(57)【要約】【課題】  文書に記された文字をより高精度に認識するための新たな仕組みを提供する。【解決手段】分野別に分類された用語又は文字をそれぞれ記憶した複数の分野別用語辞書データベース１１ａ，１１ｂ，１１ｃを用意しておき、文書に記された内容が属する分野を判定する。そして、複数の分野別用語辞書データベース１１ａ，１１ｂ，１１ｃの中から、判定された分野に関連する分野別用語辞書データベースを選択し、その分野別用語辞書データベースに記憶されている用語又は文字を候補として文字認識を行う。このようにすれば、文書の内容が属する分野を判定したうえで、その分野に応じた適切な分野別用語辞書データベースを選択し、それを利用して文字認識を行うので、認識精度の向上を期待することができる。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
分野別に分類された用語又は文字をそれぞれ記憶した複数の分野別辞書記憶手段と、
文書画像データが表す文書の内容が属する分野を判定する判定手段と、
前記複数の分野別辞書記憶手段の中から、前記判定手段によって判定された分野に関連する分野別辞書記憶手段を選択する選択手段と、
選択された分野別用語辞書手段に記憶されている用語又は文字を候補として、前記文書画像データが表す文書に記された用語又は文字を認識する認識手段と、
前記認識手段によって認識された結果を出力する出力手段と
を備える文字認識装置。
【請求項２】
前記文書において文字が記されている領域を複数の部分領域に分割する領域分割手段を備え、
前記判定手段は、分割された部分領域単位で、該領域に記された内容が属する分野を判定し、
前記選択手段は、前記部分領域単位で判定された分野に関連する前記分野別辞書記憶手段をそれぞれの部分領域毎に選択し、
前記認識手段は、前記部分領域毎に選択された分野別辞書記憶手段に記憶されている用語又は文字を候補として、該領域に記された用語又は文字を認識する請求項１記載の文字認識装置。
【請求項３】
前記判定手段は、前記文書画像データが表す文書の文字領域を活字で記された活字領域と手書き文字で記された手書き文字領域とに区分し、活字領域に記された活字について文字認識を行い、認識された結果と前記複数の分野別辞書記憶手段にそれぞれ記憶された用語又は文字とを比較して、前記文書画像データが表す文書に記された内容に関連する分野を判定する請求項１記載の文字認識装置。
【請求項４】
前記文書画像データが生成される際に当該データの格納先として指定された格納領域と、各々の前記分野別辞書記憶手段との対応関係を記憶した属性記憶手段を備え、
前記判定手段は、前記属性記憶手段によって記憶されている対応関係に基づいて、前記文書画像データが格納されていた格納領域に対応する分野別辞書記憶手段を選択する請求項１記載の文字認識装置。
【請求項５】
分野どうしの間の関連度を定義した関連度記憶手段を備え、
前記選択手段は、前記判定手段によって判定された分野と一定の関連度を有すると前記関連度記憶手段によって定義されている分野の分野別辞書記憶手段を選択する請求項１記載の文字認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は文書から読み取った文字を認識するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＯＣＲ（Optical Character Reader）と呼ばれる文字認識技術においては、多数の文字又は用語の候補を辞書データベースに予め登録しておき、その辞書データベースに登録されている文字（用語）と文書から光学的に読み取った文字（用語）とを比較して文書中の文字（用語）を認識する。従って、辞書データベースに適切な文字又は用語が登録されているかどうかが認識精度を大きく左右することになる。
【０００３】
例えば特許文献１に記載された技術では、日本語用、英語用等、複数の言語の辞書データベースとを予め用意しておく。そして、文書認識処理によって得られた文字から構成される単語を認識し、上記辞書データベースのうちひとつを選択し、認識された単語のうち、選択した辞書に登録されている単語の割合（適合率）が所定値以上であればその辞書を使用して認識処理を継続し、所定値以下であれば、他の辞書データベースを用いて上記の処理を再度行う。ただし、この技術は、辞書照合の前段階で、文字を精度よく認識するとともに、適切に単語を認識する必要がある。さらに、この技術は、言語を選択するものであるため、たとえば日本語文書自体の認識精度を向上に寄与するものではない。
【０００４】
また、特許文献２に記載された技術では、光学的に読み取った一連の文字列を数文字単位に区切ることで用語の候補を切り出す。そして、各々の用語候補を構成する文字間の繋がり方が辞書データベースに登録されているものと一致するかどうかを判定する。一致していない場合には、用語候補の切り出し方を変更する。ただし、この技術では、用語候補を構成する文字間の繋がり方を事前に全て用意しておかなければならないので、データベースの容量が非常に大きくなってしまう。また、１文字１文字の繋がり方を全てサーチしなければならないので処理が非常に複雑になり、相当の処理時間を要してしまう。
【０００５】
【特許文献１】特開平６−１５００６１号公報
【特許文献２】特開平５−６４６４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、このような背景に鑑みてなされたものであり、文書に記された文字をより高精度に認識するための新たな仕組みを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した課題を解決するため、本発明は、分野別に分類された用語又は文字をそれぞれ記憶した複数の分野別辞書記憶手段と、文書画像データが表す文書の内容が属する分野を判定する判定手段と、前記複数の分野別辞書記憶手段の中から、前記判定手段によって判定された分野に関連する分野別辞書記憶手段を選択する選択手段と、選択された分野別用語辞書手段に記憶されている用語又は文字を候補として、前記文書画像データが表す文書に記された用語又は文字を認識する認識手段と、前記認識手段によって認識された結果を出力する出力手段とを備える文字認識装置を提供する。この文字認識装置によれば、文書の内容が属する分野を判定したうえで、その分野に応じた適切な分野別用語辞書データベースを選択し、それを利用して文字認識を行うので、認識精度の向上を期待することができる。
【０００８】
本発明の好ましい態様においては、前記文書において文字が記されている領域を複数の部分領域に分割する領域分割手段を備え、前記判定手段は、分割された部分領域単位で、該領域に記された内容が属する分野を判定し、前記選択手段は、前記部分領域単位で判定された分野に関連する前記分野別辞書記憶手段をそれぞれの部分領域毎に選択し、前記認識手段は、前記部分領域毎に選択された分野別辞書記憶手段に記憶されている用語又は文字を候補として、該領域に記された用語又は文字を認識する。この態様によれば、文書の部分領域毎に適切な分野別用語辞書データベースを選択し、それを利用して文字認識を行うことができる。
【０００９】
また、本発明の別の好ましい態様においては、前記判定手段は、前記文書画像データが表す文書の文字領域を活字で記された活字領域と手書き文字で記された手書き文字領域とに区分し、活字領域に記された活字について文字認識を行い、認識された結果と前記複数の分野別辞書記憶手段にそれぞれ記憶された用語又は文字とを比較して、前記文書画像データが表す文書に記された内容に関連する分野を判定する。文書には活字と手書き文字とが混在している場合があるが、これらの文字のうち活字に対する文字認識精度は比較的高いので、この活字の文字認識結果を用いて文書の分野を判定すれば、適切な分野判定を行うことが可能となる。
【００１０】
また、本発明の別の好ましい態様においては、前記文書画像データが生成される際に当該データの格納先として指定された格納領域と、各々の前記分野別辞書記憶手段との対応関係を記憶した属性記憶手段を備え、前記判定手段は、前記属性記憶手段によって記憶されている対応関係に基づいて、前記文書画像データが格納されていた格納領域に対応する分野別辞書記憶手段を選択する。現在普及している複合機等では、スキャナで読み取った画像を、「親展ボックス」と呼ばれるメニューで指定した番号に対応する格納領域に格納することができる。この親展ボックスにおいては、例えば企業の組織単位（部・課）やユーザ毎に異なる番号を指定することが一般的であるから、同じ番号が割り当てられた格納領域には、互いに類似する分野の文書画像データが格納されることが多い。従って、文書画像データが生成される際に当該データの格納先として指定された格納領域（例えば親展ボックスにおける各々の格納領域）と、分野別辞書記憶手段（例えばその格納領域を常時使用するユーザ・組織が携わる分野）とを対応付けて記憶しておけば、格納領域を特定するだけで、文書内容が属する分野を判定することができる。
【００１１】
また、本発明の別の好ましい態様においては、分野どうしの間の関連度を定義した関連度記憶手段を備え、前記選択手段は、前記判定手段によって判定された分野と一定の関連度を有すると前記関連度記憶手段によって定義されている分野の分野別辞書記憶手段を選択する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
次に、本発明を実施するための最良の形態について説明する。
（１）第１実施形態
図１は、第１実施形態に係る文字認識装置１０の構成を表すブロック図である。この文字認識装置１０は、スキャナや複合機等に内蔵されるコンピュータによって実現されるものであってもよいし、スキャナや複合機に接続されたホスト装置としてのコンピュータによって実現されるものであってもよい。この第１実施形態では、分野別に分類された用語又は文字をそれぞれ記憶した複数の分野別用語辞書データベースを用意しておき、文書に記された内容が属する分野を判定する。そして、複数の分野別用語辞書データベースの中から、判定された分野に関連する分野別用語辞書データベースを選択し、その分野別用語辞書データベースに記憶されている用語又は文字を候補として文字認識を行う。図１には、分野別用語辞書データベースとして、画像処理分野で頻出する用語又は文字を記憶した分野別用語辞書データベース１１ａと、写真分野で頻出する用語又は文字を記憶した分野別用語辞書データベース１１ｂと、政治分野で頻出する用語又は文字を記憶した分野別用語辞書データベース１１ｃとを例示している。ただし、これらの分野以外にも、例えばＩＴ分野、コンピュータ分野、法律分野、人名分野、地名分野、会社名分野などの様々な分野に適合した分野別用語辞書データベースを用意しておくことが可能である。
【００１３】
書式データベース１２には、文書の書式を表す書式情報と、文書に記された内容が属する分野名とが対応付けられて記憶されている。より具体的には、書式情報はそれぞれ異なる書式の文書（例えば注文書や申込書等）に割り当てられた書式識別子や、各書式の特徴（書式自体の形状や構造）を表す情報などである。文字認識装置１０は、この書式データベース１２に記憶されている内容と、文書画像データの内容とに基づいて、その文書内容が属する分野を判定する。
【００１４】
格納領域別文書属性記憶手段１３には、文書画像データが生成される際にその文書画像データの格納先として指定された格納領域と、各々の分野名との対応関係が記憶されている。現在普及している複合機等では、スキャナで読み取った画像を、「親展ボックス」と呼ばれるメニューで指定した番号に対応する格納領域に格納することができる。この親展ボックスで指定可能な格納領域が、上述した「文書画像データが生成される際にその文書画像データの格納先として指定された格納領域」である。この親展ボックスにおいては、例えば企業の組織単位（部・課）やユーザ毎に異なる番号を指定することが一般的である。よって、同じ番号が割り当てられた格納領域には、互いに類似する分野の文書画像データが格納されることが多い。例えば、企業において画像処理の開発部門が利用する親展ボックスに格納された文書は画像処理に関連があることが多い。従って、親展ボックスにおける各々の格納領域と、その格納領域を常時使用するユーザ・組織が携わる分野とを対応付けて格納領域別文書属性記憶手段１３に記憶しておけば、文字認識装置１０は、親展ボックスとして指定された番号を参照するだけで、文書内容が属する分野を判定することができる。
【００１５】
標準文字特徴量記憶手段１４は、各々の文字の標準的な文字パターンについて、その特徴量を記憶している。文字認識装置１０は、この標準文字特徴量記憶手段１４に記憶されている特徴量と、文書から光学的に読み取った文字パターンの特徴量とを比較し、両者がどの程度一致しているかによって文字を認識する。
【００１６】
ところで、複数の分野の中には、互いに関連度が高い分野と関連度が低い分野とがある。例えば、画像処理分野と写真分野とは互いに関連度が高いが、画像処理分野と政治分野、写真分野と政治分野はあまり関連していない。このような分野間の関連度を定義する情報が分野関連度記憶手段１５によって記憶されている。例えば、最高の関連度を「１」で表すとした場合、画像処理分野と写真分野との関連度は「０．８」であり、画像処理分野と政治分野、写真分野と政治分野の関連度はいずれも「０．１」であるといった情報が分野関連度記憶手段１５によって記憶されている。
【００１７】
文書読取手段１６は例えばイメージスキャナ装置である。文字認識処理が開始されると、この文書読取手段１６は、文書に光を照射してその文書上の像を光学的に読み取り、文書画像データを生成する。文書内容判定手段１７は、後述するような幾つかの方法を用いて、文書画像データが表す文書に記された内容が属する分野を判定する。用語辞書選択手段１８は、判定された分野に関連する分野の分野別用語辞書データベースを選択する。この際、用語辞書選択手段１８は、文書内容判定手段１７によって判定された分野の分野別用語辞書データベースに加えて、分野関連度記憶手段１５によってその分野と一定以上の関連度を有すると定義されている分野の分野別用語辞書データベースをも選択する。
【００１８】
文字認識手段１９は、標準文字特徴量記憶手段１４に記憶されている特徴量と、文書から光学的に読み取った文字パターンの特徴量と、選択された分野別用語辞書データベースとを参照して文書中の文字を認識する。出力手段２０は、その認識結果を、例えばディスプレイに表示するなどの所定の方法によって出力する。
【００１９】
図２，３は文字認識装置１０の動作を表すフローチャートである。
図２において、まず、文書読取手段１６が文書に光を照射して文書上の像を光学的に読み取り、文書画像データを生成する（ステップＳ１１）。この文書画像データは文書読取手段１６から文書内容判定手段１７に供給される。文書内容判定手段１７は、図３に示すフローチャートに従って、文書の内容が属する分野を判定する（ステップＳ１２）。
【００２０】
図３において、文書内容判定手段１７は、格納領域別文書属性記憶手段１３に記憶されている内容を参照して、文書画像データが格納された領域に、関連する分野が設定されているか否かを判断する（ステップＳ２１）。ここで、分野が設定されていれば（ステップＳ２１；Ｙｅｓ）、文書内容判定手段１７は、その分野を文書内容が属する分野として特定する（ステップＳ２７）。
【００２１】
一方、分野が設定されていなければ（ステップＳ２１；Ｎｏ）、文書内容判定手段１７は、文書画像データが表す画像中に書式識別子が含まれているか否かを判断する（ステップＳ２２）。例えば、書式識別子が文書の隅などに記されていることがあるからである。ここで、画像中から書式識別子を検出することができれば（ステップＳ２２；Ｙｅｓ）、文書内容判定手段１７は、書式データベース１２に記憶されている内容を参照して、書式識別子に対応する分野を特定する（ステップＳ２７）。
【００２２】
一方、書式識別子が検出されない場合（ステップＳ２２；Ｎｏ）、文書内容判定手段１７は、文書画像データが表す文書の書式（形状や構造）を解析する（ステップＳ２３）。そして、この解析結果と、書式データベース１２に記憶されている内容とから分野を特定することが可能であれば（ステップＳ２４；Ｙｅｓ）、文書内容判定手段１７は、その分野を特定する（ステップＳ２７）。
【００２３】
一方、書式から分野を特定できない場合（ステップＳ２４；Ｎｏ）、文書内容判定手段１７は、文書画像データが表す文書の一部について文字認識を試みる（ステップＳ２５）。そして、文書内容判定手段１７は、この認識処理によって得られた文字又は用語を検索キーとして、分野別用語辞書データベース１１ａ，１１ｂ，１１ｃを全て検索する（ステップＳ２６）。文書内容判定手段１７は、この検索の結果、一致又は類似する用語又は文字を記憶した分野別用語辞書データベースがあれば、その分野を特定する（ステップＳ２７）。
【００２４】
ここで、ステップＳ２５における文字認識処理には次のような幾つかの方法がある。
文書には活字と手書き文字とが混在している場合があるが、これらの文字のうち活字に対する文字認識精度は比較的高いので、文書内容判定手段１７は、この活字の文字認識結果を用いて文書の分野を判定する。具体的には、文書内容判定手段１７は、文書画像データが表す文書の文字領域を、活字で記された活字領域と手書き文字で記された手書き文字領域とに区分し、活字領域に記された活字について文字認識処理を行う。そして、この認識結果を検索キーとして、分野別用語辞書データベース１１ａ，１１ｂ，１１ｃを全て検索する。
【００２５】
また、ユーザは、文書の特徴的な内容に対してはペン等でマークを記すことがある。例えば、特徴的な内容を線で囲んだり、そこに下線を引いたり、ラインマーカでチェックしたり、といった具合である。文書内容判定手段１７は、文書画像データを解析して、マークが記されている箇所がある場合には、その箇所に記されている文字を優先的に認識する。そして、この認識結果を検索キーとして、分野別用語辞書データベース１１ａ，１１ｂ，１１ｃを全て検索する。また、文書の先頭に記されている文字や、他の文字より大きいフォントで記されている文字は文書のタイトルや表題であることが多いので、その文書内容が属する分野を判断するには適していることが多い。従って、文書内容判定手段１７は、文書画像データを解析して、文書の先頭に記されている文字や、他の文字より大きいフォントで記されている文字があれば、その文字を優先的に認識する。そして、この認識結果を検索キーとして、分野別用語辞書データベース１１ａ，１１ｂ，１１ｃを全て検索する。
【００２６】
再び、図２に戻り、用語辞書選択手段１８は、文書内容判定手段１７によって判定された分野に関連する分野別辞書記憶データベースを選択する（ステップＳ１３）。例えば文書内容が画像処理分野に属すると判定された場合、用語辞書選択手段１８は、画像処理分野の分野別辞書記憶手段データベース１１ａを選択する。さらに、用語辞書選択手段１８は、分野関連度記憶手段１５に記憶されている内容を参照し、上記画像処理分野と一定以上の関連度を有すると定義されている分野（ここでは写真分野）の分野別用語辞書データベース１１ｂも選択する。
【００２７】
次に、文字認識手段１９は、標準文字特徴量記憶手段１４に記憶されている特徴量と、文書から光学的に読み取った文字パターンの特徴量と、選択された分野別用語辞書データベース１１ａ，１１ｂの内容とを参照して文書中の文字又は用語を認識する（ステップＳ１４）。出力手段２０は、その認識結果を、例えばディスプレイに表示するなどの所定の方法によって出力する（ステップＳ１５）。
【００２８】
以上説明した第１実施形態によれば、文書の内容から見て適切な文字又は用語が記憶されている分野別用語辞書データベースを選択するので、認識精度を向上させることが期待できる。
【００２９】
（２）第２実施形態
前述した第１実施形態は、選択した分野別用語辞書データベースを用いて文書全体について文字認識を行うものであった。以下に説明する第２実施形態では、１つの文書を複数の領域に分割し、それぞれの領域に対して適切な分野別用語辞書データベースを選択して文字認識を行うというものである。図４は、第２実施形態に係る文字認識装置３０の構成を表すブロック図であり、図１と同じ構成には同一の符号を付している。図４に示した文字認識装置３０が図１に示した第１実施形態の文字認識装置１０と異なる点は、書式データベース１２と、格納領域別文書属性記憶手段１３と、分野関連度記憶手段１５と、文書内容判定手段１７とに代えて、記入欄形式データベース３１と、文書内容判定手段３４（記入欄分割手段３２及び記入欄内容判定手段３３）とを備えているところである。記入欄形式データベース３１には、文書における記入欄の形状やサイズなどを表す情報が記憶されている。この情報は、例えば図５（ａ）〜（ｅ）に概念的に示したような各種の記入欄の形状やサイズである。
【００３０】
図６，７は文字認識装置３０の動作を表すフローチャートである。
図６に示す動作で、前述した図２に示す動作と異なる点は、文書全体について行っていたステップＳ１２〜Ｓ１５の処理に代えて、記入欄毎に行われるステップＳ３２〜３５の処理が含まれているところである。即ち、文書読取手段１６が文書に光を照射して文書上の像を光学的に読み取り、文書画像データを生成したのち（ステップＳ１１）、文書内容判定手段３４は、記入欄毎にその内容（分野）を判定する（ステップＳ３２）。具体的には、図７に示すように、まず、記入欄分割手段３２が、記入欄形式データベース３１に記憶されている内容を参照して、文書を記入欄単位に分割する（ステップＳ４１）。次いで、記入欄内容判定手段３３が、記入欄の形状やサイズと、その記入欄に記されている活字、記号・マーク（例えば「氏名」や「住所」といった活字や、「〒」や「ＴＥＬ」等の記号）を解析し、この解析結果に基づいて記入欄に記されている内容の分野を特定する（ステップＳ４２）。例えば、「住所」と記された記入欄の内容は地名分野に属するはずだし、「氏名」と記された記入欄の内容は人名分野に属するはずである。このような処理が全ての記入欄について行われ（ステップＳ４３；Ｙｅｓ）、図７に示す処理は終了する。
【００３１】
再び、図６に戻り、用語辞書選択手段１８は、文書内容判定手段３４によって判定された分野に関連する分野別用語辞書データベースを記入欄毎に選択する（ステップＳ３３）。文字認識手段１９は、標準文字特徴量記憶手段１４に記憶されている特徴量と、文書から光学的に読み取った文字パターンの特徴量と、記入欄毎に選択された分野別用語辞書データベースの内容とを参照して記入欄中の文字又は用語を認識する（ステップＳ３４）。出力手段２０は、その認識結果を、例えばディスプレイに表示するなどの所定の方法によって出力する（ステップＳ３５）。
【００３２】
以上説明した第２実施形態によれば、文書を記入欄毎に分割し、その記入欄の内容に応じて適切な分野別用語辞書データベースを選択するので、第１実施形態よりも精度の高い文字認識を行うことができる。
【００３３】
（３）変形例
上述した実施形態を以下のように変形して本発明を実施してもよい。
分野及び分野別用語辞書データベースとしては、実施形態で例示したものに限らず、文字認識処理の対象となる文書の種類や内容に応じて自由に設定することが可能である。
また、第１実施形態と第２実施形態とを組み合わせて実施することも可能である。例えば、第２実施形態において、第１実施形態のように分野関連度を考慮して文字認識を行っても良い。
また、文書中の文字領域を複数の部分領域に分割する場合、記入欄単位で分割するのではなく、文書中の節や章、段落毎に領域を分割するようにしてもよい。
文字認識装置１０，３０が上述した動作を行うための制御プログラムは、ＣＰＵ等の演算装置によって読み取り可能な磁気記録媒体、光記録媒体あるいはＲＯＭなどの記録媒体に記録して文字認識装置１０，３０に提供することができる。また、インターネットのようなネットワーク経由で文字認識装置１０，３０にダウンロードさせることも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】第１実施形態に係る文字認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】同文字認識装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】同文字認識装置の動作を示すフローチャートである。
【図４】第２実施形態に係る文字認識装置の構成を示すブロック図である。
【図５】記入欄形式データベースに記憶されている内容を概念的に示す図である。
【図６】同文字認識装置の動作を示すフローチャートである。
【図７】同文字認識装置の動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００３５】
１０，３０・・・文字認識装置、１１ａ，１１ｂ，１１ｃ・・・分野別用語辞書データベース、１２・・・書式データベース、１３・・・格納領域別文書属性記憶手段、１４・・・標準文字特徴量記憶手段、１５・・・分野関連度記憶手段、１６・・・文書読取手段、１７，３４・・・文書内容判定手段、１８・・・用語辞書選択手段、１９・・・文字認識手段、２０・・・出力手段、３１・・・記入欄形式データベース、３２・・・記入欄分割手段、３３・・・記入欄内容判定手段。
【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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