認させることができる。
【０１５１】
図１１は、シミュレーション結果の例を示す。なお、この例では、シミュレーション部６８５は、単語画像を表示するためのボタン（ＳＩＭ差分画像）を表示する。
【０１５２】
図１１における例によると、「画像１」は、元の結果（認識部６６０による認識結果）が「ＲＥＪＥＣＴ」である。この場合ＶＣＳ６４０により入力された正解単語名が既に入力されている。このため、正解単語名の変更の必要がない。また、新結果（シミュレーションによる認識結果）では正しく認識されている。このため、判定は、「ＲＥＪ」から「正解」となる。
【０１５３】
一方、「画像３」は、元結果と新結果が異なっている。この元結果と新結果とは、それぞれ異なる補正パラメータが用いられて算出された結果である。この為、どちらの認識結果が正しいかをオペレータに判断させる必要がある。
【０１５４】
上記したように、シミュレーション部６８５は、単語画像を表示するためのボタン（ＳＩＭ差分画像）を表示する。例えば「画像３」がクリックされた場合、シミュレーション部６８５は、該当の単語画像を表示部８００に表示させる。さらに、シミュレーション部６８５は、オペレータに正解単語名を操作部７００により入力させる、これにより、シミュレーション部６８５は、正解単語名を取得することができる。
【０１５５】
このようにして、シミュレーション部６８５は、ＶＣＳ６４０により正解単語名が教示された単語画像を除く他の単語画像をオペレータに参照させ、正解単語名を入力させる。これにより、シミュレーション部６８５は、「正解」の列を埋めていく。この結果、シミュレーション部６８５は、補正パラメータの変動により認識結果に差分が出たリストに対して、誤読の間違いのない正解リストが作成できる。
【０１５６】
また、シミュレーション部６８５は、集計ボタンの操作に応じて、合計の認識数と誤読数の増減を示す。さらに、シミュレーション部６８５は、「ＯＫボタン」と「ＮＧボタン」との操作にもとづいて、変更後の補正パラメータを適用するか否かを判定する。
【０１５７】
シミュレーション部６８５は、表示部８００に合計の認識数と誤読数の増減を表示し、オペレータに変更後の補正パラメータが効果的か否か判断させる。シミュレーション部６８５は、「ＯＫボタン」が操作された場合、補正パラメータの変更を承認する。即ち、パラメータ選択部６８６は、シミュレーションに用いられた補正パラメータα及びβを選択する。また、シミュレーション部６８５は、「ＮＧボタン」が操作された場合、補正パラメータの変更を拒絶する。
【０１５８】
誤読も含めて人間が判断する場合には、その時々に応じた判断が必要になる。このため、シミュレーション部６８５は、図１２に示されるように評価値補正パラメータの変動と、認識数及び認識率の増減との関係を示すグラフを表示８００に表示させる。また、シミュレーション部６８５は、誤読数及び誤読率の増減をグラフとして視覚化させて表示８００に表示する。これにより、シミュレーション部６８５は、補正パラメータの有効性をオペレータに容易に判断させることができる。
【０１５９】
例えばシミュレーション部６８５は、補正パラメータを変動させた値と、その際のシミュレーション結果を一時保存しておき、グラフ表示時に、保存されたシミュレーション結果をグラフ化することにより、図１２に示されるようなグラフを表示することができる。
【０１６０】
上記の処理により承認された補正パラメータα及び補正パラメータβは、認識部６６０に出力される。即ち、学習部６８０は、パラメータ選択部６８６により選択された補正パラメータα及びβを出力し、認識部６６０に供給する。これにより、補正パラメータが更新される。
【０１６１】
このような構成によると、単語認識部６００は、解析的手法（解析的マッチング）と全体的手法（全体的マッチング）とを併用することができる。さらに、解析的手法（解析的マッチング）と全体的手法（全体的マッチング）とに対してそれぞれ適切な補正パラメータを用いて補正することができる。これにより、単語認識部６００は、より高い精度で事後確率Ｐ（ｗ｜Ｙ、Ｘ）を算出することができる。この結果、より高い精度で単語の認識を行うことができる単語認識装置、単語認識プログラム、及び単語認識装置を備える紙葉類処理装置を提供することができる。
【０１６２】
なお、上記の実施形態では、解析的マッチングと全体的マッチングとは、どちらが先に行われてもよい。また、単語認識部６００が解析的マッチングと全体的マッチングとを並列的に処理することが出来る構成を備える場合、解析的マッチングと全体的マッチングとを並列的に処理する構成であってもよい。
【０１６３】
なお、上記の実施形態では、単語認識部６００は、一つの単語を認識結果として特定する場合、最も高い事後確率Ｐ（ｗ｜Ｙ、Ｘ）が算出された単語を認識結果として主制御部５００に出力すると説明したが、この構成に限定されない。単語画像が同じである場合、特徴確率Ｐ（Ｘ）は一定である為、単語認識部６００は、数式１のＰ（Ｘ）を任意の値として事後確率Ｐ（ｗ｜Ｙ、Ｘ）を算出する構成であってもよい。
【０１６４】
また、上記した実施形態では、単語認識部６００は、事後確率比Ｐ（Ｙ｜ｗ）／Ｐ（Ｙ）、尤度Ｐ（Ｘ｜ｗ）、及び事前確率Ｐ（ｗ）に基づいて事後確率Ｐ（ｗ｜Ｙ、Ｘ）を算出する構成として説明したが、この構成に限定されない。例えば、事前確率を考慮する必要がない場合、または事前確率が一定の値である場合、単語認識部６００は、数式１の事前確率Ｐ（ｗ）を無視する、または所定の値に置き換えて事後確率Ｐ（ｗ｜Ｙ、Ｘ）を算出する構成であってもよい。
【０１６５】
また、上記した実施形態では、単語認識部６００は、数式１乃至数式４の計算をそのまま行う構成として説明したが、この構成に限定されない。単語認識部６００は、数式１乃至数式３の各項の対数を取って計算する構成であってもよい。このように対数を使うことにより、乗算であった部分が加算に代替される。また、除算であった部分が減算に代替される。
【０１６６】
なお、上述の各実施の形態で説明した機能は、ハードウエアを用いて構成するに留まらず、ソフトウエアを用いて各機能を記載したプログラムをコンピュータに読み込ませて実現することもできる。また、各機能は、適宜ソフトウエア、ハードウエアのいずれかを選択して構成するものであっても良い。
【０１６７】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【符号の説明】
【０１６８】
１…紙葉類、１００…紙葉類処理装置、２００…供給部、２１０…分離ローラ、２２０…搬送路、３００…区分処理部、４００…画像読取部、５００…主制御部、６００…単語認識部、６０１…画像受取部、６０２…単語抽出部、６０３…文字候補抽出部、６０４…文字認識部、６０５…特徴抽出部、６１０…解析的マッチング部、６１１…文字確率計算部、６１２…第１の演算部、６１３…第２の演算部、６２０…全体的マッチング部、６３０…特徴確率計算部、６４０…ＶＣＳ、６４１…第１の単語画像蓄積部、６４２…モデル学習部、６４３…モデル格納部、６４４…単語モデル生成部、６４５…単語辞書、６５１…事前確率計算部、６５２…事前確率格納部、６５３…事前確率入力部、６６０…認識部、６６１…第１の補正評価値算出部、６６２…第１の補正パラメータ記憶部、６６３…第２の補正評価値算出部、６６４…第２の補正パラメータ記憶部、６６５…統合評価値算出部、６８０…学習部、６８１…第１の評価値格納部、６８２…第２の評価値格納部、６８３…オンライン認識結果格納部６８３、６８４…ＶＣＤ結果格納部、６８５…シミュレーション部、６８６…パラメータ選択部、７００…操作部、８００…表示部、９００…入出力部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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