(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字認識結果を基に単語認識を行なう単語認識方法において、
前記文字認識結果に基づき、単語候補内に出現する各文字について、文字を構成する分離可能な部品文字の空間的なレイアウト位置とその構成部品文字数からなる文字型を判定し、文字型情報を取得する第１のステップと、
この第１のステップにより取得された文字型情報を用いて単語認識処理を行なう第２のステップと、
を具備したことを特徴とする単語認識方法。
【請求項２】
前記第１のステップは、単語候補内に出現する各文字について、あらかじめ文字コードごとに部品文字のレイアウト情報が格納されている文字構造データベースを参照することにより文字型情報を取得することを特徴とする請求項１記載の単語認識方法。
【請求項３】
文字認識結果を基に単語認識を行なう単語認識方法において、
前記文字認識結果に基づき文字構造認識を行なうか否かを判定する第１のステップと、
この第１のステップにより文字構造認識を行なうと判定された場合、前記文字認識結果に基づき、単語候補内に出現する各文字について、文字を構成する分離可能な部品文字の空間的なレイアウト位置とその構成部品文字数からなる文字型を判定し、文字型情報を取得する第２のステップと、
この第２のステップにより取得された文字型情報を用いて単語認識処理を行なう第３のステップと、
前記第１のステップにより文字構造認識を行なわないと判定された場合、前記文字認識結果をそのまま単語認識結果として出力する第４のステップと、
を具備したことを特徴とする単語認識方法。
【請求項４】
文字認識結果を基に単語認識を行なう単語認識装置において、
前記文字認識結果に基づき、単語候補内に出現する各文字について、文字を構成する分離可能な部品文字の空間的なレイアウト位置とその構成部品文字数からなる文字型を判定し、文字型情報を取得する第１の手段と、
この第１の手段により取得された文字型情報を用いて単語認識処理を行なう第２の手段と、
を具備したことを特徴とする単語認識装置。
【請求項５】
前記第１の手段は、単語候補内に出現する各文字について、あらかじめ文字コードごとに部品文字のレイアウト情報が格納されている文字構造データベースを参照することにより文字型情報を取得することを特徴とする請求項４記載の単語認識装置。
【請求項６】
文字認識結果を基に単語認識を行なう単語認識装置において、
前記文字認識結果に基づき文字構造認識を行なうか否かを判定する第１の手段と、
この第１の手段により文字構造認識を行なうと判定された場合、前記文字認識結果に基づき、単語候補内に出現する各文字について、文字を構成する分離可能な部品文字の空間的なレイアウト位置とその構成部品文字数からなる文字型を判定し、文字型情報を取得する第２の手段と、
この第２の手段により取得された文字型情報を用いて単語認識処理を行なう第３の手段と、
前記第１の手段により文字構造認識を行なわないと判定された場合、前記文字認識結果をそのまま単語認識結果として出力する第４の手段と、
を具備したことを特徴とする単語認識装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、たとえば、文書画像処理装置などにおいて、入力文字画像からの文字認識結果を基に単語認識を行なう単語認識方法および単語認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
文字認識では、書かれた文字がどのカテゴリに属するのかを判断するために、文字辞書を用意して、辞書パターンとのマッチング処理を施すのが一般的な手法である。同様に、単語認識を行なう場合には、あらかじめ候補となり得る単語のデータベースを用意しておいて、単語を構成する各文字の文字認識結果と照合しながら、どの単語に最も近いのかと、近さの度合いを測ることが一般的な手法である。この手法としてよく知られているものには、いわゆるＤＰ−マッチング法などがあげられる。
【０００３】
ところで、各文字の認識結果が一様に信頼できるものであれば、単語認識はそれほど困難な問題とはならないが、読もうとする単語中での文字切り出しの結果が不定となる場合、また、続け字などのように、隣り合う文字の影響を受けて文字変動が生じる場合、さらに、類似文字が数多く存在する場合においては、類似度の値により順位づけされた文字認識の結果が不安定となり、正解文字候補が正しく得られにくくなるため、上述したＤＰ−マッチング法などの手法が効果的でないという問題がある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
正解文字候補が正しく得られないという場合での顕著な例としては、類似文字が多数存在する場合である（この際、文字切り出しの結果がある程度、信頼できているものとする）。たとえば、２バイト文字に代表される漢字を例にとってみる。アルファベット文字と比較すると、認識すべきカテゴリ数が数千となり、類似文字は多数存在する。たとえば、「萩」と「荻」という文字の関係にみられるように、類似度の尺度で測ると非常に近い関係であるにもかかわらず、従来の単語認識方法はこれら文字の構造情報を必ずしも反映していないことが問題である。
【０００５】
ここで、たとえば、名簿中に記載されている名前を認識する場合では、読取り結果から「萩田」や「荻田」という単語を厳密に区別しなくてはならないときには、「萩」と「荻」の類似度値を比較する必要があり、この場合は従来の単語認識方法と等しくなる。しかし、これが「萩田」と「秋田」との区別、さらには「萩田」と「木田」を区別する場面においては、文字認識結果の候補列から、文字構造の大局的な情報を取り出して、前者は「くさかんむり」の有無を確かめる処理、後者においては、もっと簡略に文字を構成する部品文字の数を調べる処理などを組み込むことにより、より文字構造を反映した認識を実現できるので、単語の認識性能が向上する。
【０００６】
そこで、本発明は、より柔軟で汎用性に富み、単語認識の性能向上が図れる単語認識方法および単語認識装置を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明の単語認識方法は、文字認識結果を基に単語認識を行なう単語認識方法において、前記文字認識結果に基づき、単語候補内に出現する各文字について、文字を構成する分離可能な部品文字の空間的なレイアウト位置とその構成部品文字数からなる文字型を判定し、文字型情報を取得する第１のステップと、この第１のステップにより取得された文字型情報を用いて単語認識処理を行なう第２のステップとを具備している。
【０００８】
また、本発明の単語認識方法は、文字認識結果を基に単語認識を行なう単語認識方法において、前記文字認識結果に基づき文字構造認識を行なうか否かを判定する第１のステップと、この第１のステップにより文字構造認識を行なうと判定された場合、前記文字認識結果に基づき、単語候補内に出現する各文字について、文字を構成する分離可能な部品文字の空間的なレイアウト位置とその構成部品文字数からなる文字型を判定し、文字型情報を取得する第２のステップと、この第２のステップにより取得された文字型情報を用いて単語認識処理を行なう第３のステップと、前記第１のステップにより文字構造認識を行なわないと判定された場合、前記文字認識結果をそのまま単語認識結果として出力する第４のステップとを具備している。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００１１】
図１は、本発明の実施の形態に係る単語認識方法が適用される単語認識装置の構成を概略的に示したものである。この単語認識装置は、大別して、認識すべき単語を含む入力文字画像に対し文字認識を行なう文字認識部１、文字構造認識を行なうかを判定する文字構造認識判定部２、文字構造認識を行なう文字構造認識部３、詳細文字認識を行なう詳細文字認識部４、文字構造データベース５、単語データベース６、および、単語内文字解析部７によって構成されている。
【００１２】
文字構造認識部３は、単語候補内に出現する各文字について文字型を判定する文字型判定部３１、および、詳細文字認識を行なうか否かなどの判定を行なう認識判定部３２によって構成されている。
【００１３】
詳細文字認識部４は、部品文字位置検出部４１、部品文字画像切出部４２、および、部品文字認識部４３によって構成されている。
【００１４】
文字構造データベース５は、文字型記憶部５１、類似部品文字記憶部５２、類似部品文字数記憶部５３、類似部品文字位置記憶部５４、および、部品文字記憶部５５によって構成されている。
【００１５】
単語内文字解析部７は、単語候補抽出部７１、文字型抽出部７２、詳細文字認識位置判定部７３、および、類似部品文字位置判定部７４によって構成されている。
【００１６】
次に、このような構成において、本実施の形態に係る単語認識方法について図２に示すフローチャートを参照しつつ詳細に説明する。
【００１７】
まず、たとえば、図示しないスキャナなどにより取得された文書画像中の文字画像が与えられると、文字認識部１において、入力された文字画像に対して文字認識を行ない、その認識結果リストが文字コードと類似度とのペアで与えられる（ステップＳ１）。文字候補列（文字認識結果である単語候補）では、このペアが複数組与えられる。
【００１８】
文字構造認識判定部２は、文字候補列で与えられた複数の文字候補リストから、類似度値の大小などにより文字構造認識を行なうか否かを判定する（ステップＳ２）。この判定の結果、文字構造認識を行なわない場合は、そのまま類似度出力（文字認識結果）を単語認識結果として出力する（ステップＳ３）。この場合は、従来の単語照合アルゴリズムと同等である。
【００１９】
ステップＳ２の判定の結果、類似度値の大小などにより類似文字候補と見做し、文字構造認識を行なう場合は、文字構造認識部３の処理に移行する。文字構造認識部３では、まず、文字型判定部３１において単語候補内に出現する各文字について文字型を判定し、文字型情報を取得する（ステップＳ４、Ｓ５）。
【００２０】
すなわち、文字型判定部３１においては、与えられた複数の文字候補リストの上位の文字候補の文字型を調べるために、文字構造データベース５へリクエストする。文字構造データベース５では、あらかじめ文字コードごとに部品文字のレイアウト情報が記憶されており、たとえば、「萩」という文字について問い合わせがきた場合には、（「上」「左下」「右下」）といった文字の大局的な構造についての情報を得ることができるようになっている。これを文字型と呼ぶ。
【００２１】
図３は、これら文字型の分類を示したもので、前述した「萩」や「荻」の文字はタイプ１、（「左」「右」）の構造を持つ「秋」や「畑」の文字はタイプ２というように、部品文字のレイアウトごとに文字型が定義されていることを示している。文字候補リストには、同一の文字型が並ぶことが予想されるが、異なる文字型が混入している場合には、上位文字候補リストを考慮しつつ、代表の文字型を選択する。
【００２２】
文字型は大局的な情報であるから、照合すべき単語候補を削減することを目的として使用される。文字構造認識部３の文字型判定部３１において、単語候補の文字型を単語データベース６へリクエストすると、単語内文字解析部７において、該当する単語の文字型情報を文字構造データベース５から得ることができるようになっている。
【００２３】
文字構造認識部３の認識判定部３２では、上記のようにして得られた文字型情報と入力された単語候補の文字型とを比較することにより、文字型情報で単語認識が行なえるか否かを判定する（ステップＳ６）。この判定の決結果、文字型情報で単語認識が行なえる場合、得られた文字型情報を用いて当該単語の認識処理を行ない（ステップＳ７）、その認識結果を出力する（ステップＳ３）。
【００２４】
なお、文字型が著しく異なり、詳細文字認識の必要がないと判断された場合には、リジェクト出力を認識結果として選択する。
【００２５】
ステップＳ６の判定の決結果、文字型情報で単語認識が行なえない場合、詳細文字認識部４の処理に移行する（ステップＳ８）。詳細文字認識部４では、単語データベース６にリクエストして、該当文字の詳細文字認識に関する情報を入手する。単語データベース６では、文字型のチェックで棄却されなかった複数の類似単語候補がリストに残っている。文字型が等しい場合は、どの部分の部品文字が異なるのかという情報について、文字構造データベース５へリクエストする。文字構造データベース５内に蓄えられた文字型とその構成部品文字との対応関係についての情報を得ることにより、文字の認識を行なう上で、まずどの部分を着目するかを判定する。
【００２６】
図４は、図３のタイプ１での例を取り上げている。図３でいうタイプ１に属する文字は多数考えられる。ところが、類似単語候補にあがっているリストから「萩田」か「荻田」の判別のみを行なう場合には、文字型でいう（「上」「右下」）の部品文字は共通しており、この区別には（「左下」）に位置する部品文字に着目すべきだ、という情報は、文字構造データベース５からの文字型と部品文字とその位置情報の対応関係から演算で求められる。
【００２７】
また、部品文字についても、その形状が類似しているものをあらかじめクラスタリングしているので、図４のように類似部品カテゴリに含まれる「禾」と「木」を厳密に区別する必要がない場合、両者は同一部品文字として扱われる。文字構造データベース５で保持している、この同一類似部品カテゴリに含まれる要素の数については、曖昧さの度合いを示す尺度であり、要素数が大きければ、その形状は不定となるから、文字を構成する部品文字について、それぞれ上記の要素数を調べれば、文字を確定する際にどの位置の部品文字を調べればよいかという選択の基準を示している。
【００２８】
詳細文字認識部４では、区別すべき部品文字位置の情報が認識判定部３２の出力から得られているので、入力文字画像を正規化した後で、該当する領域付近の画像から部品文字画像を抽出する。一般に、印刷文字では、部品文字が明瞭に分かれているので、ラベリング処理で部品文字画像を得ることは容易である。また、部品文字が分離していない場合には、射影やペリフェラル特徴を用いて適当な位置において切断を行ない、部品文字画像を得る。このようにして得た部品文字画像について認識処理を行なうことにより、その部品文字画像が所望する部品文字カテゴリに属しているかどうかを判別できる。
【００２９】
図５は、文字とその構造情報との対応関係を示している。文字構造データベース５は、各文字コードに対し、その大域的情報を表わす文字型ａと、その部品文字がそれぞれどのような形状かという情報ｂと、各部品文字の属する類似部品文字カテゴリに関する情報（形状と数）ｃとを有しており、リクエストに応じてそれらの情報を提供できる仕組みになっている。
【００３０】
図６は、入力文字画像から文字型判定や詳細文字認識を経て単語候補内に出現する文字の認識が行なわれる様子を模式的に示している。
【００３１】
図７、図８は、いずれも類似した単語（名前）の認識を行なった具体例を示している。まず、図７では、３つの文字からなる名前候補があげられており、それぞれの文字型（タイプ）がブロック図で示されている。例では、最初の２つの文字の文字型を比較すれば判別できることを示している。
【００３２】
同様に、図８では、いずれも等しい文字型を持つ類似単語候補があげられており、単語データベース６にその問い合わせをすれば、どの位置を認識すべきなのかについての情報を得ることができることを示している。例では、同一世帯における名前の認識をあげている。
【００３３】
このように、上記実施の形態によれば、文字の構造、文字の型を定義し、あらかじめ照合すべき単語候補中に含まれる文字を分類しておくことを特徴とし、単語照合時の文字認識において、特に漢字などのように類似カテゴリが多い場合には、文字の大域的な情報や部品文字の形状についての情報を、照合させようとする単語候補に応じて適宜活用させることにより、類似度だけでなく文字構造の分類による識別が有効となり、より柔軟で汎用性に富み、単語認識時の性能が著しく向上する。
【００３４】
また、この単語認識方法は、手書き文字にみられる続け文字、崩れ文字などにも有効であり、ＪＩＳコードに収録されていない文字などが将来拡張・追加されても、同様の方法で対応できる。
【００３５】
【発明の効果】
以上詳述したように本発明によれば、より柔軟で汎用性に富み、単語認識の性能向上が図れる単語認識方法および単語認識装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係る単語認識方法が適用される単語認識装置の構成を概略的に示すブロック図。
【図２】本発明の実施の形態に係る単語認識方法の流れを説明するためのフローチャート。
【図３】文字型の分類を説明する図。
【図４】文字構成部品のグループ化を説明する図。
【図５】文字とその構造情報との対応関係を説明する図。
【図６】入力文字画像から文字型判定や詳細文字認識を経て単語候補内に出現する文字の認識が行なわれる様子を模式的に示す図。
【図７】文字型で認識できる場合の類似単語認識の具体例を示す図。
【図８】詳細文字認識が必要となる場合の類似単語認識の具体例を示す図。
【符号の説明】
１…文字認識部、２…文字構造認識判定部、３…文字構造認識部、４…詳細文字認識部、５…文字構造データベース、６…単語データベース、７…単語内文字解析部、３１…文字型判定部、３２…認識判定部、４１…部品文字位置検出部、４２…部品文字画像切出部、４３…部品文字認識部。
【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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