(57)【要約】【課題】文字切出や文字認識の不確定さを伴う文字列認識において、文法に基づく表記解析処理により、文字列の品質低下に対するロバストな文字列認識を行い、かつ表記揺れに柔軟でコンパクトな表記定義が可能な方法を提案する。【解決手段】文字切出や文字認識の不確定さを文字列仮説と呼ばれる有向グラフとしてモデル化し、これを準正規表現に基づく表記知識によて解析を行い、文字列を確定する。表記知識の解析では、スタックを用いた文法駆動ＤＰ（動的計画法）により処理を行い、Ｎ文字の誤不読・省略を許容し、編集距離に基づく最適解の探索を行う。これにより読取対象画像の劣化（文字欠落、接触、ノイズ混入等）に対してロバストな文字列表記解析を実現し、文字列表記の揺れを準正規表現を使ってコンパクトに表現できるようにする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字切出及び文字認識の不確定さを含んだ文字列仮説を入力とし、準正規表現に基づく文字列表記知識を動的計画法を用いたアルゴリズムによって解析し、文字列認識を行うことを特徴とする文字列認識手法及び装置。
【請求項２】
文字列表記文法を解釈する過程において、スタックを用いて表記解析結果を逐次展開することにより、動的計画法におけるコスト計算の計算量を削減することを特徴とする文字列表記解析手法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文法を用いた文字列認識手法及び文字列表記解析プログラムを記録した記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
文字列認識における文字切出及び文字認識の不確定さを補い、文字列画像を文字列テキストに変換するために、文字列表記解析処理は広く使われている。そのアルゴリズムとしては、形態素解析を用いたものや、ＲＴＮ照合（再帰遷移ネットワーク照合）、上昇型構文解析アルゴリズムを用いたものが一般的である。
【０００３】
例えば、特開平０５−１０８８９１号公報（特許文献1）では、ＯＣＲの読取精度を向上する手段としてＯＣＲの認識結果に形態素解析を適用する手法が記されている。形態素解析等の知識処理を行うことで誤読を訂正することは可能であるが、通常の形態素解析で用いる辞書は新聞等の一般文章を対象としており、特殊な業務用途の文書を精度良く校正するためには、その分野に適合した特殊辞書を追加定義する必要がある。このため保守性や計算量の面で問題が残る。更には、形態素解析という幅広い表記知識を対象とするため、表記知識の解析に時間が掛ったり、また表記解析において膨大な記憶容量を必要とするという問題がある。
【０００４】
また、特開２００２−１１７３７４号公報（特許文献２）では、手書き数字列に対して上昇型構文解析を使った文字列表記解析処理が提案されている。一般に上昇型構文解析は下降型構文解析に比べて計算量が削減できるとされており、数字列等の表記が単純な規則で表現できるものに対して多く適用されている。しかし、文字列認識において起こり得る文字の誤不読、ノイズ混入等の問題に対してのロバスト性には、そのアルゴリズムが最適性を保証するものではないため、限界がある。
【０００５】
一方、動的計画法（ＤＰ）を用いた照合アルゴリズムは音声認識や文字認識の分野で、解の最適性を保証するロバストなアルゴリズムとして広く利用されている。そこで動的計画法の利点と表記文法の利点を結びつけるというアイデアが考えられる。
例えば特開平７−２１９５７８号公報（特許文献３）では、音声認識に動的計画法を使って認識を行う手法が提案されている。但し、ここで提案された手法は、動的計画法をＨＭＭモデルにおける単語照合の最適コストの計算のために使用しており、文法解釈及び最適語彙の選択は別の段階で行っている。従って、動的計画法を文法解釈するように拡張したものではない。
【０００６】
【特許文献１】特開平０５−１０８８９１号公報
【０００７】
【特許文献２】特開２００２−１１７３７４号公報
【特許文献３】特開平７−２１９５７８号公報
【特許文献４】特開平０９−３１９８２４号公報
【特許文献５】特開２０００−２５１０１２号公報
【特許文献６】特開２００１−０１４３１１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、光学式文字列認識に関し、文字欠落、接触、ノイズ混入、誤不読等による劣化状態にあっても、文字列表記知識に基づいてこれを解析し、文字列認識を行うロバストな文字列認識手法に関する。
【０００９】
従来の手法では、ＲＴＮ照合などのように、表記文法を横型探索で辿り、その解釈結果を解析木として残すため、探索空間の制約などから、文字誤不読や表記知識の不完全さに影響を受けて表記解析が失敗に陥りやすい、また解の最適性が保証されないという問題があった。本発明の第１の目的はＯＣＲ読取に起こり得る文字識別、文字切出、文字行抽出の誤りが文字列認識に与える悪影響を回避する方法を提案することである。
【００１０】
また、従来手法での動的計画法による表記知識解析では、事前にコストネットワークを全て構築し、これに対して最適コストパス探索を行っていたため、コストネットワーク構築及びコスト計算に多くの計算容量と記憶容量が必要であった。本発明の第２の目的は、計算容量と記憶容量を抑えつつ最適コストパス探索による文字列表記解析を行う方法を提案することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記第１の目的を達成するため、本発明は文字列表記解析のアルゴリズムとして解の最適性を保証する動的計画法（ＤＰ）を採用し、文字列認識に起こり得る不安定要因（文字誤読、不読、欠落、接触、ノイズ挿入）及び表記知識の不完全さに対応する。
【００１２】
また、上記第２の目的を達成するため、本発明は、準正規表現による表記知識のコンパクト化と、更にスタックを用いて表記知識を順次解析し、逐次的に最適コストを計算することで、計算容量と記憶容量の軽減を達成する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、ＤＰを用いた表記知識解析アルゴリズムにより、文書画像の劣化による文字列認識不具合要因（文字欠落、接触、ノイズ混入、及びこれらに起因する文字の誤不読など）に対して、解の最適性を保証するロバストな表記解析が可能となり、更に、表記知識として準正規文法を許容することによりトライ型文法記述による表記知識のコンパクト化と、計算量の軽減を図ることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
始めに、図１をもとに文字列認識の処理フローの概要を説明する。本発明の実施例である文字列認識装置では、ＯＣＲ装置が紙文書を撮像して、これを電子的画像データに変換する。本処理は、元々の文書が電子的画像データである場合は省略可能である（０１０１）。次に、電子的画像データを元にして、罫線抽出、枠構造解析、読取対象枠の位置推定等の文書構造解析を行う（０１０２）。このとき使う認識処理には公知技術（特開平０９−３１９８２４号公報（特許文献４）、特開２０００−２５１０１２号公報（特許文献５）等）を利用する。次に、文書構造解析の結果を受けて、読取対象である文字行を抽出する（０１０３）。次に、文字行画像から文字パタン候補の切出しと、各文字パタンの文字識別を行う（０１０４）。文字切出パタン及び識別結果を併せて文字列仮説と称する。読取対象とする文書において、書かれ得る文字表記列が事前に決まっている場合は、文字列仮説に対して表記解析を行う（０１０５）。これにより、文字切出や文字識別の曖昧性を含んだ文字列仮設は、文字列テキストに変換され、読取結果テキストとしてＯＣＲから出力される（０１０６）、但し、表記知識での解析が十分に行えなかった場合など、読取結果テキストの信頼度が低い場合は、文字列仮説を出力とする。読取結果テキスト、並びに読取仮説データの双方は、必要であれば当該文字列の書かれた文書画像上の位置情報を保持するものとする。以上の処理により、読取結果テキスト、読取仮説データが出力され、一般にはこれらのデータを元に文書処理を行う。
【００１５】
文字列表記解析処理と文字列仮説については、図２及び図３に概要がある。図２は文字列仮説と表記知識を使った文字列認識の流れを説明した図である。また、図３は、文字列仮説の概念とデータの詳細を示した図である。図２を説明する。読取対象文字行（ａ）から、文字パタンと推定される部分を様々に切出して文字パタン候補を作り、各文字パタン候補を文字識別したものが、文字列仮説（ｂ）である。文字列仮説は、文字パタン候補、文字識別の結果得られた順位付けされた識別文字コード群、文字列仮説中での文字パタン候補間の接続関係の情報、を最低限持つものとする。このような文字列仮説の表現を、グラフ形式による表現という。
【００１６】
次に文字列表記知識（ｃ）を使って、文字列仮説から文字列パス（ｄ）を計算する。文字列パスとは、一意的に確定した文字コード列（テキスト）と、各文字コードに対応する文字パタンの並びを意味する。この例では文字列表記知識をＯＲ記号（｜）で単語を並べて表現している。すなわち、記号｜の間に挟まれた単語群が表記知識として指定されたことを意味する。文字列表記知識を表現するとしては、この表現以外にもトライ、文脈自由文法などを使った方法がある（特開２００１−０１４３１１号公報（特許文献６）等に記載）。文字列仮説の詳細は図３に詳しい。文字列仮説は、文字パタンの候補をアーク（０３０１）とし、文字パタンの境界をノード（０３０２）とする有向グラフとして表現される。各文字パタンには、左右（縦書きであれば上下）のノード（パタン境界）を表す境界ＩＤ番号と、文字識別候補（０３０３）及び識別類似度（０３０４）の情報が含まれる。知識処理は、この文字列仮説と文字列表記知識を入力として、文字列仮説に含まれ得る単語とそのパタン列を見つける処理である。例えば文字列表記知識にある「血液化学検査」という単語は、図３（ｂ）の文字列仮説中に、丸で示される文字コード及び文字パタン（０３０５）を辿ることで見つけることができる。当該欄に書かれる文字列の表記が事前に定まっている場合、本処理を行うことで文字列コードが確定する。
【００１７】
以上が文字列認識と、その中における文字列表記解析処理の位置付けに関する説明である。このような処理において、本発明の目的は次の２点に掛る。
１）読取対象画像の劣化（文字欠落、接触、ノイズ混入、及びその結果起こリ得る文字の誤不読等）に対してロバストな文字列表記解析を実現するため、解の最適性を保証する動的計画法（ＤＰ）を使った照合を行う。
２）ＤＰ照合が使う表記知識辞書は、キーワードの表記の揺れが容易に定義できるよう準正規表現による辞書記述を認める。また、準正規表現を許すことにより表記辞書のコンパクトな記述を可能とする。
【００１８】
動的計画法（以下、ＤＰ）を使った文字列照合は速度がやや遅いという難点があるものの、一般にＮ文字不読・挿入・欠陥を許しての照合が可能で、編集距離（Ｅｄｉｔ  Ｄｉｓｔａｎｃｅ）上で最適な文字列を求められるなど、従来の表記解析処理に無いメリットがある。一般に表記解析処理では、照合するべき文字列の記述をＲＴＮ文法（Ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ Ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ  Ｎｅｔｗｏｒｋ、再帰遷移構造ネットワーク型文法）を使うが、このＲＴＮ文法の構造に適合してＤＰ照合を行うエンジンは存在しない。これはＲＴＮ文法が再帰的な記述を許容するためである。ＤＰ照合では問題を時系列（１次元系列）上の最適制御問題として捕え、時系列に並ぶ選択肢を引数とする関数漸化式を解く。これを文字列照合の問題に置き換えると、入力文字パタン群を説明するように１次元の文法列上で最適な文法子を選択する問題となるが、ＲＴＮ文法では再帰構造が定義できるため文法列が１次元系列にならない。このため原理的にはＤＰが適用できない。
【００１９】
そこでＤＰで用いる文法構造はＲＴＮ文法ではなく、単純な正規表現を使うことにする。但し、ＤＰ照合アルゴリズムとの関連で正規表現による表記にも幾つかのレベルを想定しなければならない。このことは次に述べる。
【００２０】
正規表現では、並列｜、集合（）、省略［］（任意文字を表す＊や？は考慮外とする）などの特殊文字と、通常の文字を使って表記を定義する。また、住所辞書や姓名辞書への適応も考えてＤＰ照合エンジンで使うと考えられる幾つかの特殊記号がある。抽出したいキーワードは特殊記号と併せて準正規表現を使って記述するが、ここでその記述様式を次の３つに分類する。この分類は次節で述べるＤＰ照合アルゴリズムと関係がある。
【００２１】
１）単語列挙型表記
単語列挙型表記の例を次に掲げる。この定義の中には「精神療法」「精神分析」「精神分析療法」「精神分析学」という4つの単語が定義されている。
Ｓ（精神療法｜精神分析｜精神分析療法｜精神分析学）Ｅ
この例では単語の定義列はＳで始まり、Ｅで終わるとしている。また、丸括弧の中に4つの単語が並列する形で書かれている。
【００２２】
２）トライ型表記
上記４単語の定義をトライ型に書き直すと次のようになる。トライ表記を使うと辞書の定義をコンパクトにできるというメリットがある。
Ｓ（精神（療法｜分析［療法｜学］））Ｅ
３）途中省略・分岐許容型表記
途中省略・分岐許容では、次のような単語中における表記揺れを文法定義で吸収するために使うことができる。 
Ｓ（コンピュータ［ー］（管理｜診断）料）Ｅ
これは「コンピューター」という表記と、「コンピュータ」という表記の揺れを記したものである。また、その後に続く語彙として「管理料」や「診断料」などが存在することを示している。
【００２３】
ここでＤＰ照合アルゴリズムを次のように定式化する。照合対象のネットワーク（候補文字ネットワーク）をＮ、照合文法をＣで表すとする。照合対象ネットワークは、始点ノード、終点ノード及びエッジの集合として構成され、これを
【００２４】
【数１】
2005173669.tif 000003
【００２５】
と記す。各記号は始点ノードｎｓ 、終点ノードｎｅ 、エッジｎを意味する。このエッジは候補文字ネットワーク上での文字パタンに相当する。照合文法Ｃも同様にグラフ構造を持つ。これを
【００２６】
【数２】
2005173669.tif 000004
【００２７】
と表す。ここで各記号は、始点ノードｃｓ、終点ノードｃｅ、エッジｃを意味する。このエッジは文法Ｃ上にある文法子に相当する。
【００２８】
ＤＰ照合は２つのグラフ間のマッチングを行う。ここで、ある文法子ｃｊを、ある文字パタンｎｑに照合することを考える。この時の照合コストを
【００２９】
【数３】
2005173669.tif 000005
【００３０】
で表す。文法子ｃｊの前段の文字はｃｉであるが、これは複数存在し得るとして、その集合を
【００３１】
【数４】
2005173669.tif 000006
【００３２】
で表すことにする。但し、
【００３３】
【数５】
2005173669.tif 000007
【００３４】
はグラフＧについて、ある着目エッジｅの前段に位置するエッジ集合を表すと約束する。また、文字パタンｎｑの前段に位置する文字パタンをｎｐで表し、
【００３５】
【数６】
2005173669.tif 000008
【００３６】
と書く。これもまた複数存在し得るとする。
【００３７】
この時のＤＰ照合コストは次の漸化式で表せる。
【００３８】
【数７】
2005173669.tif 000009
【００３９】
ここでＭａｔｃｈ（）は、文法子ｃが文字パタンｎの文字候補群の中に含まれるか否かを表すコストである。Ｐａｔｈ（）は文字パタンｎｐ、ｎｑが接続するか否かを表すコスト、Ｎｅｘｔ は文法子ｃｉ、ｃｊが接続するか否かを表すコストである。上記再帰式を全ての文法子列ｃｊ∈Ｃについて求めることで、最適な文法列が見つかる。これがＤＰ照合である。
【００４０】
注意するべき事はＤＰによって最適解を求めるためにはグラフＣとＮの構造が半順序集合でなければならないことである。すなわち、候補文字ネットワークＮと文法Ｃの構造は有向グラフであり、内部に循環路を含んではならない。更に先ほども述べたように、文法Ｃの構造として次の３つのレベルを分けて考える必要がある。
文法レベル１  列挙型      Ｓ（単語｜単語｜・・・｜単語）Ｅ
文法レベル２  トライ型    Ｓ（単語（（単語｜単語）｜単語｜・・・））Ｅ
文法レベル３  分岐許容型  Ｓ（（単語（単語｜単語）単語）・・・）Ｅ
単純ＤＰ照合は、文法レベル１の単語列挙型に対応するものである。これに対して、トライ表記や分岐許容表記を使って辞書容量・照合計算量削減を行うためには、文法レベル２以上への対応が必要である。ＲＴＮ文法は、非終端記号を再帰的に使わない限りにおいては、上記の文法レベル３に該当すると考えられる。ＤＰ照合の立場からみると、文法レベル２と文法レベル３の違いは、ある文法子ｃｊの前段にある文法子群PreE(C, cj ) が単数か複数かということに相当する。文法レベル２の場合は前段の文字が単数であるため、次に述べるようなスタック型のＤＰ計算テーブルを使うことで照合アルゴリズムが容易に実現できる。また、文法レベル３の場合は、前段文字が複数あるため、複数のスタックを使ったアルゴリズムが必要になる。ここでは文法レベル２の照合アルゴリズムについて述べる。
【００４１】
上に定式化したＤＰ照合は、ネットワークの最適コストパス問題としても捕らえることができる。最適コストの計算方式としては、コストネットワーク事前構築型とスタックテーブル型の２種類が考えられる。図４を例として、そのメリット・デメリットを以下に比較する。
【００４２】
図４（ａ）は文字列同士の照合を編集距離に基づく最小コストパス問題として捕らえた場合の概念図である。ここでは２文字列間の照合関係をラティス(格子)に張られた枝として表現している。格子上の縦横の枝はコスト１を取る，斜め枝は上と左の文字が一致すれば０，不一致なら１のコストを取る。この時、左上点から右下点への最小コストが編集距離（Ｅｄｉｔ  Ｄｉｓｔａｎｃｅ）を表し、その最小コストパスが文字列間の対応関係を表す。この例では，正解文字列中３文字が正解で、１文字が対応しないことを表している。
【００４３】
１）コストネットワーク事前構築型（図４（ｂ））
照合するべき単語群（単語の集合）と、文字候補ネットワークとの間にＤＰコストネットワークを予め構築しておき、コストネットワーク上での最短パスを求める方式。  全単語のコストネットワークを事前に構築する場合は、ＤＰ計算に必要な記憶容量は候補ネットサイズ×全文法長に比例する。容量は増えるが、単純な単語照合ではこれで十分である。ＤＰ計算ではコストネットワーク構築に最も時間が係る。
【００４４】
２）スタックテーブル型（図４（ｃ））
文法（照合するべき単語群をトライ等の構造で記述したもの）の記述列に対して左から走査し、ＤＰ計算テーブルを単語文字列上で連続する２文字間で所持する方式。トライ構造では文法構造の記述子（「（）や「｜」などの文字」が入るので、連続する２文字間は、文法上で必ずしも隣合うとは限らない。そのため、文法を右から左に走査する際に、適切な文法上の区切り目で、ＤＰ計算テーブルをスタックに退避する必要がある。ＤＰ計算に必要な記憶容量は、最低で候補ネットサイズ×２、パス列を記憶する場合は候補ネットサイズ×最大単語長に比例する。
【００４５】
コストネットワーク事前構築型はアルゴリズムが容易であるが、候補ネットワークＮと文法Ｃのエッジ数の積｜Ｎ｜×｜Ｃ｜に比例した記憶容量が必要となる。本特許では、キーワード抽出エンジンのコンパクト化（辞書容量、計算時容量）を図るためスタックテーブル型の計算方式を採用する。スタックテーブル型では、この容量が最小で｜Ｎ｜×２、単語パスを記憶する場合でも｜Ｎ｜×最大単語長にまで減らすことが出来る。
【００４６】
次にスタックテーブルを使ったＤＰ照合アルゴリズムについて記す。本アルゴリズムが解析対象とする文法は、特殊記号Ｓ、Ｅ、（、）、［、］、｜と、通常の文法子（文字コードのこと、Ｃで表す）から構成される。トライ型文法に適合したＤＰ照合アルゴリズムでは、この文法記述列を右から左へと走査し、ＤＰテーブルを適時スタックにプッシュ・ポップすることで計算を行う。
【００４７】
ＤＰテーブルとは、現在走査中の文法子ｃｊが、候補ネットワーク上の各文字パタンｎｑ∈Ｎに対応すると仮定した場合の最適コスト（及びパス）を保持するテーブルである。文法子ｃｊに対するＤＰテーブルをＤｐｔ（ｃｊ）で表すならば、
【００４８】
【数８】
2005173669.tif 000010
【００４９】
である。最適コストの計算は、文法子ｃｊに対するＤＰテーブルＤｐｔ（ｃｊ）を先頭の文法子Sから順次計算して行われる。いま着目する文法子ｃｊに対して、ＤＰテーブル を計算するためには、前段の文法子ｃｉに対応する前段ＤＰテーブルＤｐｔ（ｃｉ）が必要である。この前段のＤＰテーブルはスタックを参照することで得られる。このスタック走査のタイミングを図５に示す。また、単語集合｛１２、３、３４、３５、６７｝をトライ構造で表記した文法Ｓ（１２｜３［４｜５］｜６７）Ｅを具体的な例として、処理の内容を図６に、スタックの中身がどのように遷移するかを図７に示す。以上のＤＰコスト計算式（式７、式８）、及びスタック走査タイミング（図５）により、文法駆動ＤＰ型文字列表記処理が説明された。
【００５０】
ＤＰ照合エンジンはＮ文字の不読・スキップ・省略を許容して照合するため，従来のＲＴＮ照合型知識処理で拾えなかった単語が拾える．更に、表記として準正規文法を許容するため、トライ表現を使った表記知識のコンパクトな表現が可能になり、表記の揺れにも対応できる。これにより文書画像の中から、文書点検に必要なキーワードをピンポイントで読取り、読取ったキーワードを元に検索や内容点検を行うことが可能となり、従来のＯＣＲでは不読等の問題により困難であった文書処理の自動化が実現できる。
【００５１】
最後になるが図８に基づいて、本特許で提案する手法を用いた文書処理システムの構築例について述べる。図８は、本特許で提案する手法によってＯＣＲ装置と文書処理装置を分離する形で文書処理システムを構成した場合の一構成例である。図８上段にはＯＣＲ装置の一構成例を、図８下段には文書画像処理装置の一構成例を示した。
【００５２】
まず上段のＯＣＲ装置では、画像入力装置（０８０１）により文書を電子データに変換し、それを外部記憶装置（０８０４）及びメモリ（０８０５）に蓄えて、中央演算装置（０８０６）により読取を行う。文書形式の定義などは外部記憶装置（０８０４）に蓄えられており、文書構造解析にはここに蓄えた定義を参照する。これらの処理は操作端末装置（０８０２）を通して人間が操作可能であり、処理結果等は表示端末装置（０８０３）を通して表示され、外部記憶装置に蓄積または通信装置（０８０７）を通して外部装置にデータが送られる。ＯＣＲが読取った結果は、従来の装置のようにテキストファイルとしても出力できるが、ＯＣＲ読取仮説データとしても出力できる。ＯＣＲ読取仮説データは外部記憶装置に蓄えられるか、または通信装置を通して外部の装置に送られる。その際、ＯＣＲ読取仮説データにはＯＣＲで読取った文書（あるいは画像）に対応する文書ＩＤコードが振られるとする。この文書ＩＤコードを利用することで、紙文書または文書画像とＯＣＲ読取仮説データとの対応が取れる。
【００５３】
図８下段の文書画像処理装置は、上記ＯＣＲ機能装置から出力されたテキストファイル若しくはＯＣＲ読取仮説データを用いて文書検索・文書閲覧を行うもので、一旦ＯＣＲ出力データが生成された文書に対しては何度でも繰り返し（ＯＣＲ出力データが存在する限り）検索・閲覧できる機能を有する。この文書画像処理装置は、通信装置（０８１５）及び外部記憶装置（０８１２）よりＯＣＲ付加データを読み、これをメモリ（０８１３）にロードして、中央演算装置（０８１４）により検索・閲覧処理を行う。検索したい単語及び文書検索ルールは、外部記憶装置に蓄えられているか、または操作端末装置（０８１０）から入力することができる。単語の検索結果は表示端末装置（０８１１）を通して表示され、また通信装置を通して外部機器にデータを送信する、または外部記憶装置に検索結果を蓄積することができる。これらの装置は通信バス（０８０７、０８０８、０８０９、０８１５、０８１６）によってつながれている。本特許で述べた文法駆動ＤＰ型表記解析処理は図８上段の中に組み込んでも、あるいは図８下段に組み込んでも良い。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】文字列認識の処理フロー図。
【図２】文字列仮説を使った表記知識処理の概念図。
【図３】文字列仮説の概念図。
【図４】最適コストパス探索問題としての表記知識処理。
【図５】文法駆動ＤＰ型表記知識処理の演算タイミング表。
【図６】具体例に基づく文法駆動ＤＰ型表記知識処理過程。
【図７】文法駆動ＤＰ型表記知識処理におけるスタック状態変遷図。
【図８】ＯＣＲ装置と文書処理装置の構成例。
【符号の説明】
【００５５】
０１０１…画像入力部、０１０２…文書構造解析部、０１０３…文字行抽出部、０１０４…文字列仮説作成部、０１０５…文法駆動ＤＰ型文字列表記解析部、０１０６…テキスト出力部、０１０１…従来の文書処理システムに入力される紙文書
０３０１…文字列仮説上の文字パタン、０３０２…文字列仮説上のパタン境界、０３０３…文字列仮説上の文字識別結果、０３０４…文字列仮説上の文字識別類似度、０３０５…文字列仮説上から検索された単語
０８０１…ＯＣＲ装置部における画像入力装置、０８０２…ＯＣＲ装置部における操作端末装置、０８０３…ＯＣＲ装置部における表示端末装置、０８０４…ＯＣＲ装置部における外部記憶装置、０８０５…ＯＣＲ装置部におけるメモリ、０８０６…ＯＣＲ装置部におけるＣＰＵ、０８０７…ＯＣＲ装置部における通信装置、０８０８…ＯＣＲ装置部における通信バス、０８０９…ネットワーク部、０８１０…文書画像処理装置部における操作端末装置、０８１１…文書画像処理装置部における表示端末装置、０８１２…文書画像処理装置部における外部記憶装置、０８１３…文書画像処理装置部におけるメモリ、０８１４…文書画像処理装置部におけるＣＰＵ、０８１５…文書画像処理装置部における通信装置、０８１６…文書画像処理装置部における通信バス。
【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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