(57)【要約】【課題】  手書き文字のように筆記癖がある文字をより簡易な構成で高精度に認識する。【解決手段】  まず、原稿において認識精度が高いと予想される文字（例えば郵便番号）を認識する。ここで、例えば郵便番号と住所との対応関係は予め特定しておくことが可能である。従って、予め特定されている住所を表す各文字の標準的な文字パターンと、原稿中の住所を表す手書き文字の文字パターンとを比較することで、手書き文字そのものの特徴を抽出することができる。そして、抽出された特徴に基づいて原稿中のその他の手書き文字について文字認識を行う。このような構成を採ることで、比較的簡易な仕組みで文字の認識精度を向上させることが可能となる。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定の文字列と、その文字列に関連する内容を表した文字列とを対応付けて記憶する言語辞書記憶手段と、
原稿画像に含まれる複数の文字列のうち、他の文字列よりも優先して認識すべき優先文字列と、該優先文字列が記されている領域と一定の関係を有する領域に記された手書き文字列とを抽出する抽出手段と、
抽出された優先文字列に含まれる各文字を認識する優先文字認識手段と、
前記優先文字認識手段によって認識された優先文字列に対応付けられている文字列を前記記憶手段から取得する検索手段と、
前記検索手段によって取得された文字列に含まれる文字の標準的な形状と、前記抽出手段によって抽出された手書き文字列に含まれる文字の形状とを比較し、手書き文字の特徴量を算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出された特徴量を用いて、前記原稿画像に含まれる手書き文字を認識する文字認識手段と、
前記文字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】
前記抽出手段は、前記原稿画像に含まれる所定の記号又はマークと該原稿画像に含まれる各文字列との位置関係に基づいて、前記優先文字列及び前記手書き文字列を抽出する請求項１記載の文字認識装置。
【請求項３】
前記抽出手段は、前記原稿画像において各々の文字列が記された欄の形状、サイズ又は各欄の位置関係に基づいて、前記優先文字列及び前記手書き文字列を抽出する請求項１記載の文字認識装置。
【請求項４】
複数の原稿画像の書式を表した書式情報を予め記憶した書式記憶手段を備え、
前記抽出手段は、前記書式記憶手段によって記憶されている書式情報を用いて前記原稿画像の書式を判定し、その判定結果に基づいて前記優先文字列及び前記手書き文字列を抽出する請求項１記載の文字認識装置。
【請求項５】
複数枚の原稿を１枚ずつ搬送しながら、複数の原稿画像を連続して読み取る原稿読取手段と、
前記原稿読取手段によって得られた複数の原稿画像のうち、同一筆記者の原稿画像のセットを判定する判定手段とを備え、
前記認識手段は、前記算出手段によって算出された同一筆記者の手書き文字の特徴量を用い、前記判定手段によって同一筆記者のものと判定された原稿画像を処理の対象とする請求項１記載の文字認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は原稿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、光学的に読み取った文字の形状（パターン）と、各文字について予め用意された標準的な形状（パターン）との一致度を判定することによって文字を認識する。
【０００３】
このようなＯＣＲ技術では、ワードプロセッサ等で記述された活字文字であれば比較的良い精度で文字を認識することができるが、人間が書いた文字（以下、手書き文字という）については認識率が低いという問題を抱えている。なぜなら、手書き文字のパターンはそれぞれの筆記者の癖によって不規則に変化し、標準的な文字のパターンと一致しているのか否かを判別するのが非常に難しいからである。
【０００４】
このような問題に対しては、従来から様々な解決策が提案されている。
例えば特許文献１に記載された技術では、手書き文字の重心が上下左右に偏っている場合、その偏りを修正した複数の文字パターンを算出し、これらの文字パターンから標準的な文字パターンとベクトル間距離が最小のものを特定することで、精度良く文字認識を行うようになっている。特許文献２に記載された技術では、第１の認識手段によって同一カテゴリと認識された複数の文字のうち、第１の辞書に登録された文字とベクトル間距離が小さい文字を第２の辞書に登録しておき、この第２の辞書を用いて文字認識を行うようになっている。特許文献３に記載された技術では、同一筆記者によって書かれた各文字の特徴量と、辞書に登録された文字の特徴量とに基づいて文字のカテゴリを判定し、さらに、その判定結果をクラスタリングにより修正するようになっている。そして、特許文献４に記載された技術では、文字の特徴に応じて複数の文字カテゴリを用意しておき、認識対象の文字がある文字カテゴリの判定基準から大きく外れる場合には、それとは別の判定基準を用いて文字認識を試みるようになっている。
【０００５】
【特許文献１】特開平６−１８０７７０号公報
【特許文献２】特開平８−１６７２４号公報
【特許文献３】特開平９−２２３１９６号公報
【特許文献４】特開平１０−３２０５０１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ただし、上述した特許文献１〜４に記載の技術では、原稿に記された文字が少ない場合には高い認識精度を期待することができないとか、変換や照合などの処理が複雑化するといった問題点が含まれている。本発明は、このような背景に鑑みてなされたものであり、手書き文字のように筆記癖がある文字をより簡易な構成で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、特定の文字列と、その文字列に関連する内容を表した文字列とを対応付けて記憶する言語辞書記憶手段と、原稿画像に含まれる複数の文字列のうち、他の文字列よりも優先して認識すべき優先文字列と、該優先文字列が記されている領域と一定の関係を有する領域に記された手書き文字列とを抽出する抽出手段と、抽出された優先文字列に含まれる各文字を認識する優先文字認識手段と、前記優先文字認識手段によって認識された優先文字列に対応付けられている文字列を前記記憶手段から取得する検索手段と、前記検索手段によって取得された文字列に含まれる文字の標準的な形状と、前記抽出手段によって抽出された手書き文字列に含まれる文字の形状とを比較し、手書き文字の特徴量を算出する算出手段と、前記算出手段によって算出された特徴量を用いて、前記原稿画像に含まれる手書き文字を認識する文字認識手段と、前記文字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。
【０００８】
この文字認識装置では、原稿画像から、他の文字列よりも優先して認識すべき優先文字列と、その優先文字列が記されている領域と一定の関係を有する領域に記された手書き文字列とを抽出する。そして、優先文字列に含まれる各文字を認識し、その優先文字列に予め対応付けられている文字列と、抽出された手書き文字列とを比較し、原稿中の手書き文字の特徴量を算出する。このようにして算出された特徴量を用いて、原稿画像に含まれる手書き文字列を認識する。例えば数字、英字又は記号などの比較的簡便な文字パターンで認識がしやすい文字の列を優先文字列としておくと、文字認識装置は、認識しやすい文字の認識結果を利用して手書き文字の特徴量を算出することができ、これによって、比較的簡易な構成で認識精度を向上させることが可能となる。
【０００９】
例えば、前記抽出手段は、前記原稿画像に含まれる所定の記号又はマークと、該原稿画像に含まれる各々の文字列との位置関係に基づいて、前記優先文字列及び前記手書き文字列を抽出するようにしてもよい。また、前記抽出手段は、前記原稿画像において各々の文字列が記された欄の形状、サイズ又は各欄の位置関係に基づいて、前記優先文字列及び前記手書き文字列を抽出するようにしてもよい。また、複数の原稿画像の書式を表した書式情報を予め記憶した書式記憶手段を備え、前記抽出手段は、前記書式記憶手段によって記憶されている書式情報に基づいて、前記優先文字列及び前記手書き文字列とを抽出するようにしてもよい。
【００１０】
また、本発明の好ましい態様においては、複数枚の原稿を１枚ずつ搬送しながら、複数の原稿画像を連続して読み取る原稿読取手段と、前記原稿読取手段によって得られた複数の原稿画像のうち、同一筆記者の原稿画像のセットを判定する判定手段とを備え、前記認識手段は、前記算出手段によって算出された同一筆記者の手書き文字の特徴量を用い、前記判定手段によって同一筆記者のものと判定された原稿画像を処理の対象としてもよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
Ａ：実施形態の概要
まず、本実施形態における文字認識処理の概要について説明する。
本実施形態では、原稿に記された文字を３種類に分類し、段階的に文字認識処理を実行する。即ち、
（１）例えば数字、英字、記号などの比較的簡易なパターン形状の文字（つまり、現在の文字認識技術によって比較的認識しやすい文字）、
（２）上記（１）の文字の列が意味する内容を表す文字の列、
（３）その他の文字、
という３種類の文字に分類する。これら（１）〜（３）の文字のうち、（１）に分類される文字については、（２）や（３）の文字よりも優先的に文字認識を行う。よって、この（１）に分類される文字を「優先文字」と呼ぶ。そして、その認識結果を用いて（２）の文字を認識したうえで、原稿中の手書き文字に特有の特徴量を算出する。つまり、この（２）に分類される文字は、手書き文字の特徴を抽出するために用いられる文字であるから、以下では「特徴抽出文字」と呼ぶ。そして、このようにして算出された手書き文字の特徴量を用いて、（３）の文字について文字認識を行う。
【００１２】
一例を挙げると、（１）の優先文字による文字列は「郵便番号」であり、（２）の特徴抽出文字による文字列は、その郵便番号に相当する「住所」を表した文字列である。この場合、優先文字については認識精度が高いので、手書きの文字であっても比較的正確に文字認識を行うことができる。そして、郵便番号と住所との対応関係は予め特定しておくことが可能である。従って、予め特定されている住所を表す各文字の標準的な文字パターンと、原稿中の住所を表す手書き文字の文字パターンとを比較することで、手書き文字そのものの特徴を抽出することができる。そして、原稿中のその他の手書き文字については、上記のようにして抽出された手書き文字の特徴量を考慮して文字認識を行う。このように本実施形態では、まず、認識精度が高いと予想される文字（優先文字）の認識結果に基づいて手書き文字の特徴を抽出し、次いで、抽出された特徴に基づいて原稿中のその他の手書き文字について文字認識を行う。このように比較的簡易な仕組みによって文字の認識精度を向上させることが可能となる。
【００１３】
Ｂ：実施形態の詳細
以下、本実施形態の詳細について説明する。
Ｂ−１：構成
図１は、本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。図１に示す原稿読み取り手段１１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、この原稿読み取り手段１１は、原稿に光を照射して原稿上の像を光学的に読み取り、原稿画像データを生成する。
【００１４】
領域抽出手段１２は、上記原稿画像データに基づいて、優先文字領域と特徴抽出文字領域とを抽出する。ここで、優先文字領域とは、原稿中に前述した優先文字が記されている領域であり、例えば、郵便番号の入力欄（記入欄）などである。特徴抽出文字領域とは、前述した特徴抽出文字が記されている領域であり、例えば郵便番号に相当する住所の入力欄（記入欄）である。この特徴抽出文字領域は、優先文字領域と或る一定の関係を有しているので、文字認識装置１０はその関係を利用して原稿画像データから特徴抽出文字領域を抽出すればよい。
【００１５】
このような優先文字領域と特徴抽出文字領域との関係は、書式データベース１３と入力欄特徴データベース１４に格納された情報によって定義されている。書式データベース１３は原稿の書式に関するデータが格納されたデータベースであり、書式情報や領域情報が含まれている、書式情報とは、複数の書式（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その書式の形状などのように、個々の書式を特定するための情報である。領域情報とは、これらの各々の書式においてどのような領域が優先文字領域や特徴抽出文字領域に相当するかといったことを表す情報である。この領域情報は、例えば優先文字領域と特徴抽出文字領域のそれぞれの位置を示す座標値等で表わされている。従って、文字認識装置１０は、原稿読み取り時にその原稿の隅に記された書式識別子を読み取り、その書式識別子が割り当てられた書式に関する書式情報や領域情報を書式データベース１３から読み出せば、優先文字領域及び特徴抽出文字領域を特定することができる。
【００１６】
一方、入力欄特徴データベース１４には、原稿における手書き文字の入力欄の特徴に関する入力欄特徴情報が格納されている。この入力欄特徴情報は、例えば入力欄の性質を推測することができる特定の文字や記号に関する情報などである。具体的には、郵便番号の記号（〒）や、その郵便番号を入力するための連続する7個の桝目や、電話の記号（TEL、Tel，tel）やマーク（電話の形をしたマーク）を意味する情報である。領域抽出手段１２は、このような特徴を有する領域のうち、例えば郵便番号の記号（〒）が存在する領域（郵便番号記入欄）を優先文字領域として特定し、その領域の下方の領域（住所記入欄）を文字特徴抽出文字領域として特定する。また、入力欄特徴データベース１４には、線分によって囲まれた領域（入力欄）が優先文字領域及び特徴抽出文字領域である場合に、その領域の形状・サイズ・位置などが格納されている。領域抽出手段１２は、高さ（或いは幅）が小さい入力欄と高さ（或いは幅）が大きい入力欄とが隣接している場合には、この入力欄特徴データベース１４に記憶されている内容に基づいて、前者の欄を例えば人名（漢字）の読み仮名や商品の商品コードが記される優先文字領域と判断し、後者の欄を人名（漢字）や商品の名称が記された特徴抽出文字領域と判断する。
【００１７】
言語辞書データベース１５には、郵便番号と住所、人名と読み仮名、商品コードと商品名などのように、文字認識しやすい特定の文字列（優先文字列）と、この文字列に関連する内容を表した文字列（特徴抽出文字列）とが対応付けられて格納されている。
【００１８】
文字特徴抽出手段１６は、優先文字の文字認識結果と、言語辞書データベース１５の内容と、特徴抽出文字の文字認識結果とに基づいて、手書き文字の特徴を抽出する。この文字特徴抽出手段１６は、優先文字認識手段１７と、辞書検索手段１８と、特徴量算出手段１９とを備えている。標準文字特徴量記憶手段２０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。優先文字認識手段１７は、この標準文字特徴量記憶手段２０に記憶されている内容に基づいて、優先文字領域に含まれる優先文字を認識する。辞書検索手段１８は、言語辞書データベース１５を参照して、優先文字の認識結果に対応する文字列を検索する。特徴量算出手段１９は、辞書検索手段１８によって得られた文字列に含まれる文字の標準的な特徴量を標準文字特徴量記憶手段２０から取得し、この標準的な特徴量と、特徴抽出文字領域に含まれる各文字の特徴量とを比較し、原稿中の手書き文字に特有の特徴量を算出する。この特徴量は、手書き文字特徴量記憶手段２１によって記憶される。
【００１９】
文字認識手段２２は、標準文字特徴量記憶手段２０に記憶されている特徴量に加えて、手書き文字特徴量記憶手段２１に記憶されている特徴量を考慮して、原稿中のその他の領域に含まれる手書き文字を認識する。出力手段２３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。
【００２０】
Ｂ−２：動作
図２〜図４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、原稿読み取り手段１１は、原稿に光を照射して原稿上の像を光学的に読み取り、原稿画像データを生成する（ステップＳ１１）。この原稿画像データは原稿読み取り手段１１から領域抽出手段１２に供給される。
【００２１】
領域抽出手段１２は、供給されてきた原稿画像データに基づいて、優先文字領域と、特徴抽出文字領域との組を抽出する（ステップＳ１２）。ここで、領域抽出手段１２は、図３に示すフローチャートに従って、優先文字領域及び特徴抽出文字領域の組を抽出する。図３において、領域抽出手段１２は、原稿の書式が書式データベース１３に登録されているか否かを判断する（ステップＳ２１）。具体的には、書式の入力欄の形状を書式データベース１３に記憶されている内容と照合したり、原稿読み取り時に原稿の隅などから読み取った書式識別子を書式データベース１３に記憶されている内容と照合したり、或いは、文字認識装置１０のオペレータによって書式が指定されているか否かを判断することで、原稿の書式が書式データベース１３に登録されているか否かを判断すればよい。
【００２２】
書式が登録されていれば（ステップＳ２１；ＹＥＳ）、領域抽出手段１２は、書式データベース１３から書式情報を取得し（ステップＳ２２）、さらに、その書式に対応する領域情報が格納されていれば（ステップＳ２３；Ｙｅｓ）、その領域情報を読み出して出力する（ステップＳ２５）。一方、書式が書式データベース１３に登録されていなかったり（ステップＳ２１；Ｎｏ）、領域情報が書式データベース１３に格納されていなかった場合には（ステップＳ２３；Ｎｏ）、領域抽出手段１２は、線分によって囲まれた領域（入力欄）の形状・サイズ・位置或いはマークや記号の有無に基づいて、優先文字領域及び特徴抽出文字領域の組を抽出し（ステップＳ２４）、これを領域情報として出力する（ステップＳ２５）。このような優先文字領域及び特徴抽出文字領域の組が１枚の原稿中に複数存在している場合には、これら全てを出力する。
【００２３】
次に、図２において文字特徴抽出手段１６は、手書き文字の特徴を抽出する（ステップＳ１３）。具体的には、図４に示すように、優先文字認識手段１７は、領域抽出手段によって出力された優先文字領域及び特徴抽出文字領域の組を取得し（ステップＳ３１）、これらの組のうち、未処理のものについては（ステップＳ３２；Ｙｅｓ）、次のような処理を行う。まず、優先文字認識手段１７は、標準文字特徴量記憶手段２０に記憶されている内容に基づいて、優先文字領域に含まれる文字を認識する（ステップＳ３３）。
【００２４】
次いで、辞書検索手段１８は、言語辞書データベース１５を参照して、優先文字の認識結果に対応する文字列を検索する（ステップＳ３４）。次いで、特徴量算出手段１９は、特徴抽出文字領域に含まれる各文字を認識する（ステップＳ３５）。次いで、特徴量算出手段１９は、辞書検索手段１８によって得られた文字列に含まれる各文字の標準的な特徴量（形状）を標準文字特徴量記憶手段２０から取得し、この標準的な特徴量と、特徴抽出文字領域に含まれる各文字の特徴量とを比較し、原稿中の手書き文字に特有の特徴量を算出する（ステップＳ３６）。このようにして得られた特徴量は、手書き文字特徴量記憶手段２１に供給され、この手書き文字特徴量記憶手段２１によって記憶される（ステップＳ３７）。
【００２５】
この後、文字認識手段２２は、標準文字特徴量記憶手段２０に記憶されている特徴量に、手書き文字特徴量記憶手段２１に記憶されている特徴量を加味して、原稿中のその他の領域に含まれる手書き文字を認識する（図２のステップＳ１４）。出力手段２３はその認識結果を出力する（ステップＳ１５）。
【００２６】
以上説明した実施形態によれば、認識精度が高いと予想される文字についてまず文字認識を行い、次いで、その認識結果に基づいて手書き文字の特徴を抽出し、最後に、抽出された特徴に基づいて原稿中の手書き文字について文字認識を行う。このような構成を採ることで、比較的簡易な仕組みによって認識精度を向上させることが可能となる。
【００２７】
Ｃ：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。
優先文字及び特徴抽出文字としては、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原稿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。
【００２８】
また、実施形態では、辞書検索手段１８が言語辞書データベース１５を参照して優先文字の認識結果に対応する文字列を検索していた。ただし、その検索結果と、特徴量算出手段１９による特徴抽出文字との認識結果とが大きく相違する場合には、優先文字認識手段１７の認識結果が誤っているとして、優先文字認識手段１７による文字認識を再度試みるようにしてもよい。
【００２９】
文字認識装置１０が、複数枚の原稿を１枚ずつ搬送しながら、複数の原稿画像を連続して読み取るＡＤＦ（Auto Documents Feeder）を備えている場合には、このＡＤＦによって得られた複数の原稿画像のうち、同一筆記者の原稿画像のセットを判定するようにし、同一筆記者のものと判定された原稿画像についてのみ同一の書き癖（特徴量）を使用して文字認識を行うようにしてもよい。
【００３０】
文字認識装置１０が図２〜図４に示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】
【００３１】
【図１】同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】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】
【００３２】
１０・・・文字認識装置、１１・・・原稿読取手段、１２・・・抽出手段、１３・・・書式データベース、１４・・・入力欄特徴データベース、１５・・・言語辞書データベース、１６・・・文字特徴抽出手段、１７・・・優先文字認識手段、１８・・・辞書検索手段、１９・・・特徴量算出手段、２０・・・標準文字特徴量記憶手段、２１・・・手書き文字特徴量記憶手段、２２・・・文字認識手段、２３・・・出力手段。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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