(57)【要約】【課題】高精度且つ高速に簡体文字及び繁体文字を含む漢字を認識すること。【解決手段】演算部１５０が、複数領域の漢字要素から成る漢字を領域毎に分割した漢字構成が同一であり、コサイン類似度による同一領域位置の漢字要素間の類似度が所定値より高い文字画像とユークリッド距離値算出工程により算出した漢字要素間のユークリッド距離値が所定値より小さい文字画像とを類似度の高い同形文字としてグループ分けした同形文字テーブルを文字識別用辞書１６５に格納し、該同形文字テーブルに格納した候補文字を参照して文字認識を行う文字認識装置。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数領域の漢字要素から成る漢字を含む文字を文字画像として光学的に読み取るスキャナ等の入力部と、該入力部を用いてスキャンした文字画像を取得する画像取得部と、複数の標準文字画像を格納した文字識別用辞書及び共通の部首や旁等で漢字を分類すると共に目視により似ている類似及び同形の漢字を分類するための同形文字テーブルを格納する外部記憶部と、該文字識別用辞書及び同形文字テーブルを参照して文字画像の文字認識を制御する演算部とを備え、該演算部が、入力した文字画像を文字識別用辞書を参照して文字認識処理を実行する文字認識装置であって、
前記演算部が、
前記画像取得部がスキャンした１文字単位の文字画像を漢字要素毎に分割する分割領域を判定する分割領域判別工程と、
該分割領域判定工程により判定した文字画像の同一領域位置における漢字要素のコサイン類似度を算出するコサイン類似度計算工程と、
前記分割領域判定工程により判定した文字画像の同一領域位置における漢字要素のユークリッド距離値を算出するユークリッド距離値算出工程と、
前記分割領域判別工程により判定した分割領域に基づく漢字構成が同一であり、且つ前記コサイン類似度計算工程により算出したコサイン類似度による同一領域位置の漢字要素間の類似度が所定値より高い文字画像と前記ユークリッド距離値算出工程により算出した漢字要素間のユークリッド距離値が所定値より小さい文字画像とを類似度の高い同形文字としてグループ分けした同形文字テーブルに格納する同形文字テーブル作成工程と、
前記コサイン類似度計算工程により算出したコサイン類似度が所定のコサイン類似度より大きい文字画像と、前記ユークリッド距離算値出工程により算出したユークリッド距離値が所定値より小さい文字画像と、前記同形文字テーブル作成工程により同一領域位置の類似度が高い文字画像をグループ分けした同形文字の文字画像との論理和の文字画像を候補文字として文字認識を行う標準文字認識工程とを実行することを特徴とする文字認識装置。
【請求項２】
前記演算部が、標準文字認識工程による論理和より得た文字画像から、前記分割領域判別工程により分割した複数の分割領域の構成が異なる異種候補文字と該異種候補文字が属するグループに含まれる文字画像を除外した候補文字に基づいて文字認識を行う高精細文字認識工程とを実行することを特徴とする請求項１記載の文字認識装置。
【請求項３】
前記演算部が、前記ユークリッド距離算値出工程により算出したユークリッド距離値が所定値より小さい文字画像を候補文字として文字認識を行う高速文字認識工程を実行することを特徴とする請求項１又は２記載の文字認識装置。
【請求項４】
前記演算部が、前記同形文字テーブル作成工程において、前記分割領域判別工程により判定した分割領域に基づく漢字構成が同一な文字画像を大グループとして分ける大グループ分け工程と、該大グループ分け工程によりグループ分けした大グルーブ内における特定の領域位置の漢字要素のコサイン類似度が所定値より高く且つ字画像とユークリッド距離値が所定値より小さい文字画像を小グループとして分ける小グループ分け工程とを含み、該大グループ分け及び小グループ分けした漢字画像を同形文字テーブルに格納することを特徴とする請求項１から３何れかに記載の文字認識装置。
【請求項５】
前記演算部が、前記標準文字認識工程と高精度文字認識工程と高速文字認識工程とを切り替える、または調整する機能を備えることを特徴とする請求項３又は４記載の文字認識装置。
【請求項６】
複数領域の漢字要素から成る漢字を含む文字を文字画像として光学的に読み取るスキャナ等の入力部と、該入力部を用いてスキャンした文字画像を取得する画像取得部と、複数の標準文字画像を格納した文字識別用辞書及び共通の部首や旁等で漢字を分類すると共に目視により似ている類似及び同形の漢字を分類するための同形文字テーブルを格納する外部記憶部と、該文字識別用辞書及び同形文字テーブルを参照して文字画像の文字認識を制御する演算部とを備えて文字を認識する文字認識装置の文字認識方法であって、
該演算部に、
前記画像取得部がスキャンした１文字単位の文字画像を漢字要素毎に分割する分割領域を判定する分割領域判別工程と、
該分割領域判定工程により判定した文字画像の同一領域位置における漢字要素のコサイン類似度を算出するコサイン類似度計算工程と、
前記分割領域判定工程により判定した文字画像の同一領域位置における漢字要素のユークリッド距離値を算出するユークリッド距離値算出工程と、
前記分割領域判別工程により判定した分割領域に基づく漢字構成が同一であり、且つ前記コサイン類似度計算工程により算出したコサイン類似度による同一領域位置の漢字要素間の類似度が所定値より高い文字画像と前記ユークリッド距離値算出工程により算出した漢字要素間のユークリッド距離値が所定値より小さい文字画像とを類似度の高い同形文字としてグループ分けした同形文字テーブルに格納する同形文字テーブル作成工程と、
前記コサイン類似度計算工程により算出したコサイン類似度が所定のコサイン類似度より大きい文字画像と、前記ユークリッド距離算値出工程により算出したユークリッド距離値が所定値より小さい文字画像と、前記同形文字テーブル作成工程により同一領域位置の類似度が高い文字画像をグループ分けした同形文字の文字画像との論理和の文字画像を候補文字として文字認識を行う標準文字認識工程とを実行させることを特徴とする文字認識方法。
【請求項７】
前記演算部に、標準文字認識工程による論理和より得た文字画像から、前記分割領域判別工程により分割した複数の分割領域の構成が異なる異種候補文字と該異種候補文字が属するグループに含まれる文字画像を除外した候補文字に基づいて文字認識を行う高精細文字認識工程とを実行させることを特徴とする請求項６記載の文字認識方法。
【請求項８】
前記演算部に、前記ユークリッド距離算値出工程により算出したユークリッド距離値が所定値より小さい文字画像を候補文字として文字認識を行う高速文字認識工程を実行させることを特徴とする請求項６又は７記載の文字認識方法。
【請求項９】
前記演算部に、前記同形文字テーブル作成工程において、前記分割領域判別工程により判定した分割領域に基づく漢字構成が同一な文字画像を大グループとして分ける大グループ分け工程と、該大グループ分け工程によりグループ分けした大グルーブ内における特定の領域位置の漢字要素のコサイン類似度が所定値より高く且つ字画像とユークリッド距離値が所定値より小さい文字画像を小グループとして分ける小グループ分け工程とを含ませ、該大グループ分け及び小グループ分けした漢字画像を同形文字テーブルに格納させることを特徴とする請求項６から８何れかに記載の文字認識方法。
【請求項１０】
前記演算部に、前記標準文字認識工程と高精度文字認識工程と高速文字認識工程とを切り替える、または調整する機能を備えさせることを特徴とする請求項８又は９記載の文字認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、帳票等に記入された手書き文字を高精度に認識することができる文字認識装置及び文字認識方法に係り、特に、中国の簡体文字や台湾の繁体文字で記入された漢字文字を高精度且つ高速に認識することができる文字認識装置及び文字認識方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
帳票等に記載された手書き漢字を光学的に読み取って文字認識を行う文字認識装置は、１文字毎に切り出した文字図形の特徴を抽出し、漢字構造が、漢字の左側に位置する偏（へん）と、漢字構造の右側に位置する旁（つくり）と、漢字構造の上側に位置する冠（かんむり）と、漢字構造の下側に位置する脚（あし）と、漢字構造全体を包むように位置する構（かまえ）と、漢字の上側から下側に垂れ下がるように位置する垂（たれ）と、漢字構造の左側から下側に沿うように位置する繞（にょう）との複数領域に配置された漢字要素の組み合わせにより構成させるため、各領域を分割するための分割領域を判別すると共に文字画像の特徴量をユークリッド距離値を用いて抽出し、文字認識を行うように構成されている。
【０００３】
この従来技術による文字認識処理は、文字認識装置のコンピュータが、図１８に示す如く、文字画像の特徴を抽出するステップＳ１８０１と、該ステップＳ１８０１により抽出した特徴量に基づいて文字画像が漢字か非漢字かを判定するステップＳ１８０２と、該ステップＳ１８０２により判定した文字画像のユークリッド距離値を計算するステップＳ１８０４と、漢字の文字画像の部首等の分割領域を判別するステップＳ１８０３と、ステップＳ１８０３により領域判定した文字画像のｎ分割した領域毎のコサイン類似度を算出するステップＳ１８０５と、該ステップＳ１８０５により算出した類似度及び同形文字テーブルとを比較して同形文字及び類似文字候補を選択するステップＳ１８０６と、前記ステップＳ１８０４により算出したユークリッド距離及びステップＳ１８０６により選択した同形文字及び類似文字候補に基づいて認識候補の文字を判定するステップＳ１８０７と、該ステップＳ１８０７により判定した文字候補の判定結果を出力するステップＳ１８０８とを実行することによって、文字認識を行うように構成されている。また、前記同形文字テーブルは、共通の部首や旁（つくり）等で漢字を分類すると共に人間の目視により似ている字形で漢字を分類したものである。
【０００４】
前記ステップＳ１８０７により候補判定は、（１）ステップＳ１８０２による漢字・非漢字結果から候補を選択する条件と、（２）ステップＳ１８０４によるユークリッド距離値が小さい候補を選択する条件と、（３）ステップＳ１８０５によるコサイン類似度が高い候補を選択する条件と、（４）一部の分割領域でコサイン類似度が高い候補を選択する条件と、（５）コサイン類似度が大きい字種が属する同形文字分類テーブルを選択する条件とを用いて認識文字候補の判定を行っており、前記ユーリッド距離値及びコサイン類似度は、図２２に示す数式により算出している。
【０００５】
すなわち、従来の文字認識処理は、文字画像のユーリッド距離値とコサイン類似度と領域分割と同形文字テーブル比較との各種技術を組み合わせによって、認識文字候補を決定するように構成されている。
【０００６】
なお、従来技術による文字認識技術が記載された文献としては、下記の特許文献１が挙げられ、この特許文献１には、入力部により入力した文字画像から特徴量抽出部が文字画像の特徴量を抽出し、マッチング部が擬似ベイズ識別関数を用いて辞書との相違度を計算する際に文字画像によって擬似ベイズ識別関数の計算する主成分数（擬似ベイズ識別関数式のｋ）を調整しながら辞書との相違度を計算することによって、文字認識精度の向上への寄与が不安定な主成分補正項の計算を低減することによって、文字認識に不要な小さい特徴分は削除し、特徴不足成分を補完する技術が記載され、前述の部首を分割して文字認識を行う技術が記載された文献としては、下記の特許文献２が挙げられ、この特許文献２には、領域統合部が入力された手書き文字の各ストロークの座標系列をもとに当該ストロークが文字枠内の分割領域をまたがっているか否かを判定し、またがっている場合には該当する分割領域を統合し、部首切り出し部が統合された分割領域に基づいて上記手書き文字を部首単位に切り出し、この切り出された各部首に対して部首認識部が部首認識辞書を参照して認識処理を行い、文字構成部が部首認識処理の結果と文字構成辞書をもとに手書き文字の認識結果を取得することによって、部首切り出しが容易に行って認識精度を向上する技術が記載され、文字認識にユークリッド距離を用いる技術が記載された文献としては下記の特許文献３が挙げられ、この特許文献３には、文字画像部分を所定寸法の矩形画像に正規化する正規化手段と、該正規化手段にて正規化された矩形画像を分割して得た分割画像それぞれのＨＯＧ（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ  ｏｆ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔ）特徴量を算出する特徴量算出手段と、ＨＯＧ特徴量空間における各分割画像のＨＯＧ特徴量を結合した画像部分のＨＯＧ特徴量と各所定文字画像のＨＯＧ特徴量とのユークリッド距離を算出する距離算出手段と、該距離算出手段にて算出された距離を比較する比較手段と、比較手段の比較結果に基づいて前記文字画像部分に含まれ得る文字を認識する文字認識手段とを設ける技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０００−２１５２７２号公報
【特許文献２】特開平１１−１８４９７１号公報
【特許文献３】特開２０１４−２９６０８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
前記の従来技術による文字認識技術は、認識対象となる文字画像から多くの特徴量を抽出し正解となるクラス（例えば、「あ」「亜」等）を推定するため、漢字では数千クラスとなって高精度認識を行う際には処理時間が冗長となり、特に近年においては、日本語の漢字のみならず中国における簡体文字や台湾における繁体文字の文字認識のニーズがあり、認識対象の漢字種が増加するため、更に処理時間が冗長になるという課題を招くものであった。
【０００９】
また、文字認識装置は、比較的低精度であっても大量帳票の高速に文字認識を行う顧客ニーズと、処理時間が長くなっても大量帳票を高精度に文字認識を行う顧客ニーズとがあるが、従来技術による文字認識装置は、顧客ニーズによって処理速度と認識精度とを調整することが困難であるという課題があった。
【００１０】
さらに、前記した特許文献１記載の技術は、文字認識に不要な小さい特徴分は削除し、特徴不足成分を補完することによって、高速且つ高精度を実現しようとするものであるが、高精度化には前記した閾値の設定によって限界が有り、一定数の誤識別を許容してしまうという課題があり、他の特許文献に記載の技術は、高速処理が困難であるいう課題があった。
【００１１】
本発明の第１の目的は、前述の従来技術による課題しようとするものであり、高速高精度な漢字文字の認識を行うことができる文字認識装置及び文字認識方法を提供することであり、第２の目的は、顧客ニーズに応じて速度と認識精度を調整することができる文字認識装置及び文字認識方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
前記の目的を達成するために請求項１記載の発明は、複数領域の漢字要素から成る漢字を含む文字を文字画像として光学的に読み取るスキャナ等の入力部と、該入力部を用いてスキャンした文字画像を取得する画像取得部と、複数の標準文字画像を格納した文字識別用辞書及び共通の部首や旁等で漢字を分類すると共に目視により似ている類似及び同形の漢字を分類するための同形文字テーブルを格納する外部記憶部と、該文字識別用辞書及び同形文字テーブルを参照して文字画像の文字認識を制御する演算部とを備え、該演算部が、入力した文字画像を文字識別用辞書を参照して文字認識処理を実行する文字認識装置であって、
前記演算部が、
前記画像取得部がスキャンした１文字単位の文字画像を漢字要素毎に分割する分割領域を判定する分割領域判別工程と、
該分割領域判定工程により判定した文字画像の同一領域位置における漢字要素のコサイン類似度を算出するコサイン類似度計算工程と、
前記分割領域判定工程により判定した文字画像の同一領域位置における漢字要素のユークリッド距離値を算出するユークリッド距離値算出工程と、
前記分割領域判別工程により判定した分割領域に基づく漢字構成が同一であり、且つ前記コサイン類似度計算工程により算出したコサイン類似度による同一領域位置の漢字要素間の類似度が所定値より高い文字画像と前記ユークリッド距離値算出工程により算出した漢字要素間のユークリッド距離値が所定値より小さい文字画像とを類似度の高い同形文字としてグループ分けした同形文字テーブルに格納する同形文字テーブル作成工程と、
前記コサイン類似度計算工程により算出したコサイン類似度が所定のコサイン類似度より大きい文字画像と、前記ユークリッド距離算値出工程により算出したユークリッド距離値が所定値より小さい文字画像と、前記同形文字テーブル作成工程により同一領域位置の類似度が高い文字画像をグループ分けした同形文字の文字画像との論理和の文字画像を候補文字として文字認識を行う標準文字認識工程とを実行することを第２の特徴とする。
【００１３】
請求項２記載の発明は、第１の特徴の文字認識装置において、前記演算部が、標準文字認識工程による論理和より得た文字画像から、前記分割領域判別工程により分割した複数の分割領域の構成が異なる異種候補文字と該異種候補文字が属するグループに含まれる文字画像を除外した候補文字に基づいて文字認識を行う高精細文字認識工程とを実行することを第２の特徴とする。
【００１４】
請求項３に記載の発明は、第１又は第２の特徴の文字認識装置において、前記演算部が、前記ユークリッド距離算値出工程により算出したユークリッド距離値が所定値より小さい文字画像を候補文字として文字認識を行う高速文字認識工程を実行することを第３の特徴とする。
【００１５】
請求項４に記載の発明は、第１から第３何れかの特徴の文字認識装置において、前記演算部が、前記同形文字テーブル作成工程において、前記分割領域判別工程により判定した分割領域に基づく漢字構成が同一な文字画像を大グループとして分ける大グループ分け工程と、該大グループ分け工程によりグループ分けした大グルーブ内における特定の領域位置の漢字要素のコサイン類似度が所定値より高く且つ字画像とユークリッド距離値が所定値より小さい文字画像を小グループとして分ける小グループ分け工程とを含み、該大グループ分け及び小グループ分けした漢字画像を同形文字テーブルに格納することを第４の特徴とし、請求項５に記載の発明は、第３又は第４の特徴の文字認識装置において、前記演算部が、前記標準文字認識工程と高精度文字認識工程と高速文字認識工程とを切り替える、または調整する機能を備えることを第５の特徴とする。
【００１６】
また、請求項６に記載の発明は、複数領域の漢字要素から成る漢字を含む文字を文字画像として光学的に読み取るスキャナ等の入力部と、該入力部を用いてスキャンした文字画像を取得する画像取得部と、複数の標準文字画像を格納した文字識別用辞書及び共通の部首や旁等で漢字を分類すると共に目視により似ている類似及び同形の漢字を分類するための同形文字テーブルを格納する外部記憶部と、該文字識別用辞書及び同形文字テーブルを参照して文字画像の文字認識を制御する演算部とを備えて文字を認識する文字認識装置の文字認識方法であって、
該演算部に、
前記画像取得部がスキャンした１文字単位の文字画像を漢字要素毎に分割する分割領域を判定する分割領域判別工程と、
該分割領域判定工程により判定した文字画像の同一領域位置における漢字要素のコサイン類似度を算出するコサイン類似度計算工程と、
前記分割領域判定工程により判定した文字画像の同一領域位置における漢字要素のユークリッド距離値を算出するユークリッド距離値算出工程と、
前記分割領域判別工程により判定した分割領域に基づく漢字構成が同一であり、且つ前記コサイン類似度計算工程により算出したコサイン類似度による同一領域位置の漢字要素間の類似度が所定値より高い文字画像と前記ユークリッド距離値算出工程により算出した漢字要素間のユークリッド距離値が所定値より小さい文字画像とを類似度の高い同形文字としてグループ分けした同形文字テーブルに格納する同形文字テーブル作成工程と、
前記コサイン類似度計算工程により算出したコサイン類似度が所定のコサイン類似度より大きい文字画像と、前記ユークリッド距離算値出工程により算出したユークリッド距離値が所定値より小さい文字画像と、前記同形文字テーブル作成工程により同一領域位置の類似度が高い文字画像をグループ分けした同形文字の文字画像との論理和の文字画像を候補文字として文字認識を行う標準文字認識工程とを実行させることを第６の特徴とする。
【００１７】
請求項７に記載の発明は、第６の特徴の文字認識方法において、前記演算部に、標準文字認識工程による論理和より得た文字画像から、前記分割領域判別工程により分割した複数の分割領域の構成が異なる異種候補文字と該異種候補文字が属するグループに含まれる文字画像を除外した候補文字に基づいて文字認識を行う高精細文字認識工程とを実行させることを第７の特徴とする。
【００１８】
請求項８に記載の発明は、第６又は第７の特徴の文字認識方法において、前記演算部に、前記ユークリッド距離算値出工程により算出したユークリッド距離値が所定値より小さい文字画像を候補文字として文字認識を行う高速文字認識工程を実行させることを第８の特徴とする。
【００１９】
請求項９に記載の発明は、第６から第８何れかの特徴の文字認識方法において、前記演算部に、前記同形文字テーブル作成工程において、前記分割領域判別工程により判定した分割領域に基づく漢字構成が同一な文字画像を大グループとして分ける大グループ分け工程と、該大グループ分け工程によりグループ分けした大グルーブ内における特定の領域位置の漢字要素のコサイン類似度が所定値より高く且つ字画像とユークリッド距離値が所定値より小さい文字画像を小グループとして分ける小グループ分け工程とを含ませ、該大グループ分け及び小グループ分けした漢字画像を同形文字テーブルに格納させることを第９の特徴とし、第８又は第９何れかの特徴の文字認識方法において、前記演算部に、前記標準文字認識工程と高精度文字認識工程と高速文字認識工程とを切り替える、または調整する機能を備えさせることを第１０の特徴とする。
【発明の効果】
【００２０】
本発明による文字認識装置及び文字認識方法は、演算部が、複数領域の漢字要素から成る漢字を領域毎に分割した漢字構成が同一であり、コサイン類似度による同一領域位置の漢字要素間の類似度が所定値より高い文字画像とユークリッド距離値算出工程により算出した漢字要素間のユークリッド距離値が所定値より小さい文字画像とを類似度の高い同形文字としてグループ分けした同形文字テーブルを文字識別用辞書１６５に格納し、該同形文字テーブルに格納した候補文字を参照して文字認識を行うことによって、高精度且つ高速に簡体文字及び繁体文字を含む漢字を認識することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の実施形態による文字認識装置の基本構成を示す図。
【図２】本実施形態による文字認識処理の概要を示す図。
【図３】本実施形態による高速モードでの認識出力候補決定処理を示す図。
【図４Ａ】本実施形態による標準モードでの認識出力候補決定処理を示す図。
【図４Ｂ】本実施形態による標準モードでの同形文字テーブル及び文字選択処理を示す図。
【図５Ａ】本実施形態による高精度モードでの認識出力候補決定処理を示す図。
【図５Ｂ】本実施形態による高精度モードでの文字選択処理を示す図。
【図６】本実施形態による同形文字・類字文字選択処理動作を示す図。
【図７】本実施形態による分割領域判定処理動作を示す図。
【図８】本実施形態による分割領域判定処理動作を示す図。
【図９】本実施形態による同形文字テーブルの作成処理動作を示す図。
【図１０】本実施形態による分割領域判定処理動作を示すフロー図。
【図１１】本実施形態による分割領域判定処理における分割位置候補算出工程を説明する図。
【図１２】本実施形態による大グループ分類テーブル作成処理動作を示す図。
【図１３】本実施形態による類似領域判定処理動作を示すフロー図。
【図１４】本実施形態による領域別類似算出時のテーブルを示す図。
【図１５】本実施形態による小グループ分類テーブル作成処理動作を示す図。
【図１６】本実施形態による同形文字テーブルを説明する図。
【図１７】本実施形態による類似度を算出する数式を説明する図。
【図１８】従来技術による出力候補決定処理動作を示す図。
【図１９】ユークリッド距離による計算範囲を説明する図。
【図２０】ユークリッド距離及びコサイン類似度による判定手法を説明する図。
【図２１】文字認識に要する処理時間と認識精度の関係を示す図。
【図２２】ユークリッド距離値とマハラビノス距離値による類似度とコサイン類似度の数式を示す図。
【図２３】従来技術による文字認識処理の概要を示す図。
【図２４】本実施形態による認識モードを切り替える、または調整する操作画面を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、本発明による文字認識方法を用いた文字認識装置の一実施形態を詳細に説明する。
［構成］
本実施形態による文字認識装置は、図１に示す如く、帳票等に記入された文字を光学的に読み取るスキャナ等の入力部１１０と、該入力部１１０を用いてスキャンした文字画像を取得する画像取得部１３０と、複数の標準文字画像を格納した文字識別用辞書及び共通の部首や旁等で漢字を分類すると共に目視により似ている類似及び同形の漢字を分類するための同形文字テーブルを含む文字識別用辞書１６５格納する外部記憶部１６０と、該外部記憶部１６０に格納した文字識別用辞書１６５及び同形文字テーブルを参照して文字画像の文字認識を制御する演算部１５０と、該演算部１５０が識別した文字や読み取り不能文字その他を表示する表示部１２０と、文字認識結果のデータを外部に送信するための通信部１４０とを備え、前記演算部１５０が、該外部記憶部１６０に格納した文字画像を文字識別用辞書１６５を参照して文字認識処理を実行するように構成されている。
【００２３】
本実施形態による演算部１５０は、表示部１２０を用いた操作者からの指示によって、認識速度と認識精度のバランスを考慮した標準（デフォルト）モードと、標準モードに比べて認識精度は低下するものの認識処理が高速な高速モードと、標準モードに比べて認識速度は低下するものの認識精度が高い高精度モードとの３種のモード設定が可能であり、また、細かく認識速度と認識精度の調整が可能なように構成されている。
この３種のモード設定と認識速度及び認識精度の調整を行う表示部１２０に表示する認識モード設定ウィンドウ画面は、図２４（ａ）に示す如く、高精度・標準・高速の３種モードの切り替えを指定するラジオボタン９９０と、０から１００の範囲の数値入力により精度を任意に指定するための任意指定ボタン９９１と、マウス等を用いた左右移動により精度を０から１００の範囲で調整するためのスライダバー９９２とが表示され、業務にあわせて例えば、ラジオボタン９９０の高速ボタンをクリックしたとき、図２４（ｂ）に示す如く表示され、任意指定ボタン９９１をクリックして数値３５を入力したとき、図２４（ｃ）の如く表示される。
【００２４】
また、本実施形態の文字認識技術が読み取り対象とする文字は、英数字・記号の他に日本語漢字・中国語漢字（簡体文字）・台湾語漢字（繁体文字）を含み、これらの漢字が、左側に位置する偏（へん）と、右側に位置する旁（つくり）と、上側に位置する冠（かんむり）と、下側に位置する脚（あし）と、全体を包むように位置する構（かまえ）と、上側から下側に垂れ下がるように位置する垂（たれ）と、左側から下側に沿うように位置する繞（にょう）等の配置が予め定められた複数の領域とから構成され、本出願においては、「偏」や「旁」等の領域を分割領域といい、分割領域内の部分的な漢字画像を漢字要素といい、「偏」や「旁」等の配置位置を領域位置といい、分割領域の領域位置が同一な漢字の構成（例えば、「峰」「蜂」の如く縦方向に２分割される漢字構成、「瀬」「辯」の如く縦方向に３分割される漢字構成、「昌」の如く上下に２分割される漢字構成等）を漢字構成という。
【００２５】
［全体動作］
本実施形態による文字認識装置１００の演算部１５０による文字認識処理の概略は、図２に示す如く、演算部の制御によって、帳票等に記入された文字を光学的にスキャンして入力するステップＳ２０１と、該ステップＳ２０１により入力した文字画像の特徴量を抽出するステップＳ２０２と、操作者の操作によって選択された認識モード（高速・標準・高精度モード）を入力するステップＳ２０３と、前記ステップＳ２０１にて入力した文字画像に基づいて読み取り対象文字画像をグループ分けする同形文字テーブルを作成して文字識別用辞書１６５に格納するステップＳ２０５と、前記ステップＳ２０１により入力した文字画像の特徴量及びステップＳ２０３により選択された認識モードとを入力とし、文字識別用辞書１６５を参照して認識文字の出力候補を決定するステップＳ２０４と、該ステップＳ２０４により決定した認識文字の出力候補に対してユークリッド距離及びマハラビノス距離の数式に基づいた類似度ｄｃ（ｘ）を算出して文字識別を行うステップＳ２０６と、該ステップＳ２０６により算出した類似度ｄｃ（ｘ）の小さい順に候補文字を出力するステップＳ２０７とを実行することによって、文字識別を行うように動作する。
前述のステップＳ２０４による認識文字の出力候補を決定する処理は、高速モードと標準モードと高精度モードとによって処理手法が異なり、次に各処理内容を説明する。
【００２６】
［標準モードの出力候補決定処理］
この標準モードの出力候補決定処理のステップＳ２０４は、図４Ａに示す如く、候補数を絞り込むために文字画像が漢字か非漢字（数字・英字・記号・仮名文字他）かを判定するステップＳ４０２と、該ステップＳ４０２に続いてユークリッド距離値の大きい字種を候補から除いて絞り込むためユークリッド距離値を算出するステップＳ４０３と、該ステップＳ４０２に続いてコサイン類似度が小さい（−１に近い）字種（候補文字）を候補から除外するために文字画像を予め定めたＮＸＮ分割した領域毎にコサイン類似度を算出するステップＳ４０４と、該ステップＳ４０４に続いてコサイン類似度が所定値に比して比較的大きい字種が属しているグループを同形文字テーブルから選択するステップＳ４０５と、前記ステップＳ４０３によるユークリッド距離値の大きい認識候補を除外した候補文字及びステップＳ４０５により規定値（ＮＸＮ）による分割領域毎に判定したコサイン類似度が小さい字種（候補文字）を除いた候補文字に基づいて、（１）漢字・非漢字判定部の結果から候補を選択する条件と、（２）ユークリッド距離値が小さい候補を選択する条件と、（３）コサイン類似度が大きい候補を選択する条件と、（４）コサイン類似度が大きい字種が属するグループを同形文字分類テーブルから選択する条件との論理和によって、認識文字候補を決定するステップＳ４０６とを実行することによって、ユークリッド距離値とコサイン距離値をファクターとした文字画像を出力候補として出力するように動作する。
【００２７】
また、前記ステップＳ４０５による同形文字・類字文字候補選択処理は、コサイン類似度の大きい字種が属しているグループを図４Ｂに示す同形文字分類テーブルから選択し、この選択したグルーブに属している字種は認識候補に追加するように動作し、詳細は後述する。なお、図４他の同形文字テーブルの丸中数字は電子出願ソフトウェアにおいては外字となるため、本明細書においては丸括弧数字にて表記する。
【００２８】
［高速モードの出力候補決定処理］
前記高速モードの出力候補決定処理のステップＳ２０４は、図３に示す如く、候補数を絞り込むために文字画像が漢字か非漢字（数字・英字・記号・仮名文字他）かを判定するステップＳ３２１と、該ステップＳ３２１に続いてユークリッド距離値の大きい字種を候補から除いて絞り込むためユークリッド距離値を算出するステップＳ３２２と、該ステップＳ３２２によりユークリッド距離値の大きい字種を候補から除いた認識候補文字を、（１）漢字・非漢字を判定するステップＳ３２１の判定結果に応じて候補文字を漢字又は非漢字に選択する条件と（２）ユークリッド距離値が所定の閾値より小さい値の候補文字を選択する条件の論理和によって、認識文字候補を決定するステップＳ３２３とを実行することによって、コサイン類似度による判定を除いているため、標準モードによる判定に比べて精度は低下するものの高速な候補文字を出力候補として出力するように動作する。
【００２９】
［高精度モードの出力候補決定処理］
前記高精度モードの出力候補決定処理のステップＳ２０４は、図５Ａに示す如く、候補数を絞り込むために文字画像が漢字か非漢字（数字・英字・記号・仮名文字他）かを判定するステップＳ５０２と、該ステップＳ５０２に続いてユークリッド距離値の大きい字種を候補から除いて絞り込むためユークリッド距離値を算出するステップＳ５０４と、該ステップＳ５０２に続いて文字画像の分割領域を判定するステップＳ５０３と、該ステップＳ５０３に続いてコサイン類似度が小さい（−１に近い）字種（候補文字）を候補から除外するために文字画像を前記ステップＳ５０３により分割した領域毎にコサイン類似度を算出するステップＳ５０５と、該ステップＳ５０６に続いてコサイン類似度が比較的大きい字種が属しているグループを同形文字分類テーブルから選択するステップＳ５０６と、前記ステップＳ５０７によるユークリッド距離値の大きい認識候補を除外した候補文字及びステップＳ５０６により領域毎のコサイン類似度が小さい字種（候補文字）を除いた候補文字に基づいて、（１）漢字・非漢字判定部の結果から候補を選択する条件と、図５Ｂに示す（２）ユークリッド距離値が小さい候補を選択する条件と、（３）コサイン類似度が大きい候補を選択する条件と、（４）コサイン類似度が大きい字種が属するグループを同形文字分類テーブルから選択する条件の論理和から（５）分割領域判定処理によりで求めた基本的構成に合わない字種(異種候補文字)とその字種が属するグループの字種を候補から外す否定論理和とを実行することによって、ユークリッド距離値と文字画像を漢字の部首等の分割領域毎のコサイン距離値をファクターとして、文字画像を出力候補として出力するように動作することによって、ユークリッド距離値に加えて漢字構成に基づいて分割した分割領域毎のコサイン類似度による判定を行うため、標準モードによる判定に比べて認識速度は低下するものの高精度な候補文字を出力候補として出力するように動作する。
【００３０】
［同形文字・類字文字候補選択処理］
前記ステップＳ４０５による同形文字・類字文字候補選択処理の詳細は、図６に示す如く、正解文字が「凋」であり、手書き文字が図示の如く偏（へん）「にすい」と旁（つくり）「周」が接触している場合、分割領域判別処理により入力パタン（文字画像）の部首の型と位置を求めることにより偏（へん）と旁（つくり）の縦２分割の分割要素で構成されている漢字構成と判定するステップＳ６０１と、該ステップＳ６０１により分割した分割領域毎にコサイン類似度・ユークリッド値類似度を求め、類似度の小さい順に図示の左から順に一位候補、二位候補、三位候補と仮定するステップＳ６０１と、該ステップＳ６０１により仮定した一位候補文字が属する同形文字テーブル（３）と同じ領域位置の旁（つくり）が同一の文字「凋」が属する同形文字テーブル（２）の字種を候補に追加すると共に同形文字テーブル（１）及び（５）の字種を候補に追加するステップＳ６０３と、三位文字は類似度が高いものの偏（へん）と旁（つくり）で構成されていないため（漢字構成が異なるため）候補から除外するステップＳ６０４とを実行することによって、コサイン類似度・ユークリッド値類似度の大きい字種が属しているグループを同形文字分類テーブルから選択し、この選択したグルーブに属している字種は認識候補に追加するように動作する。
【００３１】
［分割領域判別処理１］
前述した高精度モードの出力候補決定処理におけるステップＳ５０３の文字画像の分割領域判定処理の詳細は、図７に示す如く、前記同様に正解文字が「凋」であり、手書き文字が図示の如く偏（へん）「にすい」と旁（つくり）「周」が接触している縦２分割の漢字構成の場合、入力パタン（文字画像）の文字成分の心線を抽出したＡ心線パタンと、文字垂直方向成分を抽出したＢ垂直方向の文字線分パタンと、文字水平方向成分を抽出したＣ水平直方向の文字線分パタンと、文字画像の外接線を抽出したＤ線分接近似パタンとを生成するステップＳ７０１と、生成したパタンＡＢＣから水平方向と垂直方向のヒストグラムを求めるステップＳ７０２と、該ステップＳ７０２により求めた６つの垂直及び水平ヒストグラム及びパタンＤの分割位置を求めるステップＳ７０３とを実行することによって、漢字文字の領域分割位置を判定する。
【００３２】
前記ステップＳ７０３の分割位置を求める処理は、図示例の文字図形の場合、垂直ヒストグラムＡ−１及びＢ−１中のピーク（山）が２つあるため、２つのピーク間の谷位置を分割位置候補ａ及びｂとし、Ｅ線分外接近似パタンによる分割位置候補ｃ及びｄとし、水平ヒストグラムＡ−２、Ｂ−２、Ｃ−２、ヒストグラムＣ−１は山と谷の差が小さいこと、山が１つであることにより分割位置候補から除外し、これらを総合して分割位置を決定することによって行われる。
【００３３】
［分割領域判別処理２］
ステップＳ５０３による分割領域判定処理は、前記処理に限られるものではなく、入力パタン（文字画像）の文字成分の心線を抽出したＡ心線パタンと、文字垂直方向成分を抽出したＢ垂直方向の文字線分パタンと、文字画像の外接線を抽出したＤ線分接近似パタンとを生成し、これら生成したパタンＡの水平方向のヒストグラムＡ−１及びパタンＢの水平方向のヒストグラムＢ−１から分割位置候補ａ及びｂを抽出し、外接近似パタンＤから分割位置候補ａ及びｂを抽出して求めた分割領域の基本的構成が似ているパタンを同形文字テーブルから選択して追加しても良い。
【００３４】
この手法は、例えば図８に示す如く、分割位置ａ〜ｄにより分割領域が左右に分かれる構成であると判定し、漢字要素が縦２列に分割された漢字構成である同形文字テーブル（２）及び（３）を抽出し、該同形文字テーブル（２）及び（３）の字種を候補として追加し、漢字構成が上下・囲い等の如く大きく異なる同形文字テーブル（４）以降から除外することによって行われる。
【００３５】
［分割位置候補判定の具体的説明］
前述の図７を用いて説明した水平ヒストグラムＡ−１から分割位置候補を判定する具体的手法は、図１１（ａ）に示す水平ヒストグラムの場合、当該水平ヒストグラムの上閾値αより高い山（画素数が多い位置）を山ａ・山ｂ・山ｃ・山ｄとして設定する第１工程と、該第１工程により設定した複数の山のうち、隣り合う山の間で下閾値βよりも最も低い位置を谷ａとして設定する第２工程と、他の山間で下閾値βよりも低い位置を谷ｂとして設定する第３工程と、該第２工程及び第３工程により設定した谷位置から１つを選択する第４工程と、該第４工程により選択した谷が分解位置として妥当か否かを、図１１（ｃ）に示す谷の最小座標をＹｘ、該座標Ｙｘを中心としてＸ−１離れた位置の座標をＹｘ−１、該座標Ｙｘを中心としてｘ＋１離れた位置の座標をＹｘ＋１としたとき、「Ｙｘ＜Ｙｘ−１且つＹｘ＜Ｙｘ＋１」の数式条件を満たしているか否かによって判定する第５工程と、該第５工程により谷ａを分割候補と判定したとき、該谷ａを分割候補として設定する第６工程とを繰り返すことによって、分割位置候補を判定する。なお、前記第１工程における山であるかの判定し、図１１（ｂ）に示した「Ｙｘ−１＜Ｙｘ且つＹｘ＋１＜Ｙｘ」の数式条件により判定する。
【００３６】
［同形文字テーブル作成処理］
前記同形文字テーブルを作成するステップＳ２０５の概略処理は、図９に示す如く、漢字構成が似ているパタン毎に文字画像を大きなグループ（分割無し、縦方向に分割する分割領域、横方向に分割する分割領域、複数＋字形に分割する分割領域他の分割形状）分けを行うステップＳ９０１と、該ステップＳ９０１により大分類したグループ内においてユークリッド距離値の小さい字種同士やコサイン類似度の大きい字種同士で小グループ分けするステップＳ９０２と、前記ステップＳ９０１で領域構造により大グループ分けした情報とステップＳ９０２でユークリッド距離値及びコサイン類似度により小グループ分けした情報を同形文字テーブルに格納するステップＳ９０３とを実行することによって、同形文字テーブルを作成するように動作する。このステップＳ９０２により小グループ分けは、例えば左右に縦分割される漢字構成の場合、例えば、左側の偏（へん）の漢字要素の類似度が高い漢字画像と、右側の旁（つくり）の漢字要素の類似度が高い漢字画像と小グループ分けするように動作する。
【００３７】
即ち、本実施形態による同形文字テーブル作成処理は、漢字構成規則による分割形状に基づいて漢字画像を大グループ分けし、更に同一大グループ内の同一分割領域位置の漢字要素の類似度が高い漢字画像を小グループ分けすることによって、同形文字テーブルを作成する。
【００３８】
この同形文字テーブル作成処理の大グループへの登録処理は、図１０に示す如く、同形文字テーブル作成データベースから認識対象とする漢字画像を読み込むステップＳ１００１と、該ステップＳ１００１により読み込んだ漢字画像から心線パタンを作成するステップＳ１００２と、該ステップＳ１００２により作成した心線パタンから水平方向のヒストリズムを作成するステップＳ１００３と、該ステップＳ１００３により作成した水平方向ヒストリズムから隣り合うピーク位置（山）間の谷位置を求めるステップＳ１００４と、該ステップＳ１００４により求めた谷位置から１つの谷位置を選択するステップＳ１００５と、該ステップＳ１００５により選択した谷位置が分割位置候補か否かを（山と谷の距離の大小等により）判定するステップＳ１００６と、該ステップＳ１００６により分割位置候補でないと判定したとき前記ステップＳ１００５により選択した分割位置候補を除外するステップＳ１００７と、前記ステップＳ１００６により分割位置候補であると判定したとき、分割位置候補として記憶するステップＳ１０８と、前記ステップＳ１００４により求めた全ての谷位置の判定が終了したか否かを判定し、終了していないと判定したときに前記ステップＳ１００６に戻るステップＳ１００９と、該ステップＳ１００９において全ての谷位置の判定が終了したと判定したとき、前記ステップＳ１００８により記憶した分割位置候補に基づいて分割候補位置を決定するステップＳ１０１０と、該ステップＳ１０１０により決定した分割領域が同形文字テーブルの大グループに既に登録されているか判定するステップＳ１０１１と、該ステップＳ１０１１において登録されていないと判定したとき、同形文字テーブルに新たな大分類及び該大分類にステップＳ１００１により読み込んだ字種を登録するステップＳ１０１２と、前記ステップＳ１０１１において登録されていると判定したとき、既に同形文字テーブルに登録されている該当の大分類にステップＳ１００１により読み込んだ字種を追加するステップＳ１０１３と、全ての文字画像を大グループへのテーブル登録が終了したか否かを判定し、全ての文字画像を大グループへのテーブル登録が終了していないと判定したとき前記ステップＳ１００１に戻るステップＳ１０１４と、該ステップＳ１０１４において全ての文字画像を大グループへのテーブル登録が終了したと判定したとき処理を終了するように動作する。
【００３９】
［大グループ作成処理］
前記図９のステップＳ９０１による領域構造により大分類した大グループ分けする処理は、図１２（ａ）左側に示した漢字画像（画像パタン）「凋」の場合、前述の分割領域判別処理により図１２（ｂ）右側に示した縦分割の分割領域を取得し、この取得した縦分割の分割領域が予め同形文字テーブルに登録されているが字種は登録されていない場合（図１２［ｂ］左側）、縦分割の分割領域である＃２のグループに漢字画像（画像パタン）「凋」を登録（図１２［ｂ］右側）し、この取得した縦分割の分割領域が予め同形文字テーブルに登録されていない場合（図１２［ｃ］左側）、縦分割の分割領域の大グループ＃２を追加すると共に当該追加した大グループ＃２に漢字画像（画像パタン）「凋」を新規登録（図１２［ｃ］右側）するように動作する。
【００４０】
［類似領域判定処理］
前記図９のステップＳ９０２による大グループ内においてユークリッド距離値の小さい字種同士やコサイン類似度の大きい字種同士を小グループに纏める処理は、演算部が、図１３に示す如く、大グループ分類テーブル（図１４左側）に登録されている大グループから１つのグルーブを選択するステップＳ１３０１と、該ステップＳ１３０１により選択した大グループから１つの文字画像を読み込むステップＳ１３０２と、該ステップＳ１３０２により読み込んだ文字画像から１つの漢字要素を選択するステップＳ１３０３と、該ステップＳ１３０３により選択した漢字要素と他の漢字画像における同一の領域位置の漢字要素間の類似度をユークリッド距離値及びコサイン類似度を用いて算出して類似度算出結果テーブル（図１４右側）に格納するステップＳ１３０４とを実行する。
【００４１】
これらステップＳ１３０１〜ステップＳ１３０４による類似度の算出は、図１４に示す如く、例えば、＃２の縦分割形式の大グループを選択し、この大グループに属する任意の漢字画像の左領域（偏［へん］）の漢字要素に対して同一大グループ内の他漢字の同一領域位置（左の偏［へん］位置）の漢字要素との類似度を算出し、類似度の程度により小グループ分けすることによって、図１４右側に示す如く、＃２の大グループ内の１つの字種に対して算出対象領域の分割位置（例えば、中央縦分割・左側縦分割・右側縦分割他）に応じて類似度毎に小グルーブ分けすることができる。なお、類似度は、０〜１の範囲内で設定し、値が大きいほど類似していることを表す。
【００４２】
ついで、類似度の大きい字種同士を小グループに纏める処理は、図１３に戻り、前記ステップＳ１３０１において選択した大グループ内の全ての文字画像における漢字要素（分割領域）間の類似度算出が終了したか否かを判定し、終了していないと判定したときに前記ステップＳ１３０４に戻るステップＳ１３０５と、該ステップＳ１３０５において同一大グループ内の全文字画像に対する漢字要素（分割領域）の類似度算出が終了したと判定したとき、前記ステップＳ１３０３で選択した以外の漢字要素（分割領域）の類似度算出が終了したか否かを判定し、終了していないと判定したときに前記ステップＳ１３０３に戻るステップＳ１３０６と、該ステップＳ１３０６において全ての漢字要素（分割領域）の類似度算出が終了したと判定したとき、前記ステップＳ１３０１により選択した大グループ内の全文字画像の類似度算出が終了したか否かを判定し、終了していないと判定したとき、前記ステップＳ１３０２に戻るステップＳ１３０７と、該ステップＳ１３０７において同一大グループ内全ての漢字要素（分割領域）の類似度算出が終了したと判定したとき、全ての大グループにおける類似度算出が終了したか否かを判定し、終了していないと判定したときに前記ステップＳ１３０１に戻るステップＳ１３０８と、該ステップＳ１３０８において全大グループの類似度算出が終了したと判定したとき、前記ステップＳ１３０４により算出した類似度算出結果に基づいて小グループ候補に分類するステップＳ１３０９と、該ステップＳ１３０９により分類した小グループから１グループを選択し他の小グループとの類似度を算出するステップＳ１３１０と、該ステップＳ１３１０により算出した類似度が所定の閾値以上か否かを判定するステップＳ１３１１と、該ステップＳ１３１１より算出した類似度が所定の閾値以上で無いと判定したときに小グループ候補を連結しないステップＳ１３１４と、前記ステップＳ１３１１において類似度が所定の閾値以上であると判定したときに閾値が類似度以上の小グループを１つの小グループに結合して小グループ候補分類テーブル（図１５）に格納するステップＳ１３１２と、前記ステップＳ１３０９により分類した全ての小グループの類似度の算出が終了したか否かを判定し、終了していないと判定したときに前記ステップＳ１３１０に戻り、終了したと判定したときに処理を終了するステップＳ１３１３とを実行することによって、特定領域位置の漢字要素の類似度が所定値以上の小グループを結合した同形文字テーブル（図１５）を作成すること（例えば、縦２分割の左側の偏が類似する小グループや、縦２分割の右側の旁が類似する小グループを作成すること）ができる。
【００４３】
［同形文字テーブル］
ステップＳ２０５により作成する同形文字テーブルは、図１６（ａ）に示す如く、分割領域で有る漢字文字の大まかな分割形式（分割無し、縦分割・・十字分割他）を表す大グループと、大グループ内の詳細分割位置（例えば、中央縦分割・左側縦分割・右側縦分割他）により区分した小グループと、該小グループの分割位置許容範囲と、該小グループに含まれる字種との各項目情報とから構成され、前記分割位置許容範囲は、図１６（ｂ）に示す如く、文字画像の横方向をＸ軸と縦方向をＹ軸であり、文字画像がｎｘ，ｎｙの大きさとしたとき、Ｘ軸方向及び又はＹ軸方法の許容される範囲をドット単位で表したものであり、分割領域の判定ができない場合、図１６（ｃ）に示す如く、文字画像をＮＸＮにて均等分割し、同一領域の類似度をユークリッド距離値が小さい、又はコサイン類似度が大きい領域と小グループを比較することによって、候補字種を選択することができ、分割領域形式（構造）が似ていることにより認識候補に追加することができる。
【００４４】
［まとめ］
このように本実施形態による文字認識方法を適用した文字認識装置は、従来技術の如くユークリッド距離値のみを用いた文字認識技術により全クラスのユークリッド距離値と計算対象の文字画像をプロットした場合、図１９に示す如く、○印で示す正解の可能性が高いクラスと、斜線○印で示す可能性が中程度のクラスと、●印で示す正解の可能性が低いクラスとに大別され、閾値Ｔ以上の○印で示す正解の可能性が高いクラスが計算対象外となって取りこぼす可能性があると共に、逆に閾値Ｔ以下の斜線○で示す正解可能性が中程度のクラスも計算対象として誤読の可能性があるという不具合があったのに対し、本発明においては特定の領域位置の漢字要素の類似度を判定した同形文字テーブルを用いることによって、閾値Ｔ以上の○印で示すクラスも計算対象内とすることができると共に、閾値Ｔ以下の斜線○印で示す誤認識の可能性のあるクラスを計算対象から除外することができ、漏れが少なく効率的な文字認識を行うことができる。
【００４５】
また、本実施形態による文字認識方法を適用した文字認識装置は、図２０に示す如く、クラスＡのパタン（文字画像）を○印でプロットし且つクラスＢのパタン（文字画像）をＸ印で表し、入力パタン（文字画像）を△印で表し、△印で表す入力パタン（文字画像）とクラスＡ及びクラスＢの平均パタン（大○印、大Ｘ印）とのユークリッド距離値が同一の場合、従来技術においてはクラスＡ及びクラスＢの両パタンと比較しなければならないために処理時間が冗長となる課題を招くものであったのに対し、本実施形態にようにコサイン類似度も併用し、クラスＡの対するコサイン類似度角度αがクラスＢのコサイン類似度角度βと比べて大きいためにクラスＡを比較対象から除外することによって、高速に文字認識を行うことができる。
【００４６】
この文字認識処理時間は、認識対象時に比較する出力候補数に対する処理時間を棒グラフ・認識精度を折れ（破線）線グラフで表した図２１に示す如く、認識度を高精度とした場合は処理時間に長時間を要し、認識速度を高速化した場合は認識速度が低下する特性があり、このことから、本実施形態の如く出力候補数を絞り込むことによって、大容量なメモリサイズを要することなく、高速な文字認識を行うことができる。
【符号の説明】
【００４７】
１００  文字認識装置、１１０  入力部、１２０  表示部、１３０  画像取得部、
１４０  通信部、１５０  演算部、１６０  外部記憶部、１６５  文字識別用辞書
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５Ａ】
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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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図５Ｂ】
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【図２０】
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