(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
候補文字のラティスで表される認識文字列と、特定の分野の単語を管理する知識辞書とを照合することにより、認識文字列の誤りを修正することで文字認識を実行する文字認識装置において、
知識辞書に管理されている単語を構成する一部分同士を組み合わせることで、該知識辞書に管理されていない単語を生成する生成手段と、
認識文字列と知識辞書に管理されている単語との間の距離を測定するとともに、認識文字列と上記生成手段の生成した単語との間の距離を測定する測定手段と、
上記測定手段の測定した距離に基づいて、認識文字列の誤りを修正する修正手段とを備えることを、
特徴とする文字認識装置。
【請求項２】
請求項１記載の文字認識装置において、
上記生成手段は、知識辞書に管理されている単語の構成文字に字形の異なる類似文字があるときには、該類似文字についても組み合わせ対象としつつ、知識辞書に管理されていない単語の生成処理を実行することを、
特徴とする文字認識装置。
【請求項３】
請求項１記載の文字認識装置において、
上記生成手段は、知識辞書に管理されている単語の内、認識文字列の持つ読み情報の指す単語を組み合わせ対象としつつ、知識辞書に管理されていない単語の生成処理を実行することを、
特徴とする文字認識装置。
【請求項４】
生成手段と測定手段と修正手段とを備える文字認識装置で実行されて、候補文字のラティスで表される認識文字列と、特定の分野の単語を管理する知識辞書とを照合することにより、認識文字列の誤りを修正することで文字認識を実行する文字認識方法において、
上記生成手段が、知識辞書に管理されている単語を構成する一部分同士を組み合わせることで、該知識辞書に管理されていない単語を生成し、
上記測定手段が、認識文字列と知識辞書に管理されている単語との間の距離を測定するとともに、認識文字列と上記生成手段の生成した単語との間の距離を測定し、
上記修正手段が、上記測定手段の測定した距離に基づいて、認識文字列の誤りを修正することを、
特徴とする文字認識方法。
【請求項５】
候補文字のラティスで表される認識文字列と、特定の分野の単語を管理する知識辞書とを照合することにより、認識文字列の誤りを修正することで文字認識を実行する文字認識装置の実現に用いられるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
コンピュータを、
知識辞書に管理されている単語を構成する一部分同士を組み合わせることで、該知識辞書に管理されていない単語を生成する生成手段と、
認識文字列と知識辞書に管理されている単語との間の距離を測定するとともに、認識文字列と上記生成手段の生成した単語との間の距離を測定する測定手段と、
上記測定手段の測定した距離に基づいて、認識文字列の誤りを修正する修正手段として機能させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、知識辞書を使って認識文字列の誤りを修正することで文字認識を実行する文字認識装置及び方法と、その文字認識装置の実現に用いられるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体とに関し、特に、小さなサイズの知識辞書を用いつつ、認識精度の向上を実現できるようにする文字認識装置及び方法と、その文字認識装置の実現に用いられるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体とに関する。
【０００２】
【従来の技術】
文字認識においては、１文字毎の認識では十分な認識結果が得られないことがある。それは、認識技術の未熟さからくる認識誤りであったり、また、１文字のみ単独で見たのでは人間でも判断のつかない同形文字（口とロなど）が存在するからである。
【０００３】
それを補うため、文字認識の分野では、知識辞書を使用した知識処理を行っている。この知識処理は、例えば、「神奈川県」という記入文字に対して、４文字の全てが正しく読めない（例えば、「川」を「州」と誤読したとしても）ときでも、県名の単語を管理する知識辞書を持つことによって、「神奈州県」という読取結果を「神奈川県」に自動修正する機能である。
【０００４】
この知識処理により、認識処理の精度は大きく改善されるようになったが、知識辞書に管理されていない単語が認識対象となるときには、知識処理が働かないばかりか、誤った知識処理を実行してしまうことが起こるという問題点があった。
【０００５】
すなわち、住所のような単語のセットが予め決められる場合には、全ての単語を知識辞書中に網羅できるので、このような問題点は起こらないが、氏名などのように単語のセットが予め決められない場合には、全ての単語を知識辞書中に網羅できないので、知識辞書に管理されていない単語が認識対象となるときには、知識処理が働かないという問題点があった。
【０００６】
そして、知識辞書に、例えば「政夫」／「正雄」／「正男」が管理されている場合にあって、例えば「政男」と記入されるものを正しく読み取ったとしても、知識辞書にこの「政男」が管理されていないときには、知識辞書に従って、この読み取った「政男」を最も近い例えば「正男」に修正してしまうことで、誤った知識処理を実行してしまうことが起こるという問題点があった。
【０００７】
このような問題点に対処するために、従来では、氏名などのように単語のセットが予め決められない場合には、知識辞書のサイズを大きくする構成を採ることで、知識処理に用いるできる限り多くの単語を知識辞書で管理するという方法を採っていた。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような従来技術に従っていると、知識辞書のサイズが大きくなってしまうという問題点があった。
【０００９】
しかも、大きなサイズを持つ知識辞書を用いても、全ての単語を網羅できる訳ではなく、これから、依然として、知識処理が働かないばかりか、誤った知識処理を実行してしまうことが起こるという問題点があった。
【００１０】
本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであって、知識辞書を使って認識文字列の誤りを修正することで文字認識を実行する構成を採るときにあって、小さなサイズの知識辞書を用いつつ、認識精度の向上を実現できるようにする新たな文字認識装置及び方法の提供と、その文字認識装置の実現に用いられるプログラムを記録した新たなコンピュータ読み取り可能な記録媒体の提供とを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
図１に本発明の原理構成を図示する。
図中、１は本発明を具備する文字認識装置であって、知識処理を使って認識文字列の誤りを修正することで文字認識を実行するものである。
【００１２】
本発明の文字認識装置１は、画像データ読取手段１０と、特徴抽出手段１１と、認識辞書１２と、認識処理手段１３と、知識辞書１４と、知識処理手段１５と、表示手段２０と、出力手段２１とを備える。
【００１３】
この画像データ読取手段１０は、認識対象となる文字画像を読み取る。特徴抽出手段１１は、画像データ読取手段１０の読み取った文字画像から認識に必要となる特徴量を抽出する。
【００１４】
認識辞書１２は、文字とそれが持つ特徴量との対応関係を管理する。認識処理手段１３は、認識辞書１２の管理する特徴量と、特徴抽出手段１１の抽出する特徴量とを照合することで、画像データ読取手段１０の読み取った文字画像の文字を認識（候補文字のラティスで表される）する。知識辞書１４は、特定の分野の単語を管理する。
【００１５】
知識処理手段１５は、知識辞書１４に管理されている単語を構成する一部分同士を組み合わせることで、知識辞書１４に管理されていない単語を生成する生成手段１６と、認識処理手段１３の認識した文字列と知識辞書１４に管理されている単語との間の距離を測定するとともに、認識処理手段１３の認識した文字列と生成手段１６の生成した単語との間の距離を測定する測定手段１７と、測定手段１７の測定した距離に基づいて認識処理手段１３の認識した文字列の誤りを修正する修正手段１８と、修正手段１８の修正した単語を知識辞書１４に登録する登録手段１９とを備えることで、本発明に特徴的な知識処理を実行する。
【００１６】
表示手段２０は、認識結果を表示する。出力手段２１は、知識処理手段１５の認識結果を表示手段２０に出力する。
ここで、本発明の文字認識装置１の持つ機能は具体的にはプログラムで実現されるものであり、このプログラムは、フロッピィディスクなどに記録されたり、サーバなどのディスクなどに記録され、それらから文字認識装置１にインストールされてメモリ上で動作することで、本発明を実現することになる。
【００１７】
このように構成される本発明の文字認識装置１では、知識処理手段１５の生成手段１６は、知識処理の実行に先立って、知識辞書１４に管理されている単語を構成する一部分同士を組み合わせることで、知識辞書１４に管理されていない単語を動的に生成する。
【００１８】
このとき、生成手段１６は、字形の異なる類似文字が存在することを考慮して、知識辞書１４に管理されている単語の構成文字に字形の異なる類似文字があるときには、その類似文字についても組み合わせ対象としつつ、単語の生成処理を実行することがある。
【００１９】
また、生成手段１６は、むやみやたらと単語を生成するのではなくて、知識辞書１４に管理されている単語の内、認識処理手段１３の認識した文字列の持つ読み情報の指す単語を組み合わせ対象としつつ、単語の生成処理を実行することがある。
【００２０】
また、生成手段１６は、無条件に単語を生成するのではなくて、認識処理手段１３の認識した文字列と、知識辞書１４に管理されている単語との間の距離が規定値を超えるときに、単語の生成処理を実行することがある。
【００２１】
また、生成手段１６は、むやみやたらと単語を生成するのではなくて、認識処理手段１３の認識した文字列の持つ認識精度の高い文字を固定しつつ、単語の生成処理を実行することがある。
【００２２】
この生成手段１６の生成処理を受けて、知識処理手段１５の測定手段１７は、認識処理手段１３の認識した文字列と、知識辞書１４に管理されている単語との間の距離を測定するとともに、認識処理手段１３の認識した文字列と、生成手段１６の生成した単語との間の距離を測定し、これを受けて、修正手段１８は、測定された距離に基づいて、認識処理手段１３の認識した文字列の誤りを修正する。そして、登録手段１９は、修正手段１８の修正した単語を知識辞書１４に登録する。
【００２３】
このようにして、本発明の文字認識装置１では、知識辞書１４を使って知識処理を実行することで文字認識を実行するときに、知識辞書１４に管理されていない単語を知識辞書１４に管理されている単語から動的に生成する構成を採って、それを使って知識処理を実行することで文字認識を実行する構成を採ることから、小さなサイズの知識辞書１４を用いつつ、認識精度の向上を実現できるようになる。
【００２４】
【発明の実施の形態】
以下、実施の形態に従って本発明を詳細に説明する。
図２に、本発明の文字認識装置１の一実施例を図示する。
【００２５】
この文字認識装置１は、知識処理を使って用紙に記入された氏名の認識処理を実行するものであって、用紙に記入された氏名の文字画像を読み取るイメージスキャナ３０と、イメージスキャナ３０の読み取った文字画像を格納するイメージメモリ３１と、文字とそれが持つ特徴量との対応関係を管理する認識辞書３２と、認識辞書３２を参照することでイメージメモリ３１に格納される文字画像の氏名を認識（候補文字のラティスで表される）する認識処理プログラム３３と、広く用いられている氏名を管理する知識辞書３４と、氏名を構成する文字の持つ類似字形の情報を管理する類似字形管理テーブル３５と、知識辞書３４を参照することで認識処理プログラム３３の認識した氏名の誤りを修正する知識処理プログラム３６と、知識辞書３４の氏名から生成される氏名を格納する知識メモリ３７と、知識処理プログラム３６の認識した氏名を表示する表示装置３８とを備える。
【００２６】
ここで、本発明に特徴的な処理を実行する知識処理プログラム３６は、フロッピィディスクなどに記録されたり、サーバなどのディスクなどに記録され、それらから文字認識装置１にインストールされてメモリ上で動作することになる。
【００２７】
知識辞書３４は、氏名認識の知識処理のために用意されるものであって、図３に示すように、広く用いられている氏名に加えて、好ましくは、その読みについても管理する。例えば、「マサオ」という名前として、「正男」や「正雄」や「政夫」が広く用いられているということを管理するのである。
【００２８】
また、類似字形管理テーブル３５は、氏名を構成する文字の持つ類似字形の情報を管理するものであって、図４に示すように、例えば、「斉」という基本字形には「斎」という類似文字があり、「沢」という基本字形には「澤」という類似文字があり、「恵」という基本字形には「惠」という類似文字があるということを管理するのである。
【００２９】
図５に、知識処理プログラム３６の実行する処理フローの一実施例を図示する。次に、この処理フローに従って、本発明について詳細に説明する。
この実施例に従う場合、知識処理プログラム３６は、知識処理の開始に先立って、図５（ａ）の処理フローに示すように、知識辞書３４に管理されている単語（氏名）の構成文字を組み合わせることで、知識辞書３４に管理されていない単語（氏名）を生成して、知識メモリ３７に格納する。
【００３０】
この生成処理は、知識辞書３４に単語長Ｎの単語がｋ個管理されているときには、ｋ個の単語の先頭のｋ文字と、ｋ個の単語の２番目のｋ文字と、・・・、ｋ個の単語のＮ番目のｋ文字とを組み合わせることで実行する。
【００３１】
例えば、図６の上段に示すように、知識辞書３４に、「正男」と「正雄」と「政夫」とが管理されているときには、図６の中段に示すように、１文字目の「正」／「正」／「政」と、２文字目の「男」／「雄」／「夫」とを組み合わせることで、図６の下段に示すように、知識辞書３４に管理されていない「正夫」と「政男」と「政雄」とを生成して、知識メモリ３７に格納するのである。
【００３２】
一方、知識処理プログラム３６は、認識処理プログラム３３が認識辞書３２を参照することでイメージメモリ３１に格納される文字画像の氏名を認識すると、図５（ｂ）の処理フローに従って知識処理を実行することで、認識処理プログラム３３の認識した氏名の誤りを修正する。
【００３３】
すなわち、知識処理プログラム３６は、認識処理プログラム３３が氏名を認識（候補文字のラティスで表される）すると、図５（ｂ）の処理フローに示すように、先ず最初に、ステップ１で、認識処理プログラム３３の認識した氏名と、知識辞書３４に管理されている単語（氏名）との間の距離を測定する。
【００３４】
この距離の測定は、例えば、認識処理プログラム３３の認識した第１位候補の文字に０点の得点、第２位候補の文字に１点の得点、第３位候補の文字に２点の得点、第４位候補の文字に３点の得点、それ以下の候補文字に５点の得点を割り付け、知識辞書３４に管理されている各単語の持つ得点を求めることで行う。
【００３５】
例えば、イメージスキャナ３０の読み取った氏名が「政男」である場合にあって、図７（ａ）に示すように、認識処理プログラム３３が１文字目の第１位候補の文字として「政」、第２位候補の文字として「攻」、第３位候補の文字として「正」、第４位候補の文字として「止」を認識し、２文字目の第１位候補の文字として「男」、第２位候補の文字として「労」、第３位候補の文字として「吊」、第４位候補の文字として「動」を認識するときには、図７（ｂ）に示すように、知識辞書３４に管理されている「正男」は、「正」が２点で「男」が０点であることで２点、「正雄」は、「正」が２点で「雄」が５点であることで７点、「政夫」は、「政」が０点で「夫」が５点であることで５点というようにして距離を求めることになる。
【００３６】
続いて、ステップ２で、認識処理プログラム３３の認識した氏名と、知識メモリ３７に格納される各単語（氏名）との間の距離を測定する。
この距離の測定は、ステップ１の距離の測定と同じ方法により実行する。例えば、イメージスキャナ３０の読み取った氏名が「政男」である場合にあって、図７（ａ）に示すように、認識処理プログラム３３が１文字目の第１位候補の文字として「政」、第２位候補の文字として「攻」、第３位候補の文字として「正」、第４位候補の文字として「止」を認識し、２文字目の第１位候補の文字として「男」、第２位候補の文字として「労」、第３位候補の文字として「吊」、第４位候補の文字として「動」を認識するときには、図７（ｃ）に示すように、知識メモリ３７に格納される「政男」は、「政」が０点で「男」が０点であることで０点、「政雄」は、「政」が０点で「雄」が５点であることで５点、「正夫」は、「正」が２点で「夫」が５点であることで７点というようにして距離を求めることになる。
【００３７】
続いて、ステップ３で、ステップ１で求めた距離と、ステップ２で求めた距離の中から、最も距離の小さいものを特定して、それが指す単語（氏名）を特定する。そして、最後に、ステップ４で、認識処理プログラム３３の認識した文字列をこの特定した単語（氏名）に修正することで認識結果を得て、それを表示装置３８に表示して処理を終了する。
【００３８】
このようにして、知識処理プログラム３６は、知識辞書３４に管理されている単語（氏名）と、その単語の構成文字の組み合わせて生成される単語（氏名）とを使って知識処理を実行するのである。
【００３９】
これから、図７の例で説明するならば、知識辞書３４に管理されている単語（氏名）を使って知識処理を実行する従来技術に従うと、イメージスキャナ３０の読み取った「政男」が「正男」に誤って認識されるのに対して、本発明によれば、正確に「政男」と認識されることになる。
【００４０】
図８ないし図１１に、知識処理プログラム３６の実行する処理フローの他の実施例を図示する。
知識処理プログラム３６は、図８の処理フローに従う場合には、認識処理プログラム３３が氏名を認識すると、先ず最初に、ステップ１で、認識処理プログラム３３の認識した氏名と、知識辞書３４に管理されている単語（氏名）との間の距離を測定し、続くステップ２で、その測定結果に従って、最も距離の小さい知識辞書３４の単語（氏名）を特定する。
【００４１】
続いて、ステップ３で、ステップ２で特定した単語（氏名）の距離は規定以下であるのか否かを判断して、規定以下でないことを判断するときには、ステップ４に進んで、認識処理プログラム３３の認識した氏名と、知識メモリ３７に格納される単語（氏名）との間の距離を測定し、続くステップ５で、その測定結果に従って、最も距離の小さい知識メモリ３７の単語（氏名）を特定する。
【００４２】
そして、続いて、ステップ６で、ステップ２で特定した単語（氏名）の距離と、ステップ５で特定した単語（氏名）の距離の内の小さい方の距離を持つ単語を特定し、続くステップ７で、認識処理プログラム３３の認識した文字列をこの特定した単語（氏名）に修正することで認識結果を得て、それを表示装置３８に表示する。
【００４３】
一方、ステップ３で、ステップ２で特定した単語（氏名）の距離が規定以下であることを判断するときには、ステップ４〜６の処理を省略し、直ちにステップ７に進んで、認識処理プログラム３３の認識した文字列をステップ２で特定した単語（氏名）に修正することで認識結果を得て、それを表示装置３８に表示する。
【００４４】
ステップ７の処理を終了すると、ステップ８に進んで、ステップ７で修正した単語（氏名）が知識メモリ３７に格納のものか否かを判断して、知識メモリ３７に格納のものでないことを判断するときには、そのまま処理を終了し、知識メモリ３７に格納のものであることを判断するときには、ステップ９に進んで、ステップ７で修正した単語（氏名）を知識辞書３４に登録して処理を終了する。
【００４５】
このようにして、知識処理プログラム３６は、図８の処理フローに従う場合には、知識辞書３４のみの知識処理でも十分信頼できる場合には、知識辞書３４のみを使って高速に知識処理を実行するようにしている。
【００４６】
そして、知識辞書３４から生成した単語が入力されてきたときには、それを知識辞書３４に登録するようにしている。
一方、知識処理プログラム３６は、図９の処理フローに従う場合には、認識処理プログラム３３が氏名を認識すると、先ず最初に、ステップ１で、類似字形管理テーブル３５を参照することで、認識処理プログラム３３の認識した氏名の構成文字の中に類似字形を持つものがあるのか否かを判断して、類似字形を持つものがあることを判断するときには、ステップ２／ステップ３に進んで、類似字形で置き換えた単語を追加しつつ、知識辞書３４に管理されている単語（氏名）との間の距離を測定するとともに、類似字形で置き換えた単語を追加しつつ、知識メモリ３７に格納される単語（氏名）との間の距離を測定する。
【００４７】
そして、続くステップ６で、最も距離の小さい単語（氏名）を特定し、続くステップ７で、認識処理プログラム３３の認識した文字列をこの特定した単語（氏名）に修正することで認識結果を得て、それを表示装置３８に表示して処理を終了する。
【００４８】
一方、ステップ１で、類似字形を持つものがないことを判断するときには、ステップ４／ステップ５に進んで、類似字形の置き換えを行わずに、知識辞書３４に管理されている単語（氏名）との間の距離を測定するとともに、類似字形の置き換えを行わずに、知識メモリ３７に格納される単語（氏名）との間の距離を測定する。
【００４９】
そして、続くステップ６で、最も距離の小さい単語（氏名）を特定し、続くステップ７で、認識処理プログラム３３の認識した文字列をこの特定した単語（氏名）に修正することで認識結果を得て、それを表示装置３８に表示して処理を終了する。
【００５０】
このようにして、知識処理プログラム３６は、図９の処理フローに従う場合には、旧字や新字や異体字などの類似字形も考慮しつつ、知識処理を実行するようにしている。
【００５１】
次に、図１０の処理フローについて説明する。
ここで、この処理フローに従う場合には、知識処理プログラム３６は、図５（ａ）の処理フローを実行せずに、認識処理プログラム３３が認識した時点で、知識辞書３４に管理されている単語（氏名）の構成文字を組み合わせることで、知識辞書３４に管理されていない単語（氏名）を動的に生成するという構成を採っている。
【００５２】
知識処理プログラム３６は、図１０の処理フローに従う場合には、認識処理プログラム３３が氏名を認識すると、先ず最初に、ステップ１で、認識処理プログラム３３の認識した氏名の構成文字の中に認識精度の高い文字が含まれているのか否かを判断して、認識精度の高い文字が含まれていることを判断するときには、ステップ２に進んで、その文字を固定しつつ、知識辞書３４に管理されている単語（氏名）の構成文字を組み合わせることで単語（氏名）を生成して、知識メモリ３７に格納する。
【００５３】
続いて、ステップ４／ステップ５に進んで、知識辞書３４に管理されている単語（氏名）との間の距離を測定を測定するとともに、知識メモリ３７に格納される単語（氏名）との間の距離を測定する。そして、ステップ６に進んで、最も距離の小さい単語（氏名）を特定し、続くステップ７で、認識処理プログラム３３の認識した文字列をこの特定した単語（氏名）に修正することで認識結果を得て、それを表示装置３８に表示して処理を終了する。
【００５４】
一方、ステップ１で、認識精度の高い文字が含まれていないことを判断するときには、ステップ３に進んで、知識辞書３４に管理されている単語（氏名）の構成文字を組み合わせることで単語（氏名）を生成して、知識メモリ３７に格納する。
【００５５】
続いて、ステップ４／ステップ５に進んで、知識辞書３４に管理されている単語（氏名）との間の距離を測定を測定するとともに、知識メモリ３７に格納される単語（氏名）との間の距離を測定する。そして、ステップ６に進んで、最も距離の小さい単語（氏名）を特定し、続くステップ７で、認識処理プログラム３３の認識した文字列をこの特定した単語（氏名）に修正することで認識結果を得て、それを表示装置３８に表示して処理を終了する。
【００５６】
このようにして、知識処理プログラム３６は、図１０の処理フローに従う場合には、認識処理プログラム３３の認識した文字の内、認識精度の高いものについては置き換えを行わずに知識メモリ３７に格納する単語を生成して、それを使って知識処理を実行するようにしている。
【００５７】
例えば、図６の上段に示すように、知識辞書３４に、「正男」と「正雄」と「政夫」とが管理されているときにあって、認識処理プログラム３３の認識した文字の内、「正」の認識精度が高いときには、新たに「正夫」のみを生成して、知識処理を実行するのである。
【００５８】
次に、図１１の処理フローについて説明する。
ここで、この処理フローに従う場合には、認識処理プログラム３３が、漢字で記入される氏名の他に、その氏名に対応付けて記入される「ふりがな」についても認識することを想定し、知識辞書３４が、氏名の「ふりがな」についても知識として管理することを想定している。また、知識処理プログラム３６は、図５（ａ）の処理フローを実行せずに、認識処理プログラム３３が認識した時点で、知識辞書３４に管理されている単語（氏名）の構成文字を組み合わせることで、知識辞書３４に管理されていない単語（氏名）を動的に生成するという構成を採っている。
【００５９】
知識処理プログラム３６は、図１１の処理フローに従う場合には、認識処理プログラム３３が氏名とその「ふりがな」を認識すると、先ず最初に、ステップ１で、認識処理プログラム３３の認識した「ふりがな」について知識処理を行う。例えば、イメージスキャナ３０が「マサオ」という「ふりがな」を読み取るときに、認識処理プログラム３３の認識した「ふりがな」の候補文字と、知識辞書３４に管理される「ふりがな」とを照合することで、「マサオ」という「ふりがな」を認識するのである。
【００６０】
続いて、ステップ２で、知識辞書３４に管理される漢字の氏名の単語の中から、「ふりがな」が一致し、かつ漢字数（認識処理プログラム３３の認識した氏名の漢字数）の一致する文字を検索する。例えば、「マサオ」という「ふりがな」を持つ２文字構成の「正男」／「正雄」／「政夫」を検索するのである。
【００６１】
続いて、ステップ３で、ステップ２で検索した氏名の構成文字を組み合わせることで辞書メモリ３７に格納する単語を動的に生成し、続くステップ４で、それを使って漢字で記入される氏名の知識処理を実行するようにしている。
【００６２】
このようにして、知識処理プログラム３６は、図１１の処理フローに従う場合には、知識辞書３４に管理されている単語（氏名）の内、認識した「ふりがな」と異なる「ふりがな」を持つものについては組み合わせ対象とせずに知識メモリ３７に格納する単語を生成して、それを使って知識処理を実行するようにしている。
【００６３】
図示実施例に従って本発明を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、氏名の認識処理に対する実施例に従って本発明を説明したが、本発明は氏名認識処理にその適用が限られるものではない。
【００６４】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の文字認識装置では、知識辞書を使って知識処理を実行することで文字認識を実行するときに、知識辞書に管理されていない単語を知識辞書に管理されている単語から動的に生成する構成を採って、それを使って知識処理を実行することで文字認識を実行する構成を採ることから、小さなサイズの知識辞書を用いつつ、認識精度の向上を実現できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理構成図である。
【図２】本発明の一実施例である。
【図３】知識辞書の説明図である。
【図４】類似字形管理テーブルの説明図である。
【図５】知識処理プログラムの実行する処理フローの一実施例である。
【図６】知識処理プログラムの実行する処理の説明図である。
【図７】知識処理プログラムの実行する処理の説明図である。
【図８】知識処理プログラムの実行する処理フローの他の実施例である。
【図９】知識処理プログラムの実行する処理フローの他の実施例である。
【図１０】知識処理プログラムの実行する処理フローの他の実施例である。
【図１１】知識処理プログラムの実行する処理フローの他の実施例である。
【符号の説明】
１    文字認識装置
１０  画像データ読取手段
１１  特徴抽出手段
１２  認識辞書
１３  認識処理手段
１４  知識辞書
１５  知識処理手段
１６  生成手段
１７  測定手段
１８  修正手段
１９  登録手段
２０  表示手段
２１  出力手段
【図１】
0003887088.tif 000002
【図２】
0003887088.tif 000003
【図３】
0003887088.tif 000004
【図４】
0003887088.tif 000005
【図５】
0003887088.tif 000006
【図６】
0003887088.tif 000007
【図７】
0003887088.tif 000008
【図８】
0003887088.tif 000009
【図９】
0003887088.tif 000010
【図１０】
0003887088.tif 000011
【図１１】
0003887088.tif 000012