(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
認識対象エリアから画素分布が連続している基本セグメントを切り出す第１のステップと、
前記第１のステップで切り出した基本セグメントおよび該基本セグメントの中で隣接する基本セグメントを所定の基準に基づき連結したセグメントを文字認識の候補セグメントとして決定する第２のステップと、
前記第２のステップで決定した候補セグメントの数が予め設定した所定の数以上の場合は、該候補セグメントの中で他の候補セグメントと連結せずに１文字となる可能性が低い候補セグメントを選定するとともに、当該選定した候補セグメントを独立した１つの候補セグメントとして使用するような連結でしか使用されない候補セグメントを選定し、これら選定した候補セグメントを除外して該候補セグメントの数が前記所定の数以下になるように該候補セグメントを選択する第３のステップと、
前記第２のステップで決定した候補セグメントの数が予め設定した所定の数に満たない場合は、該候補セグメントに基づき、前記第２のステップで決定した候補セグメントの数が予め設定した所定の数以上の場合は、前記第３のステップで選択した候補セグメントに基づき文字認識を行なう第４のステップと
を具備したことを特徴とする文字認識方法。
【請求項２】
前記第２のステップは、
前記連結後のセグメントの大きさ、面積、連結する基本セグメント間の距離が所定の条件を満足することを前記所定の基準として前記基本セグメントについて連結処理を実行する
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】
前記第３のステップは、
他の候補セグメントと連結せずに１文字となる可能性が低い候補セグメントを選定するとともに、当該選定した候補セグメントを独立した１つの候補セグメントとして使用するような連結でしか使用されない候補セグメントを選定し、これら選定した候補セグメントを除外する処理を前記第２のステップで決定した候補セグメントの数が予め設定した所定の数以下になるまで繰り返し実行する
ことを特徴とする請求項１記載の文字認識方法。
【請求項４】
読取対象媒体上に記載された文字列の画像をもとに当該文字列の文字認識を行う文字認識装置において、
前記読取対象媒体上の認識対象エリアから画素分布が連続している基本セグメントを切り出す基本セグメント切出処理手段と、
前記基本セグメント切出処理手段で切り出した基本セグメントおよび該基本セグメントの中で隣接する基本セグメントを所定の基準に基づき連結したセグメントを文字認識の候補セグメントとして決定する候補セグメント決定手段と、
前記候補セグメント決定手段で決定した候補セグメントの数が予め設定した所定の数以上の場合は、該候補セグメントの中で他の候補セグメントと連結せずに１文字となる可能性が低い候補セグメントを選定するとともに、当該選定した候補セグメントを独立した１つの候補セグメントとして使用するような連結でしか使用されない候補セグメントを選定し、これら選定した候補セグメントを除外して該候補セグメントの数が前記所定の数以下になるように該候補セグメントを選択する候補セグメント選択手段と、
前記候補セグメント決定手段で決定した候補セグメントの数が予め設定した所定の数に満たない場合は、該候補セグメントに基づき、前記候補セグメント決定手段で決定した候補セグメントの数が予め設定した所定の数以上の場合は、前記候補セグメント選択手段で選択した候補セグメントに基づき文字認識を行なう文字認識手段と
を具備したことを特徴とする文字認識装置。
【請求項５】
前記候補セグメント決定手段は、
前記連結後のセグメントの大きさ、面積、連結する基本セグメント間の距離が所定の条件を満足することを前記所定の基準として前記基本セグメントについて連結処理を実行する
ことを特徴とする請求項４記載の文字認識装置。
【請求項６】
前記候補セグメント選択手段は、
他の候補セグメントと連結せずに１文字となる可能性が低い候補セグメントを選定するとともに、当該選定した候補セグメントを独立した１つの候補セグメントとして使用するような連結でしか使用されない候補セグメントを選定し、これら選定した候補セグメントを除外する処理を前記第２のステップで決定した候補セグメントの数が予め設定した所定の数以下になるまで繰り返し実行する
ことを特徴とする請求項４記載の文字認識装置。
【請求項７】
読取対象媒体上に記載された文字列の画像をもとに当該文字列の文字認識を行う文字認識処理をコンピュータにより実行させる文字認識プログラムを記録した記録媒体であって、
前記文字認識プログラムは、
認識対象エリアから画素分布が連続している基本セグメントを切り出す第１のステップと、
前記第１のステップで切り出した基本セグメントおよび該基本セグメントの中で隣接する基本セグメントを所定の基準に基づき連結したセグメントを文字認識の候補セグメントとして決定する第２のステップと、
前記第２のステップで決定した候補セグメントの数が予め設定した所定の数以上の場合は、該候補セグメントの中で他の候補セグメントと連結せずに１文字となる可能性が低い候補セグメントを選定するとともに、当該選定した候補セグメントを独立した１つの候補セグメントとして使用するような連結でしか使用されない候補セグメントを選定し、これら選定した候補セグメントを除外して該候補セグメントの数が前記所定の数以下になるように該候補セグメントを選択する第３のステップと、
前記第２のステップで決定した候補セグメントの数が予め設定した所定の数に満たない場合は、該候補セグメントに基づき、前記第２のステップで決定した候補セグメントの数が予め設定した所定の数以上の場合は、前記第３のステップで選択した候補セグメントに基づき文字認識を行なう第４のステップと
を含むことを特徴とする文字認識プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、紙媒体に記入された文字あるいは文字列を読み取り、その読取結果に基づいて当該紙媒体を仕分けするシステムに用いられる文字認識方法および装置および文字認識プログラムを記録した記録媒体に関し、特に一定時間内に１枚の紙媒体の読取処理を完了させる文字認識方法および装置および文字認識プログラムを記録した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、印刷あるいは手書きされた文字や文字列を高速に自動読取を行う文字認識方式があるが、これらの文字認識方式では、１つ１つの文字を切り出して読取る精度に限界があることから、この文字列の文脈に関する知識を用いて、読取精度を高めるようにしている。
【０００３】
これらの文字認識方式としては、例えば、特開平４−１０９３８１号公報に記載された文字読取装置、「言語情報を利用した手書き文字列からの文字切り出しと認識」（村瀬  洋他、電子情報通信学会論文誌（Ｄ）、j69-D,9,pp.1292-1301）、特開平６−１９５５０８号公報に記載された文字切り出し方法等があり、これらの文字認識方式は、文字パターンが周囲の文字と接触または近接しているために、文字切出位置を一意に決定できない場合でも、切出位置および個々の文字認識出力それぞれに複数の認識候補を設定し、知識処理を施して、正確な文字列の読取結果が得られるようにしている。
【０００４】
特に、「言語情報を利用した手書き文字列からの文字切り出しと認識」に記載された文字認識方式では、切出パターンの基本要素である基本セグメントを抽出した後、文字認識を行い、基本セグメントの網羅的な組合せの中から、文字認識で得られた文字類似度が最大となるものを探索し、単語知識を用いて最終的な文字列認識結果を決定している。この場合、基本セグメントのすべての組合せから最適なパターンを探索するときに、動的計画法を用いており、入力文字列の長さに応じて演算量が増大することになる。
【０００５】
これに対し、特開平６−１９５５０８号公報に記載された文字切り出し方法では、入力文字列の長さに応じた演算量の増大を軽減するようにしている。すなわち、形状的な知識を用いて文字の切出しを行い、この文字切出結果に対して文字認識を行って、単語的な連接関係を用いて文字妥当性を評価し、この評価が不当であると評価された領域のみについて、再度、文字の切出しを最良優先探索方式を用いて最適なパターン検索を行うようにしている。この方法では、最初に形状的な知識を適用して文字の切出しを行うことにより、その後の網羅的な切出しを不要とし、全文字列を対象とした網羅的な文字の切出しに比べて大幅な処理量の削減を達成している。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、文字認識装置を備えた仕分けシステムでは、読み取るべき文字列が記入された仕分け対象媒体を一定時間毎に繰り出し、かつ一定速度で搬送して、繰出しから一定時間内に各仕分け対象媒体を仕分けしようとするものがある。この仕分けシステムに用いられる文字認識装置は、高い文字認識率はもちろん、１つの仕分け対象媒体を一定時間内に仕分けすることが要求される。例えば、１分間当たりの処理量が６０枚とか１００枚などのように一定時間で一定量の処理を行なうことが要求されている。一定時間で処理を行なうシステムでは、搬送系の制御が極めて簡単となり、低コストでシステムを構築できるというメリットがある。
【０００７】
一方、上述した特開平６−１９５５０８号公報に記載された文字切り出し方法では、平均的に処理に要する演算量を大幅に削減することができるものの、１つの文字列に対する処理量の最大値の低減を図るものではないため、この処理に要する演算量は、記入された文字列の文字数や文字配置、或いは文字の曖昧さの程度によって大きく変動するという問題点がある。
【０００８】
この演算量が変動することは、読み取るべき文字列毎にその読取（認識）時間が変動することを意味し、上述した文字切り出し方法を、上述した仕分けシステムの文字認識装置に適用すると、演算量が大きくなった文字列では一定時間内に最終的な文字の読取（認識）結果が得られないことになり、その結果読取対象の文字列が記入された仕分け対象媒体は認識不能となり、リジェクト媒体として分けられる。もっと時間があれば認識できたかも知れないが一定時間で区切った場合、その時間内に認識が終了しない場合をタイムアウトリジェクトと呼ぶが、上記のように記入された文字列の文字数や文字配置、或いは文字の曖昧さの程度によってタイムアウトリジェクトが増大してしまい、高い文字認識率を実効的に得ることができないという問題点があった。タイムアウトリジェクトを少なくする為には一定時間そのものの長さを長くとればよいが、そうすると処理量自体が減ってしまうという欠点がある。これに対応しようとして１枚１枚の認識時間に応じて搬送系を制御するシステムも考えられるが、そのようなシステムはコストが非常に高くなるという欠点がある。
【０００９】
そこで、本発明は、かかる問題点を除去し、文字認識率を低下させず、読取対象媒体の文字列を一定時間内に読み取って文字認識することができる文字認識方法および装置および文字認識プログラムを記録した記録媒体を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決する種の手段】
上記目的を達成するため、請求項１の発明の文字認識方法は、認識対象エリアから画素分布が連続している基本セグメントを切り出す第１のステップと、前記第１のステップで切り出した基本セグメントおよび該基本セグメントの中で隣接する基本セグメントを所定の基準に基づき連結したセグメントを文字認識の候補セグメントとして決定する第２のステップと、前記第２のステップで決定した候補セグメントの数が予め設定した所定の数以上の場合は、該候補セグメントの中で他の候補セグメントと連結せずに１文字となる可能性が低い候補セグメントを選定するとともに、当該選定した候補セグメントを独立した１つの候補セグメントとして使用するような連結でしか使用されない候補セグメントを選定し、これら選定した候補セグメントを除外して該候補セグメントの数が前記所定の数以下になるように該候補セグメントを選択する第３のステップと、前記第２のステップで決定した候補セグメントの数が予め設定した所定の数に満たない場合は、該候補セグメントに基づき、前記第２のステップで決定した候補セグメントの数が予め設定した所定の数以上の場合は、前記第３のステップで選択した候補セグメントに基づき文字認識を行なう第４のステップとを具備したことを特徴とする。
【００１１】
また、請求項２の発明は、請求項１の発明において、前記第２のステップは、前記連結後のセグメントの大きさ、面積、連結する基本セグメント間の距離が所定の条件を満足することを前記所定の基準として前記基本セグメントについて連結処理を実行することを特徴とする。
【００１２】
また、請求項３の発明は、請求項１の発明において、前記第３のステップは、他の候補セグメントと連結せずに１文字となる可能性が低い候補セグメントを選定するとともに、当該選定した候補セグメントを独立した１つの候補セグメントとして使用するような連結でしか使用されない候補セグメントを選定し、これら選定した候補セグメントを除外する処理を前記第２のステップで決定した候補セグメントの数が予め設定した所定の数以下になるまで繰り返し実行することを特徴とする。
【００１３】
また、請求項４の発明は、読取対象媒体上に記載された文字列の画像をもとに当該文字列の文字認識を行う文字認識装置において、前記読取対象媒体上の認識対象エリアから画素分布が連続している基本セグメントを切り出す基本セグメント切出処理手段と、前記基本セグメント切出処理手段で切り出した基本セグメントおよび該基本セグメントの中で隣接する基本セグメントを所定の基準に基づき連結したセグメントを文字認識の候補セグメントとして決定する候補セグメント決定手段と、前記候補セグメント決定手段で決定した候補セグメントの数が予め設定した所定の数以上の場合は、該候補セグメントの中で他の候補セグメントと連結せずに１文字となる可能性が低い候補セグメントを選定するとともに、当該選定した候補セグメントを独立した１つの候補セグメントとして使用するような連結でしか使用されない候補セグメントを選定し、これら選定した候補セグメントを除外して該候補セグメントの数が前記所定の数以下になるように該候補セグメントを選択する候補セグメント選択手段と、前記候補セグメント決定手段で決定した候補セグメントの数が予め設定した所定の数に満たない場合は、該候補セグメントに基づき、前記候補セグメント決定手段で決定した候補セグメントの数が予め設定した所定の数以上の場合は、前記候補セグメント選択手段で選択した候補セグメントに基づき文字認識を行なう文字認識手段とを具備したことを特徴とする。
【００１４】
また、請求項５の発明は、請求項４の発明において、前記候補セグメント決定手段は、前記連結後のセグメントの大きさ、面積、連結する基本セグメント間の距離が所定の条件を満足することを前記所定の基準として前記基本セグメントについて連結処理を実行することを特徴とする。
【００１５】
また、請求項６の発明は、請求項４の発明において、前記候補セグメント選択手段は、他の候補セグメントと連結せずに１文字となる可能性が低い候補セグメントを選定するとともに、当該選定した候補セグメントを独立した１つの候補セグメントとして使用するような連結でしか使用されない候補セグメントを選定し、これら選定した候補セグメントを除外する処理を前記第２のステップで決定した候補セグメントの数が予め設定した所定の数以下になるまで繰り返し実行することを特徴とする。
【００１６】
また、請求項７の発明は、読取対象媒体上に記載された文字列の画像をもとに当該文字列の文字認識を行う文字認識処理をコンピュータにより実行させる文字認識プログラムを記録した記録媒体であって、前記文字認識プログラムは、認識対象エリアから画素分布が連続している基本セグメントを切り出す第１のステップと、前記第１のステップで切り出した基本セグメントおよび該基本セグメントの中で隣接する基本セグメントを所定の基準に基づき連結したセグメントを文字認識の候補セグメントとして決定する第２のステップと、前記第２のステップで決定した候補セグメントの数が予め設定した所定の数以上の場合は、該候補セグメントの中で他の候補セグメントと連結せずに１文字となる可能性が低い候補セグメントを選定するとともに、当該選定した候補セグメントを独立した１つの候補セグメントとして使用するような連結でしか使用されない候補セグメントを選定し、これら選定した候補セグメントを除外して該候補セグメントの数が前記所定の数以下になるように該候補セグメントを選択する第３のステップと、前記第２のステップで決定した候補セグメントの数が予め設定した所定の数に満たない場合は、該候補セグメントに基づき、前記第２のステップで決定した候補セグメントの数が予め設定した所定の数以上の場合は、前記第３のステップで選択した候補セグメントに基づき文字認識を行なう第４のステップとを含むことを特徴とする。
【００２４】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
【００２５】
図１は、本発明の実施の形態である文字認識装置を用いた仕分けシステムの概要構成図である。図１において、その表面に自由手書き文字が記入された仕分け対象の複数の紙媒体は繰出装置１にセットされる。繰出装置１は、一定時間毎に文字認識装置２に１枚ずつ紙媒体を繰り出す。文字認識装置２は、制御部Ｃの制御のもとに、入力された紙媒体の画像を読み取って文字認識を行い、この結果を仕分け装置７に出力する。仕分け装置７は、文字認識装置を通って搬送されてきた紙媒体を文字認識結果をもとに仕分けする。ここで、仕分け装置７は、文字認識結果が一定時間内で得られなかった場合には、タイムアウトリジェクトとなり、当該紙媒体をリジェクトの収納部分へ仕分けする。尚、文字認識結果が一定時間内に得られても唯一でない場合は当該紙媒体を上記同様にリジェクトする。また、紙媒体に記入された自由手書き文字は、予め設定されている複数種類の文字列である。
【００２６】
図２は、文字認識装置２の文字読取処理手順を示すフローチャートであり、図３及び図４は、文字読取処理を説明する具体例を示す図である。
【００２７】
図１〜図４において、まず繰出装置１から紙媒体が１枚ずつ繰り出され、文字認識装置２の画像入力部３で１枚の紙媒体全体の画像を取込み（Ｓ１）、画像入力部３は、取込んだ１枚の紙媒体全体画像の文字列部分の領域に対する傾き補正処理と２値化処理とを行う（Ｓ２）。この傾き補正処理は、紙媒体搬送時における紙媒体の傾きを補正する処理であり、紙媒体エッジの傾き角度を検出し、その傾き角度をもとに文字列部分の領域の画像を回転させて補正する。なお、画像入力部３は、その高さおよび幅が所定のしきい値に満たない黒画素領域を除去するノイズ処理を行う。これにより、図３に示すように、文字列を含む２値化画像Ｅ１が得られる。この２値化画像Ｅ１には、「阿部正俊」なる名前が自由手書きされていることがわかる。
【００２８】
この２値化画像Ｅ１は、切出処理部４に入力され、切出処理部４は、この２値化画像Ｅ１の切出処理を行う（Ｓ３）。切出処理では、まずＹ軸射影特徴抽出処理を行う（Ｓ１１）。このＹ軸射影特徴抽出処理を行うのは、文字列が縦書きであるからである。また、Ｙ軸射影とは、Ｙ軸方向からみた黒画素分布のヒストグラムである。図３では、２値化画像Ｅ１に対応するＹ軸射影Ｅ２が示されている。
【００２９】
さらに、切出処理部４は、Ｙ軸射影特徴抽出処理されたＹ軸射影Ｅ２をもとに、基本セグメントの決定処理を行う（Ｓ１２）。この基本セグメントの決定処理は、Ｙ軸射影のまとまり、すなわち黒画素分布のヒストグラムが連続しているところを基本セグメントとして決定する。例えば、図３におけるＹ軸射影Ｅ２は、部分Ｙ軸射影Ｅ２１〜Ｅ２６の６つのまとまりに区分することができ、各部分Ｙ軸射影Ｅ２１〜Ｅ２６に対応した基本セグメントＢＳ１〜ＢＳ６が基本セグメントとして決定される。この基本セグメントＢＳｉの添字ｉは、Ｙ軸の値が小さい方から（上の方から）順次割り当てられる。
【００３０】
さらに、切出処理部４は、隣接する基本セグメントＢＳ１〜ＢＳ６をマージして、候補セグメントの合成処理を行う（Ｓ１３）。この基本セグメントのマージの基準は、次のとおりである。すなわち、
（１）マージ後のＹ軸方向の大きさが、マージ後のＸ方向の大きさの所定倍Ｐ１以下であること
（２）マージ後のＹ軸方向の大きさが固定値Ｐ２以下であること
（３）マージに使用された基本セグメントの面積の合計が、すべての基本セグメントの面積の合計の所定百分率Ｐ３以下であること
（４）マージする基本セグメント間の距離が、すべての基本セグメント間の距離の平均以下であること
を基準として決定される。なお、これらの基準はすべて満たすことが要求され、また、Ｐ１〜Ｐ３の値は予め設定されている。マージされた新しいセグメントと基本セグメントの双方が候補セグメントとなる。
【００３１】
このような基準をもとに例えば、図４に示す候補セグメントＣＳ１（１，１）〜ＣＳ８（４，５）の８つの候補セグメントが生成される。候補セグメントＣＳ１（１，１）〜ＣＳ６（６，６）は、基本セグメントＢＳ１〜ＢＳ６に対応し、それぞれ同じ内容のセグメントである。また、候補セグメント７（２，３）は、基本セグメントＢＳ２と基本セグメントＢＳ３とをマージしたセグメントであり、その意味で候補セグメントのかっこ内の符号は（２，３）として示している。かっこ内の最初の値「２」は基本セグメントＢＳ２の「２」の値であり、かっこ内の最後の値「３」は基本セグメントＢＳ３の「３」の値である。すなわち、候補セグメントのかっこ内の最初の値はマージした最初の基本セグメントの番号を示し、かっこ内の最後の値はマージした最後の基本セグメントの番号を示している。候補セグメントＣＳ８（４，５）は、基本セグメントＢＳ４，ＢＳ５をマージしたセグメントである。図４では存在しないが例えば候補セグメントのかっこの値が（４，６）である場合は、基本セグメントＢＳ４，ＢＳ５，ＢＳ６をそれぞれマージしたことを示すことになる。このため、以下、かっこ内の値を（starti，endi）と示し、これにより、マージされた範囲または基本セグメントの構成が示される。
【００３２】
次に、切出処理部４は、この候補セグメント全てを認識するのに要する予想時間が予め設定された時間以下となるように候補セグメントの選定処理を行う（Ｓ１４）が、この処理については後述する。
【００３３】
このようにして必要数削除して個数が少なくなった候補セグメントは、まず文字認識部５に出力される。文字認識部５は、単語辞書をもとに、入力された各候補セグメント及び候補セグメントを連結したものの文字認識を行い（Ｓ４）、この文字認識時における類似度をもとに文字認識の評価を行い、この評価量が最も大きい候補セグメント及び候補セグメントの連結を最終的な文字列と認識する知識処理を行って（Ｓ５）、その認識結果を仕分け装置７に出力する（Ｓ６）。なお、この知識処理には、各種の周知の技術を用いて処理することが可能であり、例えば、特開平６−１９５５０８号公報に記載された知識処理方法を採用してもよい。仕分け装置７は、この認識結果をもとに搬送されてきた当該紙媒体を仕分けする。なお、上記切出処理部４が切出手段に、制御部Ｃと切出処理部４が選択処理手段に、文字認識部５と知識処理部６が文字認識処理手段に各々相当する。
【００３４】
そして、全ての紙媒体を処理したか否かを判断し（Ｓ７）、まだ処理すべき紙媒体が残っている場合には、ステップＳ１に移行し、上述した処理を繰り返す。一方、全ての紙媒体の処理が終了した場合は、本処理を終了する。尚、候補セグメントの合成処理（Ｓ１３）から認識結果の出力（Ｓ６）までに、次に紙媒体は繰り出され、全体画像の取込み（Ｓ１）は行なわれている。
【００３５】
このように紙媒体上に記載された文字列を必要数削除して個数を減らした候補セグメントを選定して文字認識することによって、１つの紙媒体に対する文字認識を一定時間以内に確実に処理するようにし、全体的な紙媒体の仕分け処理を効率的に行うことができる。
【００３６】
次に、ステップＳ１４の候補セグメントの選定処理について図５〜図９を参照して詳述する。なお、図４に示す例では候補セグメントの数は最初から少ないので、ここでは、図６に示すように、候補セグメントの数が比較的多い他の文字列である「木曽嘉与子」を例に挙げて候補セグメントの選定処理を説明する。また、図５に示すフローチャートは、ステップＳ１４における候補セグメントの選定処理手順を示し、図７〜図９は、文字列「木曽嘉与子」の候補セグメントの選定処理時における各ステップの状態を示し、それぞれ第１回目から第３回目までの選定処理に対応している。また、この例では、候補セグメントの認識予想時間は候補セグメントの個数に単純に比例するものとして説明する。また、候補セグメントの連結は、取込んだ文字列全ての要素を重複することなく、かつもれることなくつないだ場合を考慮している。
【００３７】
まず、上述したステップＳ１３までの処理が紙媒体上の文字列「木曽嘉与子」に対して行われる。すなわち、図６において、２値化画像Ｅ３に対してＹ軸射影特徴抽出処理が行われ、９つのＹ軸射影Ｅ４１〜Ｅ４９に区分される。このＹ軸射影Ｅ４１〜Ｅ４９に基づいて１６個の候補セグメントＣＳ１（１，１）〜ＣＳ１６（７，８）が得られる。ここで、９つの候補セグメントＣＳ１（１，１）〜ＣＳ９（９，９）は、Ｙ軸射影Ｅ４１〜Ｅ４９をもとに決定された基本セグメントに対応するものであり、７つの候補セグメントＣＳ１０（２，３）〜ＣＳ１６（７，８）は、所定の基準をもとに、候補セグメントＣＳ１（１，１）〜ＣＳ９（９，９）を合成処理したものである。なお、候補セグメントの符号配置については、図４に示した候補セグメントと同様である。
【００３８】
このようにして生成された候補セグメントＣＳ１（１，１）〜ＣＳ１６（７，８）は、その後ステップＳ１４において候補セグメントの選定処理が行われる。すなわち、図５において、まず、すべての候補セグメントＣＳ１（１，１）〜ＣＳ１６（７，８）の集合をＳと設定する（Ｓ２１）。この場合、Ｓ＝１６となる。その後、Ｓの値が文字認識部５による個別文字認識回数の上限値以下であるか否かを判断する（Ｓ２２）。ここでの個別文字認識回数は、候補セグメントの数に設定し、その上限値を１０に設定している。このステップＳ２２における判断は、候補セグメントの集合の大きさから見積もられる処理時間が制限値以内か否かを基本的に判断するもので、ここでは、この処理時間が候補セグメントの数に比例するものとしている。
【００３９】
ステップＳ２２でＳの値が個別文字認識回数の上限値以下である場合は、文字認識処理にかかる時間が所定時間以内に収まるとして本処理を終了する。一方、上限値以下でない場合は、ステップＳ２３に移行して以下の処理を繰り返す。図６に示す文字列の候補セグメントの場合も、Ｓの値は１６で、上限値が１０であるので、ステップＳ２３に移行して、候補セグメントの削減を行う。
【００４０】
まず、集合Ｓの各候補セグメントに対するフラグFlg1〜Flg3の値を０にセットする（Ｓ２３、図７（ａ））。その後、集合Ｓの中で、他の候補セグメントとマージされて別の候補セグメント（ＣＳ１０〜ＣＳ１６に相当）を構成するような候補セグメントの中で、候補セグメントの領域の縦長と横幅のうちの最大の値が、最も小さい候補セグメントをCSdとして設定する（Ｓ２４、図７（ｂ））。あるいは候補セグメントの領域の高さと幅の積が最小となる候補セグメントをCSdとする。すなわち、他の候補セグメントとマージすることなく一文字である可能性の低い候補セグメントをCSdとして設定する。この候補セグメントCSdの選定には、
（１）他の候補セグメントとマージされ、別の候補セグメントを構成していること
（２）（１）を満たす候補セグメントの中で、MAX（縦長，横長）が最小であること
を条件とするが、（１）については、候補セグメントの符号をもとに選定する。すなわち、ＣＳi（starti，endi）に対して、starti≧starti'、かつendi≦endi'  を満たす候補セグメントＣＳi'（starti'，endi'）が存在するようなＣＳiが選定される。但し、i≠i'で、i，i'は自然数である。例えば、ＣＳ２（２，２）に注目すると、start10＝2≦start2、かつend10＝３≧end2でありＣＳ２はＣＳ１０を構成しているといえる。この場合、i＝2、i'＝10となる。同様にして（１）の条件を満たすものは、ＣＳ２（２，２）〜ＣＳ８（８，８），ＣＳ１０（２，３），ＣＳ１２（３，４），ＣＳ１３（５，６），ＣＳ１５（７，８）の１１個の候補セグメントであり、図７（ｂ）には、＊印としてマークしている。
【００４１】
さらに、（２）の条件を満たすものは、図６に示すＣＳ２（２，２）であり、図７（ｂ）では「ON」として設定し、これが候補セグメントCSdとなる。このようにして候補セグメントを選定した後、この候補セグメントを独立した１つの候補セグメントとして使用するような連結でしか使用されない候補セグメントを探し出して、その両方のセグメントを除外して再度候補セグメントとするのであるが、この処理は以下のようにいくつかのフラグを立てることにより、極めて簡単に処理できる。
【００４２】
次に、候補セグメントCSdを構成する基本セグメントをどれか１つでも構成要素として含む候補セグメントを集合Ｓから探索し、この集合を集合Ｓ１とし、フラグFlg1を立て、「ON」とする（Ｓ２５、図７（ｃ））。すなわち、ＣＳｄ（startCSd，endCSd）に対して、
条件１  starti≦startCSd  かつ  endi≧startCSd
条件２  starti≦endCSd  かつ  endi≧endCSd
のいずれか一方でも満たすような候補セグメントＣＳi（starti，endi）の集合Ｓ１を探し、該当する候補セグメントのフラグFlg1を立てる。但し、ＣＳｄ自体は含まない。例えば、start10＝2，end10＝3であるので、start10≦startCSd＝2かつend10≧startCSd＝2であり、条件１が成立するので、候補セグメントＣＳ１０が候補セグメントＣＳｄを構成する基本セグメントを構成要素として含む候補セグメントとして設定される。同様に候補セグメントＣＳ１１も候補セグメントＣＳｄを構成する基本セグメントを構成要素として含む候補セグメントして設定される。従って、集合Ｓ１は、候補セグメントＣＳ１０（２，３），ＣＳ１１（２，４）からなる。  次に、集合Ｓ１の各候補セグメントに対して、上方に位置する候補セグメントを集合Ｓの中から探索し、フラグFlg2を立てる（Ｓ２６、図７（ｄ））。すなわち、集合Ｓ１の候補セグメントＣＳi（starti，endi）のそれぞれについて、starti＞endi'となるＣＳi'（starti'，endi'）を探し、該当する候補セグメントにフラグFlg2を立てる。例えば、集合Ｓ１内の候補セグメントＣＳ１０（２，３）に注目すると、start10＝2，end10＝3であるので、end1＝1＜start10＝2を満足し、ＣＳ１（１，１）がＣＳ１０（２，３）の上方に位置すると選定される。この場合、i＝10，i'＝1である。同様に、集合Ｓ１内の候補セグメントＣＳ１１（２，４）について調べると、ＣＳ１（１，１）がＣＳ１１（２，４）の上方に位置すると選定される。この結果、ＣＳ１（１，１）にフラグFlg2が立てられることになる。
【００４３】
次に、ステップＳ２６とは逆に、集合Ｓ１の各候補セグメントに対して、下方に位置する候補セグメントを集合Ｓの中から探索し、フラグFlg3を立てる（Ｓ２７、図７（ｅ））。すなわち、集合Ｓ１の候補セグメントＣＳi（starti，endi）のそれぞれについて、endi＜starti'となるＣＳi'（starti'，endi'）を探し、該当する候補セグメントにフラグFlg3を立てる。例えば、集合Ｓ１内の候補セグメントＣＳ１０（２，３）に注目すると、start10＝2，end10＝3であるので、start4＝4＞end10＝3となり、ＣＳ４（４，４）はＣＳ１０（２，３）の下方に位置すると選定される。この場合、i＝10，i'＝4である。同様にして、その他下方位置する候補セグメント、あるいは候補セグメントＣＳ１１（２，４）の下方に位置する候補セグメントを選定すると、ＣＳ１０（２，３）の下方には、ＣＳ４（４，４）〜ＣＳ９（９，９），ＣＳ１３（５，６）〜ＣＳ１６（７，８）があり、ＣＳ１１（２，４）の下方には、ＣＳ５（５，５）〜ＣＳ９（９，９），ＣＳ１３（５，６）〜ＣＳ１６（７，８）があり、これらの候補セグメントにフラグFlg3が立てられることになる。
【００４４】
次に、集合Ｓの中でフラグFlg1〜Flg3のいずれも立っていないものを探索し、この集合をＳ１slaveと設定し、集合Ｓから候補セグメントCSd及び集合Ｓ１slaveを除外した集合を集合Ｓ’として設定する（Ｓ２８、図７（ｆ））。今の場合集合Ｓの候補セグメントの中から３つの候補セグメントＣＳ２，ＣＳ３，ＣＳ１２が除外され、図７（ｆ）に示すように、１３個の候補セグメントＣＳ１，ＣＳ４〜ＣＳ１１，ＣＳ１３〜１６が集合Ｓ’として設定されることになる。
【００４５】
この３つの除外された候補セグメントＣＳ２，ＣＳ３，ＣＳ１２のうちの候補セグメントＣＳ３，ＣＳ１２は、単独で文字を構成しないとして選択された候補セグメントＣＳ２（ＣＳｄ）を独立した１つの候補セグメントとして使用するような連結でしか使用されない候補セグメントである。例えば、図１０では、候補セグメントＣＳ３が、候補セグメントＣＳ２を独立した１つの候補セグメントとして使用する連結でしか使用されない候補セグメントとなっているので、候補セグメントＣＳ３が除外される。ここで、図１０では、候補セグメントＣＳ４も、候補セグメントＣＳ２を独立した１つの候補セグメントとして使用するような連結でしか使用されない候補セグメントであるようにみえるが、図１１に示すように、候補セグメントＣＳ４は、候補セグメントＣＳ２を内在する候補セグメントＣＳ１０との連結で使用される場合があり、候補セグメントＣＳ２を独立した１つの候補セグメントとして使用するような連結でしか使用されない候補セグメントとは言えない。従って、候補セグメントＣＳ４は除外されない。
【００４６】
その後、集合Ｓ’を集合Ｓと置き換えて（Ｓ２９）、ステップＳ２２に移行するが（図７（ｇ）参照）、上述した第１回目の処理では、候補セグメントの数は１３個となり、候補セグメントの数が１０以下でないため、第２回目のステップＳ２３〜Ｓ２９の処理が同様に行われる（図８参照）。この第２回目の処理結果では、図８（ｇ）に示すように、１つの候補セグメントＣＳ６が除外され、候補セグメントの数が１２個となる。この第２回目の処理によっても候補セグメントの数が１０以下でないため、第３回目のステップＳ２３〜Ｓ２９の処理が同様に行われる（図９参照）。この第３回目の処理結果では、図９（ｇ）に示すように、２つの候補セグメントＣＳ４，ＣＳ１０が除外され、候補セグメントの数が１０個となる。この結果、候補セグメントの数が１０以下となり、本処理を終了して、ステップＳ１４にリターンすることになる。
【００４７】
このように、まず他の候補セグメントの構成要素となっているもののうち、候補セグメントの幅と高さの大きい方が最も小さいものを選び、この候補セグメントを独立した１つの候補セグメントとして使用するような連結にしか含まれない候補セグメントを選び、これらをも除外するようにし、この除外処理を繰り返すことによって、処理時間の見積りが認識処理に割り当てられた時間内に収まるようにし、その後の文字認識処理にかかる時間を一定時間内に抑えることができる。
【００４９】
なお、上述した実施の形態では、縦書きの文字列として説明したが、もちろん横書きの文字列に適用できるのは明らかである。この場合、Ｘ軸射影特徴抽出処理を行うとよい。さらに、射影特徴抽出のみを用いて基本セグメントを決定しているが、黒画素の連結成分の解析に基づいて行ったり、これらを融合した方法等各種の方法によって基本セグメントの決定を行うようにしてもよい。
【００５０】
また、上述した実施の形態では、ステップＳ２２で候補セグメントの数が個別文字認識処理回数の上限値以下である判断処理を行うようにしているが、さらに一般的に処理時間を見積もる方式として、テーブルを参照して判断を行うようにしてもよい。すなわち、一文字の認識に要する処理量は、文字サイズでほぼ決まり、またその処理を実行する処理時間は文字認識装置の演算能力によって決まるので、文字サイズと文字認識に要する時間との関係をテーブルに保持しておき、候補セグメントの集合Ｓ全体の文字認識に要する時間をその都度算出して判断するようにしてもよい。
【００５１】
さらに、上述した実施の形態では、候補セグメントの選定処理において、候補セグメントの幅と高さの大きい方が最も小さいものを選定して候補セグメントCSdとして設定しているが、これに限らず、候補セグメントの幅と高さとを乗算した値が最も小さいものを選定するようにしてもよい。
【００５２】
【発明の効果】
以上詳細に説明したように、本発明によれば、文字認識処理にかかる時間を一定時間内に抑えることができるとともに、除外される候補セグメントは文字認識に影響しないものから適切に除かれるようになっているので、文字認識の認識率も維持することができるという効果を有する。
【００５３】
特に、複数の読取対象媒体のそれぞれを一定時間毎に仕分け処理を行わなければならない仕分けシステムに用いると、高い文字認識率を維持しつつ、一定時間内に確実な仕分けを行うことができ、全体システムの処理能力が適正かつ効率的になるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態である文字認識装置を用いた仕分けシステムの概要構成を示す図である。
【図２】文字認識装置２の文字読取処理手順を示すフローチャートである。
【図３】文字読取処理による基本セグメントの生成を示す図である。
【図４】文字読取処理による候補セグメントの合成処理を示す図である。
【図５】ステップＳ１４における候補セグメントの選定処理手順を示すフローチャートである。
【図６】候補セグメントの数が比較的多い文字列を読取対象とした場合の候補セグメントの一例を示す図である。
【図７】図６に示す候補セグメントに対する第１回目の選定処理経過を示す図である。
【図８】図６に示す候補セグメントに対する第２回目の選定処理経過を示す図である。
【図９】図６に示す候補セグメントに対する第３回目の選定処理経過を示す図である。
【図１０】単独で文字を構成しないとして選択された候補セグメントを独立した１つの候補セグメントとして使用する連結の一例を示す図である。
【図１１】単独で文字を構成しないとして選択された候補セグメントを独立した１つの候補セグメントとして使用しない連結の一例を示す図である。
【符号の説明】
１…繰出装置  ２…文字認識装置  ３…画像入力部  ４…切出処理部
５…文字認識部  ６…知識処理部  ７…仕分け装置  Ｃ…制御部
【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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【図１０】
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【図１１】
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