(57)【要約】【課題】パターンマッチングによって画像データに含まれている文字を特定できない場合にも精度良く文字認識を行うことができる文字認識システムを提案すること。【解決手段】文字認識システム１は記憶装置５を備えており、この記憶装置５にはユーザが蓄積しているデータと、このデータの中の各漢字にその出現頻度を割り当てて登録した文字認識用頻度辞書５０が保持されている。パターンマッチング手段３１は、パターンマッチングによって算出されたパターン一致度に基づいて認識対象の文字を特定できない場合いは、パターン一致度が高い複数の候補文字を選出する。候補文字確定手段３２は、認識用頻度辞書５０を参照して、この複数の候補文字から最も高い出願頻度が割り当てられている候補文字を認識対象として確定する。確定された候補文字はユーザの使用環境で最も頻繁に使用されている漢字なので、適切な文字認識結果となる。【選択図】図２
2008305126.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字が含まれている媒体を画像データとして読み取り、
当該画像データに含まれている前記文字をパターンマッチングにより識別し、パターン一致度に基づいて認識対象の前記文字を特定できる場合には、最も高いパターン一致度が得られている候補文字を認識対象の前記文字であると確定し、
パターン一致度に基づいて認識対象の前記文字を特定できない場合には、パターン一致度が高いものから複数の候補文字を選出し、
文字認識用頻度辞書を参照して、選出した複数の前記候補文字のうち、最も高い出現頻度が割り当てられている候補文字を識別対象の前記文字であると確定し、
前記文字認識用頻度辞書として、予め定めた記憶装置に蓄積されているデータに含まれている各文字に、その出現頻度を割り当てたものを使用することを特徴とする文字認識方法。
【請求項２】
請求項１において、
前記文字認識用頻度辞書を参照したときに、選出した複数の前記候補文字の中に最も高い出現頻度が割り当てられている候補文字が複数ある場合には、当該最も高い出現頻度が割り当てられている複数の候補文字の中からパターン一致度が最も高い候補文字を識別対象の前記文字であると確定することを特徴とする文字認識方法。
【請求項３】
請求項１または２において、
前記文字認識用頻度辞書を参照したときに、選出した複数の前記候補文字の中に出現頻度が割り当てられている候補文字がない場合には、パターン一致度が最も高い候補文字を識別対象の前記文字であると確定することを特徴とする文字認識方法。
【請求項４】
請求項１ないし３のうちのいずれかの項において、
予め定めた前記記憶装置に蓄積されているデータが更新される毎に、前記文字認識用頻度辞書を更新することを特徴とする文字認識方法。
【請求項５】
請求項１ないし４のうちのいずれかの項において、
前記文字認識用頻度辞書において、出現頻度が割り当てられている各文字は漢字であることを特徴とする文字認識方法。
【請求項６】
請求項５において、
前記文字認識用頻度辞書として、予め定めた前記記憶装置に蓄積されているデータに含まれている各漢字に、その漢字を含む用語の出現頻度を割り当てたものを使用することを特徴とする文字認識方法。
【請求項７】
請求項５において、
前記文字認識用頻度辞書として、予め定めた前記記憶装置に蓄積されているデータに含まれている各漢字に、その漢字を含む熟語の出現頻度を割り当てたものを使用することを特徴とする文字認識方法。
【請求項８】
請求項１ないし７のうちのいずれかの項において、
前記文字認識用頻度辞書において、出現頻度が割り当てられている各文字には特殊記号が含まれていることを特徴とする文字認識方法。
【請求項９】
文字が含まれている媒体を画像データとして読み取るスキャナと、
予め定めた記憶装置と、
出力装置と、
請求項１ないし８のうちのいずれかの項に記載されている文字認識方法によって前記スキャナで読み込んだ前記画像データに含まれている前記文字の認識を行い、識別対象の前記文字であると確定した候補文字を前記出力装置に出力する文字認識装置とを有する文字認識システム。
【請求項１０】
請求項９において、
前記文字認識装置はパーソナルコンピュータであることを特徴とする文字認識システム。
【請求項１１】
請求項１０において、
前記記憶装置は前記パーソナルコンピュータに内蔵されているものであることを特徴とする文字認識システム。
【請求項１２】
請求項１１において、
前記記憶装置はキャッシュメモリであることを特徴とする文字認識システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像データに含まれている文字を認識する文字認識方法に関するものである。より詳細には、パターンマッチングによって画像データに含まれている文字を特定できない場合にも精度良く文字認識を行うことができる文字認識方法に関する。また、このような文字認識方法によって画像データに含まれている文字を認識する文字認識システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
文字認識装置は画像データに含まれている文字を認識してテキスト形式のデータとして出力するものである。所定の評価式を用いたパターンマッチングにより画像データに含まれている文字とテンプレートとして記憶保持されている複数の候補文字とが一致している割合を算出して、算出された値（パターン一致度）に基づいて一の候補文字を特定し、認識対象の文字の認識結果として出力している。このような文字認識装置は、例えば、特許文献１に記載されている。
【０００３】
特許文献１では、例えば、最も高いパターン一致度が算出されている第１候補文字のパターン一致度と、その次に高いパターン一致度が算出されている第２候補文字のパターン一致度とを比較して、パターン一致度の差が所定の差よりも大きい場合には、パターン一致度に基づいて認識対象の文字を特定できる場合であると判断して、第１候補文字を認識対象の文字としている。
【０００４】
一方、第１候補文字のパターン一致度と第２候補文字のパターン一致度の差が僅かな差の場合には、第１候補文字を認識対象の文字であると特定することができない場合であると判断して、画像データを二値化した後に、この二値化した画像データと第１および第２候補文字との間で２度目のパターンマッチングを行い、２度目に算出されたパターン一致度と先に算出されているパターン一致度とに基づいて、いずれか一方の候補文字を認識対象の文字であると確定して、出力している。
【特許文献１】特開平１０−２１３３８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
このように、１度のパターンマッチングによって認識対象の文字を特定できない場合には、パターン一致度が高い複数の候補文字の中から一の候補文字を選択する必要がある。しかし、文字認識の動作の途中で画像データを加工したり、複数回のパターンマッチングをしたりして候補文字を選択するのでは、文字認識に時間がかかってしまう。
【０００６】
本発明の課題は、このような点に鑑みて、パターンマッチングによって認識対象の文字を特定できない場合でも、再度のパターンマッチングを行うことなく、複数の候補文字の中から適切な文字を認識対象の文字とすることができる文字認識方法を提案することにある。また、このような文字認識方法によって画像データに含まれている文字を認識する文字認識システムを提案することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の課題を解決するために、本発明は、文字認識方法であって、
文字が含まれている媒体を画像データとして読み取り、
当該画像データに含まれている前記文字をパターンマッチングにより識別し、パターン一致度に基づいて認識対象の前記文字を特定できる場合には、最も高いパターン一致度が得られている候補文字を認識対象の前記文字であると確定し、
パターン一致度に基づいて認識対象の前記文字を特定できない場合には、パターン一致度が高いものから複数の候補文字を選出し、
文字認識用頻度辞書を参照して、選出した複数の前記候補文字のうち、最も高い出現頻度が割り当てられている候補文字を識別対象の前記文字であると確定し、
前記文字認識用頻度辞書として、予め定めた記憶装置に蓄積されているデータに含まれている各文字に、その出現頻度を割り当てたものを使用することを特徴とする。
【０００８】
例えば、回路基板の設計分野の仕事に従事しているユーザが、この仕事中に文字認識を行なう環境では、画像データとして読み込んで文字認識を行う媒体は回路基板に関するものである。また、ユーザが使用しているコンピュータに接続されている記憶装置には回路基板に関する情報がデータとして蓄積されていることが一般的である。
【０００９】
このため、文字認識用頻度辞書において各文字に割り当てられる出現頻度は、ユーザの業務分野において頻繁に使用されている文字ほど高くなる。従って、パターン一致度に基づいて認識対象の文字を特定できない場合には、パターン一致度が高いものから複数の候補文字を選出し、この複数の候補文字の中から、文字認識用頻度辞書を参照して最も高い出現頻度が割り当てられている候補文字を認識対象の文字として確定すれば、適切な候補文字が選択される確率が高い。よって、本発明によれば、文字認識率を向上させることができる。また、文字認識用頻度辞書を参照して一の候補文字を選択しているので、複数回のパターンマッチングを行う必要がなく、文字認識動作が速い。なお、本発明において、パターン一致度に基づいて認識対象の前記文字を特定できる場合としては、例えば、所定値以上のパターン一致度を有する候補文字が得られた場合とすることができる。また、最も高いパターン一致度とその次に高いパターン一致度との差が所定の差よりも大きい場合とすることができる。
【００１０】
本発明において、選出された複数の前記候補文字に割り当てられた出現頻度が同じになった場合でもその中から一の候補文字を適切に選択するために、前記文字認識用頻度辞書を参照したときに、選出した複数の前記候補文字の中に最も高い出現頻度が割り当てられている候補文字が複数ある場合には、当該最も高い出現頻度が割り当てられている複数の候補文字の中からパターン一致度が最も高い候補文字を識別対象の前記文字であると確定することが望ましい。
【００１１】
また、前記文字認識用頻度辞書を参照したときに、選出した複数の前記候補文字の中に出現頻度が割り当てられている候補文字がない場合には、パターン一致度が最も高い候補文字を識別対象の前記文字であると確定することが望ましい。
【００１２】
本発明において、各文字に割り当てられている出現頻度を常に最新の値にしておくためには、予め定めた前記記憶装置に蓄積されているデータが更新される毎に、前記文字認識用頻度辞書を更新することを特徴とする文字認識方法。
【００１３】
本発明において、文字認識用頻度辞書において、出現頻度が割り当てられている各文字は漢字とすることが望ましい。
【００１４】
この場合において、特定の部門で特に使われる用語を構成している漢字の文字認識率を向上させるためには、前記文字認識用頻度辞書として、予め定めた前記記憶装置に蓄積されているデータに含まれている各漢字にその漢字を含む用語の出現頻度を割り当てたものを使用することもできる。
【００１５】
また、熟語などの文字列の文字認識率を向上させるためには、前記文字認識用頻度辞書として、予め定めた前記記憶装置に蓄積されているデータに含まれている各漢字にその漢字を含む熟語の出現頻度を割り当てたものを使用することもできる。
【００１６】
本発明において、特定の部門で特に使われる記号の文字認識率を向上させるためには、文字認識用頻度辞書において、出現頻度が割り当てられている各文字には特殊記号が含まれていることが望ましい。
【００１７】
次に、本発明は、文字認識システムであって、
文字が含まれている媒体を画像データとして読み取るスキャナと、
予め定めた記憶装置と、
出力装置と、
上記の文字認識方法によって前記スキャナで読み込んだ前記画像データに含まれている前記文字の認識を行い、識別対象の前記文字であると確定した候補文字を前記出力装置に出力する文字認識装置とを有することを特徴とする。
【００１８】
本発明において、前記文字認識装置はパーソナルコンピュータとすることができる。
【００１９】
この場合には、前記記憶装置を前記パーソナルコンピュータに内蔵されているものとすることが望ましい。記憶装置としてはネットワークを介して接続されているものなどがあるが、ユーザが使用しているパーソナルコンピュータに内蔵されている記憶装置には、そのユーザが日々の業務で利用している情報に特化されたデータが蓄積されている。従って、このような記憶装置に蓄積されているデータに含まれている各文字について出現頻度が割り当てられていれば、文字認識装置は、各文字の出現頻度に基づいて適切な候補文字を認識対象の文字として確定できる。
【００２０】
また、前記記憶装置はキャッシュメモリとすることができる。データの入出力の際にキャッシュメモリに蓄積されているデータに含まれている各文字について出現頻度が割り当てられていれば、各文字の直近の出現頻度に基づいて適切な候補文字を認識対象の文字として確定できる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、文字認識用頻度辞書において各文字に割り当てられる出現頻度は、例えばユーザが業務で使用する際、その業務分野において頻繁に使用されている文字ほど高くなる。従って、パターン一致度に基づいて認識対象の前記文字を特定できない場合には、パターン一致度が高いものから複数の候補文字を選出し、この複数の候補文字の中から文字認識用頻度辞書を参照して最も高い出現頻度が割り当てられている候補文字を認識対象の文字として確定すれば、適切な候補文字が選択される確率が高い。よって、本発明によれば、文字認識率が向上する。また、文字認識用頻度辞書を参照して一の候補文字を選択しているので、複数回のパターンマッチングを行う必要がなく、文字認識動作が速い。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下に、図面を参照して、本発明を適用した文字認識システムを説明する。図１は文字認識システムの制御系を示す概略ブロック図である。
【００２３】
（文字認識システムの構成）
本例の文字認識システム１はスキャナ２とディスプレイ３が接続されたパーソナルコンピュータ（文字認識装置）４である。文字が記載されている媒体をスキャナ２によって読み取って得られた画像データの中に含まれている各文字（認識対象の文字）をパターンマッチングにより認識し、認識結果をテキスト形式のデータとしてディスプレイ３およびパーソナルコンピュータ４に内蔵されている記憶装置５に出力する。パーソナルコンピュータ４は、ユーザが日々の業務に使用しているものであり、記憶装置５には、ユーザが日々の業務に関連して参照した文書ファイルや、ユーザ自身が業務上作成した文書フアイルがデータとして蓄積されている。
【００２４】
図１に示すように、パーソナルコンピュータ４は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、キャッシュメモリ、ＣＰＵを有する制御部３０と記憶装置５とを備えており、制御部３０の入力側にはインターフェース２０を介してスキャナ２が接続されている。出力側にはディスプレイ３が接続されている。
【００２５】
制御部３０は、パターンマッチング手段３１と、候補文字確定手段３２と、文字認識用頻度辞書作成手段３３を有している。記憶装置５には、ユーザのデータとともに、これらのデータの中に現れている各漢字に、その出現頻度を割り当てて登録した文字認識用頻度辞書５０が記憶保持されている。
【００２６】
パターンマッチング手段３１は、パターン一致度算出手段３１１と判断手段３１２とを有している。
【００２７】
パターン一致度算出手段３１１は、画像データを所定の区画毎に切り出して、テンプレートとして記憶保持されている複数の候補文字との間でパターンマッチングを行い、各候補文字についてパターン一致度を算出する。パターン一致度は、例えば、周知の評価式を用いて算出される。
【００２８】
判断手段３１２は、各候補文字についてパターン一致度が算出されると、パターン一致度に基づいて認識対象の文字を特定できるか否かを判断する。また、認識対象の文字を特定できると判断した場合には、最も高いパターン一致度が得られている候補文字を認識対象の文字であると確定する。一方、複数の候補文字間のパターン一致度が僅かな差しかなく、パターン一致度に基づいて認識対象の文字を特定できないと判断した場合には、パターン一致度が高いものから複数の候補文字を選出する。より具体的には、最も高いパターン一致度が算出されている候補文字のパターン一致度とその次に高いパターン一致度が算出されている候補文字のパターン一致度の差を算出して、この差が所定の差よりも大きい場合には、パターン一致度に基づいて認識対象の文字を特定できると判断する。一方、パターン一致度の差が所定の差以内の場合には、パターン一致度に基づいて認識対象の文字を特定できないと判断する。そして、最も高いパターン一致度が算出されている候補文字、および最も高いパターン一致度と所定の差以内のパターン一致度が算出されている候補文字をテンプレートから選出する。
【００２９】
候補文字確定手段３２は、パターンマッチング手段３１が複数の候補文字を選出した場合に、これらの候補文字の中から一の候補文字を認識対象の文字として確定する。より具体的には、文字認識用頻度辞書５０を参照し、選出された複数の候補文字と、文字認識用頻度辞書５０に登録されている漢字とを対応させ、選出した複数の候補文字のうち、最も高い出現頻度が割り当てられている候補文字を認識対象の文字であると確定する。ここで、選出した複数の候補文字の中に、最も高い出現頻度が割り当てられている候補文字が複数ある場合には、これら最も高い出現頻度が割り当てられている複数の候補文字の中からパターン一致度が最も高い候補文字を識別対象の文字であると確定する。また、選出した複数の候補文字の中に、出現頻度が割り当てられている候補文字がない場合、すなわち、選出した複数の候補文字がいずれも文字認識用頻度辞書５０に登録されていない場合には、パターン一致度が最も高い候補文字を識別対象の文字であると確定する。
【００３０】
文字認識用頻度辞書作成手段３３は、記憶装置５に蓄積されているデータに基づいて文字認識用頻度辞書５０を作成するものである。記憶装置５に記憶保持されているデータの中に出現している全ての漢字を抽出して、その出現回数をカウントする。また、この出現回数に所定の重み付けを行って、これを出現頻度として各漢字に割り当てて登録する。本例では、出現回数が最も多いものを１００点とする重み付けが行われている。文字認識動作が行なわれる前に、文字認識用頻度辞書作成手段３３によって文字認識用頻度辞書５０が作成される。
【００３１】
（文字認識動作）
次に、図２、図３を参照して文字認識システム１による文字認識動作を説明する。図２は文字認識動作を示すフローチャートである。図３は文字認識の各動作の具体例を説明するための説明図である。
【００３２】
本例では、回路基板の設計分野の仕事に従事しているユーザが、仕事中に文字認識システム１を用いて文字認識を行う場合を説明する。ユーザが日々の業務に使用しているパーソナルコンピュータ４に内蔵されている記憶装置５には、回路基板に関するデータが蓄積されている。これらのデータは、ユーザが過去に参照した企業内の技術文書ファイル、ユーザ自身が過去に作成した文書ファイル、インターネットなどを介して記憶装置５に保存した技術文書ファイルである。また、ユーザが文字認識を行うために読み取った画像データは、回路基板に関する技術事項が記載されたページを読み取ったものである。
【００３３】
図２（ａ）に示すように、文字認識システム１では、事前に、文字認識用頻度辞書作成手段３３によって、文字認識用頻度辞書５０が作成されている（ステップＳＴ１）。
【００３４】
次に、図２（ｂ）に示すように、スキャナ２によって画像データが読み取られると（ステップＳＴ２）、画像データは制御部３０に送られる。すると、パターン一致度算出手段３１１は、画像データとテンプレートとして記憶保持されている複数の候補文字との間でパターンマッチングを行い、各候補文字についてパターン一致度を算出する（ステップＳＴ３）。
【００３５】
次に、判断手段３１２は、最も高いパターン一致度が算出されている候補文字のパターン一致度とその次に高いパターン一致度が算出されている候補文字のパターン一致度の差を算出し、パターン一致度に基づいて認識対象の文字を特定できるか否かを判断する（ステップＳＴ４）。そして、パターン一致度の差が所定の差より大きい場合には、パターン一致度に基づいて認識対象の文字を特定できると判断し、最も高いパターン一致度が算出されている候補文字を認識対象の文字として確定して、出力する（ステップＳＴ５）。
【００３６】
一方、パターン一致度の差が所定の差以下の場合には、パターン一致度に基づいて認識対象の文字を確定することができないと判断される。従って、最も高いパターン一致度が算出されている候補文字、および最も高いパターン一致度と所定の差の範囲内のパターン一致度が算出されている候補文字を選出する（ステップＳＴ６）。
【００３７】
複数の候補文字が選出されると、候補文字確定手段３２は文字認識用頻度辞書５０を参照して、複数の候補文字のそれぞれについて対応する漢字が登録されているか否かを確認する（ステップＳＴ７）。
【００３８】
そして、少なくとも一つの候補文字に対応する漢字が登録されている場合には、候補文字にその漢字の出現頻度を割り当てる（ステップＳＴ８）。ここで、最も高い出現頻度が割り当てられた複数の候補文字がある場合には、これら最も高い出現頻度が割り当てられている複数の候補文字の中からパターン一致度が最も高い候補文字を識別対象の文字であると確定する（ステップＳＴ９）。
【００３９】
一方、最も高い出現頻度が割り当てられた候補文字が一つの場合には、この最も高い出現頻度が割り当てられている候補文字を認識対象の文字であるとして確定して、出力する（ステップＳＴ１０）。
【００４０】
ステップＳＴ７において、複数の候補文字のいずれも文字認識用頻度辞書５０に登録されていない場合には候補文字に出現頻度が割り当てられないので、パターン一致度が最も高い候補文字を識別対象の文字であると確定する（ステップＳＴ１１）。
【００４１】
ステップＳＴ５、ＳＴ９、ＳＴ１０およびＳＴ１１のいずれかの処理動作において認識対象の文字が確定されて出力されると、この認識対象の文字の認識動作は終了する。認識対象の文字は画像データに含まれている次の文字へと移る。
【００４２】
（各動作の具体的な例）
ここで、ステップＳＴ３〜ステップＳＴ５に移行する具体的な動作の例を、図３（ａ）を参照しながら説明する。本例では、ステップＳＴ３で、候補文字「基」に最も高いパターン一致度０．９５が算出されており、候補文字「其」に次に高いパターン一致度０．６５が算出されている。これらのパターン一致度の差は所定の差の範囲である「０．１」よりも大きいので、ステップＳＴ４ではパターン一致度に基づいて認識対象の文字を特定できると判断される。よって、ステップＳＴ５では、最もパターン一致度が高い候補文字「基」を認識対象の文字として確定して、出力する。
【００４３】
次に、ステップＳＴ３〜ＳＴ１１に移行する具体的な動作の例を、図３（ｂ）、（ｃ）を参照しながら説明する。
【００４４】
本例では、ステップＳＴ３で、候補文字「坂」についてパターン一致度０．６９が算出されており、候補文字「板」についてパターン一致度０．６５が算出されており、候補文字「阪」についてパターン一致度０．６２が算出されている。
【００４５】
最も高いパターン一致度０．６９とその次に高いパターン一致度の差は所定の差の範囲の「０．１」以内なので、ステップＳＴ４ではパターン一致度に基づいて認識対象の文字を確定できないと判断される。よって、判断手段３１２は、最高のパターン一致度０．６９の候補文字「坂」および最高のパターン一致度に対してその差が０．１以内の０．６５、０．６２が算出されている候補文字「板」、「阪」を選出する。
【００４６】
候補文字が複数選出されると、ステップＳＴ７で文字認識用頻度辞書５０が参照され、各候補文字に出現頻度が割り当てられる。文字認識用頻度辞書５０では、出現回数を重み付けすることによって出現頻度は点数化されている。
【００４７】
文字認識用頻度辞書５０を参照した結果、図３（ｂ）に示す例では、候補文字「坂」には７０点、候補文字「板」には９０点、候補文字「阪」には４０点が割り当てられる。最高の出現頻度が割り当てられた候補文字は「板」しかないので、この場合には、ステップＳＴ８〜ＳＴ１０へと移行して、候補文字「坂」、「板」、「阪」の中から、最も高い頻出頻度が割り当てられている「板」を認識文字として確定し、出力する。
【００４８】
図３（ｃ）に示す例では、候補文字「坂」には７０点、候補文字「板」には７０点、候補文字「阪」には４０点が割り当てられる。最高の出現頻度が割り当てられている候補文字は「坂」と「板」との２つあるので、ステップＳＴ８〜ＳＴ９へと移行して、候補文字「坂」、「板」の中でパターン一致度の最も高い候補文字「坂」を認識文字として出力する。
【００４９】
ここで、ステップＳＴ７で文字認識用頻度辞書５０が参照されたときに、候補文字「坂」、候補文字「板」、候補文字「阪」に出現頻度が割り当てられていない場合、すなわち、対応する漢字がいずれも登録されていない場合には、ステップＳＴ１１に移行して、その中でパターン一致度の最も高い候補文字「坂」を認識文字として出力する。
【００５０】
（本形態の効果）
回路基板の設計分野の仕事に従事しているユーザが、仕事中に文字認識を行なう環境では、画像データとして読み込んで文字認識を行う媒体は回路基板に関するものであり、ユーザが日々の業務で使用しているパーソナルコンピュータ４の記憶装置５には回路基板に関する文章がデータとして蓄積されている。この結果、文字認識用頻度辞書５０において各漢字に割り当てられる出現頻度は、ユーザの業務分野において頻繁に使用されている文字ほど高くなっている。
【００５１】
従って、本例のように、パターン一致度に基づいて認識対象の文字を特定できない場合には、パターン一致度が高いものから複数の候補文字を選出し、この複数の候補文字の中から、文字認識用頻度辞書５０を参照して最も高い出現頻度が割り当てられている候補文字を認識対象の文字として確定すれば、適切な候補文字が選択される。よって、文字認識率を向上させることができる。また、文字認識用頻度辞書５０を参照して一の候補文字を選択しているので、複数回のパターンマッチングを行う必要がなく、文字認識動作が速い。
【００５２】
また、本例では、記憶装置５をパーソナルコンピュータ４に内蔵されているものとしている。記憶装置としてはネットワークを介して接続されているものなどがあるが、ユーザが使用しているパーソナルコンピュータ４に内蔵されている記憶装置５には、そのユーザが日々の業務で利用している情報に特化されたデータが蓄積されている。従って、このような記憶装置５に蓄積されているデータに含まれている各文字について、その出現頻度が割り当てられていれば、各文字の出現頻度に基づいて適切な候補文字を認識対象の文字として確定できる。
【００５３】
（その他の実施の形態）
上記の実施の形態では、判断手段３１２は、最も高いパターン一致度が算出されている候補文字のパターン一致度とその次に高いパターン一致度が算出されている候補文字のパターン一致度の差を算出して、これに基づいて認識対象の文字を特定できるか否かを判断しているが、他の判断方法によって判断してもよい。例えば、最も高いパターン一致度が算出されている候補文字のパターン一致度と予め定めた閾値とを比較して、この閾値以上の場合に、認識対象の文字を特定できると判断することができる。例えば、閾値を０．９５としておくことができる。
【００５４】
また、文字認識用頻度辞書作成手段３３は、記憶装置５に蓄積されているデータに基づいて文字認識用頻度辞書５０を作成する際に、記憶装置５に記憶保持されているデータの中に出現している全ての漢字を抽出してその出現回数をカウントし、この出現回数に所定の重み付けを行って、これを出現頻度として各漢字に割り当てて登録していたが、文字認識用頻度辞書５０として、記憶装置５に蓄積されているデータに含まれている各漢字に、その漢字を含む用語の出現頻度を割り当てたものを使用することもできる。
【００５５】
この場合には、文字認識用頻度辞書作成手段３３は、「板」の出現回数として、「板」という漢字が単体で出現した場合にはカウントせず、技術用語の「基板」として出現した場合に回数をカウントし、この出現回数に所定の重み付けを行って登録する。このようにすれば、特定の部門において特に使われる用語、例えば、技術用語、科学用語、経済用語などの文字認識率を向上させることができる。
【００５６】
また、文字認識用頻度辞書５０として、記憶装置５に蓄積されているデータに含まれている各漢字に、その漢字を含む熟語の出現頻度を割り当てたものを使用することもできる。この場合には、用語の場合と同様に、所定の熟語について出現した回数をカウントしたのち重み付けをおこなって登録する。
【００５７】
また、文字認識用頻度辞書５０に登録する文字として、数学の記号やギリシャ文字などの特殊記号を含めておけば、それらの文字認識率を高めることができる。
【００５８】
さらに、記憶装置５に蓄積されているユーザのデータが更新された場合には、文字認識用頻度辞書作成手段３３が文字認識用頻度辞書５０を更新するようにしておけば、各漢字の出現頻度を最新の値にしておくことができるので、文字認識率を向上させることができる。
【００５９】
また、文字認識用頻度辞書作成手段３３は、記憶装置５に蓄積されているデータに基づいて文字認識用頻度辞書５０を作成しているが、キャッシュメモリに蓄積されたデータの中に出現している全ての漢字を抽出して、その出現回数をカウントし、この出現回数に所定の重み付けを行って、これを出現頻度として各漢字に割り当てて登録してもよい。このようにすれば、各文字の直近の出現頻度に基づいて適切な候補文字を認識対象の文字として確定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】本形態の文字認識システムの制御系を示す概略ブロック図である。
【図２】文字認識動作を示すフローチャートである。
【図３】文字認識動作の具体的な例を示す説明図である。
【符号の説明】
【００６１】
１・文字認識システム、２・スキャナ、３・ディスプレイ、４・パーソナルコンピュータ、５・記憶装置、２０・インターフェース、３０・制御部、３１・パターンマッチング手段、３２・候補文字確定手段、３３・文字認識用頻度辞書作成手段、３１１・パターン一致度算出手段、３１２・判断手段、５０・文字認識用頻度辞書
【図１】
2008305126.tif 000003
【図２】
2008305126.tif 000004
【図３】
2008305126.tif 000005