(57)【要約】【課題】  手書き文字による文書の文字認識率の向上を図った文字認識装置、文字認識方法および文字認識プログラムを提供する。【解決手段】  特定の個人によって使用されるとともに、その個人のオンライン手書き入力に対して認識した結果を蓄積情報として蓄積している携帯情報端末２とサーバ４とは、所定のタイミングで通信をし、その蓄積情報が携帯情報端末２からサーバ４にアップロードされる。蓄積情報は、個人認識結果登録部４０によって個人辞書４１Ａ，１Ｂが作られ、オフライン文字入力部４６で入力された原稿の手書き部を認識する際、原稿上の個人識別情報（名前）に基づいて利用する個人辞書４１およびグループ辞書４４が決定され、オフライン認識が行われる。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
個人によるオンライン手書き文字の画像情報、および前記オンライン手書き文字に対する認識結果を前記個人の識別情報毎に個人辞書に登録する登録処理部と、
オフライン手書き文字による文書画像を入力し、前記オフライン手書き文字を前記個人辞書を参照して認識する認識処理部とを備えたことを特徴とする文字認識装置。
【請求項２】
前記登録処理部は、前記オンライン手書き文字の時系列ベクトル情報をビットマップ情報あるいはベクトル情報からなる前記画像情報に変換して前記個人辞書に登録することを特徴とする請求項１に記載の文字認識装置。
【請求項３】
前記認識処理部は、前記文書画像を前記個人の識別情報とともに入力し、その入力した前記個人の識別情報を基に前記個人辞書を特定することを特徴とする請求項１に記載の文字認識装置。
【請求項４】
前記登録処理部は、前記個人が属するグループの識別情報に対応して前記個人の識別情報をグループ辞書に登録し、
前記認識処理部は、前記文書画像を前記グループの識別情報とともに入力し、その前記グループの識別情報を基に前記グループ辞書を参照して前記グループを特定し、その特定した前記グループに属する前記個人辞書を参照することを特徴とする請求項１に記載の文字認識装置。
【請求項５】
前記登録処理部は、前記個人毎に単語の使用頻度に関する情報を前記個人辞書に登録し、
前記認識処理部は、前記オフライン手書き文字の認識結果から前記単語の使用頻度を検出し、前記単語の使用頻度を基に前記個人辞書を特定することを特徴とする請求項１に記載の文字認識装置。
【請求項６】
前記登録処理部は、前記個人が属するグループの識別情報に対応して前記個人の識別情報をグループ辞書に登録し、前記グループ毎に単語の使用頻度に関する情報を前記グループ辞書に登録し、
前記認識処理部は、前記オフライン手書き文字の認識結果から前記単語の使用頻度を検出し、前記単語の使用頻度を基に前記グループを特定し、その特定した前記グループに属する前記個人辞書を参照することを特徴とする請求項１に記載の文字認識装置。
【請求項７】
前記登録処理部は、前記個人毎に単語の使用頻度に関する情報を前記個人辞書に登録し、
前記認識処理部は、認識時に使用頻度の高い単語の優先順位を上げることを特徴とする請求項１に記載の文字認識装置。
【請求項８】
前記登録処理部は、前記グループ毎に単語の使用頻度に関する情報を前記グループ辞書に登録し、
前記認識処理部は、認識時に使用頻度の高い単語の優先順位を上げることを特徴とする請求項１に記載の文字認識装置。
【請求項９】
前記登録処理部は、前記個人が属するグループの識別情報に対応して前記個人の識別情報をグループ辞書に登録し、
前記認識処理部は、前記文書画像を前記グループの識別情報とともに入力し、前記文書画像のレイアウトを認識して複数のブロックに分け、前記グループの識別情報を基に前記グループ辞書を参照して前記グループを特定し、その特定した前記グループに属する前記個人辞書を参照して前記ブロック毎に予備認識を行って前記ブロックへの記入者である前記個人を特定し、対応する前記個人辞書を参照して前記ブロック内の前記オフライン手書き文字について最終的な文字認識を行うことを特徴とする請求項１記載の文字認識装置。
【請求項１０】
前記登録処理部は、前記個人毎に単語の使用頻度に関する情報を前記グループ辞書に登録し、
前記認識処理部は、前記オフライン手書き文字の認識結果から前記ブロック毎に前記単語の使用頻度を検出し、前記単語の使用頻度を基に前記個人を特定することを特徴とする請求項７に記載の文字認識装置。
【請求項１１】
個人によるオンライン手書き文字の画像情報、および前記オンライン手書き文字に対する認識結果を前記個人の識別情報毎に個人辞書に登録し、
オフライン手書き文字による文書画像を入力し、前記オフライン手書き文字を前記個人辞書を参照して認識することを特徴とする文字認識方法。
【請求項１２】
個人によるオンライン手書き文字の画像情報、および前記オンライン手書き文字に対する認識結果を前記個人の識別情報毎に個人辞書に登録する登録処理手段と、
オフライン手書き文字による文書画像を入力し、前記オフライン手書き文字を前記個人辞書を参照して認識する認識処理手段とをコンピュータに実行させるための文字認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、原稿等の文書の文字認識装置、文字認識方法および文字認識プログラムに関し、特に、手書き文字による文書の文字認識率の向上を図った文字認識装置、文字認識方法および文字認識プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、Ｅメール等の電子化した文書の流通が増加しているが、その一方で、紙として出力される文書も多く存在する。これは、紙面への手書きによる追記が容易であるということが、理由の一つになっている。
【０００３】
文字コードなどの電子情報を紙で出力した活字文字に対しては、光学的文字認識（ＯＣＲ：Optical Character Reader）ソフトウェアを用いることにより、高い確率でデジタル化した電子情報に戻すことができる。しかし、手書きで記述した文字情報は、従来、マス目指定、数字のみ等の条件を厳しく制限しなければ、実用的な認識率が得られず、オンライン／オフライン情報変換の妨げとなっていた。
【０００４】
手書き文字を認識する従来の文字認識方法として、特許文献１に示されるものがある。この文字認識方法は、一般辞書と個人辞書を使ってタブレットから手書き入力された文字を文字認識部により認識するもので、個人辞書には認識結果の候補順位に応じた閾値を記憶する。また、辞書パターン毎に認識に使用された回数とカテゴリ毎の入力回数を個人辞書に記憶し、各カウント値を評価して不要な辞書パターンを個人辞書から削除する。さらに、学習手段を備え、学習時には、認識結果の文字コードに対応する距離と候補順位に対応する閾値の比較により学習を制御する。以上の方法により、個人特有の書き方を反映した個人辞書を作成することができる。
【０００５】
また、従来の文字認識装置として、特許文献２に示されるものがある。この文字認識装置は、オフライン認識手段、オンライン認識手段、および統合手段を有する。オフライン認識手段は、イメージ情報生成手段が生成した二次元イメージ情報をもとに、認識候補の認識スコアを算出し、オンライン認識手段は、オフライン認識手段が獲得した認識候補中の認識スコアの得点が高い上位の認識候補に対する認識スコアを算出し、オフライン認識手段及びオンライン認識手段が獲得した認識候補を統合手段で統合し、認識スコアの得点が高い上位複数個の認識候補を認識結果として出力する。この構成により、オンライン認識とオフライン認識の両方の認識特性をいかして、高速および高精度に手書き文字を認識することができる。
【０００６】
また、従来の文字認識装置として、特許文献３に示されるものがある。この文字認識措置は、手書き文字のオフラインおよびオンラインの筆跡データを同時に採取し、それらを比較計算することにより交換パラメータを算出し、読み取ったデータがオンライン文字データであれば、前記変換パラメータに基づいてオフラインデータに変換するとともに、変換し或いは読み取ったオフラインデータを認識辞書を用いて認識する。これにより、オフライン的な認識手法によって、オンライン、オフラインのどちらの手書き文字も認識可能になる。
【０００７】
従来より、手書き文字認識の精度が、活字に比べて悪いことは知られている。特に、オンライン文字認識とオフライン文字認識を比べた場合、オフライン文字認識は文字の形状のみから認識する必要があるのに対し、オンライン文字認識は筆順や特徴点抽出が容易なため、一般に認識率が高い。また、手書き文字の認識率は、学習により個人の癖や文字の使用頻度を習得すれば、或る程度は認識率を上げることができる。
【特許文献１】特開平１１-１１０４８７号公報（［００１１］〜［００１３］、図１）
【特許文献２】特開２０００−１０５７９８号公報（［００１５］〜［００１９］、図３）
【特許文献３】特開２００１−２５６４３６号公報（［００４２］〜［００４８］、図２〜図４）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし、従来の文字認識装置によると、特許文献１の発明では、書き癖を含んでいる個人の筆跡データを蓄積し、学習を行っているが、オフライン文字認識のための学習ではないため、オンライン認識からオフライン認識への処理に対してデータを利用することができない。また、学習のために入力作業を行うことは、煩雑である。
【０００９】
また、特許文献２，３の発明では、オンラインとオフラインの両方の文字認識処理の結果を用いて認識率の向上を図っているが、オンライン文字認識のみに対応か、オフライン文字認識に対応するためには、オンラインとオフラインの両方の情報を入力しておく必要がある。
【００１０】
また、特許文献２の発明では、認識結果の蓄積等はしておらず、オフライン入力に対する認識率を向上させることができない。
【００１１】
また、特許文献３の発明では、同様に認識結果の蓄積等はしていないほか、オンラインとオフラインの両方のデータを入力する必要あり、構成が複雑になるとともに処理が膨大になる。
【００１２】
従って、本発明の目的は、手書き文字による文書の文字認識率の向上を図った文字認識装置、文字認識方法および文字認識プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明は、上記目的を達成するため、個人によるオンライン手書き文字の画像情報、および前記オンライン手書き文字に対する認識結果を前記個人の識別情報毎に個人辞書に登録する登録処理部と、オフライン手書き文字による文書画像を入力し、前記オフライン手書き文字を前記個人辞書を参照して認識する認識処理部とを備えたことを特徴とする文字認識装置を提供する。
【００１４】
オンライン文字認識は、筆順、画数の情報が簡単に得られるため、これらの情報を基にしたパターンマッチング法等によって高精度な認識結果を得ることができる。従って、オンライン手書き文字に対する認識結果をオフライン手書き文字の認識に利用することにより、オフライン手書き文字の認識率が高くなる。
【００１５】
上記登録処理部は、オンライン手書き文字の時系列ベクトル情報をビットマップ情報あるいはベクトル情報からなる画像情報に変換して個人辞書に登録する。
【００１６】
上記認識処理部は、文書画像を個人の識別情報とともに入力したときは、その入力した個人の識別情報を基に個人辞書を特定してオフライン手書き文字を認識してもよい。これにより、記入者を容易に特定することができる。
【００１７】
また、上記認識処理部は、文書画像をグループの識別情報とともに入力したときは、グループの識別情報を基にグループ辞書を参照してグループを特定し、その特定したグループに属する個人辞書を参照してオフライン手書き文字を認識してもよい。これにより、個人の識別情報を取得することができない場合でもオフライン手書き文字を認識することが可能となる。
【００１８】
個人毎に単語の使用頻度に関する情報を個人辞書に登録しておけば、個人の識別情報を入力することができなくても、単語の使用頻度を基に個人辞書を特定することが可能となる。また、グループ毎に単語の使用頻度に関する情報をグループ辞書に登録しておけば、グループの識別情報を入力することができなくても、検出した単語の使用頻度からグループを特定することが可能となる。
【００１９】
上記登録処理部は、個人が属するグループの識別情報に対応して個人の識別情報をグループ辞書に登録し、上記認識処理部は、文書画像をグループの識別情報とともに入力し、文書画像のレイアウトを認識して複数のブロックに分け、グループの識別情報を基に特定したグループに属する個人辞書を参照してブロック毎に予備認識を行ってブロックへの記入者である個人を特定し、対応する個人辞書を参照してブロック内のオフライン手書き文字について最終的な文字認識を行ってもよい。
【００２０】
上記構成によれば、ブロック毎に記入者を特定し、その記入者の個人辞書を参照することにより、ブロック毎に記入者が異なる文書であって、記入者の識別情報を取得できない場合でも、ブロック毎に手書き文字を認識することができる。
【００２１】
上記構成において、個人毎に単語の使用頻度に関する情報をグループ辞書に登録しておくことにより、ブロック毎に検出した単語の使用頻度を基に個人を特定することが可能となる。
【００２２】
本発明は、上記目的を達成するため、個人によるオンライン手書き文字の画像情報、および前記オンライン手書き文字に対する認識結果を前記個人の識別情報毎に個人辞書に登録し、オフライン手書き文字による文書画像を入力し、前記オフライン手書き文字を前記個人辞書を参照して認識することを特徴とする文字認識方法を提供する。
【００２３】
本発明は、上記目的を達成するため、個人によるオンライン手書き文字の画像情報、および前記オンライン手書き文字に対する認識結果を前記個人の識別情報毎に個人辞書に登録する登録処理手段と、オフライン手書き文字による文書画像を入力し、前記オフライン手書き文字を前記個人辞書を参照して認識する認識処理手段とをコンピュータに実行させるための文字認識プログラムを提供する。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、手書き文字による文書の文字認識率の向上が図れる。また、手書き文字の記入者を特定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
［第１の実施の形態］
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る文字認識装置を示す。この文字認識装置１は、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）による１または複数の情報端末としての携帯情報端末２と、この携帯情報端末２に回線３を介して接続されたサーバ４とを有する。ここでは、携帯情報端末２は、１台のみを図示しているが、実際には異なる個人（ユーザ）による複数が存在する。
【００２６】
（携帯情報端末の構成）
携帯情報端末２は、電池で動作する携帯型が一般的な構成であり、サーバ４と通信を行う機能を有している。この携帯情報端末２は、各種のスイッチ等を備えたユーザインターフェース部２０と、ユーザインターフェース部２０に接続したオンライン文字認識部２１と、オンライン文字認識部２１に接続したオンライン文字入力部２２と、オンライン文字認識部２１に接続した文字認識結果情報蓄積部２３と、個人情報を格納している個人情報格納部２４とを有する。
【００２７】
オンライン文字入力部２２は、例えば、タッチパネルと称せられる液晶パネルを用いることができ、指または専用のペンをパネル面に当てて文字等を書くことにより、オンライン文字入力が行える。
【００２８】
回線３は、有線であっても、無線であってもよい。有線の場合、社内専用回線、加入者電話回線等が利用できる。また、無線の場合、例えば、無線ＬＡＮ（Local Area Network）、移動通信網等を利用できる。
【００２９】
オンライン文字認識部２１は、オンライン文字入力部２２に入力された手書き文字の筆点の時系列ベクトル情報を取得し、図示しないオンライン認識辞書に文字コードに対応して格納されている時系列ベクトル情報と照合し、認識結果として文字コードをその時系列ベクトル情報とともに文字認識結果情報蓄積部２３に格納するものである。オンライン文字認識は、筆順、画数の情報が簡単に得られるため、これらの情報を基にしたパターンマッチング法等によって高精度な認識結果を得ることができる。なお、オンライン文字認識は、オンライン認識とオフライン認識とのハイブリッド認識でもよい。
【００３０】
（サーバの構成）
サーバ４は、回線３に接続した個人認識結果登録部４０と、携帯情報端末２を使用した個人の蓄積データを格納する個人辞書４１（４１Ａ，４１Ｂ）と、個人辞書４１Ａ，４１Ｂに接続された辞書選択部４２と、市販のＯＣＲソフトが用いているのと同程度の辞書を格納している一般辞書４３と、辞書選択部４２に接続したグループ辞書４４と、辞書選択部４２に接続したオフライン文字認識部４５と、オフライン文字認識部４５に接続したオフライン文字入力部（原稿入力部）４６と、複数の個人に関するグループ情報を格納したグループ情報格納部４７と、グループ情報格納部４７およびグループ辞書４４に接続したグループ辞書作成部４８と、グループ情報格納部４７およびオフライン文字認識部４５に接続した記入者・グループ特定部４９と、認識結果を記憶する認識結果記憶部５０とを有する。
【００３１】
個人認識結果登録部４０は、文字認識結果情報蓄積部２３に蓄積されている文字コード、、これに対応する時系列ベクトル情報、および個人情報格納部２４に格納されている個人情報を携帯情報端末２から取得すると、時系列ベクトル情報をビットマップ情報（あるいはベクトル情報）に変換し、文字コードおよびビットマップ情報を個人情報とともに対応する個人辞書４１Ａ，４１Ｂに登録するものである。
【００３２】
（第１の実施の形態の動作）
次に、第１の実施の形態の動作を図３を参照し、図２に示すフローチャートに従って説明する。図２は、図１の文字認識装置１の動作を示すフローチャートである。同図中、Ｓはステップを表している。図２においては、サーバ４には、異なる個人による２つの携帯情報端末２が接続されているものとしている。また、図３は、サーバ４側で原稿をオフラインで画像入力する状況を示す。
【００３３】
まず、携帯情報端末２Ａ，２Ｂでは、オンライン文字入力部２２から入力されたオンライン手書き文字を認識する（Ｓ２０１Ａ，２０１Ｂ）。オンライン文字認識部２１は、オンライン文字入力部２２から入力された手書き文字をビットマップ情報（画像）に変換し（Ｓ２０２Ａ，２０２Ｂ）、当該画像とオンライン文字の認識結果（文字コード）とを対応付けし（Ｓ２０３Ａ，２０３Ｂ）、文字認識結果情報蓄積部２３に蓄積する（Ｓ２０４Ａ，２０４Ｂ）。個人情報格納部２４への個人情報としての識別コードの登録処理が行われ、文字認識結果情報蓄積部２３から個人情報とともに文字認識結果情報がサーバ４へ自動的に転送される（Ｓ２０５Ａ，２０５Ｂ）。
【００３４】
サーバ４への転送は、携帯情報端末２とサーバ４とを接続したタイミング、例えば、携帯情報端末２Ａ，２Ｂをサーバ４とシンクロさせるタイミングで自動的に転送する。あるいは、蓄積データが一定量を超えたタイミング、または蓄積データ量と記憶領域の残量に応じて等の状況に応じて転送する。なお、ビットマップ情報は容量が大きいので、頻繁に転送する必要がある。また、オフライン認識時に接続して、処理に必要な分だけを転送するようにしてもよい。更に、蓄積情報に個人識別情報が含まれていない場合には、別途、個人識別情報を転送する。
【００３５】
このようにオンライン文字認識結果を、サーバ４側でスキャン入力したオフライン手書き文字の認識時に、書き癖を含む個人辞書として利用する。あるいは、認識に先行して個人の癖を学習する材料として利用し、認識時には算出した個人パラメータを利用する。前記蓄積と同時に、オンライン文字認識において把握した単語の使用頻度も蓄積する。
【００３６】
サーバ４は、個人認識結果登録部４０で携帯情報端末２Ａ，２Ｂからの蓄積データを受信し、個人認識結果の登録を行う（Ｓ２０６）。個人認識結果登録部４０は、手書き文字の認識率を上げるために、個人の蓄積情報から、個人の所属するグループごとに、単語の使用頻度（＝出現頻度）についての集計をグループ辞書作成部４８によって実施し、これをグループデータとしてグループ辞書４４に格納する（Ｓ２０７）。
【００３７】
次に、図３に示すように、スキャナによるオフライン文字入力部４６により、手書き文字が記入されている原稿５をスキャンする（Ｓ２０８）。原稿５には、活字または手書きによる個人の名前５００と、手書きの文字または文章による手書き部５０１が記入されている。名前５００がスキャン原稿の付属情報となり、手書き記入者の個人識別情報として付加される。
【００３８】
名前５００の記入場所は、記入場所を限定した場合、原稿入力前に、原稿の特定部分に手書き入力者名／識別記号を活字／手書きで記入しておき、はじめに特定部分を認識することで、個人情報を選択することができる。また、記入場所を非限定にした場合、原稿入力前／作成時に、個人名または記号による個人識別情報を原稿内に記入しておく。
【００３９】
サーバ４は、個人識別情報から、原稿５に記入した個人を特定する（Ｓ２０９）。さらに、グループ情報格納部４７のグループ情報を利用して、特定した個人が所属するグループを特定する。なお、グループ情報には、メンバー情報、グループで使われる専門用語情報などを利用することも可能である。
【００４０】
次に、サーバ４は、原稿５をスキャンして得たスキャン原稿に記入されている手書き部５０１について、一般辞書４３、および個人が登録した蓄積データ（個人辞書４１Ａ，４１Ｂ）、およびグループ辞書４４を用いて、オフライン文字認識部４５により文字認識を行う（Ｓ２１１）。文字認識した結果は、内部または外部の記憶媒体に記憶される。なお、活字／手書きどちらも個人やグループの単語使用頻度に関する情報を使用してもよい。
【００４１】
（第１の実施の形態の効果）
この第１の実施の形態によれば、下記の効果が得られる。
（イ）特定の個人が使用することの多い携帯情報端末２Ａ，２Ｂによるオンライン手書き文字認識の蓄積情報を利用してスキャン文書の手書き文字を認識するため、手書き文字の認識率を向上させることができる。
（ロ）オンライン手書き文字認識の蓄積情報を利用しているため、特別に個人の癖を学習させることなく、手書き文字の認識率を向上させることができる。
（ハ）個人ごとの蓄積データおよび個人識別情報を用いて認識処理を行うことにより、原稿５に書かれた手書き文字の記入者を特定することができる。記入者を特定できることにより、オフライン原稿と個人情報を特定できる結果、手書き文字の認識率を上げることができる。
【００４２】
［第２の実施の形態］
図４は、本発明の第２の実施の形態に係る文字認識装置を示す。この第２の実施の形態は、第１の実施の形態において、サーバ４内の記入者・グループ特定部４９に代えて、グループ特定部５１、ブロック単位個人特定部５２、レイアウト認識部５３、活字／手書き分離部５４からなる部分を追加したものであり、他の構成は第１の実施の形態と同様である。
【００４３】
活字／手書き分離部５４は、画像データ内の画素の濃淡および文字色等に基づいてヒストグラムを生成し、これに基づいて画像データを活字部からなる画像データと手書き部からなる画像データとに分離するものである。なお、活字部からなる画像データを特定できれば、それ以外の場所に存在する画像部分を手書き部と見なしてもよい。
【００４４】
（第２の実施の形態の動作）
次に、第２の実施の形態の動作を図６を参照し、図５のフローチャートに従って説明する。図６は、本実施の形態が対象とする原稿内容および原稿認識の一例を示す。図５において、ステップＳ２０１〜Ｓ２０７、およびステップＳ２１０〜Ｓ２１２が図２に示す動作と同じである。従って、以下の説明では、第１の実施の形態と相違する部分についてのみ説明する。
【００４５】
ステップＳ２０１〜Ｓ２０７の処理が終了すると、オフライン文字入力部４６により、図６の（ａ）に示すように、グループ名５０２と手書き部５０１とを有する原稿５をスキャンし、そのスキャン画像を入力する（Ｓ２０８）。このとき、原稿５の付属情報として、グループ識別情報（グループ名５０２）をスキャン画像に付加する。
【００４６】
グループ特定部５１は、グループ識別情報から原稿に記入したグループを特定する（Ｓ３０１）。一方、活字／手書き分離部５４は、スキャン画像を手書き部５０１とそれ以外の活字部とに分離する。分離した手書き部５０１側の画像が、図６の（ｂ）に示す画像５０３である。
【００４７】
次に、複数の人物が記入している可能性があるため、レイアウト認識部５３によってレイアウト認識し（Ｓ３０２）、図６の（ｂ）に示すように、手書き部５０１を複数のブロック５０５ａ，５０５ｂに分離する。次に、オフライン文字認識部４５は、手書き部５０１について一般辞書４３とグループ辞書４４を参照して予備的な文字認識を行い（Ｓ３０３）、図６の（ｃ）のような予備認識結果５０４を得る。このとき、それぞれの認識結果の単語認識信頼度も算出する。レイアウト認識の結果および予備的な文字認識の結果は、図示せぬ記憶部に保存される（Ｓ３０６）。図６（ｃ）に示す場合は、手書き文字５０４ａに対して認識された文字コードを明朝体等の標準文字５０４ｂで表している。
【００４８】
オフライン文字認識部４５は、予備的な認識結果から信頼度の高い文字を選択する。この選択した文字を、ブロック単位に特定された１つのグループに所属する個人の蓄積データ４１０と突き合わせ、最も特徴が似ている個人を選択する（Ｓ３０４）。このとき、個人識別信頼度を算出し、信頼度が低ければ識別不可ブロックとする。
【００４９】
図６（ｃ）に示す場合は、特定されたグループ１に属する個人Ａの個人辞書４１Ａおよび個人Ｂの個人辞書４１Ｂに蓄積されている蓄積データ４１０とを比較する。予備認識結果の手書き文字５０４ａが個人Ａの手書き文字４１０ａとが類似していることから、信頼度が個人Ｂの手書き文字４１０ｂよりも高いため、個人辞書Ａを用いて当該ブロックの文字認識を行う。
【００５０】
また、オフライン文字認識部４５は、記入している個人を識別できたブロックについて一般辞書４３、個人が登録した蓄積データ４１０、およびグループ辞書４４を用いて（Ｓ２１０）、正式な文字認識を行う（Ｓ２１１）。個人識別が不可となったブロックについては、予備認識結果を正式結果とする。文字認識の結果は、活字部および手書き部を統合して認識結果記憶部５０に記憶する（Ｓ３０５）。
【００５１】
（第２の実施の形態の効果）
この第２の実施の形態によれば、原稿５をオフラインで入力して認識するに際し、原稿５内の原稿記入グループの識別情報に基づいて原稿５に書かれた手書き文字を認識し、その記入者を特定することができる。例えば、社内の部や課をグループ化しておけば、回覧文書のように１つの文書の中に複数の人のサインや文章が記入されている場合でも、それぞれの記入者を特定することができる。
【００５２】
［他の実施の形態］
なお、本発明は、上記各実施の形態に限定されず、その発明の要旨を変更しない範囲内で種々の変形が可能である。例えば、その発明の要旨を変更しない範囲内で各実施の形態間で構成要素の組み合わせを任意に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る文字認識装置を示すブロック図である。
【図２】図１の文字認識装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】サーバ側で原稿をオフラインで入力する状況を示す説明図である。
【図４】本発明の第２の実施の形態に係る文字認識装置を示すブロック図である。
【図５】第２の実施の形態に係る文字認識装置の処理フローを示すフローチャートである。
【図６】第２の実施の形態が対象とする原稿内容および原稿認識の一例を示す説明図である。
【符号の説明】
【００５４】
１  文字認識装置
２  携帯情報端末
２Ａ，２Ｂ  携帯情報端末
３  回線
４  サーバ
５  原稿
２０  ユーザインターフェース部
２１  オンライン文字認識部
２２  オンライン文字入力部
２３  文字認識結果情報蓄積部
２４  個人情報格納部
４０  個人認識結果登録部
４１Ａ，４１Ｂ  個人辞書
４２  辞書選択部
４３  一般辞書
４４  グループ辞書
４５  オフライン文字認識部
４６  オフライン文字入力部
４７  グループ情報格納部
４８  グループ辞書作成部
４９  記入者・グループ特定部
５０  認識結果記憶部
５１  グループ特定部
５２  ブロック単位個人特定部
５３  レイアウト認識部
５４  活字／手書き分離部
４１０  蓄積データ
５００  名前
５０１  手書き部
５０２  グループ名
５０３  画像
５０４  予備認識結果
５０４ａ  手書き文字
５０４ｂ  標準文字
５０５ａ，５０５ｂ  ブロック
【図１】
2006092205.tif 000003
【図２】
2006092205.tif 000004
【図３】
2006092205.tif 000005
【図４】
2006092205.tif 000006
【図５】
2006092205.tif 000007
【図６】
2006092205.tif 000008