(57)【要約】【課題】  ユーザ辞書を備えた構成において、より高い文字認識精度を実現することにある。【解決手段】  文書画像を入力して、文書画像に表わされる文字画像を、複数の中から選択された一の使用辞書および更新辞書ＧＵと照合することにより文字認識を行なう。更新辞書ＧＵは、「文字コード」、「対応辞書識別情報」、「更新回数」、「特徴量」の各項目Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４の組を１レコードとするデータ構造を備えている。この１レコードで１文字が表わされる。【選択図】        図８
2006343797.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字認識用の辞書として、予め登録内容の固定された第１の辞書と登録内容を更新可能な第２の辞書とを備え、文書画像を入力して、該文書画像に表わされる文字画像を前記第１の辞書および第２の辞書と照合することにより文字認識を行なう文字認識装置であって、
前記第１の辞書として、文字画像の特徴量と文字コードとを対応付けて格納する複数種類の辞書を記憶する第１の辞書記憶手段と、
前記第２の辞書を更新する第２の辞書更新手段と
を備え、
前記第２の辞書更新手段は、
前記文書画像から１文字の文字画像を切り出す文字画像切り出し手段と、
前記文字画像切り出し手段により切り出された文字画像に対して文字コードを指定する文字コード指定手段と、
前記第１の辞書記憶手段に記憶された複数種類の辞書から一の辞書を選択する辞書選択手段と、
前記文字画像切り出し手段により切り出された文字画像の特徴量を得る特徴量取得手段と、
前記辞書選択手段により選択された辞書から前記文字コード指定手段により指定された文字コードに対応する特徴量を読み出して、該読み出された特徴量を、前記特徴量取得手段により得た特徴量でもって補正する特徴量補正手段と、
前記文字コード指定手段により指定された文字コードと、前記特徴量補正手段による補正後の特徴量と、前記辞書選択手段により選択された辞書を識別するための識別情報との組を１文字分のデータとして前記第２の辞書に追加するデータ追加手段と
を備える文字認識装置。
【請求項２】
請求項１に記載の文字認識装置であって、
前記文字コード指定手段により指定された文字コードと、前記辞書選択手段により選択された辞書を識別するための識別情報とを備える１文字分のデータが前記第２の辞書に登録済みであるか否かを判定する登録判定手段と、
前記登録判定手段により登録済みでないと判定されたときに、該登録済みのデータを前記特徴量補正手段による補正後の特徴量でもって修正するデータ修正手段と
を備える文字認識装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の文字認識装置であって、
前記文字コード指定手段は、作業者の操作指令に応じて入力された文字を表わす文字コードを指定する構成であり、
前記辞書選択手段は、作業者の操作指令に応じて指定された辞書を選択する構成である
文字認識装置。
【請求項４】
請求項１または２に記載の文字認識装置であって、
前記文書画像から１文字の文字画像を順次切り出して、該切り出された文字画像の特徴量を演算して、前記第１の辞書記憶手段に記憶された複数の辞書から選択された使用辞書と前記第２の辞書の中から前記演算して求めた特徴量に近い文字コードを選択することにより前記文字認識を行なう文字認識手段
を備え、
前記辞書選択手段は、前記使用辞書を選択した辞書とする構成である
文字認識装置。
【請求項５】
請求項１ないし４のいずれかに記載の文字認識装置であって、
前記特徴量補正手段は、
前記辞書から読み出された特徴量と前記特徴量取得手段により得た特徴量との平均値を求める平均化手段
を備える文字認識装置。
【請求項６】
文字認識用の辞書として、予め登録内容の固定された第１の辞書と登録内容を更新可能な第２の辞書とを用意して、文書画像を入力して、該文書画像に表わされる文字画像を前記第１の辞書および第２の辞書と照合することにより文字認識を行なう文字認識方法であって、
（ａ）前記第１の辞書として、文字画像の特徴量と文字コードとを対応付けて格納する複数種類の辞書を記憶装置に予め記憶する行程と、
（ｂ）前記第２の辞書を更新する行程と
を備え、
前記行程（ｂ）は、
（ｂ−１）前記文書画像から１文字の文字画像を切り出す行程と、
（ｂ−２）前記行程（ｂ−１）により切り出された文字画像に対して文字コードを指定する行程と、
（ｂ−３）前記第１の辞書としての複数種類の辞書から一の辞書を選択する行程と、
（ｂ−４）前記行程（ｂ−１）により切り出された文字画像の特徴量を得る行程と、
（ｂ−５）前記行程（ｂ−３）により選択された辞書から前記行程（ｂ−２）により指定された文字コードに対応する特徴量を読み出して、該読み出された特徴量を、前記行程（ｂ−４）により得た特徴量でもって補正する行程と、
（ｂ−６）前記行程（ｂ−２）により指定された文字コードと、前記行程（ｂ−５）による補正後の特徴量と、前記行程（ｂ−３）により選択された辞書を識別するための識別情報との組を１文字分のデータとして前記第２の辞書に追加する行程と
を備える文字認識方法。
【請求項７】
文書画像を入力して、該文書画像に表わされる文字画像を、予め登録内容の固定された第１の辞書および登録内容を更新可能な第２の辞書と照合することにより文字認識を行なうためのコンピュータプログラムであって、
（ａ）前記第１の辞書として、文字画像の特徴量と文字コードとを対応付けて格納する複数種類の辞書を記憶装置に予め記憶する機能と、
（ｂ）前記第２の辞書を更新する機能と
をコンピュータに実現させるとともに、
前記機能（ｂ）は、
（ｂ−１）前記文書画像から１文字の文字画像を切り出す機能と、
（ｂ−２）前記機能（ｂ−１）により切り出された文字画像に対して文字コードを指定する機能と、
（ｂ−３）前記第１の辞書としての複数種類の辞書から一の辞書を選択する機能と、
（ｂ−４）前記機能（ｂ−１）により切り出された文字画像の特徴量を得る機能と、
（ｂ−５）前記機能（ｂ−３）により選択された辞書から前記機能（ｂ−２）により指定された文字コードに対応する特徴量を読み出して、該読み出された特徴量を、前記機能（ｂ−４）により得た特徴量でもって補正する機能と、
（ｂ−６）前記機能（ｂ−２）により指定された文字コードと、前記機能（ｂ−５）による補正後の特徴量と、前記機能（ｂ−３）により選択された辞書を識別するための識別情報との組を１文字分のデータとして前記第２の辞書に追加する機能と
を備えるコンピュータプログラム。
【請求項８】
請求項７に記載のコンピュータプログラムであって、さらに、
（ｂ−７）前記機能（ｂ−２）により指定された文字コードと、前記機能（ｂ−３）により選択された辞書を識別するための識別情報とを備える１文字分のデータが前記第２の辞書に登録済みであるか否かを判定する機能と、
（ｂ−８）前記機能（ｂ−７）により登録済みでないと判定されたときに、該登録済みのデータを前記機能（ｂ−５）による補正後の特徴量でもって修正する機能と
をコンピュータに実現させるコンピュータプログラム。
【請求項９】
請求項７または８に記載のコンピュータプログラムであって、
前記機能（ｂ−５）は、
前記機能（ｂ−３）により選択された辞書から読み出された特徴量と前記機能（ｂ−４）により得た特徴量との平均値を求める機能
を備えるコンピュータプログラム。
【請求項１０】
請求項７ないし９のいずれかに記載のコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文字画像の認識を行なう技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
文字認識装置は、文字画像と文字コードとを結びつける認識辞書を備え、文字画像を認識辞書と照合することにより文字認識を行なっていた。従来より、文字認識装置には、フォント別等によって複数種類の認識辞書を備える構成のものがある（以下の特許文献１）。
【０００３】
上記複数の認識辞書は、予め用意された、すなわちシステム内蔵の認識辞書（以下、「システム辞書」と呼ぶ）であるが、文字認識装置は、システム辞書のほかに、作業者自身が管理できる認識辞書（以下、「ユーザ辞書」と呼ぶ）を備える構成のものもある（以下の特許文献２を参照）。ユーザ辞書を備えることで、認識精度の向上が図られている。
【０００４】
【特許文献１】特開平１１−８５９０８号公報
【特許文献２】特開平６−２６６９０２号公報
【０００５】
しかしながら、上記ユーザ辞書を備えた技術では、ユーザ辞書に文字画像を追加することにより、いままで認識できていた類似の文字が認識不能となる場合があり、文字認識の精度を必ずしも充分に高めることができないという問題があった。というのも、誤認識があったためにユーザ辞書に文字画像と正しい文字コードを追加した場合に、その追加した文字画像が、誤認識を行なった辞書とは異なる辞書に登録された文字パターンと類似することがあり、いままでこの異なる辞書で認識できていた文字が認識不能となるためである。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の解決しようとする課題は、ユーザ辞書を備えた構成において、より高い文字認識精度を実現することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前述した課題の少なくとも一部を解決するための手段として、以下に示す構成をとった。
【０００８】
本発明の文字認識装置は、
文字認識用の辞書として、予め登録内容の固定された第１の辞書と登録内容を更新可能な第２の辞書とを備え、文書画像を入力して、該文書画像に表わされる文字画像を前記第１の辞書および第２の辞書と照合することにより文字認識を行なう文字認識装置であって、
前記第１の辞書として、文字画像の特徴量と文字コードとを対応付けて格納する複数種類の辞書を記憶する第１の辞書記憶手段と、
前記第２の辞書を更新する第２の辞書更新手段と
を備え、
前記第２の辞書更新手段は、
前記文書画像から１文字の文字画像を切り出す文字画像切り出し手段と、
前記文字画像切り出し手段により切り出された文字画像に対して文字コードを指定する文字コード指定手段と、
前記第１の辞書記憶手段に記憶された複数種類の辞書から一の辞書を選択する辞書選択手段と、
前記文字画像切り出し手段により切り出された文字画像の特徴量を得る特徴量取得手段と、
前記辞書選択手段により選択された辞書から前記文字コード指定手段により指定された文字コードに対応する特徴量を読み出して、該読み出された特徴量を、前記特徴量取得手段により得た特徴量でもって補正する特徴量補正手段と、
前記文字コード指定手段により指定された文字コードと、前記特徴量補正手段による補正後の特徴量と、前記辞書選択手段により選択された辞書を識別するための識別情報との組を１文字分のデータとして前記第２の辞書に追加するデータ追加手段と
を備えることを特徴としている。
【０００９】
上記構成の文字認識装置によれば、文字画像は第１の辞書および第２の照合することにより文字認識がなされるが、さらに、第１の辞書としては、複数の辞書を備え、第２の辞書は更新がなされる。その第２の辞書の更新は、文字画像の切り出しと、その切り出した文字画像に対する文字コードの指定と、第１の辞書としての複数種類の辞書から一の辞書を選択することを受けて行なわれる。その切り出した文字画像の特徴量を取得して、上記選択された辞書から前記指定された文字コードに対応する特徴量を読み出して、その読み出された特徴量を前記取得した特徴量でもって補正を行なう。
【００１０】
このために、辞書別に特徴量の補正がなされることから、誤認識があったために第２の辞書に文字画像と正しい文字コードを追加した場合に、その追加した文字画像が、誤認識を行なった辞書とは異なる辞書を用いた文字認識で利用されることがない。したがって、第２の辞書に文字画像を追加することにより、いままで認識できていた類似の文字が認識不能となることがないことから、文字認識の精度を充分に高めることができる。
【００１１】
前記構成の文字認識装置において、前記文字コード指定手段により指定された文字コードと、前記辞書選択手段により選択された辞書を識別するための識別情報とを備える１文字分のデータが前記第２の辞書に登録済みであるか否かを判定する登録判定手段と、前記登録判定手段により登録済みでないと判定されたときに、該登録済みのデータを前記特徴量補正手段による補正後の特徴量でもって修正するデータ修正手段とを備える構成としてもよい。
【００１２】
この構成によれば、文字コードと辞書の識別情報をキーとして第２の辞書に既に登録がなされている場合に、その登録がなされている情報の修正を行なうことができる。
【００１３】
また、前記文字認識装置において、前記文字コード指定手段は、作業者の操作指令に応じて入力された文字を表わす文字コードを指定する構成であり、前記辞書選択手段は、作業者の操作指令に応じて指定された辞書を選択する構成としてもよい。
【００１４】
この構成によれば、作業者の意図する文字コードと辞書の識別情報を第２の辞書に登録することが容易にできる。
【００１５】
前記文字認識装置において、前記文書画像から１文字の文字画像を順次切り出して、該切り出された文字画像の特徴量を演算して、前記第１の辞書記憶手段に記憶された複数の辞書から選択された使用辞書と前記第２の辞書の中から前記演算して求めた特徴量に近い文字コードを選択することにより前記文字認識を行なう文字認識手段を備え、前記辞書選択手段は、前記使用辞書を選択した辞書とする構成としてもよい。
【００１６】
この構成によれば、文字認識において使用した辞書を直ちに指定することができることから、構成が簡単である。
【００１７】
前記特徴量補正手段は、前記辞書から読み出された特徴量と前記特徴量取得手段により得た特徴量との平均値を求める平均化手段を備える構成としてもよい。この構成によれば、特徴量の補正が容易である。
【００１８】
本発明の文字認識方法は、
文字認識用の辞書として、予め登録内容の固定された第１の辞書と登録内容を更新可能な第２の辞書とを用意して、文書画像を入力して、該文書画像に表わされる文字画像を前記第１の辞書および第２の辞書と照合することにより文字認識を行なう文字認識方法であって、
（ａ）前記第１の辞書として、文字画像の特徴量と文字コードとを対応付けて格納する複数種類の辞書を記憶装置に予め記憶する行程と、
（ｂ）前記第２の辞書を更新する行程と
を備え、
前記行程（ｂ）は、
（ｂ−１）前記文書画像から１文字の文字画像を切り出す行程と、
（ｂ−２）前記行程（ｂ−１）により切り出された文字画像に対して文字コードを指定する行程と、
（ｂ−３）前記第１の辞書としての複数種類の辞書から一の辞書を選択する行程と、
（ｂ−４）前記行程（ｂ−１）により切り出された文字画像の特徴量を得る行程と、
（ｂ−５）前記行程（ｂ−３）により選択された辞書から前記行程（ｂ−２）により指定された文字コードに対応する特徴量を読み出して、該読み出された特徴量を、前記行程（ｂ−４）により得た特徴量でもって補正する行程と、
（ｂ−６）前記行程（ｂ−２）により指定された文字コードと、前記行程（ｂ−５）による補正後の特徴量と、前記行程（ｂ−３）により選択された辞書を識別するための識別情報との組を１文字分のデータとして前記第２の辞書に追加する行程と
を備えることを特徴としている。
【００１９】
本発明のコンピュータプログラムは、
文書画像を入力して、該文書画像に表わされる文字画像を、予め登録内容の固定された第１の辞書および登録内容を更新可能な第２の辞書と照合することにより文字認識を行なうためのコンピュータプログラムであって、
（ａ）前記第１の辞書として、文字画像の特徴量と文字コードとを対応付けて格納する複数種類の辞書を記憶装置に予め記憶する機能と、
（ｂ）前記第２の辞書を更新する機能と
をコンピュータに実現させるとともに、
前記機能（ｂ）は、
（ｂ−１）前記文書画像から１文字の文字画像を切り出す機能と、
（ｂ−２）前記機能（ｂ−１）により切り出された文字画像に対して文字コードを指定する機能と、
（ｂ−３）前記第１の辞書としての複数種類の辞書から一の辞書を選択する機能と、
（ｂ−４）前記機能（ｂ−１）により切り出された文字画像の特徴量を得る機能と、
（ｂ−５）前記機能（ｂ−３）により選択された辞書から前記機能（ｂ−２）により指定された文字コードに対応する特徴量を読み出して、該読み出された特徴量を、前記機能（ｂ−４）により得た特徴量でもって補正する機能と、
（ｂ−６）前記機能（ｂ−２）により指定された文字コードと、前記機能（ｂ−５）による補正後の特徴量と、前記機能（ｂ−３）により選択された辞書を識別するための識別情報との組を１文字分のデータとして前記第２の辞書に追加する機能と
を備えることを特徴としている。
【００２０】
本発明の文字認識方法およびコンピュータプログラムによっても、本発明の文字認識装置と同様に、登録内容の固定された第１の辞書に対して登録内容を更新可能な第２の辞書を備えた構成において、より高い文字認識精度を実現することができるという効果を奏する。
【００２１】
本発明の記録媒体は、本発明のコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を特徴としている。本記録媒体は、本発明のコンピュータプログラムと同様な作用・効果を有している。
【００２２】
本発明は、以下のような他の態様も含んでいる。その第１の態様は、本発明のコンピュータプログラムを通信経路を介して供給するプログラム供給装置としての態様である。この第１の態様では、コンピュータプログラムをコンピュータネットワーク上のサーバなどに置き、通信経路を介して、必要なプログラムをコンピュータにダウンロードし、これを実行することで、上記の方法や装置を実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
本発明を実施するための最良の形態を実施例に基づき説明する。この実施例を、次の順序に従って説明する。
１．装置の構成：
２．コンピュータ処理：
３．作用・効果
４．他の実施形態：
【００２４】
１．装置の構成：
図１は、本発明の一実施例を適用するコンピュータシステムの概略構成を示す説明図である。この実施例のコンピュータシステムは、本発明の文字認識装置を構成するパーソナルコンピュータ１０を中心に備え、その周辺装置として、ディスプレイ２０とキーボード２２とマウス２４を備える。さらに、パーソナルコンピュータ１０には、スキャナ２６とプリンタ２８が接続されている。
【００２５】
パーソナルコンピュータ１０は、中央演算処理装置としてのＣＰＵ１１を中心にバス１２により相互に接続されたメモリ１３、ハードディスクドライブ１４、入力制御ユニット１５、表示制御ユニット１６等を備える。メモリ１３は、各種データ等を記憶するもので、ＣＰＵ１１の作業領域となる。
【００２６】
ハードディスクドライブ１４は、文字認識装置のソフトウェアとしてのコンピュータプログラムＰＲと、文字認識用の辞書を記憶する。文字認識用辞書としては、予め用意されたシステム辞書と、作業者自身が管理できるユーザ辞書とを備える。システム辞書は、予め登録内容の固定されたもので、本発明の「第１の辞書」に相当する。ユーザ辞書は、登録内容を更新可能なもので、本発明の「第２の辞書」に相当する。システム辞書としては、基本認識辞書Ｇ１、つぶれ文字認識辞書Ｇ２、かすれ文字認識辞書Ｇ３、明朝体認識辞書Ｇ４、ゴシック体認識辞書Ｇ５等のｎ個（ｎは複数）の辞書が用意されている。すなわち、システム辞書としては、基本的な認識辞書Ｇ１と、文字のつぶれ・かすれの程度を変えたつぶれ文字認識辞書Ｇ２、かすれ文字認識辞書Ｇ３等と、文字のフォントを変えた明朝体認識辞書Ｇ４、ゴシック体認識辞書Ｇ５等が用意されている。ユーザ辞書は、更新辞書ＧＵである。なお、このハードディスクドライブ１４が、本発明の「第１の辞書記憶手段」に相当する。
【００２７】
辞書Ｇ１〜Ｇｎは、文字画像の特徴量と文字コードとを文字毎に対応付けて格納するものである。「特徴量」とは、文字画像の形状を数値化して表現するためのものである。特徴量としては、この実施例では、周知のメッシュ特徴を利用している。メッシュ特徴は、文字領域を複数の小領域に分割し、その小領域に含まれる黒画素の数を特徴量にするものである。
【００２８】
更新辞書ＧＵは、システム辞書としての辞書Ｇ１〜Ｇｎに登録されている文字についての特徴量を補正するための辞書で、ユーザによって文字の登録（追加）・修正がなされる。更新辞書ＧＵの構成については後述する。また、ハードディスクドライブ１４は、単語辞書ＧＷと登録画像情報ファイルＰＦを記憶するが、これらについても後述する。
【００２９】
スキャナ２６は、写真、文書などの原稿を光学的に走査（スキャン）して、その反射光や透過光の強度を計り、これをアナログ−デジタル変換して画像（イメージ）をコンピュータに取込むためのデバイスである。ここでは、文書を原稿として、文書画像データＤＤを得るために用いられる。
【００３０】
入力制御ユニット１５は、キーボード２２やマウス２４から入力操作を取り込むと共に、スキャナ２６から文書画像データＤＤを取り込む制御部である。表示制御ユニット１６は、ディスプレイ２０への信号出力を制御する制御部である。
【００３１】
コンピュータプログラムＰＲは、もともとは、記録媒体としてのＣＤ−ＲＯＭ（図示せず）に記憶されており、所定のインストールプログラムを起動することで、そのＣＤ−ＲＯＭからハードディスクドライブ１４にインストールされたものである。システム辞書としての辞書Ｇ１〜Ｇｎも同様に、ＣＤ−ＲＯＭからハードディスクドライブ１４にインストールされたものである。上記コンピュータプログラムＰＲをＣＰＵ１１が実行することにより、本発明の文字認識装置の各種構成要件は実現される。
【００３２】
図１では、各種構成要件が、ＣＰＵ１１の内部で実現される機能のブロックによって示されている。ＣＰＵ１１は、コンピュータプログラムＰＲを実行することにより、文書画像データＤＤを入力して、文書画像データＤＤに表わされる文字画像を辞書Ｇ１〜Ｇｎおよび更新辞書ＧＵと照合することにより文字認識を行なうと共に、更新辞書ＧＵの更新を行なう。更新辞書ＧＵの更新は、第２の辞書更新部１８を用いて行なう。第２の辞書更新部１８は、文字画像切り出し部１８ａ、文字コード指定部１８ｂ、辞書選択部１８ｃ、特徴量取得部１８ｄ、特徴量補正部１８ｅ、データ追加部１８ｆを用いて行なわれる。各部１８ａ〜１８ｆの働きは後ほど詳述する。
【００３３】
なお、コンピュータプログラムＰＲは、ＣＤ−ＲＯＭに替えて、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＩＣカード等の他の携帯型記録媒体（可搬型記録媒体）に格納された構成として、これらから提供されたものとすることができる。また、このコンピュータプログラムＰＲは、外部のネットワークに接続される特定のサーバから、ネットワークを介して提供されたものとすることもできる。上記ネットワークとしては、インターネットであってもよく、特定のホームページからダウンロードして得たコンピュータプログラムであってもよい。あるいは、電子メールの添付ファイルの形態で供給されたコンピュータプログラムであってもよい。
【００３４】
２．コンピュータ処理：
コンピュータプログラムＰＲに従う制御処理について、以下詳細に説明する。図２は、この制御処理のメインルーチンを示すフローチャートである。このメインルーチンは、コンピュータプログラムＰＲを起動させる旨の指示がなされたときに、実行開始される。図示するように、処理が開始されると、ＣＰＵ１１は、まず、作業用のウィンドウＷＤをＣＲＴディスプレイ１２に表示する処理を行なう（ステップＳ１００）。
【００３５】
図３は、このウィンドウＷＤを示す説明図である。図示するように、ウィンドウＷＤには、メニューバーＢＲ１とツールバーＢＲ２とが設けられている。ツールバーＢＲ２には、作業手順に従った順にコマンドを実行するための「スキャン」、「認識」、「保存」のボタンＢＴ１，ＢＴ２，ＢＴ３が備えられている。ツールバーＢＲ２の下方には、文書画像表示用のフィールドＦＤ１と認識結果表示用のフィールドＦＤ２とが設けられている。各フィールドＦＤ１，ＦＤ２は、図では表示がなされた状態であるが、ステップＳ１００の時点では空欄である。
【００３６】
図２に戻って、次いで、ＣＰＵ１１は、ツールバーＢＲ２上の「スキャン」のボタンＢＴ１が、マウス２４によってクリックされる操作を受けて、文字認識の対象となる文書をスキャンするスキャン処理を実行する（ステップＳ１１０）。この結果、文書のイメージを光学的に読み取った文書画像データＤＤが、メモリ１３に記憶されるとともに、ウィンドウＷＤの文書画像表示用のフィールドＦＤ１に表示される。続いて、ＣＰＵ１１は、ステップＳ１１０で得られた文書画像データＤＤに表わされる文字画像の認識を行なう文字認識処理を実行する（ステップＳ１２０）。
【００３７】
図４は、ステップＳ１２０で実行される文字認識処理の詳細を表わすフローチャートである。図示するように、処理が開始されると、ＣＰＵ１１は、文書画像データＤＤから１つの文字画像を切り出す処理を行なう（ステップＳ２００）。詳細には、ＣＰＵ１１は、文書の文字の並びが横方向か縦方向かをみて、横方向の場合には行を、縦方向の場合には列を切り出して、その切り出した並びから１文字に相当する１つの文字画像を切り出す。
【００３８】
次いで、ＣＰＵ１１は、ツールバーＢＲ２上の「認識」のボタンＢＴ２が、マウス２４によってクリックされる操作を受けて、ステップＳ２００で切り出した文字画像の認識に用いる使用辞書を、システム辞書としての辞書Ｇ１〜Ｇｎのうちから一つ選択する処理を行なう（ステップＳ２１０）。詳細には、ステップＳ２００で切り出した文字画像における文字の太さを見ることで、つぶれ文字認識辞書Ｇ２、かすれ文字認識辞書Ｇ３が使用辞書に適しているかを判断することができる。また、基本認識辞書Ｇ１と一旦照合（マッチング）を行なって、類似度が高いと判断された文字コードを検出して、その文字コードに対応した文字画像の特徴量を、明朝体認識辞書Ｇ４、ゴシック体認識辞書Ｇ５等のフォント別の認識辞書からそれぞれ読み出して、その読み出した特徴量がステップＳ２００で切り出した文字画像の特徴量と似通っているかを判定する。そうして最も類似度が高い文字画像を備える辞書を使用辞書として選択する。使用辞書の選択は、こうした手法に限るわけではなく、辞書Ｇ１〜Ｇｎの種類によって別の手法によるものとすることもできる。要は、ステップＳ２００で切り出した文字画像の認識に最も適した辞書Ｇ１〜Ｇｎを選択できるものであれば、どのような手法であってもよい。
【００３９】
次いで、ＣＰＵ１１は、ステップＳ２００で切り出した文字画像を、ステップＳ２１０で使用辞書として選択した辞書（Ｇ１〜Ｇｎのいずれか一つ）および更新辞書ＧＵと照合（マッチング）することで、その文字画像の文字認識を行なう（ステップＳ２２０）。詳細には、切り出した文字画像の特徴量を演算して、使用辞書および更新辞書ＧＵの中からその演算して求めた特徴量に近い文字コードを選択して、その選択された文字コードを認識結果として出力する。「使用辞書および更新辞書ＧＵの中から」とは、両辞書に対してそれぞれマッチングを行ない、両辞書の中から特徴量の近い文字コードを選択するものである。なお、認識結果としては、最も特徴量が近い（類似度が高い）文字コードだけではなく、複数の候補が優先順位（類似度が高いほど優先順位が高い）と共に得られる。
【００４０】
その後、ＣＰＵ１１は、ステップＳ２２０で得られた文字認識結果をメモリ１３に記憶する（ステップＳ２３０）。次いで、ＣＰＵ１１は、ステップＳ２００で切り出した文字画像が、文書画像データＤＤに含まれる文字画像の中の最後のものであるか否かを判定する（ステップＳ２４０）。ここで、最後のものでないと判定されると、ステップＳ２００に処理を戻して、次の文字画像の切り出しを行なって文字認識を行なう。一方、ステップＳ２３０で、最後の文字画像であると判定されると、文書画像データＤＤに含まれる全ての文字画像の認識が終了したとして、ＣＰＵ１１は、ステップＳ２５０に処理を進める。ステップＳ２５０では、ＣＰＵ１１は、認識結果、すなわち、ステップＳ２３０で記憶してきた第１位候補の文字コードの列を、ウィンドウＷＤの認識結果表示用のフィールドＦＤ２に表示する処理を行なう。ステップＳ２５０の実行後、ＣＰＵ１１は、「リターン」に処理を進めて、この文字認識処理のルーチンを抜ける。
【００４１】
こうして図２においてステップＳ１２０の文字認識処理を抜けると、ＣＰＵ１１は、ステップＳ１３０に処理を進める。ステップＳ１３０では、ＣＰＵ１１は、ステップＳ１２０で得られた文字認識結果を補正する補正処理を行なう。ここで実行される補正処理としては、自動学習補正、半自動学習補正、手動補正の３種類がある。
【００４２】
図５は、上記３種類の学習補正を補正結果の一例を用いて説明するための説明図である。図中の第１段目には、ステップＳ１１０によるスキャン処理の結果得られた文字画像の配列が示されており、第３段目ないし第６段目には、ステップＳ１２０による文字認識処理の結果として得られた第１位候補から第４位候補までが示されている。図中の第２段目には、ステップＳ１３０による補正処理の結果が示されている。
【００４３】
自動学習補正は、作業者の手を借りずに、単語辞書ＧＷを用いて文字認識結果を自動的に補正するものである。すなわち、ステップＳ１２０の文字認識処理によって得られた認識結果としての第１候補は必ずしも正しいとは限らないことから、文字認識結果が、単語辞書ＧＷに格納された単語として成り立つ文字コードを、認識結果の第２候補以下から探し、正解として指定することで正しい結果に補正するものである。なお、この正解の文字コードの指定が、自動学習補正時における文字コード指定部１８ｂ（図１参照）を構成する。図示の例では、第２番目の文字が、自動学習補正によるものである。文字認識処理では、"書"が第２位候補として認識されるが、単語辞書ＧＷに「辞書」という単語が予め登録してあるので、ステップＳ１２０で単語辞書ＧＷを利用した自動学習補正による補正処理を行なうことで、認識結果として"書"が採用される。
【００４４】
半自動学習補正は、文字認識結果として第２位候補以下として得られた複数の文字コードの中から一つを、作業者の操作指令に応じて選択して、その選択された文字コードに補正するものである。図示の例では、第７番目の文字が、半自動学習補正によるものである。文字認識処理では、第１位候補として"に"が、第２位候補として"は"が認識されるが、文章としては"に"であっても問題ないため単語辞書ＧＷを用いた補正が行われず、文字認識処理の結果がそのままとなる。そこで、作業者の手を借りて、"に"を"は"に補正する半自動学習補正が行なわれることになる。
【００４５】
図６は、半自動学習補正時における認識結果表示用のフィールドＦＤ２の一例を示す説明図である。図示するように、ウィンドウＷＤに備えられた認識結果表示用のフィールドＦＤ２には、第７番目の誤り文字を含む認識結果が表示されている。作業者は、以下の手順で複数の候補文字から正しい文字を指定している。作業者は、まず、マウス２４を操作して、その誤り文字（"に"の文字）にカーソルを移動する。この結果、認識結果表示用のフィールドＦＤ２の最下部には、複数の候補文字が、類似度が高いものほど左側に位置するように表示される。作業者は、次いで、それら表示された候補文字から正しい文字をクリックする操作を行なう。図示は、「は」の候補文字ＴＣがクリックされたものであり、上記誤り文字（"に"の文字）は、クリックされた候補文字ＴＣ（"は"の文字）に補正される。この正しい文字コードをクリックする指定が、半自動学習補正時における文字コード指定部１８ｂ（図１参照）を構成する。
【００４６】
手動補正は、文字認識処理によって得られた候補文字以外の文字に補正を行ないたいときに、作業者から直接文字の入力を受け付けて、その入力された文字に補正するものである。図５に示した例では、第１８番目の文字が、手動補正によるものである。文字認識処理では、"書"の文字が候補として出ていない。この場合「辞書」という単語を候補文字の中から構成できないために補正ができず、間違った結果が出力される。そこで、作業者の手を借りて、"事"を"書"に補正する手動補正が行なわれることになる。
【００４７】
作業者は、以下の手順で間違った認識結果を補正する処理を行なう。作業者は、まず、マウス２４を操作して、ウィンドウＷＤの認識結果表示用のフィールドＦＤ２に表示された文字列における誤り文字にカーソルを移動する。次いで、ウィンドウＷＤのツールバーＢＲ２上の「手動補正」のボタンＢＴ４（図３参照）をマウス２４によってクリックして、手動補正用のダイアログボックスＤＢを表示する。
【００４８】
図７は、手動補正用のダイアログボックスＤＢを示す説明図である。このダイアログボックスＤＢには、「文字画像」と「一覧」の表示フィールドＦＤ１１，ＦＤ１２と、「文字」と「辞書」の入力フィールドＦＤ１３，ＦＤ１４とが備えられている。「文字画像」の表示フィールドＦＤ１１には、ウィンドウＷＤの文書画像表示用のフィールドＦＤ１に表示されている文書画像データＤＤがそのまま表示される。このとき、認識結果表示用のフィールドＦＤから先に指定した誤り文字は、赤枠ＲＦで囲まれている。作業者は、マウス２４を操作して、「辞書」の入力フィールドＦＤ１４から辞書を識別するための識別情報（ＩＤ）を入力すると共に、キーボード２２を操作して、「文字」の入力フィールドＦＤ１３から文字をキー入力する。その後、［追加］のボタンＢＴ１１をクリックする。この結果、「文字」の入力フィールドＦＤ１３から入力された文字を表わす文字コードが指定されることになり、上記誤り文字は、その指定された文字コード（"書"の文字コード）に補正される。なお、「文字」と「辞書」の入力フィールドＦＤ１３，ＦＤ１４から作業者の操作指令に応じて正しい文字の文字コードと選択する辞書を指定する構成が、手動補正時における文字コード指定部１８ｂおよび辞書選択部１８ｃ（図１参照）の一部を構成する。
【００４９】
ステップＳ１３０の補正処理では、自動学習補正を行なう処理が必ず実行され（もちろん、文字認識結果が正しい場合には文字の変更はない）、さらに、作業者の上述した操作指令を受けた場合に半自動学習補正もしくは手動補正がなされる。なお、自動学習補正、半自動学習補正および手動補正のうちのいずれかで文字の変更がなされる毎に、更新辞書ＧＵを更新する処理がなされる。更新辞書ＧＵの更新処理について、次に詳述する。
【００５０】
図８は、更新辞書ＧＵと登録画像情報ファイルＰＦのデータ構造を示す説明図である。図示するように、更新辞書ＧＵは、「文字コード」、「対応辞書識別情報」、「更新回数」、「特徴量」の各項目Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４の組を１レコードとするデータ構造を備えている。この１レコードで１文字が表わされている。こうした構成の更新辞書ＧＵによれば、「対応辞書識別情報」の項目Ｆ２に格納されている識別情報によって特定される辞書（Ｇ１〜Ｇｎのうちのいずれか）を補正の対象として、その辞書の中の「文字コード」の項目Ｆ１に格納されている文字コードと一致する文字についての補正がなされていることがわかり、その補正量としての特徴量が、「特徴量」の項目Ｆ４に格納されていることがわかる。
【００５１】
一方、登録画像情報ファイルＰＦは、「文字コード」、「更新辞書の対応レコード番号」、「文字画像のファイル名」の各項目Ｅ１、Ｅ２、Ｅ３の組を１レコードとするデータ構造を備えている。「文字画像のファイル名」の項目Ｅ３は、ｍ個（ｍは正数）取り得る。「更新辞書の対応レコード番号」の項目Ｅ１に格納されるデータは、更新辞書ＧＵの１レコードを指定するためのものである。項目Ｅ１によって指定された更新辞書ＧＵの１レコードの「文字コード」の項目Ｆ１に格納されるデータは、「文字コード」の項目Ｅ１に格納されるデータと一致する。この登録画像情報ファイルＰＦは、更新辞書ＧＵを更新する度に、その更新に用いた文字画像を登録するためのものである。
【００５２】
更新辞書ＧＵの更新処理においては、登録画像情報ファイルＰＦを直接的に用いることはない。登録画像情報ファイルＰＦは、更新辞書ＧＵが損傷して再作成する際に利用したり、更新辞書ＧＵに登録した文字画像を一覧として表示する際に利用される。
【００５３】
図９は、更新辞書ＧＵの更新処理を示すフローチャートである。この更新辞書ＧＵの更新処理は、自動学習補正、半自動学習補正および手動補正のうちのいずれかで文字の変更がなされたときに実行される。図示するように、処理が開始されると、ＣＰＵ１１は、まず、上述したいずれかの補正によって変更された文字コードＣＣを取り込む処理を行なう（ステップＳ３００）。次いで、ＣＰＵ１１は、変更前の文字画像の特徴量ＣＶ１を取り込む処理を行なう（ステップＳ３１０）。自動学習補正、半自動学習補正、手動補正の各処理においては、文書画像データＤＤから切り出した１文字の文字画像の特徴量を演算していることから、ステップＳ３１０では、この特徴量を取り込んでいる。この特徴量を取り込む構成が、特徴量取得部１８ｄ（図１参照）に対応する。
【００５４】
次いで、ＣＰＵ１１は、自動、半自動学習補正の場合には、ステップＳ２１０で選択された使用辞書を識別するための識別情報を対応辞書識別情報Ｙとして記憶し、手動補正の場合には、「辞書」の入力フィールドＦＤ１４から操作者によって入力された辞書の識別情報を対応辞書識別情報Ｙとして記憶する（ステップＳ３２０）。なお、自動、半自動学習補正時においては、文字認識処理のステップＳ２１０で選択された使用辞書の識別情報を受け取る構成が、辞書選択部１８ｃ（図１参照）に対応し、手動補正時においては、上述したダイアログボックスＤＢに備えられた「辞書」の入力フィールドＦＤ１４と、この入力フィールドＦＤ１４から操作者によって入力された辞書の識別情報を取り込む構成が、辞書選択部１８ｃ（図１参照）に対応する。
【００５５】
その後、ＣＰＵ１１は、更新辞書ＧＵに、「文字コード」の項目Ｆ１がステップＳ３００で取り込んだ文字コードＣＣと一致し、且つ「対応辞書識別情報」の項目Ｆ２がステップＳ３２０で読み込んだ対応辞書識別情報Ｙと一致するレコードが登録済みか否かを判定する（ステップＳ３３０）。ここで、否定判定、すなわち未登録と判定された場合には、ステップＳ３４０に処理を進める。
【００５６】
ステップＳ３４０では、ＣＰＵ１１は、ステップＳ３２０で読み込んだ対応辞書識別情報Ｙによって特定される辞書から、ステップＳ３００で取り込んだ文字コードＣＣに対応する特徴量ＣＶ０を読み出す（ステップＳ３４０）。
【００５７】
その後、更新辞書ＧＵに新しいレコードを追加する処理を行なう（ステップＳ３５０）。詳細には、ＣＰＵ１１は、「文字コード」の項目Ｆ１にはステップＳ３００で取り込んだ文字コードＣＣを転送し、「対応辞書識別情報」の項目Ｆ２にはステップＳ３２０で読み込んだ対応辞書識別情報Ｙを転送し、「更新回数」の項目Ｆ３には値１を転送し、「特徴量」の項目Ｆ４には、ステップＳ３４０で対応辞書から読み出した特徴量ＣＶ０とステップＳ３１０で取り込んだ特徴量ＣＶ１との平均値、すなわち、（ＣＶ０＋ＣＶ１）／２の演算結果を転送して作成した新しいレコードを更新辞書ＧＵに追加する。ステップＳ３５０の実行後、「リターン」に抜けてこの更新辞書ＧＵの更新処理を一旦終了する。
【００５８】
一方、ステップＳ３３０で、肯定判定、すなわち登録済みと判定された場合には、上記一致すると判定されたレコード、すなわち、「文字コード」の項目Ｆ１がステップＳ３００で取り込んだ文字コードＣＣと一致し、且つ「対応辞書識別情報」の項目Ｆ２がステップＳ３２０で読み込んだ対応辞書識別情報Ｙと一致するレコードを修正する処理を行なう（ステップＳ３６０）。この修正の詳細は、一致すると判定されたレコードの「更新回数」の項目Ｆ３を、値１だけインクリメントするとともに、「特徴量」の項目Ｆ４に格納されている値を、ステップＳ３１０で取り込んだ特徴量ＣＶ１を用いて平均化するものである。この平均化は、「特徴量」の項目Ｆ４に格納されている値に「更新回数」の項目Ｆ３の値（上記インクリメント後の値）を乗算して、この乗算結果にステップＳ３１０で取り込んだ特徴量ＣＶ１を加算して、その加算結果を、「更新回数」の項目Ｆ３の値に値１を加えた値で除算することにより行なわれる。なお、「文字コード」の項目Ｆ１および「対応辞書識別情報」の項目Ｆ２は変更しない。ステップＳ３６０の実行後、「リターン」に抜けてこの更新辞書ＧＵの更新処理を一旦終了する。
【００５９】
ステップＳ３５０およびＳ３６０の詳細について、例をあげてさらに説明する。更新辞書ＧＵに新レコードとして追加されたとき、すなわち第１回目の辞書の更新時には、ステップＳ３１０で取り込まれた特徴量ＣＶ１をＶ１とすると、「更新回数」の項目Ｆ３は値１であり、「特徴量」の項目Ｆ４は（ＣＶ０＋Ｖ１）／２となる。
【００６０】
第２回目の更新時には、ステップＳ３１０で取り込まれた特徴量ＣＶ１をＶ２とすると、「更新回数」の項目Ｆ３は値２であり、「特徴量」の項目Ｆ４は（ＣＶ０＋Ｖ１＋Ｖ２）／３となる。第３回目の更新時には、ステップＳ３１０で取り込まれた特徴量ＣＶ１をＶ３とすると、「更新回数」の項目Ｆ３は値３であり、「特徴量」の項目Ｆ４は（ＣＶ０＋Ｖ１＋Ｖ２＋Ｖ３）／４となる。すなわち、第ｋ回目（ｋは正数）の更新時には、ステップＳ３１０で取り込まれた特徴量ＣＶ１をＶｋとすると、「更新回数」の項目Ｆ３はｋであり、「特徴量」の項目Ｆ４は（ＣＶ０＋Ｖ１＋Ｖ２＋...＋Ｖｋ）／（ｋ＋１）となる。
【００６１】
上述した更新辞書ＧＵの更新処理は、前述したようにステップＳ１３０において、自動学習補正、半自動学習補正および手動補正のうちのいずれかで文字の変更がなされる度に行なわれるが、図２に戻って、ステップＳ１３０の補正処理を抜けると、ＣＰＵ１１は、ステップＳ１４０に処理を進める。ステップＳ１４０では、ＣＰＵ１１は、ツールバーＢＲ２上の「保存」のボタンＢＴ３が、マウス２４によってクリックされる操作を受けて、上記認識結果の文字列をハードディスクドライブ１４等の記憶装置に保存する処理を実行する。この保存は、キーボード２２からのファイル名の入力を受けてなされる。その後、ＣＰＵ１１は、ウィンドウＷＤを閉じて（ステップＳ１５０）、この制御処理を終了する。
【００６２】
ＣＰＵ１１で実行されるステップＳ１３０の処理が、図２で示した第２の辞書更新部１８に対応する。第２の辞書更新部１８に備えられる文字画像切り出し部１８ａ、文字コード指定部１８ｂ、辞書選択部１８ｃは自動学習補正、半自動学習補正、手動補正のそれぞれの中で実現されており、特徴量取得部１８ｄはステップＳ３１０の処理で実現され、特徴量補正部１８ｅおよびデータ追加部１８ｆは、ステップＳ３５０の処理で実現されている。
【００６３】
以上のようにして追加・修正がなされる更新辞書ＧＵは、文字認識処理におけるステップＳ２２０（図４）において用いられる。このステップＳ２２０では、使用辞書の識別情報と、更新辞書ＧＵの「対応辞書識別情報」の項目Ｆ２に格納されている識別情報とを比較して、一致する項目Ｆ２を備えるレコードだけを更新辞書ＧＵから選択して、その選択されたレコード内容だけをマッチングに用いるようにしている。
【００６４】
３．作用・効果
以上のように構成された本実施例によれば、更新辞書ＧＵによって、辞書別に特徴量の補正がなされることになる。このために、誤認識があったために更新辞書ＧＵに文字画像と正しい文字コードを追加した場合に、その追加した文字画像が、誤認識を行なった辞書とは異なる辞書を用いた文字認識で利用されることがない。したがって、更新辞書ＧＵに文字画像を追加することにより、いままで認識できていた類似の文字が認識不能となることがないことから、文字認識の精度を充分に高めることができる。
【００６５】
また、この実施例では、文字認識結果の補正を、自動学習補正、半自動学習補正、手動補正によって様々な認識結果の状況に合わせて行なうことができ、その上で、各補正時に更新辞書ＧＵの更新を行なうことができ、操作性に優れている。手動補正時には、更新辞書ＧＵの更新も手動で、すなわち、文字コードと辞書とを手動で指定することもでき、作業者の意図する更新を容易に行なうことができる。
【００６６】
４．他の実施形態：
本発明は上記の実施例や実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々なる態様にて実施することが可能であり、例えば次のような変形も可能である。
【００６７】
（１）前記実施例では、特徴量補正部１８ｅを、対応辞書から読み出した特徴量ＣＶ０と誤認識をした文字画像の特徴量ＣＶ１との単純平均を求めることにより構成していたが、これに換えて、重み付け平均等の他の手法により、辞書から読み出した特徴量を、誤認識をした文字画像の特徴量でもって補正する構成としてもよい。重み付け平均の場合には、対応辞書から読み出した特徴量ＣＶ０を重要視した重み付けを行なうことで、学習前の認識精度に大きな影響を与えることなく補正を行なうことができる。
【００６８】
（２）また、上記他の手法の１つとして、ＣＶ０とＣＶ１との比較を、その特徴量を表わす小領域毎に行なうことで、文字画像の中で最も特徴を表わしている部分（ＣＶ０とＣＶ１との差が大きい部分）を抽出して、その抽出された部分だけを補正する構成とすることもできる。
【００６９】
（３）前記実施例では、更新辞書ＧＵにおいて、同一の文字コード、同一の対応辞書識別情報についての修正が多数回になると、多くのデータを利用して平均化していくことになり、特徴のない辞書データとなる虞がある。このために、同一の文字コード、同一の対応辞書識別情報に対する補正回数に制限を設けて、補正回数がその制限を超えた場合には、例え同一の文字コード、同一の対応辞書識別情報であってもレコードを替えて登録するよう構成してもよい。この構成によれば、認識精度をより一層高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】本発明の一実施例を適用するコンピュータシステムの概略構成を示す説明図である。
【図２】制御処理のメインルーチンを示すフローチャートである。
【図３】ディスプレイ２０に表示されるウィンドウＷＤを示す説明図である。
【図４】図２のステップＳ１２０で実行される文字認識処理の詳細を表わすフローチャートである。
【図５】自動学習補正、半自動学習補正および手動補正を補正結果の一例を用いて説明するための説明図である。
【図６】半自動学習補正時における認識結果表示用のフィールドＦＤ２の一例を示す説明図である。
【図７】手動補正用のダイアログボックスＤＢを示す説明図である。
【図８】更新辞書ＧＵと登録画像情報ファイルＰＦのデータ構造を示す説明図である。
【図９】更新辞書ＧＵの更新処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００７１】
１０...パーソナルコンピュータ
１１...ＣＰＵ
１２...バス
１３...メモリ
１４...ハードディスクドライブ
１５...入力制御ユニット
１６...表示制御ユニット
１８...第２の辞書更新部
１８ａ...文字画像切り出し部
１８ｂ...文字コード指定部
１８ｃ...辞書選択部
１８ｄ...特徴量取得部
１８ｅ...特徴量補正部
１８ｆ...データ追加部
２０...ディスプレイ
２２...キーボード
２４...マウス
２６...スキャナ
２８...プリンタ
ＷＤ...ウィンドウ
ＢＲ１...メニューバー
ＢＲ２...ツールバー
ＢＴ１，ＢＴ２，ＢＴ３、ＢＴ４...ボタン
ＤＤ...文書画像データ
ＦＤ１...文書画像表示用のフィールド
ＦＤ２...認識結果表示用のフィールド
Ｇ１...基本認識辞書
Ｇ２...つぶれ文字認識辞書
Ｇ３...かすれ文字認識辞書
Ｇ４...明朝体認識辞書
Ｇ５...ゴシック体認識辞書
ＧＵ...更新辞書
ＧＷ...単語辞書
ＰＦ...登録画像情報ファイル
ＰＲ...コンピュータプログラム
ＤＢ...ダイアログボックス
ＦＤ１１...「文字画像」の表示フィールド
ＦＤ１２...「一覧」の表示フィールド
ＦＤ１３...「文字」の入力フィールド
ＦＤ１４...「辞書」の入力フィールド
【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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