(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書画像を入力する画像入力部と、前記画像入力部で入力された画像の文字領域に対して文字認識する文字認識部と、
前記文字認識部から得た各文字に対する文字認識結果の確信度を算出する確信度算出部と、
前記文字認識部により認識された文字から単語を取り出す単語抽出部と、
前記確信度算出部で計算された各文字に対する認識結果から所定の確信度を得られない文字に対し、該文字の前後に２字以上の単語となっていない隣接した単字があった場合に、前記所定の確信度を得られない文字と該文字に隣接した単字とを１つの文字列として連結して抽出する低確信度抽出部と、
前記文字認識部による認識結果について、前記低確信度抽出部によって抽出された前記文字列を他の単語と区別して出力する結果出力部とを備えたことを特徴とする文字認識装置。
【請求項２】
前記単語抽出部は、所定の記憶部が保持する単語辞書を用いて、前記文字認識部により認識された文字を含む単語を検索し、該検索された単語および前記検索された単語の品詞情報を取り出し、前記品詞情報に基づいて前記検索された単語の評価値を計算し、前記検索された単語の中から最も評価値の高い単語を抽出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】
請求項１又は２記載の文字認識装置において、
前記結果出力部は、前記所定の確信度が得られない文字を含む単語が修正されたとき、前記所定の確信度が得られない文字を含む単語を修正後の単語によって置き換え、次の前記所定の確信度が得られない文字を含む単語の修正へ移るようにしたことを特徴とする文字認識装置。
【請求項４】
文字認識装置で実行される文字認識方法であって、文書画像を入力する画像入力工程と、前記画像入力工程で入力された画像の文字領域に対して文字認識する文字認識工程と、前記文字認識工程から得た各文字に対する文字認識結果の確信度を算出する確信度算出工程と、前記文字認識工程により認識された文字から単語を取り出す単語抽出工程と、前記確信度算出工程で計算された各文字に対する認識結果から所定の確信度を得られない文字に対し、該文字の前後に２字以上の単語となっていない隣接した単字があった場合に、前記所定の確信度を得られない文字と該文字に隣接した単字とを１つの文字列として連結して抽出する低確信度抽出工程と、前記文字認識工程による認識結果について、前記低確信度抽出工程によって抽出された前記文字列を他の単語と区別して出力する結果出力工程とからなることを特徴とする文字認識方法。
【請求項５】
前記単語抽出工程は、所定の記憶部が保持する単語辞書を用いて、前記文字認識工程により認識された文字を含む単語を検索し、該検索された単語および前記検索された単語の品詞情報を取り出し、前記品詞情報に基づいて前記検索された単語の評価値を計算し、前記検索された単語の中から最も評価値の高い単語を抽出する工程を含むことを特徴とする請求項４記載の文字認識方法。
【請求項６】
コンピュータに、請求項４又は５に記載の文字認識方法の各工程を実行させるためのプログラム。
【請求項７】
請求項６に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、文字認識装置、文字認識方法、プログラム、およびコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関し、特に、文字認識処理結果後の認識結果の後処理に関する。
【０００２】
【従来の技術】
スキャナ等から計算機に取り込んだ文書画像データ中の文字画像を識別し、文字コードとして出力する光学的文字読取（ＯＣＲ）ソフトウェアは、近年非常に広範囲に用いられている。これは、文字コードとして電子データ化した情報は紙ベースのものや画像データと比較して、再利用が容易であって、保管や交換も効率的に行えるというメリットを持つためである。
しかしながら、文字認識においては、文字画像からの１文字単位の認識では誤認識を完全に排除することはきわめて困難である。このため後処理として、文字認識された結果の文字列に対して、言語的制約を与えて候補の選択を行ったり、単語照合や形態素解析等により自動的に修正することが行われることが多い。
この方法は多くの誤りを除去できるが、適用の仕方によっては誤訂正のために新たな誤りを作り出す場合もある。
また、この修正によって１００％修正されるわけではないため、他の文字切り出し方法による認識結果と比較して、確信度の高い認識結果を採用したり（例えば、特開平９−２７４６４５号公報参照）、各文字に確信度を付与してユーザへ通知して、ユーザに修正を任せたりしている。
例えば、文字認識の後処理方法として、特開平５−４０８５３号公報の技術は、文字認識結果の各単語に対して候補単語の作成と確信度の算出を行い、その確信度が大きな単語との文法的関係を用いて確信度の小さな単語の認識結果を修正するものである。
確信度の計算としては、例えば、特開平９−１３４４１０号公報の技術のように、確信度計算に先立つ言語処理や単語の表記長、品詞、出現頻度、前接する語との接続の強度等のパラメータを合成して算出している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、文字認識の後処理として単語辞書、文法知識を用いて言語処理を行っても、もともと文法的誤りや、認識不能の領域、文法的に特殊な領域等では、結果を改善することは期待できない。
結局、ユーザに文字認識結果を提示し、これを修正することに落ち着くことになる。
ユーザに提示された認識結果の修正を手助けする技術としては、例えば、特開平５−４６８０３号公報では、認識結果の確からしさが低い認識結果に網掛けし、文字種に応じてさらに区別が可能な識別子を同時に表示することによって、ユーザがカタカナの「リ」と平仮名の「り」のように類似する文字に対する認識結果を修正し易くしている。
また、誤認識結果の修正を容易に行うために、特開平６−１７６１８９号公報では、認識結果が怪しいと判断された文字と前後１文字ずつの合計３文字の候補を表示したり、特公平７−１１３９５１号公報や特許第２９１５４１７号公報では、認識結果と原画像を同時に表示したりしている。
しかしながら、上記従来の技術では、主に視覚情報に頼った表示方法であるため、どの文字が不確かな認識結果であるかを視覚障害者等には判断できなかった。
本発明は、上記の問題点を解決するために、認識結果を視覚情報、聴覚情報や触覚情報等を用いて認識結果を修正し、後処理の効率を向上させる文字認識装置、その方法および記録媒体を提供することを目的とする。
特に、視覚障害者であっても、文字認識後の後処理の作業効率が向上する文字認識装置、その方法および記録媒体を提供することを目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
この発明は上記の目的を達成するため、文書画像を入力する画像入力部と、前記画像入力部で入力された画像の文字領域に対して文字認識する文字認識部と、前記文字認識部から得た各文字に対する文字認識結果の確信度を算出する確信度算出部と、上記文字認識部により認識された文字から単語を取り出す単語抽出部と、上記確信度算出部で計算された各文字に対する認識結果から所定の確信度を得られない文字に対し、その文字の前後に２字以上の単語となっていない隣接した単字があった場合に、上記所定の確信度を得られない文字とその文字に隣接した単字とを１つの文字列として連結して抽出する低確信度抽出部と、上記文字認識部による認識結果について、上記低確信度抽出部によって抽出された上記文字列を他の単語と区別して出力する結果出力部を備えた文字認識装置を提供する。
また、上記のような文字認識装置において、上記単語抽出部は、所定の記憶部が保持する単語辞書を用いて、上記文字認識部により認識された文字を含む単語を検索し、その検索された単語および上記検索された単語の品詞情報を取り出し、上記品詞情報に基づいて上記検索された単語の評価値を計算し、上記検索された単語の中から最も評価値の高い単語を抽出するようにするとよい。
さらに、上記のような文字認識装置において、前記結果出力部は、上記所定の確信度が得られない文字を含む単語が修正されたとき、上記所定の確信度が得られない文字を含む単語を修正後の単語によって置き換え、次の上記所定の確信度が得られない文字を含む単語の修正へ移るようにするとよい。
【０００５】
また、文字認識装置で実行される文字認識方法であって、文書画像を入力する画像入力工程と、上記画像入力工程で入力された画像の文字領域に対して文字認識する文字認識工程と、上記文字認識工程から得た各文字に対する文字認識結果の確信度を算出する確信度算出工程と、上記文字認識工程により認識された文字から単語を取り出す単語抽出工程と、上記確信度算出工程で計算された各文字に対する認識結果から所定の確信度を得られない文字に対し、その文字の前後に２字以上の単語となっていない隣接した単字があった場合に、上記所定の確信度を得られない文字とその文字に隣接した単字とを１つの文字列として連結して抽出する低確信度抽出工程と、上記文字認識工程による認識結果について、上記低確信度抽出工程によって抽出された上記文字列を他の単語と区別して出力する結果出力工程とからなる文字認識方法を提供する。
さらに、上記のような文字認識方法において、上記単語抽出工程は、所定の記憶部が保持する単語辞書を用いて、上記文字認識工程により認識された文字を含む単語を検索し、その検索された単語および上記検索された単語の品詞情報を取り出し、上記品詞情報に基づいて上記検索された単語の評価値を計算し、上記検索された単語の中から最も評価値の高い単語を抽出する工程を含むようにするとよい。
また、コンピュータに、上記のような文字認識方法の各工程を実行させるためのプログラムも提供する。
さらに、上記のようなプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も提供する。
【０００６】
【発明の実施の形態】
以下に、図面を用いて本発明の実施の形態の構成および動作を詳細に述べる。
＜実施例＞
（１）  実施例の構成
図１は、本発明の実施例の文字認識装置の構成を示すブロック図である。
本発明の実施例の文字認識装置１００は、制御部１０、画像入力部２０、文字認識部３０、確信度算出部４０、結果出力部５０、原画像記憶部２５、認識辞書３５、認識結果記憶部４５、言語辞書５５から構成されている。
さらに、結果出力部５０は低確信度抽出部６０を含んでいる。
制御部１０は、スキャナやファイルからの画像を読取り、画像情報から文字認識し、最終結果である認識結果を出力するまでの全体を制御する。
画像入力部２０は、スキャナやファイルからの画像を読取り、その画像データを原画像記憶部２５へ格納する。
文字認識部３０は、原画像記憶部２５に記憶された画像情報から文字画像領域を判別し、その文字領域から行を切り出し、切り出された行から文字を切り出し、その文字部分を囲む矩形の対角座標値を抽出し、その文字部分の大きさの正規化やノイズ（汚れ等）除去し、特徴量を計算し、その特徴量と標準パターンを保持する認識辞書３５とでパターンマッチングを行い、１文字あたり単数または複数の認識候補文字とその順位、およびそれらに対応する標準パターンとの距離値を認識結果記憶部４５へ記憶する。
認識辞書３５は、文字ごとに文字コード、その文字の標準パターンの特徴量等の情報を保持する。
【０００７】
次に、文字認識部３０は、各文字位置を開始点とする単語候補を生成して言語辞書５５の単語辞書を検索し、マッチした単語とその品詞情報を取り出し、処理対象領域の先頭から候補単語を接続して単語パスを生成すると同時に言語辞書５５の品詞間接続コストテーブルを用いてその単語パスのコストを計算する。この生成された単語パスが一定数以下になるように、その単語パスのコストの高い順に選択し、もっともコストの小さい単語パスに基づいて認識候補文字を修正し、認識結果記憶部４５を更新する。
言語辞書５５は、単語の表記、よみ、品詞等の情報を保持する単語辞書と、連接する単語の品詞が接続可能かどうかを示す重みを保持する品詞間接続コストテーブルとからなっている。例えば、日本語の場合は、単語の表記に、漢字のみの単語の他に、「漢字＋かな」、「漢字＋英字」等も登録できる。
確信度算出部４０は、確信度を算出するためのパラメータに、以下のような条件に適合する数値（重み）を割り当て、これらのパラメータの一次結合や平均値として確信度を算出する（例えば、特開平９−１３４４１０号公報）。
（Ａ）その文字が画像中の同一文字に対する認識結果の中で高い順位にあるほど確信度は高い。
（Ｂ）その文字の文字認識における類似度が高いほど、確信度は高い。
（Ｃ）その文字が属すると判定された単語の表記長が長いほど確信度は大きい。
（Ｄ）その文字またはその文字のカテゴリーと前後の文字のそれとの間の連接可能性が大きいほど、確信度は高い。
（Ｅ）その単語と前後の単語との接続可能性が大きいほど確信度は大きい。
この規則は、予め多くの文書の統計的性質やヒューリスティックなルールとして、例えば、ルールテーブルや品詞間接続コストテーブル等に保持しておく。
結果出力部５０は、後処理を行わせるために認識結果記憶部４５に格納されている認識結果とそれに対応する原画像データと対応させて出力する。
この出力された結果をユーザは、参照することによって認識結果に誤りがあれば修正して、最終結果をディスプレイ、プリンタやファイル等の出力装置に出力したり、ネットワークを介して他のコンピュータへ送信したりする。
【０００８】
この後処理において、従来の方法では、誤認識した文字のみを修正することを念頭においているために、正解文字を入力する際に、１文字の「単字」を入力している。
しかし、ユーザは、漢字の場合、同音の単漢字が多いのでなかなか正解文字を選択することができないが、単語単位で考えると、同音の単語は単漢字に比べるとその数は少なく、誤認識した文字のみを修正するのではなく、その前後の正解している文字も含め、単語単位で修正を行ったほうが効率が良い場合が多い。
一方、確信度算出部４０で算出した認識結果の確信度が低い文字を含んでいる単語があるということは、言語辞書５５とのマッチングがとれなかった場合が多い。
このような場合には、低確信度抽出部６０は、まず、単語パス中に確信度の低い認識結果の文字を探し、この検出された認識文字の前後に２字以上の単語として登録されていない隣接した単字を単語パスの中に探し、それらを１つの文字列として連結し、その文字列を１つの単語（以下、本発明では、この文字列も単語と呼ぶ。）として抽出する。
例えば、図２を参照すると、「周辺イメージ表示処理」という画像データを文字認識した結果、「周辺イメージ麦示処理」という文字列が得られ、単語パスは「周辺」、「イメージ」、「麦」、「示」、「処理」が得られている場合を考える。また、それぞれの文字に対する確信度は、「90」、「89」、「80」、「75」、「70」、「80」、「50」、「80」、「99」、「92」と算出されたとする。
低い確信度「50」の「麦」が検出されるので、「麦」から前後に探索をすると、前方向には「イメージ」という単語があり、後ろ方向には、単字の「示」と単語の「処理」があるので、確からしさの低い単語として「麦示」が抽出される。
【０００９】
次に、結果出力部５０は、認識された結果の後処理を行うときに、低確信度抽出部６０で上記のように抽出した確信度が低い単語と、確信度の高い単語とを区別して表示する。
例えば、表示の方法として、色を変えたり、フォントの大きさを変えたり、下線を引いたり、ウインクさせたりして視覚的に区別できるようにする。
この後処理では、１つの単語を修正すると、この修正された単語によって認識結果記憶部４５を更新した後、次の確信度の低い単語に移るようにする。
これにより、ユーザはキーボードから手を離すことなく、単語単位で効率的に誤認識の修正ができる。
このように実施例を構成することにより、従来のように文字単位で修正せずに、単語単位で確信度の低い単語を表示させて、単語単位で修正するので、ユーザの入力の手間も減り、正しい単語へ修正しやすくなり、編集作業の効率も向上する。
【００１０】
（２）  処理手順
図３は、本実施例の処理手順を示すフローチャートである。
スキャナやファイルからの画像を読取り、その画像データを原画像記憶部２５へ格納する（ステップＳ１００）。これにより画像入力部２０を構成する。
原画像記憶部２５に記憶された画像情報から文字画像領域を判別し、その文字領域から行を切り出す（ステップＳ１１０）。
切り出された行から文字を切り出し、その文字部分を囲む矩形の対角座標値を抽出し、その文字部分の大きさの正規化やノイズ（汚れ等）除去し、特徴量を計算する（ステップＳ１２０）。
この特徴量と標準パターンを保持する認識辞書３５とからパターンマッチングを行い、１文字あたり単数または複数の認識候補文字とその順位、およびそれらに対応する標準パターンとの距離値を認識結果記憶部４５へ記憶する（ステップＳ１３０）。
認識結果記憶部４５に登録した認識候補を基に、各文字位置を開始点とする単語候補を生成して言語辞書５５の単語辞書を検索し、マッチした単語とその品詞情報を取り出し、処理対象領域の先頭から候補単語を接続して単語パスを生成すると同時に言語辞書５５の品詞間接続コストテーブルを用いてその単語パスのコストを計算する。この生成された単語パスが一定数以下になるように、その単語パスのコストの高い順に選択し、もっともコストの小さい単語パスに基づいて認識候補文字を修正し、認識結果記憶部４５を更新する（ステップＳ１４０）。
ステップＳ１１０からステップ１４０で文字認識部３０を構成する。
確信度を算出するためのパラメータに対して、例えば、ルールテーブルや品詞間接続コストテーブル等に保持してある重みを取り出して、その一次結合や平均値として確信度を算出する（ステップＳ１５０）。
これにより確信度算出部４０を構成する。
ステップＳ１４０で生成された単語パス中に確信度の低い認識結果の文字を探し、この検出された認識文字の前後に２字以上の単語として登録されていない隣接した単字を単語パスの中に探し、それらを１つの文字列として連結し、その文字列を１つの単語として抽出する（ステップＳ１６０）。
これにより低確信度抽出部６０を構成する。
認識結果の後処理を行わせるために認識結果記憶部４５に格納されている認識結果とそれに対応する原画像データと対応させ、ステップＳ１６０で抽出した確信度が低い単語と、確信度の高い単語とを色を変えたり、フォントの大きさを変えたり、下線を引いたり、ウインクさせることによって、視覚的に区別して出力する。
この出力された結果をユーザは、参照することによって認識結果に誤りがあれば修正する（ステップＳ１７０）。
この後処理のとき、１つの単語を修正すると、この修正された単語によって認識結果記憶部４５を更新した後、次の確信度の低い単語に移るようにする。
すべての認識結果の後処理が終了した後、認識結果記憶部４５に記憶された最終結果をディスプレイ、プリンタやファイル等の出力装置に出力したり、ネットワークを介して他のコンピュータへ送信したりする（ステップＳ１８０）。
ステップＳ１６０からステップＳ１８０により結果出力部５０を構成する。
【００１１】
＜変形例１＞
一方、視覚障害者の場合、認識結果を読み上げることによって、情報を得ていることが多い。しかし、上記実施例の方法では、確からしさによって、視覚的に判断することは可能であるが、視覚障害者には利用できるものではない。
そこで、本変形例１では、結果出力部５０の後処理のときに、低い確信度の単語を抽出し、この単語を視覚的に表示する代わりに、読み上げる音声情報を確信度によって、音質を変えたり、音の大きさを変えたりすることにより区別できるようにする。この低確信度の単語を読むときには、単語としての意味をなしていないので、単語としてではなく１文字ごとに複数候補を読み上げるようにする。
例えば、ステレオ方式で音声を出力するときには、確信度が高いときは、右と左信号を同時に出力するが、低確信度のときは、右のみまたは左のみの信号に出力するなど、音声の出力先を変更するようにしても構わない。
また、認識結果を読み上げる前後に、区別するための信号音やメッセージを入れてもよい。
また、視覚障害者には、画像を見ることができないので、完全に正しい文字に修正することは不可能かもしれないが、前後の流れ等から、推測し修正することや、想像することは可能であろう。
従って、後処理で、確信度の低い単語を修正した後、次の低確信度の単語を直接読み上げるのではなく、その単語の近辺も合わせて読むようにすることによって、視覚障害者が何を修正すべきかをわかるようにする。
【００１２】
または、聴覚障害者の場合には、次の低確信度の単語へジャンプするのではなく、順番にすべて読んでいくようにしてもよい。
健常者では、このような読み方をせず、次の低確信度の単語へジャンプする方が作業効率が上がるので、健常者と視覚障害者の場合とで、ジャンプするかどうかを指定して、使い分けるようにしてもよい。
本変形例１のように構成することにより、視覚障害者でも単語単位で確信度の低い単語を読み上げるので、ユーザが正しい単語へ修正しやすくなり、編集作業の効率も向上する。
また、この後処理で認識結果を出力するときには、視覚的と聴覚的を合わせて出力するようにしておけば、視覚障害者とその介助者とが共同して作業できるので、より編集作業の効率が向上する。
また、視覚的にチェックしたとき、似た形の文字では修正漏れを起こすことがあるので、視覚的と聴覚的を合わせて出力するようにしておけば、似た形の文字を音声で読み上げることによって、健常者であっても誤りを発見しやすくなり、より編集作業の効率が向上する。
【００１３】
＜変形例２＞
また、視覚障害者の場合は、認識結果を点字によって情報を得ていることが多い。
しかし、上記実施例の方法では、確からしさによって、視覚的に判断することは可能であるが、視覚障害者には利用できるものではない。
そこで、本変形例２では、結果出力部５０の後処理のときに、低い確信度の単語を抽出し、この単語を視覚的に表示する代わりに、点字出力装置によって触覚的に判断可能な方式、例えば、点字の凹凸の高さを変更したり、低確信度の文字や単語の前後に区別するための、マークなどを入れるようにする。
また、低確信度の単語を後処理で修正するとき、この低確信度の単語へのジャンプは、低確信度の単語を含む行またはその周辺を点字のカーソル行（点字のピンが出る）で示すようにする。
本変形例２のように構成することにより、視覚障害者でも単語単位で確信度の低い単語を点字として出力するので、ユーザが正しい単語へ修正しやすくなり、編集作業の効率も向上する。
また、この後処理で認識結果を出力するときには、触覚的と聴覚的とを合わせて出力するようにしておけば、視覚障害者が聴覚的に聞き漏らしたときも、触覚的に確かめられるので、より編集作業の効率が向上する。
尚、本実施の形態では、文字認識部３０で認識された候補の中から言語辞書５５によって、単語パスを作成し、この単語パスの中から確信度の低い文字を含む文字列（単語）を抽出しているが、結果出力部５０の認識結果の後処理において、認識結果に対して言語辞書５５に単語として登録されていない未知語を探すように構成しても、同一の効果をもたらすことができる。
【００１４】
＜コンピュータによる実施例＞
さらに、本発明は上記の実施の形態のみに限定されたものではない。例えば、図１に示した文字認識装置１００は、図４のようなハードウェア構成を持つコンピュータ装置２００によっても実現が可能である。
即ち、コンピュータ装置２００は、キーボード、マウス、タッチパネル、スキャナ、点字入力装置等により構成され、情報の入力に使用される入力装置１と、種々の出力情報や入力装置１からの入力された情報などを表示したり、プリンタや点字出力装置等へ出力させる出力装置２と、種々のプログラムを動作させるＣＰＵ（Central Processing Unit；中央処理ユニット）３と、プログラム自身を保持し、またそのプログラムがＣＰＵ３によって実行されるときに一時的に作成される情報等を保持するメモリ４と、本発明の文字認識装置の原画像記憶部２５、認識辞書３５、認識結果記憶部４５、言語辞書５５およびプログラムやプログラム実行時の一時的な情報等を保持する記憶装置５と、プログラムやデータ等を記憶した記録媒体を装着してそれらを読み込み、メモリ４または記憶装置５へ格納するのに用いられる媒体駆動装置６と、ネットワーク９へ接続するためのインタフェースであるネットワーク接続装置７とから構成され、それらはバス８で接続されている。
また、ネットワーク９は、コンピュータ装置２００と他のコンピュータ装置２００とを結合するための伝送路であって、一般には、ケーブルで実現され、通信プロトコルにはＴＣＰ／ＩＰが使われる。但し、伝送路としてはケーブルだけではなく、それらの間の通信プロトコルが一致するものであれば無線、有線または放送波のいずれでもよく、例えば、ＬＡＮ(Local Area Network)、ＷＡＮ（Wide Area Network）、インターネット、アナログ電話網、デジタル電話網（ＩＳＤＮ：Integral Service Digital  Network）、ＰＨＳ（パーソナルハンディホンシステム）、携帯電話網、衛星通信網などを用いることができる。
【００１５】
このようなコンピュータ装置２００の構成において、図１に示した文字認識装置を構成する各機能をそれぞれプログラム化し、予めＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に書き込んでおき、このＣＤ−ＲＯＭを各サイトのＣＤ−ＲＯＭドライブのような媒体駆動装置６を搭載したコンピュータ装置２００に装着して、これらのプログラムをそれぞれのコンピュータ装置２００のメモリ４あるいは記憶装置５に格納し、それを実行することによって、上記の実施の形態と同様な機能を実現することができる。
尚、記録媒体としては半導体媒体（例えば、ＲＯＭ、ＩＣメモリカード等）、光媒体（例えば、ＤＶＤ、ＭＯ、ＭＤ、ＣＤ−Ｒ等）、磁気媒体（例えば、磁気テープ、フレキシブルディスク等）等のいずれであってもよい。
また、コンピュータ装置２００のメモリ４へロードしたプログラムを実行することにより上記した実施の形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムの指示に基づき、オペレーティングシステム等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって上記した実施の形態の機能が実現される場合も含まれる。
また、上記した実施の形態を実現するプログラムがＲＯＭ等のような半導体の記録媒体である場合には、媒体駆動装置６からではなく、直接、メモリ４へロードして実行される。
【００１６】
＜本発明のネットワーク環境での運用＞
図５は、本発明を有線または無線の通信ネットワークに接続して運用する形態の構成を示している。
例えば、文字認識プログラムを保持するサーバー２１０と複数のユーザが利用する端末２２０とをネットワーク９で接続する。
この場合、サーバー２１０およびユーザの端末２２０は、図４に示した汎用のコンピュータ装置２００で構成される。
ユーザは、端末２２０からサーバー２１０に対してログインしたり、文字認識のための画像データを入力し、サーバー２１０の文字認識プログラムへ文字認識の実行を依頼する。
サーバー２１０の文字認識プログラムは、送信された画像データの文字領域に対する文字認識結果を要求元の端末２２０へ戻す。
ユーザの端末２２０は、この認識結果やもとの画像データとを対比させながら出力したり、後処理を行ったりする。
このようにすることで、常に最新の文字認識プログラムを使えるという利点がある。
また、図５のようにサーバー２１０と端末２２０とを有線または無線の通信ネットワークで接続した場合、サーバー２１０の磁気ディスク等の記憶装置に本発明の機能を実現する文字認識プログラムを格納しておき、端末２２０に対してダウンロード等の形式で頒布することも可能である。
さらに、本発明の機能を実現する文字認識プログラムを媒体や放送波による配布で提供するようにしてもよい。
【００１７】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、視覚・聴覚などの障害の有無によらず、認識結果の確からしさを確認することが可能となる。
また、単語単位で確からしくない単語を抽出するので、その単語の修正が容易となり、後処理の作業効率が向上する。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施例の機能構成を示すブロック図である。
【図２】従来例と本発明の文字認識結果を説明する図である。
【図３】実施例の処理手順を説明するフローチャートである。
【図４】本発明の文字認識装置が稼動するためのコンピュータ装置を示す図である。
【図５】本発明のネットワーク環境での運用例を説明するための図である。
【符号の説明】
１  入力装置、２  出力装置、３  ＣＰＵ、４  メモリ、５  記憶装置、６  媒体駆動装置、７  ネットワーク接続装置、８  バス、９  ネットワーク、１０  制御部、２０  画像入力部、２５  原画像記憶部、３０  文字認識部、３５  認識辞書、４０  確信度算出部、４５  認識結果記憶部、５０  結果出力部、５５言語辞書、６０  低確信度抽出部、１００  文字認識装置、２００  コンピュータ装置、２１０  サーバー、２２０  端末
【図１】
0004718699.tif 000002
【図２】
0004718699.tif 000003
【図３】
0004718699.tif 000004
【図４】
0004718699.tif 000005
【図５】
0004718699.tif 000006