JP2016167166A - 宛先認識装置 - Google Patents

Abstract

【課題】
配達対象物の宛先認識を行う際に、複数の宛先領域候補の中からより高い精度で宛先領域を特定できる宛先認識装置を提供する。
【解決手段】
実施形態の宛先認識装置は、配達対象物表面の画像データを生成する画像処理部と、前記画像データに応じて、住所区域毎に割り当てられた番号である番号キーワードが入力される番号キーワード入力受付部と、前記画像データから、文字列が含まれる領域である宛先領域候補を検出する宛先領域候補検出処理部と、前記宛先領域候補から、前記番号キーワード及び住所を構成する用語である住所キーワードを検出し、前記番号キーワード及び前記住所キーワードの位置関係を示す情報を生成する宛先領域パターン学習処理部と、前記番号キーワード及び前記住所キーワードの位置関係を示す情報が、宛先領域パターンとして登録される宛先領域パターンデータベースと、を具備する。
【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、配達対象物の宛先を認識する宛先認識装置に関する。

従来の宛先認識装置は、光学文字認識（ＯＣＲ）を用いて、郵便書状や小包の配達対象物の画像から文字列を読み取りテキスト化することにより、宛先情報を取得する。しかし、配達対象物の宛先認識を行う際に、差出人領域の情報及び宛先領域の情報の両方が宛先領域の候補となるため、候補のうちいずれの領域が宛先領域であるかを特定できない場合がある。

このため、宛先領域をより高い精度で特定する技術が望まれている。

特開２００７−４５８４号公報

そこで、本発明が解決しようとする課題は、配達対象物の宛先認識を行う際に、複数ある宛先領域の候補の中からより高い精度で宛先領域を特定できる宛先認識装置を提供することである。

上記課題を解決するために、実施形態の宛先認識装置は、配達対象物表面の画像を読み取り、前記配達対象物の画像データを生成する画像処理部と、前記画像処理部により生成された画像データに応じて、住所区域毎に割り当てられた番号である番号キーワードが入力される番号キーワード入力受付部と、番号キーワードに対応する対応住所が記憶される番号キーワード・対応住所辞書部と、前記画像データから、文字列が含まれる領域である宛先領域候補を検出する宛先領域候補検出処理部と、前記宛先領域候補検出処理部によって検出された宛先領域候補から、前記番号キーワード入力受付部が受け付けた番号キーワードを検出し、前記番号キーワード・対応住所辞書部に記憶される番号キーワードのうち、前記番号キーワード入力受付部が受け付けた番号キーワードに対応する対応住所を取得し、前記取得した対応住所のうちの、住所を構成する用語である住所キーワードを検出し、前記検出した番号キーワード及び前記検出した住所キーワードの位置関係を示す情報を生成する宛先領域パターン学習処理部と、前記宛先領域パターン学習処理部で生成された番号キーワード及び住所キーワードの位置関係を示す情報が、宛先領域パターンとして登録される宛先領域パターンデータベースと、を具備する。

また、実施形態の宛先認識装置は、前記宛先領域候補検出処理部によって検出された宛先領域候補から、番号キーワード及び住所キーワードを検出し、前記検出した番号キーワード及び住所キーワードの位置関係を示す情報を生成し、前記生成した番号キーワード及び住所キーワードの位置関係を示す情報を、前記宛先領域パターンデータベースに登録された登録済宛先領域パターンと照合し、前記宛先領域候補検出処理部によって検出された宛先領域候補全ての中から、宛先住所とする宛先領域候補の文字列を選択する宛先住所判定処理部と、前記宛先住所判定処理部による照合により、前記生成した番号キーワード及び住所キーワードの位置関係を示す情報と一致する登録済宛先領域パターンが存在する場合、前記一致する登録宛先領域パターンの番号キーワード及び住所キーワードの位置関係を示す情報が、照合結果として記憶される照合結果記憶部と、を具備する。

本発明の実施形態に係る宛先認識装置１００の機能ブロック図である。 宛先領域パターン学習処理の流れの一例を示す図である。 宛先住所判定処理の流れの一例を示す図である。 宛先領域パターンデータベース３３に登録されるデータの一例を示す図である。 照合結果記憶部３４に記憶されるデータの一例である。 宛先領域候補絞込処理の流れの一例を示す図である。 宛先領域候補絞込結果記憶部３５に記憶されるデータの一例である。 配達対象物の画像データＰから、宛先領域候補Ｃを検出する例を示す図である。 番号キーワード及び住所キーワードが検出された宛先領域候補Ｃから、番号キーワード及び住所キーワードの位置関係を示す情報（位置関係情報Ｒ）を生成する例を示す図である。

以下、本発明を実施するための実施形態について、図面を参照して説明する。

図１を参照して、本発明の実施形態に係る宛先認識装置１００の構成について説明する。図１は、本発明の実施形態に係る宛先認識装置１００の構成例を示す機能ブロック図である。

実施形態の宛先認識装置１００は、主に宛先認識装置１００の運用前に実行される、宛先領域パターン学習処理に用いられる機能部群と、宛先認識装置１００の運用時に実行される、宛先住所判定処理に用いられる機能部群と、を有する。

宛先領域パターン学習処理に用いられる機能部群は、配達対象物区分機等に用いられる宛先認識装置１００の運用前に、運用時に必要なデータを蓄積するための処理を行うものである。この宛先領域パターン学習処理は、画像読取部１１、画像記憶部３１、画像読取制御部２１、宛先領域候補検出処理部２２、番号キーワード入力受付部１２、番号キーワード・対応住所辞書部３２、宛先領域パターン学習処理部２３、及び宛先領域パターンデータベース３３を用いる。

画像読取部１１は、郵便書状や小包等の配達対象物の表面の画像を撮像するものである。画像読取部１１は、例えば、スキャナやカメラ等であり、配達対象物の表面を１つずつ撮像し、撮像された配達対象物の表面の画像のデータである画像データＰを生成する。画像読取部１１は、画像読取制御部２１により、制御される。

画像記憶部３１は、画像読取部１１により生成された画像データＰが、画像読取制御部２１により、記憶されるものである。また、画像記憶部３１に記憶された画像データＰは、後述する宛先領域候補検出処理部２２により、参照される。また、画像記憶部３１に記憶された画像データＰは、後述する番号キーワード入力受付部１２により、参照される。

画像読取制御部２１は、これら画像読取部１１と、画像記憶部３１と、の動作を制御するものである。

宛先領域候補検出処理部２２は、画像記憶部３１に記憶された画像データＰを参照し、参照した画像データＰから、宛先が記載された領域の候補となる、文字列が含まれる領域である宛先領域候補Ｃを検出するものである。また、宛先領域候補検出処理部２２は、後述する宛先領域パターン学習処理部２３へ、検出した宛先領域候補Ｃの情報を出力する。

番号キーワード入力受付部１２は、画像記憶部３１に記憶された画像データＰ毎に、日本の「郵便番号」やアメリカの「ＺＩＰコード」等の、住所区域毎に割り当てられた番号である番号キーワードの入力を受け付けるものである。

オペレータは、画像記憶部３１に記憶された画像データＰを参照し、参照した画像データＰから、宛先領域と判断した宛先領域候補Ｃに含まれる番号キーワードを、キーボード等のユーザインタフェースを用いて番号キーワード入力受付部１２へ入力する。

また、番号キーワード入力受付部１２は、後述する宛先領域パターン学習処理部２３へ、入力された番号キーワードの情報を出力する。

番号キーワード・対応住所辞書部３２は、番号キーワード及びその番号キーワードに対応する対応住所が予め記憶されるものである。例えば、日本の場合は、「郵便番号」から、「○○市○○町」までの対応住所が特定できる。アメリカの場合は、「ＺＩＰコード」から、「○○シティ」までの対応住所が特定できる。

番号キーワード・対応住所辞書部３２には、これら番号キーワード及び対応住所の対応関係が記憶されている。番号キーワード・対応住所辞書部３２は、後述する宛先領域パターン学習処理部２３により参照され、後述する宛先領域パターン学習処理部２３へ出力された番号キーワードの情報が、対応する対応住所と、照合される。

宛先領域パターン学習処理部２３は、主に、後述する位置関係情報Ｒを生成し、後述する宛先領域パターンデータベース３３へ、後述する宛先領域パターンＡを登録させるものである。

まず、宛先領域パターン学習処理部２３は、宛先領域候補検出処理部２２が検出した各宛先領域候補Ｃから、オペレータが番号キーワード入力受付部１２に入力した番号キーワードの検出を行う。オペレータが番号キーワード入力受付部１２に入力した番号キーワードを有する宛先領域候補Ｃは、宛先領域に該当する可能性が最も高いためである。

宛先領域パターン学習処理部２３は、さらに、番号キーワードを有する宛先領域候補Ｃに対し、番号キーワード・対応住所辞書部３２を参照し、オペレータが番号キーワード入力受付部１２に入力した番号キーワードと、番号キーワード・対応住所辞書部３２に記憶されている番号キーワード及び対応住所を照合し、対応住所を取得する。

宛先領域パターン学習処理部２３は、さらに、番号キーワード・対応住所辞書部３２から取得した番号キーワードの対応住所のうちの、「市」、「町」、「ストリート」、「建物」、「私書箱」等の、住所を構成する用語である住所キーワードの検出を行う。

宛先領域パターン学習処理部２３は、さらに、番号キーワード及び対応住所の住所キーワードを有する宛先領域候補Ｃから、「Ｔｏ」、「様」、「殿」「Ｍｒ」等の、文字列が宛先住所であることを示唆する用語である特定キーワードの検出を行う。宛先領域候補Ｃには、特定キーワードが含まれる場合も、含まれない場合もある。

そして、宛先領域パターン学習処理部２３は、番号キーワード及び対応住所の住所キーワードを有する宛先領域候補Ｃから、番号キーワード及び住所キーワードの位置関係を示す情報を生成する。オペレータが番号キーワード入力受付部１２に入力した番号キーワード及び対応住所の住所キーワードを有する宛先領域候補Ｃが、複数検出された宛先領域候補Ｃのうち、宛先領域に該当する可能性が最も高いためである。なお、特定キーワードが宛先領域候補Ｃに含まれる場合は、宛先領域パターン学習処理部２３は、特定キーワードと番号キーワードと住所キーワードとの位置関係を示す情報を生成する。番号キーワード及び住所キーワードの位置関係を示す情報と、特定キーワードと番号キーワードと住所キーワードとの位置関係を示す情報と、を総称して、以降、位置関係情報Ｒと称する。

位置関係情報Ｒは、すなわち、宛先領域候補Ｃに含まれるキーワード同士の互いの位置関係を示す情報を示す。例として、宛先領域候補に特定キーワードが含まれる場合は、位置関係情報Ｒは、番号キーワードから特定キーワードや各住所キーワードまでの方向や距離等を表した相対位置関係を示す。この他に、特定キーワード、番号キーワード、各住所キーワードの座標を表したそれぞれの位置情報の組み合わせで表現してもよい。

そして、宛先領域パターン学習処理部２３は、生成した位置関係情報Ｒの型を、後述する宛先領域パターンデータベース３３へ、宛先領域パターンＡとして、登録または更新させる。

宛先領域パターンデータベース３３は、位置関係情報Ｒの型である宛先領域パターンＡが、例えば、宛先領域パターンＡを識別する番号である宛先領域パターン番号と、宛先領域パターンＡが宛先領域パターン学習処理で所定の期間内に出現する回数が多いか否かを表すスコア値とともに、宛先領域パターン学習処理部２３により登録または更新されるものである。なお、宛先領域パターンデータベース３３は、スコア値を含まない場合もある。

宛先領域パターンＡは、すなわち、番号キーワード及び住所キーワードの位置関係を示す情報の型や、特定キーワードと番号キーワードと住所キーワードとの位置関係を示す情報の型である。

また、スコア値は、宛先領域パターン学習時の所定の期間内に、その宛先領域パターンＡが何回出現かによって、随時更新される値である。ここで、所定の期間とは、この宛先認識装置が使用され始めてからこれまでの全ての期間でもよいし、特定の期間でもよい。またここでは、出現回数が多い宛先領域パターンＡほど、スコア値が高い。

このため、頻出の、すなわちスコア値が高い宛先領域パターンＡほど、宛先領域である尤度が高いと言える。すなわち、後述する宛先住所判定処理において、複数の宛先領域候補Ｃから、複数の宛先領域パターンＡと一致する複数の位置関係情報Ｒが生成された場合、これら複数の宛先領域候補Ｃのうち、スコア値が最も高い宛先領域パターンＡと一致する位置関係情報Ｒを生成した宛先領域候補Ｃが、宛先領域である尤度が最も高い。このため、このスコア値が最も高い宛先領域パターンＡを検出した宛先領域候補Ｃの文字列が、宛先住所として出力されることとなる。

宛先領域パターンデータベース３３は、宛先領域パターン学習処理部２３により参照される。すなわち、宛先領域パターン学習処理部２３によって生成された位置関係情報Ｒの型が、この位置関係情報Ｒの型と一致する、宛先領域パターンデータベース３３に登録されている宛先領域パターンＡと照合される。

宛先領域パターン学習処理部２３によって生成された位置関係情報Ｒの型が、宛先領域パターンデータベース３３に未登録であった場合、この未登録の位置関係情報Ｒの型は、新規な宛先領域パターンＡとして、宛先領域パターン学習処理部２３によって、宛先領域パターンデータベース３３に登録される。

一方、宛先領域パターン学習処理部２３によって生成された位置関係情報Ｒの型が、宛先領域パターンデータベース３３に登録済みであった場合、この登録済みの宛先領域パターンＡのスコア値に所定の数値を加算することで、宛先領域パターン学習処理部２３によって、宛先領域パターンデータベース３３のデータの内容が更新される。

以上の機能部群による宛先領域パターン学習処理により、宛先領域パターンＡのデータが、宛先領域パターンデータベース３３に蓄積される。

宛先住所判定処理に用いられる機能部群は、前述した宛先領域パターン学習処理に用いられる機能部群によって宛先領域パターンＡのデータが宛先領域パターンデータベース３３に蓄積された後に、配達対象物区分機等に用いられる宛先認識装置１００の運用時の宛先住所判定処理を行うものである。この宛先住所判定処理は、画像読取部１１、画像記憶部３１、画像読取制御部２１、宛先領域候補検出処理部２２、番号キーワード・対応住所辞書部３２、宛先住所判定処理部２４、宛先領域パターンデータベース３３、照合結果記憶部３４、宛先領域候補絞込結果記憶部３５、及び宛先住所出力部１３を用いる。なお、宛先領域候補絞込結果記憶部３５は、省略されたり使用されなかったりする場合もある。

ここで、画像読取部１１と、画像記憶部３１と、画像読取制御部２１と、宛先領域候補検出処理部２２と、番号キーワード・対応住所辞書部３２と、宛先領域パターンデータベース３３とは、宛先領域パターン学習処理に用いられる機能部群と宛先住所判定処理に用いられる機能部群と共通で用いられる。これらのうち、画像読取部１１と、画像記憶部３１と、画像読取制御部２１とは、宛先領域パターン学習処理の実行時と、宛先住所判定処理の実行時とで、構成及び機能が同様のため、ここでは説明を省略する。

宛先領域候補検出処理部２２は、画像記憶部３１に記憶された画像データＰを参照し、参照した画像データＰから宛先領域候補Ｃを検出するものである。宛先領域候補検出処理部２２は、後述する宛先住所判定処理部２４へ、検出した宛先領域候補Ｃの情報を出力する。

番号キーワード・対応住所辞書部３２は、後述する宛先住所判定処理部２４により参照され、後述する宛先住所判定処理部２４により検出された番号キーワードの情報が、対応する対応住所と、照合される。

宛先住所判定処理部２４は、主に、位置関係情報Ｒを生成し、宛先領域候補Ｃの文字列から宛先住所となる文字列を選択し、後述する宛先住所出力部１３へ宛先住所の出力をするものである。また、宛先住所判定処理部２４は、後述する宛先領域候補絞込処理を実行する場合の、処理主体である。

まず、宛先住所判定処理部２４は、宛先領域候補検出処理部２２が検出した各宛先領域候補Ｃから、番号キーワード及び住所キーワードの検出を行う。すなわち、まず、宛先住所判定処理部２４は、番号キーワードの検出を行う。宛先住所判定処理部２４は、さらに、番号キーワードを有する宛先領域候補Ｃに対し、番号キーワード・対応住所辞書部３２を参照し、検出された番号キーワードと、番号キーワード・対応住所辞書部３２に記憶されている番号キーワード及び対応住所を照合し、対応住所を取得する。宛先領域パターン学習処理部２３は、さらに、番号キーワード・対応住所辞書部３２の参照から取得された番号キーワードの対応住所のうちの、住所キーワードの検出を行う。

宛先住所判定処理部２４は、さらに、番号キーワード及び対応住所の住所キーワードを有する宛先領域候補Ｃから、特定キーワードの検出を行う。特定キーワードは、宛先領域候補Ｃに含まれる場合も、含まれない場合もある。

そして、宛先住所判定処理部２４は、各宛先領域候補Ｃのうち、番号キーワード及び対応住所の住所キーワードを有する宛先領域候補Ｃ全てから、位置関係情報Ｒをそれぞれ生成する。

宛先住所判定処理部２４は、生成した位置関係情報Ｒの型を、順次、宛先領域パターンデータベース３３に登録された宛先領域パターンＡ及びそのスコア値と、照合する。なお、宛先領域パターンデータベース３３は、スコア値を含まない場合もある。

宛先住所判定処理部２４は、この照合結果を、後述する照合結果記憶部３４へ、記憶させる。照合結果とは、すなわち、宛先住所判定処理部２４が生成した位置関係情報Ｒの型と一致する宛先領域パターンＡが宛先領域パターンデータベース３３にあった場合、その宛先領域パターンＡ全てに対し、例えば、その宛先領域パターン番号や、その宛先領域パターンのスコア値とそのスコア値が高い順に順位付けした順位の情報を、記憶するものである。

そして、宛先住所判定処理部２４は、位置関係情報Ｒの生成を宛先領域候補Ｃ全てに対し終了すると、後述する照合結果記憶部３４を参照し、例えば、スコア値が最も高い宛先領域パターンＡと一致する位置関係情報Ｒを生成した宛先領域候補Ｃの文字列を選択し、これを宛先住所と判定する。宛先住所判定処理部２４は、後述する宛先住所出力部１３へ、この宛先住所を出力する。

宛先領域パターンデータベース３３は、前述した宛先領域パターン学習処理により、宛先領域パターンＡがスコア値とともに登録されるものである。宛先領域パターンデータベース３３は、宛先住所判定処理部２４により参照される。すなわち、宛先住所判定処理部２４で生成された位置関係情報Ｒの型が、この位置関係情報Ｒの型と一致する、宛先領域パターンデータベース３３に登録されている宛先領域パターンＡと照合される。

なお、宛先住所判定処理部２４は、後述する宛先領域候補絞込処理を実行する場合のように、「Ｆｒｏｍ」、「Ｒｅｔｕｒｎ」、「転送」等の、文字列が差出人の住所等、宛先住所以外であることを示唆する用語であるＮＧキーワードの検出を行う場合もある。この宛先領域候補絞込処理を、例えば、宛先住所判定処理に先立って行うことで、宛先領域候補Ｃを予め絞り込むことが可能となる。この宛先領域候補絞込処理を行う段階において、処理対象となる宛先領域候補を、第１次宛先領域候補Ｃ’と称する。

この場合、宛先住所判定処理部２４は、後述する宛先領域候補絞込結果を、後述する宛先領域候補絞込結果記憶部３５へ、記憶させる。宛先領域候補絞込結果とは、すなわち、第１次宛先領域候補Ｃ’全てに対し、ＮＧキーワードの有無の情報を、記憶するものである。

照合結果記憶部３４は、宛先住所判定処理部２４が宛先領域パターンデータベース３３を参照した結果が、宛先住所判定処理部２４により記憶されるものである。すなわち、宛先住所判定処理部２４が生成した位置関係情報Ｒの型と一致する宛先領域パターンＡが宛先領域パターンデータベース３３にあった場合、その宛先領域パターンＡ全てに対し、例えば、その宛先領域パターン番号や、その宛先領域パターンのスコア値とそのスコア値が高い順に順位付けした順位の情報を、記憶する。これら照合結果は、宛先住所判定処理部２４によって参照される。

宛先領域候補絞込結果記憶部３５は、宛先領域候補検出処理部２２が検出した各第１次宛先領域候補Ｃ’に対して、後述する宛先領域候補絞込処理を実行する際に、宛先住所判定処理部２４がＮＧキーワードの検出を行った結果、すなわちＮＧキーワードの有無の情報が、宛先住所判定処理部２４により記憶されるものである。

宛先住所出力部１３は、例えば、照合結果記憶部３４に記憶された宛先領域パターンＡとそのスコア値のうち、スコア値が最も高い、または、スコア値の高さの順位が１位である、宛先領域パターンＡと一致する位置関係情報Ｒが生成された宛先領域候補Ｃの文字列を、宛先住所として、宛先住所判定処理部２４から受け取るものである。

なお、宛先住所出力部１３は、受け取った宛先住所を、さらに、直接配達対象物区分機側へ出力してもよいし、宛先認識装置１００が備える受け渡し用のデータベースへ出力してもよい。

以上の機能部群による宛先住所判定処理により、配達対象物の宛先認識が実行される。なお、宛先認識装置１００は、インターフェース部１０と、制御部２０と、記憶部３０と、を備える。インターフェース部１０は、画像読取部１１と、番号キーワード入力受付部１２と、宛先住所出力部１３と、を備える。制御部２０は、画像読取制御部２１と、宛先領域候補検出処理部２２と、宛先領域パターン学習処理部２３と、宛先住所判定処理部２４と、を備える。記憶部３０は、画像記憶部３１と、番号キーワード・対応住所辞書部３２と、宛先領域パターンデータベース３３と、照合結果記憶部３４と、宛先領域候補絞込結果記憶部３５と、を備える。

ここで、制御部２０の画像読取制御部２１と、宛先領域候補検出処理部２２と、宛先領域パターン学習処理部２３と、宛先住所判定処理部２４の機能部は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等のプロセッサが記憶部３０に格納されたプログラムを実行することで機能するソフトウェア機能部である。また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）やＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、各種インターフェース等のハードウェアを含んでもよい。

ここで、図２を参照して、宛先領域パターンＡを学習する処理について説明する。図２は、宛先領域パターン学習処理の流れの一例を示すフローチャートである。この宛先領域パターンＡを学習する処理の開始前に、画像読取部１１と、画像記憶部３１と、画像読取制御部２１と、によって実現される機能を実行する機能部群としての画像取得部により、配達対象物の画像データＰが取得される。

宛先領域候補検出処理部２２は、画像記憶部３１に記憶された画像データＰを解析し、宛先領域候補Ｃとなるものを全て検出する（ステップＳ１０１）。検出方法は任意の方法が用いられる。例えば、文字候補の並び方から行候補を抽出し、さらに行候補の並び方から宛先領域候補Ｃを検出する方法が用いられる。この他に、隣接する文字候補を連結させ、連結結果を宛先領域候補Ｃとして検出する方法が用いられてもよい。

各宛先領域候補Ｃには、０からｎ（ｎは自然数）までの通し番号が振られる。これを初期値０からセットされた変数ｉで表す。宛先領域パターン学習処理部２３は、０番目の宛先領域候補Ｃから、順に処理を行う（ステップＳ１０２）。

宛先領域パターン学習処理部２３は、事前にオペレータにより番号キーワード入力受付部１２へ入力された番号キーワードが、処理対象の宛先領域候補Ｃから検出されるか否かの判定を行う（ステップＳ１０３）。

番号キーワードが検出されなかった場合（ステップＳ１０３でＮＯ）、宛先領域パターン学習処理部２３は、宛先領域候補検出処理部２２により検出された全ての宛先領域候補Ｃに対して宛先領域パターン学習処理が終了したか否かの判定を行う（ステップＳ１１２）。全ての宛先領域候補Ｃに対しての処理が終了していない場合（ステップＳ１１２でＮＯ）、i＋１番目の宛先領域候補Ｃに対する処理に進む（ステップＳ１１３）。

一方、番号キーワードが検出された場合（ステップＳ１０３）、宛先領域パターン学習処理部２３は、その番号キーワードを有する宛先領域候補Ｃに対し、番号キーワード・対応住所辞書部３２を参照し、オペレータが番号キーワード入力受付部１２に入力した番号キーワードと、番号キーワード・対応住所辞書部３２に記憶されている番号キーワード及び対応住所とを照合し、対応住所を取得する（ステップＳ１０４）。

続いて、宛先領域パターン学習処理部２３は、その番号キーワードを有する宛先領域候補Ｃから、その対応住所のうちの住所キーワードが検出されるか否かの判定を行う（ステップＳ１０５）。

住所キーワードが検出されなかった場合（ステップＳ１０５でＮＯ）、宛先領域パターン学習処理部２３は、宛先領域候補検出処理部２２により検出された全ての宛先領域候補Ｃに対して宛先領域パターン学習処理が終了したか否かの判定を行う（ステップＳ１１２）。全ての宛先領域候補Ｃに対しての処理が終了していない場合（ステップＳ１１２でＮＯ）、i＋１番目の宛先領域候補Ｃに対しての処理に進む（ステップＳ１１３）。

一方、住所キーワードが検出された場合（ステップＳ１０５でＹＥＳ）、宛先領域パターン学習処理部２３は、その番号キーワード及び対応住所の住所キーワードを有する宛先領域候補Ｃから、さらに、特定キーワードが検出されるか否かの判定を行う（ステップＳ１０６）。

特定キーワードが検出されなかった場合（ステップＳ１０６でＮＯ）、宛先領域パターン学習処理部２３は、番号キーワード及び住所キーワードの位置関係を示す情報を生成する（ステップＳ１０７）。一方、特定キーワードが検出された場合（ステップＳ１０６でＹＥＳ）、宛先領域パターン学習処理部２３は、特定キーワードと番号キーワードと住所キーワードとの位置関係を示す情報を生成する（ステップＳ１０８）。すなわち、ステップＳ１０７またはステップＳ１０８において、宛先領域パターン学習処理部２３は、位置関係情報Ｒを、生成する。

続いて、宛先領域パターン学習処理部２３は、生成した位置関係情報Ｒの型を、宛先領域パターンデータベース３３に登録されている宛先領域パターンＡと照合し、一致する宛先領域パターンＡがあるか否かを判定する（ステップＳ１０９）。

照合の結果、生成した位置関係情報Ｒの型が、登録済みの宛先領域パターンＡのいずれとも一致しない場合（ステップＳ１０９でＮＯ）、宛先領域パターン学習処理部２３は、その位置関係情報Ｒの型を、宛先領域パターンデータベース３３に、新規の宛先領域パターンＡとして登録する（ステップＳ１１０）。

一方、生成した位置関係情報Ｒの型が、登録済みの宛先領域パターンＡと一致する場合（ステップＳ１０９でＹＥＳ）、宛先領域パターン学習処理部２３は、その登録済みの宛先領域パターンＡのスコア値に所定の数値を加算する。これにより、その宛先領域パターンＡのデータの内容が更新される（ステップＳ１１１）。なお、スコア値の加算方式は、任意の方式が用いられる。

続いて、宛先領域パターン学習処理部２３は、宛先領域候補検出処理部２２により検出された全ての宛先領域候補Ｃに対して宛先領域パターン学習処理が終了したか否かの判定を行う（ステップＳ１１２）。全ての宛先領域候補Ｃに対する処理が終了していない場合（ステップＳ１１２でＮＯ）、i＋１番目の宛先領域候補Ｃに対する処理に進む（ステップＳ１１３）。

一方、全ての宛先領域候補Ｃに対する処理が終了している場合（ステップＳ１１２でＹＥＳ）、宛先領域パターン学習処理を終了する。

以上により、画像取得部により取得された、ある配達対象物の画像データＰに対する宛先領域パターン学習処理を終了する。この宛先領域パターン学習処理を繰り返すことによって、宛先領域パターンデータベース３３に宛先領域パターンＡのデータが蓄積される。

次に、図３を参照して、宛先住所を判定する処理について説明する。図３は、宛先住所判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。この処理を実行するには、前述した宛先領域パターン学習処理が一定量の配達対象物に対して実行され、宛先領域パターンデータベース３３が十分なデータ量を蓄積していることが前提となる。

この宛先住所を判定する処理の開始前に、画像読取部１１と、画像記憶部３１と、画像読取制御部２１と、によって実現される機能を実行する機能部群としての画像取得部により、配達対象物の画像データＰが取得される。

宛先領域候補検出処理部２２は、画像記憶部３１に記憶された画像データＰを解析し、宛先領域候補Ｃとなるものを全て検出する（ステップＳ２０１）。

各宛先領域候補Ｃには、０からｎ（ｎは自然数）までの通し番号が振られる。これを初期値０からセットされた変数ｉで表す。宛先住所判定処理部２４は、０番目の宛先領域候補Ｃから、順に処理を行う（ステップＳ２０２）。

宛先住所判定処理部２４は、番号キーワード及び対応住所の住所キーワードが、処理対象の宛先領域候補Ｃから検出されるか否かの判定を行う（ステップＳ２０３）。なお、具体的には、まず、宛先住所判定処理部２４は、処理対象の宛先領域候補Ｃから番号キーワードの検出を行い、番号キーワード・対応住所辞書部３２を参照して、検出された番号キーワードの対応住所を取得し、さらに、処理対象の宛先領域候補Ｃからこの対応住所の住所キーワードの検出を行う。

番号キーワード及び対応住所の住所キーワードが検出されなかった場合（ステップＳ２０３でＮＯ）、宛先住所判定処理部２４は、宛先領域候補検出処理部２２により検出された全ての宛先領域候補Ｃに対して宛先住所判定処理が終了したか否かの判定を行う（ステップＳ２０９）。全ての宛先領域候補Ｃに対しての処理が終了していない場合（ステップＳ２０９でＮＯ）、i＋１番目の宛先領域候補Ｃに対する処理に進む（ステップＳ２１１）。

一方、番号キーワード及び住所キーワードが検出された場合（ステップＳ２０３でＹＥＳ）、宛先住所判定処理部２４は、その番号キーワード及び対応住所の住所キーワードを有する宛先領域候補Ｃから、さらに、特定キーワードが検出されるか否かの判定を行う（ステップＳ２０４）。

特定キーワードが検出されなかった場合（ステップＳ２０４でＮＯ）、宛先住所判定処理部２４は、番号キーワード及び住所キーワードの位置関係を示す情報を生成する（ステップＳ２０５）。一方、特定キーワードが検出された場合（ステップＳ２０４でＹＥＳ）、宛先住所判定処理部２４は、特定キーワードと番号キーワードと住所キーワードとの位置関係を示す情報を生成する（ステップＳ２０６）。すなわち、ステップＳ２０５またはステップＳ２０６において、宛先領域パターン学習処理部２３は、位置関係情報Ｒを、生成する。

続いて、宛先住所判定処理部２４は、生成した位置関係情報Ｒの型を、宛先領域パターンデータベース３３に登録されている宛先領域パターンＡと照合し、一致する宛先領域パターンＡがあるか否かを判定する（ステップＳ２０７）。

照合の結果、生成した位置関係情報Ｒの型が、登録済みの宛先領域パターンＡのいずれとも一致しない場合（ステップＳ２０７でＮＯ）、宛先住所判定処理部２４は、宛先領域候補検出処理部２２により検出された全ての宛先領域候補Ｃに対する宛先住所判定処理が終了したか否かの判定を行う（ステップＳ２０９）。全ての宛先領域候補Ｃに対する処理が終了していない場合（ステップＳ２０９でＮＯ）、i＋１番目の宛先領域候補Ｃに対する処理に進む（ステップＳ２１１）。

一方、生成した位置関係情報Ｒの型と一致する宛先領域パターンＡが存在した場合（ステップＳ２０７でＹＥＳ）、宛先住所判定処理部２４は、その照合結果を、照合結果記憶部３４に記憶させる（ステップＳ２０８）。具体的には、例えば、一致した宛先領域パターンＡに対して、宛先領域パターン番号とスコア値を、スコア値の順位とともに、照合結果記憶部３４に記憶させる。なお、スコア値の順位は、記憶されなくてもよい。

続いて、宛先住所判定処理部２４は、宛先領域候補検出処理部２２により検出された全ての宛先領域候補Ｃに対して宛先住所判定処理が終了したか否かの判定を行う（ステップＳ２０９）。全ての宛先領域候補Ｃに対する処理が終了していない場合（ステップＳ２０９でＮＯ）、i＋１番目の宛先領域候補Ｃに対する処理に進む（ステップＳ２１１）。

一方、全ての宛先領域候補Ｃに対する処理が終了している場合（ステップＳ２０９でＹＥＳ）、宛先住所判定処理部２４は、照合結果記憶部３４に記憶された宛先領域パターンＡのうち、例えば、スコア値が最も高いもの、すなわち順位が高いもの、を検出した宛先領域候補Ｃの文字列を選択し、これを宛先住所と判定して、宛先住所出力部１３へ、出力する（ステップＳ２１０）。

以上により、宛先住所判定処理を終了する。すなわち、運用前に学習した宛先領域パターンＡとのそのスコア値から、宛先住所が判定される。

ここで、図４を参照して、宛先領域パターン学習処理及び宛先住所判定処理に共通して用いられる、宛先領域パターンデータベース３３に登録されるデータについて説明する。図４は、宛先領域パターンデータベース３３に登録されるデータの一例である。

宛先領域パターンデータベース３３には、例えば、位置関係情報Ｒの型である宛先領域パターンＡが、宛先領域パターン番号とスコア値とともに登録されている。宛先領域パターン番号とは、各宛先領域パターンＡに付与された識別番号である。

なお、ここでは位置関係情報Ｒの概念を示す図として表記している。実際には、位置関係情報Ｒは、宛先領域パターンＡを構成する各キーワードの方向や距離等を表した相対位置関係で表現してもよいし、各キーワードの座標を表したそれぞれの位置情報で表現してもよい。図５中の位置関係情報Ｒについても、同様である。

この例では、宛先領域パターン番号００２の宛先領域パターンＡが、スコア値が最も高い。宛先領域パターン学習処理部２３において最も多く出現しているということである。例えば、宛先住所判定処理において、宛先領域パターン番号００２と一致する位置関係情報Ｒが生成された場合、この宛先領域パターン番号００２と一致する位置関係情報Ｒを生成した宛先領域候補Ｃの文字列が、宛先住所である尤度が高いということが分かる。

次に、図５を参照して、宛先住所判定処理に用いられる、照合結果記憶部３４に記憶されるデータについて説明する。図５は、照合結果記憶部３４に記憶されるデータの一例である。

照合結果記憶部３４には、例えば、宛先住所判定処理部２４が位置関係情報Ｒを生成した各宛先領域候補Ｃに対する照合の結果、一致した全ての宛先領域パターンＡの宛先領域パターン番号及びスコア値が、スコア値の順位とともに記憶される。なお、スコア値の順位は、記憶されなくてもよい。

この例では、宛先領域候補０番から宛先領域候補４番の５つ（またはそれ以上）あった宛先領域候補Ｃのうち、登録済宛先領域パターンＡと一致する位置関係情報Ｒが生成されたものが、宛先領域候補０番と宛先領域候補４番である。そしてそれぞれのスコア値を順位付けすると、宛先領域候補４番の方が、順位が高い（スコア値が高い）。そのため、この例の場合、宛先領域候補４番の文字列が選択され、これが宛先住所であると判定され、宛先住所出力部１３に、宛先住所として出力される（図３におけるステップＳ２１０）。

次に、図６を用いて、宛先住所判定処理の際に宛先領域候補Ｃを絞り込むための処理について説明する。図６は、宛先領域候補絞込処理の流れの一例を示す図である。この処理を、例えば、宛先住所判定処理に先立って行うことで、図２におけるステップＳ２０１で処理対象とする宛先領域候補Ｃを予め絞り込むことが可能となる。

まず、宛先領域候補検出処理部２２は、画像記憶部３１に記憶された画像データＰを解析し、第１次宛先領域候補Ｃ’となるものを全て検出する（ステップＳ３０１）。

各第１次宛先領域候補Ｃ’には、０からｎ（ｎは自然数）までの通し番号が振られる。これを初期値０からセットされた変数ｉで表す。宛先住所判定処理部２４は、０番目の第１次宛先領域候補Ｃ’から、順に処理を行う（ステップＳ３０２）。

宛先住所判定処理部２４は、ＮＧキーワードが、処理対象の第１次宛先領域候補Ｃ’から検出されるか否かの判定を行う（ステップＳ３０３）。

ＮＧキーワードが検出された場合（ステップＳ３０３でＹＥＳ）、宛先住所判定処理部２４は、その第１次宛先領域候補Ｃ’の通し番号及び、ＮＧキーワードが検出されたという情報を、宛先領域候補絞込結果記憶部３５に記憶させる（ステップＳ３０４）。

一方、ＮＧキーワードが検出されなかった場合、宛先住所判定処理部２４は、全ての第１次宛先領域候補Ｃ’に対して宛先領域候補絞込処理が終了したか否かの判定を行う（ステップＳ３０５）。全ての第１次宛先領域候補Ｃ’に対する処理が終了していない場合（ステップＳ３０５でＮＯ）、i＋１番目の第１次宛先領域候補Ｃ’に対する処理に進む（ステップＳ３０７）。

全ての第１次宛先領域候補Ｃ’に対する処理が終了している場合（ステップＳ３０５でＹＥＳ）、宛先住所判定処理部２４は、第１次宛先領域候補Ｃ’のうち、ＮＧキーワードを有する第１次宛先領域候補Ｃ’を、宛先領域には該当しない非宛先領域と判定し、宛先領域候補Ｃから除外する。こうして、宛先住所判定処理部２４は、第１次宛先領域候補Ｃ’から、宛先領域候補Ｃを、絞り込んで選定する（ステップＳ３０６）。

以上により、宛先領域候補絞込処理を終了する。前述した宛先住所判定処理と併用される場合、この選定された宛先領域候補Ｃが、宛先住所判定処理のステップＳ２０１における宛先領域候補Ｃとして用いられ、宛先住所判定処理が実行される。

宛先領域候補絞込処理が宛先住所判定処理に先立って行われることで、非宛先領域であるため確実に対象外の宛先領域候補Ｃについて宛先住所判定処理を実行しなくて済むため、宛先住所判定処理の精度が上がる。さらに、宛先住所判定処理の処理対象の宛先領域候補Ｃの数が減るため、宛先住所判定処理の完了までの時間が短縮される。

次に、図７を参照して、宛先領域候補絞込処理に用いられる、宛先領域候補絞込結果記憶部３５に記憶されるデータについて説明する。図７は、宛先領域候補絞込結果記憶部３５に記憶されるデータの一例である。

宛先領域候補絞込結果記憶部３５には、各第１次宛先領域候補Ｃ’に対し、ＮＧキーワードの有無の情報が記憶されている。この例では、宛先住所判定処理部２４が、第１次宛先領域候補Ｃ’５つに対してＮＧキーワードの検出を行った結果、ＮＧキーワードが無いものが、第１次宛先領域候補０番、第１次宛先領域候補３番、第１次宛先領域候補４番である。よって、この例の場合、ＮＧキーワードが有る第１次宛先領域候補１番及び第１次宛先領域候補２番は、非宛先領域と判定される。このため、第１次宛先領域候補０番、第１次宛先領域候補３番、第１次宛先領域候補４番のみが、宛先領域候補Ｃとして選定されることとなる。

ここで、図８及び図９を参照して、本発明の実施形態に係る宛先認識装置１００を用いた宛先領域パターン学習処理と、宛先住所判定処理と、宛先領域候補絞込処理の例について説明する。

図８は、宛先領域候補検出処理部２２が、配達対象物の画像データＰから宛先領域候補Ｃを検出する例を示す図である。図８の例は、宛先領域パターン学習処理と、宛先住所判定処理と、宛先領域候補絞込処理との全てにおいて共通する。

図８は、配達対象物の、宛先情報を含む面の、画像データＰである。ここでは、宛先情報を示す宛先領域以外に、差出人の住所情報を示す差出人領域と、切手が貼られた切手領域と、を含む配達対象物を例とする。

図８に示すように、まず、文字列が含まれる領域の全てが、宛先領域候補Ｃとして検出される。すなわち図８は、図２に示す宛先領域パターン学習処理のステップＳ１０１または図３に示す宛先住所判定処理のステップＳ２０１において検出される宛先領域候補Ｃ、または、図６に示す宛先領域候補絞込処理のステップＳ３０１において検出される第１次宛先領域候補Ｃ’の例である。図８の例では、宛先領域候補Ｃ（または第１次宛先領域候補Ｃ’。以下省略する。）の領域を、破線で囲んで示す。

検出された各宛先領域候補Ｃは、図２に示す宛先領域パターン学習処理のステップＳ１０２または図３に示す宛先住所判定処理のステップＳ２０２、または、図６に示す宛先領域候補絞込処理のステップＳ３０２において、３つの宛先領域候補Ｃに対して、それぞれ、０番、１番、２番、と通し番号が振られる。

なお、この例では、宛先領域候補０番は、ＮＧキーワードであるＦｒｏｍで始まる、差出人の住所情報を示す差出人領域である。宛先領域候補１番は、切手にＡＩＲ ＭＡＩＬと印字された、切手領域である。宛先領域候補２番は、特定キーワードであるＴｏで始まる、宛先領域である。

図９は、宛先領域パターン学習処理部２３、または宛先住所判定処理部２４が、番号キーワード及び対応住所の住所キーワードが検出された宛先領域候補Ｃから、位置関係情報Ｒを生成する例を説明するための図である。図９は、宛先領域パターン学習処理と、宛先住所判定処理とに共通する例である。

図９（ａ）は、配達対象物の、宛先情報を含む面の、画像データＰである。ここでは、宛先領域候補Ｃが１つのみであり、宛先領域が記されている配達対象物を例とする。また、図９（ｂ）は、前記宛先領域候補Ｃから生成された位置関係情報Ｒの例である。これは、位置関係情報Ｒの型である、宛先領域パターンデータベース３３に登録される宛先領域パターンＡと共通する。

図９（ａ）は、宛先領域候補Ｃの中から、番号キーワード及び対応住所の住所キーワードが検出される様子の一例である。すなわち図９（ａ）は、宛先領域パターン学習処理のステップＳ１０３からステップＳ１０５、または宛先住所判定処理のステップＳ２０３において、検出される番号キーワード及び対応住所の住所キーワードの例である。

また図９（ｂ）は、宛先領域パターン学習処理部２３、または宛先住所判定処理部２４が生成する位置関係情報Ｒの一例である。図９（ｂ）は、宛先領域パターンデータベース３３に登録される、前記位置関係情報Ｒの型である宛先領域パターンＡの一例でもある。

宛先領域パターン学習処理の場合、図９（ａ）の番号キーワード及び対応住所の住所キーワードを有する宛先領域候補Ｃから生成された、図９（ｂ）の位置関係情報Ｒの型が、宛先領域パターンＡとして新規登録（ステップＳ１１０）、または更新（ステップＳ１１１）する対象となる。

例えばオペレータが入力した番号キーワードが「２２２２２」であった場合、宛先領域候補Ｃの１つから、ＺＩＰコード「２２２２２」が検出される（図９（ａ）の番号キーワード、ステップＳ１０３）。その後、ＺＩＰコード「２２２２２」の対応住所「Ｘ Ｃｉｔｙ， ＩＡ ＵＳＡ」が、番号キーワード・対応住所辞書部３２から、取得される（ステップＳ１０４）。続いて、住所キーワードである「Ｘ Ｃｉｔｙ」、「ＩＡ」、「ＵＳＡ」が検出される（図９（ａ）の住所キーワード、ステップＳ１０５）。

こうして図９（ａ）で検出された番号キーワードと３つの住所キーワードから、図９（ｂ）に示す、位置関係情報Ｒを生成することができ（ステップＳ１０７）、この位置関係情報Ｒの型が、宛先領域パターンデータベース３３に未登録のものであった場合、宛先領域パターンデータベース３３に、宛先領域パターンＡとして、宛先領域パターン番号が割り振られて新規登録される（ステップＳ１１０）。一方、この位置関係情報Ｒの型が、宛先領域パターンデータベース３３に登録済みのものであった場合、宛先領域パターンデータベース３３において、その宛先領域パターンＡのスコア値に所定の数値を加算することで、そのデータの内容が更新される（ステップＳ１１１）。

または、宛先住所判定処理の場合、図９（ａ）の番号キーワード及び対応住所の住所キーワードを有する宛先領域候補Ｃから生成された、図９（ｂ）の位置関係情報Ｒの型が、宛先領域パターンデータベース３３に登録済みの宛先領域パターンＡと照合される対象となる（ステップＳ２０７）。

宛先領域候補Ｃの１つから、番号キーワード及び対応住所の住所キーワードである「２２２２２」、「Ｘ Ｃｉｔｙ」、「ＩＡ」、「ＵＳＡ」が検出される（図９（ａ）の番号キーワード及び対応住所の住所キーワード、ステップＳ２０３）。

そして図９（ａ）で検出された番号キーワードと３つの住所キーワードから、図９（ｂ）に示す、位置関係情報Ｒを生成することができ（ステップＳ２０５）、宛先領域パターンデータベース３３に登録済みの宛先領域パターンＡの中から、一致する宛先領域パターンＡが照合される（ステップＳ２０７）。

以上説明した実施形態によれば、配達対象物の宛先認識を行う際に、複数の宛先領域候補Ｃの中から、学習により構築された宛先領域パターンデータベース３３を基に、宛先住所である尤度が高い宛先領域候補Ｃの文字列を選択し、より高い精度で宛先住所を特定できる。

また、運用前の宛先領域パターン学習によって、運用時の宛先住所判定時に、オペレータが不要となり、または業務が大幅に減らせ、宛先認識装置１００の自動化が実現できる。

さらに、実施形態の宛先認識装置１００は、運用地域毎の宛先認識装置１００毎に宛先領域パターン学習を行えば、いずれの地域であっても、学習を行った運用対象の地域で使用可能となる。

また、宛先領域パターン学習処理と、宛先住所判定処理の両者を同時に実行する実施形態も想定される。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１００…宛先認識装置
１１…画像読取部
１２…番号キーワード入力受付部
１３…宛先住所出力部
２１…画像読取制御部
２２…宛先領域候補検出処理部
２３…宛先領域パターン学習処理部
２４…宛先住所判定処理部
３１…画像記憶部
３２…番号キーワード・対応住所辞書部
３３…宛先領域パターンデータベース
３４…照合結果記憶部
３５…宛先領域候補絞込結果記憶部

Claims (16)

1. 配達対象物表面の画像を読み取り、前記配達対象物の画像データを生成する画像処理部と、
   前記画像処理部により生成された画像データに応じて、住所区域毎に割り当てられた番号である番号キーワードが入力される番号キーワード入力受付部と、
   番号キーワードに対応する対応住所が記憶される番号キーワード・対応住所辞書部と、
   前記画像データから、文字列が含まれる領域である宛先領域候補を検出する宛先領域候補検出処理部と、
   前記宛先領域候補検出処理部によって検出された宛先領域候補から、前記番号キーワード入力受付部が受け付けた番号キーワードを検出し、前記番号キーワード・対応住所辞書部に記憶される番号キーワードのうち、前記番号キーワード入力受付部が受け付けた番号キーワードに対応する対応住所を取得し、前記取得した対応住所のうちの、住所を構成する用語である住所キーワードを検出し、前記検出した番号キーワード及び前記検出した住所キーワードの位置関係を示す情報である第１の情報を生成する宛先領域パターン学習処理部と、
   前記宛先領域パターン学習処理部で生成された第１の情報が、宛先領域パターンとして登録される宛先領域パターンデータベースと、
   を具備する宛先認識装置。
2. 前記宛先領域パターンデータベースは、宛先領域パターンとして、前記番号キーワードと前記住所キーワードとの相対位置関係情報が登録される、
   請求項１に記載の宛先認識装置。
3. 前記宛先領域パターンデータベースは、宛先領域パターンとして、前記宛先領域候補内の、前記番号キーワードの位置情報と、前記住所キーワードの位置情報と、が登録される、
   請求項１に記載の宛先認識装置。
4. 配達対象物表面の画像を読み取り、前記配達対象物の画像データを生成する画像処理部と、
   前記画像処理部により生成された画像データに応じて、住所区域毎に割り当てられた番号である番号キーワードが入力される番号キーワード入力受付部と、
   番号キーワードに対応する対応住所が記憶される番号キーワード・対応住所辞書部と、
   前記画像データから、文字列が含まれる領域である宛先領域候補を検出する宛先領域候補検出処理部と、
   前記宛先領域候補検出処理部によって検出された宛先領域候補から、前記番号キーワード入力受付部が受け付けた番号キーワードを検出し、前記番号キーワード・対応住所辞書部に記憶される番号キーワードのうち、前記番号キーワード入力受付部が受け付けた番号キーワードに対応する対応住所を取得し、前記取得した対応住所のうちの、住所を構成する用語である住所キーワードを検出し、文字列が宛先住所であることを示唆する用語である特定キーワードを検出し、前記検出した特定キーワードと前記検出した番号キーワードと前記検出した住所キーワードとの位置関係を示す情報である第２の情報を生成する宛先領域パターン学習処理部と、
   前記宛先領域パターン学習処理部で生成された第２の情報が、宛先領域パターンとして登録される宛先領域パターンデータベースと、
   を具備する宛先認識装置。
5. 前記宛先領域パターンデータベースは、宛先領域パターンとして、前記特定キーワードと前記番号キーワードと前記住所キーワードとの相対位置関係情報が登録される、
   請求項４に記載の宛先認識装置。
6. 前記宛先領域パターンデータベースは、宛先領域パターンとして、前記宛先領域候補内の、前記特定キーワードの位置情報と、前記番号キーワードの位置情報と、前記住所キーワードの位置情報と、が登録される、
   請求項４に記載の宛先認識装置。
7. 前記宛先領域パターンデータベースは、前記宛先領域パターン学習処理部で生成された第１の情報または前記宛先領域パターン学習処理部で生成された第２の情報が、前記宛先領域パターン学習処理部により、前記宛先領域パターンデータベースに登録された登録済宛先領域パターンと照合され、前記宛先領域パターン学習処理部で生成された第１の情報または前記宛先領域パターン学習処理部で生成された第２の情報が、前記登録済宛先領域パターンのいずれとも一致しない場合、新規の宛先領域パターンとして、前記宛先領域パターン学習処理部で生成された第１の情報または前記宛先領域パターン学習処理部で生成された第２の情報が、前記宛先領域パターンデータベースに登録される、
   請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載の宛先認識装置。
8. 前記宛先領域パターンデータベースは、前記宛先領域パターン学習処理部で生成された第１の情報または前記宛先領域パターン学習処理部で生成された第２の情報が、前記宛先領域パターン学習処理部により、前記宛先領域パターンデータベースに登録された登録済宛先領域パターンと照合され、前記宛先領域パターン学習処理部で生成された第１の情報または前記宛先領域パターン学習処理部で生成された第２の情報と一致する登録済宛先領域パターンが存在する場合、前記一致する登録宛先領域パターンの内容が更新される、
   請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載の宛先認識装置。
9. 前記宛先領域候補検出処理部によって検出された宛先領域候補から、番号キーワード及び住所キーワードを検出し、前記検出した番号キーワード及び住所キーワードの位置関係を示す情報である第３の情報を生成し、前記生成した第３の情報を、前記宛先領域パターンデータベースに登録された登録済宛先領域パターンと照合し、前記宛先領域候補検出処理部によって検出された宛先領域候補全ての中から、宛先住所とする宛先領域候補の文字列を選択する宛先住所判定処理部と、
   前記宛先住所判定処理部による照合により、前記宛先住所判定処理部で生成された第３の情報と一致する登録済宛先領域パターンが存在する場合、前記一致する登録宛先領域パターンの番号キーワード及び住所キーワードの位置関係を示す情報が、照合結果として記憶される照合結果記憶部と、
   を具備する、請求項７または請求項８に記載の宛先認識装置。
10. 前記宛先住所判定処理部は、前記宛先領域候補検出処理部によって検出された宛先領域候補から、さらに前記特定キーワードを検出し、前記検出した特定キーワードと前記検出した番号キーワードと前記検出した住所キーワードとの位置関係を示す情報である第４の情報を生成し、前記生成した第４の情報を、前記宛先領域パターンデータベースに登録された登録済宛先領域パターンと照合し、
    前記照合結果記憶部は、前記宛先住所判定処理部による照合により、前記宛先住所判定処理部で生成された第４の情報と一致する登録済宛先領域パターンが存在する場合、前記一致する登録宛先領域パターンの特定キーワードと番号キーワードと住所キーワードとの位置関係を示す情報が、照合結果として記憶される、
    請求項９に記載の宛先認識装置。
11. 前記宛先領域パターンデータベースは、前記宛先領域パターン学習処理部で生成された第１の情報または前記宛先領域パターン学習処理部で生成された第２の情報が、前記宛先領域パターン学習処理部により、前記宛先領域パターンデータベースに登録された登録済宛先領域パターンと照合され、前記宛先領域パターン学習処理部で生成された第１の情報または前記宛先領域パターン学習処理部で生成された第２の情報が、前記登録済宛先領域パターンのいずれとも一致しない場合、新規の宛先領域パターンとして、前記宛先領域パターン学習処理部で生成された第１の情報または前記宛先領域パターン学習処理部で生成された第２の情報が、この第１の情報またはこの第２の情報の出現回数に対応したスコア値とともに、前記宛先領域パターンデータベースに登録される、
    請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載の宛先認識装置。
12. 前記宛先領域パターンデータベースは、前記宛先領域パターン学習処理部で生成された第１の情報または前記宛先領域パターン学習処理部で生成された第２の情報が、前記宛先領域パターン学習処理部により、前記宛先領域パターンデータベースに登録された登録済宛先領域パターンと照合され、前記宛先領域パターン学習処理部で生成された第１の情報または前記宛先領域パターン学習処理部で生成された第２の情報と一致する登録済宛先領域パターンが存在する場合、前記一致する登録宛先領域パターンに対応するスコア値が、前記宛先領域パターンの出現回数に対応して更新される、
    請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載の宛先認識装置。
13. 前記宛先領域候補検出処理部によって検出された宛先領域候補から、番号キーワード及び住所キーワードを検出し、前記検出した第３の情報を生成し、前記生成した第３の情報を、前記宛先領域パターンデータベースに前記スコア値とともに登録された登録済宛先領域パターンと照合し、前記宛先領域候補検出処理部によって検出された宛先領域候補全ての中から、前記スコア値に基づき、宛先住所とする宛先領域候補の文字列を選択する宛先住所判定処理部と、
    前記宛先住所判定処理部による照合により、前記宛先住所判定処理部で生成された第３の情報と一致する登録済宛先領域パターンが存在する場合、前記一致する登録宛先領域パターンの番号キーワード及び住所キーワードの位置関係を示す情報が、前記一致する登録済宛先領域パターンのスコア値とともに、照合結果として記憶される照合結果記憶部と、
    を具備する、請求項１１または請求項１２に記載の宛先認識装置。
14. 前記宛先住所判定処理部は、前記宛先領域候補検出処理部によって検出された宛先領域候補から、さらに前記特定キーワードを検出し、前記検出した第４の情報を生成し、前記生成した第４の情報を、前記宛先領域パターンデータベースに前記スコア値とともに登録された登録済宛先領域パターンと照合し、
    前記照合結果記憶部は、前記宛先住所判定処理部による照合により、前記宛先住所判定処理部で生成された第４の情報と一致する登録済宛先領域パターンが存在する場合、前記一致する登録宛先領域パターンの特定キーワードと番号キーワードと住所キーワードとの位置関係を示す情報が、前記一致する登録済宛先領域パターンのスコア値とともに、照合結果として記憶される、
    請求項１３に記載の宛先認識装置。
15. 前記照合結果記憶部は、
    さらに、前記一致する登録宛先領域パターンの番号キーワード及び住所キーワードの位置関係を示す情報、または前記一致する登録宛先領域パターンの特定キーワードと番号キーワードと住所キーワードとの位置関係を示す情報が、前記一致する登録済宛先領域パターンのスコア値に基づいて前記一致する登録宛先領域パターンの番号キーワード及び住所キーワードの位置関係を示す情報、または前記一致する登録宛先領域パターンの特定キーワードと番号キーワードと住所キーワードとの位置関係を示す情報を順位付けした順位とともに、記憶される、
    請求項１３または請求項１４に記載の宛先認識装置。
16. 前記宛先住所判定処理部は、
    さらに、前記宛先領域候補検出処理部によって検出された宛先領域候補から、文字列が宛先住所以外であることを示唆する用語であるＮＧキーワードを検出し、前記ＮＧキーワードを検出した宛先領域候補を、宛先領域には該当しない非宛先領域と判定する、
    請求項９、請求項１０、請求項１３乃至請求項１５のいずれか１項に記載の宛先認識装置。

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