(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書画像を入力する文書入力手段と、入力された文書画像から文字を認識して認識候補文字を出力する文字認識手段と、前記文字認識手段が認識する文字の標準パターンの特徴値を格納する文字辞書と、前記文字認識手段が出力する認識結果が正解であるか否かを判定する文字判定手段と、前記文字判定手段が不正解と判定した文字に対して文字の形状を表現する形状特徴値を作成する形状特徴作成手段と、単語を保持する単語辞書と、文字の標準パターンの形状を表現する形状特徴値を格納する形状特徴辞書と、認識候補文字と文字の形状を表現する形状特徴値を検索用文書データに格納する文書蓄積手段と、前記検索用文書データと前記単語辞書および前記形状特徴辞書を用いて前記単語辞書内の単語と前記検索用文書データ内の文字列の形状を表現する形状特徴値の差の合計を予め計算して追加文字データに格納する文字追加手段とを備えたことを特徴とする文書登録装置。
【請求項２】
前記形状特徴作成手段は、文字画像の外郭部から方向成分とその大きさを表現する形状特徴値を作成する構成にされたことを特徴とする請求項1記載の文書登録装置。
【請求項３】
前記文字追加手段は、単語辞書と検索用文書データとから定期的に、または単語辞書が更新されたとき追加文字データを再作成する構成にされたことを特徴とする請求項1記載の文書登録装置。
【請求項４】
検索キーワードを入力するキーワード入力手段と、認識候補文字と文字の形状を表現する形状特徴値が格納された検索用文書データおよび単語を保持する単語辞書内の単語と前記検索用文書データ内の文字列の形状を表現する形状特徴値の差の合計を予め計算して格納された追加文字データ並びに入力キーワードとの照合を行い、前記検索用文書データまたは前記追加文字データに前記入力キーワードを構成する文字が全て存在する場合には前記検索用文書データ中の該当文字から算出した距離値および前記追加文字データの該当文字との形状を表現する形状特徴値の差の合計を用いて入力キーワードとの距離計算を行い、キーワードを構成する文字が１文字でも存在しない場合には前記入力キーワードと前記検索用文書データで一致しない文字同士による形状を表現する形状特徴値の差の合計計算を行いその結果から照合に成功したか否かを判断する検索手段とを備えたことを特徴とする文書検索装置。
【請求項５】
入力キーワードが単語辞書に存在するか否かを判定して、単語辞書に存在しない場合に前記入力キーワードを単語辞書に追加する単語辞書追加手段をさらに備えたことを特徴とする請求項４記載の文書検索装置。
【請求項６】
文書入力手段により入力された文書画像から文字を認識して認識候補文字を出力する文字認識手段を備えた文書登録装置の文書登録方法において、
前記文字認識手段が認識する文字の標準パターンの形状特徴値を文字辞書に格納する辞書格納工程と、前記文字認識工程が出力する認識結果が正解であるか否かを判定する文字判定工程と、前記文字判定工程が不正解と判定した文字に対して文字の形状を表現する形状特徴値を作成する形状特徴作成工程と、文字の標準パターンの形状を表現する形状特徴値を形状特徴辞書に格納する形状特徴格納工程と、認識候補文字と文字の形状を表現する形状特徴値を検索用文書データに格納する文書データ格納工程と、前記検索用文書データと単語を保持する単語辞書および前記形状特徴辞書を用いて前記単語辞書内の単語と前記検索用文書データ内の文字列の形状を表現する形状特徴値の差の合計を予め計算して追加文字データに格納する追加文字格納工程とを備えることを特徴とする文書登録方法。
【請求項７】
キーワード入力手段により入力された検索キーワードから文書を検索する検索手段を備えた文書検索装置の文書検索方法において、
認識候補文字と文字の形状を表現する形状特徴値が格納された検索用文書データと単語を保持する単語辞書内の単語と前記検索用文書データ内の文字列の形状を表現する形状特徴値の差の合計を予め計算して格納された追加文字データと、前記入力キーワードとの照合を行い、前記検索用文書データまたは前記追加文字データに前記入力キーワードを構成する文字が全て存在する場合には前記検索用文書データ中の該当文字から算出した距離値および前記追加文字データの該当文字との形状を表現する形状特徴値の差の合計を用いて入力キーワードとの距離計算を行い、キーワードを構成する文字が１文字でも存在しない場合には前記入力キーワードと前記検索用文書データで一致しない文字同士による形状を表現する形状特徴値の差の合計計算を行いその結果から照合に成功したか否かを判断する検索工程を前記検索手段に備えることを特徴とする文書検索方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、文書や図面等の画像を検索が容易なように文字認識して電子的に保存する文書登録装置及びその登録装置から任意のキーワードを用いて検索する文書検索装置並びに文書登録方法及び文書検索方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
紙文書をコンピュータが読取可能なイメージとして電子的に登録・保存し、検索・表示するためには従来から、文書登録時にイメージに人手でキーワード情報を付加する方法や、OCR( Optical Character Reader：光学的文字読取装置)を用いてイメージ中の文字を認識して作成した文書テキストをイメージとともに保存する方法がある。
【０００３】
前者の方法は文書登録時のキーワード付加に膨大な労力と時間を要し、後者の方法は文字認識性能が不完全であるために誤認識が避けられず、文字認識で得た文字コードを修正せずに登録するとキーワード検索時に所望の文書が検索結果として表示されない「検索もれ」や、検索キーワードと異なる文字列が検索結果として表示される「検索ノイズ」が発生するという問題がある。人手による誤認識の修正には前者の方法と同様に膨大な労力を必要とする。
【０００４】
後者の方法の問題を解決する方法の1つに、文字認識誤りがあっても「検索もれ」を低減し高精度に文書検索を実現する方法（特開2000-057315）がある。これは文字認識処理で得た文字コードに加え文字画像から各文字の形状を表現する特徴量（形状特徴）を作成・保持し、検索時には文字コードと形状特徴を併用して照合する手法である。
【０００５】
以下に特開2000-057315における文書検索の動作を図23，図24を用いて説明する。図23は従来例の構成図であり、図23で101は入力手段、102は制御手段、103は文字認識手段、104は特徴作成手段、105は表示手段、106は検索手段、107は特徴照合判定手段、108は検索特徴作成手段、109は認識辞書、110は検索データ格納部、111は特徴辞書である。図23はキーワードと検索データの内容を示す。
【０００６】
図24で、キーワード「文字認識」と検索データ「文宇認識」を用いた検索処理の説明をする。検索手段106は、はじめに文字コードを用いた照合を行う。図24では入力キーワード「文」「認」「識」が検索データと一致するが、「字」が一致しない。次に一致しない文字同士の形状特徴による照合を行う。
文字が一致しないキーワード中の「字」の形状特徴122と検索データ中の「宇」の認識結果を出力した文字画像の形状特徴123の照合を行う。キーワード中の文字「字」に対する形状特徴は特徴辞書111に格納された標準パターンの特徴値を用いる。
【０００７】
形状特徴の抽出では、1文字画像を4領域に仮想的に分割し、各領域中の文字画像の外郭部の方向成分特徴を求める。具体的には、文字の外郭部の水平、垂直、右上がり、右下がりの4方向を方向成分に割当て、その方向成分の長さを抽出し、方向成分毎に和をとる。抽出した方向成分を図6、図7中の矢印で示す。図6で水平成分特徴25の特徴値「10」62は領域21から抽出した水平成分特徴を示し、特徴値「6」63は領域22から抽出した水平成分特徴を示す。同様に「0」64「0」65はそれぞれ領域23,領域24から抽出した水平成分特徴を示す。この場合、方向成分数は4であり、各方向成分毎の特徴数は4となる。
次に、形状特徴の照合における特徴値間の距離計算を説明する。いま、Cを文字コード間の距離、Dを形状特徴間の距離とすると、キーワードと検索データ間の距離を数式1で表す。
【０００８】
【数１】
0003873612.tif 000002
【０００９】
【数２】
0003873612.tif 000003
【００１０】
ここで、Fdicは形状特徴辞書に格納されたキーワードのｉ文字目の形状特徴値、Fimgは検索データのｊ文字目の形状特徴値を表わす。また、Kは方向成分数であり、例えば、前述したように、文字の外郭部の水平、垂直、右上がり、右下がりの方向成分の場合、方向成分数は4である。Lは各方向成分毎の特徴数であり、例えば、前述したように、1文字画像を4領域に仮想的に分割した場合には、各方向成分毎の特徴数は4である。このような数式(1)及び数式(2)に従って計算された総合距離値を Distとすると、Dist < TH (TH:閾値)を満たす場合に文字列とキーワードが一致したとみなし、検索結果として出力する。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
特開2000-057315は以上のように動作し、高精度検索を実現する反面、通常の文字コードのみを用いる検索に比べて検索時における形状特徴の距離計算を行う必要があり検索時間が著しく増大する問題点があった。
特に、文字がかすれたりノイズを多く含む文書画像や、FAX受信文書などの低品質な文書画像が入力され、文字認識において誤認識文字が多く発生する場合、検索時にはキーワードと一部分が一致しない文字列が増加し、形状特徴照合に要する演算量の増加がより顕著となる。
【００１２】
また、従来例で誤認識文字を修正せずに登録し、文字列検索で検索結果として出力させるためには誤認識文字に対して常に形状特徴との照合をする必要があり、同一キーワードで何度検索処理を実行しても検索時間が改善されない問題があった。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る文書登録装置は、文書画像を入力する文書入力手段と、入力された文書画像から文字を認識して認識候補文字を出力する文字認識手段と、前記文字認識手段が認識する文字の標準パターンの特徴値を格納する文字辞書と、前記文字認識手段が出力する認識結果が正解であるか否かを判定する文字判定手段と、前記文字判定手段が不正解と判定した文字に対して文字の形状を表現する形状特徴値を作成する形状特徴作成手段と、単語を保持する単語辞書と、文字の標準パターンの形状を表現する形状特徴値を格納する形状特徴辞書と、認識候補文字と文字の形状を表現する形状特徴値を検索用文書データに格納する文書蓄積手段と、前記検索用文書データと前記単語辞書および前記形状特徴辞書を用いて前記単語辞書内の単語と前記検索用文書データ内の文字列の形状を表現する形状特徴値の差の合計を予め計算して追加文字データに格納する文字追加手段とを備えたものである。
【００１４】
また、本発明に係る文書登録装置は、前記形状特徴作成手段は、文字画像の外郭部から方向成分とその大きさを表現する形状特徴値を作成する構成にされたものである。
【００１５】
また、本発明に係る文書登録装置は、前記文字追加手段は、単語辞書と検索用文書データとから定期的に、または単語辞書が更新されたとき追加文字データを再作成する構成にされたものである。
【００１６】
また、本発明に係る文書検索装置は、検索キーワードを入力するキーワード入力手段と、認識候補文字と文字の形状を表現する形状特徴値が格納された検索用文書データおよび単語を保持する単語辞書内の単語と前記検索用文書データ内の文字列の形状を表現する形状特徴値の差の合計を予め計算して格納された追加文字データ並びに入力キーワードとの照合を行い、前記検索用文書データまたは前記追加文字データに前記入力キーワードを構成する文字が全て存在する場合には前記検索用文書データ中の該当文字から算出した距離値および前記追加文字データの該当文字との形状を表現する形状特徴値の差の合計を用いて入力キーワードとの距離計算を行い、キーワードを構成する文字が１文字でも存在しない場合には前記入力キーワードと前記検索用文書データで一致しない文字同士による形状を表現する形状特徴値の差の合計計算を行いその結果から照合に成功したか否かを判断する検索手段とを備えたものである。
【００１７】
また、本発明に係る文書検索装置は、入力キーワードが単語辞書に存在するか否かを判定して、単語辞書に存在しない場合に前記入力キーワードを単語辞書に追加する単語辞書追加手段をさらに備えたものである。
【００１８】
また、本発明に係る文書登録方法は、文書入力手段により入力された文書画像から文字を認識して認識候補文字を出力する文字認識手段を備えた文書登録装置の文書登録方法において、
前記文字認識手段が認識する文字の標準パターンの形状特徴値を文字辞書に格納する辞書格納工程と、前記文字認識工程が出力する認識結果が正解であるか否かを判定する文字判定工程と、前記文字判定工程が不正解と判定した文字に対して文字の形状を表現する形状特徴値を作成する形状特徴作成工程と、文字の標準パターンの形状を表現する形状特徴値を形状特徴辞書に格納する形状特徴格納工程と、認識候補文字と文字の形状を表現する形状特徴値を検索用文書データに格納する文書データ格納工程と、前記検索用文書データと単語を保持する単語辞書および前記形状特徴辞書を用いて前記単語辞書内の単語と前記検索用文書データ内の文字列の形状を表現する形状特徴値の差の合計を予め計算して追加文字データに格納する追加文字格納工程とを備えたものである。
【００１９】
また、本発明に係る文書検索方法は、キーワード入力手段により入力された検索キーワードから文書を検索する検索手段を備えた文書検索装置の文書検索方法において、
認識候補文字と文字の形状を表現する形状特徴値が格納された検索用文書データと単語を保持する単語辞書内の単語と前記検索用文書データ内の文字列の形状を表現する形状特徴値の差の合計を予め計算して格納された追加文字データと、前記入力キーワードとの照合を行い、前記検索用文書データまたは前記追加文字データに前記入力キーワードを構成する文字が全て存在する場合には前記検索用文書データ中の該当文字から算出した距離値および前記追加文字データの該当文字との形状を表現する形状特徴値の差の合計を用いて入力キーワードとの距離計算を行い、キーワードを構成する文字が１文字でも存在しない場合には前記入力キーワードと前記検索用文書データで一致しない文字同士による形状を表現する形状特徴値の差の合計計算を行いその結果から照合に成功したか否かを判断する検索工程を前記検索手段に備えるものである。
【００２０】
【発明の実施の形態】
【実施の形態１】
本発明の実施の形態１を図1〜図13を用いて説明する。図1は本実施の形態１の構成図であり、図1において、1はコンピュータ読取可能なイメージを入力する文書入力手段、2は入力イメージから文字を抽出・認識し文字コードを出力する文字認識手段、3は文字認識で得た結果が正解であるか否か判定する文字判定手段、4は文字画像から文字の形状特徴を作成する形状特徴作成手段である。
【００２１】
8は単語を格納する単語辞書、5は形状特徴を保持する文字が照合し得る単語と予め形状特徴の照合を行い距離を計算し、その結果を保持する文字追加手段、6は文字判定手段３が正解と判定した文書の文字コードと形状特徴作成手段４が作成した形状特徴を蓄積する文書蓄積手段、7は文字認識手段2が使用する、文字の標準パターンの特徴値を格納する文字辞書、9は文字の標準パターンの形状特徴を格納する形状特徴辞書、10は文書蓄積手段6が蓄積する検索用文書データ、11は文字追加手段5が作成する追加文字データ、13はキーワード入力手段、14は検索結果出力手段、15は文書検索手段である。
【００２２】
本実施の形態１における文書登録動作を図2のフローチャートをもとに説明する。
はじめに図2のステップS101で文書入力手段1により文書画像（登録文書）を入力する。文書入力手段1は、スキャナを用いることで実現できる。また既に光電変換されたイメージをネットワーク経由等で取込むことでも実現可能である。文書入力手段1で取込んだ文書画像の例を図3に示す。
【００２３】
次に図2のステップS102で文字認識手段2により文字認識を行う。文字認識手段2は文書入力手段1が入力した文書画像中に存在する文字画像を文字コードに変換して出力する。本実施の形態では文字認識手段2は公知である画像処理技術を用いて実現する。具体的には文書画像中から文字列を抽出し、各文字列を文字毎に分割する。次に分割した各文字画像から文字認識で使用する特徴量を抽出して文字辞書7内の各文字の標準パターンの画像特徴との距離を計算し、距離の小さな順に1文字以上を認識候補文字として出力する。
【００２４】
文字列抽出は、はじめに入力画像（白画素値＝０、黒画素値＝1の2値画像）に対してユークリッド距離が一定値以内の黒画素同士の結合処理を行う。次に画像処理の一手法であるラベリング処理を行い、各ラベルの形状が短冊状であるものを文字列と決定する。
【００２５】
次に各文字列を水平方向と垂直方向から走査して黒画素数の周辺分布を求め、黒画素数が極小となる位置を文字分割の候補点として文字列を1文字画像に分割する。文字認識処理は1文字毎に分割した画像に対し、文字の特徴量として例えば縦8次元×横8次元のメッシュ特徴を用いる。具体的には8×8の碁盤目状の各小領域に存在する黒画素数を計数し、文字辞書7内の標準パターンの特徴量と各次元毎の差分の絶対値和から類似度を求め、その大きな順に最大5文字を認識候補文字として出力する。類似度とは本来２ベクトル間の余弦値であるが、ここでは便宜的に各次元の差分の絶対和から求めた値を類似度とする。
【００２６】
このようにして図3の文書画像に対して文字認識処理を実行した結果を図4に示す。図4では文字切出し処理で得た71から83の文字画像に対して文字認識によって得た第1位から第5位までの認識候補文字と各類似度を示す。
【００２７】
次に図2のステップS103へ進み、文字判定手段3が文字判定を行う。文字判定とは認識候補文字に正解文字が含まれる可能性が高いか否かを判定する処理であり、正解である可能性が高い文字は第1位認識候補文字のみを保持し、可能性が低い文字には複数の認識候補文字や形状特徴を保持する処理である。これを用いることで第1位認識候補文字のみの保持に比べて文書検索時の「検索もれ」を削減し、また候補文字を保持する文字を絞り込むことで全文字に対して第5位認識候補文字まで保持する場合に比べて文書保存のための容量を削減する。
【００２８】
文字判定は、学習データを用いて統計的に算出した閾値TH1を用いる。ここでTH1は学習データで第1位認識候補文字の正解率が100%である閾値であり、TH1以上の類似度の文字は正解と判定する。第1位認識候補文字の類似度がTH1未満の文字は正解でないと判定し第1位から第5位の認識候補文字を保持する。
【００２９】
図4に示す全ての第1位認識候補文字に対して類似度による文字判定を行って認識候補文字を絞り込んだ結果を図5に示す。ここではTH1=200とする。図5で文字画像「こ」71、「こ」72、「で」73、「は」74、「、」75、「文」76、「字」77、「を」78、「す」81、「る」82、「。」83に対する第1位認識候補文字類似度はTH1(=200)以上であるので正解と判定し、それぞれ第1位認識候補文字のみ保持する。文字画像「認」79「識」80の第1位類似度はそれぞれ170,160とTH1未満であるので、全ての認識候補文字を保持する。
【００３０】
次に図2のステップS104へ進み、形状特徴作成手段4で形状特徴作成を行う。形状特徴は文書検索において検索もれを防止するために保持するものであるので、文字認識で使用する特徴よりコンパクトで大局的な特徴を使用する。形状特徴作成手段4は、文字判定で第1位認識候補文字の類似度がTH1未満の文字に対して文字画像から形状特徴を抽出する。図5では「認」79「識」80に対して形状特徴を作成する。それぞれの文字で形状特徴を抽出する様子を図6、図7に示す。
【００３１】
形状特徴抽出は、1文字画像を4領域に仮想的に分割し、各領域中の文字画像の外郭部の方向成分特徴を求める。具体的には文字の外郭部の方向成分（ここでは水平、垂直、右上がり、右下がりの4方向に割当てる）とその長さを抽出し、各成分毎に和をとる。抽出した方向成分を図6、図7中の矢印で示す。図6で水平成分特徴25の特徴値「10」62は領域21から抽出した水平成分特徴を示し、特徴値「6」63は領域22から抽出した水平成分特徴を示す。同様に「0」64「0」65はそれぞれ領域23,領域24から抽出した水平成分特徴を示す。
【００３２】
次に図2のステップS105で、文書蓄積手段6により検索用文書データ保存を行う。文書蓄積手段6は、図5に示す認識候補文字及び図6、図7に示す形状特徴を検索用文書データ10へ保存する。保存するデータの内容を図8に示す。図8では、9文字目および10文字目に5位までの認識候補文字と形状特徴を保持しており、他は第1位認識候補文字のみ保存する。
【００３３】
次にステップS106で、文字追加手段5が追加文字データ作成を行う。文字追加手段5は図8の形状特徴を含む文字列に対して単語辞書8内の単語を検索キーワードとして文字コードと形状特徴を併用した照合を行いその距離を計算する。照合方法は従来例と同一であり距離計算には数式1,2を用いる。即ちステップS106ではキーワード検索の照合処理を予め行い、検索用文書データの中からキーワードと一致する可能性のある文字列との形状特徴間の距離を保持する処理を実行する。
【００３４】
文字追加手段5は、図8中で形状特徴を保持する9文字目、または10文字目の文字を含む文字列と単語辞書8内の単語との照合を行う。単語辞書8からの単語の抽出方法は単語辞書8中の全単語を対象としてもよいし、照合する文字列と文字が1文字以上一致する文字を含む単語を対象としてもよい。単語辞書8の例を図9に示す。
【００３５】
いま、図8に示す文字列と単語辞書8（図９では一部のみ示している）内の単語「詔勅」「詔書」「詔論」「製織」「知識」「認識」「認知」「休講」「論議」「家裁」とそれぞれ1文字が一致する。そこでこれらの単語と図8の検索用文書データ10で一致しない文字の形状特徴の照合を行う。例えば「詔勅」は「詔」が図8の9文字目と一致するが「勅」が図8の10文字目と一致しないので「勅」と10文字目の形状特徴照合を行う。他の単語も同様に行いその結果を図10に示す。それぞれの距離を追加文字データ11に保持して終了する。これを図11に記す。図11で、「勅」は図8の10文字目の形状特徴との照合を行い、その距離が「60」であることを示す。
【００３６】
次に、文書検索方法について説明する。検索処理の流れを図12、図13のフローチャートをもとに説明する。図12は検索処理の全体のフローを示し、図13は文書検索手段15による照合処理の詳細フローを示す。はじめに、図12のステップS210でキーワード入力手段13はユーザからの検索キーワードを得る。ここでは「認識」を入力キーワードとする。
【００３７】
次に、ステップS220で文書検索手段15はキーワードと検索用文書データ10および追加文字データ11との照合処理を行う。いま、検索用文書データ10および追加文字データ11内には文書1に関するデータのみが存在する。はじめに図13のステップS221で、文書検索手段15は文字コードを用いた照合を行う。ここでは検索用文書データ10と入力キーワード「認識」を照合する。図8に示す文書1の検索用文書データ10には「認」が一致するがキーワード中の「識」は存在せず、ステップS222において一致個所があるのでステップS223へ進む。ステップS223では「識」が一致しないためステップS225へ進む。
【００３８】
ステップS225では、一致しない文字の形状特徴同士の照合を行う。はじめに形状特徴の照合をするキーワード文字が追加文字データ11の照合文字位置にある場合は照合計算を行わずにデータ中の距離値を用いる。追加文字データ11に文字が存在しない場合は従来例と同様に数式(1)、数式(2)を用いて形状特徴照合の計算を実施する。いま、図11の追加文字データ11の文書1の10文字目との照合結果には「識」が存在するので、その距離「30」を数式1に代入する。DistがTH以下の場合にキーワードと一致したものとする。
【００３９】
次に図12のステップS230で検索結果出力手段14は検索結果を出力する。
ここでは検索結果として文書1を出力する。
【００４０】
本実施の形態では登録時に追加文字データ11を作成しているが、これは登録時に限らずあとで一括して作成してもよい。
【００４１】
このように、登録時に追加文字データ11を保持し、検索時にこれを参照することで、形状特徴の計算を毎回行わなくとも同一精度での検索が可能となり、従来に比べて高速に形状特徴併用検索を実現することが可能となる。
【００４２】
また、追加文字データ11を参照しても所望の文字コードが存在しない場合は従来と同様の形状特徴同士による距離の算出を行うので、追加文字データ11に所望の文字列が存在しなくとも、すなわち単語辞書8中にキーワードが存在しなくとも検索結果として出力することが可能である。
【００４３】
なお、上記実施の形態１では文書登録装置と文書検索装置との機能を有するものを共に備えたもので説明したが、これは別々であってもよい。即ち、文書検索装置はキーワード入力手段13、検索結果出力手段14、文書検索手段15のみを備えネットワーク等の回線を介して文書登録装置にアクセスし検索のみを行うものであってもよいことは論を俟たない。
【００４４】
【実施の形態２】
図14は実施の形態２の構成図であり、この実施の形態２は図１に示す実施の形態１に加えて単語辞書更新手段12を設け、単語辞書8に存在しないキーワードとの照合を行う。
【００４５】
つぎに動作の説明を行う。
まず、登録の動作について説明する。実施の形態１と同様に、はじめに図2のステップS101で文書入力手段1は画像を入力する。ここでは図1５に示す画像を入力する。次に、ステップS102で文字認識手段2は文字認識を行う。その結果を図16に示す。図16では「we」41の2文字を1文字に誤って文字切出し、文字認識を行っている。次にステップS103で文字判定手段3が文字判定を行う。その結果を図17に示す。図17では1文字目のみ第1位認識候補文字の類似度がTH1以下であるので第5位までの認識候補文字を保持する。
【００４６】
次にステップS104で形状特徴作成手段4が形状特徴作成を行う。ここでは1文字目の「we」41のみについて形状特徴を作成する。その結果を図18に示す。次にステップS105で文書蓄積手段6により検索用文書データ保存を行う。ここでは図20に示す内容を保存する。図20では1文字目のみが第5位までの認識候補文字と形状特徴を保持している。
【００４７】
次にステップS106で文字追加手段5が追加文字データ作成・保存を行う。ステップS106では図20の1文字目を含む文字列と単語辞書8中の単語とを照合する。いま単語辞書8には「web」という単語が存在しない場合を考える。図9に示す単語辞書8からは「sub」と「ｂ」が一致するので一致しない「su」と「we」41の形状特徴間の距離計算を実行する。その距離がいま50になったとし、追加文字データ11の1文字目に文字列「su」とその距離「50」を保持する。図19に文書2の追加文字データ11の内容を示す。
【００４８】
次に検索方法について図22、図13のフローチャートをもとに説明する。
はじめに図22のステップS210で操作者はキーワード入力手段13から検索キーワードを入力する。ここでは「ｗeb」を入力する。
ステップS220で文書1、文書2との照合を行う。図13のステップS221ではじめに図8に示す文書1との文字コードを用いた照合を行う。図8中には「web」のいずれの文字も存在しないため、ステップS222からステップS227、ステップS228へと進み、ステップS228で文書2をセットする。
【００４９】
図20に示す文書2の検索用文書データ10とステップS221で文字コードを用いた照合を行う。文書2中には2文字目に「b」が存在するので、ステップS222からステップS223に進み完全一致か否かを判定する。「we」と一致しないのでステップS225へと進む。ステップS225でははじめに図19に示す文書2の追加文字データ11の1文字目に「we」が存在するか否かを判定する。
【００５０】
いま、図19には「we」が存在しないので、キーワード文字の文字コードが一致しない「w」「e」の形状特徴を形状特徴辞書9から図示しないバッファにロードし、図20の1文字目の「我」の形状特徴との距離計算を数式1,2を用いて実行する。ここで、照合するキーワードの形状特徴は「ｗ」「ｅ」の2文字であり、検索用文書データ10の形状特徴は1文字であるので次元が一致しない。そこで、ここでは「ｗ」「ｅ」の隣合う領域を合成し、「ｗ」「ｅ」それぞれ2領域として距離計算を実行する。数式(1)の距離DistがTH以下の場合に一致したものとし、検索結果として出力する。
【００５１】
次に、ステップS240で単語辞書更新処理を行う。ここでは、単語辞書更新手段12は入力キーワード「web」が単語辞書8に既に存在するか否かを調査し、単語辞書8に存在しない場合には単語辞書8に追加する。これによって、今後の登録文書に対して、「web」を追加文字データ11に登録することが可能となる。
【００５２】
また、文字追加手段5が、単語が追加された単語辞書8と検索用文書データ10とから定期的に追加文字データ11を再作成することで既に登録済の文書に対しても常に新しい追加文字データ11内を作成することが可能となる。
【００５３】
単語辞書8に単語が存在するか否かの判断方法としては、単語辞書を直接調査する以外に、追加文字データ11に存在しない文字を含む文字列が検索結果となった場合に、入力キーワードが単語辞書中にないと判断し、文字追加手段5を起動して追加文字データ11を再作成することが可能である。
【００５４】
なお、この実施の形態２においても文書登録装置と文書検索装置との機能を有するものを共に備えたもので説明したが、これは実施の形態１と同様に別々であってもよい。即ち、文書検索装置はキーワード入力手段13、検索結果出力手段14、文書検索手段15、単語辞書更新手段12のみを備えネットワーク等の回線を介して文書登録装置にアクセスし検索および単語辞書8への単語の追加を行うものであってもよいことは論を俟たない。
【００５５】
【発明の効果】
以上説明したとおり本発明によると文字認識の結果が誤りである場合に形状特徴を保持すると共に単語辞書中の単語と予め照合処理を行って形状特徴同士の距離を追加文字データ11中に保存するので、従来方法に比べて検索時間の大幅な短縮を実現することができる。
【００５６】
また、追加文字データ11中に存在しないキーワードに対しては、形状特徴を用いた照合の結果、検索結果として出力する条件を満たす場合に追加文字データ11を更新するとともに単語辞書に追加するため、常に追加文字データ11内に単語辞書中の単語との距離がもれなく保存されている。そのため、使うほどに単語辞書が増加し、追加登録データの更新が図れるために検索時間が短縮される。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の実施の形態１を示す構成図。
【図２】  文書登録のフローチャート。
【図３】  実施例1で用いる文書画像の説明図。
【図４】  図3の文字認識結果の説明図。
【図５】  図4から文字判定を行った結果の説明図。
【図６】  「認」の形状特徴の説明図。
【図７】  「識」の形状特徴の説明図。
【図８】  図3で保存する検索用データの説明図。
【図９】  単語辞書の内容の説明図。
【図１０】  単語辞書と検索用データの距離計算結果の説明図。
【図１１】  文書1での追加文字データの内容の説明図。
【図１２】  検索フローチャート。
【図１３】  照合フローチャート。
【図１４】  本発明の実施の形態２を示す構成図。
【図１５】  実施例2で用いる文書画像の説明図。
【図１６】  文書2の文字認識結果の説明図。
【図１７】  文書2の正解文字判定を行った結果の説明図。
【図１８】  「ｗe」の形状特徴の説明図。
【図１９】  文書2での追加文字データの説明図。
【図２０】  文書2で作成した検索用データの説明図。
【図２１】  更新後の単語辞書の説明図。
【図２２】  実施の形態2での検索フローチャート。
【図２３】  従来例の構成図。
【図２４】  従来例の辞書の説明図。
【符号の説明】
1  文字入力手段
2  文字認識手段
3  文字判定手段
4  形状特徴作成手段
5  文字追加手段
6  文書蓄積手段
7  文字辞書
8  単語辞書
9  形状特徴辞書
10  検索用文書データ
11  追加文字データ
12  単語辞書更新手段
13  キーワード入力手段
14  検索結果出力手段
15  文書検索手段
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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