(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字の自動認識における文字認識アルゴリズムの性能評価に使用する用紙上に記載された文字の領域の座標データを正解座標データとしてデータベースに登録する文字認識装置を利用したデータベース登録方法において、
データベースに登録する定形化された用紙上のデータをデータ収集部により読取って収集するデータ収集ステップと、
このデータ収集ステップにより収集したデータに対して、当該収集したデータに対して記載文字領域の検出切出しを行なう記載文字領域検切抽出部およびこの記載文字領域検切抽出部により検出切出しされた記載文字領域に対し文字認識を行なう文字認識部を有して構成される文字認識装置を用いて文字認識処理を行ない、その文字認識過程において記載文字領域の抽出候補等の処理履歴情報を出力する文字認識処理ステップと、
この文字認識処理ステップにより出力される文字認識過程における処理履歴情報から得られる記載文字領域の抽出候補に対して、対話処理部でその記載文字領域の抽出候補を前記データ収集ステップにより収集されたデータとともに表示しながらオペレータが対話的に行なう処理操作に基づき正解座標データ教示部により前記正解座標データを生成する正解座標データ生成ステップと、
この正解座標データ生成ステップにより生成された正解座標データに対してタグ付け処理部により文字認識すべき読取単位ごとにタグ情報を付加し、このタグ情報を付加した正解座標データをデータベースに登録するタグ付け処理ステップと、
を具備したことを特徴とする文字認識装置を利用したデータベース登録方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、たとえば、郵便書状上の文字を認識する文字認識における文字認識アルゴリズムの評価に使用する正解データを文字認識装置を利用してデータベースに登録する文字認識装置を利用したデータベース登録方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、コンピュータやインターネットなどの普及により、各種の情報をデータベース化して利用するようなシステムが開発されている。このようなデータベースの活用形態として、各種開発における評価・分析を行なうためにデータベースを構築することが一般化してきている。たとえば、文字認識装置におけるアルゴリズムの開発において、性能評価の基準となる正解データとの比較によって、該アルゴリズムの評価・分析を行なうことで、開発効率の向上を図ろうとしている。
【０００３】
該文字認識装置の対象となるものとして、たとえば、郵便書状に記載された文字情報を読取る場合を考えた場合、大量の郵便書状の正解データをデータベースに登録する際には、従来、１枚１枚の郵便書状のイメージデータを読取り、表示装置に表示したものをオペレータが目で見て、所定の読取領域の文字コードを正解データとしてキーボードから入力していた。
【０００４】
また、文字認識の高度化に伴って、最終段の認識文字コードの評価に加えて、記載文字列を文字単位に検出切出し（以後、検切と略称する）する処理のアルゴリズム評価が重要になってきている。
【０００５】
このことを考慮して、該文字認識装置の対象となるものとして、たとえば、郵便書状に記載された文字情報を読取る場合を考えた場合、文字認識処理の前段の処理である検切処理のアルゴリズム評価を行なうための、記載文字枠（領域、文字枠）の正解とする座標データが必要になってくる。
【０００６】
従来、正解とする座標データをデータベースに登録する際には、１枚１枚の郵便書状のイメージデータを読取り、表示装置に表示したものをオペレータが目で見ながら、マウスなどのポインティング装置で１領域ずつ、または、１文字ごとに該文字枠の座標データを正解座標データとして入力していた。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、人手による大量のデータ入力作業は、オペレータの疲労度を増大するとともに、それに伴って作業効率が低下し、かつ、データ入力ミスの増大につながり、期待する量の正解データを収集することが困難になるといった課題があった。
【０００８】
そこで、本発明は、文字認識アルゴリズムの評価に使用する正解データをデータベースに登録する作業において、より正確に、かつ、時間をかけずにデータ入力を行なうことができ、その結果、データ入力の疲労度を軽減した効率的なデータベースへの登録が可能となる文字認識装置を利用したデータベース登録方法を提供することを目的とする。
【０００９】
また、本発明は、文字認識アルゴリズムの評価に使用する記載文字の正解座標データをデータベースに登録する作業において、より正確に、かつ、時間をかけずにデータ入力を行なうことができ、その結果、データ入力の疲労度を軽減した効率的なデータベースへの登録が可能となる文字認識装置を利用したデータベース登録方法を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明の文字認識装置を利用したデータベース登録方法は、文字の自動認識における文字認識アルゴリズムの性能評価に使用する用紙上に記載された文字の領域の座標データを正解座標データとしてデータベースに登録する文字認識装置を利用したデータベース登録方法において、データベースに登録する定形化された用紙上のデータをデータ収集部により読取って収集するデータ収集ステップと、このデータ収集ステップにより収集したデータに対して、当該収集したデータに対して記載文字領域の検出切出しを行なう記載文字領域検切抽出部およびこの記載文字領域検切抽出部により検出切出しされた記載文字領域に対し文字認識を行なう文字認識部を有して構成される文字認識装置を用いて文字認識処理を行ない、その文字認識過程において記載文字領域の抽出候補等の処理履歴情報を出力する文字認識処理ステップと、この文字認識処理ステップにより出力される文字認識過程における処理履歴情報から得られる記載文字領域の抽出候補に対して、対話処理部でその記載文字領域の抽出候補を前記データ収集ステップにより収集されたデータとともに表示しながらオペレータが対話的に行なう処理操作に基づき正解座標データ教示部により前記正解座標データを生成する正解座標データ生成ステップと、この正解座標データ生成ステップにより生成された正解座標データに対してタグ付け処理部により文字認識すべき読取単位ごとにタグ情報を付加し、このタグ情報を付加した正解座標データをデータベースに登録するタグ付け処理ステップとを具備している。
【００２５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００２６】
まず、第１の実施の形態について説明する。
【００２７】
図１は、一般的なデータベース登録システムの例を説明したものである。郵便書状を表示装置に表示したイメージをオペレータが目視して、該郵便書状上の認識すべき各領域ごとの文字コードをキーボードから入力することによって、正解教示部１で処理を施し、該認識領域ごとのタグ付け処理をタグ付け処理部２で行なった後、データベース３に登録するものである。
【００２８】
図２は、文字認識アルゴリズムの性能向上のために、通常、開発される文字認識シミュレータの環境を説明したものである。データ収集部４では、文字認識シミュレータ５の認識対象とするデータシートに記された文字データのイメージ情報を収集する。たとえば、郵便書状の場合、文字認識アルゴリズムの性能評価のために大量の枚数の郵便書状データが必要となり、専用のハードウェアで該イメージデータを収集蓄積する。
【００２９】
文字認識シミュレータ５は、データ収集部４で収集したイメージデータを読込み、文字認識アルゴリズムを組込んだハードウェアロジックで文字認識処理を行ない、その認識結果は処理結果分析処理部６で分析処理される。ここで、分析処理するために、文字認識過程の各処理ブロックごとのログ情報を中間情報の形で保存している。
【００３０】
図３は、第１の実施の形態に係る文字認識装置を利用したデータベース登録システムの構成を概略的に説明したものである。本システムの基本的な構成は、図１および図２の各構成要素を組合わせたものとなっており、以下、詳細に説明する。
【００３１】
データ収集部１１は、現場でのデータ収集が可能であり、郵便書状のイメージ収集とともに各種収集条件用のファイルがハードディスク装置に蓄積される。文字認識シミュレータ１２は、データ収集部１１のハードディスク装置に蓄積された郵便書状のイメージデータを入力として文字認識アルゴリズムのシミュレーションを行ない、その認識結果を処理結果分析処理部１３に転送するとともに、正解教示部１４に転送する。
【００３２】
正解教示部１４では、対話処理部１５からオペレータによる入力データと文字認識シミュレータ１２の認識結果を受取り、正解教示処理を行なうことにより正解データを生成し、タグ付け処理部１６に転送する。正解教示処理の詳細については後で説明を行なう。タグ付け処理部１６は、正解教示部１４からの正解データに対して文字認識すべき読取領域ごとのタグ情報を付加し、そのタグ情報を付加した正解データをデータベース１７に登録する。
【００３３】
処理結果分析処理部１３は、その処理結果のうち必要なデータをデータベース１７に登録することも可能である。
【００３４】
図４は、郵便書状上の文字認識を行なう場合の各領域例を示したものである。郵便書状上の文字を認識する文字認識アルゴリズムでは、読取領域ごとに各種属性情報を基に専用のアルゴリズムで認識させることで、全体の認識率を向上させるようになっている。
【００３５】
たとえば、郵便書状の上方の数字列の領域として郵便番号領域Ｒ１の内容である「２１０−０９１５」と、その座標データ（Ｘ５，Ｙ５）／（Ｘ６，Ｙ６）、複数行にわたる住所領域Ｒ２の内容である「川崎市幸区柳町／５０−２番地」と、その座標データ（Ｘ１，Ｙ１）／（Ｘ２，Ｙ２）、宛名領域Ｒ３の内容である「東京太郎様」と、その座標データ（Ｘ３，Ｙ３）／（Ｘ４，Ｙ４）、などの領域を別々に抽出して各領域内の認識アルゴリズムで認識するものである。文字認識結果は、各領域ごとに認識結果の信頼性情報などを文字認識シミュレータ１２が出力する結果ファイルから取得することができる。
【００３６】
図５は、タグ付けの例を説明したものである。図４で説明した郵便書状上の各領域ごとにタグ名を付けたものである。たとえば、「２１０−０９１５」のタグ名は「郵便番号文字列」、「川崎市幸区柳町」のタグ名は「宛名町名文字列」、「５０−２番地」のタグ名は「宛名街区文字列」、といった具合にタグ名を付ける。これによって、データベース１７へのデータ登録を自動化することができる。
【００３７】
ちなみに、住所領域を「宛名町名文字列」と「宛名街区文字列」の２つに分けた理由としては、実システムでの文字認識結果の信頼性の違いによるものである。すなわち、「宛名街区文字列」の内容の文字認識結果の信頼性は、「宛名町名文字列」の内容の文字認識結果の信頼性に比べると低くなる傾向がある。このため、データベース１７へのデータの自動登録において、該データを分けることによって、より効率的に操作することが可能となる。
【００３８】
図６は、文字認識シミュレータ１２の一般的な機能ブロック図を説明したものである。イメージ入力部２１は、郵便書状の画像をシステム側にデジタルデータとして入力する。通常、文字認識シミュレータ１２と独立した装置で、該データはハードディスク装置などに蓄積され、必要に応じて文字認識シミュレータ１２の入力データとするものである。
【００３９】
検切り処理部２２は、領域（行）検切り処理部２３と文字検切り処理部２４とから構成される。文字認識処理部２５は、検切り処理部２２での検切り処理によって候補として文字領域ごとに抽出した領域に対して文字認識処理を行なう。その際、辞書部２６に辞書として蓄積している情報とマッチング処理を行なうことにより、最終的に文字認識結果を文字コードとして出力するものである。
【００４０】
以上説明したように、各処理ブロックでの処理はログデータとして保持され、文字認識結果の分析に利用されるものである。たとえば、ログデータの中には候補データから答えとして選択した状況情報が蓄積されており、本実施の形態では、この情報を有効に活用しようとするものである。
【００４１】
図７は、文字認識結果を表示装置に表示して、編集や結果内容の確認を行なう操作について説明したものである。操作画面の左上方のイメージ表示領域Ｅ１には、郵便書状のイメージが表示されている。画面右側のタグ名表示領域Ｅ２にはタグ名が一覧表示され、その更に右側のタグ名内容表示領域Ｅ３にはタグ名の内容が一覧表示されている。
【００４２】
ここで、タグ名の内容、すなわち、文字認識した結果コードを表示するわけであるが、該認識の信頼性情報を使って、認識の信頼性が高いデータについては、通常の表示を行ない、認識の信頼性が設定閾値よりも低いデータについては、点滅表示などを行なっている。これにより、オペレータは、この時点で画面左側の郵便書状イメージ表示をみながら、修正編集を行なうことが可能となる。たとえば、タグ名が「宛名街区文字列」の内容である「５０−２番地」の表示部Ｒ１１が点滅表示になった場合、オペレータは、郵便書状イメージの対応する領域を見て、結果を認識する。もし間違っていれば、この段階で、「宛名街区文字列」の内容である「５０−２番地」の表示部Ｒ１１を修正することになる。また、確認をよりしやすくするために、郵便書状イメージの対応する領域を矩形で表示するなどの処理方法は色々と考えることができる。
【００４３】
以上説明したことでもわかるように、この画面上での操作では、文字認識シミュレータ１２で自動的に処理した結果データを第１候補として表示することによって、オペレータは、従来から行なっているような郵便書状を見ながら、最初からデータを入力する必要がなく、確認を行ない、認識不能で文字コードが表示されない項目や認識の信頼性が低いデータ項目にのみ注力して確認する編集操作とすることができるので、データ入力効率は格段に向上するものと考えられる。
【００４４】
図８は、上述したデータベース登録処理の流れの概要を説明したものである。まず、最初に、郵便書状データのイメージを取込み（Ｓ１）、該イメージ画像を表示装置に表示しておく（Ｓ２）。一方、該イメージ画像は、文字認識シミュレータ１２によって自動認識され（Ｓ３）、その文字認識結果を図７で示した操作画面上に表示する（Ｓ４）。
【００４５】
その後、オペレータによる認識結果の確認、または、修正の処理を行なった後（Ｓ５）、郵便書状上の各領域ごとに認識した結果コードに対してタグ付け処理し（Ｓ６）、そのタグ内容に沿ってデータベース１７へのタグ情報の登録処理を行なう（Ｓ７）。
【００４６】
文字認識シミュレータ１２に入力する郵便書状のイメージは、通常、各種シミュレーション条件などによって数千枚単位で処理されるため、ステップＳ８で処理枚数のチェックを行なっている。
【００４７】
なお、上記説明では、認識確度の高くない文字認識について、認識結果の文字情報領域を点滅させるなどしてオペレータに容易に気付くようにしているが、同時に、文字認識処理を行なった文字領域を表示しているイメージ上で座標データを使って矩形で示すこともできる。たとえば、宛名街区文字コードの認識結果の認識確度が低い場合、表示装置の画面上の該当する文字コード部分を反転表示させたり、点滅させたりする表示を行なうとともに、郵便書状のイメージを表示している領域に座標データに基づいた矩形を同様に反転、点滅、もしくは、矩形色を変えたりして表示することにより、オペレータに容易に気付かせるようにすることができる。さらに、郵便書状イメージの表示を拡大表示させて文字行、または文字列間の検切り処理の評価に利用することも可能である。
【００４８】
以上説明したように第１の実施の形態によれば、以下のような作用効果が期待できる。すなわち、文字認識開発環境においては、通常、大量のデータによる認識アルゴリズムの実証性能向上を目的として、文字認識シミュレータを同時に開発している。この文字認識シミュレータを活用して、該認識結果の文字コード情報をデータベースに登録する。勿論、文字認識シミュレータで認識した文字コード情報は、１００％正しく認識することはほとんどないため、該認識結果は、従来の正解教示処理の環境でデータ入力を行なうオペレータが修正できるように、該認識結果を第１候補データとして表示装置に表示する形としている。これによって、オペレータは、イメージデータを見ながら最初から正解の文字コードを入力する必要がないので、格段にデータ入力の効率が高まる。
【００４９】
また、文字認識シミュレータが出力する情報は、認識過程の処理の状況データを保持しているので、認識結果の信頼度を知ることができる。該信頼情報は、認識結果の文字コードを第１候補として表示装置に表示する際に、認識結果の信頼度の重み付けの属性情報として、たとえば、確実に認識していれば青色で表示し、確信が持てない認識結果であれば黄色で表示し、また、認識できない領域は赤色で表示するなどの処理を施すことができるので、さらに、オペレータの疲労度を軽減させることができるといった効果がある。
【００５０】
次に、第２の実施の形態について説明する。
【００５１】
図９は、第２の実施の形態に係る文字認識装置を利用したデータベース登録システムの構成を概略的に説明したものである。
【００５２】
データ収集部３１は、現場でのデータ収集が可能であり、郵便書状のイメージ収集とともに各種収集条件用のファイルがハードディスク装置に蓄積される。文字認識シミュレータ３２は、データ収集部３１のハードディスク装置に蓄積された郵便書状のイメージデータを入力として文字認識アルゴリズムのシミュレーションを行ない、その認識結果である文字認識コードは、図示しない他のシステムの入力情報となる。
【００５３】
文字認識シミュレータ３２は、書状画像入力部３３、記載文字領域検切抽出部３４、および、文字認識部３５の各処理モジュールで構成されており、これら各処理モジュールでの処理履歴情報は、処理履歴情報蓄積部（ログファイル）３６に１つのログファイルとして出力され、蓄積される。
【００５４】
書状画像データベース３７は、データ収集部３１によって収集された郵便書状画像のデータベースである。蓄積媒体としては、通常、ＣＤ−ＲＯＭで保存さている。対話処理部３８は、書状画像データベース３７からの書状画像を操作管理して、ＧＵＩ（グラフィカル・ユーザ・インタフェイス）表示部３９に表示する。
【００５５】
正解座標データ教示部４０は、対話処理部３８の操作管理によってＧＵＩ表示部３９に表示された書状画像に対して、処理履歴情報蓄積部３６内の処理履歴情報に基づき正解座標データを生成し、タグ付け処理部４１に転送する。正解教示処理の詳細については後で説明を行なう。タグ付け処理部４１は、正解座標データ教示部４０からの正解座標データに対して文字認識すべき読取領域ごとのタグ情報を付加し、そのタグ情報を付加した正解座標データを書状属性データベース４２に登録する。
【００５６】
書状属性データベース４２に登録された正解座標データは、文字認識シミュレータ３２の入力データとして使用され、文字認識処理の前段の記載文字領域の検切処理アルゴリズムの評価を行なうことが可能となる。
【００５７】
図１０は、各文字記載領域の特性に沿った文字検切処理を行なうために、各領域属性アイコンによる操作を説明するためのもので、文字認識シミュレータにおける処理履歴情報のログ情報を利用して、各文字記載領域の抽出候補を書状画像上に表示したものである。すなわち、操作画面の書状イメージ表示領域Ｅ４内に郵便番号領域候補Ｒ２１、住所領域候補Ｒ２２、氏名領域候補Ｒ２３，Ｒ２４をそれぞれ矩形表示したものである。
【００５８】
図１０において、操作画面の書状イメージ表示領域Ｅ４の右側には、各抽出領域として、郵便番号領域を示すアイコンＡ１、住所領域／横を示すアイコンＡ２、住所領域／縦を示すアイコンＡ３、氏名領域を示すアイコンＡ４、その他のアイコンが用意されている。オペレータは、マウスなどの位置指定装置を用いて、該アイコンを表示イメージ上の対応する抽出領域上に移動させ、確定することによって、各抽出領域の属性を決定することができるようになっている。
【００５９】
すなわち、郵便番号領域アイコンＡ１は表示枠領域Ｒ２１に、住所領域／縦アイコンＡ３は表示枠領域Ｒ２２に、氏名領域アイコンＡ４は表示枠領域Ｒ２３に移動して確定する。ここで、氏名領域候補Ｒ２４は、領域Ｒ２５の広告イメージの影響を受けて、氏名領域として誤った領域を抽出しており、オペレータは、それを判断して、氏名領域アイコンＡ４を領域Ｒ２３に移動して確定したものである。なお、位置指定装置としては、マウスの他にタッチパネルによる直接指定による方法によることも可能である。
【００６０】
図１１は、各記載文字領域に対応したアイコンと関連する属性情報の内容を説明したものである。たとえば、郵便番号領域の属性情報として、横書き、数字文字、記載枠ありといった情報を使って、この属性情報に応じた記載文字の検切り処理を行なうことができる。
【００６１】
また、住所領域の属性情報として、縦書き、印活文字（印刷活字文字）、複数行ありといった情報を使って、この属性情報に応じた記載文字の検切り処理を行なうことができる。因みに、操作画面の右側には、横書き用の住所領域アイコンＡ２も準備されているが、この場合は縦書きの住所領域アイコンＡ３を用いたことになる。
【００６２】
このような処理により、各領域内の属性情報に応じた検切り処理により、高性能で、かつ、安定した記載文字の検切り処理による各記載文字の正解座標データを得ることができる。勿論、上記各領域内での文字ごとの検切り処理アルゴリズムは、文字認識シミュレータで使用している方法で行なうものである。
【００６３】
類似書状の例としては、ダイレクトメール書状が考えられている。こういったダイレクトメール書状は、住所情報の書き方が統一されているため、その類似性をイメージとしてチェックすることが可能である。また、ダイレクトメール書状の特性として、住所領域外にはユニークにデザインされたものが多い。こういったイメージの類似性をチェックすることも充分考えられる。
【００６４】
図１２は、こういったダイレクトメール書状などに対する類似性のパターン例を説明したものである。図１２において、領域Ｐ１はダイレクトメール書状などでよく用いられるラベルを使った住所、宛名を記載した例である。該ラベル内には、郵便番号、住所、宛名といった情報が全部、同じラベル内に記載されており、該ラベル枠サイズ情報も利用して、類似性をチェックすることができる。
【００６５】
また、図１２において、領域Ｐ２は、ダイレクトメール書状の住所記載領域外に、よく用いられる広告ロゴマークの例を示している。該広告ロゴマーク領域をイメージとして捉え、その類似性をチェックすることで、同種類のダイレクトメール書状と判断することが可能である。
【００６６】
図１３は、郵便書状イメージの類似性をチェックして、似ている書状は一括して正解座標データとして自動的に取得し、データベース登録することを説明したものである。
【００６７】
図１３において、まず、ステップＳ１１にて書状の類似性をチェックする。ここでは、図１２で説明した方法で、その書状の類似性をチェックする。なお、類似書状の対象とする書状パターンデータは、書状パターンのテンプレートデータ（記憶部）４３にあらかじめテンプレートの形で登録しておく。
【００６８】
ステップＳ１１での類似性のチェックの結果、類似度が設定値を越えた書状については、類似性の高いテンプレートデータに付随している各種処理パラメータを使って自動的に各正解座標データを取得する（Ｓ１２）。
【００６９】
一方、ステップＳ１１での類似性のチェックの結果、類似度が設定値以下の書状については、図１０で説明した形で、正解座標データ取得のための対話的処理操作を行なう。以下、それについて詳細に説明する。
【００７０】
まず、処理履歴情報蓄積部３６に蓄積されている文字認識処理過程の処理履歴情報の中に存在している各記載文字領域ごとの抽出領域候補情報を使用して、その結果を書状イメージを表示している操作画面上に抽出矩形として表示する処理を行なう（Ｓ１３）。その後、対応する各記載文字領域に対応したアイコンをＧＵＩ操作することにより、その属性を決定する（Ｓ１４）。
【００７１】
次に、各記載文字領域に割り当てられたアイコンにリンクした抽出領域に依存した属性情報を使って、文字単位の検切り処理を行なう（Ｓ１５）。これにより、各記載文字領域の特性にあった最適な文字検切り処理を行なうことができる。次に、該抽出した各記載文字領域の正解座標データは、書状属性データベース４２内での複数の属性情報を識別するために、正解座標データとして、たとえば、郵便番号領域、住所領域、氏名領域などといった各識別タグ名を付加することによって、自動処理により書状属性データベース４２に登録を行なう（Ｓ１６）。
【００７２】
図１４は、郵便書状のイメージを説明したもので、郵便書状上の文字認識を行なう場合の各文字記載領域を示している。郵便書状上の文字を認識する文字認識アルリゴズムでは、読取領域ごとに各種属性情報を基に専用のアルゴリズムで認識させることで、全体の文字認識率を向上させる。
【００７３】
たとえば、郵便書状上方の数字列の領域として郵便番号領域Ｒ２１の内容である「２１０−０９１５」と、その座標データ（Ｘ５，Ｙ５）／（Ｘ６，Ｙ６）、複数行にわたる住所領域Ｒ２２の内容である「川崎市幸区柳町／５０−２番地」と、その座標データ（Ｘ１，Ｙ１）／（Ｘ２，Ｙ２）、宛名領域Ｒ２３の内容である「東京太郎様」と、その座標データ（Ｘ３，Ｙ３）／（Ｘ４，Ｙ４）、などの領域を別々に抽出して、各領域内の認識アルゴリズムで文字認識するものである。文字認識結果は、各領域ごとに認識結果の信頼性情報などを文字認識シミュレータ３２が出力する結果ファイルから取得することができる。
【００７４】
図１５は、各記載文字領域の正解座標データに対するタグ付けの例を説明したものであり、図１４で説明した郵便書状上の各領域ごとにタグ名を付けたものである。たとえば、「２１０−０９１５」の正解座標データのタグ名は「郵便番号座標」、「川崎市幸区柳町５０−２番地」の正解座標データのタグ名は「住所座標」、「東京太郎様」の正解座標データのタグ名は「氏名座標」、といった具合にタグ名を付ける。これによって、書状属性データベース４２へのデータ登録を自動化することができる。
【００７５】
なお、図９に示す書状属性データベース４２には、複数の種類の属性情報が構造を持って登録されており、該正解座標データはその１つの属性情報である。この正解座標データを識別するためにタグ名を定義するものである。
【００７６】
以上説明したように第２の実施の形態によれば、以下のような作用効果が期待できる。すなわち、文字認識開発環境においては、通常、大量のデータによる認識アルゴリズム、および、その前段である記載文字領域、および、記載文字の検切り処理アルゴリズムの実証性能向上を目的として、文字認識シミュレータを同時に開発している。この文字認識シミュレータは、文字入力、検切り処理、認識処理の過程の各情報をログ情報ファイルとして蓄積している。この文字認識シミュレータを活用して、該記載文字領域、および、記載文字抽出矩形情報、すなわち、抽出矩形を示す座標データの情報をデータベースに登録する。勿論、記載文字領域、記載文字を抽出する矩形座標データは、１００％正しく抽出されることはほとんどないため、該抽出座標データは、前述した対話処理による方法を加味することにより、オペレータは書状画像を見ながら、最初から正解座標データを一々生成していく必要がないので、格段に正解座標データ生成の効率が向上するものである。
【００７７】
また、たとえば、ダイレクトメール書状などは同じ書状形式と考えられる。このような書状形式が似たものに対して、書状画像の類似性をチェックして、似ている書状については、あらかじめ設定したテンプレート情報を使用することによって、一括して大量の書状の正解座標データを自動的に取得するようにしているので、さらに正解座標データ生成の効率向上を図ることができ、かつ、オペレータの疲労度を極めて軽減させることができるといった効果がある。
【００７８】
【発明の効果】
以上詳述したように本発明によれば、文字認識アルゴリズムの評価に使用する正解データをデータベースに登録する作業において、より正確に、かつ、時間をかけずにデータ入力を行なうことができ、その結果、データ入力の疲労度を軽減した効率的なデータベースへの登録が可能となる文字認識装置を利用したデータベース登録方法を提供できる。
【００７９】
また、本発明によれば、文字認識アルゴリズムの評価に使用する記載文字の正解座標データをデータベースに登録する作業において、より正確に、かつ、時間をかけずにデータ入力を行なうことができ、その結果、データ入力の疲労度を軽減した効率的なデータベースへの登録が可能となる文字認識装置を利用したデータベース登録方法を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】一般的なデータベース登録システムの例を説明するブロック図。
【図２】文字認識シミュレータシステムの構成例を説明するブロック図。
【図３】本発明の第１の実施の形態に係る文字認識装置を利用したデータベース登録システムの構成を概略的に示すブロック図。
【図４】郵便書状上の文字認識を行なう場合の各領域例を説明する図。
【図５】図４で示した各領域ごとの認識結果をタグで区分けする例を説明する図。
【図６】文字認識シミュレータの機能ブロックを説明する図。
【図７】文字認識シミュレータの出力結果を領域ごとにタグ名を付けた状態で表示装置に表示し、オペレータが編集や確認操作を行なうことを説明するための操作画面例を示す図。
【図８】データベース登録処理の流れの概要を説明するフローチャート。
【図９】本発明の第２の実施の形態に係る文字認識装置を利用したデータベース登録システムの構成を概略的に示すブロック図。
【図１０】郵便書状上の各記載文字領域における正解座標データの編集や確認操作を説明するための操作画面例を示す図。
【図１１】郵便書状上の各記載文字領域に対応したアイコンと関連する属性情報の例を説明するための図。
【図１２】郵便書状の画像に対する類似性のパターン例を説明するための図。
【図１３】正解座標データの生成およびデータベース登録処理の流れの概要を説明するフローチャート。
【図１４】郵便書状上の文字認識を行なう場合の各領域例を説明する図。
【図１５】図１４で示した各領域ごとの抽出座標結果をタグで区分けする例を説明する図。
【符号の説明】
１１……データ収集部
１２……文字認識シミュレータ（文字認識装置）
１３……処理結果分析処理部
１４……正解教示部
１５……対話処理部
１６……タグ付け処理部
１７……データベース
２１……イメージ入力部
２２……検切り処理部
２３……行検切り処理部
２４……文字検切り処理部
２５……文字認識処理部
２６……辞書部
３１……データ収集部
３２……文字認識シミュレータ（文字認識装置）
３３……書状画像入力部
３４……記載文字領域検切抽出部
３５……文字認識部
３６……処理履歴情報蓄積部（ログファイル）
３７……書状画像データベース
３８……対話処理部
３９……ＧＵＩ表示部
４０……正解座標データ教示部
４１……タグ付け処理部
４２……書状属性データベース
【図１】
0004160206.tif 000002
【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】
0004160206.tif 000008
【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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