(57)【要約】【課題】入力された文字を認識する文字認識方法及び文字認識装置に関し、認識結果に誤りないことを保証する。【解決手段】手本パターンの文字領域を分割したＮ個の領域の特徴量を求めて、これを要素とする特徴ベクトルを作成し、カテゴリー名とを対応させて格納した第１認識辞書２と、入力文字パターンの特徴集合を求めて、第１認識辞書２の特徴集合との類似度を求めて、最大となるカテゴリー名を認識候補文字とする第１認識処理部３と、類似度が最大で、他の候補文字の類似度との差が大きい場合の入力文字パターンに対して、文字輪郭抽出法と位相情報抽出法とによる文字認識処理を第２認識辞書４を用いて行い、認識結果が総て一致した時、超確定の認識属性とする第２認識処理部５とを備える。【選択図】図１
2007156938.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力文字パターンから文字を認識する文字認識方法に於いて、
文字パターンの認識対象文字領域をＮ個の領域に分割して領域番号を付与し、該Ｎ個の分割領域の前記文字パターンによる特徴量を求めて、該特徴量を要素とする特徴ベクトルを作成し、該特徴ベクトルのＮ個の要素の中の最大から最小の順序に配列し、最大の１個の要素、該最大の要素と次の要素との２個の要素、以下最大の要素を先頭に順次組み合わせ配列した（Ｎ−１）個の特徴集合を作成し、該特徴集合とカテゴリー名とを対応させて格納した第１認識辞書を備え、前記入力文字パターンの特徴集合を求めて前記第１認識辞書の特徴集合との類似度を求め、該類似度が最大となるカテゴリー名を第１認識処理による認識結果の候補文字とし、
前記最大となる類似度が、他の候補文字の類似度との差が大きい場合の前記入力文字パターンに対して、上下左右方向から見た文字の輪郭と特徴量とを求め、認識辞書を参照して候補文字を判定する文字輪郭抽出法と、文字のほぼ中心の線上の白ドットから上下左右に見た黒ドットの配置を線状の組み合わせと、該線状の組み合わせ対応の特徴量とを求め、認識辞書を参照して候補文字を判定する位相情報抽出法とによる第２認識処理を行い、前記文字輪郭抽出法による認識結果と、前記位相情報抽出法による認識結果と、前記第１認識処理による認識結果とが一致した時に、認識属性を超確定とする過程を含む
ことを特徴とする文字認識方法。
【請求項２】
前記第１認識処理に於ける認識属性が確定認識で、且つ文字パターンのかすれやノイズを含まない前記入力文字パターンに対して、前記第２認識処理に移行し、該第２認識処理に於ける前記文字輪郭抽出法による認識結果と、前記位相情報抽出法による認識結果とが前記第１認識処理による認識結果と一致した時に、認識属性を超確定とし、一致しない時は、前記第１認識処理による認識結果を採用し、且つ認識属性を確定認識又は曖昧認識又は不認識とする過程を含むことを特徴とする請求項１記載の文字認識方法。
【請求項３】
入力文字パターンから文字を認識する文字認識装置に於いて、
文字パターンの認識対象文字領域をＮ個の領域に分割して領域番号を付与し、該Ｎ個の分割領域の前記文字パターンによる特徴量を求めて、該特徴量を要素とする特徴ベクトルを作成し、該特徴ベクトルのＮ個の要素の中の最大から最小の順序に配列し、最大の１個の要素、該最大の要素と次の要素との２個の要素、以下最大の要素を先頭に順次組み合わせ配列した（Ｎ−１）個の特徴集合を作成し、該特徴集合とカテゴリー名とを対応させて格納した第１認識辞書と、
前記入力文字パターンに対して前記特徴集合を求め、前記第１認識辞書の特徴集合との類似度を求め、該類似度が最大となるカテゴリー名を認識結果の候補文字として出力する第１認識処理部と、
文字パターンに対して、上下左右方向から見た文字の輪郭と特徴量とを求めて、スコアを付与して格納した文字輪郭抽出法の認識辞書と、文字のほぼ中心の線上の白ドットから上下左右に見た黒ドットの配置を線状の組み合わせと特徴量とを求めて、スコアを付与して格納した位相情報抽出法の認識辞書とを含む第２認識辞書と、
前記第１認識処理部の認識結果の候補文字と前記入力文字パターンとを入力して、該入力文字パターンに対して上下左右方向から見た文字の輪郭と特徴量とを求めて、前記第２認識辞書の文字輪郭抽出法の認識辞書の特徴量と一致する該特徴量のスコアを加算して、最大スコアとなる文字を文字輪郭抽出法による候補文字とし、前記入力文字パターンの文字のほぼ中心の線上の白ドットから上下左右に見た黒ドットの配置を線状の組み合わせと特徴量と求めて、前記第２認識辞書の位相情報抽出法の辞書の特徴量と一致するスコアを加算して、最大スコアとなる文字を位相情報抽出法による候補文字とし、前記各候補文字が一致する時に認識属性を超確定とした認識文字を出力する第２認識処理部と
を備えたことを特徴とする文字認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、手書き文字等の文字を認識し、その認識結果に誤りがない確信が得られる文字認識方法及び文字認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
文字認識手段としては、既に各種提案され、且つ実用化されている。例えば、入力された文字パターンと、認識辞書に格納されている標準文字パターンとの比較処理を行い、類似点の高い文字を、認識結果の文字とするものであり、手書き文字の場合、筆跡は、個人差が大きく、従って、標準文字パターンを用意することは不可能である。そこで、文字の各部の垂直方向及び水平方向の分布や文字素片と隣接文字素片との関係等を、文字の特徴点として格納した辞書を予め作成し、入力した文字に対しても同様に特徴点を求めて、その特徴点と辞書の特徴点とを比較して、相互間の類似度が最大のなる文字を認識結果とすることが知られている。
【０００３】
又手書き文字に対しても文字認識を可能とする為に、例えば、１文字領域を複数の領域に分割してそれぞれ領域番号を付与し、各領域の文字を構成する黒ドット数を計数し、その黒ドット数の大きい順に領域番号を配列し、その領域番号の配列の１番目の領域番号と、その１番目と２番目との領域番号と、１番目と２番目と３番目との領域番号と、以下同様にした組み合わせを特徴集合として、カテゴリー名（文字名）と対応させて認識辞書に格納する。そして、入力した文字パターンについても同様な処理により特徴集合を作成して、認識辞書の特徴集合との類似度を求め、類似度が最大となるカテゴリー名を認識結果の文字として出力する（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平７−１８２４５３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
手書き文字の認識処理は、記入用紙又はファクシミリ受信用紙の汚点、手書き文字の記入者が使用する筆記用具の相違、文字の大きさや濃度のばらつきやかすれを含む場合、書体の相違等の多くの問題点を含むものであるから、認識率を１００％にすることは不可能に近いものである。従って、文字認識による例えば数字を入力数字としてコンピュータ処理する場合、その入力数字の信頼性を得る為に、認識対象数字と認識結果数字とを対比して確認及び修正入力作業を行うことになる。又従来の文字認識処理に於いては、認識結果の確からしさの区分として、確からしさが高い確定認識と、認識できなかった不認識との２区分、或いは、確からしさが高い確定認識と、それより低い曖昧認識と、認識できなかった不認識との３区分とし、不認識及び曖昧認識の場合は、オペレータが確認して修正入力作業を行い、又確定認識の場合も確認を必要としていた。
【０００５】
又確定認識は、認識結果に誤りがないことを保証するものではないから、オペレータが入力した数字の精度と同程度の精度を得る為には、確定認識の全数字についても、認識対象数字と認識結果数字とを目視により確認する作業が必要である。即ち、認識結果の全数字について、認識対象数字との照合作業が必要であり、数千万を超える膨大な数の認識対象数字についての照合作業と修正入力作業とを行わなければならない問題及びこの照合作業と修正入力作業との為に多数のオペレータを必要とする問題がある。
【０００６】
本発明は、従来の問題を解決するもので、認識結果が絶対に誤っていない確からしさ示す超確定の区分を設け、この超確定区分の認識結果については、見直しを必要としないようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の文字認識方法は、入力文字パターンから文字を認識する文字認識方法に於いて、文字パターンの認識対象文字領域をＮ個の領域に分割して領域番号を付与し、該Ｎ個の分割領域の前記文字パターンによる特徴量を求めて、該特徴量を要素とする特徴ベクトルを作成し、該特徴ベクトルのＮ個の要素の中の最大から最小の順序に配列し、最大の１個の要素、該最大の要素と次の要素との２個の要素、以下最大の要素を先頭に順次組み合わせ配列した（Ｎ−１）個の特徴集合を作成し、該特徴集合とカテゴリー名とを対応させて格納した第１認識辞書を備え、前記入力文字パターンの特徴集合を求めて前記第１認識辞書の特徴集合との類似度を求め、該類似度が最大となるカテゴリー名を第１認識処理による認識結果の候補文字とし、前記最大となる類似度が、他の候補文字の類似度との差が大きい場合の前記入力文字パターンに対して、上下左右方向から見た文字の輪郭と特徴量とを求め、認識辞書を参照して候補文字を判定する文字輪郭抽出法と、文字のほぼ中心の線上の白ドットから上下左右に見た黒ドットの配置を線状の組み合わせと、その線状の組み合わせ対応の特徴量とを求め、認識辞書を参照して候補文字を判定する位相情報抽出法とによる第２認識処理を行い、前記文字輪郭抽出法による認識結果と、前記位相情報抽出法による認識結果と、前記第１認識処理による認識結果とが一致した時に、認識属性を超確定とする過程を含むものである。
【０００８】
又前記第１認識処理に於ける認識属性が確定認識で、且つ文字パターンのかすれやノイズを含まない前記入力文字パターンに対して、前記第２認識処理に移行し、該第２認識処理に於ける前記文字輪郭抽出法による認識結果と、前記位相情報抽出法による認識結果とが前記第１認識処理による認識結果と一致した時に、認識属性を超確定とし、一致しない時は、前記第１認識処理による認識結果を採用し、且つ認識属性を確定認識又は曖昧認識又は不認識とする過程を含むことができる。
【０００９】
本発明の文字認識装置は、入力文字パターンから文字を認識する文字認識装置に於いて、文字パターンの認識対象文字領域をＮ個の領域に分割して領域番号を付与し、該Ｎ個の分割領域の前記文字パターンによる特徴量を求めて、該特徴量を要素とする特徴ベクトルを作成し、該特徴ベクトルのＮ個の要素の中の最大から最小の順序に配列し、最大の１個の要素、該最大の要素と次の要素との２個の要素、以下最大の要素を先頭に順次組み合わせ配列した（Ｎ−１）個の特徴集合を作成し、該特徴集合とカテゴリー名とを対応させて格納した第１認識辞書と、前記入力文字パターンに対して前記特徴集合を求め、前記第１認識辞書の特徴集合との類似度を求め、該類似度が最大となるカテゴリー名を認識結果の候補文字として出力する第１認識処理部と、文字パターンに対して、上下左右方向から見た文字の輪郭と特徴量とを求めて、スコアを付与して格納した文字輪郭抽出法の認識辞書と、文字のほぼ中心の線上の白ドットから上下左右に見た黒ドットの配置を線状の組み合わせと特徴量とを求めて、スコアを付与して格納した位相情報抽出法の認識辞書とを含む第２認識辞書と、前記第１認識処理部の認識結果の候補文字と前記入力文字パターンとを入力して、該入力文字パターンに対して上下左右方向から見た文字の輪郭と特徴量とを求めて、前記第２認識辞書の文字輪郭抽出法の認識辞書の特徴量と一致する該特徴量のスコアを加算して、最大スコアとなる文字を文字輪郭抽出法による候補文字とし、前記入力文字パターンの文字のほぼ中心の線上の白ドットから上下左右に見た黒ドットの配置を線状の組み合わせとその線状の組み合わせ対応の特徴量とを求めて、前記第２認識辞書の位相情報抽出法の辞書の特徴量と一致するスコアを加算して、最大スコアとなる文字を位相情報抽出法による候補文字とし、前記各候補文字が一致する時に認識属性を超確定とした認識文字を出力する第２認識処理部とを備えている。
【発明の効果】
【００１０】
第１認識処理の次に、文字輪郭抽出法及び位相情報抽出法を含む第２認識処理を実施して、それぞれの認識結果の候補文字が一致した時に、超確定の認識属性とし、この超確定の認識属性の認識結果文字については、信頼性が高いので、照合作業を省略することが可能となる。従って、文字認識処理後の照合作業等が軽減されることになる。例えば、手書き文字をファクシミリ送信し、受信した文字を光学的に読み取り、前述の文字認識処理を、約５００万文字について検証実験を行った結果、約２０％の１００万文字が超確定の認識属性となり、信頼性を向上すると共に照合確認作業の著しい削減を図ることができた。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
本発明の文字認識方法は、図１を参照すると、文字パターンの認識対象文字領域をＮ個の領域に分割して領域番号を付与し、このＮ個の分割領域の前記文字パターンによる特徴量を求めて、この特徴量を要素とする特徴ベクトルを作成し、この特徴ベクトルのＮ個の要素の中の最大から最小の順序に配列し、最大の１個の要素、その最大の要素と次の要素との２個の要素、以下最大の要素を先頭に順次組み合わせ配列した（Ｎ−１）個の特徴集合を作成し、この特徴集合とカテゴリー名とを対応させて格納した第１認識辞書２を備え、前記入力文字パターンの特徴集合を求めて、第１認識辞書２の特徴集合との類似度を求め、この類似度が最大となるカテゴリー名を第１認識処理部３による認識結果の候補文字とし、最大となる類似度が、他の候補文字の類似度との差が大きい場合の前記入力文字パターンに対して、上下左右方向から見た文字の輪郭と特徴量とを求め、認識辞書を参照して候補文字を判定する文字輪郭抽出法と、文字のほぼ中心の線上の白ドットから上下左右に見た黒ドットの配置を線状の組み合わせと、その線状の組み合わせ対応の特徴量とを求め、認識辞書を参照して候補文字を判定する位相情報抽出法とによる第２認識処理部５による処理を行い、文字輪郭抽出法による認識結果と、位相情報抽出法による認識結果と、第１認識処理による認識結果とが一致した時に、認識属性を超確定とする過程を含むものである。
【００１２】
又本発明の文字認識装置は、認識対象の文字パターンを入力する入力部１と、文字パターンの認識対象文字領域をＮ個の領域に分割して領域番号を付与し、このＮ個の分割領域の前記文字パターンによる特徴量を求め、この特徴量を要素とする特徴ベクトルを作成し、この該特徴ベクトルのＮ個の要素の中の最大から最小の順序に配列し、最大の１個の要素、この最大の要素と次の要素との２個の要素、以下最大の要素を先頭に順次組み合わせ配列した（Ｎ−１）個の特徴集合を作成し、この特徴集合とカテゴリー名とを対応させて格納した第１認識辞書２と、入力文字パターンに対して特徴集合を求め、第１認識辞書２の特徴集合との類似度を求め、この類似度が最大となるカテゴリー名を認識結果の候補文字として出力する第１認識処理部３と、文字パターンに対して、上下左右方向から見た文字の輪郭と特徴量とを求めて、スコアを付与して格納した文字輪郭抽出法の認識辞書と、文字のほぼ中心の線上の白ドットから上下左右に見た黒ドットの配置を線状の組み合わせと特徴量とを求めて、スコアを付与して格納した位相情報抽出法の認識辞書とを含む第２認識辞書４と、第１認識処理部３の認識結果の候補文字と、入力文字パターンとを入力して、入力文字パターンに対して上下左右方向から見た文字の輪郭と特徴量とを求めて、第２認識辞書４の文字輪郭抽出法の認識辞書の特徴量と一致する該特徴量のスコアを加算して、最大スコアとなる文字を文字輪郭抽出法による候補文字とし、入力文字パターンの文字のほぼ中心の線上の白ドットから上下左右に見た黒ドットの配置を線状の組み合わせとその線状の組み合わせ対応の特徴量とを求めて、第２認識辞書４の位相情報抽出法の辞書の特徴量と一致するスコアを加算して、最大スコアとなる文字を位相情報抽出法による候補文字とし、前記各候補文字が一致する時に認識属性を超確定とした認識文字を出力する第２認識処理部５とを備えている。
【実施例１】
【００１３】
図１は、本発明の実施例１の説明図であり、入力部１と、第１認識辞書２と、第１認識処理部３と、第２認識辞書４と、第２認識処理部５とを含む構成を有し、入力部１により、手書き文字等を光学的に読み取って第１認識処理部３に入力する。なお、入力部１は、光学的に読み取った文字を、図示を省略したメモリに一旦格納し、又はファクシミリ等により受信して一旦メモリに格納し、そのメモリから読み出して、第１認識処理部３に入力する構成とすることも可能である。又第１認識処理部３と第２認識処理部５とは、コンピュータの処理機能によって実現することが可能である。
【００１４】
第１認識辞書２は、手本文字パターンの１文字の領域をＮ個の領域に分割し、各分割領域内のドット数等を特徴量とし、Ｎ個の特徴量を要素とする特徴ベクトルを作成し、各特徴ベクトルのＮ個の要素の中の最大のものを第１の特徴集合、最大と次の要素の２個を第２の特徴集合、最大と２番目と３番目との３個を第３の特徴集合、以下同様に、（Ｎ−１）個を（Ｎ−１）の特徴集合として、カテゴリー名と対応させて格納したものであり、例えば、後述のように、登録文字と、それに対するＮ個の特徴量と、加点スコアとを含む内容とすることができる。
【００１５】
第１認識処理部３は、第１認識辞書２の作成と同様な手順により特徴集合を求めて、第１認識辞書２の特徴集合との類似度を求め、類似度が最大となるカテゴリー名を認識結果文字として出力する。この認識結果文字を認識候補文字とし、その認識候補文字とその入力文字パターンとを第２認識処理部５に入力する。第１認識処理部３による文字認識手段については、前記特許文献１に詳細に示されている。
【００１６】
第２認識処理部５は、第２認識辞書４を参照して、２系統の文字認識処理を実施するものであり、第１認識処理部３に於ける確定認識となった認識候補文字の文字パターンと、その認識結果とを入力し、その文字パターンについて、文字輪郭抽出による認識方法と、位相情報抽出による認識方法とを適用し、それぞれの認識結果と、第１認識処理部３に於ける認識結果とを比較し、それらが総て一致しする場合に、認識結果を超確定の区分とし、一致しない場合は、不認識の区分とする。
【００１７】
図２は、本発明の実施例１の文字認識処理のフローチャートの要部を示すもので、前述の第１認識処理部３による認識処理を、エンジンＡによる認識処理とし、第２認識処理部５による認識処理を、エンジンＢによる認識処理として示す。先ず、入力部１から入力された認識対象文字の１文字認識開始により、エンジンＡにより文字認識を行い（Ａ１）、その認識結果と認識属性の導出を行い（Ａ２）、判定条件として、類似度についての高得点、他の類似度との得点差大であり、属性が確定、例えば、確定認識と不認識との２区分の場合の確定認識であり、文字切り出しが成功し、認識対象文字が数字とした全条件に一致したか否かを判定し（Ａ３）、全条件に一致しない場合は、認識結果をエンジンＡの結果とし、認識属性は、エンジンＡによる確定又は曖昧又は不認とする（Ａ９）。
【００１８】
又全条件一致の場合は、所定の文字枠からのはみだしチェック、文字のかすれチェック、文字枠内のノイズチェックを行い、何れも問題がないか否かを判定し（Ａ４）、何れか一つでも問題があれば、ステップ（Ａ９）に移行する。又何れも問題がなければ、エンジンＢによる認識処理を開始する（Ａ５）。このエンジンＢによる認識処理結果を導出し（Ａ６）、エンジンＡとエンジンＢとによる認識結果が一致しているか否かを判定し（Ａ７）、一致しない場合は、ステップ（Ａ９）に移行し、一致する場合は、エンジンＡによる認識結果の認識属性を超確定とする（Ａ８）。
【００１９】
図３は、本発明の実施例１の文字認識装置のブロック図であり、１０は各部を制御すると共に第１認識処理部３及び第２認識処理部５（図１参照）の機能を実現するプロセッサ（ＣＰＵ）、１１は文字認識処理用の前述のエンジンＡ，Ｂ等の機能を実現する為の各種のプログラムや第１及び第２認識辞書等を格納するリードオンリメモリ（ＲＯＭ）、１２は主として認識処理過程のデータ等を一時的に格納するランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、１３は認識対象文字を読み取るスキャナ、１４はスキャナ制御回路、１５はハードディスク装置、１６はその制御回路（ＨＤＣ）、１７はフレキシブルディスク装置、１８はその制御回路（ＦＤＣ）、１９はプリンタ、２０はその制御回路（ＰＲＣ）、２１は認識対象文字や認識結果文字等を表示する表示装置（ＤＳＰ）を示す。
【００２０】
図４は、前述の第１認識処理部のフローチャートを示し、図２に於けるエンジンＡとしての処理を示すものであり、先ず、入力パターンに対して特徴量の抽出を行う（Ｂ１）。例えば、文字領域を４等分して領域番号１〜４を付与し、手本パターンの文字「０」の各領域１〜４のドット数が２０，１０，５，１８であったとすると、ドット数の多い順の領域番号は、｛１，４，２，３｝となる。そして、特徴集合は、第１認識辞書２の登録文字「０」対応に、特徴量（前述の特徴集合Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３に相当）として示す｛１｝、｛１，４｝、｛１，４，２｝として格納する。同様にして、例えば、登録文字「１」の特徴量は、｛２｝、｛２，３｝、｛２，３．１｝、登録文字「２」の特徴量は、｛１｝、｛１，３｝、｛１，３，４｝の場合を示す。又特徴量毎にスコアを設定して、類似度の判定に用いる。
【００２１】
特徴量の算出（Ｂ１）の処理により、入力パターンの特徴量が、｛１｝、｛１，４｝、｛１，４，２｝であったとすると（Ｂ２）、第１認識辞書２の特徴量とのマッチング処理を行い（Ｂ３）、登録文字の特徴量と入力パターンの特徴量とについて一致した時のスコアを加算する。図示の例の場合、スコアの加算結果、認識候補文字「０」、「１」、「３」について、認識候補文字「０」の合計スコアが最大となり、次に合計スコアが大きい認識候補文字は「２」となった。認識結果と認識属性との判定条件として、認識属性の確定認識は、第１候補が高スコアで、第２候補とのスコア差が大きい場合、又認識属性の曖昧認識は、第１候補と第２候補とのスコア差が大きくない場合、又認識属性の不認識は、確定及び曖昧の何れの条件でもない場合とする。従って、前述の入力パターンは、登録候補文字「０」との照合によるスコアが最大であり、第２候補のスコアとの差も大きいので、第１認識処理部は、認識属性が確定認識の判定結果の認識文字「０」を、第２認識処理部に入力する。
【００２２】
図５は、前述の第２認識処理部のフローチャートを示し、第１認識処理部による認識属性が確定認識の文字パターンを入力パターンとし（Ｃ１）、この入力パターンに対して認識方法ｂ１、ｂ２をそれぞれ実施する（Ｃ２），（Ｃ６）。認識方法ｂ１（エンジンＡ）は、文字輪郭抽出法であり、又認識方法ｂ２（エンジンＢ）は、位相情報抽出法である。そして、それぞれ特徴量の抽出を行い（Ｃ３），（Ｃ７）、認識辞書と照合する。それぞれの認識辞書は、図１の第２認識辞書４に格納されているもので、後述のように、登録文字と特徴量とスコアとを対応させて格納している。
【００２３】
認識方法ｂ１、ｂ２に於いてそれぞれ認識辞書との照合により、スコアの算出を行い（Ｃ４），（Ｃ８）、算出されたスコア合計を基にして認識結果の判定を行い（Ｃ５），（Ｃ９）、判定条件として、認識方法ｂ１、ｂ２による認識結果が一致しているか否かであり（Ｃ１０）、一致している場合は、認識結果の属性を確定認識とし（Ｃ１１）、不一致の場合は、不認識とする（Ｃ１２）。
【００２４】
図６は、認識方法ｂ１のフローチャートであり、入力パターン（Ｄ１）に対して特徴量の抽出を行う（Ｄ２）。この場合、入力パターンを上下左右から見た黒ドットによる輪郭を抽出して直線の組み合わせにより表すように単純化し、輪郭の単純化形状対応に特徴量を付与するものである。例えば、入力パターンが、右側に示す数字「０」の場合、黒ドットの座標情報等を基に、文字領域の中心に対して上下左右から見た黒ドットによる輪郭は、上から見て単純化すると山型であり、下から見て単純化すると谷型である。同様に、左から見て単純化すると山型であり、右から見て単純化すると谷型である。そして、一部抜粋の文字輪郭単純化パターンに示すように、輪郭が曲線状でも、直線の組み合わせにより単純化して表し、それぞれに特徴量を付与する。この場合、単純化形状と特徴量とは、山型は２、谷型は９とすることにより、入力パターンが数字「０」の場合の特徴量は、２，９，２，９となる（Ｄ３）。
【００２５】
認識方法ｂ１の認識辞書は、登録文字と特徴量とスコアとを対応させて格納した構成を有するものであり、例えば、登録文字「０」の特徴量｛２９２９｝、スコア＋１００、特徴量｛５６７８｝、スコア＋３０、特徴量｛９９９９｝、スコア＋１０であり、又登録文字「１」の特徴量｛２９２９｝、スコア＋２０、特徴量｛５６７８｝、スコア＋５０、特徴量｛９９９９｝、スコア＋３０の場合を示している。
【００２６】
入力パターンの特徴量が、前述のステップ（Ｄ３）に示すように、｛２９２９｝の場合、認識辞書とのマッチング処理によりスコアを算出する（Ｄ４）。この場合、入力パターンの特徴量が｛２９２９｝で、認識辞書の登録文字「０」、「１」、「９」の特徴量と一致するが、それぞれのスコアは、認識候補文字「０」のスコアが最大となり、認識結果の判定（Ｄ５）は、このスコアが最大の「０」を認識結果とする。
【００２７】
図７は、前述の認識方法ｂ１の文字輪郭抽出法に於ける数字「１」、「２」、「３」の場合の文字単純化パターンと特徴量との説明図であり、文字輪郭単純化パターンとして１〜Ｆ（１５）の１５種類と特徴量とを定めた場合を示し、登録文字「１」については、上下左右からの輪郭は、上からは左下方向の斜線、下からは左下方向の斜線、左からは右下方向の斜線、右からは右下方向の斜線となり、特徴量は｛８８１１｝となる。同様に、登録文字「２」については、特徴量は｛２Ｆ３Ａ｝となり、登録文字「３」については、特徴量は｛２９４Ｂ｝となる。なお、（ｂ）に示すような輪郭を構成する黒ドットの１〜数ドット分の凹凸部分を含む場合、直線又はその組み合わせによる単純化により、（ａ）に示すパターンに置き換えて、輪郭の単純化パターン対応の特徴量を求める。
【００２８】
図８は、認識方法ｂ２のフローチャートであり、この認識方法ｂ２の位相情報抽出法は、入力パターン（Ｅ１）に対して位相情報を求め、位相情報に対応した特徴量を抽出する（Ｅ２）。この特徴量の抽出手段は、先ず、入力パターンの中心線に沿って位相情報を抽出するものであり、入力パターンが右側に示す数字「０」の場合、点線矢印が文字中心線とすると、この中心線上の白ドットに対して上下左右方向に黒ドットがあるか否かを調べる。数字「０」部分より上の白ドットから上下左右方向に見た黒ドットの配列は、上下方向の座標位置を無視すると、直線となる。同様に、数字「０」部分より下の白ドットから上下左右方向に見た黒ドットの配列も直線となる。又数字「０」の略中心部分の白ドットから上下左右方向にみた黒ドットの配列は、上下左右方向にそれぞれ直線となり、従って、それらの線状の組み合わせによる四角形となる。又数字「０」部分の黒ドットから見た場合の位相情報は０で、特徴量も０とする。
【００２９】
前述の黒ドットの線状とした配列を位相情報とし、各位相情報の特徴量は、その一部を位相情報パターンとして示す表の１，２、・・・Ｆ（１５）とする。例えば、白ドットの下方向に黒ドットによる直線があると、特徴量を＋４、白ドットの上方向に黒ドットによる直線があると、特徴量を＋８、白ドットの左方向に黒ドットによる直線があると、特徴量を＋１、白ドットの右方向に黒ドットによる直線があると、特徴量を＋２、白ドットの上下左右方向に黒ドットによる直線、即ち、四角形の場合、上下左右の直線の組み合わせであり、それぞれの特徴量を加算したＦ（１０進数で１５）とする。従って、図示の入力パターンの数字「０」についての特徴量は、｛８０Ｆ０８｝となる（Ｅ３）。
【００３０】
又認識方法ｂ２に於いて使用する認識辞書は、登録文字と特徴量とスコアとを対応させて格納した構成を有し、例えば、登録文字「０」の特徴量｛８０Ｆ０４｝のスコアは＋１００、特徴量｛８Ｄ０Ｆ０Ｄ４｝のスコアは＋２０、特徴量｛８Ｅ０Ｆ０Ｅ４｝のスコアは＋３０、登録文字「１」の特徴量｛８０Ｆ０４｝のスコアは＋１０、特徴量｛８Ｄ０Ｆ０Ｄ４｝のスコアは＋１０、特徴量｛８Ｅ０Ｆ０Ｅ４｝のスコアは＋２０とする。
【００３１】
ステップ（Ｅ３）により求めた特徴量と、認識辞書の特徴量とのマッチングによるスコアの算出を行う（Ｅ４）。前述の数字「０」の入力パターンの場合、ステップ（Ｅ３）により求めた特徴量が｛８０Ｆ０４｝の場合、認識候補文字「０」のスコアは＋１００、認識候補文字「１」のスコアは＋１０、認識候補文字「９」のスコアは＋４０となった。スコアが最大で、他の認識候補文字のスコアとの差が大きい認識候補文字「０」を認識結果の判定文字する（Ｅ５）。
【００３２】
図９は、位相情報抽出の説明図であり、入力パターンの数字「１」、「２」、「３」、「８」について示し、位相情報パターンは１５種類あり、それぞれに特徴量を付与している。例えば、数字「１」に対して、点線矢印の中心線に対して上側の矢印の位置の白ドットから上下左右の黒ドットの配列は、右側には縦方向の直線、下側には横方向の直線で表されるものとなり、同様に下側の矢印の位置の白ドットから上下左右の黒ドットの配列は、上側には横方向の直線、左側には縦方向の直線で表されるものとなる。この場合の特徴量は｛Ａ０５｝となる。又数字「２」に対しては、点線矢印の中心線に対して、上側の矢印の位置の白ドットから上下左右に見た黒ドットの配列は、下側の横方向の直線、その下の矢印の位置の白ドットから上下左右に見た黒ドットの配列は、上下左右の直線、即ち、四角形となる。更に次の矢印の位置の白ドットから上下左右に見た黒ドットの配列は、上下と左側との直線となる。更に次の矢印の位置の白ドットから上下左右を見た黒ドットの配列は上側の横方向の直線となる。この場合の特徴量は｛８０ＦＥ０Ｄ０４｝となる。
【００３３】
又数字［３］についても同様に位相情報を求めると、特徴量は｛８０Ｅ０Ｄ０Ｅ０４｝となる。又数字「８」の例の場合は、中心線に対してほぼ対称形であるか否かにより、位相情報が相違し、それに対応して特徴量も｛８０Ｆ０Ｆ０４｝，｛８０Ｆ０Ｅ０Ｆ０４｝のように相違する。このように、想定される文字パターンの位相情報と特徴量とスコアとを、格納して認識方法ｂ２に使用する認識辞書を構成する。
【００３４】
前述の第２認識処理部５の認識方法ｂ１、ｂ２による認識結果と、第１認識処理部３による認識結果とが一致した場合、その認識結果文字を超確定の認識属性とする。この文字認識方法によると、例えば、手書き文字をファクシミリ送信し、その受信文字を光学的に読み取り、前述の第１認識処理部３と第２認識処理部５とによる文字認識処理を、５００万文字について検証実験を行った結果、その２０％程度の１００万文字についての認識結果が超確定の認識属性となった。従って、この超確定の認識属性の１００万文字については確認作業を必要としないで済むことになり、作業量の大幅な軽減が可能となった。
【００３５】
本発明は、第２認識処理部５によるエンジンＢで文字認識する前に、第１認識処理部３によるエンジンＡにより文字認識を行う場合を示すが、第１認識処理部３による文字認識方法は、他の比較的信頼性の高い方法を適用することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】本発明の実施例１の説明図である。
【図２】本発明の実施例１の要部のフローチャートである。
【図３】本発明の実施例１の文字認識装置のブロック図である。
【図４】本発明の実施例１の第１認識処理部のフローチャートである。
【図５】本発明の実施例１の第２認識処理部のフローチャートである。
【図６】認識方法ｂ１のフローチャートである。
【図７】文字輪郭単純化パターンと特徴量との説明図である。
【図８】認識方法ｂ２のフローチャートである。
【図９】位相情報抽出の説明図である。
【符号の説明】
【００３７】
１  入力部
２  第１認識辞書
３  第１認識処理部
４  第２認識辞書
５  第２認識処理部
【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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【図９】
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