(57)【要約】本発明は、住所を１つより多くの言語で自動的に読み取るための方法および装置に関する。前記１つより多くの言語のうち少なくとも１つの言語は、非ラテン文字を有する。該装置は各所定の言語に対してＯＣＲキャラクタ認識ユニット（５）を有しており、前記ＯＣＲキャラクタ認識ユニット（５）によって、住所ブロックを有する領域内のキャラクタが読み取られ、読み取り結果は言語と無関係の文字変換表現で表される。該装置は住所分析ユニット（６）も有している。前記住所分析ユニット（６）は、ＯＣＲキャラクタ認識ユニットで読み取られたキャラクタを分析するために使用され、前記住所分析ユニット（６）において異なる住所要素が、言語関連の構文規則によって検出および分類される。本発明による装置はさらに住所解釈ユニット（７）を有し、前記住所解釈ユニット（７）は、識別された住所要素を住所データベースによって確認するために使用される。前記住所データベースは、言語に依存しない文字変換バリエーションを有し、前記文字変換バリエーションは各登録項目に対して異なる。確認すべき読み取られた住所が、登録項目の文字変換バリエーションのうち１つと一致するか、または所定の類似の程度で類似する場合、該アドレスは受け入れられる。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
住所を１つより多くの言語で自動的に読み取るための方法であって、
前記１つより多くの言語のうち少なくとも１つは、非ラテン文字を有する形式の方法において、
住所ブロックを有する領域内の文字を、所定の言語のためのＯＣＲキャラクタ認識ユニットで読み取り、読み取りの結果を、言語と無関係の文字変換表現によって表すステップ（１３）と、
異なる住所要素を、ＯＣＲキャラクタ認識ユニットで読み取られた文字から、言語関連の構文規則に基づいて検出および分類するステップ（１４）と、
識別された住所要素を、単一の住所データベースによって確認する（１５）ステップとを含んでおり、
前記住所データベースは各登録項目に対して、言語に依存する異なった文字変換バリエーションを有し、
確認すべき読み取られた住所が、登録項目の文字変換バリエーションと一致するか、または所定の類似の程度で類似する場合、該住所を受け入れることを特徴とする方法。
【請求項２】
住所ブロックを有する表面をスキャンした後、該表面内において、住所ブロックを有する領域を言語関連のレイアウトモデルによって検出し、
前記レイアウトモデルは、学習サンプルから形成されており、
該住所ブロックを画像分割する（１１）、請求項１記載の方法。
【請求項３】
分割された住所ブロックの画像データを、言語判定ユニット（４）へ供給し、
前記言語判定ユニット（４）において、画像レベルで、言語特有の特徴セットと比較することによって、最も一致する特徴セットに対して、ひいては相応する言語に対して対応付けを実行する（１２）、請求項２記載の方法。
【請求項４】
各住所ブロックをまず、言語判定ユニットで検出された言語のためのＯＣＲ認識ユニットで読み取り、
該アドレスの読み取り結果が受け入れられなかった場合、読み取りプロセスを別の言語のためのＯＣＲキャラクタ認識ユニットで、読み取り結果が受け入れられるまで繰り返す、請求項３記載の方法。
【請求項５】
ＯＣＲキャラクタ認識ユニットの読み取り結果が受け入れられなかった場合、単語として識別された住所構成部分を単語認識ユニットで読み取り、
前記単語認識ユニットは、所定の各言語に対して相応の判定基準を有しており、
前記単語認識ユニットの読み取り結果もまた、住所データベースによって確認する、請求項１から４までのいずれか１項記載の方法。
【請求項６】
起動されているＯＣＲキャラクタ認識ユニットの読み取り結果を住所分析することにより、その時点の言語に対する構文規則に基づいて住所要素を分類できない場合、読み取りプロセスを別の言語のためのＯＣＲ認識ユニットによって繰り返す、請求項４記載の方法。
【請求項７】
所定の類似の程度で住所要素が住所データベースの登録項目と類似する場合、住所要素を該登録項目に相応して補正する、請求項１記載の方法。
【請求項８】
住所を１つより多くの言語で自動的に読み取るための装置であって、
前記１つより多くの言語のうち少なくとも１つは、非ラテン文字を有する形式の装置において、
各所定の言語に対してＯＣＲキャラクタ認識ユニット（５）が設けられており、
前記ＯＣＲキャラクタ認識ユニット（５）は、住所ブロックを有する領域内の文字を読み取るために使用され、
前記ＯＣＲキャラクタ認識ユニット（５）の読み取り結果は、言語と無関係の文字変換表現で表され、
住所分析ユニット（６）および住所解釈ユニット（７）が設けられており、
前記住所分析ユニット（６）は、ＯＣＲキャラクタ認識ユニットで読み取られたキャラクタを評価するために使用され、
前記住所分析ユニット（６）において、言語関連の構文規則に基づいて、異なる住所要素が検出および分類され、
前記住所解釈ユニット（７）は、識別された住所要素を住所データベースによって確認するために使用され、
前記住所データベースは各登録項目に対し、言語に依存する異なった文字変換バリエーションを有し、
確認すべき読み取られた住所が登録項目の文字変換バリエーションと一致するか、または所定の類似の程度で類似する場合、該住所は受け入れられることを特徴とする装置。
【請求項９】
スキャンされた表面内で住所ブロックを有する領域を検出し、該住所ブロックを画像分割するための装置（２）が設けられており、
前記装置（２）は言語関連のレイアウトモデルによって、住所ブロックを有する領域を検出し、
前記レイアウトモデルは学習サンプルによって形成される、請求項８記載の装置。
【請求項１０】
言語判定ユニット（４）が設けられており、
前記言語判定ユニット（４）へ、住所ブロックの分割された画像データが供給され、
前記言語判定ユニット（４）において画像レベルで、言語特有の特徴セットと比較することにより、最も一致する特徴セットに対して、ひいては相応する言語に対して対応付けが実行される、請求項９記載の装置。
【請求項１１】
単語認識ユニット（８）が設けられており、
前記単語識別ユニット（８）は、ＯＣＲキャラクタ認識ユニット（５）の読み取り結果が受け入れられなかった場合、単語として識別された住所構成部分を読み取るために使用され、
前記ＯＣＲキャラクタ認識ユニット（５）は、各所定の言語に対して相応の判定基準を有しており、
前記ＯＣＲキャラクタ認識ユニット（５）の読み取り結果もまた、住所解釈ユニット（７）へ供給される、請求項１０記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、住所を１つより多くの言語で自動的に読み込むための方法および装置に関する。ここでは、前記１つより多くの言語のうち少なくとも１つは、非ラテン文字で記載される（すべての西欧諸国および一部の東欧諸国では、ヨーロッパ言語のために統一的にラテン文字が使用される。そのためには、自国の特殊記号によって補足され、通常は発音区別符号が付加されたラテン文字も共に使用される）。
【０００２】
文字は本来、１つの言語地域ないしは文化地域で発生した。その後、文字は１つの言語地域から別の言語地域へ伝播した。とりわけアルファベット文字、すなわち表音文字は、それ自体で見ると、言語に依存しない。しかし、すべての記号列（ストリング）はすでに言語に依存し、言葉を符号化する記号列は言語の基本的要素である。
【０００３】
現在、欧米諸国ではアドレスリーダが標準的に使用される。このアドレスリーダは、配送物に記載された住所を自動的に読み取り、しばしば配達先まで解釈する。それに対して、非ラテン文字を有する言語、たとえば東ヨーロッパ、アフリカおよびアジアの地域の言語における住所の自動読み取りおよび自動解釈は、未だに開発の初期段階にある。しばしばこれらの国々では、読み取りプロセスがすでに自動化されている場合でも、読み取りプロセスは郵便番号の読み取りに制限されている。住所を宛先まで完全に読み取ることは、従来の技術では不可能である。
【０００４】
さらに、これらの国々では、たいてい国際的なビジネス郵便のために使用される世界的な言語である英語の他に、少なくとも１つの国固有の公用語も使用される。この公用語はたいてい、英語以外の１つの言語（Zusatzsprache）であるが、たとえばインドのように複数の言語である場合もある。それゆえ、少なくとも１種類の非ラテン文字による多言語の読み込みが付加的に必要になる。適切な解決手段は、今まで知られていなかった。
【０００５】
したがって本発明の課題は、少なくとも１つが非ラテン文字を有する、１つより多くの言語で住所を簡単に読み取るための方法および装置を提供することである。
【０００６】
本発明によれば、前記課題は、独立請求項１および８の特徴的な構成によって解決される。
【０００７】
住所ブロックを有する領域では、文字はＯＣＲキャラクタ認識ユニットによって読み取られる。ここでは所定の各言語に対して、専用のＯＣＲキャラクタ認識ユニットが設けられている。最も有利なケースでは前記ＯＣＲユニットは、使用されるキャラクタモデルが異なるだけであり、その他はすべての言語に関して同一に、すなわち多言語的に構成されている。読み取り結果は、文字と無関係の文字変換表現（Schrift-neutralen Transliterations-Repraesentation）で出力される。
【０００８】
読み取られたキャラクタに対して住所分析ユニットで第１の評価が実行された後、読み出されて識別された住所要素は、住所データベースによって確認される。前記住所データベースは登録ごとに、所定の言語に対して、言語に依存するすべての関連の文字変換バリエーションを有する。すなわち、多言語的な住所解釈が実行される。前記住所分析ユニットでは、言語上の構文規則に基づいて、種々の住所要素が分類される。すなわち前記住所分析ユニットでは、住所要素が例えばタイプ「通り」であるか、またはタイプ「市町村」であるかが検出される。確認すべき読み出された住所が、登録の文字変換バリエーションのうち１つと一致した場合、または所定の類似の程度で類似している場合、当該住所は受け入れられる。そうでなければ、当該住所は拒絶される。前述の処理ステージとは反対に、言語に依存しない住所解釈のみが存在する。住所データベースのみが、言語に依存する種々の文字変換バリエーションを有し、これらの文字変換バリエーションは、種々の文字バリエーションのように同一の言語で処理される。文字の差異は、各文字に対して専用の文字認識によって消去され、文字と無関係の表現レベル（Schrift-neutrale Repraesentationsebene）、文字変換のレベルに変換される。
【０００９】
本発明の有利な構成は、従属項に記載されている。
【００１０】
有利には、スキャンされた面で住所ブロックを有する領域をレイアウトモデルによって検出する。このレイアウトモデルは学習サンプルから形成され、言語に依存している。各レイアウトにおいて住所ブロックと類似していることが検出された場合、検査された領域は住所領域として定義される。付加的に宛先ブロックは、行領域、単語領域およびキャラクタ領域に画像分割される。
【００１１】
さらに、すでに画像処理の過去の学習で、つまり本来のキャラクタ認識の前に、分割された住所ブロックの画像データを言語判定ユニットへ供給すると有利である。この言語判定ユニットでは、画像レベルで言語特有の特徴セットと比較することにより、最も一致する特徴セットに対応付けられ、相応する言語に対応付けられる。
【００１２】
こうすることにより、次のような有利な構成が実現される。すなわち、住所ブロックをまず、言語判定ユニットで検出された言語のためのＯＣＲ認識ユニットだけで読み取る構成が実現される。読み取りプロセスが住所解釈まで実行され、対応付けすべきアドレスが発見されなかった場合、読み取りプロセスは別の言語のためのＯＣＲ認識ユニットによって、言語判定器によって各言語に対して求められた確率の順序で繰り返される。この読み取りプロセスは、読み取り結果が受け入れられるまで繰り返される。
【００１３】
ＯＣＲ認識ユニットのすべてを使用しても、該アドレスに対して受け入れられる読み取り結果が得られなかった場合、単語として識別された住所部分が単語識別ユニットで読み取られる。この単語識別ユニットは所定の各言語に対して、適切な判定基準を有する。
【００１４】
さらに有利には、読み取りプロセスによって形成された住所要素が、住所データベースの基準登録項目と所定の類似の程度で類似している場合、住所要素を該登録項目に相応して補正する。
【００１５】
以下で本発明を、図面に基づいてより詳細に説明する。
【００１６】
図面
図１  多言語的読み取りシステムのブロック回路図である。
【００１７】
図２  方法経過に対するフローチャートである。
【００１８】
サンプリング装置によって形成された画像１からは、可能な限り文字しか残らないように、画像処理ユニット２で、障害となる背景情報が除去される。前記サンプリング装置は、ここでは図示されていない。続いて、フィルタリングされた画像情報において郵便関連の住所ブロックが、言語に依存するレイアウトモデル３によって位置検出される。このレイアウトモデルは統計的な形態で、代表的な学習サンプルの位置および関連の住所ブロックの面積についての情報を有する。またレイアウトモデルは、実際に存在する配送物において関連の住所ブロックが存在すると期待される場所の情報も有している。言語および文字に応じて、たとえば英語ないしはラテン文字、アラビア語ないしはアラビア文字、または朝鮮語ないしはハングル文字の場合のように異なる言語ないしは文字において、別個のレイアウトモデルを形成し、適用しなければならない。しかし、ラテン文字は類似しているので、通常は、ヨーロッパ文字グループラテン・ギリシャ・キリルのレイアウトモデルのみが使用される。
【００１９】
すべてのブロックが、サンプリングされた面における位置ないしは隣接ブロックとの関係に応じて、レイアウトモデルからの経験値に応じて重み付けされる。
【００２０】
最も高い重みを有するブロックが、最も高い確率で、要求される住所ブロックである。レイアウトモデルが複数である場合、それぞれ最大で重み付けされたブロックを言語ないしは文字に応じて、可能性の高いブロックとしてさらに処理しなければならない。付加的に住所ブロックは、画像特性に応じて、行およびキャラクタ部分に分割される。
【００２１】
後続の言語判定ユニット４は、供給された分割画像データの分析を画像特徴にのみ基づいて実行する。前記分析は言語ないしは文字に関して使用されるように構成されており、テキストが識別される前であっても実行される。少数の特徴から成る、言語に依存する特徴セットによって、供給されたブロックがどちらの言語に所属するかが検出される。英語およびアラビア語の場合、左寄せ、右寄せないしは中央寄せのどれであるかという予測である。たとえば英語の宛先住所ブロックは決して左寄せではなく、滅多に中央寄せであることがない。それに対して、アラビア語の宛先住所ブロックはたいてい右寄せであり、場合によっては中央寄せされており、決して左寄せではない。この予測は、とりわけ統計的に求められる。別の特徴は、たとえば発音区別点の頻度、密度、ないしはテキスト行のベースライン下方のデセンダの頻度、密度である。
【００２２】
デセンダがたとえば英語／ラテン文字で使用される頻度は比較的低く（ｊｇｐｙ）、それに対してアラビア語で使用される頻度は高い。ベースライン下方の点がラテン文字で使用されることは理論的になく、それに対してアラビア語で使用される頻度は高い（ｂａ，ｙａ）。行の上方の点が英語文字ないしはラテン文字で使用される頻度は非常に低く（ｉｊ）、それに対してアラビア語で使用される頻度は高い（ｔａ，ｔｈａ，ｋｈａ，ｄａｌ，ｚａｙｙ，ｓｈｉｎ，ｄａｄ，ａｙｎ，ｇｈａｙｎ，ｆａ，ｇａｆ，ｎｕｎ）。
【００２３】
言語判定のプロセスが実行され、推定的な言語Ｌｉが確定した後、この言語のための専用のＯＣＲキャラクタ認識ユニット５が、各言語ないしは文字に対して使用されるように構成された複数のＯＣＲキャラクタ認識ユニット５の中から呼び出される。呼び出されたＯＣＲキャラクタ認識ユニットによって、供給されたキャラクタ部分および単語部分に対し、キャラクタ認識案／単語認識案に所属の信用性の値が付加された形態で相応に重み付けされる。
【００２４】
この結果に対して、後続の住所分析ユニット６で、言語に依存する住所構文の検査が実行される。
【００２５】
その際には住所要素が検出され、構文モデル（１１）を使用して分類される。この分類はとりわけ、たとえば「通り」、「番号」、「私書箱番号」等、住所で要求される個々のキーワードまたは名称によって実行される。すなわち、「国」、「町」、「通り」、「私書箱番号」等のヒエラルキーが見つけられる。
【００２６】
該処理の後続ステージである、該処理の最終段のための住所解釈ユニット７では、該住所が住所データベースによって確認される。つまり、確定、補正または拒絶される。
【００２７】
前述の処理ステージとは反対に、住所解釈には、言語に依存しない住所解釈が存在する。この住所解釈もまた、住所データベースによって実行される。この住所データベースは、登録ごとに異なるバリエーションを有している。このバリエーションは言語に依存せず、エイリアスとも称される。このエイリアスは文字バリエーションのように、同一の言語で処理され、文字の差異は、多言語的なＯＣＲ認識、すなわち各言語に応じて専用のＯＣＲ認識ユニット５によって消去され、言語と無関係の表現レベルに変換される。この表現レベルは、文字変換レベルである。
【００２８】
【数１】
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【００２９】
住所解釈するためには、関連する個々の住所要素が非言語的な住所データベース１２で「調べられる」。すなわち、同一の登録項目ないしは次に類似する登録項目にアクセスされる。キャラクタストリングが精確にここでも見つかった場合、このキャラクタストリングは正当であるとして受け入れられる。同一のキャラクタストリングが見つからないが、このキャラクタストリングの代わりにちょうど類似するストリングが見つかり、別の競合ストリングが近くに見つからなかった場合、すなわち、たとえば次に類似する登録項目までのレーベンシュタイン間隔（Levenstein-Abstand）が所定の許容閾値より大きい場合、すなわち別の単語によって該ストリングが十分に確実に識別された場合、このストリングが結果として出力される。他のすべてのケースでは、このストリングは拒絶される。郵便番号が存在する場合、この郵便番号が、相応する住所部分と関連付けられる。このようにして、該アドレスに対して矛盾しない郵便番号を有する住所のみが、「正しく読み取られた」として受け入れられる。
【００３０】
住所解釈の結果がネガティブである場合、すなわち個別キャラクタ認識プロセスおよび分類プロセスが失敗した場合、住所要素は単語認識ユニット８で言語関連の判定基準によって読み取られ、読み取り結果によって住所解釈が再度実行される。ここでは通常、手書きの続き文字および連続的なタイプ文字の場合が当てはまる。
【００３１】
言語判定ユニット４が画像特徴に基づいて判定した場合、この判定は単に一時的である。この判定は確かにたいていは正しいが（＞９０％）、誤りである可能性もある。そのため、処理チェーンの終了からリターンされるように構成されている。このリターンによって、判定は「高度な知識」に基づいて検査される。たとえば、別の解釈の次の試行で意味をなさない文字は、特に不良に認識されていると住所分析によって判定される。この場合、相応する文字モデルを有する次の言語チャネル５が（１０）探索される。図２でこの方法経過をもう一度、簡単かつ概略的に説明する。
【００３２】
配送物、たとえば手紙、小包の相応の表面がスキャナによってスキャンされた後、住所を有する格納された画像が存在する１０。次の処理ステージ２０ではこの画像は処理される。すなわち、前処理で、障害となる背景情報が除去され、住所ブロックを有する領域が言語関連のレイアウトモデル１１．１〜１１．ｎによって検出される。その際には、各レイアウトモデルが該画像と比較される。一致、または所定の類似の程度で類似する場合、住所ブロックが対応付けられる。付加的にこの方法ステージ２０では、住所ブロックの行分割およびキャラクタ分割が画像レベルで実行される。その後、住所ブロック、住所構成部分および住所キャラクタが相応の言語モデル１２．１〜１２．ｎと画像比較され、前述のように、最も一致するモデルが検出され、言語に関する判定が下される２１。こうすることにより、該言語のためのＯＣＲ認識ユニットが起動され、所属のキャラクタモデル１３．１，１３．２，・・・１３．ｎによってキャラクタ認識２２が実行される。
【００３３】
異なるＯＣＲ認識ユニットを、異なるキャラクタセットモデルを有する中央ユニットから構成することもできる。ここでは、選択された言語に相応して、所属のキャラクタモデルが起動される。
【００３４】
後続の住所分析２３では、読み取られた文字が構文モデル１４．１〜１４．ｎによって分類される。このモデルも同様に言語に関連する。すなわち該分析は、選択された言語に対する構文モデルによって実行される。
【００３５】
この住所分析２３が成功した場合、住所解釈２４で住所要素が、言語に依存する文字変換バリエーションを有する住所データベースに基づいて確認される。一致、または所定の類似の程度で類似する場合、住所要素および該住所は受け入れられる。類似の場合は、住所要素はデータベースの登録項目にしたがって補正される。ここでは、すべてを個別キャラクタ認識で解明することができなかった可能性がある。この場合、単語認識２５が呼び出される。この単語認識２５によって各単語画像に対して、確率にしたがって分類された単語の意味がフィードバックされる。単語認識は、すべての住所要素が認識されるか、ないしはすべての命令が処理されるまで頻繁に呼び出される。それにもかかわらず住所解釈プロセスの実行が失敗した場合、言語判定までリターンされ、プロセスは次に確率が高い言語によって繰り返される。
【００３６】
最後に、受け入れられた住所に対して、コード規則１５．１にしたがって配達コードが検出される１６。このコード規則は、配達業務機関によって定められる。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】多言語的読み取りシステムのブロック回路図である。
【００３８】
【図２】方法経過に対するフローチャートである。
【図１】
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【図２】
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【国際公開パンフレット】
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2004533069.tif 000019
2004533069.tif 000020
2004533069.tif 000021
2004533069.tif 000022
【国際調査報告】
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2004533069.tif 000024
2004533069.tif 000025
2004533069.tif 000026
2004533069.tif 000027
2004533069.tif 000028
2004533069.tif 000029
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