(57)【要約】【課題】英文住所中の住所要素の省略又は読取不能が存在する場合でも一層正確に認識可能な英文住所認識方法および装置を提供する。【解決手段】表記された英文住所をスキャナ１１で読み込み、その画像入力を受ける認識エンジン１２に格納された住所認識ソフトウェア１４の名称読取処理部４３、読替処理部４４、階層検証部４５、位置検証部４６および出力判定部４７を使用し、単語認識結果のみを住所判定に利用するのではなく、階層間のつながり、住所要素の省略され易さ、各住所要素の記載位置に関する特徴、住所要素間の類似性等を統合的に判定し最終判定を行うことで、正しい住所の出力可能性を高くする。【選択図】      図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
英文で表示された住所の複数の住所要素の一部に省略又は不鮮明な住所要素が含まれている場合に、補足解読して正確な住所を認識する英文住所認識方法において、
前記住所要素間の類似性を考慮して読替処理を行うことで、正しい住所を判定して出力することを特徴とする英文住所認識方法。
【請求項２】
前記住所要素の階層間のつながりを考慮した階層検証を更に行うことを特徴とする請求項１に記載の英文住所認識方法。
【請求項３】
前記住所要素の記載位置を考慮した位置検証を更に行うことを特徴とする請求項１又は２に記載の英文住所認識方法。
【請求項４】
前記読替処理、前記階層検証および前記位置検証の妥当性や確からしさに基づき総合的に出力判定を行うことを特徴とする請求項１、２又は３に記載の英文住所認識方法。
【請求項５】
前記読替処理の妥当性、前記階層検証および前記位置検証の確からしさを得点化し、該得点の大きさに基づき判断することを特徴とする請求項４に記載の英文住所認識方法。
【請求項６】
不正確又は不鮮明な住所要素を含む英文住所が表記された画像を読み取るスキャナと、該スキャナで読み取られた英文住所を入力して読取判定する住所認識ソフトウェアが格納され、最終住所を出力する認識エンジンとを備え、
前記認識エンジンは、複数の階層の住所データベースおよび文字認識用テンプレートが格納される記憶装置を有し、
前記住所認識ソフトウェアは、前記スキャナからの入力画像中の住所記載行を検出する住所記載行検出部、前記住所記載行中の単語領域候補を検出する単語領域候補検出部、前記単語領域候補から各住所階層を読み取る名称読取処理部、読替処理を行う読替処理部、階層検証を行う階層検証部、位置検証を行う位置検証部および住所候補を出力する出力判定部を有することを特徴とする英文住所認識装置。
【請求項７】
前記名称読取処理部は、前記単語領域から名称領域を作成する名称領域候補抽出部、前記名称領域の画像を認識する名称認識部、該名称認識部のレキシコンを作成する候補名称抽出部、前記名称領域の認識結果を出力候補格納バッファに格納する住所候補格納部を備えることを特徴とする請求項６に記載の英文住所認識装置。
【請求項８】
前記読替処理部、前記階層検証部および前記位置検証部が、それぞれの処理で参照する読替処理テーブル、階層関係パラメータテーブルおよび位置関係パラメータテーブルを備えることを特徴とする英文住所認識装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は住所認識方法および装置に関し、特に英文住所における住所要素の省略や、住所要素の一部に読取不能が存在した場合において、住所要素間の類似性を考慮した読替処理および住所要素の階層間のつながりを考慮した階層検証、住所要素の記載位置を考慮した位置検証、読替処理・階層検証・位置検証それぞれの妥当性を考慮した出力判定処理を行うことにより、高精度に読取を可能にする英文住所認識方法および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、この種の住所認識手法の例として日本語住所認識装置があり、階層構造を有する単語データ列において、ある階層の単語認識結果が、住所記載上の省略や単語認識における認識不能等で結果が得られなかった場合に、その階層構造を利用した組み合わせ処理、省略回復処理、統合処理又は分離処理の少なくとも１つを使用してすることにより認識再試行処理を行う方法が提案されている（例えば、特許文献１および特許文献２参照。）。
【０００３】
また、英文単語認識手法としては、レキシコン駆動型と呼ばれる手法が、標準的な単語認識手法の１つである。この手法においては、「文字列らしさを表す評価値」が、（Ａ）文字列を構成する文字の信頼度の平均値と（Ｂ）文字領域の座標、サイズ、有無等に依存した量を足し合わせることで計算される（例えば、非特許文献１参照。）。
【０００４】
また、個別文字認識装置としては、パターン認識技法を使用する装置も提案されている。この装置は、他カテゴリとの距離がテンプレートの設計に反映されているため、文字認識結果の検証に有効であると考えられる（例えば、特許文献３参照。）。
【０００５】
【特許文献１】
特開昭６０−５８４号公報（第３−４頁、第１−４図）
【特許文献２】
特開２００１−２８３１５６号公報（第５−６頁、第１−４図）
【非特許文献１】
ＩＥＩＣＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍｓ，  Ｖｏｌ．  Ｅ７７−Ｄ，  Ｎｏ．  ７，  Ｊｕｌｙ  １９９４  ｐｐ．  ７８５−７９３
【特許文献３】
特開２００１−１８４５０９号公報（第１２頁、第１図）
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上述の如き従来技術は、次の如き幾つかの課題を有する。第１に、単語認識の信頼性の評価尺度である。英文認識において階層構造を利用した住所要素の補完処理を行う場合、各階層の単語認識における信頼性が高いか低いかという情報が重要である。しかし、上述した非特許文献１に代表されるレキシコン駆動の英文単語認識を用いた場合には、単語単位の大局的な信頼度（尤度）情報は得られるが、単語の中に含まれる文字単位の信頼度（尤度）情報を得ることが困難であり、単語の中の一部のキー文字のみが異なる類似単語において、キー文字にウェイトをおいた処理を行うことが困難である。そのため、類似単語の識別能力が低いという課題がある。また、実際に読み取り対象の文字列がレキシコンの中に存在しない場合や、誤った領域画像を入力とした場合において、単語認識における誤認識が多いという欠点もある。
【０００７】
第２に、上述した特許文献１および２に開示される日本語住所認識装置では、階層構造を利用した住所要素の補完処理において、正しく補完し認識率を高めることができる反面、誤って補完する可能性も高い。その理由は、ある階層の単語認識結果が得られない場合には、その階層の単語認識自体の信頼性が低い。従って、補完処理を行う上では、その階層にある単語の信頼性の低さを補って余りあるだけの、上位階層と下位階層のつながりにおける信頼性の高さがあり且つその階層内において、他に類似した単語が存在していないことが条件である。但し、上述の日本語住所認識装置では、その階層にある単語認識の信頼性と上位階層および下位階層のつながりにおける信頼性の比較と、その階層において他に類似した単語が存在しているか否かの確認をしていないからである。
【０００８】
【発明の目的】
そこで、本発明は、従来技術の上述した課題に鑑みなされたものであり、英文住所における住所要素の省略や、住所要素の一部に読取不能が存在した場合においても高精度で読取することの可能な英文住所認識方法および装置を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
前述の課題を解決するため、本発明による英文住所認識方法および装置は次のような特徴的な構成を採用している。
【００１０】
（１）英文で表示された住所の複数の住所要素の一部に省略又は不鮮明な住所要素が含まれている場合に、補足解読して正確な住所を認識する英文住所認識方法において、
前記住所要素間の類似性を考慮して読替処理を行うことで、正しい住所を判定して出力する英文住所認識方法。
【００１１】
（２）前記住所要素の階層間のつながりを考慮した階層検証を更に行う上記（１）の英文住所認識方法。
【００１２】
（３）前記住所要素の記載位置を考慮した位置検証を更に行う上記（１）又は（２）の英文住所認識方法。
【００１３】
（４）前記読替処理、前記階層検証および前記位置検証の妥当性や確からしさに基づき総合的に出力判定を行う上記（１）、（２）又は（３）の英文住所認識方法。
【００１４】
（５）前記読替処理の妥当性、前記階層検証および前記位置検証の確からしさを得点化し、該得点の大きさに基づき判断する上記（４）の英文住所認識方法。
【００１５】
（６）不正確又は不鮮明な住所要素を含む英文住所が表記された画像を読み取るスキャナと、該スキャナで読み取られた英文住所を入力して読取判定する住所認識ソフトウェアが格納され、最終住所を出力する認識エンジンとを備え、
前記認識エンジンは、複数の階層の住所データベースおよび文字認識用テンプレートが格納される記憶装置を有し、
前記住所認識ソフトウェアは、前記スキャナからの入力画像中の住所記載行を検出する住所記載行検出部、前記住所記載行中の単語領域候補を検出する単語領域候補検出部、前記単語領域候補から各住所階層を読み取る名称読取処理部、読替処理を行う読替処理部、階層検証を行う階層検証部、位置検証を行う位置検証部および住所候補を出力する出力判定部を有する英文住所認識装置。
【００１６】
（７）前記名称読取処理部は、前記単語領域から名称領域を作成する名称領域候補抽出部、前記名称領域の画像を認識する名称認識部、該名称認識部のレキシコンを作成する候補名称抽出部、前記名称領域の認識結果を出力候補格納バッファに格納する住所候補格納部を備える上記（６）の英文住所認識装置。
【００１７】
（８）前記読替処理部、前記階層検証部および前記位置検証部が、それぞれの処理で参照する読替処理テーブル、階層関係パラメータテーブルおよび位置関係パラメータテーブルを備える英文住所認識装置。
【００１８】
【発明の実施の形態】
次に、本発明による英文住所認識方法および装置の好適実施形態の構成および動作を、添付図面を参照して詳細に説明する。
【００１９】
先ず、図１は、本発明による英文住所認識装置の好適実施形態のシステム構成図である。この英文住所認識装置１０は、スキャナ１１および認識エンジン１２により構成される。この認識エンジン１２は、記憶装置１３を含んでいる。この記憶装置１３には、住所データベース１５および文字認識用テンプレート１６が格納されている。図３を参照して後述する如く、図１中の住所認識ソフトウェア１４は、住所記載行検出部４１、単語領域候補検出部４２、名称読取処理部４３、読替処理部４４の４モジュールから構成されている。
【００２０】
次に、図２は、図１中の記憶装置１３に格納される住所データベース１５の構成図である。図２を参照すると、図２（Ａ）の階層１データテーブル、（Ｂ）の階層２データテーブル、（Ｃ）の階層３データテーブルの如く階層Ｎデータテーブルまで存在する。この場合、階層Ｘ  （Ｘ  ∈  ｛１，…，  Ｎ｝  ）  データテーブルは、名称文字列、階層１  ＩＤ〜階層Ｎ  ＩＤ、完了フラグ、通称名リスト、機械コードで構成される。名称文字列には、階層  Ｘ（州、市等）に実在する名称文字列が格納される。階層１  ＩＤ〜階層Ｎ  ＩＤのうち、階層  Ｘ  ＩＤについては、１つの名称文字列に対し、１つのＩＤが割り当てられる。同じ名称を意味する別文字列が存在する場合には、通称名リストに別文字列が格納される。
【００２１】
その他の階層のＩＤは、階層Ｘの各要素が階層１〜Ｎにおいて属している要素のＩＤを格納する。階層Ｘにおける要素が、一意に定まらない場合又は１つも存在しない場合には、ＮＵＬＬが格納される。完了フラグは、当該階層の当該名称文字列を読み取り且つそれ以降の読取が区分に必要ない場合には、１が登録される。機械コードには、当該名称文字列に対応する内部処理用の機械コードが格納されている。
【００２２】
次に、図３は、図１中の住所認識ソフトウェア１４の処理の流れを示す図である。住所記載行検出部４１、単語領域候補検出部４２、名称読取処理部４３、読替処理部４４、階層検証部４５、位置検証部４６および出力判定部４７から構成されている。住所記載行検出部４１は、入力画像中に存在する住所記載行を検出する処理である。単語領域候補検出部４２は、住所記載行中に存在する単語領域の候補を検出する処理である。名称読取処理部４３は、単語領域の候補から各住所階層を読み取る処理である。
【００２３】
名称読取処理部４３は、単語領域から名称領域を作成する名称領域候補抽出部４３０、名称領域の画像を認識する名称認識部４３４、名称認識部４３４のレキシコンを作成する候補名称抽出部４３５、名称領域の認識結果を出力候補格納バッファ４３１へ格納する住所候補格納部４３６により構成される。名称認識部４３４および住所候補格納部４３６間には、名称認識上位候補格納バッファ４３３が設けられている。また、候補名称抽出部４３５および名称認識部４３４間には、読取候補文字列格納バッファ４３２が設けられている。読替処理部４４には、読替処理テーブル４４１が接続されている。また、階層検証部４５および位置検証部４６には、それぞれ階層関係パラメータテーブル４５１および位置関係パラメータテーブル４６１が接続されている。
【００２４】
次に、図４は、図３中の名称読取処理部４３にて作業に使用される出力候補格納バッファ４３１の構成例を示す。図４に示す如く、出力候補格納バッファ４３１には、各エントリに対して、階層１〜Ｎまでそれぞれの階層における、名称ＩＤ、読取文字列信頼度、領域四隅座標、名称文字列、認識得点、階層得点、位置得点、読替得点および総得点が格納されている。
【００２５】
次に、図５は、図３中の名称認識部４３４にて作業に使用される読取候補文字列格納バッファ４３２の構成例を示す。図５に示す如く、読取候補文字列格納バッファ４３２には、文字列登録数と、それぞれの文字列に対する文字列、文字列長および同じ文字列が存在した個数（以下、関係数という）が格納されている。また、関係数分の、接続上位階層ＩＤ、接続上位階層名称ＩＤ、自階層ＩＤおよび自階層名称ＩＤが格納されている。
【００２６】
次に、図６は、図３中の名称認識部４３４にて作業に使用される名称認識上位候補格納バッファ４３３の構成例を示す。図６に示す如く、名称認識上位候補格納バッファ４３３には、読取候補文字列格納バッファ４３２へのポインタと読取文字列信頼度が格納される。
【００２７】
候補名称抽出部４３５では、出力候補格納バッファ４３１の最上位候補から、予め階層関係パラメータテーブル４６１にて定められた優先順位に従って絞込み階層Ｙを決定する。絞込み階層Ｙに対する読取結果ａに属する階層Ｘの名称文字列を階層Ｘデータベースから抽出し、読取候補文字列格納バッファ４３２へ格納する。名称認識部４３４は、予め用意された名称認識文字認識用テンプレート１６、認識結果（読取）候補名称文字列格納バッファ４３２に格納された文字列を使用して、処理対象画像に対する認識結果文字列上位候補および各候補に対する信頼度を計算する。認識結果文字列上位候補およびそれに対応した信頼度が名称認識上位候補格納バッファ４３３に格納される。
【００２８】
住所候補格納部４３６は、２つの機能を有する。第１機能により、名称認識上位候補格納バッファ４３３が出力候補格納バッファ４３１に格納される。第２機能により、住所出力候補の最上位候補に対して、それより下位の階層を読み取る必要があるか否かが判定される。候補に挙げられた候補は、読替処理部４４を駆動し、読替処理テーブル４４１を参照し読替処理を行い、結果を出力候補格納バッファ４３１へ格納する。その後に、階層検証部４５を駆動し、階層関係パラメータテーブル４５１を参照して階層検証を行い、検証結果を出力候補格納バッファ４３１へ格納する。更に、位置検証部４６を駆動し、位置関係パラメータテーブル４６１を参照して位置検証を行い、検証結果を出力候補格納バッファ４３１へ格納する。最後に、出力判定部４７が動作され、出力候補格納バッファ４３１を参照して住所候補を最終出力４８として出力する。
【００２９】
次に、前述の通り、図６は、図３中の名称認識上位候補格納バッファ４３３の構成例を示す。図６を参照すると、名称認識上位候補格納バッファ４３３には、読取候補文字列格納バッファ４３２へのポインタと読取信頼度が格納される。
【００３０】
一方、図７は、図３中の読替処理テーブル４４１の構成例を示す。図７を参照すると、単語読替テーブルは、被読み替え文字列、読み替え文字列登録数、読み替え文字列、階層ＩＤ、階層内ＩＤおよび読替得点の項から構成される。被読み替え文字列と、データベース内の編集距離が文字列について、読み替え文字列、読み替え文字列の階層ＩＤ、階層内ＩＤおよび編集距離に基づいた得点が登録される。これらの情報は出力判定部４７にて利用される。
【００３１】
次に、図８は、図３中の階層関係パラメータテーブル４５１の構成例を示す。図８を参照すると、階層関係パラメータテーブル４５１は、階層１から階層Ｎまでの項と、階層関係の項および位置関係パラメータテーブルへのポインタの項で構成される。各階層の項は、「１」が読み取り結果あり、「０」が読み取り結果なしを示す。階層１から階層Ｎまでの読取結果の有無の組み合わせにより出力される階層得点が、事前知識により設定されている。階層得点は出力判定部４７にて利用される。
【００３２】
次に、図９は、図３中の位置関係パラメータテーブル４６１の構成例を示す。図９を参照すると、位置関係パラメータテーブル４６１は、階層１から階層Ｎまでの行位置情報および列位置情報の組み合わせおよび位置得点の項とにより構成される。階層関係パラメータテーブル４５１に存在する階層１から階層Ｎまでの読取結果の組み合わせの全てに対して、行は最下行、列は最左要素をそれぞれ起点として起算される階層１から階層Ｎまでの記載領域に対応した行位置、列位置の組み合わせによる事前知識により、設定された位置得点が設定されている。位置得点は出力判定部４７にて利用される。
【００３３】
次に、図１０は、図３中の名称読取処理部４３の階層１から階層  Ｎｒｏｏｔまでの部分の読取処理を示すフローチャートである。一方、図１１は、名称読取処理部４３の階層Ｎｒｏｏｔ＋１以降の部分の読取処理を示すフローチャートである。図３、図７、図１０および図１１を参照して、本発明の英文住所認識に関連する動作を説明する。先ず、スキャナ１から得られる白黒多値画像データに対して、住所記載行検出部４１を駆動させ、住所行の位置座標を検出する。検出された領域の住所行のそれぞれに対して、単語領域候補検出部４２は、空白、カンマおよびハイフンを検出し単語候補領域座標を計算する。
【００３４】
次に、階層１について、次の（１）〜（４）の順に処理を行う。
（１）名称領域候補抽出部４３０を駆動させ、単語領域候補検出部４２にて得られた１つの単語領域又は２つ以上の単語領域を結合した領域のうち、事前知識から得られた階層１の名称領域として予め定められた記載位置に関する条件を満足する領域の四隅座標を計算する。また、それぞれの領域内の画像に対して二値化を行った画像を作成する。
【００３５】
（２）候補名称抽出部４３５を駆動させ、データベース中に存在する階層１に属する名称文字列と通称名文字列の全てを読取候補文字列格納バッファ４３２に格納する。また、各文字列に対して、文字列長を計算し格納する。更に、（上位階層ＩＤ、上位階層名称ＩＤ、自階層ＩＤおよび自階層名称ＩＤ）の組を格納する。一般に同名称が複数存在する可能性があるので、その組み合わせ数を関係数として格納する。
【００３６】
（３）名称認識部４３４を駆動させ、名称領域候補抽出部４３０にて作成された画像に対して、文字認識用テンプレート１６を利用して、読取候補文字列格納バッファ４３２の各々に対して、文字列としての信頼度を計算する。得られた結果は、信頼度の高い順にソートし、予め定められた上位Ｎｒｅｓ個の読み取り文字列とその信頼度を名称上位候補認識格納バッファ４３３に格納する。
【００３７】
（４）住所候補格納部４３６を駆動させ、名称上位候補認識格納バッファ４３３に格納された文字列読取信頼度を格納する。また、読取候補文字列格納バッファ４３２へのポインタから読取候補文字列格納バッファ４３２を参照し、文字列と階層１名称ＩＤを格納する。また、上述した（１）で計算された当該領域の四隅座標を格納する。
【００３８】
階層１について（１）から（４）までの処理が終わった後に、階層２から階層Ｎｒｏｏｔの全ての階層Ｒに対して、次の（５）から（９）の処理を行う。
【００３９】
（５）名称領域候補抽出部４３０を駆動させ、単語領域候補検出部４２にて得られた１つの単語領域又は２つ以上の単語領域を結合した領域のうち、事前知識から得られた階層Ｒの名称領域として予め定められた記載位置に関する前提条件を満足する領域の四隅座標を計算する。また、それぞれの領域内の画像に対して２値化を行った画像を作成する。
【００４０】
（６）候補名称抽出部４３５を駆動させ、データベース中に存在する階層Ｒに属する名称文字列および通称名文字列の全てを読取候補文字列格納バッファ４３２に格納する。また、各文字列に対して、文字列長を計算し格納する。更に、（上位階層ＩＤ、上位階層名称ＩＤ、自階層ＩＤおよび自階層名称ＩＤ）の組を格納する。一般に、同名称が複数存在する可能性があるので、その組み合わせ数を関係数として格納する。
【００４１】
（７）名称認識部４３４を駆動させ、名称領域候補抽出部４３０にて作成された画像に対して、文字認識用テンプレート１６を利用することで、読取候補文字列格納バッファ４３２の各々に対して、文字列としての信頼度を計算する。得られた結果は、信頼度の高い順にソートし予め定められた上位Ｎｒｅｓ個の読み取り文字列とその信頼度を名称認識上位候補格納バッファ４３３に格納する。
【００４２】
（８）住所候補格納部４３６を駆動させ、既に格納されている出力候補格納バッファ４３１内のエントリに対して、名称認識上位候補格納バッファ４３３内の上位候補が矛盾しないか否かを判定する。ここで、矛盾しないとは、各候補に対する階層１から階層Ｒ−１までのＩＤが、初期値を除いて候補格納バッファ４３１内のエントリの階層１から階層Ｒ−１までのＩＤと一致すること且つ階層Ｒまでの読み取り要素に関する相対的な位置関係が予め定められた前提条件に反しないことである。矛盾しないと判定された場合には、出力候補格納バッファ４３１内の当該エントリの階層Ｒ部分に、階層Ｒ名称ＩＤ、階層Ｒ名称ＩＤに関する読取信頼度および領域四隅座標を格納する。
【００４３】
（９）住所候補格納部４３６を駆動させ、名称認識上位候補格納バッファ４３３に格納された文字列読取信頼度を格納する。また、読取候補文字列格納バッファ４３２へのポインタから読取文字列候補格納バッファ４３２を参照し、文字列および階層Ｒ名称ＩＤを格納する。また、上述した（５）で計算された当該領域の四隅座標を格納する。
【００４４】
次に、出力候補格納バッファ４３１内の各エントリに対し、階層１から階層Ｎｒｏｏｔまでの信頼度を足し合わせることで、認識得点を計算する。更に、計算された認識得点をキーとして、出力候補格納バッファを降順にソートする。出力候補格納バッファ４３１内の最上位エントリに格納された情報を使用して、階層Ｎｒｏｏｔ＋１から階層Ｎまでの階層Ｒに対して、次の（１０）から（１６）までの処理を行う。
【００４５】
（１０）階層関係パラメータテーブル４５１を参照し、階層Ｒが「１」、階層Ｒ＋１以降が全て「０」となっているエントリから、階層Ｑ＋１から階層Ｒ−１までは全て「０」で階層Ｑは「１」となっており且つ出力候補格納バッファ４３１の最上位候補のエントリ内の階層Ｑ  ＩＤ  が「０」でないＱを求める。このＱは、一般には複数存在し得るが、そのようなＱのうち最小のものをＳとする。そのようなＳが存在しない場合には、後述する（１７）以降の処理を行う。
【００４６】
（１１）名称領域候補抽出部４３０を駆動させ、単語領域候補検出部４２にて得られた１つの単語領域又は２つ以上の単語領域を結合した領域のうち、事前知識から得られた階層Ｒの名称領域として予め定められた記載位置に関する条件を満足する領域の四隅座標を計算する。また、それぞれの領域内の画像に対して２値化を行った画像を作成する。
【００４７】
（１２）候補名称抽出部４３５を駆動させ、出力候補格納バッファ４３１の最上位候補エントリ内において、階層Ｓ  ＩＤに属する名称文字列および通称名文字列の全てを、住所データベース１５を参照して取得し、それを読取候補文字列格納バッファ４３２に格納する。
【００４８】
（１３）名称認識部４３４を駆動させ、名称領域候補抽出部４３０にて作成された画像に対して、文字認識用テンプレート１６を利用することで、読取候補文字列格納バッファ４３２の各々に対して、文字列としての信頼度を計算する。得られた結果は、信頼度の高い順にソートし、予め定められた上位Ｎｒｅｓ個の読取文字列およびその信頼度を名称認識上位候補格納バッファ４３３に格納する。
【００４９】
（１４）住所候補格納部４３６を駆動させ、既に格納されている出力候補格納バッファ４３１内のエントリに対して、名称認識上位候補格納バッファ４３３内の上位候補が矛盾しないか否かを判定する。ここで、矛盾しないとは、各候補に対する階層１から階層Ｒ−１までのＩＤが、初期値を除いて出力候補認識バッファ４３１内のエントリの階層１から階層Ｒ−１までのＩＤと一致すること且つ階層Ｒまでの読み取り要素に関する相対的な位置関係が予め定められた前提条件に反しないことである。矛盾しないと判定された場合には、出力候補格納バッファ４３１内の当該エントリの階層Ｒ部分に、階層Ｒ名称ＩＤ、階層Ｒ名称ＩＤに関する読取信頼度および領域四隅座標を格納する。
【００５０】
（１５）住所候補格納部４３６を駆動させ、名称認識上位候補格納バッファ４３３に格納された文字列読取信頼度を格納する。また、読取候補文字列格納バッファ４３２へのポインタから読取文字列候補格納バッファ４３２を参照し、文字列および階層Ｒ名称ＩＤを格納する。また、上述した（１１）で計算された当該領域の四隅座標を格納する。
【００５１】
（１６）出力候補格納バッファ４３１内の各エントリに対し、階層１から階層Ｒまでの信頼度を加算して認識得点を再計算する。更に、計算された得点をキーとして、出力候補格納バッファ４３１を降順にソートする。最上位候補のエントリに対して、住所関係モデルを参照して、終了判定の要否を判定する。要と判定された場合には、当該エントリに相当する完了フラグをデータベース中から参照する。完了フラグが「１」になっている場合には、処理を打ち切り、（１７）以降の処理を行う。また、（１６）までの処理が終了した後に、下記の処理を行う。
【００５２】
（１７）読替処理部４４を駆動させ、出力候補格納バッファ４３１内の各エントリに対し、階層１から階層Ｒまでの各認識結果に対して、当該認識結果が読替処理テーブル４４１上に登録されているとき、認識結果を読み替え文字列として置き換えたエントリを新たに作成し、読替得点を出力候補格納バッファ４３１内に格納する。但し、読替文字列が属する階層に対する読取結果が既に登録されているときには、この処理は行われないものとする。
【００５３】
（１８）階層検証部４５を駆動させ、住所データベース１５を参照し、矛盾しないエントリか否かを検証する。矛盾しないエントリに関しては、出力候補格納バッファ４３１内の各エントリに対し、階層１から階層Ｒまでの結果に対して、階層関係パラメータテーブル４５１を参照し、階層１から階層Ｒまでの読取結果に対応した階層得点を取得し、出力候補格納バッファ４３１内の当該エントリへ登録する。
【００５４】
（１９）位置検証部４６を駆動させ、出力候補格納バッファ４３１内の各エントリに対し、階層１から階層Ｒまでの結果に対して、位置関係パラメータテーブル４６１を参照し、階層１から階層Ｒまでの読取結果に対応した位置得点を取得し、出力候補格納バッファ４３１の当該エントリへ位置得点を登録する。
【００５５】
（２０）出力判定部４７を駆動させ、認識得点、階層得点、位置得点および読替得点から、予め事前知識に基づき定められた計算式により総得点を計算する。総得点の降順にソートし、総得点が最も高いエントリを最終読取結果として出力する。更に、住所データベース１５を参照し、最終読取結果に対応する機械コードを出力する。
【００５６】
次に、本発明の第２実施形態について詳細に説明する。先ず、上述した第１実施形態における動作の説明で記された（１２）は、以下の（１２Ａ）に置き換えることができる。
【００５７】
（１２Ａ）候補名称抽出部４３５を駆動させ、出力候補格納バッファ４３１の上位Ｅ候補エントリ内に対してそれぞれ計算された、階層Ｓ  ＩＤに属する名称文字列および通称名文字列の全てを、住所データベース１５を参照して取得し、読取候補文字列格納バッファ４３２に格納する。
【００５８】
即ち、（１２）では、出力候補格納バッファ４３１の最上位候補について処理を規定しているのに対し、（１２Ａ）では複数の候補についての処理を規定している。複数の候補を考慮することにより、正しい住所認識結果が出力候補格納バッファ４３１内に格納される確率を上げることができる。更に、位置検証部４６は、位置関係パラメータテーブル４６１に記載されることが許容される座標領域を格納できる項を付加し、利用することができる。このことにより、宛名領域ではない場所に書かれている差出人領域を読み取ることによる誤判定を低減可能である。更に、階層検証部４５は、読取結果がある場合を単に「１」で表すのではなく、各階層内のＩＤにより表すこととすれば、階層のみでなく、個別の住所に依存した階層得点の重み付けをすることが可能となる。
【００５９】
認識得点の算出については、文字列としての当てはまりの良さを計算するだけでなく、その文字列を仮定したときの個別の文字としての当てはまりの良さを計算する。そして、得られた得点を後段の出力判定部４７への入力とし、出力判定へ利用する。文字列としての当てはまりの良さだけでは、例えば「Ｃａｓｔｌｅｂａｒ」と「Ｃａｓｔｌｅｒｅａ」の如き類似文字列について相違性が検出されにくいが、文字列中の個別文字の信頼度を使用することにより、文字としての相違性を検出することができる。例えば、ｋ近傍決定則、線形識別関数および学習ベクトル量子化の如く、文字としての信頼度を表す数値が出力される個別文字認識方式で実現可能である。
【００６０】
以上、本発明による英文住所認識方法および装置の好適実施形態の構成および動作を詳述した。しかし、斯かる実施形態は、本発明の単なる例示に過ぎず、何ら本発明を限定するものではないことに留意されたい。本発明の要旨を逸脱することなく特定用途に応じて、種々の変形変更が可能であること、当業者には容易に理解できよう。
【００６１】
【発明の効果】
以上の説明から理解される如く、本発明の英文住所認識方法および装置によると、次の如き種々の実用上の顕著な効果が得られる。第１に、住所の類似性を考慮した読替処理を行うことにより、住所出力として正しい住所出力候補をリストアップできる確率が向上する。第２に、階層検証にて、標準的な記載文字列フォーマットか否かが検証されることで、それぞれの住所出力候補が正しい住所出力であるか否かの尺度により重み付けされた階層得点を付与することが可能である。
【００６２】
第３に、位置検証にて、標準的な記載位置フォーマットか否かが検証されることで、それぞれの住所出力候補が正しい住所出力であるか否かの尺度により重み付けされた位置得点を付与可能である。第４に、読替処理により作られた住所出力候補は、置き換え文字列と非置き換え文字列との間の相違性が大きくなればなるほど、誤った置き換えである確率が高くなるが、文字列間の類似性により重み付けされた読替得点を付与可能である。
【００６３】
第５に、階層得点（記載文字列フォーマットとの当てはまりの良さ）、位置得点（記載位置フォーマットとの当てはまりの良さ）、認識得点（認識の信頼度）および読替得点（読替処理の妥当性）の出力処理部にて統合して判定することにより、誤った住所補完を抑えられ且つ正しい住所補完を行う確率を高められることである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による英文住所認識装置の好適実施形態の全体構成を示す図である。
【図２】図１中の住所データベースの構造例を示す図である。
【図３】図１中の住所認識ソフトウェアのブロック図である。
【図４】図１中の出力候補格納バッファの構造例を示す図である。
【図５】図１中の読取文字列候補格納バッファの構造例を示す図である。
【図６】図１中の名称認識上位候補格納バッファの構造例を示す図である。
【図７】図１中の読替処理テーブルの構造例を示す図である。
【図８】図１中の階層関係パラメータテーブルの構造例を示す図である。
【図９】図１中の位置関係パラメータテーブルの構造例を示す図である。
【図１０】階層１から階層Ｎｒｏｏｔまでの、名称読取処理部の処理動作を示すフローチャートである。
【図１１】階層Ｎｒｏｏｔ＋１から階層Ｎまでの、名称読取処理部の処理動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０  英文住所認識装置
１１  スキャナ
１２  認識エンジン
１３  記憶装置
１４  住所認識ソフトウェア
１５  住所データベース
１６  文字認識用テンプレート
４１  住所記載行検出部
４２  単語領域候補検出部
４３  名称読取処理部
４３０  名称領域候補抽出部
４３１  出力候補格納バッファ
４３４  名称認識部
４３５  候補名称抽出部
４３６  住所候補格納部
４４  読替処理部
４４１  読替処理テーブル
４５  階層検証部
４５１  階層関係パラメータテーブル
４６  位置検証部
４６１  位置関係パラメータテーブル
４７  出力判定部
【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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【図１０】
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【図１１】
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