(57)【要約】【課題】  従来のオフラインまたオンライン文字認識の認識精度は十分でなく、実用化されていない。誤りの主な原因は文字切出しと文字認識の誤りである。本発明が扱う課題はこれら誤りを自動的に修正することである。【解決手段】  文字行画像から文字として可能性のある切出しパターンと該尤度、該切出しパターンを文字認識した際の認識候補文字と該尤度などを得、これら尤度を使って読取り結果を求める。そして読取り結果の文字切出し結果や文字認識結果が適切かどうかを、これら尤度を用いて判定し、読取り結果が適切でない場合に適切でないと推測される範囲を推測する。そして判定結果などに従って単語抽出などの処理パラメータなどを切り替え、読取り処理を再実行する。そして読取り結果の判定結果により、上記処理を繰返し行なう。最後に、繰返し求めた読取り結果の判定結果から適切な読取り結果を選択する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
紙などに記載された文字を画像として採取する第１の手段、もしくはオンラインで記載されたストロークや該ストロークに関する時間情報を採取する第２の手段と、
第１もしくは第２の手段で得た情報から文字行を求める第３の手段と、
第３の手段で求めた文字行から文字として可能性のある切出しパターンと切出した際の該切出しパターンの尤度、該切出しパターンを文字認識した際の複数個の認識候補文字と該候補文字の尤度を得る第４の手段と、
第４の結果に対し、単語情報を利用して可能性のある単語と該単語の尤度を得る第５の手段と、
第４の手段から得た尤度、もしくは第４、５の手段から得た尤度により、読取り結果を求める第６の手段を有し、
第４の手段もしくは第４、５の手段で得た尤度を用い、第６の手段により得た読取り結果の文字切出し結果もしくは文字認識結果が適切かどうかを判定し、読取り結果が適切でない場合に適切でないと推測される範囲を推測する第７の手段と、
第７の手段で適切でないと判定した場合に、判定結果もしくは判定回数に従って、第４の手段もしくは第５の手段の処理パラメータもしくは処理モジュールの切り替えを判断する第９の手段と、
第９の手段の判断に従い、第４、５、６の手段もしくは第４、６の手段もしくは第５、６の手段を再実行し、読取り結果を再度求める第１０の手段と、
第７、９、１０の手段を繰返し行なう第１１の手段と、
第７の手段のみで求めた単数個の読取り結果、もしくは第１１の手段により求めた複数個の読取り結果から選択した単数個の読取り結果、を最終読取り結果とする第１２の手段、
を有することを特徴とする文字列読取り方法。
【請求項２】
請求項１の第７の手段において、第４の手段で得た尤度以外に文字Ｎ―ｇｒａｍ情報も用い、可能性のある文字パターン毎に文字切出し結果もしくは文字認識結果が適切かどうかを評価することを特徴とする文字列読取り方法。
【請求項３】
請求項１の第７の手段において、請求項２により適切でないと評価された最左端の文字パターンと最右端の文字パターンの間を、第６の手段により得た読取り結果が適切でないと推測される範囲とすることを特徴とする文字列読取り方法。
【請求項４】
請求項１の第１０の手段において、請求項１第７の手段で求めた範囲内で、請求項１第４、５、６の手段もしくは請求項１第５、６の手段を再実行することを特徴とする文字列読取り方法。
【請求項５】
請求項１の第４の手段において単語間の情報を得、また請求項１第５の手段において該単語間の情報も含めて読取り結果を求めることを特徴とする文字列読取り方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は手書き文字列の読取りを行なう文字列読取り方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
文字認識には認識誤りが発生するため、この文字認識の誤りを読取り後に修正することが一般的である。その方法として、オンライン文字認識の場合では、特開平７―１９２０８0号公報（特許文献１）のように、表示された読取り結果の誤りをペンで指定、指示し、再認識させるという方法がある。またオフライン文字認識の場合では、特開２００１―１４４２４号公報（特許文献２）のように、読取り処理の過程で得られた文字切出しの位置と認識結果を利用し、読取り後、表示された読取り結果(文字切出しの位置と文字認識結果)を選択する方法がある。
【０００３】
本発明は読取り後に誤りを修正するのではなく、読取りの過程で、文字切出し位置の誤りと文字認識の誤りを検出し、これらを修正する方法に関するものである。そのため、特開平７―１９２０８０号公報（特許文献１）や特開２００１―１４４２４号公報（特許文献３）のように、人間が読取り後に誤りを指示して修正するといった方法も、トータルシステムとしては必要になる。手書き文字列を読取る従来の方法としては、電子情報通信学会ＰＲＭＵ研究会技術報告９７―２１９、９８―１３９、２００５―１１３（非特許文献１−３）のように、文字として可能性のある複数の文字切出し位置から求めた切出しパターンの切出し尤度、それぞれの切出しパターンを文字認識して求めた認識候補やその認識尤度、そして切出し及び文字認識の結果から抽出した形態素（単語）やその尤度を使い、読取り結果を決める方法がある。
【０００４】
【特許文献１】特開平７―１９２０８号公報
【０００５】
【特許文献２】特開２００１−２４３４２２号公報
【特許文献３】特開２００１−１４４２４号公報
【非特許文献１】電子情報通信学会ＰＲＭＵ研究会技術報告９７―２１９
【非特許文献２】電子情報通信学会ＰＲＭＵ研究会技術報告９８―１３９
【非特許文献３】電子情報通信学会ＰＲＭＵ研究会技術報告２００５―１１３
【非特許文献４】情報処理学会論文誌、Ｖｏｌ．４０、Ｎｏ．６、ｐｐ．２６７９−２６８９（２．１節）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来のオフラインまたオンラインでの手書き文字列の読取りは、背景技術で述べたように、切出し尤度や認識尤度やこれらから抽出した形態素の尤度などを用い、最適な読取り結果を求める。このような従来の方法で手書きされた文を読取った場合、その読取り精度は十分でない。そのため、手書き文の読取り（入力）が実用化されていないのが現状である。問題となる読取り誤りの主な原因は文字切出しの誤りと文字認識の誤りである。本発明が解決しようとする課題はこのような誤りを自動的に修正し、読取り精度を向上させることである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明では、この課題を解決するために、まず、文字行画像から文字として可能性のある切出しパターンと切出した際の該切出しパターンの尤度、該切出しパターンを文字認識した際の複数個の認識候補文字と該候補文字の尤度を得る（第４の手段）。そして、この結果に対し、単語情報を利用して可能性のある単語と該単語の尤度を得る（第５の手段）。そして、第４の手段もしくは第４、５の手段から得た尤度により、読取り結果を求める（第６の手段）。そして、第４の手段もしくは第４、５の手段で得た尤度を用い、第６の手段により得た読取り結果の文字切出し結果もしくは文字認識結果が適切かどうかを判定し、読取り結果が適切でない場合には適切でないと推測される範囲を推測する（第７の手段）。そして、第７の手段で適切でないと判定した場合に、判定結果もしくは判定回数に従って、第４の手段もしくは第５の手段の処理パラメータもしくは処理モジュールの切り替えを判断する（第９の手段）。第９の手段の判断に従い、第４、５、６の手段もしくは第４、６の手段もしくは第５、６の手段を再実行し、読取り結果を再度求める（第１０の手段）。第７、９、１０の手段を繰返し行なう（第１１の手段）。最後に、第７の手段のみで求めた単数個の読取り結果、もしくは第１１の手段により求めた複数個の読取り結果から選択した単数個の読取り結果、を最終読取り結果とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明により、特に手書き文の読取りに対して、読取り誤りの主な原因である文字の切出しと認識の誤りを自動的に修正することができる。これにより、最終的に行う人手での目視修正の工数を低減することができ、業務の効率向上を実現できる。また読取り文から文中に含まれる単語を自動的に抽出し、その単語で検索する場合、抽出単語の精度を向上できるため、正しい検索結果を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
手書きされた文を従来の方法（非特許文献３）で読取った際の結果を図２に示す。０１０は入力情報であり、０２０はその読取り結果である。「しない。」０２３を「レ秘」０２５と誤って読取った。これは図１単語抽出１３０で必要な単語「しない」が抽出されなかったため、図１パス探索１３５により、「レ秘」０２５と誤った。この場合、結果的に「ない。」０１５の切出し位置を誤り、「し」０１７の文字認識を誤った。
【００１０】
次の例として、０３０は入力情報であり、０３５はその読取り結果である。「十（漢数字）」０３３を「＋（記号）」０４０と誤って読取った。これも先と同様に、図１単語抽出１３０で必要な単語「十（漢数字）」が抽出されなかったために「＋（記号）」０４０と誤った。この場合、結果的に「十」０３３の文字認識のみを誤った。
【００１１】
さらに次の例として、０４５は入力情報であり、０５０はその読取り結果である。「無我夢中」０４７の「無」０４８のみを「煙」０５５と誤って読取った。この場合、図１単語抽出１３０で必要な単語「無我夢中」が抽出されなかったため、図１パス探索１３５により、「煙」「我」「夢中」が選択され、「無」０４８を「煙」０５５と誤った。この場合、結果的に「無」０４８の文字認識のみを誤った。
【００１２】
本発明は上記のような文字切出しと文字認識の誤りを自動的に検知し、自動的に修正するものである。
【００１３】
その処理フローを図１に示す。まず読取り対象１０５を情報入力１１０にて入力する。入力する手段として、大きく次の２つの手段がある。一つはデジタルペンを用いたオンライン入力の場合であり、時間情報を持ったストローク情報などを入力する。もう一つはスキャナなどを用いたオフライン入力の場合で、画像情報を入力する。
【００１４】
そして文字行抽出１１５にて、ストローク情報や画像情報から文字行を抽出する。そしてプレセグメンテーション１２０にて、文字と思われる候補文字パターンを切出し、これらをネットワーク表現した図３切出しネットワーク２１５を作成する。そして文字識別１２５にて、切出しネットワーク上の候補文字パターンを識別し、図３候補文字ネットワーク２３０を作成する。そして単語抽出１３０にて、候補文字ネットワークから任意の位置にある単語を抽出し、図４候補単語ネットワーク３２０を作成し、その接続評価を行なった図４接続ネットワーク３５５を作成する。そしてパス探索１４０にて、接続ネットワークのスタートノードとエンドノードとの間で適切なパスを探索し、読取り結果を求める。そして読取り結果評価１４０にて、パス探索１３５で求めた結果に文字切出しや文字切出しの誤りがあるかどうかを評価し、誤りが無いと評価した場合は読取り結果１４５を出力して終了する。
【００１５】
一方、誤りがあると評価した場合、誤りがあると思われる部位を同じ読取り結果評価１４０で推測する。そしてリトライ方法判断１５０にて、誤りがあると思われる部位に対してどのようなリトライ処理を行なうべきかを判断し、１６０、１６５、１７０のいずれかでリトライ処理を実行する。
【００１６】
例えば、１６０の場合、プレセグメンテーション１２０、文字識別１２５、単語抽出１３０の処理パラメータや処理モジュールを変更して処理し、読取り結果評価１４０により、終了するかどうかの判断を再度行なう。終了する場合は一回目の結果とリトライ処理の結果から読取り結果１４５を選択する。終了しない場合はリトライ方法判断１５０に従って上記と同様な処理を再度繰返し行なう。
【００１７】
また、１６５の場合、文字識別１２５、単語抽出１３０の処理パラメータや処理モジュールを変更して処理し、読取り結果評価１４０により、終了するかどうかの判断を再度行なう。終了する場合は一回目の結果とリトライ処理の結果から読取り結果１４５を選択する。終了しない場合はリトライ方法判断１５０に従って上記と同様な処理を再度繰返し行なう。
【００１８】
また、１７０の場合、単語抽出１３０の処理パラメータや処理モジュールを変更して処理し、読取り結果評価１４０により、終了するかどうかの判断を再度行なう。終了する場合は一回目の結果とリトライ処理の結果から読取り結果１４５を選択する。終了しない場合はリトライ方法判断１５０に従って上記と同様な処理を再度繰返し行なう。なお、情報入力１１０、文字行抽出１１５、プレセグメンテーション１２０、文字識別１２５、単語抽出１３０、パス探索１３５の個々に関しては従来技術が存在している。
【００１９】
本発明は、読取り結果評価１４０、リトライ方法判断１５０を使ったリトライ処理による文字切出しや文字認識の誤りの自動修正であり、先に示した図２の誤り事例を例にとり、以降説明する。
【００２０】
まず、図３を用いて、プレセグメンテーション２１０、文字識別２５５の出力形態に関して説明する。プレセグメンテーション２１０にて、文字行画像２０５を入力し、２２０のような文字らしき候補文字パターンと、文字としての切出しらしさを示す切出し尤度を求め、候補文字パターンをネットワーク表現した切出しネットワーク２１５を作成する。そして文字識別２２５にて、切出しネットワーク２１５を入力し、ネットワーク上の切出しパターンを文字識別し、２４０のような識別結果を求め、これをネットワーク表現した候補文字ネットワーク２３０を作成する。ここで、切出しパターン２３５を識別した識別結果２４０は、複数個の候補文字と、各候補文字に対する文字としての識別尤度である。
【００２１】
次に、図１単語抽出１３０に関して図４を用いて説明する。単語抽出は単語照合３１０と接続評価３４０からなる。単語照合３１０では、単語が登録された単語照合辞書３１５を用いて、候補文字ネットワーク３０５から３２５や３３５のような候補単語とその照合尤度を求め、これらをネットワーク表現した候補単語ネットワーク３２０を作成する。ここで、照合結果は、３３０や３３７に示すように、各候補単語の文法情報も含まれる。そして接続評価３４０にて、文法情報である品詞間連接情報３４５と単語間連接情報３５０を用いて、候補単語ネットワーク３２０上で連接する候補単語間の品詞連接尤度と単語連接尤度を加算した接続尤度を求め、候補単語をノード上に、そして候補単語間の接続尤度をアーク上に付与した接続ネットワーク３５５を作成する。３５５では、「原稿」３６０、「原木」３６５と接続可能な「ば」３７０、「は」３７５（助詞＿係助詞、３３７内）、「は」３８０（動詞＿自立５段＿ラ、３３７内）などを示している。
【００２２】
上記図４の単語照合３１０に関して図５を用いて説明する。ここで、入力である候補文字ネットワーク４０３は、４１５や４３０などの識別結果である４２０や４３３などによりネットワーク表現されている。照合に用いられる単語４５０は照合単語制御４４０により、単語辞書４４５から求められ、候補単語ネットワーク４０３に入力され、照合される。例えば、「原稿」４５０がノード４０５−４１０間のアーク上にある識別結果４２０の一位候補文字「原」から求められ、照合を開始する。具体的には、まず「原稿」４５０の「原」をノード４０５に入力し、このノード４０５から出力する二つの識別結果４２０、４２３の識別候補に「原」があるかどうかをチェックし、この場合、識別結果４２０の「原」を確認してノード４１０に遷移する。次に、「原稿」４５０の二文字目「稿」をノード４１０に入力し、このノード４１０から出力する二つの識別結果４３３、４３５の識別候補に「稿」があるかどうかをチェックし、この場合、識別結果４３３の「稿」を確認してノード４３５に遷移する。結果的に、単語「原稿」４０５はノード４２５に達して受理されたので、候補単語として登録される。また、任意の位置に存在する候補単語は、任意の位置のノードを単語照合のスタートノードとし、上記のような処理を行なうことで求めることができる。
【００２３】
上記図４の接続評価３４０に関して説明する。３４０では、図３候補単語ネットワーク３２０を入力とし、接続可能な候補単語同士でネットワーク３５５を作成する。まず、二つの候補単語間の接続可否と、ネットワーク３５５のアークに付与する品詞連接尤度の求め方について説明する。これらは、品詞間連接情報３４５である図６の接続表を用いる。接続表は、一般的に、品詞テーブル５２０、前接続活用型テーブル５２５、前接続活用形テーブル５３０、後接続活用型テーブル５３５、品詞連接尤度テーブル５１５からなる。接続表への入力は前接続単語の前接続単語情報５０５と後接続単語の後接続単語情報５１０であり、出力は品詞連接尤度テーブル５１５に記載された品詞連接尤度５５０である。この品詞連接尤度５５０が「０」であれば二つの単語は接続否であり、「０」でなければその値に応じた接続可能性を表す。次に、ネットワーク３５５のアークに更に付与する単語連接尤度であるが、これは単語のバイグラム情報であり、情報５０５、５１０から図４単語間連接情報３５０をアクセスすることで、容易に求めることができる。
【００２４】
次に、図１パス探索１４０に関して説明する。パス探索１４０は、図４接続ネットワーク３５５のスタートノード、エンドノード間で適切なパスを探索し、読取り結果を求める。パスの探索は、図４接続ネットワーク３５５上に付与された尤度に対して、ビタビアルゴリズムを適用することで容易に求めることができる。ネットワーク上に付与された尤度は、ノード上の候補単語が持つ切出し尤度および識別尤度と、アーク上の接続尤度である。
【００２５】
次に、図１読取り結果評価１４０に関して図９を用いて説明する。８０５は読取り対象の文字行である。そして８１０は、８０５を入力情報として図１パス探索１４０で得た読取り結果である。この８１０は、図２に示したように、「しない。」０２３を「レ秘」０２５と誤っている。８１５は、８１０を構成する各文字に対する３種類の観点での評価結果８２０、８２５、８３０であり、それぞれの評価値の合計が８３５である。ここでは、各文字の「合計」値が−２以下の値である文字に、文字切出しもしくは文字認識の誤りがあるとし、−２以下の値を持つ最左端と最右端の範囲（８４０−８４５）をリトライ適用範囲として、図１リトライ方法判断１５０を実行する。逆に、各文字の「合計」値８３５が全て−１以上であれば、読取り結果８１０に誤りが無いとして、読取り結果８１０を図１読取り結果１４５として出力して終了、もしくはリトライ実行後であれば既に存在する読取り結果との「合計」値８３５の加算値を比較して読取り結果を選択し、それを最終読取り結果１４５として出力し終了する。
【００２６】
上記が読取り結果評価１４０の概要であるが、その処理フローを図１１により説明する。ここではリトライの回数を最大二回としている。まず、読取り結果の各文字に対し、評価値１、評価値２、評価値３をそれぞれ求める（１０１０、１００５、１０１５）。そして評価値１、２、３を加算して合計を求める（１０２０）。そして、誤り確認フラグを「０」にリセットする（１０２５）。そして、読取り結果の文字数回（i）、次の二ステップを繰り返す（１０３０）。まずi番目の合計値が−２以下かを判定し（１０３５）、もしー２以下であれば誤り確認フラグを「１」にする（１０４０）。全文字を確認した後、誤り確認フラグが「１」かどうかを判定する（１０４５）。フラグが「１」で、さらにリトライの回数が二回目かどうかを判定し（１０５０）、二回目であれば１０７０にジャンプし（１０５５）、そうでなければリトライを適用する範囲を算出し（１０６０）、リトライ方法判断を実行する（１０６５）。次に、リトライ回数を判定し（１０７５）、リトライ回数が「０」であれば全処理を終了する。またリトライ回数が一回以上であれば、リトライ前の読取り結果とリトライ処理の読取り結果から最終的な読取り結果を選択し（１０８５）終了する。
【００２７】
ここで、図９の評価１（８２０）の値は、非特許文献４に示すように、文字トリグラムを用いて容易に求めることができる。また、評価２（８２５）の値は各文字の切出し尤度である。これは、図７に示す正しく切出された切出しパターンの切出し尤度分布６１５と誤って切出された切出しパターンの切出し尤度分布６２５から、切出し尤度が閾値６２５以上であれば正しく切出されたとして値「０」、６２５未満であれば正しく切出せなかったとして値「−１」としている。また、評価３（８３５）の値は各文字の識別尤度である。これは、図８に示す文字として正しい文字パターンを識別した場合の識別尤度分布７１５と、切出し誤りなどで文字として正しくない文字パターンを識別した際の識別尤度分布７２０から、識別尤度が７２５以上であれば文字として正しい文字パターンが識別されたとして値を「０」、７２５未満であれば文字として正しくない文字パターンが識別されたとして値を「−１」としている。
【００２８】
次に、図１リトライ方法判断１５０の一例を説明する。ここでは、リトライの回数を最大二回。一回目のリトライ処理は、図１において、リトライ１７０により単語抽出１３０の単語抽出パラメータを修正し、単語抽出１３０以降の処理を行なう。一回目のリトライ処理の読取り結果が読取り結果評価１４０で再度誤りがあると判断された場合、二回目のリトライ処理を行なう。二回目のリトライ処理は、図１において、リトライ１６０によりプレセグメンテーション１２０と単語抽出１３０のパラメータを修正し、プレセグメンテーション１２０以降の処理を行なう。図１０を用いて具体的に説明する。リトライ回数（ＲＮ）が「０」の場合（９０５）、単語抽出パラメータを修正する（９１０）。そしてリトライ回数（ＲＮ）を更新し（９１５）し、修正したパラメータで単語抽出以降の処理を実行する（９２０）。また、リトライ回数（ＲＮ）が「１」の場合（９３０）、プレセグメンテーションと単語抽出のパラメータを修正する（９３５、９４０）。そしてリトライ回数（ＲＮ）を更新し（９４５）、修正したパラメータでプレセグメンテーション以降の処理を実行する（９５０）。
【００２９】
上記の具体的な単語抽出パラメータ修正について説明する。図５単語照合では、先に説明したように、単語辞書４４５中の単語と候補文字ネットワーク４０３を照合し、適切な単語を抽出する。単語を抽出するに当たり、選択した辞書単語と候補文字ネットワーク内の全ての候補文字とを照合したのでは処理時間が膨大となり、一般的には、既に述べた、照合する辞書単語を限定し、さらに候補文字ネットワーク内で照合する候補文字を限定する。後者の候補文字の限定方法を具体的に説明する。各識別結果はＮ個の候補文字を持っており、各候補文字は識別尤度を持っている。そこで、閾値ＴＨを用い、1位候補文字の尤度λ１とｋ位（１≦ｋ≦Ｎ）候補文字の尤度λｋとの差が閾値ＴＨ以下の候補文字を、照合の対象とする。つまり、一回目の読取りの単語抽出の閾値ＴＨ０に対し、リトライ時の単語抽出パラメータ修正時では閾値ＴＨ１をＴＨ０よりも大きな値に設定することで、照合可能な候補文字を増やし、正しい単語の抽出精度を向上させる。
【００３０】
図２の事例で説明する。入力０１０の場合、「し」０１７の正解候補文字の尤度と1位候補文字「レ」の尤度との差が閾値ＴＨ０よりも大きかったため、正解の候補文字が照合の対象とならず、正しい単語「しない」を抽出できなかった。しかし、読取り結果評価１４０により、文字切出し結果もしくは文字識別結果の適切さの評価から、読取り結果が適切でないと判断された。そして、リトライ方法判断１５０により、単語抽出パラメータを閾値ＴＨ０からＴＨ１に修正する１７０のルートでリトライすると判断した。そして、閾値ＴＨ１で単語抽出処理以降を行なう。読取り結果評価１４０で再度評価を行い、読取り結果が適切と判断されたため、リトライ時の結果を読取り結果として出力し終了した。以上により、「れ秘」と誤っていた結果が「しない。」と正しく処理された。その他、イメージ０３０，０４５でも同様な流れで、一回目の処理で誤った結果を修正し、正しい読取り結果を修正できた。
【００３１】
本発明のハードウェア構成図を図12に示す。本願発明の文字列認識処理はパーソナルコンピュータ等の計算機により実施することができる。本発明の文字列認識処理を行う装置は、プレセグメンテーションの尤度を求めるための文字切出し辞書１１０５、文字識別を行なうための識別辞書１１１０、単語を抽出するための単語辞書１１１５などの辞書群１１８０、および、文字行抽出１１２０、プレセグメンテーション１１２５、文字識別１１３０などの手順を実行するための各プログラムモジュールが格納される記憶装置１１３３、プレセグメンテーションが出力する切出しネットワーク１１３５、文字識別が出力する候補文字ネットワーク１１４０などの中間情報を保持するためのメモリ１１４３、各プログラムモジュールを記憶装置から読み出して実行する演算部１１４５、入力インタフェース、出力インタフェースを有する。入力インタフェース１１７０は、デジタルペン１１５０あるいはスキャナ１１５５等の文字画像の入力に用いられる。出力インタフェース１１７５は、文字列認識の結果の出力１１６０や入力文字画像の表示１１６５等に用いられる。
【００３２】
以上が本発明に係る実施形態の一例の説明である。
【産業上の利用可能性】
【００３３】
紙やディスプレイなどの媒体上に記載された文字列情報や文字列内に含まれる単語などの情報をコンピューター内に入力に利用できる。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明におる文字列読取り方法の流れを示す図。
【図２】従来方法による手書き文字列イメージとその読取り結果を示す図。
【図３】プレセグメンテーション、文字識別の出力を示す図。
【図４】単語抽出における、単語縫合、接続評価の出力を示す図。
【図５】単語照合処理を示す図。
【図６】単語間の接続尤度のアクセス方法を示す図。
【図７】文字切出し尤度分布を示す図。
【図８】文字識別尤度を示す図。
【図９】読取り結果評価を示す図。
【図１０】リトライ方法を示す図。
【図１１】読取り結果評価を示す図。
【図１２】本発明のハードウェア構成図。
【符号の説明】
【００３５】
１０５：読取り対象、１１０：情報入力処理、１１５：文字行抽出処理、１２０：プレセグメンテーション処理、１２５：文字識別処理、１３０：単語抽出処理、１３５：パス探索処理、１４０：読取り結果の評価処理、１４５：読取り結果、１５０：リトライ方法の判断処理、１６０：リトライ処理でプレセグメンテーションへの流れを示すフロー、１６５：リトライ処理で文字識別への流れを示すフロー、１７０：リトライ処理で単語抽出への流れを示すフロー、１７５：リトライ処理で得た読取り結果の選択処理。
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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