(57)【要約】【課題】より高い精度で宛名郵便番号を特定する方法を提供する。【解決手段】プロセッサにより実行される配送物の文字認識方法であって、配送物を撮影した画像から文字を切り出して（Ｓ１）、文字の座標及び文字を認識する（Ｓ２〜Ｓ３）第１ステップと、当該認識結果より、郵便番号候補文字列から郵便番号を特定する（Ｓ４及びＳ５）第２ステップと、特定された郵便番号が予め設定された規則を満たさない場合に、郵便番号が宛先郵便番号ではないと判定する（Ｓ６〜Ｓ９）第３ステップとを含む。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセッサにより実行される、配送物の文字認識方法であって、
前記配送物を撮影した画像から文字を切り出して、前記文字の座標及び文字を認識する第１ステップと、
認識結果より、郵便番号候補文字列から郵便番号を特定する第２ステップと、
特定された前記郵便番号が予め設定された規則を満たさない場合に、前記郵便番号が宛先郵便番号ではないと判定する第３ステップとを含む
文字認識方法。
【請求項２】
前記規則には、前記文字を行毎に並べたとき、前記郵便番号から所定の行数以内に敬称が書かれていることを含む
請求項１に記載の文字認識方法。
【請求項３】
前記第３ステップで、前記画像より配送物領域を抽出し、
前記規則には、前記郵便番号が前記配送物領域の上部にあることを含む
請求項１に記載の文字認識方法。
【請求項４】
前記規則には、前記郵便番号と同じ行に住所が記載されていないことを含む
請求項１に記載の文字認識方法。
【請求項５】
前記規則には、前記郵便番号と同じ行に記載された文字数が、所定の数より少ないことを含む
請求項１に記載の文字認識方法。
【請求項６】
前記第３ステップで、前記画像より窓領域又はラベル領域を検出し、
前記規則には、前記郵便番号が前記窓領域又は前記ラベル領域の中にあることを含む
請求項１に記載の文字認識方法。
【請求項７】
前記規則には、前記郵便番号から所定の範囲内にバーコードがあることを含む
請求項１に記載の文字認識方法。
【請求項８】
前記規則には、前記郵便番号から所定の行数以内に所定の数字列が記載されていないことを含む
請求項１に記載の文字認識方法。
【請求項９】
前記規則には、前記郵便番号から所定の領域内に所定の文字や記号があることを含む
請求項１に記載の文字認識方法。
【請求項１０】
前記規則は、請求項２〜９に記載の規則のうち少なくとも２つの規則の組合せである
請求項１に記載の文字認識方法。
【請求項１１】
前記第３ステップでは、さらに、統計的手法に基づき、前記少なくとも２つの規則に重み付けを行う
請求項１０に記載の文字認識方法。
【請求項１２】
前記第３ステップでは、さらに、機械学習により得られた結果に基づき、前記少なくとも２つの規則に重み付けを行う
請求項１０に記載の文字認識方法。
【請求項１３】
配送物の文字認識装置であって、
配送物を撮影する画像撮影部と、
前記画像撮影部が撮影した画像を格納するメモリと、
前記画像から宛先郵便番号を判定する制御部と、
前記制御部が判定した結果を出力する出力部と、を備え、
前記制御部は、
前記画像から文字を切り出して、前記文字の座標及び文字を認識し、当該認識結果より、郵便番号候補文字列から郵便番号を特定する郵便番号特定部と、
前記郵便番号特定部が特定した前記郵便番号が、予め設定された規則を満たさない場合に、前記郵便番号が宛先郵便番号ではないと判定する宛先郵便番号判定部とを有する
文字認識装置。
【請求項１４】
配送物に記載されている文字を認識するためにプロセッサによって実行されるプログラムであって、
請求項１に記載の文字認識方法に含まれるステップを含む
文字認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、配送物を撮影した画像から宛先郵便番号を特定する文字認識方法、文字認識装置及び文字認識プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１は、配送物上の少なくとも１つ以上の宛名領域候補を抽出し、その宛名領域候補内の文字画像と文字の標準パターンとから郵便番号を認識する。そして、認識した郵便番号のある宛名領域候補内の住所と認識した郵便番号とを照合することで宛名郵便番号の認識精度を高めている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平５−２１７０１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本開示は、より高い精度で宛名郵便番号を特定する文字認識方法、文字認識装置及び文字認識プログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するために、本開示の一態様に係る文字認識方法は、プロセッサにより実行される、配送物の文字認識方法であって、前記配送物を撮影した画像から文字を切り出して、前記文字の座標及び文字を認識する第１ステップと、認識結果より、郵便番号候補文字列から郵便番号を特定する第２ステップと、特定された前記郵便番号が予め設定された規則を満たさない場合に、前記郵便番号が宛先郵便番号ではないと判定する第３ステップとを含む。
【０００６】
また、本開示における文字認識装置は、配送物の文字認識装置であって、配送物を撮影する画像撮影部と、前記画像撮影部が撮影した画像を格納するメモリと、前記画像から宛先郵便番号を判定する制御部と、前記制御部が判定した結果を出力する出力部と、を備え、前記制御部は、前記画像から文字を切り出して、前記文字の座標及び文字を認識し、当該認識結果より、郵便番号候補文字列から郵便番号を特定する郵便番号特定部と、前記郵便番号特定部が特定した前記郵便番号が、予め設定された規則を満たさない場合に、前記郵便番号が宛先郵便番号ではないと判定する宛先郵便番号判定部とを有する。
【０００７】
また、本開示における文字認識プログラムは、配送物に記載されている文字を認識するためにプロセッサによって実行されるプログラムであって、上記に記載の文字認識方法に含まれるステップを含む。
【０００８】
なお、これらの包括的又は具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータで読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
【発明の効果】
【０００９】
本開示の文字認識方法、文字認識装置及び文字認識プログラムによれば、より高い精度で宛名郵便番号を特定するのに有効である。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施の形態に係る文字認識装置の構成を示すブロック図
【図２】実施の形態に係る文字認識方法の動作を示すフローチャート
【図３】郵便番号と宛名の敬称との位置関係に対する評価値ｐ１を設定する動作の一例を示すフローチャート
【図４】郵便番号の記載位置に対する評価値ｐ２を設定する動作の一例を示すフローチャート
【図５】郵便番号以外の文字数に対する評価値ｐ３を設定する動作の一例を示すフローチャート
【図６】所定の領域があるか否かに対する評価値ｐ４を設定する動作の一例を示すフローチャート
【図７】バーコードがあるか否かに対する評価値ｐ５を設定する動作の一例を示すフローチャート
【図８】電話番号又はＦＡＸ番号があるか否かに対する評価値ｐ６を設定する動作の一例を示すフローチャート
【図９】特定の文字又は記号があるか否かに対する評価値ｐ７を設定する動作の一例を示すフローチャート
【図１０】配送物領域の一例を示す図
【図１１】窓領域が設けられている配送物の一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、適宜図面を参照しながら、実施の形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。
【００１２】
なお、発明者らは、当業者が本開示を十分に理解するために添付図面および以下の説明を提供するのであって、これらによって特許請求の範囲に記載の主題を限定することを意図するものではない。
【００１３】
（実施の形態）
以下、図１〜図１１を用いて、実施の形態を説明する。なお、本開示は、フリーフォーマットで宛名が記載された配送物から、宛先郵便番号をより高い精度（より高い確率）で判定することを特徴としている。
【００１４】
［１−１．構成］
図１は、本実施の形態における文字認識装置１０の構成を示すブロック図である。
【００１５】
この文字認識装置１０は、画像撮影部１００と、メモリ１０１と、制御部１０２と、出力部１０５とにより実現される。
【００１６】
画像撮影部１００は、図示しない搬送路に対して略直交となるように取り付けられる。
そして、搬送路上を搬送されている郵便物などの配送物ごとの画像を撮影する。具体的には、配送物は宛名が記載されている面（配送物の表面）が画像撮影部１００側となるように搬送路上に配置される。そして、画像撮影部１００は画像撮影部１００の前を通過した配送物ごとに画像を撮影（図１では配送物２００を撮影）することで、配送物ごとに配送物の表面を撮影する。画像撮影部１００は、例えばカメラである。撮影された画像は、電気信号に変換され、メモリ１０１に格納される。例えば、画像撮影部１００が有している受光素子であるフォトダイオードにより、光信号が電気信号に変換され、メモリ１０１に格納される。なお、受光素子は、フォトダイオードに限定されない。受光素子は、光信号を電気信号に変換できるものであればよい。
【００１７】
メモリ１０１は、画像撮影部１００が撮影した画像を画像情報として格納する。そして、必要に応じ制御部１０２はメモリ１０１から画像情報を読み出す。また、メモリ１０１は、制御部１０２で処理された情報を格納する。制御部１０２で処理された情報とは、後述する文字切り出し部１０３ａから格納される配送物領域及び文字領域、文字列抽出部１０３ｂから格納される文字列、文字認識部１０３ｃから格納される文字認識結果、郵便番号候補抽出部１０３ｄから格納される郵便番号候補、郵便番号判定部１０３ｅから格納される郵便番号などである。
【００１８】
加えて、メモリ１０１は、制御部１０２が配送物領域から文字を認識するための文字の標準パターンを記憶している。ここで、標準パターンは、プリンタなどで印刷されたものから手書きであるものまでが認識できるパターンであることが望ましい。また、標準パターンは、定期的にアップデートされることが望ましい。
【００１９】
メモリ１０１は、データを格納するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）及びプログラムを記憶するＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）により構成されている。なお、本実施の形態では、制御部１０２とメモリ１０１とは別の構成となっている例を示したが、これに限定されない。例えば、メモリ１０１は制御部１０２に含まれていてもよい。
【００２０】
制御部１０２は、郵便番号特定部１０３及び宛先郵便番号判定部１０４から構成される。制御部１０２は、画像撮影部１００が撮影した画像から、所定の処理を行い、配送物に記載されている宛名郵便番号を特定する。なお、所定の処理については、後述する図２で詳細に説明する。制御部１０２は、例えば、メモリ１０１からプログラムを読み出し、読み出したプログラムを実行するプロセッサによって実現される。なお、制御部１０２が実行するプログラムを制御部１０２自体が記憶していてもよい。例えば、制御部１０２は、データを記憶するＲＡＭ、プログラムを格納するＲＯＭ、プログラムを実行するプロセッサ、周辺回路とやりとりをする入出力ポート等を備えるマイクロコンピュータ等によって実現されてもよい。
【００２１】
また、ＲＡＭはデータ格納だけではなく、ハードディスク、フラッシュメモリ、又はネットワークからプログラムをダウンロードして、制御部１０２はＲＡＭからプログラムを読み出し、読み出したプログラムを実行してもよい。
【００２２】
郵便番号特定部１０３は、文字切り出し部１０３ａ、文字列抽出部１０３ｂ、文字認識部１０３ｃ、郵便番号候補抽出部１０３ｄ、郵便番号判定部１０３ｅから構成される。郵便番号特定部１０３は、画像撮影部１００が撮影した画像を処理することで、配送物の表面に記載されている郵便番号を特定する。
【００２３】
文字切り出し部１０３ａは、メモリ１０１から画像情報を読み出す。読み出した画像情報から配送物以外の部分を削除した画像である配送物領域を抽出し、配送物領域内の文字が記載されている文字領域を切り出す。文字列抽出部１０３ｂは、文字切り出し部１０３ａが切り出した文字領域内にある文字列を抽出する。文字列の抽出は、例えば文字領域ごとに実施される。文字認識部１０３ｃは、文字列抽出部１０３ｂで抽出された文字列ごとに文字列内の文字とメモリ１０１に記憶されている文字の標準パターンとを照合することで、文字の認識処理を行う。郵便番号候補抽出部１０３ｄは、文字認識部１０３ｃの文字認識結果から数字が並んで記載されている郵便番号候補を抽出する。郵便番号候補は、複数ある可能性がある。例えば、宛先郵便番号以外に、送付元郵便番号又は番地などが含まれている可能性がある。郵便番号判定部１０３ｅは、郵便番号候補から所定の数字列である郵便番号を特定する。この郵便番号には、宛先郵便番号及び送付元郵便番号が含まれている可能性がある。つまり、複数の郵便番号が特定される可能性がある。
【００２４】
宛先郵便番号判定部１０４は、郵便番号判定部１０３ｅ特定した郵便番号ごとに所定の規則に基づいて計算を行い、郵便番号が宛先郵便番号であるか否かを判定する。なお、所定の規則については後述する図３〜図９で詳細に説明する。郵便番号が宛先郵便番号であるか否かの判定は、郵便番号判定部１０３ｅが特定した郵便番号の全てに対して、実施される。また、郵便番号が宛先郵便番号であるか否かの判定は、郵便番号判定部１０３ｅが特定した郵便番号が１つのみであった場合においても、実施される。それは、郵便番号判定部１０３ｅが郵便番号と特定した数字列が、宛先郵便番号ではない可能性があるからである。なお、制御部１０２を構成する各構成要素に関する動作の詳細は、後述する。
【００２５】
出力部１０５は、宛先郵便番号判定部１０４が判定した結果を出力するデバイスであり、例えば、宛先郵便番号判定部１０４が判定した結果を表示するディスプレイである。出力部１０５は、例えば、画像撮影部１００が撮影した画像と、宛先郵便番号判定部１０４の判定結果とを並べて表示する。なお、出力部１０５が、出力するのは表示に限らない。例えば、出力部１０５は、宛先郵便番号判定部１０４が宛先郵便番号を特定できなかった場合に、警告音又は警告灯などで結果を出力してもよい。
【００２６】
［１−２．動作］
続いて、本実施の形態に係る文字認識装置１０の動作について、図２〜図１１を用いて説明する。
【００２７】
図２は、本実施の形態に係る文字認識方法の動作を示すフローチャートである。図２におけるステップＳ１〜Ｓ３までが撮影した画像から文字を切り出して、切り出した文字の座標及び文字を認識する第１ステップ、ステップＳ４及びＳ５が第１ステップでの認識結果より郵便番号候補文字列を抽出し、郵便番号候補文字列から所定の数字列を抽出することで、郵便番号を特定する第２ステップに相当し、ステップＳ６〜Ｓ９までが特定された郵便番号が予め設定された規則を満たさない場合に、当該郵便番号が宛先郵便番号ではないと判定する第３ステップに相当する。
【００２８】
まず、制御部１０２の文字切り出し部１０３ａは、画像撮影部１００が撮影しメモリ１０１に格納されている画像情報から、配送物以外の部分を除いた画像である配送物領域を抽出し、配送物領域内の文字が記載されている文字領域を切り出す（Ｓ１）。文字切り出し部１０３ａは、メモリ１０１から画像情報を読み出し、読み出した画像情報から配送物領域と少なくとも１つ以上の文字領域を抽出する。例えば、２値化処理などの画像処理を行い、その画像に基づいて配送物領域及び文字領域を切り出す。文字切り出し部１０３ａは、切り出した配送物領域及び文字領域を、メモリ１０１に格納する。
【００２９】
次に、制御部１０２の文字列抽出部１０３ｂは、それぞれの文字領域内に対して、文字列の抽出を行う（Ｓ２）。文字列抽出部１０３ｂは、文字領域内にある文字の座標情報から、それぞれの文字が同じ列に記載されているか否かを判定し、同じ列に記載されている文字同士を１つの文字列として抽出する。文字領域が複数ある場合には、それぞれの文字領域に対して文字列の抽出を行う。文字列抽出部１０３ｂは、抽出した文字列を、それぞれメモリ１０１に格納する。
【００３０】
ここで、文字切り出し部１０３ａ及び文字列抽出部１０３ｂの動作について、図１０を用いて詳細に説明する。例えば、図１０の例では、文字切り出し部１０３ａは、配送物領域３００において、文字が記載されている領域として文字領域３０１、３０２、３０３の領域を切り出し、配送物領域３００と切り出した文字領域３０１、３０２、３０３とを示す情報をメモリ１０１に格納する。次に、文字列抽出部１０３ｂは、配送物領域３００の上辺から文字までの距離（図１０では、上辺から文字領域３０１内で左上に記載されている文字までの距離であるｘ１）を文字ごとに算出し、略等しい距離である文字同士が同じ列に記載されていると判定する。図１０の例では、文字列抽出部１０３ｂは、文字領域３０１に対する文字列として文字列３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃの３列を抽出し、抽出した文字列３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃをメモリ１０１に格納する。
【００３１】
また、文字列抽出部１０３ｂは、配送物に記載されている文字が縦書きであるか横書きであるかを、文字領域の縦方向及び横方向のサイズから推定してもよい。具体的には、図１０の例では、文字領域３０１は横長の文字領域である。文字領域が横長の矩形である場合には、横書きで文字が記載されていると推定し、文字列の抽出を行ってもよい。また、文字領域が縦長の矩形である場合には、縦書きで文字が記載されていると推定し、文字列の抽出を行ってもよい。これにより、文字列の抽出が容易になる。
【００３２】
そして、制御部１０２の文字認識部１０３ｃは、文字列抽出部１０３ｂが抽出した文字列のそれぞれに対して、文字認識を行う（Ｓ３）。まず、文字認識部１０３ｃはメモリ１０１から文字列抽出部１０３ｂが抽出した文字列を読み出す。そして、文字認識部１０３ｃは、メモリ１０１に記憶されている文字を認識するための標準パターンを読み出し、文字列の文字と標準パターンとを照合することにより、文字の認識を行う。文字の認識は、文字列抽出部１０３ｂで抽出された文字列の全てに対して行われる。文字認識部１０３ｃによって認識された文字認識結果は、それぞれメモリ１０１に格納される。これで、配送物に記載されている文字列は電子情報として格納される。この時点で、配送物の表面に記載されている文字及び文字の位置は、読み取れなかったものを除き、特定されていることとなる。なお、読み取れなかった文字があれば、出力部１０５へ表示し、使用者が当該文字を判定してもよい。
【００３３】
次に、制御部１０２の郵便番号候補抽出部１０３ｄは、認識された文字に対して、郵便番号候補を抽出する（Ｓ４）。まず、郵便番号候補抽出部１０３ｄは、メモリ１０１から文字認識部１０３ｃで認識された文字認識結果を読み出す。文字領域ごとに読み出してもよいし、文字列ごとに読み出してもよい。そして、郵便番号候補抽出部１０３ｄは、読み出した文字認識結果から数字列が記載されている箇所を抽出する。抽出される郵便番号候補は、例えば文字列の中の一部であってもよいし、１つの文字領域内に複数あってもよい。郵便番号候補抽出部１０３ｄは、抽出した郵便番号候補をメモリ１０１に格納する。なお、郵便番号候補が無かった場合は、出力部１０５へ表示し、使用者が郵便番号の確認を行ってもよい。
【００３４】
この時点では、郵便番号候補であると判定される数字が複数存在する可能性がある。例えば、特定したい宛名郵便番号に加え、送付元郵便番号、番地、マンションの部屋番号又は電話番号などが郵便番号候補として抽出される可能性がある。
【００３５】
そして、制御部１０２の郵便番号判定部１０３ｅは、抽出された郵便番号候補のそれぞれに対して、郵便番号であるかの判定を行う（Ｓ５）。まず、郵便番号判定部１０３ｅは、メモリ１０１から郵便番号候補抽出部１０３ｄで抽出された郵便番号候補を読み出す。郵便番号判定部１０３ｅは、読み出した郵便番号候補ごとに、当該郵便番号候補が郵便番号であるか否かの判定を行う。例えば、７文字の数字が略等間隔に並んでおり、かつ、数字の前には郵便記号（〒）以外の文字がないものを抽出する。なお、７文字の数字の３文字目と４文字目との間にハイフン（−）または空白があってもよい。なお、郵便番号と判定する数字列が無かった場合は、出力部１０５へ表示し、使用者が郵便番号の確認を行ってもよい。
【００３６】
この時点では、郵便番号と判定される数字列が複数存在する可能性がある。例えば、特定したい宛名郵便番号に加え、送付元郵便番号などが郵便番号と判定されている可能性がある。また、送付元郵便番号のみが郵便番号として判定をされている可能性もある。
【００３７】
次に、制御部１０２の宛先郵便番号判定部１０４は、郵便番号判定部１０３ｅが郵便番号であると判定した数字列のそれぞれに対して、その郵便番号が宛先郵便番号であるか否かの判定を行う。具体的には、まず、宛先郵便番号判定部１０４は、メモリ１０１から配送物領域と郵便番号の位置とを関係づけた情報を読み出す。そして、読み出した情報に対して、郵便番号ごとに予め設定された規則に基づいて、郵便番号が宛先郵便番号であるか否かの判定を行う。より具体的には、予め定められた規則ごとに評価値を設定し（Ｓ６）、それぞれの評価値を掛け合わせた総合評価値（図２における（ｐ１×ｐ２×・・・×ｐＮ））が閾値（図２におけるＴｈ）以上であるか否かに応じて、当該郵便番号が宛先郵便番号であるかの判定を行う（Ｓ７）。
【００３８】
ここで、予め定められた規則ごとに評価値を設定する方法を説明する。なお、説明する規則は一例であり、これに限定されない。また、予め定められた規則のそれぞれは、配送物の表面に記載されている文字列又は記号などと宛先郵便番号との位置関係などの経験則に基づいて設定されている。そのため、本実施の形態に係る文字認識装置１０では、それぞれの規則に対し、規則ごとに設けられた判定基準を満たすからといって必ず宛先郵便番号が特定できるわけではないが、設定された評価値から宛名郵便番号を判定することで、より高い確率で宛名郵便番号を特定できる。また、以降の説明における郵便番号とは、郵便番号判定部１０３ｅが郵便番号であると判定した数字列を意味する。また、郵便番号判定部１０３ｅが判定した郵便番号のそれぞれに対して以降の処理を行うが、ここでは、特に識別を行いたい宛先郵便番号と送付元郵便番号とについて説明する。
【００３９】
まずは、郵便番号と宛名の敬称との位置関係に対する評価値ｐ１について、図３を用いて説明する。
【００４０】
図３は、本実施の形態に係る文字認識方法における、郵便番号と宛名の敬称との位置関係に対する評価値ｐ１を設定する動作の一例を示すフローチャートである。これは、宛先郵便番号が記載される近辺に宛名が記載されていることが多いという経験則に基づいている。本実施の形態に係る文字認識装置１０は、フリーフォーマットで宛名などが記載されるあらゆる配送物を対象としている。フリーフォーマットで宛名などが記載されていても、敬称はどの配送物にも記載されていることが多い。また、送付元郵便番号が記載される近辺には、送付元の会社名又は住所などは記載されているが、敬称が記載されることは少ない。これにより、宛名の敬称と郵便番号との位置関係を検出することで、当該郵便番号が宛先郵便番号である可能性が高まる。
【００４１】
具体的には、宛先郵便番号判定部１０４は、文字認識部 １０３ｃが文字認識した結果をメモリ１０１から読み出し、その文字列の中から、敬称が記載されている位置を特定する（Ｓ２０）。敬称とは、例えば、様、御中、先生、殿、様方などである。なお、記載されている位置を特定する敬称のリストは、予めメモリ１０１に記憶されている。宛先郵便番号判定部１０４は、その敬称のリストを参照し、敬称が記載されている位置を特定する。ここで、敬称の後には文字が続かないことが多いので、敬称のリストにあり、後に文字が続かない文字を敬称として特定してもよい。また、宛先郵便番号判定部１０４は、宛先郵便番号であるか否かの判定を行っている郵便番号が記載されている文字領域を優先して敬称を特定してもよい。
【００４２】
宛先郵便番号判定部１０４は、敬称を特定すると、敬称が記載されている文字列と、郵便番号が記載されている文字列との行数の差を確認する。例えば、図１０の文字領域３０１に対し、郵便番号が３０１ａの文字列に記載されており、かつ敬称が３０１ｃの文字列に記載されていた場合、郵便番号と敬称との行数の差は１行となる。この行数の差が所定の行数以内に記載されているか否か（Ｓ２１）を確認することで、宛先郵便番号判定部１０４は、郵便番号が敬称の近辺にあるか否かを判定する。また、所定の行数の差とは、予め設定されていてもよいし、配送物を区分する使用者によって設定されてもよい。所定の行数の差とは、例えば、２行又は３行などである。
【００４３】
ここで、郵便番号と敬称との行数の差が１行であり、所定の行数の差が３行であった場合、敬称は郵便番号から所定の行数以内に記載されている（Ｓ２１でＹｅｓ）ので、宛先郵便番号判定部１０４は、評価値ｐ１＝ａ１と設定する（Ｓ２２）。また、郵便番号と敬称との行数の差が４行であり、所定の行数が３行であった場合、敬称は郵便番号から所定の行数以外に記載されている（Ｓ２１でＮｏ）ので、宛先郵便番号判定部１０４は、評価値ｐ１＝ａ２と設定する（Ｓ２３）。
【００４４】
ここで、ａ１とａ２との関係は、例えば、１≧ａ１＞ａ２＞０である。つまり、宛先郵便番号判定部１０４は、宛先郵便番号である可能性が高い郵便番号の（ここでは、Ｓ２１でＹｅｓ）評価値ｐ１を高くなるように設定する。
【００４５】
なお、評価値の設定方法はこれに限定されない。例えば、郵便番号と敬称との行数の差に対し、評価値を個別に設けてもよい。具体的には、郵便番号と敬称との行数の差が１行であれば、評価値ｐ１＝ａ３、郵便番号と敬称との行数の差が２行であれば、評価値ｐ１＝ａ４、郵便番号と敬称との行数の差がｎ行であれば、評価値ｐ１＝ａｍと設定してもよい。ここで、ａ１とａ３、ａ４、・・・及びａｍとの関係は、例えば、１≧ａ１＞ａ３＞ａ４＞・・・＞ａｍ＞０である。
【００４６】
次に、配送物の表面の郵便番号の記載位置に対する評価値ｐ２について、図４を用いて説明する。
【００４７】
図４は、本実施の形態に係る文字認識方法における、配送物表面の郵便番号の記載位置に対する評価値ｐ２を設定する動作の一例を示すフローチャートである。これは、宛先郵便番号は配送物の上部に記載されていることが多いという経験則に基づいている。ここで、上部とは、郵便番号が読める方向に配送物を正対視した場合における、郵便番号の記載位置が配送物の上辺に近い領域を意味する。上部とは、例えば、配送物の縦方向の長さの１／２より上辺に近い領域である。
【００４８】
宛先郵便番号判定部１０４は、メモリ１０１から配送物領域を読み出す。これにより配送物のサイズがわかる。配送物領域を郵便番号が読める方向にセットし、配送物の縦方向の長さＨ（図２のＨ１に相当）及び配送物の上辺から郵便番号の記載位置までの距離ｘ（図２のｘ１に相当）を算出する（Ｓ３０）。そして、ｐ２＝１−ｘ／Ｈの計算を行うことにより評価値ｐ２を算出する（Ｓ３１）。上式から、郵便番号が配送物領域の縦方向に対して上部に記載されているほど評価値ｐ２は高い値となる。つまり、宛先郵便番号判定部１０４は、宛先郵便番号である可能性が高い郵便番号の評価値ｐ２を高くなるように設定する。
【００４９】
次に、郵便番号が記載されている文字列の郵便番号以外の文字数に対する評価値ｐ３について、図５を用いて説明する。
【００５０】
図５は、本実施の形態に係る文字認識方法における、郵便番号が記載されている文字列の郵便番号以外の文字数に対する評価値ｐ３を設定する動作の一例を示すフローチャートである。これは、宛先郵便番号が記載されている文字列には、郵便番号以外の文字が記載されない又は文字が記載されていてもその文字数が少ないという経験則に基づいている。宛先郵便番号が記載されている文字列の郵便番号の前には、郵便記号（〒)以外の文字が記載されることは少ない。また、当該文字列の郵便番号の後には、文字が記載されることが少ない、又は記載されていても文字数が少ないことが多い。例えば、宛先郵便番号の後に住所が記載されることはあるが、その住所は町村名又は番地までを記載するのではなく、都道府県名又は市名までが記載されることが多い。また、送付元郵便番号では、郵便番号の後に、より多くの文字が記載されることが多い。例えば、送付元郵便番号の後に住所が記載されることはあるが、その住所は町村名又は番地までが記載されることが多い。つまり、宛先郵便番号の方が、郵便番号の後に記載される文字数が少ないことが多い。
【００５１】
宛先郵便番号判定部１０４は、郵便番号が記載されている文字列に対し、当該郵便番号の前後に記載されている文字数を特定する（Ｓ４０）。文字数とは郵便記号を含む記号、漢字、ひらがな、カタカナ及び数字を含む。文字数を特定した結果、文字が記載されていない（つまり郵便番号以外の文字数がゼロである）場合（Ｓ４１でＹｅｓ）、宛先郵便番号判定部１０４は、評価値ｐ３＝ｂ１と設定する（Ｓ４２）。つまり、宛先郵便番号判定部１０４は、最も宛先郵便番号である可能性が高い郵便番号の評価値をｂ１と設定する。ここで、文字数がゼロであるということは、郵便番号と同じ行に住所を含む文字が記載されていないということである。
【００５２】
次に、文字数を特定した結果、文字が記載されている（Ｓ４１でＮｏ）が記載されている文字数が所定の数より少ない場合（Ｓ４３でＹｅｓ）、宛先郵便番号判定部１０４は、評価値ｐ３＝ｂ２と設定する（Ｓ４４）。つまり、宛先郵便番号判定部１０４は、宛先郵便番号である可能性が高い郵便番号の評価値をｂ２と設定する。また、文字数を特定した結果、文字が記載されており（Ｓ４１でＮｏ）、かつ記載されている文字数が所定の数以上である場合（Ｓ４３でＮｏ）、宛先郵便番号判定部１０４は、評価値ｐ３＝ｂ３と設定する（Ｓ４５）。つまり、宛先郵便番号判定部１０４は、宛先郵便番号である可能性が低い郵便番号の評価値をｂ３と設定する。
【００５３】
ここで、ｂ１〜ｂ３の関係は、例えば、１≧ｂ１＞ｂ２＞ｂ３＞０である。つまり、宛先郵便番号判定部１０４は、宛先郵便番号である可能性が高い郵便番号の評価値ｐ３を高くなるように設定する。また、所定の数とは、予め設定されていてもよいし、配送物を区分する使用者によって設定されてもよい。所定の数とは、例えば６文字又は１３文字などである。
【００５４】
なお、設定される評価値はｂ１〜ｂ３の３種類について説明したが、これに限定されない。例えば、郵便番号以外の文字数それぞれに応じて評価値を設定してもよい。具体的には、宛先郵便番号判定部１０４は、文字数が０文字である場合はｐ３＝ｂ１、文字数が１文字である場合はｐ３＝ｂ４、文字数が２文字である場合はｐ３＝ｂ５、文字数がｎ文字である場合はｐ３＝ｂｍと設定してもよい。ここで、ｂ１とｂ４、ｂ５、・・・及びｂｍとの関係は、例えば、１≧ｂ１＞ｂ４＞ｂ５＞・・・＞ｂｍ＞０である。
【００５５】
また、図示していないが、郵便番号の後に文字が記載されている場合（Ｓ４１でＮｏ）、文字数が所定の数より少ないか否かを判定する（Ｓ４３）前に、当該文字が住所であるか否かの判定を行ってもよい。宛先郵便番号と同じ行に、特に長い住所が記載されることが少ないという経験則に基づいている。具体的には、宛先郵便番号判定部１０４は、文字認識部１０３ｃによって認識された文字認識結果と予めメモリ１０１に記憶されている住所のリストとを照合し、郵便番号の後に記載されている文字が住所であるか否かの判定を行う。当該文字が住所ではなかった場合、当該文字が住所である場合に比べ郵便番号が宛先郵便番号である可能性が高くなるので、評価値ｐ３を当該文字が住所である場合に比べ高く設定してもよい。例えば、当該文字が住所ではなかった場合の評価値をｐ３＝ｂと設定してもよい。また、当該文字が住所であった場合、さらに住所の文字数が所定の数より少ないか否かの判定を行う。住所が所定の文字の数より少ない場合の評価値をｐ３＝ｂ２、住所が所定の文字の数以上である場合の評価値をｐ３＝ｂ３と設定してもよい。ここで、ｂ１、ｂ２、ｂ３及びｂの関係は、例えば、１≧ｂ１＞ｂ＞ｂ２＞ｂ３＞０である。
【００５６】
次に、配送物の表面に所定の領域があるか否かに対する評価値ｐ４について、図６を用いて説明する。
【００５７】
図６は、本実施の形態に係る文字認識方法における、配送物の表面に所定の領域があるか否かに対する評価値ｐ４を設定する動作の一例を示すフローチャートである。これは、宛先郵便番号は、所定の領域内に記載されていることが多いという経験則に基づいている。所定の領域とは、例えば、窓領域又はラベル領域である。窓領域とは、封筒などの一部が透明ビニルとなっており、そこから中身が見えるようになっている領域のことである。窓領域がある配送物は、封入する書類に予め宛先郵便番号、住所及び宛名などが印刷されており、その宛先郵便番号などが窓領域から見えるように封筒に封入されることが多い。つまり、窓領域内には宛先郵便番号が記載されている可能性が高い。
【００５８】
ここで、窓領域のある配送物について図１１を用いて説明する。図１１は、窓領域４０１が設けられている配送物４００の一例を示す図である。配送物４００上には、窓領域４０１と文字領域とがある。また、図１１に示すように、配送物４００は窓領域４０１を通して、封入されている書類に予め記載されている文字が確認できるようになっている。この場合、窓領域４０１内に宛先郵便番号が記載されていることが多い。
【００５９】
ラベル領域に関しても、宛先郵便番号、住所及び宛名などが印刷されているラベルを配送物に貼り付けるので、ラベル領域には宛先郵便番号が記載されている可能性が高い。また、窓領域又はラベル領域がある配送物では、送付元郵便番号は予め封筒などに印刷されることが多い。
【００６０】
このことから、宛先郵便番号は、所定の領域内に記載されていることが多いとわかる。
【００６１】
宛先郵便番号判定部１０４は、メモリ１０１から読み出した配送物領域を確認（Ｓ５０）し、窓領域又はラベル領域があるか否かの判定を行う（Ｓ５１）。窓領域又はラベル領域がある場合（Ｓ５１でＹｅｓ）、当該領域内に郵便番号があるか否か（Ｓ５２）の判定を行う。当該領域内に郵便番号がある場合（Ｓ５２でＹｅｓ）、宛先郵便番号判定部１０４は、評価値ｐ４＝ｃ１と設定する（Ｓ５３）。つまり、宛先郵便番号判定部１０４は、宛先郵便番号である可能性が高い郵便番号の評価値をｃ１と設定する。また、窓領域若しくはラベル領域がない場合（Ｓ５１でＮｏ）、又は窓領域若しくはラベル領域はあるが当該領域内に郵便番号がない場合（Ｓ５２でＮｏ）、宛先郵便番号判定部１０４は、評価値ｐ４＝ｃ２と設定する（Ｓ５４）。つまり、宛先郵便番号判定部１０４は、宛先郵便番号である可能性が低い郵便番号の評価値をｃ２と設定する。
【００６２】
ここで、ｃ１とｃ２との関係は、例えば、１≧ｃ１＞ｃ２＞０である。つまり、宛先郵便番号判定部１０４は、宛先郵便番号である可能性が高い郵便番号の評価値ｐ４を高くなるように設定する。
【００６３】
なお、設定される評価値はｃ１及びｃ２の２種類について説明したが、これに限定されない。例えば、窓領域若しくはラベル領域がない場合（Ｓ５１でＮｏ）と窓領域若しくはラベル領域はあるが当該領域内に郵便番号がない場合（Ｓ５２でＮｏ）とで、それぞれ評価値を設定してもよい。具体的には、宛先郵便番号判定部１０４は、窓領域若しくはラベル領域がない場合（Ｓ５１でＮｏ）の評価値はｐ４＝ｃ３、窓領域若しくはラベル領域はあるが当該領域内に郵便番号がない場合（Ｓ５２でＮｏ）の評価値はｐ４＝ｃ４と設定してもよい。ここで、ｃ１とｃ３及びｃ４との関係は、例えば、１≧ｃ１＞ｃ３＞ｃ４＞０である。
【００６４】
次に、配送物の表面にバーコードがあるか否かに対する評価値ｐ５について、図７を用いて説明する。
【００６５】
図７は、本実施の形態に係る文字認識方法における、配送物の表面にバーコードがあるか否かに対する評価値ｐ５を設定する動作の一例を示すフローチャートである。メール便などに代表されるように、配送物の表面には配送状況の確認を簡素化するなどの目的でバーコードが貼られるものがある。このフローチャートは、配送物に貼られるバーコードは、宛先郵便番号の近くに貼られているものが多いという経験則に基づいている。
【００６６】
宛先郵便番号判定部１０４は、メモリ１０１から読み出した配送物の郵便物領域を確認（Ｓ６０）し、バーコードがあるか否かの判定を行う（Ｓ６１）。バーコードがある場合（Ｓ６１でＹｅｓ）、宛先郵便番号判定部１０４は、バーコードと郵便番号との位置関係を確認し、バーコードが郵便番号に対して所定の領域内にあるか否か（Ｓ６２）の判定を行う。バーコードが所定の領域内にある場合（Ｓ６２でＹｅｓ）、宛先郵便番号判定部１０４は、評価値ｐ５＝ｄ１と設定する（Ｓ６３）。つまり、宛先郵便番号判定部１０４は、宛先郵便番号である可能性が高い郵便番号の評価値をｄ１と設定する。また、バーコードがない場合（Ｓ６１でＮｏ）又はバーコードはあるが所定の領域内にない場合（Ｓ６２でＮｏ）、宛先郵便番号判定部１０４は、評価値ｐ５＝ｄ２と設定する（Ｓ６４）。つまり、宛先郵便番号判定部１０４は、宛先郵便番号である可能性が低い郵便番号の評価値をｄ２と設定する。
【００６７】
ここで、ｄ１とｄ２との関係は、例えば、１≧ｄ１＞ｄ２＞０である。つまり、宛先郵便番号判定部１０４は、宛先郵便番号である可能性が高い郵便番号の評価値ｐ５を高くなるように設定する。また、所定の領域とは、予め設定されていてもよいし、配送物を区分する使用者によって設定されてもよい。所定の領域とは、例えば、宛先郵便番号であるかを判定している郵便番号がある文字領域と隣り合う文字領域との間を２等分する中間線と配送物の外周とで形成される領域などである。
【００６８】
なお、設定される評価値はｄ１及びｄ２の２種類について説明したが、これに限定されない。例えば、バーコードがない場合とバーコードはあるが所定の領域内にない場合とで、それぞれ評価値を設定してもよい。具体的には、宛先郵便番号判定部１０４は、バーコードがない場合の評価値をｐ５＝ｄ３、バーコードはあるが所定の領域内にない場合の評価値をｐ５＝ｄ４と設定してもよい。ここで、ｄ１とｄ３及びｄ４との関係は、例えば、１≧ｄ１＞ｄ３＞ｄ４＞０である。又は、郵便番号とバーコードとの距離が最も近いものの評価値が高くなるように設定してもよい。
【００６９】
次に、郵便番号と同じ文字列又は隣の文字列に電話番号又はＦＡＸ番号があるか否かに対する評価値ｐ６について、図８を用いて説明する。
【００７０】
図８は、本実施の形態に係る文字認識方法における、郵便番号と同じ文字列又は隣の文字列に電話番号又はＦＡＸ番号があるか否かに対する評価値ｐ６を設定する動作の一例を示すフローチャートである。これは、宛先についての電話番号又はＦＡＸ番号は記載されることは少ないが、送付元の電話番号又はＦＡＸ番号は記載されることが多いという経験則に基づいている。つまり、電話番号又はＦＡＸ番号が近くに記載されていない郵便番号は、宛名郵便番号である可能性が高い。
【００７１】
宛先郵便番号判定部１０４は、メモリ１０１から読み出した配送物の文字領域を確認（Ｓ７０）し、電話番号又はＦＡＸ番号が記載されているか否かの判定を行う（Ｓ７１）。電話番号又はＦＡＸ番号が記載されており（Ｓ７１でＹｅｓ）、かつ電話番号又はＦＡＸ番号が郵便番号から所定の行数以外にある場合（Ｓ７２でＹｅｓ）、宛先郵便番号判定部１０４は、評価値ｐ６＝ｅ１と設定する（Ｓ７３）。つまり、宛先郵便番号判定部１０４は、宛先郵便番号である可能性が高い郵便番号の評価値をｅ１と設定する。また、電話番号若しくはＦＡＸ番号が記載されていない場合（Ｓ７１でＮｏ）又は電話番号若しくはＦＡＸ番号が記載されているが所定の行数より少ない場合（Ｓ７２でＮｏ）、宛先郵便番号判定部１０４は、評価値ｐ６＝ｅ２と設定する（Ｓ７４）。つまり、宛先郵便番号判定部１０４は、宛先郵便番号である可能性が低い郵便番号の評価値をｅ２と設定する。
【００７２】
ここで、ｅ１とｅ２との関係は、例えば、１≧ｅ１＞ｅ２＞０である。つまり、宛先郵便番号判定部１０４は、宛先郵便番号である可能性が高い郵便番号の評価値ｐ６を高くなるように設定する。また、所定の行数とは、予め設定されていてもよいし、配送物を区分する使用者によって設定されてもよい。所定の行数とは、例えば、０行又は１行などである。なお、０行とは、郵便番号が記載されている文字列と同じ行に電話番号若しくはＦＡＸ番号が記載されていることを示す。
【００７３】
なお、設定される評価値はｅ１及びｅ２の２種類について説明したが、これに限定されない。例えば、電話番号又はＦＡＸ番号が記載されてない場合と電話番号又はＦＡＸ番号は記載されているが所定の行数より少ない場合とで、それぞれ評価値を設定してもよい。具体的には、宛先郵便番号判定部１０４は、電話番号又はＦＡＸ番号が記載されてない場合の評価値をｐ６＝ｅ３、電話番号又はＦＡＸ番号は記載されているが所定の行数より少ない場合の評価値をｐ６＝ｅ４と設定してもよい。ここで、ｅ１とｅ３及びｅ４との関係は、例えば、１≧ｅ１＞ｅ３＞ｅ４＞０である。
【００７４】
また、上述では電話番号又はＦＡＸ番号について説明したが、これに限定されない。例えば、メールアドレス又はＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ）などが記載されているか否かの判定を行ってもよい。
【００７５】
次に、特定の文字又は記号があるか否かに対する評価値ｐ７について、図９を用いて説明する。
【００７６】
図９は、本実施の形態に係る文字認識方法における、特定の文字又は記号があるか否かに対する評価値ｐ７を設定する動作の一例を示すフローチャートである。これは、特定の文字又は記号の近くに宛先郵便番号が記載されることが多いという経験則に基づいている。つまり、特定の文字や記号が近くに記載されていない郵便番号は、宛名郵便番号である可能性が高い。ここで、特定の文字又は記号とは、例えば、メール便などの輸送サービス名又は輸送会社独自の記号若しくはマークなどである。なお、特定の文字又は記号は、予めメモリ１０１に記憶されていてもよいし、配送物を区分する使用者によって設定されてもよい。
【００７７】
宛先郵便番号判定部１０４は、メモリ１０１から読み出した配送物の文字領域を確認（Ｓ８０）し、特定の文字又は記号が記載されているか否かの判定を行う（Ｓ８１）。特定の文字又は記号が記載されており（Ｓ８１でＹｅｓ）、かつ特定の文字又は記号が郵便番号から所定の距離以内にある場合（Ｓ８２でＹｅｓ）、宛先郵便番号判定部１０４は、評価値ｐ７＝ｆ１と設定する（Ｓ８３）。つまり、宛先郵便番号判定部１０４は、宛先郵便番号である可能性が高い郵便番号の評価値をｆ１と設定する。また、特定の文字又は記号が記載されていない場合（Ｓ８１でＮｏ）又は特定の文字又は記号が記載されているが所定の距離以外である場合（Ｓ８２でＮｏ）、宛先郵便番号判定部１０４は、評価値ｐ７＝ｆ２と設定する（Ｓ８４）。つまり、宛先郵便番号判定部１０４は、宛先郵便番号である可能性が低い郵便番号の評価値をｆ２と設定する。
【００７８】
ここで、ｆ１とｆ２との関係は、例えば、１≧ｆ１＞ｆ２＞０である。つまり、宛先郵便番号判定部１０４は、宛先郵便番号である可能性が高い郵便番号の評価値ｐ７を高くなるように設定する。また、所定の距離は、予め設定されていてもよいし、配送物を区分する使用者によって設定されてもよい。所定の距離は、例えば、宛先郵便番号であるかを判定している郵便番号がある文字領域から配送物の外周までの距離又は隣り合う文字領域までの距離のうち、長い方の距離などである。
【００７９】
なお、設定される評価値はｆ１及びｆ２の２種類について説明したが、これに限定されない。例えば、特定の文字又は記号が記載されていない場合と特定の文字又は記号が記載されているが所定の距離以外である場合とで、それぞれ評価値を設定してもよい。具体的には、宛先郵便番号判定部１０４は、特定の文字又は記号が記載されていない場合の評価値をｐ７＝ｆ３、特定の文字又は記号が記載されているが所定の距離以外である場合の評価値をｐ７＝ｆ４と設定してもよい。ここで、ｆ１とｆ３及びｆ４との関係は、例えば、１≧ｆ１＞ｆ３＞ｆ４＞０である。
【００８０】
以上のように設定された評価値を用いて、宛先郵便番号判定部１０４は、郵便番号判定部１０３ｅが郵便番号であると判定した数字列に対して、宛先郵便番号であるかの判定を行う。郵便番号判定部１０３ｅが郵便番号であると判定した数字列が複数ある場合には、それぞれに対して上述に示す通り評価値を設定し、それぞれの数字列に対して宛先郵便番号であるかの判定を行う。具体的には、宛先郵便番号判定部１０４は、設定した評価値ｐ１〜ｐ７を掛け合わせた総合評価値が、閾値（図２におけるＴｈ）より大きいか否かの確認を行い、閾値より大きい（Ｓ７でＹｅｓ）場合には、郵便番号を宛先郵便番号であると判定する（Ｓ８）。上述のように、宛先郵便番号判定部１０４は、宛先郵便番号の可能性が高い郵便番号の評価値をそれぞれ高くなるように設定する。そのため、それらを掛け合わせた総合評価値も、高くなる。よって、宛先郵便番号判定部１０４は、設定した評価値を掛け合わせた総合評価値が閾値より大きい場合に郵便番号を宛先郵便番号であると判定することで、宛先郵便番号を高い確率で特定することができる。
【００８１】
また、閾値は、予め設定されていてもよいし、配送物を区分する使用者によって設定されてもよい。閾値は、例えば、０．２５又は０．５などである。
【００８２】
また、宛先郵便番号判定部１０４は、設定した評価値を掛け合わせた総合評価値が、閾値より大きいか否かの確認を行い、閾値以下である（Ｓ７でＮｏ）場合には、郵便番号を宛先郵便番号ではないと判定する（Ｓ９）。上述のように、宛先郵便番号判定部１０４は、宛先郵便番号の可能性が低い郵便番号の評価値を低くなるように設定する。そのため、それらを掛け合わせた総合評価値も、低くなる。よって、宛先郵便番号判定部１０４は、設定した評価値を掛け合わせた総合評価値が閾値以下である場合に郵便番号を宛先郵便番号ではないと判定することで、送付元郵便番号など宛先郵便番号ではない郵便番号を高い確率で特定することができる。
【００８３】
ここで、郵便番号判定部１０３ｅが判定した郵便番号が１つのみであり、かつその郵便番号が送付元郵便番号であったとしても、上述の通り、経験則に基づいて設定した評価値と閾値とを比較することで、送付元郵便番号を宛先郵便番号ではないと高い確率で判定することができる。よって、本実施の形態に係る文字認識方法を用いることで、送付元郵便番号を宛先郵便番号であると誤認識することを軽減することができる。
【００８４】
次に、出力部１０５は、宛先郵便番号判定部１０４で判定された結果を出力する（Ｓ１０）。例えば、出力部１０５は結果を表示するディスプレイであり、宛先郵便番号判定部１０４で判定された宛先郵便番号と画像情報とを出力する。これにより、配送物を区分する使用者は、宛先郵便番号判定部１０４が行った判定を再度確認ができる。
【００８５】
なお、宛先郵便番号判定部１０４が宛先郵便番号と判定した郵便番号が２つ以上ある場合には、宛先郵便番号判定部１０４は出力部１０５にそれぞれの郵便番号、総合評価値及び画像情報を表示させてもよい。又は、総合評価値が最も高い郵便番号を宛先郵便番号として表示させてもよい。
【００８６】
［１−３．効果など］
以上のように、本実施の形態に係る文字認識方法は、プロセッサにより実行される配送物の文字認識方法であって、配送物を撮影した画像から文字を切り出して、その文字の座標及び文字を認識する第１ステップ（Ｓ１〜Ｓ３）と、当該認識結果より、郵便番号候補文字列から郵便番号を特定する第２ステップ（Ｓ４及びＳ５）と、特定された郵便番号が予め設定された規則を満たさない場合に、郵便番号が宛先郵便番号ではないと判定する第３ステップ（Ｓ６〜Ｓ９）とを含む。
【００８７】
これにより、特定された郵便番号が予め定められた規則を満たさない場合に、当該郵便番号を宛先郵便番号ではないと判定するので、宛先郵便番号を誤って特定することを低減することができる。つまり、より高い精度で宛名郵便番号を特定することができる。例えば、郵便番号が１つしか特定されず、かつその郵便番号が宛先郵便番号ではなかった場合（例えば、送付元郵便番号であった場合）でも、規則に基づいて判定を行うことで当該郵便番号が宛先郵便番号ではないと判定することができる。よって、送付元郵便番号を宛先郵便番号であると誤って特定してしまうことを低減できる。
【００８８】
また、上述の文字認識方法を用いた文字認識装置として実現してもよい。例えば、配送物の文字認識装置であって、配送物を撮影する画像撮影部１００と、画像撮影部１００が撮影した画像を格納するメモリ１０１と、画像から宛先郵便番号を判定する制御部１０２と、制御部１０２が判定した結果を出力する出力部１０５と、を備え、制御部１０２は、画像から文字を切り出して、文字の座標及び文字を認識し、当該認識結果より、郵便番号候補文字列から郵便番号を特定する郵便番号特定部１０３と、郵便番号特定部１０３が特定した郵便番号が、予め設定された規則を満たさない場合に、郵便番号が宛先郵便番号ではないと判定する宛先郵便番号判定部１０４とを有する。
【００８９】
これにより、特定された郵便番号が予め定められた規則を満たさない場合に、当該郵便番号を宛先郵便番号ではないと判定するので、宛先郵便番号を誤って特定することを低減する文字認識装置を実現することができる。つまり、より高い精度で宛名郵便番号を特定する文字認識装置を実現することができる。例えば、郵便番号が１つしか特定されず、かつその郵便番号が宛先郵便番号ではなかった場合（例えば、送付元郵便番号であった場合）でも、規則に基づいて判定を行うことで当該郵便番号が宛先郵便番号ではないと判定することができる。よって、送付元郵便番号を宛先郵便番号であると誤って特定してしまうことを低減できる。
【００９０】
（他の実施の形態）
以上、１つ又は複数の態様に係る文字認識方法について、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、これらの実施の形態に限定されるものではない。本開示の主旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したもの及び異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本開示の範囲内に含まれる。
【００９１】
例えば、上記の実施の形態では、７つの規則から宛先郵便番号であるか否かの判定を行ったが、これに限定されない。少なくとも２つ以上の規則の組み合わせから宛先郵便番号であるか否かの判定を行ってもよい。もしくは、宛先郵便番号であるか否かの判定を、１つの規則のみで行ってもよい。
【００９２】
これにより、宛先郵便番号判定部１０４での処理時間を短縮できるので、判定する配送物が多くても高速に宛先郵便番号の判定が可能となる。
【００９３】
また、制設定された評価値を直接掛け合わせた総合評価値と閾値とを比較したが、これに限定されない。例えば、機械学習による結果から、予め規則ごとの評価値に対して重み付けを行ってもよい。そして、設定された評価値に対し重み付けを行った値どうしを掛け合わせた重み評価値と閾値とを比較して、宛先郵便番号であるか否かを判定してもよい。例えば、以下の計算式である。
【００９４】
（ｗ１×ｐ１）×（ｗ２×ｐ２）×・・・（ｗｎ×ｐｎ）＞ Ｔｈ    ・・・（１）
ここで、ｗ１、ｗ２、・・・、ｗｎは規則ごとの重み、ｐ１、ｐ２、・・・ｐｎは評価値である。また、Ｔｈは閾値である。
【００９５】
これにより、宛先郵便番号を特定するための規則ごとの影響度を考慮できるので、より精度よく宛先郵便番号を特定できる。つまり、宛先郵便番号ではない郵便番号を宛先郵便番号ではないと判定できる。なお、機械学習による結果の利用は、これに限定されない。例えば、規則に設定されている所定の行数又は所定の領域などを機械学習の結果から設定してもよいし、判定する閾値Ｔｈを設定してもよい。また、機械学習の結果から、上述した７つの規則以外の規則が宛先郵便番号の判定に有効であることがわかれば、その規則を含めて判定を行ってもよい。また、判定を行う規則の組み合わせを決定してもよい。その他にも機械学習の結果を利用してもよい。
【００９６】
また、上記において規則ごとの評価値に対する重み付けは機械学習の結果から行うとしたが、これに限定されない。例えば、配送物に記載されている郵便番号に対する規則ごとの評価値の結果と当該郵便番号が宛先郵便番号であるか否かの結果とが対応づけられたデータが収集されている場合は、そのデータについて統計的手法を用いて分析し、その分析結果より規則ごとの評価値に対する重み付けを行ってもよい。
【００９７】
これにより、本開示における文字認識方法を用いて宛先郵便番号であるか否かを判定した結果から、規則ごとの評価値に対する重み付けを決定できるので、より精度よく宛先郵便番号を特定できる。つまり、宛先郵便番号ではない郵便番号を宛先郵便番号ではないと判定できる。
【００９８】
また、本開示の文字認識方法は、プロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。ここで、上記実施の形態における文字認識方法を実現するソフトウェアは、例えば次のようなプログラムである。
【００９９】
すなわち、このプログラムは、配送物に記載されている文字を認識するためにプロセッサによって実行されるプログラムであって、配送物を撮影した画像から文字を切り出して、文字の座標及び文字を認識する第１ステップ（Ｓ１〜Ｓ３）と、当該認識結果より、郵便番号候補文字列から郵便番号を特定する第２ステップ（Ｓ４及びＳ５）と、特定された郵便番号が予め設定された規則を満たさない場合に、郵便番号が宛先郵便番号ではないと判定する第３ステップ（Ｓ６〜Ｓ９）とを含む文字認識プログラムである。
【０１００】
これにより、上述した文字認識方法と同じ効果が奏される。
【０１０１】
また、メモリ１０１は地域ごとに設定されている郵便番号を記録した郵便番号辞書を記憶していてもよい。
【０１０２】
これにより、郵便番号判定部１０３ｅは、メモリ１０１に記憶されている郵便番号辞書にある郵便番号と郵便番号候補とを照合し、郵便番号を特定することができる。つまり、郵便番号辞書に記載されていない郵便番号候補は、郵便番号ではないと判定することができる。よって、郵便番号ではない郵便番号候補を郵便番号と判定する可能性が極めて低くなる。また、郵便番号の記載誤りがあった場合に、郵便番号判定部１０３ｅで検出ができる。
【０１０３】
また、評価値を掛け合わせた総合評価値と閾値とを比較したが、これに限定されない。例えば、設定された評価値を足し合わせた値と閾値とを比較してもよい。また、それ以外の計算式で算出されてもよい。
【０１０４】
これにより、評価値を掛け合わせた場合に比べ数値の桁数を下げることができるので、例えば使用者が数値を確認する場合に、見やすくなる。
【０１０５】
また、上述では規則は７つである例を示したが、これに限定されない。これ以外にも宛先郵便番号を特定できる確率が上がる内容があれば、規則に加えてもよい。
【０１０６】
これにより、さらに精度よく宛先郵便番号を特定できる。
【０１０７】
また、評価値は０より大きく１以下の数値を例として説明したが、これに限定されない。０より大きく、１０以下又は１００以下でもよいし、その他の数値でもよい。
【０１０８】
また、メモリ１０１に記憶されている所定の文字又は記号などは、定期的にアップデートされてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１０９】
本開示は、文字認識装置に利用でき、特に、配送物に記載されている宛先郵便番号をより高い精度で特定する文字認識装置に利用可能である。
【符号の説明】
【０１１０】
１０      文字認識装置
１００    画像撮影部
１０１    メモリ
１０２    制御部
１０３    郵便番号特定部
１０３ａ  文字切り出し部
１０３ｂ  文字列抽出部
１０３ｃ  文字認識部
１０３ｄ  郵便番号候補抽出部
１０３ｅ  郵便番号判定部
１０４    宛先郵便番号判定部
１０５    出力部
２００    配送物
３００    配送物領域
３０１、３０２、３０３    文字領域
３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃ    文字列
４００    配送物
４０１    窓領域
【図１】
2017194747.tif 000003
【図２】
2017194747.tif 000004
【図３】
2017194747.tif 000005
【図４】
2017194747.tif 000006
【図５】
2017194747.tif 000007
【図６】
2017194747.tif 000008
【図７】
2017194747.tif 000009
【図８】
2017194747.tif 000010
【図９】
2017194747.tif 000011
【図１０】
2017194747.tif 000012
【図１１】
2017194747.tif 000013