(57)【要約】 【課題】  自国の都市名などの住所情報と他国の国名などの住所情報が類似又は一致することにより当該自国の住所情報を他国の住所情報と誤認識することにより、自国宛て紙葉類が他国に誤配送されるのを防止する紙葉類区分装置を提供する。【解決手段】  国名、都市名、ストリート名などの住所範囲を示すレベルごとに住所単語を登録した住所ＤＢ（５ｄ１）を用いて住所認識を行う際、上記住所単語と紙葉類を読み取った被認識住所単語との、対応する文字ごとの類似度値の平均値にウェート値を乗じたウェート平均類似度値を算出し、その類似度値を用いて文字認識する。上記住所ＤＢにレベルが異なる同一又は類似の住所単語が存在する場合は、レベルが低いデータベースに登録された住所単語のウェート値をレベルが高いデータベースに登録された住所単語のウェート値に比べて低い値に変更して登録し、それを用いて文字認識を行うことにより、誤読を防止する。【選択図】  図３
2015155077.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
紙葉類に記載された住所情報を取得する画像取得手段と、
前記画像取得手段によって読み取られた住所情報を認識する認識手段と、
前記住所情報を入力する住所情報入力手段と、
前記住所情報入力手段によって入力された住所情報を、住所範囲を示すレベルに関連付けた住所単語を生成する住所データベースジェネレータと、
前記住所データベースジェネレータによって生成された住所単語を前記レベルごとに設けられたデータベースに登録するための住所データベースと、
を備え、
前記住所データベースジェネレータは、
前記住所データベースに登録されている住所単語と類似又は一致する住所単語を、当該データベースに登録されている住所単語のレベルと異なるレベルの住所データベースに登録する際、前記レベルが低いデータベースに登録された住所単語のウェート値を、レベルが高いデータベースに登録された住所単語のウェート値に比べて低いウェート値に変更して設定するウェート値設定手段を有し、
前記認識手段は、
前記住所データベースに登録された住所単語と前記画像取得手段によって読み取られた住所情報の中の被認識住所単語との間の類似度値を、対応する文字ごとに算出する類似度値算出手段と、
前記類似度値算出手段によって算出された文字ごとの類似度値の平均類似度値を算出する平均類似度値算出手段と、
前記平均類似度値算出手段によって算出された平均類似度値に、前記ウェート値設定手段によって設定されたウェート値を乗じてウェート平均類似度値を算出するウェート平均類似度値算出手段と、
を有し、
前記ウェート平均類似度値算出手段によって算出されたウェート平均類似度値に基づいて紙葉類に記載された住所情報の文字認識を行い、当該文字認識の結果に基づいて当該紙葉類を区分する紙葉類区分装置。
【請求項２】
前記住所データベースは、
住所範囲を示すレベルが低い方から、国名レベルに相当するＣｏｕｎｔｒｙレベルのデータベースと、
都市名レベルに相当するＣｉｔｙレベルのデータベースと、
ストリート名に相当するＳｔｒｅｅｔレベルのデータベースと、
を有し、
前記各レベルのデータベースには、
当該レベルの区分に該当する住所単語及びこの住所単語に関連付けられたウェート値が登録された請求項１記載の紙葉類区分装置。
【請求項３】
前記住所情報が複数の被認識住所単語で構成されるとき、被認識住所単語ごとにウェート平均類似度値を算出し、これら算出されたウェート平均類似度値を合算したウェート平均類似度値により文字認識を行い、当該文字認識の結果に基づいて当該紙葉類を区分する請求項１記載の紙葉類区分装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、紙葉類区分装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
封書・はがきなどの郵便物（以下、紙葉類と称する。）を区分する紙葉類区分装置は、当該紙葉類処理装置の供給部に供給された紙葉類を1通ずつ取り出し、当該紙葉類表面に記載された郵便番号、住所などの住所情報の画像をスキャナで取得し、当該取得した住所情報を認識部で認識する。この認識された住所情報に基づいて当該紙葉類を区分し、所定のスタッカに集積する装置である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平６−４４４０１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
紙葉類区分装置が国際郵便を取り扱う国で使用された場合には、住所認識を行う自国と、その周辺国の住所情報を元に住所認識を行っているが、他国宛の住所情報は、他国の国名までしか登録されていない場合が多く、当該自国の都市名などの住所情報と他国の国名などの住所情報が同一又は類似の場合、当該自国の住所情報を他国の住所情報と誤認識することにより、当該紙葉類が他国に配送される場合があるという課題があった。
【０００５】
本発明は、上述した課題を解決するためになされたもので、国名、都市名、ストリート名などの住所範囲を示すレベルごとに住所情報（住所単語）で構成された住所データベース（以下、住所ＤＢと称する。）を用いて住所認識を行う際、上記住所ＤＢの中の住所単語と紙葉類を読み取った住所情報（被認識住所単語）との対応する文字ごとの類似度値を算出し、当該算出された類似度値の平均値にウェート値を乗じたウェート平均類似度値を算出し、当該ウェート平均類似度値を用いて文字認識する。上記住所ＤＢに住所単語を登録する際、当該住所単語に同一又は類似の住所単語が存在する場合は、レベルが低いデータベースに登録された住所単語のウェート値をレベルが高いデータベースに登録された住所単語のウェート値に比べて低いウェート値に変更して登録し、当該登録されたウェート値を用いて文字認識を行うことにより、誤読を防止することができる紙葉類処理装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するために本発明の請求項１記載の紙葉類区分装置は、紙葉類に記載された住所情報を取得する画像取得手段と、前記画像取得手段によって読み取られた住所情報を認識する認識手段と、前記住所情報を入力する住所情報入力手段と、前記住所情報入力手段によって入力された住所情報を、住所範囲を示すレベルに関連付けた住所単語を生成する住所データベースジェネレータと、前記住所データベースジェネレータによって生成された住所単語を前記レベルごとに設けられたデータベースに登録するための住所データベースと、を備え、前記住所データベースジェネレータは、前記住所データベースに登録されている住所単語と類似又は一致する住所単語を、当該データベースに登録されている住所単語のレベルと異なるレベルの住所データベースに登録する際、前記レベルが低いデータベースに登録された住所単語のウェート値を、レベルが高いデータベースに登録された住所単語のウェート値に比べて低いウェート値に変更して設定するウェート値設定手段を有し、前記認識手段は、前記住所データベースに登録された住所単語と前記画像取得手段によって読み取られた住所情報の中の被認識住所単語との間の類似度値を、対応する文字ごとに算出する類似度値算出手段と、前記類似度値算出手段によって算出された文字ごとの類似度値の平均類似度値を算出する平均類似度値算出手段と、前記平均類似度値算出手段によって算出された平均類似度値に、前記ウェート値設定手段によって設定されたウェート値を乗じてウェート平均類似度値を算出するウェート平均類似度値算出手段と、を有し、前記ウェート平均類似度値算出手段によって算出されたウェート平均類似度値に基づいて紙葉類に記載された住所情報の文字認識を行い、当該文字認識の結果に基づいて当該紙葉類を区分する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本実施例に係る紙葉類区分装置の概略構成図。
【図２】図１に示す文字認識部の概略構成図。
【図３】実施例１に係る紙葉類区分装置の文字認識部の動作を説明する図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照し本実施例に係る紙葉類区分装置の動作を説明する。
【実施例１】
【０００９】
図１は、本実施例に係る紙葉類区分装置１００の概略構成図である。図１（１）は平面図で、図１（２）は正面図である。紙葉類区分装置１００には、一括して供給された紙葉類を1枚ずつ取り出して搬送する搬送路（搬送手段）が備えられ、当該紙葉類に記載された配達区分情報の画像を取得し、取得した画像を認識する紙葉類供給・認識部１０が備えられている。さらに、この紙葉類供給・認識部１０で認識された配達区分情報に基づいて当該紙葉類を区分するスタッカ集積部１１０が備えられている。
【００１０】
上記配達区分情報とは、宛先情報、郵便番号情報、特定郵便番号情報、バーコード及び氏名などの配達区分に必要な情報の総称である。本実施例では、特に区別する場合を除いて、上記宛先情報及び郵便番号情報（特定郵便番号情報を含む）を総称して住所情報として説明する。
【００１１】
紙葉類供給・認識部１０には、供給部１、取出部２、搬送路、機構検知部３ａ、排除集積部３ｂ、文字認識部５、遅延搬送路６ａ・６ｂ、分岐部９、搬送制御部１０９及びオペレートパネル２０が備えられている。
【００１２】
紙葉類区分装置１００は、操作員が供給部１に紙葉類をセットし、オペレートパネル２０のスタートスイッチ（図示しない）をオンすることによって運転状態になる。
【００１３】
取出部２は、供給部１にセットされた紙葉類を１枚ずつ取り出す。取り出された紙葉類は搬送路によって搬送される。
【００１４】
機構検知部３ａは、取り出された紙葉類の中の異物混入紙葉類や定型外紙葉類などの異常紙葉類を検出する。検出された異常紙葉類は排除集積部３ｂへ排除される。排除されなかった紙葉類は、文字認識部５に搬送される。
【００１５】
文字認識部５は、紙葉類に記載された郵便番号、住所などの配達区分情報の画像を取得し、取得した画像を認識する。なお、国によっては、さらに、配達区分情報としてバーコードを採用する場合もあるが、本願発明の趣旨と異なるため、バーコードによる紙葉類の区分に関しては説明しない。
【００１６】
このようにして、認識された配達区分情報は、搬送制御部１０９に送信される。搬送制御部１０９は、文字認識部５から受信した配達区分情報に基づき、スタッカ集積部１１０の中の指定されたスタッカ１１０ｎ（ｎ＝１〜ｎ＝Ｎ）に搬送する。スタッカ１００ｎは、上記搬送制御部１０９によって搬送制御され、搬送されてきた紙葉類を当該スタッカに集積する。
【００１７】
図２は、図１に示す文字認識部５の概略構成図である。文字認識部５は、搬送路２０上を図示矢印Ａ方向に搬送される紙葉類Ｐ１、Ｐ２の表面画像を取得するスキャナ部５ａ（画像取得手段）、住所情報入力装置（住所情報入力手段）５ｂ、住所データベースジェネレータ（以下、住所ＤＢジェネレータと称する。）５ｃ、住所データベース（以下、住所ＤＢと称する。）５ｄ及び当該スキャナ部５ａによって画像を取得し、当該取得した画像を認識する認識部（認識手段）５ｅを有して構成される。
【００１８】
なお、スキャナ部５ａの画像取得機能はカメラによっても達成できるが、本実施例の紙葉類は、高速（例えば、搬送スピードが４ｍ／ｓ程度）で搬送されるため、後述すラインセンサによって１ラインごとの画像を検知し、当該紙葉類の通過後に画像取得が完了する方法を用いている。この方法によれば、１ラインをスキャンする時間を紙葉類の移動速度に対して十分短い時間とすることができることから、画像の解像度を確保することができ、高速に搬送される紙葉類を検知する場合に好適である。
【００１９】
一方、通常のカメラは、被検出物体が静止又は被検出物体の移動速度が画像を取得する速度に比べて遅い場合に使用されるため、エリアセンサによって検知エリア内の被検出物体の画像を取得する必要があり、画像取得に時間がかかり、高速に移動する紙葉類などの画像取得には適さない。以下、ここでは上記カメラと区別するためにスキャナという名称を用いて説明する。
【００２０】
スキャナ部５ａは、レンズ５ａ１及びＣＣＤ（Charge Coupled Device：電荷結合素子）５ａ２を有しており、搬送路２０上の搬送位置Ｘ１の上部に、図示矢印Ａで示す搬送方向と垂直方向に検知エリアＢが設定されている。紙葉類Ｐ１が立位状態で搬送される際、搬送される紙葉類Ｐ１の当該検知エリアＢ内の画像は、レンズ５ａ１を通してＣＣＤ５ａ２に結像される。ＣＣＤ５ａ２は、複数の素子が１列に配列された構造を有しており、これら複数の素子を順番にスキャンすることにより、当該検知エリアＢ内の画像を取得する。
【００２１】
このように構成されたスキャナ部５ａにおいて、紙葉類Ｐ１が図示矢印Ａ方向に搬送されることにより、当該紙葉類Ｐ１表面の全画像がＣＣＤ５ａ２によって読み取られる。
【００２２】
住所情報入力装置５ｂは、操作員が住所情報を入力する装置である。住所情報を入力する装置としては、ＣＰＵ部、記憶部、操作表示部、住所情報が記録されたメディア（ＩＣカード、ＳＤメモリ、ＣＤ、ＤＶＤなど）の読取・書込部及び外部ＬＡＮとの通信部を有するＰＣ機能を有していることが要件となる。また、住所情報には、国名、都市名、郵便番号、ストリート名及びストリート番号などが含まれる。当該紙葉類区分装置を設置する国によっては上記内容と異なる場合もある。その場合は、当該設置場所に応じた住所表記が住所情報となり、その住所情報を入力することになる。
【００２３】
住所ＤＢジェネレータ５ｃは、上記住所情報入力装置５ｂから入力された住所情報から、住所範囲を示すレベルに関連付けた住所単語を生成し、当該生成された住所単語を上記レベルごと設けられた住所ＤＢに登録する。
【００２４】
例えば、日本国の住所表示である神奈川県川崎市幸区小向東芝町1番地の場合、以下（１）〜（６）のように関連づけられる。
【００２５】
（１）神奈川県（都道府県名）は、日本（国名）に関連付けられた下位情報となる。
【００２６】
（２）川崎市（都市名）は、神奈川県（都道府県名）に関連付けられた下位情報となる。
【００２７】
（３）幸区（区名）は、川崎市（都市名）に関連付けられた下位情報となる。
【００２８】
（４）小向東芝町（地名）は、幸区（区名）に関連付けられた下位情報となる。
【００２９】
（５）1番地（番地）は、小向東芝町（地名）に関連付けられた下位情報となる。
【００３０】
（６）上記住所地の郵便番号は２１２であるが、本例の場合、特定郵便番号として２１２−８５８１が付与されている。
【００３１】
一方、ドイツの住所表示の場合、上述した日本の住所表示と異なり、国名、都市名、郵便番号、ストリート名及びストリート番号などで表示される。住所情報入力装置５ｂに記載した通りである。
【００３２】
例えば、上記ドイツの住所表示の一例である図３に示す紙葉類Ｐの都市名Ｈｕｒｔｈの場合、Ｈｕｒｔｈの下位情報としてＬｕｘｅｍｂｕｒｇｅｒが関連付けられるが、Ｌｕｘｅｍｂｕｒｇｅｒの下位情報としてＨｕｒｔｈは関連付けられない。住所ＤＢジェネレータ５ｂは、このような、住所接続情報（リンク情報とも言う。）を住所ＤＢに登録する。
【００３３】
認識部５ｅは、スキャナ部５ａによって読み取られた画像（以下、読取画像と称する。）を下記（１）〜（４）の手順で認識する。
【００３４】
（１）上記読取画像を元に住所領域を検出する。
【００３５】
（２）住所領域から文字を検出する。
【００３６】
（３）領域ごと、配達区分情報（住所情報）を認識する。
【００３７】
住所情報の認識方法は、検出された住所文字列（被認識住所単語）と、上記住所ＤＢに登録された住所文字列（住所単語）を文字ごとに、類似度法に基づく文字認識を行う。
【００３８】
（４）文字認識した結果に基づいて設定された住所認識結果を配達区分情報として出力する。
【００３９】
このようにして認識された配達区分情報は、搬送制御部１０９に送信される。搬送制御部１０９は、受信した配達区分情報に基づいて当該紙葉類を集積するスタッカ集積部１１０の中のスタッカ１１０ｎ（ｎ＝１〜ｎ＝Ｎ）を設定する。ここで、ｎは、スタッカを区別するための番号である。
【００４０】
スタッカ１１０ｎは、当該紙葉類を集積する。なお、紙葉類は連続的に搬送され、各紙葉類ごとに集積されるスタッカ１１０ｎが設定される。このようにして、搬送される紙葉類は誤区分されることなく高速にスタッカ１１０ｎに集積される。
【００４１】
図３は、実施例１に係る紙葉類区分装置１００の文字認識部５の動作を説明する図である。なお、図示した例は、ドイツ国内で投函された紙葉類Ｐの配達区分先がドイツ国内の場合の一例である。以下、当該紙葉類Ｐの配達区分上情報について説明する。
【００４２】
Ｐａ：Ａｎ  Ｆｒａｕ：夫人へ
Ｐｂ：Ａｎｇｅｌｉｋａ  Ｍｏｔz              ：氏名
Ｐｃ：Ｌｕｘｅｍｂｕｒｇｅｒ  Ｓｔｒｅｅｔ９８：Ｓｔｒｅｅｔ（ストリート）名
Ｐｄ：５０３４５−Ｈｕｒｔｈ                  ：Ｃｉｔｙ（都市）名
なお、Ｐｄで示す５０３４５−Ｈｕｒｔｈ上の線は、輸送途中などに汚れ、擦れなどにより、線が付着した場合を示す。
【００４３】
上記配達区分情報の中のＰｃで示す被認識住所単語Ｌｕｘｅｍｂｕｒｇｅｒは住所ＤＢ（５ｄ）の中のＣｏｕｎｔｒｙに登録されている住所単語Ｌｕｘｅｍｂｕｒｇと類似している。この場合の文字ごとの類似度値Ｒ１及び当該類似度値Ｒ１の平均類似度値Ｒ１ａｖと、住所ＤＢ（５ｄ）の中のＳｔｒｅｅｔ（５ｄ３）に登録されているＬｕｘｅｍｂｕｒｇｅｒとの類似度値Ｒ２及び当該類似度値Ｒ２の平均類似度値Ｒ２ａｖを示すと、以下のようになる。
【００４４】
なお、類似度値が高いとは、住所ＤＢに登録されている住所単語と被認識住所単語との間の類似度値の値が高いことをいう。ここでは、類似度の値が高い方が類似の度合が高い。
【００４５】
（１）住所ＤＢ（５ｄ）のＣｏｕｎｔｒｙ（国名）５ｄ１に登録されている住所単語Ｌｕｘｅｍｂｕｒｇ（下記ａ）と被認識住所単語Ｐｃ（下記ｂ）の間の類似度値（下記ｃ）を、対応する文字ごとに算出する（類似度値算出手段）。次に、この類似度値算出手段によって算出された文字ごとの類似度値の平均類似度値を算出する（平均類似度値算出手段）。
【００４６】
ａ．Ｃｏｕｎｔｒｙに登録されている住所単語：Ｌｕｘｅｍｂｕｒｇ
ｂ．被認識住所単語Ｐｃ                    ：Ｌｕｘｅｍｂｕｒｇｅｒ
ｃ．類似度値Ｒ１                          ：９８６８８７７９９
・・・Ｌｕｘｅｍｂｕｒｇを構成する文字ごとの類似度値
ｄ．平均類似度値Ｒ１ａｖ：（９＋８＋６＋８＋８＋７＋７＋９＋９）÷９
＝７．９
【００４７】
（２）住所ＤＢ（５ｄ）のＳｔｒｅｅｔ（ストリート名）５ｄ３に登録されている住所単語Ｌｕｘｅｍｂｕｒｇｅｒ（下記ａ）と、被認識住所単語Ｐｃ（下記ｂ）の間の類似度値（下記ｃ）を、対応する文字ごとに算出する。次に、この類似度値算出手段によって算出された文字ごとの類似度値の平均類似度値を算出する。なお、下記例は、Ｌｕｘｅｍｂｅｒｇｅｒの「ｅｒ」部分の類似度値が低かった場合について示す。
【００４８】
ａ．Ｓｔｒｅｅｔ名に登録されている住所単語：Ｌｕｘｅｍｂｕｒｇｅｒ
ｂ．被認識住所単語                    Ｐｃ：Ｌｕｘｅｍｂｕｒｇｅｒ
ｃ．類似度値Ｒ２                          ：９８６８８７７９９２２
・・・Ｌｕｘｅｍｂｕｒｇｅｒを構成する文字ごとの類似度値
ｄ．平均類似度値Ｒ２ａｖ：（９＋８＋６＋８＋８＋７＋７＋９＋９＋２＋２）÷１１
＝６．８
上記例（１）及び（２）の場合、紙葉類Ｐの住所情報からは、例（１）に示す平均類似度値Ｒ１ａv（＝７．９）に対して、例（２）に示す平均類似度値Ｒ２ａv（＝６．８）が低いため、紙葉類Ｐの配達区分情報としての国名が国外であるＬｕｘｅｍｂｕｒｇと誤認識する場合があった。
【００４９】
上述した例は、ドイツ国内のＳｔｒｅｅｔ（ストリート名）であるＬｕｘｅｍｂｕｒｇｅｒをＣｏｕｎｔｒｙ（国名）としてのＬｕｘｅｍｂｕｒｇと誤認識した場合の一例であるが、この場合、当該紙葉類Ｐはドイツ国外であるＬｕｘｅｍｂｕｒｇに誤配送される可能性がある。通常、外国名が認識された場合、他の住所情報は言語の違いにより認識できない場合があるため、詳細な認識を行わない場合が多いためである。
【００５０】
また、Ｃｉｔｙ（５ｄ２）に登録された住所情報とＳｔｒｅｅｔ（５ｄ３）に登録された住所情報が一致している場合の例として、Ｃｉｔｙ（５ｄ２）及びＳｔｒｅｅｔ（５ｄ３）にＳｔｕｔｔｇａｒｔが登録されている場合が示されている。
【００５１】
次に、本実施例に係る上述した誤認識を防止する方法を示す。海外の紙葉類区分装置では、住所認識を行う国と、その周辺国の住所情報を元に、住所認識に使用する国名、都市名、郵便番号、ストリート名及びストリート番号などのデータベースを作成している。
【００５２】
住所認識部では、被認識住所単語を文字認識した結果と、住所ＤＢに登録された住所文字列（住所単語）とを照合することにより、住所認識を行いその結果を住所認識結果として出力する。
【００５３】
他国宛の住所情報は、国名までしか登録されていないことも多く、その国名レベルまで認識できれば完了とできるが、自国の住所情報は、ストリート名、番号などの細かい情報が登録されているため、そのレベルまで認識されないと認識完了としないようにしている。
【００５４】
ここで、ドイツで処理を行う紙葉類区分装置１００の場合を例に説明する。Ｌｕｘｅｍｂｕｒｇｅｒ（Ｓｔｒｅｅｔ名）及びＨｕｒｔｈ（Ｃｉｔｙ名）が記載された自国住所とＬｕｘｅｍｂｕｒｇ（Ｃｏｕｎｔｒｙ名）が記載された他国名が両方共住所ＤＢに登録されていた場合、図示したように自国住所のＣｉｔｙ名であるＨｕｒｔｈ部分に線が入り、類似度が低下した場合には、Ｌｕｘｅｍｂｕｒｇ（他国名）に誤認識する場合がある。
【００５５】
本実施例では、上記誤認識を防止するために、上述した平均類似度値に住所単語ごとに設定された重み付け（ウェート値）を乗じたウェート平均類似度値を算出し（ウェート平均類似度値算出手段）、当該算出されたウェート平均類似度値により文字認識する方法を用いている。
【００５６】
例えば、住所情報入力装置５ｂから住所情報が入力されると、住所ＤＢジェネレータ５ｃは、当該住所情報が住所ＤＢに登録されている住所文字列（住所単語）と比較し、同一又は類似の住所単語を自動で検出する。ここで、同一又は類似の住所単語が検出された場合、住所ＤＢ内のレベルが低いデータベースに登録された住所単語の重み付け（ウェート値）を、レベルが高いデータベースに登録された住所単語のウェート値に比べて低いウェート値に変更して設定し、当該住所単語に関連付けて住所ＤＢに登録する（ウェート値設定手段）。
【００５７】
なお、住所ＤＢ内のレベルとは、図示した例の場合、住所ＤＢの国名レベルに相当するＣｏｕｎｔｒｙレベルはレベル1であり、都市名レベルに相当するＣｉｔｙレベルはレベル２であり、ストリート名レベルに相当するＳｔｒｅｅｔレベルはレベル３である。ここでは、レベル１は、データベースを構成する階層が最も浅くレベルが低いと定義し、レベル３は、データベースを構成する階層が最も深くレベルが高いと定義する。なお、このレベルごとのデータベースは、設置する国、地域により、その区分する住所範囲が異なるため、その内容及び階層が異なったものになるのは当然である。
【００５８】
上述した定義に基づいて、住所ＤＢ（５ｄ）を参照すると、紙葉類Ｐの被認識住所単語Ｌｕｘｅｍｂｕｒｇｅｒに類似するＣｏｕｎｔｙレベルの住所単語Ｌｕｘｅｍｂｕｒｇと、一致又は類似するＳｔｒｅｅｔレベルのＬｕｘｅｍｂｕｒｇｅｒが検索された場合、認識部５ｅは、Ｃｏｕｎｔｒｙレベルのレベルはレベル1であり、Ｓｔｒｅｅｔレベルのレベルはレベル３であるから、レベルの低いＣｏｕｎｔｒｙレベルに登録されているＬｕｘｅｍｂｕｒｇのウェートを下げる。図示した例では、Ｌｕｘｅｍｂｕｒｇのウェート値を１０とし、Ｌｕｘｅｍｂｕｒｇｅｒのウェート値を１００とする。
【００５９】
なお、初期状態のウェート値及び上述したような同一又は類似の住所単語が検知された場合に変更されるウェート値は、別途シミュレーションを行い設定されるが、当該シミュレーション方法は、本願の趣旨と異なるため、詳細な説明は行わない。
【００６０】
次に、上述したウェート値を用いて類似度値を算出する。
【００６１】
最初に、従来の認識方法に基づいてＬｕｘｅｍｂｕｒｇ（Ｃｏｕｎｔｒｙ名）の平均類似度値Ｒ１ａｖ及びＬｕｘｅｍｂｕｒｇｅｒ（Ｓｔｒｅｅｔ名）、Ｈｕｒｔｈ（Ｃｉｔｙ名）の平均類似度値Ｒ４ａｖを算出すると下記のようになる。
【００６２】
（１）Ｌｕｘｅｍｂｕｒｇ（Ｃｏｕｎｔｒｙ名）の平均類似度値Ｒ１ａｖ＝７．９
（２）Ｌｕｘｅｍｂｕｒｇｅｒ（Ｓｔｒｅｅｔ名）、Ｈｕｒｔｈ（Ｃｉｔｙ名）の平均類似度値Ｒ４ａｖ
ａ．Ｌｕｘｅｍｂｕｒｇｅｒ（Ｓｔｒｅｅｔ名）の平均類似度値Ｒ２ａｖ＝、６．８
ｂ．Ｈｕｒｔｈ（Ｃｉｔｙ名）の平均類似度値Ｒ３ａｖ
＝（２＋０＋１＋１＋１）÷５＝１．０
なお、当該Ｈｕｒｔｈ（Ｃｉｔｙ名）の文字ごとの類似度値が低い値を示すのは、上述したように被認識住所単語Ｐｄで示されるＨｕｒｔｈの文字上に線が入り、類似度値が低下したためである。
【００６３】
ｃ．ａ＋ｂ＝６．８＋１＝７．８（＝平均類似度値Ｒ４ａv）
この結果、（１）の平均類似度値Ｒ１ａｖ＞（２）の平均類似度値Ｒ２ａｖとなり、被認識住所単語Ｌｕｘｅｍｂｕｒｇｅｒは、外国の国名であるＬｕｘｅｍｂｕｒｇと認識される。
【００６４】
次に、上述した従来の算出方法による平均類似度値に本実施例のウェート値を乗じたウェート平均類似度値を算出する。
【００６５】
（１）ウェート平均類似度値Ｒ１ａｖｗ
＝平均類似度値Ｒ１ａｖ×ウェート値＝７．９×１０＝７９
（２）ウェート平均類似度値Ｒ４ａｖｗ
＝平均類似度値Ｒ２ａｖ×ウェート値＋平均類似度値Ｒ３ａｖ×ウェート値
＝６．８×１００＋１×１００＝７８０
この結果、（１）のウェート平均類似度値Ｒ１ａｖｗ＜（２）のウェート平均類似度値Ｒ４ａｖとなり、被認識住所単語Ｌｕｘｅｍｂｕｒｇｅｒが、外国の国名であるＬｕｘｅｍｂｕｒｇに誤認識されるのを防止することができる。
【００６６】
同様にＣｉｔｙレベルとＳｔｒｅｅｔレベルに住所情報としてＳｔｕｔｔｇａｒｔが登録されている場合、住所ＤＢ内でレベルが低いＣｉｔｙレベルのウェートは５０と設定されるが、レベルが高いＳｔｒｅｅｔレベルのウェートは１００と設定される。
【００６７】
被認識住所単語に同一又は類似の住所単語が住所ＤＢの異なるレベルで検出された場合に、住所ＤＢ内でレベルが低いデータベースに登録された住所単語のウェート値を小さな値にするのは、レベルが低いデータベースに登録された住所単語による住所範囲は、レベルが高いデータベースに登録された住所単語による住所範囲に比べて大きな住所範囲（エリア）を指定することになるため、万が一誤認識した場合に、全く異なるエリアに配送される危険性があり、誤認識した場合の影響が大きいため、その影響を低くするためにウェート値を低い値にし、ウェート平均類似度値が小さな値になるようにしている。
【００６８】
住所ＤＢ内でレベルが高いデータベースに登録された住所単語は、階層が深いデータベース内で検索された住所単語ということもでき、住所情報としては、限定したエリア又は細部を示す重要度の高い住所情報を示しているということができる。そのため、住所ＤＢ内のレベルが高いデータベースに登録された住所単語のウェート値を高い値に設定しているのである。
【００６９】
すなわち、レベルが高いデータベースに登録された住所単語は、それだけ認識対象の紙葉類に記載されている可能性が高く（ある紙葉類区分装置が処理する紙葉類には、その紙葉類区分装置が設置された地域付近の宛先が記載されている可能性（記載率）が高く、国外など、離れた地域宛ての紙葉類の宛先が記載されている可能性が低いことが想定される。）、出現率も高いことが想定される。従って、このようなレベルが高いデータベースに登録された住所単語のウェート値を高い値にすることにより、当該紙葉類区分装置の区分率を上げることができるのである。
【００７０】
以上の説明で明らかなように、住所ＤＢジェネレータにより、住所ＤＢに登録された住所単語に同一又は類似の住所単語が住所ＤＢ内の異なるレベルのデータベースで検出された場合に、当該住所単語に関連付けられて登録されているウェート値を変更して登録し、当該登録されたウェート値を用いて算出されたウェート平均類似度値により文字認識を行うことにより、当該自国の都市名などと、他国の国名が同一又は類似することにより当該自国の住所情報として認識すべき住所情報を他国の住所情報と誤認識することにより、当該紙葉類が他国に配送される場合があるという課題を解決することができる紙葉類区分装置を提供することができる。
【符号の説明】
【００７１】
１００  紙葉類区分装置
１０９  搬送制御部
１１０  スタッカ集積部
Ｐ、Ｐ１、Ｐ２  紙葉類
１０  紙葉類供給・認識部
１  供給部
２  取出部
５  文字認識部
５ａ  スキャナ部
５ｂ  住所情報入力装置
５ｃ  住所データベースジェネレータ（住所ＤＢジェネレータ）
５ｄ  住所データベース（住所ＤＢ）
５ｅ  認識部
２０  オペレートパネル
【図１】
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【図２】
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【図３】
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