(57)【要約】【課題】  手間をかけずに、特定の範囲内の文書を光学的に読み取って得られる画像データから文字を推定する際の推定精度の向上に寄与するデータを効率よく収集する。【解決手段】  文書を光学的に読み取って印刷する文書処理装置２が、読み取られた文書中の文字の形状から特徴量を算出し、この特徴量と形状の特徴量を文字毎に記憶している標準特徴量辞書Ｄ２１とに基づいて、特徴量を算出した文字を推定し、推定結果と算出した特徴量とを対応付けて固有特徴量辞書Ｄ２３に登録する。文書を光学的に読み取って印刷する装置は、会社や部門などの特定の範囲内で共用されるから、固有特徴量辞書Ｄ２３には、特定の範囲に特化されたデータが登録される。【選択図】      図１
2005339039.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
形状の特徴量を文字毎に記憶している標準特徴量記憶手段と、
文書を光学的に読み取って印刷する入出力手段と、
前記入出力手段により読み取られた文書中の文字の形状から特徴量を算出する算出手段と、
前記算出手段により算出された特徴量と前記標準特徴量記憶手段の記憶内容とに基づいて、前記算出手段により形状の特徴量が算出された文字を推定する標準形状認識手段と、
前記算出手段により算出された特徴量を前記標準形状認識手段の推定結果に対応付けて記憶する固有特徴量記憶手段と
を有する文書処理装置。
【請求項２】
前記固有特徴量記憶手段は、前記標準形状認識手段による推定の確度が十分に高い場合にのみ、前記標準形状認識手段の推定結果と前記算出手段により算出された特徴量とを対応付けて記憶する
ことを特徴とする請求項１に記載の文書処理装置。
【請求項３】
前記算出手段により算出された特徴量と前記固有特徴量記憶手段の記憶内容とに基づいて、前記算出手段により形状の特徴量が算出された文字を推定する固有形状認識手段と、
前記標準形状認識手段による推定の確度が十分に高くなく、かつ該確度よりも前記固有形状推定手段による推定の確度が高い場合には前記固有形状推定手段の推定結果を記憶し、他の場合には前記標準形状認識手段の推定結果を記憶する形状認識記憶手段と
を更に有することを特徴とする請求項１に記載の文書処理装置。
【請求項４】
単語を記憶している標準単語記憶手段と、
文書を光学的に読み取って印刷する入出力手段と、
前記入出力手段により読み取られた文書中の文字の形状から該文書を構成する文字列を推定する認識手段と、
前記認識手段の推定結果から前記標準単語記憶手段に記憶されていない単語を抽出する未知語検出手段と、
前記未知語検出手段により抽出された単語を記憶する固有単語記憶手段と
を有する文書処理装置。
【請求項５】
前記固有単語記憶手段は、前記認識手段による推定の確度が十分に高い場合にのみ、前記未知語検出手段により抽出された単語を記憶する
ことを特徴とする請求項４に記載の文書処理装置。
【請求項６】
前記認識手段の推定結果を記憶する単語認識記憶手段を更に有し、
前記認識手段は、
前記入出力手段により読み取られた文書中の文字の形状に基づいて該文字を推定する形状認識手段と、
前記形状認識手段の推定結果からなる文字列に対して前記標準単語記憶手段の記憶内容および前記固有単語記憶手段の記憶内容に基づいた文法的な解析を行うことにより、該文字列を修正して前記推定結果とする単語解析手段と
を有する
ことを特徴とする請求項４に記載の文書処理装置。
【請求項７】
単語が現れる頻度を単語毎に記憶している頻度記憶手段と、
文書を光学的に読み取って印刷する入出力手段と、
前記入出力手段により読み取られた文書中の文字の形状から該文書を構成する文字列を推定する認識手段と、
前記認識手段の推定結果に基づいて、前記頻度記憶手段に記憶されている頻度を更新する更新手段と
を有する文書処理装置。
【請求項８】
前記認識手段の推定結果を記憶する頻度認識記憶手段を更に有し、
前記認識手段は、
前記入出力手段により読み取られた文書中の文字の形状に基づいて該文字を推定する形状認識手段と、
前記形状認識手段の推定結果からなる文字列に対して前記頻度記憶手段の記憶内容に基づいた文法的な解析を行うことにより、該文字列を修正して前記推定結果とする頻度解析手段と
を有する
ことを特徴とする請求項７に記載の文書処理装置。
【請求項９】
使用者に操作される操作部を有し、
前記入出力手段は、前記操作部を用いて所定の指示が入力されると、文書を光学的に読み取って印刷する
ことを特徴とする請求項１乃至８のいずれかに記載の文書処理装置。
【請求項１０】
特定の範囲内の使用者に共用される文書処理装置が、文書および指示を入力し、入力した文書に対して該指示に応じた処理を行ってから該文書を出力する一方、入力した文書に対して文字認識を行って文字認識の精度に影響する情報を取得して記憶する登録過程と、
前記文書処理装置が、文書を入力し、入力した文書に対して前記登録過程で記憶した情報を用いて文字認識を行う実行過程と
を有する文書処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書を光学的に読み取って得られた画像データから文字を認識する際の認識精度を向上させる技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
文書を光学的に読み取って得られた画像データから文字を認識する技術であるＯＣＲ（Optical Character Recognition）が普及している。ＯＣＲの分野では、文字の認識精度を向上させるために、様々な技術が提案されている。
【０００３】
特許文献１には、使用者の修正操作に基づいて認識用辞書を更新することにより認識精度を上げる技術が開示されている。この技術によれば、認識されなかった文字や誤認識された文字が使用者の修正操作によって修正されると、修正後の文字について特徴量辞書に登録されている文字形状の特徴量が、修正された文字の認識処理の際に得られた文字形状の特徴量を反映したものに更新される。
【０００４】
特許文献２には、文法解析を行って認識用辞書を更新することにより認識精度を上げる技術が開示されている。この技術によれば、認識結果に対して文法解析が行われ、文法的に正しい文字に修正されるべき文字が特定され、文法的に正しい文字を文法解析なしで認識することができるように認識用辞書が更新される。
【０００５】
特許文献３には、文法解析を行って認識結果を補正する際に単語の出現頻度を用いて正しく補正することにより認識精度を上げる技術が開示されている。この技術によれば、認識結果に対する文法解析において、認識結果中の文字列に対して複数の単語が候補となった場合に、各単語が認識結果中に出現する頻度に基づいて１つの単語が選択される。
【特許文献１】特開平２−１８６４８４号公報
【特許文献２】特開平６−２６６９０６号公報
【特許文献３】特開平９−４４６０６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、印刷された文書からのＯＣＲでは、印刷に用いられるフォントに特化した特徴量辞書を文字認識に用いることにより認識精度を上げることができる。例えば、会社や部門などの特定の範囲内で印刷に用いられるフォントは限られているから、印刷に用いられるフォントに十分に特化された特徴量辞書を用意することが可能であり、このような特徴量辞書を用いれば、特定の範囲内の文書に対する認識精度が上がる。
【０００７】
また、手書きの文書からのＯＣＲでは、文書の筆記者に特化した特徴量辞書を用いることにより認識精度を上げることができる。例えば、上記特定の範囲内で手書きで文書を作成する人は限られているから、文書の筆記者に十分に特化された特徴量辞書を用意することが可能であり、このような特徴量辞書を用いれば、特定の範囲内の文書に対する認識精度が上がる。
【０００８】
また、特許文献２および特許文献３の技術のように文法解析を併用する場合には、上記特定の範囲に特化した文法解析を行うことにより認識精度を上げることができる。例えば、上記特定の範囲内で使われる一般的でない単語を文法解析用の辞書に登録しておけば、文法解析の精度を下げる一因である未知語（未登録語）の数を減らすことができるから、認識精度が上がる。また、例えば、上記特定の範囲内での各単語の使用頻度を文法解析用の辞書に登録しておき、使用頻度に基づいた文法解析によって認識精度を上げることも考えられる。
【０００９】
このように、ＯＣＲの対象となる文書の特性に特化した認識処理を行うことによって認識精度を上げることができる。しかし、いずれの場合でも、ＯＣＲの対象となる文書の特性に特化した情報を、認識に用いる辞書へ事前に登録しておく必要がある。また、特定の範囲に十分に特化された辞書とするためには、その範囲内でＯＣＲの対象となる文書の特性に特化した情報を予め大量に収集しておかねばならない。この収集を効率よく行う技術は提案されていない。
【００１０】
例えば、特許文献１の技術では使用者の修正操作が必要となるから手間がかかる。これに対して、特許文献２および特許文献３の技術では、このような修正操作は不要である。しかし、特許文献２の技術における辞書の更新、すなわち学習は、実際にＯＣＲの対象となった文書のみに基づいて行われるから、効率が良いとは言えない。また、特許文献３の技術において用いられるのは、今まさに認識中の文書における単語の出現頻度であり、特定の範囲に特化された出現頻度ではない。
【００１１】
本発明は上述した事情に鑑みてなされたものであり、手間をかけずに、特定の範囲内の文書を光学的に読み取って得られる画像データから文字を推定する際の推定精度の向上に寄与するデータを効率よく収集することができる技術を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は、形状の特徴量を文字毎に記憶している標準特徴量記憶手段と、文書を光学的に読み取って印刷する入出力手段と、前記入出力手段により読み取られた文書中の文字の形状から特徴量を算出する算出手段と、前記算出手段により算出された特徴量と前記標準特徴量記憶手段の記憶内容とに基づいて、前記算出手段により形状の特徴量が算出された文字を推定する標準形状認識手段と、前記算出手段により算出された特徴量を前記標準形状認識手段の推定結果に対応付けて記憶する固有特徴量記憶手段とを有する文書処理装置を提供する。
この文書処理装置では、文書を光学的に読み取って印刷する際に、読み取られた文書中の文字の形状から特徴量が算出され、算出された特徴量を用いて文字が推定され、当該特徴量と当該文字とが対応付けて記憶される。
【００１３】
また、本発明は、単語を記憶している標準単語記憶手段と、文書を光学的に読み取って印刷する入出力手段と、前記入出力手段により読み取られた文書中の文字の形状から該文書を構成する文字列を推定する認識手段と、前記認識手段の推定結果から前記標準単語記憶手段に記憶されていない単語を抽出する未知語検出手段と、前記未知語検出手段により抽出された単語を記憶する固有単語記憶手段とを有する文書処理装置を提供する。
この文書処理装置では、文書を光学的に読み取って印刷する際に、読み取られた文書中の文字の形状から当該文書を構成する文字列が推定され、この推定結果から標準単語記憶手段に記憶されていない単語が抽出され、固有単語記憶手段に記憶される。
【００１４】
また、本発明は、単語が現れる頻度を単語毎に記憶している頻度記憶手段と、文書を光学的に読み取って印刷する入出力手段と、前記入出力手段により読み取られた文書中の文字の形状から該文書を構成する文字列を推定する認識手段と、前記認識手段の推定結果に基づいて、前記頻度記憶手段に記憶されている頻度を更新する更新手段とを有する文書処理装置を提供する。
この文書処理装置では、文書を光学的に読み取って印刷する際に、読み取られた文書中の文字の形状から当該文書を構成する文字列が推定され、頻度記憶手段に記憶されている、単語の出現頻度が、当該推定結果に基づいて更新される。
【００１５】
以上述べた各文書処理装置によれば、使用者は、この文書処理装置に文書を読み取らせて印刷させるだけで、この文書処理装置が設置されている、会社や部門などの特定の範囲内の文書を光学的に読み取って得られる画像データから文字を推定する際の推定精度の向上に寄与するデータを収集することができる。また、文書処理装置に文書を光学的に読み取らせて印刷させる使用者が多ければ多いほど、当該データの収集を効率的に行うことができる。
【００１６】
また、本発明は、特定の範囲内の使用者に共用される文書処理装置が、文書および指示を入力し、入力した文書に対して該指示に応じた処理を行ってから該文書を出力する一方、入力した文書に対して文字認識を行って文字認識の精度に影響する情報を取得して記憶する登録過程と、前記文書処理装置が、文書を入力し、入力した文書に対して前記登録過程で記憶した情報を用いて文字認識を行う実行過程とを有する文書処理方法を提供する。
この文書処理方法によれば、使用者は、この文書処理装置に文書を読み取らせて印刷させるだけで、この文書処理装置が設置されている、会社や部門などの特定の範囲内の文書を光学的に読み取って得られる画像データから文字を推定する際の推定精度の向上に寄与するデータを収集することができる。また、文書処理装置に文書を光学的に読み取らせて印刷させる使用者が多ければ多いほど、当該データの収集を効率的に行うことができる。さらに、実行過程における文字認識では収集したデータが用いられるから、十分に高い精度で文字を認識することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。
［構成］
図１は本発明の一実施形態に係る文書処理装置２の構成を示す図である。
文書処理装置２は、ある会社の社員に共用されるように当該会社内に設置されており、社員に操作されて当該社員の指示を入力する操作部２１、文書処理装置２の原稿台（図示略）にセットされた文書を光学的に読み取って画像データとして入力するスキャナ２２、画像データを一時的に記憶するＲＡＭ２３、ＲＡＭ２３に記憶されている画像データの画像を用紙上に形成して当該用紙を文書として文書処理装置２外へ排出する印刷部２４、データを記憶する不揮発性メモリ２５、図示しない外部の装置との間で通信路（図示略）を介してデータを授受する通信部２６、および各部を制御するＣＰＵ２７を有する。
【００１８】
不揮発性メモリ２５は、図示しない電源から電力が供給されなくともデータを保持することが可能であり、ＣＰＵ２７が各部を制御するときに用いる制御プログラムＰ２１、文書処理装置２に後述の複写登録処理を行わせるための複写登録プログラムＰ２２、文書処理装置２に後述のＯＣＲ処理を行わせるためのＯＣＲ実行プログラムＰ２３、ＯＣＲに用いられる標準特徴量辞書Ｄ２１、およびＯＣＲに用いられる標準単語辞書Ｄ２２を記憶している。標準特徴量辞書Ｄ２１には、一般的な文書に用いられる文字の各々について、文字と文字の形状の特徴量とが対応付けて登録されている。また、標準単語辞書Ｄ２２には、一般的な文書に用いられる単語が登録されている。
【００１９】
また、不揮発性メモリ２５は、固有特徴量辞書Ｄ２３および固有単語辞書Ｄ２４を記憶している。固有特徴量辞書Ｄ２３には、上記会社内で複写される文書中に現れる文字と文字の形状の特徴量とが対応付けて登録される。また、固有単語辞書Ｄ２４には、上記会社内で複写される文書中に現れる単語であって標準単語辞書Ｄ２２に登録されていない単語である未知語について、その文字列とその出現頻度とが対応付けて登録される。単語の出現頻度とは、文書処理装置２に入力された文書に当該単語が現れた回数である。なお、初期状態では、固有特徴量辞書Ｄ２３および固有単語辞書Ｄ２４には何も登録されていない。
【００２０】
ＣＰＵ２７は、図示せぬ電源から電力が供給されると、不揮発性メモリ２５から制御プログラムＰ２１を読み出して実行する。これによって、ＣＰＵ２７は文書処理装置２の各部を制御可能な状態となる。この状態のＣＰＵ２７は、操作部２１を用いて複写の指示が入力されると、不揮発性メモリ２５から複写登録プログラムＰ２２を読み出して実行する。これによって、文書処理装置２は複写登録処理を行う。また、上記の状態のＣＰＵ２７は、操作部２１を用いてＯＣＲ処理の指示が入力されると、不揮発性メモリ２５からＯＣＲ実行プログラムＰ２３を読み出して実行する。これによって、文書処理装置２はＯＣＲ処理を行う。これらの処理の内容については、文書処理装置２の動作に沿って説明する。また、この状態のＣＰＵ２７は、通信部２６を介して所定の要求を受信すると、不揮発性メモリ２５の所定領域からＯＣＲ処理の結果を読み出し、当該要求の送信元へ送信する。
【００２１】
［動作］
次に、上述した構成の文書処理装置２の動作について説明する。
まず、第１の社員が図２に示す日本語の文書を原稿台にセットするものとする。この文書において現れる、標準単語辞書Ｄ２２に登録されていない単語は「本願」および「本題」のみである。これらの単語は、この文書中で２回ずつ現れる。また、この文書の先頭部分（最初に読み取られる部分）の文字は、他の部分に現れる文字よりも大きい。
【００２２】
次に、この社員が操作部２１を用いて複写の指示を入力したものとする。すると、ＣＰＵ２７は複写登録処理を行う。
複写登録処理では、ＣＰＵ２７は、原稿台にセットされた文書をスキャナ２２により光学的に読み取って画像データとして入力し、この画像データをＲＡＭ２３に書き込み、印刷部２４を用いて、当該画像データの画像を用紙上に形成して当該用紙を文書処理装置２外へ排出する。こうして文書が複写される。
【００２３】
この複写に並行して、ＣＰＵ２７は図３に示す登録処理を行う。
まず、標準特徴量辞書Ｄ２１を用いて文字認識を行う（ステップＳＣ１）。具体的には、まず、ＲＡＭ２３に記憶されている画像データを文字単位で分割する。そして、分割された画像データの各々について、先頭から、画像データから文字形状の特徴量を算出する処理と、算出した特徴量と標準特徴量辞書Ｄ２１に登録されている特徴量とを比較して文字を推定する処理とを行う。この際、推定の確度（確からしさ）をも算出する。こうして、図２に示す文書について、図４に示す推定結果と図５に抜粋して示す確度が得られる。図から明らかなように、大きい文字についての推定結果の確度は比較的に高くなっている。
【００２４】
次に、十分に高い確度の推定結果（文字）について、文字とその推定の際に算出された特徴量とを対応付けて固有特徴量辞書Ｄ２３に登録する（ステップＳＣ２）。十分に高い確度であるか否かの判定は、推定結果（文字）の確度と予め定められた登録基準確度（文書処理装置２では９５％）とを比較し、この登録基準確度以上の確度で得られた推定結果であるか否かを判定することにより行われる。このことから明らかなように、例えば「本」については４回の登録が行われる。ただし、「本」についての２回目以降の登録において不揮発性メモリ２５に書き込まれるのは特徴量のみである。こうして、図６に示すように、固有特徴量辞書Ｄ２３には、「（」、「１」、「）」、「本」、「願」、「で」、「の」および「題」について、文字と特徴量とが対応付けて登録される。
【００２５】
次に、推定結果の文字列に対して形態素解析を行う（ステップＳＣ３）。これにより、推定結果の文字列が単語に分解される。次に、この形態素解析によって得られた単語から標準単語辞書Ｄ２２を用いて未知語を抽出し、十分に高い確度の未知語についてその文字列を固有単語辞書Ｄ２４に登録し（ステップＳＣ４）、登録処理を終了する。
【００２６】
十分に高い確度の未知語であるか否かの判定は、当該未知語を構成する全ての文字が上記登録基準確度以上の確度で得られた推定結果であるか否かを判定することにより行われる。例えば、図２の文書の先頭部分に現れる「本願」および「本題」と末尾部分に現れる「本願」とが十分に高い確度の未知語と判定され、末尾部分に現れる「本題」が十分に高い確度の未知語ではないと判定される。
【００２７】
また、固有単語辞書Ｄ２４への登録の動作は、登録しようとする文字列が固有単語辞書Ｄ２４に登録されているか否かで変わる。ＣＰＵ２７は、登録しようとする文字列が固有単語辞書Ｄ２４に未だ登録されていない場合には、当該文字列と出現頻度「１」を対応付けて固有単語辞書Ｄ２４に登録する。既に登録されている場合には、当該文字列に対応付けられて固有単語辞書Ｄ２４に登録されている出現頻度を１だけ増加させる。このような登録の結果、図７に示すように、固有単語辞書Ｄ２４には、文字列「本願」と出現頻度「２」とが対応付けて登録され、文字列「本題」と出現頻度「１」とが対応付けて登録される。
【００２８】
次に、第２の社員が図８に示す日本語の文書を原稿台にセットするものとする。この文書では、先頭部分に「（１）本願」が現れ、末尾部分に「本願」および「本題では」が現れる。次に、この社員が操作部２１を用いてＯＣＲ処理の指示を入力したものとする。すると、ＣＰＵ２７は図９に示すＯＣＲ処理を行う。
【００２９】
ＯＣＲ処理では、ＣＰＵ２７は、原稿台にセットされた文書をスキャナ２２により光学的に読み取って画像データとして入力し、この画像データをＲＡＭ２３に書き込む（ステップＳＤ１）。次に、この画像データに対して、標準特徴量辞書Ｄ２１を用いて文字認識を行う（ステップＳＤ２）。この文字認識の内容は図３のステップＳＣ１と同様である。こうして、図８の文書について、図１０に示す推定結果と図１１に抜粋して示す確度が得られる。図から明らかなように、この段階では誤推定が発生している。具体的には、文書中の「１」に対する推定結果が「Ｉ」、「願」に対する推定結果が「題」または「頸」となっている。
【００３０】
次に、推定結果の各文字について、推定の確度が十分に高ければ現在の推定結果（標準特徴量辞書Ｄ２１を用いた推定結果）を採用し、高くなければ固有特徴量辞書Ｄ２３を用いて文字認識を行い、この文字認識による推定結果の確度が標準特徴量辞書Ｄ２１を用いた推定結果の確度よりも高い場合には固有特徴量辞書Ｄ２３を用いた推定結果を採用し、高くない場合には標準特徴量辞書Ｄ２１を用いた推定結果を採用する、という処理を行う（ステップＳＤ３〜ＳＤ９）。
【００３１】
推定の確度が十分に高いか否かの判定は、標準特徴量辞書Ｄ２１を用いた推定の確度と予め定められた確定基準確度（文書処理装置２では９０％）とを比較し、この確定基準確度以上の確度で得られた推定結果であるか否かを判定することにより行われる。例えば、図１１において推定の確度が十分に高いのは、３つの「本」のみである。固有特徴量辞書Ｄ２３を用いた文字認識は、これら３つの文字を除いた文字について行われる。こうして得られた推定結果および確度を図１２に抜粋して示す。
【００３２】
図１２における「（」、「１」、「）」、１つ目の「願」、２つ目の「願」、「題」は、それぞれ、図１１における「（」、「Ｉ」、「）」、１つ目の「題」、２つ目の「題」、「頸」に対応している。そして、この対応関係の上で、図１２における確度が図１１における確度よりも高くなっているのは、図１２における「１」、１つ目の「願」および２つ目の「願」である。よって、採用された推定結果は図１３に示す通りとなる。図から明らかなように、この段階での誤推定は１箇所（「頸」）のみである。
【００３３】
次に、採用された推定結果の文字列に対して形態素解析を行う（ステップＳＤ１０）。次に、この形態素解析の結果を用いて文法的な解析を行って最終的な推定結果を得る（ステップＳＤ１１）。次に、最終的な推定結果を不揮発性メモリ２５の所定領域に書き込み（ステップＳＤ１２）、ＯＣＲ処理を終了する。以降、ステップＳＤ１１における文法的な解析について説明する。
【００３４】
文法的な解析では、ＣＰＵ２７は、標準単語辞書Ｄ２２および固有単語辞書Ｄ２４を用いる。図７に示すように、固有単語辞書Ｄ２４には「本願」および「本題」が登録されているから、ＣＰＵ２７は、これらの文字列を未知語として取り扱わずに済む。また、この解析では、ＣＰＵ２７は、推定結果に文法的な誤りを発生させている単語を検出し、検出した単語について、確定した単語であるか否かを調べ、確定していない単語であれば、当該単語の置換候補として文法的な誤りを発生させない単語が存在するか否かを判定し、存在する場合には、置換候補から最適な単語を選択し、誤りを発生させている単語に代えて採用する。
【００３５】
文法的な誤りとしては、図１３の「本頸」が挙げられる。この場合、ＣＰＵ２７は、文法的な誤りを発生させている単語として「本頸」を検出する。この「本頸」の「本」の確度は確定基準確度以上であるが「頸」の確度は確定基準確度未満である。このように、「本頸」は疑うべき余地のある文字を含むから、確定した単語ではない。また、説明を省略したが、この「頸」が推定結果となったとき、固有特徴量辞書Ｄ２３を用いた文字認識では、「題」の確度が３１％、「願」の確度が２９％であった。これらの確度は、いずれも、予め定められた置換基準確度（文書処理装置２では２５％）以上であり、かつ「本題」であっても「本願」であっても文法的な誤りが発生しないから、置換候補として「本題」および「本願」が存在することになる。これらの置換候補から１つが選択されるが、その選択基準は両者の確度と出現頻度である。上述のように、両者の確度には大差がないが、図７に示すように、出現頻度には大差（２倍）がある。したがって、出現頻度の高い「本願」が選択され、「本頸」に代えて採用される。よって、最終的な推定結果は図１４に示す通りとなる。
【００３６】
ＯＣＲ処理の後に、第２の社員は、文書処理装置２と通信可能なコンピュータを用いて文書処理装置２へ所定の要求を送信する。この要求は、通信部２６を介してＣＰＵ２７に受信される。すると、ＣＰＵ２７は、不揮発性メモリ２５の所定領域から最終的な推定結果を読み出し、当該要求の送信元である上記コンピュータへ送信する。こうして、ＯＣＲ処理の結果が第２の社員に渡される。
【００３７】
［まとめ］
以上説明したように、使用者は、文書処理装置２に文書を光学的に読み取らせて印刷させるだけで、会社内の文書を光学的に読み取って得られる画像データから文字を推定する際の推定精度の向上に寄与するデータを文書処理装置２に蓄積させることができる。しかも、この蓄積は、使用者に意識されることなく行われる。また、文書処理装置２は社員に共用されているから、当該データの蓄積を効率的に行うことができる。
また、文書処理装置２は蓄積したデータを用いてＯＣＲ処理を行うから、使用者は、十分に高い精度の認識結果を得ることができる。
また、文書処理装置２は、文字や文字列が十分に高い確度で推定された場合にのみ、上記のデータを蓄積する。したがって、誤ったデータを蓄積して認識精度を低下させてしまう事態を確実に回避することができる。
【００３８】
なお、上述した実施形態を以下に述べるように変形してもよい。
例えば、ＯＣＲ処理において固有特徴量辞書Ｄ２３を用いないようにしてもよいし、固有単語辞書Ｄ２４を用いないようにしてもよい。また、固有単語辞書Ｄ２４に出現頻度を登録しないようにしてもよいし、ＯＣＲ処理において固有単語辞書Ｄ２４に登録されている文字列を未知語として取り扱ってもよい。
【００３９】
また、他の装置からの要求に応じて、固有特徴量辞書Ｄ２３および固有単語辞書Ｄ２４を当該装置へ送信することができるようにしてもよい。
もちろん、日本語以外の自然言語で記述された文書やコンピュータプログラムリストなどの任意の文書からの文字認識に適用してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本発明の一実施形態に係る文書処理装置２の構成を示す図である。
【図２】文書処理装置２に入力される文書の一例を示す図である。
【図３】文書処理装置２が行う登録処理のフローチャートである。
【図４】登録処理における推定結果の一例を示す図である。
【図５】登録処理における推定結果の確度の一例を抜粋して模式的に示す図である。
【図６】文書処理装置２内の固有特徴量辞書Ｄ２３の内容の一例を模式的に示す図である。
【図７】文書処理装置２内の固有単語辞書Ｄ２４の内容の一例を模式的に示す図である。
【図８】文書処理装置２に入力される文書の一例を示す図である。
【図９】文書処理装置２が行うＯＣＲ処理のフローチャートである。
【図１０】ＯＣＲ処理の途中における推定結果の一例を示す図である。
【図１１】ＯＣＲ処理の途中における推定結果の確度の一例を抜粋して模式的に示す図である。
【図１２】ＯＣＲ処理の途中における推定結果の確度の一例を抜粋して模式的に示す図である。
【図１３】ＯＣＲ処理の途中における推定結果の一例を示す図である。
【図１４】ＯＣＲ処理における最終的な推定結果の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００４１】
２…文書処理装置、２１…操作部、２２…スキャナ、２３…ＲＡＭ、２４…印刷部、２５…不揮発性メモリ、２６…通信部、２７…ＣＰＵ、Ｐ２１…制御プログラム、Ｐ２２…複写登録プログラム、Ｐ２３…ＯＣＲ実行プログラム、Ｄ２１…標準特徴量辞書、Ｄ２２…標準単語辞書、Ｄ２３…固有特徴量辞書、Ｄ２４…固有単語辞書。
【図１】
2005339039.tif 000003
【図２】
2005339039.tif 000004
【図３】
2005339039.tif 000005
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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