(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
投票用紙に記入された手書き文字を認識し、該認識した投票用紙を複数のスタッカのうち該認識結果に基づいて選択される１つのスタッカに排出するとともに、該排出された各スタッカの投票用紙の枚数を各スタッカ別に計数する投票用紙計数仕分け装置において、
有効票として識別されるべき複数の文字列を記憶するとともに、該複数の文字列のうち誤認識率の高い文字列に対して強制排出情報が設定される記憶手段と、
投票用紙に記入された手書き文字を読み取る文字読取手段と、
前記文字読取手段が読み取った手書き文字を前記記憶手段に設定されている文字列を構成する文字と比較して認識する第１の認識手段と、
前記文字読取手段が読み取った手書き文字を全ての文字と比較して認識する第２の認識手段と、
前記第１の認識手段によって認識された文字列が前記強制排出情報が設定されていない文字列である場合にのみ前記第２の認識手段での認識を行う制御手段と
を具備することを特徴とする投票用紙計数仕分け装置。
【請求項２】
投票用紙に記入された手書き文字を認識し、該認識した投票用紙を複数のスタッカのうち該認識結果に基づいて選択される１つのスタッカに排出するとともに、該排出された各スタッカの投票用紙の枚数を各スタッカ別に計数する投票用紙計数仕分け装置を制御するための設定や前記手書き文字を認識するための情報などをプリセットするプリセット装置において、
入力された候補者名に基づいて各候補者名を表記する全ての文字列を生成する表記パターン生成手段と、
前記表記パターン生成手段が生成した文字列のうち誤認識率の高い文字列を検出する誤認識文字列検出手段と、
前記誤認識文字列検出手段が検出した文字列に対して強制排出情報を設定する強制排出情報設定手段と
を具備することを特徴とする投票用紙計数仕分け装置のプリセット装置。
【請求項３】
サンプル文字を合成して疑似投票用紙画像を生成する画像合成手段と、
前記画像合成手段が合成した疑似投票用紙画像に対して前記投票用紙計数仕分け装置の認識アルゴリズムにより認識シミュレーションを行うシミュレート手段と
をさらに具備し、
前記強制排出情報設定手段は、
前記シミュレート手段による認識シミュレーションの結果に基づき誤認識率の高い文字列に対して強制排出情報を設定する
ことを特徴とする請求項２記載の投票用紙計数仕分け装置のプリセット装置。
【請求項４】
前記誤認識文字列検出手段と前記シミュレート手段は、
予め設定された複数のしきい値のそれぞれに対して誤認識率の高い文字列を検出し、
前記シミュレート手段による認識シミュレーション結果に基づき、前記複数のしきい値のうち投票用紙の強制排出率が最小のしきい値と該しきい値に対する強制排出情報を前記投票用紙計数仕分け装置に設定する
ことを特徴とする請求項３記載の投票用紙計数仕分け装置のプリセット装置。
【請求項５】
投票用紙に記入された手書き文字を認識し、該認識した投票用紙を複数のスタッカのうち該認識結果に基づいて選択される１つのスタッカに排出するとともに、該排出された各スタッカの投票用紙の枚数を各スタッカ別に計数する投票用紙計数仕分け装置を制御するための設定や前記手書き文字を認識するための情報などをプリセットするプリセット方法において、
表記パターン生成手段が、投票対象となる候補者名に基づいて各候補者名を表記する全ての文字列を生成する文字列生成ステップと、
誤認識文字列検出手段が、前記文字列生成ステップで生成した文字列とサンプル文字とのマッチング処理により該文字列から誤認識率の高い文字列を検出する文字列検出ステップと、
強制排出情報設定手段が、前記文字列検出ステップで検出した文字列に対して強制排出情報を設定する情報設定ステップと
を備えたことを特徴とする投票用紙計数仕分け装置のプリセット方法。
【請求項６】
画像合成手段が、サンプル文字を合成して疑似投票用紙画像を生成する画像合成ステップと、
シミュレート手段が、前記画像合成ステップで生成した疑似投票用紙画像に対して前記投票用紙計数仕分け装置の認識アルゴリズムによる認識シミュレーションを行うシミュレートステップと
をさらに備え、
前記情報設定ステップは、前記シミュレートステップでの認識シミュレーションの結果に基づいて誤認識率の高い文字列に対して強制排出情報を設定する
ことを特徴とする請求項５記載の投票用紙計数仕分け装置のプリセット方法。
【請求項７】
前記情報設定ステップは、前記誤認識率の高い文字列の検出を予め設定された複数のしきい値のそれぞれに基づいて行い、前記認識シミュレーション結果に基づいて、前記複数のしきい値のうち投票用紙の強制排出率が最小のしきい値と該しきい値に対する強制排出情報を前記投票用紙計数仕分け装置に設定することを特徴とする請求項６記載の投票用紙計数仕分け装置のプリセット方法。
【請求項８】
投票用紙に記入された手書き文字を認識し、該認識した投票用紙を複数のスタッカのうち該認識結果に基づいて選択される１つのスタッカに排出するとともに、該排出された各スタッカの投票用紙の枚数を各スタッカ別に計数する投票用紙計数仕分け装置を制御するための設定や前記手書き文字を認識するための情報などをプリセットするプリセットプログラムを記録した媒体であって、
投票対象となる候補者名に基づいて各候補者名を表記する全ての文字列を生成する文字列生成手順と、
前記文字列生成手順で生成した文字列とサンプル文字とのマッチング処理により該文字列から誤認識率の高い文字列を検出する文字列検出手順と、
前記文字列検出手順で検出した文字列に対して強制排出情報を設定する情報設定手順と
をコンピュータに実行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。
【請求項９】
サンプル文字を合成して疑似投票用紙画像を生成する画像合成手順と、
前記画像合成手順で生成した疑似投票用紙画像に対して前記投票用紙計数仕分け装置の認識アルゴリズムによる認識シミュレーションを行うシミュレート手順とを
さらにコンピュータに実行させ、
前記情報設定手順は、前記シミュレート手順での認識シミュレーションの結果に基づいて誤認識率の高い文字列に対して強制排出情報を設定する
ためのプログラムを記録したことを特徴とする請求項８記載の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】
この発明は、国政選挙や地方選挙等の開票作業時の記名式投票用紙の計数および仕分けを行う投票用紙計数仕分け装置および投票用紙計数仕分け装置のプリセット装置およびその方法並びに投票用紙計数仕分け装置のプリセットプログラムを記録した媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
記名式選挙における開票作業では、投票用紙を１枚１枚読み取って候補者毎或いは政党毎に分類し、分類された投票用紙をそれぞれ計数することが行われる。これらの作業を人手のみで行う場合には、多くの集計人を要することになる。
【０００３】
このため、最近では、開票作業時の投票用紙の仕分けや計数を効率的に行う投票用紙計数仕分け装置等が提案されている（特開平１０−１９８７６２号公報等）。この投票用紙計数仕分け装置では、投票用紙を読み取り、読み取りによって得た画像データから文字認識により候補者名等を識別している。
【０００４】
ところで、投票用紙の仕分けを行うための文字認識処理では、処理に要する時間を長くすることができないといった制約がある。これは、文字認識処理に要する時間が長くなると、装置を使用しても人手による投票用紙の仕分けより効率が悪くなってしまうからである。そのため、投票用紙計数仕分け装置は、文字認識処理に要する時間を短くし、効率よく開票作業が行えるといった目標を達成するようにしなければならない。
【０００５】
このように文字認識処理に要する時間を一定時間内に抑えた場合、当然のことながら文字認識の精度は低下し、投票用紙を誤分類してしまう可能性がある。特に、類似した名前の候補者が存在する場合には、誤分類の確率は高いものとなってしまう。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
上述のように、投票用紙計数仕分け装置では、処理時間を一定時間内に抑えた場合には、投票用紙の誤分類率が高いものとなってしまう。しかし、投票用紙計数仕分け装置の誤分類率は、ほぼ０（理想的には０）である必要がある。
【０００７】
そこで、この発明は、仕分け等の処理時間を一定時間内に抑えるとともに、誤分類率を０に近くすることのできる投票用紙計数仕分け装置および投票用紙計数仕分け装置のプリセット装置およびその方法並びに投票用紙計数仕分け装置のプリセットプログラムを記録した媒体を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上述した目的を達成するため、請求項１の発明では、
投票用紙に記入された手書き文字を認識し、該認識した投票用紙を複数のスタッカのうち該認識結果に基づいて選択される１つのスタッカに排出するとともに、該排出された各スタッカの投票用紙の枚数を各スタッカ別に計数する投票用紙計数仕分け装置において、
有効票として識別されるべき複数の文字列を記憶するとともに、該複数の文字列のうち誤認識率の高い文字列に対して強制排出情報が設定される記憶手段と、
投票用紙に記入された手書き文字を読み取る文字読取手段と、
前記文字読取手段が読み取った手書き文字を前記記憶手段に設定されている文字列を構成する文字と比較して認識する第１の認識手段と、
前記文字読取手段が読み取った手書き文字を全ての文字と比較して認識する第２の認識手段と、
前記第１の認識手段によって認識された文字列が前記強制排出情報が設定されていない文字列である場合にのみ前記第２の認識手段での認識を行う制御手段と
を具備することを特徴とする。
【０００９】
また、請求項２の発明では、投票用紙に記入された手書き文字を認識し、該認識した投票用紙を複数のスタッカのうち該認識結果に基づいて選択される１つのスタッカに排出するとともに、該排出された各スタッカの投票用紙の枚数を各スタッカ別に計数する投票用紙計数仕分け装置を制御するための設定や前記手書き文字を認識するための情報などをプリセットするプリセット装置において、入力された候補者名に基づいて各候補者名を表記する全ての文字列を生成する表記パターン生成手段と、前記表記パターン生成手段が生成した文字列のうち誤認識率の高い文字列を検出する誤認識文字列検出手段と、前記誤認識文字列検出手段が検出した文字列に対して強制排出情報を設定する強制排出情報設定手段とを具備することを特徴とする。
【００１０】
また、請求項３の発明では、請求項２の発明において、
サンプル文字を合成して疑似投票用紙画像を生成する画像合成手段と、
前記画像合成手段が合成した疑似投票用紙画像に対して前記投票用紙計数仕分け装置の認識アルゴリズムにより認識シミュレーションを行うシミュレート手段と
をさらに具備し、
前記強制排出情報設定手段は、
前記シミュレート手段による認識シミュレーションの結果に基づき誤認識率の高い文字列に対して強制排出情報を設定する
ことを特徴とする。
【００１１】
また、請求項４の発明では、請求項３の発明において、
前記誤認識文字列検出手段と前記シミュレート手段は、
予め設定された複数のしきい値のそれぞれに対して誤認識率の高い文字列を検出し、
前記シミュレート手段による認識シミュレーション結果に基づき、前記複数のしきい値のうち投票用紙の強制排出率が最小のしきい値と該しきい値に対する強制排出情報を前記投票用紙計数仕分け装置に設定する
ことを特徴とする。
【００１２】
また、請求項５の発明では、投票用紙に記入された手書き文字を認識し、該認識した投票用紙を複数のスタッカのうち該認識結果に基づいて選択される１つのスタッカに排出するとともに、該排出された各スタッカの投票用紙の枚数を各スタッカ別に計数する投票用紙計数仕分け装置を制御するための設定や前記手書き文字を認識するための情報などをプリセットするプリセット方法において、表記パターン生成手段が、投票対象となる候補者名に基づいて各候補者名を表記する全ての文字列を生成する文字列生成ステップと、誤認識文字列検出手段が、前記文字列生成ステップで生成した文字列とサンプル文字とのマッチング処理により該文字列から誤認識率の高い文字列を検出する文字列検出ステップと、強制排出情報設定手段が、前記文字列検出ステップで検出した文字列に対して強制排出情報を設定する情報設定ステップとを備えたことを特徴とする。
【００１３】
また、請求項６の発明では、請求項５の発明において、画像合成手段が、サンプル文字を合成して疑似投票用紙画像を生成する画像合成ステップと、シミュレート手段が、前記画像合成ステップで生成した疑似投票用紙画像に対して前記投票用紙計数仕分け装置の認識アルゴリズムによる認識シミュレーションを行うシミュレートステップとをさらに備え、前記情報設定ステップは、前記シミュレートステップでの認識シミュレーションの結果に基づいて誤認識率の高い文字列に対して強制排出情報を設定することを特徴とする。
【００１４】
また、請求項７の発明では、請求項６の発明において、前記情報設定ステップは、前記誤認識率の高い文字列の検出を予め設定された複数のしきい値のそれぞれに基づいて行い、前記認識シミュレーション結果に基づいて、前記複数のしきい値のうち投票用紙の強制排出率が最小のしきい値と該しきい値に対する強制排出情報を前記投票用紙計数仕分け装置に設定することを特徴とする。
【００１５】
また、請求項８の発明では、投票用紙に記入された手書き文字を認識し、該認識した投票用紙を複数のスタッカのうち該認識結果に基づいて選択される１つのスタッカに排出するとともに、該排出された各スタッカの投票用紙の枚数を各スタッカ別に計数する投票用紙計数仕分け装置を制御するための設定や前記手書き文字を認識するための情報などをプリセットするプリセットプログラムを記録した媒体であって、投票対象となる候補者名に基づいて各候補者名を表記する全ての文字列を生成する文字列生成手順と、前記文字列生成手順で生成した文字列とサンプル文字とのマッチング処理により該文字列から誤認識率の高い文字列を検出する文字列検出手順と前記文字列検出手順で検出した文字列に対して強制排出情報を設定する情報設定手順とをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したことを特徴とする。
【００１６】
また、請求項９の発明では、請求項８の発明において、サンプル文字を合成して疑似投票用紙画像を生成する画像合成手順と、前記画像合成手順で生成した疑似投票用紙画像に対して前記投票用紙計数仕分け装置の認識アルゴリズムによる認識シミュレーションを行うシミュレート手順とをさらにコンピュータに実行させ、前記情報設定手順は、前記シミュレート手順での認識シミュレーションの結果に基づいて誤認識率の高い文字列に対して強制排出情報を設定するためのプログラムを記録したことを特徴とする。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、この発明に係る投票用紙計数仕分け装置および投票用紙計数仕分け装置のプリセット装置およびその方法並びに投票用紙計数仕分け装置のプリセットプログラムを記録した媒体の一実施例について添付図面を参照して詳細に説明する。
【００１８】
図１は、この発明に係る投票用紙計数仕分け装置の構成を示すブロック図である。
同図に示すように、投票用紙計数仕分け装置は、制御部１と操作パネル２、繰出部３、読取部４、認識部５、分類部６、スタッカ７を具備して構成される。
【００１９】
この投票用紙計数仕分け装置では、繰出部３が載置された投票用紙を１枚ずつ繰り出し、読取部４が投票用紙を読み取り、この読み取りで得た画像データを認識部５へ送る。読取部４で読み取られた投票用紙は、分類部６に送られ、分類部６で認識部５の認識結果に基づいてスタッカ７のうちのスタッカ７１乃至７４のいずれかに分類される。また、各部の動作は制御部１によって制御され、ユーザからの指示は操作パネル２から入力される。なお、ここでは、投票用紙の計数のための構成は従来のものと同様であるので省略している。
【００２０】
ここで、認識部５について説明する。
認識部５は、認識制御部５１と画像入力部５２、切出処理部５３、文字認識部５４、知識処理部５５、詳細判定処理部５６、個別文字認識辞書５７、知識辞書５８、認識パラメータ５９を具備して構成される。
【００２１】
この認識部５では、認識制御部５１が他の各部を制御し、読取部４が読み取った投票用紙の画像データから候補者名等を出力する。読取部４から渡される画像データは、画像入力部５２が受け、この画像データから切出処理部５３が記名部分（投票用紙の記名枠の画像データであり、この領域は投票用紙に合わせて予め設定されている）を切り出し、その後、図２（ａ）に示すような文字基本セグメントＢＳ＿１乃至ＢＳ＿６を抽出する。また、抽出した文字基本セグメントＢＳ＿１乃至ＢＳ＿６を必要に応じて合成して、図２（ｂ）に示すような文字候補セグメントＣＳ＿１乃至ＣＳ＿７を生成する。
【００２２】
次に、文字認識部５４が文字候補セグメントＣＳ＿１乃至ＣＳ＿７に対して個別文字認識処理を施す。個別文字認識処理は、文字候補セグメントＣＳ＿１乃至ＣＳ＿７のそれぞれを、個別文字認識辞書５７に格納されている文字のうち知識辞書５８で指定されている文字と比較して、文字として認識する処理である。
【００２３】
知識辞書５８（詳細は後述）で指定されている文字とは、例えば、候補者に「山石もとろう（山石本郎）」という人物がいる場合には、「山石もとろう」として識別される表記である「山石本郎」や「やまいしもとろう」、「山石」、「ヤマイシモトロウ」等（選挙規約により有効票として認められる範囲内）を構成する各文字「山、石、本、郎、や、ま、い、し、も、と、ろ、う、ヤ、マ、イ、シ、モ、ト、ロ、ウ」である。
【００２４】
続いて、知識処理部５５が文字認識部５４での個別認識処理結果により認識された文字（文字列）に対して知識処理を施す。知識処理とは、文字認識部５４で認識された文字、つまり、投票用紙に記された文字がどの候補者を表しているかを判定する処理であり知識辞書５８に基づいて行われるものである。
【００２５】
ここで、知識辞書５８について説明する。
知識辞書５８は、表１に示すように候補者（分類名）毎に読み取り対象文字列を設定し、各読み取り対象文字列に対してリジェクトフラグと投票用紙の出力先のスタッカを設定しているものである。読み取り対象文字列とは、各候補者毎に有効票として認められる文字列、例えば、候補者「山石もとろう」に対しては「やまいしもとろう」等の文字列であり、ここで設定されている読み取り対象文字列に使用されている文字が上述した個別認識処理で使用される。また、リジェクトフラグは、後述する投票用紙の分類の際に該当する投票用紙を強制的にリジェクトさせるか否かを設定しているもので、リジェクトフラグがＯＮの場合には、指定されたスタッカ（ここでは、スタッカ４（図１のスタッカ７４に該当））に強制的にリジェクトする。このリジェクトフラグは、基本的に誤分類が発生する確率の高い読み取り対象文字列、例えば表１中の「岩木」と「岩本」に対して設定されるが、この設定は後述するプリセット装置により行われるので詳細は後述する。また、スタッカの設定は、リジェクトフラグがＯＮに設定されている読み取り対象文字列を除いて候補者毎に該当する投票用紙をいずれのスタッカへ出力するかを設定している。
【００２６】
【表１】
0003788703.tif 000002
知識処理部５５での知識処理が終了すると、続いて詳細判定処理部５６で詳細判定処理が行われる。詳細判定処理は、文字認識部５４で行われる個別認識処理と同様に文字候補セグメントＣＳ＿１乃至ＣＳ＿７を個別認識辞書に格納されている文字と比較して文字の認識を行うが、個別認識処理とは異なり比較する個別認識辞書内の文字を限定しない。これは、個別認識処理では比較する文字を限定していたために、例えば「山右」と記述されていた文字列を「山石」として認識している場合もあるため、このような投票用紙を無効票として排するために行われる。
【００２７】
また、詳細判定処理は、リジェクトフラグがＯＮに設定されている読み取り対象文字列が記述されている投票用紙（の画像）に対しては行われない。
【００２８】
なお、個別文字認識処理や詳細判定処理の際には、認識パラメータ５９に基づいて判定等が行われるが、認識パラメータ５９は後述するプリセット装置により、リジェクトフラグとともに、ネットワーク若しくはメモリカードやディスク等の記録媒体を介して設定されるので、ここでの説明は省略する。
【００２９】
次に、投票用紙計数仕分け装置のプリセット装置について説明する。
図３は、プリセット装置の構成を示すブロック図である。
【００３０】
同図（ａ）に示すようにプリセット装置は、入力部１０１と記入パターン作成部１０２、個別文字認識結果ファイル１０３、類似文字列検出部１０４、シミュレート部１０５、ファイル出力部１０６を具備して構成される。
【００３１】
入力部１０１は、ユーザから候補者名等の選挙情報の入力を受け付け、記入パターン作成部１０２は入力部１０１から入力された各候補者名の記入パターンを作成する。
【００３２】
個別文字認識結果ファイル１０３は、図３（ｂ）に示すよう文字ＤＢ１０７に格納されている多数のサンプル文字（数百人以上の人による手書き文字を電子化したもの）の全てと、多数（例えば、３０００文字程度）の文字の特徴量を格納した個別文字認識辞書１０８のマッチングを行い、類似する文字を格納したものである。
【００３３】
この個別文字認識結果ファイル１０３を参照し、類似文字列検出部１０４が記入パターン作成部１０２で作成された全記入パターンから類似文字列を検出する。
【００３４】
また、シミュレート部１０５は、文字ＤＢ１０７に格納されているサンプル文字を合成し、これを投票用紙の読取画像として、投票用紙計数仕分け装置（図１参照）と同様のシミュレーションを行い、類似文字列検出部１０４の検出結果と併せてリジェクトフラグや認識パラメータ等を設定し、設定結果をファイル出力部１０６からファイル出力する。
【００３５】
ここで、図４を参照してプリセット装置の動作の概略を説明する。
図４は、プリセット装置の動作の流れの概略を示すフローチャートである。
【００３６】
プリセット装置が動作を開始すると、まず、入力部１０１から候補者名などの選挙情報を入力する（ステップ２０１）。続いて、記入パターン作成部１０２が入力部１０１から入力された選挙情報に基づいて、候補者名の記入パターンを作成する（ステップ２０２）。
【００３７】
次に、記入パターン作成部１０２が作成した全記入パターンに対して、類似文字列検出部１０４が類似文字列の検出を行い、誤認識率が高くなる記入パターンのリジェクトフラグをＯＮにし（ステップ２０３）、リジェクトフラグがＯＮに設定された記入パターンを除く全記入パターンに対して、シミュレート部１０５が認識シミュレーションを行って、誤認識率の高い記入パターンのリジェクトフラグをＯＮにする（ステップ２０４）。
【００３８】
続いて、リジェクトフラグの状態を記憶して（ステップ２０５）、全ての認識パラメータ（認識パラメータに関しては後述する）に対して同様の処理が終了するまで（ステップ２０６でＮＯ）、認識パラメータを変更して（ステップ２０７）、処理を繰り返し、全ての認識パラメータに対して処理が終了すると（ステップ２０６でＹＥＳ）、最適な認識パラメータを選択して（ステップ２０８）、ファイル出力部１０６から設定ファイルを出力して（ステップ２０９）動作を終了する。
【００３９】
次に、プリセット装置を各部の動作毎に詳細に説明する。
まず、入力部１０１から入力される選挙情報について説明する。
【００４０】
入力部１０１から入力する選挙情報は、表２に示すように候補者の届け出名と漢字、よみの３種類のほか、可能であるならば各候補者の予想得票率を入力する。
【００４１】
【表２】
0003788703.tif 000003
続いて、記入パターン作成部１０２について説明する。
記入パターン作成部１０２は、入力部１０１から入力された選挙情報に基づいて、各候補者の記入パターンを漢字とひらがな、カタカナを組み合わせて作成する。この組み合わせは、漢字一文字を単位として処理し、例えば、候補者「山石」に対して「山いシ」等のように漢字の「石」に対してひらがなとカタカナを混在させるようにはしない。また、漢字一文字に対して読みが当てはまらない名前、例えば「設楽（したら）」等は、分割できる最小の単位で組み合わせを行う。ただし、選挙の規約などにより「山いし」のような表記や名字だけの表記が無効票として規定されている場合には、予めリジェクトフラグをＯＮにする。
【００４２】
図５乃至７は、それぞれ候補者「山石  もとろう」、「岩木  朗」、「岩本  けんじ」の記入パターンを示したものであり、そのパターン数は、当然のことながら候補者毎に異なるものとなる。
【００４３】
また、記入パターン作成部１０２は、入力部１０１から入力された選挙情報に予想得票率が含まれていた場合には、表３に示すように記入パターン毎に予想票率を算出する。なお、予想票率は、各記入パターン中の文字列のそれぞれに対して文字列出現頻度を設定し、式１から算出する。文字列出現頻度は、経験値により設定するが届け出名や漢字フルネーム（新聞等では漢字フルネームで表記されることが多い）は、高めに設定する。
【００４４】
【表３】
0003788703.tif 000004
【式１】
0003788703.tif 000005
次に、類似文字列検出部１０４の動作について説明する。
類似文字列検出部１０４は、全記入パターンから類似の文字列を検出するが、類似の文字列の検出に先立ち文字間の類似性（誤読率）を調べる。
【００４５】
類似文字列検出部１０４が参照する個別文字認識ファイル１０３は、文字ＤＢ１０７に格納されているサンプル文字がどのような文字として認識されるかが複数候補記録されている。例えば、「本」という文字に対しては、表４に示すように各サンプル１乃至Ｎ毎に一位候補からｉ位候補までが記録されている。なお、表４中の距離値とは、文字ＤＢ１０７内のサンプルと個別文字認識辞書１０８の文字の特徴量をマッチングさせた場合の結果（差）を数値化したものである。
【００４６】
【表４】
0003788703.tif 000006
文字（Ａ→Ｂ）間の誤読率とは、文字Ａを個別文字認識した際に、認識パラメータにより決定されるしきい値（順位）よりも上位の候補中に文字Ｂが存在する確率であり、例えば、「本」を「木」と誤読する「本」→「木」の誤読率は、サンプル数Ｎが１００で、認識パラメータにより決定されるしきい値よりも「木」が上位にあるサンプルの数が１０であるとすれば、１０／１００＝１０％となる。
【００４７】
ここで、認識パラメータについて説明する。
文字ＤＢ１０７内に格納されているサンプル文字の個別文字認識を行った結果、各サンプル文字に対して認識すべき文字の候補が決定されるが、その候補の文字から認識すべき文字を決定する必要があるが、この決定は、単に候補の順位から決定するわけにはいかない。例えば、一位候補の文字の距離値が１８０で二位候補の文字が１８１であったとすれば、両候補に大差はなく一位候補の文字として認識するには問題がある。また、一位候補の文字の距離値が１８０であるのに対して二位候補の文字の距離値が３５０であるとすれば、両者の違いは明らかでサンプル文字を一位候補の文字として認識しても問題はない。
【００４８】
つまり、文字認識のためのしきい値は、単に候補順位や距離値のみから決定することはできず、両者の兼ね合いにより決定する必要がある。
【００４９】
そのため、ここでは、距離値を一位候補の距離値で除した正規化距離値をｘとした場合に、しきい値ｙを式２により決定する。
【００５０】
【式２】
0003788703.tif 000007
この式２は、点（Ｐ１，Ｑ１）と点（Ｐ２，Ｑ２）、点（Ｐ３，Ｑ３）の３点を通る曲線であり、（Ｑ１，Ｑ２，Ｑ３）を認識パラメータとする。ここで、（Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３）は固定値とし、例えば（Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３）＝（１．０，１．２，１．３）とする。
【００５１】
このようにしきい値を決定すると、図８（ａ）に示す斜線部分に該当する文字候補が認識される文字となる。また、認識パラメータを変更すると、図８（ｂ）に示すように、しきい値は異なるものになる。
【００５２】
このようにして決定したしきい値により求めた文字間の誤読率は、例えば表５のようになる。ただし、文字Ａ＝文字Ｂの場合は正読率となる（例えば、山の正読率は１００％）。また、表５に示したように「木」→「本」の誤読率が５％で「本」→「木」の誤読率が１０％といったように「Ａ」→「Ｂ」と「Ｂ」→「Ａ」の誤読率は同一になるとは限らない。
【００５３】
【表５】
0003788703.tif 000008
このようにして求めた文字間の誤読率に基づいて、次に文字列間の誤読率を算出する。文字列間の誤読率は、例えば、「山石もとろう」を「いわきあきら」と誤読する誤読率Ｐｅ（山石もとろう→いわきあきら）を例に説明すると、
「山」→「い」の誤読率をＥ１
「石」→「わ」の誤読率をＥ２
「も」→「き」の誤読率をＥ３
「と」→「あ」の誤読率をＥ４
「ろ」→「き」の誤読率をＥ５
「う」→「ら」の誤読率をＥ６
として、式３により算出される。
【００５４】
【式３】
0003788703.tif 000009
したがって、表５に示した文字間の誤読率に基づいて誤読率Ｐｅ（岩本→岩木）を算出すると、「岩」→「岩」の誤読率（正読率）が１で「本」→「木」の誤読率が０．１であるからＰｅ（岩本→岩木）＝０．１（１０％）となる。
【００５５】
このようにして各文字列間の誤読率Ｐｅを算出した後に式４により全体の誤読率Ｐを求め、この誤読率が所定の値以上であった場合には、式５で表される評価式の評価値ΔＳが最小の文字列のリジェクトフラグをＯＮにし、この文字列の誤読率を０として再び全体の誤読率Ｐを求める。ただし、Ｐｖ（α）は文字列αの予想票率であり、Ｐｃ（α→α）は文字列αの正読率（算出方法は誤読率Ｐｅと同じ）、ΔＥに乗じているパラメータＫ（例えば１００）は重み係数である。また、ΔＲは、票全体に対する文字列αの予想通過率を示し、ΔＥは票全体に対する文字列αの予想誤読率を示す。
【００５６】
このリジェクトフラグの設定は、誤読率が所定の値よりも小さくなるまで繰り返し行う。
【００５７】
【式４】
0003788703.tif 000010
【式５】
0003788703.tif 000011
ここで、図９を参照して類似文字列検出部１０４の動作の流れを説明する。図９は、類似文字列検出部１０４の動作の流れを示すフローチャートであり、  図４のステップ２０３に対応する処理の流れを示したものである。
【００５８】
類似文字列検出部１０４は、動作を開始すると、まず、文字間の誤読率に基づいて文字列間の誤読率を算出する（ステップ３０１、式３参照）。次に、全体の誤読率を算出し（ステップ３０２、式４参照）、算出した誤読率が誤分類しきい値（あらかじめ設定された値であり、例えば０．００１％）以上であれば（ステップ３０３でＮＯ）、評価値ΔＳが最小の文字列（記入パターン）のリジェクトフラグをＯＮに設定し（ステップ３０４、式５参照）、リジェクトフラグをＯＮに設定した文字列の誤読率を０として算出し（ステップ３０１）、再び全体の誤読率Ｐを算出して（ステップ３０２）、誤分類しきい値との比較を行う（ステップ３０３）。
【００５９】
このような処理を繰り返し、全体の誤読率Ｐが誤分類しきい値より小さくなると（ステップ３０３でＹＥＳ）、類似文字列検出部１０４での処理は終了してステップ２０４の処理に進む。
【００６０】
次に、シミュレート部１０５での処理について説明する。
図１０は、シミュレート部１０５の構成を示すブロック図である。
【００６１】
同図に示すように、シミュレート部１０５は、制御部１５１と画像合成部１５２、切出処理部１５３、文字認識部１５４、知識処理部１５５、詳細判定処理部１５６、個別文字認識辞書１６７、単語辞書１５８、認識パラメータ１５９を具備して構成される。なお、同図中破線で囲んだ部分（符号１５３乃至１５９）は、図１に示した投票用紙計数仕分け装置と同様の構成である。
【００６２】
L  このシミュレート部１０５では、画像合成部１５２が文字ＤＢ１０７に格納されているサンプル文字を合成して、投票用紙を読み取って得た画像データと同様の模擬データを生成し、この模擬データを利用して符号１５３乃至１５９に示す各部により投票用計数仕分け装置と同様の処理を行って文字列の誤分類率を求める。
【００６３】
シミュレート部１０５でシミュレートを行うのは、類似文字列検出部１０４の処理では、検出することのできない誤分類の発生しやすい文字列を検出するためである。例えば、「山石」（縦書き）と記述された文字もその大きさや位置によっては「岩」と認識されてしまうことがある。
【００６４】
ここで、シミュレート部１０５の動作について説明する。
画像合成部１５２は、図１１に示すように文字ＤＢ１０７からサンプル文字を取得するとともに乱数を発生させ、この乱数を使用して取得したサンプル文字に対して拡大や縮小、回転などの処理を施し、これらの貼り付け座標（ｘ１，ｙ２）や（ｘ２，ｙ２）も乱数によって決定し、合成画像を生成する。
【００６５】
次に、切出処理部１５３が図１２（ａ）に示すように合成画像から文字基本セグメントＢＳ＿１乃至ＢＳ＿６を抽出する。また、抽出した文字基本セグメントＢＳ＿１乃至ＢＳ＿６を必要に応じて合成し、文字候補セグメントＣＳ＿１乃至ＣＳ＿７を生成する。
【００６６】
続いて、文字認識部１５４が文字候補セグメントＣＳ＿１乃至ＣＳ＿７に対して個別文字認識処理を施す。個別文字認識処理は、文字候補セグメントＣＳ＿１乃至ＣＳ＿７のそれぞれを、個別文字認識辞書１５７に格納されている文字のうち知識辞書１５８で指定されている文字と比較して、文字として認識する処理である。
【００６７】
知識辞書１５８で指定されている文字とは、例えば、候補者に「山石もとろう（山石本郎）」という人物がいる場合には、「山石もとろう」として識別される表記である「山石本郎」や「やまいしもとろう」、「山石」、「ヤマイシモトロウ」等（選挙規約により有効票として認められる範囲内）を構成する各文字「山、石、本、郎、や、ま、い、し、も、と、ろ、う、ヤ、マ、イ、シ、モ、ト、ロ、ウ」である。
【００６８】
続いて、知識処理部１５５が文字認識部１５４での個別認識処理結果により認識された文字（文字列）に対して知識処理を施す。知識処理とは、文字認識部１５４で認識された文字、つまり、合成画像に記された文字がどの文字列を表しているかを判定する処理であり知識辞書１５８に基づいて行われるものである。
【００６９】
知識処理の際には、図１２（ａ）に示すように各文字毎の距離値に基づいて文字列全体の判定値を算出し、これを知識処理しきい値と比較することで、記入パターンのうちのいずれの文字列であるかを判定する。文字列全体の判定値は、例えば、各文字の距離値の平均を所定の値から減じることで算出したり、重み付けなどを行う所定の式により行う。この知識処理の結果、図１２（ｂ）に示すように、文字列全体の判定値が知識処理しきい値以上となった文字列候補に対して、詳細判定処理部１６６で詳細判定処理を行う。
【００７０】
詳細判定処理は、文字認識部１５４で行われる個別認識処理と同様に文字候補セグメントＣＳ＿１乃至ＣＳ＿７を個別認識辞書に格納されている文字と比較して文字の認識を行うが、個別認識処理とは異なり比較する個別認識辞書内の文字を限定しない。これは、個別認識処理では比較する文字を限定していたために、例えば「山右」と記述されていた文字列を「山石」として認識している場合もあるため、このような投票用紙を無効票として排するために行われる。
【００７１】
また、詳細判定処理も、実機（投票用紙計数仕分け装置）と同様にリジェクトフラグＯＮに設定されている文字列に対しては行わない。
【００７２】
このように、シミュレート部１０５では、実機（投票用紙計数仕分け装置）と同様のシミュレーションを行い、そのシミュレーション結果に応じてリジェクトフラグの設定を行う。
【００７３】
ここで、リジェクトフラグの設定を含めたシミュレート部１０５の処理の流れを説明する。
図１３は、シミュレート部１０５の処理動作の流れを示すフローチャートであり、  図４のステップ２０４に対応する処理の流れを示したものである。
【００７４】
シミュレート部１０５は、処理を開始すると、まず、画像合成部１５２が投票用紙の記名部分の画像を合成する（ステップ４０１）。次に、符号１５３乃至１５９で示される各部が合成した画像の認識シミュレーションを行い（ステップ４０２）、そのシミュレーション結果から制御部１５１が文字列間の誤読率を算出する（ステップ４０３）。続いて、制御部１５１が式４により全体の誤読率を算出し（ステップ４０４）、算出した全体の誤読率が誤分類しきい値（類似文字列検出部１０４が使用したものと同じ値）以上であれば（ステップ４０５でＮＯ）、式５に基づいて算出された評価値ΔＳが最小の文字列（記入パターン）のリジェクトフラグをＯＮに設定する（ステップ４０６）。
【００７５】
評価値ΔＳが最小の文字列のリジェクトフラグをＯＮに設定したら、ステップ４０２に戻り、再び認識シミュレーションを行い、同様の処理を全体の誤読率が誤分類しきい値より小さくなるまで繰り返す。
【００７６】
ただし、シミュレート部１０５の処理においては、式４の予想得票率Ｐｖ（β）をシミュレーションにおける得票率とし（シミュレーションに使用する画像の種類（文字列）と数自体が予想得票率に基づいている）、式５の予測認識率Ｐｃ（α→α）と予測誤読率Ｐｅ（β→α）には、シミュレーション結果の認識率と誤読率を使用する。
【００７７】
この類似文字列検出部１０４とシミュレータ部１０５の処理は、上述したように予め設定されている複数の認識パラメータのそれぞれについて行われ（図４参照）、最終的に最も通過率の高い（リジェクトされずに分類される）認識パラメータとそのときのリジェクトフラグの状態をファイル出力部１０６から出力する。ファイル出力部１０６から出力された各設定は、ネットワークや記録媒体を介して投票用紙計数仕分け装置（図１参照）に入力される。
【００７８】
また、プリセット装置での各処理は、リジェクトフラグがＯＮの場合と同じトレイに出力されるように設定されている候補者に対応した文字列に対しては行わない。
【００７９】
また、プリセット装置は、そのシミュレータ部１０５を実際の投票用紙計数仕分け装置で代用するように構成してもよく、上述の処理を行わせるプログラムによりコンピュータ上で構成するようにしてもよい。
【００８０】
【発明の効果】
以上説明したように、この発明によれば、候補者名の記名パターン毎にリジェクトフラグを設定し、リジェクトフラグがＯＮに設定されている文字列が記入されている投票用紙を無条件でリジェクトするように構成したので、精度の高くない高速な画像処理により投票用紙の認識を行っても誤分類率を低く抑えることができる。
【００８１】
また、候補者名等の選挙情報に基づいて文字の類似性のチェックと認識シミュレーションを行い、その結果からリジェクトフラグをＯＮにする文字列を決定するとともに、最適な認識パラメータを決定するように構成したため、選挙毎に最適な設定で仕分け作業を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明に係る投票用紙計数仕分け装置の構成を示すブロック図。
【図２】文字基本セグメントと文字候補セグメントを示した図。
【図３】プリセット装置の構成を示すブロック図。
【図４】プリセット装置の動作の流れの概略を示すフローチャート。
【図５】「山石  もとろう」の記入パターンを示した図。
【図６】「岩木  朗」の記入パターンを示した図。
【図７】「岩本  けんじ」の記入パターンを示した図。
【図８】認識パラメータとしきい値の関係を示した図。
【図９】類似文字列検出部１０４の動作の流れを示すフローチャート。
【図１０】シミュレート部１０５の構成を示すブロック図。
【図１１】合成画像を説明するための図。
【図１２】合成画像に対する処理を説明するための図。
【図１３】シミュレート部１０５の処理動作の流れを示すフローチャート。
【符号の説明】
１    制御部
２    操作パネル
３    繰出部
４    読取部
５    認識部
６    分類部
７    スタッカ
５１    認識制御部
５２    画像入力部
５３    切出処理部
５４    文字認識部
５５    知識処理部
５６    詳細判定処理部
５７    個別文字認識辞書
５８    知識辞書
５９    認識パラメータ
７１〜７４    スタッカ
１０１    入力部
１０２    記入パターン作成部
１０３    個別文字認識結果ファイル
１０４    類似文字列検出部
１０５    シミュレート部
１０６    ファイル出力部
１０７    文字ＤＢ
１０８    個別文字認識辞書
１５１    制御部
１５２    画像合成部
１５３    切出処理部
１５４    文字認識部
１５５    知識処理部
１５６    詳細判定処理部
１５７    個別文字認識辞書
１５８    知識辞書
１５９    認識パラメータ
【図１】
0003788703.tif 000012
【図２】
0003788703.tif 000013
【図３】
0003788703.tif 000014
【図４】
0003788703.tif 000015
【図５】
0003788703.tif 000016
【図６】
0003788703.tif 000017
【図７】
0003788703.tif 000018
【図８】
0003788703.tif 000019
【図９】
0003788703.tif 000020
【図１０】
0003788703.tif 000021
【図１１】
0003788703.tif 000022
【図１２】
0003788703.tif 000023
【図１３】
0003788703.tif 000024